4.2.1. Thống kê mô tả biến
9.0% 9.9% 10.5% 12.5% 7.7% 6.0% 1.1% 16.0% 30.4% 26.0% 27.6% 18.3% 16.6% 30.3% 49.6% 214.2% 166.4% 54.4% 73.6% 48.4% 95.5% 13.0 13.3 13.4 13.6 13.6 13.7 13.8 2.2 1.9 1.7 1.7 1.6 1.5 1.5 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0 -50.0% 0.0% 50.0% 100.0% 150.0% 200.0% 250.0% Năm 2008 Năm 2009 Năm 2010 Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013 Năm 2014 GROWTH PROFIT TANG TAX RISK SIZE LIQU
47
Bảng 4.3. Thống kê mô tả biến
GROWTH PROFIT SIZE TANG LIQU TAX RISK
Mean 0.146517 0.080955 13.48009 0.253869 1.727580 0.235813 1.003143 Median 0.127580 0.084527 13.45559 0.231457 1.194942 0.200215 0.526189 Maximum 1.740091 0.258632 16.11707 0.619178 11.77046 1.123858 18.40224 Minimum -0.897290 -0.661980 10.63364 0.079812 0.586639 -0.397093 0.002783 Std. Dev. 0.354390 0.099705 1.154893 0.111975 1.619463 0.211199 2.313003 Skewness 0.531931 -4.237360 0.087746 1.059839 3.571673 1.259869 6.389053 Kurtosis 5.661987 30.86402 2.740485 4.003948 17.32728 6.349307 46.26941 Jarque-Bera 45.54129 4700.577 0.543890 30.48439 1420.320 97.35011 11280.18 Probability 0.000000 0.000000 0.761896 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Sum 19.48682 10.76704 1792.852 33.76457 229.7681 31.36317 133.4180 Sum Sq. Dev. 16.57816 1.312215 176.0586 1.655066 346.1913 5.887839 706.1977 Observations 133 133 133 133 133 133 133
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eview Kết quả nghiên cứu cho thấy, các doanh nghiệp thủy sản sử dụng nợ khá cao, tỷ lệ tổng nợ /tổng tài sản bình quân là 58,2%, cao nhất là 130,7%, thấp nhất là 6,6%. Tài sản hữu hình bình quân là 25,4%, cao nhất là 61,9%, thấp nhất là 8,0%. Quy mô doanh nghiệp bình quân là 13,5, cao nhất là 16,1, thấp nhất là 10,6. Cơ hội tăng trưởng bình quân là 14,7%, cao nhất là 174,0% thấp nhất là -89,7%. Khả năng sinh lợi bình quân là 8,1%, cao nhất là 25,9%, thấp nhất là -66,2%. Tính thanh khoản bình quân là 1,7, cao nhất là 11,8, thấp nhất là 0,6. Thuế bình quân là 23,6%, cao nhất là 112,4% thấp nhất là -39,7%. Rủi ro bình quân là 100,3%, cao nhất là 1800,4% thấp nhất là 0,3%.
48
Bảng 4.4. Ma trận tƣơng quan giữa các biến độc lập
GROWTH PROFIT SIZE TANG LIQU TAX RISK
GROWTH 1.000000 0.328174 0.187641 0.056625 -0.081874 0.196096 -0.102228 PROFIT 0.328174 1.000000 0.013721 -0.070314 0.155704 0.124155 -0.083943 SIZE 0.187641 0.013721 1.000000 -0.399902 -0.184842 -0.179570 -0.078890 TANG 0.056625 -0.070314 -0.399902 1.000000 -0.206489 0.237552 -0.054782 LIQU -0.081874 0.155704 -0.184842 -0.206489 1.000000 0.116546 0.398406 TAX 0.196096 0.124155 -0.179570 0.237552 0.116546 1.000000 0.041778 RISK -0.102228 -0.083943 -0.078890 -0.054782 0.398406 0.041778 1.000000
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eview Qua bảng 4.4 ta thấy không có sự tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập. Tuy nhiên bảng số liệu đã chỉ ra sự tương quan khá hấp dẫn giữa các biến độc lập. Thứ nhất, tài sản hữu hình có quan hệ ngược chiều với quy mô doanh nghiệp và sức sinh lợi. Doanh nghiệp lớn có tài sản cố định trên tổng tài sản ít hơn so với các doanh nghiệp nhỏ do các doanh nghiệp lớn có quy mô quá lớn nên phần trăm trên tổng tài sản ít hơn mặc dù các doanh nghiệp này có tài sản cố định nhiều hơn. Mặt khác, các doanh nghiệp nhỏ có thể sử dụng tài sản cố định ít hơn trong một khoảng thời gian nhất định. Tuy nhiên, phần trăm trên tổng tài sản lại cao hơn bởi vì tài sản cố định của các doanh nghiệp này rất ít và là các tài sản cố định cần thiết trong hoạt động sản xuất kinh doanh. Thứ hai, có mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô doanh nghiệp và sức sinh lợi, do các doanh nghiệp lớn có khả năng sinh lợi nhiều hơn. Thứ ba, có mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô doanh nghiệp và cơ hội tăng trưởng cho thấy các doanh nghiệp càng lớn thì càng có cơ hội tăng trưởng hơn. Lí do là các doanh nghiệp lớn có đủ điều kiện để đầu tư nhiều hơn cho nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới và do đó có thể thêm các dòng sản phẩm mới nên cơ hội tăng trưởng sẽ tăng theo. Thứ tư, có mối quan hệ cùng chiều giữa tính thanh khoản và khả năng sinh lợi cho thấy các doanh nghiệp có khả năng sinh lời thích sử dụng nguồn vốn nội tại để trang trải cho nhu cầu vốn của doanh nghiệp, do đó ít sử dụng nợ vay nên tính thanh khoản tăng.
49
4.2.3. Kết quả hồi quy
Đối với dữ liệu bảng, có ba mô hình ước lượng hồi quy được sử dụng phổ biến nhất là mô hình PM, mô hình FEM và mô hình REM, như vậy ta phải kiểm định để lựa chọn mô hình tối ưu nhất trong ba mô hình đó.
Sử dụng kiểm định Breuch – Pagan LM để lựa chọn giữa mô hình REM và PM, mô hình nào thích hợp hơn.
Bảng 4.5. Kết quả kiểm định Breuch – Pagan LM
Lagrange multiplier (LM) test for panel data Sample: 2008 2014
Total panel observations: 133 Probability in ()
Null (no rand. effect) Cross-section Period Both
Alternative One-sided One-sided
Breusch-Pagan 184.5874 1.574589 186.1620 (0.0000) (0.2095) (0.0000) Honda 13.58630 -1.254826 8.719665 (0.0000) (0.8952) (0.0000) King-Wu 13.58630 -1.254826 5.706436 (0.0000) (0.8952) (0.0000) SLM 15.32057 -1.034431 -- (0.0000) (0.8495) -- GHM -- -- 184.5874 -- -- (0.0000)
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eview
Kết quả của kiểm định Breuch – Pagan LM (bảng 4.5) ở cột thứ hai của bảng trên cho thấy p-value = 0 < 1% nên có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, do đó, ta bác bỏ giả thuyết H0 là mô hình PM thì thích hợp và chấp nhận giả thuyết H1 là mô hình REM thích hợp hơn. Ngoài ra, các kiểm định tương tự như kiểm định Honda, King-Wu, SLM như trong bảng trên để lựa chọn giữa mô hình REM và PM cũng cho kết quả tương tự.
Sử dụng kiểm định sự tồn tại ảnh hưởng cố định để lựa chọn giữa mô hình FEM và PM, mô hình nào thích hợp hơn.
50
Bảng 4.6. Kết quả kiểm định sự tồn tại ảnh hƣởng cố định
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 24.844720 (18,107) 0.0000
Cross-section Chi-square 218.745866 18 0.0000
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eview
Kết quả của kiểm định sự tồn tại ảnh hưởng cố định ở bảng trên cho thấy p- value = 0 < 1% nên có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, do đó, ta bác bỏ giả thuyết H0 là mô hình PM thì thích hợp và chấp nhận giả thuyết H1 là mô hình FEM thích hợp hơn.
Như vậy, sau khi thực hiện hai kiểm định Breuch – Pagan LM và kiểm định sự tồn tại ảnh hưởng cố định, tác giả cho rằng mô hình FEM và mô hình REM tốt hơn mô hình PM. Tiếp theo, ta sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình REM và FEM, mô hình nào thích hợp hơn.
Bảng 4.7. Kết quả kiểm định Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Test cross-section random effects
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 10.189672 7 0.1178
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eview
Kết quả của kiểm định Hausman ở bảng trên cho thấy p-value = 0,1178 > 10% nên có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%, do đó, ta chấp nhận giả thuyết H0 là mô hình REM thì thích hợp.
51
Như vậy, sau khi thực hiện xong ba kiểm định Breuch – Pagan LM, kiểm định sự tồn tại ảnh hưởng cố định và kiểm định Hausman, tác giả kết luận rằng mô hình hồi quy thích hợp nhất đối với bộ dữ liệu của luận văn này là mô hình REM.
Bảng 4.8. Kết quả mô hình REM
Dependent Variable: LEV
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Sample: 2008 2014
Periods included: 7
Cross-sections included: 19
Total panel (balanced) observations: 133
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GROWTH 0.036847 0.018833 1.956474 0.0526 PROFIT -0.551556 0.069722 -7.910759 0.0000 SIZE 0.029899 0.013744 2.175479 0.0315 TANG -0.167474 0.067741 -2.472252 0.1401 LIQU -0.078008 0.007886 -9.892462 0.0000 TAX 0.079805 0.032264 2.473488 0.0147 RISK 0.002993 0.002812 1.064258 0.2893 C 0.373823 0.200189 1.867353 0.0642 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.079169 0.5991 Idiosyncratic random 0.064765 0.4009 Weighted Statistics
R-squared 0.772997 Mean dependent var 0.171967
Adjusted R-squared 0.749085 S.D. dependent var 0.109118
S.E. of regression 0.073273 Sum squared resid 0.671112
F-statistic 23.96260 Durbin-Watson stat 1.112019
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.759068 Mean dependent var 0.582154
Sum squared resid 2.664130 Durbin-Watson stat 0.414314
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eview
4.2.4. Kiểm định các khuyết tật của mô hình 4.2.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình 4.2.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Từ bảng 4.8, ta thấy p-value của thống kê F (F-statistic) có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, cho thấy mô hình trên hoàn toàn phù hợp.
52
Tồn tại tƣơng quan cặp cao giữa các biến độc lập
Từ bảng 4.4, ta thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập tài sản hữu hình, quy mô doanh nghiệp, cơ hội tăng trưởng, khả năng sinh lợi, tính thanh khoản, thuế và rủi ro là rất bé (nhỏ hơn 0,8) chứng tỏ mô hình REM không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Nhân tử phóng đại phƣơng sai
Sau khi thực hiện hồi quy phụ các biến độc lập Xj theo các biến độc lập còn lại ta thu được kết quả như bảng sau:
Bảng 4.9. Xác định hệ số nhân tử phóng đại phƣơng sai
Biến độc lập Rj2 VIFj GROWTH 0.1975 1.24 PROFIT 0.1545 1.18 SIZE 0.3018 1.43 TANG 0.2187 1.27 LIQU 0.1341 1.15 TAX 0.1004 1.11 RISK 0.1819 1.22 Nguồn: Tổng hợp từ Phụ lục 3
Ta thấy hệ số VIF của các biến GROWTH, PROFIT, SIZE, TANG, LIQU, TAX và RISK đều nhỏ hơn 10 do đó mô hình REM không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.2.4.3. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Dựa vào bảng 4.8, ta thấy hệ số Durbin-Watson bằng 1.11 nằm trong khoảng từ 1 đến 3 nên mô hình REM không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
4.2.4.4. Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi
Để kiểm định phương sai sai số thay đổi, tác giả sử dụng hồi quy phụ như sau: Hồi quy U2 theo LEVF2: U2 = b1 + b2LEVF2
U: sai số (residual) của mô hình hồi quy gốc.
53
Bảng 4.10: Kết quả mô hình hồi quy phụ
Dependent Variable: U^2
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Sample: 2008 2014
Periods included: 7
Cross-sections included: 19
Total panel (balanced) observations: 133
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LEVF^2 0.019978 0.013192 1.514404 0.1323 C 0.012480 0.006668 1.871455 0.0635 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.018256 0.5485 Idiosyncratic random 0.016565 0.4515 Weighted Statistics
R-squared 0.017300 Mean dependent var 0.006498
Adjusted R-squared 0.009799 S.D. dependent var 0.016601
S.E. of regression 0.016519 Sum squared resid 0.035748
F-statistic 2.306242 Durbin-Watson stat 1.281985
Prob(F-statistic) 0.131265
Unweighted Statistics
R-squared 0.008599 Mean dependent var 0.020031
Sum squared resid 0.075836 Durbin-Watson stat 0.708302
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eview
Kết quả mô hình hồi quy phụ cho thấy, p-value của biến LEVF2 = 0.1323 > 10% nên LEVF2 không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, do đó ta chấp nhận giả thuyết H0 là biến LEVF2 không tác động đến biến U2 hay mô hình REM không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.3. Thảo luận về các biến nghiên cứu
Sau các kiểm định về sự phù hợp cũng như các khuyết tật của mô hình, tác giả cho rằng mô hình REM không bị các khuyết tật nên kết quả của mô hình là đáng tin cậy, do đó, tác giả sẽ sử dụng kết quả của mô hình REM để thảo luận về các biến nghiên cứu. Bảng 4.8 cho thấy R2 của mô hình khá cao 77,3%, điều này cho biết 77,3% sự biến thiên của các biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
54
Qua việc phân tích sự ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc, tác giả đã tìm thấy, cơ hội tăng trưởng có quan hệ cùng chiều với đòn bẩy tài chính và p-value = 0.0526 < 10% nên có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%. Hay nói cách khác, các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao ngành thủy sản Việt Nam thích vay nhiều nợ hơn và ngược lại. Điều này phù hợp với giả thuyết của tác giả về cơ hội tăng trưởng là các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng sẽ sử dụng mức nợ cao hơn và phù hợp với sự lựa chọn thứ hai của lý thuyết trật tự phân hạng cho rằng ở các doanh nghiệp đang tăng trưởng nếu lợi nhuận giữ lại cũng như các nguồn tài trợ nội bộ khác không đáp ứng đủ các nhu cầu vốn cho các cơ hội đầu tư lớn, doanh nghiệp sẽ sử dụng nguồn tài trợ từ bên ngoài mà nợ vay đứng thứ hai trong trật tự phân hạng nên doanh nghiệp sẽ sử dụng nợ vay, do đó, các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao sẽ sử dụng nhiều nợ. Đồng thời, kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Deari F. và Deari M. (2009), Bayrakdaroğlu A. và cộng sự (2013).
