lớn trong tổng số lãnh đạo của doanh nghiệp và là những người người nắm rõ các quy tắc, quy trình KSNB thuộc đơn vị mình quản lý. Tiếp theo là các nhân viên trong công ty với số lượng phiếu khảo sát chiếm 42,4%, đây là đối tượng chính chịu tác động của hoạt động KSNB. Số lượng phiếu khảo sát của lãnh đạo công ty chiếm 4,8%. Ngoài ra, tác giả có khảo sát một số cán bộ có liên quan đến hoạt động của các công ty cổ phần khai thác và chế biến than mà không trực tiếp tham gia vào quá trình làm việc tại đơn vị để đảm bảo có cái nhìn độc lập như kiểm toán viên độc lập, cán bộ của Tập đoàn đương nhiệm, đã chuyển công tác hoặc về hưu.
- Về giới tính: Do đặc thù ngành than, số lượng lao động nam chiếm tỷ trọng lớn hơn lao động nữ nên tỷ lệ cá nhân tham gia khảo sát là nam chiếm đa số với tỷ lệ 74,7% và tỷ lệ nữ chiếm 25,3%.
- Về trình độ: Kết quả cho thấy trong 146 phiếu điều tra, chủ yếu là các đáp viên có trình độ đại học trở lên chiếm 77,4%, cao đẳng chiếm 19,2%, trung cấp chiếm 3,4%.
Phương pháp xử lý dữ liệu
Các số liệu trên phiếu khảo sát hợp lệ được tác giả mã hóa và đưa vào phần mềm SPSS 2.0 để phân tích. Kết quả phân tích được đánh giá bằng các bước sau:
(1) Kiểm định độ tin cậy thang đo (kiểm định Cronbach’s Alpha)
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation). Hai tiêu chuẩn này giúp đo lường mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau. Hệ số Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy của thang đo, cho phép loại những biến không phù hợp trong mô hình.
Về giá trị của Cronbach alpha, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng: “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng giá trị này từ 0,8
trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995)”. Trong nghiên cứu này, tác giả chỉ sử dụng những thang đo mà hệ số Cronbach alpha đạt giá trị từ 0,6 trở lên (Hair và cộng sự, 2006).
Hệ số tương quan biến tổng thể hiện sự tương quan giữa một biến quan sát với tất cả các biến khác trong thang đo. Hệ số càng cao thì sự tương quan của biến với các biến khác càng cao. Các biến có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 được coi là phù hợp, với những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 bị coi là biến rác và loại khỏi thang đo. (Nunally & Burstein, 1994).
Tác giả tổng hợp số phiếu khảo sát hợp lệ thu về đưa vào phần mềm SPSS để xử lý các biến quan sát theo tiêu chuẩn chấp nhận các biến phải thỏa mãn đồng thời 2 điều kiện sau:
- Các hệ số Cronbach’s Alpha của các biến phải từ 0.6 trở lên;
- Có tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item - Total Correlation) ≥ 0.3.
Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 2.0 để xử lý các biến quan sát, kết quả phân tích sự tin cậy thang đo cho các nhân tố như sau:
Bảng 2.3: Kết quả đánh giá độ tin cậy
Cronbach's Alpha | Hệ số tương quan biến tổng | |
MÔI TRƯỜNG KIỂM SOÁT | ||
MTKS1 | .883 | .594 |
MTKS2 | .823 | |
MTKS3 | .547 | |
MTKS4 | .858 | |
MTKS5 | .788 | |
ĐÁNH GIÁ RỦI RO | ||
DGRR1 | .851 | .794 |
DGRR2 | .813 | |
DGRR3 | .661 | |
DGRR4 | .544 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Khái Quát Chung Về Các Công Ty Cổ Phần Khai Thác Và Chế Biến Than Thuộc Tập Đoàn Công Nghiệp Than - Khoáng Sản Việt Nam -
Các Rủi Ro Ảnh Hưởng Đến Thiết Kế Và Vận Hành Kiểm Soát Nội Bộ Tại Các Công Ty Cổ Phần Khai Thác Và Chế Biến Than Thuộc Tập Đoàn Công Nghiệp -
Thực Trạng Thiết Kế Và Vận Hành Kiểm Soát Nội Bộ Tại Các Công Ty Cổ Phần Khai Thác Và Chế Biến Than Thuộc Tập Đoàn Công Nghiệp Than – Khoáng Sản -
Giá Trị Trung Bình Của Các Biến Môi Trường Kiểm Soát -
Giá Trị Trung Bình Của Các Biến Đánh Giá Rủi Ro -
Giá Trị Trung Bình Của Các Biến Hoạt Động Kiểm Soát
Xem toàn bộ 261 trang tài liệu này.
HDKS1 | .896 | .800 |
HDKS2 | .810 | |
HDKS3 | .775 | |
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG | ||
TTTT1 | .873 | .693 |
TTTT2 | .786 | |
TTTT3 | .800 | |
GIÁM SÁT | ||
GS1 | .604 | .433 |
GS2 | .433 |
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
Kết quả phân tích cho thấy các biến quan sát đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6, các hệ số tương quan biến tổng đều từ 0.3 trở lên. Do đó, các biến đo lường này đều chấp nhận được về mặt tin cậy và được sử dụng trong phân tích EFA.
(2) Phân tích nhân tố
- Phân tích cho nhân tố các biến độc lập
Kết quả phân tích nhân tố cho các biến độc lập chỉ ra phân tích nhân tố EFA thỏa mãn với hệ số KMO bằng 0.680 lớn hơn 0.5 và p-value của kiểm định Bartlett bằng 0.000 nhỏ hơn 0.05. Đồng thời phương sai giải thích đạt 75.87% lớn hơn 50%. Kết quả phân tích chỉ ra có 5 nhân tố được hình thành với các biến quan sát giống với giả thuyết ban đầu.
Bảng 2.4: Kết quả phân tích EFA cho các biến độc lập
Component | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
MTSK4 | .921 | ||||
MTKS2 | .900 | ||||
MTSK5 | .872 | ||||
MTKS1 | .723 | ||||
MTKS3 | .686 | ||||
DGRR2 | .914 | ||||
DGRR1 | .905 | ||||
DGRR3 | .814 | ||||
DGRR4 | .685 |
.912 | |||||
HDKS2 | .906 | ||||
HDKS3 | .889 | ||||
TTTT3 | .906 | ||||
TTTT2 | .901 | ||||
TTTT1 | .853 | ||||
GS2 | .844 | ||||
GS1 | .822 | ||||
KMO | 0.680 | ||||
P-value của Bartlett test | 0.000 | ||||
Phương sai giải thích | 75.87% | ||||
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
- Phân tích cho nhân tố biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc chỉ ra phân tích nhân tố EFA thỏa mãn với hệ số KMO bằng 0.750 lớn hơn 0.5 và p-value của kiểm định Bartlett bằng 0.000 nhỏ hơn 0.05. Đồng thời phương sai giải thích đạt 64.051% lớn hơn 50%. Kết quả phân tích chỉ ra có 1 nhân tố được hình thành với các biến quan sát giống với giả thuyết ban đầu. Như vậy, kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc cũng thể hiện độ tin cậy cao.
Bảng 2.5: Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Component | |
1 | |
HH2 | .879 |
HH1 | .806 |
HH4 | .787 |
HH3 | .721 |
KMO | .750 |
P-value của Bartlett test | 0.000 |
Phương sai giải thích | 64.051% |
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
(3) Kiểm định tương quan tuyến tính giữa các nhân tố
Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thông qua các bước phân tích nhân tố và kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, tác giả xác định
được mô hình nghiên cứu gồm năm biến độc lập môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin và truyền thông, giám sát để đánh giá biến phụ thuộc là tính hữu hiệu của KSNB. Kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson trên SPSS 2.0 như sau:
Bảng 2.6: Ma trận hệ số tương quan
HH | MTKS | DGRR | HDKS | TTTT | GS | |
HH | 1 | |||||
MTKS | .463** | 1 | ||||
DGRR | .434** | -.057 | 1 | |||
HDKS | .290** | .023 | .181* | 1 | ||
TTTT | .281** | .029 | -.004 | .108 | 1 | |
GS | .284** | .133 | -.107 | -.085 | -.145 | 1 |
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). | ||||||
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). | ||||||
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
Kết quả phân tích cho thấy các giá trị Sig giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập đều < 0.05. Do vậy, các biến đều tương quan với biến phụ thuộc và có ý nghĩa thống kê (chi tiết tại Phụ lục 7).
Kết quả phân tích tương quan chỉ ra biến HH có tương quan dương với các biến độc lập. Trong đó, HH có tương quan mạnh nhất với MTKS (hệ số tương quan bằng 0.463) và tương quan yếu nhất với TTTT (0.281). Các biến độc lập gần như không có tương quan với nhau nên khả năng đa cộng tuyến trong mô hình sẽ ít xảy ra.
(4) Phân tích hồi quy
Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu phương pháp phân tích hồi quy sẽ được sử dụng. Tác giả tiến hành lấy các nhân tố đại diện là trung bình của các biến quan sát trong nhân tố để đưa vào phân tích hồi quy OLS. Kết quả phân tích như sau:
Bảng 2.7: Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số beta | Hệ số chuẩn hóa | t | p- value | |||
B | Std. Error | Beta | VIF | |||
(Constant) | -1.012 | .310 | -3.267 | .001 | ||
MTKS | .349 | .042 | .431 | 8.334 | .000 | 1.024 |
DGRR | .321 | .036 | .460 | 8.809 | .000 | 1.047 |
HDKS | .154 | .042 | .193 | 3.682 | .000 | 1.051 |
TTTT | .237 | .041 | .299 | 5.751 | .000 | 1.035 |
GS | .257 | .040 | .336 | 6.402 | .000 | 1.056 |
R2 | 0.635 | |||||
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
Ta có phương trình hồi quy như sau:
Y = -1.012 + 0.349MTKS + 0.321DGRR + 0.154HDKS + 0.237TTTT+ 0.257GS
Trong đó: Y: Tính hữu hiệu của KSNB; MTKS: Môi trường kiểm soát; DGRR: Đánh giá rủi ro; HDKS: Hoạt động kiểm soát; TTTT: Thông tin và truyền thông; GS: Giám sát.
Với hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến không tồn tại trong mô hình nghiên cứu. Do vậy, việc đưa tất cả các biến độc lập vào phân tích là hợp lý. Kết quả phân tích hồi quy chỉ ra các biến đều có ảnh hưởng tích cực lên tính hữu hiệu (Hệ số beta dương và p- value đều nhỏ hơn 0.05)
- Biến MTKS có ảnh hưởng cùng chiều lên HH với hệ số beta bằng
0.349 cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố môi trường kiểm soát tăng thêm 1 điểm thì tính hữu hiệu của KSNB tăng thêm
0.349 điểm. Kết quả này cho thấy các công ty cổ phần khai thác và chế biến than có môi trường kiểm soát lành mạnh sẽ là nền tảng tốt tác động đến tính hữu hiệu của KSNB. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy môi trường kiểm soát có tác động mạnh nhất đến tính hữu hiệu của KSNB. Điều này phù hợp với những loại hình doanh nghiệp có quy mô lớn với các quy trình sản xuất
phức tạp, khu vực sản xuất và quản lý phân tán. Do vậy, các mục tiêu của doanh nghiệp có đạt được hay không phụ thuộc phần nhiều vào phong cách quản lý, điều hành của nhà quản trị; cách thiết lập cơ cấu tổ chức, nhiệm vụ, quyền hạn; sự tuân thủ các giá trị, chuẩn mực đạo đức...
- Biến DGRR có ảnh hưởng cùng chiều lên HH với hệ số beta bằng
0.321 cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố đánh giá rủi ro tăng thêm 1 điểm thì tính hữu hiệu của KSNB tăng thêm 0.321 điểm. Trong 5 nhân tố ảnh hưởng thì biến đánh giá rủi ro có mức độ ảnh hưởng lớn thứ hai. Điều này cho thấy việc đánh giá rủi ro có được thực hiện tốt hay không ảnh hưởng lớn đến các mục tiêu của nhà quản trị.
- Biến HDKS có ảnh hưởng cùng chiều lên HH với hệ số beta bằng
0.154 cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố hoạt động kiểm soát tăng thêm 1 điểm thì tính hữu hiệu của KSNB tăng thêm
0.154 điểm. Mức độ ảnh hưởng của biến hoạt động kiểm soát đến tính hữu hiệu nằm ở mức thấp nhất trong 5 nhân tố ảnh hưởng. Hoạt động kiểm soát được thiết kế đầy đủ, phù hợp sẽ làm gia tăng tính hữu hiệu của KSNB.
- Biến TTTT có ảnh hưởng cùng chiều lên HH với hệ số beta bằng
0.237 cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố thông tin truyền thông tăng thêm 1 điểm thì tính hữu hiệu của KSNB tăng thêm 0.237 điểm. Biến thông tin và truyền thông có mức độ ảnh hưởng đến tính hữu hiệu thấp trong 5 nhân tố ảnh hưởng. Hệ thống thông tin, truyền thông hiệu quả góp phần làm tăng tính hữu hiệu của KSNB. Việc kết nối, truyền tin giữa trụ sở quản lý đến các tổ đội, phân xưởng góp phần quan trọng trong việc giải quyết các tình huống, điển hình là các tình huống có tính chất cấp thiết như sự cố mỏ trong quá trình khai thác.
- Biến GS có ảnh hưởng cùng chiều lên HH với hệ số beta bằng 0.257 cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố giám sát tăng
thêm 1 điểm thì tính hữu hiệu của KSNB tăng thêm 0.257 điểm. Mức độ ảnh hưởng của biến giám sát đến tính hữu hiệu nằm ở mức trung bình trong 5 nhân tố ảnh hưởng. Sản phẩm của hoạt động sản xuất than phải trải qua nhiều giai đoạn phức tạp. Bên cạnh đó, hoạt động khai thác có sự ảnh hưởng trực tiếp đến môi trường, các khu dân cư, địa hình... nên hoạt động giám sát từ phía bên trong và bên ngoài doanh nghiêp là cần thiết, góp phần đảm bảo cho doanh nghiệp đạt được các mục tiêu.
(5) Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Kết quả mô hình hồi quy cho kết quả các nhân tố môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin và truyền thông, giám sát có mối quan hệ cùng chiều đến tính hữu hiệu của KSNB. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 đều được chấp thuận.
Bảng 2.8: Kết quả kiểm định giả thuyết và thống kê mức độ ảnh hưởng của các các nhân tố đến tính hữu hiệu của kiểm soát nội bộ
Kết luận (Chấp nhận/ Bác bỏ) | Mức độ ảnh hưởng | |
H1: Môi trường kiểm soát có tác động cùng chiều đến tính hữu hiệu của KSNB. | Chấp nhận | Thứ nhất |
H2: Đánh giá rủi ro có tác động cùng chiều đến tính hữu hiệu của KSNB. | Chấp nhận | Thứ hai |
H3: Hoạt động kiểm soát có tác động cùng chiều đến tính hữu hiệu của KSNB. | Chấp nhận | Thứ năm |
H4: Hệ thống thông tin và truyền thông có tác động cùng chiều đến tính hữu hiệu của KSNB. | Chấp nhận | Thứ tư |
H5: Hoạt động giám sát có tác động cùng chiều đến tính hữu hiệu của KSNB. | Chấp nhận | Thứ ba |
Để thấy rõ tác động của từng nhân tố đến KSNB, tác giả chủ yếu sử dụng phương pháp định tính trong luận án. Từ đó thấy rõ nhược điểm của từng nhân tố, nguyên nhân của những tồn tại để đưa ra các giải pháp hoàn thiện.