CHƢƠNG III : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.4. Kết quả mơ hình nghiên cứu 02
4.4.1. Phân tích tương quan mơ hình nghiên cứu 02
Bảng 4.10: Mơ tả tƣơng quan mơ hình nghiên cứu 02
MLEVi,t GO1 GO2 PRO SIZE TANG
MLEVi,t 1,0000 GO1 (0,4661) 1,0000 GO2 (0,0440) 0,0139 1,0000 PRO (0,6084) 0,5283 0,0008 1,0000 SIZE 0,1589 0,2133 (0,0171) (0,0246) 1,0000 TANG (0,0115) (0,0387) 0,0308 (0,0848) 0,0206 1,0000
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12
Dựa vào bảng phân tích tương quan trên, ta thấy:
Biến độc lập SIZEit tác động cùng chiều đến MLEVit, các biến độc lập còn lại tác động ngược chiều đến MLEVit. Kết quả tương quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn này tại Việt Nam.
4.4.2. So sánh giữa các mơ hình trên dữ liệu bảng (panel data): Pool Regression, REM, FEM
MLEVi,t = β0 + β1GO1 + β2GO2 + β3PRO + β4SIZE + β5TANG + εt
Bảng 4.11: Hệ số hồi quy và p–value của 03 mơ hình ƣớc lƣợng (mơ hình 02)
Mơ hình Biến độc lập
Pool OLS FEM REM
GO1 Β (0,1697166) (0,2635967) (0,2596958) P - value 0,000*** 0,000*** 0,000*** GO2 Β (0,00009) (0,0000348) (0,0000385) P – value 0,057* 0,160 0,130 PRO Β (0,576938) (0,576938) (0,6787408) P – value 0,000*** 0,000*** 0,000***
SIZE Β 0,0943003 0,0943003 0,0583218 P - value 0,000*** 0,000*** 0,000*** TANG Β (0,0752729) 0,0458084 (0,0066288) P – value 0,000*** 0,128 0,797 Hệ số tự do Β (0,1195729) (1,723466) (0,7241697) P - value 0,166 0,000*** 0,000***
Các ký hiệu ***, **, * tương ứng là mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê
4.4.2.1. So sánh giữa các mơ hình: Pooled Regression và FEM
Ta tiến hành lựa chọn giữa mơ hình Pooled Regression (mơ hình ước lượng khơng tồn tại các đặc điểm riêng của từng đối tượng tác động đến biến phụ thuộc) và FEM (mơ hình hồi quy với các đặc điểm riêng tác động đến các biến độc lập một cách cố định) với giả thuyết
H0: Chọn mơ hình Pooled Regression là phù hợp
H1: Chọn mơ hình FEM là phù hợp
Bảng 4.12: Kết quả mơ hình hồi quy theo FEM (mơ hình 02)
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 1.710 Group variable: id Number of groups = 285
R-sq:
within = 0,4416
Obs per group:
min = 6 between = 0,2822 avg = 6 overall = 0,3079 max = 6 corr(u_i, Xb) = (0,1926) F(5,1420) = 224.60
Prob > F = 0,0000
F test that all u_i = 0: F(284, 1420) = 21,28 Prob > F = 0,0000
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12
Nhận xét: Với mức ý nghĩa 1%, ta có: Prob > F = 0.0000 < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều đó đồng nghĩa với việc mơ hình hồi quy nghiên cứu là mơ hình FEM.
4.4.2.2. So sánh giữa các mơ hình REM & FEM
Ta tiến hành lựa chọn giữa mơ hình FEM (mơ hình hồi quy với các đặc điểm riêng tác động đến các biến độc lập một cách cố định) và mơ hình REM (mơ hình hồi quy với các đặc điểm riêng tác động đến các biến độc lập một cách ngẫu nhiên) với giả thuyết:
H0: Chọn mơ hình REM là phù hợp
H1: Chọn mơ hình FEM là phù hợp
Thơng qua kiểm định Hausman ta có: Prob = 0,0000 < 1% (mức ý nghĩa) nên bác bỏ giả thuyết H0. Vì vậy bài nghiên cứu sử dụng mơ hình FEM là mơ hình có ý nghĩa và phù hợp để nghiên cứu.
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định Hausman Test (mơ hình 02)
Hausman Test
Test:
Ho: difference in coefficients not systematic Chọn phương pháp REM là phù hợp H1: difference in coefficients systematic Chọn phương pháp FEM là phù hợp chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 54,63
Prob>chi2 = 0,0000 (V_b-V_B is not positive definite)
Với mức ý nghĩa 1%, ta có: Prob = 0,0000 < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0. Bài nghiên cứu có cơ sở để chọn FEM.
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12
Kết luận chung: Sau khi so sánh ba mơ hình, ta chọn mơ hình FEM. Tuy
nhiên, nếu mơ hình này có hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi thì đây chưa phải là mơ hình ước lượng đáng tin cậy mà phải khắc phục các hiện tượng này nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
4.4.3. Kiểm định các giả thiết kinh tế lượng trong mơ hình nghiên cứu 02
4.4.3.1. Kiểm định khơng có sự tự tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình (khơng bị hiện tượng đa cộng tuyến)
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình tương quan tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách sử dụng chỉ tiêu hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.14: Kiểm định đa cộng tuyến (mơ hình 02)
MLEVi,t GO1 GO2 PRO SIZE TANG
MLEVi,t 1,0000 GO1 (0,4661) 1,0000 GO2 (0,0440) 0,0139 1,0000 PRO (0,6084) 0,5283 0,0008 1,0000 SIZE 0,1589 0,2133 (0,0171) (0,0246) 1,0000 TANG (0,0115) (0,0387) 0,0308 (0,0848) 0,0206 1,0000
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12
Căn cứ theo kết quả bảng 4.20 thì khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (tự tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình) do các hệ số tương quan có giá trị khá thấp (cao nhất là 0,6084, chuẩn so sánh theo Farrar & Glauber (1967) là 0,8).
4.4.3.2. Kiểm định phương sai của sai số không đổi (không bị hiện tượng phương sai thay đổi) phương sai thay đổi)
Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R bình phương
khơng dùng được. Bởi vì phương sai của sai số thay đổi làm mất tính hiệu quả của ước lượng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định Wald, với giả thuyết H0: Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.15: Kiểm định phƣơng sai của sai số không đổi (mô hình 02)
Giả thiết Diễn giải
Wald test for Ho:
sigma(i)^2= sigma^2 for all i - homoskedasticity
Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi
against Ha: unrestricted heteroskedasticity Có hiện tượng phương sai thay đổi
Kết quả chi2 (285) = 25.790,72
Prob>chi2 = 0.0000
Với mức ý nghĩa alpha (α) = 1%, kiểm định Wald cho kết quả là: Prob = 0.0000. Vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 có
hiện tượng phương sai thay đổi.
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12 4.4.3.3. Kiểm định giữa các sai số khơng có mối quan hệ tương quan với nhau (không bị hiện tượng tự tương quan)
Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi qui khơng cịn đáng tin cậy. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0: khơng có sự tự tương quan.
Bảng 4.16: Kiểm định tự tƣơng quan (mơ hình 02)
Giả thiết Diễn giải
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Kiểm định tự tương quan trong dữ liệu bảng theo nghiên cứu của Wooldridge (2002)
H0 no first order
autocorrelation Khơng có hiện tượng tự tương quan
Kết quả
F(1, 284) = 51,495 Prob > F = 0,0000
Với mức ý nghĩa alpha = 1%, kiểm định cho kết quả là: Prob = 0,0000. Vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 Có sự tự tương quan.
