NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
3.3.2 Mé hink nghiên cứu và giả thuyết nghiên citu
3.3.2.1 Mô hình nghiên cứu
Dựa trên mô hình nghiên cứu dự kiến và kết quảnghiên cứu định tính, kết hợp lý thuyết nên tảng, nét đặc trưng riêng của TP HCM và thực trạng đạo đức nghề nghiệp kế toán hiện nay, đồng thời kết hợp định hướng nghiên cứu, tác giả trình bày mô hình nghiên cứu chính thức gồm 7 nhân tố có ảnh hưởng đến việc áp dụng KTQT: (1) Đặc điểm DN
(DDD, (2) Năng lực cạnh tranh của DN (NLCT), (3) Trình độ nhân viên kế toán
(TDNV), (4) Chính sách quản lý của DN (CSQL), (5) Nhận thức của nhà quản lý DN
(NTH), (6) Nhà nước và tổ chức nghề nghiệp kế toán (NNTCNN), bổ sung nhân tố (7) Đạo đức nghề nghiệp của nhân viên kế toán (DDNN).
Trình độ nhân viên kế toán ee quan lý của Chick wich oe nhà quản ly DN Nhén thức của hận thức
Nang Iue canh
tranh cla DN
Việc áp dụng KTQT trong các DN hoạt động trong lĩnh vực thương mại nhỏ.
và vừa tại TP HCM.
Đạo đức nghề
nghiệp của nhân viên kế toán Đặc điểm
DN
Hình 3.4 Mô hình nghiên cứu chính thức
Mô hình hỏi quy có đạng:
VD = ô+ BiDDI + ÿzNLCT+ jsTDNV + jaCSQL + j<NTH + jeNNTCNN + BzDDNN +£
Trong đó:
ơ: là hằng số B¡: là hệ số hồi quy
£: sai số
43
3.3.2.2 Giả thuyết nghiên cứu
Từ mô hình nghiên cứu chính thức, tác giả xây đựng giả thuyết nghiên cứu như sau:
Bảng 3.1 Các giả thuyết nghiên cứu
Gia , Nội dung Tác động
thuyet
Đặc điểm DN có ảnh hưởng tích cực đến việc áp dụng `
HI Cùng chiêu
KTQT.
Năng lực cạnh tranh của DN có ảnh hướng tích cực đến 5
H2 Cung chiéu
việc áp dung KTQT.
Trình độ nhân viên kế toán có ảnh hưởng tích cực đến 5
H3 ; Cùng chiêu
việc áp dụng KTQT.
Chính sách quản lý của DN có ảnh hưởng tích cực đến 5
H4 Cung chiéu
viéc ap dung KTQT.
Nhận thức của nhà quản lý DN có ảnh hưởng tích cực 3
HS . Cùng chiêu
đến việc áp dụng KTQT.
Nhà nước và tổ chức nghề nghiệp kế toán có ảnh hướng `
Hồ . Cùng chiêu
tích cực đên việc áp dung KTQT.
Đạo đức nghề nghiệp của nhân viên kế toán có ảnh hưởng 5
H7 „ Cùng chiêu
tích cực đên việc áp dung KTQT.
33.3. Xây dựng thang do
Sau khi xác định giá thuyết nghiên cứu, tác giả tiếp tục xây đựng các biến quan sát theo thang đo Likert 5 điểm, tương ứng từ: mức I - Hoàn toàn không đồng ý đến mức 5- Hoàn toàn đồng ý.
Bang 3.2 Thang do nghién ctru
STT Mã hoá Nội dung Nguồn
Biến độc lap 1 Đặc điểm DN
DDII Doanh thu đạt được cao thúc đây việc DN su dung KTQT cao hon.
Kordlouie va cac
cộng su (2018);
Huỳnh Tấn Dũng và cộng sự (2021)
DDI2
DN đầu tư phần mềm kế toán và thiết bị tiên tiến sẽ thúc đây việc DN sử dụng KTQT cao hon.
DDI3
Tại DN văn hoá hễ trợ từ các phòng ban, các bộ phận, từ quản lý với nhân viên, và giữa nhân viên với nhau làm tăng mức độ áp dụng KTQT trong DN.
DDI4
DN tế chức bộ máy kế toán khi ứng dụng công nghệ thông tin giúp cải thiện quy trình làm tăng khả năng áp dụng KTQT tại DN.
Nguyễn Ngọc Toàn
và cộng sự (2019),
Dlamini (2020);
Huỳnh Tấn Dũng và
cộng sự (2021), Abdullah và cộng sự (2022);
Bién déc lap 2 Nang luc canh tranh cua DN
DN cần cập nhật thông tin kịp thời về sản phẩm, dịch vụ, chất lượng hàng hoá,
- h Nguyễn Ngọc Toàn
5 NLCT1 | giá cả, kênh phân phôi, khách hàng lam
- _ | và cộng sự (2019)
gia tăng khả năng áp dụng KTQT tại DN.
Kordlouie và các Thị trường cạnh tranh lớn thúc đây việc | cộng sự (2018);
6 NLCT2 DN su dung KTQT cao hơn. Abdullah và cộng sự (2022);
45
DN xây dựng chiến lược kinh doanh
7 NLCT3 | dựa trên các thông tin hữu ích từ KTQT cung cấp.
DN áp dụng KTQIT sẽ có các thông tin hữu ích phát triển dịch vụ chăm sóc
khách hàng, chất lượng sản phẩm, đá
8 NLCT4 : : P
ứng nhu cầu ngày càng cao cho khách hàng, đồng thời ra quyết định kinh doanh phù hợp.
Kordlouie và các
cộng sự (2018),
Nguyễn Ngọc Toàn
và cộng sự (2019),
Dlamini (2020);
V6 Van Nhi va Nguyễn Thị Huyền Trâm (2021)
Biến độc lập 3 Trình độ nhân viên kê toán
TDNVI
Trỉnh độ chuyên môn, kinh nghiệm của nhân viên kế toán cao sẽ giúp thúc đây việc áp dụng KTQT trong DN.
Msomi và cộng sự (20193; Nguyễn Ngọc
Toàn và cộng sự
(2019); Dlamini (2020), Abdullah va
cộng sự (2022),
10 TDNV2
Nhân viên kế toán thường xuyên cập nhật kiến thức mới, thông tin mới, công nghệ mới thúc day viée DN sir dung KTQT cao hon.
ll TDNV3
Nhân viên KTQT phát triển các kỹ năng phân tích báo cáo, phân tích tình huống, và dự báo sẽ thúc đấy việc áp dụng KTQT trong DN.
12 TDNV4 Nhân viên kế toán sử dụng thành thao các phần mềm kế toán thúc đầy việc DN su dung KTQT cao hơn.
Msomi va cong sự (2019); Banele Dlamini (2020);
Huynh Tấn Dũng và
cộng sự (2021), Abdullah và cộng sự (2022)
Biến độc lập 4 Chính sách quản lý của DN
46
DN thực hiện công tác phân quyền quán Kordlouie và các cộng sự (2018),
13 | CSQLI |lý thúc tiến việc thực hiện hệ thống „
Huỳnh Tân Dũng và KTQT tại DN.
cộng sự (2021) DN tối giản các khoán chỉ phí phát sinh
14 CSQL2 ơ ;
khi t6 chite hé thong KTQT tai DN. Nguyễn Ngọc Toàn
Chú DN là người trực tiếp yêu cầu và | và công sự (01);
thường xuyên cập nhật các thông tin | Huỳnh Tân Dũng và
15 CSQL3
KTQT để phục vụ cho việc ra quyết định tại DN.
cộng sự (2021)
Biến độc lập 5 Nhận thức của nhà quản lý DN
16 NTIHI
Nhận thức về lợi ích từ thông tin KTQT
giúp nhà quản lý DN thúc đẩy việc áp dụng KTQT.
17 NTH2
Nha quản lý có nhu cầu cao sử dụng thông tin KTQT sẽ thúc đẩy việc sử dụng KTQT cao hơn.
18 NTH3 Nha quan ly DN chủ động tham gia phát trên KTQT giúp thúc đẩy áp dụng KTQT tại DN.
Nguyễn Ngọc Toàn
và cộng sự (2019),
Dlamini (2020)
Bién déc lap 6 Nhà nước và tổ chức nghề nghiệp kế
toán
Thực hiện hướng dẫn KTQT cho DN
thông qua các văn bản với nội dung chi
19 |NNTCNNI|L.,. - ;
tiết giỳp DN ỏp dụng KTQẽT hiệu quả hơn.
Tăng cường nghiên cứu, phát triển về
20 | NNTCNN2 KTQT, nâng cao vai trò của tổ chức và š ene Msomi và cộng sự
(2019), Huynh Tan
Dũng và cộng sự (2021); Abdullah và cộng sự (2022)
47
hướng dẫn cho DN thực hiện.
21 NNTCNN3 Tổ chức nghề nghiệp kế toán tăng cường hễ trợ DN áp dụng KTQT vào DN.
Biến độc lập 7 Đạo đức nghề nghiệp của nhân viên kế toán
22 DDNNI
Tỉnh thần trách nghiệm của nhân viên kế toán đối với khách hàng và DN sẽ thúc tiến việc ap dung KTQT tai DN.
23 DDNN2
Nhân viên kế toán áp đụng các kỹ năng và giá trị đạo đức nghề nghiệp vào công tác KTQT sẽ thúc đây việc DN sử dụng KTQT cao hon.
24 DDNN3
Truyén đạt, cập nhật thông tn KTQT chính xác, kịp thời, khách quan và trung thực cho nhà quán lý DN để đưa ra các
quyết định kinh tế hợp lý.
Nguyễn Ngọc Toàn
và cộng sự (2019),
Vũ Quốc Thông và cộng sự (2023)
Biến phụ thuộc Áp dụng KTQT
Vận dụng KTQT đem lại nhiều lợi ích
25 VDI Van dung KTQT vào DN giúp gia tăng cho DN.
26 VD2 sự hài lòng của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ, nhân viên của DN.
Vận dụng KTQT giúp DN có được lợi thế cạnh tranh trong tình hình kinh tế 27 VD3 hiện nay và tăng cường hội nhập quốc
†ê. Huỳnh Tấn Dũng và
cộng sự (2021)
(Nguân: Tác giả tổng hợp)
48
3.3.4 Chon mau
Phuong phap chon mau
Phương pháp chọn mẫu có hai nhóm là theo xác suất và phi xác suất (Nguyễn Đình Thọ, 2011; Nguyễn Quốc Thuần, 2016). Nghiên cứu này áp đụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất vì có những điểm thuận lợi về thời gian và nguôồn lực. Chọn mẫu phi xác suất gồm: (1) chọn mẫu thuận tiện: dựa trên sự thuận tiện khi tiếp cận dân số chọn mẫu, không cần xác định đặc điểm của phan tử chọn mẫu; (2) theo định mức: chọn mẫu dựa vào sự thuận tiện trong lúc khảo sát và chọn mẫu có những đặc điểm phù hợp với nghiên cứu; (3) theo phán đoán: nhà nghiên cứu lựa chọn các mẫu có thể cung cấp thông tin tốt và cần thiết nhất nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu; (4) lay mau theo chuyên gia: dựa vào ý kiến chuyên gia sẽ quyết định chọn ai tham gia vào nghiên cứu; (5) quả cầu tuyết:
người khảo sát lần đầu giới thiệu nhiều người tiếp theo khảo sát. Mỗi phương pháp đều có các ưu điểm và khuyết điểm riêng, và dựa vào sự thuận tiện có thể tiếp cận đối được khảo sát một cách đễ dàng, tác giá sứ dụng kỹ thuật chọn mẫu quả cầu tuyết và kỹ thuật thuận tiện.
Đối tượng khảo sát là các Kế toán trưởng, Giám đốc, Trưởng phòng hoặc Quản lý bộ
phận phụ trách kế toán hoặc Kế toán viên tại các DN HĐTLV TM NVV tại TP HCM.
Cỡ mầu
Cỡ mẫu nghiên cứu định lượng sơ bộ: Theo Roscoe (1975), trong nghiên cứu định lượng sơ bộ, cỡ mẫu nghiên cứu từ 30 đến 500 là phù hợp. TP HCM là một trong các thành phố lớn của VN với số lượng DNNVV nhiễu, vì thế trong nghiên cứu định lượng sơ bộ, tác giá sử dụng cỡ mẫu 90 là phù hợp.
Cỡ mẫu nghiên cứu định lượng chính thức:
Theo Hair, Anderson, Tatham, và Black (1998), khi phân tích nhân tố khám phá EFA, cỡ mẫu nghiên cứu tối thiểu là N > 5*x (trong đó: x là tổng số biến quan sát). Do đó, trong nghiên cứu này với 27 biến quan sát, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt 135 quan sát.
Tabachnick & Fidell (2007), cỡ mẫu đối với phân tích hồi quy đa biến tối thiêu cần đạt được là N > 50 + 8#m (trong đó: m là số biến độc lập). Nghiên cứu này với 7 biến độc lập, nên cỡ mẫu tối thiểu là 106. Hơn nữa, trong các ứng dụng nghiên cứu thực tế, cỡ
49
mẫu thường lớn hơn 150 (Anderson & Gerbing, 1988 trích dan trong Nguyen Thu Hien, 2022).
Từ những nhận định trên, cỡ mẫu cần thiết cho mô hình nghiên cứu tối thiểu là 150.
Tuy nhiên, TP HCM là một trong năm thành phế lớn của VN, để đâm bảo sự phù hợp với đặc điểm khu vực và nâng cao độ tin cậy, cỡ mẫu nghiên cứu tối thiểu hướng đến là 270 mẫu, xem chi tiết tại Bảng 3.10.
Tiêu chí chọn mẫu, được xác định như sau: DN có quy mô nhỏ, DN có quy mô vừa, DN hoạt động trong lĩnh vực thương mại, DN có trụ sở hoạt động tại TP HCM.
Bang 3.3 Xác định cỡ mẫu
Số biến Số biến Cỡ mẫu tối
Mục tiêu 32
quan sat độc lập thiêu
Kiểm định EFA 27 7 135
Phân tích hồi quy đa biến 27 7 150
Cỡ mẫu tối thiểu hướng đến 270
(Nguồn: Tác giả tổng hợp) 33.5 Phương pháp phân tích dữ liệu
3.3.5.1 Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả thể hiện bức tranh toàn cảnh về đữ liệu thu thập được và được tính dựa trên giá trị trung bình, phân tích thống kê tần số nhằm xem xét số lượng, tần suất tham gia của đối tượng khảo sát.
3.3.5.2 Kiểm định độ tin cay cha thang do
Độ tin cay thang đo được dùng nhiều nhất là tính nhất quán nội tại, thể hiện mối quan hệ của các biến quan sát trong cùng một thang đo. Vì thế, nghiên cứu này sử dụng tính nhất quán nội tại để kiểm tra độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach”s Alpha (Nguyễn Đình Thọ, 201 1 trích dẫn trong Nguyễn Quốc Thuần, 2016).
Trong mô hình nghiên cứu, độ tin cậy của thang đo được kiểm định bằng hệ số
Cronbach’s Alpha cé gia tri biến thiên trong giai đoạn [0,1].
Một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (Corrected Item-Tofal Correlation) > 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu, và hệ số Cronbach”s Alpha >= 0,6 chấp nhận độ tin cậy của thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2011 trích đẫn trong Nguyễn Quốc Thuản, 2016).
Cronbach's Alpha nhằm đo lường độ tin cậy của thang đo yêu cầu tối thiêu từ 3 biến quan sát trở lên, hệ số này càng cao cho thấy thang đo càng đạt độ tin cậy cao. Tuy nhiên, điều này không hoàn toàn chính xác, vì hệ số Cronbach's Alpha đạt mức quá lớn (= 0,95) cho thay có các biến quan sát trong thang đo đường như không có sự khác biệt, vì thế cần phải xem lại, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong thang đo đo (Nguyễn Đình Thọ, 2011 trích dẫn trong Nguyễn Quốc Thuần, 2016). Nghiên cứu sử dụng phương pháp Cronbachˆs Alpha trước khi thực hiện phân tích nhân tế EEFA nhằm loại bỏ các biến không phù hợp đối với nghiên cứu vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tế giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Từ những nhận định trên, trong nghiên cứu này, việc đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua các tiêu chí sau: loại bỏ các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ hơn 0,3; và sử dụng thang đo khi có độ tin cậy Cronbachˆs Alpha lớn hơn 0,6.
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) nhận định, các mức giá trị của Cronbach’s Alpha nếu lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; giá trị từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; và giá trị từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc mới trong bếi cảnh nghiên cứu.
3.3.5.3 Phương pháp phân tích nhân tổ khám phá
Phan tich EFA (Exploratory Factor Analysis) để khám phá các cấu trúc tiềm ân giữa các biến quan sat thu duoc. Phan tich EFA được thực hiện để định hình cấu trúc của các nhóm thang đo, xem xét sự hội tụ và phân biệt của các nhóm biến, và giúp loại bỏ các biến quan sát không có ý nghĩa thực tế. Do đó, phân tích EFA được sử đụng để giảm một tập hợp các biến quan sát thành một tập hợp các yếu tố quan trong hon (Nguyen, 2011; Nguyen Thu Hien, 2022)
51
Phương pháp trích Pricipal Components Analysis di cling với phép xoay Varimax là cách thức được các nhà nghiên cứu sử dụng phê biến nhất (Huỳnh Thị Thanh Thảo, 2020).
Hệ số tải (Factor loading) > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, hệ số Factor loading >
0,4 là quan trọng va hé s6 Factor loading > 0,5 là có ý nghĩa trong thực tiễn (Hair &
cộng sự, 1998).
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) cho thấy mức độ tương quan giữa các biến quan sát, thoả điều kiện 0,5 < KMO < 1. Hệ số KMO càng cao cho thấy mức độ tương quan giữa các biến quan sát càng tốt. Kiểm định Barflett có ý nghĩa thống kê khi chi sé Sig. < 0,05, cho thấy các biến quan sát trong nghiên cứu có mối tương quan với nhau trong tổng thê (Garson, 2002 trích dẫn trong Huỳnh Thị Thanh Thảo, 2020).
Trong phân tích EFA, tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm có 2 chỉ số: (1) Chi sé Eigenvalues: là chỉ số đại điện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tế.
Chi sé cumulative: tổng phương sai trích là chỉ số cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu phần trăm và bao nhiêu phần trăm bị thất thoát. (2) Chỉ số Eigenvalues của các nhân tế < 1 không tổng quan thông tin tốt, nên các nhân tố được rút trích Eigenvalues > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích Cumulative > 50%
(Anderson & Gerbing, 1988 trích dẫn trong Nguyen Thu Hien, 2022).
3.3.5.4 Phương pháp phân tích hồi quy
Để xác định mối quan hệ giữa các biến, nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 20 để phân tích dữ liệu
Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy:
Giá trị Adjusted R Square (R bình phương hiệu chỉnh) và R2 (R Square) là giá trị thể hiện mức độ các biến độc lập anh hưởng của lên biến phụ thuộc. Mức biến thiên của 2 giá trị này giao động là từ 0 — 1. Nếu giá trị tiến dan vé 1 thi mô hình càng có ý nghĩa.
Và ngược lại, giá trị càng tiến về 0 cho thấy mô hình càng yếu. Ví dụ, giá trị nằm trong khoảng từ 0,5 — 1 cho thấy mô hình tốt, nếu giá trị < 0,5 cho thấy mô hình chưa tốt.
Durbin — Watson (DW): là giá trị có chức năng kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Giá trị của DW giao động trong khoáng từ 0 - 4. Nếu giá trị gần bằng 2 cho
biết trơng quan của các sai số kể nhau không xảy ra.
Kiểm định F có giá trị Sig. < 0,05, kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy. O bang
Anova, nếu giá trị Sig. < 0,05 thể hiện mô hình hồi quy tuyến tính bội và tập dữ liệu phù hợp (và ngược lại).
Giá trị Sig. của kiểm định † được sử đụng dé kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu Sig. <0,05 cho thay biến độc lập có tác động đến biến phu thuộc.
Hệ số VIF (phóng đại phương sai - Variance inflation factor): kiém tra hiện tượng đa cộng tuyến. Hair & cộng sự (2006) nói rằng hệ số VIF < 2 thì không có hiện tượng đa cộng tuyến. Và nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).