Dãy A: Nhóm DN ngành sản xuất (Manufacturing industries)
Obs. Mean Median Max Min Std.D
Dependent variables TcRec 1022 0.1416 0.1291 0.5148 0.0000 0.0978 TcPay 1022 0.0644 0.0533 0.3623 0.0000 0.0497 TcNet 1022 0.0772 0.0627 0.5027 -0.2321 0.0984 Independent variables BkLoan 1022 0.3533 0.3192 0.8334 0.0187 0.1821 Sales 1022 0.3126 0.2896 1.7935 0.0000 0.1912 CGS 1022 0.2573 0.2189 1.6118 0.0000 0.1777 Size 1022 7.0888 6.9147 10.1570 4.0026 1.1312 Inventory 1022 0.2440 0.2354 0.8061 0.0089 0.1359
Dãy B: Nhóm DN ngành phi sản xuất (Non-manufacturing industries)
Obs. Mean Median Max Min Std.D
Dependent variables TcRec 1037 0.1294 0.0960 0.5651 0.0000 0.1109 TcPay 1037 0.0736 0.0375 0.4638 0.0000 0.0906 TcNet 1037 0.0558 0.0390 0.5651 -0.2967 0.1040 Independent variables BkLoan 1037 0.3464 0.2834 0.8938 0.0098 0.2276 Sales 1037 0.2986 0.1804 2.0959 0.0000 0.3101 CGS 1037 0.2578 0.1358 1.9155 0.0000 0.2988 Size 1037 7.1193 6.9423 10.0552 4.1650 1.2414
Inventory 1037 0.1286 0.0658 0.6665 0.0000 0.1468
Nguồn: tác giả tự tính dựa vào số liệu tổng hợp, thực hiện trên Eview
4.2. Phân tích tương quan
Trước khi đi vào thực hiện các phép hồi quy, tác giả tiến hành phân tích tương quan giữa các biến trong mơ hình. Kết quả được trình bày trong bảng 4.6. Đối với các biến chính, TcNet có mối tương quan lớn với TcRec, điều này cho thấy, tín
dụng thương mại ròng phụ thuộc vào các khoản phải thu, hay trong trường hợp mẫu nghiên cứu tại Việt Nam, các công ty đều đa số là nhà cung cấp tín dụng. Bên cạnh đó, hệ số tương quan ở các biến kiểm soát và các biến độc lập khác nhận giá trị thấp (<0.5) điều này cho thấy khơng có 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).
Bảng 4.6: Ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình
Ma trận tương quan giữa các biến
TCRE C TCPA Y TCNE T BKLOA N SALE S CGS SIZE INVEN TCREC 1.0000 (Prob) ----- TCPAY 0.3899 1.0000 (Prob) 0.0000 ----- TCNET 0.7480 -0.3194 1.0000 (Prob) 0.0000 0.0000 ----- BKLOAN 0.4397 0.5285 0.0715 1.0000 (Prob) 0.0000 0.0000 0.0012 ----- SALES 0.4749 0.3773 0.2168 0.5127 1.0000 (Prob) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ----- CGS 0.4771 0.3846 0.2138 0.5458 0.9890 1.0000 (Prob) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -----
SIZE -0.2040 -0.0760 -0.1551 -0.1774 -0.1128 -0.116 1.0000
(Prob) 0.0000 0.0006 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -----
INVEN 0.3437 0.2996 0.1378 0.5653 0.4020 0.3925 -0.197 1.0000
(Prob) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ----- Nguồn: tác giả tự tính dựa vào số liệu tổng hợp, thực hiện trên Eview
4.3. Kết quả hồi quy
Như đã lập luận ở phần 3 và theo cách của Lin & Chou (2015), để xem xét mối quan hệ giữa tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng, tác giả thực hiện phép hồi quy trên 3 mô hình khác nhau với cách tiếp cận dữ liệu bảng (pannel data). Các biến giả (0;1) cũng được sử dụng trong mơ hình hồi quy. Đồng thời, tác giả sử dụng mơ hình hiệu ứng cố định theo nhóm doanh nghiệp (firm-fixed effects) nhằm khắc phục các vi phạm các giả định của mơ hình. Để kiểm định 4 giả thuyết của nghiên cứu, đầu tiên, tác giả hồi quy trên tồn mẫu quan sát, sau đó thực hiện các phép hồi quy trên các nhóm mẫu con được phân chia dựa trên quy mô công ty (firm size), bản chất công ty (corporate nature) và ngành nghề (industries). Ba (03) mơ hình để xem xét mối quan hệ giữa tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng như sau:
TcRecit = α0 + β1BkLoanit + β2PRE2+ β3PRE1 + β4Crisis + β5POST1+ β6POST2 +
β7POST3 + β8POST4 + β9POST5 + β10POST6 + Xit + εit (1) TcPayit = α0 + β1BkLoanit + β2PRE2+ β3PRE1 + β4Crisis + β5POST1+ β6POST2 +
β7POST3 + β8POST4 + β9POST5 + β10POST6 + Xit + εit (2) TcNetit = α0 + β1BkLoanit + β2PRE2+ β3PRE1 + β4Crisis + β5POST1+ β6POST2 +
β7POST3 + β8POST4 + β9POST5 + β10POST6 + Xit + εit (3)
Bên cạnh đó, khi hồi quy dữ liệu bảng theo phương pháp hiệu ứng cố định (cross- section fixed effects) và đồng thời sử dụng các biến giả (dummy) trong mơ hình thì sẽ gặp phải vấn đề đa cộng tuyến hoàn hảo (collinearity và near singular matrix) hay bẫy biến giả (dummy variable trap). Đây là hiện tượng gây ra bởi sự tương tác
(interaction) giữa các biến giả được thêm vào mơ hình và các biến giả mặc định của hồi quy theo hiệu ứng cố định (fixed effects dummies). Do đó, trong nghiên cứu, tác giả loại bớt (omitted) một biến giả nhằm giải quyết vấn đề vừa nêu. Theo đó, biến POST 6 (nhận giá trị 1 trong giai đoạn Q1 2014 đến Q4 2014), đại diện cho 6 thời điểm 6 năm sau thời điểm xảy ra khủng hoảng được ngoại trừ trong các mơ hình. Sau đó, các kết quả hồi quy được trình bày trong các bảng, bao gồm hệ số hồi quy và thống kê t, theo đó, thống kê t (t – statistic) được trình bày trong ngoặc đơn, dưới các hệ số hồi quy.
Với: * có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. *** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
4.3.1. Tác động thay thế và tác động bổ sung, trên toàn mẫu nghiên cứu
Đầu tiên, để kiểm tra giả thuyết H1:
Giả thuyết H1: Tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng tồn tại tác động bổ sung và thay thế trong các doanh nghiệp tại Việt Nam. Đó là, tác động thay thế giữa vay vốn ngân hàng và khoản phải trả nhưng có tác động bổ sung giữa vay vốn ngân hàng và các khoản phải thu.
Tác giả thực hiện các phép hồi quy trên tồn mẫu nghiên cứu, Bảng 4.1 trình bày kết quả hồi quy của 3 mơ hình tín dụng thương mại (TcRec – khoản phải thu (cột 1), TcPay – khoản phải trả (cột 2), TcNet – tín dụng thương mại rịng (cột 3)) với
biến tín dụng ngân hàng (BkLoan), các biến kiểm soát và các biến giả.
Hệ số hồi quy của biến tín dụng ngân hàng (BkLoan)
Trong phương trình các khoản phải thu (TcRec), kết quả ở cột 1 trong bảng 4.7
cho thấy, hệ số hồi quy của biến BkLoan mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (βBkLoan=0.0429). Điều này cho thấy một mối tương quan thuận chiều, có ý nghĩa thống kê giữa nguồn vốn vay ngắn hạn từ ngân hàng và các khoản thu. Sự gia tăng trong nguồn vốn vay ngắn hạn từ ngân hàng sẽ giúp cho doanh nghiệp gia
tăng nguồn cấp tín dụng cho các doanh nghiệp khác (khoản phải thu cũng tăng), hay có một tác động bổ sung giữa vay vốn ngân hàng và các khoản phải thu. Xét về độ lớn của hệ số hồi quy (β = 0.0429), sự gia tăng 1 đơn vị trong nguồn vốn vay ngắn hạn từ ngân hàng, sẽ bổ sung và giúp doanh nghiệp gia tăng thêm 0.0429 đơn vị các khoản phải thu. Như vậy, kết quả thực nghiệm đã chỉ ra tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng tồn tại tác động bổ sung trong trường hợp của Việt Nam. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Yang (2011) và Lin & Chou (2015) về một mối quan hệ bổ sung giữa tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng.
