CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN CẤU TRÚC VỐN CỦA CÁC CÔNG
bất động sản – xây dựng
4.2.1. Quy mô doanh nghiệp (SIZE)
Theo dữ liệu đƣợc tác giả tổng hợp và tính tốn dựa trên chỉ số tổng tài sản của các doanh nghiệp trong nhóm ngành bất động sản – xây dựng cho thấy xu hƣớng tăng trƣởng khá nhanh trong giai đoạn từ 2006 đến năm 2008 (từ 12,53 lên đến 13,18) và tăng trƣởng chậm hơn trong giai đoạn kể từ năm 2009 ( Hình 4.7).
Nguồn: dữ liệu tổng hợp - tính tốn, tác giả, 2012 Hình 4.7: Nhân tố quy mơ doanh nghiệp của các doanh nghiệp nhóm bất động sản –
xây dựng
4.2.2. Cơ hội tăng trƣởng (GROWTH)
Nhân tố thứ hai mà luận văn đề cập đến là cơ hội tăng trƣởng của các doanh nghiệp. Thông qua dữ liệu tính tốn đƣợc thể hiện ở hình 4.8 cho thấy, cơ hội tăng trƣởng lớn nhất ở năm 2007 khi đạt mức 118% vào thời kỳ hƣng thịnh nhất của thị trƣờng bất động sản, thời điểm mà bong bóng bất động sản đạt mức đỉnh và kể từ năm đó trở về sau khi thị trƣờng bất động sản bắt đầu “ xì hơi” và “vỡ” thì cơ hội tăng trƣởng cũng sụt giảm mạnh theo từng năm. Đến năm 2011 cơ hội tăng trƣởng của nhóm ngành bất động sản – xây dựng chỉ đạt mức 13%, thấp nhất trong khoảng thời gian tác giả nghiên cứu về các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành này.
Nguồn: dữ liệu tổng hợp - tính tốn, tác giả, 2012
0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 2006 2007 2008 2009 2010 2011 26% 118% 86% 62% 46% 13% GROW
4.2.3. Khả năng sinh lời (ROA)
Một nhân tố khác đóng vai trị quan trọng đến việc sử dụng các địn bẩy tài chính của các doanh nghiệp là khả năng sinh lợi. Ở đây, tác giả sử dụng chỉ số ROA để thể hiện khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp; qua đó theo dữ liệu tính tốn cho thấy khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp trong nhóm ngành bất động sản – xây dựng trung bình giảm dần theo thời gian, mức cao nhất đạt đƣợc vào năm 2006 với 7% và thấp nhất vào năm 2011 với tỷ lệ chỉ đạt 3% (hình 4.9).
Nguồn: dữ liệu tổng hợp, tác giả, 2012. Hình 4.9: Nhân tố khả năng sinh lời của nhóm ngành bất động sản – xây dựng
4.2.4. Rủi ro kinh doanh (Risk)
Rủi ro trong kinh doanh bắt buộc các các doanh nghiệp phải lựa chọn nên sử dụng tỷ lệ cấu trúc vốn và các đòn bẩy tài chính nhƣ thế nào để giảm thiểu rủi ro cho doanh nghiệp. Thông qua các dữ liệu đƣợc tính tốn dựa trên các bản báo cáo tài chính cho thấy tỷ lệ yếu tố rủi ro trong kinh doanh của các doanh nghiệp nhóm ngành bất động sản – xây dựng dƣơng trong các năm 2007 (26,22), 2008 (33,81) và năm 2010 (11,5) và âm trong 3 năm còn lại với hệ số rất lớn: năm 2006 (-101,29), năm 2009 (-16) và năm 2011 (-219,98). 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 2006 2007 2008 2009 2010 2011 7% 4% 4% 6% 6% 3% ROA
Nguồn: dữ liệu tổng hợp, tác giả, 2012. Hình 4.10: Nhân tố rủi ro kinh doanh của nhóm ngành bất động sản – xây dựng
4.2.5. Tính thanh khoản (Liquidity)
Theo dữ liệu tính tốn đƣợc thể hiện ở hình 4.11 cho thấy tỷ lệ thanh khoản trung bình của nhóm ngành bất động sản – xây dựng liên tục đƣợc cải thiện qua các năm từ năm 2006 đến 2009 và sụt giảm mạnh trong 2 năm gần đây là 2010 và 2011. Điều này cho thấy trong các năm gần đây các doanh nghiệp nhóm ngành này đã có sự thay đổi trong việc sử dụng các cơng cụ địn bẩy tài chính.
