. Mục tiêu nghiên cứu
3. .1 Thang đo hoạt động thu thuế
4.3. Phân tích hồi quy
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính
Phát hiện từ bƣớc nghiên cứu trƣớc về các nhân tố ảnh hƣởng đến Hoạt động thu thuếvà kết quả phân tích EFA cho thấy các nhân tố môi trƣờng kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin và truyền thông, giám sát đều ảnh hƣởng đến hoạt động thu thuế.
Phương trình hồi quy:
Y = β1 MT + β2 ĐG + β3 HĐ + β4 TT + β5 GS + ε Trong đó:
Biến MT: Môi trƣờng kiểm soát Biến ĐG: Đánh giá rủi ro
Biến HĐ: Hoạt động kiểm soát Biến TT: Thông tin và truyền thông Biến GS: Giám sát
ε: Hệ số nhiễu. β: Hệ số hồi quy. Y: Hoạt động thu thuế
Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp đạt yêu cầu (R2=0,861). Hệ số R2
hiệu chỉnh (Adjusted Square) trong mô hình này là 0,861 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 86,1%. Điều này cũng có nghĩa là có 86,1% sự biến thiên hoạt động thu thuế đƣợc giải thích chung bởi 5 biến độc lập trong mô hình.
Bảng 4.13: Kiểm tra độ phù hợp của mô hình
Model Summaryb
Mô hình Hệ sốR Hệ sốR2 Hệ số R2 - hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
1 .931a .866 .861 .280
a. Biến độc lập:MT,ĐG,HĐ,TT,GS b. Biến phụ thuộc: HĐTT
Kiểm định F về tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm định này cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tƣơng quan tuyến tính với toàn bộ các biến độc lập hay không.
Giả thuyết H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0 Kiểm định F và giá trị sig.
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, chúng ta có thể kết luận các biến đốc lập trong mô hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này đồng nghĩa mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu các biến.
Bảng 4.14: Bảng phân tích ANOVA ANOVAa Mô hình Tổng bình phƣơng Bậc tự do Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 64.010 5 12.802 162.741 .000b Phần dƣ 9.912 126 .079 Tổng 73.922 131 a. Biến phụ thuộc: HĐTT b. Biến độc lập: MT,ĐG,HĐ,TT,GS
Kết quả từ bảng 4.14, cho thấy giá trị Sig = .000(< 0.05) chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc, và các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tƣơng quan tuyến tính với biến
phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc xây dựng phù hợp và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.15: Bảng kết quả hồi quy
Coefficientsa Mô hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa tstat Sig. Thống kê đa cộng tuyến Beta Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF (Constant) -1.159 .197 -5.869 .000 MT .438 .077 .390 4.703 .000 .328 2.389 ĐG .282 .071 .223 3.951 .000 .534 1.997 HĐ .348 .072 .268 4.829 .000 .547 1.883 TT .084 .083 .065 1.015 .312 .559 1.867 GS .137 .047 .116 2.919 .004 .674 1.483 a. Biến phụ thuộc: HĐTT
Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy hệ số Sig của 5 tố độc lập MT,ĐG,HĐ,TT,GS đều < 5% và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF rất thấp (<2) điều này chứng tỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập.
Phương trình hồi quy:
Hoạt động thu thuế = 0,39 Môi trường kiểm soát + 0,223Đánh giá rủi ro + 0,268Hoạt động kiểm soát + 0,065 Thông tin và truyền thông + 0,116 Giám sát
Để so sánh mức độ ảnh hƣởng từng tố độc lập đối với Hoạt động thu thuế ta căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa. Theo đó, tố nào có trọng số Beta chuẩn hóa càng lớn có nghĩa là tố đó ảnh hƣởng càng mạnh đến biến phụ thuộc. Ta thấy, ở phƣơng trình hồi quy, trong 5 yếu tố ảnh hƣởng Hoạt động thu thuế thì yếu tố Môi trƣờng kiểm soát ảnh hƣởng mạnh nhất đến Hoạt động thu thuế với Beta = 0,39; tố Hoạt
động kiểm soát ảnh hƣởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0.268; tố Đánh giá rủi ro ảnh hƣởng mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0.223; tố tiếp theo Giám sát ảnh hƣởng thứ tƣ với hệ số Beta = 0.116; tố Thông tin và truyền thông ảnh hƣởng thấp nhất với hệ số Beta = 0,065.