CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.3. Phân tích khám phá nhân tố EFA
Sau khi kiểm tra độ tin cậy, các biến quan sát đƣợc tiếp tục đánh giá bằng phân tích nhân tố EFA. Mục đích của EFA là để thu nhỏ số lƣợng biến sao cho phù hợp, các biến đƣợc giữ lại là những biến có mối tƣơng quan chặt chẽ đến kết quả nghiên cứu và ý nghĩa thống kê cao.
Các tham số và chỉ số liên quan đến phân tích khám phá EFA cần lƣu ý:
- Chỉ số KMO để xem xét sự thích hợp của việc sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố (KMO > 0.5 đƣợc coi là thích hợp).
- Kiểm định Barlett để xem xét giữa các biến trong tổng thể có mối tƣơng quan với nhau hay không (sig < 0.05 là có tƣơng quan và sig>0.05 là không tƣơng quan)
- Chỉ số factor loading để đảm bảo ý nghĩa của phƣơng pháp xoay nhân tố EFA, các biến có trọng số nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại nhƣng thông thƣờng ngƣời ta chỉ chấp nhận các biến có chỉ số factor loading >0.5 cịn các biến số có chỉ số >0.4 đƣợc dùng để bổ sung vào các nhân tố khi cần thiết.
- Chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích cho mỗi nhân tố, chỉ những nhân tố thực sự có ý nghĩa thống kê tức là có trị số Eigenvalue >1 mới đƣợc giữ lại.
4.3.1. Phân tích EFA cho các biến độc lập
Bảng 4.9. Kiểm định KMO và Barlett
Hệ số KMO .790
Mơ hình kiểm tra của Barlett Giá trị Chi-Square 1332.727 Bậc tự do 190
Sig. .000
(Nguồn: Số liệu được tóm tắt từ Phụ lục 3)
Dựa vào bảng 4.9, ta thấy đƣợc hệ số KMO = 0.790 > 0.5, giá trị p-value của kiểm đinh Barlett bằng 0.00 nhỏ hơn 0.05. Nhƣ vâỵ ta kết luận đƣợc phƣơng pháp phân tích nhân tối để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu này phù hợp với việc phân tích nhân tố.
Compon ent
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 5.568 27.840 27.840 5.568 27.840 27.840 3.096 15.480 15.480 2 2.542 12.710 40.550 2.542 12.710 40.550 2.625 13.124 28.604 3 2.142 10.709 51.259 2.142 10.709 51.259 2.491 12.455 41.058 4 1.820 9.098 60.357 1.820 9.098 60.357 2.429 12.144 53.203 5 1.583 7.915 68.271 1.583 7.915 68.271 2.223 11.113 64.316 6 1.203 6.017 74.289 1.203 6.017 74.289 1.995 9.973 74.289 7 .742 3.711 78.000 8 .658 3.289 81.289 9 .513 2.567 83.857 10 .458 2.292 86.149 11 .411 2.054 88.202 12 .390 1.951 90.153 13 .349 1.746 91.899 14 .323 1.616 93.515 15 .289 1.443 94.958 16 .280 1.400 96.358 17 .209 1.047 97.404 18 .196 .978 98.383 19 .171 .855 99.238 20 .152 .762 100.000
Bảng 4.10 cho ta thấy các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues> 1. Phƣơng sai trích là 74.289% > 50% là đạt yêu cầu. Nhƣ vậy ta thấy đƣợc có 6 nhân tố đƣợc rút ra với mức là 74.289%. Điều này có nghĩa là 74.289% sự thay đổi của các biến quan sát đƣợc thể hiện qua 6 nhóm nhân tố.
Bảng 4.11. Ma nhận nhân tố xoay Nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 6 REG3 .873 REG4 .829 REG1 .803 REG2 .787 LEV2 .795 LEV1 .779 LEV4 .715 LEV3 .709 MAN3 .923 MAN1 .881 MAN2 .880 CHECK2 .892 CHECK3 .889 CHECK1 .845 LEG2 .828 LEG1 .792 LEG3 .780 TECH1 .867 TECH2 .756 TECH3 .755
Nhìn vào kết quả của bảng 4.11, ta cũng có thể thấy đƣợc có 6 nhóm nhân tố đƣợc hình thành từ 20 biến quan sát và các biến quan sát đều có factor loading > 0.5. Ta có thể tóm thành 6 nhóm nhân tố nhƣ sau:
4.3.1.1. Nhân tố thứ nhất: Chế độ kế toán
Bao gồm 4 biến quan sát bao gồm:
REG1 – Chứng từ kế toán đầy đủ và phù hợp
REG2 – Hệ thống tài khoản đƣợc phân loại và sắp xếp rõ ràng và hợp lý REG3 – Hình thức kế tốn và sổ sách kế toán đầy đủ và thuận tiện cho đơn vị REG4 – Áp dụng cơ sở tiền mặt là phù hợp
4.3.1.2. Nhân tố thứ hai: Trình độ nhân viên kế tốn
Bao gồm 4 biến quan sát gồm:
LEV1 – Mức độ am hiểu về chế độ, cơ sở kế toán LEV2 – Khả năng lập và trình bày BCTC
LEV3 – Tuân thủ những tiêu chuẩn đạo đức kế toán
LEV4 – Cập nhật thƣờng xun những thay đổi trong cơng tác kế tốn
4.3.1.3. Nhân tố thứ ba: Nhà quản lý đơn vị
Bao gồm 3 biến quan sát gồm:
MAN1 – nhà quản lý am hiểu về kế tốn tài chính cơng MAN2 – Nhà quản lý gắn bó lâu dài với đơn vị
MAN3 – Nhà quản lý sử dụng thông tin trên BCTC để có thể ra quyết định
4.3.1.4. Nhân tố thứ tƣ: Hoạt động thanh tra, giám sát
Bao gồm 3 biến quan sát gồm
CHECK1 – Các hoạt động kiểm tra diễn ra định kỳ và thƣờng xuyên
CHECK2 – Các hoạt động này nâng cao chất lƣợng thơng tin kế tốn trên BCTC CHECK3 – Các hoạt động kế toán chịu sự quản lý của các cấp
4.3.1.5. Nhân tố thứ năm: Hệ thống pháp lý
Bao gồm 3 biến quan sát gồm:
LEG1: Các Luật, Nghị định và thông tƣ đang áp dung đầy đủ và nhất quán LEG2: Hệ thống pháp lý tạo môi trƣờng hoạt động tốt cho kế toán đơn vị
4.3.1.6. Nhân tố thứ sáu: Ứng dụng CNTT
Bao gồm 3 biến quan sát gồm:
TECH1 – Phần mềm sử dụng tƣơng thích và phù hợp với đặc thù ngành TECH2 – Phần mềm có tỉnh bảo mật cao
TECH3 - Phần mềm đám ứng tốt việc xử lý thơng tin nhanh chóng và kịp thời
4.3.2. Phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc đƣợc tóm tắt nhƣ bảng 4.12.
Bảng 4.12. Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc Biến phụ thuộc Biến quan sát Giá trị hệ số Biến phụ thuộc Biến quan sát Giá trị hệ số
Chất lƣợng thơng tin kế tốn trên BCTC (CLTT) CLTT4 0.850 CLTT5 0.840 CLTT3 0.769 CLTT1 0.703 CLTT2 0.659 Sig 0.000 KMO 0.789 Eigenvalues 2.947 Phƣơng sai trích % 58.932%
(Nguồn: Số liệu được tóm tắt từ Phụ lục 3)
Kết quả cho thấy, KMO = 0.789 > 0.05, kiểm định Barlett có giá trị p-value = 0 < 0.05, hệ số Eigenvalues = 2.947 >1 và phƣơng sai trích = 58.932%> 50%. Nhƣ vậy, phân tích EFA cho biến phụ thuộc là phù hợp. Kết quả là hình thành một nhân tố giống nhƣ giả thuyết.
Nhƣ vậy, Chất lƣợng thơng tin kế tốn trên BCTC (CLTT) bao gồm 6 biến quan sát:
CLTT5- Thông tin kế tốn trên BCTC có thể so sánh đƣợc với thông tin qua các
kỳ kế tốn, dự tốn kế hoạch đầu kỳ, từ đó có thể dự đốn và xây dựng kế hoạch tƣơng lai
CLTT3 – Thông tin trên BCTC đáp ứng cho mục đích ra quyết định
CLTT1 - BCTC phản ánh đầy đủ và trung thực tình hình và kết quả hoạt động
của đơn vị
CLTT2 - Thơng tin kế tốn trên BCTC đƣợc trình bày rõ ràng và dễ hiểu 4.4. Kiểm định mô hình nghiên cứu
Mơ hình hồi quy có dạng nhƣ sau:
CL = β0 +β1MAN+β2LEV+β3LEG+β4TECH+β5REG+ β6CHECK+ ε
Với β: Hệ số mơ hình βi: Trọng số hồi quy ε: Sai số
4.4.1. Phân tích tƣơng quan
Trƣớc khi kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng hồi quy tuyến tính bội, ta cần xem xét sự tƣơng quan giữa các biến đọc lập và biến phụ thuộc. Phân tích ma trận tƣơng quan sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa 06 biến độc lập với biến phụ thuộc. Hệ số này biến thiên từ -1 đến 1 với các khoản giá trị cụ thể mang ý nghĩa nhƣ sau:
- Hệ số Pearson < 0.3: biến độc lập có mối quan hệ lỏng với biến phụ thuộc. - 0.3 < Hệ số Pearson < 0.6: biến độc lập có tƣơng quan với biến phụ thuộc - Hệ số Pearson càng gần 1: biến độc lập càng có mối quan hệ chặt chẽ với biến phụ thuộc
Bảng 4.13. Ma trận hệ số tƣơng quan Hệ số Hệ số
Pearson CLTT REG LEV MAN CHECK LEG TECH
CLTT 1
REG 0.518 1
MAN 0.401 0.041 0.205 1
CHECK 0.511 0.256 0.291 0.084 1
LEG 0.639 0.401 0.505 0.225 0.232 1
TECH 0.196 0.115 0.086 0.005 0.126 0.036 1
(Nguồn: Số liệu được tóm tắt từ Phụ lục 3)
Kết quả phân tích tƣơng quan cho thấy, hệ số tƣơng quan giữa biến LEG – Hệ
thống pháp lý có tƣơng quan mạnh nhất với CLTT – Chất lượng thơng tin kế tốn trên BCTC(hệ số tƣơng quan bằng 0.639), trong khi đó biến TECH - Ứng dụng CNTT
là có độ tƣơng quan yếu nhất. Tuy nhiên, để chính xác hơn trong phân tích mối quan hệ nhân quả giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, tác giả tiến hành phân tích hồi quy
4.4.2. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình ngiên cứu
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình đối với mơ hình hồi quy bội, chúng ta dựa vào hệ số xác định R2 (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả từ bảng tóm tắt mơ hình cho thấy R2 điều chỉnh bằng 0.688, điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến đã xây dựng phù hợp 68.8%.
Bảng 4.14. Tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Sai lệch chuẩn của đo lƣờng 1 0.838 0.702 0.688 0.29904
(Nguồn: Số liệu được tóm tắt từ Phụ lục 3)
4.4.3. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Phép kiểm định F đƣợc sử dụng để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập. Hay nói cách khác, phép kiểm định F đƣợc sử dụng để kiểm định giả thuyết H0: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0. Nếu chúng ta bác bỏ đƣợc giả thuyết H0 thì cũng có nghĩa là các biến độc lập đƣợc xây dựng trong mơ hình giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 4.15. Phân tích phƣơng sai (ANOVA) Mơ hình Tổng độ lệch bình phƣơng Bậc tự do df Độ lệch bình phƣơng trung bình Giá trị F Mức ý nghĩa Sig 1 Hồi quy 26.117 6 4.353 48.674 0.000 Phần dƣ 11.089 124 0.089 Tổng 37.205 130
Từ bảng 4.15 phân tích ANOVA ta thấy dƣợc mức ý nghĩa Sig = 0.000, có nghĩa là giả thuyết H0 bị bác bỏ và mơ hình hồi quy là phù hợp. Tiếp theo, chúng ta sẽ phân tích trọng số hồi quy của các biến độc lập này.
Bảng 4.16. Trọng số hồi quy Mơ hình Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa T Sig Đa cộng tuyến Beta Sai số
chuẩn Beta T VIF
1 Hằng số 0.129 0.110 0.521 .603 REG 0.134 0.023 0.207 3.649 .000 .746 1.340 LEV 0.143 0.028 0.189 3.113 .002 .654 1.528 MAN 0.189 0.025 0.254 4.997 .000 .930 1.075 CHECK 0.183 0.024 0.291 5.576 .000 .881 1.135 LEG 0.232 0.042 0.332 5.585 .000 .681 1.469 TECH 0.088 0.041 0.106 2.134 .035 .975 1.026
(Nguồn: Số liệu được tóm tắt từ Phụ lục 3)
Kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập đều cho tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc (p-value nhỏ hơn 0.05 và hệ số β dƣơng). Trong đó biến LEG tác động mạnh nhất đến CLTT (β = 0.232) và biến TECH có tác động yếu nhất trong 6 biến (β
4.4.4. Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Hiện tƣợng đa cộng tuyến là hiện tƣợng các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là cung cấp những thông tin giống nhau và khó phân biệt đƣợc mức độ ảnh hƣởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Hiệu ứng của sự tƣơng quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa hơn khi khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, chỉ số thƣờng dùng là hệ số phóng đại phƣơng sai VIF. Ở bảng 4.14 ta thấy đƣợc VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, điều đó chứng minh mơ hình hồi quy khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Ngồi ra ở bảng mơ hình hệ số tƣơng quan 4.11, hệ số tƣơng quan của tất cả nhân tố đều nhỏ hơn 0.8 nên càng thêm khẳng định rằng hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra.
4.5. Kết luận kết quả hồi quy và kết quả nghiên cứu
Dựa vào bảng 4.16, từ thơng số β trong mơ hình hồi quy, phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội đánh giá chất lƣợng thơng tin kế tốn trên báo cáo tài chính tai các đơn vị BHXH trên địa bàn TPHCM với các hệ số chuẩn hóa nhƣ sau:
CL = 0.254 x MAN+ 0.189 x LEV+ 0.332 x LEG+ 0.106 x TECH+ 0.207 x REG + 0.291 x CHECK
Nhƣ vậy, cả 6 nhân tố đều có tác động đến Chất lƣợng thơng tin kế tốn trên BCTC tại đơn vị BHXH trên địa bàn TPHCM theo tỷ lệ thuận. Trong 6 nhân tố này thì nhân tố Hệ thống pháp lý tác động mạnh nhất đến chất lƣợng thơng tin kế tốn. Các nhân tố cịn lại đều có sự tác động nhƣng theo những mức độ khác nhau và giảm dần. Nhƣ vậy, các giả thiết nghiên cứu đặt ra ban đầu đều đƣợc chấp nhận.
4.6. Bàn luận kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu cho ta thấy, nhân tố hệ thống pháp lý về kế toán tác động mạnh nhất tới chất lƣợng thông tin trên BCTC. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Ngơ Thanh Hồng (2014), Nguyễn Thị Thu Hiền (2014), Kristina & Toma (2013).
Nhân tố nhƣ Trình độ nhân viên đều có tác động đến CLTT trên BCTC khu vực công. Nhân tố này đã đƣơc nghiên cứu và kiểm định trong những luận văn trƣớc nhƣ nghiên cứu của Ahmad Ali – Hiyaragi (2013), Nguyễn Thị Hồng Nga (2014). Các tác giả trƣớc đều cho rằng nguồn nhân lực là nhân tố quan trọng và ảnh hƣởng mạnh đến chất lƣợng BCTC.
Kết quả kiểm định cũng cho ta thấy đƣợc chế độ kế tốn cũng có ảnh hƣởng đến CLTT kế toán. Điều này tƣơng tự với nghiên cứu của Kristina & Toma (2013). Nghiên cứu này cho rằng hai nhân tố quan trọng nhất khi đo lƣờng chất lƣợng thơng tin kế tốn chính là chế độ kế tốn và chính sách kế tốn.
Ngồi ra, nhân tố thanh tra giám sát cũng có tác động đến CLTT của cả đơn vị. Nhân tố này cũng đƣợc Nguyễn Thị Hồng Nga (2014) và Dadang Suwanda (2015) xác định mức độ tác động. Việc thanh tra giá sát thƣờng xuyên của cơ quan quản lý có thẩm quyền trực tiếp sẽ góp phần giảm thiểu rủi ro gian lận trƣớc khi hoàn thành BCTC.
Ứng dụng CNTT cũng là một nhân tố quan trọng. Nhân tố này cũng đã đƣợc Dadang Suwada (2015) đƣa vào nghiên cứu.Sau khi tiến hành kiểm định nhân tố, tác giả xác định nhân tố này cũng tác động đến CLTT của BCTC.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Chƣơng 4, tác giả đã trình bày kết quả kiểm định thang đo thành phần của các nhân tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng thơng tin kế tốn trên BCTC tại BHXH trên địa bàn TP.HCM. Kết quả cho thấy các thang đo đều đạt độ tin cậy qua kiểm định Cronbach Anpha và EFA. Kết quả chạy hồi quy cho thấy 6 nhân tố là Nhà quản trị
đơn vị, Trình độ nhân viên kế tốn, Hệ thống pháp lý, Ứng dụng CNTT, Chế độ kế toán, Hoạt động thanh tra giám sát đều có ảnh hƣởng tỷ lệ thuận đén chất lƣợng
thông tin trên BCTC tại đơn vị BHXH trên địa bàn TPHCM. Điều này cho thấy rằng các mơ hình lý thuyết đề ra là phù hợp với thực tế hiện nay cũng nhƣng các giả thiết trong mơ hình lý thuyết đều đƣợc chấp nhận.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
5.1. Kết luận chung
Chất lƣợng thông tin trên BCTC là một vấn đề rất đƣợc quan tâm trong khu vực công.Việc nhận diện ra đƣợc các nhân tố tác động đến chất lƣợng thông tin trên BCTC sẽ giúp cho các tổ chức nhà nƣớc có cơ sở để tìm ra đƣợc những giải pháp nhằm cải thiện và nâng cao hơn nữa chất lƣợng của BCTC. Bài nghiên cứu này là một nghiên cứu thực nghiệm đƣợc thực hiện tại cơ quan BHXH trong khu vực TP. HCM nhằm tìm ra đƣợc các nhân tố có tác động đến CLTT trên BCTC tại các cơ quan BHXH. Từ đó, kết quả nghiên cứu cũng là cơ sở để các tổ chức hành chính sự nghiệp khác có thể tham vấn nhằm nâng cao chất lƣợng BCTC tại đơn vị mình.