Phân loại theo ngành Số lượng Tỷ trọng
Sản xuất 77 51.33%
Dịch vụ 3 2%
Xây dựng và bất động sản 24 16% Công nghệ và truyền thông 9 6% Thương mại (Bán buôn và bán lẻ) 30 20%
Vận tải 7 4.67%
Tổng cộng 150 100%
(Nguồn: Số liệu theo thu thập của tác giả)
Cơ sở phân ngành:
Tác giả phân loại ngành nghề theo hệ thống phân ngành NAICS 2007 (The North American Industry Classification System) với 20 nhóm tại phân ngành cấp 1 được áp dụng khá phổ biến, đây là hệ thống phân ngành đang được Vietstock lựa chọn. Theo đó, khi tiến hành phân ngành cho các công ty, để đơn giản hoá và tiện cho việc theo dõi, Vietstock chọn yếu tố “Cơ cấu doanh thu” là yếu tố ưu tiên để xem xét. Lĩnh vực tạo doanh thu lớn nhất trong cơ cấu doanh thu thông thường cũng cho tỷ trọng trong cơ cấu lợi nhuận cao. Mặc dù không phải lúc nào cũng vậy nhưng phần lớn lĩnh vực hoạt động này vẫn khiến doanh nghiệp phải bỏ ra nhiều nguồn lực để tham gia vào.
Nguyên tắc: Hoạt động nào chiếm hơn 50% trong cơ cấu doanh thu sẽ được xác
định là ngành chính của doanh nghiệp. Nếu khơng xác định được hoạt động đơn lẻ nào đạt tỷ trọng hơn 50% trong cơ cấu doanh thu thì ta thực hiện nhóm các hoạt động tương đồng lại và phân chia cho ngành có cấp bậc lớn hơn. Lý do: Đối với các doanh nghiệp tại Việt Nam, ngay cả các doanh nghiệp đã niêm yết trên sàn giao dịch chứng khốn cũng chưa cơng bố đủ thơng tin.
Với dữ liệu là 150 công ty được thu thập trong thời gian 6 năm, bảng phân loại ngành cho thấy số lượng các công ty phân bố ở nhiều ngành khác nhau, trong đó tập trung nhiều nhất là ngành sản xuất (chiếm 51.33% số lượng mẫu thu thập được).
Bảng 4.2 trình bày thống kê mơ tả của các biến liên tục bao gồm giá trị trung bình trung vị, độ lệch chuẩn.
Bảng 4.2 Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình nghiên cứu
Variable Obs Mean Std. Dev Skewness Kurtosis Max Min
I/K 900 2.413005 38.61971 28.86518 852.7544 1144.789 -29.3591 CF/K 900 0.193487 20.26848 -9.4652 167.2065 123.6762 -371.545 POS 900 0.694444 0.460898 -0.84423 1.712727 1.000000 0.00000 Q 900 0.910444 0.380833 4.571148 35.79381 4.851362 0.106614 LEVERAGE 900 0.477950 0.217528 -0.14621 2.004489 0.914111 0.043000 ROA 900 0.073728 0.099768 0.593951 8.208032 0.561994 -0.55490 SALESGROWTH 900 0.229202 0.565426 6.637764 88.65826 9.412735 -0.90245 SIZE 900 11.64726 0.665875 0.268943 2.758279 13.37193 10.08449 STATE 900 0.297621 0.219181 0.125901 1.870849 0.850000 0.00000 AGE 900 4.871111 2.5054 0.812577 3.730994 14.00000 1.00000
BETA 900 0.818045 0.92985 0.164415 6.67288 5.679351 -3.86542
GOV 900 0.493333 0.500234 0.026669 1.000711 1.00000 0.00000
Nguồn tính tốn của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu
Quan sát số liệu thống kê trên Bảng 4.2 cho thấy tỷ lệ trung bình của biến đầu tư lớn hơn 1 chứng tỏ nhìn chung các cơng ty đều mở rộng quy mô đầu tư so với năm bắt đầu nghiên cứu. Cụ thể, tỷ lệ trung bình của biến đầu tư (được tính tốn bởi tỷ lệ đầu tư tài sản cố định so với tổng tài sản ở thời điểm bắt đầu khảo sát) bằng 2.41, nghĩa là trong mỗi năm của kỳ nghiên cứu các công ty sản xuất niêm yết ở Việt Nam đầu tư giá trị tài sản cố định bằng gần 2.41 lần tổng giá trị tài sản ban đầu. Trong khi đó, tỷ lệ dịng tiền hoạt động trên tổng tài sản đạt giá trị trung bình là 0.19, có nghĩa là cứ 1 đồng vốn ban đầu thì tạo ra trung bình 0.19 đồng dịng tiền tăng thêm cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, thơng số bình qn khơng nói lên tất cả, nó chỉ phản ánh giá trị trung bình của biến. Nhìn vào giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch tiêu chuẩn của hai biến này có thể thấy mức độ phân tán trong tổng thể là rất lớn. Biến đầu tư có độ lệch tiêu chuẩn lớn nhất trong số các biến của mơ hình, biểu hiện sự chênh lệch lớn giữa các công ty trong việc đầu tư vào tài sản cố định. Biến dịng tiền cũng rất phân tán giữa các cơng ty trong mẫu nghiên cứu, thậm chí giá trị thấp nhất của biến này cịn nhỏ hơn khơng, phản ánh tình trạng thua lỗ, kinh doanh kém hiệu quả ở một số công ty.
Các biến phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh và cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp như Tobin’s Q, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và tốc độ tăng trưởng doanh thu (SALEGROWTH), phản ánh sự khác biệt giữa các công ty trong mẫu nghiên cứu. Chẳng hạn, giá trị Tobin’s Q lớn nhất ~ 4.85 trong khi giá trị nhỏ nhất chỉ đạt khoảng -6.33, giá trị trung bình ~ 0.85, thể hiện thị trường đang trong giai đoạn khó khăn, giá trị vốn hóa thị trường của doanh nghiệp thấp hơn giá trị sổ sách. ROA trung bình của các doanh nghiệp đạt chỉ 7.3%.
Quan sát thấy số cơng ty có sự quản lý chính phủ và cơng ty tư nhân có số quan sát gần bằng nhau, cụ thể là 74 cơng ty có sự quản lý nhà nước, 76 công ty tư nhân. Tỷ lệ vốn nhà nước trong các cơng ty trung bình là 29%, mức nắm giữ từ 0 đến 85%.
Nhìn chung, sự ảm đạm của thị trường xuất phát những khó khăn chung của nền kinh tế và trên thị trường vốn nói riêng trong giai đoạn 2008-2013. Nhiều doanh nghiệp phải tuyên bố giải thể, phá sản do gặp vấn đề về khả năng thanh khoản, khơng tiêu thụ được hàng hóa và khó tiếp cận vốn. Dư âm của cuộc khủng hoảng kinh tế ở Mỹ và các nước châu Âu cũng có những tác động tiêu cực tới hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp ở Việt Nam trong giai đoạn này.
4.2. Ma trận tương quan giữa các biến
Bảng 4.3 dưới đây tổng hợp hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình
với nhau. Các biến độc lập được lựa chọn đưa vào mơ hình cần có sự tương quan với biến phụ thuộc. Tương quan càng chặt thì các biến được sử dụng càng phù hợp và mơ hình ước lượng càng hiệu quả. Nhìn chung biến đầu tư có mối tương quan thuận chiều với hầu hết các biến. Tuy nhiên, liên hệ tương quan giữa các biến độc lập cũng cần phải xem xét trong việc đánh giá các khuyết tật của mơ hình như biến nội sinh, đa cộng tuyến, bỏ sót biến,…. Từ bảng 4.3 cho thấy mối tương quan giữa các biến độc lập khơng cao, do đó hiện tượng đa cộng tuyến là khơng có khả năng xảy ra trong nghiên cứu.
