Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp gồm 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 nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg,1998).
Phân tích nhân tố khám phá được chấp nhận khi thỏa mãn các điều kiện sau: Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin nhỏ hơn hoặc bằng 1 và lớn hơn hoặc bằng 0,5. Kiểm định Bartlett có sig. nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 ( chứng tỏ các biến trong
tổng thể có tương quan lẫn nhau).
Hệ số tải nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0,45 (Tabachnick & Fidell, 1989; Hair & ctg, 1992).
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% và chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi nhân tố lớn hơn 1 (Gerbing & Anderson, 1988).
3.5.5.1 Phân tích nhân tố nhóm biến độc lập
Kết quả phân tích EFA lần đầu cho thấy, sự thông thạo thuế gồm 19 biến quan sát được gom lại thành 4 thành phần có hệ số KMO bằng 0.866, phương sai trích bằng 58.997% , kiểm định Bartlett có sig.=0, Eigenvalue là 1.162, hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đều lớn hơn 0.45 tuy nhiên chỉ có biến HDT4 vừa đo lường nhân tố thứ 3 vừa đo lường nhân tố thứ 4 nghĩa là biến này không đạt được giá trị phân biệt đo lường khái niệm.
tiến hành thực hiện phân tích EFA lần 2 loại biến HDT4. Kết quả phân tích lần 2 (phụ lục 4) cho thấy cũng là 4 thành phần có KMO bằng 0.861, Eigenvalue là 1.149, phương sai trích bằng 59.954%, hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.45. Tuy nhiên tiếp tục có biến QTKD6 lại đo lường cho hai thành phần nên tiếp tục phân tích EFA lần 3 loại biến QTKD6. Kết quả phân tích EFA lần 3 được thể hiện trong bảng 3.5. Bảng 3.5 Kết quả EFA (lần 3) Biến quan sát Thành phần 1 2 3 4 AHT1 .758 AHT4 .730 AHT5 .695 AHT3 .682 AHT2 .603 HDT6 .867 HDT5 .791 HDT7 .665 HDT8 .552 QTKD4 .791
QTKD3 .785 QTKD1 .508 QTKD5 .508 QTKD2 .504 HDT2 .823 HDT3 .743 HDT1 .712
Kết quả phân tích EFA lần 3 các biến độc lập cho thấy 17 biến đo lường đều có hệ số tải nhân tố trên 0.45, được nhóm thành 4 nhóm nhân tố với phương sai trích 60.35%, Eigenvalue là 1.149, KMO bằng 0.851, kiểm định Bartlett có sig.=0. tất cả đều thỏa mãn điều kiện.
Từ kết quả phân tích trên, các thành phần của thông thạo thuế thu nhập doanh nghiệp được điều chỉnh như sau:
Thành phần X1 được đặt tên là “Am hiểu quy định về thuế” gồm 5 biến quan sát: AHT1, AHT2, AHT3, AHT4, AHT5. Nghĩa là, doanh nghiệp có kiến thức cơ bản về thuế, am hiểu hệ thống thuế Việt Nam, biết hầu hết các văn bản luật và hướng dẫn về thuế thu nhập doanh nghiệp, hiểu các quy định về thuế thu nhập doanh nghiệp, có thể giải thích và tính thuế cho doanh nghiệp. kết quả này hoàn toàn phù hợp với nghiên cứu của Nakiwala (2010) và (F. N. Tusubira and I. N. Nkote 2013).
Thành phần X2 được đặt tên là “ thông thạo kế toán thuế” gồm 4 biến quan sát: HD5, HD6, HD7, HD8. Nghĩa là doanh nghiệp biết làm thế nào để thay đổi các chi phí phát sinh liên quan đến đến thuế, có thể tính toán nghĩa vụ thuế của công ty một cách dễ dàng, biết các sổ sách kế toán cần thiết cho tính toán thuế, biết cơ quan thuế cần tài liệu gì khi kiểm tra thuế công ty.
Thành phần X3 được đặt tên là “Kỹ năng quản trị kinh doanh” gồm 5 biến quan sát: QTKD1, QTKD2, QTKD3, QTKD4, QTKD5. Nghĩa là người nộp thuế biết tất cả các hoạt động của công ty giúp họ tính thuế dễ dàng, giám sát và đào tạo nhân viên theo khuôn khổ thuế, luôn tham dự hội thảo về thuế thay mặt cho công ty
để cập nhật kiến thức thuế, người nộp thuế ghi chép báo cáo thuế để ghi nhận các vấn đề về thuế của công ty, xử lý tất cả các vấn đề về thuế của công ty.
Thành phần F4 được đặt tên là “Kỹ năng hoạch định thuế” gồm 3 biến quan sát: HDT1, HDT2, HDT3. Nghĩa là người nộp thuế thường tư vấn cho quá trình hoạch định thuế của công ty, tư vấn cho Sếp về các vấn đề liên quan tới thuế, tham gia vào quá trình lập kế hoạch tài chính cho công ty đặc biệt là những vấn đề có ý nghĩa tiết kiệm chi phí thuế.
3.5.5.2 Phân tích nhân tố nhóm biến phụ thuộc
Nhóm biến phụ thuộc gồm 3 biến quan sát TTT1, TTT2, TTT3, TTT4, sau khi kiểm định Cronbach’s alpha đều được sử dụng phân tích nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố nhóm biến phụ thuộc (phụ lục 5)
KMO = 0.742 >0.5 và kiểm định Bartlett có sig = 0 <0.05 cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp.
Eigenvalues 2.443>1, cumulative % cho biết nhân tố đầu tiên giải thích dược 61.077% biến thiên của dữ liệu.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) đều >0.5 có ý nghĩa thiết thực được dùng để giải thích các nhân tố.
Kết quả chỉ có một biến thành phần mới đặt tên là biến phụ thuộc (Y) “tuân thủ thuế” gồm 4 biến quan sát: doanh nghiệp luôn thanh toán các khoản thuế đúng hạn, luôn khai báo chính xác tất cả các khoản thu nhập chịu thuế, không có bất kì khoản nợ nào với cơ quan thuế, không có bất cứ khoản phạt nào liên quan đến thuế.