6. Kết cấu của luận án
4.4Kết quả phân tích hồi quy
Bước phân tích ước lượng hồi quy là bước quan trọng nhất trong phần nghiên cứu định lượng của luận án. Qua bước này, luận án sẽ trả lời được câu hỏi nghiên cứu về các yếu tốảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc là hoạt động huy động vốn của DNKNST tại Việt Nam. Đại diện cho biến phụ thuộc hoạt động huy động vốn, luận án sử dụng 06 biến đó là: (i) biến nhị phân về hoạt động huy động vốn được hay không; (ii) biến nhị phân về khả năng huy động vốn của DNKNST trong giai đoạn đại dịch Covid-19; (iii) biến liên tục về tổng giá trị huy động vốn của doanh nghiệp; (iv) biến thứ hạng về số vòng huy động vốn; (v) biến liên tục về
giá trị trung bình của mỗi vòng huy động vốn; (vi) biến thứ hạng về giai đoạn huy động của doanh nghiệp KNST. Tương ứng với các biến phụ thuộc này, phần ước lượng hồi quy sẽđược chia làm sáu nội dung chính theo từng biến phụ thuộc, và sử dụng các kỹ
thuật hồi quy phù hợp.
4.4.1 Kết quả mô hình các yếu tốảnh hưởng tới khả năng huy động vốn của doanh nghiệp
Luận án thực hiện mô hình hồi quy logistic (Hàm logit) đối với biến nhị phân hoạt động huy động vốn (hdv_dummy) là biến phụ thuộc và biến độc lập là các nhóm biết vốn nhân lực, vốn xã hội, đặc điểm doanh nghiệp và các biến kiểm soát, kết quả thu
được ở bảng 5.11.
Các nhóm biến độc lập được đưa vào mô hình hồi quy cùng với các biến quan sát, được lần lượt kiểm định thông qua 2 nhóm mô hình. Nhóm mô hình thứ nhất ước lượng hồi quy logit với biến phụ thuộc là kết quả huy động vốn của doanh nghiệp với các nhóm biến độc lập được thực hiện với mẫu tất cả doanh nghiệp. Nhóm mô hình thứ
hai ước lượng hồi quy logistic giữ nguyên với các biến ở nhóm 1 nhưng thực hiện cho nhóm doanh nghiệp trong ngành công nghệ thông tin.
Bảng 4.11 Kết quả mô hình các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng huy động vốn của doanh nghiệp
Khả năng huy động vốn (Hdv_dummy)
Tất cả các ngành Ngành công nghệ thông tin Mô hình 1 Mô hình 2 (R) Mô hình 3 Mô hình 4 (R) Nl_giaoduc 0.0464 0.0156 0.340 0.340 [0.39] [0.13] (1.16) (1.22) Nl_daihoc -0.268 -0.204 -0.760 -0.760 [-0.44] [-0.38] (-0.63) (-0.72) Nl_thacsykd -0.432 -0.495 -0.569 -0.569 [-0.86] [-1.17] (-0.68) (-0.87) Nl_tiensy -0.319 -0.400 -2.246 -2.246 [-0.47] [-0.57] (-1.60) (-1.46) Nl_kndilam 0.0556 0.0575 0.0744 0.0744 [1.16] [1.32] (0.83) (0.96) Nl_knnganh -0.500 -0.485 -1.141 -1.141 [-1.17] [-1.10] (-1.50) (-1.39) Nl_knkhoinghiep 1.058*** 1.132*** 2.263*** 2.263*** [2.69] [2.82] (3.15) (3.03) Xh_họcnn 1.020*** 1.065*** 1.943*** 1.943*** [2.58] [2.62] (2.77) (2.58) Xh_fdi 1.671*** 1.676*** 1.860** 1.860** [3.54] [3.69] (2.14) (2.11) Xh_nhom 0.759** 0.724* 0.716 0.716 [2.50] [1.73] (1.56) (1.27) Xh_baibao -0.0110 -0.00689 -0.0353 -0.0353 [-0.30] [-0.24] (-0.81) (-1.07) Dd_thiknst 1.390*** 1.352*** 1.668** 1.668** [3.18] [3.02] (2.35) (2.44) Dd_tuoidn -0.00836 -0.00700 -0.0394** -0.0394** [-1.02] [-0.96] (-2.19) (-2.27) Qs_Nugioi -1.642** -1.671** -1.011 -1.011 [-2.11] [-2.15] (-0.81) (-0.78) Qs_tuoinsl -0.0845* -0.0757* -0.118 -0.118 [-1.84] [-1.87] (-1.33) (-1.42) Qs_phaply -0.633 -0.635* 0.0125 0.0125 [-1.56] [-1.70] (0.01) (0.02) Qs_hcm -0.674 -0.636 -0.970 -0.970 [-1.56] [-1.48] (-1.19) (-1.17) Hệ số chặn 0.837 0.738 0.788 0.788 [0.56] [0.52] (0.30) (0.35) Số quan sát 222 222 111 111 Pseudo-R2 0.2917 0.2917 0.44 0.44 Prob > chi2 0.0000 0.0000 0.0000 0.0206 Log likelihood -103.57768 -104.63131 -40.908114 0.4404 Giá trị trong ngoặc là z-statistic; *,**,***: có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5%, 1%.
