Luận án Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thông tin kế toán trên Báo cáo tài chính của các doanh nghiệp xây lắp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

cộng sự (2003); Xu (2009); Nader Rezaei (2013)các nhà quản trị cấp cao (phụ trách quản lý KT, nhà quản trị DN là giám đốc, phó giám đốc, chủ tịch HĐQT). Vì vậy, đối tượng được lựa chọn để thực hiện khảo sát trong phần nghiên cứu định lượng ở đây đó là: Kế toán viên; Kế toán trưởng; Đại diện ban kiểm soát; Nhà quản trị. 76 Trong đó, mỗi DNXL tác giả tiến hành phỏng vấn 12 cán bộ nhân viên. Cụ thể như sau: 4 nhà quản trị DN, 2 cán bộ của Ban kiểm soát, 5 kế toán viên, 1 kế toán trưởng. Ngoài ra, để bù đắp một tỉ lệ thông tin bị loại bỏ (các bảng câu hỏi có nhiều ô thiếu thông tin, hoặc nhiều hơn một ô trả lời, hoặc có cơ sở để xác định không đáng tin cậy), nên tổng số lượng phiếu phát ra là 720 phiếu. Mẫu nghiên cứu cụ thể được thể hiện qua Bảng 4.6 Bảng 4.6: Mẫu nghiên cứu Nội dung Số lượng DN khảo sát Số lượng phiếu khảo sát HNX HOSE HNX HOSE Dưới 1000 Tỷ 35 12 420 144 Từ 1000 tỷ đến 5000 tỷ 2 8 24 96 Trên 5.000 tỷ 0 3 0 36 Tổng 37 23 444 276 Thông tin mẫu nghiên cứu được thu thập bằng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp và qua email. Kết quả phỏng vấn, sau khi làm sạch (loại bỏ các bảng câu hỏi có nhiều ô thiếu thông tin, hoặc nhiều hơn một ô trả lời, hoặc có cơ sở để xác định không đáng tin cậy) được nhập vào ma trận dữ liệu trên phần mềm SPSS 20.0. AMOS 20.0. Phương pháp chọn mẫu Trong nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên thuận tiện. Theo đó, tác giả lựa chọn những đối tượng sát thỏa mãn các điều kiện được đưa ra trong đối tượng khảo sát. Phương pháp thu thập dữ liệu Thông tin mẫu nghiên cứu được thu thập bằng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp và qua email. Kết quả phỏng vấn, sau khi làm sạch (loại bỏ các bảng câu hỏi có nhiều ô thiếu thông tin, hoặc nhiều hơn một ô trả lời, hoặc có cơ sở để xác định không đáng tin cậy) được nhập vào ma trận dữ liệu trên phần mềm SPSS 20.0. AMOS 20.0. 4.3.3. Phương pháp phân tích + Mã hóa dữ liệu: Dữ liệu sau khi thu thập đã được kiểm tra, tác giả sẽ xử lý dữ liệu thô bằng cách mã hoá các biến. Đối với thông tin thu thập bằng dữ liệu định tính, tác giả chuyển đổi các trả lời thành dạng mã số để nhập và xử lý. Sau đó sẽ được nhập vào phần mềm xử lý dữ liệu SPSS 20.0. AMOS 20.0 Làm sạch dữ liệu: trước khi xử lý, dữ liệu sẽ được làm sạch nhằm phát hiện các sai sót như các ô trống và trả lời không hợp lý. 77 + Phân tích thống kê mô tả mẫu nghiên cứu:Thống kê mô tả đặc điểm mẫu nghiên cứu với phân tích tần số theo các biến phân loại như độ tuổi, giới tính và trình độ để kiểm tra tính đại diện của mẫu nghiên cứu so với tổng thể. Thống kê mô tả phân tích trung bình các biến độc lập và biến phụ thuộc, dựa vào kết quả thống kê mô tả liên hệ với thực tế tại các DNXL trên thị trường chứng khoán ở Việt nam, nhằm thảo luận kết quả nghiên cứu, đề xuất các hàm ý. + Kiểm định độ tin cậy thang đo: Thông qua hệ số Cronbach’s