3. Nội dung và các kết quả nghiên cứu
3.2. Phân tích thực nghiệm và các kết quả
Với tư duy theo mơ hình định tính như trên, phần tiếp theo tơi sẽ trình bày các mơ hình định lượng nhằm lượng hóa và kiểm định những phân tích định tính đó, cùng kết quả nghiên cứu thực nghiệm, trong đó, tơi thực hiện chạy hồi quy cho mơ hình OLS. Các hàm hồi quy được đánh số thứ tự lần lượt là r1, r2, r3, r4, r5 và r6. Đối với mỗi hàm hồi quy, tơi trình bày kết quả của hệ số tương quan đã được chuẩn tắc hóa giữa các biến độc lập (biến giải thích) với biến phụ thuộc (là tỷ số Đầu tư trên vốn), sai số chuẩn của các ước lượng hệ số tương quan đã được chuẩn tắc hóa với mức ý nghĩa 1%, và hệ số xác định R2 của mơ hình.
r1. Mơ hình hồi quy gốc của nghiên cứu , , 1 1 ,t 2 ,t 1 3 ,t , 1 , 2 i t i t i i i i t i t I CF b DACCR b Q b K K (3)
Chúng ta bắt đầu bằng mơ hình gốc của nghiên cứu trong đó biến phụ thuộc của phương trình hồi quy là tỷ số Đầu tư trên vốn ( ,
, 1
i t i t
I
K ), trong đó, đầu tư Ii,t là chi tiêu vốn trong năm và vốn Ki,t-1, là giá trị tài sản cố định đầu năm. Hệ số Tobin’s Q, Qi,t-1, là tỷ số giá trị thị thị trường trên giá trị sổ sách tại đầu năm.
Giá trị thị trường của tài sản được tính bằng giá trị sổ sách của tài sản cộng giá trị thị trường của cổ phiếu thường trừ đi tổng giá trị sổ sách của cổ phiếu thường và khoản thuế được hỗn lại trên bảng cân đối kế tốn. CFi,t-1/Ki,t-2 bằng tổng các khoản thu nhập không bao gồm các khoản bất thường (khoản thu nhập khác trên Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh) và chi phí khấu hao trên vốn đầu kỳ.
Tổng dồn tích (ACCRi,t) được tính như sau:
ACCR(i,t) = ∆NCCA – ∆CL – DEP (4)
Trong đó ∆NCCA là thay đổi trong các tài sản ngắn hạn (tài sản lưu động) của doanh nghiệp khơng tính tiền và các khoản tương đương tiền, ∆CL là thay đổi trong các khoản phải trả hiện hành trừ đi thay đổi trong nợ và vay ngắn hạn, trừ tiếp cho thay đổi trong các khoản thuế phải nộp, và DEP là lượng khấu hao của tài sản cố định hữu hình và vơ hình. Dồn tích phát sinh là do các nguyên tắc kế toán theo cơ sở dồn tích đã trình bày ở trên. Trong đó, có một số khoản dồn tích bắt buộc doanh nghiệp phải thực hiện, ngồi ra, có một số khoản dồn tích mà các nguyên tắc và luật lệ kế toán cho phép chủ doanh nghiệp được quyền tự ý quyết
định là có thực hiện ghi nhận theo nguyên tắc dồn tích hay khơng. Trên thực tế, các nhà quản trị thường sử dụng yếu tố này để dùng dồn tích như một phương tiện điều chỉnh lợi nhuận. Ví dụ, nhà quản trị có thể điều chỉnh thu nhập thơng qua dồn tích bằng cách hỗn ghi nhận chi phí, đẩy nhanh tốc độ ghi nhận doanh thu bằng cách bán hàng với tín dụng thương mại nhiều hơn, bằng cách giảm tối đa tốc độ khấu hao tài sản cố định hoặc ghi nhận một tỷ lệ nợ khó địi thấp hơn thực tế.
Để ghi nhận được phần linh hoạt trong dồn tích, tơi sử dụng phương pháp được khuyến nghị bởi Chan và các cộng sự trong nghiên cứu năm 2001, trong đó
DACCRi,t = ACCRi,t – NORMALACCRi,t (5)
Và 4 1 , , , , 4 1 i t k i t i t i t k k k ACCR NORMALACC SALES SALES R (6)
Ở đây tơi đo lường thành phần Dồn tích thơng thường như một phần của Tổng dồn tích và điều chỉnh bằng doanh thu của cơng ty. Điều này có nghĩa là mức độ dồn tích thơng thường khơng phải là một con số cố định, một phần trăm cố định mà sẽ tùy thuộc theo tình hình và đặc điểm của từng cơng ty. Ví dụ, những cơng ty có lượng tài sản cố định khổng lồ (như các hãng máy bay, công ty sản xuất công nghiệp) chắc chắn sẽ có khấu hao lớn hơn so với các công ty hoạt động trong ngành dịch vụ hay thương mại.
Kết quả của r1:
DACCRi,t Qi,t-1 CFi,t-1/Ki,t-2
Hệ số tương quan 0,2115 0,0316 0,0872
Sai số chuẩn 0,0347 0,0049 0,0063
Ý nghĩa của r1: Kết quả của r1 chỉ cho thấy việc định giá sai trên thị trường
thực sự có tác động đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Kết quả trên cho thấy mức đầu tư trên vốn sẽ thay đổi khoảng 2,11% khi dồn tích linh hoạt biến động tương ứng một độ lệch chuẩn, ta có thể thấy rằng đây là một hiệu ứng kinh tế rất đáng chú ý. Tuy nhiên, r1 chưa đưa ra được thơng tin về kênh truyền dẫn. Có thể lý giải như sau:
Việc hiểu kết quả của r1 có thể theo nhiều cách, trong đó có thể giải thích theo kết quả nghiên cứu của Stein, Baker và Wurgler đã thực hiện năm 2003, đó là tình huống thị trường định giá cao cổ phiếu cho phép doanh nghiệp phát hành cổ phiếu này để dùng nguồn tiền thu về tài trợ cho các dự án đầu tư, các cơng ty được định giá cao sẽ có khuynh hướng phát hành cổ phiếu mới nhiều hơn, đặc biệt là với những cơng ty đang gặp khó khăn về nguồn tiền sẵn có hay khả năng vay nợ.
Cách hiểu trên hồn tốn có lý, tuy nhiên tơi đang muốn trả lời câu hỏi liệu có một kênh truyền dẫn nào khác ngoài kênh phát hành vốn cổ phần mới để tài trợ đầu tư hay không, cụ thể ở đây là kiểm định sự tồn tại của một kênh mới mà tôi gọi là kênh cung ứng.
Khi cổ phiếu công ty đang được định giá cao, nhà quản trị sẽ đầu tư nhiều hơn mà khơng cần phát hành vốn cổ phần mới, vì lúc này cổ phiếu đang được định giá cao, nghĩa là các nhà đầu tư đang lạc quan về triển vọng các nguồn thu nhập tương lai của doanh nghiệp, đồng thời cầu thanh khoản cũng sẽ cao do giá cao nên các nhà đầu tư thường có hành vi chốt lời, chính vì vậy nhà quản trị sẽ thực hiện đầu tư nhiều hơn mức tối ưu để “cung ứng” những hành vi này của thị trường và nhà đầu tư, làm tăng giá cổ phiếu trong ngắn hạn.
Để kiểm định tính đúng đắn của cách hiểu trên, tôi tiếp tục thực hiện hồi quy r2
r2. Thêm vào và kiểm soát biến số đại diện cho việc phát hành vốn cổ phần mới.
Biến số đại diện cho việc phát hành mới vốn cổ phần mà tôi sử dụng là tỷ số giữa nguồn tiền thu về từ phát hành cổ phiếu thường và cổ phiếu ưu đãi chia cho vốn đầu kỳ, , , 1 i t i t EQUISS K . Kết quả của r2:
DACCRi,t Qi,t-1 CFi,t-1/Ki,t-2 EQUISSi,t/Ki,t-
1 Hệ số tương quan 0,2018 0,0285 0,0861 0,0095 Sai số chuẩn 0,0252 0,0053 0,0060 0,0071 R2 0,532
Ý nghĩa của r2: Sau khi thêm biến số đại diện cho lượng tiền thu về từ phát
hành chứng khoán riêng lẻ vào mơ hình, chúng ta thấy đối với dữ liệu là các công ty niêm yết trên hai sàn chứng khoán của Việt Nam, lượng tiền thu về từ phát hành chứng khốn riêng lẻ có hệ số tương quan rất thấp với mức đầu tư, trong khi đó, hệ số tương quan giữa dồn tích linh hoạt và mức đầu tư trên vốn hầu như không thay đổi so với kết quả của hàm hồi quy r1. Tơi đã tìm ra bằng chứng ban đầu cho thấy kênh cung ứng có một tác động độc lập trong việc dẫn truyền việc định giá sai trên thị trường đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp, có nghĩa là kênh truyền dẫn này hoạt động ngay cả khi doanh nghiệp không phát
Mặc dù kết quả hồi quy trên cung cấp một bằng chứng ban đầu cực kỳ đáng chú ý về khả năng tác động độc lập của kênh cung ứng đối với quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Về mặt kinh tế lượng, có một số vấn đề có thể gây ra sai lầm trong việc phân tích kết quả của tơi.
Vấn đề 1: Như đã trình bày trước khi bắt đầu với phương trình hồi quy cơ bản
r1, tơi đã đưa ra luận điểm cần phải đưa biến Q vào mơ hình để kiểm sốt biến số này, đây chính là biến số đại diện cho cơ hội đầu tư của doanh nghiệp, khi đưa vào mơ hình và ước lượng được hệ số tương quan của biến số này đối với đầu tư, ta có thể suy ra tác động riêng lẻ của dồn tích linh hoạt lên đầu tư khi giữ cho Q khơng thay đổi. Từ kết quả hồi quy được trình bày ở trên, chúng ta có thể thấy biến số đại diện cho cơ hội đầu tư – Chỉ số Tobin’s Q, ở đây được tính bằng Q trung bình (xem thêm phần phụ lục về thơng tin về Q, Q trung bình và Q biên tế), không đạt được mức ý nghĩa thống kê cao, hàm ý rằng Q trung bình khơng phải là một biến chỉ báo tốt cho Q biên tế - đại lượng thực sự có ý nghĩa trong việc đánh giá cơ hội đầu tư.
Trên thực tế, do chúng ta không thể quan sát và thu thập được dữ liệu cho Q biên tế, trong tất cả các nghiên cứu kinh tế về quyết định đầu tư, từ khi khái niệm Q được James Tobin đề ra đến này, tất cả các nhà kinh tế đều phải lựa chọn một biến số khác, làm chỉ báo cho Q biên tế và biến số thường được dùng nhất là Q trung bình. Tuy nhiên cũng đã có nhiều nghiên cứu trước đây đưa ra bằng chứng cả về lý luận và thực tiễn rằng Q trung bình khơng phải là một biến chỉ báo (proxy variable) tốt cho Q biên tế. Và trong nghiên cứu này của tôi, trước mắt, vấn đề này đang được lặp lại.
Ngồi ra, nếu biến giải thích chính mà tơi đang dùng để đại diện cho việc định giá sai trên thị trường – dồn tích linh hoạt, lại có tương quan với Q biên tế - một biến có ý nghĩa và ảnh hưởng đến quyết định đầu tư nhưng không thể quan sát và đưa vào mơ hình và khơng tìm được biến chỉ báo tốt cho nó, thì mơ hình sẽ phải đối mặt với vấn đề sai số nội sinh (measurement error/error-in-variable).
Nếu không chú ý và không thể giải quyết các vấn đề trên, việc phân tích hồi quy của tơi rất dễ đi đến những sai lầm nghiêm trọng. Tơi có thể đưa ra lý luận rằng, các cơng ty có dồn tích linh hoạt cao vẫn có thể có những tăng trưởng tốt trong tương lai, và tương ứng là tỷ suất sinh lợi trên cổ phiếu cao, tuy nhiên chỉ là Q trung bình khơng phản ánh được mà thơi, vì vậy, cơng ty vẫn nên tiếp tục đầu tư nhiều.
Tuy nhiên, rất may mắn là các nghiên cứu thực nghiệm lại đưa ra được bằng chứng hoàn toàn ngược lại với suy luận sai lầm mà tôi vừa đưa ra, khẳng định rằng: các cơng ty có dồn tích linh hoạt cao là những cơng ty có cơ hội tăng trưởng thấp. Các nghiên cứu cần phải kể đến là cơng trình của Teoh, Welch và Wong (1998) ghi nhận rằng những cơng ty có dồn tích linh hoạt cao thường là những cơng ty hay phát hành chứng khốn riêng lẻ, và có mức thu nhập thấp ở các kỳ sau đó; hoặc cơng trình của Chan và cộng sự (2001) chỉ ra rằng, nhìn chung các cơng ty có dồn tích linh hoạt cao, sẽ phải đối mặt với hiện tượng các dòng tiền ở các kỳ tiếp sau trở nên xấu đi và kém chất lượng một cách đáng chú ý.
Dựa trên những kết quả nghiên cứu vừa nêu, có thể thấy trong mơ hình của tơi, việc lựa chọn biến số đại diện cho việc định giá sai là dồn tích linh hoạt là phù hợp trên phương diện: chúng ta không đưa ra được tranh luận trái chiều nào
chứng minh rằng Q trung bình của loại hình cơng ty này (những cơng ty có dồn tích linh hoạt cao) là đánh giá thấp tác động thực tế của Q biên tế.
Như vậy, chúng ta đã có thể dùng kết quả nghiên cứu thực nghiệm của các nhà kinh tế đi trước để giải quyết vấn đề sai số nội sinh đối với biến giải thích đại diện cho định giá sai – biến dồn tích linh hoạt, nhưng vấn đề ý nghĩa thấp của Q trung bình thì vẫn cần phải làm rõ. Để giải quyết vấn đề này, tôi quyết định vẫn dùng cách mà các nhà kinh tế trước đây đã dùng.
Trên quan điểm kinh tế lượng, Q biên tế là một biến số rất quan trọng cần được đưa vào mơ hình hồi quy cơ bản của nghiên cứu, tuy nhiên đây là một biến số chúng ta không thể quan sát và thu thập được dữ liệu, chính vì vậy ban đầu tôi đã dùng một cách truyền thống là dùng Q trung bình để làm biến chỉ báo (proxy variable) cho Q biên tế, tuy nhiên việc sử dụng Q trung bình làm biến chỉ báo đã khơng thành cơng. Nếu hiểu Q biên tế là chỉ báo hoàn hảo cho cơ hội đầu tư của doanh nghiệp, chỉ ra rằng tại một thời điểm nào đó, doanh nghiệp có nên đầu tư hay không, do cơ hội đầu tư chắc chắn sẽ thay đổi qua thời gian, trong mơ hình kinh tế lượng, ta biết chắc biến Q biên tế là biến số thay đổi theo thời gian.
Khi gặp phải tình huống một biến số quan trọng đối với mơ hình khơng thể quan sát được, gây ra rủi ro dẫn đến sai số nội sinh, những hướng phản ứng thơng thường có thể bao gồm:
Chúng ta có thể làm ngơ vấn đề sai số nội sinh và ảnh hưởng của nó lên các ước lượng sai lệch của mơ hình, miễn chúng ta có thể biết được mối tương quan giữa các biến số là âm hay dương để hình dung được chiều biến thiên của biến phụ thuộc,
Cố gắng tìm ra một biến chỉ báo tốt cho biến không quan sát được để đưa vào mơ hình, hoặc
Chúng ta có thể giả định rằng biến số không quan sát được là một biến cố định theo thời gian và dùng các thủ thuật khử tác động thay đổi theo thời gian của biến này để làm biến mất tác động của nó lên biến phụ thuộc.
Đối với 3 cách xử lý trên, cách (1) là cách mà chúng ta không mong muốn sử dụng vì khơng đúng mục đích của nghiên cứu này, cách (2) chúng ta đã thực hiện và không thành công khi sử dụng biến gần nhất với Q biên tế, là Q trung bình với mức ý nghĩa thống kê rất thấp và cách (3) chúng ta khơng sử dụng được vì như đã lý luận ở trên, Q biên tế là biến số thay đổi theo thời gian.
Để khắc phục điểm yếu trên của mơ hình, chúng ta có thể dùng một phương pháp đặc thù đó là sử dụng “biến công cụ” (Instrumental variable – IV Method). Ở đây, biến cơng cụ phải là một biến có tương quan với Q nhưng khơng tương quan với dồn tích linh hoạt. Trong nghiên cứu của mình về kênh truyền dẫn đầu tư, Polk và Sapienza (2008) đã sử dụng một biến số phi tài chính khá đặc biệt đó là “Dự báo của các nhà phân tích tài chính trên thị trường đối thu nhập của công ty, trong một, hai, và năm năm”, họ lý luận rằng nếu dự báo của các nhà phân tích trên thị trường có thể là một chỉ báo tốt cho các nhà quản trị trong việc đưa ra kết luận đầu tư thì rất có thể biến số này là một chỉ báo tốt cho Q, và kết quả hồi quy của hai nhà kinh tế khi sử dụng biến công cụ này là rất khả quan.
Tuy nhiên, trên thị trường chứng khoán Việt Nam, việc thu thập được loại dữ liệu trên là bất khả thi, cho dù chúng ta có thể thu thập được dữ liệu tương tự từ nhiều cơng ty chứng khốn và các phân tích riêng lẻ, việc áp dụng các mơ hình
dự báo khơng đồng nhất cũng sẽ đưa đến những khó khăn trong việc xác định tính đúng đắn của dữ liệu, và chúng ta có thể đưa ra một lý luận rằng, với chất lượng dự báo thấp, thì các dự báo này từ các cơng ty chứng khốn và tài chính