Bảng 4.4: Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến (biến phụ thuộc là DSA)
DSA DA
Variable VIF 1/VIF VIF 1/VIF
GDP 5 0.200071 5 0.200071 INFL 3.51 0.28482 3.51 0.28482 MCGDP 1.96 0.509964 1.96 0.509964 AGE 1.15 0.872697 1.15 0.872697 LARGE 1.11 0.899428 1.11 0.899428 ROA 1.09 0.91832 1.09 0.91832 GOV 1.03 0.966368 1.03 0.966368 FIX 1.03 0.974068 1.03 0.974068 SALE 1.02 0.978152 1.02 0.978152 Mean VIF 1.88 1.88
Theo kết quả có đƣợc từ Bảng 4.4:các giá trị VIF của các biến độc lập khá tốt (đều nhỏ hơn 10), chứng tỏ không có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích trong mô hình.
4.4.2 Hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi:
Dùng kiểm định Wald để kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi với giả thiết:
Ho: Không có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. H1: Xảy ra hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định Wald để phát hiện hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi
Biến độc lập DSA DA
P-value 0.000 < 0.05 0.000 < 0.05
Kết luận
Giả thiết Ho bị bác bỏ, nghĩa là xảy ra hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Giả thiết Ho bị bác bỏ, nghĩa là xảy ra hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
* Khắc phục phương sai thay đổi: Sử dụng mô hình sai số chuẩn mạnh
(Robust Standard errors), chấp nhận sự có mặt hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi:
Bảng 4.6: Mô hình sai số chuẩn mạnh (khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi) DSA DA AGE -0.00634 0.000592 (0.0065) (0.0080) SALE 0.00391 0.00283 (0.0054) (0.0054) FIX 0.00137 0.0171** (0.0022) (0.0053) ROA 0.269*** 0.262*** (0.0407) (0.0397) LARGE 0.0255 -0.00611 (0.0162) (0.0273) GOV 0.0345 0.0235 (0.0685) (0.0736) GDP 0.473 0.802 (0.6980) (0.8270) INFL -0.123 0.119 (0.1590) (0.1850) MCGDP 0.0213 -0.000415 (0.0243) (0.0313) _cons 0.118 0.0783 (0.0660) (0.0779) N 1000 1000 R-sq 0.258 0.189 F-test/Wald-test 7.57 7.27 Prob > F 0.0000 0.0000
Ghi chú: ***, **, *: có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%. Độ
lệch chuẩn trong dấu ngoặc đơn.
Bảng 4.6 thể hiện kết quả hồi quy Mô hình sai số chuẩn mạnh (khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi) lần lƣợt cho các biến phụ thuộc DA và DSA, cho ra kết quả tƣơng tự nhƣ mô hình FEM ban đầu:
- Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) có tác động cùng chiều với đồng thời tỷ lệ vay vốn Ngân hàng ngắn hạn và tổng tỷ lệ vay vốn Ngân hàng (với mức ý nghĩa 1%).
- Tốc độ tăng trƣởng tài sản cố định tác động cùng chiều với tổng tỷ lệ vay vốn Ngân hàng với với mức ý nghĩa 5% nhƣng lại không có tác động lên tỷ lệ vay Ngân hàng ngắn hạn.
- Các yếu tố khác xuất phát từ nội tại của doanh nghiệp: Số năm hoạt động của công ty, Tốc độ tăng trƣởng doanh thu, Quy mô của doanh nghiệp, Tỉ lệ sở hữu vốn của nhà nƣớc trong doanh nghiệp cũng nhƣ các yếu tố đại diện cho môi trƣờng vĩ mô: Tốc độ tăng trƣởng tổng tài sản quốc nội; Tỷ lệ lạm phát; Tỷ lệ vốn hóa thị trƣờng/Tổng sản phẩm quốc nội không có ý nghĩa thống kê.
- Mô hình giải thích đƣợc 25,8% đối với biến độc lập là DSA và 18,9% đối với biến độc lập là DA.
