(Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả, trích phụ lục 8)
Kết luận
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố, các biến quan sát được rút trích lại thành 6 nhóm như sau:
+ Hoạt động kiểm soát: gồm 05 biến: KS1, KS4, KS3, KS5, KS2
+ Đánh giá rủi ro: gồm 04 biến: RR5, RR3, RR4, RR1
+ Mơi trường kiểm sốt: gồm 04 biến: MT1, MT4, MT3, MT2
+ Thông tin và truyền thông: gồm 05 biến: TT1, TT2, TT3,TT4,TT5
+ Giám sát gồm 04 biến: GS4, GS1, GS2, GS3
+ Công nghệ thông tin gồm 4 biến: CN1, CN2, CN4, CN5
(2) Thang đo tính hữu hiệu của hệ thống kiểm sốt nội bộ
Thang đo tính hữu hiệu của HTKSNB gồm 6 biến quan sát, sau khi kiểm tra độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, tác giả loại bỏ 2 biến HH5, HH6 để tăng độ tin cậy của thang đo.
Tác giả thực hiện kiểm định KMO và Bartlett’s cho thấy hệ số KMO = 0.731 > 0.5 với mức ý nghĩa sig. = 0.000, điều này chứng tỏ phân tích EFA là phù hợp.
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO .731
Mô hình kiểm tra của Bartlett
Giá trị Chi-Square 135.580
Bậc tự do (df) 6
Sig. .000
Bảng 4.14: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett
Kết quả phân tích EFA với phương pháp rút trích Principal Components và phép quay Varimax rút trích được 1 nhân tố duy nhất có Eigenvalues > 1 và có phương sai trích là 54.539, cả 4 biến quan sát đều rút trích thành 1 nhân tố. Vì vậy, thang đo được chấp nhận.
Total Variance Explained
Thành phần
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích
Tổng % phương sai Phương sai trích % Tổng % phương sai Phương sai trích % 1 2.182 54.539 54.539 2.182 54.539 54.539 2 .747 18.673 73.213 3 .633 15.832 89.045 4 .438 10.955 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa Component 1 HH3 .826 HH2 .781 HH1 .695 HH4 .638
Bảng 4.15: Kết quả phân tích EFA
(Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả, trích phụ lục 8)
Từ kết quả phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA như trên, mơ hình nghiên cứu lý thuyết chính thức điều chỉnh gồm 6 nhân tố tác động đến tính hữu hiệu của hệ thống kiểm soát nội bộ trong các đơn vị giáo dục cơng lập tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, kết quả nghiên cứu tác giả xác định được vẫn có 06 yếu tố có tác động đến tính hữu hiệu của HT KSNB trong các đơn vị giáo dục công lập ở TP.HCM, cho nên tác giả tiếp tục tiến hành phân tích để tìm ra mơ hình quy từ đó cho thấy mức độ tác động của từng nhân tố đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các đơn vị giáo dục cơng lập ở TP.HCM được tồn diện hơn.
(1) Kiểm định tương quan PEARSON
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến, nghĩa là ta phải xem xét tổng mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa những biến độc lập với nhau. Phân tích ma trận bằng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa 6 biến độc lập là Môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thông, giám sát, công nghệ thông tin và biến phụ thuộc là tính hữu hiệu của HTKSNB trong các đơn vị giáo dục công lập. Chúng ta xây dựng ma trận tương quan giữa tất cả các biến cho mục đích này.
Correlations KS RR MT TT GS CN HH KS Pearson Correlation 1 .105 .220 ** .180* .223** .154* .474** Sig. (2- tailed) .167 .004 .018 .003 .042 .000 N 174 174 174 174 174 174 174 RR Pearson Correlation .105 1 .013 .018 .048 .086 .308 ** Sig. (2- tailed) .167 .864 .811 .533 .259 .000 N 174 174 174 174 174 174 174
MT Pearson Correlation .220 ** .013 1 .339** .237** .132 .435** Sig. (2- tailed) .004 .864 .000 .002 .082 .000 N 174 174 174 174 174 174 174 TT Pearson Correlation .180 * .018 .339** 1 .143 .184* .429** Sig. (2- tailed) .018 .811 .000 .060 .015 .000 N 174 174 174 174 174 174 174 GS Pearson Correlation .223 ** .048 .237** .143 1 .144 .354** Sig. (2- tailed) .003 .533 .002 .060 .059 .000 N 174 174 174 174 174 174 174 CN Pearson Correlation .154 * .086 .132 .184* .144 1 .322** Sig. (2- tailed) .042 .259 .082 .015 .059 .000 N 174 174 174 174 174 174 174 HH Pearson Correlation .474 ** .308** .435** .429** .354** .322** 1 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 174 174 174 174 174 174 174
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bảng 4.16: Thống kê hệ số tương quan từng nhân tố
Bảng 4.16 thể hiện hệ số tương quan tuyết tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, số liệu trong các ô Pearson Correlation là các hệ số tương quan. Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu là r) luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu 0.4 < r < 0.6 thì tương quan trung bình, r > 0.6 là tương quan chặt chẽ và càng gần 1 thì mối quan hệ tuyến tính càng chặt chẽ, nếu r <0.3 thì mối quan hệ là lỏng.
Kết quả bảng 4.16 cho thấy không loại nhân tố nào vì sig giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05, các biến độc lập có hệ số tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc khá cao, hệ số r này dao động từ 0.322 đến 0.474, như vậy 6 biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc.
Ngoài ra, giữa các biến độc lập có mối quan hệ tương quan khá nhỏ r < 0.3. Mức tương quan lớn nhất giữa các biến là MT2 với TT3 là 0.339. Kết quả sơ bộ cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
(2) Kiểm định phương sai ANOVA
Phân tích hồi quy bằng SPSS 22.0 với 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Kết quả kiểm định được thể hiện ở bảng dưới:
Model Summaryb
Model R R Square R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson 1 .763a .581 .566 .331 1.838 a. Predictors: (Constant), CN4, RR3, MT2, KS3, GS2, TT3 b. Dependent Variable: HH1 Bảng 4.17: Kiểm định Durbin-Watson
Bảng 4.18: Bảng phân tích ANOVA
(Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả, trích từ phụ lục 9)
Dựa vào bảng trên ta thấy giá trị R2 hiệu chỉnh = 0.566 > 0.5 do vậy, Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 56.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Phần còn lại 43.4% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Kết quả từ bảng 4.17 cho thấy hệ số Durbin - Watson = 1.838 thỏa điều kiện hồi quy (1 < 1.838 < 3) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2013) nên kết luận mơ hình khơng vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan, nghĩa là mơ hình hồi quy khơng vi phạm giả thuyết về tính độc lập của sai số.
Như vậy, mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc là tính hữu hiệu của HTKSNB với 6 biến độc lập là môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thông, giám sát và công nghệ thông tin là cơ sở kiểm định 6 giả thuyết đã nêu.
(3) Các phần dư có phân phối chuẩn:
Phần dư có thể khơng thể tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích….Vì vậy chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số các phần dư. (Trích Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc,2008, tập 1, trang 228).
ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 25.373 6 4.229 38.665 .000b Residual 18.265 167 .109 Total 43.638 173 a. Dependent Variable: HH1 b. Predictors: (Constant), CN4, RR3, MT2, KS3, GS2, TT3
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng biểu đồ tần số Histogram của các phần dư để kiểm tra giả định này.
Hình 4.1. Biểu đồ tần số HistogramKiểm sốt nội bộ hữu hiệu
(Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả, trích từ phụ lục 9)
Nhìn vào biểu đồ tần số Histogram ở trên, ta thấy phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình Mean = 0 ( Mean = 8.34E – 16) và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.983 gần bằng 1. Như vậy, có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do vậy giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
(4) Phương sai của các phần dư không đổi
Quan sát đồ thị phân tán P-P plot hình 4.2 ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một
hình dạng nào (các điểm không nằm quá xa đường thẳng phân phối chuẩn). Như vậy giả định phương sai khơng đổi của mơ hình hồi quy khơng bị vi phạm.
Hình 4.2. Đồ thị P – P plot
(Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả, trích từ phụ lục 9)
(5) Kiểm định hồi quy bội
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dung là hệ số phóng đại phương sai VIF. Thơng thường VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy bội (Hair & cộng sự 2006, Trích Nguyễn Đình Thọ, 2011 trang 497). Theo bảng trên nhận thấy VIF của tất các biến độc lập đều trong khoảng 1 < VIF < 2. Có thể kết luận, mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Điều này có nghĩa là các biến độc lập không tác động lên nhau.
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Consta nt) -.610 .273 - 2.238 .027 CN4 .204 .037 .284 5.572 .000 .964 1.037 RR3 .228 .043 .265 5.258 .000 .988 1.013 MT2 .227 .051 .246 4.474 .000 .831 1.203 KS3 .218 .039 .296 5.607 .000 .901 1.110 GS2 .115 .040 .152 2.878 .005 .902 1.109 TT3 .169 .041 .224 4.132 .000 .855 1.170 a. Dependent Variable: HH1
Bảng 4.19: Bảng kết quả các trọng số hồi quy
(Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả, trích từ phụ lục 9)
Kết quả hệ số hồi quy cũng cho thấy mức ý nghĩa Sig. của 6 yếu tố cấu thành đều đạt yêu cầu vì Sig. < 0.05, vì thế tác giả kết luận 6 yếu tố trên đều được chấp nhận.
Kết quả phân tích hồi quy bội
Các kiểm định đã trình bày ở trên ta hình thành phương trình hồi quy đa biến có hệ số Beta chuẩn hóa như sau:
KSNBHH = 0.246*MT + 0.265*RR + 0.296*KS + 0.224*TT + 0.152*GS + 0.284*CN
Trong đó :
KSNBHH: Biến phụ thuộc (Tính hữu hiệu của HTKSNB tại các đơn vị giáo dục công lập ở Thành phố Hồ Chí Minh)
- RR: Đánh giá rủi ro
- KS: Hoạt động kiểm soát
- TT: Thông tin và truyền thông
- GS: Giám sát
- CN: Công nghệ thông tin
Hệ số Beta của 6 yếu tố trên đều dương nên các yếu tố có tương quan thuận với tính hữu hiệu của HTKSNB. Điều đó có nghĩa là khi các yếu tố có ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTKSNB được thiết lập một cách đầy đủ thì tính hữu hiệu của HTKSNB càng tăng. Nếu so sánh mức độ ảnh hưởng thì thứ tự ảnh hưởng từ lớn đến bé là Hoạt động kiểm sốt; Cơng nghệ thơng tin; Đánh giá rủi ro; Môi trường kiểm sốt; Thơng tin và truyền thông; Giám sát.
Như vậy. các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 cho mơ hình nghiên cứu lý thuyết chính thức được chấp nhận
Giả
thuyết Nội dung
Kết quả kiểm định
H1
Có sự tác động của mơi trường kiểm sốt đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong đơn vị giáo dục công lập tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Chấp nhận
H2
Có sự tác động của đánh giá rủi ro đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong đơn vị giáo dục công lập tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Chấp nhận
H3
Có sự tác động của hoạt động kiểm sốt đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong đơn vị giáo dục cơng lập tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Chấp nhận
H4
Có sự tác động của thơng tin và truyền thơng đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong đơn vị giáo dục công lập tại Thành phố Hồ Chí Minh
Chấp nhận
H5 Có sự tác động của giám sát đến tính hữu hiệu của hệ thống
H6
Có sự tác động của cơng nghệ thơng tin đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong đơn vị giáo dục công lập tại Thành phố Hồ Chí Minh
Chấp nhận
Bảng 4.20: Bảng kết quả kiểm định các giả thuyết
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
4.2 Một số bàn luận từ kết quả nghiên cứu
4.2.1 Tóm tắt kết quả nghiên cứu và bàn luận với kết quả nghiên cứu trước. trước.
4.2.1.1 Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Với mơ hình nghiên cứu ban đầu, tác giả xây dựng 6 giả thuyết nghiên cứu về sự ảnh hưởng của 6 nhân tố đến tính hữu hiệu của HT KSNB trong các đơn vị giáo dục công lập tại Tp.HCM bằng các cơng cụ phân tích như: đánh gia độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, tương quan, kiểm định tương quan và hồi quy. Sau khi chạy mơ hình và kiểm định các giả thuyết, kết quả phân tích hồi quy đã xác định có 6 nhân tố ảnh hưởng đáng kể đến tính hữu hiệu của HTKSNB trong các đơn vị giáo dục công lập tại Tp.HCM. Quy trình và kết quả nghiên cứu được tóm tắt trong bảng sau:
Kỹ thuật
phân tích Kết quả nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu
ban đầu
1. Tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các đơn vị giáo dục công lập.
- Tính hữu hiệu của HT KSNB gồm 6 biến: HH1, HH2, HH3,
HH4, HH5, HH6.
2. Các nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HT KSNB KSNB trong các đơn vị giáo dục công lập.
- Mơi trường kiểm sốt gồm 6 biến: MT1, MT2, MT3, MT4, MT5, MT6
- Hoạt động kiểm soát gồm 5 biến: KS1, KS2, KS3, KS4, KS5
- Thông tin và truyền thông gồm 6 biến: TT1, TT2, TT3, TT4, TT5, TT6
- Giám sát gồm 6 biến: GS1, GS2, GS3, GS4, GS5, GS6
- Công nghệ thông tin gồm 6 biến: CN1, CN2, CN3, CN4, CN5, CN6.
Kiểm tra độ tin cậy các
thang đo
Có 10 biến đo lường bị loại vì hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh dưới 0.3.
MT1 – Luôn xây dựng mục tiêu, tầm nhìn, sứ mạng phù hợp với sự phát triển của Trường.
MT6 – Có sự phân chia quyền hạn và trách nhiệm rõ ràng cho từng bộ phận, từng cá nhân.
RR2 – Nhà trường có hành động thay đổi kịp thời đối với các nhân tố tác động từ bên trong và bên ngoài.
TT6 – Các thơng tin hữu ích được xác định, thu thập và triển khai đến từng cá nhân, bộ phận có liên quan một cách kịp thời và chính xác.
GS5 – Nhân viên được yêu cầu nhập mật khẩu khi tra cứu dữ liệu nội bộ.
GS6 – Định kì, các Trưởng khoa, phịng tiến hành đánh giá mức độ hoàn thành và hiệu quả công việc của từng nhân viên.
CN3 – Các thủ tục hành chính được chuẩn hóa theo tiêu chuẩn ISO để ứng dụng CNTT.
CN6 – Quy trình giám sát, hướng dẫn và kiểm tra định kỳ việc thực hiện các biện pháp bảo đảm an tồn, an ninh thơng tin cho toàn hệ thống.
HH5 – Thực hiện đúng trách nhiệm, vai trò được giao.
HH6 – Các nguồn lực.của đơn vị luôn được sử dụng đúng mục đích tránh tổn thất, lãng phí
Sau khi loại bỏ các thang đo:
- Mơi trường kiểm sốt gồm 4 biến: MT2, MT3, MT4, MT5.
- Đánh giá rủi ro gồm 4 biến: RR1, RR3, RR4, RR5
- Hoạt động kiểm soát gồm 5 biến: KS1, KS2, KS3, KS4, KS5
- Thông tin và truyền thông gồm 6 biến: TT1, TT2, TT3, TT4, TT5
- Giám sát gồm 4 biến: GS1, GS2, GS3, GS4
- Công nghệ thông tin gồm 4 biến: CN1, CN2, CN4, CN5.
- Tính hữu hiệu của HT KSNB gồm 4 biến: HH1, HH2, HH3, HH4.
Phân tích nhân tố khám
phá EFA
Sau khi phân tích EFA, mơ hình nghiên cứu chính thức gồm 6 nhân tố tác động đến tính hữu hiệu của HT KSNB trong các đơn vị giáo dục cơng lập tại thành phố Hồ Chí Minh là: Mơi trường kiểm