Trên cơ sở số liệu thu thập được, chúng tôi sử dụng phương pháp thống kê
để mô tả đặc điểm của biến quan sát. Sau đó, chúng tôi tiến hành ước lượng hồi quy để chỉ ra ảnh hưởng của các yếu tố đến tỷ lệ chi trả cổ tức của các doanh nghiệp bằng cách sử dụng mô hình Tobit (còn gọi là mô hình kiểm lọc). Mô hình Tobit được phát triển bởi James Tobin (1958) có dạng tổng quát như sau
Theo Gujarati (2004), Tobit là mô hình phù hợp nhất có thể sử dụng để ước lượng ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc nếu giá trị của biến phụ thuộc bị kiểm duyệt hay không được phép nhỏ hơn hoặc lớn hơn một giá trị nhất định nào đó. Trong trường hợp bài nghiên cứu này, giá trị của biến phụ thuộc (đó là, tỷ lệ chi trả cổ tức tiền mặt của doanh nghiệp) chỉ có thể lớn hơn hoặc bằng 0 (Hình 3.1). Mẫu của bài này sẽ bao gồm 100 công ty niêm yết với 452 quan sát trong khoảng thời gian từ 2008 đến 2012.
0 1 2 3 4 D e n s it y 0 .5 1 1.5 CD/CF Hình 3.1: Mật độ phân bố của biến phụ thuộc CD/CF
(Nguồn: tác giả tính toán với phần mềm Stata)
Bài nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata 12 để xử lý dữ liệu và chạy hồi quy Tobit.
Các biến được xem xét trong mô hình bao gồm: Bảng 3.1. Các biến và kỳ vọng về dấu tương quan Tên biến Ý nghĩa Kỳ vọng tương quan với biến phụ thuộc CD/CF Tỷ lệ chi trả cổ tức đo bằng các lấy cổ tức tiền mặt từng năm chia cho dòng tiền của công ty (=lợi nhuận ròng + khấu hao)
Biến phụ
thuộc TDI Chỉ sốđo lường mức độ thực hành quản trị công ty + Asset Tổng tài sản đo bằng logarit tự nhiên (Ln) của tổng tài sản
doanh nghiệp +
ROA Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (=EBIT/ tổng tài sản) + Leverage Đòn bẩy tài chính (=tổng nợ vay /tổng tài sản) - Tobin's q = (Giá trị thị trường của vốn cổ phần + tổng nợ)/ tổng tài
sản -
Lag - dum
Biến giả, nhận giá trị bằng 1 nếu công ty có chi trả cổ tức
tiền mặt trong năm trước đó, ngược lại thì nhận giá trị 0 + Idum Biến giả ngành Industry, nhận giá trị 1 nếu công ty hoạt
động trong ngành công nghiệp, bằng 0 nếu là ngành khác
Pdum
Biến giả ngành Primary, nhận giá trị 1 nếu công ty hoạt
động sản xuất sản phẩm nông nghiệp, súc sản, khoáng
Sdum Biến giả ngành Service, nhận giá trị 1 nếu công ty hoạt
động trong lĩnh vực dịch vụ, bằng 0 nếu là ngành khác
Year
dummy
Biến giả thời gian, lần lượt nhận các giá trị 1 nếu là năm 2009, 2010, 2011, 2012 hoặc bằng 0 nếu không phải
(Nguồn: tác giả tổng hợp) Biến phụ thuộc được tính bằng cách lấy mức chi trả cổ tức tiền mặt chia cho dòng tiền, bởi lẽ dòng tiền là thước đo phù hợp nhất đểđánh giá tiền mặt sẵn có mà doanh nghiệp có thể xem xét để phân phối cho cổđông hay không (Faccio et al, 2001).