4.4.3 Hiện tƣợng tự tƣơng quan:
Dùng kiểm định Wooldridge để kiểm định tự tƣơng quan với giả thiết Ho: Không có tƣơng quan chuỗi (no first-order autocorrelation)
H1: Tồn tại hiện tƣợng tự tƣơng quan chuỗi
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định Wooldridge để xác định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Biến độc lập DSA DA
P-value 0.000 < 0.05 0.000 < 0.05
Kết luận
Giả thiết Ho bị bác bỏ, nghĩa là xảy ra hiện tƣợng hiện tƣợng tự tƣơng quan chuỗi.
Giả thiết Ho bị bác bỏ, nghĩa là xảy ra hiện tƣợng hiện tƣợng tự tƣơng quan chuỗi.
** Mô hình FEM không tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến. Tuy nhiên khi sử dụng mô hình sai số chuẩn mạnh (Robust Standard errors) để chấp nhận hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi trong mô hình FEM) thì mô hình vẫn tồn tại hiện tƣợng tự tƣơng quan. Điều này có thể dẫn đến việc ƣớc lƣợng mô hình không còn đƣợc chính xác do vi phạm các giả thiết của mô hình. Để khắc phục các khuyết tật của mô hình cũng nhƣ kiểm tra lại kết quả có đƣợc từ mô hình FEM, tác giả sử dụng mô hình GMM để kiểm định.
4.5. Kiểm định GMM đối với biến phụ thuộc là DSA:
Phƣơng pháp GMM đƣợc áp dụng phù hợp với mẫu đƣợc chọn là dữ liệu bảng có T nhỏ, N lớn (rất nhiều quan sát với ít mốc thời gian). Ngoài ra, GMM còn khắc phục đƣợc các khuyết tật tồn tại phổ biến trong các mô hình hồi quy nhƣ: tƣơng quan giữa các biến độc lập với phần dƣ, tự tƣơng quan, phƣơng sai thay đổi hoặc xuất hiện hiện tƣợng nội sinh trong mô hình.
Vấn đề biến nội sinh có nghĩa là các biến giải thích ở trong tình trạng không hoàn toàn độc lập với biến đƣợc giải thích và phát sinh mối ảnh hƣởng 2 chiều giữa các biến này dẫn đến các phƣơng pháp ƣớc lƣợng FEM không còn kết quả.
Các biến độc lập có quan hệ hai chiều với biến phụ thuộc đƣợc gọi là biến nội sinh, các biến còn lại gọi là biến công cụ.
4.5.1 Nhận định các biến nội sinh trong mô hình:
- FIX: Khi các công ty tăng khả năng vay vốn ngắn hạn Ngân hàng, có thể sử dụng nguồn vốn này phục vụ vào bổ sung vốn lƣu động cho hoạt động sản xuất kinh doanh. Đối với các nguồn vốn huy động mang tính chất dài hạn khác, doanh nghiệp sẽ sử dụng ƣu tiên để đầu tƣ vào tài sản cố định, từ đó dẫn đến sự gia tăng trong tài sản cố định của công ty.
- ROA: Khi doanh nghiệp tăng hay giảm tỷ lệ vay nợ ngân hàng sẽ làm thay đổi chi phí sử dụng vốn và ảnh hƣởng ngƣợc lại lên ROA.
- LARGE: Biến LARGE là biến giả để xác định quy mô của doanh nghiệp là doanh nghiệp lớn hay doanh nghiệp vừa và nhỏ. Một trong nhƣng cơ sở xác định quy mô doanh nghiệp là dựa trên tổng tài sản của doanh nghiệp. Việc tăng vay nợ Ngân hàng có nghĩa tăng nguồn vốn, từ đó tăng tài sản và ảnh hƣởng đến quy mô của doanh nghiệp
4.5.2 Kết quả của mô hình:
Với các lập luận trên, tác giả tiến hành hồi quy GMM cho biến nội sinh là FIX, ROA, LARGE.
Bảng 4.8 Kết quả hồi quy GMM với biến độc lập là DSA DSA L.DSA 0.590*** (0.0994) AGE 0.00129* (0.0006) SALE -0.00369 (0.0071) FIX 0.0103 (0.0132) ROA 0.197* (0.0931) LARGE -0.0191 (0.0360) GOV -0.0139 (0.0096) GDP 0.487 (0.4110) INFL -0.0489 (0.1110) MCGDP -0.00903 (0.0077) N 800 AR(1) 0.000 AR(2) 0.817 Sargan 0.938
Ghi chú: ***, **, *: có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%. Độ
Kiểm định về nội sinh trong mô hình của Sargan: P_value = 0.938- cho thấy việc sử dụng biến công cụ khá tốt, khắc phục đƣợc vấn đề nội sinh.
Kiểm định về tự tƣơng quan trong mô hình củaArellano – Bond (1991): P- valueAR(2) = 0.817 cho thấy không có sự tƣơng quan giữa các biến trong mô hình.
Biến có ý nghĩa trong mô hình là ROA – Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản với mức ý nghĩa 10%. Kết quả này phù hợp với kết quả của mô hình hồi quy theo FEM - mô hình sai số chuẩn mạnh (Robust Standard errors). Tuy nhiên, ngoài biến ROA, biến AGE (tuổi của doanh nghiệp) cũng có tác động tích cực tới khả năng vay vốn ngắn hạn Ngân hàng của doanh nghiệp với mức ý nghĩa 1%.
Một doanh nghiệp có ROA (Tỷ suất sinh lợi/Tổng tài sản ngắn hạn) càng cao và càng thành lập lâu đời (AGE tăng) thì càng dễ tiếp cận với nguồn vốn vay ngắn hạn Ngân hàng. Điều này có thể đƣợc lý giải nhƣ sau:
+ ROA thể hiện hiệu quả kinh doanh của công ty. Công ty có ROA càng cao có nghĩa công ty kinh doanh càng hiệu quả thì càng dễ tiếp cận với vốn vay Ngân hàng. Kết quả nghiên cứu phù hợp với tác giả Hubbard (1998), Bebczuk (2002), Đỗ Thanh Vinh và Nguyễn Minh Tâm (2014).
+ Công ty càng lâu đời càng chứng minh khả năng quản lý và cạnh tranh của doanh nghiệp tốt nên mới có thể tồn tại trong thị trƣờng. Kinh nghiệm trên thị trƣờng là một dấu hiệu cho ngƣời cho vay về sự ổn định của doanh nghiệp. Ngoài ra, các công ty thành lập lâu đời còn tích lũy đƣợc một lƣợng khách hàng ổn định, có kinh nghiệm quản lý và có nguồn thu nhập ổn định hơn các công ty mới thành lập. Các công ty càng lâu đời càng có khả năng tiếp cận tín dụng cao hơn các công ty mới thành lập (Khalid (2014), Hector Alberto (2015), Petersen và Rajan (1994).
Các công ty thành lập càng lâu đời càng có nhiều khả năng tiếp cận đƣợc vốn vay Ngân hàng. Đối với các công ty mới thành lập, các Ngân hàng thƣờng thận trọng trong việc cho vay. Điều này phù hợp với các nghiên cứu của các tác giả nƣớc ngoài: Petersen và Rajan (1994), Khalid (2014) cũng nhƣ tác giả tại Việt Nam: Đỗ Thanh Vinh và Nguyễn Minh Tâm (2014).
4.6. Kiểm định GMM đối với biến phụ thuộc là DA: 4.6.1 Nhận định các biến nội sinh trong mô hình: 4.6.1 Nhận định các biến nội sinh trong mô hình:
+ ROA: Quyết định tăng hay giảm tỷ lệ vay nợ ngân hàng sẽ làm thay đổi chi phí sử dụng vốn và ảnh hƣởng ngƣợc lại lên ROA.
+ LARGE: Biến LARGE là biến giả để xác định quy mô của doanh nghiệp là doanh nghiệp lớn hay doanh nghiệp vừa và nhỏ. Cơ sở xác định dựa trên tổng tài sản của doanh nghiệp. Việc tăng vay nợ Ngân hàng có nghĩa tăng nguồn vốn, từ đó tăng tài sản và ảnh hƣởng đến quy mô của doanh nghiệp.
4.6.2 Kết quả của mô hình:
Bảng 4.9 Kết quả hồi quy GMM với biến độc lập là DA
DA L.DA 0.809*** (0.1040) AGE 0.000467 (0.0009) SALE 0.00182 (0.0090) FIX 0.0157*** (0.0032) ROA 0.12 (0.1200) LARGE -0.0003 (0.0552) GOV -0.0156 (0.0143) GDP 0.15 (0.6730) INFL 0.0563
DA (0.1460) MCGDP -0.00182 (0.0100) N 800 AR(1) 0.000 AR(2) 0.808 Sargan 0.794
Ghi chú: ***, **, *: có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%. Độ
lệch chuẩn trong dấu ngoặc đơn.
Kiểm định về nội sinh trong mô hình của Sargan: P_value = 0.794 - cho thấy việc sử dụng biến công cụ khá tốt, khắc phục đƣợc vấn đề nội sinh.
Kiểm định về tự tƣơng quan trong mô hình của Arellano – Bond (1991); P_value AR(2) = 0.808 - cho thấy không có sự tƣơng quan giữa các biến trong mô hình.
Biến duy nhất có ý nghĩa trong mô hình là FIX – Tốc độ tăng trƣởng tài sản cố định (mức ý nghĩa 1%). So với kết quả của mô hình FEM - sai số chuẩn mạnh (Robust Standard errors) thì kết quả đạt đƣợc đã loại bỏ bớt biến ROA (Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản).
Việc tiếp cận vốn vay Ngân hàng của một doanh nghiệp phụ thuộc vào tốc độ tăng trƣởng tài sản cố định của một doanh nghiệp đó. Các yếu tố của nền kinh tế vĩ mô không tác động đến việc một doanh nghiệp tiếp cận đƣợc vốn vay Ngân hàng hay không. Tăng trƣởng trong tài sản cố định thể hiện sự đầu tƣ của công ty trong hoạt động sản xuất kinh doanh nhằm tạo ra lợi nhuận, mặt khác, tài sản cố định của công ty thƣờng đƣợc sử dụng làm tài sản thế chấp để vay vốn ngân hàng. Tốc độ tăng cƣởng tài sản cố định càng cao, doanh nghiệp càng có nhiều khả năng tiếp cận đƣợc nguồn vốn vay Ngân hàng. Kết quả của mô hình phù hợp với tình hình vay vốn Ngân hàng thực tế của các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay. Nhƣ đã đề cập ở phần trƣớc, tài sản cố định của một doanh nghiệp thƣờng sử dụng để làm tài sản bảo
đảm cho khoản vay tại Ngân hàng. Khi một doanh nghiệp vay vốn Ngân hàng thì điều Ngân hàng quan tâm nhất là tài sản bảo đảm cho khoản vay, việc gia tăng tài sản bảo đảm sẽ gia tăng khả năng vay vốn Ngân hàng. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Hubbard (1998).
Kết luận chƣơng 4
Trong chƣơng 4, tác giả thực hiện nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố tác động đến khả năng các doanh nghiệp tiếp cận đến khả năng vay vốn Ngân hàng tại Việt Nam thông qua 200 công ty phi tài chính niêm yết giai đoạn từ năm 2013 - 2017. Phƣơng pháp thực hiện thu thập dữ liệu, phân tích mô tả dữ liệu, xây dựng mô hình và chạy mô hình hồi quy. Mô hình hồi quy FEM đƣợc lựa chọn ban đầu tồn tại một số khuyết tật có thể dẫn đến kết quả ƣớc lƣợng không chính xác. Cuối cùng, tác giả sử dụng mô hình GMM để khắc phục các khuyết tật của mô hình và đƣa ra kết quả chính xác hơn.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, một doanh nghiệp có Tỷ suất sinh lợi/Tổng tài sản ngắn hạn càng cao và càng thành lập lâu đời thì càng dễ tiếp cận với nguồn vốn vay ngắn hạn Ngân hàng. Bên cạnh đó, việc tiếp cận vốn vay Ngân hàng (Tổng nợ ngắn hạn và nợ dài hạn) của một doanh nghiệp phụ thuộc vào tốc độ tăng trƣởng tài sản cố định của một doanh nghiệp đó.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 5.1 Kết luận:
Nguồn vốn ngân hàng là một trong những ƣu tiên lựa chọn của các doanh nghiệp vì mức lãi suất vay vốn thấp hơn các nguồn khác cũng nhƣ lợi ích từ lá chắn thuế. Tuy nhiên trên thực tế không phải doanh nghiệp nào cũng có thể tiếp cận đầy đủ nhu cầu vay vốn từ các Ngân hàng. Có nhiều nguyên nhân ảnh hƣởng đến việc tiếp cận nguồn vốn vay Ngân hàng của các doanh nghiệp xuất phát từ phía Ngân hàng, từ các chính sách của chính phủ, từ nền kinh tế vĩ mô và từ phía nội tại của các doanh nghiệp.
Luận văn này mong muốn góp thêm một phần nhỏ nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố nội tại của doanh nghiệp cùng với sự biến động của nền kinh tế vĩ mô tác động nhƣ thế nào đến khả năng tiếp cận nguồn vốn vay Ngân hàng của các doanh nghiệp Việt Nam. Kết quả thực nghiệm cho thấy một số vấn đề sau:
Một là, khả năng tiếp cận vốn vay của các doanh nghiệp đƣợc đại diện bằng 2 biến phụ thuộc: Tỷ lệ dƣ nợ vay ngân hàng Ngắn hạn/Tổng tài sản và Tỷ lệ tổng dƣ nợ vay ngân hàng/tổng tài sản. Trong khi khả năng tiếp cận vốn vay ngân hàng ngắn hạn phụ thuộc vào tuổi đời của doanh nghiệp và tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản thì khả năng tiếp cận vốn vay ngân hàng nói chung (bao gồm tổng cả nợ ngắn hạn và nợ dài hạn) lại phụ thuộc vào một yếu tố duy nhất là tốc độ tăng trƣởng tổng tài sản cố định.
Hai là, các yếu tố vĩ mô từ nền kinh tế bao gồm: tốc độ tăng trƣởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF) và Tỷ lệ vốn hóa thị trƣờng/Tổng sản phẩm quốc nội (MCGDP) không tác động đến khả năng tiếp cận vốn vay Ngân hàng của các doanh nghiệp.
5.2 Hàm ý chính sách:
Các doanh nghiệp càng lâu đời thì càng dễ dàng tiếp cận với vốn vay Ngân hàng ngắn hạn do chứng minh khả năng quản lý và cạnh tranh trên thị trƣờng. Điều đó có nghĩa là các doanh nghiệp mới thành lập sẽ khó khăn hơn trong việc tiếp cận với nguồn vay ngắn hạn Ngân hàng do chƣa có uy tín cao, chƣa có thời gian lịch sử
chứng minh đƣợc tiềm năng, khả năng quản lý doanh nghiệp cũng nhƣ khả năng kinh doanh hiệu quả.
Để có thể tiếp cận gần hơn với nguồn vốn vay ngân hàng cũng nhƣ góp phần bù đắp các điểm chƣa hoàn thiện của các doanh nghiệp mới thành lập, giảm e ngại cho các Ngân hàng trong việc thẩm định hồ sơ vay vốn, ban lãnh đạo của các công ty khởi nghiệp cần lƣu ý thực hiện các giải pháp sau:
Một là, bổ sung tối đa tài sản thế chấp để bảo đảm cho khoản vay vốn tại Ngân hàng. Việc sử dụng nhiều tài sản thế chấp (đặc biệt là các tài sản thế chấp có giá trị lớn, tính thanh khoản cao) sẽ thể hiện quyết tâm, tâm huyết của ban lãnh đạo công ty trong việc điều hành công ty hoạt động hiệu quả.
Hai là, các doanh nghiệp mới cần huy động tối đa các nguồn vốn tự có vào