6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
3.2. PHÂN TÍCH BẰNG MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI
3.2.1. Mã hóa các biến
Để thuận tiện cho việc theo dõi các nhân tố trong mô hình, tác giả tiến hành mã hóa các biến. Trong bước này, sau khi kiểm tra dữ liệu các biến doanh thu thuần, tổng tài sản, vốn chủ sở hữu, độ lệch chuẩn của doanh thu thuần, được biến đổi logarit tự nhiên để đảm bảo tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
Bảng 3.8. Mã hóa các biến quan sát
Biến độc lập
Quy mô doanh thu
Logarit tự nhiên doanh thu thuần X1 Logarit tự nhiên Tổng tài sản X2 Logarit tự nhiên Vốn chủ sở hữu X3 Tốc độ tăng
trưởng
Tốc độ tăng trưởng doanh thu X4 Tốc độ tăng trưởng tài sản X5
Đầu tư TSCĐ Tỷ lệ TSCĐ/TTS X6
Cơ cấu vốn Tỷ lệ nợ/tổng nguồn vốn X7 Rủi ro kinh
doanh
Logarit tự nhiên độ lệch chuẩn
doanh thu thuần X8
Thời gian hoạt
động Thời gian hoạt động của doanh thu X9 Biến phụ
thuộc
Tỷ suất sinh lời
3.2.2. Ma trận hệ số tương quan Bảng 3.9. Ma trận hệ số tương quan Bảng 3.9. Ma trận hệ số tương quan Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 Y 1 0,23984 0,01668 0,22428 0,38310 0,27380 -0,01306 -0,44894 0,11493 -0,05416 X1 0,23984 1 0,68202 0,57453 0,36282 0,16852 -0,15972 0,02107 0,69586 0,18463 X2 0,01668 0,68202 1 0,81573 0,18541 0,14856 -0,01551 0,15867 0,58274 0,36293 X3 0,22428 0,57453 0,81573 1 0,16275 0,07541 -0,04852 -0,40543 0,50561 0,44850 X4 0,38310 0,36282 0,18541 0,16275 1 0,32558 0,06602 -0,02355 0,24362 0,00729 X5 0,27380 0,16852 0,14856 0,07541 0,32558 1 0,07011 0,08687 0,27480 -0,11703 X6 -0,01306 -0,15972 -0,01551 -0,04852 0,06602 0,07011 1 0,09403 -0,30384 -0,27393 X7 -0,44894 0,02107 0,15867 -0,40543 -0,02355 0,08687 0,09403 1 -0,00217 -0,23058 X8 0,11493 0,69586 0,58274 0,50561 0,24362 0,27480 -0,30384 -0,00217 1 0,13054 X9 -0,05416 0,18463 0,36293 0,44850 0,00729 -0,11703 -0,27393 -0,23058 0,13054 1
Bảng trên cho thấy mối quan hệ giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc.
Nhận xét
Tất cả các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc nhưng mức độ tác động khác nhau.
Xét quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, biến X7 – tỷ lệ nợ trên tổng nguồn vốn có quan hệ chặt chẽ nhất với Y – ROA (rY,X7= -0,44894), các biến có tương quan yếu với phụ thuộc như X6 – tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản, X9 – số năm hoạt động (rY,X6 = -0,01306, rY,X8 = -0,05416)
Xét mối quan hệ giữa các biến độc lập, nhận thấy rằng các nhóm biến có mối quan hệ chặt chẽ đều thuộc cùng một nhóm nhân tố như X1, X2,X3 (rX1,X2 = 0,68202, rX1,X3 = 0,57453, rX2,X3 = 0,81573) trong nhân tố quy mô doanh nghiệp. Để tránh hiện tượng đa cộng tuyến trong khi thực hiện hồi quy, ta cần loại bỏ các biến trong cùng một nhân tố.
3.2.3. Xác định biến trong mô hình hồi quy bội
Sau khi phân tích tương quan để kiểm định mối quan hệ giữa các biến, để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp, đề tài lựa chọn các biến theo nguyên tắc, mỗi nhân tố chỉ chọn một biến có quan hệ chặt chẽ nhất với biến phụ thuộc.
a.Biến phụ thuộc
Y_ROA = Lợi nhuận trước thuế / Tổng tài sản bình quân
b.Biến độc lập
Nhân tố quy mô doanh nghiệp
Trong 3 biến X1, X2, X3 đại diện cho quy mô doanh nghiệp, ta chọn biến X1- logarit tự nhiên doanh thu thuần đại diện cho cho nhân tố quy mô để vừa loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến, vừa là biến có mối quan hệ chặt chẽ nhất với biến phụ thuộc.
Nhân tố tốc độ tăng trưởng
Trong hai biến X4, X5 đại diện cho nhân tố tốc độ tăng trưởng, biến X4 - tốc độ tăng trưởng doanh thu thuần được lựa chọn dựa trên mức độ tương quan cao với biến phụ thuộc .
Nhân tố đầu tư tài sản
Được đại diện bởi biến X6: Tỷ lệ TSCĐ/tổng tài sản
Nhân tố Cơ cấu vốn
Được đại diện bởi biến X7: Tỷ lệ nợ/tổng nguồn vốn
Nhân tố rủi ro kinh doanh
Được đại diện bởi X8: Logarit tự nhiên độ lệch chuẩn của doanh thu thuần
Nhân tố thời gian hoạt động
Được đại diện bởi X9: thời gian hoạt động của doanh nghiệp
c.Mô hình nghiên cứu
Như đã trình bày ở trên, mô hình nghiên cứu được xây dựng như sau:
3.2.4. Phân tích bằng mô hình Pooled OLS
Bảng 3.10. Kết quả phân tích hồi quy bội bằng mô hình Pooled OLS
Dependent Variable: Y_ROA Method: Panel Least Squares Sample: 2009 2013
Periods included: 5
Cross-sections included: 32
Total panel (balanced) observations: 160
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0,040515 0,124560 -0,325264 0,7454 X1 0,016186 0,005807 2,787430 0,0060 X4 0,063621 0,013791 4,613316 0,0000 X6 -0,013189 0,021025 -0,627273 0,5314 X7 -0,184996 0,024296 -7,614166 0,0000 X8 -0,007765 0,005566 -1,395014 0,1650 X9 -0,003519 0,001121 -3,139492 0,0020 R-squared 0,400260 Mean dependent var 0,057371 Adjusted R-squared 0,376741 S.D. dependent var 0,063937 S.E. of regression 0,050476 Akaike info criterion -3,091855 Sum squared resid 0,389825 Schwarz criterion -2,957316 Log likelihood 254,3484 Hannan-Quinn criter. -3,037223 F-statistic 17,01842 Durbin-Watson stat 0,821439 Prob(F-statistic) 0,000000
Nhận xét
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, với mức ý nghĩa α = 0,05 các biến X1, X4, X7, X9 có ý nghĩa thống kê, trong khi các biến X6, X8 không có ý nghĩa. Giá trị R2 = 40,02% cho biết mô hình giải thích được 40,02% sự biến động của hiệu quả kinh doanh được đại diện qua tỷ suất sinh lời từ tài sản ROA. Kết quả hồi quy cũng cho thấy rằng quy mô doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng có mối quan hệ tỷ lệ thuận với hiệu quả kinh doanh, trong khi đó cơ cấu vốn được đo lường qua tỷ lệ nợ và thời gian hoạt động của doanh nghiệp có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với hiệu quả kinh doanh.
Các ước lượng mô hình theo hướng tiếp cận Pooled OLS tất cả các hệ số đều không đổi theo thời gian và các đơn vị chéo. Cách tiếp cận này thường ít được sử dụng do ràng buộc quá chặt về các đơn vị chéo, tuy nhiên điều này khó xảy ra trong thực tế, do hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp không chỉ phụ thuộc vào những nhân tố trong mô hình mà còn phụ thuộc vào các nhân tố khác, trong đó phải tính đến môi trường hoạt động doanh nghiệp và đặc điểm riêng của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, ràng buộc quá chặt về đơn vị chéo là nguyên nhân dẫn đến hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình, khiến kết quả ước lượng không còn chính xác.
3.2.5. Phân tích bằng mô hình ảnh hưởng cố định FEM
Trong mô hình hồi quy bội các biến X6, X8 không có ý nghĩa thống kê nên được loại bỏ ra khỏi mô hình ảnh hưởng cố định FEM để có thể ước lượng chính xác hơn các nhân tố tác động đến hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp ngành Xây dựng niêm yết trên sàn HOSE. Kết quả phân tích hồi quy bội bằng mô hình ảnh hưởng cố định FEM cho kết quả như sau:
Bảng 3.11. Kết quả phân tích hồi quy bội bằng mô hình FEM
Dependent Variable: Y_ROA Method: Panel Least Squares Sample: 2009 2013
Periods included: 5
Cross-sections included: 32
Total panel (balanced) observations: 160
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0,151077 0,175481 -0,860928 0,3909 X1 0,014728 0,006626 2,222855 0,0280 X4 0,031048 0,010664 2,911372 0,0043 X7 -0,133936 0,034155 -3,921450 0,0001 X9 -0,015294 0,002002 -7,639436 0,0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0,796312 Mean dependent var 0,057371 Adjusted R-squared 0,738819 S.D. dependent var 0,063937 S.E. of regression 0,032676 Akaike info criterion -3,809261 Sum squared resid 0,132395 Schwarz criterion -3,117347 Log likelihood 340,7409 Hannan-Quinn criter. -3,528299 F-statistic 13,85068 Durbin-Watson stat 1,862323 Prob(F-statistic) s,000000
Y = -0,151077+ 0,014728X1 + 0,031048X4 - 0,133936X7- 0,015294X9 Nhận xét
Mô hình cho thấy, với mức ý nghĩa 5%, các biến X1, X4, X7, X9 đều có ý nghĩa thống kê. R2 = 79,63% cho thấy mô hình giải thích được 79,63% sự biến động của hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp, được thể hiện qua ROA.
Bên cạnh đó, kết quả của mô hình còn cho thấy các biến X1, X4 đại diện cho các nhân tố quy mô doanh nghiệp và tốc độ tăng trưởng có mối quan hệ tỷ lệ thuận với hiệu quả kinh doanh, trong khi đó, các biến X7, X9 đại diện cho
nhân tố cơ cấu vốn và thời gian hoạt động của doanh nghiệp có quan hệ tỷ lệ nghich với hiệu quả kinh doanh.
Mô hình ảnh hưởng cố định – REM, quan tâm đến những đặc điểm riêng biệt của mỗi thực thể, trong trường hợp này là đặc điểm riêng của mỗi doanh nghiệp, có thể ảnh hưởng đến các biến độc lập và giải thuyết rằng có sự tương quan giữa các phần dư của mỗi thực thể với các biến độc lập. So với mô hình hồi quy Pooled OLS, mô hình REM có những điểm tốt hơn, vẫn đảm bảo ý nghĩa của các hệ số xác định R2 lên đến 79,63%, mô hình giải thích tốt hơn sự biến động của hiệu quả kinh doanh khi đã thêm vào ảnh hưởng riêng biệt (không đổi theo thời gian) do đặc điểm của từng doanh nghiệp.
3.2.6. Phân tích bằng mô hình ảnh hưởng cố định REM
Bảng 3.12. Kết quả phân tích hồi quy bội bằng mô hình REM
Dependent Variable: Y_ROA
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Sample: 2009 2013
Periods included: 5
Cross-sections included: 32
Total panel (balanced) observations: 160
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0,091689 0,135799 -0,675178 0.5006 X1 0,011676 0,005124 2,278758 0,0240 X4 0,045101 0,010040 4,492287 0,0000 X7 -0,179638 0,027142 -6,618546 0,0000 X9 -0,008179 0,001387 -5,896843 0,0000 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0,036336 0,5529 Idiosyncratic random 0,032676 0,4471 Weighted Statistics
R-squared 0,409111 Mean dependent var 0,021406 Adjusted R-squared 0,393862 S.D. dependent var 0,044972 S.E. of regression 0,035013 Sum squared resid 0,190014 F-statistic 26,82915 Durbin-Watson stat 1,367690 Prob(F-statistic) 0,000000
Unweighted Statistics
R-squared 0,298565 Mean dependent var 0,057371 Sum squared resid 0,455926 Durbin-Watson stat 0,570006
Nhận xét
Mô hình cho thấy với mức ý nghĩa 5%, các biến X1, X4, X7, X9 đều có ý nghĩa thống kê. R2 = 40,91% cho thấy mô hình giải thích được 40,91% sự biến động của hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp, được thể hiện qua ROA.
Cũng tương tự như kết quả của mô hình FEM, kết quả của mô hình còn cho thấy các biến X1, X4 có mối quan hệ tỷ lệ thuận với hiệu quả kinh doanh, và các biến X7, X9 có quan hệ tỷ lệ nghịch với hiệu quả kinh doanh.
Trong phương pháp ước lượng theo cách tiếp cận của mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên – REM, sự biến động giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến độc lập. Tuy nhiên, khác biệt giữa các thực thể có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và REM xem các phần dư của biến thực thể là một biến giải thích mới. Kết quả ước lượng của mô hình cũng khá tốt (R2 = 40,91%), mô hình có ý nghĩa, hệ số trong mô hình cũng thỏa mãn.
Tóm lại, kết quả hồi quy của cả ba mô hình đều giống nhau về hướng tác động của bốn nhân tố: quy mô doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp, cơ cấu vốn và thời gian hoạt động đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp, với mức độ tác động khác nhau. Chính vì vậy để lựa chọn mô hình nào phù hợp hơn phải được xác định bằng kiểm định Hausman.
3.2.7. Kiểm định Hausman
Để lựa chọn mô hình thích hợp, chúng ta sử dụng kiểm định Hausman với H0: REM là mô hình thích hợp hơn FEM
H1: FEM là mô hình thích hợp hơn REM Nếu Prob < 0,05 bác bỏ H0, thừa nhận H1
Ngược lại, nếu Prob >0,05 thừa nhận H0, REM là mô hình thích hợp hơn FEM
Kết qủa của kiểm định Hausman cho giá trị Prob = 0,0000< 0,05 cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn để phân tích sự ảnh hưởng của các nhân tố đến hiệu quả kinh doanh.
