như sau:
Tương tự với kiểm định giả thuyết H3, hệ số tương quan Pearson có được như sau:
Bảng 4.4.1.3: Kết quả tương quan giữa biến HV và biến HL Correlations HV HL HV Pearson Correlation 1 .684 ** Sig. (2-tailed) .000 N 192 192 HL Pearson Correlation .684 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 192 192
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Hệ số Pearson = 0,684 > 0 (dương) cho thấy 2 biến HL và HV tương quan cùng chiều, hệ số này lớn hơn 2 kiểm định trên nên cho thấy tương quan giữa biến HV và HL tương đối mạnh hơn so với biến CH và DC. Và kiểm định 2 phía này có ý nghĩa ở độ tin cậy 99% vì kết quả sig = 0,000 < 1 %.
Tóm lại, với 3 kiểm định tương quan trên chúng ta có thể chứng minh được
các giả thuyết H1, H2, H3 là đúng. Vì với kết quả kiểm định này chúng ta cho thấy 3 biến HL, DC, CH đều có tương quan cùng chiều tích cực với biến HV.
4.4.2. Phân tích hồi qui
Kết quả kiểm định tương quan bằng hệ số Pearson cho chúng ta thấy được các biến HL, DC, CH tương quan cùng chiều hay ngược chiều với biến HV.
Nhưng để thấy được mức độ ảnh hưởng của các biến HL, DC, CH tới biến HV như thế nào, biến nào tác động mạnh nhất thì chúng ta tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích hồi quy để tìm ra các hệ số. Chúng ta sẽ đưa 3 biến độc lập: HL,
DC, CH theo đúng thứ tự các nhân tố được rút ra và biến phụ thuộc HL vào phương trình hồi quy cụ thể như sau:
HV = a + β1 HL + β2 DC + β3 CH + e
Trong đó:
HV : là biến phụ thuộc , giải thích cho “ Hành vi gian lận thuế”
HL: là biến độc lập, giải thích cho yếu tố “ Hợp lý hóa hành vi gian lận” DC: là biến độc lập, giải thích cho yếu tố “ Động cơ gian lận”
CH: là biến độc lập, giải thích cho yếu tố “ Cơ hội gian lận”
β1, β2, β3 là hệ số của các biến độc lập – cho biết chiều hướng và mức độ tác động của các biến độc lập tới biến phụ thuộc.
Phân tích hồi quy bằng phần mềm SPSS cho ra các bảng kết quả như sau:
Bảng 4.4.2a: Kết quả tóm tắt mơ hình hồi quy
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 .799a .639 .633 .60556543 1.386
a. Predictors: (Constant), CH, DC, HL b. Dependent Variable: HV
Bảng 4.4.2b: Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy (ANOVA)
ANOVAa
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 122.059 3 40.686 110.949 .000b
Residual 68.941 188 .367
a. Dependent Variable: HV
b. Predictors: (Constant), CH, DC, HL
Bảng 4.4.2c: Kết quả hệ số hồi quy
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (constant) -1.118E-016 .044 .000 1.000 HL .684 .044 .684 15.612 .000 1.000 1.000 DC .266 .044 .266 6.069 .000 1.000 1.000 CH .317 .044 .317 7.230 .000 1.000 1.000 a. Dependent Variable: HV
Bảng 4.4.2a đưa ra kết quả của hệ số R Square, hệ số được dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình. Kết quả cho thấy R Square = 0,639 nghĩa là mơ hình này giải thích được 63,9%. Hay nói cách khác, 63,9% sự biến thiên của biến HL được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến độc lập.
Kiểm định ANOVA về sự phù hợp của mơ hình thì có kết quả sig bằng
0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên mơ hình này phù hợp, và do đó các kết quả các hệ số có ý nghĩa thống kê và được xem xét.
Bảng 4.4.2c cho kết quả sig của các hệ số đều bằng 0,000 < 0,05 nên các hệ số β đều có ý nghĩa thống kê. Hệ số VIF được dùng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, nếu VIF vượt quá 10 sẽ có dấu hiệu của đa cộng tuyến. Kết quả hồi quy cho thấy VIF = 1,0 như vậy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến ở mơ hình này.
Kết quả hồi quy cho hệ số β1 = 0,684, β2 = 0,266, β3 = 0,317 đều lớn hơn 0 (dương) điều này cho thấy 3 biến độc lập HL, DC và CH có quan hệ tuyến tính cùng chiều với biến phụ thuộc HV. Hay nói cách khác, biến HL -“hợp lý hóa hành vi” , biến DC -“ động cơ gian lận” và biến CH- “cơ hội gian lận” có tác động đến biến HV- “hành vi gian lận” và tác động này là tác động tích cực vì có hệ số β
đưa ra . Ngồi ra, kết quả từ phân tích hồi quy cịn cho biết rõ hơn về chiều tác động giữa các biến. Cụ thể:
-Biến HL – “khả năng hợp lý hóa hành vi” tác động tích cực đến biến HV – “ hành vi gian lận”.
- Biến DC – “động cơ gian lận ” tác động tích cực đến biến HV – “ hành vi gian lận”.
-Biến CH – “cơ hội gian lận ” tác động tích cực đến biến HV – “hành vi gian lận”.
Trị giá tuyệt đối của các β cho biết mức độ tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc. Kết quả cho thấy β của biến HL có giá trị bằng 0,684 do đó biến HL – “hợp lý hóa hành vi” có tác động tích cực và mạnh nhất tới biến HV –“hành vi gian lận”. Tác động mạnh thứ hai là biến CH –“ cơ hội gian lận” có β bằng 0,317, cuối cùng là biến DC- “động cơ gian lận” vì có β bằng 0,266.
Kết luận:
Từ kết quả kiểm định tương quan và phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính cho thấy các nhân tố trong mơ hình gồm: “khả năng hợp lý hóa hành vi gian lận”, “động cơ gian lận” và “cơ hội gian lận” đều có tác động tích cực đến “hành vi gian lận thuế” GTGT của các doanh nghiệp thương mại trên địa bàn tỉnh Long An.
Thứ tự mức độ các nhân tố tác động phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của các hệ số hồi quy đã chuẩn hóa. Yếu tố nào có giá trị tuyệt đối càng cao thì có tác động càng mạnh tới “hành vi gian lận thuế”. Kết quả phân tích mơ hình hồi quy cho thấy, “hành vi gian lận thuế” của các doanh nghiệp chịu tác động mạnh nhất từ nhân tố “khả năng hợp lý hóa hành vi gian lận”, thứ hai mới tới nhân tố “cơ hội gian lận” và cuối cùng là nhân tố “động cơ gian lận”.