Ma trận các nhân tố Nhân tố 1 HH03 .836 HH02 .735 HH01 .716 HH04 .704
Nguồn: Phụ lục 4.2 – Kết quả phân tích dữ liệu EFA
Kết quả cho thấy các biến đo lường đều chỉ đo một nhân tố. Vì vậy thang đo đạt giá trị hội tụ, và chỉ có một nhân tố nên không xem xét giá trị phân biệt.
4.3.3 Phân tích thống kê mơ tả
Bảng 4.19 Thống kê mơ tả các nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB
Số mẫu Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
MT01 207 3.88 .830 MT02 207 3.81 .829 MT03 207 3.84 .814 MT04 207 3.80 .880 MT05 207 3.91 .786 MT06 207 3.83 .829 MT07 207 3.87 .815 MT08 207 3.85 .820 ĐG01 207 3.43 .957 ĐG02 207 3.43 .883 ĐG03 207 3.38 .973 ĐG04 207 3.54 .969 ĐG05 207 3.48 1.004 ĐG06 207 3.44 1.017 ĐG07 207 3.52 1.018
KS01 207 3.40 .934 KS02 207 3.38 .972 KS03 207 3.34 .926 KS04 207 3.39 .948 KS05 207 3.38 .973 KS06 207 3.34 .909 TT01 207 3.12 .800 TT02 207 3.12 .834 TT03 207 3.10 .795 TT04 207 3.10 .791 TT05 207 3.24 .799 TT06 207 3.04 .771 GS01 207 4.19 .813 GS02 207 4.14 .734 GS03 207 4.19 .730 GS04 207 4.19 .749 GS05 207 4.18 .707
Nguồn: Phụ lục 4.3 – Kết quả phân tích thống kê mơ tả
Kết quả thống kê cho thấy, giá trị trung bình của các biến độc lập có sự khác biệt khơng lớn (nằm trong khoảng từ 3.04 - 4.19). Điều này cho thấy có sự đánh giá khá tương đồng về mức độ quan trọng giữa các biến độc lập. Phần lớn các đối tượng được phỏng vấn đều đồng ý với những nội dung của bảng câu hỏi. Với cùng một phát biểu, câu trả lời của các đối tượng không khác biệt lắm. Điều này chứng tỏ nội dung trong bảng câu hỏi mang tính thực tế cao, sát thực với tình hình hiện tại. Cụ thể:
Biến mơi trường kiểm sốt có giá trị trung bình từ 3.80 – 3.91. Nhà quản lý đã thiết kế và đánh giá các loại báo cáo phù hợp với cơ cấu tổ chức của DN, tuy nhiên vẫn chưa thực sự phân chia quyền hạn và trách nhiệm rõ ràng, phù hợp.
Biến đánh giá rủi ro có giá trị trung bình từ 3.38 – 3.54. DN đã đánh giá cao rủi ro cơ hội thu lợi bất chính, biển thủ tài sản, thay đổi sổ sách báo cáo hoặc có hành vi gian lận khác. Tuy nhiên, DN vẫn chưa chú trọng xem xét các loại gian lận tiềm tàng.
Biến thơng tin và truyền thơng có giá trị trung bình từ 3.04 – 3.24. Những sai phạm của nhân viên khi thực hiện với khách hàng được báo cáo lại với người có trách nhiệm tại DN được đánh giá cao nhất.
Biến giám sát có giá trị trung bình từ 4.18– 4.19. Là biến độc lập có giá trị trung bình cao nhất trong 5 biến độc lập. Các nhà quản lý tại DN đã giám sát thường xuyên việc quản trị rủi ro, tạo điều kiện để nhân viên và bộ phận giám giám sát lẫn nhau trong công việc. Đồng thời điều chỉnh khắc phục những yếu kém của hệ thống KSNB.
Bảng 4.20 Thống kê mơ tả giá trị trung bình các nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB Thống kê mô tả Số mẫu Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn MT 207 2.25 5.00 3.8478 .59089 ĐG 207 1.86 4.86 3.4596 .68752 KS 207 1.17 4.83 3.3704 .70134 TT 207 1.33 4.83 3.1192 .57597 GS 207 2.60 5.00 4.1787 .58454 TBC 207 2.68 4.38 3.5951 .31167
Nguồn: Phụ lục 4.3 – Kết quả phân tích thống kê mơ tả
Kết quả cho thấy trung bình tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DN kinh doanh CCHBL là 3.6 điểm, đạt mức độ trung bình khá.
Bảng 4.21 Thống kê mơ tả biến quan sát tính hữu hiệu của hệ thống KSNB
Thống kê mô tả Số mẫu Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn HH01 207 2 5 3.59 .557 HH02 207 3 5 3.64 .519 HH03 207 3 5 3.71 .488 HH04 207 2 5 3.71 .524
Nguồn: Phụ lục 4.3 – Kết quả phân tích thống kê mơ tả
Kết quả cho thấy giá trị trung bình của các biến này đều cao hơn 3 (thang đo Likert bậc 5). Điều này cho thấy DN đánh giá cao về tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại đơn vị.
4.3.4 Kiểm định tƣơng quan
Kiểm định tương quan sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa 5 biến độc lập là Mơi trường kiểm sốt; Đánh giá rủi ro; Hoạt động kiểm sốt; Thơng tin và truyền thơng; Giám sát; và biến phụ thuộc là Tính hữu hiệu của hệ thống KSNB.
Bảng 4.22 Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
Tƣơng quan HH MT ĐG KS TT GS Hệ số tương quan Pearson HH 1.000 .525 .550 .331 .223 .212 MT .525 1.000 .208 .028 .036 .169 ĐG .550 .208 1.000 -.029 -.102 .049 KS .331 .028 -.029 1.000 .088 .050 TT .223 .036 -.102 .088 1.000 .096 GS .212 .169 .049 .050 .096 1.000
Nguồn: Phụ lục 4.4 – Kết quả kiểm định tương quan
Hệ số này luôn nằm trong khoản từ -1 đến 1. Nếu lớn hơn 0.6 là tương quan chặt chẽ, từ 0.4 đến 0.6 thì tương quan trung bình , nếu nhỏ hơn 0.3 thì mối quan hệ là lỏng. Kết quả cho thấy các biến độc lập MT, ĐG, KS, TT, GS có hệ số tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc tính hữu hiệu của hệ thống KSNB, hệ số tương của biến phụ thuộc với các biến độc lập dao động từ 0.212 đến 0.550. Biến ĐG và MT có mối quan hệ trung bình với tính hữu hiệu của hệ thống KSNB, các biến cịn lại có mối quan hệ lỏng với biến phụ thuộc tính hữu hiệu của hệ thống KSNB.
4.3.5 Kiểm định phƣơng sai ANOVA
4.3.5.1 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể
Bảng 4.23 Tóm tắt mơ hình với biến phụ thuộc là tính hữu hiệu của hệ thống KSNB
Model Summaryb Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 – hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Change Statistics Durbin- Watson Hệ số R2 khi đổi F khi đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Sig. F khi đổi
1 .805a .649 .640 .23392 .649 74.243 5 201 .000 1.752
Nguồn: Phụ lục 4.5 – Kết quả kiểm định phương sai ANOVA
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể: mơ hình đạt độ phù hợp khi sig < 0.05. Bảng 4.20 cho thấy hệ số R2 điều chỉnh = 0.640 < R2 = 0.649 . Với R2 = 0.649 có nghĩa là biến phụ thuộc được giải thích 64.9 % bởi các biến độc lập trên.
Bảng 4.24 Phân tích độ tin cậy của mơ hình – ANOVA
ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Regression 20.312 5 4.062 74.243 .000b Residual 10.998 201 .055 Total 31.310 206 a. Dependent Variable: HH b. Predictors: (Constant), GS, ĐG, KS, TT, MT
Nguồn: Phụ lục 4.5 – Kết quả kiểm định phương sai ANOVA
Bảng 4.24 phân tích ANOVA cho thấy thơng số F có Sig = 0.000, 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 thuộc ý nghĩa 5%.
Như vậy, mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc là tính hữu hiệu của hệ thống KSNB và biến độc lập là các yếu tố của hệ thống KSNB gồm 36 nhân tố liên quan đến các nhân tố mơi trường kiểm sốt, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thơng, giám sát, mơ hình này là cơ sở để kiểm định 5 giả thuyết trên.
4.3.5.2 Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy
Bảng 4.25 Bảng kết quả các trọng số hồi quy
Hệ số
Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã
chuẩn hóa t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF 1 (Hằng số) .406 .191 2.129 .034 MT .258 .029 .391 9.016 .000 .929 1.076 ĐG .281 .024 .496 11.525 .000 .944 1.060 KS .173 .023 .311 7.395 .000 .989 1.011 TT .151 .029 .224 5.273 .000 .971 1.030 GS .057 .028 .085 1.991 .048 .961 1.040
Nguồn: Phụ lục 4.6 – Kết quả phân tích dữ liệu
Bảng 4.25 cho thấy khi xét độ tin cậy thì các biến độc lập, các giá trị Sig đều nhỏ hơn 0.05, thể hiện độ tin cậy khá cao. Đồng thời qua bảng trên cho thấy hệ số VIF lớn nhất bằng 1.076 nhỏ hơn 5 nên có thể kết luận khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.6 Kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy bội
Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi Bảng 4.26 Bảng kiểm định giả định phương sai của sai số
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Predicted Value 2.9060 4.4250 3.6630 .31401 207
Residual -.64157 .67550 .00000 .23106 207
Std. Predicted Value -2.411 2.427 .000 1.000 207
Std. Residual -2.743 2.888 .000 .988 207
a. Dependent Variable: HH
Hình 4.1 Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy
Nguồn: Phụ lục 4.7 – Kết quả phân tích dữ liệu
Hình 4.1 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (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.
Kiểm tra giả định các phần dư có phân phối chuẩn: phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như sử dụng sai mơ hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích (Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008). Biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của phần dư (đã được chuẩn hóa) được sử dụng để kiểm tra giả định này.
Hình 4.2 Đồ thị P-P plot của phần dư - đã chuẩn hóa
Nguồn: Phụ lục 4.7 – Kết quả phân tích dữ liệu
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng, cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm. Hình 4.3 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 vi phạm.
Kiểm định Durbin Watson = 1.752 (bảng 4.23) trong khoảng [1< D <3] nên khơng có hiện tượng tương quan của các phần dư (Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.3.7 Kiểm tra giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập (Hiện tƣợng đa cộng tuyến)
Trong mơ hình hồi quy bội, có thể thêm giả thuyết là các biến độc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau. Vì vậy, khi ước lượng mơ hình hồi quy bội chúng ta phải kiểm tra giả thuyết này thông qua hiện tượng đa cộng tuyến. Khi mối tương quan giữa các biến độc lập khá chặt chẽ sẽ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình. Do vậy chúng ta phải dị tìm hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách tính dung sai (Tolerance) và nếu dung sai T của một biến độc lập nào đó càng lớn, có nghĩa phần riêng của nó càng lớn nên hệ số phóng đại phương sai (VIF) càng nhỏ và lúc này khả năng đa cộng tuyến sẽ giảm (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Thông thường nếu VIF của một biến độc lập nào đó nhỏ hơn 2 thì biến này khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình tuyến tính bội (Hair & ctg 2006).
Bảng 4.23 và bảng 4.25, cho thấy hệ số R2 < 0.8 và hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập trong mơ hình này đều nhỏ hơn 2 (lớn nhất là 1.076) và hệ số Tolerance tương đối tốt (nhỏ nhất là 0.929) cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
4.3.8 Mơ hình hồi quy chính thức các yếu tố ảnh hƣởng đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB
Trọng số hồi quy được thể hiện dưới hai dạng: chưa chuẩn hóa và đã chuẩn hóa. Vì trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa, giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo và mặt khác các biến độc lập có đơn vị khác nhau nên chúng ta khơng thể dùng chúng
mơ hình được. Trọng số hồi quy chuẩn hóa được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa biến đó tác động mạnh vào biến phụ thuộc.
Căn cứ vào bảng 4.25 cho thấy các biến này có hệ số hồi quy dương có nghĩa là các biến này có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc là tính hữu hiệu của hệ thống KSNB. Từ thông số thống kê trong mơ hình hồi quy, phương trình hồi quy tuyến tính bội của các yếu tố của hệ thống KSNB ảnh hưởng tới hoạt động KSNB các hệ số chuẩn hóa như sau:
HH = 0.391MT + 0.496ĐG + 0.311KS + 0.224TT + 0.085GS
Như vậy cả 5 nhân tố: Mơi trường kiểm sốt, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thơng, giám sát đều có ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DN kinh doanh CCHBL Việt Nam. Nghĩa là khi MT, ĐG, KS, TT, GS càng cao thì tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DN kinh doanh CCHBL Việt Nam hoạt động càng cao. Trong 5 nhân tố này thì nhân tố đánh giá rủi ro có sự ảnh hưởng mạnh nhất đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DN kinh doanh CCHBL Việt Nam (β = 0.496), tiếp đến là nhân tố mơi trường kiểm sốt (β = 0.391), nhân tố hoạt động kiểm soát (β = 0.311), nhân tố thông tin và truyền thông (β = 0.224) và nhân tố giám sát (β = 0.085). Như vậy, giả huyết H1, H2, H3, H4, H5 cho mơ hình nghiên cứu được chấp nhận.
Kết quả kiểm định giả thuyết được thực hiện ở trên khẳng định các giả thuyết sau đây sẽ được chấp nhận:
Giả thuyết H1: Mơi trường kiểm sốt tốt làm tăng tính hữu hiệu của hệ thống
KSNB tại các DN kinh doanh CCHBL Việt Nam.
Giả thuyết H2: Đánh giá rủi ro làm tăng tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DN kinh doanh CCHBL Việt Nam.
Giả thuyết H3: Hoạt động kiểm soát chặt chẽ làm tăng tính hữu hiệu của hệ
Giả thuyết H4: Việc nâng cao công tác chất lượng thơng tin và truyền thơng
góp phần làm tăng tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DN kinh doanh CCHBL Việt Nam.
Giả thuyết H5: Hoạt động giám sát tốt làm tăng tính hữu hiệu của hệ thống
KSNB tại các DN kinh doanh CCHBL Việt Nam.
4.4 Bàn luận kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống KSNB của các DN kinh doanh CCHBL chỉ đạt mức trung bình khá; tính hữu hiệu của hệ thống KSNB chỉ đạt mức 3.6; Trong đó, các nhân tố mơi trường kiểm sốt, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm sốt, thơng tin và truyền thông, giám sát có ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DN kinh doanh CCHBL Việt Nam trong mơ hình hồi quy, kết quả này phù hợp với lý thuyết và các nghiên cứu trước đây về các nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB.
Về mức độ tác động của các nhân tố trong thành phần thang đo đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DN kinh doanh CCHBL Việt Nam. Theo kết quả nghiên cứu thì:
Nhân tố Đánh giá rủi ro được đánh giá là nhân tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các DN kinh doanh CCHBL Việt Nam. Tuy nhiên giá trị trung bình chỉ đạt ở mức trung bình khá là 3.46. Điều này cho thấy, các DN chưa thực sự quan tâm chú trọng đến việc đánh giá rủi ro, đặc biệt là các DN chưa quan tâm xem xét các loại gian lận tiềm tàng như gian lận trên BCTC, có thể mất mát tài sản và các hành vi gian lận khác có thể xảy ra (giá trị