4.2.2.1. Hệ số biến phân ngưỡng
Ta có kết quả ước lượng hệ số biến phân ngưỡng chi tiết như sau :
Bảng 4.6: Kết quả ước lượng hệ số biến phân ngưỡng
Hệ số Giá trị ước lượng
OLS SE tOLS p-
value
White SE tWhite p-value
β^1 -.1169649 .0646472 -1.81* 0.071 .0557425 -2.10** 0.036
β^2 -1.38715 .1729026 -8.02*** 0.000 .417952 -3.32*** 0.001
β^3 -5.648018 .2798625 -20.18*** 0.000 2.109481 -2.68*** 0.008
tOLS là kiểm định sai số chuẩn trong trường hợp hiệp phương sai đồng nhất
tWhite là kiểm định sai số chuẩn trong trường hợp hiệp phương sau không đồng nhất
***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
Trong nhóm ngưỡng đầu tiên, tương ứng DA<=63.18%, hệ số ước lượng β^1
có giá trị -0.1169649 với mức ý nghĩa 10% . Điều này cho thấy tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt động trong nhóm ngưỡng này. Tức là hiệu quả hoạt động sẽ giảm 0.1169% khi tỷ lệ nợ tăng 1%
Trong nhóm ngưỡng hai, tương ứng 63.18% < DA <= 78.07%, hệ số ước lượng β^2 có giá trị -1.38715 (mức ý nghĩa 1%), cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt động. Hiệu quả hoạt động sẽ giảm 1.38715% khi tỷ lệ nợ tăng 1%. Mức giảm này cao hơn mức giảm trong ngưỡng một
Trong nhóm ngưỡng ba, tương ứng DA > 78.07%, hệ số ước lượng β^3 có giá trị -5.648018 (mức ý nghĩa 1%), cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt động. Hiệu quả hoạt động sẽ giảm 5.648018% khi tỷ lệ nợ tăng 1%. Mức giảm này cao hơn rất nhiều so với mức giảm ở hai ngưỡng trên.
Qua phân tích tác động của tỷ lệ nợ đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp trong 3 nhóm ngưỡng, mỗi nhóm ngưỡng có mức độ tác động nghịch chiều khác nhau
đối với hiệu quả hoạt động. Như vậy mối quan hệ giữa hiệu quả hoạt động và tỷ lệ nợ là mối quan hệ phi tuyến tính.
Mối quan hệ giữa CCV và hiệu quả hoạt động là một vấn đề quan trọng và gây tranh cãi trong lĩnh vực tài chính. Theo như khảo lược các nghiên cứu thực nghiệm ở chương 2, ta có thể thấy được rằng lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm đã có những kết quả không thống nhất nhau, và kết quả trong nghiên cứu này cũng không ngoại lệ.
Kết luận của nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Addae và cộng sự (2013), Onaolapo và Kajola (2010) và Taiwo (2012) khi ba nghiên cứu này kết luận mối quan hệ nghịch chiều giữa tỷ suất tổng nợ trên tổng tài sản và khả năng sinh lời.
Ngược lại thì kết quả của ngiên cứu này khác với kết quả nghiên cứu của Cheng (2010), Võ Hồng Đức (2014) ở tác động của tỷ lệ nợ đối với hiệu quả hoạt động của ngưỡng thứ nhất. Hai nghiên cứu này chỉ ra rằng tác động cùng chiều của tỷ lệ nợ đối với hiệu quả hoạt động.
Dựa vào lý thuyết đánh đổi về CCV, nếu CCV tác động ngược chiều với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp thì điều này được lý giải từ việc lợi ích từ nợ là lợi ích từ lá chắn thuế nhờ lãi vay thấp hơn chi phí tiềm tàng từ việc sử dụng nợ là chi phí kiệt quệ tài chính (Financial Distress Cost) bao gồm các chi phí như chi phí trả cho luật sư giải quyết phá sản, chi phí trả cho kế toán và nhân viên quản trị công ty trong quá trình chờ phá sản, chi phí do mất khách hàng và nhà cung cấp hay chi phí đại diện… hay nói cách khác mỗi lượng nợ tăng thêm không đủ để bù đắp cho sự gia tăng của chi phí kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp.
