Như Chương 3 đã đề cập, dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp thể hiện dưới dạng bảng, là kết quả của việc kết hợp chéo theo không gian của dữ liệu từ 143 công ty và dữ liệu chéo theo thời gian được xác định trong thời kỳ từ năm 2010 đến 2018.
Theo đó, việc chỉ thuần túy sử dụng chuỗi số liệu đơn nhất về thời gian hoặc không gian sẽ không thể khai thác được toàn bộ tiềm năng phân tích của dữ liệu, điều mà dữ liệu thể hiện dưới dạng bảng có thể đạt được để giúp các phân tích thực nghiệm trở nên phong phú hơn. Như vậy, phương pháp hồi quy được áp dụng cùng với dữ liệu được thể hiện một cách phù hợp dưới dạng bảng sẽ được luận án này ứng dụng để tiến hành các quy trình kiểm định cần thiết.
Khi áp dụng phương pháp hồi quy đối với số liệu thể hiện dạng bảng, những cách thức ước lượng cơ bản sẽ bao gồm: hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng qt (Pooled OLS), mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM) và mơ hình ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model – FEM). Về bản chất, Pooled OLS là mơ hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS), sẽ được áp dụng trước nếu số liệu chỉ ra sự thỏa mãn đối với các giả thiết mạnh của OLS, bởi vì đây là phương pháp ước lượng được sử dụng một cách phổ biến nhất trong các phương pháp đã liệt kê. Ngược lại, đối với FEM và REM, chỉ một trong hai sẽ được ứng dụng.
Trong các kết quả thực nghiệm, Demiruc-Kunt cùng Maksimovic (1999), Wang cùng cộng sự (2000) đã áp dụng phương pháp hồi quy OLS để xem xét mức độ và chiều hướng của các yếu tố tác động tới cấu trúc kỳ hạn vay nợ của doanh nghiệp. Do đó, để kiểm định cho các giả thuyết đã đặt ra, nghiên cứu đề xuất ứng dụng mơ hình Pooled OLS, theo phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất OLS bởi bảng số liệu được phân tích này có tính cân đối cao, mỗi đơn vị tính theo khơng gian (cơng ty) có số lượng quan sát là như nhau theo chuỗi tuyến tính về thời gian (năm). Trong mơ hình này, có sử dụng các biến giả theo nghành nghề và biến giả theo thời gian để đưa dữ liệu về năm gốc.
Những kiểm định cần thực hiện để xác minh các giả thiết của OLS, bao gồm:
Kiểm định đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc
lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cơng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Tại đây, hiện tượng có sự tương quan mạnh mẽ giữa các biến giải thích sẽ được kiểm định. Hệ số tương quan Pearson giữa các biến giải thích có giá trị tuyệt đối từ 0.7 trở lên là một dấu hiệu quan trọng để nhìn nhận được hiện tượng đa cộng tuyến. Bên cạnh đó, nhân tố phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) cịn có thể được sử dụng để xác định hiện tượng đa cộng tuyến. Theo một số quan điểm, nếu biến nào có VIF lớn hơn 10 thì mơ hình hồi quy bội có xuất hiện hiện tương đa cộng tuyến.
