4.3.1. Phân tích mô hình lần 1
Sau khi thực hiện phân tích tương quan, việc phân tích hồi quy tiếp theo nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc CBTT
Bảng 4.7: Phân tích hồi quy
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients P VIF B Std. Error Beta (Constant) 0.686 0.101 0.000 QMHDQT 0.014 0.003 0.333 0.000 1.518 TVDL 0.037 0.016 0.184 0.026 1.488 BKS 0.021 0.014 0.108 0.146 1.231 TLSH 0.103 0.034 0.223 0.003 1.206 QMCT -0.002 0.008 -0.013 0.852 1.138 TGHD 0.005 0.002 0.230 0.005 1.470
R bình phương chưa chuẩn hóa: 0.453 R bình phương đã chuẩn hóa: 0.427 P(Anova): 0.000
Durbin – Watson: 1.717
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy chưa có mối liên hệ rõ ràng giữa nhân tố Ban kiểm soát (BKS), Quy mô Công ty (QMCT) với nhân tố phụ thuộc CBTT (p>0.05).
Các nhân tố Quy mô HĐQT (QMHDQT), Thành viên HĐQT độc lập (TVDL), Tỷ lệ sở hữu (TLSH), Thời gian hoạt động (TGHD) có mối liên hệ có ý nghĩa thống kê với
nhân tố phụ thuộc CBTT (p<0.05). Các nhân tố này đều ảnh hưởng tích cực đến nhân tố phụ thuộc CBTT
Giả định tự tương quan
Kết quả phân tích hồi quy trên bảng cho thấy 3,0 > hệ số Durbin - Watson = 1.717 > 1,0 vì thế cho phép kết luận không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư. Nghĩa là, giả định này không vi phạm.
Giả định phương sai của sai số không đổi
Để kiểm định giả định phương sai của phần dư không đổi, ta sử dụng đồ thị phân tán của giá trị dự báo đã được chuẩn hóa (Std. predicted value) và phần dư đã được chuẩn hóa (Std. residual).
Ta có các đồ thị thể hiện độ phân tán của phần dư như sau:
Đồ thị 1 cho thấy các giá trị phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một phạm vi quanh trục 0 (giá trị trung bình của phần dư), nghĩa là phương sai của phần dư không đổi và chứng tỏ rằng không bị vi phạm giả định liên hệ tuyến tính.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0,976). Do đó có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Kiểm tra đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng xảy ra khi các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Điều này làm cho hệ số R bình phương và các hệ số hồi quy có sự sai lệch. Việc kiểm tra có đa cộng tuyến trong mô hình hay không được tiến hành bằng cách xem xét hệ
số VIF. Ở đây tất cả các hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2. Như vậy, trong mô hình không hề có đa cộng tuyến.
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
Hệ số R bình phương giúp đo đạc mức độ phù hợp của mô hình với ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc. Ở đây hệ số R bình phương đã hiệu chỉnh ở kết quả phân tích hồi quy bằng 0.427. Như vậy các biến độc lập giải thích được 42.7% sự biến thiên của biến phụ thuộc CBTT
Phương trình hồi quy có dạng: Y = b + a1 X1+ a2X2+ a3 X3 + a4X4 Trong đó: Y: CBTT X1 : QMHDQT X2 : TVDL X3 : TLSH X4 : TGHD
Mô hình hồi quy chưa chuẩn hóa:
Y = 0.686 + 0.014 X1 + 0.037 X2 + 0.103 X3 + 0.005 X4
Mô hình hồi quy đã chuẩn hóa:
Y = 0.333 X1 + 0.184 X2 + 0.223 X3 + 0.230 X4
Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho sig = 0.000<0.05. Như vậy mô hình hồi quy đa biến là phù hợp với dữ liệu được khảo sát.
Thông qua mô hình hồi quy ta thấy được nhân tố Quy mô HĐQT (QMHDQT) có ảnh hưởng mạnh nhất đến nhân tố phụ thuộc CBTT với hệ số Beta đã chuẩn hóa là 0.333. Tiếp theo là các nhân tố Thời gian hoạt động (TGHD) (β = 0.230), nhân tố Tỷ lệ sở hữu
nước ngoài (TLSH) (β = 0.223) và cuối cùng là nhân tố Thành viên HĐQT độc lập (TVHDQT) (β = 0.184).
