Mã biến Nhân tố 1 2 3 4 5 TT2 .825 TT1 .799 TT5 .762 TT3 .758 TT4 .713 LH2 .835 LH1 .770 LH3 .755 LH4 .703 DU4 .688 UD2 .765 UD1 .719 UD3 .626 UD5 .623 UD4 .610 DU1 .785 DU2 .725 DU3 .667 DT3 .838 DT1 .731 DT2 .646
Về mức độ hài lòng của NNT: KMO đạt được là 0,721, Eigenvalue >1 và tổng
phương sai dùng để giải thích nhân tố> 50% (76,443%) thỏa điều kiện của phân tích nhân tố. Như vậy, kết quả phân tích nhân tố về mức độ hài lòng của NNT (PHỤ LỤC 5) cho thấy 3 biến quan sát HL1, HL2, và HL3 đều có Hệ số tải nhân tố >0,5 và dùng để giải thích thang đo mức độ hài lịng NNT là hợp lý.
4.3 Mơ hình nghiên cứu tổng quát 4.3.1 Mơ hình nghiên cứu 4.3.1 Mơ hình nghiên cứu
Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thông qua các bước phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha, và phân tích nhân tố, mơ hình nghiên cứu gồm 5 biến độc lập (Đường truyền, Liên hệ, Thông tin, Đáp ứng, và Ứng dụng) để đo lường biến phụ thuộc là Sự hài lòng của NNT. Cả 5 biến này đều tác động và làm tăng/giảm sự hài lòng của NNT với các thang đo như đã trình bày ở Bảng 4.8 và mơ hình nghiên cứu tổng quát như sau:
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu tổng quát
4.3.2 Các giả thuyết
H1: Đường truyền càng tốt thì NNT càng hài lịng H2: Thơng tin càng tốt thì sự hài lịng càng tăng H3: Liên hệ càng tốt thì NNT càng hài lịng
Đường truyền
Thơng tin
Sự hài lịng về chất lượng dịch vụ kê khai
thuế qua mạng Liên hệ Đáp ứng Ứng dụng H1+ H2+ H3+ H4+ H5+
H4: Đáp ứng càng cao thì NNT sẽ càng hài lịng H5: Ứng dụng càng tốt thì sự hài lịng NNT càng tăng
4.4 Kiểm định mơ hình nghiên cứu 4.4.1 Phân tích hồi quy 4.4.1 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (Hài lòng) và các biến độc lập (Đường truyền, Liên hệ, Ứng dụng và Thông tin). Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Phương pháp phân tích được chọn lựa là phương pháp chọn từng bước Stepwise với tiêu chuẩn vào PIN là 0,05 và tiêu chuẩn ra POUT là 0,1. Kết quả phân tích ở Bảng 4.9 được thể hiện như sau:
4.4.1.1 Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Hệ số Durbin-Watson = 1.895 (Bảng 4.9). Hệ số này nằm trong miền chấp nhận giả thiết khơng có tương quan chuỗi bậc nhất (1<du<3). Do đó, các phần dư không tạo thành một mơ hình khác ảnh hưởng đến biến phụ thuộc ngoài mơ hình chính.
Hệ số phóng đại Tolerance và phương sai VIF lớn nhất là 2.083 (nhỏ hơn 10) (Bảng 4.11) cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra chứng tỏ rằng các biến độc lập khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau.
Từ biểu đồ phân tán giữa hai biến giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized Predicted Value) và phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên. Vì vậy giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Độ lớn của phần dư chuẩn hóa trên biểu đồ phân tán không tăng hoặc giảm cùng với giá trị dự đốn chuẩn hóa. Vì vậy, giả định phương sai của sai số không đổi khơng bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đờ phân tán
Biểu đồ tần số cho thấy có một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Do đó có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 1.02E-16 gần tiến về 0, độ lệch chuẩn Std.Dev= 0.987 gần bằng 1). Vì vậy có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ Q-Q Plot cũng cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kì vọng nên có thể kết luận giả thiết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.4: Biểu đờ Q-Q Plot
4.4.1.2 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Hệ số xác định R2 đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình (5 biến). Tuy nhiên, mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 (0,475) thể hiện. Trong tình huống này, R2 điều chỉnh từ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến (0,461) vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2. So sánh 2 giá trị R2 và R2 điều chỉnh ở Bảng 4.9, chúng ta sẽ thấy R2 điều chỉnh nhỏ hơn và dùng nó đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Như vậy, với R2 điều chỉnh là 0,461 cho thấy sự tương thích của mơ hình với biến quan sát là chấp nhận được và biến phụ thuộc Hài lịng của NNT được giải thích bởi 5 biến độc lập trong mơ hình.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hời quy
Model R R2 R2 điều chỉnh Std. Error of the
Estimate
Hệ số Durbin- Watson
1 .689a .475 .461 .52409 1.895
a. Predictors: (Constant), F5_DT, F3_UD, F4_DU, F2_LH, F1_TT b. Dependent Variable: HL
4.4.1.3 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp của các biến độc lập. Nhìn vào Bảng 4.10 ta thấy rằng trị thống kê F được tính từ giá trị R2 đầy đủ khác 0, giá trị sig. rất nhỏ cho thấy mơ hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance > 0,0001).
Bảng 4.10: Kết quả phân tích hời quy
ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Regression 48.647 5 9.729 35.423 .000b Residual 53.835 196 .275 Total 102.482 201 a. Dependent Variable: HL
b. Predictors: (Constant), F5_DT, F3_UD, F4_DU, F2_LH, F1_TT
Thêm vào đó, tiêu chí Collinearity Statistics (chuẩn đốn hiện tượng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) của các biến độc lập trong mơ hình đều < 10 (1,360-2,129) thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là khơng đáng kể và các biến trong mơ hình được chấp nhận.
Bảng 4.11: Kết quả phân tích hời quy Coefficientsa Biến Hệ số khơng chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Hệ số Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số Beta Dung
sai Hệ số phóng đại phương sai VIF 1 (Constant) .537 .258 2.084 .038 F1_TT .106 .072 .110 1.475 .142 .480 2.083 F2_LH .212 .061 .241 3.454 .001 .551 1.814 F3_UD .275 .083 .249 3.298 .001 .470 2.129 F4_DU .003 .063 .003 .051 .959 .635 1.574 F5_DT .282 .062 .275 4.557 .000 .735 1.360 a. Dependent Variable: HL
Sau cùng, hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất ở Bảng 4.9 cho thấy mơ hình khơng vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị đạt được là 1,895 (gần bằng 2) và chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình. Như vậy, mơ hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Theo kết quả phân tích hồi quy ở trên cho thấy Hài lịng của NNT có quan hệ tuyến tính với các nhân tố Đường truyền (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,275), Liên hệ (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,249), và Ứng dụng (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0,241). Hai nhân tố Đáp ứng và Thông tin bị loại do hệ số sig. >0.5 (lần lượt bằng 0.959 và 0.142).
Cũng phải nói thêm rằng các hệ số Beta chuẩn hóa đều >0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với Hài lòng của NNT. Kết quả này cũng khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mơ hình nghiên cứu cần được điều chỉnh. Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ kê khai thuế qua mạng của cơ quan (iHTKK) tại CCT quận Bình Tân bao gồm: Đường truyền, Ứng dụng và Liên hệ. Như vậy, CCT phải nỗ lực cải tiến những nhân tố này để nâng cao sự hài lòng của NNT về chất lượng dịch vụ.
4.4.2 Phân tích Anova
Phân tích Anova để xem xét mối quan hệ giữa loại hình doanh nghiệp, vốn đăng ký kinh doanh và ngành nghề kinh doanh có tác động thế nào đến sự hài lòng của NNT khi sử dụng dịch vụ kê khai thuế qua mạng của cơ quan thuế (iHTKK).
Giả thuyết H0: Khơng có sự khác biệt về Sự hài lịng của NNT có loại hình
doanh nghiệp, vốn đăng ký kinh doanh và ngành nghề kinh doanh khác nhau.
Giả thuyết H1: Có sự khác biệt về Sự hài lịng của NNT có loại hình doanh
nghiệp, vốn đăng ký kinh doanh và ngành nghề kinh doanh khác nhau.
Bảng 4.10: Kết quả phân tích Anova
Loại hình doanh nghiệp
Loại biến thiên Biến thiên df Trung bình biến thiên F Sig. Giữa nhóm 1.235 3 .412 .805 .493 Trong nhóm 101.247 198 .511
Tổng 102.482 201
Vốn đăng ký kinh doanh
Loại biến thiên Biến thiên df Trung bình biến thiên F Sig. Giữa nhóm .613 3 .204 .397 .755 Trong nhóm 101.869 198 .514
Tổng 102.482 201
Ngành nghề kinh doanh
Loại biến thiên Biến thiên df Trung bình biến thiên F Sig. Giữa nhóm 3.581 10 .358 .692 .732 Trong nhóm 98.901 191 .518
Bảng kết quả Anova: Các Sig đều lớn hơn 0.05 nên chấp nhận giả thuyết Ho tức khơng có sự khác biệt về sự hài lòng giữa NNT (doanh nghiệp) có loại hình doanh nghiệp, vốn đăng ký kinh doanh và ngành nghề kinh doanh khác nhau.
4.5 Kết quả nghiên cứu
4.5.1 Các nhân tố tác động đến sự hài lòng của NNT
Từ 5 nhân tố xác định trong nghiên cứu định tính (5 nhân tố với 21 biến), thơng qua phân tích độ tin cậy (5 nhân tố với 21 biến) và phân tích nhân tố (5 nhân tố với 21 biến quan sát), mơ hình các nhân tố tác động đến sự hài lòng của NNT sử dụng dịch vụ kê khai thuế qua mạng theo thứ tự Beta chuẩn hóa được kiểm định trong phân tích hồi quy được thể hiện như trong hình 4.5.
Hình 4.5: Mơ hình các nhân tố tác động đến sự hài lòng của Người nộp thuế
Sự hài lòng của NNT sử dụng dịch vụ kê khai thuế qua mạng Đường truyền Ứng dụng Liên hệ Beta: 0.241 Beta: 0.249 Thông tin Đáp ứng Sig: 0.142 Beta: 0.110 Beta: 0.003 Sig: 0.959 Sig: 0.001 Sig: 0.000 Sig: 0.001 Beta: 0.275
Nhìn vào hình 4.5, chúng ta có thể thấy 3 nhân tố tác động nhiều nhất đến sự hài lòng của NNT sử dụng dịch vụ kê khai thuế qua mạng đó là: đường truyền, ứng dụng và liên hệ. Ba nhân tố này tác động với các mức độ khác nhau tuy nhiên khoảng cách chênh lệch không nhiều từ 0,241 đến 0,275 do tất cả đều ảnh hưởng đến sự hài lòng của NNT sử dụng dịch vụ kê khai thuế qua mạng.
Một là, Đường truyền (0,275) có giá trị Beta chuẩn hóa cao nhất nên dựa vào mơ hình hồi quy thì đây là nhân tố tác động nhiều nhất đến sự hài lòng của NNT. Điều này hoàn toàn hợp lý bởi khi gần đến những ngày cuối cùng của hạn nộp hồ sơ khai thuế, sẽ có rất nhiều doanh nghiệp đồng loạt trình ký và nộp hồ sơ khai thuế trực tuyến qua mạng, gây nên hiện tượng nghẽn mạng. Phần lớn là do dung lượng đường truyền về trung tâm xử lý dự liệu của Tổng cục Thuế còn hạn chế nên nhiều lúc mạng bị “nghẽn” là điều khó tránh khỏi. Và đây chính là điều lo lắng của hầu hết các NNT sử dụng dịch vụ kê khai thuế qua mạng của cơ quan thuế (iHTKK).
Điều này cũng đã được thể hiện một cách chân thực qua kết quả thống kê cho thấy NNT chưa hồn tồn hài lịng với chất lượng đường truyền của dịch vụ kê khai thuế qua mạng của cơ quan thuế (iHTKK) tại CCT quận Bình Tân (0.3< các GTTB <0,4). Vì vậy, đường truyền là một trong những yếu tố cần được củng cố và hoàn thiện để nâng cao sự hài lòng của NNT. Để cải thiện điều này cơ quan thuế cần tiếp tục hoàn thiện hệ thống, nâng cấp hạ tầng mạng, đường truyền thiết bị cổng thông tin điện tử của cơ quan thuế đảm bảo cho hệ thống hoạt động một cách nhanh chóng, ổn định.
Hai là, Ứng dụng (0,249) có Hệ số Beta chuẩn hóa cao thứ hai thể hiện yếu tố này cũng tác động rất nhiều đến sự hài lòng của NNT đối với chất lượng dịch vụ kê khai thuế qua mạng. Để thực hiện thành công việc gửi tờ khai thuế qua mạng thì trước tiên NNT phải tạo thành cơng tờ khai trên ứng dụng. Chính vì vậy ứng dụng đóng vai trị lớn trong việc quyết định chất lượng dịch vụ kê khai thuế qua mạng. Tuy ứng dụng đã được đầu tư nghiên cứu phát triển nhưng để đáp ứng được tất cả các NNT với những trình độ tin học khác nhau là điều không dễ thực hiện. Bên
cạnh đó việc chính sách thuế thay đổi thường xuyên, để ứng dụng khai báo thuế theo kịp sự thay đổi của chính sách thuế cũng cần phải có thời gian.
Chính việc chưa theo kịp của ứng dụng với chính sách thuế đã tạo nên cảm nhận chưa tốt của NNT về ứng dụng của dịch vụ kê khai thuế qua mạng (GTTB: 3,48-378). Do đó việc cập nhật ứng dụng một cách kịp thời là việc làm hết sức cần thiết trong giai đoạn hiện nay.
Cuối cùng, Liên hệ (0,241) tác động đến sự hài lịng của NNT vì chính yếu tố này giúp cho NNT sử dụng trực tiếp và dễ dàng nhất dịch vụ kê khai thuế qua mạng. Nói cách khác, đây là yếu tố khuyến khích NNT sử dụng dịch vụ trên cơ sở đem đến cho họ sự thoải mái, thuận lợi và dễ dàng giao dịch với CCT. Các giá trị của yếu tố này càng cao thì sự hài lịng của NNT về chất lượng dịch vụ kê khai thuế qua mạng của cơ quan thuế (iHTKK) càng tăng và ngược lại.
Về yếu tố này, NNT có sự hài lịng chưa cao, thậm chí là thấp nhất trong 3 yếu tố tác động đến sự hài lòng của NNT sử dụng dịch vụ kê khai thuế qua mạng (GTTB: 2.54-3.05). Kết quả này phản ánh đúng thực tế tại CCT quận Bình Tân, bởi ngồi một số ít nhân viên biết lắng nghe, quan tâm đến NNT thì phần lớn các nhân viên vẫn chưa làm hài lòng được NNT. Đây là điều thường xảy ra đối với các dịch vụ công, lý giải cho điều này phần vì là độc quyền, phần vì quá tải công việc dẫn tới thái độ lơ là, thiếu trách nhiệm. Do đó để nâng cao chất lượng dịch vụ kê khai thuế qua mạng trong cảm nhận của NNT thì cần cải thiện yếu tố Liên hệ.
Hai yếu tố Thông tin và Đáp ứng bị loại khỏi mơ hình bởi theo kết quả phân tích hồi quy thì 2 yếu tố này đều có hệ số sig. >0.5 (lần lượt bằng 0.959 và 0.142). Ngoài việc bị loại do khơng đạt ý nghĩa thống kê thì xét về ý nghĩa thực tiễn 2 yếu tố này cũng không tác động đến sự hài lịng của NNT. Vì yếu tố Thơng tin được đo lường bởi các biến: NNT dễ dàng tìm thơng tin quan trọng, hữu ích trên ứng dụng kê khai thuế qua mạng, Dịch vụ iHTKK có thể cung cấp thơng tin chính xác mà NNT cần để điền vào tờ khai thuế, NNT có thể tìm thấy đủ những thơng tin trên ứng dụng cho việc kê khai thuế, Thơng tin trên dịch vụ iHTKK thì hữu ích và được cập nhật, Thông báo xác nhận tờ khai đã được nộp vào ứng dụng được định dạng dễ
hiểu; yếu tố Đáp ứng được đo lường bởi các biến: Dịch vụ iHTKK được cung cấp như đã thông báo cho NNT, Nhân viên CCT hướng dẫn, gợi ý để NNT thực hiện kê khai thuế qua mạng một cách dễ dàng, Nhân viên CCT có thể thơng báo cho NNT chính xác thời điểm dịch vụ được thực hiện, Nhân viên CCT không bao giờ quá bận để trả lời yêu cầu của NNT. Mà các biến này không tác động, ảnh hưởng đến sự hài lòng của NNT đối việc kê khai thuế qua mạng.