4.3.1. Kiểm tra hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi
Theo lý thuyết, để kiểm tra phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi có nhiều cách, trong bài nghiên cứu này sử dụng kiểm định White, giả thuyết được đặt ra là:
Ho: Phương sai không thay đổi H1: Phương sai thay đổi
Theo phụ lục 2, cả hai mô hình đều xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi vì P-value nhỏ hơn nhiều so với mức ý nghĩa 5%, tức mô hình tồn tại phương sai thay đổi.
Tóm lại, khi thực hiện hồi quy OLS thì phát hiện mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi. Do đó, việc sử dụng phương pháp hồi OLS không còn phù hợp nữa. Đối với dữ liệu bảng, khi sử dụng phương pháp hồi quy OLS là bỏ qua bình diện không gian và thời gian của dữ liệu. Do đó, sử dụng phương pháp OLS cho dữ liệu bảng có thể làm sai lệch thực tế về mối quan hệ các biến độc lập với biến phụ thuộc. Trong khi đó, phương pháp ảnh hưởng cố định và ảnh hưởng ngẫu nhiên thì khắc phục được hiện tượng phương sai thay đổi. Vì vậy, sẽ sử dụng một trong hai mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) hoặc ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) để xem xét tác động của cấu trúc sở hữu, quản trị công ty lên hiệu quả hoạt động doanh nghiệp. Dùng kiểm định Hausman để lựa chọn phương pháp phù hợp.
36
4.3.2. Lựa chọn mô hình
Hồi quy mô hình theo FEM và REM
Đầu tiên, tiến hành hồi quy lần lượt theo hai phương pháp FEM và REM. Sau đó sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn phương pháp hồi quy nào là phù hợp nhất (FEM hay REM). Do đó, ở đây không trình bày kết quả hồi quy theo hai phương pháp FEM và REM. Kết quả này được trình bày trong phụ lục 3.1- 4.2. Sau khi lựa chọn được phương pháp hồi quy phù hợp thông qua kiểm định Hausman, trong phần kết quả nghiên cứu chỉ trình bày và phân tích kết quả theo phương pháp được lựa chọn.
Kiểm định Hausman
Kiểm định Hausman được sử dụng để kiểm tra so sánh giữa mô hình FEM va REM (Phùng Đức Nam và Lê Thị Phương Vy, 2012; Karaca and Eksi, 2012). Mô hình REM giả thiết rằng không có tương quan giữa các yếu tố ngẫu nhiên đặc thù và kết quả mô hình thì giả định Cov(u_i; X) = 0. Tuy nhiên, FEM không có những giả định này và cho rằng không tương quan của REM là không khả thi. Để lựa chọn mô hình ta xây dựng giả thuyết sau:
Giả thuyết Ho: Ước lượng của FEM và REM không khác nhau H1: Ước lượng của FEM và REM khác nhau Nếu: P-value < 5% : bác bỏ Ho (chọn mô hình FEM)
P-value > 5% : chấp nhận Ho (chọn mô hình REM)
Kết quả kiểm định Hausman như sau:
Bảng 4.3: Kiểm định Hausman
Biến phụ thuộc Chi Prob>Chi2
ROA 59.421755 0.0000
Tobin Q 52.528129 0.0000
37
Từ bảng 4.3, mô hình FEM thì tốt hơn REM vì P-value < 𝛼 = % ở từng biến phụ thuộc và do đó, việc phân tích sẽ dựa trên mô hình FEM. Theo Phùng Đức Nam và Lê Thị Phương Vy (2012), Karaca và Eksi (2012) cũng so sánh mô hình FEM và REM bằng kiểm định Hausman, kết quả cuối cùng cũng sẽ phân tích dựa trên mô hình FEM. Như vậy, kiểm định Hausman có hệ số Chi2 của kiểm định Hausman của các mô hình cho thấy mô hình hồi quy theo phương pháp ảnh hưởng cố định là thích hợp nhất trong trường hợp này. Dưới đây sẽ trình bày kết quả hồi quy của phương pháp ảnh hưởng cố định.
