Chương 4 : KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
4.3. Phân tích kết quả ước lượng hồi quy
4.3.1.3. Kiểm định phương sai thay đổi
Kiểm định Breusch-Pagan
Giá trị Chi bình phương 1822,53
P-value 0,0000
Giả thuyết: H0: Phương sai không thay đổi H1: Phương sai có thay đổi
Với kết quả p - value = 0,0000 quá nhỏ nên ta yên tâm bác bỏ giả thuyết H0 Từ kết quả kiểm định Breusch - Pagan cho thấy phương sai thay đổi trong mơ hình. Theo Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh (2013) chỉ ra rằng muốn ước lượng theo mơ hình OLS thì phải thỏa mãn các giả thuyết kèm theo trong đó có giả thuyết 3 là phương sai khơng thay đổi.
4.3.1.4. Lựa chọn mơ hình phù hợp (FEM, REM, OLS, GLS và GMM)
Kiểm định Hausman
Giá trị Chi bình phương 173,66
P-value 0,0000
Giả thuyết Ho: Mơ hình REM phù hợp hơn FEM
H1: Mơ hình FEM phù hợp hơn REM
Kết quả kiểm định Kiểm định Hausman: Với kết quả p - value = 0,0000 quá
nhỏ nên ta yên tâm bác bỏ Giả thuyết Ho: Mơ hình REM phù hợp hơn FEM, chấp nhận H1: Mơ hình FEM phù hợp hơn REM, điều này chỉ ra rằng nếu phải chọn một trong hai mơ hình FEM và REM thì nên chọn FEM.
Giả thuyết:
H1: Mơ hình FEM phù hợp hơn mơ hình OLS (Phương sai có thay đổi)
Kết quả kiểm định Kiểm định Breusch - Pagan: Với kết quả p - value = 0,0000 quá nhỏ nên ta yên tâm bác bỏ giả thuyết H0: Phương sai không thay đổi, chấp nhận H1: Phương sai có thay đổi. Điều này khẳng định hồi quy bằng phương pháp ước lượng FEM là phù hợp nhất trong ba phương pháp OLS.
Kết quả nghiên cứu của (Deloof, 2003) chỉ ra rằng kết có thể bị ảnh hưởng tìm tàng nội sinh số ngày phải thu, số ngày hàng tồn kho, số ngày phải trả bị tác động hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Chiều nguợc lại hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp cũng có tác dụng đến số ngày phải thu, số ngày hàng tồn kho và số ngày phải trả. Lợi nhuận doanh nnghiệp là một điển hình giải thích cho các biến độc lập khi doanh nghiệp lợi nhuận thấp doanh nghiệp sẽ trì hỗn trả nợ khách hàng.
Do dữ liệu nghiên cứu vừa bị phương sai thay đổi, vừa bị tự quan và cả nội sinh nữa nên việc sử dụng mơ hình OLS, FEM và REM là hồn tồn khơng phù hợp kết quả thu được sẽ không hiệu quả và đáng tin cậy. Chẳng hạn do nội sinh sẽ làm cho OLS không vững, phương sai thay đổi và tự tương quan sẽ làm cho ước lượng không hiệu quả. Hơn thế nữa đây là dữ liệu bảng mà tiến hành hồi quy chúng ta phải dùng những phương pháp chuyên biệt. Sau cùng do đặc thù dữ liệu thu thập được là dữ liệu khơng cân bằng theo nhóm tác giả (Caballero, S et al, 2013) chỉ ra rằng dùng dữ liệu bảng để loại bỏ yếu tố khơng đồng nhất và nhóm tác giả này cũng sử dụng phương pháp GMM hai bước để giải quyết vấn đề nội sinh.
Chính vì điều này là cơ sở quan trọng để tác giả quyết định sử dụng phương pháp GMM hai bước trong bài nghiên cứu của mình để khắc phục khuyết tật nói trên.
