4.2.1. Thông tin nghiên cứu mẫu
Đối tượng tiến hành khảo sát là các cán bộ công chức làm việc tại Cục thuế và các Chi cục thuế địa phương trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long. Với 300 cán bộ được khảo sát trong đó số lượng cán bộ làm công tác kiểm tra là 106 người ( chiếm 35%), cán bộ làm công tác thanh tra là 30 người (chiếm 10%), còn lại là 164 các cán bộ làm công tác quản lý thuế khác (chiếm 55%). Số lượng cán bộ có thời gian công tác dưới 1 năm chiếm 18%, từ 1 năm tới dưới 5 năm chiếm 31%, và cán bộ có thời gian công tác trên 5 năm chiếm 51%.
35
10 55
Kiểm tra Thanh tra Công tác khác
Hình 4.2 Cơ cấu chức năng nhiệm vụ công tác của mẫu nghiên cứu
18 31 51 Dưới 1 năm 1-5 năm trên 5 năm
Hình 4.3. Cơ cấu năm công tác của mẫu nghiên cứu 4.2.2 Phân tích thống kê mô tả
Bảng 4.3. Thống kê mô tả các biến quan sát
Thang đo N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình Độ lệch
CSPL01 300 2 4 3.82 .393
CSPL02 299 2 4 3.70 .496
CSPL03 299 2 4 3.56 .511
CSPL04 300 2 4 3.62 .519
CLTRKT01 300 2 4 3.73 .465 CLTRKT02 300 2 5 3.76 .486 CLTRKT03 300 2 4 3.57 .577 CLTRKT04 300 2 4 3.73 .450 CLTRKT05 300 2 4 3.59 .563 CLTRKT06 300 2 5 3.63 .561 CLTRKT07 300 2 4 3.72 .457 CLTRKT08 300 2 4 3.47 .545 CLTRKT09 300 2 4 3.61 .521 CLTRKT10 300 2 4 3.59 .544 CLTRKT11 300 2 4 3.33 .614 CLTRKT12 300 2 4 3.67 .555 CLTRKT13 300 2 5 3.76 .441 CLTRKT14 300 3 4 3.68 .403 CLTRKT15 300 2 4 3.38 .597 CLTRKT16 300 2 4 3.47 .592 HTQL01 300 2 4 3.57 .547 HTQL02 300 2 4 3.61 .509 HTQL03 300 2 4 3.58 .520 HTQL04 300 2 4 3.53 .545 HTQL05 300 2 4 3.59 .532 HTQL06 300 2 4 3.61 .502 HTQL07 300 2 4 3.58 .515 NNT01 300 2 5 3.62 .562
NNT02 300 2 4 3.59 .562 NNT03 300 2 4 3.58 .546 NNT04 299 2 4 3.58 .552 NNT05 300 2 4 3.42 .598 NNT06 299 2 4 3.59 .533 Valid N (listwise) 299
Nguồn: Tổng hợp của tác giả bằng chương trình SPSS 18
Trong các thang đo của công tác kiểm tra, thanh tra thuế thì 5 thang đo sau được sự đồng tình nhiều nhất của cán bộ nhân viên ngành thuế tỉnh Vĩnh Long:
- CSPL01: Chính sách thuế không ổn định - CSPL02: Chính sách thuế không thống nhất - CLTRKT01: Lập đề cương kiểm tra, thanh tra
- CLTRKT02: Nắm bắt đặc điểm kinh doanh của người nộp thuế - CLTRKT07: Cưỡng chế thi hành quyết định hành chính thuế
4.2.3. Đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố
Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Theo một số nhà nghiên cứu có thể kiểm định độ tin cậy Cronbach alpha trước, sau đó mới đưa vào EFA hoặc ngược lại. Tuy nhiên theo Nguyễn Đình Thọ các nghiên cứu nên kiểm định Cronbach alpha trước khi đưa vào phân tích nhân tố. Trong nghiên cứu này đã tiến hành kiểm định độ tin cậy của các thang đo thông qua các biến quan sát nhằm loại bỏ các biến không có ý nghĩa ra khỏi mô hình. Kết quả kiểm định độ tin cậy được trình bày trong bảng 4.4.
Bảng 4.4. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Phương sai, tự tương quan Alpha nếu loại biến
Chính sách pháp luật (CSPL): Alpha = .618 CSPL01 14.49 .454 .239 .535 CSPL02 14.62 .501 .281 .494 CSPL03 14.76 .065 .041 .715 CSPL04 14.70 .489 .377 .498 CSPL05 14.69 .427 .315 .535
Chất lượng các cuộc kiểm tra, thanh tra thuế (CLTRKT): Alpha = .794
CLTRKT01 54.37 .426 .316 .780 CLTRKT02 54.03 .593 .561 .767 CLTRKT03 54.13 .452 .462 .778 CLTRKT04 53.94 .405 .295 .782 CLTRKT05 54.11 .553 .534 .770 CLTRKT06 54.07 .533 .622 .772 CLTRKT07 53.98 .549 .651 .773 CLTRKT08 54.23 .146 .105 .801 CLTRKT09 53.97 .397 .489 .783 CLTRKT10 53.94 .428 .559 .780 CLTRKT11 54.09 .526 .600 .773 CLTRKT12 54.11 .503 .515 .774 CLTRKT13 54.02 .548 .586 .775 CLTRKT14 53.97 .418 .393 .781 CLTRKT15 54.32 -.036 .104 .817 CLTRKT16 54.23 .038 .110 .811
Các chức năng hỗ trợ quản lý thuế (HTQL): Alpha = .874
HTQL01 3.57 .660 .571 .855
HTQL03 3.58 .661 .656 .855
HTQL04 3.53 .582 .393 .866
HTQL05 3.59 .703 .640 .849
HTQL06 3.61 .716 .729 .848
HTQL07 3.58 .582 .611 .865
Người nộp thuế (NNT) Alpha = .829
NNT01 17.75 .767 .649 .765 NNT02 17.78 .757 .688 .767 NNT03 17.79 .687 .561 .783 NNT04 17.79 .758 .737 .767 NNT05 17.96 .027 .014 .913 NNT06 17.79 .749 .686 .771
Hiệu quả kiểm tra, thanh tra thuế (HQKTT): Alpha = .653
HQKTT01 8.19 1.490 .405 .186
HQKTT02 8.86 1.412 .356 .150
HQKTT03 8.96 1.522 .617 .439
HQKTT04 9.06 1.641 .425 .329
Nguồn: Tính toán bằng phần mềm hỗ trợ SPSS 18
- Đối với nhân tố Chính sách pháp luật (CSPL): do biến quan sát CSPL03 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3, đồng thời nếu loại biến này sẽ làm tăng hệ số Cronbach’s Alpha lên 0,727 nên biến quan sát CSPL03 bị loại bỏ.
- Đối với nhân tố Chất lượng các cuộc kiểm tra, thanh tra thuế (CLTRKT): các biến quan sát CLTRKT08, CLTRKT15, CLTRKT16 bị loại bỏ do có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3, đồng thời nếu loại các biến này sẽ làm tăng hệ số Cronbach’s Alpha.
- Đối với nhân tố Các chức năng hỗ trợ quản lý thuế (HTQL): cả bảy biến quan sát đều đạt yên cầu về độ tương quan biến tổng. Tuy nhiên khi phân tích nhân tố khám phá cho nhân tố này thì thấy các biến quan sát được phân chia thành hai thành phần. Thành phần thứ nhất gồm hai biến quan sát HTQL03 và HTQL07, thành phần thứ hai gồm các biến quan sát còn lại. Điều này gây trở ngại cho việc xây dựng mô hình hồi qui ở bước sau, do đó cần loại bỏ một trong hai biến quan sát trên để nhân tố chỉ còn một thành phần . Sau khi thử nhiều lần, biến quan sát HTQL03 đã bị loại bỏ.
- Đối với nhân tố Người nộp thuế (NNT): biến quan sát NNT05 tuy có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 một ít nhưng nếu loại biến này sẽ làm tăng hệ số Cronbach’s Alpha, do đó biến này bị loại bỏ. Đối với nhân tố Hiệu quả kiểm tra, thanh tra thuế (HQKTT): cả bốn biến quan sát đều đạt yên cầu về độ tương quan biến tổng.
- Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo: từ 38 biến quan sát ban đầu đã xác định được 32 biến quan sát đạt yêu cầu về độ tương quan, trong đó gồm 28 biến quan sát độc lập và 4 biến quan sát phụ thuộc.
Phân tích nhân tố khám phá các biến quan sát độc lập
28 biến quan sát độc lập đã được phân tích nhân tố khám phá để tính số lượng nhân tố. Phương pháp sử dụng là dựa vào eigenvalue, chỉ có nhân tố nào có eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Ngoài ra phương pháp xoay nhân tố Varimax produce đã được sử dụng, với thủ tục này sẽ xoay nguyên góc các nhân tốđể tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố.
Sử dụng đại lượng thống kê Bartlett’s test of sphericity để kiểm định giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Dùng trị số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) để đánh giá khả năng thích hợp của dữ liệu khi phân tích nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố khám phá được trình bày trong phụ lục 6.
- Đại lượng thống kê Bartlett’s test of sphericity có giá trị quan sát sig <0,05, đồng thời trị số KMO = 0,776 [Phụ lục 3] cho thấy các biến quan sát có tương quan trong tổng thể và các dữ liệu là thích hợp để phân tích nhân tố.
- Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho ra 6 thành phần với tổng phương sai trích được là 64,337% nghĩa là 6 thành phần trích được giải thích được 64,337% hiệu
quả công tác kiểm tra, thanh tra thuế [Phụ lục 3], còn 35,663% là do các yếu tố khác chưa được xem xét đến giải thích cho vấn đề hiệu quả công tác kiểm tra, thanh tra thuế.
- Các biến quan sát của 3 nhân tố đề xuất ban đầu như Người nộp thuế (NNT), Hỗ trợ quản lý (HTQL) và Chính sách pháp luật (CSPL) đều tập trung vào 1 trong 3 thành phần(TP) là TP 1, TP 2 và TP 5. Riêng các biến quan sát của nhân tố đề xuất Chất lượng các cuộc kiểm tra thanh tra (CLTRKT) phân hóa thành 3 thành phần là TP 3, TP 4 và TP 6.
- Tên các thành phần TP 1, TP 2 và TP 5 được đặt theo các nhân tố đề xuất ban đầu. Các thành phần TP 3, TP 4 và TP 6 được đặt tên theo tính chất của các biến quan sát. Kết quả đặt tên nhân tố được diễn giải trong phụ lục 7.
Phân tích nhân tố khám phá các biến quan sát phụ thuộc
4 biến quan sát phụ thuộc Hiệu quả công tác kiểm tra, thanh tra thuế cũng đã được phân tích nhân tố với phương pháp tương tự như phương pháp phân tích nhân tố các biến độc lập ở phần trên. Kết quả chỉ có 1 thành phần với giá trị sig<0,05 và KMO = ,653 [Phụ lục 4]. Các biến quan sát này có tương quan trong tổng thể và các dữ liệu là thích hợp để phân tích nhân tố. Tên thành phần này được giữ như tên nhân tố đề xuất ban đầu (HQKTT)
4.2.4. Kết quả phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết
6 biến độc lập NNT, HTQL, CLTRKT, NLCBTRKT, CSLP và PHBNCN cùng với biến phụ thuộc HQKTT đã được phân tích hồi qui để xác định mô hình hồi qui tuyến tính.
Trong thủ tục chọn biến, nghiên cứu này sử dụng phương pháp ENTER, tất cả các biến được đưa vào một lần, xem xét kết quả hồi quy để lựa chọn biến đưa vào mô hình chính thức, các biến được chọn phải có mức ý nghĩa 95% trở lên.
Kết quả phân tích hồi qui bội
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy bội với các hồi quy riêng phần trong mô hình Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Giá trị thống kê t Mức ý nghĩa (sig.) Thống kê đa cộng tuyến B Sai số Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .001 .042 .015 .988 CSPL .101 .048 .100 2.103 .036 .775 1.290 HTQL .166 .044 .166 3.739 .000 .900 1.111 NNT .588 .047 .587 12.458 .000 .797 1.254 CLTRKT .182 .049 .182 3.744 .000 .751 1.332 NLCBTRKT -.053 .049 -.052 -1.069 .286 .737 1.356 PHBNCN .068 .046 .067 1.458 .146 .835 1.198 Nguồn: Tính toán bằng phần mềm hỗ trợ SPSS 18
Kiểm định giả thiết nghiên cứu
- Yếu tố Chính sách pháp luật (CSPL): Giả thiết H0: β = 0
H1: β ≠ 0
Kết quả trong bảng 4.8 cho thấy β = 0,101 với mức ý nghĩa sig. = 0.036 <0.05. Như vậy có thể bác bỏ giả thiết H0 ở mức ý nghĩa thống kê 5%. Nghĩa là có thể khẳng định yếu tố CSPL có ảnh hưởng đến hiệu quả công tác kiểm tra, thanh tra thuế tại cục thuế tỉnh Vĩnh Long với độ tin cậy 95%.
- Yếu tố Hỗ trợ quản lý thuế (HTQL): Giả thiết H0: β = 0
Kết quả trong bảng 4.8 cho thấy β = 0,166 với mức ý nghĩa sig. <0.01. Như vậy có thể bác bỏ giả thiết H0 ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Nghĩa là có thể khẳng định yếu tố HTQL có ảnh hưởng đến hiệu quả công tác kiểm tra, thanh tra thuế tại cục thuế tỉnh Vĩnh Long với độ tin cậy 99%.
- Yếu tố Người nộp thuế (NNT): Giả thiết H0: β = 0
H1: β ≠ 0
Kết quả trong bảng 4.8 cho thấy β = 0,588 với mức ý nghĩa sig. <0.01. Như vậy có thể bác bỏ giả thiết H0 ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Nghĩa là có thể khẳng định yếu tố NNT có ảnh hưởng đến hiệu quả công tác kiểm tra, thanh tra thuế tại cục thuế tỉnh Vĩnh Long với độ tin cậy 99%.
- Yếu tố Chất lượng các cuộc thanh tra kiểm tra thuế (CLTRKT): Giả thiết H0: β = 0
H1: β ≠ 0
Kết quả trong bảng 4.8 cho thấy β = 0,182 với mức ý nghĩa sig. <0.01. Như vậy có thể bác bỏ giả thiết H0 ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Nghĩa là có thể khẳng định yếu
tố CLTRKT có ảnh hưởng đến hiệu quả công tác kiểm tra, thanh tra thuế tại cục thuế
tỉnh Vĩnh Long với độ tin cậy 99%.
- Kết quả phân tích hồi qui cũng cho thấy hai nhân tố PHBNCN và NLCBTRKT có sig >0,05 nên bị loại ra khỏi mô hình nghiên cứu, 4 nhân tố còn lại đều phù hợp ở mức ý nghĩa sig <0,05 nên được giữ lại trong mô hình.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Sử dụng chỉ số R2 và sai số để đánh giá độ phù hợp của mô hình đối với mẫu nghiên cứu. Các chỉ số R2 được trình bày trong bảng 4.8 như sau:
Bảng 4.8: Đánh giá độ phù hợp của mô hình Mô hình R R bình phương R bình phương điều chỉnh
Sai số ước lượng của độ lệch chuẩn
Durbin- Watson
1 .696a .484 .474 .72672623 2.313
Biến giải thích: CSPL, HTQL, CLTRKT, NLCBTRKT, NNT, PHBNCN Biến phụ thuộc: Hiệu quả kiểm tra, thanh tra thuế (HQKTTT)
Nguồn: Tính toán bằng phần mềm hỗ trợ SPSS18
Giá trị R2 điều chỉnh = 0.474 chứng tỏ rằng mô hình có độ phù hợp với các số liệu đã thu thập là 47,4%. Điều này cũng có nghĩa là khả năng dự đoán hiê êu quả công tác kiểm tra, thanh tra thuế tỉnh Vĩnh Long của mô hình là 47,4%.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Sử dụng phân tích phương sai để kiểm định độ phù hợp của mô hình đối với tổng thể. Kết quả phân tích phương sai được trình bày trong bảng 4.9 như sau:
Bảng 4.9 Kết quả phân tích phương sai (ANOVA) của mô hình
Mô hình Tổng phương sai Bậc tự do Giá trị thống kê F Mức ý nghĩa (sig.) 1 Hồi quy 161.827 6 57.414 .000 Phần dư 137.171 292 Tổng 298.998 298 Biến giải thích: CSPL, HTQL, CLTRKT, NLCBTRKT, NNT, PHBNCN Biến phụ thuộc: HQKTTT Giả thiết H0: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0 H1: có ít nhất một βi ≠ 0
Kết quả trong bảng 4.10 cho thấy mức ý nghĩa có giá trị sig. <0,01. Nghĩa là có thể bác bỏ giả thiết H0 ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Có thể khẳng định mô hình là phù hợp với tổng thể nghiên cứu với độ tin cậy 99%. Điều này có nghĩa là kết quả mô hình có thể sử dụng để nâng cao hiệu quả công tác kiểm tra, thanh tra thuế tại tỉnh Vĩnh Long.
Kết quả dò tìm sự vi phạm các giả định
Giả định liên hệ tuyến tính
Sự liên hệ tuyến tính của mô hình có thể kiểm tra trực quan bằng cách quan sát đồ thị phân tán của phần dư đã chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự đoán đã chuẩn hóa (Standardized predicted value). Nếu phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành hình dạng nào khác thì mô hình có liên hệ tuyến tính. Kết quả vẽ đồ thị phân tán từ SPSS 18 được trình bày trong hình 4.4 như sau:
Hình 4.4: Đồ thị phân tán của phần dư và giá trị dự đoán đã chuẩn hóa
Quan sát đồ thị cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0. Có thể kết luận mô hình có liên hệ tuyến tính.
Biểu đồ tần số Histogram đã được sử dụng để khảo sát phân phối của phần dư. Nếu phần dư có phân phối chuẩn thì biểu đồ tần số sẽ có dạng xấp xỉ hình chuông.
Phân phối chuẩn phần dư của mô hình được thể hiện trong hình 4.5
Hình 4.5: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Kết quả trên biểu đồ cho thấy với cỡ mẫu 229, giá trị trung bình 1,99, độ lệch chuẩn 0,99 có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Giả định về tính độc lập của sai số (không có tương quan giữa các phần dư)
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (đại lượng d) đã được dùng để đánh giá tính