BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM ĐẶNG THỊ VIỆT HÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ SỬ DỤNG PHẦN MỀM KẾ TOÁN TẠI CÁC DOANH NGHIỆP TRÊN ĐỊA BÀN TP HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Kế tốn Mã số ngành: 60340301 TP HỒ CHÍ MINH, tháng năm 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM ĐẶNG THỊ VIỆT HÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ SỬ DỤNG PHẦN MỀM KẾ TOÁN TẠI CÁC DOANH NGHIỆP TRÊN ĐỊA BÀN TP HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Kế toán Mã số ngành: 60340301 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Dương Thị Mai Hà Trâm TP HỒ CHÍ MINH, tháng 08 năm 2016 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đề tài luận văn “Giải pháp nâng cao hiệu sử dụng phần mềm kế toán doanh nghiệp địa bàn TP Hồ Chí Minh” cơng trình việc học tập nghiên cứu thật nghiêm túc thân Những kết nêu nghiên cứu trung thực chưa công bố trước Các số liệu luận văn nghiên cứu có nguồn gốc rõ ràng, tổng hợp từ nguồn thông tin đáng tin cậy Tp HCM, tháng 08 năm 2016 Tác giả Đặng Thị Việt Hà ii LỜI CẢM ƠN Trên thực tế khơng có thành công mà không gắn liền với hỗ trợ, giúp đỡ dù hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp người khác Trong suốt thời gian từ bắt đầu học tập khoá học cao học trường Đại học công nghệ Tp HCM đến nay, nhận nhiều quan tâm, giúp đỡ q Thầy Cơ, gia đình bạn bè Với lòng biết ơn sâu sắc nhất, Tơi xin gửi đến q Thầy Cơ khoa Kế tốn – Tài – Ngân hàng; phòng Quản lý khoa học đào tạo sau đại học – Trường Đại học Công nghệ Tp HCM; tất quý Thầy Cô với tri thức tâm huyết để truyền đạt vốn kiến thức quý báu tạo điều kiện thuận lợi cho suốt thời gian học tập trường Tôi chân thành cảm ơn TS Dương Thị Mai Hà Trâm tận tâm hướng dẫn suốt thời gian thực đề tài luận văn Nếu khơng có lời hướng dẫn tận tnh thầy tơi khó hồn thiện luận văn Mặc dù, cố gắng nhiều suốt trình nghiên cứu thực luận văn Nhưng hạn chế mặt thời gian với việc thiếu kinh nghiệm nghiên cứu nên đề tài luận văn chắn nhiều hạn chế thiếu sót Tơi mong nhận ý kiến đóng góp q báu q Thầy Cơ để luận văn tơi hồn thiện Tp HCM, tháng 08 năm 2016 Tác giả Đặng Thị Việt Hà TĨM TẮT Kế tốn q trình liên quan đến chi tiết, liên quan đến quy định, luật lệ, thuế nhiều tính tốn phức tạp khác Một phần mềm kế toán thiết kế phù hợp với quy định, luật lệ, thuế… hành giúp doanh nghiệp tuân thủ với luật pháp Điều doanh nghiệp cần làm nhập liệu thật xác, đầy đủ in báo cáo Các chương trình kế tốn có độ xác cao gây lỗi Sai sót doanh nghiệp gặp phải nhập liệu thông tin sai lệch từ ban đầu không nắm rõ quy trình hạch tốn phần mềm Độ xác thơng tin phần mềm kế tốn cung cấp cao Vì liệu cung cấp phần mềm kế tốn mang tính qn cao Trong với cơng tác kế tốn thủ cơng, thơng tin chứng từ nhiều kế toán viên ghi chép nhiều sổ sách theo chất nghiệp vụ phụ trách, dễ dẫn đến trình trạng sai lệch liệu sổ sách tổng hợp lại, kéo theo cơng tác kế tốn tổng hợp sai lệch gây thiệt hại nặng cho doanh nghiệp Với ưu điểm vừa nêu trên, phần mềm kế tốn trở thành cơng cụ hỗ trợ tích cực cơng tác quản lý đơn vị Chính vậy, thực tế có khơng tác giả tiến hành nghiên cứu giải pháp nâng cao hiệu sử dụng phần mềm nhằm khai thác tối đa lợi ích q trình hoạt động doanh nghiệp Trong nghiên cứu mục tiêu tác giả trước hết xác định nhân tố ảnh hưởng đến hiệu sử dụng phần mềm kế toán, đánh giá thực trạng sử dụng phần mềm kế toán doanh nghiệp địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, từ đưa kiến nghị, giải pháp nhằm nâng cao tính hữu hiệu, hiệu sử dụng phần mềm kế toán Nghiên cứu trả lời câu hỏi: Các tiêu chuẩn thang đo hiệu sử dụng phần mềm kế toán doanh nghiệp; Những nhân tố ảnh hưởng đến hiệu sử dụng phần mềm kế toán mức độ ảnh hưởng chúng cao hay thấp, chiều hay ngược chiều đến hiệu sử dụng phần mềm kế toán Tổng hợp lý luận, thừa kế kết từ nghiên cứu trước có liên quan trực tiếp gián tiếp đến đề tài, tác giả bước đầu hình thành nên thang đo hiệu sử dụng phần mềm kế tốn; 06 nhân tố ảnh hưởng đến hiệu sử dụng phần mềm kế toán gồm: Chất lượng thông tin, lực quản lý, chất lượng phần mềm, chất lượng phần cứng, hiệu tư vấn thái độ chấp nhận phần mềm nhân tố tác động tỷ lệ thuận đến hiệu sử dụng phần mềm Tức CLTT, NLQL, CLPM, CLPC, HQTV, CNPM cao hiệu sử dụng phần mềm kế toán doanh nghiệp cao Trong nhân tố nhân tố có  ảnh hưởng mạnh chất lượng phần mềm ( = 0.501), tiếp đến nhân tố chất lượng phần cứng (  = 0.167), lực quản lý (  = 0,164), hiệu tư vấn (  = 0,135), chất lượng thông tin (  = 0,123)và cuối thái độ chấp nhận phần mềm(  = 0.1) Từ kết nghiên cứu trên, tác giả đề xuất số giải pháp có tác động trực tiếp đến nhân tố nhằm nâng cao hiệu sử dụng phần mềm kế toán Tuy nhiên, nghiên cứu thực nhóm mẫu doanh nghiệp địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, chưa đại diện hết cho tất doanh nghiệp địa bàn thành phố Hồ Chí Minh hay tồn doanh nghiệp có sử dụng phần mềm kế tốn nước, hạn chế mặt thời gian, kích thước mẫu nhỏ tương đối nhỏ ảnh hưởng tính tổng quát đề tài ABSTRACT Accounting is a process that involves detailed, concerning the regulations, laws, taxes and other more complex calculations An accounting sofware has been designed in accordance with the regulations, rules, the current tax will help businesses comply with the law always It now needs to is to input accurate, complete and print out the report The accounting program has a very high accuracy, and rarely causes problems The only flaws enterprises may encounter due to data entry and misinformation from the beginning and did not understand the process accounting software The accuracy of the information provided by accounting software provider is quite high Because the data is provided by accounting software brings consistency While the accounting work manually, the information on a voucher may be because many accountants recorded in many books to charge professional nature, easily lead to the fraudulent data on books when considered together, accompanied by the work of general accounting discrepancies that cause serious damage to the business With the advantages mentioned above, accounting software has become a tool in the active support of the management of the unit Therefore, the fact there are no less authors conducted a study of solutions to improve the eficiency of software to maximize its benefits in the course of business operations In this study, the main goals of the first authors to identify the key factors afecting the effective use of accounting software, as well as assessment of the actual use of the accounting software on local businesses Ho Chi Minh city, from which to make recommendations and solutions to improve the effectiveness, eficiency accounting software This study will answer the question: What criteria are used effectively scale accounting software of the enterprise; What factors are afecting the efective use of accounting software and their impact level is high or low, is in the same direction or opposite to the efective use of accounting software Synthesis of reasoning, inheritance results from previous studies related directly and indirectly efficiency of to the subject, the author initially formed the scale accounting software; 06 factors that afect the eficiency of accounting software including information quality, capacity management, software quality, hardware quality, eficiency consulting and software acceptable attitude is the impact factor proportional to efectively use the software Ie when CLTT, NLQL, CLPM, CLPC, HQTV, the higher the efficiency of Software Technology used accounting software in the enterprise increasing factors are factors that most strongly influence the quality of the software (= 0.501), followed by the quality of the hardware elements (= 0167), administrative capacity (= 0.164), investment eficiency problems (= 0.135), the quality of information (= 0.123) and finally accepted attude software (= 0.1) From the study results, the authors have proposed a number of measures have a direct impact on the factors to improve the eficiency of using accounting software However, this study is only done in a sample group of enterprises in Ho Chi Minh city, not represented by all businesses in the province of Ho Chi Minh City or entire enterprises accounting software used in the country, in addition due to time constraints, as well as the small sample size is relatively small also affect the generality of the subject vii MỤC LỤC Lời cam đoan i Lời cảm ơn ii Tóm tắt nội dung iii Abstract v Mục lục .vi Danh mục chữ xii viết Danh tắt mục bảng biểu xiii Danh mục hình vẽ xiv PHẦN MỞ ĐẦU 1 Đặt vấn đề 2.Tính cấp thiết đề tài 3.Mục tiêu nghiên cứu Nội dung nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 6.1 Ý nghĩa khoa học 6.2 Ý nghĩa thực tiễn Kết cấu đề tài CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 Nghiên cứu nước 1.2 Nghiên cứu nước 1.3 Hướng phát triển nghiên cứu đề tài 1.3.1 Những điểm kế thừa nghiên cứu trước 1.3.2 Những điểm khác biệt đề tài 11 TÓM TẮT NỘI DUNG CHƯƠNG 11 a components extracted Component CLPM3 762 CLPM4 707 CLPM6 691 CLPM5 658 CLPM2 645 CLPM1 592 CLPM7 569 NLQL2 653 NLQL1 644 NLQL3 621 CLPC2 731 CLPC1 668 CLPC5 649 CLPC4 644 CLPC3 530 CNPM2 849 CNPM1 821 CNPM3 782 CNPM4 624 CLTT2 790 CLTT1 743 CLTT3 727 HQTV2 763 HQTV3 687 HQTV1 680 HQTV4 641 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in 11 iterations Component Transformation Matrix Component 538 449 428 322 353 311 -.021 -.304 -.421 716 431 -.176 -.425 523 027 529 -.514 -.023 -.285 -.588 567 243 -.103 428 107 008 -.563 -.025 -.171 801 -.661 294 010 -.209 621 218 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .738 Approx Chi-Square Bartlett's Test of Sphericity 321.570 df 000 Sig Communalites Initial Extraction HQSDPMKT1 1.000 679 HQSDPMKT2 1.000 663 HQSDPMKT3 1.000 755 HQSDPMKT4 1.000 525 Extraction Method: Principal Component Analysis Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Total Extraction Sums of Squared Loadings % of Cumulative Variance % 2.622 65.551 65.551 727 18.166 83.717 340 8.510 92.227 311 7.773 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis Component Matrix a Component HQSDPMKT3 869 HQSDPMKT1 824 HQSDPMKT2 814 HQSDPMKT4 725 Extraction Method: Principal Component Analysis a components extracted Total % of Variance 2.622 65.551 Cumulative % 65.551 Correlatons HQSDPMKT Pearson HQSDPMKT Correlation N Pearson Correlation Sig (2-tailed) N Sig (2-tailed) N ** 204 204 204 ** ** ** ** 299 ** 442 ** 000 204 204 204 204 204 204 ** 204 560 ** 473 ** 350 ** 000 204 204 204 204 ** 557 204 204 577 ** 605 ** 388 ** 000 204 204 204 204 ** 604 000 000 204 204 204 204 ** ** 000 000 473 604 000 000 ** ** 000 204 299 577 000 000 ** ** 000 000 303 557 204 000 ** ** 204 000 204 647 303 000 000 000 ** 560 ** 000 000 ** 374 387 000 374 Pearson HQTV 647 204 678 Correlation ** 204 847 Sig (2-tailed) 678 204 652 Correlation ** 000 204 Pearson 847 CNPM 000 Correlation Sig (2-tailed) ** HQTV 000 000 N CLPC 652 CLPC 000 559 Sig (2-tailed) Pearson CLPM 559** CLPM 000 Correlation N NLQL NLQL Sig (2-tailed) N Pearson CLTT CLTT 605 ** 552 ** 245 ** 000 000 204 204 204 ** 552 223 ** Pearson CNPM Correlation Sig (2-tailed) N 000 000 000 000 000 204 204 204 204 204 387 ** 442 ** 350 ** CLPC, CLPM b a Dependent Variable: HQSDPMKT b All requested variables entered ** 223 000 000 001 204 204 204 204 204 204 a Variables Removed CLTT, NLQL, ** 000 Method CNPM, HQTV, 245 204 000 Variables Entered/Removed Variables Entered ** 204 000 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) Model 388 001 Enter 204 Model Summary Model R R Square b Adjusted R Square Std Error of the Estimate 897 a 805 799 292 a Predictors: (Constant), CNPM, HQTV, CLTT, NLQL, CLPC, CLPM b Dependent Variable: HQSDPMKT a ANOVA Model Sum of Squares Regression df Mean Square F 69.061 11.510 Residual 16.765 197 085 Total 85.827 203 Sig 135.249 000 b a Dependent Variable: HQSDPMKT b Predictors: (Constant), CNPM, HQTV, CLTT, NLQL, CLPC, CLPM Coefficients Model Unstandardized Standard Coefficients ized a t Sig Collinearity Statistics Coefficie nts B (Consta -.697 165 NLQL 112 036 CLPM 173 CLPC Beta Tolerance VIF -4.226 000 123 3.068 002 621 1.611 044 164 3.919 000 568 1.761 554 056 501 9.979 000 393 2.544 HQTV 179 047 167 3.817 000 516 1.937 CNPM 150 046 135 3.236 001 570 1.755 009 035 010 3.204 002 582 1.738 nt) CLTT Std Error a Dependent Variable: HQSDPMKT Collinearity Diagnostics Model Dimen Eigenvalue sion a Condition Variance Proportions Index (Constant) CLTT NLQL CLPM CLPC HQTV CNPM 6.902 1.000 00 00 00 00 00 00 00 032 14.751 00 15 02 00 07 07 36 020 18.436 01 60 02 02 00 00 47 015 21.281 22 01 55 00 03 23 00 013 23.456 75 00 07 05 01 21 16 011 25.084 00 00 34 00 74 26 01 007 30.839 02 24 00 92 14 22 01 a Dependent Variable: HQSDPMKT Residuals Statstics Minimum Predicted Value Maximum a Mean Std Deviation N 1.25 5.05 3.65 583 204 Residual -1.031 746 000 287 204 Std Predicted Value -4.109 2.400 000 1.000 204 Std Residual -3.533 2.559 000 985 204 a Dependent Variable: HQSDPMKT Charts NONPAR CORR /VARIABLES=HQSDPMKT CLTT NLQL CLPM CLPC HQTV CNPM /PRINT=SPEARMAN TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE Nonparametric Correlaton Notes Output Created 29-JUL-2016 07:14:59 Comments Input Active Dataset DataSet1 Filter Weight Split File N of Rows in Working Data File Definition of Missing Missing Value Handling 204 User-defined missing values are treated as missing Statistics for each pair of variables Cases Used are based on all the cases with valid data for that pair NONPAR CORR /VARIABLES=HQSDPMKT CLTT NLQL CLPM CLPC HQTV CNPM Syntax /PRINT=SPEARMAN TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE 00:00:00.00 Processor Time Resources Number of Cases Allowed a Based on availability of workspace memory [DataSet1] 00:00:00.00 Elapsed Time a 82782 cases Correlatons HQSDPMKT Correlation HQSDPMKT Coefficient Correlation CLTT Coefficient Sig (2-tailed) N Correlation NLQL Coefficient Sig (2-tailed) N Correlation Spearman's rho CLPM Coefficient Sig (2-tailed) N Correlation CLPC Coefficient Sig (2-tailed) N Correlation HQTV Coefficient Sig (2-tailed) N Correlation CNPM 1.000 Sig (2-tailed) N Coefficient Sig (2-tailed) N CLTT 521 NLQL ** ** 823 CLPC ** 562 HQTV ** 563 CNPM ** 344 ** 000 000 000 000 000 000 204 204 204 204 204 204 204 ** 1.000 000 000 000 000 000 000 204 204 204 204 204 204 204 ** 1.000 000 000 000 000 000 000 204 204 204 204 204 204 204 ** 1.000 521 544 823 ** ** 341 537 ** 341 456 ** 537 456 ** ** 263 442 518 ** ** ** 254 390 515 ** ** ** 408 350 315 ** ** ** 000 000 000 000 000 000 204 204 204 204 204 204 204 ** 1.000 562 ** 263 ** 442 ** 518 372 ** 220 ** 000 000 000 000 000 002 204 204 204 204 204 204 204 ** 1.000 563 ** 254 ** 390 ** 515 ** 372 170 * 000 000 000 000 000 015 204 204 204 204 204 204 204 * 1.000 344 ** 408 ** 350 ** 315 ** 220 ** 170 000 000 000 000 002 015 204 204 204 204 204 204 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed) .544 CLPM REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT HQSDPMKT /METHOD=ENTER CLTT NLQL CLPM CLPC HQTV CNPM /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID) 204 Regression Notes Output Created 29-JUL-2016 07:18:28 Comments Input Active Dataset DataSet1 Filter Weight Split File N of Rows in Working Data File 204 User-defined missing values are Definition of Missing treated as missing Missing Value Handling Statistics are based on cases with no Cases Used missing values for any variable used REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT HQSDPMKT Syntax /METHOD=ENTER CLTT NLQL CLPM CLPC HQTV CNPM /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID) Processor Time 00:00:00.75 Elapsed Time Resources 3716 bytes Memory Required Additional Memory Required for Residual Plots [DataSet1] Variables Entered/Removed Model Variables Entered a Variables Removed Method CNPM, HQTV, CLTT, NLQL, CLPC, CLPM b a Dependent Variable: HQSDPMKT Enter 872 bytes b All requested variables entered Model R Model Summary R Square b Adjusted R Square Std Error of the Durbin-Watson Estimate 897 a 805 799 292 2.084 a Predictors: (Constant), CNPM, HQTV, CLTT, NLQL, CLPC, CLPM b Dependent Variable: HQSDPMKT a ANOVA Model Sum of Squares Regression df Mean Square 69.061 11.510 Residual 16.765 197 085 Total 85.827 203 F Sig 135.249 000 a Dependent Variable: HQSDPMKT b Predictors: (Constant), CNPM, HQTV, CLTT, NLQL, CLPC, CLPM Coefficients Model Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients B (Const -.697 165 CLTT 112 036 NLQL 173 ant) CLP Std Error a t Sig Collinearity Statistics Beta Tolerance VIF -4.226 000 123 3.068 002 621 1.611 044 164 3.919 000 568 1.761 554 056 501 9.979 000 393 2.544 179 047 167 3.817 000 516 1.937 150 046 135 3.236 001 570 1.755 009 035 010 264 792 756 1.322 M CLPC HQT V CNP M a Dependent Variable: HQSDPMKT b Collinearity Diagnostics Model Dimension Eigenvalue Condition Index a Variance Proportions (Constant) CLTT NLQL CLPM CLPC HQTV CNPM 6.902 1.000 00 00 00 00 00 00 00 032 14.751 00 15 02 00 07 07 36 020 18.436 01 60 02 02 00 00 47 015 21.281 22 01 55 00 03 23 00 013 23.456 75 00 07 05 01 21 16 011 25.084 00 00 34 00 74 26 01 007 30.839 02 24 00 92 14 22 01 a Dependent Variable: HQSDPMKT Residuals Statstics Minimum Predicted Value Maximum a Mean Std Deviation N 1.25 5.05 3.65 583 204 Residual -1.031 746 000 287 204 Std Predicted Value -4.109 2.400 000 1.000 204 Std Residual -3.533 2.559 000 985 204 a Dependent Variable: HQSDPMKT Charts ... luận văn Giải pháp nâng cao hiệu sử dụng phần mềm kế toán doanh nghiệp Tp. HCM Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu tổng quát: Giải pháp nâng cao hiệu sử dụng phần mềm kế toán doanh nghiệp địa bàn thành... phần mềm kế toán, đánh giá thực trạng sử dụng phần mềm kế toán doanh nghiệp địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, từ đưa kiến nghị, giải pháp nhằm nâng cao tính hữu hiệu, hiệu sử dụng phần mềm kế toán. .. CÔNG NGHỆ TP. HCM ĐẶNG THỊ VIỆT HÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ SỬ DỤNG PHẦN MỀM KẾ TOÁN TẠI CÁC DOANH NGHIỆP TRÊN ĐỊA BÀN TP HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Kế toán Mã