税收管理员素质模型构建学术资料-税务税收理论

税收管理员素质模型构建学术资料-税务税收理论内容摘要：

信息资料分析结果显示：一是 从样本的岗位构成来看，填写问卷调查的税收管理员占被调查人数的 %；基层税源管理科负责人占被调查人数的 %；基层分局内勤人员占被调查人数的 18%；其它人员，包括征管部门的有关领导和人事部门的干部，占被调查人数的 %，可以从不同岗位侧面观察管理员的素质状况。 二是从样本的学历构成来看，税收管理员学历在大学本科以上占被调查人数的%。 三是具有助理会计师以上职称和资格占被调查人数的 %。 四是从事税务工作年限在 9年以上占被调查人数的 %。 五是从事税收征管工作年限在 4年以上，占被调查人 数的 %。 以上数据显示，样本的知识水平较高，经验丰富，因此填写问卷的质量就较高，参考价值比较大。 由研究者设计数据录入模版，采用 Excel、 SPSS 软件进行数据录入与分析处理。 三 研究结果 (一 )相关分析 采用 SPSS 软件进行了税收管理员素质项目的相关分析。 从自相关矩阵看，除个别项目之间的相关未达到显著性之外，其余绝大多数素质项目与其它项目的相关均达到了 ，初步表明税收管理员各素质项目之间有相当程 度的交叉重合。 (二 )税收管理员素质模型的因素分析 SPSS 软件对数据的分析处理结果显示：量表的克隆巴赫(Cronbach a)系数为 ，表明问卷具有非常高的信度。 Bartlett 球形检验值结果显著， p(Sig.)＜ ，因而可以使用因素分析。 另外， KMO检验的值为 .867，变量间存在明显相关，很好地达到了进行因素分析的标准。 经标准化处理后得到各项指标的相关系数矩阵的特征值、贡献率、累计贡献率 (见表 2)，使用主成分 (principal ponents)分析 方法，根据凯莎 (kaiser)准则，即以特征值大于 为标准，获得 6个特征值(eigenvalue)大于。 由于第 6 个因素的特征值解释变异的累积百分比已经达到 %，具有较为充分的解释力，并且为使因素不至于太分散，共选择 6个因素。 利用方差最大旋转法 (varimax)抽取 6个因素，素质项目在各因素上的载荷参见表 2。 选取因素的标准有二：一是因素负荷大于 ，二是两因素负荷量之差大于。 按照这两个标准，我们将各因素上可以抽取的变量加阴影表示，以示区别。 例如，乐观自信、 身体健康、信息 (三 )因素特点及因素命名 经过两次因素分析，最终筛选出了 37 项素质进入税收管理员的素质模型中，形成 5项素质维度，最后得到了 37个因素项目。 维度一：。