Số quan sát Dự đoán Tỷ lệ phần trăm dự đoán đúng Hành vi điều chỉnh Số dự đoán đúng 0 1 Hành vi điều chỉnh 0 246 15 246 94,25% 1 36 547 547 93,83%
Tỷ lệ dự đoán đúng
tổng thể 844 793 93,96%
Theo kết quả phân tích:
- Đối với doanh nghiệp khơng có hành vi điều chỉnh thu nhập để giảm thuế thu nhập doanh nghiệp phải nộp trong (261) quan sát, mơ hình dự báo chính xác 246 trường hợp, vậy tỷ lệ đúng là: 94,25%
- Đối với doanh nghiệp có hành vi điều chỉnh thu nhập để giảm thuế thu nhập doanh nghiệp phải nộp trong (583) quan sát, mơ hình dự báo chính xác 547 trường hợp, vậy tỷ lệ đúng là: 93,83%
- Tỷ lệ dự báo đúng của tồn bộ mơ hình: 93,96%
3.2.3 Bàn luận kết quả thực nghiệm và so sánh với các kết quả nghiên cứu trước đây trước đây
3.2.3.1 Ý nghĩa thực nghiệm
Qua kết quả về ý nghĩa thống kê các hệ số tương quan và mức độ chính xác trong dự báo mơ hình, các ý nghĩa thực tế có thể được rút ra như sau:
- Với biến Hưởng chính sách ưu đãi thuế: Giá trị hệ số tương quan (b3) < 0, hàm ý rằng doanh nghiệp được hưởng chính sách ưu đãi thuế TNDN trong năm thì khả năng doanh nghiệp sẽ sử dụng điều chỉnh thu nhập nhằm tăng thuế TNDN phải nộp để được hưởng ưu đãi thuế nhiều nhất.
- Với biến Ghi nhận doanh thu chưa thực hiện, doanh thu theo tiến
độ: Giá trị hệ số tương quan (b8) > 0, hàm ý rằng doanh nghiệp có ghi
suất điều chỉnh thu nhập nhằm giảm thuế TNDN phải nộp cao hơn so với doanh nghiệp khơng có ghi nhận.
- Với biến Ghi nhận dự phòng: Giá trị hệ số tương quan (b9) > 0, hàm ý rằng doanh nghiệp càng ghi nhận nhiều khoản dự phịng thì khả năng doanh nghiệp sẽ sử dụng điều chỉnh thu nhập nhằm giảm thuế TNDN thông qua các khoản điều chỉnh này càng lớn.
- Với biến Chi phí thuế TNDN hỗn lại: Giá trị hệ số tương quan (b10) > 0, hàm ý rằng doanh nghiệp có ghi nhận các khoản chi phí thuế TNDN hỗn lại thì xác suất điều chỉnh thu nhập nhằm giảm thuế TNDN cao hơn doanh nghiệp khơng có ghi nhận.
- Ngồi ra do mức độ dự báo chính xác của mơ hình đạt 93,96% nên về mặt ý nghĩa khả thi khi ứng dụng thực tế đạt mức đáng tin cậy cao.
3.2.3.2 So với các kết quả nghiên cứu trước
Mặc dù các nghiên cứu trước đây chưa nghiên cứu đến việc các nhân tố ảnh hưởng đến điều chỉnh thu nhập có hay khơng làm giảm thuế TNDN phải nộp. Tuy nhiên, hành vi điều chỉnh thu nhập nhằm giảm thuế TNDN phải nộp cũng đã bao hàm hành vi điều chỉnh thu nhập, do đó các biến ảnh hưởng đến điều chỉnh thu nhập nhằm giảm thuế TNDN phải nộp thông qua kết quả thực nghiệm trên cũng ảnh hưởng đến hành vi điều chỉnh thu nhập. Theo đó, các biến có ảnh hưởng đến hành vi điều chỉnh thu nhập được xác định tại Việt nam bao gồm:
- Hưởng chính sách ưu đãi thuế có tác động đến hành vi điều chỉnh thu nhập, kết quả này giống như nghiên cứu của Reza Monem (2003); Kevin Holland and Richard H.G. Jackson (2003)
- Ghi nhận doanh thu chưa thực hiện, doanh thu theo tiến độ và ghi nhận dự phịng là các biến liên quan đến chính sách kế tốn, điều đó có nghĩa
các doanh nghiệp sử dụng các chính sách kế tốn nhằm điều chỉnh thu nhập phục vụ các mục tiêu của nhà quản lý, kết quả này giống kết quả nghiên cứu của Ajay Adhikari, Chek Derashid và Hao Zhang (2005); John D. Phillips , Morton Pincus , Sonja O. Rego và Huishan Wan (2004); Wendy Beekes (2003)
- Tại Việt nam, các doanh nghiệp cũng sử dụng chi phí thuế TNDN hỗn lại nhằm điều chỉnh thu nhập và thơng qua đó làm giảm thuế TNDN phải nộp, kết quả này tương tự như kết quả nghiên cứu của John D. Phillips, Morton Pincus và Sonja O. Rego (2003);
Như vậy, sự khác biệt duy nhất là các biến liên quan đến Thay đổi CEO, Tỷ lệ sở hữu cổ phần của CEO, Thay đổi thuế suất thuế TNDN, Vốn điều lệ, Lợi nhuận sau thuế và Phát hành chứng khốn là khơng cho các kết quả tương quan như những nghiên cứu trước đây trên thế giới đã chứng minh các biến này có tác động đến điều chỉnh thu nhập.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương này chúng tơi trình bày về quy trình chọn mẫu, thu thập và xử lý số liệu sau đó tiến hành các phân tích tương quan hồi quy và kiểm định mơ hình để có các kết luận về các nhân tố ảnh hưởng đến điều chỉnh thu nhập nhằm giảm thuế TNDN phải nộp. Về quy trình thực hiện chúng tơi trình bày thành 2 bước với Bước 1 nhằm xác định các giá trị cho biến Y và Bước 2 sử dụng để phân tích tương quan, hồi quy giữa biến Y và các biến độc lập X. Do biến phụ thuộc là hành vi điều chỉnh thu nhập nhằm giảm thuế TNDN phải nộp nhận một trong hai giá trị và quan sát được thực hiện theo các công ty theo các năm và sàn chứng khoán nên sẽ tạo thành dữ liệu bảng trong thống kê và mơ hình logit được sử dụng để lượng hóa tương quan và hồi quy giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Các kết quả cho thấy có 4 nhân tố ảnh hưởng đến điều chỉnh thu nhập nhằm giảm thuế thu nhập doanh nghiệp tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt nam, các phát hiện này sẽ làm cơ sở cho việc đề xuất các khuyến nghị trong Chương 4 tiếp theo.
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ CÁC KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH
4.1 Kết luận
Trong chương trước chúng tôi đã tiến hành thu thập và xử lý dữ liệu để đánh giá mức độ tương quan của các biến độc lập đến hành vi điều chỉnh thu nhập nhằm giảm thuế TNDN phải nộp. Kết quả thu được cho kết luận về 4 biến: Hưởng chính sách ưu đãi thuế; Ghi nhận doanh thu chưa thực hiện, doanh thu theo tiến độ; Ghi nhận số lượng các khoản dự phòng và ghi nhận chi phí thuế TNDN hỗn lại là các biến có ảnh hưởng đến hành vi điều chỉnh thu nhập nhằm giảm thuế TNDN phải nộp và mơ hình hồi quy dự báo khả năng chính xác 93.96%. Với kết quả nghiên cứu này cộng với thực trạng về công tác thanh kiểm tra tại Cục thuế Tp. Hồ Chí Minh trong những năm gần đây chi tiết tại Phụ lục 4, chúng tôi khuyến nghị bổ sung một số biện pháp để phát hiện và kiểm soát việc điều chỉnh thu nhập nhằm giảm thuế TNDN ở phần sau.
4.2 Khuyến nghị
4.2.1 Bổ sung các chỉ tiêu xác định rủi ro vào ứng dụng TPR
4.2.1.1 Thực trạng sử dụng ứng dụng TPR
Theo Báo cáo tình hình triển khai nâng cấp ứng dụng TPR của Vụ Thanh tra, Tổng cục thuế, trong quá trình sử dụng hệ thống TPR cịn một số vấn đề tồn tại khi sử dụng ứng dụng này như sau:
- Cơ sở dữ liệu về doanh nghiệp còn thiếu, nhất là cơ sở dữ liệu về báo cáo tài chính doanh nghiệp đã ảnh hưởng khơng nhỏ đến kết quả phân tích rủi ro. Ứng dụng TPR chỉ thực sự hiệu quả khi các nguồn dữ liệu liên quan được cập nhật đầy đủ và kịp thời. Do vậy cần có chỉ đạo đơn đốc các bộ phận liên quan thường xuyên cập nhật dữ liệu.
- Hiện nay việc xác định ngành nghề kinh doanh chính của doanh nghiệp trên hệ thống ngành thuế chưa chính xác. Nguyên nhân chính là do các doanh nghiệp thường đăng ký quá nhiều lĩnh vực kinh doanh khi đăng ký kinh doanh và không xác định được ngành nghề kinh doanh chính khi đăng ký thuế. Do vậy ngành nghề kinh doanh trên hệ thống khơng chính xác và điều này ảnh hưởng rất nhiều đến kết quả phân tích rủi ro.
- Về mặt kỹ thuật của ứng dụng cần nghiên cứu bổ sung thêm nội dung xử lý các thơng tin ngồi ngành trong q trình lập kế hoạch thanh tra và việc tự động hố lựa chọn doanh nghiệp theo quy mơ để phục vụ công tác điều hành nhân lực của từng Cục Thuế.
- Một số Cục Thuế phản ánh chưa có nghiên cứu về mối quan hệ giữa số liệu trên Báo cáo tài chính và các điều chỉnh trên tờ khai tự quyết toán thuế TNDN năm của DN. Khi DN có ý thức chấp hành pháp luật thuế tốt, tự điểu chỉnh kết quả kinh doanh trên tờ khai tự quyết toán thuế thu nhập doanh nghiệp năm phù hợp với quy định thì mức độ rủi ro phải giảm xuống tương ứng. Tuy nhiên việc đánh giá mức độ rủi ro trên ứng dụng phân tích dựa trên BCTC, nghĩa là đánh giá trên lợi nhuận kế toán chưa điều chỉnh theo quy định, do vậy kết quả đánh giá rủi ro là chưa chính xác. Vấn đề này khi phân tích nghiệp vụ Vụ Thanh tra và Cục công nghệ thông tin thấy rằng các khoản điều chỉnh trên Tờ khai quyết toán thuế TNDN chủ yếu là doanh nghiệp tự loại các khoản chi phí khơng hợp lý. Việc tự loại chi phí của doanh nghiệp cũng tiềm ẩn rủi ro và không phản ánh thực chất hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp nên đã sử dụng tiêu chí thu nhập thuần trên báo cáo tài chính để so sánh với các doanh nghiệp khác nhằm xác định thực tế hiệu quả kinh doanh của từng doanh nghiệp.
- Các doanh nghiệp chế xuất không phải kê khai, nộp thuế GTGT do vậy khơng có dữ liệu về kê khai thuế GTGT để đánh giá rủi ro. Để tránh tình trạng ứng dụng không đánh giá rủi ro đối với các doanh nghiệp này và đưa vào danh sách các doanh nghiệp không đủ dữ liệu, Vụ Thanh tra đã thống nhất với Cục cơng nghệ thơng tin khi phân tích nghiệp vụ nâng cấp ứng dụng là đối với các tiêu chí có liên quan đến kê khai, nộp thuế GTGT thi đưa các doanh nghiệp này vào mức độ rủi ro rất thấp.
- Việc gán trọng số, xác định ngưỡng phân loại quy mơ cịn dựa vào cảm tính, chưa có nghiên cứu 1 cách khoa học.
- Nhiều Cục Thuế phản ánh chưa kết nối được với dữ liệu các Chi cục nên chưa lập được kế hoạch thanh tra trên ứng dụng. Vấn đề này khi Tổng cục ban hành Quyết định 1519/QĐ-TCT đã nêu rõ việc sử dụng ứng dụng để lập kế hoạch thanh tra đối với các doanh nghiệp do Văn phịng Cục Thuế trực tiếp quản lý vì năm 2012 các dữ liệu về doanh nghiệp do Chi cục quản lý chưa được tập trung về ứng dụng TPH. Năm 2013 việc tập trung dữ liệu tại các Chi cục về ứng dụng TPH mới được thực hiện.
Tại Cục thuế TP. Hồ Chí Minh, trên cơ sở Bộ tiêu chí tĩnh do Tổng cục thuế ban hành bao gồm 16 tiêu chí như sau: