Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Dựa vào kết quả phân tích tương quan bảng 4.15, ta nhận thấy giá trị Sig của các nhân tố đối với biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Tuy nhiên, khi xem xét giá trị Sig giữa các biến độc lập, tác giả thấy 2 biến HADN và NCTT có giá trị Sig = 0.00 < 0.05 và hệ số tương quan Pearson 0.431 khá lớn nên cần đặt ra nghi ngờ có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa 2 biến này. Để có kết luận giữa hai biến độc lập NCTT và
LC GNKT HADN NCTT DDDN LC Pearson Correlation 1 .368** .441** .501** .390** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 100 100 100 100 100 GNKT Pearson Correlation .368** 1 -.120 -.182 .021 Sig. (2-tailed) .000 .233 .070 .839 N 100 100 100 100 100 HADN Pearson Correlation .441** -.120 1 .431** -.040 Sig. (2-tailed) .000 .233 .000 .690 N 100 100 100 100 100 NCTT Pearson Correlation .501** -.182 .431** 1 .149 Sig. (2-tailed) .000 .070 .000 .139 N 100 100 100 100 100 DDDN Pearson Correlation .390** .021 -.040 .149 1 Sig. (2-tailed) .000 .839 .690 .139 N 100 100 100 100 100
HADN có hiện tượng đa cộng tuyến hay khơng, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích hồi quy đa biến kiểm định hệ số hồi quy.
Phân tích hồi quy đa biến
4.2.5.
Theo kết quả phân tích tương quan ở trên thì biến phụ thc LC có mối liên hệ tuyến tính với các biến độc lập NCTT, HADN, GNKT và DDDN. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội như sau:
Kết quả bảng 4.16 cho thấy mơ hình có độ phù hợp đạt u cầu (R2=0.637). Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) trong mơ hình này là 0.637 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 63.7%. Điều này cũng có nghĩa là có 63.7% sự lựa chọn CSKT của DN sản xuất phần mềm trên địa bàn TPHCM được giải thích chung bởi 4 biến độc lập trong mơ hình.
Bảng 4.16: Kiểm tra độ phù hợp của mơ hình- Model Summay
a. Biến độc lập: NCTT, HADN, GNTT, DDDN b. Biến phụ thuộc: LC
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Kiểm định F về tính phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm định này cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với tồn bộ các biến độc lập hay không. Kết quả bảng 4.17 cho thấy giá trị F của mơ hình hồi quy giá trị Sig = 0.000 (<0.05) chứng tỏ rằng mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp và có thể sử dụng được.
Mơ hình Hệ sốR Hệ sốR2 Hệ số R
2 - hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Hệ số Durbin- Watson
Bảng 4.17: Bảng phân tích ANOVA Mơ hình Tổng bình Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 11.962 4 2.990 44.349 .000b Phần dư 6.406 95 .067 Tổng 18.368 99 a. Biến độc lập: NCTT, HADN, GNTT, DDDN
b. Biến phụ thuộc: LC Nguồn: Tổng hợp từ SPSS Tiếp theo, ta xem xét bảng hệ số phương trình hồi quy và thống kê đa cộng tuyến và mức ý nghĩa, mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố. Đồng thời, xem xét các điều kiện nhằm đảm bảo hiện tượng đa cộng tuyến khơng xảy ra.
Nhìn vào bảng hệ số hồi quy 4.18 ta thấy hệ số Sig của 4 nhân tố độc lập NCTT, HADN, GNKT, DDDN đều < 5% và hệ số phóng đại phương sai VIF có giá trị <2 điều này chứng tỏ hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập.
Bảng 4.18: Bảng hệ số hồi quy - Coefficients
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa tstat Sig. Thống kê đa cộng tuyến Beta Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF 1 (Constant) .336 .315 1.068 .288 GNKT .259 .034 .473 7.661 .000 .963 1.039 HADN .207 .041 .344 5.079 .000 .802 1.247 NCTT .242 .043 .388 5.620 .000 .769 1.301 DDDN .270 .049 .337 5.450 .000 .963 1.039
a. Biến độc lập: NCTT, HADN, GNTT, DDDN b. Biến phụ thuộc: LC
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Như vậy, dựa vào thông tin bảng 4.18 hàm hồi quy tuyến tính có dạng:
LC = 0.388 NCTC + 0.344 HADN + 0.473 GNKT + 0.337 DDDN
Sự lựa chọn CSKT = 0.388 Nhu cầu thông tin + 0.344 Hình ảnh DN + 0.473 Ghi nhận kế toán + 0.337 Đặc điểm DN phần mềm
Kiểm định các giả thiết cần thiết trong mơ hình phân tích hồi quy
4.2.6.
Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi
Bảng 4.19: Bảng kiểm định giả định phương sai của sai số
Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn N
Giá trị dự báo đã được chuẩn hóa -2.497 1.911 .000 1.000 100
Phần dư được chuẩn hóa -5.254 1.761 .000 .980 100
Hình 4.1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
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.
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) được sử dụng để kiểm tra giả định này. Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot (hình 4.2) cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Hình 4.2: Đồ thị P-P Plot của phần dư – đã chuẩn hóa
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Hình 4.3: Đồ thị Histogram của phần dư – đã chuẩn hóa
Theo hình 4.3, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn do trung bình Mean = - 4.85E-15 (gần bằng 0) và độ lệch chẩn Std.Dev = 0.980 (gần bằng 1) do đó giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Bàn luận 4.3.
Theo như kỳ vọng đặt ra khi phân tích nhân tố khám phá, cả 4 nhân tố trong mơ hình đều có tác động đến sự lựa chọn CSKT, cụ thể có hơn 88% biến quan sát trong mơ hình được giữ lại ,chỉ có 2 biến HADN 5 - Tạo hình ảnh đẹp của DN trong mắt khách hàng nhằm thu hút nhiều dự án sản xuất phần mềm tạo nguồn thu cho DN và biến DDDN1 -Gía vốn dự án phần mềm chỉ bao gồm chi phí lương
nhân viên thiết kế và chi phí phục vụ sản xuất bị loại bỏ khi phân tích hồi quy.
Đối với ngành sản xuất phần mềm, giá thành tính cho từng dự án cũng tương tự cách tính giá thành của các ngành dịch vụ khác nên theo phần đông ý kiến khảo sát cho rằng chưa nêu bật được đặc điểm riêng trong cách tính giá vốn của ngành sản xuất phần mềm. Về việc DN lựa chọn CSKT để tạo hình ảnh đẹp trong mắt cơng chúng và cơ quan quản lý thì tất yếu sẽ tạo hình ảnh đẹp đối với khách hàng nên theo tác giả biến HADN4 đã bao hàm nội dung của HADN5. Như vậy, kết quả loại bỏ biến DDDN1 và HADN5 theo tác giả là phù hợp. Kết quả nghiên cứu được xem là tương đồng với phần lớn các nghiên cứu trước đây, cụ thể là nghiên cứu của Bosnyák (2003) và Szilveszter Fekete (2010) khi giữ lại hầu hết các nhân tố quan trọng là nhu cầu thơng tin, hình ảnh doanh nghiệp và sự ghi nhận kế toán. Riêng nhân tố đặc điểm DN phần mềm chỉ loại duy nhất 1 thang đo cho thấy đây là nhân tố có tác động tích cực đến sự lựa chọn CSKT của DN.
Kết quả nghiên cứu phù hợp với các giả thuyết thuyết đã được đặt ra ở chương 2, cụ thể:
Giả thuyết H1: Nhân tố nhu cầu thơng tin có tác động dương đến sự lựa chọn CSKT của DN. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến NCTT dương. Từ ước lượng mơ hình hồi quy bội cho thấy hệ số Beta của biến
NCTT β = 0.388 > 0, thống kê t tương ứng có p – value = 0.00 < 0.05. Như vậy với mức ý nghĩa 5% từ mẫu nghiên cứu cho thấy nhân tố NCTT có tác động dương đến sự lựa chọn CSKT. Kết quả được xem tương đồng với nghiên cứu của Bosnyák (2003) và Szilveszter Fekete (2010) khi giữa lại hầu hết các biến quan sát cho nhân tố NCTT và phù hợp với thực trạng hiện nay khi nhu cầu thông tin đóng vai trị quan trọng trong việc xây dựng CSKT.
Giả thuyết H2: Nhân tố hình ảnh DN có tác động dương đến sự lựa chọn CSKT của DN. Mơ hình hồi quy bội cho thấy hệ số Beta của biến HADN β = 0.344 > 0, thống kê t tương ứng có p – value = 0.00 < 0.05. Do đó, ta chấp nhận giả thuyết nhân tố HADN có tác động dương đến sự lựa chọn CSKT. Kết quả phân tích tương đồng với nghiên cứu của Christos Tzovas (2006), Watts và Zimmerman (1990), Michael J.Aikten và Janice A.Loftus khi giữ lại các biến từ HADN1 đến HADN4 nhưng khác với kết quả nghiên cứu của Szilveszter Fekete (2010) khi loại biến HADN5.
Giả thuyết H3: Nhân tố sự ghi nhận kế tốn có tác động dương đến sự lựa chọn CSKT của DN. Mơ hình hồi quy bội cho thấy hệ số Beta của biến GNKT β = 0.473 > 0, thống kê t tương ứng có p – value = 0.00 < 0.05 nên ta chấp nhận mối quan hệ có tác động cùng chiều giữa nhân tố GNKT và sự lựa chọn CSKT. Kết quả được xem tương đồng với nghiên cứu của Bosnyák (2003) và Szilveszter Fekete (2010) phù hợp với tình hình thực trạng là sự ghi nhận kế tốn có tác động đến sự lựa chọn CSKT của DN.
Giả thuyết H4: Nhân tố đặc điểm DN sản xuất phần mềm có tác động dương đến sự lựa chọn CSKT của DN. Từ kết quả ước lượng mơ hình hồi quy bội ta có hệ số Beta của biến GNKT β = 0.337 > 0, p – value = 0.00 < 0.05. Như vậy với mức ý nghĩa 5% từ mẫu nghiên cứu có thể cho rằng hệ số Beta của biến DDDN dương. Hay nói cách khác ta ta chấp nhận mối quan hệ có tác động cùng chiều giữa nhân tố DDDN và sự lựa chọn CSKT. Kết quả nghiên cứu phù hợp với mong đợi từ tác giả trong việc xây dựng thang đo cho nhân tố đặc điểm DN phần mềm, có đến ba trong bốn biến quan sát được giữ lại tác động đến sự lựa chọn CSKT của DN.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Trong chương này, tác giả trình bày kết quả của các phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong luận văn gồm phân tích Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan và phân tích hồi quy tuyến tính bội. Kết quả phân tích Kết quả phân tích Cronbach’s alpha cho thấy có 4 biến độc lập (bao gồm 16 biến quan sát) và 1 biến phụ thuộc (bao gồm 3 biến quan sát) đảm bảo độ tin cậy. Kết quả của phân tích nhân tố khám phá EFA thu được 4 biến độc lập (gồm 15 biến quan sát) và 1 biến phụ thuộc (gồm 3 biến quan sát). Kết quả phân tích tương quan cho thấy giữa các biến đôc lập NCTT, HADN, GNKT, DDDN và biến phụ thuộc LC có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Sau khi phân tích hồi quy tuyến tính bội, nghiên cứu đã đưa ra mơ hình gồm 4 nhân tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn CSKT và mức độ tác động của từng nhân tố đó.
Nội dung chương 4 là cơ sở giúp tác giả đề xuất một số kiến nghị hữu ích đối với DN sản xuất phần mềm trong việc lựa chọn CSKT cũng như các cơ quan quản lý nhà nước khi thực hiện kiểm tra, rà soát DN.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Kết luận 5.1.
Cơng trình nghiên cứu sử dụng phương pháp hỗn hợp định tính và định lượng để tìm ra mức độ tác động các nhân tố đến sự lựa chọn CSKT của các DN sản xuất phần mềm trên địa bàn TP.HCM. Kết quả cho thấy cả 4 nhân tố “nhu cầu thơng tin”, “hình ảnh DN”, “sự ghi nhận kế tốn”và “đặc điểm DN sản xuất phần mềm” đều ảnh hưởng đến sự lựa chọn CSKT với mức độ tác động như sau:
Hình 5.1: Kết quả mơ hình nghiên cứu
Trong 4 nhân tố, sự ghi nhận kế toán tác động lớn nhất đến sự lựa chọn CSKT của DN sản xuất phần mềm. Kết quả này là phù hợp với tình hình thực tế của hầu hết các DN Việt Nam, luôn chú trọng trong cách ghi nhận kế toán nhằm phản ánh tốt đặc điểm nguồn lực của tổ chức hay tuân thủ chuẩn mực và Luật kế tốn hiện hành. Bên cạnh đó, thái độ của kế toán hay ý kiến của kiểm toán viên và thanh tra
SỰ LỰA CHỌN CSKT NHÂN TỐ SỰ GHI NHẬN KẾ TỐN NHÂN TỐ HÌNH ẢNH DN NHÂN TỐ NHU CẦU THÔNG TIN NHÂN TỐ ĐẶC ĐIỂM DN SX PM + 0.388 + 0.344 + 0.473 + 0.337
cũng góp phần quan trọng trong việc lựa chọn CSKT của DN. Các nhân tố còn lại tác động giảm dần lần lượt là nhu cầu thơng tin, hình ảnh DN và đặc điểm DN sản xuất phần mềm nhưng mức độ chênh lệch giữa các nhân tố là không lớn.
Trong 17 biến quan sát của 4 nhân tố đưa vào mơ hình kiểm định, có đến 15 biến ảnh hưởng đến sự lựa chọn CSKT của DN sản xuất phần mềm, cụ thể:
Nhân tố nhu cầu thông tin: cả 3 thang đo gồm nhu cầu thông tin của các cổ đông, nhu cầu thông tin của ban quản lý và điều hành các dự án SX phần mềm của DN, nhu cầu thông tin của các chủ nợ đều tác động đến sự lựa chọn CSKT của DN sản xuất phần mềm.
Nhân tố hình ảnh DN: trong 5 biến quan sát có 4 biến ảnh hưởng CSKT gồm tạo hình ảnh đẹp của DN trong mắt các cổ đơng, tạo hình ảnh đẹp đối với các bên cho vay, tạo hình ảnh đẹp của DN nhằm tối đa hóa mức lương, mức thưởng của ban quản lý, tạo hình ảnh đẹp của DN trong mắt cơng chúng và cơ quan quản lý nhằm tối thiểu hóa chi phí chính trị. Riêng nhân tố tạo hình ảnh đẹp trong mắt khách hàng đã được bao hàm trong nhân tố tạo hình ảnh đẹp trong mắt cơng chúng và cơ quan quản lý nên biến bị loại bỏ trong q trình chạy phân tích dữ liệu
Nhân tố sự ghi nhận kế toán: cả 5 biến quan sát đều tác động đên sự lựa chọn CSKT DN là mong muốn KT ghi nhận sao cho phản ánh tốt đặc điểm nguồn lực của tổ chức, hệ thống ghi nhận kế toán của DN hướng đến việc phản ánh trung thực và hợp lý BCTC, thái độ kế toán viên, sự đánh giá của kiểm toán viên trong đối với BCTC của DN, sự đánh giá của các thanh tra viên đối với BCTC của DN.
Nhân tố đặc điểm DN sản xuất phần mềm: có 3 trong 4 nhân tố ảnh hưởng là đặc điểm về thời điểm xác định doanh thu, sự hưởng ưu đãi thuế, thời điểm áp dụng ưu đãi thuế. Đặc điểm cách tính giá vốn dự án của DN sản xuất phần mềm bị loại bỏ trong kết quả chạy nghiên cứu do đây vẫn chưa được xem là đặc điểm phân biệt ngành sản xuất phần mềm với các ngành khác.
Để đảm bảo kết quả nghiên cứu thu được là đáng tin cậy và có cơ sở khoa học, tác giả đã thực hiện một quy trình nghiên cứu rõ ràng với nhiều biện pháp hạn chế tính chủ quan của bảng trả lời khảo sát như trang bị kiến thức chuyên sâu về đề tài nghiên cứu và tiến hành phỏng vấn chuyên gia trước khi thiết kế bảng khảo sát