(Nguồn: Tác giả tự xây dựng)
Các giả thuyết nghiên cứu của mơ hình:
- Giả thuyết H1: Yêu cầu của người sử dụng ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn
PMKT của các DN vừa và nhỏ. Yêu cầu của người sử dụng PMKT là điều kiện
cần phải đạt được khi sử dụng PMKT. Khi PMKT đáp ứng được phần lớn yêu cầu của người sử dụng thì DN sẽ ưu tiên lựa chọn để sử dụng. Đây là tiêu chí Nguyễn Phước Bảo Ấn và cộng sự (2012) đã đưa ra các để các DN đánh giá, lựa chọn PMKT. Nghiên cứu của Ahmad A. & Abu-Musa (2005) cũng đề cập nhu cầu hiện tại và tương lai của người sử dụng có ảnh hưởng đến việc lựa chọn PMKT. Ở Việt Nam, nghiên cứu của Thái Ngọc Trúc Phương (2013), Huỳnh Thị Hương (2015) cũng đã cho thấy yêu cầu của người sử dụng là nhân tố tác động đến việc lựa chọn PMKT của DN vừa và nhỏ.
- Giả thuyết H2: Tính năng của phần mềm ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn
PMKT của các DN vừa và nhỏ. Tính năng của PMKT là những đặc điểm, chức
năng của phần mềm. PMKT phải đảm bảo các tính năng như tính bảo mật và an tồn dữ liệu, tính linh hoạt, tốc độ xử lý nhanh…Đây là những tính năng được
H1 Yêu cầu của người sử dụng
Tính năng của phần mềm Chi phí sử dụng phần mềm NCC phần mềm Điều kiện hỗ trợ Quyết định lựa chọn PMKT H2 H3 H4 H5 Ảnh hưởng xã hội ợ H6
các DN ưu tiên khi lựa chọn PMKT. Theo nghiên cứu của Elikai et al (2007) và Huỳnh Thị Hương (2015) thì tính năng của phần mềm được đánh giá là yếu tố quan trọng nhất trong việc lựa chọn PMKT. Sự ảnh hưởng của nhân tố này cũng được nhắc đến trong nghiên cứu của Anil S. Jadhav & Rajendra M. Sonar (2009), Thái Ngọc Trúc Phương (2013), Nguyễn Văn Điệp (2014).
- Giả thuyết H3: Chi phí sử dụng phần mềm ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn
PMKT của các DN vừa và nhỏ. Chi phí sử dụng phần mềm là tồn bộ chi phí mà
DN bỏ ra để sử dụng được mơt PMKT. Chi phí này bao gồm: giá phí bản quyền, chi phí bảo trì và nâng cấp phần mềm, chi phí cài đặt, chi phí huấn luyện…Các DN vừa và nhỏ thường bị hạn hẹp về khả năng tài chính. Chính vì vậy, họ sẽ lựa chọn PMKT có chi phí thấp nhất nhưng vẫn có thể đáp ứng được nhu cầu cơ bản. Một số nghiên cứu có liên quan đến nhân tố này là nghiên cứu của Elikai et al (2007), Anil S. Jadhav & Rajendra M. Sonar (2009), Thái Ngọc Trúc Phương (2013), Huỳnh Thị Hương (2015), Phạm Thị Tuyết Hường (2016).
- Giả thuyết H4: NCC phần mềm ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn PMKT của
các DN vừa và nhỏ. Nhân tố NCC phần mềm là những tiêu chí liên quan đến
NCC để đánh giá và lựa chọn PMKT bao gồm: dịch vụ hỗ trợ của NCC, uy tín của NCC. DN vừa và nhỏ có nguồn lực giới hạn cả về mặt tài chính và nhân lực nên khả năng tự phát triển hệ thống thông tin kế tốn khơng cao, chính vì vậy DN vừa và nhỏ muốn sử dụng một PMKT đồng nghĩa với việc họ mong muốn NCC phần mềm đóng vai trị hỗ trợ trong việc phát triển hệ thống nên chất lượng dịch vụ hỗ trợ của NCC phần mềm trở nên quan trọng. Bên cạnh đó, nếu NCC phần mềm có uy tín tốt và PMKT của họ được nhiều DN trong cùng ngành hoặc cùng quy mơ sử dụng thì cũng sẽ tác động đến quyết định lựa chọn PMKT của DN. Khả năng hỗ trợ của NCC phần mềm được xem là có ảnh hưởng đáng kể trong nghiên cứu của Võ Văn Nhị và cộng sự (2014). Ngoài ra nhân tố này cũng được đề cập trong nghiên cứu của Ahmad A. & Abu-Musa (2005), Anil S. Jadhav & Rajendra M. Sonar (2009), Huỳnh Thị Hương (2015).
- Giả thuyết H5: Điều kiện hỗ trợ có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn PMKT của các DN vừa và nhỏ. Điều kiện hỗ trợ là những điều kiện về cơ sở hạ tầng kỹ
thuật mà DN hiện có để có thể hỗ trợ cho việc sử dụng PMKT. Do hạn chế về tài chính nên DN vừa và nhỏ sẽ lựa chọn PMKT phù hợp với những cơ sở hạ tầng kỹ thuật mà DN hiện có để khơng phải tốn thêm chi phí đầu tư máy móc thiết bị cho việc sử dụng PMKT. Nhân tố này được xem là có ảnh hưởng đến việc lựa chọn PMKT theo nghiên cứu của Ahmad A. & Abu-Musa (2005), Anil S. Jadhav & Rajendra M. Sonar (2009). Ở Việt Nam, nghiên cứu của Thái Ngọc Trúc Phương (2013) thông qua khảo sát các DN vừa và nhỏ cũng cho thấy nhân tố trang thiết bị máy móc (điều kiện hỗ trợ) có tác động đến việc lựa chọn PMKT để sử dụng.
- Giả thuyết H6: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn PMKT của các DN vừa và nhỏ. Ảnh hưởng xã hội là ý kiến của những người quan trọng
khác tin rằng DN nên sử dụng PMKT. Đối với các DN lần đầu sử dụng, chưa có kinh nghiệm trong việc lựa chọn PMKT thì DN nên tham khảo ý kiến của các chuyên gia hoặc những người đã từng sử dụng nhiều PMKT hoặc tham khảo ý kiến đánh giá về từng PMKT ở các bài báo, tạp chí… có uy tín để có thể đưa ra lựa chọn đúng đắn nhất. Nhân tố ảnh hưởng xã hội (ý kiến) đã được đề cập đến trong nghiên cứu của Anil S. Jadhav & Rajendra M. Sonar (2009). Quyết định lựa chọn PMKT để sử dụng cũng giống như hành vi mua của người tiêu dùng sẽ chịu ảnh hưởng của yếu tố xã hội (ý kiến tham khảo).
3.5. Nghiên cứu chính thức (định lượng) 3.5.1. Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát 3.5.1. Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát
Sau giai đoạn nghiên cứu định tính, tác giả tiến hành thiết kế bảng câu hỏi khảo sát nhằm phục vụ cho việc thu thập dữ liệu. Bảng câu hỏi khảo sát gồm hai phần:
Phần I: Thông tin về bản thân và công ty của người trả lời khảo sát. Trong phần này gồm một số thông tin cá nhân của người trả lời và thông tin của công ty mà họ đang làm việc như họ tên, giới tính, trình độ học vấn, chức vụ, lĩnh vực hoạt
động, quy mô nguồn vốn. Đây là những thông tin dùng để thống kê mô tả đặc điểm của mẫu nghiên cứu và giúp tác giả lựa chọn được đúng đối tượng khảo sát.
Phần II: Thông tin về quyết định lựa chọn PMKT
Đây là phần chính của bảng câu hỏi giúp ghi nhận đánh giá của các DN đối với các yếu tố: yêu cầu của người sử dụng, tính năng của PMKT, NCC PMKT, chi phí sử dụng PMKT, điều kiện hỗ trợ và ảnh hưởng xã hội và quyết định lựa chọn PMKT. Có 29 biến quan sát, trong đó có 23 biến đo lường cho biến độc lập và 6 biến đo lường cho biến phụ thuộc được đưa vào khảo sát với thang đo Likert 5 mức độ từ “1 - rất yếu” đến “5 - Rất mạnh”, trong đó “3 – mức bình thường”. Bảng câu hỏi chính thức này được trình bày ở Phụ lục 04. Nội dung chính của bảng khảo sát được thiết kế gồm các câu hỏi xác định mức độ nhận định của người trả lời (xây dựng bởi thang đo Likert): là câu hỏi đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định lựa chọn PMKT của DN vừa và nhỏ. Câu hỏi dạng này được đánh giá mang tính chất chủ quan của người trả lời vì kết quả phụ thuộc vào hành vi, nhận thức, hiểu biết của họ.
3.5.2. Mẫu và phương pháp chọn mẫu
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), kích thước mẫu cần cho nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp phân tích dữ liệu và độ tin cậy cần thiết. Hiện nay, các nhà nghiên cứu xác định cỡ mẫu cần thiết thông qua công thức kinh nghiệm cho từng phương pháp xử lý. Trong phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), cỡ mẫu thường được xác định dựa vào 2 yếu tố là kích thước tối thiểu và số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Hair et al (2006) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát, tốt nhất là tỉ lệ 10:1 trở lên. Như vậy, theo phương pháp EFA với 29 biến quan sát thì cỡ mẫu tối thiểu là 29 * 5 = 145 .
Đối với phương pháp hồi quy tuyến tính, cơng thức kinh nghiệm thường dùng là:
n ≥ 50 + 8p. Trong đó: n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết; p là số lượng biến độc lập trong mơ hình. Theo phương pháp hồi quy tuyến tính với 6 biến độc lập thì cỡ mẫu tối thiểu là: 50 + 8 * 6 = 98. Nghiên cứu sử dụng kết hợp cả 2 phương pháp EFA và hồi quy tuyến tính nên cỡ mẫu được chọn trên nguyên tắc mẫu càng lớn càng tốt. Số lượng mẫu tối thiểu cần thiết là 145, để nâng cao độ tin cậy cho bài nghiên cứu tác giả chọn phát phiếu 350 bản in phiếu khảo sát và gửi mail phiếu khảo sát thông qua ứng dụng Google Docs.
Phương pháp lấy mẫu của nghiên cứu này là phương pháp lấy mẫu thuận tiện phi xác xuất kết hợp với phương pháp phát triển mầm, đối tượng được khảo sát là các DN vừa và nhỏ trên địa bàn TP.HCM.
3.5.3. Cơng cụ thu thập và phân tích dữ liệu
Nghiên cứu thu thập dữ liệu bằng phương pháp khảo sát thông qua bảng câu hỏi được gửi trực tiếp cho đối tượng khảo sát. Đây là phương pháp phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng vì nó sẽ giúp thu thập được nhiều dạng dữ liệu khác nhau. Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được làm sạch sau đó thực hiện q trình phân tích bằng phần mềm SPSS 20 như sau:
3.5.3.1. Phân tích mơ tả
Kỹ thuật phân tích mơ tả được sử dụng để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu: Giới tính, chức vụ, trình độ học vấn, quy mô nguồn vốn của DN, lĩnh vực kinh doanh của DN.
3.5.3.2. Kiểm định và đánh giá thang đo
Tính chất quan trọng của thang đo là độ tin cậy và giá trị, được đo lường thông qua 2 phương pháp phân tích phổ biến mà nhiều nghiên cứu sử dụng đó là: Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha:
Phương pháp này được sử dụng để loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo. Được đánh giá thông qua hệ số tương quan biến - tổng (Item – total Correlation) và hệ số Alpha
(Nunnally & Bernstien, 1994 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011). Thang đo được đánh giá là sử dụng được và tốt đòi hỏi thỏa mãn đồng thời hai điều kiện:
- Hệ số alpha của tổng thể lớn hơn 0,6. Cụ thể: hệ số alpha > 0,8 thì độ tin cậy của thang đo là tốt, từ 0,7 đến 0,8 thì độ tin cậy của thang đo sử dụng được, từ 0,6 đến 0,7 có thể chấp nhận được trong các nghiên cứu mới.
