STT Địa bàn Số doanh nghiệp Tỷ lệ Sỗ doanh nghiệp khảo sát (dự kiến) 1 Thành phố Vũng Tàu 1.728 51,55% 113 2 Thành phố Bà Rịa 354 10,56% 23 3 Huyện Châu Đức 131 3,91% 9 4 Thị xã Phú Mỹ 719 21,45% 47 5 Huyện Xuyên Mộc 141 4,21% 9
6 Huyện Long Điền 164 4,89% 11
7 Huyện Đất Đỏ 64 1,91% 4
8 Huyện Côn Đảo 30 0,89% 2
9 Địa bàn ngoài tỉnh 21 0,63% 1
Tổng 3.352 220
(Nguồn: Báo cáo nội bộ và tác giả tự tính tốn)
Tác giả tiến hành thu thập dữ liệu bằng cách gửi bảng câu hỏi khảo sát trực tiếp đến doanh nghiệp sử dụng dịch vụ dịch vụ khai báo thuế qua mạng thông qua hình thức khảo sát trực tiếp nếu doanh nghiệp ở gần hoặc nhờ sự hỗ trợ của đồng nghiệp đang làm việc trong Cục Thuế tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu. Cụ thể hơn, tác giả liên hệ trước với đại diện của doanh nghiệp để nhận được sự đồng ý khảo sát. Sau đó tác giả đến tận nơi và kiểm tra bảng khảo sát, chỉ giữ lại những bảng có điền đầy đủ thơng tin cho đến khi đủ số lượng 220 thì dừng khảo sát. Đối với 2 doanh nghiệp ở huyện Côn Đảo và 1 doanh nghiệp ngồi tỉnh do vấn đề khó khăn trong đi lại nên tác giả gửi bảng câu hỏi khảo sát theo đường bưu điện mà trước đó đã liên hệ với đại diện doanh nghiệp trước và nhận được sự phản hồi tích cực. Ngồi ra, để đảm bảo tính chính xác của bảng khảo sát tác giả loại những phiếu chỉ chọn 1 mức độ ví dụ như chỉ đánh vào mức độ 1, mức độ 5. Trước đó tác giả tiến hành điều tra sơ bộ, được thực
hiện 50 doanh nghiệp để điều chỉnh câu chữ, cách hỏi trong bảng hỏi sao cho họ dễ hiểu nhất và đạt đủ tiêu chuẩn cần thiết cho khảo sát chính thức. Thơng tin về các
doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu sẽ được mô tả cụ thể hơn trong chương 4. 3.5. Phương pháp xử lý thơng tin
Sau khi hồn tất việc thu thập dữ liệu, các bảng phỏng vấn chính thức sẽ được tập hợp lại, sau đó tiến hành việc kiểm tra để loại bỏ các bảng khảo sát không hợp lệ (bảng khảo sát không hợp lệ là bảng phỏng vấn có q nhiều ơ trống).
Tiếp đến bảng phỏng vấn hợp lệ sẽ được sử dụng để mã hố, nhập liệu và làm cơng tác làm sạch dữ liệu thơng qua phần mềm SPSS 20.0. Sau đó, dữ liệu sẽ được mã hóa, nhập liệu và xử lý bằng phần mềm thống kê SPSS theo 4 bước sau:
Bước 1: Kiểm định độ tin cậy của các thang đo thông qua Cronbach Alpha Kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach’s Alpha các thang đo nghiên cứu sẽ giúp loại đi những biến quan sát không đạt độ tin cậy. Kiểm định độ tin cậy là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các phát biểu trong thang đo nghiên cứu tương quan với nhau. Hệ số Cronbach’s Alpha được dùng để đánh giá sơ bộ thang đo, một thang đo có độ tin cậy khi nó biến thiên trong khoảng [0,6 - 0,95]. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường được xem là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nunnally (1978), Peterson (1994) và Slater (1995) đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
Ngoài ra, khi kiểm tra từng biến đo lường ta sử dụng thêm hệ số tương quan biến – tổng (hiệu chỉnh), một biến đo lường có hệ số tương quan biến – tổng (hiệu chỉnh) lớn hơn hoặc bằng 0,3 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally và Bunstein, 1994; trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2014).
Tóm lại, trong phân tích Cronbach’s Alpha, hệ số tin cậy 0,6 ≤ Cronbach’s Alpha ≤ 0,95 và tương quan biến – tổng (hiệu chỉnh) > 0,3 là phù hợp. Những thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0,6 hoặc lớn hơn 0,95 và những biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng (hiệu chỉnh) nhỏ (<0 3) sẽ bị loại ra khỏi mơ hình.
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Cronbach’s Alpha được dùng để đánh giá độ tin cậy thang đo, tiếp theo thang đo cần phải được đánh giá giá trị. Hai giá trị quan trọng của thang đo đó là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp EFA thực hiện đánh giá hai giá trị này.
Sau khi loại các biến có độ tin cậy thấp, các biến còn lại sẽ tiếp tục được sử dụng để tiến hành phân tích nhân tố. Phương pháp EFA dùng để rút gọn một tập biến quan sát thành một tập khác gồm các nhân tố có ý nghĩa hơn so với tập ban đầu. Cơ sở của việc rút gọn này là dựa trên mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố so với các biến ban đầu (biến quan sát).
Chỉ tiêu được dùng để xem xét sự thích hợp của phương pháp phân tích nhân tố là kết quả phân tích KMO, là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa 2 biến với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng (Norusis, 1994). Để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0,5; KMO càng lớn càng tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Phương pháp trích hệ số được sử dụng là phương pháp Principal Component với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue >1 (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Bên cạnh đó, các biến nào có hệ số tải nhân tố Factor loading nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại (Hair và cộng sự, 2006) vì biến này thật sự khơng đo lường khái niệm chúng ta cần đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Đồng thời sự khác biệt hệ số tải nhân tố Factor loading của một biến quan sát giữa các nhân tố phải ≥ 0,3 để tạo giá trị khác biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Altamimi, 2003). Các kết quả này sẽ được sử dụng để hiệu chỉnh mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu.
Bước 3: Phân tích tương quan
Sau khi các thang đo nghiên cứu được đánh giá đạt yêu cầu về giá trị tiếp theo được đưa vào phân tích tương quan và sau đó là phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Phân tích tương quan Pearson thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập nhằm khẳng định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập từng đơi một với nhau, khi có những mối quan hệ có ý nghĩa này thì việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Phân tích tương quan cịn giúp cho việc phát
hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập, vì những tương quan như vậy sẽ gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, ảnh hưởng lớn đến kết quả hồi quy. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số tương quan (ký hiệu r) có giá trị tuyệt đối tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ (khi tất cả các điểm phân tán xếp thành một đường thẳng thì trị tuyệt đối của r = 1).
Nguyễn Đình Thọ (2014) cho rằng trong mơ hình hồi quy đa biến, chúng ta có nhiều biến độc lập, vì vậy với phân tích hồi quy bội, chúng ta có thêm giả định là các biến độc lập khơng có quan hệ nhau hồn tồn, nghĩa là hệ số tương quan r của các cặp biến độc lập với nhau khác với 1, chứ khơng phải chúng khơng có tương quan với nhau. Trong thực tiễn nghiên cứu, các biến trong một mơ hình thường có quan hệ với nhau nhưng chúng phải phân biệt nhau (đạt được giá trị phân biệt).
Bước 4: Phân tích hồi quy tuyến tính
Nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp hồi quy bình phương bé nhất thơng thường OLS (Ordinary Least Square) tức là các biến độc lập được đưa vào mơ hình hồi quy và xem xét các kết quả thống kê có liên quan đến các biến được đưa vào trong mơ hình.
Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ phân tích hồi quy mơ hình tác động của 6 biến độc lập, trình tự phân tích hồi quy bội trong nghiên cứu này được thực hiện như sau:
- Phương pháp đưa biến vào phân tích hồi quy là phương pháp đưa các biến vào mơ hình một lượt (gọi là phương pháp Enter)
- Hệ số R2 hiệu chỉnh dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy - Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
- Xác định các hệ số của phương trình hồi quy tuyến tính bội
- Cuối cùng, đảm bảo độ tin cậy của mơ hình hồi quy thơng qua một loạt các dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính: Giả định liên hệ tuyến tính, giả định về phân phối chuẩn của phần dư, giả định về tính độc lập của sai số, đo lường đa cộng tuyến.
Trước khi nghiên cứu chính thức, tác giả đã tiến hành nghiên cứu sơ bộ trên mẫu 50 doanh nghiệp sử dụng dịch vụ khai báo thuế qua mạng. Các doanh nghiệp đều cho biết họ hiểu rõ các thuật ngữ, từ ngữ trong bảng câu hỏi, khơng có chỗ nào khó hiểu hoặc gây nhầm lẫn. Dưới đây trình bày kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo thơng qua phương pháp Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA của mẫu nghiên cứu nhỏ này.
3.6.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo sơ bộ bằng hệ số Cronbach’s Alpha Bảng 3.4: Kết quả nghiên cứu sơ bộ thông qua độ tin cậy Cronbach’s Alpha Bảng 3.4: Kết quả nghiên cứu sơ bộ thông qua độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Thang đo “Tính dễ sử dụng”: Cronbach’s Alpha = 0,817
SD1 11,06 1,568 0,580 0,797
SD2 10,98 1,571 0,560 0,806
SD3 11,08 1,463 0,677 0,753
SD4 11,04 1,345 0,743 0,718
Thang đo “Sự an toàn và bảo mật”: Cronbach’s Alpha = 0,870
AT1 11,36 7,215 0,686 0,851
AT2 11,42 7,106 0,772 0,813
AT3 11,36 7,296 0,767 0,816
AT4 11,34 8,025 0,674 0,853
Thang đo “Sự hỗ trợ doanh nghiệp”: Cronbach’s Alpha = 0,853
HT1 11,80 3,388 0,753 0,788
HT2 11,80 3,592 0,700 0,812
HT3 11,78 3,604 0,667 0,824
HT4 11,66 3,331 0,666 0,829
Thang đo “Sự tin cậy”: Cronbach’s Alpha = 0,918
TC1 14,56 7,598 0,690 0,922
TC2 14,40 7,796 0,793 0,899
TC3 14,44 7,476 0,800 0,897
TC4 14,36 7,419 0,842 0,888
TC5 14,56 7,680 0,836 0,891
Thang đo “Nội dung và hình thức website”: Cronbach’s Alpha = 0,817
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
TK2 10,80 2,041 0,618 0,782
TK3 10,84 1,892 0,652 0,764
TK4 10,78 1,685 0,649 0,771
Thang đo “Tính hiệu quả”: Cronbach’s Alpha = 0,655
HQ1 7,72 0,900 0,431 0,512
HQ2 7,50 0,745 0,482 0,535
HQ3 7,74 0,604 0,509 0,508
Thang đo “Sự hài lòng”: Cronbach’s Alpha = 0,885
HL1 11,82 5,538 0,681 0,879
HL2 11,88 5,577 0,777 0,843
HL3 11,84 5,443 0,697 0,874
HL4 11,80 5,306 0,858 0,812
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả)
Kết quả cho thấy các hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo đều > 0,6; các hệ
số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Ngoài ra, Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của từng biến đều nhỏ hơn so với hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố nên việc loại biến là khơng cần thiết. Do đó tất cả các biến của thang đo đều được sử dụng cho bước phân tích nhân tố khám phá EFA Thang đo sơ bộ tiếp theo.
3.6.2. Phân tích nhân tố khám phá thang đo sơ bộ EFA
Bảng 3.5: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett sơ bộ
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,661
Kiểm định Bartlet của thang đo sơ bộ
Giá trị Chi bình phương 675,701
Df 276
Sig – mức ý nghĩa quan sát 0,000
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả)
Kiểm định Bartlett về sự tương quan của các biến quan sát có giá trị mức ý nghĩa là 0,000 nhỏ hơn 0,05 (Sig. = 0,000 < 0,05) cho thấy các biến có sự tương quan chặt
chẽ với nhau trên phạm vi tổng thể. Đồng thời, hệ số KMO đạt giá trị 0,661 lớn hơn 0,5 và bé hơn 1,0. Kết quả này chỉ ra rằng phân tích nhân tố EFA là thích hợp.
Bảng 3.6: Ma trận xoay nhân tố sơ bộ
Hệ số tải nhân tố 1 2 3 4 5 6 TC4 0,913 TC5 0,892 TC2 0,868 TC3 0,862 TC1 0,744 AT1 0,853 AT2 0,836 AT4 0,827 AT3 0,802 HT4 0,850 HT2 0,800 HT1 0,778 HT3 0,773 SD4 0,889 SD3 0,784 SD1 0,760 SD2 0,726 TK1 0,809 TK3 0,804 TK4 0,780 TK2 0,685 HQ1 0,766 HQ2 0,707 HQ3 0,677
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả)
Tiếp đó, ma trận hệ số tải nhân tố của thang đo sơ bộ cho thấy các giá trị hội tụ về đúng các 6 nhóm yếu tố như tác giả đã chỉ ra trước đó. Điều này cho thấy các thang đo sơ bộ là phù hợp để tiến hành nghiên cứu chính thức.
TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 thể hiện phương pháp nghiên cứu nhằm xây dựng, đánh giá độ tin cậy cũng như giá trị các thang đo cho các khái niệm nghiên cứu, kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tiến hành thông qua thảo luận nhóm với chun gia để hồn thiện mơ hình cũng như xây dựng thang đo. Sau đó tác giả tiến hành nghiên cứu định lượng sơ bộ và chính thức được thực hiện sau khi kết quả nghiên cứu sơ bộ đạt được đủ tiêu chuẩn. Các yếu tố ảnh hưởng tới sự hài lòng của danh nghiệp về dịch vụ kê khai thuế qua mạng được đo lường thông qua 07 thành phần thang đo (bao gồm cả thang đo sự hài lòng của doanh nghiệp) với tổng cộng 28 biến quan sát.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN Tiếp theo chương 3, ở chương này tác giả tiến hành nghiên cứu chính thức, thơng qua hình thức kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha, sau đó tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, hệ số tương quan, phân tích kết quả hồi quy tuyến tính đa biến. Cuối cùng tác giả đưa ra thảo luận và so sánh với các nghiên cứu trước đó.
4.1. Giới thiệu về Cục Thuế tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu
4.1.1. Thông tin chung
- Tên giao dịch: Cục Thuế tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu
- Địa chỉ: Số 07 Nguyễn Tất Thành, P.Phước Trung, TP. Bà Rịa, tỉnh Bà Rịa- Vũng Tàu.
- Số điện thoại: 0254.3852220; 3.511310. - Địa chỉ trang tin điện tử: brv.gdt.gov.vn
Cục Thuế tỉnh Bà Rịa-Vũng Tàu là cơ quan chuyên mơn trực thuộc Tổng cục Thuế, có chức năng tổ chức thực hiện cơng tác quản lý thuế, phí, lệ phí, các khoản thu từ đất và các khoản thu khác của ngân sách nhà nước thuộc phạm vi nhiệm vụ ngành thuế địa phương, chấp hành theo quy định của pháp luật. Cục Thuế được thành lập từ tháng 10/1991, cùng thời điểm thành lập tỉnh Bà Rịa-Vũng Tàu. Hiện tại, Cục Thuế tỉnh Bà Rịa-Vũng Tàu được tổ chức thành 14 phòng chức năng và 08 Chi cục Thuế trực thuộc với 55 Đội thuế trực thuộc bao gồm: 42 Đội chức năng, 12 Đội khu vực và 1 Đội liên xã, thị trấn. Các phòng chức năng và Chi cục Thuế trực thuộc Cục Thuế tỉnh Bà Rịa-Vũng Tàu, bao gồm:
- Các Chi cục Thuế trực thuộc Cục Thuế tỉnh Bà Rịa-Vũng Tàu gồm: Chi cục Thuế thành phố Vũng Tàu; Chi cục Thuế thành phố Bà Rịa; Chi cục Thuế huyện Long Điền; Chi cục Thuế huyện Đất Đỏ; Chi cục Thuế huyện Xuyên Mộc; Chi cục Thuế huyện Châu Đức; Chi cục Thuế huyện Côn Đảo; Chi cục Thuế thị xã Phú Mỹ.
4.1.2. Phương hướng công tác tổ chức tại Cục Thuế tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu
Để công cuộc tổ chức, triển khai thực hiện Kế hoạch cải cách quản lý thuế giai đoạn 2016 - 2020 thống nhất trong toàn ngành nhằm đạt các mục tiêu chiến lược đã
đề ra, Tổng cục Thuế yêu cầu các Cục Thuế kiện toàn Ban chỉ đạo triển khai thực hiện Kế hoạch cải cách hệ thống thuế giai đoạn 2011- 2020 thuộc đơn vị.
Một trong những nhiệm vụ cần thực hiện là cải cách tổ chức bộ máy hành chính: Tiếp tục nghiên cứu hồn thiện Đề án sửa đổi, bổ sung chức năng, nhiệm vụ, quyền hạn và cơ cấu tổ chức của cơ quan quản lý thuế các cấp. Tiếp tục thực hiện kiện toàn tổ chức bộ máy của cơ quan thuế địa phương phù hợp với yêu cầu nhiệm vụ. Thực