Mối quan hệ tương quan giữa các biến trong mô hình

6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu

3.1.3. Mối quan hệ tương quan giữa các biến trong mô hình

Hệ số tương quan cho biết xu hướng mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Dựa vào kết quả ma trận tương quan, tác giả sẽ phân tích mối tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập trong mô hình và mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Bảng 3.6 dưới đây trình bày ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình (chi tiết xem phụ lục 2).

Mối quan hệ tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập: quan hệ tương quan thuận chiều với biến minh bạch thông tin trên BCTC (TRANS) đó là: quy mô (FSIZE), mức sinh lời (PROL), hiệu suất sử dụng tài sản (EASSET), chủ thể kiểm toán (AUDIT), sở hữu cổ đông nhà nước (OWNP), mức độ sở hữu tập trung (CONS) và sở hữu cổ đông nước ngoài (FORES). Riêng biến đòn bẩy tài chính (LEV) có quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc. Trước khi ước lượng mô hình hồi quy, cần kiểm tra giả định quan trọng của mô hình là không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Để kiểm tra giả định này, luận văn xây dựng ma trận hệ số tương quan Pearson của tất cả các cặp biến độc lập cần kiểm tra và nhân tử phóng đại phương sai –VIF.

Số liệu Bảng 3.6 cho thấy, hầu hết hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập đều nhỏ hơn 0,8 (<0,8), hệ số này cho biết giữa các biến độc lập không có mối quan hệ giữa 2 biến bất kỳ nào quá chặt chẽ. Ngoài ra, giá trị VIF của các biến đều nhỏ, và giá trị VIF trung bình = 1,39 < 10 (xem phụ lục 3). Với hai thông tin: hệ số tương quan giữa các biến độc lập và nhân tử phóng đại phương sai VIF cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình không xảy ra (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

78

Bảng 3.6. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình và giá trị VIF

TRANS FSIZE_LN LEV PROL EASSET FIX AUDIT OWNP CONC BEXC CEO Giá trị VIF

TRANS Hệ số TQ Pearson 1,000 Sig. (2-tailed) FSIZE_LNHệ số TQ Pearson 0,213** 1,000 1,38 Sig. (2-tailed) 0,000 LEV Hệ số TQ Pearson -0,244** 0,112 1,000 1,74 Sig. (2-tailed) 0,000 0,062 PROL Hệ số TQ Pearson 0,237** 0,040 -0,605** 1,000 1,66 Sig. (2-tailed) 0,000 0,504 0,000 EASSET Hệ số TQ Pearson 0,303** -0,215** -0,061 -0,026 1,000 1,26 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,313 0,667 FIX Hệ số TQ Pearson -0,058 0,012 -0,001 0,077 -0,226** 1,000 1,14 Sig. (2-tailed) 0,340 0,847 0,984 0,199 0,000 AUDIT Hệ số TQ Pearson 0,531** 0,353** -0,067 0,069 -0,006 0,028 1,000 1,39 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,267 0,253 0,918 0,649 OWNP Hệ số TQ Pearson 0,128* -0,213** -0,150* 0,083 0,270** 0,082 -0,174** 1,000 1,33 Sig. (2-tailed) 0,033 0,000 0,012 0,171 0,000 0,172 0,004 CONC Hệ số TQ Pearson 0,257** -0,038 -0,025 0,058 0,254** -0,052 0,121* 0,283** 1,000 1,24 Sig. (2-tailed) 0,000 0,528 0,682 0,339 0,000 0,391 0,044 0,000 BEXC Hệ số TQ Pearson 0,062 -0,040 -0,132* 0,144* 0,008 -0,041 0,181** 0,072 0,225** 1,000 1,35 Sig. (2-tailed) 0,303 0,504 0,028 0,017 0,898 0,501 0,003 0,231 0,000 CEO Hệ số TQ Pearson 0,052 0,212** 0,004 -0,052 -0,088 0,021 0,039 -0,255** -0,120* -0,414** 1,000 1,37 Sig. (2-tailed) 0,390 0,000 0,948 0,391 0,143 0,724 0,517 0,000 0,045 0,000 FORES Hệ số TQ Pearson 0,323** 0,324** -0,168** 0,170** 0,003 0,165** 0,403** -0,032 0,137* 0,033 0,154* 1,39 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,005 0,005 0,957 0,006 0,000 0,596 0,023 0,580 0,010