Bảng 4.8: Kết quả tổng hợp hồi quy
Nhân tố Hệ số Beta chưa chuẩn hóa Hệ số Beta đã chuẩn hóa P Đánh giá giả thuyết QMHDQT 0.014 0.333 0.000 Chấp nhận TVHDQT 0.037 0.184 0.026 Chấp nhận BKS 0.021 0.108 0.146 Bác bỏ TLSH 0.103 0.223 0.003 Chấp nhận QMCT -0.002 -0.013 0.852 Bác bỏ TGHD 0.005 0.230 0.005 Chấp nhận 4.3.2. Phân tích mô hình lần 2
Sau khi thực hiện phân tích tương quan, việc phân tích hồi quy tiếp theo nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc CBTT
Bảng 4.9: Phân tích hồi quy lần 2
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients P VIF B Std. Error Beta (Constant) 0.686 0.101 0.000 QMHDQT 0.014 0.003 0.333 0.000 1.518 TVHDQT 0.037 0.016 0.184 0.026 1.488 BKS 0.021 0.014 0.108 0.146 1.231 TLSH 0.103 0.034 0.223 0.003 1.206 QMCT -0.002 0.008 -0.013 0.852 1.138 TGHD 0.005 0.002 0.230 0.005 1.470
R bình phương đã chuẩn hóa: 0.427 P(Anova): 0.000
Durbin – Watson: 1.717
Kết quả phân tích hồi quy lần 1 cho thấy chưa có mối liên hệ rõ ràng giữa nhân tố BKS, QMCT với nhân tố phụ thuộc CBTT (p>0.05). Tiến hành loại bỏ 2 biến này ra khỏi mô hình và chạy lại hồi quy lần 2.
Bảng 4.10: Phân tích hồi quy lần 2
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients P VIF B Std. Error Beta (Constant) 0.670 0.024 0.000 QMHDQT 0.015 0.003 0.361 0.000 1.324 TVHDQT 0.033 0.016 0.166 0.041 1.454 TLSH 0.107 0.034 0.232 0.002 1.197 TGHD 0.006 0.002 0.265 0.001 1.337
R bình phương chưa chuẩn hóa: 0.444 R bình phương đã chuẩn hóa: 0.426 P(Anova): 0.000
Durbin – Watson: 1.756
Giả định tự tương quan
Kết quả phân tích hồi quy trên bảng cho thấy 3 > hệ số Durbin - Watson = 1.756> 1,0 vì thế cho phép kết luận không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư. Nghĩa là, giả định này không vi phạm.
Giả định phương sai của sai số không đổi
Để kiểm định giả định phương sai của phần dư không đổi, ta sử dụng đồ thị phân tán của giá trị dự báo đã được chuẩn hóa (Std. predicted value) và phần dư đã được chuẩn hóa (Std. residual).
Ta có các đồ thị thể hiện độ phân tán của phần dư như sau:
Đồ thị 4.2: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy
Đồ thị 2 cho thấy các giá trị phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một phạm vi quanh trục 0 (giá trị trung bình của phần dư), nghĩa là phương sai của phần dư không đổi và chứng tỏ rằng không bị vi phạm giả định liên hệ tuyến tính.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0,984). Do đó có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Kiểm tra đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng xảy ra khi các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Điều này làm cho hệ số R bình phương và các hệ số hồi quy có sự sai lệch. Việc kiểm tra có đa cộng tuyến trong mô hình hay không được tiến hành bằng cách xem xét hệ số VIF. Ở đây tất cả các hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2. Như vậy, trong mô hình không hề có đa cộng tuyến.
Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Hệ số R bình phương giúp đo đạc mức độ phù hợp của mô hình với ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc. Ở đây hệ số R bình phương đã hiệu chỉnh ở kết quả phân tích hồi quy lần 2 bằng 0.426. Như vậy các biến độc lập giải thích được 42.6% sự biến thiên của biến phụ thuộc CBTT
4.4. Kết quả nghiên cứu và tổng hợp kết quả nghiên cứu 4.4.1. Kết quả nghiên cứu 4.4.1. Kết quả nghiên cứu
Phương trình hồi quy ban đầu có dạng: Y = b + a1 X1+ a2X2+ a3 X3 + a4X4 Trong đó:
Y: Công bố thông tin X1 : QMHDQT X2 : TVDL X3 : TLSH X4 : TGHD
Mô hình hồi quy chưa chuẩn hóa: Y = 0.670 + 0.015 X1 + 0.033 X2 + 0.107 X3 + 0.006 X4
Mô hình hồi quy đã chuẩn hóa: Y = 0.361 X1 + 0.166 X2 + 0.232 X3 + 0.265 X4
Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho sig = 0.000<0.05. Như vậy mô hình hồi quy đa biến là phù hợp với dữ liệu được khảo sát.
Nhân tố Hệ số Beta chưa chuẩn hóa Hệ số Beta đã chuẩn hóa P QMHDQT 0.015 0.361 0.000 TVDL 0.033 0.166 0.041 TLSH 0.107 0.232 0.002 TGHD 0.006 0.265 0.001
Thông qua mô hình hồi quy ta thấy được nhân tố Quy mô HĐQT (QMHDQT) có ảnh hưởng mạnh nhất đến nhân tố phụ thuộc CBTT với hệ số Beta đã chuẩn hóa là 0.361. Tiếp theo là các nhân tố Thời gian hoạt động (TGHD) (β = 0.265), nhân tố Tỷ lệ sở hữu
nước ngoài (TLSH) (β = 0.232) và cuối cùng là nhân tố Thành viên HĐQT độc lập (TVDL) (β = 0.166).
Bảng 4.11: Tổng hợp đánh giá giả thuyết nghiên cứu
STT Giả thuyết Đánh giá giả
thuyết
1 Quy mô HĐQT ảnh hưởng đến nhân tố Chỉ số CBTT Chấp nhận 2 Thành viên HĐQT độc lập ảnh hưởng đến nhân tố Chỉ số
CBTT
Chấp nhận
3 Ban kiểm soát ảnh hưởng đến nhân tố Chỉ số CBTT Bác bỏ 4 Tỷ lệ sở hữu nước ngoài ảnh hưởng đến nhân tố Chỉ số CBTT Chấp nhận 5 Quy mô công ty ảnh hưởng đến nhân tố Chỉ số CBTT Bác bỏ 6 Thời gian hoạt động ảnh hưởng đến nhân tố Chỉ số CBTT Chấp nhận
4.4.2. Thực trạng công bố thông tin của doanh nghiệp niêm yết
Từ kết quả thống kê mô tả chi tiết và phân tính tương quan, hồi quy của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc là Mức độ công bố thông tin trong các BCTC của Doanh nghiệp, hiện chỉ số CBTT của các doanh nghiệp niêm yết đã được khảo sát trên Sở Giao dịch chứng khoán Tp.HCM đạt trung bình là 0.83 so với mức độ công bố đầy đủ là 1. Tức là, tại Sở Giao dịch chứng khoán Tp.HCM, mức độ CBTT bình quân của các doanh nghiệp niêm yết chỉ đạt 83.00%, còn gần 17% các chỉ mục thông tin cần thiết chưa được trình bày. Mức độ công bố đầy đủ cao nhất đã đạt 94% và mức thấp nhất là 61% với độ lệch chuẩn là 0.08. Khoảng cách giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của mức độ CBTT là 33%, điều này cho thấy mức độ CBTT giữa các doanh nghiệp có sự chênh lệch tương đối. Hay nói cách khác, vẫn còn tồn tại nhiều doanh nghiệp niêm yết CBTT chưa đầy đủ. Điều này dễ làm cho các đối tượng sử dụng BCTC có khả năng nhận định và phân tích số liệu bị nhầm lẫn.
Trong đó, mức độ công bố thông tin sẽ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố đã được kiểm định là:
Doanh nghiệp có quy mô HĐQT càng đông thì mức độ công bố thông tin càng nhiều. Điều này được giải thích là do bởi các doanh nghiệp có tài sản lớn, có nhiều cổ
đông do đó áp lực về cung cấp thông tin cho các nhà đầu tư cao. Đồng thời, nhiều thành viên HĐQT cũng có thể hỗ trợ và theo dõi những thông tin được công bố để có thể phản hồi một cách chính xác về tình hình doanh nghiệp lúc bấy giờ.
Doanh nghiệp có thời gian hoạt động càng lâu thì mức độ công bố thông tin càng nhiều. Lý do là vì các công ty hoạt động lâu dài có cơ hội để cải thiện các điều kiện
cho quá trình báo cáo như bộ máy kế toán, trình độ áp dụng công nghệ thông tin và các chi phí liên quan đến việc trình bày BCTC. Ngoài ra, khi hoạt động lâu dài, họ càng có nhiều thành tựu để báo cáo nhằm tăng danh tiếng trên thị trường. Mặt khác, các công ty mới ra đời sau chịu áp lực cạnh tranh nhiều hơn từ các đối thủ trên thị trường, do đó họ có xu hướng che dấu những thông tin có ảnh hưởng tiêu cực đến vị thế cạnh tranh của họ trên thị trường.
Doanh nghiệp có thành viên HĐQT không tham gia điều hành càng lớn thì mức độ công bố thông tin càng cao. Điều này được giải thích rằng, các công ty càng
lớn, càng có xu hướng quan tâm nhiều hơn đến thực trạng kết quả công việc quản lý và công việc vận hành hoạt động kinh doanh sản xuất. Đối với một hay nhiều thành viên không cùng tham gia điều hành thì không bị vướng quá nhiều về tính lợi ích đối với hoạt động của công ty, nên thành viên HĐQT độc lập sẽ đưa ra cái nhìn khách quan hơn trong suốt quá trình làm việc và quản lý của HĐQT.
Tỷ lệ sở hữu cổ đông nước ngoài so với cổ đông toàn doanh nghiệp càng lớn thì mức độ công bố thông tin càng cao. Điều này được giải thích rằng, với các nhà đầu tư
nước ngoài, với kinh nghiệm và kiến thức đa quốc gia của cổ đông nước ngoài, cũng như tính thiết yếu của công bố thông tin, thì họ cân nhắc và xem xét khá kỹ lưỡng các thông tin được công bố và các thông tin nội bộ của doanh nghiệp để có thể xem xét về các khoản mục đầu tư hay chỉnh sửa các chính sách tại doanh nghiệp đó cho phù hợp.
4.4.3. Giải thích và trao đổi thêm về kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu cho thấy các giả thuyết H2, H8, H9, H10 được nêu ra ở phần 2.1.5 bị bác bỏ. Cụ thể là các giả thuyết sau:
H2: Việc kiêm nhiệm sẽ làm giảm mức độ CBTT tài chính của doanh nghiệp.
H8: Doanh nghiệp có khả năng thanh toán càng cao thì mức độ công bố thông tin càng nhiều hơn các doanh nghiệp có khả năng thanh toán thấp.
H9: Doanh nghiệp có đòn bẩy tài chính càng lớn thì mức độ công bố thông tin càng nhiều hơn các doanh nghiệp khác.
H10: Các doanh nghiệp có khả năng sinh lời cao thì mức độ công bố thông tin nhiều hơn các doanh nghiệp có khả năng sinh lời thấp.
Điều này được giải thích như sau:
Với các yếu tố trên, và 3 yếu tố cuối cùng, khả năng thanh toán, đòn bẩy tài chính và khả năng sinh lời, các số liệu để tính toán ra các chỉ số tài chính của doanh nghiệp là yêu cầu cơ bản nhất của một báo cáo tài chính và báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Những số liệu này đã được thống nhất để chuẩn bị cho cuộc họp cổ đông thường niên, nên doanh nghiệp nào cũng sẽ công bố thông tin này một cách công khai và không ảnh hưởng gì đến yếu tố bài nghiên cứu đang thực hiện khảo sát – về mức độ công bố thông tin của DNNY. Điều này ngược lại với kết quả nghiên cứu của Bhayani (2002), Sartawi và cộng sự (2012), của Phạm Thị Thu Đông (2013) còn trong nghiên cứu của Nguyễn Thị Thanh Phương (2016) lại cho ra mối quan hệ ngược chiều.
Với yếu tố Khả năng sinh lời thì vì hệ số ROA này dùng để đo lường hiệu quả việc sử dụng tài sản trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Hệ số ROA thường có sự chênh lệch giữa các ngành với nhau. Những ngành vận tải, xây dựng, sản xuất kim loại đòi hỏi phải có đầu tư lớn vào dây chuyền sản xuất, máy móc thiết bị, công nghệ … thường có hệ số ROA nhỏ hơn so với hệ số ROA của các ngành thương mại, dịch vụ. Tuy nhiên, cũng có những doanh nghiệp có giá trị tài sản lớn cũng vẫn có hệ số ROA lớn. Vì vậy theo cảm nhận của nhà đầu tư thì hệ số ROA không được quan tâm khi xem xét đến mức độ CBTT. Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Lê Trường Vinh (2008).
Còn trong nghiên cứu của Nguyễn Thị Thanh Phương (2016) lại tìm thấy một mối quan hệ ngược chiều giữa ROA và mức độ CBTT, trong khi đó nghiên cứu của Phạm Thị Thu Đông (2013) lại là một mối quan hệ thuận chiều.
Cũng theo kết quả nghiên cứu cho thấy các giả thuyết giữa nhân tố Ban kiểm soát (BKS), Quy mô Công ty (QMCT) đối với nhân tố phụ thuộc mức độ CBTT của DNNY chưa có mối liên hệ rõ ràng (p>0.05).