Luận án Nghiên cứu sử dụng các phương pháp kế toán quản trị trong các doanh nghiệp sản xuất ở Việt Nam - Dương Thị Hương Thanh

ích biến đổi so với định mức-MAP4_4 5-Lợi tức dòng tiền đầu tư: MAP4_5 6- Độ thỏa mãn của khách hàng- MAP4_6 7-Thái độ nhân viên- MAP4_7 Chenhall và Langfield-Smith (1998); Joshi (2001); Gomes và cộng sự (2004); Abdel-Kader và Luther (2006); Abdel-Maksoud và cộng sự (2008) MAP5 Phương pháp phân tích chiến lược 1-TC: MAP5_1 2-Phân tích chu kỳ sống sản phẩm: MAP5_2 3- JIT: MAP5_3 4- BSC-MAP5_4 5-Phân tích chuỗi giá trị: MAP5_5 Chenhall và Langfield-Smith (1998); Guilding và cộng sự (2000); Joshi (2001); Nguồn: Tác giả tổng hợp 3.4.3.2. Các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng MAPs - Mức độ cạnh tranh là đề cập đến một DN phải đối phó với đối thủ cạnh tranh của mình. Kế thừa nghiên cứu trước (Libby và Waterhouse, 1996; William & Seaman, 2001; Doan, 2012) sử dụng thang đo Likert 5 điểm khác nhau từ 1 (hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (hoàn toàn đồng ý) thông qua các nhận định về biến quan sát: đánh giá mức độ cạnh tranh về nguyên vật liệu; nhân lực; bán hàng và phân phối; chất lượng 69 sản phẩm/dịch vụ; sự đa dạng của sản phẩm/dịch vụ; giá cả và các khía cạnh khác của DN (số lượng đối thủ cạnh tranh; các hoạt động cạnh tranh của các đối thủ). Bảng 3.6: Thang đo đánh giá về mức độ cạnh tranh Ký hiệu Nội dung Nguồn gốc COMP1 Đánh giá mức độ cạnh tranh về nguyên vật liệu Libby và Waterhouse, 1996; William & Seaman, 2001; Doan (2012) COMP2 Nhân viên kỹ thuật COMP3 Bán hàng và phân phối COMP4 Chất lượng sản phẩm/dịch vụ COMP5 Sự đa dạng của sản phẩm/dịch vụ COMP6 Giá cả COMP7 Các khía cạnh khác của DN Nguồn: Tác giả tổng hợp - Công nghệ sản xuất: Sử dụng thang đo Likert 5 điểm (từ 1: hoàn toàn không đồng ý; đến 5: hoàn toàn đồng ý). Các tiêu chí đã được kế thừa từ nghiên cứu của Baines và Langfield-Smith (2003; tr.694): hệ thống sản xuất linh hoạt; hỗ trợ thiết kế bằng máy tính; hỗ trợ kỹ thuật bằng máy tính; hỗ trợ sản xuất bằng máy tính; hỗ trợ quá trình lập kế hoạch bằng máy tính; hệ thống máy kiểm tra; hệ thống sản xuất tức thời; điều khiển số hóa trực tiếp; tích hợp sản xuất và máy tính; kiểm soát số. Bảng 3.7: Thang đo đánh giá về công nghệ sản xuất Ký hiệu Nội dung Nguồn gốc TECH1 Hệ thống sản xuất linh hoạt Baines và Langfield-Smith (2003; tr.694) TECH2 Hệ thống điều khiển bằng kỹ thuật số TECH3 Hỗ trợ thiết kế, kỹ thuật, sản xuất bằng máy tính TECH4 Hệ thống sản xuất tức thời TECH5 Khác Nguồn: Tác giả tổng hợp - Văn hóa DN: Sử dụng thang đo Likert 5 điểm (từ 1: không hỗ trợ và đến 5: hỗ trợ rất cao). Các tiêu chí đã được kế thừa từ nghiên cứu của Alper Erserim (2012); Trần Ngọc Hùng (2016): Sự hỗ trợ từ các nhà quản trị đối với nhân viên trong DN; Sự hỗ trợ lẫn nhau từ các nhân viên trong các phòng ban trong DN; Sự đồng thuận về mục tiêu phát triển chung của DN. 70 Bảng 3.8: Thang đo đánh giá về văn hóa DN Ký hiệu Nội dung Nguồn gốc CULT1 Sự hỗ trợ từ các nhà quản trị đối với nhân viên trong DN Alper Erserim (2012) Trần Ngọc Hùng (2016) CULT2 Sự hỗ trợ lẫn nhau từ các nhân viên trong các phòng ban trong DN CULT3 Sự đồng thuận về mục tiêu phát triển chung của DN Nguồn: Tác giả tổng hợp - Cấu trúc DN: Cấu trúc DN trong nghiên cứu này được đánh giá bằng cách kế thừa thang đo của Baines và Langfield-Smith (2003, tr.695) dựa trên các chỉ tiêu: Đa dạng kỹ năng cho người lao động; Đào tạo người lao động; Nhóm chức năng chéo; Thiết lập văn hóa tham gia; Đào tạo quản lý; Cơ cấu tổ chức gọn; Làm việc nhóm; Nâng cao năng lực cho nhân viên; Sử dụng thang đo Likert 5 điểm (từ 1: hoàn toàn không đồng ý; đến 5: hoàn toàn đồng ý) để đo lường cấu trúc DN. Bảng 3.9: Thang đo đánh giá về cấu trúc DN Ký hiệu Nội dung Nguồn gốc STRU1 Đa dạng kỹ năng cho người lao động Baines và Langfield-Smith (2003; tr.695) STRU2 Đào tạo người lao động STRU3 Nhóm chức năng chéo STRU4 Thiết lập văn hóa tham gia STRU5 Đào tạo quản lý STRU6 Cơ cấu tổ chức gọn STRU7 Làm việc nhóm STRU8 Nâng cao năng lực cho nhân viên Nguồn: Tác giả tổng hợp 3.4.3.3. Hiệu quả hoạt động của DN Hiệu quả hoạt động của DN thường được xem là thước đo mức độ thành công của DN đã thực hiện liên quan đến việc đạt được kết quả dự kiến của DN, nên được đánh giá theo cả biện pháp tài chính và phi tài chính. Nghiên cứu này kế thừa nghiên cứu của Hoque và James (2000); Hoque và cộng sự (2001) sử dụng thang đo dạng likert 5 điểm (1: Kém; 5: Rất tốt) với các tiêu chí: (i) về đo lường tài chính: Doanh thu hoạt động;Tăng trưởng doanh thu; Lợi nhuận gộp; (ii) về đo lường phi tài chính (Kaplan và Norton, 1992; Hoque và James, 2000): Chất lượng sản phẩm/dịch vụ; Mức độ sử dụng công suất máy móc; Phát triển sản phẩm/dịch vụ mới. 71 Bảng 3.10: Tổng hợp thang đo và nguồn gốc của hiệu quả hoạt động Ký hiệu Mô tả chi tiết Nguồn gốc PERF Hiệu quả tài chính Doanh thu hoạt động- PERF1 Tăng trưởng doanh thu –PERF2 Lợi nhuận gộp – PERF3 Kaplan và Norton, 1992; Hoque và James (2000); Hoque và cộng sự (2001); Hiệu quả phi tài chính Mức độ sử dụng công suất máy móc- PERF4 Chất lượng sản phẩm/dịch vụ- PERF5 Phát triển sản phẩm/dịch vụ mới- PERF6 Nguồn: Tác giả tổng hợp 3.4.4. Phương pháp phân tích dữ liệu Mô hình cấu trúc (SEM) được sử dụng như là kỹ thuật thống kê chính để kiểm định mô hình giả thuyết được phát triển trong nghiên cứu này (H1-H5). Ngoài ra, còn sử dụng kỹ thuật phân tích cấu trúc đa nhóm để kiểm định giả thuyết H6-H8. SEM là một công cụ toàn diện để kiểm định giả thuyết về mối quan hệ giữa các biến. Thủ tục SEM và việc sử dụng nó trong nghiên cứu này được giải thích dưới đây. 3.4.4.1. Mô hình cấu trúc SEM Cách tiếp cận SEM được lựa chọn cho trả lời câu hỏi 2,3 (Có những nhân tố nào ảnh hưởng đến việc sử dụng MAPs và tác động của việc sử dụng MAPs đến hiệu quả hoạt động của DN) và để kiểm định giả thuyết từ H1-H8. SEM là “một tập hợp các kỹ thuật thống kê cho phép thiết lập các mối quan hệ giữa một hay nhiều biến độc lập, liên tục hoặc rời rạc và một hoặc nhiều biến phụ thuộc hoặc liên tục hoặc rời rạc được kiểm tra” (theo Tabachnick và Fidell, 2007 trích