Để phân tích dữ liệu thu thập từ các bảng câu hởi khảo sát, bài nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 22.0 đế xác định các nhân tố đại diện cho các biến quan sát ảnh hưởng đến chi phí tuân thủ thuế TNDN của các DN thuộc đối tượng nghiên cứu. Quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện cụ thể qua các bước:
3.2.6.1. Phân tích thống kê mô tả
Dữ liệu sau khi thu thập được tác giả thiết kế, mã hóa và nhập liệu qua công cụ SPSS, sau đó tiến hành làm sạch.
Dữ liệu sau khi điều tra chỉ là dữ liệu thô, chưa được xử lý, trong quá trình thực hiện thường bị sai lệch, thiếu sót hoặc không nhất quán, do đó yêu cầu làm sạch dữ liệu để đảm bảo yêu cầu số liệu được đưa vào phân tích chính xác, đầy đủ và đủ điều kiện.
Kỹ thuật phân tích thống kê mô tả để đưa ra nhận xét, cái nhìn tống quan ban đầu về số liệu điều tra, khảo sát doanh nghiệp.
Thống kê mô tả sử dụng số trung bình, kiểm định giá trị trung bình và phân tích thống kê tàn số để xem xét về đối tượng được khảo sát và các nhân tố ảnh hưởng đến chi phí tuân thủ thuế TNDN của các DN trên địa bàn TP Nha Trang được đưa vào nghiên cứu.
3.2.6.2. Kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach alpha
Kiểm định này dùng để kiếm định độ tin cậy của thang đo trong mô hình nghiên cứu. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha trước khi phân tích nhân to EFA đế loại các biển không phù hợp vì các biến rác này có thế tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009);
Hệ số tin cậy Cronbach Alpha chỉ cho biết 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 & 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 0.3); 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 & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0.4) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0.7).
Dựa theo thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí:
Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tống 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.
3.2.6.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Kiểm định này nhằm kiểm định giá trị của thang đo trong mô hình nghiên cứu.
Phân tích nhân tố khám phá thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau.
Phương pháp này là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập họp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến hay còn gọi là nhân tố ít hơn, có ý nghĩa hơn nhưng vẫn đảm bảo chứa đựng những nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
Kiểm định Bartlett: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể Xem xét giá trị KMO: 0.5<KMO<1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu; ngược lại KMO< 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn: tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0.5
Xem lại thông so Eigenvalues (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị > 1
Xem xét giá trị tống phương sai trích (yêu cầu là > 50%); cho biết các nhân tố được trích giải thích được % sự biến thiên của các biến quan sát
• Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá EFA: Sử dụng phương pháp trích yếu tố là Principal components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues =1. Với các thang đo đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích yếu tố Princial components. Tiến hành loại các biến số có trọng số nhân tố (còn gọi là hệ số tải nhân tố) nhỏ hơn 0,4 và tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (thang đo được chấp nhận) (Gerbing & Anderson, 1988; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Tiêu chuẩn đối với hệ số tải nhân tố là phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 để đảm bào mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn 0,3 là đạt được mức tối thiểu; lớn hơn 0,4 là quan trọng; lớn hơn 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn. Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,75 (Hair, Anderson, Tatham và Black; 2008).
3.2.6.4. Phân tích tƣơng quan
Sau quá trình thực hiện kiếm định thang đo: đánh giá độ tin cậy thang đo (sử dụng hệ số tin cậy Cronbach 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 phân tích nhân to EFA) bằng cách tính trung bình cộng của các biến quan sát thuộc nhân tố tương ứng.
Kiểm định mối tương quan tuyển tính giữa 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 biển định lượng: giá trị tuyệt đối của hệ so Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc. 2005).
3.2.6.5. Phân tích hồi quy
Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích 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%.
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.
Như trình bày ban đầu, tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) và dùng hệ số xác định R2adj đế đánh giá mức độ phù hợp của mô hình.
R2adj cho biết mức độ giải thích của các biến độc lập trong mô hình và nó cho biết mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu với ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc.
R2adj càng lớn thì mô hình càng phù hợp và có ý nghĩa.
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) nhưng thông thường sẽ lấy giá trị là 2.
Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến chi phí tuân thủ thuế TNDN: yếu tố có hệ số p càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.
3.2.6.6. Phân tích ANOVA
Tác giả sử dụng phân tích ANOVA để phân tích sự khác biệt giữa các nhóm mẫu, ANOVA được sử dụng để so sánh trung bình từ ba đám đông trở lên. Mô hình ANOVA sử dụng phổ biến để so sánh các trung bình đám đông với dữ liệu khảo sát và đặc biệt là dữ liệu thử nghiệm.
Sau khi có kết quả phân tích hồi quy đa biến, tiến hành phân tích sự khác biệt về chi phí tuân thủ thuế TNDN theo các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu: quy mô, loại hình doanh nghiệp, thời gian hoạt động và lĩnh vực hoạt động để bài
nghiên cứu chỉ rõ hơn có sự khác biệt hay không về chi phí tuân thủ thuế TNDN giữa các DN.
