Đề tài Xác định các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp Việt Nam

lãi suất như là một sự giảm trừ thuế. Những công ty với lá chắn thuế khấu hao cao kỳ vọng một cấu trúc vốn thấp (-), vì lợi ích về thuế của cấu trúc vốn ít giá trị hơn. 2.4.6 Lợi nhuận Lý thuyết trật tự phân hạng chỉ ra nếu một công ty có lợi nhuận thì công ty có xu hướng huy động tài chính nhiều hơn từ nguồn nội lực hơn là ngoại lực (thông qua nợ), vốn cổ phần là phương án sau cùng. Đồng thời khi lợi nhuận nhiều thì nguồn quỹ trích ra nhiều nên công ty có nhu cầu vốn thường tận dụng nguồn bên trong có sẵn hơn. Vì thế, tương quan tỷ lệ nghịch được kỳ vọng giữa lợi nhuận và cấu trúc vốn (-). Ngoài ra, Ross (1977) đã kiến nghị rằng huy động tài chính thông qua nợ có thể được nhà điều hành dùng như là tín hiệu về tương lai triển vọng của công ty trên thị trường, vì với việc huy động tài chính thông qua nợ các nhà điều hành bắt buộc phải có quyết định đầu tư hiệu quả và không theo đuổi mục tiêu cá nhân vì có thể làm tăng khả năng phá sản. Do đó, lợi nhuận cao cũng liên quan với tỷ lệ nợ cao, do đó kỳ vọng mối tương quan thuận giữa hai biến này (+). Như vậy mối tương quan giữa lợi nhuận và cấu trúc vốn không rõ ràng. - 17 - 2.4.7 Quy mô công ty Một số nghiên cứu thực nghiệm cho thấy quy mô công ty có ảnh hưởng tích cực lên cấu trúc vốn (theo nghiên cứu trước đây của Shumi Akhtar và Barry Oliver 2009, Chkir và Cosset 2001, Agrawal và Nagarajan 1990; Rajan và Zingales 1995). Bên cạnh đó, những công ty lớn hơn có xu hướng đa dạng hoá nhiều lĩnh vực và do đó ít đi đến phá sản. Như vậy kỳ vọng quy mô có ảnh hưởng tích cực lên cấu trúc vốn (+). Tuy nhiên, những công ty lớn hơn kỳ vọng thông tin không cân xứng ít hơn làm cho vấn đề vốn cổ phần thu hút hơn. Điều này ám chỉ mối tương quan tỷ lệ nghịch giữa quy mô và cấu trúc vốn (-). Ngoài ra, Titman and Wessels (1988) đã phát biểu rằng nếu mối quan hệ này tồn tại, những công ty nhỏ sẽ sử dụng nhiều nợ hơn trong huy động tài chính vì chí phí giao dịch trong trường hợp này cao. 2.4.8 Đặc điểm riêng của tài sản công ty Các công ty có các sản phẩm độc đáo thường có đòn bẩy tài chính thấp bởi vì nếu công ty bị phá sản, thị trường thứ cấp có tính cạnh tranh cho hàng tồn kho và các thiết bị sản xuất của công ty có thể không có. Do vậy, kỳ vọng đặc điểm riêng của tài sản công ty tỷ lệ nghịch với đòn bẩy tài chính (-). 2.4.9 Tính thanh khoản Theo lý thuyết trật tự phân hạng, các công ty đòi hỏi nguồn tài chính luân chuyển hết mức để tránh sử dụng đến nguồn tài chính bên ngoài. Đồng thời, các công ty có nhiều tài sản thanh khoản có thể sử dụng các tài sản này tài trợ cho các khoản đầu tư của mình. Do vậy, tỷ số thanh khoản được kỳ vọng sẽ tương quan nghịch với cấu trúc vốn (-) . 2.4.10 Thời gian hoạt động Những công ty lâu năm kỳ vọng có chi phí đại diện trong vay nợ thấp hơn (Frank and Goyal 2009), và do đó, kỳ vọng có tỷ lệ nợ cao hơn. Các công ty này cũng có rủi ro vỡ nợ thấp nên lợi nhuận kiếm được ổn định hơn điều này cũng dẫn tới tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn cao hơn (+). Đồng thời theo lý thuyết trật tự phân hạng, những nhà điều hành (managers) thích nợ hơn vốn cổ phần và theo đó vì công ty lâu năm có thông tin không cân xứng thấp hơn nên kỳ - 18 - vọng có cấu trúc vốn thấp hơn (-). Vì những lý thuyết này mâu thuẫn nên không rõ ràng là thời gian hoạt động tương quan thuận hay nghịch với cấu trúc vốn. 2.4.11 Loại hình công nghiệp Các yếu tố ảnh hưởng lên cấu trúc vốn của công ty nhìn chung phải kể đến là các loại hình công nghiệp. Những công ty thuộc lĩnh vực giống nhau phải đối mặt với cùng thị trường đầu vào và đầu ra, và vì thế có chung tình trạng kinh tế. Những công ty này đối mặt với các cơ hội đầu tư như nhau và có những đòi hỏi về vốn tương tự (Harris and Raviv, 1991). Titman và Wessels (1988) đã tìm ra những công ty trong lĩnh vực sản xuất hoặc sử dụng những thiết bị chuyên dụng thì ít nợ hơn do chi phí phá sản cao. Đồng thời, với ý tưởng so sánh các công ty thuộc LVSX và LVK có sự khác biệt trong cấu trúc vốn hay không, nghiên cứu áp dụng tương tự như trường hợp so sánh sự khác biệt cấu trúc vốn của MNCs và DCs của Shumi Akhtar and Barry Oliver (2009) tại Nhật. Nhìn chung, chương hai cơ sở lý thuyết nghiên cứu đã xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn công ty như sau: Cấu trúc vốn = f( rủi ro kinh doanh, tài sản cố định hữu hình, tính thanh khoản, quy mô công ty, lợi nhuận, tốc độ tăng trưởng, lá chắn thuế khấu hao, thời gian hoạt động, dòng tiền tự do, đặc điểm riêng tài sản công ty, loại hình công nghiệp). 1 - 19 - CHƯƠNG 3 KHUNG PHÂN TÍCH Chương này trình bày mô hình nghiên cứu, cách định lượng các biến và mô hình kinh tế lượng mà nghiên cứu sử dụng để xử lý dữ liệu (mà trong trường hợp này là mô hình hồi quy dữ liệu bảng); đồng thời mô tả và xử lý dữ liệu của mẫu năm mươi công ty trên sàn giao dịch chứng khoán TP HCM, nhằm mục đích trả lời hai câu hỏi nghiên cứu: (1) Đâu là nhân tốquan trọng tác động đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp Việt Nam? (2) Có phải doanh nghiệp trong lĩnh vực sản xuất có cấu trúc vốn khác các doanh nghiệp trong lĩnh vực phi sản xuất? 3.1. Mô hình nghiên cứu Trong chương hai cơ sở lý thuyết nghiên cứu đã xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn công ty như sau: Cấu trúc vốn = f( rủi ro kinh doanh, tài sản cố định hữu hình, tính thanh khoản, quy mô công ty, lợi nhuận, tốc độ tăng trưởng, lá chắn thuế không thông quan nợ, thời gian hoạt động, dòng tiền tự do, đặc điểm riêng tài sản công ty, loại hình công nghiệp). Từ hàm hồi quy trên, tiếp theo sau đây nghiên cứu sẽ đi vào xác định cách định lượng các biến trong mô hình. 3.1.1 Biến cấu trúc vốn Doukas and Pantzalis (2003) and Mittoo and Zhang (2008) cùng một số người khác định nghĩa cấu trúc vốn là: + it it it it LL LEV = TL MV (3.1) Trong đó: itLL : nợ dài hạn của công