3.3. Mơ hình nghiên cứu
Đối với nghiên cứu phân tích dữ liệu bảng, hai mơ hình phổ biến là:
Mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (random effect model - REM): mơ
hình được đưa ra với ý tưởng rằng đặc điểm riêng của các thực thể (các công ty) là ngẫu nhiên, khơng có ảnh hưởng lên các biến giải thích. Giả định cơ bản của mơ hình này là khơng có sự tương quan giữa đặc điểm riêng của các công ty (hàm chứa trong các phần dư) với các biến giải thích, và mơ hình có dạng như sau:
Yit = β0 + β1 X1it + β2 X2it +…+βn Xnit + eit
OWNCON INOWN CEO BOIN SIZE LEV Biến độc lập (Quản trị doanh nghiệp)
Biến kiểm sốt
GIÁ TRỊ CƠNG TY (TOBIN’S Q)
Trong đó:
- i biểu thị công ty (liên hệ chéo) và t biểu thị thời gian (liên hệ chuỗi thời gian)
- Yit là biến phụ thuộc của việc liên kết các quan sát chéo N và các quan sát chuỗi thời gian T
- Xit là các biến độc lập bằng việc liên kết các quan sát chéo N và các quan sát chuỗi thời gian T
- β0 là hệ số chặn qua các quan sát chéo - eit là điều kiện sai số.
- Tung độ gốc β0 và các hệ số góc β1 – βn khơng thay đổi theo thời gian và các cơng ty.
Mơ hình ảnh hưởng cố định (fixed effect model - FEM): ngược lại với
mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên, mơ hình ảnh hưởng cố định cho rằng mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt, có thể ảnh hưởng lên các biến giải thích, với giả định cơ bản là có tương quan giữa phần dư của mỗi thực thể (có chứa các đặc điểm riêng) với các biến giải thích, do đó mơ hình này kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt này ra khỏi các biến giải thích để có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của các biến giải thích lên các biến phụ thuộc, các đặc điểm riêng biệt này là đơn nhất đối với một thực thể và không tương quan với đặc điểm của thực thể khác. Mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM) có dạng như sau:
Yit = β0i + β1 X1it + β2 X2it +…+βn Xnit + eit
Theo đó, trong mơ hình ảnh hưởng cố định, tung độ gốc β0 thay đổi theo i để tính đến “tính đặc trưng” của mỗi công ty hay mỗi đơn vị chéo và các hệ số góc β1 - βn khơng thay đổi theo thời gian và các công ty.
Trong bài nghiên cứu này, trước hết dựa theo nghiên cứu của Abbasi và các cộng sự năm 2012, mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sẽ được sử dụng để nghiên cứu phân tích tác động của cơ chế quản trị doanh nghiệp (bao gồm các biến đại diện như Sự tập trung sở hữu, Sở hữu tổ chức, Sự kiêm nhiệm vị trí chủ tịch hội đồng quản trị và giám đốc điều hành, Sự độc lập của Hội đồng quản trị) và Giá trị công ty của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khốn Việt Nam. Theo đó mơ hình hồi quy như sau:
Tobin’s Qit = β0 + β1OWNCONit + β2INOWNit + β3CEOit + β4BOINit + β5SIZEit + β6LEVit + eit
Trong đó:
Tobin’s Q là biến phụ thuộc, đại diện cho giá trị công ty. OWNCON là biến độc lập, thể hiện Sự tập trung sở hữu
INOWN là biến độc lập, thể hiện Sở hữu tổ chức
CEO là biến độc lập, thể hiện Tính kiêm nhiệm giám đốc điều hành
BOIN là biến độc lập, thể hiện Tính độc lập của hội đồng quản trị
SIZE là biến kiểm sốt, thể hiện Quy mơ công ty
LEV là biến kiểm soát, thể hiện Tỷ lệ nợ của công ty
eit là sai số hồi quy
Sau đó bài nghiên cứu tiến hành kiểm định Hausaman để xem xét sự phù hợp của mơ hình REM so với mơ hình FEM. Kiểm định Hausman với giả thuyết H0: ước lượng của FEM và REM khơng khác nhau, nếu giá trị p-value < 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0, khi đó REM khơng hợp lý, FEM phù hợp hơn và nên sử dụng FEM.
Đối với phương pháp ước lượng các hệ số hồi quy trong hai mơ hình nêu trên, vì dữ liệu bảng thường bộc lộ vấn đề phương sai thay đổi và tự tương quan, do đó bài nghiên cứu sử dụng phương pháp Bình phương bé nhất tổng quát (GLS) để ước lượng các hệ số hồi quy thay cho phương pháp bình phương bé nhất thơng thường (OLS) được sử dụng phổ biến trong nhiều nghiên cứu. Việc sử dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (GLS) sẽ giúp khắc phục được hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan thường có ở dữ liệu bảng, do đó kết quả nghiên cứu đạt được từ việc ước lượng bằng phương pháp này sẽ chính xác hơn so với phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS). Công cụ ước lượng hồi quy được sử dụng trong bài nghiên cứu là phần mềm Eviews 7.
3.4. Đo lƣờng các biến
Dựa theo nghiên cứu của Abbasi và các cộng sự năm 2012, các biến trong mơ hình được đo lường như sau:
3.4.1. Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc trong bài nghiên cứu là giá trị công ty, như các nghiên cứu trước đã sử dụng, giá trị Tobin’s Q được sử dụng làm đại diện cho giá trị cơng ty, Tobin’s Q được tính tốn như sau:
Trong đó:
QTobinit biểu thị giá trị Tobin’s Q của công ty i tại năm t
MVEit biểu thị giá trị thị trường vốn cổ phần của công ty i tại năm t. Giá trị thị trường của vốn cổ phần được tính tốn nhân số cổ phiếu đang lưu hành với giá trị thị trường của các cổ phiếu vào ngày giao dịch cuối cùng trong năm.
BVLit là giá trị sổ sách của nợ của công ty i tại năm t.
TAit là giá trị sổ sách của tổng tài sản của công ty i tại năm t
3.4.2. Biến độc lập
Sự tập trung sở hữu (OWNCON): đại diện cho sự tập trung sở hữu
được đo lường bởi Chỉ số Herfindahl-Hirschman (Xem phụ lục 1), được tính bằng tổng các bình phương của tỷ lệ cổ phần của các cổ đông trên 5%.
Trong đó:
- pi là số cổ phần được nắm giữ bởi cổ đông i - p là tổng số cổ phần của công ty
Sở hữu tổ chức (INOWN): được tính bằng phần trăm cổ phần được
nắm giữ bởi các cổ đông là các tổ chức.
Sự kiêm nhiệm vị trí chủ tịch hội đồng quản trị và giám đốc điều hành (CEO): biến giả nhận giá trị bằng 1 nếu có sự kiêm nhiệm vai
trò chủ tịch hội đồng quản trị và giám đốc điều hành, và nhận giá trị là 0 nếu khơng có sự kiêm nhiệm.
Sự độc lập của hội đồng quản trị (BOIN): được tính bằng tỷ lệ của
các thành viên độc lập trên tổng số thành viên trong hội đồng quản trị. Cụ thể:
Trong đó, thành viên độc lập là những thành viên được công bố rõ ràng như thành viên hội đồng quản trị độc lập trong các báo cáo thường niên của các công ty (Xem phụ lục 2 về khái niệm thành viên hội đồng quản trị độc lập).
Khi tỷ lệ này càng cao thì sự độc lập của hội đồng quản trị càng cao và ngược lại.
3.4.3. Biến kiểm sốt
Quy mơ cơng ty (SIZE) được tính bằng log của tổng tài sản. Tỷ lệ nợ (LEV) được tính bằng tổng nợ chia cho tổng tài sản. 3.5. Phƣơng pháp thu thập và xử lý dữ liệu
3.5.1. Chọn mẫu
Điều kiện chọn mẫu: Các công ty trong mẫu là những công ty thỏa các điều
kiện sau:
Được niêm yết cơng khai trên Sở Giao Dịch Chứng Khốn Thành Phố Hồ Chí Minh (HSX) và Sàn giao dịch chứng khốn Hà Nội (HNX)
Có đầy đủ dữ liệu của tất cả các biến trong khoảng thời gian nghiên cứu từ 2009 – 2012.
Kích thước mẫu: Theo các điều kiện chọn mẫu nêu trên, kích thước mẫu gồm
66 công ty được niêm yết trên cả hai sàn chứng khoán, với dữ liệu thu thập từ 2009 – 2012, bao gồm 264 quan sát công ty-năm. Sở dĩ kích thước mẫu quá nhỏ, chỉ gồm 66 công ty là do hạn chế về mặt dữ liệu ở Việt Nam, chỉ có 66 cơng ty có đầy đủ dữ liệu cho nghiên cứu trong khoảng thời gian từ 2009 – 2012.
Quy trình chọn mẫu: Để thu được mẫu cuối cùng gồm 66 công ty được niêm
yết trên cả hai sàn chứng khốn, quy trình chọn mẫu được thực hiện qua các bước sau:
Bước 1: Thông qua danh sách các công ty niêm yết trên website của Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh(HSX) và Sàn dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), liệt kê tất cả các công ty (mã chứng khốn) có ngày giao dịch đầu tiên trong năm 2009 trở về trước. Kết quả mẫu ban đầu gồm 415 cơng ty, trong đó 182 cơng ty được niêm yết trên HSX và 233 công ty được niêm yết trên HNX.
Bước 2: Thu thập báo cáo thường niên, báo cáo tài chính trong 4 năm (2009 đến 2012) của 415 công ty đã được liệt kê trong bước 1 từ website
http://vietstock.vn.
Bước 3: Kiểm tra báo cáo thường niên và báo cáo tài chính của các cơng ty để xem xét các cơng ty có đầy đủ dữ liệu cần thiết cho nghiên cứu hay không. Lúc này, tiến hành loại bỏ tất cả những cơng ty khơng có đủ dữ liệu của các biến trong khoảng thời gian từ 2009 đến 2012. Và mẫu cuối cùng đạt được bao gồm 66 cơng ty, trong đó 43 cơng ty được niêm yết trên HSX và 23 công ty được niêm yết trên HNX.
3.5.2. Thu thập dữ liệu
Đối với biến phụ thuộc: Dữ liệu được thu thập từ báo cáo thường niên, báo cáo
tài chính và kết quả giao dịch chứng khốn của các công ty. Cụ thể:
Các thông tin về giá trị sổ sách của nợ, giá trị sổ sách của tổng tài sản sẽ được thu thập từ bảng cân đối kế tốn trong các báo cáo tài chính của các công ty
Thông tin về số cổ phiếu đang lưu hành được thu thập từ phần thông tin về cổ phiếu của công ty trong các báo cáo thường niên.
Thông tin về giá thị trường của các cổ phiếu vào ngày giao dịch cuối cùng trong năm được thu thập từ lịch sử giao dịch của các cổ phiếu trên website http://cafef.vn/.
Đối với các biến độc lập: Dữ liệu được thu thập từ các Báo cáo thường niên, bao
gồm:
Tỷ lệ sở hữu cổ phần của các cổ đơng trên 5%, dùng để tính biến sự tập trung sở hữu (OWNCON). Số liệu cụ thể được trình bài trong phần cơ cấu cổ đông trong các báo cáo thường niên.
Tỷ lệ sở hữu cổ phần của tổ chức (biến sở hữu tổ chức – INOWN), đạt được từ phần cơ cấu cổ đông trong các báo cáo thường niên.
Tổng số thành viên và số thành viên độc lập trong hội đồng quản trị (dùng để tính biến sự độc lập của hội đồng quản trị - BOIN), được trình bày trong phần cơ cấu tổ chức – danh sách hội đồng quản trị trong báo cáo thường niên.
Sự kiêm nhiệm vị trí chủ tịch hội đồng quản trị và giám đốc điều hành (CEO), dữ liệu đạt được bằng cách xem danh sách hội đồng quản trị và danh sách ban giám đốc, để biết được chủ tịch hội đồng quản trị và giám đốc điều hành có phải cùng là một người hay không.
Đối với các biến kiểm sốt: Dữ liệu về tổng tài sản (dùng để tính biến quy mơ
công ty – SIZE, tỷ lệ nợ) và giá trị sổ sách của nợ (dùng để tính biến tỷ lệ nợ - LEV) được thu thập từ bảng cân đối kế toán trong các báo cáo tài chính của các cơng ty.
Báo cáo thường niên và Báo cáo tài chính của các cơng ty qua các năm được thu thập từ trang web http://vietstock.vn.
3.5.3. Xử lý dữ liệu
Sau khi tổng hợp được tất cả các dữ liệu cần thiết ban đầu của các công ty trong mẫu, dữ liệu được xử lý qua các bước sau:
Bƣớc 1: Dữ liệu được thống kê, tổng hợp và tính tốn trên bảng tính excel để có
được dữ liệu đầy đủ của các biến trong mơ hình nghiên cứu.
Bƣớc 2: Kết quả tổng hợp dữ liệu các biến sẽ được sử dụng để tiến hành tính
tốn và phân tích sâu hơn thơng qua các cơng cụ ước lượng như Eviews, SPSS. Cụ thể trình tự như sau:
Tiến hành tính Thống kê mơ tả các biến bằng Eviews 7.0.