Alpha sẽ kiểm tra độ tin cậy của các biến dùng để đo lường từng nhân tố ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo và sẽ không xuất hiện ở phần phân tích nhân tố, bao gồm các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng < 0,3, giá trị hệ số Cronbach’s Alpha 0,6 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Sau khi loại các biến không đảm bảo độ tin cậy, các biến giữ lại sẽ được xem xét phù hợp thông qua phân tích nhân tố khám phá để trả lời câu hỏi, hiệu chỉnh các thang đo để đánh giá hành vi chia sẻ tri thức có độ kết dính cao và có hội tụ lại theo đúng khái niệm nghiên cứu ban đầu không. + Phân tích nhân tố khám phá: Chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO) được sử dụng đo lường độ chính xác của EFA. Trị số của KMO lớn (từ 0,5 đến 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Phương pháp tính hệ số với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố Eigenvalue > 1. Trong phân tích nhân tố các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) < 0,5 sẽ tiếp tục bị loại (Hair và cộng sự, 1998). Nếu một biến quan sát nằm thuộc 2 nhân tố trở lên thì khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải >0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2011). + Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis – CFA): Trong phân tích nhân tố khẳng định CFA, kiểm định đầu tiên được thực hiện là mức độ phù hợp với thông tin thị trường.Khi mô hình có các chỉ số Chi-quare điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df) nhỏ hơn hoặc bằng 2, một số trường hợp có thể nhỏ hơn hoặc bằng 3, các chỉ số Đo độ phù hợp tuyệt đối (GFI), Hệ số Turker – Lewis (TLI), Chỉ số thích hợp so sánh (CFI) có giá trị ≥ 0,9, Giá trị sai số của mô hình RMSEA ≤ 0,05 được xem là rất tốt, mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường (Steiger, 1990). Theo Zikmund (2003) nếu GFI < 0,9 thì độ phù hợp của mô 78 hình với dữ liệu thị trường không thể gọi là kém. Khi mô hình có các chỉ số TLI, CFI ≥ 0,9, CMIN/df ≤ 2, RMSEA ≤ 0,08 thì mô hình được xem phù hợp (tương thích) với dữ liệu thị trường (Thọ và Trang, 2008). Mô hình được xem là đạt tính đơn hướng khi hiệp phương sai số dư chuẩn hóa có trị tuyệt đối nhỏ hơn 2 (Jöreskog và Sörbom, 2001). Để đánh giá độ tin cậy của thang đo ta dựa vào hệ số tin cậy tổng hợp (CR), tổng phương sai trích được(AVE) và hệ sốCronbach’s Alpha. Theo Fomell và Larcker (1981), độ tin cậy tổng hợp CR lớn hơn 0,7 và tổng phương sai trích (AVE) phải từ 0,5 trở lên thì đạt yêu cầu. Kiểm định giá trị hội tụkhi các trọng số chuẩn hóa của thang đo λi đều lớn hơn 0,5 thì thang đo đó đạt được giá trị hội tụ (Gerbing và Anderson, 1988). Các biến quan sát đo lường cho một khái niệm khi λi lớn hơn hoặc bằng 0,5, lúc đó ta có thể kết luận các khái niệm đạt giá trị hội tụ, và cũng có nghĩa biến quan sát đó không đo lường một khái niệm nào cả khi λi bằng 0 và trên bảng trọng số chưa chuẩn hóa có ý nghĩa thống kê (P<0,05) (Gerbing và Anderson, 1988). Kiểm định giá trị phân biệt nhằm kiểm định các khái niệm trong mô hình có đạt được giá trị phân biệt hay không. Có hai cách để kiểm định giá trị phân biệt giữa các khái niệm. Cách một là dựa trên phạm vi tổng thể giữa các khái niệm để kiểm định xem nó có thực sự khác biệt so với 1 không. Nó thật sự khác biệt nếu các thang đo đạt được giá trị phân biệt. - Mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural equation modeling – SEM) Được dùng để kiểm định mô hình nghiên cứu. Khi mô hình có các chỉ số CMIN/df nhỏ hơn hoặc bằng 2, một số trường hợp có thể nhỏ hơn hoặc bằng 3, các chỉ số GFI, TLI, CFI có giá trị ≥ 0,9, RMSEA ≤ 0,05 được xem là rất tốt, mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường (Steiger, 1990). Khi mô hình có các chỉ số TLI, CFI ≥ 0,9, CMIN/df ≤ 2, RMSEA ≤ 0,08 thì mô hình được xem phù hợp (tương thích) với dữ liệu thị trường (Thọ và Trang, 2008). - Kiểm định sự khác biệt: Công cụ sử dụng là phép kiểm định Independent - Sample T-Test, hoặc phân tích phương sai (ANOVA), hoặc kiểm định KRUSKAL - WALLIS. Trong đó: Independent - Sample T-Test được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có hai thuộc tính (chẳng hạn, giới tính bao gồm: giới tính nam và giới tính nữ), vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm hai nhóm tổng thể riêng biệt; 79 Phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng trong trường hợp các yếu tố nhân khẩu học có ba thuộc tính trở lên, vì thế chia tổng thể mẫu nghiên cứu làm ba nhóm tổng thể riêng biệt trở lên. Điều kiện để thực hiện ANOVA là các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên; các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cơ mẫu đủ lớn để tiệm cận với phân phối chuẩn; phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất. 80 Kết luận chương 4 Chương 4 trình bày về các phương pháp nghiên cứu được sử dụng để trả lời được các câu hỏi nghiên cứu. Qua quá trình phân tích và có giải thích cụ thể, tác giả cho rằng phương pháp nghiên cứu phù hợp nhất với nghiên cứu này là phương pháp nghiên cứu hỗn hợp, trong đó nghiên cứu định tính được thực hiện trước, sau đó đến nghiên cứu định lượng. Để đánh giá sự phù hợp của mô hình nghiên cứu đề xuất và xác định được các thang đo phù hợp đo lường cho mô hình nghiên cứu, tác giả thực hiện nghiên cứu định tính với lựa chọn thảo luận nhóm và thảo luận chuyên gia để xây dựng được bảng hỏi. Đối với mục tiêu đo lường chất lượng TTKT trên BCTC và các nhân tố tác động đến nó dựa trên cơ sở từ nghiên cứu định tính. Tác giả sẽ thực hiện nghiên cứu định lượng để kiểm định sự tác động giữa các nhân tố đến chất lượng TTKT trên BCTC với đối tượng khảo sát bao gồm các đối tượng bên trong DN (nhà quản trị, đại diện BKS, kế toán viên, kế toán trưởng). Công cụ giúp tác giả thu thập dữ liệu trong nghiên cứu định lượng là Bảng hỏi. Dữ liệu thu thập sau khi qua các bước mã hóa, lập ma trận và làm sạch, được dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). 81 CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 5.1. Khái quát về các doanh nghiệp xây lắp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Trải qua hơn 55 năm hình thành và phát triển, ngành xây dựпg đã có bước phát triển пhaпh chóпg, dần hoàn thiện hệ thốпg cơ chế, chíпh sách troпg lĩпh vực quản lý, xây dựng và phát triển cơ sở hạ tầng, tạo dựпg hàпh laпg pháp lý thuận lợi nhằm đáp ứпg yêu cầu của nền kiпh tế quốc dân và các yêu cầu của пgàпh xây dựпg troпg quá trìпh hội пhập kiпh tế quốc tế. Ở nước ta, ngàпh xây dựпg có vai trò rất quan trọng bởi là пgàпh côпg пghiệp đặc biệt tạo ra cơ sở hạ tầпg cho nền kiпh tế, có quy mô sản xuất vật chất lớn nhất trong nền kinh tế quốc dân. Góp phần giải quyết được việc làm cho người lao độпg (với hai triệu lao động, chiếm khoảng 6% lao động toàn xã hội), nâng cao đời sống cho người dân trong xã hội thông qua việc xây dựng các cơ sở vật chất, hạ tầng và là điều kiện để phát triển các ngành kinh tế khác. Do đó, trong những năm tới thị trường ngành xây dựng sẽ vẫn còn được mở rộng cả về số lượng và chất lượng. Sự ra đời của hai Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) năm 2000 và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) năm 2005 đánh dấu làn sóng tham gia niêm yết của các DN, trong đó có các DNXL. Đây là nơi trao đổi, hỗ trợ cho các DN niêm yết nói chung và DNXL nói riêng có thể huy động vốn một cách dễ dàng. Các DNXL niêm yết chủ yếu hoạt độпg theo ba lĩпh vực đó là: xây dựпg пhà các loại, xây dựпg côпg trìпh kỹ thuật dân dụпg và xây dựпg chuyên dụпg. Trải qua thời gian dài hoạt động trên thị trường niêm yết, các DNXL cho thấy sự phát triển mạnh mẽ cả về số lượng và chất lượng, khẳng định vai trò to lớn trong nền kinh tế quốc dân (bởi là ngành sản xuất vật chất có quy mô lớn nhất ở quốc gia, tiêu tốn lượng vốn lớn từ các kênh huy động và của Nhà nước). Theo thống kê của Vietstock, có 122 DNXL niêm yết tạo ra doanh thu 95.000 tỷ đồng trong 9 tháng đầu năm 2018, tăng khoảng 7% so với cùng kỳ năm trước, song xét từ 2013-2017 chỉ có 9 DN giữ được mức tăng trưởng lợi nhuận liên tục. Thị trường xây dựng được dự báo tiếp tục tăng trưởng trong 5 năm tới, do tốc độ tăng dân số và tăng trưởng đô thị nên tiềm năng tăng trưởng ở phân khúc dân dụng, cơ sở hạ tầng giao thông đang được thúc đẩy bởi các dự án giao thông và tiện ích do Chính phủ đầu tư vào 2 đô thị lớn Hà Nội, Hồ chí Minh. Báo cáo của BMI Reseach cho rằng ngành công nghiệp xây dựng ở VN dự kiến tăng trưởng trung bình hàng năm 8,2% trong giai đoạn 2017-2021. Những yếu tố của ngành là đặc điểm cần chú ý khi tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến công tác kế toán trong DN. Trong giai đoạn từ 2018 trở về đây, các DNXL vẫn phải 82 chịu những tác động suy thoái kinh tế, cắt giảm đầu tư, hạn chế nguồn tiền, dẫn đến hoạt động của các DNXL gặp пhiều khó khăn như: Chủ đầu tư chậm trễ khi thực hiện thaпh toán, quyết toán CT/HMCT dẫn đến tìпh hìпh tài chíпh bị ảnh hưởng. Bên cạnh đó, tiến độ giải пgân của CT/HMCT, các dự án dù có chuyển biến song vẫn còn chậm so với yêu cầu. Tỷ lệ пợ trêп vốп chủ sở hữu của các DNXL niêm yết thườпg khá cao, các kênh huy động vốn chủ yếu thường thông qua phát hành cổ phiếu, trái phiếuvay ngân hàng nên gánh nặng lãi vay cao. Mặt khác, khoảng cách về thời gian giữa thời điểm đấu thầu và thời điểm thi côпg thường dài nên làm đội giá các yếu tố đầu vào của quá trình xây dựng (пguyêп vật liệu, пhâп côпg và các chi phí khác) dẫn đến độ rủi ro về tài chính cao; Độ trễ về thời gian thi công kéo dài khôпg đủ khả пăпg dùпg vốп chủ sở hữu của mìпh thaпh toáп các khoảп nợ; Các CT/HMCT đã hoàп thàпh có thể vẫn chưa được chủ đầu tư thaпh toáп пêп phải gánh thêm thanh toán nợ vay, lãi vì thế ảnh hưởng đếп пguồп vốп lưu độпg và hiệu quả của quá trìпh thực hiệп côпg trìпh. Đồng thời là yếu tố ảпh hưởng tới năпg lực của DNXL niêm yết bởi nếu thiếu vốn rất khó tiếp cận được với các CT/HMCT để пhận thi côпg và tất yếu kéo theo nhiều hệ quả khác của DN. Với tính chất xây dựng cơ sở vật chất hạ tầng, hoạt độпg xây dựпg được trải rộпg khắp các vùng miền Tổ quốc. Do đó, yêu cầu về tổ chức quản lý các tổ đội xây dựпg là trách nhiệm của ban chỉ huy côпg trườпg của DNXL phải liпh hoạt, bám sát theo địa bàn thi côпg. Thông thường, các DNXL niêm yết thường tổ chức theo mô hình hai cấp đó là cấp Tập đoàn/Tổng côпg ty – Công ty thành viên/Tổ, đội; Theo cách này các Công ty thành viên/Tổ, đội trực thuộc côпg ty có trách nhiệm tổ chức thi côпg theo chỉ đạo trực tiếp của lãnh đạo côпg ty (Hội đồпg quản trị và Ban giám đốc). Do vậy, bộ máy kế toán ở các DNXL chủ yếu được thực hiện theo mô hìпh vừa tập truпg vừa phân tán (Văn Phú Invest, Côпg ty Cổ phần xây dựng 545) nhưng không tổ chức bộ phận KT riêпg. Hoặc tổ chức bộ máy theo mô hìпh phân tán (Vinhomes, Licogi). Do sự phức tạp về mặt tổ chức và địa bàn hoạt động nên việc quản lý nói chung và với công tác kế toán nói riêng gặp nhiều khó khăn. Từ những mô tả đặc điểm về đặc thù hoạt động ở chương 3 và những khái quát trên, có thể nhận định rằng những tác động từ đặc điểm SXKD của DNXL có ảnh hưởng không nhỏ tới quá trình quản lý nói chung, quá trình tổ chức, thu thập và cung cấp TTKT nói riêng ở mỗi DNXL niêm yết. Các DNXL niêm yết trong xu hướng hội nhập muốn hướпg tới giá trị cốt lõi (chữ tín, tiến độ và chất lượng), muốn đứng vững và cạnh tranh được với các DN nước ngoài thì cần thiết phải quan tâm tới những tác động của yếu tố ngành trong công tác tổ chức, sắp xếp cơ cấu và thực hiện quản lý phù hợp với những đặc thù SXKD. 83 5.2. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu Tác giả tiến hành khảo sát 720 cán bộ nhân viên trong các DNXL được niêm yết trên 2 sàn HOSE và HNX. Trong đó có 444 cán bộ được khảo sát tại 37 DNXL niêm yết trên sàn HNX và 276 cán bộ được khảo sát trong 23 DNXL niêm yết trên sàn HOSE. Số lượng phiếu thu về hợp lệ là 473 phiếu, trong đó có 291 phiếu trên sàn HNX và 182 phiếu trên sàn HOSE. Tỷ lệ phản hồi đạt 65,7%. Có thể thấy, đặc điểm mẫu thu thập có thể đại diện cho tổng thể nghiên cứu Vị trí công việc Kết quả khảo sát nhận được 183 phiếu phản hồi của kế toán viên chiếm tỷ lệ cao nhất đạt 39,3%, tiếp đó đến nhà quản trị với số lượng là 142 cán bộ, chiếm tỷ lệ 30%. Số lượng cán bộ ở vị trí KSNB đạt 107 cán bộ, chiếm tỷ lệ 22,6%. Chỉ có 38 kế toán trưởng, chiếm tỷ lệ 8%. Vì vậy, thoả mãn điều kiện về đối tượng khảo sát có trình độ, khả năng am hiểu sâu về hoạt động kế toán, quá trình xử lý và cung cấp số liệu trên BCTC tại các DNXL. Số liệu cụ thể được thể hiện qua Hình 5.1 Đơn vị: % Hình 5.1. Cơ cấu mẫu nghiên cứu theo vị trí công việc Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát, 2019 Thời gian niêm yết Dựa theo phân loại thời gian niêm yết, tác giả thu được 82 phiếu khảo sát ở DNXL có thời gian niêm yết trên 10 năm, 84 phiếu khảo sát có thời gian niêm yết dưới 3 năm, 132 phiếu khảo sát ở DNXL có thời gian niêm yết từ 3-5 năm và cao nhất là 175 phiếu khảo sát ở DNXL có thời gian niêm yết từ 6-10 năm. Số liệu cụ thể được trình bày ở hình 4.2 84 Đơn vị: Cán bộ Hình 5.2. Cơ cấu mẫu nghiên cứu theo thời gian niêm yết Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát, 2019 Quy mô DN Phân loại DNXL theo quy mô về được xác định theo ba tiêu chí, tác giả thu về được 172 phiếu khảo sát đạt tỷ lệ 36,4% ở các DNXL niêm yết có vốn điều lệ dưới 1.000 tỷ, 106 phiếu khảo sát đạt tỷ lệ 22,2% ở các DNXL niêm yết có vốn điều lệ từ trên 5.000 tỷ, và cao nhất 196 phiếu khảo sát ở các DNXL niêm yết có vốn điều lệ từ 1.000 tỷ đến 5.000 tỷ. Đảm bảo tỷ lệ mẫu cho phép. Cơ cấu phân loại DNXL theo quy mô như hình 5.3 Đơn vị: % Hình 5.3. Cơ cấu mẫu nghiên cứu theo quy mô vốn Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát, 2019 85 Sàn niêm yết Dựa theo việc phân loại các DNXL trên 2 sở giao dịch chứng khoán, tác giả nhận được 324 phiếu khảo sát với tỷ lệ 31,5% các DNXL niêm yết trên sàn HNX, và 149 phiếu khảo sát của các DNXL niêm yết trên sàn HOSE có tỷ lệ là 68,5%. Điều này cho thấy tỷ lệ các DNXL được khảo sát đảm bảo việc chọn mẫu theo tỷ lệ. Số liệu được thể hiện ở hình 5.4 Đơn vị: % Hình 5.4. Cơ cấu mẫu nghiên cứu theo sàn niêm yết Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát, 2019 Công ty kiểm toán độc lập Dựa theo việc phân loại các DNXL được kiểm toán bởi các tổ chức kiểm toán độc lập trên 2 sở giao dịch chứng khoán, tác giả nhận được 222 phiếu khảo sát của các DNXL niêm yết được kiểm toán bởi các công ty kiểm toán Big 4 với tỷ lệ 46,9%, và 251 phiếu khảo sát của các DNXL niêm yết được kiểm toán bởi các công ty kiểm toán không thuộc nhóm Big 4 có tỷ lệ là 53,1%. Điều này cho thấy tỷ lệ các DNXL được khảo sát đảm bảo việc chọn mẫu theo tỷ lệ. Số liệu được hình 5.5 86 Đơn vị: % Hình 5.5. Cơ cấu mẫu nghiên cứu theo công ty được kiểm toán Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát, 2019 5.3. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thông tin kế toán trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp xây lắp niêm yết trên thị trường chứng khoán ở Việt Nam 5.3.1. Phân tích độ tin cậy của thang đo Độ tin cậy thang đo được đánh giá bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Với Cronbach’s Alpha sẽ giúp loại đi những biến quan sát không đạt yêu cầu hay các thang đo chưa đạt yêu cầu cho quá trình nghiên cứu. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) thì hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho biết “Các đo lường có liên kết với nhau hay không, nhưng không cho biết quan sát nào cần bỏ đi và quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, tính toán hệ số tương quan giữa biến tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo”. Tác giả lựa chọn tiêu chí để đánh giá độ tin cậy của thang đo bao gồm: Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item total correlation) nhỏ hơn 0.3; và tiêu chuẩn để thang đo đạt yêu cầu khi Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 trở lên (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Các nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến 1 thì thang đo lường này tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Tuy nhiên nhiều tác giả cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp các khái niệm nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời (Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Theo đó, có kết quả kiểm định theo bảng 5.1. 87 Bảng 5.1. Kết quả phân tích Cronbach's Alpha Biến đo lường Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này Alpha (CB) = 0.876 = 0.878 CB1 25.4461 46.493 0.697 0.856 CB2 25.2748 47.229 0.735 0853 CB3 25.2664 47.514 0.689 0.857 CB4 25.2220 48.076 0.688 0.858 CB5 25.4228 47.423 0.659 0.860 CB6 25.4736 47.224 0.675 0.859 CB7 25.4038 46.470 0.729 0.853 CB8 25.3277 56.606 0.234 0.898 Alpha (BS) = 0.809 BS1 27.9408 38.073 0.674 0.768 BS2 27.8858 39.254 0.627 0.775 BS3 28.3784 45.731 0.159 0.831 BS4 27.8605 39.192 0..600 0.778 BS5 28.0317 39.404 0.554 0.784 BS6 28.4461 46.553 0.121 0.834 BS7 27.9979 38.646 0.635 0.773 BS8 27.9302 38.650 0.627 0.774 BS9 28.0782 38.848 0.594 0.778 Alpha (VTQT) = 0.811 VTQT1 7.6342 4.635 0.643 0.760 VTQT2 7.5729 4.512 0.625 0.778 VTQT3 7.6216 4.155 0.718 0.680 Alpha (HVQT) = 0.753 HVQT1 10.0951 8.612 0.660 0.631 HVQT2 9.8816 8.681 0.707 0.608 HVQT3 10.8626 11.373 0.257 0.846 HVQT4 10.1839 8.905 0.627 0.652 Alpha (HDDT) = 0.773 HDDT1 11.0021 11.133 0.285 0.866 HDDT2 10.3404 8.971 0.673 0.667 HDDT3 10.4630 8.694 0.729 0.637 HDDT4 10.4989 8,662 0,674 0,664 Alpha (PMKT) = 0.734 88 PMKT1 7.6068 12.087 0.242 0.810 PMKT2 7.2791 8.956 0.577 0.642 PMKT3 7.2051 8.676 0.620 0.615 PMKT4 7.2368 8.202 0.687 0.571 Alpha (KSNB) = 0.869 KSNB1 10.7294 8.905 0.747 0.822 KSNB2 10.8245 9.471 0.683 0.848 KSNB3 10.7801 9.452 0.732 0.829 KSNB4 10.6998 9.477 0.725 0.831 Alpha (NVKT) = 0.864 NVKT1 10.9514 9.411 0.783 0.797 NVKT2 11.1099 10.140 0.674 0.843 NVKT3 10.9577 9.863 0.742 0.815 NVKT4 10.7505 11.027 0.659 0.848 Alpha TCKT) = 0.815 TCKT1 11.0698 7.510 0.659 0.755 TCKT2 11.4017 7.745 0.657 0.757 TCKT3 10.6998 7.494 0.609 0.780 TCKT4 10.7252 7.772 0.614 0.776 Alpha (DTXL) = 0.802 DTXL1 11.8097 6.303 0.596 0.762 DTXL2 11.8309 6.361 0.594 0.763 DTXL3 11.6385 6.460 0.617 0.752 DTXL4 11.6110 6.416 0.660 0.732 Alpha (MTPL) = 0.788 MPTL1 8.2579 11.344 0.376 0.836 MPTL2 8.9535 8.960 0.617 0.726 MPTL3 9.0127 8.534 0.691 0.685 MPTL4 8.4123 9.484 0.740 0.673 Nguồn: Kết xuất SPSS, 2019 Kết quả phân tích Cronbach's Alpha trên bảng 5.1, cho thấy: - Hệ số Cronbach's Alpha của tất cả các nhóm nhân tố đều lớn hơn 0.6  Đạt yêu cầu. - Các thang đo CB8, BS3, BS6, HVQT3, HDDT1, PMKT1 có hệ số tương quan với biến tổng lần lượt là 0.234; 0.159; 0.121; 0.257; 0.285; 0.242 < 0.3. Do đó, cần thiết phải loại bỏ các thang đo trên ra khỏi các nhóm: “Cơ bản”; “Bổ sung” “Hành vi 89 quản trị”; “Hoạt động đào tạo” và “Phần mềm kế toán”. Sau đó, tác giả thực hiện đánh giá lại độ tin cậy của thang đo lần 2 sau khi loại bỏ các thang đo trên. Bảng 5.2. Kết quả phân tích Cronbach's Alpha sau khi loại bỏ các thang đo CB8, HVQT3, HDDT1, PMKT1 Biến đo lường Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này Alpha (CB) = 0.898 CB1 21.7970 41.688 0.699 0.883 CB2 21.6258 42.417 0.735 0.879 CB3 21.6173 42.512 0.700 0.883 CB4 21.5729 43.305 0.682 0.885 CB5 21.7738 42.328 0.675 0.886 CB6 21.8245 42.370 0.677 0.886 CB7 21.7548 41.457 0.745 0.878 Alpha (CB) = 0.876 BS1 21.6279 32.467 0.704 0.852 BS2 21.5729 33.139 0.693 0.854 BS4 21.5476 33.155 0.656 0.858 BS5 21.7188 33.355 0.607 0.865 BS7 21.6850 32.767 0.682 0.855 BS8 21.6173 33.080 0.650 0.859 BS9 21.7653 33.337 0.610 0.864 Alpha (HVQT) = 0.846 HVQT1 7.2833 5.326 0.712 0.786 HVQT2 7.0698 5.429 0.755 0.745 HVQT4 7.3721 5.577 0.673 0.823 Alpha (HDDT) = 0.866 HDDT2 7.2410 5.166 0.791 0.768 HDDT3 7.3636 5.279 0.771 0.787 HDDT4 7.3996 5.397 0.675 0.876 Alpha (PMKT) = 0.810 PMKT2 5.1099 5.768 0.688 0.709 PMKT3 5.0359 6.230 0.592 0.806 PMKT4 5.0677 5.652 0.698 0.697 Nguồn: Kết xuất SPSS, 2019 90 Kết thúc bước phân tích độ tin cậy của thang đo, tác giả đã loại bỏ 6 thang đo lần lượt là CB8, BS3, BS6, HVQT3, HDDT1, PMKT1. Vậy số lượng thang đo ban đầu là 52 thang đo, sau khi phân tích độ tin cậy còn lại 46 thang đo đại diện cho 9 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Các thang đo này được đưa vào bước phân tích nhân tố khám phá. 5.3.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) 5.3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá lần 1 Mục tiêu của bước phân tích nhân tố này sẽ giúp tác giả xem xét khả năng rút gọn số lượng 46 biến quan sát xuống còn một số ít các biến dùng để phản ánh một cách cụ thể sự tác động của các nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố được thể hiện dưới đây: Kiểm định KMO Để tiến hành phân tích nhân tố khám phá thì dữ liệu thu được phải đáp ứng được các điều kiện qua kiểm định KMO và kiểm định Bartlett’s. Bartlett’s Test dùng để kiểm định giả thuyết H0 là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể, tức ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị, hệ số KMO dùng để kiểm tra xem kích thước mẫu ta có được có phù hợp với phân tích nhân tố hay không. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) thì giá trị Sig. của Bartlett’s Test nhỏ hơn 0.05 cho phép bác bỏ giả thiết H0 và giá trị 0.5<KMO<1 có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp. Bảng 5.3. Kiểm định KMO lần 1 KMO and Bartlet