Biến độc lập là quản trị công ty được đo lường bằng Chỉ số TDI như đã trình bày trong phần cơ sở lý thuyết. Dựa trên 32 tiêu chí trong cơ cấu của TDI, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu và tính điểm TDI (hay điểm thực hành QTCT) cho mỗi doanh nghiệp. Theo đó, với mỗi tiêu chí, doanh nghiệp sẽ được tính 1
điểm nếu có toàn bộ hoặc một phần thông tin được đề cập trong các dữ liệu công bố, ngược lại thì tính 0 điểm. Điểm của mỗi nhóm sẽ bằng điểm trung bình của các tiêu chí trong nhóm, và điểm TDI chung của doanh nghiệp bằng điểm trung bình của 3 nhóm tiêu chí. Tác giả kỳ vọng về một mối quan hệ thuận chiều giữa biến TDI với biến phụ thuộc do đánh giá về một sự tương quan giữa thị trường Việt Nam và thị trường các nước mới nổi khác (như Argentina, Ba Lan, v….) nơi đã tìm được bằng chứng thực nghiệm cho lý thuyết rằng quản trị công ty sẽ
hỗ trợ cho chính sách cổ tức.
Các biến giải thích khác được đưa vào mô hình là tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA), Tobin’s q, tổng tài sản và đòn bẩy tài chính. Trong đó, biến ROA thể
trả cổ tức, hay nói cách khác, ROA được kỳ vọng có mối tương quan dương với cổ tức của doanh nghiệp. Biến tobin’s q phản ánh kỳ vọng của thị trường về
dòng tiền và giá trị doanh nghiệp trong tương lai. Các doanh nghiệp có nhu cầu cao về nguồn tiền dành cho các dự án đầu tư tiếp theo (được đại diện bởi tỷ số
tobin’s q cao), và do đó sẽ có một tỷ lệ cổ tức thấp. Ngoài ra, theo những lý thuyết về cổ tức, tác giả cũng đưa vào các biến là tổng tài sản và đòn bẩy tài chính với kỳ vọng rằng tổng tài sản sẽ có tác động thuận chiều lên tỷ lệ chi trả cổ
tức, trong khi đòn bẩy tài chính thì có tác động nghịch chiều do chính sách đòn bẩy cao thì sẽ dẫn đến những rủi ro tài chính, và vì vậy các nhà quản lý sẽ có khuynh hướng cắt giảm chi trả tiền mặt.
Viêc thêm biến giả ngành là cần thiết bởi theo Gillan, Hartzell và Starks (2003) thì các nhân tố ngành đóng một vai trò quan trọng trong việc giải thích chỉ số quản trị công ty cũng như các chỉ sốđơn vị. Ngoài ra, Black, Jang và Kim (2006) cũng nhận xét rằng thực hành quản trị công ty và chỉ số Tobin’s q sẽ phản ánh những đặc trưng của ngành.
Với các biến phụ thuộc, biến độc lập và các biến kiểm soát đã xác định ở
trên, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như sau:
(1) CD/CF = a + β1*Ln(asset) + β2*ROA + β3*Tobin's q + β4* Leverage +
β7(year)+ β8 (Industry) + ei,t
(2) CD/CF = a + β1*TDI+ β2*Ln(asset) + β3*ROA + β4*Tobin's q + β5*
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Thống kê dữ liệu
Tác giả mô tả thống kê dữ liệu thu thập được từ 100 công ty niêm yết trên HSX trong Bảng 4.1 và Bảng 4.2
Bảng 4.1. Chỉ số Minh bạch và công khai (TDI) ở Việt Nam qua các năm
Năm TDI_B TDI_Dis TDI_S TDI
2008 0.36 0.57 0.60 0.51 2009 0.40 0.58 0.65 0.54 2010 0.40 0.61 0.64 0.55 2011 0.39 0.63 0.63 0.55 2012 0.42 0.64 0.61 0.56
TDI và các chỉ số TDI đơn vị qua các năm
(Nguồn: tác giả tổng hợp) Kết quả đo lường quản trị công ty thông qua chỉ số TDI (Bảng 4.1) cho thấy các doanh nghiệp Việt Nam đã có mức phát triển đáng kể trong lĩnh vực quản trị công ty từ năm 2008 đến năm 2010, tuy nhiên sau đó đã có sự chững lại và thậm chí thụt lùi ở một vài tiêu chuẩn trong năm 2011. Mặc dù vậy, chỉ số
TDI trung bình của các doanh nghiệp Việt Nam năm 2012 đã cho thấy một bước tiến đáng kể, đặc biệt là ở nhóm tiêu chí “Cơ cấu và quy chế của các ban quản trị” vốn chưa được các doanh nghiệp quan tâm và thực hiện nghiêm túc trong những năm trước đó. Đặc biệt, kết quả đo lường với chỉ số TDI có sự tương
đồng đáng kể khi so sánh với đánh giá của IFC về tình hình thực hành quản trị
công ty ở Việt Nam vốn được xây dựng dựa trên những tiêu chí, chuẩn mực khắt khe và khá toàn diện về các lĩnh vực trong QTCT. Đây có thể xem là một cơ sở
tin cậy để tác giả sử dụng chỉ số này trong đo lường QTCT ở Việt Nam. Ngoài ra, nó còn là một tín hiệu cho thấy các doanh nghiệp trong nước đang ngày càng
hòa nhập và thích ứng tốt hơn với các yêu cầu và tiêu chuẩn quốc tế về quản trị
công ty.
Bên cạnh đó, TDI trung bình của các công ty đạt 0.55 điểm, cho thấy mức
độ quản trị công ty (hay mức độ bảo vệ cổđông) của các doanh nghiệp tương đối thấp, tuy vẫn vượt qua được ngưỡng trung bình. Trong số các chỉ số đơn vị của TDI, nhóm Cơ cấu và quy chế của các ban quản trị đạt điểm thấp nhất, trong khi
đó nhóm Cổ đông lại có điểm trung bình tương đối cao. Điều này cho thấy các doanh nghiệp đã khá chú trọng và đảm bảo tính minh bạch về thông tin liên quan
đến quyền lợi cổđông (cổ tức, tỷ lệ nắm giữ, loại cổ phiếu nắm giữ, v.v…). Tuy nhiên, đa số các công ty Việt Nam đều không chú trọng (hoặc cố tình lẩn tránh) những thông tin liên quan đến các hội đồng quản lý và giám sát (HĐQT, BGĐ, BKS), làm cho điểm số của nhóm này đạt khá thấp, chỉ khoảng 0.4. Điều này cũng xuất phát từ các đặc điểm quản trị công ty của các doanh nghiệp Việt Nam
đã được đề cập tại phần cơ sở lý thuyết, đó là việc không có sự phân chia rõ ràng giữa quyền sở hữu và quyền quản lý cũng như cơ chế sở hữu tập trung. Đặc biệt, mức độ chênh lệch của chỉ số TDI và các chỉ sốđơn vị giữa các doanh nghiệp là khá lớn. Nghĩa là đã có sự phân hóa rõ rệt giữa các doanh nghiệp trong việc thực hành quản trị công ty, ngay cả đối với các doanh nghiệp niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán vốn phải tuân thủ cùng một hệ thống các quy định, quy chuẩn về công bố thông tin cũng như quản trị công ty. Điều này cũng có nghĩa là các doanh nghiệp trong nước vẫn chưa tuân thủ một cách nghiêm túc hệ thống các tiêu chuẩn chung về QTCT, ngay cả khi đã có một cơ sở pháp lý tương đối đầy
đủ làm nền tảng.
Sự phân hóa rõ rệt giữa các doanh nghiệp còn thể hiện ở các chỉ số ROA, Tobin’s q và đòn bẩy tài chính (bảng 4.2) Doanh nghiệp có tỷ suất lợi nhuận trên
tài sản (ROA) cao nhất đạt đến 60.9%, trong khi ROA thấp nhất chỉ đạt -0.6%. Ngoài ra, tỷ số đòn bẩy tài chính trung bình của mẫu quan sát đạt 0.44, đặc biệt có doanh nghiệp còn có đòn bẩy tài chính lên đến 0.9. Đây là tỷ lệ rất cao, cho thấy các doanh nghiệp Việt Nam đang có những rủi ro tài chính tiềm ẩn liên quan đến vốn vay.
Bảng 4.2.Một số thống kê về mẫu tổng quát
Biến Observations Mean Median Maximum Minimum Std. Dev.
