Qua nghiên cứu đối với các nước khác trên thế giới, đặc biệt là các nước đang phát triển như Thổ Nhĩ Kỳ (Ali Osman Gurbuz and Asli Aybars, 2010), Indonesia (Alnold J. & B.S. Javorcik, 2009)...đối với thị trường Việt Nam, tác giả kỳ vọng rằng đầu tư nước ngoài sẽ góp phần thúc đẩy hoạt động kinh doanh phát triển. Tỷ lệ sở hữu nước ngoài cao sẽ góp phần nâng cao trình độ quản lý và tăng cường việc tiếp cận với kỹ thuật công nghệ hiện đại và có những cải tiến thích hợp trong quá trình vận hành doanh nghiệp.
Thực tiễn cũng cho thấy các nhà đầu tư nước ngoài thường là những người có kiến thức cũng như kỹ năng tốt, giúp các doanh nghiệp quản lý và kiểm soát hoạt động hiệu quả hơn. Theo nghiên cứu của Võ Xuân Vinh (2010), các nhà đầu tư nước ngoài phân bổ phần lớn vốn của họ vào những công ty lớn. Thêm vào đó, những cổ đông nước ngoài dường như thích những công ty có tỷ lệ đòn bẩy thấp. Hơn nữa, những nhà đầu tư nước ngoài cũng tránh những công ty có các cổ đông chiếm ưu thế chi phối. Tác giả Võ Xuân Vinh cũng đi đến kết luận rằng, các nhà đầu tư nước ngoài là cần thiết cho thị trường Việt Nam.
Kế thừa những nghiên cứu trước, bài luận văn này tác giả cũng đưa ra các giả thuyết nghiên cứu như sau:
H1: Tỷ lệ sở hữu nước ngoài càng cao thì hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp càng cao.
H2: Tỷ lệ sở hữu nước ngoài càng cao thì giá trị của doanh nghiệp càng cao.
3.2. Phương pháp nghiên cứu.
Mẫu dữ liệu trong bài luận văn bao gồm 1100 quan sát, là các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh, trong giai đoạn từ năm 2012 - 2016. Các dữ liệu được sử dụng trong phân tích thực nghiệm là dữ liệu thứ cấp hàng năm của các số liệu tài chính được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau: Từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của các công ty, một số website của các công ty chứng khoán. Tỷ lệ sở hữu nước ngoài được thu thập từ kênh thông tin kinh tế - tài chính Việt Nam (website:www.cafef.vn),).
Do đặc thù khác biệt về hoạt động sản xuất kinh doanh, dịch vụ… so với các ngành khác, các định chế tài chính như ngân hàng, các công ty bảo hiểm, các công ty chứng khoán không được đưa vào mẫu dữ liệu thu thập nghiên cứu. Những công ty có thời gian niêm yết thấp hơn giai đoạn nghiên cứu cũng được loại trừ khỏi mẫu.
Luận văn sử dụng chương trình Stata 11 để tiến hành các ước lượng. Với đặc thù sử dụng dữ liệu theo thời gian (giai đoạn từ năm 2012 đến 2016) và theo không gian (số liệu thu thập từ các công ty khác nhau) nên tác giả sử dụng dữ liệu bảng (panel data). Đồng thời, theo Gujarati, D. (2003), hồi quy theo dữ liệu bảng giúp người nghiên cứu có nhiều thông tin hơn trong tổng thể, đa dạng hơn, ít cộng tuyến hơn giữa các biến số, nhiều bậc tự do hơn và cho hiệu quả cao hơn.
Mô hình nghiên cứu của bài được hồi quy theo ba cách: Pooled Regression, Fixed effects model và Random effects model. Trong đó:
Mô hình Pooled OLS: là mô hình đơn giản nhất khi không xem xét đến sự khác biệt giữa các công ty nghiên cứu.
Mô hình Fixed effects phát triển thêm từ Pooled OLS khi đưa thêm sự khác nhau về các công ty và có sự tương quan giữa phần dư của mô hình và các biến độc lập.
Trong mô hình Fixed effects, tung độ gốc trong mô hình hồi quy được phép khác nhau giữa các đơn vị, khi thừa nhận sự kiện là mỗi đơn vị có thể có những đặc điểm riêng nhất định (Gujarati, D.,2003).
Mô hình Random effects cũng giống như mô hình Fixed effects về sự khác nhau giữa các công ty nhưng không có mối quan hệ nào giữa phần dư và các biến độc lập của mô hình.
Sau đó, luận văn so sánh giữa ba phương pháp Pooled Regression, Fixed effects model và Random effects model thì phương pháp nào là phù hợp hơn. Kiểm định Hausman là một kiểm tra giả định thống kê trong kinh tế lượng được đặt theo tên của James Durbin, De-Min Wu và Jerry A. Hausman. Thuật toán này được sử dụng để so sánh đánh giá hai phương pháp ước lượng Fixed effects model và Random effects model. Thực chất, kiểm định Hausman để xem xét có tồn tại tự tương quan giữa itvà các biến độc lập hay không.
Sau khi lựa chọn được một trong ba phương pháp Pooled Regression, Fixed effects model và Random effects model, tác giả đi vào kiểm định các giả thuyết hồi quy mô hình nghiên cứu. Các giả thuyết đó là: Kiểm định không có sự tự tương quan giữa các biến độc lập, biến kiểm soát trong mô hình (không có hiện tượng đa cộng tuyến), kiểm định phương sai của sai số không đổi (không bị hiện tượng phương sai thay đổi), kiểm định giữa các sai số không có mối quan hệ tương quan với nhau (không bị hiện tượng tự tương quan). Kiểm định các giả thuyết này mục đích là để phát hiện có sự vi phạm giả thuyết của mô hình hay không.
Trong đó:
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc tuyến tính lẫn nhau, thể hiện được dưới dạng hàm số. Có nhiều cách để phát hiện đa cộng tuyến. Ví dụ: hệ số R2 lớn nhưng tỷ số t nhỏ, tương quan cặp giữa các biến giải thích cao, sử dụng mô hình hồi quy phụ, sử dụng nhân tố phóng đại phương sai…Trong luận văn, để phát hiện đa cộng tuyến, tác giả sử dụng nhân tố phóng đại phương sai (chỉ tiêu VIF). Đối với trường hợp tổng quát có (k-1) biến giải thích thì
) 1 ( 1 2 j R VIF
Rj2là giá trị R2trong hàm hồi quy của Xjtheo (k-1) biến giải thích còn lại. Thông thường khi VIF > 10 thì biến này được coi là cộng tuyến cao.
Một trong số các giả thiết quan trọng của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là phương sai của từng yếu tố nhiễu ui ,tùy theo giá trị lựa chọn của các biến giải thích, là một hằng số không đổi. Nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi thì việc ước lượng, kiểm định mô hình không còn chính xác. Các hệ số của hàm hồi quy không chính xác, các kiểm định t và F không còn hiệu quả. Chính vì vậy, tác giả đi vào kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi, sử dụng phương pháp kiểm định White. Không như kiểm định Goldfelt- Quandt trong đó yêu cầu việc xếp lại thứ tự các quan sát theo biến X , vốn được cho rằng đã gây ra phương sai thay đổi, hay kiểm định BGP nhạy cảm với giả thiết về quy luật chuẩn, kiểm định tổng quát về phương sai không thay đổi do White đề xuất không lệ thuộc vào giả thiết về quy luật chuẩn và được dễ dàng thực hiện (Gujarati, D.,2003).
Kiểm định giả thuyết cuối cùng là kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng tự tương quan. Tự tương quan được hiểu ngắn gọn là hiện tượng tương quan giữa các phần dư (sai số). Khi các sai số có quan hệ phụ thuộc lẫn nhau dẫn đến hiện tượng này. Nếu xảy ra hiện tượng tự tương quan thì các hệ số của hàm hồi quy không chính xác. Đồng thời, việc ước lượng, kiểm định mô hình không tin cậy được. Các kiểm định t và F không còn hiệu quả nữa.
Sau khi tiến hành kiểm định các giả thuyết hồi quy mô hình nghiên cứu, tác giả phát hiện có xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi và sự tự tương quan. Luận văn đã sử dụng ước lượng GMM (Generalized Method of Moments) để giải quyết hiện tượng phương sai thay đổi và sự tự tương quan. Với dữ liệu bảng thì GMM được coi là ước lượng ưu việt để giải quyết hiện tượng nội sinh, tự tương quan, phương sai thay đổi… xuất hiện trong mô hình (Võ Xuân Vinh, 2014).
Bằng cách sử dụng ước lượng GMM, tác giả đã thu được kết quả phản ánh mối quan hệ giữa các biến độc lập, biến kiểm soát với biến phụ thuộc. Điều này có
nghĩa, qua ước lượng GMM, tác giả thấy được mối quan hệ và chiều hướng tác động của sở hữu nước ngoài đến hiệu quả hoạt động và giá trị doanh nghiệp trong mục tiêu nghiên cứu của luận văn.