3.6.1. Kiểm định F
Kiểm định F nhằm kiểm chứng giữa 02 mô hình hồi quy FEM và hồi quy Pooled OLS thì mô hình nào phù hợp hơn trong việc giải thích mối quan hệ giữa các biến. Với giả thuyết H0 cho rằng tung độ gốc theo các đơn vị chéo bằng nhau (hay không có sự khác biệt giữa tung độ gốc theo đơn vị không gian). Khi kiểm định cho ra kết quả có Prob > F nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, khi đó mô hình FEM thích hợp hơn.
3.6.2. Kiểm định Hausman
Kiểm định Hausman sẽ được sử dụng để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp giữa hai phương pháp ước lượng tác động cố định và tác động ngẫu nhiên (Baltagi, 2008). Với giả thuyết H0 cho rằng không có sự tương quan giữa sai số ngẫu nhiên của các đơn vị chéo với các biến độc lập trong mô hình. Khi kiểm định cho ra kết quả có Prob > Chi2 nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, khi đó mô hình FEM là thích hợp hơn so với mô hình REM.
3.6.3. Kiểm định Breusch – Pagan Larganian multiplier (LM)
Đối với ước lượng tác động ngẫu nhiên, phương pháp nhân tử Lagrange (LM) với kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để kiểm chứng tính phù hợp của ước lượng (Baltagi, 2008). Kiểm định nhằm xác định giữa 02 mô hình hồi quy REM và hồi quy Pooled OLS thì mô hình nào có hiệu quả hơn trong việc giải thích mối quan hệ giữa các biến. Với giả thuyết H0 cho rằng chênh lệch giữa các đối tượng trong mô hình hồi quy là bằng 0, hay phương sai của các sai số ngẫu nhiên εi bằng 0. Khi kiểm định cho ra kết quả có Prob > Chi2 nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mô hình hồi quy REM là phù hợp.
Bên cạnh các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định các vi phạm giả định hồi quy dữ liệu (hiện tượng phương sai sai số thay đổi, hiện tượng tự tương quan và hiện tượng đa cộng tuyến) và tiến hành khắc phục nhằm đạt kết quả mang tính hiệu quả, tin cậy cho mô hình hồi quy.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương 3, tác giả tiến hành trình bày khái quát về trình tự nghiên cứu, về nguồn dữ liệu sử dụng, mô hình nghiên cứu tổng quát. Đồng thời xác định các biến đưa vào mô hình và cách thức đo lường, các mô hình hồi quy đưa vào nghiên cứu và các phương pháp kiểm định để lựa chọn mô hình thích hợp nhằm giải thích được sự tác động của các biến độc lập đến CTV của DN.
Tác giả đã lựa chọn phần mềm Stata 13 để hỗ trợ hồi quy mô hình và thực hiện các kiểm định. Kết quả hồi quy mô hình và kết quả kiểm định sẽ được trình bày cụ thể trong chương 4.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Sau khi xây dựng mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu như đã đề cập ở chương 3, đề tài tiến hành phân tích thống kê mô tả dữ liệu, phân tích độ tương quan giữa các biến, phân tích hồi quy, kiểm định mô hình và xác định các nhân tố thực sự có ảnh hưởng đến CTV của DN dầu khí niêm yết trên TTCK Việt Nam.
4.1. Kết quả thống kê mô tả
Bảng 4.1 thể hiện số liệu thống kê mô tả đối với dữ liệu nghiên cứu, bao gồm giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và độ lệch chuẩn của các biến trong mô hình.
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình Biến Số quan sát Giá trị
trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất TLEV 174 0,54299 0,21249 0,05789 0,99101 SLEV 174 0,46194 0,21764 0,05774 0,94718 SIZE 174 14,42425 1,72422 9,66400 17,94086 TANG 174 0,15903 0,16272 0 0,68409 LIQ 174 2,09004 2,09142 0,62049 16,69073 ROA 174 0,04198 0,08913 -0,56115 0,28993 GROW 174 0,01544 0,19651 -0,54679 0,75573 STATE 174 0,31034 0.46397 0 1
Nguồn: Kết quả thống kê từ phần mềm Stata 13
Đối với biến Hệ số nợ tổng thể (TLEV), vùng biến động là từ 5,78% đến 99,10% và giá trị trung bình là 54,29%. Điều này có thể cho thấy hệ số nợ của các DN dầu khí tương đối cao, trong đó Công ty cổ phần Đầu tư và Thương mại Dầu khí Nghệ An có giá trị lớn nhất và Công ty cổ phần Chứng khoán Dầu khí có giá trị nhỏ nhất. Ngoài ra, độ lệch chuẩn khoảng 21,25% chứng tỏ nhóm DN này có sự khác biệt lớn, có nhiều DN vay mượn nhiều (Công ty cổ phần Xây lắp Đường ống Bể chứa Dầu khí, Công ty cổ phần Dịch vụ Kỹ thuật Điện lực Dầu khí Việt Nam,
Công ty cổ phần Đầu tư và Thương mại Dầu khí Nghệ An, Tổng Công ty cổ phần Xây lắp Dầu khí Việt Nam) nhưng cũng có nhiều DN sử dụng nợ thấp trong hoạt động kinh doanh (Công ty cổ phần Bọc ống Dầu khí Việt Nam, Công ty cổ phần Dịch vụ Vận tải Dầu khí Cửu Long, Tổng Công ty Phân bón và Hóa chất Dầu khí- CTCP, Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Gas Đô Thị).
