3.2.1 Giả thuyết nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng những giả thuyết sau đây để tìm ra mối quan hệ giữa cấu trúc vốn (gồm tỉ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản; nợ dài hạn trên tổng tài sản nợ, Tổng nợ trên tổng tài sản) và hiệu quả cơng ty (gồm ROA và ROE).
Mơ hình ước lượng dựa trên nghiên cứu của Wan Shahzlinda Shah Bt Shahara và Wan Shahdila Shah Bt Shaharb (2015) và các tác giả khác đã trình bày ở chương 2 để kỳ vọng các tác động của các yếu tố cấu trúc vốn lên hiệu quả DN theo bảng sau đây:
Trong đó cấu trúc vốn được đo lường bằng 3 chỉ tiêu: STD, LTD, TD lần lượt là nợ ngắn hạn, nợ dài hạn và tổng nợ trên tài sản và hiệu quả cơng ty được đó bằng ROA và ROE. Các biến kiểm soát là: Tỉ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản (TANG); Tỉ lệ tăng trưởng doanh thu (SGROWTH), và Quy mô công ty (SIZE).
Dựa trên hai lý thuyết điển hình về cấu trúc vốn của doanh nghiệp, đặc biệt là lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn và lý thuyết trật tự phân hạng, cùng những kết quả nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới, những kỳ vọng dấu trong mơ hình được mơ tả như sau:
− Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản, Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản
Các Tỷ lệ nợ có ảnh hưởng đến hiệu quả công ty. Theo các nghiên cứu trước đây đã đề cập ở chương 2, cơng ty có tốc độ tăng trưởng cao thì có nợ cao, do đó ngân hàng sẵn sàng cho vay các cơng ty có tốc độ tăng trưởng tốt (Myers, 1984 và Rahim 2013). Điều này cũng tương tự như ý kiến của Barclay (1995) trong đó các cơng ty có tốc độ tăng trưởng cao có xu hướng phát hành nợ dài hạn, và vì chúng ít rủi ro hơn nên có thể sử dụng nợ dài hạn nhiều hơn. Tuy nhiên, lý thuyết trật tự phân hạng cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa đòn bẩy và cơ hội tăng trưởng.
Mặt khác, Myers (1977) lại lập luận rằng các vấn đề của cơng ty có thể được giảm bớt khi họ phát hành nợ ngắn hạn thay vì nợ dài hạn. Từ đó sẽ hàm ý rằng có một mối quan hệ tiêu cực giữa tăng trưởng với nợ dài hạn và mối quan hệ tích cực với nợ ngắn hạn.
Từ đó, theo như các nghiên cứu trước đã tổng hợp ở bảng 3.1 cấu trúc vốn sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả DN, với kỳ vọng ảnh hưởng tiêu cực đến ROA và tích cực đến ROE.
➢ Các biến kiểm soát:
− Quy mô doanh nghiệp (SIZE)
Bằng cách sử dụng hàm logarit của tổng tài sản doanh nghiệp làm đại diện cho quy mô của doanh nghiệp (SIZE) qua các năm.
Các doanh nghiệp quy mô lớn thường tiếp cận với những nguồn huy động vốn đa dạng dễ dàng hơn và có thể vay nợ nhiều hơn. Do đó, các doanh nghiệp với quy mơ lớn hơn, hoạt động lâu năm trên thị trường thì sẽ mức nợ tương đối nhiều hơn so với các doanh nghiệp nhỏ. Vì vậy, kỳ vọng mối tương quan cùng chiều giữa nợ và quy mơ doanh nghiệp.
Từ đó, với quy mô lớn hơn các doanh nghiệp sẽ sử dụng nhiều nợ hơn và tác động tích cực đến hiệu quả DN.
Để đo lường tác động của tài sản hữu hình (TANG) đến hiệu quả DN, ta sử dụng tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản, các tài sản hữu hình có thể được kể đến như là nhà máy, thiết bị. Tài sản hữu hình được lấy từ bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp.
Tài sản cố định của DN được đại diện bằng tỷ lệ giữa giá trị sổ sách của tài sản cố định chia cho tổng tài sản. Tỉ lệ này càng cao cho thấy DN có các cơ hội tăng trưởng càng cao nhưng cũng gây nên các chi phí kiệt quệ tài chính và các vấn đề liên quan đến nợ.
Khi tỷ lệ TANG tăng cao các doanh nghiệp sẽ giảm việc sử dụng nợ để giảm rủi ro. Mặt khác, một tỷ lệ giá trị sổ sách của tài sản tăng cũng có thể là do nhiều nguyên nhân khác chứ khơng phải chỉ do doanh nghiệp có nhiều cơ hội tăng trưởng. Do đó, kỳ vọng rằng khi tỷ lệ giá trị sổ sách của tài sản gia tăng sẽ có tác động tiêu cực lên hiệu quả DN.
− Tỉ lệ tăng trưởng doanh thu (SGROWTH)
Khi tỷ lệ tăng trưởng doanh thu SGROWTH tăng cao các doanh nghiệp sẽ tăng việc sử dụng nợ, do có “nguồn” để bù đắp cho chi phí lãi vay. Khi doanh nghiệp có nhiều cơ hội tăng trưởng tăng trưởng doanh thu càng sẽ có nhiều cơ hội để gia tăng hiệu quả hoạt động.
Do đó, kỳ vọng rằng tỉ lệ tăng trưởng doanh thu SGROWTH có tác động tích cực lên hiệu quả DN.
Bảng 3.1: Bảng kỳ vọng ảnh hưởng của các nhân tố đến hiệu quả DN
Tên biến Tên viết tắt
Kỳ vọng với biến phụ thuộc ROA Kỳ vọng với biến phụ thuộc ROE Tỉ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản STD (-) (+)
Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản LTD (-) (+)
Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản TD (-) (+)
Quy mô công ty SIZE (+) (+)
Tăng trưởng doanh thu SGROWTH (+) (+)
Tài sản cố định TANG (-) (-)
Chú thích: (-) tương quan nghịch; (+) tương quan thuận Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Các giả thuyết này sẽ được kiểm định bằng mơ hình hồi quy dựa trên cơ sở dữ liệu thu thập được của bài nghiên cứu.
3.2.2 Mơ hình nghiên cứu
Luận văn dựa theo mơ hình nghiên cứu chính của Wan Shahzlinda Shah Bt Shahara và Wan Shahdila Shah Bt Shaharb (2015) và nghiên cứu khác có liên quan, với 2 mơ hình ước lượng như sau:
𝐑𝐎𝐀𝒊𝒕 =𝟎+𝟏𝐒𝐓𝐃𝒊𝒕+𝟐𝐋𝐓𝐃𝒊𝒕+𝟑𝐓𝐃𝒊𝒕+𝟒𝐓𝐀𝐍𝐆𝒊𝒕+𝟓𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝒊𝒕+ 𝟔𝐒𝐈𝐙𝐄𝒊𝒕+ 𝜺𝒊𝒕 (2) 𝐑𝐎𝐄𝒊𝒕 =𝟎 +𝟏𝐒𝐓𝐃𝒊𝒕+𝟐𝐋𝐓𝐃𝒊𝒕+𝟑𝐓𝐃𝒊𝒕+𝟒𝐓𝐀𝐍𝐆𝒊𝒕+𝟓𝐆𝐑𝐎𝐖𝐓𝐇𝒊𝒕+ 𝟔𝐒𝐈𝐙𝐄𝒊𝒕+ 𝜺𝒊𝒕 (1) 3.3 Mô tả các biến và cách tính 3.3.1 Biến độc lập
➢ Biến đại diện cho cấu trúc vốn:
▪ STD (The short-term debt to total asset ratio):
Biến STD đo lường tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản STD = Tổng nợ ngắn hạn
Tổng tài sản ▪ LTD (The long-term debt to total asset ratio):
Biến LTD đo lường tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản LTD = Tổng nợ dài hạn
Tổng tài sản
▪ TD (Total debt to total assets ratio):
Biến TD đo lường tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản TD = Tổng nợ
Tổng tài sản
➢ Các biến kiểm soát:
▪ TANG : Tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản TANG = Tổng tài sản cố định
▪ SGROWTH : Tỷ lệ tăng trưởng doanh thu SGROWTH = DT kỳ này−DT kỳ trước
DT kỳ trước ▪ SIZE: Quy mô công ty: SIZE = log tài sản.
Trong các nghiên cứu trước ngoài các biến kiểm soát TANG, SGROWTH, SIZE còn nhiều biến khác như: Mức thuế thu nhập DN hiện hành (TAX); “Rủi ro” từ sự biến động (tính độ lệch chuẩn trong 3 năm liền kề) của thu nhập trước lãi và khấu hao (RISK); “Đầu tư” (INV) từ tỉ lệ mức chi tiêu vốn trên tài sản; Dịng tiền (CF) tính từ tỉ lệ thu nhập sau thuế công khấu hao hằng năm trên tổng tài sản…
Tuy nhiên, trong luận văn này em chọn theo mơ hình của Wan Shahzlinda Shah Bt Shahara và Wan Shahdila Shah Bt Shaharb (2015) nên em chỉ chọn 3 biến kiểm sốt nói trên.
3.2.3 Biến phụ thuộc
Bảng 3.2: Các tính và thu thập dữ liệu các biến phụ thuộc
Viết tắt
Tên biến Cơng thức tính Nguồn dữ liệu
ROA TSSL trên tài sản 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑟ị𝑛𝑔 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 Được tính từ bộ dữ liệu gồm: LN ròng và tổng tài sản. (Link: https://www.cophieu68.vn/categorylist.php ROE TSSL trên VCSH 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑟ị𝑛𝑔 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑉𝐶𝑆𝐻 Được tính từ bộ dữ liệu gồm: LN rịng và tổng vốn CSH. (Link: https://www.cophieu68.vn/categorylist.php Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Hình 3.5 :Mơ hình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu trước
3.3 Phương pháp kỹ thuật 3.3.1 Thống kê mô tả
Thống kê mơ tả nhằm có cái nhìn tổng quan về dữ liệu, cung cấp thông tin ngắn gọn về mẫu dữ liệu được dùng để nghiên cứu, từ đó có thể phát hiện những giá trị sai lệch trong cỡ mẫu. Kết quả thống kê mơ tả gồm giá trị trung bình, giá trị giữa, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn của các biến trong mơ hình.
3.3.2 Các kiểm định cần thiết
Trong thống kê, giả thiết phát biểu cần được kiểm định được gọi là giả thuyết H không (ký hiệu : Ho). Giả thuyết đối được ký hiệu là giả thuyết H1.
Trong luận văn này sẽ thực hiện một số kiểm định cần thiết gồm: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan… thể hiện tóm tặt trong bảng sau đây:
Bảng 3.3: Các kiểm định nhằm phát hiện những vi phạm của mơ hình Kiểm định Hiện tượng Giả thuyết đặt ra
VIF Đa cộng tuyến
Breusch-Pagan Phương sai thay đổi
Ho : Phương sai không đổi H1 : Phương sai thay đổi
Hiệu quả DN ROA, ROE Nợ dài hạn LTD BIẾN ĐỘC LẬP Nợ ngắn hạn STD BIẾN PHỤ THUỘC Tổng nợ TD
Biến Kiểm Soát
Bảng 3.4: Các kiểm định nhằm phát hiện những vi phạm của mơ hình (tiếp theo)
Modified Wald Phương sai thay đổi
Ho : Phương sai không đổi H1 : Phương sai thay đổi
Hausman Lựa chọn mơ hình FEM và REM Ho : Ủng hộ REM H1 : Không ủng hộ REM
Breusch and pagan Lagrangian Multiplier
Phương sai thay đổi
Ho : Phương sai không đổi H1 : Phương sai thay đổi
Wooldridge Tự tương quan
Ho : Khơng có hiện tương tự tương quan.
H1 : Xuất hiện hiện tương tự tương quan.
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.3.3 Hồi quy bằng mơ hình GMM GMM
Mơ hình GMM được phát triển bởi Lars Peter Hansen năm 1982 từ việc tổng quát hóa phương pháp hồi quy theo moments. Theo Nickell (1981) GMM được sử dụng nhiều cho dữ liệu bảng (panel data), đặc biệt khi T nhỏ hơn nhiều lần, hoặc dữ liệu khơng đồng nhất. Khi đó phương pháp GMM sẽ ưu tiên được sử dụng
Ngoài ra, Arellano và Bond cho rằng dùng phương pháp GMM hai bước (Two- step difference GMM), thiết kế thích hợp cho dữ liệu bảng với T (Times) là khoảng thời gian sử dụng dữ liệu và số lượng công ty F (Firms) bị giới hạn. Do vậy, mơ hình GMM sẽ thích hợp với đặc điểm của mẫu dữ liệu trong nghiên cứu này (40 công ty trong 7 năm)
Đồng thời, để kiểm định tính phù hợp của phương pháp GMM trong hồi quy, luận văn sẽ áp dụng hai kiểm định Sargan và Arellano - Bond.
Kết luận chương 3
Trong chương này đã trình bày mơ hình nghiên cứu đề xuất, mô tả các biến trong mơ hình, trình bày nguồn dữ liệu thu thập, xử lý dữ liệu, tính tốn các biến và ước lượng các mơ hình hồi quy và các kiểm định có liên quan.
Luận văn cũng đã trình bày về các giả thuyết nghiên cứu để đưa ra các kỳ vọng dấu tác động trong mơ hình dựa trên cơ sở từ các nghiên cứu về các lý thuyết cấu trúc vốn và các nghiên cứu trước.
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1 Phân tích thực trạng cấu trúc vốn và hiệu quả của các công ty ngành năng lượng lượng
4.1.1 Tổng quan về các công ty ngành năng lượng Việt Nam
Theo số liệu thống kê năm 2017 của công ty tư vấn năng lượng (PFC Energy): “Nhìn chung, các cơng ty ngành năng lượng có mức vốn hóa rất lớn (theo số liệu thống kê trong top 10 của ngành năng lượng trên thế giới thì mức vốn hóa từ gần 100 tỉ USD đến gần 400 tỉ USD). Tổng giá trị vốn hóa thị trường của top 50 cơng ty năng lượng là 3.500 tỷ USD” (xem phụ lục 1).
“Theo EIC là tổ chức phi lợi nhuận có hơn 650 thành viên là các cơng ty Anh hoạt động trong lĩnh vực năng lượng (dầu khí và gas, năng lượng tái tạo…) do Hội đồng Công nghiệp Năng lượng (Energy Industries Council) tổ chức nhằm tạo diễn đàn cho các doanh nghiệp, chia sẻ về các cơ hội cung ứng trong các dự án hiện tại và sắp tới của ngành năng lượng với Tập đồn Dầu khí Việt Nam (PVN) và Tập đồn Điện lực Việt Nam (EVN) vào năm 2017 cho thấy Việt Nam là một trong những quốc gia nằm trong tốp 10 nước có kế hoạch đầu tư nhiều và phát triển ngành năng lượng trong 5 năm tới sẽ thu hút nhiều công ty Anh trong lĩnh vực năng lượng và dầu khí đến Việt Nam để tìm cơ hội hợp tác kinh doanh” (xem phụ lục 2).
Theo thống kê đến năm 2017: “cả nước ta có 21 nhà máy nhiệt điện than đang vận hành và cung cấp gần 40% sản lượng điện cho cả nước. Việc xây dựng nhiều nhà máy nhiệt điện than được lý giải là do tiềm lực xây dựng nhà máy thủy điện gần như đã khai thác triệt để; trong khi các nguồn năng lượng sạch, tái tạo thì chi phí đầu tư cao. Mặt khác, nhiệt điện khí cho giá điện đắt gấp 2 lần giá nhiệt điện than... Với kế hoạch phát triển thêm nhiều nhà máy nhiệt điện than nói trên, khơng ít ý kiến cho rằng ngành năng lượng Việt Nam đang đi ngược chiều với xu thế thế giới. Bởi lẽ, sau hơn một thập kỷ phát triển bùng nổ, công suất điện than trên thế giới đã và đang giảm kể từ năm 2017” (xem phụ lục 3a).