ty i trong năm t; itMV là giá trị thị truờng của vốn cổ đông thường niên của công ty i trong năm t; itTL ; tổng nợ của công ty i trong năm t. - 20 - Việc đo lường này không phù hợp cho nghiên cứu này vì có tranh cãi rằng tổng nợ bao gồm cả nợ ngắn hạn - mà nợ ngắn hạn có sự biến động lớn trong năm. Trong khi đó, dữ liệu nghiên cứu dựa trên số liệu hàng năm. Mặt khác, Lee and Kwok (1988), Burgman (1996), Chen et al. (1997) và Chkir and Cosset (2001) cùng những người khác định nghĩa cấu trúc vốn như sau và đây cũng là định nghĩa thích hợp cho nghiên cứu này. Cấu trúc vốn của công ty i tại năm t ( itLEV ) được định nghĩa như sau: ( )= + it it it it LTD LEV LTD MVE (3.2) trong đó: itLTD : nợ dài hạn của công ty i trong năm t; itMVE : vốn hoá thị trường của cổ đông công ty i trong năm t. Vốn hoá thị trường của cổ đông công ty được đo lường bằng số cổ phần lưu hành trong năm nhân với giá cổ phiếu. Do tính hạn chế của việc thu thập dữ liệu, các biến được đo lường theo tính thuận tiện của dữ liệu thu thập được, như sau: 3.1.2 Biến rủi ro kinh doanh Nghiên cứu dùng sai số chuẩn vốn cổ phần ( σ ) đại diện cho rủi ro kinh doanh của công ty. Bên cạnh đó, để bao hàm ảnh hưởng của thuế lên giá trị của nợ phải được cân nhắc. Do đó, rủi ro kinh doanh được xác định như sau: ( ) σ =     i it it c it BUSI D 1- t 1+ E (3.3) trong đó: σ it là sai số chuẩn của suất sinh lợi vốn cổ phần iR của công ty i trong 52 tuần; = i,w i i,w_1 P R Ln P với i,w P là giá cổ phiếu i trong tuần w và i,w-1 P là giá cổ phiếu i của tuần w-1. itD là giá trị sổ sách của tổng nợ cuối năm t; itE vốn hoá thị trường của cổ đông thường niên cuối năm t; c t là tỷ lệ thuế hiệu quả công ty nộp trong năm. - 21 - 3.1.3 Biến tài sản hữu hình Biến tài sản cố định hữu hình (ký hiệu là itTAN ) được xác định bằng tỷ lệ như sau: = it it it TTAN TAN TA (3.4) trong đó: itTTAN là tài sản cố định hữu hình của công ty i trong năm t; itTA là giá trị sổ sách của tổng tài sản công ty i trong năm t. 3.1.4 Biến dòng tiền tự do Công thức hoá biến dòng tiền mặt tự do như sau: + + − = it it it it it it EBIT DEP AMO TAX FCF TA (3.5) trong đó: itEBIT là lợi nhuận trước lãi và thuế của công ty i trong năm t; itDEP : khấu hao tài sản cố định hữu hình của công ty i trong năm t; itAMO : khấu hao tài sản cố định vô hình của công ty i trong năm t; itTAX : là tổng thuế thực trả của công ty i trong năm t; itTA : giá trị sổ sách của tổng tài sản công ty i trong năm t. 3.1.5 Biến cơ hội tăng trưởng Công thức áp dụng tính cơ hội tăng trưởng công ty như sau: = it it it MV GRO BV (3.6) trong đó: itMV là giá trị thị truờng của vốn cổ đông thường niên của công ty i trong năm t; itBV là giá trị sổ sách của vốn cổ đông thường niên của công ty i trong năm t. 3.1.6 Biến lá chắn thuế khấu hao Theo Bradley et al. (1984) and Titman and Wessels (1988) ta xác định lá chắn thuế khấu hao của doanh nghiệp như sau: = it it it DEP NDTS TA (3.7) trong đó: itDEP : khấu hao tài sản cố định hữu hình của công ty i trong năm t ; itTA : giá trị sổ sách của tổng tài sản công ty i trong năm t. - 22 - 3.1.7 Biến lợi nhuận Biến lợi nhuận của công ty được đo lường thông qua tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) của công ty như sau: = it it it EBIT PROF TA (3.8) trong đó: itEBIT là lợi nhuận trước lãi và thuế của công ty i trong năm t; itTA : giá trị sổ sách của tổng tài sản công ty i trong năm t. 3.1.8 Biến quy mô công ty Thông thường, có hai cách đo lường quy mô công ty là logarithm của tổng tài sản hoặc doanh số bán. Green and Murinde (2008) kiến nghị doanh số bán khó đảm bảo tính xác thực trong thực tế hơn là tài sản do đặc tính của cấu trúc tài sản nên đây là biến mà nghiên cứu chọn làm đại diện cho đo lường quy mô công ty. ln( )=it itSIZE TA (3.9) trong đó itTA : giá trị sổ sách của tổng tài sản công ty i trong năm t. 3.1.9 Biến đặc điểm riêng tài sản công ty Đặc điểm riêng của tài sản công ty (ký hiệu là itUNIQ ) có thể đo lường bằng tỷ lệ giá vốn hàng bán/tổng doanh thu thuần hoặc tỷ lệ chi phí R&D/tổng doanh thu. Trong trường hợp hạn chế số liệu thu thập được nên nghiên cứu chọn phương án: DTT = it it it COGS UNIQ (3.10) trong đó: itCOGS : giá vốn hàng bán của công ty i trong năm t; DTTit :doanh thu thuần của công ty i trong năm t. 3.1.10 Biến tính thanh khoản Tính thanh khoản của công ty (ký hiệu là itLIQD ) được đo lường như sau: = it it it CA LIQD STD (3.11) trong đó: itCA là tài sản lưu động của công ty i trong năm t; itSTD là nợ ngắn hạn của công ty i trong năm t. - 23 - 3.1.11 Biến thời gian hoạt động Theo lý luận như phần khung lý thuyết, biến thời gian hoạt động đại diện cho tính thâm niên của công ty trên thị trường nên biến thời gian hoạt động được đo lường như sau: ln(m)= it AGE (3.12) Với m là số năm tính từ khi công ty trở thành doanh nghiệp sở hữu công chúng 3.1.12 Biến loại hình công nghiệp Với ý tưởng so sánh sự khác biệt trong hai lĩnh vực sản xuất và phi sản xuất nêu trên, nghiên cứu sử dụng biến giả (ký hiệu là itKIND ). Trong đó: itKIND có giá trị là 1 nếu là công ty thuộc lĩnh vực sản xuất và 0 cho trường hợp khác. Như vậy, các biến ảnh hưởng cấu trúc vốn công ty như sau: ( )=LEV f TAN,LIQD,UNIQ,SIZE,FCF,PROF,GRO,NDTS,AGE,BUSI,KIND 3.2. Mô hình hồi quy dữ liệu bảng 3.2.1 Mô hình hồi quy dữ liệu bảng Theo Gujarati, biểu thức cho mô hình có dạng như sau: 1 2 3Υ = β + β + β + + β +it 2it 3it k kit itX X ... X u (3.13) với ∈ *i, t N , ( ) ( )2σ
itE u N 0, Ước lượng biểu thức này dựa trên những trường hợp giả định về hệ số tung độ gốc, hệ số độ dốc và sai số ngẫu nhiên it u như sau:
TH1: hệ số trục tung và hệ số độ dốc không đổi theo thời gian và các đơn vị chéo.
TH2: hệ số độ dốc không đổi nhưng hệ số trục tung khác nhau giữa các đơn vị chéo.
TH3: hệ số độ dốc không đổi nhưng hệ số trục tung biến đổi giữa các đơn vị chéo và theo thời gian.
TH4: tất cả các hệ số độ dốc và hệ số trục tung biến đổi theo các đơn vị chéo.
TH5: tất cả các hệ số độ dốc và hệ số trục tung biến đổi theo các đơn vị chéo và theo thời gian. - 24 - Chúng ta sẽ lần lượt đề cập đến từng trường hợp, xem xét những ưu nhược điểm để từ đó chọn ra mô hình phù hợp cho nghiên cứu. Trường hợp 1 là hệ số trục tung và hệ số độ dốc không đổi theo thời gian và các đơn vị chéo.Trường hợp này thể hiện trong biểu thức (3.13). Đây là trường hợp đơn giản nhất, trong trường hợp này ta bỏ qua kích thước dữ liệu gộp theo không gian và thời gian mà chỉ hồi quy đơn thuần theo theo OLS. Tuy nhiên, phương pháp này thường dẫn đến hiện tượng tự tương quan trong dữ liệu hay ràng buộc phần dư làm cho giá trị Durbin-Watson thấp. Bên cạnh đó, ràng buộc của giả định trong trường hợp này rất cao, đây cũng là một hạn chế của mô hình. Trong trường hợp của nghiên cứu này, giả định có nghĩa là giá trị tung độ gốc của 51 công ty là như nhau cũng như hệ số độ dốc của các biến giải thích đồng nhất cho cả 51 công ty trong mẫu. Trường hợp 2: hệ số độ dốc không đổi nhưng hệ số trục tung khác nhau giữa các đơn vị chéo. Mô hình (3.13) có thể viết lại như sau: 1 2 3Υ = β + β + β + + β +it i 2it 3it k kit itX X ... X u (3.14) Trong đó, sự khác biệt về hệ số trục tung có thể biểu thị cho đặc tính của mỗi công ty, như lối điều hành, quản trị của công ty,…Mô hình (3.14) được gọi là FEM. Mô hình thích hợp trong trường hợp mẫu có kích thước thời gian tương đối ngắn. Ý tưởng sự khác biệt trong tung độ gốc thể hiện thông qua biến giả được đưa vào mô hình đại diện cho đặc tính nào của dữ liệu chéo mà nghiên cứu muốn đề cập. Mô hình khi có biến giả được thể hiện như sau: 1 2 2 3Υ = α + α + α + + β + β + + β +it 2i 3 3i 2it 3it k kit itD D ... X X ... X u (3.15) Mô hình (3.15) còn được gọi là LSDV. Khác biệt giữa (3.15) với (3.13) là hệ số tung độ gốc có thể thay đổi giữa các công ty. Để so sánh mô hình (3.13) và (3.15) xem mô hình nào tốt hơn, ta có thể dùng kiểm định Wald. Ngoài ra, tương tự mô hình (3.15) có thể giải thích được trong trường hợp hệ số tung độ gốc biến đổi giữa các đơn vị chéo và theo thời gian (trường hợp 3) bằng cách thêm biến giả giải thích vào mô hình (3.15). Giới hạn của FEM và LSDV là giảm bậc tự do của dữ liệu đi rất nhiều, nguy cơ đa cộng tuyến vì có quá nhiều biến. Trường hợp 4: tất cả các hệ số độ dốc và hệ số trục tung biến đổi theo các đơn vị chéo. Trường hợp này ta giả định tất cả các hệ số khác nhau theo các đơn vị chéo, ví dụ - 25 - chức năng đầu tư của các công ty khác nhau. Mô hình ước lượng có thể mở rộng LSDV bằng cách thêm những biến giả giải thích. Mô hình hồi quy có thể viết lại như sau: 1 2 2 3 1 2 3 3Υ = α + α + + β + β + + γ + γ + +it 2i 2it 3it 2i 2it i it itD ... X X ... D X D X ... u (3.16) Những biến có γ thể hiện hệ số độ dốc khác nhau, các biến α thể hiện hệ số tung độ gốc khác nhau. Nếu γ nào có ý nghĩa thì chứng tỏ hệ số độ dốc của biến đó khác biệt so với các biến còn lại. Ví dụ như 2β và 1γ có ý nghĩa thống kê, thì ( )1 2γ + β là giá trị hệ số độ dốc của biến 2Χ . Nhìn chung, giới hạn của FEM và LSDV là giảm bậc tự do của dữ liệu đi rất nhiều, nguy cơ đa cộng tuyến vì có quá nhiều biến. Mô hình LSDV có quá nhiều biến giả gây phức tạp mô hình và không hiệu quả trong sử dụng biến giả mô tả ảnh hưởng theo thời gian. Sau đây trình bày một cách hồi quy dữ liệu theo hình thức tiếp cận ảnh hưởng ngẫu nhiên. Mô hình hồi quy theo hình thức tiếp cận ảnh hưởng ngẫu nhiên. Ý tưởng của tiếp cận này cho rằng sự khác biệt về các điều kiện đặc thù của các đơn vị chéo được chứa đựng trong phần sai số ngẫu nhiên. Mô hình được đề xuất có tên gọi là REM. Ý tưởng cơ bản của mô hình được viết như sau: 1 2 3Υ = β + β + β + + β +it i 2it 3it k kit itX X ... X u (3.17) trong đó, thay vì 1β i cố định, mô hình giả định 1β i là một biến ngẫu nhiên với giá trị trung bình là 1β . Và giá trị hệ số tung độ gốc cho mỗi giá trị chéo có thể được diễn tả như sau: 1 1β = β + εi i ;với ∈ *i N với, εi là sai số ngẫu nhiên với giá trị trung bình là 0 và phương sai 2εσ . Giả sử trong trường hợp nghiên cứu thì có thể hiểu là các công ty trong mẫu được lấy từ một tập hợp và có giá trị trung bình của tung độ gốc là 1β và sự khác biệt trong giá trị hệ số tung độ gốc của mỗi công ty được phản ánh qua εi . Mô hình (3.16) có thể được viết lại như sau: 1Υ = β + β + β + + ε +it 2 2it 3 3it itX X ... ui (3.18) Hay 1Υ = β + β + β + +it 2 2it 3 3it itX X ... w ; với = ε +it itw ui - 26 - itu là sai số của dữ liệu bảng. Nhìn chung, mô hình FEM hay REM tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc vào giả định có hay không sự tương quan giữa εi và các biến giải thích X. Nếu giả định rằng không tương quan, thì REM phù hợp hơn, và ngược lại. Ngoài ra, nếu căn cứ vào N (số dữ liệu chéo) và T (độ dài thời gian nghiên cứu) thì theo Judge, REM và FEM không phân biệt khi T lớn và N nhỏ, khá khác biệt khi N lớn và T nhỏ. Bên cạnh đó, Hausman test cũng là một phương án trong việc chọn phương pháp tốt nhất giữa FEM và REM. Trong trường hợp chuyên đề, dữ liệu bảng với kích thước thời gian ngắn từ năm 2005-2009 không thể ước lượng mô hình mà tất cả các hệ số thay đổi giữa các đơn vị chéo. Do vậy, dự đoán có hai mô hình khả thi trong trường hợp này là FEM với giả định hệ số độ dốc không đổi nhưng hệ số trục tung khác nhau giữa các đơn vị chéo và REM. Tuy thế trong phần hồi quy, nghiên cứu sẽ lầ lượt đi qua cả ba mô hình là OLS, FEM và REM để chọn mô hình bthích hợp nhất. 3.2.2 Các kiểm định trong mô hình dữ liệu bảng Kiểm định Durbin-Watson (DW) Kiểm định này nhằm xác định có hay không hiện tượng tự tương quan trong mô hình. Thông thường, kết luận cho hiện tượng tự tương quan này như sau: Nếu giá trị d trong kiểm định DW: 1< d < 3: không có hiện tượng tự tương quan. 0 <d <1: mô hình có hiện tượng tự tương quan dương. 3 <d <4: mô hình có hiện tượng tự tương quan âm. Kiểm định Wald Nhằm mục đích xác định xem hệ số tung độ gốc có bằng nhau giữa các biến hay không, điều này đồng nghĩa với hệ sô tung độ gốc của các công ty có bằng nhau không. Nếu bằng nhau tức là thoả giả định trường hợp 1, ta có thể dùng kiểm định gộp trường hợp 3.13 để hồi quy dữ liệu. 0H : tung độ gốc bằng nhau giữa các biến 1H : tung độ gốc không bằng nhau giữa các biến - 27 - Nếu α > p-value thì giả thiết 0H bị bác bỏ và cho phép kết luận là tung độ gốc không bằng nhau giữa các biến, phương pháp FEM có thể khả thi. Kiểm định Hausman Kiểm định trên nhằm lựa chọn phương pháp FEM hay REM phù hợp cho hồi quy dữ liệu mẫu, dựa trên giả định 0H không sự tương quan giữa biến giải thích và yếu tố ngẫu nhiên εi vì tương quan là nguyên nhân tạo nên sự khác biệt giữa FEM và REM ( 1H ). 0H : FEM và REM không khác biệt đáng kể 1H : FEM và REM khác biệt đáng kể Nếu α > p-value cho phép kết luận giả thiết 0H bị bác bỏ, khi đó ta kết luận là FEM phù hợp hơn để sử dụng. Ngược lại, REM phù hợp cho mô hình nếu chấp nhận giả thiết 0H . Kiểm định hệ số của các biến giải thích (βi ) 0H : hệ số không có ý nghĩa thống kê 1H : hệ số không có ý nghĩa thống kê Nếu α > p-value thì giả thiết 0H bị bác bỏ, hay nói cách khác là biến được kiểm định đó tác động tới cấu trúc vốn hệ số một cách có ý nghĩa thống kê. 3.3. Dữ liệu nghiên cứu 3.3.1 Mô tả dữ liệu Căn cứ vào số liệu từ các bảng báo cáo tài chính đã kiểm toán của các công ty trong mẫu, tính toán các biến giải thích và biến phụ thuộc từ 2006-2009. Dựa vào số liệu tính toán được, tiến hành ước lượng: (a) các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công ty (mô hình 1); (b) các yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến cấu trúc vốn của các công ty thuộc lĩnh vực sản xuất so với các công ty phi sản xuất (mô hình 2). Dữ liệu của mẫu là năm mươi công ty trên sàn giao dịch chứng khoán TPHCM gồm các công ty thuộc các lĩnh vực như: ngành công nghiệp chung, ngành phần mềm và dịch vụ tin học, ngành bất động sản, công nghiệp vận tải, dược phẩm và công nghệ sinh học, xây dựng và vật liệu xây dựng, kim loại công nghiệp, vật tư xăng dầu, giấy và các chế - 28 - phẩm từ gỗ, nuôi trồng & chế biến thực phẩm. Trong đó, có 28 công ty trong lĩnh vực sản xuất và 22 công ty trong lĩnh vực khác. Dữ liệu thu thập xử lý gồm các công ty với mã chứng khoán như sau: ACL, ASP, ABT, AGF, CLC, COM, DCC, DIC, DHA, DMC, DXV, GMD, HAP, HAS, HPG, HTV, HMC, HDC, ITA, KHA, KBC, MCP, MHC, NTL, PTC, SDN, REE, HT1, VNE, HBC, ALP, IMP, DHG, PVT, PJT, VIP, VFC, VTO, VSC, VIC, VPK, VID, VIS, TMS, SFI, SMC, SGT, TPC, TTP, TDH. 3.3.2 Xử lý dữ liệu Nhằm mục tiêu trả lời cho hai câu hỏi nghiên cứu nêu ở phần trên, phần xử lý và phân tích dữ liệu sẽ chia thành hai mô hình tương ứng trả lời lần lượt hai câu hỏi. Mô hình 1 sẽ hướng đến trả lời cho câu hỏi thứ nhất là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp Việt Nam. Mô hình sẽ đi qua lần lượt ba trường hợp nhằm xác định mô hình phù hợp nhất - tiêu chuẩn mô hình phù hợp nhất chủ yếu dựa vào các kiểm định đã được trình bày ở phần trên - để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu như sau: Trường hợp 1: hồi quy OLS thông thường, trong đó giả định tất cả các hệ số (độ dốc và trục tung) không thay đổi trong 4 năm và giữa 50 công ty. Mô hình hồi quy trường hợp này có dạng: 0 1= β + β + β + β + β + β +β + β + β + β + β + ε it it 2 it 3 it 4 it 5 it 6 it 7 it 8 it 9 it 10 it t LEV BUSI AGE TAN FCF GRO NDTS PROF SIZE LIQD UNIQ i Trước khi tiến hành hồi quy mô hình theo FEM hay REM, kiểm định Hausman được thực hiện nhằm xác định trong 2 mô hình đã nêu là FEM hay REM, mô hình nào là lựa chọn tối ưu. Dựa theo đó, mô hình hồi quy tiếp theo có thể là FEM (trường hợp 2) hay REM (trường hợp 3) như sau đây. Trường hợp 2: hệ số độ dốc không đổi nhưng hệ số trục tung khác nhau giữa 50 công ty. Mô hình hồi quy theo phương pháp FEM : 0 2 3 4 8 = β + β + β + β + β + β +β + β + β + β + β + β + ε it i 1 it it it it 5 it 6 it 7 it it 9 it 10 it it LEV BUSI AGE TAN FCF GRO NDTS PROF SIZE LIQD UNIQ - 29 - Trường hợp 3: Mô hình hồi quy theo phương pháp REM: 0 2 3 4 8 = β + β + β + β + β + β +β + β + β + β + β + it 1 it it it it 5 it 6 it 7 it it 9 it 10 it it LEV BUSI AGE TAN FCF GRO NDTS PROF SIZE LIQD UNIQ w Sau mô hình hồi quy tổng mẫu quan sát như trên, nghiên cứu cũng tiến hành hồi quy các nhân tố ảnh hưởng cấu trúc vốn phân chia riêng biệt LVSX và LVK. Tùng mô hình trên cũng đi theo 3 trường hợp nêu trên nhằm xác định mô ihnf phù hợp nhất giải thích ý nghĩa nghiên cứu. Mô hình 2: tương tự mô hình 1, mô hình 2 nhằm trả lời cho câu hỏi nghiên cứu thứ 2 là xác định có sự khác biệt hay không giữa cấu trúc vốn của các công ty thuộc LVSX và LVK. Với ý tưởng đó, bên cạnh việc hồi quy như mô hình 1 nghiên cứu thêm vào mô hình 2 một biến giả như sau: 0 1 1 2 3 4 5 6 7 = β + β + β + β + β + β + β + β +β + β + β + β + β +β + β + β + β +β it it 2 it 3 it 4 it 5 it 6 it 7 it 8 it 9 it 10 it 1 i it 1 i it 1 i it 1 i it 1 i it 1 i it 1 i LEV BUSI AGE TAN FCF GRO NDTS PROF SIZE LIQD UNIQ KIND *BUSI KIND *AGE KIND *TAN KIND *FCF KIND *GRO KIND *NDTS KIND *PRO 8 19 0+ β + β + β + εit 1 i it i it 2 i it itF KIND *SIZE KIND *LIQD KIND *UNIQ Trong đó: iKIND có giá trị là 1 nếu là công ty thuộc LVSX và 0 cho trường hợp khác. Nếu các hệ số từ β13 đến β23 có ý nghĩa thì các biến liên quan đó giải thích sự khác nhau có ý nghĩa giữa cấu trúc vốn công ty thuộc lĩnh vực sản xuất và lĩnh vực khác. Mức giải thích của mỗi biến trong cấu trúc vốn của công ty thuộc lĩnh vực sản xuất là tổng của tất cả hệ số của cùng 1 biến (ví dụ như hệ số KIND của biến SIZE có ý nghĩa thì (β8+ 1β 8 ) là mức độ giải thích của biến SIZE trong cấu trúc vốn). - 30 - CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Chương này trình bày kết quả nghiên cứu thu được từ quá trình phân tích số liệu lấy từ các bản báo cáo tài chính đã kiểm toán của mẫu năm mươi công ty trên sàn giao dịch chứng khoán TP HCM. Kết quả thu được trả lời cho thực trạng sử dụng vốn của doanh nghiệp Việt Nam, các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn, và so sánh giữa LVSX và LVK. Trong đó, trả lời cho câu hỏi nghiên cứu thứ nhất là có năm nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp Việt Nam; trả lời cho câu hỏi thứ hai là các công ty thuộc LVSX có tài sản cố định hữu hình và quy mô công ty khác các công ty LVK. 4.1 Thống kê mô tả biến 4.1.1 Thống kê mô tả từng biến * Biến cấu trúc vốn (LEV) BẢNG 4.1: Thống kê mô tả biến cấu trúc vốn theo năm và theo lĩnh vực Bảng thống kê mô tả biến cấu trúc vốn (LEV) với 169 quan sát ( thấp hơn 200 quan sát dự tính so với mẫu 50 công ty trong 4 năm do bị khuyết biến) chỉ ra rằng: tỷ lệ nợ cao nhất trong năm thứ 3 (tức năm 2008) với 23.99%, trung bình tỷ lệ nợ trong bốn năm là 18.67%. Ngoài ra, thống kê mô tả biến LEV so sánh giữa LVSX và LVK cho ta kết quả là số quan sát của LVSX là 91 với giá trị trung bình 18.9% và LVK là 78 với giá trị trung bình 18.4%, kiểm định Anova chỉ ra rằng không có sự khác biệt giữa giá trị trung bình 2 lĩnh vực (vì p-value = 0.8981 > α =5% nên ta chấp nhận giả thiết 0Η ). - 31 - * Biến tài sản cố định hữu hình (TAN) BẢNG 4.2: Thống kê mô tả biến tài sản cố định hữu hình theo năm và theo lĩnh vực Bảng thống kê mô tả biến tài sản cố định hữu hình (TAN) với 190 quan sát chỉ ra rằng: tỷ lệ tài sản cố định hữu hình/tổng tài sản trong 4 năm khác biệt không đáng kể, trung bình tỷ lệ trong bốn năm là 21.2%. Ngoài ra, thống kê mô tả biến TAN theo lĩnh vực chỉ ra LVSX là 104 với giá trị trung bình 20.3% và LVK là 86 với giá trị trung bình 22.2%, kiểm định Anova chỉ ra rằng không có sự khác biệt giữa giá trị trung bình 2 lĩnh vực về tỷ lệ tài sản cố định hữu hình/tổng tài sản (vì p-value = 0.6433 > α =5% nên ta chấp nhận giả thiết 0Η ). * Biến tính thanh khoản (LIQD) BẢNG 4.3: Thống kê mô tả biến tính thanh khoản theo năm và theo lĩnh vực Bảng thống kê mô tả biến tính thanh khoản (LIQD) với 189 quan sát chỉ ra tỷ lệ thanh khoản trong năm 4 cao nhất 2.32, trung bình tỷ lệ trong bốn năm là 2.1. Ngoài ra, thống kê mô tả so sánh giữa LVSX và LVK cho thấy LVSX là 103 quan sát với giá trị trung bình 2.17 và LVK là 86 với giá trị trung bình 2.02, kiểm định Anova chỉ ra rằng không có sự khác biệt giữa giá trị trung bình 2 lĩnh vực. - 32 - * Biến đặc điểm riêng tài sản công ty (UNIQ) BẢNG 4.4: Thống kê mô tả biến UNIQ theo năm và theo lĩnh vực Bảng thống kê mô tả biến đặc điểm riêng tài sản công ty (UNIQ) với 189 quan sát chỉ ra tỷ lệ giá vốn hàng bán/doanh thu thuần năm 4 cao nhất 89%, trung bình tỷ lệ trong bốn năm là 80%. Ngoài ra, thống kê mô tả biến UNIQ so sánh giữa LVSX và LVK chỉ ra rằng số quan sát của LVSX là 103 với giá trị trung bình 81% và LVK là 86 với giá trị trung bình 79%, kiểm định Anova chỉ ra rằng không có sự khác biệt giữa giá trị trung bình 2 lĩnh vực về tỷ lệ giá vốn hàng bán/doanh thu thuần. * Biến quy mô công ty (SIZE) BẢNG 4.5: Thống kê mô tả biến SIZE theo năm và theo lĩnh vực Bảng thống kê mô tả biến quy mô công ty (SIZE) với 190 quan sát chỉ ra rằng: tỷ lệ giá vốn hàng bán/doanh thu thuần 4 năm gần như không khác biệt, trung bình tỷ lệ trong bốn năm là 26.9. Ngoài ra, thống kê mô tả biến SIZE so sánh giữa LVSX và LVK cho thấy rằng số quan sát của LVSX là 103 với giá trị trung bình 26.85 và LVK là 87 với giá trị trung bình 26.99, kiểm định Anova chỉ ra rằng không có sự khác biệt giữa giá trị trung bình 2 lĩnh vực về quy mô công ty. - 33 - * Biến dòng tiền tự do (FCF) BẢNG 4.6: Thống kê mô tả biến dòng tiền tự do theo năm và theo lĩnh vực Bảng thống kê mô tả biến dòng tiền tự do (FCF) với 154 quan sát chỉ ra tỷ lệ này cao nhất trong năm 1 với giá trị là 0.18 (theo 30 quan sát trong năm) và thấp nhất trong năm 3 với giá trị là 0.09 (theo 44 quan sát trong năm), trung bình tỷ lệ trong bốn năm là 0.13. Ngoài ra, thống kê mô tả biến FCF so sánh 2 lĩnh vực cho thấy rằng số quan sát của LVSX là 85 với giá trị trung bình 0.16 và LVK là 69 với giá trị trung bình 0.1, kiểm định Anova chỉ ra không có khác biệt giữa giá trị trung bình 2 lĩnh vực. * Biến lợi nhuận (PROF) BẢNG 4.7: Thống kê mô tả biến lợi nhuận theo năm và theo lĩnh vực Bảng thống kê mô tả biến lợi nhuận với 186 quan sát chỉ ra rằng: tỷ lệ lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ tổng tài sản công ty thấp nhất trong năm 3 với giá trị là 7.2% (theo 50 quan sát trong năm), cao nhất trong năm 1 là 12.04%, trung bình tỷ lệ trong bốn năm là 9.87%. Ngoài ra, thống kê mô tả biến NDTS so sánh giữa hai lĩnh vực cho thấy số quan sát của LVSX là 101 với giá trị trung bình 9.3% và LVK là 85 với giá trị trung bình 10.6%, kiểm định Anova chỉ ra không có khác biệt giữa giá trị trung bình 2 lĩnh vực. - 34 - * Biến rủi ro kinh doanh (BUSI) BẢNG 4.8: Thống kê mô tả biến rủi ro kinh doanh theo năm và theo lĩnh vực Bảng thống kê mô tả biến rủi ro kinh doanh (BUSI) với 168 quan sát chỉ ra rằng: rủi ro kinh doanh công ty trong 4 năm không chênh lệch mấy, với giá trị trungg bình trong 4 năm là 0.04. Ngoài ra, thống kê mô tả biến BUSI so sánh giữa hai lĩnh vực cho thấy số quan sát của LVSX là 91 với giá trị trung bình 0.04 và LVK là 77 với giá trị trung bình 0.037, kiểm định Anova chỉ ra rằng không có sự khác biệt giữa giá trị trung bình 2 lĩnh vực về biến rủi ro kinh doanh. * Biến thời gian hoạt động (AGE) BẢNG 4.9: Thống kê mô tả biến thời gian hoạt động theo năm và theo lĩnh vực Bảng thống kê mô tả biến thời gian hoạt động với 197 quan sát chỉ ra thời gian hoạt động công ty cao nhất trong năm 4 với giá trị trung bình 1.596 (với 50 quan sát trong năm), riêng năm 1 thấp hơn 0,68 (với 47 quan sát trong năm), giá trị trung bình trong 4 năm là 1.18. Ngoài ra, thống kê mô tả biến AGE so sánh giữa hai lĩnh vực cho thấy số quan sát của LVSX là 107 với giá trị trung bình 1.19 và LVK là 90 với giá trị trung bình 1.17, kiểm định Anova chỉ ra rằng không có sự khác biệt giữa giá trị trung bình 2 lĩnh vực. - 35 - * Biến lá chắn thuế khấu hao (NDTS) BẢNG 4.10: Thống kê mô tả biến lá chắn thuế khấu hao theo năm và theo lĩnh vực Bảng thống kê mô tả biến lá chắn thuế khấu hao với 165 quan sát chỉ ra rằng: tỷ lệ khấu hao tài sản hữu hình/tổng tài sản công ty thấp nhất trong năm 4 với giá trị là 2.69% (theo 38 quan sát trong năm), trung bình tỷ lệ trong bốn năm là 8.77%. Ngoài ra, thống kê mô tả biến NDTS so sánh giữa hai lĩnh vực cho thấy số quan sát của LVSX là 92 với giá trị trung bình 3% và LVK là 73 với giá trị trung bình 16%, kiểm định Anova chỉ ra rằng có sự khác biệt giữa giá trị trung bình 2 lĩnh vực. Nhìn chung tỷ lệ khấu hao tài sản cố định hữu hình trong tổng tài sản công ty trong LVSX thấp hơn LVK nên kỳ vọng lá chắn thuế khấu hao trong lĩnh vực này thấp hơn. * Biến cơ hội tăng trưởng (GRO) BẢNG 4.11: Thống kê mô tả biến cơ hội tăng trưởng theo năm và theo lĩnh vực Bảng thống kê mô tả biến cơ hội tăng trưởng (GRO) với 170 quan sát chỉ ra rằng: tỷ lệ giá trị thị trường/giá trị sổ sách của công ty cao nhất trong năm 2 với giá trị là 4.72 (theo 49 quan sát trong năm), gần như gấp đôi năm 1 và năm 3 và trung bình tỷ lệ trong bốn năm là 3.29. Ngoài ra, thống kê mô tả biến GRO so sánh giữa hai lĩnh vực cho thấy số quan sát của LVSX là 92 với giá trị trung bình 3.64 và LVK là 78 với giá trị trung bình 2.88, kiểm định Anova chỉ ra rằng có sự khác biệt giữa giá trị - 36 - trung bình 2 lĩnh vực biến cơ hội tăng trưởng của công ty. Như vậy, cơ hội tăng trưởng của các công ty LVSX thấp hơn LVK. Nhìn chung, qua thống kê mô tả các biến trong 4 năm của năm mươi công ty, các biến thống kê không thể hiện sự khác biệt giá trị trung bình giữa LVSX và LVK, trừ hai biến là cơ hội tăng trưởng (GRO) và biến lá chắn thuế khấu hao (NDTS) là có sự khác biệt. Trong đó, tỷ lệ khấu hao tài sản cố định hữu hình trong tổng tài sản công ty trong LVSX thấp hơn LVK nên kỳ vọng lá chắn thuế khấu hao trong lĩnh vực này thấp hơn, và cơ hội tăng trưởng của các công ty LVSX cũng thấp hơn LVK. Hơn thế nữa, thống kê mô tả trên chỉ đưa ra góc nhìn tổng quát về từng biến riêng lẻ cũng như chỉ mới bước đầu so sánh sơ bộ về sự khác nhau giữa hai lĩnh vực mà thiếu sự liên hệ, tương quan với các biến độc lập và phụ thuộc khác. 4.1.2 Ma trận tương quan giữa các biến Trong phần này, phân tích ma trận tương quan giữa các biến trong mẫu nhằm giải quyết tính hạn chế của việc phân tích từng biến bằng cách cho thấy góc nhìn chi tiết hơn thông qua mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc. BẢNG 4.12: Ma trận tương quan giữa các biến LEV TAN LIQD UNIQ AGE SIZE PROF NDTS BUSI FCF GRO LEV 1 TAN 0.19 1 LIQD -0.20 -0.13 1 UNIQ -0.14 -0.14 -0.15 1 AGE -0.16 0.06 0.13 -0.05 1 SIZE 0.27 0.05 0.03 -0.06 -0.07 1 PROF -0.32 -0.17 0.22 -0.06 -0.15 -0.03 1 NDTS 0.18 0.26 0.03 -0.22 -0.06 0.05 -0.14 1 BUSI -0.51 -0.05 0.42 -0.02 0.33 -0.08 0.19 -0.02 1 FCF -0.15 -0.05 0.36 -0.04 -0.12 -0.05 0.37 0.01 0.16 1 GRO -0.37 -0.14 0.41 0.00 -0.04 0.10 0.26 -0.08 0.42 0.48 1 Trong giới hạn mẫu nghiên cứu, cấu trúc vốn tỷ lệ thuận với quy mô công ty, lá chắn thuế khấu hao; và tỷ lệ nghịch với tỷ lệ tài sản hữu hình/tổng tài sản, tính thanh khoản, cơ hội tăng trưởng, tỷ lệ giá vốn hàng bán/doanh thu thuần, lợi nhuận, dòng tiền tự do, thời gian hoạt động và rủi ro kinh doanh. Ngoài ra, nhận xét rút ra từ ma trận tương quan như sau: - 37 - Các công ty có rủi ro kinh doanh cao thì lợi nhuận cao, tính thanh khoản cao; đồng thời, tài sản cố định hữu hình thấp, vì tài sản cố định hữu hình thấp nên lá chắn thuế khấu hao thấp, một phần vì tài sản cố định hữu hình thấp nên rủi ro kinh doanh cao và vay nợ thấp. Đây là những công ty lâu năm nên tăng trưởng và dòng tiền từ hoạt động kinh doanh cao. Đây là những công ty có quy mô nhỏ và tỷ lệ giá vốn/doanh thu thuần thấp. Ngoài ra, công ty tăng trưởng cao là những công ty có quy mô lớn và có tính thanh khoản cao và tỷ lệ tài sản cố định hữu hình thấp nên lá chắn thuế khấu hao thấp và đồng thời cũng là những công ty có lợi nhuận. Đây có thể là những công ty lâu năm nên quy mô lớn, làm ăn phát đạt, tăng trưởng cao tạo ra lợi nhuận nhưng để đáp ứng nhu cầu đầu tư đang tăng nhanh và mở rộng quy mô nên tính thanh khoản công ty thấp. Những công ty có dòng tiền tự do nhiều ít sử dụng nợ vay hơn, khác với lý thuyết chi phí đại diện đã dự đoán. Ngoài ra, những công ty có thời gian hoạt động càng lâu năm trên thị trường thì vay thấp hơn và có tính thanh khoản nhiều hơn. Hơn thế nữa, giá vốn hàng bán/doanh thu thuần càng cao lợi nhuận càng thấp, dòng tiền tự do thấp, tính thanh khoản thấp, tăng trưởng cao. Đây cũng là những công ty có thời gian hoạt động trên thị trường ít và có quy mô nhỏ, có tài sản hữu hình thấp nên lá chắn thuế khấu hao thấp, đồng thời giá vốn hàng bán/doanh thu thuần càng cao thì vay nợ càng thấp, chủ yếu là vốn chủ sở hữu. Bên cạnh đó, lợi nhuận tỷ lệ thuận với tính thanh khoản lại ít sử dụng nợ vay vì có thể dùng dòng tiền nội tại của công ty trang trải cho nhu cầu vốn của chính công ty. Ngoài ra, lợi nhuận và có tính thanh khoản cùng tỷ lệ nghịch với lá chắn thuế của khấu hao và tỷ lệ tài sản hữu hình/tổng tài sản. Như vậy, những công ty có lợi nhuận thì có tính thanh khoản cao, tính thanh khoản cao có thể do các công ty này ít đầu tư vào tài sản cố định hữu hình (tỷ lệ này thấp), do đó, lá chắn thuế khấu hao trong trường hợp này cũng thấp. Như vậy, phần đầu của chương bốn đã phân tích thực trạng cấu trúc vốn của doanh nghiệp Việt Nam thông qua phân tích thống kê mô tả và ma trận tương quan các biến. Đó cũng chính là câu trả lời cho mục tiêu nghiên cứu thứ nhất của chuyên đề này. - 38 - 4.2 Kết quả hồi quy 4.2.1 Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp Việt Nam Trong phần tiếp theo này sẽ trình bày kết quả hồi quy dữ liệu bảng theo quy trình xử lý số liệu đã được trình bày trong chương trước. Bắt đầu bằng việc trả lời cho câu hỏi thứ nhất, kết quả cho ở bảng sau đây: BẢNG 4.13: Bảng các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp Việt Nam LEV tổng mẫu quan sát LEV quan sát của LVSX LEV quan sát của LVK Biến giải thích OLS REM OLS REM OLS FEM C -0.775** -0.468 -0.001 -0.004 -0.001** 0.09 BUSI -3.980* -3.629* -4.336* -3.639 * -1.369* -3.626* AGE -0.037 -0.002 -0.038 -0.01 -0.105 0.111 TAN 0.065 0.016 -0.077 -0.176 ** 0.527 0.02 FCF 0.079 0.088 0.002 0.028 0.105 -0.734 GRO -0.019* -0.017* -0.016** -0.014* -0.171* -0.035* NDTS 0.062 0.02 0.408 0.585 -0.097 -0.007 PROF -0.623* -0.573* -0.951* -0.734* -0.637* 0.351 SIZE 0.048* 0.036** 0.020* 0.020* 0.017* 0.004 LIQD 0.011 0.003 0.011 0.003 0.017 -0.008 UNIQ -0.073** -0.105** -0.021 -0.062 -0.140** 0.006 * có ý nghĩa thống kê ở mức α =1% **có ý nghĩa thống kê ở mức α = 5% *** có ý nghĩa thống kê ở mức α =10% Trong trường hợp hồi quy tổng mẫu quan sát bao gồm cả các công ty LVSX và cả LVK, kết quả thu được như sau: Hồi quy OLS có hiện tượng tự tương quan (xem Bảng A1 phụ lục) làm cho giá trị kiểm định hệ số các biến giải thích không chính xác và kiểm định Wald cho giá trị F= 8.746681 với p-value = 0.000 < α = 5% nên ta kết luận bác bỏ giả thiết 0H (các hệ số trục tung như nhau giữa các biến giải thích), tức là các hệ số khác nhau giữa các biến giải thích (Bảng A2). Như vậy trường hợp này không phù hợp cho nghiên cứu. Trước khi tiếp cận phương - 39 - pháp REM hay FEM, ta xét kiểm định Hausman để xác định FEM và REM có thật sự khác biệt trong trường hợp mẫu hay không. Và kết quả chỉ ra REM là lựa chọn tốt nhất cho mô hình hồi quy (Bảng A3). Hồi quy theo REM (Bảng A4) cho thấy mô hình không có hiện tượng tự tương quan trong trường hợp hồi quy có trọng số, nghiên cứu chọn mô hình này để giải thích ý nghĩa cho câu hỏi nghiên cứu thứ nhất. Mô hình hồi quy trong trường hợp này viết lại như sau: BẢNG 4.14: Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn Biến phụ thuộc LEV Biến độc lập Uniq Busi Gro Size Prof Hệ số – 0.105 – 3.629 – 0.017 + 0.036 – 0.573 Hay có thể viết: Lev = – 0.105 uniq – 3.629 busi – 0.017gro + 0.036 size – 0.573 prof Trong giới hạn nghiên cứu, hồi quy tổng mẫu quan sát của cả hai lĩnh vực cho kết quả là cấu trúc vốn (lev) tỷ lệ nghịch với các biến đặc điểm riêng của tài sản công ty (uniq), rủi ro kinh doanh (busi), cơ hội tăng trưởng (gro), lợi nhuận công ty (prof); và tỷ lệ thuận với quy mô công ty (size). Dấu các hệ số giống như kết luận trong ma trận tương quan đã phân tích ở phần trên. Như vậy, trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, rủi ro kinh doanh tăng (giảm) 1 đơn vị thì cấu trúc vốn công ty giảm (tăng) 3.629 đơn vị. Đây là biến tác động lớn nhất trong thay đổi cấu trúc vốn. Cũng vậy, trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, cơ hội tăng trưởng công ty giảm (tăng) 1 đơn vị thì cấu trúc vốn công ty tăng (giảm) 0.017 đơn vị (đây là biến tác động ít nhất trong các biến kể trên). Tương tự cho cách giải thích ý nghĩa biến trong trường hợp của đặc điểm riêng của tài sản và lợi nhuận công ty. Riêng trường hợp quy mô công ty, trong trường hợp các yếu tố khác không thay đổi, quy mô công ty tăng (giảm) 1 đơn vị thì cấu trúc vốn tăng (giảm) 0.036 đơn vị. Trong trường hợp hồi quy các quan sát chỉ bao gồm các công ty LVSX, tương tự cách giải thích lựa chọn mô hình như trên với REM là lựa chọn tốt nhất, kết luận các biến ảnh hưởng đến cấu trúc vốn trong LVSX như sau: - 40 - BẢNG 4.15: Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn trong LVSX: Biến phụ thuộc LEV Biến độc lập Busi Tan Gro Prof Size Hệ số – 3.639 – 0.176 – 0.014 – 0.734 + 0.02 Hay có thể viết: Lev = – 3.639 busi – 0.176 tan – 0.014 gro – 0.734 prof + 0.020 size Mô hình tiếp theo nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng cấu trúc vốn chỉ tính riêng các biến của LVSX, kết quả mô hình này hơn mô hình trước ở biến tỷ lệ tài sản cố định hữu hình/giá trị sổ sách tổng tài sản (tan), biến này có ý nghĩa ở mức α =1% . Trong 6 biến ảnh hưởng đến cấu trúc vốn, vẫn chỉ có biến quy mô công ty tỷ lệ thuận với sự thay đổi cấu trúc vốn. Đồng thời so sánh với LVK, FEM là lựa chọn tốt nhất cho kết quả như sau: BẢNG 4.16: Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn trong LVK Biến phụ thuộc LEV Biến độc lập Busi Gro Hệ số – 3.626 – 0.035 Hay có thể viết: Lev = – 3.626 busi – 0.035 gro Trong trường hợp hồi quy chỉ riêng các biến trong LVK, kết quả chỉ có hai biến rủi ro kinh doanh công ty, cơ hội tăng trưởng có ý nghĩa thống kê trong giải thích cấu trúc vốn. Nhìn chung, so sánh với các nghiên cứu khác, điển hình là nghiên cứu của Murray Z. Frank và Vidhan K. Goyal (2009) tại Mỹ, Trần Hùng Sơn (2008) tại Việt Nam cho thấy kết quả đồng nhất với các biến: lợi nhuận (prof), quy mô công ty (size), đặc điểm riêng của tài sản hay tỷ lệ giá vốn hàng bán/doanh thu thuần (uniq), cơ hội tăng trưởng công ty (gro), tỷ lệ tài sản hữu hình/tổng tài sản công ty (tan). Khác biệt duy nhất là ở biến tính thanh khoản, trong mô hình của tác giả trần Hùng Sơn (2008) biến tính thanh khoản có mối tương quan nghịch (-); đồng thời, biến tỷ lệ tài sản hữu hình/tổng tài sản (+)với cấu trúc vốn một cách có ý nghĩa thống kê nhưng trong trường hợp mẫu nghiên cứu tính đến thời điểm 2009 biến này tương quan nghịch (-) một cách có ý nghĩa thống kê trong giải - 41 - thích tác động đến cấu trúc vốn. Điều này có thể giải thích là tài sản cố định hữu hình có thông tin không cân xứng thấp nên giảm chi phí vốn cổ phần làm cho tỷ lệ vay nợ thấp. Kết luận trong phạm vi mẫu nghiên cứu, biến rủi ro kinh doanh công ty tương quan nghịch với cấu trúc vốn. Điều này đúng với kỳ vọng theo TOT và ngược dấu với với kỳ vọng theo lý thuyết phân hạng, như vậy công ty có rủi ro kinh doanh cao thì kỳ vọng chi phí phá sản cao hơn nên nợ vay thấp hơn. Dấu hệ số trong trường hợp tổng mẫu cũng như LVSX chỉ ra lợi nhuận công ty tỷ lệ nghịch với cấu trúc vốn, điều này đúng với lý thuyết trật tự phân hạng trong tài trợ của công ty, nghĩa là các công ty hoạt động có lợi nhuận nhiều sẽ có nhiều nguồn vốn giữ lại để tài trợ cho các hoạt động của mình do vậy sẽ ít sử dụng nợ vay hơn. Ngoài ra, quy mô công ty (size) tỷ lệ thuận (+) với cấu trúc vốn đúng với lý thuyết TOT, ngược dấu với phát biểu của lý thuyết trật tự phân hạng và thuyết chi phí đại diện, đồng thời kết quả này cũng giống như các kết quả thực nghiệm của Shumi Akhtar và Barry Oliver tại Nhật, một số nghiên cứu khác tức là các công ty có quy mô càng lớn thì càng dễ dàng tiếp cận với các nguồn vốn vay mượn hơn các công ty có quy mô nhỏ. Đặc điểm riêng tài sản hay tỷ lệ giá vốn hàng bán/doanh thu thuần tỷ lệ nghịch (-). Các công ty có các đặc điểm đặc biệt trong sản phẩm sẽ sử dụng ít nợ vay dài hạn bởi vì trong trường hợp công ty bị phá sản có thể không có thị trường thứ cấp- thị trường mang tính cạnh tranh cho việc thanh lý các hàng tồn kho và các thiết bị sản xuất của công ty. Bên cạnh đó, biến tác động ít nhất đến cấu trúc vốn là cơ hội tăng trưởng công ty theo hướng tương quan nghịch, đúng với thuyết đại diện là những công ty có cơ hội tăng trưởng cao sẽ sử dụng ít nợ để giảm những vấn đề đại diện. Như vậy, thông qua ba mô hình trên nghiên cứu đã cho thấy các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn nói chung cũng như cấu trúc vốn từng lĩnh vực. Nhưng cả trong trường hợp các biến đồng nhất trong ba mô hình, nhưng hệ số các biến vẫn khác biệt nhau trong từng trường hợp. 4.2.2 Cấu trúc vốn giữa LVSX và LVK Khác với phần trước, với ý tưởng dùng biến giả Kind để xác định sự khác biệt giữa cấu trúc vốn của công ty LVSX và LVK, mô hình này hồi quy kết hợp cả LVSX và LVK để cho thấy nguyên nhân sự khác biệt giữa hai lĩnh vực trên. Mô hình này cũng dùng để đánh - 42 - giá các nhân tố ảnh hưởng lên cấu trúc vốn của các doanh nghiệp LVSX. Kết quả mô hình trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ hai (bảng D3 và D4 phần phụ lục) trình bày trong bảng sau: BẢNG 4.17: Khác biệt cấu trúc vốn của LVSX so với LVK Giá trị hệ số Biến giải thích REM TAN + 0.386** KIND*TAN – 0.526** Kết quả theo trường hợp 1 hồi quy OLS có hiện tượng tự tương quan trong dữ liệu nên kết quả kiểm định các hệ số không tin cậy (Bảng D1). Như vậy, trường hợp này không được chọn để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu thứ hai. Tiếp theo, kiểm định Hausman được thực hiện cho kết quả REM là lựa chọn tốt nhất trong trường hợp này (Bảng D2). Kết quả hồi quy mô hình với Dutbin-Watson cho kết quả d = 1.910386 > 1 nên ta kết luận không có hiện tượng tự tương quan cho trường hợp ước lượng WLS (Bảng D3). Như vậy, các công ty thuộc LVSX (trường hợp kind =1) có tài sản cố định hữu hình khác các công ty thuộc LVK, biểu thị như sau: BẢNG 4.18: Sự khác biệt cấu trúc vốn LVSX so với LVK BIẾN LVSX (Kind =1) LVK (Kind =0) TAN 0.386 – 0.526 = – 0.14 0.386 Như vậy, tỷ lệ tài sản cố định hữu hình/tổng tài của LVSX tương quan nghịch với thay đổi cấu trúc vốn, dấu hệ số biến Tan (-) bổ trợ cho kết quả được tìm thấy tại bảng 4.13. Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, tài sản cố định hữu hình tăng (giảm) 1 đơn vị thì cấu trúc vốn giảm (tăng) 0.14 đơn vị. Đồng thời, trường hợp LVK, hệ số biến Tan cho thấy dấu tác động đến sự thay đổi trong cấu trúc vốn là (+) tuy nhiên hệ số biến này không có ý nghĩa thống kê (bảng 4.13 phần trên). - 43 - CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN Chương này trình bày phần tổng kết sau khi nghiên cứu đề tài, bao gồm những kết luận quan trọng của đề tài nghiên cứu và xem xét những hạn chế của đề tài. Đồng thời gợi ý các đề tài nghiên cứu mở rộng hoặc chuyên sâu hơn. 5.1 Kết luận quan trọng Như vậy, trong trường hợp mẫu năm mươi công ty trên sàn giao dịch chứng khoán TPHCM gồm 137 quan sát trong 4 năm từ 2006-2009 được hồi quy nhằm trả lời cho hai câu hỏi nghiên cứu, kết quả trả lời được cho hai câu hỏi nghiên cứu đã đặt ra như sau: Kết luận cho câu hỏi thứ nhất là có năm yếu ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp Việt Nam một cách có ý nghĩa thống kê, bao gồm đặc điểm riêng của tài sản công ty, quy mô công ty, cơ hội tăng trưởng, lợi nhuận, rủi ro kinh doanh của công ty. Trong đó, các biến lợi nhuận, rủi ro kinh doanh công ty và cơ hội tăng trưởng công ty có ý nghĩa ở mức 1%, hai biến còn lại có ý nghĩa ở 5%. Bên cạnh đó, chỉ có quy mô công ty là tỷ lệ thuận với cấu trúc vốn, nói cách khác là những công ty càng lớn thì vay càng nhiều. Điều này ngược dấu với phát biểu của lý thuyết trật tự phân hạng và thuyết chi phí đại diện; đồng thời giống như kết quả này cũng giống như các kết quả thực nghiệm của Shumi Akhtar và Barry Oliver tại Nhật và một số nghiên cứu khác. Biến tác động mạnh nhất trong sự thay đổi cấu trúc vốn là biến rủi ro kinh doanh công ty theo hướng tương quan nghịch với cấu trúc vốn. Điều này đúng với kỳ vọng theo TOT và ngược dấu với với kỳ vọng theo lý thuyết phân hạng. Ngoài ra, biến tác động ít nhất đến cấu trúc vốn là cơ hội tăng trưởng công ty theo hướng tương quan nghịch, đúng với thuyết đại diện là những công ty có cơ hội tăng trưởng cao sẽ sử dụng ít nợ để giảm những vấn đề đại diện. - 44 - Dấu hệ số trong trường hợp tổng mẫu cũng như LVSX chỉ ra lợi nhuận công ty tỷ lệ nghịch với cấu trúc vốn, điều này đúng với lý thuyết trật tự phân hạng trong tài trợ của công ty, nghĩa là các công ty hoạt động có lợi nhuận nhiều sẽ có nhiều nguồn vốn giữ lại để tài trợ cho các hoạt động của mình do vậy sẽ ít sử dụng nợ vay hơn. Đặc điểm riêng tài sản hay tỷ lệ giá vốn hàng bán/doanh thu thuần tỷ lệ nghịch (-) với cấu trúc vốn. Các công ty có các đặc điểm đặc biệt trong sản phẩm sẽ sử dụng ít nợ vay dài hạn bởi vì trong trường hợp công ty bị phá sản có thể không có thị trường thứ cấp- thị trường mang tính cạnh tranh cho việc thanh lý các hàng tồn kho và các thiết bị sản xuất của công ty. Bên cạnh ba mô hình trên nghiên cứu đã cho thấy các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn nói chung cũng như cấu trúc vốn riêng rẻ từng lĩnh vực. Cả trong trường hợp các biến đồng nhất trong ba mô hình, nhưng hệ số và dấu các biến đa phần vẫn khác biệt nhau trong từng trường hợp. Do đó, mô hình hai giải thích nguyên nhân sự khác nhau trong hai lĩnh vực được sử dụng. Với hồi quy 28 công ty trong LVSX và 22 công ty trong LVK trong mối tương quan hai lĩnh vực, các công ty LVSX có tài sản cố định hữu hình khác các công ty thuộc LVK. Tài sản cố định hữu hình LVSX có tác động đến thay đổi cấu trúc theo hướng tương quan nghịch, có thể giải thích rằng các công ty với tài sản cố định cao có thông tin bất cân xứng thấp giảm chi phí vốn cổ phần nên cấu trúc vốn thấp hơn. 5.2 Hạn chế Tính chính xác của đề tài phụ thuộc rất nhiều vào tính chính xác của nguồn số liệu của mẫu (được lấy từ trang web công ty chứng khoán FPT). Đồng thời, trong giới hạn nghiên cứu, chỉ giới hạn trong một số ngành nghề trên sàn giao dịch TP HCM mà chưa mở rộng nghiên cứu sang các ngành nghề và các sàn khác như sàn Hà Nội (HNX). - 45 - 5.3 Gợi ý các vấn đề nghiên cứu Do hạn chế về thời gian và dữ liệu thu thập được, nghiên cứu chưa đánh giá tác động của tỷ giá, quyết định chia cổ tức và lạm phát kỳ vọng đối với cấu trúc vốn của công ty. Nghiên cứu cũng chỉ dừng lại ở đánh giá sự khác biệt giữa lĩnh vực sản xuất và lĩnh vực khác, mà chưa đi sâu vào trả lời câu hỏi liệu cấu trúc vốn lĩnh vực sản xuất có thật sự thấp hơn lĩnh vực khác (tức lĩnh vực phi sản xuất). Bên cạnh đó, nghiên cứu chưa mở rộng ra các ngành nghề trên các sàn giao dịch khác ngoài sàn TP HCM. Đồng thời, nghiên cứu xác định các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn công ty có thể góp phần tạo tiền đề cho việc xác định cấu trúc vốn tối ưu.