Xác định dữ liệu cần. Điều tra sơ bộ.
Tiến hành thu thập dữ liệu. 3.4.2. Phân tích dữ liệu
Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp định lượng. Dữ liệu sử dụng là dữ liệu bảng (Panel data analysis), tác giả đã chạy số liệu qua ba phương pháp tiếp cận là mô hình pooled (Pooled regreesion model), mô hình FEM (Fixed Effect Model) và mô hình REM (Random Effect Model), sau đó dùng kiểm định B r e u s c h - P a g a n và kiểm định Hausman (Hausman test) để chọn ra mô hình phù hợp nhất để ước lượng tác động của cấu trúc vốn lên hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
Nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định mô hình, đánh giá các chỉ số và nêu nhận xét dựa trên kết quả thực tế thu được.
26
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
4.1. Giới thiệu khái quát tình hình sản xuất kinh doanh thủy hải sản:
Trong nhiều năm qua, hàng thủy sản luôn là một trong những mặt hàng xuất khẩu chủ lực của Việt Nam ra thị trường thế giới, Kể từ thời điểm Việt Nam chính thức gia nhập Tổ chức Thương mại thế giới (WTO), xuất khẩu thủy sản của Việt Nam liên tục đạt được mức kim ngạch và tốc độ tăng khả quan trừ năm 2009. Cụ thể, khởi điểm năm 2006, xuất khẩu thủy sản đạt gần 3,4 tỷ USD, có mức tăng trưởng cao 22,6% so với năm 2005. Sang năm 2007, con số này đạt 3,76 tỷ USD, tăng 12,1% so với năm trước. Đến năm 2009, do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế thế giới, xuất khẩu nhóm hàng này bị suy giảm (giảm 5,7%) với mức kim ngạch là 4,25 tỷ USD. Trong năm 2010 và năm 2011, xuất khẩu thủy sản khởi sắc với mức kim ngạch và tốc độ tăng lần lượt là 5,02 tỷ USD, 18% và 6,11 tỷ USD, 21,8%. Số liệu Thống kê Hải quan cho thấy trong năm 2012 xuất khẩu nhóm hàng này đạt 6,09 tỷ USD, giảm nhẹ 0,4 % (tương ứng giảm 24 triệu USD về số tuyệt đối) so với năm 2011. Năm 2013 xuất khẩu thủy sản đạt trên 6.7 tỷ USD.
Sau giai đoạn bùng nổ số lượng doanh nghiệp thủy sản các năm trước, trước tình hình vô cùng khó khăn của ngành thời gian qua, số doanh nghiệp xuất khẩu thủy sản đã giảm đáng kể (hơn 33%), chủ yếu là các doanh nghiệp nhỏ và vừa, không chủ động được vùng nguyên liệu, số lượng đối tác hạn chế và uy tín thương hiệu thấp. Theo thống kê từ Vasep, đến cuối năm 2012, chỉ còn khoảng 600 doanh nghiệp tham gia xuất khẩu thủy sản so với con số 900 của năm 2011. Với tình hình hiện tại vẫn còn nhiều khó khăn, dự kiến số doanh nghiệp tham gia xuất khẩu sẽ tiếp tục giảm trong thời gian tới.
4.2. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu Kiểm tra tính cân bằng Kiểm tra tính cân bằng
Trước khi phân tích tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các công ty kinh doanh thủy hải sản trên sàn chứng khoán Việt Nam từ các dữ liệu thu thập được, ta cần phải kiểm tra tính cân bằng của dữ liệu nghiên cứu trước khi tiến hành các bước phân tích tiếp theo. Mục đích của việc kiểm tra tính cân bằng của dữ liệu bảng nhằm kiểm tra các công ty nghiên cứu có cùng quan sát theo thời gian, để tránh những hạn chế có thể xảy ra trong các ước lượng.
delta: 1 unit
time variable: year, 2008 to 2013 panel variable: firm (strongly balanced)
27
(Nguồn tính toán từ chương trình Stata)
Kết quả kiểm tra cho thấy dữ liệu nghiên cứu là một dữ liệu bảng cân bằng.
Thống kê mô tả các biến trong mẫu nghiên cứu
Bảng 4.1 thể hiện thống kê mô tả các biến trong mẫu nghiên cứu. Số liệu thông tin tài chính được thu thập từ các báo cáo tài chính trong suốt thời kỳ 2008 - 2013. Tổng số quan sát trong mẫu là 210 quan sát.
