5. Cấu trúc khoá luận
3.4.3.3 Biến kiểm soát
Dòng tiền thuần (CF): thể hiện cho dòng tiền nội bộ của doanh nghiệp, được tính bằng: Tổng thu nhập sau thuế và khấu hao/ độ trễ của tài sản cố định.
Dòng tiền của doanh nghiệp được nhắc tới trong tuyết trật tự phân hạng, theo đó doanh nghiệp có dòng tiền ổn định và tốt thì sẽ tận dụng tốt được các cơ hội đầu tư. Ngược lại, với các doanh nghiệp có dòng tiền không tốt, khi đi vay nợ họ sẽ gặp khó khăn trong việc trả lãi hàng kỳ từ đó hạn chế cơ hội đầu tư của mình Franklin John. S, Muthusamy. K (2011), Aivazian (2005), Nguyễn Văn Duy, Phạm Thị Lan Hương và Lê Minh Tú (2015).
Giả thuyết nghiên cứu đưa ra là:
H2: Dòng tiền tác động thuận chiều tới quyết định đầu tư
Cơ hội tăng trưởng (Tobin’s Q): thể hiện cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp Giá trị thị trường của cổ phần thường + giá trị sổ sách của nợ Tobin’s Q ---::---τ~~~.—ZZ Z ,—^—73—TTT——---
Gia trị SO sách của tống tài sản
Theo lý thuyết đánh đổi, các doanh nghiệp luôn cân nhắc giữa lợi ích từ lá chắn thuế và chi phí từ các khoản vay. Với những doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng thấp, áp lực từ nợ vay sẽ làm tăng chi phí phá sản mà những lợi ích từ lá chắn thuế không đủ bù đắp do đó hạn chế đầu tư của các doanh nghiệp. Trong các nghiên cứu của Jensen (1986), Lang và cộng sự (1966) các tác giả chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính có tác động khác nhau tới đầu tư đối với những doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng khác nhau. Với công ty có tốc độ tăng trưởng thấp, đòn bẩy tài chính có tác động nghịch với đầu tư vì đòn bẩy được sử dụng như biện pháp hạn chế đầu
tư quá mức của doanh nghiệp. Mặt khác trong nghiên cứu của McConnell & Servaesb (1995) chỉ ra mối quan hệ thuận chiều giữa đòn bẩy tài chính với quyết định đầu tư của các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng thấp và ngược lại đối với các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao. Do sự không thống nhất giữa các ngiên cứu, biến này được đưa vào để xem xét đối với ngành thực phẩm đồ uống thì nó có ảnh hưởng gì tới quyết định đầu tư của doanh nghiệp không.
Lý thuyết trật tự phân hạng chỉ ra thứ tự các nguồn lực được các doanh nghiệp ưu tiên sử dụng lần lượt là lợi nhuận để lại, vốn đi và và phát hành thêm cổ phiếu. Với doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng thấp, khi sử dụng hết lợi nhuận giữa lại họ sẽ phải đi vay nợ do tính thanh khoản của cổ phiếu phát hành ra không cao, bởi các nhà đầu tư sẽ ngần ngại mua cổ phiếu của các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng thấp. Khi vay nợ, các doanh nghiệp này sẽ cẩn thận hơn trong việc đầu tư do phần chi phí lãi vay sẽ luôn phát sinh bất kể tình hình hoạt động của doanh nghiệp. Từ đó hạn chế cơ hội đầu tư của doanh nghiệp. Và ngược lại với những doanh nghiệp có mức tăng trưởng cao, họ thường có nguồn lực mạnh tuy nhiên xuất hiện chi phí đại diện các cổ đông thì muốn sử dụng dòng tiền tự do để được hưởng nhiều cổ tức hơn còn người quản lý thì sẽ bất chấp mở rộng sản sản xuất, đầu tư vào các dự án có hiệu quả thấp từ đó giúp tăng quyền quản lý của mình trong doanh nghiệp và có cơ hội để yêu cầu nhiều lợi ích. Lúc này sử dụng đòn bẩy tài chính sẽ khiến người quản lý hạn chế việc đầu tư bất chấp rủi ro sẽ gặp phải, mặt khác các cổ đông cũng được cân bằng lợi ích. Jensen (1986), Stulz (1990), Zwiebel (1996), Novaes và Zingales (1995).
Giả thuyết nghiên cứu đưa ra là:
H3: Cơ hội tăng trưởng có tác động thuận chiều tới quyết định đầu tư
Biến SALEit-C Ki,t,1: được tính bằng Doanh thu thuần/ độ trễ của tài sản cố định Biến này được đưa vào mô hình nhằm xem xét mức độ hiệu quả của việc sử dụng tài sản cố định của doanh nghiệp. Theo quan hệ cung cầu, khi doanh thu tăng lên các doanh nghiệp có xu hướng mở rộng sản xuất, qua đó tăng đầu tư. Do đó tác giả đưa biến này vào để kiểm tra mối tương quan của doanh thu với quyết định đầu
Biến Tác động đến quyết định đầu tư Tác giả đã tìm hiểu
LEV (-)
Nguyễn Văn Duy, Phạm Thị Lan Hương và Lê Minh Tú (2015), Lang et al. (1996), David J. Denis(2004).
tư của doanh nghiệp và đặt giả thuyết doanh thu thuần có ảnh hưởng thuận chiếu tới quyết định của doanh nghiệp Aivazian (2005), Nguyễn Văn Duy, Phạm Thị Lan Hương và Lê Minh Tú (2015), Hemant B. Chittoo và Mohun Prasadsing Odit (2008). Tương tự, biến này cũng được sử dụng trong nghiên cứu của Aivazian et al (2005), Franklin John. S, Muthusamy. K (2011).
Giả thuyết nghiên cứu đưa ra là:
H4: Doanh thu thuần có tác động thuận chiều tới quyết định đầu tư
Tính thanh khoản (LiQ): Thể hiện khả năng thanh toán của công ty, đồng thời các doanh nghiệp hoạt động trong ngành thực phẩm đồ uống có tỷ lệ nợ ngắn hạn tương đối cao nên tỷ số này sẽ ảnh hưởng tới quyết định có sử dụng đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp. Được xác định bằng tỉ số giữa tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn.
Với đặc điểm là doanh nghiệp thuộc ngành hàng tiêu dùng nhanh, cần phải đảm bảo nguồn nguyên liệu liên tục, do đó khả năng thanh toán của ngắn hạn của doanh nghiệp cho biết khả năng chi trả của doanh nghiệp như thế nào. Khi doanh nghiệp có mức thanh khoản cao, họ mới có thể tính tới việc gia tăng đầu tư. Đồng thời khả năng thanh khoản tốt mang lại cho doanh nghiệp uy tín khi đi vay do đảm bảo mức độ tin nhiệm của mình với chủ nợ, tránh được những khủng hoảng. Mặt khác chỉ số này thấp, có nghĩa doanh nghiệp không thanh toán các khoản nợ đúng hạn, điều này sẽ giảm mức đầu tư của doanh nghiệp. Franklin John. S, Muthusamy. K (2011) Hemant B. Chittoo và Mohun Prasadsing Odit (2008)
Giả thuyết nghiên cứu đưa ra là:
H5: Mức thanh khoản có tác động thuận chiều tới quyết định đầu tư
Tổng hợp dấu giả thuyết kỳ vọng:
CF (+)
Franklin John. S, Muthusamy. K (2011), Aivazian (2005), Nguyễn Văn Duy, Phạm Thị Lan Hương và Lê Minh Tú (2015).
SALE (+)
Aivazian (2005), Nguyễn Văn Duy, Phạm Thị Lan Hương và Lê Minh Tú (2015), Hemant B. Chittoo và Mohun Prasadsing Odit (2008) Q (+) Jensen (1986), Stulz (1990), Zwiebel (1996), Novaes và Zingales (1995). LiQ (+)
Franklin John. S, Muthusamy. K (2011) Hemant B. Chittoo và Mohun Prasadsing Odit (2008)
Variables Mean Std. Dev. Min Max N Ii,t/Ki,t-1 0.153190 3 0.5518182 -0.9059709 3.302672 175 CF1√K1,t-1 0.581336 5 0.5259214 -1.28766 2.544377 175 Qi,t-1 1.779763 1.346811 0.3344814 7.244296 175 LEVi,t-1 0.424413 0.1638823 0.0486868 0.7864517 175 SALE1,t-1/ K1,t-1 8.140695 9.61465 0.2548195 54.54982 175 LIQi,t-1 2.105204 1.600832 0.7610765 14.73417 175 3.5 Kết quả mô hình
3.5.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Đầu tiên, bài nghiên cứu sẽ đưa ra thống kê mô tả các biến nhằm thấy được đặc điểm các biến theo dữ liệu thu thập được:
Ii,t/Ki,t-1 Cfi,t/Ki,t-
1 Qit-1 LEVit-1 SALEit-
1 LiQi,t Ii,t/Ki,t-1 1.0000
CFi,t /Ki,t-1 0.2418 1.0000
Qi,t-1 -0.0098 0.3105 1.0000
LEVi,t-1 -0.1500 -0.3588 -0.2554 1.0000
SALEi,t-1/Ki,t-1 0.1949 0.5164 -0.0517 -0.0167 1.0000
LIQi,t-1 0.1512 0.2939 0.0489\ --- -0.6427 ---7---- 0.1132 \ --- 1.0000
Nguồn: tác giả tự tổng hợp bằng STATA14
Xét biến phụ thuộc đo lường đầu tư, trung bình đầu tư của các doanh nghiệp là 0.1531903. Doanh nghiệp có mức đầu tư thấp nhất là BBC với Ii,t /Ki,t-1 đạt - 0.9059709 tại năm 2020. Mức Ii,t /Ki,t-1 cao nhất là 3.302672 thuộc về NAF (2016). Độ biến động của Ii,t khá lớn được với độ lệch chuẩn là 0.5518182
Xét biến độc lập: Biến LEV có mức trung bình là 0.424413 cho thấy trung bình các doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy ở mức vừa phải, cá biệt có những doanh nghiệp có tỉ lệ khá cao là VCF và VTL lần lượt là 0.78645 và 0.7864517.
