No Phi Tongtai san ROE Lo3na m Ctcon_ chinhn hanh Big4 Nhiem ky Niendo Batdon gsan Dichvu Sanxua t Thuong mai Cophan thuong FDI Daichu ngNie myet TNHH Phi r 1 ,582** ,101 -,107 ,363** ,469** ,184 ,040 -,049 ,028 ,064 -,106 -,120 -,093 ,195 -,061 Sig ,000 ,346 ,318 ,000 ,000 ,082 ,711 ,648 ,791 ,550 ,320 ,262 ,382 ,065 ,571 2 Tongtai san r 1 ,164 -,069 ,375** ,127 ,175 -,010 ,119 -,098 ,057 -,086 -,168 -,146 ,300** -,110 Sig ,123 ,520 ,000 ,234 ,098 ,929 ,266 ,360 ,593 ,421 ,114 ,171 ,004 ,300 2.1 ROE r 1 -,483** ,144 ,050 -,057 ,054 -,015 ,077 ,028 -,152 -,102 -,140 ,235 -,093 Sig ,000 ,177 ,637 ,593 ,613 ,887 ,473 ,796 ,152 ,337 ,187 ,026 ,386 2.2 Lo3na m r 1 -,129 -,210* ,059 ,123 -,104 -,073 ,096 ,055 -,043 ,222* -,049 -,110 3 Sig ,226 ,047 ,583 ,250 ,329 ,494 ,370 ,606 ,687 ,035 ,645 ,300 Ctcon_ chinhn hanh r 1 ,108 ,234* ,096 ,067 ,101 -,118 -,016 -,192 -,293** ,466** -,181 Sig ,310 ,026 ,367 ,531 ,342 ,266 ,883 ,070 ,005 ,000 ,087 4 Big4 r 1 -,204 -,372** -,064 -,186 ,255* -,106 -,061 -,193 -,009 ,297** Sig ,054 ,000 ,549 ,079 ,015 ,322 ,565 ,068 ,936 ,004 5 Nhiem ky r 1 ,294** ,167 ,134 -,181 -,062 -,131 ,196 ,022 -,088 Sig ,005 ,116 ,209 ,087 ,560 ,219 ,064 ,833 ,407 6 Niendo r 1 ,131 ,131 -,254* ,114 -,074 ,154 ,194 -,381** Sig ,219 ,218 ,016 ,285 ,488 ,148 ,067 ,000 7.1 Batdon gsan r 1 -,178 -,408** -,097 -,155 -,022 ,135 ,000 Sig ,093 ,000 ,364 ,145 ,838 ,205 1,000 7.2 Dichvu r 1 -,655** -,155 ,241* -,052 -,138 -,019 Sig ,000 ,144 ,022 ,624 ,194 ,860 7.3 Sanxua t r 1 -,356** -,095 -,013 ,083 ,000 Sig ,001 ,374 ,901 ,439 1,000 7.4 Thuong mai r 1 -,027 ,130 -,088 ,029 Sig ,804 ,221 ,411 ,784 7.5 Cophan thuong r 1 -,182 -,544** -,164 Sig ,085 ,000 ,122 7.6 FDI r 1 -,459** -,139 Sig ,000 ,192 Daichu ngNie myet 1 -,414** 7.7 ,000 7.8 TNHH R 1 Sig Ghi
chú: Tương quan với mức ý nghĩa 0,10 (độ tin cậy 90%) * Tương quan với mức ý nghĩa 0,05 (độ tin cậy 95%) ** Tương quan với mức ý nghĩa 0,01 (độ tin cậy 99%)
4.1.3. Phân tích Hồi quy tuyến tính đa biến
Để kiểm tra việc liệu có xảy ra vấn đề đa cộng tuyến, tác giả thực hiện tiếp mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến để xem xét thừa số tăng phương sai (Variance Inflation Factor – VIF).
