Lê Thị Hạnh, Hà Thị Thủy
Trường Đại học Kinh tế – Tài chính TP. Hồ Chí Minh
Email: thuyht@uef.edu.vn
(Quanlynhanuoc.vn) – Nghiên cứu đánh giá tác động của chuyển đổi số trong kế toán đến chất lượng báo cáo tài chính và hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP. Hồ Chí Minh. Dữ liệu từ 260 khảo sát hợp lệ được phân tích bằng PLS-SEM trên SmartPLS 4. Kết quả cho thấy chuyển đổi số trong kế toán tác động tích cực đến chất lượng báo cáo tài chính (β = 0,498; p < 0,001) và hiệu quả hoạt động doanh nghiệp (β = 0,185; p = 0,002); chất lượng báo cáo tài chính cũng tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động (β = 0,346; p < 0,001). Quy mô và thời gian hoạt động của doanh nghiệp có tác động điều tiết âm đến mối quan hệ giữa chuyển đổi số trong kế toán và hiệu quả hoạt động. Kết quả cung cấp cơ sở đề xuất hàm ý quản trị phù hợp cho doanh nghiệp nhỏ và vừa.
Từ khóa: Chuyển đổi số trong kế toán; chất lượng báo cáo tài chính; hiệu quả hoạt động doanh nghiệp; doanh nghiệp nhỏ và vừa; TP. Hồ Chí Minh.
Abstract: This study examines the impact of digital transformation in accounting on financial reporting quality and firm performance among SMEs in Ho Chi Minh City. Data from 260 valid survey responses were analyzed using PLS-SEM with SmartPLS 4. The results show that digital transformation in accounting positively affects financial reporting quality (β = 0.498, p < 0.001) and firm performance (β = 0.185, p = 0.002), while financial reporting quality also positively affects firm performance (β = 0.346, p < 0.001). Firm size and firm age negatively moderate the relationship between digital transformation in accounting and firm performance. The findings provide a basis for managerial implications tailored to SMEs.
Keywords: Digital transformation in accounting; financial reporting quality; firm performance; small and medium-sized enterprises; Ho Chi Minh City.
1. Đặt vấn đề
Chuyển đổi số đang làm thay đổi phương thức vận hành và quản trị doanh nghiệp, trong đó kế toán là một lĩnh vực chịu tác động rõ nét thông qua việc ứng dụng phần mềm kế toán, hóa đơn điện tử, điện toán đám mây và các hệ thống quản trị dữ liệu (Vial, 2019). Việc số hóa và tự động hóa quy trình kế toán được kỳ vọng giúp nâng cao tính chính xác, kịp thời và hữu ích của thông tin tài chính, qua đó hỗ trợ hoạt động quản trị và ra quyết định (Dechow & Dichev, 2002). Các nghiên cứu trước cho thấy hệ thống thông tin kế toán và công nghệ số có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động doanh nghiệp (Phạm Quốc Thuận và cộng sự, 2022; Nguyễn Hữu Thiện và cộng sự, 2024). Tuy nhiên, mối quan hệ đồng thời giữa chuyển đổi số trong kế toán, chất lượng báo cáo tài chính và hiệu quả hoạt động vẫn cần được làm rõ trong bối cảnh doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam. Vì vậy, nghiên cứu được thực hiện nhằm đánh giá tác động của chuyển đổi số trong kế toán đến chất lượng báo cáo tài chính và hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP. Hồ Chí Minh, đồng thời xem xét tác động của chất lượng báo cáo tài chính đến hiệu quả hoạt động doanh nghiệp.
2. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Chuyển đổi số trong kế toán là việc ứng dụng công nghệ số vào quá trình thu thập, xử lý, lưu trữ và cung cấp thông tin kế toán. Các công nghệ như điện toán đám mây, dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và hệ thống tích hợp giúp giảm xử lý thủ công, nâng cao tính chính xác, kịp thời của dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định (Bhimani & Willcocks, 2014; Moll & Yigitbasioglu, 2019). Chất lượng báo cáo tài chính (FRQ) phản ánh mức độ thông tin tài chính hữu ích cho việc đánh giá và ra quyết định. Theo IASB (2018), thông tin tài chính có chất lượng cần bảo đảm tính thích hợp, trình bày trung thực, có khả năng so sánh, kiểm chứng, kịp thời và dễ hiểu. Hiệu quả hoạt động doanh nghiệp (FP) phản ánh mức độ đạt được mục tiêu kinh doanh thông qua sử dụng hiệu quả nguồn lực. Khái niệm này bao gồm cả kết quả tài chính và phi tài chính như khả năng sinh lợi, hiệu quả quản trị và năng lực cạnh tranh (Venkatraman & Ramanujam, 1986; Richard và cộng sự, 2009).
Nghiên cứu dựa trên ba nền tảng lý thuyết. Mô hình thành công hệ thống thông tin của DeLone và McLean (1992, 2003) giải thích vai trò của chất lượng hệ thống và chất lượng thông tin đối với lợi ích tổ chức. Lý thuyết nguồn lực doanh nghiệp của Barney (1991) xem công nghệ và năng lực số là nguồn lực có thể tạo lợi thế cạnh tranh và nâng cao hiệu quả hoạt động. Lý thuyết đổi mới và khuếch tán công nghệ của Rogers (2003) giải thích quá trình doanh nghiệp chấp nhận và ứng dụng công nghệ mới. Các lý thuyết này là cơ sở giải thích mối quan hệ giữa chuyển đổi số trong kế toán, chất lượng báo cáo tài chính và hiệu quả hoạt động doanh nghiệp.
Ứng dụng công nghệ số giúp tự động hóa, tích hợp và nâng cao khả năng kiểm soát dữ liệu kế toán, qua đó cải thiện chất lượng thông tin tài chính (Bhimani & Willcocks, 2014; Moll & Yigitbasioglu, 2019; Lutfi và cộng sự, 2022). Vì vậy:
H1: Chuyển đổi số trong kế toán có tác động tích cực đến chất lượng báo cáo tài chính của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP. Hồ Chí Minh.
Chuyển đổi số còn giúp rút ngắn thời gian xử lý, giảm chi phí và hỗ trợ doanh nghiệp sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn (Vial, 2019; Verhoef và cộng sự, 2021; Al-Okaily và cộng sự, 2020). Do đó:
H2: Chuyển đổi số trong kế toán có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP. Hồ Chí Minh.
Thông tin tài chính chính xác, kịp thời và đáng tin cậy giúp nhà quản lý phân bổ nguồn lực, kiểm soát hoạt động và ra quyết định tốt hơn (Dechow & Dichev, 2002; Monteiro và cộng sự, 2024). Vì vậy:
H3: Chất lượng báo cáo tài chính có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP. Hồ Chí Minh.
Mô hình nghiên cứu gồm ba biến chính: chuyển đổi số trong kế toán (DTA), chất lượng báo cáo tài chính (FRQ) và hiệu quả hoạt động doanh nghiệp (FP). Nghiên cứu kiểm định các quan hệ DTA → FRQ, DTA → FP và FRQ → FP. Bên cạnh đó, quy mô doanh nghiệp (SIZE) và thời gian hoạt động (AGE) được xem xét nhằm kiểm soát đặc điểm doanh nghiệp và phân tích bổ sung vai trò điều tiết đối với mối quan hệ DTA → FP. Mô hình nghiên cứu được trình bày tại Hình 1.
Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Tác giả đề xuất trên cơ sở tổng hợp lý thuyết và các nghiên cứu trước.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp hỗn hợp, kết hợp định tính và định lượng. Dữ liệu được thu thập bằng bảng hỏi Likert 5 mức từ 260 đối tượng tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở TP. Hồ Chí Minh theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Các thang đo DTA, FRQ và FP được kế thừa từ các nghiên cứu trước và được điều chỉnh cho phù hợp. Dữ liệu được phân tích bằng PLS-SEM trên SmartPLS 4 để đánh giá mô hình đo lường và kiểm định mô hình cấu trúc.
3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
3.1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu gồm 260 phiếu khảo sát hợp lệ. Công ty TNHH chiếm 46,92%, doanh nghiệp nhỏ chiếm 65,77%, lĩnh vực dịch vụ chiếm 37,69% và nhóm ứng dụng công nghệ số trong kế toán từ 1 đến dưới 3 năm chiếm 44,23%.
3.2. Kết quả đánh giá mô hình đo lường
(1) Hệ số tải ngoài
Kết quả cho thấy, các biến quan sát được giữ lại có hệ số tải ngoài từ 0,729 đến 0,795. Bốn biến DTA4, FRQ2, FRQ4 và FP4 không đạt yêu cầu nên được loại khỏi mô hình. Sau hiệu chỉnh, mô hình còn 09 biến quan sát gồm DTA1–DTA3, FRQ1, FRQ3, FRQ5 và FP1–FP3.
Bảng 1: Kết quả hệ số tải ngoài, độ tin cậy và giá trị hội tụ của các thang đo
| Thang đo | Biến quan sát | Hệ số tải ngoài | Cronbach’s Alpha | rho_a | CR (rho_c) | AVE |
| DTA | DTA1 | 0,795 | 0,677 | 0,679 | 0,822 | 0,607 |
| DTA2 | 0,790 | |||||
| DTA3 | 0,751 | |||||
| FP | FP1 | 0,782 | 0,627 | 0,631 | 0,800 | 0,572 |
| FP2 | 0,757 | |||||
| FP3 | 0,729 | |||||
| FRQ | FRQ1 | 0,758 | 0,642 | 0,643 | 0,808 | 0,583 |
| FRQ3 | 0,793 | |||||
| FRQ5 | 0,739 |
(2) Độ tin cậy và giá trị hội tụ
Kết quả cho thấy các thang đo DTA, FRQ và FP có Composite Reliability từ 0,800 đến 0,822 và AVE từ 0,572 đến 0,607. Mặc dù Cronbach’s Alpha dao động từ 0,627 đến 0,677, các chỉ tiêu CR và AVE đều đạt yêu cầu, cho thấy các thang đo bảo đảm độ tin cậy tổng hợp và giá trị hội tụ.
(3) Giá trị phân biệt
Kết quả HTMT giữa các biến nghiên cứu chính dao động từ 0,570 đến 0,752 và đều nằm trong ngưỡng chấp nhận. Đối với các biến kiểm soát và biến tương tác, HTMT dao động từ 0,019 đến 0,210. Như vậy, mô hình bảo đảm giá trị phân biệt.
Bảng 2: Kết quả kiểm định giá trị phân biệt và đa cộng tuyến
| Nội dung đánh giá | Biến/Cặp biến | Giá trị |
| HTMT | DTA – FRQ | 0,752 |
| DTA – FP | 0,570 | |
| FRQ – FP | 0,686 | |
| VIF | DTA1 | 1,414 |
| DTA2 | 1,283 | |
| DTA3 | 1,295 | |
| FP1 | 1,243 | |
| FP2 | 1,222 | |
| FP3 | 1,237 | |
| FRQ1 | 1,255 | |
| FRQ3 | 1,331 | |
| FRQ5 | 1,218 | |
| SIZE | 1,000 | |
| AGE | 1,000 | |
| SIZE × DTA | 1,000 | |
| AGE × DTA | 1,000 |
(4) Đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến được kiểm tra thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF). Kết quả cho thấy giá trị VIF của các biến trong mô hình dao động từ 1,000 đến 1,414. Trong đó, các biến thuộc thang đo Chuyển đổi số trong kế toán có VIF từ 1,283 đến 1,414; các biến thuộc thang đo Hiệu quả hoạt động doanh nghiệp có VIF từ 1,222 đến 1,243; các biến thuộc thang đo Chất lượng báo cáo tài chính có VIF từ 1,218 đến 1,331. Các biến SIZE, AGE và hai biến tương tác SIZE × DTA, AGE × DTA đều có VIF bằng 1,000. Như vậy, các giá trị VIF đều ở mức thấp, cho thấy mô hình không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến và các biến quan sát có thể được tiếp tục sử dụng trong phân tích mô hình cấu trúc.
(5) Mô hình đo lường sau hiệu chỉnh
Sau quá trình đánh giá mô hình đo lường, bốn biến quan sát DTA4, FRQ2, FRQ4 và FP4 được loại bỏ do không đáp ứng yêu cầu về hệ số tải ngoài. Mô hình sau hiệu chỉnh còn 09 biến quan sát, gồm DTA1–DTA3 thuộc thang đo Chuyển đổi số trong kế toán; FRQ1, FRQ3 và FRQ5 thuộc thang đo Chất lượng báo cáo tài chính; FP1–FP3 thuộc thang đo Hiệu quả hoạt động doanh nghiệp. Hai biến kiểm soát gồm Quy mô doanh nghiệp (SIZE) và Thời gian hoạt động của doanh nghiệp (AGE), cùng hai biến tương tác SIZE × DTA và AGE × DTA tiếp tục được giữ lại trong mô hình. Kết quả mô hình PLS-SEM sau hiệu chỉnh được trình bày tại Hình 2.
Hình 2: Kết quả mô hình PLS-SEM sau hiệu chỉnh
Nguồn: Kết quả phân tích SmartPLS 4.
Hình 2 cho thấy, các biến quan sát còn lại có hệ số tải ngoài từ 0,729 đến 0,795. Hệ số xác định R2 của Chất lượng báo cáo tài chính (FRQ) đạt 0,248 và của Hiệu quả hoạt động doanh nghiệp (FP) đạt 0,251. Các hệ số đường dẫn chính gồm DTA → FRQ đạt 0,498; DTA → FP đạt 0,185 và FRQ → FP đạt 0,346. Đồng thời, hai tác động điều tiết SIZE × DTA → FP và AGE × DTA → FP lần lượt đạt -0,101 và -0,106.
3.3. Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc và giả thuyết
Kết quả Bootstrapping cho thấy DTA tác động tích cực đến FRQ (β = 0,498; p < 0,001) và FP (β = 0,185; p = 0,002); FRQ cũng tác động tích cực đến FP (β = 0,346; p < 0,001). Do đó, H1, H2 và H3 đều được chấp nhận. SIZE và AGE không có tác động trực tiếp có ý nghĩa thống kê đến FP, nhưng hai biến tương tác SIZE × DTA (β = -0,101; p = 0,045) và AGE × DTA (β = -0,106; p = 0,036) đều có ý nghĩa thống kê, cho thấy tác động điều tiết theo chiều âm.
Bảng 3: Kết quả mô hình cấu trúc
| Mối quan hệ | Hệ số β (O) | Trung bình mẫu (M) | Độ lệch chuẩn (STDEV) | t-value | p-value |
| AGE → FP | -0,021 | -0,022 | 0,051 | 0,413 | 0,679 |
| DTA → FP | 0,185 | 0,186 | 0,061 | 3,053 | 0,002 |
| DTA → FRQ | 0,498 | 0,501 | 0,044 | 11,317 | 0,000 |
| FRQ → FP | 0,346 | 0,350 | 0,065 | 5,324 | 0,000 |
| SIZE → FP | -0,038 | -0,040 | 0,055 | 0,692 | 0,489 |
| SIZE × DTA → FP | -0,101 | -0,101 | 0,051 | 2,003 | 0,045 |
| AGE × DTA → FP | -0,106 | -0,106 | 0,051 | 2,095 | 0,036 |
Kết quả tại Bảng 3 cho thấy, chuyển đổi số trong kế toán tác động tích cực đến chất lượng báo cáo tài chính (β = 0,498; p < 0,001) và hiệu quả hoạt động doanh nghiệp (β = 0,185; p = 0,002). Chất lượng báo cáo tài chính cũng tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động (β = 0,346; p < 0,001). Quy mô doanh nghiệp và thời gian hoạt động không có tác động trực tiếp có ý nghĩa thống kê đến hiệu quả hoạt động, nhưng hai biến tương tác SIZE × DTA (β = -0,101; p = 0,045) và AGE × DTA (β = -0,106; p = 0,036) đều có ý nghĩa thống kê, cho thấy vai trò điều tiết theo chiều âm.
3.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu cho thấy, chuyển đổi số trong kế toán tác động tích cực đến chất lượng báo cáo tài chính (β = 0,498), phù hợp với Bhimani và Willcocks (2014), Moll và Yigitbasioglu (2019) và Lutfi và cộng sự (2022). Điều này cho thấy việc số hóa và tự động hóa hoạt động kế toán góp phần nâng cao tính chính xác, kịp thời và hữu ích của thông tin tài chính. Chuyển đổi số trong kế toán cũng tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp (β = 0,185), phù hợp với Bharadwaj (2000) và Verhoef và cộng sự (2021). Đồng thời, chất lượng báo cáo tài chính tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động với β = 0,346, tương đồng với Jonas và Blanchet (2000) và Richard và cộng sự (2009). Kết quả cho thấy, chất lượng thông tin tài chính có vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quản trị, kiểm soát nguồn lực và ra quyết định. Bên cạnh đó, quy mô doanh nghiệp và thời gian hoạt động không có tác động trực tiếp có ý nghĩa thống kê đến hiệu quả hoạt động, nhưng có tác động điều tiết âm đến mối quan hệ giữa chuyển đổi số trong kế toán và hiệu quả hoạt động.
4. Hàm ý quản trị
Chuyển đổi số trong kế toán tác động tích cực đến chất lượng báo cáo tài chính (β = 0,498). Doanh nghiệp cần ưu tiên các giải pháp số phù hợp như phần mềm kế toán tích hợp, hóa đơn điện tử, chữ ký số và lưu trữ dữ liệu điện tử; đồng thời chuẩn hóa dữ liệu, quy trình kế toán và nâng cao năng lực sử dụng công nghệ của nhân viên nhằm tăng tính chính xác, kịp thời và độ tin cậy của thông tin tài chính. Chất lượng báo cáo tài chính có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động doanh nghiệp (β = 0,346; p < 0,001).
Doanh nghiệp cần nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào, chuẩn hóa quy trình lập báo cáo, tăng cường kiểm soát nội bộ và khai thác thông tin tài chính phục vụ quản trị, kiểm soát chi phí và ra quyết định. Chuyển đổi số trong kế toán tác động trực tiếp đến hiệu quả hoạt động doanh nghiệp (β = 0,185; p = 0,002). Doanh nghiệp cần tăng cường tích hợp hệ thống kế toán với bán hàng, kho, mua hàng và các bộ phận liên quan, đồng thời khai thác dữ liệu kế toán phục vụ lập kế hoạch, kiểm soát chi phí, dòng tiền và nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực. Quy mô và thời gian hoạt động có tác động điều tiết âm đến mối quan hệ giữa chuyển đổi số trong kế toán và hiệu quả hoạt động. Vì vậy, doanh nghiệp cần xây dựng lộ trình chuyển đổi số phù hợp với nguồn lực và mức độ sẵn sàng công nghệ; doanh nghiệp nhỏ nên ưu tiên các giải pháp đơn giản, chi phí hợp lý, trong khi doanh nghiệp có quy mô lớn hơn hoặc hoạt động lâu năm cần chú trọng tích hợp hệ thống, đào tạo nhân lực và quản trị thay đổi.
5. Kết luận
Kết quả cho thấy, chuyển đổi số trong kế toán tác động tích cực đến chất lượng báo cáo tài chính (β = 0,498) và hiệu quả hoạt động doanh nghiệp (β = 0,185); đồng thời, chất lượng báo cáo tài chính tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động (β = 0,346). Quy mô doanh nghiệp và thời gian hoạt động không có tác động trực tiếp có ý nghĩa thống kê đến hiệu quả hoạt động nhưng có tác động điều tiết đến mối quan hệ giữa chuyển đổi số trong kế toán và hiệu quả hoạt động. Kết quả khẳng định vai trò của chuyển đổi số trong kế toán đối với việc nâng cao chất lượng thông tin tài chính và hiệu quả hoạt động doanh nghiệp. Theo đó, các doanh nghiệp nhỏ và vừa cần lựa chọn lộ trình chuyển đổi số phù hợp với nguồn lực, đồng thời chú trọng chuẩn hóa dữ liệu, tích hợp hệ thống và nâng cao năng lực khai thác thông tin kế toán phục vụ quản trị.
Tài liệu tham khảo:
Al-Okaily, A., Al-Okaily, M., Shiyyab, F., & Masadah, W (2020). Accounting information system effectiveness from an organizational perspective. Management Science Letters, 10(16), 3991–4000. doi: 10.5267/j.msl.2020.7.010.
Appio, F. P., Frattini, F., Petruzzelli, A. M., & Neirotti, P (2021). Digital transformation and innovation management: A synthesis of existing research and an agenda for future studies. Journal of Product Innovation Management, 38(1), 4–20. doi: 10.1111/jpim.12562.
Barney, J (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99–120.
Bharadwaj, A. S (2000). A resource-based perspective on information technology capability and firm performance: An empirical investigation. MIS Quarterly, 24(1), 169–196. doi: 10.2307/3250983.
Bhimani, A., & Willcocks, L (2014). Digitisation, ‘Big Data’ and the transformation of accounting information. Accounting and Business Research, 44(4), 469–490. doi: 10.1080/00014788.2014.910051.
Dechow, P. M., & Dichev, I. D (2002). The quality of accruals and earnings: The role of accrual estimation errors. The Accounting Review, 77(s-1), 35–59. doi: 10.2308/accr.2002.77.s-1.35.
DeLone, W. H., & McLean, E. R (1992). Information systems success: The quest for the dependent variable. Information Systems Research, 3(1), 60–95. doi: 10.1287/isre.3.1.60.
DeLone, W. H., & McLean, E. R (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. Journal of Management Information Systems, 19(4), 9–30. doi: 10.1080/07421222.2003.11045748.
Dung, H. V (2020). Impact of organizational culture on the accounting information system and operational performance of small and medium-sized enterprises in Ho Chi Minh City. The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(2), 301–308. doi: 10.13106/jafeb.2020.vol7.no2.301.
Fornell, C., & Larcker, D. F (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. doi: 10.1177/002224378101800104.
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). SAGE Publications.
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P (2024). Advanced issues in partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (2nd ed.). SAGE Publications.
International Accounting Standards Board (IASB) (2018). Conceptual Framework for Financial Reporting.
Jonas, G. J., & Blanchet, J (2000). Assessing quality of financial reporting. Accounting Horizons, 14(3), 353–363. doi: 10.2308/acch.2000.14.3.353.
Lutfi, A., Al-Okaily, M., Alsyouf, A., & Alrawad, M (2022). Evaluating the D&M IS success model in the context of accounting information systems and sustainable decision-making. Sustainability, 14(13), 8120. doi: 10.3390/su14138120.
Moll, J., & Yigitbasioglu, O (2019). The role of internet-related technologies in shaping the work of accountants: New directions for accounting research. The British Accounting Review, 51(6), 100833. doi: 10.1016/j.bar.2019.04.002.
Monteiro, A. P., Vale, J., Leite, E., & Lis, M (2024). Linking quality of accounting information system and financial reporting to non-financial performance: The role women managers. International Journal of Accounting Information Systems, 54, 100692. doi: 10.1016/j.accinf.2024.100692.
Nguyen, H. T., Ramayah, T., Kweh, Q. L., Tran, P. T. K., & Minh, H. T. D (2024). Determinants of accounting information system effectiveness and moderating role of external consultants: Empirical research in the Ben Tre Province of Vietnam. Heliyon, 10(7), e28847. doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e28847.
Richard, P. J., Devinney, T. M., Yip, G. S., & Johnson, G (2009). Measuring organizational performance: Towards methodological best practice. Journal of Management, 35(3), 718–804. doi: 10.1177/0149206308330560.
Rogers, E. M (2003). Diffusion of innovations (5th ed.). Free Press.
Thuan, P. Q., Khuong, N. V., Anh, N. D. C., Hanh, N. T. X., Thi, V. H. A., Tram, T. N. B., & Han, C. G (2022). The determinants of the usage of accounting information systems toward operational efficiency in industrial revolution 4.0: Evidence from an emerging economy. Economies, 10(4), 83. doi: 10.3390/economies10040083.
Thuy, N. T. T (2025). Effect of accounting information system quality on decision-making success and non-financial performance: Does non-financial information quality matter? Cogent Business & Management, 12(1), 2447913. doi: 10.1080/23311975.2024.2447913.
Venkatraman, N., & Ramanujam, V (1986). Measurement of business performance in strategy research: A comparison of approaches. Academy of Management Review, 11(4), 801–814. doi: 10.5465/amr.1986.4283976.
Verhoef, P. C., Broekhuizen, T., Bart, Y., Bhattacharya, A., Dong, J. Q., Fabian, N., & Haenlein, M (2021). Digital transformation: A multidisciplinary reflection and research agenda. Journal of Business Research, 122, 889–901. doi: 10.1016/j.jbusres.2019.09.022.
