Phân tích nhân tố khám phá (EFA) các nhân tố ảnh hưởng đến vận dụng kế toán

CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN

4.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) các nhân tố ảnh hưởng đến vận dụng kế toán

kế toán quản trị tại các doanh nghiệp thương mại TP. Hồ Chí Minh

Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu này, phương pháp EFA dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau để rút gọn thành những nhân tố có nghĩa hơn. Cụ thể, khi đưa tất cả các biến thu thập được vào phân tích, các biến có thể có liên hệ với nhau.

71

Khi đó, chúng sẽ được gom thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng các nhân tố cơ bản tác động đến vận dụng kế toán quản trị tại các doanh nghiệp thương mại TP. Hồ Chí Minh.

Nghiên cứu tiến hành sử dụng phương pháp trích hệ số Principal component với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue > 1. Thang đo nào có tổng phương sai trích từ 50% trở lên là được chấp nhận (Gerbing & Anderson, 1988). Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại.Tại mỗi khái niệm có chênh lệch trọng số (Factor loading) lớn nhất và bất kỳ phải đạt ≥ 0.3 (Jabnoun & AL-Tamini, 2003). Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn (0.5 ≤ KMO ≤ 1), điều này thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Theo Kaiser (1974), KMO ≥ 0.9 là rất tốt; 0.9 > KMO ≥ 0.8 là tốt; 0.8 > KMO ≥ 0.7 là được; 0.7 > KMO ≥ 0.6 là tạm được, 0.6> KMO ≥ 0.5 là xấu và KMO < 0.5 là khơng thể chấp nhận được (Hồng Trọng và Mộng Ngọc, 2008).

Nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo từng bước. Lần đầu thực hiện EFA, 26 biến đã nhóm lại thành 06 nhân tố.Sau 02 lần thực hiện phép quay, có 6 nhóm chính thức được hình thành.

4.2.1 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Khi phân tích nhân tố, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết:

Giả thuyết Ho: Các biến trong tổng thể khơng có tương quan với nhau. Giả thuyết H1: Các biến trong tổng thể có tương quan với nhau.

Bảng 4.8: Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) .804

Mơ hình kiểm tra của Bartlett Giá trị Chi-Square 2090.593

Bậc tự do 325.000

Sig (giá trị P – value) .000

Kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0.00 < 0.05, bác bỏ H0, nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO = 0.804> 0.5, chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.

Bảng 4.9: Bảng phương sai trích

Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared

Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 5.990 23.039 23.039 5.990 23.039 23.039 3.794 14.593 14.593 2 3.053 11.742 34.781 3.053 11.742 34.781 3.275 12.597 27.190 3 2.930 11.268 46.050 2.930 11.268 46.050 3.012 11.584 38.774 4 2.255 8.673 54.722 2.255 8.673 54.722 2.707 10.412 49.185 5 1.793 6.898 61.620 1.793 6.898 61.620 2.470 9.499 58.685 6 1.424 5.475 67.096 1.424 5.475 67.096 2.187 8.411 67.096 7 .826 3.176 70.272 8 .742 2.855 73.127 9 .727 2.797 75.923 10 .598 2.300 78.224 11 .556 2.137 80.361 12 .537 2.067 82.427 13 .525 2.019 84.446 14 .474 1.824 86.270 15 .446 1.716 87.986 16 .432 1.660 89.646 17 .391 1.503 91.149 18 .354 1.361 92.510 19 .341 1.310 93.819 20 .320 1.231 95.050 21 .262 1.008 96.058 22 .252 .969 97.027 23 .224 .862 97.889 24 .199 .765 98.654 25 .193 .744 99.398 26 .157 .602 100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

73

Bảng 4.9 cho thấy, các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues > 1.Phương sai trích là 67.096% > 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 06 thành phần được rút trích ra từ biến quan sát (bảng 4.9). Điều này, cho chúng ta thấy 06 thành phần rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 67.096% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.