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến trong mẫu nghiên cứu
EPS ROA ROE TOBIN’sQ STD LTD TD SIZE GROW Mean Obs Maximum Minimum Std. Dev 2926.71 210 19567 -10332 3353.51 0.0632 210 0.4097 -0.3172 0.0773 0.1318 210 0.9583 -1.2992 0.2038 1.0017 210 4.2388 0.4157 0.3380 0.5231 210 0.9307 0.0717 0.1904 0.0508 210 0.4154 0 0.0720 0.5754 210 0.9434 0.0762 0.1915 11.7429 210 12.9995 10.5851 0.4871 0.1559 210 1.5032 -0.6862 0.3186 (Nguồn tính toán từ chương trình Stata)
Từ bảng 4.1 mô tả thống kê các biến, chúng ta có thể thấy mức trung bình của tỷ số nợ trên tổng tài sản là 57.54%, trong đó, nợ ngắn hạn là 52.31% và nợ dài hạn là 5.08%. Điều này cho thấy các công ty có xu hướng sử dụng nợ ngắn hạn cao hơn nhiều lần so với nợ dài hạn, cao hơn mức trung bình 52% (Biger et al., 2008) khi nghiên cứu các công ty Việt Nam. Đồng thời c ũng cao hơn một nghiên cứu tại các nước đang phát triển cho thấy tỷ số nợ trên tổng tài sản bình quân là 51% (Booth, 2001).
Bảng 4.2 Tỷ số nợ trên tổng tài sản trung bình ( 2008-2013)
- 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (STD) Tỷ số nợ dài hạn trên tổng tài sản (LTD) Tỷ số nợ trên tổng tài sản (TD)
(Nguồn số liệu phân tích)
Qua bảng 4.2 cho thấy nợ ngắn hạn chiếm tỷ trọng rất lớn trong tổng nợ, có xu hướng tăng qua các năm, trong khi nợ dài hạn thì ngược lại. Nhìn chung tỷ số nợ trung bình luôn được duy trì ở mức cao trên mức 53% vào năm 2008 đến năm 2013 tỷ số
28
này đã là 60% một con số khá lớn.
Bảng 4.3: Quy mô công ty (Size) trung bình ( 2008-2013)
11.35 11.40 11.45 11.50 11.55 11.60 11.65 11.70 11.75 11.80 11.85 11.90 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Quy mô công ty (SIZE)
(Nguồn số liệu phân tích)
Quy mô doanh nghiệp tăng nhanh từ năm 2008 đến năm 2011, sau đó tốc độ có giảm lại nhưng xu hướng vẫn tăng. Các doanh nghiệp vẫn duy trì một mức nợ bình quân khá cao qua các năm (bảng 4.2) điều này góp phần gia tăng quy mô doanh nghiệp qua các năm 2008-2013.
Bảng 4.4: Tốc độ tăng trưởng doanh thu (Growth) trung bình ( 2008-2013)
(0.05) - 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Tăng trưởng doanh thu (GROWTH)
(Nguồn số liệu phân tích)
Tăng trưởng doanh thu biến động mạnh qua các năm, tăng trưởng doanh thu đạt mức tăng trưởng cao nhất 29% vào năm 2011 và mức trung bình thấp nhất -2% vào năm 2012, phục hồi nhẹ vào năm 2013 khi đạt mức tăng trưởng doanh thu trung bình 4%. Điều này cho thấy sự thiếu bền vững trong tăng trưởng doanh thu của các doanh nghiệp (xem bảng 4.4).
29
Bảng 4.5: Thu nhập trên một cổ phần (EPS) trung bình ( 2008-2013)
- 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Thu nhập trên mỗi cổ phần (EPS)
(Nguồn số liệu phân tích)
Chỉ số EPS trung bình hàng năm trong thời kỳ 2008-2013 (xem b ả n g 4.5) dao động trong mức từ 944 đồng đến 4166 đồng, đạt mức cao nhất trong năm 2010 và thấp nhất trong năm 2013. Năm 2013 là năm EPS bình quân thấp nhất trong giai đoạn nghiên cứu. Điều này cho thấy tình hình hoạt động tại các doanh nghiệp đang giảm hiệu quả. Thu nhập tạo ra cho mỗi cổ phiếu giảm đáng kể.
Bảng 4.6: Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) trung bình ( 2008-2013)
(0.05) - 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) (Nguồn số liệu phân tích)
Tỷ số ROE bình quân hàng năm (xem bảng 4.6) biến động theo chiều hướng giảm dần qua từng năm. ROE đạt mức trung bình cao nhất là 20% trong năm 2009 và mức thấp nhất vào năm 2013 với m ứ c - 0 . 3 %. Chỉ tiêu ROE đạt mức trung bình 13.18% trong khi đó mức lạm phát bình quân cũng trong thời gian này là 13%. Như vậy mực sinh lợi trên một đồng VCSH chỉ đủ bù đắp mức trượt giá của nền kinh tế. Điều này
30
cho thấy hiệu quả hoạt động thực của các doanh nghiệp kinh doanh thủy hải sản của Việt Nam còn thấp và mang tính bắp bênh thiếu bền vững.
Bảng 4.7: Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) trung bình ( 2008-2013)
- 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA)
(Nguồn số liệu phân tích)
Tỷ số ROA phản ánh mức sinh lợi trên tài sản được sử dụng cho quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp. ROA bình quân của các công ty kinh doanh thủy hải sản trên sàn chứng khoán Việt Nam có xu hướng giảm trong kỳ nghiên cứu (xem bảng 4.7). ROA bình quân của các công ty đạt mức cao nhất 9% trong năm 2009 và mức thấp nhất 2% vào năm 2013. Bảng 4.8: Chỉ số Tobin’s Q trung bình ( 2008-2013) - 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Chỉ số Tobin’s Q
(Nguồn số liệu phân tích)
Qua b ả n g 4.8, ta nhận thấy rằng chỉ số Tobin’s Q trung bình hàng năm nằm trong khoảng từ 0.89 đến 1.18. Tobin’s Q trung bình hàng năm có xu hướng giảm
31
từ năm 2009 đến năm 2012 và tăng nhẹ vào năm 2013. Điều này cho thấy cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 đã ảnh hưởng đến hoạt động của các doanh nghiệp. Kết hớp với các chỉ tiêu phân tích ở trên cho thấy thị trường đã bắt đầu có dấu hiệu hồi phục vào năm 2013, măc dù tính hiệu phục hồi vẫn còn khá yếu.
4.3. Phân tích mối tương quan giữa các biến Ma trận hệ số tương quan giữa các biến Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Ma trận hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc, biến độc lập và các biến kiểm soát trong mô hình hồi quy. Trước tiên tác giả kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc thông qua hệ số tương quan giữa các biến, tiếp đến là giải thích hệ số tương quan giữa các biến độc lập và các biến kiểm soát. Từ đó kết luận xem các biến có bị đa cộng tuyến với nhau hay không trong phương trình hồi quy của luận văn.
4.3.1 Ma trận hệ số tương quan giữa biến EPS và các biến độc lập, kiểm soát Bảng 4.9 Ma trận hệ số tương quan giữa biến EPS và các biến độc lập, kiểm soát
Mô hình eps std size grow VIF
1 Eps 1 Std -0.3150 1 1.08 Size -0.0098 0.2735 1 1.11 Grow 0.2522 0.0028 0.1679 1 1.03 2
eps ltd size grow VIF
Eps 1
Ltd 0.0153 1 1.05
Size -0.0098 0.0242 1 1.03
Grow 0.2522 0.2197 0.1679 1 1.08
3
eps td size grow VIF
Eps 1
Td -0.3060 1 1.09
Size -0.0098 0.2832 1 1.11
Grow 0.2522 0.0883 0.1679 1 1.03
Nguồn: Tính toán của tác giả trích từ phụ lục số 2, 3, 4, 5, 6, 7
Theo Gujarati (2004), để loại trừ vấn đề đa cộng tuyến chúng ta cần nghiên cứu kỹ hệ số tương quan giữa các biến. Nếu giá trị tương quan giữa các biến lớn hơn 0,8 thì mô hình sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng.
32
Như vậy, dựa vào bảng 4.9 ta thấy không có mối tương quan nào đáng kể giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan cao nhất giữa các biến độc lập với nhau là 0,28 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Các cập biến độc lập được xem xét đó là tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (STD), biến tỷ số nợ dài hạn trên tổng tài sản (LTD), biến tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản (TD), quy mô công ty (SIZE), tốc độ tăng trưởng doanh thu (GROWTH). Bên cạnh đó, chỉ số VIF(Variance Inflation Factor), một chỉ số quan trọng để nhận biết khả năng đa cộng tuyến trong mô hình. Nếu các hệ số phóng đại hiệp phương sai VIF đều nhỏ (<10) thì không xãy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình, điều này khẳn định mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng vì chỉ số VIF cao nhất cũng chỉ đạt 1.11.
