Chƣơng 4 : Kết quả nghiên cứu và bàn luận
4.4. Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha, tác giả tiến hành thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) riêng cho hai nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả phân tích được trình bày như sau:
4.4.1. Biến độc lập
Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 18 để phân tích 14 biến quan sát của 6 thang đo (nhân tố giả định ban đầu). Kết quả như sau:
52
Bảng 4.4. Kiểm định KMO và Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,739
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 536,414
df 91
Sig. 0,000
Từ kết quả trong bảng 4.4 cho thấy hệ số KMO là 0,739 lớn hơn 0,5 chứng tỏ việc thực hiện phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu đã thu thập. Kết quả kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa là Sig = 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến quan sát có mối tương quan trong mỗi nhân tố. Do đó dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp.
Bảng 4.5. Tổng phƣơng sai trích (Total Variance Explained)
Component
Initial Eigenvalues Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % d i m e n s i o n 0 1 3,638 25,989 25,989 2,508 17,918 17,918 2 2,069 14,775 40,765 2,173 15,522 33,439 3 1,727 12,337 53,101 1,970 14,074 47,514 4 1,055 7,539 60,640 1,838 13,126 60,640 5 0,910 6,501 67,141 6 0,734 5,244 72,385 7 0,697 4,979 77,364 8 0,641 4,582 81,945 9 0,579 4,133 86,078 10 0,529 3,780 89,858 11 ,484 3,458 93,316 12 ,388 2,768 96,084 13 ,306 2,185 98,270 14 ,242 1,730 100,000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Kết quả từ bảng 4.5, sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, chỉ cịn lại 4 nhóm biến với tổng số biến quan sát là 14. Giá trị của tổng phương sai trích là
53
60,64% lớn hơn 50%, giá trị này cho biết các biến quan sát giải thích được 60,64% sự thay đổi của các nhân tố
Bảng 4.6. Ma trận nhân tố sau khi xoay (Rotated Component Matrix)
Component 1 2 3 4 NT1 0,746 NT2 0,868 NT3 0,740 CDKT3 0,887 CDKT4 0,778 TTKT1 TTKT3 KN1 0,798 KN2 0,589 KN3 0,602 KN4 0,644 HT2 0,720 HT3 0,729 HT4 0,782
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
Kết quả tiếp theo trong phương pháp phân tích nhân tố EFA là Bảng ma trận nhân tố sau khi xoay. Bảng này bao gồm 14 biến quan sát trong 4 nhóm được trình bày trong Bảng 4.5. Tổng phương sai trích và xem xét trật tự của các biến quan sát có bị xáo trộn so với thang đo được xây dựng ban đầu hay không.
54
Với số lượng khảo sát là 139 mẫu, hệ số tải nhân là 0,55. Bảng 4.4 về kết quả nhân tố sau khi xoay cho thấy hầu hết các biến quan sát đều đáp ứng yêu cầu hệ số tải lớn hơn 0,55 ngoại trừ TTKT1 và TTKT3. Điều này chứng tỏ các nhóm nhân tố với hệ số tải nhân lớn hơn 0,55 là có ý nghĩa thực tiễn. Các nhóm nhân tố cũng theo thứ tự thang đo trong nhóm ban đầu, ít bị xáo trộn. Kết quả cịn lại trong mơ hình bao gồm các nhân tố sau:
Bảng 4.7. Ma trận hệ số nhân tố (Component Score Coefficient Matrix)
Component 1 2 3 4 NT1 0,051 0,358 -0,124 0,056 NT2 -0,034 0,404 -0,010 0,011 NT3 0,011 0,338 0,033 -0,073 CDKT3 -0,227 0,008 0,580 -0,024 CDKT4 -0,035 -0,011 0,415 0,014 TTKT1 0,126 -0,154 0,202 0,016 TTKT3 0,212 -0,188 -0,017 0,104 KN1 0,443 0,062 -0,271 -0,080 KN2 0,213 -0,015 0,083 -0,104 KN3 0,236 0,015 0,023 -0,060 KN4 0,318 0,103 -0,184 0,087 HT2 -0,013 -0,031 0,053 0,409 HT3 0,051 -0,004 -0,136 0,394 HT4 -0,138 0,016 0,047 0,436
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores.
