Số liệu thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình của toàn bộ mẫu quan sát được trình bày trong bảng 4.1. Giá trị trung bình của các cách đo lường CTV bao gồm tỷ số tổng nợ phải trả chia tổng tài sản (lata), tỷ số tổng nợ vay chia vốn (fdc), tỷ số tổng nợ vay dài hạn chia vốn (ltdc). Tỷ số tổng nợ phải trả (lata) có giá trị nằm trong khoảng từ 0,199 cho đến 0,993, với giá trị trung bình là 48,7%. Những số liệu này cho thấy các DN Việt Nam sử dụng ĐBTC ở mức xấp xỉ với các DN ở các quốc gia khác. Cụ thể, tỷ lệ tổng nợ phải trả theo giá trị sổ sách trung bình của các DN phi tài chính niêm yết tại Việt Nam khá tương đồng với giá trị này Trung Quốc (47,6%) trong giai đoạn nghiên cứu 1997-2015 của Memon và cộng sự (2018), và 46,6% ở Mỹ trong giai đoạn 1974-2012 (Keefe and Yaghoubi, 2016). So với một số nghiên cứu trước đây về CTV tại Việt Nam, tỷ số tổng nợ phải trả mức thấp hơn của Le and Tannous (2016) nghiên cứu trong giai đoạn 2007-2012 (51,92%), xấp xỉ bằng với giá trị trong nghiên cứu Nguyen và cộng sự (2014) từ 2007 đến 2010 (48%). Trong khi đó, fdc có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 96,2% với giá trị trung bình khoảng 31,6%. Tỷ số nợ vay dài hạn nằm trong khoảng từ 0 đến 94,8% với giá trị trung bình (ltdc) khoảng 12,3%. Hai tỷ số này (fdc và ltdc) của các DN phi tài chính niêm yết tại Việt Nam xấp xỉ bằng tại Trung Quốc (31,1% và 10,9%) trong nghiên cứu (Memon và cộng sự, 2018). Tỷ số nợ vay (fdc) trong nghiên cứu này cao hơn so với
mức 29,6%, nhưng tỷ số nợ dài hạn (ltdc) thấp hơn mức 24,2 của các DN tại Mỹ trong nghiên cứu (Keefe and Yaghoubi, 2016).
Bảng 4.1: Thống kê mô tả toàn bộ dữ liệu nghiên cứu
Biến Quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất lata 5497 0,487 0,224 0,002 0,993 fdc 5497 0,316 0,25 0 0,962 ltdc 5497 0,123 0,185 0 0,948 cfv 5497 0,925 31,713 0 2337,273 lncfv 5497 -1,231 1,114 -9,426 7,757 cfv_oi 5497 0,058 0,096 0 2,626 lncfv_oi 5497 -3,598 1,352 -11,331 0,965 size 5497 27,012 1,499 23,22 32,254 tang 5497 0,267 0,214 0 0,978 liq 5497 2,345 4,397 0,106 229,779 profit 5497 0,111 0,099 -0,784 0,782 growth 5497 1,224 1,323 0,033 28,169 nsdt 5497 0,033 0,033 0 0,367 gdp 5497 6,288 0,62 5,247 7,076 indlev 5497 0,448 0,078 0 0,704 so 5497 0,569 0,495 0 1 fo 5497 0,845 0,362 0 1 ceo 5425 0,144 0,35 0 1
(Nguồn: Tác giả tính toán)
Giá trị trung bình của BĐDT (cfv) của toàn bộ mẫu quan sát là 0,925 với độ lệch chuẩn 31,71. BĐDT cfv nằm trong khoảng từ 0 đến 2337,273. Mức BĐDT cao nhất của công ty cổ phần xây dựng FLC Faros (ROS) năm 2019 với sự gia tăng đột biến của DTHĐ kinh doanh so với những năm trước đó. Mức BĐDT trung bình trong mẫu nghiên cứu thấp hơn so với giá trị trung bình 1,961 của các DN tại Mỹ (Keefe and
Yaghoubi, 2016), cao hơn với trung bình BĐDT của các DN Trung Quốc (0,079) (Memon và cộng sự, 2018). Với cách đo lường BĐDT dựa trên lợi nhuận hoạt động của DN, cfv_oi có giá trị trung bình khoảng 0,058, giá trị giao động trong khoảng từ 0 đến 2,26. cfv_oi có sự chênh lệch và mức độ biến động thấp hơn so với cfv. Để chuẩn hóa phân phối của BĐDT, nghiên cứu lấy logarit tự nhiêu của tất cả các cách đo lường BĐDT. Để gần về hơn với phân phối chuẩn hóa7, nghiên cứu lấy logarit cơ số tự nhiên của tất cả các cách đo lường sự biến động. Cụ thể, độ lệch và độ nhọn của cfv là 72,852 và 5361,37. Sau khi lấy logarit cơ số tự nhiên của cfv, độ lệch và độ nhọn của lncfv lần lượt là -1,194 và 7,158.
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan cặp giữa các biến trong toàn bộ mẫu
Biến (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (1) lata 1,000 (2) fdc 0,827* 1,000 (3) ltdc 0,487* 0,637* 1,000 (4) lncfv -0,059* -0,066* -0,125* 1,000 (5) lncfv_oi -0,128* -0,102* -0,093* 0,298* 1,000 (6) size 0,329* 0,415* 0,398* -0,110* -0,060* 1,000 (7) tang -0,012 0,169* 0,499* -0,121* -0,027 0,106* 1,000 (8) liq -0,397* -0,290* -0,149* 0,040* 0,087* -0,144* -0,102* 1,000 (9) profit -0,227* -0,172* -0,019 -0,061* 0,002 0,013 0,251* 0,020 1,000 (10) growth -0,101* -0,119* -0,061* 0,027 0,059* 0,097* -0,008 0,026 0,312* 1,000 (11) nsdt -0,030 0,042* 0,246* -0,067* -0,001 0,019 0,553* -0,047* 0,465* 0,030 1,000 (12) gdp -0,048* -0,032 -0,061* 0,064* 0,085* 0,132* -0,108* 0,028 -0,009 0,089* -0,041* 1,000 (13) induslev 0,093* -0,004 0,033 -0,018 -0,052* -0,135* -0,079* -0,005 -0,123* -0,114* -0,077* -0,016
(Nguồn: Tác giả tính toán)
Bảng 4.2 thể hiện ma trận hệ số tương quan giữa các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu. Các cách đo lường việc sử dụng nợ có tương quan khá chặt chẽ với nhau. Hệ số tương quan giữa tỷ số tổng nợ phải trả (lata) với tỷ số nợ vay (fdc),
tỷ số nợ dài hạn (ltdc) và tỷ số nợ ngắn hạn lần lượt (std) là 0,827; 0,487; 0,574. Hệ số tương quan giữa fdc với ltdc, std là 0,637 và 0,757. Các cách đo lường BĐDT
(lncfv, lncfv_oi) có tương quan với nhau (0,298). Lncfv và lncfv_oi tỷ lệ nghịch với
lata, fdta và ltdc. lncfv tương quan dương với tỷ lệ nợ ngắn hạn (std), trong khi
lncfv_oi tương
quan âm với std. Hệ số tương quan giữa lncfv với lata, fdc, ltdc và std lần lượt là 5,9%; 6,6%; 12,5%; 2,1%. Hệ số tương quan giữa BĐDT với các biến khác trong mẫu nghiên cứu các DNNY tại Việt Nam thấp hơn so với các mẫu nghiên cứu các DNNY tại Trung Quốc (Memon và cộng sự, 2018) và các DNNY tại Mỹ (Keefe and Yaghoubi, 2016). Cụ thể, BĐDT (lncfv) tương quan âm với quy mô DN (size), tài sản cố định (tang), khả năng sinh lời (profit), tỷ lệ khấu hao (nsdt) và ĐBTC trung bình ngành (induslev). Ngược lại, lncfv có tương quan dương với size, liq, growth và gdp. Hệ số tương quan giữa lncfv và size, tang, profit, nsdt, induslev lần lượt -11%; - 12,1%; -6,1%; -6,7%; -1,8%. Hệ số tương quan giữa lncfv và liq, growth và
gdp lần lượt là 4%; 2,7%; 1,8%. Như vậy, các DN có BĐDT cao thường có quy mô nhỏ hơn, có ít lợi nhuận hơn, thuộc các ngành có mức sử dụng nợ thấp hơn (Keefe and Yaghoubi, 2016), sử dụng nhiều tài sản cố định hơn và trích lập nhiều khấu hao hơn.
Mối quan hệ giữa BĐDT và việc sử dụng nợ của DN được minh họa thông qua hình 1. Toàn bộ số liệu sử dụng vẽ biểu đồ minh họa là giá trị trung vị theo thời gian của các biến trong mô hình. Tỷ số tổng nợ phải trả chia tổng tài sản (lata) giảm từ từ theo sự biến động của dòng tiền (lncfv) theo thời gian, hàm ý mối quan hệ ngược chiều giữa BĐDT và việc sử dụng nợ của DN.
Mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại và các cách đo lường việc sử dụng nợ tương đối khác nhau trong DN. Quy mô DN (size) tỷ lệ thuận với các cách đo lường việc sử dụng nợ (lata, fdc, ltdc, std). Ngược lại, khả năng tăng trưởng (growth) và
khả năng thanh khoản (liq) tỷ lệ nghịch với các cách đo lường việc sử dụng nợ của DN. DN có quy mô lớn sẽ tăng sử dụng ĐBTC, trong khi đó tốc độ tăng trưởng cao và tính thanh khoản cao sẽ khiến DN giảm sử dụng ĐBTC. Bên cạnh đó, khả năng sinh lời, khấu hao và ĐBTC của ngành tỷ lệ nghịch với lata, fdc, và std nhưng tỷ lệ thuận với ltdc. Tốc độ tăng trưởng kinh tế(gdp) tương quan âm với lata, fdc, ltdc
Linear (lata) CFV lata 0.09266290.23097730.31331210.39444710.43335680.490119150.6899209 0.56 0.54 0.52 0.5 0.48 0.46 0.44 0.42
Hình 4.1: Đồ thị mối quan hệ giữa BĐDT và tỷ lệ tổng nợ phải trả
(Nguồn: Tác giả tính toán)
Mức độ tương quan giữa các biến trong mô hình tương đối thấp. Mức tương quan cao nhất giữa việc sử dụng nợ lata, fdc, ltdc, std và quy mô DN size với hệ số tương quan lần lượt 0,398; 0,403; 0,373; 0,206. Thêm vào đó, để kiểm tra tồn tại vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến sử dụng trong mô hình, nghiên cứu tiến hành kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF). Kết quả kiểm định VIF cho thấy tất cả các giá trị nhân tử phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 10, hàm ý rằng mô hình nghiên cứu không có hiện tượng đa cộng tuyến.