ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 72.142 4 18.036 27.217 .000a
Residual 133.858 202 .663
1
Total 206.000 206
a. Predictors: (Constant), Điều kiện, mơi trường KD chưa phát triển, Khả năng hợp lý hĩa hành vi, cơ hội gian lận, động cơ gian lận.
b. Dependent Variable: Gian lận
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu nghiên cứu định lượng bằng SPSS)
Bảng 2.16 cho thấy trị thống kê F cĩ giá trị sig.=0,000 rất nhỏ, điều này cho phép tác giả bác bỏ giả thuyết H0 với độ tin cậy 99%, cũng cĩ nghĩa là kết hợp của các biến hiện cĩ trong mơ hình cĩ thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc, mơ hình tác giả xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu và cĩ thể sử dụng được.
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Trong phương trình trên, giả định các yếu tố khác trong phương trình khơng đổi, khi DN đánh giá cơ hội gian lận tăng 1 lần thì hành vi gian lận của họ tăng thêm 0,145 lần. Tương tự, động cơ gian lận tăng lên 1 lần thì hành vi gian lận của DN tăng thêm 0,431 lần; khi khả năng hợp lý hĩa hành vi của DN tăng 1 lần thì khả năng gian lận của DN tăng 0,227 lần và hành vi gian lận sẽ tăng 0,303 lần nếu điều kiện, mơi trường kinh doanh chưa phát triển tăng lên 1 lần .
Kiểm định sự vi phạm các giả thuyết trong mơ hình hồi quy
- Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư:
Hình 2.6: Biểu đồ Q-Q Plot
Đồ thị cho thấy các chấm phân tán sát với đường chéo, phân phối phần dư cĩ thể xem như chuẩn.
- Kiểm định đa cộng tuyến:
Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standar dized Coeffici
ents Collinearity Statistics
Model
B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
(Constant) -1.444E-16 .057 .000 1.000
Cơ hội gian lận .145 .057 .145 2.558 .011 0.989 1,011
Động cơ gian lận .431 .057 .431 7.599 .000 0,887 1,127
Điều kiện, mơi trường
KD chưa phát triển .303 .057 .303 5.339 .000 0,899 1,112
1
Khả năng hợp lý hĩa
hành vi 227 .057 .227 4.010 .000 0,969 1,032
a. Dependent Variable: Gian lận
Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn và hệ số phĩng đại phương sai của các biến (VIF) nhỏ, ta khơng thấy dấu hiệu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, cĩ thể yên tâm sử dụng phương trình hồi quy trên.
Xác định tầm quan trọng của các biến trong mơ hình
Sau khi đã kiểm định các vi phạm giả thuyết trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội, để xác định tầm quan trọng tương đối của các yếu tố tác động đến hành vi gian lận thuế GTGT,chúng ta sử dụng hệ số hồi quy.
Thơng qua các hệ số hồi quy, ta biết được mức độ quan trọng của các yếu tố tham gia vào phương trình, cụ thể động cơ gian lận thuế cĩ ảnh hưởng nhiều nhất (=0,431) và cơ hội gian lận thuế cĩ ảnh hưởng ít nhất (=0,145) đến hành vi gian lận thuế GTGT của DN, tuy nhiên mức độ quan trọng khơng cĩ sự chênh lệch lớn lắm giữa các yếu tố. Nhìn chung tất cả bốn yếu tố đều cĩ ảnh hưởng và bất kỳ một khác biệt nào của một trong bốn yếu tố đều cĩ thể tạo nên sự thay đổi đối với đánh giá chung về hành vi gian lận thuế GTGT. Đây chính là căn cứ để tác giả xây dựng ý kiến đề xuất cho các nhà làm cơng tác quản lý các DN tại Tiền Giang.
2.4 Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính đến hành vi gian lận thuế GTGT GTGT
2.4.1 Ảnh hưởng của biến độ tuổi