Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kết quả kiềm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO and Bartlett’s với sig= 0.000 < 0.05, nghĩa là các biến quan sát có tương quan với nhân tố đại diện.
Với hệ số 0.5 < KMO = 0.892 < 1 cho thấy phân tích nhân tố khám phá phù hợp với dữ liệu thực tế. (Bảng gốc xem phụ lục 5.1, bảng 5.1a)
Theo bảng phương sai trích lần thứ nhất được giải thích có 6 nhân tố đều có giá trị lớn hơn 1. Hệ số Eigenvalues ở nhân tố thứ 6 bằng 1.625 >1 điều này đại diện cho các phần biến thiên và được giải thích bởi mỗi nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin nhất.
Phương sai rút trích bằng 79.57 % lớn hơn 50% cho thấy phân tích EFA cho các biến quan sát thuộc các nhân tố biến độc lập là phù hợp và có 6 nhân tố được rút trích. Điều này có nghĩa là 79.57% sự biến thiên của dữ liệu ban đầu được giải thích bởi 6 nhân tố đưa vào mơ hình. Cịn lại, 20.43% sự biến thiên là do các nhân tố khác khơng khơng được rút trích. (Bảng gốc xem phụ lục 5.1, 5.1b)
Tiếp tục kết quả trên ta có ma trận xoay nhân tố.
Bảng 4.10 Ma trận xoay nhân tố (Bảng gốc xem phụ lục 5, bảng 5.1c) (Bảng gốc xem phụ lục 5, bảng 5.1c) Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 ALCT2 .863 ALCT4 .862 ALCT3 .848 ALCT5 .757 ALCT1 .742 CNTT2 .852 CNTT3 .823 CNTT4 .797 CNTT5 .789 CNTT1 .704 CKHB3 .888 CKHB4 .877 CKHB2 .819 CKHB1 .770 QMDN4 .868 QMDN3 .847 QMDN2 .831 QMDN1 .815
TDNV4 .864 TDNV3 .809 TDNV1 .791 PQQL2 .876 PQQL3 .869 PQQL1 .869
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Theo bảng ma trận xoay nhân tố các hệ số tải của nhân tố có giá trị từ 0.704 đến 0.888 >0.55 thỏa mãn điều kiện. Phân tích trên bảng ma trận xoay, kết quả thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến áp dụng KTQT trong doanh nghiệp Logistics có 6 nhân tố được rút trích từ 25 biến quan sát.
Nhân tố thứ 1 (ALCT): Bao gồm các biến ALCT2, ALCT4, ALCT3,
ALCT5, ALCT1. Đặt tên lại cho biến này là Áp lực cạnh tranh.
Nhân tố thứ 2 (CNTT): Bao gồm các biến CNTT2, CNTT3, CNTT4,
CNTT5, CNTT1. Đặt tên lại cho biến này là Công nghệ thông tin.
Nhân tố thứ 3 (CKHB): Bao gồm các biến CKHB3, CKHB4, CKHB2,
CKHB1. Đặt tên lại cho biến này là Cam kết và hiểu biết của chủ sở hữu/ quản lý DN.
Nhân tố thứ 4 (QMDN): Bao gồm các biến QMDN4, QMDN3, QMDN2,
QMDN1. Đặt tên lại cho biến này là Quy mô doanh nghiệp.
Nhân tố thứ 5 (TDNV): bao gồm các biến TDNV2, TDNV4, TDNV3,
TDNV1. Đặt lại tên cho biến này là Trình độ nhân viên kế toán.
Nhân tố thứ 6 (PQQL): Bao gồm các biến PQQL2, PQQL3, PQQL1. Đặt lại
tên cho biến này là Phân quyền quản lý trong DN.
4.3.3.2. Phân tích khám phá thang đo áp dụng kế tốn quản trị
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc áp dụng KTQT trong doanh nghiệp như sau:
Chỉ tiêu cần đánh giá Kết quả So sánh
Hệ số KMO 0.841 0.5 < 0.841 < 1 Gía trị Sig. trong kiểm định Bartlett 0.000 0.000 < 0.05
Kết quả kiềm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO and Bartlett’s với sig= 0.000 < 0.05, nghĩa là các biến quan sát có tương quan với nhân tố đại diện. Với hệ số 0.5 < KMO = 0.841 < 1 cho thấy phân tích nhân tố khám phá phù hợp với dữ liệu thực tế. (Bảng gốc xem phụ lục 5.2, bảng 5.2a).