Vây, mô hình nghiên cứu xây dựng được là:
Yit = -0,151077+0,014728X1it+0,031048X4it-0,133936X7it-0,015294X9it+uit
3.3.TÓM TẮT NGHIÊN CỨU
Bảng 3.13. Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Biến độc lập Giả thuyết Phân tích thống kê Phân tích hồi quy
Quy mô doanh nghiệp + + +
Tốc độ tăng trưởng + + +
Đầu tư tài sản cố định - +/- Không ảnh hưởng
Cơ cấu vốn +/- - -
Rủi ro kinh doanh +/- +/- Không ảnh hưởng
Thời gian hoạt động + + -
Quy mô doanh nghiệp: Tỷ lệ thuận với hiệu quả kinh doanh.
Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Zeitun và Tian (2007), Onaolapo và Kajola (2010). Điều này được giải thích là do các doanh nghiệp có quy mô càng lớn (doanh thu) thì lợi nhuận càng lớn, khiến cho tỷ suất sinh lời của tài sản càng lớn. Lợi thế về quy mô cũng làm cho chi phí bình quân trên một đơn vị sản phẩm thấp hơn, khiến cho thu nhập của các doanh nghiệp càng lớn. Đồng thời, các doanh nghiệp có quy mô lớn sẽ có nhiều uy tín, cơ hội để tiếp cận với các đầu vào (nguyên vật liệu, nhân công, nguồn vốn..) có chi phí thấp hơn so với các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Kết quả này cũng phù hợp với các phân tích thống kê trước đó.
Tuy nhiên, với hệ số β = 0,014728 là khá nhỏ, cho thấy mức độ tác động của quy mô doanh nghiệp đến hiệu quả kinh doanh là không đáng kể.
Vậy, có thể kết luận: “Quy mô doanh nghiệp có quan hệ thuận chiều với hiệu quả kinh doanh”
Tốc độ tăng trưởng: Tỷ lệ thuận với hiệu quả kinh doanh
Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Zeitun và Tian (2007), Điều này được giải thích là do các doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng doanh thu lớn là các doanh nghiệp đã tận dụng được khả năng quản lý, kinh doanh khiến lợi nhuận tăng lên đáng kể dẫn đến kết quả là ROA tăng. Tốc độ tăng trưởng cao cũng tạo uy tín cho doanh nghiệp, từ đó có thể thu hút được nguồn vốn, nguyên vật liệu đầu vào với chi phí thấp, từ đó tăng hiệu quả của hoạt động kinh doanh.
Tuy nhiên, với hệ số β = 0,031048 là khá nhỏ, cho thấy mức độ tác động của tốc độ tăng trưởng đến hiệu quả kinh doanh là không đáng kể.
Dựa trên phân tích qua các mô hình hồi quy và phân tích thống kê, có thể kết luận: “Tốc độ tăng trưởng có quan hệ thuận chiều với hiệu quả kinh doanh”
Đầu tư TSCĐ: Không ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh.
Kết quả này không phù hợp với nghiên cứu của Onaolapo và Kajola (2010), Zeitun và Tian (2007). Điều này có thể được giải thích là do thực trạng đầu tư vào tài sản cố định của các doanh nghiệp nhóm ngành xây dựng tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu của các doanh nghiệp bình quân vào khoảng 20 – 22%, đây là mức đầu tư khá thấp, do đó dẫn đến mức ảnh hưởng không cao đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp. Mặt khác, khi đầu tư vào tài sản cố định, không chỉ mức độ, giá trị đầu tư mà khả năng, trình độ quản lý các tài sản của doanh nghiệp cũng có tác động không nhỏ đến hiệu quả đầu tư vào tài sản cố định từ đó gián tiếp ảnh đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp.
Kết quả phân tích thống kê cũng đưa đến một kết luận tương tự về quan hệ giữa mức đầu tư tài sản cố định và hiệu quả kinh doanh.
Cơ cấu vốn (tỷ lệ nợ): tỷ lệ nghịch với hiệu quả kinh doanh.
Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Onaolapo và Kajola (2010), Zeitun và Tian (2007), Khalaf Taani (2013).
Nhìn chung, các doanh nghiệp ngành Xây dựng được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh trong thời gian nghiên cứu có tỷ lệ nợ rất cao, đặc biệt có lúc chiếm tỷ trọng gần 90% tổng nguồn vốn của doanh nghiệp và tăng liên tục qua các năm. Điều này khiến các doanh nghiệp này phải đối với rủi ro mất khả năng thanh toán rất cao. Với mức rủi ro này, tất