CHƯƠNG 4 : Kết quả nghiên cứu
4.3 Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
4.3.1 Sự tác động của cấu trúc vốn tại thời điểm IPO lên cấu trúc vốn trong tương lai:
Kết quả hồi quy phương trình (1) theo mơ hình Pooled OLS (cột 1a, 1b), mơ hình Year Fix Effect (cột 2a, 2b), mơ hình Random Effect Model (cột 3a, 3b) với biến phụ thuộc là BookLev được thể hiện tại bảng 4.3.1a và với biến phụ thuộc là Marketlev được thể hiện tại bảng 4.3.1b
- Với biến phụ thuộc là Booklev: theo bảng 4.3.1a, các hệ số hồi quy theo mơ hình
Pooled OLS và REM khơng có sự khác biệt, chứng tỏ các mốc thời gian khác nhau khơng có tác động ngẫu nhiên đến sự thay đổi của BookLev. Điều này có thể được kiểm chứng thơng qua kiểm định phương sai của hệ số αi trong mơ hình REM. Với mức ý nghĩa α = 5%, mơ hình REM hồn tồn khơng có sự khác biệt với mơ hình Pooled OLS. Vì vậy, tác giả phân tích kết quả thu được theo hai mơ hình Pooled OLS và FEM.
Theo các kết quả hồi quy, với mức ý nghĩa 5%, mơ hình hồi quy POLS và mơ hình FEM đều phù hợp (hệ số P_value của kiểm định F <0,05). Khả năng giải thích về sự thay đổi của biến phụ thuộc do tác động của các biến độc lập theo các mơ hình POLS, FEM lần lượt là 47,2%; 47,6%. Dựa vào hệ số P_value của từng biến độc lập
cho thấy: các biến IPOBookLev, MarketToBook đều có tác động dương đến biến BookLev với mức ý nghĩa 1%. Biến Profitability có tác động âm đến BookLev với mức ý nghĩa 1% theo mơ hình POLS và 5% theo FEM. Biến lnCash có tác động dương và có mức ý nghĩa 10% theo POLS nhưng khơng có ý nghĩa thống kê trong FEM. Các biến cịn lại đều khơng có khơng có ý nghĩa thống kê trong cả 2 mơ hình POLS và FEM, trong đó: Các biến Tangibility, IndustryMedLev có tác động dương trong cả hai mơ hình, và biến lnsize có tác động ngược chiều đến BookLev theo mơ hình POLS nhưng cùng chiều theo FEM.
Như vậy, dấu hệ số của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy đều phù hợp với kỳ vọng ban đầu về dấu được trình bày tại bảng 4.1.1
Bảng 4.3.1. a: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là BookLev
(1a) (2a) (3a)
VARIABLES Pooled OLS FEM REM
IPOBookLev 0.693*** 0.693*** 0.693*** (0.0170) (0.0169) (0.0170) lnsize -0.00442 0.0105 -0.00442 (0.00825) (0.00940) (0.00825) MarketToBook 0.0234*** 0.0226*** 0.0234*** (0.00746) (0.00777) (0.00746) Profitability -0.0837** -0.116*** -0.0837** (0.0390) (0.0396) (0.0390) Tangibility 0.00322 0.000576 0.00322 (0.0179) (0.0178) (0.0179) IndustryMedLev 0.0360 0.00532 0.0360 (0.0244) (0.0252) (0.0244) lnCash 0.0119* 0.00443 0.0119* (0.00678) (0.00765) (0.00678) Constant 0.0239 -0.0547 0.0239 (0.0664) (0.0687) (0.0664) R-squared 0.472 0.476 0.4751 Number of year 11 11 11
(Nguồn: tác giả tính tốn)
- Với biến phụ thuộc là Marketlev: Theo các kết quả hồi quy, với mức ý nghĩa
5%, các mơ hình hồi quy đều phù hợp (hệ số P_value của kiểm định F <0,05). Các biến độc lập giải thích được 36,4%; 37,8%; 37,5% lần lượt theo các mơ hình POLS,
FEM, REM. Dựa vào hệ số P_value của từng biến độc lập cho thấy: biến IPOMarketLev tác động dương đến MarketLev theo cả 3 mơ hình được đề cập với mức ý nghĩa 1%; biến Profitability tác động âm đến MarketLev theo cả 3 mơ hình POLS, FEM, REM với mức ý nghĩa 1%; biến lnsize đều có tác động dương đến BookLev nhưng có mức ý nghĩa 1% theo POLS, 5% theo REM và khơng có ý nghĩa theo FEM; biến MarketToBook có tác động âm và có mức ý nghĩa 1% theo POLS nhưng khơng có ý nghĩa trong mơ hình REM, ngược lại, có tác động dương và có mức ý nghĩa 10% theo mơ hình FEM; biến lnCash và Tangibility có tác động âm đến biến phụ thuộc theo mơ hình POLS, có tác động dương theo mơ hình FEM và REM, tuy nhiên chỉ có biến lnCash có mức ý nghĩa 1% theo mơ hình POLS. Cuối cùng, biến IndustryMedLev có tác động dương và có mức ý nghĩa 1% theo POLS, ngược lại, biến này có tác động ngược chiều và có ý nghĩa 10% theo FEM và REM.
Bảng 4.3.1. b: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là MarketLev
(Nguồn: tác giả tính tốn)
Như vậy, kết quả hồi quy với biến BookLev khá tương đồng theo mơ hình
(1b) (2b) (3b)
VARIABLES Pooled OLS FEM REM
IPOMarketLev 0.376*** 0.640*** 0.638*** (0.0182) (0.0190) (0.0196) lnsize 0.0995*** 0.0129 0.0222** (0.00863) (0.0115) (0.0103) MarketToBook -0.0944*** 0.0172* -0.0115 (0.00800) (0.00948) (0.00935) Profitability -0.487*** -0.197*** -0.165*** (0.0416) (0.0482) (0.0487) Tangibility -0.0142 0.0242 0.0205 (0.0189) (0.0218) (0.0224) IndustryMedLev 0.512*** -0.0511* -0.0535* (0.0276) (0.0309) (0.0307) lnCash -0.0574*** 0.00598 0.00310 (0.00714) (0.00933) (0.00849) Constant -0.352*** 0.0102 -0.0425 (0.0720) (0.0840) (0.0833) R-squared 0.597 0.378 0.3754 Number of year 11 11 F 0.0000 0.0000 0.0000
POLS và FEM. Tuy nhiên, kết quả các hồi quy với Marketbook giữa POLS, FEM, REM là rất khác nhau. Phần tiếp theo của bài nghiên cứu sẽ thực hiện các kiểm định cần thiết để lựa chọn mơ hình phân tích phù hợp.
Lựa chọn mơ hình
Lựa chọn mơ hình đối với cấu trúc vốn theo giá trị sổ sách:
Do với biến phụ thuộc là Booklev, mơ hình REM là đồng nhất với POLS, nên tác giả không thực hiện việc kiểm định lựa chọn FEM và REM với biến phụ thuộc Booklev.
Tác giả tiến hành kiểm tra mơ hình POLS và REM: kết quả với mức ý nghĩa 5%, mơ hình POLS phù hợp hơn mơ hình REM5. Sau đó tiếp tục kiểm tra mơ hình POLS với FEM: kết quả với mức ý nghĩa nhỏ hơn 5%, nên FEM được chọn6.
Lựa chọn mơ hình đối với cấu trúc vốn theo giá trị thị trường:
Tác giả sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn FEM và REM với biến phụ thuộc là Marketlev. Với mức ý nghĩa 5%, kết quả kiểm định Hausman cho thấy có tương quan giữa các biến giải thích và các sai số ngẫu nhiên. Vì vậy, trong FEM và REM, FEM được lựa chọn để phân tích7.
Tiếp đến, tác giả sử dụng kiểm định F để kiểm định mơ hình FEM và POLS: Kết quả cho thấy giá trị pvalue của kiểm định F = 0 < α, vì vậy, tồn tại một hệ số αi trong mơ hình FEM khác khơng. Điều này chứng tỏ, FEM là phù hợp hơn POLS8.
Sau khi kiểm tác giả sử dụng các phương pháp kiểm định, mơ hình FEM được chọn để hồi quy phương trình (1) đối với Booklev và MarketLev
Trước khi phân tích sự ảnh hưởng của các yếu tố đến Booklev và Marketlev theo kết quả mơ hình FEM, tác giả kiểm định: Phương sai thay đổi, tự tương quan,
5 Phụ lục số 1 6 Phụ lục số 2 7 Phụ lục số 3 8 Phụ lục số 4
đa cộng tuyến và thực hiện các hiệu chỉnh cần thiết nhằm khắc phục hạn chế của mơ hình. Kết quả cho thấy: các mơ hình khơng bị đa cộng tuyến nhưng có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan của phần dư với mơ hình Booklev; với mơ hình biến phụ thuộc là Marketlev xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi. Vì vậy, tác giả sử dụng GLS để khắc phục các hạn chế. Kết quả mơ hình tóm tắt tại bảng 4.3.1c:
Bảng 4.3.1. c: Kết quả hồi quy theo mơ hình GLS sau khi khắc phục hiện tượng phương sai và tự tương quan thay đổi
(4a) (4b)
VARIABLES Booklev VARIABLES Marketlev
IPOBookLev -0.308** IPOMarketLev 0.193* (0.141) (0.114) lnsize -0.0455*** lnsize 0.0377** (0.0123) (0.0150) MarketToBook -0.00484 MarketToBook -0.0427*** Profitability -0.0474 Profitability -0.0551 (0.0333) (0.0421) Tangibility 0.0159 Tangibility -0.000793 (0.0240) (0.0303) IndustryMedLev 0.00613 IndustryMedLev -0.00236 (0.0327) (0.0413) lnCash 0.00353 lnCash 0.00719 (0.00543) (0.00683) Constant 1.283*** Constant 0.195 (0.180) (0.201)
Number of year 11 Number of year 11
F 0.00 F 0.00
(Nguồn: tác giả tính tốn)
Kết quả tại bảng 4.3.1c cho thấy: Với mức ý nghĩa 5% hai mơ hình là phù hợp (P _ value của hệ số F = 0.000). Trong mơ hình biến phụ thuộc là Booklev, các biến có tác động đến Booklev ở mức ý nghĩa trên 5% là: IPOBookLev và L.lnsize; các biến này đều có mối quan hệ âm đến Booklev. Trong mơ hình với biến phụ thuộc là Marketlev, MarketToBook có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 1%, biến lnsize có tác động cùng chiều với mức ý nghĩa 1% và biến IPOMarketLev có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 10%.
- Đối với cấu trúc vốn theo giá trị sổ sách (Book Leverage): Kết quả cho thấy cấu
trúc vốn tại thời điểm IPO có ảnh hưởng đến cấu trúc vốn trong tương lai với mức ý nghĩa là 1% và cấu trúc vốn trong tương lai sẽ thay đổi theo hướng ngược chiều so với cấu trúc tại thời điểm IPO, 1% thay đổi cấu trúc vốn tại thời điểm IPO sẽ làm cho cấu trúc vốn trong tương lai thay đổi 30.8%. Kết quả này chưa phù hợp với nghiên cứu của các tác giả Michael Gombola, Feng-Ying Liu, De Wai Chou (2018). Tuy nhiên tác giả nhận thấy kết quả này lại phù hợp với diễn biến tỷ lệ nợ theo giá trị sổ sách của các doanh nghiệp Việt Nam. Ngồi ra, kết quả hồi quy khơng có thấy sự tồn tại của lý thuyết định thời điểm thị trường. Vốn chủ sở hữu theo giá trị sổ sách thường ghi nhận theo mệnh giá nên ít biến động, do đó tỷ lệ nợ sẽ được điều chỉnh thông qua việc phát hành nợ. Các doanh nghiệp sẽ giảm tỷ lệ nợ đối với nhóm có tỷ lệ nợ cao để làm tăng khả năng phát hành nợ trong tương lai và điều chỉnh tăng tỷ lệ nợ đối với các nhóm doanh nghiệp có tỷ lệ nợ thấp để tận dụng lợi thế từ tấm chắn thuế (phù hợp với Harry DeAngelo, Linda DeAngelo, Toni M.Whited (2009)).
- Đối với cấu trúc vốn theo giá trị thị trường (Market Leverage): Kết quả cho thấy cấu trúc vốn tại thời điểm IPO có ảnh hưởng đến cấu trúc vốn trong tương lai với mức ý nghĩa là 10% và cấu trúc vốn trong tương lai sẽ thay đổi theo hướng cùng chiều so với cấu trúc vốn tại thời điểm IPO, 1% thay đổi tỷ lệ nợ tại thời điểm IPO sẽ làm thay đổi tỷ lệ nợ 19.3%, phù hợp với nghiên cứu của các tác giả Michael Gombola, Feng-Ying Liu, De Wai Chou (2018), Lemmon (2008), tuy nhiên mức độ tác động cao hơn so với kết quả hồi quy của các doanh nghiệp Trung Quốc. Nguyên nhân có thể là do cấu trúc vốn tại thời điểm IPO có sự phân tán rộng. Ngồi ra, mối quan hệ giữa Biến Market to book và cấu trúc vốn trong tương lai có tác động ngược chiều ở mức thấp 4.27% và có ý nghĩa thống kê 1%. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của các tác giả Michael Gombola, Feng-Ying Liu, De Wai Chou (2018) (4.87%). Qua đó cho thấy tại thời điểm IPO, nhà quản lý có chú ý đến lý thuyết định thời điểm thị trường, tức là thời điểm IPO doanh nghiệp phát hành vốn khi được định giá cao, trong tương lai tỷ lệ nợ thay đổi theo chiều hướng tăng cho thấy giá trị doanh nghiệp bị giảm. Điều này phù hợp với nghiên cứu của Barker và Wurgler (2002) và
phù hợp với nghiên cứu của Huỳnh Thu An (2017) cho thấy có dấu hiệu của định thời điểm thị trường trong ngắn hạn.
- Các biến khác khơng có ý nghĩa thống kê nên chưa thể kết luận khơng có sự tồn tại của lý thuyết đánh đổi khi lựa chọn cấu trúc vốn của các doanh nghiệp Việt Nam
4.3.2 Kết quả kiểm tra bổ sung
4.3.2.1 Kiểm định tác động của các đặc trưng doanh nghiệp lên cấu trúc vốn trong dài hạn:
Để kiểm tra tác động của các đặc điểm đặc trưng của doanh nghiệp, tác giả tiếp tục sử dụng sử dụng mơ hình hồi quy GLS đã được sử dụng ở trên để tiếp tục hồi quy phương trình (2) với độ trễ thay đổi từ 1 đến 6. Với độ trễ là 1 thì kết quả hồi quy cũng chính là kết quả theo phương trình (1). Tác giả tiếp tục tính tốn với các độ trễ từ 2 đến 6. Kết quả hồi quy như sau:
Bảng 4.3.2.1. a: Tác động của các yếu tố quyết định cấu trúc vốn theo giá trị thị trường có các độ trễ từ 1 đến 6 Độ trễ (1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES GLS IPOMarketLev 0.193* (0.114) lnsize 0.0377** -0.0341** -0.0280* -0.00947 0.0253* -0.0147 (0.0150) (0.0146) (0.0145) (0.0147) (0.0147) (0.0148) MarketToBook -0.0427*** -0.0167 0.0207* -0.00937 0.0395*** 0.00842 (0.00816) (0.0120) (0.0119) (0.0120) (0.0120) (0.0121) Profitability -0.0551 -0.0603 -0.202*** 0.0219 0.0267 0.116* (0.0421) (0.0614) (0.0611) (0.0616) (0.0617) (0.0619) Tangibility -0.000793 0.0143 -0.113*** 0.0395 0.0211 -0.0485* (0.0303) (0.0274) (0.0279) (0.0280) (0.0280) (0.0281) IndustryMedLe -0.00236 0.109*** 0.0146 0.0292 -0.117*** 0.144*** (0.0413) (0.0389) (0.0387) (0.0390) (0.0390) (0.0395) lnCash 0.00719 0.0203* 0.0180 -0.0247** -0.00904 0.0188 (0.00683) (0.0118) (0.0118) (0.0119) (0.0119) (0.0120) Constant 0.195 0.708*** 0.723*** 0.888*** 0.356*** 0.451*** (0.201) (0.105) (0.105) (0.106) (0.106) (0.107) Number of year 11 11 11 11 11 11 (Nguồn: Tác giả tính tốn)
Bảng 4.3.2.1. b: Tác động của các yếu tố quyết định cấu trúc vốn theo giá trị sổ sách có các độ trễ từ 1 đến 6
(Nguồn: Tác giả tính tốn)
Theo phương pháp của nhóm tác giả thì tác động trong dài hạn của các đặc trưng doanh nghiệp được tính bằng tổng của các hệ số hồi quy với độ lệch chuẩn từ 1 đến 6, sau đó nhân với độ lệch chuẩn của biến.
Nhưng, kết quả hồi quy không như kỳ vọng của tác giả. Các yếu tố tác động lên cấu trúc vốn có ý nghĩa khá rời rạc nên không thể cộng các hệ số của các biến với độ trễ từ 1 đến 6 để đánh giá tác động trong dài hạn. Vì vậy tác giả chưa kết luận được xu hướng tác động của các yếu tố này trong dài hạn. Nhưng đối với cấu trúc
vốn theo giá trị sổ sách, tác giả nhận thấy biến Quy mơ có ý nghĩa trong từ năm thứ 1 đến năm thứ 4 sau khi IPO. Mức độ tác động khá tương đồng với nhau. Điều này cho thấy có lý thuyết trật tự phân hạng trong hoạch định cấu trúc vốn trong dài hạn.
4.3.2.2 Kiểm tra các đặc điểm doanh nghiệp ảnh hưởng đến quyết định cấu trúc vốn: (1) (2) (3) (4) (5) (6) IPOBookLev -0.308** (0.141) lnsize -0.0455*** -0.0204* -0.0466*** -0.0409*** 0.0175 -0.0123 (0.0123) (0.0116) (0.0115) (0.0115) (0.0116) (0.0117) MarketToBook -0.00484 -0.0162 0.00464 -0.0205** 0.0426*** 0.00373 (0.00640) (0.0103) (0.0102) (0.0102) (0.0102) (0.0103) Profitability -0.0474 0.00673 -0.0729 0.0601 0.0403 0.0933* (0.0333) (0.0536) (0.0535) (0.0532) (0.0536) (0.0538) Tangibility 0.0159 -0.0220 -0.0671*** 0.0381 0.0662*** -0.0176 (0.0240) (0.0243) (0.0248) (0.0246) (0.0247) (0.0249) IndustryMedLev 0.00613 0.0718** 0.0546 0.103*** -0.105*** 0.160*** (0.0327) (0.0336) (0.0335) (0.0334) (0.0335) (0.0340) lnCash 0.00353 0.00656 0.0236** -0.0131 -0.00414 0.0194** (0.00543) (0.00943) (0.00941) (0.00940) (0.00947) (0.009) Constant 1.283*** 0.637*** 0.781*** 1.040*** 0.305*** 0.336*** (0.180) (0.0912) (0.0912) (0.0911) (0.0919) (0.0921) Number of year 11 11 11 11 11 11
Lựa chọn mơ hình:9
Tác giả sử dụng hồi quy với dữ liệu bảng lần lượt với biến phụ thuộc là Booklev và Marketlev. Sau khi thực hiện việc hồi quy theo POLS, Year FE, REM, tác giả thực hiện các kiểm định để chọn mơ hình phân tích phù hợp. Kết quả cho thấy: với biến phụ thuộc là Booklev, mơ hình được lựa chọn là POLS; với biến phụ thuộc là Marketlev, mơ hình phù hợp là Year FE.
Tiếp theo, tác giả thực hiện việc kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan của phần dư. Kết quả cho thấy: Mơ hình POLS với biến phụ thuộc là Booklev, phần dư của mơ hình xảy ra hiện tượng tự tương quan với mức ý nghĩa 5%. Do đó, tác giả sử dụng hồi quy theo mơ hình GLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan của phần dư. Với biến phụ thuộc là Marketlev, mơ hình Year FE khơng xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan của phần dư với mức ý nghĩa 5%. Vì vậy, kết quả hồi quy theo mơ hình Year FE đối với biến phụ thuộc là Marketlev được sử dụng để phân tích.
Thảo luận kết quả nghiên cứu:
Khi loại bỏ biến cấu trúc vốn tại thời điểm IPO để kiểm tra các tác động của các đặc tính của doanh nghiệp lên cấu trúc vốn. Tác giả nhận thấy ở cả cấu trúc vốn theo giá trị sổ sách và giá trị thị trường đều bị ảnh hưởng bởi: một là có tồn tại lý thuyết đánh đổi thông qua mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa 1% giữa cấu trúc vốn và tỷ lệ tài sản cố định. Điều này không ủng hộ giả thuyết H3). Tức là càng có nhiều tài sản cố định sẽ dễ dàng vay vốn hơn vì các tài sản cố định có thể được dùng để làm tài sản thế chấp cho các khoản vay, việc thanh lý tài sản cũng mất ít chi phí hơn) phù hợp với Trần Thị Mười (2018), Đoàn Lê Vy (2018), hai là mối quan hệ nghịch biến giữa cấu trúc vốn và tỷ suất sinh lợi không cho thấy lý thuyết đánh đổi (điều này ủng hộ giả thuyết H3) phù hợp với nghiên cứu các tác giả Michael Gombola, Feng-Ying Liu và DeWai Chou (2018), Trần Thị Mười (2018), Đoàn Lê Vy (2018);
theo lý thuyết trật tự phân hạng thì các doanh nghiệp sẽ ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội bộ là lợi nhuận giữ lại để thực hiện các dự án mới hơn là phát hành các chứng