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy trên toàn mẫu nghiên cứu
TcRec (1) TcPay (2) TcNet (3) BkLoan 0.0429*** 0.0823*** -0.0394** (t-Statistic) (3.0919) (7.8105) (-2.3436) PRE-2 -0.0331*** -0.0290*** -0.0041 (t-Statistic) (-3.4801) (-4.0120) (-0.3570) PRE-1 -0.0131** -0.0265*** 0.0135* (t-Statistic) (-1.9869) (-5.3130) (1.6900) Crisis -0.0241*** -0.0255*** 0.0013 (t-Statistic) (-4.4380) (-6.1671) (0.2032) POST-1 -0.0350*** -0.0203*** -0.0147** (t-Statistic) (-6.0592) (-4.6311) (-2.0969) POST-2 -0.0285*** -0.0104*** -0.0181*** (t-Statistic) (-5.4816) (-2.6277) (-2.8757) POST-3 -0.0219*** -0.0097** -0.0122** (t-Statistic) (-4.3567) (-2.5385) (-2.0035) POST-4 -0.0114** -0.0062* -0.0053 (t-Statistic) (-2.2957) (-1.6345) (-0.8698) POST-5 -0.0056 0.0031 -0.0086 (t-Statistic) (-1.1206) (0.8167) (-1.4364) Sale 0.1149** 0.0049 0.1100* (t-Statistic) (2.1160) (0.1197) (1.6707) CGS -0.0344 0.0195 -0.0539
(t-Statistic) (-0.5854) (0.4368) (-0.7567) Size -0.0243*** -0.0102*** -0.0141*** (t-Statistic) (-5.5492) (-3.0675) (-2.6558) Inventory -0.0983*** 0.0210 -0.1193*** (t-Statistic) (-5.3275) (1.4943) (-5.3313) Adj-R2 0.7194 0.6700 0.5634
Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả hồi quy (thực hiện trên Eview)
Trong phương trình các khoản phải trả (TcPay), kết quả ở cột 2, bảng 4.7 cho
thấy, hệ số hồi quy của biến BkLoan mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở
mức 1% (βBkLoan=0.0823), điều này cho thấy một mối tương quan thuận chiều, có ý nghĩa thống kê giữa nguồn vốn vay ngắn hạn từ ngân hàng và các khoản phải trả. Tức là, có sự gia tăng đồng thời giữa vay ngân hàng và vay từ các nhà cung cấp, đối tác và các doanh nghiệp khác. Như vậy, kết thực nghiệm đã không chỉ ra một mối quan hệ thay thế giữa tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng (hay sự thay thế giữa vay vốn ngân hàng và khoản phải trả) trong trường hợp của Việt Nam. Kết quả này ngược với kết luận của Yang (2011) và Lin & Chou (2015) về mối quan hệ thay thế này.
Trong phương trình tín dụng thương mại rịng (TcNet), kết quả ở cột 3, bảng 4.7
cho thấy, hệ số hồi quy của biến BkLoan mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (βBkLoan=-0.0394). Sự gia tăng 1 đơn vị trong nguồn vốn vay ngắn hạn từ ngân hàng, sẽ làm giảm 0.0394 đơn vị tín dụng thương mại rịng của doanh nghiệp.
Tóm lại, kết quả thực nghiệm đã chỉ ra tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng
tồn tại tác động bổ sung trong trường hợp của Việt Nam. Trong khi đó, mối quan hệ thay thế giữa tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng đã khơng tồn tại. Sự gia tăng trong nguồn vốn vay ngắn hạn từ ngân hàng sẽ giúp cho doanh nghiệp gia tăng nguồn cấp tín dụng cho các doanh nghiệp khác (khoản phải thu tăng), cùng lúc đó, doanh nghiệp cũng gia tăng vay (mua chịu) từ các nhà cung cấp, đối tác và các doanh nghiệp khác.
Như đã trình bày, trong nghiên cứu này, nhằm phân loại các giai đoạn khác nhau trong suốt giai đoạn nghiên cứu, tác giả đã sử dụng các biến giả, đại diện cho các giai đoạn khác nhau. Crisis, đại diện cho giai đoạn cuộc khủng hoảng tài chính. PRE2, PRE1, đại diện cho giai đoạn trước khi khủng hoảng diễn ra. POST1, POST2, POST3, POST4, POST5 đại diện cho giai đoạn sau khi khủng hoảng diễn
ra. Từ kết quả trong bảng 4.7, các hệ số hồi quy của các biến giả được biểu diễn trên đồ thị hình 4.2. Trong hình 4.2, đường TcRec là đường biểu diễn các hệ số hồi quy của các biến giả trong phương trình các khoản phải thu TcRec. Đường TcPay
là đường biểu diễn các hệ số hồi quy của các biến giả trong phương trình các khoản phải trả TcPay. Đường TcNet là đường biểu diễn các hệ số hồi quy của các biến giả trong phương trình tín dụng thương mại rịng TcNet.
Hình 4.2: Diễn biến hệ số hồi quy của các biến giả (toàn bộ mẫu)
Nguồn: tác giả dựa trên kết quả hồi quy bảng 4.7
Đầu tiên, trong phương trình các khoản phải thu (TcRec), diễn biến của các hệ số hồi quy của các biến giả trong mơ hình được mơ tả ở hình 4.2, đường TcRec. Hệ số của biến giả Crisis đã giảm xuống mức -0.024 từ mức -0.013 (PRE-1) và đạt
và tăng trở lại lên mức -0.006 (POST-4). Điều này, hàm ý rằng, các công ty đã
giảm việc cung cấp tín dụng thương mại (giảm các khoản phải thu, hạn chế cung cấp tín dụng cho doanh nghiệp khác) trong suốt cuộc khủng hoảng tài chính và tăng dần mức cung tín dụng thương mại (tăng các khoản phải thu) sau cuộc khủng hoảng.
Tiếp theo, trong phương trình các khoản phải trả (TcPay), diễn biến của các hệ
số hồi quy của các biến giả trong mơ hình được mơ tả ở hình 4.2, đường TcPay. Hệ số hồi quy của các biến giả đã tăng từ -0.0265 (PRE-1) lên -0.025 (Crisis) trong
giai đoạn khủng hoảng và tiếp tục tăng lên 0.003 (POST-5) sau khủng hoảng. Điều này cho thấy, các doanh nghiệp đã gia tăng sử dụng tín dụng thương mại (gia tăng các khoản phải trả, gia tăng việc vay mượn doanh nghiệp khác) trong suốt cuộc khủng hoảng tài chính và tiếp tục gia tăng nhu cầu tín dụng thương mại (tăng các khoản phải trả) sau cuộc khủng hoảng tài chính.
Cuối cùng, trong phương trình tín dụng thương mại rịng (TcNet), diễn biến của
các hệ số hồi quy của các biến giả trong mơ hình được mơ tả trong hình 4.2, đường
TcNet. Hệ số hồi quy của các biến giả đã giảm từ 0.013 (PRE-1) xuống 0.001
(Crisis) trong giai đoạn khủng hoảng và tăng trở lại sau đó.
Tóm lại, kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Việt Nam cho thấy, các doanh
nghiệp đã giảm việc cung cấp tín dụng thương mại (giảm các khoản phải thu) và gia tăng nhu cầu sử dụng tín dụng thương mại (gia tăng các khoản phải trả) trong suốt cuộc khủng hoảng tài chính. Sau cuộc khủng hoảng tài chính, các doanh nghiệp tiếp tục gia tăng nhu cầu tín dụng thương mại (tăng các khoản phải trả), đồng thời cũng tăng dần mức cung tín dụng thương mại (tăng các khoản phải thu). Kết quả ở các biến giả phân tách các giai đoạn khác nhau trong mối quan hệ giữa tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng này là phù hợp với nghiên cứu của Lin & Chou (2015) trong trường hợp của Trung Quốc.
Hệ số hồi quy ở nhóm các kiểm sốt
trong cả 3 phương trình TcRec, TcPay và TcNet đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và mang dấu âm (-), thể hiện mối quan hệ nghịch biến với tín dụng thương mại. Điều này cho thấy, các doanh nghiệp có quy mơ nhỏ, sử dụng tín dụng thương mại nhiều hơn các doanh nghiệp có quy mơ lớn trong trường hợp này. Kết quả này sẽ được tiếp tục thảo luận rõ hơn trong mục tiếp theo.
Biến doanh thu (Sale) kết quả trong bảng 4.7 cho thấy, hệ số hồi quy có ý nghĩa
thống kê 5% và 10% trong mơ hình TcRec và TcNet, mang dấu (+) thể hiện mối
quan hệ đồng biến với khoản phải thu. Các doanh nghiệp có doanh số bán hàng cao, đã mở rộng tín dụng thương mại (gia tăng bán chịu, tăng các khoản phải thu) cho các đối tác của công ty.
Biến hàng tồn kho (Inventory), kết quả trong bảng 4.7 cho thấy, hệ số hồi quy có
ý nghĩa thống kê đến 1% trong các mơ hình TcRec và TcNet, đồng thời mang dấu (-) thể hiện mối quan hệ nghịch biến với khoản phải thu và tín dụng thương mại ròng. Điều này cho thấy các doanh nghiệp có hàng tồn kho cao dẫn đến khoản phải thu thấp. Cùng lúc đó, mặc dù khơng có ý nghĩa thống kê, nhưng hệ số của biến Inventory trong phương trình khoản phải trả (TcPay) mang dấu dương (+), cho thấy, các doanh nghiệp có hàng tồn kho cao đã gia tăng nhu cầu sử dụng tín dụng thương mại (tăng khoản phải trả).
Biến Giá vốn hàng bán (CGS): khơng có ý nghĩa thống kê trong các mơ hình. Tóm lại, ở nhóm các biến kiểm sốt, quy mô doanh nghiệp, doanh số, hàng tồn kho
đã có những tác động lên đáng kể lên việc sử dụng tín dụng thương mại của các doanh nghiệp trong trường hợp của Việt Nam.
4.3.2. Doanh nghiệp lớn và doanh nghiệp nhỏ
Tiếp theo, để kiểm tra giả thuyết H2:
Giả thuyết H2: Suốt khủng hoảng tài chính, các cơng ty có quy mơ lớn giảm
nguồn cung của các khoản phải thu và sử dụng nhiều hơn các khoản phải trả so với các cơng ty có quy mô nhỏ.
Tác giả thực hiện các phép hồi quy trên các mẫu nghiên cứu đã được phân chia theo quy mô (dựa trên điểm trung vị). Kết quả có 1030 quan sát thuộc nhóm doanh nghiệp có quy mơ lớn và 1029 quan sát thuộc nhóm quy mơ nhỏ. Bảng 4.8 trình bày kết quả hồi quy của 3 mơ hình tín dụng thương mại trên 2 mẫu con (TcRec – khoản phải thu (cột 1 và cột 4), TcPay – khoản phải trả (cột 2 và cột 5), TcNet – tín dụng thương mại rịng (cột 3 và cột 6) với biến tín dụng ngân hàng (BkLoan), các biến kiểm soát và các biến giả.
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy trên mẫu phân theo quy mơ
Nhóm DN lớn (Large firms) Nhóm DN nhỏ (Small firms)
TcRec (1) TcPay (2) TcNet (3) TcRec (4) TcPay (5) TcNet (6) BkLoan 0.076*** 0.063*** 0.013 0.024 0.099*** -0.074*** (t-Statistic) (3.659) (4.043) (0.532) (1.216) (6.305) (-3.059) PRE-2 -0.016 -0.025** 0.009 -0.053*** -0.041*** -0.012 (t-Statistic) (-1.079) (-2.217) (0.495) (-3.971) (-3.934) (-0.724) PRE-1 -0.002 -0.008 0.006 -0.029*** -0.036*** 0.008 (t-Statistic) (-0.264) (-1.185) (0.530) (-2.980) (-4.809) (0.651) Crisis -0.021*** -0.010* -0.011 -0.035*** -0.036*** 0.001 (t-Statistic) (-2.831) (-1.756) (-1.285) (-4.277) (-5.540) (0.057) POST-1 -0.028*** -0.011** -0.017** -0.046*** -0.023*** -0.023** (t-Statistic) (-3.797) (-2.042) (-1.924) (-5.189) (-3.351) (-2.098) POST-2 -0.015** -0.007 -0.008 -0.045*** -0.010 -0.035*** (t-Statistic) (-2.311) (-1.440) (-1.045) (-5.360) (-1.501) (-3.427) POST-3 -0.004 -0.007* 0.003 -0.045*** -0.009 -0.036*** (t-Statistic) (-0.720) (-1.695) (0.467) (-5.349) (-1.388) (-3.491) POST-4 0.002 0.000 0.003 -0.029*** -0.011* -0.018* (t-Statistic) (0.424) (-0.106) (0.428) (-3.415) (-1.637) (-1.746) POST-5 -0.004 0.008* -0.012* -0.010 0.000 -0.010 (t-Statistic) (-0.797) (1.836) (-1.846) (-1.161) (-0.009) (-0.945) Sale 0.116 0.127** -0.012 -0.010 -0.009 0.042