Tuy nhiên trong vài năm gần đây đã có một số bài nghiên cứu nổi bật về vấnđề này nhưng hầu như vẫn chưa có kết luận chính xác về tác động của sự đa dạng giớitính.Từ đó nhóm tác giả quyết
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Cơ sở lý thuyết
Theo Lý thuyết đại diện do Jensen & Meckling (1976) phát triển, với mục đích giải quyết các vấn đề bất cân xứng thông tin giữa chủ sở hữu và người quản lý đã được giải quyết Lý thuyết nhằm giải quyết các xung đột: xung đột lợi ích giữa cổ đông và hội đồng quản trị; bất cân xứng thông tin các nguyên tắc quản trị công ty nhằm điều chỉnh mục tiêu của hội đồng quản trị và ban quản lý, tức là giải quyết hầu hết các xung đột giữa đại diện cổ đông và chủ sở hữu và chủ nợ, đồng thời điều chỉnh Hoạt động Quản trị Công ty Theo lý thuyết đại diện, các quyết định rủi ro của nhà quản lý có thể được kiểm soát thông qua các cơ chế quản trị doanh nghiệp khác nhau, cả về bên trong (cơ chế lương thưởng) lẫn bên ngoài (cơ chế giám sát) và ban giám đốc được xem là yếu tố quản trị công ty có tác động đặc biệt lớn đến các quyết định rủi ro của công ty Hội đồng quản trị đóng vai trò là cơ quan giám sát, thực hiện việc giám sát và thiết lập các quy định, kỷ luật đối với các nhà quản lý vì tư lợi Vì vậy, một giải pháp cho vấn đề này là mở rộng sự giám sát của hội đồng quản trị công ty cơ cấu HĐQT càng đa dạng thì hiệu quả giám sát đối với các nhà quản lý càng tốt Vấn đề đại diện phát sinh khi các nhà quản lý không tập trung vào lợi ích tốt nhất của cổ đông khi đưa ra các quyết định của công ty
Một lý thuyết khác có thể nhắc đến là lý thuyết phụ thuộc nguồn lực do Pfeffer và Salancik đưa ra vào năm 1978 Lý thuyết này cho rằng các công ty phụ thuộc vào nguồn lực bên ngoài để tồn tại Những sự phụ thuộc này tạo ra rủi ro cho doanh nghiệp Để giảm bớt sự phụ thuộc và những điều không chắc chắn xung quanh, doanh nghiệp có thể hợp tác với các đơn vị bên ngoài kiểm soát các nguồn lực này Pfeffer và Salancik (1978) gán
3 lợi ích cho các mối liên kết của HĐQT đó là: lời khuyên và tư vấn, pháp lý và các kênh truyền thông Xét về góc độ lời khuyên và tư vấn, các tài liệu hiện có cho thấy rằng các hội đồng đa dạng về giới gắn liền với các cuộc thảo luận chất lượng cao giải quyết các vấn đề phức tạp, một số trong đó có thể bị coi là không hấp dẫn trong các hội đồng quản trị toàn nam giới (Kravitz, 2003; Huse và Solberg) Xét về góc độ pháp lý, hành động của một công ty được hợp pháp hóa bởi các chuẩn mực và giá trị xã hội Cox và đồng nghiệp (1991) đề xuất giả thuyết giá trị đa dạng, cho rằng khi bình đẳng của phụ nữ ngày càng trở thành xu hướng chủ đạo của xã hội, việc các công ty bổ nhiệm nữ giám đốc vào ban giám đốc của họ là hợp pháp Đối với các kênh truyền thông, những nữ lãnh đạo bằng kinh nghiệm, quan điểm sống khác biệt có khả năng kết nối doanh nghiệp với khách hàng nữ và nguồn lao động nữ trong xã hội nhiều hơn Hillman và cộng sự (2007) đã áp dụng lý thuyết phụ thuộc nguồn lực để kiểm tra sự đa dạng về giới tính của hội đồng quản trị và nhận thấy rằng các công ty Hoa Kỳ có hội đồng quản trị đa dạng về giới nhận ra những lợi ích này Tóm lại, lý thuyết phụ thuộc nguồn lực chỉ ra những tác động tích cực của sự đa dạng giới tính trong HĐQT Dựa theo lý thuyết phụ thuộc nguồn lực và lý thuyết đại diện, chúng tôi đưa ra các giả thuyết nghiên cứu như sau:
