Ngành DTAR trung bình ngành OETS trung bình ngành Bán bn 53% 0.04 Bán lẻ 49% 0.03 Bất động sản 39% 0.07
Cung cấp nước - Quản lý và xử lý nước thải 48% 0.04
Hóa chất - Dược phẩm 28% 0.17
Khai khoáng khác 17% 0.06
Kim loại và các sản phẩm từ khoáng phi kim loại
56% 0.05
Sản phẩm từ nhựa và cao su 22% 0.08
Thực phẩm - Đồ uống - Thuốc lá 54% 0.07
Vận tải đường thủy 23% 0.11
Xây dựng 58% 0.03
Bảng 4.1 trình bày các số liệu thống kê tóm tắt của DTAR, OTES trung bình ngành
qua 5 năm nghiên cứu. Nhìn chung, các ngành xem xét đều có OETS trung bình khơng cao so với tỷ lệ OETS của bài nghiên cứu gốc của nhóm tác giả He Zhang and Steven Li. Mức giao động OETS trung bình của các ngành từ 3% đến 17%, trong đó ngành Hóa dược phẩm có tỷ lệ OETS trung bình cao nhất trong các doanh nghiệp được khảo sát qua 5 năm nghiên cứu với tỷ lệ tương ứng là 17%. Ngành thấp nhất là ngành bán lẻ và xây dựng 3%. Nhìn vào biểu đồ - hình 4.1, ta có thể thấy mức giao động của OETS phân bố nhiều ở tỷ lệ 4% đến 10%.
Bảng 4.2: Thống kê mơ tả các biến cho ước lượng chi phí đại diện Biến nghiên cứu Trung bình Giá trị lớn
nhất Giá trị nhỏ nhất Độ lệch chuẩn Biến phụ thuộc OETS 0.06 0.29 0 0.06 Biến độc lập DTAR 0.46 0.91 0.04 0.22 LOS 13.20 17.09 8.83 1.29 ROA 0.08 0.66 -0.19 0.09 (Nguồn: tính tốn từ Stata 11) (Chi tiết: Phụ lục 1)
Đối với biến phụ thuộc:
Bảng 4.2 cho chi phí đại diện năm có giá trị trung bình là 6%, chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất khá lớn 0.29, độ lệch chuẩn là 0.06, cho thấy mức độ phân tán tương đối thấp.
Biến DTAR:
DTAR trung bình là 46%, chênh lệch giữa mức cao nhất và thấp nhất khá lớn là 0.87, độ lệch chuẩn là 0.22
Biến LOS:
LOS trung bình 13.2, chênh lệch mức cao nhất và thấp nhất là 8.26, độ lệch chuẩn là 1.29
Biến ROA:
ROA trung bình là 8%, chênh lệch giữa giá trị cao nhất và thấp nhất là 85%, độ lệch chuẩn là 0.09
4.2 Ước lượng chi phí đại diện – Mơ hình tổng hợp
OETS = α + γ1DTAR + γ2LOS + γ3ROA + ∑ ( )
+ εi (3)
4.2.1 Kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Ma trận tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Ma trận tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Bảng 4.3: Ma trận tương quan cho OETS
OETS_2 DTAR_2 LOS_2 ROA_2
OETS_2 1.000
DTAR_2 -0.366 1.000
LOS_2 -0.135 0.390 1.000
ROA_2 -0.109 -0.385 0.1022 1.000
Từ kết quả ma trận tương quan trên cho thấy tương quan giữa các cặp biến nhỏ hơn 0.8 là một bằng chứng cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mơ hình, mang lại kết quả giống như trong nghiên cứu gốc của nhóm tác giả He Zhang and Steven Li.
Tác giả tìm thấy mối tương quan nghịch giữa biến phụ thuộc OETS và biến độc lập DTAR phù hợp với giả thuyết chi phí đại diện, hệ số tương quan giữa 2 biến này là (0.366).
Đối với các biến độc lập còn lại LOS và ROA, tác giả cũng tìm thấy quan hệ nghịch biến giữa chi phí đại diện với qui mô công ty và hiệu quả hoạt động của công ty phù hợp với giả thuyết như đã nêu trên, hệ số tương quan lần lượt là (0.135) và (0.109)
Bảng 4.4: Bảng kết quả hồi quy trong phương trình tổng hợp (3)
OETS Coef. Std. Err. t P>ltl
DTAR -0.1037 0.0176 -5.8 0.000 LOS -0.00022 0.00311 -0.07 0.943 ROA -0.23876 0.0393 -6.07 0.000 D1 0.0084 0.01205 0.70 0.485 D2 -0.00361 0.01185 -0.30 0.761 D3 0.02171 0.0125 1.73 0.086 D4 -0.00398 0.0157 -0.25 0.801 D5 0.12660 0.01665 7.60 0.000 D6 0.04759 0.01827 2.60 0.010 D7 0.0236 0.01050 2.25 0.026 D8 0.00873 0.01488 0.59 0.558 D9 0.04918 0.0113 4.32 0.000 D10 0.04076 0.01688 2.41 0.017 _CONS -0.00022 0.00311 -0.07 0.943 (Nguồn: tính tốn từ Stata 11)
+ Kiểm định đa cộng tuyến
Theo kết quả từ nguồn tính tốn từ Stata, tất cả các VIF đều nhỏ hơn 10, mơ hình khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
(Chi tiết: Phụ lục 3)
4.2.3 Chọn mơ hình phù hợp
Đầu tiên, tác giả kiểm định việc chọn lựa giữa mơ hình OLS và Fixed Effect.
Từ kết quả kiểm định, giá trị P-value nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ giả thiết H0 nghĩa là các hệ số độ dốc có sự thay đổi theo thời gian hoặc theo cá nhân, nên ta không dùng phương pháp hồi quy OLS.
Tiếp theo, tác giả kiểm định Hausman để chọn lựa mơ hình hồi quy FEM hay REM:
Kết quả kiểm định các phương trình cho thấy giá trị Prob lớn hơn 0.05, vì vậy với độ tin cậy 95% ta có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyêt H1, những tác động được coi là ảnh hưởng ngẫu nhiên, nên chọn lựa mơ hình hồi quy ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) để ước lượng cho các phương trình trên sẽ giải thích tốt hơn mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM).
(Chi tiết: Phụ lục 3)
Sau khi chọn được mơ hình hồi quy phù hợp đề tài sẽ tiến hành kiểm tra một số khuyết tật khác như hiện tượng phương sai đồng nhất và thực hiện kiểm tra sự tự tương quan giữa các phần dư .
Kết quả kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan được trình bày trong phần dưới đây
+ Kiểm định phương sai thay đổi
P-value =0.000 <0.05, chấp nhận giả thiết H0, với mức ý nghĩa 5%, tồn tại phương sai thay đổi trong mơ hình.
(chi tiết: Phụ lục 3)
+ Kiểm định tự tương quan
P-value =0.000 <0.05, chấp nhận giả thiết H0, với mức ý nghĩa 5% có hiện tượng tự tương quan bậc nhất.
(chi tiết: Phụ lục 3)
+ Khắc phục phương sai thay đổi và tự tương quan
Theo nghiên cứu của Wooldrigge (2002), phương pháp hồi quy bình phương bé nhất tổng quát GLS (Generalized Least Squares) ước lượng hồi quy trong mơ hình, phương pháp này sẽ kiểm soát được hiện tượng tự tương quan giữa các biến và hiện tượng phương sai thay đổi giữa các phần dư với nhau.
Bảng 4.5 Trình bày kết quả hồi quy bằng cách sử dụng phương pháp GLS, khắc
phục phương sai thay đổi và tự tương quan thong qua lệnh trên Stata11: xtgls oets dtar los roa d1 d2 d3 d4 d5 d6 d7 d8 d9 d10, panels(h) corr(ar1)
Ta có phương trình tổng hợp các biến sau khi đã khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan như sau:
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy sau khi khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và
hiện tượng tự tương quan.
OETS Coef. Std. Err. z P>lzl
DTAR -0.04631 0.01357 -3.41 0.001 LOS -0.00723 0.00246 -2.93 0.003 ROA -0.13737 0.0291 -4.71 0.000 D1 0.01840 0.00732 2.51 0.012 D2 0.00113 0.00689 0.16 0.869 D3 0.02422 0.01088 2.23 0.026 D4 -0.01650 0.01488 -1.11 0.267 D5 0.14330 0.02554 5.61 0.000 D6 0.02858 0.01950 1.47 0.143 D7 0.02959 0.00655 4.51 0.000 D8 0.03231 0.0159 2.03 0.043 D9 0.05202 0.00783 6.64 0.000 D10 0.07785 0.04257 1.83 0.067 _CONS 0.15674 0.02985 5.25 0.000 (chi tiết: Phụ lục 3)
4.3 Ước lượng chi phí đại diện – Mơ hình bỏ sót biến 4.3.1 Biến DTAR và các biến giả 4.3.1 Biến DTAR và các biến giả
Bảng 4.6 – Bảng thống kê kết quả hồi qui theo biến DTAR và các biến giả
OETS Coef Std. Err. t P>ltl
DTAR -0.06391 0.01629 -3.92 0.000 D1 0.0071 0.01261 0.57 0.571 D2 -0.00875 0.01267 -0.69 0.490 D3 0.02812 0.01295 2.17 0.031 D4 -0.00303 0.01705 -0.18 0.859 D5 0.11537 0.01764 6.54 0.000 D6 0.00527 0.01822 0.29 0.772 D7 0.01860 0.01123 1.66 0.099 D8 0.02662 0.0157 1.69 0.093 D9 0.03860 0.01158 3.33 0.001 D10 0.05523 0.01788 3.09 0.002 _CONS 0.069653 0.012685 5.49 0.000 (Nguồn: tính tốn từ Stata 11)
Theo Bảng 4.6 ta thấy hệ số DTAR mang giá trị âm (0.06), phù hợp với giả thuyết chi phí đại diện là địn bẩy có quan hệ nghịch biến với chi phí đại diện.
Về tác động của các ngành công nghiệp ảnh hưởng đến các biến nghiên cứu khơng rõ ràng. Một số ngành có ý nghĩa thống kê trong mơ hình này ở mức 1% bao gồm ngành D5,D9,D10, với mức 5% bao gồm ngành D3, mức ý nghĩa 10% bao gồm ngành D7, D8. Các ngành cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê.
4.3.2 Biến LOS và các biến giả
Bảng 4.7 – Bảng thống kê kết quả hồi qui theo biến LOS và các biến giả
OETS Coef. Std. Err. t P>ltl
LOS -0.00836 0.00315 -2.65 0.009 D1 0.01810 0.01312 1.38 0.169 D2 0.00068 0.01289 0.05 0.958 D3 0.02699 0.01373 1.96 0.051 D4 0.00039 0.01731 0.02 0.982 D5 0.13938 0.01738 8.02 0.000 D6 0.02509 0.01743 1.44 0.151 D7 0.02390 0.01153 2.07 0.039 D8 0.04111 0.01528 2.69 0.008 D9 0.05147 0.01237 4.16 0.000 D10 0.07787 0.01727 4.51 0.000 _CONS 0.14173 0.04204 3.37 0.001 (Nguồn: tính tốn từ Stata 11)
Theo Bảng 4.7, hệ số gốc của LOS là (0.008) với mức ý nghĩa là 1%, kết quả thể hiện mối quan hệ nghịch biến với chi phí đại diện, phù hợp với giả thuyết của nghiên cứu. Các biến giả ngành công nghiệp đa số mang dấu dương. Các ngành có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là ngành D5, D8, D9, D10, có mức ý nghĩa 5% là ngành D3, D7. Các ngành cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê.
4.3.3 Biến ROA và các biến giả
Bảng 4.8 – Bảng thống kê kết quả hồi qui theo biến ROA và các biến giả
OETS Coef. Std. Err. t P>ltl ROA -0.14518 0.03782 -3.84 0.000 D1 0.01244 0.01261 0.99 0.325 D2 0.00216 0.0126 0.17 0.865 D3 0.04100 0.01260 3.25 0.001 D4 0.00522 0.01700 0.31 0.759 D5 0.14827 0.01737 8.53 0.000 D6 0.06704 0.01937 3.46 0.001 D7 0.02328 0.01127 2.06 0.040 D8 0.04720 0.01472 3.20 0.002 D9 0.04863 0.01173 4.14 0.000 D10 0.07689 0.01699 4.52 0.000 _CONS 0.04021 0.00872 4.61 0.000 (Nguồn: tính tốn từ Stata 11)
Theo Bảng 4.8, hệ số gốc mang dấu âm là (0.145) với mức ý nghĩa 1% phù hợp với giả thuyết của nghiên cứu. Hệ số gốc các biến giả ngành công nghiệp mang dấu dương. Các ngành có ý nghĩa thống kê 1% là ngành D3, D5, D6, D8, D9, D10, ngành D7 có mức ý nghĩa 5%, các ngành cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê.
