Các công ty hoạt động trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển thường là các công ty hoạt động trong lĩnh vực phát triển các sản phẩm sáng tạo như công nghệ phần mềm, công nghệ sinh học, dược phẩm,…Vì vậy, các công ty này đòi hỏi nhà quản lý phải nắm bắt sâu rộng, có kiến thức chuyên môn và am hiểu lĩnh vực hoạt động của công ty. Do đó, giả thuyết 2 được đặt ra là các công ty hoạt động trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển thường có tỷ lệ
thành viên bên trong trong HĐQT nhiều hơn các công ty còn lại. 3.2.3. Giả thuyết 3 và 4
Việc chuyển đổi một công ty đơn giản sang công ty phức tạp và ngược lại hay việc chuyển từ một công ty trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển sang hoạt động đa ngành và ngược lại về cơ bản, các công ty này có thể tăng hoặc giảm số lượng thành viên trong HĐQT/ cơ cấu HĐQT nếu như không tốn chi phí giao dịch. Tuy nhiên, trên thực tế, việc chuyển đổi này thường mất rất nhiều thời gian, tốn kém nhiều chi phí và cũng tồn tại nhiều áp lực. Những
HĐQT trở nên khó khăn hơn. Vì vậy, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết để tìm ra mối liên hệ giữa cấu trúc HĐQT và hiệu quả doanh nghiệp, cụ thể:
Giả thuyết 3: Có phải các công ty hoạt động đa ngành và/ hoặc có doanh thu lớn và/ hoặc tỷ lệ nợ cao khi tăng quy mô HĐQT và số lượng thành viên bên ngoài trong HĐQT sẽ làm tăng giá trị doanh nghiệp?
Giả thuyết 4: Các công ty hoạt động trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển khi tăng tỷ lệ thành viên bên trong trong HĐQT sẽ làm tăng giá trị
doanh nghiệp?
3.3. Mô hình nghiên cứu
Các mô hình trong bài nghiên cứu này được tác giả xây dựng dựa trên nghiên cứu của Code, Daniel, Naveen (2008).
3.3.1. Các mô hình nghiên cứu
Để thực hiện kiểm định các giả thuyết được nêu trong phần khung lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm. Tác giả tiến hành hành nghiên cứu dựa trên 7 mô hình hồi quy như sau:
- Mô hình 1: Các yếu tố ảnh hưởng đến quy mô HĐQT?
lnboard = β0 + β1Advice + các biến kiểm soát (phương trình 3.1)
- Mô hình 2: Các công ty phức tạp thường có nhiều thành viên bên ngoài trong HĐQT hơn các công ty đơn giản phải không?
lnoutsider = β0 + β1Advice + các biến kiểm soát ( phương trình 3.2)
- Mô hình 3: Các công ty có chi phí R&D cao thường có tỷ lệ thành viên bên trong HĐQT cao hơn phải không?
Insiderf = β0 + β1RD + các biến kiểm soát (phương trình 3.3)
- Mô hình 4: Hệ số Tobin’s Q tăng theo quy mô HĐQT ở các công ty phức tạp phải không?
Tobinsq = β0 + β1 lnboard + β2 board_advice + γ Insiderf + δ Advice + các biến kiểm soát (phương trình 3.4)
- Mô hình 5: Hệ số Tobin’s Q tăng theo số lượng thành viên bên ngoài ở các công ty phức tạp phải không?
Tobinsq = β0 + β1 lnoutsider + β2 outsider_advice + γ Insiderf + δ Advice + các biến kiểm soát (phương trình 3.5)
- Mô hình 6: Hệ số Tobin’s Q tăng theo tỷ lệ thành viên bên trong trong HĐQT ở các công ty có chi phí R&D cao phải không?
Tobinsq = χ0 + χ1Insiderf + χ2Insiderf_RD+ δ lnboard + γ RD + các biến kiểm soát (phương trình 3.6)
- Mô hình 7: Hệ số Tobin’s Q tăng theo quy mô HĐQT tại các công ty phức tạp và tăng theo tỷ lệ thành viên bên trong tại các công ty có chi phí R&D cao phải không?
Tobinsq = χ0 + χ1Insiderf + χ2Insiderf_RD+ δ1lnboard+ δ2board_advice +
γ1RD + γ1Advice + các biến kiểm soát (phương trình 3.7)
3.3.2. Ước lượng mô hình hồi quy
Trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng dữ liệu bảng nên 07 mô hình nghiên cứu đầu tiên sẽ được ước lượng theo 3 phương pháp: mô hình hồi quy OLS (Pooled OLS), mô hình các ảnh hưởng cố định (FEM), mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM).
3.3.2.1. Mô hình ảnh hưởng cốđịnh (FEM)
Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến độc lập, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến độc lập qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để ước lượng những ảnh hưởng thực của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Mô hình ước lượng sử dụng: Yit = ci + βXit + uit
Trong đó:
- Yit là biến phụ thuộc với i là doanh nghiệp và t là thời gian (năm). - Xit là biến độc lập.
- ci (i=1…n) là hệ số chặn cho từng thực thể nghiên cứu. - β là hệ số góc đối với nhân tố X.
- uit là phần dư.
Mô hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn c để phân biệt hệ số chặn của từng doanh nghiệp khác nhau có thể khác nhau. Sự khác biệt này có thể là do đặc điểm khác nhau của từng doanh nghiệp hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của doanh nghiệp.
3.3.2.2. Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể. Nếu sự biến động giữa các thực thể có tương quan đến biến độc lập trong mô hình ảnh hưởng cố định thì trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến biến giải thích.
Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (không tương quan đến biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới.
Ý tưởng cơ bản của mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên cũng bắt đầu bằng mô hình:
Thay vì trong mô hình trên, ci là cố định thì trong REM có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là c1 và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau:
Ci = c + εi (i=1,…,n)
- εi là sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là σ2ε - Thay vào mô hình ta có: Yit = ci + βXit + εi + uit
- εi là sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng doanh nghiệp).
- uit là sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.
3.4. Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp
Để lựa chọn mô hình phù hợp trong 3 mô hình trên, tác giả tiến hành các kiểm định sau:
- Lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM
Mô hình tác động cố định được kiểm chứng bằng kiểm định F với giả thuyết H0 cho rằng không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau. Bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa cho trước (mức ý nghĩa 10% chẳng hạn) sẽ cho thấy mô hình tác động cố định là phù hợp.
- Lựa chọn giữa Pooled OLS và REM
Đối với mô hình tác động ngẫu nhiên, phương pháp nhân tử Lagrange (LM) với kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để kiểm chứng tính phù hợp của ước lượng. Theo đó, giả thuyết H0 cho rằng sai số của ước lượng thô không bao gồm các sai lệch giữa các đối tượng hoặc các thời điểm (phương sai giữa các đối tượng) là không đổi. Bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy sai số trong ước lượng có bao gồm cả sự sai lệch giữa các nhóm, và phù hợp với mô hình tác động ngẫu nhiên.
- Lựa chọn giữa FEM và REM
Trong nhiều trường hợp, chúng ta không chắc chắn có hay không có việc các tác động không quan sát được phụ thuộc đối tượng là có tương quan với một hay nhiều biến giải thích, và vì vậy, chúng ta cũng không chắc về việc lựa chọn mô hình FE hay RE là phù hợp. Trong những trường hợp như vậy, chúng ta có thể sử dụng kiểm định Hausman để kiểm định vấn đề các tác động không quan sát được phụ thuộc đối tượng có tương quan với một hoặc một số biến giải thích. Bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy có sự tương quan giữa các yếu tố phụ thuộc đối tượng với các biến giải thích. Như vậy, mô hình phù hợp là mô hình tác động cố định (FEM).
3.5. Kiểm soát nội sinh bằng 3SLS
Sử dụng các phương trình hồi quy đồng thời để đánh giá mối tương quan giữa cấu trúc HĐQT và Tobin’s Q. Các mô hình hồi quy đồng thời bao gồm:
Tobinsq = η0 + η1 lnboard + η2 board_advice + η3 Insiderf + η4 Insiderf_RD + η5 Advice + η6 RD + các biến kiểm soát
Lnboard = β0 + β1 Tobinsq +β2 Insiderf + β3 Advice + β4 RD + các biến kiểm soát
Insiderf = γ0 + γ1 Tonbinsq + γ2 lnboard + γ3 RD + các biến kiểm soát Ceo = δ0 + δ1 Tobinsq + các biến kiểm soát
Sử dụng kiểm định Hausman để kiểm tra các phương trình hồi quy đồng thời theo 3SLS có tốt hơn so với OLS hay không?
Sử dụng kiểm định t để xem tác động tổng hợp của η1 +η2, η3 +η4 có ý nghĩa về mặt thống kê hay không?
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ
4.1. Thống kê mô tả các biến quan sát 3
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả
Chỉ tiêu Mã hóa Trung bình Trung vị Độ lệch chuẩn
Đặc điểm HĐQT
Quy mô HĐQT board 5,747 5 1,182
Thành viên bên trong outsider 2,039 2 1,0400
Thành viên bên ngoài insider 3,680 4 1,317
Tỷ lệ thành viên bên trong Insiderf 0,357 0,4 0,172 Đặc điểm doanh nghiệp
Hệ số Tobin’s Q Tobinsq 1,183 0,965 0,865
Quy mô công ty sale 1.568,886 677,284 2.894,598
Phân khúc thị trường Segment 1,374 1 0,549
Đòn bẩy tài chính leverage 0,486 0,515 0,206
Chuyên về R&D RD 0,042 0,019 0,062
Rủi ro (%) risk 0,028 0,028 0,006
Tài sản vô hình Intangible 0,006 0,001 0,025
Dòng tiền tự do FreeCF 0,081 0,059 0,171
3
ROA ROA 0,129 0,112 0,096
Tuổi Công ty (năm) agef 3,424 3,000 2,423 Đặc điểm CEO
Nhiệm kỳ CEO (năm) tenure 4,642 3,000 4,118
Tuổi CEO (năm) age 49,188 50,000 7,328
Quyền sở hữu của CEO Ceo 0,054 0,006 0,113 Nguồn: Kết quả phân tích thống kê mô tả từ phần mềm Stata. Bộ mẫu gồm 1386 mẫu quan sát của công ty theo năm. Bảng 4.1 trình bày thống kê tổng hợp về đặc điểm của cấu trúc HĐQT, đặc điểm doanh nghiệp và đặc điểm của CEO. Những HĐQT trung bình thường có 06 thành viên, với 04 người thành viên bên ngoài và 02 thành viên bên trong. Tỷ lệ thành viên bên trong HĐQT trung bình là 35,48%.
Công ty trong bộ mẫu của nghiên cứu có doanh số bán hàng trung bình là 1.568 tỷ đồng. Trong bộ mẫu quan sát có 34,32% công ty hoạt động nhiều hơn một phân khúc kinh doanh, số phân khúc trung bình là 1,37. Đòn bẩy tài chính trung bình là 48,61%. Mức độ rủi ro trung bình của các công ty là 2,80%. Trung bình tỷ lệ quyền sở hữu của Giám đốc điều hành chiếm khoảng 5,4% tổng số cổ phiếu.
Xét về đặc tính dữ liệu, một số biến chịu ảnh hưởng lớn từ đặc tính dữ liệu theo thời gian như tổng số thành viên HĐQT, số lượng thành viên bên ngoài, số lượng thành viên bên trong, doanh số, tỷ lệ nợ, ROA, quyền sở hữu của CEO. Một số biến chịu ảnh hưởng lớn của đặc tính chéo của dữ liệu là Tobin’s Q, rủi ro, dòng tiền tự do.
Nhóm A: Có phải các doanh nghiệp phức tạp thường có HĐQT quy mô lớn và nhiều thành viên bên ngoài trong HĐQT hơn không? 4
Quy mô HĐQT Thành viên bên ngoài Thành viên bên trong Công ty đơn giản 5,638 3,513 2,100 Công ty phức tạp 5,879 3,884 1,965 t-test -3,797 -5,267 2,414 Nguồn: Kết quả kiểm định từ phần mềm Stata.
Nhóm A cho thấy quy mô HĐQT của các công ty phức tạp (ADVICE=1) cao hơn 4,27% so với các công ty đơn giản (5,879 so với 5,638; p-value = 0,0002). Sự chênh lệch về quy mô HĐQT giữa các công ty đơn giản và phức tạp là kết quả do công ty phức tạp có số thành viên bên ngoài cao hơn(3,884 so với 3,513; p-value = 0,0159). Những kết quả này phù hợp với Giả thuyết 1 rằng các công ty có nhu cầu được cố vấn nhiều hơn thì cần có quy mô HĐQT lớn hơn và nhiều thành viên bên ngoài hơn.