Giả thuyết H1: Đa dạng giới tính trong hội đồng quản trị có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
Giả thuyết H3: Chủ tịch hội đồng quản trị là nữ có tác động tích cực đến hiệu quả của doanh nghiệp
Giả thuyết H4: Tổng giám đốc là nữ có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
Dựa trên lý thuyết số lượng tới hạn của Kramer, Konrad, Erkut, và Hooper (2006),một nhóm phụ phải đạt tới một kích thước nhất định để có thể tác động đến nhóm tổng thể Các bài nghiên cứu của Asch và Guetzkow (1951); Asch (1955) cho thấy hiệu quả của áp lực nhóm tăng lên đáng kể khi quy mô nhóm có ba người, nhưng việc tăng thêm quy mô nhóm chỉ có tác động nhỏ đến hiệu quả tổng thể Theo đó, những nghiên cứu khác đề xuất rằng ba thường là điểm bắt đẩu (số lượng tới hạn) mang lại ảnh hưởng cho việc thiết lập nhóm Dựa vào những kết luận đó, những nghiên cứu gần đây về nữ giới trong HĐQT của doanh nghiệp (Erkut, Kramer, & Konrad, 2008; Konrad, Kramer, &Erkut, 2008) cho thấy rằng số lượng tới hạn của thành viên nữ đạt được khi Hội đồng quản trị có ít nhất ba thành viên.Nghiên cứu này dựa trên các cuộc phỏng vấn và thảo luận với 50 thành viên nữ Chứng tỏ rằng hội đồng quản trị có ít nhất ba thành viên nữ có thể thay đổi cách thực hiện công việc và ảnh hưởng đến động lực cũng như sự thăng tiến của thành viên.Ý tưởng cốt lõi là với ít nhất ba thành viên nữ thì tiếng nói của nữ giới trong HĐQT sẽ có trọng lượng hơn và những ý kiến của họ sẽ được lắng nghe và vì vậy động lực của Hội đồng quản trị sẽ thay đổi một cách đáng kể (Erkut và các cộng sự, 2008; Konrad và các cộng sự, 2008) Dựa trên lý thuyết tới hạn, chúng tôi đưa ra các giả thuyết như sau:
H2: Hội đồng quản trị có từ ba thành viên nữ trở lên có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
2.1.1 Phương pháp xây dựng mô hình
Nhóm tác giả sử dụng phương pháp phân tích hồi quy để xây dựng mô hình: có nghĩa là tìm hiểu sự phụ thuộc của một biến (được gọi là biến phụ thuộc) trong mô hình hồi quy vào một hay nhiều biến khác (được gọi là biến độc lập) nhằm mục đích ước lượng hoặc tiên đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi biết trước các giá trị của biến độc lập.
Trong nghiên cứu này, nhóm phân tích ảnh hưởng của sự hiện diện nữ giới trong ban lãnh đạo đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp - nghiên cứu từ các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP HCM (HOSE) với 6 biến độc lập: tỷ lệ nữ trong HĐQT (%Women); tỷ lệ thành viên độc lập trong HĐQT (Indep); quy mô HĐQT (Boardsize); quy mô doanh nghiệp (Firmsize); đòn bẩy tài chính (Lev); tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu (Der) cùng 3 biến giả (D_3, Women_chair, Women_ceo): D_3 = 1 khi có 3 thành viên HĐQT trở lên là nữ, D_3 = 0 cho các trường hợp còn lại; Women_chair = 1 khi chủ tịch HĐQT là nữ, Women_chair = 0 cho các trường hợp còn lại; Women_ceo = 1 khi tổng giám đốc là nữ, Women_ceo = 0 cho các trường hợp còn lại.
2.1.2 Phương pháp thu nhập số liệu
Số liệu đã được thu thập thuộc dữ liệu thứ cấp, dạng số liệu bảng với bộ số liệu không cân bằng do có một số doanh nghiệp không có thông tin liên tục Dữ liệu gồm 705 quan sát về 141 doanh nghiệp tại Việt Nam được chiết xuất tại Sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) từ năm 2018 - 2022 dựa trên các báo cáo tài chính, báo cáo thường niên, báo cáo tình hình quản trị Bộ dữ liệu này sẽ được xử lý, giữ lại những chỉ tiêu cần thiết cho nghiên cứu
2.1.3 Phương pháp xử lý số liệu
Sau giai đoạn thu nhập dữ liệu, nhóm tiến hành xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS), dựa trên dữ liệu tìm được để kiểm tra ý nghĩa thống kê và sự phù hợp của mô hình dựa trên các quan sát cũng như nghiên cứu đi trước tương tự, từ đó tìm ra kết quả tốt nhất phục vụ giai đoạn phân tích. Sau đó nhóm nghiên cứu thực hiện các kiểm định khuyết tật mô hình và kiểm định lựa chọn mô hình để chọn ra mô hình tốt nhất Trong quá trình nghiên cứu, nhóm sử dụng các kiến thức cùng những phần mềm hỗ trợ STATA, Microsoft Excel và Microsoft Word để tổng hợp, xử lý dữ liệu cũng như hoàn thành bài tiểu luận.
Xây dựng mô hình lý thuyết
2.2.1 Xây dựng mô hình hồi quy tổng thể
Nhằm mục tiêu xem xét ảnh hưởng của sự hiện diện nữ giới trong ban lãnh đạo đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp - nghiên cứu từ các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP HCM (HOSE), trong nghiên cứu này chúng tôi kế thừa mô hình nghiên cứu được phát triển bởi Liu và ctg (2014), mô hình hồi quy như sau:
Firm performance, measured by return on assets (ROA), and board gender diversity, a measure of the representation of different genders on a company's board of directors, are key metrics for assessing a company's overall health and performance.
Board_Chair : Tỷ lệ thành viên độc lập trong HĐQT, quy mô
Nghiên cứu của Zeitun và Tian (2014), Hoang và Vo (2014) chỉ ra rằng nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu (DER) ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Do đó, các tác giả đưa biến DER vào mô hình ước lượng: ROE = β0 + β1Firm_char + β2CEO_tenure + β3DER + e Trong đó, Firm_char bao gồm các đặc điểm doanh nghiệp như quy mô doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính và CEO là nữ.
: Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của doanh nghiệp i năm t
Tỷ lệ nữ trong Hội đồng quản trị (HĐQT) được biểu diễn bằng biến D_3, với D_3 = 1 khi có 3 thành viên nữ trở lên trong HĐQT và 0 trong các trường hợp khác Tỷ lệ thành viên độc lập trong HĐQT được biểu thị bằng I, quy mô HĐQT bằng S Biến N có giá trị 1 khi Chủ tịch HĐQT là nữ và 0 nếu ngược lại.
= 0 khi chủ tịch HĐQT không phải là nữ
: = 1 khi tổng giám đốc là nữ, = 0 khi tổng giám đốc không phải là nữ : Quy mô của doanh nghiệp i năm t : Đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp i năm t : Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp i năm t : Sai số ngẫu nhiên của doanh nghiệp i năm t
2.2.2 Mô tả biến số và dấu kỳ vọng
Biến phụ thuộc ROA (tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản) là thể hiện kết quả hoạt động của doanh nghiệp, được đo bằng đơn vị (%)
Các biến trong mô hình đề xuất và kỳ vọng dấu:
Biến Mô tả Cách đo lường Kỳ vọng
Các nghiên cứu đi trước dấu Biến phụ thuộc
ROA Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản
Women Tỷ lệ nữ trong
Số nữ trong HĐQT/ số thành viên HĐQT