Khả năng sinh lợi có quan hệ ngược chiều với đòn bẩy tài chính và p-value = 0 < 1% nên có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Hay nói cách khác, các doanh nghiệp ngành thủy sản Việt Nam có khả năng sinh lợi cao ít vay nợ hơn và ngược lại. Điều này phù hợp với giả thuyết của tác giả về khả năng sinh lợi là các doanh nghiệp có khả năng sinh lợi cao sẽ sử dụng mức nợ thấp hơn và phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng cho rằng các doanh nghiệp có xu hướng sử dụng nguồn vốn nội bộ đầu tiên, khi nguồn vốn nội bộ đã sử dụng hết mới sử dụng nguồn vốn tài trợ bên ngoài. Do đó, các doanh nghiệp có khả năng sinh lời sẽ ít sử dụng nợ. Đồng thời, kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Shah và Hijazi (2004), Jamal, A. và cộng sự (2013), Deari F. và Deari M. (2009), Bayrakdaroğlu A. và cộng sự (2013).
Quy mô doanh nghiệp có quan hệ cùng chiều với đòn bẩy tài chính và p-value = 0.0315 < 5% nên có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Hay nói cách khác, các doanh nghiệp lớn ngành thủy sản Việt Nam thích vay nhiều nợ hơn và các doanh nghiệp nhỏ sợ vay nợ hơn. Điều này phù hợp với giả thuyết của tác giả về quy mô
55
doanh nghiệp là các doanh nghiệp lớn sẽ sử dụng mức nợ cao hơn và phù hợp với lý thuyết đánh đổi cho rằng ở các doanh nghiệp lớn thì rủi ro phá sản thấp hơn các doanh nghiêp nhỏ nên chi phí phá sản cũng nhỏ hơn các doanh nghiệp nhỏ, do đó theo lý thuyết đánh đổi, các doanh nghiệp lớn sẽ sử dụng nợ nhiều hơn các doanh nghiệp nhỏ. Đồng thời, kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Titman và Wessels (1988), Shah và Hijazi (2004), Jamal, A. và cộng sự (2013), Deari F. và Deari M. (2009), Bayrakdaroğlu A. và cộng sự (2013), Nguyen, T. D. and N. Ramachandran (2006), Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến (2014).
Tài sản hữu hình không có ý nghĩa thống kê ở tất cả các mức ý nghĩa do p-value = 0.1401 > 10% nên tài sản hữu hình không có ảnh hưởng đến đòn bẩy tài chính của các công ty Thủy Sản niêm yết niêm yết trên thị trường chứng khoán. Kết quả này trái với kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Pandey (2001), Jamal, A. và cộng sự (2013), Deari F. và Deari M. (2009), Bayrakdaroğlu A. và cộng sự (2013), Nguyen, T. D. and N. Ramachandran (2006) cho rằng tài sản hữu hình có ảnh hưởng đến đòn bẩy tài chính.
Tính thanh khoản có quan hệ ngược chiều với đòn bẩy tài chính và p-value = 0 < 1% nên có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Hay nói cách khác, các doanh nghiệp ngành thủy sản Việt Nam có tính thanh khoản cao ít vay nợ hơn và ngược lại. Điều này phù hợp với giả thuyết của tác giả về tính thanh khoản là các doanh nghiệp có tính thanh khoản cao sẽ sử dụng mức nợ thấp hơn và phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng cho rằng các doanh nghiệp thích nguồn tài trợ nội bộ hơn là dùng nợ bên ngoài. Do đó, các doanh nghiệp có nhiều tài sản có tính thanh khoản cao sẽ dùng nó như là nguồn tài trợ nội bộ để tài trợ cho các dự án đầu tư mới của