Mô hình nghiên cứu

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.3 Mô hình nghiên cứu

Để kiểm tra các giả thuyết 1.1 - 1.7, dự đoán tác động của QTDN đối với cấu trúc vốn, ước tính phương trình (1):

LEVi,t = α + βCGi,t + γZi,t + ηi + νt + εi,t (1)

Trong đó:

LEVi, t đo lường địn bẩy tài chính của doanh nghiệp i tại thời điểm t.

Biến độc lập đại diện cho các biến QTDN (CG) bao gồm quy mô HĐQT, HĐQT độc lập, quy mô ủy ban kiểm toán, số thành viên nữ trong HĐQT, CEO kiêm nhiệm, sự tập trung quyền sở hữu và danh tiếng của doanh nghiệp kiểm toán.

Z là một vectơ của biến kiểm soát doanh nghiệp bao gồm lợi nhuận ngành, quy mô doanh nghiệp, tuổi doanh nghiệp, chi tiêu vốn, khả năng thanh toán hiện hành, tỷ số

giá trị thị trường chia giá trị sổ sách, tỷ sớ dịng tiền từ hoạt động trên tởng tài sản, tỷ số tài sản cố định.

Mô hình 2

Để kiểm tra các giả thuyết 2.1 - 2.7 dự đoán tác động của QTDN đối với hiệu quả doanh nghiệp, hồi quy phương trình (2):

ROEi,t = α + βCGi,t + γZi,t + ηi + νt + εi,t (2)

Trong đó:

ROEi, t tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu, đo lường hiệu quả doanh nghiệp i tại thời điểm t.

Các biến còn lại được định nghĩa như trên.

Mô hình 3

Để kiểm tra giả thuyết 3, dự đoán tác động của đòn bẩy tài chính lên hiệu quả doanh nghiệp, hồi quy phương trình (3):

ROEi,t = α + βLEVi,t + γZi,t + ηi + νt + εi,t (3)

Mô hình 4

Để kiểm tra các giả thuyết 4.1 - 4.7, dự đoán tác động trung gian của đòn bẩy tài chính lên mối quan hệ giữa QTDN và hiệu quả doanh nghiệp, hồi quy phương trình (4):

ROEi,t = α + βCGi,t + δLEVi,t + γZi,t + ηi + νt + εi,t (4)

3.4 Các biến trong mô hình Bảng 3. 1Mô tả các biến

Ký hiệu Tên biến Định nghĩa Quản trị doanh nghiệp

BD_SIZE Quy mô HĐQT Số lượng thành viên trong HĐQT, bao gồm chủ tịch HĐQT và các thành viên HĐQT độc lập

BD_IND HĐQT độc lập Tỷ lệ số thành viên HĐQT độc lập trong HĐQT

BD_AUDIT Quy mô ban kiểm soát Số thành viên trong ban kiểm soát

BD_WOMEN Thành viên nữ trong HĐQT

Tỷ lệ số lượng thành viên nữ trong HĐQT

CEO_DUAL CEO kiêm nhiệm CEO kiêm nhiệm là biến giả có giá trị bằng 1 nếu CEO cũng là chủ tịch HĐQT và ngược lại bằng 0

OWN_TOP3 Sự tập trung quyền sở hữu

Tỷ lệ cổ phiếu phổ thông được nắm giữ bởi ba cổ đông lớn nhất

BIG4 Danh tiếng của danh nghiệp kiểm toán

Một biến nhị phân, bằng 1 nếu doanh nghiệp kiểm toán nằm trong danh sách bốn doanh nghiệp kiểm toán lớn (Big 4 bao gồm KPMG, Deloitte, PwC và EY) và ngược lại bằng 0

Cấu trúc vớn

LEV Địn bẩy tài chính Tởng nợ/ tổng tài sản

Hiệu quả doanh nghiệp

ROA Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản

Tỷ lệ lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản.

ROE Tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ phần

Tỷ lệ lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên vốn chủ sở hữu.

Biến kiểm soát

RETIND Lợi nhuận ngành Sự chênh lệch logarit tự nhiên của chỉ số giá.

LNTA Quy mô doanh nghiệp Logarit tự nhiên của tổng tài sản (tính bằng triệu VNĐ)

LNFAGE Tuổi doanh nghiệp Logarit tự nhiên số năm từ khi doanh nghiệp niêm yết

CAPEXTA Chi tiêu vốn Tỷ lệ chi đầu tư trên tổng tài sản

CACL Khả năng thanh toán hiện hành

Tỷ lệ tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn

MBV Tỷ số giá trị thị trường chia giá trị sổ sách

Tỷ lệ giá trị thị trường của cổ phiếu phổ thông trên giá trị sổ sách của cổ phiếu phổ thông

NCFOTA Tỷ sớ dịng tiền trên tởng tài sản

Tỷ lệ dòng tiền thuần từ hoạt động trên tổng tài sản

PPETA Tỷ số tài sản cố định Tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản

ROA Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản

Tỷ lệ thu nhập trước lãi và thuế trên tổng tài sản

3.4.1 Biến phụ thuộc

Để kiểm tra giả thuyết đo lường đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp bằng tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản. Một số học giả (Margar Viêm và Psillaki, 2010; Vithessonthi và Tongurai, 2015) đã sử dụng biến này như một thước đo đòn bẩy tài chính.

LEV – Đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp. Được tính theo công thức:

LEV = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡𝑎̀𝑖 𝑠𝑎̉𝑛

Để kiểm tra giả thuyết 2 - 4, các nghiên cứu trước đây như Chen và cộng sự (2005) và Bhabra (2007) đo hiệu quả doanh nghiệp bằng tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ phần (ROE) tính bằng tỷ lệ lợi nhuận trước lãi và thuế trên vốn chủ sở hữu. Để kiểm tra mức độ mạnh mẽ của bài nghiên cứu, sử dụng tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA), đo bằng tỷ lệ

thu nhập trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản, như một thước đo thay thế cho hiệu quả doanh nghiệp. Các phép đo kế toán khác nhau được sử dụng để ước tính hiệu quả doanh nghiệp. ROA và ROE chỉ ra hiệu quả trong việc sử dụng tổng tài sản và vốn chủ sở hữu của các doanh nghiệp, thể hiện thu nhập rịng được tạo ra bởi một đơn vị tởng tài sản và vốn chủ sở hữu tương ứng.

ROA – Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản. Được tính theo công thức:

ROA = 𝐸𝐵𝐼𝑇

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡𝑎̀𝑖 𝑠𝑎̉𝑛

ROE – Tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ phần. Được tính theo công thức:

ROE = 𝐸𝐵𝐼𝑇

𝑉ố𝑛 𝑐ổ 𝑝ℎầ𝑛

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 dịng tiền từ hoạt động trên tởng tài sản. Theo Keefe và Yaghoubi (2016) dịng tiền có tác động ngược chiều đến đòn 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 đòn 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 đổi, đa cộng tuyến, 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