Theo kết quả EFA trong bảng ma trận xoay nhân tố trong bảng: Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải đạt chuẩn, lớn hơn 0,5 và không có biến quan sát nào bị loại khỏi nhân tố.
Bảng 4.6: Phân tích nhân tố khám phá cho các nhân tố phụ thuộc
Nhân tố | |
KSNB1 | .778 |
KSNB2 | .873 |
KSNB3 | .827 |
KSNB4 | .733 |
Các kiểm định | |
Giá trị KMO | 0.747 |
Giá trị Sig (Bartlett's Test of Sphericity) | 0.000 |
Tổng phương sai trích | 64.727 |
Giá trị Eigenvalues | 2.589 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Và Kết Quả Nghiên Cứu Về Hệ Thống Kiểm Soát Nội Bộ Tại Bhxh Tỉnh Bình Dương -
Thống Kê Số Liệu Chi Giải Quyết Chế Độ Chính Sách Bhxh Từ Năm -
Thống Kê Quyền Tự Chủ Nhân Sự Tại Các Phòng Ban -
Phân Tích Thực Trạng Kiểm Soát Nội Bộ Trong Công Tác Thu Bhxh Tại Tỉnh Bình Dương -
Giải Pháp Và Kiến Nghị Trong Công Tác Thu Bảo Hiểm Xã Hội Tại Bảo Hiểm Xã Hội Tỉnh Bình Dương -
Những Kiến Nghị Hỗ Trợ Nhằm Nâng Cao Việc Thực Hiện Giải Pháp
Xem toàn bộ 154 trang tài liệu này.
Nguồn: tính toán của tác giả
4.3.3.3. Điều chỉnh mô hình nghiên cứu
a. Điều chỉnh thang đo
Qua kết quả phân tích nhân tố cho thấy có sự thay đổi về số lượng biến khi các biến không phù hợp bị loại bỏ.
- Thang đo Môi trường kiểm soát loại biến MTKS1, MTKS2. Bên cạnh đó, Môi trường kiểm soát còn được chia làm hai nhóm. Nhóm 1, được đặt tên là Môi trường kiểm soát (MTKS), gồm ba nhân tố MTKS3, MTKS4, MTKS5; nhóm 2 được đặt tên là Môi trường kiểm soát nội bộ (MTKSNB), gồm 2 nhân tố MTKS6, MTKS7.
- Thang đo Đánh giá rủi ro loại biến DGRR1.
- Thang đo Thông tin và truyền thông loại biến TTTT1 và TTTT5. Bên cạnh đó thông tin truyền thông còn được chia làm hai nhóm. Nhóm 1, được đặt tên là Thông tin truyền thông (TTTT), gồm ba nhân tố TTT2, TTTT4 và TTT6; nhóm 2, được đạt tên lại là Thông tin phản hồi (TTPH), gồm hai nhân tố TTTT3 và TTTT7.
Do đó, các thang đo này sẽ được tiến hành kiểm định lại thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s alpha.
Bảng 4.7: Phân tích lại hệ số tin cậy Cronbach’s alpha thang đo Môi trường kiểm
soát
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến tổng | Giá trị cronbach’s alpha nếu loại biến | |
1. Môi trường kiểm soát : Cronbach’s alpha: 0.824 | ||||
MTKS3 | 7.38 | 2.613 | .617 | .828 |
MTKS4 | 7.15 | 2.607 | .782 | .659 |
MTKS5 | 7.13 | 2.801 | .653 | .783 |
Nguồn: tính toán của tác giả
Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo Môi trường kiểm soát là 0.824 và đạt yêu cầu, các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên cả 3 biến của thành phần này đều được giữ lại cho các phân tích sau:
Bảng 4.8: Phân tích lại hệ số tin cậy Cronbach’s alpha thang đo Môi trường kiểm
soát nội bộ
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến tổng | Giá trị cronbach’s alpha nếu loại biến | |
1. Môi trường kiểm soát : Cronbach’s alpha: 0.811 | ||||
MTKS6 | 3.55 | .741 | .684 | |
MTKS7 | 3.67 | .661 | .684 | |
Nguồn: tính toán của tác giả
Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo Môi trường kiểm soát nội bộ là 0.811 và đạt yêu cầu, các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên cả 2 biến của thành phần này đều được giữ lại cho các phân tích sau:
Bảng 4.9: Phân tích lại hệ số tin cậy Cronbach’s alpha thang đo Đánh giá
rủi ro
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến tổng | Giá trị cronbach’s alpha nếu loại biến | |
1. Đánh giá rủi ro : Cronbach’s alpha: 0.834 | ||||
DGRR2 | 22.36 | 14.535 | .840 | .771 |
22.51 | 16.995 | .460 | .829 | |
DGRR4 | 22.69 | 15.942 | .506 | .824 |
DGRR5 | 22.63 | 14.674 | .698 | .791 |
DGRR6 | 22.43 | 14.832 | .748 | .785 |
DGRR7 | 23.00 | 16.052 | .487 | .827 |
DGRR8 | 22.85 | 16.841 | .393 | .841 |
Nguồn: tính toán của tác giả
Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo đánh giá rủi ro là 0.834 và đạt yêu cầu, các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên cả 7 biến của thanh phần này đều được giữ lại cho các phân tích sau:
Bảng 4.10: Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s alpha thang đo Thông tin
truyền thông
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến tổng | Giá trị cronbach’s alpha nếu loại biến | |
1. Thông tin và truyền thông : Cronbach’s alpha: 0.873 | ||||
TTTT2 | 7.18 | 3.605 | .619 | .941 |
TTTT4 | 7.34 | 3.031 | .839 | .743 |
TTTT6 | 7.29 | 3.150 | .825 | .758 |
Nguồn: tính toán của tác giả
Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo thông tin truyền thông là 0.873 và đạt yêu cầu, các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên cả 3 biến của thành phần này đều được giữ lại cho các phân tích sau:
Bảng 4.11: Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s alpha nhân tố Thông tin phản
hồi
Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến tổng | Giá trị cronbach’s alpha nếu loại biến | |
1. Thông tin và truyền thông : Cronbach’s alpha: 0.795 | ||||
TTTT3 | 3.54 | .731 | .660 | |
TTTT7 | 3.70 | .775 | .660 | |
Nguồn: tính toán của tác giả
Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo Thông tin phản hồi là 0.795 và đạt yêu cầu, các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên cả 2 biến của thành phần này đều giữ lại cho các phân tích sau.
b. Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Trên cơ sở lý thuyết và nghiên cứu định tính mô hình đề xuất gồm 6 yếu tố chính: (1) Môi trường kiểm soát (2) Đánh giá rủi ro (3) Hoạt động kiểm soát (4) Thông tin và truyền thông (5) Giám sát (6) Ý thức tham gia BHXH.
Qua kiểm định thang đo và phân tích nhân tố đã giúp loại các biến rác ra khỏi mô hình, đồng thời xác định số nhân tố theo tính chất đặc trưng. Vậy, mô hình nghiên cứu được điều chỉnh như sau:
Mô hình điều chỉnh này là mô hình chính thức bao gồm các yếu tố: (1) Môi trường kiểm soát (2) Môi trường kiểm soát nội bộ (3) Đánh giá rủi ro (4) Hoạt động kiểm soát (5) Thông tin và truyền thông (6) Thông tin phản hồi (7) Giám sát (8) Ý thức tham gia BHXH.
H4: Hoạt
đông kiểm soát
H5: Thông
tin truyền thông
H3: Đánh giá
rủi ro
H6: Thông
tin phản hồi
H2: Môi
trường kiểm soát nội bộ
H7: Giám sát
H1: Môi
trường kiểm soát
Thông
tin KSNB
H8: Ý thức
tham gia BHXH
Hình 4.12: Mô hình nghiên cứu sau điều chỉnh
Các giả thiết:
H1: Môi trường kiểm soát có ảnh hưởng dương đến hệ thống KSNB
H2: Môi trường kiểm soát nội bộ có ảnh hưởng dương đến hệ thống KSNB H3: Đánh giá rủi ro có ảnh hưởng dương đến hệ thống KSNB
H4: Hoạt động kiểm soát có ảnh hưởng dương đến hệ thống KSNB
H5: Nhóm thông tin và truyền thông có ảnh hưởng dương đến hệ thống KSNB H6: Nhóm thông tin phản hồi có ảnh hưởng dương đến hệ thống KSNB
H7: Giám sát có ảnh hưởng dương đến hệ thống KSNB
H8: Ý thức tham gia bảo hiểm xã hội có ảnh hưởng dương đến hệ thống KSNB
4.3.4. Phân tích hồi quy đa biến
4.3.4.1. Phân tích hệ số tương quan
Trước khi đi vào kiểm định sự phù hợp của mô hình, ta tiến hành kiểm tra sự tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là (MTKS, MTKSNB, DGRR, HĐKS, TTTT, TTPH, GS, YTTG và KSNB).
Ma trận hệ số tương quan cho ta thấy mối tương quan thuận chiều giữa các yếu tố MTKS – Môi trường kiểm soát, MTKSNB – Môi trường kiểm soát nội bộ, DGRR – Đánh giá rủi ro, HĐKS – Hoạt động kiểm soát, TTTT – Thông tin và truyền thông, TTPH – Thông tin phản hồi, GS – Giám sát, YTTG – Ý thức tham gia BHXH với KSNB – hệ thống kiểm soát nội bộ với mức ý nghĩa là 1% và có mức ý nghĩa thống kê có độ tin cậy 99% (p-value < 0,01). Do đó, có thể kết luận mô hình đo lường phù hợp với kỳ vọng lý thuyết.
Bảng 4.12: Phân tích tương quan với hệ số tương quan Pearson
Correlations
TB_MTKS | TB_MTK S(2) | TB_DGRR | TB_ HDK S | TB_T TTT | TB_TT TT(2) | TB_G S | TB_ YTT G | TB_KS NB | ||
TB_MTK S | Pearson Correlation | 1 | .402** | .183* | .222* * | .252** | .244** | .351** | ,027 | .385** |
Sig. (2- tailed) | ,000 | ,011 | ,002 | ,000 | ,001 | ,000 | ,715 | ,000 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
TB_MTK SNB | Pearson Correlation | .402** | 1 | ,094 | .239* * | .219** | .254** | .296** | -,006 | .332** |
Sig. (2- tailed) | ,000 | ,193 | ,001 | ,002 | ,000 | ,000 | ,936 | ,000 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
TB_DGR R | Pearson Correlation | .183* | ,094 | 1 | .248* * | .253** | .233** | .365** | -,090 | .406** |
Sig. (2- tailed) | ,011 | ,193 | ,001 | ,000 | ,001 | ,000 | ,216 | ,000 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
TB_HDK S | Pearson Correlation | .222** | .239** | .248** | 1 | .175* | .187** | .240** | -,045 | .400** |
Sig. (2- tailed) | ,002 | ,001 | ,001 | ,015 | ,010 | ,001 | ,535 | ,000 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
TB_TTTT | Pearson Correlation | .252** | .219** | .253** | .175* | 1 | .434** | .512** | -,028 | .551** |
Sig. (2- tailed) | ,000 | ,002 | ,000 | ,015 | ,000 | ,000 | ,701 | ,000 |
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
TB_TTPH | Pearson Correlation | .244** | .254** | .233** | .187* * | .434** | 1 | .483** | ,045 | .458** |
Sig. (2- tailed) | ,001 | ,000 | ,001 | ,010 | ,000 | ,000 | ,536 | ,000 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
TB_GS | Pearson Correlation | .351** | .296** | .365** | .240* * | .512** | .483** | 1 | -,044 | .634** |
Sig. (2- tailed) | ,000 | ,000 | ,000 | ,001 | ,000 | ,000 | ,544 | ,000 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
TB_YTT G | Pearson Correlation | ,027 | -,006 | -,090 | -,045 | -,028 | ,045 | -,044 | 1 | ,001 |
Sig. (2- tailed) | ,715 | ,936 | ,216 | ,535 | ,701 | ,536 | ,544 | ,987 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
TB_KSN B | Pearson Correlation | .385** | .332** | .406** | .400* * | .551** | .458** | .634** | ,001 | 1 |
Sig. (2- tailed) | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 | ,987 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 |
Nguồn: kết quả xử lý số liệu tác giả tháng 8/2018
4.3.4.2. Kết quả phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy của các yếu với hệ thống KSNB
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ kiểm nghiệm mô hình. Phương pháp sẽ đưa tất cả các biến vào một lượt. Trong đó biến độc lập là các biến MTKS – Môi trường kiểm soát, MTKSNB – Môi trường kiểm soát nội bộ, DGRR – Đánh giá rủi ro, HĐKS – Hoạt động kiểm soát, TTTT – Thông tin và truyền thông, TTPH – Thông tin phản hồi, GS – Giám sát, YTTG – Ý thức tham gia và biến phụ thuộc KSNB - Hệ thống kiểm soát nội bộ với quy ước sau:
Gọi:
Y1: Hệ thống kiểm soát nội bộ X1: Môi trường kiểm soát
X2: Môi trường kiểm soát nội bộ X3: Đánh giá rủi ro
X4: Hoạt động kiểm soát
X5: Thông tin và truyền thông X6: Thông tin phản hồi
X7: Giám sát
X8: Ý thức tham gia
Phương pháp hồi quy biểu diễn mối quan hệ các yếu tố về KSNB với hệ thống KSNB có dạng như sau:
Y = A + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 + B5X5 + B6X6 + B7X7 + B8X8
Model | R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | Durbin- Watson |
1 | .754a | .568 | .549 | .47014 | 1.892 |
Bảng 4.13: Tóm tắt mô hình Model Summaryb
Nguồn: tính toán của tác giả Hệ số xác định của mô hình hồi quy R2 điều chỉnh là 0.568. Điều này cho biết khoảng 56.8% sự biến thiên của hế thống kiểm soát nội bộ có thể giải thích được từ
mối quan hệ tuyến tính giữa biến Y với các biến độc lập.
Bảng 4.14: Phân tích phương sai (ANOVA)
Model | Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | |
1 | Regression | 53,218 | 8 | 6,652 | 30,096 | .000b |
Residual | 40,449 | 183 | ,221 | |||
Total | 93,667 | 191 | ||||
Nguồn: kết quả xử lý số liệu tác giả tháng 8/2018
Kết quả phân tích phương sai (ANOVA) với sig = 0.000 cho biết mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được, có nghĩa là tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc KSNB – Kiểm soát nội bộ với ít nhất một trong các biến MTKS, MTKSNB, DGRR, HDKS, TTPH, TTTT, GS và YTTG.
Bảng 4.15: Tóm tắt các hệ số hồi quy
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig. | Collinearity Statistics |
B | Std. Error | Beta | Tolerance | VIF |
(Constant) | -,117 | ,318 | -,368 | ,713 | ||||
TB_MTKS | ,084 | ,050 | ,094 | 1,699 | ,001 | ,764 | 1,309 | |
TB_MTKSNB | ,058 | ,050 | ,064 | 1,166 | ,245 | ,782 | 1,278 | |
TB_DGRR | ,133 | ,051 | ,139 | 2,602 | ,010 | ,823 | 1,215 | |
TB_HDKS | ,210 | ,056 | ,195 | 3,742 | ,000 | ,871 | 1,148 | |
TB_TTTT | ,195 | ,047 | ,243 | 4,145 | ,000 | ,685 | 1,461 | |
TB_TTPH | ,078 | ,051 | ,089 | 1,527 | ,128 | ,701 | 1,426 | |
TB_GS | ,273 | ,055 | ,318 | 4,967 | ,000 | ,576 | 1,738 | |
TB_YTTG | ,032 | ,042 | ,037 | ,756 | ,450 | ,981 | 1,019 |
Nguồn: kết quả xử lý số liệu tác giả tháng 8/2018
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF thể hiện trong bảng hệ số Coefficients (phụ lục) cho thấy, tất cả các thành phần nhân tố trong mô hình cho hệ số VIF rất nhỏ (dao động từ 1.019 đến 1.738), nhỏ hơn rất nhiều so với chuẩn 10 theo Hoàng Trọng & Mộng Ngọc (2008, 252), chứng tỏ các nhân tố độc lập không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Đại lượng thống kê Durbin-Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất) hay còn gọi là kiểm định tự tương quan. Kết quả thống kê Durbin-Watson bằng 1.892, nên các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa có dạng như sau:
KSNB = 0.094*MTKS + 0,064*MTKSNB + 0.139*DGRR + 0.195*HĐKS + 0.243*TTTT + 0.089*TTPH + 0.318*GS + 0.037*YTTG
4.3.5. Bàn luận kết quả nghiên cứu
4.3.5.1. Môi trường kiểm soát
a. Kết quả về mặt giả thuyết
H1: Môi trường kiểm soát ảnh hưởng dương đến hệ thống KSNB
Kết quả kiểm định của biến MTKS – Môi trường kiểm soát (P-value = 0.001<0.05) cho thấy yếu tố môi trường kiểm soát có tác động đến hệ thống KSNB. Hệ số hồi quy là 0.094, môi trường kiểm soát là yếu tố có mức độ quan trọng thứ năm trong các yếu tố thuộc mô hình về sự ảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ.
b.Kết quả nghiên cứu định lượng
Nhân tố môi trường kiểm soát có ảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ, cụ thể khi mức độ hệ thống kiểm soát nội bộ tăng 1 điểm thì môi trường kiểm soát tăng