(NHANTHUC)
Bảng 4.2: Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Nhận thức của nhà quản lý về KTTN KTTN
Cronbach's Alpha Số biến
,879 4
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại
biến NHANTHUC1 11.944 3.959 .720 .852 NHANTHUC2 11.940 3.898 .759 .836 NHANTHUC3 11.893 3.853 .782 .827 NHANTHUC4 12.070 4.177 .692 .862 Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.2
Bảng 4.2 cho thấy, thang đo nhân tố Nhận thức của nhà quản lý về KTTN có 4 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha của thang đo này là 0.879> 0.6. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Do vậy, thang đo nhân tố Nhận thức của nhà quản lý về KTTN đáp ứng độ tin cậy.
4.1.3. Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Cơ cấu tổ chức (CCTC) Bảng 4.3: Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Cơ cấu tổ chức Bảng 4.3: Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Cơ cấu tổ chức
Cronbach's Alpha Số biến
,895 7
Biến quan
sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
CCTC1 24.949 3.245 .636 .886 CCTC2 24.949 3.170 .698 .879 CCTC3 24.935 3.173 .695 .879 CCTC4 24.953 3.166 .711 .877 CCTC5 24.940 3.244 .674 .881 CCTC6 24.944 3.202 .720 .876 CCTC7 24.944 3.193 .729 .875 Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.3
Bảng 4.3 cho thấy, thang đo nhân tố Cơ cấu tổ chức có 7 biến quan sát. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach Alpha) lần 1 là 0.895> 0.6. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Như vậy, thang đo nhân tố Cơ cấu tổ chức đáp ứng độ tin cậy.
4.1.4. Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Sự phân quyền (SPQ) Bảng 4.4: Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Sự phân quyền Bảng 4.4: Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Sự phân quyền
Cronbach's Alpha Số biến
,883 6
Biến quan
sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
SPQ1 19.060 9.795 .649 .870 SPQ2 19.237 9.686 .708 .860 SPQ3 19.316 9.488 .608 .881 SPQ4 19.340 9.394 .779 .849 SPQ5 19.098 10.051 .769 .854 SPQ6 19.344 9.722 .695 .863 Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.4
Bảng 4.4 cho thấy, thang đo nhân tố Sự phân quyền có 6 biến quan sát. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach Alpha) lần 1 là 0.883> 0.6. Đồng thời, cả 3 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Như vậy, thang đo nhân tố Sự phân quyền đáp ứng độ tin cậy.
4.1.5. Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Trình độ nhân viên kế tốn (TDKT) Bảng 4.5: Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Trình độ nhân viên kế tốn Bảng 4.5: Cronbach Alpha của thang đo nhân tố Trình độ nhân viên kế tốn
Cronbach's Alpha Số biến
,887 3
Biến quan
sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại
biến
TDKT1 8.749 2.002 .771 .848
TDKT2 8.758 1.913 .811 .812
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.5
Bảng 4.5 cho thấy, thang đo nhân tố Trình độ nhân viên kế tốn có 3 biến quan sát. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach Alpha) là 0.887> 0.6. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Như vậy, thang đo yếu tố Trình độ nhân viên kế toán đáp ứng độ tin cậy.
4.1.6. Cronbach Alpha của thang đo Vận dụng KTTN trong các công ty xây dựng tỉnh Bình Dương (VDKTTN) tỉnh Bình Dương (VDKTTN)
Bảng 4.6: Cronbach Alpha của thang đo Vận dụng KTTN trong các công ty xây dựng tỉnh Bình Dương
Cronbach's Alpha Số biến
,781 4
Item-Total Statistics
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
VDKTTN1 12.135 .613 .541 .753
VDKTTN2 12.093 .477 .614 .717
VDKTTN3 12.135 .538 .586 .727
VDKTTN4 12.153 .523 .622 .709
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.6
Bảng 4.6 cho thấy, thang đo Vận dụng KTTN trong các công ty xây dựng tỉnh Bình Dương có 4 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha của thang đo nhân tố này là 0.781> 0.6. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và nhỏ hơn Cronbach Alpha. Do vậy, thang đo Vận dụng KTTN trong các cơng ty xây dựng tỉnh Bình Dương đáp ứng độ tin cậy.
KẾT LUẬN:
Sau khi đo lường độ tin cậy của các nhân tố thông qua hệ số Cronbach Alpha, tất cả các biến của 5 nhân tố đều được giữ lại (hay đáp ứng được độ tin cậy).
4.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) Vận dụng KTTN trong các công ty xây dựng tỉnh Bình Dương dựng tỉnh Bình Dương
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu này, phương pháp EFA dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau để rút gọn thành những nhân tố có nghĩa hơn. Cụ thể, khi đưa tất cả các biến thu thập được (24 biến quan sát) vào phân tích, các biến có thể có liên hệ với nhau. Khi đó, chúng sẽ được gom thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng các nhân tố cơ bản tác động đến Vận dụng KTTN trong các công ty xây dựng tỉnh Bình Dương
Nghiên cứu tiến hành sử dụng phương pháp trích hệ số Principal component với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue > 1. Thang đo nào có tổng phương sai trích từ 50% trở lên là được chấp nhận (Gerbing & Anderson, 1988). Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Tại mỗi khái niệm có chênh lệch trọng số (Factor loading) lớn nhất và bất kỳ phải đạt ≥ 0.3 (Jabnoun & AL-Tamini, 2003). Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn (0.5 ≤ KMO ≤ 1), điều này thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Theo Kaiser (1974), KMO ≥ 0.9 là rất tốt; 0.9 > KMO ≥ 0.8 là tốt; 0.8 > KMO ≥ 0.7 là được; 0.7 > KMO ≥ 0.6 là tạm được, 0.6> KMO ≥ 0.5 là xấu và KMO < 0.5 là không thể chấp nhận được (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2008).
Nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo từng bước. Lần đầu thực hiện EFA, 24 biến đã nhóm lại thành 05 nhân tố. Sau 01 lần thực hiện phép quay, có 5 nhóm chính thức được hình thành.
4.2.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Khi phân tích nhân tố, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết:
Giả thuyết Ho: Các biến trong tổng thể khơng có tương quan với nhau. Giả thuyết H1: Các biến trong tổng thể có tương quan với nhau.
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ,832
Mơ hình kiểm tra của Bartlett Giá trị Chi-Square 2537,570
Bậc tự do 276
Sig (giá trị P – value) ,000
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.7
Kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0.00 < 0.05, bác bỏ H0, nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO = 0.832> 0.5, chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Bảng 4.8: Bảng phương sai trích
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích Tổng Phương sai trích Tích lũy phương sai trích 1 5.406 22.526 22.526 5.406 22.526 22.526 4.332 18.051 18.051 2 4.170 17.376 39.902 4.170 17.376 39.902 3.899 16.244 34.296 3 2.621 10.921 50.823 2.621 10.921 50.823 2.990 12.460 46.755 4 2.468 10.283 61.106 2.468 10.283 61.106 2.497 10.406 57.161 5 1.537 6.403 67.510 1.537 6.403 67.510 2.484 10.349 67.510 6 .812 3.384 70.894 7 .712 2.966 73.860 Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.8
Bảng 4.8 cho thấy, các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues > 1. Phương sai trích là 67,510% > 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 05 thành phần được rút trích ra từ biến quan sát (bảng 4.8). Điều này, cho chúng ta thấy 05 thành phần rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 67,510% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Ma trận xoay Biến quan sát Thành phần 1 2 3 4 5 QMCT1 .725 QMCT2 .755 QMCT3 .793 QMCT4 .713 NHANTHUC1 .841 NHANTHUC2 .867 NHANTHUC3 .874 NHANTHUC4 .807 CCTC1 .668 CCTC2 .759 CCTC3 .773 CCTC4 .748 CCTC5 .746 CCTC6 .793 CCTC7 .825 SPQ1 .754 SPQ2 .796 SPQ3 .723 SPQ4 .861 SPQ5 .842 SPQ6 .803 TDKT1 .888 TDKT2 .903 TDKT3 .874 Kết luận:
Sau khi thực hiện phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, kết quả các nhóm được gom lại như sau:
- Nhóm 1 (Quy mơ công ty - QMCT): gồm 4 biến: QMCT1, QMCT2, QMCT3, QMCT4
- Nhóm 2 (Nhận thức của nhà quản lý về KTTN - NHANTHUC): gồm 4 biến: NHANTHUC1, NHANTHUC2, NHANTHUC3, NHANTHUC4
- Nhóm 3 (Cơ cấu tổ chức - CCTC): gồm 7 biến: CCTC1, CCTC2, CCTC3, CCTC4, CCTC5, CCTC6, CCTC7.
- Nhóm 4 (Sự phân quyền – SPQ): gồm 6 biến: SPQ1, SPQ2, SPQ3, SPQ4, SPQ5, SPQ6.
- Nhóm 5 (Trình độ nhân viên kế toán – TDKT): gồm 3 biến: TDKT1, TDKT2, TDKT3.
4.2.2 Kết luận phân tích nhân tố khám phá mơ hình đo lường
Từ kết quả phân tích EFA và Cronbach Anpha như trên, mơ hình nghiên cứu lý thuyết chính thức điều chỉnh gồm 05 nhân tố tác động đến vận dụng kế toán trách nhiệm trong các công tyxây dựng tỉnh Bình Dương. Cụ thể, mơ hình này có 05 biến độc lập (Quy mô công ty, Nhận thức của nhà quản lý về kế toán trách nhiệm, Cơ cấu tổ chức, Sự phân quyền, Trình độ nhân viên kế toán) và một biến phụ thuộc (vận dụng kế toán trách nhiệm trong các cơng tyxây dựng tỉnh Bình Dương).
Các giả thuyết cho mơ hình nghiên cứu chính thức như sau:
- H1: Quy mơ cơng tycó tác động vận dụng kế toán trách nhiệm trong các công tyxây dựng tỉnh Bình Dương
- H2: Nhận thức của nhà quản lý về kế tốn trách nhiệm có tác động đến vận dụng kế tốn trách nhiệm trong các cơng tyxây dựng tỉnh Bình Dương
- H3: Cơ cấu tổ chức có tác động đến vận dụng kế tốn trách nhiệm trong các cơng tyxây dựng tỉnh Bình Dương
- H4: Sự phân quyền có tác động đến vận dụng kế tốn trách nhiệm trong các cơng tyxây dựng tỉnh Bình Dương
- H5: Trình độ nhân viên kế tốncó tác động đến vận dụng kế toán trách nhiệm trong các cơng tyxây dựng tỉnh Bình Dương.
Mơ hình hồi quy này được biểu diễn như sau:
VDKTTN = 0 + 1QMCT + 2NHANTHUC + 3CCTC + 4SPQ + 5TDKT
4.3. Phân tích tương quan
Trước khi đi vào kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi qui tuyến tính bội, ta cần xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa 05 biến độc lập là Quy mô công ty, Nhận thức của nhà quản lý về kế toán trách nhiệm, Cơ cấu tổ chức, Sự phân quyền, Trình độ nhân viên kế toánvới biến phụ thuộc là vận dụng kế toán trách nhiệm trong các cơng tyxây dựng tỉnh Bình Dương
Bảng 4.10: Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập VDKTTN QMCT NHANTHUC CCTC SPQ TDKT VDKTTN QMCT NHANTHUC CCTC SPQ TDKT Hệ số tương quan Pearson VDKTTN 1 ,819** ,789** ,710** ,699** ,471** QMCT ,819** 1 ,093** ,014** ,021** ,280** NHANTHUC ,789** ,093** 1 ,095** ,047** ,019** CCTC ,710** ,014** ,095** 1 ,063** ,072** SPQ ,699** ,021** ,047** ,063** 1 ,094** TDKT ,471** ,280** ,019** ,072** ,094** 1 Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.10
Hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu từ 0.4 đến 0.6 thì tương quan trung bình, lớn hơn 0.6 là tương quan chặt chẽ và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì mối quan hệ là lỏng.
Bảng 4.10 cho thấy, các biến độc lập QMCT, NHANTHUC, CCTC, SPQ, TDKT, có hệ số tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc VDKTTN, hệ số tương quan của biến phụ thuộc với các biến độc lập dao động từ 0.471 đến 0.819.
4.4. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu
4.4.1. Phương pháp nhập các biến thành phần trong mơ hình hồi quy bội Bảng 4.11 Phương pháp nhập các biến vào phần mềm SPSS Bảng 4.11 Phương pháp nhập các biến vào phần mềm SPSS
Mơ
hình Các biến nhập vào Các biến loại bỏ Phương
pháp
VDKTTN, QMCT, NHANTHUC, CCTC,
SPQ,TDKT Enter
Biến phụ thuộc: VDKTTN
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.11
Nghiên cứu thực hiện chạy hồi quy tuyến tính đa biến với phương pháp đưa vào một lượt bằng phương pháp Enter, trong đó:
VDKTTN là biến phụ thuộc. Thang đo của nhân tố vận dụng kế toán trách nhiệm cũng là thang đo khoảng từ 1 đến 5 (1: Hồn tồn khơng đồng ý; 5: Hoàn toàn đồng ý). Biến VDKTTN gồm 4 biến quan sát là: VDKTTN1, VDKTTN2, VDKTTN3, VDKTTN4.
0: hằng số tự do
j: trọng số hồi quy
QMCT, NHANTHUC, CCTC, SPQ, TDKT là các biến độc lập theo thứ tự sau: Quy mô công ty, Nhận thức của nhà quản lý về kế toán trách nhiệm, Cơ cấu tổ chức, Sự phân quyền, Trình độ nhân viên kế tốn
4.4.2.Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng. Tuy nhiên, điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Trong trường hợp này, hệ số xác định R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh chính xác hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội. R2 điều chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến độc lập được đưa thêm vào phương trình, nó là thước đo sự phù hợp
được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ phóng đại của R2
Bảng 4.12: Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội
Mơ hình Hệ số R Hệ số R
2 Hệ số R2 - hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
1 ,751 ,564 ,553 ,15773
Biến độc lập: QMCT, NHANTHUC, CCTC, SPQ, TDKT Biến phụ thuộc: VDKTTN
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.12
Bảng 4.12 cho thấy, giá trị hệ số R là 0.751> 0.5, do vậy, đây là mơ hình thích hợp để sử dụng đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Mặt khác, giá trị hệ số xác định R2 hiệu chỉnh là 0.553, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 55,3%. Hay 55,3% vận dụng kế toán trách nhiệm thay đổi là do sự thay đổi của các biến độc lập Quy mô công ty, Nhận thức của nhà quản lý về kế toán trách nhiệm, Cơ cấu tổ chức, Sự phân quyền, Trình độ nhân viên kế tốn. Còn 44,7% là do sai số và các nhân tố khác gây ra.
4.4.3. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Các giả thuyết (GT) của mơ hình đã được trình bày ở chương 2.
Bảng 4.13: Bảng kết quả các trọng số hồi quy
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa tstat Sig. Thống kê đa cộng tuyến Beta Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF Hằng số 1.251 .176 7.126 .000 QMCT .094 .023 .207 4.041 .000 .795 1.257
CCTC .288 .043 .361 6.737 .000 .729 1.372 SPQ .103 .018 .269 5.773 .000 .961 1.041 TDKT .105 .016 .304 6.354 .000 .911 1.098 Biến phụ thuộc: VDKTTN
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4.13
Bảng 4.13. khi xét tstat và tα/2 của các biến để đo độ tin cậy thì các biến độc lập QMCT, NHANTHUC, CCTC, SPQ,TDKTđều đạt yêu cầuvà các giá trị Sig. đều < 0.05,