Biến VIF 1/VIF VIF 1/VIF VIF 1/VIF
Roa 3.28 0.3048 3.23 0.3095 3.21 0.3117 Ndts 3.1 0.3226 3.09 0.3237 3.07 0.3261 L_t_debt 1.61 0.6228 L_s_debt 1.24 0.8067 L_l_debt 1.76 0.5678 Size 1.23 0.8126 1.1 0.9132 1.2 0.8346 Tang 1.13 0.8872 1.05 0.9549 1.47 0.6820 Brisk 1.07 0.9388 1.07 0.9382 1.07 0.9374 Growth 1.06 0.9441 1.06 0.9453 1.06 0.9452 So 1.04 0.9653 1.05 0.9523 1.04 0.9605 Nguồn: Ph n mềm Stata 13.
4.2. Kết quả hồi quy ảnh hƣởng của mức độ SHNN đến ĐB của các doanh nghiệp nghiệp
Trước khi đi đến việc lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp để ước lượng ảnh hưởng của mức độ SHNN đến ĐB của các doanh nghiệp , luận văn thực hiện kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi bằng cách sử dụng lần lượt câu lệnh xtserial và xttest3 trong Stata.
Theo đó, kết quả kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi được luận văn thể hiện lần lượt ở bảng 4.4 và bảng 4.5. Qua kết quả trong bảng 4.4 thì có thể thấy rằng tương ứng với từng biến phụ thuộc tổng ĐB (T_debt), ĐB ngắn hạn (S_debt), ĐB dài hạn (L_debt) thì giá trị p-value của kiểm định tự tương quan đều bằng 0, nhỏ hơn mức thống kê 10%. Điều này cho thấy rằng giả thuyết H0 của kiểm định bị bác bỏ, nói cách khác, tồn tại hiện tượng tự tương quan trong mơ hình nghiên cứu của luận văn.
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định tự tƣơng quan với biến SHNN SO Biến phụ
thuộc
Giả thuyết H0: không tồn tại hiện
tƣợng tự tƣơng quan P-value
T_debt Bác bỏ 0.0000
S_debt Bác bỏ 0.0000
L_debt Bác bỏ 0.0000
Nguồn: Ph n mềm Stata 13.
Tương tự vậy, dựa vào bảng 4.5 có thể thấy rằng tương ứng với từng biến phụ thuộc tổng ĐB (T_debt), ĐB ngắn hạn (S_debt), ĐB dài hạn (L_debt) thì giá trị p-value của kiểm định phương sai thay đổi đều bằng 0, nhỏ hơn mức thống kê 10%. Điều này cho thấy rằng luận văn bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định, nói cách khác, phần dư của mơ hình có tồn tại phương sai thay đổi.
Bảng 4.5. Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi với biến SHNN SO Biến phụ
thuộc
Giả thuyết H0: không tồn tại hiện
T_debt Bác bỏ 0.0000
S_debt Bác bỏ 0.0000
L_debt Bác bỏ 0.0000
Nguồn: Ph n mềm Stata 13.
Từ kết quả hai kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi, luận văn có thể đi đến kết luận rằng nếu hồi quy mơ hình nghiên cứu bởi phương pháp ước lượng OLS thì kết quả hồi quy sẽ có thể bị chệch và không đáng tin cậy. Do đó, luận văn áp dụng phương pháp hồi quy GMM như các nghiên cứu trước đây đã đề nghị khi dùng để khắc phục các vấn đề trong hồi quy như vấn đề nội sinh, tự tương quan và phương sai thay đổi.
4.2.2. Thảo luận
Trong phần này, luận văn trình bày kết quả hồi quy ảnh hưởng của SHNN SO đến ĐB của các DN bởi phương pháp ước lượng GMM và được trình bày trong bảng 4.6. Đồng thời, trong chương 03, luận văn cũng đã đề cập đến vấn đề kiểm định sau khi hồi quy bởi phương pháp ước lượng GMM. Cụ thể đó là kiểm định AR(2) và kiểm định Hansen. Dựa vào bảng kết quả trong bảng 4.6, có thể thấy rằng giá trị p-value của kiểm định AR(2) tương ứng với từng biến phụ thuộc T_debt, S_debt và L_debt là 0.72, 0.453, 0.102, tất cả đều lớn hơn mức thống kê 10%. Điều này cho thấy rằng giả thuyết H0 của kiểm định AR(2) được chấp nhận, nói cách khác, luận văn có thể kết luận rằng không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 02 sau khi hồi quy bởi phương pháp ước lượng GMM. Tương tự như vậy, với kiểm định Hansen, có thể thấy rằng giá trị p-value của kiểm định Hansen tương ứng với từng biến phụ thuộc T_debt, S_debt và L_debt là 0.134, 0.188, 0.351, tất cả đều lớn hơn mức thống kê 10%. Điều này cho thấy rằng giả thuyết H0 của kiểm định Hansen được chấp nhận, nói cách khác, luận văn có thể kết luận rằng phần dư của mơ hình khơng tương quan với các biến cơng cụ mà luận văn sử dụng trong phương pháp GMM. Điều này ngụ ý rằng vấn đề nội sinh đã được giải quyết. Từ kết quả hai kiểm định AR(2) và Hansen, luận văn cho rằng kết quả hồi quy từ phương pháp ước lượng GMM là đáng tin cậy và có thể dùng trong việc phân tích, thảo luận kết quả nghiên cứu.
Đầu tiên, có thể thấy rằng hệ số hồi quy của các biến trễ của biến phụ thuộc đều có mang dấu dương (tương ứng với biến T_debt, S_debt và L_debt là 0.6708, 0.8278, 0.6453) và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này cho thấy rằng giá trị trễ của ĐB có tương quan dương với ĐB tại thời điểm hiện tại. Nói cách khác, điều này cho thấy rằng các DN có sử dụng ĐB cao trong năm trước đó thì sẽ làm gia tăng tỷ lệ ĐB trong kỳ hiện tại của các doanh nghiệp . Kết quả này tương tự với các phát hiện trước đây như Le (2015).
Hơn thế nữa, các hệ số hồi quy của biến SHNN tương ứng với các biến phụ thuộc T_debt, S_debt, L_debt là -0.0242, -0.0096, -0.0067 và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Điều này cho thấy rằng các DN có mức SHNN càng cao thì sẽ càng có tỷ lệ ĐB càng thấp hơn so với các DN khác. Kết quả này tuy trái ngược với sự kỳ vọng ban đầu của luận văn cũng như đa số các nghiên cứu được thực hiện trong nước và ngoài nước như Nguyen và Ramachandran (2006), Zou và Xiao (2006), Biger và các cộng sự (2008), Li và các cộng sự (2009), Poyry và Maury (2010), Huang và các cộng sự (2011), Okuda và Nhung (2012) và Le (2015) nhưng lại phù hợp với các bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy bởi Dharwadkar và các cộng sự (2000), Zuoping (2009), Su (2010), Kim (2011), và Nhung và Okuda (2015) khi phân tích tác động của SHNN đến ĐB của các doanh nghiệp . Có thể giải thích phát hiện này như là các DN nhà nước thường có đặc trưng là cơ chế quản trị DN tương đối yếu kém hơn các DN tư nhân (Boardman và Vining, 1989; Shleifer, 1998; Wang và Yung, 2011), cũng như cơ chế giám sát các hành vi của các nhà quản trị ở các DN này tương đối thiếu hiệu quả (Zouping, 2010). Điều này sẽ dẫn đến sự gia tăng hành vi lạm dụng của các nhà quản trị để thực hiện việc xây dựng đế chế (empire) riêng cho bản thân hơn là việc điều hành DN theo mục tiêu của các cổ đơng. Cho nên có thể các nhà quản trị sẽ không tiếp cận với các nguồn tài trợ bên ngồi dưới hình thức nợ vay vì khi các DN gia tăng tỷ lệ ĐB thì đây được xem như là một cơ chế giám sát cho các nhà quản trị do DN phải hoạt động hiệu quả để thanh toán lãi vay. Kết quả là tỷ lệ ĐB của các DN này sẽ thấp hơn so với các DN khác.
Bảng 4.6. Kết quả ảnh hƣởng của SHNN SO đến ĐB của các DN Biến Hệ số (1) Hệ số (2) Hệ số (3) T_debt(-1) 0.6708*** (74.98) S_debt(-1) 0.8278*** (117.08) L_debt(-1) 0.6453*** (50.04) So -0.0242*** (-4.07) -0.0096** (-2.33) -0.0067** (-2.36) Roa -0.0912*** (-2.90) -0.1106*** (-15.29) -0.0234*** (-4.44) Size 0.0329*** (18.16) 0.0058*** (5.61) 0.0097*** (10.85) Tang 0.0335*** (3.04) 0.0147* (1.85) 0.0970*** (12.53) Ndts -0.8092*** (-5.63) -0.4615*** (-7.14) -0.5717*** (-10.34) Growth 0.0342*** (6.20) 0.0189*** (8.01) 0.0078*** (7.23) Brisk -0.0182*** (-15.71) -0.0096*** (-20.28) -0.0076*** (-11.02) Hệ số chặn -0.7946*** (-16.63) -0.1156*** (-4.12) -0.2547*** (-10.48) AR(1) 0 0 0 AR(2) 0.72 0.453 0.102 Hansen 0.134 0.188 0.351
ron đó, _debt, S_debt, _debt l n lư t là đại diện cho t ng ĐB, ĐB ng n hạn và ĐB dài hạn c a các DN . So là mức độ SHNN, Roa là l i nhu n sau thu trên t ng tài s n, Tang là tài s n hữu hình trên t ng tài s n, Ndts là thu thu nh p DN trên t ng tài s n, rowth là cơ hội tăn trưởn đư c tính bởi sự i tăn tron do nh thu thu n giữa năm t và năm t-1, Brisk là r i ro kinh do nh đư c tính bởi độ lệch chuẩn c a Roe trong năm t và năm t-1. AR(1) và AR(2) kiểm định hiện tự tươn qu n b c 01 và b c 02 với gi thuy t H0: khơng có tự tươn qu n. H nsen xem xét iá trị c a bi n công cụ với gi thuy t H0: các bi n công cụ khôn tươn qu n với ph n dư mô h nh n hiên cứu. Giá trị trong dấu ( ) thể hiện giá trị thống kê t. Ngoài ra, *, ** và *** l n lư t thể hiện mức ý n hĩ thống kê 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Ph n mềm Stata 13.
Tương tự với tác động của SHNN đến ĐB, lợi nhuận của các DN thể hiện mối quan hệ ngược chiều với ĐB của các DN ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này cho thấy rằng các DN có lợi nhuận càng cao sẽ càng giảm tỷ lệ ĐB xuống. Điều này phù hợp với lập luận của lý thuyết trật tự phân hạng và các kết quả nghiên cứu được tìm thấy bởi Booth và các cộng sự (2001), Pandey và Chotigeat (2004), Mitton (2006), Correa và các cộng sự (2007), Feidakis và Rovolis (2007), Shah và Khan (2007), Lemmon và các cộng sự (2008), Mittoo và Zhang (2008), Chakraborty (2010), Baharuddin và các cộng sự (2011). Luận văn cho rằng các DN sẽ ưa thích việc sử dụng nguồn vốn nội bộ (lợi nhuận) để tài trợ cho các dự án đầu tư cũng như trang trải chi phí của doanh nghiệp , sau đó đến nợ vay và cuối cùng là vốn chủ sở hữu. Cho nên các DN có lợi nhuận càng nhiều sẽ có khuynh hướng sử dụng ít nợ vay (tỷ lệ ĐB thấp hơn) vì nguồn tài trợ chủ yếu của DN lúc này là lợi nhuận giữ lại mà DN có được (Myers, 1984).
Ngược với ảnh hưởng của lợi nhuận, quy mô DN thể hiện tương quan dương với ĐB của các DN ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này cho thấy rằng các DN có quy mơ càng lớn sẽ càng sử dụng nợ vay nhiều trong CTV, nói cách khác, ĐB của các DN này sẽ cao hơn so với các DN khác. Kết quả nghiên cứu của luận văn tìm được khá tương đồng với các lập luận của lý thuyết đánh đổi và các bằng chứng nghiên cứu được tìm thấy bởi
Booth và các cộng sự (2001) và Huang và Song (2006). Có thể giải thích kết quả này như là các DN có quy mơ lớn có thể đạt được một tỷ lệ nợ cao trong CTV do tận dụng được ưu điểm quy mô kinh tế cũng như rủi ro tín dụng của các DN này tương đối thấp hơn so với các DN có quy mơ nhỏ do có thể đa dạng hóa kinh doanh tốt hơn (Frank và Goyal, 2009), cho nên sẽ có được hạn mức cấp tín dụng cao hơn với chi phí tương đối thấp hơn.
Tài sản hữu hình cũng thể hiện mối quan hệ cùng chiều với ĐB của các DN ở mức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy rằng các DN càng đầu tư vào tài sản hữu hình thì sẽ càng sử dụng nợ vay nhiều trong CTV của doanh nghiệp , nói cách khác, ĐB của các DN này sẽ cao hơn so với các DN khác. Kết quả này phù hợp với lập luận của lý thuyết đại diện và lý thuyết đánh đổi và các kết quả nghiên cứu được tìm thấy bởi Harris và Raviv (1991), Wiwattanakantang (1999), Shah và Khan (2007), Feidakis và Rovolis (2007), Antoniou và các cộng sự (2008), Lemmon và các cộng sự (2008), Mittoo và Zhang (2008), Frank và Goyal (2009), Baharuddin và các cộng sự (2011). Điều này có thể được giải thích như là các DN có tài sản hữu hình càng cao càng có thể dễ dàng tiếp cận với các khoản vay với chi phí tương đối thấp hơn so với các DN khác (Shah và Khan, 2007) do một sự gia tăng trong tài sản hữu hình hàm ý tài sản đảm bảo của DN đối với các khoản vay cũng được gia tăng (Titman và Wessels, 1988). Do đó tỷ lệ ĐB của các DN này có thể cao hơn so với các DN khác. Hơn thế nữa, theo lý thuyết đại diện, tài sản hữu hình có thể giúp các DN giảm thiểu chi phí kiệt quệ tài chính (Myers, 1984) và do đó sẽ làm giảm rủi ro mà các chủ nợ gánh chịu từ vấn đề đại diện (Jensen và Meckling, 1976).
Chi phí thuế thu nhập DN phải nộp có ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ ĐB của các DN ở mức ý nghĩa thống kê 1% trong tất cả các đại diện cho ĐB của doanh nghiệp . Điều này cho thấy rằng các DN sẽ giảm tỷ lệ ĐB khi chi phí thuế phải nộp càng cao, nói cách khác, khi DN có thể tận dụng ưu đãi lá chắn thuế (chi phí thuế thu nhập DN càng thấp) thì sẽ càng sử dụng nợ vay trong CTV. Kết quả này phù hợp với sự kỳ vọng của lý thuyết đánh đổi và tương tự với các nghiên cứu thực nghiệm của Wiwattanakantang (1999), Goodarce và các cộng sự (2004), Huang và Song (2006) và Gurcharan (2010).
Cơ hội tăng trưởng thể hiện mối tương quan dương với tỷ lệ ĐB của các DN ở mức thống kê 5% trong tất cả các đại diện cho ĐB của doanh nghiệp . Điều này cho thấy rằng khi cơng ty càng có cơ hội tăng trưởng càng cao sẽ càng sử dụng nợ vay nhiều trong CTV của doanh nghiệp , nói cách khác, ĐB của các DN này sẽ cao hơn so với các DN khác. Điều này phù hợp với lập luận của lý thuyết trật tự phân hạng và các kết quả nghiên cứu được tìm thấy bởi Booth và các cộng sự (2001), Pandey (2001), Pandey và Chotigeat (2004), Chen (2004), Feidakis và Rovolis (2007), Ullah và Nishat (2008), Baharuddin và các cộng sự (2011). Luận văn cho rằng các DN có nhiều cơ hội tăng trưởng sẽ phải đối mặt với vấn đề bất cân xứng thông tin tương đối cao hơn so với các DN khác bởi vì các cổ đơng hiện hữu sẽ khơng sẵn lịng chia sẻ/tiết lộ các thơng tin về dự án đầu tư của DN cho nên sẽ làm gia tăng chi phí sử dụng vốn cổ phần của doanh nghiệp . Hơn thế nữa, khi cơ hội đầu tư gia tăng thì các DN sẽ có nhu cầu tiếp cận với các nguồn tài trợ bên ngồi và do đó giữa nợ và vốn cổ phần, các DN có khuynh hướng tiếp cận với các khoản vay nợ nhiều hơn là việc phát hành vốn cổ phần vì chi phí phát hành sẽ tốn kém hơn so với chi phí vay nợ. Do đó, tỷ lệ ĐB của các DN này sẽ gia tăng hơn so với các DN khác
Cuối cùng, rủi ro kinh doanh có ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ ĐB của các DN ở mức ý nghĩa thống kê 1% trong tất cả các đại diện cho ĐB của doanh nghiệp . Kết quả này cho thấy rằng các DN càng có rủi ro kinh doanh càng cao sẽ càng giảm tỷ lệ ĐB của doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu của luận văn tìm được khá tương đồng với các lập luận của lý thuyết đánh đổi và luận văn cho rằng các DN có rủi ro kinh doanh càng nhiều sẽ càng phải đối mặt với kiệt quệ tài chính cũng như rủi ro phá sản, cho nên các DN này hạn chế tiếp cận với các khoản vay nợ, cũng như khi đó các ngân hàng/tổ chức tín dụng/chủ nợ sẽ hạn chế cấp tín dụng cho các DN này. Kết quả là tỷ lệ ĐB của các DN này sẽ giảm xuống. Ngoài ra, các DN có rủi ro kinh doanh càng cao thì sẽ càng có dịng tiền bất ổn định, mà khi dòng tiền của các DN bất ổn định thì DN cũng sẽ khơng thể tận dụng ưu điểm lá chắn thuế của nợ (Myers, 1984). Do đó, các DN này sẽ giảm thiểu ĐB của họ.
4.3. Kết quả hồi quy ảnh hƣởng của biến giả SHNN đến ĐB của các doanh nghiệp nghiệp
4.3.1. Kiểm định tự tƣơng quan và phƣơng sai thay đổi
Trước khi đi đến việc lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp để ước lượng ảnh hưởng của biến giả SHNN đến ĐB của các doanh nghiệp , luận văn thực hiện kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi bằng cách sử dụng lần lượt câu lệnh xtserial và xttest3 trong Stata.
Theo đó, kết quả kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi được trình bày trong bảng 4.7 và bảng 4.8. Qua bảng 4.7 có thể thấy rằng tương ứng với từng biến phụ thuộc tổng ĐB (T_debt), ĐB ngắn hạn (S_debt), ĐB dài hạn (L_debt) thì giá trị p-value của kiểm định tự tương quan đều bằng 0, nhỏ hơn mức thống kê 10%. Điều này cho thấy rằng giả thuyết H0 của kiểm định bị bác bỏ, nói cách khác, phần dư của mơ hình tồn tại tự