Các nhân tố ảnh hưởng đến sử dụng thông tin chi phí và những tác động của việc sử dụng thông tin chi phí đến kết quả hoạt động - Nghiên cứu tại các doanh nghiệp miền nam Việt Nam

n một số thông tin cá nhân để đảm bảo quyền riêng tƣ của các chuyên gia tham gia phỏng vấn cũng nhƣ tính khách quan trong quá trình thực hiện luận án. Vì vậy, tác giả chỉ trình bày kết quả nghiên cứu dƣới dạng tổng hợp và mã hóa kết quả phỏng vấn của từng chuyên gia. PPNC định tính đƣợc thực hiện bằng việc thu thập thông tin qua bảng câu hỏi đƣợc chuẩn bị trƣớc. Bảng câu hỏi bao gồm nội dung yêu cầu các chuyên gia cho biết ý kiến về mô hình nghiên cứu đã phù hợp chƣa, cũng nhƣ yêu cầu xem xét lại các thành phần và thang đo của mô hình nghiên cứu đề xuất có phù hợp với đặc thù của lĩnh vực nghiên cứu hay chƣa và cho ý kiến bổ sung. Sau đó, tác giả luận án đã tổng kết các ý kiến và tiến hành việc rà soát, chỉnh sửa và bổ sung thang đo và mô hình nghiên cứu. Bảng 3.1: Nội dung nghiên cứu định tính Nội dung Chỉnh sửa cho dễ hiểu hơn Cần chi tiết câu hỏi Bổ sung biến quan sát Đồng ý với mô hình nghiên cứu Chuyên gia 1 x x Chuyên gia 2 x x x Chuyên gia 3 x x x x Chuyên gia 4 x x Chuyên gia 5 x x Chuyên gia 6 x x x x Nguồn: Phân tích và tổng hợp của tác giả luận án Các chuyên gia tham gia phỏng vấn nhìn chung đều đồng ý với số lƣợng các biến quan sát của từng nhân tố. Tuy nhiên, để nâng cao chất lƣợng bảng câu hỏi, các chuyên gia đều có quan điểm chung đó là để trả lời phiếu khảo sát đạt độ tin cậy thì các câu hỏi phải dễ hiểu, một số trƣờng hợp phải thêm các ý giải thích cho câu hỏi khó, phức tạp để tránh hiểu nhầm sang nội dung khác, trả lời không chính xác nội dung câu hỏi. Tác giả luận án đã tổng hợp các ý kiến của các chuyên gia tham gia chƣơng trình nghiên cứu định tính để hoàn chỉnh, bổ sung và cho ra kết quả của tập 100 biến quan sát dùng cho nghiên cứu định lƣợng chính thức. Cụ thể, các nội dung phỏng vấn chuyên gia đƣợc tóm tắt ở phục lục 18. 3.3.3 Nghiên cứu chính thức 3.3.3.1 Đối tƣợng khảo sát Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện theo phƣơng pháp định lƣợng, việc thu thập số liệu phục vụ cho phân tích định lƣợng thông qua khảo sát DN, do đó đối tƣợng khảo sát là các DN phía Nam Việt Nam, ngƣời đại diện cho DN trả lời phiếu khảo sát là một trong các chức danh: giám đốc, giám đốc tài chính, kế toán trƣởng, kế toán viên. 3.3.3.2 Mẫu khảo sát Phƣơng pháp xử lý số liệu đƣợc sử dụng cho đề tài luận án là phân tích Crα, EFA, CFA và SEM. Thông thƣờng phƣơng pháp này đòi hỏi phải có cỡ mẫu lớn. Tuy nhiên, cỡ mẫu nhƣ thế nào đƣợc gọi là lớn thì hiện nay chƣa có một kết luận nào đƣợc cho là chuẩn xác nhất. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), cỡ mẫu để đáp ứng đƣợc mục tiêu nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố nhƣ phƣơng pháp đƣợc lựa chọn trong việc phân tích số liệu và một số yêu cầu khác về các chỉ báo thống kê. Hiện nay, các nhà nghiên cứu cho rằng cỡ mẫu để đáp ứng yêu cầu phân tích thông qua một số công thức kinh nghiệm theo từng phƣơng pháp đƣợc chọn để xử lý số liệu. Cỡ mẫu áp dụng trong đề tài luận án đƣợc dựa theo yêu cầu để đáp ứng các chỉ báo của phân tích EFA và phân tích hồi quy đa biến theo Nguyễn Đình Thọ (2011):  Phƣơng pháp 1: Đối với phân tích EFA cỡ mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát trong mô hình đề xuất. Đây đƣợc xem là cỡ mẫu phù hợp cho trƣờng hợp có áp dụng phân tích EFA với n=5*m (n: cỡ mẫu, m: số lƣợng câu hỏi trong mô hình đề xuất). Vận dụng công thức này thì cỡ mẫu của nghiên cứu là n = 5*48 = 240.  Phƣơng pháp 2: Đối với trƣờng hợp có áp dụng phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần phải đạt đƣợc tính theo công thức là n = 50 + 8*m, với m là số nhân tố độc lập. Trong đó m là số lƣợng nhân tố độc lập. Vận dụng công thức này thì cỡ mẫu của nghiên cứu là n = 50 + 8*8 = 114. Do đó, khi 101 tiến hành xác định cỡ mẫu phải thỏa cả hai công thức trên, tức là tối thiểu là 114 phiếu khảo sát đƣợc trả lời, tốt hơn mẫu có thể nằm trong vùng 114 < n <240, hoặc tốt nhất là mẫu trên 240. Để đáp ứng yêu cầu về cỡ mẫu trên, chƣơng trình nghiên cứu bằng PPNC định lƣợng đƣợc thực hiện với 230 phiếu đƣợc khảo sát dùng cho kiểm định thang đo các khái niệm trong mô hình nghiên cứu. Đối với kiểm định mô hình và giả thuyết, tác giả đề tài thu thập thêm 20 phiếu khảo sát để cỡ mẫu là 250, cỡ mẫu này thỏa mãn yêu cầu về mẫu phân tích nhƣ đã bàn luận trên. Thành phần mẫu điều tra chủ yếu là DN sản xuất và dịch vụ ở các tỉnh, thành phía Nam Việt Nam. 3.3.3.3 Phƣơng pháp hảo sát Có hai cách thức chính để thu thập dữ liệu sơ cấp trong luận án: (a) trực tiếp và (b) gián tiếp. Đối với cách thức trực tiếp, phiếu khảo sát sẽ đƣợc phát trực tiếp cho ngƣời đại diện DN và yêu cầu họ thực hiện trả lời phiếu khảo sát, trong quá trình này đôi khi cũng có những trao đổi cần thiết giữa ngƣời phát phiếu khảo sát và ứng viên đƣợc khảo sát để nâng cao chất lƣợng phần trả lời bảng câu hỏi. Đối với cách thức gián tiếp, việc phát và trả lời phiếu khảo sát sẽ đƣợc thực hiện bằng thƣ. 3.3.3.4 Công cụ tổng hợp và xử lý dữ liệu: Phần mềm SPSS 20 đƣợc dùng để phân tích độ tin cậy của thang đo bằng Crα và phân tích nhân tố khám phá EFA. Phần mềm AMOS 20 dùng để kiểm định mô hình và giả thuyết bằng phƣơng pháp CFA, SEM. Dữ liệu trƣớc khi đƣa vào phân tích cho nghiên cứu chính thức sẽ đƣợc làm sạch các lỗi dữ liệu, ví dụ nhƣ việc trả lời không hoàn chỉnh, thông tin trả lời không logic, việc nhập liệu bị lỗi, bỏ sót dữ liệu. 3.3.3.5 Thang đ lƣờng Hệ thống các cấp thang đo lƣờng thƣờng đƣợc sử dụng trong nghiên cứu khoa học chia ra thành bốn cấp độ thang đo, đó là (1) thang đo cấp định danh, (2) thang đo cấp thứ tự, (3) thang đo cấp quãng, và (4) thang đo cấp tỷ lệ (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Thang đo mà tác giả luận án sử dụng là loại thang đo cấp quãng theo thang đo Likert 5 điểm, trong đó mức 1 là mức có ý nghĩa là ―rất không đồng ý‖, mức 2 102 có ý nghĩa là ―không đồng ý‖, mức 3 có ý nghĩa là ―đồng ý vừa‖, mức 4 có ý nghĩa là ―đồng ý‖ và mức 5 có ý nghĩa là ―hoàn toàn đồng ý‖. Sau đây là minh họa thang đo Likert 5 điểm đƣợc thiết kế để đo lƣờng khái niệm vai trò CI: Thang đo Biến quan sát Rất không đồng ý Không đồng ý Đồng ý vừa Đồng ý Hoàn toàn đồng ý  Nhà quản lý cho rằng dữ liệu chi phí sản phẩm rất quan trọng trong việc hỗ trợ cho mục đích cạnh trạnh.  Nhà quản lý cho rằng dữ liệu chi phí rất quan trọng trong việc ra quyết định quản trị: giá bán, làm hoặc mua sản phẩm, sản phẩm mới, thiết kế lại sản phẩm, thêm hoặc loại bỏ sản phẩm/bộ phận, phân tích lợi nhuận khác hàng, gia nhập thị trƣờng mới.  Nhà quản lý cho rằng dữ liệu chi phí rất quan trọng trong việc cắt giảm chi phí.  Nhà quản lý cho rằng dữ liệu chi phí rất quan trọng trong từng quyết định quản trị cụ thể. 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 Nguồn: Tác giả luận án 3.3.3.6 Ki m định thang đ của các khái niệm trong mô hình nghiên cứu  Phƣơng pháp đánh giá độ tin cậy của thang đ bằng Crα Các PPNC định lƣợng đã đƣợc áp dụng trong nghiên cứu này. Áp dụng hệ số Crα để tiến hành thực hiện đánh giá độ tin cậy của các thang đo có trong mô hình nghiên cứu đề xuất. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), Crα là hệ số đƣợc áp dụng khá phổ biến. Trong phân tích này khi hệ số Crα từ 0,8 trở lên gần đến 1 thì thang đo đƣợc xem là tốt. Hệ số Crα từ 0,7 đến gần 0,8 là có thể sử dụng đƣợc. Có một số trƣờng hợp đƣợc đề nghị là hệ số Crα từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc đối với khái niệm nghiên cứu mới. Trong đánh giá độ tin cậy thang đo chúng ta còn sử dụng hệ số tƣơng quan biến tổng. Nếu một biến đo lƣờng có hệ số tƣơng quan biến tổng >= 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu. Trình tự phân tích Crα của đề tài luận án Để xác định các thang đo trong mô hình nghiên cứu có tin cậy hay không, chúng ta sử dụng kỹ thuật kiểm định các nhân tố trong mô hình bằng phƣơng pháp Crα nhƣ đề cập ở trên. Để đạt đƣợc điều này, tác giả luận án đƣa ra tình tự phân 103 tích Crα nhƣ sau: Trong nghiên cứu của tác giả luận án chỉ thực hiện điều tra với cỡ mẫu là 230, cỡ mẫu nhƣ thế này là chƣa đƣợc lớn. Do đó, nếu xem xét tất cả các thang đo cùng một lúc sẽ gặp khó khăn về kích thƣớc mẫu (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Vì vậy, để đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê, quá trình phân tích đƣợc thực hiện nhƣ sau: - Crα từng nhân tố độc lập tác động đến UCI, bao gồm 4 nhân tố: vai trò CI, quản trị chi phí, CNTT, hỗ trợ của nhà quản lý. - Crα nhân tố UCI - Crα từng nhân tố PER, bao gồm ba nhân tố: chu kỳ sản xuất, kiểm soát chi phí, lợi nhuận.  Phân tích nhân tố khám phá EFA Để thực hiện kiểm định giả thuyết khoa học thì trƣớc hết cần phải thực hiện đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Trong đó, phƣơng pháp Crα dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo, còn phƣơng pháp phân tích EFA giúp chúng ta xác định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Theo đó, cần xem xét các thuộc tính quan trọng trong kết quả EFA, theo Nguyễn Đình Thọ (2011) các yêu cầu khi phân tích EFA là: (1) hệ số KMO, (2) số lƣợng nhân tố trích đƣợc, (3) trọng số nhân tố và (4) tổng phƣơng sai trích (AVE). Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số đƣợc dùng để đánh giá sự thích hợp của phân tích EFA và đòi hỏi phải đạt yêu cầu với chỉ báo là 0.5 ≤ KMO ≤ 1, Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê với chỉ báo là là Sig. < 0.05, chỉ báo phần trăm phƣơng sai toàn bộ là Percentage of variance > 50%. Số lượng nhân tố trích: Với chỉ báo này, số lƣợng nhân tố đƣợc xác định ở nhân tố dừng với chỉ báo Eigen- value tối thiểu bằng 1 (>= 1). Trọng số nhân tố: trong phân tích EFA, trọng số nhân tố của một biến của nhân tố đó đòi hỏi phải cao, trong quá trình kiểm định tiêu chuẩn về trọng số nhân tố cần đảm bảo một số chỉ báo sau: (a) hệ số tải > 0.3 đƣợc xem là đạt yêu cầu tối thiểu, (b) hệ số tải > 0.4 đƣợc cho là tƣơng đối quan trọng, (c) hệ số tải > 0.5 đƣợc cho là có ý nghĩa trong thực tiễn. Thông thƣờng, trọng số nhân tố của một biến >= 0.5 là chấp nhận đƣợc. Tổng phương sai trích (AVE): Nếu 104 tổng AVE này đạt từ 50% trở lên là đƣợc, còn nếu tổng AVE từ 60% trở lên đƣợc xem là tốt. Nếu đáp ứng đƣợc tiêu chí này thì chúng ta có thể kết luận việc phân tích mô hình EFA là phù hợp.  Trình tự phân tích EFA của đề tài luận án Để xác định các thang đo trong mô hình nghiên cứu có tin cậy hay không, chúng ta sử dụng thuật kiểm định giá trị thang đo của các nhân tố trong mô hình bằng phƣơng pháp EFA nhƣ đề cập ở trên. Trong phân tích EFA, tác giả luận án sử dụng phép trích PCA - Principal Components Analysis, phƣơng pháp này đƣợc sử dụng với các biến quan sát đã định hình trƣớc và PCA sử dụng để thu gọn số biến quan sát, chọn số biến quan sát có tính đại diện nhất cho nhân tố. Trong khi đó, sử dụng phép trích nhân tố là Principal Axis Factoring (PAF) áp dụng cho các biến quan sát chƣa định hình trƣớc, tức là nhân tố đó chƣa biết có bao nhiêu biến quan sát và PAF sử dụng để khám phá nhân tố có bao nhiêu biến quan sát và các biến quan sát này thuộc nhân tố nào. Để đạt đƣợc điều này, tác giả luận án đƣa ra trình tự phân tích EFA nhƣ sau: Trong nghiên cứu chỉ thực hiện điều tra với cỡ mẫu là 230, cỡ mẫu nhƣ thế này chƣa đƣợc lớn. Do đó, nếu xem xét tất cả các thang đo cùng một lúc sẽ gặp khó khăn về kích thƣớc mẫu (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Vì vậy, để đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê, quá trình phân tích đƣợc thực hiện nhƣ sau: Mô hình lý thuyết đề xuất kiểm định từng thành phần nhỏ trong mô hình nghiên cứu. Theo đó, có 08 (tám) khái niệm chính cần đƣợc kiểm định trong mô hình này: (1) vai trò CI, (2) quản trị chi phí, (3) CNTT; (4) hỗ trợ của nhà quản lý, (5) UCI, (6) chu kỳ sản xuất, (7) kiểm soát chi phí, (8) lợi nhuận. Cụ thể phân tích nhƣ sau: EFA từng nhân tố độc lập tác động đến UCI, EFA đồng thời các nhân tố độc lập tác động đến UCI, EFA nhân tố UCI, EFA từng nhân tố PER, EFA đồng thời các nhân tố PER. 3.3.3.7 Ki định mô hình và giả thuyết Nghiên cứu định lƣợng chính thức đƣợc thực hiện để kiểm định thang đo và mô hình. Các thang đo trong mô hình nghiên cứu sau khi đƣợc kiểm định Crα, EFA, tiếp tục đƣợc kiểm định bởi phân tích CFA. Bên cạnh đó, trong bƣớc này cũng tiến 105 hành thực hiện kiểm định mô hình và giả thuyết bằng mô hình SEM. Ngoài ra, phƣơng pháp Bootstrap đƣợc áp dụng để kiểm định tính tin cậy của các ƣớc lƣợng trong mô hình nghiên cứu chính thức.  Phân tích mô hình SEM  Những vấn đề chung về mô hình SEM Một trong những phƣơng pháp kết hợp và linh động nhất đƣợc sử dụng để phân tích nhiều mối tƣơng quan trong cùng một mô hình là mô hình SEM. Mô hình SEM là phƣơng pháp mở rộng của mô hình hồi quy cho phép kiểm định nhiều phƣơng trình hồi quy trong cùng một mô hình. Mô hình SEM cho phép thực hiện kết hợp đƣợc các phân tích khác nhau nhƣ hồi quy đa biến, phân tích nhân tố và phân tích tƣơng quan để cho phép nhà nghiên cứu kiểm định nhiều mối quan hệ khác nhau trong cùng một mô hình với phƣơng pháp phân tích CFA, SEM. Do đó, cho phép nhà nghiên cứu linh hoạt tìm kiếm một mô hình tƣơng đối phù hợp nhất trong nhiều mô hình đề xuất.  Các bƣớc phân tích mô hình SEM Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng phân tích CFA: phân tích CFA đƣợc thực hiện trên mô hình đo lƣờng để loại các biến có hệ số tải nhân tố thấp. Có thể thực hiện kiểm định CFA trên từng mô hình con trƣớc khi kiểm định mô hình tổng thể. Một số giá trị cần phải đạt đƣợc khi đánh giá độ tin cậy của thang đo theo Hair et al. (2010): (1) hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability), (2) AVE và (3) Crα. Thang đo có chỉ báo thống kê về các trọng số chuẩn hóa của các thang đo đều cao (>0.5) và có ý nghĩa thống kê (p-value < 0.05) thì có thể kết luận thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ. Giá trị phân biệt cũng là một tính chất quan trọng của đo lƣờng. Giá trị phân biệt thể hiện cấp độ phân biệt của các khái niệm đo lƣờng. Có hai cấp độ kiểm định giá trị phân biệt: (1) kiểm định giá trị phân biệt giữa các thành phần trong một khái niệm thuộc mô hình, (2) kiểm định giá trị phân biệt xuyên suốt, tức là kiểm định mô hình đo lƣờng tới hạn. Giá trị phân biệt đạt đƣợc khi: tƣơng quan giữa hai thành phần của khái niệm hoặc hai khái niệm thực sự khác biệt so với 1. Khi đó, mô hình đạt đƣợc độ phù hợp với dữ liệu thị trƣờng. 106 Sự phù hợp của toàn bộ mô hình trên thực tế đƣợc đánh giá thông qua các tiêu chí về mức độ phù hợp theo Hair et al. (2010), Chin & Todd (1995) nhƣ sau: kiểm định Chisquare có P-value =<0.05, Chisquare/df =<2, một số chỉ báo thống kê về Chisquare/df có thể ==0.9 và RMSEA =<0.08. Một số nhà nghiên cứu gần đây cho rằng chỉ báo GFI <0.9 vẫn có thể chấp nhận đƣợc. Chỉ số SRMR (standardized root mean square residua) thƣờng yêu cầu từ 0 đến 1, càng nhỏ càng tốt, SRMR = 0 thì mô hình đề xuất gần nhƣ phù hợp với dữ liệu thị trƣờng, <=5% thì tốt. Tuy nhiên, chúng ta cũng cần lƣu ý rằng khi thực hiện CFA rất ít mô hình nào đạt đƣợc tất cả các chỉ báo nhƣ đề nghị, Hair et al. (2010).  Trình tự phân tích mô hình SEM của đề tài luận án Phân tích CFA đƣợc thực hiện kiểm định CFA trên từng mô hình con trƣớc khi kiểm định mô hình tổng thể. Một số giá trị cần phải đạt đƣợc khi thực hiện CFA các thang đo: (1) hệ số tin cậy tổng hợp, (2) AVE và (3) Crα. Trình tự phân tích CFA cụ thể nhƣ sau: (1) CFA đồng thời các nhân tố độc lập tác động đến UCI, bên cạnh đó xác định giá trị độ tin cậy tổng hợp, AVE, hệ số Crα của các nhân tố và tƣơng quan giữa các nhân tố. (2) CFA nhân tố UCI và xác định giá trị độ tin cậy tổng hợp, AVE và hệ số Crα của các nhân tố và tƣơng quan giữa các nhân tố. (3) CFA đồng thời các nhân tố PER và xác định giá trị độ tin cậy tổng hợp, AVE và hệ số Crα của các nhân tố và tƣơng quan giữa các nhân tố. (4) CFA toàn bộ mô hình. (5) Kiểm định mô hình SEM. (6) Kiểm định mô hình bằng phƣơng pháp Bootstrap. Kết luận chƣơng 3 Trên cơ sở khe hổng nghiên cứu và cơ sở lý thuyết, đề tài đề xuất mô hình nghiên cứu, giả thuyết nghiên cứu, thang đo các khái niệm nghiên cứu. Các thang đo phải đảm bảo độ tin cậy, giá trị hội tụ và phân biệt. Do đó các thang đo phải đƣợc kiểm định qua phƣơng pháp phân tích Crα, EFA để hình thành bộ thang đo cho nghiên cứu chính thức. Phƣơng pháp CFA, SEM và Bootstrap đƣợc sử dụng cho nghiên cứu chính thức. Bên cạnh việc trình bày các lý thuyết cơ bản của các phƣơng pháp chính sử dụng trong đề tài luận án, cách áp dụng và trình tự phân tích Crα, EFA và SEM cũng đƣợc trình bày. 107 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Giới thiệu Chƣơng này trình bày kết quả nghiên cứu sơ bộ định tính trong quá trình phỏng vấn chuyên gia và nghiên cứu chính thức định lƣợng thông qua các kiểm định thang đo qua phân tích Crα, EFA. Sau đó trình bày các kết quả nghiên cứu định lƣợng chính thức qua phân tích CFA, SEM và Bootstrap. Cuối cùng là các bàn luận về nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức đƣợc trình bày để làm nổi bậc vấn đề nghiên cứu, trả lời câu hỏi nghiên cứu và giải quyết mục tiêu nghiên cứu của đề tài cũng nhƣ một số điểm mới của đề tài nghiên cứu. 4.1. Kết quả nghiên cứu sơ bộ Sau khi hoàn tất phỏng vấn chuyên gia, tác giả luận án đã tổng hợp các ý kiến của các chuyên gia tham gia chƣơng trình nghiên cứu để hoàn chỉnh, bổ sung và cho ra kết quả của tập biến quan sát dùng cho nghiên cứu định lƣợng. Cụ thể, thang đo của các biến trong mô hình nghiên cứu đƣợc trình bày ở phục lục 19. 4.2 Kết quả nghiên cứu chính thức 4.2.1 Mẫu nghiên cứu chính thức Nhƣ đã đề cập ở chƣơng 3 – PPNC, mẫu nghiên cứu tốt có thể nằm trong vùng 114 < n < 240. Ở nghiên cứu định lƣợng chính thức, cỡ mẫu dùng cho việc kiểm định thang đo các khái niệm nghiên cứu là 230 phiếu khảo sát. Cỡ mẫu để đảm bảo phân tích theo mô hình SEM nhƣ khuyến nghị thì tác giả luận án thu thập thêm 20 phiếu khảo sát để cỡ mẫu cho kiểm định mô hình và giả thuyết là 250 đạt yêu cầu cơ bản cho phân tích theo mô hình SEM. Việc chọn mẫu có thể thực hiện theo phƣơng pháp xác suất và phi xác suất tùy vào từng trƣờng hợp cụ thể. Trong trƣờng hợp của đề tài, do khó khăn trong việc xác định chính xác các DN có UCI cho quản trị nên khó có thể tìm kiếm và xác định đƣợc mẫu khảo sát theo phƣơng pháp xác suất đáp ứng cho phân tích đáp, kiểm định, vì vậy tác giả đề tài chọn mẫu theo phƣơng pháp phi xác suất. Theo đó, đối tƣợng khảo sát là DN và ứng viên đƣợc khảo sát là ngƣời đại diện cho DN trả lời 108 phiếu khảo sát nên việc chọn các DN thông qua các mối quan hệ xã hội sẵn có sẽ có nhiều thuận lợi trong việc thu thập dữ liệu. 4.2.2 Thống kê mô tả mẫu chính thức Dƣới đây là số liệu đƣợc tổng hợp và phân tích thống kê mô tả về mẫu: Bảng 4.1: Thống kê mô tả về địa bàn và loại hình kinh doanh Yếu tố TP. Hồ Chí Minh Miền Đông Nam Bộ Miền Tây Nam Bộ Số lƣợng DN 93 65 92 Sản xuất Dịch vụ Loại hình DN 180 70 Nguồn: Kết quả tổng hợp của tác giả Tổng số DN đƣợc điều tra khảo sát là 250, trong đó có 93 DN ở địa bàn TP.HCM (chiếm 37,2%), có 65 DN ở địa bàn Miền Đông Nam Bộ (chiếm 26%) và có 92 DN ở địa bàn Miền Tây Nam Bộ (chiếm 36,8%). Nhƣ đã đề cập ở phạm vi nghiên cứu là tập trung vào các DN ở phía Nam Việt Nam, với số lƣợng DN thu thập từ quá trình khảo sát với tỷ lệ phân bố cho các địa bàn không quá chênh lệch nhƣ trên cho thấy cơ cấu mẫu thu thập phục vụ cho việc nghiên cứu là phù hợp. Loại hình DN điều tra khảo sát tập trung vào DN sản xuất và dịch vụ, trong đó có 180 DN sản xuất (chiếm 72%) và có 70 DN dịch vụ (chiếm 28%). Việc thu thập tỷ lệ cao các DN sản xuất trong quá trình điều tra nghiên cứu là do các DN sản xuất là những DN có thể có UCI cao hơn các DN dịch vụ theo nhận định và xét đoán của tác giả đề tài. Bảng 4.2: Thống kê mô tả về các nhân tố tác động đến UCI Nhân tố Trung Bình Độ lệch chuẩn Quản trị chi phí 3.3680 .41490 CNTT 3.3100 .38404 Vai trò CI 3.2980 .40972 Hỗ trợ của nhà quản lý 2.6696 .63533 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả Kết quả thống kê mô tả cho thấy nhân tố quản trị chi phí có mức điểm 3.36 cho thấy mức độ áp dụng quản trị chi phí tƣơng đối khá. Tiếp theo là CNTT có 109 điểm trung bình là 3.31 và vai trò CI có điểm trung bình là 3.29, qua kết quả này cho thấy DN đã bắt đầu đầu tƣ vào CNTT và nhận thức tầm quan trọng của CI để nâng cao mức độ UCI cho quản trị. Nhân tố hỗ trợ của nhà quản lý có điểm trung bình là 2.66, điều này chứng tỏ rằng mức độ hỗ trợ của nhà quản lý chƣa đúng mức vì vậy đây là nhân tố tiềm năng để cải thiện mức độ UCI trong DN. Bảng 4.3: Thống kê mô tả về UCI cho quản trị Nhân tố Trung Bình Độ lệch chuẩn Kế hoạch 3.3210 .48233 Quyết định giá bán 3.3707 .51867 Kiểm soát 3.4093 .43085 Đánh giá kết quả và ra quyết định 3.3590 .51520 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả Kết quả thống kê mô tả cho thấy UCI - kiểm soát có mức điểm 3.40 và UCI - quyết định giá bán có mức điểm 3.37 cho thấy DN có UCI cho mục đích kiểm soát và giá bán là tƣơng đối cao. Tiếp theo là UCI - đánh giá kết quả và ra quyết định có điểm trung bình là 3.35 và UCI - kế hoạch có điểm trung bình là 3.32, qua kết quả này cho thấy DN đã có UCI cho quản trị và điều hành ở mức tƣơng đối cho việc lập kế hoạch, đánh giá kết quả và ra quyết định. Bảng 4.4: Thống kê mô tả về PER Nhân tố Trung Bình Độ lệch chuẩn Chu kỳ sản xuất 3.2120 .55206 kiểm soát chi phí 3.3660 .58687 Lợi nhuận 3.5920 .52069 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả Kết quả thống kê mô tả về các nhân tố PER cho thấy lợi nhuận có mức điểm 3.59, kiểm soát chi phí có mức điểm 3.36 và chu kỳ sản xuất có mức điểm 3.21 cho thấy DN có PER tƣơng đối tích cực, điều này phần nào chứng tỏ rằng UCI đã có dấu hiệu góp phần cải thiện PER cho DN. 4.2.3 Kết quả ki định thang đ của các khái niệm trong mô hình 110 Phần này trình bày kết quả chủ yếu từ nghiên cứu định lƣợng chính thức đã đƣợc thực hiện trong chƣơng trình nghiên cứu. Hai kết quả chính từ nghiên cứu định lƣợng đó là kết quả phân tích Crα và EFA. 4.2.3.1 Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đ bằng Crα Các kết quả chi tiết đánh giá độ tin cậy của các thang đo trong mô hình xem ở phụ lục 21. Bảng 4.5 trình bày kết quả tổng hợp sau khi đánh giá chi tiết: Bảng 4.5: Kết quả tổng hợp phân t ch Crα Nhân tố Crα Số biến trƣớc khi phân tích Crα Số biến bị loại Số biến còn lại sau khi loại biến Vai trò CI 0.870 4 0 4 CNTT 0.870 5 1 4 Hỗ trợ của nhà quản lý 0.871 5 0 5 Quản trị chi phí 0.878 5 0 5 UCI - kế hoạch 0.827 4 0 4 UCI - quyết định giá bán 0.793 3 0 3 UCI – kiểm soát 0.857 6 0 6 UCI - đánh giá kết quả và ra quyết định 0.783 4 0 4 PER - chu kỳ sản xuất 0.842 4 0 4 PER - kiểm soát chi phí 0.827 4 0 4 PER - lợi nhuận 0.770 4 0 4 Tổng cộng 48 1 47 Nguồn: Phân tích và xử lý dữ liệu của tác giả luận án Qua kết quả phân tích Crα tổng hợp từ bảng 4.5 thì hầu hết tất cả các biến quan sát đều thỏa mãn yêu cầu khi phân tích Crα, nghĩa là các biến có thang đo đều đạt đƣợc độ tin cậy cần thiết. Tuy nhiên, có một biến duy nhất thuộc nhân tố CNTT (CNTT5) bị loại do có hệ số tƣơng quan biến tổng của biến này là 0.289 <0.3. Sau khi loại một biến ra khỏi tập biến quan sát của mô hình nghiên cứu. Các biến quan sát còn lại sẽ đƣợc tiếp tục đánh giá và kiểm định thông qua kỹ thuật phân tích EFA và CFA. 4.2.3.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá - EFA Kết quả EFA từng nhân tố độc lập tác động đến UCI Bảng 4.6: EFA thang đ hỗ trợ nhà quản lý KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .864 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 554.615 df 10 111 Sig. .000 Nguồn: Phân tích và xử lý dữ liệu của tác giả luận án Bảng 4.6 cho thấy có một nhân tố trích đƣợc với tổng AVE là 66.696% > 50%. Điều này có nghĩa là nhân tố này lấy đƣợc 66.696% phƣơng sai của 5 biến quan sát đo lƣờng khái niệm hỗ trợ của nhà quản lý. Các trọng số nhân tố đều cao (biến thiên từ 0.772 đến 0.891) nhƣ vậy thang đo đạt giá trị hội tụ. Phân tích EFA cho kết quả tại điểm dừng có Eigenvalue = 3.335, có KMO = 0.864 > 0.5, kiểm định Bartlett có Sig. = 0.000 < 0.05 nên có thể kết luận rằng EFA thang đo này là phù hợp. Kết quả EFA thang đo này trích đƣợc 01 thành phần đƣợc trình bày trong Bảng 4.6. Bảng 4.7: EFA thang đ vai trò CI KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .805 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 466.576 df 6 Sig. .000 Tổng AVE - Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.884 72.107 72.107 2.884 72.107 72.107 2 .525 13.137 85.244 3 .347 8.687 93.931 4 .243 6.069 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Nguồn: Phân tích và xử lý dữ liệu của tác giả luận án Bảng 4.7 cho thấy có một nhân tố trích đƣợc với tổng AVE