333 Cộ ởng (GROW):
5.1 Kết luận của bài nghiên cứu:
Bài nghiên cứu xem xét các nhân tố tác động lên việc lựa chọn cấu trúc vốn của công ty SMEs và công ty LEs nhƣ thế nào. Đồng thời qua đó ta cũng thấy đƣợc các công ty tại Việt Nam chịu ảnh hƣởng của lý thuyết TOT hay lý thuyết POT trong quyết định lựa chọn cấu trúc vốn. Số liệu phân tích dựa trên báo cáo tài chính của 220 công ty phi tài chính trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trong từ năm 2008 đến năm 2012, trong đó có 73 công SMEs và 147 công ty LEs. Việc phân loại quy mô công ty dựa trên số lao động bình quân của công ty trong 5 năm (2008 - 2012).
Bài nghiên cứu đã sử dụng mô hình hồi quy theo mô hình ảnh hƣởng cố định (FEM) để phân tích ảnh hƣởng của các nhân tố: Tấm chắn thuế phi nợ (NDTS), Lợi nhuận (PROF), Cơ hội tăng trƣởng (GROW), Tài sản vô hình (ITAG) và Quy mô công ty (LN(TA), LN(SLS), LN(EMP) lên việc lựa chọn cấu trúc vốn của các công ty tại Việt Nam.
5.1.1. Kết luận thứ nhất:
Kết quả nghiên cứu cho thấy các công ty trong mẫu nghiên cứu đều chịu ảnh hƣởng của lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (TOT) và lý thuyết trật tự phân hạng (POT) trong quyết định lựa chọn cấu trúc vốn của mình. Đồng thời, kết quả của bài nghiên cứu này nhìn chung khá phù hợp với đặc trƣng của các công ty tại Việt Nam. Trong đó ta thấy:
- Biến độ trễ của nợ (LDEBT) có mối tƣơng quan cùng chiều với đòn bẩy tài chính và có hệ số hồi quy xoay quanh mức 0,8 cho cả 3 mẫu quan sát và cả 3 mô hình hồi quy. Điều này cho thấy trong quyết định lựa chọn cấu trúc vốn cho kỳ này chịu ảnh hƣởng khá lớn với cấu trúc vốn của kỳ trong quá khứ
- Đòn ẩy tài chính có mối tƣơng quan ngƣợc chiều với lợi nhuận của công ty (PROF). Tác động của biến này phù hợp với dự đoán của lý thuyết trật tự phân hạng (POT). Kết quả của biến lợi nhuận công ty khá phù hợp với các nghiên cứu trƣớc đây tại Việt Nam. Điều này cho thấy các công ty tại Việt Nam ƣu tiên sử dụng nguồn tài trợ từ lợi nhuận giữ lại hơn so với việc vay nợ. - Cơ hội tăng trƣởng (GROW) có mối tƣơng quan cùng chiều với việc sử dụng nợ. Kết quả này tiếp tục phù hợp với dự đoán của lý thuyết trật tự phân hạng. Nhƣ vậy các công ty tại Việt Nam với tình trạng bất cân xứng thông tin giữa nội bộ và ên ngoài khá cao thì khi có cơ hội tăng trƣởng tốt, công ty sẽ ƣu tiên sử dụng nguồn vốn từ nợ vay hơn là phát hành cổ phần. Do việc phát hành cổ phần trong giai đoạn này có thể làm cho cổ phần của công ty bị định giá thấp so với giá trị thực tế của công ty.
- Tài sản vô hình (ITAG) và đòn ẩy tài chính có mối tƣơng quan ngƣợc chiều nhau theo đúng dự đoán của lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (TOT). Mối tƣơng quan này đƣợc tìm thấy trong mẫu quan sát 220 công ty và các công ty LEs. Trong khi đó kết quả hồi quy lại cho thấy kết quả ngƣợc lại với các công ty SMEs, tuy nhiên kết quả này không có ý nghĩa thống kê. Kết quả tƣơng quan ngƣợc chiều này khá đúng với trƣờng hợp tại Việt Nam, do việc tính giá trị của tài sản vô hình hiện tại chƣa có phƣơng pháp cụ thể và còn nhiều bất cập, hơn nữa tại một quốc gia mà việc vay mƣợn hiện nay chủ yếu dựa trên tài sản hữu hình để đảm bảo cho các khoản vay của công ty tại ngân hàng thì công ty càng có nhiều tài sản vô hình thì càng khó gia tăng việc sử dụng nợ cho các hoạt động kinh doanh của mình.
- Biến tấm chắn thuế phi lợi nhuận (NDTS) có tác động cùng chiều với lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn trong trong mẫu quan sát 220 công ty và các công ty LEs. Điều này trái ngƣợc với dự đoán của lý thuyết đánh đổi cấu trúc
vốn (TOT). Điều này cho thấy các công ty có mức khấu hao càng lớn (đại diện cho việc tăng tài sản dài hạn) thì càng sử dụng nhiều nợ
- Theo kết quả của mô hình hồi quy thì quy mô công ty có mối tƣơng quan cùng chiều với việc sử dụng nợ theo đúng dự đoán của lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (TOT). Điều này khá phù hợp với các công ty tại Việt Nam. Khi quy mô công ty càng tăng thì nguồn vốn lƣu động cho hoạt động kinh doanh, nguồn vốn tài trợ cho các dự án, nguồn vốn đầu tƣ cho tài sản đòi hỏi cao hơn nên công ty cần nhiều nợ hơn.
5.1.2. Kết luận thứ 2:
Bài nghiên cứu cho thấy các công ty Việt Nam chịu ảnh hƣởng của lý thuyết POT nhiều hơn so với lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn ở cả công ty SMEs và công ty LEs. Điều này khá phù hợp với kết luận trong bài nghiên cứu của TS. Lê Đạt Chí (2013), Dzung Nguyen, Ivan Diaz-Rainey, Ivan Diaz- Rainey (2012) . Các công ty Việt Nam đa phần ƣu tiên sử dụng nguồn tài trợ từ nội bộ công ty (lợi nhuận giữ lại) trƣớc rồi mới tới các nguồn tài trợ bên ngoài (vay nợ) với suy nghĩ sử dụng vốn của chính mình thì ít tốn chi phí hơn, có thể tự do hoạt động kinh doanh mà không chịu bất cứ ràng buộc, kiểm soát nào chủ nợ.
5.1.3. Kết luận thứ 3:
Các biến giải thích trong công ty LEs làm thay đổi việc sử dụng nợ nhiều hơn so với các công ty SMEs. Do các công ty LEs đƣợc tổ chức chặt chẽ hơn, thông tin bất cân xứng ít hơn, nguy cơ phá sản thấp hơn và đƣợc vay mƣợn ở những điều kiện thuận lợi hơn nên công ty tăng (giảm) việc sử dụng nợ đơn giản hơn so với các công SMEs.
5.1.4. Kết luận thứ 4:
Tác động của các biến do lƣờng quy mô công ty lên đòn ẩy tài chính trong cả 3 mẫu quan sát và trong cả 3 mô hình hồi quy là nhƣ nhau và không đáng kể. Nhƣ vậy, đối với các công ty tại Việt Nam thì quyết định lựa chọn cấu trúc vốn không phụ thuộc nhiều vào công ty có quy mô nhỏ hay quy mô lớn.
5.2. Hạn chế của đề tài:
Mẫu dữ liệu quan sát của bài nghiên cứu là 220 công ty trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam từ năm 2008 đến 2012. Mẫu quan sát này chƣa đủ lớn để đại diện cho tất cả các công ty tại Việt Nam. Do dữ liệu đƣợc thu thập thông qua thị trƣờng chứng khoán Việt Nam (www.vietstock.vn), thông tin còn khá hạn chế nên không thể thu thập đƣợc đầy đủ các công ty trên thị trƣờng chứng khoán làm dữ liệu cho mô hình hồi quy.
Tuy số liệu nghiên cứu đƣợc lấy từ báo cáo tài chính của các công ty đƣợc công bố trên các we site nhƣng trên thực tế các báo cáo này vẫn chƣa phản thực sự phản ánh đúng tình hình tài chính hiện tại của công ty. Điều này có thể dẫn đến sự sai lệch trong việc kiểm định tác động của các nhân tố đến cấu trúc vốn của các công ty tại Việt Nam
Do tại Việt Nam chƣa có quy định chính thức về việc phân nhóm quy mô công ty nên việc phân nhóm quy mô công ty theo số lƣợng lao động bình quân trong vòng 5 năm trong ài nghiên cứu còn nhiều bất cập và chƣa thể hiện hết bản chất quy mô của công ty.
Ngoài ra, bài nghiên cứu chỉ xem xét tác động của biến giải thích thuộc về nội bộ công ty mà chƣa đề cập đến các yếu tố vĩ mô. Việc sử dụng nợ còn phụ thuộc nhiều vào môi trƣờng kinh tế bên ngoài và còn ảnh hƣởng bởi đặc điểm của từng ngành.
5.3. Hƣớng phát triển của đề tài:
Khi thị trƣờng chứng khoán Việt Nam phát triển hơn, thông tin của các doanh nghiệp đầy đủ hơn, nghiên cứu việc lựa chọn cấu trúc vốn của công ty nên đƣợc thực hiện trên mẫu dữ liệu quan sát rộng hơn và thời gian quan sát dài hơn.
Các nghiên cứu tiếp theo có thể đƣa thêm các iến vĩ mô (lạm phát, lãi suất, tốc độ tăng trƣởng kinh tế…) vào để xem xét tác động lựa chọn cấu trúc vốn đầy đủ hơn, chính xác hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
TIẾNG VIỆT
1. Bùi Phan Nhã Khanh, 2012. Nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến cấu trúc tài chính Doanh nghiệp ngành chế tạo niêm yết trên sàn HOSE. Tuyển t p Báo cáo hội ngh Sinh viên Nghiên cứu khoa h c, Trƣờng Đại học kinh tế Đại học Đà Nẵng.
2. Lê Đạt Chí, 2013. Các nhân tố ảnh hƣởng đến việc hoạch định cấu trúc vốn của các nhà quản trị tài chính Việt Nam, đăng trên tạp chí ể Hộ N số 9(19).
3. Phạm Trí Cao, Vũ Minh Châu, 2009. Kinh t ng ứng dụng, Đại học Kinh tế TP.HCM, Nhà xuất bản Thống kê.
4. Trần Hùng Sơn, 2008. Các nhân tố tác động đến cơ cấu vốn của công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam, http://saga.vn/view.aspx?id=8938
5. Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Thị Ngọc Trang, Phan Thị Bích Nguyệt, Nguyễn Thị Liên Hoa, Nguyễn Thị Uyên Uyên , 2005. Tài chính doanh nghi p hi n i, Đại học Kinh tế TP.HCM, Khoa Tài chính Doanh nghiệp, Nhà xuất bản Thống kê.
6. Trần Thị Hòa. Một số ý kiến về tiêu chí phân loại doanh nghiệp nhỏ và vừa theo nghị định số90/2001 NĐ – CP của Chính Phủ
7. Số liệu áo cáo tài chính đƣợc lấy từ trang we : www.vietstock.vn
TIẾNG ANH
1. Booth et al (2001). Capital structure in developing countries”. Journal of Finance 56, pp. 87-130.
2. Cho-Min Lin & Chien-Ming Huang (2011). The influences of ownership structure: Evidence from China. The Journal of Developing Areas 45, pp 209 – 227
3. DeAngelo, H. và R. Masulis (1980). Optimal capital structure under corporate
and personal taxation. Journal of Financial Economics, 8, 127-135.
4. Degryse, Goeij & Kappert (2009). The Impact of Firm and Industry Characteristics on Small Firms’ Capital Structure: Evidence from Dutch Panel Data. Working Paper. Tilburg University, The Netherlands
5. Dzung Nguyen, Ivan Diaz-Rainey, Ivan Diaz-Rainey (2012). Financial Development and the Determinants of Capital Structure in Vietnam. SSRN 2014834.
6. Fama & French (2002). Testing trade-off and pecking order predictions about dividends and debt. The Review of Financial Studies 15 , pp. 1-33. 7. Frank & Goyal (2009). Capital Structure Decisions: Which Factors are Reliably Important? Finace Management 38, pp 1 – 37
8. G.H Huang and Frank M. Song (2006). The determinants of capital structure: Evidence from China, China Economic Review, 17 (1), pp. 14-36 9. Gaud et al., (2005). The capital structure of Swiss companies: An empirical analysis using dynamic panel data. European Financial Management 11 (1), pp. 51-69
10. Jean J.Chen (2003). Determinants of capital structure of Chinese-listed companies. Journal of Business Research 57, PP. 1341 - 1351
11. Leary & Roberts (2005). Do firms rebalance their capital structures?
Journal of Finance 60, pp. 2575 – 2619
12. Modigliani & Miller (1958). The cost of capital, corporation finance and the theory of investment. The American Economic Review 48, pp. 261 - 297
13. Modigliani & Miller (1963). Corprate income tax and the cost capital: A correction. The American Economic Review 53, pp. 433 – 443
14. Myers & Majluf (1984). Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors don’t have. Journal of Financial Economics 13 (2), pp. 187-221
15. Myers (1977). Determinants of corporate borrowing. Journal of Financial Economics 5 (2), pp. 147-175
16. Myers (1984). The capital structure puzzle. Journal of Finance 34, pp. 575-592
17. Myers (2001). Capital structure. Journal of Economic 15, pp. 81 – 102 18. Nahum Biger, Nam V. Nguyen, Quyen X. Hoang, (2007). The determinants of capital structure: Evidence from Vietnam, Volume International Finance Review issue 8 , pp.307 - 326
19. Nguyen, Tran Dinh Khoi & Ramachandran (2006). Capital structure in small and medium-sized enterprises: the case of Viet Nam. ASEAN Economic Bulletin
20. Rajan và Zingales ( 1995). What do we know about capital structure? Some evidence from international data. Journal of Finance 50 (5), pp. 1421- 1460
21. Rebel A. Cole (2008). What Do We Know About the Capital Structure of Privately Held Firms? Evidence from the Surveys of Small Business Finance.
MPRA Paper, No. 8086, 2008
22. Titman & Wessels (1988). The determinants of capital structures choice”.
Journal of Finance 43, pp. 1-19
23. Victor & Francisco (2011). Firm size and capital structure: evidence using dynamic panel data. Applied Economics 44 (36), pp. 4745-4754
PHỤ LỤC
PHỤ LỤC 1: KIỂM ĐỊNH HAUSNAM TEST
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 24.406232 7 0.0010
** WARNING: estimated cross-section random effects variance is zero. Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. NDTS 1.669079 1.710590 0.012491 0.7103 PROF -0.931555 -0.845944 0.001365 0.0205 GROW 0.056419 0.058955 0.000073 0.7665 ITAG -0.317915 -0.228215 0.004752 0.1932 LNTA 0.025294 0.021261 0.000015 0.2930 LNSLS 0.039592 0.036054 0.000017 0.3850 LNEMP 0.003989 0.002728 0.000015 0.7461
Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: DEBT
Method: Panel Least Squares Date: 11/17/13 Time: 22:15 Sample: 2008 2012
Periods included: 5
Cross-sections included: 220
Total panel (balanced) observations: 1100
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.535501 0.069337 -7.723121 0.0000 NDTS 1.669079 0.226794 7.359462 0.0000 PROF -0.931555 0.077719 -11.98626 0.0000 GROW 0.056419 0.016490 3.421499 0.0007 ITAG -0.317915 0.158822 -2.001702 0.0456 LNTA 0.025294 0.007785 3.249159 0.0012 LNSLS 0.039592 0.008048 4.919550 0.0000 LNEMP 0.003989 0.006990 0.570662 0.5684 Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.389411 Mean dependent var 0.275359 Adjusted R-squared 0.231343 S.D. dependent var 0.208719 S.E. of regression 0.182991 Akaike info criterion -0.377167 Sum squared resid 29.23287 Schwarz criterion 0.655283 Log likelihood 434.4421 Hannan-Quinn criter. 0.013416 F-statistic 2.463567 Durbin-Watson stat 2.524002 Prob(F-statistic) 0.000000
PHỤ LỤC 2: KIỂM ĐỊNH TỰ TƢƠNG QUAN
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.153594 Prob. F(2,1086) 0.8576 Obs*R-squared 0.310494 Prob. Chi-Square(2) 0.8562 Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/05/13 Time: 09:06 Sample: 3 1100
Included observations: 1098
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000494 0.056660 0.008715 0.9930 NDTS 0.005372 0.191162 0.028103 0.9776 PROF 0.001695 0.066132 0.025636 0.9796 GROW -0.000275 0.013206 -0.020847 0.9834 ITAG 0.000215 0.138748 0.001548 0.9988 LNTA 0.000205 0.006463 0.031777 0.9747 LNSLS -0.000154 0.006607 -0.023280 0.9814 LNEMP -0.000251 0.005566 -0.045094 0.9640 AR(1) 0.219488 0.620482 0.353738 0.7236 AR(2) -0.152986 0.279966 -0.546443 0.5849 RESID(-1) -0.219147 0.621378 -0.352678 0.7244 RESID(-2) 0.184059 0.345510 0.532717 0.5943 R-squared 0.000283 Mean dependent var -1.89E-13 Adjusted R-squared -0.009843 S.D. dependent var 0.177334 S.E. of regression 0.178204 Akaike info criterion -0.600905 Sum squared resid 34.48779 Schwarz criterion -0.546247 Log likelihood 341.8970 Hannan-Quinn criter. -0.580226 F-statistic 0.027926 Durbin-Watson stat 1.997149
Prob(F-statistic) 1.000000
PHỤ LỤC 3: KIỂM ĐỊNH PHƢƠNG SAI THAY ĐỔI
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 5.475781 Prob. F(7,1092) 0.0000 Obs*R-squared 1.668859 Prob. Chi-Square(7) 0.0525 Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 12/07/13 Time: 11:31 Sample: 1 1100
Included observations: 1100
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.031969 0.006448 4.957902 0.0000 NDTS^2 0.606742 0.197569 3.071037 0.0022 PROF^2 -0.101717 0.031181 -3.262114 0.0011 GROW^2 0.003644 0.000776 4.696324 0.0000 ITAG^2 -0.129197 0.124888 -1.034502 0.3011 LNTA^2 -3.80E-05 5.18E-05 -0.734354 0.4629 LNSLS^2 6.84E-05 5.38E-05 1.270094 0.2043 LNEMP^2 -9.70E-05 9.31E-05 -1.041675 0.2978 R-squared 0.001517 Mean dependent var 0.032097 Adjusted R-squared 0.027718 S.D. dependent var 0.039355 S.E. of regression 0.038806 Akaike info criterion -3.653225 Sum squared resid 1.644469 Schwarz criterion -3.616840 Log likelihood 2017.274 Hannan-Quinn criter. -3.639460 F-statistic 5.475781 Durbin-Watson stat 1.863390 Prob(F-statistic) 0.000003
PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ HỒI QUY CHO TOÀN MẪU QUAN SÁT
Dependent Variable: DEBT Method: Panel Least Squares Date: 01/11/14 Time: 08:53 Sample: 2008 2012
Periods included: 5
Cross-sections included: 220
Total panel (balanced) observations: 1100
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.085142 0.036293 -2.345970 0.0192 LDEBT 0.810085 0.016844 48.09458 0.0000 NDTS 0.326205 0.120589 2.705093 0.0070 PROF -0.331320 0.042048 -7.879509 0.0000 GROW 0.066112 0.008697 7.601961 0.0000 ITAG -0.089461 0.083622 -1.069824 0.2850 LNTA 0.012585 0.002740 4.592088 0.0000 Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables) Period fixed (dummy variables)
R-squared 0.831203 Mean dependent var 0.275359
Adjusted R-squared 0.786773 S.D. dependent var 0.208719
S.E. of regression 0.096379 Akaike info criterion -1.657444
Sum squared resid 8.081382 Schwarz criterion -0.611348
Log likelihood 1141.594 Hannan-Quinn criter. -1.261698