4. NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kiểm định sự sai lệch của kết quả đa biến
Trong bài nghiên cứu của hai ông Angrist và Krueger năm 1999, một giả định xác định quan trọng cho phương pháp DID là khi khơng có tác động nào, các hệ số xác định sẽ bằng 0. Bài nghiên cứu này sẽ lập lại các kiểm định trong phần 4.2 ở trên đối với các năm khi khơng có sự thay đổi trong tỷ suất thuế cá nhân để làm sáng tỏ việc liệu các tác động của thuế thu nhập cá nhân lên tỷ số địn bẩy là ngẫu nhiên hay khơng.
Bài nghiên cứu sẽ thực hiện lại các kiểm định đối với giai đoạn năm 2010 so với năm 2013, nghĩa là 2 đầu thời gian trước và sau khi việc cắt giảm thuế thu nhập cá nhân xảy ra.
Tất cả các biến trong giai đoạn này được lấy tương tự như các biến trong giai đoạn trên nhưng chỉ khác là năm 2013 khi cắt giảm thuế đã hết hiệu lực được một năm và doanh nghiệp đã có thể quyết định chính sách cấu trúc vốn mà khơng có tác động từ thuế thu nhập cá nhân. Do vậy, tôi đặt một giả thuyết là nếu kết quả của kiểm định này tìm thấy các mối quan hệ tương đồng giữa thay đổi trong tỷ số nợ và IndOwn trong năm 2010 và 2012 mà khơng có giảm thuế xảy ra sẽ đặt ra câu hỏi về ý nghĩa của các kết quả trong bảng 4.1.
Các kết quả của kiểm định mơ hình này sẽ được trình bày trong bảng 4.2. Khi không bao gồm các biến điều chỉnh Z, hệ số của IndOwn mang dấu dương với giá trị là 0.047 và mức ý nghĩa 10%. Cho thấy khi khơng có tác động cắt giảm thuế thu nhập cá nhân thì địn bẩy tăng một mức khoảng 5 điểm phần trăm và có ý nghĩa thống kê.
Nghĩa là có một sự thay đổi trong tỷ số đòn bẩy của doanh nghiệp của năm 2010 so với năm 2013. Nhưng theo dự đốn của tơi, sự thay đổi tỷ số này mặc dù có ý nghĩa thống kê nhưng là do tác động của một yếu tố khách quan khác không phải do thay đổi trong thuế thu nhập cá nhân đánh lên thu nhập từ vốn cổ phần. Yếu tố khách quan khác sẽ được trình bày trong phần kết luận.
Với kết quả khi không bao gồm biến điều chỉnh Z như vậy, tuy nhiên, khi thêm biến điều chỉnh vào thì hệ số IndOwn khơng có ý nghĩa thống kê. Bên cạnh đó, các hệ số khác như dòng tiền tăng hơn trong năm 2010 sẽ làm tỷ số đòn bẩy tăng hơn trong năm 2014 đáng kể với mức ý nghĩa cao 1%.
Ngoài ra, sự thay đổi trong tài sản hữu hình và dịng tiền càng tăng thì tỷ số địn bẩy càng giảm mạnh với ý nghĩa thống kê cao 1%. Điều này có thể được giải thích là do khi doanh nghiệp có dịng tiền mạnh. Doanh nghiệp khơng gặp các khó khăn về dịng tiền hoạt động cho nên không cần sử dụng vay nợ cho các hoạt động của mình. Cịn đối với các doanh nghiệp có dịng tiền kém, khi doanh nghiệp gặp khó khăn về dịng tiền hoạt động, doanh nghiệp phải tài trợ cho các hoạt động hiện thời của mình bằng nợ vay. Chính vì vậy, tơi thấy có tác động mạnh của dịng tiền đến tỷ số đòn bẩy tối ưu của doanh nghiệp.
Bảng 4.2: Kiểm định sự sai lệch với mức ý nghĩa *, ** và *** lần lượt là 10%, 5% và 1% VARIABLE (1) (2) INDOWN 0.047 * 0.025 (0.026) (0.027) LN(ASSETS) -0.001 (0.007) CF -0.33 *** (0.103) MB 0.004 (0.009) MOMENTUM -0.016 (0.03) ΔCOL 0.068 0.054 (0.051) (0.051) ΔLN(ASSETS) 0.04 *** 0.041 (0.007) (0.008) ΔMB 0.006 0.018 (0.01) (0.012) ΔINTANG -0.574 ** -0.615 *** (0.227) (0.226) ΔCF -0.484 *** -0.674 *** (0.081) (0.098) ΔDDIV 0.045 ** 0.06 *** (0.018) (0.019) R2 0.197 0.218 N 285 285
Tóm lại, các kết quả của kiểm định mơ hình hồi quy trong bảng 4.2 hỗ trợ giả định rằng sở hữu cá nhân nhìn chung có gây tác động đến thay đổi địn bẩy của doanh nghiệp khi tơi bỏ qua các giá trị đặc tính của các doanh nghiệp trong năm 2010 và khơng có mối quan hệ nào đối với địn bẩy của doanh nghiệp khi tơi thêm vào các đặc tính doanh nghiệp trong năm 2010. Do vậy tôi vẫn chưa thể kết luận được hoàn toàn tác động trực tiếp của việc cắt giảm thuế thu nhập cá nhân lên tỷ lệ sử dụng đòn bẩy của doanh nghiệp như kết luận ở phần 4.2 phía trên.