Bƣớc 1: Lựa chọn các nhân tố ảnh hƣởng đến CTV của các DN ngành thép tại VN.
Bƣớc 2: Đặt giả thiết nghiên cứu. Bƣớc 3: Xây dựng mô hình nghiên cứu.
Bƣớc 4: Thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính của các DN ngành thép niêm yết tại VN trong giai đoạn 2012 – 2018.
Bƣớc 5: Ƣớc lƣợng các tham số của mô hình nghiên cứu. Bƣớc 6: Thống kê mô tả và kiểm định ma trận tƣơng quan. Bƣớc 7: Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp.
Bƣớc 8: Kiểm định các khuyết tật của mô hình và đƣa ra mô hình hồi quy cuối cùng.
Bƣớc 9: Phân tích kết quả hồi quy và đƣa ra kết luận.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Trong chƣơng3, tác giả đã thiết kế mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến CTV các DN ngành thép tại VN và đƣa ra quy trình nghiên cứu cụ thể. Chƣơng 4 tiếp theo sẽ phân tích các tham số trong mô hình nghiên cứu, thực hiệm các kiểm định cần thiết và đƣa ra kết quả nghiên cứu cuối cùng.
CHƢƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Tổng quan ngành thép tại Việt Nam
Ngành thép tại VN đƣợc chia thành 3 nhóm chính gồm các DN sản xuất thép xây dựng nhƣ Tập đoàn Hòa Phát (HPG), CTCP Thép Pomina (POM), CTCP Gang thép Thái Nguyên (TIS), CTCP Ống thép Việt Đức (VGS),…, các DN thƣơng mại các sản phẩm về thép nhƣ Tập đoàn Thép Tiến Lên (TLH) và cuối cùng là nhôm các DN sản xuất tôn mạ, ống thép nhƣ Tập đòan Hoa Sen (HSG), CTCP Thép Nam Kim (NKG),… Tính chung trong cả năm 2018, tổng doanh thu của ngành thép tại VN là 11,3 tỷ USD, tăng 11% so với năm 2017. Trong đó, tỷ trọng xuất khẩu thép xây dựng năm 2018 là 13,6% và tỷ trọng xuất khẩu tôn 2018 là 42,7%). Tốc độ tăng trƣởng doanh thu trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2018 là 17%, và dự đoán trong 5 năm tiếp theo tốc độ tăng trƣởng này sẽ giảm còn 9% do một số khó khăn mà ngành thép đang phải đối mặt hiện nay nhƣ gia tăng áp lực cạnh tranh trong ngành từ sự đẩy mạnh xuất khẩu của các cƣờng quốc thép do nhu cầu trong nƣớc suy giảm (Nhật Bản, Hàn Quốc xuất khẩu tới 30 – 40% sản lƣợng sản xuất) và tình trạng dƣ thừa nguồn cung thép trên thế giới. Trong năm 2017, sản lƣợng thép cả thế giới là 1,68 tỷ tấn nhƣng nhu cầu chỉ khoảng 1,5 tỷ tấn, dƣ thừa hơn 120 triệu tấn thép. WSA ƣớc tính công suất thiết kế ngành thép thế giới trong 2017 lên đến 2,1 – 2,2 tỷ tấn nhƣng chỉ sản xuất 1,7 tỷ tấn (công suất trung bình thực tế toàn thế giới chỉ đạt 70% trong năm 2017, mức tƣơng đƣơng trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế) do dƣ thừa nguồn cung thép đang diễn ra. Năng lực sản xuất toàn ngành liên tục tăng trong khi hiệu suất sử dụng nhà máy luôn dƣới mức 75% từ năm 2012. Bên cạnh đó, làn sóng bảo hộ ngành thép của các quốc gia trên thế giới cũng tác động tiêu cực đến tình trạng xuất khẩu thép của VN, đặc biệt là đối với các DN sản xuất tôn mạ: Mỹ áp dụng mức thuế nhập khẩu 25% cho các sản phẩm Thép từ ngày 01/06/2018 (trừ 4 quốc gia đƣợc miễn thuế là: Argentina, Úc, Brazil, và Hàn Quốc nhƣng vẫn phải chịu hạn ngạch nhập khẩu nhất định), EU đƣa ra những biện pháp phòng vệ thƣơng mại, dự kiến sẽ áp mức thuế nhập khẩu bổ sung 25% đối với 23 sản phẩm thép nếu lƣợng nhập khẩu các mặt hàng này vào thị trƣờng EU vƣợt hạn
ngạch trung bình của 3 năm gần nhất, Ấn Độ áp thuế tự vệ tạm thời 10% lên thép tấm cán nóng và tôn từ tháng 11/2015, Malaysia áp dụng thuế mặt hàng thép cuộn cán nguội, cán nông, Indonesia áp dụng thuế chống bán phá giá mặt hàng: tôn màu, HRC, CRC, Thái lan áp dụng thuế chống bán phá giá mặt hàng ống thép,… Chính vì những khó khăn trên mà những DN ngành thép càng phải cố gắng thực hiện tốt việc quản trị tài chính công ty, đặc biệt là xây dựng một CTV hợp lý để đạt đƣợc kết quả kinh doanh tốt hơn.
