CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KHUYẾN NGHỊ
3.1 Kết quả nghiên cứu
3.1.2 Xác định nhân tố ảnh hưởng bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một tiêu chí trong phân tích EFA.
Chỉ số này được dùng để kiểm tra sự thích hợp của phân tích nhân tố. Điều kiện đủ để đánh giá nhân tố phù hợp là 0.5 ≤ KMO ≤ 1.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê với p value < 0.05. Đại lượng này được sử dụng để đánh giá các biến không có tương quan trong tổng thể trong đánh giá giả thuyết. Kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig. < 0.05), nghĩa là các biến quan sát có mối tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện trong tổng thể.
3.1.2.1 Xác định nhân tố với biến độc lập
Ở bài khóa luận này, kiểm tra sự tương quan của các biến bằng KMO đã cho thấy KMO = 0.826, tức lớn hơn 0.5. Do đó, phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp với tập dữ liệu. Thêm vào đó, giả thiết các biến quan sát không tương quan với nhau (giả thiết về mô hình nhân tố không thích hợp) có thể được bác bỏ, đồng thời,
Bartlett với sig = 0.000 < 0.5, sig = 0.000 < 0.5. Kết luận, phương pháp phân tích nhân tố EFA có thể áp dụng được trong bài này để xử lý dữ liệu đã thu thập được.
Các biến quan sát của các nhân tố ảnh hưởng đến việc áp dụng chuẩn mực kế toán IAS/IFRS tại ngân hàng CPTM Việt Nam Thịnh Vượng được đánh giá thông qua phương pháp phân tích nhân tố EFA để nhận diện các nhân tố có ảnh hưởng.
Kết quả chạy Principal Component ở bảng 3.2.1 2 – phụ lục 4 cho thấy, tổng phương sai trích có giá trị bằng 58.840% > 50%, tức là xem biến thiên là 100% thì các biến quan sát trong mô hình giải thích được 58.840%. Có thể nhận định, các nhân tố được đưa ra đã giải thích được tương đối sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Sau khi phân tích tổng hợp EFA trong mối tương quan giữa tất cả 18 biến phân tích thì trích được 4 biến có tác động với độ biến thiên.
Nhận diện các nhân tố tác động
Kết quả sau khi thực hiện phân tích ma trận xoay ở bảng 3.2.1 3 – phụ lục 4, có 2 biến là Tư vấn của bạn bè trong ngành kế - kiểm toán và Cơ sở vật chất, hệ thống thông tin của DN có hệ số tải nhân tố không thỏa mãn điều kiện nhân tố của phân tích nên loại.
Sau khi loại bỏ 2 biến không thỏa mãn điều kiện, chạy lại các kiểm định, bảng 3.2.1 4 – phụ lục 4 sau là kết quả thu được.
Trong bảng 3.2.1 4 – phụ lục 4, kiểm tra sự tương quan của các biến bằng KMO đã cho thấy KMO = 0.817, tức lớn hơn 0.5. Do đó, phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp với tập dữ liệu. Thêm vào đó, giả thiết các biến quan sát không tương quan với nhau (giả thiết về mô hình nhân tố không thích hợp) có thể được bác bỏ, đồng thời, chấp nhận giả thiết các biến quan sát có tương quan với nhau nhờ kết quả kiểm định Bartlett với sig = 0.000 < 0.5, sig = 0.000 < 0.5.
Kết quả chạy Principal Component ở bảng 3.2.1 5 – phụ lục 4 cho thấy, tổng phương sai trích có giá trị bằng 63.394% > 50%, tức là xem biến thiên là 100% thì các biến quan sát trong mô hình giải thích được 63.394%. Hệ số Có thể nhận định, các nhân tố được đưa ra đã giải thích được tương đối sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Sau khi hoàn tất phân tích ma trận xoay cho các biến độc lập của ma trận xoay nhân tố, kết quả thu được ở bảng 3.2.1 6 – phụ lục 4 cho thấy, hệ số tải nhân tố (factor loading) của các biến quan sát thỏa mãn điều kiện của phân tích là nhân tố và có 4 nhân tố được trích ra được từ phân tích nhân tố EFA.
Bảng 3.2.1 1 - Bảng trích các nhân tố của các biến độc lập Trích nhân tố Các yếu tố Tên gọi
FAC 1 PL1 Nhà Nước khuyết khích áp dụng
PL2 Thông tư hướng dẫn chuẩn mực kế toán
PL3 Chính sách, quy định về chế độ thuế PL4 Tính phức tạp của chuẩn mực kế
toán
FAC 2 NĂNG LỰC
NL1 Trình độ giáo dục của kế/kiểm toán viên
NL2 Kinh nghiệm của kế/kiểm toán viên NL3 Năng lực của kế/kiểm toán viên NL4 Vai trò của kế toán trưởng
FAC 3 TỔ CHỨC
TC1 Ý kiến tư vấn của các công ty kiểm toán
TC2 Tư vấn của bộ phận tuyên truyền – cơ quan thuế
TC4 Các kết luận của các cơ quan thanh tra, kiểm tra
TC5 Các tổ chức, đơn vị đào tạo kế toán, kiểm toán
FAC 4 DOANH NGHIỆP
DN1 Quy mô hoạt động kinh doanh của DN
DN2 Kết quả hoạt động kinh doanh của DN
DN3 Sự quan tâm của chủ DN về công tác kế toán đối với hoạt động kinh doanh
DN5 Tiềm lực tài chính của DN (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
3.1.2.2 Xác định nhân tố với biến phụ thuộc
Điều kiện để đánh giá nhân tố phù hợp trong mô hình phân tích EFA là 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Kết quả kiểm định bảng trên cho thấy hệ số KMO có giá trị = 0,792, do đó thỏa mãn điều kiện. Nói cách khác, phân tích nhân tố là thích hợp với tập dữ liệu thực tế.
Để kiểm định mối tương quan giữa các biến quan sát, bài nghiên cứu xây dựng cặp giả thuyết:
{T0: Các biến quan sát không có tương quan với nhau T1: Các biến quan sát có mối tương quan với nhau
Tiến hành kiểm định Bartlett thu được kết quả Sig. = 0.00 < 0.05. Như vậy, bác bỏ giả thuyết T0 và đưa ra kết luận: các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố.
Bảng 3.2.2 1 - Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .792
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 238.247
df 6
Sig. .000
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm SPSS 20)
Đối với kiểm định phương sai trích các yếu tố có kết quả ở bảng 3.2.2 2, giá trị cho ra là tổng phương sai trích (Total Variance Explained) = 66.124% > 50%
nên thỏa mãn yêu cầu và được chấp nhận.
Bảng 3.2.2 2 - Kết quả Principal Component của biến phụ thuộc Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of
Variance
Cumulative
%
Total % of
Variance
Cumulative
%
1 2.645 66.124 66.124 2.645 66.124 66.124
2 .552 13.812 79.936
3 .452 11.305 91.241
4 .350 8.759 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm SPSS 20) Bảng 3.2.2 3 - Kết quả ma trận xoay của biến phụ thuộc
Component Matrixa Component 1
AD4 .852
AD2 .813 AD3 .804 AD1 .782
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm SPSS 20)
Sau khi hoàn tất phân tích ma trận xoay cho các biến phụ thuộc của ma trận xoay nhân tố, kết quả thu được ở bảng 3.2.2 3 cho thấy, hệ số tải nhân tố (factor loading) của các biến quan sát thỏa mãn điều kiện của phân tích là nhân tố và có 1 nhân tố được trích ra được từ phân tích nhân tố EFA được minh họa ở bảng 3.2.2 4.
Bảng 3.2.2 4 - Các nhân tố trích được của biến phụ thuộc Trích nhân
tố
Các yếu tố Tên gọi
AD Áp dụng
AD1 Doanh nghiệp áp dụng IFRS/IAS là do hệ thống pháp luật
AD2 Doanh nghiệp áp dụng IFRS/IAS là do kinh nghiệm, năng lực của kế - kiểm toán viên
AD3 Doanh nghiệp áp dụng IFRS/IAS là do tổ chức tư vấn nghề nghiệp AD4 Doanh nghiệp áp dụng IFRS/IAS
là do đặc điểm của doanh nghiệp (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)