Giới thiệu
Vấn ủề nghiờn cứu
Nền kinh tế Việt Nam nói chung và thị trường tài chính Việt Nam nói riờng ủó cú những bước tiến quan trọng Trước hết là quỏ trỡnh cổ phần húa ủược bắt ủầu từ năm 1992 ủến nay ủó thu ủược những thành cụng nhất ủịnh
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)
Tiếp ủến là sự ra ủời và lớn mạnh của thị trường chứng khoỏn trong ủú ủặc biệt phải kể ủến sự ra ủời của hai sàn chứng khoỏn niờm yết là Trung tõm Giao dịch Chứng khoỏn Thành phố Hồ Chớ Minh (ủến thỏng 05/2007 ủổi tờn thành Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh – SGDCK TP
HCM ) và Trung tõm Giao dịch Chứng khoỏn Hà Nội ( ủến thỏng 01/2009 ủổi tên thành Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội – SGDCK Hà Nội)
Sự trưởng thành của thị trường ủược thể hiện sinh ủộng qua nhiều con số So với cỏch ủõy 12 năm, quy mụ thị trường hiện tăng trờn 50 lần, vốn hoỏ năm ủầu tiờn dưới 1% GDP, nhưng cuối năm 2011 ủạt gần 27% Khối lượng giao dịch cũng tăng 30- 40 lần so với năm ủầu tiờn giao dịch Cụng ty niờm yết trong năm ủầu tiờn thị trường hoạt ủộng chỉ hơn 10 doanh nghiệp, nay tăng lên gần 800 doanh nghiệp ðịnh hướng trong thời gian tới, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước trình
Bộ Tài chính, Chính phủ ban hành chiến lược phát triển thị trường chứng khoỏn ủến năm 2020 và cũng ủó xõy dựng tỏi cấu trỳc thị trường chứng khoỏn và doanh nghiệp bảo hiểm trình Bộ Chính trị, Chính phủ và sắp tới sẽ ban
1 Theo Luật DN nhà nước năm 2006 thì DNNN là doanh nghiệp mà nhà nước sở hữu trên 50% cổ phần hành ðịnh hướng dài hạn thời gian tới là tập trung vào tái cấu trúc 4 trụ cột: hàng húa, nhà ủầu tư, cụng ty chứng khoỏn, cỏc sở giao dịch chứng khoỏn 2 Bất kỳ một doanh nghiệp nào khi hoạt ủộng kinh doanh ủều hướng tới mục tiếu tối ủa húa giỏ trị DN ðể ủạt ủược mục tiờu này, cỏc DN phải thực hiện nhiều biện phỏp, trong ủú việc lựa chọn một cấu trỳc vốn hợp lý là một trong những biện pháp rất cần thiết và quan trọng Khi xây dựng một cấu trúc vốn nếu khụng phõn tớch và lựa chọn ủầy ủủ cỏc nhõn tố ảnh hưởng ủến cấu trúc vốn như rủi ro kinh doanh, cơ hội tăng trưởng, quy mô doanh nghiệp, thuế phải nộp, hỡnh thức sở hữu…sẽ cú khả năng làm chậm tốc ủộ phỏt triển
Việc phõn tớch và ủỏnh giỏ ảnh hưởng của cỏc nhõn tố ủến cấu trỳc vốn
CT thực sự rất cần thiết nhằm làm rừ mức ủộ tương quan của cỏc nhõn tố cơ bản ủến cấu trỳc vốn ủồng thời làm tiền ủề cho cỏc CT tự ủưa ra một cấu trỳc vốn tối ưu
Luận văn này trả lời cho cỏc vấn ủề sau: ðặc ủiểm khỏc biệt về cấu trỳc vốn của cỏc CT niờm yết trờn thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) với các nước trong khu vực và trên thế giới?