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi: Mục đích của việc kiểm định này
là nhằm đảm bảo cho ước lượng của OLS là ước lượng không chệch thấp nhất (Bleu). Các cách thức kiểm định White, Breusch – Pagan, Goldfeld – Quandt, Park… được sử dụng để kiểm định cho hiện tượng này, mà trong đó, phổ biến nhất là kiểm định Breusch – Pagan. Trong bài luận án, nhằm giảm thiểu tác động của hiện tượng này có thể làm dẫn tới kết quả sai lệch, người viết đã sử dụng thêm lệnh robust của phần mềm Stata 14 mà không cần kiểm định phương sai sai số thay đổi riêng rẽ.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Trong hồi quy bội, giả thiết rằng khơng
có tự tương quan giữa các phần dư, tức thành phần sai số của quan sát nào đó khơng liên quan đến sai số của các quan sát khác. Nếu có tự tương quan, tức các phần dư (sai số) của các quan sát phụ thuộc lẫn nhau thì phương pháp hồi quy bình phương bé nhất khơng cịn ý nghĩa, chẳng hạn các ước lượng tuyến tính khơng chệch sẽ khơng cịn là ước lượng hiệu quả, tính tốn các giá trị phương sai và sai số chuẩn không hiệu quả. Do vậy, ta cần kiểm định liệu mơ hình hồi quy này có hay khơng hiện tượng tự tương quan, bằng cách sử dụng phương pháp Durbin – Watson (D) - phương pháp kiểm định phổ biến.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong nội dung của Chương 3, người viết dùng các chỉ tiêu đại diện về cấu trúc sở hữu (nhà nước sở hữu, cổ đông lớn sở hữu) và các chỉ tiêu đại diện cho đặc điểm Hội đồng Quản trị (gồm tính độc lập trong cơ cấu nhân sự của Hội đồng Quản trị, cũng như tính kiêm nhiệm của Chủ tịch Hội đồng Quản trị) để đánh giá ảnh hưởng đối với cấu trúc kỳ hạn vay nợ của doanh nghiệp.
Bài luận chỉ ra những nội dung chính về phương pháp nghiên cứu ảnh hưởng của cấu trúc sở hữu và đặc điểm quản trị đến cấu trúc về kỳ hạn vay nợ của các công ty được niêm yết tại Việt Nam. Trên cơ sở về lý thuyết và các kết quả kiểm định nghiên cứu thực tiễn, đề tài cũng đã phân tích, tạo lập nên các giả thuyết nghiên cứu, một số kỳ vọng tương đồng với các nghiên cứu trong quá khứ, và từ đó đề xuất mơ hình nghiên cứu, phương trình ước lượng và hệ thống các biến của mơ hình.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Thống kê mô tả
Các chỉ tiêu được khảo sát được xác định dựa trên số liệu của báo cáo tài chính của các cơng ty như sau: cấu trúc về kỳ hạn vay nợ (DM), tỷ lệ sở hữu nhà nước (STATE), tỷ lệ sở hữu của cổ đơng lớn (MS), tính độc lập trong cơ cấu thành viên của Hội đồng Quản trị (BOM_IND), sự kiêm nhiệm bởi Chủ tịch Hội đồng Quản trị (CEOChairman), quy mô doanh nghiệp (SIZE), tỷ lệ nợ của công ty (LEV), tính thanh khoản (LIQ), hiệu quả sản xuất kinh doanh của công ty (ROA) và thuế (TAX). Như vậy, đối với mẫu nghiên cứu được khảo sát trên 1.287 quan sát và Bảng 4.1 dưới đây diễn giải số liệu thống kê mô tả trên mẫu được quan sát.
Bảng 4.1: Bảng thống kê mô tả các biến số định lượng Tên biến Số quan
sát Giá trị trung bình Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Độ lệch chuẩn DM 1.287 0,190 -0,011 0,927 0,230 STATE 1.287 0,144 0 0,839 0,224 MS 1.287 0,360 0 0,965 0,251 BOM_IND 1.287 0,641 0,333 1 0,158 CEOChairman 1.287 0,287 0 1 0,452 SIZE 1.287 26,978 23,330 31,251 1,567 LEV 1.287 0,437 0,014 0,966 0,213 LIQ 1.287 2,281 0,665 6,833 1,653 ROA 1.287 0,076 -0,852 0,783 0,084 TAX 1.287 0,204 0,537 -4,572 13,532
(Nguồn: Người viết tự xử lý dữ liệu bằng phần mềm Stata14, cụ thể tại Phụ lục 1)
Theo thống kê tại Bảng 4.1, có thể thấy rằng giá trị bình quân của biến cấu trúc về kỳ hạn vay nợ (DM) là khoảng 19%, tức trong tổng số 143 công ty được quan sát từ năm 2010 – 2018 có tỷ suất vay nợ kỳ hạn dài trung bình trên tổng nợ của doanh nghiệp là 19%. Mặt khác, đối với biến tỷ lệ nợ (LEV), giá trị trung bình rơi vào khoảng 43,7%, nghĩa là 43,7% tổng tài sản thuộc 143 doanh nghiệp được tài trợ bằng nợ vay mà chủ yếu là nợ vay ngắn hạn, chiếm trung bình khoảng 81% trong tổng nợ của doanh nghiệp.
Theo các thực nghiệm nghiên cứu bởi Barclay cùng Smith (1995), khi so với các nền kinh tế phát triển thì các cơng ty tại Việt Nam sử dụng nợ vay dài hạn khá thấp nhưng lại khá tương đồng với các môi trường kinh tế tiến bộ như Thái Lan, Malaysia (Deesomak và cộng sự (2009)). Việc này được lý giải bởi đặc thù thị trường nợ của Việt Nam là chưa thực sự phát triển, các đơn vị có nhu cầu vay lại khơng có nhiều lựa chọn về nguồn tài trợ nợ mà chủ yếu là từ nguồn vay ngắn hạn
của ngân hàng. Tại Việt Nam, nguồn vốn vay kỳ hạn ngắn tại ngân hàng là nguồn tài trợ chủ yếu, mặc dù khơng có sự loại trừ nào về kỳ hạn của các gói vay tại các ngân hàng, nhưng họ vẫn ưu tiên cho vay ngắn hạn bởi nguồn vốn huy động tại ngân hàng đa phần có cơ cấu kỳ hạn ngắn. Doanh nghiệp muốn được vay kỳ hạn dài hơn phải đáp ứng nhiều điều kiện đảm bảo khả năng thu hồi nợ của ngân hàng, chẳng hạn là tài sản thế chấp. Đối với các nguồn vốn trung và dài hạn khác, chẳng hạn như trái phiếu vẫn còn chưa được phổ biến và có nhiều tiêu chí và quy định pháp luật khá nghiêm ngặt ràng buộc nên số lượng công ty và giá trị trái phiếu phát hành hàng năm dù có tăng nhưng tổng quan vẫn còn rất hạn chế và cũng chỉ dồn vào một số ngành nhất định như bất động sản.
Sở hữu nhà nước (STATE) trung bình ở mức 14,4%, trong đó có doanh nghiệp với tỷ lệ sở hữu của nhà nước cao nhất là 83,9%. Sở hữu thuộc cổ đơng lớn (MS) trung bình ở mức 36% và giá trị cao nhất là 96,5%. Với giá trị trung bình là 14,4% và 36%, chúng ta có khẳng định rằng tại Việt Nam, vấn đề phân tán sở hữu là không lớn, tỷ lệ cổ đông lớn nắm quyền kiểm sốt doanh nghiệp khơng cao và do đó, sự độc lập quyền sở hữu cũng chỉ ở mức tương đối. Đây là cơ sở làm dẫn đến đến hiện tượng trục lợi của những người quản lý và hiệu suất giám sát của cổ đông lớn bị ảnh hưởng, tác động đến các quyết sách đối với cấu trúc về kỳ hạn vay nợ của doanh nghiệp.
Theo quy định hiện hành, Số lượng thành viên của Hội đồng Quản trị không điều hành phải đảm bảo tỷ lệ từ 1/3 trở lên, yêu cầu này cũng đã được thể hiện trong bảng thống kê mô tả nêu trên khi giá trị nhỏ nhất là từ 1/3. Tính độc lập trong cơ cấu thành viên của Hội đồng Quản trị (BOM_IND) có giá trị bình quân là 64,1%, cho thấy số lượng nhân sự không điều hành thuộc Hội đồng Quản trị tương đối cao. Trung bình cứ 5 thành viên Hội đồng Quản trị thì có tới 3 thành viên không điều hành, tỷ lệ này gần gấp đơi so với quy định.
