CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
4.4. Mơ hình hồi quy với các biến đặc thù doanh nghiệp và các biến không
chắn
Để kiểm tra thực nghiệm cách các doanh nghiệp phản ứng với sự không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp và sự không chắc chắn kinh tế vĩ mô, tác giả sử dụng phương trình hồi quy có kết hợp thêm các biến không chắc chắn nêu trên, giá trị các biến khơng chắc chắn đã được tính tốn tại Mục 4.1.
Tác giả ước tính 4 mơ hình tính tốn khác nhau trong đó mỗi mơ hình có ít nhất một loại biến đo lường sự không chắc chắn khác nhau, bao gồm:
- Mơ hình 1: Kết hợp thêm biến µcpi và biến φsales
- Mơ hình 2: Kết hợp thêm biến µcpi và biến φresid^2
- Mơ hình 3: Kết hợp thêm biến µipi và biến φsales
- Mơ hình 4: Kết hợp thêm biến µipi và biến φresid^2
Bảng 4.7: Bảng danh sách biến độc lập trong từng mơ hình
Tên mơ hình Danh sách biến
Mơ hình 1 I/Ki,t-1 , (I/K)2i,t-1, B/Ki,t-1, RB/Ki,t-1 , S/Ki,t-1 , µcpit-1 , φsales t-1
Mơ hình 2 I/Ki,t-1 , (I/K)2i,t-1, B/Ki,t-1, RB/Ki,t-1 , S/Ki,t-1 , µcpit-1 , φresid^2 t-1
Mơ hình 3 I/Ki,t-1 , (I/K)2i,t-1, B/Ki,t-1, RB/Ki,t-1 , S/Ki,t-1 , µipit-1 , φsales t-1
Mơ hình 4 I/Ki,t-1 , (I/K)2i,t-1, B/Ki,t-1, RB/Ki,t-1 , S/Ki,t-1 , µipit-1 , φresid^2 t-1
4.4.1. Ước lượng mơ hình hồi quy với các biến đặc thù doanh nghiệp và các biến không chắc chắn biến khơng chắc chắn
Sau khi kiểm định tính dừng của các biến trong mơ hình, tất cả các biến đều có tính dừng. Tác giả tiến hành hồi quy dữ liệu bảng bằng các mơ hình Pooled OLS, FEM, REM thu được các kết quả hồi quy cho 4 mơ hình như sau:
Bảng 4.8: Tổng hợp kết quả hồi quy dựa trên các mơ hình Pooled OLS, FEM, REM
Biến Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Mơ hình 4
Pooled OLS FEM REM Pooled OLS FEM REM Pooled OLS FEM REM Pooled OLS FEM REM
I/Ki,t-1 0.429*** 0.100** 0.429*** 0.429*** 0.101** 0.429*** 0.429*** 0.097* 0.429*** 0.428*** 0.097** 0.428*** (I/K)2i,t-1 -0.200** 0.191* -0.200** -0.192* 0.192* -0.192* -0.202** 0.191* -0.202** -0.194* 0.191* -0.194* B/Ki,t-1 -0.014 -0.111*** -0.014 -0.014 -0.111*** -0.014 -0.014 -0.116*** -0.014 -0.015 -0.116*** -0.015 RB/Ki,t-1 -0.709*** -0.328 -0.709*** -0.690*** -0.323 -0.690*** -0.712*** -0.329* -0.712*** -0.690*** -0.327 -0.690*** S/Ki,t-1 0.011*** 0.006 0.011*** 0.011*** 0.006 0.011*** 0.011*** 0.004 0.011*** 0.011*** 0.004 0.011*** µcpit-1 20.754 30.291 20.754 21.992 30.086 21.992 µipit-1 -0.059 -0.091** -0.059 -0.059 -0.090** -0.059 φsalesi,t-1 -0.012 -0.004 -0.012 -0.011 0.001 -0.011 φresid^2i,t-1 -0.018 -0.003 -0.018 -0.017 -0.001 -0.017 Constant 0.016** 0.064*** 0.016** 0.014** 0.063*** 0.014** 0.027*** 0.083*** 0.027*** 0.026*** 0.083*** 0.026***
Độ lệch chuẩn biểu thị trong dấu ngoặc
* p-value < 0.10, ** p-value < 0.05, *** p-value < 0.01
4.4.2. Các kiểm định mơ hình hồi quy với các biến đặc thù doanh nghiệp và các biến không chắc chắn biến không chắc chắn
a. Kiểm định lựa chọn mơ hình: Kết quả kiểm định cho thấy mơ hình FEM là phù hợp.
b. Kiểm tra đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai sai số thay đổi Kết quả kiểm định cho thấy trên tất cả các mơ hình thì:
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến (VIF < 2).
- Có hiện tượng tự tương quan (kiểm định Wooldridge): p – value < 10%. - Có hiện tượng phương sai thay đổi (kiểm định Wald): p – value < 10%. Tác giả nhận thấy phương trình hồi quy có hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Bên cạnh đó, để khắc phục các hiện tượng không tốt dẫn đến việc ước lượng khơng cịn chính xác, tác giả đã ứng dụng mơ hình của Hansen, đưa thêm biến cơng cụ (có tương quan với biến phụ thuộc và biến độc lập) trong mơ hình nhưng khơng có tương quan với phần dư (GMM - Generalized Method of Moments).
4.4.3. Hồi quy GMM
Sử dụng các biến trễ của biến độc lập để làm biến cơng cụ trong mơ hình hồi quy GMM. Tác giả tiến hành chạy hồi quy GMM cho phương trình bao gồm biến phụ thuộc là tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản và các biến độc lập đã được liệt kê cho từng mơ hình trong Bảng 4.7. Kết quả ước lượng GMM thể hiện trong bảng dưới đây:
Bảng 4.9: Kết quả mơ hình hồi quy GMM
Biến Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Mơ hình 4 Dấu
I/Ki,t-1 0.222*** 0.231*** 0.200*** 0.214*** + (I/K)2i,t-1 0.215*** 0.214*** 0.223*** 0.216*** + B/Ki,t-1 -0.023*** -0.028*** -0.019*** -0.024*** - RB/Ki,t-1 -0.170*** -0.118** -0.445*** -0.443*** -
Biến Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Mơ hình 4 Dấu S/Ki,t-1 0.017*** 0.017*** 0.016*** 0.017*** + µcpit-1 -5.456** -10.045*** - µipit-1 -0.075*** -0.073*** - φsalesi,t-1 -0.024*** -0.027*** - φresid^2i,t-1 -0.018*** -0.020*** - Constant 0.032*** 0.026*** 0.038*** 0.034*** AR(1) 0.001 0.001 0.001 0.001 AR(2) 0.343 0.365 0.340 0.356 Kiểm định Sargan 0.190 0.154 0.251 0.220 Kiểm định Hansen 0.283 0.365 0.369 0.357
(Nguồn: Kết quả tính tốn từ phần mềm Stata)
Dựa theo kết quả kiểm định của các mơ hình, có thể thấy xuất hiện tương quan chuỗi bậc 1 AR(1) (p-value < 10%) nhưng vẫn đảm bảo không xuất hiện tương quan chuỗi bậc 2 AR(2) (p-value > 10%) trong tất cả mơ hình. Bên cạnh đó, kiểm định Sargan và Hansen của cả 4 mơ hình đều cho kết quả p-value > 10%, chứng tỏ việc sử dụng các biến cơng cụ trong các mơ hình hồi quy này là phù hợp.
Trong Bảng 4.9, tác giả ước tính bốn mơ hình khác nhau trong đó mỗi mơ hình có ít nhất một loại đo lường độ khơng chắc chắn khác nhau. Các hệ số ước tính cho các biến khơng chắc chắn đều có ý nghĩa thống kê (p – value < 10%), hầu hết các hệ số của biến kinh tế vĩ mô lớn hơn các hệ số của biến đặc thù doanh nghiệp và có dấu hiệu âm trên cả bốn mơ hình. Điều này cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa đầu tư và các rủi ro không chắc chắn, nghĩa là sự khơng chắc chắn càng lớn, các cơng ty có xu hướng giảm đầu tư vào tài sản cố định, sự khơng chắc chắn ở đây nói đến là cả sự không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp cũng như không chắc chắn kinh tế vĩ mô. Khi công ty càng không chắc chắn về doanh thu / thu nhập trong tương lai của họ thì họ có khả năng cắt giảm chi tiêu đầu tư, cũng như bất ổn kinh tế vĩ mô sẽ
làm các doanh nghiệp hạn chế chi tiêu cho tài sản cố định. Bằng chứng này phù hợp với những phát hiện của Baum et al. (2008) và Rashid (2017). Điều này có thể cho thấy rằng, đầu tư tài sản cố định vào doanh nghiệp sản suất ở Việt Nam cũng tương quan ngược chiều với các yếu tố không chắc chắn như nghiên cứu ở thị trường các công ty sản xuất ở Paskistan.
Khi tác giả so sánh ảnh hưởng của sự không chắc chắn của doanh nghiệp, sự không chắc chắn của kinh tế vĩ mô đến đầu tư của doanh nghiệp, tác giả nhận thấy rằng cả hai loại không chắc chắn này đều có tác động đến hành vi đầu tư của các doanh nghiệp. Cụ thể, tác giả thấy rằng độ lớn của hệ số của sự không chắc chắn kinh tế vĩ mô lớn hơn sự không chắc chắn đặc doanh nghiệp đặc thù trong cả bốn mơ hình. Điều này cho thấy các công ty nhạy cảm hơn với sự không chắc chắn về kinh tế vĩ mô hơn là sự không chắc chắn cụ thể của doanh nghiệp.
Chi tiết phần 4.4 xem Phụ lục 6.