Biến nghiên cứu Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất LEV 1,196 0.4875384 0.2193711 0.0286485 0.9583826 ROA 1,196 0.0775932 0.0810103 -0.2811846 0.6023403 LIQ 1,196 2.134412 2.075277 0.146825 29.31495 SIZE 1,196 27.30629 1.415744 23.65884 31.77746 TANG 1,196 0.2677148 0.2173328 0.0002434 0.9527602 GROWTH 1.196 0.131372 0.7701353 -0.952814 25.87968 lnAGE 1,196 1.692523 0.7286457 0 2.995732 UNI 1,196 0.7932264 0.1551848 -0.1523331 1.411211 TAX 1,196 -0.2233745 4.502499 -132.1905 10.40135 CPI 1,196 5.660809 4.856205 0.6312009 23.11545 GDPgrowth 1,196 5.6957 1.385086 2.905836 7.075789 STATE 1,196 45.05578 17.65397 4.9 95.76195 Nguồn: Trích từ phần mềm Stata 16
Dựa vào dữ liệu thống kê mô tả trên cho ta cái nhìn tổng quan về các biến trong mơ hình nghiên cứu. Kết quả thống kê mơ trả trên nguồn dữ liệu thu thập của 436 doanh nghiệp phi tài chính trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX, gồm 1.196 quan sát trong giai đoạn 2008 –2020 đã bao quát các DN hoạt động trong nhiều lĩnh vực, ngành nghề khác nhau, theo đó kết quả có một số điểm nổi bật sau:
Cấu trúc vốn của doanh nghiệp được phản ánh qua biến LEV có giá trị trung
bình 0.4875 hay nói cách khác, các doanh nghiệp có tổng nợ chiếm 48,75% nguồn vốn trong mẫu nghiên cứu. Trong đó, giá trị nhỏ nhất của LEV là 0.0286 (làm tròn
số) và giá trị lớn nhất là 0.958. Điều này cho các doanh nghiệp có những quyết định tài trợ bằng nợ trong mẫu nghiên cứu là đa dạng. Tỷ lệ nợ của các doanh nghiệp trong mẫu quan sát có phần thấp hơn so với nghiên cứu của Nguyễn Gia Tấn và ctg (2021) với tỷ lệ nợ trung bình là 59,84%, được quan sát trong giai đoạn 2017 – 2020, cao hơn nghiên cứu của Trần Quang Toản (2015) với tỷ lệ 46,23% trong giai đoạn từ 2009 –2013. Tuy nhiên, tỷ lệ nợ của các doanh nghiệp Việt Nam trong mẫu nghiên cứu thấp hơn tỷ lệ nợ của Trung Quốc ( Huang & Song, 2006) (0,51).
Khả năng sinh lời của các doanh nghiệp được phản ánh quan biến ROA
trong giai đoạn nghiên cứu có giá trị trung bình là 0.07759, với giá trị thấp nhất là - 0.281 và lớn nhất là 0.602. Giá trị nhỏ nhất âm, cho thấy một số doanh nghiệp cho lợi nhuận âm trong giai đoạn 2008 -2020. Kết quả thống kê biến ROA cho thấy bên cạnh những doanh nghiệp hoạt động kinh doanh hiệu quả thì vẫn có những doanh nghiệp hoạt động thua lỗ.
Khả năng thanh khoản thể hiện qua biến LIQ, với khoảng biến thiên tỷ lệ
thanh khoản của các doanh nghiệp nghiên cứu khá lớn nhưng giá trị trung bình lớn hai (2) cho thấy khả năng thanh toán của các doanh nghiệp được đảm bảo.
Quy mô của các doanh nghiệp Việt Nam trong mẫu nghiên cứu không quá
chênh lệch khi giá trị nhỏ nhất đạt được là 23.65, giá trị lớn nhất là 31.77, với giá trị trung bình là 27.30.
Về tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản của các doanh nghiệp có chỉ số
trung bình là 0.2677, độ lệch chuẩn là 0.2173. Có sự chênh lệch đáng kể về tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản là vì mỗi ngành nghề khác nhau sẽ có cơ cấu tài sản khác nhau, những doanh nghiệp có tỷ trọng tài sản cố định cao thường nằm trong nhóm ngành cơng nghiệp, vận tải.
