5. NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
5.2Ảnh hưởng bất đối xứng của tín dụng thương mại phải thu và tín dụng
thương mại phải trả lên nắm giữ tiền mặt
Tác giả sử dụng 4 mô hình hồi quy để xem xét mối quan hệ giữa tín dụng thương mại và nắm giữ tiền mặt. Để xem xét sự thanh khoản thay thế cho nắm giữ tiền mặt, tác giả đã đưa lần lượt biến tỷ lệ vốn lưu động (LIQUID) và tỷ lệ
vốn lưu động ròng (LIQUID2) vào mô hình (1) và mô hình (2). Mô hình (3) lại
đưa vào 2 biến là: tỷ lệ vốn lưu động ròng (LIQUID2) và tín dụng thương mại ròng (được tính bằng LIQUID – LIQUID2). Mô hình (4) tác giả đưa biến tín dụng thương mại phải thu (CRDT_REV) và tín dụng thương mại phải trả
(CRDT_PAY) đểước tính ảnh hưởng của các biến này đến nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp. Tiếp theo, tác giả sử dụng kiểm định thừa biến Wald để xem xét sự phù hợp của các biến khi đưa vào các mô hình hồi quy.
Bảng 5.3 trình bày các kết quả hồi quy đa biến về mối quan hệ giữa tín dụng thương mại và nắm giữ tiền mặt của 185 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn HOSE và HNX. Tác giả sử dụng cả ba mô hình - mô hình tổng hợp tất cả các quan sát (Pool), mô hình tác động cốđịnh (Fixed effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random effects). Sau đó sử dụng kiểm định Hausman và kiểm định F để lựa chọn ra mô hình tốt nhất15. Kết quả kiểm định Hausman ở cả
4 mô hình đều cho kết quả mô hình tác động cốđịnh (Fixed effects) là thích hợp hơn mô hình tác động ngẫu nhiên (Random effects); tuy nhiên kết quả kiểm định F lại cho ra kết quả mô hình tổng hợp tất cả các quan sát (Pool) là thích hợp hơn mô hình tác động cốđịnh (Fixed effects). Do đó, dựa trên các kết quả kiểm định
trên, tất cả các mô hình được trình bày dưới đây đều sử dụng mô hình tổng hợp tất cả các quan sát (Pool).
Nội dung của bảng 5.3 bao gồm: phần A trình kết quả của 4 mô hình hồi quy và phần B trình bày kết quả kiểm định thừa biến Wald.
Bảng 5.3: Ảnh hưởng bất đối xứng của tín dụng thương mại phải thu và tín dụng thương mại phải trả lên nắm giữ tiền mặt
Phần A: Kết quả hồi quy
Môhình 1 Môhình 2 Môhình 3 Môhình 4 LIQUID -0.009 (0.774) LIQUID2 0.102*** 0.028 0.014 (0.000) (0.377) (0.681) LIQUID - LIQUID2 -0.147*** (0.000) SIZE 0.004 0.006 0.007* 0.008* (0.265) (0.107) (0.071) (0.052) LEV -0.155*** -0.218*** -0.202*** -0.211*** (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) DEBTM -0.111*** -0.059** -0.112*** -0.107*** (0.001) (0.037) (0.000) (0.001) M_B 0.014*** 0.013*** 0.012** 0.012** (0.006) (0.010) (0.014) (0.012) CAPEX -0.082 -0.091* -0.083 -0.082 (0.126) (0.084) (0.115) (0.120)
CASHFLOW 0.034 0.037 0.052 0.055 (0.322) (0.276) (0.119) (0.102) DIVIDEND 0.027** 0.023* 0.023* 0.023* (0.029) (0.062) (0.061) (0.065) TOP1 0.000* 0.000* 0.000* 0.000* (0.080) (0.060) (0.073) (0.081) STATE 0.050*** 0.051*** 0.048*** 0.048*** (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) DEEPEN -0.010 -0.016 -0.016 -0.017* (0.303) (0.109) (0.110) (0.081) CRDT_PAY 0.187*** (0.001) CRDT_REV -0.135*** (0.002) R2 điều chỉnh 0.099 0.115 0.127 0.128 Phần B: Kiểm định hệ số F-value P-value
LIQUID2 = LIQUID - LIQUID2 30.974*** 0.000
CRDT_PAY = 1 216.005*** 0.000
CRDT_PAY + CRDT_REV = 0 0.849 0.357
Nguồn: Tính toán của tác giả
Ghi chú: *, **, *** thể hiện mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
biến LIQUID, LIQUID2) lên nắm giữ tiền mặt ở mô hình (1), mô hình (2) và mô hình (3). Tất cả biến trong cả ba mô hình (trừ biến LIQUID, LIQUID2 và LIQUID – LIQUID2) đều có cùng hệ số và mức ý nghĩa. Điều này cho thấy việc thay thế LIQUID với LIQUID2 không ảnh hưởng đến tác động của các biến khác lên nắm giữ tiền mặt. Tuy nhiên, trong mô hình (3) hệ số của LIQUID2 là 0,028 (tuy nhiên lại không có ý nghĩa thống kê) thấp hơn rất nhiều so với trị
tuyệt đối của hệ số tín dụng thương mại ròng (LIQUID – LIQUID2) là -0,147. Thêm vào đó, kết quả kiểm định thừa biến Wald ở bảng B cũng cho thấy hai hệ
số này là khác nhau (với mức ý nghĩa 1%), điều này củng cố thêm nhận định về
tác động của tín dụng thương mại ròng là khác biệt so với các nhân tố khác của vốn lưu động. Chính vì vậy, việc tách tín dụng thương mại ra khỏi vốn lưu động là cần thiết khi xem xét tác động của tín dụng thương mại lên nắm giữ tiền mặt.
