6. Kết cấu của luận án
4.3. Phân tích đa biến (multivariate results)
Hồi quy nhị phân (binary logistic regression) được sử dụng để dự đoán một biến phụ thuộc là biến nhị phân (dichotomous) từ các biến dự đoán (predictor variables). Cụ thể hơn, dạng hồi quy này thường được chọn khi các biến dự đoán bao gồm cả biến liên tục (continuous) và biến phân loại và/hoặc các biến này không có phân phối chuẩn (hồi quy logistic ít đặt ra điều kiện phân phối chuẩn của các biến độc lập28).
Biến phụ thuộc là biến sai sót lợi nhuận được đo lường theo ba hướng: i) sai sót lợi nhuận trước và sau kiểm toán, ii) sai sót lợi nhuận tăng (lợi nhuận thực tế báo cáo cao hơn lợi nhuận kiểm toán) và, iii) sai sót lợi nhuận giảm (lợi nhuận thực tế báo cáo thấp hơn lợi nhuận kiểm toán). Trên cơ sở ba hướng đo lường này, ba hồi quy nhị phân được sử dụng để dự đoán, trong đó hồi quy nhị phân có sai sót lợi nhuận là cơ bản, các hồi quy theo chiều hướng sai sót (tăng, giảm) là phân tích bổ sung nhằm cung cấp thêm kết quả dự đoán theo chiều hướng sai sót.
4.3.1. Hồi quy chung (theo cả hai chiều hƣớng sai sót)
Hồi quy nhị phân theo cả hai chiều hướng sai sót đánh giá ảnh hưởng của các
28 Hồi quy binary logistic gần như không đòi hỏi các điều kiện hồi quy như hồi quy OLS về ordinary least squares algorithms – particularly regarding linearity, normality, homoscedasticity, and measurement level (xem tại https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression, hoặc tại
biến dự đoán trong mô hình đến biến phụ thuộc được đo lường thông qua sai sót lợi nhuận của các công ty thuộc mẫu nghiên cứu, không phân biệt chiều hướng sai sót. Hay nói cách khác, hồi quy này nhằm đánh giá ảnh hưởng của các biến dự đoán đến khả năng sai sót lợi nhuận, không xem xét đến chiều hướng sai sót. Hồi quy theo các chiều hướng sai sót lợi nhuận được trình bày ở hai nội dung tiếp theo. Kết quả hồi quy sai sót lợi nhuận nói chung được trình bày ở các Bảng 4.3, 4.4, 4.5, và 4.6.
Bảng 4.3. Kiểm định các hệ số của mô hình (Omnibus Tests of Model Coefficients)
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 120,458 15 0.000
Block 120,458 15 0.000
Model 120,458 15 0.000
Bảng 4.4. Tóm lƣợc mô hình (Model Summary)
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R2
Nagelkerke R2
1 711,319a 0,182 0,243
a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less 0,001
Bảng 4.3. trình bày kết quả kiểm định Omnibus các hệ số beta của mô hình. Đây là kiểm định giả thuyết H0 rằng khi đưa các biến dự đoán vào mô hình không làm tăng khả năng dự đoán sai sót lợi nhuận của mô hình so với mô hình cơ sở (baseline model)29. Hay nói cách khác, kiểm định này được sử dụng để xem có hay không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về hệ số -2 Log likelihood giữa mô hình cơ bản và mô hình gồm các biến dự đoán. Kết quả kiểm định cung cấp hệ số Chi- Square bằng 120,458 với mức ý nghĩa 0,01; giá trị tham số thống kê -2 Log likelihood (Bảng 4.4) là 711,319 với ý nghĩa 0,00. Kết quả này cho thấy khi đưa thêm các biến dự đoán vào mô hình đã làm tăng khả năng dự đoán của mô hình. Điều này cho thấy tính hợp lý của mô hình hồi quy có các biến độc lập.
Có thể nói thêm Hệ số Cox & Snell R2 (còn được gọi là hệ số R2 uncorrected) 29 Mô hình cơ sở (baseline model) là mô hình không có các biến dự đoán, chỉ có biến “constant”. Kết quả mô hình cơ sở từ SPSS được thể hiện ở “Block 0: Beginning block” (không được đưa vào bài viết).
và hệ số Nagelkerke R2 (còn gọi là hệ số R2 corrected). Cox & Snell R2 là hệ số được hiểu tương đương với hệ số R2 trong mô hình hồi quy đa biến tuyến tính và không bao giờ đạt đến giá trị 1 trong khi Nagelkerke R 2(còn gọi là hệ số R2 corrected) cũng được hiểu tương tự, tuy nhiên có thể đạt giá trị bằng 1. Kết quả phân tích mô hình cho thấy hệ số Cox & Snell R2 đạt 0,182. Các nghiên cứu trước đây thường ít sử dụng tham số này để đánh giá, ngay cả nghiên cứu tiên phong về chủ đề này [ví dụ như nghiên cứu của 1], [16].
Bảng 4.5. Bảng phân loại dự đoán sai sót (Classification Table)a Dự đoán
Quan sát (thực tế) Biến sai sót Tỷ lệ chính
Không có sai Có sai sót xác sót
Biến Không có sai sót 220 80 73,3
Bước 1 sai sót Có sai sót 78 222 74,0
% tổng thể 73,7
a. The cut value is .500
Bảng 4.5 phân loại có sai sót và không có sai sót theo hai tiêu chí: quan sát và dự đoán. Trong 300 công ty không có sai sót lợi nhuận trong mẫu, mô hình dự đoán đúng 220 trường hợp không có sai sót, đạt tỷ lệ 73,3% (220/300). Với 300 công ty có sai sót lợi nhuận trong mẫu, mô hình dự đoán đúng 222 công ty, đạt tỷ lệ 74,4% (222/300). Về tổng thể, tỷ lệ dự đoán đúng là 73,7% [(220+222)/(300+300)]. Ngược lại, tỷ lệ dự đoán không đúng ở mức thấp cũng cần tìm hiểu. Có hai trường hợp dự đoán không đúng. Thứ nhất là dự đoán sai thuận (positive) theo đó dự đoán có sai sót nhưng thực tế không có sai sót. Kết quả phân tích cho thấy, có mô hình dự đoán 80 công ty có sai sót lợi nhuận trong khi thực tế các công ty này không có sai sót, với tỷ lệ dự đoán sai là 26,49% (80/302). Dạng dự đoán không đúng thứ hai là dự đoán sai nghịch (negative). Theo đó dự đoán công ty không có sai sót lợi nhuận trong khi thực tế có sai sót (tương tự như lỗi dạng I trong thống kê). Kết quả cho thấy mô hình dự đoán có 78 công ty không có sai sót trong khi thực tế các công ty
Nhìn chung, kết quả cho thấy khả năng dự đoán sai sót của mô hình rất tốt. Điều này cần xem xét thêm khi phân tích mức độ ảnh hưởng của các biến dự đoán để tăng khả năng dự đoán ở nội dung tiếp theo.
Kết quả hồi quy nhị phân về khả năng dự đoán sai sót lợi nhuận của các biến dự đoán được trình bày ở Bảng 4.6. Kết quả cho thấy có năm biến dự đoán và một biến kiểm soát có ý nghĩa thống kê. Thứ nhất, biến Quy mô HĐQT (BSI) có ý nghĩa thống kê (p-value =0,05, hệ số ước tính = -0,155). Kết quả này phù hợp với giả thuyết đặt ra (H1) theo đó quy mô của HĐQT càng lớn thì khả năng sai sót BCTC càng thấp. Kết quả này cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đây như nghiên cứu của Abbott và cộng sự [1] Dechow và cộng sự [48], Jensen [63], Lipton và Lorsch [77].
Phù hợp với giả thuyết H3 (những công ty có chủ tịch HĐQT kiêm Giám đốc thì khả năng có sai sót BCTC càng cao), hệ số ước tính của biến chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm giám đốc (DC) mang giá trị dương (0,389) và có ý nghĩa thống kê chỉ ở mức 0,1. Kết quả này cũng phù hợp với một số nghiên cứu trước đây [như nghiên cứu của 39], [48], [50], [53], [86]. Cũng cần lưu ý rằng, các nghiên cứu trước đây về chủ đề này cung cấp kết quả chưa có sự đồng thuận. Một số nghiên cứu cho thấy biến này không có nghĩa thống kê [chẳng hạn như nghiên cứu của 16], [85]. Điều này có thể do tính hữu hiệu trong việc giám sát ngay cả khi chủ tịch HĐQT tách biệt với giám đốc.
Kết quả hồi quy cũng cho thấy biến số cuộc họp của HĐQT (BME) có ý nghĩa thống kê (p-value = 0,05, hệ số ước tính = 0,020) và có ảnh hưởng nghịch chiều như trong giả thuyết H4, theo đó HĐQT có nhiều cuộc họp trong năm thì khả năng sai sót BCTC càng thấp. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Chen và cộng sự [41], Salleh và Othman [107]. Lưu ý rằng, không nhiều nghiên cứu sử dụng biến cuộc họp của HĐQT trong dự đoán sai sót BCTC, do vẫn còn tranh cãi về tính hữu hiệu của cuộc họp HĐQT trong việc nâng cao khả năng giám sát của họ [63], [125].
Bảng 4.6. Hồi quy nhị phân của sai sót lợi nhuận theo các biến độc lập
Mô hình hồi quy logistic (mô hình 1):
SAISOT = a + b1BSI + b2BIN +b3DC +b4BME +b5MAO +b6BIO +b7ACS +b8ACQ +b9BIG4 +b10AUCH +b11CSIZE +b12GRO +b13LEV +b14ROE +b15LTI + e
Biến Hƣớng ảnh Hệ số ƣớc tính Wald χ2 độc lập hƣởng dự đoán BSI - -0,155 2,750** BIN - -0,075 0,019 DC + 0,389 3,710* BME - 0,020 4,450** MAO + 0,096 0,039 BIO - -0,880 3,933** ACS - 0,366 1,366 ACQ - 0,784 0,736 BIG4 - -0,087 0,109 AUCH + 0,394 3,920** CSIZE - -0,095 0,238 GRO + -0,011 0,021 LEV + -0,019 0,232 ROE + -7,280 54,875*** LTI - -0,017 0,272
*, **, *** = p-value <,10; ,05; ,01 respectively, one - tailed if in predicted direction, two-tailed otherwise. Biến phụ thuộc = 1 nếu có sai sót, = 0 nếu không có sai sót. Các biến độc lập được đo lường như mô tả ở Bảng 4.1.
Với biến Sở hữu của cổ đông lớn bên ngoài (BIO), kết quả cho thấy biến này có ý nghĩa thống kê (p-value = 0,05, hệ số ước tính = -0,88), phù hợp với giả thuyết H6 (mức độ sở hữu của cổ đông lớn bên ngoài cao thì khả năng sai sót BCTC càng thấp). Kết quả này phù hợp với nhiều nghiên cứu trước đây như nghiên cứu của Shleifer and Vishney [112], Jensen [63], Dechow và cộng sự (1996), Abbott và cộng
Kết quả cũng cho thấy biến Thay đổi công ty kiểm toán (biến AUCH) có ý nghĩa thống kê (p-value= 0,05, hệ số ước tính = 0,394), phù hợp với giả thuyết đặt ra (H10), theo đó các công ty có thay đổi kiểm toán độc lập thì khả năng sai sót BCTC thấp. Điều này phù hợp với lập luận về thay đổi công ty kiểm toán nhằm tăng tính độc lập của công ty kiểm toán và từ đó tăng chất lượng BCTC.
Trong số các biến kiểm soát, chỉ có biến khả năng sinh lời của chủ sở hữu là biến có ý nghĩa thống kê (p-value = 0,001) với hệ số ước tính -7,28. Kết quả này phù hợp với lập luận về khả năng xảy ra sai sót BCTC, theo đó công ty có khả năng sinh lời cao thì khả năng có sai sót BCTC và kết quả phù hợp với một số nghiên cứu trước đây như nghiên cứu của Larcker và cộng sự [76], Kryzanowski và Zhang [75], Blankley và cộng sự [27].
Các biến còn lại đều không có ý nghĩa thống kê. Điều này ngụ ý rằng, nghiên cứu không thành công trong việc tìm thấy bằng chứng về ảnh hưởng của các biến này đến khả năng sai sót BCTC. Kết quả này có thể do dữ liệu nghiên cứu không đủ thuyết phục để chấp nhận các giả thuyết có liên quan. Hay nói cách khác, thực tế liên quan đến các biến này có thể khác xa với giá trị danh nghĩa (dữ liệu thu thập) do các doanh nghiệp thực hiện mang tính đối phó với quy định có tính pháp lý. Có thể giải thích các biến này như sau.
Với biến Sự độc lập của HĐQT (BIN), giả thuyết tác giả đặt ra là các công ty có tỷ lệ thành viên độc lập cao thì khả năng sai sót BCTC thấp do nhiều thành viên độc lập thì sẽ có nhiều tiếng nói độc lập trong HĐQT, các ý kiến của thành viên độc lập sẽ hướng tới lợi ích của cổ đông nhiều hơn. Tuy nhiên kể từ ngày 17/09/2012 theo khoản 2 Điều 30 của Quyết định 121/2012/TT-BTC quy định trong HĐQT của công ty niêm yết phải có tối thiểu một phần ba (1/3) tổng số thành viên HĐQT là thành viên độc lập. Để đáp ứng quy định hiện hành nhiều công ty niêm yết thực hiện mang tính chất hình thức, đối phó. Do đó các thành viên độc lập HĐQT có thể chưa đáp ứng được về yêu cầu chuyên môn, kinh nghiệm. Mặt khác cùng với thời gian, mối quan hệ giữa thành viên độc lập và các thành viên quản lý, điều hành khác ngày càng sâu sắc, bản thân các thành viên độc lập cũng tham gia ngày càng sâu
hơn vào các hoạt động của công ty. Do đó có nhiều nguy cơ ảnh hưởng đến tính độc lập, nhất là trong tư tưởng của các thành viên độc lập mà không dễ kiểm soát được. Các thành viên độc lập có thể có xu hướng củng cố vị trí hoặc có xu hướng muốn làm hài lòng các thành viên HĐQT khác và ban điều hành để đạt được mục đích cá nhân, thay vì bảo vệ quyền lợi cho các cổ đông. Các mô hình và chuẩn mực quốc tế rất hay nhưng “không thực tế” ở Việt Nam, đó là phát biểu của ông Nguyễn Duy Hưng – Chủ tịch SSI tại NDH Talk 09 về Công bố thông tin của doanh nghiệp trên Thị trường chứng khoán ngày 04/04/2019 tại Hà Nội, theo ông Nguyễn Duy Hưng “Rất khó tìm thành viên HĐQT có khả năng nói lên tiếng nói độc lập, nước này không có”. Trên thế giới cũng có các nghiên cứu cho kết quả là không có mối liên hệ giữa tính độc lập và sai sót BCTC như Abbott và các cộng sự (2004), Baber và các cộng sự (2005).
Với biến Chất lượng của Công ty kiểm toán (Big 4) kết quả không có ý nghĩa thống kê là do đo lường sai sót BCTC trong các nghiên cứu ở nước ngoài đều dựa vào số liệu sai sót BCTC đã được trình bày lại (restatement), trên thế giới BCTC được trình bày lại xuất hiện khi một công ty tự phát hiện hoặc được phát hiện bởi kiểm toán độc lập hoặc do cơ quan chức năng (ví dụ như SEC) kiểm tra, phát hiện và yêu cầu công ty hiệu chỉnh lại BCTC đã công bố. Điều này có nghĩa là sai sót BCTC cần phải hiệu chỉnh một phần là do kiểm toán độc lập đã không phát hiện và ngăn ngừa sai sót trọng yếu BCTC trong quá trình kiểm toán. Không giống như một số nước, chẳng hạn như ở Mỹ, gian lận và sai sót BCTC được tổng hợp và công bố rộng rãi hàng năm bởi cơ quan công quyền có liên quan hoặc các hiệp hội để cung cấp thông tin cho công chúng. Ở Việt Nam không có số liệu sai sót BCTC do cơ quan có thẩm quyền cung cấp, do đó sai sót BCTC trong luận án này xem xét dựa trên chênh lệch giữa số liệu trên BCTC sau kiểm toán với số liệu trên BCTC trước kiểm toán. Vì vậy sai sót BCTC của một công ty không phản ánh được chất lượng của công ty kiểm toán và KTV vì nó còn phụ thuộc vào chất lượng BCTC trước kiểm toán do bản thân công ty lập, nếu như BCTC trước kiểm toán do công ty lập chứa đựng nhiều sai sót thì được kiểm toán bởi công ty kiểm toán có chất lượng cao
rõ ràng KTV sẽ phát hiện được các sai sót và BCTC sau kiểm toán sẽ chênh lệch so với BCTC trước kiểm toán. Do sự khác biệt cơ bản này có thể dẫn đến việc dữ liệu thu thập không có ý nghĩa thống kê.
Với 2 biến liên quan đến Ban kiểm soát/Ủy ban kiểm toán là Quy mô Ban kiểm soát (ACS) và Chất lượng Ban kiểm soát (ACQ) đều không cho kết quả như các giả thuyết đề ra. Một ban kiểm soát có đầy đủ nhiệm vụ, với những điều kiện đảm bảo tính độc lập có thể đáp ứng sự kỳ vọng của cổ đông bằng một BCTC trung thực. Tuy nhiên, ở Việt Nam nhiệm vụ của Ban kiểm soát liên quan đến chất lượng BCTC lại rất mờ nhạt. Quản trị công ty các công ty niêm yết tại Việt nam là mô hình hai cấp, trong đó Ban kiểm soát được Đại hội cổ đông bầu ra. Xét về lý thuyết, thì Ban kiểm soát có tính độc lập cao. Tuy nhiên, trong thực tế thì tính độc lập của Ban kiểm soát không độc lập cao như kỳ vọng, điều này xuất phát từ những lý do sau. Thứ nhất theo quy định quản trị công ty tại Thông tư 121/2012/TT-BTC, thành viên Ban kiểm soát không phải là người trong bộ phận kế toán, tài chính của công ty. Có nghĩa, thành viên Ban kiểm soát có thể là cán bộ quản lý, nhân viên của bộ phận khác trong công ty. Như vậy, với tư cách là nhân viên và chịu lệ thuộc vào HĐQT thì khi phát hiện các gian lận của HĐQT và Ban lãnh đạo, các thành viên này sẽ không dám đưa ra và xử lý. Thứ hai là trong thực tế, ngoài thù lao do Đại hội cổ đông thông qua, các thành viên Ban kiểm soát còn được hưởng các lợi ích khác. Các lợi ích này do HĐQT và Ban điều hành quyết định, điều này ảnh hưởng rất nhiều đến tính độc lập của Ban kiểm soát. Tất nhiên, khi xây dựng quy chế này, HĐQT sẽ xây dựng theo hướng sao cho các thành viên Ban kiểm soát phụ thuộc vào