CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Kết quả nghiên cứu
4.1.3.3. Phân tích phương trình hồi quy tuyến tính bội
Qua kết quả của quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy ứng dụng BSC nhằm mục đích đánh giá hiệu quả SXKD ở những DNSX tại TP.HCM chịu sự ảnh hưởng bởi các nhân tố sau: chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp, quy mơ doanh nghiệp, chi phí thực hiện BSC, nhận thức của cấp quản lý về BSC, trình độ của kế tốn viên và nhân tố mức độ áp lực cạnh tranh. Phương trình hồi quy bội có dạng như sau:
QM: Quy mô doanh nghiệp
NT: Nhận thức của cấp quản lý về BSC CL: Chiến lược kinh doanh
CP: Chi phí thực hiện BSC KT: Trình độ của kế toán viên CT: Mức độ áp lực cạnh tranh
ƯD BSC: Ứng dụng BSC ở DNSX tại TP.HCM (Phần dư)
Bảng 4.26: Tương quan Pearson
UD KT CL QM NT CP CT UD Pearson Correlation 1 .513** .288** .581** .210** .393** .533** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .009 .000 .000 N 153 153 153 153 153 153 153 KT Pearson Correlation .513** 1 .173* .270** .082 .204* .376** Sig. (2-tailed) .000 .032 .001 .314 .012 .000 N 153 153 153 153 153 153 153 CL Pearson Correlation .288** .173* 1 .227** -.091 .065 .120 Sig. (2-tailed) .000 .032 .005 .263 .424 .140 N 153 153 153 153 153 153 153 QM Pearson Correlation .581** .270** .227** 1 -.035 .295** .265** Sig. (2-tailed) .000 .001 .005 .672 .000 .001 N 153 153 153 153 153 153 153 NT Pearson Correlation .210** .082 -.091 -.035 1 .090 .087 Sig. (2-tailed) .009 .314 .263 .672 .269 .283 N 153 153 153 153 153 153 153 CP Pearson Correlation .393** .204* .065 .295** .090 1 .310** Sig. (2-tailed) .000 .012 .424 .000 .269 .000 N 153 153 153 153 153 153 153 CT Pearson Correlation .533** .376** .120 .265** .087 .310** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .140 .001 .283 .000 N 153 153 153 153 153 153 153
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Kết quả phân tích tương quan Pearson trong bảng 4.26 cho thấy hệ số Sig. giữa 6 biến độc lập với biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu đều bé hơn 0.05. Như vậy, tất cả các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu đều có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ứng dụng BSC ở DNSX tại TP.HCM.
Bảng 4.27: Kiểm định độ phù hợp của mơ hình và tính độc lập của phần dư
Mơ hình R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .786a .617 .601 .32180 1.795 a. Dự báo: (Hằng số), CT, NT, CL, CP, QM, KT b. Biến phụ thuộc: UD (Nguồn: Phân tích SPSS)
Kết quả kiểm tra độ phù hợp của mơ hình cho thấy rằng, mơ hình có độ phù hợp R2 = 0.617 hay 61.7% – đạt yêu cầu. Phương trình hồi quy tuyến tính trong nghiên cứu có độ phù hợp so với dữ liệu thu thập được biểu hiện thông qua hệ số R2
hiệu chỉnh = 0.601%, tương ứng với mức phù hợp là 60.1%. Với mức độ phù hợp này cũng đồng thời cho biết 6 biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu giải thích cho 60.1% sự biến thiên của biến phụ thuộc - ứng dụng BSC ở những DNSX tại TP.HCM.
Cũng trong bảng 4.27 ta thấy đại lượng thống kê Durbin-Watson = 1.795 được dùng với mục đích kiểm định mối tương quan của các sai số có liên quan đến mơ hình hồi quy, đại lượng này có ý nghĩa nhất nếu gần bằng 2, vì vậy tác giả có thể kết luận rằng các sai số khơng vi phạm về tính độc lập.
Bảng 4.28: Phân tích ANOVA
Mơ hình Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Hồi quy 24.374 6 4.062 39.228 .000b Phần dư 15.119 146 .104 Tổng 39.493 152 a. Biến phụ thuộc: UD b. Dự báo: (Hằng số), CT, NT, CL, CP, QM, KT (Nguồn: Phân tích SPSS)
Kết quả phân tích ANOVA với kiểm định F cho thấy hệ số Sig = 0.000 < 0.05 nên tác giả có thể kết luận mơ hình hồi quy có ý nghĩa tốn học. Điều này cũng có nghĩa là có tồn tại một mối tương quan tuyến tính giữa 6 biến độc lập với một biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu của tác giả và mơ hình hồi quy bội đã thiết lập là đảm bảo độ tương thích và tính khả thi.
Bảng 4.29: Kết quả hồi quy
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Thống kê hiện tượng đa cộng tuyến
B Độ lệch
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) -.280 .287 -.977 .330 KT .187 .043 .245 4.310 .000 .811 1.232 CL .090 .035 .135 2.536 .012 .925 1.081 QM .286 .042 .383 6.784 .000 .821 1.218 NT .150 .043 .181 3.482 .001 .969 1.032 CP .089 .041 .122 2.190 .030 .847 1.181 CT .212 .045 .270 4.670 .000 .786 1.272 a. Biến phụ thuộc: UD (Nguồn: Phân tích SPSS)
Căn cứ vào kết quả hồi quy nhận được trong bảng 4.29 tác giả nhận thấy 6 nhân tố trong mơ hình nghiên cứu đều có mức ý nghĩa Sig < 0.05, điều này cho thấy 6 yếu tố đều có thể giải thích cho sự biến thiên của biến ứng dụng BSC ở DNSX tại TP.HCM.
(1) Phương trình hồi quy theo hệ số chưa chuẩn hóa – hệ số B có dạng như sau: ƯD= -0.280 +0.268*QM +0.090*CL +0.150*NT+0.089*CP+0.187*KT +0.212*CT
Kết quả phương trình hồi quy trên ta thấy, biến quy mơ doanh nghiệp có hệ số chưa chuẩn hóa cao nhất B = 0.268 tương ứng biến này có mức độ tác động đến ứng dụng BSC ở DNSX cao nhất. Biến chi phí thực hiện BSC có mức tác động thấp nhất đến ứng dụng BSC ở DNSX tương ứng với hệ số chưa chuẩn hóa B = 0.089.
Trong điều kiện các biến khác không thay đổi, khi biến quy mô doanh nghiệp tăng thêm 1 đơn vị thì khả năng ứng dụng BSC ở DNSX tại TP.HCM tăng 0.268 đơn vị, tương ứng với hệ số B = 0.268.
Trong điều kiện các biến khác không thay đổi, khi biến chiến lược kinh doanh tăng thêm 1 đơn vị thì khả năng ứng dụng BSC ở DNSX tại TP.HCM tăng thêm 0.090 đơn vị, tương ứng với hệ số B = 0.090.
Trong điều kiện các biến khác không thay đổi, khi biến nhận thức của cấp quản lý tăng thêm 1 đơn vị thì khả năng ứng dụng BSC ở DNSX tại TP.HCM tăng 0.150 đơn vị, tương ứng với hệ số B = 0.150.
Trong điều kiện các biến khác không thay đổi, khi biến chi phí thực hiện BSC tăng thêm 1 đơn vị thì khả năng ứng dụng BSC ở DNSX tại TP.HCM tăng thêm 0.089 đơn vị, tương ứng với hệ số B = 0.089.
Trong điều kiện các biến khác khơng thay đổi, khi biến trình độ của kế tốn viên tăng thêm 1 đơn vị thì khả năng ứng dụng BSC ở DNSX tại TP.HCM tăng thêm 0.187 đơn vị, tương ứng với hệ số B = 0.187.
Trong điều kiện các biến khác không thay đổi, khi biến mức độ áp lực cạnh tranh tăng thêm 1 đơn vị thì khả năng ứng dụng BSC ở DNSX tại TP.HCM tăng thêm 0.212 đơn vị, tương ứng với hệ số B = 0.212.
(2) Phương trình hồi quy theo hệ số Beta đã được chuẩn hóa như sau:
ƯD = 0.383*QM + 0.135*CL + 0.181*NT + 0.122*CP + 0.245*KT + 0.270*CT Trong phương trình hồi quy trên, ta thấy biến quy mơ doanh nghiệp có hệ số beta chuẩn hóa lớn nhất β = 0.383 chứng tỏ biến này có tác động thuận chiều với mức độ mạnh nhất đến ứng dụng BSC ở DNSX tại TP.HCM.
Mức độ tác động thuận chiều mạnh thứ hai đến ứng dụng BSC ở DNSX tại TP.HCM là nhân tố mức độ áp lực cạnh tranh với hệ số beta tương ứng là β = 0.270.
Nhân tố trình độ của kế tốn viên có mức độ tác động thuận chiều mạnh thứ 3 đến ứng dụng BSC ở DNSX tại TP.HCM với hệ số beta tương ứng là β = 0.245.
Thứ 4 là nhân tố nhận thức của cấp quản lý về BSC có mức độ tác động thuận chiều đến ứng dụng BSC ở DNSX tại TP.HCM với hệ số beta tương ứng là β = 0.181.
Nhân tố chiến lược kinh doanh có mức tác động thuận chiều xếp thứ 5 đến ứng dụng BSC ở DNSX ở TP.HCM với hệ số beta tương ứng là β = 0.135.
Cuối cùng là nhân tố chi phí tổ chức thực hiện BSC có mức độ tác động thuận chiều đến ứng dụng BSC ở DNSX ở TP.HCM thấp nhất trong 6 nhân tố của mơ hình nghiên cứu với với hệ số beta tương ứng là β = 0.122.
Ngoài ra, hệ số VIF (hệ số phóng đại phương sai) của cả 6 nhân tố đều nhỏ hơn 2, đồng thời hệ số Tolerance của tất cả các biến là khá cao nên có thể kết luận cả 6 biến độc lập đều không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm tra các giả định liên quan mơ hình hồi quy bội
- Để kiểm tra giả định phương sai của phần dư không đổi và giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập, ta quan sát biểu đồ phân tán phần dư.
Hình 4.1: Biểu đồ phân tán phần dư
(Nguồn: Phân tích SPSS)
Từ đồ thị trên ta thấy phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đường tung độ 0 – giá trị trung bình của phần dư, chứng tỏ phương sai phần dư không đổi, điều đó cũng cho thấy giả định về quan hệ tuyến tính giữa các biến khơng bị vi phạm.
- Để kiểm định xem các phần dư có phân phối chuẩn hay khơng ta quan sát đồ thị P-P plot và đồ thị Histogram đối với phần dư đã chuẩn hóa.
Hình 4.2: Biểu đồ Normal P-P plot đối với phần dư đã chuẩn hóa
(Nguồn: Phân tích SPSS)
Kết quả quan sát biểu đồ trên cho thấy các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành một đường chéo, nên giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kết quả quan sát từ biểu đồ hình 4.3 cho thấy rằng, giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.980 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.