Hình 3.2. Mơ hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi QTLN của các công
ty niêm yết thuộc nhóm ngành xây dựng tại Việt Nam.
(nguồn do tác giả đề xuất)
Biến phụ thuộc là biến EM đại diện cho mức độ thực hiện hành QTLN. Để đánh giá hành vi QTLN trên BCTC tại các cơng ty niêm yết thuộc nhóm ngành xây dựng tại Việt Nam, tác giả dựa vào mơ hình hồi quy để lượng hóa ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc thành dạng như sau:
EMit = o + 1SIZE + 2TIME + 3DEBT + 4IDV + 5AUD + 6BLOK + 7OWN Chất lượng kiểm toán độc lập H5 Số lượng thành viên HĐQT độc lập H4 Địn bẩy tài chính H3
Thời gian niêm yết của công ty
H2 Quy mô công
ty H1 + Tỷ lệ sở hữu nước ngoài H7 - Hành vi quản trị
lợi nhuận trên BCTC
Quyền sở hữu của cổ đông lớn H6 - + - - +
Trong đó:
EMit : Hành vi QTLN SIZE : Quy mô công ty
TIME : Thời gian niêm yết của cơng ty DEBT : Địn bẩy tài chính
IDV : Số lượng thành viên HĐQT độc lập AUD : Chất lượng kiểm toán
BLOK : Quyền sở hữu của cổ đông lớn
OWN : Tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài
o : Hằng số
1, 2, 3, 4, 5, 6: các hệ số hồi quy
it : sai số
Cách thức đo lường các biến sử dụng trong mơ hình được chi tiết trong Bảng 3.1.
Bảng 3.1. Mô tả các biến được sử dụng trong mơ hình S S
T T
Tên biến Công thức Giả thuyết - Dấu kỳ vọng Các nghiên cứu bổ trợ A. Biến phụ thuộc 1 Hành vi QTLN (EM)
Đo lường bằng cách lấy trị tuyệt đối của DAit/Ait-1 được xác định theo mô hình của Kothari, Leone and Wasley (2005).
B. Biến độc lập
1 Quy mô công ty (SIZE)
SIZE = log(Tổng tài sản) H1 (+) Ali và công sự (2015) 2 Thời gian niêm
yết của công ty (TIME)
Số năm công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán. H2 (-) Ahmad-Zaluki và cộng sự (2011), Nguyễn Thị Phương
Hồng (2016) 3 Địn bẩy tài chính (LEV) LEV = H3 (+) Watts và Zimmerman (1986, 1990) 4 Tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập (IDV) IDV = H4 (-) Johari và cộng sự (2008). 5 Chất lượng kiểm toán (AUD)
Biến nhận giá trị là “1” nếu cơng ty được kiểm tốn bởi Big4, ngược lại nhận giá trị “0”. H5 (-) Dechow và cộng sự (2010) và Becker và công sự (1998). 6 Quyền sở hữu của cổ đông lớn (BLOK)
Biến nhận giá trị “1” nếu cổ đông hàng đầu sở hữu từ 20% cổ phần trở lên và ngược lại nhận gá trị “0”. H6 (+) Holdiness và Sheehan (1988), Barclay và cộng sự (1993) 7 Tỷ lệ sở hữu nước ngoài (OWN)
Tỷ lệ % sở hữu bởi nhà đầu tư nước ngoài.
H7 (-) Guo và cộng sự (2015)
3.4. Chọn mẫu và thu thập dữ liệu 3.4.1. Chọn mẫu
Mẫu nghiên cứu được chọn từ tổng thể ban đầu gồm các công ty thuộc ngành xây dựng được niêm yết trên HOSE và HNX cho giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2018.
Theo Tabachbich & Fidelll (1996), trong hồi quy đa biến thì cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo cơng thức: n = 50 + 8*m, trong đó m là số biến độc lập. Vậy với 7 biến độc lập thì cỡ mẫu tối thiểu sẽ là 106. Theo dữ liệu thống kê của HOSE và HNX thì có 117 cơng ty niêm yết thuộc ngành xây dựng đến thời điểm cuối năm 2018. Tác giả chọn mẫu ngẫu nhiên 50 công ty đủ điều kiện để nghiên cứu, trong đó có 24 cơng ty niêm yết trên sàn HOSE, 26 công ty niêm yết trên sàn HNX. Với mỗi công ty được chọn, tác giả thu thập dữ liệu từ năm 2013 đến năm 2018 để đo lường
hành vi QTLN cho giai đoạn 5 năm, 2014-2018. Như vậy cỡ mẫu quan sát là 250 quan sát, thỏa mãn điều kiện để nghiên cứu định lượng nói trên.
