Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 TD3 .875 TD2 .862 TD5 .832 TD4 .813 TD1 .799 NT3 .835 NT4 .812 NT1 .808 NT2 .793 CL3 .895 CL1 .816 CL4 .805 CL2 .725 VH1 .957 VH2 .928 VH3 .920 QM2 .894 QM3 .884 QM1 .882 CP3 .822 CP1 .757 CP4 .713 CP2 .682
(Nguồn: Phân tích dữ liệu qua SPSS)
4.3.2.2. Phân tích khám phá EFA cho biến phụ thuộc Vận dụng BSC trong các cơng ty niêm yết tại TP. Hồ Chí Minh
Trong mơ hình nghiên cức có 1 biến phụ thuộc là vận dụng BSC trong các cơng ty niêm yết tại TP. Hồ Chí Minh với 4 biến quan sát, kết quả phân tích EFA cho thấy tất cả các điều kiện về phân tích nhân tố khám phá đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.731 > 0.5 ; Sig. = 0,000 < 0.05; hệ số tải nhân tố > 0,5; giá trị trích
Eigenvalue > 2.007 (yêu cầu lớn hơn 1); và tổng phƣơng sai trích đạt khá cao 50.181%. (bảng 4.15, 4.16)
Bảng 4.15: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO .731
Mơ hình kiểm tra Bartlett Giá trị Chi-Square 77.755 Bậc tự do 6 Sig (p – value) .000 Bảng 4.16: Phƣơng sai trích Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Tổng Phƣơng sai trích Tích lũy phƣơng sai trích Tổng Phƣơng sai trích Tích lũy phƣơng sai trích 1 2.007 50.181 50.181 2.007 50.181 50.181 2 .739 18.463 68.645 3 .647 16.173 84.817 4 .607 15.183 100.000
(Nguồn: Phân tích dữ liệu qua SPSS)
4.4. Phân tích hồi quy đa biến
4.4.1. Phƣơng trình hồi quy tuyến tính
Phát hiện từ bƣớc nghiên cứu trƣớc về các nhân tố ảnh hƣởng đến vận dụng BSC trong các cơng ty niêm yết tại TP. Hồ Chí Minh và kết quả phân tích EFA cho thấy các nhân tố: Quy mô công ty, nhận thức của nhà quản lý về BSC, chiến lƣợc kinh doanh, văn hóa cơng ty, chi phí tổ chức BSC, trình độ nhân viên kế tốn có ảnh hƣởng đến vận dụng BSC trong đánh giá thành quả hoạt động các của công ty niêm yết tại TP. Hồ Chí Minh.
Phương trình hồi quy:
Trong đó:
QM: Biến quy mô công ty
NT: Biến nhận thức của nhà quản lý về BSC CL: Biến chiến lƣợc kinh doanh
VH: Biến văn hóa cơng ty CP: Biến chi phí tổ chức BSC TD: Biến trình độ nhân viên kế tốn
VD: Vận dụng BSC trong các cơng ty niêm yết tại TP. Hồ Chí Minh : Hệ số nhiễu
Kết quả cho thấy mơ hình có độ phù hợp đạt yêu cầu (R2=0.501). Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) trong mơ hình là 0,480 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 48,0%. Điều này cũng có nghĩa là có 48,0% sự biến thiên vận dụng BSC trong các công ty niêm yết tại TP. Hồ Chí Minh đƣợc giải thích chung bởi 6 biến độc lập trong mơ hình.
Bảng 4.17: Kiểm tra độ phù hợp của mơ hình
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .708a .501 .480 .139
(Nguồn: Phân tích dữ liệu qua SPSS)
Kiểm định F về tính phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm định này cho biết biến phụ thuộc có tƣơng quan tuyến tính với tồn bộ các biến độc lập hay không.
Giả thuyết H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0 Kiểm định F và giá trị Sig.
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, chúng ta có thể kết luận các biến đốc lập trong mơ hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này đồng nghĩa mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu các biến.
Bảng 4.18: Bảng phân tích ANOVA ANOVAa ANOVAa Mơ hình Tổng bình phƣơng Bậc tự do Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 2.734 6 .456 23.468 .000b Phần dƣ 2.718 140 .019 Tổng 5.452 146 a. Biến phụ thuộc: VD b. Biến độc lập: TD, VH, QM, NT, CP, CL
(Nguồn: Phân tích dữ liệu qua SPSS)
Kết quả từ bảng 4.18, cho thấy giá trị Sig = .000 (< 0.05) cho thấy rằng mô hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc, và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình có tƣơng quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc xây dựng phù hợp và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.19: Bảng kết quả hồi quy
Coefficientsa Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa tstat Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
Beta Sai số
chuẩn Beta Tolerance Hệ số Hệ số VIF
1 (Constant) 1.442 .243 5.924 .000 QM .114 .021 .328 5.452 .000 .983 1.017 NL .097 .019 .321 5.204 .000 .939 1.065 CL .075 .019 .238 3.840 .000 .927 1.078 VH .080 .016 .309 5.132 .000 .984 1.016 CP .089 .033 .164 2.686 .008 .953 1.050 TD .174 .027 .386 6.356 .000 .965 1.037 a. Dependent Variable: VD
(Nguồn: Phân tích dữ liệu qua SPSS)
Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy hệ số Sig của 6 nhân tố độc lập QM, NT, CL, VH, CP, TD đều < 5% và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF rất thấp (<2) điều này chứng tỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập.
Phương trình hồi quy:
Để so sánh mức độ ảnh hƣởng từng nhân tố độc lập đối với biến vận dụng BSC trong các cơng ty niêm yết TP.Hồ Chí Minh ta căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa. Theo đó, nhân tố nào có trọng số Beta chuẩn hóa càng lớn có nghĩa là nhân tố đó ảnh hƣởng càng mạnh đến biến phụ thuộc. Ta thấy, ở phƣơng trình hồi quy, trong 6 nhân tố ảnh hƣởng đến Vận dụng BSC trong các công ty niêm yết TP.Hồ Chí Minh thì nhân tố trình độ nhân viên kế toán ảnh hƣởng mạnh nhất đến Vận dụng BSC trong đánh giá thành quả hoạt động các công ty niêm yết TP.Hồ Chí Minh với Beta = 0,368; nhân tố Quy mô công ty ảnh hƣởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0.328; nhân tố Nhận thức của nhà quản lý về BSC ảnh hƣởng mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0.321; nhân tố tiếp theo Văn hóa cơng ty ảnh hƣởng thứ tƣ với hệ số Beta = 0.309; nhân tố Chiến lƣợc kinh doanh ảnh hƣởng thứ năm với hệ số Beta = 0,238 và ảnh hƣởng cuối cùng là nhân tố Chi phí tổ chức BSC với hệ số Beta = 0,164.
4.5. Kiểm định các giả thuyết cần thiết trong mơ hình phân tích hồi quy 4.5.1. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Có 6 nhân tố đƣợc đề xuất trong mơ hình, và có 6 nhân tố có mối quan hệ tuyến tính với biến vận dụng BSC trong các cơng ty niêm yết tại TP.Hồ Chí Minh. Vì vậy, cần thiết phải kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy này để đi đến kết luận mối quan hệ và mức độ tác động của các nhân tố trên.
Giả thuyết:
H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0 H1 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 ≠ 0 Với mức ý nghĩa α = 5%
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy, trong Bảng 4.19, các giá trị t tƣơng ứng với sig < 0.05. Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận rằng các biến độc lập quy mô công ty, nhận thức của nhà quản lý về BSC, chiến lƣợc kinh doanh,
văn hóa cơng ty, chi phí tổ chức BSC, trình độ nhân viên kế toán ảnh hƣởng đến vận dụng BSC trong các công ty niêm yết tại TP.Hồ Chí Minh.
4.5.2. Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
Cộng tuyến và trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin giống nhau rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. 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 đa cộng tuyến. Để xem xét hiện tƣợng đa cộng tuyến ta phải tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor - VIF).
