4. MƠ HÌNH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Nghiên cứu các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn doanh nghiệp
4.1.2. Mơ hình nghiên cứu
Phương trình cho mơ hình hồi quy là:
DR = β0 + β1(TANG) + β2(PF) + β3(GR) + β4(SZ) + β5(VOL) +β6(LIQ) +
β7(DIV) + β8TAX + ε (4.1)
Trong đó:
DR: Tỷ số nợ tổng quát TANG: Cơ cấu tài sản PR: Lợi nhuận
GR: Tốc độ tăng trưởng đo lường bằng phần trăm thay đổi của tổng tài sản SZ: Quy mô công ty đo lường bằng Logarit cơ số e của tổng tài sản cuối kỳ VOL: Rủi ro kinh doanh
LIQ: Tính thanh khoản DIV: Chính sách cổ tức TAX: Thuế TNDN
= sai số của phương trình hồi quy
4.1.3. Phân tích thống kê mơ tả
Bảng 4.4 minh họa phân tích mơ tả cho cả biến phụ thuộc và biến độc lập. Từ các phân tích mơ tả, giá trị trung bình của DR là 46%, và sự biến thiên tương đối. Hệ số biến thiên là khoảng 44% (độ lệch chuẩn của DR là 20% chia giá trị trung vị 48%), giá trị trung vị lớn hơn giá trị trung bình tức là hơn một nửa các giá trị nằm bên phải của giá trị trung bình.
Nhận xét quan trọng nhất có thể được nhận thấy từ bảng 4.4 là chúng ta có giá trị trung bình của tốc độ tăng trưởng (GR). Trung vị của tỷ số này được tìm thấy là 19%, bé hơn nhiều so với giá trị trung bình là 133% với độ lệch chuẩn là 2.002%. Ngoại trừ DR có một số giá trị thấp kéo giá trị trung bình dưới mức trung vị của nó, các biến khác cũng cho thấy rất nhiều biến đổi và đều có giá trị trung bình lớn hơn so với trung vị của nó. Khoảng cách giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của tất cả các biến tương đối lớn, cho thấy các biến có mức độ phân tán rộng.
Bảng 4.4: Thống kê mô tả các biến nghiên cứu cho mơ hình (4.1)
Biến Trung bình Trung vị Giá trị lớn nhất Giá trị nhỏ nhất Độ lệch chuẩn DR 0.4571 0.4762 0.8849 0.0091 0.1968 TANG 0.2720 0.2364 0.9530 0.0000 0.2067 PF 0.1319 0.1069 0.6318 -0.0724 0.1153 GR 1.3378 0.1928 406.41 -0.4030 20.0204 SZ 14.559 14.491 17.837 7.5538 1.2980 VOL 4.0688 0.4271 437.47 0.0000 25.7292 LIQ 2.8509 1.7636 109.04 0.1468 6.5578 DIV 0.1326 0.1000 1.2000 0.0000 0.1427 TAX 0.2390 0.1749 15.297 -0.0630 0.8110
4.1.4. 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 có tương quan càng chặt.
Bảng 4.5 cho ta thấy ma trận tương quan của các biến để kiểm tra mối tương quan giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, có một số mối tương quan là đáng chú ý. Đầu tiên, chúng ta có thể thấy biến tài sản cố định tỷ lệ nghịch với tốc độ tăng trưởng (GR), và tỷ lệ thuận với quy mơ cơng ty (SZ). Ngồi ra mối tương quan
máy móc thiết bị cho gia tăng sản xuất thì tốc độ tăng trưởng thấp. Mặt khác nếu công ty tăng công suất sản xuất và tăng doanh thu bán hàng thì giá trị của tài sản sẽ giảm do khấu hao. Đó là lý do tại sao có mối tương quan nghịch giữa tăng trưởng (GR) và tài sản cố định (TANG). Điều đáng chú ý ở đây hệ số tương quan cao nhất giữa biến GR và VOL là 83%.
Theo Garson (2006), sự tồn tại của đa cộng tuyến được kiểm tra bằng cách nhìn vào độ lớn của sự tương quan giữa các biến độc lập để tránh các biến tương quan cao có thể ảnh hưởng đến kết quả tổng thể. Theo bảng 4.5, hầu hết hệ số tương quan giữa các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn nhỏ hơn 0.7, trừ hệ số tương quan giữa GR và VOL.