Tính tương quan hai biến để có cái nhìn sơ bộ về tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập cũng như giữa các biến thông qua phần mềm SPSS 16.0. Việc tính tốn bảng hệ số tương quan giữa các cặp biến trong mơ hình mặc dù cũng có thể thực hiện được trên Eviews, tuy nhiên kết quả không mô tả được mức ý nghĩa thống kê của các hệ số tương quan, do đó bảng hệ số tương quan được tính tốn bằng phần mềm SPSS 16.0.
Kiểm định đa cộng tuyến thông qua giá trị dung sai và hệ số phóng đại phương sai VIF bằng phần mềm SPSS 16.0 vì khơng thực hiện được phương pháp kiểm định này trên Eviews 7.0.
Hồi quy mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (GLS).
Tiến hành kiểm định Hausman về sự phù hợp của mô hình REM.
4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Trong phần này, bài nghiên cứu trước hết trình bày các kết quả về thống kê mô tả của các biến; tiếp đến là các kết quả tương quan hai biến để có những cái nhìn ban đầu về tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập; sau đó là kiểm định đa cộng tuyến và các kết quả hồi quy bằng hai mơ hình nêu ở phần trên và kết quả kiểm định Hausman.
4.1. Phân tích thống kê mơ tả
Với dữ liệu đầy đủ của các biến thu thập được ở trên, bài nghiên cứu trước hết tính bảng thống kê mơ tả các biến bằng phần mềm Eviews 7.0. Bảng 4.1 đưa ra các thống kê mô tả cho tất cả các biến được sử dụng trong bài nghiên cứu trên khoảng thời gian từ 2009 – 2012.
Bảng 4.1 – Thống kê mô tả
Các biến TOBIN_S_Q OWNCON INOWN CEO BOIN SIZE LEV
Trung bình 1.094 1762.104 0.503 0.386 0.200 11.842 0.512 Trung bị 1.003 1483.393 0.520 0.000 0.000 11.863 0.533 Lớn nhất 4.037 6813.504 0.964 1.000 0.800 13.279 0.906 Nhỏ nhất 0.388 0.000 0.008 0.000 0.000 10.657 0.055 Độ lệch chuẩn 0.451 1276.570 0.242 0.488 0.242 0.512 0.196 Độ xiên 2.698 1.044 -0.157 0.467 0.742 0.118 -0.234 Độ nhọn 14.464 4.842 2.180 1.218 2.132 3.187 2.299 Jarque-Bera 1765.911 85.262 8.483 44.522 32.487 0.995 7.819 P-Value 0.000 0.000 0.014 0.000 0.000 0.608 0.020 Số quan sát 264.000 264.000 264.000 264.000 264.000 264.000 264.000
Như chúng ta có thể thấy ở Bảng 4.1, giá trị cơng ty – được đo lường thông qua tỷ số Tobin’s Q – có giá trị trung bình là 1.094, có độ lệch chuẩn bằng 0.451. Bên cạnh đó, có sự cách biệt rất lớn giữa giá trị lớn nhất (bằng 4.037) và giá trị nhỏ nhất (bằng 0.388) của giá trị công ty. Ngoài ra, với giá trị độ xiên và độ nhọn của Tobin’s Q lần lượt bằng 2.698 và 14.464, dữ liệu Tobin’s Q thu thập được xiên phải và khơng có phân phối chuẩn (có phân phối chuẩn khi giá trị độ xiên bằng 0 và độ nhọn bằng 3).
Đối với sự tập trung sở hữu (OWNCON) – được đo lường thơng qua chỉ số HHI – có giá trị trung bình bằng 1762.104, nằm trong khoảng giá trị từ 1500 đến 2500, biểu thị có sự tập trung vừa phải trong sở hữu cổ phần của các công ty trong mẫu (Xem phụ lục 1 về chỉ số HHI). Sự tập trung sở hữu có độ lệch chuẩn bằng 1276.57, biểu thị mức độ biến thiên quanh giá trị trung bình của biến số này rất cao, nguyên nhân là do chuỗi giá trị HHI đo lường được qua các cơng ty có mức độ biến động lớn, với giá trị thấp nhất bằng 0, và giá trị cao nhất bằng 6813.504. Thơng qua q trình thu thập và xử lý dữ liệu liên quan đến biến OWNCON thấy được những cơng ty có giá trị HHI cao là những cơng ty có cổ đơng nhà nước sở hữu phần lớn số cổ phiếu đang lưu hành của cơng ty, cịn những cơng ty có những cổ đơng nhỏ lẻ, nắm giữ trên 5% cổ phiếu nhưng tỷ lệ nắm giữ khơng nhiều thì chỉ số HHI thấp. Hay nói cách khác, có sự biến động lớn trong chuỗi giá trị của chỉ số HHI là do sự có mặt hay khơng có mặt của