Mỗi đề tài nghiên cứu đều có những kết quả và hạn chế của đề tài. Với phạm vi, thời gian nghiên cứu, đề tài còn tồn tại một số hạn chế nhƣ sau:
Thứ nhất, sau khi đánh giá thực trạng đầu tƣ của các DN niêm yết Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu chỉ bao gồm cấu trúc vốn dựa trên tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản, đề tài chƣa phân tích tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản. Vì vậy, hƣớng nghiên cứu bổ sung là so sánh hiệu quả hoạt
động giữa hai nhóm DN để xác định đƣợc cấu trúc vốn, dƣới mức ảnh hƣởng nhƣ thế nào đến hiệu quả hoạt động của DN.
Thứ hai, đề tài mới chỉ tập trung nghiên cứu các nhân tố bên trong của DN ảnh hƣởng đến cấu trúc vốn. Đề tài mới chỉ dừng lại ở phân tích thống kê mô tả sự ảnh hƣởng của những yếu tố vĩ mô đến cấu trúc vốn của DNVN mà chƣa xây dựng mô hình để đánh giá sự tác động của các nhân tố vĩ mô khách quan đến cấu trúc vốn của DN niêm yết Việt Nam.
Thứ ba, mô hình xây dựng chƣa xem xét đến các nội dung về quản trị DN đƣợc thể hiện qua việc chƣa có các biến phản ánh quy mô hội đồng quản trị, năng lực quản lý… Điều này làm hạn chế trong việc xác định rõ hơn vai trò của nhà quản lý ảnh hƣởng đến cấu trúc vốn nhƣ thế nào, nhằm góp phần làm ví dụ minh họa cho lý thuyết đại diện tại Việt Nam. Do đó, hƣớng nghiên cứu bổ sung tiếp theo là làm rõ hơn nữa vai trò quản trị trong hoạt động đầu tƣ của DN.
Những hạn chế nêu trên của đề tài sẽ là định hƣớng nghiên cứu tiếp theo cho các đề tài nghiên cứu khác để làm rõ hơn các vấn đề về hoạt động đầu tƣ của các DN Việt Nam.
Kết luận chƣơng 5
Chƣơng 5 đã tổng hợp các kết quả nghiên cứu từ nội dung phân tích trong chƣơng 4, trên cơ sở đó đƣa ra đƣợc các kiến nghị giúp các DN Việt Nam cân nhắc các yếu tố thuộc về DN để xác định cấu trúc vốn cũng nhƣ nguồn tài trợ hợp lý. Bên cạnh đó, nhóm tác giả đã chỉ ra đƣợc những hạn chế của đề tài, đồng thời cũng đƣa ra đƣợc các định hƣớng nghiên cứu tiếp theo.
KẾT LUẬN CHUNG
Mục đích thực hiện đề tài là để tìm ra các nhân tố ảnh hƣởng cũng nhƣ đánh giá chiều hƣớng tác động của từng nhân tố đến cấu trúc vốn của các DNVN, từ đó đề xuất một số kiến nghị đối với nhà quản trị DN cũng nhƣ cơ quan Nhà nƣớc có thẩm quyền liên quan. Sau khi giới thiệu tổng quan về đề tài, cơ sở lý thuyết về cấu trúc vốn của DN đã đƣợc hệ thống hóa trong chƣơng 1, gồm lý thuyết M&M, lý thuyết đánh đổi, lý thuyết trật tự phân hạng, lý thuyết chi phí đại diện. Những nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến cấu trúc vốn trong và ngoài nƣớc cũng đã đƣợc giới thiệu nhằm chỉ ra khoảng trống nghiên cứu. Phƣơng pháp nghiên cứu cũng đã đƣợc trình bày cụ thể, chi tiết trong chƣơng 3 để làm cơ sở cho việc xác định kết quả nghiên cứu trong chƣơng 4. Dựa trên thống kê mô tả, đề tài đã chỉ ra đƣợc: (1) DNVN chủ yếu sử dụng vốn chủ sở hữu thƣờng lớn hơn nợ với tỷ lệ nợ thấp hơn 50%; (2) Nợ của các DNVN chủ yếu là nợ ngắn hạn; (3) DNVN chủ yếu vay nợ từ NHTM, tổ chức tín dụng thay vì phát hành trái phiếu; (4) Các yếu tố vĩ mô không ảnh hƣởng nhiều đến cấu trúc vốn của DN. Đi sâu hơn vào các nhân tố vi mô thuộc về DN, sử dụng kết quả hồi quy theo phƣơng pháp ƣớc lƣợng FGLS, các nhân tố ảnh hƣởng đến cấu trúc vốn của DN nhƣ sau: (1) khả năng sinh lời, tỷ lệ tài sản cố định/tổng tài sản và số năm hoạt động có ảnh hƣởng nghịch chiều đến cấu trúc vốn; (2) quy mô và tốc độ tăng trƣởng là hai nhân tố có ảnh hƣởng thuận chiều đến cấu trúc vốn của DN; (3) thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp và hình thức sở hữu không ảnh hƣởng đến quyết định cấu trúc vốn của các DN. Dựa trên kết quả này, chƣơng 5 đã trình bày một số kiến nghị đối với các nhà quản lý DN nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng vốn liên quan đến việc xây dựng cấu trúc vốn hợp lý. Đồng thời, đề xuất liên quan đến thị trƣờng vốn, đặc biệt là thị trƣờng trái phiếu cũng đã đƣợc trình bày nhằm hỗ trợ DN chủ động tìm kiếm nguồn vốn trung dài hạn trong tƣơng lai thay vì phụ thuộc vào hệ thống NHTM.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
