CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.1 Đánh giá thang đo
4.1.1 Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Mơi trường pháp lý
Bảng 4.1: Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Mơi trường pháp lý
Cronbach's Alpha Số biến
.772 4
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.1
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại
biến
PL1 10.03 3.613 .514 .747
PL2 10.26 3.436 .546 .731
PL3 10.03 3.107 .622 .691
Bảng 4.1 cho thấy thang đo nhân tố Mơi trường pháp lý được đo lường qua 4 biến quan sát. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo Cronbach Alpha là 0.772 > 0.6. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều cĩ tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Như vậy thang đo nhân tố Mơi trường pháp lý đáp ứng độ tin cậy. 4.1.2 Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Mơi trường chính trị
Bảng 4.2: Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Mơi trường chính trị
Cronbach's Alpha Số biến
.845 4
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại
biến
CT1 11.00 3.635 .647 .817
CT2 10.97 3.643 .670 .807
CT3 10.95 3.637 .646 .818
CT4 10.96 3.230 .762 .766
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.2
Bảng 4.2 cho thấy thang đo nhân tố Mơi trường chính trị được đo lường qua 4 biến quan sát. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo Cronbach Alpha là 0.845 > 0.6. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều cĩ tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Như vậy thang đo nhân tố Mơi trường chính trị đáp ứng độ tin cậy.
4.1.3 Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Mơi trường kinh tế
Bảng 4.3: Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Mơi trường kinh tế
Cronbach's Alpha Số biến
Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại
biến Tương quan biến tổng Cronbach Alpha nếu loại biến KT1 6.19 2.600 .630 .714 KT2 6.27 2.320 .675 .661 KT3 6.47 2.310 .589 .762
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.3
Bảng 4.3 cho thấy thang đo nhân tố Mơi trường kinh tế được đo lường qua 3 biến quan sát. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo Cronbach Alpha là 0.788 > 0.6. Đồng thời, cả 3 biến quan sát đều cĩ tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Như vậy thang đo nhân tố Mơi trường kinh tế đáp ứng độ tin cậy. 4.1.4 Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Mơi trường giáo dục
Bảng 4.4: Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Mơi trường giáo dục
Cronbach's Alpha Số biến
.771 3
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại
biến
GD1 6.79 1.634 .580 .720
GD2 7.00 1.725 .602 .697
GD3 7.04 1.531 .637 .656
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.4
Bảng 4.4 cho thấy thang đo nhân tố Mơi trường giáo dục được đo lường qua 3 biến quan sát. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo Cronbach Alpha là 0.771 > 0.6. Đồng thời, cả 3 biến quan sát đều cĩ tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Như vậy thang đo nhân tố Mơi trường giáo dục đáp ứng độ tin cậy.
4.1.5 Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Mơi trường văn hĩa
Bảng 4.5: Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Mơi trường văn hĩa
Cronbach's Alpha Số biến
.725 3 Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại
biến
VH1 7.45 1.674 .498 .693
VH2 7.44 1.663 .487 .707
VH3 7.40 1.409 .662 .488
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.5
Bảng 4.5 cho thấy thang đo nhân tố Mơi trường văn hĩa được đo lường qua 3 biến quan sát. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo Cronbach Alpha là 0.725 > 0.6. Đồng thời, cả 3 biến quan sát đều cĩ tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Như vậy thang đo nhân tố Mơi trường văn hĩa đáp ứng độ tin cậy. 4.1.6 Cronbach Alpha của thang đo đặc tính chất lượng TTKT
Bảng 4.6: Cronbach Alpha của thang đo đặc tính chất lượng TTKT
Cronbach's Alpha Số biến
.837 5 Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach Alpha nếu loại
biến QUA1 14.58 3.506 .740 .774 QUA2 14.77 3.912 .611 .812 QUA3 14.65 3.893 .635 .805 QUA4 14.72 3.850 .579 .821 QUA5 14.61 3.793 .632 .806
Bảng 4.6 cho thấy thang đo đặc tính chất lượng thơng tin kế tốn cĩ 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy của thang đo Cronbach Alpha là 0.837 > 0.6. Đồng thời, cả 5 biến quan sát đều cĩ tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Do đĩ thang đo đặc tính chất lượng thơng tin kế tốn đáp ứng độ tin cậy.
Sau khi đo lường độ tin cậy của các nhân tố thơng qua hệ số Cronbach Alpha, tất cả các biến của 5 nhân tố đều được giữ lại vì chúng đáp ứng được độ tin cậy.
