CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Phân tích hồi quy
4.3.1. Phương trình hồi quy tuyến tính
Phát hiện từ bước nghiên cứu trước về các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ kế toán và kết quả phân tích EFA cho thấy các nhân tố lợi ích, trình độ chun mơn, giá phí, thương hiệu, thái độ, độ tin cậy ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ kế tốn.
Phương trình hồi quy:
Y = βLI + β2TĐCM + β3GP + β4TH + β5TĐ +β6ĐTC + ε Trong đó:
Biến LI: Lợi ích
Biến TĐCM: Trình độ chun mơn Biến GP: Giá phí
Biến TH: Thương hiệu Biến TĐ: Thái độ Biến ĐTC: Độ tin cậy ε : hệ số nhiễu
β: hệ số hồi quy
Y: chất lượng dịch vụ kế tốn
Kết quả cho thấy mơ hình có độ phù hợp đạt yêu cầu (R2=0,78). Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) trong mơ hình này là 0,78 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữliệu đến mức 78%. Điều này cũng có nghĩa là có 78% sự biến thiên chất lượng dịch vụ kế toán được giải thích chung bởi 6 biến độc lập trong mơ hình.
Bảng 4.15: Kiểm tra độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình Hệ sốR Hệ sốR2 Hệ số R2 - hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
1 .886a .785 .780 .265
(Nguồn: tính tốn từ chương trình SPSS)
a. Biến độc lập: ĐTC, TĐ, LI, TĐCM, TH, GP b. Biến phụ thuộc: LCDVKT
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.
Giả thuyết H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0. Kiểm định F và giá trị sig.
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, chúng ta có thể kết luận các biến đốc lập trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này đồng nghĩa mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu các biến.
Bảng 4.16: Bảng phân tích ANOVA ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. Hồi quy 1 Phần dư Tổng 62.806 6 10.468 148.587 .000b 17.189 244 .070 79.995 250 a. Biến phụ thuôc: LCDVKT b. Biến độc lập: ĐTC, TĐ, LI, TĐCM, TH, GP (Nguồn: tính tốn từ chương trình SPSS)
Kết quả từ bảng 4.16, cho thấy giá trị Sig = .000(< 0.05) chứng tỏ rằng mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được, và các biến đưa vào
đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ giả thuyết H0. 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.
Bảng 4.17: Bảng kết quả hồi quy
Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hóa chuẩn hóa Hệ số
tstat Sig. Thống kê đa cộng tuyến Beta Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF (Constant) LI TĐCM 1 GP TH TĐ ĐTC -.184 .148 -1.239 .217 .077 .031 .089 2.526 .012 .715 1.398 .114 .034 .116 3.362 .001 .734 1.363 .441 .038 .487 11.588 .000 .499 2.005 .153 .035 .160 4.362 .000 .655 1.527 .022 .027 .027 .836 . 404 .830 1.205 .242 .038 .253 6.426 .000 .567 1.762 a. Biến phụ thuộc: LCDVKT (Nguồn: tính tốn từ chương trình SPSS)
Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy hệ số Sig của 5 nhân tố độc lập LI, TĐCM, GP, TH, ĐTC đều< 5% và hệ số phóng đại phương sai VIF rất thấp (<2) điều này chứng tỏ hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập, nhưng có nhân tố độc lập TĐ có hệ số Sig = 0.404 > 5% nên bị loại khỏi phương trình hồi quy.
Phương trình hồi quy:
Chất lượng dịch vụ kế tốn = 0,089 lợi ích + 0,116 trình độ chun mơn + 0,487 giá phí + 0,16 thương hiệu + 0,253 độ tin cậy
Để so sánh mức độ ảnh hưởng từng nhân tố độc lập đối với chất lượng dịch vụ kế toán ta căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa. Theo đó, nhân tố nào có
trọng số Beta chuẩn hóa càng lớn có nghĩa là nhân tố đó ảnh hưởng càng mạnh đến biến phụ thuộc. Ta thấy, ở phương trình hồi quy, trong 5 nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ kế tốn thì nhân tố giá phí ảnh hưởng mạnh nhất đến sự chất lượng dịch vụ kế toán với Beta = 0,487; nhân tố độ tin cậy ảnh hưởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0.253; nhân tố thương hiệu ảnh hưởng mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0.16; nhân tố tiếp theo trình độ chun mơn ảnh hưởng thứ tư với hệ số Beta
= 0.116; nhân tố lợi ích ảnh hưởng thấp nhất với hệ số Beta = 0,089.
4.4. Kiểm định các giả thiết cần thiết trong mơ hình phân tích hồi quy 4.4.1 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 5 nhân tố có mối quan hệ tuyến tính với chất lượng dịch vụ kế tốn. 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: β1= β2 = β3= β4= β5 = 0; H1: β1= β2 = β3= β4= β5≠ 0.
Với mức ý nghĩa α = 5%
Kiểm định giảthuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy, trong Bảng 4.17, các giá trị t tương ứng với sig < 0.05. Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0và kết luận rằng các biến độc lập LI (lợi ích), TĐCM (trình độ chun mơn), GP (giá phí), TH (thương hiệu), ĐTC (Độ tin cậy), có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc Y (sự chất lượng dịch vụ kế toán).
4.4.2 Kiểm định giả thuyết về phương sai của sai số khơng đổi
Có 5 nhân tố tương ứng với 5 biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc Y, tuy nhiên, để kiểm tra xem ước lượng của các hệ số hồi quy có đạt hiệu quả khơng, kiểm định tương quan hạng Spearman được lựa chọn sử dụng với giả thuyết sau:
Giả thuyết: H0: Hệ số tương quan hạng của các biến LI = TĐCM = GP = TH =
Kiểm định Spearman cho mối tương quan giữa hai biến gồm 1 biến độc lập lần lượt là LI, TĐCM, GP, TH, ĐTC 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 LI, TĐCM, GP, TH, ĐTC lần lượt là 0.464, 0.441, 0.801, 0.541, 0.586. Đều có mức ý nghĩa lớn hơn 0.05. Điều này cho thấy phương sai của phần dư không thay đổi (Bảng 4.18).
Bảng 4.18: Kết quả phân tích tương quan Spearman giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc LCDVKT LI TĐCM GP TH ĐTC Correlation Coefficient LCDVKT Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient LI Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient TĐCM Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient GP Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient TH Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient ĐTC Sig. (2-tailed) N 1.000 .464** .441** .801** .541** .586** . .000 .000 .000 .000 .000 251 251 251 251 251 251 .464** 1.000 .275** .450** .285** .268** .000 . .000 .000 .000 .000 251 251 251 251 251 251 .441** .275** 1.000 .364** .207** .326** .000 .000 . .000 .001 .000 251 251 251 251 251 251 .801** .450** .364** 1.000 .446** .512** .000 .000 .000 . .000 .000 251 251 251 251 251 251 .541** .285** .207** .446** 1.000 .376** .000 .000 .001 .000 . .000 251 251 251 251 251 251 .586** .268** .326** .512** .376** 1.000 .000 .000 .000 .000 .000 . 251 251 251 251 251 251
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
4.4.3 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).
Kết quả đo lường ta thấy độ chấp nhận của biến khá cao, tuy nhiên hệ số phóng đại phương sai VIF rất thấp (<2), điều này chứng tỏ hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập (phụ lục).
4.4.4 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 không 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 = 0,988 và Mean = 0 (phụ lục), 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 khơng 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.
4.4.5 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 từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Kết quả cho thấy d được chọn rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng có tương quan chuỗi bậc nhất (d = 1,967gần bằng 2) (bảng 4.19). Do vậy, giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.
Bảng 4.19: Kết quả chạy Durbin-Watson
Mơ hình Hệ sốR Hệ sốR2 Hệ số R2 - hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin-Watson
1 .886a .785 .780 .265 1.967
(Nguồn: tính tốn từ chương trình SPSS)
a. Predictors: (Constant), ĐTC, TĐ, LI, TĐCM, TH, GP b. Dependent Variable: LCDVKT
4.5 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.
- Khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập.
Nếu các giả định này bị vi phạm thì các ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng - Mộng Ngọc, 2008).
4.5.1 Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi
Bảng 4.20: 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 -4.316 2.443 .000 1.000 251
Phần dư được chuẩn hóa -4.362 2.702 .000 .988 251
Hình 8: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi qui
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 không đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư không đổi.
4.5.2 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.
Hình 9: Đồ thị P-P Plot của phần dư – đã chuẩn hóa
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 khơng bị vi phạm.
Hình 10: Đồ thị Histogram 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 = 0.988). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Như vậy, cả 05 nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ kế tốn: lợi ích, trình độ chun mơn, giá phí, thương hiệu, độ tin cậy đều có ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến chất lượng dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh. Tức là khi lợi ích, trình độ chun mơn, giá phí, thương hiệu, độ tin cậy càng cao thì chất lượng dịch vụ kế tốn của các doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh càng cao. Trong 5 nhân tố này thì nhân tố có sự ảnh hưởng mạnh nhất đến chất lượng dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh là giá phí ( =0,487), tiếp đến là nhân tố độ tin cậy ( =0,253), thương hiệu (
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Chương 4, tác giả phân tích thực trạng của chất lượng dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh; đồng thời trình bày kết quả kiểm định các thang đo thành phần các nhân tố ảnh hưởng tới chất lượng dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả kiểm định cho thấy các thang đo đều đạt được độ tin cậy qua kiểm định Cronbach alpha và EFA. Kết quả sau khi chạy Cronbach alpha và EFA và kết quả chạy hồi quy cho thấy 5 nhân tố là lợi ích, trình độ chun mơn, giá phí, thương hiệu, độ tin cậy đều có ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến chất lượng dịch vụ kế tốn. Điều này chứng tỏ mơ hình lý thuyết đề ra là phù hợp với thực tế hiện nay cũng như các giả thuyết trong mơ hình lý thuyết đều được chấp nhận. Chương cuối cùng sẽ tóm tắt tồn bộ nghiên cứu, những hàm ý cũng như những hạn chế của nghiên cứu này và đề nghị những hướng nghiên cứu tiếp theo.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Từ kết quả nghiên cứu được trình bày ở chương 4, chương 5 sẽ trình bày các kết luận về tác động của các nhân tố đến chất lượng dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh. Từ đó, đưa ra một số gợi ý chính sách cho các doanh nghiệp trong chất lượng dịch vụ kế toán. Cuối cùng là các hạn chế của nghiên cứu và đề nghị các hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1. Kết luận
Mục đích của nghiên cứu này là khám phá các thành phần của hệ thống kiểm soát nội bộ ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp, đo lường mức độ ảnh hưởng của từng thành phần này. Từ kết quả nghiên cứu đề tài. Tác giả rút những kết luận sau:
Qua các câu hỏi được thiết lập theo thang đo Likert 5 với dãy giá trị từ 1 đến 5 (1- hồn tồn khơng đồng ý, 2- không đồng ý, 3-Bình thường, 4-đồng ý, 5-hồn tồn đồng ý). Qua đó, tác giả ghi nhận ý kiến khách quan của đối tượng khảo sát về thực trạng chất lượng dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh, làm cơ sở cho cơng tác phân tích định lượng.
Kết quả kiểm định mơ hình lý thuyết: tính hiệu quả của chất lượng dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả đã xác định được 5 nhân tố có sự ảnh hưởng mạnh nhất đến chất lượng dịch vụ kế tốn của các doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh là giá phí ( =0,487), tiếp đến là nhân tố độ tin cậy ( =0,253), thương hiệu ( =0,16), trình độ chun mơn ( =0,116), và cuối
cùng là lợi ích ( =0,089).
5.2. Kiến nghị
Dựa trên tình hình thực tế của chất lượng dịch vụ kế tốn của các doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh, tác giả đóng góp một số giải pháp nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Dựa vào hệ số Beta chuẩn hóa, mức độ quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ kế toán của các doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh đã được xác định, ta có sắp xếp theo thứ tự quan trọng như bảng dưới đây: