33
3.3. Đo lƣờng các biến 3.3.1. Các biến độc lập
Tính tốn các biến độc lập được trình bày tóm tắt trong Bảng 3.1 dưới đây. Trong đó các biến đo lường vốn trí tuệ được tính tốn theo mơ hình VAICTM (Pulic, 2000).
Bảng 3.1. Tóm tắt đo lường các biến độc lập.
Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng vốn (SDA) SDA = = Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng vốn (LDA) LDA = = Tỷ lệ tổng nợ trên tổng vốn (DA) DA = = Hiệu quả vốn sử dụng (Capital Employed Efficiency (CEE)) CEE = VA / CE
VA (Value Added) = Lợi nhuận thuần + Chi phí lương nhân viên + Khấu hao CE (Capital Employed) = Tổng tài sản –
Tài sản cố định vơ hình
HC (Human Capital) = Tổng lương cho nhân viên
SC (Structural Capital) = VA – HC Hiệu quả vốn nhân lực
(Human Capital Efficiency (HCE))
HCE = VA / HC
Hiệu quả vốn cấu trúc (Structural Capital Efficiency (SCE))
SCE = SC / VA
Hiệu quả vốn trí tuệ (Intellectual Capital Efficiency (ICE))
ICE = HCE + SCE
Hệ số trí tuệ GTGT (Value Added Intellectual Coefficient (VAIC))
VAIC = CEE + ICE
34
3.3.2. Biến phụ thuộc
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản được dùng để làm thước đo cho thành quả tài chính của cơng ty, được tính bởi cơng thức sau:
ROA =
3.3.3. Các biến kiểm soát
Như được đề xuất trong nghiên cứu của Abor (2005), Firer và Williams (2003), Shiu (2006), quy mô công ty và tốc độ tăng trưởng doanh thu sẽ được đưa vào mơ hình để làm tăng khả năng giải thích của mơ hình hồi quy.
Quy mô (Size) = Log [Giá trị sổ sách của tổng tài sản]
Tăng trưởng doanh thu (SG) =
3.4. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu 3.4.1. Mơ hình hồi quy
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, trong đó sử dụng mơ hình hồi quy để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Dựa trên khung phân tích đã nêu mục 3.2, phương trình hồi quy cho nghiên cứu này có dạng như bên dưới. Phương trình (1a) và (1b) nhằm phân tích tác động của cấu trúc vốn lên thành quả cơng ty; phương trình (2a) và (2b) dùng để phân tích tác động của vốn trí tuệ đến thành quả cơng ty.
Phƣơng trình (1a): ROAit = β0 + β1DAit + β2Sizeit + β3SGit + uit
35
Phƣơng trình (2a): ROAit = β0 + β1VAICit + β2Sizeit + β3SGit + uit
Phƣơng trình (2b): ROAit = β0 + β1CCEit + β2HCEit + β3SCEit + β4Sizeit + β5SGit + uit
Trong đó,
ROA: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản;
SDA: Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng vốn;
LDA: Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng vốn;
DA: Tỷ lệ tổng nợ trên tổng vốn;
VAIC: Hệ số trí tuệ GTGT;
CEE: Hiệu quả vốn sử dụng;
HCE: Hiệu quả vốn nhân lực;
SCE: Hiệu quả vốn cấu trúc;
Size: Quy mô công ty;
SG: Tăng trưởng doanh thu;
β: hệ số biến độc lập;
u: sai số;
i: thứ tự công ty từ i = 1, 2, 3……N=45 (N là tổng số công ty của mẫu dữ liệu)
t: thứ tự đơn vị thời gian (năm); t = 1, 2, 3…… T=7
3.4.2. Phƣơng pháp hồi quy dữ liệu bảng
3.4.2.1. Quy trình phân tích dữ liệu bảng bằng mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển (classical linear regression) (classical linear regression)
Quy trình phân tích dữ liệu trong nghiên cứu này bao gồm bốn bước, như trình bày ở Hình 3.2.
36
Bƣớc 1: Tiến hành kiểm tra tính đa cộng tuyến (multicollinearity) để xác định xem có
mối quan hệ qua lại lẫn nhau/ tương quan giữa các biến độc lập hay không.
Bƣớc 2: Chọn phương pháp phân tích dữ liệu bảng phù hợp nhất - pooled POS, ảnh
hưởng cố định (fixed-effect) hay ảnh hưởng ngẫu nhiên (random effect) - cho nghiên cứu, sử dụng kiểm định F (F-test), kiểm định nhân tử Lagrange (Lagrange multiplier test) và kiểm định Hausman (Hausman specification test).
Bƣớc 3: Kiểm định phương sai thay đổi (heteroscedasticity) bằng cách sử dụng kiểm
định Breusch-Pagan và kiểm tra sự tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge; tiến hành các biện pháp khắc phục có thể trong trường hợp có tồn tại phương sai thay đổi và tự tương quan.
Bƣớc 4: Trình bày kết quả phân tích dữ liệu hồi quy cuối cùng.