5. Các kết quả từ việc phân tích mô hình
5.8 Đặc tính riêng của sản phẩm
Titman và Wessel (1998) cho rằng, đối với cơng ty có sản phẩm riêng biệt và khơng thơng dụng thì khó tìm được thị trường tiêu thụ khi nền kinh tế khủng hoảng hoặc cơng ty sắp phá sản. Điều này có nghĩa là cơng ty cũng khó vay vốn của các tổ chức tài chính; vì khi họ thẩm định dự án cho vay cũng có xem xét đến thị phần sản phẩm của cơng ty. Nói cách khác, cơng ty có sản phẩm càng độc đáo thì càng khó tìm thị trường riêng. Do vậy, đặc tính riêng của sản phẩm có mối tương quan ngược chiều với địn bẩy.
Titman và Wessel (1998) đo lường đặc tính riêng của sản phẩm bằng tỉ lệ chi phí Nghiên cứu và phát triển trên tổng doanh thu. Thống nhất quan điểm của Lê Ngọc Trâm (2010), Tác giả cho rằng đặc tính riêng của sản phẩm được đo lường bằng tỉ lệ giá vốn hàng bán trên doanh thu thuần.
UNI = Giá vốn hàng bán / Doanh thu thuần
G
i ả t h uyết 8:
H0: Có sự tương quan nghịch giữa đặc tính riêng của sản phẩm và tỷ lệ địn bẩy
H1: Có sự tương quan thuận giữa đặc tính riêng của sản phẩm và tỷ lệ đòn bẩy
2.6 Các giả thuyết
Dưới đây là bảng tổng hợp các giả thuyết được đề cập trong phần <Tổng quan lý thuyết>
Bảng 2: Các giả thuyết
Lợi nhuận H1: Có sự tương quan nghịch giữa lợi nhuận và tỷ lệ địn bẩy
Quy mơ doanh nghiệp
H2A: Có sự tương quan thuận giữa quy mơ doanh nghiệp và tỷ lệ địn bẩy
H2B: Có sự tương quan thuận giữa quy mô doanh nghiệp và tỷ lệ địn bẩy dài hạn
H2C: Có sự tương quan thuận giữa quy mơ doanh nghiệp và tỷ lệ địn bẩy ngắn hạn
Cơ hội tăng trưởng
H3: Có sự tương quan nghịch giữa cơ hội tăng trưởng và tỷ lệ đòn bẩy
Tài sản hữu hình
H4A: Có sự tương quan thuận giữa tài sản hữu hình và tỷ lệ địn bẩy
H4B: Có sự tương quan thuận giữa tài sản hữu hình và tỷ lệ địn bẩy dài hạn
H4C: Có sự tương quan thuận giữa tài sản hữu hình và tỷ lệ địn bẩy ngắn hạn
Tấm chắn thuế không sử dụng nợ
H5: Có sự tương quan nghịch giữa tấm chắn thuế khơng sử dụng nợ và tỷ lệ địn bẩy
Rủi ro kinh doanh H6: Có sự tương quan nghịch giữa rủi ro kinh doanh và tỷ lệ địn bẩy
Tính thanh khoản H7: Có sự tương quan nghịch giữa tính thanh khoản và tỷ lệ địn bẩy
Đặc tính riêng của sản phẩm
H8: Có sự tương quan nghịch giữa đặc tính riêng của sản phẩm và tỷ lệ đòn bẩy
3. Phương pháp nghiên cứu
Hầu hết các nghiên cứu trước đây về chủ đề “các yếu tố tác động đến cấu
trúc vốn” đều dựa trên cách tiếp cận thực nghiệm; và đề tài nghiên cứu này cũng được chuẩn bị theo mơ hình thực nghiệm. Đề tài nghiên cứu này sẽ xác định các yếu tố tác động đến cấu trúc vốn, xem xét sự tương quan giữa tỷ lệ đòn bẩy và các yếu tố nội tại của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2011 thơng qua phân tích hồi quy trên phần mềm SPSS.
Trong đề tài nghiên cứu này, yếu tố lợi nhuận, quy mô doanh nghiệp, cơ hội tăng trưởng, tài sản hữu hình, tấm chắn thuế khơng sử dụng nợ, rủi ro kinh doanh, đặc tính riêng của sản phẩm và tính thanh khoản được xem như là các biến độc lập. Và biến phụ thuộc sẽ được biểu diễn dưới dạng hàm của các biến độc lập này.
Đòn bẩy = f {lợi nhuận, quy mô doanh nghiệp, cơ hội tăng trưởng, tài sản hữu hình, tấm chắn thuế khơng sử dụng nợ, rủi ro kinh doanh, đặc tính riêng
của sản phẩm và tính thanh khoản}
Trong từng giai đoạn số nợ sẽ khác nhau, nên tỷ lệ đòn bẩy được giải thích khác nhau tùy theo kỳ hạn của nợ (ngắn hạn, dài hạn hay tổng nợ). Mẫu của đề tài nghiên cứu thực nghiệm này được chọn như đã nêu trong phần đầu là vì nhiều lý do khác nhau. Thứ nhất, đối với các công ty tư nhân ở Việt Nam khơng niêm yết trên sàn chứng khốn, thì hầu như rất khó tiếp cận với báo cáo tài chính của các cơng ty này. Do đó, đề tài này chỉ khảo sát các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
3.1 Nguồn dữ liệu
Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu: Tác giả thu thập dữ liệu của các cơng ty niêm yết trên thị trường chứng khốn Việt Nam từ năm 2008 đến 2011 _ giai đoạn bị ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính tồn cầu, số liệu được tổng hợp từ website: www.stox.vn , www.cophieu68.com , và tham khảo thông
tin trên các website Ủy ban chứng khoán nhà nước, các sở giao dịch chứng khoán.
Bảng dữ liệu gồm 181 cột và 718 dòng (xem phụ lục 6) bao gồm 718 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khốn TP Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khốn Hà Nội. Các cơng ty trong lĩnh vực tài chính (như ngân hàng, các định chế tài chính, các cơng ty bảo hiểm) sẽ được loại bỏ khỏi bộ mẫu này vì chúng chịu ảnh hưởng bởi các quy luật riêng và có cấu trúc bảng cân đối kế tốn khác với các cơng ty ngồi lĩnh vực tài chính. Các cơng ty bị hủy niêm yết, các cơng ty niêm yết năm 2012, các cơng ty có sự kiện sát nhập hoặc mua bán, các cơng ty có dữ liệu bị thiếu cũng bị loại bỏ khỏi bộ mẫu này. Sau khi xử lý dữ liệu, bảng dữ liệu cuối cùng được sử dụng để ước lượng trong nghiên cứu này là bảng dữ liệu của 347 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khốn TP Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khốn Hà Nội từ năm 2008 đến 2011. Các kết quả ước lượng và kiểm định sẽ được xử lý trên phần mềm SPSS 16.
3.2 Phân tích dữ liệu
3.2.1 Biến phụ thuộc
Trong đề tài nghiên cứu này, tỷ lệ đòn bẩy là biến phụ thuộc. Có nhiều thước đo khác nhau về đòn bẩy; và mỗi thước đo đòn bẩy được định nghĩa theo một cách khác nhau. Bennett & Donnelly (1993), Rajan & Zingales (1995), Ozkan (2001), Lööf (2004), Gaudetal (2005), Ramlall (2009) và Sinan AKDAL (2010) cho rằng có hai nhóm chỉ số phổ biến nhất đại diện cho địn bẩy được tính dựa trên giá trị sổ sách hoặc giá trị thị trường. Như vậy, sẽ có 6 tỷ lệ địn bẩy được sử dụng; các tỷ số này được tính dựa trên tổng nợ, nợ dài hạn và nợ ngắn hạn trên giá trị sổ sách hay giá thị trường của công ty.
Tỷ lệ nợ theo giá trị sổ sách (TDBV)
= Tổng nợ ngắn hạn & dài hạn / Tổng tài sản
Tỷ lệ nợ dài hạn theo giá trị sổ sách
(LDBV) = Nợ dài hạn / Tổng tài sản
Tỷ lệ nợ ngắn hạn theo giá trị sổ
sách (SDBV) = Nợ ngắn hạn / Tổng tài sản Tỷ lệ nợ theo giá trị thị trường
(TDMV)
= Tổng nợ / (giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu + tổng nợ)
Tỷ lệ nợ dài hạn theo giá trị thị trường (LDMV)
= Nợ dài hạn / (giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu + tổng nợ)
Tỷ lệ nợ ngắn hạn theo giá trị thị trường (SDMV)
= Nợ ngắn hạn / (giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu + tổng nợ)
3.2.2 Các biến độc lập
Trong đề tài nghiên cứu này, yếu tố lợi nhuận, quy mô doanh nghiệp, cơ hội tăng trưởng, tài sản hữu hình, tấm chắn thuế khơng sử dụng nợ, rủi ro kinh doanh, tính thanh khoản, đặc tính riêng của sản phẩm được xem như là các biến độc lập. Các chỉ số đại diện cho mỗi biến độc lập này đã được trình bày trong phần <Tổng quan lý thuyết>.
3.2.3 Mơ hình nghiên cứu
Để kiểm định mối tương quan giữa tỷ lệ đòn bẩy và các biến độc lập, Tác giả sẽ sử dụng mơ hình đã được sử dụng trong các nghiên cứu trước đây của Titman & Wessels (1988), Rajan, Zingales (1995), Bevan & Danbolt (2004) và Sinan AKDAL (2010), nhưng có vài điều chỉnh như được đề cập trong mơ hình C. Vì vậy, dữ liệu nghiên cứu sẽ được phân tích dựa trên mơ hình thực nghiệm sau:
Địn bẩy = α + ∑ βy Dy + β1 P + β2 S + β3 G + β4 T + β5 NDTS + β6 V + β7 L + β8 U
Trong đó:
α: Hằng số β: Hệ số hồi quy
Dy: Biến giả thể hiện việc phân loại các năm P: Lợi nhuận
S: Quy mô doanh nghiệp G: Cơ hội tăng trưởng T: Tài sản hữu hình
NDTS: Tấm chắn thuế khơng sử dụng nợ V: Rủi ro kinh doanh
L: Tính thanh khoản
U: Đặc tính riêng của sản phẩm
Cùng với các phương pháp đã được sử dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, mơ hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) cũng được sử dụng để ước lượng các hệ số tương quan giữa các biến độc lập.
Mô
h ình A:
Trong mơ hình này, các mối tương quan giữa cấu trúc vốn và các yếu tố nội tại của doanh nghiệp được phân tích theo mơ hình thực nghiệm được đề cập ở phần trên. Dữ liệu hằng năm trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2011 được phân tích trên phần mềm SPSS. Trong q trình phân tích, ba tỷ số đòn bẩy khác nhau tính theo giá trị sổ sách được sử dụng, đó là tỷ lệ TDBV, LDBV và SDBV.
Mô
h ình B:
Mơ hình B cũng giống mơ hình A nhưng có sự điều chỉnh về các chỉ số đại diện cho đòn bẩy. Bộ dữ liệu được phân tích cũng nằm trong cùng giai
đoạn. Các chỉ số này được tính theo giá trị thị trường thay vì theo giá trị sổ sách. Theo đó, các tỷ lệ nợ TDMV, LDBV và SDMV được sử dụng làm các biến phụ thuộc trong phân tích hồi quy.
Mơ
h ình C:
Mơ hình C lặp lại mơ hình của Bennett & Donnelly (1993), Bevan & Danbolt (2004) nhưng có một số điều chỉnh như sau: các dữ liệu cho biến độc lập và biến phụ thuộc đều được tính trung bình để loại bỏ những số liệu bị bóp méo do những thay đổi trong ngắn hạn và đồng thời làm giảm mối quan hệ nhân quả đảo ngược giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Khi áp dụng nghiên cứu của Bennett & Donnelly (1993) và Bevan & Danbolt (2004), tất cả các chỉ số đại diện cho tỷ lệ đòn bẩy TDBV, LDBV, LDBV, TDMV, LDMV, SDMV đều được tính trung bình từ năm 2008 đến 2011. Các yếu tố lợi nhuận, quy mô doanh nghiệp, cơ hội tăng trưởng, tài sản hữu hình, tấm chắn thuế khơng sử dụng nợ, rủi ro kinh doanh, tính thanh khoản, đặc tính riêng của sản phẩm cũng được tính trung bình trong suốt cả giai đoạn khảo sát - 4 năm từ 2008 đến 2011.
Mô
h ình D:
Mơ hình D kết hợp giữa mơ hình A và mơ hình B nhưng có một số điều chỉnh. Trong mơ hình D, số liệu từ năm 2008 đến 2011 được gom lại và các biến giả về thời gian cũng được đưa vào; trong khi mơ hình A và B khơng bao gồm các biến giả về thời gian. Năm 2008 được xem như là năm gốc và 3 biến giả về thời gian cho các năm từ 2009 đến 2011 được thêm vào các biến độc lập. Lý do của việc thêm vào các biến giả về thời gian là do chúng là các biến kiểm sốt – chúng có thể nắm bắt được những ảnh hưởng của các yếu
tố vĩ mô lên tỷ lệ địn bẩy. Hay nói cách khác, việc thêm các biến giả về thời gian vào mơ hình hồi quy sẽ giúp nắm bắt được các yếu tố vĩ mô đặc biệt mà không thể quan sát được như lãi suất, mức thuế doanh nghiệp, tình hình kinh tế và cung tiền (Lưưf, 2004).
Trong mơ hình D, các chỉ số đại diện cho tỷ lệ địn bẩy được tính tốn dựa trên giá trị thị trường và giá trị sổ sách của cơng ty. Hay nói cách khác, các tỷ lệ TDBV, LDBV, SDBV, TDMV, LDBV và SDMV đều được sử dụng làm các biến phụ thuộc.
4. Kết quả
Trong phần này, Tác giả trình bày các kết quả đạt được từ việc phân tích mơ hình A, B, C và D. Việc phân tích phương sai (gọi tắt ANOVA) của các mơ hình này đã được kiểm chứng với mức độ ý nghĩa là 0.05. Trong các bảng, R² điều chỉnh thể hiện mức độ biến thiên của tỷ lệ đòn bẩy. Gajurel (2005) cho rằng nên xem xét R² điều chỉnh hơn là R², vì R² có xác suất cho ra kết quả dương trong mơ hình hồi quy hơn. R² điều chỉnh giao động từ 15% - 52% trong mơ hình A, 17% - 61% trong mơ hình B, 22% - 43% trong mơ hình C, và 18% - 42 % trong mơ hình D.
4.1 Phân tích sơ bộ
Việc phân tích hồi quy đa biến được thực hiện trên phần mềm SPSS để kiểm định các giả thuyết được đề cập trong phần <Tổng quan lý thuyết>. Trước khi thực hiện phân tích hồi quy, Tác giả sẽ kiểm tra mức độ vi phạm các giả thiết trong mơ hình, kiểm định độ phù hợp của mơ hình và thống kê mô tả một số biến.
Kiểm tra mức độ vi phạm các giả thiết trong mơ hình
Trong nghiên cứu này, Tác giả sẽ 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 không. 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 thuộc1.
Hai chỉ tiêu giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu và đánh giá mức độ làm thối 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 3: Đo lường đa cộng tuyến Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) PROF ,767 1,303 SIZE ,669 1,495 GROW ,868 1,152 TANG ,936 1,068 NDTS ,946 1,057 VOL ,627 1,594 LIQ ,941 1,063 UNI ,705 1,418
Nguồn: Tác giả tính tốn trên phần mềm SPSS (kết quả chi tiết được trình bày trong phụ lục 5). Chỉ số VIF vượt quá 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 1.594) nên các biến độc lập khơng có mối tương quan với nhau và các biến độc lập phù hợp với mơ hình của nghiên cứu này.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Mục tiêu của kiểm định F nhằm xem biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay khơng2.
Sử dụng giả thuyết H0: β1= β2 =β3=β4=β5=β6=β7=β8=0
Qua phụ lục thống kế Anovab: Phụ lục 1, Phụ lục 2, Phụ lục 3, Phụ lục 4 ta thấy trị thống kê F được tính từ giá trị R2 trong các mơ hình đầy đủ, giá trị sig. rất nhỏ (sig. = .000 a) cho thấy có thể an tồn khi bác bỏ giả thuyết H0 (cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, trừ hằng số β0), như vậy các mơ hình hồi quy xây dựng ở trên là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
2
Thống kê mơ tả
TOTAL ASSETS 2007 2008 2009 2010 2011 2008 - 2011 Minimum 5866 12148 14560 14671 15780 12148 Maximum 19242696 22659347 27238665 31686889 35512635 35512635 Mean 652027.31 813247.33 1067855.46 1395020.22 1648233.32 1231089.08 Std. Deviation 1444897.42 1808787.83 2437934.98 3373877.05 4203721.75 3106010.22 TOTAL DEBT 2007 2008 2009 2010 2011 2008 - 2011 Minimum 225 5 669 1871 2022 5 Maximum 16466143 20091498 22794855 26169541 27260458 27260458 Mean 358201.79 475799.61 629025.86 809761.24 981211.46 723949.54 Std. Deviation 1023606.194 1348389.101 1718908.649 2206547.859 2723257.873 2071541.224 TDBV 2007 2008 2009 2010 2011 2008 - 2011 Minimum 0.010208 0.000154 0.028392 0.033249903 0.028135964 0.000154 Maximum 0.970295 0.967899 0.955576 0.946211234 0.976648633 0.976649 Mean 0.5313309 0.52353567 0.53749834 0.523515052 0.537324688 0.53046844