I/K CF/K ROA
SALES
GROWTH SIZE STATE AGE BETA GOV LEVERAGE POS Q
I/K 1 CF/K 0.1313*** 1 ROA -0.009 0.0521 1 SALES GROWTH 0.1005** 0.0619* 0.0183 1 SIZE 0.0037 -0.047 -0.115*** 0.0867*** 1 STATE 0.0138 0.0172 0.0729** -0.054 -0.067** 1 AGE -0.044 0.0332 -0.118*** -0.217*** 0.0795** -0.092** 1 BETA 0.0463 -0.039 0.0470 0.0433 0.1021** -0.041 -0.213*** 1 GOV 0.0380 -0.008 0.0830** -0.036 -0.088** 0.8868*** -0.066** -0.062** 1 LEVERAGE 0.0474 -0.039 -0.284*** 0.0420 0.2222*** 0.0319 -0.168*** 0.0528 -0.051 1 POS 0.0153 0.2361*** 0.1351*** 0.0172 -0.001 0.1267*** -0.035 -0.047 0.1093*** -0.094** 1 Q 0.0173 -0.019 0.2357*** -0.003 0.0360 -0.039 -0.009 0.0247 -0.039 -0.061 0.0141 1
Nguồn tính tốn dừ dữ liệu của tác giả ***,**,* lần lượt đại diện cho mức ý nghĩa 1%,5%,10%
4.3 Kết quả phân tích hồi quy
Để kiểm tra mối quan hệ giữa đầu tư và nguồn vốn nội bộ, tác giả sử dụng phương trình hồi quy chuẩn được đề xuất bởi Fazzari và các cộng sự (1988):
Kết quả hồi quy của mơ hình này được trình bày trong bảng 4.3.
Bảng 4.4: Hồi quy dịng tiền - đầu tư đơn giản cho dữ liệu tổng quát
Biến Hệ số t-Statistic Prob.
CF/K -0.193868 -2.377071 0.0179 Q (-1) 0.183961 0.039110 0.9688 Số quan sát 600 Số công ty 150 Prob (J-statistic) 0.5460 AR (1) 0.0037 AR (2) 0.1547
Chú ý: Các hệ số được trình bày dựa trên hồi quy số liệu trong giai đoạn 2008-2013. Các biến được xác định như bảng trên. Kiểm định AR(1) và AR(2) kiểm định tương quan chuỗi bậc 1 và bậc 2 của phần dư mơ hình, dưới giả thuyết Ho là khơng có tự
tương quan. Kiểm định J-statistic dùng để kiểm định biến cơng cụ có phù hợp với mơ hình hay khơng.
Kết quả hồi quy cho thấy khi đầu tư tăng 1 đơn vị thì dịng tiền sẽ giảm đi 0.19 đơn vị, mối quan hệ giữa dòng tiền và đầu tư là mối quan hệ nghịch chiều, mặc dù biến động dịng tiền khơng gây ra tác động to lớn lên đầu tư. Điều này dường như trái ngược với thực tế hiển nhiên đó là dịng tiền tạo ra càng nhiều thì theo lý doanh nghiệp càng có động lực để gia tăng đầu tư. Trên thực tế, trước những biến động bất lợi của thị trường trong giai đoạn nghiên cứu, nhiều doanh nghiệp Việt Nam đã quyết định thu hẹp quy mô đầu tư để giảm thiểu rủi ro. Hơn nữa, trong thời kỳ khủng hoảng, cơ hội đầu tư hạn chế và kỳ vọng tăng trưởng thấp cũng khiến doanh nghiệp rụt rè trong việc ra quyết định đầu tư. Điều này giải thích phản ứng khơng mạnh của đầu tư khi dòng tiền thay đổi. Mặt khác, kết quả hồi quy cũng có thể dự đốn mối liên hệ dịng tiền và đầu tư khơng phải là quan hệ tuyến tính. Biến Q khơng có tác động đến đầu tư trong cơng thức hồi quy trên.
Kết quả trong bảng 4.3 cũng cho thấy hệ số p-value của AR(1) là 0.0037 và AR(2) là 0.1547 đúng như mong muốn, cho thấy không hiện tượng tương quan chuỗi trong mơ hình. Hệ số p-value của kiểm định J-statistic cho thấy mơ hình sử dụng là phù hợp.
Để xét xem dòng tiền và đầu tư có mối quan hệ đơn điệu hay mối quan hệ không đơn điệu, tôi sử dụng công thức (2) để kiểm tra mối quan hệ này:
Bảng 4.5 Hồi quy dòng tiền và đầu tư với (CF/K)2
Biến Hệ số t-Statistic Prob.
CF/K -0.293959 0.074037 0.0159 (CF/K)2 0.000463 0.000300 0.0082 Q(-1) 0.102646 3.350149 0.9826 Số quan sát 600 Số công ty 150 Prob (J-statistic) 0.3702 AR(1) 0.0064 AR(2) 0.2032
Chú ý: Các hệ số được trình bày dựa trên hồi quy số liệu trong giai đoạn 2008- 2013. Các biến được xác định như bảng trên. Kiểm định AR(1) và AR(2) kiểm định tương quan chuỗi bậc 1 và bậc 2 của phần dư mơ hình, dưới giả thuyết Ho là khơng có tự tương quan. Kiểm định J-statistic dùng để kiểm định biến công cụ có phù hợp với mơ hình hay khơng.
Kết quả trong bảng 4.5 một lần nữa khẳng định mối quan hệ dòng tiền và đầu tư thực sự có ý nghĩa thống kê. Hệ số chặn của biến (CF/K)2 là 0.0004 biểu hiện mối quan hệ hình chữ U giữa dịng tiền và đầu tư. Tuy nhiên độ nhạy cảm của đầu tư với nguồn vốn nội bộ khá thấp, đường cong hình chữ U trong trường hợp này rất thoải. Kết quả này cũng giống với những kết luận của bài nghiên cứu gốc của Firth và các cộng sự (2012) cũng như những nghiên cứu trước đây đối với các công ty ở Mỹ củaCleary và
các cộng sự (2007)và những công ty ở Anh của Guariglia (2008). Điều này cho thấy,
khi dòng tiền tự do tăng thì đầu tư tài sản cố định cũng tăng những với mức không đáng kể. Cũng trong bảng 4.5, biến Q một lần nữa khơng có ý nghĩa thống kê. Kiểm định AR(1) và AR(2) cho thấy khơng có hiện tượng tương quan chuỗi trong mơ hình. Hệ số p-value của kiểm định J-statistic cho thấy mơ hình sử dụng là phù hợp.
Để tìm hiểu tác động cụ thể của dịng tiền lên đầu tư, tơi thêm vào biến giả POS (biến giả POS=1 khi dòng tiền dương, biến giả POS=0 khi dòng tiền âm), để xem xét biến động của dòng tiền lên đầu tư như thế nào khi dòng tiền dồi dào hay bị hạn chế:
Bảng 4.6 Kết quả hồi quy dòng tiền và đầu tư khi tương tác với biến POS
Biến Hệ số t-Statistic Prob.
CF/K*POS 0.215719 -3.673642 0.0003 CF/K*(1-POS) -0.012921 -0.144214 0.0054 Q(-2) 16.76146 1.795927 0.0732 Số quan sát 450 Số công ty 150 Prob(J-statistic) 0.302 AR(1) 0.0000 AR(2) 0.2536
Chú ý: Các hệ số được trình bày dựa trên hồi quy số liệu trong giai đoạn 2008- 2013. Các biến được xác định như bảng trên. Kiểm định AR(1) và AR(2) kiểm định tương quan chuỗi bậc 1 và bậc 2 của phần dư mơ hình, dưới giả thuyết Ho là khơng có tự tương quan. Kiểm định J-statistic dùng để kiểm định biến công cụ có phù hợp với mơ hình hay khơng.
