Dựa vào bảng ta thấy hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị là 0,797 > 0,6 cho thấy kết quả phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu thu được.
Theo kết quả từ bảng 3.6, kiểm định Bartlett (Bartlett's Test of Sphericity) có giá trị Sig= 0,000 < 0,05 nên các biến quan sát của biến độc lập được chấp nhận có tương quan với nhân tố đại diện.
Bảng 3.7. Giá trịphương sai trích của biến phụ thuộc `` ``
Component Initial Eigenvalues
Total % of Variance Cumulative %
1 2,484 59,679 59,679
2 0,763 15,253 64,932
3 0,676 13,511 78,443
4 0,573 11,469 89,912
5 0,504 10,088 100,000
Nguồn: Tác giả, 2022, trích xuất dữ liệu bằng SPSS 20 Bảng 3.7 cho thấy phương sai trích đạt 59,679% (>50%) thể hiện rằng 1 nhân tố rút ra giải thích được 59,679 biến thiên của dữ liệu (trị số Eigenvalues là 2,484> 1.)
Bảng 3.8. Hệ số tải nhân tố của các thang đo biến phụ thuộc
Thành phần VD VD2 0,780 VD3 0,720 VD5 0,694 VD4 0,667 VD1 0,658
51
Kết quả phân tích cho thấy, hệ số tải nhân tố của tất cả các biến quan sát đều có giá trị lớn hơn 0,6 nên có thể khẳng định các biến quan sát đều đạt độ tin cậy.
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả tiến hành kiểm định tương quan của biến phụ thuộc VD với các biến độc lập QT, PEOU, PU, PQ, CT.
3.2.3. Kiểm định sự tương quan của các nhân tố đến việc vận dụng BSC vào các
doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Bình Định.
Nhìn vào ma trận tương quan có thể thấy nhân tố phục thuộc VD đều có tính tương quan có ý nghĩa với các nhân tố độc lập trong mơ hình.
Bảng 3.9. Ma trận tương quanQT PEOU PU PQ CT VD QT PEOU PU PQ CT VD QT Hệ số tương quan 1 Sig, (2-tailed) PEOU Hệ sốtương quan 0,121 1 Sig, (2-tailed) 0,085 PU Hệ sốtương quan 0,228** 0,037 1 Sig, (2-tailed) 0,001 0,595 PQ Hệ số tương quan 0,125* 0,222* 0,275** 1 Sig, (2-tailed) 0,030 0,001 0,000 CT Hệ sốtương quan 0,162* 0,344** 0,017 0,138* 1 Sig, (2-tailed) 0,020 0,000 0,808 0,048 VD Hệ số tương quan 0,402** 0,451** 0,406** 0,417** 0,417** 1 Sig, (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 **, Hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
*, Hệ sốtương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
52
Hệ số tương quan giữa các nhân tố độc lập: QT, PEOU, PU, PQ, CT so với nhân tố phụ thuộc VD đều có giá trị Sig < 0,05. Điều này cho thấy các nhân tố độc lập có tương quan với nhân tố phụ thuộc.
Nhân tố phụ thuộc và các nhân tố độc lập có hệ số tương quan lớn, dao động từ 0,402 đến 0,451. Nên tác giả nhận thấy các nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc có tương quan với nhau, và có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình vì hệ số tương quan lớn.
Tác giả sẽ xem xét mối tương quan giữa các nhân tố độc lập này thông qua kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến với chỉ số VIF.
3.2.4. Kiểm định mức độ tác động của các nhân tố đến việc vận dụng BSC vào
các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Bình Định.
Bảng 3.10. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig, 1 Regression 21,276 5 3,546 41,001 0,000b Residual 17,124 139 0,086 Total 38,401 143 a, Dependent Variable: VD
b, Predictors: (Constant) QT, PEOU, PU, PQ, CT
Nguồn: Tác giả, 2022, trích xuất dữ liệu bằng SPSS 20 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình: Để suy diễn mơ hình này thành mơ hình tổng thể, cần phải xem xét kiểm định F thơng qua phân tích phương sai (ANOVA). Vì Sig. = 0,000 ta bác bỏ giả thuyết hệ số xác định tổng thể R2 = 0, có nghĩa là ít nhất một yếu tố độc lập nào đó có ảnh hưởng đến nhân tố phụ thuộc. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể chấp nhận được.
53
Bảng 3.11: Mức độ phù hợp của mơ hình
Model SummaryB
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Durbin-
Watson
1 0,744A 0,554 0,541 1,379
a, Predictors: (Constant) QT, PEOU, PU, PQ, CT b, Dependent Variable: VD
Nguồn: Tác giả, 2022, trích xuất dữ liệu bằng SPSS 20 Kết quả hồi quy tuyến tính cho thấy hệ số xác định R² là 0,554 và R² điều chỉnh là 0,541. Mơ hình này giải thích được 54,10% sự thay đổi của việc vận dụng BSC (VD) do các nhân tố độc lập trong mơ hình tạo ra, cịn lại 45,90% biến thiên được giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình.
Giá trị sig của mơ hình = 0,00 < 0,05 đạt mức ý nghĩa 99%; khơng có hiện tượng tương quan vì hệ số Durbin–Watson = 1,379 (1< 1,379 < 3).
Bảng 3.12. Trọng số hồi quy của các nhân tốảnh hưởng đến việc vận dụng BSC Coefficientsa Coefficientsa
Model
Hệ số hồi quy
chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
đã chuẩn hóa t sig
Kiểm định đa cộng tuyến B Beta VIF 1 Hằng số -0,100 -0,486 QT 0,218 0,259 5,176 0,000 1,110 PEOU 0,303 0,290 5,625 0,000 1,180 PU 0,140 0,193 3,514 0,001 1,345 PQ 0,171 0,181 3,518 0,001 1,170 CT 0,172 0,220 3,973 0,000 1,357 a, Dependent Variable: VD
54
Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với mơ hình và dữ liệu nghiên cứu. Hệ số phóng đại phương sai VIF < 2 (dao động từ 1,110 đến 1,357) nên kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố.
Bên cạnh đó, cho thấy có 5 nhân tố ảnh hưởng đến việc vận dụng BSC (VD) vào các DNNVV có tác động cùng chiều (hệ số β dương) với mức ý nghĩa Sig = 0,000, đó là yếu tố CT, QT, PEOU, PQ, CT, PU.
Từ bảng trên ta có được mơ hình hồi quy đánh giá mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc như sau:
VD = -0,100 + 0,218*QT + 0,303*PEOU + 0,140*PU + 0,171*PQ + 0,172*CT
3.2.5. Kiểm định các giả định thống kê của mơ hình
Việc thử nghiệm các mơ hình nghiên cứu là cần thiết và quan trọng vì nếu mơ hình khơng phù hợp sẽ dẫn đến kết quả nghiên cứu khơng chính xác, và dự đoán sẽ khác với thực tế.
Giả định 1: Giả định về liên hệtuyến tính
Xem xét mối quan hệ giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn thơng qua biểu đồ phân tán, nếu các giả định về độ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì khơng có mối quan hệ giữa các giá trị dự đoán và phần dư, chúng sẽ được phân tán ngẫu nhiên trên một đường xung quanh 0 độ trục dọc, không tạo thành một hình dạng cụ thể.
Theo biểu đồ phân tán của phần dư của mơ hình hồi quy so với giá trị dự đốn khơng có mối quan hệ giữa phần dư và giá trị dự đoán. Các phần dư nằm rải rác ngẫu nhiên xung quanh đường 0, do đó giả thiết về mối quan hệ tuyến tính trong mơ hình khơng bị vi phạm.
55
Hình 3.1. Đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Tính tốn của tác giả, 2022
Giả định 2: Giả định đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến xảy ra khi các nhân tố độc lập có sự tương quan liên kết chặt chẽ, và nếu có đa cộng tuyến sẽ làm sai lệch kết quả thử nghiệm, nguyên nhân có thể là do sự phóng đại kết quả nghiên cứu làm sai lệch kết quả thu. Kết quả cho thấy tất cả các giá trị VIF của nhân tố độc lập có giá trị 1,110 đến 1,357 <2 . Do đó, có thể khẳng định mơ hình khơng có đa cộng tuyến.
Giả định 3: Giả sử phần cịn lại được phân phối bình thường
Trong phân tích hồi quy, một mơ hình dự báo tốt là mẫu có phân phối chuẩn. Trong nghiên cứu, phân phối chuẩn của phần dư sẽ được xem xét cách xây dựng biểu đồ tần số để quan sát sự phân bố của phần dư. Theo kết quả phân tích phần dư, giá trị trung bình Mean = 5,29 * 10-15 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,985 ~ 1 có thể nói rằng phân phối phần dư là xấp xỉ chuẩn, và đồ thị phân phối phần dư có dạng phân phối chuẩn N (0,1). Do đó, có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn trong mơ hình khơng bị vi phạm.
56
Hình 3.2. Đồ thị phân phối chuẩn phần dư
Nguồn: Tính tốn của tác giả, 2022
Hình 3.3. Đồ thị Q-Qplot của phần dư
57
Quan sát đồ thị Q-Q Plot của phần dư, các điểm quan sát của phần dư tập trung khá sát với đường thẳng kỳ vọng, do đó phân phối phần dư có dạng chuẩn và thỏa yêu cầu về phân phối chuẩn của phần dư.
Giả định 4: Giả định về phương sai sai số thay đổi
Kiểm định phương sai sai số thay đổi qua hệ số pearman's rho
Bảng 3.13. Giá trị Pearman’s rho
QT PEOU PU PQ CT CT QT Hệ số pearman's rho 1,000 Sig, (2-tailed) ‘ PEOU Hệ số pearman's rho 0,152* 1,000 Sig, (2-tailed) 0,030 ‘ PU Hệ số pearman's rho 0,182** 0,056 1,000 Sig, (2-tailed) 0,009 0,422 ‘ PQ Hệ số pearman's rho 0,167* 0,236** 0,213** 1,000 Sig, (2-tailed) 0,017 0,001 0,002 ‘ CT Hệ số pearman's rho 0,177* 0,303** - -0,009 0,176* 1,000 Sig, (2-tailed) 0,011 0,000 0,893 0,011 ‘ VD Hệ số pearman's rho 0,424** 0,343** 0,413** 0,386** 0,457** 1,000 Sig, (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 ‘
**, Hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 1% *, Hệ sốtương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
Nguồn: Tác giả, 2022, trích xuất dữ liệu bằng SPSS 20 Kết quả nghiên cứu cho thấy, mức ý nghĩa của nhân tố VD so với các nhân tố độc lập QT, PEOU, PU, PQ, CT đều có giá trị < 0,05. Do đó có thể nhận thấy mơ hình khơng bị phương sai sai số thay đổi.
58
3.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Tóm lại, từ những phân tích trên ta có thể kết luận rằng mơ hình lý thuyết thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và 6 giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận. Kết quả kiểm định mơ hình lý thuyết được minh họa qua hình 3.4.
Hình 3.4. Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh với hệ số chuẩn hố
Nguồn: Tính tốn của tác giả, 2022
VD = - 0,100 + 0,218*QT + 0,303*PEOU + 0,140*PU + 0,171*PQ + 0,172*CT
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng
Giả thuyết H1 được chấp nhận, kết quả nghiên cứu cho thấy sự tham gia của nhà quản trị có tác động tích cực với mức độ ảnh hưởng mạnh thứ hai (với hệ số hồi quy = 0,218) đến việc vận dụng BSC trong các DNVVN. Kết quả nghiên cứu này cũng đúng với kỳ vọng ban đầu của tác giả và cũng tương đồng với kết quả nghiên cứu của Niven [23-B], Braam & Nijssen [4-B], Trần Quốc Việt [17-A]; Lê Nữ Như Ngọc & cộng sự [6-A]. Theo lý thuyết khuếch tán sự đổi mới và lý thuyết bất định mức độ tham gia, ủng hộ của nhà quản trị là nhân tố bên trong có tác động cùng chiều đến việc chấp nhận mơ hình BSC. Điều này có ý nhận thức của nhà quản trị
Phân Quyền
Sự tham gia của nhà QT
Tính dễ sử dụng
Lợi ích của BSC
Yếu tố mức độ cạnh tranh
Vận dụng BSC vào các DNNVV
59
về BSC càng cao, sự quan tâm và tham gia vào quá trình từ giới thiệu, điều hành đến giám sát việc vận dụng BSC càng mạnh mẽ thì mơ hình BSC càng được vận dụng một cách sn sẻ trong DN. Trong bất cứ môi trường nào, quá trình đổi mới cũng phải được khởi xướng và dẫn dắt quá trình đổi mới đi đến thành cơng. Thực tế cho thấy, có nhiều nguyên nhân dẫn đến sự thất bại trong việc vận dụng BSC, trong đó sự tham gia của nhà quản trị còn nhiều hạn chế là một trong những nhân tố tác động đến việc vận dụng BSC vào doanh nghiệp.
Giả thuyết H2 được chấp nhận, đúng như kỳ vọng ban đầu, kết quả nghiên cho thấy tính dễ sử dụng có tác động mạnh nhất (hệ số hồi quy = 0,303), ảnh hưởng tích cực nhiều nhất đến việc áp dụng BSC trong các DNVVN. Kết quả này đồng quan điểm với nghiên cứu Eric Tanyi [5-B] , Koske. C. C và Muturi. W [19-B], Tạ Lê Ngân Hà [16-A]. Bên cạnh đó, kết quả này cũng hồn tồn phù hợp với những gì tác giả đã phân tích về lý thuyết khuếch tán sự đổi mới. Lý thuyết này cho rằng BSC càng dễ sử dụng thì các DNVVN càng có xu hướng áp dụng BSC trong hoạt động. Trên thực tế, BSC là công cụ tốt nhất để xây dựng hệ thống quản trị của doanh nghiệp, nhưng BSC không phải là một công cụ dễ dàng sử dụng vì khi áp dụng BSC bạn sẽ gặp đụng đến hệ thống quản lý và gặp nhiều ý kiến trái chiều từ các thành viên hội đồng quản trị.
Giả thuyết H3 được chấp nhận, kết quả nghiên cứu cho thấy nhân tố lợi ích của BSC cũng có tác động tích cực đến việc áp dụng BSC trong DNNVV. Đây là yếu tố ảnh hưởng thứ năm đến việc dụng BSC trong DNVVN ( với hệ số hồi quy = 0,140). Thực tế bằng chứng cho thấy việc áp dụng BSC càng mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp thì các doanh nghiệp sẽ sử dụng BSC nhiều hơn. Bởi vì trong khi BSC mang lại nhiều lợi ích thì DN sẽ hoạt động hiệu quả hơn và thu được nhiều lợi ích hơn chi phí bỏ ra để vận dụng BSC. Kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của Koske. C. C và Muturi. W [19-B], Nguyễn Cửu Đỉnh [11-A], Tạ Lê Ngân Hà [16-A].
Giả thuyết H4 được chấp nhận, kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ phân quyền có tác động tích cực mạnh thứ tư (hệ số hồi quy = 0,171). Kết quả này tương
60
đồng với kết quả nghiên cứu của Abdel-Kader và Luther, Chenhall [38-B], Lê Nữ Như Ngọc & cộng sự [6-A]. Một doanh nghiệp có cơ cấu bộ máy quản trị theo hướng phân tầng quản lý một cách nghiêm túc thì việc vận dụng các mơ hình như BSC càng dễ thành cơng. Theo đó, nhà quản trị cấp cao sẽ trao quyền nhiều hơn cho nhà quản trị cấp dưới thông qua việc chia nhỏ các cấp quản lý, trao quyền quyết định các vấn đề cụ thể cho từng cấp chịu trách nhiệm trong việc đưa ra các quyết định. Từ đó, nhà quản trị từng cấp sẽ nhận thức được tầm quan trọng, vai trị và trách nhiệm từ đó tạo động lực phát triển cho tổ chức theo hướng tốt hơn. Điều này góp phần làm cho việc áp dụng hệ thống BSC mang lại hiệu quả cao.
Giả thuyết H5 được chấp nhận, kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ cạnh tranh có ảnh hưởng tích cực mạnh thứ ba đối với việc vận dụng BSC trong DNNVV trên địa bàn tỉnh Bình Định (hệ số hồi quy = 0,172). Mức độ cạnh tranh có ảnh hưởng cùng chiều đến sự thay đổi chiến lược, và sau đó sự thay đổi về chiến lược dẫn đến sự tăng cường vận dụng BSC. Điều này có nghĩa, các DNNVV trên địa bàn tỉnh Bình Định khi đối mặt với sự cạnh canh gay gắt thì đều cần phải liên tục tìm kiếm các chiến lược kinh doanh cụ thể, rõ ràng cho phép các doanh nghiêp hoạt động tốt hơn, cùng với sự nỗ lực để đạt được kết quả chắc chắn. Để thích nghi với môi trường cạnh tranh nhiều biến động, các bộ phận trong doanh nghiệp cần được vận hành theo chiều hướng tích cực có như vậy mức độ vận dụng BSC trong DN mới mang lại hiệu quả tối ưu. Kết quả nghiên cứu này của chúng tôi cũng tương đồng với kết quả của các nhà nghiên cứu trước đây như Baines và Langfield-Smith (2003), Lê Mộng Huyền và cộng sự (2020).
Bảng 3.14. Bảng tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Kết quả
H1 Mức độ tham gia của nhà quản trị ảnh hưởng tích cực đến việc
chấp nhận BSC. Chấp nhận
H2 Việc vận dụng BSC càng mang nhiều lợi ích cho doanh nghiệp thì
61
H3 BSC càng dễ sử dụng thì việc vận dụng BSC vào doanh nghiệp
càng dễdàng và ngược lại Chấp nhận
H4 Sự phân quyền có ảnh hưởng tích cực đến việc vận dụng BSC tại
các doanh nghiệp nhỏ và vừa trên địa bàn tỉnh Bình Định. Chấp nhận