Nguồn: tác giả tổng hợp số liệu từ mẫu nghiên cứu.
Bảng 4.1 tóm tắt mơ tả thống kê của tất cả các biến độc lập và phụ thuộc trong toàn bộ giai đoạn nghiên cứu từ 2006 – 2014. Ba biến phụ thuộc bao gồm: Các khoản phải thu (TcRec), các khoản phải trả (TcPay) và tín dụng thương mại rịng (TcNet). Giá trị trung bình của TcRec (0.1355) lớn hơn giá trị trung bình của TcPay (0.069), điều này đồng nghĩa với giá trị của tín dụng thương mại rịng (TcNet) là dương. Số liệu cho thấy các công ty trong mẫu nghiên cứu tại Việt Nam sẵn lịng mở rộng tín dụng thương mại cho các khách hàng của họ. Đối với các biến độc lập, biến BkLoan nhận giá trị trung bình ở mức 0.3498, lớn hơn một cách đáng kể so với TcRec, TcPay, đã chỉ ra tầm quan trọng của nguồn vốn vay từ ngân hàng trong sự
phát triển của các doanh nghiệp. Các biến còn lại, sau khi được chia (scale) cho tổng tài sản, Sales, CGS, Size và Inventory nhận các giá trị trung bình lần lượt là
Bảng 4.1: Mô tả thống kê các biến trên toàn bộ mẫu quan sát
Obs. Mean Median Max Min Std.D
Dependent variables TcRec 2059 0.1355 0.1087 0.5651 0.0000 0.1047 TcPay 2059 0.0690 0.0476 0.4638 0.0000 0.0734 TcNet 2059 0.0664 0.0481 0.5651 -0.2967 0.1018 Independent variables BkLoan 2059 0.3498 0.3060 0.8938 0.0098 0.2063 Sales 2059 0.3055 0.2433 2.0959 0.0000 0.2581 CGS 2059 0.2575 0.1845 1.9155 0.0000 0.2462 Size 2059 7.1042 6.9304 10.1570 4.0026 1.1878 Inventory 2059 0.1859 0.1488 0.8061 0.0000 0.1528
Nguồn: tác giả tự tính dựa vào số liệu tổng hợp, thực hiện trên Eview
4.1.2. Thống kê mô tả trên các mẫu con
Phân chia mẫu theo quy mô
Căn cứ trên quy mô của tài sản (SIZE = Ln (Tổng tài sản)), tác giả tiến hành phân chia mẫu nghiên cứu thành 2 nhóm các cơng ty lớn và cơng ty nhỏ. Dựa trên điểm trung vị (median) của Size là 6.9304 từ mẫu nghiên cứu. Các nhóm doanh nghiệp có Size lớn hơn 6.9304 được xếp vào nhóm các doanh nghiệp có quy mơ lớn, và
nhóm ngược lại là các doanh nghiệp có quy mơ nhỏ. Kết quả có 1030 quan sát thuộc nhóm quy mơ lớn và 1029 quan sát thuộc nhóm quy mơ nhỏ. Bảng 4.2 trình bày tóm tắt mơ tả thống kê của tất cả các biến tương ứng với các mẫu con phân chia theo quy mô. Dãy A mô tả thống kê cho các doanh nghiệp có quy mơ lớn và dãy B là các doanh nghiệp có quy mơ nhỏ.
