Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, qua đó giúp ta dự đoán đƣợc mức độ của biến phụ thuộc khi biết đƣợc giá trị của biến độc lập. Để kiểm định những giả thuyết định lƣợng của mô hình, tác giả tiến hành phân tích hồi quy bội. Phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội biểu diễn mối quan hệ giữa 6 biến độc lập và biến phụ thuộc có dạng sau:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 +β4X4 + β5X5 + β6X6 Trong đó:
- Y: biến phụ thuộc của mô hình: yếu tố tác động chấp thuận khai thuế qua mạng. - β0,β1,β2, β3, β4, β5, β6: các hệ số hồi quy tƣơng ứng với các biến độc lập.
- X1, X2,X3,X4,X5, X6: các biến độc lập đặc điểm khách hàng: Mức độ dễ dàng sử dụng/mức độ hữu dụng/Yếu tố xã hội /Khả năng ứng dụng công nghệ /Mức độ tin cậy/Thông tin.
Đánh giá sự phù hợp của mộ hình hồi quy tuyến tính Bảng 4.17 Kiểm định R2
Mô hình R R2 R2 hiệu hỉnh Sai số chuẩn ƣớc lƣợng
1 ,797a ,636 ,624 ,28792
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Bảng tóm tắt mô hình thể hiện hệ số R2 (R square) cho biết tỉ lệ phần trăm mô hình phù hợp với dữ liệu mẫu. Hệ số hiệu chỉnh (Adjusted r square) sẽ nhỏ hơn R2 không đáng kể. Ở đây mô hình phù 0,636 có nghĩa là 63,6% biến về sự chấp thuận khai thuế qua mạng của ngƣời nộp thuế ở Bình Dƣơng đƣợc giải thích bởi 6 biến độc lập trên, còn 36,4% còn lại đƣợc giải thích bởi các nhân tố khác không có trong mô hình. Sai số chuẩn (Std. Error of estimate) hay còn gọi là phƣơng sai đƣợc ƣớc lƣợng bằng 0,28792.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Hệ số F đƣợc sử dụng để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không, nghĩa là kết hợp của các biểu hiện có trong mô hình có thể giải thích đƣợc thay đổi của biến phụ thuộc Y. Qua phân tích với SPSS kiểm định F cho kết quả sig = 0,000 cho thấy mô hình hồi quy là phù hợp
-59- Bảng 4.18 Kiểm định F Mô hình Tổng bình phƣơng Df Bình phƣơng trung bình F Sig. Hồi quy 27,928 6 4,655 56,150 ,000b Phần dƣ 15,999 193 ,083 Tổng 43,927 199
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Kiểm tra đa cộng tuyến và phƣơng trình hồi quy Bảng 4.19 Hệ số hồi quy và đa cộng tuyến
Mô hình Các hệ số hồi quy Các hệ số hồi quy chuẩn hóa
T Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
Hằng số ,848 ,171 4,967 ,000 DD ,132 ,026 ,233 4,984 ,000 ,861 1,162 HD ,154 ,036 ,247 4,269 ,000 ,566 1,767 TC ,092 ,034 ,145 2,671 ,008 ,644 1,553 TT ,138 ,046 ,177 2,993 ,003 ,540 1,851 UD ,054 ,009 ,319 6,331 ,000 ,744 1,343 XH ,075 ,038 ,098 1,986 ,048 ,774 1,292
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Khi xảy ra đa cộng tuyến giữa các biến độc lập hay nói cách khác là các biến có mối tƣơng quan chặt chẽ với nhau, khi đó khó xác định những ảnh hƣởng của từng biến riêng lẻ đến biến phụ thuộc từ đó có thể đƣa ra giải thích không chính xác đối với từng biến trong diễn giải hồi quy nên cần phải đánh giá, đo lƣờng hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation factor – VIF) thƣờng đƣợc sử dụng để đo lƣờng đa cộng tuyến. Trên thực tế VIF = 1/Tolerance, vì vậy mà khi Tolerance nhỏ thì VIF sẽ lớn và nếu VIF vƣợt quá
-60-
10 sẽ xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Qua kết quả phân tích trên, ta có VIF của các biến độc lập có giá trị [1.162;1.851] <10. Ngoài ra các giá trị hệ số Tolerance luôn lớn hơn 1-R2 (PGS.TS. Nguyễn Thống) từ hai kết quả này có thể kết luận rằng không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình khảo sát.
Phƣơng trình hồi quy: Kết quả phân tích hồi quy trên ta thấy sự chấp thuận khai thuế qua mạng của doanh nghiệp ở Bình Dƣơng chịu sự chi phối bởi 6 yếu tố nhƣ đề tài khảo sát có dạng nhƣ sau:
Y = 0.233X1 + 0.247X2 + 0.145X3 +0.177X4 + 0.319X5 +0.098X6 Với:
- X1 : Dễ dàng sử dụng với trọng số bằng 0,233 nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, yếu tố dễ dàng sử dụng tăng/giảm 1 đơn vị thì sự chấp thuận khai thuế qua mạng tăng/giảm 0,233 đơn vị.
- X2 : Mức độ hữu dụng với trọng số bằng 0,247 nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, yếu tố mức độ hữu dụng tăng/giảm 1 đơn vị thì sự chấp thuận khai thuế qua mạng tăng/giảm 0,247 đơn vị.
- X3: Mức độ tin cậy với trọng số bằng 0,145 nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, yếu tố mức độ tin cậy tăng/giảm 1 đơn vị thì sự chấp thuận khai thuế qua mạng tăng/giảm 0,145 đơn vị.
- X4: Yếu tố thông tinvới trọng số bằng 0,177 nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, yếu tố dễ dàng sử dụng tăng/giảm 1 đơn vị thì sự chấp thuận khai thuế qua mạng tăng/giảm 0,177 đơn vị.
- X5: Khả năng ứng dụng với trọng số bằng 0,319 nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, yếu tố khả năng ứng dụng tăng/giảm 1 đơn vị thì sự chấp thuận khai thuế qua mạng tăng/giảm 0,319 đơn vị.Đây là yếu tố tác động lớn nhất trong các yếu tố nghiên cứu, điều này có thể nói khi khả năng sử dụng công nghệ của NNT thay đổi thì mức độ chấp thuận khai thuế qua mạng của NNT thay đổi nhiều nhất
-61-
- X6: Yếu tố xã hội với trọng số bằng 0,098 nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi,