RPT - Cao là những cơng ty có các giao dịch với bên liên quan cao hơn mức trung bình ngành; ngược lại là RPT - Thấp8. Các cơng ty có sự liên quan chính trị là các cơng ty có một người quản lý cấp cao hoặc thành viên HĐQT hiện đang phục vụ hoặc trước đây phục vụ trong chính phủ hoặc quân đội ở cấp cao; ngược lại là các cơng ty khơng liên quan chính trị. Div/ Shares là tổng cổ tức bằng tiền mặt chia cho số lượng cổ phần. Div/ MV là tổng cổ tức bằng tiền mặt chia cho giá trị thị trường của cổ phiếu vào cuối năm. Div/ Sales là tổng cổ tức bằng tiền mặt chia cho tổng doanh thu vào cuối năm. Thu nhập ròng trên tài sản (ROA) là tỷ số thu nhập rịng chưa trừ chi phí tài chính của một cơng ty chia cho tổng tài sản. EPS là thu nhập trên mỗi cổ phiếu, với thước đo lợi nhuận rịng của cơng ty.
Bảng A. Sự chênh lệch mức chi trả cổ tức giữa nhóm cơng ty có giao dịch với bên liên quan ở mức cao so với nhóm cơng ty ở mức thấp
Bảng B. Sự chênh lệch mức chi trả cổ tức giữa nhóm cơng ty có liên quan chính trị và nhóm cơng ty khơng liên quan chính trị
Bảng C. Sự chênh lệch các nhân tố khác giữa nhóm cơng ty có liên quan chính trị và nhóm cơng ty khơng liên quan chính trị
Nguồn: Từ thống kê dữ liệu của bài nghiên cứu
8 Cách phân nhóm RPTs – cao và RPTs – thấp được trình bày tại phụ lục 2
RPTs - Cao RPTs - Thấp
Mean Median Mean Median
DIV/ Shares 0.0019 0.0015 0.0017 0.0015 DIV/ MV 0.0849 0.0748 0.0809 0.0683 DIV/ Sales 0.0630 0.0290 0.1740 0.0406
Có liên quan chính trị Khơng liên quan chính trị
Mean Median Mean Median
DIV/ Shares 0.0020 0.0015 0.0018 0.0015 DIV/ MV 0.0750 0.0645 0.0844 0.0722 DIV/ Sales 0.0638 0.0357 0.1304 0.0347
Có liên quan chính trị Khơng liên quan chính trị
Mean Median Mean Median
ROA 0.1371 0.1187 0.1112 0.0982 EPS 0.0059 0.0051 0.0054 0.0034 RPT/MV 0.4709 0.0157 0.6528 0.0672
4.2. Phân tích mối tương quan
Ngồi việc phân tích thống kê mơ tả các biến chúng ta cần phải kiểm tra mối tương quan giữa các biến trong mơ hình để xem xét có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra hay không. Biến giải thích trong hồi quy khơng nên có mối quan hệ chặt chẽ với những biến độc lập còn lại, khi những biến này có liên quan chặt chẽ với nhau thì xảy ra một vấn đề được gọi là đa cộng tuyến. Nó thường xảy ra khi số lượng lớn của các biến độc lập được kết hợp trong một mơ hình hồi quy. Đó là bởi vì trong một số biến có thể đo lường các khái niệm hay các hiện tượng tương tự nhau. Một mơ hình hồi quy có đa cộng tuyến sẽ dẫn tới: Một là, phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn. Hai là, khoảng tin cậy sẽ rộng hơn. Ba là, tỷ số t “khơng có ý nghĩa”. Bốn là, R2 cao nhưng tỷ số t ít có ý nghĩa. Năm là, các ước lượng OLS và sai số chuẩn của chúng trở nên rất nhạy cảm với những thay đổi trong dữ liệu. Sáu là, dấu của các ước lượng của các ước lượng của các hệ số có thể sai. Bảy là , thêm vào hoặc bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác, mơ hình sẽ thay đổi về dấu hoặc thay đổi về độ lớn các ước lượng. Để phát hiện một vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, ma trận biến tương quan được xây dựng từ phần mềm Stata.
Phân tích đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
Bảng 4.4 cho thấy ma trận hệ số tương quan9 của các biến nghiên cứu. Vấn đề đa cộng tuyến dường như khơng xảy ra bởi vì các mối tương quan của tất cả các biến là thấp (dưới 0.8). Theo Gujarati (2004) vấn đề đa cộng tuyến giữa biến độc lập tồn tại khi mối tương quan giữa chúng lớn hơn 0.8. Vì vậy, dựa vào bảng ma trận hệ số tương quan của các biến (bảng 4.4) có thể kết luận rằng các biến độc lập trong nghiên cứu này khơng tương quan với nhau.
Phân tích mối tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc Kết quả phân tích hệ số tương quan giữa 1 và -1. Hệ số đo lường mức độ liên quan giữa biến phụ thuộc và các biến giải thích, dấu của hệ số cho thấy sự tương tác cùng hay ngược chiều giữa chúng.
Ma trận hệ số tương quan đã chỉ ra mối quan hệ giữa Div/Shares hoặc Div/MV hoặc Div/Sales với RPT/MV là tương quan âm, có ý nghĩa thống kê (hệ số tương quan lần lượt là -0.3314, -0.3866, -0.3806), điều này ủng hộ kỳ vọng giả thuyết H1 và giống với kết quả nghiên cứu của Su và các cộng sự (2014).