4.1.1. Thống kê mô tả chỉ số CBTT:
Với cách đo lường biến phụ thuộc Y đã được nêu ở Phần 1 Chương 2, chỉ số mức độ CBTT được tính theo công thức (1) được thể hiện ở Phụ lục 4.
Số liệu này được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0. Kết quả xử lý được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả chỉ số CBTT các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán Tp.HCM
N Min Max Trung bình Độ lệch chuẩn
Chỉ số CBTT 130 0.61 0.94 0.83 0.08
Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 5
Nhìn vào bảng 2.3, ta thấy 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.
Khi thông tin không được công bố đầy đủ, để đảm bảo tính chính xác thì một số thông tin quan trọng phải được kiểm tra kỹ. Chẳng hạn, đó là những thông tin về các khoản mục trên BCTC, nhất là các khoản mục nằm ngoài bảng cân đối kế toán, những
thay đổi trong định giá các hợp đồng giao dịch trên thị trường, các dự án đầu tư. Với mức độ CBTT như trên thì có gần 17% thông tin đang bị che dấu. Hiện tượng che dấu thông tin là nguyên nhân dẫn đến mất tính nghiêm minh, chính xác và minh bạch của BCTC.
4.1.2. Thống kê mô tả các biến độc lập
Các số liệu đã được thu thập, tính toán và thể hiện ở Phụ lục 4 được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0. Kết quả như sau:
Bảng 4.2: Bảng kết quả thống kê mô tả các biến độc lập
N Min Max Trung bình Độ lệch chuẩn
Quy mô HĐQT 130 2 14 6.53 1.91
Tỷ lệ sở hữu nước ngoài 130 0.000 0.719 0.135 0.168
Quy mô công ty 130 9.960 14.330 12.275 0.655
Thời gian hoạt động 130 1 18 8.00 3.65
Khả năng thanh toán 130 0.139 26.039 2.423 3.014 Đòn bẩy tài chính 130 -1.436 25.393 1.471 2.487 Mức độ sinh lời 130 -0.682 10.409 0.211 0.960
Bảng 4.3: Bảng kết quả thống kê mô tả biến “Kiêm nhiệm HĐQT”
Kiêm nhiệm HĐQT Số lượng Tỷ lệ
0 95 73.1
1 35 26.9
Tổng 130 100.0
Bảng 4.4: Bảng kết quả thống kê mô tả biến “Thành viên HĐQT độc lập”
Thành viên HĐQT Số lượng Tỷ lệ
0 106 81.5
Tổng 130 100.0
Bảng 4.5 : Bảng kết quả thống kê mô tả biến “Ban kiểm soát”
Ban kiểm soát Số lượng Tỷ lệ
0 26 20.0
1 104 80.0
Tổng 130 100.0
Nhìn vào các Bảng kết quả thông kê mô tả biến độc lập, ta thấy:
Biến quy mô doanh nghiệp có sự khác biệt rất lớn, nhỏ nhất là 14.330 tỷ, lớn nhất là 9.960 tỷ và giá trị trung bình là 12.275 tỷ. Điều này cho thấy quy mô doanh nghiệp là rất đa dạng, tùy theo ngành nghề kinh doanh.
Thời gian hoạt động của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu này cũng được phân bổ dài từ 1 đến 18 năm và trung bình là hơn 8 năm.
Biến quy mô HĐQT có sự khác biệt rất lớn, nhỏ nhất là 2 thành viên trong HĐQT, và cao nhất là 14 thành viên trong HĐQT với giá trị trung bình là 7 thành viên trong một HĐQT.
Tỷ lệ sở hữu cổ đông nước ngoài trung bình là 13.5%, mức tối thiểu là 0%, tối đa là 71.9%. Nhìn chung hiện nay, các nhà đầu tư nước ngoài đang ngày càng quan tâm tới thị trường vốn Việt Nam.
Biến chủ thể ban kiểm soát của các doanh nghiệp niêm yết được khảo sát nằm ở mức cao, có tất cả 104 doanh nghiệp trên 130 doanh nghiệp được khảo sát có thành lập ban kiểm soát trong hệ thống quản trị công ty. Chỉ có 26 doanh nghiệp, chiếm 20% là không thành lập ban kiểm soát. Điều này chứng tỏ các doanh nghiệp tuy có thể chưa hoàn toàn hoàn thiện trong hệ thống công bố thông tin, tuy nhiên, họ vẫn để tâm và cần ban kiểm soát để xem xét lại các công việc của hội đồng quản trị cũng như theo dõi các thông tin được công bố từ doanh nghiệp.
Chủ thể kiêm nhiệm HĐQT cũng tương tự như chủ thể ban kiểm soát, nằm ở mức khá cao là các doanh nghiệp không kiêm nhiệm chức vụ Chủ tịch HĐQT và Giám đốc/ Tổng giám đốc của doanh nghiệp. Có 95 trên 130 doanh nghiệp được khảo sát, tương đương với 73.1% không có hiện tượng kiêm nhiệm HĐQT, còn lại 26.9% số lượng doanh nghiệp vẫn giữ tình trạng này.
Khả năng thanh toán của các doanh nghiệp có sự khác biệt lớn, lớn nhất là 26.039 và nhỏ nhất là 0.139. Khả năng thanh toán hiện hành của các doanh nghiệp đạt trung bình 2.423 là tương đối cao, tuy nhiên không phải hệ số này càng lớn càng tốt. Tính hợp lý của hệ số này phụ thuộc vào ngành nghề kinh doanh, ngành nghề nào có tài sản lưu động chiếm tỷ trọng cao trong tổng tài sản (thường gặp ở ngành thương mại) thì hệ số này cao và ngược lại.
Đòn bẩy tài chính của các doanh nghiệp cũng có sự khác biệt lớn, lớn nhất là 25.393 và nhỏ nhất là (1.436). Khả năng thanh toán hiện hành của các doanh nghiệp đạt trung bình 1.471 là tương đối ổn định, các dữ liệu thống kê của doanh nghiệp có thể sử dụng và tin cậy được.
Mức độ sinh lời của các doanh nghiệp có sự chênh lệch lớn, mức độ sinh lời cao nhất là 10.409 và nhỏ nhất là (-0.682). Khả năng sinh lời hiện tại trung bình tại các doanh nghiệp được khảo sát là 0.211. Mức này thấp so với dự kiến của tác giả. Với mức độ này, khả năng ảnh hưởng đến mức độ công bố thông tin của doanh nghiệp là không đáng kể, theo nhận định của tác giả.
4.2. Phân tích mối tương quan giữa các biến trong mô hình
Bước phân tích hệ số tương quan giúp kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trước khi chạy hồi quy. Kết quả chạy tương quan giữa các biến đại diện cho các nhân tố độc lập với biến đại diện cho nhân tố phụ thuộc như sau:
Bảng 4.6: Hệ số tương quan QMHDQT KNHD QT TVHDQT BKS TLSH QMCT TGHD KNTT DBTC MDSL CBTT QMHD QT Pearson Correlation 1 -0.005 0.326 0.281 0.332 0.333 0.019 -0.153 0.022 0.262 0.497 Sig. (2-tailed) 0.953 0.000 0.001 0.000 0.000 0.831 0.083 0.802 0.003 0.000 KNHDQ T Pearson Correlation -0.005 1 -0.110 -0.130 0.131 -0.033 -0.071 0.039 -0.066 -0.080 0.139 Sig. (2-tailed) 0.953 0.213 0.140 0.139 0.709 0.419 0.660 0.454 0.369 0.115 TVDL Pearson Correlation 0.326 -0.110 1 0.089 0.046 0.146 0.436 -0.060 -0.016 -0.066 0.410 Sig. (2-tailed) 0.000 0.213 0.313 0.603 0.099 0.000 0.498 0.854 0.456 0.000 BKS Pearson Correlation 0.281 -0.130 0.089 1 0.233 0.172 0.280 -0.087 0.052 0.060 0.332 Sig. (2-tailed) 0.001 0.140 0.313 0.008 0.050 0.001 0.324 0.554 0.498 0.000 TLSH Pearson Correlation 0.332 0.131 0.046 0.233 1 0.134 0.176 -0.035 -0.134 -0.078 0.406 Sig. (2-tailed) 0.000 0.139 0.603 0.008 0.128 0.045 0.689 0.129 0.377 0.000 QMCT Pearson Correlation 0.333 -0.033 0.146 0.172 0.134 1 0.015 -0.187 0.203 -0.070 0.176
Sig. (2-tailed) 0.000 0.709 0.099 0.050 0.128 0.864 0.033 0.020 0.429 0.045 TGHD Pearson Correlation 0.019 -0.071 0.436 0.280 0.176 0.015 1 0.052 -0.103 -0.052 0.385 Sig. (2-tailed) 0.831 0.419 0.000 0.001 0.045 0.864 0.558 0.243 0.554 0.000 KNTT Pearson Correlation -0.153 0.039 -0.060 -0.087 -0.035 -0.187 0.052 1 -0.192 -0.022 0.058 Sig. (2-tailed) 0.083 0.660 0.498 0.324 0.689 0.033 0.558 0.029 0.805 0.512 DBTC Pearson Correlation 0.022 -0.066 -0.016 0.052 -0.134 0.203 -0.103 -0.192 1 -0.049 -0.065 Sig. (2-tailed) 0.802 0.454 0.854 0.554 0.129 0.020 0.243 0.029 0.578 0.464 MDSL Pearson Correlation 0.262 -0.080 -0.066 0.060 -0.078 -0.070 -0.052 -0.022 -0.049 1 0.066 Sig. (2-tailed) 0.003 0.369 0.456 0.498 0.377 0.429 0.554 0.805 0.578 0.454 CBTT Pearson Correlation 0.497 0.139 0.410 0.332 0.406 0.176 0.385 0.058 -0.065 0.066 1 Sig. (2-tailed) 0.000 0.115 0.000 0.000 0.000 0.045 0.000 0.512 0.464 0.454
Từ bảng kết quả phân tích trên cho thấy các biến Kiêm nhiệm HĐQT (KNHDQT), Khả năng thanh toán (KNTT), Đòn bẩy tài chính (DBTC), Mức độ sinh lời (MDSL) không có tương quan với biến phụ thuộc Chỉ số CBTT (p>0.05). Tiến hành loại bỏ các biến trên ra khỏi mô hình và đưa các biến còn lại vào phân tích mô hình hồi quy.
4.3. Phân tích hồi quy đa biến 4.3.1. Phân tích mô hình lần 1 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