Bảng 4.5. Một số thông số đánh giá mô hình hồi quy đầy đủ
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 ,773a ,598 ,529 142.009.736,214
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 4.6. Mô hình hồi quy đầy đủ
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardiz
ed Coefficien
ts
t Sig. Collinearity
Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) -18.327.678,105 76.216.450,125 -,240 ,811
Tổng tài sản 295.100.000,000 ,000 ,491 5,971 ,000 ,781 1,281
ROE -53.079.629,784 101.213.050,679 -,047 -,524 ,602 ,667 1,499
Lỗ 3 năm liên tục -17.304.575,519 64.672.789,289 -,024 -,268 ,790 ,662 1,512
Công ty con/ Chi
nhánh 29.797.068,495 38.202.538,112 ,072 ,780 ,438 ,619 1,615 Big4 233.201.261,723 38.268.534,823 ,524 6,094 ,000 ,714 1,401 Nhiệm kỳ kiểm toán 62.745.837,925 43.677.971,819 ,122 1,437 ,155 ,734 1,362 Niên độ kế toán 101.030.005,802 53.539.830,443 ,167 1,887 ,063 ,676 1,478 Batdongsan -129.581.937,110 60.368.883,495 -,189 -2,147 ,035 ,683 1,464 Sanxuat -55.832.465,070 41.389.517,792 -,133 -1,349 ,181 ,545 1,835 Thuongmai -72.189.988,076 65.275.461,699 -,094 -1,106 ,272 ,733 1,364 Cophanthuong -95.08.366,272 46.596.644,002 -,018 -,204 ,839 ,706 1,416 FDI 25.778.150,439 52.883.904,096 ,043 ,487 ,627 ,693 1,442 TNHH -49.644.507,620 59.091.125,907 -,076 -,840 ,403 ,650 1,539 a. Dependent Variable: Phí kiểm tốn 2015
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 4.5 và Bảng 4.6 thể hiện các thông tin từ mơ hình hồi quy đầy đủ với biến phụ thuộc là phí kiểm tốn. Ta có thể thấy rằng hệ số tương quan tuyến tính R=0,773, chứng tỏ mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc là khá mạnh, do đó, việc sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến như trên là hợp lý. Hệ số Adjusted R Square=0,529 cho thấy mơ hình xây dựng giải thích được khoảng 52,9% dữ liệu thực tế, mức độ này là chấp nhận được với một mơ hình hồi quy.
Ở Bảng 4.6, các thừa số VIF đều nhỏ hơn 10, chứng tỏ không tồn tại sự đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Trong nghiên cứu này, để xây dựng mơ hình hồi quy, tác giả chọn mức ý nghĩa 5% (mức ý nghĩa phổ biến nhất). Với mức ý nghĩa nêu trên, mơ hình hồi quy được xây dựng như sau:
Phí kiểm tốn = 0,491*Tổng tài sản + 0,524*Big4 – 0,189*Bất động sản
Kết quả của mơ hình hồi quy đầy đủ cho thấy có 3 biến độc lập tác động đến Phí kiểm tốn bao gồm: Tổng tài sản, Big4 và Bất động sản với hệ số Sig lần lượt là: 0,000; 0,000; 0,035. Như vậy, kết quả của mơ hình hồi quy đầy đủ hầu như tương tự như kết quả của ma trận tương quan khi chi phí kiểm tốn phụ thuộc vào tổng tài sản và vào việc doanh nghiệp kiểm tốn có thuộc Big 4 hay khơng. Ngồi ra, để so sánh mức độ tác động từng yếu tố độc lập đối với Phí kiểm tốn ta căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa. Theo đó, yếu tố nào có hệ số Beta chuẩn hóa càng lớn có nghĩa là yếu tố đó tác động càng mạnh đến biến phụ thuộc. Trong các biến ảnh hưởng đến Phí kiểm tốn trong mơ hình hồi quy, biến kiểm tốn (Big 4 hay khơng) là yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến việc tăng chi phí kiểm tốn (hệ số Beta chuẩn hóa =0,524), kế đến là tổng tài sản (hệ số Beta chuẩn hóa = 0,491). Biến bất động sản có hệ số mang dấu trừ chứng tỏ ngành bất động sản có tác động tiêu cực đến phí kiểm tốn tuy nhiên hệ số Beta chuẩn hóa của biến này đạt -0,189 cho thấy mức độ ảnh hưởng là khá yếu.
Tác giả tiếp tục thực hiện mô hình hồi quy khơng đầy đủ với việc loại bỏ các biến định danh về ngành nghề và loại hình cơng ty ra khỏi mơ hình để xem xét kết quả:
Bảng 4.7. Một số thông số đánh giá mô hình hồi quy không đầy đủ
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 ,752a ,565 ,528 142.175.319,9421
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 4.8. Mô hình hồi quy không đầy đủ Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficient s t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -86.993.659,098 54.598.833,240 -1,593 ,115 Tổng tài sản 280.800.000,000 ,000 ,468 5,814 ,000 ROE -16.260.043,713 97.239.702,367 -,014 -,167 ,868 Lỗ 3 năm liên tục 31.60.848,477 62.128.760,710 ,004 ,051 ,960 Công ty con/ Chi
nhánh 37.038.631,894 33.664.530,279 ,090 1,100 ,274 Big4 220.229.714,152 36.335.114,803 ,495 6,061 ,000 Nhiệm kỳ kiểm
toán 65.635.061,411 41.245.367,959 ,128 1,591 ,115 Niên độ kế toán 110.375.740,353 49.666.316,647 ,182 2,222 ,029
a. Dependent Variable: Phí kiểm tốn 2015
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Đối với mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến khơng đầy đủ (khơng xét các biến định danh liên quan đến loại hình hoạt động và ngành nghề của công ty), các kết quả
được thể hiện qua Bảng 4.7 và Bảng 4.8. Tương tự như mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến đầy đủ, các thông số đánh giá cho thấy rằng mơ hình khơng đầy đủ đang xét là phù hợp và sử dụng được (r=0,752, Adjusted R Square=0,528). Với mức ý nghĩa 5%, ta có 3 biến ảnh hưởng mạnh đến chi phí kiểm tốn là: tổng tài sản, biến kiểm toán và niên độ kế toán với hệ số Beta chuẩn hóa lần lượt là: 0,468; 0,495; 0,182. Trong đó, Big4 vẫn là yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất, kế đến là tổng tài sản. Qua hai mơ hình hồi quy đầy đủ và khơng đầy đủ, có thể thấy rằng việc doanh nghiệp kiểm tốn có thuộc Big4 hay khơng và tổng tài sản của công ty lớn hay nhỏ thực sự ảnh hưởng đến phí kiểm tốn.
Như vậy, ở cả 3 phép phân tích tương quan 2 biến, hồi quy tuyến tính đa biến đầy đủ và hồi quy tuyến tính đa biến rút gọn, kết quả đều cho thấy các Biến độc lập nào ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Phí kiểm tốn. Để có cái nhìn tổng quan về kết quả, tác giả thực hiện tổng hợp các kết quả thu được ở 3 phép thử và tiến hành bàn luận về các kết quả này.
4.2. Một số bàn luận về kết quả nghiên cứu
Căn cứ vào bảng 4.6, từ thông số thống kê trong mơ hình hồi quy, phương trình hồi quy tuyến tính của các yếu tố tác động tới Phí kiểm tốn các doanh nghiệp kiểm tốn tại Việt Nam
Phí kiểm tốn = 0,491*Tổng tài sản + 0,524*Big4 – 0,189*Bất động sản
Hệ số hồi quy được thể hiện dưới hai dạng: (1) Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (Unstandardized estimate) và (2) Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized estimate). Vì giá trị của Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa phụ thuộc vào thang đo và mặt khác các biến độc lập có đơn vị khác nhau nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng mơ hình được. Trong khi đó, Hệ số hồi quy chuẩn hóa có các đơn vị của các biến độc lập đã đồng nhất nên hệ số hồi quy chuẩn hóa được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Biến độc lập nào có hệ số này càng lớn có nghĩa biến đó tác động mạnh vào biến phụ thuộc.
Theo Phương trình trên, Biến tổng tài sản và Big 4 có ảnh hưởng tích cực đến phí kiểm tốn, trong đó, Biến Big 4 có hệ số hồi quy chuẩn hóa lớn hơn (0,524) hệ số hồi quy chuẩn hóa của Biến tổng tài sản (0,491), cho thấy, Danh tiếng và quy mơ của doanh nghiệp kiểm tốn có ảnh hưởng tích cực và mạnh nhất đến Phí kiểm tốn, sau đó là Quy mơ của cơng ty được kiểm tốn. Biến bất động sản có ảnh hưởng tiêu cực đến Phí kiểm tốn với hệ số hồi quy chuẩn hóa là -0,189, giá trị này khá nhỏ, cho thấy mức độ ảnh hưởng chưa rõ ràng và không chắc chắn. Để xem xét thêm kết quả nghiên cứu từ các phép kiểm tra, tác giả thực hiện tổng hợp các kết quả theo các phép kiểm tra tương quan hai biến và hồi quy tuyến tính đa biến tại Bảng 4.9.
Bảng 4.9: Tổng hợp kết quả giả thuyết
STT Giả thuyết Kỳ vọng Tương quan Hồi quy đầy đủ Hồi quy rút gọn Giả thuyết 1
Quy mơ cơng ty được kiểm tốn có tác động tích cực đến phí kiểm toán
+ + + +
Giả thuyết 2
Độ phức tạp của cơng ty được kiểm tốn có tác động tích cực đến phí kiểm tốn. + + Sai Sai Giả thuyết 3 Ngành nghề và loại hình cơng ty được kiểm tốn có tác động đến phí kiểm tốn +/- + - Sai Giả thuyết 4
Rủi ro của cơng ty được kiểm tốn có tác động tích cực đến phí kiểm tốn.
+ Sai Sai Sai
Giả thuyết 5
Danh tiếng và quy mơ doanh nghiệp kiểm tốn có tác động tích cực đến phí kiểm tốn.
STT Giả thuyết Kỳ vọng Tương quan Hồi quy đầy đủ Hồi quy rút gọn Giả thuyết 6 Nhiệm kỳ kiểm tốn có tác động đến phí kiểm tốn. +/- + Sai Sai Giả thuyết 7 Niên độ kế toán có tác động đến phí kiểm tốn +/- Sai Sai + Nguồn: Tác giả tổng hợp
Tác giả thấy rằng có sự khác biệt giữa kết quả và kỳ vọng của mình. Sự khác biệt này có thể được giải thích bởi sự khác biệt về mơi trường kiểm tốn của Việt Nam, thời gian tiến hành nghiên cứu và một số hạn chế của mẫu. Trong phần tiếp theo, tác giả sẽ phân tích kết quả của mỗi kiểm định giả thuyết và cố gắng tìm ra lý do cho những kết quả này.
Kết quả kiểm tra tương quan 2 biến và hồi quy tuyến tính đa biến đều cung cấp bằng chứng cho giả thuyết 1 (Quy mô cơng ty được kiểm tốn đo bằng tổng tài sản có tác động tích cực đến Phí kiểm tốn), giả thuyết 5 (Danh tiếng và quy mô doanh nghiệp kiểm tốn đo bằng biến Big 4 có tác động tích cực đến Phí kiểm tốn), trong khi giả thuyết 4 (Rủi ro của cơng ty được kiểm tốn được đo bằng ROE và lỗ 3 năm có tác động tích cực đến Phí kiểm tốn) bị từ chối ở cả 2 phép kiểm tra tương quan và hồi quy tuyến tính đa biến.
4.2.1. Quy mô công ty được kiểm tốn
Trong phân tích tương quan 2 biến, quy mơ của cơng ty được kiểm toán được đo bằng tổng tài sản có mối tương quan mạnh với Phí kiểm tốn, mơ hình hồi quy đầy đủ cũng phản ánh mối quan hệ tích cực với Phí kiểm tốn với kết quả hệ số Sig = 7*10-8 và hệ số Beta chuẩn hóa = 0,491. Như vậy, rõ ràng là quy mô của cơng ty được kiểm tốn lớn hơn có nghĩa là các KTV bỏ thời gian nhiều hơn phải nỗ lực nhiều hơn để thực hiện các thủ tục kiểm tốn và theo đó mức phí kiểm tốn sẽ tăng.
Kết quả này phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trước đây (Simunic, (1980); Ha Thu (2012); Xu (2011); Ling và cộng sự (2014)).
4.2.2. Độ phức tạp của cơng ty được kiểm tốn
Phân tích tương quan 2 biến cho thấy độ phức tạp của công ty được kiểm tốn được đo bằng cơng ty con/ chi nhánh có tác động cùng chiều với phí kiểm tốn (Sig=4*10-4 và hệ số tương quan r= 0,363), điều này phù hợp với nghiên cứu trước đó của Simunic (1980); Xu (2011); Ling và cộng sự (2014). Như vậy, có thể giải thích rằng khi xét phí kiểm tốn, các doanh nghiệp kiểm tốn có chú ý đến liệu cơng ty khách hàng có cơng ty con, cơng ty liên kết, chi nhánh hay khơng? Cơng ty nào có cơng ty con, cơng ty liên kết và chi nhánh thì thường có phí kiểm tốn cao hơn. Tuy nhiên, tác giả đã không thể thu thập được số lượng công ty con, chi nhánh của các công ty trong mẫu để xem mức độ ảnh hưởng của số lượng đến phí kiểm tốn, đây cũng là một hạn chế của bài nghiên cứu này. Trong khi đó, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến lại khơng cho kết quả rằng có mối liên quan giữa độ phức tạp của công ty được kiểm tốn (cơng ty con/ chi nhánh) với phí kiểm tốn.
4.2.3. Ngành nghề và loại hình cơng ty được kiểm tốn
Nếu như nghiên cứu trước đây của Ha Thu (2012) thấy rằng tại các công ty Thụy Điển, lĩnh vực y tế và cơng nghệ thơng tin có mối quan hệ tiêu cực với phí kiểm tốn trong khi lĩnh vực hàng tiêu dùng có mối quan hệ tích cực với phí kiểm tốn và Simunic (1980) cơng nhận quy trình kiểm tốn đối với lĩnh vực tài chính là ít phức tạp hơn so với các lĩnh vực sản xuất thì kết quả khi phân tích tương quan 2 biến của tác giả cho thấy ngành nghề của cơng ty được kiểm tốn khơng có liên quan đến phí kiểm tốn (Sig<-0,1 và Sig>0,1), biến “cơng ty đại chúng/ niêm yết” có tác động nhẹ cùng chiều đến phí kiểm tốn (Sig=0,065 và hệ số tương quan r= 0,195) . Điều này có thể giải thích vì khi kiểm tốn 1 cơng ty đại chúng, niêm yết, KTV cần phải xem xét nhiều thủ tục kiểm toán và quy trình kiểm tốn cũng qua nhiều cấp sốt xét hơn. Trong khi đó, với mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến đầy đủ cho thấy ngành bất động sản có tác động nghịch đến phí kiểm tốn (với hệ số Sig =0,035 và hệ số Beta chuẩn
hóa = -0,189), loại hình cơng ty được kiểm tốn lại khơng có ảnh hưởng đến phí kiểm tốn.
4.2.4. Rủi ro của công ty được kiểm tốn
Kết quả phân tích tương quan 2 biến cho thấy rủi ro của cơng ty được kiểm tốn được đo bằng lỗ trong vịng 3 năm và ROE khơng có tác động đến phí kiểm tốn (Sig lần lượt là 0,318 và 0,346), và mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến cũng cho cùng kết quả với Sig>0,05. Điều này không phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trước đây (nghiên cứu của Simunic, (1980); Ha Thu (2012); Xu (2011); Ling và cộng sự (2014)). Nguyên nhân dẫn đến kết quả này có thể là do mẫu chọn của tác giả chưa