4.1. Mô tả thống kê
Bảng 4.1. Mô tả thống kê các biến phụ thuộc và biến độc lập đại diện đặc điểm công ty phân theo từng ngành
Ngành BLEV MLEV MB TANG PROFIT SIZE
Toàn mẫu 0.5272827 0.5673542 1.131019 0.2143101 0.1161896 26.8206 Công nghệ thông tin 0.5273737 0.6189403 0.8316425 0.0947062 0.0730444 25.9362 Điện nước xăng dầu
khí đốt 0.4683134 0.4103354 1.687309 0.3613126 0.1546233 27.22097 Hàng cá nhân và gia dụng 0.4605195 0.4238878 1.54669 0.2316929 0.1399794 27.24443 Hàng và dịch vụ công nghiệp 0.4814058 0.5201769 1.087252 0.2422886 0.1171817 26.56486 Hóa chất 0.4005858 0.4479733 0.9997299 0.1976341 0.1401717 27.15047 Tài nguyên cơ bản 0.5727354 0.6733871 0.7713722 0.2454947 0.1346946 27.30246
Thực phẩm và đồ uống
0.4546015 0.4262314 1.996011 0.1942148 0.1399086 27.57592
Bảng 4.1 trình bày các giá trị trung bình của địn bẩy tài chính và các biến số cụ thể khác cho tất cả 8 ngành trong mẫu nghiên cứu ở Việt Nam giai đoạn 2008 - 2018. Theo quan sát, giá trị trung bình của của BLEV và MLEV lần lượt là xấp xỉ 53% và 57%. Kết quả mô tả thống kê cho thấy sự khác biệt đáng kể của địn bẩy tài chính theo giá trị sổ sách và giá trị thị trường giữa các ngành, điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây (Hawawini, Subramanian, & Verdin, 2003; Islam & Khandaker, 2015). Trong đó, ngành Hóa chất có địn bẩy tài chính thấp nhất trong 8 ngành, đạt 40% (BLEV) và 45% (MLEV). Ngành Xây dựng và Vật liệu xây dựng sử dụng địn bẩy tài chính cao nhất, đạt 61% (BLEV) và 68% (MLEV). Kết quả này phù hợp với thống kê của BVSC cho thấy Tỷ lệ nợ phải trả/vốn chủ sở hữu của 647 cơng ty phi tài chính niêm yết trên 2 sàn chứng khoán Việt Nam cao hàng đầu thế giới, lên tới 1,53 lần. Trong đó, tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu theo ngành kinh doanh của ngành Xây dựng là cao nhất với tổng nợ phải trả gấp hơn 2 lần vốn chủ sở hữu, tức 207%.
Xét về đặc điểm của doanh nghiệp, kết quả mơ tả thống kê cho thấy trung bình các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu có tỷ lệ giá trị thị trường gấp 1.13 lần giá trị sổ sách, tài sản hữu hình chiếm khoảng 21.4% tổng tài sản của các doanh nghiệp và khả năng sinh lợi trung bình đạt 11.62%. Chuyển sang các đặc điểm doanh nghiệp trong mỗi ngành, tác giả nhận thấy ngành Thực phẩm và đồ uống; và ngành Điện nước xăng dầu khí đốt có tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách cao nhất trong các ngành, lần lượt đạt 1.99 và 1.69. Kết quả này có thấy cơ hội tăng trưởng của hai ngành này tương đối cao hơn so với các ngành cịn lại. Bên cạnh đó, ngành Tài nguyên cơ bản có giá trị MB thấp nhất đạt 0.77. Đối với tài sản hữu hình, các doanh nghiệp thuộc ngành Điện nước xăng dầu khí đốt có tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản lớn nhất đạt 36%, trong khi đó ngành Cơng nghệ thơng tin sử dụng ít tài sản hữu hình trong tổng tài sản nhất (9%). Xét về khả năng sinh lơi, các doanh nghiệp trong các ngành thuộc giai đoạn nghiên cứu có khả năng sinh lợi trung bình xấp xỉ nhau, dao động từ 13% đến 15%. Tuy nhiên, tính trung bình các doanh nghiệp thuộc hai ngành Công nghệ thông tin và Xây dựng và VLXD có khả năng sinh lợi thấp nhất, chỉ đạt lần lượt 7% và 9%.
Như đã thảo luận ở Chương 1 và Chương 2, bài nghiên cứu sử dụng một loạt các yếu tố thuộc về đặc điểm của ngành để giải thích cấu trúc vốn của các doanh nghiệp trong mẫu. Tác giả xem xét các biến số đại diện cho điều kiện kinh doanh và phát triển tài chính của từng ngành. Điều đáng chú ý là việc lựa chọn các biến số thuộc về đặc điểm của ngành khá khác nhau vì các nghiên cứu liên quan đến các yếu tố ngành và cấu trúc vốn vẫn còn hạn chế. Tác giả chủ yếu dựa trên nghiên cứu của Miao (2005); Frank và Goyal (2009) để xây dựng các biến đại diện cho đặc điểm ngành. Các biến số thuộc về đặc điểm của ngành được sử dụng trong nghiên cứu này là Tốc độ tăng trưởng doanh thu ngành, Lợi nhuận biên, Beta, Cạnh tranh thị trường, Tỷ lệ P/E, Biến giả của ngành công nghệ cao, Chỉ số Tobin’s Q và Đóng góp của ngành vào GDP. Bảng 4.2, bên dưới thể hiện thống kê mô tả các biến đại diện đặc điểm ngành.
Bảng 4.2. Mô tả thống kê các biến đại diện đặc điểm ngành
Biến Mean Min Max
RISK 0.5650363 -1.7557 3.79651 GROWTH 0.110629 -1 8.679295 COMPETITION 0.4249758 0.0108767 0.9821174 P/E 9.028884 5.61e-09 34.92309 HT 0.0361111 0 1 PROFITMARGIN 0.1368691 -2.379886 1.130272 TOBIN’Q 1.079233 0.0649622 5.507919 GDPContribution 0.0225587 0.0003201 0.0434802
4.2. Kết quả hồi quy
4.2.1. Đặc điểm của doanh nghiệp ảnh hƣớng đến mức độ nợ sử dụng trong cấu trúc vốn của các cơng ty niêm yết Việt Nam
Tồn mẫu Cơng nghệ thơng tin Điện nước xăng dầu khí đốt Hàng cá nhân và gia dụng Hàng và dịch vụ cơng nghiệp
Hóa chất Tài ngun cơ bản Thực phẩm và đồ uống Xây dựng và Vật liệu xây dựng
BIẾN BLEV BLEV BLEV BLEV BLEV BLEV BLEV BLEV BLEV
D -0.158 -0.646*** -3.041*** -1.489*** -1.758*** -1.975*** -0.684** -1.192*** (0.236) (0.237) (0.371) (0.200) (0.399) (0.173) (0.273) (0.109) D*MBt-1 -0.0275*** 0.00753 -0.0168 -0.0106 -0.0289*** 0.0278 -0.0324** -0.0185*** 0.00652 (0.00326) (0.0313) (0.0130) (0.0169) (0.0106) (0.0260) (0.0160) (0.00609) (0.00792) D*TANG t-1 0.0113 -0.806*** 0.0519 0.129 -0.0925** 0.201* 0.212*** 0.174** 0.0342 (0.0179) (0.267) (0.0592) (0.0941) (0.0400) (0.117) (0.0637) (0.0868) (0.0340) D*PROFIT t-1 -0.663*** -0.0836 -0.943*** -0.593*** -0.475*** -0.0859 -0.260** -0.736*** -0.981*** (0.0379) (0.245) (0.163) (0.196) (0.0866) (0.179) (0.128) (0.138) (0.0692) D*SIZE t-1 0.0445*** 0.00906 0.0269*** 0.112*** 0.0582*** 0.0576*** 0.0745*** 0.0258*** 0.0525*** (0.00229) (0.00920) (0.00846) (0.0135) (0.00751) (0.0146) (0.00637) (0.00978) (0.00412) Observations 3,525 3,525 3,525 3,525 3,525 3,525 3,525 3,525 3,525 R-squared 0.186 0.003 0.024 0.026 0.045 0.026 0.048 0.030 0.153
Tồn mẫu Cơng nghệ thơng tin Điện nước xăng dầu khí đốt Hàng cá nhân và gia dụng Hàng và dịch vụ công nghiệp
Hóa chất Tài nguyên
cơ bản Thực phẩm và đồ uống và Vật liệu Xây dựng xây dựng