4.2 Thống kê mô tả mẫu
Bảng 4.1 thể hiện các thông số thống kê cơ bản của các biến số trong mẫu nghiên cứu với số quan sát là 161.
Bảng 4.1 Thống kê mô tả mẫu của các biến trong mô hình nghiên cứu
Nguồn: Trích xuất từ Stata Kết quả thống kê mô tả trong bảng 4.1 cho thấy DE của các DN ngành thép tại VN nhìn chung khá cao với giá trị trung bình là 2.1056. Nhƣ vậy, các DN ngành thép tại VN rất ƣa thích sử dụng nợ vay để tài cho các hoạt động của DN và trung bình mỗi DN sẽ vay một khoảng nợ gấp đôi số vốn chủ sở hữu của DN. Thậm chí có DN còn có số nợ vay cao hơn 7 lần so với vốn chủ sở hữu của DN đó, và vì thế mà độ biến thiên giữa các giá trị cá biệt và giá trị trung bình trong bảng thống kê mô tả là rất lớn. Điều này cũng dễ hiểu bởi vì mỗi DN sẽ có những đặc trƣng riêng trong hoạt động kinh doanh, chính vì thế sẽ có sự khác biệt lớn trong cơ cấu vốn
DE SIZE ROA GROW UNIQ TANG LIQ AGE TAX
Mean 2.1056 6.0363 -0.0033 0.0612 0.9638 0.2016 1.2068 9.4783 0.0796 Median 1.7336 6.0318 0.0152 0.0152 0.9382 0.1782 1.0982 9.0000 0.0648 Maximum 7.8609 7.8933 0.2171 1.1340 7.0957 0.5575 3.4896 18.0000 0.6283 Minimum -7.2724 4.2821 -1.6762 -0.8510 0.3141 0.0061 0.0011 2.0000 -0.3737 Std. Dev. 1.8588 0.7314 0.1910 0.2707 0.4964 0.1328 0.5448 3.4097 0.1060 Observations 161 161 161 161 161 161 161 161 161
của các DN.
Đối với các biến giải thích trong mô hình, quy mô DN đƣợc tính theo giá trị Logarit của tổng tài sản. Nhƣ vậy, trung bình giá trị log của tổng tài sản ở các DN ngành thép là 6.0363, trong khi giá trị lớn nhất là 7.8933 thuộc về Tập đoàn Hòa Phát năm 2018. Độ lệch chuẩn của biến SIZE cũng khá cao là 73% vì rõ ràng trên thực tế các DN có quy mô rất khác nhau, có những DN lớn nhƣ tập đoàn Hòa Phát, tập đoàn Hoa Sen với tổng tài sản lên đến hàng chục ngàn tỷ đồng trong khi cũng có những DN nhỏ nhƣ CTCP Lƣới thép Bình Tây và Mê Ca Vneco với tổng chỉ sản chỉ ở mức khoảng vài chục tỷ đồng.