So sánh 2 dãy A và dãy B trong bảng 4.2, tác giả nhận thấy, về mặt trực quan, các doanh nghiệp quy mơ nhỏ sự dụng tín dụng thương mại (bao gồm cả khoản phải thu và khoản phải trả) nhiều hơn so với doanh nghiệp có quy mơ lớn. Giá trị trung bình của TcRec của DN nhỏ là 0.162 so với 0.1107 của DN lớn. Giá trị trung bình của TcPay là 0.0752 và 0.0628 tương ứng cho DN nhỏ và DN lớn. Điều này ủng
hộ cho lập luận các cơng ty có quy mơ nhỏ đi kèm với những hạn mức tín dụng chính thức (credit-rationed) thường có nhu cầu tín dụng thương mại nhiều hơn các cơng ty có quy mơ lớn. Tuy vậy, giá trị trung bình của nợ vay ngắn hạn từ ngân hàng của nhóm DN nhỏ cũng cao hơn so với nhóm DN lớn (0.3818 so với 0.3179). Bên cạnh đó, giá trị trung bình của các biến kiểm sốt (Sale, CGS, Inventory) của DN nhỏ cũng lớn hơn giá trị trung bình của DN lớn.
Bảng 4.2: Mô tả thống kê các biến trên mẫu phân theo quy mơ
Dãy A: Nhóm DN quy mơ lớn (Large firms)
Obs. Mean Median Max Min Std.D
Dependent variables TcRec 1030 0.1107 0.0776 0.5486 0.0000 0.0955 TcPay 1030 0.0628 0.0445 0.4081 0.0000 0.0663 TcNet 1030 0.0479 0.0307 0.5027 -0.2321 0.0791 Independent variables BkLoan 1030 0.3179 0.2618 0.8938 0.0101 0.1986 Sales 1030 0.2821 0.2181 2.0959 0.0000 0.2602 CGS 1030 0.2359 0.1575 1.9155 0.0000 0.2449 Size 1030 8.0633 7.8688 10.1570 6.9304 0.8301 Inventory 1030 0.1505 0.0990 0.6665 0.0000 0.1324
Dãy B: Nhóm DN quy mơ nhỏ (Small firms)
Obs. Mean Median Max Min Std.D
Dependent variables TcRec 1029 0.1602 0.1460 0.5651 0.0000 0.1077 TcPay 1029 0.0752 0.0525 0.4638 0.0000 0.0793 TcNet 1029 0.0850 0.0735 0.5651 -0.2967 0.1174 Independent variables BkLoan 1029 0.3818 0.3848 0.8334 0.0098 0.2089 Sales 1029 0.3290 0.2644 1.8826 0.0000 0.2539 CGS 1029 0.2792 0.2087 1.7780 0.0000 0.2457 Size 1029 6.1441 6.2644 6.9273 4.0026 0.5388 Inventory 1029 0.2213 0.2066 0.8061 0.0000 0.1633
Phân chia mẫu thành 2 nhóm là doanh nghiệp có hàng hóa cơng và doanh nghiệp có hàng hóa tư
Căn cứ trên tiêu chuẩn phân ngành ICB do FTSE Group và DowJone xây dựng, tác giả tiến hành phân chia mẫu nghiên cứu thành 2 nhóm là doanh nghiệp có hàng hóa cơng và nhóm cịn lại, đại diện cho nhóm doanh nghiệp có hàng hóa tư. Theo đó, ICB phân chia các ngành kinh tế quốc dân thành 4 cấp gồm: cấp 1: 10 nhóm ngành (Industries), cấp 2: 19 phân ngành lớn (Super sectors), cấp 3: 41 phân ngành chính (Sectors), và cấp 4: 114 phân ngành phụ (Sub sectors). Mười (10) nhóm ngành cấp 1 (industries) trong ICB bao gồm: Dầu khí, Nguyên vật liệu, Công nghiệp, Hàng tiêu dùng, Y tế, Dịch vụ tiêu dùng, Có hàng hóa cơng, Tài chính, Cơng nghệ và Viễn thơng. Trong đó, nhóm các cơng ty phục vụ có hàng hóa cơng (utilities – mã ICB: 7000) bao gồm các công ty sản xuất và phân phối điện năng, các công ty quản lý hệ thống nước, khí gas sinh hoạt… Như vậy, các doanh nghiệp thuộc mã ngành 7000 – utilities được tác giả xếp vào nhóm doanh nghiệp có hàng hóa cơng và các doanh nghiệp cịn lại, thuộc nhóm doanh nghiệp có hàng hóa tư. Kết quả phân loại, có 200 quan sát của 6 doanh nghiệp được xếp vào nhóm doanh nghiệp có hàng hóa cơng và 1859 quan sát của 57 doanh nghiệp còn lại được xếp vào nhóm các doanh nghiệp có hàng hóa tư. Bảng 4.3 trình bày tóm tắt mơ tả thống kê của tất cả các biến tương ứng với các mẫu con. Dãy A mô tả thống kê cho các doanh nghiệp có hàng hóa cơng và dãy B là các doanh nghiệp có hàng hóa tư.
So sánh 2 dãy A và dãy B, trong bảng 4.3, tác giả nhận thấy, về mặt trực quan, các doanh nghiệp có hàng hóa cơng sử dụng tín dụng thương mại (bao gồm cả khoản phải thu và khoản phải trả) ít hơn so với doanh nghiệp có hàng hóa tư. Giá trị trung bình của TcRec của doanh nghiệp có hàng hóa cơng là 0.099 so với 0.139 của
doanh nghiệp có hàng hóa tư. Giá trị trung bình của TcPay là 0.0477 và 0.0713
tương ứng cho doanh nghiệp có hàng hóa cơng và doanh nghiệp có hàng hóa tư. Như vậy kết quả thống kê đã không phản ánh những kỳ vọng ban đầu, theo đó là các doanh nghiệp có hàng hóa cơng đã ít sử dụng (ít nhận được các phải thu, phải trả) từ các nhà cung ứng (kỳ vọng ban đầu là các nhà cung ứng sẵn sàng cung cấp
thêm các khoản mua chịu nhiều hơn hay cung cấp các khoản phải thu nhiều hơn cho các doanh nghiệp có hàng hóa cơng). Bên cạnh đó, giá trị trung bình của nợ vay ngắn hạn từ ngân hàng của nhóm doanh nghiệp có hàng hóa cơng cũng thấp hơn so với nhóm doanh có hàng hóa tư (BkLoan: 0.1843 so với 0.3677). Như vậy, nhìn chung, các doanh nghiệp có hàng hóa cơng trong mẫu nghiên cứu tại Việt Nam, đã ít có nhu cầu sử dụng các nguồn tín dụng ngắn hạn (các khoản phải thu, phải trả, nợ ngắn hạn) hơn so với các doanh nghiệp có hàng hóa tư.
Bảng 4.3: Mơ tả thống kê các biến trên mẫu phân theo bản chất hàng hóa
Dãy A: Nhóm DN có hàng hóa cơng (Public utilities)
Obs. Mean Median Max Min Std.D
Dependent variables TcRec 200 0.0990 0.0672 0.3479 0.0000 0.0886 TcPay 200 0.0477 0.0089 0.2503 0.0000 0.0676 TcNet 200 0.0512 0.0446 0.2278 -0.1607 0.0745 Independent variables BkLoan 200 0.1843 0.1343 0.6151 0.0098 0.1488 Sales 200 0.1916 0.0936 0.6543 0.0000 0.1914 CGS 200 0.1537 0.0471 0.5627 0.0000 0.1764 Size 200 7.4696 7.0426 9.3976 5.9284 0.9340 Inventory 200 0.0419 0.0278 0.1490 0.0069 0.0348
Dãy B: Nhóm DN có hàng hóa tư (Private companies)
Obs. Mean Median Max Min Std.D
Dependent variables TcRec 1859 0.1394 0.1168 0.5651 0.0000 0.1056 TcPay 1859 0.0713 0.0501 0.4638 0.0000 0.0736 TcNet 1859 0.0681 0.0484 0.5651 -0.2967 0.1042 Independent variables BkLoan 1859 0.3677 0.3332 0.8938 0.0127 0.2037 Sales 1859 0.3178 0.2535 2.0959 0.0000 0.2613 CGS 1859 0.2687 0.1916 1.9155 0.0000 0.2500 Size 1859 7.0649 6.8705 10.1570 4.0026 1.2056
Inventory 1859 0.2014 0.1836 0.8061 0.0000 0.1525
Nguồn: tác giả tự tính dựa vào số liệu tổng hợp, thực hiện trên Eview
Phân chia mẫu thành 2 nhóm sản xuất và phi sản xuất
Tiếp tục căn cứ dựa trên tiêu chuẩn phân ngành ICB, tác giả tiến hành phân chia mẫu nghiên cứu thành 2 nhóm ngành sản xuất và phi sản xuất. Theo đó, các nhóm ngành sản xuất bao gồm 10 nhóm ngành nhỏ, được mơ tả trong bảng 4.4. Kết quả phân loại, có 1022 quan sát của 31 doanh nghiệp được xếp vào nhóm ngành sản xuất và 1037 quan sát của 32 doanh nghiệp được xếp vào nhóm doanh nghiệp phi sản xuất.