Đối với biến Hệ số nợ ngắn hạn (SLEV), giá trị trung bình nhận được là 46,19%. Công ty cổ phần Dịch vụ Kỹ thuật Điện lực Dầu khí Việt Nam sử dụng tỷ lệ nợ ngắn hạn cao nhất (94,72%) và Công ty cổ phần Chứng khoán Dầu khí có tỷ lệ nợ ngắn hạn thấp nhất (5,77%). Tương tự như biến TLEV, độ lệch chuẩn của biến SLEV khá lớn (21,76%), điều này thể hiện sự chênh lệch lớn về chỉ tiêu SLEV giữa các DN với nhau, có DN sử dụng nợ ngắn hạn nhiều để phục vụ đầu tư tài sản trong khi đó một số DN tỷ lệ này rất thấp.
Bảng 4.2: Cấu trúc vốn qua các năm 2012-2017 của các doanh nghiệp dầu khí Năm 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Tổng nợ/tổng tài sản 0,556 0,571 0,574 0,537 0,498 0,522 Tổng nợ/vốn chủ sở hữu 1,252 1,331 1,347 1,160 0,992 1,155 Nợ ngắn hạn/tổng nợ 0,799 0,850 0,867 0,837 0,862 0,877
Nguồn: Kết quả thống kê của tác giả từ báo cáo tài chính của các DN
Bảng 4.2 cho thấy sự thay đổi cơ cấu vốn của các DN qua các năm. Tỷ lệ nợ tài trợ cho tổng tài sản dao động trong mức 50%-57%, đồng thời tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu hầu hết lớn hơn 1, cho thấy phần lớn tài sản của các DN dầu khí được tài trợ bởi nợ. Đặc thù của các DN này là quy mô lớn, đều trực thuộc Tập đoàn Dầu khí Việt Nam vì vậy có vốn sở hữu của Nhà nước, đồng thời có nhiều cơ chế, chính sách hỗ trợ của Chính phủ, đây một cơ sở quan trọng để tiếp cận vốn vay từ các ngân hàng thương mại có vốn nhà nước và tạo sự tin cậy cho các nhà cung cấp, nhà thầu phụ để chấp nhận bán hàng trả chậm. Bên cạnh một số DN có tỷ lệ nợ trên tổng tài sản thấp (dưới 10%) với quan điểm quản trị thận trọng, trong giai đoạn 2012-2017 cũng có một số DN có tỷ lệ nợ rất cao, chưa kiểm soát và sử dụng hiệu quả đòn bẩy tài chính dẫn đến hoạt động SXKD thua lỗ, chi phí lãi vay cao, gặp
nhiều rủi ro về thanh khoản, rủi ro vỡ nợ,…, đặc biệt là tình trạng thua lỗ, đầu tư kém hiệu quả ở một số dự án như dự án Ethanol Phú Thọ, Bình Phước, Dung Quất, Nhà máy Xơ sợi Đình Vũ.
Trong cấu trúc nợ phải trả thì nợ ngắn hạn luôn chiếm tỷ trọng vượt trội so với nợ dài hạn, chiếm từ 80% đến 88% tổng nợ. Đặc thù của ngành dầu khí là tập trung đầu tư các dự án dài hạn về thăm dò, khai thác dầu khí và chế biến các sản phẩm dầu khí. Theo nguyên tắc tài trợ, việc sử dụng nợ ngắn hạn hay nợ dài hạn phụ thuộc vào mục đích tài trợ cho tài sản ngắn hạn hay tài sản dài hạn. Vì vậy việc sử dụng nợ ngắn hạn với tỷ lệ rất cao trong cơ cấu nợ là không hợp lý, nguồn vốn dài hạn không đủ để tài trợ cho tài sản dài hạn và DN đã sử dụng nợ ngắn hạn để đầu tư tài sản dài hạn, dẫn đến nhiều rủi ro thanh khoản, cụ thể là áp lực thanh toán ngắn hạn trong giai đoạn 2012-2017. Nguyên nhân chủ yếu do trong giai đoạn nghiên cứu, hoạt động SXKD của các DN dầu khí bị ảnh hưởng nặng nề bởi giá dầu suy giảm nghiêm trọng, đồng thời bộc lộ nhiều yếu kém trong công tác quản trị DN dẫn đến việc thu xếp vốn và giải ngân vốn vay cho các dự án đầu tư dài hạn gặp nhiều khó khăn, siết chặt hơn từ phía các ngân hàng thương mại và thị trường trái phiếu ở Việt Nam thì vẫn còn chưa phát triển, việc phát hành trái phiếu mới chỉ áp dụng được với một số DN lớn. Điều này thường đúng với các nước có thị trường tài chính mới phát triển, kết quả nghiên cứu của Chen (2004) tại Trung Quốc cũng cho kết luận tương tự. Đồng thời do quan điểm quản trị tài chính tại các đơn vị dầu khí còn ưu tiên sử dụng vốn vay và các khoản trả chậm cho nhà cung cấp, nhà thầu phụ,… mà chưa quan tâm đến việc huy động vốn trên thị trường trái phiếu.
Quy mô doanh nghiệp (SIZE) có giá trị trung bình là 14,42, trong đó DN có quy mô lớn nhất là Tổng Công ty Khí Việt Nam-CTCP với giá trị logarit tự nhiên của tổng tài sản cuối kỳ là 17,94 và công ty có quy mô nhỏ nhất là Công ty cổ phần Tư vấn Điện lực Dầu khí Việt Nam với giá trị logarit tự nhiên của tổng tài sản cuối kỳ là 9,66. Độ lệch chuẩn khoảng 172,42% cho thấy có sự khác biệt rất lớn về quy mô giữa các DN.
Cấu trúc tài sản cố định hữu hình (TANG) có mức biến động từ 0% đến 68,41%, giá trị trung bình là 15,9%. Cụ thể Công ty cổ phần Tư vấn Điện lực Dầu khí Việt Nam, Công ty cổ phần Đầu tư và Thương mại Dầu khí Nghệ An hầu như không có tài sản cố định hữu hình và Tổng Công ty cổ phần Khoan và Dịch vụ Khoan Dầu khí có tỷ lệ này đạt cao nhất là 68,41%.
Giá trị trung bình của biến Khả năng thanh khoản (LIQ) là 2,09, giá trị cao nhất là 16,69 (Công ty cổ phần Chứng khoán Dầu khí có tính thanh khoản cao nhất) và giá trị thấp nhất là 0.62 (Công ty cổ phần Kinh doanh Khí Miền Bắc có tính thanh khoản thấp nhất). Độ lệch chuẩn khoảng 209,14% cho thấy nhóm DN này có sự khác biệt rất lớn về khả năng thanh toán ngắn hạn.
Biến Khả năng sinh lời (ROA) có giá trị trung bình là 4,19%. DN có hệ số sinh lời trên tổng tài sản cao nhất là Tổng Công ty Phân bón và Hóa chất Dầu khí- CTCP với giá trị ROA là 28,99% và DN có khả năng sinh lời thấp nhất là Công ty cổ phần Xây lắp Đường ống Bể chứa Dầu khí với giá trị ROA là -56,11%. Điều này cho thấy trong giai đoạn 2012-2017 của nhóm DN dầu khí gặp phải nhiều khó khăn, thách thức. Một trong những lý do chính dẫn đến tình trạng xấu đi về kết quả SXKD của các DN là do giá dầu thế giới bị sụt giảm nghiêm trọng từ năm 2014 và tiếp tục có những biến động khó lường, chỉ phục hồi nhẹ trong giai đoạn gần đây.
Giá trị trung bình của biến Cơ hội tăng trưởng (GROW) là 1,54%, giá trị cao nhất là 75,57% (Công ty cổ phần Dịch vụ Kỹ thuật Điện lực Dầu khí Việt Nam) và giá trị thấp nhất là -54,68% (Công ty cổ phần Xây lắp Đường ống Bể chứa Dầu khí). Độ lệch chuẩn là 19,65% cho thấy có những DN có tốc độ tăng trưởng tổng tài sản cao trong khi đó cũng có một số DN khác suy giảm mạnh về chỉ tiêu này, đặc biệt trong giai đoạn 2014-2017 với khó khăn chung của thị trường dầu khí.
Cấu trúc sở hữu của Nhà nước (STATE) có giá trị trung bình của dữ liệu mẫu đạt 31%. Trong giai đoạn nghiên cứu, có nhiều DN dầu khí đã giảm tỷ lệ vốn Nhà nước (Tập đoàn Dầu khí Việt Nam thoái vốn một phần hoặc toàn bộ) để tiến hành cổ phần hóa. Một số đơn vị không còn vốn sở hữu Nhà nước như Công ty cổ phần Phát triển Phụ gia và Sản phẩm Dầu mỏ, Công ty cổ phần Tư vấn Điện lực
Dầu khí Việt Nam, Công ty cổ phần Đầu tư và Thương mại Dầu khí Nghệ An, trong khi đó Tổng Công ty Khí Việt Nam-CTCP có tỷ lệ sở hữu của Nhà nước cao nhất (96,7%).
4.2. Ma trận tương quan giữa các biến
Bảng 4.3: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc TLEV TLEV SIZE TANG LIQ ROA GROW STATE TLEV 1,0000 SIZE 0,1241 1,0000 TANG -0,1381 0,3081 1,0000 LIQ -0,7087 -0,1565 -0,0676 1,0000 ROA -0,3379 0,2684 0,2155 0,1548 1,0000 GROW 0,1611 0,2159 -0,0655 -0,2179 0,2621 1,0000 STATE 0,0485 0,4212 0,0856 -0,0029 0,2062 0,0602 1,0000
Nguồn: Kết quả ma trận tương quan từ phần mềm Stata 13
Bảng 4.4: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc SLEV SLEV SIZE TANG LIQ ROA GROW STATE SLEV 1,0000 SIZE 0,0084 1,0000 TANG -0,4111 0,3081 1,0000 LIQ -0,5993 -0,1565 -0,0676 1,0000 ROA -0,3419 0,2684 0,2155 0,1548 1,0000 GROW 0,2003 0,2159 -0,0655 -0,2179 0,2621 1,0000 STATE -0,0039 0,4212 0,0856 -0,0029 0,2062 0,0602 1,0000
Nguồn: Kết quả ma trận tương quan từ phần mềm Stata 13
Kết quả tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu theo Bảng 4.3 và Bảng 4.4 trên tương đối phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt Nam.
Về mức độ tương quan, các biến phụ thuộc (TLEV, SLEV) có mối quan hệ tỷ lệ nghịch rất cao với biến khả năng thanh khoản (LIQ) và khả năng sinh lời (ROA).
Tuy nhiên với hệ số tương quan giữa các biến r >0,8 thì mới có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và có ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu (Hoàng Ngọc Nhậm, 2008).
Bên cạnh đó, Tác giả còn dựa vào hệ số phóng đại phương sai (variance inflation factor –VIF) để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu hệ số VIF có giá trị lớn hơn 10, sẽ có vấn đề về đa cộng tuyến (Field, 2000). Kết quả tính toán hệ số VIF từ phần mềm stata 13 tại Bảng 4.5 cho thấy các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10, do đó mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Vì vậy các biến đều có thể đưa vào mô hình hồi quy.
Bảng 4.5: Kết quả hệ số VIF của các biến
Biến VIF 1/VIF
SIZE 1,46 0,684147 TANG 1,19 0,843683 LIQ 1,15 0,867170 ROA 1,28 0,780432 GROW 1,23 0,816014 STATE 1,24 0,804513
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 13
4.3. Kết quả hồi quy hệ số nợ tổng thể (TLEV) 4.3.1. Kết quả hồi quy mô hình 4.3.1. Kết quả hồi quy mô hình
Kết quả hồi quy theo phương pháp Pooled OLS được trình bày ở Bảng 4.6.
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy hệ số nợ tổng thể theo phương pháp Pooled OLS Biến quan sát Hệ số hồi quy Sai số chuẩn P-value SIZE 0,0124339* 0,007334 0,092 TANG -0,209804*** 0,069979 0,003 LIQ -0,0663607*** 0,0053705 0,000 ROA -0,6108198*** 0,1328266 0,000 GROW 0,0535885 0,0589227 0,364 STATE 0,0310327 0,0251335 0,219 Số quan sát 174
R2 0,5954 F (6,167) 40,96 Prob > F 0,0000
(*) mức ý nghĩa 10%, (**) mức ý nghĩa 5%, (***) mức ý nghĩa 1%
Nguồn: Kết quả hồi quy từ phần mềm Stata 13.
Kết quả hồi quy theo phương pháp Pooled OLS cho thấy các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số nợ tổng thể của DN gồm: quy mô DN với mức ý nghĩa 10% và chiều hướng tác động là cùng chiều; tài sản cố định hữu hình, khả năng thanh khoản và khả năng sinh lời với mức ý nghĩa 1% và chiều hướng tác động là ngược chiều.
Tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy theo mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên. Kết quả hồi quy theo mô hình tác động cố định thể hiện ở Bảng 4.7.
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy hệ số nợ tổng thể theo phương pháp FEM Biến quan sát Hệ số hồi quy Sai số chuẩn P-value SIZE 0,0919402*** 0,0252521 0,000 TANG 0,3018612*** 0,094786 0,002 LIQ -0,0291628*** 0,0031477 0,000 ROA -0,054394 0,0677309 0,423 GROW 0,0728147*** 0,0276686 0,009 STATE 0,0336655 0,0250553 0,181