- Biến độc lập:
Tuoi – Tuổi của chủ DN 0,0825175 0,2895252 0,29 0,
Hocvan – Trình độ học vấn của chủ DN
(năm) 0,822416 1,044518 0,79 0,431
KNQuanLy – Kinh nghiệm quản lý
(năm) 0,1008112 0,5778117 0,17 0,861 Laodong – Số lao động (người) trong
DN 0,2507962 0,3121738 0,8 0,422
Thuesuat - Thuế suất thuế TNDN (%) -15,19535 104,9658 -0,14 0,885
Tlnotrenvon – Tỷ lệ nợ/vốn -0,2399072 0,680382 -0,35 0,724
NganhKD – Ngành kinh doanh (biến
giả) -12,0578** 5,673638 -2,13 0,034 GioiTinh – Giới tính của chủ DN 4,543529 5,279871 0,86 0,389
Kiemtrathue - Kiểm tra thuế (biến giả) 2,256828 4,697552 0,48 0,631
Hằng số -87,87193 35,46987 -2,48 0,013
sigma_u = 12,350236 Number of obs = 399 sigma_e = 41,49355 Wald chi2 (12) = 60,51 rho = 0,08138129 Prob > chi2 = 0.0000
Ghi chú: ***: mức ý nghĩa 1% và **: mức ý nghĩa 5%
Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả
Kết quả phân tích hồi quy bằng phương pháp REM cho thấy (bảng 4.8), có 3 biến độc lập tác động đến số thuế TNDN phải nộp là: LnDT - Doanh thu (hệ số hồi quy mang dấu dương, có mức ý nghĩa 1%), LnTS - tổng tài sản (hệ số hồi quy mang dấu dương, có mức ý nghĩa 1%) và NganhKD - ngành kinh doanh (hệ số hồi quy mang dấu âm, có mức ý nghĩa 5%).
Thực hiện kiểm định Hausman nhằm lựa chọn mô hình thích hợp giữa REM và FEM, kết quả kiểm định (xem phụ lục 8) cho thấy:
Prob>chi2 = 0,4367
chi2(10) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 9,01 Bác bỏ giả thuyết H0
Như vậy mô hình REM thích hợp hơn mô hình FEM
Thực hiện kiểm định phương pháp Breusch – Pagan nhằm lựa chọn mô hình thích hợp giữa REM và Poll OLS, kết quả kiểm định cho thấy (bảng 4.9), mô hình hồi quy theo phương pháp Pool OLS thích hợp hơn mô hình hồi quy bằng phương pháp REM.
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định (test rabdom) Var sd = sqrt(Var)
ThueTNDN 2161,116 46,4878 Test: Var (u) = 0 E 1721,715 41,49355 chibar2 (01) = 1,15 U 152,5283 12,35024 Prob > chibar2 = 0,1416
Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả
4.4. Kết quả hồi quy lựa chọn và các kiểm định cho mô hình lựa chọn
Từ kết quả phân tích hồi quy và các kiểm định nêu trên, mô hình hồi quy theo phương pháp Pool OLS được chọn. Mô hình được chọn tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư (hình 4.11 hay phục lục 12) và phương sai sai số thay đổi của mô hình bằng phương pháp Breusch – Pagan (hình 4.10 hay phụ lục 13).
Bảng 4.10: Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.11: Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Kết quả kiểm định cho thấy phần dư không có phân phối chuẩn thể hiện qua Prob > Chi 2 = 0,000 (bảng 4.11 hay phụ lục 13) và phương sai sai số của mô hình
Prob > chi2 = 0.0000 chi2(1) = 781.82
Variables: fitted values of ThueTNDN Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
s 399 0.0000 0.0000 . 0.0000 Variable Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2 joint Skewness/Kurtosis tests for Normality
thay đổi thể hiện qua hệ số Prob > F = 0,0000 và chi2 (1) = 781,82 (hình 4.10 và phụ lục 12). Tác giả sử dụng phương pháp Robust regression (phụ lục 14) khắc phục hiện tượng phần dư không có phân phối chuẩn và phương sai sai số thay đổi và kết quả mô hình hồi quy như sau:
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy (sau kiểm định)
ThueTNDN Coef. Std. Err. t P>t
LnDT – Doanh thu 0,8731907*** 0,1882533 4,64 0,000
LnTS – Tổng tài sản 2,021834*** 0,2727569 7,41 0,000
ROA – Doanh lợi/tài sản 0,6989253*** 0,0147265 47,46 0,000