Bảng 4.4: Bảng mơ tả nhóm ngành sản xuất
Stt Nhóm ngành sản xuất bao gồm Industries Super sectors
1 Sản xuất sản phẩm điện tử, vi tính Cơng nghiệp Hàng và Dịch vụ CN
2 Sản xuất trang thiết bị nội thất Công nghiệp Xây dựng và Vật liệu
3 Sản xuất thiết bị, máy móc Cơng nghiệp Hàng và Dịch vụ CN
4 Sản xuất SP khống chất phi kim Cơng nghiệp Hàng và Dịch vụ CN
5 Sản xuất các sản phẩm gỗ Nguyên vật liệu Tài nguyên Cơ bản
6 Sản xuất giấy Nguyên vật liệu Tài nguyên Cơ bản
7 Sản xuất sợi, vải Nguyên vật liệu Hóa chất
8 Sản xuất hóa chất Nguyên vật liệu Hóa chất
9 Sản xuất sản phẩm nhựa và cao su Nguyên vật liệu Hóa chất
10 Sản xuất thực phẩm Hàng tiêu dùng Sản xuất thực phẩm
Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa trên bảng phân ngành ICB
Bảng 4.5 trình bày tóm tắt mơ tả thống kê của tất cả các biến tương ứng với các mẫu con. Dãy A mô tả thống kê cho các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành sản xuất và dãy B là các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành phi sản xuất.
So sánh 2 dãy A và dãy B, trong bảng 4.5, tác giả nhận thấy, về mặt trực quan, các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành sản xuất, sử dụng nhiều các khoản phải thu hơn các DN thuộc nhóm phi sản xuất (giá trị trung bình của TcRec của DN sản xuất là
lại, các DN phi sản suất sử dụng nhiều hơn (giá trị trung bình của TcPay là 0.0644 và 0.0736 tương ứng cho DN sản xuất và DN phi sản xuất). Tuy vậy, tín dụng
thương mại rịng (TcNet) thì nhóm DN sản xuất vẫn sử dụng nhiều hơn nhóm DN phi sản xuất (giá trị trung bình của TcNet là 0.0772 và 0.0558 tương ứng cho DN sản xuất và DN phi sản xuất). Như vậy, kết quả thống kê mô tả đã ủng hộ cho lập luận các cơng ty thuộc nhóm ngành sản suất có nhu cầu tín dụng thương mại nhiều hơn các DN phi sản suất. Bên cạnh đó, giá trị trung bình của nợ vay ngắn hạn từ ngân hàng của nhóm DN sản xuất cũng cao hơn so với nhóm doanh nghiệp phi sản xuất (BkLoan: 0.3533 so với 0.3464).
Bảng 4.5: Mô tả thống kê các biến trên mẫu phân theo đặc tính ngành
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