. Mục tiêu nghiên cứu
3. .1 Thang đo hoạt động thu thuế
3.2.2.4 Thông tin truyền thông
Đƣợc sự hỗ trợ của Tổng Cục Thuế thì thời gian qua Chi Cục thuế đã triển khai các phần mềm mới nhằm hƣớng tới quản lý thuế tập trung. Đội ngũ IT của Chi Cục có trình độ cao đáp ứng những rủ ro xảy ra. Đƣờng truyền thông tin có thể kết nối trong toàn bộ hệ thống của đơn vị để trao đổi, truyền đạt các chính sách và kiểm tra giám sát. Hệ thống văn phòng điện tử triển khai từ tháng 08/2013 giúp toàn bộ các CBCC có thể xem đƣợc các văn bản trong nội bộ ngành thuế . Đặc biệt trong Chi Cục có Công chức đã viết phần mềm quản lý bỏ trốn để cập nhật tất các danh sách các Doanh nghiệp bỏ trốn trong thời gian sớm nhất, khi có văn bản của các Chi Cục khác thông báo về việc công ty bỏ trốn thì sẽ có 1 công chức phụ trách việc cập nhật danh sách các công ty bỏ trốn đó vào phần mềm, khi các công chức làm nhiệm vụ kiểm tra có thể lên phần mềm gõ mã sô thuế để biết tình trạng công ty đó còn hoạt động không, nhờ đó nâng cao hiệu quả làm việc của từng công chức.
Giả thuyết H4 đƣợc đƣa ra: Việc nâng cao chất lượng công tác thông tin và truyền thông có góp phần làm tăng tính hiệu quả hoạt động thu thuế của Chi cục Thuế Thuế 9.
3.2.2.5 Giám sát
Sau khi các doanh nghiệp, tổ chức nộp tờ khai thuế, các công chức bộ phận nhận tờ khai sẽ kiểm tra và nhận vào hệ thống cơ quan thuế, sau khi hết thời hạn
nhận tờ khai các công chức bộ phận một cửa sẽ in thƣ nhắc các Doanh nghiệp chƣa nộp hồ sơ khai thuế, sau khi thƣ nhắc tới 3 lần mà doanh nghiệp vẫn không nộp tờ khai thì sẽ in danh sách các doanh nghiệp này gửi cho cán bộ quản lý của phƣờng mà mình phụ trách để tiến hành xác mình sự tồn tại của các doanh nghiệp này. Các công chức quản lý hàng tháng phải kiểm tra tình trạng nợ của doanh nghiệp mình quản lý, nếu số tiền nợ quá hạn chƣa nộp vào ngân sách thì tiến hành in thông báo phạt chậm nộp gửi cho doanh nghiệp đồng thời gửi cho đội quản lý nợ thuế để ra quyết định cƣỡng chế đối với số tiền nợ trên 90 ngày mà chƣa đƣợc nộp vào ngân sách. Khi quyết định cƣỡng chế đƣợc gửi tới tất cả các ngân hàng mà Doanh Nghiệp mở tài khoản, trong thời hạn 30 ngày mà doanh nghiệp không nộp thuế thì sẽ bị phong toả tài khoản ngân hàng và Doanh nghiệp không thể thực hiện giao dịch mua bán của mình đƣợc, việc kiểm tra thực hiện nhiệm vụ của từng đội đƣợc giám sát thông qua các cuộc họp giao ban đầu tuần.
Ngoài ra Chi cục Thuế Quận 9 TP.HCM còn chịu sự kiểm tra, giám sát định kỳ của Cơ quan Kiểm toán Nhà nƣớc; Thanh tra Chính phủ; Kiểm tra Nội bộ của Cục Thuế; Tổng cục thuế.
Giả thuyết H5: Hoạt động giám sát có tác động đến hoạt động thu thuế của Chi cục Thuế Quận 9.
3. .3 Mô hình hồi quy các yếu tố của hệ thống KSNB ảnh hƣởng tới hoạt động thu thuế.
