thông tin trên phiếu khảo sát để loại bỏ ra những phiếu không hợp lệ. Tổng bảng khảo sát được gửi là 170 bảng. Số lượng thu hồi về là 164 bảng tỷ lệ hồi đáp 96%. Trong đó có 7 bản không hợp lệ do trả lời cùng một mức độ cho tất cả các mục câu hỏi, nhiều câu hỏi khơng trả lời. Kết quả là có 157 bảng khảo sát hợp lệ trong đó có 97 đối tượng là kế toán và 60 đối tượng sử dụng thơng tin. Như vậy kích thước mẫu cuối cùng đáp ứng yêu cầu tối thiểu cần đạt được là 140 mẫu.
4.2.1. Kết quả thống kê mô tả mẫu khảo sát
Bảng 4.1. Thống kê vị trí cơng việc và lĩnh vực hoạt động của mẫu khảo sát sát Đặc điểm Mẫu (n = 157) Số lượng % trong mẫu Vị trí cơng việc
Nhân viên kế tốn 97 61.8%
Nhà quản lý 18 11.5%
Nhân viên tín dụng ngân hàng 28 17.8%
Nhân viên cơ quan thuế 14 8,9%
Lĩnh vực hoạt động của đối tượng khảo sát
DN thủy sản 115 73.3%
Ngân hàng 28 17.8%
Cơ quan thuế 14 8.9%
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ SPSS, n = 157
Kết quả thống kê mô tả ở bảng 4.1 cho thấy nhân viên kế toán trong các DN thủy sản trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu chiếm tỷ lệ lớn trong mẫu khảo sát (61.8%). Thêm vào đó đối tượng khảo sát làm việc trong các DN thủy sản trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu chiếm 73.3% . Cịn lại là nhân viên tín dụng và nhân viên cơ quan thuế tại các cơ quan thuế và các ngân hàng trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu chiếm tỷ lệ thấp.
Trình độ Tổng Trung cấp, cao đẳng Đại học Nhân viên kế toán Số lượng 61 36 97 % 62.9% 37.1% 100% Nhà quản lý Số lượng 5 13 18 % 27.8% 72.2% 100% Nhân viên tín dụng ngân hàng Số lượng 8 20 28 % 28.6% 71.4% 100%
Nhân viên thuế Số lượng 3 11 14
% 21.4% 78.6% 100%
Tổng Số lượng 77 80 157
% 49.0% 51.0% 100.0%
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ SPSS, n = 157
Nhìn vào bảng 4.2 ta thấy trình độ của đối tượng được khảo sát chủ yếu là trung cấp, cao đẳng và đại học. Trong đó trình độ đại học chiếm 51%; trung cấp, cao đẳng chiếm 49% trong tổng mẫu khảo sát.
4.2.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Hệ số Cronbach's Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến đo lường trong thang đo tương quan với nhau gồm tương quan giữa bản thân các biến đo lường trong mỗi nhân tố và tương quan giữa điểm số của từng biến đo lường với điểm số tổng các biến còn lại của thang đo. Thông qua hệ số này, chúng ta loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế biến rác trong mơ hình nghiên cứu.
Theo Nunnall và Bernstein (1994): Cronbach's Alpha >= 0,60: chấp nhận được về mặt độ tin cậy, Cronbach's Alpha trong đoạn [0,70 – 0,90]: tốt, Cronbach alpha > 0.90: chấp nhận được nhưng không được đánh giá tốt.
Các biến đo lường dùng để đo lường một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có liên quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy khi kiểm tra từng biến đo lường chúng
ta dùng hệ số tương quan biến tổng. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) >= 0.30 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnall và Bernstein, 1994). Thang đo được đánh giá sơ bộ bằng công cụ SPSS 20.0, tác giả tiến hành chạy hệ số Cronbach's Alpha nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua các biến quan sát nhằm loại bỏ các biến khơng có ý nghĩa ra khỏi mơ hình. Đồng thời, tác giả cũng kiểm định độ tin cậy của thang đo biến phụ thuộc “lựa chọn chính sách kế tốn”. Kết quả thu được thể hiện trong bảng 4.3 sau:
Bảng 4.3. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach's Alpha Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến Kế hoạch tiền thưởng ch nhà quản lý, Cronbach's Alpha = 0.553
TT1 14.02 5.814 0.502 0.406
TT2 14.55 6.005 0.027 0.786
TT3 13.91 5.595 0.548 0.377
TT4 13.88 5.889 0.432 0.437
TT5 13.88 6.722 0.425 0.474
Mức vay nợ, Cronbach's Alpha = 0.844
MVN1 6.90 2.907 .701 .794
MVN2 6.93 2.835 .788 .706
MVN3 6.88 3.287 .648 .840
Khả năng vi phạm hợp đồng vay nợ, Cronbach's Alpha = 0.822
HĐ1 7.08 2.648 0.638 0.794
HĐ2 7.17 2.678 0.689 0.744
HĐ3 7.06 2.490 0.705 0.725
Thuế, Cronbach's Alpha = 0.549
TH1 9. 11 4.756 0.061 0.802
TH3 9.14 4.532 0.449 0.393
TH4 9.17 4.054 0.545 0.301
Quy mô của doanh nghiệp, Cronbach's Alpha = 0.791
QM1 6.60 2.691 0.624 0.724
QM2 6.55 2.544 0.660 0.685
QM3 6.59 2.692 0.612 0.736
Nhu cầu thông tin của người sử dụng. Cronbach's Alpha = 0.800 NSD1 6.89 2.551 0.636 0.740
NSD2 6.81 2.656 0.654 0.718
NSD3 6.90 2.869 0.651 0.725
Trình độ của kế tốn viên, Cronbach's Alpha = 0.848
KTV1 10.43 5.272 0.688 0.807
KTV2 10.36 5.489 0.696 0.804
KTV3 10.46 5.327 0.659 0.819
KTV4 10.34 5.432 0.705 0.800
Lựa chọn chính sách kế tốn, Cronbach's Alpha = 0.779
CSKT1 7.31 1.229 .574 .746
CSKT2 7.39 1.061 .646 .668
CSKT3 7.31 1.098 .631 .685
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ SPSS, n = 157
Nhìn vào phần kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo đo lường khái niệm lựa chọn chính sách kế tốn (bảng 4.3), chúng ta thấy Cronbach's Alpha = 0.779 (>0.6), hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.5 (lớn hơn nhiều so với ngưỡng cần đạt là 0.3), do đó thang đo này có độ tin cậy chấp nhận được.
Về các nhân tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn chính sách kế tốn của các DN thủy sản trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu. Đối với nhân tố kế hoạch tiền thưởng cho nhà quản lý và nhân tố thuế có hệ số Cronbach's Alpha < 0.6 và 2 biến quan sát TT2, TH1 của thang đo 2 nhân tố này có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 và nếu loại 2 biến này ra khỏi thành phần thang đo thì làm cho Cronbach's Alpha tăng lên đáng
kể, điều này chứng tỏ biến này thực sự không làm tăng ý nghĩa cho thành phần nói chung. Vì thế, tác giả tiến hành loại 2 biến quan sát này ra khỏi mơ hình nghiên cứu. Tác giả chạy lại kiểm định thang đo sau khi loại 2 biến quan sát TT2, TH1 kết quả cho thấy hệ số Cronbach's Alpha của 2 nhân tố kế hoạch tiền thưởng cho nhà quản lý và nhân tố thuế với các biến quan sát còn lại đều > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng > 0.3 đạt độ tin cậy chấp nhận được (Phụ lục 06). Các biến quan sát của những nhân tố khác đều có hệ số tương quan biến tổng đều > 0.3 và hệ số Cronbach's Alpha > 0.6. Do vậy, các thang đo đều đạt yêu cầu và các biến quan sát được giữ lại sẽ tiếp tục sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị của thang đo (sau khi đánh giá độ tin cậy) là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt (Nguyễn Đình Thọ, 2011) với mục đích nhằm loại bỏ nhân tố giả, khám phá thang đo mới, khẳng định hoặc điều chỉnh thang đo đã có. Điều kiện để phân tích EFA là các biến phải có quan hệ với nhau do đó phải thực hiện kiểm định Bartlett và kiểm định KMO.
Kiểm định Bartlett (kiểm định tương quan biến): Nếu phép kiểm định Bartlett có Sig < 0,05 ma trận tương quan là ma trận đơn vị 1 nghĩa là các biến có quan hệ lẫn nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kiểm định KMO: là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa các biến đo lường và độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Theo Kaiser thì KMO >= 0,50.
Sau khi kiểm định mối quan hệ tương quan giữa các biến đo lường, tác giả kiểm định mức độ giải thích của các biến đo lường đối với nhân tố bằng phương pháp trích nhân tố principal component cùng phép xoay vng góc varimax vì trong mơ hình đã xác định được biến phụ thuộc và biến độc lập và tác giả mong muốn trích được nhiều phương sai từ các biến đo lường với số lượng thành phần nhỏ nhất để phục vụ cho mục tiêu dự báo tiếp theo.
Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát). Theo Gerbing & Anderson (1988), Eigenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
4.2.3.1. Phân tích nhân tố khám phá thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn chính sách kế tốn
Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn chính sách kế tốn của các DN thủy sản trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu bao gồm 7 nhân tố được đo bằng 23 biến quan sát sau khi đã đạt độ tin cậy Cronbach's Alpha (có 2 biến bị loại) tác giả tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
*Phân tich lần thứ nhất
- Kiểm định KMO và Bartlett's Test
Bảng 4.4. Kiểm định KMO và Bartlett's Test khi phân tích lần thứ nhất
KMO 0.683 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1781.749 df 253 Sig. 0.000
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ SPSS, n = 157
Kết quả kiểm định Bartlett's Test of Sphericity có Sig = 0.000 (thỏa mãn điều kiện Sig < 0.05) điều này chứng tỏ các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Chỉ số KMO = 0.683 (thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1) chứng tỏ các biến đưa vào phân tích nhân tố có ý nghĩa và mơ hình nghiên cứu phù hợp với nhân tố đề ra.
- Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát với nhân tố
Sử dụng phương pháp trích nhân tố là Principal components với phép quay vng góc Varimax, tác giả rút ra được 7 nhân tố có Eigenvalues > 1 với tổng mức
phương sai trích 74.317% (thỏa mãn điều kiện >=50%) (bảng 4.5) chi tiết phụ lục 06. Điều này có nghĩa 74.317% thay đổi của nhân tố được giải thích bởi biến quan sát. Tuy nhiên nhìn vào bảng ma trận xoay nhân tố lần thứ nhất (Bảng 4.5) tác giả loại 2 biến TH2 và TT5 do 2 biến này đều tải lên ở cả 2 nhân tố và giá trị chênh lệch của hệ số tải < 0.3. Do đó, việc phân tích lần thứ 2 được thực hiện với việc loại 2 biến này ra.
Bảng 4.5. Ma trận sau khi xoay nhân tố lần thứ nhất
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6 7 KTV4 0.823 KTV3 0.818 KTV2 0.816 KTV1 0.804 MVN2 0.874 MVN3 0.848 MVN1 0.841 TT5 0.706 0.557 TT3 0.854 TT1 0.815 TT4 0.787 HĐ3 0.878 HĐ2 0.862 HĐ1 0.791 NSD2 0.838 NSD1 0.816 NSD3 0.804 QM2 0.838
QM1 0.830 QM3 0.805 TH4 0.884 TH3 0.828 TH2 0.590 0.683 Eigenvalues 4.266 3.260 2.578 2.261 1.788 1.537 1.402 Tổng phương sai trích 74.317
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ SPSS, n = 157
*Phân tich lần thứ hai
- Kiểm định KMO và Bartlett's Test
Luận văn tiếp tục Kiểm định KMO và Bartlett's Test lần thứ 2 cho 21 biến quan sát còn lại, kết quả cho thấy Sig = 0.000 và KMO = 0.693 (Bảng 4.6) thỏa mãn các điều kiện đề ra. Điều này chứng tỏ các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện và các biến đưa vào phân tích nhân tố có ý nghĩa và mơ hình nghiên cứu phù hợp với nhân tố đề ra.
Bảng 4.6. Kiểm định KMO và Bartlett's Test khi phân tích lần thứ hai
KMO 0.693 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1346.218 df 210 Sig. 0.000
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ SPSS, n = 157
- Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát với nhân tố
Tương tự như phân tích lần thứ nhất, tác giả cũng sử dụng phương pháp trích nhân tố là Principal components với phép quay vng góc Varimax, kết quả tác giả cũng rút ra được 7 nhân tố có Eigenvalues > 1 với tổng mức phương sai trích 74.229 % (bảng 4.7) chi tiết phụ lục 06. Điều này có nghĩa 74.229% thay đổi của nhân tố được giải thích bởi biến quan sát. Khi xoay nhân tố lần thứ hai (Bảng 4.7)
tất cả các biến quan sát đều thỏa mãn yêu cầu có hệ số tải nhân tố > 0.5 và khơng có biến quan sát nào này đều tải lên ở cả 2 nhân tố.
Bảng 4.7. Ma trận sau khi xoay nhân tố lần thứ hai
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6 7 KTV4 0.837 KTV1 0.822 KTV2 0.819 KTV3 0.799 MVN2 0.897 MVN3 0.860 MVN1 0.836 HĐ3 0.877 HĐ2 0.864 HĐ1 0.791 NSD2 .849 NSD1 .813 NSD3 .797 QM2 0.837 QM1 0.834 QM3 0.802 TT1 0.829 TT3 0.828 TT4 0.818 TH3 0.883 TH4 0.861 Eigenvalues 3.837 2.609 2.538 2.186 1.771 1.458 1.189
Tổng phương sai trích 74.229
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ SPSS, n = 157
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố lần thứ 2 (Bảng 4.7), kết quả thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn chính sách sách kế tốn của các DN thủy sản trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu tổng cộng có 7 nhân tố được rút trích từ 21 biến quan sát bao gồm:
Nhân tố thứ nhất: gồm 4 biến quan sát (KTV1, KTV2, KTV3, KTV4) tác giả tạo biến đại diện với tên “Trình độ của kế tốn viên” ký hiệu KTV.
Nhân tố thứ hai: gồm 3 biến quan sát (MVN1, MVN2, MVN3) tác giả tạo biến đại diện với tên “Mức vay nợ” ký hiệu MVN.
Nhân tố thứ ba:gồm 3 biến quan sát (HĐ1, HĐ2, HĐ3) tác giả tạo biến đại diện với tên “Khả năng vi phạm hợp đồng vay nợ” ký hiệu HĐ.
Nhân tố thứ tư: gồm 3 biến quan sát (NSD1, NSD2, NSD3) tác giả tạo biến đại diện với tên “Nhu cầu thông tin của người sử dụng” ký hiệu NSD
Nhân tố thứ năm: gồm 3 biến quan sát (QM1, QM2, QM3) tác giả tạo biến đại diện với tên “Quy mô của DN” ký hiệu QM
Nhân tố thứ sáu: gồm 3 biến quan sát (TT1, TT3, TT4) tác giả tạo biến đại
diện với tên “Kế hoạch tiền thưởng cho nhà quản lý” ký hiệu TT
Nhân tố thứ bảy: gồm 2 biến quan sát (TH3, TH4) tác giả tạo biến đại diện với tên “Thuế” ký hiệu TH
4.2.3.2. Phân tích nhân tố khám phá thang đo lựa chọn chính sách kế toán
* Kiểm định KMO và Bartlett's Test
Bảng 4.8. Kiểm định KMO và Bartlett's Test cho nhân tố phụ thuộc
KMO 0.696
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 129.096
Sig. 0.000
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ SPSS, n = 157
Nhìn vào bảng 4.8 ta thấy, kết quả kiểm định Bartlett's Test of Sphericity có Sig = 0.000 (thỏa mãn điều kiện Sig < 0.05) điều này chứng tỏ các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Chỉ số KMO = 0.696 (thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1) chứng tỏ các biến đưa vào phân tích nhân tố có ý nghĩa và mơ hình nghiên cứu phù hợp với nhân tố đề ra.
* Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát với nhân tố
Tương tự như phân tích nhân tố độc lập, tác giả cũng sử dụng phương pháp trích nhân tố là Principal components với phép quay vng góc Varimax, kết quả tác giả cũng rút ra được 1 nhân tố có Eigenvalues > 1 với tổng mức phương sai trích 69.373% (bảng 4.9) chi tiết phụ lục 06. Điều này có nghĩa 69.373% thay đổi của nhân tố được giải thích bởi biến quan sát.
Khi xoay nhân tố (Bảng 4.9) tất cả các biến quan sát đều thỏa mãn yêu cầu có hệ số tải nhân tố > 0.5 và cùng tải cho một nhân tố, thỏa mãn yêu cầu kiểm định.
Bảng 4.9. Bảng ma trận nhân tố phụ thuộc
Biến quan sát Nhân tố
1 CSKT1 0.852 CSKT3 0.842 CSKT2 0.804 Eigenvalues 2.081 Tổng phương sai trích 69.373
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ SPSS, n = 157
Như vậy, Nhân tố phụ thuộc: gồm 3 biến quan sát (CSKT1, CSKT2, CSKT3 ) tác giả tạo biến đại diện với tên “Lựa chọn chính sách kế tốn” ký hiệu CSKT.
Bảng 4.10. Diễn giải các biến quan sát sau khi xoay nhân tố Nhân tố Mã hóa Biến quan sát Nhân tố Mã hóa Biến quan sát
Trình độ của kế toán viện
KTV1 Kỹ năng tốt về lập và trình bày BCTC của nhân viên kế toán trong các DN thủy sản trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu