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



- 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

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

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


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

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

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

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


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

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


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


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


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

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

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

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

.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

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

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

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


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


.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


MTKS4

.751

MTKS1

.644

MTKS5

.576

MTKS6

.502

4

GS2

.817

GS3

.791

GS4

.755


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


.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

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

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

118
.499**

118

Kết quả phân tích tương quan cho biến phụ thuộc KSNB có hệ số Sig = .000