KMO 0,642
Sig. 0,000
Eigenvalue 1,896 Phương sai trích 63,20%
(Nguồn: Phụ lục 7 – B. Phân tích EFA biến phụ thuộc)
KMO = 0,642 > 0,5 nên mơ hình phân tích là phù hợp. Sig = 0,000 nên kiểm định này có ý nghĩa thống kê và các biến có tương quan nhau trong tổng thể. Đồng thời
phương sai trích = 63,20% > 50%, Eigenvalue = 1,404 > 1 nên mơ hình đủ điều kiện
để phân tích nhân tố khám phá. Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên các biến quan sát đều được đưa vào mơ hình.
Như vậy, nhóm biến phụ thuộc vẫn không thay đổi so với lúc đầu. Nhóm này được
đặt tên là Chất lượng dịch vụ KTĐL gồm các biến quan sát: Q30, Q31, Q32.
4.4 Phân tích hồi quy tuyến tính bội 4.4.1 Phân tích tương quan Pearson 4.4.1 Phân tích tương quan Pearson
Phương pháp phân tích
Tác giả sử dụng một số thống kê có tên là Hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính
giữa hai biến định lượng. Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính của các cặp biến, giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ.
0 < r ≤ 1: tương quan tuyến tính thuận (X tăng, Y tăng);
-1 ≤ r ≤ 0: tương quan tuyến tính nghịch (X giảm, Y tăng).
Kết quả phân tích (Xem Phụ lục 8 – Phân tích tương quan Pearson)
Hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) dùng để kiểm định sự tương quan giữa năm nhóm đặc điểm bên trong của CTKT với chất lượng
dịch vụ KTĐL. Các giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0,05; do đó các mối liên hệ tuyến tính này đều có ý nghĩa về mặt thống kê và tất cả chúng đều tương quan thuận chiều nhau. Tương quan giữa các đặc điểm bên trong của CTKT (dịch vụ kiểm toán và phi kiểm toán; nhiệm kỳ kiểm tốn; quy mơ CKTK; KSCL bên trong; Mức độ am hiểu lĩnh vực kinh doanh của khách hàng) với chất lượng dịch vụ TKĐL lần lượt là: 0,268; 0,244; 0,186; 0,423; 0,419. Như vậy có sự tương quan tỷ lệ thuận giữa các đặc điểm bên trong của CTKT với chất lượng dịch vụ KTĐL. Kết quả kiểm định tương quan giữa các biến rất thích hợp để phân tích hồi quy đa biến.
Mặt khác, ta cũng cần xem xét tương quan tuyến tính các biến độc lập với nhau. Kết quả cho thấy, giữa các biến độc lập hồn tồn khơng có quan hệ tuyến tính, như vậy có thể sẽ khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Phần
kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến này sẽ được trình bày kỹ hơn ở phần phân tích hồi quy tuyến tính bội thơng qua Hệ số phóng đại phương sai (VIF).
4.4.2 Phân tích hồi quy bội
Phương pháp phân tích
Để kiểm định vai trò quan trọng của các nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ
giữa các đặc điểm bên trong của CTKT với chất lượng dịch vụ KTĐL và sự ảnh
hưởng của các đặc điểm này đến chất lượng dịch vụ KTĐL, tác giả tiến hành sử dụng mơ hình hồi quy bội với năm biến độc lập: Dịch vụ kiểm toán và phi kiểm tốn, Nhiệm kỳ kiểm tốn, Quy mơ, Kiểm sốt chất lượng bên trong, Mức độ am hiểu lĩnh vực kinh doanh của khách hàng và một biến phụ thuộc là Chất lượng dịch vụ KTĐL.
Phân tích hồi quy được thực hiện với phần mềm SPSS 20.0 và giá trị các yếu tố dùng để chạy hồi quy là giá trị các biến quan sát đã được kiểm định ở những phần trên.
Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Để đánh giá sự phù hợp của mơ hình các đặc điểm bên trong của CTKT ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ kiểm toán, tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội năm đặc điểm bên trong của CTKT và chất lượng dịch vụ KTĐL sẽ được đưa vào chạy
hồi quy.
Chất lượng dịch vụ KTĐL = β0 + β1* Dịch vụ kiểm toán và phi kiểm toán +
β2*Nhiệm kỳ kiểm tốn + β3*Quy mơ và Danh tiếng + β4*Kiểm soát chất lượng
bên trong + β5*Mức độ am hiểu lĩnh vực kinh doanh của khách hàng (với β1, β2,
β3, β4, β5 là các hệ số hồi quy riêng của từng nhân tố).
Bảng 4.12 Tóm tắt các hệ số về sự phù hợp của mơ hình
Mơ hình R2 R2 hiệu chỉnh Kiểm định F Sig Durbin-Watson
1 0,520 0,506 36,851 0,000 1,869
(Nguồn: Phụ lục 9 – Phân tích tương quan hồi quy bội)
Với giả thuyết H0 là β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0, và kiểm định sig. = 0,000; do đó ta bác bỏ H0, điều đó có nghĩa là β1, β2, β3, β4, β5 ≠ 0. Kết quả phân tích hồi quy có hệ số xác định R2 là 0,52, như vậy mơ hình nghiên cứu là phù hợp (0 ≤ R2 ≤ 1), cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp đến mức 52%. Ngồi ra kết qủa cũng cho thấy R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) bằng 50,6% tức mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Và R2 điều chỉnh là 50,6% nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 50,6% hay 50,6% biến thiên của chất lượng dịch vụ KTĐL được giả thích bởi mối quan hệ tuyến tính của năm biến độc lập trên, còn lại 49,4% biến thiên ảnh hưởng bởi các yếu tố khác chưa được giải thích trong mơ hình. Có thể nói các thành phần biến được đưa vào mơ hình đạt kết quả giải thích là khá tốt và bác bỏ giả thuyết H0.
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình tuyến tính tổng thể. Nó xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Kết quả nhận được cho thấy trị số thống kê F = 36,851 (bảng 4.12), được tính từ giá trị R2 của mơ hình với giá trị Sig. rất nhỏ (sig = 0,000 < 0,05) cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình có tương quan chặt
chẽ với nhau. Tác giả sử dụng Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) để xem xét vấn đề đa cộng tuyến. Hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF = 1/Tolerance) của các biến đều bằng 1. Đều này cho thấy các biến độ lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Ngoài ra, đại lượng thống kê Durbin-Watson (D) dùng để kiểm định tự tương quan trong mơ hình, với 1 < D < 3 là mơ hình khơng tự tương quan (kết quả tốt). Kết quả Durbin-Watson đạt 1,869 (bảng 4.12) cho thấy mơ hình khơng tự tương quan nên
chất nhận giả thuyết khơng có sự tương quan.
Như vậy mơ hình bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định mức độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Kết quả phân tích hồi quy (Phụ lục 9 – Phân tích tương quan hồi quy bội)
Hệ số Beta dùng để đánh giá mức độ quan trọng của các đặc điểm bên trong của CTKT ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ KTĐL. Hệ số Beta của nhân tố nào càng cao thì mức độ quan trọng của nhân tố đó ảnh hưởng đến đánh giá chất lượng dịch vụ càng cao.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các biến trong thang đo chất lượng dịch vụ KTĐL đều có số dương, nên các yếu tố trong mơ hình hồi quy ảnh hưởng tỷ lệ thuận
đến chất lượng dịch vụ KTĐL và năm biến độc lập này đều có sig < 0,05 có ý nghĩa
thống kê. Như vậy các giả thuyết H01, H02, H03, H04, H05, H07 trong mơ hình nghiên cứu đều được chấp nhận.
Từ bảng kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội (phụ lục 9), tác giả xây dựng phương trình hồi quy như sau:
Y = 0,268 X1 + 0,244 X2 + 0,186 X3 + 0,423 X4 + 0,419 X5
Trong đó:
X1 là biến độc lập Dịch vụ kiểm toán và phi kiểm toán;
X2 là biến độc lập Nhiệm kỳ kiểm toán;
X3 là biến độc lập Quy mô;
X4 là biến độc lập Kiểm soát chất lượng bên trong;
X5 là biến độc lập Mức độ am hiểu lĩnh vực kinh doanh của khách hàng;
Như vậy, hệ số β của biến Kiểm soát chất lượng bên trong là 0,423 cao nhất, điều này có nghĩa là Chất lượng dịch vụ KTĐL bị tác động mạnh nhất bởi yếu tố Kiểm soát chất lượng bên trong của CTKT. Và hệ số β của biến Quy mơ là 0,186 thấp nhất, có nghĩa là yếu tố Quy mô tác động yếu nhất đến chất lượng dịch vụ KTĐL, hay nói cách khác chất lượng dịch vụ KTĐL ít bị tác động bởi Quy mô CTKT. Kết quả
nghiên cứu này trùng với đánh giá của các chuyên gia về ảnh hưởng của KSCL bên trong và quy mô công ty kiểm toán (Phụ lục 4 – Bảng tổng hợp ý kiến khảo sát chuyên gia).
4.4.3 Kết quả nghiên cứu định lượng và bàn luận
Căn cứ vào kết quả hồi quy, câu hỏi nghiên cứu thứ nhất của đề tài đã được trả
lời: có năm (05) đặc điểm bên trong của CTKT ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ KTĐL đó là (1) Dịch vụ kiểm tốn và phi kiểm toán; (2) Nhiệm kỳ kiểm toán; (3) Quy mơ; (4) Kiểm sốt chất lượng bên trong; (5) Mức độ am hiểu lĩnh vực chuyên
môn của khách hàng.
Trong năm đặc điểm trên, nhân tố Kiểm soát chất lượng bên trong có tác động
mạnh nhất đối với chất lượng dịch vụ KTĐL với hệ số hồi quy là 0,423; tiếp đến là
Mức độ am hiểu lĩnh vực chuyên môn của khách hàng với hệ số hồi quy là 0,419,
Dịch vụ kiểm toán và phi kiểm toán tác động yếu hơn với hệ số hồi quy là 0,268, sau
đó là Nhiệm kỳ kiểm tốn tác động yếu hơn chút nữa với hệ sô hồi quy là 0,244 và
cuối cùng có tác động thấp nhất là Quy mô CTKT với hệ số hồi quy là 0,186. Nhìn chung kết quả phân tích phản ánh đúng tình hình thực tế tại thành phố Hồ Chí Minh nói riêng và Việt Nam nói chung. Kiểm sốt chất lượng bên trong là một trong những yếu tố tối quan trọng trong việc kiểm soát chất lượng dịch vụ KTĐL. Có kiểm sốt tốt nội bộ thì chất lượng dịch vụ kiểm tốn mới tăng được, và do đó tính độc lập của CTKT (phí dịch vụ kiểm tốn, phí và phạm vi dịch vụ phi kiểm tốn, nhiệm kỳ kiểm tốn) sẽ khơng ảnh hưởng nhiều đến chất lượng dịch vụ KTĐL. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng nhấn mạnh vào tầm quan trọng của mức độ chuyên mơn hóa của CTKT, tức là CTKT nên tập trung chuyên sâu vào một lĩnh vực kiểm toán nhất định thì chất lượng kiểm tốn sẽ tăng lên, do cơng ty có sự am hiểu về ngành nghề kinh doanh của khách hàng sẽ có khả năng dự báo rủi ro kinh doanh, điều chỉnh các ước tính kế tốn hợp lý…
Kết quả hồi quy cho thấy các nhân tố bên trong có tác động chất lượng dịch vụ KTĐL như sau:
Kiểm soát chất lượng bên trong
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy sự tương quan dương giữa nhân tố Kiểm soát chất lượng bên trong với chất lượng dịch vụ KTĐL. Hệ số hồi quy là 0,423, điều này có nghĩa là khi Kiểm soát chất lượng bên trong tăng lên 1 đơn vị thì chất lượng dịch vụ KTĐL tăng thêm 0,423 đơn vị. Đây là nhân tố có sự tác động mạnh nhất.
Trong đó theo như bảng thống kê trung bình (Phụ lục 5 – B. Thống kê mô tả thang
đo) thì Q28, Q27 và Q29 được đối tượng đánh giá là có tác động mạnh đến chất
lượng dịch vụ kiểm tốn có giá trị trung bình lần lượt là 4,52; 4,48 và 4,3. Trong đó biến quan sát Q28 (Kiểm soát chất lượng bên trong giúp phát hiện ra các khiếm khuyết của quy trình kiểm tốn, từ đó giúp cải thiện chất lượng dịch vụ kiểm tốn)
được đánh giá có giá trị trung bình cao nhất. Như vậy theo như ý kiến đánh giá của đối tượng khảo sát thì mục đích chính của KSCL bên trong là phải kiểm sốt được
quy trình kiểm tốn từ khâu đánh giá khách hàng, lên kế hoạch kiểm toán, thực hiện kiểm toán, cũng như khâu hậu kiểm. Điều này cũng được VACPA rất quan tâm trong việc nâng cao chất lượng kiểm toán. Bằng chứng là từ năm 2012, VACPA đã ban hành quy trình kiểm tốn mẫu áp dụng cho một số cơng ty kiểm tốn chưa có quy trình kiểm tốn cụ thể.
Bên cạnh đó, các ý kiến cũng cho rằng bên cạnh việc ban hành quy trình kiểm tốn thì CTKT cần phải có biện pháp kiểm tra người thực hiện, ở đây là các KTV, trợ lý kiểm tốn thực hiện theo đúng quy trình để nâng cao chất lượng kiểm toán
(theo biến quan sát Q27 - Kiểm soát chất lượng bên trong đảm bảo kiểm tốn viên tn thủ quy trình kiểm tốn nhằm gia tăng chất lượng dịch vụ kiểm tốn).
Nói tóm lại, trong biến KSCL bên trong thì đa số ý kiến đều cho rằng CTKT nên ban hành quy trình kiểm tốn mẫu (có thể tự xây dựng hoặc sử dụng của VACPA) kết hợp với các quy định về kiểm tra, giám sát việc thực hiện quy trình để nâng cao chất lượng dịch vụ kiểm toán cung cấp cho khách hàng.
Mức độ am hiểu lĩnh vực kinh doanh của khách hàng
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy sự tương quan dương giữa nhân tố Mức độ am hiểu lĩnh vực chuyên môn của khách hàng với chất lượng dịch vụ KTĐL. Hệ số hồi quy là 0,419, điều này có nghĩa là khi Mức độ am hiểu lĩnh vực chuyên môn của
khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì chất lượng dịch vụ KTĐL tăng thêm 0,419 đơn vị. Trong đó theo như bảng thống kê trung bình (Phụ lục 5 – Thống kê mơ tả thang
đo) thì Q20, Q21 và Q19 được đối tượng đánh giá là có tác động mạnh đến chất
biến quan sát Q20 (Cơng ty kiểm tốn am hiểu sâu lĩnh vực kinh doanh của khách hàng sẽ có khả năng trình bày và cơng bố thơng tin tài chính trung thực và hợp lý, góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ kiểm toán) là được đánh giá có giá trị trung bình cao nhất trong biến Mức độ am hiểu lĩnh vực kinh doanh của khách hàng. Điều này cho thấy đối tượng khảo sát rất quan tâm đến việc trình bày và cơng bố thơng tin tài chính trung thực và hợp lý. Việc am hiểu về khách hàng hay CTKT chun mơn hóa kiểm toán trong một lĩnh vực kinh doanh nhất định (vận tải, truyền thông, sản xuất và chế biến nông sản hay ngân hàng…) sẽ giúp CTKT am hiểu và nắm bắt được những thông tin cần thiết để công bố trên báo cáo kiểm tốn góp phần minh bạch thơng tin tài chính của khách hàng và nâng cao chất lượng thông tin cho đối tượng sử dụng báo cáo tài chính đã được kiểm tốn.
Thêm vào đó việc am hiểu lĩnh vực kinh doanh của khách hàng cũng có nghĩa là CTKT có khả năng dự đốn những cơ hội và thách thức trong lĩnh vực kinh doanh của khách hàng (theo Q21 - Công ty kiểm tốn có khả năng dự đốn, nhận biết cơ hội và rủi ro liên quan đến ngành nghề kinh doanh của khách hàng sẽ cung cấp dịch vụ kiểm toán tốt hơn) để cơng bố những thơng tin tài chính, cũng như phi tài chính trung thực. Ngồi ra thì việc am hiểu sâu lĩnh vực kinh doanh của khách hàng sẽ giúp CTKT tư vấn tốt hơn cho khách hàng về hệ thống kiểm sốt, cũng như quy trình, thiết kế của hệ thống kế tốn góp phần nâng cao chất lượng thơng tin kế tốn cho khách hàng.
Dịch vụ kiểm toán và phi kiểm toán
Đây là biến gộp giữa hai biến độc lập ban đầu là biến Phí dịch vụ kiểm tốn và
Phạm vi và phí dịch vụ phi kiểm tốn, gồm các biến quan sát Q6, Q7, Q8, Q9, Q10, Q11, Q12, Q13 (Q14 bị loại). Kết quả phân tích hồi quy cho thấy sự tương quan dương giữa nhân tố Dịch vụ kiểm toán và phi kiểm toán với chất lượng dịch vụ