STT Biến quan sát Kế thừa từ
1 Cơng ty chúng tơi chọn PMKT vì nó đáp ứng u cầu
sử dụng. Ahmad A &
Abu-Musa (2005) 2 Công ty chúng tôi chọn PMKT vì nó có đầy đủ tính
3 Cơng ty chúng tôi chọn PMKT vì NCC phần mềm đáng tin cậy.
4 Cơng ty chúng tơi chọn PMKT vì nó tương thích với
mơi trường và cơ sở hạ tầng CNTT.
(Nguồn tác giả tổng hợp)
3.5. Nghiên cứu định lượng
3.5.1. Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát
Sau khi hồn thành giai đoạn nghiên cứu định tính để điều chỉnh biến quan sát, tác giả tiến hành thiết kế bảng câu hỏi khảo sát để phục vụ cho việc thu thập dữ liệu. Bảng câu hỏi khảo sát gồm hai phần:
Phần I: Thông tin về bản thân và đơn vị công tác của đối tượng trả lời khảo sát.
Trong phần này gồm một số thông tin như họ tên, email, số điện thoại, chức vụ, tên đơn vị đang cơng tác, quy mơ nguồn vốn, loại hình sở hữu của DN, câu hỏi gạn lọc đối tượng nghiên cứu (“ Anh/Chị có đang cơng tác tại DN ngành dịch vụ Logistics khơng? Đơn vị Anh/Chị cơng tác có đang sử dụng PMKT khơng?). Những thông tin trong phần này dùng để gạn lọc lựa chọn các mẫu khảo sát phù hợp với đối tượng nghiên cứu, đồng thời cung cấp thơng tin cho phân tích Anova.
Phần II: Thơng tin về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn PMKT.
Trong phần này tác giả đưa vào 27 biến quan sát đo lường cho các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn PMKT của các DN ngành dịch vụ Logistics từ kết quả điều chỉnh sau nghiên cứu sơ bộ định tính. Để đo lường các biến quan sát này tác giả sử dụng thang đo Likert 5 mức độ từ “1 - rất yếu” đến “5 - Rất mạnh”, trong đó “3 – mức bình thường”. (Bảng câu hỏi khảo sát này được trình bày ở Phụ lục 03)
3.5.2. Mẫu và phương pháp chọn mẫu
- Đối tượng khảo sát là kế toán trưởng, kế toán viên tại các DN trong ngành dịch
này vì họ là những người người hiểu rõ cơng tác kế tốn của đơn vị và trực tiếp sử dụng PMKT và đóng vai trị quan trọng trong q trình lựa chọn PMKT.
- Phương pháp chọn mẫu: việc xác định số lượng DN dịch vụ Logistics trên địa
bàn TP.HCM đang sử dụng PMKT cũng như tiếp cận để xây dựng khung mẫu là rất khó khăn do đó tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất cụ thể là phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Phương pháp này được sử dụng phổ biến cho việc thu thập dữ liệu tại một thời điểm (Sauder và cộng sự, 2012)
3.5.3. Thu Thập dữ liệu
Nghiên cứu thu thập dữ liệu bằng phương pháp khảo sát thông qua bảng câu hỏi trực tiếp cho đối tượng khảo sát và gửi qua mail bảng câu hỏi khảo sát trên ứng dụng Google Docs.
Tác giả tiến hành phát 200 bảng khảo sát tại các lớp tập huấn thuế về “Sử dụng hóa đơn điện tử” tổ chức tại cục Thuế vào các ngày 16/08, 17/08 và 20/08 cho các DN trên địa bàn TP.HCM và tại Chi cục hải quan quản lý hàng đầu tư. Tuy nhiên tác giả thu lại được 104 bảng khảo sát, trong đó chỉ có 61 bảng khảo sát hợp lệ.
Đồng thời tác giả cũng gửi mail mời thực hiện khảo sát trên ứng dụng Google Docs đến 213 địa chỉ email mà tác giả thu thập được. Sau 2 tuần tác giả nhận được 67 mẫu khảo sát trong đó có 12 mẫu khơng hợp lệ.
Như vậy tổng số phiếu khảo sát tác giả gửi đi là 413 tuy nhiên chỉ thu lại được 116 mẫu hợp lệ, tỷ lệ phản hồi là 28%, nó phù hợp với tỷ lệ phản hồi thường gặp trong nghiên cứu kế toán ở khoảng 30% (Smith, 2013).
3.5.4. Mơ hình và giả thuyết nghiên cứu chính thức
Hình 3.3 Mơ hình nghiên cứu chính thức (Tác giả tổng hợp)
Giả thuyết nghiên cứu:
- H1: Chất lượng của PMKT có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn PMKT của
các DN ngành dịch vụ Logistics.
- H2: Chi phí và lợi ích của việc sử dụng PMKT có ảnh hưởng đến quyết định
lựa chọn PMKT của các DN ngành dịch vụ Logistics.
- H3: Tính năng quốc tế của PMKT có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn PMKT của các DN ngành dịch vụ Logistics.
- H4: Khả năng tùy biến của PMKT có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn PMKT của các DN ngành dịch vụ Logistics.
- H5: Nhà cung cấp có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn PMKT của các DN
ngành dịch vụ Logistics.
- H6: Khả năng tương thích với cơ sở hạ tầng CNTT có ảnh hưởng đến quyết
định lựa chọn PMKT của các DN ngành dịch vụ Logistics. Chất lượng của PMKT
Chi phí và lợi ích sử dụng PMKT Tính năng quốc tế của PMKT Khả năng tùy biến của PMKT
Nhà cung cấp
Khả năng tương thích với cơ sở hạ tầng CNTT cccccccCNCNTTCNTT Quyết định lựa chọn PMKT H1 H2 H3 H4 H5 H6
3.5.5. Phân tích dữ liệu
3.5.5.1. Phân tích độ tin cậy thang đo (Cronbach Alpha)
Tác giả thực hiện phân tích độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha trên phần mềm SPSS. Mục đích để kiểm định thống kê về mức độ tương quan chặt chẽ giữa biến quan sát của từng nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn PMKT.
Hệ số Cronbach’s alpha có giá trị trong khoảng từ 0 đến 1. Cơ sở để đánh giá độ tin cậy của thang đo là Alpha => 0.6 thì độ tin cậy của thang đo chấp nhận được, đồng thời, hệ số tương quan biến-tổng (hiệu chỉnh) của từng biến quan sát trong thang đó cũng phải >= 0,3 (Nunnally và Bernstein, 1994 trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 365).
3.5.5.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo của từng nhân tố, tác giả tiếp tục thực hiện đánh giá giá trị thang đo nhằm mục đích đảm bảo rằng các biến quan sát hội tụ về cùng một nhân tố và các biến quan sát thuộc về nhân tố này phải phân biệt với nhân tố khác. Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định
Bartlett ≤ 0.05.
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue >1.
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn
hơn 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Khi phân tích EFA tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có eigenvalue >1.
3.5.5.3. Phân tích hồi quy bội
Phân tích tương quan: Phân tích tương quan được sử dụng để kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình (giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, giữa các biến độc lập với nhau). Trong nghiên cứu này, 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 thì hai biến này có tương quan tuyến tính càng chặt chẽ.
Phân tích hồi quy đa biến: Sau khi phân tích tương quan giữa các biến, tác giả thực hiện kỹ thuật hồi quy, hệ số xác định R2 điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mơ hình. Sau đó, xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến quyết định lựa chọn PMKT của các DN: nhân tố nào có hệ số β càng lớn thì càng có ảnh hưởng mạnh hơn đến biến phụ thuộc.
Dị tìm các vi phạm giả định của mơ hình: Hiện tượng đa cộng tuyến được xem xét kiểm định thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF và nếu VIF > 10 thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tiếp theo là kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc thông qua đồ thị phân tán Scatterplot. Kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư thông qua đồ thị Histogram và Q-Q Plot, kiểm tra giả định về tính độc lập của sai số thơng qua đại lượng thống kê Durbin – Waston.
3.5.5.4. Phân tích phương sai (Anova)
Tác giả sử dụng phương pháp phân tích phương sai (Anova) để kiểm định sự khác biệt trung bình của các nhóm mẫu có quy mơ và loại hình khác nhau. Tuy nhiên để hiểu sâu hơn kết quả khác biệt của các nhóm (loại hình sở hữu của DN) trong mẫu, tác giả sử dụng kỹ thuật phân tích sâu Anova một yếu tố (post-hoc One-way Anova).
Một số giả định khi phân tích ANOVA:
Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên.
Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn or cỡ mẫu phải đủ lớn để được
Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất. Cơ sở kết luận kết quả như sau:
Sig <=0.05 đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm
đối với biến phụ thuộc.
Sig >0.05 chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc.
TỔNG KẾT CHƯƠNG 3
Trong chương 3 tác giả trình bày quy trình và phương pháp nghiên cứu, lựa chọn thang đo cho các nhân tố này kế thừa từ các nghiên cứu trước. Bên cạnh đó tác giả cũng trình bày kết quả nghiên cứu sơ bộ định tính điều chỉnh nhân tố và thang đo trong chương này.
Tiếp theo là chương 4 trình bày kết quả phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định lượng.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN 4.1. Kết quả nghiên cứu
4.1.1. Thống kê mô tả mẫu