BIẾN MLEV MLEV MLEV MLEV MLEV MLEV MLEV MLEV MLEV
D 0.222 -0.767*** -2.461*** -0.955*** -1.562*** -1.162*** -0.621* -0.815*** (0.291) (0.290) (0.458) (0.241) (0.491) (0.212) (0.330) (0.130) D*MBt-1 -0.134*** -0.214*** -0.0814*** -0.122*** -0.179*** -0.153*** -0.208*** -0.0777*** -0.151*** (0.00337) (0.0386) (0.0159) (0.0209) (0.0128) (0.0323) (0.0198) (0.00736) (0.00938) D*TANG t-1 0.0114 -0.663** 0.00802 0.138 -0.0901* 0.238 0.220*** 0.264** 0.0778* (0.0185) (0.330) (0.0724) (0.116) (0.0485) (0.145) (0.0773) (0.105) (0.0403) D*PROFIT t-1 -0.698*** 0.306 -0.886*** -0.671*** -0.301*** 0.0579 -0.456*** -0.839*** -1.024*** (0.0391) (0.302) (0.199) (0.242) (0.105) (0.222) (0.153) (0.166) (0.0820) D*SIZE t-1 0.0384*** 0.00199 0.0318*** 0.0938*** 0.0432*** 0.0563*** 0.0530*** 0.0249** 0.0453*** (0.00236) (0.0114) (0.0104) (0.0167) (0.00909) (0.0180) (0.00783) (0.0118) (0.00488) Observations 3,533 3,533 3,533 3,533 3,533 3,533 3,533 3,533 3,533 R-squared 0.437 0.016 0.054 0.037 0.091 0.024 0.064 0.082 0.230
và các biến độc lập đại diện cho đặc điểm doanh nghiệp. Bảng 4.3b trình bày kết quả hồi quy của các biến độc lập đại diện đặc điểm doanh nghiệp với đòn bẩy tài chính thị trường (MLEV).
Tác giả lần lượt thực hiện hồi quy cho toàn mẫu và cho từng ngành. Kết quả hồi quy phù hợp với Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn, Lý thuyết trật tự phân hạng, Lý thuyết bất cân xứng thông tin và Lý thuyết đại diện cũng như kết quả từ các nghiên cứu thực nghiệm trước đây. Cụ thể như sau:
Tác giả tìm thấy mối tương quan âm giữa biến MB – đại diện cho cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp với địn bẩy tài chính sổ sách (BLEV) ở Tồn mẫu, Ngành Hàng và dịch vụ công nghiệp, Tài nguyên cơ bản, và Thực phẩm và đồ uống. Bên cạnh đó, kết quả hồi quy trong bảng 4.3b cho thấy mối tương quan âm giữa biến MB và MLEV ở Toàn mẫu và tất cả các ngành. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với lý thuyết đại diện và một số các nghiên cứu trước đây. Lý thuyết đại diện cho rằng chi phí đại diện đóng một vai trị quan trọng trong các quyết định tài chính do các điều khoản có thể tồn tại giữa các cổ đông và chủ nợ (Jensen & Meckling, 1976). Một cấu trúc vốn tối ưu được xác định bằng cách giảm thiểu chi phí đại diện và cân bằng lợi ích của các bên liên quan. Do đó, các tổ chức có tiềm năng lớn sẽ có nhiều khả năng phát hành vốn chủ sở hữu để tài trợ cho các dự án mới thay vì đi vay, điều này ngụ ý rằng cơ hội tăng trưởng và khả năng chi trả dự kiến sẽ có tác động tiêu cực đến tỷ lệ địn bẩy tài chính của doanh nghiệp. Nghiên cứu của Akhtar (2005) cũng cho rằng cơ hội tăng trưởng cao dẫn đến tăng chi phí đại diện, điều này có tương quan âm với địn bẩy tài chính. Kết quả này cũng được Titman và Wessels (1988) và Rajan và Zingales (1995) ủng hộ.