Kết quả hồi quy cho thấy, khi dịng vốn dồi dào thì đầu tư và dịng tiền có mối quan hệ tỷ lệ thuận và khi dịng tiền bị hạn chế, mối quan hệ giữa dòng tiền và đầu tư lại có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với nhau. Điều này phản ánh mối quan hệ giữa dòng tiền và đầu tư trong điều kiện ràng buộc về nguồn vốn nội bộ của các công ty. Mối quan hệ này thể hiện sự đánh đổi giữa ảnh hưởng chi phí và ảnh hưởng thu nhập của đầu tư. Khi doanh nghiệp bị ràng buộc chặt về tài chính (hay nguồn vốn nội bộ hạn chế), sự gia tăng đầu tư làm tăng rủi ro phá sản nhưng cũng đem lại kỳ vọng hồi phục cho công ty. Ban đầu, khi nguồn vốn nội bộ eo hẹp, các công ty rụt rè trong việc ra quyết định đầu tư bởi mỗi đồng vốn vay huy động thêm bên ngoài sẽ làm tăng nguy cơ mất khả năng thanh khoản. Tuy nhiên, việc thu hẹp quy mô đầu tư không tạo ra cơ hội tăng trưởng cho doanh nghiệp. Đến một điểm nhất định, ảnh hưởng thu nhập sẽ chi phối thay vì ảnh hưởng chi phí, cơng ty quyết định vay nợ để đầu tư thêm tài sản cố định với hy vọng sẽ vực dậy tình hình tài chính hiện tại. Do vậy, mối quan hệ giữa dòng tiền và đầu tư trở nên rõ rệt hơn trong các cơng ty ràng buộc về tài chính. Kết quả này hồn tồn tương đồng với những kết luận của Cleary và cộng sự (2007), Guariglia
(2008) và kết luận của bài nghiên cứu gốc.
4.3 Sự khác biệt về mối quan hệ dịng tiền và đầu tư trong các cơng ty tư nhân và các cơng ty có sự kiểm sốt của Nhà nước các cơng ty có sự kiểm sốt của Nhà nước
4.3.1. Thống kê mô tả
mẫu, một mẫu chỉ tồn các cơng ty tư nhân và một mẫu chỉ tồn các cơng ty có sự quản lý của chính phủ (là những cơng ty có số cổ đơng nhà nước nắm giữ 30% hoặc hơn tổng số quyền biểu quyết, tổng số cổ phiếu), và tiến hành hồi quy riêng cho từng mẫu, thông tin nhận được như sau:
Bảng 4.7 Thống kê mô tả cho các công ty tư nhân và các cơng ty có sở hữu nhà nước
CÔNG TY TƯ NHÂN CƠNG TY CĨ SỞ HỮU NHÀ NƯỚC
Obs Mean Std. Dev. Max Min Obs Mean Std.Dev. Max Min I/K 456 0.962749 4.142752 49.3464 -29.3591 444 3.902456 54.81529 1144.789 -17.0565 CF/K 456 0.367256 22.94876 123.1815 -371.545 444 0.015022 17.10857 123.6762 -233.679 POS 456 0.644737 0.479119 1 0 444 0.745495 0.436074 1 0 Q 456 0.875477 0.26271 2.998151 0.393566 444 0.946355 0.469985 4.851362 0.106614 LEVERAGE 456 0.489993 0.204099 0.862345 0.043 444 0.465581 0.230082 0.914111 0.049649 ROA 456 0.06618 0.151056 2.005409 -0.332 444 0.090082 0.11396 0.561994 -0.5549 SALES GROWTH 456 0.249741 0.679493 9.412735 -0.90245 444 0.208107 0.416769 4.938662 -0.72192 SIZE 456 11.70541 0.62514 13.27911 10.08449 444 11.58753 0.700963 13.37193 10.20817 STATE 456 0.105921 0.095898 0.29 0 444 0.494502 0.106622 0.85 0.3 AGE 456 5.035088 2.679773 14 1 444 4.702703 2.303573 14 1 BETA 456 0.875526 0.895538 5.679351 -3.86542 444 0.75901 0.961253 5.196423 -3.60782
Bảng thống kê cho thấy một thực tế rằng, đầu tư ở các cơng ty có sự quản lý nhà nước cao hơn rất nhiều lần so với các công ty tư nhân (3.90 so với 0.96), tuy nhiên dịng tiền tạo ra của các cơng ty tư nhân lại cao hơn các cơng ty có sự quản lý nhà nước (0.36 so với 0.01). Điều này cho thấy sự quản lý dịng tiền khơng hiệu quả của các cơng ty có vốn nhà nước. Thực tế thấy rằng, các cơng ty có vốn đầu tư nhà