ThS. Từ Quốc Phong

Trường Đại học Tài chính - Marketing

Email: tuquocphong@ufm.edu.vn

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hữu hiệu của hệ thống kiểm soát nội bộ, một công cụ quan trọng giúp bảo đảm tính minh bạch, ngăn ngừa rủi ro và nâng cao hiệu quả quản lý, trong các doanh nghiệp sản xuất tại TP. Hồ Chí Minh. Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, phương pháp định lượng được sử dụng với kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện, thu thập và phân tích dữ liệu từ 210 doanh nghiệp sản xuất đang hoạt động trên địa bàn Thành phố. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các nhân tố: Môi trường kiểm soát, Hoạt động kiểm soát, Đánh giá rủi ro, Thông tin và truyền thông, Giám sát, Cơ chế kiểm soát tương tác đều có tác động đáng kể đến Sự hữu hiệu của hệ thống kiểm soát nội bộ. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất một số khuyến nghị nhằm hoàn thiện hệ thống kiểm soát nội bộ, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp sản xuất.

Từ khóa: Doanh nghiệp sản xuất, hệ thống kiểm soát nội bộ, sự hữu hiệu, TP. Hồ Chí Minh

Summary

This study analyzes the factors influencing the effectiveness of internal control systems, an essential mechanism to ensure transparency, mitigate risks, and enhance managerial efficiency, in manufacturing enterprises in Ho Chi Minh City. To achieve the research objectives, a quantitative approach was employed, using a convenience sampling method to collect and analyze data from 210 active manufacturing firms in the city. The findings indicate that factors including the control environment, control activities, risk assessment, information and communication, monitoring, and interactive control mechanisms all exert significant impacts on the effectiveness of internal control systems. Based on these results, the study proposes several recommendations to improve internal control systems, thereby enhancing operational efficiency and the competitiveness of manufacturing enterprises.

Keywords: Manufacturing enterprises, internal control system, effectiveness, Ho Chi Minh City

GIỚI THIỆU

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế và sự gia tăng cạnh tranh toàn cầu, hệ thống kiểm soát nội bộ (KSNB) ngày càng được xem là một công cụ quan trọng nhằm đảm bảo tính minh bạch, nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro và hỗ trợ doanh nghiệp đạt được mục tiêu chiến lược (COSO, 2013). Đặc biệt, đối với các doanh nghiệp sản xuất, KSNB không chỉ giúp kiểm soát quy trình sản xuất, kinh doanh, mà còn đóng vai trò nền tảng trong việc phòng ngừa gian lận, tối ưu hóa nguồn lực và nâng cao hiệu quả hoạt động (Arwinge, 2013; Oussii và Taktak, 2018).

Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu quốc tế phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự hữu hiệu của KSNB, song tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam, chủ đề này vẫn còn chưa được khai thác đầy đủ, nhất là trong bối cảnh doanh nghiệp sản xuất phải đối mặt với áp lực đổi mới công nghệ, yêu cầu minh bạch tài chính và sự cạnh tranh gay gắt trên thị trường (Nguyen và Tran, 2020). Điểm mới của nghiên cứu này là tập trung đo lường sự tác động của các thành phần trong KSNB bao gồm: Môi trường kiểm soát, Đánh giá rủi ro, Hoạt động kiểm soát, Thông tin và truyền thông, Giám sát, cùng Cơ chế kiểm soát tương tác đến Sự hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các doanh nghiệp sản xuất tại TP. Hồ Chí Minh.

Nghiên cứu phân tích dữ liệu thu thập từ 210 doanh nghiệp sản xuất, qua đó xác định các nhân tố có ảnh hưởng đáng kể đến sự hữu hiệu của hệ thống KSNB. Trên cơ sở đó, đề xuất những hàm ý quản trị thiết thực nhằm giúp doanh nghiệp hoàn thiện KSNB, nâng cao khả năng quản trị rủi ro, củng cố tính minh bạch và gia tăng năng lực cạnh tranh trong bối cảnh kinh tế số.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Hệ thống KSNB được xem là một quá trình toàn diện, do ban giám đốc, hội đồng quản trị và nhân viên của doanh nghiệp thiết kế và vận hành nhằm cung cấp sự đảm bảo hợp lý về việc đạt được các mục tiêu liên quan đến hiệu quả hoạt động, độ tin cậy của báo cáo tài chính và sự tuân thủ pháp luật, quy định (COSO, 2013). Theo Arwinge (2013), KSNB không chỉ dừng lại ở các hoạt động kiểm tra, giám sát, mà còn là một cơ chế quản trị rủi ro chiến lược, giúp doanh nghiệp phát hiện và ngăn ngừa gian lận, đồng thời tạo dựng niềm tin với các bên liên quan.

Cấu phần của hệ thống KSNB theo khuôn mẫu COSO bao gồm: Môi trường kiểm soát: thể hiện văn hóa, đạo đức và phong cách quản trị trong tổ chức, đóng vai trò nền tảng cho toàn bộ hệ thống; Đánh giá rủi ro: giúp nhận diện và phân tích những yếu tố bất định có thể ảnh hưởng đến việc đạt mục tiêu; Hoạt động kiểm soát là những chính sách, thủ tục được thiết lập để giảm thiểu rủi ro; Thông tin và truyền thông: bảo đảm luồng thông tin chính xác, kịp thời để hỗ trợ ra quyết định; Giám sát: bao gồm cả hoạt động giám sát thường xuyên và định kỳ nhằm đảm bảo hệ thống vận hành hiệu quả (COSO, 2013; Oussii và Taktak, 2018). Ngoài ra, nhiều nghiên cứu gần đây nhấn mạnh Cơ chế kiểm soát tương tác, nơi các cấp quản lý tham gia trao đổi thường xuyên với nhân viên để định hướng và điều chỉnh kịp thời các hoạt động, giúp nâng cao sự hữu hiệu của hệ thống KSNB (Simons, 1995; Widener, 2007).

Sự hữu hiệu của KSNB được định nghĩa là mức độ mà hệ thống kiểm soát có thể đạt được mục tiêu đề ra, bao gồm: nâng cao hiệu quả hoạt động, bảo vệ tài sản, đảm bảo tính chính xác của thông tin tài chính và tuân thủ quy định (Krishnan, 2005; Doyle và cộng sự, 2007). Khi hệ thống KSNB được thiết kế và vận hành tốt, doanh nghiệp sẽ giảm thiểu rủi ro gian lận, cải thiện chất lượng báo cáo tài chính, nâng cao hiệu quả quản trị và củng cố lòng tin từ các nhà đầu tư, đối tác (Jokipii, 2010; Ayagre và cộng sự, 2014).

Mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Từ cơ sở lý thuyết, nghiên cứu đề xuất mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự hữu hiệu của hệ thống KSNB của các doanh nghiệp sản xuất tại TP. Hồ Chí Minh như Hình. Mô hình này kỳ vọng sẽ làm rõ mức độ và hướng tác động của từng nhân tố, qua đó cung cấp bằng chứng thực nghiệm để hoàn thiện hệ thống KSNB trong các doanh nghiệp sản xuất tại TP. Hồ Chí Minh.

Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Tác giả đề xuất

Từ mô hình nghiên cứu đề xuất, các giả thuyết được đưa ra như sau:

H1: Môi trường kiểm soát có tác động tích cực đến Sự hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các doanh nghiệp sản xuất tại TP. Hồ Chí Minh.

H2: Đánh giá rủi ro có tác động tích cực đến Sự hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các doanh nghiệp sản xuất tại TP. Hồ Chí Minh.

H3: Hoạt động kiểm soát có tác động tích cực đến Sự hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các doanh nghiệp sản xuất tại TP. Hồ Chí Minh.

H4: Thông tin và truyền thông có tác động tích cực đến Sự hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các doanh nghiệp sản xuất tại TP. Hồ Chí Minh.

H5: Giám sát có tác động tích cực đến Sự hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các doanh nghiệp sản xuất tại TP. Hồ Chí Minh.

H6: Cơ chế kiểm soát tương tác có tác động tích cực đến Sự hữu hiệu của hệ thống KSNB trong các doanh nghiệp sản xuất tại TP. Hồ Chí Minh.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, với kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện (phi xác suất). Dữ liệu được thu thập từ 210 doanh nghiệp sản xuất đang hoạt động trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh trong khoảng thời gian từ tháng 1 đến tháng 3/2025.

Toàn bộ dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS để thực hiện các phân tích thống kê, bao gồm kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và mô hình hồi quy tuyến tính nhằm kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.

Đối với các biến quan sát, nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 mức độ (từ 1 - Hoàn toàn không đồng ý; đến 5 - Hoàn toàn đồng ý) để đánh giá mức độ đồng thuận của người trả lời. Việc lựa chọn phương pháp định lượng cùng với thang đo Likert 5 mức độ cho phép nghiên cứu đo lường được nhận thức của các nhà quản lý và nhân viên kế toán về sự hữu hiệu của hệ thống KSNB một cách khách quan và có độ tin cậy cao (Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Phân tích EFA

Kết quả kiểm định Bartlett cho thấy giữa các biến trong các nhân tố có mối tương quan với nhau (Sig. = 0.00 < 0.05). Hệ số KMO = 0.693 > 0.5 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp (Bảng 1).

Bảng 1: Phân tích hệ số KMO và Barlett

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả

Bảng 2: Ma trận xoay thành phần

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả

Kết quả phân tích EFA cho thấy giá trị Eigenvalue = 1.312 > 1. Do đó, 21 biến quan sát đã được nhóm lại thành 6 nhân tố. Tổng phương sai trích đạt 65.427%, vượt ngưỡng 50%, nên có thể chấp nhận mô hình với 6 nhân tố để giải thích sự biến thiên của dữ liệu. Nói cách khác, 6 nhân tố này có khả năng giải thích 65.427% mức độ biến thiên của toàn bộ 21 biến quan sát trong bộ dữ liệu. Ngoài ra, hệ số tải nhân tố (factor loading) của các biến đều > 0.7, đạt yêu cầu về mức độ đóng góp vào nhân tố (Bảng 2).

Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha

Bảng 3: Kết quả kiểm định thang đo

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả

Kết quả Bảng 3 cho thấy các thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều > 0.3, do đó thang đo đạt yêu cầu và có độ tin cậy để đưa vào các phân tích tiếp theo.

Ma trận tương quan

Bảng 4: Phân tích ma trận tương quan giữa các thành phần

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả

Theo chuẩn mực đánh giá, hệ số tương quan < 0.2 cho thấy không có tương quan; từ 0.2-0.4 là tương quan yếu; từ 0.4-0.6 là tương quan trung bình; từ 0.6-0.8 là tương quan mạnh; trên 0.8 là tương quan rất mạnh. Kết quả phân tích ma trận hệ số tương quan (Bảng 4) cho thấy với mức ý nghĩa α < 0.05: Các hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc (Y) và các biến độc lập (X1-X6) dao động trong khoảng 0.532-0.652, cho thấy có sự tương quan trung bình đến mạnh. Giữa các biến độc lập với nhau, hệ số tương quan dao động trong khoảng 0.271-0.418, đảm bảo không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Điều này chứng tỏ, cả 6 biến độc lập đều có mối quan hệ tuyến tính đáng kể với biến phụ thuộc Y. Do đó, tất cả các biến đều đạt giá trị phân biệt và được đưa vào phân tích hồi quy.

Kết quả phân tích hồi quy bội

Bảng 5: Kết quả các thông số mô hình hồi quy

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả

Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và 6 biến độc lập có dạng:

Y = β₀ + β₁X1+ β₂X2 + β₃X3 + β₄X4+ β₅X5 + β₆X6+ ε

Với R² = 0.764 và R² hiệu chỉnh = 0.757, mô hình giải thích 76.4% (tương ứng 75.7% sau điều chỉnh) biến thiên của biến phụ thuộc Sự hữu hiệu KSNB (Y). Kiểm định F cho thấy mô hình phù hợp ở mức ý nghĩa Sig. = 0.000 (< 0.05). Hệ số Durbin-Watson = 2.038 (nằm trong khoảng 1.5-2.5) cho thấy không có tự tương quan phần dư (Bảng 5). Kiểm tra đa cộng tuyến cho thấy Tolerance > 0.50 và VIF < 10 đối với tất cả biến độc lập, vì vậy không có dấu hiệu đa cộng tuyến và các hệ số ước lượng là tin cậy để diễn giải.

Bảng 6: Kết quả hồi quy

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả

Từ kết quả hồi quy (Bảng 6), phương trình hồi quy tuyến tính bội (hệ số β chuẩn hóa) được biểu thị như sau:

Y = 0.312X1 + 0.198X2 + 0.241X3 + 0.329X4 + 0.287X5 + 0.361X6

Tất cả giả thuyết đều được chấp nhận (β có ý nghĩa thống kê ở mức p < 0.05). Căn cứ vào các hệ số β chuẩn hóa, mức độ ảnh hưởng đến sự hữu hiệu KSNB. Kết quả này nhấn mạnh vai trò then chốt của Cơ chế kiểm soát tương tác, Thông tin và truyền thông trong việc nâng cao Sự hữu hiệu của KSNB, đồng thời cho thấy các nhân tố: Môi trường kiểm soát, Giám sát và Hoạt động kiểm soát giữ vai trò hỗ trợ quan trọng; nhân tố Đánh giá rủi ro có ảnh hưởng thấp hơn, nhưng vẫn có ý nghĩa thống kê và quản trị.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy, Sự hữu hiệu của hệ thống KSNB tại các doanh nghiệp sản xuất ở TP. Hồ Chí Minh chịu tác động của 6 nhân tố với mức độ ảnh hưởng giảm dần theo thứ tự: Cơ chế kiểm soát tương tác (β = 0.361), Thông tin và truyền thông (β = 0.329), Môi trường kiểm soát (β = 0.312), Giám sát (β = 0.287), Hoạt động kiểm soát (β = 0.241) và Đánh giá rủi ro (β = 0.198).

Hàm ý quản trị

Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị như sau:

Thứ nhất, cơ chế kiểm soát tương tác được xác định là nhân tố có tác động mạnh nhất, thể hiện vai trò quan trọng của sự phối hợp và trao đổi thường xuyên giữa các cấp quản lý và nhân viên, do đó, doanh nghiệp cần tăng cường đối thoại quản trị, xây dựng cơ chế phản hồi linh hoạt và phát huy vai trò của các nhóm chức năng để kịp thời điều chỉnh hoạt động.

Thứ hai, thông tin và truyền thông đóng vai trò then chốt trong việc bảo đảm luồng thông tin minh bạch, kịp thời và chính xác, vì vậy, doanh nghiệp cần đầu tư vào hạ tầng công nghệ, thiết lập các kênh truyền thông 2 chiều và khuyến khích phản hồi nhằm nâng cao hiệu quả ra quyết định.

Thứ ba, môi trường kiểm soát có ảnh hưởng đáng kể, phản ánh sự cam kết và định hướng từ ban lãnh đạo, đòi hỏi doanh nghiệp phải xây dựng văn hóa minh bạch, tuân thủ đạo đức nghề nghiệp và cơ chế trách nhiệm giải trình rõ ràng để tạo nền tảng vững chắc cho toàn hệ thống KSNB.

Thứ tư, giám sát cũng đóng vai trò quan trọng, yêu cầu doanh nghiệp triển khai cả giám sát thường xuyên và định kỳ, kết hợp giữa giám sát nội bộ và đánh giá độc lập, đồng thời ứng dụng công cụ phân tích dữ liệu để tăng tính khách quan.

Thứ năm, hoạt động kiểm soát đòi hỏi việc thiết lập các quy trình kiểm soát chặt chẽ, phân tách nhiệm vụ và áp dụng hệ thống phê duyệt rõ ràng, đồng thời ứng dụng công nghệ ERP để giảm thiểu sai sót và gian lận.

Thứ sáu, mặc dù có hệ số tác động thấp nhất, đánh giá rủi ro vẫn giữ vai trò quan trọng trong việc nhận diện và xử lý rủi ro tiềm ẩn, vì vậy, doanh nghiệp cần duy trì cơ chế đánh giá rủi ro thường xuyên, xây dựng bản đồ rủi ro và áp dụng các biện pháp cảnh báo sớm.

Với việc triển khai đồng bộ nhưng có trọng tâm các giải pháp theo đúng mức độ tác động sẽ góp phần nâng cao sự hữu hiệu của hệ thống KSNB, giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, tăng cường quản trị và nâng cao năng lực cạnh tranh bền vững.

Tài liệu tham khảo:

1. Arwinge, O. (2013). Internal control: A study of concept and themes, Springer Science & Business Media.

2. Ayagre, P., Appiah-Gyamerah, I., and Nartey, J. (2014). The effectiveness of internal control systems of banks: The case of Ghanaian banks, International Journal of Accounting and Financial Reporting, 4(2), 377-389.

3. Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission (COSO -2013). Internal control-Integrated framework.

4. Doyle, J., Ge, W., and McVay, S. (2007). Determinants of weaknesses in internal control over financial reporting, Journal of Accounting and Economics, 44(1-2), 193-223.

5. Jokipii, A. (2010). Determinants and consequences of internal control in firms: A contingency theory based analysis, Journal of Management and Governance, 14(2), 115-144.

6. Krishnan, J. (2005). Audit committee quality and internal control: An empirical analysis, The Accounting Review, 80(2), 649-675.

7. Nguyen, T. H., and Tran, M. D. (2020). Internal control system and firm performance: Evidence from Vietnam, Asian Journal of Accounting Research, 5(2), 205-216.

8. Oussii, A. A., and Taktak, N. B. (2018). The impact of internal audit function characteristics on internal control quality, Managerial Auditing Journal, 33(5), 450-469.

9. Simons, R. (1995). Levers of control: How managers use innovative control systems to drive strategic renewal, Harvard Business School Press.

10. Widener, S. K. (2007). An empirical analysis of the levers of control framework, Accounting, Organizations and Society, 32(7-8), 757-788.