4.4.3.4. Tổng hợp kết quả kiểm định
Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy: mơ hình hai (02) có hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là khơng nghiêm trọng. Tuy vậy, mơ hình có hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi. Hiện tượng này sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp hồi quy FEM trên dữ liệu bảng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy. Do vậy, tác giả sử dụng phương pháp ước lượng hồi quy với sai số chuẩn của Driscoll & Kraay (1998) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
4.4.4. Kết quả kiểm định bằng phương pháp ước lượng hồi quy với sai số chuẩn trong mơ hình nghiên cứu 02 số chuẩn trong mơ hình nghiên cứu 02
Khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi bằng phương pháp ước lượng hồi quy với sai số chuẩn của Driscoll & Kraay (1998).
Bảng 4.17: Kết quả kiểm định bằng phƣơng pháp D & K (mô hình 02)
Regression with Driscoll-Kraay standard errors
Method: Fixed-effects regression
Number of obs = 1.710 Number of groups = 285
Group variable (i): id F (5, 5) = 3523,88
maximum lag: 2
Prob > F = 0,0000
within R-squared = 0,4416
Với biến phụ thuộc là MLEVit, sau khi sử dụng phương pháp D & K để khắc phục hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi, mơ hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob = 0,0000) nên kết quả mơ hình phù hợp.
BLEV Coef. Drisc/Kraay
Std. Err. t P>|t|
GO1 (0,2635967) 0,0199939 (13,18) 0,000***
GO2 (0,0000348) 0,0000126 (2,77) 0,039**
SIZE 0,0943003 0,0188968 4,99 0,004**
TANG 0,0458084 0,0296043 1,55 0,182
Hệ số chặn (1,723466) 0,4794359 (3,59) 0,016**
Các ký hiệu ***, **, * tương ứng là mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12
Vậy, kết quả mô hình nghiên cứu 02 có phương trình như sau:
MLEVit = -1,7235 – 0,2635*GO1it – 0,00003*GO2it – 0,5769*PROit + 0,0943*SIZEit + εit
Biến GO1it và PROit tác động ngược chiều (-) đến MLEVit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% (do mức ý nghĩa nhỏ hơn 1%, xem cột P>t). Điều đó có nghĩa khi biến cơ hội tăng trưởng GO1 và tỷ suất sinh lời PRO tăng lên 1% thì tác động lên biến phụ thuộc MLEV giảm lần lượt là (-26,35%) và (-57,69%). Kết quả thực nghiệm nêu trên phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng và đa số các nghiên cứu trước đây. Qua đó cho thấy các DN Việt Nam ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội bộ từ lợi nhuận giữ lại để góp vốn tái đầu tư sản xuất kinh doanh hơn là sử dụng nợ vay. Đồng thời các công ty trong giai đoạn có tốc độ tăng trưởng cao cũng hạn chế sử dụng nợ vay nhằm bảo toàn suất sinh lời từ dự án, phương án kinh doanh cho các cổ đơng thay vì phải chia sẻ lợi nhuận với các chủ nợ.
Biến SIZEit tác động cùng chiều (+) (0,0943) đến BLEVit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% (do mức ý nghĩa nhỏ hơn 5%, xem cột P>t). Điều đó có nghĩa khi biến quy mô công ty SIZE tăng lên 1% thì tác động lên biến phụ thuộc MLEV tăng 9,43%. Kết quả thực nghiệm này phù hợp với lý thuyết đánh đổi đã nêu trên và tương đồng với hầu hết các nghiên cứu trước đây trên thế giới và tại Việt Nam. Chứng tỏ các cơng ty tại Việt Nam có quy mơ càng lớn thì việc tiếp cận vay vốn tương đối dễ dàng hơn và ngược lại.
Với bộ dữ liệu thu thập được, biến GO2it và biến TANGit khơng có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10% (do mức ý nghĩa lớn hơn 10%, xem cột P>t).
4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Bảng 4.18: So sánh giữa hai mơ hình
Mơ hình 01 Mơ hình 02 BLEVit = -2,3655 – 0,4320*PROit + 0,1057*SIZEit + 0,0453*TANGit + εit MLEVit = -1,7235 – 0,2635*GO1it – 0,00003*GO2it – 0,5769*PROit + 0,0943*SIZEit + εit 4.5.1. Sự giống nhau
Thứ nhất, kết quả 02 mơ hình nêu trên đã cho thấy tỷ lệ nợ của một DN chịu sự ảnh hưởng bởi các nhân tố đã nêu ra từ cơ sở nghiên cứu đó là: tỷ suất sinh lời (PRO), cơ hội tăng trưởng (GO1, GO2), quy mô DN (SIZE) và tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (TANG).
Thứ hai, kết quả 02 mơ hình nêu trên đều cho thấy cơ cấu vốn của một DN tại Việt Nam bị ảnh hưởng lớn nhất bởi tỷ suất sinh lời và tác động này là ngược chiều (-). Chứng tỏ DN có xu hướng giảm tỷ lệ nợ trong cơ cấu vốn khi tăng tỷ suất sinh lời. Đồng thời cho ta thấy các DN Việt Nam có xu hướng e ngại rủi ro khi sử dụng đòn cân nợ để tài trợ cho dự án, ưu tiên sử dụng lợi nhuận giữ lại và vốn chủ sở hữu để tái đầu tư hoạt động kinh doanh, điều này cũng phù hợp với nghiờn cu ca Zộlia Serrasqueiro & Paulo Maỗós Nunes (2010), Gaud (2005), Raijan và Zingales (1995), Shumi Aktar, Barry Oliver (2005), Wanrapee Banchuenvijit (2009), Jean.J.Chen (2003), Lê Đạt Chí (2013), Đồn Ngọc Phi Anh (2010), Đặng Thị Quỳnh Anh & Quách Thị Hải Yến (2014), Vương Đức Hoàng Quân (2014)… và lý thuyết trật tự phân hạng.
Thứ ba, kết quả hai (02) mơ hình nêu trên đều cho thấy cơ cấu vốn của một DN bị ảnh hưởng bởi quy mô DN và tác động này là cùng chiều (+), chứng tỏ cho thấy DN có quy mơ càng lớn thì xu hướng sử dụng nợ càng nhiều, điều này cũng phù hợp với nghiên cứu của Zélia Serrasqueiro & Paulo Maỗós Nunes (2010), Pandey (2004), Gaud (2005), Raijan và Zingales (1995), Wanrapee Banchuenvijit (2009)… và lý thuyết trật tự phân hạng.
4.5.2. Sự khác nhau
4.5.2.1. Số biến tác động
Mơ hình 01 có cơ cấu vốn (BLEV) chịu tác động của 03 biến độc lập là: tỷ
suất sinh lời (PRO), quy mô DN (SIZE) và tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (TANG). Trong khi đó mơ hình 02 có cơ cấu vốn (MLEV) chịu tác động của 04 biến độc lập là: tỷ suất sinh lời (PRO), cơ hội tăng trưởng (GO1, GO2) và quy mô DN (SIZE).
4.5.2.2. Sự tác động của các biến độc lập
PRO - Mơ hình 01 có biến tỷ suất sinh lời (PRO) tác động ngược chiều
đến cơ cấu vốn (BLEV), có nghĩa là khi tỷ suất sinh lời tăng 1% thì tỷ lệ nợ giảm 43,20%. Trong khi đó, mơ hình 02 có biến tỷ suất sinh lời (PRO) tác động ngược chiều đến cơ cấu vốn (MLEV), có nghĩa là tỷ suất sinh lời tăng 1% thì tỷ lệ nợ (MLEV) giảm 57,69%.
