Thống kê mô tả

6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu

3.1.1. Thống kê mô tả

Bảng 3.1 trình bày thống kế mô tả của biến khả năng sinh lợi, các biến cấu trúc vốn và biến kiểm soát. Các biến của nghiên cứu đƣợc đƣa vào thống kê mô tả với những chỉ số cơ bản: Giá trị trung bình (Mean), giá trị trung vị (Median), phân vị 75% và phân vị 25%. Trong 9 biến đƣợc mô tả, biến Size đƣợc sử dụng dƣới dạng hàm logarit. Việc sử dụng logarit sẽ làm giá trị dữ liệu ban đầu của biến nhỏ đi nhƣng không làm thay đổi tính chất của dữ liệu cũng nhƣ giảm thiểu đƣợc phƣơng sai thay đổi.

Đối với biến khả năng sinh lợi: Biến ROA trong giai đoạn 2005-2014 có giá trị trung bình là 0.070 với độ lệch chuẩn là 0.085. Biến ROE có giá trị trung bình là 0.482 với độ lệch chuẩn là 0.214. Mặc dù khả năng sinh lợi của DN niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam có sự biến thiên nhƣng đa phần đều tập trung xung quanh giá trị trung bình trong giai đoạn nghiên cứu này.

Đối với biến cấu trúc vốn: Biến DA có giá trị trung bình là 0.538 với độ lệch chuẩn 0.228. Điều này cho thấy độ phân tán của các mẫu tƣơng đối thấp. Ngoài ra, hệ số biến thiên trong khoảng từ 0.002 đến 0.982: Cho thấy có những doanh nghiệp rất an toàn bằng cách hầu nhƣ không dùng nợ nhƣng một số doanh nghiệp khác rất rủi ro với việc sử dụng tỷ số nợ quá cao. Tƣơng tự nhƣ biến DA, biến SDA có sự phân tán của các mẫu tƣơng đối thấp. Biến SDA có giá trị trung bình là 0.418 với độ lệch chuẩn 0.214, hệ số biến thiên trong khoảng từ 0.002 đến 0.964. Điều này cho thấy hầu nhƣ các DN có SDA cao do họ thƣờng dùng nợ ngắn hạn để đầu tƣ vào tài sản ngắn hạn nhằm nhanh

chóng thu hồi vốn để trả nợ. Còn đối với biến LDA, giá trị trung bình là 0.107 với độ lệch chuẩn là 0.143: Có sự phân tán của các mẫu tƣơng đối cao.

Đối với biến kiểm soát: giá trị trung bình và trung vị của Size lần lƣợt là -1.150 và -1.191, của Liquidity lần lƣợt là 0.108 và 0.069, của Tang lần lƣợt là 0.216 và 0.195. Sự chênh lệch giữa trung bình và trung vị càng nhỏ càng thể hiện độ tốt trong phân phối chuẩn của dữ liệu. Trong khi đó, giá trị trung bình và trung vị của biến còn lại là Growth có khoảng cách lớn hơn thể hiện sự mất cân đối trong phân phối, có thể ảnh hƣởng đến kết quả thực nghiệm của mô hình. Tuy nhiên, số lƣợng quan sát lớn có thể làm giảm bất lợi của sự phân phối không chuẩn này. Bên cạnh đó, biến Tang có giá trị trung bình là 0.216 với độ lệch chuẩn là 0.195, cho thấy các DN này chƣa chú trọng nhiều vào việc đầu tƣ cho tài sản cố định để sản xuất ra các sản phẩm với chất lƣợng hoàn hảo hơn. Riêng biến Size có giá trị trung bình là -1.150 với độ lệch chuẩn là -1.191, đây là biến rất ít có sự biến thiên, cho thấy các DN niêm yết trên HOSE và HSX có quy mô tƣơng đối đồng đều nhau.

Bảng 3.1. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu

Bảng trình bày thống kê mô tả các biến đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này. Các biến bao gồm biến khả năng sinh lợi đƣợc đo lƣờng bằng ROA hoặc ROE, tỷ số nợ (DA), tỷ số nợ ngắn hạn (SDA) và tỷ số nợ dài hạn (LDA), quy mô công ty (Size), tốc độ tăng trƣởng (Growth), tính thanh khoản (Liquidity), tài sản cố định hữu hình (Tang). Định nghĩa các biến đƣợc trình bày ở mục 2.2. Mẫu nghiên cứu gồm toàn bộ công ty niêm yết trên hai Sở Giao dịch Chứng khoán TP Hồ Chí Minh và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội trong khoảng thời gian 2005-2014.

