Tác Động Của Các Yếu Tố Đến Cấu Trúc Vốn Của Các Công Ty Bất Động Sản Niêm Yết Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam Vai Trò Tương Tác Của Sở Hữu Nhà Nước.pdf

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Lý do chọn đề tài

Mục tiêu cuối cùng của quản trị tài chính doanh nghiệp là tối đa hóa giá trị công ty, điều này được thể hiện qua việc tối thiểu hóa các loại chi phí vốn bao gồm vốn chủ sở hữu và vốn vay Tuy nhiên ngoài việc tối đa hóa giá trị công ty, cần có những chính sách để hoạch định một cấu trúc vốn (CTV) hiệu quả và an toàn để có thể phòng tránh các rủi ro công ty có thể gặp phải khi sử dụng đòn bẩy đặc biệt trong những giai đoạn nền kinh tế có dấu hiệu suy giảm Hoạch định CTV của công ty là một trong những chủ đề vô cùng quan trọng đối với các nhà quản trị trong hoạt động xây dựng, điều hành và phát triển công ty Trong mọi lĩnh vực, ngành nghề, CTV luôn được xem là cơ sở nền tảng nhằm thiết lập một hệ thống tài chính ổn định và bền vững cho sự tồn tại và phát triển của công ty Đối với ngành bất động sản (BĐS), dòng vốn đầu tư vào thị trường này rất đa dạng, thông thường bao gồm vốn FDI, vốn huy động từ thị trường quốc tế thông qua phát hành trái phiếu công ty hoặc vay các tổ chức nước ngoài, huy động từ thị trường chứng khoán (TTCK), từ phát hành trái phiếu doanh nghiệp, nguồn vốn tự có, tự tích lũy của các tổ chức, cá nhân và vay từ tổ chức tín dụng Nguồn vốn từ hệ thống tổ chức tín dụng là một trong số các nguồn vốn đầu tư vào thị trường bất động sản, tuy nhiên hiện nay đây là nguồn vốn mang tính chất trọng yếu đối với các công ty ngành BĐS

Dẫu vậy, nguồn vốn tín dụng luôn được kiểm soát chặt chẽ của Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước (NHNN) vì khi tín dụng ngân hàng được đẩy mạnh quá mức vào thị trường BĐS sẽ tạo rủi ro lớn, ảnh hưởng trọng yếu tới an toàn hệ thống các tổ chức tín dụng và cả nền kinh tế vì nhu cầu tín dụng đối với lĩnh vực BĐS thường có thời gian vay vốn dài, trong khi nguồn huy động của hệ thống tổ chức tín dụng chủ yếu là ngắn hạn với lãi suất thay đổi theo thị trường

Theo Phương Hoài/VOV.VN (2022), hàng năm, khoảng 700.000 - 800.000 tỷ đồng sẽ đổ vào thị trường bất động sản và thông thường vốn ngân hàng chiếm 50% trên tổng nguồn vốn huy động của các công ty BĐS Tuy nhiên giai đoạn từ năm 2019 đến giữa năm 2021, tình hình dịch bệnh Covid – 19 diễn biến phức tạp, gây ra những khó khăn trong nền kinh tế Việt Nam và các ngành sản xuất, kinh doanh, dịch vụ bị ảnh hưởng nặng nề dẫn tới nhu cầu vay vốn giảm đáng kể, nhiều ngân hàng đã chuyển sang cấp vốn vào thị trường BĐS Nguồn vốn tín dụng chảy vào thị trường BĐS quá mức dẫn đến giai đoạn năm 2022, 70% CTV của các công ty BĐS là nguồn vốn tín dụng ngân hàng, chỉ 30% còn lại là nguồn vốn huy động từ những kênh khác và điều này có thể gây bất ổn cho các hệ thống tổ chức tín dụng và cả nền kinh tế

Chính vì vậy, từ tháng 4 năm 2022, nguồn tín dụng từ các ngân hàng thương mại vào BĐS có dấu hiệu thắt chặt khi một số ngân hàng thương mại đồng loạt thông báo dừng cho vay BĐS sau văn bản chỉ đạo của NHNN hồi tháng 3 về việc kiểm soát tín dụng vào các lĩnh vực tiềm ẩn nhiều rủi ro

Trong giai đoạn năm 2022, ngoài dòng vốn tín dụng bị thắt chặt, các doanh nghiệp BĐS cũng gặp rất nhiều khó khăn trong việc huy động nguồn vốn trái phiếu, giai đoạn cuối năm 2022 trái phiếu đến kỳ tất toán, bắt buộc các công ty đã phát hành trái phiếu phải trả cả tiền gốc và lãi cho các nhà đầu tư Trong khi đó, công ty lại không được phát hành thêm trái phiếu với mục đích cơ cấu lại nợ, đảo nợ, dẫn đến việc áp lực về dòng tiền rất lớn Nhiều tập đoàn, công ty BĐS ghi nhận lợi nhuận sụt giảm mạnh, thậm chí thua lỗ Một số công ty BĐS đã phải thu hẹp quy mô đầu tư sản xuất kinh doanh hoặc tinh giản tối đa bộ máy, giảm lực lượng lao động Thậm chí có công ty giảm đến 50% lực lượng lao động tác động đến vấn đề an sinh xã hội, ảnh hưởng đến nhiều hộ gia đình; hoặc phải giảm lương tác động đến cuộc sống của nhiều người lao động Từ cuối năm 2022, có thể là thời điểm bắt đầu cho làn sóng bán rẻ các tài sản bất động sản Thậm chí, những công ty bất động sản không đủ khả năng tài chính để xử lý nợ trái phiếu sẽ đối mặt nguy cơ phá sản và có thể bán tháo tài sản để trả nợ

Có thể thấy rằng, việc tỷ lệ vay nợ trong CTV cao, với dòng vốn vào thị trường BĐS luôn được Chính phủ và NHNN kiểm soát chặt chẽ dẫn đến việc các tổ chức kinh doanh và đầu tư BĐS cần linh hoạt trong việc tìm kiếm dòng tiền và điều chỉnh CTV của công ty khi sự tác động của CTV lên tình hình hoạt động của các công ty BĐS tại Việt Nam là vô cùng đáng kể Đặc biệt đối với ngành BĐS, ngành được xem như một trong những trụ cột của nền kinh tế, sự phát triển của thị trường này tạo động lực tăng trưởng rất lớn cho các ngành nghề liên quan (thị trường tài chính, sản xuất vật liệu xây dựng, xây dựng, nội thất,…) Từ những lý do trên, việc xác định các yếu tố tác động đến CTV của công ty ngành BĐS và mức độ tác động của các biến khi có sự tương tác của sở hữu nhà nước là vô cùng cấp thiết Do đó, tác giả chọn đề tài “Tác động của các yếu tố đến cấu trúc vốn của các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam: Vai trò tương tác của sở hữu nhà nước” và đồng thời đề xuất một số khuyến nghị và giải pháp, hy vọng sẽ giúp các nhà quản trị đưa ra được các chính sách để xây dựng được một CTV vững mạnh.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của đề tài là phát hiện và đo lường mức độ tác động của các yếu tố đến CTV của công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam, đồng thời xem xét sự tác động của các biến độc lập đến CTV khi có sự tương tác của biến sở hữu nhà nước, từ đó đề xuất các giải pháp giúp các công ty bất động sản niêm yết xây dựng một CTV tối ưu nhằm mục đích tối đa hóa lợi nhuận, gia tăng giá trị của doanh nghiệp

Dựa trên mục tiêu tổng quát, tác giả chia thành 3 mục tiêu cụ thể, bao gồm:

- Xác định các yếu tố và mức độ tác động của từng yếu tố đến CTV của các công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam từ năm 2013 đến năm 2022

- Phân tích và đưa ra đánh giá về mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến CTV của các công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam với sự tương tác của biến sở hữu nhà nước trong giai đoạn 2013 – 2022

- Đề xuất các giải pháp và đưa ra định hướng nhằm tối ưu hóa CTV của các công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam hiện nay.

Câu hỏi nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, bài khóa luận sẽ trả lời các câu hỏi sau:

- Các yếu tố và mức độ tác động đến CTV của các công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2013 – 2022?

- Sự tác động của từng yếu tố tới CTV của các công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam khi xem xét dưới sự tương tác của sở hữu nhà nước?

- Các giải pháp nào giúp các công ty BĐS để thiết lập một CTV hiệu quả và an toàn trong giai đoạn hiện nay từ việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến CTV?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đề tài tiến hành xem xét 7 yếu tố gồm sở hữu nhà nước, khả năng thanh khoản, khả năng sinh lời, quy mô công ty, tài sản hữu hình, tốc độ tăng trưởng, và thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp tác động đến CTV của các công ty BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam trong giai đoạn 2013 – 2022

Phạm vi không gian: Bài khóa luận sử dụng dữ liệu của 28 công ty BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam vì dữ liệu của 28 công ty này đầy đủ, liên tục trong vòng 10 năm từ 2013 đến năm 2022 và phù hợp với nghiên cứu

Phạm vi thời gian: Nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn từ năm 2013 đến năm 2022, trong 10 năm là thời gian đủ dài để phản ánh những thay đổi của thị trường BĐS và sát với thời điểm thực hiện đề tài.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu định lượng được tác giả lựa chọn sử dụng cho bài khóa luận, cùng với mẫu dữ liệu của 28 công ty BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam từ năm 2013 đến năm 2022

Kỹ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng trong bài khóa luận là hồi quy dữ liệu bảng với 3 phương pháp: Ước lượng bình phương tối thiểu gộp (POOLED OLS), ước lượng với tác động cố định (FEM), và ước lượng với tác động ngẫu nhiên (REM) Sau đó, tác giả đưa ra sự so sánh giữa các kết quả của từng phương pháp hồi quy thông qua các kiểm định như F-test, Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp nhất Ngoài ra tác giả cũng kiểm tra sự tự tương quan thông qua kiểm định Wooldridge và phương sai thay đổi (nếu lựa chọn mô hình FEM), đồng thời để khắc phục 2 vấn đề trên tác giả sẽ sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) Cuối cùng khắc phục hiện tượng nội sinh và kiểm tra sự tương tác bằng phương pháp tổng quát khoảnh khắc (GMM)

Bước 1: Xác định lý do chọn đề tài

Bước 2: Lược khảo các nghiên cứu có liên quan

Bước 3: Tiến hành tìm kiếm và thu thập thông tin, dữ liệu

Bước 4: Lựa chọn phương pháp và mô hình nghiên cứu cụ thể

Bước 5: Xử lý, diễn giải và phân tích dữ liệu trên phần mềm Stata 15.1

Bước 6: Đưa ra kết luận và đề xuất giải pháp

Đóng góp của đề tài

Bài khóa luận tập trung tìm hiểu sự tác động của các yếu tố tới CTV của các công ty BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam với sự tương tác của sở hữu nhà nước, đóng góp vào tình hình thực tiễn tại các công ty Từ đó, giúp cho các nhà quản trị của các công ty thiết lập một CTV tối ưu nhằm tối đa hóa giá trị, lợi nhuận và sự an toàn về tài chính của công ty Ngoài ra, bài khóa luận còn góp phần làm phong phú về cơ sở thực tiễn đối với chủ đề CTV của các công ty BĐS, đồng thời bài khóa luận cũng là tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu có liên quan được thực hiện sau này.

Kết cấu khóa luận

Ngoài phần mở đầu và kết luận, danh mục từ viết tắt, danh mục bảng, danh mục hình, danh mục tài liệu tham khảo, phụ lục, đề tài nghiên cứu bao gồm 5 chương chính, cụ thể:

Chương 1: Giớ i thi ệu đề tài nghiên c ứ u

Chương này sẽ trình bày đặt vấn đề và tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu, tổng quan vấn đề nghiên cứu, thông qua đó trình bày các mục tiêu nghiên cứu, đồng thời đưa ra những câu hỏi nghiên cứu tương ứng, phạm vi và đối tượng nghiên cứu Ngoài ra trình bày phương pháp, bố cục bài nghiên cứu, và đóng góp của đề tài

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm

Chương 2 sẽ trình bày khái quát về khái niệm và các lý thuyết về CTV, đồng thời trình bày các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan ở Việt Nam và nước ngoài từ đó tìm ra khoảng trống của các nghiên cứu cũng như đưa ra hướng nghiên cứu chính của đề tài

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Dựa trên cơ sở trong chương 2, chương 3, tác giả sẽ trình bày dữ liệu, mô hình nghiên cứu, và các giả thuyết về biến nghiên cứu trong mô hình Đồng thời tác giả cũng sẽ đưa ra các giả thuyết về chiều hướng tác động đối với các biến dựa trên những nghiên cứu thực nghiệm và đưa ra trình tự chạy dữ liệu cho bài khóa luận tốt nghiệp

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Trong chương 4, tác giả sẽ trình bày và thảo luận về kết quả tác động của các yếu tố đến CTV của công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam dưới sự tương tác của sở hữu nhà nước theo thống kê mô tả, phân tích tương quan, đa cộng tuyến và hồi quy dữ liệu bảng theo 3 phương pháp Pooled OLS, FEM và REM Bên cạnh đó là các kiểm định về khuyết tật của mô hình nếu có và sẽ được xử lý thông qua phương pháp FGLS và GMM nếu trong mô hình xuất hiện biến nội sinh và cuối cùng trình bày kết quả sự tương tác của yếu tố sở hữu nhà nước

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương 5 sẽ tóm tắt lại kết quả của chương 4 đồng thời đưa ra các hàm ý chính sách về CTV mang tính chất tham khảo cho các nhà quản trị của các công ty BĐS để xây dựng một CTV tối ưu Sau cùng, chương 5 cũng sẽ trình bày một số hạn chế của bài khóa luận và đưa ra những hướng nghiên cứu mới cho các bài nghiên cứu liên quan tiếp theo

Tác giả đã thể hiện được lý do và tính cấp thiết cho việc thực hiện khóa luận, cùng với đó là các câu hỏi được đặt ra cùng các mục tiêu cần đạt được trong bài thông qua chương 1 Ngoài ra, với đối tượng nghiên cứu được nêu ở trên cùng với phạm vi thời gian nghiên cứu là 10 năm từ 2013 đến 2022, tác giả sẽ thực hiện theo đúng quy trình đã nêu ở trên để thực hiện bài khóa luận Tiếp nối nội dung của chương 1, chương 2 sẽ bao gồm các nội dung về cơ sở lý thuyết thực hiện bài khóa luận và trình bày các nghiên cứu thực nghiệm

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Chương 2 sẽ trình bày khái quát về khái niệm và các lý thuyết về CTV, đồng thời trình bày các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan ở Việt Nam và nước ngoài từ đó tìm ra khoảng trống của các nghiên cứu cũng như đưa ra hướng nghiên cứu chính của đề tài.

Cơ sở lý thuyết

2.1.1 Khái niệm về cấu trúc vốn

“Cấu trúc vốn là tỷ trọng của các nguồn vốn (bao gồm nợ phải trả và vốn chủ sở hữu) trong tổng nguồn vốn mà doanh nghiệp huy động và sử dụng vào hoạt động sản xuất – kinh doanh” (Đặng Văn Dân và Nguyễn Hoàng Chung 2017)

Ngoài ra, Yapa Abeywardhana, D (2017) định nghĩa cấu trúc vốn được xem như một quyết định đòn bẩy tài chính liên quan đến sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu, đồng thời sẽ ảnh hưởng tới giá trị thị trường của doanh nghiệp Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2019) cũng cho rằng cấu trúc vốn bao gồm nợ phải trả và vốn chủ sở hữu của công ty, được sử dụng cho mục đích hoạt động hàng ngày, mở rộng dự án đầu tư và cung cấp vốn cho tài sản của công ty

Bên cạnh đó, Brounen, de Jong, và Koedijk (2006) cho biết việc tài trợ bằng nợ có lợi thế về lá chắn thuế nhưng lại có nguy cơ kiệt quệ tài chính trong trường hợp mức độ sử dụng nợ vượt quá cơ cấu tối ưu, điều quan trọng là các nhà quản lý tài chính phải kết hợp chiến lược nguồn vốn này với tài trợ vốn cổ phần để tối ưu hóa giá trị của công ty Vì vậy, việc nhận diện các yếu tố tác động và mức độ tác động của các yếu tố tới CTV là một trong những công việc cô cùng cần thiết mà các nhà quản trị công ty cần quan tâm

2.1.2 Các lý thuyết về cấu trúc vốn

2.1.2.1 Lý thuyết về Cơ cấu vốn theo quan điểm truyền thống

Durand (1952) là nghiên cứu đầu tiên về CTV doanh nghiệp với các giả định gồm: Môi trường kinh doanh của doanh nghiệp có thuế thu nhập doanh nghiệp, thị trường tài chính không hoàn hảo và doanh nghiệp có rủi ro gặp phải tình trạng bị kiệt quệ tài chính do dùng nợ Việc gia tăng vốn vay trong tổng CTV sẽ làm gia tăng rủi ro về tài chính của công ty, từ đó làm tăng chi phí vay dẫn đến giá trị công ty giảm

Vì vậy việc gia tăng tỷ suất sinh lời của các công ty là vô cùng cần thiết Lý thuyết

Cơ cấu vốn theo quan điểm truyền thống cho rằng có sự tồn tại của CTV tối ưu giúp giảm thiểu chi phí sử dụng vốn và tối đa hóa giá trị của doanh nghiệp

Tuy nhiên, vấn đề chính của lý thuyết này là không có lý thuyết cơ sở thể hiện cho việc mức độ sử dụng chi phí vốn chủ sở hữu và mức độ sử dụng chi phí nợ là bao nhiêu nhằm cân bằng giữa tỷ lệ vốn nợ và vốn chủ sở hữu ở mức ổn định tránh gặp tình trạng kiệt quệ tài chính Vì những lý do đó, lý thuyết M&M ra đời trên cơ sở đưa ra những dẫn chứng cũng như cơ sở bổ sung thêm những khiếm khuyết mà quan điểm này còn thiếu sót (Brigham & Houston 2009)

2.1.2.2 Lý thuyết về Cơ cấu nguồn vốn hiện đại

Modilligani và Miller (1958) đưa ra mối quan hệ giữa giá trị công ty, chi phí vốn và mức độ sử dụng nợ của công ty M&M dựa trên những giả định quan trọng gồm: Giả định về thuế, giả định về chi phí giao dịch, giả định về chi phí khánh kiệt tài chính, giả định về thị trường hoàn hảo

Về nội dung, M&M được chia thành 2 mệnh đề quan trọng Mệnh đề (I) Giá trị của công ty và Mệnh đề (II) Chi phí sử dụng vốn Các mệnh đề này lần lượt sẽ được xem xét trong hai trường hợp ứng với hai giả định chính đó là có thuế và không có thuế

Trong trường hợp không có thuế, giá trị công ty có vay nợ và giá trị công ty không có vay nợ là như nhau Vì vậy, mệnh đề M&M số I cho thấy khi thay đổi CTV của công ty cũng không làm gia tăng giá trị công ty cũng như không mang lại giá trị thêm nào cho các cổ đông của công ty Trong mệnh đề M&M số II, chi phí sử dụng vốn trung bình không đổi trong khi chi phí sử dụng vốn cổ phần tăng lên khi công ty gia tăng tỷ số nợ

Tuy nhiên, trong trường hợp có thuế, mệnh đề M&M số I cho rằng công thức để tính giá trị công ty có sử dụng nợ vay bằng giá trị công ty khi không có nợ vay cộng với hiện giá của lá chắn thuế khi công ty sử dụng nợ vay Vì vậy trong môi trường có thuế, giá trị của công ty sẽ gia tăng khi sử dụng nợ vay Trong mệnh đề M&M số II khi trong môi trường có thuế, mệnh đề cho rằng chi phí sử dụng vốn trung bình giảm trong khi công ty gia tăng tỷ số nợ thì chi phí sử dụng vốn cổ phần tăng lên

Tuy nhiên, lý thuyết M&M vẫn chưa xét đến các chi phí có thể phát sinh làm giảm đi lợi ích từ lá chắn thuế, trong đó có chi phí khánh kiệt tài chính Khi công ty gia tăng tỷ lệ vay nợ sẽ dẫn tới việc gia tăng rủi ro tài chính cho công ty, lúc đó chi phí khánh kiệt sẽ gia tăng Khi công ty càng gia tăng tỷ lệ vay nợ đến một mức chi phí khánh kiệt sẽ triệt tiêu lợi ích từ lá chắn thuế mang lại

2.1.2.3 Lý thuyết Đánh đổi cấu trúc vốn

Dựa trên lý thuyết M&M, lý thuyết Đánh đổi cấu trúc vốn (Trade-off Theory) đã xem xét đến tác động của thuế và chi phí khánh kiệt tài chính (Sự tăng của chi phí vốn, …) Được khởi xướng bởi Kraus và Litzenberger (1973) và được phát triển bởi Myers (1977) Lý thuyết Đánh đổi cấu trúc vốn đưa ra quan điểm rằng các công ty nên sử dụng một mức nợ vay nhất định nhằm mục đích tối đa hóa giá trị của công ty CTV mục tiêu đó được xác định bằng việc tại giá trị nợ vay đó, lá chắn thuế có thể triệt tiêu được chi phí khánh kiệt tài chính Tuy nhiên, khi gia tăng nợ vay vượt qua điểm CTV mục tiêu, lợi ích lãi vay từ lá chắn thuế sẽ nhỏ hơn chi phí khánh kiệt tài chính Từ đó, làm giảm giá trị công ty và làm tăng khả năng công ty gặp phá sản

GTCT vay nợ = GTCT không vay nợ + Hiện giá lá chắn thuế - Hiện giá chi phí khánh kiệt tài chính

Theo quan điểm Đánh đổi cấu trúc vốn, các yếu tố tác động đến CTV gồm: thuế thu nhập doanh nghiệp, chi phí khánh kiệt tài chính, tài sản cố định hữu hình, quy mô công ty và lợi nhuận

Mặc dù lý thuyết Đánh đổi đã giải quyết được vấn đề chi phí khánh kiệt phát sinh trong quá trình vay nợ theo lý thuyết M&M Tuy nhiên, lý thuyết Đánh đổi cấu trúc vốn vẫn còn một vài điều chưa giải thích, như việc tại sao một số công ty vẫn thành công, kết quả kinh doanh tốt khi vay rất ít nợ; hay trong thực tế, khi giá cổ phiếu của công ty đang cao và công ty đang có nhu cầu về tài trợ bên ngoài thì công ty có nhiều khả năng phát hành cổ phiếu (hơn là vay nợ)

2.1.2.4 Lý thuyết Trật tự phân hạng

Bên cạnh các lý thuyết trên, lý thuyết Trật tự phân hạng (Pecking Order Theory) được phát triển bởi Myers và Majluf (1984) lại đi theo một hướng khác khi cho rằng, không tồn tại một CTV tối ưu, mà chỉ ra một trật tự ưu tiên khi sử dụng các khoản đầu tư Nghiên cứu chia nguồn tài trợ thành: Nguồn vốn bên trong (vốn góp và lợi nhuận giữ lại) và Nguồn vốn bên ngoài (vốn vay và phát hành cổ phiếu mới)

Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm

2.2.1 Các nghiên cứu trên thế giới

Mutalib (2011) phân tích các yếu tố có sự tác động tới CTV các doanh nghiệp xi măng ở Nigeria từ năm 2000 đến 2009 Bài nghiên cứu đã sử dụng phương pháp hồi quy Pooled OLS cùng với 8 biến ngoại sinh nhằm đo lường tác động của từng yếu tố đến CTV Xem xét kết quả, có bảy biến số có liên quan đáng kể đến tỷ lệ đòn bẩy trong khi biến còn lại thì không Kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tố quy mô, khả năng sinh lời, khả năng thanh khoản và độ trễ của đòn bẩy có mối quan hệ ngược chiều với đòn bẩy Ngoài ra, tiềm năng tăng trưởng, tuổi của công ty, tính hữu hình tác động cùng chiều tới tỷ lệ đòn bẩy Kết quả của bài nghiên cứu phù hợp với lý thuyết Trật tự phân hạng trong trường hợp lợi nhuận khi biến động thu nhập không thể xác nhận được lý thuyết Đánh đổi cấu trúc vốn

ALmuaither và Marzouk (2019) nghiên cứu các yếu tố tác động đến CTV của các công ty ở Anh bằng cách sử dụng ước tính bình phương tối thiểu thông thường (OLS) với sáu biến độc lập gồm có quy mô công ty, lợi nhuận, tài sản hữu hình, cơ hội tăng trưởng, thuế và mức biến động cùng với bốn biến giả phân loại ngành và đòn bẩy tài chính là biến phụ thuộc Phạm vi nghiên cứu của bài gồm các công ty FTSE

100 năm 2016 Các phát hiện cho thấy (I) mối quan hệ cùng chiều nhưng không đáng kể giữa quy mô công ty và đòn bẩy; (ii) mối quan hệ ngược chiều nhưng không đáng kể giữa lợi nhuận và đòn bẩy; (iii) mức độ tài sản hữu hình và đòn bẩy có mối quan hệ ngược chiều nhưng mối quan hệ này không đáng kể; (iv) cơ hội tăng trưởng và đòn bẩy có mối tương quan nghịch và mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê cao; (v) thuế và đòn bẩy có mối quan hệ cùng chiều nhưng mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê; và (vi) biến động có tác động ngược chiều đến đòn bẩy nhưng mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê Đối với các công ty niêm yết ở Trung Quốc, Huang (2006) đã nghiên cứu 1200 công ty trong giai đoạn từ 1994 đến 2003 với cơ sở dữ liệu mới, gồm dữ liệu thị trường và kế toán Kết quả nghiên cứu cho thấy đòn bẩy ở các công ty Trung Quốc tăng theo quy mô doanh nghiệp và tài sản cố định, đồng thời giảm theo lợi nhuận, lá chắn thuế phi nợ, cơ hội tăng trưởng, cổ phần quản lý và mối tương quan với các ngành Bài nghiên cứu cũng cho thấy rằng sự tác động của sở hữu nhà nước hoặc sở hữu tổ chức đến CTV là không đáng kể Không như nhiều quốc gia khác, các công ty Trung Quốc có xu hướng nợ dài hạn thấp hơn nhiều

Harc (2015) đo lường mối tương quan giữa tài sản hữu hình và CTV của các công ty vừa và nhỏ ở Croatia Mẫu nghiên cứu bao gồm 500 doanh nghiệp vừa và nhỏ ở Croatia từ năm 2005 đến năm 2010 Dữ liệu được sử dụng để phân tích thực nghiệm được lấy từ báo cáo hàng năm của các công ty Bài nghiên phân tích sự tác động của tài sản hữu hình đến thước đo đòn bẩy thông qua hệ số tương quan Pearson Kết quả nghiên cứu cho thấy sự tác động của yếu tố tài sản hữu hình đến đòn bẩy ngắn hạn khác với sự tác động đến đòn bẩy dài hạn Tài sản hữu hình có tác động ngược chiều đến đòn bẩy ngắn hạn và có ý nghĩa thống kê trong tất cả các năm quan sát Trong khi đó tài sản hữu hình có mối quan hệ cùng chiều tới đòn bẩy dài hạn và có ý nghĩa thống kê Những phát hiện này phù hợp với lý thuyết Đánh đổi cấu trúc vốn khi cho rằng tài sản hữu hình có tác động cừng chiều đến đòn bẩy, cũng như với lý thuyết Trật tự phân hạng, thường được hiểu là dự đoán sự tác động ngược chiều của tài sản hữu hình đến đòn bẩy

Dựa trên 169 quan sát từ mẫu nghiên cứu bao gồm 13 Công ty liên kết với Chính phủ Malaysia (GLC) được niêm yết, Ramli và Wahab (2014) sử dụng phương pháp Pooled OLS và bốn mô hình để kiểm tra các yếu tố tác động đến CTV đồng thời xây dựng các biến giải thích nhằm đáp ứng mục tiêu nghiên cứu Kết quả nghiên cứu cho thấy tài sản cố định hữu hình và quy mô doanh nghiệp là 2 yếu tố quan trọng nhất để xác định nguồn tài chính doanh nghiệp của GLC, với mối quan hệ cùng chiều của tài sản cố định và CTV cùng với mối quan hệ ngược chiều của quy mô doanh nghiệp và CTV của doanh nghiệp GLC Yếu tố lãi suất và thanh khoản lần lượt có tác động ngược chiều đối với BVTDR và BVLTDR Nghiên cứu kết luận rằng khả năng sinh lời không có ý nghĩa trong việc xác định tài chính doanh nghiệp; không phù hợp với những kết quả của các nghiên cứu thực nhiệm ở Malaysia Với thiết kế CTV phù hợp và sự tác động của chính phủ, nghiên cứu cũng kết luận rằng các GLC ít phụ thuộc hơn vào đòn bẩy để hỗ trợ hoạt động đầu tư của mình

2.2.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam

Nguyễn Thị Như Quỳnh, Lê Đình Luân và Lê Hoàng Vinh (2020) nghiên cứu xác định sự tác động của các yếu tố đến CTV, với mẫu dữ liệu bao gồm 148 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại sàn HOSE từ năm 2011 đến năm 2018 Bằng phương pháp hồi quy FGLS, bài nghiên cứu cho thấy các yếu tố gồm cấu trúc tài sản, quy mô, cơ hội tăng trưởng, và thanh khoản có tác động cùng chiều tới đòn bẩy tài chính dài hạn; yếu tố lợi nhuận và đòn bẩy tài chính dài hạn có tác động ngược chiều Ngoài ra, các yếu tố như quy mô, lợi nhuận, cấu trúc tài sản và thanh khoản có mối quan hệ ngược chiều đến đòn bẩy tài chính trong ngắn hạn Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cho thấy thuế không tác động đến đòn bẩy tài chính

Trần Đình Khôi Nguyên và Ramachandran (2006) nghiên cứu các yếu tố tác động đến CTV của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam Kết quả các yếu tố có quan hệ cùng chiều với CTV của doanh nhiệp, gồm quy mô, mối quan hệ với ngân hàng, rủi ro kinh doanh, và tốc độ tăng trưởng doanh thu, trong khi đó cấu trúc tài sản hữu hình có mối quan hệ ngược chiều với CTV Ngoài ra, biến khả năng sinh lời dường như không tác động đáng kể đến CTV của các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở Việt Nam Tác động mạnh mẽ của các yếu tố quyết định như quyền sở hữu doanh nghiệp, mối quan hệ với ngân hàng, quy mô, và mạng lưới phản ánh đặc điểm bất cân xứng của quá trình huy động vốn trong nền kinh tế chuyển đổi như Việt Nam Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến (2014) nghiên cứu sự tác động của một số yếu tố đến CTV của các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng FEM với các biến độc lập bao gồm quy mô, khả năng sinh lời, sự tăng trưởng của doanh nghiệp, đặc điểm riêng của tài sản, tài sản hữu hình, khả năng thanh khoản, điều kiện của TTCK, thuế, điều kiện thị trường nợ Bài nghiên cứu dựa trên 180 công ty phi tài chính niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE với phạm vi nghiên cứu từ năm 2010 đến năm 2013 Theo bài nghiên cứu, yếu tố quy mô và khả năng sinh lợi có tác động cùng chiều tới CTV Ngoài ra, bài nghiên cứu kết luận yếu tố thuế có tác động ngược chiều tới CTV

Lê Đạt Chí (2013) nghiên cứu và xác định các yêu tố tác động đến CTV của các công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2010 Nghiên cứu dựa trên nền tảng lý thuyết truyền thống về cấu trúc vốn (Lý thuyết Đánh đổi, lý thuyết Trật tự phân hạng và lý thuyết Thời điểm thị trường), đồng thời xem xét vấn đề trong khuôn khổ lý thuyết tài chính chính hành vi Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng yếu tố thuế, hành vi nhà quản trị và đòn bẩy ngành có mối quan hệ cùng chiều với CTV của công ty Mặt khác, yếu tố lạm phát, tỷ số giá trị thị trường trên giá sổ sách, và tỷ suất sinh lời có mối quan hệ ngược chiều với CTV Cuối cùng, bài nghiên cứu tiến hành kiểm định bổ sung hai lý thuyết là lý thuyết Đánh đổi cấu trúc vốn và lý thuyết Trật tự phân hạng trong điều kiện thị trường Việt Nam Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng việc hoạch định CTV của các công ty trong giai đoạn này có tương quan mạnh với lý thuyết Trật tự phân hạng Đặng Văn Dân và Nguyên Hoàng Chung (2017) xem xét sự tác động của các yếu tố bao gồm quy mô, tỷ lệ tài sản hữu hình, cơ hội tăng trưởng, tỷ suất sinh lời đến tỷ số nợ của 285 công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam với phạm vi nghiên cứu là giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2015 Bài nghiên cứu thu thập số liệu từ BCTC đã kiểm toán của các công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam, bài nghiên cứu đồng thời dựa trên các cơ sở như lý thuyết về cấu trúc vốn hiện đại và những nghiên cứu trước đây để xây dựng mô hình hồi qui ước lượng cơ bản Pooled OLS, FEM, và REM Bài nghiên cứu kết luận biến quy mô, tỷ lệ tài sản cố định hữu hình có tác động cùng chiều tới CTV và biến tỷ suất sinh lời tác động ngược chiều tới CTV

Trần Việt Dũng và Bùi Đan Thanh (2021) nghiên cứu 203 doanh nghiệp phi tài chính trên 2 sàn niêm yết HOSE và HNX với 2166 quan sát trong 11 năm từ 2008 đến 2018 Với các phương pháp hồi quy gồm Pooled OLS, FEM, REM và FGLS cùng với các kiểm định Sau khi trình bày thống kê mô tả các yếu tố liên quan đến CTV, để xác định các yếu tố tác động đến CTV, bài nghiên cứu tiếp thục thực hiện hồi quy các mô hình Theo đó, phương pháp được lựa chọn có mô hình phù hợp với bài nghiên cứu là mô hình hồi quy theo phương pháp FGLS Kết quả bài nghiên cứu chỉ ra rằng khả năng sinh lời, tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản và số năm hoạt động có ảnh hưởng nghịch chiều đến CTV Ngược lại, quy mô và tốc độ tăng trưởng là hai nhân tố có ảnh hưởng thuận chiều đến CTV Ngoài ra, thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp và hình thức sở hữu không tác động đến CTV của các doanh nghiệp

