CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.3. Kết quả nghiên cứu chính thức
4.3.2. Phân tích tương quan
Khi thực hiện kiểm định, ta có giả thuyết:
H01/H02/H03/H04/H05/H06/H07: khơng có mối quan hệ giữa các biến. H1/H2/H3/H4/H5/H6/H7: có mối quan hệ giữa các biến.
Để kết luận là chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H, ta sẽ dùng các kiểm định phù hợp. Dựa vào giá trị P (p-value) (SPSS viết tắt p-value là sig.) để kết luận là chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H
p-value (sig.) ≤ α (mức ý nghĩa) bác bỏ giả thuyết H0. Có nghĩa là có mối quan hệ có ý nghĩa giữa các biến cần kiểm định.
p-value (sig.) > α (mức ý nghĩa) chấp nhận H0. Khơng có mối quan hệ giữa các biến cần kiểm định.
Các biến cụ thể bao gồm:
Biến độc lập: VH - Văn hóa
TTKT - Tăng trưởng kinh tế TTV - Thị trường vốn TDHV - Trình độ học vấn
HNKT - Hội nhập kinh tế thế giới PL - Hệ thống pháp luật
CT - Chính trị
Bảng 4.4: Ma trân hệ số tương quan giữa các biến đo bằng thang đo định danh
Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS
Hệ số tương quan cho biết mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập (thường sử dụng hệ số tương quan Pearson)
Correlations VH TTKT TTV TDHV HNKT PL CT APDUNG VH Pearson Correlation 1 .610** -.199* .477** -.434** .469** .509** .263** Sig. (2-tailed) .000 .015 .000 .000 .000 .000 .001 N 150 150 150 150 150 150 150 150 TTKT Pearson Correlation .610** 1 .349** .439** -.306** .374** .135 .635** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .100 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 150 TTV Pearson Correlation -.199* .349** 1 .114 .410** .160 -.571** .586** Sig. (2-tailed) .015 .000 .164 .000 .050 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 150 TDHV Pearson Correlation .477** .439** .114 1 .064 .451** .472** .636** Sig. (2-tailed) .000 .000 .164 .438 .000 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 150 HNKT Pearson Correlation -.434** -.306** .410** .064 1 -.067 -.228** .161* Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .438 .412 .005 .048 N 150 150 150 150 150 150 150 150 PL Pearson Correlation .469** .374** .160 .451** -.067 1 .294** .462** Sig. (2-tailed) .000 .000 .050 .000 .412 .000 .000 N 150 150 150 150 150 150 150 150 CT Pearson Correlation .509** .135 -.571** .472** -.228** .294** 1 -.006 Sig. (2-tailed) .000 .100 .000 .000 .005 .000 .942 N 150 150 150 150 150 150 150 150 APDUNG Pearson Correlation .263** .635** .586** .636** .161* .462** -.006 1 Sig. (2-tailed) .001 .000 .000 .000 .048 .000 .942 N 150 150 150 150 150 150 150 150
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Với kết quả từ bảng ma trận hệ số tương quan trên, chúng ta nhận thấy rằng: Nhân tố văn hóa có có hệ số Pearson Correlation 0.263, giá trị của hệ số tương quan 0.001 (<1%) là có ý nghĩa thống kê, do đó nhân tố văn hóa thể hiện sự tác động đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam.
Nhân tố hội nhập kinh tế thế giới có có hệ số Pearson Correlation 0.161, giá trị của hệ số tương quan 0.048 (<5%) là có ý nghĩa thống kê, do đó nhân tố hội nhập kinh tế thế giới thể hiện sự tác động đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam.
Các nhân tố tăng trưởng kinh tế, thị trường vốn, trình độ học vấn, hệ thống pháp luật có hệ số Pearson Correlation > 0, thể hiện tác động thuận chiều đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam. Giá trị của hệ số tương quan 0.000 (<1%) thể hiện ý nghĩa về mặt thống kê của những nhân tố tác động này.
Nhân tố chính trị có hệ số Pearson Correlation -0.006 thể hiện tác động nghịch chiều đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam. Giá trị của hệ số tương quan 0.942 (>5%) là khơng có ý nghĩa thống kê, chấp nhận giả thuyết H07, do đó nhân tố chính trị khơng thể hiện sự tác động đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam.
Bàn luận
Những nhân tố có tác động nghịch chiều đến đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam bao gồm (được sắp xếp từ cao đến thấp về cường độ tác động): trình độ văn hóa, tăng trưởng kinh tế, thị trường vốn, hệ thống pháp luật, văn hóa, hội nhập kinh tế (Xét theo giá trị của hệ số tương quan – có ý nghĩa ở mức 1% và 5% kết hợp với khung lý thuyết - mơ hình đã thể hiện).
Những nhân tố trong mơ hình lý thuyết khơng thể hiện sự tác động đến nhân tố bị tác động: nhân tố chính trị. (Giá trị của hệ số tương quan đều khơng có ý nghĩa thống kê, mặc dù lý thuyết có thể hiện).
4.3.3. Phân tích hồi qui đa biến
Nhằm kiểm định lại sự tác động của những nhân tố được đo bằng thang đo định danh đến nhân tố bị tác động, người nghiên cứu thực hiện kỹ thuật phân tích hồi qui đa biến.
Bảng 4.5: Phương pháp chạy hồi qui
Variables Entered/Removedb Model Variables Entered Variables Removed Method 1 PL, HNKT, TTV, TDHV, VH, TTKTa . Enter
a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: APDUNG
Phương pháp đưa biến vào là Enter. Đây là phương pháp mà SPSS sẽ xử lý tất cả các biến độc lập mà nhà nghiên cứu muốn đưa vào mơ hình, có nghĩa đưa tất cả các nhân tố độc lập vào chạy hồi qui một lúc.
Bảng 4.6: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .865a .749 .738 .40335 a. Predictors: (Constant), PL, HNKT, TTV, TDHV, VH, TTKT
Một số tham số quan trọng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui gồm hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square). Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mơ hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an tồn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Tham số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) cho biết mức độ (%) sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mơ hình càng cao.
R2 hiệu chỉnh của mơ hình là 0.738 > 0.5 (50%) là phù hợp. Như vậy, 73.8 % sự biến thiên của việc áp dụng IFRS tại Việt Nam có thể được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến độc lập. Mức độ phù hợp của mơ hình tương đối cao. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mơ hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mơ hình.
Giả thuyết H0: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = β7 = 0.
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính đa bội ta dùng giá trị F ở bảng 4.7.
Bảng 4.7: Phân tích ANOVA kiểm định độ phù hợp của mơ hình
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 69.295 6 11.549 70.989 .000a
Residual 23.265 143 .163
Total 92.560 149
a. Predictors: (Constant), PL, HNKT, TTV, TDHV, VH, TTKT
b. Dependent Variable: APDUNG
Giá trị của Sig (P-value) của bảng ANOVA dùng để đánh giá sự phù hợp (tồn tại) của mơ hình. Giá trị Sig = 0.000 < 5% nên mơ hình tồn tại.
Giá trị sig. của trị F của mơ hình rất nhỏ (< mức ý nghĩa) bác bỏ giả thuyết H0 mơ hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho tồn tổng thể.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi qui lần đầu
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -.890 .292 -3.045 .003 VH -.098 .042 -.168 -2.333 .021 .340 2.938 TTKT .292 .053 .403 5.463 .000 .322 3.103 TTV .398 .082 .311 4.847 .000 .427 2.339 TDHV .485 .061 .432 7.981 .000 .600 1.665 HNKT .067 .058 .067 1.168 .245 .532 1.880 PL .158 .054 .150 2.913 .004 .666 1.501 a. Dependent Variable: APDUNG
Các hệ số hồi qui được cho trong bảng 4.8: B: Hệ số chặn = - 0.89
B của các nhân tố tác động: độ dốc Std. Error: Sai số chuẩn
Beta: hệ số hồi qui đã chuẩn hóa Sig (P_value) theo thống kê t
Giá trị Sig trong bảng Coefficients cho biết các tham số hồi qui có ý nghĩa hay không (với độ tin cậy 95% thì Sig < 5% có ý nghĩa)
Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) được dùng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Từ kết quả phân tích hồi qui, hệ số phóng đại phương sai VIF < 10 không bị hiện tượng đa cộng tuyến, các biến độc lập không tương quan với nhau.
Từ kết quả này, phương trình hồi qui tương ứng như sau:
APDUNG = - 0.89 - 0.98*VH + 0.292*TTKT + 0.398*TTV + 0.485*TDVH + 0.067*HNKT + 0.158*PL
Gía trị Sig của biến hội nhập kinh tế = 0.245 > 0.05 (5%) nên chấp nhận giả thuyết H05. Nhân tố hội nhập kinh tế thế giới khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình hồi qui, khơng giải thích cho nhân tố phụ thuộc.
Vì vậy, phân tích hồi qui được chạy lại, loại bớt nhân tố hội nhập kinh tế. Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi qui sau khi loại bỏ nhân tố hội nhập kinh tế
Variables Entered/Removedb Model Variables Entered Variables Removed Method 1 PL, TTV, TDHV, TTKT, VHa . Enter
a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: APDUNG
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .864a .746 .737 .40386
a. Predictors: (Constant), PL, TTV, TDHV, TTKT, VH b. Dependent Variable: APDUNG
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 69.074 5 13.815 84.701 .000a
Residual 23.486 144 .163
Total 92.560 149
a. Predictors: (Constant), PL, TTV, TDHV, TTKT, VH b. Dependent Variable: APDUNG
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.745 .265 -2.812 .006 VH -.104 .042 -.177 -2.468 .015 .344 2.905 TTKT .266 .049 .367 5.474 .000 .392 2.552 TTV .445 .072 .347 6.186 .000 .559 1.788 TDHV .509 .057 .453 8.887 .000 .678 1.475 PL .155 .054 .147 2.868 .005 .667 1.499
a. Dependent Variable: APDUNG
R2 hiệu chỉnh của mơ hình là 0.737 > 0.5 (50%) là phù hợp. Mức độ phù hợp của mơ hình tương đối cao.
Giá trị Sig = 0.000 trong phân tích Anova < 5% nên mơ hình tồn tại.
Hệ số phóng đại phương sai VIF < 10 khơng bị hiện tượng đa cộng tuyến, các biến độc lập khơng tương quan với nhau.
Gía trị Sig của biến văn hóa = 0.015 > 0.05 (5%) nên chấp nhận giả thuyết H01. Nhân tố văn hóa khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình hồi qui, khơng giải thích cho nhân tố phụ thuộc.
Vì vậy, phân tích hồi qui được chạy lại, loại bớt nhân tố văn hóa. Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hồi qui sau khi loại bỏ nhân tố văn hóa
Variables Entered/Removedb Model Variables Entered Variables Removed Method 1 PL, TTV, TDHV, TTKTa . Enter
a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: APDUNG
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .858a .736 .728 .41089 a. Predictors: (Constant), PL, TTV, TDHV, TTKT b. Dependent Variable: APDUNG
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 68.080 4 17.020 100.813 .000a
Residual 24.480 145 .169
Total 92.560 149
a. Predictors: (Constant), PL, TTV, TDHV, TTKT b. Dependent Variable: APDUNG
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.886 .263 -3.366 .001
TTKT .187 .037 .258 5.024 .000 .691 1.448
TTV .551 .059 .430 9.416 .000 .874 1.145
TDHV .479 .057 .427 8.414 .000 .709 1.411
PL .109 .052 .104 2.114 .036 .756 1.322
a. Dependent Variable: APDUNG
R2 hiệu chỉnh của mơ hình là 0.728 > 0.5 (50%) là phù hợp. Mức độ phù hợp của mơ hình tương đối cao.
Giá trị Sig = 0.000 trong phân tích Anova < 5% nên mơ hình tồn tại.
Hệ số phóng đại phương sai VIF < 10 khơng bị hiện tượng đa cộng tuyến, các biến độc lập khơng tương quan với nhau.
Gía trị Sig của các biến tăng trưởng kinh tế, thị trường vốn, trình độ văn hóa hệ thống pháp luật đều nhỏ hơn 0.05 (5%) nên bác bỏ giả thuyết H02, H03, H04, H06. Các nhân tố tăng trưởng kinh tế, thị trường vốn, trình độ học vấn, hệ thống pháp luật có ý nghĩa thống kê trong mơ hình hồi qui, giải thích cho nhân tố phụ thuộc.
