Nguồn: từ các nghiên cứu tham khảo
Kết quả Tác giả Kết quả Tác giả
Female directorship + + Bennouri và cộng sự (2017)
Post and Bryon (2015) -
Bennouri và cộng sự (2017) Adams and Ferreira (2009)
Independent-female - Bennouri và cộng sự (2017)
Bohren and Staubo (2016) +
Bennouri và cộng sự (2017) Adams và các cộng sự, 2010 Liu và các cộng sự (2014)
Committee-membership - Bennouri và cộng sự (2017)
Adams and Ferreira (2009) + Bennouri và cộng sự (2017)
Woman-chairperson + Bennouri và cộng sự (2017)
Peni (2014) - Bennouri và cộng sự (2017)
Educational-level + Bennouri và cộng sự (2017)
Kim and Lim (2010) -
Bennouri và cộng sự (2017) Miliken and Martins (1996)
Business-expertise - Bennouri và cộng sự (2017) White và cộng sự (2014) + Bennouri và cộng sự (2017) Nationality - Bennouri và cộng sự (2017) Masulis và các cộng sự (2012) + Bennouri và cộng sự (2017) Ben-Amar và các cộng sự (2013) Board-multidirectorship - Bennouri và cộng sự (2017) Adams và Ferreira (2008) Johnson và các cộng sự (2013) + Bennouri và cộng sự (2017) Field và các cộng sự (2013) Tenure - Bennouri và cộng sự (2017) Katz (1982) + Bennouri và cộng sự (2017) Harris và Shimizu (2004)
Board size + + Bennouri và cộng sự (2017)
Liu và các cộng sự (2014) -
Bennouri và cộng sự (2017) Adams and Ferreira (2009)
Board independence + + Bennouri và cộng sự (2017)
Liu và các cộng sự (2014) - Bennouri và cộng sự (2017)
Board meetings - - Bennouri và cộng sự (2017) + Bennouri và cộng sự (2017)
CEO duality + + Bennouri và cộng sự (2017) - Bennouri và cộng sự (2017)
Liu và các cộng sự (2014)
Woman CEO - - Bennouri và cộng sự (2017) + Bennouri và cộng sự (2017)
CEO tenure + + Bennouri và cộng sự (2017) - Bennouri và cộng sự (2017)
SOEs + + Bennouri và cộng sự (2017)
Liu và các cộng sự (2014) - Bennouri và cộng sự (2017)
Institutional ownership + + Bennouri và cộng sự (2017) - Bennouri và cộng sự (2017)
Leverage - - Bennouri và cộng sự (2017)
Liu và các cộng sự (2014) + Bennouri và cộng sự (2017)
Subsidiaries + + Bennouri và cộng sự (2017) - Bennouri và cộng sự (2017)
Number
of sectors + + Bennouri và cộng sự (2017) - Bennouri và cộng sự (2017)
Sales growth + + Bennouri và cộng sự (2017)
Liu và các cộng sự (2015) - Bennouri và cộng sự (2017)
Firm size + + Bennouri và cộng sự (2017)
Kim and Lim (2010) - Bennouri và cộng sự (2017)
Biến Kỳ vọng nghiên cứu
3.3. Phương pháp kỹ thuật
Bài nghiên cứu tiến hành thực hiện các bước sau: thu thập dữ liệu và lập thành dữ liệu bảng, thống kê mơ tả dữ liệu, phân tích ma trận tương quan, ước lượng mơ hình các giả thuyết nghiên cứu nêu ở mục 2 bằng các phương pháp OLS, REM, FEM và GMM, sau đó tiến hành các kiểm định để lựa chọn phương pháp ước lượng cho kết quả đáng tin cậy nhất với sự hỗ trợ của phần mềm Sata 14.
3.3.1. Thống kê mô tả
Để có thể thấy được tổng qt các đặc tính của dữ liệu quan sát và có những nhận định ban đầu về chuỗi dữ liệu nghiên cứu, ta sử dụng thống kê mô tả trong kinh tế lượng. Cụ thể, bài nghiên cứu mơ tả một số tiêu chí đặc trưng của dữ liệu như: giá trị trung bình (mean), giá trị lớn nhất (max), giá trị nhỏ nhất (min), sai số số chuẩn (sd.).
3.3.2. Phân tích tương quan
Bài nghiên cứu tiến hành kiểm tra hệ số tương quan Pearson để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến độc lập với nhau có tương quan chặt (hệ số > 0.8) thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Có thể sử dụng nhiều cơng thức tính hệ số tương quan khác nhau cho những tình huống khác nhau. Trong bài, hệ số tương quan được tính theo cách tính của Pearson bằng cách chia hiệp phương sai (covariance) của hai biến với tích độ lệch chuẩn (standard deviation) của chúng.
Ngoài ra, bài nghiên cứu sẽ sử dụng hệ số khuếch đại phương sai VIF để xem xét hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu giá trị hệ số khuếch đại phương sai trung bình cho tất cả các biến nhỏ hơn 5 thì ta có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Studenmund, 1997).
3.3.3. Phương pháp ước lượng mơ hình và các kiểm định
Để có thể thấy được mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, bài nghiên cứu sử dụng lần lượt các phương pháp ước lượng OLS, REM,
FEM và GMM (có kiểm định trong từng ước lượng thấy rõ tính khắc phục các khuyết tật của từng phương pháp) nhằm trả lời cho mục tiêu và các câu hỏi nghiên cứu.
Đầu tiên, bài nghiên cứu sử dụng ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS), tuy nhiên với cách ước lượng này đã bỏ qua những biến đặc trưng không quan sát được của các công ty trong mẫu. Do đó, tiếp tục sử dụng phương pháp ước lượng mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effect Model – REM) và mơ hình hiệu ứng cố định (Fixed Effect Model – FEM) nhằm khắc phục vấn đề trên bằng cách tách ảnh hưởng của đặc điểm riêng biệt khỏi các biến giải thích phản ánh ảnh hưởng thực của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Để có thể lựa chọn kết quả của một trong ba phương pháp ước lượng này, bài nghiên cứu sử dụng: kiểm định LM (so sánh giữa OLS và REM), kiểm Hausman (so sánh giữa REM và FEM) để đưa ra lựa chọn mơ hình phù hợp.
Kiểm định LM (Lagrangian multiplier test):
Mục tiêu kiểm định để lựa chọn giữa mơ hình OLS và REM
Giả thuyết H0: Mơ hình OLS tốt hơn
Nếu p-value ≤ mức ý nghĩa, bác bỏ giả thuyết H0 cho thấy mơ hình REM phù hợp hơn, ngược lại thì mơ hình OLS sẽ được lựa chọn.
Kiểm định Hausman:
Mục tiêu kiểm định để so sánh giữa mơ hình FEM và REM
Giả thuyết H0: Mơ hình REM tốt hơn
Nếu p-value ≤ mức ý nghĩa, bác bỏ giả thuyết H0 cho thấy cho thấy mơ hình FEM phù hợp hơn, ngược lại thì mơ hình REM sẽ được lựa chọn.
Tiếp theo bài nghiên cứu thực hiện các kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định tự tương quan.
Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi
Nếu p - value > mức ý nghĩa, chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi, ngược lại xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan
Nếu p - value > mức ý nghĩa, chấp nhận giả thuyết H0, mơ hình khơng bị tự tương quan, ngược lại xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mơ hình.
Tuy nhiên, mơ hình có thể xảy ra một số vấn đề sau:
- Các vấn đề về nội sinh có thể phát sinh vì sự tác động của các biến giải thích (nữ thành viên HĐQT và các thuộc tính của họ) có tác động lên hiệu quả hoạt động của công ty và ngược lại hiệu quả hoạt động cơng ty có thể tác động ngược lại việc ra quyết đinh cấu trúc HĐQT với sự đa dạng giới tính hay khơng, hoặc quyết định các thuộc tính cần có ở các thành viên HĐQT.
- Hiệu quả hoạt động của cơng ty trong q khứ có thể ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động hiện tại, hay nói cách khác là có sự tồn tại độ trễ của biến phụ thuộc làm biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc.
- Dữ liệu bảng có khoảng thời gian ngắn (T=8) nhưng số công ty quan sát lại nhiều (N= 126).
Để giải quyết vấn đề này, phương pháp ước lượng GMM (generalized method of moments) được sử dụng nhằm khắc phục vấn đề nội sinh. Một trong những ưu điểm của mơ hình GMM so với mơ hình ước lượng biến cơng cụ đó là mơ hình GMM dễ dàng chọn các biến cơng cụ hơn bởi vì lấy độ trễ của các biến có thể sử dụng như biến cơng cụ cho các biến nội sinh tại thời điểm hiện tại. Cụ thể, dựa vào nghiên cứu của Bennouri và cộng sự (2017), sử dụng tất cả các biến giải thích chính và độ trễ của biến phụ thuộc trong các mơ hình làm biến cơng cụ, lấy trễ từ một đến bốn năm và lấy các biến kiểm soát làm biến ngoại sinh.
Ước tính GMM hệ thống đã được áp dụng trong các nghiên cứu quản trị khác nhau và các lĩnh vực tài chính và kinh tế khác (Wintoki và cộng sự, 2012). Ví dụ,
Pathan và Faff (2013) và Garcìa-Meca và cộng sự (2015) áp dụng dự toán này để nghiên cứu tác động của cấu trúc HĐQT (kích thước, tính độc lập và đa dạng giới) về hiệu suất ngân hàng. Sila và cộng sự (2016) phân tích mối quan hệ giữa đa dạng giới tính và rủi ro của doanh nghiệp sử dụng GMM hệ thống làm phương pháp hồi quy chính. Điều quan trọng cần lưu ý là phương pháp GMM hệ thống phụ thuộc rất nhiều vào giả định về trực giác của các biến công cụ nội tại. Một vấn đề quan trọng khác với phương pháp GMM hệ thống là sự gia tăng của các công cụ. Bởi vì mỗi biến giải thích cung cấp một số lượng biến cơng cụ (liên quan đến giá trị trễ và sai phân), nên vấn đề tiềm năng về các biến cơng cụ yếu có thể trở nên tốt hơn khi mà số lượng độ trễ và /hoặc biến giải thích gia tăng.
Bên cạnh đó, để kết quả hồi quy đáng tin cậy, Arellano và Bond (1991) đã đề nghị hai kiểm định chủ chốt để kiểm tra tính hiệu lực của mơ hình GMM. Kiểm định đầu tiên đó là kiểm định Hansen cho tính hiệu lực (Overidentification) của mơ hình. Kiểm định thứ hai được sử dụng đó là kiểm định Arellano-Bond (AR(2) - kiểm định tương quan chuỗi 2 bậc) nhằm kiểm định cho sự tự tương quan. Kiểm định Hansen cho thấy giá trị p lớn hơn 0.1, nghĩa là giả thuyết ban đầu bị loại bỏ. Do đó, mơ hình có tính hiệu lực (Overidentification). Kiểm định AR(2) cho kết quả giá trị p lớn hơn 0.1, nghĩa là giả thuyết ban đầu về việc không tồn tại mối tương quan chuỗi 2 bậc bị loại bỏ.
Các mức ý nghĩa được sử dụng trong thống kê là 1%, 5%, 10% (tương ứng độ tin cậy 99%, 95%, 90%) để đánh giá mức độ phù hợp của các hệ số hồi quy. Ngoài ra, bài nghiên cứu chọn giá trị p-value nhỏ hơn 10% thì bác bỏ giả thiết H0 cho các kiểm định trong bài.
CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TẠI VIỆT NAM
Trong chương này, bài nghiên cứu sẽ thảo luận về ba phần bao gồm: - Phân tích thống kê mơ tả. - Phân tích mối tương quan và - Phân tích kết quả hồi quy.
4.1. Phân tích thống kê mơ tả
Bảng 4.1 tóm tắt các số liệu thống kê mô tả của các biến phụ thuộc và kiểm sốt có sẵn cho tồn bộ mẫu quan sát là 1.008 năm-cơng ty. Các doanh nghiệp trong mẫu có ROA trung bình là 10.34%, giá trị ROA cao nhất gần 80% và thấp nhất là -7.4%. Tương tự, một chỉ tiêu khác đo lường hiệu quả hoạt động thông qua giá trị sổ sách là ROE có giá trị bình qn là 14.09%, với mức lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu cao nhất là khoảng 98%, thấp nhất là (-50%). Ngoài ra, để đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp theo giá trị thị trường, Bennouri và cộng sự (2017) đã sử dụng thước đo là Tobin’Q. Theo đó, kết quả thống kê cho thấy trong bài nghiên cứu Tobin’Q có giá trị trung bình là 1.146, giá trị lớn nhất gần 9.0.
Bảng 4.1: Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình
Nguồn: Từ thống kê dữ liệu của bài nghiên cứu
Biến Số quan sát Giá trị Độ lệch chuẩn Giá trị Giá trị trung bình nhỏ nhất lớn nhất ROA 1008 0.1034 0.0801 -0.0738 0.7972 ROE 1008 0.1409 0.1123 -0.5006 0.9821 Tobin' Q 1008 1.1460 0.6242 0.0000 8.9697 Female directorship 1008 0.1507 0.1613 0.0000 0.8000 Board size 1008 5.3968 1.6565 0.0000 11.0000 Board independence 1008 0.6098 0.2202 0.0000 1.0000 Board meetings 1008 1.0476 0.2266 0.0000 2.0000 CEO duality 1008 0.2877 0.4529 0.0000 1.0000 Woman CEO 1008 0.0962 0.2951 0.0000 1.0000 CEO tenure 1008 12.3145 8.7559 0.0000 40.0000 SOEs 1008 0.2048 0.2469 0.0000 0.9672 Institutional ownership 1008 0.2985 0.2702 0.0000 0.9950 Leverage 1008 0.4405 0.2097 0.0000 0.9706 Subsidiaries 1008 3.6935 1.3867 0.0000 12.0000 Number of sectors 1008 1.1230 2.1193 0.0000 15.0000 Sales growth 1008 0.0070 0.5287 -1.0000 5.2313 Firm size 1008 13.9533 1.3475 0.0000 17.9409
Đối với các biến quản trị doanh nghiệp, tỷ lệ trung bình của các thành viên hội đồng quản trị nữ là 15.07%. Trung bình, một hội đồng quản trị có 5 thành viên, 60.98% trong số đó là độc lập, và số cuộc họp trung bình mỗi năm là khoản 1.04 cuộc họp. Chủ tịch hội đồng quản trị đồng thời là Giám đốc điều hành chiếm 28.77% tổng số mẫu năm-cơng ty quan sát, trong đó bình qn số CEO nữ chiếm 9.6% và nhiệm kỳ CEO trung bình là 12.3 năm.
Cũng từ kết quả thống kê, quyền sở hữu cho thấy sự tập trung quyền sở hữu cao hơn đối với các nhà đầu tư tổ chức (mức sở hữu bình quân gần 30%, mức cao nhất là 99.5%), và quyền sở hữu tập trung thấp hơn đối với các công ty nhà nước (mức nhà nước sở hữu bình quân là 20.5%). Điều này được lý giải một phần là do trong thời gian gần đây Việt Nam đang thực hiện đẩy mạnh cổ phần hóa, thối vốn doanh nghiệp nhà nước, nên tỷ lệ sở hữu nhà nước giảm đáng kể.
Bảng 4.2. tìm ra mối quan hệ giữa số lượng giám đốc nữ và các thước đo hiệu quả hoạt động doanh nghiệp. Sự gia tăng số lượng giám đốc phụ nữ có tương quan dương với ROA và ROE của các công ty. Việc tăng ROA và ROE lớn nhất xảy ra với sự gia tăng đến ba giám đốc nữ. Điều này phù hợp với lý thuyết thông thái (Torchia và cộng sự, 2011), cho thấy hiệu quả của nữ giám đốc về hiệu quả hoạt động của cơng ty là có điều kiện để có một giám đốc nữ quan trọng cho hiệu quả của họ trở nên đáng kể. Tobin's Q vẫn có mối tương quan tích cực với số lượng giám đốc phụ nữ, có dấu hiệu tăng dần khi tăng số lượng nữ thành viên HĐQT. Như vậy, điều này cho thấy rằng nhận thức của các cổ đông về đa dạng giới và thước đo đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp dựa trên kế toán và thị trường có thể trả lời theo cùng một cách để phân cấp giới tính. Tuy nhiên, theo kết quả của Bennouri và cộng sự (2017) lại cho thấy mối tương quan khác nhau khi sử dụng hai phương pháp kế toán và thị trường trong kết quả hồi quy. Do đó, để có thể kết luận mối tương quan này, bài nghiên cứu sẽ tiếp tục thực hiện hồi quy nhằm cho ra kết quả đáng tin cậy.
Bảng 4.2. Hiệu quả hoạt động thông qua số lượng nữ thành viên trong HĐQT
Số TV nữ
trong HĐQT Số quan sát ROA ROE Tobin'Q
0 448 0.1087 0.1466 1.1054
1 309 0.1031 0.1451 1.0952
2 186 0.0835 0.1108 1.1313
3 53 0.1272 0.1704 1.7356
4 12 0.1103 0.1524 1.5897
Nguồn: Từ thống kê dữ liệu của bài nghiên cứu
Để phân tích mối quan hệ giữa sự đa dạng giới tính của hội đồng quản trị và hiệu quả hoạt động của công ty, bài nghiên cứu tiếp tục xem xét đến các thuộc tính của nữ thành viên hội đồng quản trị. Bảng 4.3 trình bày thống kê của các biến thuộc tính.
Bảng 4.3. Mơ tả thống kê các thuộc tính của nữ thành viên HĐQT
Biến Số Giá trị Độ lệch Giá trị Giá trị
quan sát trung bình chuẩn nhỏ nhất lớn nhất
Independent-female 1008 0.3304 0.4376 0.0000 1.0000 Committee- membership 1008 0.0025 0.0416 0.0000 1.0000 Woman-chairperson 1008 0.1429 0.3501 0.0000 1.0000 Educational-level 1008 0.1220 0.2951 0.0000 1.0000 Business-expertise 1008 0.4597 0.4850 0.0000 1.0000 Nationality 1008 0.0007 0.0148 0.0000 0.3333 Board- multidirectorship 1008 0.0556 0.1990 0.0000 1.0000 Tenure 1008 4.3203 4.9557 0.0000 23.0000
Nguồn: Từ thống kê dữ liệu của bài nghiên cứu
Theo bảng 4.3, số lượng nữ thành viên hội đồng quản trị độc lập (không kiêm nhiệm) chiếm 33% trên tổng số quan sát. Chỉ có 0.25% thành viên hội đồng quản trị nữ tham gia vào các ủy ban hoạt động có liên quan và có 14.29% chủ tịch cơng ty là phụ nữ. Tỷ lệ nữ giám đốc có bằng Thạc sĩ, Tiến sĩ (hoặc trình độ tương đương) là 12.20%. Ngồi ra, chun mơn về lĩnh vực kinh doanh của các nữ thành viên này
chiếm gần 46%. Trong mẫu quan sát, số lượng nữ thành viên là người nước ngồi khá ít (chỉ khoảng 0.07%), nữ thành viên nắm giữ vị trí ở nhiều hơn một công ty chiếm khoảng 5.6% tổng mẫu quan sát. Hội đồng quản trị nữ có nhiệm kỳ trung bình 4.32 năm, số năm kinh nghiệm nhiều nhất là 23 năm.
4.2. Phân tích mối tương quan
Tiếp theo là bước kiểm định mối tương quan giữa các biến trong mơ hình để xem xét có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra hay khơng. Như đã nêu ở mục 3 về phân tích ma trận hệ số tương quan, kỳ vọng rằng các biến độc lập sẽ có mối quan hệ với biến giải thích, tuy nhiên giữa các biến độc lập khơng nên có mối quan hệ chặt chẽ vì sẽ