Kết quả đo lƣờng ta thấy độ chấp nhận của biến khá cao, tuy nhiên hệ số phóng đại phƣơng sai VIF rất thấp (<2), điều này chứng tỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập (bảng 4.19)
4.5.3. Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Mơ hình hồi quy tuyến tính chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát khi phần dƣ có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phƣơng sai không đổi. Cách này thực hiện bằng cách xây dựng biểu đồ Histogram và biểu đồ P– P Plot.
Kết quả trong biểu đồ tần số Histogram cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số. Với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,979 và Mean = 0 (phụ lục 5: kết quả nghiên cứu), ta có thể kết luận rằng: giả thuyết phân phối chuẩn có phần dƣ khơng bị vi phạm. Để củng cố cho kết luận này, chúng ta xem thêm biểu đồ P-P Plot của phần dƣ chuẩn hóa, các điểm quan sát khơng phân tán xa đƣờng chéo kỳ vọng, nên ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dƣ khơng bị vi phạm.
4.5.4. Kiểm định về tính độc lập của phần dƣ
Đại lƣợng thống kê Durbin - Watson (d) có thể dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số liên quan.
Giả thuyết H0: Hệ sô tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ bằng 0.
Đại lƣợng d có giá trị từ 0 đến 4. Nếu các phần dƣ khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Kết quả cho thấy d đƣợc chọn rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất (d = 1,821 gần bằng 2) (bảng 4.20). Do vậy, giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.
Bảng 4.20: Kết quả chạy Durbin-Watson
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .708a .501 .480 .139 1.821 a. Predictors: (Constant), TD, VH, QM, NT, CP, CL b. Dependent Variable: VD
(Nguồn: Phân tích dữ liệu qua SPSS)
4.6. Kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy bội
Kiểm tra các giả định sau:
- Phƣơng sai của sai số (phần dƣ) không đổi. - Các phần dƣ có phân phối chuẩn.
- Khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập.
Nếu các giả định này bị vi phạm thì các ƣớc lƣợng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.6.1. Kiểm định giả định phƣơng sai của sai số (phần dƣ) không đổi
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 5)
Hình 4.1 cho thấy các phần dƣ phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dƣ) trong một phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phƣơng sai của phần dƣ khơng đổi.
4.6.2. Kiểm tra giả định các phần dƣ có phân phối chuẩn
Phần dƣ có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do nhƣ sử dụng sai mơ hình, phƣơng sai khơng phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ không đủ nhiều để phân tích… (Hồng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các phần dƣ (đã đƣợc chuẩn hóa) đƣợc sử dụng để kiểm tra giả định này.
(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 5)
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P Plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh đƣợc kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dƣ không bi vi phạm.
Kết quả từ biểu đồ tầng số Histogram của phần dƣ cho thấy phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean lệch với 0 vì số quan sát khá lớn, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.979). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.
4.7. Bàn luận kết quả nghiên cứu
Theo kết quả chạy mơ hình hồi quy thì trong 6 nhân tố tác động đến việc vận dụng BSC trong các cơng ty niêm yết tại TP. Hồ Chí Minh thì nhân tố trình độ nhân viên kế tốn ảnh hƣởng mạnh nhất đến việc vận dụng BSC trong các cơng ty niêm yết tại TP. Hồ Chí Minh với ; nhân tố quy mô công ty ảnh hƣởng mạnh thứ hai với ; nhân tố nhận thức của nhà quản lý về BSC ảnh hƣởng mạnh thứ ba với ; nhân tố văn hóa cơng ty ảnh hƣởng mạnh thứ tƣ với ; nhân tố chiến lƣợc kinh doanh ảnh hƣởng tƣơng đối thấp so với các nhân tố khác nhƣng vẫn ở mức cao với ; nhân tố chi phí tổ chức BSC ảnh hƣởng yếu nhất với .
