GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu suy giảm do lạm phát, nền kinh tế Việt Nam đã chứng kiến nhiều biến động tài chính, bao gồm việc Ngân hàng Nhà nước tăng lãi suất và các bê bối liên quan đến thị trường trái phiếu, gây ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế Đầu tư FDI vào Việt Nam giảm sút do sự cạnh tranh ngày càng gay gắt từ các quốc gia khác trong khu vực Các doanh nghiệp trong nước cũng phải đối mặt với sức mua giảm sút do tăng trưởng toàn cầu chậm lại và lạm phát cao, điều này đã tác động đáng kể đến hoạt động của họ.
Các doanh nghiệp phi tài chính đóng góp đáng kể vào tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam, tạo ra một lượng của cải vật chất lớn cho đất nước Sự phát triển của các doanh nghiệp này không chỉ thúc đẩy nền kinh tế mà còn tạo ra nhiều việc làm cho người lao động, nâng cao chất lượng đời sống và góp phần ổn định kinh tế, từ đó thúc đẩy sự phát triển bền vững của đất nước.
Cấu trúc vốn là yếu tố quyết định hiệu quả hoạt động và khả năng phát triển bền vững của doanh nghiệp trong tương lai Nó ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe tài chính và khả năng tăng trưởng của công ty Một cấu trúc vốn phù hợp đảm bảo sự cân bằng giữa các nguồn vốn, giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả mà không phải gánh chịu quá nhiều nợ, từ đó giảm thiểu rủi ro tài chính Hơn nữa, cấu trúc vốn hiệu quả có thể tối đa hóa lợi nhuận và thu hút đầu tư từ bên ngoài nhờ vào tỷ lệ rủi ro và lợi nhuận được cân đối hợp lý.
Trên toàn cầu, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra tầm quan trọng của việc tối ưu hóa cấu trúc vốn cho doanh nghiệp, nổi bật là lý thuyết Modigliani và Miller (M&M) được phát triển vào năm 1958 Lý thuyết này khẳng định rằng trong thị trường vốn hoàn hảo, cấu trúc vốn không ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp và chi phí sử dụng vốn Tuy nhiên, khi xem xét đến yếu tố thuế, lý thuyết cho rằng giá trị và chi phí vốn có thể thay đổi khi doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính M&M đã mở đường cho các lý thuyết nghiên cứu tiếp theo về cấu trúc vốn tối ưu như lý thuyết đánh đổi và lý thuyết trật tự phân hạn Các nghiên cứu tiếp theo đều hướng đến những câu hỏi chung: Cấu trúc vốn của doanh nghiệp phụ thuộc vào yếu tố nào và liệu nó có ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp không?
Việc tìm kiếm một cơ cấu vốn tối ưu phù hợp với nguồn lực doanh nghiệp là rất quan trọng để nâng cao hiệu quả hoạt động, tăng khả năng sinh lời và giảm thiểu rủi ro tài chính Do đó, tác giả đã chọn nghiên cứu đề tài “Tác động của cấu trúc vốn lên khả năng sinh lời của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh” cho khóa luận tốt nghiệp, nhằm bổ sung ý nghĩa khoa học và thực tiễn, đồng thời góp phần nâng cao khả năng sinh lời của các công ty phi tài chính tại Việt Nam.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Mục tiêu của nghiên cứu là xác định ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn Nghiên cứu này sẽ giúp làm rõ mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả tài chính, từ đó cung cấp thông tin quý giá cho các nhà đầu tư và quản lý doanh nghiệp trong việc ra quyết định tài chính.
HOSE Qua đó, nêu ra các giải pháp cho việc nâng cao khả năng sinh lời của doanh nghiệp thông qua việc điều chỉnh cơ cấu vốn
1.2.2 Mục tiêu cụ thể Đề tài có thể hoàn thành mục tiêu tổng quát thông qua việc hoàn thành các mục tiêu cụ thể sau:
Mối quan hệ thực nghiệm giữa cấu trúc vốn và khả năng sinh lời của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE cần được làm rõ để hiểu rõ hơn về tác động của nguồn vốn đến hiệu quả kinh doanh Việc phân tích cấu trúc vốn sẽ giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận và phát triển bền vững của các doanh nghiệp này.
Thứ hai: Phân tích cấu trúc vốn ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE ở mức độ nào?
Để nâng cao khả năng sinh lời cho các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE, cần đưa ra các giải pháp và khuyến nghị cụ thể nhằm điều chỉnh cấu trúc vốn Việc tối ưu hóa nguồn vốn sẽ giúp các doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng cường sức cạnh tranh trên thị trường.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Đề tài nghiên cứu sẽ phân tích ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE, từ đó đưa ra các giải pháp và đề xuất giúp cải thiện khả năng sinh lời cho các doanh nghiệp này bằng cách giải quyết những vấn đề liên quan.
Thứ nhất: Có hay không việc cấu trúc vốn ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE?
Thứ hai: Mức độ tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE ra sao?
Thứ ba: Các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE cần thay đổi cấu trúc vốn như thế nào để cải thiện khả năng sinh lời?
ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là Tác động của cấu trúc vốn lên khả năng sinh lời của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh
Nghiên cứu này phân tích báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 300 công ty niêm yết trên sàn HOSE, không thuộc lĩnh vực tài chính.
Về thời gian: Thời gian nghiên cứu từ năm 2012 đến năm 2022.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dữ liệu của đề tài được lấy từ báo cáo tài chính đã kiểm toán từ năm 2012 đến
2022 của 300 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE, được trích xuất từ phần mềm Fiinpro được cung cấp bởi công ty FiinGroup
ROE it = β 0 + β 1 SDA it + β 2 LDA it + β 3 SIZE it + β 4 GROWTH it + ε it
ROA it = β 0 + β 1 SDA it + β 2 LDA it + β 3 SIZE it + β 4 GROWTH it + ε it Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng bao gồm các bước sau:
Thống kê mô tả đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp cái nhìn tổng quan về các biến trong mô hình nghiên cứu Nó giúp xác định các thông số như giá trị cao nhất, giá trị thấp nhất, giá trị trung bình, số lượng quan sát và độ lệch chuẩn, từ đó phản ánh thực trạng của các biến một cách rõ ràng và chi tiết.
