Tên Biến Nội dung Cách tính
Investmenti,t
Tỷ lệ đầu tư thuần trên tài sản cố định
Chi tiêu vốn ròngi,t Tài sản cố địnhi,t−1 Debti,t-1 Tỷ lệ nợ vay ngân hàng Nợ ngân hàng i,t−1 Tổng tài sảni,t−1 Sdebti,t-1 Tỷ lệ nợ ngắn hạn ngân hàng Nợ ngắn hạn ngân hàng i,t−1 Tổng tài sảni,t−1 Ldebti,t-1 Tỷ lệ nợ dài hạn ngân hàng
Nợ dài hạn ngân hàng i,t−1 Tổng tài sảni,t−1
DMi,t-1
Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng nợ ngân hàng
Nợ dài hạn ngân hàng i,t−1 Tổng nợ vay ngân hàngi,t−1
Naturei,t
Biến giả sở hữu Nhà nước
Bằng 1 nếu là cơng ty có tỷ lệ sở hữu Nhà
nước cao (>50%), bằng 0 nếu là cơng ty có tỷ lệ sở hữu Nhà nước thấp (0-50%)
Qi,t-1 Tobin’s Q Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữui,t−1+ Giá trị sổ sách của nợi,t−1 Giá trị sổ sách của tổng tài sảni,t−1
DQi, t-1
Biến giả về cơ hội tăng trưởng
Bằng 1 nếu biến Qi, t-1 lớn hơn giá trị trung vị của toàn bộ mẫu và bằng 0 nếu nhỏ hơn giá trị trung vị của toàn bộ mẫu.
Growthi,t Tỷ lệ tăng trưởng doanh thu bình quân năm t và năm t-1 ∆Growth1 + ∆Growth2 2 DG i, t
Biến giả về cơ hội tăng trưởng
Bằng 1 nếu biến Growthi, t lớn hơn giá trị trung vị của toàn bộ mẫu và bằng 0 nếu nhỏ hơn giá trị trung vị của toàn bộ mẫu.
Directori,t Biến giả Bằng 1 nếu CEO đồng thời là Chủ tịch HĐQT
và bằng 0 nếu ngược lại.
Indepeni,t
Biến giả độc lập của CEO trong HĐQT
Bằng 1 nếu CEO độc lập trong HĐQT và bằng
0 nếu CEO là thành viên trong HĐQT.
CEOagei,t Tuổi CEO Ln (Tuổi CEOi,t)
CEOtenurei,t Nhiệm kỳ CEO Ln (Nhiệm kỳ CEOi,t) + 1
CEOSharei,t Cổ phần CEO Số cổ phần CEOi,t
Tổng số cổ phầni,t
CFi,t
Tỷ lệ dòng tiền hoạt động
Lãi sau thuếi,t + Khấu hao TSCĐi,t Tài sản cố địnhi,t
ROAi,t
Tỷ lệ lợi nhuận ròng trên tài sản
Lợi nhuận ròngi,t Tổng tài sảni,t
Salesi,t-1
Tỷ lệ doanh thu thuần năm t-1
Doanh thui,t−1 Tài sản cố địnhi,t−1 Liqi,t Tỷ lệ thanh khoản Tài sản ngắn hạni,t Nợ ngắn hạni,t
Bảng 3.3. Bảng mô tả tương quan kỳ vọng giữa các biến độc lập và biến tương tác với biến đầu tư (Investmenti,t)
Biến Tên biến Kỳ vọng dấu
Debti,t-1 Nợ vay ngân hàng -
Sdebti,t-1 Nợ ngắn hạn ngân hàng -
Ldebti,t-1 Nợ dài hạn ngân hàng -
Growthi,t Cơ hội tăng trưởng +
Qi,t-1 Cơ hội đầu tư +
Sizei,t Quy mô công ty +
CFi,t Dòng tiền hoạt động +/-
ROAi,t Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản +
Salesi,t-1 Tỷ lệ doanh thu trên tài sản cố định +
Liqi,t Khả năng thanh khoản +
Debti,t-1xDQi,t-1 (hoặcDGi,t) Biến tương tác giữa nợ ngân hàng và
cơ hội tăng trưởng +
Sdebti,t-1xDQi,t-1 (hoặcDGi,t) Biến tương tác giữa nợ ngắn hạn
ngân hàng và cơ hội tăng trưởng +
Ldebti,t-1xDQi,t-1(hoặcDGi,t) Biến tương tác giữa nợ dài hạn ngân
hàng và cơ hội tăng trưởng +
Debti,t-1× naturei,t Biến tương tác giữa nợ ngân hàng và
Sdebti, t-1× naturei,t Biến tương tác giữa nợ ngắn hạn
ngân hàng và sở hữu Nhà nước +
Ldebti, t-1× naturei,t Biến tương tác giữa nợ dài hạn ngân
hàng và sở hữu Nhà nước +
Debti,t-1 x DMi,t-1
Biến tương tác giữa nợ ngân hàng và tỷ lệ nợ dài hạn ngân hàng trên tổng nợ ngân hàng.
+
3.2.3. Phương pháp nghiên cứu và cách thức thực hiện
Để thực hiện mục tiêu nghiên cứu của đề tài, tác giả thực hiện các bước nghiên cứu như sau:
Bước 1: Thống kê mô tả
Tác giả tiến hành thống kê mơ tả nhằm mơ tả những đặc tính của dữ liệu nghiên cứu qua các chỉ tiêu: giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất và đưa ra những nhận định ban đầu về chuỗi dữ liệu nghiên cứu.
Bước 2: Phân tích sự tương quan giữa các biến trong mơ hình
Tác giả tiến hành phân tích tương quan nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến giải thích trong mơ hình nghiên cứu. Việc phân tích này giúp tác giả nhận định mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay khơng hay nói cách khác, giữa các biến giải thích có tồn tại mối tương quan cao hay không. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa các cặp biến giải thích lớn hơn 0.8 thì mơ hình có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. Tác giả sẽ tiến hành kiểm định nhân tố phóng đại phương sai (VIF) và nếu giá trị của hệ số VIF lớn hơn 10, có thể kết luận rằng các biến trong mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bước 3: Kiểm định các khuyết tật của mơ hình
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu bảng là loại dữ liệu tập hợp nhiều đối tượng nên dễ xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và cũng làm sai lệch kết quả ước lượng. Do đó, tác giả sẽ sử dụng kiểm định Breusch-Pagan để kiểm định mơ hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay khơng. Khi mơ hình có hiện
tượng phương sai sai số thay đổi thì các kết quả của phương pháp ước lượng OLS sẽ khơng cịn hiệu quả.
Bên cạnh đó, dữ liệu bảng có chứa dữ liệu theo thời gian và có độ trễ nên thường xảy ra hiện tượng tự tương quan. Tương tự như hiện tượng phương sai sai số thay đổi, hiện tượng tự tương quan cũng làm chệch kết quả ước lượng. Trong trường hợp này, tác giả sử dụng kiểm định BG (Breusch-Godfrey) để kiểm định trong mơ hình có hiện tượng tự tương quan hay khơng. Khi mơ hình có hiện tượng tự tương quan thì các kết quả của phương pháp ước lượng OLS cũng sẽ khơng cịn hiệu quả.
Bước 4: Kiểm định độ vững của mơ hình OLS và mơ hình FEM
Phương pháp ước lượng OLS hồi quy kết hợp tất cả các quan sát khơng kể đến kích thước về khơng gian và thời gian của dữ liệu bảng và giả định các đặc điểm riêng biệt của mỗi thực thể (công ty, ngành nghề..) là không quan sát được và không thay đổi theo thời gian. Điều này khơng đúng với thực tế vì có thể có những biến động khác nhau trong đặc thù giữa các ngành hoặc các công ty trong cùng một ngành. Thực tế tại Việt Nam có thể giải thích điều này, khi tồn tại hiện tượng nếu một cơng ty có mối quan hệ chính trị tốt thì có thể dễ dàng tiếp cận các khoản vay ngân hàng và có được các dự án tốt của chính phủ. Do đó, giả định về hiệu ứng riêng lẻ khơng quan sát được bằng 0 có thể gây ra vấn đề nội sinh và sẽ cho ra kết quả ước lượng khơng chính xác. Mặt khác, trong hầu hết các nghiên cứu trước đây, chỉ số Tobin’s Q đại diện cho cơ hội đầu tư của công ty. Nhưng theo Aivazian và cộng sự (2005), các cơ hội đầu tư khơng chỉ được phản ánh từ thơng tin bên ngồi mà cịn có cả những thơng tin nội bộ, do đó những biến khơng quan sát được thì việc bỏ sót có thể làm chệch kết quả nghiên cứu. Trong bài nghiên cứu này, tác giả theo nghiên cứu của Aivazian cùng các cộng sự (2005) sử dụng phương pháp hồi quy Ảnh hưởng cố định (FEM) để giải quyết vấn đề nội sinh do thiếu biến. Phương pháp FEM có thể khắc phục các ràng buộc hạn chế nêu trên của phương pháp hồi quy OLS. Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến biến giải thích (biến độc lập), mơ hình FEM phân tích mối tương quan giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến giải thích. Từ đó, mơ hình có thể kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt
(không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để có thể ước lượng chính xác hơn những ảnh hưởng thực của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Tuy nhiên, phương pháp hồi quy FEM có nhược điểm là giả định có sự tương quan giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến giải thích, khơng đo lường được các tác nhân không đổi theo thời gian và tạo ra nhiều biến trong mơ hình nên dễ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, trong một vài trường hợp, mơ hình FEM cũng có thể cho kết quả ước lượng khơng chính xác.
Hơn nữa, nghiên cứu của Firth và cộng sự (2008) cho rằng, mối tương quan giữa đòn bẩy tài chính và đầu tư của cơng ty có thể do hành vi của các nhà quản lý nghĩa là nếu mối tương quan này là tiêu cực thì có thể là do cái nhìn bi quan của các nhà quản lý về việc sử dụng nợ vay cho những cơ hội đầu tư của công ty. Hơn nữa, tùy thuộc vào mục tiêu của công ty mà nhà quản trị doanh nghiệp sẽ lựa chọn nguồn tài trợ nào cho dự án của mình. Nếu cơng ty có nhiều cơ hội đầu tư đồng thời các cổ đông hiện hữu khơng muốn pha lỗng quyền thì sẽ ưu tiên lựa chọn vay nợ. Do đó, trong thực tế có thể sẽ tồn tại mối quan hệ nội sinh giữa nợ vay ngân hàng và đầu tư của công ty dẫn đến kết quả ước lượng FEM cũng khơng cịn chính xác. Do vậy, trong bước tiếp theo tác giả sẽ phân tích để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp nhất để giải quyết những hạn chế nêu trên của phương pháp OLS và FEM.
Bước 5: Khắc phục khuyết tật của mơ hình và giải quyết vấn đề nội sinh
Trong trường hợp mơ hình có các hiện tượng phương sai sai số thay đổi, hiện tượng tự tương quan và có tồn tại vấn đề nội sinh giữa các biến, tác giả sẽ sử dụng phương pháp khắc phục phổ biến nhất là phương pháp hồi quy Bình phương nhỏ nhất hai giai đoạn (Two State Least Square - 2SLS). Phương pháp này sử dụng biến công cụ thay thế cho biến nội sinh, có thể khắc phục các hiện tượng phương sai sai số thay đổi, hiện tượng tự tương quan và vấn đề nội sinh giữa các biến. Một biến cơng cụ thích hợp là khi thỏa mãn điều kiện: Biến cơng cụ là biến ngoại sinh khơng có tương quan hoặc tương quan yếu với biến phụ thuộc nhưng có mối tương quan chặt chẽ với biến nội sinh. Theo các nghiên cứu trước đây của Aivazian và cộng sự (2005); Firth và cộng sự (2008); Jiang và Zeng (2014), tài sản cố định hữu hình và hàng tồn kho đại
diện cho tài sản hữu hình của doanh nghiệp. Mặt khác, chi phí phá sản là một yếu tố quan trọng trọng việc quyết định cấu trúc vốn của doanh nghiệp và các tài sản hữu hình khơng chỉ có xu hướng giảm chi phí phá sản mà cịn làm tăng việc sử dụng địn bẩy tài chính. Do đó, các tài sản hữu hình sẽ có tương quan chặt chẽ với mức độ địn bẩy tài chính của cơng ty đồng thời khơng có mối tương quan với các cơ hội đầu tư của công ty. Với những lập luận như trên, trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng tỷ lệ tài sản cố định hữu hình và tỷ lệ hàng tồn kho như các biến công cụ của tỷ lệ nợ vay ngân hàng.
Trong đó:
Tỷ lệ tài sản cố định hữu hìnhi,t = Tài sản cố định hữu hìnhi,t Tổng tài sảni,t
Tỷ lệ hàng tồn khoi,t = Hàng tồn khoi,t Tổng tài sảni,t
Kiểm định sự phù hợp của biến công cụ:
Để khẳng định chắc chắn về việc lựa chọn biến công cụ để giải quyết vấn đề nội sinh là phù hợp, từ mẫu nghiên cứu tác giả tính hệ số tương quan giữa các biến. Kết quả cho thấy, hệ số tương quan giữa tỷ lệ cho vay dài hạn và tỷ lệ tài sản cố định hữu hình là 0.2154 với mức ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi hệ số tương quan giữa biến đầu tư và tỷ lệ tài sản cố định hữu hình chỉ là 0.0828 và khơng có ý nghĩa thống kê. Do đó, tỷ lệ tài sản cố định hữu hình là biến cơng cụ thích hợp thay thế cho tỷ lệ nợ dài hạn. Tương tự, hệ số tương quan giữa tỷ lệ nợ ngắn hạn và tỷ lệ hàng tồn kho là 0.3652 với mức ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi hệ số tương quan giữa đầu tư và tỷ lệ hàng tồn kho chỉ là -0.0435 và khơng có ý nghĩa thống kê. Do đó, tỷ lệ hàng tồn kho cũng là biến cơng cụ thích hợp thay thế cho tỷ lệ nợ ngắn hạn.
Bảng 3.4. Bảng ma trận hệ số tương quan giữa biến nội sinh và biến công cụ
Investmenti,t Sdebtt-1 Ldebtt-1 Inventoryi,t Fixedasseti,t
Investmenti,t 1
Sdebtt-1 -0.0260 1
Ldebtt-1 -0.0317 0.0017 1
Inventoryi,t -0.0435 0.3652*** -0.1713 1
Fixedasseti,t 0.0828 0.0623 0.2154*** -0.0608*** 1
Tóm lại, về phương pháp nghiên cứu, sau khi tác giả kiểm định các giả thuyết OLS bị vi phạm và có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan trong mơ hình hồi quy, tác giả tiến hành sử dụng phương pháp FEM để hồi quy mơ hình cho bài nghiên cứu. Tiếp theo, để hạn chế những nhược điểm của phương pháp OLS và FEM và giải quyết hiện tượng nội sinh có thể tồn tại giữa các biến nợ vay ngân hàng, nợ ngắn hạn ngân hàng và nợ dài hạn ngân hàng với đầu tư của công ty, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy hai giai đoạn (2SLS) với biến công cụ là tỷ lệ tài sản cố định hữu hình và tỷ lệ hàng tồn kho. Cuối cùng, để xem xét ý nghĩa các hệ số hồi quy, tác giả so sánh giá trị p-value của các hệ số hồi quy với các mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%, nếu giá trị p-value của các hệ số hồi quy nhỏ hơn một trong ba mức ý nghĩa trên thì kết luận hệ số hồi quy có ý nghĩa tức là biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả
Tác giả sử dụng mẫu dữ liệu bảng gồm 319 cơng ty phi tài chính được niêm yết trên hai 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 đến năm 2015. Bảng 4.1 trình bày kết quả thống kê mô tả các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình với các giá trị: trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất với tổng mẫu 2.552 quan sát. Kết quả cho thấy, các cơng ty Việt Nam có tỷ lệ nợ vay ngân hàng trung bình là 25.2%. Trong đó, tỷ lệ nợ vay ngắn hạn trung bình là 17.12%, tỷ lệ nợ vay dài hạn trung bình chỉ là 8.07%, cho thấy các công ty niêm yết tại Việt Nam sử dụng các khoản vay ngắn hạn nhiều hơn là các khoản vay dài hạn. Khi cấu trúc vốn của cơng ty có tỷ lệ nợ ngắn hạn chiếm tỷ trọng cao trong tổng nợ, đa số các dự án đầu tư phải sử dụng nguồn tài trợ ngắn hạn, điều này dễ gây ảnh hưởng đến dòng tiền và khả năng thanh tốn của doanh nghiệp.
Ngồi ra, giá trị trung bình của biến đầu tư rịng trên tài sản cố định (Investmenti,t) là 1.367 cho thấy các công ty Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu từ 2008 - 2015 có sự đầu tư khá lớn vào tài sản cố định.
Giá trị trung bình của dịng tiền hoạt động (biến CFi,t) là 1.013 cho thấy dòng tiền tạo ra lớn hơn giá trị thuần của tài sản cố định và các cơng ty có thể sử dụng dòng tiền này để chi trả cổ tức hoặc giữ lại để tái đầu tư. Dịng tiền càng lớn thì khả năng tạo ra tiền từ các hoạt động sản xuất kinh doanh chính của cơng ty càng cao.
Giá trị trung bình của biến Salesi,t là 12.644 với độ lệch chuẩn 33.925 cho thấy doanh thu của các cơng ty trong mẫu nghiên cứu có sự chênh lệch rất lớn và giá trị này cho biết 1 đồng tài sản cố định tạo ra 12.644 đồng doanh thu thuần.
Bảng 4.1. Bảng thống kê mô tả các biến trong mơ hình với tồn bộ mẫu
Biến | Số quan sát Mean Độ lệch chuẩn Min Max
Investmenti,t 2552 1.3672 5.1805 -2.104 163.49 Debti,t-1 2552 0.2520 0.2418 0 3.8453