trung bình Quy mơ trung bình
Cơng nghiệp 0.10 10.53
Cơng nghệ thơng tin 0.14 10.44
Dầu khí 0.19 12.43 Dịch vụ 0.25 10.29 Ngun vật liệu 0.12 10.32 Tiện ích cộng đồng 0.16 10.69 Tiêu dùng 0.13 10.25 Viễn thơng 0.35 10.77 Y tế 0.09 10.44
Trong đó: Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt trung bình là giá trị trung bình của tỷ lệ tiền
mặt trên tổng tài sản khác tiền mặt của các cơng ty trong ngành, Quy mơ trung bình là giá trị trung bình của logarit tự nhiên tổng giá trị tài sản của các doanh nghiệp trong ngành.
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Bảng 4.2 thể hiện tổng quan tình hình nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp Việt Nam phân theo nhóm ngành. Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt có sự sai khác khá lớn giữa
Dự trữ tiền mặt trung bình theo năm (2009-2020) 0.25 0.2 0.15 all firms 0.1 subsample 0.05 0 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
các nhóm ngành khác nhau, biến động từ 9% đến 35%. Trong đó, Dầu khí, Dịch vụ và Viễn thơng là những ngành có tỷ lệ tích lũy tiền mặt tương đối cao, khoảng từ 20% trở lên. Trái lại, các ngành Y tế và Cơng nghiệp nắm giữ khá ít tiền mặt. Ngồi ra, từ dữ liệu trên cho thấy quy mơ trung bình của các doanh nghiệp thuộc những ngành trên khơng có sự khác biệt lớn, biến động trong khoảng từ 10,25 đến 10,69 và chưa thể hiện được bằng chứng về bất kỳ mối tương quan nào giữa quy mô doanh nghiệp trong ngành với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
Biểu đồ 4.1. Dự trữ tiền mặt trung bình theo năm (2009-2020)
Trong đó: All firms là nhóm các doanh nghiệp có nắm giữ tiền mặt trong bất ky
năm nào trong giai đoạn phân tích, subsample là nhóm các doanh nghiệp duy trì tỷ lệ nắm giữ tiền mặt dương trong tất cả các năm trong giai đoạn nghiên cứu.
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Subsample là nhóm các cơng ty thận trọng hơn trong chính sách nắm giữ tiền mặt, các công ty này ln duy trì tiền mặt tại cơng ty trong tất cả các năm trong giai
T ỷ lệ n ắm g iữ ti ền m ặt
đoạn nghiên cứu nhằm đáp ứng nhu cầu đầu tư và phát triển khi có cơ hội, trong khi đó All firms là tập hợp bao gồm cả nhóm các cơng ty có chiến lược nắm giữ tiền mặt linh hoạt hơn. Do đó theo dữ liệu tính tốn của người viết, tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của nhóm All firms ln thấp hơn so với nhóm subsample trong cả giai đoạn nghiên cứu. Việc lựa chọn phân loại 2 nhóm cơng ty này giúp người viết có cái nhìn tổng qt hơn về sự thay đổi chính sách nắm giữ tiền mặt cũng như sự đánh đổi lợi ích giữa phịng ngừa rủi ro và mở rộng các hoạt động kinh doanh với nhiều dự án đầu tư. Từ biểu đồ 4.1 có thể thấy trong khoảng 5 năm ngay sau giai đoạn khủng hoảng kinh tế 2007-2008, khi nền kinh tế cịn nhiều khó khăn và chưa xuất hiện nhiều cơ hội đầu tư thì có sự phân hóa rõ rệt trong tỷ lệ nắm giữ tiền giữa hai nhóm doanh nghiệp này. Có thể thấy trong giai đoạn này, nhóm subsample ln duy trì một tỷ lệ nắm giữ tiền mặt cao hơn hẳn so với nhóm all firms. Từ năm 2014, nền kinh tế bước vào thời kỳ hội nhập mạnh mẽ, việc mở rộng quan hệ với các nước đã thúc đẩy nền kinh tế phát triển, khiến các công ty tiếp cận được nhiều cơ hội đầu tư và tăng trưởng hơn. Điều này thay đổi một phần quan điểm khiến các nhà quản lý vốn thận trọng cũng trở nên hăng hái tham gia vào thị trường hơn bao giờ hết. Dữ liệu nghiên cứu được thể hiện trên đồ thị cho thấy sự đánh dấu bước chuyển mình bắt đầu từ sau giai đoạn phục hồi bởi cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới. Các công ty dần cởi mở hơn với các chính sách đầu tư mở rộng do đó tỷ lệ tích lũy tiền mặt của cả 2 nhóm đều có xu hướng giảm dần và gần như bằng nhau vào năm 2018 do các công ty đều sử dụng nguồn tiền mặt sẵn có để tận dụng các cơ hội đầu tư. Ngồi việc giảm dự trữ tiền mặt thì trong giai đoạn này các cơng ty cịn tăng vay nợ từ ngân hàng để đáp ứng nhu cầu đầu tư và mở rộng kinh doanh và chiếm lĩnh thị phần. Theo số liệu mà tác giả thu thập được thì từ năm 2009-2013 các ngân hàng duy trì tỷ lệ tiền mặt khoảng 2% thì giai đoạn sau đó từ 2014-2020 tỷ lệ này chỉ cịn khoảng 1%. Tuy nhiên, từ năm 2020, do dịch bệnh Covid 19 ảnh hưởng đến tình hình chung của nền kinh tế, nhìn chung các doanh nghiệp đều tăng tỷ lệ nắm giữ tiền mặt nhưng cũng lại bắt đầu có sự phân hóa trở lại giữa hai nhóm cơng ty all firms và subsample. Việc tình hình thị trường ngày càng khó khăn chung do ảnh hưởng của địa
dịch Covid 19 nên tỷ lệ nắm giữ tiền mặt được dự báo ngày càng tăng các cơng ty sẽ tiếp tục có xu hướng tăng và phân hóa mạnh hơn trong những năm 2021-2022. Tuy nhiên, dữ liệu chưa được thể hiện rõ ràng trong bài nghiên cứu này do người viết thực hiện nghiên cứu và lấy mẫu dữ liệu nghiên cứu vào cuối năm 2021 nên nhiều cơng ty chưa có báo cáo tài chính tổng kết cũng như báo cáo đã kiểm tốn cho tồn năm 2021.
4.1.2. Ma trận tương quan:
Bảng 4.3 cho thấy tất cả các biến độc lập đều có quan hệ tương quan với chỉ tiêu nghiên cứu tuy nhiên mức độ tương quan khác nhau. Đối với mơ hình 1, giá trị của doanh nghiệp (MV) có tác động nghịch biến với các biến tỷ lệ sử dụng nợ trên vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp hay DIV tương ứng tỷ lệ cổ tức đã trả vì lợi ích các cổ đơng và có tương quan dương với tất cả các biến cịn lại trong mơ hình. Đối với mơ hình 2, tỷ lệ tiền nắm giữ (CASH) có mối tương quan âm với các biến LEV, DIV, SIZE và có tương quan dương với biến MV, CFO, NWC. Đối với mơ hình 3, giá trị của doanh nghiệp (MV) có mối tương quan âm với các biến INVCH1, LEV, DIV, DIVCH1, GROWTH và có tương quan dương với biến INV, LEVCH1, ROA, SIZE.
55
Bảng 4.3. Ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 MV 1 2 INV 0,0297** 1 3 INVIO 0,1823*** 0,6479*** 1 4 LEV -0,0938*** 0,0518*** 0,0474*** 1 5 LEVIO 0,2848*** 0,0703*** 0,3122*** 0,4415*** 1 6 DIV -0,0089 -0,0155 -0,0281** 0,0266** 0,0017 1 7 DIVIO 0,0090 -0,0192 -0,0195 0,0260** 0,0432*** 0,7731*** 1 8 SIZE 0,1480*** 0,0896** 0,1049*** 0,3222*** 0,2470*** -0,0057 0,0030 1 9 ROA 0,2676*** 0,0925*** 0,1079*** -0,3263*** -0,0405*** -0,0086*** 0,0073 -0,0522*** 1 *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1
Bảng 4.4. Ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình 2 1 2 3 4 5 6 7 1 CASH 1 2 MV 0,1338** 1 3 CFO 0,3677*** 0,2668*** 1 4 NWC 0,3830*** 0,0930*** 0,2776*** 1 5 LEV -0,2348*** -0,0938*** -0,3236*** -0,6353*** 1 6 DIV -0,0216* -0,0089 -0,0094 -0,0239* 0,0266** 1 7 SIZE -0,0728*** 0,1480*** -0,0604*** -0,3209*** 0,3222*** -0,0057 1 *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1
Bảng 4.5. Ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình 31 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 MV 1 2 INV 0,0297** 1 3 INVCH1 -0,0027 -0,0610*** 1 4 LEV -0,0938*** 0,0518*** -0,0607*** 1 5 LEVCH1 0,0171*** -0,0426*** 0,4147*** -0,0409*** 1 6 DIV -0,0089 -0,0155 -0,0037 0,0266** -0,0020 1 7 DIVCH1 -0,0052 -0,0104 0,0309** -0,0098 0,1077*** 0,0972*** 1 8 ROA 0,2676*** 0,0925** 0,0208 -0,3263*** 0,0582*** -0,0086 -0,0011 1 9 SIZE 0,1480*** 0,0896*** -0,0239* 0,3222*** -0,0011 -0,0057 -0,0096 -0,0522*** 1 10 GROWTH -0,0243* 0,0394*** 0,0213 -0,0066 -0,0132 -0,0041 0,0006 -0,0077 -0,0200 1 *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1
58
4.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thì ước lượng của các hệ số trong mơ hình hồi quy sẽ khơng cịn ổn định và sai số chuẩn của các hệ số sẽ bị phóng đại. Qua kiểm tra bảng thống kê về ma trận tương quan của ba mơ hình trong bài, người viết thấy rằng hệ số tương quan vẫn đảm bảo trong mức cho phép cụ thể cũng không đạt quá 0.5 giữa các biến với nhau. Để khẳng định chắc chắn hơn về việc có tồn tại đa cộng tuyến hay không, người viết tiếp tục sử dụng kiểm định tương quan giữa các biến độc lập được sử dụng trong bài nghiên cứu bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor). Theo kết quả kiểm định ở Bảng 4.6, 4.7 và 4.8 dưới đây, hầu hết các giá trị VIF của các biến đều nằm trong phạm vi từ 1,00 đến 2,65, nhỏ hơn 3. Do đó, khơng có sự vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến (Multicolinearity) khi người viết thực hiện ba mơ hình hồi quy như đã nêu trên.
Bảng 4.6. Kiểm định hệ số phóng đại phương sai mơ hình 1
Tên biến VIF 1/VIF
INV 1,83 0,54 INVIO 2,03 0,49 LEV 1,56 0,58 LEVIO 1,52 0,63 DIV 2,65 0,38 DIVIO 2,65 0,38 SIZE 1,15 0,75 ROA 1,15 0,84 Trung bình VIF 1,82
Bảng 4.7. Kiểm định hệ số phóng đại phương sai mơ hình 2
Tên biến VIF 1/VIF
MV 1,12 0,90 CFO 1,20 0,83 NWC 1,75 0,57 LEV 1,80 0,55 DIV 1,00 1,00 SIZE 1,19 0,84 Trung bình VIF 1,34
Nguồn: Kết quả xử lý câu lệnh VIF từ phần mềm Stata
Bảng 4.8. Kiểm định hệ số phóng đại phương sai mơ hình 3
Tên biến VIF 1/VIF
INV 1,03 0,97 INVCH1 1,21 0,83 LEV 1,26 0,79 LEVCH1 1,22 0,82 DIV 1,01 0,99 DIVCH1 1,03 0,98 ROA 1,14 0,88 SIZE 1,13 0,88 GROWTH 1,00 1,00 Trung bình VIF 1,12
4.3. Kết quả hồi quy và kiểm định
4.3.1. Kết quả hồi quy và kiểm định mơ hình 1
Bảng 4.9. Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan của mơ hình 1
Bảng 4.10. Kết quả kiểm định hiện phương sai thay đổi của mơ hình 1
Kết quả của cả hai kiểm định trên đều có p-value = 0.0000 < 0.05 cho thấy mơ hình 1 mắc phải hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Bài viết sử dụng mơ hình Pooled OLS cố định ngành và năm nên người viết sử dụng ước lượng Robust khắc phục các hiện tượng trên và tăng tính vững của mơ hình.
Bảng 4.11. Kết quả hồi quy với mơ hình 1
Biến phụ thuộc: MV Pooled OLS với sai số được điều chỉnh (robust standard errors)
Biến liên quan đến quyết định tài chính
INV -0,5577***
(0,1223)
INVIO 1,0855***
LEV -0,5172*** (0,0830) LEVIO 0,6013*** (0,0254) DIV 0,0001 (0,0002) DIVIO -0,0003 (0,0003)
Biến kiểm soát
ROA 0,9319*** (0,2726) SIZE 0,0528*** (0,0080) Số quan sát 5.927 Số Doanh Nghiệp Hiệu ứng cố định năm Hiệu ứng cố định ngành 619 Có Có *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1 (Độ lệch chuẩn trong ngoặc đơn)
Nguồn: Kết quả mơ hình từ Stata
Bài nghiên cứu sử dụng phân tích hồi quy Pooled OLS với sai số được điều chỉnh để xem xét tác động của các quyết định tài chính lên các cơng ty niêm yết có ít cơ hội
đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Từ kết quả hồi quy, người viết đưa ra kết luận cho các giả thuyết và giải thích kết quả nghiên cứu như sau:
Giả thiết H1 – Được chấp nhận: Quyết định đầu tư có mối tương quan âm đến
giá trị doanh nghiệp có ít cơ hội đầu tư
Kết quả từ phương pháp hồi quy cho thấy hệ số hồi của biến INV là -0,5577 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, hàm ý các công ty khan hiếm về cơ hội đầu tư khi đưa ra quyết định đầu tư sẽ khiến giá trị công ty suy giảm. Nguyên nhân là do trong điều kiện của thị trường vốn khơng hồn hảo và vấn đề bất cân xứng thông tin tại Việt Nam, các cơng ty có ít cơ hội đầu tư thường có nhiều khả năng đầu tư quá mức vào các dự án không hiệu quả để phục vụ cho mục đích cá nhân, gây thiệt hại cho lợi ích của cổ đơng và làm giảm giá trị cơng ty. Do đó các quyết định đầu tư trong trường hợp này được xem là tiềm tàng nhiều rủi ro và thường không được các nhà đầu tư hoặc cổ đông của công ty đánh giá cao. Ngược lại, đối với các cơng ty có nhiều cơ hội đầu tư hơn, hệ số hồi quy của biến IOINV là 1,0855 có ý nghĩa thống kê ở mức 1% cho thấy các cơng ty có nhiều cơ hội đầu tư khi thực hiện đầu tư sẽ làm tăng giá trị công ty do các cơng ty này sẽ ít gặp phải vấn đề đầu tư quá mức so với các cơng ty có ít cơ hội đầu tư. Thêm vào đó, việc tận dụng tối đa các cơ hội đầu tư sẵn có ở các cơng ty này là yếu tố hết sức cần thiết để tối đa hố giá trị cơng ty. Như vậy kết quả này ủng hộ giả thuyết H1.
Giả thiết H2 – Bị bác bỏ: Địn bẩy tài chính có ảnh hưởng tiêu cực làm giảm giá
trị doanh nghiệp và đáng kể hơn khi doanh nghiệp ít có cơ hội đầu tư.
Đối với quyết định tài trợ, hệ số của biến LEV là -0,5172 với mức ý nghĩa 1% và có tác động âm. Điều này cho thấy các cơng ty có ít cơ hội đầu tư sẽ có cấu trúc vốn hạn chế tỷ lệ nợ và việc hạn chế nợ đối với các công ty này sẽ làm gia tăng giá trị của doanh nghiệp. Có thể giải thích cho vấn đề này là do khi cơng ty khơng có nhiều cơ hội đầu tư thì việc duy trì cấu trúc vốn với tỷ lệ nợ cao sẽ gây ra tình trạng chi phí sử dụng vốn cao quá mức trong khi nguồn thu từ việc đầu tư không đủ bù đắp. Nếu duy trì trong thời gian dài sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến tình hình tài chính của cơng ty.
Ngồi ra, do các cơng ty khan hiếm cơ hội đầu tư xảy ra tình trạng bất cân xứng về thông tin cao, cơ chế giám sát thấp hơn và việc tiếp cận thị trường vốn khó khăn hơn. Do đó, việc tăng tỷ lệ nợ trong cơ cấu vốn đối với các cơng ty này là rất khó khăn. Cịn đối với các cơng ty có cơ hội đầu tư nhiều, việc sử dụng nguồn vốn sẵn có khơng đủ đáp ứng nhu cầu đầu tư, việc bổ sung nguồn vốn bằng cách vay nợ sẽ giúp công ty tận dụng được các cơ hội đầu tư tiềm năng, giúp mang lại nguồn lợi nhuận lớn hơn cho cơng ty. Ngồi ra, việc sử dụng nợ vay sẽ giúp các công ty này tận dụng được lợi thế từ tấm chắn thuế, góp phần tăng hiệu quả đầu tư.
Giả thiết H3 – Chưa đủ bằng chứng kiểm định Quyết định phân phối qua cổ
tức đã trả vì lợi ích cổ đơng có ảnh hưởng tích cực làm tăng giá trị doanh nghiệp có ít cơ hội đầu tư.
Về vấn đề chi trả cổ tức, hệ số hồi quy của biến DIV và DIVIO lần lượt là 0,0254 và 0,0002 nhưng khơng có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy vẫn chưa có đủ căn cứ để xác định tác động của quyết định phân phối cổ tức lên giá trị công ty đối với cả trường hợp cơng ty ít cơ hội đầu tư và cơng ty có nhiều cơ hội đầu tư. Có thể giải thích cho vấn đề này là do tính hai mặt của chính sách cổ tức. Một mặt, việc công ty tăng chi trả cổ tức là một tín hiệu tốt về tình hình tài chính và khả năng sinh lời của cơng ty. Đồng thời việc chi trả cổ tức cho cổ đơng góp phần làm giảm lượng tiền mặt dư thừa, hạn chế những ảnh hưởng tiêu cực của bất cân xứng thông tin và việc đầu tư vào những