Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng báo cáo tài chính tại đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn huyện Đức Huệ, tỉnh Long An

66 CHINHTRI1 0.864 CHINHTRI3 0.836 CHINHTRI4 0.827 CHINHTRI2 0.797 PHAPLY1 0.808 PHAPLY3 0.808 PHAPLY2 0.799 PHAPLY4 0.738 GIAODUC3 0.825 GIAODUC1 0.813 GIAODUC2 0.778 HTTTKT1 0.812 HTTTKT3 0.812 HTTTKT2 0.762 DAOTAO1 0.888 DAOTAO2 0.887 KINHTE1 0.832 KINHTE2 0.832 (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ SPSS 20) Dựa vào bảng 4.12 ma trận nhân tố xoay gồm 22 biến quan sát xếp thành 7 nhóm nhân tố. Kết quả phân tích cho thấy hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều > 0,55 đáp ứng được điều kiện và hệ số tải nhân tố có ý nghĩa thực tiễn. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình mới giống với mô hình ban đầu gồm 7 nhân tố. Đó là: + PHAPLY: PHAPLY1, PHAPLY2, PHAPLY3, PHAPLY4 + CHINHTRI : CHINHTRI1, CHINHTRI2, CHINHTRI3, CHINHTRI4 + KINHTE: KINHTE1, KINHTE2 + GIAODUC: GIAODUC1, GIAODUC2, GIAODUC3 + VANHOA: VANHOA1, VANHOA2, VANHOA3, VANHOA4

67 + DAOTAO: DAOTAO1, DAOTAO2 + HTTTKT : HTTTKT1, HTTTKT2, HTTTKT3 4.1.3.2. Phân tích EFA cho biến phụ thuộc chất lượng BCTC Bảng 4.13 : Kiểm định KMO và Bartlett’s Test cho biến phụ thuộc KMO and Bartlett’s Test Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0.837 Đại lượng thống kê Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity) Approx. Chi-Square 481.056 Df 10 Sig. 0.000 (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ SPSS 20) Dựa vào bảng 4.13, ta thấy hệ số KMO = 0,837 (đảm bảo 0,5 < KMO < 1) và Sig. = 0,000 < 0,05, chứng minh dữ liệu nghiên cứu phù hợp với việc phân tích nhân tố khám phá EFA và các biến quan sát có mối tương quan với nhân tố. Bảng 4.14. Tổng hợp phương sai trích của biến phụ thuộc Total Variance Explained Compone nt Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulativ e % 1 3.152 63.032 63.032 3.152 63.032 63.032 2 .572 11.433 74.464 3 .499 9.976 84.440 4 .465 9.297 93.737 5 .313 6.263 100.000 (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ SPSS 20) Dựa vào bảng 4.14, ta thấy giá trị Eigenvalue = 3,152 >1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút trích ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phương sai trích là 63,032% điều này cho thấy các biến quan sát giải thích được 63,032% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Bảng 4.15: Ma trận hệ số nhân tố của biến phụ thuộc

68 Component Matrix a Component 1 CLBCTC3 .817 CLBCTC1 .815 CLBCTC4 .785 CLBCTC2 .781 CLBCTC5 .770 (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ SPSS 20) Bảng 4.15 cho thấy các biến quan sát trên ma trận chỉ có 1 nhóm và đều có hệ số tải > 0,55, có nghĩa các biến quan sát này đều có ý nghĩa thực tiễn. 4.1.4. Phân tích tương quan hệ số Pearson Trước khi kiểm định mô hình nghiên cứu bằng hồi quy tuyến tính bội, ta cần xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa 7 biến độc lập với biến phụ thuộc. Hệ số này biến thiên từ -1 đến 1 với các khoản giá trị cụ thể mang ý nghĩa như sau: Hệ số Pearson < 0,3: biến độc lập có mối quan hệ lỏng với biến phụ thuộc. 0,3< Hệ số Pearson< 0,6: biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc Hệ số Pearson càng gần 1: biến độc lập càng có mối quan hệ chặt chẽ với biến phụ thuộc. Bảng 4.16: Hệ số tương quan Pearson Correlation PHAPL Y CHINH TRI KINH TE GIAOD UC VANH OA DAOTA O HTTT KT CLBC TC PHAPL Y Pearson Correlat ion 1 0.192 0.283 0.303 0.229 0.122 0.313 0.587 Sig. (2- tailed) 0.003 0.000 0.000 0.000 0.059 0.000 0.000

69 CHINH TRI Pearson Correlat ion 0.192 1 0.173 0.421 0.071 -0.141 0.199 0.341 Sig. (2- tailed) 0.003 0.007 0.000 0.276 0.029 0.002 0.000 KINHT E Pearson Correlat ion 0.283 0.173 1 0.184 0.092 0.050 0.162 0.399 Sig. (2- tailed) 0.000 0.007 0.004 0.154 0.439 0.012 0.000 GIAOD UC Pearson Correlat ion 0.303 0.421 0.184 1 0.174 0.028 0.325 0.450 Sig. (2- tailed) 0.000 0.000 0.004 0.007 0.668 0.000 0.000 VANH OA Pearson Correlat ion 0.229 0.071 0.092 0.174 1 0.043 0.099 0.314 Sig. (2- tailed) 0.000 0.276 0.154 0.007 0.506 0.125 0.000 DAOT AO Pearson Correlat ion 0.122 -0.141 0.050 0.028 0.043 1 -0.005 0.154 Sig. (2- tailed) 0.059 0.029 0.439 0.668 0.506 0.943 0.017 HTTTK T Pearson Correlat ion 0.313 0.199 0.162 0.325 0.099 -0.005 1 0.512 Sig. (2- tailed) 0.000 0.002 0.012 0.000 0.125 0.943 0.000 CLBCT C Pearson Correlat ion 0.587 0.341 0.399 0.450 0.314 0.154 0.512 1

70 Sig. (2- tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.017 0.000 (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ SPSS 20) Trên cơ sở mối tương quan trên, ta thấy mô hình nghiên cứu đề xuất phù hợp với tập dữ liệu: các thành phần của biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến chất lượng BCTC (hệ số tương quan Pearson đều dương). 4.1.5. Phân tích hồi quy đa biến Từ 7 nhân tố tác động đến chất lượng BCTC đơn vị HCSN trên địa bàn huyện Đức Huệ, tỉnh Long An đã rút ra ở trên, tác giả sử dụng mô hình hồi quy để ước lượng các nhân tố tác động, phương trình hồi quy có dạng tổng quát như sau: CLBCTC = β0 + β1*PHAPLY + β2*CHINHTRI + β3*KINHTE + β4*GIAODUC + β5*VANHOA + β6*DAOTAO + β7*HTTTKT Trong đó: Biến phụ thuộc CLBCTC: Chất lượng BCTC PHAPLY: Môi trường pháp lý CHINHTRI: Môi trường chính trị KINHTE: Môi trường kinh tế GIAODUC: Môi trường giáo dục VANHOA: Môi trường văn hóa DAOTAO: Đào tạo bồi dưỡng CBCCVC HTTTKT: Hệ thống TTKT của đơn vị β0: Hệ số của mô hình, mức độ tác động của nhân tố khác, ngoài các nhân tố chính trong mô hình. Β1, β2,...:hệ số hồi quy chuẩn hóa cho biết mức độ quan trọng của các nhân tố tác động đến chất lượng BCTC tại đơn vị HCSN trên địa bàn huyện Đức Huệ, tỉnh Long An. 4.1.5.1. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình: Bảng 4.17. Kết quả hồi quy của mô hình

71 (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ SPSS 20) Hệ số R 2 giúp đánh giá mức độ phù hợp của mô hình với ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc. Trong bảng 4.17, hệ số R 2 đã hiệu chỉnh bằng 0,578 đạt yêu cầu. Như vậy các biến độc lập giải thích được 57,8 % (> 50%) sự biến thiên của biến phụ thuộc CLBCTC. Bảng 4.18. Phân tích phương sai ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 104.399 7 14.914 47.799 .000 b Residual 72.388 232 .312 Total 176.787 239 (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ SPSS 20) Từ số liệu của bảng 4.18 có giá trị F của mô hình là 47,799, giá trị Sig. = 0,000, tại mức ý nghĩa 5% cho thấy mô hình hồi quy đưa ra phù hợp với dữ liệu khảo sát. Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc với mức độ tin cậy 95%. 4.1.5.2. Kiểm định hệ số hồi quy mô hình Bảng 4.19. Hệ số hồi quy Coefficients a Model Summary b Mode l R R Squar e Adjuste d R Square Std. Error of the Estimat e Change Statistics Durbin- Watson R Squar e Chang e F Chang e df1 df2 Sig. F Change 1 .76 8 a .591 .578 .55858 .591 47.799 7 232 .000 2.014

72 (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ SPSS 20) Dựa vào bảng 4.19, ta thấy các biến PHAPLY, CHINHTRI, KINHTE, GIAODUC, VANHOA, DAOTAO, HTTTKT đều có sig. < 0,05, như vậy chúng có mối tương quan và tác động đến biến phụ thuộc trong mô hình và 7 biến này đều có hệ số β > 0. Điều này chứng tỏ 7 nhân tố trong mô hình hồi quy tác động dương đến chất lượng BCTC tại đơn vị HCSN trên địa bàn huyện Đức Huệ, tỉnh Long An. Mặt khác, ta thấy VIF của 7 nhân tố đều < 2 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xãy ra, tức là không có mối quan hệ tuyến tính nào giữa các biến. Các nhân tố ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng BCTC đơn vị HCSN trên địa bàn huyện Đức Huệ, tỉnh Long An được thể hiện qua phương trình hồi quy đã chuẩn hóa như sau: CLBCTC = 0,325*PHAPLY + 0,135*CHINHTRI + 0,191*KINHTE + 0,134*GIAODUC + 0,155*VANHOA + 0,115*DAOTAO + 0,295* HTTTKT Model Unstandardized Coefficients Standardiz ed Coefficient s t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleran ce VIF 1 (Constant) -.244 .239 -1.021 .308 PHAPLY .281 .041 .325 6.816 .000 .776 1.289 CHINHTRI .109 .038 .135 2.849 .005 .782 1.278 KINHTE .167 .039 .191 4.313 .000 .898 1.114 GIAODUC .106 .039 .134 2.704 .007 .722 1.384 VANHOA .116 .033 .155 3.563 .000 .935 1.070 DAOTAO .080 .030 .115 2.658 .008 .951 1.052 HTTTKT .282 .044 .295 6.419 .000 .838 1.194

73 Qua phương trình hồi quy trên thấy rằng mức độ tác động của các nhân tố: Nhân tố môi trường pháp lý có tác động mạnh nhất đến chất lượng BCTC đơn vị HCSN, trong khi đó tác động thấp nhất đến chất lượng BCTC là nhân tố Đào tạo bồi dưỡng CBCCVC. 4.1.5.3. Kiểm định sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính mô hình: Mô hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp Enter được thực hiện với một số giả định và mô hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy, để đảm bảo cho độ tin cậy của mô hình, đề tài còn phải thực hiện một loạt các dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính. Giả định không có hiện tượng đa cộng tuyến: Ở bảng 4.19, ta thấy tất cả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 2: Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng không đáng kể đến mô hình. Đại lượng thống kê Durbin - Watson (d) = 2,014 nên các phần dư trong mẫu không có tương quan với nhau. Giả định liên hệ tuyến tính: Đồ thị phân tán Scatterplot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính. Nếu giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm thì ta sẽ không nhận thấy có mối liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán với phần dư, phần dư sẽ phân tán ngẫu nhiên (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng theo phương trình ở trên là không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính. Hình 4.1. Đồ thị Histogram của CLBCTC

74 (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ SPSS 20) Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0,985 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. Hình 4.2. Đồ thị phân tán Scatterplot CLBCTC (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ SPSS 20) Nhìn vào đồ thị ta thấy phần dư được phân tán một cách ngẫu nhiên trong vùng xung quanh đường hoành độ 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm. 4.1.5.4. Kết quả kiểm định giả thuyết của mô hình Qua kết quả phân tích các nhân tố và mô hình, các giả thuyết đều được chấp nhận thể hiện ở Bảng 4.20. Bảng 4.20. Kết quả kiểm định các giả thuyết của mô hình TT Giả thuyết Kết quả 1 H1: Môi trường pháp lý ảnh hưởng đến chất lượng BCTC Chấp nhận kết quả 2 H2: Môi trường chính trị ảnh hưởng đến chất lượng BCTC Chấp nhận kết quả 3 H3: Môi trường kinh tế ảnh hưởng đến chất lượng BCTC Chấp nhận kết quả 4 H4: Môi trường giáo dục ảnh hưởng đến chất lượng BCTC Chấp nhận kết quả 5 H5: Môi trường văn hóa ảnh hưởng đến chất lượng BCTC Chấp nhận kết quả 6 H6: Đào tạo bồi dưỡng CBCCVC ảnh hưởng đến chất lượng BCTC Chấp nhận kết quả 7 H7: Hệ thống TTKT của đơn vị ảnh hưởng đến chất lượng BCTC Chấp nhận kết quả

75 Tóm lại, sau khi phân tích tương quan và chạy mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, luận văn đưa ra mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng BCTC đơn vị HCSN gồm 7 nhân tố thể hiện như sau: 4.2. Bàn luận kết quả nghiên cứu Căn cứ vào Bảng 4.19 hệ số β của các biến độc lập trong mô hình hồi quy cho thấy các biến trong môi trường pháp lý, môi trường chính trị, môi trường kinh tế, môi trường giáo dục, môi trường văn hóa, đào tạo bồi dưỡng CBCCVC, hệ thống TTKT của đơn vị có mối quan hệ đồng biến với biến phụ thuộc chất lượng BCTC tại đơn vị HCSN trên địa bàn huyện Đức Huệ, tỉnh Long An. Khi nhân tố “Môi trường pháp lý” tăng 1 đơn vị so với ban đầu, trong điều kiện các nhân tố khác không đổi sẽ làm cho chất lượng BCTC tại đơn vị HCSN trên địa bàn huyện Đức Huệ tăng thêm 0,281 đơn vị tương ứng. Tương tự như vậy, trong điều kiện các nhân tố khác không đổi khi tăng 1 đơn vị so với ban đầu đối với nhân tố “Môi trường chính trị” sẽ làm cho chất lượng BCTC tại đơn vị HCSN trên địa bàn huyện Đức Huệ, tỉnh Long An tăng thêm 0,109 đơn vị. (+) 0,325 Môi trường chính trị Môi trường pháp lý Môi trường kinh tế Đào tạo bồi dưỡng CBCCVC Môi trường văn hóa Môi trường giáo dục Hình 4.3. Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng BCTC Chất lượng BCTC Hệ thống TTKT của đơn vị (+) 0,135 (+) 0,191 (+) 0,134 (+) 0,115 (+) 0,155 (+) 0,295