Hiệu quả hoạt động kinh doanh: chỉ tiêu ROA của các DN ngành thép có giá trị trung bình là -0.3%, giá trị lớn nhất là 21.71%. Độ lệch chuẩn của biến này tƣơng đối thấp, khoảng 19%. Nhƣ vậy hiệu quả hoạt động kinh doanh của các DN ngành thép còn khá thấp và thậm chỉ có nhiều DN còn có tỷ suất sinh lợi âm.
Tốc độ tăng trƣởng bình quân của các DN đƣợc nghiên cứu trong giai đoạn này không cao: 6.12% với độ lệch chuẩn là 27.07%. Tốc độ tăng trƣởng cao nhất là 113.4%, thấp nhất là tăng trƣởng âm 85.1%.
Đặc điểm riêng của tài sản đƣợc tính bằng tỷ lệ giá vốn hàng bán trên doanh thu thuần có giá trị trung bình là 0.9638 với độ lệ chuẩn là 49.64%.
Tài sản cố định hữu hình trung bình chiếm 20.16% trên tổng tài sản của các DN ngành thép. Giá trị lớn nhất là 55.75% và giá trị nhỏ nhất là 0.61%.
Tính thanh khoản của các DN ngành thép có giá trị trung bình là 120.68%. Đây là một mức tƣơng đối cao, tuy nhiên vẫn có DN có giá trị thanh khoản chỉ 0.11%.
Các DN ngành thép tại VN đều khá trẻ với độ tuổi trung bình là 9 năm, trong đó CTCP Kim Khí KKC đƣợc thành lập lâu đời nhất từ năm 2000.
Thuế suất của các DN ngành thép có giá trị trung bình là 7.96% với độ lệch chuẩn là 10.6%.
4.3 Phân tích sự tƣơng quan giữa các biến
Tác giả sử dụng ma trận tƣơng quan để tìm ra sự tƣơng quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Kết quả của ma trận tƣơng quan đƣợc thể hiện qua bảng 4.2 sau.
Bảng 4.2 Ma trận tƣơng quan giữa các biến
DE
DE 1
SIZE ROA GROW UNIQ TANG LIQ AGE TAX
SIZE 0.3135 1 0.0001 ROA 0.1856 0.22 1 0.0184 0.005 GROW 0.232 0.313 0.423 1 0.0031 0.0001 0 UNIQ -0.0843 -0.1924 -0.1471 -0.1442 1 0.2876 0.0145 0.0625 0.068 TANG 0.0921 0.1725 0.1597 0.0422 -0.1355 1 0.2454 0.0286 0.043 0.5949 0.0865 LIQ -0.1884 -0.2392 0.43 0.0529 -0.1507 0.0526 1 0.0167 0.0022 0 0.5049 0.0564 0.5074 AGE -0.1805 -0.1752 -0.177 0.0041 0.0821 -0.0942 0.0347 1 0.0219 0.0262 0.0247 0.9583 0.3004 0.2344 0.6623 TAX -0.1191 -0.021 0.4582 0.2185 -0.0988 0.1521 0.3959 0.1317 1 0.1324 0.7918 0 0.0054 0.2125 0.0541 0 0.0959
Nguồn: Trích xuất từ Stata Biến độc lập SIZE có hệ số tƣơng quan là 0.3135 > 0 với sig = 0.0001 có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1% cho thấy biến SIZE có tƣơng quan cùng chiều
với biến phụ thuộc DE. Điều này phù hợp với giả thiết H1 tác giả đã đề ra ở trên. Biến độc lập ROA có hệ số tƣơng quan là 0.1856 > 0 với sig = 0.0184 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% cho thấy biến ROA có tƣơng quan cùng chiều với biến phụ thuộc DE. Điều này trái ngƣợc với giả thiết H2 tác giả đề ra ở trên.
Biến độc lập GROW có hệ số tƣơng quan là 0.232 > 0 với sig = 0.0031 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% cho thấy biến GROW có tƣơng quan cùng chiều với biến phụ thuộc DE. Điều này phù hợp với giả thiết H3.
Biến độc lập UNIQ có hệ số tƣơng quan là -0.0843 < 0 với sig = 0.2876 không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% nên biến UNIQ không có tƣơng quan với biến độc lập DE. Điều này không phù hợp với giả thiết H4.
Biến độc lập TANG có hệ số tƣơng quan là 0.0921 > 0 với sig = 0.2454 không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% cho thấy biến TANG không có tƣơng quan với biến phụ thuộc DE. Điều này không phù hợp với giả thiết H5.
Biến độc lập LIQ có hệ số tƣơng quan là -0.1884 < 0 với sig = 0.0167 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% cho thấy biến LIQ có tƣơng quan nghịch chiều với biến phụ thuộc DE. Điều này phù hợp với giả thiết H6.
Biến độc lập AGE có hệ số tƣơng quan là -0.1805 < 0 với sig = 0.0219 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% cho thấy biến AGE có tƣơng quan nghịch chiều với biến phụ thuộc DE. Điều này ngƣợc với giả thiết H7.
Biến độc lập TAX có hệ số tƣơng quan là -0.1191 < 0 với sig = 0.1324 không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% cho thấy biến TAX không có tƣơng quan với biến phụ thuộc DE. Điều này không phù hợp với giả thiết H8.
4.4 Kết quả hồi quy
Tiến hành chạy mô hình hồi quy bằng phần mềm Stata 14 với 03 phƣơng pháp ƣớc lƣợng OLS, FEM, REM từ đó thu đƣợc kết quả nhƣ bảng 4.3.
Bảng 4.3. Kết quả mô hình hồi quy theo mô hình Pooled OLS, FEM và REM
Nguồn: Trích xuất từ Stata Bảng 4.3 tổng hợp kết quả hồi quy theo các mô hình Pooled OLS, FEM và REM. Kết quả hồi quy theo mô hình Pooled OLS cho thấy giá trị R-squared = 0.1986, tức là mô hình chỉ giải thích đƣợc 19.86% sự thay đổi của biến phụ thuộc. R-squared hiệu chỉnh = 0.1564. Trong đó, biến ROA, LIQ, TAX có ý nghĩa thống kê ở mức 5% còn các biến SIZE, GROW, UNIQ, TANG, AGE không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%.
Kết quả hồi quy theo mô hình FEM cho kết quả R-squared = 0.1476, nghĩa là
Biến Pooled OLS FEM REM
Coefficient Prob. Coefficient Prob. Coefficient Prob. SIZE 0.353828 0.105 1.788817 0.0110 0.722361 0.038 ROA 2.347373 0.018 0.319166 0.6992 0.935817 0.236 GROW 0.880803 0.130 0.75633 0.1023 0.854719 0.058 UNIQ -0.143862 0.615 0.100039 0.6542 -0.016596 0.939 TANG 0.687873 0.516 0.967584 0.6043 0.565947 0.692 LIQ -0.687864 0.028 -0.208223 0.5047 -0.356742 0.214 AGE -0.041425 0.328 -0.113492 0.0311 -0.083118 0.071 TAX -3.089906 0.045 -0.528952 0.6699 -1.044685 0.394 cons 1.392363 0.394 -7.659797 0.078 -1.100566 0.630 R-Squared 0.1986 0.1467 0.1302 Adjusted R-Squared 0.1564 0.1642 0.2062 Prob(F-statistic) 0.0000 0.0069 0.0017
mô hình chỉ giải thích đƣợc 14.76% sự thay đổi của biến phụ thuộc DE. R-squared hiệu chỉnh là 0.1642. Theo mô hình kết quả hồi quy của mô hình FEM, biến SIZE và AGE có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, các biến còn lại là ROA, GROW, UNIQ, TANG, LIQ, TAX không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%.
Với phƣơng pháp hồi quy theo mô hình REM, R-squared = 0.1302 và R- squared điều chỉnh = 0.2062. Nhƣ vậy mô hình giải thích đƣợc rất ít (13.02%) sự thay đổi của biến phụ thuộc. Biến SIZE có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, biến GROW và AGE có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Các biên ROA, UNIQ, TANG, LIQ, TAX không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%.
4.4.1 Kiểm định để lựa chọn ra mô hình hồi quy cuối cùng
Kiểm định F
Tác giả thực hiện kiểm định này nhằm tìm ra mô hình phù hợp hơn giữa mô hình Pooled OLS và FEM. Theo đó, tác giả đặt ra giả thiết nhƣ sau:
H0: � = �1 = �2 = �3 = �4 = �5 = �6 = �7 = �8 = 0 H1: � G �1 G �2 G �3 G �4 G �5 G �6
G �7 G �8 G 0
Nếu p-value < �, H0 sẽ bị bác bỏ và điều đó có nghĩa là không xảy ra đồng thời các biến độc lập đều không ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc. Khi đó, mô hình FEM sẽ đƣợc chọn thay cho mô hình Pooled OLS. Ngƣợc lại, p-value > � thì H0 sẽ đƣợc chấp nhận, nghĩa là đồng thời các độc lập đều không ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc và mô hình Pooled OLS là mô hình phù hợp.
Kết quả kiểm định F đƣợc thể hiện trong bảng 4.4.
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định F
Kiểm định F
F-statistic Prob(F-statistic) Kết luận
2.79 0.0069 Kết quả kiểm định F ủng hộ sử dụng mô hình FEM/REM
Với mức ý nghĩa 10%, p-value < (0.0069 < 0.1) nên 0 sẽ bị bác bỏ. Nhƣ vậy, không xảy ra đồng thời các biến độc lập đều không ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc, từ đó rút ra kết luận mô hình Pooled OLS không phù hợp.
Kiểm định Hausman
Sau khi kiểm định F đƣa ra kết quả mô hình OLS không phù hợp thì tiếp theo tác giả sẽ lựa chọn giữa mô hình FEM và REM. Tác giả sẽ thực hiện kiểm định Hausman để xem xét có sự tƣơng quan giữa thành phần ngẫu nhiên (εi ) và các biến độc lập hay không, từ đó đƣa ra kết luận giữa mô hình FEM và REM thì mô hình nào phù hợp hơn.
Tác giả tiến hành kiểm định Hausman với các giả thiết sau:
H0: Không có sự tƣơng quan giữa εi và các biến độc lập (Mô hình REM phù hợp).
H1: Có sự tƣơng quan giữa εi và các biến độc lập (Mô hình FEM phù hợp). Nếu p-value < �, H0 sẽ bị bác bỏ. Khi đó, εi và biến độc lập có tƣơng quan với nhau và mô hình FEM sẽ phù hợp hơn. Ngƣợc lại, p-value > � thì H0 sẽ đƣợc chấp nhận và mô hình REM là mô hình phù hợp để nghiên cứu.
Kết quả kiểm định Hausman nhƣ sau: Coefficients (b) FEM (B) REM (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. SIZE 1.788817 0.7223607 1.066457 0.5999143 ROA 0.3191663 0.9358174 -0.616651 0.2351905 GROW 0.7563297 0.8547192 -0.0983894 0.0877769 UNIQ 0.1000387 -0.0165963 0.116635 0.0533247
TANG 0.967584 0.5659468 0.4016372 1.195648 LIQ -0.208223 -0.3567425 0.1485195 0.1207114 AGE -0.113492 -0.0831183 -0.0303737 0.0243941 TAX -0.5289519 -1.044685 0.5157328 0.1704257
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 9.54
Prob>chi2 = 0.2987
(V_b-V_B is not positive definite)
Với mức ý nghĩa 10%, kết quả cho thấy giá trị p-value > � (0.2987 > 0.1). Nhƣ vậy, giả thiết H0 đƣợc chấp nhận. Mô hình REM đƣợc chọn làm mô hình nghiên cứu.
Tóm lại, dựa trên kết quả của 02 phƣơng pháp kiểm định là kiểm định F và kiểm định Hausman thì mô hình REM là mô hình nghiên cứu phù hợp nhất.