Phân tích mối tương quan giúp hiểu rõ mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu, xác định tác động cùng chiều hay ngược chiều, cũng như mức độ ảnh hưởng mạnh hay yếu Ngoài ra, nó cũng chỉ ra sự tồn tại của hiện tượng đa cộng tuyến Theo Gujarati, D N (2011), nếu hệ số tương quan giữa hai biến độc lập vượt quá 0.8, mô hình có thể gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng Để giải quyết hiện tượng này, có ba phương pháp: (i) loại bỏ biến có mức độ tương quan cao, (ii) áp dụng phương pháp thành phần chính, và (iii) giữ nguyên các biến mà không can thiệp, trong đó phương pháp thứ hai rất hiệu quả cho các mô hình có nhiều biến độc lập.
Phân tích hồi quy giúp xác định cách các biến độc lập ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc, với kết quả hồi quy cung cấp bằng chứng thực nghiệm để đánh giá tác động Có ba loại mô hình hồi quy chính: mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình các yếu tố ảnh hưởng cố định (FEM) và mô hình các yếu tố ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM).
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Đề tài này khẳng định cơ sở khoa học về ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE Nó cung cấp giải pháp và gợi ý cho các nhà quản trị doanh nghiệp nhằm nâng cao khả năng sinh lời thông qua việc điều chỉnh cấu trúc vốn, không chỉ cho các công ty niêm yết mà còn cho tất cả doanh nghiệp phi tài chính ở Việt Nam.
KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN
Chương 1: Giới thiệu về đề tài
Chương mở đầu sẽ trình bày lý do lựa chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, các câu hỏi nghiên cứu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu, cũng như phương pháp và nội dung của đề tài Nội dung này nhằm cung cấp cho người đọc cái nhìn tổng quan về đề tài nghiên cứu.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Chương 2 sẽ đưa ra các lý thuyết liên quan đến cấu trúc vốn và khả năng sinh lời của doanh nghiệp, cơ sở lý thuyết về tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời Đồng thời đưa ra những nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến tác động của cấu trúc vốn lên khả năng sinh lời của doanh nghiệp phi tài chính Xem xét các nghiên cứu trên và xác định hạn chế nghiên cứu từ đó thiết lập phương pháp nghiên cứu ở chương 3
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 sẽ trình bày quy trình nghiên cứu dựa trên lý thuyết, bằng chứng thực nghiệm và mô hình nghiên cứu đã được giới thiệu ở chương 2 Nội dung chương này sẽ tập trung vào việc xây dựng mô hình nghiên cứu, thu thập và mô tả dữ liệu nghiên cứu, cũng như công cụ và phương pháp nghiên cứu được sử dụng.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Dựa theo phương pháp nghiên cứu và mô hình nghiên cứu được dùng ở chương
Chương 4 trình bày kết quả phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan và hồi quy dữ liệu bảng bằng phương pháp OLS, FEM và REM Nghiên cứu này xem xét ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE Đồng thời, các kiểm định về phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và đa cộng tuyến cũng được thực hiện Nếu mô hình vi phạm các kiểm định này, phương pháp GLS sẽ được áp dụng để khắc phục.
Chương 5: Kết luận và gợi ý khuyến nghị
Chương này sẽ tổng hợp nội dung chính từ nghiên cứu ở chương 4 và đưa ra các gợi ý, giải pháp nhằm nâng cao khả năng sinh lời cho các doanh nghiệp phi tài chính Bên cạnh đó, chương cũng sẽ nêu rõ những hạn chế của đề tài và đề xuất các cải tiến cho các nghiên cứu tiếp theo.
Chương 1 của đề tài nêu bật tính cấp thiết của nghiên cứu nhằm nâng cao khả năng sinh lời cho các doanh nghiệp Đề tài đặt ra các mục tiêu cụ thể, câu hỏi nghiên cứu, và xác định đối tượng cũng như phạm vi nghiên cứu là 300 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2012-2022 Nghiên cứu này không chỉ đóng góp cho các nhà quản trị doanh nghiệp mà còn cho sự nghiệp khoa học thông qua các nghiên cứu thực nghiệm Cuối cùng, chương này trình bày kết cấu tổng thể của đề tài với 5 chương.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CẤU TRÚC VỐN
Lý thuyết cấu trúc vốn đóng vai trò quan trọng trong việc xác định sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu để tài trợ cho doanh nghiệp Khả năng tạo ra lợi nhuận của doanh nghiệp phụ thuộc vào nhiều yếu tố, trong đó cách xây dựng và quản lý nguồn vốn là rất quan trọng Trên thế giới, đã có nhiều quan điểm khác nhau về cấu trúc vốn, với những quan điểm phổ biến được thảo luận rộng rãi.
2.1.1 Lý thuyết cấu trúc vốn hiện đại của Modigliani và Miller
Lý thuyết cấu trúc vốn hiện đại, hay còn gọi là lý thuyết M&M, là một lý thuyết quan trọng trong tài chính doanh nghiệp, được phát triển bởi hai nhà kinh tế học Modigliani và Miller vào năm 1958 và 1961 Lý thuyết này dựa trên những giả định cơ bản về cấu trúc vốn và ảnh hưởng của nó đến giá trị doanh nghiệp.
1 Các kỳ vọng đồng nhất: Các nhà đầu tư đồng ý cùng một tỷ suất sinh lời
2 Thị trường vốn hoàn hảo: Không có chi phí phá sản, thuế, chi phí giao dịch và mọi người đều có thông tin như nhau
3 Lãi suất phi rủi ro: Nhà đầu tư có thể vay và cho vay ở mức lãi suất phi rủi ro
4 Không có phí đại diện: Các quản trị viên luôn luôn hành động với mục tiêu tối ưu hóa giá trị cho cổ đông
5 Quyết định độc lập: Quyết định về tài trợ và đầu tư được đưa ra độc lập mà không phụ thuộc vào nhau
Lý thuyết M&M có hai mệnh đề chính và lần lượt được xem xét trong trường hợp không có thuế và có thuế
2.1.1.1 Trường hợp hợp không có thuế Đây là tình huống đơn giản nhất để xem xét lý thuyết M&M Trong tình huống này, tất cả các điều kiện của lý thuyết M&M đều được tuân theo để giảm bớt phức tạp của vấn đề nghiên cứu
Mệnh đề I - Giá trị doanh nghiệp
Lý thuyết M&M khẳng định rằng việc thay đổi cơ cấu vốn của một công ty không ảnh hưởng đến giá trị của nó, dựa trên giả định rằng nhà đầu tư có thể điều chỉnh cơ cấu vốn theo ý muốn thông qua hoạt động vay và cho vay Khái niệm này xuất phát từ việc các nhà đầu tư có khả năng tham gia vào các giao dịch vay mượn với lãi suất phi rủi ro.
Trong bối cảnh không có thuế, giá trị công ty khi có nợ vay (V L) bằng giá trị công ty khi không có nợ vay (V U), tức là V L = V U Điều này có nghĩa là giá trị công ty không thay đổi bất kể có hay không có nợ vay Do đó, tỷ lệ nợ/vốn (D/E) không ảnh hưởng đến giá trị công ty.
Modigliani và Miller đã sử dụng khái niệm chênh lệch giá để làm nổi bật quan điểm rằng giá trị của một công ty không sử dụng đòn bẩy tài chính khác với giá trị của một công ty có sử dụng đòn bẩy Trong một thị trường hoàn hảo, nơi tất cả nhà đầu tư đều có thông tin đầy đủ, họ có thể thực hiện các giao dịch chênh lệch giá không rủi ro bằng cách bán cổ phiếu của công ty được định giá cao và mua cổ phiếu của công ty bị định giá thấp, từ đó điều chỉnh giá cổ phiếu Vì vậy, giá trị của công ty được xác định bởi dòng tiền trong tương lai, không phải bởi cấu trúc vốn Điều này dẫn đến kết luận rằng không tồn tại cấu trúc vốn tối ưu và công ty không thể gia tăng giá trị thông qua việc điều chỉnh cấu trúc vốn.
Mệnh đề II - Chi phí sử dụng vốn
Việc sử dụng nợ giúp giảm chi phí vốn bình quân do lãi suất nợ thường thấp hơn tỷ suất sinh lời vốn cổ phần, vì chủ nợ có quyền truy đòi tài sản trước trong trường hợp công ty phá sản Tuy nhiên, việc này cũng làm tăng rủi ro phá sản, dẫn đến việc các cổ đông yêu cầu tỷ suất sinh lời cao hơn để bù đắp cho rủi ro gia tăng.
Mệnh đề II trong môi trường không thuế cho thấy rằng việc gia tăng sử dụng nợ với lãi suất thấp không ảnh hưởng đến chi phí sử dụng vốn bình quân Điều này xảy ra do sự gia tăng tương ứng trong chi phí vốn cổ phần Công thức của Mệnh đề II được thể hiện như sau: r E = r U + (r U – r D).
Trong đó: r E : Tỷ suất sinh lời kỳ vọng r U : Chi phí sử dụng vốn r D : Lãi vay
D: Giá trị nợ của công ty
E: Giá trị vốn cổ phần
2.1.1.2 Trường hợp hợp có thuế
Mệnh đề I - Giá trị doanh nghiệp
Hiện nay, lãi vay có thể được khấu trừ vào thu nhập chịu thuế, tạo ra hiệu ứng như một tấm chắn thuế, giúp gia tăng giá trị công ty Khi bỏ qua chi phí tài chính và rủi ro vỡ nợ, giá trị công ty sẽ tăng lên cùng với nợ vay Đặc biệt, khi có sự hiện diện của thuế, giá trị của các công ty có vay nợ sẽ lớn hơn so với công ty không vay nợ, tương ứng với giá trị của tấm chắn thuế.
Trong đó: t: thuế thu nhập doanh nghiệp
D*t: giá trị tấm chắn thuế
Mệnh đề I khi có thuế cho thấy rằng một công ty hoạt động hiệu quả có khả năng nâng cao giá trị của mình thông qua việc tài trợ bằng nợ vay Hơn nữa, mệnh đề này cũng chỉ ra rằng giá trị doanh nghiệp có thể được tối đa hóa thông qua một cấu trúc vốn hoàn toàn dựa vào nợ vay.
Mệnh đề II – Chi phí sử dụng vốn
Trong trường hợp không có thuế thu nhập doanh nghiệp, chi phí sử dụng vốn bình quân không thay đổi, bất kể mức độ sử dụng nợ của doanh nghiệp Tuy nhiên, khi có thuế thu nhập doanh nghiệp, phần giảm trong chi phí nợ vay sẽ lớn hơn phần giảm trong chi phí vốn cổ phần, dẫn đến việc chi phí sử dụng vốn bình quân giảm Công thức thể hiện mối quan hệ này là: r E = r U + (r U – r D )(1-t).
Khi thuế suất t > 0, hệ số (1-t) nhỏ hơn 1, dẫn đến việc giảm chi phí sử dụng vốn Mặc dù chi phí sử dụng vốn sẽ tăng khi doanh nghiệp vay nợ nhiều hơn, nhưng mức tăng này diễn ra chậm hơn so với trường hợp không có thuế.
Khi nợ gia tăng trong cấu trúc vốn, chi phí vốn bình quân sẽ giảm, dẫn đến giá trị doanh nghiệp tăng Điều này chỉ ra rằng, trong môi trường có thuế, việc tài trợ bằng nợ vay mang lại lợi ích vượt trội hơn so với các hình thức tài trợ khác.
Lý thuyết đánh đổi phân tích mối quan hệ giữa việc sử dụng vốn vay và chi phí sử dụng vốn của doanh nghiệp Theo lý thuyết này, mỗi công ty cần xác định cơ cấu vốn tối ưu để đạt được sự cân bằng giữa lợi ích và chi phí liên quan đến việc vay vốn.
Về bản chất, lý thuyết đánh đổi cho rằng sử dụng nợ mang lại hai ưu điểm quan trọng chính:
Các khoản lãi phải trả cho nợ thường được loại trừ khi tính thuế, giúp doanh nghiệp giảm thuế thu nhập và chi phí thuế tổng thể Lợi ích này tạo ra một lá chắn thuế, làm giảm tổng chi phí khi sử dụng vốn vay so với việc tài trợ bằng vốn chủ sở hữu.
BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng cấu trúc vốn có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp Các nghiên cứu này đặc biệt tập trung vào mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động trong bối cảnh thị trường Việt Nam.
Nghiên cứu của Nguyen và cộng sự (2023) tập trung vào tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các công ty tại Việt Nam, áp dụng lý thuyết đại diện để giải thích sự tách biệt giữa sở hữu và quản lý Mô hình hồi quy được sử dụng với dữ liệu từ 300 doanh nghiệp trong giai đoạn 2012-2018, cho thấy khả năng sinh lời, được đo bằng tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tổng tài sản (ROA), có mối liên hệ với tính thanh khoản và nợ Cụ thể, nghiên cứu chỉ ra rằng tính thanh khoản và nợ ngắn hạn có tác động tích cực đến khả năng sinh lời, trong khi nợ dài hạn lại có ảnh hưởng tiêu cực Kết quả này trái ngược với một số nghiên cứu trước đó cho rằng đòn bẩy cao sẽ tăng khả năng sinh lời, cho thấy cần thiết phải điều chỉnh cấu trúc vốn để tối ưu hóa lợi nhuận.
Nghiên cứu của Tristian Nguyen và Huy Cuong Nguyen (2015) đã khảo sát tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của 147 doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh từ năm 2006 đến 2014 Kết quả cho thấy mức độ đòn bẩy tài chính không ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, trong khi tài sản dài hạn hữu hình có mối tương quan nghịch chiều mạnh mẽ Ngoài ra, quy mô doanh nghiệp và tốc độ tăng trưởng có mối liên hệ tích cực, đồng thời nghiên cứu cũng chỉ ra sự tương quan giữa ngành và các yếu tố kinh tế vĩ mô với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Nghiên cứu của Do và cộng sự (2022) phân tích tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các công ty chế biến và sản xuất niêm yết tại thị trường chứng khoán Việt Nam từ 2015 đến 2022 Sử dụng mô hình FGLS, kết quả cho thấy tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (STDA) và tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản (LTDA) có tác động ngược chiều đến hiệu quả hoạt động qua biến ROA Tuy nhiên, STDA không có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động khi xét qua Tobin's Q, trong khi LTDA lại có tác động ngược chiều Hai biến kiểm soát là tăng trưởng doanh thu và quy mô doanh nghiệp đều có mối quan hệ tích cực với khả năng hoạt động, thể hiện qua ROA và Tobin's Q.
Ngược lại với những nghiên cứu trên, Thanh Hieu Nguyen và Huu Anh Nguyen
Nghiên cứu năm 2020 về mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp phi tài chính trên sàn chứng khoán Việt Nam cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa hai yếu tố này Cụ thể, trong ngành sản phẩm công nghiệp, các lĩnh vực dược phẩm, y tế, hàng tiêu dùng và sản phẩm công ích cho thấy mối liên hệ mạnh mẽ hơn giữa cơ cấu vốn và hiệu quả hoạt động (được đo bằng ROE, ROA, EPS) so với ngành sản phẩm công nghiệp Tương tự, nghiên cứu quốc tế của Mahfuzah Salim và Raj Yadav (2012) về 237 công ty niêm yết tại Bursa Malaysia trong giai đoạn 1995-2011 chỉ ra rằng hiệu suất công ty, đo bằng ROA, ROE và EPS, có mối quan hệ nghịch biến với tỷ lệ nợ ngắn hạn, nợ dài hạn và tổng nợ Đồng thời, nợ ngắn hạn, nợ dài hạn, tổng nợ và quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến Tobin's Q, trong khi tăng trưởng lại có tác động ngược chiều.
Nghiên cứu của Neil Mathur, Nahum Biger và Amarjit Gill (2011) chỉ ra rằng cấu trúc vốn có ảnh hưởng lớn đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp tại Mỹ, khuyến khích việc sử dụng nợ để tối ưu hóa lợi nhuận Các doanh nghiệp sinh lợi nên xem nợ là nguồn tài trợ chủ yếu, nhưng cần lưu ý rằng mức độ nợ cao có thể làm tăng rủi ro vỡ nợ Do đó, việc chọn cơ cấu vốn tối ưu, tức tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu hợp lý, sẽ giúp giảm chi phí vốn, giảm chi phí tài trợ hoạt động kinh doanh và hạn chế rủi ro vỡ nợ.
Nghiên cứu của Vuong và cộng sự (2017) phân tích dữ liệu từ 739 công ty niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán London nhằm khảo sát tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả tài chính tại Vương quốc Anh trong giai đoạn 2006-2015 Nghiên cứu sử dụng các chỉ số tỷ suất sinh lời như ROE, ROA, EPS và Tobin's Q, cùng với các biến độc lập là nợ dài hạn và nợ ngắn hạn, cùng các biến kiểm soát như tốc độ tăng trưởng tài sản và kích thước doanh nghiệp Kết quả cho thấy hiệu quả hoạt động doanh nghiệp, được thể hiện qua ROA, ROE và Tobin's Q, có mối quan hệ nghịch biến với nợ dài hạn, trong khi nợ ngắn hạn không ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lời EPS không bị tác động bởi đòn bẩy tài chính, trong khi quy mô doanh nghiệp và sự gia tăng tổng tài sản có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động.
Nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2022) đã phân tích tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các công ty thương mại điện tử tại Trung Quốc trong giai đoạn 2013–2019 Kết quả cho thấy tỷ lệ nợ trên tài sản và tỷ lệ nợ phải trả lãi dài hạn có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động, trong khi tác động của tỷ lệ nợ phải trả lãi dài hạn là không đáng kể Ngược lại, tỷ lệ nợ ngắn hạn chịu lãi suất và tỷ lệ vòng quay tổng tài sản lại có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động, trong khi tỷ lệ tài sản lưu động và tài sản vô hình không có tác động đáng kể.
Các nghiên cứu cho thấy có sự biến động trong kết quả giữa các thị trường và thời điểm khác nhau Tuy nhiên, cấu trúc vốn vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả tổng hợp
“Khảo lược cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm
Thiết kế mô hình nghiên cứu
Xác định mẫu nghiên cứu và xử lý dữ liệu nghiên cứu
Lựa chọn phương pháp và xác định kết quả nghiên cứu
Phân tích mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng
Thảo luận, kết luận và gợi ý khuyến nghị”
Kiểm định các khuyết tật của mô hình
Bước đầu tiên trong quá trình nghiên cứu là tổng hợp các nguồn lý thuyết và đề tài nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp Việc này giúp tác giả hiểu rõ hơn về đề tài nghiên cứu cũng như các vấn đề liên quan, đồng thời tìm hiểu các nghiên cứu trước đó để phát triển hướng nghiên cứu cho đề tài của mình.
Bước 2: Từ cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm đã tìm được, tiến hành thiết kế mô hình nghiên cứu
Sau khi nắm vững lý thuyết và xác định hướng nghiên cứu dựa trên các đề tài trước, chúng tôi tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu riêng biệt, kế thừa và phát triển từ những nghiên cứu đã có.
Bước 3 trong nghiên cứu là xác định mẫu và thu thập dữ liệu Tác giả đã chọn mẫu nghiên cứu gồm 300 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn từ năm 2012 đến 2022 Dữ liệu được thu thập thông qua phần mềm Fiinpro, với thông tin đã được tính toán sẵn Cuối cùng, dữ liệu được xử lý bằng phần mềm Excel.
Bước 4: Lựa chọn phương pháp phân tích và xác định kết quả nghiên cứu Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, tác giả đã áp dụng cả phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng Sau đó, tác giả xác định kết quả nghiên cứu dựa trên các nghiên cứu trước đó để so sánh và đối chiếu sau khi hoàn thành phân tích.
Bước 5: Thực hiện phân tích mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy
Tác giả sử dụng phần mềm Stata 17 để thực hiện các bước phân tích mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng
Phân tích mô tả cung cấp cái nhìn tổng quan về dữ liệu của các biến, bao gồm các thông tin quan trọng như giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn và trung vị.
Tác giả thực hiện phân tích tương quan để hiểu cách các biến ảnh hưởng lẫn nhau và đánh giá mức độ ảnh hưởng của chúng Đồng thời, tác giả kiểm tra sự tự tương quan của mô hình qua giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan; nếu giá trị này vượt quá 0.8, có thể cho thấy sự tự tương quan giữa các biến Cuối cùng, tác giả tính toán hệ số phóng đại phương sai (VIF) để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, với ngưỡng VIF lớn hơn 10.
Tác giả đã tiến hành hồi quy bằng phương pháp Pooled OLS, FEM và REM, sau đó thực hiện các kiểm định cần thiết để xác định mô hình phù hợp nhất.
Bước 6: Kiểm tra các khuyết tật của mô hình và tiến hành xử lý (nếu có)
Để cải thiện độ chính xác của kết quả hồi quy và khắc phục các khuyết tật của mô hình, bài viết áp dụng phương pháp hồi quy FGLS, giúp loại bỏ tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Ngoài ra, nếu mô hình gặp hiện tượng nội sinh, phương pháp GMM sẽ được sử dụng.
Bước 7: Dựa vào kết quả nghiên cứu, kết luận và đề xuất các gợi ý, khuyến nghị
Sau khi khắc phục các khuyết tật trong mô hình nghiên cứu, tác giả sẽ đưa ra kết luận cá nhân và đề xuất các giải pháp cùng khuyến nghị cho các nhà quản lý doanh nghiệp.
MẪU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
3.2.1 Mẫu nghiên cứu Đề tài sử dụng dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính đã qua kiểm toán của 300 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) từ năm 2012 đến năm 2022
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính của 300 doanh nghiệp thuộc nhiều ngành khác nhau, sử dụng phần mềm FiinPro của FiinGroup Tác giả đã áp dụng phần mềm Excel để xử lý và phân tích dữ liệu này.
Bảng 3.1 Tổng hợp lĩnh vực và tỷ lệ các công ty
STT Khu vực (Sectors) Số lƣợng Tỷ lệ
Nguồn: Tính toán của tác giả.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3.1 Phương pháp định tính Đề tài này sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính để khám phá mối quan hệ giữa lý thuyết về cấu trúc vốn và khả năng sinh lời của các doanh nghiệp Sau đó, tác giả tiến hành một cuộc đánh giá tổng quan về các nghiên cứu đã được thực hiện trong và ngoài nước để xác định hướng nghiên cứu và tổng kết kết quả của những nghiên cứu trước đây Dựa trên sự hiểu biết này, tác giả xây dựng một mô hình nghiên cứu riêng của mình và thực hiện nghiên cứu Cuối cùng, dựa trên kết quả của nghiên cứu, tác giả thảo luận và đưa ra các đề xuất và khuyến nghị tương ứng cho các doanh nghiệp
3.3.2 Phương pháp định lượng Đề tài này sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để xác định kết quả của nghiên cứu, nhằm đánh giá tác động và mức độ ảnh hưởng của cấu trúc vốn đối với khả năng sinh lời Cụ thể, quá trình này bao gồm các giai đoạn sau: thống kê mô tả để hiểu khái quát dữ liệu (Descriptive Statistics), phân tích tương quan để xác định mối quan hệ giữa các biến (Correlation Analysis), và phân tích hồi quy dữ liệu bảng để điều tra các tương tác giữa các yếu tố (Panel Data Analysis) Quá trình thực hiện phương pháp định lượng được tiến hành bằng phần mềm Stata 17
Sử dụng thống kê mô tả giúp cung cấp cái nhìn tổng quan về các biến trong nghiên cứu, phản ánh tình hình hiện tại của các biến như giá trị lớn nhất (Maximum), giá trị nhỏ nhất (Minimum), giá trị trung bình (Mean), độ lệch chuẩn (Standard Deviation) và số quan sát (Observations).
Phân tích tương quan là công cụ quan trọng để hiểu mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu, xác định tác động cùng chiều hay ngược chiều và mức độ ảnh hưởng của chúng Ngoài ra, nó còn giúp phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến Theo Gujarati, D N (2011), nếu hệ số tương quan giữa hai biến độc lập vượt quá 0.8, mô hình có thể gặp phải vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng Để giải quyết hiện tượng này, có ba phương pháp: (i) loại bỏ biến có tương quan cao, (ii) áp dụng phương pháp thành phần chính, và (iii) giữ nguyên các biến mà không can thiệp, trong đó phương pháp thành phần chính thường hiệu quả hơn với các mô hình nhiều biến độc lập.
3.3.2.3 Phân tích hồi quy dữ liệu bảng
Phân tích hồi quy giúp xác định cách các biến độc lập ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc, với kết quả hồi quy được coi là bằng chứng thực nghiệm để đánh giá tác động Các mô hình hồi quy bao gồm Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), Mô hình các yếu tố ảnh hưởng cố định (FEM) và Mô hình các yếu tố ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) Để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM, trước tiên cần thực hiện kiểm định F Nếu Pooled OLS là phù hợp, tiếp theo sẽ thực hiện kiểm định Breusch-Godfrey để phân biệt giữa Pooled OLS và REM Nếu kiểm định F cho thấy FEM là phù hợp, các bước tiếp theo sẽ được tiến hành.
Để lựa chọn giữa FEM và REM, Hausman là công cụ hữu ích Sau khi xác định mô hình phù hợp, cần kiểm tra các khuyết tật của mô hình thông qua kiểm định Wald để phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi và kiểm định Wooldridge để kiểm tra tự tương quan Nếu phát hiện khuyết tật, phương pháp GLS sẽ được áp dụng để khắc phục Cuối cùng, kiểm định Durbin Wu-Hausman được sử dụng để xác định hiện tượng nội sinh, và phương pháp hồi quy GMM sẽ được áp dụng để giải quyết vấn đề này.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ
Bảng 4.1 trình bày kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình, bao gồm các tiêu chí như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất, cùng với số quan sát của các biến Phần này sẽ sử dụng kết quả thống kê mô tả kết hợp với số liệu trong Excel để đưa ra nhận định tổng quan về các biến.
Bảng 4.1 Kết quả thống kê mô tả
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata17
Nghiên cứu dữ liệu của 300 không hoạt động trong lĩnh vực tài chính niêm yết trên sàn HOSE giai đoạn 2012-2022 Kết quả thống kê các biến như sau:
Biến phụ thuộc tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) được xác định bằng lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân, với giá trị trung bình là 13.68% Điều này có nghĩa là mỗi 100 đồng đầu tư vào công ty, nhà đầu tư có thể thu lại 13.68 đồng Độ lệch chuẩn là 19.64%, cho thấy sự biến động tương đối cao so với giá trị trung bình Giá trị ROE dao động từ -3.2938 (HVN - Tổng Công ty Hàng không Việt Nam năm 2021) đến 5.2319 (TTF - CTCP Tập đoàn Kỹ nghệ gỗ Trường Thành năm 2019), với tổng số quan sát là 3,140.
Biến phụ thuộc tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) được đo lường bằng lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản bình quân, với giá trị trung bình đạt 7.18% Điều này có nghĩa là mỗi 100 đồng đầu tư của chủ sở hữu vào công ty sẽ mang lại 7.18 đồng lợi nhuận Độ lệch chuẩn của ROA là 8.44%, và giá trị ROA dao động từ -0.6246 (JVC - CTCP Thiết bị Y tế Việt Nhật năm 2016) đến 0.7426 (NCT - CTCP Dịch vụ Hàng hóa Nội Bài năm 2013), với tổng số quan sát là 3,133.
Biến độc lập tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SDA) có giá trị trung bình là 0.1626, cho thấy mỗi 1 đồng tài sản của doanh nghiệp được tài trợ bởi 0.1626 đồng nợ ngắn hạn Độ lệch chuẩn của SDA là 15.44%, cho thấy sự biến động đáng kể Giá trị SDA dao động từ 0.0000, với nhiều doanh nghiệp không sử dụng nợ ngắn hạn, đến 0.7357, ghi nhận tại CTCP Tập đoàn Kỹ nghệ gỗ Trường Thành năm 2016 Tổng số quan sát trong nghiên cứu là 3,140.
Biến độc lập tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản (SDA) có giá trị trung bình là 0.0864, cho thấy mỗi 1 đồng tài sản của doanh nghiệp được tài trợ bằng 0.0864 đồng nợ dài hạn Con số này chỉ khoảng 50% so với SDA, cho thấy doanh nghiệp phi tài chính chủ yếu sử dụng nợ dài hạn để tài trợ nhiều hơn nợ ngắn hạn Độ lệch chuẩn của tỷ lệ này cũng cần được xem xét để hiểu rõ hơn về sự biến động trong cấu trúc tài chính của doanh nghiệp.
Giá trị LDA dao động từ 0.0000, cho thấy nhiều doanh nghiệp không sử dụng nợ dài hạn, đến 0.7693, như trường hợp của VPD - CTCP Phát triển Điện lực Việt Nam năm 2016 Tổng số quan sát trong nghiên cứu là 3,140.
Biến kiểm soát quy mô doanh nghiệp (SIZE) được đo bằng logarit tổng tài sản doanh nghiệp, với giá trị trung bình là 12.1751 và độ lệch chuẩn 61.38% Giá trị SIZE dao động từ 9.9622 (KPF - CTCP Đầu tư tài sản Koji năm 2012) đến 14.2510 (HPG - CTCP Tập đoàn Hòa Phát năm 2021).
Vào thứ sáu, biến kiểm soát tăng trưởng doanh thu (GROWTH) được đo lường bằng sự thay đổi doanh thu so với năm trước có giá trị trung bình là 29.52%, với độ lệch chuẩn là 312.34% Giá trị GROWTH dao động từ -1.0487 (PTC - CTCP Đầu Tư Icapital năm 2020) đến 116.4356 (PTC - CTCP Đầu Tư Icapital năm 2022), dựa trên 3,085 quan sát.
PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
Đề tài phân tích tương quan giữa các biến cho ra kết quả sau đây:
Bảng 4.2 Kết quả phân tích tương quan
ROE ROA SDA LDA SIZE GROWTH
(*): Mức ý nghĩa 5% Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata17
Kết quả phân tích tương quan cho thấy có sự liên kết giữa các biến độc lập (SDA, LDA) và biến kiểm soát (SIZE) với biến phụ thuộc (ROE, ROA) Đồng thời, các biến độc lập (SDA, LDA) cũng có mối tương quan với nhau và với biến kiểm soát (SIZE) Tuy nhiên, biến kiểm soát tăng trưởng doanh thu (GROWTH) không đạt ý nghĩa thống kê ở mức 5%, do đó mối quan hệ giữa GROWTH và ROE cũng như ROA không thể xác định được.
4.2.1 Tương quan giữa biến độc lập và biến kiểm soát với biến phụ thuộc
Các nghiên cứu cho thấy nợ ngắn hạn (SDA) và nợ dài hạn (LDA) có mối tương quan âm với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) ở mức ý nghĩa 5%, chỉ ra rằng nợ làm giảm khả năng sinh lời Đặc biệt, ảnh hưởng của SDA và LDA đến ROA (-0.2564 và -0.1926) lớn hơn so với ROE (-0.0793 và -0.1032) Điều này có thể giải thích rằng việc vay nợ tạo ra áp lực trả lãi, làm giảm lợi nhuận sau thuế và tăng tổng tài sản trên bảng cân đối kế toán ROA, được tính bằng lợi nhuận sau thuế chia cho tổng tài sản bình quân, giảm do lợi nhuận sau thuế giảm và tổng tài sản tăng Ngược lại, ROE, tính bằng lợi nhuận sau thuế chia cho vốn chủ sở hữu bình quân, chỉ bị ảnh hưởng bởi sự giảm lợi nhuận sau thuế mà không ảnh hưởng đến vốn chủ sở hữu, dẫn đến tác động của nợ đến ROE thấp hơn so với ROA.
Biến độc lập quy mô doanh nghiệp (SIZE) có mối tương quan âm với tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) và không có ý nghĩa thống kê với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) ở mức ý nghĩa 5% Điều này xảy ra vì SIZE được tính bằng Logarit của tổng tài sản, mà chỉ ROA liên quan đến tổng tài sản, trong khi ROE thì không Tuy nhiên, SIZE và ROA có mối tương quan dương, cho thấy quy mô doanh nghiệp và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân có mối quan hệ cùng chiều Giải thích theo lý thuyết đánh đổi, các doanh nghiệp lớn thường vay nợ nhiều hơn để giảm chi phí lãi vay nhờ vào tấm chắn thuế, từ đó cải thiện tỷ suất sinh lời.
Biến kiểm soát tăng trưởng doanh thu (GROWTH) có mối tương quan âm với ROE và ROA, nhưng mối tương quan này không đạt ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
4.2.2 Tương quan giữa biến độc lập và biến kiểm soát với nhau
Giá trị tuyệt đối của các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0.8, cho thấy mức độ tương quan chấp nhận được và không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, theo Gujarati (2011) Để khẳng định chắc chắn về hiện tượng đa cộng tuyến, cần xác định hệ số phóng đại phương sai, như được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.3 Hệ số phóng đại phương sai
Biến Mô hình 1 Mô hình 2
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata17
Dựa trên hệ số phóng đại phương sai, tất cả các trường hợp của hai mô hình đều nhỏ hơn 10, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập và các biến kiểm soát trong nghiên cứu (Gujarati, 2011).
PHÂN TÍCH HỒI QUY DỮ LIỆU BẢNG
4.3.1 Kết quả hồi quy mô hình
Kết quả hồi quy cho thấy cấu trúc vốn có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lời của 300 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2012-2022, với biến phụ thuộc là ROE.
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy của các biến tác động đến ROE
Biến Pooled OLS FEM REM
Hệ số hồi quy P_value Hệ số hồi quy P_value Hệ số hồi quy
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata17
Kết quả hồi quy từ phương pháp Pooled OLS cho thấy biến độc lập SDA và LDA có tác động ngược chiều đến ROE với mức ý nghĩa 1%, trong khi biến kiểm soát SIZE có tác động cùng chiều với ROE cũng ở mức 1% Biến kiểm soát GROWTH không có ý nghĩa thống kê Đối với phương pháp FEM, SDA và LDA vẫn tác động ngược chiều đến ROE, với SDA ở mức 1% và LDA ở mức 5% Biến SIZE lần này có tác động ngược chiều đến ROE với mức ý nghĩa 5%, trong khi GROWTH vẫn không có ý nghĩa thống kê Cuối cùng, trong phương pháp REM, SDA và LDA tiếp tục có tác động ngược chiều đến ROE với mức ý nghĩa 1%, nhưng cả SIZE và GROWTH không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Kết quả hồi quy cho thấy cấu trúc vốn có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lời của 300 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2012-2022, với biến phụ thuộc là ROA.
Bảng 4.5 Kết quả hồi quy của các biến tác động đến ROA
Biến Pooled OLS FEM REM
Hệ số hồi quy P_value Hệ số hồi quy P_value Hệ số hồi quy
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata17
Kết quả hồi quy từ ba phương pháp Pooled OLS, FEM và REM cho thấy rằng biến độc lập SDA và LDA có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1% Đồng thời, hai biến kiểm soát SIZE và GROWTH không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
4.3.2 Kiểm định lựa chọn kết quả hồi quy Để lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp từ ba phương pháp nêu trên, đề tài thực hiện các kiểm định bao gồm:
Kiểm định F để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM
Kiểm định Breusch & Pagan để để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM
Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy
Phép kiểm định Giá trị thống kê P_value Kết quả
REM Hausman chi2(4) = 35.98 Prob > chi2 0.0000 FEM
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata17
Mô hình hồi quy theo FEM là lựa chọn tối ưu để phân tích ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE, với chỉ số ROE là biến phụ thuộc.
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình
Phép kiểm định Giá trị thống kê P_value Kết quả
REM Hausman chi2(4) = 16.93 Prob > chi2 0.0020 FEM
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata17
Dựa vào kết quả kiểm định, mô hình hồi quy theo phương pháp FEM được xác định là phù hợp nhất để phân tích tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE, với biến phụ thuộc là ROA.
4.3.3 Kiểm định các khuyết tật cơ bản của mô hình
4.3.3.1 Kiểm định đa cộng tuyến
Kết quả hệ số phóng đại phương sai ở bảng 4.3 cho thấy cả hai mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng
4.3.3.2 Kiểm định tự tương quan
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định tự tương quan
Mô hình 1 (ROE) Mô hình 2 (ROA)
Nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata17 để thực hiện kiểm định Wooldridge nhằm phát hiện hiện tượng tự tương quan trong các mô hình Kết quả kiểm định cho thấy, với mức ý nghĩa 5%, mô hình 1 không có hiện tượng tự tương quan (Prob > F = 0.1906, tức 19.06% > 5%), trong khi mô hình 2 cho thấy có hiện tượng tự tương quan (Prob > F = 0.0000, tức 0% = 0%).
4.3.3.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi
Mô hình 1 (ROE) Mô hình 2 (ROA)
Nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata17 để thực hiện kiểm định Wald nhằm phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình Kết quả kiểm định cho thấy, với mức ý nghĩa 5%, cả hai mô hình đều có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, với giá trị Prob > chi2 = 0.0000, nhỏ hơn 5%.
4.3.4 Khắc phục các khuyết tật của mô hình
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình 1 gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi, trong khi mô hình 2 có cả hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Để khắc phục các khuyết tật này, đề tài sẽ áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS).
Bảng 4.10 Kết quả phương pháp FGLS Biến
Hệ số hồi quy P_value Hệ số hồi quy P_value
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata17
Kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập SDA, LDA và biến kiểm soát SIZE có ý nghĩa thống kê trong mô hình, trong khi biến GROWTH không có ý nghĩa Cả hai mô hình đều cho thấy SDA và LDA có mối tương quan âm với ROE và ROA tại mức ý nghĩa 1%, trong khi GROWTH không có mối quan hệ với ROE và ROA Ở mô hình 1, SIZE có tương quan dương với ROE tại mức ý nghĩa 1%, và ở mô hình 2, SIZE có tương quan dương với ROA tại mức ý nghĩa 5% Với Prob > Chi2 = 0.0000, cả hai mô hình đều có ý nghĩa thống kê.
4.3.5 Kiểm định hiện tƣợng nội sinh Để kiểm tra các biến trong mô hình có bị hiện tượng nội sinh hay không, đề tài thực hiện kiểm định Durbin Wu-Hausman Với hai giả thuyết:
H0: Biến không có hiện tượng nội sinh
H1: Biến có hiện tượng nội sinh
Bảng 4.11 Kết quả hồi quy hai giai đoạn
P_value Kết luận với mức ý nghĩa 5% P_value
Kết luận với mức ý nghĩa 5%
SDA 0.0158 Có nội sinh 0.0720 Không phát hiện
LDA 0.6926 Không phát hiện 0.1257 Không phát hiện
SIZE 0.0000 Có nội sinh 0.0000 Có nội sinh
GROWTH 0.5418 Không phát hiện 0.3798 Không phát hiện
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata17
Kết quả hồi quy hai giai đoạn trong bảng 4.11 cho thấy, trong mô hình 1, hai biến SDA và SIZE đều có hiện tượng nội sinh, trong khi ở mô hình 2 chỉ biến SIZE xuất hiện hiện tượng này.
4.3.6 Khắc phục biến nội sinh Để xử lý các biến nội sinh, đề tài sử dụng phương pháp theo Garciá-Herrero và cộng sự (2009) Phương pháp này sử dụng độ trễ của các biến độc lập (mà có thể nội sinh) để làm biến công cụ trong quá trình hồi quy
Bảng 4.12 Kết quả phương pháp GMM Biến
Hệ số hồi quy P > |z| Hệ số hồi quy P > |z|
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata17
Kết quả từ kiểm định Hansen test và AR(2) test cho thấy các biến công cụ trong mô hình và phương pháp GMM là phù hợp Trong mô hình 1, biến SDA không có ý nghĩa thống kê, trong khi các biến LDA, SIZE và GROWTH có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, 10% và 10% tương ứng Đối với mô hình 2, cả biến SDA và LDA đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, trong khi biến SIZE và GROWTH không có ý nghĩa thống kê.