Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh

Một phần của tài liệu Đo lường sự hài lòng của doanh nghiệp khi sử dụng dịch vụ khai thuế qua mạng trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh (Trang 67)

6. Kết cấu của luận văn

4.5. Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh

4.5.1. Mô hình nghiên cứu

Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thông qua các bước phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA), mô hình nghiên cứu rút trích được 5 biến độc lập đó là: Sự tin tưởng, Hỗ trợ doanh nghiệp, Tính đáng tin cậy, Thiết kế Website và Tính hiệu quả để đo lường biến phụ thuộc là

Sự hài lòng doanh nghiệp khi sử dụng hình thức kê khai thuế điện tử trên website của Tổng cục tại địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Như vậy, sau khi loại bỏ 2 biến trong

kiểm định thang (2 biến của nhân tố Tính đáng tin cậy) thì mô hình nghiên cứu vẫn không thay đổi.

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)

Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh

4.5.2. Các giả thuyết

Vì mô hình được giữ lại như ban đầu nên các giả thuyết của mô hình cũng không thay đổi.

Giả thuyết H1: Có mối quan hệ dương giữa Sự tin tưởng với Sự hài lòng của Doanh nghiệp trong kê khai thuế qua mạng;

Giả thuyết H2: Có mối quan hệ dương giữa Hỗ trợ doanh nghiệp với Sự hài lòng của Doanh nghiệp trong kê khai thuế qua mạng;

Giả thuyết H3: Có mối quan hệ dương giữa Tính đáng tin cậy với Sự hài lòng của Doanh nghiệp trong kê khai thuế qua mạng;

Giả thuyết H4: Có mối quan hệ dương giữa Thiết kế Website với Sự hài lòng của Doanh nghiệp trong kê khai thuế qua mạng;

Giả thuyết H5: Có mối quan hệ dương giữa Tính hiệu quả với Sự hài lòng của Doanh nghiệp trong kê khai thuế qua mạng.

Sự hài lòng doanh nghiệp Sự tin tưởng Hỗ trợ doanh nghiệp Tính đáng tin cậy Thiết kế Website Tính hiệu quả

4.6. Phân tích tương quan

Như đã đề cập trong mục 3.5 của cùng luận văn này, trước khi phân tích hồi quy bội tác giả tiến hành phân tích tương quan để xem xét các mối liên hệ giữa các biến độc lập với nhau và các biến độc lập với các biến phụ thuộc kết quả được trình bày trong bảng 4.15:

Bảng 4.15: Ma trận tương quan giữa các biến

Correlationsa

TRU CIS REL WEB EFF SAT

TRU Pearson Correlation 1 ,253** ,148* ,142* ,178** ,432**

Sig. (2-tailed) ,000 ,028 ,035 ,008 ,000

CIS Pearson Correlation ,253** 1 ,305** ,164* ,186** ,609**

Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,014 ,005 ,000

REL Pearson Correlation ,148* ,305** 1 ,107 ,137* ,489**

Sig. (2-tailed) ,028 ,000 ,112 ,042 ,000

WEB Pearson Correlation ,142* ,164* ,107 1 ,064 ,296**

Sig. (2-tailed) ,035 ,014 ,112 ,343 ,000

EFF Pearson Correlation ,178** ,186** ,137* ,064 1 ,343**

Sig. (2-tailed) ,008 ,005 ,042 ,343 ,000

SAT Pearson Correlation ,432** ,609** ,489** ,296** ,343** 1

Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

**. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0,05 level (2-tailed). a. Listwise N=221

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) Nhìn trong bảng 4.15 ta có nhận xét: 5 nhân tố độc lập đều có sự tương quan với nhân tố Sự hài lòng doanh nghiệp (thấp nhất là 0,296) và chúng đều có ý nghĩa ở mức 1% hoặc 5% nên ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến Sự hài lòng doanh nghiệp. Mặc dù hầu hết hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau không cao (trừ biến REL và biến CIS có tương quan với nhau khá mạnh); nhưng nhiều biến có tương quan ở mức 1% hoặc 5% điều này khiến chúng ta phải xem xét lại thật kỹ vai trò của các biến độc lập này trong mô hình hồi qui tuyến tính bội ta xây dựng được.

Như vậy, sau khi kiểm định Pearson thì giữa các biến độc lập với nhau và các biến này đều thỏa điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.

4.7. Hồi quy tuyến tính

Phân tích hồi qui bội là một trong những đích nhắm lớn nhất của tác giả để xem xét và lượng hóa được mối quan hệ giữa các biến độc lập là những nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng doanh nghiệp và biến phụ thuộc là Sự hài lòng doanh nghiệp. Sau khi hoàn thành các thủ tục cần thiết như kiểm định thang đo Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố EFA, phân tích tương quan Pearson kết quả cho thấy đều phù hợp để chạy phân tích hồi qui.

Phương trình hồi quy bội mẫu được tác giả xây dựng như sau: SAT = 0 + 1*TRU + 2*CIS + 3*REL + 4*WEB + 5*EFF

Trong đó:

- SAT: Biến phụ thuộc Sự hài lòng doanh nghiệp.

- 1, 2, 3, 4, 5: là các hệ số hồi quy được dùng từ các hệ số hồi quy ước lượng được.

- TRU, CIS, REL, WEB, EFF là các biến độc lập theo thứ tự: Sự tin tưởng, Hỗ trợ công dân, Tính đáng tin cậy, Thiết kế Website Tính hiệu quả.

Phương trình hồi qui bội được thực hiện trên phần mềm SPSS 16.0. Với 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc được đưa vào phân tích, phương pháp hồi qui bội được chọn là phương pháp chọn từng bước (stepwise selecsion). Đây là một kết hợp của thủ tục đưa vào dần và loại trừ dần và có lẽ là phương pháp được sử dụng thông thường nhất.(2)

4.7.1. Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi qui

Như đã đề cập trong phần 3.5.2 hệ số R2 hiệu chỉnh được thay cho hệ số R2 để xem xét sự phù hợp của mô hình hồi qui đa biến vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.

2 Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS tập 1, NXB Hồng Đức.

Bảng 4.16: Kết quả đánh giá sự phù hợp của mô hình

Model Summaryf

Model R R Square Adjusted R

Square Std, Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,609a ,371 ,368 ,58916 2 ,687b ,472 ,467 ,54099 3 ,736c ,541 ,535 ,50537 4 ,756d ,571 ,564 ,48966 5 ,771e ,594 ,585 ,47753 1,937

a. Predictors: (Constant), CIS b. Predictors: (Constant), CIS, REL c. Predictors: (Constant), CIS, REL, TRU d. Predictors: (Constant), CIS, REL, TRU, EFF e. Predictors: (Constant), CIS, REL, TRU, EFF, WEB f. Dependent Variable: SAT

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) Từ kết quả bảng 4.16, ta thấy khi đưa dần thêm từng biến quan sát vào mô hình thì R2 hiệu chỉnh tăng dần và khi ta đưa 5 biến vào thì R2 hiệu chỉnh lúc này đạt giá trị lớn nhất. Lúc đó R2 điều chỉnh đạt 0,585 cho thấy sự tương thích của mô hình với biến quan sát là chấp nhận được và biến phụ thuộc Sự hài lòng doanh nghiệp

được giải thích bởi 5 biến độc lập trong mô hình là khá cao.

4.7.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính tổng thể thì chúng ta sử dụng kết quả kiểm định F. Kiểm định F trong phân tích phương sai xem xét có hay không mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập.

Giả thuyết Ho : β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0

Nhìn vào bảng 4.17 và 4.18 bên dưới, ta thấy rằng trị thống kê F = 63,005 được tính từ giá trị R2 khi có mặt 5 biến, giá trị sig. = 0,000 rất nhỏ cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp.

Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.

Bảng 4.17: Kết quả phân tích phương sai của mô hình

ANOVAf

Model Sum of

Squares

df Mean Square F Sig.

1 Regression 44,847 1 44,847 129,201 ,000a Residual 76,018 219 ,347 Total 120,865 220 2 Regression 57,064 2 28,532 97,490 ,000b Residual 63,801 218 ,293 Total 120,865 220 3 Regression 65,442 3 21,814 85,410 ,000c Residual 55,423 217 ,255 Total 120,865 220 4 Regression 69,074 4 17,269 72,021 ,000d Residual 51,791 216 ,240 Total 120,865 220 5 Regression 71,837 5 14,367 63,005 ,000e Residual 49,028 215 ,228 Total 120,865 220

a. Predictors: (Constant), CIS b. Predictors: (Constant), CIS, REL c. Predictors: (Constant), CIS, REL, TRU d. Predictors: (Constant), CIS, REL, TRU, EFF e. Predictors: (Constant), CIS, REL, TRU, EFF, WEB f. Dependent Variable: SAT

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) Bảng 4.18: Kết quả phân tích hồi qui bội

Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error

Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 1,294 ,198 6,551 ,000 CIS ,667 ,059 ,609 11,367 ,000 1,000 1,000 2 (Constant) ,366 ,231 1,584 ,115 CIS ,556 ,057 ,507 9,818 ,000 ,907 1,103 REL ,351 ,054 ,334 6,461 ,000 ,907 1,103 3 (Constant) -,561 ,270 -2,078 ,039 CIS ,487 ,054 ,445 8,990 ,000 ,863 1,159

REL ,329 ,051 ,312 6,453 ,000 ,902 1,109 TRU ,327 ,057 ,273 5,728 ,000 ,931 1,075 4 (Constant) -1,052 ,290 -3,623 ,000 CIS ,462 ,053 ,422 8,732 ,000 ,850 1,176 REL ,314 ,050 ,299 6,346 ,000 ,896 1,116 TRU ,298 ,056 ,249 5,344 ,000 ,914 1,094 EFF ,187 ,048 ,179 3,892 ,000 ,941 1,062 5 (Constant) -1,428 ,303 -4,711 ,000 CIS ,442 ,052 ,403 8,510 ,000 ,839 1,191 REL ,305 ,048 ,290 6,319 ,000 ,894 1,119 TRU ,280 ,055 ,233 5,111 ,000 ,905 1,104 EFF ,184 ,047 ,176 3,933 ,000 ,941 1,063 WEB ,154 ,044 ,154 3,481 ,001 ,959 1,043

a. Dependent Variable: SAT

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)  Kiểm định các giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi qui

Ho : βi = 0.

Kết quả thể hiện trên bảng 4.18 cũng cho ta thấy: giá trị sig. (p value) của các hệ số hồi qui β1, β2, β3, β4, β5 đều nhỏ hơn 0,05 tức là với mức ý nghĩa là 5% nên ta bác bỏ giả thuyết Ho hay nói cách khách với tập dữ liệu mẫu và mô hình được mô tả thì không đủ bằng chứng có ý nghĩa thống kê cho thấy βi = 0.

4.7.3. Dò tìm sự vi phạm các giả thuyết trong hồi qui tuyến tính

Từ biểu đồ phân tán giữa hai biến giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized Predicted Value) và phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên. Vì vậy giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.

Độ lớn của phần dư chuẩn hóa trên biểu đồ phân tán không tăng hoặc giảm cùng với giá trị dự đoán chuẩn hóa. Vì vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)

Hình 4.2: Biểu đồ phân tán

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)

Từ kết quả của biểu đồ 4.3 cho thấy phân phối của phần dư là phân phối chuẩn. Như vậy giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

Theo kết quả phân tích hồi quy tại bảng 4.16 cho thấy hệ số Durbin – Watson = 1,937. Hệ số này nằm trong miền chấp nhận giả thuyết không có tương quan chuỗi bậc nhất (các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau).

Cũng theo kết quả phân tích hồi quy tại bảng 4.18, hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) < 2 cho thấy các biến độc lập không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.

4.7.4. Mô hình hồi qui

Như vậy sau khi kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui cũng như kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi qui ta có thể viết được mô hình hồi qui dựa vào kết quả của bảng 4.18 như sau:

SAT = -1,428 + 0,28TRU + 0,442CIS + 0,305REL + 0,154WEB + 0,184EFF Trong đó:

- SAT: Biến phụ thuộc thể hiện Sự hài lòng doanh nghiệp.

- TRU, CIS, REL, WEB, EFF là các biến độc lập theo thứ tự: Sự tin tưởng, Hỗ trợ doanh nghiệp, Tính đáng tin cậy, Thiết kế website và Tính hiệu quả.

Từ bảng 4.18 dựa vào cột beta chuẩn hóa ta có các nhận xét sau: Sự hài lòng doanh nghiệp có mối quan hệ tuyến tính với các nhân tố Sự tin tưởng (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,233), Hỗ trợ doanh nghiệp (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,403), Tính đáng tin cậy (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,29), Thiết kế Website (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,154) và Tính hiệu quả (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,176). Qua đó ta cũng thấy yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến Sự hài lòng doanh nghiệp là biến Hỗ trợ doanh nghiệp và biến ảnh hưởng yếu nhất là biến Thiết kế website.

Vì các hệ số Beta chuẩn hóa của các biến độc lập đều >0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với biến phụ thuộc Sự hài lòng doanh nghiệp. Kết quả này

cũng khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mô hình nghiên cứu (H1 - H5) được chấp nhận và được kiểm định phù hợp.

4.7.5. Ý nghĩa mô hình hồi qui

Việc xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của doanh nghiệp khi sử dụng hình thức kê khai thuế qua mạng là cơ sở để cơ quan nhà nước có thẩm quyền đặc biệt là tổng cục thuế khuyến khích doanh nghiệp chọn khai thuế qua mạng hướng tới thực hiện 100% các doanh nghiệp đóng trên địa bàn thành phố triển khai kê khai thuế qua mạng theo lộ trình của Tổng cục thuế. Qua đó, từng bước hiện đại hoá hệ thống quản lý thuế, đơn giản hoá thủ tục khai nộp thuế, tiết kiệm thời gian chi phí khai nộp thuế đây cũng là trọng tâm trong công tác cải cách thủ tục thuế đến năm 2020 của Thủ tướng Chính phủ giao cho Tổng cục Thuế.

Kết quả nghiên cứu cho thấy Sự hỗ trợ doanh nghiệp (β= 0,442) ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của doanh nghiệp khi sử dụng hình thức kê khai thuế qua mạng, có được kết quả này là do thực tế từ trước tới nay việc kê khai thuế được doanh nghiệp trực tiếp thực hiện trên các tờ khai và phải đến cơ quan thuế để nộp. Khi chuyển sang hình thức kê khai qua mạng thì một số doanh nghiệp còn khá bỡ ngỡ về cách kê khai mới này. Tuy về lâu dài tiết kiệm được rất nhiều chi phí cho doanh nghiệp cũng như cơ quan thuế nhưng hiện tại nhiều doanh nghiệp vẫn chưa thực sự hiểu rõ các bước thực hiện việc kê khai trên máy tính và cần khá nhiều sự giúp đỡ từ cơ quan thuế. Vì thế để kiện toàn việc chuyển hoàn toàn sang hình thức kê khai thuế qua mạng thì công tác hỗ trợ doanh nghiệp để các doanh nghiệp có thể tự mình kê khai thông qua website kê khai thuế qua mạng một cách dễ dàng phải được Cục thuế Tp. Hồ Chí Minh quan tâm và sâu sát hơn. Thậm chí nhiều khi phải cầm tay chỉ việc cho các công ty nhỏ và siêu nhỏ vì đa số ở những công ty này thì chủ doanh nghiệp trực tiếp thực hiện việc kê khai mà đôi khi trình độ tin học của họ còn rất hạn chế.

Kết quả cũng cho nhân tố Tính đáng tin cậy có tương tác mạnh với sự hài lòng của doanh nghiệp khi sử dụng hình thức kê khai thuế qua mạng (β= 0,305). Có được kết quả này là phù hợp vì công việc kê khai thuế tại mỗi doanh nghiệp là rất khác

nhau nhiều khi doanh nghiệp cả tháng chỉ phát sinh 2, 3 hóa đơn do vậy việc kê khai được doanh nghiệp thực hiện vào bất cứ thời gian nào mà doanh nghiệp thấy thuận tiện. Việc đảm bảo trang web được vận hành trơn tru trên các hệ điều hành khác nhau cũng như trình duyệt khác nhau cũng là điều mà những người kê khai thuế rất quan tâm. Theo tìm hiểu của tác giả với sự phát triển mạnh mẽ về công nghệ thông tin như hiện nay thì hiện tại có rất nhiều phiên bản về hệ điều hành cũng như trình duyệt hỗ trợ người dùng duyệt web một cách nhanh chóng vì thế việc đảm bảo trang web kê khai thuế hoạt động ổn định trên hệ điều hành đặc biệt là các trình duyệt web khách nhau thực sự quan trọng. Phần lớn người được hỏi đang sử dụng các trình duyệt thông dụng như: Chrome, Internet Explorer, Firefox nhưng cũng nhiều người được hỏi lại thích sử dụng các trình duyệt web như: Opera, Safari... Hiện tại trang web kê khai của cục thuế tương thích với hầu hết các trình duyệt nhưng ổn định nhất vẫn là trên trình duyệt Internet Explorer vì đây là trình duyệt lâu đời và rất thông dụng kế đó là Chrome và Firefox. Một vấn đề mà người kê khai thuế cũng khá quan tâm đó là thời gian để tải các form và biểu mẫu trên website.

Sự tin tưởng tương quan khá mạnh (β= 0,28) nhưng xếp sau Sự hỗ trợ doanh nghiệp và tính đáng tin cậy. Doanh nghiệp thường rất nhạy cảm với các thông tin của doanh nghiệp mình trên mạng đặc biệt là các thông tin về tài chính và thuế.

Một phần của tài liệu Đo lường sự hài lòng của doanh nghiệp khi sử dụng dịch vụ khai thuế qua mạng trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh (Trang 67)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(90 trang)