Mã Biến quan sát
HOTRO1 Nhận được sự hỗ trợ đầy đủ khi muốn tiếp cận hồ sơ và thông tin từ tổ
chức
HOTRO2 Nhận được các nguồn lực cần thiết để giúp thực hiện hoạt động kiểm
toán bất cứ khi nào.
HOTRO3 Cấp trên tham gia vào việc lập kế hoạch KTNB
HOTRO4 Đơn vị thường xuyên mở các buổi huấn luyện và đào tạo giúp nâng cao, cập nhật các kỹ năng và kiến thức.
HOTRO5 Bộ phận KTNB có đầy đủ ngân sách để thực hiện tốt nhiệm vụ của mình.
HOTRO1 Cấp trên tham gia vào việc lập kế hoạch KTNB
Thang đo mối quan hệ của kiểm toán viên nội bộ và kiểm toán viên độc lập
Để đáp ứng yêu cầu khác nhau từ tổ chức, cần phải có các loại hình kiểm tốn khác nhau, nhưng đồng thời nó lại có mối liên hệ mang tính nghề nghiệp chặt chẽ, hỗ trợ nhau cùng phát triển. Do đó, tầm quan trọng trong mối quan hệ giữa KTVNB và KTVĐL là điều thiết yếu để phát huy hết vai trị của cơng cụ kiểm tốn trong tổ chức và để sử dụng, phát huy tối đa năng lực kiểm toán (cả KTNB và KTVĐL). Việc trao đổi thông tin giữa KTVĐL với KTVNB sẽ đạt hiệu quả cao nhất nếu KTVĐL sẵn sàng lắng nghe KTVNB giải trình về các vấn đề, trao đổi các kế hoạch cũng như chia sẻ tài liệu lẫn nhau. Như vây, từ cơ sở lý thuyết chương 2 đã phân tích, các biến trong thang đo mối quan hệ giữa KTVNB và KTVĐL như sau:
Bảng 3.5 Thang đo mối quan hệ của kiểm toán viên nội bộ và kiểm toán viên độc lập
Mã Biến quan sát
MOIQUANHE1 KTVĐL có thái độ thân thiện với KTVNB.
MOIQUANHE2 KTVĐL sẵn sàng lắng nghe KTVNB giải trình về các vấn đề.
MOIQUANHE3 KTVĐL có thảo luận về kế hoạch của họ với KTVNB.
MOIQUANHE4 KTVĐL và KTVNB có chia sẻ tài liệu làm việc với nhau.
MOIQUANHE5 KTVĐL có dựa vào tài liệu và báo cáo của KTVNB.
MOIQUANHE6 Cấp trên luôn giúp thúc đẩy hiệu quả hợp tác giữa kiếm toán
viên độc lập và KTVNB.
Thang đo tính độc lập của kiểm tốn viên nội bộ
Tính độc lập của KTVNB sẽ góp phần nâng cao độ tin cậy của thơng tin được kiểm toán. Từ cơ sở lý thuyết chương 2 đã cho thấy rằng KTVNB càng độc lập thì tính hữu hiệu của KTNB càng cao. Tính độc lập được xét trên các phương diện như tự do làm việc, không bị cấp trên can thiệp, khơng gặp xung đột lợi ích , quyền truy cập không giới hạn đến tất cả hồ sơ nhân viên, không thực hiện dịch vụ phi kiểm toán và KTVNB được quyền sáng tạo.
Bảng 3.6 Thang đo tính độc lập của kiểm tốn viên nội bộ
Mã Biến quan sát
TINHDOCLAP1 Có đủ độc lập về tư tưởng để thực hiện nhiệm vụ của mình.
TINHDOCLAP2
Có tự do đưa ra quyết định về phạm vi, thời gian và mức độ của các thủ tục kiểm toán dựa trên chuẩn mực kiểm tốn và chính sách của tổ chức.
TINHDOCLAP3 Có thể tự do truy cập vào những tài liệu, thông tin và dữ liệu cần thiết về tổ chức khi thực hiện kiểm tốn.
TINHDOCLAP4
Khơng chịu áp lực khi đưa bất kì sự tìm tịi sáng tạo về cơng việc trong hoạt động kiểm toán và báo cáo trực tiếp đến người chịu trách nhiệm.
TINHDOCLAP5 Xung đột lợi ích rất hiếm khi xảy ra trong tổ chức.
TINHDOCLAP6 Hiếm khi phải đối mặt với sự can thiệp của quản lý trong khi tiến hành công việc
3.2.2 Nội dung khảo sát
Bảng câu hỏi khảo sát gồm hai phần. Phần một là phần thông tin chung bao gồm các câu hỏi liên quan đến thơng tin cá nhân, trình độ chun mơn, kinh nghiệm làm việc và quy mô bộ phận KTNB (1 biến độc lập). Phần hai bao gồm 32 câu hỏi liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của cuộc kiểm toán (4 biến độc lập) và khảo sát về tính hữu hiệu của KTNB 1 biến phụ thuộc).
Bảng câu hỏi sẽ được gửi đến đối tượng tham gia khảo sát trực tiếp hoặc qua email hoặc bằng công cụ khảo sát trực tuyến của Google Docs. Để thuận tiện cho việc tổ chức thu thập và xử lý dữ liệu, các biến quan sát được mã hóa tương ứng với từng nhân tố ảnh hưởng, cấu trúc bảng câu hỏi có thể được mơ tả tóm tắt trong bảng 3.7:
Bảng 3.7: Cấu trúc Bảng câu hỏi và thang đo
STT CHỈ TIÊU SỐ BIẾN
QUAN SÁT
THANG ĐO
Phần 1: Thông tin chung
Phần 2: Các nhân tố ảnh hƣởng đến tính hữu hiệu của KTNB
1. Quy mô của bộ phận KTNB 1 Định danh
2. Năng lực của KTVNB 6 Likert
3. Sự hỗ trợ của cấp trên 5 Likert
4. Mối quan hệ của KTVNB với KTVĐL 6 Likert
5. Tính độc lập của KTVNB 7 Likert
Tính hữu hiệu của KTNB 8 Likert
Tổng 33
3.2.3 Mẫu và phƣơng pháp chọn mẫu
Phương pháp chọn mẫu được sử dụng là phương pháp phát triển mầm. Mẫu được chọn là các KTVNB tại thành phố Hồ Chí Minh. Sau đó, các đối tượng khảo sát này lại giới thiệu những người cùng làm KTNB mà họ quen biết trong các tổ chức khác để tham gia khảo sát.
Để phân tích nhân tố khám phá EFA kích thước mẫu bằng ít nhất 5 lần biến quan sát (Hair et al, 1998, trang 47) hoặc kích thước mẫu ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến quan sát (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 31). Trong luận văn, tác giả sử dụng cỡ mẫu bằng 4 lần số biến quan sát. Bên cạnh đó, để phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Tabachnick và Fidell 2007) theo Nguyễn Đình Thọ, 2012, trang 499) cho rằng kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo công thức:
n > 8m + 50
Trong đó, n là cỡ mẫu, m là biến số độc lập của mơ hình.
Với 32 biến quan sát và 05 biến độc lập của mơ hình hồi quy, cỡ mẫu ước tính là:
Cỡ mẫu cho phân tích nhân tố khám phá EFA) là: 33 X 4 = 132
Cỡ mẫu cho mơ hình hồi quy bội là: 8*5 + 50 = 90 Vậy cỡ mẫu tối thiểu cho nghiên cứu là 132.
Để đạt được cỡ mẫu nghiên cứu trên, 200 bảng câu hỏi phỏng vấn được
gửi qua email công cụ Google Docs) và trực tiếp đến các đối tượng khảo sát trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
3.3 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Các kỹ thuật phân tích thống kê được sử dụng để xác định mối quan hệ và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến tính hữu hiệu của KTNB bao gồm thống kê tần số, tần suất; đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's alpha; phân tích nhân tố khám phá EFA; phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy tuyến tính bội. Cụ thể các bước tiến hành như sau:
(1) Thu thập bảng khảo sát, tổng hợp và mã hóa vào phần mềm thống kê
SPSS 20.0.
(2) Sử dụng cơng cụ thống kê để tính tốn các giá trị trung bình (mean),
giá trị lớn nhất (max), giá trị nhỏ nhất min), tần số (frequency), cũng như phần trăm tích lũy (cumulative %). Từ đó, tác giả tổng hợp lại đánh giá của đối tượng được khảo sát đối với từng biến quan sát để có được cái nhìn tổng thể nghiên cứu.
(3) Đánh giá độ tin cậy của thang đo qua hệ số Cronbach's alpha: Hệ số Cronbach„s alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0;1]. Về lý thuyết, Cronbach's alpha càng cao càng tốt thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này không thực sự như vậy. Hệ số cronbach's alpha quá lớn α > 0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu). Hiện tượng này gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (redundancy). Vì vậy một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.70 - 0.80]. Nếu Cronbach's alpha ≥ 0.60 là thang đo có thể chấp nhận về mặt độ tin cậy Nunnally and Berstein, 1994) theo Nguyễn Đình Thọ, 2012, trang 350).
Sử dụng hệ số tƣơng quan biến tổng (Item-total correclation): Các biến đo lường dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy khi kiểm tra từng biến đo lường, tác giả sử dụng hệ số tương quan biến tổng. Trong phần mềm SPSS sử dụng hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (corrected item-total correction). Hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến còn lại của thang đo. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh ≥ 0,3 thì biến đó đạt u cầu Nunnally and Berstein, 1994) theo Nguyễn Đình Thọ, 2012, trang 351).
(4) Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis):
Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phân tích nhằm “trích xuất” dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu.
Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số, được gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này sẽ cho người nghiên cứu biết mỗi biến đo lường sẽ thuộc về những nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO Kaiser - Meyer-Olkin) phải có giá trị lớn 0,5 < KMO < 1,0) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu hệ số KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp vói các dữ liệu. Ngồi ra, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,5 (Hair et al, 1998) và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1.
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 tăng cường khả năng giải thích các nhân tố.
(5) Phân tích tƣơng quan Pearson: 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 và giữa các biến độc lập với nhau). Hệ số tương quan Pearson ký hiệu là 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). Đồng thời, hiện tượng đa cộng tuyến cũng sẽ được xem xét.
(6) Phân tích hồi quy tuyến tính bội: sau khi kết luận các biến có mối liên
hệ tuyến tính thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của các biến này bằng mơ hình hồi quy tuyến tính. Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter, tức đưa các biến vào một lượt. Cụ thể, phương trình phân tích hồi quy tuyến tính bội như sau:
Y = f (X1, X2, X3, X4, X5) + e
Trong đó:
Y: Tính hữu hiệu của KTNB
X1: Qui mô của bộ phận KTNB
X2: Năng lực của kiểm toán viên nội bộ X3: Sự hỗ trợ của cấp trên
X4: Mối quan hệ giữa kiểm toán viên nội bộ và kiểm tốn viên độc lập X5: Tính độc lập của kiểm tốn viên nội bộ
Tóm tắt chƣơng 3
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu nhằm xác định những nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của KTNB và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến tính hữu hiệu của KTNB tại VN. Luận văn sử dụng phương pháp khảo sát bằng công cụ là bảng câu hỏi và thiết kế 6 thang đo tương ứng với mơ hình nghiên cứu được đề xuất bao gồm 1 biến phụ thuộc và 5 biến độc lập. Qua đó xây dựng bảng câu hỏi và gửi đến các kiểm toán viên nội bộ hiện đang làm việc tại TP.HCM. Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được phân tích bằng các phương pháp phân tích như thống kê tần số, tính tốn hệ số Cronbach‟s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan, phân tích hồi quy tuyến tính bội, qua sự hỗ trợ của phần mềm SPSS nhằm xác định được mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của KTNB.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
Chương này trình bày và bàn luận kết quả của các phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong luận văn như phân tích thống kê mơ tả, phân tích Cronbach‟s alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan và phân tích hồi quy tuyến tính bội.
4.1 Thống kê mơ tả và phân tích thống kê mô tả 4.1.1 Thông tin về mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu thu được 151 bảng trả lời được gửi về qua đường dẫn Google Docs và bảng câu hỏi bằng giấy từ các KTVNB của các tổ chức khác nhau trên địa bàn Tp HCM. Số bảng câu hỏi hợp lệ là 132 mẫu, đạt tỷ lệ 87,42% (danh sách người tham gia khảo sát được trình bày trong phụ lục 3).
Về đối tượng tham gia khảo sát: các đối tượng tham gia khảo sát có tỷ lệ giới
tính khá đồng đều với tổng cộng 62 nam chiếm tỷ lệ 47% và 72 nữ chiếm tỷ lệ 53%. Độ tuổi, kinh nghiệm cơng tác và trình độ học vấn của các đối tượng cụ thể như sau:
Bảng 4.1: Độ tuổi, trình độ học vấn và chuyên ngành tốt nghiệp của KTVNB Chỉ tiêu Tần Chỉ tiêu Tần suất Tỷ lệ (%) Chỉ tiêu Tần suất Tỷ lệ (%) Chỉ tiêu Tần suất Tỷ lệ (%)
Từ 20 - 29 tuổi 44 33.3 Trung cấp 1 .8 Kế toán 74 56.1
Từ 30 - 39 tuổi 61 46.2 Cao đẳng 1 .8 Kiểm toán 22 16.7
Từ 40 - 49 tuổi 17 12.9 Đại học 98 74.2 Quản trị 2 1.5
Trên 50 tuổi 10 7.6 Sau đại học 32 24.2 Khác 34 25.8
Tổng 132 100.0 Tổng 132 100.0 Tổng 132 100.0
Bảng 4.1 cho thấy cơ cấu độ tuổi người tham gia khảo sát khá đa dạng, điều này cung cấp cái nhìn khách quan, đa chiều mang lại thơng tin có độ tin cậy cao hơn. Bên cạnh đó, trình độ học vấn của đối tượng khảo sát đa số đều có trình độ đại học và sau đại học điều này chứng tỏ KTNB là vị trí địi hỏi trình độ học vấn cao. Ngoài ra, chuyên ngành tốt nghiệp của đối tượng khảo sát chiếm đa số là kế toán, kiểm toán với 96/132 người, chiếm tỷ lệ 72,72% cho thấy vị trí KTNB cần nguồn nhân lực có chun mơn cao, được đào tạo bản bản, chuyên nghiệp trong lĩnh vực kế toán, kiểm toán .
Bảng 4.2 cũng cho thấy tỷ lệ người chưa có chứng chỉ chuyên nghiệp về KTNB là chiếm đa số. Trong 132 người khảo sát chỉ có 10 người có chứng chỉ kiểm tốn viên CIA, 8 người có chứng chỉ CPA và 5 người có chứng chỉ CMA.
Bảng 4.2: Chứng chỉ nghề nghiệp của KTVNB Chỉ tiêu Tần suất Tỷ lệ (%) Chỉ tiêu Tần suất Tỷ lệ (%) CIA 10 7.6 CPA 8 6.1 CMA 5 3.8 Khác 16 12.1 Chưa có chứng chỉ 93 70.5 Tổng 132 100.0 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 2016
Về Biến quy mô của bộ phận KTNB được thể hiện trong bảng 4.4 sau
Bảng 4.4 Quy mô của bộ phận KTNB
Chỉ tiêu Tần suất Tỷ lệ (%) 1 – 5 19 14.4 6 – 10 35 26.5 10 - 15 33 25.0 16 - 20 26 19.7 >20 19 14.4 Tổng 132 100.0 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 2016
Bảng 4.4 cho thấy Quy mô của bộ phận KTNB phân bố khá đồng đều. Điều này cho thấy số lượng KTVNB trong các tổ chức là khác nhau và đa dạng tùy thuộc vào nhiều yếu tố như quy mô của công ty, số lượng cơng việc, tình hình hoạt động,… Các tổ chức có quy mơ lớn từ 16 nhân viên trở lên thường là các Ngân hàng thương mại, tập đồn. Các tổ chức có quy mơ nhỏ dưới 5 nhân viên thường là các công ty trách nhiệm hữu hạn.
4.1.2 Thống kê tần số thang đo
Các nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của KTNB được đánh giá qua thang đo Likert 5 mức độ với (1) Rất không đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Trung dung, (4) Đồng ý, (5) Rất đồng ý. Sau đây là bảng tổng hợp số lượng người lựa chọn các đáp án, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn của từng biến quan sát đối với mỗi thang đo: