Bảng 4 .1 Thống kê mẫu khảo sát
Bảng 4.17 Kết quả các trọng số hồi quy
Mơ hình Trọng số hồi quy chưa chuẩn hĩa Trọng số hồi quy chuẩn hĩa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B chuẩn Sai số Beta Dung sai VIF
1
Hằng
số 0.31 0.185 1.66 0.098
MTKS 0.21 0.036 0.256 5.98 0.000 0.856 1.17
Mơ hình Trọng số hồi quy chưa chuẩn hĩa Trọng số hồi quy chuẩn hĩa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B chuẩn Sai số Beta Dung sai VIF
HDKS 0.15 0.036 0.183 4.34 0.000 0.887 1.13
TTTT 0.17 0.032 0.235 5.39 0.000 0.825 1.21
GS 0.24 0.029 0.351 8.24 0.000 0.865 1.16
(Nguồn: Xem phụ lục 9: Kết quả phân tích hồi quy)
Dựa vào bảng 4.17, nhân tố sẽ được chấp nhận nếu giá trị sig. < 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% và |t| > 2, cĩ nghĩa là nĩ cĩ sự tác động đến hiệu quả cơng tác thu thuế. Kết quả hồi quy cho thấy cả 5 nhân tố của hệ thống KSNB đều thỏa mãn điều kiện là: Mơi trường kiểm sốt, Đánh giá rủi ro, Hoạt động kiểm sốt, Thơng tin và truyền thơng, Giám sát. Các trọng số hồi quy đều cĩ giá trị dương nghĩa là các nhân tố của hệ thống KSNB đều cĩ tác động cùng chiều hay tác động tích cực đến hiệu quả cơng tác thu thuế.
Trọng số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hĩa (Unstandardized) và (2) chuẩn hĩa (Standardized). Trọng số hồi quy chưa chuẩn hĩa (ký hiệu B) khơng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến động lập vào biến phụ thuộc vì giá trị của nĩ phụ thuộc vào thang đo. Thơng thường, trọng số hồi quy chưa chuẩn hĩa được dùng để so sánh các mẫu về định tính ví dụ như giới tính, độ tuổi... (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Vì vậy, chúng ta sử dụng trọng số hồi quy chuẩn hĩa (beta, ký hiệu β) để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc, trọng số này càng lớn cĩ nghĩa là biến độc lập đĩ cĩ tác động càng mạnh vào biến phụ thuộc.
Vì thế, phương trình hồi quy tuyến tính được thể hiện như sau:
HQCT = 0.256 * MTKS + 0.236 * DGRR + 0.183 * HDKS + 0.235 * TTTT + 0.351 * GS
Như vậy, khi MTKS, DGRR, HDKS, TTTT và GS càng cao thì HQCT càng
mạnh nhất đến hiệu quả cơng tác thu thuế (HQCT), tiếp đến là các nhân tố Mơi trường kiểm sốt (MTKS) (β = 0.256), Đánh giá rủi ro (DGRR) (β = 0.236), Thơng tin và truyền thơng (β = 0.235) và cuối cùng là nhân tố Hoạt động kiểm sốt
(HDKS) (β = 0.183). Tác giả kết luận các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 của mơ
hình nghiên cứu lý thuyết được chấp nhận.
Với kết quả trên, tác giả đã nhận diện được các nhân tố của hệ thống KSNB và mức độ tác động của từng nhân tố đến hiệu quả cơng tác thu thuế tại các cơ quan thuế trên địa bàn TP.HCM, như vậy kết quả đã trả lời được câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu mà tác giả đặt ra ban đầu.
Hình 4.1: Kết quả mơ hình hồi quy
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả phân tích hồi quy)
Đánh giá rủi ro Mơi trường kiểm sốt
Thơng tin và truyền thơng Hoạt động kiểm sốt Giám sát Hiệu quả cơng tác thu thuế = 0.256 Sig. = 0.00 = 0.236 Sig. = 0.00 = 0.183 Sig. = 0.00 = 0.235 Sig. = 0.00 = 0.351 Sig. = 0.00
4.3.3 Dị tìm sự vi phạm các giả định trong hồi quy tuyến tính
Theo Hồng Trọng – Mộng Ngọc (2008), các ước lượng trên sẽ khơng đáng tin cậy nữa nếu các giả định này bị vi phạm. Mơ hình nghiên cứu chỉ thực sự cĩ ý nghĩa nếu các giả định được đảm bảo.
4.3.3.1 Giả định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi (heteroskedasticity) lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi (heteroskedasticity)
Ở giả định này, mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi sẽ được thỏa mãn nếu như khơng cĩ mối liên hệ giữa giá trị dự đốn và phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên.
Chúng ta tiến hành kiểm tra giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn của mơ hình hồi quy tuyến tính. Thơng thường, chúng ta hay vẽ biểu đồ phân tán của các giá trị đã được chuẩn hĩa (standardized), với trục tung là phần dư và trục hồnh là giá trị dự đốn. Kết quả đồ thị hình 4.2 cho thấy 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, tác giả kết luận giá trị dự đốn và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi, vậy giả định này khơng bị vi phạm. Như vậy mơ hình hồi quy tác giả sử dụng là phù hợp.
Hình 4.2: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đốn và phần dư
4.3.3.2 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Để dị tìm giả định vi phạm về phân phối chuẩn của phần dư thì cách đơn giản thường được thực hiện là xây dựng biểu đồ tần số Histogram. Bởi vì phần dư cĩ thể khơng tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do như: sử dụng chưa đúng mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều,…vv
Từ biểu đồ hình 4.3, ta thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Ở đây, ta cĩ thể nĩi phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (giá trị trung bình Mean = 0.00, và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.99 gần bằng 1). Do đĩ tác giả kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.3: Đồ thị phân tán của phần dư chuẩn hĩa
(Nguồn: xem phụ lục 10b)
4.3.3.3 Giả định khơng cĩ mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường hiện tượng đa cộng tuyến) lường hiện tượng đa cộng tuyến)
Hiện tượng cộng tuyến là trạng thái trong đĩ cĩ hai biến độc lập cĩ tương quan chặt chẽ với nhau, nếu cĩ từ ba biến độc lập trở lên thì gọi là đa cộng tuyến.
Sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập cĩ nghĩa là khi biến A tăng thì biến B cũng tăng..., từ đĩ nĩ làm tăng độ lệch chuẩn của các trọng số hồi quy và giảm giá trị thống kê t của kiểm định nên các trọng số hồi quy sẽ cĩ khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng cĩ đa cộng tuyến trong khi hệ số R square vẫn khá cao.
Cĩ hai cách để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, cĩ thể dựa vào chỉ số VIF (Variance Inflation Factor) là hệ số phĩng đại phương sai hoặc dựa vào ma trận hệ số tương quan. Tuy nhiên, chúng ta thường dùng chỉ số VIF.
Thơng thường, nếu VIF lớn hơn 10 thì biến độc lập này hầu như khơng cĩ giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình (Hair & cộng sự 2006 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tuy nhiên, trong thực tế, nếu VIF > 2, nhà nghiên cứu
cũng cần cẩn thận trong việc diễn giải các trọng số hồi quy. Vì vậy, để tránh hiện tượng đa cộng tuyến, hệ số VIF tốt nhất là nhỏ hơn 2.
Theo bảng 4.17 trọng số hồi quy, giá trị hệ số VIF của các biến độc lập là từ 1.13 đến 1.21 (tất cả các giá trị đều nhỏ hơn 2). Vì vậy tác giả kết luận mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4 Bàn luận từ kết quả nghiên cứu
Dựa vào kết quả trọng số hồi quy đã chuẩn hĩa tại bảng 4.17 và thực trạng cơng tác thu thuế tại các cơ quan thuế trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh hiện nay, tác giả đưa ra các bàn luận đối với các kết quả nghiên cứu đã đạt được như sau:
+ Đối với biến Mơi trường kiểm sốt (MTKS) cĩ trọng số hồi quy chuẩn hĩa là 0.256, cĩ tác động cùng chiều với hiệu quả cơng tác thu thuế. Khi mơi trường kiểm sốt tốt thì sẽ tăng cường được cơng tác thu thuế. Kết quả trên phù hợp với các nghiên cứu của các tác giả đi trước như Mahadeen và cộng sự (2016), Muhibat (2016), Ibrahim (2017) đều cho rằng nhân tố mơi trường kiểm sốt tác động tích cực tới hiệu quả cơng tác thu của đơn vị, tuy nhiên mức độ ảnh hưởng cĩ khác biệt so với nghiên cứu của Nguyễn Thị Thanh Huyền (2015). Với kết quả hệ số hồi quy lớn thứ hai trong năm nhân tố của hệ thống KSNB thì nhân tố này được xem như cĩ tác động khá mạnh đến cơng tác thu thuế, điều này là phù hợp với tình hình hiện nay mà ngành Thuế đang đối mặt. Với số lượng nhân sự cơng tác tại các đơn vị cịn thiếu khá nhiều, mỗi cơng chức thuế phải kiêm nhiệm khá nhiều cơng việc thì việc
nâng cao vai trị của cơng tác tổ chức, phân cơng cơng việc phù hợp với năng lực, trình độ chuyên mơn là vơ cùng quan trọng. Các ban lãnh đạo luơn ý thức được trong cơng tác tổ chức nhân sự, luơn khuyến khích hay tạo điều kiện cho cơng chức phát huy năng lực, sáng kiến cải tiến trong cơng việc để đạt được mục tiêu quan trọng nhất là hồn thành nhiệm vụ thu NSNN của đơn vị.