1. Đặng Thị Quỳnh Anh & Quách Thị Hải Yến (2014), “Các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán Tp. HCM (HOSE)”, Tạp Chí Phát Triển & Hội Nhập, Số 18 (28), Tháng 09 - 10/2014. 2. Đoàn Ngọc Phi Anh (2010), “Các nhân tố ảnh hƣởng đến cấu trúc vốn tài chính và hiệu quả tài chính: Tiếp cận theo phƣơng pháp phân tích đƣờng dẫn”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng, số 5.
3. Hà Anh (2018), “Hết thời lãi suất giá rẻ”, Báo Diễn đàn Doanh nghiệp, truy cập tại http://enternews.vn/het-thoi-lai-suat-gia-re-140892.html, ngày 20/3/2019 4. Võ Thị Thúy Anh, Trần Khánh Ly, Lê Thị Nguyệt Ánh, Trần Thị Dung (2014), “Nghiên cứu tác động của các nhân tố vĩ mô đến cấu trúc vốn của các công ty niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam”, Tạp chí Kinh tế và Phát triển số 207 tháng 09/2014, tr. 19-27
5. Phan Thanh Hiệp (2016), “Các nhân tố ảnh hƣởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp công nghiệp: Nghiên cứu từ mô hình GMM”, Tạp chí Tài chính, kỳ 1 số tháng 06/2016, trang 47-51
6. Nguyễn Minh Kiều (2014), Tài chính doanh nghiệp căn bản, Nhà xuất bản tài chính
7. Ngô Kim Phƣợng, Lê Thị Thanh Hà, Lê Mạnh Hƣng, Lê Hoàng Vinh (2013), Phân tích tài chính doanh nghiệp – tái bản lần 2, Nhà xuất bản Lao động 8. Lê Thị Mỹ Phƣơng (2014), “Nhân tố ảnh hƣởng tới cấu trúc vốn của các công ty ngành Xây dựng niêm yết trên sàn chứng khoán‟, Tạp chí Tài chính, tháng 8/2014
9. Võ Minh Long (2018), “Mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp: Trƣờng hợp công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HSX)”, Tạp chí Khoa học, Đại học Mở Tp. Hồ Chí Minh, số 53 (2) 2018, 45 –57
10. Lê Thị Minh Nguyên (2016), “Các yếu tố tác động đến cấu trúc vốn: một nghiên cứu trong ngành xi măng Việt Nam”, Tạp chí Khoa học Đại học Văn Hiến, số 4, 30 – 37
11. Linh Anh (2019), Kinh tế Việt Nam: 10 năm thăng trầm, truy cập tại, http://cafef.vn/kinh-te-viet-nam-10-nam-thang-tram-2019010910072395.chn, ngày 01/03/2019.
12. Trƣơng Đông Lộc và Võ Kiều Trang (2008), “Các yếu tố ảnh hƣởng đến cấu trúc vốn của các công ty cổ phần niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam”, Tạp chí Nghiên cứu kinh tế, số 361, 20 – 26
13. Phan Thị Bích Nguyệt (2013), “Tác động của hệ thống thuế thu nhập đến cấu trúc vốn các công ty cổ phần Việt Nam”, Tạp chí Phát triển kinh tế, 01.2011, 23 - 30
Tiếng Anh
1. Ahmad, Z., Abdullah, N. M. H., & Roslan,S (2012), Capital Structure Effect on firms performance: Focusing on Consumers and Industrials sectors on Malaysian Firms. International Review of Business Research papers, Vol.8.No.5.pp.137-155 2. Macguigan, R., Kretlow, J., Moyer, R. (2006), Contemporary Financial Management, 10th edtion, Thomson
3. Firer, C., Ross, A, S., Westerfield, R,W & Jordan, B, D. (2012), Fundamentals of Corporate Finance. 5thedition, McGraw-Hill/Irwin
4. Antwi, S., Ebenezer Fiifi Emire Atta Mills and Professor Xicang Zhao (2012), Capital Structure and Firm Value: Empirical Evidence from Ghana. International Journal of Business and Social Science, Vol. 3 No. 22
5. Mohammad, R. E.; Farzad Emadi; Reza Saadati Balasang; Ghorban Safari (2013), The Impact of Capital Structure on Firm Performance: Evidence from Tehran Stock Exchange. Australian Journal of Basic & Applied Sciences; Vol. 7(4): 1-8, ISSN 1991-8178.
6. Irfan Ali 2011, Determinants of capital structure: Empirical evidence from Pakistan, Master Thesis, University of Twente Enschede, The Netherlands.
7. Rajan, R. G., and Zingales, L., (1995). What do we know about capital structure? Some evidence from international data. The journal of Finance, 50(5), 1421-1460
8. Myers, S. C. (1984). The capital structure puzzle. The journal of finance, 39(3), 574592.
9. Rajan, R. G., and Zingales, L., (1995). What do we know about capital structure? Some evidence from international data. The journal of Finance, 50(5), 1421-1460
10. Titman, S., and Wessels, R., (1988), The determinants of capital structure choice. The Journal of finance, 43(1), 1-19.
11. Jensen, M.C. (1986). Agency costs of free cash flow, corporate finance and takeovers. American Economic Review 76, 323-339.
12. Kester, W. C. (1986). Capital and ownership structure: A comparison of United States and Japanese manufacturing corporations. Financial management, 5- 16.
13. Wanrapee Banchuenvijit 2009, Capital Structure Determinants of Thai Listed Companies, University of the Thai Chamber of Commerce, Thailan
14. Wahab và Ramli (2014), The determinants of capital structure: an empirical investigation of Malaysian listed government linked companies”, International Journal of Economics and Financial Issues, Vol. 4, No.4, 930 - 945
15. Jan, B. & Mateus, C. (2008). Taxes and corporate debt policy: evidence for unlisted firms of sixteen European countries
16. Harc, M. (2015). The relationship between tangible assets and capital structure of small and medium-sized companies in Croatia. Ekonomski vjesnik/Econviews-Review of Contemporary Business. Entrepreneurship and Economic Issues, 28(1), 213-224
17. Marete, D. (2015). The relationship between firm size and financial leverage of firms listed at Nairobi securities exchange (Doctoral dissertation, University of Nairobi).
18. Diamond, D. W., &Verrecchia, R. E. (1991). Disclosure, liquidity, and the cost of capital. The journal of Finance, 46(4), 1325-1359.
19. Alghusin, N. A. S. (2015). Do Financial Leverage, Growth and Size Affect Profitability of Jordanian Industrial Firms Listed?. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 5(4), 335-348
20. Bevan, A., & Danbolt, J. 2004. Capital Structure and Its Determinants in the UK-A Decompositional Analysis. Applied Financial Economics, 12(1), 159-170 21. Chen, J. J., 2003. Determinants of capital structure of Chinese-listed companies. The Journal of Business Research, 57(12), 1341-1351
22. Huang, G., & Song, F. M. (2006). The determinants of capital structure: evidence from China. China Economic Review, 17(1),14-36.
