CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.4. Nghiên cứu mở rộng
4.4.1. Nghiên cứu mở rộng thứ nhất: Sử dụng biến trình bày lại để đo lường CLKT
Phân tích này đề cập đến việc liệu giới tính của KTV cĩ ảnh hưởng đến CLKT hay khơng bằng một thước đo chất lượng BCTC khác, đĩ là trình bày lại BCTC. Mơ hình được đưa ra bởi phương trình (2) dưới đây:
RESTATEi,t = β0 + β1FEMALEi,t + β2BIG4i,t + β3LSALESi,t + β4CFOi,t + β5LEVi,t + β6LAG _ LOSSi,t + β7AGEi,t +fixed effectsi,t + εi,t
Trong đĩ:
Biến phụ thuộc RESTATE nhận giá trị 1 nếu báo cáo của năm t sau đĩ được trình bày lại và 0 nếu BCTC khơng phải trình bày lại.
Trình bày lại là sửa lại những sai sĩt trong BCTC đã phát hành trước đĩ, do khơng tuân thủ các nguyên tắc và những thơng lệ kế tốn được chấp nhận trong thực tiễn. Hay theo Hội đồng chuẩn mực kế tốn tài chính (FASB) định nghĩa trình bày lại BCTC như là một bản sửa đổi của một BCTC đã phát hành trước đĩ do những lỗi kế tốn.
Hay theo GAO (2007), trình bày lại BCTC xuất hiện khi một doanh nghiệp tự nguyện hoặc khơng, hoặc được sự nhắc nhở bởi KTV hoặc những người cĩ thẩm quyền
về việc sửa lại thơng tin tài chính của BCTC đã được cơng bố trước đây. Theo GAO (2007), trình bày lại BCTC cĩ thể do nhầm lẫn và cũng cĩ thể do gian lận.
Biến độc lập vẫn được định nghĩa và tính tốn như trên.
Các biến kiểm sốt giống như mơ hình chính thì vẫn được tính như mơ hình chính (mơ hình (1)) đã trình bày ở trên. Trong số các biến kiểm sốt thì ở đây cĩ thêm biến AGE, đây chính là biến tuổi của doanh nghiệp khách hàng, tính bằng năm thu thập dữ liệu của khách hàng trừ cho năm thành lập. Abott và cộng sự (2004) và Lobo và Zhao (2013) đã phát hiện ra rằng thời gian niêm yết càng dài thì ít xảy ra trình bày lại BCTC. Điều này cĩ thể lý giải là do những doanh nghiệp cĩ thời gian niêm yết dài thì sẽ cĩ nhiều sự chú ý của các nhà đầu tư, các nhà phân tích tài chính nên những thơng tin cơng bố phải chính xác. Thêm vào đĩ, khi vận dụng lý thuyết tín hiệu để giải thích, khi những doanh nghiệp trình bày lại BCTC sẽ phát ra tín hiệu xấu cho các nhà đầu tư, chủ nợ về tình hình tài chính của cơng ty, vì vậy mà những doanh nghiệp niêm yết lâu thường ít sai phạm dẫn đến phải trình bày lại hơn các doanh nghiệp mới niêm yết.
Ngồi ra trong mơ hình (2) khơng cĩ biến GROWTH và ∆PPE như mơ hình trên. Một ít thơng tin về thống kê mơ tả đối với biến RESTATE và biến AGE trong phương trình (2) này được trình bày, do những biến cịn lại đã trình bày ở mơ hình (1).
Bảng 4.10: Bảng thống kê mơ tả cho biến trong mơ hình (2)
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
RESTATE 760 0.1973684 0.3982748 0 1 FEMALE 745 0.4644295 0.4990682 0 1 BIG4 760 0.2302632 0.4212785 0 1 LSALE 759 11.68604 0.7428946 7.37001 13.55568 CFO 760 0.0405155 0.1327226 -0.9476168 0.6208352 LEV 760 0.5039159 0.2290287 0.0057202 1.647516 LAGLOSS 760 0.1289474 0.3353624 0 1 AGE 760 26.19737 14.15054 6 91
BCTC và ngược lại, giá trị nhỏ nhất của biến này bằng 0 nếu doanh nghiệp khơng trình bày lại BCTC. Giá trị trung bình là 0.1973684 và độ lệch chuẩn là 0.3982748.
