CHƢƠNG 4: PHÂN TÍCH VÀ ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH THUẾ TÀI SẢN Ở VIỆT NAM TRONG B
4.1.6 Nghiên cứu định lƣợng
Qua kết quả thảo luận nhóm được tổng hợp trong bước nghiên cứu sơ bộ, nghiên cứu đã chỉ ra các nhân tố tác động đến mô hình thuế tài sản ở Việt Nam và các biến quan sát cần thu thập cho bước nghiên cứu chính thức tiếp theo. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng. Sau khi hoàn chỉnh bảng câu hỏi, thỏa mãn với tiêu chí: ngôn từ dễ hiểu, không gây hiểu nhầm về ý nghĩa, các phát biểu không bị trùng lắp, cấu t ng câu hỏi hợp lý thì tiến hành thực hiện thu thập dữ liệu. Toàn bộ dữ liệu hồi đáp sẽ được xử lý với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 18.0
Xây dựng thang đo
Thang đo các nhân tố trong mô hình thuế tài sản được kế thừa và hiệu chỉnh để phù hợp từ các nghiên cứu trước đây. Bước nghiên cứu đầu tiên là nghiên cứu định tính, dùng kỹ thuật thảo luận nhóm và diễn dịch về tất cả các khái niệm liên quan. Nghiên cứu định tính nhằm khám phá, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm trong mô hình. Từ đó, các thang đo sơ bộ khái niệm được điều chỉnh phù hợp. Thông tin có được từ thảo luận sẽ được tổng hợp và là cơ sở cho việc hiệu chỉnh, bổ sung các biến thang đo.
Các biến quan sát sử dụng cho các khái niệm liên quan được đo bằng thang đo Likert 5 điểm.
(1) Hoàn toàn không đồng ý (2) Không đồng ý
(3) Không ý kiến (4) Đồng ý
(5) Hoàn toàn đồng ý
Bảng câu hỏi trong nghiên cứu định lƣợng
Nghiên cứu sử dụng phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua phiếu điều tra khảo sát, sử dụng dạng câu hỏi đóng theo thang likert 5 điểm để tìm ra các biến quan sát cần thiết và tối ưu cho mô hình nghiên cứu (Phụ lục 3.1)
Thiết kế mẫu
Mẫu được chọn trong nghiên cứu theo phương pháp phi xác suất hay còn gọi là chọn mẫu phi ngẫu nhiên, là phương pháp chọn mẫu mà các đơn vị trong tổng thể chung không có khả năng ngang nhau để được chọn vào mẫu nghiên cứu. Phiếu điều tra sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện là một trong các phương pháp của chọn mẫu phi xác suất, có nghĩa là lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tượng, ở những nơi mà nhân viên điều tra có nhiều khả năng gặp được đối tượng. Lấy mẫu thuận tiện thường được dùng trong nghiên cứu khám phá để xác định ý nghĩa thực tiễn của vấn đề nghiên cứu; hoặc để kiểm tra trước bảng câu hỏi nhằm hoàn chỉnh bảng; hoặc khi muốn ước lượng sơ bộ về vấn đề đang quan tâm mà không muốn mất nhiều thời gian và chi phí. Kích thước của mẫu áp dụng trong nghiên cứu được dựa theo yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến. Phân tích nhân tố khám phá EFA là một trong những phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ
thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998).
- Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng biến quan sát. Trong mô hình nghiên cứu dự kiến có tổng số biến quan sát là 28, cỡ mẫu cần đạt là 28*5=140 mẫu.
- Đối với phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là 50 +8*m (m: số biến độc lập) (Tabachnick và Fidell, 1996). Trong nghiên cứu này, dự kiến số biến độc lập là 3 thì cỡ mẫu tối thiểu là 50 + 8*3 = 74 mẫu.
- Nghiên cứu về cỡ mẫu do Roger thực hiện (2006) cho thấy cỡ mẫu tối thiểu áp dụng được trong các nghiên cứu thực hành là từ 150 -200
Thu thập dữ liệu
Nghiên cứu được tiến hành thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua phiếu điều tra khảo sát đối với cán bộ ngành thuế, ngành tài chính, giảng viên chuyên ngành tài chính Nhà Nước tại TP.Hồ Chí Minh, TP.Biên Hòa và TP. Bà Rịa-Vũng Tàu.
Cỡ mẫu được sử dụng trong nghiên cứu là 200 mẫu. Do giới hạn về thời gian , phương pháp thu thập dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là phương pháp lấy mẫu thuận tiện, một trong các phương pháp chọn mẫu phi xác suất dựa trên bảng câu hỏi in sẵn.
Đánh giá độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ ra các đo lường có liên kết với nhau hay không, nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
- Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0.4), tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0.6 (Alpha càng lớn thì độ tin
cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein 1994, dẫn theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
- Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0.8 là thang đo lường tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được, từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
- Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0.4 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).
- Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0.6 (các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời).
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Các thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy sẽ được sử dụng phân tích nhân tố để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một tập biến (gọi là nhân tố) ít hơn; các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa quan trọng hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu (Hair, Anderson, Tatham & Black, 1998). Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng để kiểm định giá trị khái niệm thang đo (Lê Ngọc Đức, 2008).
Phân tích hồi quy đa biến
Sau quá trình thực hiện kiểm định thang đo, đánh giá độ tin cậy thang đo (sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha) và kiểm định giá trị khái niệm của thang đo (phân tích nhân tố khám phá EFA), tiến hành tính toán nhân số của nhân tố (giá trị của các nhân tố trích được trong nhân tố phân tích nhân tố EFA) bằng cách tính trung bình cộng của các biến quan sát thuốc nhân tố tương ứng. Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích nhân tố hồi quy đa biến để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%.
Phân tích tƣơng quan:
- Kiểm định mối tương quan tuyến tính giũa các biến trong mô hình: giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Đồ thị phân tán cũng cung cấp thông tin trực quan về mối tương quan tuyến tính giữa hai biến. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng: giá trị tuyệt đối của hệ số Peason càng gần đến 1 thì hai biến
này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
- Trong mô hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập; đồng thời cũng xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để nhận dạng hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân tích hồi quy đa biến:
- Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
- Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp “Enter”: tất cả các biến được đưa và một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
- Phương trình hồi quy đa biến cho mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu :
Bảng 4.6: Mô tả các biến trong phƣơng trình hồi quy đa biến
Biến Ý nghĩa Loại biến
F_Hieuqua Tính hiệu quả của thuế tài sản Phụ thuộc F_Doituong Đối tượng chịu thuế tài sản Độc lập F_Hinhthuc Hình thức đánh thuế tài sản Độc lập
F_Cancu Căn cứ tính thuế tài sản Độc lập