3.3.1. Giả thuyết về ảnh hƣởng của minh bạch thông tin lên hiệu quả đầu tƣ của các doanh nghiệp Việt Nam
Tác giả kỳ vọng một khi các doanh nghiệp Việt Nam có sự minh bạch trong thơng tin sẽ góp phần cải thiện hiệu quả trong đầu tư. Tác giả cho rằng minh bạch thông tin sẽ giúp giảm thiểu tình trạng bất cân xứng thơng tin giữa một bên là nhà quản lý doanh nghiệp với một bên là các chủ nợ, các nhà đầu tư đầu tư vào doanh nghiệp. Cụ thể,
- Minh bạch thông tin sẽ giúp các nhà đầu tư cũng như các chủ nợ hiểu rỏ hơn tình hình hoạt động của doanh nghiệp, từ đó giúp các nhà đầu tư và các chủ nợ có những đánh giá chính xác hơn về tính hiệu quả của dự án đầu tư.
- Minh bạch thông tin sẽ giúp nhà quản lý doanh nghiệp làm việc với tinh thần trách nhiệm cao hơn và hạn chế tối đa các hành vi cơ hội của họ.
Từ đây tác giả xây dựng giả thuyết thứ nhất:
H1: Các doanh nghiệp Việt Nam càng minh bạch thông tin càng đạt được hiệu quả cao trong đầu tư.
3.3.2. Giả thuyết về ảnh hƣởng của kỳ hạn nợ lên hiệu quả đầu tƣ của các doanh nghiệp Việt Nam
Đối với ảnh hưởng của kỳ hạn nợ lên hiệu quả đầu tư của các doanh nghiệp Việt Nam, tác giả kỳ vọng rằng việc rút ngắn kỳ hạn nợ sẽ góp phần nâng cao hiệu quả đầu tư.
- Đứng trên quan điểm của người cho vay, tính linh hoạt của các khoản nợ ngắn hạn sẽ giúp cho quá trình đàm phán hợp đồng diễn ra thường xuyên, từ đó chủ nợ có thể nắm bắt kịp thời tình trạng của doanh nghiệp để điều chỉnh các điều khoản trên hợp đồng,
giúp tăng cường cơ chế giám sát đối với các hoạt động của doanh nghiệp, buộc nhà quản lý phải cẩn trọng hơn khi ra các quyết định trong đó có quyết định đầu tư.
- Theo lý thuyết tín hiệu, đứng trên quan điểm của doanh nghiệp tức người đi vay, một khi doanh nghiệp sử dụng nợ ngắn hạn để tài trợ thì có nghĩa là doanh nghiệp đã truyền tín hiệu đến thị trường rằng đây là một doanh nghiệp tốt. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp dễ dàng huy động nợ để tài trợ cho cá dự án đầu tư có triển vọng.
Dựa vào các lập luận này tác giả xây dựng giả thuyết thứ hai:
H2: Các doanh nghiệp Việt Nam càng rút ngắn kỳ hạn nợ tức là càng sử dụng nhiều nợ ngắn hạn hơn sẽ đạt hiệu quả đầu tư cao hơn.
3.3.3. Giả thuyết về ảnh hƣởng của minh bạch thông tin lên hiệu quả đầu tƣ trong mối liên hệ với kỳ hạn nợ của các doanh nghiệp Việt Nam
Thơng qua các khoản nợ ngắn hạn, chủ nợ có thể phát huy tốt hơn vai trị giám sát các nhà quản lý, hạn chế tình trạng đầu tư khơng hiệu quả. Lúc này ảnh hưởng của minh bạch thông tin lên hiệu quả đầu tư của những doanh nghiệp có kỳ hạn nợ ngắn sẽ yếu hơn. Vì việc tăng cường sử dụng các khoản nợ ngắn hạn sẽ giúp cho chủ nợ có thể nắm bắt được các thông tin nội bộ của doanh nghiệp, do đó, hiệu quả của cơ chế minh bạch thơng tin bị giảm đi phần nào. Chính điều này tác giả xây dựng giả thuyết thứ ba:
H3: Ảnh hưởng của minh bạch thông tin lên hiệu quả đầu tư sẽ yếu hơn trong những doanh nghiệp có kỳ hạn nợ ngắn..
3.4. Phƣơng pháp đo lƣờng các biến
3.4.1. Đo lƣờng biến phụ thuộc – hiệu quả đầu tƣ
Để triển khai tính tốn biến phụ thuộc, căn cứ trên mơ hình dự báo đầu tư theo cơ hội tăng trưởng mà Biddle và cộng sự của ông đã sử dụng trong bài nghiên cứu năm 2009. Mơ hình này chỉ ra rằng một doanh nghiệp sẽ đạt được hiệu quả đầu tư khi hoạt động đầu tư của doanh nghiệp không chệch đi so với mức kỳ vọng. Vì vậy, các doanh nghiệp đầu tư quá mức sẽ có độ lệch dương so với đầu tư kỳ vọng. Trong khi đó, các
doanh nghiệp khơng thực hiện hết tất cả những dự án có khả năng sinh lời thì có độ lệch âm so với kỳ vọng, điều này được xem là đầu tư dưới mức.
Để ước tính mức đầu tư kỳ vọng cho doanh nghiệp i trong năm t, dựa theo nghiên cứu cảu Biddle và các cộng sự vào năm 2009 tác giả sử dụng mơ hình dự đốn mức độ đầu tư của doanh nghiệp dựa trên các cơ hội tăng trưởng, được đo bằng tốc độ tăng trưởng doanh thu. Độ lệch từ mơ hình được phản ánh trong các sai số, sẽ đại diện cho tình trạng đầu tư thiếu hiệu quả. Biến hiệu quả đầu tư được ước lượng theo quy trình sau:
Bƣớc 1: Ước lượng phương trình
Investmenti,t = β0 + β1SalesGrowthi,t-1 + ɛi,t (4)
Trong đó:
- Investmenti,t là tổng vốn đầu tư của doanh nghiệp i trong năm t, được định nghĩa như sự gia tăng rịng trong tài sản hữu hình và vơ hình.
- SalesGrowthi,t là tốc độ thay đổi trong doanh số bán hàng của công ty i từ năm t-2 đến năm t-1 .
Bƣớc 2: Xác định phần dư ɛi,t.
Các số dư từ mơ hình hồi quy phản ánh phần chênh lệch so với mức đầu tư dự kiến và tác giả sử dụng các số dư như là một đại diện cho đầu tư kém hiệu quả. Số dư dương có nghĩa là cơng ty đang đầu tư ở mức cao hơn dự kiến theo sự tăng trưởng doanh số bán hàng, lúc này doanh nghiệp đang đầu tư quá mức. Ngược lại, một số dư âm cho rằng đầu tư thực sự là ít hơn so với dự kiến, lúc đó doanh nghiệp rơi vào trường hợp đầu tư dưới mức .
Bƣớc 3: Biến phụ thuộc – Hiệu quả đầu tư InvEffi,t = -1*| ɛi,t|.
Một khi biến InvEffi,t có giá trị càng lớn nghĩa là hiệu quả đầu tư của doanh nghiệp càng cao. Lý giải cho điều này, khi -1*| ɛi,t| nhận giá trị càng lớn, nghĩa là càng gần bằng 0, độ lơn của ɛi,t càng nhỏ chứng tỏ đầu tư của doanh nghiệp càng ít đi chệch hơn so với mức đầu tư kỳ vọng.
3.4.2. Đo lƣờng biến giải thích – đại diện cho minh bạch thông tin của doanh nghiệp
Để ước tính tính minh bạch thơng tin trên báo cáo tài chính, tác giả vận dụng lý thuyết về phương pháp đo lường của các nhà nghiên cứu trước đây McNichols và Stubben năm 2008; Kasznik năm 1999; Dechow và Dichev vào năm 2002; tiếp theo tác giả lấy giá trị trung bình cộng của ba phương pháp này theo nghiên cứu gốc của Fuensanta Cutillas Gomariz và Joan Pedro Sanchez Ballesta năm 2013. Cụ thể các phương pháp được tiến hành lần lượt như sau:
- Phương pháp đầu tiên, tác giả áp dụng mơ hình của McNichols và Stubben (2008), xem doanh thu vượt trội là một biến đại diện cho quản lý thu nhập:
Bƣớc 1: Ước lượng phương trình ∆AR i,t = β0 + β1 ∆Sales i,t + ɛi,t (5)
Trong đó: ∆AR i,t là sự thay đổi hàng năm các khoản phải thu của doanh nghiệp i trong năm t. ∆Sales i,t đại diện sự thay đổi doanh thu bán hàng hàng năm của công ty i trong năm t.
Bƣớc 2: Lấy giá trị phần dư ɛi,t thu được từ ước lượng phương trình (5). Phần dư ɛi,t đại diện cho sự thay đổi trong các khoản phải thu không thể giải thích được bởi sự tăng trưởng trong doanh số bán hàng.
Bƣớc 3: Hình thành biến số đại diện cho minh bạch thơng tin của doanh nghiệp thông
qua công thức FRQ_MNSTi,t = -1*| ɛi,t|. Khi FRQ_MNSTi,t nhận giá trị càng lớn thì minh bạch thơng tin của doanh nghiệp càng cao. Đó là bởi vì khi -1*| ɛi,t| nhận giá trị càng lớn, nghĩa là càng gần bằng 0, độ lớn của ɛi,t càng nhỏ chứng tỏ rằng phần lớn sự gia tăng trong khoản phải thu đều có thể giải thích được bằng sự tăng trưởng trong doanh số của doanh nghiệp.
- Phương pháp đo lường thứ hai cho FRQ được dựa trên mơ hình các khoản dồn tích phát triển bởi Kasznik (1999), dựa theo Jones (1991):
TA i,t = β0 + β1 ∆Sales i,t + β2 PPE i,t + β3 ∆CFOi,t + ɛi,t (6)
Trong đó TA i,t là tổng số trích trước tùy ý, được tính bằng sự thay đổi trong tài sản ngắn hạn, không bao gồm thay đổi trong tiền và các khoản tương đương trừ đi thay đổi về nợ ngắn hạn hiện tại cộng với thay đổi trong nợ ngắn hạn của ngân hàng, trừ đi khấu hao của doanh nghiệp i trong năm t. ∆Sales i,t là sự thay đổi hàng năm trong doanh thu bán hàng thuần; PPE i,t là tài sản, nhà máy và thiết bị của doanh nghiệp i vào thời gian t; ∆CFOi,t là sự thay đổi biến động trong dòng tiền từ hoạt động của doanh nghiệp i vào năm t.
Bƣớc 2: Lấy giá trị phần dư ɛi,t thu được từ phương trình (6) tương tự như phương pháp của McNichols và Stubben vào năm 2008. Phần dư ɛi,t đại diện cho sự thay đổi trong TAi,t khơng thể giải thích được bằng sự thay đổi trong doanh số bán hàng, biến động trong dòng tiền hoạt động cũng như tài sản cố định của doanh nghiệp.
Bƣớc 3: Hình thành biến số đại diện cho tính minh bạch thơng tin của doanh nghiệp
thông qua công thức FRQ_KASZi,t = -1*| ɛi,t|. FRQ_KASZi,t nhận giá trị càng lớn thì minh bạch thơng tin của doanh nghiệp càng cao. Đó là bởi vì khi -1*| ɛi,t| nhận giá trị càng lớn, nghĩa là càng gần bằng 0, độ lớn của ɛi,t càng nhỏ chứng tỏ rằng TAi,t phần lớn đều có thể giải thích được bằng các nhân tố liên quan trong mơ hình.
