3.2.1 Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc đại diện cho CTV là DE, ký hiệu là DE. Công thức tính biến phụ thuộc như sau:
DE =
3.2.2 Biến độc lập
Tác giả sử dụng 8 biến độc lập là các nhân tố ảnh hưởng đến CTV của các DN. Tên gọi, công thức và chiều hướng tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến CTV của DN dựa trên cơ sở lý thuyết đánh đổi và thuyết trật tự phân hạng được kỳ vọng như Bảng 3.1.
Đặc điểm riêng
của tài sản UNIQ
Giá vốn hàng bán
Doanh thu thuần -
Tài sản cố định hữu hình TANG Tài sản cố định hữu hình Tổng tài sản + + Tính thanh khoản LIQ Tài sản ngắn hạn Nợ ngắn hạn +/- Số năm hoạt động AGE Log(năm thứ t - năm thành l⅛p) + -
Thuế suất TAX Thuế phải nộp
VN, tác giả sử dụng một trong ba mô hình sau: (1) Mô hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), (2) Mô hình ảnh hưởng cố định (Fixed Effect Moldel - FEM) và (2) Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effect Model - REM).
3.3.1 Mô hình Pooled OLS
Mô hình Pooled OLS với công thức tổng quát của mô hình có dạng như sau: DEit = 0i+ βxit + ɛ
Trong đó:
D E i là biến phụ thuộc của mô hình. Đây chính là DE của công ty i vào năm thứ t.
a là hệ số tự do của phương trình hồi quy. β là hệ số hồi quy.
X n là tập hợp các nhân tố quan sát tại DN i vào năm t.
ε là sai số ngẫu nhiên, đại diện cho các yếu tố khác cũng ảnh hưởng đến CTV nhưng không được xét tới trong mô hình.
Xem xét các nhân tố ảnh hưởng đến CTV được xây dựng trong nghiên cứu này, mô hình Pooled OLS được minh họa như sau:
DEit = α + β1SIZE + β2ROA + β3GROW + β4UNIQ + β5TANG + β6LIQ + β7AGE + β8TAX + ε
Tuy nhiên, mô hình hồi quy Pooled OLS lại xem xét các DN là đồng nhất, điều này thường không phản ánh đúng thực tế vì mỗi DN là một thực thể riêng biệt, có những đặc điểm riêng hoàn toàn khác nhau mà có thể ảnh hưởng đến CTV (ví dụ như thái độ đối với rủi ro, danh tiếng, khả năng quản trị). Như vậy, mô hình Pooled OLS có thể dẫn đến các ước lượng bị sai lệch khi không kiểm soát được các tác động riêng biệt này.
3.3.1 Mô hình FEM
So sánh với mô hình hồi quy Pooled OLS, mô hình FEM có thể kiểm soát được các tác động riêng biệt tới CTV của DN. Với giả định mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, mô hình FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi đơn vị với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mô hình FEM có dạng như sau:
DEit = Ci + β1SIZE + β2ROA + β3GROW + β4UNIQ + β5TANG + β6LIQ + β7AGE + β8TAX + Uit
Mô hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn “c” để phân biệt hệ số chặn của từng DN khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng DN hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của DN.
3.3.1 Mô hình REM
Tuong tự nhu mô hình FEM, mô hình REM cũng có thể khắc phục đuợc nhuợc điểm đã nêu trên của mô hình Pooled OLS bằng cách kiểm soát các tác động riêng biệt tới CTV của DN. Tuy nhiên, điểm khác biệt giữa mô hình REM và mô hình FEM đuợc thể hiện ở sự biến động giữa các đon vị. Neu sự biến động giữa các đon vị có tuong quan đến biến độc lập - biến giải thích trong mô hình FEM thì trong mô hình REM sự biến động giữa các đon vị đuợc giả sử là ngẫu nhiên và không tuong quan đến các biến giải thích.
Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các đon vị có ảnh huởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hon so với FEM. Trong đó, phần du của mỗi thực thể (không tuong quan với biến giải thích) đuợc xem là một biến giải thích mới.
Mô hình REM có dạng nhu sau:
DEit = Ci + β1SIZE + β2ROA + β3GROW + β4UNIQ + β5TANG + β6LIQ + β7AGE + βgTAX + ɛɪ + Ujt
3.4 Giả thiết nghiên cứu
Trong cả 03 mô hình nghiên cứu vừa nêu trên đều sử dụng các giả thiết nghiên cứu lần luợt nhu sau:
H1: Quy mô DN có tác động cùng chiều với CTV của DN.
H2: Tỷ suất sinh lợi của DN có tác động nghịch chiều với CTV của DN. H3: Tốc độ tăng truởng của DN có tác động cùng chiều với CTV của DN. H4: Đặc điểm riêng của tài sản DN có tác động nghịch chiều với CTV của DN.
H6: Tính thanh khoản của tài sản DN có tác động nghịch chiều với CTV của DN.
H7: Tuổi của DN có tác động cùng chiều với CTV của DN. H8: Thuế suất có tác động cùng chiều với CTV của DN.
3.5 Quy trình nghiên cứu
Buớc 1: Lựa chọn các nhân tố ảnh huởng đến CTV của các DN ngành thép tại VN.
Buớc 2: Đặt giả thiết nghiên cứu.
Buớc 3: Xây dựng mô hình nghiên cứu.
Buớc 4: Thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính của các DN ngành thép niêm yết tại VN trong giai đoạn 2012 - 2018.
Buớc 5: ước luợng các tham số của mô hình nghiên cứu. Buớc 6: Thống kê mô tả và kiểm định ma trận tuơng quan. Buớc 7: Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp.
Buớc 8: Kiểm định các khuyết tật của mô hình và đua ra mô hình hồi quy cuối cùng.
Buớc 9: Phân tích kết quả hồi quy và đua ra kết luận.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chuơng3, tác giả đã thiết kế mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh huởng đến CTV các DN ngành thép tại VN và đua ra quy trình nghiên cứu cụ thể. Chuơng 4 tiếp theo sẽ phân tích các tham số trong mô hình nghiên cứu, thực hiệm các kiểm định cần thiết và đua ra kết quả nghiên cứu cuối cùng.
CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Tổng quan ngành thép tại Việt Nam
Ngành thép tại VN được chia thành 3 nhóm chính gồm các DN sản xuất thép xây dựng như Tập đoàn Hòa Phát (HPG), CTCP Thép Pomina (POM), CTCP Gang thép Thái Nguyên (TIS), CTCP Ống thép Việt Đức (VGS),..., các DN thương mại các sản phẩm về thép như Tập đoàn Thép Tiến Lên (TLH) và cuối cùng là nhôm các DN sản xuất tôn mạ, ống thép như 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 trưởng doanh thu trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2018 là 17%, và dự đoán trong 5 năm tiếp theo tốc độ tăng trưởng này sẽ giảm còn 9% do một số khó khăn mà ngành thép đang phải đối mặt hiện nay như gia tăng áp lực cạnh tranh trong ngành từ sự đẩy mạnh xuất khẩu của các cường quốc thép do nhu cầu trong nước suy giảm (Nhật Bản, Hàn Quốc xuất khẩu tới 30 - 40% sản lượng sản xuất) và tình trạng dư thừa nguồn cung thép trên thế giới. Trong năm 2017, sản lượng thép cả thế giới là 1,68 tỷ tấn nhưng nhu cầu chỉ khoảng 1,5 tỷ tấn, dư thừa hơn 120 triệu tấn thép. WSA ước tính công suất thiết kế ngành thép thế giới trong 2017 lên đến 2,1 -
2.2 tỷ tấn nhưng chỉ sản xuất 1,7 tỷ tấn (công suất trung bình thực tế toàn thế giới chỉ đạt 70% trong năm 2017, mức tương đương trong giai đoạn khủng hoảng kinh
tế) do dư 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 dưới 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 ngạch trung bình của 3 năm gần nhất, Ản 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 đuợc 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.
Std. Dev. 1.8588 0.7314 0.1910 0.2707 0.4964 0.1328 0.544 8
3.4097 0.1060
tại VN nhìn chung khá cao với giá trị trung bình là 2.1056. Nhu vậy, các DN ngành thép tại VN rất ua 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 trung riêng trong hoạt động kinh doanh, chính vì thế sẽ có sự khác biệt lớn trong cơ cấu vốn
của các DN.
Đối với các biến giải thích trong mô hình, quy mô DN được tính theo giá trị Logarit của tổng tài sản. Như 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 như 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 như CTCP Lưới 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 tương đối thấp, khoảng 19%. Như 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 trưởng bình quân của các DN được nghiên cứu trong giai đoạn này không cao: 6.12% với độ lệch chuẩn là 27.07%. Tốc độ tăng trưởng cao nhất là 113.4%, thấp nhất là tăng trưởng âm 85.1%.
Đặc điểm riêng của tài sản được 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 tương 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 được 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 tương quan giữa các biến
Tác giả sử dụng ma trận tương quan để tìm ra sự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Kết quả của ma trận tương quan được thể hiện qua bảng 4.2 sau.
ROA 6 0.185 2 0.2 1 0.018 4 0.00 5 GROW 0.232 3 0.31 3 0.42 1 0.003 1 0.000 1 0 UNIQ -0.0843 -0.1924 -0.1471 -0.1442 1 0.287 6 0.014 5 0.062 5 0.06 8 TANG 1 0.092 50.172 70.159 2 0.042 -0.1355 1 0.245 4 0.028 6 0.04 3 0.594 9 0.086 5 LIQ -0.1884 -0.2392 3 0.4 9 0.052 -0.1507 0.0526 1 0.016 7 0.002 2 0 0.504 9 0.056 4 0.5074 AGE -0.1805 -0.1752 - 0.177 0.004 1 0.082 1 -0.0942 0.034 7 1 0.021 9 0.026 2 0.024 7 0.958 3 0.300 4 0.2344 0.662 3 TAX -0.1191 -0.021 0.458 2 0.218 5 -0.0988 0.1521 0.395 9 0.1317 0.132 4 0.791 8 0 0.005 4 0.212 5 0.0541 0 0.0959
Biến Pooled OLS FEM REM Coefficient Prob. Coefficient Prob. Coefficient Prob.
SIZE 0.353828 0.105 1.788817 0.0110 0.722361 0.038
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 tuơng quan là 0.1856 > 0 với sig = 0.0184 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% cho thấy biến ROA có tuơng quan cùng chiều với biến phụ thuộc DE. Điều này trái nguợc với giả thiết H2 tác giả đề ra ở trên.
Biến độc lập GROW có hệ số tuơng quan là 0.232 > 0 với sig = 0.0031 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% cho thấy biến GROW có tuơng quan cùng chiều với biến phụ thuộc DE. Điều này phù hợp với giả thiết H3.
Biến độc lập UNIQ có hệ số tuơng 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 tuơng quan với biến độc lập DE. Điều này không phù hợp với giả thiết H4.
Biến độc lập TANG có hệ số tuơng 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 tuơng quan với biến phụ thuộc DE. Điều này không phù hợp với giả thiết H5.
Biến độc lập LIQ có hệ số tuơng quan là -0.1884 < 0 với sig = 0.0167 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% cho thấy biến LIQ có tuơng quan nghịch chiều với biến phụ thuộc DE. Điều này phù hợp với giả thiết H6.
Biến độc lập AGE có hệ số tuơng quan là -0.1805 < 0 với sig = 0.0219 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% cho thấy biến AGE có tuơng quan nghịch chiều với biến phụ thuộc DE. Điều này nguợc với giả thiết H7.
Biến độc lập TAX có hệ số tuơng 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 tuơng quan với biến phụ thuộc DE. Điều này không phù hợp với giả thiết H8.
4.4 Ket quả hồi quy
Tiến hành chạy mô hình hồi quy bằng phần mềm Stata 14 với 03 phuơng pháp uớc luợng OLS, FEM, REM từ đó thu đuợc kết quả nhu bảng 4.3.
UNIQ -0.143862 0.615 0.100039 0.654 2 -0.016596 0.939 TANG 0.687873 0.516 0.967584 0.604 3 0.565947 0.692 TĨQ -0.687864 0.028 -0.208223 0.504 7 -0.356742 0.214 AGE -0.041425 0.328 -0.113492 0.0311 -0.083118 0.071 TAX -3.089906 0.045 -0.528952 0.669 9 -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
hình FEM/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 =