CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA đối với thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi gian lận, tác giả sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Component với phép quay Varimax (xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố) với tiêu chuẩn Commuunality ≥0,5 và hệ số tải (factor loading) > 0,5 và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue ≥ 1, tổng phương sai trích ≥ 50%, hệ số KMO Maiser = meyer – Olkin) phải lớn hơn 0,5 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.3.1. Kết quả phân tích EFA các nhân tố độc lập
Phương pháp trích yếu tố Principal Component với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue ≥ 1 được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA với 15 biến quan sát của 3 nhân tố độc lập
Bảng 4.3a: Kết quả phân tích EFA nhân tố độc lập
Bảng 4.3b: Ma trận các thành phần được xoay Thành phần 1 2 3 DC_1 .774 -.020 .050 DC_2 .718 -.001 .127 DC_3 .783 -.007 .135 DC_4 .691 -.018 .178 DC_5 .687 -.036 .109 DC_6 .588 .002 .139 CH_1 .167 -.060 .744 CH_2 .195 .047 .779 CH_3 .082 .021 .813 CH_4 .191 .035 .735 HL_1 .059 .704 -.091 HL_2 -.039 .741 -.010 HL_3 -.050 .799 .050 HL_4 .009 .762 .072 HL_5 -.049 .679 .024
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett:
Tác giả nhận thấy hệ số KMO = 0,817 ≥ 0,5 phù hợp với yêu cầu thực hiện phân tích EFA. Kiểm định Bartlett với mức ư nghĩa thống kê Sig. = 0,000 < 0,05 nghĩa là các biến quan sát có tương quan với nhau và đảm bảo mức ý nghĩa thống kê (Kaiser 1988). Kết quả này cho phép nhận định phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu.
Bảng 4.3c: Tổng phương sai trích
Thành phần
Giá trị eigen khởi tạo
Tổng % tích lũy Tổng % phương sai % tích lũy 1 3.857 2.746 1.751 0.836 0.77 0.66 0.646 0.627 0.577 0.519 0.483 0.444 0.376 0.358 0.351 25.710 3.857 20.939 20.939 2 44.014 2.746 18.230 39.169 3 55.690 1.751 16.521 55.690 4 61.266 5 66.398 6 70.796 7 75.101 8 79.279 9 83.127 10 86.587 11 89.810 12 92.770 13 95.275 14 97.659 15 100.000 (Nguồn: Phụ lục 3) Số lượng nhân tố trích được: Dựa vào tiêu chí eigenvalue > 1 tác giả trích được 3 nhân tố. Tổng phương sai trích được là 55,690% đạt yêu cầu ≥ 50%. Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố đều > 0,5 nên đều đạt yêu cầu (Gerbing, Anderson 1988). Thang đo chính thức sau khi xử lý EFA khơng có sự thay đổi, vẫn chỉ có 3 biến độc lập: Động cơ, Cơ hội, Khả năng hợp lý hành vi. Như vậy, tác giả sẽ dùng giá trị trung bình của từng thang đo để phân tích hồi quy trong bước kế tiếp. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với 3 thang đo cho thấy 3 nhân tố được trích là phù hợp với mơ h́ình nghiên cứu đề nghị ban đầu, bao gồm 15 biến quan sát.
4.3.2. Phân tích EFA nhân tố phụ thuộc
Phương pháp trích yếu tố Principal Component với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue ≥ 1 được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA với 3 biến quan sát của 1 nhân tố phụ thuộc
Bảng 4.4: Kết quả phân tích EFA nhân tố phụ thuộc
(Nguồn: Phụ lục 3)
Bảng 4.4a: Tổng phương sai trích
Thành phần
Giá trị Eigen khởi tạo Tổng % phương sai % tích lũy Tổng % phương sai % cộng dồn 1 1.975 65.845 65.845 1.975 65.845 65.845 2 .551 18.372 84.217 3 .473 15.783 100.000 (Nguồn: Phụ lục 3)
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett:
Tác giả nhận thấy hệ số KMO = 0,685 ≥ 0,5 phù hợp với yêu cầu thực hiện phân tích EFA. Kiểm định Bartlett với mức ý nghĩa thống kê Sig. = 0,000 < 0,05 nghĩa là
các biến quan sát có tương quan với nhau (Kaiser, 1988). Kết quả này cho phép nhận định phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu.
4.4. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THIẾT
4.4.1 Phân tích tương quan
Phân tích tương quan là tính độ mạnh hay mức độ liên hệ tuyến tính giữa hai biến để xem xét có gây ra vấn đề đa cộng tuyến hay khơng trước khi đưa vào phân tích hồi quy. Phân tích tương quan được thực hiện giữa nhân tố phụ thuộc là Hành vi gian với 3 nhân tố độc lập gồm: Động cơ, Cơ hội, Khả năng hợp lý hành vi
Bảng 4.5: Phân tích tương quan Pearson
HVGL CƠ HỘI HỢP LÝ ĐỘNG CƠ
Pearson Correlation
HVGL 1.000 .445 .701 .390
HỢP LÝ .701 .227 1.000 .209 ĐỘNG CƠ .390 .595 .209 1.000 Sig. (1- tailed) HVGL .000 .000 .000 CƠ HỘI .000 .000 .000 HỢP LÝ .000 .000 .000 ĐỘNG CƠ .000 .000 .000 (Nguồn: Phụ lục 4)
Theo ma trận tương quan dưới đây, với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05 thì các biến độc lập đều có tương quan thuận với biến phụ thuộc. Do đó các biến độc lập có thể được đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc Hành vi gian lận.
4.4.2 Phân tích hồi quy bội
Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3
Trong đó:
Y: Hành vi gian (HVGL) X1: Cơ hội (COHOI)
X2: Khả năng hợp lý hành vi (HOPLY) X3: Động cơ (DONGCO)
Bảng 4.6: Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình R R bình phương
R bình phương hiệu
chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin-Watson
1 .766a .587 .583 .59434 1.770
(Nguồn: Phụ lục 4) Bằng kỹ thuật hồi quy đa biến, phân tích này nhằm xây dựng mơ hình, xác định mối quan hệ giữa hành vi gian lận thuế TNCN với các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi gian lận thuế TNCN, khẳng định tầm quan trọng của từng yếu tố ảnh hưởng đến hành vi gian lận thuế TNCN của người dân có chuyển nhượng quyền sử dụng đất tại huyện Giồng Trôm, tỉnh Bến Tre cũng như chứng minh tính đúng đắn của mơ hình trong điều kiện nghiên cứu cụ thể để từ đó có những gợi ý giải pháp cụ thể trong việc đề ra kế hoạch, phân bổ nguồn lực trong công tác quản lý.
Phương pháp được sử dụng để phân tích hồi quy trong nghiên cứu này là phương pháp Enter. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy rằng hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,583 nghĩa là có 58,3% sự biến thiên của Hành vi gian lận thuế được giải thích bởi sự biến thiên của 3 thành phần: Động cơ, Cơ hội, Khả năng hợp lý hành vi với độ tin cậy là 95% (mức ý nghĩa thống kê F trong ANOVA < 0,05).
Coefficientsa
Mơ hình Hệ số chưa chuần hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn
Beta Sai số VIF
1 (Hằng số) 1.267 .080 15.793 .000 COHOI .146 .030 .230 4.896 .000 .635 1.575 HOPLY .412 .026 .623 16.167 .000 .940 1.064 DONGCO .081 .031 .124 2.648 .009 .640 1.562 a. Dependent Variable: HVGL
Durbin-Watson = 1,770 thỏa mãn yêu cầu 1 < Durbin-Watson < 3 và Hệ số phóng đại phương sai VIF = 1/Tolerance thỏa điều kiện 1 ≤ VIF < 5, cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Xem xét kiểm định F thơng qua phân tích phương sai như bảng trên. Vì Sig. = 0,000 nên bác bỏ giả thuyết hệ số xác định tổng thể R2 = 0, có nghĩa là ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Xem xét kiểm định t như bảng trên. Với giả thuyết Ho là hệ số hồi quy của các biến độc lập β = 0, thì các nhân tố Động cơ, Cơ hội, Khả năng hợp lý hành vi đều có Sig. < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 95%. Vậy là 3 biến độc lập này đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa như sau:
HVGL = 1,267 + 0,23*CƠ HỘI + 0,623*HỢP LÝ + 0,124* ĐỘNG CƠ
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Trong phương trình trên, giả định các yếu tố khác trong phương trình khơng đổi, khi cơ quan thuế đánh giá cơ hội gian lận là 100% thì xác suất để hành vi gian lận xảy ra là 23%. Tương tự, khả năng hợp lý hóa hành vi của người dân là 100% thì xác suất để hành vi gian lận xảy ra là 62,3%, động cơ gian lận là 100% thì xác suất để xảy ra hành vi gian lận là 12,4%. Qua kết quả chạy mơ hình hồi quy tuyến tính cho thấy các yếu tố cơ hội, động cơ gian lận và khả năng hợp lý hóa hành vi là các yếu tố tác động đến hành vi gian lận thuế TNCN của người dân có chuyển nhượng quyền sử dụng đất tại huyện Giồng Trơm, tỉnh Bến Tre.
4.4.3. Dị tìm sự vi phạm giả định cần thiết trong hồi quy bội
*Giả định liên hệ tuyến tính:
Kiểm tra giả định này bằng đồ thị phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa trên trục tung, và giá trị dự đốn chuẩn hóa trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm nghĩa là ta sẽ không thấy có mối liên hệ nào giữa các giá trị dự đốn với phần dư vì chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên. Theo đồ thị phân tán scatter bên dưới, phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ
khơng tạo thành một hình dạng nào. Như vậy giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau nên giả định này khơng bị vi phạm.
Hình 4.1: Biểu đồ phân tán Scatterplot
*Giả định phần dư có phân phối chuẩn:
Theo biểu đồ tần số phần dư chuẩn hoá, ta thấy đường cong phân phối chuẩn được vẽ chồng lên biểu đồ tần số có giá trị trung bình Mean 1,1*10-15 (gần bằng 0) và độ lệch chuẩn = 0,995 (gần bằng 1 hay xấp xỉ chuẩn) nghĩa là giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm. Chúng ta có thể xem thêm biểu đồ P-P Plot và thấy rằng các điểm quan sát không phân tán quá xa đường chéo kỳ vọng, do đó có thể kết luận rằng giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.3: Đồ thị Q-Q Plot của phần dư
* Giả định về tính độc lập của phần dư:
Đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị = 1,770 biến thiên trong khoảng từ 0 đến 3 nên ta chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất.
*Giả định đa cộng tuyến:
Hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu chỉ số này vượt quá giá trị 10 biểu thị cho vấn đề đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong phương trình hồi quy này, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị nhỏ hơn 2, nghĩa là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến độc lập. Vậy giả định đa cộng tuyến không bị vi phạm.
4.4.4. Kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết H1: Cơ hội có tác động dương (+) lên Hành vi gian lận thuế. Với hệ số hồi quy đã chuẩn hóa β1 = 0,23 và mức ý nghĩa thống kê sig. (β1) = 0,000 < 0,05, giả thuyết H1 được chấp nhận.
Giả thuyết H2: Khả năng hợp lý hóa hành vi có tác động dương (+) lên Hành vi gian lận thuế. Với hệ số hồi quy chuẩn hóa β2 = 0,623 và mức ý nghĩa thống kê sig. (β2) = 0,000 < 0,05, giả thuyết H2 được chấp nhận.
Giả thuyết H3: Động cơ có tác động dương (+) lên Hành vi gian lận thuế. Với hệ số hồi quy chuẩn hóa β3 = 0,124 và mức ý nghĩa thống kê sig. (β3) = 0,009 < 0,05, giả thuyết H3 được chấp nhận.
Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Kết quả kiểm ðịnh
Giả thuyết H1: Cơ hội có tác động dương (+) lên Hành vi gian lận thuế.
Chấp nhận giả thuyết vì Sig. = 0,000 < 0,05
Giả thuyết H2: Khả năng hợp lý hành vi có tác động dương (+) lên Hành vi gian lận thuế
Chấp nhận giả thuyết vì Sig. = 0,000 < 0,05
Giả thuyết H3: Ðộng cơ có tác động dương (+) lên Hành vi gian lận thuế
Chấp nhận giả thuyết vì Sig. = 0,009 < 0,05
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Phần này tác giả sẽ đưa ra kết luận về sự ảnh hưởng của các yếu tố động cơ, cơ hội và khả năng hợp lý hóa hành vi gian lận đến hành vi gian lận thuế TNCN từ chuyển nhượng quyền sử dụng đất, cũng như nêu ra một số đề xuất để hạn chế hành vi gian lận thuế TNCN đối với các cá nhân có chuyển nhượng quyền sử dụng đất tại địa bàn huyện Giồng Trôm, tỉnh Bến Tre. Cuối cùng là nêu một số hạn chế của đề tài nghiên cứu và định hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1. KẾT LUẬN
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng yếu tố động cơ, cơ hội, khả năng hợp lý hóa
hành vi gian lận có ảnh hưởng đến hành vi gian lận thuế TNCN của các cá nhân có chuyển nhượng quyền sử dụng đất tại địa bàn huyện Giồng Trôm, tỉnh Bến Tre. Khi các cá nhân có động cơ thực hiện hành vi gian lận thì họ sẽ gian lận và một khi hành vi gian lận đó bị phát hiện họ sẽ biện minh, lý giải về hành vi gian lận đó đồng thời cho là hợp lý và được xem là chấp nhận. Tuy nhiên bên cạnh đó, khi có động cơ hay áp lực buộc phải thực hiện hành vi gian lận thuế thì họ cần phải tranh thủ, tận dụng các cơ hội như kẽ hở của pháp luật, sự yếu kém về năng lực, trình độ chun mơn trong quản lý thuế TNCN từ chuyển nhượng quyền sử dụng đất của ngành thuế và các cơ quan có liên quan đến quy trình cấp giấy chứng nhận quyền sử dụng đất, bên cạnh đó do chính sách về thuế TNCN chưa ổn định, thường xuyên thay đổi, tạo điều kiện cho các cá nhân gian lận thuế TNCN... khi đó hành vi gian lận thuế sẽ xảy ra.
Khi đưa vào phương trình hồi quy tuyến tính đa biến nhằm lượng hóa mối liên hệ giữa hành vi gian lận thuế và các yếu tổ ảnh hưởng đến hành vi gian lận thuế. Kết quả chỉ ra rằng các yếu tố xem xét đều có ảnh hưởng dương, trong đó yếu tố hợp lý hóa hành vi gian lận là yếu tố tác động mạnh nhất đến hành vi gian lận thuế, nếu tăng giá trị của một trong bất kỳ ba yếu tố trên thì sẽ làm tăng khả năng gian lận thuế TNCN nhưng nếu để tăng khả năng hợp lý hóa hành vi gian lận thì xác xuất để xảy ra hành vi gian lận là lớn nhất. Từ đó cho thấy các nhà làm cơng tác quản lý Nhà nước có thể hạn
chế được việc gian lận thuế TNCN của các các cá nhân có chuyển nhượng quyền sử dụng đất thông qua việc tác động vào từng yếu tố cơ hội gian lận, động cơ gian lận, đặc biệt là khả năng hợp lý hóa hành vi nhằm nâng cao chất lượng, hiệu quả quản lý, hạn chế thất thu cho Ngân sách Nhà nước.
Qua kết quả phân tích mối tương quan từ mơ hình hồi quy tuyến tính giữa các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi gian lận thuế TNCN với hành vi gian lận thuế TNCN từ chuyển nhượng quyền sử dụng đất tại địa bàn huyện Giồng Trôm, tỉnh Bến Tre cho thấy các yếu tố động cơ, cơ hội và khả năng hợp lý hóa hành vi gian lận có ảnh hưởng đến hành vi gian lận thuế TNCN. Cụ thể như sau:
Yếu tố động cơ gian lận có hệ số tương quan thấp nhất trong 3 yếu tố ảnh hưởng
đến hành vi gian lận thuế TNCN với hành vi gian lận thuế là 0,124 và giá trị Sig. là 0,009. Kết quả này cho thấy biến động cơ gian lận có tác động dương đến hành vi gian lận thuế và tác động này có ý nghĩa thống kê rất cao. Kết quả này cũng tương tự kết quả tìm được trong nghiên cứu của Donald (1987), Albrecht và các cộng sự (1983). Kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tổ đầu tiên để thực hiện hành vi gian lận là yếu tố động cơ gian lận. Đế giải thích điều này tại huyện Giồng Trơm, tỉnh Bến Tre, qua diễn biến thực trạng về hành vi gian lận thuế ở trong nước nói chung và ở Giồng Trơm nói riêng trong những năm qua cho thấy, động cơ hay áp lực để thực hiện hành vi gian lận thuế chủ