Bảng 4.3. Kết quả hồi quy mô hình thứ nhất theo Pooled OLS, FEM và REM
Biến
Pooled OLS FEM REM
Hệ số β P- value Hệ số β P- value Hệ số β P- value WCC -0.00044 0.0131 -0.00202 0.0000 -0.000447 0.0117 SIZE 0.11976 0.6559 -1.36796 0.0000 0.011976 0.6506 GROWTH 0.107165 0.0000 -0.01758 0.1561 0.107165 0.0000 LEV -0.00757 0.9406 1.677844 0.0000 -0.00757 0.9396 LIQ 0.009612 0.2609 0.035472 0.0170 0.009612 0.2530 C 0.037189 0.8156 7.364044 0.0000 0.037489 0.8125 R2=0.039086 R2=0.070350 R2=0.40985
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng EViews .
Kết quả hồi quy theo Pooled OLS tại bảng 4.3 cho thấy biến kiểm soát GROWTH được chấp nhận để giải thích cùng chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa là 1% và biến độc lập WCC được chấp nhận để giải thích ngược chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa 5%, trong khi đó các biến kiểm soát còn lại là SIZE,LEV,LIQ lại không đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê trong việc giải thích cho biến phụ thuộc OCF
Kết quả hồi quy theo FEM tại bảng 4.3 cho thấy biến độc lập WCC, biến kiểm soát SIZE được chấp nhận để giải thích ngược chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa 1% và biến kiểm soát LEV,LIQ được chấp nhận để giải thích cùng chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa lần lượt là 1% và 5%.Trong khi đó biến độc lập còn lại GROWTH lại không
đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê trong việc giải thích cho biến phụ thuộc OCF.
Kết quả hồi quy theo REM tại bảng 4.3 cho thấy biến độc lập WCC được chấp nhận để giải thích ngược chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa là 1% và kiểm soát GROWTH được chấp nhận để giải thích cùng chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa 1% trong khi đó các biến kiểm soát còn lại là SIZE,LEV,LIQ lại không đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê trong việc giải thích cho biến phụ thuộc OCF.
Lựa chọn kết quả hồi quy
Để lựa chọn kết quả hồi quy từ bảng 4.3, đề tài nghiên cứu thực hiện các kiểm định bao gồm: Kiểm định Redundant Fixed Effects, kiểm định Breusch-Pagan trong nhóm kiểm định Lagrange multiplier (LM) và kiểm định Hausman.
Bảng 4.4.Kiểm định Redundant Fixed Effects mô hình thứ nhất
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 1.201780 (421,2105) 0.0062
Cross-section Chi-square
545.388710 421 0.0000
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy
Theo bảng 4.4, Prob bé hơn 5% vì vậy đề tài bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 có nghĩa là kết quả hồi quy theo FEM phù hợp hơn Pooled OLS và lựa chọn kết quả hồi quy theo theo FEM để nhận diện tác động của quản trị vốn lưu động đến dòng tiền hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
Bảng 4.5. Kiểm định Breusch-Pagan mô hình thứ nhất
Null (no rand. effect) Cross-section One-sided Period One- sided Both
Alternative
Breusch-Pagan 24.22358 0.087847 24.31143
(0.0000) (0.7669) (0.0000)
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy
Theo bảng 4.5, giá trị Prob nhỏ hơn 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, cho kết luận rằng kết quả hồi quy theo REM phù hợp hơn Pooled OLS và lựa chọn kết quả hồi quy theo REM để nhận diện tác động của quản trị vốn lưu động đến dòng tiền hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
Bảng 4.6. Kiểm định Hausman mô hình thứ nhất
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f Prob. Cross-section
random
430.198282 5 0.0000
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy
Theo bảng 4.6, giá trị Prob nhỏ hơn 5% cho kết luận bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1,có nghĩa là kết quả hồi quy theo FEM phù hợp hơn REM và lựa chọn kết quả hồi quy theo FEM để nhận diện tác động của quản trị vốn lưu động đến dòng tiền hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
Tóm lại,kết quả từ các kiểm định trên chỉ ra rằng: FEM phù hợp hơn Pooled OLS, REM phù hợp hơn Pooled OLS, và FEM phù hợp hơn REM vì vậy, kết quả hồi quy theo FEM là phù hợp nhất để nhận diện tác động của quản trị vốn lưu động đến dòng tiền hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
4.3.2. Kết quả hồi quy mô hình thứ hai
Bảng 4.7. Kết quả hồi quy mô hình thứ hai theo Pooled OLS, FEM và REM
Hệ số β P- value Hệ số β P- value Hệ số β P- value ID -0.00052 0.0675 -0.00212 0.0026 -0.00052 0.0628 RP -0.00039 0.1389 - 0.002125 0.0001 -0.00039 0.1321 PD 0.000649 0.2171 0.000307 0.7414 0.000649 0.2092 SIZE 0.012338 0.6469 -1.32975 0.0000 0.012338 0.6412 GROWTH 0.107253 0.0000 -0.02059 0.0990 0.010590 0.0000 LEV -0.01901 0.8574 1.760427 0.0000 0.103973 0.8549 LIQ 0.009584 0.2626 0.031796 0.0337 0.008406 0.2543 C 0.033362 0.8345 7.202867 0.0000 0.156924 0.8317 R2=0.038453 R2=0.071339 R2=0.038453
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng EViews .
Kết quả hồi quy theo Pooled OLS tại bảng 4.7 cho thấy biến độc lập ID được chấp nhận để giải thích ngược chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa 10% và biến kiểm soát GROWTH được chấp nhận để giải thích cùng chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa 1% trong khi các biến còn lại là RP,PD,SIZE,LEV,LIQ lại không đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê trong việc giải thích cho biến phụ thuộc OCF.
Kết quả hồi quy theo FEM tại bảng 4.7 cho thấy biến độc lập ID,RP và biến kiểm soát SIZE,GROWTH được chấp nhận để giải thích ngược chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa 1%,5% hoặc 10%,biến kiểm soát LIQ được chấp nhận để giải thích cùng chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa 5% trong khi các biến còn lại không đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê trong việc giải thích cho biến phụ thuộc OCF.
Kết quả hồi quy theo REM tại bảng 4.7 cho thấy biến độc lập ID được chấp nhận để giải thích ngược chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa 10% và biến kiểm soát GROWTH được chấp nhận để giải thích cùng chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa 1% trong khi các biến
còn lại là RP,PD,SIZE,LEV,LIQ lại không đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê trong việc giải thích cho biến phụ thuộc OCF.
Lựa chọn kết quả hồi quy
Để lựa chọn kết quả hồi quy từ bảng 4.7, đề tài nghiên cứu thực hiện các kiểm định bao gồm: Kiểm định Redundant Fixed Effects, kiểm định Breusch-Pagan trong nhóm kiểm định Lagrange multiplier (LM) và kiểm định Hausman.
Bảng 4.8. Kiểm định Redundant Fixed Effects mô hình thứ hai
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 1.212303 (421,2103) 0.0044 Cross-section
Chi-square
550.151483 421 0.0000
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy
Theo bảng 4.8, Prob bé hơn 5% vì vậy đề tài bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 có nghĩa là kết quả hồi quy theo FEM phù hợp hơn Pooled OLS và lựa chọn kết quả hồi quy theo theo FEM để nhận diện tác động của từng thành phần cấu thành chu kỳ vốn lưu động đến đến dòng tiền hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
Bảng 4.9. Kiểm định Breusch-Pagan mô hình thứ hai
Null (no rand. effect) Alternative Cross-section One-sided Period One- sided Both Breusch-Pagan 24.76841 0.073120 24.84153 (0.0000) (0.7868) (0.0000)
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy
Theo bảng 4.9, giá trị Prob nhỏ hơn 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, cho kết luận rằng kết quả hồi quy theo REM phù
hợp hơn Pooled OLS và lựa chọn kết quả hồi quy theo REM để tác động của từng thành phần cấu thành chu kỳ vốn lưu động đến dòng tiền hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
Bảng 4.10. Kiểm định Hausman mô hình thứ hai
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f Prob. Cross-section
random
430.198282 5 0.0000
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy
Theo bảng 4.10, giá trị Prob nhỏ hơn 5% cho kết luận bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1,có nghĩa là kết quả hồi quy theo FEM phù hợp hơn REM và lựa chọn kết quả hồi quy theo FEM để nhận diện tác động của từng thành phần cấu thành chu kỳ vốn lưu động đến dòng tiền hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
Tóm lại,kết quả từ các kiểm định trên chỉ ra rằng: FEM phù hợp hơn Pooled OLS, REM phù hợp hơn Pooled OLS, và FEM phù hợp hơn REM vì vậy, kết quả hồi quy theo FEM là phù hợp nhất để nhận diện tác động của từng thành phần cấu thành chu kỳ vốn lưu động đến dòng tiền hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
4.3.2. Kiểm định các vi phạm cơ bản của mô hình
Để đảm bảo sự vững chắc cho việc lựa chọn kết quả nghiên cứu, đề tài nghiên cứu tiếp tục thực hiện kiểm định các vi phạm cơ bản của mô hình, bao gồm: hiện tượng đa cộng tuyến bởi hệ số phóng đại phương sai (VIF) và hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.
Thứ nhất, Kiểm định đa cộng tuyến bởi hệ số phóng đại phương sai (VIF)
Bảng 4.11. Hệ số phóng đại phương sai mô hình thứ nhất
Variable Centered VIF
SIZE 1.100332 GROWTH 1.001242
LEV 1.707950
LIQ 1.611830
Nguồn: Trích xuất từ xử lý số liệu trên Eview 10.
Theo bảng 4.11 hệ số phóng đại phương sai của tất cả các trường hợp được tính từ kết quả hồi quy phụ đều nhỏ hơn 10, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập với nhau trong các mô hình nghiên cứu.
Bảng 4.12.Hệ số phóng đại phương sai mô hình thứ hai
Variable Centered VIF
ID 1.120436 RD 1.372019 PD 1.528389 SIZE 1.104505 GROWTH 1.002984 LEV 1.851555 LIQ 1.613177
Nguồn: Trích xuất từ xử lý số liệu trên Eview 10.
Theo bảng 4.12 hệ số phóng đại phương sai của tất cả các trường hợp được tính từ kết quả hồi quy phụ đều nhỏ hơn 10, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập với nhau trong các mô hình nghiên cứu.
Thứ hai, kiểm định phương sai sai số thay đổi
Đề tài sử dụng kiểm định White để nhận biết có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không, kết quả được trình bày tại bảng 4.13 và 4.14; và theo đó, Prob nhỏ hơn 5% ở cả hai mô hình nên kết luận có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Vì vậy, để khắc phục hiện tượng này, đề tài nghiên cứu sẽ thực hiện hồi quy theo GLS và trình bày tại mục 4.3.4.
Bảng 4.13. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi mô hình thứ nhất.
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 556.7320 Prob. F(54,185) 0.0000 Obs*R-squared 2066.074 Prob. Chi-
Square(54) 0.0000 Scaled explained SS 2200875 Prob. Chi- Square(54) 0.0000 hai.
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy.
Bảng 4.14. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi mô hình thứ
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 364.8427 Prob. F(54,185) 0.0000 Obs*R-squared 2118.003 Prob. Chi-
Square(54) 0.0000 Scaled explained SS 2254173 Prob. Chi- Square(54) 0.0000
Nguồn: Xử lý từ kết quả hồi quy.
Thứ ba, Kiểm định tự tương quan
Kết quả kiểm định lựa chọn kết quả hồi quy theo FEM, vì vậy đề tài không thực hiện kiểm định tự tương quan; FEM chỉ quan tâm đến những khác biệt mang tính cá nhân đóng góp vào mô hình nên không có hiện tượng tự tương quan.
4.3.3. Khắc phục các vi phạm cơ bản của mô hình
Đề tài nghiên cứu tác động của quản trị vốn lưu động đến dòng tiền hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết Việt Nam trong giai đoạn 6 năm, từ năm 2014 đến năm 2019, và kết quả hồi quy theo FEM đã được lựa chọn sau khi thực hiện các kiểm định lựa chọn kết quả hồi quy tại mục 4.3.2; tuy nhiên, kiểm định White tại mục 4.3.3 đã khẳng định có hiện tượng phương
sai sai số thay đổi trong mô hình, do vậy kết quả hồi quy sẽ được xác định theo GLS và được trình bày tại bảng 4.15 và 4.16.
Bảng 4.15. Kết quả hồi quy theo GLS mô hình thứ nhất
Biến Hệ số β P-value WCC -0.000219 0.0056 SIZE -0.160683 0.0000 GROWTH -0.015121 0.0869 LEV 0.212339 0.0000 LIQ 0.002717 0.2679 C 0.941720 0.0000 R2= 0.680707
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng Eviews
Bảng 4.16.Kết quả hồi quy theo GLS mô hình thứ hai
Biến Hệ số β P-value ID -0.000116 0.0009 RD -0.000188 0.0119 PD 0.000155 0.0348 SIZE -0.160801 0.0000 GROWTH -0.006451 0.3126 LEV 0.207342 0.0000 LIQ 0.001621 0.5280 C 0.938834 0.0000 R2= 0.675794
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng Eviews
Kết quả hồi quy theo GLS tại bảng 4.15 và 4.16 cho thấy: Ở mô hình thứ nhất
- Biến độc lập WCC,GROWTH,SIZE được chấp nhận để giải thích ngược chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa thống kê là 1% hoặc 10%.
- Biến kiểm soát LEV được chấp nhận để giải thích cùng chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa thống kê là 1%.
- Biến kiểm soát LIQ không đảm bảo ý nghĩa về mặt thống kê khi giải thích cho biến phụ thuộc OCF.
- Ở mô hình thứ hai
- Biến độc lập ID,RD,SIZE, được chấp nhận để giải thích ngược chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa thống kê là 1% hoặc 5 %.
- Biến độc lập PD,LEV được chấp nhận để giải thích cùng chiều cho biến phụ thuộc OCF với mức ý nghĩa 1% và 5%.
- Biến kiểm soát GROWTH VÀ LIQ không đảm bảo ý nghĩa về mặt thống kê khi giải thích cho biến phụ thuộc OCF.
Mức độ phù hợp của kết quả ở hai mô hình thể hiện qua R2 lần lượt là 68.07%, và 67.57% cho thấy mô hình hồi quy này phù hợp với tập dữ liệu ở mức 68.07%,67.57% , hay nói cách khác 68.07%,67.57% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích các biến độc lập có ý nghĩa thống kê theo mô hình nghiên cứu của đề tài, còn lại được giải thích bởi các yếu tố khác nằm ngoài mô hình.
4.4. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4.1. Ảnh hưởng cùng chiều của quản trị vốn lưu động đến dòng tiềnhoạt động kinh doanh hoạt động kinh doanh
Căn cứ hệ số hồi quy theo GLS của biến độc lập , hệ số hồi quy của biến độc lập WCC là -0.000219 cho thấy chu kỳ vốn lưu động có quan hệ ngược chiều với tỷ lệ dòng tiền ròng từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản, hàm ý quản trị vốn lưu động có tác động cùng chiều đến dòng tiền hoạt động kinh doanh; kết quả này phù hợp với kỳ vọng theo lý thuyết chu kỳ vốn lưu động, lý thuyết chi phí giao dịch, lý thuyết dựa vào giá trị và kết
quả nghiên cứu thực nghiệm của Haitham Nobanee và Maryam Al Hajjar (2009), Lucy W. Mwangi và các cộng sự (2014), Aymen Telmoudi và các cộng sự (2010), Bùi Ngọc Toản (2016), Chu Thị Thu Thủy (2014), Huỳnh Phương Đông và JyhTay Su (2010), Phan Đình Nguyên và Nguyễn Ngọc Trãi (2014), Nguyễn Thị Uyên Uyên và Từ Thị Kim Thoa (2014).
Một doanh nghiệp có thể rút ngắn chu kỳ vốn lưu động cho thấy doanh nghiệp quản trị vốn lưu động hiệu quả hơn, đẩy nhanh được tốc độ luân chuyển vốn lưu động trong sản xuất kinh doanh, góp phần tạo ra khoản tiết kiệm vốn lưu động và tăng dòng tiền ròng từ hoạt động kinh doanh; và ngược lại.
4.4.2. Ảnh hưởng ngược chiều của thời gian tồn kho đến dòng tiền hoạtđộng kinh doanh động kinh doanh
Hệ số hồi quy theo GLS của biến độc lập tại bảng 4.16 là -0.000116 cho thấy thời gian luân chuyển tồn kho và dòng tiền hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp có quan hệ ngược chiều nhau. Như vậy, dựa vào kết quả phân tích tìm thấy được quan hệ trái chiều giữa thời gian luân chuyển tồn kho và dòng tiền hoạt động kinh doanh, hàm ý doanh nghiệp có thể quản trị tồn kho hiệu quả hơn sẽ thể hiện qua rút ngắn thời gian luân chuyển tồn kho, dẫn đến giảm mức tồn kho bình quân và từ đó giảm nhu cầu vốn lưu động trong quá trình sản xuất kinh doanh và tăng dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh, và ngược lại; kết quả nghiên cứu này thống nhất với kết quả