Dựa trên nền tảng báo cáo INTOSAI hệ thống kiểm soát nội bộ gồm 5 yếu tố là môi trƣờng kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin truyền thông và giám sát. Dựa theo các yếu tố của Báo cáo INTOSAI đƣa ra sẽ là cơ sở hình thành mô hình nghiên cứu về hệ thống kiểm soát nội bộ trong hoạt động thu tại Chi cục Thuế quận 9.
Từ đó, tác giả đã đề xuất mô hình “các yếu tố của hệ thống KSNB ảnh hƣởng tới hoạt động thu thuế” bao gồm các yếu tố ảnh hƣởng trực tiếp: môi trƣờng kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin truyền thông và giám sát.
Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất
ĐÁNH GIÁRỦI RO
HOẠT ĐỘNG KIỂM SOÁT THÔNG TIN TRUYỀN THÔNG
GIÁM SÁT
HOẠT ĐỘNG THU THUẾ MÔI TRƢỜNG KIỂM SOÁT
Mô hình hồi quy để kiểm định các giả thuyết trên có dạng nhƣ sau: HDTT = + MT + DG + HD + TT + GS + ε
3.2.4 Mô tả dữ liệu và phƣơng pháp thu thập dữ liệu
Dữ liệu đƣợc thu thập thông qua bảng câu hỏi khảo sát từ các công chức tại Chi Cục Thuế Quận 9.
3. .4.1 Phƣơng pháp chọn mẫu
Trong nghiên cứu này bảng khảo sát đƣợc thiết kế với 5 nhân tố, mẫu đƣợc chọn theo phƣơng pháp lấy mẫu thuận tiện, đây là phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó các nhà nghiên cứu tiếp cận với các đối tƣợng nghiên cứu bằng phƣơng pháp thuận tiện. Phƣơng pháp chọn mẫu này khá phổ biến. Điều này đồng nghĩa với việc nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tƣợng mà họ có thể tiếp cận đƣợc. Phƣơng pháp này có ƣu điểm là dễ tiếp cận các đối tƣợng nghiên cứu và thƣờng đƣợc sử dụng khi bị giới hạn thời gian và kinh tế. Nhƣợc điểm của phƣơng pháp làkhông tổng quát hóa cho đám đông (Trần Tiến Khai, 2012 trang 207 và208).
3. .4. Kích thƣớc mẫu khảo sát
Đểsửdụng EFA, kích thƣớc mẫu phải lớn. Tuy nhiên, việc xác định kích thƣớc mẫu phù hợp là rất phức tạp nên thông thƣờng dựa vào kinh nghiệm. Theo Hair và cộng sự(2006) trích trong Nguyễn Đình Thọ(2011) cho rằng đểsửdụng EFA, kích thƣớc mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100. Theo Tabachnick và Fidell (2007) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011) thì kích thƣớc mẫu trong phân tích hồi quy bội phụ thuộc vào nhiều nhân tố ví dụ nhƣ mức ý nghĩa (significant level), độ mạnh của phép kiểm định (power of the test), số lƣợng biến độc lập. Theo Green (1991) và Tabachnick và Fidell (2007) trích trong Đinh Phi Hổ (2014, trang 46) thì quy mô mẫu có thể đƣợc xác định theo công thức: n 50 + 8k, với k là số biến độc lập của mô hình.
Trong nghiên cứu này, số lƣợng biến độc lập đƣa vào phân tích là 5 với 28 biến quan sát. Nhƣ vậy số biến tối thiếu của luận văn phải làn = 50 + 8*5 = 90. Ở đây tác
giả sử dụng mẫu nghiên cứu chính thức n = 132> 90 phù hợp với công thức trên và phù hợp trong việc chạy phân tích EFA và hồi quy bội.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Trong chƣơng 3 luận văn đã trình bày phƣơng pháp nghiên cứu xuyên suốt của luận văn với các nội dung chính nhƣ sau:
- Phương pháp định lượng: Luận văn sử dụng mô hình hồi quy đa biến để đánh giá sự tác động các yếu tố của hệ thống KSNB ảnh hƣởng tới hoạt động thu thuế. Trong đó biến phụ thuộc là hoạt động thu thuế, biến độc lập là các yếu tố của hệ thống KSNB bao gồm 28 thang đo.
- Phương pháp định tính: Thông qua các câu hỏi tới nhóm thảo luận có liên quan và nhiều đối tƣợng khác nhằm khẳng định sự cần thiết của thang đo các nhân tố KSNB đồng thời giải thích các kết quả trong phƣơng pháp định lƣợng.
Từ 2 phƣơng pháp trên sẽ làm nền tảng để phân tích giá trị, đánh giá độ tin cậy của thang đo, kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy và kiểm định các giả thuyết đƣợc thực hiện ở các chƣơng tiếp theo.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Phân tích và đánh giá độ tin cậy của thang đo:
Nhƣ đã trình bày ở chƣơng 2, đề tài có 6 thang đo cho 6 khái niệm nghiên cứu, các thang đo này đƣợc đánh giá thông qua phƣơng pháp độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha và phân tích dữ liệu theo phƣơng pháp EFA để thang đo tốt nhất cho nghiên cứu này với dữ liệu thu thập từ nghiên cứu chính thức.
Hệ số Cronbach’s alpha đƣợc sử dụng trƣớc để loại bỏ các biến rác. Theo đó, các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến- tổng (item-total corelation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn thang đo khi Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên.
Sau khi đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA để tìm thang đo tốt nhất cho nghiên cứu và nhân tố mới (nếu có) với các tiêu chuẩn:
- Hệ số KMO (Kaiser- Mayer- Olkin) phải có giá trị trong khoảng 0.5 đến 1 thì phân tích nhân tố mới thích hợp. Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett là Sig phải nhỏ hơn hoặc bằng 0.05 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc).
- Hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 (Hair và cộng sự).
- Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%, ngoài ra đạt độ giá trị và ý nghĩa nội dung.
Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal component với phép quay Varimax, điểm dừng khi trích nhân tố Eigenvalue lớn hơn 1. Phân tích nhân tố đƣợc dùng để xây dựng thang đo lƣờng các khía cạnh khác nhau của khái niệm nghiên cứu, kiểm tra đơn khía cạnh của thang đo lƣờng (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc). Nhƣ vậy, phân tích nhân tố vừa giúp rút gọn tập hợp nhiều biến quan sát thành một số biến tƣơng đối ít đồng thời kiểm tra độ tin cậy của các biến trong cùng một thang đo.
4.1.1. Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's alpha:
Kết quả tính toán Cronbach’s alpha 5 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc. Các thang đo thể hiện bằng 31 biến quan sát bao gồm 28 biến độc lập và 3 biến phụ
thuộc. Sau khi kiểm tra độ tin cậy, loại các quan sát không đạt yêu cầu, các thang đo đạt yêu cầu và có hệ số tƣơng quan tổng đều lớn hơn 0.3 ta tiến hành phân tích EFA. Kết quả phân tích Cronbach’s alpha đối với các nhân tố đƣợc tóm tắt nhƣ sau:
4.1.1.1. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Môi trường kiểm soát” trường kiểm soát”
Thang đo nhân tố môi trƣờng kiểm soát có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.862. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.1). Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 6 biến quan sát cho biến “môi trƣờng kiểm soát” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.1. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “môi trường kiểm soát”
Cronbach's Alpha Số biến .862 6 Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
MT1 18.55 11.120 .707 .829 MT2 18.51 11.809 .669 .837 MT3 18.33 12.041 .569 .854 MT4 18.20 11.136 .663 .838 MT5 18.34 11.539 .657 .839 MT6 18.45 11.227 .667 .837
4.1.1.2. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Đánh giá rủi ro” rủi ro”
Thang đo nhân tố Đánh giá rủi rocó hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.812. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6(bảng 4.2). Điều này cho thấy các biến quan sát
của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, 6 biến quan sát cho biến “Đánh giá rủi ro” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.2. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Đánh giá rủi ro”
Cronbach's Alpha Số biến
.812 6
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
ĐG1 18.77 9.108 .592 .779 ĐG2 18.74 8.651 .669 .761 ĐG3 18.54 8.922 .596 .778 ĐG4 18.92 9.649 .508 .796 ĐG5 18.77 9.708 .492 .800 ĐG6 18.65 8.839 .582 .781
4.1.1.3. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Hoạt động kiểm soát” kiểm soát”
Thang đo nhân tố Hoạt động kiểm soát có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.767. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.3). Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy.Do đó, cả 5 biến quan sát cho biến “Hoạt động kiểm soát” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.3. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Hoạt động kiểm soát”
Cronbach's Alpha Số biến
.767 5
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
HĐ1 15.66 6.150 .429 .759
HĐ2 15.43 6.385 .383 .772
HĐ3 15.42 5.467 .577 .710
HĐ4 15.48 5.107 .668 .675
HĐ5 15.45 5.135 .632 .688
4.1.1.4. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Thông tin và truyền thông” và truyền thông”
Thang đo nhân tố Thông tin và truyền thông có hệ số Cronbach’s alpha khá cao 0.814. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.4). Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 6 biến quan sát cho biến “Thông tin và truyền thông” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.4. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Thông tin và truyền thông”
Cronbach's Alpha Số biến
.814 6
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
TT1 18.06 8.576 .616 .776
TT2 18.05 8.303 .677 .762
TT4 18.08 8.443 .635 .771
TT5 18.11 9.347 .462 .808
TT6 18.08 9.353 .438 .814
4.1.1.5. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Giám sát”
Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo nhân tố giám sátcó hệ số Cronbach’s alpha 0.801. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các quan sát nhân tố này lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.5). Mặc dù Cronbach’s Alpha của GS5 là 0.808 > 0.801 nhƣng GS5 có hệ số tƣơng quan biến tổng là 0.42> 0.3 nên tác giả vẫn giữ lại biến GS5.Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 5 biến quan sát cho biến “Giám sát” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.5. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Giám sát”
Cronbach's Alpha Số biến
.801 5
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
GS1 15.91 6.786 .526 .782
GS2 15.84 6.562 .615 .753
GS3 15.95 6.334 .684 .730
GS4 15.67 6.483 .684 .731
GS5 15.66 7.692 .420 .808
4.1.1.6. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến “Hoạt đông thu thuế” thu thuế”
Thang đo nhân tố Hoạt đông thu thuế có hệ số Cronbach’s alpha là 0.59. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn 0.3 và hệ số
Cronbach’s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.6). Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 7 biến quan sát cho biến “Hoạt đông thu thuế” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4.6. Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Hoạt đông thu thuế”
Cronbach's Alpha Số biến
.859 3
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
HĐTT1 7.29 2.207 .765 .773
HĐTT2 7.40 2.563 .723 .813
HĐTT3 7.54 2.479 .717 .817
Nhƣ vậy, thông qua công cụ phân tích hệ số Cronbach’s alpha có 31 biến quan sát thuộc 6 nhân tố trên đều đạt về hệ số Cronbach’s alpha và hệ số tƣơng quan tổng nên đƣợc giữ lại để tiếp tục phân tích khám phá EFA. Mục đích của việc phân tích EFA là để tìm ra thang độ tin cậy tốt nhất cho các nhân tố để phân tích hồi quy, việc phân tích EFA có thể sẽ tìm ra nhân tố mới cho mô hình, tuy nhiên sẽ loại bỏ các biến quan sát để tìm ra thang độ tin cậy cho mô hình nghiên cứu là điều chắc chắn và có thể việc loại bỏ biến ở bƣớc phân tích này khá nhiều, đặc biệt đối với những nghiên cứu còn khá mới và đƣợc nghiên cứu trong những trƣờng hợp nghiên cứu khác nhau.
4.1.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.1. .1. Phân tích khám phá EFA cho biến độc lập
Nhƣ vậy từ 28 biến quan sát của 5 nhân tố của mô hình nghiên cứu đề xuất đƣợc đƣa vào phân tích EFA với kỳ vọng sẽ sau khi phân tích nhân tố thì vẫn giữ