Biến độc lập

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.4 Các biến trong mô hình

3.4.2 Biến độc lập

Để kiểm tra tác động QTDN đới với địn bẩy tài chính và hiệu quả doanh nghiệp, sử dụng biến đo lường QTDN, phù hợp với các nghiên cứu trước đây (Chen và cộng sự, 2005; Nguyen, 2011). Theo Bhagat và Bolton (2008), quy mô HĐQT (BD_SIZE) đo bằng số lượng thành viên trong HĐQT; HĐQT độc lập (BD_IND) đo bằng tỷ lệ số lượng thành viên HĐQT độc lập trong HĐQT; CEO kiêm nhiệm (CEO_DUAL) là một biến giả, bằng một nếu CEO cũng là chủ tịch HĐQT và ngược lại bằng không. Sự tập trung quyền sở hữu (OWN_TOP3) là tỷ lệ cổ phiếu phổ thông được nắm giữ bởi ba cổ đông lớn nhất. Danh tiếng của doanh nghiệp kiểm toán (BIG4) là một biến nhị phân cho biết liệu doanh nghiệp có được kiểm toán bởi một trong bốn doanh nghiệp kiểm toán hàng đầu (BIG4 bao gồm KPMG, Deloitte, Pricewaterhouse Coopers, Ernst & Young) hay không và bằng một nếu được kiểm toán bởi BIG4, ngược lại bằng không. Quy mô của ban kiểm soát (BD_AUDIT) là số lượng thành viên của ban kiểm soát trong HĐQT. Thành viên nữ trong HĐQT (BD_WOMEN) được đo bằng tỷ lệ số thành viên nữ trong HĐQT.

Bài nghiên cứu kiểm tra giả thuyết dựa trên các giả định cơ bản, cố gắng giảm bớt mối quan tâm những thay đổi xảy ra bên trong cũng như bên ngoài doanh nghiệp có thể tác động đến (1) các biến để kiểm soát các đặc điểm riêng biệt của doanh nghiệp có thể tác động đến đòn bẩy tài chính và hiệu quả doanh nghiệp và (2) lợi nhuận của ngành (RETIND) bằng chênh lệch chỉ số logarit của chỉ số giá ngành mà doanh nghiệp hoạt động để kiểm soát điều kiện mức độ ngành công nghiệp.

Để kiểm soát các đặc điểm cụ thể có thể tác động đến địn bẩy tài chính và hiệu quả doanh nghiệp cũng như giải quyết các mối lo ngại phát sinh từ các biến bị bỏ qua có thể tác động đến cả địn bẩy tài chính và hiệu quả doanh nghiệp, ước tính bao gồm lợi nhuận của ngành (RETIND) là biến kiểm soát cấp ngành và các biến kiểm soát cấp độ doanh nghiệp. Cụ thể bao gồm quy mô doanh nghiệp (LNTA), tuổi doanh nghiệp (LNFAGE), chi tiêu vốn (CAPEXTA), khả năng thanh toán hiện hành (CACL), giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (MBV), tỷ sớ dịng tiền hoạt động (NCFOTA), tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (PPETA) và tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) là các biến kiểm soát doanh nghiệp.

Phù hợp với các nghiên cứu trước đó (Chen và cộng sự, 2005; García-Meca và cộng sự, 2015), quy mô doanh nghiệp (LNTA) được đo bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản (tính bằng triệu VNĐ). Tuổi doanh nghiệp (LNFAGE) được tính bằng logarit tự nhiên của số năm kể từ khi doanh nghiệp được niêm ́t. T̉i doanh nghiệp có thể được sử dụng như một chỉ số về kinh nghiệm của doanh nghiệp trong hoạt động kinh doanh của mình. Các doanh nghiệp hoạt động lâu năm có xu hướng có cơ cấu tở chức, quy trình và hệ thống tốt. Mặt khác, những doanh nghiệp mới hoặc trẻ hơn thường ít cứng nhắc hơn trong cơ cấu tổ chức.