Vì vậy đối với nghiên cứu này, chưa thể kết luận được là tồn tại các ngưỡng CCV tối ưu để tối thiểu hóa chi phí sử dụng vốn và tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
4.2.2.2. Hệ số biến kiểm soát
Bảng 4.7: Kết quả ước lượng hệ số biến kiểm soát Biến Hệ số Giá trị ước lượng tOLS p- value tWhite p-value SIZE ^1 .0686803 5.08*** 0.000 3.77*** 0.000 ’^ 1 .1306856 8.56*** 0.000 4.06*** 0.000 ’’^ 1 .3733795 18.03*** 0.000 2.90*** 0.004 GROWTH ^2 .0019346 1.83* 0.067 1.43 0.153 ’^ 2 -.0003087 -2.30** 0.021 -36.56*** 0.000 ’’^ 2 .0026972 1.24 0.215 1.03 0.301
tOLS là kiểm định sai số chuẩn trong trường hợp hiệp phương sai đồng nhất
tWhite là kiểm định sai số chuẩn trong trường hợp hiệp phương sai không đồng nhất ***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
Hệ số ước lượng của biến SIZE quy mô doanh nghiệp (^1 , ’^ 1 , ’’^
1 ) tại ba vùng ngưỡng lần lượt là 0.0686803, 0.1306856, 0.3733795 có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1%. Như vậy quy mô doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Kết quả ước lượng này phù hợp với kết quả của nghiên cứu của Cheng (2010); nghiên cứu của Võ Hồng Đức (2014) thì chưa thể kết luận cụ thể về mối quan hệ này.
Hệ số ước lượng của biến GROWTH tốc độ tăng trưởng (^2 , ’^ 2 , ’’^
2 ) tại ba vùng ngưỡng lần lượt là 0.0019346, -0.0003087, 0.0026972, có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% ở ngưỡng hai, còn ở ngưỡng thứ nhất và thứ ba thì hệ số ước lượng không có ý nghĩa thống kê. Như vậy chưa thể kết luận cụ thể về mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Phương trình kết quả của mô hình nghiên cứu (n=0):
𝑅𝑂𝐸𝑖𝑡 = { 𝜇𝑖+ 0.0686𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖𝑡 + 0.0019𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻𝑖𝑡− 0.1169𝐷𝐴𝑖𝑡+ 𝑒𝑖𝑡 𝜇𝑖+ 0.1306𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖𝑡 − 0.0003𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻𝑖𝑡− 1.3871𝐷𝐴𝑖𝑡+ 𝑒𝑖𝑡 𝜇𝑖+ 0.3733𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖𝑡 + 0.0026𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻𝑖𝑡− 5.6480𝐷𝐴𝑖𝑡+ 𝑒𝑖𝑡 𝑛ế𝑢 𝐷𝐴𝑖𝑡 ≤ 63.18% 𝑛ế𝑢 63.18% < 𝐷𝐴𝑖𝑡 ≤ 78.07%
n = 0 là trường hợp phân tích toàn bộ mẫu dữ liệu doanh nghiệp
Bảng 4.8: Số lượng doanh nghiệp ở mỗi nhóm ngưỡng theo năm
Năm DA<=63.18% 63.18% <DA<=78.07% DA>78.07%
Số lượng % Số lượng % Số lượng %
2012 400 66.12% 141 23.31% 64 10.58% 2013 411 67.93% 133 21.98% 61 10.08% 2014 415 68.60% 131 21.65% 59 9.75% 2015 411 67.93% 127 20.99% 67 11.07% 2016 418 69.09% 127 20.99% 60 9.92% 2017 406 67.11% 135 22.31% 64 10.58%
Qua các năm, dưới 70% doanh nghiệp có ngưỡng sử dụng nợ với tỷ lệ thấp hơn 63.18%, hơn 20% có ngưỡng nợ từ 63.18% đến 78.07%, khoảng 10% sử dụng nợ với tỷ lệ nợ cao hơn 78.07%
4.3.KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG ĐỐI VỚI CÁC NGÀNH
Nghiên cứu tiến hành thực hiện phân tích hồi quy theo mô hình ngưỡng đối với các dữ liệu được thu thập theo các ngành nghề khác nhau. Trong mô hình, các ngành được phân biệt với nhau qua đại lượng n = {1;2;3 …. ; 10} tương đương với 10 ngành nghề, chi tiết theo như bảng 4.9:
Bảng 4.9: Thống kê số quan sát theo dữ liệu ngành nghề theo ICB
Mã ICB n Ngành Số lượng Công ty Số quan sát % tỷ trọng 0001 1 Dầu khí 6 36 0.99% 1000 2 Vật liệu cơ bản 83 498 13.72% 2000 3 Công nghiệp 247 1482 40.83% 3000 4 Hàng Tiêu dùng 86 516 14.21% 4000 5 Y tế 21 126 3.47% 5000 6 Dịch vụ Tiêu dùng 52 312 8.60% 6000 7 Viễn Thông 0 0 0.00% 7000 8 Dịch vụ hạ tầng 33 198 5.45%
8000 9 Tài chính 56 336 9.26%
9000 10 Công nghệ Thông tin 21 126 3.47%
0 Tổng cộng 605 3.630 100.00%
4.3.1. Kết quả ước lượng các ngưỡng cho các ngành
Với các bước thực hiện hồi quy giống như ở mục 1, 2 chương 4, kết quả ước lược các ngưỡng cho các ngành (phân biệt các ngành qua đại lượng “n” tham chiếu ở bảng 4.9), được biểu diễn chi tiết trong bảng 4.10 như sau :
Bảng 4.10: Kết quả ước lượng và kiểm định tồn tại các ngưỡng theo ngành nghề
n Kiểm định
Giá trị ngưỡng
F-Statistics Critical value of F
F p-value 1% 5% 10% 2 F1 77.45% 1331.20 0.0000*** 42.1861 27.6612 22.6592 F2 41.47% 77.45% 8.28 0.8080 44.2780 29.1372 24.0683 3 F1 78.35% 194.65 0.0020*** 75.2826 35.0252 26.0829 F2 69.72% 80.21% 24.38 0.1620 91.4707 39.7670 29.2700 4 F1 73.47% 64.37 0.0160** 72.6658 37.0441 25.4971 F2 phương pháp Boostrap 1.000 lần không cho ra được kết quả
6 F1 72.55% 52.31 0.0390** 72.2793 47.6972 35.1415 F2 62.97% 72.55% 10.16 0.7000 87.9683 49.1773 35.6828 8 F1 54.31% 37.32 0.0020*** 29.7244 22.1379 19.2527 F2 47.90% 51.41% 16.49 0.1750 28.1504 21.8343 19.1034 10 F1 72.87% 20.35 0.1880 39.5173 28.0887 23.9826 F2 50.14% 72.87% 26.09 0.0730* 41.7619 29.2968 23.8774 1,5,9 F1, F2 phương pháp Boostrap 1.000 lần không cho ra được kết quả
Mỗi kiểm định được thực hiện bằng phương pháp Boostrap 1.000 lần. Giá trị F-statistics và p-value của các kiểm định được tính toán và thể hiện ở Bảng 4.10.
Theo như kết quả của mô hình hồi quy theo ngưỡng và kiểm định theo phương pháp Boostrap 1.000 lần thì các ngành dầu khí, y tế và tài chính không cho ra được kết quả phân ngưỡng.
Các ngành còn lại (ngoài trừ ngành công nghệ thông tin) thì kết quả phân ngưỡng cho ra kết quả kiểm định có ý nghĩa ở 1 ngưỡng (tức là cho ra 2 phân ngưỡng), các giá trị F-statistics và p- value đều có ý nghĩa thống kê.
Riêng ngành công nghệ thông tin thì phương pháp kiểm định Boostrap 1.000 lần cho ra kết quả phân ngưỡng tuy nhiên các giá trị F-statistics và p-value đã cho thấy các kết quả phân ngưỡng không có ý nghĩa thống kê.
Những ngành mà mô hình không cho ra kết quả hoặc là có kết quả mà không có ý nghĩa thống kê lý do có thể số lượng công ty được bốc mẫu thấp, cộng thêm khoảng thời gian từ 2012 – 2017 sẽ dẫn đến số quan sát ít hơn các ngành còn lại, dẫn đến mô hình hồi quy ngưỡng không thể chạy ra kết quả hồi quy.
Học viên sẽ tiến hành bốc mẫu rộng hơn với số lượng lớn hơn và mở rộng khoảng thời gian lấy dữ liệu dài ra trong các nghiên cứu sau.
4.3.2. Kết quả ước lượng và kiểm định các hệ số biến cho các ngành 4.3.2.1. Hệ số biến phân ngưỡng 4.3.2.1. Hệ số biến phân ngưỡng
Mô hình hồi quy ngưỡng cho ra các ước lượng hệ số biến phân ngưỡng đối với các ngành (phân biệt các ngành qua đại lượng “n” tham chiếu ở bảng 12), mô tả chi tiết theo như bảng 4.11:
Bảng 4.11: Kết quả ước lượng hệ số biến phân ngưỡng theo ngành
n Coeffi- cients
Estimated value
tOLS p-value tWhite p-value
2 β^1 -.100807 -0.81 0.418 -0.91 0.366
β^2 -10.64372 -13.78 0.000*** -2.25 0.027** 3 β^1 -.3109918 -3.25 0.001*** -3.16 0.002***
4 β^1 -.1459528 -1.06 0.289 -0.83 0.409 β^2 -3.707435 -5.71 0.000*** -1.80 0.075* 6 β^1 -.1274878 -0.97 0.333 -1.10 0.276 β^2 -2.748491 -6.32 0.000*** -1.40 0.167 8 β^1 -.0457917 -0.57 0.570 -0.49 0.625 β^2 -.270543 -2.00 0.047** -1.23 0.229
***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
Đối với ngành Vật Liệu Cơ Bản :
Trong nhóm ngưỡng đầu tiên, tương ứng DA<=77.45%, hệ số ước lượng β^1
không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy trong vùng ngưỡng này, biến DA chưa thể giải thích được cho biến ROE tức là chưa thể khẳng định có mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
Trong nhóm ngưỡng còn lại, tương ứng DA > 77.45%, hệ số ước lượng β^2
có giá trị -10.64372 (mức ý nghĩa 1%), cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa hiệu quả hoạt động và tỷ lệ nợ. Hiệu quả hoạt động sẽ giảm (-)10. 64372% khi tỷ lệ nợ tăng 1%.
Đối với ngành Công nghiệp :
Trong nhóm ngưỡng đầu tiên, tương ứng DA<=78.35%, hệ số ước lượng β^1
có giá trị -.3109918 với mức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt động trong nhóm ngưỡng này. Tức là hiệu quả hoạt động sẽ giảm (-) 0.3109918% khi tỷ lệ nợ tăng 1%
Trong nhóm ngưỡng còn lại, tương ứng DA > 78.35%, hệ số ước lượng β^2
có giá trị -4.746782 (mức ý nghĩa 1%), cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa hiệu quả hoạt động và tỷ lệ nợ. Hiệu quả hoạt động sẽ giảm -4.746782 % khi tỷ lệ nợ tăng 1%.
Đối với ngành Hàng tiêu dùng :
Trong nhóm ngưỡng đầu tiên, tương ứng DA<=73.47%, hệ số ước lượng β^1
thể giải thích được cho biến ROE tức là chưa thể khẳng định có mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
Trong nhóm ngưỡng còn lại, tương ứng DA > 73.47%, hệ số ước lượng β^2
có giá trị -3.707435 và có ý nghĩa thống kê, cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa hiệu quả hoạt động và tỷ lệ nợ. Hiệu quả hoạt động sẽ giảm (-)3.707435 % khi tỷ lệ nợ tăng 1%.
Kết luận tương tự cho các ngành Dịch vụ tiêu dùng với phân ngưỡng tỷ lệ nợ là 72.55% và ngưỡng nợ 54.31% đối với ngành Dịch vụ hạ tầng.
4.3.2.2. Hệ số biến kiểm soát
Mô hình hồi quy ngưỡng cho ra các ước lượng hệ số biến kiểm soát đối với các ngành, mô tả chi tiết theo như bảng 4.12:
Bảng 4.12: Kết quả ước lượng hệ số biến kiếm soát theo ngành
n Biến Hệ số Giá trị
ước lượng tOLS p-value tWhite p-value
2 SIZE ^1 .0076883 0.25 0.802 0.15 0.881 ’^ 1 .6071016 11.27 0.000*** 2.24 0.028** GRO- WTH ^2 .0231066 1.84 0.067* 2.84 0.006*** ’^ 2 -.8614377 -19.94 0.000*** -3.31 0.001*** 3 SIZE ^1 .0777421 3.66 0.000*** 2.43 0.016** ’^ 1 .3298363 10.50 0.000*** 2.11 0.036** GRO- WTH ^2 .0352236 5.51 0.000*** 9.33 0.000*** ’^ 2 .0040994 1.75 0.081* 2.33 0.021** 4 SIZE ^1 .0482924 1.28 0.201 1.47 0.145 ’^ 1 .2368494 4.86 0.000*** 2.08 0.040** GRO- WTH ^2 .0125496 0.90 0.369 2.57 0.012** ’^ 2 .3956559 5.47 0.000*** 1.76 0.082* 6 SIZE ^1 -.008551 -0.32 0.751 -0.39 0.696 ’^ 1 .1265685 3.60 0.000*** 1.48 0.145
GRO- WTH ^2 .0005451 0.16 0.874 0.72 0.472 ’^ 2 -.0611185 -0.38 0.706 -0.31 0.760 8 SIZE ^1 .0184917 0.61 0.540 0.43 0.669 ’^ 1 .0275284 0.90 0.370 0.62 0.540 GRO- WTH ^2 .0914753 4.33 0.000*** 3.58 0.001**** ’^ 2 -.0257258 -2.37 0.019** -2.25 0.031**
***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
Đối với ngành Vật Liệu Cơ Bản :
Hệ số ước lượng của biến SIZE quy mô doanh nghiệp (^1 , ’^
1 ) tại hai vùng ngưỡng lần lượt là 0.0076883, 0.6071016, có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% tại vùng ngưỡng DA>77.45%. Như vậy quy mô doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp khi tỷ lệ nợ vượt ngưỡng 77.45%.
Hệ số ước lượng của biến GROWTH tốc độ tăng trưởng (^2 , ’^
2 ) tại hai vùng ngưỡng lần lượt là 0.0231066, -0.8614377, có ý nghĩa thống kê ở cả 2 vùng ngưỡng. Như vậy tốc độ tăng trưởng tác động thuận chiều với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp khi DA <=77.45%, và tác động nghịch chiều với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp khi DA > 77.45%.
Đối với ngành Công nghiệp :
Hệ số ước lượng của biến SIZE quy mô doanh nghiệp (^1 , ’^
1 ) tại hai vùng ngưỡng lần lượt là 0.0777421, 0.3298363, có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% tại vùng ngưỡng DA>77.45%. Như vậy quy mô doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Hệ số ước lượng của biến GROWTH tốc độ tăng trưởng (^2 , ’^
2 ) tại hai vùng ngưỡng lần lượt là 0.0352236, 0.0040994, có ý nghĩa thống kê ở cả 2 vùng ngưỡng. Như vậy tốc độ tăng trưởng tác động thuận chiều với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Hệ số ước lượng của biến SIZE quy mô doanh nghiệp (^1 , ’^
1 ) tại hai vùng ngưỡng lần lượt là 0.0482924, 0.2368494, có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% tại vùng ngưỡng DA>73.47%. Như vậy quy mô doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp khi tỷ lệ nợ vượt 73.47%
Hệ số ước lượng của biến GROWTH tốc độ tăng trưởng (^2 , ’^
2 ) tại hai