dẫn trong Doan, 2012, tr.89). Theo đó, SEM được sử dụng để đánh giá một loạt các mối quan hệ phụ thuộc liên quan cùng lúc giữa các biến tiềm ẩn. Biến tiềm ẩn (còn được gọi là biến nhân tố, biến nội sinh, biến phụ thuộc hay không quan sát) được đo gián tiếp bằng cách kiểm tra tính nhất quán giữa nhiều biến quan sát được. Các biến quan sát (còn được gọi là các chỉ số, biến ngoại sinh, biến độc lập hoặc các biến đo lường) được thu thập thông qua các phương pháp thu thập dữ liệu khác nhau như phương pháp khảo sát, thử nghiệm hoặc quan sát (Hair và cộng sự, 2010). Cách tiếp cận SEM cung cấp một số lợi ích so với phương pháp hồi quy thông thường trong bối cảnh hiện tại. Về cơ bản, SEM cung cấp cơ sở lớn hơn việc xử lý đa cộng tuyến, sai số cố hữu trong việc đo lường các biến độc lập và ước lượng các tham số trong hệ phương trình. Phù hợp với các nghiên cứu trước đây trong KTQT, SEM sử dụng phương pháp hai bước được áp dụng để phân tích dữ liệu. Trong bước đầu tiên, các mô hình đo lường được kiểm định bằng cách thực hiện phân tích nhân tố khẳng 72 định (CFA). Mỗi biến tiềm ẩn được xây dựng từ các chỉ số quan sát được kiểm định để cung cấp đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. SEM sau đó đã được kiểm định giả thuyết. Cả hai mô hình đo lường và mô hình cấu trúc đánh giá bằng sử dụng phần mềm AMOS 20, SPSS 20.0. SEM nhấn mạnh việc phân tích độ lệch chuẩn và hiệp phương sai hơn là các trường hợp riêng lẻ. Thay vì giảm thiểu tổng số chênh lệch giữa điểm dự đoán và điểm quan sát cho mỗi trường hợp, kỹ thuật SEM liên quan đến việc giảm thiểu sự khác biệt giữa ma trận biến thiên mẫu và hiệp phương sai và ma trận các biến thiên dự đoán và hiệp phương sai được tạo ra từ việc sử dụng một tập các tham số mô tả mô hình nhân quả, làm cơ sở cho mối quan hệ giữa các biến. Do đó, SEM phát triển mô hình toàn diện để kiểm định giả thuyết trong nghiên cứu này. So với các phân tích truyền thống như hồi quy đa biến, kết quả của SEM mang tính thông tin hơn cho các nhà nghiên cứu KTQT. SEM cho phép một loạt các mối quan hệ giữa các biến được công nhận trong phân tích. Do đó, SEM cung cấp cho các nhà nghiên cứu cơ hội để áp dụng một mô hình xây dựng toàn diện hơn. Nói cách khác, một khác biệt giữa SEM và các phân tích truyền thống là khả năng tính toán các ảnh hưởng của sai số ước tính của các biến tiềm ẩn. Điều này đặc biệt có liên quan đến nghiên cứu KTQT khi các biện pháp tổng hợp thường sử dụng để đo lường cấu trúc. Việc sử dụng các thuật ngữ tương tác trong hồi quy đa biến có thể bao gồm sai số đo lường quan trọng đặc biệt khi sử dụng với các biến tổng hợp. Những vấn đề này đã khiến các nhà nghiên cứu KTQT gợi ý rằng các kỹ thuật hồi quy đa biến không thích hợp trong nhiều tình huống (D.Smith và Langfield-Smith, 2004). Nghiên cứu này nhằm mục đích kiểm định tác động của việc sử dụng MAPs đến hiệu quả hoạt động của DN, gây ra bởi sự tác động của mức độ cạnh tranh, công nghệ sản xuất, văn hóa DN và cấu trúc DN. Do đó SEM là phương pháp tốt nhất để phân tích giả thuyết được xây dựng từ khung lý thuyết trong nghiên cứu này. 3.4.4.2. Các kỹ thuật phân phối và ước lượng dữ liệu Trước khi xây dựng mô hình SEM, một số kiểm định cần được tiến hành với các giả định của SEM. - Kiểm định độ tin cậy (Test for Reliability) của thang đo bằng hệ số Cronbach’Alpha: Độ tin cậy là mức độ mà các đo lường không có sai số ngẫu nhiên và do đó mang kết quả đồng nhất (theo Zikmund trích dẫn trong Doan, 2012, tr.90). Độ tin cậy được đánh giá thông qua kiểm định độ tin cậy. Mục đích của kiểm định là để đảm bảo 73 rằng các phản hồi không quá khác nhau ở các thời kỳ khác nhau và các tình huống khác nhau. Kiểm định này dùng để đo tính đồng nhất của các tham số: liệu “các chỉ số riêng lẻ hay các chỉ số của thang đo, tất cả nên được đo theo một cấu trúc giống nhau và do đó có liên quan chặt chẽ với nhau” (Hair và cộng sự, 2010, tr.125). Nghiên cứu này sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) để loại các biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả. + Cronbach’alpha: là thước đo độ tin cậy phổ biến nhất dao động từ 0-1, hệ số gần đến một, độ tin cậy nhất quán nội bộ cao hơn. Theo Hair và cộng sự (2010), giá trị của Cronbach’alpha từ 0,6 đến 0,7 được coi là giới hạn thấp nhất chấp nhận được. + Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation): loại các biến quan sát có hệ số này nhỏ (< 0,3), đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả các khái niệm cần đo. - Phân tích nhân tố khám phá - EFA: Độ tin cậy chưa đủ để xem xét một công cụ đầy đủ (Hair và cộng sự, 1998). Do đó cần kiểm định sự phù hợp được yêu cầu cho các biến tiềm ẩn. Xây dựng sựphù hợp được đánh giá bằng cách sử dụng giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. + Phân tích giá trị hội tụ đã được sử dụng như là một thước đo độ lớn của mối quan hệ cấu trúc trực tiếp giữa một biến quan sát và biến tiềm ẩn. Giá trị hội tụ đạt được khi hệ số tải của các chỉ số đáng kể với các biến tiềm ẩn tương ứng.  Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Trong nghiên cứu này, tác giả xác định hệ số tải nhân tố (Factor loading > 0,5) ;  Hệ số KMO (Kaiser Meyer Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố thỏa mãn điều kiện: 0,5 ≤ KMO ≤ 1;  Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig.< 0,5) có nghĩa là các biến quan sát có mối quan với nhau trong tổng thể;  Tiến hành so sánh hệ số phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50% để xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %. + Phân tích giá trị phân biệt được tiến hành để kiểm định xem một cấu trúc trong nghiên cứu có khắc với cấu trúc khác hay không.  AVE (Average Variance Extracted): yêu cầu về giá trị phân biệt thỏa mãn khiAVE của cấu trúc lớn hơn tất cả các cặp tương quan đôi giữa cấu trúc này với các 74 cấu trúc khác trong mô hình (theo Fornell và Larcker trích dẫn trong Doan, 2012, tr.92), biện pháp này cho thấy tổng phương sai của các biến quan sát được tính bởi các biến tiềm ẩn. Nếu cấu trúc có AVE từ 0,5 trở lên, phương sai do sai số đo lường nhỏ hơn phương sai thu được bởi biến tiềm ẩn. Do đó, giá trị AVE cần lớn hơn 0,5 đối với một biến tiềm ẩn (Hair và cộng sự, 1998).  CR (Construct Reliability): Chỉ số này đánh giá tính đồng nhất của toàn bộ thang đo hơn là độ tin cậy duy nhất của một biến quan sát. Theo Hair và cộng sự (1998), một cấu trúc đạt được độ tin cậy nếu CR > 0,5. - Phân tích nhân tố khẳng định –CFA: Để kiểm định thang đo của các nhân tố, phân tích CFA trong phân tích SEM có nhiều ưu điểm hơn so với các phương pháp truyền thống như phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, phương pháp hệ số tương quan,...vì phân tích CFA cho phép chúng ta kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo cũng như mối quan hệ giữa khái niệm nghiên cứu với các khái niệm khác mà không bị chệch do sai số đo lường. Để đánh giá sự phù hợp của mô hình, một số chỉ số phù hợp đã được sử dụng trong các nghiên cứu trước đây và được sử dụng trong nghiên cứu này. Bao gồm Chi-square (χ2); Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (χ2/df); Chỉ số RMSEA (Root Mean-Square Error of Approximation); chỉ số PCLOSE, Chỉ số phù hợp mô hình (GFI: Goodness Fit Index), chỉ số Tucker và Lewis (TLI: Tucker và Lewis Index) và Chỉ số thích hợp so sánh (CFI: Comparative Fit Index). 3.4.4.3. Phân tích cấu trúc đa nhóm Phân tích cấu trúc đa nhóm được lựa chọn để so sánh mô hình nghiên cứu theo nhóm của các biến định tính (như quy mô DN vừa và lớn, nhóm thời gian hoạt động mới và cũ; nhóm lĩnh vực sản xuất nguyên vật liệu và hàng tiêu dùng...). Trước tiên, tác giả tiến hành chạy SEM 2 mô hình: mô hình khả biến và mô hình bất biến (từng phần). Theo Đặng Thị Kim Thoa (2017), trong mô hình khả biến, các tham số ước lượng trong từng mô hình của các nhóm không bị rằng buộc; trong mô hình bất biến, thành phần đo lường không bị ràng buộc nhưng các mối quan hệ giữa các khái niệm trong mô hình nghiên cứu được ràng buộc có giá trị như nhau cho tất cả các nhóm. Sau đó, từ kết quả chạy SEM, tác giả so sánh chỉ số Chi-Square giữa hai mô hình. Nếu chỉ số này không có sự khác biệt giữa hai mô hình khả biến và bất biến (P_value> 0,05) thì mô hình bất biến được chọn (vì có bậc tự do cao hơn). Ngược lại, nếu có sự khác biệt (P_value < 0,05) chọn mô hình khả biến (vì có độ tương thích cao hơn) (Thọ và Trang trích dẫn trong Đặng Thị Kim Thoa, 2017, tr.87). 75 TÓM TẮT CHƯƠNG 3 Trong chương này, tác giả đã trình bày các phương pháp nghiên cứu nhằm đánh giá thang đo về việc sử dụng MAPs, các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng MAPs trong DN sản xuất Việt Nam và việc sử dụng MAPs tác động đến hiệu quả hoạt động của DN. Phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong chương này gồm: (i)phương pháp nghiên cứu định tính nhằm hiệu chỉnh mô hình và thang đo; kỹ thuật sử dụng chủ yếu là thảo luận, phỏng vấn sâu với các chuyên gia trong lĩnh vực KTQT; (ii) phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm xác định thang đo và đánh giá sơ bộ thang đo; kỹ thuật sử dụng là phiếu khảo sát. Cũng trong chương này đã đề cập tới việc xây dựng mô hình nghiên cứu, phản ánh mối quan hệ tương quan giữa việc sử dụng MAPs với các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng MAPs trong DN sản xuất ở Việt Nam và sự tác động của việc sử dụng MAPs đến hiệu quả hoạt động của DN. Nói cách khác, trong chương này đã trình bày một cách khái quát phương pháp nghiên cứu của luận án. Trên cơ sở phương pháp nghiên cứu, tác giả trình bày rõ kết quả nghiên cứutrong chương tiếp theo. 76 CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Kết quả nghiên cứu thử nghiệm Nghiên cứu thử nghiệm được tiến hành trước cuộc điều tra nghiên cứu chính thức dựa trên các DN sản xuất Việt Nam. Mục tiêu chính là xác nhận khả năng áp dụng các biến số trong DN sản xuất Việt Nam và để khám phá mối quan hệ tiềm tàng giữa các biến trong khuôn khổ khung lý thuyết. Các kết quả cũng được sử dụng như một hướng dẫn trong việc phát triển giả thuyết cho nghiên cứu chính. Hình 4.1. Các bước nghiên cứu thử nghiệm Nguồn: Tác giả tổng hợp 4.1.1. Thủ tục mẫu và thu thập dữ liệu Đối với các nghiên cứu thử nghiệm, mẫu gồm 150 DN sản xuất được lựa chọn ngẫu nhiên từ Tổng cục Niên giám Thống kê năm 2017. Bảng hỏi được gửi đến các DN vào ngày 06/11/2017. Cùng với bảng hỏi, bao gồm một bức thưgiải thích và phong bì có dán sẵn tem để gửi lại khi có phản hồi. Thư giải thích chi tiết về cuộc khảo sát, liên lạc, thông tin và hướng dẫn trả lời cuộc khảo sát. Trong thư giới thiệu, người trả lời cũng được thông báo rằng tất cả các thông tin được cung cấp sẽ được xử lý bảo mật và chỉ được trình bày trong báo cáo tổng hợp cuối cùng. Trong vòng một tháng sau khi gửi thư ban đầu cho các DN, trong số 150 phiếu thì có 38 DN phản hồi có giá trị sử dụng (tỷ lệ chiếm 25,33%). Mức độ này đáp ứng đủ để thử nghiệm thí điểm, do đó không tiến hành các thủ tục tiếp theo. 4.1.2. Phân tích dữ liệu Các biến được đo lường trong nghiên cứu này bao gồm sáu biến trong khuôn khổ khung lý thuyết, sử dụng thang đo Likert 5 điểm. Để kiểm tra tính khả thi của các biến và để khám phá mối quan hệ tiềm ẩn giữa các biến, dữ liệu được phân tích bằng cách sử dụng thống kê mô tả. Trước khi dữ liệu được kiểm tra sâu hơn, điều quan trọng là phải kiểm tra sự phù hợp và độ tin cậy của các thang đo được sử dụng. Phát triển Bảng hỏi Lựa chọn mẫu Thu thập dữ liệu Phân tích dữ liệu Thảo luận kết quả Kết luận và gợi ý cho nghiên cứu chính 77 Để nâng cao sự phù hợp và độ tin cậy của các thang đo này, các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu này đã được thông qua từ nghiên cứu chuyên gia trước đây trong lĩnh vực này (Baines và Langfield-Smith, 2003; Hoque và cộng sự, 2001; TuanMat, 2010). Tuy nhiên, vì không có phân tích thống kê nâng cao được thực hiện trên dữ liệu được nghiên cứu thử nghiệm này, thước đo độ tin cậy cho các mục tổng thể được coi là thích hợp. Trong trường hợp này, hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy. Từ phân tích hệ số Cronbach’s alpha là 0,867, điều này cho thấy là có độ tin cậy. Bình thường trong nghiên cứu thăm dò hệ số Cronbach’s alpha là 0,6 nhưng hệ số này nên ít nhất là 0,7 hoặc cao hơn để duy trì một mục trong một quy mô “đầy đủ”. Tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu yêu cầu hệ số này thấp nhất là 0,8 đối với một quy mô tốt. Do đó, Hệ số Cronbach’s alpha = 0,867 thu được trong kết quả này được coi là có độ tin cậy cao (Phụ lục số 2). 4.1.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu thử nghiệm Như đã thảo luận ở chương trước, các thang đo trong nghiên cứu này đã được thông qua từ các nghiên cứu được tiến hành ở các nước phát triển và đang phát triển, do đó điều quan trọng là đảm bảo rằng tất cả các biến này đều áp dụng được các DN sản xuất ở Việt Nam. Ngoài ra, kết quả từ nghiên cứu thử nghiệm này cũng được sử dụng để phát triển các giả thuyết. Để đạt được điều này, sự liên kết tiềm tàng giữa các biến là thử nghiệm. Bảng 4.1 cho thấy giá trị trung bình tổng thể của các biến mức độ cạnh tranh, công nghệ sản xuất, văn hóa DN, cấu trúc DN, MAPs, và hiệu quả hoạt động lần lượt là: 3,51; 3,14; 3,25; 3,28; 3,24; 3,21. Những kết quả này chỉ ra rằng các DN sản xuất đã đặt trọng tâm hơn vào sự cạnh tranh, cấu trúc DN, giá trị trung bình cao cũng chỉ ra rằng mức độ sử dụng MAPs và hiệu quả hoạt động trong các DN này đã thay đổi một cách tích cực. Chi tiết của các kết quả cho mỗi biến được thảo luận trong mục tiếp theo. Bảng 4.1: Giá trị trung bình của các biến chính Biến (Variable) Giá trị trung bình (Average Mean) Độ lệch tiêu chuẩn (Std. Deviation) Mức độ cạnh tranh (COMP) 3,51 0,613 Công nghệ sản xuất (TECH) 3,14 0,489 Văn hóa DN (CULT) 3,25 0,594 Cấu trúc DN (STRU) 3,28 0,761 Các phương pháp kế toán quản trị (MAPs) 3,24 0,622 Hiệu quả hoạt động (PERF) 3,21 0,672 Nguồn: Tác giá tổng hợp 78 Để hoàn thành mục tiêu đầu tiên của nghiên cứu thử nghiệm, các số liệu thống kê mô tả được sử dụng. Phương pháp này được coi là thích hợp nhất vì chỉ có các điểm số trung bình của dữ liệu được sử dụng để kiểm tra xem các biến có liên quan hay không trong môi trường sản xuất của Việt Nam. 4.1.3.1. Các phương pháp kế toán quản trị Số liệu thống kê mô tả cho thấy việc sử dụng MAPs được trình bày trong Bảng 4.2 điểm trung bình là 3,24 cho thấy các DN sản xuất ở Việt Nam sử dụng hầu hết MAPs được liệt kê trong bảng. Bảng 4.2: Mức độ sử dụng các phương pháp kế toán quản trị (N=38) Biến quan sát (items) Giá trị trung bình (Average Mean) Độ lệch tiêu chuẩn (Std. Deviation) Thứ bậc MAP1 3,09 0,581 4 MAP2 3,66 0,662 1 MAP3 3,33 0,670 2 MAP4 3,17 0,586 3 MAP5 2,97 0,611 5 Average 3,24 0,622 Nguồn: Tác giá tổng hợp Kết quả được trình bày trong Bảng 4.2 cho thấy tỷ lệ sử dụng MAPs phổ biến nhất được sử dụng đó là lập dự toán (Mean=3,66) trong đó cụ thể lậpdự toán bán hàng (Mean=3,94) và Dự toán chi phí sản xuất (Mean=3,91). Nhóm phân tích chiến lược tỷ lệ áp dụng thấp nhất so với các nhóm (mean=2,97) trong đó MAPs tiên tiến phổ biến nhất được chấp nhận là TC và JIT. Điều đáng chú ý là phương pháp ABC và BSC cho thấy việc sử dụng không nhiều so với các phương pháp khác. Điều này mâu thuẫn với tổng quan nghiên cứu, ABC được tìm thấy như một sáng kiến kế toán quan trọng trong việc thay đổi tổ chức (Chenhall và Langfield-Smith,1998; Gosselin, 1997), nhưng lại cùng quan điểm với TuanMat (2010); Doan (2012). 4.1.3.2. Mức độ cạnh tranh Các số liệu thống kê mô tả cho tất cả các thang đo của mức độ cạnh tranh được trình bày trong Bảng 4.3. Kết quả chỉ ra rằng các DN sản xuất Việt Nam phản hồi về sự tác động mức độ cạnh tranh đến việc sử dụng MAPs (giá trị trung bình =3,51). Kết quả cũng đưa ra rằng đối với DN sản xuất thì yếu tố nguyên liệu vật liệu đầu vào 79 (mean=3,76) là một trong những yếu tố ảnh hưởng nhiều đến sự cạnh tranh của các DN, tiếp đến đó sự đa dạng của sản phẩm/ dịch vụ (mean=3,67) và chất lượng của sản phẩm/dịch (mean=3,64). Bảng 4.3: Sự tác động yếu tố mức độ cạnh tranh (N=38) Biến quan sát (items) Giá trị trung bình (Average Mean) Độ lệch tiêu chuẩn (Std. Deviation) COMP1 3,76 0,611 COMP2 3,43 0,462 COMP3 3,29 0,654 COMP4 3,64 0,582 COMP5 3,67 0,745 COMP6 3,55 0,634 COMP7 3,26 0,601 Average 3,51 0,613 Nguồn: Tác giá tổng hợp 4.1.3.3. Công nghệ sản xuất Bảng 4.4 trình bày số liệu thống kê mô tả cho tất cả các thang đo trong biến công nghệ sản xuất. Kết quả cho thấy hầu hết trong những người trả lời cho rằng công nghệ sản xuất của họ được sử dụng trong quá trình sản xuất ở DN. Mặc dù đã có những phản hồi cung cấp về sự gia tăng số lượng sử dụng công nghệ sản xuất, kết quả cho thấy mức độ sử dụng các hình thức công nghệ sản xuất đặc biệt không cao trong những năm qua (giá trị trung bình 3,14). Trong đó, trong các DN sản xuất được trang bị hệ thống điều khiển bằng kỹ thuật số nhiều hơn so với các kỹ thuật khác (mean=3,26). Bảng 4.4: Sự tác động yếu tố công nghệ sản xuất (N=38) Biến quan sát (items) Giá trị trung bình (Average Mean) Độ lệch tiêu chuẩn (Std. Deviation) TECH1 3,18 0,457 TECH2 3,26 0,503 TECH3 3,11 0,388 TECH4 2,82 0,512 TECH5 3,34 0,582 Average 3,14 0,489 Nguồn: Tác giá tổng hợp 80 4.1.3.4. Văn hóa doanh nghiệp Bảng 4.5 dưới đây, chi tiết các số liệu thống kê mô tả các thang đo trong văn hóa DN. Kết quả chỉ ra rằng các DN sản xuất Việt Nam phản hồi về sự hỗ trợ từ các nhà quản trị đối với nhân viên hay có sự đồng thuận về mục tiêu phát triển chung, có sự hỗ trợ lẫn nhau từ các nhân viên trong các phòng ban sẽ làm gia tăng mức độ sử dụng MAPs (giá trị trung bình =3,25). Bảng 4.5: Sự tác động yếu tố văn hóa doanh nghiệp (N=38) Biến quan sát (items) Giá trị trung bình (Average Mean) Độ lệch tiêu chuẩn (Std. Deviation) CULT1 3,21 0,622 CULT2 3,26 0,644 CULT3 3,29 0,515 Average 3,25 0,594 Nguồn: Tác giá tổng hợp 4.1.3.5. Cấu trúc doanh nghiệp Bảng 4.6 dưới đây, chi tiết các số liệu thống kê mô tả cho các thang đo trong cấu trúc DN. Bảng 4.6: Sự tác động yếu tố cấu trúc doanh nghiệp (N=38) Biến quan sát (items) Giá trị trung bình (Average Mean) Độ lệch tiêu chuẩn (Std. Deviation) STRU1 3,39 0,855 STRU2 2,66 0,627 STRU3 3,66 0,878 STRU4 2,55 0,602 STRU5 3,47 0,797 STRU6 3,45 0,860 STRU7 3,32 0,739 STRU8 3,71 0,732 Average 3,28 0,761 Nguồn: Tác giá tổng hợp 81 Kết quả cho thấy rằng khoảng tr