Biến ^{Số quan} sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Phân vị 75% Giá trị trung vị Phân vị 25% ROA 4730 0.070 0.085 0.588 0.055 -0.544 ROE 4771 0.482 0.229 0.999 0.455 0.018 SDA 4770 0.418 0.214 0.964 0.417 0.002 LDA 4200 0.107 0.143 0.829 0.044 0.007 DA 4770 0.538 0.228 0.982 0.512 0.002 Size 4771 -1.150 1.444 3.840 -1.191 -6.656 Growth 4152 3.914 162.092 2448.6 1.542 -1215.379 Liquidity 1903 0.108 0.120 0.834 0.069 0.002 Tang 4745 0.216 0.195 0.940 0.155 0.002

(Nguồn: StoxPlus và tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu)

3.1.2. Ma trận tƣơn qu n

Bảng 3.2 trình bày ma trận hệ số tƣơng quan Pearson giữa các biến đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này. Nhƣ có thể thấy từ Bảng 3.2, hai biến đo lƣờng khả năng sinh lợi ROA và ROE tƣơng quan dƣơng với nhau khá cao (0.424). Biến tỷ lệ nợ (DA), tỷ lệ nợ ngắn hạn (SDA) và biến tỷ lệ nợ dài hạn (LDA) có tƣơng quan âm với biến khả năng sinh lợi. Các kết quả này cung cấp một bức tranh sơ bộ về quan hệ giả thuyết giữa các biến cấu trúc vốn và biến khả năng sinh lợi. Nhìn chung, tƣơng quan giữa các biến độc lập có mối tƣơng quan rất thấp và đều có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, hệ số tƣơng quan giữa cặp biến SDA với DA tƣơng đối cao (0.805), lý do là SDA và LDA cũng là một phần của DA nên sẽ xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Vì vậy nghiên cứu này tách cấu trúc vốn tác động đến khả năng sinh lợi với một mô hình là biến độc lập DA tác động đến khả năng sinh lợi, một mô hình là biến độc lập LDA tác động đến khả năng sinh lợi và mô hình khác là biến độc lập LDA và SDA tác động đến khả năng sinh lợi, việc tách này cũng phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đây của một số tác giả nhƣ: Ali và cộng sự (2011); Ahmad và các cộng sự (2012); Mohammad và các cộng sự (2013).

Bảng 3.2. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến nghiên cứu

Bảng trình bày ma trận hệ số tƣơng quan Pearson giữa các biến đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này. Các biến bao gồm Biến khả năng sinh lợi, đƣợc đo lƣờng bằng ROA hoặc ROE; tỷ số nợ (DA), tỷ số nợ ngắn hạn (SDA) và tỷ số nợ dài hạn (LDA), quy mô công ty (Size), tốc độ tăng trƣởng (Growth), tính thanh khoản (Liquidity), tài sản cố định hữu hình (Tang). Định nghĩa các biến đƣợc trình bày ở mục 2.2. Mẫu nghiên cứu gồm toàn bộ công ty niêm yết trên hai Sở Giao dịch Chứng khoán TP Hồ Chí Minh và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội trong khoảng thời gian 2005-2014.

(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 12.0)

3.2. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM MÔ HÌNH HỒI QUY

Phần này trình bày kết quả thực nghiệm ảnh hƣởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Cấu trúc vốn đƣợc đo lƣờng bằng tỷ số nợ, tỷ số nợ dài hạn, tỷ số nợ ngắn hạn. Phân tích đƣợc dựa trên hồi quy với dữ liệu bảng cho mẫu gồm toàn bộ công ty niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trong khoản thời gian từ 2005 – 2014.

3.2.1. Tỷ số nợ và khả năn s n lợi

Mô hình hồi quy đƣợc sử dụng trong phân tích này có dạng sau:

= + + ∑ + + + (2)

^{ROA ROE SDA LDA DA Size Growth Liquidity Tang} ROA 1.000 ROE 0.424 1.000 SDA -0.287 -0.551 1.000 LDA -0.139 -0.241 -0.269 1.000 DA -0.348 -0.667 0.805 0.391 1.000 Size 0.004 -0.261 0.097 0.303 0.290 1.000 Growth -0.027 -0.007 -0.007 0.008 -0.006 -0.018 1.000 Liquidity 0.278 0.238 -0.231 -0.209 -0.341 -0.216 0.014 1.000 Tang 0.003 0.087 -0.319 0.417 -0.048 0.056 -0.009 -0.124 1.000

Trong đó, là biến tỷ số nợ đƣợc định nghĩa ở Mục 2.2.1; Các biến còn lại đƣợc giải thích nhƣ ở Mục 2.3.

Bảng 3.3 trình bày kết quả hồi quy của mô hình (2). Biến phụ thuộc là ROA và ROE. Trong cột (1) và (2) của bảng, tác giả sử dụng mô hình hồi quy bình phƣơng nhỏ nhất (Pooled OLS) với biến tỷ số nợ (DA) và các biến kiểm soát. Kết quả cho thấy rằng tỷ số nợ có ảnh hƣởng nghịch đến biến ROA và ROE với mức ý nghĩa 1%. Cụ thể, ƣớc lƣợng hệ số của biến tỷ số nợ ở Bảng 3.3 là -0.143 (t-stat=-13.27) cho đo lƣờng ROA, và -0.734 (t-stat=-35.06) cho đo lƣờng ROE.

Kết quả này phù hợp với giả thuyết 1 rằng các doanh nghiệp có tỷ lệ nợ vay trong tổng tài sản cao sẽ làm giảm khả năng sinh lợi. Kết quả này cũng phù hợp với thực tiễn hoạt động của các doanh nghiệp, các doanh nghiệp có tỷ lệ nợ cao thì doanh nghiệp chủ yếu đi vay để có vốn kinh doanh, không tự chủ tài chính. Điều này cũng hàm ý là mức độ rủi ro của doanh nghiệp cao, có nguy cơ phá sản, ảnh hƣởng tiêu cực đến khả năng sinh lợi.

Kết quả phù hợp với nghiên cứu của Mahfuzah Salim và Raj Yadav (2012); Mohdammad Fawzi Shubita & Jaafer Maroof Alsawalhah (2012); Ahmad, Abdulla và Roslan (2012); Ths. Đoàn Ngọc Phúc (2012); Trần Thị Thùy Linh (2015); Đặng Thị Quỳnh Anh & Quách Thị Hải Yến (2014) đã tìm thấy tổng nợ có mối quan hệ ngƣợc chiều đối với ROA và cả ROE.

Kết quả của mô hình có thể bị tác động của các nhân tố thuộc đặc thù công ty không quan sát đƣợc, không hoặc ít thay đổi theo thời gian. Chính vì vậy, tác giả thực hiện mô hình với việc kiểm soát thêm ảnh hƣởng cố định của công ty (Firm-fixed effect) trong cột (3) và (4) với biến tỷ số nợ (DA) và các biến kiểm soát. Kết quả cho thấy hệ số ƣớc lƣợng của biến tỷ số nợ dài hạn vẫn âm, tuy nhiên không có ý nghĩa thống kê đối với biến ROA.

Bảng 3.3. Tỷ số nợ và khả năng sinh lợi

Bảng trình bày kết quả hồi quy của biến khả năng sinh lợi trên biến tỷ số nợ. Mô hình hồi quy có dạng nhƣ sau:

= + + ∑ + + +

Trong đó:

là biến khả năng sinh lợi của công ty i đƣợc đo lƣờng bởi ROA nhƣ đƣợc trình bày ở Mục 2.2.2;

là tỷ số nợ đƣợc trình bày ở mục 2.2.1.

là các biến kiểm soát đặc thù công ty đƣợc trình bày ở Mục

2.2.3.

Mô hình hồi quy cũng bao gồm ảnh hƣởng cố định ngành ( ) và ảnh hƣởng cố định năm ( . Tất cả các biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình hồi quy với giá trị trễ. Sai số chuẩn robust đƣợc sử dụng và đƣợc ƣớc lƣợng theo cụm mỗi công ty. *, **, *** thể hiện mức ý nghĩa tƣơng ứng với 10%, 5% và 1%. Định nghĩa các biến đƣợc trình bày ở Mục 2.2. Mẫu nghiên cứu gồm toàn bộ công ty niêm yết (không bao gồm các định chế tài chính) trên hai Sở Giao dịch Chứng khoán TP Hồ Chí Minh và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội trong khoản thời gian 2005-2014.