55
Kinh nghiệm ban hành chuẩn mực gồm các biến quan sát KN1, KN2, KN3, KN4 và xác định nhân tố dựa vào bảng 4.7 như sau:
F1 = 0,443*KN1 + 0,213*KN2 + 0,236*KN3 + 0,318*KN4
Nhận thức của người quản lý đơn vị gồm các biến quan sát NT1, NT2, NT3 và xác định nhân tố dựa vào bảng 4.7 như sau:
F2 = 0,358*NT1 + 0,404*NT2 + 0,338*NT3
Cộng đồng kế toán gồm các biến quan sát CDKT3 và CDKT4, xác định nhân tố dựa vào bảng 4.7 như sau:
F3 = 0,580*CDKT3 + 0,415*CDKT4
Hệ thống thông tin gồm các biến quan sát HT2, HT3, HT4 và xác định nhân tố dựa vào bảng 4.7 như sau:
F4 = 0,409*HT2 + 0,394*HT3 + 0,436*HT4 4.4.2. Biến phụ thuộc
Tác giả tiến hành phân tích EFA cho biến phụ thuộc và thu được kết quả:
Bảng 4.8. Kiểm định KMO và Bartlett của biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,601
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 84,116
df 3
Sig. 0,000
Hệ số KMO là 0,601 lớn hơn 0,5 cho thấy rằng việc thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig = 0,000 nhỏ hơn 0,05 suy ra các biến quan sát có mối quan hệ với nhân tố “Sự kỳ vọng lập báo cáo lưu chuyển tiền tệ”, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng cho phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp.
56
Bảng 4.9. Tổng phƣơng sai trích của biến phụ thuộc
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 1,853 61,781 61,781 1,853 61,781 61,781 2 ,768 25,587 87,368 3 ,379 12,632 100,000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Kết quả bảng 4.9 cho thấy biến quan sát của biến phụ thuộc tạo thành một nhóm có giá trị của tổng phương sai trích là 61,781%. Tương ứng với ý nghĩa các biến quan sát giải thích được 61,781% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Vì các biến quan sát tạo thành một nhóm nên khơng thực hiện được phép xoay Varimax mà sử dụng kết quả từ bảng ma trận nhân tố trước khi xoay. Kết quả từ bảng 4.10 cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0,55. Điều này chứng tỏ các nhóm nhân tố này có ý nghĩa thực tiễn.
Bảng 4.10. Ma trận nhân tố trƣớc khi xoay của biến phụ thuộc
Component 1
E2 0,847
E3 0,859
E4 0,631
Bảng 4.11 cung cấp giá trị xác định biến phụ thuộc:
E = 0,457*E2 + 0,463*E3 + 0,340*E4
Bảng 4.11. Ma trận hệ số nhân tố của biến phụ thuộc
Component 1
E2 0,457
E3 0,463
E4 0,340
57
Như vậy, sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả xác định mơ hình mới. Biến phụ thuộc E là sự kỳ vọng lập báo cáo lưu chuyển tiền tệ và bốn biến độc lập hay còn gọi là bốn nhân tố tác động là kinh nghiệm ban hành (F1), nhận thức của người quản lý đơn vị (F2), ảnh hưởng của cộng đồng kế toán (F3), hệ thống thơn tin (F4). Mơ hình xây dựng:
E = f(F1, F2, F3, F4) 4.5. Phân tích tƣơng quan
Hệ số tương quan Pearson được tính tốn để lượng hóa mức độ chặt chẽ trong mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng, giá trị tuyệt đối của hệ số này càng gần 1,0 thì hai biến này có tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Trọng và Ngọc, 2008). Đồng thời, hiện tượng đa cộng tuyến cũng sẽ được xem xét. Tương quan giữa các biến trong mơ hình được trình bày trong bảng 4.12 như sau:
Bảng 4.12. Hệ số tƣơng quan Pearson
Su ky vong lap bao cao
Kinh nghiem
ban hanh Nhan thuc
Cong dong kinh te
He thong thong tin Su ky vong
lap bao cao
Pearson Correlation 1 0,357** -0,079 0,186* 0,212* Sig. (2-tailed) 0,000 0,357 0,029 0,012 N 139 139 139 139 139 Kinh nghiem ban hanh Pearson Correlation 0,357** 1 0,000 0,000 0,000 Sig. (2-tailed) 0,000 1,000 1,000 1,000 N 139 139 139 139 139
Nhan thuc Pearson Correlation -0,079 0,000 1 0,000 0,000
Sig. (2-tailed) 0,357 1,000 1,000 1,000 N 139 139 139 139 139 Cong dong kinh te Pearson Correlation 0,186* 0,000 0,000 1 0,000 Sig. (2-tailed) 0,029 1,000 1,000 1,000 N 139 139 139 139 139 He thong thong tin Pearson Correlation 0,212* 0,000 0,000 0,000 1 Sig. (2-tailed) 0,012 1,000 1,000 1,000 N 139 139 139 139 139
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
58
Nhìn kết quả của bảng 4.12 ta thấy giữa các biến kinh nghiệm ban hành, nhận thức của người quản lý, ảnh hưởng của cộng đồng kinh tế và hệ thống thông tin khơng có mối liên hệ tương quan với nhau. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc Sự kỳ vọng lập báo cáo LCTT (E) và các biến độc lập khá thấp, nhỏ hơn 0,4. Điều này cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc khá yếu. Đặc biệt, biến nhận thức có giá trị Sig. là 0,357 lớn hơn rất nhiều so với 0,05 nên biến nhận thức khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình hồi quy, khơng giải thích cho biến phụ thuộc.
