4.4 Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
4.4.2 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập bao gồm: Mơi trường kiểm sốt (MTKS), Đánh giá rủi ro (ĐGRR), Hoạt động kiểm sốt (HĐKS), Thơng tin và truyền thông (TTTT), Giám sát (GS), Nhân lực (NL) và biến phụ thuộc là Kết quả hoạt động cơng tác KSNB (KQHĐ). Mơ hình hồi quy có dạng sau: Y = f (X1, X2, X3,…, Xi). Phương trình hồi quy tuyến tính thể hiện tác động của các nhân tố đến biến phụ thuộc có dạng: Y = β0 + β1X1 + β2X2+ β3X3 + … + βiXi + ε. Trong đó:
61
β1, β2, β3,…βi là các hệ số hồi quy (i= 1…6);
X1, X2, X3,…,Xi là các biến độc lập (MTKS, ĐGRR, HĐKS, TTTT, GS, NL);
ε: sai số
Cụ thể: KQHĐ = βO + β1 x MTKS+ β2 x ĐGRR + β3 x HĐKS+ β4 x TTTT + β5 x GS + β6 x NL + ε
Kết quả thống kê mô tả của các biến đưa vào phân tích hồi quy như sau:
Bảng 4.16 Thống kê mô tả các biến hồi quy
Biến Kích thước mẫu Trung bình Độ lệch chuẩn
KQHĐ 160 3.75 0.534 MTKS 160 3.79 0.694 ĐGRR 160 3.72 0.705 TTTT 160 3.84 0.602 HĐKS 160 3.76 0.604 GS 160 3.67 0.777 NL 160 3.70 0.777
Nguồn: tác giả thống kê từ phần mềm SPSS
4.4.2.1 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy
Phân tích được thực hiện bằng phương pháp đồng thời (phương pháp Enter trong SPSS), đây là phương pháp được dùng để kiểm định các giả thuyết. Các biến được tác giả đưa vào cùng một lúc khi chạy hồi quy
Bảng 4.17 Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình Các biến được đưa vào Các biến bị loại bỏ Phương pháp 1 NL, MTKS, HDKS, DGRR, TTTT, GSb . Enter
62
Nguồn: tác giả thống kê từ phần mềm SPSS a: Biến phụ thuộc kết quả hoạt động (KQHĐ)
b: Tất cả các biến đều được đưa vào.
Dựa vào bảng trên ta thấy được cả 6 biến độc lập đều được đưa vào mơ hình, khơng có biến nào bị loại bỏ.
Bảng 4.18 Tổng kết mơ hình
Thống kê thay đổi Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Hệ số R2 sau khi thay đổi Hệ số F sau khi đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Hệ số Sig. F sau khi đổi Durbin- Watson 1 0.721a 0.519 0.501 0.377 0.519 27.560 6 153 0.000 2.083
Nguồn: tác giả thống kê từ phần mềm SPSS a: Biến độc lập: NL, MTKS, HĐKS, ĐGRR, TTTT, GS
b: Biến phụ thuộc: KQHĐ
Mặt khác, để kiểm định sự phù hợp của mơ hình, tác giả sử dụng kiểm định F, bằng việc đưa ra giả thuyết sau:
H0: Các biến độc lập không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
H1: Các biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Nếu giá trị Sig. < 0,05 thì sẽ bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận H1 và có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp.
4.4.2.2 Phân tích Anova
Dựa vào bảng dưới – phân tích ANOVA, ta thấy giá trị Sig. rất nhỏ, Sig. = 0.000 < 0,05 nên mơ hình hồi quy là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập và có thể sử dụng được. Tác giả bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, nghĩa là các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
63 Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 23.531 3.922 27.560 0.000b Phần dư 21.773 0.142 Tổng 45.304
Nguồn: tác giả thống kê từ phần mềm SPSS
a: Biến phụ thuộc (KQHĐ)
b: Biến độc lập: NL, MTKS, HĐKS, ĐGRR, TTTT, GS
4.4.2.3 Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các trọng số hồi quy
Bảng 4.20 Kết quả các trọng số hồi quy
Mơ hình
Trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa
Trọng số hồi quy chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Dung sai VIF
Hằng số 0.366 0.288 1.271 0.206 MTKS 0.132 0.044 0.172 3.019 0.003 0.972 1.029 ĐGRR 0.149 0.048 0.197 3.087 0.002 0.770 1.299 TTTT 0.173 0.057 0.195 3.043 0.003 0.762 1.312 HĐKS 0.140 0.053 0.158 2.640 0.009 0.875 1.143 GS 0.140 0.046 0.203 3.019 0.003 0.693 1.443 NL 0.169 0.045 0.247 3.758 0.000 0.728 1.373
Nguồn: tác giả thống kê từ phần mềm SPSS Dựa vào bảng trên, nhân tố sẽ được chấp nhận nếu giá trị sig. < 0,05 tương đương với độ tin cậy 95% và |t| > 2, có nghĩa là nó có sự tác động đến kết quả hoạt động KSNB. Kết quả hồi quy cho thấy cả 5 nhân tố của hệ thống KSNB và nhân tố Nhân lực đều
64
thỏa mãn điều kiện. Các trọng số hồi quy đều có giá trị dương nghĩa là các nhân tố của hệ thống KSNB đều có tác động cùng chiều hay tác động tích cực đến kết quả của công tác KSNB.
Trọng số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized) và (2) chuẩn hóa (Standardized). Trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa (ký hiệu B) khơng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc vì giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo. Thơng thường, trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa 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 hóa (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 có nghĩa là biến độc lập đó có tác động càng mạnh vào biến phụ thuộc.
Vì thế, phương trình hồi quy tuyến tính được thể hiện như sau: KQHĐ = (0.172 *MTKS) + (0.197 *ĐGRR) + (0.195 *TTTT) + (0.158 * HĐKS) + (0.203 * GS) + (0.247 * NL)
Như vậy, khi MTKS, ĐGRR, TTTT, HĐKS, GS, NL càng cao thì KQHĐ càng cao. Trong 6 nhân tố trên thì nhân tố Nhân lực (NL) (beta= 0.247) có sự ảnh hưởng mạnh nhất đến KQHĐ của công tác KSNB, tiếp đến là các nhân tố Giám sát (GS) (beta= 0.203), ĐGRR (beta= 0.197), TTTT (beta= 0.195), MTKS (beta= 0.172), HĐKS (beta= 0.158). Tác giả kết luận các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 của mơ hình nghiên cứu của 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 kết quả hoạt động công tác KSNB 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.
Môi trường kiểm soát
(β = 0.172, Sig = 0.003) Đánh giá rủi ro Kết quả hoạt động KSNB tại cục Thuế TP.HCM
65
(β = 0.197, Sig = 0.002)
Hoạt động kiểm sốt
(β = 0.158, Sig = 0.009)
Thơng tin truyền thông
(β = 0.195, Sig = 0.003)
Giám sát
(β = 0.203, Sig = 0.003)
Nhân lực
(β = 0.247, Sig = 0.000)
Hình 4.1 Kết quả mơ hình hồi quy
Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả nghiên cứu
