4..2.1 .2 Thống kê mô tả các biến trong mơ hình
4.2.4.1. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Có 7 nhân tố được đề xuất trong mơ hình, và có 4 nhân tố có mối quan hệ tuyến tính với phí kiểm tốn BCTC. 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 = β6 = 0 H1 là: β1 = β2 = β3 = β6 ≠ 0 Với mức ý nghĩa α = 5%
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy, trong Bảng 4.12 Kết quả hồi quy, các giá trị t đều đạt yêu cầu do tstat > tα/2(7,307) = 1.966113 (nhỏ nhất là 2.241) và các giá trị tương ứng với sig < 0.05. Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận rằng các biến độc lập QUYMO (quy mô công ty được kiểm tốn); CTC (số lượng các cơng ty con, chi nhánh, đơn vị trực thuộc và các công ty liên kết, liên doanh), NPT+HTK (tỷ lệ tổng nợ phải thu cộng hàng tồn kho trên tổng tài sản), BIG4 (danh tiếng cơng ty kiểm tốn) có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc PHIKT (Phí kiểm tốn BCTC).
4.2.4.2. Kiểm định giả thuyết về phương sai của sai số khơng đổi
Có 4 nhân tố tương ứng với 4 biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc PHIKT, tuy nhiên, để kiểm tra xem ước lượng của các hệ số hồi quy có đạt hiệu quả không, kiểm định tương quan hạng Spearman được lựa chọn sử dụng với giả thuyết sau: Giả thuyết:
H0: Hệ số tương quan hạng Spearman của các biến QUYMO = CTC = NPT+HTK = BIG4 = 0
Kiểm định Spearman cho mối tương quan giữa hai biến gồm 1 biến độc lập lần lượt là QUYMO, CTC, NPT+HTK, BIG4 với phần dư (ký hiệu biến "phandu”). Kết quả
kiểm định cho thấy không thể bác bỏ được giả thuyết H0 do hệ số tương quan hạng của các biến QUYMO, CTC, NPT+HTK, BIG4 lần lượt là 0.795; 0.537; 0.203; 0.295 đều có mức ý nghĩa > 0.05. Điều này cho thấy phương sai của phần dư không thay đổi (Bảng 4.13).
Bảng 4.13: Kết quả phân tích tương quan Spearman giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
TƯƠNG QUAN SPEARMAN
PHIKT QUYMO CTC NPT+HTK BIG4
PHIKT Correlation Coefficient 1.000 .795** .537** .203** .295** Sig. (2-tailed) . .000 .000 .009 .000 N 315 315 315 315 315 QUYMO Correlation Coefficient .795** 1.000 .401** -.001 .187** Sig. (2-tailed) .000 . .000 .990 .001 N 315 315 315 315 315 CTC Correlation Coefficient .537** .401** 1.000 .069 .228** Sig. (2-tailed) .000 .000 . .222 .000 N 315 315 315 315 315 NPT+HTK Correlation Coefficient .203** -.001 .069 1.000 .031 Sig. (2-tailed) .009 .990 .222 . .581 N 315 315 315 315 315 BIG4 Correlation Coefficient .295** .187** .228** .031 1.000 Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .581 . N 315 315 315 315 315
4.2.4.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Cộng tuyến và trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin giống nhau rất khó tách rời ảnh hưởng 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 hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến. Để dị tìm hiện tượng đa cộng tuyến ta phải tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor- VIF). Theo quy tắc VIF > 10 thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao. Khi đó, hệ số hồi quy ước lượng với độ chính xác khơng cao. Dựa vào kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính với hệ số VIF, các biến VIF lớn hơn 10 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình và tiếp tục phân tích hồi quy cho đến khi khơng cịn biến nào có giá trị VIF > 10 (tức là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến).
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình tương quan tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ số VIF.
Theo kết quả hồi quy ở bảng 4.12, hệ số phóng đại phương sai VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được đánh giá là khơng nghiêm trọng.
