Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
Lĩnh vực hoạt động

Lĩnh vực hoạt động

Tải bản đầy đủ - 0trang

34

khá khiêm tốn (100 mẫu), chủ yếu tập trung vào các nhóm ngành hoạt đợng

chủ đạo ở khu vực Tây Nguyên.

2.3.1. Thiết kế bảng câu hỏi

Bảng câu hỏi được thiết kế dựa vào các nghiên cứu trước của Chenhall

và Langfield-Smith (1998), Joshi (2001), O'Conner và cộng sự (2004), Luther

và Longden (2001), Waweru và cộng sự (2005), Al-Omiri và Drury (2007) và

Wu và cộng sự (2007), Đoàn Ngọc Phi Anh (2012) và Kamilah Ahmad

(2012), được sửa đổi về các công cụ sử dụng và nhân tố ảnh hưởng cho phù

hợp với các DNVVN. Trong đó, gồm có 4 phần:

a) Phần thứ nhất: Thơng tin chung về DN như hình thức sở hữu, thời

gian hoạt động, quy mô DN (được đo lường theo nguồn vốn hoạt động),

lĩnh vực hoạt động.

b) Phần thứ hai: Thông tin liên quan đến công cụ và lợi ích của việc sử

dụng các công cụ. Các công cụ đã được nhóm lại thành bớn phần chính như

sau:

1. Nhóm công cụ tính giá: Bao gồm tính giá theo phương pháp toàn bộ

và tính giá theo phương pháp trực tiếp.

2. Nhóm cơng cụ dự toán: Dự toán doanh thu, dự toán sản xuất, dự

toán cho việc kiểm soát chi phí, dự toán lợi nhuận, dự toán tiền, dự toán báo

cáo tài chính.

3. Nhóm cơng cụ đo lường thành quả: Bao gồm phân tích chênh lệch

so với dự toán, chi phí định mức và lợi nhuận bợ phận.

4. Nhóm cơng cụ hỗ trợ ra quyết định: Bao gồm phân tích quan hệ chi

phí – sản lượng – lợi nhuận, phân tích lợi nhuận sản phẩm.

Các câu hỏi được thiết kế theo kiểu thang đo Likert để đánh giá mức

độ của từng biến quan sát (từ 0 - “không sử dụng” cho đến 5 - “sử dụng



35

hoàn toàn”, đồng thời nội dung câu hỏi đi vào trực tiếp mức độ sử dụng

công cụ KTQT của DN, bỏ qua phần câu hỏi kiểu “Có” hay “Khơng”.

c) Phần thứ ba: Thơng tin liên quan đến nhân tố ảnh hưởng và các câu

hỏi cũng được thiết kế theo kiểu thang đo Likert với các mức độ từ 1- “thấp

nhất” cho đến 5 - “cao nhất”.

Trên cơ sở tổng quan về các nghiên cứu trước, ở đây, các nhân tố ảnh

hưởng được lựa chọn để đưa vào nghiên cứu bao gồm:

1. Cạnh tranh

2. Phân cấp quản lý

3. Trình đợ đào tạo của nhà quản trị và nhân viên kế toán

4. Thái độ của nhà quản trị trong việc xây dựng và vận dụng công cụ

KTQT

5. Công nghệ

d) Phần thứ tư: Chi phí và lợi ích của việc sử dụng công cụ KTQT

Do không thu thập được các dữ liệu khách quan về kết quả hoạt động

của các DN nên nghiên cứu sẽ sử dụng các câu hỏi dưới dạng thang đo

Likert để cho người trả lời tự đánh giá một cách chủ quan về chi phí cũng

như lợi ích của việc sử dụng các công cụ KTQT. Các dữ liệu thu thập trong

phần này giúp kiểm chứng các giả thiết đã nêu ra ở trên đồng thời là cơ sở

để đưa ra các đề xuất góp phần cải thiện cho các hoạt động của DN sau này.

Bảng câu hỏi này đã được kiểm tra, sửa chữa và đã khảo sát thí điểm

một số DN trước khi khảo sát đại trà.

2.3.2. Thu thập dữ liệu

Dữ liệu được thu thập bằng cách gửi bảng câu hỏi thông qua phương

pháp gửi trực tiếp và phỏng vấn (nhờ sự giới thiệu của bạn bè và người

quen). Trước khi gửi bảng câu hỏi chính thức đến người trả lời, tác giả đã tiến

hành thực hiện ngẫu nhiên trên 10 DN để kiểm tra tính khả thi của bảng câu



36

hỏi. Người trả lời câu hỏi là các kế toán trưởng/phó phòng kế toán. Các DN

được khảo sát thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau, hoạt động chủ yếu trên 5 tỉnh

Tây Nguyên là Gia Lai, Kon Tum, Lâm Đồng và Đắc Lăk và Đắc Nông.

2.4. XỬ LÝ SỐ LIỆU

2.4.1. Thống kê mô tả và kiểm định T - test

Nghiên cứu này sử dụng thống kê mô tả để xem xét các công cụ KTQT

truyền thống được sử dụng trong các DNVVN trên địa bàn Tây Nguyên

(thông qua các giá trị Mean). Đồng thời, để trả lời cho câu hỏi 1 và 2, kiểm

định Independent T – test được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt trong việc

vận dụng và mức độ vận dụng cơng cụ KTQT trùn thớng ở các nhóm DN

theo các đặc tính khác nhau (thông qua giá trị P - value).

Cụ thể, để kiểm tra giả thiết H 1, H2, H3, nghiên cứu này sử dụng phương

pháp kiểm định một phía (phía trái) với giả thiết như sau:

Giả thuyết:

H0: 1 ≥ 2 (Giá trị trung bình của nhóm thứ nhất lớn hơn hoặc bằng giá

trị trung bình của nhóm thứ hai)

H1: 1 < 2 (Giá trị trung bình của nhóm thứ nhất nhỏ hơn giá trị trung

bình của nhóm thứ hai)

Trong hai giả thiết này, theo Đinh Công Khải (2014) thì giả thuyết H1 là

giả thuyết mà nhà nghiên cứu muốn ủng hộ và chứng minh là đúng. Đồng thời:

- Nếu P-value (hay sig) < mức ý nghĩa α=0.05, kết luận rằng với đợ tin

cậy (1- α), có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H 0, chấp nhận giả

thuyết H1 , có nghĩa là kết quả có ý nghĩa thớng kê giữa giá trị trung bình của

hai nhóm.

- Nếu P-value (hay sig) ≥ α, kết luận rằng với đợ tin cậy (1- α), chưa có

đủ cơ sở (bằng chứng) thống kê để bác bỏ giả thút H 0, hay nói cách khác là



37

đới với mẫu nghiên cứu này, chưa thể kết luận được về giá trị trung bình của

hai nhóm.

2.4.2. Phương pháp đánh giá thang đo

Việc đánh giá sơ bộ độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện bằng

phương pháp hệ số tin cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA

(Exploratory Factor Analysis) thông qua phần mềm xử lý SPSS để sàng lọc,

loại bỏ các biến quan sát khơng đáp ứng tiêu chuẩn (biến rác). Trong đó:

Cronbach alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả

năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát

(các câu hỏi) trong thang đo thông qua hệ số Cronbach alpha. Theo Hoàng

Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cùng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý

rằng khi hệ sớ Cronbach alpha có giá trị từ 0,8 trở lên đến gần 1,0 là thang đo

tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Song, cũng có nhiều nhà nghiên cứu

(ví dụ: Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995) đề nghị hệ số Cronbach

alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang

nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.

Tuy nhiên, Cronbach alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến

nào nên giữ lại. Bởi vậy, bên cạnh hệ số Cronbach alpha, người ta còn sử

dụng hệ số tương quan biến tổng (iterm – total correlation) và những biến nào

có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ.

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một trong các phương pháp phân

tích thống kê được dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc

lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tớ) ít hơn để chúng có ý nghĩa

hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu (Hair và

cộng sự, 1998). Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tớ được ứng dụng để

tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các khía



38

cạnh khác nhau của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn

biến đối với phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm:

- Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) dùng để

đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thút Ho (các biến khơng có

tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích

hợp khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0,05. Trường hợp KMO < 0,5 thì phân tích

nhân tớ có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.

- Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng

biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương

sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu

% bị thất thoát). Theo Gerbing và Anderson (1988), các nhân tớ có

Eigenvalue <1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tớt hơn biến gốc (biến

tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tớ chỉ được rút

trích tại Eigenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.

Tuy nhiên, trị số Eigenvalue và phương sai trích là bao nhiêu còn phụ thuộc

vào phương pháp trích và phép xoay nhân tố. Theo Gerbing và Anderson,

phương pháp trích Pricipal Axis Factoring với phép xoay Promax (Obtique)

có phương sai trích bé hơn, song sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn

phương pháp trích Pricipal components với phép xoay Varimax. Theo Nguyễn

Khánh Duy (2009), nếu sau phân tích EFA là phân tích hồi qui thì có thể sử

dụng phương pháp trích Pricipal components với phép xoay Varimax, còn nếu

sau EFA là phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phân tích mơ hình cấu trúc

tún tính (SEM) thì nên sử dụng phương pháp trích Pricipal Axis Factoring

với phép xoay Promax.

- Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn

giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo

Hair & cộng sự, Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor



39

loading > 0,4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0,5 được xem là có ý

nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu

ít nhất phải là 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor

loading > 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0,75. Ngoại lệ, có

thể giữ lại biến có Factor loading < 0,3, nhưng biến đó phải có giá trị nợi

dung. Trường hợp các biến có Factor loading khơng thỏa mãn điều kiện trên

hoặc trích vào các nhân tố khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà

nghiên cứu thường không chấp nhận ≤ 0,3), tức không tạo nên sự khác biệt để

đại diện cho mợt nhân tớ, thì biến đó bị loại và các biến còn lại sẽ được nhóm

vào nhân tớ tương ứng đã được rút trích trên ma trận mẫu.

2.4.3. Phân tích nhân tố

Mô hình hồi quy logistic

Để biết được ảnh hưởng của từng nhân tố tới việc vận dụng (khơng vận

dụng và có vận dụng) các cơng cụ KTQT của các DNVVN ở khu vực Tây

Nguyên, nghiên cứu này sử dụng phân tích hồi quy Logistic. Phương pháp

này có nhiều điểm ưu việt hơn các phương pháp khác bởi vì nó có thể tận

dụng được những ưu điểm của phương pháp phân tích phân lập (discriminant

analysis) vừa tận dụng được những ưu điểm của phương pháp phân tích hồi

quy tương quan, khi mà biến độc lập của phương pháp hồi quy logistic lại là

một biến nhị phân binary chứ không phải là một biến số học (numerical).

Mô hình hồi quy tuyến tính bội

Để đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến mức độ vận dụng

(dùng nhiều hay ít) các công cụ KTQT của DNVVN ở khu vực Tây Nguyên,

trong nghiên cứu này tác giả sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy tuyến tính bội

với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS.



40



KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Như vậy, Chương 2 đã trình bày mợt cách khá chi tiết những vấn đề

liên quan đến thiết kế nghiên cứu. Đầu tiên, chương nêu lên các câu hỏi và

những giả thiết mà nghiên cứu đề ra. Thứ hai, nội dung của chương đi vào

tìm hiểu cách thức thiết kế bảng câu hỏi và cách thức đo lường các nhân tố

ảnh hưởng đến việc vận dụng KTQT trong các DNVVN. Thứ ba, là những

vấn đề liên quan đến việc thu thập và xử lý dữ liệu điều tra.

Tiếp theo Chương 3 sẽ trình bày cụ thể về kết quả nghiên cứu thơng

qua việc sử dụng các phương pháp thống kê mô tả và hồi quy đã giới thiệu

ở Chương 2.



41

CHƯƠNG 3



KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1. THỰC TRẠNG VẬN DỤNG KTQT TRUYỀN THỐNG TRONG

CÁC DNNVV ĐỊA BÀN TÂY NGUYÊN

3.1.1. Tỷ lệ sử dụng các công cụ KTQT truyền thống

Để trả lời cho câu hỏi thứ nhất “Những công cụ KTQT truyền thống nào

được áp dụng và mức độ áp dụng công cụ KTQT truyền thống trong các

DNVVN ở khu vực Tây Nguyên như thế nào?” ở đây tác giả dùng thống kê

mô tả để trả lời thông qua 2 loại kết quả là tỷ lệ sử dụng và mức độ sử dụng.

a. Tỷ lệ sử dụng chung

Dựa vào thang đo Likert (với 0 – không sử dụng và 5 mức sử dụng cao

nhất), những DN nào mà đánh dấu vào ơ khơng (0) thì được xếp vào nhóm

khơng sử dụng, còn những DN đánh dấu vào các ơ từ 1 đến 5 thì được xếp

vào nhóm có sử dụng.

Bảng 3.1 trình bày tỉ lệ áp dụng các công cụ KTQT từ kết quả khảo sát

của 100 DNVVN. Có thể thấy rằng các cơng cụ này hầu như được áp dụng

trong các DN được khảo sát, trong đó các cơng cụ tḥc về dự toán, đặc biệt

là dự toán doanh thu và dự toán vốn bằng tiền được sử dụng nhiều hơn cả

(trên 90% số DN được khảo sát), kế đến là dự toán báo cáo tài chính và tính

giá theo phương pháp toàn bộ (trên 80% số DN được khảo sát). Các công cụ

như lợi nhuận sản phẩm, phân tích lợi nhuận bộ phận thì được sử dụng ít hơn,

ít nhất là tính giá theo phương pháp trực tiếp (dưới 10% DN được khảo sát).

Các công cụ như phân tích chênh lệch so với dự toán, phân tích mối quan hệ

CVP, dự toán sản x́t có tỷ lệ sử dụng cũng tương đới (trên 60%).



42

Bảng 3.1. Tỷ lệ sử dụng công cụ KTQT truyền thống

Công cụ KTQT



Số DN



Số DN



điều tra sử dụng

Tính giá dựa theo phương pháp toàn bộ

100

80

Tính giá dựa theo phương pháp trực tiếp

100

9

Dự toán doanh thu

100

96

Dự toán sản xuất

100

66

Dự toán cho việc kiểm soát chi phí

100

68

Dự toán lợi nhuận

100

97

Dự toán vốn bằng tiền

100

96

Dự toán báo cáo tài chính

100

84

Phân tích chênh lệch so với dự toán

100

78

Chi phí định mức và Phân tích chênh

100

64

lệch so với định mức

Lợi nhuận bộ phận

100

45

Phân tích quan hệ CVP

100

66

Phân tích lợi nhuận sản phẩm

100

61



Tỷ lệ



Thứ



(%)

80.0

9.0

96.0

66.0

68.0

97.0

96.0

84.0

78.0



tự

4

11

2

7

6

1

2

3

5



64.0



8



45.0

66.0

61.0



10

7

9



Nguồn: Kết quả xư lý số liệu điều tra



b. Tỷ lệ sử dụng công cụ KTQT theo đặc tính của DNVVN

Xét theo đặc tính của DN, tỷ lệ sử dụng các công cụ KTQT cũng có

nhiều sự khác biệt. Cụ thể như sau:

Cơng cụ tính giá

Từ kết quả Bảng 3.2, ta thấy việc sử dụng các cơng cụ tính giá ở các

nhóm DN khác nhau tương đới có sự khác nhau. Cụ thể:

- Theo quy mơ DN, nhóm DN nhỏ có tỷ lệ sử dụng cơng cụ tính gía toàn bợ

cao hơn nhóm DN vừa (trên 85%). Tuy nhiên, nhóm DN nhỏ khơng sử dụng

cơng cụ tính giá trực tiếp còn nhóm DN vừa thì sử dụng cả hai cơng cụ tính giá

này, mặc dù tỷ lệ sử dụng công cụ tính giá trực tiếp không cao (12,5%).

Bảng 3.2. Tỷ lệ sử dụng công cụ tính giá theo đặc tính DN

Tiêu chí



Tính giá



Tính giá



theo PP tồn bợ



theo PP trực tiếp



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Lĩnh vực hoạt động

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×
x