OLS FEM VARIABLES ROA (1) ROE (2) ROA (3) ROE (4) DA -0.143*** -0.734*** -0.023 -0.231*** (-13.27) (-35.06) (-1.02) (-4.57) Size 0.003* -0.003 -0.024*** 0.016 (1.66) (-1.00) (-2.65) (1.02) Growth -0.000 -0.000*** 0.000 -0.000** (-0.84) (-6.93) (0.13) (-2.18) Liquidity 0.142*** 0.050 0.013 -0.076* (5.73) (1.19) (0.46) (-1.84) Tang -0.007 0.048* -0.006 -0.140*** (-0.69) (1.88) (-0.25) (-3.36) Constant 0.151*** 0.872*** 0.070*** 0.355*** (8.56) (31.03) (5.05) (12.28) Fixed effects IY IY FY FY Observations 1,450 1,465 1,450 1,465 Adj.R2 21.5% 57.9% 59.8% 77.9%

3.2.2. Tỷ số nợ dài hạn và khả năn s n lợi

Mô hình hồi quy đƣợc sử dụng trong phân tích này có dạng sau:

= + + ∑ + + +

(3)

Trong đó, là biến tỷ số nợ dài hạn đƣợc định nghĩa ở Mục 2.2.1; Các biến còn lại đƣợc giải thích nhƣ ở Mục 2.3.

Bảng 3.4 trình bày kết quả hồi quy của mô hình (3). Biến phụ thuộc là ROA và ROE. Trong cột (1) và (2) của bảng, tác giả sử dụng mô hình hồi quy bình phƣơng nhỏ nhất (Pooled OLS) với biến tỷ số nợ dài hạn (LDA) và các biến kiểm soát. Nhất quán với giả thuyết, tỷ số nợ dài hạn có tác động nghịch đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp với mức ý nghĩa 1%. Ƣớc lƣợng hệ số của biến tỷ số nợ dài hạn là -0.109 (t-stat=-6.82) đối với biến ROA, và - 0.544 (t-stat=-12.35) đối với biến ROE.

Kết quả này phù hợp với lập luận rằng sự gia tăng các khoản nợ dài hạn sẽ làm giảm khả năng sinh lợi của doanh nghiệp do chi phí nợ dài hạn đắt hơn

chi phí nợ ngắn hạn. Nếu để xảy ra tình trạng nợ dài hạn quá nhiều, doanh nghiệp sẽ gặp rắc rối, bởi nợ đƣợc coi là chi phí cố định mà chi phí nợ dài hạn lại đắt hơn chi phí nợ ngắn hạn. Dù kinh doanh lời hay lỗ, doanh nghiệp vẫn phải đảm bảo việc trả lãi vay đúng kỳ hạn và trả nợ gốc khi đáo hạn. Vì vậy, gia tăng nợ dài hạn trong doanh nghiệp cũng đồng nghĩa với gia tăng thêm rủi ro tài chính. Kết quả này cũng phù hợp với các phát hiện thực nghiệm của Abor (2005), Mesquita và Lara (2003), Amjed (2007), Mahfuzah Salim và Dr. Raj Yadav (2012).

Trong cột (3) và (4) của bảng, tác giả sử dụng mô hình ảnh hƣởng cố định (FEM) với biến tỷ số nợ dài hạn (LDA) và các biến kiểm soát. Kết quả cho thấy hệ số ƣớc lƣợng của biến tỷ số nợ dài hạn vẫn âm, tuy nhiên không có ý nghĩa thống kê đối với biến ROE.

Bảng 3.4. Tỷ số nợ dài hạn và khả năng sinh lợi

Bảng trình bày kết quả hồi quy của biến khả năng sinh lợi trên biến tỷ số nợ dài hạn. Mô hình hồi quy có dạng nhƣ sau:

= + + ∑ + + +

Trong đó:

là biến khả năng sinh lợi của công ty i đƣợc đo lƣờng bởi ROA nhƣ đƣợc trình bày ở Mục 2.2.2;

là tỷ số nợ dài hạn đƣợc trình bày ở mục 2.2.1.

là các biến kiểm soát đặc thù công ty đƣợc trình bày ở Mục

2.2.3.

Mô hình hồi quy cũng bao gồm ảnh hƣởng cố định ngành ( ) và ảnh hƣởng cố định năm ( . Tất cả các biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình hồi quy với giá trị trễ. Sai số chuẩn robust đƣợc sử dụng và đƣợc ƣớc lƣợng theo cụm mỗi công ty. *, **, *** thể hiện mức ý nghĩa tƣơng ứng với 10%, 5% và 1%. Định nghĩa các biến đƣợc trình bày ở Mục 2.2. Mẫu nghiên cứu gồm toàn

bộ công ty niêm yết (không bao gồm các định chế tài chính) trên hai Sở Giao dịch Chứng khoán TP Hồ Chí Minh và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội trong khoản thời gian 2005-2014.

OLS FEM VARIABLES ROA (1) ROE (2) ROA (3) ROE (4) LDA -0.109*** -0.544*** -0.083*** -0.014 (-6.82) (-12.35) (-2.95) (-0.22) Size -0.001 -0.022*** -0.028*** 0.021 (-0.67) (-4.82) (-3.00) (1.16) Growth -0.000 -0.000*** 0.000 -0.000** (-0.10) (-3.22) (0.77) (-2.11) Liquidity 0.201*** 0.345*** 0.021 -0.092** (7.68) (6.59) (0.69) (-2.08) Tang 0.051*** 0.324*** -0.030 -0.133*** (4.19) (10.08) (-1.09) (-2.97) Constant 0.073*** 0.485*** 0.077*** 0.462*** (4.02) (11.33) (8.67) (21.50) Fixed effects IY IY FY FY Observations 1,342 1,357 1,342 1,357 Adj.R2 14.3% 26.4% 60.5% 78.4% 3.2.3. Tỷ số nợ ngắn hạn và khả năn s n lợi

Mô hình hồi quy đƣợc sử dụng trong phân tích này có dạng sau:

= + + + ∑ + +

+ (4)

Trong đó, và là biến tỷ số nợ dài hạn và biến tỷ số nợ ngắn hạn tƣơng ứng đƣợc định nghĩa ở Mục 2.2.1; Các biến còn lại đƣợc giải thích nhƣ ở Mục 2.3.

Bảng 3.5 trình bày kết quả hồi quy của mô hình (4). Biến phụ thuộc là ROA và ROE. Trong cột (1) và (2) của bảng, tác giả sử dụng mô hình hồi quy bình phƣơng nhỏ nhất (Pooled OLS) với biến tỷ số nợ ngắn hạn (SDA) và các

biến kiểm soát. Ngoài ra, tác giả kiểm soát thêm biến tỷ số nợ dài hạn (LDA). Dựa vào khả năng rằng kết quả của mô hình có thể bị tác động chi phối bởi ảnh hƣởng của tỷ số nợ dài hạn (LDA), việc kiểm soát thêm biến LDA trong mô hình cho phép cô lập ảnh hƣởng (nếu có) của biến SDA đến quan hệ giữa biến LDA và biến phụ thuộc. Nhƣ có thể thấy trong cột (1) và (2), tỷ số nợ ngắn hạn có tác động nghịch đến biến ROA và biến ROE của doanh nghiệp với mức ý nghĩa 1%. Ƣớc lƣợng hệ số của biến tỷ số nợ ngắn hạn là -0.144 (t- stat=-11.99) đối với biến ROA, và -.0740 (t-stat=-31.95) đối với biến ROE. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Mahfuzah Salim và Raj Yadav (2012); Mohdammad Fawzi Shubita & Jaafer Maroof Alsawalhah (2012), Ths. Đoàn Ngọc Phúc (2012), Trần Thị Thùy Linh (2015) về tác động nghịch của biến SDA đối với biến ROA và ROE.

Kết quả này khẳng định giả thuyết 2 là phù hợp đối với các doanh nghiệp. Trên thực tế, nợ ngắn hạn có ƣu điểm là dễ huy động hơn, rủi ro lãi suất và tỷ giá ít hơn hoặc dễ dự đoán hơn; tuy nhiên lại gây áp lực lên các hệ số về khả năng thanh toán của doanh nghiệp vì hạn thanh toán của nợ ngắn hạn ngắn và trong tổng nợ của các doanh nghiệp thì nợ ngắn hạn chiếm tỷ trọng lớn (trung bình chiếm khoảng từ 90% đến 95%). Nhƣ vậy, nếu tổng nợ tác động ngƣợc chiều đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp thì nợ ngắn hạn đóng vai trò chủ yếu.

Trong cột (3) và (4) của bảng, tác giả sử dụng mô hình ảnh hƣởng cố định (FEM) với biến tỷ số nợ ngắn hạn (SDA), các biến kiểm soát và cũng kiểm soát thêm biến tỷ số nợ dài hạn (LDA). Ƣớc lƣợng hệ số của tỷ số nợ ngắn hạn (SDA) vẫn tác động nghịch đến biến ROE nhƣng không có ý nghĩa thống kê với biến ROA. Cụ thể, ƣớc lƣợng hệ số của biến tỷ số nợ ngắn hạn ở