4.3.3. Kiểm định giải thiết hồi quy cho mô hình lựa chọn
Sau khi lựa chọn mô hình hồi quy ảnh hưởng cố định, chạy hồi quy theo phương pháp FEM, ta thực hiện các kiểm định hiện tương đa cộng tuyến và tự tương quan.
4.3.3.1. Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua ma trận hệ số tương quan và nhân tử phóng đại phương sai (VIF)
Dựa trên ma trận hệ số tương quan bảng 4.2. tương quan lớn nhất là 0.7 giữa sở hữu BGĐ và sở hữu thành viên HĐQT. Hầu hết các nghiên cứu kinh tế lượng cho rằng, khi hệ số tương quan giữa bằng hoặc cao hơn 0.8 thì có dấu hiệu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tất cả các tương quan giữa biến độc lập vào biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.8. Mặt khác, dựa vào VIF ta có bảng tính sau:
Bảng 4.4 – Kết quả kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Biến phụ thuộc VIF
ROA 3.12862025936
38
Theo quy tắc kinh nghiệm là VIF >10, thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao1. Nhìn vào kết quả bảng 4.4 thì VIF của hàm hồi quy đều rất thấp, chứng tỏ rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy
4.3.3.2. Kiểm tra hiện tự tƣơng quan
Tự tương quan được hiểu là sự tương quan giữa các thành phần dãy quan sát theo thời gian (đối với số liệu thời gian) hoặc không gian (đối với số liệu chéo). Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan về lý thuyết có nhiều cách để thực hiện, trong bài nghiên cứu này tác giả chọn phương kiểm định tự tương quan thông qua kiểm định Durbin –Watson.
Kiểm định Durbin – Watson: áp dụng quy tắc đơn giản với ba trường hợp tương ứng với các hệ số Durbin – Waston như sau:
- Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan.
- Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương.
- Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm.
Bảng 4.5 – Kết quả kiểm tra hiện tƣợng tự tƣơng quan
Biến phụ thuộc Durbin – Watson
ROA 1.877231
Tobin Q 1.964131
Nguồn: Phụ lục 2.5
Ta thấy giá trị Durbin – Watson cho cả hai mô hình với ROA và Tobin Q là biến phụ thuộc đều xoay quanh giá trị 2 tức là không có hiện tượng tự tương quan trong cả hai mô hình này.
1 Ths. Phạm Trí Cao-THs Vũ Minh Châu(2009), Kinh tế lượng ứng dụng, Nhà xuất bản thống kê TP. HCM,
39
Như vậy, mô hình nghiên cứu của bài sử dụng dữ liệu bảng (panel data) được hồi quy theo ba cách: pooling, random effect (ảnh hưởng ngẫu nhiên) và fixed effect (ảnh hưởng cố định). Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp. Đầu tiên, kiểm định mối tương quan từng biến giải thích với thành quả hoạt động của doanh nghiệp. Sau đó, kết hợp các biến cấu trúc sở hữu, quản trị công ty để xem xét tác động đồng thời của chúng lên hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Tiếp theo, nghiên cứu ảnh hưởng của cấu trúc sở hữu và quản trị công ty theo tỷ lệ sở hữu nhà nước.
Các biến độc lập được sử dụng trong nghiên cứu này để giải thích cho tác động của cấu trúc sở hữu, quản trị công ty lên giá trị doanh nghiệp bao gồm biến sở hữu nhà nước, sở hữu thành viên BGĐ, sở hữu thành viên HĐQT, sở hữu nước ngoài, tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập, kiêm nhiệm Chủ tịch HĐQT và CEO và biến số lượng thành viên BKS.
4.4. Kết quả hồi quy
Tất cả các kết quả trình bày dưới đây được hồi quy theo phương pháp ảnh hưởng cố định (FEM). Dựa trên kết quả kiểm định Hausman (bảng 4.4) để lựa chọn phương pháp FEM và REM, cho thấy P-value của hệ số Chi2 < 𝛼 = % trong cả hai trường hợp ROA, Tobin Q là biến phụ thuộc. Do đó, mô hình hồi quy theo phương pháp ảnh hưởng cố định là thích hợp nhất.
4.4.1. Kết quả hồi quy cho từng biến độc lập
4.4.1.1. Kết quả hồi quy cho từng biến cấu trúc sở hữu đến ROA
Mô hình hồi quy biến sở hữu nhà nước
𝐑𝐎𝐀𝐢𝐭 = 𝜶𝒊+ 𝛃𝟏𝐒𝐎𝟏𝒊𝒕+ 𝛃𝟐𝐒𝐈𝐙𝐄𝟐𝒊𝒕+ 𝛃𝟑𝐋𝐄𝐕𝟑𝒊𝒕+ 𝛃𝟒 𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝟒𝒊𝒕+ 𝛆𝐢𝐭 (1)
Mô hình hồi quy biến sở hữu ban giám đốc
𝐑𝐎𝐀𝐢𝐭 = 𝜶𝒊+ 𝛃𝟏𝐌𝐎𝟏𝒊𝒕+ 𝛃𝟐𝐒𝐈𝐙𝐄𝟐𝒊𝒕+ 𝛃𝟑𝐋𝐄𝐕𝟑𝒊𝒕+ 𝛃𝟒 𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝟒𝒊𝒕+ 𝛆𝐢𝐭 (2)
40
𝐑𝐎𝐀𝐢𝐭 = 𝜶𝒊+ 𝛃𝟏𝐁𝐎𝟏𝒊𝒕+ 𝛃𝟐𝐒𝐈𝐙𝐄𝟐𝒊𝒕+ 𝛃𝟑𝐋𝐄𝐕𝟑𝒊𝒕+ 𝛃𝟒 𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝟒𝒊𝒕+ 𝛆𝐢𝐭 (3)
Mô hình hồi quy biến sở hữu nước ngoài
𝐑𝐎𝐀𝐢𝐭 = 𝜶𝒊+ 𝛃𝟏𝐅𝐎𝟏𝒊𝒕+ 𝛃𝟐𝐒𝐈𝐙𝐄𝟐𝒊𝒕+ 𝛃𝟑𝐋𝐄𝐕𝟑𝒊𝒕+ 𝛃𝟒 𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝟒𝒊𝒕+ 𝛆𝐢𝐭 (4)
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy cho từng biến cấu trúc sở hữu đến ROA Mô hình (1) Mô hình (2) Mô hình (3) Mô hình (4)
Hệ số chặn 0.097799 0.149365* 0.153707* 0.223987*** (1.183422) (1.703298) (1.781232) (2.561461) SO 0.117551*** (6.431420) MO -0.012558 (-0.363583) BO -0.019593 (-0.789617) FO 0.093373*** (3.426799) SIZE 0.000971 0.000149 0.00004 -0.003451 (0.320183) (0.046064) (0.013474) (-1.049852) LEV -0.12954*** -0.1969*** -0.131*** -0.11128*** (-7.969214) (-15.1709) (-7.668516) (-6.235885) GROWTH 0.290917*** -0.1315*** 0.291866*** 0.291176*** (10.06754) (-7.702357) (9.607031) (9.729179) R2 0.667831 0.633258 0.633712 0.643701 F-value 10.74027 9.365320 9.381704 9.752508 Nguồn: Phụ lục 7.1-7.4
*,**,***: hệ số hồi quycó ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 10%, 5%, 1%.
Bảng 4.6 Trình bày kết quả hồi quy kiểm định tác động của từng biến cấu trúc sở hữu lên hiệu quả hoạt động doanh nghiệp, trong đó ROA đại diện cho biến
41
hiệu quả hoạt động doanh nghiệp. Để kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy nhằm đưa ra biến phù hợp và có ý nghĩa thống kê, có thể sử dụng phương pháp giá trị p- value hoặc t-test để kiểm tra giả thiết cho các hệ số hồi quy của các biến. Ta thấy chỉ có hai biến có giá trị thống kê T (t-statistic) lớn hơn giá trị tra bảng phân phối Student là biến sở hữu nhà nước và sở hữu nước ngoài.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy cho thấy các giá trị p tương ứng với F rất nhỏ (phụ lục 7.1 - 7.4) hay giá trị F > F0.1(10, 490) = 2,32 nên giá trị R2 có ý nghĩa thống kê với mức tin cậy 1%. Trong các mô hình hồi quy trên thì mô hình hồi quy biến sở hữu nhà nước có khả năng giải thích cao nhất.
Kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ sở hữu nhà nước có mối tương quan dương với thành quả hoạt động của doanh nghiệp. Hệ số hồi quy của tỷ lệ vốn sở hữu nhà nước là 0.117551 với mức ý nghĩa 1%. Tức là tỷ lệ sở hữu vốn cổ phần nhà nước tăng lên 1 đơn vị thì hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp sẽ tăng lên 0.1175. Điều này cho thấy vai trò giám sát của cổ đông nhà nước. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Le and Chizema (2011), Huang và cộng sự (2011) nhưng trái với kết quả nghiên cứu của Lee and Zhang (2012).
Tỷ lệ sở hữu của thành viên HHĐQT và ban giám đốc điều tìm thấy mối tương quan ngược chiều (-) với ROA, nhưng lại không có ý nghĩa thống kê. Tỷ lệ sở hữu nước ngoài có mối tương quan dương đáng kể (+) lên ROA với mức ý nghĩa 1%
4.4.1.2. Kết quả hồi quy cho từng biến cấu trúc sở hữu đến Tobin Q
Mô hình hồi quy biến sở hữu nhà nước
𝑻𝒐𝒃𝒊𝒏 𝑸𝐢𝐭= 𝜶𝒊 + 𝛃𝟏𝐒𝐎𝟏𝒊𝒕+ 𝛃𝟐𝐒𝐈𝐙𝐄𝟐𝒊𝒕+ 𝛃𝟑𝐋𝐄𝐕𝟑𝒊𝒕+ 𝛃𝟒 𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝟒𝒊𝒕+ 𝛆𝐢𝐭 (5)
Mô hình hồi quy biến sở hữu ban giám đốc
𝑻𝒐𝒃𝒊𝒏 𝑸𝐢𝐭= 𝜶𝒊 + 𝛃𝟏𝐌𝐎𝟏𝒊𝒕+ 𝛃𝟐𝐒𝐈𝐙𝐄𝟐𝒊𝒕+ 𝛃𝟑𝐋𝐄𝐕𝟑𝒊𝒕+ 𝛃𝟒 𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝟒𝒊𝒕+ 𝛆𝐢𝐭 (6)
42
Mô hình hồi quy biến sở hữu thành viên HĐQT
𝑻𝒐𝒃𝒊𝒏 𝑸𝐢𝐭= 𝜶𝒊 + 𝛃𝟏𝐁𝐎𝟏𝒊𝒕+ 𝛃𝟐𝐒𝐈𝐙𝐄𝟐𝒊𝒕+ 𝛃𝟑𝐋𝐄𝐕𝟑𝒊𝒕+ 𝛃𝟒 𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝟒𝒊𝒕+ 𝛆𝐢𝐭 (7)
Mô hình hồi quy biến sở hữu nước ngoài
𝑻𝒐𝒃𝒊𝒏 𝑸𝐢𝐭= 𝜶𝒊 + 𝛃𝟏𝐅𝐎𝟏𝒊𝒕+ 𝛃𝟐𝐒𝐈𝐙𝐄𝟐𝒊𝒕+ 𝛃𝟑𝐋𝐄𝐕𝟑𝒊𝒕+ 𝛃𝟒 𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝟒𝒊𝒕+ 𝛆𝐢𝐭 (8) Bảng 4.7: Kết quả hồi quy cho từng biến cấu trúc sở hữu đến Tobin Q Mô hình (5) Mô hình (6) Mô hình (7) Mô hình (8)
Hệ số chặn -0.256014 -0.069737 -0.003370 0.555584 (-0.352984) (-0.094073) (-0.004618) 0.750869 SO 0.503785*** (3.140581) MO -0.131756 (-0.451243) BO 0.119909 (0.571374) FO 0.766482*** (3.324419) SIZE 0.048384* 0.046293* 0.043117 0.016215 (1.817931) (1.687902) (1.601300) (0.583045) LEV -0.21468 -0.222886 -0.227120 -0.056729 -1.504783) (-1.543826) (-1.571933) (-0.375680) GROWTH 1.020376*** 1.024495*** 1.012283*** 1.023359*** (4.023458) (3.987533) (3.939697) (4.041082) R2 0.331559 0.315262 0.315474 0.333511 F-value 3.403038 3.230542 3.232735 3.424262 Nguồn: Phụ lục 7.5-7.8
43
Bảng 4.7 cũng trình bày kết quả chạy hồi quy cho từng biến cấu sở hữu lên hiệu quả hoạt động doanh nghiệp được thể hiện thông qua giá trị Tobin Q. Để kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quynhằm đưa ra biến phù hợp và có ý nghĩa thống kê, ta thấy chỉ có hai biến có giá trị thống kê T (t-statistic) lớn hơn giá trị tra bảng phân phối Student là biến sở hữu nhà nước và sở hữu nước ngoài.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy cho thấy các giá trị p tương ứng với F rất nhỏ (phụ lục 5.5-5.8) hay giá trị F > F0.1(10, 490) = 2,32 nên giá trị R2 có ý nghĩa thống kê với mức tin cậy 1%. Khả năng giải thích thấp hơn trong trường hợp hồi quy từng biến cấu trúc với Tobin Q là biến phụ thuộc.
Đối với tỷ lệ sở hữu vốn nhà nước và tỷ lệ sở hữu vốn nước ngoài cho kết quả tương tự như trường hợp ROA là biến phụ thuộc, đó là tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ sở hữu vốn nhà nước, sở hữu nước ngoài lên hiệu quả hoạt động doanh nghiệp. Tuy nhiên, mức giải thích ở trong mô hình thấp hơn 33.15% đối với mô hình sở hữu nhà nước, 33.35% đối với sở hữu nước ngoài.
Kết quả về sở hữu nước ngoài cung cấp bằng chứng thực nghiệm ủng hộ quan điểm cho rằng tỷ lệ sở hữu nước ngoài càng cao thì sẽ góp phần làm gia tăng hiệu quả hoạt động doanh nghiệp của Zeitun and Almudehki (2012); Uwuigbe and Olusanmi (2012).
Với biến sở hữu BGĐ cũng cho thấy mối tương quan âm, tương tự như trường hợp ROA là biến phụ thuộc và cả hai trường hợp đều không có ý nghĩa thống kê.
4.4.1.3. Kết quả hồi quy từng biến đặc tính HĐQT đến ROA
Mô hình hồi quy biến tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập
𝑹𝑶𝑨𝐢𝐭= 𝜶𝒊+ 𝛃𝟏𝐎𝐃𝟏𝒊𝒕+ 𝛃𝟐𝐒𝐈𝐙𝐄𝟐𝒊𝒕+ 𝛃𝟑𝐋𝐄𝐕𝟑𝒊𝒕+ 𝛃𝟒 𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝟒𝒊𝒕+ 𝛆𝐢𝐭 (9)
Mô hình hồi quy biến kiêm nhiệm chủ tịch HĐQT và CEO
𝑹𝑶𝑨𝐢𝐭= 𝜶𝒊+ 𝛃𝟏𝐂𝐄𝐎𝐃𝟏𝒊𝒕+ 𝛃𝟐𝐒𝐈𝐙𝐄𝟐𝒊𝒕+ 𝛃𝟑𝐋𝐄𝐕𝟑𝒊𝒕+ 𝛃𝟒 𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝟒𝒊𝒕+ 𝛆𝐢𝐭 (10)
44
Mô hình hồi quy biến số lượng thành viên ban kiểm soát
𝑹𝑶𝑨𝐢𝐭= 𝜶𝒊+ 𝛃𝟏𝐀𝐔𝐃𝟏𝒊𝒕+ 𝛃𝟐𝐒𝐈𝐙𝐄𝟐𝒊𝒕+ 𝛃𝟑𝐋𝐄𝐕𝟑𝒊𝒕+ 𝛃𝟒 𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝟒𝒊𝒕+ 𝛆𝐢𝐭 (11) Bảng 4.8: Kết quả hồi quy từng biến đặc tính HĐQT đến ROA
Mô hình (9) Mô hình (10) Mô hình (11)
Hệ số chặn 0.157174* 0.153564* 0.149910* (1.850927) (1.774719) (1.717405) OD 0.059941*** (3.669647) CEOD -0.001712 (-0.243792) AUD 0.003923 (0.391312) SIZE -0.000772 -0.000103 -0.000328 (-0.246267) (-0.003237) (-0.101059) LEV -0.137297*** -0.131270*** -0.131882*** (-8.139170) (-7.662123) (-7.715873) GROWTH 0.288259*** 0.291178*** 0.290972*** (9.649766) (9.568829) (9.580746) R2 0.645200 0.633190 0.633277 F-value 9.809978 9.362894 9.366018 Nguồn: Phụ lục 7.9-7.11
*,**,***: hệ số hồi quycó ý nghĩa thống kê lần lượt 10%, 5%, 1%.
Bảng 4.8. cho thấy chỉ có 1 biến tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập có giá trị T thống kê = 3,66 lớn hơn giá trị tra bảng phân phối student với mức ý nghĩa 1%. Nên chỉ có biến tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập là có ý nghĩa thống kê. Giá trị có R2 = 64,52% ý nghĩa thống kê 1%, có nghĩa là 64,52% sự thay đổi trong ROA được giải thích bởi biến tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập.
Qua các mô hình hồi quy tuyến tính trên, ta thấy tồn tại mối tương quan dương giữa tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập với ROA và có ý nghĩa thống kê với mức 1%.
45
Đối với trường hợp cho kiểm định số lượng thành viên BKS tác động lên ROA cũng tìm thấy kết quả tương tự, tức là tác động cùng chiều. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Lee and Zhang (2011), Fauzi và Locke (2012), Gill and Mathur (2012). Trong khi đó, biến tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập có tương quan dương đối với ROA nhưng lại không có ý nghĩa thống kê. Mức giải thích trong các mô hình này khoảng từ 47,8% đến 48,04%.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy cho thấy các giá trị p tương ứng với F rất nhỏ (phụ lục 5.9-5.11) hay giá trị F > F0.1(10, 490) = 2,32 nên giá trị R2 có ý nghĩa thống kê với mức tin cậy 1%. Trong các mô hình hồi quy trên thì mô hình hồi quy biến tỷ lệ thành viên HHĐQT độc lập có khả năng giải thích cao nhất.
4.4.1.4. Kết quả hồi quy từng biến đặc tính HĐQT đến Tobin Q
Mô hình hồi quy biến tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập
𝑻𝒐𝒃𝒊𝒏 𝑸𝐢𝐭= 𝜶𝒊 + 𝛃𝟏𝐎𝐃𝟏𝒊𝒕+ 𝛃𝟐𝐒𝐈𝐙𝐄𝟐𝒊𝒕+ 𝛃𝟑𝐋𝐄𝐕𝟑𝒊𝒕+ 𝛃𝟒 𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝟒𝒊𝒕+ 𝛆𝐢𝐭 (12)
Mô hình hồi quy biến kiêm nhiệm chủ tịch HĐQT và CEO
𝑻𝒐𝒃𝒊𝒏 𝑸𝐢𝐭= 𝜶𝒊 + 𝛃𝟏𝐂𝐄𝐎𝐃𝟏𝒊𝒕+ 𝛃𝟐𝐒𝐈𝐙𝐄𝟐𝒊𝒕+ 𝛃𝟑𝐋𝐄𝐕𝟑𝒊𝒕+ 𝛃𝟒 𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝟒𝒊𝒕+