Trang chủ / Ngân Hàng

Kiểm Định Về Hiện Tượng Đa Cộng Tuyến Giữa Các Biến Độc Lập

7

CLDV (F7)

CLDV22, CLDV23,

CLDV25, CLDV24, CLDV21

Chất lượng dịch vụ

thuế

8

TTHT (F8)

TTHT1, TTHT2 TTHT4

Tuyên truyền hỗ trợ

9

TTT

TTT39, TTT40, TTT41,

TTT42

Tuân thủ thuế của

doanh nghiệp

Tổng

số

9

41


Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 202 trang tài liệu này.

Quản lý thuế nhằm thúc đẩy tuân thủ thuế của doanh nghiệp trên địa bàn Thành Phố Hồ Chí Minh 1669779753 - 19


(Nguồn: tác giả tổng hợp)

3. Phân tích Hồi quy đa biến

Để nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ

tuân thủ

thuế

của

doanh nghiệp, tác giả đề xuất mô hình tương quan tổng thể có dạng: TTT = f (F1,F2,F3,F4,F5,F6,F7,F8)

Trong đó,

TTT: biến phụ

thuộc (Tuân thủ

thuế

của Doanh nghiệp trên địa bàn

Thành phố Hồ Chí Minh);

F1, F2, …, F8: biến độc lập (là các biến đã được xác định sau khi thực hiện kiểm định chất lượng thang đo Cronbach’s Alpha và các kiểm định của

mô hình EFA, bao gồm: QLT (F1) – Quản lý đăng ký, xác định, thu thuế và

giải quyết khiếu nại tố cáo về thuế; DDHD (F2) – Đặc điểm hoạt động của doanh nghiệp, CNTT (F3) – Ứng dụng công nghệ trong quản lý thuế; TTKT (F4) – Thanh tra, kiểm tra thuế; XLVP (F5) – Xử lý vi phạm pháp luật về

thuế; DDTL (F6) – Đặc điểm tâm lý của chủ/người quản lý doanh nghiệp;

CLDV (F7) – Chất lượng dịch vụ thuế và TTHT (F8) – Tuyên truyền, hỗ trợ doanh nghiệp).

Việc xem xét các nhân tố từ F1 đến F8, nhân tố nào thật sự tác động đến

mức độ

tuân thủ

thuế

của doanh nghiệp, sẽ

được thực hiện bằng phương

trình hồi quy tuyến tính:

TTT = bo + b1F1 + b2F2 + b3F3 + b4F4 + b5F5 + b6F6 + b7F7 + b8F8 + ei

Trong đó, các biến đưa vào phân tích hồi quy được xác định bằng cách tính điểm của các nhân tố (Factor score, nhân tố).

Nhân tố thứ i, được xác định: Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + … + WikXk

Wik: Hệ số nhân tố được trình bày trong ma trận hệ số nhân tố (Component Score Coefficient).

Xi: Biến quan sát trong nhân tố thứ i.

Mô hình hồi quy giúp xác định nhân tố nào đóng góp nhiều/ít hoặc không đóng góp vào sự thay đổi của biến phụ thuộc, để từ đó nhằm đưa ra các gợi ý, giải pháp cần thiết và kinh tế nhất.

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mô hình hồi quy đa biến để nhằm xác định các nhân tố F1 đến F8 (QLT (F1) – Quản lý đăng ký, xác định, thu thuế và giải quyết khiếu nại tố cáo về thuế; DDHD (F2) – Đặc điểm hoạt

động của doanh nghiệp,

CNTT (F3) –

Ứng

dụng công nghệ

trong quản lý

thuế; TTKT (F4) – Thanh tra, kiểm tra thuế; XLVP (F5) – Xử lý vi phạm pháp

luật về thuế; DDTL (F6) – Đặc điểm tâm lý của chủ/người quản lý doanh

nghiệp; CLDV (F7) – Chất lượng dịch vụ thuế và TTHT (F8) – Tuyên truyền, hỗ trợ doanh nghiệp), mỗi nhân tố đóng góp như thế nào (nhiều/ít/không đóng góp) vào sự thay đổi của biến phụ thuộc TTT (nghĩa là tuân thủ pháp luật về thuế của doanh nghiệp trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh).

1. Kiểm định hệ số hồi quy

Kết quả kiểm định hệ số hồi quy thể hiện trong bảng Hệ số hồi quy cho biết các biến nào có ý nghĩa trong mô hình nghiên cứu (giá trị Sig. ≤ 0,05) và mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc (hệ số Beta).

Bảng 4.. Hệ số hồi quy tuyến tính đa biến


Hệ sốa


Mô hình

Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn hóa

t

Sig.

95.0%

Khoản g tin cậy đối

với B

Tương quan

Đa cộng tuyến


B

Sai số chuẩn

Beta


Dưới

Trên

Không thứ bậc

Từng phần

Bán phần

Hệ số Toler­

ance

VIF

1

(Hằng số)

.000

.041


.000

1.000

­.081

.081






F1 (QLT)

.131***

.041

.131

3.173

.002

.050

.212

.131

.196

.131

1.000

1.000

F2 (DDHD

)


.165***


.041


.165


3.998


.000


.084


.246


.165


.244


.165


1.000


1.000

F3 (CNTT

)


.194***


.041


.194


4.695


.000


.112


.275


.194


.284


.194


1.000


1.000

F4 (TTKT)

.220***

.041

.220

5.322

.000

.138

.301

.220

.318

.220

1.000

1.000

F5 (XLVP

)


.435***


.041


.435


10.543


.000


.354


.516


.435


.553


.435


1.000


1.000

F6 (DDTL

)


.091**


.041


.091


2.197


.029


.009


.172


.091


.137


.091


1.000


1.000

F7 (CLDV

)


.426***


.041


.426


10.312


.000


.344


.507


.426


.545


.426


1.000


1.000

F8 (TTHT)

.249***

.041

.249

6.046

.000

.168

.331

.249

.356

.249

1.000

1.000


a. Biến phụ thuộc: TTT


(Nguồn: Tác giả kiểm định số liệu bằng phầm mềm SPSS 20.0)


Trong Bảng Hệ số hồi quy, cột mức ý nghĩa (Sig.) cho thấy tất cả các biến đều có Sig. ≤ 0,03 (tức là giá trị Sig. ≤ 0,05). Như vậy, các biến độc lập F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8 đều tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc TTT với độ tin cậy hơn 97% (Sig. ≤ 0,03). Như vậy, kết quả kiểm định

số liệu khảo sát cho thấy 08 yếu tố

trong mô hình (Quản

lý đăng ký, xác

định, thu thuế và giải quyết khiếu nại tố cáo về thuế; Đặc điểm hoạt động

của doanh nghiệp;

Ứng

dụng công nghệ

trong quản lý thuế;

Thanh tra,

kiểm tra thuế; Xử

lý vi phạm pháp luật về

thuế;

Đặc điểm tâm lý của

chủ/người quản lý doanh nghiệp;

Chất lượng dịch vụ

thuế

và Tuyên

truyền, hỗ trợ doanh nghiệp) đều có tác động đến tuân thủ thuế của doanh nghiệp trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tác động đến tuân thủ thuế của doanh nghiệp phụ thuộc vào hệ số Beta, được trình bày chi tiết trong phần Kết quả hồi quy.

2. Kiểm định về hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập

Đa cộng tuyến là hiện tượng trong đó các biến độc lập có quan hệ với nhau. Công cụ chuẩn đoán giúp phát hiện sự tồn tại của đa cộng tuyến trong

dữ liệu là hệ số phóng đại phương sai (VIF), quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến.

Kết quả đánh giá mức độ đa cộng tuyến thông qua phân tích hồi quy (Bảng Hệ số hồi quy) cho thấy hệ số VIF của các nhân tố đều nhỏ hơn 10, do đó ta có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến.

3. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình Mức độ giải thích của mô hình:

Để đánh giá mức độ giải thích của mô hình hồi quy đa biến, tác giả dựa

trên kết quả

kiểm định thể

hiện trong Bảng Tóm tắt Mô hình (Model

Summary) (Phụ lục Kết quả kiểm định mô hình hồi quy đa biến). Trong bảng này, hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh mức độ ảnh hưởng

của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Thông thường, khi giá trị R2

hiệu chỉnh từ 50% trở lên thì mô hình nghiên cứu được đánh giá tốt.

Bảng 4.. Tóm tắt mô hình

Mô hình

R

R2

R2 hiệu chỉnh

Sai số chuẩn của ước lượng

Thống kê thay đổi

Durbin­Watson


R2 thay đổi

F thay đổi

df1

df2

Sig. F thay

đổi






.







1

.756a

.571

.557

665379

.571

41.908

8

252

.000

2.122





30








F5, F4, F

, F2, F1

Tóm tắt mô hìnhb


a. Dự đoán: (Hằng số), F8, F7, F6,

b. Biến phụ thuộc: TTT

(Nguồn: Tác giả kiểm định số liệu bằng phầm mềm SPSS 20.0)

Trong Bảng Tóm tắt Mô hình, R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0,557.

Như

vậy 55,7% thay đổi của biến phụ

thuộc (Tuân thủ

thuế

của doanh

nghiệp trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh) được giải thích bởi 08 biến độc lập của mô hình (bao gồm: Quản lý đăng ký, xác định, thu thuế và giải quyết khiếu nại tố cáo về thuế; Đặc điểm hoạt động của doanh nghiệp; Ứng dụng

công nghệ trong quản lý thuế; Thanh tra, kiểm tra thuế; Xử lý vi phạm pháp

luật về

thuế;

Đặc điểm tâm lý của chủ/người quản lý doanh nghiệp;

Chất

lượng dịch vụ thuế và Tuyên truyền, hỗ trợ doanh nghiệp). Kết quả này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính đa biến này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu

nghiên cứu khảo sát ở mức 55,7%, tức là các biến độc lập giải thích được

55,7% biến thiên của biến phụ thuộc là Tuân thủ thuế của Doanh nghiệp trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Phần còn lại 44,3% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.

Mức độ phù hợp của mô hình:

Trong phần phân tích về mức độ giải thích của mô hình, giá trị R2 hiệu chỉnh thể hiện mức độ giải thích, phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu nghiên cứu, khảo sát các doanh nghiệp trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.

Tuy nhiên, tổng thể (tất cả các doanh nghiệp trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh) là rất lớn, tác giả không thể khảo sát hết toàn bộ. Trong nghiên cứu

này, tác giả

chỉ

chọn ra một lượng mẫu nghiên cứu giới hạn để

tiến hành

điều tra, từ đó suy ra tính chất chung của tổng thể. Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến trong trường hợp này, kiểm định F trong Bảng Phân tích phương sai Anova (Phụ lục Kết quả kiểm định mô hình hồi quy đa biến) chính là để kiểm tra xem mô hình hồi quy này có suy rộng và áp dụng được cho tổng thể hay không.

Theo kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mô hình, giá trị Sig. = 0.000 < 0,01, như vậy giả thuyết H0 bị bác bỏ, có nghĩa là các hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là khác 0. Đảm bảo sự phù hợp của mô hình. Hay nói cách khác kết luận rằng mô hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế thu thập từ khảo sát các doanh nghiệp trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Hay nói cách khác, các biến độc lập (bao gồm: Quản lý đăng ký, xác định, thu thuế và giải quyết khiếu nại tố cáo về thuế; Đặc điểm hoạt động của doanh nghiệp; Ứng dụng công nghệ trong quản lý thuế; Thanh tra, kiểm tra thuế; Xử lý vi phạm pháp luật về thuế;

Đặc điểm tâm lý của chủ/người quản lý doanh nghiệp; Chất lượng dịch vụ thuế và Tuyên truyền, hỗ trợ doanh nghiệp) có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc (Tuân thủ thuế của Doanh nghiệp trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh) với mức độ tin cậy 99%.

4. Kiểm định phương sai của phần dư thay đổi

Tác giả sử dụng kiểm định Spearman để xác định giá trị tuyệt đối của số dư được chuẩn hóa. Trong Bảng Kết quả kiểm định Spearman (Phụ lục Kết quả kiểm định mô hình hồi quy đa biến), tất cả 08 biến có mức ý nghĩa (Sig.) lớn hơn 0,05. Như vậy kiểm định Spearman cho biết phương sai của phần dư không thay đổi.

Như vậy, qua các kiểm định của mô hình hồi quy, các biến có ý nghĩa thống kê gồm F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7 và F8.

5. Kết quả hồi quy

Tóm lại, kết quả kiểm định hồi quy cho biết các biến độc lập nào có ý nghĩa trong mô hình nghiên cứu và mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc (dựa trên hệ số Beta).

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients):

Biến F1 (QLT) có hệ số 0,131*** và quan hệ cùng chiều với biến TTT.

Khi doanh nghiệp đánh giá nhân tố

Quản lý đăng ký, tính, thu thuế

và giải

quyết khiếu nại tố cáo (QLT) tăng thêm 1 điểm thì mức độ tuân thủ thuế của

họ tăng thêm 0,131*** điểm (tương

ứng với hệ

số tương quan chưa được

chuẩn hóa là 0,131***).


Biến F2

(DDHD) có hệ

số 0,165*** và quan hệ

cùng chiều với biến

TTT. Khi doanh nghiệp đánh giá nhân tố Đặc điểm hoạt động của doanh

nghiệp (DDHD) tăng thêm 1 điểm thì mức độ tuân thủ thuế của họ tăng thêm

0,165*** điểm (tương 0,165***).

ứng với hệ số

tương quan chưa được chuẩn hóa là

Biến F3 (CNTT) có hệ số 0,194*** và quan hệ cùng chiều với biến TTT. Khi doanh nghiệp đánh giá nhân tố Ứng dụng công nghệ trong quản lý thuế

(CNTT) tăng thêm 1 điểm thì mức độ tuân thủ thuế của họ tăng thêm 0,194*** điểm (tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,194***).

Biến F4 (TTKT) có hệ số 0,220*** và quan hệ cùng chiều với biến TTT. Khi doanh nghiệp đánh giá nhân tố Thanh tra, kiểm tra thuế (TTKT) tăng thêm 1 điểm thì mức độ tuân thủ thuế của họ tăng thêm 0,220*** điểm (tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,220***).

Biến F5 (XLVP) có hệ số 0,435*** và quan hệ cùng chiều với biến TTT. Khi doanh nghiệp đánh giá nhân tố Xử lý vi phạm (XLVP) tăng thêm 1 điểm thì mức độ tuân thủ thuế của họ tăng thêm 0,435*** điểm (tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,435***).

Biến F6 (DDTL) có hệ số 0,091*** và quan hệ cùng chiều với biến TTT. Khi doanh nghiệp đánh giá nhân tố Đặc điểm tâm lý của chủ/người quản lý doanh nghiệp (DDTL) tăng thêm 1 điểm thì mức độ tuân thủ thuế của họ tăng thêm 0,091*** điểm (tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,091***).

Biến F7

(CLDV) có hệ

số 0,426*** và quan hệ

cùng chiều với biến

TTT. Khi doanh nghiệp đánh giá nhân tố Chất lượng dịch vụ thuế (CLDV)

tăng thêm 1 điểm thì mức độ tuân thủ thuế của họ tăng thêm 0,426*** điểm (tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,426***).

Biến F8 (TTHT) có hệ số 0,249*** và quan hệ cùng chiều với biến TTT. Khi doanh nghiệp đánh giá nhân tố Tuyên truyền hỗ trợ (TTHT) tăng thêm 1 điểm thì mức độ tuân thủ thuế của họ tăng thêm 0,249*** điểm (tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,249***).

Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Coefficients):

Hệ số này xác định vị trí ảnh hưởng của các biến độc lập. Các hệ số hồi quy chuẩn hóa có thể chuyển đổi thành dạng phần trăm như sau:

Bảng 4.. Vị trí quan trọng của các nhân tố


Biến độc lập

Giá trị tuyệt đối

%

F1 (QLT)

0.131

6.86

F2 (DDHD)

0.165

8.63

F3 (CNTT)

0.194

10.15

F4 (TTKT)

0.220

11.51

F5 (XLVP)

0.435

22.76

F6 (DDTL)

0.091

4.76

F7 (CLDV)

0.426

22.29

F8 (TTHT)

0.249

13.03

Tổng số

1.911

100.00

(Nguồn: Tác giả tổng hợp) Biến XLVP đóng góp 22,76%, biến CLDV đóng góp 22,29%, biến TTHT đóng góp 13,03%, biến TTKT đóng góp 11,51%, biến CNTT đóng góp 10,15%, biến DDHD đóng góp 8,63%, biến QLT đóng góp 6,86%, và biến DDTL đóng

góp 4,76%.

Kết luận: thông qua các kiểm định, có thể khẳng định rằng các nhân tố ảnh hưởng đến tuân thủ thuế của doanh nghiệp theo thứ tự tầm quan trọng là Xử lý vi phạm pháp luật về thuế, Chất lượng dịch vụ thuế, Tuyên truyền, hỗ trợ doanh nghiệp, Thanh tra, kiểm tra thuế, Ứng dụng công nghệ trong quản lý thuế, Đặc điểm hoạt động của doanh nghiệp, Quản lý đăng ký, xác định, thu thuế và giải quyết khiếu nại tố cáo về thuế, và Đặc điểm tâm lý của chủ/người quản lý doanh nghiệp.

4. Đánh giá các nhân tố tác động đến tuân thủ thuế của doanh nghiệp

Sau các bước nghiên cứu kiểm định, kết quả nghiên cứu cho thấy có 8 nhân tố tác động đến tuân thủ thuế của doanh nghiệp trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, so với mô hình đề xuất ban đầu gồm 9 nhân tố. Các nhân tố theo thứ tự tầm quan trọng là (1) Xử lý vi phạm pháp luật về thuế, (2) Chất

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 30/11/2022