Bảng 4.10: Bảng ma trận xoay Rotated Component Matrixa Rotated Component Matrixa

Biến quan sát Thành phần 1 2 3 4 5 6 QUYMO1 .642 QUYMO2 .806 QUYMO3 .793 QUYMO4 .776 QUYMO5 .824 TRIDO1 .861 TRIDO2 .780 TRIDO3 .889 TRIDO4 .856 CONGNGHE1 .820 CONGNGHE2 .858 CONGNGHE3 .827 NHANTHUC1 .707 NHANTHUC2 .710 NHANTHUC3 .833 NHANTHUC4 .721 MDCT1 .679 MDCT2 .734 MDCT3 .768 MDCT4 .678 MDCT5 .787 MDCT6 .749 CHIPHI1 .780 CHIPHI2 .763 CHIPHI3 .825 CHIPHI4 .856

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.

Kết luận:

Sau khi thực hiện phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, kết quả các nhóm được gom lại như sau:

- Nhóm 1 (Quy mơ doanh nghiệp- QUYMO): gồm 5 biến: QUYMO1, QUYMO2, QUYMO3, QUYMO4, QUYMO5.

- Nhóm 2 (Trình độ nhân viên kế toán- TRIDO): gồm 4 biến: TRIDO1, TRIDO2, TRIDO3, TRIDO4.

- Nhóm 3 (Cơng nghệ thơng tin- CONGNGHE): gồm 3 biến: CONGNGHE1, CONGNGHE2, CONGNGHE3.

- Nhóm 4 (Nhận thức nhà quản lý- NHANTHUC): gồm 4 biến: NHANTHUC1, NHANTHUC2, NHANTHUC 3, NHANTHUC

- Nhóm 5 (Mức độ cạnh tranh của thị trường- MDCT): gồm 6 biến: MDCT1, MDCT2, MDCT3, MDCT4, MDCT5, MDCT6.

- Nhóm 6 (Chi phí cho việc tổ chức một hệ thống - KTQT cho DN CHIPHI): gồm 4 biến: CHIPHI1, CHIPHI2, CHIPHI3, CHIPHI4.

4.2.2 Kết luận phân tích nhân tố khám phá mơ hình đo lường

Từ kết quả phân tích EFA và Cronbach’s alpha như trên, mơ hình nghiên cứu lý thuyết chính thức điều chỉnh gồm 06 nhân tố tác động đến vận dụng kế toán quản trị tại các DNTM TP. Hồ Chí Minh. Cụ thể, mơ hình này có 06 biến độc lập (Quy mơ doanh nghiệp; trình độ nhân viên kế tốn; cơng nghệ thông tin; nhận thức nhà quản lý; mức độ cạnh tranh của thị trường; chi phí cho việc tổ chức một hệ thống KTQT cho DN) và một biến phụ thuộc (vận dụng kế toán quản trị tại các doanh nghiệp thương mại TP. Hồ Chí Minh). Các giả thuyết cho mơ hình nghiên cứu chính thức như sau:

- Giả thuyết H1: Quy mô doanh nghiệp tác động cùng chiều đến vận dụng

kế toán quản trị trong các doanh nghiệp thương mại ở TP. Hồ Chí Minh. (+)

- Giả thuyết H2: Trình độ nhân viên kế tốn tác động cùng chiều đến vận

75

- Giả thuyết H3: Công nghệ thông tin tác động cùng chiều đến vận dụng kế

toán quản trị trong các doanh nghiệp thương mại ở TP. Hồ Chí Minh. (+)

- Giả thuyết H4: Nhận thức nhà quản lý tác động cùng chiều đến vận dụng

kế toán quản trị trong các doanh nghiệp thương mại ở TP. Hồ Chí Minh. (+)

- Giả thuyết H5: Mức độ cạnh tranh của thị trường tác động cùng chiều đến

vận dụng kế toán quản trị trong các DNTM ở TP. Hồ Chí Minh. (+)

- Giả thuyết H6: Chi phí cho việc tổ chức một hệ thống KTQT cho DN tác

động cùng chiều đến vận dụng kế toán quản trị trong các doanh nghiệp thương mại ở TP. Hồ Chí Minh. (+)

Mơ hình hồi quy này được biểu diễn như sau:

VDKTQT = 0 + 1 QUYMO + 2 TRIDO + 3 CONGNGHE + 4 NHANTHUC + 5 MDCT +6 CHIPHI + ε