4.4.1 Phân tích nhân tố cho biến độc lập
Với 25 biến quan sát của thang đo được đưa vào phân tích nhân tố theo phương pháp trích Principal Component với phép xoay Varimax sau khi kiểm định độ tin cậy, tác giả tiến hành chạy phân tích nhân tố và được các kết quả sau (Phụ lục 6)
KMO = 0.754 thỏa điều kiện 0.5 < KMO < 1, chứng tỏ phương pháp phân tích nhân tố áp dụng là thích hợp. Đồng thời mức ý nghĩa kiểm định Barlett Sig = 0.000 (< 0.05), nên ở độ tin cậy 95% các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong tổng thể. Vì vậy kết quả EFA là phù hợp.
Với phép xoay Varimax ta thấy các biến quan sát có hệ số truyền tải đều lớn hơn 0.5. Kết quả cho thấy không có biến nào bị loại, Các biến được trích thành 5 nhóm nhân tố như sau
Bảng 4.9 Bảng ma trận phép xoay nhân tố các biến độc lập Nhân tố 1 2 3 4 5 TC1 TC2 TC3 TC4 TC5 TTHC1 TTHC2 TTHC3 TTHC4 TTKT1 TTKT2 TTKT3 TTKT4 PV1 PV2 PV3 .938 .832 .785 .855 .865 .941 .764 .832 .811 .513 .755 .793 .859 .761 .834 .770
PV5 KQ1 KQ2 KQ3 KQ5 KQ6 .897 .845 .831 .891 .763 .917
(Nguồn Trích kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS) Nhóm 1 “Kết quả giải quyết công việc”, bao gồm các biến KQ1, KQ2, KQ3, KQ5, KQ6.
Nhóm 2 “Sự phục vụ của công chức thuế”, bao gồm các biến PV1, PV2, PV3, PV5.
Nhóm 3 “Thanh, kiểm tra và giải quyết khiếu nại thuế”, bao gồm các biến TTKT1, TTKT2, TTKT3, TTKT4.
Nhóm 4 “Tiếp cận thông tin chính sách, pháp luật và thủ tục hành chính thuế”, bao gồm các biến TC1, TC2, TC3,TC4, TC5.
Nhóm 5 “Thực hiện các thủ tục hành chính thuế”, bao gồm các biến TTHC1, TTHC2, TTHC3, TTHC4.
Mô hình 5 nhóm nhân tố trên có tổng phương sai trích là 72.109% (đạt yêu cầu > 50%), giải thích được 72.109% độ biến thiên của dữ liệu, các nhân tố đều có giá trị Eigenvalue >1.
4.4.2 Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
Khi đưa 3 biến quan sát của thang đo “Sự hài lòng” vào phân tích nhân tố thì chỉ có một nhân tố được rút trích đầy đủ với 3 biến này. Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5. Thang đo Sự hài lòng của khách hàng có phương sai trích bằng 68.657% cho thấy 68.657% độ biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi nhân tố trên, nhân tố rút ra có giá trị Eigenvalue >1. Kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 (< 0.05) nên ở độ tin cậy 95% các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và hệ số KMO = 0.671 (> 0.5) nên phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 4.10 Bảng ma trận phép xoay nhân tố biến phụ thuộc Nhân tố
HL1 HL2 HL3 .825 .785 .874
(Nguồn Trích kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS) Biến phụ thuộc “Sự hài lòng” được giữ nguyên và bao gồm các biến quan sát HL1, HL2, HL3.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố tác giả nhận thấy các nhân tố vẫn giữ nguyên như mô hình ban đầu với các giả thuyết như sau
H1+ Nhân tố Tiếp cận thông tin chính sách, pháp luật và thủ tục hành chính thuế có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của DN.
H2+ Nhân tố Thực hiện các thủ tục hành chính thuế có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của DN.
H3+ Nhân tố Thanh, kiểm tra và giải quyết khiếu nại thuế có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của DN.
H4+ Nhân tố Sự phục vụ của công chức thuế có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của DN.
H5+ Nhân tố Kết quả giải quyết công việc có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của DN.
4.5 Phân tích hồi quy
4.5.1 Tính giá trị dùng trong phân tích hồi quy
Sau khi trải qua giai đoạn phân tích nhân tố, kết quả có 5 nhân tố được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó. Các biến dùng trong phân tích hồi quy được tính như sau
Bảng 4.11 Bảng tính giá trị các biến
(Nguồn Trích kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS)
Tên biến Đặt tên Giá trị được lấy
Tiếp cận thông tin chính sách, pháp luật và thủ tục hành chính thuế.
Ngoài các nhân tố trên , biến phụ thuộc Sự hài lòng (y) cũng được đưa vào kiểm định mô hình với giá trị trung bình của các biến quan sát Mean
(HL1,HL2,HL3).
4.5.2 Kết quả chạy hồi quy tuyến tính
Bảng 4.12 Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter
(Nguồn Trích kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS) Thực hiện các thủ tục hành chính thuế
TTHC Mean (TTHC1, TTHC2, TTHC3, TTHC4)
Thanh, kiểm tra và giải quyết khiếu nại thuế
TTKT Mean (TTKT1,TTKT2,TTKT3,TTKT4)
Sự phục vụ của công chức thuế PV Mean (PV1, PV2, PV3, PV5) Kết quả giải quyết công việc KQ Mean (KQ1,KQ2, KQ3,KQ5,KQ6)
Kết quả hồi quy cho thấy hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.568 ≠ 0 cho thấy kết quả phân tích của mô hình nghiên cứu có giá trị và mô hình giải thích được 56.8% sự
thay đổi của biến Sự hài lòng. Đồng thời kết quả kiểm định F = 49.593 và mức ý nghĩa của thống kê tính được rất nhỏ (Sig = 0.000) cho thấy sẽ an toàn bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 và kết luận ở độ tin cậy 95% mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tổng thể. Bên cạnh đó Tolerance của các biến quan sát đều lớn và VIF của biến có giá trị lớn nhất là 1.347 < 10. Vì vậy mô hình hồi quy phù hợp với bộ dữ liệu và không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Nhìn vào bảng 4.12 tác giả nhận thấy rằng các biến độc lập TC, TTHC, TTKT, PV, KQ đều có Sig nhỏ hơn 0.05 nên các biến đều có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Vì vậy ở độ tin cậy 95% các biến độc lập đều ảnh hướng đến biến phụ thuộc và các hệ số lần lượt là 0.309, 0.161, 0.152, 0.371, 0.254 đều mang dấu dương nên các biến đều ảnh hưởng cùng chiều với sự hài lòng của DN.
Tầm quan trọng của các biến độc lập này đối với sự hài lòng của DN được xác định căn cứ vào hệ số Beta. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số Beta của yếu tố nào càng lớn thì càng ảnh hưởng quan trọng đến sự hài lòng của DN. Do đó, yếu tố Sự phục vụ của công chức thuế ảnh hưởng đến sự hài lòng của DN nhiều nhất (Beta =
Mô Hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai (Hằng số) 1.557 .157 9.907 .000 TC .191 .035 .309 5.502 .000 .742 1.347 TTHC .069 .022 .161 3.159 .002 .899 1.112 TTKT .053 .018 .152 2.982 .003 .905 1.105 PV .172 .024 .371 7.194 .000 .876 1.141 KQ .106 .021 .254 5.104 .000 .946 1.057
0.371), tiếp đến là Tiếp cận thông tin chính sách, pháp luật và thủ tục hành chính (Beta = 0.309), Kết quả giải quyết công việc (Beta = 0.254), Thực hiện các thủ tục hành chính thuế (Beta = 0.161), Thanh, kiểm tra và giải quyết khiếu nại thuế (Beta = 0.152).
(Nguồn Trích kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS)
Hình 4.2 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Nhận xét nhìn vào biểu đồ 4.2 tác giả có thể dễ dàng nhận thấy rằng có một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Do đó, có thể nói phần dư chuẩn hóa gần như xấp xỉ chuẩn (với mean = 1.25E-15 gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.986, tức gần bằng 1). Vậy nên, tác giả có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Giả định về tính độc lập của phần dư ta dùng đại lượng thống kê Durbin – Waston (d) để kiểm định, đại lượng d này có giá trị là 2.153 (thỏa điều kiện nằm trong khoảng 1-3) nên các phần dư không có mối tương quan với nhau.
4.5.3 Kết quả kiểm định giả thuyết
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy, tác giả tiến hành kiểm định các giả thuyết của mô hình đã đưa ra
Sự phục vụ của công chức thuế là yếu tố có ảnh hưởng quan trọng nhất đến sự hài lòng của DN (vì có hệ số Beta lớn nhất). Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố Sự phục vụ của công chức thuế với sự hài lòng của DN là mối quan hệ cùng chiều. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố Sự phục vụ của công chức thuế có Beta = 0.371 và Sig = 0.000 (<0.05), nghĩa là khi các yếu tố khác
không thay đổi nếu tăng yếu tố Sự phục vụ của công chức thuế lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của DN tăng lên 0.371 đơn vị. Giả thuyết H4 được chấp nhận.
Yếu tố thứ hai là Tiếp cận thông tin chính sách, pháp luật và thủ tục hành chính. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố Tiếp cận thông tin chính sách, pháp luật và thủ tục hành chính với sự hài lòng của DN là mối quan hệ cùng chiều. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố Tiếp cận thông tin chính sách, pháp luật và thủ tục hành chính có Beta = 0.309 và Sig = 0.000 (<0.05), nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng yếu tố Tiếp cận thông tin chính sách, pháp luật và thủ tục hành chính lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của DN tăng lên 0.309 đơn vị. Giả thuyết H1 được chấp nhận.
Yếu tố thứ ba là yếu tố Kết quả giải quyết công việc. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố Kết quả giải quyết công việc và sự hài lòng của DN là mối quan hệ cùng chiều. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố Kết quả giải quyết công việc có Beta = 0.254 và Sig = 0.000 (<0.05), nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng yếu tố Kết quả giải quyết công việc lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của DN tăng lên 0.254 đơn vị. Giả thuyết H5 được chấp nhận.
Yếu tố thứ bốn là yếu tố Thực hiện các thủ tục hành chính thuế. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố Thực hiện các thủ tục hành chính thuế và sự hài lòng của DN là mối quan hệ cùng chiều. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố Thực hiện các thủ tục hành chính thuế có Beta = 0.161 và Sig = 0.02 (<0.05), nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng yếu Thực hiện các thủ tục hành chính thuế 1 đơn vị thì sự hài lòng của DN tăng lên 0.161 đơn vị. Giả thuyết H2 được chấp nhận.
Yếu tố thứ năm là yếu tố Thanh, kiểm tra và giải quyết khiếu nại thuế. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố Thanh, kiểm tra và giải quyết khiếu nại thuế và sự hài lòng của DN là mối quan hệ cùng chiều. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố Thanh, kiểm tra và giải quyết khiếu nại thuế có Beta = 0.152 và Sig = 0.03 (<0.05), nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng yếu tố Thanh, kiểm tra và giải quyết khiếu nại thuế 1 đơn vị thì sự hài lòng của DN tăng lên 0.152 đơn vị. Giả thuyết H2 được chấp nhận.
Sau khi sử dụng phân tích hồi quy, tác giả có thể kết luận về kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu như sau
Bảng 4.13 Kiểm định các giả thuyết của mô hình
(Nguồn tác giả thực hiện)
4.5.4 Mô hình hiệu chỉnh
Từ kết quả phân tích hồi quy với dữ liệu thu được tác giả đề xuất mô hình hiệu chỉnh như sau
Giả
thuyết Nội dung Kết luận
H1(+) Nhân tố Tiếp cận thông tin chính sách, pháp luật và thủ tục
hành chính có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của DN. Chấp nhận H2(+) Nhân tố Thực hiện các thủ tục hành chính thuế có ảnh hưởng
tích cực đến sự hài lòng của DN. Chấp nhận
H3(+) Nhân tố Thanh, kiểm tra và giải quyết khiếu nại thuế có ảnh
hưởng tích cực đến sự hài lòng của DN. Chấp nhận H4(+) Nhân tố Sự phục vụ của công chức thuế có ảnh hưởng tích
cực đến sự hài lòng của DN. Chấp nhận
H5(+) Nhân tố Kết quả giải quyết công việc có ảnh hưởng tích cực
Sig = 0.000 Sự phục vụ của công β = 0.71
chức thuế
Sig = 0.000 Tiếp cận thông tin
chính sách, pháp luật
β = 0.309
và thủ tục hành chính
Sig = 0.000 Sự hài lòng của DN có vốn đầu tư
Kết quả giải quyết công việc
Thực hiện các thủ tục hành chính thuế
Thanh, kiểm tra và
β = 0.254
Sig = 0.000 β = 0.161
Sig = 0.000 β = 0.152
nước ngoài đối với cải cách hành
chính thuế trên địa bàn Tỉnh
Đồng Nai GTGT
(Nguồn tác giả thực hiện)