23. Obeid Gharaibeh (2015), „The determinants of capital structure: empirical evidence from Kuwait‟, European Journal of Business, Economics and Accountancy, Vol. 3, No. 6, pp 1- 25
24. Murray Frank & Vidhan Goyal (2009), Capital Structure Decisions: Which factors are reliably important?, Financial Management, vol 38, issue 1, 1-37
25. Sunitha Vijayakumaran & Ratnam Vijayakumaran (2018), The determinants of capital structure decision: evidence from Chinese Listed Companies, Asian Journal of Finance & Accounting, Vol 10, No.2, 63 -81
PHỤ LỤC
PHỤ LỤC 01: KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH POOLED OLS
_cons .1644499 .0390327 4.21 0.000 .0879042 .2409956 Age -.1948641 .0205355 -9.49 0.000 -.2351356 -.1545926 GOV .0386864 .0091963 4.21 0.000 .0206518 .056721 TAX .1306156 .0375581 3.48 0.001 .0569619 .2042694 GROW .0348709 .0090759 3.84 0.000 .0170726 .0526693 TANG -.1157491 .0202992 -5.70 0.000 -.1555571 -.0759411 Size .0987633 .0061047 16.18 0.000 .0867916 .110735 ROA -1.25822 .0519665 -24.21 0.000 -1.36013 -1.15631 LEV Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 106.961499 2,165 .049404849 Root MSE = .18502 Adj R-squared = 0.3071 Residual 73.8774581 2,158 .034234225 R-squared = 0.3093 Model 33.0840407 7 4.72629153 Prob > F = 0.0000 F(7, 2158) = 138.06 Source SS df MS Number of obs = 2,166
PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH FEM
F test that all u_i=0: F(202, 1956) = 34.05 Prob > F = 0.0000 rho .82055575 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .09144748 sigma_u .19555143 _cons -.5702274 .0660767 -8.63 0.000 -.6998154 -.4406393 Age -.2075719 .0154449 -13.44 0.000 -.2378621 -.1772817 GOV -.0016274 .0104215 -0.16 0.876 -.0220658 .0188109 TAX .0003571 .0214996 0.02 0.987 -.0418075 .0425216 GROW .0209312 .004751 4.41 0.000 .0116136 .0302488 TANG -.0054713 .0201311 -0.27 0.786 -.0449518 .0340093 Size .2203476 .0123671 17.82 0.000 .1960935 .2446017 ROA -.4574456 .0367163 -12.46 0.000 -.5294528 -.3854384 LEV Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = -0.3199 Prob > F = 0.0000 F(7,1956) = 76.08 overall = 0.1701 max = 11 between = 0.1668 avg = 10.7 within = 0.2140 min = 1 R-sq: Obs per group:
Group variable: cty Number of groups = 203 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 2,166
PHỤ LỤC 03: KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH REM
rho .73230027 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .09144748 sigma_u .15124895 _cons -.3298272 .0564245 -5.85 0.000 -.4404172 -.2192371 Age -.1858886 .0148816 -12.49 0.000 -.215056 -.1567212 GOV .0001202 .0099483 0.01 0.990 -.0193781 .0196186 TAX .007317 .0218396 0.34 0.738 -.0354878 .0501219 GROW .0228367 .0048426 4.72 0.000 .0133454 .032328 TANG -.0188958 .0196187 -0.96 0.335 -.0573478 .0195561 Size .1771184 .0102343 17.31 0.000 .1570596 .1971773 ROA -.5181546 .0368835 -14.05 0.000 -.590445 -.4458643 LEV Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(7) = 553.31 overall = 0.1973 max = 11 between = 0.1966 avg = 10.7 within = 0.2088 min = 1 R-sq: Obs per group:
Group variable: cty Number of groups = 203 Random-effects GLS regression Number of obs = 2,166
PHỤ LỤC 04: KIỂM ĐỊNH HAUSMAN LỰA CHỌN MÔ HÌNH FEM VÀ REM
PHỤ LỤC 5: KIỂM ĐỊNH PHƢƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI
Prob>chi2 = 0.0000 = 328.62
chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg Age -.2075719 -.0756324 -.1319396 .0088723 GOV -.0016274 .0020535 -.0036809 .0041411 TAX .0003571 .0158295 -.0154724 .0028059 GROW .0209312 .0301352 -.009204 .0006206 TANG -.0054713 -.0047646 -.0007066 .0068208 ROA -.4574456 -.5490359 .0915903 .0078412 fem rem Difference S.E. (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients
Prob>chi2 = 0.0000 chi2 (203) = 36893.33
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i in fixed effect regression model
PHỤ LỤC 6:
PHỤ LỤC 7: KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH FGLS
Prob > F = 0.0000 F( 1, 196) = 69.163 H0: no first-order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
_cons -.2782587 .0435961 -6.38 0.000 -.3637055 -.1928119 Age -.1606408 .0165455 -9.71 0.000 -.1930693 -.1282122 GOV .0057794 .0072898 0.79 0.428 -.0085083 .0200671 TAX -.0148057 .0147203 -1.01 0.315 -.043657 .0140456 GROW .0136296 .0030309 4.50 0.000 .0076891 .0195701 TANG -.0554236 .016748 -3.31 0.001 -.0882491 -.022598 Size .1680815 .0073615 22.83 0.000 .1536533 .1825097 ROA -.5324684 .0308785 -17.24 0.000 -.5929892 -.4719475 LEV Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(7) = 928.01 max = 11 avg = 10.96447 min = 8 Estimated coefficients = 8 Obs per group:
Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 197 Estimated covariances = 197 Number of obs = 2,160 Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.7814)
Panels: heteroskedastic
Coefficients: generalized least squares Cross-sectional time-series FGLS regression