GO1, GO2 - Mơ hình 02 có biến cơ hội tăng trưởng (GO1) tác động
ngược chiều đến cơ cấu vốn (MLEV). Khi cơ hội tăng trưởng tăng 1% thì tỷ lệ nợ (MLEV) giảm 26,35%, điều này cũng cho thấy được đối với các DN Việt Nam việc sử dụng cơng cụ nợ và lợi ích từ lá chắn thuế là rất hạn chế, đặc biệt là các DN có cơ hội tăng trưởng cao, thường có khuynh hướng sử dụng phát hành cổ phiếu để huy động nguồn vốn tài trợ và sử dụng vốn chủ sở hữu để thực hiện tái đầu tư nhiều hơn là sử dụng đòn bẩy nợ (VNM, MSN, VIC…). Ngược lại, các DN có cơ hội tăng trưởng thấp thường có khuynh hướng sử dụng địn bẩy nợ rất lớn (ATA, BLF, BTS…)6
. Bên cạnh đó, biến GO2 cũng có ý nghĩa thống kê đối với mơ hình nghiên cứu 02. Việc biến GO1 và GO2 có ý nghĩa thống kê và tương quan ngược chiều đối với mơ hình nghiên cứu 02 chứng tỏ cơ hội tăng trưởng của cơng ty có mối quan hệ ngược chiều với giá trị thị trường của tỷ số nợ (MLEV) hay cơ hội tăng trưởng có tương quan cùng chiều với giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu. Điều đó cho thấy các cơng ty có thị giá vốn cổ phần cao hơn giá trị
6
sổ sách thường là các cơng ty có cơ hội tăng trưởng tốt (theo Tobin Q thì Q >1). Theo đó thì tỷ lệ nợ theo giá trị thị trường thường giảm dần đối với các cơng ty có cơ hội tăng trưởng tăng dần.
SIZE - Quy mô DN (SIZE) tác động cùng chiều đến cơ cấu vốn (BLEV).
Khi quy mơ DN tăng 1% thì tỷ lệ nợ tăng 10,57%. Trong khi đó quy mơ DN (SIZE) tác động cùng chiều đến cơ cấu vốn (MLEV). Khi quy mơ DN tăng 1% thì tỷ lệ nợ tăng 9,43%.
TANG – Đối với mơ hình 01 biến tỷ lệ tài sản cố định (TANG) tác động cùng chiều đến cơ cấu vốn (BLEV). Khi tỷ lệ tài sản cố định (TANG) tăng 1% thì tỷ lệ nợ tăng 4,53%, tuy nhiên độ tin cậy của mối tương quan này không cao.
4.5.3. Sự phù hợp với các nghiên cứu trước đây
Bảng 4.19: Tác động của các biến độc lập lên tỷ số nợ
Biến độc lập Tác động của biến độc lập lên tỷ số nợ
Kỳ vọng
Mơ hình 01 Mơ hình 02
GO1
Khơng có ý nghĩa Ngược chiều (-) +/-
GO2 Có ý nghĩa thống kê
PRO Ngược chiều (-) Ngược chiều (-) +/-
SIZE Cùng chiều (+) Cùng chiều (+) +/-
TANG Cùng chiều (+) Khơng có ý nghĩa +/-
Đầu tiên, từ kết quả bảng nghiên cứu trên ta thấy kết quả mơ hình 01 và 02 chưa cho ra kết quả như kỳ vọng. Bên cạnh đó tại mơ hình 02, cơ hội tăng trưởng mà đại diện là giá trị DN theo sổ sách (GO1) có tương quan ngược chiều (-) với đòn bẩy nợ, cho thấy DN Việt Nam có xu hướng càng tăng trưởng và lớn mạnh thì càng ít sử dụng nợ. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Gaud (2005) và Raijan & Zingales (1995) nhưng cơ hội tăng trưởng mà đại diện là tỷ lệ chênh lệch tài sản cố định vơ hình (GO2) lại khơng có tác động đáng kể theo mơ hình nghiên cứu 02. Thêm vào đó, bài nghiên cứu chưa đánh giá được mối quan hệ phi
tuyến giữa cơ hội tăng trưởng và tỷ lệ nợ như các nghiên cứu trước đây của