Nguồn: Dữ liệu tổng hợp – tính tốn, tác giả, 2012. Hình 4.11: Nhân tố tínhthanh khoản của các doanh nghiệp bất động sản – xây dựng
4.2.6. Cấu trúc tài sản (TANG)
Vào thời kỳ thị trƣờng bất động sản hƣng thịnh, các doanh nghiệp liên tục đầu tƣ cao vào các loại hình nhà đất trên thị trƣờng tạo nên một tỷ lệ tài sản cố định lớn và
0% 50% 100% 150% 200% 2006 2007 2008 2009 2010 2011 74% 68% 101% 168% 95% 90% LIQ
đỉnh điểm đạt đến mức 98,67 % so với tổng tài sản. Kể từ năm 2009 khi thị trƣờng bất động sản ảm đạm liên tục và đóng băng thì các doanh nghiệp buộc phải thay đổi cấu trúc tài sản nhằm tăng cƣờng tính bền vững và cải thiện tính an tồn cho doanh nghiệp, từ 98,67% năm 2008 đến năm 2011 cấu trúc tài sản của nhóm các doanh nghiệp bất động sản – xây dựng giảm cịn 33,38% ( hình 4.11).
Nguồn: Dữ liệu tổng hợp – tính tốn, tác giả, 2012. Hình 4.12: Nhân tố cấu trúc tài sản của các doanh nghiệp bất động sản – xây dựng
4.2.7. Tấm chắn thuế từ khấu hao (NTDS)
Việc sử dụng địn bẩy tài chính thƣờng đƣợc viện dẫn ra một số lợi ích lớn đối với doanh nghiệp trong đó có tấm chắn thuế. Các doanh nghiệp ln có xu hƣớng tối thiểu hóa số thuế phải nộp, để thực hiện điều này các doanh nghiệp ngoài việc lựa chọn các địn bẩy tài chính thơng qua vay nợ cịn sử dụng cơng cụ khấu hao. Trong thời gian nghiên cứu từ năm 2006 đến 2011, tỷ lệ NDTS giảm liên tục từ 16,7% năm 2006 đến năm 2011 chỉ còn 8,22%, điều này cho phép chúng ta tiên đoán về việc tăng sử dụng các cơng cụ địn bẩy tài chính của nhóm doanh nghiệp ngành bất động sản – xây dựng trong thời gian vừa qua (hình 4.13).
Nguồn: Dữ liệu tổng hợp – tính tốn, tác giả, 2012. Hình 4.13: Nhân tố tấm chắn thuế từ khấu hao của các doanh nghiệp bất động sản –
xây dựng
4.3. Ƣớc lƣợng mơ hình các nhân tố ảnh hƣởng đến cấu trúc vốn của các công ty ngành bất động sản – xây dựng đang niêm yết tại Việt Nam
4.3.1. Mơ tả các biến trong mơ hình ƣớc lƣợng
Có 3 mơ hình mà tác giả thực hiện ƣớc lƣợng trong đề tài để đo lƣờng việc sử dụng các cơng cụ địn bẩy tài chính của các doanh nghiệp với 3 biến phụ thuộc: tổng nợ/tổng tài sản (LEV), nợ dài hạn/tổng tài sản (LLEV), nợ ngắn hạn/tổng tài sản (SLEV). Thông qua bảng thống kê mô tả 3.1 cho thấy tỷ lệ sử dụng nợ của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành này trung bình ở mức 63,96%, trong đó doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy nợ cao nhất ở mức 96,72%, thấp nhất 1,05% và một nửa số các doanh nghiệp nằm ở từ 66% trở lên. Điều này cho thấy các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành bất động sản – xây dựng thời gian qua có xu hƣớng sử dụng cơng cụ địn bẩy tài chính khá cao.
Bảng 4.1: Các thống kê biến phụ thuộc
LEV LLEV SLEV
Mean 0,639601 0,144452 0,494954 Median 0,660652 0,086126 0,517293 Maximum 0,967233 0,772372 0,916314 Minimum 0,010450 0,000000 0,010405 Std, Dev, 0,188646 0,154655 0,211357 Skewness -0,71622 1,395282 -0,20936 Kurtosis 3,102763 4,599993 2,209111 Jarque-Bera 55,08487 276,3571 21,38902 Probability 0,000000 0,000000 0,000023 Sum 409,9846 92,59367 317,2652 Sum Sq, Dev. 22,77596 15,30756 28,58998
Nguồn: Dữ liệu tổng hợp – tính tốn, tác giả, 2012 Với 3 mơ hình có 3 biến phụ thuộc kể trên và 7 biến độc lập đƣợc xác lập trong mơ hình mà tác giả đã mơ tả ở phần lý thuyết, cùng với dữ liệu đƣợc thu thập qua dữ liệu không cân bằng ở các biến qua các năm đƣợc thể hiện quả bảng 4.1, ta nhận thấy trung bình cơ hội tăng trƣởng (GROW) các doanh nghiệp đạt mức 56,5% mỗi năm đạt một mức khá cao. Đi cùng với đó, tỷ lệ thanh khoản đạt đƣợc số trung bình khá tốt là 0,89 tuy vậy tấm chắn thuế từ khấu hao (NDTS) khơng đƣợc các doanh nghiệp nhóm ngành này chú trọng khi chỉ đạt trung bình 9% khi tỷ lệ rủi ro (RISK) trung bình lên tới 118,8. Điều đó cho thấy, các cơng ty trong nhóm ngành này sử dụng các công cụ địn bẩy ở mức cao dù rằng trung bình tỷ lệ sinh lợi (ROA) chỉ đạt 5% mặc dù quy mô doanh nghiệp (SIZE) tiếp tục đƣợc mở rộng ở mức cao trong những năm thị trƣờng hƣng thịnh tạo nên tỷ lệ trung bình đạt 13,36 lần cùng tỷ lệ sử dụng tài sản cố định trong tổng tài sản (TANG) đạt mức trung bình là 2
Bảng 4.2: Thống kê chung về các biến độc lập
GROW LIQ NDTS RISK ROA SIZE TANG
Mean 0,565262 0,891954 0,092229 118,7994 0,052469 13,36233 0,244314 Median 0,254098 1,065153 0,037290 3,652225 0,039719 13,36550 0,205639 Maximum 53,08213 4,397375 0,734031 30588,46 0,509739 17,38540 0,994315 Minimum -0,60 0,000000 0,000000 0,000998 -0,24 9,958638 0,000000 Std, Dev, 2,327035 0,775069 0,127259 1306,395 0,055412 1,256628 0,202411 Skewness 18,56415 0,623991 2,024188 20,51574 2,182163 0,127798 1,143387 Kurtosis 408,9111 3,560042 7,255764 464,7729 17,01691 3,619378 4,355095 Jarque- Bera 4430463, 49,89617 935,8363 5793826, 5747,229 11,97222 191,9494 Probability 0,000000 0,000000 0,000000 0,000000 0,000000 0,002513 0,000000 Sum 361,7676 570,8505 60,04112 76863,19 33,58045 8551,894 159,2926 Sum Sq. Dev. 3460,245 383,8678 10,52667 1,10E+09 1,962059 1009,054 26,67155 Nguồn: Dữ liệu thu thập – tính tốn, tác giả, 2012.
4.3.2. Các mơ hình ƣớc lƣợng
Để xác định các nhân tố đã ảnh hƣởng nhƣ thế nào đến việc sử dụng địn bẩy tài chính của các doanh nghiệp nhóm ngành bất động sản – xây dựng, tác giả sử dụng 3 phƣơng pháp chính trong q trình xử lý dữ liệu thu thập đƣợc: ƣớc lƣợng mơ hình tổng quát kết hợp tất cả các quan sát (POOLED), mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM). Từ đó, dựa vào các phân tích trên cơ sở của hệ số R2, thống kê Durbin-Watson, kiểm định Hausman, phân tích tƣơng quan giữa thành phần sai số chuyên biệt chéo hay cá nhân (ɛi) và các biến hồi quy độc lập để lựa chọn mơ hình phù hợp,
4.3.2.1. Ước lượng mơ hình 1: mơ hình tổng nợ
Mơ hình 1: LEV = βo + β1TANG + β 2RISK + β 3SIZE + β 4NDTS + β 5GROW + β6ROA + β 7LIQ +ε
Bảng 4.3: Bảng kết quả ƣớc lƣợng mơ hình 1
Ƣớc lƣợng POOLED FEM REM
Mơ hình 1 1 2 3 1 2 C 0,606515* 0,606006* -0,86349* 0,546300* 0,588010* 0,606515* TANG 0,006916 -0,01890 -0,08403*** 0,002162 -0,00241 0,006916 RISK 0,000001 -0,00000 -0.000004 0,000001 -0,00000 0,000001 SIZE 0,006116 0,006187 0,117221 0,011297*** 0,006352 0,006116 NDTS -0,236340* 0,004204 -0,02437* -0,214445* -0,1235*** -0,23634* GROW 0,002738 0,010229* 0,005722* 0,002234 0,008330* 0,002738 ROA -1,156535* -0,56832* -0,54850* -1,284629* -0,65592* -1,15653* LIQ -0,015717** -0,02365* -0,02250* -0,014447 -0,02149* -0,01571* Cross-section None Fix Fix none Random None
Period none none Fix Fix none Random
R-squared 0,139173 0,796763 0,850719 0,171360 0,124591 0,139173 Adjusted R-
squared 0,129698 0,736530 0,803707 0,152916 0,114956 0,129698 DW 0,463920 1,654433 1,740398 0,440297 1,256904 0,463920 *,**,*** là biểu thị có ý nghĩa ở các mức ý nghĩa lần lƣợt: 1%, 5%, 10%
Nhƣ vậy thông qua ƣớc lƣợng mơ hình 1 theo các cách tiếp cận khác nhau đƣợc biểu thị trong bảng 4.3, ta nhận thấy ảnh hƣởng của các biến trong mơ hình nhƣ sau:
(i) Biến rủi ro (RISK) đến việc sử dụng cơ cấu vốn hay sử dụng địn bẩy tài chính nợ của nhóm doanh nghiệp thuộc ngành bất động sản là rất nhỏ. Hệ số tác động hầu nhƣ bằng không.
(ii) Biến cấu trúc tài sản (TANG) thơng qua các hình thức tiếp cận khác nhau cho thấy ảnh hƣởng thiên về phía tƣơng quan nghịch với biến phụ thuộc. Điều đó cho thấy cấu trúc tài sản có ảnh hƣởng đến việc vay nợ của các doanh nghiệp này theo hƣớng các doanh nghiệp nào có cấu trúc tài sản càng lớn trong tỷ lệ tài sản dài hạn thì mức độ vay nợ càng thấp.
(iii) Biến lá chắn thuế từ khấu hao (NDTS) cho thấy ảnh hƣởng của biến này đến việc sử dụng các cơng cụ địn bẩy tài chính của các doanh nghiệp là đúng kỳ vọng. Theo đó, doanh nghiệp nào càng sử dụng NDTS càng cao thì việc vay nợ càng thấp tức ít sử dụng các cơng cụ địn bẩy tài chính hơn.
(iv) Biến cơ hội tăng trƣởng (GROW) có tƣơng quan thuận chiều với biến phụ thuộc của mơ hình. Theo đó, các cơng ty mong muốn tăng trƣởng cao hơn thì có xu hƣớng vay nợ nhiều hơn, tuy vậy, ảnh hƣởng biên của biến này rất thấp (ảnh hƣởng cao nhất đƣợc ghi nhận trong các phƣơng pháp tiếp cận là 1%).
(v) Ảnh hƣởng thuận chiều từ 2 biến: khả năng sinh lợi (ROA) và tính thanh khoản (LIQ) cho thấy các doanh nghiệp có khả năng sinh lợi và tính thanh khoản cao thƣờng giảm sử dụng các địn bẩy tài chính hay giảm đi vay nợ bên ngoài. Đặc biệt, ảnh hƣởng của khả năng sinh lợi (ROA) đến việc sử dụng các địn bẩy tài chính của doanh nghiệp rất cao, tỷ lệ cao nhất đạt đƣợc là gần 1,28 – điều này có nghĩa, khi doanh nghiệp tăng lợi nhuận theo hƣớng tăng một đơn vị tính ROA thì giảm vay nợ xuống theo hƣớng tỷ lệ nợ trên tổng tài sản là 1,28 đơn vị khi tất cả các yếu tố khác không đổi.
Để thực hiện việc lựa chọn mơ hình thơng qua các phƣơng thức tiếp cận, tác giả thực hiện so sánh các yếu tố trong mơ hình theo hƣớng sử dụng các chỉ số trong kinh tế lƣợng: độ phù hợp, tính ý nghĩa của mơ hình, các biến. Đồng thời sử dụng kiểm định Hausman để thực hiện lựa chọn mơ hình theo FEM hay REM.
Bảng 4.4: Kiểm định Hausman mơ hình 1
Test Summary Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq d.f Prob.
Cross-section random 26,07694 7 0,0005
Test period random effects
Period random 24,43244 7 0,001
Giả thuyết Ho: Khơng có sự khác biệt khi sử dụng FEM và REM.
Với Prob của cả hai kiểm định Hausman về tác động ngẫu nhiên qua các công ty hoặc thời gian đều bé hơn 1% cho thấy có sự khác biệt mơ hình FEM và REM, hay là có tác động yếu tố ngẫu nhiên theo công ty và theo thời gian. Do đó, ta sử dụng mơ hình FEM để đánh giá tác động của các yếu tố đến biến phụ thuộc.
Nhƣ vậy, thông qua các chỉ số thống kê và kiểm định, tác giả chọn mơ hình FEM 2 là mơ hình thể hiện cho ƣớc lƣợng của mơ hình 1.
Cụ thể mơ hình 1 có thể viết lại nhƣ sau:
LEV = -0,863495197297 - 0,0840362559289*TANG - 4,07149437732e-06*RISK + 0,117221132582*SIZE - 0,0243697986664*NDTS + 0,00572206236436*GROW - 0,548505901153*ROA - 0,0225026641851*LIQ + [CX=F, PER=F]
Trong đó: - Biến RISK và SIZE khơng có ý nghĩa thống kê
- Biến TANG có ý nghĩa với mức ý nghĩa 10%, các biến số cịn lại có ý nghĩa ở mức 1%.
4.3.2.2. Các mơ hình ước lượng chi tiết: mơ hình nợ dài hạn và nợ ngắn hạn
Nhằm thực hiện phân tích sâu hơn về mơ hình sử dụng các cơng cụ địn bẩy tài chính đã đƣợc tác giả nêu ra theo các hƣớng sau:
(i) Xem xét một cách chi tiết ảnh hƣởng của các biến số đến việc liệu rằng các doanh nghiệp vay nợ dài hạn hay ngắn hạn chịu những ảnh hƣởng nào mạnh nhất.
(ii) Có hay khơng sự khác biệt ảnh hƣởng của chính biến số này trong các mơ hình vay nợ ngắn hạn và dài hạn.
Theo đó, tác giả sử dụng 2 mơ hình sau
Mơ hình 2: LLEV = βo + β1TANG + β 2RISK + β 3SIZE + β 4NDTS + β 5GROW + β6ROA + β 7LIQ + e.
Mơ hình 3: SLEV = βo + β1TANG + β 2RISK + β 3SIZE + β 4NDTS + β 5GROW + β6ROA + β 7LIQ + e.
Bằng việc sử dụng các phƣơng pháp tiếp cận nhằm đƣa ra các mơ hình ý nghĩa nhất, tác giả thực hiện phân tích tƣơng tự nhƣ mơ hình 1, theo đó đƣa ra 2 mơ hình tốt nhất (theo ý kiến của tác giả) đối với mơ hình 2,3 nhƣ bảng 4.5. Q trình phân tích để lựa chọn mơ hình đƣợc thể hiện chi tiết trong phần phụ lục.
Bảng 4.5: Các mơ hình ƣớc lƣợng 2, 3
Ƣớc lƣợng Mơ hình 2 Mơ hình 3
C -1.102804* 0,398093**
TANG 0.336593* -0,439276*
RISK -3.09E-06 -2,25E-06
SIZE 0.083479* 0,027272***
NDTS 0.006830 -0,015009
GROW 0.003888 0,002156
ROA -0.224593* -0,288613*
LIQ 0.067070* -0,165005*
Cross-section Fixed Fixed
Period Fixed Fixed
Obs 644 644
R-squared 0.818973 0,860577
Adjusted R-squared 0.761885 0,816774
*,**,*** là biểu thị có ý nghĩa ở các mức ý nghĩa lần lƣợt: 1%, 5%, 10%. Theo kết quả phân tích ở bảng 4.5 cho thấy:
(i) Các nhân tố ảnh hƣởng (có ý nghĩa thống kê) đến việc vay nợ dài hạn của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành bất động sản – xây dựng là: cấu trúc tài sản của doanh nghiệp (TANG), quy mô của doanh nghiệp (SIZE), khả năng sinh lợi của doanh nghiệp (ROA) và tính thanh khoản của doanh nghiệp (LIQ).
(ii) Các nhân tố ảnh hƣởng (có ý nghĩa thống kê) đến việc vay nợ ngắn hạn của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành bất động sản – xây dựng là: cấu trúc tài sản của doanh nghiệp (TANG), quy mô của doanh nghiệp (SIZE), cơ hội tăng trƣởng của doanh nghiệp (GROW), khả năng sinh lợi của doanh nghiệp (ROA) và tính thanh khoản của doanh nghiệp (LIQ).
(iii) Tác động biên của các biến độc lập (có ý nghĩa thống kê) lên biến động vay nợ dài hạn và ngắn hạn của các doanh nghiệp có sự khác biệt. Các biến số tác động có chiều hƣớng ngƣợc nhau giữa ngắn hạn và dài hạn, điều này cho thấy, việc huy động vốn bằng cách vay nợ ngắn hạn và dài hạn chịu những ảnh hƣởng trái ngƣợc