Việc xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng đối với CLDV phục vụ, hỗ trợ về thuế tại Cục Thuế TT Huế là một trong những vấn đề quan trọng, nhất là mặt thực tiễn. Bởi vì thông qua quá trình này giúp cho các nhà hoạch
định chính sách, nhà quản lý của Cục Thuế TT Huế đưa ra những giải pháp nâng cao chất lượng phục vụ, hỗ trợ thuế cho DN. Mô hình hồi quy có dạng:
YRi R= β0 + β1FR1iR+ β2FR2iR+ β3FR3iR+β4FR4iR+ β5FR5iR+ β6FR6iR+β7FR7iR + β8DR1iR+ εi Trong đó: i là thứ tự mẫu điều tra (i = 1 ->453); β0 là hệ số tự do; β1 ….β8: là các hệ số hồi quy đứng trước các biến sốtương ứng; εi: Sai số của mô hình
Để kiểm định sự phù hợp giữa các nhân tố tạo nên sự hài lòng của DN đối với CLDV phục vụ, hỗ trợ về thuế tại Cục Thuế TT Huế, tác giã sử dụng hàm hồi quy bội
và phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Như vậy, 7 nhân tố gồm: (1) Sự đáp ứng;
(2) Điều kiện phục vụvà đón tiếp; (3) Sự tin cậy; (4) Thủ tục hành chính; (5) Sự phục vụ; (6) Sự cảm thông; (7) Tiếp cận dịch vụ là biến độc lập và một biến định tính
“nhóm DN” được mô tả bằng biến DR1i R,RRDR1iR là biến số được gọi là biến giả (dummy
varible), trong đó nếu DNV&N sẽ nhận giá trị 0, còn nếu DN lớn sẽ nhận giá trị là 1. Sự hài lòng của DN đối với CLDV phục vụ, hỗ trợ về thuế là biến phụ thuộc sẽ đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc. Ta có kết quả phân tích hồi quy như sau:
Kiểm định F sử dụng trong phân tích là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này là mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Trong bảng ANOVA (bảng 4.20), cho ta thấy giá trị sig rất nhỏ (sig = 0,000) nên mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ
liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.20: Bảng kết quả phân tích ANOVA ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 79.803 8 9.975 125.813 .000(a) Residual 35.204 444 .079 Total 115.007 452
Phân tích ANOVA cho giá trị F = 125,813 (sig =0,000) điều này chứng tỏ khả năng giải thích của mô hình.
Bảng 4.21: Bảng đánh giá sự phù hợp của mô hình Model Summary(b) Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .833(a) .694 .688 .28158 .694 125.813 8 444 .000 1.916
(Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra với SPSS)
Kết quả số liệu bảng 4.21 cho thấy RP 2 P = 0, 694 (R Square), ta dùng RP 2 Pđể đánh giá mức độ phù hợp của mô hình. Ta có RP 2 P
theo kết quả bảng trên là 0,694, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội trên đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến 69,4% (hay 69,4% biến thiên của sựhài lòng được giải thích bởi 7 biến độc lập trên).
Bảng 4.22: Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF 1 Hệ số chặn 3.458 0.017 206.979 0.000 Loại DN 0.052 0.028 0.050 1.846 0.066 0.954 1.048 Sự đáp ứng 0.209 0.013 0.415 15.729 0.000 0.991 1.009 Điều kiện phục vụ và đón tiếp 0.163 0.013 0.322 12.277 0.000 0.999 1.001 Độ tin cậy 0.184 0.013 0.365 13.816 0.000 0.990 1.010 TTHC Thuế 0.133 0.013 0.263 10.030 0.000 1.000 1.000 Sự phục vụ của
nhân viên thuế 0.141 0.013 0.279 10.606 0.000 0.995 1.005 Sự cảm thông 0.128 0.013 0.253 9.552 0.000 0.980 1.020 Tiếp cận dịch vụ 0.125 0.013 0.248 9.442 0.000 0.996 1.004
(Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra với SPSS)
Các biến độ lập (Sự đáp ứng; Điều kiện phục vụ và đón tiếp; Sự tin cậy; Thủ tục hành chính; Sự phục vụ; Sự cảm thông; Tiếp cận dịch vụ) đều có các hệ số hồi quy với giá trị thống kê “t” lớn và sig <0,01 điều đó cho thấy các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa
về mặt thống kê, với độ tin cậy 99%. Hay nói cách khác các biến độc lập trên đều tác
động đến biến phụ thuộc (Đánh giá một cách tổng quát của DN về sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ phục vụ, hỗ trợ về thuế tại Cục Thuế tỉnh TT Huế).
Biến giả DR1i R có hệ số hồi quy với giá trị thống kê lớn và sig = 0,066; điều đó
cho thấy hệ số ứng với biến DR1iR có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 90%. Nghĩa là
“nhóm DNV&N và DN lớn” có tác động đến sự hài lòng về CLDV phục vụ, hỗ trợ về
thuế tại Cục Thuế. Mặt khác giá trị “t” mang dấu dương có nghĩa là nhóm DN lớn
đánh giá sự hài lòng về CLDV phục vụ, hỗ trợ về thuế tại Cục Thuếcao hơn DNV&N. Phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (Yi: Sự hài lòng) với các biến độc lập ( FR1iR : Sự đáp ứng; FR2iR: Điều kiện phục vụ và đón tiếp; FR3iR: Sự tin cậy; FR4iR: Thủ tục hành chính; FR5iR: Sự phục vụ; FR6iR: Sự cảm thông; FR7iR: Tiếp cận dịch vụ) và biến giả (DR1iR : nhóm DN) được thể hiện qua phương trình sau:
Yi=3,458 + 0,209*FR1iR + 0,163*FR2i R+ 0,184*FR3i R+ 0,133*FR4i R+0,141*FR5i R+ 0,128*FR6iR+ 0,125*FR7i R+ 0,052*DR1i
Theo phương trình trên cả 7 nhân tố (7 biến độc lập) và biến giả DR1i R(nhóm DN)đều có ảnh hưởng đến sự hài lòng của DN về CLDV phục vụ, hỗ trợ về thuế. Để
thấy được mức độ quan trọng của mỗi biến đối với biến phụ thuộc trong quan hệ so sánh giữa các biến độc lập, người ta dùng hệ số hồi quy (Bêta) để so sánh; thứ tự tầm quan trọng của từng yếu tố phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số Bêta , nhân tố nào có hệ số Bêta càng lớn thì mức độ tác động đến sự hài lòng càng nhiều. Cụ thểở bảng 4.22 cho ta thấy. FR1iR là quan trọng nhất do có hệ số bêta là 0,209; FR3i Rlà quan trọng thứ
nhì do có hệ số bêta là 0,184; FR2iR là quan trọng thứ ba do có hệ số bêta là 0,163; FR5iR là quan trọng thứtư do có hệ số bêta là 0,141; FR4iR là quan trọng thứnăm do có hệ số bêta là 0,133; FR6iR là quan trọng thứ sáu do có hệ số bêta là 0,128; FR7i Rlà quan trọng thứ bảy do có hệ số bêta là 0,125; và cuối cùng là DR1i Rcó hệ số bêta là 0,052.
Từphương trình cũng cho thấy, Cục Thuế TT Huế có thểtác động đến các biến
trong phương trình nhằm gia tăng sự hài lòng của DN về CLDV phục vụ, hỗ trợ theo
hướng cải thiện các nhân tố này.