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 14.1)
Nhóm mô hình thứ nhất tác giả thực hiện kiểm định mô hình logit (1) và mô hình logit được kiểm soát chuẩn mạnh (2) với nhóm mẫu tất cả các doanh nghiệp. Kết quả
của mô hình cho thấy không có sự khác biệt giữa mô hình được kiểm soát chuẩn mạnh và mô hình không kiểm soát. Kết quả ước lượng cả hai mô hình đều cho thấy có sự
tương quan của biến kinh nghiệm khởi nghiệp thuộc vốn nhân lực (! = 1.058) ở mức
ý nghĩa 1%. Kết quả của ảnh hưởng của vốn xã hội tới khả năng huy động vốn, kết quả
mô hình cho thấy học tập nước ngoài (! = 1.02, * < 1%), vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (! = 1.671, * < 1%) và số lượng nhà sáng lập (! = 0.759, * < 5%) có ảnh hưởng tích cực tới khả năng huy động vốn của DNKNST. Đặc điểm doanh nghiệp tới khả năng huy động vốn của DNKNST, kết quả thu được là tính sáng tạo và nỗ lực của doanh nghiệp thông qua việc tham dự các cuộc thi khởi nghiệp sáng tạo có ảnh hưởng tích cực đến khả năng huy động vốn của doanh nghiệp (! = 1.390, * < 1%). Các biến quan sát tuổi của nhà sáng lập có tác động ngược chiều ở mức ý nghĩa 10% và quy mô doanh nghiệp có ảnh hưởng tích cực ở mức 5%. Do đó H1c, H2a,b, H3a được chấp nhận. Nhóm mô hình thứ hai bao gồm mô hình 3 và 4 kiểm tra mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc nhị phân huy động được vốn hay không và hồi quy có kiểm soát chuẩn mạnh và được thực hiện với nhóm doanh nghiệp thuộc ngành công nghệ thông tin. Kết quả cho thấy thứ nhất không có sự khác biệt đáng kể giữa hai mô hình, điều này có thể kết luận là kết quả mô hình có thể tin cậy vì đã được kiểm soát về
phương sai sai số không đổi. Về các yếu tố ảnh hưởng tới kết quả huy động vốn được hay không đối với các doanh nghiệp ngành công nghệ thông tin thì kinh nghiệm khởi nghiệp trước đó của nhà sáng lập có ảnh hưởng tích cực ở mức ý nghĩa 1% (! = 2.263). Tiếp theo là biến đi học ở nước ngoài (! = 1.943) và biến đầu tư trực tiếp nước ngoài (! = 1.860) có ảnh hưởng tích cực giống với nhóm mô hình thứ nhất ở mức ý nghĩa lần lượt là 1% và 5%. Ảnh hưởng của đặc điểm doanh nghiệp, cụ thể doanh nghiệp thi khởi nghiệp sáng tạo và tuổi doanh nghiệp cũng có ảnh hưởng tới khả năng huy động vốn, dự thi khởi nghiệp sáng tạo có ảnh hưởng tích cực (! = 1.668, * < 5%), còn doanh nghiệp càng lớn tuổi thì xác suất huy động được vốn đầu tư là thấp hơn (! = −0.0394, * < 5%). Ở nhóm các doanh nghiệp công nghệ thông tin các biến kiểm soát không có sựảnh hưởng tới hoạt động huy động vốn được hay không. Yếu tố nhóm sáng lập không còn có ý nghĩa ở nhóm doanh nghiệp công nghệ thông tin. Các tham số về sự
phù hợp của mô hình như Prob > chi2 và Pseudo R2 đều thoả mãn. Do đó giả thuyết H1c, H2a,b và H3a,b được chấp thuận.
4.4.2 Kết quả mô hình các yếu tốảnh hưởng tới khả năng huy động vốn của doanh nghiệp trong giai đoạn Covid-19
Bảng 4.12 Mô hình các yếu tốảnh hưởng tới khả năng huy động vốn của doanh nghiệp trong giai đoạn Covid-19
Khả năng huy động vốn trong giai đoạn Covid (Hdv_covid)
Tất cả các ngành Ngành công nghệ thông tin Mô hình 5 Mô hình 6 (R) Mô hình 7 Mô hình 8 (R) Nl_giaoduc 0.0936 0.0936 0.285 0.285 (0.67) (0.60) (0.92) (0.91) Nl_daihoc 0.504 0.504 1.275 1.275 (0.59) (0.74) (0.88) (0.86) Nl_thacsykd -0.413 -0.413 0.462 0.462 (-0.65) (-0.64) (0.46) (0.47) Nl_tiensy -0.156 -0.156 -0.679 -0.679 (-0.17) (-0.17) (-0.43) (-0.54) Nl_kndilam -0.00202 -0.00202 -0.0155 -0.0155 (-0.03) (-0.03) (-0.15) (-0.16) Nl_knnganh 0.224 0.224 -1.165 -1.165 (0.40) (0.42) (-1.13) (-1.24) Nl_knkhoinghiep 0.138 0.138 1.112 1.112 (0.27) (0.27) (1.26) (1.18) Xh_họcnn 0.872 0.872 1.679* 1.679** (1.59) (1.56) (1.72) (1.97) Xh_fdi 1.498*** 1.498*** 2.054* 2.054* (2.69) (2.83) (1.76) (1.79) Xh_nhom 0.813** 0.813** 0.952* 0.952** (2.53) (1.99) (1.86) (2.01) Xh_baibao 0.0341 0.0341 0.0285 0.0285 (0.93) (0.94) (0.60) (0.58) Dd_thiknst 1.058** 1.058** 0.790 0.790 (2.09) (1.99) (1.03) (1.00) Dd_tuoidn -0.0214* -0.0214** -0.0689*** -0.0689** (-1.91) (-1.96) (-2.75) (-2.12) Qs_Nugioi -1.262 -1.262 -2.150 -2.150 (-1.22) (-1.27) (-1.19) (-1.36) Qs_tuoinsl -0.0438 -0.0438 -0.171 -0.171 (-0.78) (-0.73) (-1.41) (-1.32) Qs_phaply -0.513 -0.513 1.462 1.462 (-1.04) (-1.01) (1.33) (1.23) Qs_hcm 0.0202 0.0202 -0.0468 -0.0468 (0.03) (0.03) (-0.04) (-0.04) Hệ số chặn -2.695 -2.695 0.201 0.201 (-1.38) (-1.58) (0.06) (0.35) Số quan sát 222 222 111 111 Pseudo-R2 0.26 0.26 0.3764 0.3764 Prob > chi2 0.0001 0.0026 0.0073 0.0617 Log likelihood -69.042776 -69.042776 -28.54835 -28.54835
Giá trị trong ngoặc là z-statistic; *,**,***: có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5%, 1%.
Với khả năng huy động vốn trong giai đoạn đại dịch Covid-19, do đây là biến nhị
phân nên mô hình hồi quy được sử dụng là mô hình hồi quy logistic. Kết quả thực hiện mô hình thu được như trên.
Luận án tiếp tục chia thành 4 mô hình hồi quy bao gồm mô hình 5, 6, 7 và 8 kiểm
định lần lượt ở hai nhóm (tất cả và công nghệ thông tin) vềảnh hưởng của biến độc lập
đến biến phụ thuộc là huy động vốn trong giai đoạn dịch bệnh Covid-19 được hay không. Vốn nhân lực không còn đóng vai trò quan trọng đối với khả năng huy động vốn trong giai đoạn khó khăn này ở cả 4 mô hình.
Nhóm tất cả doanh nghiệp, sau khi ước lượng, kết quả thu được là vốn nhân lực không có ảnh hưởng tới khả năng huy động vốn trong giai đoạn đại dịch Covid-19 mà vốn xã hội và đặc điểm doanh nghiệp có tương quan nhất định. Cụ thể, doanh nghiệp có tín hiệu nhà đầu tư nước ngoài tham gia từ sớm có ảnh hưởng tích cực tới khả năng huy
động vốn (! = 1.498, * < 1%), và nhóm sáng lập (! = 0.813, * < 5%). Tương tự với kết quả khả năng huy động vốn chung, doanh nghiệp tham dự các cuộc thi khởi nghiệp cũng có ảnh hưởng tích cực (! = 1.058) ở mức ý nghĩa 5%. Tuổi của doanh nghiệp có tác động tiêu cực tới khả năng huy động vốn của doanh nghiệp ở mức ý nghĩa 5% (! = −0.0214). Các quan hệ này được giữ nguyên với mô hình được kiểm soát chuẩn mạnh. Theo đó các giả thuyết H2b, H3a,b được chấp thuận.
Với nhóm doanh nghiệp ngành công nghệ thông tin, tương tựđược hồi quy mô hình logit và mô hình logit có kiểm soát chuẩn mạnh. Kết quảước lượng thu được khác biệt so với nhóm trước là doanh nghiệp tham dự cuộc thi khởi nghiệp sáng tạo không có
ý nghĩa thống kê đối với khả năng huy động được vốn của doanh nghiệp. Còn các biến thuộc vốn xã hội đều có ý nghĩa thống kê, so với nhóm tất cả các doanh nghiệp, các doanh nghiệp ngành công nghệ thông tin có ý nghĩa với biến nhà sáng lập có đi du học
ở nước ngoài (! = 1.679, * < 5%). Tương tự với nhóm tất cả các doanh nghiệp, biến nhóm sáng lập và đầu tư trực tiếp nước ngoài có ảnh hưởng tích cực tương tựở mức ý
nghĩa 5% và10%. Tuổi của doanh nghiệp có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng huy động vốn đầu tư của DNKNST công nghệ (! = −0/0689, * < 5%). Theo đó giả thuyết H2a,b và H3b được chấp nhận. Các tham số về sự phù hợp của mô hình như Prob > chi2 và Pseudo R2 đều thoả mãn.
4.4.3 Kết quả mô hình các yếu tốảnh hưởng tới giá trị huy động vốn của các doanh nghiệp nghiệp
Bảng 4.13 Kết quả mô hình các yếu tốảnh hưởng tới giá trị huy động vốn của các doanh nghiệp
Giá trị huy động vốn (hdv_giatri)
Tất cả các ngành Công nghệ thông tin
(9) (10) (11) (12) Nl_giaoduc -1.137 -0.743 -0.779 0.0807 [-1.34] (-0.89) (-0.94) (0.28) Nl_daihoc 1.966 0.891 0.781 -1.208 [0.42] (0.20) (0.18) (-0.95) Nl_thacsykd -5.07 -5.302 -4.862 -1.071 [-1.35] (-1.44) (-1.31) (-1.05) Nl_tiensy -0.538 -1.491 -0.359 -0.640 [-0.10] (-0.30) (-0.07) (-0.40) Nl_kndilam 0.119 -0.0175 -0.186 0.0642 [0.34] (-0.05) (-0.52) (0.66) Nl_knnganh -3.392 -4.038 -3.153 -0.871 [-1.07] (-1.30) (-1.01) (-1.00) Nl_knkhoinghiep 12.02*** 8.716*** 8.101*** 2.195*** [4.02] (3.01) (2.79) (2.78) Xh_họcnn 5.566* 5.590* 0.960 (1.94) (1.94) (1.22) Xh_fdi 11.52*** 10.64*** 2.561** (3.36) (3.10) (2.42) Xh_nhom 4.768** 4.530** 0.374 (2.41) (2.31) (0.68) Xh_baibao 0.533** 0.482* 0.0423 (2.04) (1.85) (0.76) Dd_thiknst 4.143 1.423* (1.38) (1.84) Dd_tuoidn -0.114* -0.0362* (-1.86) (-1.89) Qs_Nugioi -9.306* -9.474* -10.80* -0.338 [-1.75] (-1.71) (-1.91) (-0.24) Qs_tuoinsl 0.291 0.0962 0.331 -0.108 [0.95] (0.32) (1.06) (-1.11) Qs_phaply -5.479* -3.164 -1.584 0.177 [-1.91] (-1.14) (-0.55) (0.19) Qs_hcm 0.519 -4.954 -4.044 -1.108 [0.19] (-1.55) (-1.22) (-1.10) Hệ số chặn -10.7 -14.48 -17.48 2.535 [-1.02] (-1.39) (-1.58) (0.80) Số quan sát 222 222 222 111 Pseudo-R2 0.0319 0.0695 0.0759 0.1722 Prob > chi2 0.0042 0.0000 0.0000 0.0000 Pseudo R2 0.0319 0.0695 0.0759 0.1722 Giá trị trong ngoặc là z-statistic; *,**,***: có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5%, 1%.
Giá trị huy động vốn của DNKNST là biến khó để thu thập nhất trong toàn bộ
luận án, bởi vì không có nhiều doanh nghiệp công khai giá trị đầu tư nên việc thu thập dữ liệu rất khó khăn. Bên cạnh đó thống kê tần số biến giá trị huy động cho thấy đây là dữ liệu bị chặn bởi 0, do đó luận án sử dụng hồi quy Tobit với chặn dưới là 0 để kiểm
định sự tương quan giữa các biến với biến phụ thuộc trong bảng 5.13.
Các nhóm biến độc lập được đưa vào mô hình hồi quy cùng với các biến quan sát, được lần lượt kiểm định thông qua các mô hình 9, 10, 11, 12. Mô hình số 9 vềảnh hưởng của vốn nhân lực với giá trị huy động vốn của doanh nghiệp. Mô hình 9 cho thấy có sự tương quan giữa kinh nghiệm khởi nghiệp của nhà sáng lập (! = 12.02) ở mức ý
nghĩa 1%. Mô hình đăng ký kinh doanh cũng ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn của DNKNST, cụ thể doanh nghiệp cổ phần và doanh nghiệp TNHH 2TV có xác suất huy động vốn ít hơn doanh nghiệp TNHH 1TV (! = −5.479, * < 10%). Bên cạnh đó mô hình cho thấy doanh nghiệp có tỷ lệ nữ sáng lập càng cao thì giá trị huy động vốn càng thấp (! − 9.306) ở mức ý nghĩa 10%. Do đó giả thuyế H1c được chấp nhận.
Mô hình 10 kiểm định ảnh hưởng của vốn xã hội tới giá trị huy động vốn, kết quả
mô hình cho thấy cả 4 biến học tập nước ngoài (! = 5.566, * < 10%), vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (! = 11.52, * < 1%), số lượng nhà sáng lập (! = 4.768, * < 5%) và số bài báo mà doanh nghiệp được viết đến (! = 0.533, * < 5%) có ảnh hưởng tích cực tới giá trị huy động vốn của DNKNST. Do đó giả thuyết H2a,b,c được chấp nhận. Kết quả của biến kểm soát vẫn thấy sựảnh hưởng tiêu cực của tỷ lệ nữ doanh nhân.
Mô hình 11 thực hiện hồi quy với tất cả các biến của mô hình, lúc này kinh nghiệm khởi nghiệp, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài, số lượng bài báo và dự thi các cuộc thi khởi nghiệp vẫn giữảnh hưởng tích cực đến khả năng huy động vốn ở mức ý
nghĩa 1%. Do đó giả thuyết 1c, 2a, 2b, 3a đã được chấp nhận. Theo sau là nhóm sáng lập cũng ảnh hưởng tích cực đến khả năng huy động vốn của doanh nghiệp, nghĩa là doanh nghiệp có nhiều người sáng lập thì có xác suất nhận được đầu tư từ bên ngoài lớn hơn. Hai biến độ tuổi và giới tính của nhà sáng lập vẫn ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng huy động vốn của doanh nghiệp. Biến du học nước ngoài trong mô hình này không còn
ảnh hưởng đến giá trị huy động vốn. Điều này tiềm ẩn các vấn đề nội sinh nên sẽđược tiếp tục kiểm định ở các phần sau. Mặc dù các tham số về sự phù hợp của mô hình như
Mô hình 12 kiểm định tương tụ mô hình 11 tuy nhiên áp dụng với nhóm doanh nghiệp công nghệ thông tin. Lúc này các yếu tốảnh hưởng tới giá trị huy động vốn của nhóm doanh nghiệp ngành CNTT có sự thay đổi đáng kể so với nhóm chung. Cụ thể, biến du học của nhà sáng lập, nhóm sáng lập và các bài báo doanh nghiệp được nhắc
đến không còn có ý nghĩa thống kê trong mô hình, thay vào đó biến doanh nghiệp dự
thi các cuộc thi khởi nghiệp có ý nghĩa thống kê ở mức (! = 1.423, * < 10%). Biến tuổi của DN tiếp tục có ảnh hưởng tiêu cực tới giá trị huy động vốn của doanh nghiệp (! = −0.0362, * < 10%). Kinh nghiệm khởi nghiệp của doanh nhân đóng vai trò đặc biệt quan trọng đối với giá trị huy động được vốn của doanh nghiệp, với hệ số tác động là ! = 2.195, với mức ý nghĩa 1%. Theo đó các giả thuyết H1c, H2a,b,c và H3b được chấp nhận. Bên cạnh đó giả thuuyết H3a được chấp nhận với nhóm doanh nghiệp ngành công nghệ thông tin.
4.4.4 Kết quả mô hình các yếu tố ảnh hưởng tới số vòng huy động vốn của doanh nghiệp nghiệp
Biến số vòng huy động vốn thể hiện thứ tự mà doanh nghiệp thực hiện các vòng huy động, càng về sau thì giá trị huy động càng lớn, do đó biến này còn được gọi là biến thứ tự hơn là sốđếm. Hàm hồi quy hỗ trợ để kiểm định biến phụ thuộc loại này gọi là hồi quy logit thứ tự, hồi quy probit thứ tự, … Luận án sẽ sử dụng mô hình hồi quy probit thứ tự. Kết quảước lượng mô hình như bảng 5.14.
Bảng 4.14 Kết quả mô hình các yếu tốảnh hưởng tới số vòng huy động vốn của doanh nghiệp
Số vòng huy động vốn (hdv_sovong)