3.3.1 Biến phụ thuộc
Trong nhiều bài nghiên cứu trước đây về cơ cấu vốn doanh nghiệp như: Huang & Song (2002), G.Huang và F.M. Song (2006), J.J. Chen (2004) tại Trung Quốc, Ashok Kumar Panigrahi (2010), Indrani Chakraborty (2010) tại Ấn Độ hay các bài luận án Tiến sĩ tại Việt Nam như: Trần Thị Thanh Tú (2007), Ngô Thanh Hoàng (2007),… các tác giả này thường sử dụng duy nhất biến phụ thuộc là tỉ trọng nợ trên tổng nguồn vốn của doanh nghiệp. Do vậy, trong bài viết này, tác giả cũng sử dụng biến phụ thuộc là tỉ trọng nợ trên tổng nguồn vốn của doanh nghiệp. Ngoài ra, như trong phần thực trạng cơ cấu vốn các doanh nghiệp trong ngành công nghệ thông tin và truyền thông đã đề cập ở chương 2, các doanh nghiệp trong ngành này sử dụng
một tỉ trọng nợ ngắn hạn rất cao trên tổng nợ (khoảng 85% đến 95%) do vậy, tác giả đã sử dụng thêm trong bài viết này hai biến phụ thuộc là tỉ trọng nợ ngắn hạn và tỉ trọng nợ dài hạn trên tổng nguồn vốn của doanh nghiệp nhằm làm rõ hơn những tác động của các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ trọng nợ ngắn hạn và dài hạn của các doanh nghiệp trong ngành công nghệ thông tin và truyền thông.
3.3.1.1 Tỉ trọng nợ
DTR = Tổng nợ Tổng nguồn vốn
Chỉ số này cho biết trên mỗi đồng vốn của doanh nghiệp có bao nhiêu đồng được hình thành từ việc huy động nợ. Chỉ số này càng cao càng thể hiện doanh nghiệp sử dụng nhiều nợ vay.
3.3.1.2 Tỉ trọng nợ ngắn hạn
SDR = Nợ ngắn hạn Tổng nguồn vốn
Chỉ số này cho biết trên mỗi đồng vốn của doanh nghiệp có bao nhiêu đồng được hình thành từ việc huy động nợ ngắn hạn.
3.3.1.3 Tỉ trọng nợ dài hạn
LDR = Nợ dài hạn Tổng nguồn vốn
Chỉ số này cho biết trên mỗi đồng vốn của doanh nghiệp có bao nhiêu đồng được hình thành từ việc huy động nợ dài hạn.
3.3.2 Biến độc lập
Trong những nghiên cứu về cơ cấu vốn doanh nghiệp tại một số quốc gia có nhiều đặc điểm kinh tế, chính trị tương đồng với Việt Nam như: Longkai Zhao (2009), Kai Li, Heng Yue, G.Huang và F.M. Song (2006), J.J. Chen (2004), Wald (1999) ở Trung Quốc, Ashok Kumar Panigrahi (2010), Gurnam Singh Rasoolpur (2012) ở Ấn Độ và những nghiên cứu Tiến sĩ tại Việt Nam như: Trần Thị Thanh Tú (2007), Ngô Thanh Hoàng (2007),… tác giả nhận thấy những biến số về khả năng
sinh lời, quy mô doanh nghiệp, tài sản cố định hữu hình, thuế suất thực tế, cơ hội tăng trưởng thường xuyên được các nhà nghiên cứu sử dụng trong các mô hình thực nghiệm về các nhân tố ảnh hưởng tới cơ cấu vốn, do đó tác giả đã sử dụng 5 biến này vào mô hình hồi quy. Ngoài ra, ngành CNTT và truyền thông là ngành có đặc điểm là tốc độ tăng trưởng nhanh, sản phẩm nhanh lỗi thời, cần sử dụng vốn lưu động khá lớn nên tác giả chọn thêm biến là tính thanh khoản trong mô hình. Sáu biến độc lập tác giả sử dụng trong mô hình các nhân tố ảnh hưởng tới ngành CNTT và truyền thông chi tiết thể như sau:
3.3.2.1 Khả năng sinh lời
Chỉ tiêu này được đo lường bằng tỉ suất sinh lời trên tổng tài sản. Theo lý luận của lý thuyết đánh đổi thì doanh nghiệp càng có lợi nhuận cao thì càng có khả năng đi vay nhiều hơn vì được lợi từ tấm lá chắn thuế đối với nợ, từ đó làm tăng thu nhập trên mỗi cổ phiếu EPS và đem lại lợi nhuận lớn hơn cho các cổ đông. Ngược lại, doanh nghiệp sẽ it sử dụng nợ nếu hiệu quả kinh doanh thấp. Tuy vậy, theo lý thuyết trật tự phân hạng, khi doanh nghiệp có khả năng sinh lời càng cao, tức nguồn tài chính trong nội bộ doanh nghiệp sẽ cao hơn thì doanh nghiệp lại ưa thích sử dụng nguồn vốn nội bộ hơn là việc sử dụng nợ. Như vậy, biến số khả năng sinh lời có thể tác động thuận chiều hoặc ngược chiều tới cơ cấu vốn của doanh nghiệp.
Biến số cho khả năng sinh lời là PROF được đo lường bởi:
PROF = Lợi nhuân trước thuế và lãi vay (EBIT) Tổng tài sản (Total assets)
3.3.2.2 Tài sản cố định hữu hình
Tài sản cố định hữu hình được coi là một trong những nhân tố quan trọng tác động tới cơ cấu vốn doanh nghiệp bởi nó đóng vai trò là một dạng tài sản đảm bảo của doanh nghiệp với các chủ nợ khi vay vốn. Do chủ nợ không thể tính toán hết được rủi ro trong những dự án của doanh nghiệp nên luôn cần tài sản đảm bảo từ phía doanh nghiệp. Do vậy, những doanh nghiệp có tỉ lệ tài sản cố định hữu hình cao sẽ dễ dàng đi vay nợ hơn, nhất là khi tình trạng nợ xấu tại các ngân hàng tăng
cao như hiện nay, tài sản thế chấp càng đóng một vai trò quyết định đối với khả năng vay nợ của doanh nghiệp.
Biến số tài sản cố định hữu hình TANG được đo lường bởi:
TANG = Tài sản cố định hữu hình (Fixed assets) Tổng tài sản (Total assets)
3.3.2.3 Thuế suất thực tế
Các doanh nghiệp có mức thuế thực phải nộp cao thường có xu hướng sử dụng nhiều nguồn vốn từ vay nợ hơn để tận dụng triệt để được lá chắn thuế. Tuy nhiên việc sử dụng quá nhiều nợ đôi khi sẽ dẫn tới việc chi phí lãi vay quá cao và tăng chi phí kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp.
Biến số thuế suất thực tế được đo lường bằng tỉ lệ chi phí thuế thu nhập doanh nghiệp phải nộp trên lợi nhuận trước thuế (EBT).
TAX = Thuế phải nộp (Tax) EBT
3.3.2.4 Cơ hội tăng trưởng
Cơ hội tăng trưởng ở đây được hiểu là sự tăng trưởng của tổng tài sản của doanh nghiệp của năm sau so với năm trước. Theo lý thuyết đánh đổi, cơ hội tăng trưởng tăng sẽ làm cho nguồn vốn của doanh nghiệp dịch chuyển dần sang việc sử dụng nợ vì họ cần giảm vấn đề người đại diện. Theo lý thuyết trật tự phân hạng, doanh nghiệp sẽ ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội bộ như lợi nhuận giữ lại trước khi sử dụng tới nguồn vốn bên ngoài bởi lợi nhuận thu được từ các khoản đầu tư này sẽ mang lại nhiều lợi ích cho các cổ đông. Nói cách khác, doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng càng cao thì càng sử dụng ít nợ và nhiều vốn chủ sở hữu.
Cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp được đo lường bởi:
GROWTH = Chi cho đầu tư tài sản cố định Tổng tài sản
3.3.2.5 Quy mô doanh nghiệp
Quy mô doanh nghiệp lớn chứng tỏ doanh nghiệp có độ rủi ro cũng như chi phí phá sản thấp nên khả năng vay nợ sẽ cao hơn. Theo lý thuyết đánh đổi (TOT) thì quy mô của doanh nghiệp có mối quan hệ cùng chiều với nợ vay do các doanh nghiệp lớn thường có sản phẩm kinh doanh đa dạng, rủi ro vỡ nợ thấp hơn so với các doanh nghiệp có quy mô vừa và nhỏ. Do đó, các doanh nghiệp lớn sẽ sử dụng nợ vay nhiều hơn nhằm tận dụng được lợi ích từ lá chắn thuế. Mặt khác, doanh nghiệp quy mô lớn có thông tin công khai, minh bạch hơn, ít xảy ra tình trạng thông tin bất cân xứng hơn các doanh nghiệp nhỏ. Điều này theo thuyết trật tự phân hạng thì các doanh nghiệp này sẽ ưu tiên sử dụng vốn chủ sở hữu hơn là sử dụng nợ.
Biến số quy mô doanh nghiệp được tỉnh bởi: SIZE = Doanh thu thuần
3.3.2.6 Tính thanh khoản
Hệ số thanh khoản có thể được hiểu là khả năng chuyển thành tiền và không bị hao hụt nhiều về giá trị của tài sản nhằm trả cho các khoản nợ và nghĩa vụ ngắn hạn. Để làm được việc này, doanh nghiệp cần phải sở hữu các tài sản có tính thanh khoản cao, đó là tiền mặt và tương đương tiền đảm bảo có thể được mua bán trên thị trường nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến giá cả, tức là giá giao dịch không bị chênh lệch quá nhiều so với giá gốc.
Nếu một doanh nghiệp có hệ số thanh khoản thấp, hay nói cách khác là khả năng trả các khoản nợ ngắn hạn thấp, doanh nghiệp sẽ bị đánh giá là hoạt động kém hiệu quả và chi phí phá sản sẽ cao. Như vậy, theo lý thuyết đánh đổi, doanh nghiệp có hệ số thanh khoản càng cao càng chứng tỏ doanh nghiệp hoạt động tốt, chi phí phá sản cũng như chi phí kiệt quệ tài chính thấp, doanh nghiệp đó sẽ sử dụng một tỉ trọng nợ lớn hơn. Hay nói cách khác, tính thanh khoản có tác động thuận chiều lên đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp.
Tuy nhiên, khi doanh nghiệp có nhiều tài sản có tính thanh khoản cao, doanh nghiệp hoàn toàn có thể sử dụng những tài sản đó cho việc tái đầu tư trước khi cần
đến sự hỗ trợ của nguồn vốn tài trợ bên ngoài. Do vậy, tính thanh khoản cũng có thể tác động tỉ lệ nghịch lên đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp.
Hệ số thanh khoản của doanh nghiệp được đo lường bởi
LIQ = Tài sản ngắn hạn
Nợ ngắn hạn
3.3.3 Chọn mô hình
Dựa vào những lý thuyết về cơ cấu vốn đã nêu ở chương trước, kết hợp với một số kết quả nghiên cứu về cơ cấu vốn trước đây, người viết sử dụng mô hình hồi quy đa biến sử dụng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất OLS nhằm kiểm nghiệm các nhân tố có ảnh hưởng tới cơ cấu vốn của doanh nghiệp. Mô hình xây dựng cơ cấu vốn doanh nghiệp có dạng tổng quát như sau:
Y = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏.PROF + 𝜷𝟐.TANG + 𝜷𝟑.TAX + 𝜷𝟒.GROWTH + 𝜷𝟓.LNSIZE +
𝜷𝟔.LNLIQ + C trong đó:
Y: Tỉ trọng nợ, tỉ trọng nợ ngắn hạn, tỉ trọng nợ dài hạn trên tổng tài sản PROF: Khả năng sinh lời
TANG: Tài sản cố định hữu hình TAX: Thuế suất thực tế
GROWTH: Cơ hội tăng trưởng LNSIZE: Quy mô doanh nghiệp LNLIQ: Tính thanh khoản
𝜷𝟏, 𝜷𝟐, 𝜷𝟑, 𝜷𝟒, 𝜷𝟓, 𝜷𝟔: Các tham số của mô hình
𝜷𝟎: Hằng số (thể hiện tác động của các nhân tố khác) C: Thành phần ngẫu nhiên hay sai số của mô hình
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI CƠ CẤU VỐN CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH CNTT VÀ TRUYỀN THÔNG NIÊM YẾT TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG
KHOÁN VIỆT NAM
4.1 Tổng quan dữ liệu nghiên cứu
4.1.1 Mô tả dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu được tổng hợp từ thông tin trên báo cáo tài chính theo năm của 27 doanh nghiệp ngành CNTT và truyền thông niêm yết trên 2 sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh (HoSE) trong 10 năm từ năm 2008 đến năm 2017. Như vậy bộ dữ liệu có tổng cộng 270 quan sát.