giải quyết khiếu nại thuế
Hình 4.3 Mô hình hiệu chỉnh
4.6 Kiểm định sự khác biệt theo các đặc điểm doanh nghiệp đến Sự hàilòng. lòng.
4.6.1 Khác biệt về quốc gia đầu tư
Bảng 4.14 Kết quả kiểm định sự đồng nhất về phương sai so sánh Sự hài lòng theo quốc gia đầu tư
(Nguồn Trích kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS) Kết quả của bảng Test of Homogeneity of Variances cho ta thấy với mức ý nghĩa Sig = 0.165 > 0.05 có thể nói phương sai của sự đánh giá về Sự hài lòng giữa 5 nhóm doanh nghiệp không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng được.
Bảng 4.15 Kết quả One – Way ANOVA so sánh Sự hài lòng theo quốc gia đầu tư
Thống kê Levene
df1 df2 Sig.
(Nguồn Trích kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS) Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa Sig = 0.673 > 0.05 nên có
thể kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về Sự hài lòng giữa 5 nhóm doanh nghiệp.
4.6.2 Khác biệt về ngành nghề kinh doanh
Bảng 4.16 Kết quả kiểm định sự đồng nhất về phương sai so sánh Sự hài lòng theo ngành nghề kinh doanh
(Nguồn Trích kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS) Kết quả của bảng Test of Homogeneity of Variances cho ta thấy với mức
ý nghĩa Sig = 0.141 > 0.05 có thể nói phương sai của sự đánh giá về Sự hài lòng giữa 4 ngành nghề kinh doanh không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng được.
Bảng 4.17 Kết quả One – Way ANOVA so sánh Sự hài lòng theo Ngành nghề kinh doanh
(Nguồn Trích kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS) Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa Sig = 0.155 > 0.05 nên có
thể kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về Sự hài lòng giữa 4 ngành nghề kinh doanh. Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa Giữa các nhóm Trong cùng nhóm Tổng .302 10.348 10.650 3 182 185 .101 .057 1.769 .155 Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa Giữa các nhóm Trong cùng nhóm Tổng .136 10.514 10.650 4 181 185 .034 .058 .587 .673
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
4.6.3 Khác biệt về Vốn đăng kí kinh doanh
Bảng 4.18 Kết quả kiểm định sự đồng nhất về phương sai so sánh Sự hài lòng theo vốn đăng kí kinh doanh
(Nguồn Trích kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS) Kết quả của bảng Test of Homogeneity of Variances cho ta thấy với mức ý
nghĩa Sig = 0.308 > 0.05 có thể nói phương sai của sự đánh giá về Sự hài lòng giữa 4 nhóm vốn đăng kí kinh doanh không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng được.
Bảng 4.19 Kết quả One – Way ANOVA so sánh Sự hài lòng theo vốn đăng kí kinh doanh
(Nguồn Trích kết quả xử lý dữ liệu từ SPSS) Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa Sig = 0.295 > 0.05 nên có
thể kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về Sự hài lòng giữa 4 nhóm vốn đăng kí kinh doanh.
Như vậy, sau khi kiểm định sự hài lòng theo các đặc tính Doanh nghiệp (quốc gia đầu tư, ngành nghề kinh doanh, vốn đăng kí kinh doanh) tác giả kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về Sự hài lòng đối với các đặc tính này.
Tóm tắt chương 4
Chương này trình bày các nội dung phân tích sau
Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha, phân tích nhân tố cho các biến độc lập và có 5 nhân tố được rút ra với 25 biến quan sát, đó là