Về nhân tố quy mơ cơng ty, có tác động thuận chiều và mạnh thứ hai đến việc vận dụng BSC trong các công ty niêm yết tại TP. Hồ Chí Minh. Quy mơ càng lớn thể hiện qua việc cơng ty có doanh thu, tổng tài sản và số lƣợng nhân viên lớn. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trƣớc đây ở trong và ngoài nƣớc nhƣ: Hoque & James (2000), Quesado et al. (2016), Koske & Muturi (2015), Trần Ngọc Hùng (2016). Khi một cơng ty có quy mơ lớn nhƣ các cơng ty niêm yết thì thơng thƣờng các cơng ty này có tiềm lực kinh tế mạnh, nhu cầu quản trị rất cao và phức tạp; các công ty này sẽ cần những biện pháp để tăng cƣờng hiệu quả hoạt động. Một hệ thống nhƣ BSC sẽ đáp ứng đƣợc nhu cầu về quản lý và đánh giá thành quả hoạt động của các công ty có quy mơ lớn, thế nên quy mơ cơng ty và vận dụng BSC để đánh giá thành quả hoạt động có mối quan hệ chặt chẽ với nhau.
Về nhân tố nhận thức của nhà quản lý về BSC, có tác động thuận chiều đến việc vận dụng BSC trong các cơng ty niêm yết tại TP. Hồ Chí Minh theo hƣớng là nhà quản lý đánh giá cao về sự hữu ích của BSC, có hiểu biết về BSC, có nhu cầu
về vận dụng BSC và chấp nhận một mức phí cao để tổ chức thực hiện BSC. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Tanyi (2011) và Trần Ngọc Hùng (2016). Các công ty niêm yết thƣờng có cơ cấu phức tạp nên việc đánh giá thành quả hoạt động là một điều khó khăn, chính vì vậy nhu cầu sử dụng hệ thống BSC là cần thiết; khi có sự hiểu biết và đánh giá cao về BSC thì càng làm cho viện vận dụng BSC để đánh giá thành quả hoạt động càng khả thi.
Về nhân tố chiến lƣợc kinh doanh, có tác động thuận chiều đến việc vận dụng BSC trong các công ty niêm yết tại TP. Hồ Chí Minh, mức độ ảnh hƣởng tƣơng đối thấp. Nhân tố này ảnh hƣởng theo hƣớng là khi công ty áp dụng các chiến lƣợc kinh doanh nhƣ: dẫn đầu chi phí, khác biệt hóa sản phẩm, tăng trƣởng doanh thu hay tập trung vào sản phẩm mới thì ảnh hƣởng đến việc vận dụng BSC để đánh giá thành quả hoạt động. Kết quả này phụ hợp với nghiên cứu của Trần Ngọc Hùng (2016) và Nguyễn Thị Hồng Hạnh (2013). Rõ ràng là khi chiến lƣợc công ty thay đổi thì hệ thống BSC sẽ phải linh hoạt thay đổi để đáp ứng nhu cầu đánh giá thành quả hoạt động vì mỗi chiến lƣợc sẽ có những đặc điểm khác nhau.
Về nhân tố văn hóa cơng ty, có tác động thuận chiều đến việc vận dụng BSC trong các cơng ty niêm yết tại TP. Hồ Chí Minh theo hƣớng là doanh nghiệp có sự hỗ trợ từ các nhà quản lý, hỗ trợ từ nhân viên hay có sự đồng thuận về mục tiêu chung. Kết quả này phụ hợp với nghiên cứu của Trần Ngọc Hùng (2016) và Nguyễn Thị Hồng Hạnh (2013). Khi vận dụng một hệ thống mới, cụ thể là BSC thì cần sự thống nhất, đồng thuận từ các nhân viên mới có thể tạo đƣợc sức mạnh, vƣợt qua các khó khăn trong giai đoạn mới áp dụng. Hơn nữa, có sự hỗ trợ từ cấp trên và nhà quản lý làm cho nhân viên có thêm tự tin để sử dụng một hệ thống mới và khó nhƣ