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)