CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Mơ tả biến và mơ hình nghiên cứu
3.3.1. Mô tả biến
Dựa theo nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014), để ƣớc lƣợng các biến phụ thuộc và các biến độc lập cho mơ hình nghiên cứu chính (mơ hình 4), tác giả thực hiện các bƣớc sau:
Bƣớc 1: Ƣớc lƣợng biến phụ thuộc hiệu quả đầu tƣ (LnvEff), đầu tƣ quá
mức (Overinvest), đầu tƣ dƣới mức (Underinvest)
Dựa theo nghiên cứu của Biddle và các cộng sự (2009), để ƣớc tính mức độ
đầu tƣ dự kiến của công ty i trong thời gian t, bài nghiên cứu sử dụng mơ hình dự đoán mức độ đầu tƣ dựa trên cơ hội tăng trƣởng (đo bằng tốc độ tăng trƣởng của
doanh thu). Độ lệch của mơ hình nhƣ là sai số trong phần dƣ thể hiện đầu tƣ không hiệu quả.
Investmenti,t = β0 + β1 SalesGrowthi,t-1 + ɛi,t (1)
Với Investmenti,t là tổng đầu tƣ của công ty i trong năm t, đƣợc đo lƣờng bằng sự gia tăng rịng trong tài sản hữu hình và tài sản vơ hình và chia cho độ trễ của tổng tài sản, SalesGrowthi,t-1 là tốc độ tăng trƣởng của doanh thu công ty i từ năm t-2 đến năm t-1.
Mơ hình đƣợc ƣớc lƣợng theo năm và ngành công nghiệp. Phần dƣ của mơ hình hồi quy phải ánh độ lệch so với đầu tƣ dự kiến và đại diện cho đầu tƣ không hiệu quả trong một cơng ty. Một phần dƣ dƣơng có nghĩa là cơng ty đang đầu tƣ ở mức cao hơn so với kỳ vọng dựa theo tốc độ tăng trƣởng của doanh thu bán hàng, và nó chính là đầu tƣ quá mức. Một phần dƣ âm có nghĩa là cơng ty đang đầu tƣ ở mức thấp hơn so với kỳ vọng dựa theo tốc độ tăng trƣởng của doanh thu bán hàng, và nó chính là đầu tƣ dƣới mức. Biến phụ thuộc LnvEff của mơ hình là giá trị tuyệt đối của phần dƣ nhân với -1, vì thế giá trị càng cao thì hiệu quả đầu tƣ càng cao (LnvEffi,t). Biến phụ thuộc Overinvest đƣợc lấy từ phần dƣ dƣơng của mơ hình nhân với -1, vì thế giá trị càng cao thể hiện hiệu quả đầu tƣ càng cao, góp phần làm giảm các khoản đầu tƣ không cần thiết (Overinvesti,t). Biến phụ thuộc Underinvest đƣợc lấy từ phần dƣ âm của mơ hình, vì thế giá trị càng cao thể hiện hiệu quả đầu tƣ càng cao, góp phần làm tăng các khoản đầu tƣ cần thiết (Underinvesti,t).
Bƣớc 2: Ƣớc lƣợng biến độc lập chất lƣợng báo cáo tài chính (FRQ)
Để ƣớc lƣợng chất lƣợng của báo cáo tài chính, bài nghiên cứu sử dụng các biến đại diện khác nhau dựa trên độ chính xác của các ngun tắc kế tốn liên quan đến những nguyên tắc cơ bản, nghiên cứu trƣớc đây cũng nhƣ số liệu tóm tắt thống kê, đƣợc tiêu chuẩn hóa thành ba biến đại diện.
Phƣơng pháp đo lƣờng đầu tiên đƣợc dựa trên mơ hình nghiên cứu đƣợc
phát triển bởi McNichols và Stubben (2008), họ xem xét doanh thu vƣợt trội nhƣ là một đại diện của quản lý thu nhập.
∆ARi,t = β0 + β1 ∆Salesi,t + ɛi,t (2)
Với ∆ARi,t : sự thay đổi hàng năm trong các khoản phải thu của công ty i trong năm
t, ∆Salesi,t: sự thay đổi hàng năm trong doanh thu bán hàng của công ty i trong năm
t. Tất cả các khoản mục đều đƣợc chia cho độ trễ của tổng tài sản.
Mơ hình đƣợc ƣớc lƣợng theo nhóm từng năm và ngành cơng nghiệp. Doanh thu vƣợt trội là phần dƣ của mơ hình (2), đại diện cho sự thay đổi trong các khoản phải thu mà khơng đƣợc giải thích bởi sự tăng trƣởng trong doanh thu bán hàng. Biến đại diện đầu tiên của FRQ là giá trị tuyệt đối của phần dƣ nhân với -1, vì thế giá trị
càng cao thì FRQ càng cao ( ).
Phƣơng pháp đo lƣờng thứ hai đƣợc dựa trên mơ hình nghiên cứu đƣợc phát
triển bởi Kasznik (1999).
TAi,t = β0 + β1 ∆Salesi,t + β2 PPEi,t + β3 ∆CFOi,t + ɛi,t (3) Với:
TAi,t là tổng các khoản trích trƣớc, đƣợc tính bằng sự thay đổi trong tài sản khơng có tính lỏng – sự thay đổi trong nợ ngắn hạn + sự thay đổi trong khoản nợ ngắn hạn ngân hàng – khấu hao.
∆Salesi,t:sự thay đổi trong doanh thu bán hàng.
PPEi,t: tài sản, máy móc và thiết bị.
∆CFOi,t: sự thay đổi trong dòng tiền hoạt động. Tất cả các khoản mục đều bị
giảm xuống bởi độ trễ của tổng tài sản.
Mơ hình đƣợc ƣớc lƣợng theo nhóm từng năm và ngành cơng nghiệp. Biến đại diện thứ hai của FRQ là giá trị tuyệt đối của phần dƣ từ mơ hình (3) nhân với -1, vì thế giá trị càng cao thì FRQ càng cao ( ).
Phƣơng pháp đo lƣờng thứ ba (Aggregi,t) đƣợc dựa theo nghiên cứu gốc của Gomariz và Ballesta (2014), đƣợc tính bằng bình quân các giá trị tiêu chuẩn của hai biến FRQ_MNST và FRQ_KASZ
Aggregi,t =
Tóm lại, FRQ_MNST, FRQ_KASZ, Aggreg đều đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan dƣơng với hiệu quả đầu tƣ bởi vì nhƣ một đầu vào cho cơ chế kiểm sốt, tính trung thực của số liệu kế tốn sẽ cải thiện hiệu quả đầu tƣ bằng cách giảm thiểu vấn đề bất cân xứng thông tin, nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản, khuyến khích đầu tƣ vào các dự án có tỷ suất sinh lợi cao hoặc giảm các khoản đầu tƣ vào các dự án có hiệu quả thấp (Myer, 1984; Biddle và Hilary, 2006).
Bƣớc 3: Ƣớc lƣợng biến độc lập kỳ hạn nợ (STDebt)
Để xem xét ảnh hƣởng của kỳ hạn nợ đến hiệu quả đầu tƣ, tác giả sử dụng biến STDebt, đƣợc đo lƣờng bằng tỷ lệ nợ ngắn hạn (nợ đáo hạn trong vòng một năm) trên tổng nợ. Kỳ hạn nợ ngắn đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan dƣơng đối
với hiệu quả đầu tƣ bởi vì sự linh hoạt cao hơn của các khoản nợ ngắn hạn trong chiến lƣợc tối đa hóa giá trị cơng ty có thể làm giảm thiểu xung đột giữa các chủ nợ và cổ đơng, từ đó làm giảm cả đầu tƣ q mức và đầu tƣ dƣới mức (Meckling và Jensen, 1986; Childs, 2005).
Bƣớc 4: Ƣớc lƣợng các biến kiểm sốt cho mơ hình nghiên cứu.
Sau khi ƣớc lƣợng các biến chính cho mơ hình nghiên cứu, tác giả ƣớc lƣợng thêm các biến kiểm sốt để tăng tính bền vững cho mơ hình. Trong bài nghiên cứu này, các biến kiểm soát đƣợc sử dụng dựa trên nghiên cứu của Gomariz và Ballesta (2014). Có 11 biến kiểm sốt cho mơ hình. Bao gồm Quy mơ (LnSales), Tuổi cơng ty (LnAge), Hữu hình (Tang), Độ lệch chuẩn của dòng tiền (StdCFO), Độ lệch chuẩn của doanh thu (StdSales), Cơ hội tăng trƣởng (Tobin’Q), Khả năng tài chính (Z), Trung bình của dịng tiền (CFO_ATA), Chu kỳ kinh doanh (Opercycle), Lỗ (Loss) và Biến giả ngành (Industry dummies).
Quy mô công ty (LnSales) đƣợc đo lƣờng bằng logarit tự nhiên của tổng doanh thu. Quy mơ cơng ty đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan dƣơng với hiệu
quả đầu tƣ vì các doanh nghiệp nhỏ ln tồn tại tình trạng bất cân xứng cao, chi phí
huy động vốn lớn, và có thể dẫn đến việc phải từ bỏ các cơ hội đầu tƣ mang lại tỷ suất suất sinh lợi cao do không đáp ứng đƣợc yêu cầu của chủ nợ (Islam, 2002).
Tuổi công ty (Age) đƣợc đo lƣờng bằng logarit tự nhiên năm kể từ khi công ty đƣợc thành lập. Tuổi của công ty đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan dƣơng
với hiệu quả đầu tƣ vì đối với các công ty nhỏ và số năm thành lập ngắn thì khả
năng cho các nhà đầu tƣ theo dõi là rất thấp từ đó tình trạng bất cân xứng thơng tin sẽ tăng lên, có thể dẫn đến đầu tƣ không hiệu quả (Hassan và các cộng sự, 2013).
Hữu hình (Tang) đƣợc tính bằng cơng thức tài sản cố định hữu hình chia cho tổng tài sản. Tài sản hữu hình đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan âm với
hiệu quả đầu tƣ bởi vì các cơng ty với mức độ tài sản hữu hình cao thì sẽ có xu hƣớng vay nợ nhiều hơn để đầu tƣ vào các dự án do nhận đƣợc nhiều sự tin cậy từ các chủ nợ, từ đó dẫn đến đầu tƣ không hiệu quả (Almeida và Campello, 2007).
Độ biến động của dòng tiền (StdCFO) và độ biến động của doanh thu (StdSales) đƣợc đo lƣờng theo độ lệch chuẩn của dòng tiền, doanh thu bán hàng từ năm t-2 đến năm t. Độ biến động của dịng tiền và doanh thu đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan âm đến hiệu quả đầu tƣ vì các doanh nghiệp có độ biến động dịng
tiền cũng nhƣ doanh thu cao sẽ có xu hƣớng đầu tƣ ít hơn cũng nhƣ giảm các khoản đầu tƣ tiềm năng trong tƣơng lai do chi phí huy động vốn tăng cao, từ đó dẫn đến đầu tƣ dƣới mức (Minton và Scharch, 1999).
Cơ hội tăng trƣởng (Tobin’Q) đƣợc tính bằng cơng thức sau:
Cơ hội tăng trƣởng đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan âm với hiệu quả đầu tƣ bởi vì trong các cơng ty có mức độ rủi ro cao và cơ hội tăng trƣởng cao thì
các nhà quản lý có thể chỉ quan tâm đến lợi ích của cổ đơng và sẽ bỏ qua các dự án có NPV dƣơng bởi vì tỷ suất sinh lợi của dự án có thể đƣợc cộng dồn vào nợ. Do đó các nhà quản lý thƣờng có động lực tham gia vào vấn đề đầu tƣ dƣới mức (Myers,
Khả năng tài chính: đƣợc đo lƣờng dựa trên sức mạnh tài chính cơng ty (Z), Altman’s Z-score (1968). Z= 0.012 x1 + 0.014 x2 +0.033 x3+ 0.006 x4+ 0.999 x5 Với x1 x2 x3 x4 x5
Sức mạnh tài chính của cơng ty đƣợc kỳ vọng là có tƣơng quan dƣơng với hiệu quả đầu tƣ bởi vì các cơng ty có nền tài chính vững mạnh thì khả năng huy
động vốn cũng nhƣ phí huy động vốn thấp, hạn chế việc phải từ bỏ các cơ hội đầu tƣ tiềm năng, từ đó dẫn đến đầu tƣ hiệu quả hơn (Biddle và các cộng sự, 2009).
Trung bình của dịng tiền (CFO_ATA) đƣợc tính bằng cơng thức: dòng tiền từ hoạt động chia cho tổng tài sản bình qn để đo lƣờng ảnh hƣởng của dịng tiền đến hiệu quả đầu tƣ. Ảnh hƣởng của dòng tiền lên hiệu quả đầu tƣ đƣợc kỳ vọng có mối tƣơng quan dƣơng bởi vì nếu cơng ty có dịng tiền nội bộ dồi dào thì
khơng cần phải huy động vốn từ bên ngoài để tài trợ cho các dự án đầu tƣ, từ đó hạn chế đƣợc tình trạng đầu tƣ dƣới mức do thiếu vốn (Beatty và các cộng sự, 2007).
Chu kỳ kinh doanh (Opercycle) đƣợc tính bằng cơng thức:
Chu kỳ kinh doanh đƣợc kỳ vọng là có mối tƣơng quan dƣơng đối với hiệu quả đầu tƣ bởi vì các cơng ty có chu kỳ kinh doanh dài hơn sẽ có xu hƣớng báo cáo
thƣờng xuyên hơn, từ đó gia tăng sự giám sát của các nhà đầu tƣ bên ngoài và các chủ nợ, dẫn đến các dự án đầu tƣ đƣợc đƣa ra sẽ hiệu quả hơn (Butler, 2006).
Các khoản lỗ (Loss): biến giả bằng 1 nếu thu nhập trƣớc các khoản mục đặc biệt là âm và 0 trong trƣờng hợp còn lại. Loss đƣợc sử dụng để kiểm soát các khoản lỗ.
Biến giả ngành (Industry dummies) đƣợc sử dụng để xem xét hiệu quả của ngành công nghiệp. Bài nghiên cứu chia các doanh nghiệp Việt Nam đƣợc niêm yết trên sàn chứng khốn thành 6 nhóm ngành chính (dựa theo tiêu chuẩn phân chia ngành của website www.vietstock.vn), bao gồm các ngành: Sản xuất, Công nghệ và truyền thông, Xây dựng và bất động sản, Thƣơng mại (Bán buôn và bán lẻ), Vận tải kho bãi, Tiện ích cơng cộng.
3.3.2. Mơ hình nghiên cứu
Sau khi thực hiện các bƣớc 1, 2, 3, 4 (mục 3.3.1), để ƣớc lƣợng biến hiệu quả đầu tƣ, chất lƣợng báo cáo tài chính, kỳ hạn nợ cũng nhƣ các biến kiểm soát, tác giả đƣa mơ hình nghiên cứu nhƣ sau:
LnvEffi,t = β0 + β1FRQi,t + β2 STDebti,t + β3 LnSalesi,t
+ β4 LnAgei,t + β5 Tangi,t+ β6 StdCFOi,t + β7 StdSalesi,t + β8 Tobin’Qi,t + β9 Zi,t + β10 Lossi,t+ β11 CFO_ATAi,t + β12 Opercyclei,t + + εi,t (4) Trong đó:
LnvEff: hiệu quả đầu tƣ của cơng ty i FRQ: chất lƣợng báo cáo tài chính cơng ty i STDebt: kỳ hạn nợ công ty i
LnSales: quy mô công ty i LnAge: tuổi của công ty i Tang: tài sản hữu hình cơng ty i
StdCFO: độ lệch chuẩn của dịng tiền cơng ty i StdSales: độ lệch chuẩn của doanh thu công ty i
Z: sức mạnh tài chính (hệ số Altman’s Z-score) cơng ty i Loss: khoản lỗ công ty i
CFO_ATA: ảnh hƣởng của dịng tiền hoạt động cơng ty i Opercycle: độ dài của chu kỳ kinh doanh công ty i
Industry dummies: biến giả ngành
Từ giả thuyết nghiên cứu, tác giả dự đoán rằng FRQ và STDebt đều cải thiện hiệu quả đầu tƣ và hy vọng rằng β1, β2 đều dƣơng và có ý nghĩa.
Nhƣ đã thể hiện trong phần tổng quan các nghiên cứu trƣớc đây, chất lƣợng báo cáo tài chính cao hơn và việc sử dụng nợ ngắn hạn có thể làm giảm vấn đề bất cân xứng thơng tin và từ đó nâng cao hiệu quả đầu tƣ. Sau khi kiểm tra ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính và nợ ngắn hạn đến hiệu quả đầu tƣ, tác giả sẽ mở rộng phân tích trƣớc đó bằng cách kiểm tra với sự thay đổi trong mức độ nợ ngắn sẽ
làm tăng hay giảm ảnh hƣởng của chất lƣợng báo cáo tài chính đến hiệu quả đầu tƣ. Để kiểm tra tác động này, tác giả đƣa vào mơ hình hiệu quả tƣơng tác giữa FRQ
và một biến giả kỳ hạn nợ (DumSTDebt) có giá trị bằng 1 nếu tỷ lệ nợ ngắn hạn/tổng nợ là trên mức trung vị và 0 trong trƣờng hợp còn lại.
LnvEffi,t = β0 + β1FRQi,t + β2 STDebti,t + β3 FRQi,t * DumSTDebti,t + β4 LnSalesi,t + β5 LnAgei,t + β6 Tangi,t + β7 StdCFOi,t + β8 StdSalesi,t + β9 Tobin’Qi,t + β10 Zi,t + β11 Lossi,t + β12 CFO_ATAi,t + β13 Opercyclei,t
+ + εi,t (5)
Với FRQ*DumSTDebt đại diện cho hiệu ứng tƣơng tác và định nghĩa các biến cịn lại tƣơng tự nhƣ mơ hình (4).
Trong mơ hình này, β1 chỉ ra tác động của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ ở các cơng ty có mức độ nợ ngắn hạn thấp hơn so với trung bình, tổng các hệ số của hiệu quả
đầu tƣ trong các cơng ty có mức độ nợ ngắn hạn cao hơn so với mức trung bình. Do đó, nếu ảnh hƣởng của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ là mạnh hơn đối với những doanh nghiệp có kỳ hạn nợ thấp hơn (tỷ lệ nợ ngắn hạn cao hơn) thì β3 sẽ dƣơng và có ý nghĩa, ngƣợc lại nếu ảnh hƣởng của FRQ đến hiệu quả đầu tƣ là thấp hơn đối với các cơng ty có kỳ hạn nợ ngắn hơn thì β3 sẽ âm và có nghĩa.
3.3.3. Kiểm định tính bền vững của mơ hình
3.3.3.1. Thay thế mơ hình hiệu quả đầu tƣ
Dựa theo nghiên cứu của Eberly (1997) và McNichols, Stubben (2008) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa đầu tƣ và tốc độ tăng trƣởng doanh thu bán hàng có thể khác nhau trong trƣờng hợp doanh thu tăng trƣởng âm và dƣơng. Do đó, để kiểm định tính bền vững của mơ hình nghiên cứu (mơ hình 4 mục 3.3.2), tác giả ƣớc lƣợng lại mơ hình hiệu quả đầu tƣ (mơ hình 1 mục 3.3.1) bằng cách thêm biến giả NEG có giá trị bằng 1 nếu doanh thu tăng trƣởng âm và 0 trong trƣờng hợp còn lại (dựa theo nghiên cứu của Chen và các cộng sự, 2011).
Investmenti,t = β0 + β1 NEGi,t-1 + β2 SalesGrowthi,t-1
+ β3 NEGi,t-1 * SalesGrowthi,t-1 + ɛi,t (6)
Với NEGi,t-1: biến giả bằng 1 nếu doanh thu tăng trƣởng âm và 0 trong trƣờng hợp còn lại, các biến còn lại đƣợc định nghĩa nhƣ mơ hình 1 mục 3.3.2.
3.3.3.2. Kiểm định tác động của nội sinh đến mơ hình nghiên cứu
Dựa theo nghiên cứu của García-Teruel và các cộng sự (2010) đã chỉ ra rằng các cơng ty có FRQ cao hơn sẽ có kỳ hạn nợ dài hơn so với các cơng ty có FRQ thấp. Để giải quyết mối quan hệ nội sinh có thể có giữa kỳ hạn nợ và FRQ, bài nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng bé nhất hai giai đoạn (2SLS). Ở giai đoạn đầu tiên, bài nghiên cứu ƣớc tính lại mức độ nợ ngắn hạn của các công ty (theo mơ hình 7), và ở giai đoạn hai, tác giả sử dụng ƣớc tính này để ƣớc lƣợng lại mơ hình nghiên cứu chính (mơ hình 5 mục 3.3.2).
STDebti,t = β0 + β1FRQi,t + β2 Zi,t + β3 Z2I,t
+ β4 Tobin’Qi,t + β5 AMi,t + β6 LnSizei,t
+ β7 LnAgei,t + β8 Tax+ β9 Levi,t + β10 StdSalesi,t + ɛi,t (7)
Với STDebt là tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng nợ, FRQ đại diện cho chất lƣợng báo cáo tài chính, Z là sức mạnh tài chính, Tobin’Q đại diện cho cơ hội tăng trƣởng,