4.2.4.4 Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư
Mơ hình hồi quy tuyến tính chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát khi phần dư có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai khơng 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 đương cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số. Với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,989 và Mean = 0 (phụ lục 2), ta có thể kết luận rằng, giả thiết phân phối chuẩn có phần dư khơng bị vi phạm. Để củng cố cho kết luận này, chúng ta xem thêm biểu đồ P-P Plot của phần dư chuẩn hóa, các điểm quan sát không phân tán xa đường chéo kỳ vọng, nên ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.2.2.5 Kiểm định về tính độc lập của phần dư
Đại lượng thống kê Durbin - Waston (d) có thể dùng để kiểm định tương quan của các sai số liên quan. Đại lượng d có giá trị biến thiên nằm trong khoảng [1 < d < 3] nên khơng có hiện tượng tương quan của các phần dư (Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008). Kiểm định Durbin Watson (d) = 1.502 (bảng 4.14) trong khoảng [1 < D < 3] nên khơng có hiện tượng tương quan của các phần dư. Do vậy, giả định về tính độc lập của sai số khơng bị vi phạm.
Bảng 4.14:Kết quả chạy Durbin -Watson
Mơ hình Hệ sốR Hệ sốR2 Hệ số R
2
- hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin-Watson
1 .843a .710 .704 .35778 1.502 a. Predictors: (Constant), NHIEMKY, BIG4, NPT+HTK, QUYMO, YKKTV, CTC, LN
b. Dependent Variable: PHIKT
Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng SPSS 22 – Phụ lục số 2
4.2.5 Kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy bội
Kiểm tra các giả định sau:
- Phương sai của sai số (phần dư) không đổi. - Các phần dư có phân phối chuẩn.
Nếu các giả định này bị vi phạm thì các ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng - Mộng Ngọc, 2008).
4.2.5.1 Kiểm tra giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi
Để kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi, ta sử dụng đồ thị phân tán của phần dư đã được chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự báo đã được chuẩn hóa (Standardized predicted value).
Bảng 4.15: Bảng kiểm định giả định phương sai của sai số
nhất bình chuẩn
Giá trị dự báo đã được chuẩn hóa
-1.969 2.944 .000 1.000 315
Phần dư được chuẩn hóa -2.122 4.074 .000 .989 315
Nguồn: Phân tích dữ liệu bằng SPSS 22.0 – Phụ lục số 3
Hình 4.1 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư khơng đổi.
Hình 4.1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy
4.2.5.2 Kiểm tra giả định các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng - Mộng Ngọc, 2008). Biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các phần dư đã được chuẩn hóa được sử dụng để kiểm tra giả định này. Kết quả
từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm
Hình 4.2: Đồ thị P-P Plot của phần dư – đã chuẩn hóa
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư cho thấy, phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean lệch với 0 vì số quan sát khá lớn, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.989). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.3. MỘT SỐ BÀN LUẬN TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trọng số hồi quy được thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized estimate) và (2) chuẩn hóa (Standardized estimate). Vì trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa, giá trị của nó 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. Trọng 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 trọng số này càng lớn có nghĩa biến đó tác động mạnh vào biến phụ thuộc.
Căn cứ vào bảng 4.12, từ thơng số thống kê trong mơ hình hồi quy, phương trình hồi quy tuyến tính bội của các nhân tố tác động tới phí kiểm tốn BCTC của các doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh với các hệ số chuẩn hóa như sau:
PHIKT = 0.59*QUYMO + 0.289*CTC + 0.073*(NPT+HTK) + 0.153*BIG4
Các hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mơ hình hồi quy trên tác động tỷ lệ thuận tới phí kiểm tốn BCTC.
Bảng 4.16. Bảng so sánh kết quả mơ hình và kỳ vọng STT Biến Kỳ vọng Kết quả 1 QUYMO + + 2 CTC + + 3 NPT+HTK + + 4 YKKTV + Không tác động 5 LN + Không tác động
6 BIG4 + +
7 NHIEMKY - Không tác động
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Theo như bảng 4.16 kết quả đạt được gần với kỳ vọng tác giả đặt ra ban đầu, trong các nhân tố thì nhân tố YKKTV, LN và NHIEMKY khơng tác động đến phí kiểm tốn BCTC, tuy nhiên nó có thể giải thích được và đồng quan điểm với một số nghiên cứu trước đây.
4.3.1 Quy mô của cơng ty được kiểm tốn
Kết quả nghiên cứu cho ra kết luận quy mô của công ty được kiểm toán tại Việt Nam tác động mạnh nhất đến phí kiểm tốn BCTC và điều này hồn tồn giống với các bài nghiên cứu trước đây như Simunic (1980), Francis và Simon (1987), Yidi Xu (2011)… (phụ lục 3). Điều này được giải thích như sau: các doanh nghiệp có giá trị tài sản và vốn cao như ngành dầu khí, xây dựng, kinh doanh bất động sản, sản xuất hàng tiêu dùng/kinh doanh các mặt hàng công nghệ do phải đầu tư lớn cho hệ thống phân phối nên quy mô công ty càng lớn thì sự phức tạp và rủi ro trong quá trình kiểm tốn sẽ tăng theo, như vậy cơng việc và thời gian làm việc của kiểm toán viên sẽ tăng lên, kéo theo sự tăng lên của phí kiểm toán.
4.3.2 Sự phức tạp trong hoạt động kinh doanh của các cơng ty được kiểm tốn
Sự phức tạp trong hoạt động kinh doanh của cơng ty được kiểm tốn được thể hiện thông qua số lượng các công ty con, các chi nhánh, các đơn vị trực thuộc và các công ty liên kết, liên doanh. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng số lượng các công ty con, các chi nhánh, các đơn vị trực thuộc và các cơng ty liên kết, liên doanh là có tác động đáng kể và cùng chiều tới phí kiểm tốn, đồng thời, xét về mức độ tác động thì nhân tố này có mức độ tác động lớn đứng thứ hai sau nhân tố quy mô của các công ty được kiểm tốn thơng qua hệ số Beta chuẩn hóa. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu này hồn tồn giống với đa số các bài nghiên cứu trước đây như Simunic (1980), Amba và Al – Hajeri (2013), Yidi Xu (2011)… (phụ lục 3).
Khi số lượng các công ty con hay các chi nhánh càng lớn, số lượng và sự phức tạp của các giao dịch, nghiệp vụ kế toán sẽ tăng lên. Hơn nữa, để đảm bảo giảm thiểu rủi ro phát hiện và đạt được mục tiêu kiểm toán, các kiểm tốn viên phải đi đến từng chi nhánh, cơng ty con hay các đơn vị trực thuộc của cơng ty để kiểm tốn. Và điều này hồn tồn tốn rất nhiều công sức, thời gian và tiền bạc trong q trình kiểm tốn của kiểm tốn viên. Vì vậy, đây có khả năng là nguyên nhân khiến các doanh nghiệp kiểm tốn và cơng ty được kiểm toán đều phải cân nhắc đến số lượng các công ty con, các chi nhánh, các đơn vị trực thuộc và các công ty liên kết, liên doanh của công ty được kiểm tốn khi xác định phí kiểm tốn BCTC.
4.3.3 Tỷ số nợ phải thu cộng hàng tồn kho trên tổng tài sản
Tỷ số nợ phải thu và hàng tồn kho chia cho tổng tài sản là một trong những nhân tố thể hiện mức độ rủi ro tiềm ẩn trong q trình kiểm tốn và cả trong hoạt động kinh doanh của cơng ty được kiểm tốn. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng tỷ số nợ phải thu và hàng tồn kho chia cho tổng tài sản là có tác động đáng kể và cùng chiều tới phí kiểm tốn, đồng thời, xét về mức độ tác động thì nhân tố này có mức độ tác động đứng thứ tư thơng qua hệ số Beta chuẩn hóa. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu này hồn tồn giống với đa số các bài nghiên cứu trước đây như Simunic (1980), Francis và Simon (1987) (phụ lục 3). Như vậy, các cơng ty kiểm tốn và doanh nghiệp khi xác định phí kiểm tốn BCTC phải quan tâm đến Tỷ số nợ phải thu và hàng tồn kho chia cho tổng tài sản.
4.3.4 Danh tiếng doanh nghiệp kiểm toán
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng danh tiếng của doanh nghiệp kiểm toán là một trong những nhân tố tác động đáng kể tới phí kiểm tốn, có mức độ tác động đứng thứ ba thơng qua hệ số Beta chuẩn hóa và điều này hồn tồn trùng khớp với kết quả nghiên cứu trước đây như Yidi Xu (2011), Naser và Nuseibeh (2008) (phụ lục 3). Như vậy, danh tiếng của các doanh nghiệp kiểm toán, cụ thể là các công ty Big 4, tác động đáng kể và cùng chiều đến phí kiểm tốn có thể là nhờ vào đội ngũ kiểm tốn viên chuyên nghiệp và giàu kinh nghiệm, chất lượng kiểm tốn các cơng ty Big 4 cao hơn so với các cơng ty kiểm tốn khác nên phí kiểm tốn sẽ cao hơn.
4.3.5 Ý kiến kiểm toán viên
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng ý kiến kiểm tốn viên khơng tác động đến phí kiểm tốn BCTC và điều này hoàn toàn trùng khớp với nhiều bài nghiên cứu trước đây như Yidi Xu (2011)… (phụ lục 3). Nguyên nhân chính mà nhiều nhà nghiên cứu giải thích cho kết quả này là do ý kiến kiểm toán trên báo cáo kiểm toán được phát hành sau khi ký hợp đồng kiểm tốn, có nghĩa là các doanh nghiệp kiểm tốn sau khi xác định được phí kiểm tốn và ký hợp đồng với các cơng ty khách hàng, thì mới tiến hành q trình kiểm tốn và sau đó mới phát hành ý kiến kiểm toán trong báo cáo kiểm toán.
4.3.6 Lợi nhuận của cơng ty được kiểm tốn
Lợi nhuận của cơng ty được kiểm tốn được chứng minh không tác động tới phí kiểm tốn và kết quả nghiên cứu của bài nghiên cứu này trùng khớp với nhiều bài nghiên cứu trước đây như Simunic (1980), Chan, Ezzamel và Gwilliam (1993) (phụ lục 3). Để giải thích cho sự khơng tác động này của lợi nhuận của cơng ty đối với phí kiểm tốn, Chan, Ezzamel và Gwilliam (1993) đã đưa ra nguyên nhân có thể các cơng ty kiểm tốn khơng nhận thức rõ về tầm quan trọng của nhân tố này đến q trình kiểm tốn và khi xác định phí kiểm tốn.
4.3.7 Nhiệm kỳ kiểm toán viên
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng nhân tố nhiệm kỳ kiểm tốn viên khơng tác động tới phí kiểm tốn và kết quả nghiên cứu của bài nghiên cứu này trùng khớp với nhiều bài nghiên cứu trước đây như Yidi Xu (2011), Hassan Yahia Kikhia (2014) (phụ lục 3).
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Trong chương 4 này, tác giả đã đi vào nội dung chính của đề tài, đó là tác giả đã tiến hành phân tích các nhân tố tác động đến phí kiểm tốn BCTC. Bước đầu tác giả đã phác họa một cách tổng quát về phí kiểm tốn BCTC của Việt Nam trong giai đoạn 2013 –