Từ kết quả khảo sát, tính tốn số liệu và đưa vào mơ hình của 161 doanh nghiệp đang niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE. Trước tiên, kết quả thống kê mô tả các biến phụ thuộc được trình bày tóm tắt trong bảng 3.1 như sau:
Bảng 3.1: Tóm tắt mơ tả thống kê các biến phụ thuộc
LVLTA
Book values Market values
Mean 0.4717 0.5218 Median 0.4941 0.5413 Maximum 1.0946 0.9826 Minimum 0.0309 0.0085 Std. Dev. 0.2157 0.2541 Obs. 1127 1127
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Stata 11.0
Tỷ số LVLTA theo GTSS trung bình là 0.47 lần nghĩa là cứ một đồng tài sản doanh nghiệp sử dụng 0.47 đồng nợ vay; trong đó cao nhất là 109.46% và thấp nhất là 3.09%.
Tỷ số LVLTA theo GTTT trung bình là 0.52 lần nghĩa là cứ một đồng tài sản doanh nghiệp sử dụng 0.52 đồng nợ vay; trong đó cao nhất là 98.26% và thấp nhất là 0.85%.
Tiếp theo, kết quả thống kê mô tả các biến độc lập được trình bày tóm tắt trong bảng 3.2 như sau:
40
Bảng 3.2 Tóm tắt mơ tả thống kê các biến độc lập
TANG SIZE GROWTH PRO NDTS
Mean 0.2184 26.5150 1.0056 0.0927 0.0402 Median 0.1672 26.4465 0.7575 0.0795 0.0286 Maximum 0.9764 30.6158 9.1957 0.5913 1.7907 Minimum 0.0001 23.5036 0.0444 -0.6473 0.0004 Std. Dev. 0.1899 1.3983 0.8507 0.0915 0.0691 Obs. 1127 1127 1127 1127 1127
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Stata 11.0
Tỷ lệ tài sản hữu hình trong tổng số tài sản trung bình (TANG) của các doanh nghiệp là 21.84% cao hơn trung vị là 16.72%, cho thấy có nhiều doanh nghiệp có tài sản hữu hình lớn, trong đó cao nhất là 97.64% và thấp nhất là 0.01%.
Xét về quy mơ doanh nghiệp trung bình (SIZE) là 26.51 tỷ đồng, trung vị là 26.44 tỷ đồng, giá trị trung bình và trung vị của nhân tố quy mơ doanh nghiệp khá gần nhau cho thấy độ lớn các doanh nghiệp phân bố đồng đều khơng có q nhiều doanh nghiệp có quy mơ lớn hay quy mơ nhỏ, trong đó lớn nhất là 30.61 tỷ đồng, nhỏ nhất là 23.50 tỷ đồng.
Tốc độ tăng trưởng trung bình (GROWTH) của các doanh nghiệp 100.56%, trung vị là 75.75%, trong đó cao nhất là 919.57% và thấp nhất là 4.44%, cho thấy tốc độ tăng trưởng có sự chênh lệch khá lớn qua các năm có nhiều doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng doanh thu lớn mặc dù tình hình kinh tế gặp nhiều khó khăn.
Tỷ suất sinh lợi trên tài sản trung bình (PRO) của các doanh nghiệp là 9.27%, trung vị là 7.95% khá thấp do giai đoạn nghiên cứu rơi vào khủng hoảng trong đó cao nhất là 59.13% và thấp nhất là -64.73%. Trong giai đoạn nghiên cứu có khá nhiều cơng ty có lợi nhuận âm do tình hình kinh tế khó khăn ảnh hưởng tới hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp.
Tấm chắn thuế không phải từ nợ trung bình (NDTS) là 4.03%, cao nhất là 179.07% và thấp nhất là 0.04%.
3.2Phân tích tương quan
Để khẳng định thêm tính phù hợp của mơ hình, tác giả tiến hành kiểm tra thêm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Dữ liệu để xây dựng mơ hình
là dữ liệu chéo nên hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra. Việc kiểm tra này là vơ cùng cần thiết vì nếu như có hiện tượng đa cộng tuyến thì khơng thể xác định chính xác các hệ số của mơ hình và việc đưa ra mơ hình sẽ mắc sai lầm.
Bảng 3.3 Ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình
LVLTA TANG SIZE GROWH PRO NDTS
Bảng A: LVLTA( Book values)
LVLTA 1.0000 TANG 0.0196 1.0000 SIZE 0.2163 -0.0111 1.0000 GROWTH -0.0831 0.0447 0.0475 1.0000 PRO -0.4731 -0.0787 -0.1424 0.2941 1.0000 NDTS -0.0205 0.2823 -0.1333 0.0332 0.0549 1.0000
Bảng B: LVLTA( Market values)
LVLTA 1.0000 TANG 0.0042 1.0000 SIZE 0.1525 -0.0111 1.0000 GROWTH -0.5149 0.0447 0.0475 1.0000 PRO -0.5437 -0.0787 -0.1424 0.2941 1.0000 NDTS -0.0357 0.2823 -0.1333 0.0332 0.0549 1.0000
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Stata 11.0
Bảng 3.3 trình bày ma trận tương quan của tất cả các biến trong mơ hình này. Phân tích tương quan nhằm đảm bảo rằng khơng có đa cộng tuyến giữa các biến được sử dụng trong mơ hình. Căn cứ vào bảng tổng hợp hệ số tương quan giữa các biến độc thì kết quả cho thấy rằng hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình rất thấp. Vì vậy có thể khẳng định rằng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi chạy mơ hình.
3.3Kết quả ước lượng mơ hình
3.3.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ
Mỗi thủ tục kiểm định được trình bày trong bảng 3.4 liên quan đến một giả thuyết không (H0) nhất định.
- Kiểm định Hausman:
Để kiểm tra sự phù hợp của mơ hình tác động cố định (FEM), trước khi chạy hồi quy bốn mơ hình theo bốn biến phụ thuộc là LVLTA theo GTSS và GTTT, LVDC theo GTSS và GTTT, ta tiến hành Kiểm định Hausman (1978) nhằm lựa
chọn phương pháp FEM hay REM phù hợp với hồi quy dữ liệu mẫu. Giả thuyết không (H0) là các giá trị ước lượng FEM (Fixed effect model) và REM (Random effect model) không khác nhau đáng kể. Kết quả của kiểm định cho thấy tất cả các giá trị p-value của bốn phương trình 1,2,3,4 đều nhỏ hơn 0.05. Kết quả là bác bỏ giả
thuyết Ho và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ( xem kết quả ở Phụ Lục 1).
Kết luận: Mơ hình REM khơng hợp lý, nên bài nghiên cứu sử dụng mơ hình
FEM.
- Kiểm định Wald:
Tiếp theo, sau khi đã chạy bốn phương trình hồi quy, tác giả sử dụng kiểm định Wald (thường được gọi là kiểm định F) để kiểm định các hệ số của mơ hình hồi quy, kiểm tra sự có mặt của biến khơng cần thiết. Đây là một kiểm định rất quan trọng trong phân tích hồi qui bằng cách tính một thống kê kiểm định dựa trên hồi quy không bị ràng buộc. Thống kê Wald cho biết mức độ các ước lượng không bị ràng buộc thỏa mãn các ràng buộc như thế nào dưới giả thuyết không. Nếu các ràng buộc thực sự là đúng, thì các ước lượng không bị ràng buộc sẽ thỏa mãn các ràng buộc. Để quyết định bác bỏ hay chấp nhận H0, nếu là mơ hình hồi qui tuyến tính ta so sánh giá trị F tính tốn với giá trị F phê phán ở một mức ý nghĩa xác định. Giá trị của Prob(F–statistic) của kiểm định Wald chỉ ra rằng giả thuyết tất cả các hệ số hồi
quy đồng thời bằng không bị bác bỏ (0.0000 < 0.05). Điều này cho thấy sự phù hợp
tổng thể của mơ hình đề xuất.
Kết luận: Các biến đề xuất trong mơ hình là phù hợp và có ý nghĩa giải thích. - Kiểm định Likehood ratio test:
Kết quả của kiểm định Likehood ratio test nhằm so sánh sự phù hợp giữa mơ hình Pooled và FEM. Giả thuyết khơng (H0) là các giá trị ước lượng FEM và Pooled không khác nhau đáng kể. Kết quả của kiểm định là bác bỏ giả thuyết không, càng
khẳng định thêm rằng việc sử dùng phương pháp ước lượng theo FEM là phù hợp.
Kết luận: Mơ hình FEM là phương pháp ước lượng phù hợp.
Doanh nghiệp có tỷ lệ nợ mục tiêu cao dường như có tỷ lệ nợ mục tiêu cao hơn trong năm tiếp theo. Do số lượng mẫu lớn và thời gian nghiên cứu ngắn nên ta
thêm biến giả cho mỗi năm để tránh trường hợp kết quả ước lượng có thể bị sai lệch.
Bảng 3.4 Kết quả ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ
LVLTA
Variable Book values Market values
CONSTANT -2.1592*** (- 7.56) -1.3544*** (- 4.27) TANG 0.0294(0.90) 0.0682* (1.88) SIZE 0.1044*** (9.47) 0.0783*** (6.39) GROWTH 0.0126*** (2.37) -0.0935*** (-15.79) PRO -0.4526*** (-8.96) -0.5178*** (-9.23) NDST -0.1437*** (-2.94) -0.1777*** (-3.27) DUMY07 -0.1046*** (-8.8) -0.1177*** (-8.91) DUMY08 -0.1273*** (- 9.77) -0.0402*** (- 2.78) DUMY09 -0.1172*** (-8.65) -0.0936*** (-6.21) DUMY10 -0.1382*** (- 9.38) -0.1027*** (- 6.27) DUMY11 -0.1374*** (-8.71) -0.0394*** (-2.25) DUMY12 -0.1477*** (- 9.3) -0.0690*** (- 3.91) R2 within 0.2085 0.5324 R2 between 0.1096 0.2202 R2 overall 0.1171 0.3155 Hausman test 297.68 101.78 Likelihood ratio test 20.12 15.83 Wald test 22.86 98.87 Obser. 1127 1127
Nguồn: Tác giả tính tốn từ chương trình Stata 11.0 Ghi
chú : Bảng 3.4 trình bày kết quả hồi quy tác động của các yếu tố lên tỷ lệ
nợ sử dụng mơ hình hồi quy fixed-time effect dữ liệu là tồn bộ các cơng ty trong mẫu. Thống kê t được trình bày dưới các hệ số hồi quy và trong ngoặc. Kiểm định
Hausman test kiểm tra độ phù hợp giữa mơ hình random effect và fixed effect. Kiểm định Likelihood ratio test ratios được sử dụng để kiểm ra độ phù hợp giữa hai mơ hình pooling và fixed effect. Kiểm định để kiểm tra các hệ số của mơ hình hồi quy có phù hợp với mơ hình đề xuất.
* có ý nghĩa thống kê ở mức 10% ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5% *** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Nhận xét kết quả phân tích thống kê:
Kết quả cho thấy % sự biến thiên của tỷ lệ nợ theo GTSS được giải thích bởi sự thay đổi của các biến giải thích nhỏ hơn tỷ lệ nợ theo GTTT. Cụ thể tỷ số LVLTA là 20.85%(GTSS) < 53.24%(GTTT).
Dựa vào p–value:
- Trong mơ hình LVLTA theo GTSS, tất cả các hệ số của biến giải thích đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Ngoại trừ p–value của biến TANG lớn hơn (0.369 > 0.05) hệ số này khơng có ý nghĩa thống kê.
- Trong mơ hình LVLTA theo GTTT, tất cả các hệ số của biến giải thích đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Ngoại trừ p–value của biến TANG lớn hơn (0.061 > 0.05) hệ số này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5 – 10%.
Nhận xét ý nghĩa thống kê của các biến giải thích trong mơ hình:
- Kết quả nghiên cứu cho thấy biến TANG tương quan dương (+) với tỷ lệ
nợ trong cấu trúc vốn ( ngoại trừ LVLTA theo GTSS chưa kiểm định được vì kết quả khơng có ý nghĩa thống kê). Như vậy các doanh nghiệp có tài sản cố định chiếm tỷ lệ lớn trong tổng tài sản sẽ có xu hướng vay được nhiều nợ hơn các doanh nghiệp có tỷ lệ tài sản hữu hình thấp. Vì các doanh nghiệp có tài sản hữu hình lớn thường thì khả năng đảm bảo trả nợ cao hơn, rủi ro tài chính thấp hơn, tiếp cận được nguồn nợ tốt hơn,… từ đó làm giảm chi phí kiệt quệ tài chính nên tận dụng được tốt hơn lợi ích từ tấm chắn thuế nợ. Các doanh nghiệp Việt Nam chủ yếu vay từ các định chế tài chính và đa phần phải thế chấp tài sản nên các doanh nghiệp có tài sản
hữu hình lớn sẽ tiếp cận được với nguồn vốn vay tốt hơn và dễ dàng hơn. Kết quả này giống kết quả nghiên cứu của Rajan và Zingales (1995), Titman và Wessels (1998), Wolfgang Drobetz, Pascal Pensa, và Gabrielle Wanzenried (2006) và hồn tồn phù hợp với những phân tích đã trình bày, các doanh nghiệp có tỷ trọng tài sản cố định cao thiên về nợ hơn doanh nghiệp có tỷ trọng tài sản cố định thấp.
Kết luận: Kết quả kiểm định mối tương quan giữa tỷ lệ tài sản hữu hình trên
tổng tài sản với cấu trúc vốn ủng hộ cho lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn rằng tỷ lệ nợ sẽ tăng khi tài sản cố định hữu hình tăng.
- Kết quả nghiên cứu ta thấy biến SIZE tương quan dương (+) với tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn và có ý nghĩa thống kê cao ở mức 5%. Điều này chứng tỏ rằng, quy mô là trung gian cho xác suất không trả được nợ của doanh nghiệp, như được đề xuất bởi lý thuyết đánh đổi. Kết quả đã khẳng định mối quan hệ chặt chẽ giữa quy mơ doanh nghiệp với chính sách vay nợ của doanh nghiệp. Thêm vào đó, hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê cao đã khẳng định rằng các doanh nghiệp có quy mơ lớn thường sẽ có tiềm lực tài chính mạnh khả năng trả nợ cao (nhất là các doanh nghiệp Việt Nam chủ yếu vay từ các định chế tài chính) nên có khả năng tiếp cận nguồn vốn một cách dễ dàng hơn, do đó sẽ sử dụng nhiều nợ hơn để tài trợ hoạt động của mình, có chi phí kiệt quệ tài chính thấp hơn các doanh nghiệp có quy mơ nhỏ nên họ có thể tận dụng lợi ích từ tấm chắn thuế nợ tốt hơn, trong khi các doanh nghiệp nhỏ thay vì sử dụng nợ thì sẽ dùng nguồn vốn chủ sở hữu nhiều hơn. Điều này đúng với lý thuyết về cấu trúc vốn tức là các doanh nghiệp có quy mơ càng lớn thì càng dễ dàng tiếp cận với các nguồn vốn vay hơn các doanh nghiệp có quy mơ nhỏ. Các nghiên cứu của Wolfgang Drobetz, Pascal Pensa, và Gabrielle Wanzenried (2006) cũng đưa ra kết quả tương tự về mối tương quan dương giữa quy mô doanh nghiệp và cấu trúc vốn.
Kết luận: Như vậy các doanh nghiệp có lợi thế về quy mơ nên tận dụng để
khai thác lợi ích từ lá chắn thuế nhằm gia tăng giá trị doanh nghiệp, quy mơ doanh
nghiệp càng lớn thì sử dụng nợ càng nhiều. Kết quả này ủng hộ lý thuyết đánh đổi
- Kết quả nghiên cứu ta thấy biến GROWTH tương quan dương (+) với tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn và có ý nghĩa thống kê trong trường hợp GTSS nhưng có
tương quan âm (-) trong trường hợp GTTT. Biến GROWTH tương quan dương (+)
có thể giải thích như sau, các doanh nghiệp có tỷ số MB cao có khuynh hướng có tỷ lệ nợ cao hơn so với các doanh nghiệp có tỷ số MB thấp. Kết quả này khơng đúng với lý thuyết trật tự xếp hạng. Nếu công ty sử dụng hiệu quả tài sản cố định và điều này giúp tạo ra doanh số cao hơn thì cơng ty sẽ quyết định đầu tư thêm vào tài sản cố định. Điều này chứng tỏ rằng, các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao có khuynh hướng sử dụng nợ cao hơn các doanh nghiệp có cơ hội tăng trưởng thấp. Kết quả này phù hợp vì thực tế hiện nay khi các doanh nghiệp đứng trước các cơ hội phát triển, hội nhập do xu hướng phát triển tích cực của nền kinh tế tạo ra sẽ thúc đẩy các doanh nghiệp tìm kiếm những nguồn vốn vay bên ngoài để đầu tư khai thác cơ hội kinh doanh thuận lợi đó. Trong trường hợp này hiệu ứng tỷ lệ nợ sẽ phát huy tác dụng tích cực làm tăng giá trị của doanh nghiệp. Các nghiên cứu của Wolfgang Drobetz, Pascal Pensa, và Gabrielle Wanzenried (2006) cũng đưa ra kết quả tương tự về mối tương quan dương giữa biến GROWTH và cấu trúc vốn theo GTSS.
Ngoài ra, theo kết quả hồi quy thu được thì biến GROWTH tương quan âm (-) với tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn theo GTTT. Điều này có thể được giải thích bởi kỳ vọng tăng trưởng của thị trường đối với cổ phiếu này khá cao dẫn đến tỷ số MB cao. Những cổ phiếu được kỳ vọng tăng trưởng cao này thông thường là những cổ phiếu của những công ty đang trong giai đoạn khởi sự và tăng trưởng, có tỷ suất sinh lợi cao và rủi ro kinh doanh rất lớn nên nguy cơ lâm vào tình trạng phá sản là khá cao. Vì thế theo lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn, các doanh nghiệp có kỳ vọng tăng trưởng cao thường sẽ có xu hướng sử dụng ít nợ trong cấu trúc vốn của mình để giảm bớt rủi ro tài chính bù đắp cho rủi ro kinh doanh cao. Bằng chứng này cũng phù hợp với quan điểm cho rằng các doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng lớn hơn có thể có tỷ lệ nợ thấp hơn là do sợ mâu thuẩn giữa cổ đông và chủ nợ nên doanh nghiệp có thể bỏ qua cơ hội đầu tư tốt, điều này liên quan đến các hành vi các nhà
quản lý. Ngồi ra, do trong giai đoạn này tình hình vay nợ của doanh nghiệp cũng gặp khơng ít khó khăn do lãi suất tăng cao. Các nghiên cứu của Wolfgang Drobetz, Pascal Pensa, và Gabrielle Wanzenried (2006) cũng đưa ra kết quả tương tự về mối tương quan âm giữa biến GROWTH và cấu trúc vốn theo GTTT.
Hơn nữa các doanh nghiệp đang có kỳ vọng tăng trưởng cao sẽ có rất nhiều cơ hội đầu tư để lựa chọn, điều đó dẫn đến việc gia tăng chi phí đại diện của nợ và khả năng lựa chọn các dự án đầu tư kém hiệu quả. Chính vì vậy các nhà cung cấp