Bảng 4.11 Bảng phương sai trích (Biến phụ thuộc)
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích
Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích 1 3.684 73.674 73.674 3.684 73.674 73.674 2 .696 13.929 87.602 3 .264 5.283 92.885 4 .198 3.957 96.843 5 .158 3.157 100.000
Nguồn: kết quả phân tích SPSS
Theo bảng phương sai trích biến phụ thuộc được giải thích có 1 nhân tố có giá trị Eigenvalues có giá trị lớn hơn 1. Hệ số Eigenvalues ở nhân tố thứ 1 bằng 3.684 lớn hơn 1, điều này địa diện cho phần biến thiên và được giải thích bởi nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin nhất. Chỉ có một nhân tố rút trích cho biến phụ thuộc nên ma trận khơng xoay.
Phương sai trích dừng ở nhân tố thứ nhất có phương sai trích tích lũy là 73.674% >50% thỏa mãn yêu cầu. Điều này giải thích 73.674% sự biến thiên của dữ liệu ban đầu được giải thích bởi một nhân tố trích, cịn lại 26.326% sự biến thiên của dữ liệu ban đầu được giải thích bởi các nhân tố khác chưa có trong mơ hình. (Bảng gốc xem phụ lục 5, bảng 5.2b)
Nhân tố đại diện của biến phụ thuộc áp dụng KTQT trong DN (AD) bao gồm các biến AD1, AD2, AD3, AD4, AD5.
Bảng 4.12 Kết quả phân tích nhân tố AD (Bảng gốc xem phụ lục 5.2, bảng 5.2c) (Bảng gốc xem phụ lục 5.2, bảng 5.2c) Biến quan sát Nhân tố 1 AD1 .808 AD2 .770 AD3 .785 AD4 .862 AD5 .859
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
4.3.4. Phân tích hồi quy
Ta có mơ hình hồi quy dạng:
AD =β0 + β1*ALCT + β2*CNTT + β3*CKHB+ β4*QMDN+ β5*TDNV+ β6*PQQL + ε
Trong đó:
AD: Biến phụ thuộc: Áp dụng kế toán quản trị
Các biến độc lập : QMDN: Quy mô doanh nghiệp, ALCT: Áp lực ạnh tranh, CKHB: Cam kết và hiểu biết của người chủ/ người điều hành DN, PQQL: Sự phân quyền quản lý, TDNV: Trình độ nhân viên kế tốn, CNTT: Cơng nghệ thơng tin β: Hệ số hồi quy từng phần
ε: Sai số ngẫu nhiên thể hiện ảnh hưởng của các yếu tố khác đến AD.
4.3.4.1. Phân tích tương quan
Truy xuất phần mềm SPSS 22 tác giả đưa ra bảng phân tích tương quan các nhân tố như sau:
Bảng 4.13 Ma trận tương quan giữa các nhân tố (Bảng gốc xem phụ lục 6.1) (Bảng gốc xem phụ lục 6.1) AD CNTT CKHB ALCT PQQL TDNV QMDN AD 1 CNTT .726** 1 CKHB .684** .458** 1 ALCT .644** .388** .413** 1 PQQL 731** .560** .477** .536** 1 TDNV .642** .521** .425** .413** .545** 1 QMDN .618** .462** .481** .414** .461** .408** 1 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kết quả phân tích tương quan Pearson kết luận mối quan hệ tuyến tính chặt chẽ giữ các biến độc lập với biên phụ thuộc. Cho thấy AD có tương quan mạnh nhất với PQQL (0.731) và tương quan yếu nhất là QMDN (0.618). Tuy nhiên, để đánh giá tác động của các nhân tố lên AD (Áp dụng KTQT) thì hệ số tương quan không đánh giá được nên tác giả tiến hành chạy hồi quy ở phần tiếp theo để làm rõ vấn đề này.
4.3.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội được truy xuất từ phần mềm phân tích SPSS 22 như sau:
Bảng 4.14 Kết quả các trọng số hồi quy
(Bảng gốc xem phụ lục 6.2, bảng 6.2a)
Model
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Dung sai VIF
CNTT .298 .043 .285 6.978 .000 .575 1.741 CKHB .259 .040 .248 6.414 .000 .641 1.559 ALCT .214 .039 .211 5.533 .000 .654 1.528 PQQL .200 .042 .206 4.736 .000 .503 1.988 TDNV .132 .039 .135 3.408 .001 .607 1.646 QMDN .118 .035 .130 3.377 .001 .649 1.542
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kết quả cho thấy các biến CNTT, CKHB, ALCT, PQQL, TDNV, QMDN có tác động tích cực lên mơ hình (Sig <0.05 và hệ số Beta dương).
Cũng trong nghiên cứu này tác giả sử dụng hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong tất cả hệ số hồi quy, biến độc lập nào có hệ số Beta lớn thì biến đó ảnh hưởng nhiều nhất đến sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Giả thuyết H1: Quy mơ doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến việc áp dụng KTQT trong doanh nghiệp. Kết quả kiểm định cho thấy nhân tố QMDN có tác động tích cực tới AD ở mức ý nghĩa 1% (p-value nhỏ hơn 0.01 và hệ số beta dương) cho thấy nếu QMDN tăng sẽ làm cho AD tăng lên và ngược lại nếu QMDN giảm cũng làm cho AD giảm theo.
Giả thuyết H2: Áp lực cạnh tranh có tác động cùng chiều đến việc áp dụng KTQT trong doanh nghiệp. Kết quả kiểm định cho thấy nhân tố ALCT có tác động tích cực tới AD ở mức ý nghĩa 1% (p-value nhỏ hơn 0.01 và hệ số beta dương) cho thấy nếu ALCT tăng sẽ làm cho AD tăng lên và ngược lại nếu ALCT giảm cũng làm cho AD giảm theo.
Giả thuyết H3: Cam kết và hiểu biết của người chủ/người điều hành DN có ảnh hưởng cùng chiều đến việc áp dụng KTQT trong doanh nghiệp. Kết quả kiểm định cho thấy nhân tố CKHB có tác động tích cực tới AD ở mức ý nghĩa 1% (p- value nhỏ hơn 0.01 và hệ số beta dương) cho thấy nếu CKHB tăng sẽ làm cho AD tăng lên và ngược lại nếu CKHB giảm cũng làm cho AD giảm theo.
Giả thuyết H4: Sự phân quyền quản lý trong DN có ảnh hưởng cùng chiều đến việc áp dụng KTQT trong doanh nghiệp. Kết quả kiểm định cho thấy nhân tố
PQQL có tác động tích cực tới AD ở mức ý nghĩa 1% (p-value nhỏ hơn 0.01 và hệ số beta dương) cho thấy nếu PQQL tăng sẽ làm cho AD tăng lên và ngược lại nếu PQQL giảm cũng làm cho AD giảm theo.
Giả thuyết H5: Trình độ nhân viên kế toán trong DN có ảnh hưởng cùng chiều đến việc áp dụng KTQT trong doanh nghiệp. Kết quả kiểm định cho thấy nhân tố TDNV có tác động tích cực tới AD ở mức ý nghĩa 1% (p-value nhỏ hơn 0.01 và hệ số beta dương) cho thấy nếu TDNV tăng sẽ làm cho AD tăng lên và ngược lại nếu TDNV giảm cũng làm cho AD giảm theo.
Giả thuyết H6: Công nghệ thơng tin có ảnh hưởng cùng chiều đến việc áp dụng KTQT trong doanh nghiệp. Kết quả kiểm định cho thấy nhân tố CNTT có tác động tích cực tới AD ở mức ý nghĩa 1% (p-value nhỏ hơn 0.01 và hệ số beta dương) cho thấy nếu CNTT tăng sẽ làm cho AD tăng lên và ngược lại nếu CNTT giảm cũng làm cho AD giảm theo.
Như vậy có 6 nhân tố tác động đến việc áp dụng KTQT trong DN logistics tại TPHCM bao gồm QMDN, CKHB, ALCT, PQQL, TDNV, CNTT. Trong đó nhân tố CNTT (β = 0.285) tác động mạnh nhất đến việc áp dụng KTQT trong doanh nghiệp (AD). Tiếp theo, mức độ tác động mạnh của từng nhân tố giảm dần như sau: CKHB (β = 0.248), ALCT (β = 0.211), PQQL (β = 0.206), TDNV (β = 0.135), QMDN (β = 0.130).
4.3.4.3. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình và hiện tượng đa cộng tuyến
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình * Mức độ giải thích của mơ hình tổng thể
Bảng 4.15 Tổng kết mơ hình (Bảng gốc xem phụ lục 6.2, bảng 6.2b) (Bảng gốc xem phụ lục 6.2, bảng 6.2b) Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .911a .830 .824 .4914 2.230
R2 hiệu chỉnh = 0.830 nghĩa là 83% thay đổi của biến Áp dụng KTQT được giải thích bởi 6 nhân tố, cịn lại 17% xuất phát từ các nhân tố khác.
Hệ số Durbin-watson dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan của các sai số kề nhau. Từ kết quả phân tích ta có hệ số Durbin Watson = 2.230 > 1 và <3 nên do vậy mơ hình này khơng có tự tương quan bậc nhất với nhau.
* Phân tích phương sai ANNOVA: Tính phù hợp của mơ hình Bảng 4.16 Phân tích phương sai ANOVA
(Bảng gốc xem phụ lục 6.2, bảng 6.2c) Model Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 209.691 6 34.949 144.710 .000b Phần dư 42.988 178 .242 Tổng 252.680 184
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy vị trí thống kê F 144.710 với giá trị Sig = 0.000 (<0.05), do vậy, mơ hình hồi quy bội thỏa mãn điều kiện đánh giá, tức là các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.
Hiện tượng đa cộng tuyến
Nếu hệ số phóng đại phương sai VIF > 10 thì chắc chắn có dấu hiệu đa cộng tuyến. Nhưng trong nghiên cứu này có mơ hình và sử dụng thang đo Likert thì VIF < 2 sẽ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Trong kết quả nghiên cứu, ta thấy VIF từ 1.528 đến 1.988 < 2 nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
4.3.4.4. Phương trình hồi quy tuyến tính bội
Từ kết quả nghiên cứu và kiểm định, phương trình hồi quy tuyến tính bội có dạng:
AD = 0.130*QMDN + 0.211*ALCT + 0.248*CKHB + 0.206*PQQL + 0.135*TDNV + 0.285*CNTT
AD: Biến phụ thuộc: Áp dụng KTQT
Biến độc lập: QMDN: Quy mô doanh nghiệp, ALCT: Áp lực cạnh tranh, CKHB:Cam kết và hiểu biết của người chủ/người điều hành DN, PQQL: Phân quyền quản lý trong DN, TDNV: Trình độ nhân viên kế tốn, CNTT: Cơng nghệ thông tin.
4.4. Bàn luận kết quả nghiên cứu
Qua kết quả nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến áp dụng KTQT trong doanh nghiệp Logistics tại TP.HCM, có 6 nhân tố ảnh hưởng:
Quy mô doanh nghiệp
Đối với biến Quy mơ doanh nghiệp (QMDN) trong phân tích hồi quy có hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0.130, điều này cho thấy rằng quy mơ doanh nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến việc áp dụng KTQT trong doanh nghiệp. Quy mô doanh nghiệp càng lớn thì khả năng áp dụng KTQT cao hơn so với DN có quy mơ nhỏ. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Abdel Kader và Robert Luther (2008), Kamilah Ahmad (2012), Trần Ngọc Hùng (2016), Nguyễn Ngọc Vũ (2017), Nguyễn Thị Đức Loan và Lê Ngọc Đoan Trang (2018), Võ Thị Hồng Nhung (2018), Tạ Đình Chúc Quân (2018).