Hệ số tự do của mơ hình là 0.04 có mức ý nghĩa 1%.
Nhận xét chung cho mơ hình bỏ sót biến
Theo kết quả mơ hình hồi qui trên ta thấy, do việc bỏ sót biến để xem xét tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc nên kết quả hồi qui trong mơ hình bỏ sót biến cũng mang lại kết quả khơng tương đồng với mơ hình tổng hợp.
Các biến độc lập DTAR, LOS và ROA khi xét trong mơ hình bỏ sót biến đều có quan hệ nghịch biến với các biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 1%. Trong khi đó, biến LOS khơng mang lại ý nghĩa thống kê khi xét trong mơ hình tổng hợp các biến. Đối với các biến giả: đa phần thể hiện mối quan hệ đồng biến với chi phí đại diện, chỉ có một số ngành có quan hệ nghịch biến. Kết quả của mơ hình cho thấy các biến giả khơng có ý nghĩa thống kê, chỉ một số ngành mang lại ý nghĩa thống kê.
4.4 Kết quả ước lượng đối với toàn bộ mẫu nghiên cứu
Từ kết quả mơ hình nghiên cứu bỏ sót biến và tổng hợp trên, ta thống kê số liệu như sau
Bảng 4.9: Tổng hợp kết quả hồi qui của mơ hình tổng hợp và mơ hình bỏ sót biến
N=235 Mơ hình (4) Mơ hình (5) Mơ hình (6) Mơ hình (3)
Intercept 0.069*** 0.142*** 0.04*** 0.157*** (t-value) 5.49*** 3.37*** 4.61*** 5.25*** DTAR (0.064)*** (0.046)*** (t-value) (3.92)*** (2.93)*** LOS (0.008)*** (0.007)*** (t-value) (2.65)*** (2.93)*** ROA (0.145)*** (0.137)*** (t-value) (3.84)*** (4.71)*** D1 0.007 0.018 0.012 0.018** D2 (0.009) 0.001 0.002 0.001 D3 0.028* 0.027* 0.041*** 0.024** D4 (0.003) 0.001 0.005 (0.016) D5 0.115*** 0.139*** 0.148*** 0.143*** D6 0.005 0.025 0.067*** 0.028 D7 0.018* 0.023** 0.023** 0.029*** D8 0.026* 0.041*** 0.047*** 0.032** D9 0.038*** 0.051*** 0.048*** 0.052*** D10 0.055*** 0.077*** 0.076*** 0.077*
* ứng với mức ý nghĩa 10%, ** ứng với mức ý nghĩa 5% và *** ứng với mức ý nghĩa 1%.
Nhận xét
Cột 1: xác định các biến.
Cột 2 đến cột 5: trình bày các số liệu hồi qui cho phương trình (3) đến phương trình
(6), cột 2 đến cột 4, thể hiện các biến kiểm sốt trong phân tích hồi qui bỏ sót biến, cột (5) thể hiện tổng hợp kết quả hồi qui tổng hợp.
Cột 2: thể hiện mối quan hệ giữa chi phí đại diện và địn bẩy, kết mang lại ý nghĩa
thống kê 1% phù hợp với giả thuyết chi phí đại diện. Kết quả này củng cố cho giả thiết chi phí đại diện rằng: sử dụng địn bẩy cao có thể làm giảm chi phí đại diện ở mức ý nghĩa 1%.
Cột 3: thể hiện mối quan hệ giữa chi phí đại diện và qui mô công ty, kết quả mang
lại ý nghĩa thống kê lần lượt là 1% phù hợp với giả thuyết chi phí đại diện là qui mơ cơng ty có mối quan hệ nghịch biến với chi phí đại diện, củng cố cho giả thiết chi phí đại diện rằng qui mơ cơng ty càng lớn thì có thể làm giảm chi phí đại diện
Cột 4: thể hiện mối quan hệ giữa chi phí đại diện và kết quả hoạt động của công ty,
kết quả mang lại ý nghĩa thống kê lần lượt là 1% phù hợp với giả thuyết chi phí đại diện là hiệu quả hoạt động của cơng ty có mối quan hệ nghịch biến với chi phí đại diện, củng cố cho giả thiết chi phí đại diện rằng cơng ty hoạt động càng hiệu quả có thể làm giảm chi phí đại diện.
Cột 5: Khi xét tác động tổng hợp của các biến DTAR, LOS, ROA lên chi phí đại
diện OETS. Đây là kết quả mơ hình tổng hợp các biến sau khi đã khắc phục các hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Kết quả hồi qui cho thấy địn bẩy, qui mơ cơng ty và khả năng sinh lời có tác động nghịch chiều lên chi phí đại diện với mức ý nghĩa 1%, kết quả phù hợp với mơ hình bỏ sót biến.
Các biến giả ngành công nghiệp đa phần đều có ý nghĩa thống kê trong mơ hình tổng hợp các biến và mơ hình bỏ sót biến. Trong đó, ta có thể thấy biến D3, D5, D7, D8, D9, D10 mang lại ý nghĩa thống kê cho mơ hình tổng hợp các biến và mơ hình bỏ sót biến. Biến D1 có ý nghĩa thống kê cho mơ hình tổng hợp các biến. Các biến cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê.
Mơ hình thực nghiệm
Từ mơ hình nghiên cứu trên, ta có phương trình hồi qui cho nghiên cứu thực nghiệm sau
Mơ hình tổng hợp
OETS = 0.157 – 0.046*DTAR – 0.007*LOS – 0.137*ROA + 0.018*D1 + 0.001*D2 + 0.024*D3 - 0.016*D4 + 0.143*D5 + 0.028*D6+ 0.029*D7+ 0.032*D8+ 0.052*D9 + 0.077*D10
Mơ hình bỏ sót biến
o Biến DTAR và các biến giả
OETS = 0.069 - 0.064*DTAR + 0.007*D1 - 0.008*D2 + 0.028*D3 - 0.003*D4 + 0.115*D5 + 0.005*D6 + 0.186*D7 + 0.026*D8 + 0.038*D9 + 0.055*D10
o Biến LOS và các biến giả
OETS = 0.142 – 0.008*LOS + 0.018*D1 + 0.001*D2 + 0.027*D3 + 0.001*D4 + 0.0139*D5 + 0.025*D6 + 0.024*D7 + 0.041*D8 + 0.051*D9 + 0.077*
o Biến ROA và các biến giả
OETS = 0.04 – 0.145*ROA + 0.012*D1 + 0.002*D2 + 0.041*D3 + 0.005*D4 + 0.148*D5 + 0.067*D6 + 0.023*D7 + 0.047*D8 + 0.048*D9 + 0.076*D10
4.5 Kiểm tra giả thuyết địn bẩy tài chính càng cao thì chi phí đại diện càng thấp?
Trong phần nghiên cứu phương trình đa biến trên, ta thấy mối quan hệ giữa đòn bẩy và chi phí đại diện là nghịch biến với mức ý nghĩa 1% phù hợp với giả thiết chi phí đại diện. Tuy nhiên, kết quả này cịn mang tính tổng qt, để củng cố cho giả thiết chi phí đại diện, tác giả thực hiện thêm kiểm định sự khác biệt của chi phí đại diện giữa giai đoạn sử dụng đòn bẩy cao và giai sử dụng đòn bẩy thấp.
Như đã nói trên phần 3.1.5, cho kiểm định 1, tác giả có bảng thống kê sau:
Bảng 4.10: So sánh chi phí đại diện trong hai giai đoạn sử dụng đòn bẩy dựa trên DTAR cao nhất được sử dụng
Nhóm DTAR cao nhất được sử dụng Giá trị DTAR