Trần Thị Thùy Linh (2015) xem xét sự tác động của các yếu tố đến CTV của các doanh nghiệp nhà nước cổ phần hóa tại TP.HCM Dữ liệu nghiên cứu trong bài là dữ liệu bảng với 165 công ty cổ phần nhà nước được chia ra thành 3 nhóm cùng với phạm vi nghiên cứu từ năm 2008 đến năm 2012 Bằng 3 phương pháp hồi quy Pooled OLS, FEM, và REM, bài nghiên cứu kết luận tài sản hữu hình, tỉ suất sinh lời, tính thanh khoản của cả 3 nhóm doanh nghiệp đều có tác động ngược chiều tới tỉ số nợ, tỉ số nợ ngắn hạn Tuy nhiên, bài nghiên cứu cho ra kết quả yếu tố quy mô có mối tương quan cùng chiều với tỉ số nợ, tỉ số nợ ngắn hạn ở nhóm 1, nhóm 2 nhưng đối với yếu tố quy mô ở nhóm 3 thì có sự tác động ngược chiều tới tỉ số nợ ngắn hạn

Thông qua mô hình GMM, Phan Thanh Hiệp (2016) đã xác định sự tác động của các yếu tố đến CTV của 95 doanh nghiệp công nghiệp niêm yết tại Việt Nam với giai đoạn nghiên cứu từ năm 2007 đến năm 2013 Kết quả cho thấy yếu tố quy mô và yếu tố sở hữu nhà nước có tác động cùng chiều tới CTV của doanh nghiệp Tuy nhiên, CTV của các doanh nghiệp với các yếu tố như khả năng sinh lời, tài sản cố định hữu hình và tính thanh khoản lại có mối quan hệ ngược chiều nhau Đồng thời kết quả của nghiên cứu cho rằng các yếu tố còn lại bao gồm cơ hội tăng trưởng, tốc độ tăng trưởng, mức độ rủi ro trong kinh doanh và thuế suất hiệu lực thuế thu nhập không có tác động đến CTV

Lê Thị Minh Nguyên (2016) sử dụng dữ liệu của 17 công ty xi măng niêm yết trên TTCK Việt Nam trong phạm vi nghiên cứu từ năm 2007 đến 2013, bài nghiên cứu lựa chọn giai đoạn này vì đây là thời điểm ngành xi măng đối mặt với nhiều khó khăn trong dòng tiền vốn, với lý do chính xuất phát từ sự đóng băng của thị trường BĐS Cả 2 phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng đều được sử dụng trong bài nghiên cứu, từ đó cho ra kết quả yếu tố quy mô và cấu trúc tài sản đều có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản Kết quả này chứng minh rắng khả năng tiếp cận vốn vay từ các tổ chức tín dụng của các doanh nghiệp xi măng có quy mô lớn rất thuận lợi Bên cạnh đó bài nghiên cứu còn cho thấy khả năng sinh lời, tuổi doanh nghiệp, tỷ lệ sở hữu cổ phần của nhà nước, khả năng thanh toán ngắn hạn và lá chắn thuế khấu hao đều có mối quan hệ ngược chiều với CTV của các doanh nghiệp

Cũng nghiên cứu về các doanh nghiệp ngành xi măng, Lê Thị Nhung (2020) đã thực hiện nghiên cứu dựa trên 77 quan sát cùng các số liệu được lấy từ các BCTC của các công ty xi măng được niêm yết trên 2 sàn HOSE và HNX với phạm vi nghiên cứu từ năm 2010 đến năm 2019 Sử dụng phương pháp hồi quy ước lượng dạng bảng, theo đó là việc xây dựng mô hình cùng với các kiểm định và lựa chọn mô hình phù hợp, mô hình FEM được lựa chọn để đánh giá sự tác động của các yếu tố đến hệ số nợ của các công ty xi măng niêm yết trên sàn HOSE và HNX trong phạm vi nghiên cứu từ năm 2010 đến năm 2019 Kết quả cho thấy có yếu tố quy mô, cơ cấu tài sản, khả năng tăng trưởng, khả năng thanh toán và khả năng sinh lời có tác động đến CTV của các doanh nghiệp Trong đó, yếu tố quy mô có mối quan hệ cùng chiều và mạnh nhất với CTV Kết quả nghiên cứu cũng đồng quan điểm với những nghiên cứu trước đây đồng thời cho thấy sự phù hợp với các lý thuyết Trật tự phân hạng và lý thuyết Đánh đổi cấu trúc vốn dạng tĩnh

Bằng phương pháp dữ liệu bảng với tác động cố định cùng số liệu thứ cấp được tác giả tổng hợp từ BCTC hằng năm, Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2019) nghiên cứu các yếu tố tác động đến CTV của 38 công ty sản xuất thương mại ở 2 sàn HOSE và HNX tại Việt Nam với phạm vi nghiên cứu từ năm 2009 đến năm 2016 Bài nghiên cứu kết luận yếu tố qui mô và tài sản cố định tác động cùng chiều tới CTV Tuy nhiên, yếu tố sở hữu nhà nước và thanh khoản có tác động ngược chiều đến CTV

Dựa vào lược khảo những bài nghiên cứu thực nghiệm ở trên, tác giả nhận thấy nhiều nghiên cứu trước đây phân tích toàn bộ các công ty niêm yết trong khi đặc điểm ngành nghề, chính sách phát triển của các công ty là khác nhau và mẫu nghiên cứu các các nghiên cứu trước đây cũng chưa đủ lớn nếu phân tích trên tất cả công ty niêm yết Ngoài ra, đa số những bài nghiên cứu trước đây đều được thực hiện dưới góc độ các biến độc lập tác động đến CTV nhưng chưa xem xét tới sự tương tác của yếu tố thứ ba Cùng với những biến động của thị trường BĐS trong giai đoạn vừa qua và dựa vào các bài nghiên cứu trước, tác giả thực hiện xem xét tác động của các yếu tố đến CTV của công ty ngành BĐS dưới góc độ khi có thêm sự tương tác của biến sở hữu nhà nước trong giai đoạn 2013 – 2022

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dữ liệu nghiên cứu

Tác giả tổng hợp dữ liệu từ BCTC, báo cáo thường niên đã được kiểm toán trên trang web của 28 công ty và từ các nguồn tham khảo Vietstock và CafeF Đây là những trang thông tin điện tử cập nhất nhiều tin tức về thị trường, tình hình kinh tế vi mô – vĩ mô, thường xuyên cập nhật và tổng hợp chính xác BCTC của các công ty

Bảng 3.1 Danh sách 28 công ty BĐS được đo lường trong mô hình trong giai đoạn 2013 – 2022

STT Mã CK Tên Đầy Đủ

1 API Công ty cổ phần Đầu tư Châu Á - Thái Bình Dương

2 BCE Công ty cổ phần Xây dựng và Giao thông Bình Dương

3 CDC Công ty cổ phần Chương Dương

4 D11 Công ty cổ phần Địa ốc 11

5 D2D Công ty cổ phần Phát triển Đô thị Công nghiệp số 2

6 DIG Tổng Công ty cổ phần Đầu tư Phát triển Xây dựng

7 DTA Công ty cổ phần Đệ Tam

8 DXG Công ty cổ phần Tập đoàn Đất Xanh

9 HDC Công ty cổ phần Phát triển Nhà Bà Rịa - Vũng Tàu

10 HDG Công ty cổ phần Tập đoàn Hà Đô

11 HQC Công ty cổ phần Tư vấn Thương mại Dịch vụ Địa Ốc Hoàng

12 HU1 Công ty cổ phần Đầu tư và Xây dựng HUD1

13 HUT Công ty cổ phần Tasco

14 IJC Công ty cổ phần Phát triển Hạ tầng Kỹ thuật

15 ITC Công ty cổ phần Đầu tư và Kinh doanh Nhà

16 KDH Công ty cổ phần Đầu tư và Kinh doanh Nhà Khang Điền

17 NBB Công ty cổ phần Đầu tư Năm Bảy Bảy

18 NDN Công ty cổ phần Đầu tư Phát triển Nhà Đà Nẵng

19 NHA Tổng Công ty Đầu tư Phát triển Nhà và Đô thị Nam Hà Nội

20 NLG Công ty cổ phần Đầu tư Nam Long

21 NTL Công ty cổ phần Phát triển Đô thị Từ Liêm

22 PDR Công ty cổ phần Phát triển Bất động sản Phát Đạt

23 QCG Công ty cổ phần Quốc Cường Gia Lai

24 RCL Công ty cổ phần Địa ốc Chợ Lớn

25 SCR Công ty cổ phần Địa ốc Sài Gòn Thương Tín

26 SJS Công ty cổ phần Đầu tư Phát triển Đô thị và Khu công nghiệp

27 VCR Công ty cổ phần Đầu tư và Phát triển Du lịch Vinaconex

28 VIC Tập đoàn VINGROUP - Công ty cổ phần

(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ BCTC của các công ty BĐS niêm yết tại Việt Nam)

Mô hình nghiên cứu

Dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm của Mutalib (2011), Đoàn Vinh Thăng (2017), và Sunitha Vijayakumaran (2018), tác giả đưa ra hai mô hình cho bài luận như sau:

Mô hình 1: Phân tích tác động của các biến độc lập tới biến phụ thuộc:

TLEV ix = α + β 1 STATE ix + β 2 LIQ ix + β 3 ROA ix + β 4 SIZE ix + β 5 TANG ix + β 6 GROW ix

Mô hình 2: Phân tích tác động của các biến độc lập tới biến phụ thuộc với sự tương tác của biến sở hữu nhà nước:

TLEV ix = α + β 1 STATE ix + β 2 LIQ ix + β 3 ROA ix + β 4 SIZE ix + β 5 TANG ix + β 6 GROW ix

+ β 7 TAX ix + β 8 STATE*LIQ ix + β 9 STATE*ROA ix + β 10 STATE*SIZE ix + β 11 STATE*TANG ix + β 12 STATE*GROW ix + β 13 STATE*TAX ix + ɛ ix

➢ Biến phụ thuộc: TLEVix là hệ số nợ tổng thể của công ty (i) trong khoảng thời gian (x)

▪ STATEix : Tính sở hữu nhà nước của công ty (i) trong khoảng thời gian (x)

▪ LIQix : Khả năng thanh khoản của công ty (i) trong khoảng thời gian (x)

▪ ROAix : Khả năng sinh lời của công ty (i) trong khoảng thời gian (x)

▪ SIZEix : Quy mô của công ty (i) trong khoảng thời gian (x)

▪ TANGix : Tài sản hữu hình của công ty (i) trong khoảng thời gian (x)

▪ GROWix : Tốc độ tăng trưởng của công ty (i) trong khoảng thời gian (x)

▪ TAXix : Thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp của công ty (i) trong khoảng thời gian (x)

▪ STATEix : Tính sở hữu nhà nước của công ty (i) trong khoảng thời gian (x)

▪ ɛix : Sai số của mô hình.

Giả thuyết nghiên cứu

TLEV là hệ số nợ tổng thể, đây là chỉ số đại diện cho CTV Hệ số nợ tổng thể được tính bằng tổng nợ phải trả chia cho tổng tài sản, đây được xem là cách đo lường tốt nhất, phản ánh CTV, hoạt động tài trợ của doanh nghiệp (Thies và Klock 1992)

Tỷ lệ này thể hiện được trong tổng tài sản của công ty thì có bao nhiêu phần trăm là nợ phải trả

TLEV = Tổng nợ phải trả

Tác giả sử dụng 7 biến độc lập trong bài luận, bao gồm yếu tố: Sở hữu nhà nước, khả năng thanh khoản, khả năng sinh lời, quy mô công ty, tài sản hữu hình, tốc độ tăng trưởng, thuế suất thuế thu nhập Các tỷ số được sử dụng làm thang đo cho các biến độc lập được tác giả lựa chọn dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm và thường được sử dụng nhiều ở các nghiên cứu về chủ đề tác động của các yếu tố đến CTV

Kết quả nghiên cứu của Phan Thanh Hiệp (2016) và Lê Thị Mỹ Phương (2014) cho rằng việc sở hữu nhà nước có tác động cùng chiều tới CTV của công ty Theo Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2019), mối quan hệ cùng chiều giữa yếu tố sở hữu nhà nước và CTV xuất phát từ việc những công ty thuộc sở hữu nhà nước thường sẽ được hỗ trợ các chính sách từ phía Chính phủ như khung pháp lý, thuế, cũng như có thể dễ dàng tiếp cận được nguồn vốn hơn Dựa trên các nghiên cứu thực nhiệm của Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2019); Phan Thanh Hiệp (2016); Lê Thị Mỹ Phương (2014), yếu tố sở hữu nhà nước trong bài luận này được tác giả đo lường bằng việc sử dụng biến giả với các phép đo sau:

1 = Công ty có tính sở hữu nhà nước

0 = Công ty không có tính sở hữu nhà nước

Các công ty có tỷ lệ cổ phần nhà nước nắm giữ lớn hơn 50% được xem là có tính sở hữu nhà nước và ngược lại các công ty có tỷ lệ cổ phần nhà nước nắm giữ nhỏ hơn 50% thì không có tính sở hữu nhà nước (Nguyễn Thị Thúy Hạnh 2019)

Giả thuyết H 1 : Sở hữu nhà nước tác động cùng chiều tới CTV của công ty

Vo (2017) cho rằng thanh khoản là yếu tố quan trọng tác động đến CTV doanh nghiệp Tính khả năng thanh khoản của tài sản doanh nghiệp được đo lường bằng tỷ lệ giữa tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn của doanh nghiệp (Trần Thị Thùy Linh 2015)

LIQ = Tài sản ngắn hạn

Theo lý thuyết Trật tự phân hạng thì khi các công ty có tính thanh khoản cao thường không sử dụng nợ vay hay vốn cổ phần để tài trợ cho các hoạt động của công ty mà sẽ sử dụng chính những tài sản này để tài trợ cho các dự án của công ty Những nghiên cứu thực nghiệm cũng đã kết luận về mối quan hệ ngược chiều giữa khả năng thanh khoản và CTV, điển hình như nghiên cứu của Vo (2017); Phan Thanh Hiệp (2016); Trần Thị Thùy Linh (2015); Lê Thị Minh Nguyên (2016); Ramli và Wahab (2014) Thông qua các nghiên cứu trước, tác giả kỳ vọng kết quả của bài khóa luận này cũng sẽ cho ra mối quan hệ ngược chiều với CTV

Giả thuyết H 2 : Khả năng thanh khoản tác động ngược chiều tới CTV của công ty

Khả năng sinh lời có mối tương quan vô cùng mật thiết đối với CTV của doanh nghiệp Bài luận của tác giả sẽ sử dụng chỉ số ROA (Return on Assets) là chỉ số đại diện cho khả năng sinh lời, chỉ số được sử dụng để đánh giá hiệu quả của doanh nghiệp trong việc sử dụng tài sản nhằm mục đích tạo lợi nhuận, với công thức tính bằng tỷ lệ lợi nhuận sau thuế chia cho tổng tài sản

ROA = Lợi nhuận sau thuế

Theo lý thuyết Trật tự phân hạng, các công ty có lợi nhuận cao sẽ có xu hướng ít sử dụng nguồn tại trợ bên ngoài Điều này trùng khớp với kết quả của Nguyễn Thị Như Quỳnh, Lê Đình Luân và Lê Hoàng Vinh (2020); Lê Thị Nhung (2020), Trần Việt Dũng và Bùi Đan Thanh (2021); Phan Thanh Hiệp (2016) Trong bài khóa luận, tác giả đặt kỳ vọng yếu tố khả năng sinh lời có mối quan hệ ngược chiều với CTV

Giả thuyết H 3 : Khả năng sinh lời tác động ngược chiều tới CTV của công ty

Quy mô công ty là kích thước của một công ty, được phân loại và đo lường theo nhiều tiêu chí có sẵn Bài khóa luận sử dụng công thức logarit của tổng tài sản để tính yếu tố quy mô của công ty

SIZE = log(Tổng tài sản)

Theo lý thuyết Đánh đổi cấu trúc vốn, các công ty có quy mô càng lớn sẽ sử dụng đòn bẩy nhiều hơn Các công ty có quy mô lớn thường đa dạng ngành nghề kinh doanh, có được dòng tiền ổn định, do đó xác suất phá sản của các doanh nghiệp này thường thấp hơn so với các doanh nghiệp có quy mô nhỏ Đồng thời với lợi thế quy mô lớn, các công ty sẽ dễ dàng hơn trong khả năng huy động vốn vì củng cố được niềm tin của các nhà đầu tư và các bên liên quan Điều này cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu của Lê Thị Nhung (2020); Lê Thị Minh Nguyên (2016); Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến (2014); ALmuaither và Marzouk (2019); Oino và Ukaegbu (2014); Đặng Văn Dân và Nguyễn Hoàng Chung (2017); Huang (2006) Dựa trên lý thuyết và những nghiên cứu thực nghiệm, tác giả kỳ vọng có mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô công ty và CTV của công ty

Giả thuyết H 4 : Quy mô công ty tác động cùng chiều tới CTV của công ty

Yếu tố tài sản cố định hữu hình được tác giả đưa vào mô hình nghiên cứu trong bài luận vì theo lý thuyết Đánh đổi cấu trúc vốn cho rằng các công ty có lượng tài sản cố định hữu hình càng lớn thì càng dễ trong việc tiếp cận các nguồn vốn tài trợ từ bên ngoài vì có tài sản thế chấp đảm bảo cho những khoản vay của công ty Trong bài luận này, tác giả sử dụng tỷ lệ giá trị tài sản cố định hữu hình trên tổng tài sản để đo lường lượng tài sản cố định của công ty trên tổng tài sản của công ty

TANG = Giá trị tài sản cố định hữu hình

Dẫu theo lý thuyết Trật tự phân hạng phát biểu, những công ty càng lớn, có nhiều tài sản cố định hữu hình, sẽ có vấn đề bất cân xứng thông tin giữa nhà quản lý tài chính và nhà đầu tư bên ngoài Nhà quản lý sẽ nắm nhiều thông tin hơn các nhà đầu tư, từ đó các nhà đầu tư sẽ thường kì vọng được chiết khấu cao hơn, dẫn đến việc chi phí huy động vốn sẽ cao hơn, từ đó hình thành nên sự trật tự trong ưu tiên tài trợ và từ đó công ty gặp hạn chế trong việc huy động vốn tài trợ từ bên ngoài và ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội lực từ công ty Cũng có một vài nghiên cứu cho thấy kết quả tác động ngược chiều của tài sản hữu hình và CTV của công ty như ALmuaither và Marzouk (2019); Truong và Nguyen (2015); Phan Thanh Hiệp (2016); Trần Việt Dũng và Bùi Đan Thanh (2021); Trần Thị Thùy Linh (2015)

Tuy nhiên, tài sản hữu hình có mối quan hệ mật thiết đến yếu tố quy mô công ty, công ty sở hữu càng nhiều giá trị tài sản cố định hữu hình thì thường quy mô của công ty cũng sẽ lớn Công ty có quy mô lớn thường đa dạng ngành nghề kinh doanh, có được dòng tiền ổn định, do đó xác suất phá sản của các doanh nghiệp này thường thấp hơn so với các doanh nghiệp có quy mô nhỏ Đồng thời với lợi thế quy mô lớn, các công ty sẽ dễ dàng hơn trong khả năng huy động vốn vì củng cố được niềm tin của các nhà đầu tư và các bên liên quan Điều này đã được xác nhận thông qua kết quả của nhiều nghiên cứu thực nghiệm của Lê Thị Nhung (2020); Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2019); Mutalib (2011); Lê Thị Minh Nguyên (2016); Oino và Ukaegbu (2014); Đặng Văn Dân và Nguyên Hoàng Chung (2017); Huang (2006); Vo (2017); Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2017); Ramli và Wahab (2014) Từ lập luận trên cùng với lý thuyết Đánh đổi và đa số nghiên cứu thực nghiệm liên quan tác giả nghiên cứu được, tác giả kỳ vọng có mối quan hệ cùng chiều giữa tài sản hữu hình và CTV của công ty

Giả thuyết H 5 : Tài sản hữu hình tác động cùng chiều tới CTV của công ty

Tốc độ tăng trưởng của công ty trong bài luận này được đại diện bằng sự chênh lệch doanh thu của công ty hai năm liên tiếp chia tổng doanh thu năm trước đó Chỉ số này thể hiện được khả năng phát triển kinh doanh của công ty Chỉ số này càng cao cho thấy được việc kinh doanh của công ty đang có sự phát triển so với năm trước đó

GROW = Doanh thu năm nay−Doanh thu năm trước

Theo những nghiên cứu thực nghiệm của Nguyễn Thị Như Quỳnh, Lê Đình Luân và Lê Hoàng Vinh (2020); Lê Thị Nhung (2020); Nguyen và Ramachandran (2006); Trần Việt Dũng và Bùi Đan Thanh (2021), kết quả cho thấy rằng tốc độ tăng trưởng có tác động cùng chiều tới CTV của công ty Kết quả này phù hợp với với lý thuyết Trật tự phân hạng, Việt Nam là nền kinh tế đang phát triển, để đáp ứng nhu cầu cho các hoạt động kinh doanh lớn hơn của công ty trong giai đoạn tăng trưởng, nhiều công ty sẽ ưu tiên vay nợ cho việc hoạt động và phát triển hơn là việc phát hành cổ phiếu Từ những nghiên cứu thực nghiệm và lý thuyết Trật tự phân hạng, tác giả kỳ vọng tốc độ tăng trưởng có mối quan hệ cùng chiều với CTV của công ty

Giả thuyết H 6 : Tốc độ tăng trưởng tác động cùng chiều tới CTV của công ty

3.3.2.7 Thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp

Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu của bài luận này tác giả sẽ thực hiện thông qua 9 bước chính:

Bước 1: Tác giả sẽ xem xét lý thuyết nền tảng liên quan đến tác động của các yếu tố đến CTV của công ty và đồng thời tác giả cũng tiến hành lược khảo các nghiên cứu trước có liên quan trên thế giới và trong nước

Bước 2: Tác giả sẽ trình bày mô hình nghiên cứu, biến nghiên cứu và thu thập số liệu

Bước 3: Thông qua phần mềm STATA 15.1, tác giả thống kê mô tả nhằm tổng hợp các đặc điểm số liệu của các biến trong mô hình bao gồm giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn

Bước 4: Phân tích mối tương quan các biến độc lập của mô hình Bên cạnh đó tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra mức độ đa cộng tuyến

Bước 5: Thực hiện hồi quy theo ba phương pháp: Pooled OLS, FEM, và REM

Bước 6: Lựa chọn mô hình phù hợp Pooled OLS, FEM, hoặc REM thông qua các phép thử F-Test, và Hausman

Bước 7: Kiểm tra và khắc phục các khuyết tật có trong mô hình như hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và biến nội sinh thông qua hai phương pháp FGLS và GMM

Bước 8: Chạy mô hình đo lường kết quả tương tác của sở hữu nhà nước tới tác động của các cặp biến độc lập và biến phụ thuộc bằng phương pháp GMM

Bước 9: Thảo luận kết quả và trình bày các kết luận chính, đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố tới CTV và đưa ra các gợi ý về hàm ý chính sách liên quan đến CTV của các công ty bất động sản trên TTCK Việt Nam

Trong chương 3, dựa trên các công thức tính các biến và phương pháp cùng với các bước thực hiện chạy dữ liệu, tác giả sẽ đi vào phân tích chương 4 Trong chương 4, tác giả sẽ trình bày và giải thích các kết quả nghiên cứu của bài khóa luận thông qua phần mềm Stata 15.1.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả

Bằng phần mềm STATA 15.1, tác giả thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu trên các phương diện: số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của biến phụ thuộc TLEV và các biến độc lập

Bảng 4.1 Thống kê mô tả

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

(Nguồn: Kết quả dữ liệu nghiên cứu trong STATA 15.1)

Theo kết quả từ bảng 4.1, có thể thấy có tổng số 280 quan sát từ 28 công ty BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam từ năm 2013 đến năm 2022, bao gồm:

Biến phụ thuộc: Biến TLEV là hệ số nợ tổng thể - đại diện cho CTV, có số quan sát là 280, giá trị lớn nhất là 0.8410518, giá trị nhỏ nhất là 0.0454678, cùng với giá trị trung bình là 0.5656479, độ lệch chuẩn 0.1572616

- Biến STATE thể hiện giá trị trung bình của yếu tố sở hữu nhà nước là 0.1285714, độ lệch chuẩn là 0.3353243 Giá trị nhỏ nhất là 0, giá trị lớn nhất đạt 1

- Biến LIQ thể hiện giá trị trung bình của yếu tố khả năng thanh khoản là 2.191242, độ lệch chuẩn là 1.499108 Giá trị nhỏ nhất là 0.0578412, giá trị lớn nhất đạt 10.16474

- Biến ROA thể hiện giá trị trung bình của yếu tố khả năng sinh lời là 0.0370524, độ lệch chuẩn là 0.0437752 Giá trị nhỏ nhất là -0.1284141, giá trị lớn nhất đạt 0.2538486

- Biến SIZE thể hiện giá trị trung bình của yếu tố quy mô là 6.474917, độ lệch chuẩn là 0.6671471 Giá trị nhỏ nhất là 5.074487, giá trị lớn nhất đạt 8.761482

- Biến TANG thể hiện giá trị trung bình của yếu tố tài sản hữu hình là 0.0594461, độ lệch chuẩn là 0.1164062 Giá trị nhỏ nhất là 0.0000566, giá trị lớn nhất đạt 0.6012693

- Biến GROW thể hiện giá trị trung bình của yếu tố tốc độ tăng trưởng là 0.6168517, độ lệch chuẩn là 3.449277 Giá trị nhỏ nhất là -24.16141, giá trị lớn nhất đạt 29.00613

- Biến TAX thể hiện giá trị trung bình của yếu tố thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp là 0.2531085, độ lệch chuẩn là 0.4996774 Giá trị nhỏ nhất là -0.1945172, giá trị lớn nhất đạt 7.47341.

Phân tích tương quan biến và đa cộng tuyến

Ma trận tương quan là một thống kê đo lường mối quan hệ tương quan giữa hai biến Hệ số tương quan có thể nằm trong khoảng từ -1 đến +1, với -1 biểu thị mối tương quan âm hoàn hảo, +1 biểu thị mối tương quan dương hoàn hảo Một biến tương quan với chính nó sẽ luôn có hệ số bằng 1 Hệ số tương quan bằng 0 (hoặc gần bằng 0) đồng nghĩa với việc hai biến không có mối quan hệ gì đến nhau Khi hệ số tương quan là âm, nghĩa là khi x tăng thì y giảm và ngược lại

Bảng 4.2 Ma trận tương quan

Biến TLEV STATE LIQ ROA SIZE TANG GROW TAX

Ghi chú: *,**,***: hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Từ kết quả của bảng 4.2, có thể thấy mối quan hệ tương quan giữa các biến ở mức chấp nhận được khi giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa các biến đều nhỏ hơn 0.8 Trong đó hệ số trị tuyệt đối của mối quan hệ tương quan lớn nhất trong bảng 4.2 là giữa biến độc lập LIQ và biến phụ thuộc TLEV ở mức 0.4113

4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến

Bài khóa luận sẽ kiểm tra có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập hay không bằng cách kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu dựa vào hệ số phóng đại phương sai (variance inflation factor – VIF) thông qua lệnh VIF trong phần mềm STATA 15.1 Nếu nghiên cứu cho kết quả chỉ số VIF < 10 thì mô hình nghiên cứu không có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và ngược lại (Hair và cộng sự, 1995)

Bảng 4.3 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Kết quả của VIF được trả về từ phần mềm STATA 15.1 tại bảng 4.3 cho thấy chỉ số VIF của các biến độc lập dưới 10 Có thể thấy VIF lớn nhất là 1.09 (ROA và LIQ) và nhỏ nhất là 1.02 (STATE và GROW), giá trị trung bình 1.06, tất cả đều nhỏ hơn 10 Do đó, từ những lý do trên, bài khóa luận cho rằng không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến bên trong mô hình.

Kết quả hồi quy dữ liệu bảng theo phương pháp Pooled OLS, FEM, và REM

Trong bài luận này, tác giả tiến hành hồi quy bằng phần mềm STATA 15.1 với ba phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM, và REM để nhận diện và đánh giá mức độ tác động của bảy biến độc lập: STATE, LIQ, ROA, SIZE, TANG, GROW, và TAX đến biến phụ thuộc TLEV (Hệ số nợ tổng thể - đại diện cho CTV) dựa trên những hệ số ước lượng và mức ý nghĩa thống kê của từng hệ số Kết quả hồi quy được trình bày ở bảng 4.4:

Bảng 4.4 Kết quả hồi quy theo Pooled OLS, FEM, và REM

OLS Mô hình FEM Mô hình REM

(Nguồn: Kết quả phân tích trong STATA 15.1)

Kết quả mô hình hồi quy theo ba phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM, REM được trình bày tóm tắt trong bảng trên Kết quả cho thấy với cả 3 phương pháp, OLS, FEM, và REM, các yếu tố LIQ, ROA, SIZE đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc với ý nghĩa thống kê cao ở mức ý nghĩa 1%, ngoại trừ 2 biến GROW và TAX không có tác động đến biến phụ thuộc

Ngoài ra, biến TANG trong phương pháp OLS có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% Tuy nhiên, ở hai phương pháp FEM và REM, biến TANG tác động tới biến phụ thuộc với ý nghĩa thống kê tại mức 1% Đặc biệt biến STATE trong mô hình OLS có tác động tới biến phụ thuộc TLEV với ý nghĩa thống kê cao, ở mức 1% Tuy nhiên, ở hai phương pháp FEM và REM, biến STATE không có ý nghĩa thống kê

Dẫu giống nhau về một số kết quả hồi quy tuy nhiên để đảm bảo tính vững, không chệch và hiệu quả thì tác giả phải thực hiện lựa chọn mô hình và kiểm định mô hình sau khi lựa chọn.

Lựa chọn mô hình hồi quy giữa Pool OLS, FEM, REM

4.4.1 Kiểm định giữa Mô hình Pooled OLS và FEM Để thực hiện lựa chọn mô hình phù hợp trong 2 mô hình Pooled OLS và FEM, tác giả dựa trên kiểm định F, với giả thuyết:

H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn mô hình FEM

H1: Mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS

Bảng 4.5 Kết quả kiểm định giữa Mô hình Pooled OLS và FEM

Từ kết quả kiểm định, ta có Prob > F = 0,0000 < 0.05 thể hiện sự bác bỏ giả thuyết H0 Do đó, mô hình FEM phù hợp để ước lượng các biến nghiên cứu hơn so với mô hình Pooled OLS

4.4.2 Kiểm định giữa Mô hình FEM và REM Để thực hiện lựa chọn mô hình phù hợp trong 2 mô hình FEM và REM, tác giả dựa trên kiểm định Hausman, với giả thuyết:

H0: Mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM

H1: Mô hình FEM phù hợp hơn mô hình REM

Bảng 4.6 Kết quả kiểm định giữa Mô hình FEM và REM

Kiểm định Hausman Prob > chi2 = 0.5231 > 5%

Từ kết quả kiểm định, ta có Prob > chi2 = 0.5231 > 0.05, thể hiện sự chấp nhận giả thuyết H0 Do đó mô hình REM phù hợp để ước lượng các biến nghiên cứu hơn so với mô hình FEM

Kết luận: Từ kết quả hai kiểm định trên, có thể thấy REM là mô hình thích hợp nhất để ước lượng Do đó, tác giả sẽ tiếp tục tiến hành các kiểm định khuyết tật có thể xảy ra trong mô hình (hiện tượng tự tương quan) dựa trên kết quả hồi quy của mô hình REM.

Kiểm định hiện tượng tương quan trong mô hình REM

Trong bài luận này, tác giả kiểm định mô hình có xuất hiện hiện tượng tự tương quan hay không bằng cách thực hiện kiểm định Wooldridge và giả thuyết nghiên cứu được đặt ra là:

H0: Mô hình nghiên cứu không có hiện tượng tự tương quan

H1: Mô hình nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan

Nếu kết quả kiểm định thu được với Prob > F > 5% thì mô hình nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là mô hình nghiên cứu không có hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.7 Kết quả kiểm định tự tương quan

Kết quả kiểm định Wooldridge cho thấy Prob > F = 0,0000 < 0,05 thể hiện bác bỏ giả thuyết H0 Do đó kết luận xuât hiện hiện tượng tự tương quan trong mô hình

Từ hai kiểm định trên bao gồm kiểm định F: Lựa chọn giữa OLS và FEM, kiểm định Hausman: Lựa chọn giữa FEM và REM, tác giả kết luận mô hình REM phù hợp nhất Sau đó, bài luận kiểm định hiện tượng tự tương quan có thể xuất hiện trong mô hình thông qua kiểm định Wooldrigde Từ kết quả này, tác giả sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan.

Khắc phục các khuyết tật của mô hình lựa chọn

Nhằm khắc phục hiện tượng tự tương quan có trong mô hình được lựa chọn, tác giả tiếp tục áp dụng phương pháp mô hình hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) Kết quả của FGLS như sau:

Bảng 4.8 Kết quả ước lượng mô hình bằng FGLS

Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn z P>z [95% Conf Interval] STATE 0.0405 0.0262 1.54 0.122 -0.0108 0.0918

Number of obs = 280 Prob > chi2 = 0.0000 Ghi chú: *,**,***: hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Với 280 quan sát trong khoảng thời gian 10 năm, bằng phương pháp FGLS, tác giả đánh giá mô hình là có ý nghĩa thống kê vì hệ số Prob > chi2 = 0.0000 < 0.05

Do đó, tác giả nhận định đây là kết quả ước lượng phù hợp cho bài luận.

Biến nội sinh và phương pháp GMM

Mặc dù tác giả đã khắc phục được hiện tượng tự tương quan có trong mô hình bằng phương pháp FGLS Tuy nhiên, mô hình vẫn có thể tồn tại biến nội sinh mà phương pháp FGLS chưa thể khắc phục Vì vậy, bài khóa luận sử dụng kiểm định

Wu – Hausman nhằm kiểm tra biến nội sinh của mô hình cho bảy biến độc lập của mô hình nghiên cứu, với các giả thuyết:

Bảng 4.9 Kiểm tra hiện tượng biến nội sinh trong mô hình

Các biến độc lập Kiểm định Wu - Hausman Kết luận

STATE p-value = 0.6724 > 5% Chấp nhận giả thuyết H0

Biến STATE là biến ngoại sinh

LIQ p-value = 0.6190 > 5% Chấp nhận giả thuyết H0

Biến LIQ là biến ngoại sinh

ROA p-value = 0.0005 < 5% Bác bỏ giả thuyết H0

Biến ROA là biến nội sinh

SIZE p-value = 0.0029 < 5% Bác bỏ giả thuyết H0

Biến SIZE là biến nội sinh

TANG p-value = 0.0170 < 5% Bác bỏ giả thuyết H0

Biến TANG là biến nội sinh

GROW p-value = 0.3163 > 5% Chấp nhận giả thuyết H0

Biến GROW là biến ngoại sinh

TAX p-value = 0.8207 > 5% Chấp nhận giả thuyết H0

Biến TAX là biến ngoại sinh

Sau khi kiểm tra biến nội sinh bằng phương pháp Wu – Hausman thông qua phần mềm STATA 15.1, tác giả nhận thấy biến ROA (p-value = 0.0005 < 5%), SIZE (p-value = 0.0029 < 5%), và TANG (p-value = 0.0170 < 5%) là ba biến nội sinh tồn tại trong mô hình Do đó, để khắc phục hiện tượng biến nội sinh xuất hiện trong mô hình, tác gỉa tiến hành thực hiện phương pháp GMM

Bằng phương pháp ước lượng tổng quát khoảnh khắc (Generalized Method of Moments – GMM), tác giả khắc phục hiện tượng biến nội sinh và thông qua phần mềm STATA 15.1, kết quả phân tích hồi quy theo GMM được trình bày ở bảng 4.10:

Bảng 4.10 Kết quả phân tích hồi quy theo GMM

Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn t P>t [95% Conf Interval] TLEV

Prob > F = 0.000 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.81

Pr > z = 0.416 Hansen test of overid Restrictions: chi2(8) = 5.03 Prob > chi2 = 0.754 Sargan test of overid Restrictions: chi2(8) = 1.25 Prob > chi2 = 0.996 Number of instruments = 17 10%, kiểm định Hansen có Prob > chi2 = 0.754 > 10%, kiểm định Sargan có Prob > chi2 = 0.996 > 10%, và số biến công cụ là 17 nhỏ hơn số lượng nhóm là 28

- Biến STATE có p-value = 0.042, có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là 0.2905 Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến STATE tăng 1% thì biến phụ thuộc tăng 0.2905%

- Biến LIQ có p-value = 0.005, có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và hệ số hồi quy là -0.1911 Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến LIQ giảm 1% thì biến phụ thuộc tăng 0.1911%

- Biến ROA có p-value = 0.221, không có ý nghĩa thống kê trong mô hình Tác giả chưa có cơ sở để kết luận tác động của biến ROA lên biến phụ thuộc

- Biến SIZE có p-value = 0.064, có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và hệ số hồi quy là 0.1498 Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến SIZE tăng 1% thì biến phụ thuộc tăng 0.1498%

- Biến TANG có p-value = 0.663, không có ý nghĩa thống kê trong mô hình Tác giả chưa có cơ sở để kết luận tác động của biến TANG lên biến phụ thuộc

- Biến GROW có p-value = 0.076, có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và hệ số hồi quy là 0.0352 Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến GROW tăng 1% thì biến phụ thuộc tăng 0.0352%

- Biến TAX có p-value = 0.193, không có ý nghĩa thống kê trong mô hình Tác giả chưa có cơ sở để kết luận tác động của biến TAX lên biến phụ thuộc

Vậy mô hình hồi quy có phương trình dạng như sau:

TLEV ix = -0.2632 + 0.2905*STATE ix - 0.1911*LIQ ix + 0.1498*SIZE ix +

Từ kết quả nghiên cứu trên, thông qua bảng 4.11 dưới đây, tác giả sẽ trình bày tóm tắt lại giả thuyết, kết quả nghiên cứu và kết luận của mô hình hồi quy GMM:

Bảng 4.11 Tóm tắt giả thuyết và kết quả nghiên cứu Biến Giả thuyết Kết quả nghiên cứu Mức ý nghĩa Kết luận

Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%

Có tác động phù hợp với giả thuyết

ROA - + Không có ý nghĩa thống kê

Chưa có cơ sở để kết luận về giả thuyết H3

TANG + - Không có ý nghĩa thống kê

TAX + - Không có ý nghĩa thống kê

(+): Mối quan hệ cùng chiều

(-) : Mối quan hệ ngược chiều

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả nghiên cứu)

Phân tích mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc với sự tương tác của sở hữu nhà nước

Nhằm mục đích xem xét sự tác động của biến STATE đến sự tác động của từng cặp biến độc lập và biến phụ thuộc, tác giả tiến hành thực hiện hồi quy mô hình theo phương pháp GMM với sự xuất hiện của biến nhân giữa biến STATE và từng biến độc lập trong mô hình nghiên cứu

4.8.1 Kết quả hồi quy tương tác giữa sở hữu nhà nước và khả năng thanh khoản bằng phương pháp GMM

Thông qua phần mềm STATA 15.1, cùng phương pháp GMM, bảng 4.12 trình bày kết quả phân tích hồi quy tương tác giữa biến STATE và LIQ:

Bảng 4.12 Kết quả hồi quy tương tác giữa STATE*LIQ

Bảng 4.12 thể hiện AR(2) > 10%, kiểm định Hansen, kiểm định Sargan đều có p-value > 10%, và số lượng nhóm là 28 lớn hơn số biến công cụ là 20 Việc mô hình thỏa tất cả bốn yếu tố trên giúp tác giả kết luận kết quả kiểm định theo phương pháp GMM là đáng tin cậy, có bộ công cụ phù hợp Vì vậy, tác giả chọn mô hình GMM làm kết quả để thảo luận nghiên cứu trong bài khóa luận

Biến STATE*LIQ có p-value = 0.029, tương ứng với mức ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là 0.1817 Kết quả cho thấy biến STATE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến độc lập LIQ lên biến phụ thuộc TLEV

4.8.2 Kết quả hồi quy tương tác giữa sở hữu nhà nước và khả năng sinh lời bằng phương pháp GMM

Thông qua phần mềm STATA 15.1, cùng phương pháp GMM, bảng 4.13 trình bày kết quả phân tích hồi quy tương tác giữa biến STATE và ROA:

Bảng 4.13 Kết quả hồi quy tương tác giữa STATE*ROA

Biến STATE*ROA có p-value = 0.119, không có ý nghĩa thống kê Vì vậy trong bài khóa luận, tác giả chưa có cơ sở kết luận biến STATE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến độc lập ROA lên biến phụ thuộc TLEV

4.8.3 Kết quả hồi quy tương tác giữa sở hữu nhà nước và quy mô công ty bằng phương pháp GMM

Thông qua phần mềm STATA 15.1, cùng phương pháp GMM, bảng 4.14 trình bày kết quả phân tích hồi quy tương tác giữa biến STATE và SIZE:

Bảng 4.14 Kết quả hồi quy tương tác giữa STATE*SIZE

Biến STATE*SIZE có p-value = 0.099, tương ứng với mức ý nghĩa thống kê ở mức 10% và hệ số hồi quy là 0.9802 Kết quả cho thấy biến STATE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến độc lập SIZE lên biến phụ thuộc TLEV

4.8.4 Kết quả hồi quy tương tác giữa sở hữu nhà nước và tài sản hữu hình bằng phương pháp GMM

Thông qua phần mềm STATA 15.1, cùng phương pháp GMM, bảng 4.15 trình bày kết quả phân tích hồi quy tương tác giữa biến STATE và TANG:

Bảng 4.15 Kết quả hồi quy tương tác giữa STATE*TANG

Biến STATE*TANG có p-value = 0.694, không có ý nghĩa thống kê Vì vậy trong bài khóa luận, tác giả chưa có cơ sở kết luận biến STATE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến độc lập TANG lên biến phụ thuộc TLEV

4.8.5 Kết quả hồi quy tương tác giữa sở hữu nhà nước và tốc độ tăng trưởng bằng phương pháp GMM

Thông qua phần mềm STATA 15.1, cùng phương pháp GMM, bảng 4.16 trình bày kết quả phân tích hồi quy tương tác giữa biến STATE và GROW:

Bảng 4.16 Kết quả hồi quy tương tác giữa STATE*GROW

Biến STATE*GROW có p-value = 0.004, tương ứng với mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% và hệ số hồi quy là 0.2796 Kết quả cho thấy biến STATE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến độc lập GROW lên biến phụ thuộc TLEV

4.8.6 Kết quả hồi quy tương tác giữa sở hữu nhà nước và thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp bằng phương pháp GMM

Thông qua phần mềm STATA 15.1, cùng phương pháp GMM, bảng 4.17 trình bày kết quả phân tích hồi quy tương tác giữa biến STATE và TAX:

Bảng 4.17 Kết quả hồi quy tương tác giữa STATE*TAX

Biến STATE*TAX có p-value = 0.873, không có ý nghĩa thống kê Vì vậy trong bài khóa luận, tác giả chưa có cơ sở kết luận biến STATE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến độc lập TAX lên biến phụ thuộc TLEV.

Thảo luận kết quả nghiên cứu

4.9.1 Tác động của sở hữu nhà nước (STATE) đến cấu trúc vốn của các công ty bất động sản

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy biến độc lập STATE có tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc TLEV với mức ý nghĩa thống kê 5% và hệ số hồi quy là 0.2905 Điều này có ý nghĩa trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến độc lập STATE tăng 1% thì biến phụ thuộc TLEV sẽ tăng 0.2905% Có thể thấy rằng các công ty BĐS có tỷ lệ sở hữu nhà nước càng lớn thì càng có xu hướng vay nợ nhiều hơn Điều này hoàn toàn phù hợp với giả thuyết H1 và các nghiên cứu thực nghiệm của Phan Thanh Hiệp (2016), Zou và Xiao (2006) và Lê Thị Mỹ Phương (2014) Các công ty có tỷ lệ sở hữu nhà nước cao thường có khả năng tiếp cận với nguồn vốn vay trên thị trường dễ hơn với chi phí sử dụng vốn thấp do những công ty này được sự đảm bảo của nhà nước, với độ uy tín và danh tiếng cao Mặt khác, nhằm tránh nguy cơ bị pha loãng cổ phiếu và duy trì khả năng kiểm soát nên đại diện nhà nước thường ưu tiên vay nợ nhiều hơn là phát hành cổ phiếu (Lê Thị Phương Vy và Phan Thị Bích Nguyệt, 2015) Tuy nhiên, theo nghiên cứu thực nghiệm của Shleifer và Vishny (1994), yếu tố sở hữu nhà nước phù hợp hơn cho các mục tiêu xã hội và chính trị nhưng không tập trung vào việc tối đa hóa giá trị của công ty Điều này cũng cùng quan điểm với Boycko và cộng sự (1996) khi cho rằng yếu tố sở hữu nhà nước làm ảnh hưởng tiêu cực tới hoạt động kinh doanh của công ty Vì hoạt động thiếu hiệu quả dẫn tới việc công ty liên tục thiếu hụt nguồn vốn và phải sử dụng vay nợ nhiều Bên cạnh đó, hiệu suất hoạt động thấp cũng ảnh hưởng không nhỏ tới lợi nhuận giữ lại của công ty, trực tiếp tác động tiêu cực đến năng lực tài chính nội tại của công ty, làm tăng xu hướng vay nợ ở thị trường nhiều hơn

=> Kết luận: Sở hữu nhà nước tác động cùng chiều đến cấu trúc vốn của các công ty bất động sản niêm yết trên TTCK Việt Nam

4.9.2 Khả năng thanh khoản (LIQ)

4.9.2.1 Tác động của khả năng thanh khoản (LIQ) đến cấu trúc vốn của các công ty bất động sản

Theo kết quả phân tích hồi quy, biến độc lập LIQ có tác động ngược chiều tới biến phụ thuộc TLEV với mức ý nghĩa thống kê 1% và hệ số hồi quy là -0.1911 Điều đó cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến độc lập LIQ tăng 1% thì biến phụ thuộc TLEV giảm 0.1911% Kết quả hoàn toàn phù hợp với giả thuyết H2 và quan điểm của lý thuyết Trật tự phân hạng cho rằng, các công ty có thanh khoản tốt thường sẽ có nhiều khả năng chuyển hóa các tài sản ngắn hạn của mình nhằm mục đích tài trợ cho các nhu cầu hoạt động phát sinh của công ty hơn là vay mượn từ bên ngoài Trên thực tế, các công ty BĐS thường không có tính thanh khoản cao khi lượng hàng tồn kho của các công ty đa phần là nhà ở, đất đai, vì vậy tính thanh khoản của các công ty BĐS thường khá thấp và điều đó đã dẫn tới việc các công ty thường có xu hướng tìm kiếm nguồn vốn vay từ thị trường để đáp ứng các hoạt động của công ty nhiều hơn Các nghiên cứu thực nghiệm của Vo (2017); Phan Thanh Hiệp (2016); Trần Thị Thùy Linh (2015); Lê Thị Minh Nguyên (2016); Ramli và Wahab (2014) cũng có cùng kết quả về sự tác động ngược chiều của khả năng thanh khoản đến CTV của các công ty

=> Kết luận: Khả năng thanh khoản tác động ngược chiều đến cấu trúc vốn của các công ty bất động sản niêm yết trên TTCK Việt Nam

4.9.2.2 Vai trò tương tác của yếu tố sở hữu nhà nước (STATE) lên mối quan hệ của khả năng thanh khoản (LIQ) và cấu trúc vốn của các công ty bất động sản

Dựa vào kết quả ở bảng 4.12, tích số STATE*LIQ tác động lên biến phụ thuộc TLEV với mức ý nghĩa thống kê 5% cùng hệ số hồi quy là 0.2905 Từ kết quả trên, có thể kết luận biến STATE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến độc lập LIQ lên biến phụ thuộc TLEV

Cùng với kết quả tác động đến TLEV của STATE là dương và của LIQ là âm, cho thấy hiệu ứng dương của yếu tố sở hữu nhà nước mạnh hơn hiệu ứng âm của khả năng thanh khoản, thể hiện qua sự tác động đồng thời (biến STATE*LIQ) là số dương Có thể kết luận, sự tác động ngược chiều của biến độc lập LIQ lên biến phụ thuộc TLEV bị giảm xuống khi có sự tương tác của biến STATE Đối với các công ty BĐS không có vốn sở hữu nhà nước, khả năng thanh khoản của công ty càng thấp thì công ty càng có xu hướng vay nợ nhiều hơn để đáp ứng cho nhu cầu hoạt động kinh doanh của công ty Tuy nhiên khi các công ty BĐS thuộc quyền sở hữu của nhà nước và yếu tố sở hữu nhà nước càng cao dẫn tới xu hướng công ty vay nợ do yếu tố thanh khoản thấp sẽ giảm dần mà thay vào đó là sử dụng nguồn vốn nội bộ nhiều hơn và điều này hoàn toàn trùng khớp với lý thuyết Trật tự phân hạng

4.9.3 Khả năng sinh lời (ROA)

4.9.3.1 Tác động của khả năng sinh lời (ROA) đến cấu trúc vốn của các công ty bất động sản

Kết quả mô hình nghiên cứu cho thấy biến độc lập ROA có dấu cùng chiều với biến phụ thuộc TLEV tuy nhiên kết quả không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu và kết quả này đồng thời không phù hợp với giả thuyết H3 khi giả thuyết kì vọng khả năng sinh lời tác động ngược chiều tới hệ số nợ tổng thể Như vậy, ở trong bài khóa luận, tác giả chưa có đủ cơ sở để kết luận sự tác động của biến độc lập ROA đến biến phụ thuộc TLEV

=> Chưa có cơ sở để kết luận khả năng sinh lời tác động tới cấu trúc vốn của các công ty bất động sản niêm yết trên TTCK Việt Nam

4.9.3.2 Vai trò tương tác của yếu tố sở hữu nhà nước (STATE) lên mối quan hệ của khả năng sinh lời (ROA) và cấu trúc vốn của các công ty bất động sản

Hệ số hồi quy theo GMM của biến nhân STATE*TAX được trình bày trong bảng 4.13 không có ý nghĩa thống kê Vì vậy, tác giả kết luận không xảy ra hiệu ứng tương tác của biến STATE lên mối quan hệ của biến độc lập ROA và biến phụ thuộc TLEV

4.9.4 Quy mô công ty (SIZE)

4.9.4.1 Tác động của quy mô công ty (SIZE) đến cấu trúc vốn của các công ty bất động sản

Theo kết quả hồi quy, biến độc lập SIZE có sự tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc TLEV với mức ý nghĩa thống kê 10% và hệ số hồi quy là 0.1498 Kết quả này giải thích rằng trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến độc lập SIZE tăng 1% thì biến phụ thuộc TLEV sẽ tăng 0.1498% Có thể thấy các công ty bất động sản có quy mô càng lớn thì càng có xu hướng vay nợ nhiều hơn Điều này hoàn toàn phù hợp với giả thuyết H4 và các nghiên cứu thực nghiệm của Lê Thị Nhung (2020); Lê Thị Minh Nguyên (2016); Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến (2014); ALmuaither và Marzouk (2019); Oino và Ukaegbu (2014); Đặng Văn Dân và Nguyễn Hoàng Chung (2017); Huang (2006) Kết quả nghiên cứu còn cho thấy sự phù hợp với lý thuyết Đánh đổi cấu trúc vốn khi lý thuyết cho rằng các công ty có quy mô càng lớn sẽ sử dụng đòn bẩy nhiều hơn Các công ty có quy mô càng lớn thường tiềm lực tài chính càng mạnh, đa dạng ngành nghề kinh doanh và có được dòng tiền ổn định, do đó xác suất gặp phải tình trạng kiệt quệ tài chính thường thấp hơn so với các công ty có quy mô nhỏ Từ lý do đó, với lợi thế là công ty có quy mô lớn, danh tiếng của công ty trên thị trường vốn sẽ tốt hơn từ đó giúp công ty dễ dàng tiếp cận các nguồn vốn vay hơn vì củng cố được niềm tin từ phía cho vay và các nhà đầu tư bên ngoài, điều này gây ra nguy cơ lạm dụng đòn bẩy tài chính của các công ty BĐS dẫn tới những tình trạng khó khăn tài chính của các công ty

=> Kết luận: Quy mô công ty tác động cùng chiều đến cấu trúc vốn của các công ty bất động sản niêm yết trên TTCK Việt Nam

4.9.4.2 Vai trò tương tác của yếu tố sở hữu nhà nước (STATE) lên mối quan hệ của quy mô công ty (SIZE) và cấu trúc vốn của các công ty bất động sản

Dựa vào kết quả ở bảng 4.14, tích số STATE*SIZE tác động lên biến phụ thuộc TLEV với mức ý nghĩa thống kê 10% cùng hệ số hồi quy là 0.9802 Từ kết quả trên, có thể kết luận biến STATE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến độc lập SIZE lên biến phụ thuộc TLEV

Cùng với kết quả tác động đến TLEV của STATE và SIZE là dương, đồng thời tác động của tích số STATE*SIZE lên TLEV cũng là số dương và có ý nghĩa thống kê Có thể kết luận, hiệu ứng dương của yếu tố quy mô công ty lên CTV của các công ty BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam tăng lên khi có sự tương tác của yếu tố sở hữu nhà nước Đối với các công ty BĐS có quy mô lớn, với tiềm lực tài chính mạnh mẽ và dòng tiền đa dạng cùng với danh tiếng của một công ty có quy mô lớn, việc chiếm được lòng tin của các nhà đầu tư và thị trường vốn bên ngoài, đã hỗ trợ và thúc đẩy mạnh mẽ hoạt động vay nợ của các công ty BĐS một cách dễ dàng hơn Ngoài ra khi có sự hỗ trợ của yếu tố sở hữu nhà nước, danh tiếng của các công ty BĐS càng trở nên uy tín hơn, thúc đẩy thêm các yếu tố có sẵn của một công ty có quy mô lớn, từ đó các công ty BĐS càng dễ dàng tiếp cận nguồn vốn từ bên ngoài và có cơ sở để gia tăng tỷ lệ vay trong CTV của công ty

4.9.5 Tài sản hữu hình (TANG)

4.9.5.1 Tác động của tài sản hữu hình (TANG) đến cấu trúc vốn của các công ty bất động sản

Kết quả mô hình nghiên cứu cho thấy biến độc lập TANG có dấu ngược chiều với biến phụ thuộc TLEV, tuy nhiên kết quả không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu và kết quả này đồng thời không phù hợp với giả thuyết H5 khi giả thuyết kì vọng tài sản hữu hình tác động cùng chiều tới hệ số nợ tổng thể Như vậy, ở trong bài khóa luận, tác giả chưa có đủ cơ sở để kết luận sự tác động của biến độc lập TANG đến biến phụ thuộc TLEV

=> Chưa có cơ sở để kết luận tài sản hữu hình tác động tới cấu trúc vốn của các công ty bất động sản niêm yết trên TTCK Việt Nam

Tiêu đề	Tác Động Của Các Yếu Tố Đến Cấu Trúc Vốn Của Các Công Ty Bất Động Sản Niêm Yết Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam: Vai Trò Tương Tác Của Sở Hữu Nhà Nước
Tác giả	Mai Hoàng Phúc
Người hướng dẫn	TS. Lê Hà Diễm Chi
Trường học	Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Tài Chính – Ngân Hàng
Thể loại	Khóa luận Tốt Nghiệp Đại Học
Năm xuất bản	2024
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	112
Dung lượng	2,87 MB