Bảng 4.5: Ma trận hệ số tương quan cho mơ hình (4.1)
DR TANG PF GR SZ VOL LIQ DIV TAX DR 1.000 0.083 -0.486 -0.003 0.461 0.024 -0.271 -0.357 0.005 TANG 0.083 1.000 -0.067 -0.068 0.061 -0.131 -0.011 -0.042 0.023 PF -0.486 -0.067 1.000 -0.042 -0.288 -0.106 0.029 0.620 0.007 GR -0.003 -0.068 -0.042 1.000 -0.040 0.836 -0.016 -0.050 -0.015 SZ 0.461 0.062 -0.288 -0.040 1.000 -0.080 -0.278 -0.196 0.007 VOL 0.024 -0.131 -0.106 0.836 -0.080 1.000 -0.032 -0.103 -0.024 LIQ -0.271 -0.012 0.029 -0.016 -0.278 -0.032 1.000 -0.011 -0.015 DIV -0.357 -0.042 0.620 -0.050 -0.196 -0.103 -0.011 1.000 0.050 TAX 0.005 0.023 0.007 -0.015 0.007 -0.024 -0.015 0.050 1.000
Để kiểm tra có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mơ hình hay khơng tác giả tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF), theo Myers (1990), VIF >= 10 sẽ gây ra hiện tượng đa cộng tuyến cao.
VIF được tính bằng cách chạy các mơ hình hồi quy phụ, hồi quy giữa một biến độc lập với tất cả các biến trong mơ hình và tính VIF theo công thức:
VIF= 1 / (1 – R2 i phụ)
Bảng 4.6 trình bày kết quả VIF của lần luợt tám biến độc lập trong mơ hình. VIF của các biến đều nhỏ hơn 10, vì vậy có thể kết luận rằng vấn đề đa cộng tuyến là khơng đáng kể trong mơ hình.
Bảng 4.6: Kết quả nhân tử phóng đại phương sai – VIF cho mơ hình (4.1) Biến VIF TANG 1.03 PF 1.72 GR 3.33 SZ 1.20 VOL 3.45 LIQ 1.10 DIV 1.64 TAX 1.00
4.1.5. Kiểm định để lựa chọn mơ hình phù hợp
Tác giả lần lựơt hồi quy theo ba phương pháp: pooling, random effect (hiệu ứng ngẫu nhiên), fixed effect (hiệu ứng cố định), sau đó dùng kiểm định Likelihood và Hausman để lựa chọn mơ hình phù hợp.
4.1.5.1. Kiểm định Likelihood
Để lựa chọn mơ hình thích hợp giữa hồi quy theo pooling và fixed effect thì Likehood Ratio Test được sử dụng với giả thiết Ho là pooling effect là mơ hình thích hợp hơn fixed effect. Nguyên tắc quyết định là nếu Prob > Chi-square thấp hơn mức tin cậy 5% thì bác bỏ Ho.
Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng 4.7. Kết quả cho thấy giá trị Prob > Chi-square gần bằng 0, nhỏ hơn 5%, do đó ta bác bỏ giả thiết Ho, tức kết quả chạy hồi quy theo mơ hình fixed effect tốt hơn kết quả chạy hồi quy theo mơ hình pooling.
Bảng 4.7: Kiểm định Likelihood cho mơ hình (4.1)
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 13.649523 (102,301) 0.0000 Cross-section Chi-square 711.645770 102 0.0000
4.1.5.2. Kiểm định Hausman
Để lựa chọn mơ hình thích hợp giữa hồi quy theo fixed effect và random exffect ta làm kiểm định Hausman với giả thiết Ho là random effect là mơ hình thích hợp hơn fixed effect. Nguyên tắc quyết định là nếu Prob > Chi-square thấp
Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng 4.8. Kết quả cho thấy giá trị Prob > Chi-square gần bằng 0, nhỏ hơn 5%, do đó ta bác bỏ giả thiết Ho, tức kết quả chạy hồi quy theo mơ hình fixed effect tốt hơn kết quả chạy hồi quy theo mơ hình random effect.
Bảng 4.8: Kiểm định Hausman cho mơ hình (4.1)
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 26.924747 8 0.0007
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.
TANG 0.108050 0.077489 0.000850 0.2946 PF -0.245663 -0.336284 0.000829 0.0016 GR 0.000765 0.000284 0.000000 0.0163 SZ 0.018510 0.033467 0.000034 0.0104 VOL -0.001190 -0.000646 0.000000 0.0423 LIQ -0.002798 -0.002874 0.000000 0.7161 DIV -0.058680 -0.080712 0.000146 0.0679 TAX 0.000268 -0.000119 0.000001 0.6434
Kết quả kiểm định Likelihood và Hausman cho thấy cho thấy mơ hình hồi quy theo random effect (hiệu ứng ngẫu nhiên) là thích hợp nhất cho mơ hình (4.2).