(1) (2) (3) (4) (5) (6) Panel A: Chỉ số TDI TDI 452 0.546 0.556 0.718 0.291 0.070 TDI_B 452 0.397 0.385 0.615 0.154 0.094 TDI_DIS 452 0.610 0.615 0.846 0.308 0.083 TDI_S 452 0.629 0.667 1.000 0.333 0.122 Panel B: Các biến khác ASSET 452 28.161 28.085 31.653 25.603 1.084 ROA 452 0.131 0.115 0.609 -0.064 0.090 TNQ 452 1.188 1.042 3.878 0.072 0.548 LEV 452 0.441 0.457 0.900 0.031 0.195 CD_CF 452 0.206 0.170 1.510 0.000 0.190
(Nguồn: tác giả tính toán với phần mềm Stata) Bảng 4.3 đo lường hệ số tương quan Pearson giữa các cặp biến. Kết quả
cho thấy biến TDI có tương quan mạnh mẽ với các chỉ số đơn vị của nó. Trong khi đó, biến phụ thuộc là CD/CF cũng cho thấy tương quan mạnh nhất với biến TDI và biến đơn vị của nó là TDI-S (nhóm tiêu chí CổĐông), tuy nhiên mức độ
Ngoài ra, kết quả còn cho thấy cổ tức chi trả có thể có tương quan ngược chiều với tổng tài sản và đòn bẩy tài chính.
Nhìn chung, hệ số tương qua giữa các cặp biến độc lập là không đáng kể
(<0.8), cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến là khá thấp.
Bảng 4.3. Hệ số tương quan giữa các biến
(Nguồn: tác giả tính toán với phần mềm Stata)
4.2 Kết quả hồi quy
4.2.1. Kết quả hồi quy của phương trình 1
Phương trình (1) nhằm để kiểm định tương quan giữa chính sách cổ tức và các biến giải thích ngoài TDI.
Kết quả được thể hiện trong bảng 4.4. Cột đầu tiên thể hiện kết quả hồi quy với biến tổng tài sản, tiếp đó lần lượt các biến ROA, tobin’s q và đòn bẩy tài chính được đưa vào mô hình. Cột (5) thể hiện kết quả của việc chạy mô hình hồi quy với tất cả các biến quan sát. Hầu như các biến đều cho thấy dấu hiệu tương (1) CD/CF = a + β1*Ln(asset) + β2*ROA + β3*Tobin's q + β4* Leverage + β7(year)+ β8 (Industry) + ei,t
TDI TDI_B TDI_DIS TDI_S ASSET ROA CD_CF TNQ LEV
TDI 1.00 TDI_B 0.68 1.00 TDI_DIS 0.62 0.23 1.00 TDI_S 0.77 0.24 0.21 1.00 ASSET -0.19 -0.22 0.10 -0.23 1.00 ROA 0.22 0.10 0.16 0.19 -0.27 1.00 CD_CF 0.26 0.12 0.12 0.27 -0.13 0.11 1.00 TNQ -0.01 -0.05 -0.04 0.05 -0.07 0.50 0.11 1.00 LEV 0.00 -0.08 0.09 0.00 0.43 -0.42 -0.10 -0.17 1.00
quan có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, 1%, và 0.1%, ngoại trừ biến tổng tài sản. Theo đó, biến ROA cho thấy ảnh hưởng rất mạnh mẽ, tuy nhiên đó là ảnh hưởng ngược chiều, nghĩa là các công ty có tỷ suất sinh lợi của tài sản càng thấp thì lại càng “hào phóng” trong việc chi trả cổ tức. Điều này có thể là do các doanh nghiệp có hiệu quả sử dụng tài sản thấp sẽ ưu tiên sử dụng vốn chủ sở hữu hơn là vốn vay (có chi phí cao hơn, có thể dẫn đến rủi ro làm hạ thấp hơn nữa suất sinh lợi của doanh nghiệp) mỗi khi muốn huy động vốn để đầu tư. Vì thế họ sẽ cố
gắng thu hút các nhà đầu tư bằng một chính sách cổ tức hấp dẫn.
Bảng 4.4 cũng chỉ ra mối tương quan cùng chiều của biến tobin’s q với cổ
tức của doanh nghiệp. Điều này cho thấy các nhà đầu tư ở Việt Nam không hẳn
đánh giá cao cổ phiếu của doanh nghiệp (tobin’s q cao) do kỳ vọng về lợi nhuận tương lai mang lại từ các dự án tái đầu tư, mà do họ coi trọng nguồn lợi tức chắc chắn từ cổ tức chi trả. Dấu hiệu tương quan ngược chiều của đòn bẩy tài chính cũng phù hợp với lý thuyết cho rằng các công ty duy trì tỷ lệ nợ vay cao sẽ thận trọng hơn trong việc chi trả cổ tức tiền mặt. Biến đòn bẩy tài chính, đúng như kỳ
vọng, đã cho thấy mối tác động nghịch chiều đáng kể lên tỷ lệ chi trả cổ tức của doanh nghiệp.
