Nguồn: Tác giả tổng hợp

Kết quả phân tích dữ liệu

Thang đo biến phụ thuộc thể hiện phản ánh một cách tập trung các ý kiến trả lời với hệ số Cronbach’s alpha = 0,827 (>0,8 mức rất tốt) và các hệ số tương quan biến - tổng về cơ bản đều >0,3, nên thang đo đạt được độ tin cậy.

Mô hình nghiên cứu gồm 5 nhân tố với 24 biến quan sát của biến độc lập. Sau khi kiểm định thang đo chính thức, hệ số của Cronbach’s Alpha của các biến tổng đều lớn hơn 0,6 (mức chấp nhận phổ biến). Kết quả các hệ số tương quan của biến tổng và các biến thành phần đều lớn hơn 0,3. Do vậy các thang đo này đạt được độ tin cậy.

Kiểm định các nhân tố khám phá EFA

Để nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động điều tra trong kiểm tra sau thông quan, nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phân tích khám phá nhân tố EFA. Phương pháp phân tích khám phá nhân tố nhằm giúp rút gọn từ nhiều biến quan sát về ít biến hơn mà vẫn chứa đựng những thông tin chính của toàn bộ dữ liệu. Có nhiều cách trích nhân tố, cách trích nhân tố sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp trích thành phần chính (Principal Components) với phép quay vuông góc (Varimax). Số lượng nhân tố được trích ra dừng lại ở giá trị Eigenvalues lớn hơn 1.

Kết quả phân tích đối với biến phụ thuộc từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy hệ số KMO lớn hơn 0,5 (0,914), Sig. Bartlett's Test = 0,000 < 0,05, giá trị Eigenvalues = 4,962 > 1 và trích được 1 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất, phương sai trích lớn hơn 50% (62,021%). Như vậy, 1 nhân tố được trích cô đọng được 62,021% biến thiên các biến quan sát. Điều đó cho thấy sử dụng phân tích khám phá nhân tố là phù hợp, biến phụ thuộc là một thang đo đơn hướng.

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Kết quả ma trận xoay Bảng 2 cho thấy, chỉ có một nhân tố duy nhất được trích điều này là hợp lý, hệ số Factor loading đều lớn hơn 0,5, các biến quan sát hội tụ về một nhân tố duy nhất.

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Bảng 3 cho thấy 0,5 < KMO = 0,960 < 1, phân tích nhân tố là phù hợp và hợp lý với tập dữ liệu nghiên cứu. Sig Bartlett's Test = 0,000 < 0,05 chứng tỏ là các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Bảng 3 thể hiện trích được 3 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phương sai trích = 61,507% > 50% cho thấy, mô hình EFA là phù hợp. Như vậy, 3 nhân tố được trích cô đọng được 61,507% biến thiên các biến quan sát.

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Kết quả ma trận xoay cho thấy, 24 biến quan sát được gom thành 3 nhóm mới (ký hiệu là X1, X2, X3), loại 2 biến Q20 và Q31 có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5. 22 biến quan sát còn lại đều có hệ số tải nhân tố Factor Loading lớn hơn 0,5.

Kết quả phân tích EFA cho thấy nhóm nhân tố mới là: Nhóm 1 gồm các nhân tố Q15, Q16, Q17, Q18, Q21, Q22, Q26, Q28 (8 biến), ký hiệu là X1; Nhóm 2 gồm các nhân tố Q33, Q35, Q36, Q37, Q38, Q39, Q40, Q41 (8 biến), ký hiệu là X2; Nhóm 3 gồm các nhân tố Q23, Q24, Q25, Q29, Q30, Q34 (6 biến), ký hiệu là X3;

Dựa vào kết quả phân tích EFA, các nhân tố trích ra của các giả thuyết nghiên cứu chính đều đạt yêu cầu. Do đó, mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động của cơ quan Hải quan Việt Nam trong bối cảnh mới vẫn giữ được 4 yếu tố kỳ vọng ban đầu: (i) Điều kiện tự nhiên, khí hậu, vị trí địa lý, (ii) Bối cảnh quốc tế, (iii) Bối cảnh trong nước, (iv) Các yếu tố đặc thù của hải quan.

Phân tích hồi quy bội

Để kiểm tra quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, nghiên cứu sử dụng phân tích bằng hồi quy bội với phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất OLS. Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu cụ thể như Bảng 4.

Giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0,379. Giá trị R2 hiệu chỉnh đủ tin cậy và chấp nhận được để phân tích và đánh giá. Hệ số Durbin-Watson = 1,686 nằm trong khoảng 1,5 đến 2,5 nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra. Sig kiểm định F bằng 0,000 < 0,05, như vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.

a. Dependent Variable: Y

b. Predictors: (Constant), X3, X2, X1                     Nguồn: Tác giả tổng hợp

Bảng 5 cho thấy Sig kiểm định F bằng 0,000 < 0,05, như vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 do vậy, không có đa cộng tuyến xảy ra. Các nhân tố X1, X2, X3 trong mô hình phân tích đều phù hợp ở mức ý nghĩa Sig tương đối nhỏ (< 0,05) trừ X3 có thể chấp nhận được (0,598) và không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

Phương trình hồi quy (từ Bảng Coefficients):

Y= 0,426X1+ 0,250X2 + 0,032X3 + ei

X là các biến độc lập (trung bình nhân tố) đại diện tương ứng với các nhân tố tác động đến hoạt động của cơ quan Hải quan Việt Nam theo phiếu khảo sát của tác giả. Y là biến phụ thuộc (trung bình nhân tố), hoạt động của cơ quan Hải quan Việt Nam hiện nay.

Kết luận và hàm ý chính sách

Qua phân tích mô hình hồi quy có thể khẳng định 4 nhân tố tác động như giả thiết (tác động dương), tuy có mức độ khác nhau, tới hoạt động của cơ quan Hải quan Việt Nam hiện nay. Đồng thời, mô hình hồi quy cũng cho thấy các nhân tố nêu trên chưa giải thích được toàn bộ sự tác động tới hoạt động hải quan, còn lại là do tác động của các nhân tố khác nằm ngoài mô hình. Các nhân tố đó có thể là: Mức độ tuân thủ của các doanh nghiệp; Cơ sở vật chất, hạ tầng kỹ thuật phục vụ hoạt động hải quan.

Từ kết quả kiểm định trên, có thể đề xuất một số giải pháp để tăng cường hiệu quả hoạt động hải quan trong quản lý nhà nước, cụ thể:

Thứ nhất, cải thiện các biến quan sát của nhóm X1, đó là các biến về mô hình nghiệp vụ, điều kiện tự nhiên, quy hoạch vị trí trụ sở, môi trường hoạt động trong nước (sự ổn định về an ninh chính trị), ảnh hưởng của bối cảnh quốc tế ngắn hạn chú trọng áp dụng phương pháp quản lý tuân thủ, quản lý rủi ro, tăng cường quản lý thuế, điều tra chống buôn lậu, kiểm tra sau thông quan.

Thứ hai, cải thiện các biến quan sát của X2, chủ yếu là các yếu tố đặc thù của hoạt động hải quan, tập trung vào nguồn nhân lực, các phương pháp, kỹ thuật nghiệp vụ hải quan; ứng dụng công nghệ thông tin; quan hệ phối hợp, quan hệ hợp tác và mức độ tuân thủ của cộng đồng doanh nghiệp. Theo đó, cần nâng cấp, hoàn thiện hệ thống thông quan hàng hóa tự động để đơn giản hóa, minh bạch và rõ ràng các quy trình, thủ tục; tiếp tục củng cố cơ chế phối hợp với các bộ, ngành có liên quan về thủ tục kiểm tra chuyên ngành đối với hàng hóa xuất nhập khẩu để đơn giản hóa thủ tục hành chính cho hàng hóa xuất nhập khẩu; ứng dụng các biện pháp quản lý tiên tiến khác.

Thứ ba, cải thiện các biến quan sát của nhóm X3 (nhóm có ít tác động nhất, nhưng cần được nghiên cứu dự đoán), chủ yếu là các nhân tố về bối cảnh trong nước và quốc tế, tập trung vào nhân tố cải thiện môi trường hoạt động, dự báo xu thế phát triển của quan hệ kinh tế quốc tế; hệ thống thuế quan, thương mại dịch vụ, cách mạng công nghiệp.

Thứ tư, đối với hoạt động hải quan cần tính đến hoạt động cụ thể của cộng đồng doanh nghiệp và các nhân tố khác ngoài mô hình.

Tài liệu tham khảo:

1. Phan Thị Bích Nguyệt, Phạm Dương Phương Thảo (2013), Phân tích tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam, Tạp chí Phát triển và Hội nhập Số 8 (18), Tháng 01- 02/2013, Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh;
2. Cao Huy Tài (2019), Đề xuất mô hình quản lý và phân tích dữ liệu cho Việt Nam, Đề tài NCKH cấp Bộ Tài chính, mã số 2019-19);
3. Nguyễn Quyết Thắng (2017), Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của doanh nghiệp đối với dịch vụ hành chính công tại Cục Hải quan tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu, Tạp chí Công Thương 6/2017;
4. Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Thống kê.