4.1.1. Đánh giá độ tin cậy thang đo Số lượng NNT được kiểm tra
Thang đo số lượng người nộp thuế được kiểm tra gồm 4 biến quan sát. với giá trị Cronbach’s Alpha bằng 0.843 > 0.6. bên cạnh đó cả 4 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 (xem bảng 4.1). Vậy thang đo này đã đạt yêu cầu về độ tin cậy. các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích yếu tố khám phá tiếp theo.
Bảng 4.1: Cronbach's Alpha của thang đo Số lượng NNT được kiểm tra Biến quan sát Trung bình Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Số lượng NNT được kiểm tra: Cronbach’s Alpha = 0.843
SL1 12.34 3.536 0.673 0.804
SL2 12.51 3.396 0.663 0.808
SL3 12.03 3.477 0.694 0.795
SL4 12.22 3.270 0.686 0.799
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
4.1.2. Đánh giá độ tin cậy thang đo Quy trình tổ chức kiểm tra
Thang đo quy trình tổ chức kiểm tra bao gồm 5 biến quan sát. với giá trị Cronbach’s Alpha bằng 0.876 > 0.6. bên cạnh đó cả 5 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 (xem bảng 4.2). Vậy thang đo này đã đạt yêu cầu về độ tin cậy. các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích yếu tố khám phá tiếp theo.
Bảng 4.2: Cronbach's Alpha của thang đo Quy trình tổ chức kiểm tra
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Quy trình tổ chức kiểm tra: Cronbach’s Alpha = 0.876
QK1 16.64 5.189 0.713 0.848
QK2 16.57 5.079 0.740 0.842
QK3 16.70 5.010 0.718 0.848
QK4 16.71 5.417 0.651 0.863
QK5 16.58 5.345 0.713 0.849
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
4.1.3 Đánh giá độ tin cậy thang đo Nhân lực kiểm tra thuế
Thang đo nhân lực kiểm tra thuế gồm 4 biến quan sát. với giá trị Cronbach’s Alpha bằng 0.803 > 0.6. bên cạnh đó cả 4 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 (xem bảng 4.3). Vậy thang đo này đã đạt yêu cầu về độ tin cậy. các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích yếu tố khám phá tiếp theo.
Bảng 4.3: Cronbach's Alpha của thang đo Nhân lực kiểm tra thuế
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Nhân lực kiểm tra thuế: Cronbach’s Alpha = 0.803
NL1 12.45 2.604 0.592 0.767
NL2 12.72 2.557 0.611 0.758
NL3 12.56 2.659 0.604 0.760
NL4 12.31 2.615 0.667 0.731
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
4.1.4 Đánh giá độ tin cậy thang đo Hệ thống pháp luật
Thang đo Hệ thống pháp luật gồm 4 biến quan sát. với giá trị Cronbach’s Alpha bằng 0.821 > 0.6. bên cạnh đó 4 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 (xem bảng 4.4). Vậy thang đo này đã đạt yêu cầu về độ tin cậy. các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích yếu tố khám phá tiếp theo.
Bảng 4.4: Cronbach's Alpha của thang đo Hệ thống pháp luật Biến Biến quan ( s át Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Hệ thống pháp luật: Cronbach’s Alpha = 0.821
HP1 12.35 2.919 0.639 0.779
HP2 12.25 2.666 0.679 0.759
HP3 12.31 2.850 0.604 0.794
HP4 12.11 2.621 0.661 0.768
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
4.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo Ý thức tuân thủ pháp luật
Thang đo Ý thức tuân thủ pháp luật gồm 5 biến quan sát. với giá trị Cronbach’s Alpha bằng 0.885 > 0.6. bên cạnh đó cả 5 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 (xem bảng 4.5). Vậy thang đo này đã đạt yêu cầu về độ tin cậy. các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích yếu tố khám phá tiếp theo.
Bảng 4.5: Cronbach's Alpha của thang đo Ý thức tuân thủ pháp luật
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Ý thức tuân thủ pháp luật: Cronbach’s Alpha = 0.885
YT1 16.29 5.764 0.738 0.857 YT2 16.27 5.818 0.751 0.855 YT3 16.28 5.681 0.725 0.861 YT4 16.24 5.741 0.727 0.860 YT5 16.33 6.134 0.677 0.871
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.3 Đánh giá độ tin cậy thang đo Kết quả kiểm tra
Thang đo Kết quả kiểm tra gồm 4 biến quan sát. với giá trị Cronbach’s Alpha bằng 0.833 > 0.6. bên cạnh đó cả 4 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 (xem bảng 4.6). Vậy thang đo này đã đạt yêu cầu về độ tin cậy. các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích yếu tố khám phá tiếp theo.
Bảng 4.6: Cronbach's Alpha của thang đo Kết quả kiểm tra
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Kết quả kiểm tra: Cronbach’s Alpha =0.833
KP1 11.13 3.938 0.673 0.784 KP2 11.27 3.754 0.715 0.765
KP3 11.22 3.914 0.618 0.809 KP4 11.15 3.872 0.643 0.797
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
4.4 Đánh giá độ tin cậy thang đo Hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế
Thang đo Hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuếgồm 4 biến quan sát. với giá trị Cronbach’s Alpha bằng 0.875 > 0.6. bên cạnh đó cả 4 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 (xem bảng 4.7). Vậy thang đo này đã đạt yêu cầu về độ tin cậy. các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích yếu tố khám phá tiếp theo.
Bảng 4.7: Cronbach's Alpha của thang đo Hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế: Cronbach’s Alpha = 0.875
KQ1 12.56 3.548 0.734 0.840 KQ2 12.45 3.505 0.790 0.818 KQ3 12.53 3.695 0.677 0.862 KQ4 12.35 3.550 0.729 0.841
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
4.5 Phân tích yếu tố khám pháEFA
Phân tích yếu tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá giá trị hội tụ của các thang đo. Sử dụng phép trích yếu tố là Principal Axis Factoring (PAF) với phép quay không vuông góc Promax.
Trước hết. để phân tích yếu tố khám phá ta kiểm tra một số điều kiện để sử dụng phân tích EFA:
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định KMO 0.909
Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 3152
Df 435
Sig. 0.000 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả) Kiểm định Bartlett: giá trị p (Sig) = 0.000 < 0.05 do vậy các biến quan sát có mối tương quan trong tổng thể.
Kiểm định KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) cho thấy hệ số KMO rất cao (0.909 > 0.5) đạt yêu cầu. thể hiện phần chung giữa các biến lớn.
Bảng 4.9: Ma trận hệ số tải nhân tố
Biến quan sát Yếu tố
1 2 3 4 5 6 7 SL1 0.585 SL2 0.326 0.636 SL3 0.855 SL4 0.740 0.206 QK1 0.589 QK2 0.815 QK3 0.696 QK4 0.739 0.270 QK5 0.703 NL1 0.726 NL2 0.730 NL3 0.234 0.640 NL4 0.774 HP1 0.743 HP2 0.715 HP3 0.622 HP4 0.788 YT1 0.740 0.211 YT2 0.768 YT3 0.789 0.213 YT4 0.749 YT5 0.745 KP1 0.671 KP2 0.824 KP3 0.614 KP4 0.637 KQ1 0.232 0.572 KQ2 0.820 KQ3 0.233 0.671 KQ4 0.266 0.602 Tiêu chí eigenvalue 10.928 2.378 2.044 1.954 1.564 1.187 1.071 Tổng phương sai trích 61.487%
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
Tổng cộng có 30 biến quan sát của các thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến Hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế được đưa vào phân tích EFA
Dựa vào kết quả tổng hợp bảng 4.9 ta thấy. tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1. với phương pháp rút trích PAF và phép quay không vuông góc Promax.
30 biến quan sát đã được nhóm thành 7 yếu tố với tổng phương sai trích (TVE) là 61.487 % > 50%. đạt yêu cầu.
Tất cả các biến quan sát trong bảng 4.9 đều có trọng số yếu tố lớn hơn 0.5. đạt yêu cầu. như vậy thang đo đạt giá trị hội tụ.
- Yếu tố Số lượng NNT được kiểm tra gồm 4 biến quan sát: SL1. SL2. SL3. SL4.
- Yếu tố quy trình tổ chức kiểm tra gồm 5 biến quan sát: QK1. QK2. QK3. QK4. QK5
- Yếu tố nhân lực kiểm tra thuế gồm 4 biến quan sát: NL1. NL2. NL3. NL4. - Yếu tố hệ thống pháp luật gồm 4 biến quan sát: HP1. HP2. HP3. HP4.
- Yếu tố ý thức tuân thủ pháp luật gồm 5 biến quan sát: YT1. YT2. YT3. YT4. YT5.
- Yếu tố kết quả kiểm tra gồm 4 biến quan sát: KP1. KP2. KP3. KP4. - Yếu tố Hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế gồm 4 biến quan sát: KQ1. KQ2.
KQ3. KQ4
4.6 Phân tích hồi quy bội
Từ kết quả phân tích yếu tố khám phá cho thấy có 6 yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế. Tiếp theo. phân tích hồi quy nhằm xác định sự tương quan này có tuyến tính hay không và mức độ quan trọng của từng yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế.
Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập bao gồm: số lượng NNT được kiểm tra (ký hiệu SL). quy trình tổ chức kiểm tra (ký hiệu QK). nhân lực kiểm tra thuế (ký hiệu NL). hệ thống pháp luật (ký hiệu HP). ý thức tuân thủ pháp luật (ký hiệu YT). kết quả kiểm tra (ký hiệu KP) và một biến phụ thuộc là hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế (ký hiệu KQ).
Mô hình của phân tích hồi quy là:
KQ = β0 + β1SL + β2NL + β3KP + β4QK + β5YT + β6HP + ε
Trong đó:
β0 là hằng số hồi quy
β1. β2. β3. β4. β5. β6 là các hệ số hồi quy ε là sai số ngẫu nhiên.
4.7 Phân tích tương quan và kiểm định
Nhằm xem xét mối tương quan giữa các biến trước khi phân tích hồi quy tuyến tính bội. đặc biệt là tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Kết quả phân tích tương quan xem bảng 4.10.
Bảng 4.10: Kết quả phân tích tương quan giữa các biến
SL QK NL HP YT KP KQ SLHệ số tương quan Sig 1 0.517** 0.000 0.336** 0.000 0.268** 0.000 0.422** 0.000 0.520** 0.000 0.577** 0.000 QKHệ số tương quan Sig 1 0.260** 0.000 0.471** 0.000 0.624** 0.000 0.485** 0.000 0.576** 0.000 NLHệ số tương quan Sig 1 0.211** 0.004 0.337** 0.000 0.312** 0.000 0.471** 0.000 HPHệ số tương quan Sig 1 0.359** 0.000 0.424** 0.000 0.446** 0.000
YTHệ số tương quan
Sig 1 0.476** 0.000 0.551** 0.000 KPHệ số tương quan Sig 1 0.566** 0.000 KQHệ số tương quan Sig 1 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
Từ kết quả phân tích tương quan trên. ta có thể thấy tương quan giữa biến phụ thuộc “hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế” với các biến độc lập: (1) số lượng NNT được kiểm tra. (2) quy trình tổ chức kiểm tra; (3) nhân lực kiểm tra thuế; (4) hệ thống pháp luật; (5) ý thức tuân thủ pháp luật; (6) kết quả kiểm tra đều khác 1. như vậy không xảy ra tương quan hoàn toàn giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc; và tất cả giá trị p (Sig) < 0.05. Do đó. có thể đưa các biến độc lập này vào mô hình hồi quy bội để giải thích cho sự thay đổi của biến phụ thuộc “hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế”. Tuy nhiên. mức độ tác động của từng biến độc lập này lên biến phụ thuộc Hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế sẽ được xác định cụ thể thông qua phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Bảng 4.11: Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình Mô Mô hình R R2 R2 được hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn ước tính
Thống kê thay đổi
Thay đổi R2 Thay đổi F df1 df2 Sig. thay đổi F 1 0.754a 0.568 0.553 0.41265 0.568 38.182 6 174 0.000 a. Dự báo: (Hằng số). KP. NL. HP. YT. SL. QK
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
Hệ số xác định R2 = 0.568 khác 0. cho thấy mô hình nghiên cứu phù hợp. Kết quả cũng cho thấy R2 hiệu chỉnh R2 hiệu chỉnh = 0.553 nhỏ hơn R2. hệ số này được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình an toàn. chính xác hơn vì nó không thổi phồng độ phù hợp của mô hình. Như vậy. mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 55.3%. Hay nói cách khác. khoảng 55.3% phương sai của Hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế được giải thích bởi phương sai của 6 biến độc lập.
Bảng 4.12: Kiểm định độ phù hợp của mô hình
ANOVAa Mô hình Tổng bình phương Df Trung bình của bình phương F Sig. 1
Hồi quy 39.009 6 6.502 38.182 0.000a
Phần dư 29.628 174 0.170
Tổng 68.637 180
a. Biến phụ thuộc: KQ
b. Dự báo: (Hằng số). KP. NL. HP. YT. SL. QK
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Trị F = 38.182 và mức ý
nghĩa p (Sig) = 0.000 < 0.05. Do vậy. mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Trọng số hồi quy của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê. các giá trị p (Sig) đều nhỏ hơn 0.05: SL(0.000). QK(0.030). NL(0.000). HP(0.021). YT(0.026). KP(0.010). Về kiểm định đa cộng tuyến. chúng ta thấy các hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 10 (SL: 1.631. QK: 2.098. NL: 1.208. HP: 1.387. YT: 1.816. KP: 1.692) cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không bị vi phạm.
Bảng 4.13: Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội
Coefficientsa Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Sig. Đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Dung sai VIF 1 Hằng số -0.514 0.332 -1.548 0.123 SL 0.240 0.065 0.234 3.674 0.000 0.613 1.631 QK 0.174 0.079 0.158 2.191 0.030 0.477 2.098 NL 0.259 0.065 0.219 3.992 0.000 0.828 1.208 HP 0.157 0.067 0.137 2.333 0.021 0.721 1.387 YT 0.156 0.070 0.150 2.239 0.026 0.551 1.816 KP 0.164 0.063 0.169 2.616 0.010 0.591 1.692 a. Biến phụ thuộc: KQ
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)
Mô hình hồi qui bội sau đây đặc trưng cho mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu thị trường:
KQ = 0.240SL + 0.174QK + 0.259NL + 0.157HP + 0.156YT + 0.164KP
Phương trình hồi quy cho thấy. Hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế chịu tác động dương của 6 yếu tố: (1) số lượng NNT được kiểm tra. (2) quy trình kiểm tra thuế; (3) nhân lực kiểm tra thuế; (4) hệ thống pháp luật; (5) ý thức tuân thủ pháp luật; (6)
kết quả kiểm tra. Trong đó yếu tố nhân lực kiểm tra thuế; số lượng NNT được kiểm tra; quy trình tổ chức kiểm tra tác động mạnh đến hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế.
Hình 4.1: Biểu đồ phân phối chuẩn phần dư
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả) Hình 4.2: Biểu đồ P-P Plot
Dựa vào hình vẽ P-P plot (hình 4.2) cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng. nên ta có thể kết luận là giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Ngoài ra. qua biểu đồ phân tán – Scatterplot (hình 4.3). ta có thể thấy sự phân tán đều.
(Nguồn: Kết quả tính toán của tácgiả) Hình 4.3: Biểu đồ Scatterplot (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Chương này đã trình bày các kết quả có được từ việc phân tích dữ liệu thu nhập. Trong đó. mẫu nghiên cứu N = 181. Qua đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và kiểm định thang đo bằng phân tích yếu tố khám phá EFA. mô hình nghiên cứu được giữ nguyên 6 yếu tố ảnh hưởng chính đến Hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế như giả thuyết ban đầu: (1) số lượng NNT được kiểm tra. (2) Quy trình tổ chức kiểm tra thuế; (3) nhân lực kiểm tra thuế; (4) hệ thống pháp luật; (5) ý thức tuân thủ pháp luật; (6) kết quả kiểm tra.
Sau đó. tác giả thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính. Kết quả phân tích cho thấy cả 6 yếu tố có tác động dương đến Hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế.
Các giả thuyết H1. H2. H3. H4. H5. H6 được chấp nhận. mô hình giải thích được 55.3% sự biến thiên của việc Hiệu quả kiểm tra tuân thủ thuế.
Qua kiểm định. Hiệu quả của kiểm tra thuế phụ thuộc lớn nhất vào nhân lực kiểm tra (0.259NL). điều đó nói lên trình độ chuyên môn nghề nghiệp. tinh thần trách nhiệm. đạo đức nghề nghiệp. tổ chức bộ máy kiểm tra có vai trò quyết định đến hiệu quả công tác kiểm tra. Yếu tố quan trọng thứ 2 là Số lượng Người nộp thuế được kiểm tra (0.240SL); đưa ra số lượng NNT được kiểm tra. số lượng người nộp thuộc thuộc Chi cục quản lý. tỷ lệ hoàn thành kế hoạch kiểm tra được giao sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả của công tác kiểm tra thuế. Các yếu tố ảnh hưởng tiếp theo đến hiệu quả kiểm tra thuế là quy trình tổ chức kiểm tra (0.174QK). Kết quả kiểm tra thuế (0.164KP). hệ thống pháp luật (0.157HP). ý thức tuân thủ pháp luật thuế (0.156YT).
Dựa vào phương trình hồi quy qua kết quả nghiên cứu. ta có cơ sở để xây dựng kế hoạch kiểm tra thuế hàng năm tại Chi cục Thuế Quận Bình Thạnh để mang lại Hiệu quả cao trong công cuộc thực hiện chức năng nhiệm vụ.