2. Sự đáp ứng của nội dung khóa luận đối với đề tài khóa luậ n:
3.3. Phương pháp ước lượng và kiểm định
3.3.1. Phân tích hồi quy đa biến
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp tiếp cận là dữ liệu bảng, cho phép sử dụng khi nghiên cứu một vấn đề, khía cạnh với nhiều đối tượng nghiên cứu khác nhau trong một khoảng thời gian nhất định. Dữ liệu bảng là sự kết hợp của dữ liệu chéo (cross-
section) và dữ liệu thời gian (time series). Các phương pháp ước lượng dữ liệu bảng thường được sử dụng trong các nghiên cứu bao gồm: phương pháp bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (FGLS).
Dựa trên các nghiên cứu trước đây về quản trị lợi nhuận (Francis và cộng sự, 2005, Gray và cộng sự , 2008) và các nghiên cứu gần đây về tính bất định trong chính sách kinh tế và quản trị lợi nhuận (Stein và Wang, 2016; Yung và Root, 2019, Cui và cộng sự, 2020), người viết sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS) để hồi quy mô hình nghiên cứu.
3.3.1.1 Phương pháp ước lượng Pooled OLS
Mô hình hồi quy pooled OLS được đánh giá là mô hình đơn giản và có tính áp dụng cao nhất trong danh sách các mô hình hồi quy, vì nó không xét đến hiệu ứng về không gian và thời gian, các hệ số hồi quy là như nhau đối với mọi quan sát. Tuy nhiên đây cũng chính là điểm hạn chế của phương pháp này khi có những mối quan hệ giữa các biến phân hóa theo từng nhóm ngành và năm tài chính thì việc sử dụng phương pháp hồi quy OLS sẽ cho ra các kết quả ước lượng bị thiên lệch. Đặc biệt là với mô hình này, biến phụ thuộc là quản trị lợi nhuận dồn tích, đây là đại lượng có đặc trưng chịu sự chi phối của các đặc điểm ngành kinh doanh. Trong nghiên cứu này, người viết sử dụng hiệu ứng cố định theo ngành nhằm kiểm soát mối quan hệ giữa các biến có các yếu tố chung về ngành kinh doanh. Vì giá trị biến giải thích chính (tính bất định trong chính sách kinh tế) là như nhau cho mọi quan sát tại mỗi năm, do vậy người viết không kiểm soát hiệu ứng cố định theo năm vì sẽ gây ra hiện tượng đa cộng tuyến.
3.3.1.2 Phương pháp ước lượng Pooled OLS có kết hợp với ước tính Cluster – Robust
Để đảm bảo mô hình không có hiện tượng tự tương quan, hiện tượng phương sai thay đổi nhằm đem lại kết quả hồi quy không bị chệch và có ý nghĩa, người viết sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra xem liệu phương trình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không, tiếp đó thực hiện kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg để kiểm tra xem có hiện tượng phương sai thay đổi, và đồng thời sử dụng kiểm định Wooldridge kiểm tra xem có xuất hiện hiện tượng tự tương quan trong mô hình hay không. Các sai số chuẩn theo ước lượng OLS sẽ là không chệch
khi phần dư của mô hình là độc lập và có phân phối đồng nhất (giả định iid). Khi các phần dư tương quan với nhau giữa các quan sát, các sai số chuẩn của ước lượng OLS sẽ bị chệch và dẫn tới đánh giá cao hơn hoặc thấp hơn mức độ biến động thực tế của các hệ số ước lượng. Có hai dạng phụ thuộc của phần dư, thứ nhất, phần dư của một doanh nghiệp có thể tương quan qua các năm. Thứ hai, các phần dư hồi quy trong cùng một năm có thể tương quan giữa các doanh nghiệp khác nhau.
Biến phụ thuộc trong các mô hình ở nghiên cứu này là quản trị lợi nhuận dồn tích có đặc điểm chịu ảnh hưởng của thời gian và đồng thời bị chi phối bởi các đặc điểm riêng ở từng doanh nghiệp. Do vậy phần dư của các mô hình hồi quy trong nghiên này nhiều khả năng bao gồm cả hai dạng phụ thuộc kể trên. Do đó, người viết thực hiện nhóm các sai số chuẩn (cluster standard error) của các mô hình theo 2 chiều không gian và thời gian, đó là nhóm theo doanh nghiệp-năm nhằm khắc phục hiện tương tự tương quan (Baum, 2006). Ngoài ra để khắc phục khuyết tật phương sai sai số thay đổi, người viết kết hợp hồi quy với sai số chuẩn mạnh (Nguyên và cộng sự, 2017; Stein và Wang, 2016), đồng thời thực hiện thêm kiểm soát cho hiệu ứng cố định theo ngành.
3.3.2. Hiện tượng nội sinh
Hiện tượng nội sinh xảy ra khi một hoặc nhiều biến giải thích có mối quan hệ với sai số của mô hình. Sai số của mô hình sẽ đại diện cho ảnh hưởng của những biến mà mình không quan sát được hoặc không đưa vào mô hình. Tất cả các mô hình đều có sai số, tuy nhiên điều quan trọng là sai số đó cần phải thỏa mãn một trong những giả định rất quan trọng của mô hình hồi quy đó là giá trị trung bình của các sai số dựa trên điều kiện của các biến độc lập trong mô hình phải bằng 0. Đơn giản hơn, giả định này yêu cầu sai số không được có mối quan hệ với biến độc lập. Khi xảy ra hiện tượng nội sinh, các hệ số hồi quy ước lượng theo phương pháp hồi quy tuyến tính OLS sẽ bị chệch và sẽ không phản ánh đúng được mối quan hệ giữa biến giải thích và biến phụ thuộc.
Trong nghiên cứu này, rất khó tồn tại mối quan hệ nhân quả đảo ngược (tức là quản trị lợi nhuận có tác động đến tính bất định trong chính sách kinh tế). Điều này là do quản trị lợi nhuận là một biến số ở cấp độ doanh nghiệp trong khi tính bất định trong chính sách kinh tế là một biến số ở cấp độ quốc gia. Nagar và cộng sự (2019)
cho rằng không có khả năng các nhà quản lý có thể tác động một cách đáng kể lên tính bất định trong chính sách kinh tế. Hơn nữa, các nghiên cứu khác mô hình hóa tính bất định trong chính sách kinh tế như một biến số nằm ngoài tầm kiểm soát của các nhà quản lý (Pastor và Veronesi, 2012). Do vậy, người viết cho rằng hiện tượng nội sinh không phải là vấn đề trong các mô hình ước lượng của nghiên cứu này.
3.3.3. Kiểm định tính vững
3.3.5.1 Phép đo lường thay thế cho quản trị lợi nhuận dồn tích
Người viết sử dụng hai thước đo thay thế đại diện cho quản trị lợi nhuận dồn tích là mô hình của Jones (1991) và Kothari và cộng sự (2005). Hai mô hình này được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu và đã được chứng minh có khả năng nắm bắt đặc điểm quản trị lợi nhuận dồn tích hiệu quả.
3.3.5.2 Phép đo lường thay thế cho tính bất định trong chính sách kinh tế
Ngoài cách đo lường trên cơ sở tin tức, tính bất định trong chính sách kinh tế còn được đo lường thông qua chỉ số bất ổn kinh tế vĩ mô. Để chứng minh cho tính vững của mô hình, người viết sử dụng chỉ số bất ổn kinh tế vĩ mô MII Index được đề xuất bởi Ali và Rehman (2015) làm thước đo thay thế cho biến EPU. MII index càng lớn biểu hiện tính bất định trong chính sách kinh tế càng cao.
Sơ kết chương 3
Trong chương này, người viết đã xây dựng ba mô hình nghiên cứu tương ứng giải quyết ba giả thuyết đã đề ra ở chương 2. Cụ thể, mô hình hồi quy đầu tiên cũng chính là mô hình chính trong nghiên cứu, được xây dựng dựa trên bài nghiên cứu của Stein và Wang (2016) với biến phụ thuộc là quản trị lợi nhuận dồn tích đo lường theo mô hình Modified Jones (1995) và biến giải thích chính là tính bất định trong chính sách kinh tế sử dụng chỉ số WUI (Ahir và cộng sự, 2018) làm thước đo đại diện, mô hình thứ hai là hồi quy mô hình chính với việc sử dụng biến kiểm soát phân loại là chi phí đại diện theo nghiên cứu của Jain và cộng sự (2020). Mô hình thứ ba được phát triển từ mô hình hồi quy trung gian 3 bước theo nghiên cứu của MacKinnon và Dwyer (1993), trong đó biến trung gian là yếu tố hạn chế tài chính, đo lường theo chỉ số WW (Whited và Wu, 2006). Cách thức đo lường và thu thập dữ liệu, cùng với các phương pháp xử lý dữ liệu và phân tích tương quan, phân tích hồi quy đơn biến, đa biến và kiểm định tính vững cũng được người viết trình bày trong chương này.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1. Thống kê mô tả và ma trận tương quan giữa các biến 4.1.1. Thống kê mô tả
Bảng 4.1 trình bày kết quả thống kê mô tả của các biến sử dụng cho các mô hình của nghiên cứu này. Mẫu gồm 6541 quan sát tương ứng với 609 doanh nghiệp niêm yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2020.
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến
BIẾN Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Biến phụ thuộc AEM1 6541 0,12 0,12 0,00 0,65 Biến giải thích EPU 6541 0,11 0,08 0,00 0,24
Biến trung gian
WW_INDEX 6541 -1,24 0,09 -3,11 -0,93
Biến kiểm soát
SIZE 6541 26,96 1,51 21,37 32,51 LEV 6541 0,23 0,19 0,00 0,88 SG 6541 0,27 1,82 -1,05 55,21 FA 6541 0,20 0,19 0,00 0,96 ROA 6541 0,06 0,07 -0,13 0,33 DIV 6541 0,75 0,43 0,00 1,00 INV 6541 0,21 -0,17 0,00 0,86 LOSS 6541 0,06 0,23 0,00 1,00
(Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa trên dữ liệu thu thập) Ghi chú: Bảng 4.1 thể hiện kết quả thống kê mô tả các biến. Trong đó, AEM1 là biến mức độ quản trị lợi nhuận dồn tích theo mô hình Modified Jones (1995); EPU là chỉ số WUI cho Việt Nam được phát triển bởi Ahir và cộng sự (2018); biến trung gian hạn chế tài chính WW_INDEX được đo lường theo chỉ số WW index (Whited và Wu, 2006); SIZE = logarit tự nhiên của tổng tài sản; LEV = tổng nợ chia tổng tài sản; SG=tốc độ tăng trưởng doanh thu của doanh nghiệp; ROA = tỉ suất sinh lời trên tài sản; FA= tỉ lệ tài sản cố định chia tổng tài sản; INV=tỉ lệ hàng tồn kho chia tổng tài sản; biến giả LOSS bằng 1 khi trong năm báo lỗ và ngược lại nhận giá trị 0; biến giả DIV nhận giá trị 1 nếu trong năm có chia cổ tức bằng tiền và ngược lại nhận giá trị 0.
Dựa vào bảng 4.1, ta có thể thấy biến AEM1 đại diện cho biến phụ thuộc quản trị lợi nhuận dồn tích có giá trị trung bình là 0,12, cho thấy mức độ quản trị lợi nhuận trung bình của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam ở mức trung bình. Với độ lệch chuẩn khoảng 0,12, nhìn chung các doanh nghiệp Việt Nam có mức độ quản trị lợi nhuận dồn tích tương đối cân bằng. Phân tích chi tiết số liệu, Công ty Cổ phần Vật liệu xây dựng Bến Tre (mã chứng khoán VXB, năm 2010) là doanh nghiệp có mức độ quản trị lợi nhuận cao nhất trong mẫu quan sát với giá trị biến EM là 0,65. Trong
khi đó, Công ty Cổ phần Nhựa - Bao bì Vinh (mã chứng khoán VBC, năm 2011) cho thấy mức độ quản trị lợi nhuận chỉ là 0,00, đây chính là giá trị nhỏ nhất trong mẫu dữ liệu.
Hình 4.1 Biểu đồ thể hiện phân phối biến quản trị lợi nhuận AEM1
(Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa trên dữ liệu thu thập)
Nhìn vào hình 4.1, có thể thấy rằng biến AEM1 có phân phối lệch phải và có mật độ dày ở khoảng giá trị từ 0.00 đến 0.20, phần đông các giá trị phân phối gần giá trị trung bình (0.12) ngụ ý đa số các doanh nghiệp ở mức độ quản trị lợi nhuận khá cân bằng. Theo kết quả thống kê mô tả, có đến 2947 quan sát có giá trị biến AEM1 cao hơn giá trị trung bình chiếm gần một nửa tổng số quan sát trong mẫu nghiên cứu, điều này ngụ ý rằng các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam khá thường xuyên thực hiện hành vi quản trị lợi nhuận. Ngoài ra, mức độ chênh lệch giữa giá trị nhỏ nhất (0,00) và giá trị lớn nhất (0,65) là rất lớn. Sở dĩ có sự biến thiên mạnh này là do bản chất hành vi quản tri lợi nhuận dồn tích không chỉ phụ thuộc vào đặc trưng riêng của doanh nghiệp, động cơ nhà quản lý mà còn bị chi phối bởi những yếu tố như đặc thù của ngành kinh doanh và tác động của thời gian. Do đó, người viết thực hiện thống kê mức độ quản trị lợi nhuận theo ngành và năm để giải thích rõ hơn nguyên nhân của sự không đồng đều này. Trước tiên người viết thực hiện phân tích dữ liệu biến quản trị lợi nhuận AEM1 theo ngành.
Bảng 4.2 Thống kê mô tả biến quản trị lợi nhuận AEM1 theo ngành Ngành công nghiệp Số quan sát Giá trị trung bình
Công nghiệp 3106 0,11
Công nghệ thông tin 225 0,12
Dầu khí 69 0,11 Dược phẩm và Y tế 275 0,10 Dịch vụ tiêu dùng 687 0,12 Hàng tiêu dùng 1129 0,13 Nguyên vật liệu 1039 0,14 Viễn thông 11 0,18
(Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa trên dữ liệu thu thập)
Từ bảng 4.2 ở trên, có thể thấy rằng với các nhóm ngành trong mẫu nghiên cứu có mức độ quản trị lợi nhuận khác nhau. Phần lớn các công ty niêm yết trong mẫu nghiên cứu hoạt động trên thị trường thuộc lĩnh vực công nghiệp bao gồm 2 phân ngành công nghiệp nặng, vừa và nhẹ. Giá trị trung bình mức độ quản trị lợi nhuận của nhóm ngành này nằm ở mức tương đối thấp (thấp hơn giá trị trung bình). Ngược lại, đáng chú ý là ngành Viễn thông tuy có số quan sát ít nhất so với các ngành còn lại nhưng lại có mức độ quản trị lợi nhuận trung bình cao nhất. Nguyên nhân có thể là do thứ nhất, ngành Viễn thông đang là ngành có triển vọng cao, nhận được nhiều sự đầu tư và ưu đãi từ phía nhà nước do đó nhận được nhiều kỳ vọng từ thị trường, thứ hai là do đặc điểm đặc trưng là sự đa dạng về phân loại hàng hóa, dịch vụ cung cấp và đặc biệt là dịch vụ viễn thông di dộng có mức độ chồng lấn rất lớn do vậy khiến việc ghi nhận doanh thu gặp nhiều khó khăn bởi sự không rõ ràng, chồng chéo lẫn nhau. Các nhà quản lý nhiều khả năng tận dụng sự thiếu rõ ràng trong các quy định ghi nhận doanh thu riêng cho ngành kinh doanh này để thực hiện quản trị lợi nhuận nhằm đáp ứng kỳ vọng của thị trường.
Nếu so sánh với nước có đặc điểm kinh tế xã hội có nhiều nét tương đồng với Việt Nam là Trung Quốc, cùng cách đo tương tự, bài nghiên cứu của Cui và cộng sự (2020) cho kết quả trung bình của biến quản trị lợi nhuận dồn tích là 0.07 và giá trị lớn nhất là 0,45 hay mẫu nghiên cứu các doanh nghiệp Nhật Bản của Kim và Yasuda (2021) cho giá trị trung bình là 0.04 và giá trị lớn nhất là 0.22. Sự chênh lệch đáng kể này cho thấy ở một góc độ nhất định, các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam thực hiện hành vi quản trị lợi nhuận ở mức độ đáng kể hơn, nguyên nhân có thể bắt nguồn từ việc hệ thống kiểm soát nội bộ tại nhiều doanh nghiệp chưa được hoàn thiện và
phạm vi có thể điều chỉnh lợi nhuận của ban giám đốc chưa được kiểm soát chặt chẽ bởi các quy định. Leuz và cộng sự (2003) cung cấp bằng chứng cho rằng mức độ quản trị lợi nhuận thấp hơn ở các quốc gia có chính sách, quy định bảo vệ nhà đầu tư mạnh mẽ hơn. Và nền kinh tế lớn như Trung Quốc và Nhật Bản là các quốc gia được đánh giá có chỉ số bảo vệ nhà đầu tư ở mức cao. Ngoài ra, sự khác biệt về mức độ quản trị lợi nhuận giữa các quốc gia còn đến từ sự chênh lệch về mức độ phát triển của thị trường tài chính (Degeorge và cộng sự, 2013) và nét đặc trưng văn hóa của riêng mỗi quốc gia (Hofstede và Pedersen, 2002).
Hình 4.2 Biểu đồ thể hiện sự biến động của EPU và AEM1
(Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa trên dữ liệu thu thập)
Biến độc lập EPU với thước đo là chỉ số WUI là biến đại diện cho tính bất định trong chính sách kinh tế, hình 4.2 biểu thị biến động của EPU và giá trị trung bình theo năm của biến AEM1 (ký hiệu là M_AME1) trong giai đoạn 2008-2020. Có thể thấy rằng biến độc lập EPU đã nắm bắt được những đặc điểm bất định tại Việt Nam. Cụ thể, giá trị biến EPU cao đáng kể trong giai đoạn 2008-2010 (từ 0,17 đến 0,21), là giai đoạn nền kinh tế Việt Nam chịu ảnh hưởng trầm trọng của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới và tương ứng mức độ quản trị lợi nhuận trung bình tại giai đoạn này