Bảng 4.16: Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 1,166 0,315 3,697 0,000
TINCAY 0,181 0,043 0,213 4,198 0,000 0,760 1,316 CST -0,110 0,065 -0,090 -1,699 0,091 0,695 1,439 KST 0,595 0,050 0,669 11,818 0,000 0,609 1,642
Dựa vào kết quả hồi quy trên ta thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của 3 biến đại diện đều nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến là khá cao (Tolerance lớn hơn 0,0001) nên sự kết hợp tuyến tính của các biến độc lập là không đáng kể hay mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, mô hình không vi phạm giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập.
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy ta thấy, mức ý nghĩa của 2 biến:“Tin cậy” và “Kiểm soát thuế”có hệ số Sig = 0,000 nhỏ hơn 5% nên 2 biến này có tác động đến mức độ tuân thủ thuế của người nộp thuế hay có mức ý nghĩa trong mô hình. Còn lại 1 biến: “Chính sách thuế có hệ số Sig = 9,1% có mức ý nghĩa lớn hơn 5% nên với dữ liệu mẫu và mô hình hồi quy này thì chưa có bằng chứng nào cho thấy hệ số Beeta của biến “Chính sách thuế” là khác 0. Do đó biến “Chính sách thuế” không có ý nghĩa trong mô hình.
Như vậy, mô hình hồi quy thể hiện mức độ tuân thủ thuế của người nộp thuế được xác định như sau:
TUANTHU = 0,595KST + 0,181TINCAY + 1,166
Thực hiện việc dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết cho mô hình hồi quy tuyến tính bao gồm: giả định liên hệ tuyến tính thông qua đồ thị phân tán giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa, giả định phương sai của sai số không đổi bằng hệ số tương quan hạng Spearman, giả định về phân phối chuẩn của phân dư thông qua biểu đồ tần số Histogram (phụ lục 6), giả định về tính độc lập của sai số bằng hệ số Durbin – Watson và dò tìm giả định về hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số độ chấp nhận của biến (Tolerance) cùng với hệ số phóng đại phương sai (VIF) đã được thực hiện, kết quả đạt được cho thấy mô hình hồi quy bội của nghiên cứu không vi phạm các giả định cần thiết vì vậy ta có thể tin tưởng và sử dụng kết quả hồi quy trên.
Phương pháp hồi quy cho thấy mức độ tuân thủ thuế của người nộp thuế chịu sự tác động của 2 yếu tố được xếp theo thứ tự tầm quan trọng ưu tiên là: yếu tố kiểm soát thuế, yếu tố tin cậy đối với hồ sơ khai thuế. Trong đó, kiểm soát thuế là nhân tố tác động nhiều nhất đến mức độ tuân thủ của người nộp thuế, các nhân tố đều có hệ số Beta dương nên có tác động cùng chiều với mức độ tuân thủ của người nộp thuế. Từ đó, lãnh đạo, các nhà quản lý thuế, các cán bộ công chức ngành thuế có thể căn cứ vào kết quả của mô hình hồi quy bội để nâng cao mức độ tuân thủ thuế của người nộp thuế bằng cách nâng cao việc kiểm soát thuế chặt chẽ đối với người nộp thuế.
Tóm tắt chương 4
Ở chương 4, tác giả trình bày các bước thiết kế nghiên cứu và giới thiệu các số liệu thông qua kết quả kiểm định thang đo, phân tích EFA sau đó điều chỉnh mô hình. Qua đó, tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ tuân thủ thuế của người nộp thuế tại Chi Cục Thuế Quận 6, TP. HCM.
Chương 5
CÁC GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ TĂNG CƯỜNG KIỂM SOÁT THUẾ THU NHẬP DOANH NGHIỆP TẠI CHI CỤC THUẾ QUẬN 6, TP. HCM