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy Biến Số quan
sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất PROF 270 0,0797 0,0969 -0,2553 0,5784 TANG 270 0,0913 0,0972 0 0,4720 TAX 270 0,1638 0,1451 -0,7801 0,9871 SIZE 270 1721491 5649210 51 4.27e+07 GROWTH 270 0,0348 0,0525 0 0,3602 LIQ 270 2,7589 4,8577 0,4013 55,1917 LNSIZE 270 12,4165 2,0093 3,9318 17,5687 LNLIQ 270 0,6506 0,6576 -0,9131 4,0108 DTR 270 0,4714 0,2072 0,0056 0,8626 SDR 270 0,4266 0,2025 0,0056 0,8626 LDR 270 0,0448 0,0873 0 0,5375
(Nguồn: Kết quả từ chương trình Stata 13 trên số liệu thu thập và tính toán) download by : skknchat@gmail.com
Hệ số trung bình tổng nợ trên tổng tài sản (DTR) của các doanh nghiệp ngành CNTT và truyền thông là 0,4714 nghĩa là nợ và vốn chủ sở hữu đều chiếm khoảng một nửa nguồn vốn của doanh nghiệp. Tuy vậy có sự khác biệt đáng kể giữa các doanh nghiệp khi doanh nghiệp sử dụng nhiều nợ nhất lên tới 86,26% còn doanh nghiệp sử dụng ít nợ nhất thì chỉ có 0,56%.
Hệ số trung bình của tỉ trọng nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SDR) là 0,43 tuy nhiên cũng có sự khác biệt lớn giữa các doanh nghiệp với tỉ lệ cao nhất là 86,26% và thấp nhất là 0,56%, độ lệch chuẩn của mẫu là 0,2025.
Hệ số trung bình của tỉ trọng nợ dài hạn trên tổng tài sản (LDR) là 0,04, độ lệch chuẩn của mẫu là 0,0873, hệ số này cũng có sự khác biệt lớn giữa các doanh nghiệp với tỉ lệ cao nhất là 53,75% và thấp nhất là 0%.
Biến số khả năng sinh lời (PROF) có độ biến động trong khoảng từ -25,53% đến 57,84% với giá trị trung bình là 7,97% và độ lệch chuẩn là 0,0969. Biến số này của các doanh nghiệp trải trong khoảng tương đối rộng cho thấy có sự chênh lệch và khác biệt đáng kể về lợi nhuận, khả năng sinh lời giữa các doanh nghiệp trong ngành CNTT và truyền thông trong các năm.
Biến số tỉ lệ tài sản cố định hữu hình (TANG) có giá trị trung bình là 9,13% với tỉ lệ cao nhất là 47,20% và thấp nhất là 0%, độ lệch chuẩn là 0,0972.
Biến số thuế suất thực tế (TAX) có giá trị trung bình là 16,37%, con số này thấp hơn so với mức thuế thu nhập doanh nghiệp hiện nay là 20%-22%. Điều này cho thấy các doanh nghiệp ngành CNTT và truyền thông được hưởng khá nhiều ưu đãi về thuế của Chính phủ.
Biến số quy mô doanh nghiệp (SIZE) có giá trị trung bình là 1.721.491, độ lệch chuẩn là 5.649.210 và có biến động trong khoảng giá trị từ 51 tới 42.658.611. Tác giả đã sử dụng logarit tự nhiên của doanh thu thuần để làm phẳng dữ liệu nhằm tránh sự chênh lệch quá lớn trong quy mô doanh thu thuần của các doanh nghiệp lớn so với các doanh nghiệp nhỏ trong ngành.
Biến số cơ hội tăng trưởng (GROWTH) có giá trị trung bình là 3,48%, độ lệch chuẩn là 0,0525 và có biến động trong khoảng giá trị từ 0% tới 36,02% cho thấy đa phần các doanh nghiệp trong ngành CNTT và truyền thông còn chưa thực sự chú trọng vào việc đầu tư vào tài sản cố định, mở rộng sản xuất trong giai đoạn này.
Biến số tính thanh khoản (LIQ) có giá trị trung bình là 2,75, độ lệch chuẩn là 4,8577 và có biến động trong khoảng giá trị từ 0,40 tới 55,19 cho thấy các doanh nghiệp trong ngành CNTT và truyền thông có tình hình tài chính khá tốt khi mỗi đồng nợ ngắn hạn được đảm bảo trung bình bởi 2,75 đồng tài sản ngắn hạn. Biến số này cũng có sự khác biệt đáng kể giữa các doanh nghiệp trong ngành qua các năm.
4.1.2 Kiểm tra phân phối chuẩn
Sử dụng lệnh histogram để kiếm tra phân phối chuẩn đối với từng biến trong mô hình, tác giả nhận thấy hầu hết các biến trong mô hình đều tuân theo quy luật phân phối chuẩn trừ hai biến SIZE và LIQ, điều này không phù hợp với các giả thiết của phương pháp OLS nên tác giả đã sử dụng lệnh Ln hai biến này để đưa về hai biến mới là LNSIZE = ln(SIZE) và LNLIQ = ln(LIQ). Sau khi kiểm tra lại, hai biến mới LNSIZE và LNLIQ đã tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
4.2 Kết quả mô hình thực nghiệm
Tác giả bắt đầu phân tích hồi quy với mô hình Pooled OLS đối với dữ liệu bảng dựa theo rất nhiều các nghiên cứu đi trước. Đây là mô hình cơ bản nhất trong các bài nghiên cứu định lượng.
Bảng 4.2 Kết quả mô hình hồi quy Pooled OLS về ảnh hưởng của các nhân tố tới tỉ trọng nợ, tỉ trọng nợ ngắn hạn, tỉ trọng nợ dài hạn
Mô hình Pooled OLS
Tỉ trọng nợ (DTR) Tỉ trọng nợ ngắn hạn (SDR) Tỉ trọng nợ dài hạn (LDR) PROF -0,2287** -0,0135 -0,2152*** (0,016) (0,886) (0,001) TANG -0,4472*** -0,2994*** -0,1478** (0,000) (0,001) (0,013) TAX 0,0342 -0,0050 0,0391 (0,544) (0,930) (0,293) GROWTH -0,2548 -0,6884*** 0,4336*** (0,130) (0,000) (0,000) LNSIZE 0,0143*** 0,0080* 0,0063** (0,002) (0,085) (0,040) LNLIQ -0,2377*** -0,2347*** -0,0030 (0,000) (0,000) (0,711) CONS 0,5102*** 0,5329*** -0,0227 (0,000) (0,000) (0,544) N 270 270 270 * p < 10%, ** p < 5%, *** p < 1%
PROF: Khả năng sinh lời TANG: Tài sản cố định hữu hình
TAX: Thuế suất thực tế
GROWTH: Cơ hội tăng trưởng LNSIZE: Quy mô doanh nghiệp
LNLIQ: Tính thanh khoản
(Nguồn: Kết quả từ chương trình Stata 13 trên số liệu thu thập và tính toán)
4.2.1 Mô hình các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ trọng nợ trên tổng tài sản
Từ kết quả của mô hình hồi quy Pooled OLS tại Bảng 4.2 có thể thấy biến độc lập PROF có mối quan hệ nghịch biến với tỉ trọng nợ trên tổng tài sản. Hệ số hồi
quy của biến này là -0,2287 và có ý nghĩa ở mức 5%, T-value = -2,43 thể hiện ý nghĩa thống kê khá cao. Khi biến số khả năng sinh lời tăng thêm 1 đơn vị thì tỉ trọng