- Hệ số tương quan biến tổng (corrected item-total correlation) lớn hơn 0,3. Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Hệ số này càng cao thì sự tương quan giữa biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ được coi là biến rác và cần được loại bỏ ra khỏi mơ hình.
Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha cho 23 thang đo của 6 biến độc lập (yêu cầu của người sử dụng, tính năng của phần mềm, NCC phần mềm, chi phí sử dụng phần mềm, điều kiện hỗ trợ và ảnh hưởng xã hội) và 6 thang đo cho biến phụ thuộc (quyết định lựa chọn PMKT). Kết quả kiểm định thang đo nào khơng đạt u cầu thì trực tiếp loại bỏ, thang đo nào đạt yêu cầu thì đưa vào tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy bội.
Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phân tích nhân tố khám phá giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị của thang đo (sau khi đánh giá độ tin cậy) là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt (Nguyễn Đình Thọ, 2011) với mục đích nhằm loại bỏ nhân tố giả, khám phá thang đo mới, khẳng định hoặc điều chỉnh thang đo đã có. Tất cả các biến đạt yêu cầu về độ tin cậy Cronbach Alpha được tác giả tiếp tục đưa vào phân tích EFA. Điều kiện để phân tích EFA là:
- Kiểm định KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) là chỉ số để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến đo lường với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng. Để sử dụng EFA, chỉ số này phải nằm trong khoảng 0,5 < KMO < 1. - Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test) để xem xét tính tương quan giữa các biến quan sát. Xét giả thuyết là H0: mức tương quan giữa các biến quan sát bằng
khơng. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05), chúng ta bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là các biến quan sát có quan hệ với nhau.
Sau khi kiểm định mối tương quan giữa các biến đo lường, tác giả thực hiện đánh giá giá trị thang đo.
- Tổng phương sai trích của các nhân tố: Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1. Trong bảng tổng phương sai được giải thích, tiêu chuẩn được chấp nhận là tổng phương sai trích lớn hơn 50%.
- Trọng số nhân tố của biến đo lường được lựa chọn phải lớn hơn 0,5. Tuy nhiên, vấn đề loại bỏ biến có hệ số thấp cần chú ý đến giá trị nội dung của biến đó đóng góp vào giá trị nội dung của khái niệm mà nó đo lường.
3.5.3.3. Phân tích hồi quy bội
Sau đánh giá độ tin cậy của thang đo qua hệ số alpha và khi rút trích được các nhân tố từ phân tích EFA, tác giả tiếp tục xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến biến phụ thuộc đó thơng qua phân tích mơ hình hồi quy bội.
Phân tích tương quan: Phân tích tương quan 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, giữa các biến độc lập với nhau). Trong nghiên cứu này, hệ số tương quan Pearson 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 thì hai biến này có tương quan tuyến tính càng chặt chẽ.
Phân tích hồi quy đa biến: Sau khi phân tích tương quan giữa các biến, tác giả
thực hiên kỹ thuật hồi quy dựa trên ước lượng bình quân nhỏ nhất với điều kiện là phân phối chuẩn đảm bảo. Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter, tức là đưa tất cả biến vào một lượt và xem xét kết quả thống kê liên quan đến các biến được đưa vào mơ hình. Hệ số xác định R2 điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mơ hình. Sau đó, xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến quyết định lựa chọn PMKT của các DN: nhân tố nào có hệ số β càng lớn thì càng có ảnh hưởng mạnh hơn đến biến phụ thuộc.
Dị tìm các vi phạm giả định của mơ hình: Hiện tượng đa cộng tuyến được
xem xét kiểm định thơng qua hệ số phóng đại phương sai VIF và nếu VIF > 10 thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Tiếp theo là kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc thông qua đồ thị phân tán Scatterplot. Kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư thông qua đồ thị Histogram và Q-Q Plot, kiểm tra giả định về tính độc lập của sai số thông qua đại lượng thống kê Durbin – Waston.
3.5.3.4. Kiểm định sự khác biệt