I. Thống kê mô tả
Để xử lý mẫu dữ liệu trước khi chạy hồi quy, như kiểm soát các ngoại lệ hay sai số do nhập liệu, chúng ta thay thế 1% dữ liệu ở mỗi phần đuôi của dữ liệu theo biến Iit/Kit-1, CFit/Kit-1, bằng giá trị tại phân vị thứ 1% đối với 1% giá trị thấp nhất và phân vị thứ 99% đối với 1% giá trị cao nhất của dữ liệu. Các hồi quy trong bài đều sử dụng các dữ liệu có quan sát liên tiếp tối thiểu 5 giá trị.
Bảng 4.1. Thống kê mô tả các biến
Biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị cao nhất Giá trị thấp nhất Độ lệch Độ nhọn Iit/Kit-1 0.2733348 0.6603652 4.688662 -0.3214336 4.679347 28.15426 kit-2 – sit-2 -0.7386694 0.5059443 0.6996035 -2.542337 -0.2672665 3.07492 Δsit 0.0247105 0.1453426 1.103685 -0.978127 -0.3495399 12.68541 Δempit 0.0427762 0.1644529 0.6653836 -0.5436396 0.1065043 6.740062 CFit/Kit-1 -0.0254545 1.609301 7.28028 -8.250901 -0.7092303 16.4497
Bảng 4.1 thể hiện thống kê mơ tả của các biến chính trong bài luận văn. Theo đó, mức đầu tư trung bình của các doanh nghiệp trong nước còn ở mức tương đối thấp, chỉ khoảng 0.27, ứng với 27% của vốn cổ phần. Độ lệch chuẩn 0.6603 gấp 3 lần giá trị trung bình cho thấy sự biến động rất lớn của mức đầu tư của các doanh nghiệp. Mức đầu tư cao nhất là 4.6886 và thấp nhất là -0.3214. Độ lệch âm cho thấy phân bổ nghiên về phía bên trái của đồ thị, thể hiện phần lớn các cơng ty có mức đầu tư thấp hơn giá trị trung bình.
Trong khi đó, mức độ điều chỉnh trong dài hạn trung bình của tồn bộ mẫu là -0.738. Giá trị trung bình âm và độ lệch đồ thì âm cho thấy phần lớn các doanh nghiệp có vốn cổ phần thấp hơn so với doanh thu cùng kỳ. Độ lệch chuẩn 0.5059 không quá thể hiện mức độ biến động của mức độ điều chỉnh là ít hơn so với mức độ đầu tư. 2 chỉ số thể hiện mức tăng trưởng của doanh thu và tuyển dụng lần lượt có giá trị trung bình dương là 0.0247 và 0.0427 nhưng độ lệch của 2 biến này thì khác dấu nhau. Cụ thể, mức tăng trưởng doanh thu có độ lệch âm và mức tăng trưởng tuyển dụng là dương. Điều này cho thấy phần lớn các doanh nghiệp trong mẫu khảo sát có
mức tăng trưởng doanh thu tương đối thấp hơn so với mức trung bình. Ngược lại, tuyển dụng của các doanh nghiệp lại có xu hướng cao hơn mức trung bình cho thấy xu hướng tăng cường tuyển dụng của phần lớn các doanh nghiệp. Mức tăng cao nhất và thấp nhất của doanh thu lần lượt là 1.1036 và -0.9781. Đối với mức tăng trưởng tuyển dụng, doanh nghiệp có mức tăng cao nhất là 0.6653 và thấp nhất là -0.5436.
II. Sự tương quan giữa các biến
Bảng 4. Ma trận tương quan giữa các cặp biến
Iit/Kit-1 kit-2 – sit-2 Δsit Δempit Iit/Kit-1
kit-2 – sit-2 -0.1777***
Δsit 0.1026*** 0.0929***
Δempit 0.0677*** 0.0381 0.5299***
CF/K1 -0.0781*** 0.0180 0.0363 -0.0235
(*) thể hiện mức ý nghĩa tại 10%, (**) và (***) lần lượt tại mức 5% và 1%
Bảng 4 cho thấy sự tương quan giữa các biến trong mơ hình. Đầu tiên, có thể thấy một sự tương quan ngược chiều (-0.1777) có ý nghĩa tại mức 1% giữa đầu tư và mức điều chỉnh. Vốn cổ phần càng lớn hơn doanh thu thì đầu tư càng giảm, hay ngược lại, vốn cổ phần càng nhỏ hơn doanh thu thì đầu tư càng gia tăng. Kế đến là 2 sự tương quan cùng chiều giữa đầu tư và tăng trưởng doanh thu cũng như tăng trưởng tuyển dụng. Một sự gia tăng trong doanh thu sẽ tương ứng với sự gia tăng trong đầu tư, khi công ty thực hiện mở rộng đầu tư nhằm tăng trưởng công ty. Sự gia tăng trong tuyển dụng, gia tăng chi phí cho người lao động cũng đi cùng với sự gia tăng trong đầu tư. Điều này phù hợp với lập luận các cơng ty gia tăng chi phí sử dụng lao động vào đầu năm để chuẩn bị cho các kế hoạch đầu tư của mình vào cuối năm.
Điều đáng chú ý ở đây chính là mức tương quan âm giữa dịng tiền và đầu tư (-0.0781), hệ số có ý nghĩa tại mức 1%. Kết quả này đi ngược lại kỳ vọng về mối tương quan giữa đầu tư và dịng tiền. Mặc dù có nhiều bài nghiên cứu đưa ra kết luận giữa đầu tư và dòng tiền là mối quan hệ cùng chiều nhưng cũng có một số bài nghiên cứu chỉ kết luận khác. Như đã đề cập ở Chương 2, nghiên cứu Cleary, Povel và Raith (2007) và Guariglia (2008) đã đưa ra kết luận một mối quan giữa đầu tư và dòng tiền có dạng chữ U. Cụ thể hơn, khi dịng tiền của doanh nghiệp là hạn chế thì một sự tăng
lên trong dịng tiền có thể kéo theo sự sụt giảm trong đầu tư. Khi dòng tiền đạt tới một mức nhất định, đầu tư và dòng tiền trở nên cùng chiều. Mối quan hệ chữ U giữa đầu tư và dịng tiền có thể giải thích như sau: khi nguồn vốn nội bộ hạn hẹp, các công ty cân nhắc kỹ hơn về việc đầu tư. Việc đầu tư lúc này sẽ làm tăng rủi ro phá sản nhưng cũng là cơ hội để vực dậy cơng ty. Như vậy, dịng tiền càng giảm sút, động lực để cơng ty thực hiện các dự án mang tính quyết định để cứu lấy doanh nghiệp càng cao hơn. Dẫn đến việc gia tăng đầu tư vì nếu cắt giảm đầu tư thì khơng đem lại sự tăng trưởng nào. Ngược lại, khi doanh nghiệp bắt đầu có sự gia tăng trong dịng tiền, họ biết rằng tình hình hiện tại của cơng ty đang có những dấu hiệu khả quan hơn và trở nên cân nhắc nhiều hơn trong việc chi thêm tiền để đầu tư vào những dự án mới. Lúc này, họ tin vào việc duy trì và thực hiện tốt các hoạt động hiện tại hơn là tiếp tục mở rộng đầu tư như giai đoạn trước đó. Tuy nhiên đây chỉ là những nhận định mang tính chủ quan và đi ngược lại phần lớn các nghiên cứu khác trên thế giới. Để làm rõ mối quan hệ giữa đầu tư và dòng tiền, và sau đó là trong điều kiện hạn chế tài chính, chúng ta cần phải kiểm định mối quan hệ này bằng các mơ hình định lượng cụ thể với phương pháp nghiên cứu đã trình bày trong Chương 3. Kết quả hồi quy được trình bày tiếp theo sẽ làm sáng tỏ điều này.
Mặt khác, hệ số tương quan giữa các biến động lập trong Bảng 4 đều nhỏ hơn 0.8 nên vấn đề đa cộng tuyến có khả năng là khơng xuất hiện trong mẫu nghiên cứu. Để kiểm định điều này, tác giả tiến hành kiểm định hệ số VIF và có kết quả như sau: Bảng 4.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Biến Hệ số VIF Iit-1/Kit-2 1.03 kit-2 – sit-2 1.04 Δsit 1.02 Δsit-1 1.01 CFit/Kit-1 1.01
Hệ số VIF của các biến động lập đều nhỏ hơn 2 do đó có thể kết luận hiện tượng đa cộng tuyến khơng có trong mơ hình này.
III. Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình số 1 được xây dựng dùng để xác định sự ảnh hưởng của dòng tiền đối với đầu tư của doanh nghiệp. Nhắc lại mơ hình số 1:
𝐼𝑖𝑡 𝐾𝑖𝑡−1 = 𝛼0+ 𝛼1 𝐼𝑖𝑡−1 𝐾𝑖𝑡−2+ 𝛼2(𝑘𝑖𝑡−2− 𝑠𝑖𝑡−2) + 𝛼3∆𝑠𝑖𝑡+ 𝛼4∆𝑠𝑖𝑡−1+ 𝛼5 𝐶𝐹𝑖𝑡 𝐾𝑖𝑡−1+ 𝑣𝑖+ 𝑣𝑡 + 𝑣𝑗𝑡+ 𝜖𝑖𝑡 Trong đó: Các biến 𝑘, 𝑠, ∆𝑠𝑖𝑡 , 𝑘𝑖𝑡−2− 𝑠𝑖𝑡−2, 𝐶𝐹𝑖𝑡
𝐾𝑖𝑡−1: như đã nêu trong phần Mô tả biến
𝑣𝑖: sai số không quan sát được của đặc trưng từng công ty
𝑣𝑡: sai số không quan sát được của chu kỳ kinh doanh
𝑣𝑗𝑡: sai số không quan sát được của đặc trưng từng ngành
𝜖𝑖𝑡: sai số riêng biệt
Kết quả hồi quy GMM cho chúng ta kết quả như sau: Bảng 4.4. Kết quả hồi quy của mơ hình số 1
Biến phụ thuộc: Iit/Kit-1 Hệ số t p value
Iit-1/Kit-2 -0.1183401 -1.70 0.088 kit-2 – sit-2 -0.6404306 -2.61 0.009 Δsit -0.1780177 -0.31 0.757 Δsit-1 0. 8796064 1.82 0.069 CFit/Kit-1 -0.1416774 -1.87 0.061 Số quan sát 1155
Số lượng biến công cụ 26
Kiểm định AR (2) 0.861
Kiểm định Sargan 0.131
Bảng 4.4 trình bày một số kết quả chính của ước lượng mơ hình số 1 với phương pháp GMM. Kiểm định Sargan là 0.232 (lớn hơn 0.1) nên chúng ta có thể tin tưởng vào kết quả của mơ hình. Đồng thời kiểm định AR (2) là 0.861 cho thấy bác bỏ giả thiết mơ hình có tự tương quan ở sai phân bậc I. Theo bảng 4.4, có thể thấy mối tương quan ngược chiều giữa đầu tư năm trước so với năm sau. Khi đầu tư năm trước tăng 1% thì đầu tư năm nay giảm 0.11%. Mức điều chỉnh cũng có ảnh hưởng ngược chiều lên đầu tư. Điều này hàm ý khi vốn cổ phần càng vượt xa mức tối ưu của nó thì đầu
tư càng giảm. Nhận định này có ý nghĩa tại mức 10%. Tiếp theo là hệ số tương quan âm giữa tăng trưởng doanh thu trong năm và đầu tư trong năm. Tuy nhiên, kết luận này khơng có ý nghĩa với p value quá cao. Mức tăng trưởng doanh thu trong năm trước lại có ảnh hưởng tích cực đến đầu tư trong năm hiện tại. Khi mức tăng trưởng năm trước tăng 1% thì mức đầu tư trong năm hiện tại tăng 0.87%. Kết quả có mức ý nghĩa 10% với p value là 0.069. Sau cùng, biến quan trọng nhất trong mơ hình là CF/K, thể hiện mức dòng tiền trong năm hiện tại. Kết quả hồi quy cho thấy hệ số tương quan giữa mức dòng tiền và mức đầu tư là -0.14. Kết quả này có ý nghĩa tại mức 10%. Điều này đi ngược lại với giả thiết H1 được đặt ra ở đầu bài nghiên cứu. Một sự gia tăng trong dòng tiền lại làm sụt giảm đầu tư của doanh nghiệp. Trước khi đi vào tìm hiểu một sự giải thích hợp lý cho kết quả này, chúng ta tiếp tục với kết quả hồi quy của mơ hình số 2 và mơ hình số 3.
Mơ hình số 2 như sau:
𝑰𝒊𝒕 𝑲𝒊𝒕−𝟏 = 𝜶𝟎+ 𝜶𝟏 𝑰𝒊𝒕−𝟏 𝑲𝒊𝒕−𝟏+ 𝜶𝟐(𝒌𝒊𝒕−𝟐− 𝒔𝒊𝒕−𝟐) + 𝜶𝟑∆𝒔𝒊𝒕+ 𝜶𝟒∆𝒔𝒊𝒕−𝟏+ 𝜶𝟓∆𝒆𝒎𝒑𝒊𝒕−𝟏 + 𝜶𝟔 𝑪𝑭𝒊𝒕 𝑲𝒊𝒕−𝟏+ 𝒗𝒊+ 𝒗𝒕+ 𝒗𝒋𝒕+ 𝝐𝒊𝒕
Theo đó, mơ hình 2 được hình thành bằng cách thêm vào mơ hình 2 biến Tăng trưởng
tuyển dụng Δempit, biến đo lường cơ hội đầu tư. Với mục đích là làm rõ mối tương
quan của đầu tư và dòng tiền với sự có mặt của biến Tăng trưởng tuyển dụng, mơ hình 2 tiếp tục sử dụng phương pháp GMM, kết quả như sau:
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy của mơ hình số 2
Biến phụ thuộc: Iit/Kit-1 Hệ số t p value
Iit-1/Kit-2 -0.6423481 -2.05 0.041 kit-2 – sit-2 -1.048976 -2.87 0.00 Δsit -0.4884479 -0.61 0.540 Δsit-1 0.9471353 1.54 0.123 Δempit-1 0.6612941 0.81 0.420 CFit/Kit-1 -0.2006694 -1.75 0.080 Số quan sát 1155
Số lượng biến công cụ 18
Kiểm định AR (2) 0.130
Với p value của kiểm định Sargan test là 0.266 và AR (2) là 0.13 (đều lớn hơn 0.1) chúng ta vẫn có thể chấp nhận kết quả của mơ hình. Như vậy, so với mơ hình 1, các hệ số tương quan của mơ hình 2 giống về dấu nhưng lại thay đổi về độ lớn của hệ số và mức ý nghĩa.
Kết quả cho thấy, mức đầu tư tiếp tục chịu tác động âm của mức đầu tư năm trước đó với hệ số tương quan là -0.64 (cao hơn so với mơ hình 1). Có ý nghĩa tại mức 10%. Mức điều chỉnh kit-2 – sit-2 vẫn có tác động nghịch chiều lên đầu tư nhưng với hệ số lớn hơn là -1.04. Mức tăng trưởng doanh thu trong năm tiếp tục khơng có tác động lên mức đầu tư trong năm. Khác với mơ hình 1, mức tăng trưởng năm trước đó có đã khơng có tác động lên đầu tư, (hệ số p value 0.12 lớn hơn 0.1). Biến đại diện cho dịng tiền tiếp tục có ảnh hưởng âm lên đầu tư với hệ số -0.2 (tăng so với mơ hình 1), có mức ý nghĩa 10%. Một lần nữa, mối quan hệ nghịch chiều giữa đầu tư và dòng tiền được thể hiện bởi kiểm định định lượng.
Biến mới mức tăng trưởng tuyển dụng được thêm vào lại có kết quả là không tác động lên biến phụ thuộc là mức đầu tư. Cụ thể, mặc dù hệ số tương quan là dương, hàm ý giả định các doanh nghiệp đẩy mạnh việc tuyển dụng, gia tăng chi phí nhân cơng để chuẩn bị cho kế hoạch đầu tư và cuối năm là hợp lý, nhưng p value lại quá cao (0.42) dẫn tới hệ số này khơng có ý nghĩa.
Như vậy, có thể thấy việc thêm vào mơ hình biến Tăng trưởng tuyển dụng Δempit có vẻ khơng phù hợp khi mà đồng loạt các mức ý nghĩa đều có xu hướng giảm đi so với trước khi thêm vào. Đồng thời, hệ số của riêng biến Δempit cũng khơng có ý nghĩa. Điều này khiến chúng ta phải xem xét lại giả định đề ra trước đó đối với mẫu nghiên cứu là các công ty tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2016. Cụ thể, giả định mức tăng lên của chi phí th lao động sẽ đại diện cho việc nhìn thấy cơ hội đầu tư của các nhà quản trị có vẻ là khơng phù hợp với mẫu nghiên cứu mà tác giả lựa chọn. Sự tăng lên trong chi phí th lao động có thể bao gồm các khoản tăng lương, thưởng, phụ cấp... có thể được diễn ra với ý định ban đầu là mở rộng sản xuất kinh doanh, tuy
nhiên thực tế việc đầu tư có thể khơng diễn ra vào ngay năm sau mà có thể thực hiện ngay trong năm hoặc vài năm sau đó. Tiếp theo là kết quả hồi quy mơ hình số 3. Nhắc lại mơ hình số 3: 𝑰𝒊𝒕 𝑲𝒊𝒕−𝟏 = 𝜶𝟎+ 𝜶𝟏 𝑰𝒊𝒕−𝟏 𝑲𝒊𝒕−𝟏+ 𝜶𝟐(𝒌𝒊𝒕−𝟐− 𝒔𝒊𝒕−𝟐) + 𝜶𝟑∆𝒔𝒊𝒕+ 𝜶𝟒∆𝒔𝒊𝒕−𝟏+ 𝜶𝟓∆𝒆𝒎𝒑𝒊𝒕−𝟏 + 𝜶𝟔𝒇𝒊𝒏𝒄𝒐𝒏𝑳𝑶𝑾𝒊𝒕+ 𝜶𝟕𝒂[𝑪𝑭𝒊𝒕 𝑲𝒊𝒕−𝟏∗ 𝒇𝒊𝒏𝒄𝒐𝒏𝑳𝑶𝑾𝒊𝒕] + 𝜶𝟕𝒃[𝑪𝑭𝒊𝒕 𝑲𝒊𝒕−𝟏∗ 𝒇𝒊𝒏𝒄𝒐𝒏𝑯𝑰𝑮𝑯𝒊𝒕] + 𝒗𝒊+ 𝒗𝒋𝒕+ 𝝐𝒊𝒕
Theo đó, kết quả hồi quy bằng phương pháp GMM như sau: Bảng 4.6. Kết quả hồi quy của mơ hình số 3
Biến phụ thuộc: Iit/Kit-1 Hệ số t p value
Iit-1/Kit-2 -0.5781064 -2.37 0.018 kit-2 – sit-2 -1.716774 -3.55 0.000 Δsit 0.84893 0.93 0.350 Δsit-1 1.116949 0.88 0.377 Δempit-1 -1.326779 -1.24 0.216 finconLOWit 0.8665957 1.58 0.114 CFit/Kit-1*finconLOWit -0.4283518 -1.86 0.063 CFit/Kit-1*finconHIGHit -0.1665389 -1.41 0.158 Số quan sát 1155
Số lượng biến công cụ 22
Kiểm định AR (2) 0.209
Kiểm định Sargan 0.787
Từ Bảng 4.6, có thể thấy các biến mức đầu tư năm trước và mức điều chỉnh tiếp tục có những ảnh hưởng âm lên mức đầu tư với mức ý nghĩa lần lượt là 5% và 1% . Các hệ số của 2 biến này lần lượt là -0.57 (đối với biến mức đầu tư năm trước đó) và - 1.71 (biến mức điều chỉnh). Tiếp đó là 2 biến thể hiện mức độ tăng trưởng doanh thu, cả hai đều khơng có tác đơng lên đầu tư. Mức tăng trưởng tuyển dụng tương tự kết quả của mơ hình 2, là khơng có ảnh hưởng lên mức đầu tư. Hệ số lần này là âm cho thấy lập luận về mức tăng trưởng tuyển dụng và đầu tư thực sự không phù hợp với mẫu nghiên cứu.
Phần còn lại của Bảng 4.6 thể hiện kết quả về các biến quan trọng của mơ hình 3. Biến thể hiện mức độ hạn chế tài chính finconLOWit khi đứng một mình khơng có ảnh hưởng lên đầu tư (p value = 0.114). Kế đó, biến CFit/Kit-1*finconLOWit thể hiện ảnh hưởng của hạn chế tài chính lên độ nhạy cảm đầu tư dịng tiền, có hệ số -0.42, ý nghĩa tại mức 10%. Cụ thể, finconLOW = 1 khi doanh nghiệp bị hạn chế tài chính ít và ngược lại. Biến CFit/Kit-1*finconHIGHit cũng có tác động dương nhưng khơng có ý nghĩa về kết quả phân tích. Như vậy, tác động chung của sự hạn chế tài chính lên độ nhạy cảm đầu tư – dòng tiền là cùng chiều. Doanh nghiệp càng ít bị hạn chế tài chính (finconLOW bằng 1) thì sẽ có mức đầu tư nhạy cảm ít hơn đối với dịng tiền.