CL PL CT HT GD KT VH CL Pearson Correlation 1 .600** .514** .501** .539** .539** .413** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 120 120 120 120 120 120 120 PL Pearson Correlation .600** 1 .149 .183* .208* .331** .126 Sig. (2-tailed) .000 .104 .045 .023 .000 .172 N 120 120 120 120 120 120 120 CT Pearson Correlation .514** .149 1 .339** .243** .277** .206* Sig. (2-tailed) .000 .104 .000 .007 .002 .024 N 120 120 120 120 120 120 120 HT Pearson Correlation .501** .183* .339** 1 .511** .229* .231* Sig. (2-tailed) .000 .045 .000 .000 .012 .011 N 120 120 120 120 120 120 120 GD Pearson Correlation .539** .208* .243** .511** 1 .185* .302** Sig. (2-tailed) .000 .023 .007 .000 .044 .001 N 120 120 120 120 120 120 120 KT Pearson Correlation .539** .331** .277** .229* .185* 1 .413** Sig. (2-tailed) .000 .000 .002 .012 .044 .000 N 120 120 120 120 120 120 120
VH
Pearson Correlation .413** .126 .206* .231* .302** .413** 1
Sig. (2-tailed) .000 .172 .024 .011 .001 .000
N 120 120 120 120 120 120 120
(Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.14)
Bảng 4.15 cho thấy, các biến độc lập PL, KT, VH, CT, GD, HT có hệ số tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc CL, hệ số tương quan của biến phụ thuộc với các biến độc lập dao động từ 0.413 đến 0.600.
4.3.3. Kiểm định độ phù hợp của mô hình nghiên cứu
Phương pháp nhập các biến thành phần trong mơ hình hồi quy bội Bảng 4.16: Phương pháp nhập các biến vào phần mềm SPSS
Mơ hình Các biến nhập vào Các biến loại bỏ Phương pháp
PL, KT, VH, CT, GD, HT Enter
Biến phụ thuộc: CL
Nghiên cứu thực hiện chạy hồi quy tuyến tính đa biến với phương pháp đưa vào một lượt bằng phương pháp Enter, trong đó:
CL là biến phụ thuộc. Thang đo của nhân tố Chất lượng TTKT cũng là thang đo khoảng từ 1 đến 5 (1: Rất không đồng ý; 5: Rất đồng ý). Biến CL gồm 4 biến quan sát là: CL1, CL2, CL3, CL4.
β0: hằng số tự do βj: trọng số hồi quy
PL, KT, VH, CT, GD, HT là các biến độc lập theo thứ tự sau: Môi trường pháp lý, Mơi trường kinh tế, Mơi trường văn hóa, Mơi trường chính trị, Mơi trường giáo dục, Hệ thống thơng tin đơn vị.
Theo Hoàng 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 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 khơng 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 4.17: Tóm tắt mơ hình
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .860a .739 .726 .28421
(Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.15)
Kết quả bảng 4.17 cho thấy R2 điều chỉnh bằng 0.726, điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 72.6%
4.3.3.2. Kiểm định giả thuyết
Kiểm định F là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và độc lập là xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không
Giả thuyết Ho:
Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ, chúng ta có thể kết luận là kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc, điều này cũng có nghĩa là mơ hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.18: Phân tích phương sai ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 25.892 6 4.315 53.424 .000b
Residual 9.128 113 .081
Total 35.020 119
(Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.16)
Kết quả từ bảng 4.18 cho thấy, trị số thống kê F được tính từ giá trị R2 của mơ hình đầy đủ, giá trị sig 0.000 < 0.005 sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, mơ hình hồi qui tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi qui
Bảng 4.19: Trọng số hồi qui
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.346 .255 -1.356 .178 PL .265 .034 .401 7.759 .000 .863 1.159 CT .223 .044 .267 5.083 .000 .837 1.195 HT .128 .055 .136 2.336 .021 .681 1.469 GD .185 .043 .248 4.288 .000 .689 1.451 KT .151 .041 .208 3.667 .000 .720 1.389 VH .098 .047 .115 2.110 .037 .771 1.297 (Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.17) Kết quả từ bảng 4.19 cho thấy:
H1: Mơi trường pháp lý có ảnh hưởng đến CLTT trên BCTC đối với các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An;
H2: Mơi trường kinh tế có ảnh hưởng đến CLTT trên BCTC đối với các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An;
H3: Mơi trường văn hóa có ảnh hưởng đến CLTT trên BCTC đối với các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An;
H4: Mơi trường chính trị có ảnh hưởng đến CLTT trên BCTC đối với các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An;
H5: Mơi trường giáo dục có ảnh hưởng đến CLTT trên BCTC đối với các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An;
H6: Hệ thống thơng tin kế tốn đơn vị có ảnh hưởng đến CLTT trên BCTC đối với các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An.
4.3.3.3. Kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy bội
Kiểm tra các giả định sau:
Phương sai của sai số (phần dư) khơng đổi.
Các phần dư có phân phối chuẩn.
Khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập.
Nếu các giả định này bị vi phạm thì các ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng - Mộng Ngọc, 2008).
Hình 4.1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi qui (Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.18) quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.18)
Hình 4.1 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư không đổi.
4.3.3.4. Kiểm tra giả định các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích… (Hồng Trọng - Mộng Ngọc, 2008). Biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các 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 Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.19) 20.0 – Phụ lục số 4.19)
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo, như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.3: Đồ thị Histogram của phần dư – đã chuẩn hóa (Nguồn Kết quả xử lý SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.20) SPSS 20.0 – Phụ lục số 4.20)
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 = 0.974). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kiểm tra giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (Hiện tượng đa cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là nó làm tăng
độ lệch chuẩn của các hệ số hồi qui và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có hiện tượng đa cộng tuyến và hệ số R2 vẫn khá cao (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thường nếu R2< 0.8 và VIF của một biến độc lập nào đó > 5 hoặc hệ số Tolerance < 0.5 thì biến này khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình tuyến tính bội (Lê Quang Hùng, 2015).
Bảng 4.19 cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập trong mơ hình này đều nhỏ hơn 10 (lớn nhất là 1.469) (Lê Quang Hùng, 2015).
Mơ hình hồi qui của Chất lượng TTKT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An
Trọng số hồi quy được thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized estimate) và (2) chuẩn hóa (Standardized estimate). 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 không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng 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 4.19, từ thông số thống kê trong mơ hình hồi quy, phương trình hồi quy tuyến tính bội đánh giá CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An với các hệ số chuẩn hóa như sau:
CL = - 0.346 + 0.265*PL + 0.223*CT + 0.128*HT + 0.185*GD + 0.151*KT + 0.098*VH
Như vậy, cả 06 nhân tố: Môi trường pháp lý, Mơi trường kinh tế, Mơi trường văn hóa, Mơi trường chính trị, Mơi trường giáo dục, Hệ thống thơng tin đơn vị đều có ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến Chất lượng TTKT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An.
Tức là khi PL, CT, HT, GD, KT, VH càng cao thì Chất lượng TTKT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An càng cao. Trong 6 nhân tố này thì nhân tố có sự ảnh hưởng mạnh nhất đến CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An là Môi trường pháp lý (β = 0.265), tiếp đến là Mơi trường chính trị (β = 0.223), Môi trường giáo dục (β = 0.185), Môi trường kinh tế (β = 0.151), Hệ thống thơng tin kế tốn của đơn vị (β = 0.128) và cuối cùng là nhân tố Mơi trường văn hóa (β = 0.098). Như vậy, giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 cho mơ hình nghiên cứu lý thuyết chính thức được chấp nhận.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Chương 4, tác giả trình bày kết quả kiểm định các thang đo thành phần các nhân tố ảnh hưởng tới Chất lượng TTKT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An. Kết quả cho thấy các thang đo đều đạt được độ tin cậy qua kiểm định Cronbach Alpha và EFA. Kết quả chạy hồi quy cho thấy 6 nhân tố là Môi trường pháp lý, Mơi trường kinh tế, Mơi trường văn hóa, Mơi trường chính trị, Mơi trường giáo dục, Hệ thống thơng tin đơn vị đều có ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An. Điều này chứng tỏ mơ hình lý thuyết đề ra là phù hợp với thực tế hiện nay cũng như các giả thuyết trong mơ hình lý thuyết đều được chấp nhận. Chương cuối cùng sẽ tóm tắt tồn bộ nghiên cứu, những hàm ý cũng như những hạn chế của nghiên cứu này và đề nghị những hướng nghiên cứu tiếp theo.
Chương 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Chương này tác giả sẽ trình bày tóm tắt những kết quả đạt được của nghiên cứu. Qua đó, tác giả xin đưa ra một số kiến nghị nhằm nâng cao chất lượng thông tin trên BCTC tại các đơn vị sự nghiệp giáo dục công lập trên địa bàn tỉnh Long An thông qua các biến nhân tố trong mơ hình nghiên cứu. Cuối cùng, tác giả sẽ trình bày những hạn chế và các hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1. Kết luận
Qua việc phân tích đánh giá các nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến đề tài, tác giả nhận thấy theo thời gian và sự phát triển kinh tế của toàn cầu các nghiên cứu về đề tài trên thế giới ngày càng được hoàn thiện, điều chỉnh nội dung phù hợp với bối cảnh từng thời kỳ, mang lại kết quả ý nghĩa cho người đọc. Các nghiên cứu đã giải quyết các vấn đề liên quan đến chất lượng thông tin trên BCTC và xác định các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thơng tin kế tốn. Trong nước cũng có rất nhiều những bài phân tích đánh giá bàn về các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thơng tin kế tốn trên BCTC, tuy nhiên chỉ mới tập trung vào khu vực tư, khu vực cơng thì cịn khá ít và các nghiên cứu này chỉ nêu khái quát chung mà chưa đi sâu cụ thể áp dụng tại các đơn vị. Vì vậy, việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến CLTT kế toán tại các đơn vị SNGD cơng lập ở Việt Nam nói chung và trên địa bàn tỉnh Long An nói riêng là hết sức cần thiết. Phần trình bày tổng quan, phân tích các cơng trình nghiên cứu trong và ngồi nước là cơ sở tiền đề rất quan trọng để tác giả kế thừa và vận dụng vào bài nghiên cứu của mình. Bên cạnh đó, để làm rõ hơn về đề tài nghiên cứu, tác giả đã xác định khung lý thuyết bao gồm các văn bản pháp lý về quản lý tài chính cơng, chế độ kế tốn khu vực cơng, các quan điểm về CLTT kế toán, các quan điểm về các nhân tố ảnh hưởng đến CLTT kế tốn. Mục đích chính của luận văn là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thông tin trên BCTC tại các đơn vị sự nghiệp giáo dục công lập trên địa bàn tỉnh Long An và đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố. Để đạt được mục đích trên, tác giả đã sử dụng
các phương pháp hệ thống, tư duy, phân tích tổng hợp, khảo sát, thống kê mơ tả, phân tích nhân tố.
Công cụ hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích EFA được dùng để kiểm định thang đo trong nghiên cứu định lượng chính thức với cỡ mẫu n=120, tác giả đã xây dựng được 20 biến quan sát cho 6 thang đo. Các thang đo này được đưa vào khảo sát trong nghiên cứu định lượng chính thức. Kết quả cả 20 biến quan sát được gom vào 6 nhân tố ảnh hưởng đến CLTT kế tốn tại các đơn vị SNGD cơng lập trên địa bàn tỉnh Long An. Theo đó cả 6 nhân tố này đều có ảnh hưởng cùng chiều, bao gồm: (1) Môi trường pháp lý, (2) Môi trường kinh tế, (3) Môi trường văn hóa, (4) Mơi trường chính trị, (5) Mơi trường giáo dục và (6) Hệ thống thông tin của đơn vị. Phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
CL = -0.346 + 0.265PL + 0.151KT + 0.098VH + 0.223CT + 0.185GD + 0.128HT
Như vậy, thông qua bài nghiên cứu tác giả giúp người đọc hiểu được tầm quan trọng của CLTT trên BCTC trong thời đại thông tin bị nhiễu loạn như hiện nay. Bài nghiên cứu cũng đã đạt được mục đích đề ra là xác định có 6 nhân tố và mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến CLTT trên BCTC tại các đơn vị SNGD công lập trên địa bàn tỉnh Long An. Kết quả cho thấy trong 6 nhân tố thì nhân tố Mơi trường pháp lý có ảnh hưởng lớn nhất đến CLTT kế tốn trên BCTC, Mơi trường chính trị, Mơi