Giới thiệu
Vấn ủề nghiờn cứu
Nền kinh tế Việt Nam và thị trường tài chính đã có những bước tiến quan trọng, đặc biệt từ quá trình cổ phần hóa bắt đầu từ năm 1992, mang lại nhiều thành công nổi bật.
Từ số lượng ban ủầu lờn ủến 5000 doanh nghiệp nhà nước (DNNN) 1 trước thời ủiểm cổ phần húa ðến cuối năm 2008 Nhà nước ủó cổ phần húa ủược
3000 doanh nghiệp (theo kế hoạch cổ phần hóa các doanh nghiệp còn lại sẽ tiếp tục ủược tiến hành trong năm 2010) (Theo tỏc giả Lại Thị Phương Nhung, năm 2010)
Sự phát triển mạnh mẽ của thị trường chứng khoán Việt Nam được thể hiện qua sự ra đời của hai sàn giao dịch chứng khoán lớn, bao gồm Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (SGDCK TP HCM) vào tháng 05 năm 2007 và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (SGDCK Hà Nội) vào tháng 01 năm 2009.
Thị trường chứng khoán Việt Nam đã có sự trưởng thành vượt bậc trong 12 năm qua, với quy mô thị trường tăng hơn 50 lần Vốn hóa thị trường ban đầu dưới 1% GDP đã vươn lên gần 27% vào cuối năm 2011 Khối lượng giao dịch cũng ghi nhận mức tăng trưởng 30-40 lần so với thời điểm đầu Số lượng công ty niêm yết đã tăng từ chỉ hơn 10 doanh nghiệp lên gần 800 doanh nghiệp hiện nay Trong thời gian tới, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước sẽ tiếp tục trình bày các định hướng phát triển cho thị trường.
Bộ Tài chính và Chính phủ đã ban hành chiến lược phát triển thị trường chứng khoán đến năm 2020, đồng thời xây dựng cơ cấu thị trường chứng khoán và doanh nghiệp bảo hiểm để trình Bộ Chính trị và Chính phủ Sắp tới, các bước tiếp theo sẽ được thực hiện để hoàn thiện chiến lược này.
Theo Luật Doanh nghiệp Nhà nước năm 2006, doanh nghiệp nhà nước (DNNN) là doanh nghiệp mà nhà nước sở hữu trên 50% cổ phần Định hướng dài hạn trong thời gian tới là tập trung vào tái cấu trúc bốn trụ cột: hàng hóa, nhà đầu tư, công ty chứng khoán, và các sở giao dịch chứng khoán Để tối ưu hóa giá trị doanh nghiệp, các doanh nghiệp cần thực hiện nhiều biện pháp, trong đó việc lựa chọn một cấu trúc vốn hợp lý là rất cần thiết Nếu không phân tích và lựa chọn đầy đủ các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn như rủi ro kinh doanh, cơ hội tăng trưởng, quy mô doanh nghiệp, thuế phải nộp và hình thức sở hữu, sẽ có khả năng làm chậm tốc độ phát triển.
Việc phõn tớch và ủỏnh giỏ ảnh hưởng của cỏc nhõn tố ủến cấu trỳc vốn
CT là công cụ quan trọng để làm rõ mối quan hệ giữa các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến cấu trúc vốn, đồng thời hỗ trợ cho CT tự thiết lập một cấu trúc vốn tối ưu.
Luận văn này phân tích những đặc điểm nổi bật của cấu trúc vốn của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) so với các quốc gia trong khu vực và toàn cầu.
Cỏc nhõn tố nào ảnh hưởng ủến Cấu trỳc cụng ty (CTVCT) và mối tương quan giữa các nhân tố?
2 Trang website: Stox.vn > Thị trường > Chứng khoán Việt Nam > Thị trường chứng khoán Việt
Kết cấu luận văn
Luận văn ủược chia thành 5 phần
Phần 1: Giới thiệu vấn ủề nghiờn cứu
Phần 2: Giới thiệu và hệ thống hóa các lý thuyết và kết quả thực nghiệm cỏc ủề tài liờn quan ủến ảnh hưởng của cỏc nhõn tố ủến CTVCT
Phần 3: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
Phần 4: Kết quả phân tích
Tổng quan cỏc nghiờn cứu trước ủõy
Một số lý thuyết về cấu trúc vốn
2.1.1 Lý thuyết về cấu trúc vốn tối ưu (Lý thuyết cân bằng)
Trong thị trường hoàn hảo và hiệu quả, Modigliani và Miller (1958) chứng minh rằng cấu trúc vốn không ảnh hưởng đến kết quả hoạt động kinh doanh của công ty Tuy nhiên, theo mô hình MM (1963), việc đánh thuế cao hơn vào lợi tức cho thấy mức nợ cao hơn Ngược lại, DeAngelo và Masulis (1980) cho rằng bảo trợ thuế cao hơn lại phản ánh mức nợ thấp hơn.
Mụ hỡnh MM giả ủịnh tiền lói mong ủợi hàng năm khụng ủổi nờn giỏ trị
CT có thể gặp rủi ro bất kể cấu trúc vốn như thế nào Khi lãi suất tiền vay có xu hướng giảm, việc sử dụng nợ có thể gây ra tác động ngược và dẫn đến tình trạng phá sản Trong quá trình phá sản, doanh nghiệp sẽ phải đối mặt với các chi phí phát sinh như chi phí pháp lý và hành chính, cùng với các thiệt hại do việc vỡ nợ, khiến cho các nhà quản lý phải từ bỏ những cơ hội đầu tư có lợi.
Chi phí ủ ú, hay còn gọi là chi phí kiệt quệ tài chính, phản ánh tình trạng tài chính yếu kém Những chi phí kiệt quệ tài chính cao hơn cho thấy rằng có nhiều vốn cổ phần hơn trong cấu trúc vốn của doanh nghiệp.
Thuyết chi phí trung gian chỉ ra rằng các vấn đề trung gian có thể là nguyên nhân dẫn đến nhiều mâu thuẫn hơn trong quản lý tài chính Quá nhiều vốn cổ phần có thể gây ra dòng tiền mặt tự do và xung đột lợi ích giữa các nhà quản lý và cổ đông (Jensen, 1986) Ngược lại, nợ quá nhiều có thể dẫn đến việc ký quỹ tài sản và mâu thuẫn giữa nhà quản lý và trái chủ (Fama và Miller, 1972; Jensen và Meckling, 1976) Mâu thuẫn giữa nhà quản lý và cổ đông xảy ra khi họ không sở hữu 100% vốn chủ sở hữu, dẫn đến việc họ không được hưởng toàn bộ lợi nhuận từ hoạt động đầu tư nhưng phải gánh chịu toàn bộ chi phí Điều này tạo ra các chi phí trung gian nhằm giám sát hoạt động và hạn chế hành vi ngoài mong muốn Đối với mâu thuẫn giữa nhà quản lý và trái chủ, lo ngại về khả năng thu hồi vốn khi kết quả đầu tư không hiệu quả dẫn đến chi phí nợ vay cao hơn để giám sát việc tuân thủ các điều khoản trong hợp đồng vay, đồng thời hạn chế nhiều lợi ích của công ty.
Thuyết cõn bằng xỏc ủịnh cấu trỳc vốn tối ưu được phát triển bằng cách bổ sung vào mô hình Modigliani và Miller (1958) các yếu tố phi hoàn hảo như thuế, chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí trung gian, mà vẫn giữ nguyên giả định về tính hiệu quả của thị trường và thông tin cõn xứng Từ đó, tỏc ủộng tổng hợp của ba yếu tố này - thuế, chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí trung gian - khi sử dụng nợ, tạo ra những tỏc ủộng ngược chiều nhau, góp phần hình thành lý thuyết về cấu trúc tài chính tối ưu.
Lý thuyết CTV tối ưu chỉ cung cấp các khái niệm về một mô hình, mà không xác định một CTV tối ưu cụ thể.
2.1.2 Lý thuyết về trật tự phân hạng
Thuyết trật tự phân hạng thị trường, được nghiên cứu đầu tiên bởi Myers và Majluf (1984), dự đoán rằng không có cơ cấu nợ trên vốn cổ phần với mục tiêu rõ ràng.
Giả thuyết cho rằng ban quản trị nắm vững thông tin về hoạt động tương lai của doanh nghiệp hơn so với các nhà đầu tư bên ngoài, điều này dẫn đến sự không cân xứng thông tin Quyết định tài chính của doanh nghiệp có thể phản ánh mức độ kiến thức của nhà quản lý cũng như sự không chắc chắn liên quan đến dòng tiền mặt trong tương lai.
Khi ban quản trị tin rằng cổ phiếu được định giá cao hơn, họ có thể phát hành chứng khoán như một nguồn tài chính bên ngoài Điều này dẫn đến việc các thị trường chấp nhận cổ phiếu với định giá cao hơn, gây ra thông tin không thuận lợi cho nhà đầu tư Kết quả là ban quản trị sẽ cố gắng tránh phụ thuộc vào các thị trường vốn bên ngoài Nếu họ tuân theo các thị trường này, có khả năng họ sẽ gia tăng nợ nếu tin rằng cổ phiếu bị định giá thấp, trong khi sẽ phát hành vốn cổ phần nếu cho rằng cổ phiếu được định giá cao.
Việc phát hành vốn cổ phần thông qua bán cổ phiếu thường mang lại nhiều thông tin không tích cực hơn so với việc phát hành tiền cho vay Do đó, các nhà quản trị thường ưu tiên lựa chọn tiền cho vay thay vì vốn cổ phần từ việc bán cổ phiếu.
Quyết định về cấu trúc vốn không chỉ dựa trên tỷ lệ Nợ/Tài sản tối ưu mà còn phụ thuộc vào việc phân hạng thị trường Đầu tiên, các nhà quản trị sẽ ưu tiên sử dụng nguồn tài chính nội bộ, tiếp theo là phát hành tiền cho vay, và cuối cùng là phát hành vốn cổ phần.
Tiờu ủiểm của thuyết này khụng tập trung vào cấu trỳc vốn tối ưu mà tập trung vào sự quyết ủịnh tài chớnh hiện hành sắp tới
Tỷ lệ Nợ/Tài sản = f{hoạt ủộng kinh doanh, nhu cầu ủầu tư}
Như vậy, Myers và Majluf cho rằng sẽ không có một cấu trúc vốn tối ưu với các công ty
2.1.3 Lý thuyết về ủiều chỉnh thị trường
Thuyết điều chỉnh thị trường cho rằng cấu trúc vốn được hình thành dựa trên quá trình điều chỉnh thị trường, và đây là lời giải thích tự nhiên nhất cho sự phát triển của nó Theo thuyết này, cấu trúc vốn tiến triển như một kết quả liên tiếp từ những nỗ lực trước đó nhằm điều chỉnh thị trường cổ phiếu.
Cú 2 mụ hỡnh ủiều chỉnh thị trường cổ phiếu dẫn ủến mụ hỡnh cấu trỳc vốn Thứ nhất là mô hình của Myers và Majluf (1984) với các nhà quản lý cựng cỏc nhà ủầu tư ủầy lý trớ và cỏc chi phớ lựa chọn bất lợi khỏc nhau giữa các công ty vào khoảng thời gian khác nhau Lucas và McDonald (1990) và Korajczyk, Lucas và McDonald (1992) nghiên cứu chi phí lựa chọn bất lợi khác nhau theo khoảng thời gian khác nhau Phù hợp với những nghiên cứu này, Korajczyk và ủồng nghiệp (1991) nhận thấy rằng cỏc doanh nghiệp cú xu hướng thụng bỏo việc phỏt hành cổ phiếu theo sau việc ủăng tin, như thế sẽ làm giảm ủi tớnh bất cõn xứng của thụng tin
Mô hình thứ hai của điều chỉnh thị trường cổ phiếu liên quan đến các nhà đầu tư không hiểu biết (hay các nhà quản lý) và định giá sai trong các khoảng thời gian khác nhau Sự thiếu am hiểu về định giá dẫn đến việc các nhà quản lý phát hành cổ phiếu khi giá trị thấp và mua lại khi họ tin rằng giá trị cao.
Giá cả thị trường có mối quan hệ chặt chẽ với giá trị trên sổ sách, đặc biệt liên quan đến kỳ vọng dài hạn của các nhà đầu tư Nếu các nhà quản lý tiếp tục khai thác những kỳ vọng này, việc phát hành cổ phiếu thực tế sẽ ảnh hưởng tích cực đến giá cả thị trường so với giá trị trên sổ sách, tạo nên một mối liên hệ theo lối kinh nghiệm.
Thống kờ cỏc biến số và kết quả nghiờn cứu trước ủõy
Tác giả luận văn sẽ tóm tắt các yếu tố tác động đến cấu trúc vốn, công thức và các kết quả nghiên cứu lý luận cũng như thực nghiệm trước đó.
Biến số ( kí hiệu ) Khái niệm
Lợi nhuận ( ROA) EBIT trên tổng tài sản +/- (Kester 1986,
Tài sản cố ủịnh trờn Tổng tài sản
Logarithm cơ số tự nhiên doanh thu bán hàng
Tấm chắn thuế không nợ ( NDTS)
Khấu hao TS cố ủịnh trờn Tổng tài sản
Cơ hội tăng trưởng (GROW)
Tobin’s Q ( giá trị thị trường trên GT sổ sách )
EBIT trên Doanh thu thuần
Vốn chủ sở hữu ? + (Berger 1977,
Nhung Lai 2010) ðặc tính riêng của sản phẩm
Chi phí R&D trên Tổng doanh thu
Hỡnh 2.2 Hệ thống cỏc kết quả nghiờn cứu trước ủõy
Nguồn: Tác giả tổng hợp
“+” cú nghĩa là ủũn bẩy tăng lờn cựng chiều với nhõn tố tỏc ủộng
“ –“ cú nghĩa là ủũn bẩy quan hệ ngược chiều với nhõn tố tỏc ủộng
“ +/-“ cú nghĩa ủũn bẩy cú quan hệ thuận chiều/ ngược chiều với nhân tố trong các nghiên cứu lý luận
“?” cĩ nghĩa là chưa cĩ dự đốn được tác động của nhân tố đến địn bẩy trong nghiên cứu lý luận.
Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
Nguồn dữ liệu
Nghiên cứu này phân tích dữ liệu từ 327 công ty không hoạt động trong lĩnh vực ngân hàng và tài chính, có giá trị vốn hóa lớn nhất trên thị trường tính đến ngày 31/12/2011, được niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán.
Tác giả đã thu thập và xử lý dữ liệu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2010 đến 2011 Số liệu được trích xuất từ phần mềm Stox Pro 3.5 của Công ty cổ phần truyền thông tài chính Stox Plus, đồng thời tham khảo thông tin từ các website của Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và các sở giao dịch.
Bảng dữ liệu ban đầu gồm 80 cột và 697 dòng, sau khi xử lý, bảng dữ liệu cuối cùng được sử dụng trong nghiên cứu này là bảng dữ liệu còn lại của 327 công ty với đầy đủ số liệu từ năm 2010 đến 2011 Các kết quả ước lượng và kiểm định được xử lý thông qua phần mềm SPSS16.
Quy trình phân tích
Trong nghiên cứu này, các biến ảnh hưởng đến cấu trúc vốn được tính toán dựa trên giá trị sổ sách, sử dụng mô hình hồi quy kinh tế để phân tích Phương pháp này đã trở nên phổ biến từ khi tác giả Song (2005) áp dụng, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính doanh nghiệp thực nghiệm Tuy nhiên, các tác giả như Bavan và Danbold (2000), Barclay và Smith (1999), Huchinson et al (1999), Chittenden et al (1996) và Vander Wijst Thurik (1993) chỉ ra rằng việc phân tích các yếu tố quyết định đòn bẩy tài chính dựa trên tổng nợ có thể làm mất đi sự khác biệt quan trọng giữa nợ dài hạn và nợ ngắn hạn Hơn nữa, tỉ lệ chi phí/lợi ích giữa nợ ngắn hạn và nợ dài hạn vẫn còn khác biệt, do đó, việc phân tích riêng biệt từng biến phụ thuộc sẽ giúp giải thích mối quan hệ này một cách rõ ràng hơn.
Các nhân tố ảnh hưởng cấu trúc vốn
Harris và Raviv (1990) đã tổng kết nhiều nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa các nhân tố và cấu trúc vốn của các công ty trên thị trường Hoa Kỳ Họ chỉ ra rằng, đòn bẩy tài chính có mối quan hệ thuận với tài sản cố định, tấm chắn thuế, cơ hội đầu tư và quy mô công ty, trong khi lại thể hiện mối quan hệ nghịch với rủi ro kinh doanh, chi phí quảng cáo, lợi nhuận và khả năng phá sản.
Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra sự khác biệt trong ảnh hưởng của các yếu tố đến các doanh nghiệp Theo tác giả Wald (1999), có mối quan hệ nghịch giữa đòn bẩy tài chính và tấm chắn không nợ thuế Điều này cho thấy rằng các đặc điểm riêng của sản phẩm hoặc hình thức kinh doanh của từng công ty có thể tác động đáng kể đến hiệu quả tài chính của họ.
Trong nghiên cứu này, tác giả đã mở rộng các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn công ty bằng cách bổ sung hai nhân tố mới: sở hữu nhà nước và cơ hội tăng trưởng Các nhân tố này được xem là biến độc lập quan trọng, có tác động đến các biến phụ thuộc trong cấu trúc vốn của doanh nghiệp.
Nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm cho thấy nhiều yếu tố ảnh hưởng đến CTV, bao gồm cả yếu tố bên ngoài và bên trong Tuy nhiên, các yếu tố bên trong đặc trưng cho doanh nghiệp như lợi nhuận, thuế, quy mô doanh nghiệp, tài sản hữu hình, tấm chắn thuế không nợ, cơ hội tăng trưởng và mức độ rủi ro kinh doanh có tác động rõ rệt nhất đến CTV Đòn bẩy tài chính, hay cấu trúc vốn của công ty, được định nghĩa là việc nhà đầu tư sử dụng nguồn vay nợ để tài trợ cho một phần lớn danh mục tài sản của mình Khi nhu cầu vốn cho đầu tư cao mà vốn chủ sở hữu không đủ, nhà đầu tư sẽ sử dụng đòn bẩy tài chính, và mức độ vay nợ càng cao thì được gọi là đòn bẩy tài chính cao.
Nhà đầu tư thường chọn sử dụng đòn bẩy tài chính khi họ kỳ vọng rằng tỷ suất sinh lợi trên tài sản sẽ cao hơn lãi suất vay nợ Nếu chiến lược này thành công, lợi nhuận mang lại cho nhà đầu tư có thể rất cao Tuy nhiên, việc sử dụng đòn bẩy tài chính cũng đi kèm với rủi ro lớn.
Nhiều tổ chức trong các lĩnh vực khác nhau đều sử dụng công cụ ĐBTC để nâng cao năng lực hoạt động của mình Sự phát triển của công cụ ĐBTC không chỉ thể hiện sự tiến bộ của thị trường mà còn cho thấy thị trường tài chính Việt Nam đang có dấu hiệu phát triển mạnh mẽ, đặc biệt trong những giai đoạn khó khăn Các chuyên gia Việt Nam cũng đã khẳng định rằng ĐBTC đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển của thị trường tài chính.
Trong luận văn này, tác giả tổng kết các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm để kiểm tra ảnh hưởng của các nhân tố đến cấu trúc vốn của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2010-2011, thông qua sơ đồ Hình 3.3.
Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn để đo lường giá trị sử dụng đòn bẩy tài chính bao gồm các chỉ số liên quan đến nợ và tài sản Tác giả dựa vào các nghiên cứu lý luận và thực nghiệm để xác định những biến phụ thuộc trong mô hình này.
Tỉ lệ nợ ngắn hạn trên Tổng tài sản (short – term debt by total assets ratio – SDR )
Nợ ngắn hạn SDRTổng tài sản
Tỉ lệ nợ dài hạn trên Tổng tài sản ( long – term debt by total assets ratio - LDR )
Nợ dài hạn LDR Tổng tài sản
Tỉ lệ Tổng nợ trên Tổng tài sản ( Total debt by total assets ratio – TDR)
Tổng nợ TDR Tổng tài sản ðÒN BẨY TÀI CHÍNH
TY ðẶC TÍNH RIÊNG CỦA SẢN PHẨM
Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu từ khi Modigliani và Miller (1958) phát triển lý thuyết cấu trúc vốn, nhưng chưa có nghiên cứu nào xác định rõ mối quan hệ giữa khả năng sinh lời và đòn bẩy tài chính Các mô hình thuế cho thấy doanh nghiệp có lợi nhuận cao thường vay nhiều hơn, vì việc vay nợ giúp tạo ra tấm chắn thuế trong bối cảnh thuế thu nhập doanh nghiệp cao Ngược lại, thuyết trật tự phân hạng cho rằng doanh nghiệp sẽ giữ lại lợi nhuận để xây dựng quỹ đầu tư nội tại, sau đó mới phát hành cổ phiếu và tăng vốn chủ sở hữu khi cần thiết Do đó, các doanh nghiệp có lợi nhuận có xu hướng vay nợ ít hơn, dẫn đến tổng nợ giảm.
Các mô hình nghiên cứu dựa trên chi phí đại diện (agency-based models) cho thấy sự đối lập với thuyết trật tự phân hạng, dẫn đến các kết luận trái ngược giữa các tác giả Jensen (1986) và Williamson (1988) cho rằng nợ là công cụ cho nhà quản trị công ty chi trả cho nhu cầu thay vì sử dụng lợi nhuận giữ lại Đối với các công ty có dòng tiền mặt tự do hoặc lợi nhuận cao, nợ cao có thể hạn chế khả năng ra quyết định của nhà quản trị Ngược lại, Chang (1999) chỉ ra rằng một hợp đồng tối ưu giữa nhà quản trị và nhà đầu tư bên ngoài là sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu, trong khi các công ty có lợi nhuận thường ít sử dụng nợ trong hoạt động kinh doanh.
Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy ủng bẩy tài chính có mối quan hệ ngược chiều với lợi nhuận, điều này trái ngược với lý thuyết Lang và đồng nghiệp (1988), cũng như Titman và Wessels (1988), đã phát hiện ra kết quả tương tự khi nghiên cứu trên thị trường Hoa Kỳ Kester (1986) cũng xác nhận mối quan hệ nghịch biến này trong nghiên cứu của mình tại hai thị trường Hoa Kỳ và Nhật Bản.
Nhiều nghiên cứu quốc tế như của Rajan và Zingales (1995), Wald (1999) ở các nước phát triển, và Booth cùng các đồng nghiệp (2001) ở các nước đang phát triển đã xác nhận mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ và lợi nhuận Long và Maltiz (1985) đã tìm thấy rằng đòn bẩy có mối quan hệ thuận chiều với lợi nhuận, mặc dù mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê Tác giả Wald (1999) nhấn mạnh rằng lợi nhuận có tác động mạnh mẽ đến tỷ lệ nợ trên tài sản.
Trong nghiên cứu này, biến lợi nhuận (ROA) được xác định là tỷ lệ giữa thu nhập trước thuế và lãi vay (EBIT) so với tổng tài sản của công ty.
Thu nhập trước thuế và lãi vay (EBIT) ROA Tổng tài sản
Gi ả thuy ế t 1 : Lợi nhuận cú mối quan hệ thuận chiều với ủũn bẩy tài chính
3.3.2.2 Tài sản hữu hình (Tangibility)
Dựa trên mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và tài sản hữu hình, các lý thuyết tài chính chủ yếu đều cho thấy mối quan hệ thuận chiều Các nghiên cứu đầu tiên về chi phí đại diện, quyền sở hữu và cấu trúc vốn đã được Jensen và các đồng tác giả thực hiện, cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thức mà đòn bẩy tài chính ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp.
Meckling (1976) cho rằng sự tồn tại chi phí đại diện trong công ty sẽ gia tăng sau khi phát hành chứng chỉ ghi nợ và chuyển giao tài sản từ các chủ nợ cho cổ đông nhằm khai thác vốn chủ sở hữu Khi công ty sở hữu nhiều tài sản hữu hình, những tài sản này có thể được sử dụng làm thế chấp, giúp giảm thiểu rủi ro bên ngoài cho người cho vay, coi như một chi phí đại diện của khoản nợ Do đó, một khối lượng lớn tài sản hữu hình được kỳ vọng sẽ tạo ra đòn bẩy tài chính cao Trong tình huống nguy cơ phá sản, giá trị tài sản hữu hình thường cao hơn giá trị tài sản vô hình Williamson (1988) và Harris, Raviv (1990) cho rằng đòn bẩy nên tăng theo giá trị thanh khoản, và nhiều nghiên cứu lý thuyết đã chỉ ra rằng đòn bẩy có mối tương quan thuận chiều với tài sản hữu hình.
Kết quả nghiên cứu
Kết quả thống kờ mụ tả cỏc biến phụ thuộc và biến ủộc lập
Sau khi xử lý cỏc dữ liệu, thu ủược kết quả cỏc biến phụ thuộc như sau (phụ lục 1)
Tỉ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản:
- Chỉ số SDR bình quân là: 39.09%
- Chỉ số SDR thấp nhất là: 3.54%
- Chỉ số SDR cao nhất là: 94.23%
Tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản :
- Chỉ số LDR bình quân là : 13.43%
- Chỉ số LDR thấp nhất là : 0%
- Chỉ số LDR cao nhất là : 65.04%
Tỉ lệ tổng nợ trên tổng tài sản :
- Chỉ số TDR bình quân là : 52.52%
- Chỉ số TDR thấp nhất là : 5.41%
- Chỉ số TDR cao nhất là : 95.24%
Kết quả cỏc biến ủộc lập (xem phụ lục 2)
- Chỉ số ROA cao nhất là : 37%
- Chỉ số ROA thấp nhất là : -110%
- Chỉ số ROA trung bình là: 4.73%
- Chỉ số TANG cao nhất: 94.14%
- Chỉ số TANG thấp nhất: 0.4%
- Chỉ số TANG trung bình: 27.78%
- Chỉ số SIZE cao nhất: 30.68%
- Chỉ số SIZE thấp nhât: 23.95%
- Chỉ số SIZE trung bình: 27.31%
- Chỉ số NDTS cao nhât: 134.83%
- Chỉ số NDTS thấp nhất: 0%
- Chỉ số NDTS trung bình: 15.8%
- Chỉ số GROW cao nhất: 642%
- Chỉ số GROW thấp nhất: 0%
- Chỉ số GROW trung bình: 225%
- Chỉ số VOL cao nhất: 266%
- Chỉ số VOL thấp nhất: -43%
- Chỉ số VOL trung bình: 93.79% ðặ c tính riêng c ủ a s ả n ph ẩ m:
- Chỉ số UNI cao nhất: 63.73%
- Chỉ số UNI thấp nhất : 0%
- Chỉ số UNI trung bình : 5.3%
Kết quả ước lượng mô hình hồi quy
Sử dụng mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh ủể xem xột ảnh hưởng của cỏc biến ủộc lập :
Hàm hồi quy ủối với biến SDR như sau :
SDRi = β0 + β1 ROAi + β2TANGi + β3SIZEi +β4NDTSi+ β5GROWi +β6VOLi
Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm SPSS a Predictors: Biến ủộc lập b Dependent Variable: Biến phụ thuộc
Bảng 4.2.1 ANOVA của hàm hồi quy biến SDR
Total 12.564 326 a Predictors: (Constant), UNI, VOL, STATE, NDTS, ROA, SIZE, GROW,
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm SPSS
Chỉ số R² = 0.335 cho thấy 33.5% sự biến động của tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối quan hệ tuyến tính giữa biến SDR và tổng biến động.
Bảng 4.2.3 Hệ số hồi quy cỏc biến ủộc lập trong mụ hỡnh hồi quy biến SDR
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình SPSS
Trong bảng (4.2.2), chỉ số R 2 = 0.335 là tương ủối nhỏ nờn mức ủộ
Std Error of the Estimate
R Square Change F Change df1 df2
1 579 a 335 318 1621191 335 20.006 8 318 000 a Predictors: (Constant), UNI, VOL, STATE,
NDTS, ROA, SIZE, GROW, TANG b Dependent Variable: SDR
Biến SDR có mối tương quan thấp với các biến độc lập Trong đó, biến ROA và SIZE thể hiện mối quan hệ thuận chiều với SDR, với hệ số beta dương Ngược lại, các biến TANG, NDTS, GROW, VOL, STATE và UNI lại có mối quan hệ nghịch chiều với SDR, với hệ số beta âm Đặc biệt, ở mức ý nghĩa 10%, ba biến NDTS, VOL và STATE không có giá trị thống kê đáng kể, với p-value lần lượt là 0.328, 0.284 và 0.916.
Khi loại ba biến NDTS, VOL và STATE ra khỏi mô hình, ta có bảng kết quả mới như sau:
Std Error of the Estimate
1 575 a 330 320 161891 330 31.679 5 321 000 a Predictors: (Constant), UNI, ROA, TANG,
SIZE, GROW b Dependent Variable: SDR
B Std Error Beta Lower Bound Upper Bound
Bảng 4.2.4Kết quả tổng thể các mẫu quan sát của mô hình biến LDR
Nguồn: Tác giả tính toán qua phần mềm SPSS a Predictors: Biến ủộc lập b Dependent Variable: Biến phụ thuộc
Chỉ số R² = 0.252 cho thấy 25.2% biến thiên của tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối quan hệ tuyến tính giữa biến LDR và các biến độc lập.
Kết quả từ hai bảng cho thấy chỉ số R² là 0.330, cho thấy còn nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến biến phụ thuộc SDR Hơn nữa, chỉ số sig (p-value) rất thấp, chứng tỏ rằng các biến độc lập phản ánh dữ liệu cho mô hình hồi quy là phù hợp, đặc biệt là với biến ROA ở mức ý nghĩa.
Hàm hồi quy với biến LDR :
LDRi = β0 + β1 ROAi + β2TANGi + β3SIZEi +β4NDTSi+ β5GROWi +β6VOLi
R Square Change F Change df1 df2
1 502 a 252 233 1337112 252 13.397 8 318 000 a Predictors: (Constant), UNI, VOL, STATE,
NDTS, ROA, SIZE, GROW, TANG b Dependent Variable: LDR
Bảng 4.2.5 ANOVA của hàm hồi quy biến LDR
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm SPSS a Predictors: (Constant), UNI, VOL, STATE, NDTS, ROA, SIZE,
GROW, TANG b Dependent Variable: LDR
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm SPSS
Các biến ROA, NDTS và UNI có mối quan hệ ngược chiều với LDR, thể hiện qua hệ số beta âm Ngược lại, các biến TANG, SIZE, GROW, VOL và STATE lại có mối quan hệ thuận chiều với LDR, với hệ số beta dương.
Theo bảng (4.2.6), chỉ có hai biến TANG và NDTS đạt mức ý nghĩa 5%, trong khi các biến còn lại không có ý nghĩa trong mô hình Khi rút gọn mô hình chỉ với hai biến TANG và NDTS, chúng ta sẽ kiểm tra xem các chỉ số có thay đổi hay không thông qua hai bảng kết quả tiếp theo.
Bảng 4.2.6 Hệ số hồi quy cỏc biến ủộc lập trong mụ hỡnh hồi quy biến LDR
Std Error of the Estimate
Bảng thống kê cho thấy giá trị sig của hai biến TANG và NDTS rất nhỏ, nhưng chỉ số R² lại giảm từ 0.252 xuống 0.231 so với mô hình trước Điều này cho thấy rằng mô hình vẫn còn thiếu các biến độc lập khác để giải thích sự thay đổi của biến LDR.
Hàm hồi quy với biến TDR :
TDR i = β0 + β1 ROA i + β2TANG i + β3SIZE i +β4NDTS i + β5GROW i +β6VOL i + β7STATEi + β8UNIi + e (4.2.3)
Bảng 4.2.7 Kết quả tổng thể các mẫu quan sát của mô hình biến TDR
Std Error of the Estimate
R Square Change F Change df1 df2
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm SPSS a Predictors: (Constant), UNI, VOL, STATE, NDTS, ROA, SIZE, GROW,
Chỉ số R² = 0.269 cho thấy 26.9% sự biến thiên của tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối quan hệ tuyến tính giữa biến TDR và các biến độc lập Tuy nhiên, do chỉ số R² khá nhỏ, vẫn còn những biến độc lập khác ảnh hưởng đến TDR.
Bảng 4.2.9 Hệ số hồi quy cỏc biến ủộc lập trong mụ hỡnh hồi quy biến TDR
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm SPSS
Bảng 4.2.8 ANOVA của hàm hồi quy biến TDR
Model Sum of Squares df
Nguồn: Tác giả tính toán qua phần mềm SPSS a Predictors: (Constant), UNI, VOL, STATE, NDTS, ROA, SIZE, GROW, TANG b Dependent Variable: TDR
Theo bảng (4.2.9), giá trị sig của các biến ROA (0.553), VOL (0.750) và STATE (0.962) đều lớn hơn mức ý nghĩa 5% và 10% Do đó, các biến này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình và không thể được sử dụng để giải thích biến TDR.
Các biến độc lập TANG và SIZE có mối quan hệ thuận chiều với biến TDR, thể hiện qua hệ số beta dương Ngược lại, các biến NDTS, GROW và UNI lại có mối quan hệ nghịch chiều với TDR, với hệ số beta âm Tất cả năm biến này đều ảnh hưởng đến biến TDR với mức ý nghĩa 5%.
Tổng kết ảnh hưởng cỏc biến ủộc lập tới biến phụ thuộc
Biến ủộc lập Ký hiệu SDR LDR TDR
Tài sản hữu hình TANG -(*) +(*) +(**)
Quy mô công ty SIZE +(*) + +(*)
Tấm chắn thuế không nợ
Rủi ro kinh doanh VOL - + -
Sở hữu nhà nước STATE - + + ðặc tính riêng của sản phẩm
Hỡnh 4.4 Tổng kết ảnh hưởng của biến ủộc lập tới biến phụ thuộc
4.3.1 Ảnh hưởng của từng biến ủộc lập tới biến phụ thuộc
Lợi nhuận có mối quan hệ thuận chiều với tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SDR) và tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản (TDR), trong khi lại có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản (LDR) Tỷ lệ nợ dài hạn không có ý nghĩa trong mô hình do chỉ số sig của biến này cao (sig ROA 0.553) Kết quả này phù hợp với thực tế và lý thuyết trật tự phân hạng, cho thấy khi doanh nghiệp có nhiều lợi nhuận, nhà quản trị thường sử dụng khoản thu nhập sau thuế và lãi vay để tạo thành quỹ đầu tư nội bộ, giúp giảm thiểu đòn bẩy nợ trong dài hạn.
Tài sản hữu hình có mối quan hệ ngược chiều với SDR nhưng thuận chiều với LDR và TDR, với mức ý nghĩa 5% Điều này cho thấy rằng, khi tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản của công ty tăng lên, công ty sẽ có xu hướng vay nợ nhiều hơn trong dài hạn do khả năng tiếp cận nguồn nợ dễ dàng hơn, nhờ vào việc tài sản có thể được sử dụng làm thế chấp cho các khoản vay.
Quy mô công ty có mối quan hệ thuận chiều với ba biến phụ thuộc SDR, LDR và TDR Tuy nhiên, ở mức tin cậy 95%, biến SIZE không có ảnh hưởng ý nghĩa thống kê đến LDR với giá trị sig là 0.166 Sự phù hợp này với các lý thuyết và nghiên cứu trước đó cho thấy rằng công ty lớn thường có khả năng vay nợ cao hơn so với công ty nhỏ nhờ uy tín và tài sản dồi dào Đồng thời, nhà đầu tư và trung gian tài chính cũng ưu tiên các công ty lớn vì khả năng thu hồi nợ dễ dàng hơn.
Tấm chắn thuế không nợ: có mối quan hệ ngược chiều với các biến phụ thuộc và không có ý nghĩa thống kê trong mô hình của biến phụ thuộc
SDR (giá trị sig lớn hơn mức ý nghĩa 10%) Kết quả này cũng tương tự cỏc nghiờn cứu trước ủú
Tăng trưởng có mối quan hệ ngược chiều với SDR và TDR, nhưng lại thuận chiều với LDR, mặc dù không có ý nghĩa thống kê trong mô hình của LDR Điều này có thể được lý giải là các công ty có mức tăng trưởng cao thường vay nợ để mở rộng hoạt động kinh doanh và tăng tốc độ phát triển trong ngắn hạn Tuy nhiên, trong dài hạn, các công ty có xu hướng sử dụng nguồn lợi nhuận giữ lại để tài trợ cho hoạt động kinh doanh.
Rủi ro kinh doanh có mối quan hệ ngược chiều với SDR và TDR, trong khi lại có mối quan hệ thuận chiều với LDR Tuy nhiên, biến này không có giá trị thống kê trong cả ba mô hình, với giá trị sig lớn hơn mức ý nghĩa 5% Kết quả này phù hợp với các lý thuyết về rủi ro và trật tự phân hạng, đồng thời khẳng định giả thuyết của mô hình.
Sở hữu nhà nước có mối quan hệ thuận chiều với LDR và TDR, nhưng ngược chiều với SDR, tuy nhiên biến STATE không có ý nghĩa thống kê trong khoảng tin cậy 95% Các công ty có vốn sở hữu thuộc nhà nước thường dễ dàng tiếp cận vay vốn hơn và linh hoạt hơn trong việc tiếp cận nguồn ngân sách Đặc tính riêng của sản phẩm có mối quan hệ ngược chiều với tất cả các biến phụ thuộc, dẫn đến việc các công ty cung cấp sản phẩm có mức độ khác biệt lớn ít sử dụng đòn bẩy tài chính do thị phần nhỏ và ít lựa chọn cho khách hàng Khi thị trường không thuận lợi, khả năng tiêu thụ sản phẩm giảm, làm tăng nguy cơ tăng trưởng thấp hoặc phá sản Các công ty này thường cần thời gian để sản phẩm được chấp nhận trên thị trường.
4.3.2 Mức ủộ ảnh hưởng của cỏc biến ủộc lập tới biến phụ thuộc
Trong hồi quy tuyến tính, để xác định tầm quan trọng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc, ta cần xem xét hệ số tương quan (ký hiệu r) Trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng lớn thì mức độ liên hệ tuyến tính giữa các biến càng mạnh.
Trong mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh (4.2.1) ủối với biến phụ thuộc SDR:
Quy mô công ty (biến SIZE) có mối tương quan mạnh nhất với SDR, với hệ số r = 0.394 Tiếp theo là đặc tính riêng của sản phẩm UNI với hệ số r = 0.362, và cuối cùng là tài sản hữu hình với hệ số r = 0.356 (xem phụ lục 3).
Trong mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh (4.2.2) ủối với biến phụ thuộc LDR:
Tài sản hữu hỡnh TANG ảnh hưởng mạnh nhất ủến biến LDR (r 0.469), sau ủú là biến NDTS (hệ số r = 0.107) và biến lợi nhuận ROA (r 0.084) (xem phụ lục 4)
Trong mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh (4.2.3) ủối với biến phụ thuộc TDR:
Quy mô công ty SIZE có ảnh hưởng lớn nhất đến TDR với hệ số tương quan r = 0.412 Tiếp theo, hai yếu tố quan trọng khác là đặc tính riêng của sản phẩm UNI (r = 0.369) và cơ hội tăng trưởng GROW (r = 0.14) cũng đóng vai trò đáng kể.
Kiểm tra mức ủộ vi phạm cỏc giả thiết trong mụ hỡnh
Trong nghiên cứu này, tác giả kiểm tra mức độ vi phạm giả thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính thông qua việc đo lường hiện tượng cộng tuyến (Collinearity Diagnostics) Mục tiêu là xác định xem các biến độc lập có mối tương quan với nhau hay không Nếu xảy ra hiện tượng cộng tuyến, các biến độc lập sẽ cung cấp thông tin rất giống nhau, dẫn đến khó khăn trong việc xác định tác động của biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
Công cụ chuẩn đốn giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các tham số ước lượng.
- ðộ chấp nhận của biến (Tolerance), hoặc:
- Hệ số phúng ủại phương sai (Variance inflation factor – VIF) Hàm hồi quy (4.2.1), xử lý dữ liệu cho kết quả như sau:
Bảng 4.2.10 ðo lường ủa cộng tuyến của hàm hồi quy biến SDR
Correlations Collinearity Statistics Zero-order Partial Part Tolerance VIF
Nguồn: Tác giả tính toán qua phần mềm SPSS
3 Phân tích dữ liệu nghiên cứu SPSS – Tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc
Theo quy tắc, khi chỉ số VIF vượt quá 10, có dấu hiệu của đa cộng tuyến Trong ước lượng hồi quy này, VIF của các biến rất nhỏ, với giá trị cao nhất là 1.269, cho thấy các biến độc lập không có mối tương quan với nhau và phù hợp với mô hình.
Tương tự với Mô hình (4.2.2) và (4.2.3), ta có kết quả rút gọn qua các bảng như sau:
Bảng 4.2.11 ðo lường ủa cộng tuyến của hàm hồi quy biến LDR
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình SPSS
Bảng 4.2.12 ðo lường ủa cộng tuyến của hàm hồi quy biến TDR
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình SPSS
4.5 Kiểm ủịnh ủộ phự hợp của mụ hỡnh
Kiểm định F là một phương pháp kiểm định giả thuyết quan trọng trong phân tích phương sai, được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Mục ủớch của kiểm ủịnh F nhằm xem biến phụ thuộc cú liờn hệ tuyến tớnh với toàn bộ biến ủộc lập hay khụng 4
Theo bảng thống kê Anova b (bảng 4.2.1, bảng 4.2.5 và bảng 4.2.8), giá trị thống kê F được tính từ giá trị R² trong các mô hình này cho thấy giá trị sig rất nhỏ (sig = 000 a), điều này cho phép bác bỏ giả thuyết H0 một cách an toàn.
Tất cả các hệ số hồi quy, ngoại trừ hằng số β0, được giả định là bằng 0 Do đó, các mô hình hồi quy được xây dựng dựa trên giả định này phù hợp với tập dữ liệu và có thể được sử dụng hiệu quả.
4 Phân tích dữ liệu nghiên cứu SPSS –Tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc tập 1.
