Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp Việt Nam: bằng chứng thực nghiệm
MỤC LỤC
Lý thuyết đánh đổi trong cấu trúc vốn của công ty
Trong khi lợi nhuận các công ty này rất lớn, mà theo TOT, lợi nhuận cao nghĩa là công ty có khả năng vay mượn cao hơn - vì nợ được xem là con số nhỏ trong giá trị sổ sách tổng tài sản và công ty không mượn hơn giá trị thị trường của công ty, lợi nhuận cao nghĩa là giá trị thị trường cao do đó khuyến khích vay mượn - và có nhiều khoản thu từ lá chắn thuế hơn, do đó công ty sẽ quyết định vay nhiều hơn. Mackie-Mason tìm ra rằng những công ty chi trả thuế thì sử dụng nợ nhiều hơn các công ty không chi trả thuế, chứng tỏ thuế là yếu tố ảnh hưởng lựa chọn cách huy động tài chính.
Lý thuyết trật tự phân hạng trong tài trợ của doanh nghiệp
Thứ nhất là không giải thích tại sao một số công ty thành công nhất lại sử dụng ít nợ mà cơ bản gần như tất cả là VCSH. Thứ hai là, các công ty công cộng hiếm khi thay đổi trong cấu trúc vốn vì thuế.
Các nghiên cứu thực nghiệm về cấu trúc vốn
Tại Việt Nam, một nghiên cứu Trần Hùng Sơn (2008) về “Các nhân tố tác động đến cơ cấu vốn của công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam”, sử dụng số liệu của 45 công ty phi tài chính đang niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM có giá trị thị trường lớn nhất tính đến thời điểm tháng 7 năm 2007 (loại trừ 2 quỹ đầu tư và NHTM Sài gòn thương tín). Nhìn chung đối với các nước phát triển như Nhật, Mỹ, EU, Hungary..cũng như các nước đang phát triển như Việt Nam vấn đề cấu trúc vốn và các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn luôn là một vấn đề quan tâm, và kết quả không đồng nhất theo tuỳ theo phạm vi nghiên cứu và cách thức ước lượng biến.
Các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn
Bên cạnh đó, thực nghiệm chỉ ra rằng có mối quan hệ đồng biến giữa tài sản cố định hữu hình và cấu trúc vốn (theo Rajan and Zingales (1995), Shenoy and Koch (1996) và nhiều nguời khác); nhưng gần đây, những nghiên cứu thực nghiệm lại chỉ ra rằng mối quan hệ này tuỳ thuộc vào việc đo lường nợ được áp dụng. Ngoài ra, Ross (1977) đã kiến nghị rằng huy động tài chính thông qua nợ có thể được nhà điều hành dùng như là tín hiệu về tương lai triển vọng của công ty trên thị trường, vì với việc huy động tài chính thông qua nợ các nhà điều hành bắt buộc phải có quyết định đầu tư hiệu quả và không theo đuổi mục tiêu cá nhân vì có thể làm tăng khả năng phá sản. Một số nghiên cứu thực nghiệm cho thấy quy mô công ty có ảnh hưởng tích cực lên cấu trúc vốn (theo nghiên cứu trước đây của Shumi Akhtar và Barry Oliver 2009, Chkir và Cosset 2001, Agrawal và Nagarajan 1990; Rajan và Zingales 1995).
Các công ty có các sản phẩm độc đáo thường có đòn bẩy tài chính thấp bởi vì nếu công ty bị phá sản, thị trường thứ cấp có tính cạnh tranh cho hàng tồn kho và các thiết bị sản xuất của công ty có thể không có. Đồng thời, với ý tưởng so sánh các công ty thuộc LVSX và LVK có sự khác biệt trong cấu trúc vốn hay không, nghiên cứu áp dụng tương tự như trường hợp so sánh sự khác biệt cấu trúc vốn của MNCs và DCs của Shumi Akhtar and Barry Oliver (2009) tại Nhật. Cấu trúc vốn = f( rủi ro kinh doanh, tài sản cố định hữu hình, tính thanh khoản, quy mô công ty, lợi nhuận, tốc độ tăng trưởng, lá chắn thuế khấu hao, thời gian hoạt động, dòng tiền tự do, đặc điểm riêng tài sản công ty, loại hình công nghiệp).
KHUNG PHÂN TÍCH
Mô hình nghiên cứu
Việc đo lường này không phù hợp cho nghiên cứu này vì có tranh cãi rằng tổng nợ bao gồm cả nợ ngắn hạn - mà nợ ngắn hạn có sự biến động lớn trong năm. (1997) và Chkir and Cosset (2001) cùng những người khác định nghĩa cấu trúc vốn như sau và đây cũng là định nghĩa thích hợp cho nghiên cứu này. Dit là giá trị sổ sách của tổng nợ cuối năm t; Eitvốn hoá thị trường của cổ đông thường niên cuối năm t; tclà tỷ lệ thuế hiệu quả công ty nộp trong năm.
Green and Murinde (2008) kiến nghị doanh số bán khó đảm bảo tính xác thực trong thực tế hơn là tài sản do đặc tính của cấu trúc tài sản nên đây là biến mà nghiên cứu chọn làm đại diện cho đo lường quy mô công ty. Đặc điểm riêng của tài sản công ty (ký hiệu là UNIQit) có thể đo lường bằng tỷ lệ giá vốn hàng bán/tổng doanh thu thuần hoặc tỷ lệ chi phí R&D/tổng doanh thu. Với ý tưởng so sánh sự khác biệt trong hai lĩnh vực sản xuất và phi sản xuất nêu trên, nghiên cứu sử dụng biến giả (ký hiệu là KINDit).
Mô hình hồi quy dữ liệu bảng
Trong trường hợp của nghiên cứu này, giả định có nghĩa là giá trị tung độ gốc của 51 công ty là như nhau cũng như hệ số độ dốc của các biến giải thích đồng nhất cho cả 51 công ty trong mẫu. Ngoài ra, tương tự mô hình (3.15) có thể giải thích được trong trường hợp hệ số tung độ gốc biến đổi giữa các đơn vị chéo và theo thời gian (trường hợp 3) bằng cách thêm biến giả giải thích vào mô hình (3.15). Giả sử trong trường hợp nghiên cứu thì có thể hiểu là các công ty trong mẫu được lấy từ một tập hợp và có giá trị trung bình của tung độ gốc là β1và sự khác biệt trong giá trị hệ số tung độ gốc của mỗi công ty được phản ánh qua εi.
Ngoài ra, nếu căn cứ vào N (số dữ liệu chéo) và T (độ dài thời gian nghiên cứu) thì theo Judge, REM và FEM không phân biệt khi T lớn và N nhỏ, khá khác biệt khi N lớn và T nhỏ. Trong trường hợp chuyên đề, dữ liệu bảng với kích thước thời gian ngắn từ năm 2005-2009 không thể ước lượng mô hình mà tất cả các hệ số thay đổi giữa các đơn vị chéo. Kiểm định trên nhằm lựa chọn phương pháp FEM hay REM phù hợp cho hồi quy dữ liệu mẫu, dựa trên giả định H0 không sự tương quan giữa biến giải thích và yếu tố ngẫu nhiên.
Dữ liệu nghiên cứu
Nếu α > p-value thì giả thiết H0bị bác bỏ, hay nói cách khác là biến được kiểm định đó tác động tới cấu trúc vốn hệ số một cách có ý nghĩa thống kê. Nhằm mục tiêu trả lời cho hai câu hỏi nghiên cứu nêu ở phần trên, phần xử lý và phân tích dữ liệu sẽ chia thành hai mô hình tương ứng trả lời lần lượt hai câu hỏi. Trước khi tiến hành hồi quy mô hình theo FEM hay REM, kiểm định Hausman được thực hiện nhằm xác định trong 2 mô hình đã nêu là FEM hay REM, mô hình nào là lựa chọn tối ưu.
Mô hình 2: tương tự mô hình 1, mô hình 2 nhằm trả lời cho câu hỏi nghiên cứu thứ 2 là xác định có sự khác biệt hay không giữa cấu trúc vốn của các công ty thuộc LVSX và LVK. Nếu các hệ số từ β13 đến β23 có ý nghĩa thì các biến liên quan đó giải thích sự khác nhau có ý nghĩa giữa cấu trúc vốn công ty thuộc lĩnh vực sản xuất và lĩnh vực khác. Mức giải thích của mỗi biến trong cấu trúc vốn của công ty thuộc lĩnh vực sản xuất là tổng của tất cả hệ số của cùng 1 biến (ví dụ như hệ số KIND của biến SIZE có ý nghĩa thì (β8+β18) là mức độ giải thích của biến SIZE trong cấu trúc vốn).
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả biến
Ngoài ra, thống kê mô tả biến NDTS so sánh giữa hai lĩnh vực cho thấy số quan sát của LVSX là 92 với giá trị trung bình 3% và LVK là 73 với giá trị trung bình. Nhìn chung tỷ lệ khấu hao tài sản cố định hữu hình trong tổng tài sản công ty trong LVSX thấp hơn LVK nên kỳ vọng lá chắn thuế khấu hao trong lĩnh vực này thấp hơn. Nhìn chung, qua thống kê mô tả các biến trong 4 năm của năm mươi công ty, các biến thống kê không thể hiện sự khác biệt giá trị trung bình giữa LVSX và LVK, trừ hai biến là cơ hội tăng trưởng (GRO) và biến lá chắn thuế khấu hao (NDTS) là có sự khác biệt.
Trong đó, tỷ lệ khấu hao tài sản cố định hữu hình trong tổng tài sản công ty trong LVSX thấp hơn LVK nên kỳ vọng lá chắn thuế khấu hao trong lĩnh vực này thấp hơn, và cơ hội tăng trưởng của các công ty LVSX cũng thấp hơn LVK. Hơn thế nữa, thống kê mô tả trên chỉ đưa ra góc nhìn tổng quát về từng biến riêng lẻ cũng như chỉ mới bước đầu so sánh sơ bộ về sự khác nhau giữa hai lĩnh vực mà thiếu sự liên hệ, tương quan với các biến độc lập và phụ thuộc khác. Trong phần này, phân tích ma trận tương quan giữa các biến trong mẫu nhằm giải quyết tính hạn chế của việc phân tích từng biến bằng cách cho thấy góc nhìn chi tiết hơn thông qua mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc.
