Hình 2.2 : Xu hướng thay đổi vốn bình quân một doanh nghiệp
2.2 Đo lường mức độ tác động của các nhân tố đến cấu trúc vốn của các
doanh nghiệp xây dựng.
2.2.1 Thiết kế nghiên cứu
2.2.1.1 Xây dựng mơ hình nghiên cứu
Từ phân tích các nhân tố tác động CTV, tác giả sử dụng mơ hình hồi quy để xem xét các biến độc lập (các nhân tố) tác động đến CTV (biến phụ thuộc) của các DN ngành xây dựng đang niêm yết trên TTCK Việt Nam. Do có nhiều biến độc lập cùng tác động đến biến phụ thuộc nên tác giả sử dụng mơ hình hồi quy bội. Về dạng quan hệ của hàm hồi quy, qua các nghiên cứu của các tác giả ở Nhật, Mỹ, Thụy Sĩ đều sử dụng dạng hàm tuyến tính4, qua khảo sát trên đồ thị về quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc của 50 DN xây dựng thì các biến độc lập đều có dạng quan hệ tuyến tính với biến độc lập. Vì vậy, mơ hình tác giả đề xuất là mơ hình hồi quy tuyến tính bội, có dạng tổng qt như sau:
Y= B0 + B1x1 + B2x2 + … + Bixi + e
Trong đó: Bi là các hệ số hồi quy riêng phần, Y là các biến phụ thuộc, xi là các biến độc lập.
Biến phụ thuộc (đại diện cho CTV): phản ánh mức độ sử dụng nợ để
tài trợ cho các hoạt động của DN, chính vì vậy các tỷ số địn bẩy tài chính được sử dụng như là các thước đo về cấu trúc vốn. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng các tỷ số địn bẩy tài chính sau để đại diện cho cấu trúc vốn: Tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản (TD): TD = Tổng nợ Tổng tài sản Tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (TD): STD = Nợ ngắn hạn Tổng tài sản Tỷ số nợ dài hạn trên tổng tài sản (TD):
LTD = Nợ dài hạn Tổng tài sản
Biến độc lập: đại diện cho các yếu tố ảnh hưởng đến CTV, có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến CTV nhưng do hạn chế về nguồn dữ liệu nên trong mơ hình tác giả sử dụng 7 biến độc lập sau:
Khả năng sinh lời (Profitability): Theo lý thuyết trật tự phân hạng
thì khả năng sinh lời có quan hệ tới mức độ sử dụng nợ, công ty ưu tiên tài trợ bằng nguồn vốn nội bộ nên khả năng sinh lời có quan hệ nghịch với nợ, và mức độ tác động là không mạnh vì tỷ suất sinh lợi ngành xây dựng khơng cao.
Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) để đại diện cho mức độ sinh lợi khi đánh giá mức độ tác động
ROA = Lợi nhuận sau thuế Tổng tài sản
Tài sản hữu hình (Tangible Assets): Lý thuyết đánh đổi và lý thuyết chi phí đại diện đều cho rằng tài sản hữu hình có quan hệ tỷ lệ thuận với địn bẩy tài chính, vì vậy tác giả nhận định tài sản hữu hình tỷ có quan hệ thuận chiều với nợ và có mức độ tác động khơng mạnh vì đặc trưng của DN xây dựng là nhiều nợ ngắn hạn ít địi hỏi tài sản thế chấp.
Có thể xác định tài sản hữu hình bằng nhiều cách như: “tài sản cố định/tổng tài sản” (Rajan và Zinggaless, 1995) hoặc “(tài sản cố định+hàng tồn kho)/ tổng tài sản” (Hu Jun, 2008). Để phù hợp với đặc trưng ngành xây dựng là ít sản phẩn tồn kho, trong bài nghiên cứu này sử dụng chỉ tiêu tài sản cố định trên tổng tài sản (TANG) để đại diện cho Tài sản hữu hình:
TANG = Tài sản cố định Tổng tài sản
Thuế thu nhập doanh nghiệp (Corporation Income Tax)
Rất nhiều nghiên cứu, trong đó nổi bật nhất là nghiên cứu của MM, đều cho rằng thuế thu nhập DN có ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của DN. Các DN với thuế suất cao hơn sẽ sử dụng nhiều nợ để tận dụng lợi ích của tấm chắn thuế. Như vậy TAX có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc và mức độ tác động là khá mạnh vì hầu hết các DN xây dựng đều hoạt động có lời để có thể tận dụng được tấm chắn thuế. Nhân tố thuế thu nhập DN (TAX) được tính tốn như sau:
TAX = Số thuế thu nhập phải nộp Lợi nhuận trước thuế
Quy mô doanh nghiệp (Business Size): DN với quy lớn thì tình trạng
bất cân xứng thơng tin ít hơn, chi phí đại diện thấp, chi phí kiểm sốt thấp nên dễ tiếp cận với các chủ nợ hơn. Vì vậy tác giả nhận định, quy mơ DN
có quan hệ thuận chiều với vay nợ, và có mức độ tác động mạnh vì các DN xây dựng có rủi ro ngẫu nhiên cao, đang trong trạng thái khát vốn thì chỉ DN có quy mơ lớn, tính minh bạch cao mới có lợi thế đàm phán và tiếp cận nợ tín dụng nhiều.
Quy mô mô DN (SIZE) được đo lường như sau: SIZE = ln (tổng tài sản cuối kỳ)
Trong đó ln là logarit cơ số e.
Cơ hội tăng trưởng (Growth opportunities): Theo lý thuyết chi phí
đại diện (Agency costs) các cơng ty có triển vọng tăng trưởng trong tương lai thường dựa vào vốn chủ sở hữu nhiều hơn nợ vay, Myers (1984) cho rằng nếu một cơng ty có hệ số nợ cao thì các cổ đơng có khuynh hướng khơng đầu tư nhiều vào các dự án mới vì lợi nhuận từ khoản đầu tư này có lợi cho chủ nợ nhiều hơn các cổ đông. Nhưng theo lý thuyết trật tự phân hạng thì cơ hội tăng trưởng có mối quan hệ thuận với địn bẩy tài chính. Với đặc trưng của ngành XD là thâm dụng vốn, không thể huy động đủ vốn để tự tài trợ nên phải vay nợ nhiều, vì vậy tác giả nhận định cơ hội tăng trưởng có quan hệ thuận với địn bẩy tài chính và mức độ tác động là khá mạnh do ngành XD đang có triển vọng phát triển lớn.
Cơ hội tăng trưởng thường đo lường bằng chỉ số Tobin’s Q (tỷ lệ giá trị thị trường/giá trị sổ sách của tổng tài sản). Do hạn chế về số liệu nên trong nghiên cứu này tác giả sử dụng tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản:
GROW = ( Tài sản t – Tài sản t-n ) Tài sản t-n
Đặc điểm riêng của sản phẩm (Uniqueness)
Theo lý thuyết, sản phẩm có tính độc đáo cao thì vay nợ ít và ngược lại. Với đặc trưng ngành XD là công nghệ XD thay đổi chậm, hàng tồn kho
chủ yếu là vật liệu xây dựng vì vậy tính độc đáo của sản phẩm là thấp vì vậy tác giả nhận định đặc điểm riêng của sản phẩm có quan hệ thuận chiều với địn bẩy tài chính và mức độ tác động là không mạnh.
Đặc điểm riêng của sản phẩm (UNI) được đo lường như sau: UNI= Giá vốn
Doanh thu thuần
Tính thanh khoản (Liquidity): Các DN có tỷ lệ thanh khoản
cao có thể sử dụng nhiều nợ vay vì có thể trả các khoản nợ vay ngắn hạn khi đến hạn một cách thuận lợi hơn. DN xây dựng có sở hữu tài sản ngắn hạn lớn, sử dụng nhiều nợ ngắn hạn, vì vậy tác giả nhận định tính thanh khoản của DN tác động mạnh đến địn bẩy tài chính và có tác động ngược chiều.
Tính thanh khoản (LIQ) sử dụng trong luận văn này được tính như sau:
LIQ= Tài sản ngắn hạn Nợ ngắn hạn
Tóm lại mơ hình cụ thể được khái qt như sau:
STD = B0 + B1ROA+ B2TANG + B3TAX + B4SIZE + B5GROW + B6LIQ+ B7UNI
LTD = B0 + B1ROA+ B2TANG + B3TAX + B4SIZE + B5GROW + B6LIQ+ B7UNI
TD = B0 + B1ROA+ B2TANG + B3TAX + B4SIZE + B5GROW + B6LIQ+ B7UNI
Nhận định định tính về chiều hướng và mức độ tác động của các biến độc lập lên các biến phụ thuộc được tóm tắt trong bảng 2.3 dưới đây.
Nhân tố hiệu Ký Hướng tác động lên các biến phụ thuộc Mức độ tác động
Khả năng sinh lời ROA - Không mạnh
Tài sản hữu hình TANG + Không mạnh
Thuế thu nhập DN TAX + Khá mạnh
Quy mô DN SIZE + Mạnh
Cơ hội tăng trưởng GROW + Khá mạnh
Đặc điểm riêng của sản phẩm UNI + Khơng mạnh
Tính thanh khoản LIQ - Mạnh
2.2.1.2 Nguồn số liệu và phương pháp thu thập dữ liệu.
Về nguồn số liệu: Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng số liệu của 50 DN hoạt động trong ngành xây dựng đang niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội và Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh tại thời điểm 30/06/2011. Số liệu sử dụng trong đề tài nghiên cứu là số liệu báo cáo tài chính từ năm 2006 đến hết quý 2/2011 đã được kiểm tốn và cơng bố trên các phương tiện thơng tin đại chúng, tác giả làm sạch dữ liệu trước khi sử dụng cho báo cáo này. Trong quá trình làm sạch, tác giả đã phải loại bỏ 2 giá trị quan sát trên biến ROA và 1 giá trị quan sát trên biến GROW, vì các giá trị đột biến này phá vỡ xu hướng biến động của các biến. Bên cạnh đó tác giả sử dụng số liệu thu được từ cuộc điều tra DN năm 2010, niên giám thống kê 2010 của Tổng cục thống kê để đánh giá thực trạng DN.
Phương pháp thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu: tác giả thu thập dữ liệu chủ yếu từ báo cáo tài chính của các DN thơng qua các trang website của các Cơng ty chứng khốn, các cơng ty có chứng khoán niêm yết, Ủy ban chứng khoán Nhà nước, Sở giao dịch chứng khoán Hà nội, Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh và Tổng cục thống kê.
2.2.2 Kết quả nghiên cứu 2.2.2.1 Thống kê mô tả 2.2.2.1 Thống kê mô tả
Kết quả thống kê cho thấy, các DN ngành xây dựng sử dụng nợ khá cao, tính trung bình nợ chiếm khoảng 65% tổng giá trị tài sản trong đó chủ yếu là nợ ngắn hạn (chiến 54%), nợ dài hạn chỉ chiếm gần 11% tổng giá trị tài sản. Tỷ lệ nợ phải trả/Tổng tài sản ở mức cao đặt các DN ngành xây dựng đối mặt với rủi ro không trả được nợ nếu các dịng tiền thu về khơng đạt như kỳ vọng.
Bảng 2.4: Kết quả thống kê mô tả các biến
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean
Std. Deviation Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic
STD 50 0.05 0.86 0.5412 0.38095 LTD 50 0 0.57 0.1058 0.12717 TD 50 0.25 0.91 0.6472 0.41696 ROA 48 0 0.11 0.04062 0.025215 TANG 50 0.01 0.64 0.1356 0.11988 TAX 50 0 0.25 0.1976 0.05882 SIZE 50 9.99 15.16 12.5272 1.30034 GROW 49 -0.35 104.85 6.2529 17.07303 UNI 50 0.26 1.01 0.8162 0.16557 LIQ 50 0.67 3.53 1.4334 0.51685
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình SPSS
2.2.2.2 Phân tích tương quan
Phân tích tương quan để đo lường mối quan hệ giữa các biến định lượng trong mơ hình. Hệ số tương quan giữa các biến càng gần 1 (hoặc -1) thì các biến càng có tương quan chặt.
Giá trị tuyệt đối của các hệ số tương quan giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc đều lớn hơn không, nhưng nhỏ hơn 1 rất nhiều, chứng
tỏ tồn tại mối liên hệ tương quan giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc, trong đó biến TAX và GROW có tương quan yếu với tất cả các biến phụ thuộc.
Bảng 2.5 Hệ số tương quan giữa các biến
Correlations
STD LTD TD ROA TANG TAX SIZE GROW UNI LIQ STD 1 LTD 0.126 1 TD .953** .422** 1 ROA -.323* -0.14 -.432** 1 TANG -0.21 .423** -0.06 -0.07 1 TAX 0.006 -0.16 -0.04 0.002 -0.22 1 SIZE .294* .382** .387** -0.08 -0.15 -0.05 1 GROW -0.11 -0.04 -0.11 0.084 0.012 -0.07 -0.12 1 UNI 0.134 -0.28 0.035 -0.1 -0.26 0.221 0.087 0.066 1 LIQ -.503** -0.15 -.509** 0.24 0.064 0.091 -.370** -0.04 0.102 1 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Nguồn: Tác giả tính từ chương trình SPSS
Nếu hệ số tương quan riêng giữa các biến độc lập cao thì chứng tỏ giữa các biến độc lập có hiện tượng đa cộng tuyến. Qua kết quả phân tích tương quan (bảng 2.5), hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều thấp hơn 0,3 (ngọai trừ hệ số tương quan giữa biến LIQ và SIZE bằng -0,37) chứng tỏ giữa các biến đưa vào mơ hình khơng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến và ta hoàn toàn yên tâm khi sử dụng cả bảy biến độc lập trong mơ hình hồi quy.