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
Tại thị trường hoàn hảo và hiệu quả, Modigliani và Miler (1958) chứng minh rằng cấu trỳc vốn khụng ảnh hưởng ủến kết quả hoạt ủộng kinh doanh của CT Nhưng theo mụ hỡnh MM (1963), việc ủỏnh thuế cao hơn vào lợi tức cho thấy nợ nhiều hơn Còn DeAngelo và Masulis (1980) thì cho rằng bảo trợ thuế cao hơn cho thấy nợ ít hơn
Mụ hỡnh MM giả ủịnh tiền lói mong ủợi hàng năm khụng ủổi nờn giỏ trị
CT là như nhau bất chấp cấu trỳc vốn Nếu thực tế tiền lói mong ủợi ủang ở chiều hướng ủi xuống thỡ việc sử dụng nợ sẽ cú tỏc ủộng ngược lại và cú thể dẫn CT ủến chỗ phỏ sản Trong quỏ trỡnh phỏ sản sẽ phỏt sinh cỏc khoản chi phí như chi phí pháp lý và chi phí hành chính, các khoản thiệt hại của CT do vỡ nợ nờn buộc cỏc nhà quản lý bỏ qua cỏc cỏc cơ hội ủầu tư cú lời (Myers,
1977) Chi phớ ủú gọi là chi phớ kiệt quệ tài chớnh Cỏc chi phớ kiệt quệ tài chính cao hơn cho thấy nhiều vốn cổ phần hơn trong cấu trúc vốn
Thuyết chi phớ trung gian thỡ cho thấy cỏc vấn ủề trung gian cú thể là nguyờn nhõn cho nhiều hay ớt nợ hơn Quỏ nhiều vốn cổ phần cú thể dẫn ủến dòng tiền mặt tự do và mâu thuẫn về lãi, lợi ích giữa các nhà quản lý và cổ ủụng (Jensen, 1986) Nợ quỏ nhiều cú thể dẫn ủến ký quỹ tài sản và mõu thuẫn về lãi, lợi ích giữa các nhà quản lý và trái chủ (Fama và Miller, 1972;
Jensen và Meckling, 1976) ðối với mõu thuẫn giữa nhà quản lý và cổ ủụng, mâu thuẫn phát sinh khi người quản lý sở hữu ít hơn 100% vốn chủ sở hữu
Khi ủú, họ khụng ủược hưởng toàn bộ lợi nhuận từ hoạt ủộng ủầu tư mà họ lại phải gỏnh chịu toàn bộ chi phớ từ hoạt ủộng ủầu tư ủú Vỡ vậy, ủó phỏt sinh cỏc chi phớ trung gian ủể giỏm sỏt hoạt ủộng và hạn chế cỏc hành vi ngoài mong muốn ðối với mâu thuẫn giữa nhà quản lý và trái chủ phát sinh khi các trái chủ lo sợ cỏc khoản vốn cho vay của mỡnh khụng thể thu hồi ủược khi kết quả ủầu tư khụng hiệu quả Vỡ vậy, phỏt sinh cỏc khoản chi phớ trung gian của nhà quản lý dưới hình thức chi phí nợ vay cao nhằm giám sát các CT phải tuân thủ cỏc ủiều khoản trong hợp ủồng vay Ngoài ra, cỏc ủiều khoản trong hợp ủồng vay cũng hạn chế nhiều lợi ớch của CT
Thuyết cõn bằng xỏc ủịnh cấu trỳc vốn tối ưu bằng cỏch cộng thờm vào mô hình Modigliani và Miler (1958) các yếu tố phi hoàn hảo khác nhau, bao gồm thuế, chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí trung gian, song vẫn không mất ủi cỏc giả ủịnh tớnh hiệu quả của thị trường và thụng tin cõn xứng Như vậy, tỏc ủộng tổng hợp 3 yếu tố: thuế, chi phớ kiệt quệ tài chớnh và chi phớ trung gian khi sử dụng nợ với những tỏc ủộng ngược chiều nhau hỡnh thành lý thuyết cấu trúc tài chính tối ưu
Tuy nhiờn, lý thuyết CTV tối ưu chỉ ủưa ra cỏc khỏi niệm về một mụ hỡnh chứ khụng xỏc ủịnh ủược chớnh xỏc một CTV tối ưu cụ thể
2.1.2 Lý thuyết về trật tự phân hạng
Thuyết trật tự phõn hạng thị trường ủược nghiờn cứu khởi ủầu bởi Myers và Majluf (1984) dự đốn khơng cĩ cơ cấu nợ trên vốn cổ phần mục tiêu rõ ràng
Giả thuyết rằng ban quản trị biết về hoạt ủộng tương lai của doanh nghiệp nhiều hơn cỏc nhà ủầu tư bờn ngoài (thụng tin khụng cõn xứng) và việc quyết ủịnh tài chớnh cú lẽ cho biết mức ủộ kiến thức của nhà quản lý và sự không chắc chắn về lưu lượng tiền mặt tương lai
Khi ban quản trị tin tưởng cổ phiếu ủược ủỏnh giỏ cao hơn, họ cú thể phát hành chứng khoán (nguồn tài chính bên ngoài) Vì thế, khi doanh nghiệp ủi theo thị trường vốn bờn ngoài, những thị trường này chấp nhận cổ phiếu ủược ủỏnh giỏ cao hơn là ủỏnh giỏ thấp, vỡ vậy hoạt ủộng này sẽ chuyển tải thụng tin khụng thuận lợi cho cỏc nhà ủầu tư Kết quả là ban quản trị sẽ nỗ lực ủể trỏnh ủi theo cỏc thị trường vốn (nguồn tài chớnh bờn ngoài) Nếu ban quản trị ủi theo những thị trường vốn này, cú khả năng họ phỏt sinh nợ nhiều hơn nếu như họ tin là cổ phiếu của họ ủược ủỏnh giỏ thấp và sẽ sinh ra vốn cổ phần nếu như họ cho rằng cổ phiếu của họ ủược ủỏnh giỏ cao
Vì vậy, sự phát hành vốn cổ phần từ việc bán cổ phiếu sẽ chuyển tải nhiều thông tin không thuận lợi hơn là sự phát hành tiền cho vay ðiều này khiến cỏc nhà quản trị quan tõm ủến tiền cho vay hơn là vốn cổ phần từ việc bỏn cổ phiếu
Những quyết ủịnh về cấu trỳc vốn khụng dựa trờn tỷ lệ Nợ/Tài sản tối ưu mà ủược quyết ủịnh từ việc phõn hạng thị trường Trước hết, cỏc nhà quản trị sẽ dự ủịnh sử dụng nguồn tài chớnh nội bộ, tiếp ủến cú thể phỏt 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 ủiều chỉnh thị trường cho rằng thuyết cấu trỳc vốn ủược dựa trờn ủiều chỉnh thị trường là lời giải thớch tự nhiờn nhất Thuyết này ủơn giản là cấu trúc vốn phát triển như một kết quả liên tiếp của những nỗ lực trước ủõy nhằm ủiều 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
Thống kờ cỏc biến số và kết quả nghiờn cứu trước ủõy
Tỏc giả luận văn sẽ túm tắt lại cỏc nhõn tố tỏc ủộng ủến cấu trỳc vốn, cụng thức và cỏc kết quả nghiờn cứu lý luận và thực nghiệm trước ủõy
Biến số ( kí hiệu ) Khái niệm
Lợi nhuận ( ROA) EBIT trên tổng tài sản +/- (Kester 1986,
Tài sản hữu hình (TANG)
Tài sản cố ủịnh trờn Tổng tài sản
Quy mô công ty (SIZE)
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 )
Rủi ro kinh doanh (VOL)
EBIT trên Doanh thu thuần
Sở hữu nhà nước (STATE)
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
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu của 327 công ty không hoạt ủộng trong lĩnh vực ngõn hàng, tài chớnh cú giỏ trị vốn húa lớn nhất trờn thị trường tớnh ủến ngày 31/12/2011 ủược niờm yết trờn hai sàn giao dịch chứng khoán
Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu: tác giả thu thập dữ liệu các CTNY trờn TTCKVN từ năm 2010 ủến 2011, số liệu ủược kết xuất từ phần mềm Stox Pro 3.5 của Công ty cổ phần truyền thông tài chính Stox Plus và tham khảo thông tin trên các website Ủy ban CK nhà nước, các sở giao dịch
Bảng dữ liệu ban ủầu gồm 80 cột và 697 dũng (xem phụ lục số 6) Sau khi xử lý dữ liệu, bảng dữ liệu cuối cựng ủược sử dụng ủể ước lượng trong nghiờn cứu này là bảng dữ liệu cõn bằng của 327 cụng ty với ủầy ủủ số liệu từ năm 2010 ủến 2011 Cỏc kết quả ước lượng và kiểm ủịnh ủược xử lý qua phần mềm SPSS16.
Quy trình phân tích
Toàn bộ cỏc biến (cỏc nhõn tố ảnh hưởng ủến cấu trỳc vốn) sử dụng trong mụ hỡnh nghiờn cứu ủược tớnh dựa trờn giỏ trị sổ sỏch Tỏc giả sử dụng mụ hỡnh hồi quy kinh tế ủể xem xột Nghiờn cứu ỏp dụng cỏch phõn tớch dữ liệu hồi quy qua bảng Từ khi tác giả Song (2005) sử dụng mô hình trên thì phương phỏp này cảng trở nờn phổ biến trong việc phõn tớch kinh tế, ủặc biệt trong mảng tài chính doanh nghiệp thực nghiệm Tuy nhiên, các tác giả Bavan và Danbold (2000), Barclay và Smith (1999), Huchinson et al (1999), Chittenden et al (1996) và Vander Wijst Thurik (1993) tất cả họ ủều lập luận rằng việc phõn tớch cỏc yếu tố quyết ủịnh ủũn bẩy tài chớnh dựa trờn tổng nợ cú thể làm ẩn ủi sự khỏc biệt quan trọng giữa nợ dài hạn và nợ ngắn hạn
Ngoài ra, tỉ lệ chi phí / lợi ích của nợ ngắn hạn và nợ dài hạn khác biệt vẫn còn tồn tại Vì vậy, phân tích riêng biệt từng biến phụ thuộc (ngắn hạn và dài hạn) có thể giải thích tốt hơn mối quan hệ.
Các nhân tố ảnh hưởng cấu trúc vốn
Về mối quan hệ giữa các nhân tố và cấu trúc vốn của các CT, hai tác giả Harris và Raviv (1990) ủó tổng kết ủược một loạt cỏc nghiờn cứu thực nghiệm cú giỏ trị cao từ cỏc CT hoạt ủộng trờn thị trường Hoa Kỳ, họ cho rằng “ủũn bẩy tài chớnh cú mối quan hệ thuận với tài sản cố ủịnh, tấm chắn khụng nợ thuế, cơ hội ủầu tư và quy mụ cụng ty nhưng lại thể hiện quan hệ nghịch với rủi ro kinh doanh, chi phí quảng cáo, lợi nhuận, khả năng phá sản
CT, ủặc tớnh riờng của sản phẩm hay loại hỡnh kinh doanh của từng CT” Tuy nhiờn, cỏc nghiờn cứu trong những năm gần ủõy lại cho thấy một sự khỏc biệt về ảnh hưởng cỏc nhõn tố Tỏc giả Wald (1999) chỉ ra rằng, ủũn bẩy tài chớnh có quan hệ nghịch với tấm chắn không nợ thuế
Trong khuôn khổ luận văn với nguồn dữ liệu cho trước, ngoài các nhân tố kể trên tác giả xây dựng thêm hai nhân tố là sở hữu nhà nước và cơ hội tăng trưởng thành tỏm nhõn tố (cỏc biến ủộc lập) quan trọng ảnh hưởng ủến cấu trỳc vốn CT (ủại diện là cỏc biến phụ thuộc)
Các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm chỉ ra rằng, có rất nhiều nhân tố ảnh hưởng ủến CTV gồm cả nhõn tố bờn ngoài và bờn trong Tuy nhiờn, ủược nghiờn cứu nhiều nhất là cỏc nhõn tố bờn trong ủặc trưng cho DN như: lợi nhuận, thuế, quy mô DN, tài sản hữu hình, tấm chắn thuế không nợ, cơ hội tăng trưởng, mức ủộ khụng ổn ủịnh ( hay cũn gọi là rủi ro kinh doanh ) ảnh hưởng rừ rệt nhất ủến CTV đòn bẩy tài chắnh ựược ngụ ý là cấu trúc vốn CT Theo giới ựầu tư tài chớnh và cỏc nhà nghiờn cứu kinh tế, ủũn bẩy tài chớnh (leveraged financial – ðBTC) là việc nhà ủầu tư tài trợ cho phần (rất) lớn danh mục tài sản (chứng khoỏn) của mỡnh bằng nguồn vay nợ Nhà ủầu tư thực hiện cụng cụ này khi nhu cầu vốn cho ủầu tư của mỡnh (rất) cao mà vốn chủ sở hữu khụng ủủ Mức ủộ vay nợ càng cao thỡ người ta gọi là ðBTC cao
Nhà ủầu tư thường sử dụng ðBTC khi họ tin (kỳ vọng) rằng tỷ suất sinh lợi trên tài sản cao hơn lãi suất vay nợ Và nếu thành công, lợi nhuận sẽ ủem lại rất cao cho nhà ủầu tư Tất nhiờn, ðBTC cao cũng ủi kốm với rủi ro cao
Thực tế cho thấy, cỏc tổ chức hoạt ủộng trong mọi lĩnh vực ủều sử dụng ðBTC ủể "kớch" năng lực hoạt ủộng của mỡnh mạnh hơn cỏi mà mỡnh có Người ta cũng cho rằng khi công cụ ðBTC phát triển, phần nào cũng chứng tỏ thị trường ủó phỏt triển Nhiều chuyờn gia Việt Nam cũng ủó kết luận rằng, cụng cụ ðBTC ủó thỳc ủẩy thị trường tài chớnh Việt Nam phỏt triển mạnh mẽ hơn trong những thời ủiểm khú khăn
Trong luận văn này, tác giả sẽ tổng kết các nghiên cứu lý thuyết cũng như thực nghiệm trước ủõy và kiểm ủịnh xem tỏm nhõn tố cú ảnh hưởng như thế nào ủến Cấu trỳc vốn của cỏc CT ủang niờm yết trờn TTCKVN trong giai ủoạn gần ủõy nhất từ 2010- 2011 qua sơ ủồ Hỡnh 3.3
Hỡnh 3.3 Cỏc nhõn tố ảnh hưởng ủến cấu trỳc vốn ðể ủo lường giỏ trị ủũn bẩy tài chớnh, tỏc giả sử dụng cỏc chỉ số liờn quan ủến nợ và tài sản (theo cỏc nghiờn cứu lý luận và thực nghiệm) làm biến phụ thuộc trong mô hình:
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 dự nhiều cụng trỡnh nghiờn cứu ủó ủược thực hiện kể từ khi Modigliani và Milner (1958) xây dựng lý thuyết cấu trúc vốn (học thuyết MM) nhưng không có nghiên cứu nào cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa khả năng sinh lời và ủũn bẩy tài chớnh Cỏc mụ hỡnh thuế ủại diện “tax-based models” cho thấy cỏc CT cú nhiều lợi nhuận nờn ủi vay nhiều hơn, trong trường hợp cỏc yếu tố khỏc khụng thay ủổi thỡ việc ủi vay nợ này sẽ tạo ra tấm chắn thuế bảo vệ thu nhập cho doanh nghiệp khi nhà nước ủỏnh thuế thu nhập doanh nghiệp cao Trong khi ủú, thuyết trật tự phõn hạng lại ủưa ra quan ủiểm rằng cỏc doanh nghiệp sẽ giữ lại khoản lợi nhuận ủể tạo ra một quỹ ủầu tư nội tại như lỳc doanh nghiệp mới bắt ủầu hoạt ủộng, sau ủú chuyển tới trỏi phiếu và vốn chủ sở hữu nhằm tăng nguồn vốn của doanh nghiệp lên khi cần thiết Trong trường hợp này, các doanh nghiệp có lợi nhuận sẽ có xu hướng ít ủi vay nợ bờn ngoài hơn, lỳc này tổng nợ sẽ giảm
Cỏc mụ hỡnh nghiờn cứu dựa trờn chi phớ ủại diện “agency-based models” lại đưa ra các dự đốn đối lập với thuyết trật tự phân hạng, thậm chí lại có những kết luận trái chiều nhau giữa các tác giả Một mặt, Jensen (1986) và Williamson (1988) xỏc ủịnh cỏc khoản nợ là một trong những cụng cụ ủể nhà quản trị CT chi trả hay thanh toán cho nhu cầu của mình thay vì sử dụng lợi nhuận giữ lại và khụng nờn tạo ra quỹ ủầu tư mới từ lợi nhuận kinh doanh ðối với các CT có dòng tiền mặt tự do hoặc lợi nhuận cao, các khoản nợ cao sẽ làm hạn chế khả năng ra quyết ủịnh của nhà quản trị CT ủú Mặt khỏc, Chang (1999) cho biết là một bản hợp ủồng tối ưu giữa cỏc nhà quản trị CT với nhà ủầu tư bờn ngoài ủược hiểu như là sự kết hợp của nợ và vốn chủ sở hữu Cỏc CT cú lợi nhuận cú xu hướng ớt sử dụng nợ trong hoạt ủộng kinh doanh hơn
Ngược lại các nghiên cứu về lý thuyết, hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy ủũn bẩy tài chớnh cú mối quan hệ ngược chiều với lợi nhuận
Lang và ủồng nghiệp (1988), Titman và Wessels (1988) cũng tỡm ra cỏc kết luận tương tự khi nghiên cứu CT trên thị trường Hoa Kỳ Kester (1986) trong nghiên cứu của mình tại hai thị trường Hoa Kỳ và Nhật Bản cũng thể hiện mối quan hệ nghịch biến giữa ủũn bẩy và lợi nhuận
Nhiều cụng trỡnh nghiờn cứu gần ủõy bằng cỏch sử dụng dữ liệu quốc tế cũng xác nhận kết quả của mối quan hệ trên như Rajan và Zingales(1995), Wald (1999) ở cỏc nước phỏt triển, Booth và ủồng nghiệp (2001) ở cỏc nước ủang phỏt triển Long và Maltiz (1985) tỡm thấy dẫn chứng cho biết ủũn bẩy có quan hệ thuận chiều với lợi nhuận, nhưng mối quan hệ này lại không có ý nghĩa về mặt thống kê Tác giả Wald (1999) lại nhấn mạnh “lợi nhuận có tác ủộng mạnh nhất ủến tỷ lệ Nợ/Tài sản”
Trong nghiờn cứu này, biến lợi nhuận (ROA) sẽ ủược xỏc ủịnh là tỉ lệ giữa thu nhập trước thuế và lãi vay của CT (EBIT) trên tổng tài sản
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 trờn mối quan hệ giữa ủũn bẩy tài chớnh và tài sản hữu hỡnh, cỏc lý thuyết núi chung ủều cựng quan ủiểm là mối quan hệ ủú thuận chiều Những bài viết ủầu tiờn về chi phớ ủại diện, quyền sở hữu và cấu trỳc vốn, Jensen và
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, TANG b Dependent Variable: SDR
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm SPSS
Qua bảng (4.2.2) chỉ số R 2 = 0.335 cho biết 33.5% biến thiên của tỉ lệ nợ ngắn hạn trờn tổng tài sản cú thể ủược giải thớch bởi mối liờn hệ tuyến tớnh giữa biến SDR với tỏm biến ủộc
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
UNI -.492 109 -.218 -4.498 000 -.707 -.277 a Dependent Variable: SDR tương quan giữa biến SDR với cỏc biến ủộc lập khỏ thấp Biến ROA, SIZE cú quan hệ thuận chiều với SDR (hệ số beta dương) Các biến TANG, NDTS, GROW, VOL, STATE, UNI có quan hệ ngược chiều với SDR (hệ số beta âm) Ở mức ý nghĩa 10% thì ba biến NDTS, VOL và STATE không có giá trị về mặt thống kê (bảng 4.2.3 ta thấy giá trị sig hay còn gọi là p-value tương ứng 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
Qua bảng (4.2.4) chỉ số R 2 = 0.252 cho biết 25.2% biến thiên của tỉ lệ nợ dài hạn trờn tổng tài sản cú thể ủược giải thớch bởi mối liờn hệ tuyến tớnh giữa biến LDR với tỏm biến ủộc lập
Qua kết quả từ hai bảng ta thấy chỉ số R 2 là 0.330 và khá nhỏ nên vẫn còn nhiều nhân tố khác ảnh hưởng tới biến phụ thuộc SDR Ngoài ra, chỉ số sig (hay là chỉ số p-value) rất thấp chứng tỏ rằng cỏc biến ủộc lập phản ỏnh dữ liệu cho mụ hỡnh hồi quy là phự hợp (ủối với biến ROA mức ý nghĩa 10%)
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 quan hệ ngược chiều với biến LDR ( hệ số beta âm) Các biến TANG, SIZE, GROW, VOL, STATE có quan hệ thuận chiều với biến LDR ( hệ số beta dương )
Qua bảng (4.2.6) chỉ có hai biến TANG và NDTS có giá trị với mức ý nghĩa 5% Các biến còn lại không có ý nghĩa trong mô hình Khi mô hình rút gọn với chỉ hai biến TANG và NDTS, ta xem cỏc chỉ số cú thay ủổi hay không qua hai bảng kết quả sau:
Bảng 4.2.6 Hệ số hồi quy cỏc biến ủộc lập trong mụ hỡnh hồi quy biến LDR
Std Error of the Estimate
1 481 a 231 227 1342892 231 48.760 2 324 000 a Predictors: (Constant), NDTS, TANG b Dependent Variable:
Từ bảng thống kê rút gọn các giá trị của mô hình, ta thấy giá trị sig của hai biến TANG và NDTS rất nhỏ, tuy nhiên chỉ số R 2 lại giảm so với lúc mô hỡnh cũn ủầy ủủ (0.231 so với 0.252) Do vậy, trong mụ hỡnh vẫn cũn thiếu cỏc biến ủộc lập khỏc giải thớch sự thay ủổi 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, TANG b Dependent Variable: TDR
Qua bảng (4.2.7) chỉ số R 2 = 0.269 cho biết 26.9% biến thiên của tỉ lệ tổng nợ trờn tổng tài sản cú thể ủược giải thớch bởi mối liờn hệ tuyến tớnh giữa biến TDR với tỏm biến ủộc lập Do chỉ số R 2 khỏ nhỏ nờn vẫn cũn cú biến ủộc lập khỏc ảnh hưởng ủến 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
Qua bảng (4.2.9) ta thấy giá trị sig của biến ROA (0.553), VOL (0.750) và STATE (0.962 ) lớn hơn mức ý nghĩa 5% ( thậm chí 10% ), do vậy cỏc biến này khụng cú ý nghĩa thống kờ trong mụ hỡnh và khụng dựng ủể giải thích biến TDR
Cỏc biến ủộc lập: TANG, SIZE cú mối quan hệ thuận chiều với biến TDR ( hệ số beta nhận giá trị dương ) Các biến: NDTS, GROW, UNI có mối quan hệ ngược chiều với biến TDR (hệ số beta có giá trị âm) Năm biến này cú ảnh hưởng ủến biến TDR ở 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 tỉ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SDR) và tỉ lệ tổng nợ trên tổng tài sản (TDR), quan hệ ngược chiều với tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản (LDR) và không có ý nghĩa trong mô hình (4.2.3) do chỉ số sig của biến này khá cao (sig ROA 0.553) Kết quả này phù hợp với thực tế (và lý thuyết trật tự phân hạng) là khi DN có nhiều lợi nhuận, nhà quản trị sẽ dùng khoản thu nhập sau thuế và lói vay tạo thành quỹ ủầu tư nội bộ, do ủú trong dài hạn DN ớt ủi vay hơn làm cho ủũn bẩy nợ kộo xuống
Tài sản hữu hình: có mối quan hệ ngược chiều với SDR nhưng thuận chiều với LDR và TDR với mức ý nghĩa của mô hình là 5% Kết quả này có nghĩa là CT có tỉ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản càng cao thỡ trong dài hạn sẽ cú xu hướng ủi vay nợ nhiều hơn vỡ họ dễ tiếp cận nguồn nợ do cú khả năng cõn ủối tài sản, và tài sản cú thể dựng ủể thế chấp các khoản nợ của CT
Quy mô công ty: có quan hệ thuận chiều với cả ba biến phụ thuộc SDR, LDR và TDR Tuy nhiên, ở khoảng tin cậy 95% thì biến SIZE (giá trị sig của SIZE là 0.166) ảnh hưởng ủến LDR lại khụng cú ý nghĩa thống kê Việc quy mô công ty có quan hệ thuận chiều với các biến phụ thuộc là phù hợp với các lý thuyết và kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước ủõy Cụng ty càng lớn thỡ khả năng vay nợ rừ ràng hơn cỏc cụng ty nhỏ vỡ uy tớn và nguồn tài sản dồi dào Hơn nữa cỏc nhà ủầu tư hoặc trung gian tài chính cũng ưu tiên cho các CT lớn hơn 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, TDR nhưng lại thuận chiều với LDR (ủồng thời khụng cú ý nghĩa về mặt thống kờ trong mụ hỡnh của LDR) ðiều này ủược lý giải là CT cú mức tăng trưởng cao thỡ trong ngắn hạn sẽ ủi vay nợ ủể mở rộng hoạt ủộng kinh doanh duy trỡ và tăng tốc ủộ phỏt triển Tuy nhiờn, ở dài hạn thỡ CT lại cú khuynh hướng sử dụng nguồn lợi nhuận giữ lại ủể tài trợ cho hoạt ủộng kinh doanh
Rủi ro kinh doanh: có mối quan hệ ngược chiều với SDR, TDR và thuận chiều với LDR Tuy nhiên biến này không có giá trị thống kê trong cả ba mô hình (giá trị sig lớn hơn mức ý nghĩa 5% ) Kết quả này phự hợp với cỏc lý thuyết ủỏnh ủổi và trật tự phõn hạng, ủồng thời khẳng ủịnh giả thuyết của mụ hỡnh
Sở hữu nhà nước: có quan hệ thuận chiều với LDR, TDR nhưng ngược chiều với SDR Trong cả 3 phương trỡnh ủó ủề cập ở trờn thỡ biến STATE không có ý nghĩa thống kê trong khoảng tin cậy 95% ðối với cỏc CT cú nhiều vốn sở hữu thuộc nhà nước thỡ khả năng ủi vay dễ dàng hơn các CT khác và nhà nước cũng cho CT thuộc sở hữu của mình tiếp cận các nguồn từ ngân sách một cách linh hoạt hơn ðặc tính riêng của sản phẩm: có quan hệ ngược chiều với tất cả các biến phụ thuộc (không có ý nghĩa trong mô hình của biến LDR với mức ý nghĩa 10%) ðiều này lý giải tại sao các CT cung cấp các sản phẩm cú mức ủộ khỏc biệt lớn ra trờn thị trường thỡ ớt sử dụng ủũn bẩy tài chớnh vỡ cỏc CT này cú thị phần sản phẩm nhỏ (ngoại trừ cỏc DN ủộc quyền nhà nước), khách hàng ít sự lựa chọn (thường những sản phẩm này không thông dụng) thì các trung gian tài chính không ưu tiên mở rộng nguồn cho vay ủối với cỏc CT này Khi thị trường khụng thuận lợi sẽ làm giảm khả năng tiêu thụ sản phẩm, kéo theo nguy cơ tăng trưởng thấp hoặc phá sản Các CT này thông thường phải mất một khoảng thời gian ủể sản phẩm ủưa ra thị trường ủược chấp nhận
4.3.2 Mức ủộ ảnh hưởng của cỏc biến ủộc lập tới biến phụ thuộc
Trong mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh, ủể xỏc ủịnh tầm quan trọng tương ủối của từng biến ủộc lập tới biến phụ thuộc, ta sẽ xem xột hệ số tương quan (kớ hiệu r) giữa biến phụ thuộc với từng biến ủộc lập Trị tuyệt ủối của hệ số tương quan càng lớn thỡ mức ủộ liờn hệ tuyến tớnh càng mạnh
Trong mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh (4.2.1) ủối với biến phụ thuộc SDR:
Quy mụ cụng ty (biến SIZE) cú mức ủộ tương quan mạnh nhất ủến SDR (hệ số r = 0.394), tiếp ủến là ủặc tớnh riờng của sản phẩm UNI (r 0.362) và cuối cùng là tài sản hữu hình (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 mụ cụng ty SIZE ảnh hưởng lớn nhất ủến TDR (r = 0.412), sau ủú là hai biến ủặ tớnh riờng của sản phẩm UNI (r= 0.369) và cơ hội tăng trưởng GROW (r = 0.14) (xem phụ lục 5).
Kiểm tra mức ủộ vi phạm cỏc giả thiết trong mụ hỡnh
Trong phạm vi nghiờn cứu, tỏc giả kiểm tra mức ủộ vi phạm giả thiết trong mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh bằng cỏch ðo lường ủa cộng tuyến (Collinearity Diagnostics) ủể xỏc ủịnh xem cỏc biến ủộc lập cú mối tương quan với nhau hay khụng Nếu xảy ra hiện tượng ủa cộng tuyến thỡ cỏc biến ủộc lập cựng cung cấp thụng tin rất giống nhau và cũng rất khú lọc ủược tỏc ủộng của biến ủộc lập tới biến phụ thuộc 3
Cơng cụ chuẩn đốn giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu và ủỏnh giỏ mức ủộ làm thoỏi húa cỏc tham số ước lượng là:
- 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
UNI -.362 -.245 -.206 888 1.126 a Dependent Variable: SDR 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 thì có dấu hiệu ða cộng tuyến
Trong ước lượng hồi quy này, VIF của các biến nhận giá trị rất nhỏ (cao nhất là 1.269) nờn cỏc biến ủộc lập khụng cú mối tương quan với nhau và cỏc biến ủộc lập phự hợp với mụ hỡnh (bảng 4.2.10)
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 ủịnh F sử dụng trong bảng phõn tớch phương sai là một phộp kiểm ủịnh giả thuyết về ủộ phự hợp của mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh 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
Sử dụng giả thuyết H0: β1=β2 =β3=β4=β5=β6=β7=β8=0 Qua bảng thống kế Anova b (bảng 4.2.1), (bảng 4.2.5) và (bảng 4.2.8) ta thấy trị thống kờ F ủược tớnh từ giỏ trị R 2 trong cỏc mụ hỡnh ủầy ủủ, giỏ trị sig rất nhỏ (sig = 000 a ) cho thấy có thể an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0
(cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, trừ hằng số β0), như vậy các mô hỡnh hồi quy xõy dựng trờn là phự hợp với tập dữ liệu và cú thể sử dụng ủược
4 Phân tích dữ liệu nghiên cứu SPSS –Tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc tập 1.