4.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để thu nhỏ và tĩm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu này, phương pháp EFA dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau để rút gọn thành những nhân tố cĩ nghĩa hơn. Cụ thể, khi đưa tất cả các biến thu thập được vào phân tích, các biến cĩ thể cĩ liên hệ với nhau. Khi đĩ chúng sẽ được gom thành các nhĩm biến cĩ liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng các nhân tố cơ bản tác động đến chất lượng thơng tin kế tốn tại các đơn vị sự nghiệp y tế cơng lập trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
Nghiên cứu tiến hành sử dụng phương pháp trích hệ số Principal Component với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các yếu tố cĩ Eigenvalue >1. Thang đo nào cĩ tổng phương sai trích từ 50 % trở lên là được chấp nhận (Gerbing & Anderson, 1988). Các biến cĩ trọng số (Factor loading) < 0.5 sẽ bị loại. Tại mỗi khái niệm cĩ chênh lệch trọng số lớn nhất và bất kỳ phải đạt ≥ 0.3 (Jabnoun & AL – Tamini, 2003). Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải cĩ giá trị ≥ 0.5 và ≤ 1 (0.5 ≤ KMO ≤ 1), điều này thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố cĩ khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Theo Kaiser (1974):
KMO ≥ 0.9 là rất tốt 0.9 > KMO ≥ 0.8 là tốt 0.8 > KMO ≥ 0.7 là được 0.7 > KMO ≥ 0.6 là tạm được
0.6 > KMO ≥ 0.5 là xấu
KMO < 0.5 là khơng thể chấp nhận được (Hồng Trọng và Mộng Ngọc, 2008) Nhĩm nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá theo từng bước. Lần đầu thực hiện EFA, 17 biến đã được nhĩm lại thành 05 nhân tố. Sau 02 lần thực hiện phép quay, cĩ 05 nhĩm chính thức được hình thành.
4.2.1 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Khi phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết:
Giả thuyết H0: Các biến trong tổng thể khơng cĩ tương quan với nhau. Giả thuyết H1: Các biến trong tổng thể cĩ tương quan với nhau.
Bảng 4.7: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin ) .886
Mơ hình kiểm tra Bartlett Giá trị Chi-Square 2185.597
Bậc tự do 231
Sig (giá trị P-value) 0.000
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.7
Kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể cĩ mối tương quan với nhau (sig = 0.000 < 0.05, bác bỏ H0, chấp nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO = 0.886 > 0.5, chứng tỏ phân tích nhân tố để nhĩm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố
Bảng 4.8: Bảng phương sai trích
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.8
Bảng 4.8 cho thấy các nhân tố đều cĩ giá trị Eigenvalues > 1. Phương sai trích là 66.336% > 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, cĩ 5 thành phần được rút trích ra từ biến quan sát (bảng 4.8). Điều này, cho chúng ta thấy 5 thành phần được rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 66.336% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích 1 7.391 33.597 33.597 7.391 33.597 33.597 2.879 13.085 13.085 2 1.843 8.378 41.974 1.843 8.378 41.974 2.826 12.843 25.929 3 1.747 7.943 49.917 1.747 7.943 49.917 2.452 11.147 37.076 4 1.496 6.802 56.719 1.496 6.802 56.719 2.227 10.124 47.200 5 1.096 4.984 61.703 1.096 4.984 61.703 2.166 9.845 57.045 6 1.019 4.634 66.336 1.019 4.634 66.336 2.044 9.291 66.336 7 .888 4.036 70.372 8 .720 3.273 73.645 9 .661 3.005 76.650 10 .591 2.685 79.334 11 .541 2.460 81.794 12 .511 2.322 84.116 13 .471 2.142 86.258 14 .438 1.990 88.248 15 .428 1.944 90.191 16 .379 1.725 91.916 17 .346 1.574 93.490 18 .319 1.450 94.940 19 .307 1.396 96.337 20 .291 1.321 97.657 21 .272 1.237 98.894 22 .243 1.106 100.000
Bảng 4.9: Bảng ma trận xoay
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 CT4: Quyền lực .816 CT2: Giám sát .790 CT1: Dân chủ .762 CT3: Áp lực .736 PL4: Mục tiêu BCTC .815
PL3: Cơ quan ban hành .796
PL1: Luật ngân sách .579
PL2: Chuẩn mực, chế độ .513
KT2: Qui mơ .849
KT3: Quy định về định mưc thu chi .792
KT1: Phát triển .729
GD2: Mức độ tiếp cận .735
GD1: Trình độ .735
GD3: Mức độ tin học .681
VH3: Sự nghiêm túc chấp hành .874
VH2: Cơng khai hay bảo mật .748
VH1: Chủ nghĩa cá nhân, tham nhũng .731
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.9
Sau khi thực hiện phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, kết quả các nhĩm được gom lại như sau:
Nhĩm 1 ( Mơi trường pháp lý – PL) gồm 4 biến là PL1, PL2, PL3, PL4 Nhĩm 2 (Mơi trường chính trị – CT) gồm 4 biến là CT1, CT2, CT3, CT4 Nhĩm 3 (Mơi trường kinh tế – KT) gồm 3 biến là KT1, KT2, KT3
Nhĩm 4 (Mơi trường giáo dục – GD) gồm 3 biến là GD1, GD2, GD3 Nhĩm 5 (Mơi trường văn hĩa – VH) gồm 3 biến là VH1, VH2, VH3 4.2.2 Kết luận phân tích nhân tố khám phá mơ hình đo lường
Từ kết quả phân tích EFA và Cronbach Alpha như trên, mơ hình nghiên cứu lý thuyết chính thức điều chỉnh gồm 05 nhân tố tác động đến chất lượng thơng tin kế tốn tại các đơn vị SNYT cơng lập trên địa bàn TP.HCM. Cụ thể, mơ hình này cĩ 05 biến độc lập (Mơi trường pháp lý, Mơi trường chính trị, Mơi trường kinh tế, Mơi
trường giáo dục, Mơi trường văn hĩa) và 01 biến phụ thuộc (chất lượng thơng tin kế tốn tại các đơn vị sự nghiệp y tế cơng lập trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh).
Các giả thuyết cho mơ hình nghiên cứu chính thức như sau:
H1: Mơi trường pháp lý cĩ tác động đến chất lượng thơng tin kế tốn tại các đơn vị sự nghiệp y tế cơng lập trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
H2: Mơi trường chính trị cĩ tác động đến chất lượng thơng tin kế tốn tại các đơn vị sự nghiệp y tế cơng lập trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
H3: Mơi trường kinh tế cĩ tác động đến chất lượng thơng tin kế tốn tại các đơn vị sự nghiệp y tế cơng lập trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
H4: Mơi trường giáo dục cĩ tác động đến chất lượng thơng tin kế tốn tại các đơn vị sự nghiệp y tế cơng lập trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
H5: Mơi trường văn hĩa cĩ tác động đến chất lượng thơng tin kế tốn tại các đơn vị sự nghiệp y tế cơng lập trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
Mơ hình hồi quy được biểu diễn như sau:
4.3 Phân tích tương quan
Trước khi đi vào kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, tác giả cần xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hĩa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa 05 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc.
Bảng 4.10: Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
PL CT KT GD VH QUA PL 1 .376** .383** .546** .158* .589** CT .376** 1 .319** .450** .199** .511** KT .383** .319** 1 .392** .142* .433** GD .546** .450** .392** 1 .229** .568** VH .158* .199** .142* .229** 1 .327** QUA .589** .511** .433** .568** .327** 1
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.10
Hệ số này luơn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu từ 0.4 đến 0.6 thì tương quan trung bình, lớn hơn 0.6 là tương quan chặt chẽ và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt chẽ hơn, nếu nhỏ hơn 0.3 thì mối quan hệ là lỏng.
Bảng 4.10 cho thấy các biến độc lập là PL, CT, KT, GD, VH cĩ hệ số tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc QUA (chất lượng thơng tin kế tốn), hệ số tương quan của biến phụ thuộc với các biến độc lập dao động từ 0.376 đến 0.589.
4.4 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu
4.4.1 Phương pháp nhập các biến thành phần trong mơ hình hồi quy bội
Bảng 4.11: Phương pháp nhập các biến vào phần mềm SPSS
Mơ hình Các biến nhập vào Các biến loại bỏ Phương pháp
VH, KT, CT, PL, GD Enter
Biến phụ thuộc: QUA
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.11
Nghiên cứu thực hiện chạy hồi quy tuyến tính đa biến với phương pháp đưa vào một lượt bằng phương pháp Enter, trong đĩ:
QUA là biến phụ thuộc. Thang đo của nhân tố Chất lượng thơng tin kế tốn cũng là thang đo khoảng từ 1 đến 5 (1: Rất khơng đồng ý, 5: Rất đồng ý). Biến QUA gồm 05 biến quan sát là QUA1, QUA2, QUA3, QUA4, QUA5.
Β0: hằng số tự do Βj: trọng số hồi quy
PL, CT, KT, GD, VH là các biến độc lập theo thứ tự sau: Mơi trường pháp lý, Mơi trường chính trị, Mơi trường kinh tế, Mơi trường giáo dục, Mơi trường văn hĩa.
4.4.2 Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm khơng giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng. Tuy nhiên điều này cũng được
chứng mỉnh rằng khơng phải phương trình càng cĩ nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Trong trường hợp này, hệ số xác định R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh chính xác hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội. R2 điều chỉnh khơng nhất thiết tăng lên khi nhiều biến độc lập được đưa thêm vào phương trình, nĩ là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nĩ khơng phụ thuộc vào độ phĩng đại của R2.
Bảng 4.12: Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Mơ hình R R2 Hệ số R2 –
hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
1 .728 .530 .519 .33082
Biến độc lập: PL, CT, KT, GD, VH Biến phụ thuộc: QUA
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.12
Bảng 4.12 cho thấy giá trị hệ số R là 0.728 > 0.5, do vậy đây là mơ hình thích hợp để sử dụng đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Mặt khác, giá trị hệ số xác định R2 là 0.530, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 53%. Hay nĩi cách khác, 53% chất lượng thơng tin kế tốn thay đổi là do sự thay đổi của các biến độc lập đã nêu ở mơ hình. Cịn 47% là do sai số và các nhân tố khác gây ra.
4.4.3 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội