Phần 1: Thông tin chung về đối tượng khảo sát.
Phần 2: Nội dung khảo sát. (Các nhân tố ảnh hưởng đến CLDV Kiểm toán BCTC).
STT Biến quan sát. Mã Thang đo Số lượng biến.
1 Quy mô. QM QM1 – QM3 3
2 Giá phí Kiểm tốn. GP GP1 – GP4 4
3 Nhiệm kỳ Kiểm toán. NK NK1 – NK3 3
4 Danh tiếng CTKT. DT DT1 – DT3 3
5 Dịch vụ phi Kiểm toán. DV DV1 – DV5 5
6 Tính độc lập của KTV.
ĐL ĐL1 – ĐL4 4
7 Năng lực KTV.
NL NL1 – NL4 4
8 Mức độ chuyên sâu. CS CS1 – CS4 4
Biến phụ thuộc (CLDV Kiểm toán BCTC).
1 CLDV Kiểm toán BCTC. CLKT CLKT1 – CLKT3 3
Tổng cộng: 33
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
(Bảng câu hỏi chi tiết và đầy đủ được trình bày trong Phụ lục 1).
3.4. Phương pháp chọn mẫu và cỡ mẫu. Phương pháp chọn mẫu: Phương pháp chọn mẫu:
Có nhiều phương pháp chọn mẫu khác nhau, được chia thành 02 loại: (1) chọn mẫu ngẫu nhiên (có xác suất) và (2) chọn mẫu phi ngẫu nhiên (phi xác suất). Trong phạm vi nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên, cụ thể là phương pháp chọn mẫu thuận tiện trong chọn mẫu phi ngẫu nhiên, nghĩa là lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tượng khảo sát, tác giả sẽ chọn những đối tượng khảo sát nào dễ tiếp cận nhờ vào mối quan hệ quen biết có làm việc trong CTKT độc lập ở Thành phố Hồ Chí Minh. Sau đó, các đối tượng khảo sát này lại giới thiệu những người khác trong cùng công ty, cùng ngành nghề để tham gia khảo sát.
Cỡ mẫu:
Theo Hair và cộng sự (1998), phân tích nhân tố khám phá (EFA) tốt nhất thì cần
05 mẫu trên 01 biến quan sát. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc
(2008), cỡ mẫu phù hợp để phân tích EFA tương tự cũng bằng 04 hay 05 lần số biến
quan sát. Trong nghiên cứu của tác giả, với 30 biến quan sát được đưa ra thì cỡ mẫu ít
nhất phải là 150 (30x5).
Bên cạnh đó, để phân tích hồi quy tuyến tính tốt nhất, (theo Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 499) thì quy mơ mẫu được xác định theo công thức:
n ≥ 8m + 50 (m là số biến độc lập).
Trong nghiên cứu của tác giả, với 30 biến quan sát được đưa ra thì cỡ mẫu ít nhất phải là 114 (8x8 + 50).
Vậy với 02 kết quả về cỡ mẫu trên, tác giả sẽ chọn cỡ mẫu lớn hơn là ít nhất 150 kết quả khảo sát để đảm bảo 02 q trình phân tích nhân tố khám phá EFA và hồi quy tuyến tính. Và để có đủ cỡ mẫu phù hợp cho q trình phân tích sau khi loại trừ những kết quả khảo sát không phù hợp, tác giả đã tiến hành gởi bảng khảo sát cho 200 đối
tượng qua email (công cụ Google Docs) và gởi trực tiếp bảng giấy đến các đối tượng khảo sát đang làm việc trong các CTKT độc lập trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
3.5. Phương pháp phân tích dữ liệu.
Trong phạm vi nghiên cứu này, tác giả sử dụng các phương pháp nghiên cứu định lượng chủ yếu là (1) đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, (2) phân tích nhân tố khám phá EFA, (3) phân tích tương quan Pearson và cuối cùng là (4) phân tích hồi quy tuyến tính bội. Đầu tiên, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu từ bảng khảo sát, tổng hợp và mã hóa vào phần mềm thống kê SPSS phiên bản 20.0. Qua đó, tác giả tổng hợp lại kết quả khảo sát của các đối tượng để có được cái nhìn tổng qt về kết quả thu thập được. Sau khi có đầy đủ dữ liệu trên SPSS, tác giả tiến hành phân tích dữ liệu theo 04 bước sau:
(1) Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha: dùng để
đánh giá độ tin cậy của thang đo, phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố, nó cho biết trong các biến quan sát của một nhân tố, biến nào đã đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố, biến nào không. Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị nằm trong khoảng [0;1]. Nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0,60
nghĩa là thang đo đó có thể chấp nhận được (theo Nguyễn Đình Thọ, 2012, trang 350). Cronbach’s Alpha càng cao thì thang đo càng có độ tin cậy cao. Nhưng Cronbach’s Alpha quá lớn (α > 0,95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng có gì khác biệt nhau, chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của nghiên cứu. Điều này gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (redundancy). Do đó, một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó nằm trong khoảng [0,70;0,80].
Ngồi ra, hệ số tương quan biến tổng (Item-total correclation) phải ≥ 0,3 thì biến đó mới đạt u cầu (Nguyễn Đình Thọ, 2012, trang 351). Hệ số này được sử dụng vì các biến quan sát dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau, hệ số này càng cao thì mối quan hệ giữa các biến quan
sát với nhau càng cao. Trong phần mềm SPSS 20.0 tác giả dùng để phân tích thì sử dụng hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (corrected item-total correction), tương tự thì hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh này cũng phải ≥ 0,3 thì biến đó mới đạt u cầu.
(2) Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis): dùng để
đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Nó cịn gom nhiều biến quan sát lại thành từng nhóm nhân tố nhỏ hơn số biến quan sát lúc đầu để chúng có ý nghĩa hơn dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát ban đầu (Hair và cộng sự, 1988). Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số, tỷ số này được gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading). Ý nghĩa của hệ số này là mỗi biến đo lường sẽ thuộc về những nhân tố nào. Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu.
Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng.
Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0,5 (Hair và cộng sự, 1988).
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Như vậy, hệ số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp, và điều kiện cần thiết là:
0,5 < KMO < 1,0.
Ngoài điều kiện cho hệ số tải nhân tố thì:
Điểm dừng khi trích các nhân tố Eigenvalue > 1, nó thể hiện phần biến thiên
Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) thì nó thể hiện các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Phần trăm phương sai tồn bộ (Percentage of variance) > 50%, nó thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nếu xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2006) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất. Do đó, luận văn sử dụng phép xoay Varimax trong phân tích nhân tố khám phá nhằm tối thiểu hóa lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, giúp giải thích các nhân tố đó.
(3) Phân tích tương quan Pearson: dùng để kiểm định mối tương quan tuyến
tính giữa các biến trong mơ hình, tức là giữa biến phụ thuộc với mỗi biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau.
Hệ số tương quan Pearson (r) 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 1,0 thì hai biến này có tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hoàng Trọng và
Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
(4) Phân tích hồi quy tuyến tính bội: được sử dụng để dự đoán giá trị của biến
phụ thuộc dựa vào những giá trị của ít nhất 01 biến độc lập, kiểm định mơ hình lý thuyết và xác định mức độ tác động của từng nhân tố ảnh hưởng đến CLDV Kiểm toán BCTC của các CTKT độc lập tại Thành phố Hồ Chí Minh. Sau khi kết luận các biến có mối quan hệ tuyến tính thì tiến hành mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của các biến độc lập và biến phụ thuộc bằng mơ hình hồi quy tuyến tính.
Nghiên cứu này thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter, nghĩa là đưa các biến vào cùng một lúc. Phương trình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng như sau:
CLDV KT BCTC = β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4+ β5X5 + β6X6 + β7X7 + β8X8 + ε
Trong đó:
βi : Hệ số hồi quy (i = 1,8)
X1: Quy mô (biến độc lập thứ 1).
X2: Giá phí Kiểm tốn (biến độc lập thứ 2).
X3: Nhiệm kỳ Kiểm toán (biến độc lập thứ 3).
X4: Danh tiếng CTKT (biến độc lập thứ 4).
X5: Dịch vụ phi Kiểm tốn (biến độc thứ 5).
X6: Tính độc lập của KTV (biến độc lập thứ 6).
X7: Năng lực KTV (biến độc lập thứ 7).
X8: Mức độ chuyên sâu (biến độc lập thứ 8).
ε: sai số.
Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy: dùng để xem xét từng
biến độc lập tương quan ý nghĩa với biến phụ thuộc không. Mức ý nghĩa (Sig.) của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy 95% trở lên (tức là Sig. ≤ 0,05) thì tương quan giữa biến độc lập đó và biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Sau đó sẽ đưa ra mơ hình hồi quy với các biến có mối quan hệ tuyến tính.
Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình: dùng để xem xét mối quan hệ tuyến tính
giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Mơ hình phù hợp khi có ít nhất một hệ số hồi quy khác khơng. Sử dụng phân tích phương sai (Analysis of Variance - ANOVA) để kiểm định cho phần này, nếu mức ý nghĩa đảm bảo có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. ≤ 0,05) thì mơ hình phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: dùng để đảm bảo các sai số chuẩn thấp, giá
trị thống kê cao và có ý nghĩa. Sử dụng thước đo độ phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) để kiểm định cho phần này, và điều kiện là VIF < 10 để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Kiểm định hiện tượng tự tương quan: dùng để xem xét mơ hình có tự tương quan
hay không. Sử dụng hệ số thống kê Durbin-Watson. Giá trị của Durbin-Watson dao động [0;4], từng khoảng dao động có ý nghĩa như sau:
0 < Durbin-Watson < 1: mơ hình tự tương quan dương.
1 < Durbin-Watson < 3: mơ hình khơng có tự tương quan.
3< Durbin-Watson < 4: mơ hình tự tương quan âm.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương này, đầu tiên tác giả đã khát quát các bước của quy trình nghiên cứu trong luận văn thơng qua Hình 3.1 Sau đó, tác giả đã xây dựng mơ hình nghiên cứu dựa trên tổng quan các nghiên cứu trước bao gồm 01 biến phụ thuộc và 08 biến độc lập, đưa ra giả thuyết cho các biến độc lập. Tiếp theo là xác định các đối tượng khảo sát và xây dựng thang đo cho các biến độc lập, tổng cộng có 30 biến quan sát được đưa ra. Kế đến tác giả đã nêu phương pháp chọn mẫu được tác giả sử dụng và xác định cỡ mẫu theo lý thuyết, cỡ mẫu được xác định là ít nhất 150. Cuối cùng là các phương pháp phân tích dữ liệu sau khi khảo sát, tác giả sử dụng 04 phương pháp kiểm định chủ yếu: (1) đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, (2) phân tích nhân
tố khám phá EFA, (3) phân tích tương quan Pearson và (4) phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Sau khi thực hiện q trình khảo sát, trong chương tiếp theo sẽ trình bày chi tiết về việc phân tích dữ liệu khảo sát thu thập được và bàn luận về kết quả phân tích đó.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN
4.1. Thực trạng CLDV Kiểm toán BCTC ở các CTKT tại thành phố Hồ Chí Minh. Minh.
Hoạt động Kiểm tốn tại Thành phố Hồ Chí Minh đã đạt được một số thành cơng nhất định, tuy nhiên vẫn có nhiều bất cập cịn tồn tại như sau:
Mặc dù trong những năm gần đây có sự tăng nhanh về số lượng các CTKT tại thành phố Hồ Chí Minh nhưng chỉ có một số ít cơng ty có đủ nguồn lực, quy mơ để đảm bảo chất lượng hoạt động. Tình trạng một cơng ty chỉ có một vài KTV là khá phổ biến, quy mơ hoạt động tương đối nhỏ lẻ, văn phòng hoạt động nhỏ, một vài cơng ty cịn phải th văn phịng ở các tịa nhà nên khơng gian tương đối chật hẹp, do đó mà CLDV chưa cao, chưa đạt yêu cầu. Bên cạnh đó, vẫn cịn có sự chạy đua về giá cả khi mà các CTKT tìm mọi cách giảm giá dịch vụ, thêm vào đó là sự mở rộng các dịch vụ phi Kiểm toán để thu hút khách hàng, nhằm tăng doanh thu cho cơng ty mà ít quan tâm tới CLDV cung cấp, không chỉ khiến cho nguồn lực của CTKT bị phân tán mà còn ảnh hưởng xấu đến CLDV Kiểm tốn BCTC. Cũng vì thực tế ở Thành phố Hồ Chí Minh tồn tại nhiều các CTKT quy mô nhỏ lẻ, số lượng nhân viên ít nên khơng thực hiện việc luân chuyển nhân viên định kỳ theo quy định, nhiệm kỳ làm việc của một nhân viên tại một công ty thường được kéo dài. Trong 06 CTKT bị Bộ Tài chính nêu tên cảnh báo ngày 10/03/2015 do không đảm bảo điều kiện hoạt động của dịch vụ Kiểm toán theo quy định của Luật KTĐL số 67/2011/QH12 (cụ thể là chỉ có 04 KTV hành nghề trong khi theo Luật KTĐL thì doanh nghiệp Kiểm tốn cần phải có ít nhất 05 KTV hành nghề) thì có đến 04 CTKT ở Thành phố Hồ Chí Minh là Cơng ty TNHH Kiểm toán SG-VN (Quận Phú Nhuận), Công ty TNHH Kiểm toán và Kế toán TND (Quận Phú Nhuận), Công ty TNHH Kiểm toán và Tư vấn SGD (Quận 10) và Công ty TNHH Kiểm toán Việt Đức (Quận 01); Điều này đặt ra câu hỏi liệu CLDV Kiểm toán BCTC ở Thành phố Hồ Chí Minh có được đảm bảo hay khơng khi được Kiểm tốn bởi những
công ty không đảm bảo điều kiện hoạt động theo Luật KTĐL. Ngồi ra, cơng tác đào tạo nguồn nhân lực cho ngành Kiểm tốn ở Thành phố Hồ Chí Minh chưa được đề cao, số lượng KTV có năng lực, kinh nghiệm và mức độ chun sâu cịn hạn chế, gây khó khăn cho việc đảm bảo CLDV Kiểm tốn BCTC.
Nhìn chung, thực trạng CLDV Kiểm tốn BCTC ở các CTKT tại Thành phố Hồ Chí Minh vẫn cịn nhiều vấn đề bất cập chưa được giải quyết, các tiêu chí và ngun tắc kiểm sốt vẫn chưa được thống nhất, chất lượng nguồn nhân lực Kiểm toán chưa đáp ứng kịp với đà tăng trưởng kinh tế mạnh mẽ của Thành phố, do đó càng khảng định tính cấp thiết của vấn đề nghiên cứu. Những bất cập trên đây cũng chính là cơ sở để tác giả lựa chọn ra các nhân tố và thực hiện các bước phân tích trong chương này nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới CLDV Kiểm tốn BCTC, trên cơ sở đó tác giả sẽ đưa ra một số khuyến nghị nhằm nâng cao CLDV Kiểm tốn BCTC.
4.2. Mơ tả mẫu khảo sát.
4.2.1. Mô tả đặc điểm của mẫu.
Sau khi hồn thành q trình khảo sát các đối tượng, 03 KTV được thử nghiệm mẫu khảo sát đầu tiên đều cho rằng các nhận định trong bảng khảo sát tương đối dễ hiểu, rõ ràng về nội dung, và khơng có ý kiến bổ sung về bảng câu hỏi lúc đầu. Quá trình khảo sát chính thức được tiến hành trên 200 đối tượng khảo sát bằng cách phát phiếu trực tiếp và gởi đường link khảo sát Google Docs thông qua mail và các trang mạng xã hội. Kết quả thu về có 177 phiếu khảo sát hợp lệ, luận văn này sẽ thực hiện nghiên cứu trên 177 kết quả khảo sát hợp lệ (tỷ lệ 84,2%). Thông tin chung về đối tượng khảo sát được thống kê mô tả dưới đây.
Về đặc điểm giới tính: Có tỷ lệ tương đối nam nữ đồng đều, tỷ lệ nam chiếm 42,8% và nữ chiếm 57,2%.
Về vị trí cơng việc: Thành phần tham gia khảo sát nhiều nhất là trợ lý Kiểm toán
với 89 đối tượng, chiếm 50,3%; Kế đến lần lượt là KTV với 44 đối tượng, chiếm