(2010) D_3 Tỷ lệ thành viên nữ HĐQT
D_3 = 1 nếu nữ ≥ 3 và D_3 = 0 trường hợp còn lại
Indep Tỷ lệ thành viên độc lập
Số thành viên độc lập trong HĐQT/ Tổng thành viên HĐQT
Boardsize Quy mô HĐQT Ln (Tổng thành viên
(2014) Women_chair Giới tính chủ tịch HĐQT
Nữ = 1, Nam = 0 + Liu và cộng sự
(2014) Women_ceo Giới tính tổng giám đốc
Nữ = 1, Nam = 0 + Liu và cộng sự
(2014) Firmsize Quy mô doanh nghiệp
Ln (Tổng tài sản) + Engelen và cộng sự (2014) Lev Đòn bẩy tài chính
Nợ/ Tổng tài sản + Marinova và cộng sự (2016) Der Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu
Tổng nợ/ Tổng vốn chủ sở hữu
Bảng 2.1 Bảng ký hiệu, giải thích và kỳ vọng chiều tác động của các biến trong mô hình
Mô tả số liệu
2.3.1 Mô tả thống kê số liệu Để giúp người đọc có cái nhìn tổng quan về mô hình cũng như đưa ra một số đánh giá nhận định ban đầu, nhóm tác giả thực hiện mô tả thống kê số liệu trước khi đi sâu vào phân tích dữ liệu Nhóm sử dụng lệnh sum trong STATA để mô tả các biến độc lập và phụ thuộc và thu được kết quả như sau:
Tên biến Số quan sát
Bảng 2.2 Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu với sự trợ giúp của phần mềm STATA
Dựa vào bảng kết quả trên, nhận thấy:
- ROA: Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của doanh nghiệp đạt cao nhất lên tới 46.49%, thấp nhất là -32.18% Với sai số chuẩn là 7.116043 và giá trị trung bình là 5.915309.
- Women: Tỷ lệ nữ giới trong HĐQT nhận giá trị cao nhất là 1, thấp nhất là 0 Với sai số chuẩn là 0.2042592 và giá trị trung bình là 0.2707656.
- D_3: biến giả về tỷ lệ thành viên nữ trong HĐQT nhận giá trị 1 nếu có 3 thành viên trở lên trong HĐQT là nữ và 0 nếu khác Với sai số chuẩn là 0.4044801 và giá trị trung bình là 0.2056738.
- Indep: Tỷ lệ thành viên độc lập đạt cao nhất là 1.333333, thấp nhất là 0 Với sai số chuẩn là 0.1835239 và giá trị trung bình là 0.7296361.
- Boardsize: Quy mô HĐQT lớn nhất là 2.397895, thấp nhất là 1.098612 Với sai số chuẩn là 0.236788 và giá trị trung bình là 1.732628.
- Women_chair: Biến giả về giới tính của chủ tịch HĐQT nhận giá trị bằng 1 nếu là nữ và bằng 0 nếu là nam Với sai số chuẩn là 0.4280756 và giá trị trung bình là 0.2411348.
- Women_ceo: Biến giả về giới tính của tổng giám đốc nhận giá trị bằng 1 nếu là nữ và bằng 0 nếu là nam Với sai số chuẩn là 0 4209946 và giá trị trung bình là 0 2297872.
- Firmsize: Quy mô doanh nghiệp nhận giá trị cao nhất là 14.56721, thấp nhất là 4.356709 Với sai số chuẩn là 1.618506 và giá trị trung bình là 7.788252.
- Lev: Đòn bẩy tài chính có giá trị lớn nhất là 0.9584954, thấp nhất là 0 Với sai số chuẩn là 0.2570245 và giá trị trung bình là 0.4170711.
- Der: Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu nhận giá trị cao nhất là 23.09371, thấp nhất là
0 Với sai số chuẩn là 2.587557 và giá trị trung bình là 1.476009.
2.3.2 Mô tả tương quan giữa các biến
Sử dụng lệnh corr trong phần mềm STATA để mô tả tương quan giữa các biến, nhóm tác giả thu được kết quả ở bảng 2.3 dưới đây:
ROA Women D_3 Indep Boardsize Women_chai r
Women_ceo Firmsize Lev Der
Bảng 2.3 Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu với sự trợ giúp của phần mềm STATA
- r (ROA, Women) = 0.3372 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu dương Tác động của tỷ lệ nữ trong HĐQT đến tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của doanh nghiệp là tác động cùng chiều
- r (ROA, D_3) = 0.3043 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu dương.
