4.3 .Kết quả kiểm định mơ hình nghiên cứu
4.3.2. 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.
4.3.2.1.Phân tích nhân tố khám phá biến độc lập
Bảng 4.3: Hệ số KMO và kiểm định Barlett cho các biến độc lập KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.759
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square
5078.555
Df 435
Sig. .000
Nguồn:Phân tích dữ liệu của tác giả
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 = 0.759 > 0.5. Kết quả này cho dữ liệu phân tích là phù hợp cho cơng tác phân tích tiếp theo.
Bảng 4.4: Phương sai trích của thang đo các biến độc lập
Total Variance Explained
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 7.948 26.493 26.493 7.948 26.493 26.493 7.266 24.221 24.221 2 4.274 14.248 40.741 4.274 14.248 40.741 3.485 11.617 35.838 3 3.321 11.068 51.809 3.321 11.068 51.809 3.072 10.241 46.078 4 2.962 9.874 61.683 2.962 9.874 61.683 3.042 10.141 56.219 5 1.998 6.660 68.343 1.998 6.660 68.343 2.833 9.444 65.664 6 1.888 6.293 74.636 1.888 6.293 74.636 2.692 8.972 74.636 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả
Từ kết quả bảng số liệu bảng 4.4 sau khi chạy Fixed number of factors ta thấy phương sai trích là 74.636% > 50% đạt yêu cầu.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố EFA Rotated Component Matrixa Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 MTKS9 .870 MTKS3 .859 MTKS8 .856 MTKS10 .854 MTKS1 .853 MTKS7 .851 MTKS2 .836 MTKS5 .831 MTKS6 .820 MTKS4 .816 HĐGS3 .926 HĐGS4 .916 HĐGS2 .916
HĐKS4 .922 HĐKS2 .905 HĐKS1 .804 HĐKS3 .774 ĐGRR4 .864 ĐGRR1 .847 ĐGRR2 .831 ĐGRR3 .825 TTTT3 .909 TTTT4 .876 TTTT1 .776 TTTT2 .676 DDDN2 .896 DDDN1 .893 DDDN4 .694 DDDN3 .683
Nguồn:Phân tích dữ liệu của tác giả
Theo kết quả bảng 4.5, ta thấy hệ số tải nhân tố (factor loading) của các biến (>0.5) và hiệu số giữa các thành phần trong cùng yếu tố lớn hơn 0.3 Như vậy, thang đo được chấp nhận và 30 biến quan sát được gom thành 06 nhóm, cụ thể như sau: Nhóm 1 (Các chỉ tiêu Mơi trường kiểm sốt) gồm 10 biến từ MTKS1 đến MTKS10. Nhóm 2 (Các chỉ tiêu Đánh giá rủi ro) gồm 4 biến từ DGRR1 đến DGRR4..
Nhóm 3 (Các chỉ Hoạt động kiểm sốt)) gồm 4 biến từ HDKS1 đền HDKS4.
Nhóm 4 (Các chỉ tiêu Thông tin và truyền thông) gồm 4 biến từ TTTT1 đến TTTT4. Nhóm 5 (Các chỉ tiêu Hoạt động giam sát) gồm 4 biến từ HDGS1 đến HDGS4. Nhóm 6 (Các chỉ tiêu Đặc điểm DNTM) gồm 4 biến từ DDDN1 đến DDDN4.
4.3.2.2.Phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc
Bảng 4.6: Hệ số KMO và kiểm định Barlett cho biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.835
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 490.028
df 15
Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả kiểm định Bartlett's bảng 4.6 cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0.000<0.05, bác bỏ H0, nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO = 0.835 lớn hơn 0.5 (> 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.
Bảng 4.7: Phương sai trích biến phụ thuộc Total Variance Explained
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Tổng Phương sai trích % Tổng Phương sai trích % 1 3.501 58.346 58.346 3.501 58.346 58.346 2 .935 15.586 73.933 3 .537 8.955 82.888 4 .393 6.554 89.441 5 .377 6.286 95.727 6 .256 4.273 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả bảng 4.7 cho thấy với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 1 yếu tố được rút trích ra từ các biến quan sát. Phương sai trích là 58.36% > 50% là đạt u cầu.
4.3.3.Phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến
Trước khi đi vào phân tích hồi qui ta cần xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4.8: Ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu
Correlations KSNB MTKS ĐGRR HĐKS TTTT HĐGS DDDN KSNB Pearson Correlation 1 .535 ** .518** .507** .509** .527** .574** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
MTKS Pearson Correlation .435 ** 1 .098 .158* .176* .172* .078 Sig. (2-tailed) .000 .184 .032 .017 .019 .290 N 185 185 185 185 185 185 185 ĐGRR Pearson Correlation .418 ** .098 1 .050 .155* .209** .301** Sig. (2-tailed) .000 .184 .502 .035 .004 .000 N 185 185 185 185 185 185 185 HĐKS Pearson Correlation .307 ** .158* .050 1 .298** .132 .129 Sig. (2-tailed) .000 .032 .502 .000 .073 .081 N 185 185 185 185 185 185 185 TTTT Pearson Correlation .409 ** .176* .155* .298** 1 .067 .216** Sig. (2-tailed) .000 .017 .035 .000 .361 .003 N 185 185 185 185 185 185 185 HĐGS Pearson Correlation .327 ** .172* .209** .132 .067 1 .083 Sig. (2-tailed) .000 .019 .004 .073 .361 .260 N 185 185 185 185 185 185 185 DDDN Pearson Correlation .374 ** .078 .301** .129 .216** .083 1 Sig. (2-tailed) .000 .290 .000 .081 .003 .260 N 185 185 185 185 185 185 185
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả
Số liệu bảng trên cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập MTKS, DGRR, HDKS, TTTT, HDGS, DDDN với biến phụ thuộc KSNB khá cao và tương quan cùng chiều. Hệ số tương quan dao động từ 0.507 đến 0.574 (mức tương quan trung bình).
Phương trình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc có dạng như sau:
KSNB = β0 + β1MTKS + β2DGRR + β3HDKS + β4TTTT + β5HDGS + β6DDDN
Trong đó:
- MTKS, DGRR, HDKS, TTTT, HDGS, DDDN là các biến độc lập theo thứ tự từ nhóm 1 đến nhóm 6.
- KSNB: Tính hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM. - β0: Hằng số tự do
Bảng 4.9: Thơng số thống kê trong mơ hình hồi qui bằng phương pháp Enter
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF 1 (Consta nt) -.685 .334 -2.049 .042 MTKS .265 .048 .305 5.547 .000 .933 1.072 ĐGRR .223 .050 .252 4.414 .000 .866 1.155 HĐKS .122 .052 .131 2.332 .021 .886 1.129 TTTT .207 .053 .223 3.900 .000 .858 1.166 HĐGS .153 .049 .173 3.136 .002 .923 1.084 DDDN .196 .057 .195 3.437 .001 .876 1.142
Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả
Trong bảng số liệu 4.9, khi xét tstat và tα/2 của các biến để đo độ tin cậy thì các biến độc lập đều đạt yêu cầu do tstat > tα/2 (nhỏ nhất là 2.332) và các giá trị Sig. thể hiện độ tin cậy khá cao, đều < 0.05 (lớn nhất là 0.021). Ngoài ra, hệ số VIF của các hệ số Beta đều nhỏ hơn 10 (lớn nhất là 1.166) và hệ số Tolerance đều > 0.5 (nhỏ nhất là 0.858) cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008). Mặt khác, mức ý nghĩa kiểm định 2 phía giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều thỏa điều kiện (Sig. 2-tailed = 0.000 < 0.05).
Bảng 4.10: Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính đa biến
Model Summaryb Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi Hệ số Durbin- Watson Hệ số R2 sau khi đổi Hệ số F khi đổi df1 df2 Sig. F Change 1 .806a .599 .582 .41896 .499 29.526 6 178 .000 1.940
Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả cho thấy hệ số R2 điều chỉnh = 58.2% > 50%, đồng thời, kiểm định F trong bảng ANOVA cho thấy giá trị này có ý nghĩa thống kê với Sig. < 0.05. Từ đó kết luận mơ hình là phù hợp, các biến độc lập (MTKS, DGRR, HDKS, TTTT, HDGS, DDDN) giải thích được 58.2% sự thay đổi của biến phụ thuộc (HTKSNB), phần còn lại được giải thích bởi các yếu tố khơng được xem xét trong mơ hình.
4.3.4. Kết luận phân tích mơ hình đo lường
Dựa vào bảng số liệu bảng 4.9, ta có phương trình hồi quy chuẩn hóa:
KSNB = 0.305*MTKS + 0.252*DGRR + 0.223*TTTT + 0.195*DDDN 0.173*HDGS + 0.131*HDKS
Trong đó: KSNB: Tình hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM
MTKS: Chỉ tiêu Mơi trường kiểm sốt DGRR: Chỉ tiêu Đánh giá rủi ro
TTTT: Chỉ tiêu Thông tin và truyền thông DDDN: Chỉ tiêu Đặc điểm DNTM
HDGS: Chỉ tiêu Hoạt động giám sát HDKS: Chỉ tiêu Hoạt động kiểm sốt.
Qua đó ta thấy, nhân tố Mơi trường kiểm sốt có mức tác động mạnh nhất và nhân tố Hoạt động giám sát có tác động thấp nhất đến tinh hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM.
4.3.5. Kiểm định giả thiết mơ hình
Dựa vào kết quả trong bảng trọng số hồi quy (Bảng 4.9), sử dụng trọng số hồi quy chuẩn hóa để xem xét mức độ giải thích của các biến độc lập cho sự biến thiên của biến phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ, 2011), có thể kết luận kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu như sau:
Giả thuyết H1: “Mơi trường kiểm sốt” có tác động cùng chiều đến HTKSNB
Giả thuyết H2: “Đánh giá rủi ro” có tác động cùng chiều đến HTKSNB của
các DNTM. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy trọng số Beta giá trị là 0.252 > 0, như vậy, chấp nhận giả thuyết H2
Giả thuyết H3: “Hoạt động kiểm sốt” có tác động cùng chiều đến HTKSNB
của các DNTM. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy trọng số Beta có giá trị là 0.131 > 0, như vậy, chấp nhận giả thuyết H3.
Giả thuyết H4: “Thông tin và truyền thơng” có tác động cùng chiều đến
HTKSNB của các DNTM. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy trọng số Beta có giá trị là 0.223 > 0, như vậy, chấp nhận giả thuyết H4.
Giả thuyết H5: “Hoạt động giám sát” có tác động cùng chiều đến HTKSNB của
các DNTM. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy trọng số Beta có giá trì là 0.173 > 0, như vậy, chấp nhận giả thuyết H5.
Giả thuyết H6: “Đặc điểm DNTM” có tác động cùng chiều đến HTKSNB của
các DNTM. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy trọng số Beta có giá trị là 0.195 > 0, như vậy, chấp nhận giả thuyết H6.
4.4.Bàn luận kết quả nghiên cứu
Thứ nhất, “Mơi trường kiểm sốt” có tác động cùng chiều và mạnh nhất đến tính hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM
Thơng qua hệ số β chuẩn hóa = 0.305, mơi trường kiểm sốt có ảnh hưởng cùng chiều đến tính hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM. Kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của Annukka Jokipii (2010). Đồng thời cũng chính xác và phù hợp đối với HTKSNB trong các DN ngành thương mại giai đoạn hiện nay là cần có mơi trường quản lý trong sạch nhằm giảm thiểu được những rủi ro có thể xảy ra đối với lĩnh vực hoạt động có sự cạnh tranh rất cao hiện nay, không chỉ cạnh tranh trong nước mà cạnh tranh ở cả nước ngoài.
Thứ hai, “Đánh giá rủi ro” có tác động cùng chiều và mạnh thứ hai đến tính hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM
Hoạt động đánh giá rủi ro có ảnh hưởng cùng chiều đến tính hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM, thơng qua hệ số β chuẩn hóa = 0.252. Như vậy hoạt động đánh giá rủi ro càng hiệu quả thì càng nâng cao tính hữu hiệu của HTKSNB của các DN. Kết luận này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Annukka Jokipii (2010). Đồng thời cũng phản ánh đúng với nhu cầu thực tế hiện nay của các DN ngành thương mại vốn có nhiều rủi ro trong hoạt động, do vậy việc đánh giá rủi ro để ứng phó với rủi ro của các đơn vị là rất cần thiết trong giai đoạn hiện nay.
Thứ ba, “Thông tin và truyền thơng” có tác động cùng chiều đến tính hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM
Nhân tố thơng tin và truyền thơng có tác động cùng chiều đến tính hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM với hệ số β chuẩn hóa = 0.223. Kết luận này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Annukka Jokipii (2010) và Philip Ayagre (2014). Đồng thời, đối với đặc điểm đặc trưng của ngành thương mại là rủi ro trong hoạt động của họ ảnh hưởng đến niềm tin nhiều người do đó cần thơng tin truyền thơng kịp thời trong các hoạt động từ xây dựng niềm tin của công chúng, tuyên truyền công khai các loại dịch vụ viễn thơng hàng hóa, sản phẩm là cần thiết và do đó thơng tin và truyền thơng chính là điều kiện không thể thiếu cho việc thiết lập, duy trì và nâng cao năng lực kiểm sốt trong các DNTM.
Thứ tư, “Đặc điểm DNTM” có tác động cùng chiều đến tính hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM
Nhân tố đặc điểm DNTM có tác động tích cực đến tính hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM với hệ số β chuẩn hóa = 0.195. Kết luận này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Annukka Jokipii (2010) và Philip Ayagre (2014). Theo đó, DNTM là DN thực hiện các hoạt động thương mại nhằm mục đích sinh lời. Để đạt được mục tiêu đó, DNTM phải thực hiện đồng thời nhiều hoạt động thương mại khác nhau mua bán hàng hóa, mơi giới thương mại, ủy thác mua bán hàng hóa, đại lý mua bán hàng hóa lý gửi, gia cơng trong thương mại, đấu giá hàng hóa, đấu
thầu hàng hóa, dịch vụ giao nhận hàng hóa, dịch vụ giám định hàng hóa, khuyến mại quảng cáo thương mại, trưng bày giới thiệu hàng hóa, hội chợ triển làm thương mại, … Do vậy, để thực hiện các hoạt động trên hiệu quả phù hợp với đặc thù của DNTM cũng như tuân thủ các quy định của pháp luật thì các DNTM cần phải có một HTKSNB vững mạnh nhằm phát huy được tinh kiểm soát tốt trong hoạt động của đơn vị.
Thứ năm, “Hoạt động giám sát” có tác động cùng chiều đến tính hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM
Hoạt động giám sát có tác động cùng chiều đến tính hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM với hệ số β chuẩn hóa = 0.173. Kết luận này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Annukka Jokipii (2010) và Philip Ayagre (2014). Đối với đặc điểm đặc trưng của ngành thương mại là hoạt động trong môi trường phức tạp và địi hỏi có sự cạnh tranh cao, cần cơng khai minh bạch kết quả hoạt động thông qua giám sát hiệu quả sẽ đảm bảo một HTKSNB vững mạnh trong các DN ngành thương mại.
Cuối cùng, “Hoạt động kiểm sốt” có tác động cùng chiều và yếu nhất đến tính hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM
Trong quá trình sản xuất kinh doanh của DNTM, hoạt động kiểm sốt có vai trị quan trọng trong việc đảm bảo hoàn thành các mục tiêu đề ra. Thông qua hệ số β chuẩn hóa = 0.131, hoạt động kiểm sốt có ảnh hưởng thấp nhất đến tính hữu hiệu của HTKSNB tại các DNTM trên địa bàn TP.HCM. Kết luận này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Annukka Jokipii (2010). Mặt khác, hoạt động ngành thương mại nói riêng và hoạt động của các DN ở các linh vực khác nói chung khơng chỉ có mục tiêu lợi nhuận mà cịn có mục tiêu đảm bảo hồn thanh tốt chiến lược dài hạn cũng như các kế hoạch ngắn hạn trong kinh doanh do Đảng và Nhà nước giao nhiệm vụ cho từng địa phương, cũng như đối với các DN, do vậy hoạt động kiểm soát được các cơ quan quản lý Nhà nước rất quan tâm, do vậy đây được xem là điều hiển nhiên trong việc nâng cao hiệu quả của HTKSNB trong các DNTM trên địa bàn TP.HCM.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Với nội dung của chương này, đề tài đã tập trung trình bày tổng quan về lĩnh vực thương mại của Việt Nam nói chung và đối với lĩnh vực thương mại ở TP.HCM, đây là một ngành có mức tăng trưởng rất cao đồng thời cũng là lĩnh vực có sự cạnh tranh