4.3.1.5. Kiểm định tính vững của mơ hình
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy phương trình (1) theo phương pháp OLS, OLS- robust, GLS và GMM
OLS OLS-robust GLS GMM
NTC 0,0000569 0,0000569* 0,0000281* 0,0004083 ** NTC2 -4,73e-09 -4,73e-09 -1,65e-09*** -4,59e-08** ZIZE 0,0706496*** 0,0706496*** 0,0386563*** 0,1228851 *** LEV 0,0180363 0,0180363 0,1787248*** 0,167707 GROWTH -0,0016267 0,0016267 -0,0024995 0,0102913 ROA 2,47116*** 2,47116*** 2,103077*** 0,4327781 AR(1) 0,000 AR(2) 0,111 Sargan test 0,777 Hansen test 0,844 F F( 14, 1797) = 74,68 F( 14, 1797) = 33,14 Wald chi2(14) = 1690,11 F(15, 222)= 30,32 Prob > F 0,0000 0,0000 0,0000 0,000 R-squared 0.3678 0,3678
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả; bao gồm 1.812 quan sát từ 222 doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2008 - 2016.
*** có ý nghĩa ở mức 1% ** có ý nghĩa ở mức 5%
* có ý nghĩa ở mức 10%
Trong đó: Q: Hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp; NTC: Chu kỳ thường mại
thuần; NTC2: Chu kỳ thương mại thuần bình phương; SIZE: Quy mô của doanh
nghiệp; LEV: Địn bẩy tài chính của doanh nghiệp; GROWTH: Cơ hội tăng trưởng
của doanh nghiệp; ROA: Tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp.
Mặc dù kết quả nghiên cứu của tác giả tiếp cận bằng nhiều phương pháp khác nhau nhưng cho kết quả là đồng nhất về dấu và kỳ vọng ban đầu giống nhau. Và phương pháp tiếp cận bằng GMM đã ủng hộ giả thuyết đó, kết quả thu được vững hơn. Tức là hình dạng đồ thị là giống nhau có dạng hình chử U ngược. Các giá trị (R- squared = 36,78%). Nói chung mơ hình này OLS giải thích được tương đối kết quả về ảnh hưởng của quản trị vốn luân chuyển lên hiệu quả hoạt động doanh nghiệp. Bên cạnh đó giá trị kiểm định và P - value tương ứng của các mơ hình OLS, OLS - robust, GLS và GMM lần lượt F( 14, 1797) = 74,68; F( 14, 1797) = 33,14; Wald chi2(14) = 1690,11; F(15, 222) = 30,32; Pvalue = 0,000. Điều này cũng cho thấy mơ hình sử dụng là phù hợp.
Tuy nhiên độ vững và tính hiệu quả của hệ số trong mơ hình hồi quy có thể bị nghi ngờ vì tác giả đã chỉ ra rằng dữ liệu bị nội sinh nên nên ước lượng OLS khơng vững, cịn OLS – rubust khi hồi quy cách này chưa xử lý triệt để vì chỉ chỉnh lại sai số chuẩn mà thôi, hệ số hồi quy vẫn như ban đầu. Do phương sai thay đổi và tự tương quan nên ước lượng OLS khơng hiệu quả. Tuy nhiên ước tính mơ hình hồi quy OLS khơng phản ảnh được sự khác biệt của mỗi doanh nghiệp. Tác giả đã tiến hành kiểm định Breusch-Pagan kết quả cho thấy phương sai thay đổi nên không thể dùng OLS. Tác giả cũng dùng kiểm định Hausman kết quả cho thấy mơ hình FEM phù hợp, tuy nhiên theo kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Liên Hoa và Nguyễn Thị Bích Phương (2014) chỉ ra rằng do tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi, nên dùng phương pháp GLS để khắc phục hiện tượng này trong mơ hình của mình. Mặc dù tác giả cố gắng giải quyết GLS để khắc phục và kiểm tra tính vững của mơ hình. Sau cùng là bị nội sinh nên tác giả ước tính theo phương pháp GMM.