- r (ROA, Indep) = -0.0307 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu âm Tác động của tỷ lệ thành viên độc lập trong HĐQT đến tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của doanh nghiệp là tác động ngược chiều
- r (ROA, Boardsize) = 0.0155 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu dương Tác động của quy mô HĐQT đến tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của doanh nghiệp là tác động cùng chiều
- r (ROA, Women_chair) = 0.3768 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu dương
- r (ROA, Women_ceo) = 0.1826 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu dương
- r (ROA, Firmsize) = -0.1271 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu âm Tác động của quy mô doanh nghiệp đến tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của doanh nghiệp là tác động ngược chiều
- r (ROA, Lev) = -0.3460 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu âm Tác động của đòn bẩy tài chính đến tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của doanh nghiệp là tác động ngược chiều
- r (ROA, Der) = -0.2387 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu âm Tác động của tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu đến tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của doanh nghiệp là tác động ngược chiều
- r (Women, D_3) = 0.6844 Mức độ tương quan cao, hệ số tương quan mang dấu dương
- r (Women, Indep) = -0.0302 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu âm Tác động của tỷ lệ thành viên độc lập trong HĐQT đến tỷ lệ nữ trong HĐQT của doanh nghiệp là tác động ngược chiều
- r (Women, Boardsize) = -0.2341 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu âm Tác động của quy mô HĐQT đến tỷ lệ nữ trong HĐQT của doanh nghiệp là tác động ngược chiều
- r (Women, Women_chair) = 0.4273 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu dượng.
- r (Women,Women_ceo) = 0.1962 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu dương.
- r (Women, Firmsize) = -0.1209 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu âm Tác động của quy mô doanh nghiệp đến tỷ lệ nữ trong HĐQT của doanh nghiệp là tác động ngược chiều
- r (Women, Lev) = -0.1301 Mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu âm Tác động của đòn bẩy tài chính đến tỷ lệ nữ trong HĐQT của doanh nghiệp là tác động ngược chiều
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Kết quả ước lượng và kiểm định mô hình
3.1.1 Kết quả hồi quy OLS và các kiểm định khuyết tật mô hình
Kết quả hồi quy OLS
Sử dụng câu lệnh reg hồi quy trên bộ số liệu đã tổng hợp thông qua phần mềm STATA Nhóm có kết quả ước lượng của mô hình hồi quy mẫu như sau:
ROA Hệ số ước lượng
Khoảng tin cậy (độ tin cậy
P – value: 0.0000 Bảng 3.1: Kết quả ước lượng OLS
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu với sự trợ giúp của phần mềm STATA
Kiểm định khuyết tật của mô hình
Kiểm định bỏ sót biến
Thiết lập cặp giả thuyết:
H 0 :Mô hình không bỏ sót biến quan trọng
H 1 : Mô hình bỏ sót biến quan trọng
Với kiểm định Ramsey, sử dụng lệnh ovtest trên phần mềm STATA, thu được kết quả:
Dựa trên kết quả kiểm định, p – vaulue = 0.0001 < α => Bác bỏ H 0
Kết luận: Mô hình xảy ra hiện tượng bỏ sót biến ở mức ý nghĩa thống kê 5%
Kiểm định đa cộng tuyến Để kiểm tra xem mô hình có mắc khuyết tật đa cộng tuyến hay không, nhóm sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF và thu được kết quả:
Bảng 3.2: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu với sự trợ giúp của phần mềm STATA
Từ kết quả của kiểm định, có Mean VIF = 1,59 < 10
Kết luận: Mô hình không mắc khuyết tật đa cộng tuyến
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Thiết lập cặp giả thuyết:
H 0 :Mô hình có phương sai sai số không đổi
H 1 : Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Thực hiện kiểm định White, bằng lệnh estat imtest, white trên phần mềm STATA, thu được kết quả:
Từ kết quả trên, p – value = 0.0000 < α = 5% => Bác bỏ H 0
Kết luận: Mô hình có phương sai sai số thay đổi ở mức ý nghĩa 5%
Kiểm định tự tương quan
Thiết lập cặp giả thuyết:
H 0 :Mô hình không có tự tương quan
H 1 : Mô hình có tự tương quan
Với kiểm định Wooldridge, sử dụng lệnh xtserial, thu được kết quả:
Từ kết quả kiểm định, p – value = 0.0465 < α = 5% => Bác bỏ H 0
Kết luận: Mô hình xảy ra tự tương quan bậc 1 ở mức ý nghĩa 5%
3.1.2 Kiểm định lựa chọn mô hình
Hồi quy mô hình theo 3 phương pháp ước lượng: mô hình hồi quy gộp (POLS), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM – Random Effect Model), mô hình tác động cố định (FEM – Fixed Effect Model), thu được kết quả tại bảng dưới đây:
Tên biến Hệ số hồi quy
Bảng 3.3: Kết quả hồi quy bằng phương pháp POLS, REM, FEM
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu với sự trợ giúp của phần mềm STATA
Ghi chú: giá trị trong ngoặc đơn là độ lệch chuẩn; với *, **, *** lần lượt là hệ số hồi quy có ý nghĩa ở mức 10%, 5%, 1%
Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian: lựa chọn giữa POLS và REM
Thiết lập cặp giả thuyết:
H 0 :Mô hình không tồn tại các yếu tố không quan sát được
H 1 : Mô hình tồn tại các yếu tố không quan sát được
Sử dụng lệnh xttest0, thu được kết quả:
Kết quả cho thấy p – value = 0.0000 < α = 5% => Bác bỏ H 0 Mô hình tồn tại các tác động riêng không quan sát được tại mức ý nghĩa 5%
Kết luận: Chọn mô hình REM
Kiểm định Hausman: lựa chọn giữa FEM và REM
Thiết lập cặp giả thuyết:
H 0 :Không có sự tương quan giữa biến bỏ sót và yếu tố ngẫu nhiên
H 1 : Có sự tương quan giữa biến bỏ sót và yếu tố ngẫu nhiên
Sử dụng lệnh hausman thu được kết quả:
Kết quả cho thấy, p – value = 0.0406 < α = 5% => Bác bỏ H 0 Có sự tương quan giữa biến bị bỏ sót và các biến độc lập tại mức ý nghĩa 5%
Kết luận: Mô hình FEM là mô hình phù hợp nhất trong nghiên cứu
3.1.3 Kiểm định các khuyết tật của mô hình
Kiểm định bỏ sót biến
Vì bài nghiên cứu đã lựa chọn mô hình FEM để kiểm định, mà bản chất mô hình tác động cố định (FEM) sử dụng dữ liệu mảng có xét đến các tác động của các biến không quan sát được Do đó, nếu mô hình bỏ sót biến quan trọng thì biến bị bỏ sót ấy cũng chính là biến không quan sát được, vì vậy không cần kiểm định bỏ sót biến
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Với cặp giả thuyết đã thiết lập ở trên, thực hiện kiểm định LM Breusch and Pagan
Lagrange Multiphier bằng lệnh xttest3, thu được kết quả:
Từ kết quả trên, p – value = 0.0000 < α = 5% => Bác bỏ H 0
Kết luận: Mô hình có phương sai sai số thay đổi ở mức ý nghĩa 5%
Kiểm định tự tương quan
Từ cặp giả thuyết đã được thiết lập ở trên, dùng lệnh xtserial, thu được kết quả:
Từ kết quả kiểm định, p – value = 0.0465 < α = 5% => Bác bỏ H 0
Kết luận: Mô hình xảy ra tự tương quan bậc 1 ở mức ý nghĩa 5%
Khắc phục khuyết tật mô hình
Để khắc phục khuyết tật phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) Bằng lệnh xtgls, tùy chọn panels(h) và corr(ar1), kết quả hồi quy đã được thu được.
ROA Hệ số ước lượng
Khoảng tin cậy (độ tin cậy
P – value: 0.0000 Bảng 3.4: Kết quả hồi quy sau khi khắc phục khuyết tật
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ dữ liệu với sự trọ giúp của phần mềm STATA
Mô hình sau khi khắc phục khuyết tật là:
ROA it =1.854713+3.864515Women it +1.644107D 3it −0.1774483Indep it +2.456764Boardsize it +3.346705Wome n chairit +1.073681Wome n ceoit +0.0209974Firmsize it −6.911078Lev it −0.0471486Der it +u i