7. Tổng quan tài liệu sử dụng trong đề tài
3.3.2 Kết quả phân tích hồi quy về các nhân tố ảnh hưởng đến việc vận
vận dụng CSKT ở các công ty xây dựng niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh
a) Phân tích hệ số tương quan
Trước khi phân tích hồi quy tuyến tính để xem xét mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến chỉ tiêu CSKT, cần phân tích mối tương quan giữa các biến với nhau. Hệ số tương quan r được dùng để phản ánh mối quan hệ này như sau: Bảng 3.7 Hệ số tương quan r Biến Y X1 X2 X3 X4 X5 Y (CSKT) 1 .647 .073 .376 -.401 .085 X1 (TTSAN) .647 1 .357 .264 .322 .267 X2 (VCSH) .073 .357 1 .271 .055 .082 X3 (TSNO) .376 .264 .271 1 .255 .165 X4 (THUE) -.401 .322 .055 .255 1 .402 X5 (NOIBO) .085 .267 .082 .165 .402 1
(Nguồn: theo tính toán của tác giả và phần mềm SPSS)
r < 0: thể hiện mối quan hệ giữa hai biến là ngược chiều
|r| <1: thể hiện mức độ mối quan hệ giữa hai biến. Nếu r càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt chẽ, r = 0 thể hiện hai biến không có quan hệ nào.
Từ kết quả ở bảng 3.7, ta thấy các hệ số này là kết quả tính được bằng cách sử dụng phần mềm SPSS với số lượng mẫu phân tích 50 công ty. Xét về mối tương quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập. Tất cả các hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đều khác 0 hay các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc nhưng ở mức độ khác nhau. Cụ thể là biến có quan hệ chặt chẽ và ý nghĩa với CSKT (|r| > 0.5) là biến TTSAN (X1; ry.x1 = 0.647). Biến này có tương quan thuận khá chặt chẽ với lợi nhuận ở mức ý nghĩa 1%. Các biến khác có mối quan hệ thuận với CSKT ở mức chặt chẽ thấp hơn là biến THUE (X4; |ry.x4| = 0.401) và biến TSNO (X3; ry.x3 = 0.376). Biến NOIBO (X5; ry.x5 = 0.085) và biến VCSH (X2; ry.x2 = 0.073) có tương quan thuận rất lỏng lẻo với CSKT. Như vậy. khi xem xét hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. có thể xác định được mức độ chặt chẽ chưa cao giữa các biến (|r| < 0.5). Vì vậy, để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến CSKT của các công ty xây dựng, tác giả lựa chọn lại các biến để đưa vào mô hình. Mỗi nhân tố sẽ chọn một biến đại diện có quan hệ chặt chẽ với CSKT hơn các biến còn lại (chọn |r| lớn hơn) và tránh hiện tượng đa cộng tuyến.
b) Phân tích hồi quy tuyến tính đơn giữa chỉ tiêu CSKT và các nhân tố ảnh hưởng
Bảng 3.8 Phân tích hồi quy đơn biến
Biến R2 P X1 (TTSAN) 0.418 0.031 X2 (VCSH) 0.094 0.015 X3 (TSNO) 0.022 0.035 X4 (THUE) 0.12 0.014 X5 (NOIBO) 0.007 0.556
R2: hệ số xác định. p (p-value): ý nghĩa thống kê
(Nguồn: theo tính toán của tác giả và phần mềm SPSS)
Kết quả ở bảng trên cho thấy ngoại trừ X1 có R2 = 0.418 giải thích được 41.8% sự thay đổi của biến CSKT thì hầu hết các biến còn lại tất cả các biến đều có giá trị R2 rất nhỏ phản ánh sự không phù hợp của mô hình. Kết quả của sự phân tích này cho thấy CSKT chịu sự tác động chủ yếu của biến tổng tài sản (X1). Đồng thời. nhìn vào trị số p (p-value) ta thấy chỉ có biến tổng tài sản (X1) có ý nghĩa về mặt thống kê (p < 0.05). Với hầu hết giá trị R2 ở bảng trên rất nhỏ phản ánh sự không phù hợp của mô hình, có nghĩa là việc phân tích hồi quy đơn không có ý nghĩa. Kết quả này cho thấy CSKT không chịu ảnh hưởng của từng nhân tố riêng lẻ mà chịu ảnh hưởng đồng thời của các nhân tố. Việc phân tích này thể hiện rõ hơn trong mô hình hồi quy bội.
c) Phân tích hồi quy tuyến tính bội giữa chỉ tiêu CSKT và các nhân tố ảnh hưởng:
c1) Đo lường biến đưa vào mô hình hồi quy bội:
Sau khi xem xét hệ số tương quan giữa các biến ta sẽ tiến hành lựa chọn các biến độc lập cần thiết để đưa vào mô hình phân tích hồi quy. Theo như đã
đề cập ở trên, ứng với mỗi nhân tố sẽ sử dụng một biến đại diện có quan hệ rõ nhất với biến phụ thuộc và phải loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến và tự tương quan giữa các biến giải thích. Vậy, trình tự tác giả lựa chọn các biến để đưa vào nhân tố như sau:
+ Nhân tố Quy mô doanh nghiệp
Nhân tố này có 2 biến là TTSAN (X1; ry.x1 = 0.647) và VCSH (X2; ry.x2 = 0.073). Trong đó, biến TTSAN có quan hệ với biến CSKT chặt chẽ hơn (ry.x1> ry.x2) nên tác giả chọn biến TTSAN (X1) làm đại diện cho nhân tố quy mô doanh nghiệp.
+ Nhân tố Mức vay nợ
Nhân tố mức vay nợ được phản ánh bởi một biến duy nhất là tỷ suất nợ. Biến này có hệ số tương quan với CSKT tương đối chặt chẽ (X3; ry.x3 = 0.376). Xét về quan hệ với các biến giải thích, quan hệ giữa biến này với các biến khác cũng không cao nên không có hiện tượng tự tương quan. Do đó, tác giả lựa chọn biến tỷ suất nợ đại diện cho nhân tố mức vay nợ đưa vào mô hình phân tích.
+ Nhân tố Thuế
Đại diện cho nhân tố này là biến THUE (X4;|ry.x4| = 0.401) và biến này có mối quan hệ ngược chiều khá chặt chẽ với CSKT nên tác giả lựa chọn biến THUE làm đại diện cho nhân tố thuế và đưa vào mô hình.
+ Nhân tố Tài trợ nội bộ
Nhân tố này được phản ánh bởi một biến là tỷ lệ % lợi nhuận giữ lại (X5; ry.x5 = 0.085). Biến NOIBO có mối quan hệ thuận khá lỏng lẻo với CSKT, tuy nhiên khi xét về quan hệ với các biến giải thích khác, quan hệ giữa biến này với các biến còn lại cũng không cao nên không có tự tương quan. Vì thế, biến NOIBO được chọn để đại diện cho nhân tố Tài trợ nội bộ.
Y = β0+β1X1+β3X3+β4X4+β5X5
Trong đó:
Biến phụ thuộc: Y: CSKT (CSKT) Biến độc lập X1: Tổng tài sản (TTSAN) X3: Tỷ suất nợ (TSNO)
X4: Tỷ lệ thuế thu nhập doanh nghiệp phải nộp (THUE) X5: Tỷ lệ % lợi nhuận giữ lại (NOIBO)
c2) Các thông số thống kê trong mô hình
Từ phần mềm SPSS ta có được bảng số liệu sau :
Bảng 3.9 Các thông số thống kê trong mô hình
Kết quả ở Bảng 3.9 cho thấy, năm biến Tổng tài sản (X1), Tỷ suất nợ (X3), Tỷ lệ thuế DN phải nộp (X4) và Tỷ lệ % lợi nhuận giữ lại (X5) thực sự có ý nghĩa về mặt thống kê thông qua việc xem xét hệ số t, mức ý nghĩa Sig. cùng với hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta. Theo hệ số Beta, Tổng tài sản, Tỷ
Coefficientsa (Các hệ số) Model (Mẫu) Unstandardized Coefficients (Các hệ số không tiêu chuẩn) Standardized Coefficients (Hệ số tiêu chuẩn) T (Kiểm định T– Student) Sig. (Mức ý nghĩa) Collinearity Statistics (Số liệu về đa cộng tuyến) Hệ số B Std. Error (Phương sai) Beta (Hệ số Beta) Hệ số Tolerance Hệ số VIF 5 (Constan ) 83.267 18.354 4.537 .000 X1 20.685 5.300 .454 3.903 .000 .675 1.480 X3 9.907 4.307 .238 2.300 .026 .858 1.166 X4 -5.696 2.623 -.266 -2.172 .035 .612 1.634 X5 .259 .115 .228 2.244 .030 .815 1.228
CSKT; Tỷ lệ thuế doanh nghiệp phải nộp có quan hệ ngược chiều với chỉ tiêu CSKT.
Mô hình hồi quy của biến CSKT được biểu diễn như sau: Y = 83.267 + 20.685X1 + 9.907X3 - 5.696X4 + 0.259X5
Hay CSKT = 83.267 + 20.685TTSAN + 9.907 TSNO - 5.696THUE + 0.259 NOIBO
c3) Kiểm định sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan
Để kiểm định mô hình có mắc phải hiện tượng này không ta sử dụng kiểm định Durbin – Watson.
Bảng 3.10 Bảng kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng phương pháp Durbin - Watson
Model Summary (Mô hình tóm lược)
Model (Mẫu) Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 có điều chỉnh Std. Error of the Estimate (Phương
sai ước lượng)
Hệ số Durbin-Watson
1 .779 .607 .561 10.350300 2.179
(Nguồn: theo tính toán của tác giả và phần mềm SPSS)
Với n = 50; α=0.05 k = 5 => k’ = k – 1 = 4
Tra bảng Durbin – Watson với n = 50; k’ = 4 ta có: dL = 0.877 dU = 1.606
Ta nhận thấy dU = 1.606 < d = 2.179 < 4 – dU = 3.123
Kết luận: Mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
c4) Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Ta sử dụng tiêu chuẩn Collinearity Diagnostics (chẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến) ở Bảng 3.9 với hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến trong mô hình như sau:
VIF (X1) = 1.480 << 10 VIF (X3) = 1.166 << 10 VIF (X4) = 1.634 << 10 VIF (X5) = 1.228 << 10
Từ kết quả trên, có thể kết luận mô hình không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Kết hợp với R2 của mô hình 5 ở Bảng 3.10 cho thấy mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu của đề tài và có ý nghĩa thống kê. Như vậy, mô hình thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết luận nghiên cứu.
d) Kết quả xác định các nhân tố ảnh hưởng đến vận dụng chính sách kế toán ở các công ty xây dựng niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh
Bảng 3.11 Kết quả phân tích thực nghiệm sự ảnh hưởng của các nhân tố trong mô hình đến chỉ tiêu CSKT
ST
T Nhân tố Biến mã hóa
Giả thiết
Kết quả
1 Quy mô doanh nghiệp Tổng tài sản + +
2 Mức vay nợ Tỷ suất nợ + +
3 Thuế Tỷ lệ % thuế TNDN phải
nộp _
_
4 Tài trợ nội bộ Tỷ lệ % lợi nhuận giữ lại
trên tổng lợi nhuận sau thuế + +
(Nguồn: theo tính toán của tác giả )
Qua nghiên cứu hệ số tương quan r về các nhân tố ảnh hưởng đến việc vận dụng CSKT ở các công ty xây dựng niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh, kết hợp với phân tích thực trạng và phân tích bằng mô hình hồi quy có thể nhận thấy rằng hầu hết các biến độc lập đại diện cho
các nhân tố được xác định ban đầu đều có quan hệ tuyến tính với biến CSKT (đại diện cho các CSKT) nhưng ở những mức độ và chiều hướng tác động khác nhau. Kết quả phân tích bằng phương pháp Backward chỉ ra rằng 4 nhân tố tác động đến CSKT là: tổng tài sản, tỷ suất nợ, tỷ lệ thuế doanh nghiệp phải nộp và tỷ lệ % lợi nhuận giữ lại. Nếu dựa vào hệ số chuẩn hóa Beta thì có thể thấy tổng tài sản tác động mạnh nhất đến biến CSKT và yếu nhất là % lợi nhuận giữ lại.
Nhân tố tác động mạnh nhất đến chỉ tiêu CSKT là quy mô doanh nghiệp (diễn đạt thông qua biến tổng tài sản). Dựa vào mô hình, có thể nhận xét rằng nếu tổng tài sản tăng lên 1 đơn vị thì biến CSKT làm gia tăng lợi nhuận sẽ tăng lên 20.685 % với điều kiện các nhân tố khác không thay đổi. Điều này hoàn toàn hợp lý, bởi như đã nói đến trong chương 1, các doanh nghiệp có tổng tài sản nhiều, tức quy mô doanh nghiệp lớn thường vận dụng các CSKT làm tăng lợi nhuận để “ làm đẹp” số liệu trong BCTC công bố ra bên ngoài, thu hút các nhà đầu tư chứng khoán, tiếp đến là nâng giá trị cổ phiếu, nhất là các công ty trong tình trạng niêm yết, công bố BCTC ra bên ngoài như các công ty trong mẫu nghiên cứu. Như vậy, có thể kết luận quy mô doanh nghiệp ở các công ty nghiên cứu có quan hệ thuận chiều với CSKT.
Nhân tố tác động tiếp theo là mức vay nợ. Nhân tố này có mối quan hệ thuận chiều với biến CSKT, điều này có nghĩa là khi tỷ suất nợ tăng lên 1% thì các CSKT làm gia tăng lợi nhuận sẽ tăng 9.907 %. Kết quả này trùng với giả thiết được đưa ra ban đầu. Đối với các doanh nghiệp xây dựng thì nếu như công ty nào có tỷ suất nợ cao, tức mức vay nợ lớn thường vận dụng các CSKT nhằm làm gia tăng lợi nhuận để biến đổi số liệu trên BCTC, đảm bảo các ngân hàng hay tổ chức tín dụng chấp nhận đề nghị vay vốn trên thị trường. Do đó nhân tố mức vay nợ có quan hệ cùng chiều với biến CSKT.
Nhân tố thứ ba có tác động ngược chiều với CSKT chính là tỷ lệ thuế doanh nghiệp phải nộp. Theo như kết quả, nhân tố này có tác động ngược chiều với biến CSKT như giả định đưa ra ban đầu. Nếu như các yếu tố khác không thay đổi thì nếu tỷ lệ thuế doanh nghiệp phải nộp tăng 1% thì các CSKT làm gia tăng lợi nhuận sẽ giảm 5.696%. Đối với các công ty thuộc ngành xây dựng, những công ty có tỷ lệ thuế phải nộp càng cao thường là những công ty có lợi nhuận cao bởi thuế thu nhập doanh nghiệp phải nộp được tính trên một phần trăm nhất định của lợi nhuận kinh doanh trong kỳ. Kết luận là nhân tố thuế có tác động ngược chiều với biến CSKT làm gia tăng lợi nhuận.
Nhân tố cuối cùng tác động yếu nhất đến CSKT là tài trợ nội bộ, biểu hiện thông qua biến tỷ lệ % lợi nhuận giữ lại. Theo như kết quả, nhân tố này có tác động thuận chiều với CSKT. Nếu như các yếu tố khác không thay đổi thì nếu tỷ lệ % lợi nhuận giữ lại tăng 1% thì các CSKT làm gia tăng lợi nhuận sẽ tăng 0.259%. Điều này hoàn toàn hợp lý bởi các nhà quản trị mong muốn duy trì tình hình tài trợ nội bộ ổn định, một tỷ lệ % lợi nhuận giữ lại cao nhằm tái đầu tư cho các dự án mới …sẽ vận dụng các CSKT nhằm gia tăng lợi nhuận. Kết luận là nhân tố tài trợ nội bộ (diễn đạt thông qua biến là tỷ lệ % lợi nhuận giữ lại) có tác động cùng chiều với biến CSKT.
Như vậy, trên cơ sở nghiên cứu thực nghiệm, mô hình cho ra kết quả về sự tác động của các nhân tố đến chỉ tiêu CSKT lần lượt theo mức độ ảnh hưởng từ cao xuống thấp: quy mô doanh nghiệp, mức vay nợ, thuế và tài trợ nội bộ. Trong đó, các nhân tố ảnh hưởng thuận chiều đến chỉ tiêu CSKT là quy mô doanh nghiệp, mức vay nợ và tài trợ nội bộ. Nhân tố ảnh hưởng ngược chiều đến chỉ tiêu CSKT là thuế.