Tiếp theo, đối với biến TANG - đại diện cho Tài sản hữu hình của doanh nghiệp, Tác giả chưa tìm thấy mối quan hệ giữa biến này với đòn bẩy tài chính sổ sách ở Tồn mẫu. Đối với các mẫu con ứng với từng ngành, kết quả cũng có sự khác biệt. Cụ thể, tác giả tìm thấy mối tương quan dương giữa tài sản hữu hình và địn bẩy tài chính sổ sách ở các ngành như Hóa chất, Tài nguyên cơ bản, Thực phẩm và đồ uống (Ngành Tài nguyên cơ bản, Thực phẩm và đồ uống, Xây dựng và Vật liệu xây dựng
và dịch vụ cơng nghiệp, tác giả lại tìm thấy mối tương quan âm đối với hai loại đòn bẩy. Theo nghiên cứu của Titman và Wessels (1988); Rajan và Zingales (1995); Fama và French (2000), các nghiên cứu này cho rằng tài sản hữu hình có mối tương quan cùng chiều với địn bẩy tài chính của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, lý thuyết đánh đổi cũng dự đốn mối tương quan dương giữa địn bẩy tài chính và tỷ lệ tài sản hữu hình vì tài sản hữu hình có thể được sử dụng làm tài sản thế chấp, từ đó làm giảm rủi ro khi vay nợ, ảnh hưởng đến chi phí sử dụng nợ vay. Do đó, tài sản hữu hình nhiều tạo điều kiện cho doanh nghiệp dễ đi vay và vay với chi phí sử dụng vốn rẻ hơn. Tuy nhiên, bài nghiên cứu lại khơng tìm thấy mối quan hệ nhất quán giữa tài sản hữu hình và địn bẩy tài chính sổ sách. Kết quả hỗn hợp về biến này cũng được tìm thấy trong các nghiên cứu trước đây (Bhabra, Liu, & Tirtiroglu, 2008; Shen, 2008; Frank & Goyal, 2009; Fan và cộng sự, 2012).
Đối với biến PROFIT – đại diện cho khả năng sinh lợi của doanh nghiệp, tác giả tìm thấy mối quan hệ nhất quán hơn. Cụ thể là tác giả tìm thấy mối tương quan âm giữa khả năng sinh lợi và địn bẩy tài chính ở Tồn mẫu và hầu hết các ngành trong mẫu nghiên cứu (trừ ngành Cơng nghệ thơng tin và Hóa chất). Kết quả nghiên cứu này phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng và lý thuyết bất cân xứng thông tin. Cả hai lý thuyết này đều cho rằng, các doanh nghiệp sẽ ưu tiên sử dụng lợi nhuận giữa lại trước, sau đó là nợ, và cuối cùng là phát hành cổ phần mới. Do đó, hai lý thuyết này ngụ ý mối tương quan ngược chiều giữa địn bẩy tài chính và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp, và kết quả tương tự cũng được tìm thấy ở một số nghiên cứu khác như Akhtar (2005); Fan và cộng sự (2012) và Islam & Khandaker (2015).
Cuối cùng, tác giả tìm thấy mối tương quan dương giữa biến SIZE – đại diện cho quy mơ doanh nghiệp và địn bẩy tài chính của doanh nghiệp ở toàn mẫu và các ngành (trừ ngành Công nghệ thông tin). Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây chẳng hạn Bunkanwanwanicha và cộng sự (2008) tìm ra SIZE là yếu tố quyết định quan trọng của cấu trúc vốn ở Indonesia, cả trước và trong cuộc khủng hoảng tài chính châu Á. Moosa và Li (2012) cho rằng sự bất cân xứng thơng tin ít nghiêm trọng hơn đối với doanh nghiệp lớn so với doanh nghiệp nhỏ. Hơn nữa, SIZE có thể được sử dụng như cho rủi ro doanh nghiệp vì các doanh nghiệp lớn có
với các dao động theo chu kỳ trong một dây chuyền sản xuất.
Như vậy, tác giả đã trả lời được câu hỏi nghiên cứu thứ nhất và câu hỏi nghiên cứu thứ hai, đó là kiểm định tác động của các yếu tố thuộc đặc điểm doanh nghiệp đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp và sự khác biệt của tác động của các yếu tố này đến địn bẩy tài chính giữa các ngành.
Phần tiếp theo, tác giả kế thừa kiểm định F được sử dụng trong nghiên cứu của Verbeek (2004) và De Jong và cộng sự. (2008) để kiểm định liệu bốn biến đại diện cho đặc điểm của doanh nghiệp (MB, TANG, PROFIT, SIZE) sử dụng cho tất cả các ngành trong mẫu nghiên cứu có phù hợp khơng.
Thống kê thử nghiệm được mô tả như sau: F=
Trong đó N là số lượng quan sát, J là số lượng hồi quy được loai bỏ trong các mơ hình bị hạn chế, K là số lượng hồi quy cịn lại trong các mơ hình bị hạn chế, bao gồm cả hệ số chặn và và là tổng sai số bình phương (SSR) của các mơ hình hạn chế và khơng hạn chế. Theo De Jong và cộng sự. (2008), tác giả xác định bằng cách cộng tất cả (SSR) từ tất cả các phương trình cho các yếu tố tác động đến địn bẩy tài chính. Đối với trong mỗi thử nghiệm, tác giả cộng SSR từ các phương trình bị hạn chế trong hệ thống với giả định rằng các hệ số có liên quan là bằng nhau trong tất cả các ngành.
MLEV
MB TANG PROFIT SIZE ALL
F-test 0.4788 0.0095 0.0175 1.1091 0.2712 P-value 0.851 0.999 0.999 0.354 0.965 N 3882 3882 3882 3882 3882 K 33 33 33 33 33 J 7 7 7 7 28 Kết quả Chấp nhận Chấp nhận Chấp nhận Chấp nhận Chấp nhận BLEV
MB TANG PROFIT SIZE ALL
F-test 0.0011 0.02722 0.0226 0.0828 0.0158 P-value 1.000 0.999 0.999 0.999 0.999 N 3380 3380 3380 3380 3380 K 33 33 33 33 33 J 7 7 7 7 28 Kết quả Chấp nhận Chấp nhận Chấp nhận Chấp nhận Chấp nhận
Kết quả từ bảng 4.4 cho thấy giá trị p-value ở tất cả các kiểm định đều lớn hơn 0.1, điều này cho thấy mơ hình trên có thể áp dụng chung cho các ngành.
ngành này cũng sẽ có tác động đến quyết định cấu trúc vốn của các doanh nghiệp trong ngành. Do đó, phần tiếp theo tác giả thực hiện kiểm định tác động của các đặc điểm ngành đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.
4.2.2. Đặc điểm của ngành ảnh hƣớng đến mức độ nợ sử dụng trong cấu trúc vốn của các công ty niêm yết Việt Nam
Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy các yếu tố thuộc về đặc điểm của ngành có tác động đáng kể đến quyết định cấu trúc vốn. Một mặt, các yếu tố đặc điểm của ngành ảnh hưởng trực tiếp đến cấu trúc vốn vì đặc điểm kinh tế và động lực cạnh tranh của ngành đóng vai trị quan trọng trong chiến lược hoạt động và báo cáo tài chính trong ngành (Wahlen, Baginski, & Bradshaw, 2011). Mặt khác, các yếu tố thuộc về đặc điểm của ngành có thể liên quan gián tiếp đến cấu trúc vốn vì các đặc điểm kinh doanh đặc trưng của mỗi ngành có thể ảnh hưởng đến hoạt động của doanh nghiệp. Bảng 4.5 trình bày kết quả hồi quy của các biến đại diện đặc điểm ngành đến đòn bẩy tài chính sổ sách và địn bẩy tài chính thị trường của các công ty.
BLEV (1) (2) (3) (4) (5) (6)
Alpha Alpha Alpha Alpha Alpha Alpha
RISK 0.00693 0.00706 0.0182*** 0.0706*** 0.0802*** 0.0305*** (0.00662) (0.00661) (0.00705) (0.00779) (0.00846) (0.00713) GROWTH 0.0318*** 0.0315*** 0.0231*** 0.0170*** 0.00897 (0.00683) (0.00681) (0.00725) (0.00648) (0.00702) COMPETITION 0.0770*** 0.0729*** 0.125*** 0.294*** (0.0149) (0.0131) (0.0137) (0.0148) P/E -0.00173*** -0.00173*** -0.00191*** (0.000528) (0.000528) (0.000563) HT -0.0120 (0.0206) PROFITMARGIN -0.147*** -0.146*** (0.0251) (0.0250) TOBIN’Q 0.00486 0.00528 0.00816 0.0970*** (0.00857) (0.00854) (0.00903) (0.00949) GDPcontribution -1.169*** -1.113*** -1.330*** 2.226*** 4.737*** -0.505 (0.319) (0.304) (0.324) (0.357) (0.372) (0.328) Constant 3.175*** 3.175*** 3.152*** 2.927*** 3.121*** 3.222*** (0.0126) (0.0126) (0.0134) (0.0130) (0.00945) (0.00803) Observations 2,612 2,612 2,618 3,302 3,315 3,324 R-squared 0.040 0.040 0.046 0.257 0.112 0.008
Alpha Alpha Alpha Alpha Alpha Alpha RISK 0.0330*** 0.0169** 0.0170** 0.0215** 0.214*** (0.00659) (0.00824) (0.00837) (0.00864) (0.00539) GROWTH 0.0616*** 0.103*** 0.101*** 0.107*** (0.00635) (0.00585) (0.00578) (0.00593) COMPETITION 0.135*** 0.362*** 0.371*** 0.322*** 0.0125 0.280*** (0.0139) (0.0156) (0.0158) (0.0157) (0.0137) (0.0187) P/E 0.000396 (0.000474) HT -0.0987*** -0.357*** -0.360*** (0.0163) (0.0296) (0.0300) PROFITMARGIN -0.130*** -0.224*** (0.0250) (0.0239) TOBIN’Q -0.0259*** 0.302*** 0.309*** 0.344*** 0.00255 -0.391*** (0.00946) (0.00983) (0.00988) (0.00986) (0.0117) (0.00962) GDPcontribution -2.308*** -0.0694 0.104 0.887** 0.145 2.116*** (0.306) (0.334) (0.339) (0.345) (0.222) (0.393) Constant 11.64*** 11.30*** 11.27*** 11.23*** 11.84*** 12.08*** (0.0128) (0.0134) (0.0130) (0.0131) (0.0157) (0.0154) Observations 2,612 3,290 3,302 3,302 3,311 3,510 R-squared 0.101 0.565 0.564 0.578 0.405 0.328
ngành đến đòn bẩy tài chính thị trường (MLEV) có khả năng giải thích tốt hơn (Vì R2 của mơ hình này trong cột (2)-(4) đạt trên 50% cao hơn kết quả R2 trong mô