LUẬN CƠ BẢN VỀ SỰ TUÂN THỦ PHÁP LUẬT THUẾ THU NHẬP DOANH NGHIỆP VÀ HỆ THỐNG KIỂM SOÁT THUẾ
THỰC TRẠNG TUÂN THỦ PHÁP LUẬT THUẾ THU NHẬP DOANH NGHİỆPVÀ HỆ THỐNG KIỂM SOÁT TẠI CỤC THUẾ TỈNH TÂY NINH
Phân tích hệ số tin cậy Cron ach’s alpha
lệnh trung ình và được đặt tên là nhận thức của người nộp thuế ký hiệu C
2.4.3.2 Phân tích nhân tố thang đo sự tuân thủ thuế thu nhập doanh nghiệp của doanh nghiệp
Thang đo sự tuân thủ thuế TNDN của doanh nghiệp bao gồm ba biến quan sát Sau khi đạt độ tin cậy thông qua phân tích hệ số Cronbach’s alpha, các biến này đã được sử dụng để tiến hành phân tích nhân tố khám phá Kết quả thu được cho thấy sự phù hợp và tính chính xác của thang đo trong việc đánh giá sự tuân thủ thuế của doanh nghiệp.
Hệ số KMO đạt 0.679 nên EFA phù hợp với dữ liệu Thống kê Chi – Square của kiểm định Bartlett's với mức ngh a Sig = 0 000 (phụ lục 3c:Bảng 3c –
7) do vậy các biến quan s t có tương quan với nhau
Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy phương sai được giải thích (phụ lục 2c:Bảng 2c – 8) là 66.328% (lớn hơn 50%)
Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 1 với eigenvalue là 1.990 Kết quả phân tích nhân tố là phù hợp
Các biến quan sát hệ số chuyển tải đạt yêu cầu (> 0,5)
Bảng 2 18: Ma trận xoay nhân tố
Nguồn: kết quả xử lý SPSS
Tất cả các hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0.5, đạt yêu cầu về độ tin cậy (bảng 2.18) Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy các thang đo sự tuân thủ thuế TNDN của doanh nghiệp có giá trị hội tụ, với các biến đại diện cho các khái niệm cần đo Lệnh Transform/Compute Variable được sử dụng để nhóm ba biến F1, F2, F3 thành biến tổng hợp về sự tuân thủ thuế TNDN của doanh nghiệp, ký hiệu là F.
2.4.4 Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và phương pháp nhân tố khám phá đã xác định được 5 yếu tố ảnh hưởng đến sự tuân thủ thuế TNDN của doanh nghiệp Mặc dù số lượng biến quan sát để đo lường các yếu tố này giảm từ 19 xuống còn 18, nhưng tính chất của từng thành phần vẫn không thay đổi Do đó, mô hình nghiên cứu và các giả thuyết ban đầu vẫn được giữ nguyên.
2.4.5 Phân tích tương quan và hồi qui tuyến tính bội
Sau khi hoàn thành giai đoạn phân tích nhân tố (EFA), đã xác định được 5 yếu tố chính để kiểm định mô hình Mỗi yếu tố được tính toán dựa trên giá trị trung bình của các biến quan sát liên quan.
Phân tích tương quan Pearson được áp dụng để đánh giá sự phù hợp của các yếu tố trong mô hình hồi quy Kết quả từ phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H5.
Trước khi thực hiện phân tích hồi quy, hệ số tương quan Pearson được sử dụng để đo lường mức độ liên kết tuyến tính giữa hai biến định lượng Trong phân tích này, không có sự phân biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc; tất cả các biến đều được xem xét như nhau Tuy nhiên, nếu các biến có mối tương quan chặt chẽ, cần lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi tiến hành phân tích hồi quy.
Bảng 2 19: Ma trận tương quan Pearson
Nguồn: kết quả xử lý SPSS
Theo bảng 2.20 (chi tiết trong phụ lục 2d:Bảng 2d – 1), ma trận tương quan cho thấy sự tuân thủ thuế TNDN của doanh nghiệp có mối liên hệ tuyến tính với 5 yếu tố ảnh hưởng, với hệ số tương quan lớn hơn 0, trong đó yếu tố A có hệ số thấp nhất là 0.379 Do đó, các yếu tố A, B, C, D, E có thể được đưa vào mô hình để giải thích cho sự tuân thủ thuế TNDN của doanh nghiệp.
2.4.5.2 Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Tác giả thực hiện kiểm định mô hình lý thuyết bằng phương pháp đưa vào một lượt (Enter), trong đó 5 biến độc lập A, B, C, D, E và một biến phụ thuộc F được đưa vào mô hình đồng thời.
Kết quả hồi qui tuyến tính bội cho thấy mô hình có hệ số R 2 (R square) là 0.568 và
R 2 điều chỉnh (adjusted R square) là 0.556 (bảng 2.20) Nhƣ vậy mô hình giải thích đƣợc
55 6% Ngh a là 5 iến độc lập là A, B, C, D, E giải thích đƣợc 55.6% sự tuân thủ thuế TNDN của doanh nghiệp
Mô hình R R² R² điều chỉnh Sai số chuẩn ƣớc lƣợng
1 754 a 568 556 39524 1.891 a Dự đo n: (hằng số), C, A, B, E, D b Biến phụ thuộc: F
Nguồn: kết quả xử lý SPSS
Kết quả kiểm định F với giá trị sig = 0.000 (< 0.05) từ bảng phân tích phương sai ANOVA cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng.
Sum of Squares df Mean Square F Sig
Tổng 61.535 175 a Dự đo n: (hằng số), C, A, B, E, D b Biến phụ thuộc: F
Nguồn: kết quả xử lý SPSS
Kết quả hồi qui tại bảng 2.22 cho thấy các giá trị Sig tương ứng với các biến A, B,
C, D, E đều nhỏ hơn 0 05 Vì vậy, có thể khẳng định các biến này có ngh a trong mô hình
Bảng 2 22: kết quả hồi qui
Hệ số hồi qui chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa Giá trị kiểm định t
Thống kê đa cộng tuyến
B Độ lệch chuẩn của sai số Beta Độ chấp nhận
Nguồn: kết quả xử lý SPSS
B Kiểm định các giả định hồi qui
Giả định liên hệ tuyến tính
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán cho phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa cho thấy phần dư ngẫu nhiên phân bố xung quanh đường thẳng đi qua điểm 0 mà không hình thành một hình dạng cụ thể Điều này khẳng định rằng giả định về mối liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman cho thấy giá trị sig của các biến A, B, C, D, E với giá trị tuyệt đối của phần ƣ đều lớn hơn 0.05, điều này chứng minh rằng giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định không có tương quan giữa các phần dư được kiểm định thông qua đại lượng thống kê Durbin-Watson, có giá trị từ 0 đến 4 Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy giá trị Durbin-Watson là 1.891, nằm trong vùng chấp nhận cho thấy không có tương quan giữa các phần dư Do đó, giả định này không bị vi phạm, và mô hình hồi quy tuyến tính có thể được sử dụng.
Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn
Biểu đồ phân tán của phần ƣ cho thấy rằng phân phối của nó gần như là phân phối chuẩn, với giá trị trung bình (mean) gần bằng 0 và độ lệch chuẩn (Std.) khoảng 0.986, gần bằng 1 Do đó, giả định về việc phần ƣ có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hiện tượng đa cộng tuyến: kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai
Giá trị VIF nhỏ hơn 10 (VIF < 10) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến Điều này có nghĩa là mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
C Phươngtrình hồi qui tuyến tính bội
Dựa trên dữ liệu thu thập trong nghiên cứu và bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội, có năm yếu tố chính ảnh hưởng đến sự tuân thủ thuế TNDN của doanh nghiệp.
F = - 0.093 + 0.117* Đặc Điểm hoạt động của Doanh nghiệp + 0.265* Tổ chức bộ máy quản lý thuế + 0.336* Chính sách thuế + 0.159* Đặc điểm hoạt động kế toán
+ 0.150* Nhận thức của người nộp thuế
D Tổng kết kết quả kiểm định các giả thuyết
