Bảng 4.6 Tóm tắt kết quả nghiên cứu
4.2. Kết quả phân tích hồi quy bội
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 FDI -.004 .072 -.004 -.053 .957 AGR -.274 .202 -.181 -1.353 .178 IND .129 .122 .116 1.058 .291 CIV -3.540 2.132 -.296 -1.660 .098 POL .483 1.523 .054 .317 .751 SCH -.150 .054 -.236 -2.785 .006 LIF 2.067 .664 .734 3.112 .002 INFm .682 .175 .818 3.884 .300 INFl .061 .210 .023 .290 .772 POP .493 .651 .070 .758 .450
Nguồn: Số liệu phân tích từ SPSS
Các kiểm định ở trên cho thấy mô hình hồi quy đƣợc xây dựng là phù hợp với tổng thể. Căn cứ vào kết quả từ bảng 4.5, tác giả sẽ loại bỏ khỏi mô hình những biến có p-value (sig) lớn hơn 5%. Sau khi thực hiện hồi quy 12 nhân tố ta thấy biến GDP bình quân đầu ngƣời, độ mở thƣơng mại, trình độ dân trí và tuổi thọ dân số đƣợc chọn trong mô hình. Vậy mô hình hồi quy đƣợc xác định nhƣ sau
TAX = 0,316 GDP + 0,245 TRA – 0,236 SCH + 0,734 LIF
Trong đó:
TAX: Biến phụ thuộc (khoản thu thuế) GDP: GDP bình quân đầu ngƣời TRA: Độ mở thƣơng mại
SCH: Trình độ dân trí LIF: Tuổi thọ dân số
Đối với biến GDP có hệ số bằng 0,316 (lớn hơn 0) thể hiện mối quan hệ đồng biến giữa biến độc lập và biến phụ thuộc với ý nghĩa dự đoán rằng: Khi GDP
bình quân đầu ngƣời tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì khoản thu thuế sẽ tăng lên (hoặc giảm xuống) 0,316 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Đối với biến TRA có hệ số bằng 0,245 (lớn hơn 0) thể hiện mối quan hệ tỉ lệ thuận biến giữa biến độc lập và biến phụ thuộc với ý nghĩa dự đoán rằng: Độ mở thƣơng mại tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì khoản thu thuế tăng lên (hoặc giảm xuống) 0,245 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Đối với biến SCH có hệ số bằng -0,236 (nhỏ hơn 0) thể hiện mối quan hệ tỉ lệ nghịch giữa biến độc lập và biến phụ thuộc với ý nghĩa dự đoán rằng: Khi trình độ dân trí tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì khoản thu thuế giảm xuống (hoặc tăng) lên 0,236 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Đối với biến LIF có hệ số bằng 0,734 (lớn hơn 0) thể hiện tác động tích cực giữa biến độc lập và biến phụ thuộc với ý nghĩa dự đoán rằng: Khi tuổi thọ dân số tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì khoản thu thuế tăng lên (hoặc giảm xuống) 0,734 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.