- Sự chỉ đạo của Nhà nước, Chỉnh phủ và lãnh đạo địa phương thiếu sự đồng bộ và kiên quyết khi tiến hành CPH:
c. Hiện tượng tự tương quan:
4.4.2. Kết quả thực nghiệm
4.4.2.1 Mô hình hồi quy đa biến theo OLS
ROE = β1+ β2X1 + β3X2 + β4X3 + β5X4+ β6X5+ β7X66+ β8X7+ β9X8 + U ROA = β1+ β2X1 + β3X2 + β4X3 + β5X4+ β6X5+ β7X66+ β8X7+ β9X8 + U ROS = β1+ β2X1 + β3X2 + β4X3 + β5X4+ β6X5+ β7X66+ β8X7+ β9X8 + U
Nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình đề xuất để đánh giá tác động của các nhân tố bên trong và bên ngoài đến hiệu quả hoạt động của DNNN sau CPH ở 3 tỉnh Miền Trung, lần lượt được đo bằng ROA (thu nhập trên tổng tài sản), ROE (thu nhập trên Vốn chủ sở hữu) và ROS (Doanh lợi doanh thu hay thu nhập trên doanh thu).
Sử dụng phương pháp OLS ta có kết quả sau:
a. Đối với biến phụ thuộc ROA
Dependent Variable: ROA Method: Least Squares Date: 02/03/15 Time: 15:31 Sample: 1 150
Included observations: 150
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12.27406 3.724015 3.295922 0.0012 X1 -0.003061 0.001415 -2.163598 0.0322 X2 -0.015220 0.030077 -0.506032 0.6136
X3 -5.377522 1.613759 -3.332295 0.0011X4 1.749227 1.499016 1.166917 0.2452 X4 1.749227 1.499016 1.166917 0.2452 X5 -3.771372 3.631956 -1.038386 0.3009 X6 -0.058706 1.418121 -0.041397 0.9670 X7 3.140359 1.369467 2.293126 0.0233 X8 3.280571 1.410989 2.325015 0.0215 R-squared 0.309441 Mean dependent var 7.837200 Adjusted R-squared 0.270261 S.D. dependent var 9.086485 S.E. of regression 7.762109 Akaike info criterion 6.994510 Sum squared resid 8495.298 Schwarz criterion 7.175148 Log likelihood -515.5882 F-statistic 7.897814 Durbin-Watson stat 0.448221 Prob(F-statistic) 0.000000
Như vậy, căn cứ vào kết quả hồi quy ta có thể đưa ra hàm hồi quy mẫu như sau: ROA = 12,27406 – 0,003061X1 – 0,015220X2 – 5,377522X1 + 1,749227X4 – 3,771372X5 – 0,058706X6 + 3,140359X7 + 3,280571X8 + U
Đây là mô hình biểu diễn mức độ phụ thuộc của biến phụ thuộc là suất sinh lời tài sản của DNNN đã CPH vào các biến độc lập.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Đại lượng R2 cho thấy mức độ phù hợp của mô hình hồi quy. R2 càng gần 1 chứng tỏ mô hình càng phù hợp.
Với kết quả hồi quy của mô hình trên ta có giá trị R2 = 0,309441. Dựa theo phương pháp P-value, chúng ta thấy P-value của mô hình xắp xỉ bằng không. Như vậy, với mức ý nghĩa 5%, ta bác bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình phù hợp với mức ý nghĩa 5%.
Như vậy có thể thấy rằng việc sử dụng các biến độc lập trong mô hình để đánh giá tác động của chúng tới ROA của doanh nghiệp là tương đối phù hợp ( mặc dù vẫn có thể còn những yếu tố khác có thể ảnh hưởng tới ROA của doanh nghiệp).
Tuy nhiên qua kết quả hồi quy, ta thấy có những biến độc lập không có ý nghĩa thống kê như X2, X4, X5, X6, còn lại các biến X1, X3, X7, X8 có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là 5%. Các biến X1, X3 có quan hệ cùng ngược chiều với tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản ROA, điều này hàm ý rằng, nếu doanh nghiệp có tỷ lệ vốn chủ sỡ hữu nhà nước càng lớn ( >50%) thì ROA sẽ giảm, và nếu doanh nghệp có số lượng lao động lớn thì ROA sẽ giảm nhưng không đáng kể. Các biến X7, X8 có quan hệ cùng chiều với ROA, điều này hàm ý rằng các biến
khách quan là chính sách hỗ trợ của tỉnh (X7), điều kiện tự nhiên (X8) có tác động tích cực đến tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản ROA.
Vậy các biến giải thích trong mô hình giải thích được khoảng 30,94% sự biến động của chỉ số ROA, còn sự thay đổi còn lại là do các yếu tố khác (không quan sát được) chưa được đưa vào mô hình gây ra.
b. Đối với biến phụ thuộc ROE
Dependent Variable: ROE Method: Least Squares Date: 02/03/15 Time: 15:45 Sample: 1 150
Included observations: 150
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 15.32584 4.673817 3.279085 0.0013 X1 -0.001237 0.001776 -0.696467 0.4873 X2 0.137503 0.037748 3.642705 0.0004 X3 -10.09393 2.025345 -4.983809 0.0000 X4 2.260628 1.881337 1.201607 0.2315 X5 -4.771862 4.558278 -1.046856 0.2970 X6 -3.636149 1.779809 -2.042999 0.0429 X7 3.739283 1.718746 2.175588 0.0313 X8 3.842643 1.770859 2.169932 0.0317 R-squared 0.235787 Mean dependent var 14.28933 Adjusted R-squared 0.192428 S.D. dependent var 10.84050 S.E. of regression 9.741818 Akaike info criterion 7.448857 Sum squared resid 13381.33 Schwarz criterion 7.629495 Log likelihood -549.6643 F-statistic 5.437945 Durbin-Watson stat 0.440959 Prob(F-statistic) 0.000006
Như vậy, căn cứ vào kết quả hồi quy ta có thể đưa ra hàm hồi quy mẫu như sau: ROE = 15,32584 – 0,001237X1 + 0,137503X2 – 10,09393X3 + 2,260628X4 – 4,771862X5 – 3,636149X6 + 3,739283X7 + 3,842643X8 + U
Với kết quả hồi quy của mô hình trên ta có giá trị R2 = 0,235787. Dựa theo phương pháp P-value, chúng ta thấy P-value của mô hình xắp xỉ bằng không. Như vậy, với mức ý nghĩa 5%, ta bác bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình phù hợp với mức ý nghĩa 5%.
Từ kết quả đánh giá tác động của các biến độc lập đến thu nhập trên vốn chủ sở hữu – ROE, có thể thấy, biến X2, X3, X6, X7, X8 có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa thống kê tại mức 5%, còn lại các biến X1, X4 và X5 không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy, nếu doanh nghiệp có hệ số nợ cao, công ty niêm yết trên sàn sẽ ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu. Đặc biệt, các biến khách quan là chính sách hỗ trợ của tỉnh (X7), điều kiện tự nhiên (X8) cũng có tác động cùng chiều đến ROS tại các DN. Còn lại, nếu DN có vốn Nhà nước cao ảnh hưởng ngược chiều đến ROE của các DNNN đã CPH ở tỉnh Bình Định.
c. Đối với biến phụ thuộc ROS
Dependent Variable: ROS Method: Least Squares Date: 02/03/15 Time: 15:57 Sample: 1 150
Included observations: 150
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.209703 1.969371 1.629811 0.1054 X1 -0.000552 0.000748 -0.737497 0.4620 X2 -0.038890 0.015905 -2.445071 0.0157 X3 -6.078268 0.853405 -7.122376 0.0000 X4 0.852591 0.792725 1.075519 0.2840 X5 1.332868 1.920688 0.693953 0.4889 X6 2.699110 0.749945 3.599077 0.0004 X7 1.613440 0.724215 2.227846 0.0275 X8 5.844647 0.746174 7.832824 0.0000 R-squared 0.640467 Mean dependent var 5.715000 Adjusted R-squared 0.620068 S.D. dependent var 6.659521 S.E. of regression 4.104837 Akaike info criterion 5.720334 Sum squared resid 2375.806 Schwarz criterion 5.900972 Log likelihood -420.0250 F-statistic 31.39693 Durbin-Watson stat 0.526310 Prob(F-statistic) 0.000000
Như vậy, căn cứ vào kết quả hồi quy ta có thể đưa ra hàm hồi quy mẫu như sau: ROS = 3,209703 – 0,000552X1 – 0,038890X2 – 6,078268X3 + 0,852591X4 + 1,332868X5 + 2,699110X6 + 1,613440X7 + 5,844647X8 + U
Với kết quả hồi quy của mô hình trên ta có giá trị R2 = 0,640467. Dựa theo phương pháp P-value, chúng ta thấy P-value của mô hình xắp xỉ bằng không. Như
vậy, với mức ý nghĩa 5%, ta bác bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình phù hợp với mức ý nghĩa 5%.
Khi phân tích tác động đến khả năng sinh lời trên doanh thu (ROS), có thể thấy, biến X1, X4, X5 đều không có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% do các hệ số p-value của các biến này đều lớn hơn 5%. Biến X2, X3, X6, X7, X8 có ý nghĩa thống kê tại mức 5% trong đó biến X6, X7 và X8 có mối quan hệ cùng chiều với ROS, biến X2, X3 có mối quan hệ ngược chiều với ROS. Điều này hàm ý rằng, các DNNN đã CPH có tỷ lệ Vốn chủ sở hữu Nhà nước cao, và hệ số nợ cao sẽ có ROS giảm, trong khi đó, việc công ty đã được niêm yết trên sàn có thể làm cho ROS của các DN này tăng. Đặc biệt, các biến khách quan là chính sách hỗ trợ của tỉnh (X7), điều kiện tự nhiên (X8) có tác động cùng chiều đến ROS tại các DN.
PHẦN 5: