7. Kết cấu của luận án
3.4. Lựa chọn phương pháp ước lượng
Kết quả kiểm tra tính vững của các mô hình nghiên cứu cho thấy tồn tại các khuyết tật cơ bản trong mô hình nghiên cứu như hiện tượng đa cộng tuyến (mô hình (11) và (12)), PSSS thay đổi và hiện tượng tự tương quan chuỗi (mô hình (1) đến (12)).
Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) được sử dụng phổ biến để tìm ra chiều hướng tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc trong các nghiên cứu. Tuy nhiên, ước lượng OLS thường sẽ đưa ra các kết quả không vững khi trong mô hình tồn tại hiện tượng PSSS thay đổi (Nguyễn Quang Dong & Nguyễn Thị Minh, 2012). Khi đó, mô hình hiệu ứng cố định (FEM) hay hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) có thể được sử dụng. Mặc dù vậy, kết quả ước lượng bởi FEM và REM là không vững khi trong mô hình có hiện tượng tự tương quan chuỗi và độ dài thời gian nghiên cứu tương đối ngắn (T < 15 năm) (Nickell, 1981; Kiviet, 1995; Baltagi, 2001).
Để khắc phục hiện tượng PSSS thay đổi và hiện tượng tự tương quan chuỗi, có thể sử dụng phương pháp ước lượng khác như phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS - FGLS) nhưng phương pháp này chỉ áp dụng được khi các biến độc lập trong mô hình đều là biến ngoại sinh chặt (Nguyễn Quang Dong & Nguyễn Thị Minh, 2012). Có nghĩa là giữa các biến độc lập hoàn toàn không có hiện tượng nội sinh. Tuy nhiên, Wintoki & cộng sự (2012) kết luận rằng các nghiên cứu về QTCT thường tiềm ẩn ba vấn đề đó là các đặc tính công ty không đồng nhất không thể quan sát được (hiện tượng PSSS thay đổi không quan sát được), đặc tính tác động đồng thời giữa các biến (tự tương quan) và đặc tính động của mô hình (hiện tượng nội sinh). Khi nghiên cứu các nhân tố tác động đến mức độ CNRR, một số nhân tố đặc thù của công ty có tác động đến mức độ CNRR nhưng rất khó để đo lường hay tính toán được được. Đây là nguyên nhân của hiện tượng không đồng nhất không thể quan sát được. Ngoài ra, đối với nghiên cứu tác động của QTCT đến mức độ CNRR có thể tồn tại hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập và vấn đề nội sinh do tác động nhân quả của các biến QTCT đến mức độ CNRR và ngược lại. Bỏ qua các nguồn gốc nội sinh dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng cho việc suy luận (Wintoki & cộng sự, 2012). Do đó, các ước lượng OLS, FEM, REM hay GLS đều không phù hợp trong trường hợp này.
Để giải quyết các khuyết tật và vấn đề nội sinh tiềm ẩn, Wintoki & cộng sự (2012) đề xuất sử dụng phương pháp ước lượng moment tổng quát (Generalized Method of Moments – GMM). Phương pháp GMM được sử dụng phổ biến trong các ước lượng dữ liệu bảng động tuyến tính (gây ra hiện tượng nội sinh) hoặc tồn tại các khuyết tật như PSSS thay đổi và tự tương quan.
Phương pháp GMM đầu tiên được Hansen (1982) đề xuất dựa trên ước lượng hợp lý cực đại MLE (Maximum Likelihood Estimation) của Fisher đảm bảo các ước lượng có đủ các tính chất của thống kê tốt như tính nhất quán, tính tiệm cận phân phối chuẩn và tính hiệu quá. Tuy nhiên, các ước lượng MLE sẽ gặp vấn đề biến đại diện yếu khi các hệ số tiến đến 1 (Blundell & Bond, 1998). Để giải quyết vấn đề này, các phương pháp ước lượng GMM tiếp tục được phát triển trong đó nổi bật nhất là phương pháp ước lượng GMM sai phân (Difference GMM) được đề xuất bởi Arellano & Bover (1995) và ước lượng GMM hệ thống (System-GMM) được Blundell & Bond (1998) hoàn thiện bằng cách bổ sung thêm một số ràng buộc vào GMM sai phân. GMM hệ thống thực hiện các ước lượng tốt hơn so với GMM sai phân với các mẫu có thời gian ngắn (T < 15 năm) và tính bền vững cao. Nó dùng sai phân có độ trễ của các biến tiên liệu như các biến công cụ và các sai phân của các biến ngoại sinh nghiêm ngặt (Blundell & Bond, 1998; Roodman, 2009). Như vậy, GMM hệ thống là phương pháp phù hợp hơn. Ước lượng GMM có các biến thể một bước và hai bước, nhưng biến thể thứ hai thường đáng tin cậy hơn biến thể thứ nhất khi trong mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan chuỗi và PSSS thay đổi ở các thành phần chuỗi, đặc biệt đối với GMM hệ thống (Windmeijer, 2005; Lee & Hsieh, 2013). Do đó, GMM hệ thống 2 bước (2-step System Generalized Method of Moments) sẽ được sử dụng trong nghiên cứu này.
- Phương pháp ước lượng đối với các mô hình nghiên cứu (1) đến (10)
Để xử lý các khuyết tật bao gồm hiện tượng đa cộng tuyến, PSSS thay đổi, hiện tượng tự tương quan và vấn đề nội sinh trong các mô hình nghiên cứu (1) đến (12). Tác giả sử dụng phương pháp ước lượng GMM hệ thống 2 bước.
Phương pháp GMM thay CRTi,t-1 (biến độ trễ của biến phụ thuộc) và các biến độc lập nội sinh bằng biến sai phân (tức là chuyển các biến độc lập bị nội sinh thành các biến có độ trễ) không tương quan với các tác động cố định. Độ trễ của biến đo lường mức độ CNRR (biến phụ thuộc) được đưa vào mô hình để nắm bắt tác động động của việc CNRR trong quá khứ đối với việc CNRR ở hiện tại. Các kiểm định Sargan (Arellano & Bond, 1991) và/hoặc Hansen (Blundell & Bond, 2000) được sử dụng để xác định sự phù hợp của các biến công cụ trong ước lượng GMM. Các kiểm định này kiểm định nội sinh trong mô hình với giả thuyết H0: biến công cụ ngoại sinh, tức là không tương quan với sai số của mô hình. Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, kiểm định Arellano-Bond (bao gồm hệ số AR (1) và AR (2)) được sử dụng để xem xét cho các số dư sai phân với giả thuyết H0: không có hiện tượng tự tương quan bậc 1/bậc 2. Giả thuyết H0 bị bác bỏ khi p-value của AR (1) < 0,05 và p- value của AR (2) > 0,05.
Như vậy, để phù hợp với phương pháp ước lượng GMM hệ thống 2 bước, phương trình tổng quát (*) sẽ chuyển thành mô hình có dạng như sau:
CRTit = α + β1CRTi,t-1 + β2Xit + β3Controlit + β4Yeart + β5Industryi + ԑit
Trong đó:
+ CRTi,t-1 là biến độ trễ 1 kỳ của biến phụ thuộc (mức độ CNRR).
+ Year và Industry là hiệu ứng năm và hiệu ứng ngành được kiểm soát trong các phân tích nhằm kiểm soát tác động chi phối của thời gian và ngành đến mức độ CNRR.
Theo đó, biến độ trễ 1 kỳ của biến phụ thuộc (CRTi,t-1) cũng sẽ được thêm vào tương ứng trong các mô hình (1) đến (10).
Biến CRTi,t-1 được kỳ vọng mang dấu dương thể hiện mức độ CNRR trong năm hiện tại (t) bị ảnh hưởng bởi mức độ CNRR trong năm trước đó (t-1). Ước lượng GMM cũng chỉ phù hợp khi đảm bảo được yêu cầu này.
- Phương pháp ước lượng đối với các mô hình nghiên cứu (11) và (12)
Tương tự, phương pháp ước lượng GMM hệ thống được sử dụng để tìm hiểu tác động phi tuyến tính của sở hữu nhà nước đến mức độ CNRR tại các CTNY Việt Nam qua mô hình nghiên cứu sau:
CRTit = α + β1CRTi,t-1 + β2Stateit + β3Stateit2 + β4Controlsit + β5Yeart + β6Industryi + ԑit
- Phương pháp ước lượng đối với mô hình nghiên cứu (13) và (14)
Để tìm hiểu tác động của quy định tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập trong Thông tư 121/2012/TT-BTC đến mức độ CNRR, tác giả sử dụng cách tiếp cận khác biệt trong khác biệt (Difference In Difference - DID). DID là một phương pháp thông dụng trong thí nghiệm tự nhiên, dùng để ước lượng tác động của các chính sách hay chương trình đầu tư (Nguyễn Xuân Thành, 2013).
Thông tư 121/2012/TT-BTC tại Việt Nam yêu cầu các CTNY phải đảm bảo số lượng thành viên độc lập đạt tỷ lệ tối thiểu 1/3 trong HĐQT. Các công ty chưa đạt tỷ lệ này trước năm 2012 được yêu cầu phải tăng số lượng thành viên độc lập để đạt tỷ lệ tối thiểu theo quy định. Bởi vì các công ty không thể tác động đến việc Thông tư 121 được thông qua và các CTNY (nhóm chưa đạt tỷ lệ 1/3) bắt buộc phải tuân thủ nó nên tác động của Thông tư 121 được xem như một cú sốc ngoại sinh (nguyên nhân) dẫn đến sự gia tăng tỷ lệ thành viên độc lập trong HĐQT (kết quả) chứ không phải do các nhân tố bên trong công ty gây ra. Do đó, tác động của Thông tư 121 đến mức độ CNRR trong trường hợp này không bị ảnh hưởng bởi vấn đề nội sinh. Ngoài ra, tác động của sự gia
tăng tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập đến mức độ CNRR chỉ có thể được thể hiện rõ ràng nhất qua sự thay đổi mức độ CNRR trước và sau năm 2012 (năm Thông tư bắt đầu có hiệu lực) đối với nhóm công ty chưa đạt đủ tỷ lệ 1/3 thành viên độc lập trong HĐQT trước năm 2012. Vì vậy, cách tiếp cận theo phương pháp DID có thể chỉ ra được sự khác biệt về mức độ CNRR của các công ty có sự gia tăng số lượng thành viên độc lập do tác động của Thông tư 121. Cách tiếp cận này khác biệt so với các phương pháp còn lại, nó dựa trên một tác động từ sự thay đổi trong chính sách pháp luật và thể hiện được rõ ràng mối quan hệ nhân quả. Ta có thể có được ước lượng DID thông qua chạy hồi quy OLS (Nguyễn Xuân Thành, 2013).
Mô hình hồi quy có dạng như sau:
CRTit = β0 + β1NonCompliant + β2NonCompliant*Cir121 + Controlsit + Industryi + Listedi + εit
Nghiên cứu thực hiện kiểm soát hiệu ứng ngành (Industry) và hiệu ứng niêm yết (Listed) trong các phân tích nhằm kiểm soát tác động chi phối của ngành và sàn chứng khoán niêm yết đến mức độ CNRR. Mô hình không bao gồm hiệu ứng năm bởi vì đa cộng tuyến giữa các biến Cir121, biến tương tác NonCompliant*Cir121 với các biến hiệu ứng cố định năm.
Để loại trừ ảnh hưởng của hiện tượng phương sai không đồng nhất, sai số chuẩn robust được sử dụng và được ước lượng theo cụm mỗi doanh nghiệp (firm-level clustering), điều này giúp cho giá trị thống kê t không bị ảnh hưởng bởi vấn đề tự tương quan (Petersen, 2009).
Mô hình nghiên cứu (13) và (14) được triển khai cụ thể với biến phụ thuộc CRTit được đo lường bởi Stdret và Ivol.
Kết luận chương 3
Trên cơ sở tổng quan nghiên cứu ở chương 1 và cơ sở lý thuyết ở chương 2, tác giả đề xuất khung tiếp cận nghiên cứu, lựa chọn các biến nghiên cứu (bao gồm biến phụ thuộc, biến độc lập và biến kiểm soát) và xây dụng các mô hình nghiên cứu. Các mô hình nghiên cứu được đề xuất nhằm giải quyết 3 câu hỏi nghiên cứu qau đó lắp đầy 3 khoảng trống nghiên cứu đã đề cập. Bao gồm: (i) mô hình tác động tuyến tính của QTCT đến mức độ CNRR của các CTNY Việt Nam; (ii) mô hình tác động phi tuyến tính của QTCT (nghiên cứu nhân tố đại diện là sở hữu nhà nước) đến mức độ CNRR của các CTNY Việt Nam; (iii) mô hình tác động của Thông tư 121/2012/TT-BTC (quy định tỷ lệ thành viên độc lập trong HĐQT) đến mức độ CNRR của các CTNY Việt Nam.
Dựa trên cơ sở lý thuyết về tác động của QTCT đến mức độ CNRR của các CTNY đã đề cập ở chương 2, tác giả đề xuất các giả thuyết nghiên cứu và lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp cho các mô hình nghiên cứu. Theo đó, mô hình (i) và (ii) được thực hiện kiểm định thông qua phương pháp ước lượng GMM hệ thống 2 bước, mô hình nghiên cứu (iii) sử dụng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS).
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA QUẢN TRỊ CÔNG TY VÀ MỨC ĐỘ CHẤP NHẬN RỦI RO TẠI CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT