4.4.1. Kiểm định Hausman
Để quyết định nên chạy hồi quy theo phương pháp mô hình các ảnh hưởng cố định (FEM) hay phương pháp mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM), bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman với cặp giả thuyết:
H0: Không có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (dùng mô hình REM tốt hơn)
H1: Có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (dùng mô hình FEM tốt hơn).
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Hausman Mô hình Giá trị p Mô hình 3.1 0,0515 Mô hình 3.2 0,2498 Mô hình 3.3 0,1762 Mô hình 3.4 0,2631 Mô hình 3.5 0,0671 Mô hình 3.6 0,2898
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Theo bảng 4.5, tất cả mô hình đều có giá trị p < 0,05 nên chưa có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Bài nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H0, khi không có sự tương quan giữa biến giải thích và các thành phần ngẫu nhiên thì dùng mô hình REM sẽ phù hợp hơn mô hình FEM.
4.4.2. Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier
Để xem xét nên hồi quy theo phương pháp mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) hay theo phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (pooled OLS), bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier với cặp giả thuyết:
H0: Phương sai không thay đổi qua các thực thể (chọn pooled OLS) H1: Phương sai thay đổi qua các thực thể (chọn REM).
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier Mô hình Giá trị p Mô hình 3.1 0,0000 Mô hình 3.2 0,0000 Mô hình 3.3 0,0000 Mô hình 3.4 0,0000 Mô hình 3.5 0,0000 Mô hình 3.6 0,0000
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Trên bảng 4.6, tất cả các mô hình đều có giá trị p < 0,05 nên ta có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Do phương sai thay đổi qua các thực thể nên bài nghiên cứu sẽ hồi quy theo phương pháp mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM). Bởi vì REM rất hiệu quả trong việc loại bỏ yếu tố phương sai thay đổi.
4.4.3. Kết quả hồi quy
Kết quả hồi quy 5 mô hình tuyến tính thể hiện mối quan hệ giữa quản trị vốn lưu động và lợi nhuận được trình bày trong bảng 4.7. Các mô hình từ 3.1 đến 3.5 đều được hồi quy theo phương pháp mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM).
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy các mô hình tuyến tính
Mô hình 3.1 Mô hình 3.2 Mô hình 3.3 Mô hình 3.4 Mô hình 3.5
C 0,1110614 0,1208891 0,1430197 0,1137502 0,1267087 SIZE 0,0020861 0,0014258 0,0004934 0,0017729 0,0012798 SGROW 0,0150079 (***) 0,0184058 (***) 0,0185656 (***) 0,0180489 (***) 0,0178021 (***) DEBT -0,2348088 (***) -0,2328156 (***) -0,2302492 (***) -0,2351397 (***) -0,2365031 (***) GDPGR 0,5745708 (*) 0,6070610 (*) 0,6224036 (**) 0,6002279 (*) 0,5964037 (*) AR -0,0000639 (***) INV -0,0000089 (***) AP -0,0000141 CCC -0,0000107 (***) WCR -0,0033033 (***) R2 0,1985 0,1823 0,1765 0,1865 0,1822 R2 hiệu chỉnh 0,1947 0,1784 0,1725 0,1826 0,1782 Phương pháp
REM REM REM REM REM
*** Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1% ** Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% * Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 10%
Bảng 4.7 thể hiện các hệ số hồi quy trong 5 mô hình hồi quy tuyến tính với c là hằng số (constant). Các hệ số hồi quy gắn với các biến giải thích cho ROA đều có ý nghĩa thống kê, chỉ trừ biến AP không có ý nghĩa thống kê. Các hệ số hồi quy của AR, INV, CCC và WCR mang ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%.
Hệ số hồi quy của ba biến kiểm soát SGROW, DEBT và GDPGR đều có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích ROA. Trong đó các hệ số của SGROW và DEBT có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, còn hệ số gắn với GDPGR có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% hoặc 10%.
Trong bốn biến kiểm soát thì riêng biến SIZE không có ý nghĩa thống kê trong bất cứ mô hình hồi quy nào. Mặc dù khi phân tích sự tương quan trên bảng 4.2 thì SIZE có tương quan âm với ROA.
Hệ số xác định hiệu chỉnh (R2hiệu chỉnh) dùng để đo mức độ phù hợp của mô hình hồi quy. Các mô hình từ 3.1 đến 3.5 có R2 hiệu chỉnh lần lượt là 19,47%; 17,84%; 17,25%; 18,26%; 17,82%.
Xét kết quả hồi quy mô hình 3.1:
Theo bảng 4.7, ta có hệ số hồi quy gắn với biến kì thu tiền khoản phải thu (AR) là -0,0000639, có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, cho thấy có mối quan hệ nghịch biến giữa AR và ROA. Khi kì thu tiền bình quân càng dài thì lợi nhuận trên tài sản càng giảm và ngược lại. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi kì thu tiền bình quân tăng (hoặc giảm) 1 ngày thì lợi nhuận trên tài sản sẽ giảm (hoặc tăng) 0,00639%. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với giả thuyết 1 của bài nghiên cứu.
Mối quan hệ nghịch biến giữa AR và ROA cũng được tìm thấy trong nhiều nghiên cứu trước như nghiên cứu của García-Teruel và Martínez -Solano (2007) trên mẫu dữ liệu các công ty tại Tây Ban Nha; nghiên cứu của Karaduman và ctg (2011) trên mẫu dữ liệu các công ty tại Thổ Nhĩ Kỳ; nghiên cứu của Tauringana và Afrifa (2013) trên mẫu dữ liệu các công ty tại Vương quốc Anh; nghiên cứu của Pais và Gama (2015) trên mẫu dữ liệu các công ty tại Bồ Đào Nha. Tác giả bài nghiên cứu chưa tìm thấy mối quan hệ đồng biến giữa AR và ROA trong các nghiên
cứu trước đây. Ngoài ra, nghiên cứu của Enqvist, Graham và Nikkinen (2014) trên mẫu dữ liệu các công ty tại Phần Lan chỉ ra AR không có tác động đến ROA, khi hệ số hồi quy gắn với AR không có ý nghĩa thống kê.
Đòn bẩy tài chính (DEBT) có quan hệ ngược chiều với ROA. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỉ lệ nợ/tổng tài sản tăng (hoặc giảm) 1% thì lợi nhuận trên tài sản sẽ giảm (hoặc tăng) 0,2348%.
Tốc độ tăng trưởng doanh thu công ty (SGROW) có quan hệ cùng chiều với ROA. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tốc độ tăng trưởng doanh thu tăng (hay giảm) 1% thì ROA cũng sẽ tăng (hay giảm) 0,015%.
Tương tự với tốc độ tăng trưởng doanh thu, biến tốc độ tăng GDP của Việt Nam (GDPGR) cũng có mối quan hệ thuận chiều với ROA. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi GDPGR tăng (hay giảm) 1% thì ROA sẽ tăng (hay giảm) 0,5746%. Chiều ảnh hưởng của các biến DEBT, SGROW và GDPGR lên ROA mà bài nghiên cứu tìm thấy đều phù hợp với nhiều nghiên cứu trước đây như trong các nghiên cứu của García-Teruel và Martínez-Solano (2007); Karaduman và ctg (2011); Pais và Gama (2015).
Biến SIZE không có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích ROA, chứng tỏ rằng quy mô công ty chưa đủ cơ sở kết luận có tác động đến lợi nhuận trên tài sản của công ty. Kết quả này khác với nhiều nghiên cứu trước đây. Các nghiên cứu của García-Teruel và Martínez-Solano (2007); Karaduman và ctg (2011); Pais và Gama (2015) đều chỉ ra rằng quy mô công ty có tác động cùng chiều lên ROA. Riêng nghiên cứu của Mun và Jang (2015) trên mẫu dữ liệu các công ty tại Mỹ lại tìm thấy quan hệ nghịch biến giữa quy mô công ty và ROA.
Xét kết quả hồi quy của mô hình 3.2:
Theo bảng 4.7, hệ số hồi quy của biến kì lưu hàng tồn kho (INV) là -0,0000089, có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Tương tự với AR, INV cũng có mối quan hệ ngược chiều với ROA. Khi kì lưu hàng tồn kho càng dài thì lợi nhuận trên tổng tài sản càng giảm và ngược lại. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi kì lưu hàng tồn kho tăng (hoặc giảm) 1 ngày thì lợi nhuận trên tổng tài sản sẽ giảm (hoặc
tăng) 0,00089%. Mối quan hệ ngược chiều giữa AR và ROA, INV và ROA đều phù hợp với giả thuyết 1 và 2 của bài nghiên cứu. Bởi lẽ khi giảm AR và INV, tức là công ty có kì thu tiền khoản phải thu và kì lưu hàng tồn kho có hiệu quả, thì sẽ giúp công ty gia tăng lợi nhuận.
Mối quan hệ nghịch biến giữa INV và ROA là phù hợp với nhiều nghiên cứu trước đây, như trong nghiên cứu của Karaduman và ctg (2011); Enqvist, Graham và Nikkinen (2014); Pais và Gama (2015). Bài nghiên cứu chưa thấy xuất hiện mối quan hệ đồng biến giữa INV và ROA trong các nghiên cứu trước đây. Và nghiên cứu của Tauringana và Afrifa (2013) chỉ ra rằng INV không có tác động đến ROA.
Bốn biến kiểm soát là SIZE, SGROW, DEBT, GDPGR trong kết quả hồi quy mô hình 3.2 đều mang ý nghĩa tương đương với kết quả hồi quy mô hình 3.1. Tức là biến SIZE không có ý nghĩa thống kê, không ảnh hưởng đến ROA. Biến DEBT có tác động ngược chiều lên ROA. Hai biến SGROW và GDPGR có tác động cùng chiều lên ROA.
Xét kết quả hồi quy của mô hình 3.3:
Theo bảng 4.7, hệ số hồi quy gắn với biến kì thanh toán khoản phải trả (AP) không có ý nghĩa thống kê, chứng tỏ rằng AP chưa đủ cơ sở kết luận có tác động đến ROA. Kết quả nghiên cứu này khác với giả thuyết 3 của bài nghiên cứu, tức là dự đoán AP sẽ tác động cùng chiều ROA.
Kết quả nghiên cứu này khác với nhiều nghiên cứu trước đây. Nhiều nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng AP có tác động ngược chiều lên ROA. Cụ thể như trong nghiên cứu của Karaduman và ctg (2011); Tauringana và Afrifa (2013); Pais và Gama (2015). Tuy nhiên kết quả nghiên cứu AP không có tác động lên ROA cũng giống với nghiên cứu của Enqvist, Graham và Nikkinen (2014).
Bốn biến kiểm soát cũng mang ý nghĩa tương tự với kết quả hồi quy các mô hình 3.1; 3.2.
Xét kết quả hồi quy của mô hình 3.4:
Theo bảng 4.7, hệ số hồi quy của chu kì chuyển đổi tiền (CCC) là -0,0000107, có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa
CCC và ROA. Khi CCC tăng thì ROA sẽ giảm và ngược lại. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi chu kì chuyển đổi tiền tăng (hoặc giảm) 1 ngày thì lợi nhuận trên tổng tài sản sẽ giảm (hoặc tăng) 0,00107%. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết 4 của bài nghien cứu.
Kết quả nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu trước đây. Mối quan hệ nghịch biến giữa CCC và ROA được tìm thấy trong nghiên cứu của García-Teruel và Martínez-Solano (2007); Karaduman và ctg (2011); Pais và Gama (2015). Kết quả của bài nghiên cứu và các nghiên cứu trước tìm ra mối quan hệ ngược chiều giữa CCC và ROA cũng phù hợp với cơ sở lí luận, tức là khi rút ngắn chu kì chuyển đổi tiền (CCC), nghĩa là quản trị vốn lưu động hiệu quả sẽ làm gia tăng lợi nhuận của công ty.
Tuy nhiên trong nghiên cứu của Tauringana và Afrifa (2013) thì CCC không có tác động đến ROA.
Các biến kiểm soát SIZE, SGROW, DEBT và GDPGR mang ý nghĩa tương tự như trong kết quả hồi quy các mô hình 3.1; 3.2; 3.3.
Xét kết quả hồi quy mô hình 3.5:
Chu kì chuyển đổi tiền (CCC) là thước đo đại diện cho hiệu quả của việc quản trị vốn lưu động. CCC chỉ đề cập đến các nhân tố khoản phải thu, hàng tồn kho và khoản phải trả. Trong kết quả nghiên cứu mô hình 3.4 thì CCC tác động ngược chiều lên ROA. Bên cạnh CCC, hệ số đảm nhiệm vốn lưu động (WCR) cũng là thước đo đại diện cho quản trị hiệu quả của vốn lưu động.
Mô hình 3.5 thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa WCR và ROA. Theo bảng 4.7, kết quả hồi quy mô hình 3.5 thu được hệ số hồi quy gắn với hệ số đảm nhiệm vốn lưu động (WCR) là -0,0033033, có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, cho thấy mối quan hệ nghịch biến giữa WCR và ROA. Khi WCR tăng thì ROA sẽ giảm và ngược lại. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi hệ số đảm nhiệm vốn lưu động tăng (hoặc giảm) 1 thì lợi nhuận trên tài sản sẽ giảm (hoặc tăng) 0,33033%. Như vậy khi thêm tiền và vay ngắn hạn vào thước đo đại diện cho quản trị vốn lưu động (bằng cách sử dụng WCR) thì bài nghiên cứu tìm được mối quan
hệ ngược chiều giữa quản trị vốn lưu động và lợi nhuận. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết 5 của bài nghiên cứu.
Xu hướng các nghiên cứu gần đây sử dụng WCR để thay thế cho CCC làm thước đo đại diện cho hiệu quả của quản trị vốn lưu động, bởi lẽ WCR thể hiện đầy đủ hơn các thành phần liên quan đến vốn lưu động. Sự nghịch biến giữa WCR và ROA mà bài nghiên cứu tìm được phù hợp với nghiên cứu gần đây của Mun và Jang (2015). Kết quả hồi quy mô hình 3.5 cho thấy các biến kiểm soát SIZE, SGROW, DEBT và GDPGR mang ý nghĩa tương tự với kết quả hồi quy các mô hình từ 3.1 đến 3.4.
Mô hình 3.5 là điểm nhấn trong hướng nghiên cứu của bài nghiên cứu này. Bài nghiên cứu này muốn xem xét một sự thay đổi so với nhiều nghiên cứu trước đây về mối quan hệ của quản trị vốn lưu động và lợi nhuận. Rất nhiều nghiên cứu trước đây thường sử dụng các thông số chu kì chuyển đổi tiền (CCC), kì thu tiền khoản phải thu (AR), kì lưu hàng tồn kho (INV), kì thanh toán khoản phải trả (AP) làm thước đo cho việc quản trị vốn lưu động. Suy cho cùng các biến số này chỉ đề cập đến ba thành phần chính liên quan vốn lưu động là khoản phải thu, hàng tồn kho và khoản phải trả. Do đó WCR sẽ đề cập đầy đủ hơn đến các thành phần liên quan vốn lưu động, ngoài ba thành phần chính còn có thêm tiền và vay ngắn hạn.
Như vậy khi hồi quy mẫu dữ liệu 1050 quan sát của 210 công ty niêm yết trên sàn HOSE, bài nghiên cứu nhận thấy rằng cho dù dùng CCC hay WCR làm thước đo cho hiệu quả của việc quản trị vốn lưu động thì đều tìm được mối quan hệ giữa quản trị vốn lưu động và lợi nhuận doanh nghiệp.
Mô hình 3.5 thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa WCR và ROA. Bài nghiên cứu xem xét thêm mối quan hệ phi tuyến giữa WCR và ROA, trong mô hình 3.6. Kết quả hồi quy phi tuyến và tuyến tính về mối quan hệ giữa WCR và ROA sẽ được thể hiện trong bảng 4.8.
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy các mô hình tuyến tính và phi tuyến thể hiện mối quan hệ giữa WCR và ROA
Mô hình 3.5 Mô hình 3.6 C 0,1267087 0,1118081 SIZE 0,0012798 0,0019864 SGROW 0,0178021 *** 0,0183073 *** DEBT -0,2365031 *** -0,2413512 *** GDPGR 0,5964037 * 0,6067864 * WCR -0,0033033 *** -0,0093201 *** WCR2 0,0002229 ** R2 0,1822 0,1869 R2 hiệu chỉnh 0,1782 0,1822
Phương pháp REM REM
*** Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1% ** Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% * Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 10%
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Xét kết quả hồi quy mô hình 3.6:
Theo bảng 4.8, hệ số hồi quy gắn với WCR là -0,0093201, có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Hệ số hồi quy gắn với WCR2 là 0,0002229, có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Điều này chứng tỏ rằng có tồn tại mối quan hệ phi tuyến dạng
hình chữ U giữa WCR và ROA. Kết quả nghiên cứu không phù hợp với giả thuyết 6 của bài nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu cũng khác với nghiên cứu trước đây của Mun và Jang (2015), khi tìm ra hệ số hồi quy đứng trước WCR mang dấu dương, và hệ số hồi quy đứng trước WCR2 mang dấu âm.
Mối quan hệ phi tuyến giữa WCR và ROA được mô phỏng bằng một đường parabol có dạng hình chữ U như trong hình 4.1.
Hình 4.1: Parabol mô phỏng mối quan hệ phi tuyến giữa WCR và ROA
Nhìn vào hình 4.1, ta thấy đỉnh của parabol là điểm có WCR bẳng 20,9 và ROA bằng 1,4%. Khi WCR nhỏ hơn 20,9 thì ta có mối quan hệ ngược chiều giữa WCR và ROA, tức là khi WCR tăng thì ROA sẽ giảm và ngược lại. Khi WCR lớn hơn 20,9 thì ta có mối quan hệ cùng chiều giữa WCR và ROA, tức là khi WCR tăng thì ROA cũng tăng và ngược lại.