Cụ thể theo báo cáo khảo sát của Hệ thống giám sát các nhà máy điện than toàn cầu vào tháng 3/2017: “Trung Quốc và Ấn Độ là hai quốc gia có lượng phát thải hàng
đầu đã ban hành những biện pháp mạnh mẽ để hạn chế phát triển nhiệt điện than. Theo Reuters, ít nhất đến năm 2027, hai nước này sẽ không tăng thêm công suất điện than ngoại trừ những dự án đang xây dựng.
Ngoài ra, Ấn Độ đang tham gia cuộc cách mạng năng lượng mặt trời, với mức đấu giá sản xuất điện thấp, rẻ hơn giá điện than hơn 50%. Nhiều nhà máy nhiệt điện (chủ yếu là điện than) ở Ấn Độ giờ đây đang trong tình trạng “đắp chiếu” hoặc chỉ hoạt động ở mức tối thiểu vì khơng bán được điện và không mua được than để vận hành. Các nước khác như Mỹ và châu Âu cũng đã lên lộ trình ngưng phát triển và sẽ đóng cửa các nhà máy điện than. Cụ thể sẽ loại bỏ dần các nhà máy điện than trong nước bắt đầu từ năm 2025 (Anh, Ý), 2022 (Pháp); 2030 (Hà Lan, Canada).... Riêng tại Việt Nam, theo Quy hoạch điện VII (Quy hoạch phát triển điện lực quốc gia giai đoạn 2011 - 2020 có xét đến năm 2030) được cho là phù hợp với điều kiện kinh tế trong nước nhưng các chuyên gia tỏ ra quan ngại, vì nhiệt điện than có quá nhiều rủi ro cho dù chúng được đầu tư với công nghệ hiện đại đi nữa” (xem phụ lục 3b)
“Bên cạnh vấn đề ô nhiễm môi trường, ảnh hưởng sức khỏe cộng đồng, theo các chuyên gia, các nhà máy điện than còn sẽ tác động xấu đến ngành công nghiệp du lịch, nông nghiệp... Các chuyên gia cho rằng quy hoạch điện nói chung và điện than nói riêng có thể điều chỉnh theo xu thế trong tương lai, nhất là khi thế giới đang đẩy mạnh nghiên cứu, phổ biến sử dụng năng lượng xanh, việc sản xuất năng lượng tái tạo ngày càng rẻ. Các tổ chức năng lượng độc lập đề nghị cần tạm dừng đầu tư các nhà máy nhiệt điện mới cho tới khi có giải pháp đồng bộ kiểm sốt ơ nhiễm” (xem phụ lục 3b)
Tính cho đến nay, số lượng công ty cổ phần niêm yết trên sàn chứng khóan VN là 44 cơng ty, các cơng ty này niêm yết vào năm 2005 cho đến hiện nay (xem bảng 3.1), năm niêm yết nhiều nhất là 7 công ty (năm 2016), năm 2008 và 2013 khơng có cơng ty niêm yết (năm 2008 và 2013).
Bảng 4.1 Số lượng công ty ngành năng lượng niêm yết qua các năm
Năm 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Cộng Số công ty
niêm yết 2 5 1 0 6 5 4 1 0 3 4 7 5 1 44
4.1.2 Thực trạng CTV của các DN ngành năng lượng niêm yết trên TTCK VN
Căn cứ vào bảng số liệu dạng bảng (phụ lục 5), tính bình qn các biến qua từng năm, tình hình cấu trúc vốn của các DN ngành năng lượng thể hiện qua bảng 4.2 và