3.4.2. Thu thập dữ liệu
Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là BCTC, báo cáo thường niên đã kiểm tốn của các cơng ty niêm yết được chọn mẫu. Tác giả thu thập nguồn dữ liệu này từ trang thông tin VietstockFinance và FiinPro. Dựa vào dữ liệu BCTC năm 2013-2018 của các công ty niêm yết được chọn mẫu, tác giả lấy ra các số liệu về doanh thu thuần, nợ phải thu thuần, nguyên giá TSCĐ, thu nhập trên tài sản, tổng tài sản, lợi nhuận sau thuế, dòng tiền từ hoạt động kinh doanh để xác định giá trị của các biến trong mơ hình đo lường hành vi QTLN. Dựa vào BCTC, báo cáo thường niên, các thông tin về quy mô công ty, thời gian niêm yết, địn bẩy tài chính, tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập, cơng ty kiểm tốn, cấu trúc sở hữu sẽ được thu thập phục vụ mơ hình xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi QTLN trong bài nghiên cứu.
3.4.3. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc điểm cơ bản của dữ liệu thu thập thông qua các chỉ số giá trị trung bình (mean), giá trị lớn nhất (maximun), giá trị nhỏ nhất (minimum), độ lệch chuẩn (standard devitation)… từ đó khái quát được các hiện tượng, đặc điểm, tính chất liên quan đến tổng thể nghiên cứu.
Phân tích tƣơng quan
Phân tích tương quan Pearson sẽ được dùng trong nghiên cứu này để kiểm tra mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Tác giả sử dụng ma trận tương quan và hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Khi giá trị hệ số Pearson càng gần 1 thì giữa hai biến này có mối quan hệ tuyến tính càng chặt chẽ và ngược lại.
Phân tích hồi quy đa biến
Tác giả sử dụng phân tích hồi quy đa biến để xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi QTLN. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): Hệ số biến thiên R2 được dùng để xác định tỷ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình hồi quy. Đó cũng là thơng số đo lường độ thích hợp của đường hồi quy, cụ thể: khi R2 càng gần 0 thì mơ hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu, và khi R2 càng gần 1 thì mơ hình càng được xây dựng thích hợp. Trong trường hợp có hơn 1 biến giải thích trong mơ hình, R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình của mơ hình hồi quy đa biến. Ngồi ra, nhân tố nào có hệ số beta lớn hơn thì có thể nhận xét rằng nhân tố đó có mức độ ảnh hưởng lớn hơn so với các mơ hình khác trong nghiên cứu.
Như vậy, tác giả thực hiện kiểm định các giả thuyết của mơ hình hồi quy thông qua các bước lần lượt như sau:
+ Tiến hành hồi quy đa biến cho mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi QTLN.
+ Kiểm định giả thuyết của mơ hình: tác giả Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua ma trận tương quan và hệ số khếch đại phương sai (VIF) (Variance inflation factor). Các biến có sự đa cộng tuyến cao có thể làm sai lệch đi kết quả nghiên cứu và khơng có tính khái qt hóa. Bên cạnh đó là nhiều vấn đề nảy sinh nếu khi hiện tượng đa cộng tuyến trở nên trầm trọng, ví dụ như nó có thể làm tăng sai số của hệ số beta, tạo ra hệ số hồi quy ngược với những gì ta mong đợi. Thơng thường, khi chỉ số VIF lớn hơn 10, hiện tượng đa cộng tuyến đang tồn tại. Như vậy, trong nghiên cứu này, để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trong xảy ra thì yêu cầu hệ số VIF phải nhỏ hơn 10.
+ Xem xét giá trị trung bình của các tham số thơng qua thống kê mơ tả phần dư;
+ Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư;
+ Cuối cùng, tác giả thực hiện hồi quy đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất.
KẾT UẬN CHƢƠNG 3
Trong chương 3, tác giả trình bày các phương pháp nguyên cứu, trên cơ sở tổng quan các mơ hình nghiên cứu trong và ngồi nước đã được thực hiện chương trước, tác giả đề xuất ra mơ hình xác định ảnh hưởng của 7 nhân tố bao gồm: quy mô công ty, thời gian niêm yết của cơng ty, địn bẩy tài chính, tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập, chất lượng kiểm tốn, quyền sở hữu của cổ đơng lớn, tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài đến hành vi QTLN trên BCTC tại các công ty niêm yết thuộc ngành xây dựng tại Việt Nam. Bài nghiên cứu được vận dụng mơ hình của Kothari, Leone and Wasley (2005) để nhận diện và đo lường hành vi QTLN. Nguồn dữ liệu được thu thập từ BCTC, báo cáo thường niên của các cơng ty thuộc nhóm ngành xây dựng được niêm yết trên sàn giao dịch HOSE và HNX trong giai đoạn năm 2013-2018 và dữ liệu được tập hợp thành dạng bảng. Để kiểm định các giả thuyết thống kê, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20, phân tích thống kê mơ tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO UẬN
Ở chương này tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thơng qua việc phân tích và giải thích kết quả thống kê mơ tả của dữ liệu mẫu, và dựa vào dữ liệu đầu ra của phần mềm SPSS 20 để kiểm định các giả thuyết được nêu lên trong bài.
4.1. Kết quả nghiên cứu giai đoạn 1
Tác giả tiến hành đo lường hành vi QTLN cho từ các năm 2014 đến năm 2018 bằng việc sử dụng mơ hình Kothari, Leone and Wasley (2005), kết quả đo lường được thể hiện ở bảng 4.1.
Bảng 4.1. Kết quả đo lường các hệ số hồi quy theo mơ hình Kothari, Leone and Wasley (2005) Biến B Sig. C 0.026 0.018** 0.665 0.000* 0.074 0.034** -0.087 0.012** 2.416 0.000* Hệ số R2 hiệu chỉnh 0.476 Hệ số F-statistic 57.589
* và ** tương ứng chấp nhận với mức ý nghĩa là 1% và 10%
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS 20) Kết quả hồi quy ở bảng trên cho thấy các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê với các mức ý nghĩa 1% và 10%, thống kê F có giá trị bằng 57.589, cho thấy việc sử dụng mơ hình Kothari, Leone and Wasley (2005) để phát hiện hành vi điều chỉnh lợi nhuận của các công ty thuộc ngành xây dựng được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam là phù hợp. Đồng thời, giá trị R2 hiệu chỉnh chỉ ra có 47.6%
trường hợp các công ty xây dựng được niêm yết có thực hiện hành vi điều chỉnh lợi nhuận giai đoạn 2014-2018.
Kế tiếp đó, tác giả sử dụng các hệ số hồi quy ước lượng được ở trên để tính tốn giá trị
để làm đại diện cho hành vi QTLN các công ty, các giá trị được
mô tả cụ thể như trong bảng 4.2.
Bảng 4.2. Mô tả thống kê biến kế tốn dồn tích có điều chỉnh
Số quan sát Gía trị trung bình Gía trị lớn nhất Gía trị nhỏ nhất Độ lệch chuẩn <0 102 -0.090381 -0.001388 -0.524367 0.102321 >0 148 0.106851 0.487418 0.000496 0.096579 Tổng 250 0.026381 0.487418 -0.524367 0.138517
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS 20) Kết quả thống kê này cho thấy các công ty niêm yết thuộc ngành xây dựng tViệt Nam có xu hướng điều chỉnh tăng lợi nhuận trong giai đoạn năm 2014 đến năm 2018, điều đó thể hiện thông qua số lượng trường hợp điều chỉnh tăng lợi nhuận là 148, tương ứng chiếm 59,2%, trong khi số trường hợp thực hiện điều chỉnh giảm lợi nhuận là 102 chiếm 40,2%. Ngồi ra, điều này cịn thể hiện rõ khi tác giả xem xét tới trị tuyệt đối của các công ty quản trị tăng lợi nhuận là 0.106851, trong khi các công ty quản trị giảm lợi nhuận có trị tuyệt đối nhỏ hơn là 0.090381.
4.2. Kết quả nghiên cứu giai đoạn 2
Ở giai đoạn này, tác giả sẽ sử dụng giá trị tuyệt đối của biến kế tốn dồn tích có điều chỉnh có được từ kết quả nghiên cứu của giai đoạn 1 để làm đại diện cho biến hành vi QTLN (EM=DAit/Ait-1) của các cơng ty thuộc nhóm ngành xây dựng được niêm yết trên sàn chứng khoán trong giai đoạn 2014 đến 2018.
4.2.1. Thống kê mô tả
Tác giả tiến hành phân tích thống kê mơ tả để giúp người đọc có cái nhìn khái qt về các đặc tính cơ bản của từng nhân tố được sử dụng trong mơ hình hồi quy giai đoạn 2. Kết quả thống kê mô tả được mô tả trong bảng 4.3.
Bảng 4.3. Mô tả thống kê các biến quan sát trong mơ hình hồi quy thứ hai
Số quan sát Gía trị nhỏ nhất Gía trị lớn nhất Gía trị trung bình Độ lệch chuẩn EM 250 0.000496 0.524368 0.100131 0.099091 SIZE 250 1.414810 4.3588 2.979530 0.590253 TIME 250 2.000000 14 8.4 2.462571 LEV 250 0.014730 0.948080 0.636595 0.203539 IDV 250 0.000000 1 0.626863 0.200395 AUD 250 0.000000 1 0.45572 0.359937 BLOK 250 0.000000 1 0.476000 0.500426 OWN 250 0.000000 0.58710 0.093330 0.135335
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS 20) Kết quả thống kê cho thấy hành vi QTLN của các công ty niêm yết thuộc nhóm ngành xây dựng (EM) có giá trị trung bình bằng 0.100131, trong đó giá trị nhỏ nhất bằng 0.000496 và giá trị lớn nhất bằng 0.524368. Trong khi đó, qui mơ cơng ty (SIZE) nhận giá trị trung bình bằng 2.979530 với giá trị nhỏ nhất bằng 1.414810 và giá trị lớn nhất bằng 4.35880; thời gian niêm yết của cơng ty (TIME) nhận giá trị trung bình bằng 8.4 trong đó giá trị nhỏ nhất bằng 2 và giá trị lớn nhất bằng 14; địn bẩy tài chính (LEV) nhận giá trị trung bình bằng 0.636595 trong đó giá trị nhỏ nhất bằng 0.014730 và giá trị lớn nhất bằng 0.948080. Với mức địn bẩy trung bình này cho thấy các cơng ty niêm yết thuộc nhóm ngành xây dựng sử dụng địn bẩy tài chính ở mức khá cao. Tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập nhận giá trị trung bình bằng 0.626863, trong đó giá trị nhỏ nhất bằng 0 và giá trị lớn nhất bằng 1; Chất lượng kiểm toán nhận giá trị trung bình bằng 0.455720,
trong đó giá trị nhỏ nhất bằng 0 và giá trị lớn nhất bằng 1; Quyền sở hữu của cổ đơng lớn nhận giá trị trung bình bằng 0.476000 với giá trị nhỏ nhất bằng 0 và giá trị lớn nhất bằng 1; Tỷ lệ sở hữu nước ngoài nhận giá trị trung bình bằng 0.093330, trong đó giá trị nhỏ nhất bằng 0 và giá trị lớn nhất bằng 0.587100.
4.2.2. Phân tích tƣơng quan
Như đã trình bày trong phần phương pháp nghiên cứu, trước khi tiến hành hồi quy, tác giả sẽ chạy tương quan để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, từ đó làm tiền đề cho việc kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến sau khi hồi quy. Theo đó tác giả sử dụng ma trận tương quan trong phân tích này, kết quả được thể hiện trong bảng 4.4
Bảng 4.4. Ma trận phân tích tƣơng quan giữa các biến
EM SIZE TIME LEV IDV AUD BLOK OWN
EM Pearson Correlation 1 .597** -.581** -0.045 -.574** -.519** .467** -.410** Sig. (2-tailed) .000 .000 .480 .000 .000 .000 .000 SIZE Pearson Correlation 1 -.520** -0.056 -.553** -.497** .474** -.357** Sig. (2-tailed) .000 .376 .000 .000 .000 .000 TIME Pearson Correlation 1 0.021 .571** .476** -.566** .699** Sig. (2-tailed) .737 .000 .000 .000 .000 LEV Pearson Correlation 1 0.002 0.098 0.071 0.046 Sig. (2-tailed) .976 .122 .262 .466 IDV Pearson Correlation 1 .436** -.483** .525** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 AUD Pearson Correlation 1 -.280** .435** Sig. (2-tailed) .000 .000 BLOK Pearson Correlation 1 -.446** Sig. (2-tailed) .000 OWN Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed)
Kết quả bảng 4.4 cho thấy tồn tại mối quan hệ tương quan tuyết tính giữa biến QTLN (EM), Quy mô công ty (SIZE), Thời gian niêm yết của công ty (TIME), Tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập (IDV), Chất lượng kiểm toán (AUD), Quyền sở hữu của cổ đông lớn (BLOK), Tỷ lệ sở hữu nước ngồi (OWN), ngoại trừ biến Địn bẩy tài chính (LEV) với hệ số Sig bằng 0.480 > 0.05 nên biến này bị loại bỏ không đưa vào phân tích hồi quy. Hệ số tương quan cao nhất là mối quan hệ giữa Đòn bẩy tài