- Phương pháp đo lường thứ ba cho FRQ được dựa trên mô phát triển bởi Dechow và Dichev (2002):
Bƣớc 1: Tiến hành ước lượng phương trình
WCA i,t = β0 + β1CFO i ,t-1 + β2CFOi,t + β3CFO i,t+1 + ɛi,t (7)
Trong đó: WCA i,t, được tính bằng sự thay đổi trong tài sản ngắn hạn không bao gồm thay đổi trong tiền và các khoản tương đương tiền, trừ đi thay đổi về nợ ngắn hạn cộng với thay đổi trong nợ ngân hàng ngắn hạn của doanh nghiệp i vào năm t. CFO i ,t-
1, CFOi,t và CFO i,t+1 là dòng tiền hoạt động của năm trước năm t, năm t, và sau năm t.
Bƣớc 2: Lấy giá trị phần dư ɛi,t thu được từ ước lượng phương trình (7). Tương tự như cách tính tác giả trình bày ở hai phương pháp trên.
Bƣớc 3: Hình thành biến số đại diện cho tính minh bạch thơng tin của doanh nghiệp
thông qua công thức FRQ_DDi,t = -1*| ɛi,t|.
- Từ ba phương pháp ước lượng trên, dựa vào bài gốc của Fuensanta Cutillas Gomariz và Joan Pedro Sanchez Ballesta năm 2013, cách tính thứ tư để xác định biến số đại diện cho minh bạch thông tin của doanh nghiệp là lấy trung bình của ba giá trị trên:
FRQi,t =
FRQ_MNSTi,t + FRQ_KASZi,t + FRQ_DDi,t
3
3.4.3. Đo lƣờng biến giải thích – kỳ hạn nợ và các biến kiểm soát
Dựa vào bài gốc của Fuensanta Cutillas Gomariz và Joan Pedro Sanchez Ballesta năm 2013, để thực hiện đề tài tác giả sử dụng thêm các nhóm biến sau:
Đại diện cho biến kỳ hạn nợ - Nợ ngắn hạn (STDebt): Được xác định bằng tỉ lệ nợ
ngắn hạn trên tổng nợ của doanh nghiệp i vào năm t. Đây là biến giải thích được đưa vào mơ hình hồi quy nhằm tìm ra ảnh hưởng của kỳ hạn nợ lên hiệu quả đầu tư của doanh nghiệp. STDebtit (Nợ ngắn hạn) = Nợ ngắn hạn Tổng nợ
Bên cạnh đó cần phải đưa thêm vào mơ hình hồi quy một số biến kiểm sốt dưới đây vì các nhân tố này có thể gây ảnh hưởng đến hiệu quả đầu tư của doanh nghiệp cũng như tác động đến tính minh bạch thơng tin của doanh nghiệp.
Biến kiểm soát trong mơ hình nghiên cứu bao gồm:
Biến qui mơ của doanh nghiệp – LnSales: được xây dựng bằng logarit tự nhiên của
LnSales it
(quy mô công ty)
= Ln (Doanh thu thuần)
Biến tuổi của doanh nghiệp – LnAge: được tính bằng logarit tự nhiên của số năm
tính từ khi thành lập doanh nghiệp.
LnAgeit
(Tuổi của doanh nghiệp)
= Ln (Số năm thành lập)
Tài sản hữu hình – Tang: được xác định bằng tỷ số tài sản cố định hữu hình trên tổng
tài sản. Tangit (tài sản hữu hình) = Tài sản cố định hữu hình Tổng tài sản
Độ biến động của dòng tiền hoạt động – StdCFO: được xác định bằng độ lệch
chuẩn của dòng tiền hoạt động trong giai đoạn từ năm t – 2 đến năm t.
StdCFOit
(Độ biến động của dòng tiền)
= Độ lệch chuẩn của dòng tiền hoạt động trong cùng kỳ từ năm t - 2 đến t
Độ biến động của doanh thu bán hàng – StdSales: được xác định bằng độ lệch
chuẩn của doanh thu trong giai đoạn từ năm t – 2 đến năm t.
StdSalesit
(Độ biến động của doanh thu) =
Độ lệch chuẩn của doanh số bán hàng trong cùng kỳ từ năm t - 2 đến t
Chỉ số Tobin’s Q – Qtobin: Tỷ lệ giữa giá trị thị trường của doanh nghiệp trên tổng
QTobin it
(tùy chọn tăng trưởng)
=
Giá trị thị trường VCSH + Giá trị sổ sách nợ
Tổng tài sản của doanh nghiệp
Bảng 3-2 : Cách tính các hệ số trong cơng thức tính chỉ số Z của Altman
Ký hiệu Hệ số Trọng số X1 0.012 X2 0.014 X3 0.033 X4 0.06 X5 0.999
Chỉ số sức mạnh tài chính của doanh nghiệp - Z: Để kiểm soát khả năng thanh tốn
cho tài chính của cơng ty, bài nghiên cứu sử dụng chỉ số sức mạnh tài chính của cơng ty, đo bằng z-score của Altman (1968), trong đó Z được định nghĩa là :
Z = 0,012 * X1 + 0.014 * X2 + 0.033 * X3 + 0,006 * X4 + 0,999 * X5
Trong nhiều tình huống khác nhau, khi doanh nghiệp bị rơi vào tình trạng căng thẳng
thanh tốn của doanh nghiệp. Có nhiều loại rủi ro có thể làm doanh nghiệp rơi vào tình trạng khó khăn và căng thẳng tài chính như: rủi ro pháp lý, rủi ro lãi suất, rủi ro tỷ giá, rủi ro lạm phát, rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro về quản trị của doanh nghiệp, rủi ro con người, rủi ro đầu tư…Kết quả xấu nhất là dẫn đến phá sản (Bankruptcy). Phá sản được xem như dấu chấm hết đối với một doanh nghiệp, khi doanh nghiệp phá sản không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến chủ sở hữu của doanh nghiệp mà còn ảnh hưởng đến nhiều đối tượng khác như: người lao động, cơ quan thuế, cơ quan nhà nước, các công ty đối tác, thị trường. Làm thế nào để phát hiện sớm rủi ro của doanh nghiệp và phát hiện sớm các dấu hiệu báo trước nguy cơ rủi ro tín dụng để doanh nghiệp có biện pháp quản lý rủi ro kịp thời. Việc tìm ra một cơng cụ để phát hiện dấu hiệu báo trước sự rủi ro phá sản của doanh nghiệp luôn là một trong những mối quan tâm hang đầu của các nhà nghiên cứu về tài chính doanh nghiệp. Có nhiều cơng cụ đã được phát triển để làm việc này, trong đó chỉ số Z của Altman là cơng cụ được cả hai giới học thuật và thực hành công nhận và sử dụng rộng rãi trên thế giới. Chỉ số Altman Z – score (gọi tắt là chỉ số Z – score) được phát triển năm 1968 bởi giáo sư Edward I. Altman, trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc trường Đại học New York, dựa vào việc nghiên cứu khá công phu trên số luợng nhiều công ty khác nhau tại Mỹ. Mặc dù chỉ số Z – score này được tìm ra tại Mỹ, nhưng hầu hết các nuớc, vẫn có thể sử dụng với độ tin cậy cao.
Biến giả Loss: đai hiện cho sự hiện diện của tổn thất, có giá trị là 1 nếu thu nhập thuần trước thuế và khoản mục bất thường là âm, và ngược lại thì nhận giá trị 0 (để kiểm sốt nếu cơng ty báo cáo lỗ).
CFO_ATA: Ngồi ra cịn có biến tỷ lệ của dịng tiền trên tổng tài sản bình quân để
nắm bắt hiệu ứng tiền mặt lên hiệu quả đầu tư.
CFO_ATA it
(ảnh hưởng tiền mặt)
=
Dòng tiền từ hoạt động
Biến Opercycle: đại diện cho độ dài chu kỳ kinh doanh được tính tốn như sau: