Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị lớn nhất Gía trị nhỏ
nhất Phân vị thứ 25 Trung vị Phân vị thứ 75
k 1316 18.7 14.18 42.00 1.92 6.00 14.69 33.28 Deltacash 1316 0.01 0.08 0.02 -0.14 -0.03 0.00 0.04 Cashflow 1316 0.11 0.09 0.32 0.00 0.04 0.09 0.16 Q 1.308 1.12 0.44 2.27 0.56 0.82 1.00 1.32 Size 1.316 26.96 1.29 29.55 24.88 25.92 26.84 27.92 CoE 1316 0.06 0.09 0.24 -0.09 0.01 0.06 0.10 Beta 1290 0.59 0.45 1.50 -0.06 0.23 0.49 0.91 Oprisk 1316 0.40 0.22 0.85 0.09 0.23 0.36 0.57 Leverage 1316 0.47 0.20 0.79 0.13 0.30 0.48 0.63 BM 1316 0.68 0.19 0.11 0.87 0.54 0.7 0.84 Turnover 1303 0.80 0.62 2.53 0.02 0.27 0.91 0.93 Topshare 1.316 35.20 17.90 75.00 4.00 21.00 34.00 49.00 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
4.2 Phân tích tương quan
Tiếp theo sau phân tích thống kê mô tả, tác giả sẽ tiến hành phân tích mối tương quan lẫn nhau giữa tất cả các biến trong bài nghiên cứu. Mục đích của việc phân tích ma trận hệ số tương quan giữa các biến nhằm xem xét có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến hay khơng. Kết quả từ phân tích tương quan ta có xem xét sơ bộ được mối tương quan đơn biến giữa các biến trong bài nghiên cứu. Có thể đánh giá sơ bộ mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Ngoài ra, nếu các biến độc lập có mối tương quan cao thì đây là dấu hiệu của đa cộng tuyến.Trong mơ hình hồi quy, nếu các biến độc lập có quan hệ chặt với nhau, các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính, nghĩa là các biến độc lập có tương quan chặt, mạnh với nhau thì sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến, đó là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình phụ thuộc lẫn nhau (mức tương quan cao lớn hơn 0.8). Khi gặp phải hiện tượng này sẽ gây ảnh hưởng đến kết quả của bài nghiên cứu vì khoảng tin cậy lớn và thống kê t ít ý nghĩa, các ước lượng khơng thật chính xác. Do đó chúng ta dễ đi đến khơng có cơ sở bác bỏ giả thiết. Vấn đề đa cộng tuyến giữa biến độc lập tồn tại khi mối tương quan giữa chúng lớn hơn 0.8 (Gujarati (2004)). Nếu các biến có hệ số tương quan cao với nhau (tức hệ số tương quan >0.8) thì mơ hình có khả năng bị đa cộng tuyến.Theo lý thuyết kinh tế lượng, khi mơ hình nghiên cứu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thì kết quả ước lượng mơ hình này từ phương pháp OLS sẽ bị chệch (bias). Do đó, phải xử lý được vấn đề đa cộng tuyến (nếu có) thì kết quả từ phương pháp OLS mới chính xác
Dựa vào kết quả từ bảng 4.2 tất cả các hệ số đều không lớn hơn mức 0.8, cho thấy có thể kết luận sơ bộ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình.
Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến sử dụng trong mơ hình
k Deltacash Cashflow Q Size CoE Beta Oprisk Leverage BM Turnover Topshar e k 1 Deltacash 0.0454 1 Cashflow -0.1033 -0.0117 1 Q 0.0643 -0.0452 0.0443 1 Size 0.0557 0.0213 0.0153 0.1286 1 CoE -0.0241 -0.0132 -0.0621 -0.0494 0.0672 1 Beta -0.0266 0.0236 -0.0269 -0.0756 0.3118 0.1167 1 Oprisk -0.0631 0.0070 0.0633 -0.0770 -0.1102 -0.0205 -0.0379 1 Leverage -0.1233 0.0328 0.0524 -0.1581 0.2403 0.0151 0.0790 -0.0138 1 BM 0.1072 -0.0065 -0.0447 0.0100 0.0440 -0.0011 0.0347 0.0282 -0.0181 1 Turnover -0.0493 -0.0195 -0.0551 0.0734 -0.0082 -0.0213 -0.0982 0.0277 0.0180 0.0067 1 Topshare -0.0457 -0.0372 0.0213 -0.0297 0.0155 -0.0312 0.0067 -0.0173 0.0086 0.0308 -0.0474 1
Một lần nữa để kiểm tra lại hiện tượng đa cộng tuyến tác giả tiến hành kiểm định VIF kết quả như ở bảng 4.3 bên dưới. Các hệ số đều nhỏ hơn 5, từ đây có thể khẳng định không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong bộ dữ liệu thu thập.
