CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Thống kê mô tả và phân tích tương quan
4.1.2. Phân tích tương quan và kiểm định đa cộng tuyến
Bằng kỹ thuật phân tích hồi quy dữ liệu bảng, mơ hình có thể loại bỏ tác động từ biến số không thể quan sát được và sẽ khắc phục được kết quả hồi quy bị chệch do bỏ sót biến. Tuy nhiên, việc gộp tất cả các dữ liệu khơng phân biệt đặc tính thay đổi theo thời gian của dữ liệu chéo trong hồi quy gộp đã ngầm giả định rằng mối quan hệ giữa các biến không thay đổi cho tất cả các quan sát. Để ước lượng hồi quy không bị chệch và nhất qn, mơ hình phải đảm bảo rằng các biến phải là biến ngoại sinh, hay các biến khơng có hiện tượng nội sinh, mơ hình phải thỏa mãn khơng có khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Trong phần tiếp theo, tác giả sẽ tiến hành phân tích tương quan và kiểm định về đa cộng tuyến các biến trong mơ hình. Trong khi đó, vấn đề nội sinh liên quan đến cấu trúc sở hữu sẽ được xử lý riêng với phép hồi quy 2 giai đoạn với biến công cụ (2SLS).
Trước khi thực hiện các phép hồi quy, tác giả tiến hành phân tích tương quan giữa các biến để so sánh mức độ phù hợp với các giả thuyết (về mặt trực quan) cũng như khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến có thể làm cho kết quả hồi quy bị sai lệch. Kết quả phân tích tương quan được thể hiện trong bảng 4.2.
Bảng 4.2: Tương quan các biến trong nghiên cứu
Variable ETR1 ETR2 BTG1 BTG2 VR CR VR_CR SIZE LEV CINT RDINT INVINT ABS_DA MKTBK ROA VR 0.7450* 0.2171* 0.8725* 0.8317* 1 Sig. 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 CR -0.5990* -0.1514* -0.6046* -0.4205* -0.4475* 1 Sig. 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 VR_CR 0.7249* 0.1766* 0.8027* 0.6718* 0.8319* -0.6989* 1 Sig. 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 SIZE 0.0738* 0.2798* 0.0201 0.0493 0.0793* 0.0362 0.0387 1 Sig. 0.0397 0.0000 0.5766 0.1694 0.0271 0.3134 0.2814 LEV -0.0089 0.0020 -0.0289 -0.0029 -0.0011 0.1056* -0.0346 0.4061* 1 Sig. 0.8033 0.9566 0.4207 0.9354 0.9758 0.0032 0.3349 0.0000 CINT -0.1676* -0.0080 -0.1416* -0.0771* -0.1219* 0.1900* -0.1539* 0.0446 0.3639* 1 Sig. 0.0000 0.8230 0.0001 0.0315 0.0007 0.0000 0.0000 0.2146 0.0000 RDINT -0.0323 -0.0057 -0.0281 -0.0162 -0.0909* -0.0509 -0.0733* -0.2270* -0.1363* 0.0913* 1 Sig. 0.3686 0.8732 0.4337 0.6528 0.0112 0.1566 0.0412 0.0000 0.0001 0.0109 INVINT 0.0740* 0.0463 0.0641* 0.0437 0.0755* -0.0567 0.0602* 0.1729* -0.2465* -0.2959* -0.2129* 1 Sig. 0.0392 0.1975 0.0742 0.2240 0.0353 0.1145 0.0936 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ABS_DA -0.0895* -0.1024* -0.1181* -0.1253* -0.0408 0.0424 -0.0377 -0.1039* -0.1127* -0.1039* -0.1163* 0.0952* 1 Sig. 0.0126 0.0043 0.0010 0.0005 0.2557 0.2379 0.2936 0.0037 0.0017 0.0037 0.0012 0.0079 MKTBK -0.1039* -0.0224 -0.1546* -0.1862* -0.0811* 0.1199* -0.0742* 0.0140 0.0080 0.0524 -0.1449* -0.1071* 0.0779* 1 Sig. 0.0038 0.5334 0.0000 0.0000 0.0238 0.0008 0.0387 0.6976 0.8230 0.1441 0.0001 0.0028 0.0299 ROA 0.0179 -0.0541 0.2109* 0.2229* -0.0696* -0.1740* -0.0188 -0.1892* -0.1858* -0.0093 0.3075* -0.1284* -0.1462* -0.2204* 1 Sig. 0.6178 0.1320 0.0000 0.0000 0.0523 0.0000 0.6007 0.0000 0.0000 0.7958 0.0000 0.0003 0.0000 0.0000
Đầu tiên, khi xem xét mối tương quan giữa các biến phụ thuộc (nhóm biến đo lường mức độ tránh thuế) và các nhóm biến độc lập chính (nhóm biến đo lường cấu trúc sở hữu), kết quả phân tích tương quan trong bảng 4.2, ở dòng đầu tiên cho thấy có một mức tương quan dương, có ý nghĩa thống kê giữa các biến ETR1, ETR2, BTG1, BTG2 và biến VR, điều này cho thấy, về mặt trực quan, sự gia tăng trong mức độ kiểm soát (quyền biểu quyết) làm gia tăng khả năng tránh thuế. Kết quả trong bảng 4.2, ở dòng thứ hai cũng chỉ ra một mối tương quan nghịch biến, có ý nghĩa thống kê giữa ETR1, ETR2, BTG1, BTG2 và CR, điều này cho thấy, về mặt trực quan, sự gia tăng trong quyền ngân lưu làm giảm khả năng tránh thuế. Đồng thời, tác giả cũng tìm thấy mối tương quan có ý nghĩa thống kê giữa ETR1, ETR2, BTG1, BTG2 và VR_CR, điều này cho thấy, khi tồn tại sự tách biết giữa quyền kiểm soát và quyền ngân lưu thì doanh nghiệp sẽ có động cơ né thuế.
Tiếp theo, khi xem xét mối tương quan giữa các biến phụ thuộc với các biến kiểm soát, kết quả trong bảng 4.2 cũng cho thấy, mối tương quan giữa các biến phụ thuộc (ETR1, ETR2, BTG1, BTG2) với các biến kiểm soát (SIZE, LEV, CINT, RDINT, INVINT, ABS_DA, MKTBK, ROA), có ý nghĩa thống kê và thể hiện đúng kỳ vọng dấu ở đa số các trường hợp.
Cuối cùng, hệ số tương quan giữa các biến độc lập và các kiểm soát với nhau đều nhận giá trị thấp (<0.5) điều này cho thấy khơng có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình hồi quy. Tuy vậy, để kết quả của nghiên cứu đảm bảo tính hiệu quả, tác giả thực hiện kiểm định đa cộng tuyến.
Bảng 4.3 trình bày kết quả kiểm định đa cộng tuyến với hệ số VIF (Variance Inflation Factor) hệ số nhân tử phóng đại phương sai. Cột (1, 2) trình bày kiểm định trong phương trình sở hữu tập trung (biến phụ thuộc là: ETR1, ETR2, BTG1, BTG2, biến câu trúc sở hữu là VR). Cột (3, 4) trình trình bày kiểm định trong phương trình sở hữu có sự khác biệt giữa VR và CR (biến phụ thuộc là: ETR1, ETR2, BTG1, BTG2, biến câu trúc sở hữu là CR và VR_CR). Các biến giải thích đều có VIF < 10 (trung bình VIF=1.25 và 1.45) trong cả 2 phương trình. Do vậy, đảm bảo không xảy
ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
Bảng 4.3: Kiểm định đa cộng tuyến
Variable
Sở hữu tập trung (Giả thuyết H1 và H2)
Sự kiểm soát vượt quá quyền sở hữu (H3 và H4) VIF (1) 1/VIF (2) VIF (3) 1/VIF (4) VR 1.04 0.960 CR 2.15 0.466 VR_CR 2.07 0.484 SIZE 1.37 0.730 1.37 0.731 LEV 1.59 0.630 1.59 0.630 CINT 1.25 0.799 1.27 0.786 RDINT 1.22 0.818 1.23 0.813 INVINT 1.33 0.752 1.33 0.753 ABS_DA 1.07 0.934 1.07 0.931 MKTBK 1.11 0.901 1.11 0.903 ROA 1.23 0.814 1.28 0.779 Mean VIF 1.25 1.45
Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa vào kết quả kiểm định thực hiện trên Stata