Nguồn: Sở GDCK TP Hồ Chí Minh
Hình 3.2: Quy mô niêm yết trên HOSE
Nguồn: Sở GDCK TP Hồ Chí Minh
Ứng với mỗi cơng ty có mặt trong mẫu, tác giả tiến hành thu thập các dữ liệu để tính tốn các nhóm biến, được mơ tả sau đây:
Các chỉ số tài chính 5 6 14 14 16 23 83 113 138 183 256 287 301 304 299 - 50 100 150 200 250 300 350 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
Như đã trình bày ở trên, các biến số tài chính bao gồm: Tổng tài sản (Total Assset), Tỷ lệ thanh toán hiện hành (Current Ratio); Tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ phần (ROE); Tổng nợ (Total Debt); Doanh số (Sales) và Tobin’s Q được tính bởi giá trị sổ sách trên giá trị giá thị trường. Dữ liệu để tính cho các biến này bao gồm dữ liệu kế toán (Bảng CĐKT, Kết quả HĐKD và Lưu chuyển tiền tệ) và dữ liệu thị trường (giá cổ phiếu). Đây là dữ liệu được công bố hàng năm theo chuẩn công bố thông tin của doanh nghiệp. Tác giả trích xuất và đối chiếu từ các nguồn sau đây:
Dữ liệu kế toán: Dữ liệu kế toán hàng năm của các cơng ty được trích xuất
từ cơ sở dữ liệu của StoxPro, phần mềm phân tích cổ phiếu, truy xuất dữ liệu của Công ty StoxPlus (công ty cung cấp các giải pháp thông tin tài chính thơng minh, dữ liệu thị trường), sau đó tác giả kiểm tra lại với các BCTC được các cơng ty cơng bố, khơng có bất kỳ sai lệch đáng kể nào.
Dữ liệu thị trường: Giá cổ phiếu, giá của chỉ số thị trường được thu thập từ
cơ sở dữ liệu của Công ty đầu tư Stockbiz (Công ty chuyên cung cấp các giải pháp thông tin, dữ liệu tài chính) và là giá đóng cửa, giá này sau đó được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, thưởng cổ phiếu và cổ tức tiền mặt. Giá này đã được so với các nguồn dữ liệu đáng tin cậy khác và cho thấy khơng có sự sai lệch.
Loại hình sở hữu
Dữ liệu này chính là cơ cấu cổ đơng, được trích xuất từ báo cáo thường niên hàng năm của các công ty niêm yết. Sau khi thu thập, đối chiếu so sánh cơ cấu sở hữu, tác giả sẽ phân loại và gán giá trị cho biến giả Stateowned. State = 1 nếu là doanh nghiệp nhà nước và =0 là các doanh nghiệp tư nhân.
Tình trạng độc quyền
Tác giả đã phân loại một số ngành nghề có tình trạng độc quyền tại Việt Nam bao gồm: điện, xăng dầu, dầu khí và khai thác khí đốt, thuốc lá, kinh doanh xổ số kiến thiết, đo đạc bản đồ phục vụ quốc phịng, dịch vụ bảo đảm an tồn hàng hải; bảo đảm hoạt động bay, hệ thống kết cấu hạ tầng đường sắt quốc gia, báo chí.
dựa theo chuẩn phân ngành khá phổ biến là ICB (Industry Classification Benchmark), theo đó, ICB do FTSE Group và DowJone xây dựng. ICB phân chia các ngành kinh tế quốc dân thành 4 cấp gồm: 10 nhóm ngành (Industries), 19 phân ngành lớn (Super sectors), 41 phân ngành chính (Sectors), 114 phân ngành phụ (Sub sectors). Các nhóm ngành chính được xây dựng trong ICB bao gồm: Dầu khí, ngun vật liệu, cơng nghiệp, hàng tiêu dùng, y tế, dịch vụ tiêu dùng, viễn thơng, dịch vụ tiện ích và tài chính. Việc sắp xếp các doanh nghiệp niêm yết riêng lẻ vào các nhóm phân ngành cụ thể, tác giả tham khảo từ một số nguồn: Stockbiz (Stockbiz Investment Ltd); StoxPlus và website: http://www.cophieu68.vn/ thuộc
Công Ty Cổ Phần Tư Vấn Đầu Tư Cây Cầu Vàng. Các phân ngành được xếp vào trạng thái độc quyền như sau:
Bảng 3.1: Các nhóm ngành độc quyền
Industries Super sectors Sectors
0001 - Dầu khí
0500 - Dầu khí
0530 - Sản xuất dầu khí
0570 - Thiết bị, dịch vụ, phân phối dầu khí
7000 - Các dịch vụ hạ tầng
7500-Các dịch vụ hạ tầng
7530 - Điện
7570 - Gas, Water & Multiutilities 7573 - Phân phối khí đốt 3000 - Hàng tiêu dùng 3700 - Hàng tiêu dùng cá nhân và gia đình 3780 - Thuốc lá 3785 - Thuốc lá
Nguồn: tác giả phân loại dựa trên các lập luận đã trình bày.
Sau khi thu thập, tác giải tiến hành so sánh dữ liệu để phân loại các doanh nghiệp trong mẫu thuộc nhóm độc quyền hay không. Tác giả gán giá trị cho biến giả Monopoly. Mono = 1 nếu là công ty độc quyền = 0 là các công ty không độc quyền.
Sự phát triển tài chính, hệ thống tài chính
Các công ty trong mẫu nghiên cứu được thu thập về tỉnh thành (địa phương) mà doanh nghiệp đó đặt trụ sở chính. Dữ liệu này được lấy trong phần giới thiệu công ty trong báo cáo thường niên của DN.
Số liệu GDP của các tỉnh thành có doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu có đặt trụ sở chính được thu thập từ niêm giám thống kê của từng tỉnh. Số liệu về tổng tiền gửi hoặc tổng khoản cho vay từng địa phương được thu thập từ “Báo cáo: Tình
hình thực hiện kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội năm t và phương hướng, nhiệm vụ phát triển kinh tế - xã hội năm t+1” được Hội đồng nhân dân các tỉnh trình bày trong hội nghị tổng kết hàng năm. Tác giả thu thập các báo cáo này từ
http://baochinhphu.vn/ (trang báo điện tử Chỉnh phủ nước CHXHCN Việt Nam).
3.2.2. Xử lý dữ liệu
Sau khi tiến hành thu thập và tính tốn, mẫu nghiên cứu gồm 978 quan sát của 194 công ty niêm yết trên Sở GDCK TP. HCM (HOSE) trong giai đoạn 9 năm từ 2006 đến 2014. Trong đó, để có mặt trong mẫu, các cơng ty phải đáp ứng các điều kiện:
(i) phù hợp với phương pháp tính tỷ lệ tiết kiệm đã nêu ở trên, trong đó, tác giả loại trừ các quan sát có tỷ lệ tiết kiệm âm (<0) và lớn hơn 1 (>100%) và (ii) tác giả cũng loại bỏ bất kỳ một quan sát nào mà tại đó dữ liệu bị thiếu. Đây cũng là
cách mà Shiqing XIE và Taiping MO (2015) đã thực hiện để xử lý các công ty trong mẫu trong nghiên cứu của mình. Sau đó, tác giả tiến hành một số phân tích thống kê, để nắm bắt các đặc tính của dữ liệu, được trình bày dưới đây.
3.2.2.1. Mô tả thống kê
Đầu tiên, tác giả tiến hành thống kê các cơng ty trong mẫu theo hình thức sở hữu và theo tình trạng độc quyền. Kết quả trong bảng 3.2 cho thấy, có khoảng 40.2% doanh nghiệp nhà nước và 11.3% doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực độc quyền trong mẫu nghiên cứu. Trong khi đó, số liệu của Shiqing XIE và Taiping MO (2015) trong nghiên cứu với mẫu quan sát là Trung Quốc, thì có 61.2% các cơng ty là doanh nghiệp nhà nước và 30.9% doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực độc quyền.
Bảng 3.2: Phân loại các công ty trong mẫu Bảng thống kê các công ty trong mẫu Bảng thống kê các công ty trong mẫu
Hình thức Số lƣợng %
Doanh nghiệp nhà nước 78 40.2%
Doanh nghiệp tư nhân 118 60.8%
Doanh nghiệp độc quyền 22 11.3%
Doanh nghiệp không độc quyền 174 89.7%
Tổng 194 100%
Nguồn: tác giả tính tốn từ mẫu quan sát
Thứ 2, tác giả tiến hành thống kê biến tỷ lệ tiết kiệm trong từng nhóm cơng ty để xem có sự khác nhau hay khơng. Như đã trình bày ở phần lý thuyết, tác giả lập luận rằng, các doanh nghiệp nhà nước dễ dàng tiếp cận nguồn vốn bên ngoài hơn, và các doanh nghiệp nhà nước cũng có khuynh hướng trả cổ tức cao, điều này làm cho lợi nhuận giữ lại ít hơn và tỷ lệ tiết kiệm sẽ thấp hơn so với các doanh nghiệp tư nhân. Kết quả trong bảng 3.3 cho thấy, tỷ lệ tiết kiệm trung bình của các doanh nghiệp nhà nước là 46.6%, trong khi tỷ lệ này tại các cơng ty tư nhân trung bình là 52.7%, kết quả này đã ủng hộ cho những lập luận về mặt lý thuyết.
Ở nhóm độc quyền, tác giả cho rằng, sự độc quyền dẫn đến hệ quả là hàng hóa, dịch vụ được cung cấp với mức giá cao và mang lại lợi nhuận cao hơn cho doanh nghiệp. Cuối cùng có thể dẫn đến tỷ lệ tiết kiệm cao hơn. Tuy vậy, kết quả trong bảng 3.3, thì ngược lại, tỷ lệ tiết kiệm của các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực độc quyền có tỷ lệ tiết kiệm trung bình là 47.8%, trong khi tỷ lệ này của các doanh nghiệp khơng độc quyền là 50.4%. Điều này có thể là do các doanh nghiệp tại Việt Nam, thường độc quyền, đi kèm với doanh nghiệp nhà nước, dẫn tới các cơng ty này có tỷ lệ tiết kiệm thấp.
Bảng 3.3: Tỷ lệ tiết kiệm phân theo hình thức sở hữu và tình trạng độc quyền
Quan sát biến phụ thuộc (Savingrate) trong mơ hình
Hình thức Mean Median Max Min Std. Dev Obs
Doanh nghiệp nhà nước 46.67 44.67 100 0 25.50 414 Doanh nghiệp tư nhân 52.73 51.14 100 0 28.71 564 Doanh nghiệp độc quyền 47.82 48.66 100 0 25.98 115 Doanh nghiệp không độc quyền 50.47 48.09 100 0 27.74 863
Nguồn: tác giả tính tốn từ mẫu quan sát
Thứ 3, để xem xét sự khác nhau trong tỷ lệ tiết kiệm của các doanh nghiệp giữa các tỉnh thành qua thời gian, tác giả tiến hành phân loại và thống kê tỷ lệ tiết kiệm của các doanh nghiệp theo vùng miền. Mẫu quan sát là 194 công ty niêm yết trên Sở GDCK TP. HCM, theo địa chỉ mà cơng ty đặt trụ sở chính thì có 30 tỉnh thành của Việt Nam có mặt trong mẫu quan sát. Số lượng các công ty phân bố tại tại các tỉnh thành được mơ tả trong hình 3.3. Trong đó số lượng cơng ty tập trung đa số ở Hồ Chí Minh (43.6%), điều này cũng phù hợp với mẫu quan sát là các công ty niêm yết tại HOSE. Các tỉnh tiếp theo là Thủ đơ Hà Nội (11.3%), Bình Dương (6.7%), Đồng Nai (5.1%) cũng là những địa phương năng động và phát triển bậc nhất ở Việt Nam. Sau đó, tác giả tiến hành phân nhóm theo từng vùng miền để xem xét sự khác nhau trong tỷ lệ tiết kiệm giữa các doanh nghiệp. Các tỉnh thành trong bài nghiên cứu được phân chia theo 3 vùng chính của Việt Nam là Miền Bắc, Miền Trung và Miền Nam. Miền bắc gồm 6 tỉnh: Bắc Kạn, Hải Dương, Hải Phòng, Hưng Yên, Quảng Ninh và Thủ đô Hà Nội. Miền Trung gồm 9 tỉnh: Đà Nẵng, Gia Lai, Bình Định, Bình Thuận, Khánh Hịa, Lâm Đồng, Phú Yên, Quảng Nam, Thanh Hóa. Miền Nam gồm 15 tỉnh: Bình Dương, Đồng Nai, Bà Rịa - Vũng Tàu, An Giang, Đồng Tháp, Bình Phước, Cà Mau, Cần Thơ, Bến Tre, Long An, Tây Ninh, Vĩnh Long, Sóc Trăng, Tiền Giang và TP. Hồ Chí Minh. Kết quả được thể hiện trong hình 3.4 cho thấy, về mặt trực quan các doanh nghiệp ở Phía Nam (mà có sự tập trung ở Hồ Chí Minh) có tỷ lệ tiết kiệm khá thấp. Trong khi đó, tỷ lệ này ở Phía Bắc và Miền Trung tương đối cao hơn so với toàn bộ mẫu quan sát. Điều
này đang ủng hộ những lập luận về mặt lý thuyết của tác giả, cùng với sự phát triển của hệ thống ngân hàng và thị trường tài chính sẽ làm cho các doanh nghiệp tiếp cận với các nguồn tài trợ từ bên ngồi cũng khác nhau và từ đó tác động lên tỷ lệ tiết kiệm của các doanh nghiệp khác nhau. Các doanh nghiệp Phía Nam, có lợi thế là sự phát triển của hệ thống ngân hàng, đặt biệt là trụ sở của sở GDCK TP HCM cũng đặt ở đây, do vậy, các doanh nghiệp ở Phía Nam dễ dàng tiếp cận nguồn vốn hơn so với các địa phương khác, và kết quả là họ sẽ có một tỷ lệ tiết kiệm thấp hơn.
Hình 3.1: Số lƣợng công ty phân bố tại các tỉnh thành
Nguồn: tác giả tính tốn từ mẫu quan sát
Hình 3.2: Tỷ lệ tiết kiệm trung bình tại các vùng miền qua các năm
Cuối cùng, tác giả tiến hành thống kê cho toàn bộ mẫu quan sát với các biến tài chính, biến loại hình sở hữu và biến tình trạng độc quyền trong mơ hình. Với nhóm biến tài chính, ngoại trừ biến LNTA (LnTotalAsset), Cura (CurrentRatio) và Q (Tobin’s Q), các biến còn lại đều nhân cho 100, để thể hiện tỷ lệ %. Biến STATE và MONO là các biến giả nhận 2 giá trị là 0 và 1.
Kết quả trong bảng 3.4 cho thấy, các công ty trong mẫu nghiên cứu có Quy mơ trung bình ở mức 6.7, tỷ lệ thanh tốn ngắn hạn trung bình ở mức 2.16 lần, khả năng sinh lợi trung bình 19%, tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản trung bình ở mức 45.6%, tốc độ tăng trưởng doanh thu trung bình là 25.6% và Tobin Q trung bình là 0.478 lần.
Bảng 3.4: Mô tả thống kê các biến độc lập trong mơ hình
Mơ tả thống kê toàn mẫu
Variable LNTA CURA ROE TLTA GROWTH Q STATE MONO
Mean 6.733 2.165 19.008 45.626 25.651 0.478 0.423 0.118 Median 6.593 1.593 17.451 47.006 16.987 0.363 0.000 0.000 Max 12.204 21.286 116.301 96.739 965.714 3.954 1.000 1.000 Min 4.025 0.090 -160.26 0.300 -86.302 0.017 0.000 0.000 Std. Dev. 1.225 1.838 15.717 20.808 62.221 0.426 0.494 0.322 Observations 978
Nguồn: tác giả tính tốn từ mẫu quan sát 3.2.2.2. Phân tích tương quan
Trước khi chạy mơ hình hồi quy, tác giả tiến hành phân tích tương quan giữa các biến để xem xét khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến có thể làm cho kết quả hồi quy bị sai lệch (R2 cao nhưng mức ý nghĩa t thấp). Phương trình phân tích tác động của các chỉ số tài chính, loại hình sở hữu và tình trạng độc quyền lên tiết kiệm của công ty bao gồm các biến độc lập: LNTA, CURA, ROE, TLTA, GROWTH, Q, STATE, MONO. Kết quả phân tích tương quan được thể hiện trong bảng 3.5.
Bảng 3.5: Phân tích tƣơng quan và kiểm định đa cộng tuyến
Tƣơng quan giữa các biến độc lập (Ma trận hệ số tƣơng quan và kiểm định đa cộng tuyến)
Correlation Matrix/ Probability
Variable LNTA CURA ROE TLTA GROWTH Q STATE MONO
LNTA 1 ----- CURA -0.11 1 0.00 ----- ROE 0.02 0.09 1 0.61 0.01 ----- TLTA 0.22 -0.62 -0.12 1 0.00 0.00 0.00 ----- GROWTH -0.01 0.00 0.20 -0.04 1 0.69 0.88 0.00 0.19 ----- Q 0.00 0.33 0.29 -0.48 0.13 1 0.93 0.00 0.00 0.00 0.00 ----- STATE 0.01 0.13 0.07 -0.07 -0.01 0.14 1 0.71 0.00 0.03 0.04 0.83 0.00 ----- MONO 0.13 0.09 -0.04 0.03 0.05 0.01 0.28 1 0.00 0.00 0.22 0.36 0.15 0.85 0.00 -----
Variance Inflation Factor
VIF 1.34 1.19 1.34 1.12 1.36 1.26 1.34 1.34
Nguồn: tác giả tính tốn từ mẫu quan sát thực hiện trên Eview và Stata
Kết quả trong bảng 3.5 cho thấy, hệ số tương quan giữa các biến, cũng như p-value trong kiểm định giả thuyết về sự bằng 0 của hệ số tương quan. Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa các cặp biến trong mơ hình đa số đều rất nhỏ. Kiểm định đa cộng tuyến với hệ số VIF (hệ số nhân tử phóng đại phương sai) với tồn bộ các cặp biến trong mơ hình. Hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF) được tính tốn bằng 1/(1 – Rk2) với Rk2 là giá trị R2 của phương trình hồi quy phụ của biến độc lập thứ i theo những biến độc lập cịn lại. Thơng thường VIF nhỏ hơn 5 là tốt, VIF từ 5 đến 10 là có thể chấp nhận được, và VIF >10 thì cần xem xét lại tập biến. Kết quả trong bảng 3.5 cho thấy các biến giải thích đều có VIF <5 (trung bình VIF = 1.3). Do vậy, đảm bảo không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình thể hiện mối quan hệ giữa các yếu tố và tỷ lệ tiết kiệm.
4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong phần này, tác giả thực hiện hồi quy mơ hình, trình bày và thảo luận các kết quả hồi quy trong mơ hình thực nghiệm tại Việt Nam.
Cách tiếp cận của bài nghiên cứu là dữ liệu bảng (data pannel), do vậy, tác giả thực hiện hồi quy lần lượt thực hiện theo 3 cách: (i) pooling (hồi quy gộp), (ii) random
efffect (hiệu ứng ngẫu nhiên) và (iii) fixed effect (hiệu ứng cố định). Sau đó, tác giả
thực hiện các kiểm định để lựa chọn mơ hình hiệu quả nhất.
Kiểm định Likelihood Ratio (LR test) được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp