Mơ hình nghiên cứu đề xuất:
QTLN = β0 + β1HDQT + β2FACO + β3HDFA + β4QMCT + β5QMHD + ε β0, β1, β2, β3, β4, β5: Tham số tự do
ε: Sai số ngẫu nhiên
QTLN: Biến phụ thuộc - Hành vi QTLN trên báo cáo tài chính Hội đồng quản trị độc
lập
Kiểm sốt gia đình
Tích hợp hội đồng quản trị độc lập và sự
kiểm sốt gia đình
Quy mơ hội đồng quản trị
Quy mô công ty
Hành vi QTLN - - + - -
HDQT: Biến độc lập – Hội đồng quản trị độc lập FACO: Biến độc lập – Kiểm sốt gia đình
HDFA: Biến độc lập – Tích hợp biến hội đồng quản trị độc lập và kiểm sốt gia đình
QMCT: Biến kiểm sốt – Quy mơ công ty
QMHD: Biến kiểm sốt – Quy mơ hội đồng quản trị
3.3.2. Đo lường các biến
Nhiều mơ hình đã được cơng bố và vận dụng để phát hiện hành vi QTLN của người quản lý. Mơ hình Jones (1991) được các nhà nghiên cứu đánh giá là mơ hình tiên tiến, hữu hiệu và được sử dụng phổ biến. Các mơ hình Dechow, Sloan và Sweedney (1995), Kothari, Leone và Wasley (2005), Yoon (2006) được xem là mơ hình cải tiến của mơ hình Jones (1991). Tại Việt Nam, nghiên cứu của Nguyễn Anh Hiền và Phạm Thanh Trung (2015) sử dụng dữ liệu năm 2014 của 380 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam đã chứng minh được rằng mơ hình Kothari, Leone và Wasley (2005) là mơ hình phù hợp nhất để phát hiện hành vi QTLN của người quản lý doanh nghiệp. Vận dụng kết quả nghiên cứu trên, tác giả sử dụng mơ hình Kothari, Leone và Wasley (2005) để xác định biến phụ thuộc QTLN của mơ hình hồi quy đa biến, cụ thể các bước như sau:
Bước 1: Xác định tổng biến kế tốn dồn tích (TAit/Ait-1) theo cơng thức:
TAit/Ait = LNSTit/Ait – LCTTHĐKDit/Ait (1) TAit/Ait = NDAit/Ait + DAit/Ait (2)
Với: LNSTit: Lợi nhuận sau thuế của công ty i vào năm t;
LCTTHĐKDit: Lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh của công ty i trong năm t;
TAit: Tổng biến kế toán dồn tích của cơng ty trong năm t;
NDAit: Biến kế tốn dồn tích khơng thể điều chỉnh của cơng ty i trong năm t; DAit: Biến kế tốn dồn tích có thể điều chỉnh của cơng ty i trong năm t.
Bước 2: Xác định biến kế tốn dồn tích khơng thể điều chỉnh (NDAit/Ait-1)
NDAit/Ait-1= α/Ait-1 + β1 (ΔREVit – ΔRECit)/Ait-1 + β2 PPEit /Ait-1 + β3 ROAit-1 (3) Trong đó:
- Ait-1: Tổng tài sản của công ty i trong năm t-1
- ΔREVit: Biến động doanh thu thuần của công ty i năm t so với năm t-1
- ΔRECit: Biến động phải thu khách hàng của công ty i năm t so với năm t-1
- PPEit: Nguyên giá tài sản cố định hữu hình của cơng ty i năm t so với năm t-1
- ROAit-1: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của công ty i năm t so với năm t-1
- α, β1, β2, β3 là các tham số được tính bằng ước lượng OLS theo mơ hình:
TAit/Ait-1= α/Ait-1 + β1 (ΔREVit – ΔRECit)/Ait-1 + β2 PPEit /Ait-1 + β3 ROAit-1 + εit Phần dư εit trên mơ hình là phần chưa thể nhận diện.
Bước 3: Xác định biến kế tốn dồn tích có thể điều chỉnh (DAit/Ait-1)
Từ (2) ta có: NDAit/Ait-1 = TAit/Ait-1 - DAi/Ait-1 t (4) Thế (4) vào (3):
(TAit - DAit )/Ait-1= α/Ait-1 + β1 (ΔREVit – ΔRECit)/Ait-1 + β2 PPEit /Ait-1 + β3 ROAit-1 (5) Hay:
DAit/Ait-1 = TAit/ Ait-1 – [α/ Ait-1 + β1 (ΔREVit – ΔRECit)/ Ait-1 + β2 PPEit / Ait-1 + β3 ROAit-1] (6)
Như đã đề cập đến trong phần động cơ của hành vi điều chỉnh lợi nhuận, ở những kỳ khác nhau, tùy những lý do khác nhau mà nhà quản lý điều chỉnh tăng (DA>0) hoặc điều chỉnh giảm lợi nhuận (DA<0). Do đó, giá trị biến kế tốn dồn tích có thể điều chỉnh có thể âm hoặc dương.
Trong nghiên cứu này, tác giả nghiên cứu mối quan hệ, mức độ tác động của các biến độc lập và biến kiểm soát đối với hành vi QTLN nhằm tìm ra yếu tố giám sát giúp làm giảm hành vi QTLN. Cách thức đo lường các biến sẽ được trình bày trong Bảng 3.1.
Bảng 3.1. Mô tả cách đo lường các biến trong mơ hình nghiên cứu
Ký hiệu Tên biến Đo lường Nghiên cứu đã sử
dụng Biến phụ thuộc DA Biến kế tốn dồn tích có thể điều chỉnh
Giá trị tuyệt đối của biến kế tốn dồn tích có điều chỉnh –
mơ hình Kothari, Leone và Wasley (2005)
Jaggi et al. (2009), Bùi Văn Dương và
cộng sự (2017) Biến độc lập HDDL Hội đồng quản trị độc lập Tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập không điều hành/Tổng số thành viên HĐQT Jaggi et al. (2009), Giáp Thị Liên (2014), Bùi Văn Dương và cộng sự (2017)
FACO Kiểm soát gia đình
Biến giả: Bằng 1 – Cơng ty gia đình; bằng 0 – Khơng
phải cơng ty gia đình
Jaggi et al. (2009) HDFA Tích hợp giữa kiểm sốt gia đình và Hội đồng quản trị độc lập HDFA = HDDL * FACO Tích giữa tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập không điều hành và kiểm sốt gia đình Jaggi et al. (2009)
Biến kiểm sốt
QMCT Quy mô
công ty
Logarit tổng tài sản của doanh nghiệp cuối năm
Xie & các công sự (2003), Bùi Văn Dương và cộng sự
(2017), Lê Văn Thừa (2017),..
QMHD
Quy mô Hội đồng quản
trị
Số lượng thành viên HĐQT
Xie & các công sự (2003), Bùi Văn Dương và cộng sự
3.4. Chọn mẫu và dữ liệu nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, bài luận văn cần lựa chọn nguồn dữ liệu đảm bảo tính kích thước và tính đại diện của mẫu trong tổng thể nghiên cứu. Nghiên cứu được thực hiện chọn mẫu từ các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khốn TP. HCM, các cơng ty này có khả năng thu thập dữ liệu cao vì theo thơng tư số 155/2015/TT-BTC về việc hướng dẫn công bố thông tin trên thị trường chứng khốn, các cơng ty có cổ phần niêm yết tại Sở giao dịch chứng khốn (cơng ty đại chúng) phải công bố thông tin định kỳ, thông tin bất thường và thông tin theo u cầu. Tính đến tháng 8/2017, số lượng cơng ty niêm yết trên sàn HOSE là 319 công ty (theo www.hsx.vn).
Mẫu khảo sát cho nghiên cứu này là 79 công ty niêm yết được chọn trong 4 năm từ năm 2013 đến 2016. Điều kiện chọn mẫu là những cơng ty niêm yết có đầy đủ BCTC liên tục trong 4 năm từ 2013 đến 2016 (đây là giai đoạn gần nhất khi nghiên cứu luận văn được tiến hành) và không bao gồm những cơng ty tài chính, ngân hàng, cơng ty chứng khốn vì có sự khác biệt lớn về cấu trúc vốn, cũng như các quy định của Chính phủ; Những cơng ty khơng có đầy đủ thơng tin về đặc điểm của HĐQT và cơ cấu sở hữu nhằm xác định cơng ty gia đình theo u cầu nghiên cứu. Đồng thời người viết cũng loại những cơng ty có năm niêm yết đầu tiên là năm 2013 mặc dù tính từ năm 2013 đến 2016 có đầy đủ các báo cáo trên vì theo nghiên cứu của Huỳnh Thị Vân (2012) sau khi nghiên cứu thực nghiệm về hành vi điều chỉnh lợi nhuận ở hai Sở giao dịch chứng khoán đã kết luận rằng các Công ty Cổ phần điều chỉnh tăng lợi nhuận trong năm đầu tiên niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Việt Nam. Vậy, để tăng tính đồng nhất số liệu người viết chỉ chọn những công ty niêm yết từ năm 2012 trở về trước.
Từ 79 công ty được chọn, tác giả lấy thông tin, số liệu cần thiết dùng để đo lường các biến trong nghiên cứu (dựa trên báo cáo tài chính được cơng bố trên
www.cafef.vn và www.finance.vietstock.vn). Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả đã
Kết hợp với nghiên cứu của Tabachnick and Fidell (1991), trong phân tích hồi quy tuyến tính bội, để phân tích hồi quy đạt được kết quả tốt nhất, thì kích cỡ mẫu phải thỏa mãn cơng thức n ≥ 8m + 50. Trong đó: n là kích cỡ mẫu – m là số biến độc lập của mơ hình. Vậy với 5 biến độc lập trong luận văn, thì cỡ mẫu tối thiếu là 90. Như vậy số lượng 316 quan sát trong bài luận văn hoàn toàn thỏa mãn điều kiện.
3.5. Phương pháp phân tích số liệu
Phân tích mơ tả: Dựa vào bảng số liệu thu thập được, tác giả dùng kỹ thuật thống kê mô tả để mơ tả những đặc điểm, tính chất cơ bản của mức độ QTLN (biến phụ thuộc); tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập, kiểm sốt gia đình, tích hợp kiểm sốt gia đình và HĐQT độc lập (biến độc lập); quy mô công ty và quy mơ HĐQT (biến kiểm sốt) trên các tiêu chí: giá trị trung bình (mean), giá trị lớn nhất (maximum), giá trị nhỏ nhất (minimum), độ lệch chuẩn (standard deviation),… Ngoài ra, tác giả cịn sử dụng bảng tần số để phân tích biến kiểm sốt gia đình.
Phân tích tương quan: Tác giả sử dụng phương pháp phân tích tương quan giữa các biến trong mơ hình để kiểm tra mức độ tương quan và khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Trong bài luận văn, phân tích tương quan Pearson được thực hiện, giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan từ 0.8 trở lên thì được coi là có tương quan chặt chẽ. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số được dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF. Thông thường, nếu VIF của biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân tích hồi quy: Tác giả sử dụng phân tích hồi quy đa biến nhằm phân
tích ảnh hưởng của các nhân tố đến hành vi QTLN tại các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khốn TP. HCM, các kỹ thuật phân tích sau được sử dụng:
Lựa chọn mơ hình phù hợp: Vì dữ liệu quan sát là dữ liệu bảng (panel
data) có cả hai chiều khơng gian (79 doanh nghiệp) và thời gian (2013-2016) nên việc lựa chọn mơ hình hồi quy phù hợp đóng vai trị quan trọng. Đầu tiên, tác giả sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu kết hợp tất cả các quan sát (Pooled OLS). Với giả định mỗi thực thể đều có đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến biến giải thích nhưng các yếu tố đó lại khơng thể quan sát được. Tác giả thực hiện việc xem
xét có hay khơng những yếu tố đó qua hai mơ hình: mơ hình tác động cố định (FEM – Fixed Effects Model) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM – Random Effects Model). Trong ba mơ hình, tác giả sẽ nhận định và trên cơ sở đó thực hiện các kiểm định và chọn được mơ hình hồi quy phù hợp nhất cho bài nghiên cứu.
Kiểm định khuyết tật của mơ hình dự kiến: Để đảm bảo kết quả có được
từ phương pháp hồi quy có nghĩa để giải thích, tác giả thực hiện các bước kiểm định khuyết tật của mơ hình dự kiến. Sau đó, tác giả thực hiện các biện pháp khắc phục.
TỔNG KẾT CHƯƠNG 3
Trong chương 3, tác giả đã trình bày về phương pháp và quy trình nghiên cứu, giả thiết và cách thức đo lường các biến nghiên cứu. Bài luận văn đã đưa ra năm giả thiết nghiên cứu tác động đến hành vi QTLN, gồm các biến: HĐQT độc lập, kiểm sốt gia đình, biến tích hợp giữa HĐQT độc lập và kiểm sốt gia đình, quy mơ cơng ty và quy mô HĐQT tác động đến hành vi QTLN. Dữ lệu nghiên cứu được thu thập trên báo cáo kiểm tốn của 79 cơng ty trên HOSE giai đoạn 2013- 2016 và tập hợp thành dữ liệu bảng.
Từ dữ liệu đã được tổng hợp, tác giả sẽ xử lý sơ bộ và chạy hồi quy để tính tốn các hệ số trong mơ hình nhằm tìm biến DA (biến kế tốn có thể điều chỉnh – đại diện cho hành vi QTLN). Tiếp theo tác giả sẽ thực hiện hồi quy mơ hình thể hiện mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu và hành vi QTLN.
Trong luận văn, tác giả sử dụng các phương pháp phân tích số liệu là phân tích mơ tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.1. Xử lý số liệu
Các số liệu được sử dụng trong luận văn được tác giả thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm tốn của mẫu được lựa chọn từ các cơng ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP. HCM từ năm 2013 đến năm 2016. Tác giả lấy các thông tin, số liệu: Tổng tài sản, doanh thu thuần, khoản phải thu khách hàng, nguyên giá tài sản cố định hữu hình, lợi nhuận sau thuế thu nhập doanh nghiệp, lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh. Từ đó, tác giả xác định Biến phụ thuộc QTLN theo mơ hình nhận diện điều chỉnh lợi nhuận của Kothari và các cộng sự (2005). Cụ thể, các bước tính biến kế tốn dồn tích có thể điều chỉnh như sau:
Bước 1: Xác định tổng biến kế tốn dồn tích (TAit/Ait-1) theo công thức:
TAit/Ait = LNSTit/Ait – LCTTHĐKDit/Ait (1)
Với: LNSTit: Lợi nhuận sau thuế của công ty i vào năm t;
LCTTHĐKDit: Lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh của công ty i trong năm t.
Bước 2: Xác định biến kế tốn dồn tích khơng thể điều chỉnh (NDAit/Ait-1)
theo mơ hình Kothari, Leone và Wasley (2005)
NDAit/Ait-1= α/Ait-1 + β1 (ΔREVit – ΔRECit)/Ait-1 + β2 PPEit /Ait-1 + β3 ROAit-1 (3) Với: Ait-1: Tổng tài sản của công ty i trong năm t-1
ΔREVit: Biến động doanh thu thuần của công ty i năm t so với năm t-1 ΔRECit: Biến động phải thu khách hàng của công ty i năm t so với năm t-1 PPEit: Nguyên giá tài sản cố định hữu hình của cơng ty i năm t so với năm t-1 ROAit-1: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của công ty i năm t so với năm t-1 α, β1, β2, β3 là các tham số được tính bằng ước lượng OLS theo mơ hình: TAit/Ait-1= α/Ait-1 + β1 (ΔREVit – ΔRECit)/Ait-1 + β2 PPEit /Ait-1 + β3 ROAit-1 + εit Kết quả hồi quy OLS mơ đình xác định α, β1, β2, β3 được thể hiện tại Phụ lục 2,
Bước 3: Tác giả tính biến kế tốn dồn tích có thể điều chỉnh – biến phụ
thuộc đại diện cho hành vi QTLN theo phương trình
DAit/Ait-1 = TAit/ Ait-1 – [α/ Ait-1 + β1 (ΔREVit – ΔRECit)/ Ait-1 + β2 PPEit / Ait-
1 + β3 ROAit-1]
Kết quả biến DAit/Ait-1: được thể hiện trên Phụ lục 3.
Tiếp theo, tác giả thu thập thêm một số thông tin, số liệu khác trên báo cáo tài chính đã được kiểm tốn của các cơng ty được chọn mẫu như các thơng tin có liên quan đến HĐQT để xác định biến HĐQT độc lập, kiểm sốt gia đình và biến tích hợp HĐQT độc lập và biến kiểm sốt gia đình.
4.2. Kết quả thống kê mô tả
Dựa vào số doanh nghiệp trên sàn chứng khoán, tác giả sử dụng dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các báo cáo tài chính của 79 doanh nghiệp trong giai đoạn 2013-2016. Đơn vị thời gian để xác định giá trị của các biến là năm, tổng số quan sát sử dụng trong mơ hình là 79*4= 316. Trong nghiên cứu này, tác giả chỉ sử dụng giá trị sổ sách để đo lường các biến. Giá trị thị trường không được sử dụng bởi hầu hết các doanh nghiệp hiện nay không công khai.
4.2.1. Biến phụ thuộc QTLN
Bảng 4.1. Bảng thống kê mô tả biến phụ thuộc QTLN
DA 316 -1.549019 1.545628 -7.81 2.09 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 14.0)
Bảng 4.1 trình bày các số liệu thống kê tổng hợp về giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc là các khoảng dồn tích có thể điều chỉnh, đại diện cho hành vi QTLN. Kết quả nghiên cứu mức độ hành vi QTLN được quan sát nằm trong khoảng -7.81 đến 2.09 và trung bình là - 1.549019, độ lệch chuẩn là 1.545628. Khoảng cách giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của hành vi QTLN và độ lệch chuẩn lớn cho thấy sự khác biệt đáng kể về hành vi QTLN giữa các doanh nghiệp.
4.2.2. Các biến độc lập, biến giả
Bảng 4.2. Bảng thống kê mô tả các biến độc lập, biến giả