Từ kết quả này, phương trình hồi qui tương ứng như sau:
APDUNG = - 0.886 + 0.187*TTKT + 0.551*TTV + 0.479*TDVH + 0.109*PL
Giải thích mơ hình: Phương trình hồi qui bội được phương pháp Enter ước lượng cho thấy các nhân tố tăng trưởng kinh tế, thị trường vốn, trình độ học vấn, hệ
thống pháp luật có tác động tỷ lệ thuận với việc áp dụng IFRS tại Việt Nam. Trong đó nhân tố tăng trưởng kinh tế có tác động mạnh nhất đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam.
Bàn luận
Kết quả phân tích tương quan đơn biến và phân tích hồi qui đa biến cho thấy các nhân tố sau đây có tác động đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam.
(i) Tăng trưởng kinh tế: Theo kết quả kiểm nghiệm trên mẫu đã chọn, tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam. Kết quả này phù hợp với dự kiến ban đầu. Điều này phản ánh thực tế là tăng trưởng kinh tế cao giúp đẩy nhanh quá trình áp dụng IFRS.
(ii) Thị trường vốn: có ảnh hưởng đến có ảnh hưởng đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam. Điều này cũng phản ánh thực tế là các doanh nghiệp có nhu cầu vốn càng lớn thì việc yêu cầu áp dụng IFRS càng lớn để tận dụng các lợi thế của chuẩn mực báo cáo tài chính Quốc tế trên thị trường vốn. Cũng cần nhìn nhận thêm một khía cạnh khác nữa là Việt Nam gia nhập WTO, tiếp cận thị trường vốn là mong muốn của tất cả các doanh nghiệp để hướng đến sự phát triển.
(iii) Trình độ học vấn: theo kết quả kiểm nghiệm trên mẫu đã chọn, trình độ học vấn có ảnh hưởng đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam. Điều này cũng phản ánh thực trạng khi trình độ học vấn cao, việc áp dụng IFRS sẽ dễ dàng hơn, bởi lẽ IFRS được đánh giá là khá phức tạp. Kết quả này phù hợp với dự kiến ban đầu.
(iv) Hệ thống pháp luật: theo kết quả kiểm nghiệm trên mẫu đã chọn, trình độ học vấn có ảnh hưởng đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam. Như đã phân
tích, hệ thống pháp luật ảnh hưởng rất nhiều đến chuẩn mực kế toán tại Việt Nam. Kết quả này cũng phù hợp với dự kiến ban đầu.
Nói chung, nghiên cứu bước đầu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về lý thuyết thuyết hành vi dự định và theo thuyết định chế vào việc lựa chọn áp dụng IFRS tại Việt Nam. Theo thuyết định chế, hành vi của cá thể kinh tế biểu hiện chủ yếu bởi sự chi phối của những thông lệ, quy định, luật định xã hội hay tập thể. Như đã phân tích, hệ thống pháp luật Việt Nam có ảnh hưởng lớn đến chuẩn mực kế toán hiện tại cũng như việc soạn thảo áp dụng IFRS trong tương lai. Ngoài ra, thuyết hành vi dự định gồm ba yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định thực hiện hành vi là thái độ cá nhân, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi. Lý thuyết này là cơ sở để quyết định ý định thực hiện áp dụng IFRS tại Việt Nam.
Kết luận chương 3: Bằng phân tích thống kê mơ tả, phân tích tương quan và hồi qui đa biến, các nhân tố có tác động đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam gồm có tăng trưởng kinh tế, thị trường vốn, trình độ học vấn và hệ thống pháp luật. Các nhân tố văn hóa, hội nhập kinh tế, chính trị khơng tác động đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam.
Để có thế áp dụng IFRS tại Việt Nam, người nghiên cứu đưa ra một vài kiến nghị ở chương tiếp theo.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1. Kết luận 5.1. Kết luận
Nghiên cứu đưa ra một cái nhìn khái quát về đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến việc áp dụng IFRS tại Việt Nam, đóng góp vào kho tài liệu nghiên cứu thực