Thống Kê Mô Tả Và Tương Quan Giữa Các Biến Sử Dụng Trong Mô Hình

Item-Total Statistics

Biến quan sát	Trung bình thang đo nếu loại bỏ biến	Phương sai của thang đo nếu loại bỏ biến	Hệ số tương quan biến tổng	Hệ số Alpha nếu loại bỏ biến
KT3	19,108	7,345	0,589	0,791
Cronbach’s Alpha = 0,851 cho thang đo nhân tố trình độ công nghệ sản xuất
CN1	21,557	9,739	0,721	0,799
CN2	21,633	9,852	0,765	0,780
CN3	21,652	9,184	0,741	0,792
CN4	21,684	9,619	0,56	0,781
Cronbach's Alpha = 0,799 cho thang đo nhân tố văn hóa DN
VH1	10,632	4,611	0,556	0,687
VH2	10,586	4,312	0,677	0,781
VH3	11,021	4,145	0,634	0,688
Cronbach's Alpha = 0,707 cho thang đo nhân tố mức độ sử dụng thông tin từ phương pháp xác định chi phí
SD1	11,734	3,123	0,515	0,632
SD2	11,654	2,567	0,603	0,514
SD3	11,732	3,287	0,467	0,693
Cronbach's Alpha = 0,842 cho thang đo Áp lực cạnh tranh của DN
CT1	15,392	5,361	0,618	0,815
CT2	15,399	5,630	0,602	0,820
CT3	15,424	5,150	0,653	0,806
CT4	15,405	5,032	0,672	0,801
CT5	15,266	4,923	0,683	0,797
Cronbach's Alpha = 0,753cho thang đo Khả năng áp dụng thành công phương pháp ABC
HQ1	7,41	2,397	0,567	0,685
HQ2	7,31	2,266	0,574	0,678
HQ3	7,37	2,234	0,602	0,645

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 262 trang tài liệu này.

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SPSS

Kết quả cho thấy các thang đo đều đảm bảo độ tin cậy, hệ số Cronbach’s Alpha đều trên 0,7 và hệ số tương quan biến - tổng đều đạt trên 0,3. Như vậy, sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, có 09 thang đo cho ra các thông số phù hợp yêu cầu nghiên cứu. Vì vậy, tác giả sẽ tiếp tục sử dụng dữ liệu của 09 nhân tố được để thực hiện các bước tiếp theo.

3.3.3. Phân tích nhân tố khám phá

Phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập

Tác giả tiến hành đưa 08 nhân tố sau vào phân tích nhân tố khám phá (EFA): Nhân tố lãnh đạo; Nhân tố truyền thông; Nhân tố tài chính; Nhân tố trình độ đội ngũ kế toán; Nhân tố trình độ công nghệ; Nhân tố văn hóa DN; Nhân tố mức độ sử dụng thông tin và Nhân tố Áp lực cạnh tranh.

Luận án sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal components với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn hoặc bằng 1 để thực hiện phân tích. Kết quả phân tích thể hiện trong Bảng 3.8.

Bảng 3.8: Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập

Biến số

Nhân tố
1	2	3	4	5	6	7	8
LD1	0,725
LD2	0,865
LD3	0,764
LD4	0,862
LD5	0,745
TT1		0,705
TT2		0,687
TT3		0,653
TC1			0,851
TC2			0,820
TC3			0,806
KT1				0,784
KT2				0,731

Biến số

Nhân tố
1	2	3	4	5	6	7	8
KT3				0,764
CN1					0,711
CN2					0,732
CN3					0,763
CN4					0,729
VH1						0,789
VH2						0,771
VH3						0,684
SD1							0,911
SD2							0,878
SD3							0,830
CT1								0,840
CT2								0,895
CT3								0,793
CT4								0,906
CT5								0,822
Eigenvalues	11,053	2,612	2,208	1,681	1,448	1,322	1,254	1,583
Phương sai trích	35,532	8,157	6,804	5,354	4,608	4,231	4,057	4,030
Sig,	0,000
KMO	0,875

Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát với sự trợ giúp của phần mềm SPSS

Theo kết quả Bảng 3.8, số lượng nhân tố trích được là 08 nhân tố. Hệ số KMO đạt 0,875, điều này có nghĩa phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Mặt khác, kết quả kiểm định Bartlett cho giá trị Sig.=0,000 <5%. Chứng tỏ các biến quan sát trong phân tính nhân tố có tương quan với nhau trong tổng thể. Bên cạnh đó, tổng trích phương sai là 72,77% (lớn hơn 50%). Điều này cho biết 08 nhân tố trên giải thích được 72,77% sự biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalue của các nhân tố đều đạt yêu

cầu là lớn hơn 1. Cuối cùng, kết quả phân tích nhân tố cho thấy, tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu (Factor loading lớn hơn 0,5).

Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc

Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc được thể hiện trong Bảng 3.9:

Bảng 3.9: Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc

STT

Biến số	Nhân tố
Biến số	1
1	HQ1	0,833
2	HQ2	0,892
3	HQ3	0,812
Eigenvalues		4,110
Phương sai trích (%)		68,54
Sig,		0,000
KMO		0,854

Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát với sự trợ giúp của phần mềm SPSS

Kết quả từ Bảng 3.9 cho biết, số lượng nhân tố trích được là 01 nhân tố, hệ số KMO đạt 0,854, điều này có nghĩa phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Mặt khác, kết quả kiểm định Bartlett cho giá trị Sig, = 0,000 <5%, chứng tỏ các biến quan sát trong phân tính nhân tố có tương với nhau trong tổng thể. Bên cạnh đó, tổng trích phương sai là 68,540% (lớn hơn 50%). Điều này cho biết 01 nhân tố trên giải thích được 68,54% sự biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalue của các nhân tố đều đạt yêu cầu là lớn hơn 1. Cuối cùng, kết quả phân tích nhân tố cho thấy, tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu (Factor loading lớn hơn 0,5). Như vậy, thang đo “Khả năng áp dụng phương pháp ABC” đạt giá trị hội tụ.

3.3.4. Kết quả phân tích hồi quy

Thống kê mô tả và tương quan giữa các biến sử dụng trong mô hình được thể hiện như trong Bảng 3.10 dưới đây.

Bảng 3.10: Thống kê mô tả và tương quan giữa các biến sử dụng trong mô hình

Nhân tố

Số quan sát	Giá trị trung bình	Độ lệch chuẩn	1	2	3	4	5	6	7	8	9
1.LD	198	3,951	0,623	1
2.TT	198	3,993	0,586	0,62	1
3.TC	198	3,385	0,77	0,37	0,38	1
4.KT	198	2,979	0,658	0,25	0,25	0,62	1
5.CN	198	3,375	0,668	0,28	0,27	0,59	0,54	1
6.VH	198	3,369	0,724	0,33	0,27	0,51	0,43	0,69	1
7.SD	198	3,703	0,558	0,42	0,43	0,41	0,31	0,55	0,60	1
8.CT	198	3,59	0,697	0,27	0,33	0,24	0,34	0,57	0,73	0,67	1
9.HQ	198	3,937	0,567	0,42	0,44	0,26	0,20	0,31	0,29	0,6	0,39	1

Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát với sự trợ giúp của phần mềm SPSS

Kết quả điều tra khảo sát cho thấy khả năng áp dụng phương pháp ABC tại một số DNSX thuộc TCT Viglacera khá cao với giá trị trung bình đạt khoảng gần 3,9. Nhiều DN cho rằng họ hoàn toàn có thể nhận diện được chi tiết các hoạt động trong DN mình, có thể đo lường được đầu ra hoạt động và xác định được các tiêu thức phân bổ chi phí cho các hoạt động đó. Sự ủng hộ của ban lãnh đạo, khả năng truyền thông, trình độ của đội ngũ kế toán, trình độ công nghệ sản xuất và mức độ sử dụng thông tin của phương pháp xác định chi phí trong các DN này cũng đạt mức khả quan. Nhiều DN khi được hỏi cho rằng họ không sẵn sàng đầu tư thuê chuyên gia xây dựng lộ trình áp dụng và đào tạo chuyên sâu cho nhân viên.

Mặt khác, mức độ tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc tương đối cao (trên 20%), tương quan giữa các biến độc lập nhỏ hơn 80%, do đó không tồn tại đa cộng tuyến cao giữa các biến giải thích.

Kết quả phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng áp dụng phương pháp ABC tại một số DNSX thuộc TCT Viglacera thể hiện ở Bảng 3.11 như sau:

Bảng 3.11: Kết quả phân tích hồi quy

Biến

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa		Giá trị kiểm định t	Giá trị Sig,
Hệ số	Sai số	Giá trị kiểm định t	Giá trị Sig,
(Constant)	0,894	0,205	4,360	0,000
LD	0,281	0,165	1,698	0,0910
TT	0,300	0,063	4,735	0,000
TC	0,153	0,093	1,640	0,112
KT	0,131	0,087	1,510	0,132
CN	0,219	0,094	2,319	0,021
VH	0,146	0,178	0,818	0,414
SD	0,137	0,080	1,887	0,070
CT	0,226	0,078	2,913	0,004
Số quan sát	198
Hệ số xác định hiệu chỉnh	0,693

Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát với sự trợ giúp của phần mềm SPSS

Ở mức ý nghĩa 10%, kết quả hồi quy cho thấy có 5 nhóm nhân tố có tác động đến khả năng vận dụng ABC của DN là nhóm nhân tố lãnh đạo (LD), nhóm nhân tố truyền thông (TT), nhóm nhân tố trình độ công nghệ sản xuất (CN), nhân tố mức độ sử dụng thông tin từ phương pháp xác định chi phí (SD) và nhân tố áp lực cạnh tranh (CT) do hệ số hồi quy của các nhân tố này có ý nghĩa thống kê (giá trị sig của các biến này đều nhỏ hơn 10%). Các hệ số hồi quy lần lượt là 0,281; 0,3; 0,219; 0,137 và 0,226 . Điều này chứng tỏ các nhân tố về sự ủng hộ của ban lãnh đạo, khả năng truyền thông, trình độ công nghệ, áp lực cạnh tranh và mức độ sử dụng thông tin đều có ảnh hưởng tích cực đến khả năng áp dụng phương pháp ABC tại một số DNSX thuộc TCT Viglacera.

Các nhóm nhân tố còn lại gồm khả năng tài chính, trình độ của đội ngũ kế toán, yếu tố văn hóa, do hệ số hồi quy của những biến này đều không có ý nghĩa thống kê. Do đó, kết qủa nghiên cứu cho thấy không có đủ cơ sở để kết luận các nhóm nhân tố này có tác động tới khả năng áp dụng phương pháp ABC trong một số DNSX thuộc TCT Viglacera.

Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được thể hiện trong Bảng

3.12 như sau:

Bảng 3.12: Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

STT

Giả Thuyết

Beta

Sig.

Kết quả

Giả thuyết nghiên cứu H1: Mức độ ủng hộ của ban lãnh đạo có ảnh hưởng tích cực đến khả năng áp dụng phương pháp ABC trong

0,281

0,091

Ủng hộ giả thuyết

Giả thuyết nghiên cứu H2: Khả năng truyền thông có ảnh hưởng tích cực đến khả năng áp dụng phương pháp ABC trong DN

0,300

0,000

Ủng hộ giả thuyết

Giả thuyết nghiên cứu H3: Nguồn lực tài chính có ảnh hưởng tích cực đến khả năng

áp dụng phương pháp ABC trong DN

0,153

0,112

Không ủng hộ giả thuyết

Giả thuyết nghiên cứu H4: Trình độ của đội

ngũ kế toán có ảnh hưởng tích cực đến khả năng áp dụng phương pháp ABC trong DN

0,131

0,132

Không ủng hộ giả thuyết

Giả thuyết nghiên cứu H5: Trình độ công nghệ sản xuất có ảnh hưởng tích cực đến khả

năng áp dụng phương pháp ABC trong DN

0,219

0,021

Ủng hộ giả thuyết

Giả thuyết nghiên cứu H6: DN xây dựng được văn hóa đồng thuận, sẵn sàng thay đổi sẽ có ảnh hưởng tích cực đến khả năng áp

dụng phương pháp ABC trong DN

0,146

0,414

Không ủng hộ giả thuyết

Giả thuyết nghiên cứu H7: Mức độ sử dụng thông tin từ phương pháp xác định chi phí có ảnh hưởng tích cực đến khả năng áp dụng

phương pháp ABC trong DN

0,137

0,070

Ủng hộ giả thuyết

Giả thuyết nghiên cứu H8: Áp lực cạnh tranh có ảnh hưởng tích cực đến khả năng áp

dụng phương pháp ABC trong DN

0,226

0,004

Ủng hộ giả thuyết

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả nghiên cứu

Như vậy, để nâng cao khả năng áp dụng thành công phương pháp ABC tại một số DNSX thuộc TCT Viglacera, nhà quản trị cần thể hiện cam kết, khả năng hiểu biết và sự ủng hộ trong việc áp dụng phương pháp ABC. Nhà quản trị cũng cần trực tiếp tham gia vào quá trình áp dụng phương pháp ABC, hỗ trợ hoạt động kết nối giữa các phòng ban và thường xuyên tổ chức các buổi họp đánh giá và rút kinh nghiệm. Đây có thể coi là điều kiện đầu tiên và tiên quyết mang lại thành công cho DN. Đồng thời, DN cần quan tâm đến công nghệ sản xuất của mình. Việc áp dụng công nghệ sản xuất hiện đại sẽ tạo thuận lợi cho quá trình xác định các trung tâm chi phí, các loại hoạt động và các tiêu chí để phân bổ chi phí. Do vậy, trình độ công nghệ sản xuất của DN càng phát triển thì khả năng áp dụng thành công phương pháp ABC càng cao.

Bên cạnh đó, mức độ sử dụng thông tin từ phương pháp xác định chi phí cũng được chứng minh là có ảnh hưởng tích cực đến khả năng áp dụng phương pháp ABC. Các DN có nhu cầu sử dụng thông tin cao trong hoạt động quản trị như xác định giá bán, lập kế hoạch sản xuất, kiểm soát chi phí… sẽ có khả năng áp dụng phương pháp ABC thành công hơn.

Cuối cùng, áp lực cạnh tranh khiến cho nhu cầu về thông tin của DN trở nên quan trọng và cần thiết. Khi đó, hệ thống thông tin thu được từ phương pháp xác định chi phí truyền thống sẽ không còn phù hợp và hữu ích đối với các quyết định quản lý nữa bởi sự sai lệch về bản chất thông tin, đặc biệt là thông tin chi phí. Để cạnh tranh với các đối thủ, DN có xu hướng triển khai các phương pháp xác định chi phí hiện đại như phương pháp ABC.

3.3.5. Phân tích các nhân tố tác động

Mặc dù các DNSX trong phạm vi nghiên cứu tại TCT Viglacera chưa áp dụng phương pháp ABC nhưng kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng áp dụng phương pháp ABC tại các DN này khá cao. Các nhân tố tác động đến khả năng áp dụng phương pháp ABC có thể được mô tả cụ thể như sau:

Nhân tố về mức độ ủng hộ của ban lãnh đạo

Trong việc áp dụng phương pháp ABC, vai trò của ban lãnh đạo là vô cùng quan trọng, Lãnh đạo định hướng, xác lập mục tiêu, phân bổ và hoạch định các nguồn lực cũng như những kế hoạch cần thiết cho kế hoạch triển khai thành công phương pháp ABC. Kết quả khảo sát cho thấy phần lớn các DN thể hiện cam kết dài hạn áp dụng phương pháp ABC, cam kết cung cấp nguồn lực và đào tạo đội ngũ, thể hiện qua giá trị