Taxav1 Taxav2 Size Growth Lev Tang Roa Inventory State Dual
Taxav1 1 Taxav2 0.9387*** 1.0000 Size 0.0316 0.0045 1.0000 Growth -0.0608** -0.0671** 0.0532* 1.0000 Lev -0.0428 -0.0547* 0.2858*** -0.0443 1.0000 Tang -0.1130*** -0.1267*** 0.0071 0.0229 0.2771*** 1.0000 Roa -0.1288*** -0.1401*** -0.0652** 0.1360*** -0.3830*** 0.0043 1.0000 Inventory 0.0820*** 0.1055*** -0.0285 -0.0323 0.0952*** -0.3775*** -0.2201*** 1.0000 State 0.0500* 0.0400 0.0119 -0.0352 -0.0535* 0.1741*** 0.0905*** -0.0669** 1.0000 Dual 0.0055 0.0210 -0.0111 0.0110 -0.0010 -0.1503*** -0.0236 0.1457*** -0.1846*** 1.0000
Ngoài ra, *, ** và *** lần lượt thể hiện mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.
Dựa vào bảng kết quả 4.2 có thể thấy rằng với cả hai cách đo lường hành vi tránh thuế Taxav1 và Taxav2 thì hầu như các biến độc lập đều thể hiện mối tương quan đáng kể với biến phụ thuộc. Cụ thể, quy mô doanh nghiệp (Size), hàng tồn kho (Inventory), sở hữu nhà nước (State) và sự kiêm nhiệm (Dual) có tương quan tuyến tính đơn biến cùng chiều với hai biến Taxav1 và Taxav2. Nói cách khác, quy mơ doanh nghiệp, hàng tồn kho, sở hữu nhà nước và sự kiêm nhiệm có xu hướng chuyển động cùng chiều với mức thuế mà doanh nghiệp nộp cho Nhà nước. Ngược lại, các biến số như cơ hội tăng trưởng (Growth), đòn bẩy (Lev), tài sản hữu hình (Tang) và lợi nhuận (Roa) của doanh nghiệp có tương quan tuyến tính đơn biến ngược chiều với hai biến Taxav1 và Taxav2. Nói cách khác, hội tăng trưởng, đòn bẩy, tài sản hữu hình và lợi nhuận của doanh nghiệp có xu hướng chuyển động ngược chiều với mức thuế mà doanh nghiệp nộp cho Nhà nước.
Đồng thời, khi phân tích mức tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập thì luận văn thấy rằng mối tương quan tuyến tính đơn biến giữa lợi nhuận (Roa) và địn bẩy (Lev) có mức độ tương quan lớn nhất (-0.3830). Do đó, có thể khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu của luận văn do các hệ sớ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập nhìn chung nhỏ hơn 0.6.
Bảng 4.3. Kết quả kiểm định hệ số VIF
Biến VIF VIF VIF VIF
Lev 1.45 1.46 1.46 1.47 Tang 1.32 1.32 1.37 1.38 Inventory 1.26 1.26 1.28 1.28 Roa 1.26 1.27 1.27 1.27 Size 1.12 1.11 1.12 1.11 State 1.09 1.09
Dual 1.07 1.07 Taxav1(-1) 1.04 1.04 Taxav2(-1) 1.05 1.05 Growth 1.03 1.03 1.04 1.03 Giá trị VIF trung bình 1.21 1.21 1.19 1.19
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm định lượng Stata 13.
Để tăng tính vững chắc cho điều này, luận văn tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng việc phân tích hệ sớ VIF của các phương trình hồi quy trong luận văn. Kết quả được trình bày trong bảng 4.3, dựa vào bảng kết quả có thể thấy rằng nhìn chung các hệ sớ VIF của các biến số đều nhỏ hơn mức 10, đồng thời giá trị hệ sớ VIF trung bình cũng nhỏ hơn mức 10. Cho nên có thể thấy rằng khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu của luận văn.
4.2. Kết quả nghiên cứu
4.2.1. Kết quả kiểm định mơ hình phù hợp
Như đã trình bày trong chương 03 phương pháp nghiên cứu, để giải quyết vấn đề nội sinh thì cả phương pháp hồi quy hai bước (2SLS) và hồi quy GMM đều được lựa chọn. Tuy nhiên, phương pháp hồi quy hai bước giả định rằng (1) không tồn tại hiện tượng tự tương quan và (2) không tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi. Do đó, nếu mơ hình nghiên cứu tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi thì kết quả hồi quy từ phương pháp ước lượng hồi quy hai bước sẽ bị chệch và không đáng tin cậy. Cho nên khi đó phương pháp ước lượng GMM sẽ trở nên phù hợp hơn khi có thể giải quyết vấn đề nội sinh, tự tương quan và phương sai thay đổi. Ngược lại phương pháp ước lượng hồi quy hai bước sẽ phù hợp hơn.
Theo đó, kiểm định Wooldridge đã được sử dụng để thực hiện kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mơ hình nghiên cứu bằng cách sử dụng câu lệnh xtserial trong phần mềm Stata 13. Theo đó giả thuyết của kiểm định Wooldridge được thể hiện như sau:
Giả thuyết H0: không tồn tại hiện tượng tự tương quan Giả thuyết H1: Tồn tại hiện tượng tự tương quan
Đồng thời, kiểm định Modified Wald đã được sử dụng để thực hiện kiểm hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình nghiên cứu bằng cách sử dụng câu lệnh xttest3 trong phần mềm Stata 13. Theo đó giả thuyết của kiểm định Modified Wald được thể hiện như sau:
Giả thuyết H0: không tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi Giả thuyết H1: Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan
Kiểm định Tự tương quan Phương sai thay đổi Phương trình với biến phụ thuộc Taxav1
Phương trình ảnh hưởng của đặc
điểm doanh nghiệp 0.000 0.000 Phương trình ảnh hưởng của đặc
điểm doanh nghiệp và quản trị doanh nghiệp
0.000 0.000
Phương trình với
biến phụ thuộc
Phương trình ảnh hưởng của đặc
Taxav2 Phương trình ảnh hưởng của đặc điểm doanh nghiệp và quản trị doanh nghiệp
0.000 0.000
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm định lượng Stata 13.
Kết quả được trình bày trong bảng 4.4 Dựa vào bảng kết quả có thể thấy rằng giá trị p-value của cả hai kiểm định Wooldridge và kiểm định Modified Wald bằng 0 và đều nhỏ hơn mức ý nghĩa thống kê 10%. Điều này cho thấy rằng luận văn có thể bác bỏ giả thuyết H0 của hai kiểm định. Nói cách khác, trong trường hợp này tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan trong mơ hình nghiên cứu.
Từ đây có thể thấy rằng để giải quyết hiện tượng nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan, thì luận văn lựa chọn phương pháp hồi quy GMM để ước lượng các phương trình nghiên cứu trong luận văn.
4.2.2. Kết quả hồi quy
Từ các kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi trong mơ hình nghiên cứu được đề cập ở phần 4.2.1, luận văn sử dụng phương pháp hồi quy GMM để ước lượng các mơ hình nghiên cứu trong luận văn. Bảng 4.5 và bảng 4.6 lần lượt thể hiện kết quả hồi quy (1) ảnh hưởng của các yếu tố đặc điểm doanh nghiệp đến hành vi tránh thuế của các doanh nghiệp và (2) ảnh hưởng của các yếu tố đặc điểm doanh nghiệp và quản trị doanh nghiệp đến hành vi tránh thuế của các doanh nghiệp. Đồng thời như đã trình bày trong chương 03 phương pháp nghiên cứu, một kết quả hồi quy từ phương pháp ước lượng GMM đáng tin cậy khi kết quả của các kiểm định tự tương quan AR(2) và kiểm định Hansen phải có giá trị p-value lớn hơn mức ý nghĩa thớng kê 10%. Nói cách khác khi hiện tượng tự tương quan bậc 02 không tồn tại trong mơ hình nghiên cứu và các biến cơng cụ được sử dụng bởi phương pháp hồi quy GMM khơng tương quan
với phần dư mơ hình nghiên cứu thì kết quả hồi quy từ GMM mới đáng tin cậy và có thể sử dụng để phân tích.
Đầu tiên, dựa vào bảng kết quả 4.5 có thể thấy rằng giá trị p-value của kiểm định AR(2) lớn hơn mức ý nghĩa thống kê 10%, điều này cho thấy rằng luận văn không thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định AR(2). Hay nói cách khác, khơng tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2 trong mơ hình nghiên cứu của luận văn. Tương tự như vậy, giá trị p-value của kiểm định Hansen đều lớn hơn mức ý nghĩa thống kê 10%, điều này cho thấy rằng luận văn không thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định Hansen. Hay nói cách khác, các biến công cụ được sử dụng bởi phương pháp hồi quy GMM khơng tương quan với phần dư mơ hình nghiên cứu. Qua đó cho thấy rằng kết quả hồi quy phương pháp GMM là đáng tin cậy và có thể phân tích.
Bên cạnh đó, hệ sớ của biến trễ của biến phụ thuộc là dương và có ý nghĩa thớng kê ở mức ý nghĩa 1%, điều này cho thấy rằng các doanh nghiệp có tỷ lệ thuế suất có hiệu lực càng cao trong năm trước sẽ gia tăng tỷ lệ thuế suất có hiệu lực trong kỳ này. Kết quả này ngụ ý rằng các doanh nghiệp ở năm trước có hành vi tránh thuế thì sẽ càng có động cơ tránh thuế trong kỳ hiện tại. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với các bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy trước đó bởi Feeny và các cộng sự (2006), Fonseca Diaz và các cộng sự (2011), Harris và Feeny (2003) và Fernández-Rodríguez và Martínez-Arias (2014).
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy ảnh hưởng của các yếu tố đặc điểm doanh nghiệp đến hành vi tránh thuế của các doanh nghiệp
Biến Hệ số
(Taxav1)
Hệ số (Taxav2)
(13.18) Taxav2(-1) 0.4307*** (13.43) Size -0.0049** (-2.03) -0.0141*** (-4.97) Growth -0.0146*** (-4.72) -0.0198*** (-5.79) Lev 0.0187** (2.05) 0.0457*** (3.71) Tang -0.0325** (-2.35) -0.0585*** (-2.99) Inventory 0.0567*** (4.03) 0.0384** (1.97) Roa -0.0347** (-1.98) -0.0439** (-2.47) Hệ số chặn 0.2552*** (3.77) 0.4924*** (6.25) AR(1) 0 0 AR(2) 0.306 0.373 Hansen 0.333 0.187
Trong đó, Taxav1 đại diện hành vi tránh thuế và được đo lường bởi tỷ lệ thuế thu nhập doanh nghiệp hiện thời trên lợi nhuận trước thuế; Taxav2 đại diện hành vi tránh thuế và được đo lường bởi tỷ lệ chi phí thuế thu nhập doanh nghiệp trên lợi nhuận trước thuế. Size là quy mơ doanh nghiệp được tính bởi logarithm tự nhiên của tổng tài sản. Growth là cơ hội tăng trưởng doanh nghiệp được đo lường bởi tốc độ gia tăng trong doanh thu thuần. Lev là địn bẩy tài chính được đo lường bởi tỷ lệ nợ vay ngắn hạn và
nợ vay dài hạn trên tổng nghĩa vụ nợ. Tang là tài sản hữu hình được tính bởi tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản. Inventory là hàng tồn kho được đo lường bởi tỷ lệ hàng tồn kho trên tổng tài sản. Roa là lợi nhuận doanh nghiệp được đo lường bởi tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản. Bên cạnh đó, AR(1) và AR(2) xem xét vấn đề tự tương quan bậc 01 và bậc 02 với giả thuyết H0: khơng có tự tương quan. Hansen xem xét tính giá trị biến cơng cụ với giả thuyết H0: biến công cụ không tương quan với phần dư mơ hình. Ngồi ra, *, ** và *** lần lượt thể hiện mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm định lượng Stata 13.
Quy mô doanh nghiệp thể hiện ảnh hưởng ngược chiều đến hai biến phụ thuộc đo lường hành vi tránh thuế Taxav1 và Taxav2 ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Điều này cho thấy rằng các doanh nghiệp có quy mơ càng lớn sẽ càng có tỷ lệ thuế suất có hiệu lực càng giảm, nói cách khác, các doanh nghiệp này sẽ có hành vi tránh thuế càng cao. Kết quả nghiên cứu này tương đồng với các bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy bởi các nghiên cứu trước đây của Richardson và Lanis (2007), Dyreng và các cộng sự (2008), Richardson và các cộng sự (2015) và Ha và Phan (2017). Qua đó có thể giải thích kết quả này như là các cơng ty có quy mơ lớn sẽ có động cơ tránh thuế nhiều hơn do hưởng được nhiều ưu đãi từ lợi thế quy mơ kinh tế và vấn đề chính trị hơn so với các cơng ty có quy mơ nhỏ hơn (Richardson và Lanis, 2007). Hơn thế nữa, theo lý thuyết cạnh tranh, các doanh nghiệp có quy mơ lớn sẽ có quyền lực hơn và có đủ nguồn lực để quản trị thuế tớt hơn và do đó sẽ có tỷ lệ thuế suất có hiệu lực thấp hơn, hàm ý hành vi tránh thuế cao hơn ở các doanh nghiệp này (Siegfried, 1972).
Cơ hội tăng trưởng cho thấy mối tương quan âm với hai biến phụ thuộc đo lường hành vi tránh thuế Taxav1 và Taxav2 ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Điều này cho thấy rằng các doanh nghiệp càng có cơ hội tăng trưởng càng nhiều thì sẽ càng có tỷ lệ thuế suất có hiệu lực càng thấp, nói cách khác, các doanh nghiệp này sẽ có hành vi
tránh thuế càng cao. Kết quả nghiên cứu này tương đồng với các bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy bởi các nghiên cứu trước đây của Kim và Limpaphayom (1998). Có thể giải thích phát hiện này như là các doanh nghiệp có nhiều cơ hội tăng trưởng được cho rằng sẽ nhận được nhiều lợi ích hơn bởi vì các doanh nghiệp sẽ chi tiêu đầu tư càng nhiều và sẽ có chi phí khấu hao càng nhiều, và kết quả là sẽ làm giảm thuế thu nhập doanh nghiệp phải nộp của doanh nghiệp.
Tương tự như cơ hội tăng trưởng, đòn bẩy cho thấy tác động cùng chiều đến hai biến phụ thuộc đo lường hành vi tránh thuế Taxav1 và Taxav2 ở mức ý nghĩa thống kê 1% và 10%. Kết quả này cho thấy rằng khi đòn bẩy gia tăng sẽ làm gia tăng tỷ lệ thuế suất có hiệu lực của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu. Điều này ngụ ý rằng khi các doanh nghiệp sử dụng nợ càng cao trong cấu trúc vớn thì sẽ càng ít có hành vi tránh thuế. Kết quả nghiên cứu này tuy trái ngược với kỳ vọng ban đầu của luận văn nhưng phù hợp với các phát hiện trước đây của Harris và Feeny (2003). Có thể giải thích ngun nhân do các cơng ty có địn bẩy tài chính cao thường được ưu đãi từ tấm chắn thuế và do đó họ sẽ có ít hành vi tránh thuế hơn (Kim và Im, 2016).
Ngược với đòn bẩy và cơ hội tăng trưởng, tài sản hữu hình có hệ sớ hồi quy là âm và có ý nghĩa thớng kê ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này cho thấy rằng khi tài sản hữu hình gia tăng sẽ làm giảm tỷ lệ thuế suất có hiệu lực của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu. Điều này ngụ ý rằng các doanh nghiệp có sử dụng nhiều tài sản hữu hình hay càng đầu tư thì sẽ càng có nhiều động cơ tránh thuế hơn các doanh nghiệp khác. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với kỳ vọng ban đầu của luận văn và kết quả của Stickney và McGee (1982), Gupta và Newberry (1997), Derashid và Zhang (2003) và Richardson và Lanis (2007), Richardson và các cộng sự (2015) và Ha và Phan
(2017). Có thể giải thích kết quả này như là tương tự như chi phí lãi vay, khấu hao đóng vai trị quan trọng trong việc ghi nhận các khoản chi phí của doanh nghiệp, cho nên các doanh nghiệp càng sử dụng nhiều doanh nghiệp hữu hình thì sẽ càng tận dụng
được nhiều lợi ích từ các khoản khấu hao. Kết quả là các doanh nghiệp sẽ có tỷ lệ thuế suất hiệu lực tương đối thấp hơn so với các doanh nghiệp khác. Nói cách khác, khi đó các doanh nghiệp này đang có hành vi tránh thuế bằng việc đẩy mạnh chiến lược đầu tư để được hưởng ưu đãi từ khấu hao.
Hàng tồn kho lại cho thấy mối quan hệ cùng chiều với hai biến phụ thuộc đo lường hành vi tránh thuế Taxav1 và Taxav2 ở mức ý nghĩa thống kê 1% và 5%. Điều này cho thấy rằng các doanh nghiệp nắm giữ càng nhiều hàng tồn kho thì sẽ càng có tỷ lệ thuế suất có hiệu lực càng cao. Điều này ngụ ý rằng các doanh nghiệp càng đầu tư vào hàng tồn kho càng nhiều thì sẽ càng ít có động cơ tránh thuế hơn các doanh nghiệp khác. Kết quả nghiên cứu này tương đồng với các bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy trước đó bởi Gupta và Newberry (1997), Richardson và Lanis (2007), Wu và các cộng sự (2012) và Fernández-Rodríguez và Martínez-Arias (2014).
Ći cùng trong bảng kết quả này, lợi nhuận của các doanh nghiệp thể hiện tác động ngược chiều đến hai biến phụ thuộc đo lường hành vi tránh thuế Taxav1 và Taxav2 ở mức ý nghĩa thống kê 5%. Điều này cho thấy rằng các doanh nghiệp càng có lợi nhuận càng nhiều sẽ càng có tỷ lệ thuế suất có hiệu lực càng thấp. Kết quả này hàm ý rằng các doanh nghiệp có lợi nhuận nhiều sẽ có hành vi tránh thuế nhiều hơn so với các doanh nghiệp khác. Phát hiện này phù hợp với các bằng chứng thực nghiệm trước đây của Rego (2003), Derashid và Zhang (2003), Adhikari và các cộng sự (2006), Md Noor và các cộng sự (2008), Kraft (2014) và Ha và Phan (2017). Có thể giải thích phát hiện này như là các cơng ty có lợi nhuận nhiều có thể tận dụng được các lợi ích từ ưu đãi tấm chắn thuế và kết quả là các cơng ty này có chênh lệch thuế trên sổ sách càng