Kiểm định các giả thuyết về hệ số hồi quy
Ho: Các hệ số hồi quy riêng điều bằng không
H1: Không phải tất các hệ số hồi quy riêng đồng thời bằng không
Tác giả dùng thống kê F= 𝑅2(𝑛−𝑘)
(1−𝑅2)(𝑘−1) , như vậy giữa F và R2 có liên quan với nhau. R2 càng lớn thì F càng lớn, khi R2 = 0 thì F= 0. Khi R2 = 1 thì F vơ hạn. Do vậy việc kiểm định giả thuyết H0 cũng là kiểm định giả thuyết cho rằng R2 (trong tổng thể thống kê) = 0.
Để thực hiện kiểm định giả thuyết, chúng ta áp dụng nguyên tắc sau:
Tính F theo công thức : F = 𝑅2(𝑛−𝑘)
(1−𝑅2)(𝑘−1)
Với mức ý nghĩa α, tra bảng phân phối Fisher - Snedecor với bậc tự do n1 =
(k-1) và n2 = n - k để tìm giá trị Fα(k -1,n - k). Trong đó n là số quan sát, k là số biến trong mơ hình hồi quy (kể cả biến phụ thuộc). Fα(k-1,n-k) là giá trị thỏa mãn điều kiện:
P[F > Fα(k-1,n-k)] = α
Nếu F > Fα(k-1,n-k) thì bác bỏ giả thuyết H0, tức là hệ số hồi quy không đồng
thời bằng 0, (hay hệ số xác định R2 khác 0 có ý nghĩa). Ngược lại nếu F <
Fα(k-1,n-k) thì ta khơng thể bác bỏ giả thuyết H0 tức là hệ số hồi quy đồng
thời bằng không (hay hệ số xác định R2 khác 0 khơng có ý nghĩa).
(Hồng Ngọc Nhậm, 2012)
Theo kết quả sau khi thực hiện hồi quy theo phương pháp GMM thu được:
Kiểm định F
F(15, 222) 30,32
Kết quả F có P-valule rất nhỏ nên: Bác bỏ Ho: Các hệ số hồi quy riêng điều
bằng không và chấp nhận H1: Không phải tất các hệ số hồi quy riêng đồng thời bằng không.
Điều này hàm ý rằng các biến độc lập đưa vào điều giải thích cho biến phụ thuộc, do vậy mơ hình là phù hợp.
4.3.1.6. Kết quả hồi quy mơ hình thứ nhất (1) bằng phương pháp GMM
Phân tích ma trận hệ số tương quan trên chưa đưa ra được kết quả sau cùng về mối quan hệ giữa chu kỳ thương mại thuần và và hiệu quả hoạt động doanh nghiệp tại Việt Nam trong giai đoạn 2008 - 2016, vì vậy chúng ta cần phân tích hồi mơ trình bằng phương pháp ước lượng GMM hai bước để đưa ra nhận định cuối cùng về mối quan hệ này.
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy phương trình (1) theo phương pháp GMM hai bước
Biến độc lập
Biến phụ thuộc Q
Hệ số hồi quy Giá trị p-value
NTC 0,0004083 ** 0,013 NTC2 -4,59e-08** 0,019 ZIZE 0,1228851 *** 0,008 LEV 0,167707 0,136 GROWTH 0,0102913 0,263 ROA 0,4327781 0,118 AR(1) 0,000 AR(2) 0,111 Sargan test 0,777 Hansen test 0,844
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả; bao gồm 1.812 quan sát từ 222 doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2008 - 2016.
*** có ý nghĩa ở mức 1% ** có ý nghĩa ở mức 5% * có ý nghĩa ở mức 10%
Trong đó: Q: Hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp; NTC: Chu kỳ thường mại
nghiệp; LEV: Địn bẩy tài chính của doanh nghiệp; GROWTH: Cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp; ROA: Tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp.
Tác giả đã hồi quy mơ hình bằng phương pháp ước lượng GMM hai bước trong đó sử dụng các biến cơng cụ trong phương trình sai phân để khắc phục nội sinh với các biến công cụ tương ứng NTC, NTC2, SIZE, LEV, GROWTH, ROA với độ trễ từ 1 đến 3. Từ kết quả hồi quy của bảng 4.5 cho chúng ta thấy hoàn toàn phù hợp theo kỳ vọng ban đầu của chúng ta là tác động đầu tư vốn luân chuyển lên hiệu quả hoạt động doanh nghiệp có dạng hình chữ U ngược giống như kết qua nghiên cứu của tác giả Caballero, S et al (2013) đã chỉ ra hệ số β1 của các doanh nghiệp ở Anh trong giai đoạn 2001 - 2007 là 0,0391 (β1 = 0,0391 > 0) và hệ số β2 của các doanh nghiệp này tương ứng là - 0,0292 (β2 = - 0,0292 < 0). Kết quả hồi quy cho chúng ta biết các doanh nghiệp Việt Nam có hồi quy của biến chu kỳ thương mại thuần β1 = 0,0004083 > 0 với mức ý nghĩa 5% và β2 = -4,59e-08 < 0 với mức ý nghĩa 5%. Nếu so về dấu của các hệ số β1, β2 của các doanh nghiệp ở Anh là hồn tồn giống nhau. Theo tính tốn ở chương 3 thì giá trị chu kỳ thương mại thuần tối ưu để hiệu quả hoạt động doanh nghiệp cao nhất là NTC = - β1 / 2β2 =.- 0,0004083/2.(-4,59e-08) =.- 0,0004083/2.(- 0,0000000459) = 4.448 ngày > 0. Với công thức này cho thấy NTC tối ưu > 0. Điều này hàm ý rằng cần đầu tư vốn luân chuyển đặc biệt đầu tư vào hàng tồn kho, nợ phải thu của các doanh nghiệp Việt Nam. Đầu tư vốn vào chu kỳ thương mại thuần giúp doanh nghiệp ổn định sản xuất kinh doanh, mở rộng khách hàng, phát triển sản phẩm mới… v.v. Đây là những điều kiện cần thiết tạo điều kiện để doanh nghiệp làm ăn có hiệu quả. Tuy nhiên nếu đầu tư quá mức vượt qua đỉnh - β1 / 2β2 thì lợi ích thu được khơng đủ bù đắp cho tổn thất của doanh nghiệp dẫn đến doanh nghiệp làm ăn kém hiệu quả. Như vậy kết quả nghiên cứu cho chúng ta có cái nhìn bao qt hơn, tồn diện hơn là ban đầu vốn luân chuyển tăng cùng chiều với hiệu quả hoạt động doanh nghiệp nhưng tăng đến một ngưỡng cửa nhất định thì nó có tác dụng ngược chiều làm giảm hiệu quả hoạt động doanh nghiệp. Như vậy mối quan hệ của chúng rõ ràng có dạng hình chữ U lật úp xuống. Hồn tồn phù hợp với kết quả nghiên cứu các doanh nghiệp ở Anh.
Kết quả hồi quy trong bảng 4.5 cũng cho thấy tác động của quy mô doanh nghiệp SIZE lên hiệu quả hoạt động doanh nghiệp là cùng chiều với hệ số hồi quy 0,1228851 > 0 với mức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy doanh nghiệp có quy mơ càng lớn càng có cơ hội tiếp cận nguồn vốn, xâm nhập tốt thị trường, phát triển lợi thế theo quy mơ vì vậy doanh nghiệp Việt Nam có quy mơ càng lớn càng hiệu quả. Nếu so sánh với kết quả nghiên cứu của Caballero, S et al (2013) đã chỉ ra hệ số β3 của các doanh nghiệp ở Anh trong giai đoạn 2001- 2007 là - 0,0470 (β3 = - 0,0470 < 0) là hoàn toàn ngược nhau, Đồng thời có hệ số hồi quy khơng có ý nghĩa thống kê. Sở dĩ chúng có tác động khác nhau là do môi trường khác nhau, điều kiện khác nhau như Việt Nam đang thực hiện chính sách thu hút đầu tư, tạo cơ chế thơng thống trong thời kỳ kêu gọi vốn đầu tư nước ngồi. Cịn ngược lại chúng ta đem so sánh với một số tác giả nghiên cứu gần đây về các doanh nghiệp Việt Nam như Đoàn Thị Vân (2015) chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp trong giai đoạn 2011 - 2014 có tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động doanh nghiệp với hệ số hồi quy β3 = 0,6744, cịn tác giả Bùi Ngọc Tồn (2014) đã củng cố thêm trong giai đoạn 2008 - 2012 các doanh nghiệp Việt Nam có tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động doanh nghiệp với hệ số hồi quy β3 = 0,6158. Kết quả nghiên cứu của tác giả phần nào đã củng cố về mặt thực nghiệm là quy mơ các doanh nghiệp Việt Nam có tác động cùng chiều lên hiệu quả hoạt động doanh nghiệp. Điều này hàm ý rằng doanh nghiệp Việt Nam càng lớn càng hiệu quả.
Tiếp theo là biến LEV trong mơ hình, tỷ lệ địn bẩy tài chính có tác dụng cùng chiều lên hiệu quả hoạt động doanh nghiệp với hệ số 0,167707, tuy nhiên hồi quy biến này khơng có ý nghĩa thống kê. Nếu so sánh với kết quả nghiên cứu của
Caballero, S et al (2013) đã chỉ ra hệ số β4 của các doanh nghiệp ở Anh trong giai
đoạn 2001- 2007 là 0,4843 (β4 = 0,4843 > 0) là hoàn toàn cùng chiều hướng. Kết quả nghiên cứu các doanh nghiệp trong nhiều giai đoạn khác nhau của các tác giả (Bùi Ngọc Toàn, 2014; Đoàn Thị Vân, 2015; Lê Thị Thanh Thảo, 2016) điều chỉ ra rằng hệ số hồi quy của biến địn bẩy tài chính là khơng có ý nghĩa thống kê, điều này củng cố thêm cho kết quả hồi quy biến LEV trong mơ hình nghiên cứu của bài nghiên cứu là khơng có ý nghĩa thống kê. Hơn nữa kết quả nghiên của tác giả có nét tương đồng
về chiều hướng với nghiên cứu của tác giả Lê Thị Thanh Thảo (2016) đã chỉ ra hệ số β4 của các doanh nghiệp ở Việt Nam trong giai đoạn 2009 - 2014 là 0,2456 (β4 = 0,2456 > 0) là hoàn toàn cùng chiều hướng và tác giả Bùi Ngọc Toàn (2014) cũng chỉ ra hệ số β4 của các doanh nghiệp ở Việt Nam trong giai đoạn 2008 - 2012 là 0,07 (β4 = 0,07 > 0).
Tiếp theo nữa là cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp - biến GROWTH, kết quả hồi quy cho chúng ta thấy phù hợp với kỳ vọng ban đầu là dương có tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động doanh nghiệp, cụ thể hệ số hồi quy của biến cơ hội tăng trưởng là 0,0102913 (β5 = 0,0102913 >0). Tuy nhiên cũng như biến LEV, biến GROWTH khơng có ý nghĩa thống kê. Nếu so sánh với kết quả nghiên cứu của
Caballero, S et al (2013) đã chỉ ra hệ số β5 của các doanh nghiệp ở Anh trong giai
đoạn 2001- 2007 là 1,0798 (β5 = 1,0798 > 0) là hoàn toàn cùng chiều hướng.
Sau cùng là tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp - biến ROA, kết quả hồi quy cho chúng ta thấy phù hợp với kỳ vọng ban đầu là dương có tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động doanh nghiệp, cụ thể hệ số hồi quy của biến tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp là 0,4327781 (β6 = 0,4327781 > 0). Tuy nhiên cũng như biến LEV, GROWTH biến ROA khơng có ý nghĩa thống kê. Nếu so sánh với kết quả nghiên cứu của Caballero, S et al (2013) đã chỉ ra hệ số β5 của các doanh nghiệp ở Anh trong giai đoạn 2001- 2007 là - 0,0395 (β6 = - 0,0395 < 0) và khơng có ý nghĩa thống kê, là hồn tồn ngược chiều hướng.
Hơn nữa kết quả nghiên của tác giả có nét tương đồng về chiều hướng với