Coefficientsa Mô hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa tstat Sig. Thống kê đa cộng tuyến Beta Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF (Constant) -1.159 .197 -5.869 .000 MT .438 .077 .390 4.703 .000 .328 2.389 ĐG .282 .071 .223 3.951 .000 .534 1.997 HĐ .348 .072 .268 4.829 .000 .547 1.883 TT .084 .083 .065 1.015 .312 .559 1.867 GS .137 .047 .116 2.919 .004 .674 1.483 a. Biến phụ thuộc: HĐTT
Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy hệ số Sig của 5 tố độc lập MT,ĐG,HĐ,TT,GS đều < 5% và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF rất thấp (<2) điều này chứng tỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập.
Phương trình hồi quy:
Hoạt động thu thuế = 0,39 Môi trường kiểm soát + 0,223Đánh giá rủi ro + 0,268Hoạt động kiểm soát + 0,065 Thông tin và truyền thông + 0,116 Giám sát
Để so sánh mức độ ảnh hƣởng từng tố độc lập đối với Hoạt động thu thuế ta căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa. Theo đó, tố nào có trọng số Beta chuẩn hóa càng lớn có nghĩa là tố đó ảnh hƣởng càng mạnh đến biến phụ thuộc. Ta thấy, ở phƣơng trình hồi quy, trong 5 yếu tố ảnh hƣởng Hoạt động thu thuế thì yếu tố Môi trƣờng kiểm soát ảnh hƣởng mạnh nhất đến Hoạt động thu thuế với Beta = 0,39; tố Hoạt
động kiểm soát ảnh hƣởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0.268; tố Đánh giá rủi ro ảnh hƣởng mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0.223; tố tiếp theo Giám sát ảnh hƣởng thứ tƣ với hệ số Beta = 0.116; tố Thông tin và truyền thông ảnh hƣởng thấp nhất với hệ số Beta = 0,065.
4.4. Kiểm định các giả thuyết cần thiết trong mô hình phân tích hồi quy
4.4.1. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Có 5 tố đƣợc đề xuất trong mô hình, và có 5 yếu tố có mối quan hệ tuyến tính với hoạt động thu thuế. Vì vậy, cần thiết phải kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy này để đi đến kết luận mối quan hệ và mức độ tác động của các tố trên.
Giả thuyết:
H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0 H1 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5≠ 0 Với mức ý nghĩa α = 5%
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy, trong Bảng 4.15, các giá trị t tƣơng ứng với sig < 0.05. Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận rằng các biến độc lập MT (môi trƣờng kiểm soát), ĐG (đánh giá rủi ro), HĐ (hoạt động kiểm soát), TT (thông tin và truyền thông), GS (giám sát) có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc Y (Hoạt động thu thuế).
4.4.2. Kiểm định giả thuyết về phương sai của sai số không đổi
Có 6 nhân tố tƣơng ứng với 5 biến độc lập có tƣơng quan với biến phụ thuộc Y, tuy nhiên, để kiểm tra xem ƣớc lƣợng của các hệ số hồi quy có đạt hiệu quả không, kiểm định tƣơng quan hạng Spearman đƣợc lựa chọn sử dụng với giả thuyết sau:
Giả thuyết H0: Hệ số tƣơng quan hạng của các biến MT=ĐG=HĐ=TT=GS= 0 Kiểm định Spearman cho mối tƣơng quan giữa hai biến gồm 1 biến độc lập lần lƣợt là MT, ĐG, HĐ, TT, GS với phần dƣ (ký hiệu biến "phandu”). Kết quả kiểm định cho thấy không thể bác bỏ đƣợc giả thuyết H0 do hệ số tƣơng quan hạng của các biến MT, ĐG, HĐ, TT, GS lần lƣợt là 0.868, 0.776, 0.796, 0.772,
0.513. Đều có mức ý nghĩa lớn hơn 0.05. Điều này cho thấy phƣơng sai của phần dƣ không thay đổi (Bảng 4.18).
Bảng 4.16: Kết quả phân tích tương quan Spearman giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc HĐTT MT ĐG HĐ TT GS Spearma n's rho HĐTT Correlation Coefficient 1.000 .868 ** .776** .796** .772** .513** Sig. (2-tailed) . .000 .000 .000 .000 .000 N 132 132 132 132 132 132 MT Correlation Coefficient .868 ** 1.000 .717** .732** .774** .471** Sig. (2-tailed) .000 . .000 .000 .000 .000 N 132 132 132 132 132 132 ĐG Correlation Coefficient .776 ** .717** 1.000 .626** .733** .311** Sig. (2-tailed) .000 .000 . .000 .000 .000 N 132 132 132 132 132 132 HĐ Correlation Coefficient .796 ** .732** .626** 1.000 .657** .469** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 . .000 .000 N 132 132 132 132 132 132 TT Correlation Coefficient .772 ** .774** .733** .657** 1.000 .400** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 . .000 N 132 132 132 132 132 132 GS Correlation Coefficient .513 ** .471** .311** .469** .400** 1.000
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .
N 132 132 132 132 132 132
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
4.4.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Cộng tuyến và trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin giống nhau rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến. Để dò tìm hiện tƣợng đa cộng tuyến ta phải tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor- VIF).
Kết quả đo lƣờng ta thấy độ chấp nhận của biến khá cao, tuy nhiên hệ số phóng đại phƣơng sai VIF rất thấp (<2), điều này chứng tỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập (bảng 4.15)
4.4.4. Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư
Mô hình hồi quy tuyến tính chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát khi phần dƣ có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phƣơng sai không đổi. Cách này thực hiện bằng cách xây dựng biểu đồ Histogram và biểu đồ P– P Plot.
Kết quả trong biểu đồ tần số Histogram cho thấy một đƣơng cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số. Với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,981 và Mean = 0 (phụ lục ), ta có thể kết luận rằng, giả thiết phân phối chuẩn có phần dƣ không bị vi phạm. Để củng cố cho kết luận này, chúng ta xem thêm biểu đồ P-P Plot của phần dƣ chuẩn hóa, các điểm quan sát không phân tán xa đƣờng chéo kỳ vọng, nên ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.
4.4.5. Kiểm định về tính độc lập của phần dư
Đại lƣợng thống kê Durbin- Waston (d) có thể dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số liên quan.
Giả thuyết H0: Hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ = 0.
Đại lƣợng d có giá trị biến thiên từ 0 đến 4. Nếu các phần dƣ không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Kết quả cho thấy d đƣợc chọn rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất (d = 2.065 gần bằng 2) (bảng 4.17). Do vậy, giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.