Bảng 4.13. Hệ số tƣơng quan Pearson sau khi loại biến nhận thức
Su ky vong lap bao cao
Kinh nghiem ban hanh Cong dong kinh te He thong thong tin Su ky vong
lap bao cao
Pearson Correlation 1 0,357** 0,186* 0,212* Sig. (2-tailed) 0,000 0,029 0,012 N 139 139 139 139 Kinh nghiem ban hanh Pearson Correlation 0,357** 1 0,000 0,000 Sig. (2-tailed) 0,000 1,000 1,000 N 139 139 139 139 Cong dong kinh te Pearson Correlation 0,186* 0,000 1 0,000 Sig. (2-tailed) 0,029 1,000 1,000 N 139 139 139 139 He thong thong tin Pearson Correlation 0,212* 0,000 0,000 1 Sig. (2-tailed) 0,012 1,000 1,000 N 139 139 139 139
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Với kết quả từ bảng 4.13, biến kinh nghiệm ban hành có hệ số Pearson là 0,357 thể hiện mối tương quan khá yếu. Giá trị Sig. là 0,000 nhỏ hơn 0,01 nên đảm bảo có ý nghĩa thống kê. Như vậy, nhân tố kinh nghiệm ban hành có thể hiện sự ảnh hưởng của nó đến sự kỳ vọng lập báo cáo lưu chuyển tiền tệ theo chuẩn quốc tế.
59
Biến cộng đồng kinh tế có hệ số Pearson là 0,186. Giá trị Sig. là 0,029 nhỏ hơn 0,05 nên nó có ý nghĩa thống kê. Do đó, biến cộng đồng kinh tế cũng thể hiện sự ảnh hưởng của nó đến sự kỳ vọng lập báo cáo LCTT theo chuẩn quốc tế.
Biến hệ thống thơng tin có hệ số Pearson là 0,212. Giá trị Sig, là 0,012 nhỏ hơn 0.05 nên có đảm bảo có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, biến cộng đồng kinh tế thể hiện sự ảnh hưởng của nó đến sự kỳ vọng lập báo cáo lưu chuyển tiền tệ theo chuẩn quốc tế.
Tóm lại, cả ba biến đều có hệ số Pearson lớn hơn 0 mang giá trị dương. Điều này thể hiện các biến độc lập có tác động cùng chiều có nghĩa là tác động tích cực đến sự kỳ vọng lập báo cáo lưu chuyển tiền tệ theo chuẩn quốc tế. Các giá trị của hệ số tương quan đều thỏa yêu cầu thể hiện các biến đảm bảo có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy trên 95%.
4.6. Phân tích hồi quy tuyến tính
Từ kết quả phân tích tương quan ở trên cho thấy biến phụ thuộc Sự kỳ vọng lập báo cáo LCTT theo chuẩn quốc tế có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập. Tác giả khái qt lại mơ hình ảnh hưởng của các nhân tố như sau:
(+) (+)
(+)
Sơ đồ 4.1. Mơ hình nghiên cứu 2
Các giả thuyết đưa ra nhằm kiểm định mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc như sau:
H’1: Kinh nghiệm ban hành chuẩn mực tác động cùng chiều đến Sự kỳ vọng lập báo cáo LCTT theo chuẩn quốc tế.
Kinh nghiệm ban hành chuẩn mực
Cộng đồng kế tốn
Hệ thống thơng tin
Sự kỳ vọng lập báo cáo LCTT theo
chuẩn quốc tế
60
H’2: Cộng đồng kế toán tác động cùng chiều đến Sự kỳ vọng lập báo cáo LCTT theo chuẩn quốc tế.
H’3: Hệ thống thơng tin trong đơn vị hành chính sự nghiệp tác động cùng chiều đến Sự kỳ vọng lập báo cáo LCTT theo chuẩn quốc tế. Với các giả thuyết trên tác giả thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính vào mơ hình với phương pháp phân tích là Enter. Đây là phương pháp mà SPSS sẽ xử lý tất cả các biến độc lập mà người nghiên cứu muốn đưa vào mơ hình. Điều này có nghĩa là đưa tất cả các biến vào chạy mơ hình hồi quy cùng một lượt. Kết quả thu được như sau:
Bảng 4.14. Bảng tổng hợp mơ hình (Model Summaryb)
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 0,455a 0,207 0,190 0,90026284
a. Predictors: (Constant), He thong thong tin, Cong dong kinh te, Kinh nghiem ban hanh b. Dependent Variable: Su ky vong lap bao cao
Để đánh giá mức độ tin cậy và phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính, hệ số xác định R2 được sử dụng. Vì giá trị R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mơ hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Kết quả tổng hợp mơ hình từ bảng 4.14 cho thấy giá trị R2 là 20,70% và R2 hiệu chỉnh là 19%, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến 19%. Hay nói cách khác là biến độc lập giải thích được 19% biến thiên của biến phụ thuộc. 81% còn lại là do sai số ngẫu nhiên hoặc các nhân tố tác động mà khơng đưa vào mơ hình nghiên cứu. Kết quả R2 tuy không lớn hơn 50% nhưng cũng được xem là phù hợp vì có thể có nhiều nhân tố khác mà tác giả chưa tìm ra được để đưa vào mơ hình nghiên cứu.
61
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, giá trị F từ bảng phân tích phương sai ANOVA được xem xét. Ta thấy F nhận giá trị 11,757 với mức ý nghĩa Sig, là 0,000 nhỏ hơn 0,05 nên mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra tổng thể.
Bảng 4.16. Kết quả hệ số hồi quy
Từ kết quả phân tích hồi quy, hệ số phóng đại phương sai VIF của từng biến nhỏ hơn 2 nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, các biến độc lập không tương quan với nhau. Cả ba biến đều có giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05 tức là các biến đều đạt được mức ý nghĩa 5% hay có độ tin cậy là 95%. Từ kết quả này ta chấp nhận giả thuyết H’1, H’2 và H’3 và kết luận các nhân tố: kinh nghiệm ban hành chuẩn mực, cộng đồng kế tốn và hệ thống thơng tin có ảnh hưởng đến sự kỳ vọng lập báo cáo lưu chuyển tiền tệ theo chuẩn quốc tế.
Bảng 4.15. ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 28,586 3 9,529 11,757 0,000a
Residual 109,414 135 0,810 Total 138,000 138
a. Predictors: (Constant), He thong thong tin, Cong dong kinh te, Kinh nghiem ban hanh b. Dependent Variable: Su ky vong lap bao cao
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -1,745E-16 0,076 0,000 1,000
Kinh nghiem ban hanh 0,357 0,077 0,357 4,665 0,000 1,000 1,000 Cong dong kinh te 0,186 0,077 0,186 2,424 0,017 1,000 1,000 He thong thong tin 0,212 0,077 0,212 2,763 0,007 1,000 1,000
62
Phương trình hồi quy từ kết quả của bảng 4.16:
E = 0,357*F’1 + 0,186*F’2 + 0,212*F’3
Trong đó: E: Sự kỳ vọng lập báo cáo lưu chuyển tiền tệ theo chuẩn quốc tế F’1: Kinh nghiệm ban hành chuẩn mực
F’2: Cộng đồng kế toán F’3: Hệ thống thơng tin
Nhìn vào phương trình, biến F’1 có ảnh hưởng nhiều nhất với hệ số β = 0,357 và biến F’2 có ảnh hưởng ít nhất với hệ số β = 0,186. Cả ba biến độc lập đều có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc. Phương trình được diễn giải như sau:
Trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, nếu biến F’1 – Kinh nghiệm ban hành chuẩn mực tăng 1 đơn vị thì biến E – Sự kỳ vọng