Từ đó, đưa ra những lý giải vì sao có những sự tương đồng hay sự khác biệt như vậy và đưa ra những giải pháp, kiến nghị phù hợp.
Kết luận Chƣơng 3
Chương này đã trình bày về mô hình nghiên cứu của đề tài với các giả thuyết trong mô hình, thiết kế phiếu khảo sát để thu thập dữ liệu. Đồng thời, chương này cũng mô tả chi tiết về quy trình thiết kế nghiên cứu như tiến hành phân tích thống kê mô tả kiểm định thang đo và kiểm định độ phù hợp của mô hình. Từ những dữ liệu thu thập được, qua việc xử lý dữ liệu tác giả tiến hành phân tích dữ liệu được trình bày cụ thể tiếp theo ở Chương 4.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Mô tả mẫu
Đặc điểm mẫu nghiên cứu chính thức với n = 247 DN tại thành phố Nha Trang. Đặc điểm mẫu được phân loại theo quy mô, loại hình, thời gian hoạt động, lĩnh vực hoạt động và DN có sử dụng dịch vụ bên ngoài hay không. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006).
4.1.1. Thông tin về đối tƣợng đƣợc khảo sát
+ Số năm kinh nghiệm làm việc liên quan đến kế toán thuế TNDN: 97/247 người (chiếm 39.3%) có kinh nghiệm từ 3 đến 5 năm, 73/247 người (chiếm 29.6%) có kinh nghiệm từ 1 đến 3 năm, 35/247 người (chiếm 14.2%) có kinh nghiệm từ 5 đến 10 năm và trên 10 năm kinh nghiệm có 42/247 người (chiếm 17.0%).
+ Trình độ học vấn của người được khảo sát: Có 186/247 người (chiếm 75.3%) có trình độ đại học, 32/247 người (chiếm 13.0%) có trình độ cao đẳng/ trung cấp nghề và trình độ trên đại học là 29/247 người (chiếm 11.7%).
+ Chức vụ của người được khảo sát: nhân viên kế toán công ty là 118/247 người (chiếm 47.8%), 57/247 kế toán thuế cung cấp dịch vụ bên ngoài (chiếm 23.1%), 45/247 kế toán trưởng (chiếm 18.2%) và 27/247 người nằm trong ban giám đốc doanh nghiệp (chiếm 10.9%).
Bảng 4. 1. Thống kê mô tả về đối tƣợng đƣợc khảo sát
Thuộc tính Tần số % % hiệu chỉnh % tích lũy
Kinh nghiệm
Tu 1 den 3 nam 73 29.6 29.6 29.6
Tren 3 nam den 5 nam 97 39.3 39.3 68.8
Tren 5 nam den 10 nam 35 14.2 14.2 83.0
Tren 10 nam 42 17.0 17.0 100.0
Total 247 100.0 100.0
Trình độ Cao dang/ trung cap nghe 32 13.0 13.0 13.0
Dai hoc 186 75.3 75.3 88.3
Tren Dai hoc 29 11.7 11.7 100.0
Total 247 100.0 100.0
Nhan vien ke toan tai DN 118 47.8 47.8 58.7
Ke toan truong cua DN 45 18.2 18.2 76.9
Ke toan thue dich vu ben
ngoai 57 23.1 23.1 100.0
Total 247 100.0 100.0
4.1.2. Thông tin chung về doanh nghiệp
+ Quy mô của DN: DN siêu nhỏ có 50/247 DN (chiếm 20.2%), DN nhỏ 84/247 DN (chiếm 34.0%), DN vừa 34/147 DN (chiếm 13.8%) và DN lớn 79/247 DN (chiếm 32.0%).
+ Loại hình của DN: Công ty cổ phần có 35/247 DN (chiếm 14.2%), Công ty TNHH 192/247 DN (chiếm 77.7%) và loại hình khác 20/247 DN (chiếm 8.1%). Như vậy, mẫu thu thập được chủ yếu là công ty TNHH.
+ Thời gian hoạt động của DN: Thời gian hoạt động từ 1 đến 3 năm có 39/247 DN (chiếm 15.8%), 16/247 DN có thời gian hoạt động từ 3 đến 5 năm (chiếm 6.5%), 68/247 DN có thời gian từ 5 đến 10 năm (chiếm 27.5%) và 124/247 DN hoạt động trên 10 năm (chiếm 50.2%).
+ Lĩnh vực hoạt động của DN chủ yếu mà DN hoạt động trên địa bàn TP Nha Trang như lĩnh vực thương mại là 33/247 DN (chiếm 13.4%), 121/247 DN hoạt động trong lĩnh vực dịch vụ (chiếm 49%), DN xây dựng là 15/247 (chiếm 6.1%) và DN sản xuất là 78/247 DN (chiếm 31.6%).
+ DN có sử dụng dịch vụ bên ngoài hay không: có 165/247 DN (chiếm 66.8%) đã từng sử dụng tư vấn thuế bên ngoài và 82/247 DN (chiếm 33.2%) là không.
Bảng 4. 2. Thống kê mô tả về thông tin chung của doanh nghiệp
Thuộc tính Tần số % % hiệu
chỉnh
% tích lũy
Quy mô Sieu nho 50 20.2 20.2 20.2
Nho 84 34.0 34.0 54.3
Vua 34 13.8 13.8 68.0
Lon 79 32.0 32.0 100.0
Thuộc tính Tần số % % hiệu chỉnh
% tích lũy
Loại hình Cong ty co phan 35 14.2 14.2 14.2
Cong ty trach nhiem
huuhan 192 77.7 77.7 91.9
Loai hình khac 20 8.1 8.1 100.0
Total 247 100.0 100.0
Thời gian hoạt động
Tu 1 nam den 3 nam 39 15.8 15.8 15.8
Tren 3 nam den 5 nam 16 6.5 6.5 22.3
Tren 5 nam den 10 nam 68 27.5 27.5 49.8
Tren 10 nam 124 50.2 50.2 100.0 Total 247 100.0 100.0 Lĩnh vực hoạt động Thuong mai 33 13.4 13.4 13.4 Dich vu 121 49.0 49.0 62.3 Xay dung 15 6.1 6.1 68.4 San xuat 78 31.6 31.6 100.0 Total 247 100.0 100.0 DN sử dụng dịch vụ Co 165 66.8 66.8 66.8 Khong 82 33.2 33.2 100.0 Total 247 100.0 100.0
4.1.3. Phân tích thống kê mô tả các biến dữ liệu định lƣợng
Kết quả thống kê cho thấy trong bảng 4.3 mô tả 34 biến định lượng đo lường bằng thang đo Likert 5 điểm cho thấy DN đã có quan điểm, thể hiện qua cách đánh giá khác nhau với từng biến quan sát. Cùng một biến nhưng mỗi DN lại đánh giá ở các mức độ khác nhau từ 1 đến 5.
Bảng 4. 3. Thống kê mô tả các biến
Diễn giải Mẫu Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn
NL1 247 1 5 3.77 1.071 NL2 247 1 5 3.64 1.159 NL3 247 1 5 3.91 1.160 NL4 247 1 5 3.88 1.062 NL5 247 1 5 4.09 .985 NL6 247 1 5 3.91 1.038 QL1 247 1 5 4.06 1.046 QL2 247 1 5 3.44 1.452 QL3 247 1 5 3.44 1.308
QL4 247 1 5 3.36 1.342 QL5 247 1 5 3.36 1.369 QL6 247 1 5 3.31 1.416 QL7 247 1 5 3.22 1.421 QD1 247 1 5 3.31 1.409 QD2 247 1 5 3.87 1.167 QD3 247 1 5 3.10 1.368 QD4 247 1 5 3.25 1.403 QD5 247 1 5 3.12 1.406 QD6 247 1 5 3.10 1.350 QD7 247 1 5 3.09 1.401 CP1 247 1 5 3.08 1.123 CP2 247 1 5 3.29 1.079 CP3 247 1 5 3.75 1.131 CP4 247 1 5 3.18 1.336 CP5 247 1 5 3.30 1.400 CP6 247 1 5 3.28 1.111 CP7 247 1 5 3.28 1.370 CP8 247 1 5 3.23 1.105 CP9 247 1 5 3.32 1.122 CP10 247 1 5 3.11 1.090 CP11 247 1 5 3.32 1.077 CP12 247 1 5 3.20 1.107 CP13 247 1 5 3.22 1.113 CP14 247 1 5 3.38 1.112
4.2. Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo 4.2.1. Phân tích độ tin cậy Cronbach alpha 4.2.1. Phân tích độ tin cậy Cronbach alpha
Như vừa đề cập ở trên, các thang đo sử dụng trong nghiên cứu này được kế thừa từ các thang đo gốc tại các thị trường nước ngoài. Kết quả nghiên cứu định tính đã bổ sung, điều chỉnh thang đo phù hợp với thị trường tại Việt Nam. Do đó, các thang đo này được sử dụng trong nghiên cứu định lượng sơ bộ để tiếp tục đánh giá hệ số tin cậy Cronch’s Alpha và phân tích yếu tố khám phá EFA.
Kết quả phân tích Cronbach Alpha được thể hiện kết quả như bảng 4.4.
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan với biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại
biến Năng lực thuế: Cronbach Alpha 0.862
NL1 19.44 17.930 .645 .841 NL2 19.56 17.979 .570 .856 NL3 19.30 16.926 .698 .831 NL4 19.32 17.708 .681 .835 NL5 19.11 18.629 .626 .844 NL6 19.29 17.557 .723 .827
Quản lý thuế: Cronbach Alpha 0.879