Bảng 4.3 Bảng kết quả kiểm định VIF
VIF VIF Tolerance Squared
k 1.06 1.03 0.9441 0.0559 Deltacash 1.01 1.00 0.9919 0.0081 Cashflow 1.03 1.02 0.9695 0.0305 Q 1.09 1.05 0.9140 0.0860 Size 1.24 1.11 0.8046 0.1954 CoE 1.02 1.01 0.9770 0.0230 Beta 1.15 1.07 0.8700 0.1300 Oprisk 1.03 1.01 0.9735 0.0265 Leverage 1.13 1.06 0.8857 0.1143 BM 1.02 1.01 0.9811 0.0189 Turnover 1.03 1.01 0.9753 0.0247 Topshare 1.01 1.00 0.9912 0.0088 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
4. 3 Phân tích kết quả hồi quy
Sau khi hoàn thành xong bước thống kê mơ tả các biến và phân tích ma trận tự tương quan tác giả tiến hành kiểm định hai giả thiết được đưa ra bằng chạy cách hồi qui mơ hình (1) kiểm tra mối tương quan giữa rủi ro đạo đức đến hạn chế tài chính và mơ hình (2) kiểm tra mối tương quan giữa rủi ro đạo đức đến chi phí sử dụng vốn cổ phần của doanh nghiệp. Như đã trình bày trong chương 3 các bước thực hiện sẽ như trình như sau: hồi qui lần lượt theo ba mơ hình OLS, FEM, REM, sau đó dùng các kiểm định F-Test, Hausman Test, Wordwise- Test để lựa chọn mô
hình tốt nhất. Sau khi đã lựa chọn mơ hình tốt nhất tác giả 1 lần nữa kiểm tra hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi lần lượt bằng kiểm định Wooldridge test và Wald test sau đó dùng mơ hình FGLS để khắc phục nếu có. Tác giả lần lượt thực hiện trên với từng nhóm dữ liệu: đầu tiên hồi qui trên toàn bộ dữ liệu 1316 quan sát doanh nghiệp – năm. Sau đó chia dữ liệu thành 2 bộ dữ liệu nhỏ dựa vào độ lớn của hệ số k (tỉ lệ quyền kiểm sốt/ quyền sở hữu): nhóm k lớn hơn trung vị mẫu thể hiện các doanh nghiệp có mức rủi ro đạo đức lớn hơn, nhóm cịn lại k nhỏ hơn trung vị mẫu thể hiện các doanh nghiệp có mức rủi ro đạo đức thấp hơn. Ta thu được kết quả như sau:
4.3.1 Kết quả kiểm đinh mối quan hệ giữa rủi ro đạo đức và hạn chế tài chính
Tác giả tiến hành hồi qui mơ hình (1) để giải quyết câu hỏi đưa ra từ chương 1 “Có tồn tại mối quan hệ giữa rủi ro đạo đức của cổ đơng kiểm sốt và hạn chế tài
chính của doanh nghiệp hay không?”
Hạn chế tài chính được nhận diện thơng qua độ nhạy dịng tiền đến nắm giữ tiền mặt rủi ro đạo đức được đánh giá bằng tỉ số k= quyền kiểm soát / quyền đối với dòng tiền để xem xét ảnh hưởng rủi ro đạo đức đến hạn chế tài chính tác giả kiểm định mức nhạy cảm của việc nắm giữ tiền mặt với dòng tiền trên từng mẫu dữ liệu khác nhau. Mẫu được chia theo tiêu chí: Nhóm 1: k lớn hơn trung vị mẫu (k>14.69, dựa vào kết quả thống kê mô tả bảng 4.1) là nhóm các doanh nghiệp có mức độ rủi ro đạo đức lớn hơn mặt bằng chung thị trường, Nhóm 2: k nhỏ hơn trung vị mẫu (k>14.69, dựa vào kết quả thống kê mô tả bảng 4.1 là nhóm các doanh nghiệp có mức độ rủi ro thấp hơn) và nhóm tịan bộ mẫu nghiên cứu. Tác giả so sánh mức độ nhạy cảm cảm của dòng tiền đối với nắm giữ tiền mặt giữa các mức rủi ro đạo đức để rút câu trả lời cho câu hỏi số 1.
Đối với từng nhóm dữ liệu, tác giả hồi qui OLS, FEM, REM để chọn mơ hình tốt nhất, sau đó dùng FGLS để khắc phục các khuyết tật của mơ hình. Sau khi
Bảng 4.4 Thống kê kết quả kiểm định F-Test, Hausman – Test, kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định tự tương quan bậc nhất từ hồi qui mơ hình 1
Nhóm tồn bộ dữ
liệu
Nhóm 1 Nhóm 2
Kiểm định F Ho: Mơ hình OLS tốt hơn FEM
Ho: Mơ hình OLS tốt hơn FEM
Ho: Mơ hình OLS tốt hơn FEM
p-value = 0.0000 p-value = 0.0094 p-value = 0.0027 Kết luận: bác bỏ
giả thuyết Ho.
Kết luận: bác bỏ giả thuyết Ho.
Kết luận: bác bỏ giả thuyết Ho.
Kiểm định Hausman
Ho: Mơ hình REM tốt hơn FEM
Ho: Mơ hình REM tốt hơn FEM
Ho: Mơ hình REM tốt hơn FEM
p- value = 0.0320 p- value = 0.0084 p- value = 0.0456 Kết luận: bác bỏ
giả thuyết Ho.
Kết luận: bác bỏ giả thuyết Ho.
Kết luận: bác bỏ giả thuyết Ho.
Mơ hình được chọn
Mơ hình tốt Mơ hình FEM tốt Mơ hình FEM tốt
Kiểm định phương sai thay đổi
Ho: không tồn tại phương sai thay đổi
Ho: không tồn tại phương sai thay đổi
Ho: không tồn tại phương sai thay đổi p- value = 0.0000 p- value = 0.0000 p- value = 0.0000 Kết luận: bác bỏ
giả thuyết Ho.
Kết luận: bác bỏ giả thuyết Ho.
Kết luận: bác bỏ giả thuyết Ho.
Kiểm định tự tương quan bậc nhất
Ho: không tồn tại tự tương quan bậc nhất
Ho: không tồn tại tự tương quan bậc nhất
Ho: không tồn tại tự tương quan bậc nhất
p-value = 0.1542 p-value = 0.0890 p-value = 0.7387 Kết luận: chấp
nhận giả thuyết Ho.
Kết luận: chấp nhận giả thuyết Ho.
Kết luận: chấp nhận giả thuyết Ho.
Từ bảng 4.4, ta có thể thấy ở cả 3 nhóm , FEM là mơ hình tốt nhất được chọn nhưng vẫn còn hiện tượng phương sai thay đổi ở cả 3 nhóm mẫu. Cuối cùng tác giả đã phải dùng FGLS để khắc phục.
Dựa vào bảng 4.5 ta thấy rằng các hệ số của biến Cashflow đều dương và có ý nghĩa. Dòng tiền trong doanh nghiệp có mối quan hệ tương đồng với việc nắm giữa tiền mặt. Điều này cho thấy khi có một sự gia tăng trong dòng tiền doanh nghiệp sẽ ưu tiên giữ lại lượng tiền mặt cho doanh nghiệp cao hơn. Điều này hồn tịan phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạn. Theo lý thuyết trật tự phân hạng doanh nghiệp sẽ ưu tiên tài trợ bằng nguồn vốn nội bộ nhằm tận dụng tối đa nguồn lực sẵng có của doanh nghiệp. Đồng thời khi so sánh độ lớn của các hệ số của biến Cashflow ta thấy với nhóm mẫu 1 (rủi ro đạo đức lớn hơn trung vị mẫu) có hệ số tương quan giữa Cashflow và Deltacash cao nhất 0.028 với mức ý nghĩa 5% . Với nhóm mẫu 2 (rủi ro đạo đức nhỏ hơn trung vị thị trường) hệ số tương quan giữa Deltacash và Cashflow vẫn dương 0.004 và có ý nghĩa ở mức 10% nhưng mức độ tương quan thấp nhất trong ba mẫu dữ liệu. Khi xét ở toàn bộ mẫu nghiên cứu, kết quả về mối tương quan giữa Cashflow và Deltacash vẫn dương 0.013 và có ý nghĩa ở mức 10%. Giá trị của hệ số tương quan thấp hơn ở nhóm 1 (rủi ro đạo đức cao) nhưng cao hơn nhóm 2 (rủi ro đạo đức thấp).Từ đây ta cũng có thể nhận thấy trong các doanh nghiệp mức rủi ro đạo đức ảnh hưởng đến các mức độ nhạy cảm của việc nắm giữ tiền mặt so với dòng tiền hay nói cách khác doanh nghiệp có mức độ rủi ro đạo đức càng cao sẽ có mức độ nhạy cảm việc nắm giữ tiền mặt so với dòng tiền càng lớn. Mặc khác mức độ nhạy cảm việc nắm giữ tiền mặt đối với dòng tiền mang dấu dương và khác nhau ở mỗi nhóm rủi ro đạo đức phản ánh rằng có tồn tại vấn đề hạn chế tài chính của các doanh nghiệp (Almeida, Campello, và Weisbach, 2004). Độ nhạy cảm dịng tiền càng cao thì mức hạn chế tài chính của doanh nghiệp càng cao. Vì ở các doanh nghiệp có hạn chế tài chính, khả năng tiếp cận với nguồn vốn bên ngồi sẽ gặp nhiều khó khăn hơn nên một sự gia tăng trong dòng tiền của doanh nghiệp sẽ gia tăng nhiều hơn việc lưu trữ tiền mặt nhằm tăng cường nguồn tài
ta có thể kết luận rủi ro đạo đức càng cao sẽ dẫn đến độ nhạy cảm việc nắm giữ tiền mặt đối với dòng tiền càng cao. Điều này đáp ứng được giả thiết (1) được đưa ra: “Một doanh nghiệp với sự khác nhau lớn giữa quyền kiểm soát và quyền đối với dịng tiền sẽ có mức độ nhạy cảm dịng tiền mặt cao hơn”
Bảng 4.5 Tổng hợp kết quả hồi qui ước lượng ảnh hưởng của dòng tiền đến việc nắm giữ tiền mặt
Biến
Toàn bộ mẫu dữ liệu Nhóm 1 Nhóm 2
(1) (2) (3) Cashflow 0.013* 0.028** 0.004* (0.012) (0.014) (0.010) Q -0.004** -0.009*** -0.003 (0.002) (0.002) (0.002) Size 0.002** 0.005*** -0.001*** (0.001) (0.001) (0.001) Hằng số -0.035* -0.112*** 0.047*** (0.019) (0.020) (0.014) Số quan sát 1308 654 654
Trong đó, cột (1), (2), (3) lần lượt là kết quả ước lượng mơ hình FGLS ở 3 nhóm mẫu lần lượt: tồn bộ mẫu, nhóm có mức chênh lệch giữa quyền kiểm soát và quyền dòng tiền lớn hơn trung vị mẫu, nhóm có mức chênh lệch giữa quyền kiểm sốt và quyền dòng tiền nhỏ hơn trung vị mẫu. Giá trị thống kê t được trình bày trong dấu ngoặc đơn ( ). *, **, *** lần lượt có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%
Kết quả kiểm định trên cũng phù hợp với nghiên cứu Lou và các cộng sự (2015) cho rằng các doanh nghiệp có rủi ro đạo đức cao sẽ càng có mức độ nhạy
cảm dòng tiền của nắm giữ tiền mặt cao hay các doanh nghiệp này sẽ gặp phải tình trạng hạn chế tài chính hơn so với các doanh nghiệp có rủi ro đạo đức thấp. Kết quả nghiên cứu đúng với kì vọng của tác giả đề ra. Tác giả có câu trả lời cho câu hỏi 1 được đặt ra ở chương 1: “có tồn tại mối tương quan dương giữa rủi ro đạo đức và hạn chế tài chính của doanh nghiệp” Hay doanh nghiệp có mức độ rủi ro đạo đức của các cổ đơng kiểm sốt càng cao sẽ phải đối diện với hạn chế tài chính cao hơn. Khẳng định lại giả thiết (1) đưa ra: “ Các doanh nghiệp có mức độ chênh lệch giữa quyền kiểm sốt và quyền đối với dịng tiềncàng lớn càng sẽ có mức độ nhạy cảm nắm giữ tiền mặt với dòng tiền càng cao”
Dựa vào bảng 4.5, tác giả tiến hành phân tích thêm ảnh hưởng của các biến kiểm sốt được đưa vào mơ hình. Phân tích hệ số của biến Size (qui mơ) ta nhận thấy ở nhóm doanh nghiệp có rủi ro đạo đức cao (chênh lệch giữa quyền kiểm soát và quyền đối với dịng tiền cao) và nhóm tập hợp tất cả các doanh nghiệp đều có hệ số dương và có ý nghĩa . Điều này nói lên qui mơ doanh nghiệp có tác động dương đến việc nắm giữ tiền mặt tại các doanh nghiệp có rủi ro cao. Một mặt trong các doanh nghiệp có qui mơ lớn việc nắm giữ tiền mặt phải càng cao hơn so với các doanh nghiệp nhỏ hơn nhằm gia tăng tính thanh khoản của doanh nghiệp cũng như tăng cường nguồn tài trợ nội bộ cho doanh nghiệp để đáp ứng kịp thời nhu cầu đầu tư. Mặt khác doanh nghiệp có qui mơ càng lớn cơng tác thanh tra kiểm soát, cũng như việc phân tán giữa quyền đối với dịng tiềnvà quyền kiểm sốt càng lớn, các cổ đơng kiềm sốt càng có nhiều cơ hội trưng dụng nguồn lực của doanh nghiệp cho những mục đích cá nhân của mình trong đó có việc gia tăng nắm giữ tiền mặt. Ngược lại đối với nhóm doanh nghiệp có mức rủi ro đạo đức thấp, hệ số của biến Size (qui mơ) mang dấu âm -0.001 và có mức ý nghĩa 1%. Điều này có thể lí giải, vì đây là các doanh nghiệp có mức rủi ro đạo đức của các cổ đông thấp, khi qui mô doanh nghiệp càng lớn, thương hiệu và danh tiếng cũng sẽ có trên thị trường, các nhà đầu tư bên ngồi nhận thấy ít tồn tại rủi ro phát sinh từ vấn đề đạo đức nên họ sẵng sàn đầu tư nên nguồn tài trợ từ bên ngoài của doanh nghiệp lớn. Do đó các
Phân tích hệ số của biến Q (cơ hội đầu tư) trong bảng 4.5, ở 2 trong 3 nhóm mẫu (nhóm có mức rủi ro đạo đức cao và toàn bộ mẫu) hệ số hồi qui âm và có ý nghĩa. Điều này có thể giải thích, một doanh nghiệp càng có nhiều cơ hội đầu tư thì sẽ cần phải có nhiều nguồn tài trợ, trong đó có cả nguồn tài trợ nội bộ. Việc tăng cường sử dụng các nguồn tài trợ nội bộ sẽ làm giảm mức nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp.
Vấn đề nắm giữ tiền mặt trong doanh nghiệp không chỉ phụ thuộc vào một số yếu tố của trong mơ hình. Quyết định nắm giữ tiền mặt còn phụ thuộc vào chính sách tài chính tôi ưu của mỗi doanh nghiệp, họ sẽ dùng nợ hay dùng tiền mặt cho các dự án đầu tư. Acharya, V. V., Almeida, H., & Campello, M. (2007) cho rằng: