3.2. ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ HÀI LÒNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP TRONG VIỆC SỬ DỤNG HỆ THỐNG KÊ KHAI THUẾ ĐIỆN TỬ TẠI VIỆT NAM
3.2.4. Kiểm định mô hình và các giả thuyết
a) Phân tích tương quan
Đầu tiên, tính điểm số trung bình của cả 2 loại biến: các biến độc lập (Phương tiện hữu hình, Đáp ứng, Tin cậy, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm, Thông tin, Tiện ích, Dễ dàng sử dụng) và biến phụ thuộc (Sự hài lòng của các DN) cho 380 phiếu điều tra.
Bảng 3.12: Kết quả phân tích mối tương quan
PTHH ĐƯ TC NLPV ĐC TT TI DDSD SHL
PT HH
Hệ số tương quan 1 -.133** .228** -.025 .046 .107* .175** -.077 .297**
Sig. (2-tailed) .010 .000 .634 .375 .037 .001 .133 .000
Kích thước mẫu 380 380 380 380 380 380 380 380 380
ĐƯ
Hệ số tương quan -.133** 1 -.001 .113* .379** .072 .171** .125* .333**
Sig. (2-tailed) .010 .991 .028 .000 .163 .001 .014 .000
Kích thước mẫu 380 380 380 380 380 380 380 380 380
TC
Hệ số tương quan .228** -.001 1 -.034 .080 .062 .129* .054 .366**
Sig. (2-tailed) .000 .991 .513 .120 .231 .012 .293 .000
Kích thước mẫu 380 380 380 380 380 380 380 380 380
NL PV
Hệ số tương quan -.025 .113* -.034 1 .201** .184** .060 .182** .251**
Sig. (2-tailed) .634 .028 .513 .000 .000 .244 .000 .000
Kích thước mẫu 380 380 380 380 380 380 380 380 380
ĐC
Hệ số tương quan .046 .379** .080 .201** 1 .176** .252** .112* .403**
Sig. (2-tailed) .375 .000 .120 .000 .001 .000 .029 .000
Kích thước mẫu 380 380 380 380 380 380 380 380 380
TT
Hệ số tương quan .107* .072 .062 .184** .176** 1 .263** .017 .379**
Sig. (2-tailed) .037 .163 .231 .000 .001 .000 .734 .000
Kích thước mẫu 380 380 380 380 380 380 380 380 380
TI
Hệ số tương quan .175** .171** .129* .060 .252** .263** 1 .045 .403**
Sig. (2-tailed) .001 .001 .012 .244 .000 .000 .377 .000
Kích thước mẫu 380 380 380 380 380 380 380 380 380
DD SD
Hệ số tương quan -.077 .125* .054 .182** .112* .017 .045 1 .383**
Sig. (2-tailed) .133 .014 .293 .000 .029 .734 .377 .000
Kích thước mẫu 380 380 380 380 380 380 380 380 380
SH L
Hệ số tương quan .297** .333** .366** .251** .403** .379** .403** .383** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
Kích thước mẫu 380 380 380 380 380 380 380 380 380
*Tương quan với mức ý nghĩa 0.01
(Nguồn: Kết quả khảo sát qua chạy SPSS)
Phân tích tương quan nhằm kiểm tra mối liên hệ giữa hai biến định lượng với nhau.
Đế đánh giá hai biến có mối tương quan với nhau hay không thì tác giả sử dụng giá trị Sig, nếu giá trị Sig. bé hơn mức ý nghĩa (thường là 5%) thì tương quan giữa hai biến này có ý nghĩa và ngược lại. Từ kết quả trên ta nhận thấy, giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0.05 (5%) nên kết quả của tương quan có ý nghĩa về mặt thống kê. Nhìn vào bảng trên t thấy giá trị Sig.
đều nhỏ hơn 0.05 (5%) nên kết quả có ý nghĩa về mặt thống kê.
b) Kết quả phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đa biến: là phương pháp dùng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc với nhiều biến độc lập. Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
Yi= β0 + β1 𝑋1𝑖 +β2 𝑋2𝑖+... +βp 𝑋𝑝𝑖 +ei
Mục đích của phân tích hồi quy đa biến là dự đoán mức độ của biến phụ thuộc (với độ chính xác trong phạm vi giới hạn) của biến phụ thuộc với các giá trị của biến độc lập đã biết trước.
Hệ số xác định R2 điều chỉnh: Hệ số xác định tốc độ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình hồi quy. Đó cũng là thông số để đo mức độ tương quan của đường hồi quy theo quy tắc R2 càng gần 1 thì mô hình xây dựng càng thích hợp, R2 càng gần 0 mô hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu. Tuy nhiên, R2 có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn 1 biến giải thích trong mô hình. Trong tình huống này R2 điều chỉnh (Adjusted R square) được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình tuyến tính đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2.
Kiểm định F ANOVA là một phép kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình tuyến tính tổng thể. Nếu giả thuyết Ho của kiểm định F bị bác bỏ thì có thể sử dụng kết luận rằng một mô hình hồi quy tuyến tính đa biến phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Kiểm định Independent-samples T-test, và kiểm định ANOVA một chiều được dùng để kiểm tra tác động của các biến liên quan đến đặc điểm cá nhân người khảo sát đến mức độ hài lòng tổng thể của mọi người và một số phân tích khác.
Bảng 3.13: Kết quả phân tích hồi quy
Model R R
Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin- Watson R
Square Change
F Change
df1 df2 Sig. F Change
1 .771a .594 .585 .25477 .594 67.869 8 371 .000 1.919
a. Predictors: (Constant), DDSD, TT, TC, ĐƯ, NLPV, PTHH, TI, ĐC b. Dependent Variable: SHL
(Nguồn: Kết quả khảo sát qua chạy SPSS)
Trong bảng tóm tắt mô hình, Hệ số xác định 𝑅2 = 0.594, cho thấy sự tương thích của mô hình với biến quan sát là cao và 59,4% mức độ hài lòng của các DN được giải thích bởi sự thay đổi của các biến quan sát độc lập. Mặt khác, giá trị 𝑅2 hiệu chỉnh = 0.585 phản ánh chính xác hơn sự phù hợp của mô hình với tổng thể, có nghĩa là tồn tại mô hình hồi quy tuyến tính giữa sự hài lòng của các doanh nghiệp với 8 nhân tố ảnh hưởng.
Bảng 3.14: Kết quả phân tích phương sai ANOVA ANOVA
Mô hình Tổng bình
phương Bậc tự do df Bình phương
trung bình Hệ số F Sig.
1
Regression 35.243 8 4.405 67.869 .000b
Residual 24.081 371 .065
Total 59.324 379
a. Dependent Variable: SHL
b. Predictors: (Constant), DDSD, TT, TC, ĐƯ, NLPV, PTHH, TI, ĐC
Kết quả kiểm định cho thấy, giá trị thống kê F = 67,869 với mức ý nghĩa Sig.
= 0.000 cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận.
Bảng ANOVA cho thấy Sig. có giá trị rất nhỏ (0.000), giá trị này xác nhận rằng nhóm 8 thành phần này có mối liên hệ ý nghĩa thống kê với biến sự hài lòng của NNT về chất lượng dịch vụ hệ thống kê khai thuế điện tử của.
Bảng 3.15: Kết quả phân tích hồi quy Coefficients
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Standardized Coefficients
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta (β) Zero-order Partial Part
1
(Constant) -.672 .206 -3.266 .001
PTHH .121 .018 .232 6.604 .000 .297 .324 .218
ĐƯ .081 .014 .209 5.704 .000 .333 .284 .189
TC .235 .032 .251 7.322 .000 .366 .355 .242
NLPV .078 .027 .102 2.931 .004 .251 .150 .097
ĐC .081 .020 .153 4.107 .000 .403 .209 .136
TT .165 .026 .226 6.434 .000 .379 .317 .213
TI .171 .035 .176 4.919 .000 .403 .247 .163
DDSD .264 .029 .313 9.198 .000 .383 .431 .304
(Nguồn: Kết quả khảo sát qua chạy SPSS) a. Dependent Variable: SHL
Kết quả cho thấy, 8 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của các doanh nghiệp đều có hệ số β đều khác 0 và Sig. <0.05, chứng tỏ các thành phần trên đều tham dự vào sự hài lòng của NNT đối với chất lượng dịch vụ hệ thống KTĐT, hơn nữa dấu của các hệ số đều dương, phù hợp với dấu kỳ vọng.
So sánh giá trị (độ lớn) của β chuấn hoá cho thấy: Dễ dàng sử dụng - DDSD là vấn đề quan trọng nhất, tác động lớn nhất đến sự hài lòng của NNT (β
= 0.313).
Từ kết quả trên, phương trình thể hiện sự hài lòng của NNT đối với chất lượng dịch vụ hệ thống KTĐT tính toán theo tất cả các biến độc lập là:
SHL = 0.232PTHH + 0.209ĐƯ + 0.251TC + 0.102NLPV + 0.153ĐC + 0.226TT + 0.176TI + 0.313 DDSD
Tóm lại, từ phương trình hồi quy trên, mô hình nghiên cứu hoàn toàn phù hợp và khẳng định có mối liên hệ chặt chẽ giữa các thang đo với sự hài lòng của NNT đối với dịch vụ kê khai thuế điện tử.
c) Đánh giá các giả định hồi quy
* Kiểm định tự tương quan phần dư
Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị Durbin đạt được là 1.919 nằm trong khoảng từ 1 đến 3 và chấp nhập giả thuyết không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình. Như vậy mô hình hồi quy bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra kết quả nghiên cứu
* Kiểm định mối liên hệ tuyến tính
Kiểm định mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với biến độc lập: Phân tích ANOVA (Bảng 3.23) cho thấy Sig.= 0.000 < 0.05, chứng tỏ rằng đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0. Vậy mô hình hồi quy được xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được.
* Kiểm định phân phối chuẩn phần dư
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích... Vì vậy chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư.
Đối với biểu đồ Histogram, nếu giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn Std.Dev gần bằng 1, các cột có giá trị phần dư phân bố theo dạng hình chuông, ta có thể khẳng định phân phối là xấp xỉ chuẩn. Kết quả biểu đồ phần dư cho thấy giá trị Mean = 1.89E-15 = 1.89*10−15 = 0.00000… gần bằng 0, và độ lệch chuẩn gần bằng 0.989 gần bằng 1 nên khẳng định dữ liệu không vi phạm giả thuyết này và phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn.
Hình 3.7: Đồ thị phần dư
Ngoài cách kiểm tra bằng biểu đồ Histogram, thì P-P Plot cũng là một dạng biểu đồ được sử dụng để nhận diện sự vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa. Với P-P Plot các điểm phân vị trong phân phối của phần dư sẽ tập trung thành một đường chéo nếu phần dư có phân phối chuẩn. Kết quả biểu đồ P-P Plot dưới đây cho thấy các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo, như vậy, giải định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 3.8: Đồ thị P – P Plot
d) Phân tích hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy từ (Bảng 3.16) chо thấy các biến PTHH, ĐƯ, TC, NLPV, ĐC, TT, TI, DDSD đаt yêu cầu với giá trị Sig < 0.05. Có nghĩa là các nhân tố này có mối tương quan tới sự hài lòng của các dоаnh nghiệp trong việc sử dụng hệ thống khai thuế điện tử.
Quа bảng kết quả phân tích hồi quy chо thấy có 8 nhân tố có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa P < 0,05 nghĩa là đạt độ tin cậy 95% đó là: “Phương tiện hữu hình”, “Đáp ứng”, “Năng lực phục vụ”, “Độ tin cậy”, “Thông tin”, “Tiện ích”, “Đồng cảm”, “Dễ dàng sử dụng”. Trong đó, yếu tố Dễ dàng sử dụng - DDSD, ảnh hưởng mạnh nhất đến Sự hài lòng của DN đến việc sử dụng hệ thống kê khai thuế điện tử (.313), tiếp theo là ảnh hưởng của biến Tin cậy (.251), biến PTHH ảnh hưởng đến sự hài lòng là 0.232, tiếp theo là biến Thông tin (.226), tiếp theo là ảnh hưởng của biến Đáp ứng (.209), thấp hơn là ảnh hưởng của biến Tiện ích (.176), sau đó là ảnh hưởng của biến Đồng cảm (.153), thấp nhất là năng lực phục vụ (.102). Cũng từ kết quả hồi quy chо thấy các nhân tố ảnh hưởng đến kê khai thuế điện tử đều cо hệ số β > 0, nghĩa là các nhân tố này có mối quan hệ cùng chiều
và thỏa mãn với kỳ vọng dương (+) của giả thuyết.
Phương trình hồi quy tuyến tính sự hài lòng của các DN:
SHL = 0.232PTHH + 0.209ĐƯ + 0.251TC + 0.102NLPV + 0.153ĐC + 0.226TT + 0.176TI + 0.313 DDSD
DDSD: Yếu tố “Dễ dàng sử dụng" có hệ số hồi quy là 0.313 và là hệ số lớn nhất trong các nhân tố. Đây được coi là một trong những yếu tố góp phần ảnh hưởng đến sự hài lòng của các DN trong việc khai thuế điện tử mạnh nhất. Hệ số này có nghĩa là nếu như các yếu tố khác ảnh hưởng đến Sự hài lòng không đổi thì khi yếu tố Dễ dàng sử dụng tăng 01 đơn vị thì sẽ tác động đến Sự hài lòng của các DN trong việc khai thuế điện tử sẽ tăng thêm 0.313 đơn vị. Qua đó, CQT nên tập trung vào nhân tố DDSD này để nâng cao sự hài lòng của các DN cũng như NNT.
TC: Yếu tố “Tin cậy" có hệ số hồi quy là 0.251. Khi yếu tố Tin cậy tăng 1 đơn vị thì sẽ tác động đến Sự hài lòng của các DN trong việc khai thuế điện tử sẽ tăng thêm 0.251 đơn vị. Điều này là hợp lý vì khi các DN sẽ được bảo mật thông tin khi đăng nhập sử dụng, họ có thể quản lý được tất cả những thông tin về tờ khai của họ, điều đó giúp họ hài lòng hơn.
PTHH: Yếu tố “Phương tiện hữu hình” đạt hệ số hồi quy là 0.232. Khi yếu tố phương tiện hữu hình tăng 01 đơn vị sẽ tác động đến sự hài lòng của các DN trong việc sử dụng hệ thống khai thuế điện tử tăng thêm 0.232 đơn vị. Kết quả này hoàn toàn hợp lý vì các DN sẽ hài lòng vì họ có thể sử dụng phần mềm kê khai trên những thiết bị thông minh, và kê khai ngay trên hệ thống mà không phải đến trực tiếp cơ quan thuế.
TT: Yếu tố “Thông tin" có hệ số hồi quy đạt 0.226. Khi yếu tố thông tin tăng 01 đơn vị sẽ tác động đến sự hài lòng của các DN trong việc sử dụng hệ thống khai thuế điện tử tăng thêm 0.226 đơn vị. Điều này là phù hợp vì các DN sẽ nhận được tất cả những thông tin, lợi ích liên quan đến việc kê khai thuế qua mạng.
ĐƯ: Yếu tố “Đáp ứng” có hệ số hồi quy đạt 0.209. Khi yếu tố đáp ứng tăng 01 đơn vị sẽ tác động đến sự hài lòng của các DN trong việc sử dụng hệ thống khai thuế điện tử tăng thêm 0.209 đơn vị. Điều này là hợp lý vì các DN sẽ không phải ra tận CQT để khai thuế mà chỉ cần sử dụng công nghệ điện tử là có thể khai thuế được, điều đó sẽ giúp tiết kiệm được thời gian, chi phí cho DN
TI: Yếu tố “Tiện ích" có hệ số hồi quy đạt 0.176. Khi yếu tố tiện ích tăng 01
đơn vị sẽ tác động đến sự hài lòng tăng thêm 0.176 đơn vị. Kết quả này là hợp lý vì các DN sẽ kê khai được nhiều loại thuế, rút ngắn được rất nhiều thời gian so với nộp thuế theo cách truyền thống.
ĐC: Yếu tố “Đồng cảm" có hệ số hồi quy đạt 0.153. Khi yếu tố đồng cảm tăng 01 đơn vị sẽ tác động đến sự hài lòng tăng thêm 0.153 đơn vị. Điều này cho thấy giao diện phần mềm kê khai thuế điện tử hết sức đơn giản và dễ hiểu sẽ làm nâng cao sự hài lòng của các DN.
NLPV: Yếu tố cuối cùng là yếu tố “Năng lực phục vụ” có hệ số hồi quy đạt 0.102. Khi yếu tố năng lực phục vụ tăng 01 đơn vị sẽ tác động đến sự hài lòng tăng thêm 0.102 đơn vị. Trình độc hiểu biết của thanh tra viên giúp các DN dễ dàng trong việc kê khai từ đó làm gia tăng mức độ hài lòng của các DN.
3.2.2.5. Tổng hợp kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Từ các kết quả chúng ta nhận thấy các giải thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, H8 đều được chấp nhận.
Bảng 3.16: Các giả thuyết được chấp nhận
STT Giả
thuyết Nội dung Kết quả
1 H1 Phương tiện hữu hình ảnh hưởng đến sự hài lòng
của các DN Chấp nhận
2 H2 Đáp ứng ảnh hưởng đến sự hài lòng của các DN Chấp nhận 3 H3 Độ tin cậy ảnh hưởng đến sự hài lòng của các DN Chấp nhận 4 H4 Năng lực phục vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của
các DN Chấp nhận
5 H5 Thông tin ảnh hưởng đến sự hài lòng của các DN Chấp nhận 6 H6 Tiện ích ảnh hưởng đến sự hài lòng của các DN Chấp nhận 7 H7 Đồng cảm ảnh hưởng đến sự hài lòng của các DN Chấp nhận 8 H8 Dễ dàng sử dụng ảnh hưởng đến sự hài lòng của
các DN Chấp nhận
Như vậy, sаu khi nghiên cứu và phân tích có tất cả 8 giả thuyết đều được chấp nhận.
CHƯƠNG 4