CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NỘI BỘ CỦA CÁC ĐƠN VỊ TRÊN ĐỊA BÀN TPHCM

1

2.4 Mô hình nghiên cứu
Các chuẩn mực về KSNB trong khu vực công hiện nay đặt trên nền tảng của
Báo cáo INTOSAI gồm có năm nhân tố là môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt
động kiểm soát, thông tin truyền thông và giám sát. Dựa theo các nhân tố của Báo cáo
COSO, INTOSAI đưa ra sẽ là cơ sở hình thành mô hình nghiên cứu về các nhân tố
của hệ thống kiểm soát nội bộ của các đơn vị hành chính sự nghiệp.

MÔI TRƯỜNG KIỂM SOÁT
ĐÁNH GIÁ RỦI RO

HỆ THỐNG KIỂM SOÁT CỦA CÁC ĐƠN VỊ HÀNH CHÍNH S

HOẠT ĐỘNG KIỂM SOÁT
THÔNG TIN TRUYỀN THÔNG
GIÁM SÁT

Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Chương này trình bày tổng quát lý thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến hệ
thống kiểm soát nội bộ của các đơn vị trong khu vực công, trong đó nêu ra một số nội
dung lý thuyết cho đề tài như: Định nghĩa về kiểm soát nội bộ, lịch sử hình thành và
phát triển của hệ thống kiểm soát nội bộ trong khu vực công, các nhân tố của hệ thống
KSNB theo tổ chức INTOSAI. Trong chương này tác giả cũng đã xác định các nhân
tố ảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ của các đơn vị hành chính sự nghiệp trên
địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Cuối cùng chương này trình bày mô hình các nhân

2

tốảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ của các đơn vị hành chính sự nghiệp trên
địa bàn thành phố Hồ Chí Minh để làm căn cứ thực hiện các chương tiếp theo.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Chương 2 đã trình bày về các nhân tốảnh hưởng đến hệ thống KSNB. Nội dung
chính của chương này là thiết kế các thang đo của các nhân tố của hệ thống KSNB,
xây dựng các giả thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ của
các đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
3.1 Phương pháp nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu và trả lời ba câu hỏi nghiên cứu, luận văn
sử dụng các nhóm phương pháp sau:
3.1.1 Phương pháp chung
Phương pháp xuyên suốt trong luận văn, tác giả sử dụng phương pháp hỗn hợp
bao gồm phương pháp định tính và phương pháp định lượng, cụ thể:
 Phương pháp định tính
Dựa trên các tài liệu đã nghiên cứu của các chuyên gia và kế thừa các nghiên
cứu khảo sát để rút ra các nhân tố cơ bản ảnh hưởng đến hệ thống kiểm soát nội bộ.
Từ đó xây dựng bảng câu hỏi khảo sát và chọn mẫu. Các biến được điều chỉnh và bổ
sung cho phù hợp bằng hình thức thảo luận nhóm theo nội dung chuẩn bị trước dựa
theo thang đo có sẵn. Nội dung thảo luận sẽ được ghi nhận, tổng hợp làm cơ sở cho
việc điều chỉnh, bổ sung các biến và thang đo.


Phương pháp định lượng
- Thiết kế thang đo các nhân tố của hệ thống KSNB.
- Đánh giá giá trị và độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và phân

tích nhân tố khám phá (EFA).

- Đánh giá và kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy.
3.1.2 Phương pháp cụ thể
a/ Phương pháp suy diễn: Luận án dựa vào nghiên cứu trước đây có liên quan
đến khía cạnh kiểm soát nội bộ và hệ thống KSNB theo INTOSAI để xây dựng lý
thuyết nghiên cứu.
b/ Phương pháp điều tra: Tác giả gặp trực tiếp các chuyên gia, các nhà quản lý
và cán bộ công chức tại các đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ
Chí Minhđể xin ý kiến, đánh giá thực trạng hệ thống KSNB và xây dựng thang đo.
c/ Phương pháp quy nạp: Thông qua khảo sát, tác giả sử dụng phương pháp này
nhằm rút ra những hạn chế của hệ thống KSNB và từ đó kiến nghị giải pháp phù hợp.


3

3.1.3 Khung nghiên cứu của luận văn
Luận văn sử dụng sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp, nghiên cứu sẽ
được tiến hành theo 2 bước là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng thể
hiện qua sơ đồ sau:


4

Bước 1

Nghiên cứu định tính

6 Chuyên gia
Thảo luận nhóm

Bước 2

Nghiên cứu định lượng

N = 118
Phỏng vấn bằng bẳng câu hỏi

Phần mềm SPSS
Xử lý, phân tích dữ liệu

Kết quả nghiên cứu

Hạn chế và giải pháp

Hình 3.1: Sơ đồ thiết kế nghiên cứu


5

3.2 Thiết kế nghiên cứu
3.2.1 Xây dựng thang đo
3.2.1.1 Thang đo các nhân tố KSNB
Sau khi tổng hợp tài liệu và ý kiến từ những kết quả thảo luận nhóm, nhóm
nghiên cứu kết luận được 5 nhân tố ảnh hưởng đến kiểm soát nội bộ các đơn vị hành
chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh: Môi trường kiểm soát, Đánh
giá rủi ro, Hoạt động kiểm soát, Thông tin và truyền thông, Giám sát.
Thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng cho toàn bộ nội dung chính của bảng
câu hỏi: 1 - hoàn toàn không đồng ý, 2 - không đồng ý, 3 – bình thường, 4 - đồng ý, 5
- hoàn toàn đồng ý. Đối với các biến độc lập, dùng để đo lường mức độ tán thành của
đối tượng khảo sát về tác động của từng nhân tố đến KSNBcác đơn vị hành chính sự
nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Đối với biến phụ thuộc, tùy vào đánh

giá của từng cá nhân khảo sát để lựa chọn mức độ phù hợp biểu thị cho tính hữu hiệu
chung của hệ thống này thông qua việc chọn vào giá trị tương ứng trong thang đo.
Môi trường kiểm soát
1

MTKS1

Phương pháp ủy quyền

2

MTKS2

Sự tham gia của hội đồng quản trị vào Ban kiểm soát

3

MTKS3

Trình độ chuyên môn và phẩm chất của đội ngũ cán bộ nhân viên.

4

MTKS4

Chính sách nhân sự

5

MTKS5

Trách nhiệm của từng thành viên được quy định rõ ràng

6

MTKS6

Sự trung thực và các giá trị đạo đức

Đánh giá rủi ro
7

DGRR7

Thiết lập các mục tiêu của đơn vị là quan trọng

8

DGRR8

Nhận dạng rủi ro

9

DGRR9

Xây dựng quy trình đánh giá rủi ro

1

DGRR1

Có các phương pháp đánh giá rủi ro


6

0

0

1

DGRR1

1

1

Đề ra các biện pháp quản lý rủi ro

Hoạt động kiểm soát
1

HDKS1

2

2

1

HDKS1

3

3

1

HDKS1

4

4

1

HDKS1

5

5

1

HDKS1

6

6

Để kiểm soát lẫn nhau, phân chia trách nhiệm rõ ràng, đầy đủ

Ủy quyền đúng đắn cho các nghiệp vụ và hoạt động

Bảo vệ tài sản vật chất và thông tin

Kiểm tra độc lập (giữa thực tế và sổ sách)

Phân tích rà soát (giữa kế hoạch và thực tế)

Thông tin và truyền thông
1

TTTT17

Cập nhật thông tin chính xác, truy cập thuận tiện

TTTT18

Đảm bảo yêu cầu chất lượng thông tin là thích hợp

TTTT19

Tiếp nhận thông tin đầy đủ và chính xác từ cấp trên xuống cấp dưới

TTTT20

Thông tin từ bên ngoài phải được tiếp nhận đầy đủ, trung thực

7
1
8
1
9
2
0
Giám sát
2
1

GS21

Thường xuyên tiếp cận thông tin khách hàng


7

2

GS22

Thường xuyên tiếp cận thông tin nhà cung cấp

GS23

Thường xuyên tiếp cận thông tin quản lý của nhà nước, biến động

2

2
3
2

thị trường
GS24

4

Thực hiện kiểm tra định kỳ do kiểm toán viên nội bộ, hoặc KTV độc
lập

3.2.1.2 Thang đo hệ thống kiểm soát nội bộ
Đánh giá mô hình KSNB
2

KSNB 25

Tính hiệu lực và hiệu quả của hoạt động

KSNB 26

Báo cáo tài chính đáng tin cậy

KSNB 27

Sự tuân thủ pháp luật và các quy định hiện hành

5
2

6
2
7

3.2.2 Xây dựng giả thuyết nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng tới hệ
thống KSNB các đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí
Minh
3.2.2.1 Môi trường kiểm soát
Đây là nhân tố tác động đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB trong đơn vị. Để
kiểm tra, đánh giá việc thực hiện nhiệm vụ của mỗi cán bộ được phân công, thể hiện


8

tính kỷ luật, tuân thủ các quy định của pháp luật, văn bản hướng dẫn của ngành và đạo
đức về cách ứng xử, tinh thần trách nhiệm của công việc; mỗi cán bộ phải đảm bảo
thực hiện những nhiệm vụ cụ thể mà Ban lãnh đạo đã đề ra. Nhà quản lý đóng vai trò
vô cùng quan trọng trong nhân tố môi trường kiểm soát của hệ thống kiểm soát nội bộ.
Môi trường kiểm soát chính là điều kiện tiên quyết, nền tảng cho hệ thống kiểm soát
nội bộ đơn vị hoạt động.Do đó tác giả đưa ra giả thuyết H1như sau:
H1 (+): Môi trường kiểm soát tác động tích cực đến hệ thống kiểm soát nội bộ
các đơn vị hành chính sự nghiệptrên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
3.2.2.2 Đánh giá rủi ro
Nghiên cứu của Sterck et al. (2005) chỉ ra rằng các doanh nghiệp nói chung và
các đơn vị hành chính sự nghiệp nói riêng cần phân tích, đánh giá một cách đầy đủ các
rủi ro liên quan đến hoạt động của đơn vị. Cần xây dựng một quy trình giám sát chặt
chẽ các rủi ro và có kế hoạch đối phó trong các trường hợp có sự biến động đột ngột
về cơ cấu tổ chức, chính sách cũng như những biến động của nền kinh tế. Việc đánh
giá rủi ro không nên mang tính chất chủ quan, cảm tính như vậy sẽ ảnh hưởng tiều cực
đến hệ thống kiểm soát nội bộ của đơn vị.Do đó tác giả đưa ra giả thuyết H2như sau:

H2 (+): Đánh giá rủi ro tác động tích cực đến hệ thống kiểm soát nội bộ các
đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
3.2.2.3 Hoạt động kiểm soát
Theo tổ chức INTOSAI, sự phân công, phân nhiệm giữa các cấp xét duyệt
nghiệp vụ và những người thực hiện nghiệp vụ cần được quy định rõ ràng trong văn
bản theo hướng dẫn của ngành, hoặc theo quy định của đơn vị. Bên cạnh đó cũng rất
cần đảm bảo tính độc lập giữa tính năng thực hiện và tính năng kiểm soát, tốt nhất thì
một công việc đảm bảo phải được kiểm soát ít nhất từ hai người trở lên. Như vậy việc
cần làm của các đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh
chính là tuân thủ nguyên tắc phân công, phân nhiệm cũng như ủy quyền và phê duyệt
là điều cần thiết. Do đó tác giả đưa ra giả thuyết H3 như sau:


9

H3 (+): Hoạt động kiểm soát tác động tích cực đến hệ thống kiểm soát nội bộ
các đơn vị hành chính sự nghiệptrên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
3.2.2.4 Thông tin và truyền thông
Nghiên cứu của Mongkolsamai, Varipin, Ussahawanitchakit, Phapruke (2012)
cho thấy thông tin và truyền thông có tác động tích cực đáng kể đến hiệu quả hoạt
động của tổ chức. Thông tin bao gồm thông tin bên ngoài và thông tin bên trong tổ
chức đan xen với nhau. Thông tin sử dụng thường thể hiện dưới dạng văn bản, chứng
từ hoặc các thông tin trong nội bộ, các kênh thông tin khác thể hiện dưới nhiều hình
thức khác nhau (truyền miệng, báo đài, tạp chí,..). Các đơn vị hành chính sự nghiệp
cũng như các bộ phận, cá nhân đều có quan tâm đến các nguồn thông tin, nhất là các
văn bản pháp luật của đơn vị hoặc các thông tin nội bộ liên quan đến các hoạt động
của đơn vị. Thông tin thì đa chiều, đa nguồn, có thể có giá trị ít hay nhiều, hoặc không
giá trị với các cá nhân, bộ phận khác nhau trong đơn vị. Do đó, công tác sàng lọc,
phân loại, xử lý thông tin trung thực là hết sức quan trọng, đòi hỏi người thực hiện
phải nhạy bén, có năng lực tốt để xác định đâu là thông tin cần thiết, đâu là thông tin

tham khảo, đâu là thông tin rác… và gửi đến đúng người có nhu cầu sử dụng.Do đó
tác giả đưa ra giả thuyết H4như sau:
H4 (+): Thông tin và truyền thông tác động tích cực đến hệ thống kiểm soát nội
bộ các đơn vị hành chính sự nghiệptrên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
3.2.2.5 Giám sát
Ban lãnh đạo các đơn vị hành chính sự nghiệp luôn mong muốn HTKS hoạt
động hữu hiệu, theo tổ chức INTOSAI để thực hiện điều này đơn vị cần kiểm tra,
giám sát xem nó đang được vận hành như thế nào, các thủ tục kiểm soát đặt ra có phù
hợp, có được mọi người hiểu đúng và tuân thủ hay không, trong quá trình thực hiện,
có phát hiện bổ sung thêm những gì hoặc cần phải thay đổi những gì cho phù hợp với
những thay đổi về mục tiêu của đơn vị.Do đó tác giả đưa ra giả thuyết H5như sau:
H5 (+): Giám sát tác động tích cực đến hệ thống kiểm soát nội bộ các đơn vị
hành chính sự nghiệptrên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.


10

3.2.3 Mô hình hồi quy các nhân tố của hệ thống KSNB ảnh hưởng tới hoạt
động KSNB.
Dựa trên nền tảng báo cáo INTOSAI hệ thống kiểm soát nội bộ gồm 5 nhân tố
là môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin truyền thông
và giám sát. Dựa theo các nhân tố của Báo cáo COSO, INTOSAI đưa ra sẽ là cơ sở
hình thành mô hình nghiên cứu về hệ thống kiểm soát nội bộ các đơn vị hành chính sự
nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
Từ đó, tác giả đã đề xuất mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến hệ thống kiểm
soát nội bộ của các đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí
Minhbao gồm các nhân tố ảnh hưởng trực tiếp: môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro,
hoạt động kiểm soát, thông tin truyền thông và giám sát.
Mô hình hồi quy để kiểm định các giả thuyết trên có dạng như sau:

KSNB =

β0

+

β1

MT +

β2

DG +

Trong đó,
Biến MT: Môi trường kiểm soát.
Biến DG: Đánh giá rủi ro.
Biến HD: Hoạt động kiểm soát.
Biến TT: Thông tin truyền thông.
Biến GS: Giám sát.
Biến KSNB: Hệ thống kiểm soát nội bộ.
ε: hệ số nhiễu.
β: trọng số hồi quy.

β3

HD +

β4

TT +

β5

GS + ε


11

3.2.4 Mô tả dữ liệu và phương pháp thu thập dữ liệu
3.2.4.1 Phương pháp chọn mẫu
Trong nghiên cứu này bảng khảo sát được thiết kế với 5 nhân tố, mẫu được
chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện, đây là phương pháp chọn mẫu phi xác
suất trong đó các nhà nghiên cứu tiếp cận với các đối tượng nghiên cứu bằng phương
pháp thuận tiện. Phương pháp chọn mẫu này khá phổ biến. Điều này đồng nghĩa với
việc nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tượng mà họ có thể tiếp cận được. Phương
pháp này có ưu điểm là dễ tiếp cận các đối tượng nghiên cứu và thường được sử dụng
khi bị giới hạn thời gian và kinh tế. Nhược điểm của phương pháp là không tổng quát
hóa cho đám đông (Trần Tiến Khai, 2012 trang 207 và 208).
3.2.4.2 Kích thước mẫu khảo sát
Để sử dụng EFA, kích thước mẫu phải lớn. Tuy nhiên, việc xác định kích thước
mẫu phù hợp là rất phức tạp nên thông thường dựa vào kinh nghiệm. Theo Hair và
cộng sự (2006) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng để sử dụng EFA, kích
thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100. Theo Tabachnick và Fidell (2007) trích
trong Nguyễn Đình Thọ (2011) thì kích thước mẫu trong phân tích hồi quy bội phụ
thuộc vào nhiều nhân tố ví dụ như mức ý nghĩa (significant level), độ mạnh của phép
kiểm định (power of the test), số lượng biến độc lập. Theo Green (1991) và
Tabachnick và Fidell (2007) trích trong Đinh Phi Hổ (2014, trang 46) thì quy mô mẫu
có thể được xác định theo công thức: n ≥ 50 + 8k, với k là số biến độc lập của mô
hình.

Trong nghiên cứu này, số lượng biến độc lập đưa vào phân tích là 5. Như vậy
số biến tối thiếu của luận văn phải là n = 50 + 8*5 = 90. Ở đây tác giả sử dụng mẫu
nghiên cứu chính thức n = 118> 90 phù hợp với công thức trên và phù hợp trong việc
chạy phân tích EFA và hồi quy bội.


12

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương 3 luận văn đã trình bày phương pháp nghiên cứu xuyên suốt của
luận văn với các nội dung chính như sau:
Phương pháp nghiên cứu hỗn hợp định tính kết hợp với phương pháp định
lượng.


13

- Phương pháp định tính: Tác giả xác định các biến độc lập và biến phụ thuộc
của mô hình thông qua thảo luận nhóm gồm các chuyên gia và thông qua đó xác định
thang đo các nhân tố ảnh hưởng hệ thống KSNB các đơn vị hành chính sự nghiệp
Tp.HCM.
- Phương pháp định lượng: đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến hệ thống kiểm
soát nội bộ của các đơn vị hành chính sự nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh
bằng phần mêm SPSS để phân tích khám phá các nhân tố và kiểm định mô hình hồi
quy.

Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1.Thông tin mẫu nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, việc khảo sát được thực hiện theo phương pháp chọn
mẫu ngẫu nhiên. Thông tin khảo sát được gửi tới 150 đối tượng khảo sát là những

người làm việc tại đơn vị hành chính sự nghiệp tại Tp.HCM từ tháng 06 đến cuối
tháng 10


14

Tổng số bảng khảo sát thu về được 125 bảng. Sau khi kiểm tra, có 7 bảng
không đạt yêu cầu do không điền đầy đủ thông tin nên bị loại ra. Như vậy, tổng số đưa
vào phân tích là 118 bảng câu hỏi khảo sát có trả lời hoàn chỉnh.
Mẫu đưa vào phân tích có cơ cấu như sau:
a)Về giới tính:Kết quả khảo sát cho thấy có 56 nam và 62 nữ tham gia trả lời
phỏng vấn, số lượng nam chiếm 47,5% và nữ chiếm 52,5%.
Bảng 4.1: Cơ cấu về giới tính

Giới tính

Tần số

Phần trăm

Phần trăm
hợp lệ

Phần trăm
tích lũy

Nữ

62

52,5

52,5

52,5

Nam

56

47,5

47,5

100,0

Tổng

118

100,0

100,0

b)Về độ tuổi:Với 118 người tham gia trả lời phỏng vấn thì số lượng lớn nhất là
ở độ tuổi dưới 25 với 48 người chiếm 40,7%, tiếp theo là nhóm từ 25 đến 30 tuổi có
46 người chiếm 39,0%, nhóm tuổi từ 30 đến 35 có 14 người chiếm 11,9% và cuối
cùng là nhóm tuổi trên 35 có 10 người chiếm 8,4%. Như vậy, đa số người tham gia trả
lời phỏng vấn trong nghiên cứu này đều thuộc độ tuổi trẻ.
Bảng 4.2: Cơ cấu về độ tuổi

Độ tuổi

Tần số

Phần trăm

Phần trăm
hợp lệ

Phần trăm
tích lũy

Dưới 25

48

40,7

40,7

40,7

Từ 25 đến 30

46

39,0

39,0

79,7

Từ 30 đến 35

14

11,9

11,9

91,6

Trên 35

10

8,4

8,4

100,0

Tổng

118

100,0

100,0

c)Về vị trí công việc:Lực lượng tham gia khảo sát đông nhất là các nhân viên
với 69 người chiếm 58,5%, tiếp đến là tổ trưởng,với 28 người chiếm 23,7%; chiếm ít
hơn là các nhân viên có chức danh nghề nghiệp cao hơn: trưởng/phó phòng có 13


15

người tham gia khảo sát chiếm 11,0% và cấp bậc giám đốc/Phó tổng giám đốc là ít
nhất với 8 người tham gia chiếm 6,8%.
Bảng 4.3: Cơ cấu về vị trí công việc

Vịtrí
công việc

Nhân viên
Tổ trưởng
Trưởng/phó phòng
GĐ/Phó GĐ
Tổng

Tần số

Phần trăm

69
28
13
8
118

58,5
23,7
11,0
6,8
100,0

Phần trăm
hợp lệ
58,5
23,7
11,0
6,8
100,0

Phần trăm
tích lũy
58,5
82,2
93,2
100,0

e)Về thâm niên công tác:Có 62 người có thâm niên dưới 2 năm tham gia
phỏng vấn chiếm 52,5%, từ 2 đến 5 năm có 37 người chiếm 31,4%, từ 5 đến 10 năm
có 12 người chiếm 10,2% và thâm niên trên 10 năm có 7 người chiếm 5,9%. Cơ cấu
này khá tương đồng với cơ cấu độ tuổi và cơ cấu vị trí công việc đã trình bày ở trên.

Thâm niên
công tác

Bảng 4.4: Cơ cấu về thâm niên công tác
Phần trăm
Tần số
Phần trăm
hợp lệ
Dưới 2 năm
62
52,5
52,5
Từ 2 đến 5 năm
37
31,4
31,4
Từ 5 đến 10 năm
12
10,2
10,2
Trên 10 năm
7
5,9
5,9
Tổng
118
100,0
100,0

Phần trăm
tích lũy
52,5
83,9

94,1
100,0

4.2. Phân tích và đánh giá độ tin cậy của thang đo:
Như đã trình bày ở chương 2, đề tài có 6 thang đo cho 6 khái niệm nghiên cứu,
các thang đo này được đánh giá thông qua phương pháp độ tin cậy thang đo
Cronbach’s alpha và phân tích dữ liệu theo phương pháp EFA để thang đo tốt nhất
cho nghiên cứu này với dữ liệu thu thập từ nghiên cứu chính thức.
Hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng trước để loại bỏ các biến rác. Theo đó,
các biến quan sát có hệ số tương quan biến- tổng (item-total corelation) nhỏ hơn 0,3 sẽ
bị loại và tiêu chuẩn thang đo khi Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên.


16

Sau khi đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân
tố khám phá EFA để tìm thang đo tốt nhất cho nghiên cứu và nhân tố mới (nếu có) với
các tiêu chuẩn:
- Hệ số KMO (Kaiser- Mayer- Olkin) phải có giá trị trong khoảng 0.5 đến 1 thì
phân tích nhân tố mới thích hợp. Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett là Sig phải nhỏ hơn
hoặc bằng 0.05 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc).
- Hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 (Hair và cộng
sự).
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%,
ngoài ra đạt độ giá trị và ý nghĩa nội dung.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal component với phép
quay Varimax, điểm dừng khi trích nhân tố Eigenvalue lớn hơn 1. Phân tích nhân tố
được dùng để xây dựng thang đo lường các khía cạnh khác nhau của khái niệm nghiên
cứu, kiểm tra đơn khía cạnh của thang đo lường (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng
Ngọc). Như vậy, phân tích nhân tố vừa giúp rút gọn tập hợp nhiều biến quan sát thành

một số biến tương đối ít đồng thời kiểm tra độ tin cậy của các biến trong cùng một
thang đo.
4.2.1. Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's alpha:
Kết quả tính toán Cronbach’s alpha 5 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc.
Các thang đo thể hiện bằng 27 biến quan sát bao gồm 24 biến độc lập và 3 biến phụ
thuộc. Sau khi kiểm tra độ tin cậy, loại các quan sát không đạt yêu cầu, các thang đo
đạt yêu cầu và có hệ số tương quan tổng đều lớn hơn 0.3 ta tiến hành phân tích EFA.
Kết quả phân tích Cronbach’s alpha đối với các nhân tố được tóm tắt như sau:
4.2.1.1. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Môi
trường kiểm soát”
Thang đo nhân tố môi trường kiểm soát có hệ số Cronbach’s alpha khá cao
0.875. Hệ số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ
số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.5). Điều này cho thấy các biến quan sát


17

của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 6 biến quan sát cho biến “môi trường kiểm
soát” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.5. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “môi trường kiểm soát”

Cronbach's
Alpha
.875

Số biến
6

Biến quan Trung bình thang đo Phương sai thang Tương quan Cronbach Alpha
sát

nếu loại biến
đo nếu loại biến biến tổng
nếu loại biến
MTKS1
18.66
11.696
.715
.847
MTKS2
18.63
12.287
.680
.854
MTKS3
18.47
12.457
.617
.864
MTKS4
18.34
11.628
.669
.856
MTKS5
18.47
12.012
.664
.856
MTKS6
18.62

11.588
.731
.844
4.2.1.2. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Đánh
giá rủi ro”
Thang đo nhân tố Đánh giá rủi ro có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.778. Hệ
số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ số
Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6(bảng 4.6). Điều này cho thấy các biến quan sát của
thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, 5 biến quan sát cho biến “Đánh giá rủi ro” đều
giữ lại để phân tích EFA.

Bảng 4.6. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Đánh giá rủi ro”
Cronbach's Alpha
.778

Số biến
5


18

Biến quan Trung bình thang Phương sai thang Tương quan Cronbach Alpha
đo nếu loại biến
đo nếu loại biến
biến tổng
nếu loại biến
sát
ĐGRR1
ĐGRR2
ĐGRR3

ĐGRR4
ĐGRR5

14.99
14.97
14.78
15.18
14.99

5.991
5.546
5.746
6.438
6.453

.588
.670
.577
.466
.464

.725
.695
.729
.765
.765

4.2.1.3. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Hoạt
động kiểm soát”
Thang đo nhân tố Hoạt động kiểm soátcó hệ số Cronbach’s alpha khá cao

0.782. Hệ số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ
số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.7). Điều này cho thấy các biến quan sát
của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 5 biến quan sát cho biến “Hoạt động kiểm
soát” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.7. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Hoạt động kiểm soát”
Cronbach's Alpha
.782

Số biến

Biến quan Trung bình thang Phương sai thang
sát
đo nếu loại biến
đo nếu loại biến
HĐKS1
15.68
6.254
HĐKS2
15.42
6.366
HĐKS3
15.45
5.634
HĐKS4
15.51
5.295
HĐKS5
15.47
5.345

5
Tương quan Cronbach Alpha
biến tổng
nếu loại biến
.450
.775
.461
.771
.587
.731
.672
.701
.620
.719

4.2.1.4. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Thông
tin và truyền thông”
Thang đo nhân tố Thông tin và truyền thông có hệ số Cronbach’s alpha khá cao
0.822. Hệ số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ


19

số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.8). Điều này cho thấy các biến quan sát
của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 4 biến quan sát cho biến “Thông tin và
truyền thông” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.8. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Thông tin và truyền thông”

Cronbach's Alpha
.822

Số biến
4

Biến quan Trung bình thang Phương sai thang Tương quan Cronbach Alpha
đo nếu loại biến đo nếu loại biến
biến tổng
nếu loại biến
sát
TTTT1
TTTT2
TTTT3
TTTT4

10.92
10.90
10.97
10.97

4.181
4.229
4.145
3.999

.641
.641
.616
.685

.778

.778
.791
.758

4.2.1.5. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Giám
sát”
Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo nhân tố giám sát có hệ số Cronbach’s
alpha 0.812. Hệ số tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này lớn hơn 0.3 và
hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.9).Điều này cho thấy các biến quan
sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 4 biến quan sát cho biến “Giám sát”
đều giữ lại để phân tích EFA.

Bảng 4.9. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Giám sát”
Cronbach's Alpha
.812

Số biến
4


20

Biến quan Trung bình thang Phương sai thang
đo nếu loại biến
đo nếu loại biến
sát
GS1
GS2
GS3
GS4

11.86
11.82
11.91
11.65

Tương quan Cronbach Alpha
biến tổng
nếu loại biến

4.979
4.677
4.718
4.844

.536
.681
.670
.640

.809
.739
.745
.759

4.2.1.6. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Kiểm
soát nội bộ”
Thang đo nhân tố kiểm soát nội bộ có hệ số Cronbach’s alpha là 0.864. Hệ số
tương quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ số
Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.10). Điều này cho thấy các biến quan sát

của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 3 biến quan sát cho biến “Kiểm soát nội
bộ” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.10. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Kiểm soát nội bộ”

Cronbach's Alpha
.864

Số biến
3

Biến quan Trung bình thang đo Phương sai thang Tương quan Cronbach Alpha
sát
nếu loại biến
đo nếu loại biến
biến tổng
nếu loại biến
KSNB1
7.35
2.246
.777
.777
KSNB2
7.45
2.574
.745
.808
KSNB3
7.59
2.585
.709

.839
Như vậy, thông qua công cụ phân tích hệ số Cronbach’s alpha có 27 biến quan
sát thuộc 6 nhân tố trên đều đạt về hệ số Cronbach’s alpha và hệ số tương quan tổng
nên được giữ lại để tiếp tục phân tích khám phá EFA. Mục đích của việc phân tích
EFA là để tìm ra thang độ tin cậy tốt nhất cho các nhân tố để phân tích hồi quy, việc
phân tích EFA có thể sẽ tìm ra nhân tố mới cho mô hình, tuy nhiên sẽ loại bỏ các biến
quan sát để tìm ra thang độ tin cậy cho mô hình nghiên cứu là điều chắc chắn và có


21

thể việc loại bỏ biến ở bước phân tích này khá nhiều, đặc biệt đối với những nghiên
cứu còn khá mới và được nghiên cứu trong những trường hợp nghiên cứu khác nhau.
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.2.2.1. Phân tích khám phá EFA cho biến độc lập
Như vậy từ 24 biến quan sát của 5 nhân tố của mô hình nghiên cứu đề xuất và 3
quan sát của biến phụ thuộc được đưa vào phân tích EFA với kỳ vọng sẽ sau khi phân
tích nhân tố thì vẫn giữ được 5 nhân tố với số lượng biến quan sát rút gọn nhất và phát
hiện nhân tố mới (nếu có) để bổ sung mô hình.
Các điều kiện kiểm tra như hệ số KMO đều đạt khá lớn và Sig. của Bartlett’s
Test đều nhỏ hơn 5% cho thấy các biến quan sát trong quá trình thực hiện phân tích
khám phá EFA đều hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố.
Phương pháp trích trong phân tích nhân tố của nghiên cứu này là phân tích
nhân tố chính (principal component analysis) với giá trị trích Eigenvalue lớn hơn
1.Điều này có nghĩa chỉ có những nhân tố trích ra có giá trị Eigenvaluve lớn hơn mới
được giữ lại trong mô hình phân tích.
Các tiêu chí khi loại biến quan sát trong quá trình phân tích khám phá bao gồm:
hệ số tải nhân tố không nhỏ hơn 50%, độ giá trị của hệ số tải biến quan sát thuộc cùng
nhiều nhân tố khi đang phân tích phải nhỏ hơn 0.3 (max – min < 0.3) và độ ý nghĩa
nội dung, nhưng chủ yếu bị loại là do hệ số tải và độ giá trị không đảm bảo.

Kết quả phân tích khám phá đúng như mong đợi, có 5 nhân tố được rút ra ở
ngay lần phân tích khám phá đầu tiên đó là: (1) môi trường kiểm soát, (2) đánh giá rủi
ro, (3) hoạt động kiểm soát, (4) thông tin và truyền thông, (5) giám sát. Tất cả các điều
kiện về phân tích nhân tố khám phá đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.911> 0.5; Sig. =
0,000 < 0.05 (bảng 4.11), chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là
thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.

Bảng 4.11: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần
KMO and Bartlett's Test


22

Hệ số KMO

.911
1596.063
276
.000

Giá trị Chi-Square
Bậc tự do
Sig (p – value)

Mô hình kiểm
traBartlett

Bảng 4.12:Bảng phương sai trích
Giá trị Eigenvalues
Nhân

tố

Phương
Tổng sai trích

Chỉ số sau khi trích

Tích lũy
phương
sai trích

Tổng

Chỉ số sau khi xoay

Tích lũy
Phương phương
Phương
sai trích sai trích Tổng sai trích

Tích lũy
phương
sai trích

1

10.419

43.413

43.413

10.419

43.413

43.413

5.583

23.264

23.264

2

1.930

8.040

51.453

1.930

8.040

51.453

3.691

15.380

38.644

3

1.259

5.246

56.699

1.259

5.246

56.699

3.023

12.594

51.238

4

1.159

4.828

61.528

1.159

4.828

61.528

1.765

7.353

58.591

5

1.013

4.222

65.750

1.013

4.222

65.750

1.718

7.159

65.750

6

.844

3.515

69.265

7

.763

3.180

72.445

8

.689

2.870

75.315

9

.641

2.671

77.985

10

.573

2.389

80.375

Bảng 4.12 cho thấy, các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues = 1.013> 1.Phương
sai trích là 65,75%> 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal
components và phép quay Varimax, có 5 nhân tố được rút trích ra từ biến quan sát
(bảng 4.12). Điều này, cho chúng ta thấy 5 nhân tố rút trích ra thể hiện được khả năng
giải thích được 65,75%% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.

Bảng 4.13: Ma trận xoay


23
Biến quan sát

Thành phần
1

2

ĐGRR3

.781

ĐGRR4

.727

ĐGRR5

.723

ĐGRR2

.658

ĐGRR1

.622

3

MTKS2

.799

MTKS3

.772

MTKS4

.751

MTKS1

.644

MTKS5

.576

MTKS6

.502

4

GS2

.817

GS3

.791

GS4

.755

GS1

.634

5

HĐKS1

.761

HĐKS4

.697

HĐKS2

.668

HĐKS3

.663

HĐKS5

.637

TTTT1

.654

TTTT3

.620

TTTT2

.611

TTTT4

.575

4.2.2.2. Phân tích khám phá EFA cho biến phụ thuộc “Kiểm soát nội bộ”
Trong bài nghiên cứu có 1 biến phụ thuộc “Kiểm soát nội bộ”với 3 biến quan
sát, kết quả phân tích EFA cho thấy tất cả các điều kiện về phân tích nhân tố khám
phá đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.729> 0.5; Sig. = 0,000 < 0.05; hệ số tải nhân tố >
0,5; giá trị trích Eigenvalue = 2.362 (yêu cầu lớn hơn 1); và tổng phương sai trích đạt
khá cao 78.738%. (bảng 4.14, 4.15)
Bảng 4.14: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần
KMO and Bartlett's Test


24

Hệ số KMO
Mô
hình
traBartlett

kiểm

Giá trị Chi-Square
Bậc tự do
Sig (p – value)

.729
167.378
3
.000

Bảng 4.15: Phương sai trích
Giá trị Eigenvalues
Nhân tố
1
2
3

Chỉ số sau khi trích

Phương Tích lũy phương
Phương Tích lũy phương
Tổng sai trích
sai trích
Tổng sai trích
sai trích
2.362 78.738
78.738 2.362
78.738
78.738

.371 12.376
91.115
.267
8.885
100.000

4.3. Phân tích tương quan Pearson:
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính
giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.Ma trận tương quan cho biết tương quan giữa
biến phụ thuộc với từng biến độc lập cũng như tương quan giữa các biến độc lập với
nhau.Hệ số tương quan của việc tuân thủ thuế với từng biến độc lập khá tương đối.Hệ
số tương quan giữa các biến độc lập khá thấp, tuy nhiên ta vẫn phải xét vai trò của các
biến độc lập và hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 4.16: Kết quả phân tích tương quan Pearson giữa các biến độc lập và
biến phụ thuộc
Correlations


25
KSNB
Pearson Correlation
KSNB

1

MTKS
.886**

ĐGRR

.799**

HĐKS
.833**

TTTT
.793**

GS
.560**

.000

.000

.000

.000

.000

118
1

118
.762**
.000
118
1

118
.777**
.000
118
.713**
.000
118
1

118
.806**
.000
118
.708**
.000
118
.701**
.000
118
1

118
.501**
.000
118
.343**
.000
118
.499**
.000

118
.499**
.000
118
1

Sig. (2-tailed)
118
.886**
.000
118
.799**
.000
118
.833**
.000
118
.793**
.000
118
.560**

118
.762**
.000
118
.777**
.000
118
.806**

.000
118
.501**

118
.713**
.000
118
.708**
.000
118
.343**

.000

.000

.000

.000

.000

N
118
118
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

118

118

118

MTKS

ĐGRR

HĐKS

TTTT

GS

N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)

118
.701**
.000
118
.499**

118
.499**

118

Kết quả phân tích tương quan cho biến phụ thuộc KSNB có hệ số Sig = .000 <
5%, do vậy chỉ cả 5 biến độc lập MTKS, ĐGRR, HĐKS, TTTT, GS đều tương quan
với biến phụ thuộc KSNB, và 5 biến độc lập này được giữ lại để phân tích hồi quy.
4.4. Phân tích hồi quy
Phương trình hồi quy tuyến tính
Phát hiện từ bước nghiên cứu trước về các nhân tố ảnh hưởng đến kiểm soát
nội bộ và kết quả phân tích EFA cho thấy các nhân tố môi trường kiểm soát, đánh giá
rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin và truyền thông, giám sát đều ảnh hưởng đến
kiểm soát nội bộ.

Phương trình hồi quy:
Y = β1MTKS + β2 ĐGRR + β3 HĐKS + β4 TTTT + β5 GS + ε
Trong đó:
Biến MTKS: Môi trường kiểm soát
Biến ĐGRR: Đánh giá rủi ro
Biến HĐKS: Hoạt động kiểm soát
Biến TTTT: Thông tin và truyền thông