CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1 Tình hình ngành sản xuất chế biến thực phẩm
Theo Bộ Công Thương, ngành chế biến thực phẩm chiếm một tỷ lệ đáng kể sản lượng đầu ra của ngành cơng nghiệp nói chung và tổng sản phẩm quốc nội (GDP) nói riêng. Ước tính, lượng tiêu thụ thực phẩm hàng năm luôn chiếm khoảng 15% GDP cho thấy đây là một ngành cơng nghiệp tiềm năng.
Hiện nay, đã có hàng trăm nhà máy chế biến thực phẩm quy mô lớn, đạt tiêu chuẩn quốc tế đã đi vào hoạt động trên cả nước, đồng thời đây cũng là khu vực thu hút rất nhiều vốn đầu tư nước ngoài trong những năm gần đây. Trên sàn HOSE, hiện có khoảng 43 doanh nghiệp thuộc ngành này, bao gồm các công ty hoạt động trên nhiều lĩnh vực như đồ uống giải khát, thực phẩm tươi sống, bánh kẹo…Trước khi phân tích định lượng để phân tích mối tương quan giữa các nhân tố đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp, tác giả cũng điểm qua một số chỉ số tài chính của ngành sản xuất chế biến thực phẩm để bài nghiên cứu thiết thực hơn. Qua số liệu thống kê được theo báo cáo tài chính của 43 cơng ty sản xuất chế biến thực phẩm niêm yết trên sàn HOSE, tỷ suất đòn bẩy tài chính qua các năm 2008 – 2012 như sau:
Hình 4.1- Biểu đồ tỷ lệ nợ toàn ngành sản xuất chế biến thực phẩm
Nguồn: số liệu dựa trên báo cáo tài chính của các cơng ty niêm yết trên sàn HOSE.
Qua biểu đồ, chúng ta có thể thấy, các cơng ty sử dụng nợ tương đối nhiều, trong đó chủ yếu là nợ ngắn hạn qua các năm. Ví dụ, trong năm 2012, tỷ lệ nợ ngắn hạn là 39,3%, cịn tỷ lệ nợ dài hạn ít hơn (2,4%). Việc nợ ngắn hạn được sử dụng là do các công ty chủ yếu vay nợ để bổ sung vốn lưu động ngắn hạn phục vụ sản xuất kinh doanh. Việc sử dụng nợ ngắn hạn dựa trên vòng quay vốn lưu động của doanh nghiệp như thế nào. Nợ dài hạn để đầu tư tài sản cố định/dự án không nhiều. Điều này phù hợp với các doanh nghiệp ngành chế biến thực phẩm vì ngành này phụ thuộc vào nhu cầu của người tiêu dùng, vòng quay vốn ngắn, các doanh nghiệp cần bổ sung vốn để nhập nguyên liệu chế biến nên việc vay nợ ngắn hạn sẽ phù hợp và thuận lợi hơn. Ngoài ra, chúng ta đánh giá thêm tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu và tổng nguồn vốn để rõ hơn về tỷ suất nợ trên toàn ngành sản xuất chế biến thực phẩm:
Bảng 4.1 – Tỷ lệ nợ/vốn chủ sở hữu toàn ngành sản xuất chế biến thực phẩm
Năm 2008 2009 2010 2011 2012
Nợ/vốn CSH 74.1% 77.9% 81.3% 89.0% 80.0%
Nợ ngắn hạn /vốn CSH 64.8% 68.6% 72.5% 80.6% 75.4%
Nợ dài hạn/VCSH 9.3% 9.3% 8.8% 8.3% 4.6%
Nguồn: số liệu dựa trên báo cáo tài chính của các cơng ty niêm yết trên sàn HOSE
Bảng 4.2 – Tỷ lệ nợ/tổng nguồn toàn ngành sản xuất chế biến thực phẩm
Năm 2008 2009 2010 2011 2012
Nợ/tổng nguồn vốn 42.2% 43.5% 43.4% 46.5% 41.9%
Nợ ngắn hạn /tổng nguồn
vốn 36.9% 38.3% 38.7% 42.2% 39.5%
Nợ dài hạn/tổng nguồn vốn 5.3% 5.2% 4.7% 4.4% 2.4%
Nguồn: số liệu dựa trên báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên sàn HOSE.
Với các số liệu trên đây, ta thấy tỷ lệ nợ trên tổng nguồn vốn chiếm 42,2%, tăng dần qua các năm 2009, 2010, 2011 và có giảm đơi chút trong năm 2012. Có thể thấy tỷ lệ này là tương đối cao. Cũng như bình luận ở trên, ta có thể thấy tỷ trọng nợ ngắn hạn
vẫn chiếm đa số trong cơ cấu nợ của các doanh nghiệp ngành chế biến thực phẩm, vì đặc thù của ngành là vòng quay vốn lưu động ngắn nên thường dùng nợ ngắn hạn để bổ sung nguồn vốn lưu động ngắn hạn.
Bên cạnh đó, chúng ta cũng nên xem qua tỷ suất sinh lợi (ROE) của các công ty ngành sản xuất chế biến thực phẩm qua các năm như thế nào vì đây cũng là một trong những chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả sử dụng vốn của các công ty như thế nào.
Bảng 4.3 –ROA, ROE, Lợi nhuận biên ngành sản xuất chế biến thực phẩm
Năm 2008 2009 2010 2011 2012
ROE 15.52% 23.28% 25.90% 24.47% 24.56%
ROA 8.83% 13.01% 13.84% 12.80% 12.81%
Lợi nhuận biên 9.18% 6.41% 10.87% 11.18% 9.60%
Nguồn: số liệu dựa trên báo cáo tài chính của các cơng ty niêm yết trên sàn HOSE
Hình 4.2- Biểu đồ khả năng sinh lời toàn ngành sản xuất chế biến thực phẩm
Qua biểu đồ ta thấy, ROA và ROE của các doanh nghiệp cũng tăng dần từ năm 2008 đến 2012. Nhìn chung hiệu quả sử dụng vốn của các công ty khá tốt. Tuy việc công ty huy động vốn bằng nguồn vốn cổ phần là tương đối tốt nhưng khơng có nghĩa là khuyến khích cơng ty huy đồng từ nguồn vốn này vì chi phí sử dụng vốn cao, mặt khác ROE đến một lúc nào đó sẽ tăng chậm lại do việc sử dụng vốn chủ sở hữu quá nhiều.
4.2 Kiểm định để lựa chọn phương pháp phù hợp trong ba phương pháp OLS, FEM, và REM:
Tác giả lần lượt sử dụng ba phương pháp cho bài nghiên cứu và tiến hành các kiểm định như sau để chọn phương pháp phù hợp:
4.2.1.Kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian: kiểm tra giữa OLS và REM
Dựa theo bài nghiên cứu của Zehra Reimoo (2008), tác giả thực hiện kiểm định Breusch Pagan Lagrangian nhằm so sánh giữa OLS và REM. Theo nghiên cứu trước đây (Zehra Reimoo, 2008) cho rằng P-value <5% thì chọn REM là phù hợp. Giả thiết như sau:
H0: P-value < 5% : chọn REM H1: P-value > 5%: chọn OLS
Bảng 4.4 - Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian (để lựa chọn giữa REM và OLS): Biến phụ thuộc là TLEV (tỷ lệ tổng nợ)
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 21.81143 Prob. F(2,203) 0.000000
Obs*R-squared 37.67561 Prob. Chi-Square(2) 0.000000
Nguồn: Phụ lục 2-Bảng 2.1
Bảng 4.5 - Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian (để lựa chọn giữa REM và OLS): Biến phụ thuộc là LTLEV (tỷ lệ nợ dài hạn)
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 25.90335 Prob. F(2,202) 0.000000
Obs*R-squared 43.27317 Prob. Chi-Square(2) 0.000000
Bảng 4.6 - Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian (để lựa chọn giữa REM và OLS): Biến phụ thuộc là STLEV (tỷ lệ nợ ngắn hạn)
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 16.09568 Prob. F(2,203) 0.000000
Obs*R-squared 29.15397 Prob. Chi-Square(2) 0.000000
Nguồn: Phụ lục 2-Bảng 2.3
Từ bảng 4.4, 4.5, 4.6 cho thấy P-value < 5% nên phương pháp REM thì phù hợp hơn OLS.
4.2.2 Kiểm định Hausman: kiểm tra giữa phương pháp FEM và REM
Dựa theo bài nghiên cứu của tác giả Nadeem A.S và Z.Wang (2011), tác giả sử dụng kiểm định Hausman để kiểm tra so sánh giữa FEM và REM. Điểm khác biệt giữa phương pháp ảnh hưởng ngẫu nhiên và ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các Công ty. Nếu sự biến động giữa các cơng ty có tương quan đến biến độc lập (biến giải thích) trong FEM thì trong REM, các yếu tố ngẫu nhiên đặc thù khơng tương quan đến các biến giải thích.
Chính vì vậy, nếu sự yếu tố đặc thù khơng tương quan đến các biến giải thích thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi cơng ty (khơng tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới. Việc lựa chọn dựa trên giả thiết:
H0: P-value <5%: chọn FEM H1: P-value >5%: chọn REM
Bảng 4.7 - Kiểm định Hausman (lựa chọn giữa REM và FEM): Biến phụ thuộc là TLEV (tỷ lệ tổng nợ)
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: TEV
Test Summary Statistic Chi-Sq. d.f.Chi-Sq. Prob.
Cross-section random 37.691517 7 0.0000
Nguồn: Phụ lục 2-Bảng 2.4
Bảng 4.8 - Kiểm định Hausman (lựa chọn giữa REM và FEM): Biến phụ thuộc là LTLEV (tỷ lệ nợ dài hạn)
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary Statistic Chi-Sq. d.f.Chi-Sq. Prob.
Cross-section random 20.362811 7 0.0089
Nguồn: Phụ lục 2-Bảng 2.5
Bảng 4.9 - Kiểm định Hausman (lựa chọn giữa REM và FEM): Biến phụ thuộc là STLEV (tỷ lệ nợ ngắn hạn)
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 23.393485 7 0.0015
Từ bảng 4.7, bảng 4.8, bảng 4.9, ta thấy P-value < 5% đối với cả ba trường hợp biến phụ thuộc (TLEV, LTLEV, STLEV). Vì vậy dựa vào kết quả trên, FEM phù hợp hơn là REM.
Từ kết quả của việc kiểm định nêu trên, tóm lại ta thấy REM thích hợp hơn OLS, cịn FEM thích hợp hơn REM. Vậy ta chọn FEM để tiếp tục xây dựng mơ hình hồi quy tổng thể.
Bên cạnh việc xây dựng mơ hình hồi quy tổng thể theo phương pháp FEM, tác giả sẽ so sánh thêm kết quả giữa FEM và OLS. Sau đó tác giả sẽ so sánh kết quả kiểm định với các nghiên cứu trước đây.
4.3 Xây dựng mơ hình hồi quy theo phương pháp FEM
4.3.1Thống kê mô tả
Bảng 4.10 - Thống kê mô tả các biến phụ thuộc và các biến độc lập
TLEV LTLEV STLEV TANG SIZE
Trung bình 0.709905 0.055767 0.449012 0.525555 13.32273 Trung vị 0.539620 0.027820 0.462310 0.520620 13.32743 Lớn nhất 0.989400 0.446140 0.925610 0.998390 17.09498 Nhỏ nhất 0.065570 0.000010 0.042790 0.040610 9.956270 Độ lệch chuẩn 0.228118 0.076127 0.226008 0.223631 1.213916 Skewness -0.118669 2.357617 -0.002926 0.198931 0.033268 Kurtosis 1.918304 9.315875 1.883064 2.204067 3.453140 Số quan sát 215 215 215 215 215
GROW UNI LIQ NDTS PROF
Trung bình 0.053802 0.811536 1.940484 0.037423 0.192209 Trung vị 0.706308 0.821680 1.312390 0.023410 0.117990 Lớn nhất 5.342000 0.964450 8.910330 0.635360 3.427670 Nhỏ nhất -58.78886 0.556450 0.375030 0.002120 0.004560 Độ lệch chuẩn 10.03450 0.090108 1.717095 0.064227 0.323421 Skewness -8.640789 -0.567089 1.890076 6.256613 6.948333 Kurtosis 91.50923 2.877869 7.403566 48.63292 60.56853 Số quan sát 215 215 215 215 215
Nguồn: Phụ lục 2-Bảng 2.7
Qua bảng thống kê mơ tả, chúng ta có thể thấy tổng quan giá trị các biến nghiên cứu gồm giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình…như sau:
Tổng nợ vay trên tổng tài sản trung bình của các Công ty là 70,99%, trong đó Cơng ty có nợ vay cao nhất là 98.94% và thấp nhất là 6,55% và.
Tỉ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản trung bình của các Cơng ty là 46,23%, trong đó Cơng ty có nợ vay ngắn hạn cao nhất là 92,56% và thấp nhất là 4,27%.
Tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản trung bình của các Cơng ty là 2,78%, trong đó Cơng ty có nợ vay dài hạn cao nhất là 44,61%.
Ngồi ra, bảng mơ tả cũng cho thấy cụ thể giá trị trung bình, trung vị,lớn nhất rõ nhất của các biến độc lập hay các biến giải thích như sau:
Tài sản hữu hình trung bình của ngành là 0,52 lần trong đó mức cao nhất là 0,99 lần và mức thấp nhất là 0,04 lần.
Tốc độ tăng trưởng trung bình của ngành là 0,0538 lần, trong đó mức lớn nhất là 5,342 lần và mức nhỏ nhất là -58,78 lần.
Đặc điểm riêng của sản phẩm trung bình của ngành là 0,81 lần trong đó mức cao nhất là 0,96 lần và mức thấp nhất là 0,55 lần
Khả năng thanh khoản của ngành là 1,94 lần trong đó lớn nhất là 8,91 lần và nhỏ nhất là -2.17 lần.
Tấm chắn thuế từ khấu hao trung bình của ngành là 0,037 lần, trong đó lớn nhất là 0,63 lần và nhỏ nhất là 0,002 lần.
Tỷ lệ lợi nhuận trước thuế trên tổng tài sản trung bình của ngành là 0,19 lần trong đó lớn nhất là 3,42 lần và nhỏ nhất là 0,004 lần.
4.3.2Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Trong phạm vi nghiên cứu, tác giả kiểm tra mức độ vi phạm giả thiết trong mơ hình hồi quy tuyến tính bằng cách đo lường đa cộng tuyến (Collinearity Diagnostics) để xác định xem các biến độc lập có mối tương quan với nhau hay khơng. Nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thì các biến độc lập cùng cung cấp thông tin rất giống nhau và cũng rất khó lọc được tác động của biến độc lập tới biến phụ thuộc.
Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến các biến độc lập như sau:
Bảng 4.11 - Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
TANG SIZE GROW UNI LIQ NDTS PROF
TANG 1.000000 -0.146068 0.132982 -0.006261 -0.050927 0.174041 0.038900 SIZE -0.146068 1.000000 0.100870 0.038705 -0.029558 -0.369547 -0.363605 GROW 0.132982 0.100870 1.000000 0.065913 0.029159 0.005835 0.023589 UNI -0.006261 0.038705 0.065913 1.000000 -0.297027 -0.039883 -0.158381 LIQ -0.050927 -0.029558 0.029159 -0.297027 1.000000 -0.285339 -0.195396 NDTS 0.174041 -0.369547 0.005835 -0.039883 -0.285339 1.000000 0.641808 PROF 0.038900 -0.363605 0.023589 -0.158381 -0.195396 0.641808 1.000000 Nguồn: Phụ lục 2-Bảng 2.8
Từ kết quả phân tích trên cho thấy các biến độc lập tác giả đưa vào mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hoặc xảy ra nhưng rất thấp (nhỏ hơn 0,8). Do đó, tác giả tiếp tục bài nghiên cứu, bỏ qua các trường hợp có thể xảy ra do hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.3Ước lượng tham số
4.3.3.1Ước lượng hàm hồi quy tổng thể
a. Hàm hồi quy tổng thể với biến TLEV (tỷ lệ tổng nợ)
TLEV = β1+ β2TANG2i + β3SIZE3i + β4GROWTH4i + β5UNI5i+ β6LIQ6i + β7NDTS7i + β8PROF8i + μit
TLEV = 0.205509 + 0.099327*TANG + 0.016906*SIZE + 0.000712*GROWTH + 0.282334*UNI - 0.045615*LIQ - 0.086148*NDTS - 0.102644*PROF
R2 = 0.8876
(Nguồn: Phụ lục 2 - Bảng 2.9)
Kết quả Phụ lục 2 - Bảng 2.9 cho thấy, chỉ số R2 = 0.8876 cho biết 88,76% biến thiên của tỉ lệ tổng nợ trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính giữa biến TLEV với bảy biến độc lập. Chỉ số này tương đối cao nên mức độ tương quan giữa biến TLEV với bảy biến độc lập khá cao.
Biến LIQ, NDTS, PROF quan hệ ngược chiều với TLEV (hệ số beta âm), biến TANG, GROWTH, SIZE, UNI quan hệ thuận chiều với TLEV (hệ số beta dương).
b. Hàm hồi quy tổng thể với biến LTLEV (tỷ lệ nợ dài hạn)
LTLEV = β1+ β2TANG2i + β3SIZE3i + β4GROWTH4i + β5UNI5i+ β6LIQ6i + β7NDTS7i + β8PROF8i + μit
Thay thế hệ số:
LTLEV = 0.243604 + 0.007662*TANG + 0.005888*SIZE + 0.000331*GROWTH - 0.105506UNI - 0.009040LIQ - 0.125029*NDTS - 0.029086*PROF
R2 = 0.6207
(Nguồn: Phụ lục 2 - Bảng 2.10)
Từ kết quả Phụ lục 2 - Bảng 2.10 cho thấy, R2 = 0.6207 cho biết 62,07% biến thiên của tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính giữa biến LTLEV với bảy biến độc lập. Chỉ số này tương đối cao nên mức độ tương quan giữa biến LTLEV với bảy biến độc lập khá cao.
Biến UNI, LIQ, NDTS và PROF quan hệ ngược chiều với LTLEV (hệ số beta âm), biến TANG, GROWTH, SIZE quan hệ thuận chiều với LLTEV (hệ số beta dương).
c. Hàm hồi quy tổng thể với biến STLEV (tỷ lệ nợ ngắn hạn)
STLEV = β1+ β2TANG2i + β3SIZE3i + β4GROWTH4i + β5UNI5i+ β6LIQ6i + β7NDTS7i + β8PROF8i + μit
Thay thế hệ số:
STLEV = 0.056413 - 0.081803*TANG + 0.015482*SIZE + 0.000411*GROWTH + 0.396838*UNI - 0.045552*LIQ - 0.166061*NDTS + 0.009739*PROF
R2 = 0.8492
(Nguồn: Phụ lục 2 - Bảng 2.11)
Từ kết quả Phụ lục 2 - Bảng 2.11 cho thấy, R2 = 0.8492 cho biết 84,92% biến thiên của tỉ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính giữa biến STLEV với bảy biến độc lập. Chỉ số này tương đối cao nên mức độ tương quan giữa biến SLTEV với bảy biến độc lập khá cao.
Biến TANG, LIQ, NDTS quan hệ ngược chiều với STLEV (hệ số beta âm), biến SIZE, GROWTH, UNI quan hệ thuận chiều với STLEV (hệ số beta dương).
4.3.3.2Ước lượng hàm hồi quy giới hạn:
Từ kết quả nêu trên, nhằm đưa ra các biến phù hợp và có ý nghĩa thống kê của mơ hình, loại bỏ các biến khơng có ý nghĩa thống kê, tác giả sử dụng phương pháp giá trị P-value (mức ý nghĩa 10%) để kiểm tra giả thiết cho các hệ số hồi quy của các biến. H0: Các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến địn bẩy tài chính của doanh nghiệp H1: Một trong các biến độc lập có ảnh hưởng đến địn bẩy tài chính của doanh nghiệp P-value = P(‖t‖> t0) < α = 10%: bác bỏ giả thiết H0, tức là những biến này có ý nghĩa thống kê và có ảnh hưởng đến địn bẩy tài chính của doanh nghiệp.
P-value = P(‖t‖> t0) > α = 10%: chấp nhận giả thiết H0, tức là những biến này khơng có ý nghĩa thống kê và khơng có ảnh hưởng đến địn bẩy tài chính của doanh nghiệp