4.1.6. Kết quả nghiên cứu
Kết quả hồi quy mô hình được tổng hợp trong bảng 4.13 và chi tiết ở các bảng 4. Kết quả hồi quy theo phương pháp fixed effect như sau:
Để đánh giá sự sự phù hợp với của mơ hình, ta tiến hành các phân tích phương sai. Đầu tiên chúng ta xem xét thống kê F cho mơ hình hồi quy đã chạy. Vì các thống kê F đều có P-value rất nhỏ gần bằng 0 nên kết quả hồi quy của mơ hình có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, do đó chúng ta có thể kết luận rằng các biến độc lập trong mỗi mơ hình góp phần quan trọng giải thích các biến phụ thuộc (DR).
Mơ hình hồi quy của tỷ số nợ tổng quát chỉ ra rằng có một mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ số nợ và các biến giải thích, giá trị của R ² bằng 89% cho thấy 89% của sự thay đổi trong cơ cấu vốn trong mẫu phân tích được giải thích bởi sự thay đổi của tài sản cố định (cấu trúc tài sản), lợi nhuận, tốc độ tăng trưởng, qui mô công ty, độ rủi ro kinh doanh, tính thanh khoản, chính sách cổ tức và thuế thu nhập doanh nghiệp. Kết quả hồi quy mơ hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% với hệ số Prob (F-statistic) gần bằng 0. Bên cạnh đó, hệ số d Durbin -Watson là 2.04 cho thấy khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình.
Dựa vào giá trị p-value cho chúng ta thấy được mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa các biến độc lập đại diện cho các nhân tố cơ cấu tài sản, lợi nhuận, tốc độ tăng trưởng, quy mô công ty, độ rủi ro kinh doanh, tính thanh khoản ý nghĩa thống kê cho việc giải thích sự thay đổi địn bẫy tài chính. Các nhân tố tốc độ tăng trưởng, chính sách cổ tức, thuế thu nhập doanh nghiệp khơng có ý nghĩa thống kê.
Nhìn chung dấu của các hệ số hồi quy là phù hợp với dự đoán của lý thuyết trật tự phân hạng. Kết quả được tổng hợp trong bảng 4.9 và được thể hiện chi tiết ở các bảng 4.11 đến 4.13.
Cơ cấu tài sản (hữu hình)
Yếu tố quan trọng nhất trong việc giải thích các biến ảnh hưởng đến cơ cấu vốn của các doanh nghiệp Việt Nam là tài sản hữu hình (cấu trúc tài sản). Kết quả hồi quy cho nhân tố cơ cấu tài sản có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% với giá trị p-value gần bằng 0, hệ số hồi quy của cơ cấu tài sản trong mang giá trị dương, thể hiện một mối quan hệ thuận chiều giữa cơ cấu tài sản và tỷ lệ nợ tổng quát, tức các công ty ở Việt Nam dựa vào tài sản hữu hình của mình để nâng cao sử dụng nợ bằng cách biến tài sản của mình làm tài sản thế chấp. Theo đó cơng ty sở hữu tài sản hữu hình càng lớn càng có xu hướng đi vay nợ. Kết quả hồi qui phù hợp để giải thích theo Lý thuyết đánh đổi.
Như vậy, biến cơ cấu tài sản có tác động cùng chiều đối với tỷ số nợ tổng quát. Kết quả này phù hợp với ghi nhận của Dzung Nguyen và cộng sự (2012), nghiên cứu về cấu trúc vốn ở Việt Nam.
Lợi nhuận
Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy mối nhân tố lợi nhuận có tác động ngược chiếu đối với tỷ lệ nợ tổng quát, hệ số hồi quy của biến lợi nhuận mang giá trị âm và kết quả hồi quy cho biến lợi nhuận trong mơ hình hồi quy DR có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%, giá trị p-value là 0.001. Kết quả này tương đồng với những nghiên cứu thực nghiệm trước đây của Booth và các cộng sự (2001) và đồng nhất với lý thuyết trật tự phân hạng, trong đó cho rằng vay nợ sẽ rất tốn kém và các cơng ty có xu hướng sử dụng nguồn vốn nội bộ. Nhìn chung, mối quan hệ nghịch biến giữa địn bẩy tài chính và lợi nhuận phù hợp trong tất cả các quốc gia có thị trường nợ kém phát triển.
Tăng trưởng
Kết quả hồi quy chỉ ra rằng tỉ lệ nợ tổng quát tỉ lệ thuận với tốc độ tăng trưởng (GR), hệ số hồi quy của nhân tố tăng trưởng có ý nghĩa thống kê ở mức
10%. Điều này giải thích rằng các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao vay nợ nhiều hơn sử dụng vốn chủ sở hữu, nói cách khác các công ty đang phát triển cần một dịng tiền lớn mà dịng tiền đó khơng có khả năng được đáp ứng thông qua các nguồn tài trợ nội bộ và do đó họ sử dụng vốn vay nhiều hơn.
Kết quả này phù hợp với ghi nhận của Dzung Nguyen và cộng sự (2012), nghiên cứu về cấu trúc vốn ở Việt Nam.
Quy mô công ty
Hệ số hồi quy của nhân tố quy mơ cơng ty (SZ) dương và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% thể hiện mối tương quan thuận chiều giữa quy mô công ty và địn bẫy tài chính. Kết quả này phù hợp với quan điểm của Rajan & Zingales (1995), tức thông tin bất đối xứng ít ảnh hưởng nghiêm trọng đến các cơng ty lớn hơn so với các công ty nhỏ và do đó các các cơng ty lớn dễ dàng hơn trong việc huy động vốn bằng nợ vay. Ngoài ra, các doanh nghiệp lớn có thể đa dạng hóa rủi ro nên ít có khả năng phá sản, và từ đó khuyến khích các cơng ty vay nợ nhiều hơn.
Nói một cách tổng quát, các công ty quy mô lớn sẽ muốn sử dụng nợ nhiều hơn để tận dụng tấm chắn thuế. Điều này trái ngược lý thuyết trật tự phân hạng về thông tin bất cân xứng, điều này có thể giải thích vì các doanh nghiệp lớn ở Việt Nam dễ tiếp cận với vốn vay ngân hàng và khi tiến hành vay nợ doanh nghiệp sẽ tiết kiệm được chi phí nhiều hơn do hưởng lãi từ tấm chắn thuế vì lãi vay ngân hàng thấp hơn thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp. Doanh nghiệp càng lớn thì có xu hướng vay nợ dài hạn cao hơn vì có nhiều cơ hội đầu tư cho các dự án dài hạn, trong khi doanh nghiệp nhỏ thì xu hướng vay nợ ngắn hạn nhiều hơn.
Độ rủi ro kinh doanh
Hệ số hồi quy của nhân tố độ rủi ro kinh doanh (VOL) mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Các cơng ty có độ rủi ro kinh doanh cao sẽ ít vay nợ để
giảm chi phí và hạn chế khả năng kiệt quệ tài chính. Kết quả này trái ngược với kết quả nghiên cứu của Riyad Sakatan (2010) ở thị trường Ả Rập Xê-út.
Thanh khoản
Kết quả hồi quy xác định hệ số khả năng thanh khoản tỉ lệ nghịch với tỷ số nợ tổng quát, hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này là hoàn toàn đồng nhất với sự dự đoán của lý thuyết trật tự phân hạng. Cùng với mối tương quan nghịch của biến lợi nhuận đã phân tích ở trên, nó xác nhận rằng các cơng ty có lợi nhuận giữ lại cao sẽ tạo ra một nguồn tài chính dự trữ tương đương tài sản lưu động để đầu tư dự án mới. Và các công ty sở hữu tiền mặt cao sẽ dễ dàng tiếp cận thị trường nợ và được vay với điều kiện tốt hơn.
Kết quả này tương đồng với nghiên cứu thực nghiệm của của Dzung Nguyen và cộng sự (2012), nghiên cứu về cấu trúc vốn ở Việt Nam.
Chính sách cổ tức
Hệ số hồi quy cho thấy biến chính sách cổ tức có mối tương quan nghịch với tỷ số nợ tổng qt, tuy nhiên khơng tìm thấy ý nghĩa thống kê với giá trị p-value là 0.19.
Thuế thu nhập doanh nghiệp
Kết quả hồi qui cho ta thấy mối quan hệ nghịch chiều giữa tỉ số nợ và thuế thu nhập doanh nghiệp. Điều này khơng giải thích được việc các doanh nghiệp có thuế suất cao thích sử dụng nợ vay để đạt lợi ích từ tấm chắn thuế theo lý thuyết MM mà được bổ trợ từ lý thuyết đánh đổi. Tuy nhiên hệ số của biến TAX khơng có ý nghĩa thống kê, giá trị p-value ở cả ba mơ hình hồi quy đều lớn hơn 10%. MacKie-Mason (1990) cho rằng nguyên nhân hầu hết các nghiên cứu đều thất bại trong việc tìm kiếm độ tin cậy hay tác động có ý nghĩa của thuế lên hành vi huy động vốn là do tỉ số nợ là kết quả tích lũy của những quyết định riêng lẻ trong nhiều
năm và lá chắn thuế có tác động khơng đáng kể lên thuế suất biên trong hầu hết các công ty.
Bảng 4.9: Tổng hợp kết quả hồi quy của mơ hình (4.1) Pooling Random
effect