Vì thế, trong mô hình (4), tác giả sử dụng thêm biến tín dụng thương mại phải thu (CRDT_REV) và tín dụng thương mại phải trả (CRDT_PAY) để xem xét tác động của từng biến trên lên nắm giữ tiền mặt. Đầu tiên, hệ số của CRDT_PAY là 0,187 và hệ số của CRDT_REV là -0,135 với mức ý nghĩa của p – value (kiểm định t) là 1%, do đó chấp nhận giả thiết H1 - Tín dụng thương mại (tín dụng thương mại phải thu và tín dụng thương mại phải trả) ảnh hưởng đến nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp. Tín dụng thương mại phải trả làm tăng nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp. Tín dụng thương mại phải thu làm giảm nắm giữ
tiền mặt của doanh nghiệp.
Ngoài ra, hệ số của CRDT_PAY trong mô hình (4) cũng chỉ ra rằng các doanh nghiệp nắm giữ thêm 0,187 đồng tiền mặt cho mỗi 1 đồng của tín dụng thương mại phải trả. Kết quả kiểm định thừa biến Wald ở bảng B cũng cho thấy giá trị của hệ số 0,187 là nhỏ hơn 1, điều này cho thấy các doanh nghiệp trong mẫu không giữ cùng một lượng tiền mặt (bằng với tín dụng thương mại cần phải thanh toán) để phòng ngừa cho việc thanh toán các khoản tín dụng thương mại phải trả. Bên cạnh đó, trong mô hình (4), hệ số của CRDT_REV là -0,135 (với
mức ý nghĩa 1%). Điều này cho thấy các doanh nghiệp sẽ giảm nắm giữ tiền mặt khi doanh nghiệp có những khoản tín dụng thương mại phải thu. Tuy nhiên, giá trị tuyệt đối của hệ số này lại thấp hơn giá trị tuyệt đối của hệ số CRDT_PAY;
điều này có nghĩa 1 đồng tín dụng thương mại phải thu chỉ thay thế cho 0,135
đồng tiền mặt; trong khi đó 1 đồng tín dụng thương mại phải trả lại thay thế cho 0,187 đồng tiền mặt. Tuy nhiên, kết quả kiểm định thừa số Wald ở bảng B lại cho kết quả p-value (của kiểm định F) = 0,357; điều này có nghĩa hai biến CRDT_PAY, CRDT_REV có tác động ngược chiều nhau lên nắm giữ tiền mặt, ngoài ra mức độảnh hưởng của biến CRDT_PAY và biến CRDT_REV đến nắm giữ tiền mặt là tương đương nhau. Do đó, tác giả không có cơ sở chắc chắn để
chấp nhận giả thuyết H2: các khoản tín dụng thương mại phải trả và tín dụng thương mại phải thu có tác động bất đối xứng lên nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp, 1 đồng khoản phải thu không có tác dụng thay thế cho 1 đồng khoản phải trả.
Mô hình (4) cũng cho thấy hệ số của biến tỷ số nợ (LEV) có tương quan nghịch biến với nắm giữ tiền mặt. Điều này cho thấy các doanh nghiệp có đòn bẩy tài chính thấp thì sẽ nắm giữ tiền mặt nhiều hơn (phù hợp với nghiên cứu của Harford và cộng sự, 2008). Bên cạnh đó, chi trả cổ tức bằng tiền mặt (DIVIDEND) có có tác động cùng chiều lên nắm giữ tiền mặt (phù hợp với nghiên cứu của Ozkan và Ozkan, 2004), theo đó các doanh nghiệp chi trả cổ tức bằng tiền mặt sẽ tăng năm giữ tiền mặt. Đặc điểm sở hữu, thể hiện qua tỷ lệ sở
hữu của cổđông lớn nhất (TOP1) thì không có tác động đáng kể. Tuy nhiên, nợ đáo hạn (DEBTM) lại có mối quan hệ nghịch biến đáng kể với nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp, điều này có thể giải thích do nguyên nhân ở Việt Nam hiện nay những doanh nghiệp nắm giữ nhiều nợ dài hạn thông thương thường là những doanh nghiệp có nhiều khả năng tiếp cận các khoản tài trợ bên ngoài, do (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
có mối quan hệ đồng biến với nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp16 nhưng tác
động này là không đáng kể. Ngoài ra, sở hữu nhà nước (STATE) lại có mối quan hệ đồng biến với nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp nhưng hệ số lại không đáng kể. Tương tự, biến độ sâu tài chính (DEEPEN) dù có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với nắm giữ tiền mặt nhưng hệ số cũng không đáng kể.