Để kiểm soát ảnh hưởng của đầu tư doanh nghiệp vào đòn bẩy và hiệu quả doanh nghiệp, sử dụng chi tiêu vốn (CAPEXTA) là tỷ lệ chi tiêu vốn trên tổng tài sản. Sử dụng tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (MBV) là tỷ lệ giá trị thị trường của vốn chủ

sở hữu so với giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu, để nắm bắt các cơ hội đầu tư của doanh nghiệp.

Khả năng thanh toán hiện hành (CACL) tính bằng tỷ lệ tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn, đo lường mức độ doanh nghiệp có đủ tài sản ngắn hạn để trả các nghĩa vụ nợ ngắn hạn. Các doanh nghiệp có tiền mặt thường xuyên chuẩn bị tốt hơn để hấp thụ các cú sớc thanh khoản. Do đó, bài nghiên cứu kiểm soát việc nắm giữ tiền mặt bằng cách sử dụng tỷ lệ dòng tiền từ hoạt động (NCFOTA), đo bằng tỷ lệ dòng tiền từ hoạt động trên tổng tài sản. Theo Keefe và Yaghoubi (2016) dịng tiền có tác động ngược chiều đến địn bẩy tài chính.

Theo Margar Viêm và Psillaki (2010), tỷ lệ tài sản cố định (PPETA) được đo bằng tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản. Lợi nhuận (ROA) tính bằng tỷ lệ thu nhập trước thuế và lãi vay (EBIT) trên tổng tài sản, để kiểm soát mức độ tác động của lợi nhuận lên đòn bẩy.

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 4.1 Phân tích thống kê mô tả các biến Bảng 4. 1 Thống kê mô tả các biến

Nguồn: kết quả từ phần mềm Stata 14.0

Bảng 4.1 trình bày số liệu thống kê mô tả của các biến được sử dụng trong bài nghiên cứu cho mẫu 225 doanh nghiệp gồm 2,250 quan sát năm giai đoạn 2008 – 2017. Biến đo lường QTDN: BD_SIZE có giá trị trung bình của là 5,5, giá trị lớn nhất là 11, giá trị nhỏ nhất là 3. Giá trị trung bình của BD_AUDIT là 3.05, giá trị nhỏ nhất là 0, giá trị lớn nhất là 6.

Biến địn bẩy LEV có giá trị trung bình là 0,51, độ lệch chuẩn 0,22, giá trị lớn nhất là 0,97, giá trị nhỏ nhất là 0,07. Đới với biến địn bẩy cho thấy các doanh nghiệp Việt Nam có mức địn bẩy khơng đờng đều, có những doanh nghiệp hệ sớ địn bẩy rất cao 0,97, trong khi những doanh nghiệp có địn bẩy rất thấp 0,07.

Biến hiệu quả doanh nghiệp: Giá trị trung bình của ROE là 0,19, giá trị lớn nhất là 1,18, giá trị nhỏ nhất là -2,3 trong khi giá trị trung bình của ROA là 0,08, giá trị lớn nhất là 0,55, giá trị nhỏ nhất là -0,52.

RETIND 2,250 4.01353 .218766 3.647551 4.81697 PPETA 2,250 .2780531 .2076706 0 .9764196 NCFOTA 2,250 .0619028 .1575844 -.6958686 1.902682 MBV 2,250 .8243756 .767455 .0849479 12.60117 CACL 2,250 2.222574 3.730523 .1137779 145.1005 CAPEXTA 2,250 .0609048 .0782299 -.0179954 .7234252 LNGAGE 2,250 .7172173 .2950502 0 1.230449 LNTA 2,250 5.757546 .6561512 4.084494 7.724785 ROE 2,250 .187869 .17782 -2.297765 1.180427 ROA 2,250 .0825059 .0739963 -.5296702 .5476837 LEV 2,250 .5092061 .2247203 .0068849 .9696328 BIG4 2,250 .2266667 .4187682 0 1 OWN_TOP3 2,250 .4705404 .1892186 .05 .9925 CEO_DUAL 2,250 .3097778 .4625047 0 1 BD_WOMEN 2,250 .1341699 .1583437 0 1 BD_AUDIT 2,250 3.052889 .3846234 0 6 BD_IND 2,250 .6276253 .1797493 0 1 BD_SIZE 2,250 5.567556 1.20179 3 11 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max

4.2 Phân tích ma trận hệ số tương quan các biến Bảng 4. 2 Ma trận hệ số tương quan các biến

RETIND -0.0823 0.0074 0.3929 -0.0068 -0.0607 1.0000 PPETA 0.4459 -0.1027 -0.0027 0.1345 1.0000 NCFOTA 0.0962 0.1489 0.1058 1.0000 MBV 0.0761 0.0641 1.0000 CACL -0.0601 1.0000 CAPEXTA 1.0000 CAPEXTA CACL MBV NCFOTA PPETA RETIND

RETIND 0.0407 0.0825 -0.0219 0.1193 -0.0681 0.1507 0.2175 -0.0289 -0.0208 -0.0823 0.1629 0.5005 PPETA 0.1140 0.0515 0.1471 -0.0842 -0.0809 0.1557 0.0325 0.0097 0.0222 0.0609 0.1549 -0.0939 NCFOTA 0.0125 0.0251 0.0007 0.0279 0.0160 0.0874 0.0277 -0.2042 0.3001 0.1226 -0.0512 -0.0187 MBV 0.1133 0.1143 0.0749 0.1638 -0.0353 0.1335 0.1969 -0.1255 0.3250 0.0584 0.1694 0.1158 CACL -0.0606 0.0823 -0.0240 0.0587 -0.0059 0.0152 -0.0455 -0.4080 0.0892 -0.0913 -0.1411 0.0565 CAPEXTA 0.0814 -0.0209 0.0182 -0.0204 -0.0095 0.0179 -0.0243 0.0595 0.1127 0.1426 0.0897 -0.2119 LNGAGE 0.0057 0.1492 -0.0278 0.0294 -0.1956 0.1227 0.1555 -0.1040 -0.1554 -0.2383 0.1429 1.0000 LNTA 0.3477 0.0586 0.2133 -0.0340 -0.1330 0.1183 0.5217 0.3403 -0.0364 0.1112 1.0000 ROE -0.0086 -0.1051 0.0529 -0.0692 0.0340 0.0775 0.0393 0.2428 0.6771 1.0000 ROA 0.0097 -0.0309 0.0279 0.0804 0.0409 0.1046 0.0298 -0.2709 1.0000 LEV 0.0119 -0.1224 0.0528 -0.1596 0.0020 0.0026 0.0627 1.0000 BIG4 0.1507 0.1579 0.0912 -0.0673 -0.1653 0.2132 1.0000 OWN_TOP3 -0.1190 0.1175 0.1212 -0.0727 -0.1505 1.0000 CEO_DUAL -0.0341 -0.2974 -0.0646 0.0961 1.0000 BD_WOMEN -0.0041 -0.0657 -0.0431 1.0000 BD_AUDIT 0.2958 0.0381 1.0000 BD_IND 0.0550 1.0000 BD_SIZE 1.0000 BD_SIZE BD_IND BD_AUDIT BD_WOMEN CEO_DUAL OWN_TOP3 BIG4 LEV ROA ROE LNTA LNGAGE

Bảng 4.2 trình bày hệ số tương quan của các biến chính cho mẫu 2.250 quan sát. Vì các hệ số tương quan giữa các biến giải thích dưới 0,5, nên không xảy ra vấn đề về đa cộng tuyến. Như mong đợi, ROE và ROA có mới tương quan cao (r = 0,68), do đó chỉ ra rằng ROE, ROA có thể được sử dụng gần như thay thế cho nhau như một đại diện cho hiệu quả doanh nghiệp.

4.3 Phân tích kết quả hồi quy

Kết quả hồi quy bằng các mô hình như OLS, FEM, REM và có thể thực hiện hời quy khác sau khi thực hiện các kiểm định nhằm lựa chọn mô hình phù hợp.

4.3.1 Phân tích kết quả hồi quy theo mô hình 1 - tác động của quản trị doanh nghiệp đới với địn bẩy tài chính

Bảng 4. 3 Kết quả hồi quy bằng mô hình OLS, FEM, REM

Tên biến OLS FEM REM

Hệ số β P - Value Hệ số β P - Value Hệ số β P - Value

BD_SIZE - 0.0218715 0.000 -0.0014025 0.601 -0.0048127 0.084 BD_IND - 0.1023781 0.000 -0.0324441 0.029 -0.0325703 0.038 BD_AUDIT 0.0097321 0.352 0.0172581 0.025 0.0123969 0.123 BD_WOMEN - 0.170223 0.000 -0.0212068 0.274 -0.0499568 0.013 CEO_DUAL - 0.0023012 0.792 0.016985 0.003 0.0196521 0.001 OWN_TOP3 0.0357576 0.097 0.0453387 0.015 0.0325117 0.086 BIG4 - 0.0631313 0.000 0.0044339 0.580 -0.0066665 0.426 ROA - 0.6643083 0.000 -0.3016884 0.000 -0.357987 0.000 LNTA 0.1422793 0.000 0.342755 0.000 0.2346486 0.000 LNGAGE - 0.1267191 0.000 -0.1324267 0.000 -0.0944196 0.000 CAPEXTA 0.1570752 0.004 0.0645676 0.026 0.0890517 0.004 CACL - 0.0191006 0.000 -0.0061099 0.000 -0.0070157 0.000 MBV - 0.012302 0.036 0.0041614 0.238 0.0034598 0.355 NCFOTA - 0.0733718 0.004 0.0171412 0.184 -0.0031248 0.821 PPETA - 0.1179796 0.000 0.0050304 0.792 -0.0239415 0.213 RETIND 0.0466854 0.032 -0.0374624 0.004 -0.0200684 0.142

_cons - 0.0939274 0.324 -1.23951 0.000 -0.6536074 0.000

Prob > F 0.0000 0.0000 0.0000

R - squared 0.3853 0.1765 0.2224

Kiểm định lựa chọn mô hình

F – test 0.0000

Hausman test 0.0000

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 14.0

Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp Kiểm định F:

Giả thuyết Ho: Mô hình OLS phù hợp hơn FEM H1: Mô hình FEM phù hợp hơn FEM

Kết quả kiểm định F: Với kết quả p- value =0,0000 < 5% nên bác bỏ giả thuyết Ho: Mô hình OLS phù hợp hơn FEM, chấp nhận giả thuyết H1: Mô hình FEM phù hợp hơn FEM, điều này chỉ ra rằng nên chọn FEM phù hợp hơn.

Kiểm định Hausman:

Giả thuyết Ho: Mô hình REM phù hợp hơn FEM H1: Mô hình FEM phù hợp hơn FEM

Kết quả kiểm định Hausman: Với kết quả p- value =0,0000 < 5% nên bác bỏ giả thuyết Ho: Mô hình REM phù hợp hơn REM, chấp nhận giả thuyết H1: Mô hình FEM phù hợp hơn FEM, điều này chỉ ra rằng nếu phải chọn giữa mô hình FEM và REM thì nên chọn FEM.

Kết luận: Để chọn giữa các mô hình OLS, FEM, REM, sử dụng các kiểm định F

và kiểm định Hausman. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn. Tuy nhiên kiểm tra các khuyết tật của mô hình FEM như hiện tượng phương sai thay đởi, đa cộng tún, tự tương quan và nếu có khuyết tật thì khắc phục bằng phương pháp GLS.

Kiểm tra các khuyết tật của mô hình

Bảng 4. 4 Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan, đa cộng tuyến.

Kiểm định Kết quả kiểm định Kết luận

Phương sai thay đởi Pro > chi2 = 0.0000 Có hiện tượng phương sai thay đổi Tự tương quan Prob > F = 0.0000 Có hiện tượng tự tương quan Đa cộng tuyến VIF < 10 Khơng có hiện tượng đa cộng tún

Ng̀n: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 14.0

Với kết quả kiểm định trên thì mơ hình có khuyết tật là hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan nên thực hiện hồi quy bằng GLS để khắc phục.

Bảng 4. 5 Kết quả hồi quy bằng phương pháp GLS

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 14.0

_cons -.2911721 .0599995 -4.85 0.000 -.408769 -.1735753 RETIND -.0142057 .0115259 -1.23 0.218 -.0367961 .0083847 PPETA -.0837738 .018156 -4.61 0.000 -.119359 -.0481887 NCFOTA -.0371659 .0091494 -4.06 0.000 -.0550984 -.0192333 MBV .0011704 .0036955 0.32 0.751 -.0060727 .0084136 CACL -.0125253 .0009621 -13.02 0.000 -.0144109 -.0106397 CAPEXTA .0889603 .0217472 4.09 0.000 .0463365 .1315841 LNGAGE -.0866681 .0111717 -7.76 0.000 -.1085642 -.064772 LNTA .1905351 .0071354 26.70 0.000 .1765499 .2045203 ROA -.3780094 .0315096 -12.00 0.000 -.4397671 -.3162518 BIG4 -.0185675 .0068267 -2.72 0.007 -.0319475 -.0051874 OWN_TOP3 -.0129087 .0163177 -0.79 0.429 -.0448907 .0190734 CEO_DUAL .0020144 .0050778 0.40 0.692 -.0079379 .0119668 BD_WOMEN -.0438 .016013 -2.74 0.006 -.0751849 -.0124151 BD_AUDIT -.0020815 .0055495 -0.38 0.708 -.0129584 .0087953 BD_IND -.0143797 .0115552 -1.24 0.213 -.0370275 .0082681 BD_SIZE -.008482 .0020925 -4.05 0.000 -.0125833 -.0043807 LEV Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(16) = 1436.18 Estimated coefficients = 17 Time periods = 10 Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 225 Estimated covariances = 225 Number of obs = 2,250 Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.7888)

Panels: heteroskedastic

Coefficients: generalized least squares Cross-sectional time-series FGLS regression

Bảng 4. 6 So sánh kết quả hồi quy bằng phương pháp OLS, FEM, REM, GLS

Cột (1), (2), (3), (4) kết quả hồi quy từ mô hình OLS, REM, FEM, GLS. Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 14.0

* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001 t statistics in parentheses N 2250 2250 2250 2250 (-0.99) (-14.64) (-8.46) (-4.85) _cons -0.0939 -1.240*** -0.654*** -0.291*** (2.14) (-2.91) (-1.47) (-1.23) RETIND 0.0467* -0.0375** -0.0201 -0.0142 (-5.61) (0.26) (-1.25) (-4.61) PPETA -0.118*** 0.00503 -0.0239 -0.0838*** (-2.88) (1.33) (-0.23) (-4.06) NCFOTA -0.0734** 0.0171 -0.00312 -0.0372*** (-2.10) (1.18) (0.92) (0.32) MBV -0.0123* 0.00416 0.00346 0.00117 (-18.43) (-11.20) (-12.01) (-13.02) CACL -0.0191*** -0.00611*** -0.00702*** -0.0125*** (2.85) (2.23) (2.88) (4.09) CAPEXTA 0.157** 0.0646* 0.0891** 0.0890*** (-8.16) (-12.88) (-9.15) (-7.76) LNGAGE -0.127*** -0.132*** -0.0944*** -0.0867*** (19.47) (26.73) (22.76) (26.70) LNTA 0.142*** 0.343*** 0.235*** 0.191*** (-11.56) (-8.17) (-9.19) (-12.00) ROA -0.664*** -0.302*** -0.358*** -0.378*** (-5.77) (0.55) (-0.80) (-2.72) BIG4 -0.0631*** 0.00443 -0.00667 -0.0186** (1.66) (2.44) (1.72) (-0.79) OWN_TOP3 0.0358 0.0453* 0.0325 -0.0129 (-0.26) (2.98) (3.26) (0.40) CEO_DUAL -0.00230 0.0170** 0.0197** 0.00201 (-6.99) (-1.09) (-2.49) (-2.74) BD_WOMEN -0.170*** -0.0212 -0.0500* -0.0438** (0.93) (2.24) (1.54) (-0.38) BD_AUDIT 0.00973 0.0173* 0.0124 -0.00208 (-4.60) (-2.18) (-2.08) (-1.24) BD_IND -0.102*** -0.0324* -0.0326* -0.0144 (-6.23) (-0.52) (-1.73) (-4.05) BD_SIZE -0.0219*** -0.00140 -0.00481 -0.00848*** LEV LEV LEV LEV (1) (2) (3) (4)

Bảng 4. 7 Bảng so sánh giả thuyết nghiên cứu và kết quả thực nghiệm

Biến Giả thuyết Kết quả Mức ý nghĩa Tác động Tác động

Quy mô HĐQT + - 0,1%

HĐQT độc lập + _ Khơng có ý nghĩa

thống kê

Quy mô của ban kiểm soát + -

Thành viên nữ trong HĐQT + _ 1%

CEO kiêm nhiệm - + Khơng có ý nghĩa

thống kê

Sự tập trung quyền sở hữu + -

Danh tiếng của kiểm toán + _ 1%

+ Quan hệ cùng chiều

- Quan hệ ngược chiều

Bảng 4.7 trình bày kết quả hồi quy tác động của QTDN đến cấu trúc vốn. Kết quả hồi quy bằng phương pháp GLS cho thấy các biến độc lập đo lường QTDN như quy mô HĐQT (BD_SIZE), HĐQT độc lập (BD_IND), quy mô ban kiểm soát (BD_AUDIT), thành viên nữ trong HĐQT (BD_WOMEN), CEO kiêm nhiệm (CEO_DUAL), sự tập trung quyền sở hữu (OWN_TOP3), danh tiếng của doanh nghiệp kiểm toán (BIG4) thì chỉ có BD_SIZE, BD_WOMEN, BIG4 có tác động đến địn bẩy tài chính và có ý nghĩa thớng kê, các biến QTDN cịn lại khơng có ý nghĩa thớng kê.

Hệ sớ trên BD_SIZE là - 0.008 và ý nghĩa thống kê ở mức 0,1%, cho thấy việc tăng quy mô HĐQT sẽ giảm địn bẩy tài chính. Cấu trúc vớn của một doanh nghiệp dựa trên quyết định của HĐQT. Theo Hart (1995) tờn tại mới quan hệ ngược chiều có ý nghĩa giữa quy mô HĐQT và cấu trúc vớn, hàm ý rằng doanh nghiệp có quy mơ HĐQT lớn hơn áp dụng chính sách nợ thấp. Bên cạnh đó, Berger (1997) thấy rằng các doanh nghiệp có quy mơ HĐQT lớn hơn có địn bẩy thấp do quy mơ HĐQT lớn hơn gây áp lực lên các nhà quản lý để theo dõi các mức độ nợ thấp hơn và nâng cao hiệu quả QTDN. Abor

(2007) đã kiểm tra mối quan hệ giữa QTDN và quyết định cấu trúc vốn doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) ở Ghana cung cấp bằng chứng về mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô HĐQT và tỷ lệ địn bẩy, SME với quy mơ HĐQT lớn hơn thường có địn bẩy thấp. Mặc khác, Jensen (1986) giải thích lợi ích của nợ trong việc giảm chi phí đại diện của dòng tiền tự do, trong các tình huống mà doanh nghiệp giảm mâu thuẫn lợi ích giữa các cổ đông và các nhà quản lý.

Hệ số trên BD_WOMEN là - 0.0438 và ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy trong HĐQT có nhiều thành viên nữ hơn sẽ có địn bẩy thấp hơn. Phù hợp với nghiên