Kinh tế Việt Nam đang từng bước đi trên con đường hội nhập vào kinh tế thế giới, những chuyển biến quan trọng trong vài năm gần đây đã đưa nước ta đến với nhiều cơ hội và thách thức mới. Trong xu thế toàn cầu hoá đó, các doanh nghiệp tại Việt Nam cần phải đưa ra một hệ thống quản lý và giám sát chất lượng hoạt động phù hợp với tình hình hiện tại. Các áp lực về mọi phía và sự cạnh tranh khốc liệt càng đòi hỏi các doanh nghiệp tại phải quan tâm hơn đến việc xây dựng và vận hành một hệ thống kiểm soát nội bộ riêng cho mình để đạt được được hiệu quả trong các hoạt động kinh tế. Mặc dù thực tế rằng kiểm soát nội bộ là nhân tố thiết yếu trong một doanh nghiệp, nhưng cho đến nay số lượng nghiên cứu về kiểm soát nội bộ vẫn còn hạn chế. Việc tăng cường nhấn mạnh đến vai trò của kiểm soát nội bộ trong kinh doanh, và việc thiếu các nghiên cứu hiện có, tạo ra các nhu cầu và cơ hội cho các bài nghiên cứu mới.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
Khái niệm hệ thống kiểm soát nội bộ
Theo quan điểm kiểm soát nội bộ, nó bao gồm tất cả các khía cạnh của tổ chức và yêu cầu một phương pháp kết hợp các khái niệm kiểm soát để tạo thành khuôn khổ kiểm soát nội bộ tích hợp Các khuôn khổ nổi tiếng như COSO và CoCo định nghĩa về kiểm soát nội bộ hiệu quả và trình bày các thành phần của nó COSO (1994) cho rằng kiểm soát nội bộ được coi là hiệu quả khi ban giám đốc có sự đảm bảo hợp lý về việc đạt được các mục tiêu hoạt động, lập báo cáo tài chính đáng tin cậy và tuân thủ các luật lệ hiện hành Cấu trúc kiểm soát nội bộ được mô tả qua năm yếu tố xác định.
1 Môi trường kiểm soát (COEN): xác định các đặc tính của một tổ chức và cách nó hoạt động Thành phần này tạo ra một bầu không khí chung trong đó mọi người có thể tiến hành các hoạt động của họ và thực hiện trách nhiệm kiểm soát của họ Chính môi trường kiểm soát làm nền tảng cho các thành phần khác của kiểm soát nội bộ Những yếu tố chính của môi trường kiểm soát gồm tính chính trực và giá trị đạo đức, cam kết về năng lực, sự tham gia của ban quản trị, triết lý quản lý và phong cách điều hành, cơ cấu tổ chức, phân định quyền hạn và trách nhiệm, chính sách và thông lệ nhân sự
2 Đánh giá rủi ro (RISK): Không lệ thuộc vào quy mô, cấu trúc, loại hình hay vị trí địa lý Bất kỳ doanh nghiệp nào trong quá trình sản xuất kinh doanh cũng đều phải đối mặt với rủi ro Những rủi ro này có thể do bản thân DN hay từ môi trường kinh tế, chính trị, xã hội bên ngoài tác động, do vậy mỗi đơn vị phải ý thức được và đối phó với rủi ro mà mình gặp phải Tiền đề cho việc đánh giá rủi ro là việc đặt ra mục tiêu (bao gồm mục tiêu chung và mục tiêu cụ thể cho từng hoạt động của doanh nghiệp) Đánh giá rủi ro là việc nhận dạng và phân tích các rủi ro đe dọa đến các mục tiêu của mình Trên cơ sở nhận dạng và phân tích các rủi ro, nhà quản lý sẽ xác định rủi ro nên được xử lý như thế nào
3 Hoạt động kiểm soát (COAC): đề cập đến các chính sách, thủ tục và thông lệ đảm bảo cho Ban quản trị rằng các mục tiêu đạt được và các chiến lược giảm thiểu rủi ro được thực hiện một cách hiệu quả Hoạt động kiểm soát gồm những hoạt động như: phê chuẩn, ủy quyền, xác minh, đối chiếu, đánh giá hiệu quả, bảo vệ tài sản và phân công nhiệm vụ Hoạt động kiểm soát diễn ra chủ yếu trong DN gồm: Soát xét của nhà quản lý (bao gồm cả cấp cao và cấp trung gian); Phân chia trách nhiệm theo nguyên tắc bất kiêm nhiệm; Ủy quyền cho người có thẩm quyền phê chuẩn các nghiệp vụ một cách thích hợp; Kiểm soát quá trình xử lý thông tin gồm kiểm soát chung và kiểm soát ứng dụng; Kiểm soát vật chất; Phân tích rà soát
4 Thông tin và truyền thông (INFO): Các thông tin cần thiết phải được nhận dạng, thu thập và trao đổi trong đơn vị dưới hình thức và thời gian thích hợp sao cho nó giúp mọi người trong đơn vị thực hiện được nhiệm vụ của mình Thông tin và truyền thông tạo ra báo cáo, chứa đựng các thông tin cần thiết cho việc quản lý và kiểm soát đơn vị Sự trao đổi thông tin hữu hiệu đòi hỏi phải diễn ra theo nhiều hướng: Từ cấp trên xuống cấp dưới, từ dưới lên trên và giữa các cấp với nhau
Giám sát (MONI) là quá trình đánh giá chất lượng của kiểm soát, bao gồm các đánh giá liên tục và định kỳ về giám sát bên ngoài đối với các kiểm soát nội bộ của Ban quản trị hoặc các bên liên quan khác.
Khái niệm về lý thuyết quyền biến
Lý thuyết quyền biến nhấn mạnh rằng không tồn tại phương pháp tối ưu duy nhất để tổ chức, lãnh đạo hay ra quyết định trong một công ty Thay vào đó, hành động hiệu quả phụ thuộc vào bối cảnh nội bộ và bên ngoài của tổ chức Các nhà lãnh đạo cần linh hoạt áp dụng phong cách lãnh đạo của mình một cách phù hợp với từng tình huống cụ thể.
Theo Gareth Morgan trong cuốn sách "Hình ảnh của tổ chức", các tổ chức được xem như hệ thống mở cần được quản lý cẩn thận để cân bằng nhu cầu nội bộ và thích ứng với môi trường xung quanh Không có một hình thức tổ chức nào là tốt nhất; sự phù hợp của cấu trúc tổ chức phụ thuộc vào loại công việc và môi trường mà tổ chức đối mặt Quản lý phải chú trọng vào việc đạt được sự liên kết và hòa hợp, vì các loại môi trường khác nhau yêu cầu những hình thức tổ chức khác nhau.
Lý thuyết quyền biến của Theo Scott (1981) nhấn mạnh rằng cách tổ chức hiệu quả nhất phụ thuộc vào bản chất của môi trường xung quanh Nhiều nghiên cứu khác, như của Lawrence và Lorsch (1967) cùng với Thompson, cũng hỗ trợ quan điểm này, cho thấy tầm quan trọng của việc thích ứng tổ chức với các yếu tố môi trường.
Vào năm 1967, các tác giả đã chú trọng đến ảnh hưởng của các tình huống ngẫu nhiên đối với cơ cấu tổ chức Lý thuyết quyền biến theo cấu trúc đã trở thành mô hình chủ đạo cho các lý thuyết cấu trúc tổ chức trong thập niên 1970 Pennings J H đã thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm quan trọng về sự tương tác giữa bất ổn môi trường, cấu trúc tổ chức và hiệu suất Nghiên cứu này tập trung vào các văn phòng môi giới bán lẻ, phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố thị trường như cạnh tranh và thay đổi, cùng với các thỏa thuận tổ chức như quyết định và phân bổ quyền lực Kết quả cho thấy rằng mặc dù các thuộc tính cấu trúc của văn phòng có ảnh hưởng mạnh mẽ đến hiệu suất, nhưng sự tác động của "các tình huống ngẫu nhiên" lại không rõ ràng.
Không có phương pháp nào là tối ưu cho việc quản lý và thực hiện mọi thứ, vì mỗi tình huống yêu cầu cách tiếp cận riêng để xử lý các vấn đề phát sinh Quản lý và tổ chức cần được coi là một "Hệ thống mở", luôn phải đối mặt với những thách thức và bất thường, từ đó đòi hỏi các giải pháp phù hợp cho từng trường hợp cụ thể Các yếu tố tình huống, như sự thay đổi nhu cầu của khách hàng, thay đổi chính sách hoặc luật pháp của chính phủ, và biến đổi khí hậu, đều ảnh hưởng đến cách thức quản lý và tổ chức.
Tổng quan các nghiên cứu trước
1.3 Các nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ
1.3.1 Các nghiên cứu tại Việt Nam Đề tài “Xây dựng hệ thống kiểm soát nội bộ với việc tăng cường quản lý tài chính tại Tổng công ty Bưu chính Viễn thông Việt Nam” của Ngô Trí Tuệ và cộng sự (2004) tập trung nghiên cứu, thiết kế và vận hành HTKSNB phù hợp với đặc điểm hoạt động của doanh nghiệp
Nghiên cứu của Phạm Bính Ngọ (2011) về tổ chức hệ thống kiểm soát nội bộ (HTKSNB) trong các đơn vị dự toán thuộc Bộ Quốc phòng đã chỉ ra những đặc điểm riêng của tổ chức KSNB tại đây, đồng thời so sánh với kinh nghiệm quốc tế từ các nước như Hoa Kỳ, Canada, Trung Quốc, Ba Lan và Hàn Quốc Tác giả cũng nêu rõ một số hạn chế trong KSNB, bao gồm nhận thức chưa đầy đủ của lãnh đạo, sự không đồng bộ trong hoạt động kiểm soát, và hệ thống định mức chưa hoàn chỉnh Nguyên nhân của những hạn chế này được xác định là do cơ sở pháp lý chưa đồng bộ, trình độ hiểu biết về HTKSNB còn hạn chế, cùng với công tác chỉ đạo và kiểm tra thiếu cụ thể và rõ ràng.
Tác giả đề xuất một số giải pháp để hoàn thiện hệ thống kiểm soát nội bộ, bao gồm việc xác định mô hình tổ chức HTKSNB, xây dựng môi trường kiểm soát hiệu quả và khoa học, nâng cao chất lượng công tác kiểm tra tài chính, cũng như hoàn thiện hệ thống thông tin và các thủ tục kiểm soát.
Đề tài chưa xác định rõ mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ (HTKSNB) và chưa xây dựng mô hình các yếu tố tác động cũng như các thang đo để đo lường các yếu tố trong HTKSNB.
Nghiên cứu của Nguyễn Thu Hoài (2011) về “Hoàn thiện HTKSNB trong các doanh nghiệp sản xuất xi măng thuộc Tổng công ty Xi măng Việt Nam” tập trung vào việc cải thiện hệ thống kiểm soát nội bộ trong bối cảnh ứng dụng công nghệ thông tin Nghiên cứu chỉ ra những đặc điểm hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp xi măng, từ đó đánh giá thực trạng và đề xuất giải pháp hoàn thiện HTKSNB, bao gồm ứng dụng hệ thống ERP, cải tiến hệ thống đánh giá rủi ro, tăng cường môi trường kiểm soát và hoàn thiện hệ thống kế toán cũng như thủ tục kiểm soát Tuy nhiên, hạn chế của nghiên cứu là chưa khảo sát HTKSNB trong toàn ngành và chưa thực hiện đánh giá định lượng để đưa ra các biện pháp cải tiến cụ thể.
Hà Xuân Thạch và Nguyễn Thị Mai Sang (2016) trong nghiên cứu “Xác định ảnh hưởng của các thành phần trong HTKSNB tới chất lượng kiểm soát rủi ro trong các công ty xây dựng tại TP Hồ Chí Minh” đã phát triển một mô hình tác động bao gồm các yếu tố chính: môi trường nội bộ, thiết lập mục tiêu, nhận dạng rủi ro, đánh giá rủi ro, tiếp nhận rủi ro, và các hoạt động kiểm soát.
(7) Thông tin và truyền thông; (8) Giám sát
1.3.2 Các nghiên cứu nước ngoài
Nghiên cứu của Jokipii (2009) tại Phần Lan chỉ ra rằng để đảm bảo hiệu quả và hiệu lực của hoạt động, độ tin cậy của thông tin và tuân thủ pháp luật, các doanh nghiệp cần có hệ thống kiểm soát nội bộ đầy đủ Qua khảo sát 741 công ty Phần Lan, kết quả cho thấy các doanh nghiệp điều chỉnh cấu trúc kiểm soát nội bộ để ứng phó với sự không chắc chắn của môi trường, từ đó đạt được hiệu quả kiểm soát Hơn nữa, chiến lược cũng có ảnh hưởng đáng kể đến hệ thống kiểm soát nội bộ.
Nghiên cứu của Bruns và Waterhouse (1975) chỉ ra rằng khi quy mô tổ chức tăng, quy trình kiểm soát trở nên chuyên biệt và phức tạp hơn Các tổ chức phi lợi nhuận lớn thường áp dụng nhiều biện pháp kiểm soát nội bộ hơn Quy mô tổ chức liên quan đến nguồn lực sẵn có và sự khác biệt nội bộ, dẫn đến nhu cầu về hệ thống kiểm soát phức tạp hơn Tuy nhiên, hiện tại vẫn chưa có nghiên cứu cụ thể nào về kiểm soát nội bộ trong các tổ chức nhỏ.
Nghiên cứu của Wallace và Kreutzfeldt (1995) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa rủi ro vốn có và rủi ro kiểm soát trong việc điều chỉnh kiểm toán đã từng bị coi là vấn đề thứ yếu Các tổ chức nhỏ thường có hệ thống kiểm soát kém hơn so với các tổ chức lớn, và ban giám đốc của các tổ chức nhỏ bày tỏ lo ngại về việc các khuôn khổ kiểm soát nội bộ không phù hợp với môi trường doanh nghiệp của họ Mặc dù kiểm soát nội bộ là rất quan trọng cho cả tổ chức nhỏ và lớn, nhưng cách thức thực hiện có thể khác nhau đáng kể Sự tham gia trực tiếp của lãnh đạo cao nhất được xem là một giải pháp hợp lý cho hệ thống kiểm soát ít phức tạp hơn trong các tổ chức nhỏ.
Báo cáo nghiên cứu của Naresh C Agarwal (2007) phân tích mối quan hệ giữa quy mô tổ chức và cơ cấu trong các công ty bảo hiểm nhân thọ tại Hoa Kỳ Tác giả chỉ ra rằng sự phát triển của tổ chức có thể tạo ra áp lực dẫn đến sự khác biệt hóa trong cơ cấu tổ chức, do các yếu tố như kiểm soát, giao tiếp và giám sát mà các tổ chức lớn phải đối mặt Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa quy mô và cấu trúc không thay đổi theo các phương pháp đo lường quy mô tổ chức khác nhau.
Nghiên cứu của Mahmoud Ezzamel (1990) về tác động của sự không chắc chắn về môi trường, quyền tự chủ quản lý và quy mô đối với đặc điểm ngân sách đã chỉ ra rằng các biến ngữ cảnh ảnh hưởng mạnh mẽ đến thiết kế hệ thống ngân sách của công ty Kết quả cho thấy sự không chắc chắn về môi trường (PEU) có ảnh hưởng lớn hơn so với quyền tự chủ và quy mô của người quản lý Đặc biệt, PEU tác động mạnh mẽ hơn đến các công ty lớn so với các công ty nhỏ, khẳng định vai trò quan trọng của các yếu tố bối cảnh trong việc hình thành đặc điểm ngân sách.
Bài báo "Khuôn khổ lý thuyết quyền biến cho nghiên cứu hệ thống kế toán quản trị" của J.H Waterhouse và P Tiessen (1978) phát triển mô hình phân tích so sánh các tổ chức, giúp xác định yêu cầu kiểm soát của các loại hình tổ chức khác nhau và giải quyết vấn đề thiết kế hệ thống kế toán quản lý Mô hình này chỉ ra rằng cấu trúc tổ chức phụ thuộc vào bối cảnh cụ thể, và các cấu trúc thay thế tạo ra nhu cầu về cơ chế kiểm soát khác nhau Bằng cách tập trung vào yêu cầu kiểm soát của các cấu trúc này, bài báo giả thuyết về mối quan hệ giữa cấu trúc tổ chức và thiết kế hiệu quả của hệ thống kế toán quản trị.
Bài báo "Thiết kế hệ thống kế toán quản trị trong các bộ phận sản xuất" của Jonas Gerdin (2005) trình bày một mô hình lý thuyết quyền biến để nghiên cứu ảnh hưởng của sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các bộ phận và cấu trúc tổ chức đối với thiết kế hệ thống kế toán quản trị Mô hình này được kiểm nghiệm qua dữ liệu từ 160 giám đốc sản xuất, với tỷ lệ phản hồi đạt 82,5% Kết quả nghiên cứu cho thấy các tổ chức điều chỉnh thiết kế hệ thống kế toán quản trị để phù hợp với yêu cầu kiểm soát trong từng tình huống cụ thể Ngoài ra, nghiên cứu cũng cung cấp bằng chứng cho sự tồn tại của tính tương đương dưới mức tối ưu, cho thấy trong những tình huống không có mệnh lệnh chi phối duy nhất, có thể xuất hiện nhiều thiết kế hệ thống kiểm soát quản lý thay thế và tương đương về chức năng.
Nghiên cứu của Faudziah Hanim Fadzil, Hasnah Haron và Muhamad Jantan (2005) nhằm xác định sự tuân thủ của bộ phận kiểm toán nội bộ tại các công ty niêm yết trên Bursa Malaysia đối với các Chuẩn mực về Thực hành nghề nghiệp của Kiểm toán viên nội bộ IIA (2000) và ảnh hưởng của sự tuân thủ này đến chất lượng hệ thống kiểm soát nội bộ Kết quả cho thấy rằng quản lý bộ phận kiểm toán, trình độ chuyên môn và tính khách quan có tác động đáng kể đến giám sát hệ thống kiểm soát nội bộ Phạm vi công việc và kết quả kiểm toán ảnh hưởng đến thông tin và truyền thông, trong khi hiệu quả công việc và tính khách quan ảnh hưởng đến môi trường kiểm soát Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc thực hiện và báo cáo kiểm toán ảnh hưởng đến đánh giá rủi ro và hoạt động kiểm soát trong hệ thống Nghiên cứu này đóng góp vào lý thuyết chi phí liên kết mà ban giám đốc phải chi trả cho kiểm toán viên nội bộ, đồng thời chỉ ra rằng việc tuân thủ thực hành kiểm toán nội bộ có ảnh hưởng đến chất lượng hệ thống kiểm soát Đây là nghiên cứu thực nghiệm đầu tiên liên hệ giữa tuân thủ chức năng kiểm toán nội bộ với SPPIA và tác động của nó đến hệ thống kiểm soát nội bộ.
Tính mới của đề tài nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào các công ty tại Việt Nam, xem xét bối cảnh và môi trường kinh doanh cũng như nền kinh tế Việt Nam Mục tiêu là phân tích ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiên theo lý thuyết quyền biến đến cấu trúc hệ thống kiểm soát nội bộ, khác với các nghiên cứu trước chỉ tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng Kết quả nghiên cứu sẽ giúp doanh nghiệp xây dựng hệ thống kiểm soát nội bộ phù hợp với đặc điểm riêng, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THIẾT NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu tại Việt Nam vào tháng 12/2020 sử dụng phương pháp định lượng qua bảng khảo sát online đối với lãnh đạo và nhân viên doanh nghiệp sản xuất và kinh doanh Bảng khảo sát gồm hai phần: thông tin chung và khảo sát về lý thuyết quyền biến cùng các biến kiểm soát, được điều chỉnh từ nghiên cứu trước để nâng cao độ tin cậy Theo Jokipii (2009), lý thuyết quyền biến được đo lường qua chiến lược kinh doanh, quy mô hoạt động, cơ cấu tổ chức và sự biến động môi trường Nghiên cứu cũng xem xét cấu trúc kiểm soát nội bộ và các thành phần như môi trường kiểm soát, rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin và truyền thông, cùng giám sát Để đánh giá hiệu quả kiểm soát nội bộ, nghiên cứu đặt ra các câu hỏi về hiệu quả hoạt động, độ tin cậy thông tin tài chính và tuân thủ luật pháp Hầu hết các câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức để đo lường.
Bảng khảo sát bao gồm các câu hỏi sử dụng thang đo Likert từ 4 đến 5, rất cao, cùng với những câu hỏi mở nhằm hỗ trợ cho việc đánh giá và đề xuất giải pháp.
Quy trình nghiên cứu được phân chia thành nhiều bước khác nhau, tùy thuộc vào mức độ chi tiết và quan điểm của từng cá nhân Mỗi công trình nghiên cứu sẽ được thực hiện theo một trình tự nhất định, đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả trong quá trình nghiên cứu.
(1) Lựa chọn đề tài nghiên cứu
(2) Xác định câu hỏi, giả thuyết và phương pháp nghiên cứu
(3) Xây dựng đề cương và lập kế hoạch nghiên cứu
(4) Thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu
Việc viết báo cáo kết quả nghiên cứu và lập sơ đồ nghiên cứu là bước quan trọng giúp định hướng cho bài nghiên cứu Đồng thời, việc đưa ra bảng quy trình thực hiện nghiên cứu cũng góp phần làm rõ ràng và hệ thống hóa các bước cần thiết trong quá trình nghiên cứu.
Việc xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu là bước đầu tiên quan trọng, sau đó cần thu thập dữ liệu và tìm ra mô hình nghiên cứu phù hợp Tiếp theo, tiến hành khảo sát thử để thu thập thông tin cần thiết Qua các bước sàng lọc và điều chỉnh, chúng ta có thể đưa ra kết luận và khuyến nghị phù hợp.
Sau khi thu thập dữ liệu, nghiên cứu tiến hành đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng cách sử dụng công cụ Cronbach's Alpha Tiếp theo, các phương pháp phân tích như EFA, CFA và phân tích cấu trúc biến trung gian CONTROL, EFFE được thực hiện Cuối cùng, mô hình cấu trúc tuyến tính SEM được phân tích thông qua phần mềm SPSS.
Mô hình nghiên cứu
Dựa trên tổng quan các lý thuyết và nghiên cứu trước đó, tác giả đã lựa chọn các yếu tố thang đo phù hợp với đề tài nghiên cứu để đề xuất mô hình nghiên cứu kế thừa từ kết quả của Jokipii (2009) Mô hình này được xây dựng dựa trên điều kiện nghiên cứu và đặc điểm của lĩnh vực đang được khảo sát.
Xác định vấn đề nghiên cứu
Thiết kế thang đo và bảng khảo sát
Thống kê mô tả mẫu
Phân tích Phân tích EFA
Phân tích cấu trúc biến trung gian
Nghiên cứu này sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ trong doanh nghiệp Việt Nam, dựa trên lý thuyết quyền biến và các giả thuyết đã được đề xuất Kết quả cho thấy sự quan trọng của việc kiểm soát nội bộ trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Hình 3.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất 2.1.1.1 Chiến lược kinh doanh (STRA)
Chiến lược kinh doanh được coi là một yếu tố quan trọng trong thiết kế hệ thống kiểm soát, theo Otley (1980) và Dermer (1977) Nghiên cứu của Miller và cộng sự (1986) cùng với Miles và Snow cho thấy sự cần thiết phải điều chỉnh hệ thống kiểm soát phù hợp với chiến lược của công ty.
Các nghiên cứu của Bruns và Waterhouse (1975), Wallace và Kreutzfeldt (1995), và Ezzamel (1990) cho thấy rằng các công ty với chiến lược khác nhau thường tạo ra các cấu hình hệ thống kiểm soát khác nhau Simons (1990) đã chứng minh rằng các công ty áp dụng hệ thống kiểm soát theo nhiều phương pháp khác nhau tùy thuộc vào chiến lược của họ, cho thấy sự khác biệt trong chiến lược có thể dẫn đến những khác biệt trong kiểm soát nội bộ.
Miles và Snow (1978) chỉ ra rằng hệ thống kiểm soát kiểu người khai thác tập trung vào việc phát hiện vấn đề và xây dựng các cấu trúc linh hoạt giúp tổ chức phản ứng nhanh với sự thay đổi môi trường Langfield-Smith (1997) ghi nhận rằng kiểm soát trong các tổ chức phát triển có thể được phân cấp và định hướng kết quả, cho thấy nhu cầu về một môi trường kiểm soát mạnh mẽ để đảm bảo ý thức kiểm soát hiệu quả Những nghiên cứu trước đây về kiểm soát quản lý đã cung cấp nền tảng cho những hiểu biết này.
Langfield-Smith (1997) và Chenhall (2003) chỉ ra rằng các loại hệ thống kiểm soát khác nhau phù hợp với các chiến lược cụ thể; những người thăm dò thường sử dụng biện pháp kiểm soát linh hoạt để thích ứng nhanh với môi trường thay đổi, trong khi những người bảo vệ tập trung vào việc giảm thiểu sự không chắc chắn và tối đa hóa hiệu quả So với những người bảo vệ, người tìm kiếm có xu hướng linh hoạt hơn trong việc điều chỉnh hệ thống quản lý để đáp ứng nhu cầu của người dùng Do đó, giả thuyết được đưa ra như sau:
H1: Chiến lược của doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến cấu trúc kiểm soát nội bộ của doanh nghiệp đó
2.1.1.2 Quy mô hoạt động (SIZE)
Nghiên cứu lý thuyết quyền biến ban đầu chỉ ra rằng quy mô tổ chức ảnh hưởng đến thiết kế và sử dụng hệ thống quản lý (Hoque và James, 2000) Merchant cho rằng sự phát triển quy mô hoạt động làm gia tăng vấn đề giao tiếp và kiểm soát, vì kiểm soát quản lý hành vi hiệu quả ở doanh nghiệp nhỏ nhưng không phù hợp với doanh nghiệp lớn Duncan và cộng sự (1999) nghiên cứu các tổ chức phi lợi nhuận và nhận thấy tổ chức lớn hơn thường sử dụng nhiều kiểm soát nội bộ hơn Quy mô tổ chức liên quan đến nguồn lực và sự khác biệt nội bộ, dẫn đến nhu cầu về hệ thống kiểm soát phức tạp hơn Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu cụ thể về kiểm soát nội bộ trong các tổ chức nhỏ, do đó, giả thuyết được đề xuất.
H2: Quy mô hoạt động của doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến cấu trúc kiểm soát nội bộ của doanh nghiệp đó
2.1.1.3 Cơ cấu tổ chức (MECH)
Cơ cấu tổ chức là mô hình nội bộ về vai trò, giao tiếp và quyền hạn, đóng vai trò quan trọng trong thiết kế kiểm soát nội bộ (Chenhall, 2003) Các hình thức cơ cấu tổ chức khác nhau yêu cầu thông tin kế toán khác nhau để hoạt động hiệu quả (Otley, 1980) Cấu trúc cơ học, mặc dù giúp kiểm soát nội bộ bằng cách giảm biến động và tăng khả năng dự đoán, cũng có thể làm giảm hiệu quả do sự mất kiểm soát trong hệ thống phân cấp (Evans, 1975) và sự khác biệt do tập trung hóa (Morris và cộng sự, 1979) Trong tổ chức tập trung, quyền quyết định tập trung ở cấp cao nhất, giảm nhu cầu giám sát (Gosselin, 1997) Ngược lại, tổ chức khác biệt theo chiều dọc gặp khó khăn trong truyền thông do thông tin phải chảy qua nhiều cấp Tổ chức phân hóa cao có nhiều hoạt động kiểm soát nhưng ít quy tắc, dẫn đến quyền quyết định lớn hơn và tính đến nhiều yếu tố hơn trong giám sát (Whitley, 1999).
H3: Cơ cấu tổ chức của doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến cấu trúc kiểm soát nội bộ của doanh nghiệp đó
2.1.1.4 Sự biến động của môi trường (PEU)
Chenhall (2003) chỉ ra rằng sự không chắc chắn trong môi trường là yếu tố quan trọng trong nghiên cứu Hệ thống kiểm soát quản lý, đặc biệt trong bối cảnh lý thuyết quyền biến Tác giả nhấn mạnh rằng trong môi trường có nhiều đối thủ cạnh tranh và phức tạp, các tổ chức sẽ càng phụ thuộc nhiều vào các biện pháp kiểm soát chính thức và ngân sách truyền thống Gordon và Miller cũng đồng tình với quan điểm này.
Năm 1976, có dự đoán rằng sự gia tăng tính năng động của môi trường sẽ dẫn đến việc cải thiện hệ thống kiểm soát chất lượng, với vai trò của hệ thống kiểm soát càng trở nên quan trọng hơn khi mức độ không chắc chắn gia tăng Hơn nữa, Evans và các cộng sự vào năm 1986 cũng khẳng định rằng các tổ chức thường điều chỉnh hệ thống nội bộ để thích ứng với những thay đổi trong hoàn cảnh Từ những nghiên cứu trước đó, một giả thuyết đã được hình thành.