Xét vế mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thì biến phụ thuộc EPS có mối tương quan ngược chiều với biến STD, cùng chiều với biến LTD, ngược chiều với biến TD, ngược chiều với biến SIZE và cùng chiều với biến GROWTH. 4.3.2 Ma trận hệ số tương quan giữa biến ROE và các biến độc lập, kiểm soát Bảng 4.10 Ma trận hệ số tương quan giữa biến ROE và các biến độc lập, kiểm soát
Mô hình roe std size grow VIF
4 Roe 1 Std -0.2628 1 1.08 Size -0.1029 0.2735 1 1.11 Grow 0.2436 0.0028 0.1679 1 1.03 5
roe ltd size grow VIF
Roe 1
Ltd 0.0419 1 1.05
Size -0.1029 0.0242 1 1.03
Grow 0.2436 0.2197 0.1679 1 1.08
6
roe td size grow VIF
Roe 1
Td -0.2470 1 1.09
size -0.1029 0.2832 1 1.11
grow 0.2436 0.0883 0.1679 1 1.03
33
Từ bảng 4.10 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa biến biến độc lập với nhau, vì hệ số tương quan cao nhất giữa các biến độc lập với nhau là 0,28 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Xem xét chỉ số VIF cao nhất cũng chỉ đạt 1.11 cho thấy mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Xét vế mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thì biến phụ thuộc roe có mối tương quan ngược chiều với biến std, cùng chiều với biến ltd, ngược chiều với biến td, ngược chiều với biến size và cùng chiều với biến growth.
4.3.3 Ma trận hệ số tương quan giữa biến ROA và các biến độc lập, kiểm soát Bảng 4.11 Ma trận hệ số tương quan giữa biến ROA và các biến độc lập, kiểm soát
Mô hình roa Std size grow VIF
7 Roa 1 std -0.5188 1 1.08 size -0.2607 0.2735 1 1.11 grow 0.1740 0.0028 0.1679 1 1.03 8
roa Ltd size grow VIF
roa 1
ltd -0.0285 1 1.05
size -0.2607 0.0242 1 1.03
grow 0.1740 0.2197 0.1679 1 1.08
9
roa Td size grow VIF
roa 1
td -0.5295 1 1.09
size -0.2607 0.2832 1 1.11
grow 0.1740 0.0883 0.1679 1 1.03
Nguồn: Tính toán của tác giả trích từ phụ lục số 14, 15, 16, 17, 18, 19
Bảng 4.10 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa biến biến độc lập với nhau, vì hệ số tương quan cao nhất giữa các biến độc lập với nhau là 0,28 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Xem xét chỉ số VIF cao nhất cũng chỉ đạt 1.11 cho thấy mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
34
Xét vế mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thì biến phụ thuộc roa có mối tương quan ngược chiều với biến std, ngược chiều với biến ltd, ngược chiều với biến td, ngược chiều với biến size và cùng chiều với biến growth.
4.3.3 Ma trận hệ số tương quan giữa biến Tobin’sQ và các biến độc lập, kiểm soát Bảng 4.12 Ma trận hệ số tương quan giữa biến Tobin’s Q và các biến độc lập, kiểm soát
Mô hình tobinq Std size grow VIF
10 tobinq 1 std -0.0933 1 1.08 size -0.2545 0.2735 1 1.11 grow 0.0917 0.0028 0.1679 1 1.03 11
tobinq ltd size grow VIF
tobinq 1
ltd 0.0375 1 1.05
size -0.2545 0.0242 1 1.03
grow 0.0917 0.2197 0.1679 1 1.08
12
tobinq td size Grow VIF
tobinq 1
td -0.0792 1 1.09
size -0.2545 0.2832 1 1.11
grow 0.0917 0.0883 0.1679 1 1.03
Nguồn: Tính toán của tác giả trích từ phụ lục số 20, 21, 22, 23, 24, 25
Thông qua bảng 4.12 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa biến biến độc lập với nhau, vì hệ số tương quan cao nhất giữa các biến độc lập với nhau là 0,28 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Xem xét chỉ số VIF cao nhất cũng chỉ đạt 1.11 cho thấy mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Xét vế mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thì biến phụ thuộc tobinq có mối tương quan ngược chiều với biến STD, cùng chiều với biến ltd, ngược chiều với biến TD, ngược chiều với biến Size và cùng chiều với biến Growth.
Như vậy, sau khi kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của các mô hình hình nghiên cứu đều mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng tác giả tiến hành phân tích và kiểm nghiệm các giả thuyết đã nêu.
35
4.4. Kết quả nghiên cứu và các kiểm định
Để kiểm chứng sự tác động của cấu trúc vốn lên hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, tác giả xây dựng mười hai mô hình hồi quy được thiết lập theo sự kết hợp từng cặp biến của các biến đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh (EPS