Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
TL1 6.76 2.274 0.640 0.731 TL2 7.07 2.168 0.616 0.753 TL3 6.88 1.953 0.678 0.688
Cronbach’s Alpha 0.799 Số biến quan sát 3
Gía trị trung bình 3.451
Nguồn: phụ lục 4
Thang đo sự tuân thủ thuế.
Các biến quan sát của thang đo sự tuân thủ thuế bao gồm 3 biến quan sát, kết quả phân tích Cronbach’s alpha cụ thể như sau: Nhóm nhân tố sự tuân thủ thuế có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.627 cho thấy mức độ tin cậy cao của thang đo. Bên cạnh đó, các biến quan sát trong thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4.10. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo sự tuân thủ thuế Trung bình Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
TT2 5.38 3.673 0.565 0.379 TT3 5.14 3.259 0.425 0.554
TT1 5.98 3.847 0.348 0.650
Cronbach’s Alpha 0.627 Số biến quan sát 3
Gía trị trung bình 2.749
Nguồn: phụ lục 4
4.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thành phần của thang đo, nghiên cứu tiếp tục thực hiện phân tích EFA đối với các thang đo. Mục đích của kỹ thuật phân tích EFA là nhằm xác định các nhân tố nào thực sự đại diện cho các biến quan sát trong các thang đo. Các nhân tố đại diện mới cho 15 biến quan sát (khơng tính 3 biến quan sát thuộc thang đo sự tuân thủ thuế) có được từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA có thể khác so với mơ hình nghiên cứu đã được đề xuất.
Việc phân tích EFA được thực hiện qua các kiểm định: kiểm định tính thích hợp của phương pháp EFA đối với mẫu nghiên cứu, kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thang đo, kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các nhân tố đại diện mới.
Kiểm định tính thích hợp của EFA. Bảng 4.11. Kiểm định KMO và Bartlett
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin. 0.816 Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 2185.088
Df 105
Sig. 0.000
Nguồn: phụ lục 5
Hệ số KMO = 0.816 thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong các thang đo.
Bảng 4.11 cho kết quả kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0.05, cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các yếu tố.
Bảng 4.12 cho thấy phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 4 nhân tố đại diện cho 15 biến quan sát với tiêu chuẩn Eigenvalues là 1.458 lớn hơn 1.
Cột phương sai tích lũy trong Bảng 4.12 cho thấy giá trị phương sai trích là 74.102%. Điều này có nghĩa là các nhân tố đại diện giải thích được 74.102% mức độ biến động của 15 biến quan sát trong các thang đo.
Bảng 4.12. Kiểm định mức đơ ̣ giải thích của các biến quan sát đối với các nhân tố đại diện Nhân tố Chỉ tiêu Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải trích được Tổng bình phương hệ số tải xoay Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy 1 4.843 32.290 32.290 4.843 32.290 32.290 3.336 22.243 22.243 2 3.097 20.646 52.936 3.097 20.646 52.936 2.917 19.449 41.692 3 1.716 11.443 64.379 1.716 11.443 64.379 2.699 17.995 59.687 4 1.458 9.722 74.102 1.458 9.722 74.102 2.162 14.415 74.102 5 .609 4.057 78.159 6 .538 3.588 81.746 7 .520 3.466 85.212 8 .448 2.989 88.201 9 .415 2.769 90.969 …. 15 .137 .914 100.000 Nguồn: phụ lục 5 Ma trận xoay nhân tố
cho 15 biến quan sát trong các thang đo. Các nhân tố và các biến quan sát trong từng nhân tố cụ thể được trình bày trong bảng ma trận xoay nhân tố.
Bảng 4.13. Ma trận xoay nhân tố. Nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 XH3 0.900 XH1 0.896 XH2 0.845 XH4 0.832 CS3 0.900 CS4 0.842 CS1 0.811 CS2 0.744 KT3 0.869 KT1 0.801 KT4 0.766 KT2 0.756 TL3 0.827 TL2 0.825 TL1 0.817 Nguồn: phụ lục 5
Bảng 4.13 cho thấy, các biến quan sát trong mỗi nhân tố đều thỏa mãn yêu cầu có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.55. Như vậy, 4 nhân tố cụ thể như sau:
Nhân tố 1: bao gồm các biến quan sát XH1, XH2, XH3, XH4. Đặt tên cho nhân tố này là XH đại diện cho nhân tố nhận thức giá trị xã hội.
Nhân tố 2: bao gồm các biến quan sát CS1, CS2, CS3, CS4. Đặt tên cho nhân tố này là CS đại diện cho nhân tố chính sách thuế.
Nhân tố 3: bao gồm các biến quan sát KT1, KT2, KT3, KT4. Đặt tên cho nhân tố này là KT đại diện cho nhân tố kinh tế.
Nhân tố 4: bao gồm các biến quan sát TL1, TL2, TL3. Đặt tên cho nhân tố này là TL đại diện cho nhân tố tâm lý cảm nhận.
Giá trị cụ thể của 4 nhân tố này được tác giả tính tốn bằng cách lấy trung bình cộng của các biến số quan sát thành phần
Phân tích EFA cho đối với thang đo sự tuân thủ thuế.
Thang đo sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp cũng sẽ được tác giả tiến hành phân tích EFA. Kết quả cụ thể như sau:
Bảng 4.14. Kiểm định KMO và Bartlett
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin. 0.592 Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 110.780
Df 3
Sig. 0.000
Nguồn: phụ lục 5
Hệ số KMO = 0.592 thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Bảng 4.14 cho kết quả kiểm định Bartlett có Sig. < 0.05, cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các yếu tố.
Bảng 4.15 cho thấy phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 1 nhân tố đại diện cho 3 biến quan sát trong thang đo sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp với tiêu chuẩn Eigenvalues là 1.756 lớn hơn 1.
Cột phương sai tích lũy trong Bảng 4.15 cho thấy giá trị phương sai trích là 58.520%. Điều này có nghĩa là nhân tố đại diện cho sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp giải thích được 58.520% mức độ biến động của 3 biến quan sát trong các thang đo.
Bảng 4.15. Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các nhân tố đại diện
Nhân tố
Chỉ tiêu Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải trích được Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy 1 1.756 58.520 58.520 1.756 58.520 58.520 2 0.775 25.825 84.346 3 0.470 15.654 100.000 Nguồn: phụ lục 5
Nhân tố đại diện cho sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp bao gồm 3 biến quan sát TT1, TT2, TT3. Đặt tên cho nhân tố này là TT. Nhân tố TT cũng được tác giả tính bằng cách lấy trung bình cộng của 3 biến quan sát thành phần.
4.2.2.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đa biến được thực hiện sau đó để xác định các nhân tố thực sư ảnh hưởng đến sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp, đồng thời kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Để nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp, mơ hình hồi quy bội được xây dựng có dạng.
𝑻𝑻 = 𝜷𝟎+ 𝜷𝟏 × 𝑲𝑻 + 𝜷𝟐 × 𝑪𝑺 + 𝜷𝟑× 𝑿𝑯 + 𝜷𝟒 × 𝑻𝑳 + 𝜺𝒊 (1)
Kết quả ước lượng mơ hình (1)
Bảng 4.16. Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa T Sig. Thống kê tương quan Hệ số Sai số
chuẩn Tolerance VIF
Hằng số -1.318 0.310 -4.252 0.000 TL 0.206 0.063 0.165 3.299 0.001 0.842 1.187 KT 0.360 0.063 0.288 5.705 0.000 0.825 1.212 CS 0.269 0.060 0.232 4.511 0.000 0.793 1.260 XH 0.492 0.049 0.521 9.949 0.000 0.767 1.304 Nguồn: phụ lục 6
Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình có R2 là 0.484. Như vậy, 48,40% thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập của mơ hình hay nói cách khác 48,40% thay đổi sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp được giải thích bởi các nhân tố trong mơ hình.
Bảng 4.17. Tóm tắt mơ hình
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số của ước lượng Durbin-Watson
1 0.696a 0.484 0.476 0.62994 1.268
Bảng 4.18. Phân tích phương sai Mơ hình Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 91.292 4 22.823 57.514 .000b Sai số 97.222 245 .397 Tổng cộng 188.514 249 Nguồn: phụ lục 6
Hệ số Sig. = 0.000 < 0.01 với F = 57.514, cho thấy mơ hình đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế. Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ở mức độ tin cậy 99%.
Phụ lục 7 cho thấy kết quả kiểm định các hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi và phân phối chuẩn của phần dư. Kết quả cho thấy mơ hình khơng xảy ra các hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan nhưng có hiện tượng phương sai thay đổi. Đồng thời phần dư cũng có phân phối chuẩn.
Như vậy mơ hình (1) có hiện tượng phương sai thay đổi, hiện tượng này sẽ làm cho các thống kê trong mơ hình bị sai lệch ảnh hưởng đến việc kết luận sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Để khắc phục hiện tượng này, tác giả thực hiện hồi quy với sai số chuẩn mạnh. Kết quả hồi quy được trình bày trong bảng sau: Bảng 4.19. Hệ số hồi quy Biến số Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy chuẩn hóa Sai số chuẩn t Sig. C -1.318345 0.263622 -5.000883 0.0000 XH 0.491718 0.521 0.048611 10.11529 0.0000 KT 0.359731 0.288 0.055342 6.500174 0.0000 CS 0.268686 0.232 0.053440 5.027765 0.0000 TL 0.206239 0.165 0.053960 3.822106 0.0002
Kiểm định hệ số hồi quy
Trong bảng 4.19, cột mức ý nghĩa Sig. cho thấy hệ số hồi quy của tất cả các biến số TL, KT, CS, XH đều có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0.05. Như vậy, hệ số hồi quy của các biến TL, KT, CS, XH đều có ý nghĩa thống kê hay các biến số TL, KT, CS, XH đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc TT.
Kết luận các giả thuyết nghiên cứu.
Giả thuyết H1: Các khía cạnh kinh tế tạo thuận lợi cho DN thì sự tuân thủ thuế của DN sẽ tốt hơn.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy biến số KT có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc TT. Điều này có đồng nghĩa với việc nhân tố kinh tế có ảnh hưởng đến sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp. Đồng thời, hệ số hồi quy của biến số KT có giá trị 0.359731, mang dấu dương, tức là nhân tố kinh tế thuận lợi thì sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp sẽ tốt hơn. Như vậy, giả thiết H1 được hỗ trợ.
Giả thuyết H2: Chính sách thuế càng hồn thiện thì sự tuân thủ thuế của DN càng tăng.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy biến số CS có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc TT. Điều này có đồng nghĩa với việc nhân tố chính sách thuế có ảnh hưởng đến sự tn thủ thuế của doanh nghiệp. Đồng thời, hệ số hồi quy của biến số CS có giá trị 0.268686, mang dấu dương, tức là nhân tố chính sách thuế có ảnh hưởng dương đến sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp. Như vậy, giả thiết H2 được hỗ trợ.
Giả thuyết H3: Nhận thức giá trị xã hội càng cao có ảnh hưởng tích cực đến sự tuân thủ thuế của DN.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy biến số XH có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc TT. Điều này có đồng nghĩa với việc nhân tố nhận thức giá trị xã hội có ảnh hưởng đến sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp. Đồng thời, hệ số hồi quy của biến số XH có giá trị 0.491718, mang dấu dương, tức là nhân tố nhận thức giá trị xã hội càng cao có ảnh hưởng tích cực đến sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp. Như vậy, giả thiết H3 được hỗ trợ.
thủ thuế của DN càng cao.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy biến số TL có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc TT. Điều này có đồng nghĩa với việc nhân tố tâm lý về nghĩa vụ thuế có ảnh hưởng đến sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp. Đồng thời, hệ số hồi quy của biến số TL có giá trị 0.206239, mang dấu dương, tức là nhân tố tâm lý về nghĩa vụ thuế càng cao có ảnh hưởng tích cực đến sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp. Như vậy, giả thiết H4 được hỗ trợ.
4.2.2.4. Phân tích ANOVA
Sự khác nhau về tuân thủ thuế theo quy mô doanh nghiệp.
Đối tượng doanh nghiệp phỏng vấn được chia làm 2 nhóm: doanh nghiệp lớn và doanh nghiệp nhỏ và vừa. Để tiến hành phân tích phương sai ANOVA điều kiện cần là phải kiểm định giả thuyết H0: phương sai của các nhóm doanh nghiệp có quy mơ khác nhau là đồng nhất. Kết quả phân tích được thể hiện trong bảng bên dưới.
Bảng 4.20. Phân tích ANOVA
Số thống kê Levene Levene Sig. 0.515 0.474 Kiểm định Anova F Sig.
3.401 0.066
Nguồn: phụ lục 8
Với trị số thống kê Levene có mức ý nghĩa Sig. = 0.474 lớn hơn 0.05, tức là chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết H0. Như vậy có thể nói phương sai của các nhóm doanh nghiệp có quy mơ khác nhau là đồng nhất, thỏa mãn điều kiện để phân tích ANOVA.
Phân tích ANOVA được thực hiện thơng qua kiểm định giả thiết H0: sự tuân thủ thuế của các nhóm doanh nghiệp có quy mơ khác nhau là giống nhau. Kết quả kiểm định ANOVA có F = 3.401 và mức ý nghĩa Sig. = 0.066 lớn hơn 0.05 nhưng
nhỏ hơn 0.1 nên có cơ sở bác bỏ giả thiết H0 ở mức ý nghĩa 10%, hay có sự khác biệt về sự tuân thủ thuế của các nhóm doanh nghiệp có quy mơ khác nhau.
Sự khác nhau về tuân thủ thuế theo loại hình doanh nghiệp.
Loại hình doanh nghiệp trong mẫu khảo sát được chia làm 4 nhóm: cơng ty cổ phần, cơng ty TNHH, doanh nghiệp tư nhân và loại hình doanh nghiệp khác. Để tiến hành phân tích phương sai ANOVA điều kiện cần là phải kiểm định giả thuyết H0: phương sai của các nhóm loại hình doanh nghiệp khác nhau là đồng nhất. Kết quả phân tích được thể hiện trong bảng bên dưới.
Bảng 4.21. Phân tích ANOVA
Số thống kê Levene Levene Sig. 1.916 0.128 Kiểm định Anova F Sig.
9.723 0.000
Nguồn: phụ lục 8
Với trị số thống kê Levene có mức ý nghĩa Sig. = 0.128 lớn hơn 0.05, tức là chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết H0. Như vậy có thể nói phương sai giữa các nhóm loại hình doanh nghiệp khác nhau là đồng nhất, và thỏa mãn điều kiện để phân tích ANOVA.
Phân tích ANOVA được thực hiện thơng qua kiểm định giả thiết H0: sự tuân thủ thuế của các nhóm loại hình doanh nghiệp khác nhau là giống nhau. Kết quả kiểm định ANOVA có F = 9.723 và mức ý nghĩa Sig. = 0.000 nhỏ hơn 0.05 nên có cơ sở bác bỏ giả thiết H0, hay có sự khác biệt về sự tuân thủ thuế của các nhóm loại hình doanh nghiệp khác nhau.
Sự khác nhau về tuân thủ thuế theo ngành nghề kinh doanh của doanh nghiệp.
Ngành nghề kinh doanh của doanh nghiệp trong mẫu khảo sát được chia làm 4 loại: sản xuất, thương mại, dịch vụ và khác. Trong đó, số doanh nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực thương mại chiếm tỷ lệ cao nhất.
Để tiến hành phân tích phương sai ANOVA điều kiện cần là phải kiểm định giả thuyết H0: phương sai của các nhóm doanh nghiệp có ngành nghề kinh doanh