Tốc độ tăng trưởng doanh thu trung bình đạt 13,13%, thấp nhất là -0.9528
và cao nhất là 25,879 với độ lệch chuẩn 0,77, điều này cho thấy các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu đại diện toàn thể doanh nghiệp Việt Nam đa dạng, bao gồm cả doanh nghiệp hoạt động thua lỗ và cả doanh nghiệp có năng lực tài chính tốt.
Giá trị trung bình logarit số năm hoạt động của doanh nghiệp bình qn là 1.6925, trong đó, giá trị thấp nhất là 0 và cao nhất là 2.99.
4.5.2 Ma trận tương quan
Bảng 4.5.2: Ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình
LEV ROA LIQ SIZE TANG GROWTH lnAGE UNI TAX CPI GDPgrowh STATE LEV 1.0000 ROA -0.4093 1.0000 LIQ -0.3706 0.1218 1.0000 SIZE 0.3224 -0.0310 -0.1297 1.0000 TANG -0.0076 -0.0137 -0.1026 0.1207 1.0000 GROWTH 0.0083 0.1070 -0.0139 -0.0038 -0.0494 1.0000 lnAGE 0.0015 -0.0642 -0.0181 0.1787 -0.0798 -0.0382 1.0000 UNI 0.1361 -0.3074 -0.0317 -0.0268 -0.0937 -0.0275 0.0000 1.0000 TAX -0.0637 0.1029 0.0068 -0.0140 0.0113 0.0085 -0.0158 -0.0398 1.0000 CPI 0.0466 0.0227 -0.0338 -0.1330 0.0851 0.0139 -0.4320 -0.0253 0.0096 1.0000 GDPgrowth -0.0047 0.0747 -0.0085 0.0124 -0.0097 0.0803 -0.0696 -0.0036 -0.0152 -0.0418 1.0000 STATE 0.0691 0.1252 -0.0656 0.0765 0.1644 0.0094 -0.1429 -0.0241 0.0356 0.0755 0.4247 1.0000 Nguồn: Trích từ phần mềm Stata 16
Bảng 4.5.2 trình bày hệ số tương quan theo phương pháp Pearson, được thực hiện giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập. Giá trị tuyệt đối của các cặp biến càng gần đến 1 thì hai biến nghiên cứu có mối quan hệ tuyến tính càng chặt chẽ với nhau. Theo kết quả nghiên cứu của Tabachnick và Fidell năm 2007 thì hệ số tương quan dự báo chính xác giá trị của biến này khi có giá trị của biến kia, cụ thể khi hệ số tương quan bằng 1 hay -1 thì tương quan là hồn hảo, bằng 1 trong trường hợp có quan hệ tuyến tính đồng biến và bằng -1 trong trường hợp tương quan tuyến tính nghịch biến. Các giá trị khác trong khoảng (-1,1) cho biết mức độ phụ thuộc giữa các biến nghiên cứu.Theo kết quả Bảng 4.5.2 thì tất cả các hệ số tương quan đều dưới 0.5 điều này cho thấy khơng có sự tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Dó đó bộ số liệu của các biến độc lập này có thể sử dụng cho việc phân tích hồi quy để giải thích cho biến phụ thuộc của mơ hình.
Kết quả phân tích tương quan thì có 05 yếu tố có tương quan nghịch biến với cấu trúc vốn doanh nghiệp LEV là ROA (-0.409), LIQ (-0.370), TANG (-0.0076), TAX (-0.0637) và GDPgrowth (-0.0047). Khác với giả thiết ban đầu kết quả tương quan của cấu trúc tài sản, thuế và tăng trường GDP có ảnh hưởng cùng chiều với địn bẩy tài chính. Mối quan hệ tương quan mạnh nhất giữa biến ROA và LEV là - 0.409.
Sáu yếu tố còn lại là SIZE (0.332), GROWTH (0.008), lnAGE (0.0015), UNI (0.1361), CPI (0.0466) và STATE (0.0691) có tương quan cùng chiều với cơ cấu vốn LEV doanh nghiệp. Trong đó bốn nhân tố SIZE, ln AGE, CPI và STATE có quan hệ tuyến tính theo đúng giả thiết ban đầu mà tác giả đặt ra để nghiên cứu.
4.6 Các kiểm định liên quan đến mơ hình hồi quy
4.6.1 Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 4.6.1 Kiểm định đa cộng tuyến V I F;
Variable VIF 1/VIF
ROA 1.53 0.655161
U N I 1.45 0.691317
GDPgrowth 1.33 0.751007
STATE 1.30 0.766786
CPI 1.28 0.783361 LIQ 1.19 0.837873 SIZE 1.18 0.848462 TANG 1.10 0.911082 GROWTH 1.04 0.965363 TAX 1.01 0.985965 Mean VIF 1.25 Nguồn: Trích từ phần mềm Stata 16
Theo kết quả của kiểm định VIF được trinh bày trong bang 4.6.1, giá trị trung bình của hệ số VIF là 1.25, tất cả các hệ số đều nhỏ hơn 2, vì vậy mức độ đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình là thấp nên sẽ khơng ảnh hưởng đến kết quả ước lượng mơ hình hồi quy, hay nói cách khác mơ hình hồi quy sẽ khơng có sự sai dấu do hiện tượng đa cộng tuyến.
4.6.2 Kết quả ước lượng mơ hình hồi quy
Tác giả tiến hành đồng thời hồi quy dữ liệu bảng bằng 3 phương pháp là: Pooled OLS, Fem Và Rem và so sánh các kết quả thu được với nhau. Xuất phát từ những hạn chế trong mô hình hồi quy theo phương pháp Pooler OLS như hiện tượng tự tương quan, đa cộng tuyến và hiện tượng phương sai thay đổi,...nên tác giả sẽ đồng thời tiến hành sử dụng phương pháp ước lượng mơ hình các nhân tố cố định (FEM) và mơ hình những ảnh hưởng ngẫu nhiêu (REM). Hai mơ hình này phát triển từ mơ hình hồi quy OLS thông thường, nhằm hạn chế tối đa các hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và ít cộng tuyến hơn giữa các biến số, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn. Tiếp theo, tác giả thực hiện các kiểm định: Breusch and Pagan, F-Test, và kiểm định Hausman Test để cuối cùng khắc phục các khuyết tật của mơ hình lựa chọn nghiên cứu.
Dưới đây là bảng tóm tắt kết quả mơ hình hồi quy theo 3 phương pháp khác nhau:
Bảng 4.6.2: Kết quả hồi quy cho biến phụ thuộc cấu trúc vốn (LEV) theo ba mơ hình Pooled OLS, Fem Và Rem.
Mơ hình Biến độc lập POOLED OLS FEM REM ROA Coef -1.026*** -0.539*** -0.688*** P-value (0.000) (0.000) (0.000)
LIQ Coef -0.0469*** -0.0225*** -0.0297*** P-value (0.000) (0.000) (0.000) SIZE Coef 0.0300*** 0.136*** 0.0588*** P-value (0.000) (0.000) (0.000) TANG Coef -0.176*** -0.0717** -0.125*** P-value (0.000) (0.009) (0.000) GROWTH Coef 0.0349*** 0.0116* 0.0217 P-value (0.000) (0.034) (0.000) lnAGE Coef -0.0298*** -0.0558*** -0.0313*** P-value (0.000) (0.000) (0.000) UNI Coef 0.00587 -0.0344 -0.0535** P-value (0.0820) (0.110) (0.008) TAX Coef -0.0000972 -0.0000906 --0.0000289 P-value (0.343) (0.068) (0.578) CPI Coef 0.00162 0.000203 0.000569 P-value (0.164) (0.780) (0.436) GDPgrowth Coef 0.00844** 0.00335 0.00505** P-value (0,004) (0.054) (0.004) STATE Coef 0.000596** 0.000303 0.000357 P-value (0,002) (0.319) (0.111) Constant Coef -0.152 -3.063*** --0.938*** P-value (0,109) (0.000) (0.000) Observations 1,196 1,196 1,196 R-squared 0.569 0.437 0.369 Number of FIRM 436 436 436
Nguồn: Tổng hợp của tác giả bằng phần mềm Stata 16
Ghi chú: Các ký hiệu *, **, *** tương ứng với các ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%. (Cụ thể như sau: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1).
Từ kết quả quả hồi quy biến phụ thuộc cấu trúc vốn (LEV) theo ba mơ hình Pooled OLS, Fem Và Rem được trình bày tóm tắt ở bảng 4.7.1 trên cho thấy. Trong mơ hình Pooler OLS, biến cấu trúc vốn chịu tác động của các nhân tố khả năng sinh lời của doanh nghiệp, khả năng thanh khoản, quy mô của doanh nghiệp, cấu trúc tài sản, tốc độ tăng trưởng và số năm hoạt động của doanh nghiệp với mức ý nghĩa 1%,
yếu tô tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ sở hữu của nhà nước tác động lên cấu trúc vốn doanh nghiệp với mức ý nghĩa 5%, nhân tố đặc điểm riêng của ngành, thuế, lạm phát khơng có ý nghĩa thống kê. Trong các biến độc lập được đưa vào nghiên cứu trong mơ hình OLS có ý nghĩa thống kê thì biến ROA, LIQ và TANG, lnAGE, tác động ngược chiều với cấu trúc vốn, các nhân tố còn lại tương quan cùng chiều với biến cấu trúc vốn doanh nghiệp. Với mơ hình tác động cố định Fem, thì với mức ý nghĩa 1%, biến phụ thuộc cấu trúc vốn chịu tác động của các nhân tố là ROA, LIQ, SIZE, lnAGE. Biến cấu trúc tài sản doanh nghiệp TANG tác động lên cấu trúc vốn với mức ý nghĩa 5%, biến tốc độ tăng trưởng doanh nghiệp tác động với mức ý nghĩa 10%, các biến giải thích cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê. Trong các biến có ý nghĩa giải thích thì ROA, LIQ, TANG,lnAGE tác động cùng chiều với biến cấu trúc vốn doanh nghiệp, những biến còn lại ảnh hưởng cùng chiều. Đối với mơ hình tác động ngẫu nhiên cho thấy, cấu trúc vốn doanh nghiệp chịu tác động của các yếu tố ROA, LIQ, SIZE, TANG, GROWTH, lnAGE với mức ý nghĩa 1%. Yếu tố UNI và GDPgrowth ảnh hưởng tới LEV với mức ý nghĩa 5%, cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê. Trong số đó thì biến ROA, LIQ, TANG, lnAGE, UNI có ảnh hưởng ngược chiều tới biến cấu trúc vốn, còn lại tác động thuận chiều.
Rõ ràng, với 3 mơ hình đưa vào nghiên cứu Pooled OLS, Fem Và Rem có những kết quả hồi quy khác biệt nhau. Để đảm bảo được mơ hình hồi quy bảo bảm tính vững, khơng chệch và hiệu quả thì tác giả tiến hành thực hiện kiểm định mơ hình để lựa chọn mơ hình phù hợp.
4.6.3 Kiểm định lựa chọn mơ hình. 4.6.3.1 Kiểm định Breusch and Pagan
Đầu tiên, để so sánh mức độ phù hợp giữa mơ hinh Pooler OLS và mơ hình Rem, tác giả thực hiện thông qua kiểm định Breusch - Pagan.
Giả thiết kiểm định:
Ho: Mơ hình Pooler OLS phù hợp hơn mơ hình REM
H1: Mơ hình Pooler OLS khơng phù hợp hơn mơ hình REM Kết quả kiểm định như sau:
chibar2 (01) = 599.73 Prob> chibar2 = 0.0000
Dựa vào kết quả kiểm định ta thấy giá trị Prob = 0,0000 < 0.01 (<5%). Kết luận, bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, Mơ hình tác động ngẫu nhiên REM phù hợp hơn mơ hình bình phương nhỏ nhất thơng thường Pooler OLS.
4.6.3.2 Kiểm định F test
Tiếp theo, người viết tiến hành kiiểm định F test để so sánh lựa chọn mô hinh Pooler OLS hay FEM, cụ thể sẽ tiến hành kiểm định giả thiết sau:
Ho: Mơ hình Pooler OLS phù hợp hơn mơ hình FEM
H1: Mơ hình Pooler OLS khơng phù hợp hơn mơ hình FEM Kết quả kiểm định như sau:
F test
F(435, 749) = 12.02 Prob > F = 0.0000
Dựa vào kết quả kiểm định ta thấy giá trị Prob = 0,0000 < 0.01 (<5%). Như vậy, với mức ý nghĩa 5% bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H, mơ hình tác động cố định FEM phù hợp hơn mơ hình Pooler OLS.
Sau khi lựa chọn được mơ hình FEM phù hợp hơn mơ hình Pooler PLS, tác giả tiếp tục so sánh lựa chọn mơ hình theo mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) thông qua kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình phù hợp cho nghiên cứu.
4.6.3.3 Kiểm định Haus man
Tác giả tiến hành kiểm định giả thiết Ho: Khơng có sự tương quan giữa sai số ngẫu nhiên của các đơn vị chéo với các biến độc lập trong mơ hình, hay nói cách khác, kiểm định giả thiết:
Ho: Mơ hình REM phù hợp hơn mơ hình FEM
H1: Mơ hình REM khơng phù hợp hơn mơ hình FEM Kết quả kiểm định như sau:
Kết quả kiểm định Hausman có trị thống kê chi bình phương là 48.91, và giá trị Prob > chi2 = 0,0000 < 0.01 (<5%). Như vậy, với mức ý nghĩa 5% bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, mơ hình tác động cố định FEM phù hợp hơn mơ hình REM.
Kết luận: Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp thông qua biến số phụ thuộc LEV (tổng nợ/tổng tài sản) sẽ sử dụng mơ hình hiệu ứng cố định FEM.
Sau khi lựa chọn mơ hình tác động cố định FEM, tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật của mơ hình, bao gồm kiểm định phương sai thay đổi, kiểm định tự tương quan.
4.6.3.4 Kiểm định phương sai thay đổi
Giả thiết kiểm định:
Ho: Mơ hình có phương sai thuần nhất
H1: Mơ hình có phương sai khơng thuần nhất Kết quả kiểm định:
Chi2 (436) = 0,000058 Prob> chi2 = 0.0000
Với mức ý nghĩa 1%, kiểm định Wald test cho kết quả là Prob= 0.0000 <1%, vậy bác bỏ giả thuyết Ho và chấp nhận giả thuyết H1 hay nói cách khác: Với mức ý nghĩa 1%, mơ hình có xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
4.6.3.5 Kiểm định tự tương quan
Tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Wooldrige để kiểm tra hiện tượng tự tương quan cho dữ liệu dạng bảng. Với các giả thuyết đặt ra là:
Giả thiết kiểm định:
Ho: Mơ hình khơng có tự tương quan H1: Mơ hình có hiện tượng tự tương quan Kết quả kiểm định như sau:
F(1, 130) = 140.539 Prob>F= 0.0000
Dựa vào kết quả kiểm định ta thấy giá trị Prob = 0,0000 < 0.01 (<5%). Vì vậy bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình nghiên cứu. Như vậy, với mức ý nghĩa 5%, mơ hình có tự tương quan.
Sau khi thực hiện kiểm định khuyết tật mơ hình thơng qua kiểm định Wald test để xác định hiện tượng phương sai sai số thay đổi và kiểm định Wooldridge để xác định hiện tượng tự tương quan, mơ hình FEM lựa chọn tồn tại khuyết tật cần khắc phục. Tác giả tiến hành khắc phục khuyết tật để xây dựng mơ hình tối ưu..
4.6.3.6 Mơ hình hồi quy sau khi khắc phục khuyết tật
Tác giả sẽ sử dụng mơ hình ước lượng sai số chuẩn vững Robust Standard Errors Model (cịn được gọi là mơ hình sai số chuẩn mạnh) để khắc phục khuyết tật trong mơ hình FEM đã lựa chọn.
Bảng 4.6.3.6: Kết quả hồi quy ước lượng sai số điều chỉnh mơ hình FEM
Biến phụ thuộc Hệ số hồi quy (Coef) P-value Dấu kỳ vọng
ROA -0.5393029 0.000 - LIQ -0.022515 0.000 - SIZE 0.1359297 0.000 + TANG -.0716846 0.170 +