Biến Hiệu ứng biên Độ lệch chuẩn Mức ý nghĩa
STATE -0.1109451 0.03114 0.0000 TFOTL -0.1414946 0.02537 0.0000 TLTA 0.2533864 0.08134 0.0020 COVERAGE -0.0867393 0.01729 0.0000 INFLATION 0.9407278 0.13209 0.0000 PRICE -0.0000152 - 0.0000 SIZE -10.23213 3.56886 0.0040 MCTD 0.158911 0.04157 0.0000
Ghi chú: Đây là bảng kết quả đo lường hiệu ứng biên của các biến trong mơ hình hồi quy Logit hiệu chỉnh. STATE: tỷ lệ sở hữu nhà nước, TFOTL: Dòng tiền hoạt động kinh doanh trên tổng nợ, TLTA: Tổng nợ trên tổng tài sản, COVERAGE: Khả năng thanh toán lãi vay,
INFLATION: tỷ lệ lạm phát, PRICE: chênh lệch trong giá cổ phiếu, SIZE: Quy mô doanh
nghiệp, MCTD: Giá trị vốn hóa thị trường của doanh nghiệp trên tổng nợ.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ kết quả ước lượng hồi quy Logit (phần mềm Stata)
4.3 Xử lý các khuyết tật của mơ hình
Để giảm thiểu hạn chế của mơ hình Logit, bài nghiên cứu tiến hành xem xét mối quan hệ tương quan và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến (bằng hệ số VIF). Kết quả phân tích tương quan và đa cộng tuyến được trình bày tại bảng 4.4. Kết quả các hệ số tương quan của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy đa số đều có giá trị tuyệt đối nhỏ hơn 0.8. Tuy nhiên, hệ số tương quan cặp giữa hai biến
MCTD và TLTA là -0.854. Kết quả kiểm định cho thấy các hệ số VIF của tất cả các
biến đều có giá trị nhỏ hơn 10, chứng tỏ vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến không nghiêm trọng.
Ma trận hệ số tương quan STATE 1 TFOTL 0.1252* 1 0.0000 TLTA 0.1214* -0.3243* 1 0.0000 0.0000 NOCREDINT -0.0412* 0.1955* -0.5992* 1 0.0166 0.0000 0.0000 COVERAGE 0.1579* 0.3227* -0.4922* 0.4134* 1 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 INFLATION 0.0069 -0.0437* 0.0411* -0.0690* -0.1146* 1 0.6902 0.0111 0.0169 0.0001 0.0000 PRICE 0.0440* 0.1369* -0.0507* 0.0732* 0.1419* -0.2262* 1 0.0106 0.0000 0.0032 0.0000 0.0000 0.0000 SIZE -0.0113 0.0679* -0.0872* 0.0671* 0.2097* 0.0506* 0.0142 1 0.5107 0.0001 0.0000 0.0001 0.0000 0.0032 0.4083 MCTD -0.0634* 0.3574* -0.8540* 0.5372* 0.6123* -0.1270* 0.1477* 0.3075* 1 0.0002 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Thống kê đa cộng tuyến
VIF 1.0534 1.1896 3.7693 1.5545 1.0404 1.0711 1.042 1.0448 3.358
Ghi chú: Các giá trị trong mục Ma trận hệ số tương quan là hệ số tương quan cặp, mục Thống kê đa cộng tuyến, VIF (variance inflation) là nhân tử phóng đại phương sai nhằm xem xét vấn đề đa cộng tuyến giữa các biếntrong mơ hình. STATE: tỷ lệ sở hữu nhà nước, TFOTL: Dòng tiền hoạt động kinh doanh trên tổng nợ, TLTA: Tổng nợ trên tổng tài sản, NOCREDINT: Biến thanh khoản, COVERAGE: Khả năng thanh toán lãi vay,
INFLATION: tỷ lệ lạm phát, PRICE: chênh lệch trong giá cổ phiếu, SIZE: Quy mô doanh nghiệp, MCTD: Giá trị vốn hóa thị trường của doanh
4.4 Xác định mức độ chính xác của mơ hình
Như đã thảo luận ở chương 3, để đo lường mức độ chính xác của mơ hình, nghiên cứu sử dụng các thước đo bao gồm giá trị AUC, hệ số Gini và tỷ lệ phân loại độ chính xác. Kết quả đo lường độ chính xác của mơ hình được trình bày tại bảng 4.5. Theo đó, giá trị AUC đạt 0.784 > 0.6, như vậy mơ hình được xem là có độ tin cậy khá cao. Hệ số Gini đạt 56.8% và tỷ lệ phân loại độ chính xác đạt 79.92% đều lớn hơn 50%. Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình Logit xem xét mối quan hệ giữa tỷ lệ sở hữu nhà nước và khả năng kiệt quệ tài chính có độ chính xác cao.
Bảng 4.5 Kết quả thang đo mức độ chính xác của mơ hình
Thước đo Giá trị đạt được Giá trị so sánh
Giá trị AUC 0.784 0.6
Hệ số Gini 0.568 0.5
Tỷ lệ phân loại độc chính xác 79.92% 50%
Nguồn: Tổng hợp của tác giả (phần mềm Stata)
Tóm tắt chương 4
Dựa trên các kết quả phân tích thống kê mơ tả, ước lượng hồi quy bằng mơ hình Logit và đo lường hiệu ứng biên của biến độc lập với biến phụ thuộc, nghiên cứu đã cho thấy tỷ lệ sở hữu nhà nước có ảnh hưởng ngược chiều đến khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp. Cụ thể khi tỷ lệ sở hữu nhà nước tăng hoặc giảm 1% thì khả năng doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính giảm hoặc tăng tương ứng 0.111% với điều kiện các yếu tố khác không đổi ở mức giá trị trung bình. Hơn nữa, nghiên cứu đã chứng minh được, mơ hình sử dụng để xem xét ảnh hưởng của tỷ lệ sở hữu nhà nước đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp có độ chính xác khá cao, góp phần làm tăng tính tin cậy của kết quả nghiên cứu.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1 Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Bằng mẫu nghiên cứu là 570 doanh nghiệp phi tài chính đã và đang được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh (HSX) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ năm 2008-2016. Bài nghiên cứu thực hiện nhiều phân tích khác nhau: thống kê mơ tả, kiểm định sự khác biệt trung bình, ước lượng hồi quy Logit và đo lường hiệu ứng biên để ảnh hưởng của tỷ lệ sở hữu nhà nước đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp.
Kết quả nghiên cứu tìm được là các doanh nghiệp có tỷ lệ sở hữu nhà nước càng cao thì khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp đó càng thấp và ngược lại, doanh nghiệp tỷ lệ vốn nhà nước thấp thì khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp cao hơn. Điều này có thể được lý giải do các doanh nghiệp có vốn sở hữu của nhà nước thường nhận được sự bảo lãnh ngầm từ nhà nước, nên các doanh nghiệp này khi gặp khó khăn về tài chính sẽ nhận được sự hỗ trợ từ nhà nước giúp doanh nghiệp vượt qua giai đoạn khó khăn để không dẫn đến kiệt quệ tài chính. Ngồi ra, việc quản lý vốn sở hữu của nhà nước trong doanh nghiệp được quy định rất chặt chẽ trong Nghị định 91/2015/NĐ-CP ngày 13 tháng 10 năm 2015 của Chính phủ. Hàng năm Kiểm tốn Nhà nước đều có các đợt kiểm tra hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp có tỷ lệ sở hữu nhà nước xem vốn nhà nước nằm ở đây có an tồn khơng, có được sử dụng hiệu quả khơng. Vì vậy, địi hỏi các doanh nghiệp có vốn nhà nước phải nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh nói chung và hiệu quả sử dụng vốn nhà nước nói riêng. Từ đó, giúp doanh nghiệp ít khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính hơn.
Dựa vào các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, bài nghiên cứu cũng chỉ ra các nhân tố khác có ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính như: dịng tiền hoạt động kinh doanh trên tổng nợ, khả năng thanh toán lãi vay, biến động trong giá cổ phiếu và quy mơ doanh nghiệp có tác động ngược chiều đến khả năng kiệt quệ tài chính của
doanh nghiệp; tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ lệ lạm phát, giá trị vốn hóa thị trường của doanh nghiệp trên tổng nợ có tác động cùng chiều đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp.
Nghiên cứu cũng tiến hành khắc phục các khuyết tật của mơ hình bằng các kiểm định tương quan và hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến. Đo lường mức độ chính xác của mơ hình bằng các thước đo giá trị AUC, hệ số Gini và tỷ lệ phân loại độ chính xác. Các kết quả kiểm định và hệ số đo lường cho thấy mơ hình nghiên cứu áp dụng là phù hợp và có độ chính xác cao, kết quả nghiên cứu đáng tin cậy. Tóm lại, bài nghiên cứu đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm về ảnh hưởng tỷ lệ sở hữu và khả năng lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp phi tài chính đang niêm yết tại Việt Nam. Kết quả bài nghiên cứu phù hợp với các nghiên cứu trước đây và tình hình thực tế tại Việt Nam giai đoạn 2008-2016.
Hiện nay, ở Việt Nam việc thối vốn tại các doanh nghiệp có vốn sở hữu nhà nước đang được đẩy mạnh nhằm mục đích cải thiện hiệu quả hoạt động doanh nghiệp sau cổ phần hóa, bổ sung nguồn thu cho ngân sách, tạo cơ hội đầu tư cho các tổ chức, cá nhân khác. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cho thấy việc làm này cũng có mặt hạn chế là làm cho doanh nghiệp có khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính cao hơn. Vì vậy, việc giảm tỷ lệ sở hữu nhà nước trong doanh nghiệp cần có thời gian và lộ trình cụ thể, tạo điều kiện cho doanh nghiệp và các nhà đầu tư kịp thời thích nghi.
5.2 Hạn chế của nghiên cứu
Bài nghiên cứu đã có những đóng góp nhất định cả về lý thuyết và thực tiễn cho mối quan hệ giữa tỷ lệ sở hữu nhà nước và khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp tại Việt Nam. Tuy nhiên, bài nghiên cứu vẫn tồn tại một số hạn chế như sau: Thứ nhất, bài nghiên cứu sử dụng một mẫu gồm 570 doanh nghiệp (với 3,381 quan sát) đã và đang niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh
(HSX) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ năm 2008- 2016 so với hơn 612,000 doanh nghiệp trên toàn quốc và gần 3,000 doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khốn thì mẫu nghiên cứu chưa đủ đại diện mạnh mẽ cho tổng thể.
Thứ hai, dữ liệu nghiên cứu trong bài mặc dù đã sử dụng dữ liệu lấy từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán hàng năm của doanh nghiệp, tuy nhiên, khó tránh khỏi việc các dữ liệu này đã qua xử lý, nên khó đánh giá được mức độ chính xác, tin cậy hồn tồn của nguồn dữ liệu. Vì vậy, có thể gây ra sự sai sót trong kỹ thuật phân tích số liệu, dẫn đến kết quả nghiên cứu giảm độ tin cậy.
Thứ ba, bài nghiên chưa xem xét đến mối quan hệ giữa tỷ lệ sở hữu nhà nước và khả năng kiệt quệ tài chính doanh nghiệp đặt trong có bối cảnh khác nhau như: các giai đoạn của chu kỳ kinh tế, các ngành nghề, lĩnh vực kinh doanh khác nhau…
5.3 Hướng nghiên cứu tiếp theo
Từ những kết quả đạt được cũng như các hạn chế của đề tài, trong tương lai, các bài nghiên cứu về tỷ lệ sở hữu nhà nước và khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp có thể mở rộng theo một số hướng nghiên cứu như sau:
Thứ nhất, các bài nghiên cứu sau với mẫu dữ liệu lớn hơn và thời gian dài hơn có thể xem xét mối quan hệ giữa tỷ lệ sở hữu nhà nước và khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp trong các giai đoạn khác nhau của chu kỳ kinh tế, ví dụ như trước khủng hoảng kinh tế, trong khủng hoảng kinh tế và sau khủng hoảng kinh tế.
Thứ hai, các nghiên cứu sau có thể xem xét tác động sở hữu vốn của các đối tượng khác đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp như: Tỷ lệ sở hữu cá nhân, tỷ lệ sở hữu tổ chức hoặc tỷ lệ sở hữu nước ngoài…
Đề tài nghiên cứu tác động của tỷ lệ sở hữu nhà nước đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp là một đề tài mới trên thế giới cũng như ở Việt Nam. Do
đó, để khắc phục những hạn chế cịn tồn tại của đề tài, làm rõ hơn vấn đề nghiên cứu cũng như bổ sung nhứng kiến thức học thuật cần thiết thì cần những nghiên cứu thực nghiệm về sau trên các mẫu dự liệu có khơng gian và thời gian khác. Tác giả hy vọng đề tài nghiên cứu sẽ được tiếp tục phát triển trong tương lai.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Agarwal và các cộng sự, 2008. Comparing the performance of market-based and accounting-based bankruptcy prediction models. Journal of Banking & Finance, 32, 1541–1551.
Altman, E. I., 1968. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23, 589–609.
Altman, E. I., 2000. Predicting financial distress of companies: Revisiting the Z- score and ZetaR models. New York University Salomon Center working paper series.
Altman và các cộng sự, 2007. Modelling credit risk for SMEs: Evidence from the U.S. market. Abacus, 43, 332–357.
Altman và các cộng sự, 2010. The value of non-financial information in small and medium-sized enterprise risk management. The Journal of Credit Risk, 6, 1–33. Altman và Hotchkiss, 2006. Corporate Financial Distress and Bankruptcy: Predict
and Avoid Bankruptcy, Analyze and Invest in Distressed Debt. New Jersey: John
Wiley & Sons Inc, 3rd ed.
Andrade và các cộng sự, 1998. How costly is financial not economic distress? Evidence from highly leveraged transactions that became distressed. Journal of finance, 53, 1443-1493.
Asquith và các cộng sự, 1994. Anatomy of financial distress: An examination of junk-bond issuers. The Quarterly Journal of Economics, 109, 625-658
Beaver, W. H., 1966. Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting
Beaver và các cộng sự, 2005. Have financial statements become less informative? Evidence from the ability of financial ratios to predict bankruptcy. Review of Accounting Studies, 10, 93–122.
Christidis và Gregory, 2010. Some new models for financial distress prediction in the UK. Xfi centre for finance and investment discussion, 10.
Claessens, 1997. Enterprise Performance and Management Turnover in the Czech Republic. European Economic Review, 43, 1115-1124.
DeLong và các cộng sự, 1988. Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: A nonparametric approach. Biometrics, 44, 837–845.
Dyck và Wruck, 1998. Organization Structure, Contract Design and Government Ownership: A Clinical Analysis of German Privatization. Journal of Corporate Finance: Contracting, Governance and Organization, 4, 265-299.
Estrin và Perotin, 1991. Does ownership always matter?. International Journal of Industrial Organization, 9th ed, 1, 55–73.
Joseph và các cộng sự, 2013. Institutions, ownership structures, and distress resolution in China. Journal of Corporate Finance, 23, 71-87.
Godfrey, M. D., 2009. The TANH transformation. Information System Laboratory,
Stanford University.
Gunasekarage và các cộng sự, 2007. The influence of the degree of state ownership and the ownership concentration on the performance of listed Chinese companies.
Research in International Business and Finance, 2, 379–395.
Hisyam và các cộng sự, 2008. Government ownership and performance: Analysis of listed companies in Malaysia. Corporate Ownership & Control, 6, 434-442.
Long và Freese, 2003. Regression models for categorical dependent variables using
Stata. College Station, Texas: Stata Press.
Marais, 1979. A method for quantifying companies' relative financial strength. Bank of England.
Mare, D. S., 2012. Contribution of macroeconomic factors to the prediction of small bank failures. Paper presented at 4th International IFABS Conference, Valencia, Spain.
Mario Hernandez Tinoco, Nick Wilson, 2013. Financial distress and bankruptcy prediction among listed companies using accounting, market and macroeconomic variables. International Review of Financial Analysis, 30, 394-419.
Megginson và các cộng sự, 1994. The Financial and Operating Performance of Newly Privatized Firms: An International Empirical Analysis. Journal of Finance, 49, 403-452.
Megginson và các cộng sự, 2001. From State to Market: A Survey of Empirical Studies on Privatization. Journal of Economic Literature, 39, 321-389.
Nam và các cộng sự, 2008. Bankcruptcy prediction using a discrete-time duration model incorporating temporal and macroeconomic dependencies. Journal of Forcasting, 27, 493-506.
Ohlson, J. A. ,1980. Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy.
Journal of Accounting Research, 18, 109–131.
Orden và Garmendia, 2005. Does it Matter Ownership Structure? Performance in Spanish Companies. Journal of European Financial Management, 1-40.
Pindado và các cộng sự, 2008. Estimating financial distress likeli- hood. Journal of
Qu, Y. , 2008. Macroeconomic factors and probability of default. European Journal
of Economics, Finance and Administrative Sciences, 192–215.
Rees, W. P., 1995. Financial analysis. London: Prentice-Hall.
Reisz và các cộng sự, 2007. A market-based framework for bankruptcy prediction.
Journal of Financial Stability, 3, 85–131.
Rohani Md-Rus và các cộng sự, 2013. Ownership Structure and Financial Distress.
Journal of Advanced Management Science, 4, 363-367.
Shumway, T., 2001. Forecasting bankruptcy more accurately: a simple hazard model. Journal of Business, 74(1), 101-124
Zeitun và G. Tian, 2007. Does ownership affect a firm’s performance and default risk in Jordan?. Corporate Governance, 7, 66-82.
Wei và các cộng sự, 2005. Ownership structure and firm value in China’s privatized firms: 1991–2001”. Journal of Finance and Quantitative Analysis, 40, 87–108. Whitaker, R. B., 1999. The early stages of financial distress. Journal of Economics
and Finance, 23(2), 123-133.
Wruck, K. H., 1990. Financial distress, reorganization, and organization efficiency.
Journal of Financial Economics, 27, 419-444.