Cấu trúc vốn là sự kết hợp từ tất cả các nguồn bên phải của bảng cân đối kế toán của công ty. Cơ cấu vốn tối ưu là một trong những chủ đề chính trong quản lý tài chính vì cơ cấu vốn đóng vai trò rất quan trọng trong việc tối đa hóa giá trị và hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp. Ở Việt Nam, đã có một số nghiên cứu về ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến hiệu quả hoạt động doanh doanh nghiệp. Điển hình là nghiên cứu của tác giả Trần Thiên Đức (2013) về “Ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam”. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thu thập từ báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2012, theo đó, hiệu quả hoạt động của ngân hàng được biểu hiện qua chỉ số ROA và ROE, biến độc lập được đại diện bằng đòn bẩy tài chính (LEV). Kết quả của nghiên cứu cho thấy sự phụ thuộc quá vào nợ có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại. Nghiên cứu cũng đề ra một số giải pháp nhằm tối ưu hóa cấu trúc vốn của NHTM Việt Nam góp phân nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống NHTM.
Một nghiên cứu khác của Nguyễn Hồng Sơn và cộng sự (2013) về “Tác động của cấu trúc sở hữu đến khả năng sinh lời của NHTM Việt Nam trong bối cảnh tái cơ cấu”. Số liệu về sở hữu và số liệu tài chính được thu thập từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên, tài liệu công bố với cổ đông của ngân hàng trước hoặc sau mỗi kỳ họp đại hội cổ đông thường kỳ hoặc đột xuất của 40 ngân hàng trong 3 năm từ 2010 đến 2012. Nhóm nghiên cứu đề xuất mô hình đánh giá tác động của cấu trúc sở hữu đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại Việt Nam như sau:
Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + b6 X6 + € Trong đó:
Biến phụ thuộc Y - Kết quả hoạt động của NH được đo lường bởi 2 biến ROE, ROA của 34 NHTM trong giai đoạn 2010-2012.
Biến độc lậpX1 đến X6 lần lượt là:
X1 - Mức độ tập trung sở hữu của 5 cổ đông lớn nhất trong 1 NH X2 - Tỷ lệ sở hữu của cổ đông nước ngoài trong 1 NH
X3 - Tỷ lệ sở hữu của cổ đông trong nước trong 1 NH X4 - Tỷ lệ sở hữu là cổ đông nhà nước trong 1 NH X5 - Tỷ lệ sở hữu là tư nhân trong 1 NH
X6 - Chỉ số CGI (Corporate Governance Index) - đo lường năng lực quản trị công ty của 1 NHTM
NPLs - Được cho thêm vào biến các biến độc lập.
Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ tập trung vốn chủ sở hữu và tỷ lệ sở hữu tư nhân có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của các NHTM. Trong khi đó, tỷ lệ nợ xấu có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng.
Ngoài các nghiên cứu thuộc ngành ngân hàng, một số nghiên cứu khác cũng chỉ ra tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại
như Nghiên cứu của Võ Minh Long (2014) về “Mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp: Trường hợp công ty niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HSX)”. Được thực hiện trên 123 công ty niêm yết trên HSX giai đoạn 2008 – 2015, bộ dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của các công ty niêm yết và cấu trúc vốn được đo lường bằng tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản (DA), nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SDA) và nợ dài hạn trên tổng tài sản (LDA), giá trị của doanh nghiệp được đo bằng chỉ số đại diện Tobin’s Q1 – là tỷ số giữa giá trị thị trường và giá trị thay thế của một tài sản hữu hình. Sau khi tiến hành các kiểm định bằng các phương pháp như: Pooled OLS, FEM, REM và GLS, tác giả đã đưa ra kết luận cấu trúc vốn được đo lường bằng 3 biến là DA, SDA và LDA có tác động tích cực đến giá trị doanh nghiệp. Từ đó, tác giả kiến nghị doanh nghiệp có thể tăng nợ nhằm tận dụng tốt đòn bẩy tài chính khi doanh nghiệp đang có lợi nhuận và đảm bảo thanh toán tốt chi phí lãi vay cũng như khi lợi ích của lá chắn thuế lớn hơn chi phí kiệt quệ tài chính bằng các nguồn như vay ngân hàng kể cả nợ khác như: nợ nhà cung cấp, cơ quan thuế,... các doanh nghiệp nên ưu tiên sử dụng nợ dài hạn vì hệ số β của nó tác động đến giá trị doanh nghiệp lớn hơn so với nợ ngắn hạn.
Một nghiên cứu khác cũng liên quan đến ảnh hưởng của cấu trúc vốn đó là nghiên cứu của Phan Thanh Hiệp (2016) về “Ảnh hưởng của cấu trúc vốn lên kết quả kinh doanh của doanh nghiệp sản xuất công nghiệp”. Tác giả sử dụng dữ liệu nghiên cứu gồm 665 quan sát được thu thập từ báo cáo tài chính của 95 công ty sản xuất công nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ 2007 đến 2013 được hệ thống thành mô hình dữ liệu bảng. Tác giả đo lường hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp bằng các biến ROA và ROE, và cấu trúc vốn được đo lường bằng biến đại diện tổng nợ trên tổng tài sản (TDTA), tỷ lệ nợ ngắn hạn (STDA) và tỷ lệ nợ dài hạn (LTDA). Kết quả của nghiên cứu cho thấy ảnh hưởng ngược chiều của nhân tố cấu trúc vốn lên kết quả kinh doanh của DN là rất chắc chắn và có ý nghĩa thống kê cao, kết quả này trùng khớp với một số các nghiên cứu trước đó như
1 là tỷ số giữa giá trị thị trường và giá trị thay thế của một tài sản hữu hình, James Tobin và William Brainard (1968)
Zeitun, R. and Tian (2007), Kipesha và Moshi (2014), Đoàn Ngọc Phúc (2014), Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013). Điều này có nghĩa là với các DN trong mẫu quan sát việc gia tăng vay nợ sẽ làm giảm kết quả hoạt động của DN. 2.2.3. Tóm tắt các bằng chứng thực nghiệm
Tác giả Dữ liệu thu thập Kiểm định
Biến phụ thuộc
Biến độc lập Biến kiểm soát Kết quả kiểm định Muhammad Raghib Zafar, Farrukh Zeeshan và Rais Ahmed (2013)
25 ngân hàng được niêm yết tại Sàn giao dịch Chứng khoán Karachi (Pakistan) hoặc được liệt kê trên trang cổng thông tin chính thức chính thức của Ngân hàng Nhà nước Pakistan MLR ROE, ROA, EPS TDTA, TDTQ, SDTA, LDTA
Kết quả của nghiên cứu đã chứng thực mối quan hệ tích cực giữa các yếu tố quyết định cơ cấu vốn và hiệu quả hoạt động của ngành ngân hàng.
Nikoo (2015) 17 ngân hàng niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tehran
PLS ROA,
ROE, EPS
DTEQ Việc lựa chọn cấu trúc vốn có tác động tích cực đáng kể đối với hiệu suất của các ngân hàng
Solomon, Evans Amponteng, Luu Yin ( 2015)
17 ngân hàng niêm yết chứng khoán Ghana từ năm 2007 đến năm 2013 PLS ROA, ROE, EPS STDTA, LTDTA GROWTH, SIZE
STDTA có mối quan hệ tích cực đáng kể với lợi nhuận được đo bằng ROA, ROE, EPS. LTDTA cũng có mối quan hệ tích cực đáng kể với ROA và ROE nhưng có mối quan hệ tiêu cực và không đáng kể với EPS. GROWTH có mối quan hệ tiêu cực và không đáng kể với lợi nhuận được đo bằng ROA, ROE và EPS. SIZE cũng cho thấy mối quan hệ tích cực và quan trọng với tất cả các biện pháp sinh lời như ROA, ROE và EPS. Tedy Saputra,
Noer Azam
Achsani và
Lukytawati Anggraeni (2015)
55 công ty tài chính được niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Indonesia từ năm 2009 đến năm 2013 PLS, FEM, REM ROA, ROE LDTA, TDTA, TDTE
SIZE, AG Cơ cấu vốn có tác động tiêu cực đến hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp được đo bằng ROA. Cơ cấu vốn có tác động khác nhau đối với từng phân ngành tài chính. Cụ thể là cơ cấu nguồn vốn có tác động tiêu cực đến các quỹ đầu tư, các công ty chứng khoán và các công ty tài chính khác trong khi nó lại có tác động tích cực đến các ngân hàng và các công ty bảo
hiểm Nur Alam Siddik,
Sajal Kabiraj, và Shanmugan Joghee (2016)
22 ngân hàng Bangladesh trong giai đoạn từ năm 2005 – 2014
Pooled OLS ROA, ROE, EPS STDTA, LTDTA, TDTA LQDTY, SZ, GOP, RGDP, INF
Cơ cấu vốn sử dụng vốn vay có tác động tiêu cực đến hiệu quả của các ngân hàng. Kết quả thực nghiệm của nghiên cứu này cho thấy rằng các nhà quản lý tài chính sẽ cố gắng tăng cường cơ cấu tài trợ từ lợi nhuận giữ lại chứ không dựa nhiều vào vốn vay trong cơ cấu vốn của họ. Tuy nhiên, họ có thể sử dụng vốn vay nếu như đó là sự lựa chọn cuối cùng.
Ebenezer Bugri Anarfo và Elijah Appiahene (2017)
Các ngân hàng thuộc 37 quốc gia trong khu cực Châu phi cận Sahara trong giai đoạn từ năm 2009 – 2015 , FEM, REM, RAROA, RAROE, NIM TDR TANG, SIZE, GROWTH, TAX, GDPGR, INTEREST, INFL
Cấu trúc vốn của ngân hàng là một nhân tố bất lợi đối với khả năng đạt được lợi nhuận của ngân hàng. Điều này ngụ ý rằng các ngân hàng ở châu Phi sẽ đạt được lợi nhuận tối đa bằng cách giảm tỷ lệ nợ và sử dụng nguồn vốn chủ sở hữu để tăng lợi nhuận vì tỷ lệ nợ cao làm giảm khả năng sinh lời của họ.
Mohammad Reza Ebrati, Farzad Emadi, Reza Saadati Balasang và Ghorban Safari (2013)
85 công ty niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Tehran trong giai đoạn từ năm 2006 – 2011
MLR ROE, ROA, EPS, MBVR và Tobin's Q SDTA LDTA TDTA TDTQ
. Kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, được đo bằng ROE, MBVR và Tobin's Q có liên quan đáng kể và tương quan tích cực với cơ cấu vốn của doanh nghiệp trong khi các chỉ số hiệu năng được đo lường bằng ROA và EPS lại cho thấy mối quan hệ tiêu cực với cấu trúc vốn.
Mykhailo
Iavorskyi (2013) và cộng sự
16,5 nghìn công ty Ukraina trong giai đoạn 2001 – 2010
Pooled OLS ROA EBIT TFP LEV SIZE, INDUSTRY
Việc sử dụng đòn bẩy nợ cho thấy chúng có ảnh hưởng xấu đến hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp được đo lường bằng lợi nhuận trên tài sản, biên lợi nhuận hoạt động và tổng năng suất
Tác giả Dữ liệu thu thập Kiểm định
Biến phụ thuộc
Biến độc lập Biến kiểm soát
Kết quả kiểm định
Trần Thiên Đức (2013)
Các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2012
PLS ROA, ROE LEV Kết quả của nghiên cứu cho thấy sự phụ thuộc quá vào nợ có tác
động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại.
Nguyễn Hồng Sơn và cộng sự (2013)
34 NHTM trong giai đoạn 2010-2012
PLS ROE, ROE X1, X2, X3, X4, X5, X6
Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ tập trung vốn chủ sở hữu và tỷ lệ sở hữu tư nhân có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của các NHTM. Trong khi đó, tỷ lệ nợ xấu có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng.
Võ Minh Long (2014)
123 công ty niêm yết trên HSX giai đoạn 2008 – 2015 Pooled OLS, FEM, REM và GLS
Tobin’s Q SDA, LDA, DA SIZE,
TANG, AGE, ROA, AT, GRTH
Kết quả nghiên cứu cho thấy cấu trúc vốn với 3 biến là DA, SDA và LDA và các biến kiểm soát như: SIZE, AGE, ROA và AT có tác động tích cực đến giá trị doanh nghiệp và có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, biến GRTH thì ngược lại; còn các biến khác như: CR và TANG thì không có ý nghĩa thống kê.
Phan Thanh Hiệp (2016)
95 công ty sản xuất công nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ 2007 – 2013 Pool OLS, FEM, REM, GMM ROA, ROE, Tobin’s Q STDA, LTDA, TDTA
Kết quả của nghiên cứu cho thấy ảnh hưởng ngược chiều của nhân tố cấu trúc vốn lên kết quả kinh doanh của DN là rất chắc chắn và có ý nghĩa thống kê cao.
Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản
Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản Tính thanh khoản
Quy mô
Cơ hội tăng trưởng Tỷ lệ lạm phát
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Sơ đồ 3.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Dựa trên mô hình nghiên cứu của Nur Alam Siddik, Sajal Kabiraj, và Shanmugan Joghee (2016), tác giả áp dụng một mô hình thực nghiệm, trong đó hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng được đo lường bằng BPit, được đo bằng ROA, ROE và EPS cho ngân hàng i năm t, như sau:
BPit= α0 + βi CSit + λitXit+ θt MACROt+ εit (3.1) Trong mô hình cơ bản này, BPit phản ánh hiệu quả hoạt động của ngân hàng i
trong năm t (các biến phụ thuộc). CSit tương ứng với ma trận của các biến cấu trúc vốn (biến độc lập). Xit đại diện cho ma trận biến số ngân hàng cụ thể cho ngân hàng
i trong năm t. MACROt là ma trận của các biến của các vấn đề kinh tế vĩ mô, được đo bằng tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát của quốc gia trong năm t. εit là một thuật ngữ sai số nhiễu, tự động và phân bố đều theo N (0, σ2) và α0 tương ứng với một thuật ngữ hiệu ứng vĩnh viễn của ngân hàng, đo lường hiệu ứng bất biến thời gian một cách chính xác cho ngân hàng i.
ROA ROE EPS
Vì tác giả đã xem xét ba biến, cụ thể là ROA, ROE và EPS để đo lường hiệu suất của ngân hàng, dựa trên các mối quan hệ dự kiến giữa các biến được cung cấp trong bảng , phương trình (3.1) có thể được viết dưới dạng phương trình (3.2), (3.3) và (3.4) tương ứng, cho ROA, ROE và EPS như sau:
ROAit = α0 + β1STDTAit + β2 LTDTAit + β3 TDTAit + λ1 LQDTYit + λ2SZit + λ3GOPit + θ1RGDPt+ θ2 INFt+ εit
(3.2)
ROEit = α0+ β1STDTAit + β2 LTDTAit + β3 TDTAit + λ1 LQDTYit + λ2SZit +
λ3GOPit+ θ1RGDPt + θ2 INFt + εit (3.3)
EPSit = α0 + β1 STDTAit + β2 LTDTAit + β3 TDTAit + λ1 LQDTYit + λ2SZit + λ3GOPit+ θ1RGDPt + θ2 I NFt + εit (3.4) Trong đó β1, β2 và β3 đại diện cho hệ số hồi quy cho các biến STDTA, LTDTA và TDTA, tương ứng; λ1, λ2 và λ3 đại diện cho hệ số hồi quy cho các biến cụ thể của ngân hàng lần lượt là, LQDTY, SZ và GOP tương ứng, và θ1 và θ2 đại diện cho hệ số hồi quy cho các biến vĩ mô, cụ thể là RGDP và INF tương ứng. Ba mô hình trên tương ứng với các giả thiết nghiên cứu của tác giả:
H1: Cấu trúc vốn có tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng đo bằng ROA H2: Cấu trúc vốn có tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng đo bằng ROE H3: Cấu trúc vốn có tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng đo bằng EPS
3.2. Nguồn dữ liệu và mô tả
Tác giả chọn lọc trong nhóm 31 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam để thu thập dữ liệu nghiên cứu. Đến nay, có 10 ngân hàng niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán. Để cung cấp kết quả đáng tin cậy, có ý nghĩa và được cập nhật nhiều nhất, tác giả đã thu thập dữ liệu trong tám năm qua trong giai đoạn 2010 – 2017. Trong số 31 ngân hàng, chỉ có 23 ngân hàng có báo cáo tài chính từ năm 2010 đến năm 2018 và do đó chỉ có khoảng 23 ngân hàng đã được lựa chọn trong số 44 ngân hàng thương mại cổ phần đang hoạt động trên thị trường tài chính Việt Nam.
Tác giả đã thu thập dữ liệu bảng từ 23 ngân hàng từ các báo cáo được kiểm toán hàng năm của họ trong giai đoạn từ năm 2010 – 2017. Dữ liệu về các biến kinh
tế vĩ mô có sẵn từ Ngân hàng Thế giới và cổng thông tin của NHNN Việt Nam. Phương pháp bình phương nhỏ nhất (Pools OLS) sẽ được sử dụng trong nghiên cứu này, phương pháp này đã được sử dụng trong các nghiên cứu tương tự như Hasan và cộng sự (2014) và Ramadan và cộng sự (2015). Đồng thời, tác giả cũng sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng để phân tích các tác động.
3.3. Các biến lựa chọn