Biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Trung vị Giá trị lớn nhất Số quan sát T_debt 0.2346 0.1931 0.0000 0.2236 0.7981 2504 S_debt 0.1662 0.1565 0.0000 0.1297 0.7342 2504 L_debt 0.0683 0.1176 0.0000 0.0068 0.7595 2504 So 0.3054 0.2343 0.0000 0.3281 0.9136 2504 Roa 0.0682 0.0714 -0.5436 0.0535 0.4937 2504 Size 27.004 1.469 23.330 26.951 31.922 2504 Tang 0.2616 0.2033 0.0000 0.2066 0.9158 2504 Ndts 0.0174 0.0173 0.0000 0.0126 0.1565 2504 Growth 0.0988 0.2471 -0.8744 0.0856 0.9842 2504 Brisk 0.0498 0.1985 0.0000 0.0231 6.0271 2504
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.
Nguồn: Ph n mềm Stata 13.
Lợi nhuận của các DN có trong mẫu nghiên cứu đạt giá trị 0.0682 và độ lệch chuẩn xấp xỉ 0.0714. Số liệu này cho thấy rằng các DN đang tạo ra 0.0682 đồng lợi nhuận sau thuế từ 01 đồng tổng tài sản của các doanh nghiệp . Đồng thời, lợi nhuận của các DN có sự thay đổi theo thời gian và có sự khác biệt trong mức lợi nhuận đạt được giữa các DN có trong mẫu nghiên cứu. Chẳng hạn như DN Cổ phần Đá Núi Nhỏ với mã chứng khoán NNC năm 2010 là DN có lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản cao nhất (giá trị Roa đạt 0.4937) trong mẫu nghiên cứu và DN Cổ phần Xây lắp Đường ống Bể chứa Dầu khí với mã chứng khốn PXT năm 2014 là DN có tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản thấp nhất (giá trị Roa đạt -0.5436) trong mẫu nghiên cứu.
Quy mô của các DN có trong mẫu nghiên cứu đạt giá trị 27.004 và độ lệch chuẩn xấp xỉ 1.469. Số liệu này cho thấy rằng tổng tài sản bình qn của các DN có trong mẫu nghiên cứu đạt khoảng 1750 tỷ VNĐ. Đồng thời, quy mơ của các DN có sự thay đổi theo thời gian và có sự khác biệt trong quy mơ giữa các DN có trong mẫu nghiên cứu. Chẳng hạn như DN Cổ phần Sách và Thiết bị Giáo dục Nam Định với mã chứng khoán DST năm 2014 là DN có quy mơ nhỏ nhất (giá trị Size đạt 23.3304) trong mẫu nghiên cứu và DN Cổ phần Tập đoàn Masan với mã chứng khoán MSN năm 2016 là DN quy mô lớn nhất (giá trị Size đạt 31.9220) trong mẫu nghiên cứu.
Tài sản hữu hình của các DN có trong mẫu nghiên cứu đạt giá trị 0.2616 và độ lệch chuẩn xấp xỉ 0.2033. Số liệu này cho thấy rằng các DN đang đầu tư vào tài sản hữu hình khoảng 26.16% so với tổng tài sản của các doanh nghiệp . Đồng thời, tài sản hữu hình của các DN có sự thay đổi theo thời gian và có sự khác biệt trong chính sách đầu tư giữa các DN có trong mẫu nghiên cứu. Chẳng hạn như DN Cổ phần Đầu tư Phát triển Hạ tầng
IDICO với mã chứng khốn HTI năm 2014 là DN có mức độ tài sản hữu hình cao nhất (giá trị Tang đạt 0.9158) trong mẫu nghiên cứu và có khoảng 12 quan sát trong tổng số 2504 quan sát tài sản hữu hình của các DN có giá trị bằng 0.
Lá chắn thuế của các DN có trong mẫu nghiên cứu đạt giá trị 0.0174 và độ lệch chuẩn xấp xỉ 0.0173. Số liệu này cho thấy rằng các DN đang có chi phí thuế thu nhập DN đạt 1.74% so với tổng tài sản của các doanh nghiệp . Đồng thời, lá chắn thuế của các DN có sự thay đổi theo thời gian và có sự khác biệt trong lá chắn thuế giữa các DN có trong mẫu nghiên cứu. Chẳng hạn như DN Cổ phần Đá Núi Nhỏ với mã chứng khoán NNC năm 2010 là DN có lá chắn thuế cao nhất (giá trị NDTS đạt 0.1565) trong mẫu nghiên cứu và có khoảng 76 quan sát trong tổng số 2504 quan sát lá chắn thuế của các DN có giá trị bằng 0.
Cơ hội tăng trưởng của các DN có trong mẫu nghiên cứu đạt giá trị 0.0988 và độ lệch chuẩn xấp xỉ 0.2471. Số liệu này cho thấy rằng các DN đang có sự gia tăng trong doanh thu thuần so với năm trước khoảng 9.88%. Đồng thời, cơ hội tăng trưởng của các DN có sự thay đổi theo thời gian và có sự khác biệt trong cơ hội tăng trưởng giữa các DN có trong mẫu nghiên cứu. Chẳng hạn như DN Cổ phần Dịch vụ Kỹ thuật Viễn thông với mã chứng khốn TST năm 2010 là DN có cơ hội tăng trưởng cao nhất (giá trị Growth đạt 0.9842) trong mẫu nghiên cứu và DN Cổ phần PGT Holdings với mã chứng khoán PGT năm 2012 là DN có cơ hội tăng trưởng thấp nhất (giá trị Growth đạt -0.8744) trong mẫu nghiên cứu.
Rủi ro kinh doanh của các DN có trong mẫu nghiên cứu đạt giá trị 0.0498 và độ lệch chuẩn xấp xỉ 0.1985. Số liệu này cho thấy rằng các DN đang có sự biến động trong tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu ở năm t và năm t-1 là khoảng 4.98%. Đồng thời, rủi ro kinh doanh của các DN có sự thay đổi theo thời gian và có sự khác biệt trong rủi ro kinh doanh giữa các DN có trong mẫu nghiên cứu. Chẳng hạn như DN Cổ phần Xây lắp Đường ống Bể chứa Dầu khí với mã chứng khốn PXT năm 2015 là DN có rủi ro kinh doanh cao nhất (giá trị Brisk đạt 6.0271) trong mẫu nghiên cứu và có khoảng 360 quan sát trong tổng số 2504 quan sát rủi ro kinh doanh của các DN có giá trị bằng 0.
Tiếp theo, luận văn tiến hành lập ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập để xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến như thế nào. Đồng thời, ma trận tương quan giữa các biến độc lập cũng được luận văn tiến hành lập nhằm mục đích xem xét có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu hay khơng. Kết quả ma trận tương quan được trình bày trong bảng 4.2. Dựa vào bảng 4.2 có thể thấy rằng SHNN, lợi nhuận, lá chắn thuế thể hiện mối tương quan tuyến tính đơn biến âm với tổng ĐB của các doanh nghiệp . Điều này cho thấy rằng SHNN, lợi nhuận, lá chắn thuế có xu hướng di chuyển ngược hướng với sự di chuyển của tổng ĐB của các doanh nghiệp . Ngược lại, quy mô doanh nghiệp, tài sản hữu hình, cơ hội tăng trưởng và rủi ro kinh doanh thể hiện mối tương quan tuyến tính đơn biến dương với tổng ĐB của các doanh nghiệp . Điều này cho thấy rằng , quy mô doanh nghiệp, tài sản hữu hình, cơ hội tăng trưởng và rủi ro kinh doanh có xu hướng di chuyển cùng hướng với sự di chuyển của tổng ĐB của các doanh nghiệp .
Tương tự như vậy, đối với biến ĐB ngắn hạn, có thể thấy rằng SHNN, lợi nhuận, tài sản hữu hình, lá chắn thuế thể hiện mối tương quan tuyến tính đơn biến âm với ĐB ngắn hạn của các doanh nghiệp . Điều này cho thấy rằng SHNN, lợi nhuận, tài sản hữu hình, lá chắn thuế có xu hướng di chuyển ngược hướng với sự di chuyển của ĐB ngắn hạn của các doanh nghiệp . Ngược lại, quy mô doanh nghiệp, cơ hội tăng trưởng và rủi ro kinh doanh thể hiện mối tương quan tuyến tính đơn biến dương với ĐB ngắn hạn của các doanh nghiệp . Điều này cho thấy rằng , quy mô doanh nghiệp, cơ hội tăng trưởng và rủi ro kinh doanh có xu hướng di chuyển cùng hướng với sự di chuyển của ĐB ngắn hạn của các doanh nghiệp .
Tương tự như vậy, đối với biến ĐB dài hạn, có thể thấy rằng lợi nhuận, lá chắn thuế thể hiện mối tương quan tuyến tính đơn biến âm với ĐB dài hạn của các doanh nghiệp . Điều này cho thấy rằng lợi nhuận, lá chắn thuế có xu hướng di chuyển ngược hướng với sự di chuyển của ĐB dài hạn của các doanh nghiệp . Ngược lại, SHNN, quy mơ doanh nghiệp, tài sản hữu hình, cơ hội tăng trưởng và rủi ro kinh doanh thể hiện mối tương quan tuyến tính đơn biến dương với ĐB dài hạn của các doanh nghiệp . Điều này
cho thấy rằng , SHNN, quy mơ doanh nghiệp, tài sản hữu hình, cơ hội tăng trưởng và rủi ro kinh doanh có xu hướng di chuyển cùng hướng với sự di chuyển của ĐB dài hạn của các doanh nghiệp .
Bảng 4.2. Ma trận tƣơng quan
T_debt S_debt L_debt So Roa Size Tang Ndts Growth Brisk
T_debt 1 S_debt 0.7936*** 1 L_debt 0.5866*** -0.0273 1 So -0.0222 -0.1248*** 0.1296*** 1 Roa -0.437*** -0.3763*** -0.2171*** -0.0106 1 Size 0.4128*** 0.2264*** 0.3768*** 0.0131 -0.0831*** 1 Tang 0.2817*** -0.0704*** 0.5565*** 0.1419*** -0.0384* 0.124*** 1 Ndts -0.4514*** -0.3773*** -0.2394*** 0.0068 0.8099*** -0.143*** -0.079*** 1 Growth 0.0465** 0.0231 0.0455** -0.0995*** 0.1776*** 0.115*** 0.0088 0.109*** 1 Brisk 0.0519*** 0.062*** 0.0028 -0.0185 -0.1727*** 0.025 0.0058 -0.056*** -0.0242 1
ron đó *, ** và *** l n lư t thể hiện mức ý n hĩ thống kê 10%, 5% và 1%.
Ngoài ra, dựa vào giá trị tuyệt đối của các hệ số tương quan giữa các biến độc lập, thì có thể thấy rằng lợi nhuận của DN Roa và lá chắn thuế NDTS có mối tương quan tuyến tính cao nhất với giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.8. Theo các nghiên cứu trước đây, mối tương quan giữa các biến độc lập mà lớn hơn 0.8 thì sẽ nghi ngờ có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, luận văn nghi ngờ tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu.
Nhưng khi luận văn thực hiện kiểm định đa cộng tuyến bởi việc phân tích hệ số VIF và kết quả được trình bày trong bảng 4.3 thì giá trị VIF của các biến đều nhỏ hơn 10, cho nên luận văn có thể kết luận rằng khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.3. Kiểm định hệ số VIF
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 khơng 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;