Mô tả các biến nghiên cứu
Dựa vào mô hình của Castro and Remírez (2014) nghiên cứu mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố kinh tế và phi kinh tế tới khoản thu thuế của các quốc gia trong khu vực OECD. Mô hình nghiên cứu này gồm có 10 biến độc lập gồm GDP bình quân đầu ngƣời, độ mở thƣơng mại, đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài, tỉ trọng giá trị gia tăng ngành nông nghiệp, tỉ trọng giá trị gia tăng ngành công nghiệp, quyền tự do công dân, quyền tự do chính trị, trình độ dân trí, tuổi thọ dân số và tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong.
Tuy nhiên theo các nghiên cứu trƣớc đây biến lạm phát có tác động đến khoản thu thuế điển hình nhƣ nghiên cứu của Pessino and Fenochietto (2010), nghiên cứu của Imam and Jacobs (2014) cũng đề cập đến vấn đề này. Đồng thời tỉ lệ tăng dân số cũng có tác động đến khoản thu thuế nhƣ nghiên cứu của Bird and Vazquez (2008).
Nhƣ vậy kế thừa các mô hình nghiên cứ trên, mô hình nghiên cứ đề xuất gồm có 12 biến độc lập gồm GDP bình quân đầu ngƣời, độ mở thƣơng mại, đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài, tỉ trọng giá trị gia tăng ngành nông nghiệp, tỉ trọng giá trị gia tăng ngành công nghiệp, quyền tự do công dân, quyền tự do chính trị, trình độ dân trí, tuổi thọ dân số, tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong, lạm phát và tỉ lệ tăng dân số.
Bảng 3.1 Tổng hợp kỳ vọng các biến độc lập với biến phụ thuộc
STT Biến Tên biến Cách đo Kỳ vọng
1 GDP GDP bình quân đầu
ngƣời GDP bình quân đầu ngƣời đo bằng USD + 2 TRA Độ mở thƣơng mại Tổng kim ngạch xuất nhập khẩu so
với GDP +
3 FDI Đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài
Tỉ lệ phần trăm của dòng vốn FDI
thu hút đƣợc so với GDP +
4 AGR
Tỉ trọng giá trị gia tăng ngành nông nghiệp
Tỉ lệ phần trăm giá trị gia tăng
ngành nông nghiệp so với GDP - 5 IND
Tỉ trọng giá trị gia tăng ngành công nghiệp
Tỉ lệ phần trăm giá trị gia tăng
ngành công nghiệp so với GDP + 6 CIV Quyền tự do công
dân
Thang đo Likert từ 1 đến 7
(1 tƣơng ứng với mức tự do nhất) + 7 POL Quyền tự do chính
trị
Thang đo Likert từ 1 đến 7
(1 tƣơng ứng với mức tự do nhất) +
8 SCH Trình độ dân trí Tỉ lệ tuyển sinh đại học +
STT Biến Tên biến Cách đo Kỳ vọng
10 INFm Tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong
Số trẻ em dƣới 1 tuổi tử vong trên
1.000 trẻ đƣợc sinh ra -
11 INFl Lạm phát Tỉ lệ phần trăm tăng lên của giá cả
hàng hóa +
12 POP Tỉ lệ tăng dân số Tỉ lệ phần trăm dân số tăng lên +
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Mô hình hồi quy
TAX = β0 + β1GDP + β2TRA + β3FDI+ β4AGR + β5IND + β6CIV + β7POL+ β8SCH + β9LIF + β10INFm + β11INFl + β12POP +
Mô tả các biến và cách thức đo lƣờng
TAX: Khoản thu thuế, đƣợc đo bằng tỉ lệ % của khoản thu thuế trong năm so với GDP
GDP: GDP bình quân đầu ngƣời TRA: Độ mở thƣơng mại
FDI: Đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài
AGR: Tỉ trọng giá trị gia tăng ngành nông nghiệp IND: Tỉ trọng giá trị gia tăng của ngành công nghiệp
CIV: Chỉ số quyền tự do công dân, theo thang đo Likert từ 1 đến 7 POL: Chỉ số quyền tự do chính trị, theo thang đo Likert từ 1 đến 7 SCH: Trình độ dân trí
LIF: Tuổi thọ dân số
INFm: Tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong INFl: Lạm phát
POP: Tỉ lệ tăng dân số
Hệ số hồi quy: β0, β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8, β9, β10, β11, β12 : Sai số hồi quy
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Hình 3.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Tỉ trọng giá trị gia tăng của ngành nông nghiệp (AGR) GDP bình quân đầu ngƣời (GDP)
Độ mở thƣơng mại (TRA) Đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài
Khoản thu thuế của các nƣớc khu vực châu Á (TAX) Tỉ trọng giá trị gia tăng của ngành công nghiệp (IND)
Quyền tự do công dân (CIV) Quyền tự do chính trị (POL)
Tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong (INFm) Tuổi thọ dân số (LIF) Trình độ dân trí (SCH)
Tỉ lệ tăng dân số (POP) Lạm phát (INFl)
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Trong chƣơng 3, tác giả đã xây quy trình nghiên cứu của đề tài và phƣơng pháp nghiên cứu, cách thức đo lƣờng biến phụ thuộc là khoản thu thuế cũng nhƣ cách thức đo lƣờng các biến độc lập. Mô hình nghiên cứu đƣợc đề xuất dựa trên mô hình nghiên cứu của Castro and Remírez (2014) đồng thời kết hợp 2 biến bổ sung bởi Bird and Vazquez (2008) và Imam and Jacobs (2014). Nhƣ vậy, mô hình có 12 biến tác động đến khoản thu thuế gồm tốc GDP bình quân đầu ngƣời, độ mở thƣơng mại, đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài, tỉ trọng giá trị gia tăng ngành nông nghiệp, tỉ trọng giá trị gia tăng ngành công nghiệp, quyền tự do công dân, quyền tự do chính trị, trình độ dân trí, tuổi thọ bình quân, tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong, lạm phát và tỉ lệ tăng dân số
CHƢƠNG 4KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN 4.1. Kết quả thống kê mô tả
Thống kê mô tả là một trong những phƣơng pháp dùng để nghiên cứu việc tổng hợp, số hóa, biểu diễn bằng đồ thị các số liệu thu thập đƣợc. Kết quả thống kê mô tả sẽ là cơ sở để xem xét mức độ phù hợp của tổng thể mẫu nghiên cứu đối với biến phụ thuộc là khoản thu thuế. Kết quả thực nghiệm đƣợc thực hiện thông qua phân tích SPSS (Phụ lục 02). Kết quả thống kê mô tả các biến đƣợc trình bày chi tiết trong bảng sau:
Bảng 4.1. Thống kê mô tả các biến quan sát
Các biến Số quan sát Mức tối thiểu Mức tối đa Mức trung bình Độ lệch chuẩn TAX 399 0 133 15.37 12.622 GDP 462 273 88565 12561.58 16998.412 TRA 458 0 443 102.01 73.356 FDI 462 -43 198 5.69 12.009 AGR 414 0 44 12.76 10.460 IND 414 7 102 35.27 15.927 CIV 460 1 7 4.45 1.469 POL 460 1 7 4.66 1.849 SCH 284 2 96 36.07 26.417 LIF 470 57 84 72.29 5.669 INFm 460 2 82 24.07 18.807 INFl 431 -10 53 6.22 6.324 POP 470 -3 16 2.06 2.327
Nguồn: Số liệu phân tích từ SPSS
Các số liệu trên bảng 4.1 thể hiện một cách tổng quan kết quả thống kê mô tả về những nhân tố ảnh hƣởng đến khoản thu thuế của các nƣớc châu Á. Cụ thể, số quan sát mà học viên tiến hành phân tích bao gồm 47 quốc gia châu Á trong thời gian từ năm 2006 đến 2015, khoản thu thuế là 15,37%. Mức chênh lệch giữa quốc gia có khoản thu thuế cao nhất với quốc gia có khoản thu thuế thấp nhất là 133%. Khoảng cách này cho thấy có sự chênh lệch khá lớn giữa khoản thu thuế giữa các quốc gia trong khu vực châu Á. Mức độ phân tán của khoản thu thuế quanh giá trị trung bình là 12,622.
Theo khảo sát thống kê cho thấy nhóm các biến độc lập ít có độ lệch chuẩn nhƣ tỉ trọng giá trị gia tăng ngành công nghiệp (IND), quyền tự do công dân (CIV), quyền tự do chính trị (POL) và tuổi thọ dân số (LIF). Đối với tỉ trọng giá trị gia tăng ngành công nghiệp (IND) bình quân 35,27%, với tối thiểu là 7% và tối đa là 102% điều này thể hiện tầm quan trọng của khu vực công nghiệp trong nền kinh tế. Quyền tự do công dân (CIV) có giá trị 4,45/7. Quyền tự do chính trị (POL) ở mức 4.66/7. Liên quan đến tuổi thọ dân số (LIF) nhìn chung ở mức cao khoảng 72.29, trong đó nƣớc có tuổi thọ cao nhất là 84 và thấp nhất là 72.29.
Các biến độc lập còn lại có độ lệch chuẩn khá cao và điều này cho thấy không có sự đồng đều hay nói cách khác là có sự khác biệt đáng kể giữa các quốc gia. Đối với GDP bình quân đầu ngƣời (GDP) bình quân 12.561,58 USD trong đó thấp nhất là 273 USD và cao nhất là 88.565 USD và độ lệch chuẩn tƣơng ứng là 16.998,412. Độ mở thƣơng mại (TRA) bình quân là 102,01% trong đó ít nhất là 0%, nhiều nhất là 443% và độ lệch chuẩn là 73,356%. Đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài chiếm khoảng 5,69% độ lệch chuẩn tƣơng ứng là 12,009%. Tỉ trọng giá trị gia tăng ngành nông nghiệp (AGR) có giá trị 12,76% trong đó quốc gia có giá trị cao nhất là 44%, thấp nhất là 0% tức là không có giá trị gia tăng ngành nông nghiệp trong nền kinh tế. Tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong (INFm), lạm phát (INFl) và tỉ lệ tăng dân số (POP) tƣơng ứng là 24,07; 6,22; 2,06.
4.2. Kết quả phân tích hồi quy bội
Trƣớc khi đƣa ra mô hình hồi quy cho tổng thể nghiên cứu thì tác giả tiến hành xem xét về ma trận hệ số tƣơng quan, đánh giá độ phù hợp của mô hình, kiểm định độ phù hợp của mô hình để xem xét ý nghĩa của từng phân tích.
4.2.1.Xem xét ma trận hệ số tƣơng quan
Hệ số tƣơng cho biết mối tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, cũng nhƣ tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau. Ma trận hệ số tƣơng quan sẽ cho biết mức độ liên hệ giữa các biến độc lập với nhau khi xem xét tất cả các biến trong mô hình.
Bảng 4.2. Ma trận hệ số tƣơng quan
TAX GDP TRA FDI AGR IND CIV POL SCH LIF INFm INFl POP
TAX Tƣơng quan Pearson 1 .047 .063 .064 -.051 -.078 -.185 ** -.166** -.043 .045 .007 .010 -.088 Mức ý nghĩa .345 .212 .204 .334 .136 .000 .001 .512 .374 .887 .852 .080 GDP Tƣơng quan Pearson .047 1 .367 ** .108* -.630** .383** -.168** -.112* .391** .673** -.567** -.303** .455** Mức ý nghĩa .345 .000 .020 .000 .000 .000 .017 .000 .000 .000 .000 .000 TRA Tƣơng quan Pearson .063 .367 ** 1 .407** -.356** -.186** -.061 .017 .376** .443** -.349** -.166** .089 Mức ý nghĩa .212 .000 .000 .000 .000 .200 .721 .000 .000 .000 .001 .057 FDI Tƣơng quan Pearson .064 .108 * .407** 1 -.159** -.185** -.138** -.084 .103 .184** -.090 -.040 -.056 Mức ý nghĩa .204 .020 .000 .001 .000 .003 .075 .087 .000 .056 .413 .226 AGR Tƣơng quan Pearson -.051 -.630 ** -.356** -.159** 1 -.376** .234** .143** -.429** -.743** .746** .327** -.235** Mức ý nghĩa .334 .000 .000 .001 .000 .000 .004 .000 .000 .000 .000 .000
IND Tƣơng quan
Pearson -.078 .383 ** -.186** -.185** -.376** 1 .306** .349** .056 .057 -.254** -.066 .452** Mức ý nghĩa .136 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .379 .246 .000 .194 .000 CIV Tƣơng quan Pearson -.185 ** -.168** -.061 -.138** .234** .306** 1 .903** .009 -.390** .311** .217** .164** Mức ý nghĩa .000 .000 .200 .003 .000 .000 .000 .886 .000 .000 .000 .000
POL Tƣơng quan
Pearson -.166
TAX GDP TRA FDI AGR IND CIV POL SCH LIF INFm INFl POP Mức ý nghĩa 5% .001 .017 .721 .075 .004 .000 .000 .227 .000 .001 .009 .000 SCH Tƣơng quan Pearson -.043 .391 ** .376** .103 -.429** .056 .009 .073 1 .438** -.314** -.327** .059 Mức ý nghĩa 5% .512 .000 .000 .087 .000 .379 .886 .227 .000 .000 .000 .320 LIF Tƣơng quan Pearson .045 .673 ** .443** .184** -.743** .057 -.390** -.248** .438** 1 -.895** -.348** .092* Mức ý nghĩa 5% .374 .000 .000 .000 .000 .246 .000 .000 .000 .000 .000 .047 INFm Tƣơng quan Pearson .007 -.567 ** -.349** -.090 .746** -.254** .311** .158** -.314** -.895** 1 .298** -.112* Mức ý nghĩa 5% .887 .000 .000 .056 .000 .000 .000 .001 .000 .000 .000 .017 INFl Tƣơng quan Pearson .010 -.303 ** -.166** -.040 .327** -.066 .217** .127** -.327** -.348** .298** 1 -.051 Mức ý nghĩa 5% .852 .000 .001 .413 .000 .194 .000 .009 .000 .000 .000 .295 POP Tƣơng quan Pearson -.088 .455 ** .089 -.056 -.235** .452** .164** .202** .059 .092* -.112* -.051 1 Mức ý nghĩa 5% .080 .000 .057 .226 .000 .000 .000 .000 .320 .047 .017 .295
Bảng 4.2 ma trận hệ số tƣơng quan với biến khoản thu thuế (TAX) đã đƣa ra những bằng chứng về mối tƣơng quan giữa khoản thuế với các biến độc lập gồm GDP bình quân đầu ngƣời (GDP), độ mở thƣơng mại (TRA), đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài (FDI), AGR (tỉ trọng giá trị gia tăng ngành nông nghiệp), IND (tỉ trọng giá trị gia tăng ngành công nghiệp), CIV (quyền tự do công dân), POL (quyền tự do chính trị), SCH (trình độ dân trí), LIF (tuổi thọ dân số), INFm (tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong), lạm phát (INFl) và tỉ lệ tăng dân số (POP). Trong đó một số biến độc lập có tƣơng quan dƣơng với biến phụ thuộc cụ thể, hệ số tƣơng quan giữa biến TAX với GDP bình quân đầu ngƣời là 0,047, với độ mở thƣơng mại là 0,063, với đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài là 0,064, với tuổi thọ dân số là 0,045, với tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong là 0,007, với lạm phát là 0,01. Các biến độc lập còn lại có tƣơng quan nghịch biến với biến phụ thuộc cụ thể, hệ số tƣơng quan giữa biến TAX với tỉ trọng giá trị gia tăng ngành nông nghiệp là -0,051, với tỉ trọng giá trị gia tăng ngành công nghiệp là - 0,078, với chỉ số quyền tự do công dân là -0,185, với chỉ số quyền tự do chính trị là -0.166, với trình độ dân trí là -0,043 và cuối cùng với tỉ lệ tăng dân số là -0,088.
Nhƣ vậy, hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập hầu hết đều nhỏ hơn 0,8 và có hệ số phòng đại phƣơng sai VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 10 nên có thể kết luận mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến (Nguyễn Trọng Hoài, 2011).
4.2.2.Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Giá trị R2 cao là một dấu hiệu cho thấy mối liên hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng chặt chẽ. Giá trị R2 càng cao cho thấy mô hình sử dụng để phân tích có khả năng giải thích càng tốt sự khác biệt về biến phụ thuộc giữa các quan sát. R square có khuynh hƣớng là một biến ƣớc lƣợng khả quan của thƣớc đo do sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trƣờng hợp có hơn 1 biến giải thích trong mô hình. R2 hiệu chỉnh đƣợc sử dụng để phản ánh thực tế hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy bội vì nó không phụ thuộc vào độ phóng đại của R2 cũng nhƣ không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Bảng 4.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Mô hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 hiệu chỉnh
TAX .373 .339 .286
Bảng 4.3 cho thấy R2 hiệu chỉnh có giá trị 0,286 điều đó có ý nghĩa rằng các biến độc lập trong mô hình giải thích đƣợc 28,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc.
4.2.3.Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Kiểm định F trong phân tích phƣơng sai là giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm định này nhằm xem xét mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với toàn bộ các biến độc lập
Ho: βi = 0: Biến đƣa vào mô hình không có ảnh hƣởng đến khoản thu thuế H1: βi # 0: Biến đƣa vào mô hình có ảnh hƣởng đến khoản thu thuế
Bảng 4.4. Kết quả phân tích phƣơng sai
Mô hình Tổng bình df Trung bình bình phƣơng F Sig. TAX Hồi quy 7415.025 12 617.919 2.633 .003 Phần dƣ 45761.637 195 234.675 Tổng 53176.661 207
Nguồn: Số liệu phân tích từ SPSS
Kết quả bảng 4.4 cho thấy thống kê F đƣợc tính từ giá trị R square của mô hình, giá trị Sig nhỏ hơn 5% cho nên giả thuyết Ho bị bác bỏ. Vậy mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu
4.3. Kết quả hồi quy
Sau khi tiến hành thực hiện phân tích và xem xét đầy đủ các kiểm định cũng nhƣ đánh giá sơ bộ về mô hình nghiên cứu, tác giả đã thực hiện hồi quy tuyến tính cụ thể nhƣ sau:
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy
Biến
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
đã chuẩn hóa t Sig.
B Sai số chuẩn Beta
Hằng số -134.664 52.653 -2.558 .011 GDP .000 .000 .316 2.298 .023 TRAD .055 .019 .245 2.837 .005