Biến AGE đại diện cho tuổi của doanh nghiệp cĩ giá trị lớn nhất là 91 tức là trong mẫu, doanh nghiệp được thành lập lâu nhất là 91 năm, giá trị nhỏ nhất là 6 năm, giá trị trung bình là 26.19737 và độ lệch chuẩn là 14.15054. Kết quả cho thấy biến này cũng cĩ độ biến thiên khá lớn.
Các kiểm định cũng thực hiện từng bước như đối với nghiên cứu chính, từ việc kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thơng qua hệ số tương quan và hệ số phĩng đại phương sai (VIF).
Bảng 4.11: Hệ số tương quan của các biến trong mơ hình (2)
RESTATE FEMALE BIG4 LSALE AGE CFO LEV LAGLOSS RESTATE 1.0000 FEMALE -0.0665 1.0000 BIG4 0.0586 -0.1857 1.0000 LSALE 0.0485 -0.1192 0.4657 1.0000 AGE 0.0076 -0.1149 -0.0054 0.0956 1.0000 CFO -0.0828 0.0518 0.0424 0.0957 0.0508 1.0000 LEV 0.0095 -0.1475 -0.0449 0.147 -0.0206 -0.149 1.0000 LAGLOSS 0.0558 0.0138 -0.0333 -0.2566 -0.037 -0.0567 0.129 1.0000
Bảng 4.12: Hệ số phĩng đại phương sai của mơ hình (2)
Variable VIF 1/VIF
LSALE 1.49 0.671069 BIG4 1.37 0.730571 LEV 1.14 0.875085 LAGLOSS 1.11 0.9029 FEMALE 1.08 0.925562 CFO 1.04 0.959558 AGE 1.03 0.97281 Mean VIF 1.18
Hệ số tương quan và hệ số phĩng đại phương sai (VIF) được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả cho thấy các hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình đều nhỏ hơn 0.8 và các hệ số VIF đều nhỏ hơn 10 nên cĩ thể kết luận khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến trong mẫu nghiên cứu.
Ở mơ hình nghiên cứu mở rộng này, biến phụ thuộc là biến giả nên tác giả thực hiện hồi quy logistic mà khơng thực hiện các kiểm định lựa chọn mơ hình nữa.
Bảng 4.13: Kết quả hồi quy logistic cho mơ hình nghiên cứu mở rộng thứ nhất
VARIABLE RESTATE ----------------------------------- FEMALE -0.278 (-1.42) BIG4 0.218 (0.87) LSALE 0.200 (1.27) AGE 0.000220 (0.03) CFO -2.042*** (-2.63) LEV -0.349 (-0.78) LAGLOSS 0.476* (1.68) _CONS -3.510** (-1.97) ---------------------------- N 745 ---------------------------- t statistics in parentheses * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01 Nhận xét:
Theo giả thuyết của nghiên cứu này, tác giả dự đốn một mối quan hệ thuận chiều giữa KTV nữ và chất lượng BCTC, do đĩ cĩ mối quan hệ nghịch chiều với biến trình lại BCTC. Kết quả hồi quy thật thú vị khi biến FEMALE cĩ quan hệ nghịch biến với biến
RESTATE, với hệ số âm β1= -0.278 tuy nhiên lại khơng cĩ ý nghĩa thống kê. Điều này cĩ thể giải thích vì trình bày lại BCTC rất ít khi xảy ra, vì vậy cĩ thể với số lượng mẫu hạn chế của bài nghiên cứu mà kết quả hồi quy khơng mang lại ý nghĩa thống kê để cĩ thể giải thích.
Với những biến kiểm sốt trong mơ hình, kết quả hồi quy cho thấy mối quan hệ nghịch biến của CFO, và đồng biến của LAGLOSS với biến RESTATE là cĩ ý nghĩa thống kê. Mối quan hệ của những biến cịn lại đều khơng cĩ ý nghĩa thống kê. Những mối quan hệ này đều giống với mơ hình chính nên khơng cần giải thích thêm, ngoại trừ biến AGE (chỉ cĩ ở mơ hình này) thì cĩ mối quan hệ như dự đốn (tuy khơng cĩ ý nghĩa thống kê), chứng tỏ các doanh nghiệp càng lâu đời thì càng hạn chế trình bày lại BCTC để tránh phát ra các tín hiệu khơng tốt cho nhà đầu tư. Kết quả nghiên cứu này giống như các kết quả của các nghiên cứu trước của Nguyễn Thị Phương Hồng (2016), Shixin Yang, Yunguo Liu, Qiongdan Mai (2018).
(Xem phụ lục 11 đến 14 các kết quả từ phần mềm Stata 12: thống kê mơ tả, bảng hệ số tương quan, hệ số VIF và kết quả hồi quy GLS cho mơ hình (2))
4.4.2. Nghiên cứu mở rộng thứ hai: Phân tích với một mẫu thay đổi
Các kết quả từ những phân tích trên đều cho thấy rằng KTV nữ cung cấp CLKT cao hơn KTV nam. Tuy nhiên, tác giả muốn tìm hiểu sâu hơn xem kết quả này cĩ thể bị ảnh hưởng bởi sự khác biệt trong các loại khách hàng thường được kiểm tốn bởi KTV nam và KTV nữ.
Cĩ ý kiến cho rằng KTV nữ thường được phân cơng kiểm tốn các khách hàng nhỏ và ít phức tạp hơn, nên thường khơng gặp nhiều khĩ khăn trong quá trình kiểm tốn. Theo đĩ, mơ hình chính được ước tính lại với một mẫu mới để kiểm định lại kết quả. Kỹ thuật để xây dựng một mẫu phù hợp với bộ dữ liệu bảng là khớp từng doanh nghiệp với một KTV nữ trong năm với một doanh nghiệp tương tự (về ngành, quy mơ và số lượng phân khúc kinh doanh) với một KTV nam cùng năm. Lúc này, biến FEMALE sẽ được thay thế bằng biến MALE, mơ hình (1) sẽ được thay đổi như sau:
ACCRUALSi,t = β0 + β1MALEi,t + β2BIG4 i,t + β3LSALES i,t + β4CFOi,t + β5LEV i,t + β6LAG _ LOSS i,t + β7GROWTH i,t + β8∆PPE i,t +fixed effects i,t + ε i,t
Ở nghiên cứu mở rộng này, hồi quy GLS được thực hiện mà khơng thực hiện các kiểm định lựa chọn mơ hình hay các kiểm định để phát hiện hiện tượng tự tương quan hay phương sai thay đổi.
Bảng 4.14: Kết quả hồi quy nghiên cứu mở rộng thứ hai
(1) (2) (3) (4) VARIABLES Model 1 DA Model 2 ABSDA Model 3 IIDA Model 4 IDDA MALE 0.0345*** 0.00495 0.00602 0.0119** (3.835) (0.631) (0.530) (1.991) BIG4 0.0270** 0.0265** 0.0289* -0.00785 (2.105) (2.316) (1.916) (-1.138) LSALE 0.00749 -0.0209*** -0.00702 0.0294*** (0.850) (-2.827) (-0.627) (4.572) CFO -0.965*** -0.156*** -0.617*** -0.725*** (-19.20) (-3.935) (-9.918) (-22.00) LEV -0.240*** -0.174*** -0.245*** 0.0122 (-10.66) (-7.651) (-8.021) (1.097) LAGLOSS 0.0500*** 0.0367** 0.115*** 0.0454*** (3.113) (2.379) (5.738) (3.959) GROWTH 0.108*** 0.108*** 0.108*** -0.0870*** (837.0) (907.7) (674.9) (-7.498) PPE -0.00555*** 0.00348*** 0.0388*** -0.00360*** (-5.730) (3.846) (6.908) (-20.98) Constant 0.0629 0.442*** 0.302** -0.418*** (0.625) (5.130) (2.334) (-5.589) Observations 743 743 415 328 Number of firm 152 152 151 146 z-statistics in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Bảng 4.14 trình bày kết quả của phương trình (1) với mẫu mới. Kết quả hồi quy cho thấy, biến MALE cĩ quan hệ đồng biến với tất cả bốn ước tính của biến ACCUALS, tuy nhiên chỉ cĩ ý nghĩa thống kê với các ước tính DA và IDDA, điều này cĩ nghĩa là nếu doanh nghiệp được kiểm tốn bởi KTV nam thì giá trị các khoản dồn tích tự định tăng, chất lượng BCTC giảm và CLKT giảm. Kết quả này củng cố những phát hiện trước đây và chỉ ra rằng kết quả trong Bảng 4.8 khơng bị chi phối bởi sự khác biệt trong các loại hình doanh nghiệp giữa KTV nam và nữ. Các biến độc lập cịn lại đều cĩ dấu như trong bảng 4.8.
(Phụ lục 15 thể hiện kết quả từ phần mềm Stata 12: kết quả hồi quy của nghiên cứu mở rộng thứ hai).
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Trong chương này, tác giả tiến hành phân tích thống kê mơ tả, sau đĩ, tiến hành phân tích tương quan và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến dựa vào ma trận hệ số tương quan và dùng nhân tử phĩng đại phương sai (VIF). Kết quả cho thấy khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến trong mẫu nghiên cứu.
Tiếp đĩ, các kiểm định Hausman và F – test được thực hiện để lựa chọn mơ hình hồi quy thích hợp cho dữ liệu bảng trong số ba mơ hình Pool OLS, FEM và REM, và cuối cùng mơ hình FEM được lựa chọn.
Sau đĩ kiểm định Wooldridge và Wald test được thực hiện để kiểm định các hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Kết quả cho thấy mơ hình chính cĩ hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Do đĩ, phương pháp GLS được sử dụng để khắc phục hai hiện tượng này.
Cuối cùng kết quả hồi quy cho thấy, biến FEMALE đại diện cho giới tính nữ của KTV cĩ mối tương quan nghịch chiều với biến ACCRUALS nhưng chỉ cĩ ý nghĩa thống kê ở các thước đo DA và IDDA. Điều này chứng tỏ KTV nữ cung cấp dịch vụ kiểm tốn cĩ chất lượng cao hơn KTV nam.
Thêm vào đĩ, để kiểm chứng lại kết quả từ mơ hình chính, hai nghiên cứu mở rộng được thực hiện thêm. Ở nghiên cứu mở rộng thứ nhất, thước đo CLKT được thay thế từ các khoản dồn tích tự định sang trình bày lại BCTC (RESTATE). Kết quả vẫn khơng thay đổi, khi biến FEMALE cĩ tương quan nghịch với biến RESTATE, tuy là khơng cĩ ý nghĩa thống kê. Ở nghiên cứu mở rộng thứ hai, mẫu nghiên cứu được thay đổi bởi việc thay thế vị trí của KTV nam với KTV nữ để tránh việc cho rằng vì KTV nữ được phân cơng những doanh nghiệp nhỏ, đơn giản nên cung cấp chất lượng cao hơn. Kết quả cho thấy, biến KTV nam (MALE) cĩ quan hệ thuận chiều với biến ACCRUALS. Với kết quả của hai nghiên cứu mở rộng, giả thuyết nghiên cứu ngày càng được khẳng định chắc chắn là KTV nữ cung cấp CLKT cao hơn.