Bảng 4.8 : Khắc phục mô hình 02
3.3. Đặc điểm dữ liệu
Mẫu nghiên cứu của bài luận văn gồm 267 công ty cổ phần niêm yết trên Hose trong giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2012. Bảng 3.4 trình bày thống kê mơ tả cấu trúc vốn và cấu trúc sở hữu của những doanh nghiệp niêm yết trên Hose được phân theo ngành.
Bảng 3.4 Chính sách tài trợ các doanh nghiệp STT Ngành Số lượng doanh nghiệp Tỷ lệ đòn bẩy (%) Tỷ lệ sở hữu của HĐQT (%)
1 Dịch vụ, vui chơi, giải trí 8 13 41,65
2 Hoạt động chuyên môn, khoa học
và công nghệ 8 52 3,87
3 Cung cấp nước, hoạt động quản lý
và xử lý rác thải, nước thải 8 49 1,05
4 Nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy
STT Ngành Số lượng doanh nghiệp Tỷ lệ đòn bẩy (%) Tỷ lệ sở hữu của HĐQT (%) 5 Khai khống 48 30 12,17
6 Cơng nghiệp chế biến chế tạo 384 48 45,3 7 Sx và PP điện, khí đốt nước nóng,
hơi nước, điều hịa khơng khí 48 44 13,42
8 Xây dựng 112 61 6,9
9
Bán buôn và bán lẻ; sữa chữa ô tô, mô tô, xe máy và xe có động cơ khác
160 58 20,89
10 Vận tải kho bãi 88 46 35,8
11 Dịch vụ lưu trú và ăn uống 12 27 13,27
12 Thông tin và truyền thông 16 55 26,68
13 HĐ kinh doanh bất động sản 144 51 27,6
14 Hoạt động hành chính và dịch vụ
hỗ trợ 4 11 15,75
Nguồn: Tự tính tốn của tác giả
Nhận xét:
Kết quả thống kê cho thấy phần lớn mẫu quan sát nằm trong các phân ngành 6, 8, 9, 13.
Tỷ lệ sử dụng địn bẩy theo ngành có mức độ biến thiên khá lớn. Trong đó, ngành xây dựng có tỷ lệ sử dụng địn bẩy cao nhất và thấp nhất là các ngành dịch vụ.
Tương tự, tỷ lệ sở hữu của Hội đồng quản trị trong các ngành cũng có mức độ biến thiên khá lớn. Ngành cơng nghiệp chế biến,
chế tạo có tỷ lệ sở hữu của Hội đồng quản trị là cao nhất trong khi đó thấp nhất là ngành cung cấp nước và xử lý rác thải.
Bảng 3.5 Kết quả tính tốn các biến độc lập Chỉ tiêu Tổng doanh thu trên tổng tài sản (Asset Turnover) Tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) Đòn cân nợ (LEV) Tỷ lệ sở hữu của HĐQT (CONC) Số lượng thành viên HĐQT (BOARD) Quy mơ (Size) Trung bình 1,0927 0,1393 0,4909 0,1689 5,69 27,1 Trung vị 0,8223 0,1333 0,5240 0,076 5 27,14 Lớn nhất 10,54 0,95 0.97 0.639 11 30,91 Nhỏ nhất 0,00 -2,38 0,00 0,00 3 0 Độ lệch chuẩn 1,13057 0,16613 0,21587 2,1434 1,193 16,080 Mẫu quan sát 1,068 1,068 1,068 1,068 1,068 1,068
Nguồn: Tự tính tốn của tác giả
Nhận xét:
Bảng 3.5 trình bày thống kê mơ tả tất cả các biến được sử dụng trong bài luận văn giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2012. Tỷ lệ trung bình của Tổng doanh thu trên tổng tài sản là 1,0927 cho thấy các doanh nghiệp trên sàn Hose sử dụng 1 đồng tài sản để tạo ra hơn 1 đồng doanh thu.
Giai đoạn 2009 – 2012 nền kinh tế thế giới và Việt Nam gặp nhiều khó khăn. Tuy nhiên, mức độ sinh lời trung bình của vốn chủ sở hữu trong giai đoạn này là 14% cho thấy những nổ lực hoạt động của doanh nghiệp.
Tỷ lệ sử dụng đòn bẩy của các doanh nghiệp niêm yết trên Hose trong giai đoạn này đạt mức trung bình 49% là khá cao. Vấn đề này cũng đã ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp trong giai đoạn lãi suất tăng cao vừa qua.
Tỷ lệ sở hữu của Hội đồng quản trị của các doanh nghiệp niêm yết trong giai đoạn này là 17% với quy mơ bình qn là 5 người.
3.4 Mơ hình nghiên cứu
Để kiểm định mối tương quan giữa chinh sách tài trợ và chi phí đại diện tác giả sử dụng phân tích đa biến trong mơ hình hồi quy dưới đây:
Asset Turnover = βo + β1Leverage + β2Conc + β3Size + β4board + ∑βjDumjt (Mơ hình 01)
ROE = βo + β1Leverage + β2Conc + β3Size + β4board + ∑βjDumjt (Mơ hình 02)
Trong đó:
Asset Turnover và ROE là hai biến đo lường cho chi phí đại diện Agency costs.
βo là hệ số chặn
Leverage: tỷ số nợ trên tài sản (debt to asset ratio)
Conc (Ownership Concentration): tỷ lệ sở hữu của Hội đồng quản trị trên tổng vốn cổ phần
Board (number of board members): Số lượng thành viên trong Hội đồng quản trị
Dum (Industry dummy): biến giả ngành
βi : là hệ số góc (độ dốc) thứ i của mơ hình, biểu hiện mức tăng/giảm (%) của chi phí đại diện khi nhân tố thứ i tăng 1 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác khơng đổi.
ε : là sai số
Mặc dù, có một vài ưu điểm nhưng việc sử dụng dữ liệu bảng liên quan đến cả bình diện khơng gian và thời gian, nên những vấn đề cố hữu trong dữ liệu theo khơng gian (ví dụ như phương sai thay đổi) và dữ liệu theo chuỗi thời gian (ví dụ như tự tương quan) cần được giải quyết. Ngoài ra cịn có thêm một số vấn đề, như tương quan chéo trong các đơn vị cá nhân trong cùng một thời đoạn. Có một số kỹ thuật ước lượng để giải quyết một hay nhiều vấn đề này. Tác giả sử dụng hai kỹ thuật nổi bật nhất là mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM), mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM). Kiểm định
Hausman được sử dụng để quyết định lựa chọn giữa mơ hình FEM và mơ hình REM. Tiếp theo tác giả sẽ thực hiện kiểm định việc vi phạm các giả thuyết mơ hình và tìm cách khắc phục.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình
Như đã giới thiệu, tác giả sử dụng 2 phương pháp hồi quy FEM và REM để ước lượng các tham số cho hàm hồi quy; sau đó thực hiện các bước kiểm định để có được mơ hình phù hợp nhất.
Trước tiên, tác giả nghiên cứu và phân tích mức độ tương quan để đo lường mối quan hệ giữa các biến độc lập, giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mơ hình. Nếu giữa các biến độc lập trong mơ hình, khơng có cặp biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0.8 là chấp nhận được và ngược lại thì xem như mơ hình bị hiện tượng đa cộng tuyến.
Từ kết quả tính tốn của chương trình STATA tác giả có kết quả về mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập với nhau và giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình.
Bảng 4.1: Ma trận hệ số tương quan
Nhận xét:
Từ kết quả bảng 4.1 ta nhận thấy giá trị tương quan lớn nhất giữa các biến trong mơ hình là 0,4061. Như vậy, các biến trong mơ hình có tương quan với nhau nhưng ở mức độ yếu không nghiêm trọng.
Dựa vào kết quả của việc kiểm định mức độ tương quan giữa các biến trong mơ hình nêu trên, tác giả nhận thấy mơ hình hồi quy với các biến đã mơ tả là phù hợp.
4.2 Mơ hình hồi quy theo phương pháp REM và FEM
Như đã giới thiệu, tác giả sẽ lần lượt chạy hồi quy theo hai phương pháp REM và FEM cho cả hai mơ hình. Sau đó, tác giả sẽ sử dụng các phương pháp kiểm định để xác định phương pháp phù hợp nhất.
Bảng 4.2 Kết quả hồi quy theo REM, FEM với mơ hình 1
Biến REM FEM
Constant -1,69** -0,83** (-1,81) (-2,21) LEV -0,51** -0,56** (-3,9) (-3,82) CONC -0,057 0,04 (-0,49) (0,34) SIZE 0,1** 0,087** (8,06) (6,61) BOARD 0,04** -0,031 (-2,14) (-1,58) Adjusted R Square 0,35 0,1205 **: Mức ý nghĩa thống kê 1% *: Mức ý nghĩa thống kê 5%
Bảng 4.3 Kết quả hồi quy theo REM và FEM với mơ hình 2
Biến REM FEM
Constant -0,48** -0,83** (-3,32) (-2,21) LEV -0,15** -2,32** (-4,93) (-3,7) CONC -0,044 0,16 (1,43) (2,97) SIZE 0,024** 0,013** (6) (2,31) BOARD 0,00 -0,00 (-0,1) (-0,02) Adjusted R Square 0,0932 0,0363 **: Mức ý nghĩa thống kê 1% *: Mức ý nghĩa thống kê 5%
4.3 Kiểm định Hausman
Kiểm định Hausman được sử dụng kiểm tra so sánh giữa mơ hình FEM và REM.
Giả thuyết H0: Ước lượng của FEM và REM không khác nhau.
Bảng 4.4 Kiểm định Hausman cho mơ hình 01
Nguồn: Tính tốn từ chương trình STATA
Bảng 4.5 Kiểm định Hausman cho mơ hình 2
p-value < 0,05, cho ta kết luận bác bỏ giả thuyết Ho.
Kết quả kiểm định cho thấy cả 02 mơ hình khơng thỏa mãn các giả định cho Hausman test. Mơ hình REM khơng hợp lý, nên sử dụng mơ hình FEM hữu hiệu hơn REM.
4.4 Kiểm tra mức độ vi phạm các giả định cần thiết trong mơ hình
4.4.1 Đa cộng tuyến
Đa Cộng tuyến (Collinearity Diagnostics) là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thì các biến độc lập cùng cung cấp thơng tin giống nhau và cũng rất khó lọc được tác động của biến độc lập tới biến phụ thuộc.
Hai chỉ tiêu giúp phát hiện sự tồn tại của đa cộng tuyến trong dữ liệu và đánh giá mức độ làm thái hóa các tham số ước lượng đó là:
Độ chấp nhận của biến (Tolerance)
Hoặc Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF)
Bảng 4.6 Kiểm định Đa cộng tuyến
Chỉ số VIF vượt q 10 thì sẽ có dấu hiệu “Đa cộng tuyến”. Trong nghiên cứu này, VIF của các biến nhận giá trị rất nhỏ (cao nhất là 1.19) và giá trị trung bình mean VIF = 1,1 nên các biến độc lập không có mối tương quan với nhau và các biến độc lập phù hợp với mơ hình của nghiên cứu này. Vậy mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.2 Tự tương quan
Sự tư tương quan giữa các phần dư sẽ gây ra tác động sai lệch nghiêm trọng đến mơ hình hồi quy tuyến tính như hiện tượng phương sai thay đổi.
Thực hiện kiểm định Berusch-Godfrey (BG) nhân tử Lagrange cho tương quan của các sai số kề nhau (Tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:
Ho: khơng có tương quan chuỗi.
Kết quả kiểm định mơ hình 01:
Nguồn: tính tốn từ chương trình STATA.
Kết quả kiểm định mơ hình 02:
Do P-Value = 0,00% < 5% => với mức ý nghĩa 1% ta bác bỏ giả thuyết HO,
tức là cả hai mơ hình đều xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư. 4.4.3 Phương sai thay đổi
Hiện tượng phương sai thay đổi sẽ làm các kiểm định mất đi tính hiệu quả (phương sai khơng còn nhỏ nhất); các hệ số hồi quy và các kiểm định hồi quy khơng cịn đáng tin cậy; R2 của mơ hình khơng cịn đáng tin cậy.
Thực hiện kiểm định Wald để đo lường hiện tượng phương sai thay đổi của phần dư cho mơ hình FEM.
Giả thuyết Ho: phương sai khơng thay đổi.
Kết quả kiểm định mơ hình 01:
Kết quả kiểm định mơ hình 02:
Nguồn: Tính tốn từ chương trình STATA.
Với P-value < 5% => với mức ý nghĩa 1% ta bác bỏ giả thuyết Ho, tức là cả hai mơ hình đều xảy ra hiện tương phương sai thay đổi.
4.4.4 Khắc phục hiện tương tự tương quan và phương sai thay đổi:
4.4.4.14.1 Khắc phục mơ hình 01:
Tiến hành khắc phục cả hiện tượng tương quan chuỗi và phương sai thay đổi bằng cách dùng lệnh:
Bảng 4.7: Khắc phục mơ hình 01
Nguồn: Tinh tốn từ chương trình STATA
Kết quả ước lượng mơ hình FEM đã được khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi:
Asset Turnover = -0,83 – 0,56LEV + 0,04CONC + 0,09SIZE -0,1BOARD
Nh
ậ n xét:
Việc đo lường chi phí đại diện bằng tỷ số Asset Turnover trong giai đoạn 2009 - 2012 cho ta thấy mối quan hệ ngược chiều giữa chi phí đại diện và Tỷ lệ đòn bẩy với mức ý nghĩa là 1%. Điều này là hoàn toàn phù hợp với
lý thuyết về chi phí đại diện. Vì Jensen và Meckling (1976) cho rằng hoạt động giám sát của chủ nợ sẽ có xu hướng làm tăng mức độ giám sát tối ưu và vì vậy sẽ làm tăng lợi ích cận biên. Điều này sẽ làm tăng áp lực cho các nhà quản lý để tạo ra dòng tiền mặt nhiều hơn cho thanh tốn chi phí lãi vay (Jensen, 1986). Nghiên cứu thực nghiệm của Ang và cộng sự (2000) cũng đo lường chi phí đại diện bằng Asset Turnover cho thấy nợ có tác động làm giảm chi phí đại diện. Khi các ngân hàng yêu cầu nhà quản lý trình bày báo cáo của cơng ty một cách trung thực và điều hành doanh nghiệp một cách hiệu quả có lợi nhuận, ngân hàng giám sát các cổ đơng, điều này gián tiếp làm giảm chi phí đại diện.
Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đây của Hongxia & Liming Cui (2003), Gorman (2000), Ang (1999) và Singh và Davidson (2003) cho kết quả thực nghiệm mối quan hệ cùng chiều giữa hai biến Đòn cân nợ (LEV) và Tỷ lệ doanh thu trên Tổng tài sản (Asset Turnover). Điều này chứng tỏ tỷ lệ nợ trên tài sản cao thì mức độ sử dụng tài sản sẽ hiệu quả hơn làm giảm chi phí đại diện.
Cấu trúc sở hữu vốn thông qua biến Tỷ lệ sở hữu Hội đồng quản trị (Conc) khơng tác động lên chi phí đại diện. Việc tác động của hai mối quan hệ này khơng có ý nghĩa thống kê có thể do dữ liệu tác giả chưa phân loại được các tỷ lệ sở hữu của cổ đông đại diện, hoặc cổ đông liên quan tại Việt Nam do mối quan hệ sở hữu chéo là khá phức tạp.
Chỉ số đại diện cho quy mô doanh nghiệp là hàm logarit tự nhiên của doanh thu (SIZE). Kết quả hồi quy của mơ hình chứng minh quy mô doanh nghiệp (SIZE) tỷ lệ thuận với chi phí đại diện với mức ý nghĩa 10%. Điều này chứng tỏ rằng các cơng ty có quy mơ càng lớn thì chi phí đại diện càng cao. Thực tiễn trên thị trường chứng khoán trong những năm vừa qua cho thấy rất
nhiều những sai phạm liên quan đến các doanh nghiệp lớn vì sự vi phạm của các thành viên ban điều hành hoặc hội đồng quản trị. Nguyên nhân chủ yếu do sự thiếu chặt chẽ trong việc quản lý gây ra chi phí đại diện.
Trong khi đó quy mơ của Hội đồng quản trị lại tác động ngược chiều với chi phí đại diện với mức ý nghĩa 10%. Hội đồng quản trị lớn hoạt động đầy đủ hơn trong việc điều hành doanh nghiệp từ đó làm giảm chi phí đại diện. Kết luận này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Carter, Simkins và Simpson (2003) và Pearce và Zahra (1992). Tuy nhiên, một số ý kiến cũng cho rằng Hội đồng quản trị quy mô lớn hoạt động kém hiệu quả hơn do mức độ kém linh động (Yermack, 1996 và Eisenberg và cộng sự 1998). Để phân tích thêm mức độ tác động này cần phân loại dữ liệu làm 2 nhóm các thành viên quản trị điều hành và thành viên quản trị không điều hành.
Giữa các biến giả đã xảy ra hiện tương đa cộng tuyến chứng tỏ các biến giả không có ý nghĩa tác động trong mơ hình nên bị loại bỏ.
Kết quả R square điều chỉnh = 0.12 cho thấy mức độ giải thích của các biến độc lập đối với chi phí đại diện là 12% trong giai đoạn 2009 – 2012. Mức độ giải thích khá thấp có thể do 2 ngun nhân chính sau đây:
Biến Asset Turnover khơng đại diện được cho chi phí đại diện;
Các biến độc lập chưa giải thích hết các tác động lên chi phí đại diện do cịn nhiều biến khác lên chi phí đại diện.
Ngồi ra, giá trị P-value của thống kê F = 0,0016 < 0,05, vì vậy tác giả kết luận mơ hình hồi quy có ý nghĩa thống kê.
4.4.4.2Khắc phục mơ hình 02 Bảng 4.8 Khắc phục mơ hình 02: Bảng 4.8 Khắc phục mơ hình 02:
Nguồn: Tính tốn từ chương trình STATA
Kết quả ước lượng mơ hình FEM đã được khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi:
Asset Turnover = - 0,13 – 0,23LEV + 0,16CONC + 0,013SIZE -0,00BOARD
Nh
ậ n xét:
Tương tự kết quả phân tích hồi quy cho thấy tỷ lệ địn bẩy có tác động ngược chiều lên chi phí đại diện với mức ý nghĩa 1%. Kết quả của mơ hình khắc phục cho thấy biến Tỷ lệ sở hữu của Hội đồng quản trị (CONC) có mối quan hệ cùng chiều với chi phí đại diện chứng tỏ Tỷ lệ sở hữu của Hội đồng