3.3.2.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Đề tài sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để đánh giá sơ bộ thang đo thông qua kỹ thuật kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis), phân tích tương quan và phân tích hồi quy. Phương pháp sàng lọc mẫu Mẫu thu về sẽ được sàng lọc loại bỏ những mẫu không đạt các tiêu chuẩn đáp viên chưa hoàn thành bảng khảo sát, các bảng câu hỏi có nhiều ô trống, đáp viên chọn nhiều hơn một trả lời, hoặc trả lời liên tục vào một lựa chọn (cột) duy nhất. Việc sàng lọc mẫu được tiến hành thông qua phần mềm SPSS 20.0 bằng phương pháp chạy bảng tần số cho tất cả các biến sau đó đọc soát để thấy các giá trị khác giá trị mã hóa.
Tiến trình phân tích dữ liệu được thực hiện qua các bước sau
Bước 1 Chuẩn bị thông tin thu nhận các bảng câu hỏi, tiến hành làm sạch thông tin, mã hóa các thông tin trong bảng trả lời, nhập liệu vào phần mềm SPSS 20.0.
Bước 2 Thực hiện nghiên cứu thống kê mô tả, tiến hành thống kê mô tả dữ liệu thu nhập được về các điều kiện nhân khẩu học và mức độ cảm nhận của các đối tượng khảo sát về các phát biểu.
STT Thang đo Mã hóa
1 Ngành thuế Đồng Nai đã đáp ứng được những kỳ vọng của
doanh nghiệp trong công tác cải cách hành chính thuế HL1 2 Doanh nghiệp cảm thấy hài lòng khi thực hiện các thủ tục
hành chính tại Cục Thuế Đồng Nai HL2
3 Doanh nghiệp sẽ phát biểu tốt về công tác cải cách hành chính
Bước 3 Đánh giá độ tin cậy của thang đo, tiến hành đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha.
Bước 4 Thực hiện phân tích nhân tố khám phá, phân tích các khái niệm đo lường bằng phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).
Bước 5 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu nhằm trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu của luận văn.
3.3.2.2 Phân tích thống kê mô tả
Trung bình mẫu (mean) trong thống kê là một đại lượng mô tả thống kê, được tính ra bằng cách lấy tổng giá trị của toàn bộ các quan sát trong tập chia cho số lượng các quan sát trong tập.
Số trung vị (median) là một số tách giữa nửa lớn hơn và nửa bé hơn của một mẫu, một quần thể, hay một phân bố xác suất. Nó là giá trị giữa trong một phân bố, mà số nằm trên hay dưới con số đó là bằng nhau. Điều đó có nghĩa rằng 1/2 quần thể sẽ có các giá trị nhỏ hơn hay bằng số trung vị, và một nửa quần thể sẽ có giá trị bằng hoặc lớn hơn số trung vị.
Độ lệch chuẩn hay độ lệch tiêu chuẩn là một đại lượng thống kê mô tả dùng để đo mức độ phân tán của một tập dữ liệu đã được lập thành bảng tần số.
Có thể tính ra độ lệch chuẩn bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai. Nếu gọi Xi là các giá trị của công cụ tài chính, m = E(X) là trung bình cộng của các giá trị Xi, S là phương sai, d là độ lệch chuẩn thì độ lệch chuẩn sẽ được tính toán như sau Si = E[(Xi – m)2] d = √ .
3.3.2.3 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng (item- total correlation). Nó giúp đo lường mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau.
Về giá trị của Cronbach alpha, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, Tập 2 tr24) cho rằng “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng giá trị này từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995)”.
Trong nghiên cứu này, hầu hết các thang đo đều được tham khảo từ nghiên cứu của Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2002), do đó tác giả chỉ sử dụng những thang đo mà hệ số Cronbach alpha đạt giá trị từ 0,7 trở lên.
Với những thang đo có hệ số Cronbach Alpha nhỏ hơn 0,7 là thang đo không phù hợp và xem xét loại biến quan sát nào đó đi (trong kết quả kiểm định thang đo sẽ tự đề xuất việc loại bỏ biến này) để đạt được hệ số Cronbach Alpha tốt hơn. Chú ý rằng các biến quan sát cho kiểm định Cronbach Alpha phải đảm bảo từ 3 biến trở lên. Nếu nhỏ hơn việc thực hiện kiểm định thang đo là không phù hợp, khi đó phần mềm sẽ không đưa ra kiến nghị gì về đánh giá thang đo.
Trong mỗi thang đo, hệ số tương quan biến tổng thể hiện sự tương quan giữa một biến quan sát với tất cả các biến khác trong thang đo. Hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến với các biến khác càng cao. Các biến có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 được coi là phù hợp, với những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 bị coi là biến rác và loại khỏi thang đo.
3.3.2.4 Phân tích nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phân tích nhân tố khám phá EFA giúp thu gọn các biến quan sát thành những nhóm biến, các biến trong nhóm có quan hệ mật thiết với nhau, mỗi nhóm đo lường một nhân tố riêng; các biến quan sát có thể bị tách ra hay nhập vào thành những nhóm mới so với mô hình ban đầu.
Trong nghiên cứu này, phương pháp nhân tố EFA được sử dụng để xác định giá trị hội tụ (convergent validity), độ giá trị phân biệt (discriminant); các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố gồm có Hệ số tải nhân tố - Factor loading Là hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
Chỉ số Eigenvalue Đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những chỉ số nhân tố có Eigenvalue > 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, các nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ bị loại khỏi mô hình. Kết quả đưa ra có bao nhiêu chỉ số Eigenvalue >1 sẽ có bấy nhiêu nhân tố được hội tụ.
Phương pháp phân tích nhân tố được sử dụng trong nghiên cứu này là Principal Component Analysis với phép quay Varimax with Kaiser Normalization. Chỉ số Kaiser – Meyer - Olkin (KMO) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO đủ lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để
phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu. Sig của kiểm định Bartlett < 0,05 chứng tỏ các biến có tương quan với nhau trong tổng thể - đây là điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phương sai trích Variance explained criteria tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%.
3.3.2.5 Phân tích hồi quy bội
Để kiểm định mức độ phù hợp của phương trình hồi quy, ta dùng hệ số xác định R bình phương. Hệ số này biểu thị phần trăm giải thích cho biến phụ thuộc bởi biến độc lập vì vậy nó dao động từ 0 đến 1, hệ số này càng gần 1 thì mức độ giải thích càng cao giá trị dự báo càng tốt. Tuy nhiên mô hình càng nhiều biến độc lập thì giá trị R bình phương càng cao dù biến đó không có ý nghĩa (Hair và cộng sự, 2006). Do vậy, để kiểm tra độ phù hợp của mô hình nghiên cứu này sử dụng hệ số xác định R bình phương điều chỉnh. Kiểm nghiệm mức ý nghĩa của R bình phương dùng F- test, kiểm nghiệm mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy dựa vào t – test. Để kiểm nghiệm giả thuyết đưa ra, ta xét xem có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua phương pháp hồi quy nhập biến từng bước “Stepwise” và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Vì nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến sẽ làm giảm giá trị R bình phương, làm xáo trộn việc tính toán hệ số hồi quy, làm sai dấu hệ số hồi quy. Hiện tượng đa cộng tuyến được xác định trực tiếp dựa vào hệ số Tolerance, hệ số này cho biết phần trăm biến độc lập này không được giải thích bởi biến độc lập khác. Nghịch đảo hệ số này cho ra hệ số phóng đại phương sai VIF, hệ số VIF bằng 1 cho biết không có hiện tượng đa cộng tuyến, nếu hệ số này từ 2 trở lên cho biết 50% biến độc lập này được giải thích bởi biến độc lập khác (1- 1/0,5= 0,5). Nghiên cứu này cũng thực hiện hồi quy bội theo phương pháp Stepwise chọn biến độc lập từng bước và xem xét các kết quả thống kê liên quan đến các biến được đưa vào trong mô hình
1. Kiểm định các giả thuyết, sử dụng với phần mềm SPSS.
2. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy bội R bình phương, R bình phương hiệu chỉnh và giá trị thống kê F để đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy.
3. Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư dựa theo biểu đồ tần số của phần được chuẩn hoá, xem giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
4. Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình.
5. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị dung sai
(Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF>10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
6. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy của từng biến để đánh giá tác động thuận/nghịch của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong từng mô hình hồi quy.
3.3.2.6 Phân tích ANOVA
Việc phân tích ANOVA nhằm kiểm định sự khác nhau giữa các nhóm đáp viên khác nhau ta sử dụng kỹ thuật phân tích phương sai (ANOVA). Phương pháp sử dụng là phương pháp phương sai một yếu tố (One-way ANOVA). Đây là phương pháp được sử dụng trong trường hợp chỉ sử dụng một biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau.
Mục đích của phân tích ANOVA là tìm xem có sự khác nhau đáng kể (có ý nghĩa thống kê) hay không về việc đánh giá sự gắn kết của nhân viên với tổ chức giữa các đối tượng nhân viên khác nhau.
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), một số giả định khi thực hiện phân tích ANOVA (1) Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên; (2) Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn và cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn; và (3) Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
Tóm tắt chương 3
Đề tài luận văn được thực hiện với phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng. Dữ liệu dùng trong nghiên cứu là dữ liệu sơ cấp được thu thập trực tiếp từ NNT tại Cục Thuế Đồng Nai. Tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu đo lường sự hài lòng của doanh nghiệp FDI đối với cải cách hành chính thuế trên địa bàn tỉnh Đồng Nai bao gồm 5 nhân tố là (1) Tiếp cận thông tin chính sách, pháp luật và thủ tục hành chính thuế, (2) Thực hiện các thủ tục hành chính thuế, (3) Thanh, kiểm tra
và giải quyết khiếu nại thuế, (4) Sự phục vụ của công chức thuế, (5) Kết quả giải quyết công việc
CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1 Công tác quản lý thuế đối với khối doanh nghiệp có vốn đầu tư nướcngoài tại tỉnh Đồng Nai ngoài tại tỉnh Đồng Nai
4.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển của Cục Thuế tỉnh Đồng Nai
Cục Thuế tỉnh Đồng Nai được thành lập theo Quyết định số
314/TC/QĐ/TCCB ngày 21 tháng 8 năm 1990 của Bộ trưởng Bộ Tài chính. Trên cơ sở sáp nhập 3 cơ quan thu Phòng thu Quốc doanh, Chi cục Thuế Nông Nghiệp và Chi cục Thuế Công thương nghiệp.
Qua gần 30 năm hình thành cùng với sự phát triển kinh tế, chính sách quản lý thuế ngày càng hoàn thiện, Cục Thuế tỉnh Đồng Nai đã không ngừng lớn mạnh cả về quy mô tổ chức, số lượng và chất lượng đội ngũ cán bộ, luôn hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ chính trị của đơn vị là thu ngân sách, góp phần vào việc cân đối thu chi ngân sách của tỉnh nhà. Có nhiệm vụ thực hiện các chức năng quản lý nhà nước về thu thuế, phí, lệ phí và thu khác trên địa bàn và thực hiện các nhiệm vụ khác theo quy định của pháp luật.
Cục thuế tỉnh Đồng Nai gồm có 14 phòng, 05 Chi cục Thuế khu vực và 01 Chi cục Thuế độc lập; Ban lãnh đạo Cục thuế gồm Cục trưởng và 02 Phó Cục trưởng. Tổng số công chức là 835 người, trong đó Nam 517 người, Nữ 318 người. Chất lượng đội ngũ công chức gồm 153 Thạc sĩ, 470 Đại Học, 212 Cao đẳng, Trung cấp và trình độ khác; 19 Chuyên viên chính và tương đương, 441 Chuyên viên và tương đương, 348 cán sự và tương đương, 27 nhân viên.
CỤC THUẾ TỈNH ĐỒNG NAI
P. Tuyên truyền và hỗ trợ NNT P. Kê khai và Kế toán thuế P. QLN và cưỡng chế nợ thuế P. Nghiệp vụ - dự toán – pháp chế P. Quản lý HKD, cá nhân và thu khác
P. Thanh tra - Kiểm tra 1 P. Thanh tra - Kiểm tra 2
P. Thanh tra – Kiểm tra 4 P. Thanh tra – Kiểm tra 5
Văn phòng P. Kiểm tra Nội bộ P. Công nghệ thông tin
P. Tổ chức cán bộ
05 CCT khu vực + 01 CCT độc lập Phòng Thanh tra - Kiểm tra 3
Hình 4.1 Sơ đồ tổ chức Cục Thuế tỉnh Đồng Nai 4.1.2 Tình hình quản lý thuế đối với khối doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài
Theo thống kê của Sở KH&ĐT tỉnh Đồng Nai, số vốn FDI đầu tư trong năm 2019 đạt 1,964 tỷ USD, đạt hơn 196% kế hoạch năm. Trong đó có 111 dự án được cấp mới, tổng vốn đăng kí gần 1,145 tỷ USD; 126 dự án tăng vốn đầu tư trên 819 triệu USD. Những dự án cấp phép mới và điều chỉnh tăng vốn đều là những dự án có công nghệ cao, sử dụng lao động có tay nghề, dự án công nghiệp hỗ trợ, thân thiện với môi trường.
Đến nay, tỉnh Đồng Nai có 1.977 dự án FDI với tổng vốn đầu tư 35 tỷ USD, trong đó số dự án còn hiệu lực là 1.447 dự án tổng vốn 29,8 tỷ USD; 530 dự án bị thu hồi tổng vốn 5,3 tỷ USD. Các dự án đầu tư FDI tại Đồng Nai thuộc các nhà đầu tư đến từ 43 quốc gia và vùng lãnh thổ, dẫn đầu là Hàn Quốc, Đài Loan và Nhật Bản.
Hiện mới có khoảng 6 nước trong khối ASEAN đầu tư vào tỉnh là Singapore, Thái Lan, Brunei, Malaysia, Philippines và Indonesia. Trong đó dẫn đầu là
gần 1,32 tỷ USD. Các doanh nghiệp ASEAN đầu tư vào Đồng Nai chủ yếu các lĩnh vực bất động sản, hạ tầng các khu công nghiệp, sản xuất công nghiệp.
Những năm gần đây, mặc dù thu hút đầu tư FDI của Đồng Nai chú trọng nhiều đến ứng dụng công nghệ cao, giá trị gia tăng và sử dụng ít lao động, chứ không chỉ là vốn đầu tư, nhưng tỉnh vẫn nằm trong tốp 6 tỉnh, thành phố dẫn đầu cả nước về thu hút FDI và vẫn là “miền đất hứa” với nhiều tập đoàn lớn trên thế giới. Nhiều “ông lớn” trên lĩnh vực công nghiệp đều đã đến tỉnh đầu tư như Hyosung, Ajinomoto, Kenda, Chang Shin, Pou Chen, Taekwang, Fujitsu, Meggitt, Bosch...
Có thể tóm tắt tình hình quản lý khối doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài trên địa bàn tỉnh Đồng Nai qua các năm như sau
Bảng 4.1 Tình hình quản lý khối doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài trên địa bàn tỉnh Đồng Nai giai đoạn 2016 - 2019
(Nguồn Báo cáo tổng kết năm 2016 – 2019 của Cục Thuế tỉnh Đồng Nai)
4.2 Thông tin mẫu nghiên cứu