Nghiên cứu được tiến hành theo phương pháp định tính thông qua việc lý giải các vấn đề nghiên cứu theo lý thuyết kinh tế. Kết hợp với định lượng, thông qua phương
STT Tên công ty__________________________________ Mã chứng khoán
1 Công ty cổ phần (CTCP) Mỹ thuật và truyền thông ________ADC________ 2 CTCP Cokyvina_______________________________ ________CKV________ 3 CTCP Tập đoàn công nghệ CMC__________________ ________CMG________ 4 CTCP đầu tư phát triển công nghệ Điện tử - Viễnthông________________________________________ ________ELC________ 5 CTCP FPT____________________________________ ________FPT_________ 6 CTCP Coông nghệ Tiên Phong____________________ ________ITD_________ 7 CTCP Kasati__________________________________ ________KST________ 8 CTCP Truyền thông số 1_________________________ ________ONE________ 9 CTCP Thiết bị bưu điện_________________________ ________POT________ 10 CTCP Sam Holdings____________________________ ________SAM________ 11 CTCP Công nghẹ viễn thông Sài Gòn______________ ________SGT________ 12 CTCP Sametel_________________________________ ________SMT________ 13 CTCP Sara Việt Nam___________________________ ________SRA________ 14 CTCP Siêu Thanh______________________________ _________ST8________ 15 CTCP Công nghệ Sài Gòn Viễn Đông______________ ________SVT________ 16 CTCP Dịch vụ kỹ thuật viễn thông_________________ ________TST________ 17 CTCP đầu tư xây dựng và công nghệ Tiếng Trung ________TTZ________ 18 CTCP Viễn Liên_______________________________ ________UNI________ 19 CTCP Công nghệ viễn thông Viteco________________ ________VIE_________ 20 CTCP Đầu tư và phát triển công nghệ Văn Lang______ ________VLA________ 21 CTCP viễn thông VTC__________________________ ________VTC________
pháp phân tích thống kê như thống kê mô tả, hồi quy đa biến GLS (Generlized Least Square) để kiểm định các giả thuyết đã đặt ra cho nghiên cứu. Phương pháp hồi quy GLS là một phương pháp ước lượng hồi quy hiệu quả, vì phương pháp này khắc phục được hiên tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan trong mô hình (Wooldridge, 2003). Nhằm xác định mối quan hệ giữa một số yếu tố ảnh hưởng đến cơ cấu vốn của các doanh nghiệp ICT ở Việt Nam. Nghiên cứu đã sử dụng số liệu của 21 doanh nghiệp ngành ICT đã niêm yết trên 2 sàn giao dịch chứng khoán bao gồm sàn giao dịch Hồ Chí Minh (HOSE) và sàn giao dịch Hà Nội (HNX), giai đoạn 2010-2019. Một số DN được lựa chọn trong bài nghiên cứu, được cân nhắc và trình bày dưới đây:
trong mô hình nghiên cứu.
Nhằm mang tính tổng quát, chính xác và khách quan về nguồn dữ liệu, tất cả số liệu cần thiết đều được lấy từ những báo cáo tài chính đã kiểm toán trong giai đoạn 2010 -2019.
Biến số quan sát giá trị trung ______bình______ độ lệch chuẩn giá trị nhỏ _____nhất giá trị lớn nhất STDTA 210 0,39 0,20 0,00 0,85 ETA 210 0,55 0,22 0,14 1,00 TAX 210 0,34 0,29 -1,00 1,84 SIZE 210 5,51 0,77 4,20 7,62 ROA 210 37,29 539,70 -0,19 7821 GROWTH 210 1,12 0,46 0,59 6,12 LIQUID 210 2,94 4,25 0,26 42,99 UNIQ 210 0,79 0,11 0,12 0,98 TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Không có một cấu trúc vốn riêng nào phù hợp cho tất cả các doanh nghiệp. Đặc điểm ngành, quy mô DN, tốc độ tăng trưởng, thuế suất, lợi nhuận, tính thanh khoản của doanh nghiệp là những yếu tố có tác động rất mạnh đến nhà quản trị trong việc quyết định một cấu trúc vốn như thế nào là tối ưu trong từng giai đoạn với đặc điểm ngành mà doanh nghiệp đang hoạt động. Giai đoạn phát triển của doanh nghiệp ICT ảnh huởng rất lớn đến việc xác lập cho doanh nghiệp một cấu trúc vốn hợp lý nhằm đạt được hiệu quả cao nhất với chi phí sử dụng vốn thấp nhất và rủi ro thấp nhất, từ đó làm cho tỷ lệ nợ ngắn hạn, vốn cổ phần cũng thay đổi theo mỗi giai đọan.
Trong nghiên cứu này, tác giả đã dựa vào 6 nhân tố khác nhau để chỉ ra sự tác động của chúng đến cấu trúc vốn bao gồm: Thuế suất, quy mô DN, tốc độ tăng trưởng, lợi nhuận, tính thanh khoản và đặc điểm riêng của sản phẩm. Chính những đặc điểm này khiến cho cơ cấu vốn các doanh nghiệp ICT mang tính đặc thù bên cạnh những cơ cấu vốn thường gặp trong những ngành khác như: bất động sản, xây dựng, khoáng sản,
Trên cơ sở phương pháp nghiên cứu của chương 3, tiếp theo đó chương 4 sẽ đi vào nghiên cứu và phân tích thực trạng của các DN ICT được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN TRONG NGHIÊN CỨU
Trong nghiên cứu này là toàn bộ dữ liệu các công ty ngành ICT tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2010-2019. Việc chọn mẫu cho thấy kết quả mẫu bao gồm 21 công ty. Mô tả của biến định lượng từ tổng số mẫu được trình bày trong bảng sau:
TAX -0,031 -0,028 1,00 0 SIZE 0,119 -0,287 0,16 2 1,000 ROA 0,063 -0,073 0,23 4 -0,080 1,00 0 GROWTH 0,024 -0,022 0,18 1 -0,065 0,75 4 1,000 LIQUID -0,531 0,536 - 0,088 -0,231 0,044- -0,029 1,000 UNIQ 0,087 -0,125 0,22 3 0,273 90,08 -0,107 -0,026 10,000
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 14
Bảng 4.1 thống kê các biến phụ thuộc và biến độc lập trong giai đọan (2010- 2019), trung bình, độ lệch chuẩn và các giá trị tối thiểu và tối đa. Bài nghiên cứu tính tỷ lệ đòn bẩy bằng nợ ngắn hạn và VCSH chia cho tổng tài sản. Giá trị tối thiểu và tối đa của tỷ lệ đòn bẩy dựa trên nợ ngắn hạn bằng 0% và 85% với mức trung bình 39%. Bên cạnh đó, giá trị tối thiểu và tối đa của tỷ lệ đòn bẩy dựa trên VCSH bằng 14% và 100% với mức trung bình 55%. Tốc độ tăng trưởng của DN được tính dựa trên giá trị thị trường và giá trị sổ sách của DN ICT. Giá trị tối thiểu và tối đa của mức tăng trưởng DN lần lượt là 59% và 612% với mức trung bình là 112%. Mức lợi nhuận (ROA) là thu nhập trước các khoản mục chia cho tổng tài sản. Giá trị tối thiểu và tối đa của ROA lần lượt là - 19% và 7.821% với mức trung bình là 3.729%. Mức thuế phải nộp được tính theo thuế thực nộp trong kì chia cho tổng lợi nhuận trước thuế với giá tối thiểu và tối đa lần lượt là - 100% và 184%. Mức trung bình của thuế suất là 34%. Logarit tự nhiên của tổng tài sản bằng với quy mô doanh nghiệp có mức trung bình là 5,51 lần. Khả năng thanh toán các nghĩa vụ trung bình hiện tại của các công ty ICT có thể thanh toán các khoản nợ có giá trị gấp 2,94 lần tài sản lưu động của mình. Tổng tài sản doanh thu thuần với trị giá vốn hàng bán chiếm 79%. Ta có thể thấy chỉ số này rất nhỏ và có thể kết luận rằng việc quản lý các khoản chi phí trong giá vốn rất tốt.
Bảng 4.1 cho thấy các doanh nghiệp công nghệ viễn thông có nguồn vốn khá cao. Phần lớn các nguồn vốn của những DN này là vốn chủ sở hữu, giúp những DN đảm bảo được khả năng tự chủ về tài chính. Bên cạnh đó, về huy động nguồn nợ chỉ là chính sách sử dụng đòn bẩy của các DN áp dụng. Tuy nhiên, Việt Nam cũng như các nền kinh tế đang phát triển khác vẫn còn thường xuyên đổi mới các chính sách kinh tế, điều này cũng làm cho việc nợ vay ngắn hạn có xu hướng sử dụng nhiều hơn so với nợ vay dài hạn.
________________Biến_______________________VIF_______ 1/VIF ________________ROA_______________________2,56 _______0,391_______ _____________GROWTH____________________2,51______________0,398_______ _______________UNIQ_______________________1,23______________0,816_______ SIZE __________1,18 _______0,846_______ ________________TAX________________________1,13______________0,883_______ ______________LIQUID______________________1,07 _______0,938_______ ___________Trung bình VIF___________________1,61_______
Nguồn: Kết quả xuất từ phần mềm Stata14
Bảng 4.2 Trình bày ma trận tương quan của các biến trong mô hình nghiên cứu, cho thấy mối tương quan giữa các biến trong mô hình đa số đều nhỏ hơn 80%, như vậy có thể thấy các biến độc lập trong mô hình tương quan với nhau ở mức thấp (Meng, X., Rosenthal, R., and Rubin, D. B., 1992).
44
Ma trận tương quan của một số biến chính được sử dụng trong phân tích hồi quy. Dấu hiệu của hệ số tương quan giữa hai biến cho thấy hướng tương quan. Các biến TAX có tương quan nghịch với nợ ngắn hạn trên tổng tài sản. Biến ROA, GROWTH và UNIQ có tương quan thuận với nợ ngắn hạn trên tổng tại sản với mức ý nghĩa 10% và 5%. Bên cạnh đó, các biến TAX, ROA và GROWTH có tương quan nghịch với VCSH trên tổng tài sản với mức ý nghĩa 10% và 5%.
SIZE _________0,00________ 0,17*** 0,07** (-0,13) (4,03) (2,4) ROA _________0,00________ 0,00* 0,00 (0,67) (1,91) (1,63) GROWTH _________0,00________ 0,01 0,01 (-0,1) (0,26) (0,2) LIQUID -0,03*** -0,01*** -0,01*** (-8,86) (-5,41) (-6,3) UNIQ _________0,17________ 0,14 0,18 (1,42) (1,23) (1,57) ________Cons_______________0,37***_______ -0,59*** -0,09 (2,85) (-2,71) (-0,53) Số quan sát _____________________________210_________ _______210 210 ________R-sq________________0,299________ 0,28
Nguồn: Kết quả xuất từ phần mềm Stata 14
Khi xem xét hiện tượng đa cộng tuyến Bảng 4.3 giá trị VIF trung bình của các biến bằng 1.61 nhỏ hơn 10 có thể kết luận được rằng hiện tượng đa cộng tuyến không ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả của mô hình. Vì vậy có thể đưa các biến độc lập vào mô hình hồi quy. (N. O Adeboye, I. S Fagoyinbo and T. O Olatayo, 2014).
4.2 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2.1 Phân tích kết quả ước lượng mô hình nợ ngắn hạn trên tổng tài sản
Bảng 4.4 bên dưới sẽ cho thấy kết quả của mối tương quan giữa tỷ số đòn bẩy tài chính ngắn hạn như một biến phụ thuộc và các biến độc lập khác nhau của nghiên cứu.
Kết quả trong bảng cung cấp sơ bộ bằng chứng ảnh hưởng có ý nghĩa của tất cả các biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
Bảng 4.4 Ket quả ước lượng mô hình Pooled-OLS, FEM, REM với biến phụ thuộc STDTA
SIZE -0,05*** -0,19*** -0,12*** (-2,76) (-4,45) (-3,84) ROA ________-0,00________ -0,00*** -0,00** (-1,18) (-2,7) (-2,51) GROWTH _________0,02________ 0,01 0,01 (0,46) (0,16) (0,24) LIQUID _______0,03***_______ 0,01*** 0,01*** (8,38) (4,92) (5,45) UNIQ ________-0,13________ -0,24** -0,24** (-1,06) (-2,06) (-2,1) ________Cons_______________0,82***_______ 171*** 1,35*** (5,99) (7,71) (7,65) Số quan sát _____________________________210_________ _______210 210 ________R-sq_________________0,33________ 0,31 *, ♦♦, *** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Các số trong dấu ngoặc () thể hiện sai số chuẩn của hệ số hồi quy STATA 14.0
Nguồn: Tác giả tổng hợp (phần mềm Stata14)
Ket quả hồi quy cho thấy các biến phụ thuộc giải thích được lần lượt là 29.9% (R2=0.299) và 27.6% (R2 = 0.276) đối với sự thay đổi của tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng tài sản hay cấu trúc vốn của công ty.
Khi ước lượng mô hình Pooled OLS, mô hình không phản ánh được đặc trưng từng doanh nghiệp. Do đó, tiếp tục thực hiện kiểm định lựa chọn mô hình FEM hoặc REM làm mô hình phù hợp.
Với mô hình biến phụ thuộc STDTA, kiểm định Hausman (phụ lục 6) thu được p- value = 0,0000 ≤ α = 0,05. Do đó mô hình phù hợp là mô hình FEM. Bên cạnh đó, kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi dựa trên mô hình FEM (phụ lục 7) thu được Prob>Chi2 = 0,0000 ≤ α = 0,05 và kiểm định hiện tượng tự tương quan trên mô hình FEM (phụ lục 8) thu được Prob>F = 0,0000 ≤ α = 0,05. Vậy mô hình này đồng thời có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Để khắc phục hiện tượng này, nghiên cứu tiến hành ước lượng theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát GLS (phụ lục 9).
4.2.2 Phân tích kết quả ước lượng mô hình vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản
Bảng 4.5 bên dưới sẽ cung cấp sơ bộ bằng chứng ảnh hưởng có ý nghĩa của tất cả các biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Cho thấy kết quả của mối tương quan giữa tỷ số VCSH và các biến độc lập khác nhau của nghiên cứu.
Bảng 4.5 Kết quả ước lượng mô hình Pooled-OLS, FEM, REM với biến phụ thuộc ETA
Bảng 4.6 Kết quả ước lượng mô hình GLS ___________Biến____________ __________GLS_________________ GLS ______________ __________ETA_________________STDTA ___________TAX_______________________0,03__________________ -0,03 ______________ __________(126)_________________(-1,31) __________SIZE_____________________-0,04**________________ -0,01 ______________ (-2,15)_________________ (-0,35) __________ROA_____________________-0,00***________________0,00***_______ __________(-5,62)_________________(4,46) ________GROWTH__________________0,09***________________-0,09*** (4,1)_________________ (-3,51) _________LIQUID___________________0,02***________________-0,03*** ___________(6,9)_________________(-7,61) __________UNIQ_____________________-0,12_________________ 0,07 ______________ __________(-1,44)_________________(0,78) ___________Cons_____________________0,66***________________0,58***_______ __________(818__________________(4,41) ________Số quan sát____________________210__________________ 210 ______________
Kết quả hồi quy cho thấy các biến phụ thuộc giải thích được lần lượt là 32.9% (R2=0.329) và 31.3% (R2 = 0.313) đối với sự thay đổi của tỷ số vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản hay cấu trúc vốn của công ty.
Khi ước lượng mô hình Pooled OLS, mô hình không phản ánh được đặc trưng từng doanh nghiệp. Do đó, tiếp tục thực hiện kiểm định lựa chọn mô hình FEM hoặc REM làm mô hình phù hợp.
Với mô hình biến phụ thuộc vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), kiểm định Hausman (phụ lục 15) thu được p-value = 0,0009 ≤ α = 0,05. Do đó mô hình phù hợp là mô hình FEM. Bên cạnh đó, kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi dựa trên mô hình FEM (phụ lục 16) thu được Prob>Chi2 = 0,0000 ≤ α = 0,05 và kiểm định hiện tượng tự tương quan trên mô hình FEM (phụ lục 17) thu được Prob>F = 0,0000 ≤ α = 0,05. Vậy mô hình này đồng thời có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Để khắc phục hiện tượng này, nghiên cứu tiến hành ước lượng theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát GLS (phụ lục 18).
Nguồn: Tác giả tổng hợp (phần mềm Stata14)
Từ kết quả ước lượng của mô hình GLS, mô hình nghiên cứu được viết lại như sau:
ETA = 0.658015 - 0.040492SIZE - 0.0001067ROA + 0.0935022GR0WTH + 0.0222411 LIQUID
STDTA = 0.5792989 + 0.0000901R0A - 0.0900601 GROWTH - 0.0264878
4.2.2.2 Tác động của quy mô doanh nghiệp (SIZE)
Quy mô DN có quan hệ ngược chiều với VCSH với hệ số hồi quy là âm 0,04 ở mức ý nghĩa 5% và không có tác động đến mức sử dụng nợ của DN. Điều này đúng với lý thuyết trật tự phân hạng và phù hợp với kết quả nghiên cứu của (Rajan and Zingales, 1995; Frank and Goyal, 2000).
Về mặt lý thuyết, mối quan hệ giữa quy mô và đòn bẩy là không rõ ràng. Theo mô hình lý thuyết đánh đổi, các doanh nghiệp lớn được dự kiến sẽ có khả năng nợ cao hơn và có thể hướng đến nhiều dự án hơn do nó đa dạng. Do vậy, các doanh nghiệp này ít phải đối mặt với nguy cơ phá sản. Bên cạnh đó, họ cũng có thể giảm chi phí giao dịch liên quan đến việc sử dụng nợ dài hạn.
Tuy nhiên, cũng có một số khả năng khác cho rằng các công ty lớn hơn có thể có quyền sở hữu giảm đi ít hơn so với ban đầu. Vì vậy sẽ có ít quyền kiểm soát hơn đối với các nhà quản lý cá nhân. Thêm vào đó, các nhà quản lý sau đó có thể phát hành nợ để giảm rủi ro mất mát cá nhân do phá sản (Friend và Lang, 1988). Khảo sát của Marsh (1982) về tài liệu kết luận rằng các công ty lớn thường chọn nợ dài hạn hơn trong khi các công ty nhỏ thường chọn nợ ngắn hạn.
Đối với các quốc gia có chi phí khó khăn và phần tài chính thấp, khi quy mô được sử dụng làm đại diện cho xác suất vỡ nợ, thì quy mô sẽ không được liên quan chặt chẽ với đòn bẩy. Theo lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking-order theory), sự bất cân xứng về thông tin giữa những cổ đông trong một công ty và thị trường vốn được cho là sẽ thấp hơn đối với những công ty lớn vì vậy những DN này tốt nhất nên chọn cách phát hành nhiều thông tin về vấn đề của DN hơn chẳng hạn như về vốn chủ sở hữu (Kester, 1986). Theo nghiên cứu của Titman và Wessels (1988) cũng tìm thấy bằng chứng ủng hộ giả thuyết phủ định giữa quy mô DN và đòn bẩy. Do đó, nghiên cứu này chấp nhận giả thuyết H1 đã đưa ra.
4.2.2.3 Tác động của thuế (TAX)
Tác động của thuế ngược chiều với tỷ lệ đòn bẩy ngắn hạn và cùng chiều với VCSH cả hai tỷ lệ đều có hệ số hồi quy lớn hơn mức ý nghĩa 5%. Theo Graham (1996) lưu ý rằng thuế hầu hết không ảnh hưởng đến các quyết định tài chính. Kết quả này cũng khác với dấu kỳ vọng ban đầu của nghiên cứu.
Điều này cho thấy, nếu những DN công nghệ viễn thông có được lãi cao thì thuế TNDN đóng góp cũng cao, họ có thể sử dụng tiềm lực sẵn có tài trợ giảm cấu trúc vốn và ngược lại. Bên cạnh đó, những công ty ICT có tầm quan trọng ngày càng cao trong khấu hao tài sản. Nghiên cứu này bác bỏ giả thuyết H4 đã đưa ra. Tuy nhiên tác động này cũng không có ý nghĩa thống kê đến cấu trúc vốn của các DN ICT.
4.2.2.4 Tác động của lợi nhuận (ROA)
Mức lợi nhuận có quan hệ ngược chiều với VCSH với hệ số hồi quy âm 0,00 với