Xét các biến kiểm soát: Dòng tiền nội bộ của doanh nghiệp CF có giá trị từ - 1.28766 CF càng cao chứng tỏ doanh nghiệp làm ăn càng tốt. Mặt khác độ lệch chuẩn của biến CF là 0.5259214 đây là mức khá lớn cho thấy dòng tiền của các doanh nghiệp có một sự cách biệt lớn. Bên cạnh đó, mức trung bình của chỉ số Tobin’s Q của 35 doanh nghiệp là 1.779763, với mức cao nhất là 7.244296, trong khi đó mức nhỏ nhất là 0.3344814. Điều này thể hiện có một sự cách biệt tương đối rõ ràng về cơ hội tăng trưởng của các doanh nghiệp hoạt động trong một ngành.
Tiếp theo, biến SALE và biến LiQ có trung bình lần lượt là 8.140695 và 2.105204, hai biến này có mức giao động khá mạnh.
3.5.2 Phân tích tương quan giữa các biến
Variable VIF 1/VIF
LEVi,t-1 1.97 0.507250
CFi,t /Ki,t-1 1.84 0.542141
LIQi,t-1 1.78 0.560609
SALEi,t-1/Ki,t-1 1.52 0.659626
Qi,t-1 1.24 0.808858
Mean VIF 1.67
Nguôn: tác giả tự tông hợp băng STATA14
Bảng 3.3 cho biết mối tương quan giữa các biến, biến LEV có tương quan ngược chiều với I/K. Cho thấy, khi tỷ lệ đòn bẩy tài chính tăng lên thì có tác động làm giảm mức đầu tư của doanh nghiệp.
Đồng thời chỉ ra, khó xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi thực hiện các ước lượng (rati, 2008) do hệ số tương quan của các biến trong mô hình ở mức thấp(< 0.5). Bên cạnh đó, tương quan giữa hai biến mà lớn hơn 0.8 thì khuyết tật đa cộng tuyến ở mức cao ( Kennedy, 2008); các hệ số ước lượng không có ý nghĩa thống kê và kết quả hồi quy có thể không giống với giả thuyết đưa ra; kết quả thiếu tính tin cậy. Như vậy, theo kết quả tại bảng 3.3 không có cặp hệ số tương quan nào lớn hơn 0.8, do đó chấp nhận tương quan giữa các biến.
3.5.3 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Tác giả sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình:
Variables I/K FEM REM Coef Coef CF/K 0.1306559 (1.20) 0.168 (1.60)
Nguôn tác giả tự tông hợp băng STATA14
Từ các nghiên cứu trước đó, hệ số VIF lớn hơn 10 thì mô hình nghiên cứu chắc chắn có hiện tượng đa cộng tuyến (David G. Kleinbaum, Lawrence L. Kupper và Keith E. Muller, 1988).
Từ kết quả Bảng 3.4, các biến độc lập mà được lựa chọn trong mô hình nghiên cứu đều có hệ số VIF nhỏ hơn 5 và trung bình VIF là 1,64. Cho thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích.
3.5.4 Xác định mô hình hồi quy phù hợp
Tác giả sử dụng kiểm định Hausman test để kiểm tra xem mô hình FEM hay REM phù hợp với bộ dữ liệu đã thu thập. Kiểm định Hausman test đặt ra hai giả thuyết sau:
H0: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM hiệu quả và phù hợp H1: Mô hình tác động cố định FEM phù hợp và hiệu quả.
Nếu giá trị P-value < 0.05 thì ta bác bỏ H0, chấp nhận H1. Ngược lại, nếu P- value > 0.05 thì ta chưa có cơ sở để bác bỏ H0 hay chấp nhận H0.
Bảng 3. 5: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FEM, REM và kiểm định Hausman
Q 0.190** (2.40) -0.0110 (-0.27) LEV -0.965* (-1.92) -0.444 (-1.14) SALE/K 0.0437*** (5.16) 0.0138** (2.31) LIQ -0.0401 (-1.08) -0.00156 (-0.05) CONS -0.124 (-0.40) 0.154 (0.61) R - squared 0.2781 0.2094 Hausman Prob>chi2 = 0.0000
Nguôn: Tác giả tự tông hợp băng phần mên STATA14
Chi2 20762.21 Prob>Chi2 0.0000
Kết quả cho thấy Prob>chi2 = 0.0000 < 0.05 với độ tin cậy là 95%. Bác bỏ H0, chấp nhận H1. Mô hình FEM là mô hình phù hợp nhất để phân tích dữ liệu.
Thứ nhất, đòn bẩy tài chính có tác động ngược chiều tới quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Cho thấy khi doanh nghiệp sử dụng nhiều đòn bẩy tài chính, mặc dù được lợi từ lá chắn thuế song theo lý thuyết đánh đổi Kraus & Litzenberger (1973) lợi ích từ lá chắn thuế không đủ bù đắp chi phí phá sản do áp lực từ lãi vay ảnh hưởng tới an toàn tài chính của doanh nghiệp. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Jensen (1986), Lang và các cộng sự (1996),Varouj và cộng sự (2005), Odit và Chittoo (2008), McConnell và Servaes (1995).
Thứ hai, biến CF/K có giá trị 0.131, không có ý nghĩa thống kê với mô hình nghiên cứu. Cho thấy dòng tiền của doanh nghiệp không có ảnh hưởng tới quyết định đầu tư của doanh nghiệp ngành thực phẩm đồ uống niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2016 - 2020.
Thứ ba, cơ hội tăng trưởng của các doanh nghiệp trong ngành thực phẩm đồ uống có tác động thuận chiều tới quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Biến Q có giá trị 0.190 tại mức ý nghĩa 5% cho biết nếu cơ hội tăng trưởng tăng 1% thì mức đầu tư tăng 19%. Theo lý thuyết đánh đổi công ty có cơ hội tăng trưởng thấp, khi vay quá nhiều sẽ chịu áp lực từ chi phí phá sản, điều này sẽ làm hạn chế đầu tư của các công ty này. Ngược lại với những doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng cao, họ có nguồn tiền tương đối ốn định nên áp lực từ lãi vay nhỏ hơn so với các công ty tăng trưởng thấp,do đó họ có thể gia tăng mức đầu tư của mình. Điều này phù hợp với nghiên cứu của Jensen (1986), McConnell và Servaes (1995).
Thứ tư, doanh thu thuần có tác động thuận chiều tới quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Khi doanh thu thuần tăng 1% thì mức đầu tư của doanh nghiệp tăng 4,37%. Điều này cho thấy, khi doanh thu tăng lên các doanh nghiệp trong ngành Thực phẩm - đồ uống sẽ có xu hướng tăng đầu tư của mình. Kết quả trên cũng phù hợp với nghiên cứu của Varouj A. Aivazian và cộng sự (2005), Hemant B. Chittoo và Mohun Prasadsing Odit (2008).
Thứ năm, LIQ có tác động ngược chiều với mức đầu tư của doanh nghiệp. Tại mức ý nghĩa 10%, khi mức thanh khoản tăng 1% thì mức đầu tư của doanh nghiệp giảm 4,01%. Như vậy có thể thấy, khi doanh nghiệp có thanh khoản cao, họ thường ưu tiên sử dụng nguồn vốn mình có cho việc thanh toán ngắn hạn, do vậy làm giảm mức đầu tư xuống. Ket quả này tương tự như trong nghiên cứu của Franklin John. S, Muthusamy. K (2011).
Để có thể đảm bảo tính chính xác của các ước lượng, trước khi nhận xét tác động của đòn bẩy tài chính tới quyết định đầu tư của các doanh nghiệp, tác giả tiến hành kiểm tra các khuyết tật phương sai sai số thay đổi và tự tương quan của mô hình hồi quy.
3.5.5 Kiểm tra và khắc phục khuyết tật của mô hình
3.5.5.1Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Vì FEM là mô hình phù hợp nhất để phân tích dữ liệu, do đó để kiểm tra xem mô hình có mắc khuyết tật phương sai sai số thay đổi không, tác giả sử dụng kiểm định Wald. Kiểm định này đặt ra giả thuyết như sau:
H0: Mô hình có phương sai sai số không đổi H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Nếu giá trị p-value < 0,05, bác bỏ H0, chấp nhận H1. Ngược lại, nếu p-value >0,05 chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, mô hình có phương sai sai số không đổi.
F(1,35) 40.834 Prob > F 0.0000
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp bằng phần mềm STATA14
Dựa vào kết quả bảng 3.6, giá trị P-value = 0.000 <0,05. Bác bỏ H0, chấp nhận H1. Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.