H4: Sự biến động của môi trường của doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến cấu trúc kiểm soát nội bộ của doanh nghiệp đó
2.1.1.5 Cấu trúc kiểm soát nội bộ và hiệu quả quan sát
Mối quan hệ giữa cấu trúc kiểm soát nội bộ và tính hiệu quả của nó dựa trên khuôn khổ COSO (1994) cho thấy năm thành phần kiểm soát hoạt động đúng cách sẽ dẫn đến kiểm soát hiệu quả COSO (1994) chỉ ra rằng có sự khác biệt về hiệu quả kiểm soát nội bộ giữa các doanh nghiệp, nhưng không giải thích rõ nguyên nhân Lý thuyết quyền biến gợi ý rằng việc điều chỉnh hệ thống kiểm soát theo đặc điểm doanh nghiệp sẽ nâng cao hiệu quả kiểm soát (Fisher, 1998) Simons (1987) khẳng định rằng các công ty với chiến lược khác nhau sử dụng hệ thống kiểm soát khác nhau, ảnh hưởng lớn đến hoạt động Đánh giá tính hữu hiệu của kiểm soát nội bộ như một biến phụ thuộc trong mô hình giúp đánh giá tính đầy đủ của cấu trúc kiểm soát trong thực tế (Langfield Smith, 1997).
Theo đó, giả thuyết được phát biểu như sau:
H5: Cấu trúc kiểm soát nội bộ của doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến hiệu quả của kiểm soát nội bộ của của doanh nghiệp đó
2.1.2 Đo lường các biến trong mô hình
Thang đo được hình thành từ việc tổng hợp và kế thừa có chọn lọc thang đo trong nghiên cứu của Jokipii (2009), cụ thể:
2.1.2.1 Cấu trúc kiểm soát nội bộ
Cấu trúc kiểm soát nội bộ (CONTROL) bao gồm các chỉ số chính như môi trường kiểm soát (COEN), đánh giá rủi ro (RISK), hoạt động kiểm soát (COAC), thông tin và truyền thông (INFO), và giám sát (MONI) Nghiên cứu này thực hiện việc đo lường các chỉ số thông qua 5 câu hỏi và áp dụng các thước đo như các yếu tố trong biến trung gian.
Hiệu quả kiểm soát nội bộ (EFFE) được xác định dựa trên ba mục tiêu chính mà các công ty cần đạt được theo các khuôn khổ kiểm soát nội bộ Các chỉ số cấu thành hiệu quả kiểm soát nội bộ bao gồm: hiệu quả hoạt động (EFFI), độ tin cậy và tính đầy đủ, kịp thời của thông tin tài chính và quản lý (RELI), cùng với việc tuân thủ các luật và quy định (LAW) Nghiên cứu này đo lường các chỉ số thông qua bốn câu hỏi và sử dụng điểm trung bình làm yếu tố trong biến trung gian.
Bảng 3.1 Thang đo CONTROL, EFFE đề xuất
TT Biến Biến quan sát
Ban quản trị đưa ra các quyết định thông qua việc đặt câu hỏi cho các quản lý (COEN1)
2 Các nhà quản trị và bộ phận quản lý không phải làm việc quá sức (COEN2)
3 Có rất nhiều thay đổi trong việc kiểm soát và quản lý doanh nghiệp (COEN3)
4 Các nhân viên hiểu rõ công việc và trách nhiệm của họ
5 Các nhân viên đã thể hiện cam kết về sự trung thực và các giá trị đạo đức của công ty thông qua hành vi của họ (COEN5)
Các mục tiêu hoạt động của công ty đã có các biện pháp ngăn ngừa rủi ro hợp lý và đáng tin cậy (RISK1)
Ban quản trị cần tích cực đánh giá các rủi ro nội bộ và ngoại bộ để giảm thiểu những rủi ro có thể ảnh hưởng đến mục tiêu tương lai của doanh nghiệp.
8 Doanh nghiệp đã thực hiện phân tích rủi ro trong năm vừa rồi
9 Các nhà quản lý đã nhận thức được rủi ro trong bộ phận của họ và có thể kiểm soát các rủi ro đó (RISK4)
12 Doanh nghiệp đã có thể thực hiện việc phân tích rủi ro và các biện pháp ngăn chặn rủi ro (RISK5)
TT Biến Biến quan sát
Doanh nghiệp có các biện pháp kiểm soát quy trình hoạt động giúp đưa ra cảnh báo ngay khi có điều bất thường xảy ra (COAC1)
12 Doanh nghiệp xử lí nhanh chóng và kịp thời khi xảy ra các điều bất thường (COAC2)
13 Trong nhiệm vụ, đặc biệt chú ý đến sự ủy quyền và những yêu cầu đặc biệt của nhiệm vụ (COAC3)
14 Các biện pháp kiểm soát nội bộ lẽ phải được đẩy mạnh hơn nữa (COAC4)
15 Toàn bộ nhân sự đã cập nhật mô tả công việc (COAC5)
Thông tin và truyền thông
Nhân viên không gặp khó khăn trong việc thu thập thông tin liên quan đến công việc của họ (INFO1)
17 Các báo cáo được chuyển đến ban quản trị phải rõ ràng và chứa thông tin liên quan từ quan điểm nhà quản lý (INFO2)
Thông tin giữa các bộ phận như bán hàng và sản xuất được truyền tải đầy đủ, đảm bảo hoạt động diễn ra liên tục mà không bị gián đoạn.
19 Công việc được điều phối hiệu quả không chỉ ở phòng ban mình mà còn với các phòng ban khác (INFO4)
20 Hệ thống thông tin và liên lạc của doanh nghiệp không hoàn toàn cập nhật liên quan đến các chức năng (INFO5)
Các nhà quản lý thực hiện rất tốt việc kiểm soát hàng ngày (MONI1)
22 Doanh nghiệp có kiểm soát về cách nhân viên tuân theo quy định nội bộ (MONI2)
Phương pháp nghiên cứu
2.3.1 Thiết kế bảng hỏi khảo sát
Dựa trên lý thuyết và mô hình đã trình bày trong Chương 2, bảng câu hỏi nghiên cứu được thiết kế hoàn chỉnh với hai phần chính.
Phần 1: Nhằm thu thập các thông tin chung về đối tượng tham gia khảo sát gồm: Tên công ty đang công tác , Chức vụ, Thời gian công tác
Phần 2: Nội dung khảo sát, nhằm mục đích xem xét, đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ trong doanh nghiệp Việt Nam: phân tích dựa trên lý thuyết quyền biến và thiết kế câu hỏi khảo sát gồm 12 yếu tố: STRA, SIZE, MECH, PEU, COEN, COAC, INFO, RISK, RELI, MONI, LAW, EFFI (chi tiết tại Phụ lục 1 – Phiếu khảo nhà quản trị doanh nghiệp)
Tổng thể mẫu của quá trình nghiên cứu: Toàn bộ các nhà quản trị trong các doanh nghiệp tại Việt Nam
Phương pháp chọn mẫu: Tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện phi xác suất
Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (2006), kích thước mẫu tối thiểu cần có cho phân tích yếu tố khám phá (EFA) là 50, nhưng lý tưởng nhất là 120 Do hạn chế về thời gian và điều kiện nghiên cứu, tác giả quyết định chọn cỡ mẫu là 180 và sẽ phát đi 180 phiếu khảo sát để đảm bảo chất lượng nghiên cứu.
Tiêu chuẩn mẫu: là các nhà quản trị trong các doanh nghiệp tại Việt Nam
Trên cơ sở mẫu điều tra là 178 và bản hỏi chính thức đã được xây dựng hoàn chỉnh, tác giả thu thập số liệu cụ thể như sau:
Bước đầu tiên trong quy trình nghiên cứu là thiết kế phiếu khảo sát bằng công cụ Google Form, sau đó gửi liên kết đến các nhà quản trị khảo sát qua email để thu thập dữ liệu từ các câu trả lời.
Thời gian tiến hành từ 01/11/2020 đến 31/12/2020
Tổng số phiếu phát ra là 178 phiếu
Tổng số phiếu thu về là 162 phiếu, trong đó số phiếu hợp lệ là 144 phiếu
- Bước 2: Tổng hợp bảng hỏi.
Công cụ xử lí dữ liệu
Phương pháp thống kê trong nghiên cứu này sử dụng mức có ý nghĩa α là 0,05 (α = 0,05) Dữ liệu thu thập được phân tích bằng phần mềm SPSS, và quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện qua nhiều giai đoạn khác nhau.
2.4.1 Kiểm định độ tin cậy thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha
Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha là phương pháp thống kê đánh giá mức độ chặt chẽ của các biến quan sát trong thang đo Theo Hair và cộng sự (2012), hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên được coi là thang đo tốt, trong khi từ 0,7 đến gần 0,8 là có thể sử dụng Nhiều nhà nghiên cứu cũng cho rằng hệ số từ 0,6 trở lên có thể chấp nhận được, đặc biệt khi khái niệm nghiên cứu còn mới Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá cao (>0,95), có thể xuất hiện biến quan sát thừa, tức là biến đo lường gần như trùng lặp với biến khác và cần được loại bỏ Hệ số này không chỉ ra biến nào nên giữ lại hay loại bỏ, vì vậy cần kết hợp với hệ số tương quan biến tổng; những biến có tương quan dưới 0,3 sẽ bị loại bỏ để cải thiện độ tin cậy của thang đo.
2.4.2 Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để tóm tắt các biến quan sát thành một số nhân tố cụ thể, giúp đo lường các khía cạnh khác nhau của khái niệm nghiên cứu.
Sau khi loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy, thang đo được đánh giá thông qua phân tích nhân tố khám phá (EFA) để xem xét giá trị hội tụ và phân biệt của các biến trong thành phần nhân tố cấu thành giá trị cảm nhận của khách hàng Phân tích này giúp xác định mức độ cao hay thấp của các biến và cho phép thu gọn chúng thành một tập hợp các nhân tố có ý nghĩa hơn, đồng thời vẫn giữ lại hầu hết thông tin của tập biến ban đầu (Hair, 1998) Các tham số thống kê trong EFA sẽ được áp dụng để hỗ trợ quá trình này.
Hệ số KMO (Kaiser Mayer Olkin) được sử dụng để đánh giá sự thích hợp của phân tích nhân tố Một trị số KMO lớn, nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1, cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp Ngược lại, nếu trị số KMO nhỏ hơn 0,5, điều này có thể chỉ ra rằng phân tích nhân tố không thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm định Barlett’s là một phương pháp thống kê dùng để kiểm tra giả thuyết về sự không tương quan giữa các biến trong tổng thể Để thực hiện phân tích nhân tố, các biến cần có sự tương quan với nhau Nếu kiểm định Barlett’s không cho kết quả có ý nghĩa thống kê, việc áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đó là không phù hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Khi mức ý nghĩa của kiểm định Barlett’s nhỏ hơn 0,05 (Sig < 0,05), điều này cho thấy các biến quan sát có mối tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Trong phân tích yếu tố khám phá (EFA), các hệ số nhân tố tải (Factor Loading) dưới 0,5 và chênh lệch hệ số tải giữa hai nhân tố của cùng một biến quan sát nhỏ hơn hoặc bằng 0,3 sẽ bị loại bỏ Điều này nhằm đảm bảo giá trị hội tụ giữa các biến và tăng cường độ phân biệt của nhân tố.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%
- Hệ số Eigenvalue có giá trị > 1
2.4.3 Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA
CFA (Phân tích nhân tố khẳng định) là phương pháp dùng để đánh giá sự phù hợp giữa dữ liệu nghiên cứu và mô hình lý thuyết đã được xác định trước đó Phân tích này nhằm khẳng định tính chính xác của các yếu tố cấu thành từ nghiên cứu trước, đồng thời kiểm tra xem mô hình lý thuyết hiện có có phù hợp với dữ liệu nghiên cứu hay không Nói tóm lại, CFA xác nhận sự tương thích giữa mô hình lý thuyết và dữ liệu thực tế.
Trong mô hình CFA, chỉ có các hệ số tải từ biến ẩn đến biến đo lường được tính toán, trong khi các mối tác động khác không được đề cập trong lý thuyết sẽ được giả định là bằng 0.
Trong phân tích yếu tố xác định (CFA), có năm thành phần chính cần xác định: (1) các cấu trúc ẩn (latent constructs), (2) các biến đo lường (measured variables) liên quan đến từng cấu trúc ẩn, (3) các hệ số tải (loadings), (4) mối quan hệ giữa các cấu trúc ẩn, và (5) sai số (errors) cho từng biến đo lường.
Các cấu trúc ẩn được thể hiện qua hình ellip hoặc hình tròn, trong khi các biến đo lường được biểu diễn bằng hình vuông hoặc chữ nhật Do chỉ có mối quan hệ tương quan, được thể hiện bằng mũi tên hai đầu, nên các biến cấu trúc được gọi là biến độc lập ngoại sinh Mỗi biến đo lường đều có một số dư, đại diện cho phần biến thiên không được giải thích bởi biến cấu trúc.
Giá trị cấu trúc (Contruct Validity) được xác định như sau:
- Ước lượng hệ số tải chuẩn hóa (standardized loading estimates) ≥ 0,5
- AVE (Average Variance Extracted) ≥ 0,5 để nói lên giá trị tương đồng (convergent validiy)
- Ước lượng AVE cho 2 yếu tố lớn hơn bình phương của tương quan giữa 2 yếu tố để nói lên giá trị phân biệt (discriminant validity)
- Hệ số tin cậy của cấu trúc (Construct reliability) ≥ 0,7 để nói lên sự tương thích nội tại (internal consistency)
2.4.4 Mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL và EFFE
Sau khi thực hiện phân tích CFA, nghiên cứu áp dụng mô hình cấu trúc SEM để xác định mô hình biến trung gian CONTROL và EFFE, sử dụng các chỉ số CMIN/DF, CFI, RMSEA và Pclose nhằm đánh giá độ phù hợp của mô hình Tiếp theo, nghiên cứu sẽ tiến hành đánh giá kết quả phân tích mô hình cấu trúc cho các biến trung gian này.
2.4.5 Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
2.4.5.1 Đánh giá sự phù hợp (Assessing fit)
Sự phù hợp (fit) là công cụ để so sánh hai ma trận đồng phương sai: một ma trận từ bộ dữ liệu nghiên cứu và một ma trận từ mô hình Kết quả của phân tích xác nhận (CFA) cho phép kiểm tra và khẳng định giá trị của mô hình lý thuyết.
2.4.5.2 Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mô hình
Các giá trị p tương ứng với mỗi biến giúp ta kiểm định từng cặp giả thuyết sau:
H0: Hệ số hồi quy của biến đó bằng 0
H1: Hệ số hòi quy của biến đó khác 0
Như vậy nếu sig 0,05 ta chấp nhận H0 và kết luận biến đó không có ý nghĩa thống kê
2.4.5.3 Đánh giá quan hệ giữa các biến trong mô hình
Căn cứ độ lớn của giá trị tuyệt đối của từng biến để đánh giá tác động mạnh yếu tới biến phụ thuộc
Căn cứ dấu của hệ số hồi quy để biết chiều tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Tác giả đã tiến hành kiểm định 10 thang đo sử dụng thang Likert, trong đó một số thang đo bị loại do chỉ số tương quan với biến tổng (Corrected Item – Total correlation) thấp hơn 0.3.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo MECH cho thấy độ tin cậy đạt 0,880, vượt mức tối thiểu 0,6, và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng lớn hơn 0,3, do đó thang đo này đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo PEU cho thấy độ tin cậy đạt 0,857, vượt mức tối thiểu 0,6 Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng trên 0,3, do đó thang đo này đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo COEN cho thấy độ tin cậy chỉ đạt 0,580, thấp hơn mức yêu cầu 0,6 Hai biến thành phần COEN2 và COEN4 cũng có tương quan với tổng dưới 0,3, do đó không đạt yêu cầu Sau đó, chúng tôi đã loại bỏ biến COEN2 và COEN4, và tiến hành phân tích độ tin cậy lần thứ hai.
Kết quả phân tích độ tin cậy lần 2 của thang đo COEN cho thấy độ tin cậy đạt 0,793, vượt mức tối thiểu 0,6 Các biến thành phần COEN1, COEN3 và COEN5 đều có tương quan với tổng trên 0,3, đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo RISK cho thấy độ tin cậy đạt 0,821, vượt mức yêu cầu 0,6 Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng trên 0,3, chứng tỏ chúng đều đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo COAC cho thấy độ tin cậy đạt 0,797, vượt mức yêu cầu tối thiểu 0,6 Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng lớn hơn 0,3, chứng tỏ chúng đều đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo INFO cho thấy chỉ số đạt 0,548, thấp hơn mức yêu cầu 0,6 Biến thành phần INFO1 và INFO2 cũng có tương quan với tổng dưới 0,3, do đó không đạt yêu cầu Sau khi loại bỏ hai biến này, tiến hành chạy phân tích độ tin cậy lần thứ hai.
Kết quả phân tích độ tin cậy lần 2 của thang đo INFO cho thấy độ tin cậy đạt 0,758, vượt mức tối thiểu 0,6 Các biến thành phần INFO3, INFO4 và INFO5 đều có tương quan với tổng trên 0,3, đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo MONI cho thấy độ tin cậy đạt 0,794, vượt mức yêu cầu 0,6 Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng trên 0,3, do đó đều đáp ứng tiêu chí cần thiết.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo EFFI cho thấy độ tin cậy đạt 0,673, vượt mức yêu cầu 0,6 Tuy nhiên, biến thành phần EFFI3 có mối tương quan với tổng.
< 0,3 nên không đạt yêu cầu Tiến hành loại bỏ biến EFFE3, sau đó chạy phân tích độ tin cậy lần 2
Kết quả phân tích độ tin cậy lần 2 của thang đo INFO cho thấy độ tin cậy đạt 0,784, vượt mức tối thiểu 0,6 Ngoài ra, các biến thành phần EFFI1, EFFI2 và EFFI4 đều có tương quan với tổng lớn hơn 0,3, đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo RELI cho thấy độ tin cậy đạt 0,704, vượt mức yêu cầu 0,6 Điều này cho thấy biến thành phần RELI2 có mối tương quan tích cực với tổng thể.
< 0,3 nên không đạt yêu cầu Tiến hành loại bỏ biến RELI2, sau đó chạy phân tích độ tin cậy lần 2
Kết quả phân tích độ tin cậy lần 2 của thang đo RELI cho thấy độ tin cậy đạt 0,790, vượt mức yêu cầu 0,6 Các biến thành phần RELI1, RELI3 và RELI4 đều có tương quan với tổng trên 0,3, đáp ứng tiêu chí cần thiết.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo RELI cho thấy độ tin cậy đạt 0,719, vượt mức yêu cầu tối thiểu 0,6 Ngoài ra, biến thành phần LAW1 có mối tương quan tích cực với tổng thể.
< 0,3 nên không đạt yêu cầu Tiến hành loại bỏ biến LAW1, sau đó chạy phân tích độ tin cậy lần 2
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá cho phép rút gọn số lượng biến quan sát thành một số ít biến thông qua phương pháp trích Principal Axis Factoring và xoay ma trận Promax Tất cả các biến được đưa vào xoay chỉ một lần duy nhất, mang lại kết quả rõ ràng và hiệu quả.
3.3.1 Kiểm định KMO và Bartlett
Kết quả kiểm định cho thấy trị số KMO đạt 0,764, lớn hơn 0,5, và Sig của Bartlett’s Test là 0,000, nhỏ hơn 0,05, chứng tỏ rằng các quan sát hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố.
Bảng 4 4 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,764 Đại lượng thống kê
3.3.2 Ma trận xoay các nhân tố, hệ số Eigenvalue và tiêu chuẩn phương sai trích
Bảng 4 5 Kết quả EFA cho các biến
Biến quan sát Nhân tố
Phương pháp được sử dụng là xoay nhân tố Promax, nhằm tối thiểu hóa số lượng quan sát có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, từ đó nâng cao khả năng giải thích các nhân tố Sau khi thực hiện xoay, các quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ được loại bỏ khỏi mô hình Phân tích nhân tố khám phá (EFA) sẽ giữ lại các biến quan sát có hệ số tải lớn hơn 0,5 và sắp xếp chúng thành các nhóm chính Kết quả thu được sẽ cung cấp cái nhìn rõ ràng hơn về cấu trúc dữ liệu.
- Loại đi 5 biến quan sát sau:
+ COAC3, RISK1, MONI3 do hệ số tải nhỏ hơn 0,5
+PEU6, RISK5 do hệ số tải không đủ phân biệ
3.3.3 Kiểm định KMO và Bartlett lần 2
Sau khi loại bỏ 5 biến quan sát trong lần kiểm định đầu tiên, chúng tôi đã thực hiện kiểm định lần 2 Kết quả cho thấy chỉ số KMO đạt 0,733, lớn hơn 0,5, và giá trị Sig của Bartlett’s Test là 0,000, nhỏ hơn 0,05, điều này chứng tỏ rằng các quan sát hoàn toàn phù hợp cho phân tích nhân tố.
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,733 Đại lượng thống kê
Tiếp tục tiến hành thực hiện lần 2 phương pháp xoay nhân tố Promax procedure, kết quả thu được:
Bảng 4.7 Kết quả EFA cho các biến – Lần 2
Biến quan sát Nhân tố
Eigenvalue 5.853 3.639 2.857 2.423 2.171 1.970 1.653 1.479 1.302 1.092 Phương sai trích (%) 15.542 9.227 7.080 5.791 5.037 4.421 3.556 3.091 2.553 1.962 Tổng phương sai trích (%)
- 35 biến quan sát được rút trích về 10 nhóm nhân tố chính có Eigenvalues > 1, bao gồm:
+ PEU: PEU1, PEU2, PEU3, PEU4, PEU5, PEU7
+ COEN: COEN1, COEN2, COEN3, COEN4, COEN5
+ COAC: COAC1, COAC2, COAC4, COAC5
+ INFO: INFO1, INFO2, INFO3, INFO4, INFO5
+ MECH: MECH1, MECH2, MECH3, MECH4
+ RELI: RELI1, RELI2, RELI3, RELI4
+ LAW: LAW1, LAW2, LAW3, LAW4
+ EFFI: EFFI1, EFFI2, EFFI3, EFFI4
- Tổng phương sai trích bằng 58.261% Như vậy, các nhân tố được rút trích phản ánh được 58.261% sự biến thiên của dữ liệu gốc.
Đánh giá lại thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Bảng 4.8 Kết quả phân tích lại thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến
Kết quả phân tích thang đo cho nhân tố MECH Độ tin cậy: Alpha = 0.880
Kết quả phân tích thang đo cho nhân tố PEU Độ tin cậy: Alpha = 0.852
Kết quả phân tích thang đo cho nhân tố COEN Độ tin cậy: Alpha = 0.793
Kết quả phân tích thang đo cho nhân tố RISK Độ tin cậy: Alpha = 0.779
Kết quả phân tích thang đo cho nhân tố COAC Độ tin cậy: Alpha = 0.791
Kết quả phân tích thang đo cho nhân tố INFO Độ tin cậy: Alpha = 0,856
Kết quả phân tích thang đo cho nhân tố MONI Độ tin cậy: Alpha = 0,779
Kết quả phân tích thang đo cho nhân tố EFFI Độ tin cậy: Alpha = 0.784
Kết quả phân tích thang đo cho nhân tố RELI Độ tin cậy: Alpha = 0.790
Kết quả phân tích thang đo cho nhân tố LAW Độ tin cậy: Alpha = 0.796
Tác giả đã tiến hành kiểm định lại 10 thang đo sử dụng thang Likert do có sự thay đổi so với phần đánh giá trước đó Kết quả cho thấy các thang đo đã được điều chỉnh và cải tiến để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy trong nghiên cứu.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo MECH cho thấy độ tin cậy đạt 0,880, vượt mức tối thiểu 0,6, và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng trên 0,3, do đó đáp ứng yêu cầu.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo PEU cho thấy độ tin cậy đạt 0,852, vượt mức 0,6, và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng trên 0,3, do đó đáp ứng đầy đủ yêu cầu.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo COEN cho thấy độ tin cậy đạt 0,793, vượt ngưỡng 0,6, và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng lớn hơn 0,3, do đó đáp ứng đầy đủ yêu cầu.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo RISK cho thấy độ tin cậy đạt 0,779, vượt mức 0,6, và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng lớn hơn 0,3, do đó thang đo này đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo COAC cho thấy độ tin cậy đạt 0,791, vượt mức 0,6, và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng trên 0,3, do đó đáp ứng yêu cầu.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo INFO cho thấy độ tin cậy đạt 0,856, vượt mức tối thiểu 0,6, và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng trên 0,3, do đó đáp ứng yêu cầu.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo MONI cho thấy độ tin cậy đạt 0,779, vượt mức 0,6, và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng lớn hơn 0,3, do đó thang đo này đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo EFFI cho thấy độ tin cậy đạt 0,784, vượt mức tối thiểu 0,6, và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng lớn hơn 0,3, do đó đáp ứng yêu cầu.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo RELI cho thấy độ tin cậy đạt 0,790, vượt mức 0,6, và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng trên 0,3, đáp ứng yêu cầu.
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo LAW cho thấy độ tin cậy đạt 0,796, vượt qua ngưỡng 0,6, và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng trên 0,3, đáp ứng yêu cầu.
Sau khi thực hiện phân tích EFA, chúng tôi đã xác định được 10 nhân tố Mỗi nhân tố này được đặt tên và đi kèm với các biến thành phần tương ứng.
+ Nhân tố PEU gồm các biến: PEU1, PEU2, PEU3, PEU4, PEU5, PEU7
+ Nhân tố COEN gồm các biến: COEN1, COEN2, COEN3, COEN4, COEN5 + Nhân tố COAC gồm các biến: COAC1, COAC2, COAC4, COAC5
+ Nhân tố INFO gồm các biến: INFO1, INFO2, INFO3, INFO4, INFO5
Phân tích nhân tố khẳng định CFA
+ Nhân tố RISK gồm các biến: RISK2, RISK3, RISK4
+ Nhân tố RELI gồm các biến: RELI1, RELI2, RELI3, RELI4
+ Nhân tố MONI gồm các biến: MONI1, MONI2, MONI4
+ Nhân tố LAW gồm các biến: LAW1, LAW2, LAW3, LAW4
+ Nhân tố EFFI gồm các biến: EFFI1, EFFI2, EFFI3, EFFI4
4.5 Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) được thực hiện trên 144 biến quan sát, dẫn đến việc rút ra 10 nhân tố từ kết quả phân tích EFA Các nhân tố này được nhóm thành các thang đo tương ứng, tạo thành mô hình đo lường các khái niệm Mô hình này sau đó được đưa vào phân tích CFA để kiểm tra sự phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Kết quả phân tích CFA cho thấy mức độ phù hợp của mô hình.
Bảng 4.9 Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình với dữ liệu nghiên cứu
Các chỉ số đánh giá Giá trị Tiêu chuẩn Đánh giá
CMIN/DF 1,046 1< CMIN/DF 0,05 đều phù hợp Do vậy, mô hình phù hợp hay tương thích với dữ liệu nghiên cứu
3.5.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo Độ tin cậy thang đo được đánh giá thông qua 3 chỉ số:
- Cronbach’s Alpha: đã phân tích trong phần 4.4
- Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai rút trích
Bảng 4.10 Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai rút trích các nhân tố
Alpha Độ tin cậy tổng hợp
Phương sai rút trích AVE
Thang đo được coi là đáng tin cậy khi độ tin cậy tổng hợp có giá trị lớn hơn 0,5 và tổng phương sai rút trích cũng cần có giá trị trên 0,5 để đảm bảo tính chính xác.
Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (1995), các giá trị CR đều lớn hơn 0,5 và AVE của tất cả các thang đo cũng vượt quá 0,5 Điều này cho thấy rằng các thang đo lường đều có độ tin cậy cao.
Bảng 4.11 Ma trận tương quan giữa các khái niệm
AVE MSV PEU MECH COAC COEN LAW RELI RELI MONI LAW EFFI PEU 0,502 0,152 0,709
Do đó, từ tất cả những kết quả trên, ta có thể khẳng định rằng các khái niệm hay thang đo đạt giá trị phân biệt
Như vậy, ta có mô hình phân tích CFA như hình 4.1
Hình 3.3 Mô hình phân tích nhân tố khẳng định CFA
Mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL và EFFE
3.6.1 Mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL
Sau khi phân tích CFA, nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc SEM nhằm xác định mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL
Hình 3 1 Kết quả phân tích mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL
Dựa vào bảng 4.10, các chỉ số như CMIN/DF = 0,951, CFI = 1,000, RMSEA = 0,000 và Pclose = 0,922 đều cho thấy mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.12 Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL với dữ liệu nghiên cứu
Các chỉ số đánh giá Giá trị Tiêu chuẩn Đánh giá
CMIN/DF 0,951 1< CMIN/DF 0,95; RMSEA = 0,014 < 0,06; và Pclose = 1,000 > 0,05.
Bảng 4.14 Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình cấu trúc biến trung gian CONTROL với dữ liệu nghiên cứu
Các chỉ số đánh giá Giá trị Tiêu chuẩn Đánh giá
CMIN/DF 1,029 1< CMIN/DF