+ Đối với biến Đánh giá rủi ro (DGRR) cĩ hệ số hồi quy chuẩn hĩa là 0.236, cĩ tác động cùng chiều với hiệu quả cơng tác thu thuế. Kết quả này là phù hợp với các nghiên cứu của Ewa và Udoayang (2012), Ibrahim (2017), Nguyễn Thị Thanh Huyền (2015). Đối với tình hình của nước ta hiện nay nĩi chung và địa bàn TP. Hồ Chí Minh nĩi riêng thì cả nước đang trong giai đoạn trải qua những thách thức quan trọng nhất của cơ chế thị trường và tồn cầu hĩa, các doanh nghiệp đang phải trải qua giai đoạn cạnh tranh khốc liệt trên thị trường, nhất là khi các doanh nghiệp nước ngồi đầu tư khá nhiều vào nước ta, với mục tiêu đạt được lợi nhuận cao nhất thì nhiều doanh nghiệp sẽ tiến hành nhiều cách khác nhau kể cả việc trốn thuế, gian lận thuế, chiếm đoạt tiền thuế để đạt được lợi ích riêng thì họ vẫn tiến hành. Vì vậy, việc tăng cường nhận thức về tầm quan trọng của đánh giá rủi ro, xây dựng các kế hoạch và phân tích để cĩ các biện pháp đối phĩ hay phịng ngừa trước rủi ro là việc cần được quan tâm hơn nữa, nhất là đối với những người đứng đầu đơn vị.
+ Đối với biến Hoạt động kiểm sốt (HĐKS) cĩ hệ số hồi quy chuẩn hĩa là 0.183, cĩ tác động cùng chiều với hiệu quả cơng tác thu thuế. Các hoạt động kiểm sốt khi được gia tăng và cải tiến, nhất là cần đĩn đầu và theo kịp tốc độ phát triển cơng nghệ thơng tin của cuộc cách mạng 4.0 thì sẽ đáp ứng được yêu cầu trong cơng tác quản lý thu thuế, chống thất thu thuế hiện nay. Bởi vì hiện nay tại các cơ quan thuế trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh, việc kiểm tra, kiểm sốt đều thực hiện qua các ứng dụng, phần mềm đảm bảo được an tồn thơng tin, tạo sự liên tục, hiệu quả, gắn với trách nhiệm của từng cơng chức trong thi hành cơng vụ. Cũng tương tự như biến Mơi trường kiểm sốt và Đánh giá rủi ro, kết quả của biến này là phù hợp với các nghiên cứu của các tác giả đi trước.
+ Đối với biến Thơng tin và truyền thơng (TTTT) cĩ hệ số hồi quy chuẩn hĩa là 0.235, cĩ tác động cùng chiều với hiệu quả cơng tác thu thuế. Kết quả này phù
hợp với các nghiên cứu đi trước gồm Muhibat (2016), Ibrahim (2017). Đối với nghiên cứu của Nguyễn Thị Thanh Huyền (2015) thì nhân tố này tác động mạnh nhất khi nghiên cứu tại một đơn vị cụ thể, nhưng với nghiên cứu của tác giả thì biến này chỉ tác động mạnh thứ tư, điều này chứng tỏ khi nghiên cứu với đối tượng khảo sát rộng hơn thì kết quả sẽ thay đổi. Kết quả cho thấy được thơng tin và truyền thơng trong các đơn vị cĩ hiệu quả (kể cả thơng tin bên ngồi và trong nội bộ) sẽ tăng cường được hiệu quả trong cơng tác thu thuế. Việc tăng cường nhân tố thơng tin và truyền thơng là vơ cùng quan trọng, với sự thay đổi liên tục của các chính sách thuế như hiện nay thì việc cập nhật kịp thời và chính xác của cán bộ thuế, rồi truyền tải đến đối tượng nộp thuế để họ nắm bắt là một cơng việc thường xuyên và liên tục, việc tổ chức tập huấn cần mang lại hiệu quả, tránh mang nặng tính hình thức, làm qua loa.