Tính kiêm nhiệm của Chủ tịch Hội đồng Quản trị (CEOChairman) có mức bình qn là khoảng 28,7%. Nói cách khác, cứ 3 công ty khác nhau thì có gần 1 cơng ty có chủ tịch Hội đồng Quản trị giữ vai trị đồng thời là Tổng Giám đốc. Tuy nhiên, kể từ ngày 01/08/2020, Chủ tịch Hội đồng Quản trị đã khơng cịn được kiêm
nhiệm chức danh (Tổng) Giám đốc của một công ty đại chúng (Điều 12.2 Nghị định 71/2017/NĐ-CP ngày 06/06/2017 hướng dẫn về quản trị công ty áp dụng đối với cơng ty đại chúng). Theo đó, tính kiêm nhiệm của Chủ tịch Hội đồng Quản trị sẽ không thể làm ảnh hưởng đến các quyết sách về cấu trúc về kỳ hạn vay nợ của doanh nghiệp.
Tính thanh khoản (LIQ) của các doanh nghiệp là khá khả quan, với giá trị trung bình là 2,28 lần nhưng lại biến động khá mạnh với độ lệch chuẩn là 1,65 lần, giá trị nhỏ nhất là 0,66 và giá trị lớn nhất là 6,83. Do mẫu quan sát bao gồm ngẫu nhiên nhiều công ty khác nhau và kinh doanh nhiều ngành nghề đa dạng nên đặc điểm của tính thanh khoản của các cơng ty có phần khác nhau và do vậy tạo ra mức chênh lệch lớn nêu trên.
4.2 Ma trận tương quan và kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 4.2 dưới đây cho thấy bức tranh tổng thể về mức độ tương quan có tính chất tuyến tính giữa từng cặp biến số định lượng. Hệ số tương quan có giá trị tuyệt đối rơi vào đoạn [0; 1], với giá trị càng bé càng tốt. Trên thực tế, hệ số tương quan giữa các biến số độc lập và biến số kiểm soát được sử dụng trong mơ hình hồi quy thấp hơn mức 0,7 thì sẽ khơng q lo ngại.
Theo kết quả kiểm tra ma trận tương quan giữa các biến tại Bảng 4.2 dưới đây, giữa các biến xuất hiện tính độc lập khá cao khi các cặp biến cũng đều có hệ số tương quan nhỏ hơn 0,4.
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
DM STATE MS CEO
Chairman
BOM_IND SIZE LEV TAX LIQ ROA
DM 1.0000 STATE 0.0436 1.0000 MS 0.1863*** 0.4465*** 1.0000 CEOChairman -0.1270*** -0.1601*** -0.2047*** 1.0000 BOM_IND 0.0220 -0.0722*** 0.1519*** -0.2724*** 1.0000 SIZE 0.3788*** 0.0817*** 0.1549*** -0.1247** 0.0519* 1.0000 LEV 0.2133*** -0.0270 -0.0353 0.0102 -0.1024*** 0.3122*** 1.0000 TAX -0.0270 0.0174 0.0265 -0.0205 -0.0449 -0.0008 0.0332 1.0000 LIQ -0.0784*** 0.0167 0.0439 -0.0378 0.0417 -0.2100*** -0.7487*** -0.0251 1.0000 ROA -0.1358*** 0.0774*** 0.1402*** 0.0270 -0.0291 0.0219 -0.4086*** -0.0193 0.3162*** 1.0000 (*p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01)
Bảng 4.2 thể hiện biến kỳ hạn của nợ có quan hệ cùng chiều với biến sở hữu của cổ đông lớn (MS), tầm cỡ công ty (SIZE), tỷ lệ nợ (LEV); và có mối tương quan nghịch với các biến tính kiêm nhiệm của Chủ tịch Hội đồng Quản trị (CEOChairman), tính thanh khoản (LIQ) và hiệu quả sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp (ROA). Trong đó, biến kỳ hạn nợ (DM) có tương quan cao nhất với quy mô công ty (SIZE) với hệ số tương quan là 37,88%. Khi xảy ra tương quan ngược chiều, các biến ngược dấu tăng giá trị thì kỳ hạn nợ của các cơng ty sẽ giảm, và ngược lại, khi các biến cùng dấu tăng giá trị thì kỳ hạn nợ sẽ tăng tương ứng. Chẳng hạn, hệ số tương quan giữa kỳ hạn nợ và tính kiêm nhiệm của Chủ tịch Hội đồng quản trị là (-0,1270) thể hiện mối tương quan ngược chiều, nghĩa là khi tính kiêm nhiệm của Chủ tịch Hội đồng Quản trị càng tăng thì kỳ hạn nợ càng giảm. Bên cạnh đó, Bảng 4.2 cũng giúp chúng ta có một ánh nhìn tổng qt đến các biến trong mơ hình hồi quy, tuy nhiên, không đồng nghĩa với việc dấu tương quan cũng thể hiện đúng với giả định về dấu kỳ vọng của mơ hình hồi quy.
Bên cạnh đó, người viết đã bổ sung thêm kiểm định Pearson trong phân tích sự liên hệ giữa các biến. Cụ thể, tại bảng ma trận hệ số tương quan, các biến độc lập như sở hữu của cổ đông lớn (MS), tính kiêm nhiệm Chủ tịch Hội đồng Quản trị có tác động đến cấu trúc về kỳ hạn vay nợ của công ty với mức ý nghĩa 1%. Các doanh nghiệp có sở hữu của cổ đơng lớn cao thì sẽ có khuynh hướng sử dụng nợ kỳ hạn dài. Mặt khác, riêng tính kiêm nhiệm của Chủ tịch Hội đồng Quản trị (CEOChairman) tác động đến cấu trúc về kỳ hạn vay nợ với mức ý nghĩa 1% và ngược chiều với kỳ hạn nợ của cơng ty. Doanh nghiệp có hiện tượng Chủ tịch Hội đồng Quản trị đồng thời cũng là Tổng Giám đốc thì sẽ sử dụng nợ ngắn hạn nhiều hơn. Bang 4.2 còn phản ánh một đặc điểm đó là tính độc lập trong cơ cấu thành viên của Hội đồng Quản trị (BOM_IND) sẽ có tác dụng hạn chế ảnh hưởng của tính kiêm nhiệm của Chủ tịch Hội đồng Quản trị (CEOChairman) đến chính sách về kỳ hạn vay nợ của doanh nghiệp bởi tương quan giữa hai biến này ngược chiều với mức ý nghĩa 1% (-0,2724).
Cùng với phân tích ma trận tương quan giữa các biến, người viết thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập và biến kiểm soát được áp dụng tại đề tài thông qua phương pháp kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF). Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập và biến kiểm sốt trong mơ hình hồi quy phụ thuộc tuyến tính lẫn nhau. Khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, chúng ta không thể phân biệt được các tác động riêng lẻ của các biến kiểm soát và biến độc lập lên biến phụ thuộc, từ đó sai số chuẩn của tham số hồi quy tăng cao và các ước tính sẽ khơng cịn chính xác và đáng tin cậy.
Trường hợp hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhỏ hơn 2 thì có thể kết luận sẽ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Ngược lại, khi VIF có giá trị lớn hơn 2 thì xuất hiện dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến và khi VIF lớn hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến đã xảy ra. Dựa vào kết quả kiểm định ở Bảng 4.3 dưới đây, phần lớn giá