Biến quan sát
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
GS1: Doi kiem tra thue duoc phep bao cao cho nguoi quan ly cao nhat
11.0732 3.106 .523 .734
HĐGS2: Bo qua cong viec kiem
tra doi voi doanh nghiep co lai 11.1463 3.065 .609 .684
HĐGS3: Nang cao trinh do chuyen mon nghiep vu cho nhan vien kiem tra thue
10.9268 3.279 .542 .720
HĐGS4: Tiep nhan gop y tu
nhan vien thue va doanh nghiep 11.0488 3.257 .588 .697
Cronbach's Alpha = 0.764
LẦN 1 LOẠI BIẾN HĐGS5: Sai xot duoc phat hien kip thoi va bao cao len cap tren vì có Cronbch’s Alpha nếu loại biến lớn hơn Cronbach’s Alpha của nhóm biến (.764>.750).
Nguồn: Phân tích dữ liệu, phục lục 4
Đồng thời, ta thấy chỉ số mean của câu hỏi “GS3: Nang cao trinh do chuyen
mon nghiep vu cho nhan vien kiem tra thue” có chỉ số mean cao nhất 3.8049, điều
này chứng tỏ trình độ chuyên môn nghiệp vụ của công chức thuế luôn luôn được Lãnh đạo quan tâm và tạo điều kiện thuận lợi cho công chức thuế trau dồi kiến thức của mình để hồn thành tốt các nhiệm vụ được giao. Cịn các nhân tố khác thì có chỉ số mean trung bình là khoảng hơn 3.6. Tuy nhiên, chỉ số mean ở câu hỏi “GS2:Bo
qua cong viec kiem tra doi voi doanh nghiep co lai” là thấp nhất (3.5854), điều này
chứng tỏ việc không kiểm tra thuế đối với các doanh nghiệp hiện nay là chưa phù hợp, nếu có nhân lực và nhiều thời gian thì các đối tượng là doanh nghiệp kinh doanh có lãi vẫn phải chịu kiểm tra thuế. Điều này sẽ phản ánh đúng việc kiểm tra thuế đối với tất cả các doanh nghiệp trên địa bàn của quận.
Đội Kiểm tra thuế được phép báo cáo trực tiếp cho người quản lý cao nhất. Đây là yếu tố cần được tiếp tục hồn thiện và phát huy. Nó đảm bảo việc truyền tải thơng tin một cách chính xác giữa người cung cấp và người tiếp nhận thông tin. Việc vượt cấp trong báo cáo sẽ tránh được tình trạng những sai phạm khơng được báo cáo chính xác hoặc không được phản ánh lên người quản lý cao nhất. Đặc biệt là trong trường hợp có sự thi đua thành tích giữa những người quản lý cấp thấp hoặc vì mục đích cá nhân nào đó mà khơng muốn báo cáo lên cho Chi cục trưởng. Và việc nhân viên đội kiểm tra thuế trực tiếp báo cáo trao đổi thông tin với người quản lý cao nhất cũng giúp tạo cầu nối thông tin giữa một bên là người đưa ra các mục tiêu thu và phương hướng đạt mục tiêu cho Chi cục và một bên là tình hình thực tế hoạt động kinh doanh của Doanh nghiệp từ đó có thể giúp cân đối giữa mục tiêu thu của Nhà nước và khả năng nộp thuế của Doanh nghiệp, và cũng giúp tạo mối liên hệ giúp thuận lợi trong công việc giữa các nhân viên thuế với người lãnh đạo chứ không chỉ là những bản báo cáo số liệu chưa phản ánh đúng thực tế. Vì vậy, yếu tố này tạo nên một mơi trường làm việc khách quan cho bộ phận kiểm tra thuế và độc lập với các bộ phận khác. Được quyền ưu tiên báo cáo trực tiếp với cấp quản lý cao nhất. Hạn chế tối đa rủi ro trong quá trình lưu chuyển các thơng tin từ dưới lên. Mang lại cho Ban Lãnh đạo nguồn thông tin đáng tin cậy phục vụ cho tiến trình lập các kế hoạch và ra quyết định trong tổ chức cũng như đối với các doanh nghiệp
Việc bỏ qua công tác kiểm tra, giám sát các doanh nghiệp sau khi đã nộp thuế có thể sẽ dẫn đến việc bỏ sót các sai lầm, ảnh hưởng đến công tác thu thuế ở các kỳ sau và gây thất thốt nguồn thu NSNN. Thứ nhất, nếu cơng tác theo dõi bị hạn chế sẽ tạo điều kiện cho các doanh nghiệp cố tình lách thuế có cách xử lý báo cáo, tờ khai mà khơng sợ bị truy thu, phạt về những khoản tiền thuế đã trốn. Thứ hai, là dễ dẫn đến việc cán
bộ thuế bắt tay với các doanh nghiệp mà không sợ bị phát hiện hay xử lý vì hồ sơ khơng cịn được theo dõi và kiểm tra thường xuyên. Thứ ba, nó cũng tạo tiền lệ cho các cán bộ thuế trong bộ phận kiểm tra thuế không thực hiện đúng chức trách của mình trong cơng việc, bỏ sót các bước trong quy trình kiểm tra. Thứ tư, khó có thể đánh giá được tình hình hoạt động của các doanh nghiệp, ảnh hưởng đến các báo cáo gây khó khăn trong cơng tác xây dựng mục tiêu thuế.
Qua đánh giá ở trên giúp ta có cái nhìn tổng quan về tình hình kiểm tra thuế tại Chi cục Thuế Quận 9. Đây là nền tảng căn bản để tác giả tiếp tục nghiên cứu sâu hơn và đưa ra các giải pháp đúng đắn trong chương sau.
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là tập kỹ thuật phân tích thống kê có liên hệ với nhau dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thơng tin của tập
biến ban đầu (Trích Nguyễn Đình Thọ, 2011). Cụ thể, khi đưa tất cả các biến thu
thập được (28 biến) vào phân tích, các biến có thể có liên hệ với nhau. Khi đó, chúng sẽ được gom thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng các nhân tố cơ bản tác động đến sự hồn thiện HTKSNB trong cơng tác kiểm tra thuế tại Chi cục Thuế Quận 9.
Sau khi tiến hành kiểm định bằng hệ số Cronbach's Alpha ở trên (xem mục
4.2.2), bước tiếp theo tác giả sẽ đưa các biến khơng bị loại vào phân tích nhân tố.
Trong phân tích nhân tố, các nhà nghiên cứu thường chú ý đến các yếu tố sau: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố và KMO phải ≥ 0.5. Theo Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.9: rất tốt; KMO ≥ 0.8: tốt; KMO ≥ 0.7: được; KMO ≥ 0.6: tạm được; KMO ≥ 0.5: xấu và KMO < 5: không thể chấp nhận được (Trích Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang
397).
thuyết H0 (H0 = các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể) căn cứ vào giá trị sig., nếu sig. < 0.05 thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, do đó ta có thể tiến hành phân tích nhân tố (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng
Ngọc, 2005).
Hệ số tải nhân tố (Factor loading): là hệ số tương quan giữa các biến và nhân tố, hệ số này cho biết sự liên hệ chặt chẽ giữa các biến với nhau. Nếu hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại, đồng thời các biến có trọng số khơng đạt độ phân biệt cao giữa các nhân tố (< 0.3) cũng sẽ bị loại (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Nhân tố trích được phải có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích vì đây là đại lượng đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố (Hair & ctg, 2006).
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%
Trong đề tài này, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Components Analysis (PCA) với phép xoay Varimax để tìm ra các nhân tố đại diện cho các biến. Tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo từng bước. Lần đầu thực hiện EFA, 28 biến đã nhóm lại thành 5 nhân tố. Sau 4 lần thực hiện phép quay, có 5 nhóm chính thức được hình thành.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) ảnh hưởng đến hoạt động KSNB trong công tác kiểm tra thuế tại Chi cục thuế Quận 9
Các yếu tố ảnh hưởng đến ảnh hưởng đến hoạt động KSNB trong công tác kiểm tra thuế tại Chi cục Thuế Quận 9 được đo lường bởi 5 thành phần: Mơi trường kiểm sốt; Đánh giá rủi ro; Hoạt động kiểm sốt; Thơng tin và truyền thơng; Giám sát tất cả bao gồm 28 biến, sau khi kiểm định Cronbach's Alpha giữ lại 22 biến (xem
mục 4.2.2), tác giả đưa 22 biến này vào phân tích nhân tố EFA.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) lần thứ nhất. Khi phân tích nhân tố, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết:
Giả thuyết H0: Các biến trong tổng thể khơng có tương quan với nhau. Giả thuyết H1: Các biến trong tổng thể có tương quan với nhau.