Các biến giả được đưa vào là nhằm kiểm soát các nhân tố ngành và nhân tố thời gian. Tuy nhiên, cả biến giả ngành và các biến giả thời gian hầu hết đều không cho thấy ý nghĩa đáng kể trong mô hình này.
Bảng 4.4. Hồi quy với biến phụ thuộc CD/CF và các biến giải thích ngoài TDI (1) (2) (3) (4) (5) Hằng số c 0.038 0.292*** 0.209*** 0.250*** 0.011 (0.417) ( 0.041) (0.045) (0.045) (0.450) Ln (asset) 0.066 0.012 (0.018) (0.017) ROA -0.558*** -0.744*** (0.118) (0.125) Tobin's q 0.007 0.036* (0.017) (0.018) Leverage -0.073 -0.222** (0.062) (0.069) D9 -0.048* -0.033 -0.047* -0.044* -0.032 (0.023) (0.021) (0.022) (0.022) (0.021) D10 -0.006 0.006 -0.002 -0.001 0.017 (0.023) (0.021) (0.021) (0.022) (0.022) D11 0.014 0.028 0.020 0.020 0.050* (0.024) (0.021) (0.023) (0.022) (0.024) D12 -0.024 -0.018 -0.016 -0.016 0.000 (0.024) (0.021) (0.024) (0.022) (0.025) Idummy 0.043 0.042 0.048 0.049 0.039 (0.040) (0.041) (0.039) (0.039) (0.042) Pdummy 0.045 0.055 0.044 0.040 0.048 (0.046) (0.048) (0.045) (0.045) (0.047) Observation 387 387 387 387 387 Chi2 12.730 34.481 12.688 13.879 48.138 Ghi chú: * p<.05; ** p<.01; *** p<.001
♦ Kiểm định LR (Likelihood-Ratio) cho mô hình 1
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình với đầy đủ các biến độc lập (Asset, ROA, tobin’s q và Leverage) sẽ tốt hơn so với mô hình bị loại bỏ bớt một hay nhiều biến. Việc bỏ bớt một trong các biến đều dẫn đến mức giải thích của mô hình là như nhau, không có sự khác biệt đáng kể.
Bảng 4.5. Kết quả kiểm định Likelihood-ratio
(Nguồn: tác giả tính toán với phần mềm Stata)
♦ Kiểm định Wald cho mô hình 1
Với giả thuyết Ho: C(asset)= C(ROA)= C(lev)=0, kết quả cho thấy biến Tổng tài sản không có giá trị giải thích đối với mô hình. Trong khi đó, chỉ có p- value của và biến Leverage và tobin’s q <α=0.05, cho thấy các biến này có ý nghĩa giải thích đối với mô hình
Bảng 4.6. Kết quả kiểm định Wald
(Nguồn: tác giả tính toán với phần mềm Stata) 1> [CDCF]Asset = 0 3> [CDCF] Tnq = 0
Chi2( 1) = 0.56 Chi2( 3) = 4.29 Prob > chi2 = 0.4534 Prob > chi2 = 0.0383 2> [CDCF] Lev = 0
Chi2( 2) = 10.32 Prob > chi2 = 0.0013
Likelihood-ratio test (Assumption: . nested in LRTEST_0) LR chi2 = 34.26
♦ Kiểm định đa cộng tuyến của mô hình 1
Nhìn vào bảng 4.7, ta thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình 1 là rất thấp (<0.8), nghĩa là khó có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình này.
Bảng 4.7. Kết quả kiểm định tương quan cặp giữa các biến trong mô hình 1
(Nguồn: tác giả tính toán với phần mềm Stata) (Nguồn: tác giả tính toán với phần mềm Stata)
4.2.2. Kết quả hồi quy của phương trình 2
Phương trình (2) nhằm kiểm tra mức độ ảnh hưởng của quản trị công ty (đo bằng chỉ số TDI) lên chính sách cổ tức
Phương trình hồi quy này cũng bao gồm các biến quan sát như ở phương