+ Đối với biến Giám sát (GS) cĩ hệ số hồi quy chuẩn hĩa là 0.351, cĩ tác động cùng chiều với hiệu quả cơng tác thu thuế. Kết quả của nhân tố này là tác động mạnh nhất tới hiệu quả cơng tác thu thuế trong năm nhân tố của hệ thống KSNB, chứng tỏ cơng tác Giám sát nên được các nhà lãnh đạo quan tâm và thực hiện tốt hơn nữa tại các cơ quan thuế trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Kết quả là phù hợp với các nghiên cứu của Ibrahim (2017), Nguyễn Thị Thanh Huyền (2015), tuy nhiên cĩ sự khác biệt về mức độ ảnh hưởng so với nghiên cứu của Mahadeen và cộng sự (2016) bởi vì theo nghiên cứu của tác giả thì nhân tố Giám sát tác động mạnh nhất, nhưng theo Mahadeen và cộng sự (2016) thì nhân tố này lại cĩ tác động yếu nhất, từ đĩ cho ta thấy được là tại các ngành nghề lĩnh vực khác nhau hay khu vực khác nhau thì sự tác động của từng nhân tố thuộc hệ thống KSNB sẽ khác nhau. Đối với các cơ quan thuế trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh, khi thực hiện tăng cường việc kiểm tra, giám sát trong thi hành cơng vụ của cơng chức thuế thì sẽ hạn chế tối đa các hành vi gây phiền hà, tham nhũng, nhũng nhiễu của cán bộ thuế, thực hiện việc kiểm tra giám sát thường xuyên, định kỳ hay đột xuất là cơng việc cần thiết để ngăn chặn hay xử lý nghiêm và kịp thời các hành vi khơng tuân thủ pháp luật, đạo đức cơng vụ của cơng chức thuế, mà các hành vi này được xem là gây thất thốt rất lớn cho nguồn thu vào NSNN hay ảnh hưởng lớn đến uy tín của ngành Thuế.
TĨM TẮT CHƯƠNG 4:
Chương này tác giả đã giới thiệu sơ lược về thực trạng cơng tác thu thuế tại các cơ quan thuế trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh và trình bày kết quả nghiên cứu bao gồm những nội dung chính sau:
- Các thang đo đều đạt độ tin cậy thơng qua hệ số Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0.7, sau khi phân tích độ giá trị EFA thì rút trích ra được 5 nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả cơng tác thu thuế tại các cơ quan thuế trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh bao gồm: Mơi trường kiểm sốt, Đánh giá rủi ro, Hoạt động kiểm sốt, Thơng tin và truyền thơng và Giám sát.
- Kết quả chạy hồi quy đa biến như sau: tất cả 5 nhân tố là Mơi trường kiểm sốt, Đánh giá rủi ro, Hoạt động kiểm sốt, Thơng tin và truyền thơng và Giám sát đều cĩ tác động tích cực đến hiệu quả cơng tác thu thuế, từ đĩ tác giả kết luận mơ hình nghiên cứu tác giả đề ra ban đầu là phù hợp và các giả thuyết đặt ra đều được chấp nhận. Chương cuối cùng tác giả sẽ đưa ra kết luận, các hàm ý chính sách dành cho Ban lãnh đạo, các kiến nghị đối với Nhà nước và ngành Thuế cũng như những hạn chế cịn tồn tại của đề tài để đưa ra các hướng nghiên cứu tiếp theo sau này.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 5.1 Kết luận
Mơ hình nghiên cứu tác giả đề xuất ban đầu gồm năm nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả cơng tác thu thuế, bao gồm: Mơi trường kiểm sốt, Đánh giá rủi ro, Hoạt động kiểm sốt, Thơng tin và truyền thơng và Giám sát với tổng 33 biến quan sát.
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo, kết quả cho biết các thang đo đều cĩ hệ số Cronbach’s Alpha > 0.7, nghĩa là tất cả các thang đo các nhân tố của hệ thống KSNB đều đạt độ tin cậy, phù hợp với kiểm định mơ hình lý thuyết của đề tài, tác giả cũng tiến hành loại đi 2 biến quan sát khơng đạt yêu cầu là MTKS3 và DGRR6 do cĩ hệ số tương quan biến – tổng (hiệu chỉnh) < 0.3 và Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều lớn hơn Cronbach’s Alpha ban đầu.