Biến số Dấu kỳ vọng Cơ sở dấu kỳ vọng
LEV + Modigliani và Miller (1963), Jensen và Meckling
(1976), Margaritis và Psillaki (2007, 2010)
SIZE + Gleason và cộng sự (2000), Frank and Goyal (2003)
GROWTH + Myers (1977), Salim và Yadav (2012)
TAN + Margaritis và Psillaki (2007; 2010)
LEV_SQ -
Margaritis và Psillaki (2007, 2010), Nieh và cộng sự (2008), Coricelli và cộng sự (2011), Ahmad và Abdullah (2013), Cuong (2014)
OWN_LEV + Jensen và Meckling (1976), Mahrt‐Smith (2005),
Margaritis và Psillaki (2010)
Nguồn: Đề xuất của tác giả
3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ kết quả điều tra doanh nghiệp giai đoạn 2008 đến 2012 của Tổng cục Thống kê. Mục đích các cuộc điều tra doanh nghiệp do Tổng cục thống kê thực hiện là nhằm thu thập các thông tin cơ bản phục vụ công tác quản
lý, hoạch định chính sách, kế hoạch phát triển kinh tế xã hội, phát triển doanh nghiệp của quốc gia, từng địa phương, các nhà đầu tư và các doanh nghiệp
Đối tượng của cuộc điều tra này bao gồm tất cả doanh nghiệp Nhà nước, doanh nghiệp ngoài Nhà nước, doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngồi (gọi chung là doanh nghiệp) theo tiêu chuẩn chọn lựa của Tổng cục thống kê và được tiến hành điều tra trên cả nước.
Nội dung của cuộc điều tra xoay quanh các thơng tin chính như thơng tin về doanh nghiệp (tên doanh nghiệp, địa chỉ, email, số điện thoại, loại hình doanh nghiệp, ngành nghề hoạt động sản xuất kinh doanh), thông tin về lao động và thu nhập của người lao động, các chỉ tiêu về sản xuất kinh doanh (tài sản, nguồn vốn, thuế, đầu tư, doanh thu, lợi nhuận, chi phí…).
Những doanh nghiệp được lựa chọn để thu thập thông tin phục vụ cho nghiên cứu này thuộc khu vực ĐBSCL và phải có đầy đủ thơng tin về các biến trong mơ hình nghiên cứu ở giai đoạn 2008 - 2012. Dữ liệu thu thập được bao gồm 43.672 quan sát tuy nhiên do phạm vi nghiên cứu được thực hiện trên doanh nghiệp nên tác giả loại bỏ các quan sát là Hợp tác xã ra khỏi mẫu nghiên cứu. Ngoài ra, một số quan sát dị biệt hoặc bị khuyết thơng tin do q trình điều tra và do q trình tính tốn các biến số trong mơ hình nghiên cứu (tốc độ tăng doanh thu, tỷ lệ tài sản cố định) cũng được tác giả loại khỏi mẫu nghiên cứu. Mẫu nghiên cứu của luận văn sau khi được trích xuất dữ liệu bao gồm 22.528 quan sát (5.669 doanh nghiệp).
3.4. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Dữ liệu sử dụng trong luận văn được thu thập từ các doanh ở khu vực ĐBSCL trong khoảng thời gian 2008 – 2012, do đó đây là dạng dữ liệu bảng. Luận văn sẽ sử dụng các mơ hình hồi quy với dữ liệu bảng một cách thích hợp để thực hiện các ước lượng.
3.4.1. Các ước lượng cơ bản
Dữ liệu bảng (panel data) là dạng tổ chức dữ liệu được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu, trong cả kinh tế vi mô (khi nghiên cứu về hộ gia đình, doanh nghiệp,...) hay kinh tế vĩ mô (khi nghiên cứu về các thành phố, các tiểu bang, các quốc gia…). Dữ liệu này kết hợp dữ liệu cho theo không gian (cross – section, tức là giá trị của các biến được thu thập cho một đơn vị mẫu tại cùng một thời điểm) và dữ liệu theo chuỗi thời gian (time series, tức là giá trị của các biến được quan sát theo thời gian). Việc kết hợp hai loại dữ liệu có nhiều thuận lợi trong phân tích các mối quan hệ kinh tế, đặc biệt khi muốn quan sát, phân tích sự biến động của các đối tượng nghiên cứu sau các biến cố hay theo thời gian, cũng như phân tích sự khác biệt giữa các nhóm đối tượng nghiên cứu. Có hai kiểu cấu trúc dữ liệu bảng: bảng cân bằng và bảng khơng cân bằng, trong mơ hình nghiên cứu của luận văn, tác giả sử dụng dữ liệu bảng cân bằng cho các doanh nghiệp theo chuỗi thời gian (năm). Việc nghiên cứu các mơ hình với dữ liệu bảng có những ưu điểm:
- Nhờ kết hợp dữ liệu chuỗi thời gian của các doanh nghiệp khác nhau, dữ liệu bảng sẽ chứa nhiều thơng tin hữu ích hơn, tính biến thiên nhiều hơn, giảm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến, tăng số quan sát - từ đó tăng số bậc tự do, và có thể đem lại ước lượng vững, hiệu quả và không chệch. - Dữ liệu bảng có liên quan đến nhiều doanh nghiệp theo thời gian, mỗi doanh nghiệp lại có những đặc trưng riêng. Tuy nhiên, các kỹ thuật ước lượng dựa trên dữ liệu bảng có thể tính đến sự khơng đồng nhất này. Nhờ những lợi thế trên, việc sử dụng dữ liệu bảng trong các mơ hình nghiên cứu của luận văn được kỳ vọng có thể đem lại hiệu quả cao hơn so với phân tích dữ liệu chéo hay dữ liệu chuỗi thời gian.
Giả sử mẫu quan sát bao gồm N doanh nghiệp, trong T năm, như vậy dữ liệu bảng sẽ bao gồm NxT quan sát. Phương trình hồi quy tổng quát có dạng:
Yit = Xitβ + Ziα + εit (3.4) Trong đó:
Y: biến phụ thuộc
X: tập hợp các biến giải thích
Z: gồm các biến không thay đổi theo thời gian, đại diện cho đặc điểm riêng của từng doanh nghiệp.
α, β: các hệ số hồi quy
i: đại diện cho doanh nghiệp thứ i t: đại diện cho năm thứ t
εit : sai số
Những phương pháp ước lượng cơ bản khi hồi quy với dữ liệu bảng bao gồm: Pooled regression model, Fixed effect model (FEM) và Random effect model (REM).
Pooled regression model thực chất là ước lượng bình phương bé nhất (OLS),
khi chúng ta sử dụng dữ liệu bảng như một tập hợp các quan sát bình thường, khơng phân biệt theo năm hay theo doanh nghiệp. Theo mơ hình này, Ziα chỉ là một hằng số, nghĩa là các doanh nghiệp khơng có đặc điểm riêng khác nhau, nên phương trình tổng quát (3.3) trở thành:
Yit = Xitβ + α + εit (3.5)
Fixed effect model là mơ hình xem xét ảnh hưởng của các nhân tố cố định.
Việc sử dụng các nhân tố cố định để phân tích ảnh hưởng đến mơ hình có thể được xem giống như một mơ hình OLS sử dụng biến giả, các biến giả đóng vai trị là các nhân tố cố định. Có thể xét mơ hình ảnh hưởng cố định theo doanh nghiệp hoặc theo thời gian, hoặc cố định cả hai nhân tố. Nhược điểm của FEM là làm giảm bậc tự do
của mơ hình, đặc biệt khi số biến giả lớn. Dạng phương trình của mơ hình này như sau:
Yit = Xitβ + αi + εit (3.6)
Trong đó, αi thể hiện sự khác nhau về tung độ gốc của mơ hình hồi quy đối với mỗi năm hoặc mỗi doanh nghiệp.
Random effect model là mơ hình được sử dụng khi chúng ta quan tâm đến sự
khác biệt của mỗi doanh nghiệp ảnh hưởng đến mơ hình chung. Sự khác biệt về điều kiện đặc thù của các doanh nghiệp này được chứa đựng trong phần sai số ngẫu nhiên. Do đó mơ hình trở thành:
Yit = Xitβ + α + ui + εit (3.7)
Trong đó, ui là chênh lệch tung động gốc, ui và εit đều là các đại lượng ngẫu nhiên.
3.4.2. Kiểm định lựa chọn mơ hình phù hợp
Việc lựa chọn mơ hình nào trong ba mơ hình trên phụ thuộc vào sự khác nhau về tung độ gốc của mơ hình hồi quy đối với mỗi doanh nghiệp và sự khác biệt này có tương quan với biến độc lập trong mơ hình hay khơng. Các bước kiểm định như sau:
So sánh giữa Pooled regression model và FEM: sau khi ước lượng mơ hình
FEM, sử dụng kiểm định F để kiểm định giả thuyết:
H0: α1 = α2 = α3 = … = αN = α
Nếu bác bỏ H0 thì nên chọn FEM.
So sánh giữa FEM và REM: sau khi ước lượng mơ hình FEM và REM, sử
dụng kiểm định Hausman để kiểm định giả thuyết:
Nếu bác bỏ H0 thì nên chọn FEM.
So sánh giữa Pooled regression model và REM: sau khi ước lượng mơ hình
REM, kiểm định giả thuyết:
H0: ϭ2u = 0
Từ những kiểm định trên sẽ chọn ra được mơ hình phù hợp cho luận văn. Bên cạnh các kiểm định nêu trên, để kết quả ước lượng là đáng tin cậy thì mơ hình cần thỏa mãn một số giả định như: khơng có đa cộng tuyến, phần dư có phân phối chuẩn, khơng có hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi. Do số quan sát trong mẫu nghiên cứu lớn và nghiên cứu trong khoảng thời gian ngắn nên có thể bỏ qua giả định phần dư có phân phối chuẩn và khơng có hiện tượng tự tương quan.
Đối với vấn đề đa cộng tuyến, luận văn sử dụng ma trận hệ số tương quan để kiểm tra. Mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập sẽ được biểu thị bằng hệ số tương quan giữa các cặp biến. Giá trị tuyệt đối của các hệ số tương quan giữa các biến độc lập tiến gần đến 1 thì các biến này sẽ có mối quan hệ tuyến tính chặt chẽ với nhau và khi đó kết quả ước lượng hồi quy sẽ bị sai lệch. Ngược lại, khi giá trị của các hệ số này tiến gần đến 0, các biến giải thích sẽ độc lập với nhau và kết quả ước lượng sẽ có độ tin cậy cao. Thơng thường thì hệ số tương quan của một cặp biến nào đó lớn hơn 0.8 thì ta nghi ngờ hiện tượng đa cộng tuyến sẽ gây ra ảnh hưởng nghiêm trọng cho kết quả ước lượng. Để khắc phục vấn đề đa cộng tuyến ta có thể thay biến bị nghi ngờ gây ra đa cộng tuyến nghiêm trọng bằng biến khác, thay đổi cách đo lường hoặc bỏ biến này đi. Còn đối với vấn đề phương sai sai số thay đổi, luận văn sẽ sử dụng Robust Standard Errors để khắc phục nếu hiện tượng này xảy ra.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Dựa trên cơ sở lý thuyết đã được lược khảo và khung phân tích đã được xây dựng, tác giả đề xuất mơ hình nghiên cứu về tác động của nợ đến hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp. Dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu được tác giả trích xuất từ kết quả điều tra doanh nghiệp của Tổng cục Thống kê giai đoạn 2008 – 2012. Các phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM và REM được tác giả sử dụng để nghiên cứu chiều hướng tác động của nợ cũng như các biến kiểm sốt khác trong mơ hình đến hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp. Ngoài ra, tác giả cũng sử dụng một số kiểm định nhằm chọn ra mơ hình phù hợp để giải thích cho chiều hướng tác động của nợ đến hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH HOẠT ĐỘNG SẢN XUẤT KINH DOANH CỦA DOANH NGHIỆP Ở KHU VỰC ĐỒNG BẰNG SÔNG DOANH CỦA DOANH NGHIỆP Ở KHU VỰC ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG
Theo niên giám thống kê 2013, năm 2012 cả nước có 346.777 doanh nghiệp, trong đó doanh nghiệp ở ĐBSCL là 27.487 doanh nghiệp chiếm 7,93%. Giai đoạn 2008 – 2012 tốc độ tăng trưởng doanh nghiệp bình quân của cả nước đạt 15,9%/ năm trong khi khu vực ĐBSCL chỉ đạt bình quân 7,8%/ năm. Xét về mặt số lượng doanh nghiệp thì ĐBSCL đứng trên khu vực Trung du, miền núi phía Bắc và Tây Nguyên nhưng xét về tốc độ tăng trưởng bình qn giai đoạn 2008 – 2012 thì ĐBSCL có tốc độ tăng trưởng thấp nhất trong số 6 vùng của cả nước. Kết quả thống kê cho thấy Đông Nam Bộ, Đồng bằng sông Hồng, Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung lần lượt là những nơi tập trung nhiều doanh nghiệp nhất cả nước.