STT Tên biến Định nghĩa
1 Doanh thu thuần trên tổng tài sản (Asset Turnover)
2 Tỷ suất sinh lợi trên
vốn chủ sở hữu (ROE)
Nguồn: Tự tổng hợp của tác giả
Tác giả sử dụng 2 biến phụ thuộc để đo lường chi phí đại diện. Cách thứ nhất sử dụng Tỷ số doanh thu trên tổng tài sản (Asset Turnover) theo nghiên cứu của Ang và cộng sự (1999), Singh và Davidson (2003), Hongxia Li và Liming Cui (2003), Florackis và Ozkan (2004)… Tỷ số này đo lường mức độ hiệu quả từ thu nhập tài sản. Tỷ số doanh thu trên tổng tài sản cao cho thấy một lượng doanh thu và dòng tiền cuối cùng được tạo ra cho một mức độ tài sản. Trong khi, tỷ lệ doanh thu trên tổng tài sản cao có thể được xác định với phương thức quản lý tài sản hiệu quả và do đó tạo ra giá trị cổ đông.
Một phương thức khác được tác giả sử dụng trong bài để đo lường chi phí đại diện là Tỷ suất sinh lợi vốn chủ sở hữu (ROE). Hongxia Li và Liming Cui (2003) đã sử dụng ROE để đo lường chi phí đại diện của các doanh nghiệp niêm yết tại Trung Quốc. Hầu hết hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết đều được đo lường qua chỉ tiêu ROE. ROE dương là một
trong những điều kiện niêm yết trên sàn chứng khoán. ROE cao phản ánh doanh nghiệp kinh doanh hiệu quả và ngược lại.
Ngoài 2 phương pháp để đo lường chi phí đại diện như trên một số tác giả sử dụng các chỉ số khác để đo lường chi phí đại diện như: Tỷ số chi phí hoạt động trên doanh thu (OETS) - Ang và cộng sự (2000), He Zhang và Steven Li (2007), James và cộng sự (2000)…; tỷ số chi phí bán hàng và chi phí quản lý doanh nghiệp trên tổng doanh thu (SG&A) - Singh và Davidson (2000)….
Tác giả sử dụng 2 biến đo lường chi phí đại diện nêu trên trong bài luận văn vì dữ liệu liên quan đến các biến trên có thể thu thập trên báo cáo tài chính tại Việt Nam. Thêm vào đó, Singh và Davidson (2003) đã chứng minh rằng mức độ tương quan yếu của các biến tác động lên chi phí đại diện khi đo lường bằng OETS hay SG&A.
3.2.2 Biến độc lập Bảng 3.2 Biến độc lập
STT Tên biến Định nghĩa
1 Tỷ lệ đòn bẩy
(LEVERAGE)
2 Tỷ lệ sở hữu của thành
viên Hội đồng quản trị (CONC)
Nguồn: Tự tổng hợp của tác giả
Để đo lường mức độ tác động của cấu trúc vốn vào chi phí đại diện tác giả sử dụng Tỷ lệ địn bẩy. Tỷ lệ đòn bẩy áp dụng được đo lường thông qua tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản. Đây là tỷ số đại diện cho tỷ lệ đòn bẩy được đo
lường ở nhiều bài nghiên cứu như He Zhang and Steven Li (2007) hoặc Hongxia Li và Liming Cui (2003). Trong khi đó Chrisostomos Florackis (2006) lại sử dụng tỷ lệ nợ ngân hàng trên tổng nợ trong nghiên cứu thực nghiệm tại Anh.
Mức độ tập trung vốn chủ sở hữu được đo lường thông qua tỷ lệ sở hữu cổ phần của thành viên Hội đồng quản trị trong công ty (Conc). Tỷ lệ sở hữu vốn cổ phần của các thành viên Hội đồng quản trị cao sẽ có tác dụng làm giảm chi phí đại diện do sự giám sát của chính họ. Ở đây, tác giả chỉ sử dụng tỷ lệ sở hữu của cá nhân các thành viên Hội đồng quản trị không bao gồm tỷ lệ sở hữu được đại diện hoặc tỷ lệ sở hữu của cá nhân có liên quan.
3.2.3 Biến kiểm soát Bảng 3.3 Biến kiểm soát
STT Tên biến Định nghĩa
1
Quy mô Hội đồng quản trị (BOARD)
Số lượng thành viên Hội đồng quản trị trong công ty không phân biệt thành viên điều hành hay không điều hành
2 Quy mô công ty (Size)
Ước lượng bằng logarit tổng doanh thu thuần hàng năm của các công ty cổ phần.
3 Biến giả ngành (Dum)
Bao gồm 13 biến giả ngành, được mã hóa, mang giá trị 1 nếu các công ty trong cùng ngành, ngược lại mang giá trị là 0.
Các biến tiếp theo được gọi là biến kiểm soát bao gồm biến đo lường quy mô của Hội đồng quản trị thông qua số lượng thành viên hội đồng quản trị trong công ty (Board). Và để đánh giá quy mô của doanh nghiệp ở đây tác giả sử dụng biến Tổng doanh thu (Size). Trong bài nghiên cứu tác giả tiếp tục đưa vào 13 biến giả ngành do mức độ tác động của từng ngành là khác nhau và hạn chế độ nhiễu của mơ hình. 13 biến giả ngành trong phân loại 14 ngành công nghiệp theo bảng 3.4. Việc phân ngành này được thực hiện theo Hệ thống ngành kinh tế Việt Nam (VSIC 2007) do Tổng cục thống kê xây dựng. Sở giao dịch chứng khoán Tp.HCM đã dựa theo tiêu chuẩn này để xây dựng hệ thống phân ngành các công ty niêm yết tại HOSE.
3.3 Đặc điểm dữ liệu
Mẫu nghiên cứu của bài luận văn gồm 267 công ty cổ phần niêm yết trên Hose trong giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2012. Bảng 3.4 trình bày thống kê mơ tả cấu trúc vốn và cấu trúc sở hữu của những doanh nghiệp niêm yết trên Hose được phân theo ngành.
Bảng 3.4 Chính sách tài trợ các doanh nghiệp
STT Ngành Số lượng doanh nghiệp Tỷ lệ đòn bẩy (%) Tỷ lệ sở hữu của HĐQT (%)
1 Dịch vụ, vui chơi, giải trí 8 13 41,65 2 Hoạt động chuyên môn, khoa học
và công nghệ 8 52 3,87
3 Cung cấp nước, hoạt động quản lý
và xử lý rác thải, nước thải 8 49 1,05 4 Nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy
STT Ngành Số lượng doanh nghiệp Tỷ lệ đòn bẩy (%) Tỷ lệ sở hữu của HĐQT (%) 5 Khai khoáng 48 30 12,17
6 Công nghiệp chế biến chế tạo 384 48 45,3 7 Sx và PP điện, khí đốt nước nóng,
hơi nước, điều hịa khơng khí 48 44 13,42
8 Xây dựng 112 61 6,9
9
Bán buôn và bán lẻ; sữa chữa ô tô, mô tô, xe máy và xe có động cơ khác
160 58 20,89
10 Vận tải kho bãi 88 46 35,8
11 Dịch vụ lưu trú và ăn uống 12 27 13,27 12 Thông tin và truyền thông 16 55 26,68 13 HĐ kinh doanh bất động sản 144 51 27,6 14 Hoạt động hành chính và dịch vụ
hỗ trợ 4 11 15,75
Nguồn: Tự tính tốn của tác giả
Nhận xét:
Kết quả thống kê cho thấy phần lớn mẫu quan sát nằm trong các phân ngành 6, 8, 9, 13.
Tỷ lệ sử dụng địn bẩy theo ngành có mức độ biến thiên khá lớn. Trong đó, ngành xây dựng có tỷ lệ sử dụng địn bẩy cao nhất và thấp nhất là các ngành dịch vụ.
Tương tự, tỷ lệ sở hữu của Hội đồng quản trị trong các ngành cũng có mức độ biến thiên khá lớn. Ngành công nghiệp chế biến,
chế tạo có tỷ lệ sở hữu của Hội đồng quản trị là cao nhất trong khi đó thấp nhất là ngành cung cấp nước và xử lý rác thải.
Bảng 3.5 Kết quả tính tốn các biến độc lập Chỉ tiêu Tổng doanh thu trên tổng tài sản (Asset Turnover) Tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) Đòn cân nợ (LEV) Tỷ lệ sở hữu của HĐQT (CONC) Số lượng thành viên HĐQT (BOARD) Quy mơ (Size) Trung bình 1,0927 0,1393 0,4909 0,1689 5,69 27,1 Trung vị 0,8223 0,1333 0,5240 0,076 5 27,14 Lớn nhất 10,54 0,95 0.97 0.639 11 30,91 Nhỏ nhất 0,00 -2,38 0,00 0,00 3 0 Độ lệch chuẩn 1,13057 0,16613 0,21587 2,1434 1,193 16,080 Mẫu quan sát 1,068 1,068 1,068 1,068 1,068 1,068
Nguồn: Tự tính tốn của tác giả
Nhận xét:
Bảng 3.5 trình bày thống kê mơ tả tất cả các biến được sử dụng trong bài luận văn giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2012. Tỷ lệ trung bình của Tổng doanh thu trên tổng tài sản là 1,0927 cho thấy các doanh nghiệp trên sàn Hose sử dụng 1 đồng tài sản để tạo ra hơn 1 đồng doanh thu.
Giai đoạn 2009 – 2012 nền kinh tế thế giới và Việt Nam gặp nhiều khó khăn. Tuy nhiên, mức độ sinh lời trung bình của vốn chủ sở hữu trong giai đoạn này là 14% cho thấy những nổ lực hoạt động của doanh nghiệp.
Tỷ lệ sử dụng đòn bẩy của các doanh nghiệp niêm yết trên Hose trong giai đoạn này đạt mức trung bình 49% là khá cao. Vấn đề này cũng đã ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp trong giai đoạn lãi suất tăng cao vừa qua.
Tỷ lệ sở hữu của Hội đồng quản trị của các doanh nghiệp niêm yết trong giai đoạn này là 17% với quy mơ bình qn là 5 người.
3.4 Mơ hình nghiên cứu
Để kiểm định mối tương quan giữa chinh sách tài trợ và chi phí đại diện tác giả sử dụng phân tích đa biến trong mơ hình hồi quy dưới đây:
Asset Turnover = βo + β1Leverage + β2Conc + β3Size + β4board + ∑βjDumjt (Mơ hình 01)
ROE = βo + β1Leverage + β2Conc + β3Size + β4board + ∑βjDumjt (Mơ hình 02)
Trong đó:
Asset Turnover và ROE là hai biến đo lường cho chi phí đại diện Agency costs.
βo là hệ số chặn
Leverage: tỷ số nợ trên tài sản (debt to asset ratio)
Conc (Ownership Concentration): tỷ lệ sở hữu của Hội đồng quản trị trên tổng vốn cổ phần
Board (number of board members): Số lượng thành viên trong Hội đồng quản trị
Dum (Industry dummy): biến giả ngành
βi : là hệ số góc (độ dốc) thứ i của mơ hình, biểu hiện mức tăng/giảm (%) của chi phí đại diện khi nhân tố thứ i tăng 1 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác không đổi.
ε : là sai số
Mặc dù, có một vài ưu điểm nhưng việc sử dụng dữ liệu bảng liên quan đến cả bình diện khơng gian và thời gian, nên những vấn đề cố hữu trong dữ liệu theo khơng gian (ví dụ như phương sai thay đổi) và dữ liệu theo chuỗi thời gian (ví dụ như tự tương quan) cần được giải quyết. Ngồi ra cịn có thêm một số vấn đề, như tương quan chéo trong các đơn vị cá nhân trong cùng một thời đoạn. Có một số kỹ thuật ước lượng để giải quyết một hay nhiều vấn đề này. Tác giả sử dụng hai kỹ thuật nổi bật nhất là mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM), mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM). Kiểm định
Hausman được sử dụng để quyết định lựa chọn giữa mơ hình FEM và mơ hình REM. Tiếp theo tác giả sẽ thực hiện kiểm định việc vi phạm các giả thuyết mơ hình và tìm cách khắc phục.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình
Như đã giới thiệu, tác giả sử dụng 2 phương pháp hồi quy FEM và REM để ước lượng các tham số cho hàm hồi quy; sau đó thực hiện các bước kiểm định để có được mơ hình phù hợp nhất.
Trước tiên, tác giả nghiên cứu và phân tích mức độ tương quan để đo lường mối quan hệ giữa các biến độc lập, giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mơ hình. Nếu giữa các biến độc lập trong mơ hình, khơng có cặp biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0.8 là chấp nhận được và ngược lại thì xem như mơ hình bị hiện tượng đa cộng tuyến.
Từ kết quả tính tốn của chương trình STATA tác giả có kết quả về mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập với nhau và giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình.
Bảng 4.1: Ma trận hệ số tương quan
Nhận xét:
Từ kết quả bảng 4.1 ta nhận thấy giá trị tương quan lớn nhất giữa các biến trong mơ hình là 0,4061. Như vậy, các biến trong mơ hình có tương quan với nhau nhưng ở mức độ yếu không nghiêm trọng.
Dựa vào kết quả của việc kiểm định mức độ tương quan giữa các biến trong mơ hình nêu trên, tác giả nhận thấy mơ hình hồi quy với các biến đã mơ tả là phù hợp.
4.2 Mơ hình hồi quy theo phương pháp REM và FEM
Như đã giới thiệu, tác giả sẽ lần lượt chạy hồi quy theo hai phương pháp REM và FEM cho cả hai mơ hình. Sau đó, tác giả sẽ sử dụng các phương pháp kiểm định để xác định phương pháp phù hợp nhất.
Bảng 4.2 Kết quả hồi quy theo REM, FEM với mơ hình 1
Biến REM FEM
Constant -1,69** (-1,81) -0,83** (-2,21) LEV -0,51** (-3,9) -0,56** (-3,82) CONC -0,057 (-0,49) 0,04 (0,34) SIZE 0,1** (8,06) 0,087** (6,61) BOARD 0,04** (-2,14) -0,031 (-1,58) Adjusted R Square 0,35 0,1205 **: Mức ý nghĩa thống kê 1% *: Mức ý nghĩa thống kê 5%
Bảng 4.3 Kết quả hồi quy theo REM và FEM với mơ hình 2
Biến REM FEM
Constant -0,48** (-3,32) -0,83** (-2,21) LEV -0,15** (-4,93) -2,32** (-3,7) CONC -0,044 (1,43) 0,16 (2,97) SIZE 0,024** (6) 0,013** (2,31) BOARD 0,00 (-0,1) -0,00 (-0,02) Adjusted R Square 0,0932 0,0363 **: Mức ý nghĩa thống kê 1% *: Mức ý nghĩa thống kê 5%
4.3 Kiểm định Hausman
Kiểm định Hausman được sử dụng kiểm tra so sánh giữa mơ hình FEM và REM.
Giả thuyết H0: Ước lượng của FEM và REM không khác nhau.
Bảng 4.4 Kiểm định Hausman cho mơ hình 01
Nguồn: Tính tốn từ chương trình STATA
Bảng 4.5 Kiểm định Hausman cho mơ hình 2
p-value < 0,05, cho ta kết luận bác bỏ giả thuyết Ho.
Kết quả kiểm định cho thấy cả 02 mơ hình khơng thỏa mãn các giả định cho Hausman test. Mơ hình REM khơng hợp lý, nên sử dụng mơ hình FEM hữu hiệu hơn REM.
4.4 Kiểm tra mức độ vi phạm các giả định cần thiết trong mơ hình 4.4.1 Đa cộng tuyến
Đa Cộng tuyến (Collinearity Diagnostics) là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thì các biến độc lập cùng cung cấp thơng tin giống nhau và cũng rất khó lọc được tác động của biến độc lập tới biến phụ thuộc.
Hai chỉ tiêu giúp phát hiện sự tồn tại của đa cộng tuyến trong dữ liệu và đánh giá mức độ làm thái hóa các tham số ước lượng đó là:
Độ chấp nhận của biến (Tolerance)
Hoặc Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF)
Bảng 4.6 Kiểm định Đa cộng tuyến
Chỉ số VIF vượt quá 10 thì sẽ có dấu hiệu “Đa cộng tuyến”. Trong nghiên cứu này, VIF của các biến nhận giá trị rất nhỏ (cao nhất là 1.19) và giá trị trung bình mean VIF = 1,1 nên các biến độc lập khơng có mối tương quan với nhau và các biến độc lập phù hợp với mơ hình của nghiên cứu này. Vậy mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.2 Tự tương quan
Sự tư tương quan giữa các phần dư sẽ gây ra tác động sai lệch nghiêm trọng đến mơ hình hồi quy tuyến tính như hiện tượng phương sai thay đổi.
Thực hiện kiểm định Berusch-Godfrey (BG) nhân tử Lagrange cho tương quan của các sai số kề nhau (Tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:
Ho: khơng có tương quan chuỗi.
Kết quả kiểm định mơ hình 01:
Nguồn: tính tốn từ chương trình STATA.
Kết quả kiểm định mơ hình 02:
Do P-Value = 0,00% < 5% => với mức ý nghĩa 1% ta bác bỏ giả thuyết HO, tức là cả hai mơ hình đều xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư.
4.4.3 Phương sai thay đổi
Hiện tượng phương sai thay đổi sẽ làm các kiểm định mất đi tính hiệu quả (phương sai khơng cịn nhỏ nhất); các hệ số hồi quy và các kiểm định hồi quy khơng cịn đáng tin cậy; R2
của mơ hình khơng cịn đáng tin cậy.
Thực hiện kiểm định Wald để đo lường hiện tượng phương sai thay đổi của phần dư cho mơ hình FEM.
Giả thuyết Ho: phương sai không thay đổi.
Kết quả kiểm định mơ hình 01:
Kết quả kiểm định mơ hình 02:
Nguồn: Tính tốn từ chương trình STATA.
Với P-value < 5% => với mức ý nghĩa 1% ta bác bỏ giả thuyết Ho, tức là cả hai mơ hình đều xảy ra hiện tương phương sai thay đổi.
4.4.4 Khắc phục hiện tương tự tương quan và phương sai thay đổi: 4.4.4.1 Khắc phục mơ hình 01:
Tiến hành khắc phục cả hiện tượng tương quan chuỗi và phương sai thay đổi