3.1.4. Ứớc lượng mô hình và kiểm định các giả thuyết a. Ước lượng mô hình

Bảng 3.7 dưới đây trình bày kết quả hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ minh bạch thông tin trên BCTC của các DNNY trên toàn bộ mẫu theo mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM), mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) và mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS) (xem phụ lục 4, 5 và 6). Kết quả ước lượng và kiểm định cho thấy:

 Thống kê F có giá trị là 79,5 trong mô hình REM, trong mô hình Pooled OLS là 21,53 và trong mô hình FEM là 1,66. Thống kê F trong mô hình REM và Pooled OLS đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này hàm ý rằng các hệ số hồi quy đồng thời bằng không đều bị bác bỏ với mức ý nghĩa 1%. Nghĩa là 2 mô hình REM và Pooled OLS phù hợp và có ý nghĩa thống kê. Riêng mô hình FEM có thống kê F không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, do đó mô hình FEM không phù hợp trong giải thích biến phụ thuộc (Oscar Tores, 2007).

 Hệ số xác định R2 là 0,4510 đối với mô hình REM, 0,0637 đối với mô hình FEM và trong mô hình Pooled OLS là 0,4729. Kết quả này hàm ý rằng, trong mô hình REM các biến độc lập giải thích được khoảng 45,1% sự thay đổi mức độ minh bạch thông tin, trong mô hình FEM các biến độc lập giải thích được khoảng 6,37% sự thay đổi mức độ minh bạch thông tin và trong mô hình Pooled OLS các biến độc lập giải thích được khoảng 47,29% sự thay đổi của mức độ minh bạch thông tin trên BCTC.

Bảng 3.7. Kết quả hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ minh bạch thông tin

Biến

Mô hình REM Mô hình FEM Mô hình Pooled OLS Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa FSIZE_LN 0,0679 0,1370 0,0433 0,6880 0,0604 *0,0430 LEV 0,0016 0,9270 0,0293 0,1570 -0,0294 .0,0590

Biến

Mô hình REM Mô hình FEM Mô hình Pooled OLS Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa PROL 0,4940 .0,0910 0,5366 0,1020 0,7420 *0,0240 EASSET 0,1738 ***0,0000 0,1462 .0,0540 0,1840 ***0,0000 FIX -0,2200 0,4140 -0,3857 0,2730 -0,2152 0,3540 AUDIT 0,6292 ***0,0000 0,3305 *0,0190 0,7717 ***0,0000 OWNP 0,5157 .0,0660 3,4728 0,3000 0,4328 *0,0130 CONC 0,1750 0,4130 -0,0330 0,8980 0,3760 .0,0560 FORES 0,2133 0,5510 -0,6822 0,2420 0,2214 0,4070 BEXC -0,1749 0,5100 -0,2975 0,3800 -0,3001 0,1900 CEO 0,0580 0,5300 0,0010 0,9930 0,0754 0,3530 _CONS 1,8299 0,0060 2,0475 0,2250 1,8760 0,0000 Số quan sát 276 276 276 Hệ số xác định (R2) 0,4510 0,0637 0,4729 Thống kê F 79,50 1,66 21,53 Prob 0,0000 0,0861 0,0000

Ghi chú: ‘***’: có ý nghĩa thống kê ở mức 0.001; ‘**’: có ý nghĩa thống kê ở mức 0.01; ‘*’ : có ý nghĩa thống kê ở mức 0.05; ‘.’: có ý nghĩa thống kê ở mức 0.1

(Nguồn: Tác giả tự tính toán)

Để lựa chọn mô hình thích hợp cho nghiên cứu, luận văn sử dụng thủ tục kiểm định Breusch Pagan Lagrange để so sánh giữa mô hình REM và Pooled OLS (xem phụ lục 7). Kết quả kiểm định Breusch Pagan Lagrange cho thấy thống kê khi bình phương 2(1) = 117,55 với Prob > 2 = 0,0000 < 5%. Kết quả này hàm ý rằng giả thuyết H0: “Không có tác động ngẫu nhiên” bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%. Nói cách khác, mô hình REM là mô hình phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS trong giải thích biến phụ thuộc (Oscar Tores, 2007). Với mô hình REM được lựa chọn, luận văn tiếp tục kiểm định các khuyết tật của mô hình như sau:

+ Để kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình REM, luận văn sử dụng kiểm định Wooldridge trong STATA. Kết quả kiểm định cho thấy thống kê F(1,68) = 1,377 với Prob>F = 0,2447 > 5% (xem phụ lục 8). Kết quả

quan”. Nói cách khác, mô hình nghiên cứu không có hiện tượng tự tương quan (Oscar Tores, 2007).

+ Để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình, luận văn sử dụng kiểm định Breusch - Pagan trong phần mềm STATA. Kết quả kiểm định Breusch - Pagan cho thấy thống kê khi bình phương2(1) = 14,3 với Prob >2 = 0,0002 < 5% (xem phụ lục 9). Kết quả này hàm ý rằng giả thuyết H0: “Không có hiện tượng phương sai thay đổi” bị bác bỏ. Nói cách khác, mô hình nghiên cứu có hiện tượng phương sai thay đổi. Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, phương pháp ước lượng với tham số robust trong STATA (xem phụ lục 10) được áp dụng (Oscar Tores, 2007). Kết quả thể hiện ở Bảng 3.8 như sau:

Bảng 3.8. Kết quả hồi quy mô hình REM

(Sau khi khắc phục phương sai thay đổi)

Biến Mô hình REM

Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa

FSIZE_LN 0,0679 .0,0820 LEV 0,0016 0,9160 PROL 0,4940 *0,0400 EASSET 0,1738 ***0,0030 FIX -0,2200 0,3790 AUDIT 0,6292 ***0,0000 OWNP 0,5157 .0,0650 CONC 0,1750 0,3830 FORES 0,2133 0,5560 BEXC -0,1749 0,5560 CEO 0,0580 0,5360 _CONS 1,8299 0,0040 Số quan sát 276 Hệ số xác định (R2) 0,4510 Thống kê F 63,18 Prob 0,0000

Ghi chú: ‘***’: có ý nghĩa thống kê ở mức 0.001; ‘**’: có ý nghĩa thống kê ở

mức 0.01; ‘*’ : có ý nghĩa thống kê ở mức 0.05; ‘.’: có ý nghĩa thống kê ở mức 0.1

Như vậy, trong phần thảo luận kết quả nghiên cứu đối với các DNNY ngành hàng tiêu dùng sau đây, luận văn sẽ dựa trên mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) với sự kiểm soát ảnh hưởng của phương sai thay đổi. Theo mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM), kết quả hồi quy viết lại như sau:

TRANS𝑖𝑡 = 1,8299 + 0,0679 ∗ FSIZE𝑖𝑡+ 0,494 ∗ PROL𝑖𝑡

+0,1738 ∗ EASSET𝑖𝑡 + 0,6292 * AUDIT𝑖𝑡+ 0,5157*OWNP𝑖𝑡 Dựa vào kết quả hồi quy theo mô hình REM cho thấy:

- Hệ số hồi quy của biến quy mô doanh nghiệp (FSIZE) là 0,0679 và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Biến quy mô doanh nghiệp có quan hệ thuận chiều đến mức độ minh bạch thông tin trên BCTC của các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng niên yết trên TTCK Việt Nam. Kết quả này hàm ý rằng khi quy mô doanh nghiệp càng lớn thì mức độ minh bạch thông tin càng cao. Mối quan hệ này có thể lý giải như sau: các DNNY ngành hàng tiêu dùng có quy mô lớn thường có nhiều nhà đầu tư lớn hơn doanh nghiệp nhỏ, với vị thế của mình nhà đầu tư lớn sẽ yêu cầu doanh nghiệp phải minh bạch thông tin. Ngoài ra, các doanh nghiệp lớn cũng có nhiều nguồn lực để minh bạch thông tin hơn cho nhà đầu tư so với các doanh nghiệp nhỏ. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Cheung và cộng sự khi nghiên cứu TTCK Hồng Kông (2005), nghiên cứu của nhóm tác giả Robert Bushman, Piotroski, and Smith (2004) và Nguyễn Nhất Nam (2015). Như vậy, Giả thuyết H1.1: “Các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng niêm yết trên TTCK Việt Nam có quy mô lớn thì mức độ minh bạch thông tin trên BCTC cao hơn các doanh nghiệp có quy mô nhỏ”

được khẳng định.

- Biến mức sinh lời (PROL) có tương quan thuận chiều đến mức độ minh bạch thông tin trên BCTC với hệ số hồi quy là 0,494 và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Điều này cho thấy rằng, doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng

niêm yết trên TTCK Việt nam có mức sinh lời cao sẵn sàng minh bạch thông tin trên BCTC hơn các doanh nghiệp có mức sinh lời thấp. Các doanh nghiệp có mức sinh lời cao thường minh bạch nhiều thông tin nhằm thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư quan tâm đến họ, từ đó giá trị cổ phiếu của họ được gia tăng. Kết quả này cũng phù hợp với lý thuyết tín hiệu. Khi các DNNY có mức sinh lời cao thì họ thường chủ động trong việc minh bạch thông tin ra bên ngoài, đây là cách mà các DNNY phát tín hiệu ra thị trường để các nhà đầu tư phân biệt được chứng khoán tốt và xấu. Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Cheung và cộng sự (20050 và Lê Thị Mỹ Hạnh (2015). Như vậy, Giả thuyết H1.3: “Các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng niêm yết trên TTCK Việt Nam có mức sinh lời cao sẵn sàng minh bạch thông tin hơn doanh nghiệp có mức sinh lời thấp” được chứng minh.

- Tương tự như biến mức sinh lời, biến hiệu suất sử dụng tài sản (EASSET) cũng có tương quan thuận chiều đến mức độ minh bạch thông tin trên BCTC của các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng niên yết trên TTCK Việt Nam với hệ số hồi quy là 0,1738 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Nhất Nam (2015) khi nghiên cứu các DNNY trên HOSE. Như vậy, giả thuyết H1.4: “Các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng niêm yết trên TTCK Việt Nam có hiệu suất sử dụng tài sản càng cao thì mức độ minh bạch thông tin trên BCTC càng cao” được chấp nhận.

- Bên cạnh đó, biến chủ thể kiểm toán (AUDIT) có hệ số hồi quy là 0,6292 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Hệ số này cho thấy, khi các nhân tố khác không đổi, các DNNY lựa chọn doanh nghiệp kiểm toán thuộc big 4 có mức độ minh bạch thông tin trên BCTC trung bình cao hơn 0,6292 các DNNY lựa chọn doanh nghiệp kiểm toán không thuộc big 4. Số liệu nghiên cứu giai đoạn 2013 – 2016 cho thấy, trong 69 DNNY ngành hàng tiêu dùng được chọn vào mẫu, có 27 doanh nghiệp (chiếm 39,1%) sử dụng dịch vụ kiểm toán của

big 4 ít nhất một lần. Còn lại 42 doanh nghiệp chưa từng sử dụng dịch vụ kiểm toán của một trong các doanh nghiệp kiểm toán thuộc big 4. Mối quan hệ thuận chiều giữa biến AUDIT và mức độ minh bạch thông tin trên BCTC của các DNNY ngành hàng tiêu dùng có thể được lý giải như sau: Doanh nghiệp kiểm toán lớn ít phụ vào khách hàng hơn các doanh nghiệp kiểm toán nhỏ. Các doanh nghiệp kiểm toán lớn quan tâm nhiều hơn đến việc bảo vệ vị thế của mình. Do đó, các doanh nghiệp kiểm toán lớn thường xây dựng quy trình kiểm toán chặt chẽ và yêu cầu khách hàng phải minh bạch thông tin nhiều. Đối với các DNNY, việc tìm đến doanh nghiệp kiểm toán lớn có uy tín là lời khẳng định với nhà đầu tư về mức độ minh bạch thông tin trên BCTC. Kết quả này cũng phù hợp với kết luận của Lê Thị Mỹ Hạnh (2015) và Nguyễn Nhất Nam (2015). Như vậy, Giả thuyết H2.1: “Các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng niêm yết trên TTCK Việt Nam được kiểm toán bởi doanh nghiệp kiểm toán lớn (Big 4) thì tính minh bạch thông tin trên BCTC cao hơn các doanh nghiệp khác (Non Big 4)”

được khẳng định.

- Kết quả ước lượng còn cho thấy, biến sở hữu cổ đông nhà nước có hệ hồi quy là 0,5157 và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Hệ số này cho thấy nhân tố sở hữu cổ đông nhà nước có ảnh hưởng cùng chiều đến mức độ minh bạch thông tin trên BCTC của các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng. Mối quan hệ thuận chiều này được giải thích như sau: Nhà nước là nhà đầu tư có quyền lực cao nhất trên thị trường, do vậy càng dễ có điều kiện yêu cầu DNNY minh bạch thông tin nhiều hơn. Kết quả này cũng phù hợp với lý thuyết chi phí chính trị, lý thuyết chi phí chính trị thừa nhận rằng những doanh nghiệp có sở hữu bởi nhà nước có xu hướng gia tăng minh bạch bạch thông tin để tránh sự can thiệp của nhà nước bằng các quy định như thay đổi thuế suất thuế nhập khẩu, quy định khắt khe các tiêu chuẩn về vệ sinh an toàn thực phẩm đối với các DNNY sản xuất kinh doanh các mặt hàng sữa, bia…

Khi nghiên cứu mức độ minh bạch thông tin BCTC của các DNNY trên HOSE, tác giả Nguyễn Nhất Nam (2015) kết luận rằng không có mối quan hệ giữa sở hữu nhà nước và mức độ minh bạch thông tin BCTC. Sự khác biệt về kết quả này là do, thứ nhất: mẫu nghiên cứu của tác giả Nguyễn Nhất Nam thực hiện là 166 DNNY thuộc nhiều ngành niêm yết trên HOSE nên tỷ lệ sở hữu nhà nước ở các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu sẽ khác với các DNNY ngành hàng tiêu dùng. Thứ hai, tác giả Nguyễn Nhất Nam sử dụng dữ liệu chéo với phương pháp ước lượng hồi quy cổ điển. Ngược lại, trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu bảng với mô hình hồi quy REM được lựa chọn.

Kết quả này trái ngược với kết quả của nhóm tác giả Robert Bushman, Piotroski, and Smith (2004). Nhóm tác giả kết luận rằng ở các quốc gia với các doanh nghiệp có tỷ lệ sở hữu nhà nước cao thì mức độ minh bạch thông tin tài chính sẽ thấp. Sự khác biệt này có thể lý giải như sau:

Nghiên cứu của nhóm tác giả Robert Bushman và cộng sự được thực hiện ở 45 quốc gia và vùng lãnh thổ với chế độ chính trị và kinh tế khác nhau như Mỹ, Đức, Pháp, Anh, Scandinavian... Tại các quốc gia trong mẫu nghiên cứu, nếu các doanh nghiệp có sở hữu nhà nước thì thường bị chi phối bởi các chính trị gia. Do đó, các doanh nghiệp có tỷ lệ sở hữu nhà nước