Nhóm B: Các doanh nghiệp có chi phí R&D cao thường có tỷ lệ thành viên bên trong trong HĐQT cao hơn phải không? 5
Tỷ lệ thành viên bên trong Công ty có chi phí RD thấp 0,358 4 Xem Phụ lục 2. 5 Xem phụ lục 3.
Công ty có chi phí R&D cao 0,353
t-test 0,520
Nguồn: Kết quả kiểm định từ phần mềm Stata. Trong nhóm B, tỷ lệ thành viên bên trong của công ty chuyên về R&D là 0,353 thấp hơn so với các công ty có chi phí R&D thấp với tỷ lệ thành viên bên trong trung bình 0,358. Kết quả này trái với giả thuyết 2. Tuy nhiên, sự khác biệt về tỷ lệ thành viên bên trong trong HĐQT giữa các công ty có chi phí R&D thấp và các công ty có chi phí R&D cao là không đáng kể (p_value = 0,520).
Nhóm C: Hệ số Tobin’s Q tăng theo quy mô HĐQT ở các công ty phức tạp phải không? 6
HĐQT quy mô lớn HĐQT quy mô nhỏ T - test
Công ty phức tạp 1,195 1,218 -1,090
Công ty đơn giản 1,199 1,147 0,260
Nguồn: Kết quả kiểm định từ phần mềm Stata. Tiếp theo nghiên cứu sẽ cung cấp bằng chứng liên quan đến hệ số Tobin’s Q, nghiên cứu sắp xếp các công ty dựa trên việc công ty có quy mô HĐQT cao hơn số trung vị (HĐQT quy mô lớn) hoặc thấp hơn hoặc bằng số trung vị (HĐQT quy mô nhỏ). Nhóm C cho thấy rằng, đối với các công ty phức tạp, hệ số Tobin’s Q thấp hơn ở những công ty có HĐQT lớn (1,195) so với các công ty có HĐQT nhỏ (1,218). Điều này trái với Giả thuyết 3. Đối với các công ty đơn giản, chúng ta có thể thấy một sự đối lập, Tobin’s Q thấp hơn ở các công ty có HĐQT quy mô nhỏ (1,147) so với những công ty có quy mô HĐQT lớn
6
(1,199), điều này phù hợp với giả thuyết 3. Tuy nhiên, trong cả 02 trường hợp, sự chênh lệch này là không có ý nghĩa thống kê.
Nhóm D: Hệ số Tobin’s Q tăng theo tỷ lệ thành viên bên trong trong HĐQT
ở các công ty có chi phí RD cao phải không?7
Tỷ lệ thành viên bên trong lớn
Tỷ lệ thành viên
bên trong nhỏ T - test
RD cao 1,227 1,163 -0,903
RD thấp 1,195 1,160 -0,616
Nguồn: Kết quả kiểm định từ phần mềm Stata.
Nhóm D cho thấy, đối với cả các công ty có chi phí R&D thấp và cao, Tobin’s Q thường cao hơn đối với các công ty có tỷ lệ thành viên bên trong cao (lớn hơn 0,4). Tuy nhiên, chênh lệch về hệ số Tobin’s Q giữa các nhóm có tỷ lệ thành viên bên trong cao và thấp thường lớn hơn ở những công ty có chi phí R&D cao (1,227 – 1,163 = 0,637) so với các công ty có chi phí R&D thấp (1,195 – 1,160 = 0,035). Điều này cho thấy rằng các công ty có chi phí R&D cao được hưởng lợi nhiều hơn từ việc gia tăng đại diện của thành viên bên trong trong HĐQT. Kết quả này phù hợp với giả thuyết 4. Tuy nhiên, trong cả 2 trường hợp, sự chênh lệch này là không có ý nghĩa thống kê.
4.3. Kết quả hồi quy đa biến: xác định cấu trúc HĐQT
Trong khi các kết quả trên nhìn chung đều phù hợp với các giả thuyết nghiên cứu đã đưa ra, phân tích sẽ xác định cấu trúc HĐQT và Tobin’s Q. Trong phần này, nghiên cứu mở rộng thiết lập phân tích đa biến.
Tất cả các mô hình đều được hồi quy theo 3 phương pháp ước lượng là OLS, FE, RE cho từng mô hình hồi quy (các mô hình hồi quy từ 1 đến 7). Sau