2.2.2.3 Phân tích hồi quy
- Kết quả hồi quy ước lượng mức độ tác động của các yếu tố tới Tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản (TD)
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Correlations B Std. Error Beta Zero-
order Partial Part 1 (Constant) .615 .186 3.310 .002 ROA -1.783 .587 -.249 -3.036 .004 -.428 -.437 -.235 TANG -.161 .128 -.108 -1.263 .214 -.179 -.198 -.098 TAX -.159 .306 -.045 -.521 .606 -.072 -.083 -.040 SIZE .036 .012 .260 3.071 .004 .532 .441 .238 GROW -.002 .001 -.161 -2.013 .051 -.175 -.307 -.156 UNI .032 .092 .030 .350 .728 .018 .056 .027 LIQ -.215 .031 -.610 -6.901 .000 -.770 -.741 -.534 a. Dependent Variable: TD
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình SPSS.
Từ kết quả trên bảng 2.6 cho thấy các biến ROA, TANG, TAX, GROW và có quan hệ ngược chiều với TD, các biến SIZE, UNI có quan hệ thuận chiều với TD. Hàm hồi quy cụ thể của tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản như sau:
TD = 0.615 - 1.783ROA - 0.161TANG - 0.159TAX + 0.036SIZE - 0.002GROW +0.032UNI - 0.215 LIQ
Giá trị sig trên bảng 2.6 cho thấy với độ tin cậy 90% (với mức ý nghĩa 0,1) thì hồn tồn có thể tin tưởng vào mức độ tác động của các biến ROA, SIZE, GROW, LIQ lên TD, các biến TANG, TAX, UNI thì chưa có đủ cơ sở để kết luận về mức độ tác động lên biến TD.
Giá trị của hệ số tương quan từng phần (Part Correlation Correlations) của biến nào lớn hơn thì biến đó có vai trị quan trọng hơn đối với biến phụ thuộc. Các giá trị của cột Part trên bảng 2.6 cho thấy biến LIQ là biến có
vai trị quan trọng nhất đối vơi TD, tiếp đến là các biến SIZE, ROA, và các biến còn lại.
Bảng 2.7 Đánh giá độ phù hợp của hàm hồi quy TD
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .875a .766 .724 .09567
a. Predictors: (Constant), LIQ, GROW, TANG, UNI, ROA, SIZE, TAX
Hệ số Adjusted R square trên bảng 2.7 cho thấy độ tương thích của mơ hình là rất tốt, tới 72.4%. Nói cách khác 72.4% biến thiên của tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản được giải thích bởi 7 biến nêu trên, chứng tỏ kết quả dữ liệu thu thập được giải thích khá tốt cho mơ hình và mơ hình xây dựng phù hợp với dữ liệu.
Trên bảng 2.8 kết quả kiểm định độ phù hợp của mơ hình, giá trị sig = 0.000 cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình có độ tin cậy rất cao (trên 99%), tức là có thể tin tưởng vào mức độ giải thích của mơ hình với độ tin cậy 99%. Mơ hình hồi quy hoàn toàn phù hợp với cả dữ liệu của tổng thể.
Bảng 2.8: Kết quả kiểm định độ phù hợp của hàm hồi quy TD
ANOVAb Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 1.17 7 0.167 18.257 .000a Residual 0.357 39 0.009 Total 1.527 46
a. Predictors: (Constant), LIQ, GROW, TANG, UNI, ROA, SIZE, TAX b. Dependent Variable: TD
- Kết quả hồi quy ước lượng mức độ tác động của các yếu tố tới Tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (STD)
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Correlations B Std. Error Beta Zero-
order Partial Part 1 (Constant) .978 .216 4.519 .000 ROA -1.174 .684 -.156 -1.716 .094 -.318 -.265 -.147 TANG -.570 .149 -.364 -3.836 .000 -.447 -.523 -.329 TAX -.035 .356 -.009 -.097 .923 .092 -.016 -.008 SIZE -.009 .014 -.059 -.625 .536 .280 -.100 -.054 GROW -.002 .001 -.185 -2.089 .043 -.148 -.317 -.179