1- Hiệu quả KSNB Mã Hóa
Việc áp dụng quyền hạn và trách nhiệm rõ ràng HQKSNB1
Hồ sơ giao dịch đầy đủ HQKSNB2
Kiểm soát thực tế HQKSNB3
Hệ thống kế toán và giám sát chặt chẽ, hiệu quả HQKSNB4 Đánh giá tốt từ cơ quan có thẩm quyền liên quan đến KSNB HQKSNB5
2- Bất cân xứng thơng tin
BGĐ có thơng tin tốt hơn về các hoạt động thuộc trách nhiệm BCXTT1 BGĐ quen thuộc hơn với mối quan hệ đầu ra đầu vào BCXTT2 BGĐ có kiến thức tốt hơn về khả n ng thực hiện trách nhiệm của
mình
BCXTT3 BGĐ quen thuộc với công việc thuộc trách nhiệm của họ hơn so với
ên ngoài
BCXTT4
BGĐ hiểu iết nhiều hơn về ảnh hƣởng của các yếu tố ên ngoài BCXTT5
BGĐ hiểu rõ hơn về những gì có thể đạt đƣợc BCXTT6
3- Tính phù hợp của hệ thống bồi thƣờng
40
Những đóng góp của nhân viên ln đƣợc ghi nhận TPHBT2
Nhân viên có cơ hội th ng tiến TPHBT3
Nhân viên hoàn thành nhiệm vụ TPHBT4
Nhân viên đạt đƣợc mục tiêu trong công việc TPHBT5
Nhân viên phát triển cá nhân TPHBT6
4- Tuân thủ nguyên tắc kế toán
Trách nhiệm đƣợc chú trọng trong lập áo cáo tài chính TTNTKT1 Tính liêm chính đƣợc chú trong lập áo cáo tài chính TTNTKT2
Tính khách quan trong lập áo cáo tài chính TTNTKT3
Tính thận trọng trong lập áo cáo tài chính TTNTKT4
Bảo mật thơng tin trong lập áo cáo tài chính TTNTKT5
Tính nh t quán trong lập áo cáo tài chính TTNTKT6
5- Đạo đức nhà quản lý
Quản lý khơng có hành vi lạm dụng chức vụ ĐĐNQL1
Quản lý khơng có hành vi lạm dụng các nguồn lực của tổ chức ĐĐNQL2
Quản lý khơng có hành vi lạm dụng quyền lực ĐĐNQL3
Quản lý khơng có hành vi trái pháp luật ĐĐNQL4
6– Khó khăn về tài chính
Cơng ty đang thua lỗ KKTC1
Dòng tiền âm KKTC2
Lợi nhuận doanh nghiệp không ổn định KKTC3
Tỉ lệ lãi gộp giảm dần qua các n m KKTC4
Tốc độ t ng trƣởng của tài sản chậm KKTC5
Hành vi gian lận (HVGL)
41
3.3 Mô tả thang đo của các biến trong mơ hình
Thang đo gồm 2 phần:
Phần I: Thông tin về thang đo các khái niệm: Hiệu quả KSNB, Bất cân xứng thơng
tin, Tính phù hợp của hệ thống bồi thường, Tuân thủ nguyên tắc kế tốn, Đạo đức nhà quản lý, Khó khăn về tài chính. Cụ thể các iến quan sát của các khái niệm sẽ
đƣợc đo ằng thang đo Likert 5 điểm (Hồn tồn khơng đồng ý, Không đồng ý, Khơng ý kiến (trung ình), Đồng ý, Hồn tồn đồng ý).
Riêng iến Hành vi gian lận là iến giả nhận 2 giá trị: 1 = có gian lận; 0 = không gian lận.
Phần II: Thông tin về đặc điểm ngƣời khảo sát nhƣ giới tính, tuổi, kinh nghiệm công tác… sử dụng thang đo định danh, thang đo tỷ lệ.
3.4 Mẫu nghiên cứu và quy trình thống kê mẫu
3.4.1 Chọn mẫu nghiên cứu
Xác định đám đông nghiên cứu: Với mục tiêu và phạm vi nghiên cứu đã đƣợc xác
định, nghiên cứu sử dụng mẫu là các công ty tài chính, ngân hàng, ảo hiểm, các doanh nghiệp niêm yết trên địa àn Tp. HCM.
Đối tƣợng thu thập dữ liệu: Đối tƣợng thu thập dữ liệu cho nghiên cứu định lƣợng
là nhân viên kế toán; lãnh đạo c p trung; Giám đốc tài chính (trong đó, đối tƣợng chính yếu nhắm đến là phụ trách kế tốn).Việc lựa chọn đối tƣợng thu thập dữ liệu dựa trên các tiêu chí sau:
Đo lƣờng độ tin cậy của thơng tin kế tốn và các nhân tố tác động là một công việc không dễ dàng, địi hỏi đối tƣợng thực hiện phải có kiến thức về kế toán, nắm r t rõ đặc điểm ch t lƣợng thông tin kế tốn ( áo cáo tài chính ), và đặc điểm xử lý thơng tin kế tốn tại chính doanh nghiệp cần đƣợc khảo sát.
Có r t nhiều thành phần đo lƣờng ch t lƣợng thơng tin kế tốn và các nhân tố tác động đến nó nhƣ: Hệ thống kiểm sốt nội ộ; sự tuân thủ nguyên tắc kế tốn;
42
khó kh n tài chính; đạo đức nhà quản lý; tính phù hợp hệ thống ồi thƣờng; t cân xứng thông tin… chỉ đƣợc đo lƣờng ởi chính những ngƣời ên trong doanh nghiệp. Các đối tƣợng ên ngồi r t khó tiếp cận những thơng tin này vì vậy tác giả chƣa tìm đƣợc phƣơng pháp hữu hiệu nhằm đo lƣờng các nhân tố này từ phía các đối tƣợng ên ngoài.
Việc lựa chọn cũng cần mang tính kế thừa quan điểm từ các nghiên cứu trƣớc. Để khảo sát việc gian lận kế toán và các nhân tố ảnh hƣởng đến gian lận kế toán, các nhà nghiên cứu trƣớc đã chọn các đối tƣợng thu thập dữ liệu là phụ trách quản lý kế toán; các nhà điều hành doanh nghiệp (SA Irwandi, 2017; Scott, 2009; Wilopo 2006; Ratri & Wahyu, 2012…).
Khung mẫu: Dựa vào đám đông nghiên cứu đã đƣợc xác định, khung mẫu của nghiên cứu này là danh sách liệt kê tên của t t cả các doanh nghiệp tài chính trên địa àn TP.HCM, cùng với các thơng tin cần thiết cho việc chọn mẫu. Trong nghiên cứu này, việc phỏng v n toàn ộ các doanh nghiệp hoạt động trong l nh vực tài chính trên địa àn TP.HCM để xây dựng khuôn mẫu gây tốn kém nhiều nguồn lực, thời gian. Vì vậy, tác giả chọn mẫu theo phƣơng pháp phi xác su t.
“Khơng có điều gì đảm ảo rằng phƣơng pháp chọn mẫu xác su t là có kết quả
chính xác hơn phƣơng pháp chọn mẫu phi xác su t. Những gì ngƣời đi trƣớc cho chúng ta iết là khi chọn mẫu theo xác su t thì độ sai số của mẫu đo lƣờng đƣợc cịn phi xác su t thì khơng” (Kinnear và Taylor, p.207). Do vậy đề tài này sẽ chọn mẫu theo phƣơng pháp phi xác su t, thuận tiện.
Kích thƣớc mẫu nghiên cứu: Theo Hair và cộng sự (1992) số mẫu quan sát trong
phân tích nhân tố phải lớn hơn 100 và có tỷ lệ so với iến ít nh t là 5/1, tốt nh t trong khoảng tỷ lệ 5/1 - 10/1.
Do đó đối với đề tài này, việc xác định cỡ mẫu của nghiên cứu định lƣợng đƣợc thực hiện theo con số kinh nghiệm = (số iến cần đo) x 5. Ƣớc lƣợng mẫu nghiên cứu này là 165 mẫu.
43
Thiết kế bảng câu hỏi:
Việc thu thập dữ liệu thông qua phỏng v n ằng ảng câu hỏi. Đối tƣợng khảo sát sẽ là: nhân viên kế toán tại các doanh nghiệp niêm yết trong l nh vực tài chính trên địa àn Thành phố Hồ Chí Minh.
Bảng câu hỏi sẽ đƣợc tác giả gởi đi với 2 hình thức: gửi ảng câu hỏi trực tuyến trên Googledocs và phát ảng câu hỏi đã đƣợc in sẵn trực tiếp đến ngƣời đƣợc khảo sát. Phạm vi khảo sát: trên địa Thành phố Hồ Chí Minh.
Q trình thực hiện nghiên cứu các ảng câu hỏi khảo sát đƣợc tác giả phát đến các nhân viên kế toán tại các doanh nghiệp niêm yết trong l nh vực tài chính trên địa àn Thành phố Hồ Chí Minh thơng qua mối quan hệ tại các đơn vị và thông qua giới thiệu của bạn è ngƣời thân.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo: Theo Nguyễn (2011), độ tin cậy thang đo thƣờng đƣợc dùng nhiều nh t là tính nh t qn nội tại, nói lên mối quan hệ của các iến quan sát trong cùng một thang đo . Nghiên cứu này sử dụng tính nh t quán nội tại để kiểm tra độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cron ach alpha (Nguyễn 2011).
Kiểm định giá trị thang đo: Sau khi kiểm tra Cron ach‟s Alpha, công việc tiếp
theo đƣợc tác giả tiến hành là kiểm định giá trị thang đo. Giá trị thang đo nói lên khả n ng thang đo đó có đo lƣờng đƣợc những gì chúng ta muốn nó đo lƣờng (Litwin 1995; Hogan 2003, theo Mouzhi Ge 2009).
Nội dung và phƣơng pháp kiểm định giá trị thang đo nhƣ sau:
Giá trị nội dung: là dạng giá trị mang tính định tính nhằm xác định thang đo có bao
phủ đầy đủ nội dung khái niệm hay không (Bollen 1989, theo Nguyễn 2012). Trong nghiên cứu này, giá trị nội dung đƣợc đảm ảo thông qua nghiên cứu tổng quan và tập hợp các ý kiến phản iện của các đối tƣợng tham gia thảo luận từ nghiên cứu tình huống.
44
Giá trị hội tụ và phân biệt: giá trị hội tụ nói lên mức độ hội tụ của một thang đo
đƣợc sử dụng để đo lƣờng một khái niệm sau nhiều lần lặp lại (Nguyễn, 2011). Giá trị phân iệt nói lên hai thang đo đo lƣờng hai khái niệm khác nhau phải khác iệt nhau . Giá trị hội tụ và giá trị phân iệt thƣờng đƣợc kiểm tra ằng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Nguyễn 2011). Để đánh giá giá trị hội tụ, tác giả phân tích ma trận các trọng số nhân tố (Pattern matrix). Đối với giá trị phân iệt, nghiên cứu xem xét phần tổng phƣơng sai trích TVE (Total variance explained).
3.5 Các kỹ thuật kiểm định, định lƣợng và tiêu chuẩn kỹ thuật trong kiểm định, định lƣợng kiểm định, định lƣợng
Sau khi đƣợc thu thập, các ảng trả lời đƣợc kiểm tra và loại đi những ảng không đạt yêu cầu. Sau đó chúng đƣợc mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu ằng SPSS 25. Với phần mềm SPSS, thực hiện phân tích dữ liệu thơng qua các công cụ nhƣ thống kê mô tả, ảng tần số, kiểm định độ tin cậy của các thang đo, phân tích khám phá, hồi quy Binary.
3.5.1 Kiểm định độ tin cậy của các thang đo:
Đối với thang đo trực tiếp, để đo lƣờng độ tin cậy thì chỉ số độ thống nh t nội tại thƣờng đƣợc sử dụng chính là hệ số Cron ach Alpha (nhằm xem xét liệu các câu hỏi trong thang đo có cùng c u trúc hay khơng). Hệ số Cron ach‟s Alpha càng lớn thì độ nh t quán nội tại càng cao. Sử dụng phƣơng pháp hệ số tin cậy Cron ach‟s Alpha trƣớc khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các iến khơng phù hợp vì các iến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Hệ số tin cậy Cron ach‟s Alpha chỉ cho iết các iến đo lƣờng có liên kết với nhau hay khơng nhƣng không cho iết các iến nào cần phải loại ỏ và iến nào cần đƣợc giữ lại. Do đó, kết hợp sử dụng hệ số tƣơng quan iến – tổng để loại ra những iến khơng đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các tiêu chí sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo gồm:
45
- Hệ số tin cậy Cron ach Alpha: lớn hơn 0.8 là thang đo lƣờng tốt; từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng đƣợc; từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng trong trƣờng hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong hoàn cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1998; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn thang đo có độ tin cậy là từ 0.6 trở lên. - Hệ số tƣơng quan iến – tổng: các iến quan sát có tƣơng quan iến – tổng nhỏ (nhỏ hơn 0.3) đƣợc xem là iến rác thì sẽ đƣợc loại ra và thang đo đƣợc ch p nhận khi hệ số tin cậy Cron ach‟s Alpha đạt yêu cầu.
3.5.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phân tích nhân tố đƣợc dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính (gọi là các nhân tố) dùng trong phân tích, kiểm định tiếp theo. Các nhân tố đƣợc rút gọn này sẽ có ý ngh a hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập iến quan sát an đầu. Phân tích nhân tố khám phá đƣợc dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.
Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá EFA:
- Phƣơng pháp: đối với thang đo đa hƣớng, sử dụng phƣơng pháp trích yếu tố là Principal Axis Factoring với phép quay Promax và điểm dừng khi trích các yếu tố EigenValues lớn hơn hoặc ằng 1. Phƣơng pháp này đƣợc cho rằng sẽ phản ánh dữ liệu tốt hơn khi dùng Principal Components với phép quay Varimax (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Đối với thang đơn hƣớng thì sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal Components. Thang đo ch p nhận đƣợc khi tổng phƣơng sai trích đƣợc ằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
- Tiêu chuẩn: Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc ằng 0,5 để đảm ảo mức ý ngh a thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn 0.3 là mức tối thiểu ch p nhận đƣợc; lớn hơn 0.4 là quan trọng; lớn hơn 0.5 là có ý ngh a thực tiễn. tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu ít nh t là 350 thì có thể
46
chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.75. Từ cơ sở lý thuyết trên, mơ hình sử dụng 32 iến quan sát cho phân tích nhân tố EFA và việc thực hiện tiến hành theo các ƣớc sau:
- Đối với các iến quan sát đo lƣờng các khái niệm thành phần đều là các thang đo đơn hƣớng nên sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal Components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có EigenValues lớn hơn 1.
- Sau đó tiến hành thực hiện kiểm định các yêu cầu liên quan gồm:
Kiểm định Barlett: các iến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể. Xem xét trị số KMO: nếu KMO trong khoảng từ 0.5 – 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn, tiến hành loại các iến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5.
Xem lại thông số EigenValues (đại diện cho phần iến thiên đƣợc giải thích ởi mỗi nhân tố) có giá trị lớn hơn 1.
Xem xét tổng phƣơng sai trích (yêu cầu lớn hơn hoặc ằng 50%): cho iết các nhân tố đƣợc trích giải thích % sự iến thiên của các iến quan sát.
- Sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo, tác giả tiếp tục kiểm định giá trị của thang đo. Hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân iệt, phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc tác giả sử dụng để đánh giá hai loại giá trị này:
Kiểm định giá trị phân biệt: đầu tiên, nghiên cứu xem xét số lƣợng nhân tố trích có phù hợp với giả thuyết an đầu về số lƣợng thành phần của thang đo hay không. Nếu đạt đƣợc điều này, các thành phần của thang đo đạt giá trị phân iệt. Tiêu chí Eigenvalue đƣợc sử dụng phổ iến trong xác định số lƣợng nhân tố trong
47
phân tích EFA (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Bên cạnh đó, phƣơng pháp khẳng định số lƣợng nhân tố trƣớc cũng thƣờng đƣợc sử dụng khi chúng ta đã iết đƣợc số lƣợng nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trong nghiên cứu này, tùy theo từng ngữ cảnh, tác giả áp dụng một trong hai phƣơng pháp trên để kiểm định giá trị phân iệt. Kiểm định giá trị hội tụ: v n đề xem xét tiếp theo trong sử dụng EFA là xem xét trọng số nhân tố. Trọng số nhân tố của iến Xi trên nhân tố mà nó là một iến đo lƣờng sau khi quay phải cao và các trọng số trên các nhân tố khác nó khơng đo lƣờng phải th p. Đạt đƣợc điều kiện này, thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trọng số nhân tố i>= 0,50 là đạt yêu cầu.
3.5.3 Phân tích hồi quy
Phân tích tƣơng quan: Các thang đo đã qua đánh giá đạt yêu cầu đƣợc đƣa vào phân tích tƣơng quan Pearson. Phân tích tƣơng quan Pearson đƣợc thực hiện giữa các iến phụ thuộc và iến độc lập nhằm khẳng định mối liên hệ tuyến tính giữa các iến này và khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Hệ số tƣơng quan Pearson (r) có giá trị trong khoảng (-1,+1). Giá trị tuyệt đối của r