Phân tích nhân tố đối với thang đo ảnh hướng đến nợ đọng, trốn đóng

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố ảnh hưởng đến nợ đọng bảo hiểm xã hội, trường hợp thành phố hồ chí minh , luận văn thạc sĩ (Trang 52)

3.1 Phân tích kết quả khảo sát

3.1.3.1 Phân tích nhân tố đối với thang đo ảnh hướng đến nợ đọng, trốn đóng

Bảng 3.4: Kiểm định Cronbach’Alpha của nhân tố nợ đọng, trốn đóng BHXH

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan biến tổng

Alpha nếu loại biến này

Nợ đọng, trốn đóng BHXH (NB), Alpha = .828

NBH1 6.9209 1.287 .670 .779

NBH2 6.6206 1.292 .692 .756

NBH3 6.5059 1.338 .696 .753

(Nguồn: Tác giả tự xử lý và tổng hợp bằng phần mềm SPSS 16.0)

Kết quả kiểm định trên cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố nợ đọng BHXH bằng 0,828 > 0,6; và hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3. Vậy thang đo về nợ đọng, trốn đóng BHXH đủ độ tin cậy để phân tích nhân tố khám phá (EFA).

3.1.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

3.1.3.1 Phân tích nhân tố đối với thang đo ảnh hướng đến nợ đọng, trốn đóng BHXH BHXH

Tác giả sử dụng 21 biến còn lại sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo từ

BX1 đến BX6. Tiến hành phân tích EFA và loại các biến không đạt yêu cầu ta được kết quả như sau: hệ số KMO = 0,652; Sig. = 0; phương sai rút trích là 80,392% và cho ra 6 nhân tố ảnh hưởng đến nợ đọng, trốn đóng BHXH tại Tp. Hồ Chí Minh.

Bảng 3.5: KMO and Bartlett's Test của các nhân tố ảnh hưởng đến nợ đọng, trốn đóng BHXH

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .652 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 4770.589 Df 210 Sig. .000 (Nguồn: Tác giả tự xử lý và tổng hợp bằng phần mềm SPSS 16.0)

Bảng 3.6: Kết quả EFA của các nhân tố ảnh hưởng đến nợ đọng, trốn đóng BHXH

Rotated Component Matrixa

Component 1 2 3 4 5 6 BX63 .883 BX64 .841 BX62 .835 BX61 .823 BX65 .776 BX66 .681 BX21 .923 BX24 .858 BX23 .784 BX22 .768 BX43 .897 BX41 .855 BX42 .842 BX12 .860 BX14 .846 BX11 .705 BX51 .886 BX52 .864 BX33 .753 BX32 .746 BX34 .712

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.

(Nguồn: Tác giả tự xử lý và tổng hợp bằng phần mềm SPSS 16.0)

Như vậy, thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến nợ đọng, trốn đóng BHXH sau khi đánh giá sơ bộ gồm có 6 thành phần và 21 biến quan sát như sau: BX1 (BX1.1; BX1.2; BX1.4); BX2 (BX1.1; BX1.2; BX1.3; BX1.4); BX3 (BX3.2; BX3.3; BX3.4); BX5 (BX5.1; BX5.2); BX6 (BX6.1; BX6.2; BX6.3; BX6.4; BX6.5; BX6.6). Ta có bảng như sau:

Bảng 3.7: Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến nợ đọng BHXH tại Tp. Hồ Chí Minh STT BIẾN QUAN SÁT DIỄN GIẢI BX1: Nội dung chế độ chính sách 1 BX1.1 Mức đóng cao 2 BX1.2 Mức hưởng thấp

3 BX1.4 Tiền lương làm căn cứ đóng chưa hợp lý

BX2: Cơ chế quản lý, xử lý nợ

4 BX2.1 Mức lãi suất chậm đóng thấp 5 BX2.2 Mức phạt thấp

6 BX2.3 Chế tài xử lý chưa đủ mạnh

7 BX2.4 Chưa có sự kiểm tra, giám sát của cơ quan có thẩm quyền

BX3: Sử dụng tiền đóng BHXH vào mục đích khác

8 BX3.2 Sử dụng chi phí đóng BHXH để tăng vốn kinh doanh. 9 BX3.3 Sử dụng chi phí đóng BHXH để gia tăng lợi nhuận. 10 BX3.4 Trốn đóng BHXH để hạ chi phí, hạ giá thành sản phẩm.

BX4: Tình hình kinh doanh của đơn vị

11 BX4.1 Tình hình kinh doanh của DN đang gặp khó khăn. 12 BX4.2 Tình hình tài chính của DN đang gặp khó khăn .

13 BX4.3 Doanh nghiệp đã khơng đủ chi phí để đóng BHXH.

BX5: Nhận thức về chính sách BHXH

14 BX5.1 Chính sách BHXH ít có ý nghĩa đối với NLĐ. 15 BX5.2 Chính sách BHXH ít có ý nghĩa đối với NSDLĐ.

BX6: Chất lượng dịch vụ của cơ quan BHXH

16 BX6.1 Quy trình, thủ tục tham gia rườm rà. 17 BX6.2 Quy trình, thủ tục hưởng rườm rà. 18 BX6.3 Thiếu minh bạch về chính sách BHXH.

19 BX6.4 Chưa có nhiều hoạt động tun truyền, giải đáp về chính sách BHXH.

20 BX6.5 Năng lực và phong cách phục vụ của cán bộ BHXH chưa tốt. 21 BX6.6 Việc ứng dụng công nghệ thông tin trong tham gia BHXH

chưa tốt.

NB Nợ đọng BHXH

NB1.1 DN nợ tiền đóng BHXH của NLĐ đang tham gia BHXH. NB1.2 DN giảm tiền đóng BHXH bằng cách giảm tiền lương làm

căn cứ đóng BHXH của NLĐ.

NB1.3 DN giảm tiền đóng BHXH bằng cách giảm số LĐ nằm trong

đối tượng tham gia BHXH bắt buộc

(Nguồn: Tác giả tự xử lý và tổng hợp) 3.1.3.2 Phân tích nhân tố đối với nợ đọng, trốn đóng BHXH

Bảng 3.8: KMO and Bartlett's Test của nhân tố nợ đọng, trốn đóng BHXH KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .722 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 280.281 Df 3 Sig. .000 (Nguồn: Tác giả tự xử lý và tổng hợp bằng phần mềm SPSS 16.0)

Với hệ số KMO = 0,722; Sig. = 0,000 và phương sai rút trích là = 74,491% nên phân tích đạt u cầu và nhóm lại thành một nhân tố nợ đọng, trốn đóng BHXH gồm các biến quan sát NB1.1; NB1.2; NB1.3

3.2 Phân tích mơ hình hồi quy

Phân tích mơ hình hồi quy là một kỹ thuật thống kê được dùng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập nhằm mục tiêu sử dụng các biến độc lập có giá trị biết trước để dự báo một giá trị biến phụ thuộc nào đó được chọn để nghiên cứu. Khi chạy hồi quy cần quan tâm đến những thống số sau:

(Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008):

- Hệ số R2: đánh giá phần biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi

các biến độc lập. Hệ số này có thể giao động từ 0 đến 1;

- Hệ số Beta: hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích chúng với biến phụ thuộc;

- Kiểm định ANOVA để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu

gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0,05 thì ta có thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.

3.2.1 Xây dựng ma trận tương quan giữa biến độc lập và biến hồi quy

Phân tích tương quan sử dụng hệ số Pearson để kiểm tra các mối quan hệ tuyến tính giữa các biến định lượng (khoảng/tỷ lệ) nhằm xem xét mối quan hệ giữa chúng và phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Khi thấy các biến số có sự tương

quan chặt chẽ với nhau thì cần quan tâm đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.

Bảng 3.9: Ma trận hệ số giữa các nhân tố được nghiên cứu Correlations BX1 BX2 BX3 BX4 BX5 BX6 NBH BX1 Pearson Correlation 1 .235** .294** .193** .050 .191** .287** Sig. (2-tailed) .000 .000 .002 .425 .002 .000 N 253 253 253 253 253 253

BX2 Pearson Correlation . 1 .380** .233** .291** .083 .712** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .186 .000 N 253 253 253 253 253 BX3 Pearson Correlation 1 .475** .438** .369** .661** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 253 253 253 253 BX4 Pearson Correlation 1 .219** .466** .510** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 253 253 253 BX5 Pearson Correlation 1 .398** .569** Sig. (2-tailed) .000 .000 N 253 253 BX6 Pearson Correlation 1 .494** Sig. (2-tailed) .000 N 253 NBH Pearson Correlation .287** .712** .661** .510** .569** .494** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 253 253 253 253 253 253 253

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

(Nguồn: Tác giả tự xử lý và tổng hợp bằng phần mềm SPSS 16.0)

Từ kết quả phân tích hệ số tương quan ở bảng trên, ta thấy:

- Độ tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc (NBH) và biến độc lập (BX1, BX2, BX3, BX4, BX5, BX6) nằm ở mức cao (r nằm trong khoảng từ 0,287 đến

0,712) với giá trị sig đều bằng 0.

- Hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập BX1; BX2; BX3; BX4;

BX5; BX6 với nhau lớn hơn không, tuy nhiên ở mức nhỏ nên sơ bộ không thấy hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến này.

Như vậy, sau khi phân tích ma trận hệ số tương quan, tác giả sẽ sử dụng biến

độc lập BX1; BX2; BX3; BX4; BX5; BX6 đưa vào mơ hình nghiên cứu để giải

thích cho biến phụ thuộc NBH trong mơ hình hồi quy.

3.2.2 Xác nhận mơ hình hồi quy

Qua kết quả phân tích tương quan, mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến nợ đọng, trốn đóng BHXH tại Tp.Hồ Chí Minh được chọn là mơ hình hồi quy tuyến

tính. Phương trình hồi quy được thể hiện như sau:

NBH = β0 + β1BX1 + β2BX2 + β3BX3 + β4BX4 + β5BX5 + β6BX6 Trong đó: - NBH: Nợ đọng BHXH. - BX1: Nội dung chế độ chính sách. - BX2: Cơ chế xử lý vi phạm nợ đọng, trốn đóng BHXH. - BX3: Sử dụng tiền đóng BHXH vào mục đích khác. - BX4: Tình hình của đơn vị. - BX5: Nhận thức về chính sách BHXH.

- BX6: Chất lượng dịch vụ của cơ quan BHXH.

Sau khi xây dựng ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, tác giả tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố ảnh hưởng đến nợ đọng, trốn đóng BHXH tại Tp.Hồ Chí Minh.

Phân tích hồi quy tuyến tính được dùng để kiểm định mơ hình và các giả

thuyết, thủ tục chọn biến là các biến được đưa vào cùng lúc (Phương pháp Enter). Kết quả hồi quy như sau:

Bảng 3.10: Đánh giá sự phù hợp của mơ hình Model Summaryb Mơ hình R R bình phương R bình phương đã điều chỉnh Sai số ước tính của độ lệch chuẩn Change Statistics Durbin - Watson R Square Change F Change df 1 df2 Sig. F Change 1 .902a .813 .808 .24003 .813 178.089 6 246 .000 1.646 a. Predictors: (Constant), BX6, BX2, BX1, BX5, BX4, BX3 b. Dependent Variable: NBH

(Nguồn: Tác giả tự xử lý và tổng hợp bằng phần mềm SPSS 16.0)

Bảng 3.11: Kiểm định sự phù hợp của mơ hình (ANOVAb) ANOVAb Mơ hình Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 43.758 6 7.293 123.575 .000a Residual 10.505 178 .059 Total 54.263 184 (Nguồn: Tác giả tự xử lý và tổng hợp bằng phần mềm SPSS 16.0)

Bảng 3.12: Kết quả hồi quy bội với các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình Coefficientsa Model Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Std.

Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) .352 .106 3.324 .001 BX1 .016 .021 .022 .747 .456 .866 1.155 BX2 .301 .018 .513 16.538 .000 .791 1.264 BX3 .182 .029 .227 6.319 .000 .587 1.702 BX4 .096 .025 .131 3.855 .000 .662 1.511 BX5 .138 .023 .202 6.091 .000 .694 1.441 BX6 .156 .024 .222 6.536 .000 .661 1.513 a. Dependent Variable: NBH (Nguồn: Tác giả tự xử lý và tổng hợp bằng phần mềm SPSS 16.0)

Giá trị R2 đã điều chỉnh bằng 0,808 cho biết 80,8% nợ đọng, trốn đóng BHXH

đóng BHXH; tình hình của đơn vị; nhận thức về chính sách BHXH; chất lượng dịch

vụ của cơ quan BHXH.

Các nhân tố trong mơ hình đều thích hợp với mức ý nghĩa sig rất nhỏ, không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến nghĩa là các nhân tố khơng có mối tương quan với nhau. Kiểm định đa cộng tuyến cho thấy giá trị VIF của tất cả các biến độc lập

đều nhỏ hơn 2 nên kết luận các biến này không gây nên hiện tượng đa cộng tuyến.

Phương trình hồi quy bội như sau:

NBH = 0,352 + 0,022BX1 + 0,513BX2 + 0,227BX3 + 0,131BX4 + 0,202BX5 + 0,222BX6

Phương trình trên cho thấy nhân tố BX2 (Cơ chế xử lý nợ đọng, trốn đóng

BHXH) ảnh hưởng nhiều nhất; mức độ ảnh hưởng thứ hai là nhân tố BX3 (Sử dụng tiền đóng BHXH); mức độ ảnh hưởng thứ ba là nhân tố BX6 (Chất lượng dịch vụ

của cơ quan BHXH); mức độ ảnh hưởng thứu tư là BX5 (Nhận thức về chính sách BHXH); mức độ ảnh hưởng thứ năm là BX4 (tình hình kinh doanh của đơn vị); ảnh hưởng ít nhất là nhân tố BX1 (Nội dung chính sách).

Thứ tự mức độ ảnh hưởng như trên sẽ là căn cứ để khuyến nghị chính sách.

3.3 Gợi ý chính sách

3.3.1 Mục tiêu thực hiện chính sách BHXH

Theo quyết định số 1215/QĐ – TTg ngày 23/7/2013 của Thủ tướng chính phủ về Phê duyệt chiến lược phát triển ngành BHXH Việt Nam đến năm 2020. Với mục tiêu cụ thể như sau: Phấn đấu đến năm 2020 có khoảng 50% lực lượng lao động

tham gia BHXH; 35% lực lượng lao động tham gia bảo hiểm thất nghiệp và trên 80% dân số tham gia bảo hiểm y tế.

Hiện nay cả nước có khoảng 10,5 triệu người tham gia BHXH chiếm khoảng 20% lực lượng lao động, và khoảng 60% lực lượng lao động ở khu vực chính thức tham gia BHXH. Tình trạng doanh nghiệp trốn đóng, nợ đọng BHXH, đóng khơng

đầy đủ số người thuộc diện tham gia BHXH bắt buộc vẫn còn chiếm tỷ lệ cao. Vậy

cơ quan, ban ngành phải có những biện pháp cụ thể để thực hiện được mục tiêu mà Chính phủ đề ra.

3.3.2 Căn cứ đề xuất giải pháp

3.3.2.1 Dựa vào dữ liệu khảo sát và kết quả mơ hình kinh tế lượng của luận văn

Trong chương 3, tác giả đã trình bày kết quả nghiên cứu, cụ thể giả thuyết đặt ra có 6 nhân tố tác động đến nợ đọng, trốn đóng BHXH gồm: Nội dung chính sách (BX1); cơ chế xử lý nợ đọng, trốn đóng BHXH (BX2); mục đích sử dụng tiền đóng BHXH (BX3); tình hình của đơn vị (BX4); nhận thức về chính sách BHXH (BX5); chất lượng dịch vụ của cơ quan BHXH (BX6).

Bằng việc thiết lập bảng câu hỏi, điều chỉnh nhiều lần, tiến hành khảo sát

chính thức, sau đó làm sạch dữ liệu và phân tích SPSS với mơ hình định lượng EFA và RA cho ra kết quả sau cùng có 5 nhân tố tác động nhất định đến nợ đọng và trốn

đóng BHXH, đó là: cơ chế xử lý nợ đọng, trốn đóng BHXH (BX2); mục đích sử

dụng tiền đóng BHXH (BX3); tình hình của đơn vị (BX4); nhận thức về chính sách BHXH (BX5); chất lượng dịch vụ của cơ quan BHXH (BX6) với mức ý nghĩa Sig = 0 đáng tin cậy. Từ kết quả nghiên cứu hàm ý nhiều vấn đề về hướng giải quyết nợ

đọng, trốn đóng BHXH cho các nhà xây dựng và thực hiện chính sách BHXH.

Có thể thấy rằng, để giảm thiểu tình trạng nợ đọng, trốn đóng BHXH các nhà xây dựng chính sách phải chú ý đến 5 nhân tố vừa mới kiểm định qua mơ hình,

nghĩa là cần có biện pháp cải thiện đồng bộ hoặc lần lượt 5 khía cạnh đã tính tốn và kiểm định được.

3.3.2.2 Dựa vào bài học kinh nghiệm rút ra ở chương 1

Trong nghiên cứu chương 1 phần 1.7, có thể rút ra một số lưu ý trong việc tổ chức, quản lý thu BHXH:

- Kinh nghiệm của Đức là xây dựng hệ thống giám sát NSDLĐ. Hằng năm

kiểm tra tính tuân thủ của các vụ việc. Mỗi khu vực giám sát có cơ cấu tổ chức đầy

đủ, đồng bộ. Văn phòng giám sát được trang bị đầy đủ thiết bị hiện đại, máy tính

Xử lý nợ chia thành hai trường hợp: trường hợp không cố ý sẽ yêu cầu nộp các khoản quá tháng, trường hợp cố ý sẽ yêu cầu nộp khoản quá hạn + 1% lãi suất mỗi tháng.

Các trường hợp giả mạo hồ sơ, gian lận, lao động bất hợp pháp và những trường hợp chủ ý phạm tội sẽ chuyển hồ sơ lên cơ quan công tố để truy cứu trách nhiệm hình sự.

- Biện pháp thu, đốc thu của Hàn Quốc:

Các biện pháp đốc thu mà cơ quan BHXH Hàn Quốc đã thực hiện là: gọi điện, gặp trực tiếp sau đó gửi thư thúc giục đơn vị nợ BHXH. Thời gian được tính từ

ngày công văn nhắc nhở tới các đơn vị sử dụng lao động đến hạn cuối cùng đóng

BHXH được ghi trong công văn. Tập trung thu vào các doanh nghiệp có số tiền nợ nhiều và thời gian nợ kéo dài. Trong trường hợp quá thời hạn quy định cơ quan BHXH sẽ lên danh sách các đơn vị tiến hành truy vấn tài sản trên toàn quốc như bất

động sản, phương tiện đi lại, nhà xưởng máy móc,… với sự trợ giúp của các cơ

quan liên quan như bộ đất đai, giao thơng.

Mở các khóa đào tạo nhằm nâng cao nghiệp vụ của các cán bộ phụ trách nợ

đọng BHXH từ đó cho phép các cán bộ BHXH làm thế nào để xử lý vụ việc hiệu

quả trong từng trường hợp cụ thể.

Với các phương pháp như trên số nợ của Hàn Quốc đã giảm liên tiếp trong 4 năm từ 686 triệu USD (năm 2006) xuống 498 triệu USD (năm 2009).

3.3.3 Nội dung các giải pháp nhằm giảm thiểu tình trạng nợ đọng, trốn đóng BHXH

3.3.3.1 Giải pháp về cơ chế xử lý nợ đọng, trốn đóng BHXH

- Mục tiêu thực hiện giải pháp: cơ chế xử lý nợ đọng, trốn đóng BHXH phải

đủ mạnh để răn đe các doanh nghiệp. Khi cơ chế xử lý đủ mạnh doanh nghiệp sẽ

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố ảnh hưởng đến nợ đọng bảo hiểm xã hội, trường hợp thành phố hồ chí minh , luận văn thạc sĩ (Trang 52)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(73 trang)