Là trung tâm kết nối và phát triển về dịch vụ Logistics lớn nhất cả nước. TPHCM được xem là trung tâm kinh tế hàng đầu và 75% doanh nghiệp Logistics tập trung, trong đó có khoảng 30 cơng ty đa quốc gia hoạt động lĩnh vực Logistics. Tuy nhiên, quy mô các công ty này chủ yếu là vừa và nhỏ. Điều này đã tạo ra áp lực cạnh tranh gay gắt giữa các doanh nghiệp cùng ngành. Trong điều kiện đó, KTQT được coi là cơng cụ quản lý hiệu quả. Vì vậy mà quy mơ DN càng lớn thì càng có tiềm lực kinh phí để sẵn sàng đầu tư cho bộ máy kế toán, các phần mềm ứng dụng để quản trị, sẵn sàng đào tạo nhân viên và tuyển nhân viên có kinh nghiệm trong lĩnh vực quản trị. Ngược lại, với những cơng ty có quy mơ nhỏ, thường không chú trọng lắm đến thông tin để ra quyết định, lập kế hoạch kinh doanh, chủ yếu dựa vào
phán đoán và kinh nghiệm bản thân nhà quản trị để ra quyết định hoặc chỉ mới áp dụng sơ khai mà chưa khai thác triệt để các công cụ của KTQT.
Áp lực cạnh tranh
Đối với biến áp lực cạnh tranh (ALCT) trong phân tích hồi quy có hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0.211 (β = 0.211), kết quả này cho thấy rằng áp lực cạnh tranh tác động tích cực đến việc áp dụng KTQT trong doanh nghiệp logistics tại TP.HCM. Kết quả nghiên cứu phù hợp với nghiên cứu của Neal G.O’Connor, Chee W.Chow, Anne Wu (2004), Kamilah Ahmad (2012), Al-Omiri & Drury (2007) và Nguyễn Ngọc Vũ (2017).
Trong một môi trường kinh doanh luôn cạnh tranh gay gắt của ngành logistics đòi hỏi nhà quản trị phải có những chiến lược để đối phó với các đối thủ cạnh tranh cùng ngành. KTQT được xem như là một vũ khí quan trọng để nâng cao hiệu quả quản trị và vị thế cạnh tranh của DN. Điều đó có nghĩa là DN phải có mục tiêu và có một kế hoạch hành động trong ngắn hạn và dài hạn để chiếm lĩnh được khách hàng. Việc có thơng tin kịp thời, chính xác để ra quyết định lập chiến lược kinh doanh đòi hỏi phải áp dụng KTQT.
Cam kết và hiểu biết của chủ sở hữu/ quản lý DN
Đối với biến Cam kết và hiểu biết của chủ sở hữu/người điều hành DN (CKHB) trong phân tích hồi quy có hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0.248 (β = 0.248), kết quả này cho thấy rằng Cam kết và hiểu biết của chủ sở hữu/ quản lý DN tác động tích cực đến việc áp dụng KTQT trong doanh nghiệp logistics tại TP.HCM. Kết quả phù hợp với nghiên cứu của Kamilah Ahmad (2012), Trần Ngọc Hùng (2016), Nguyễn Ngọc Vũ (2017), Nguyễn Thị Đức Loan và Lê Ngọc Đoan Trang (2018), Võ Thị Hồng Nhung (2018), Tạ Đình Chúc Quân (2018).
Các nhà quản trị DN còn lúng túng khi nghiên cứu nội dung KTQT để áp dụng thực tế vào DN. Điều đó, địi hỏi các nhà quản trị DN phải có đủ chun mơn và kinh nghiệm chuyên tư vấn xây dựng hệ thống KTQT. Để đáp ứng được yêu cầu trên, bắt buộc các nhà quản trị DN phải bỏ ra khoản phí để đào tạo nhân viên KTQT và các chi phí khác phục vụ cho việc áp dụng KTQT vào DN. Tuy nhiên, các nhà
quản trị DN luôn cân nhắc giữa chi phí đầu tư và hiệu quả mang lại của công tác