3.1 Dữ liệu mẫu
Nghiên cứu này, tác giả thu thập số liệu thơng qua thị trường chứng khốn và các báo cáo tài chính năm của các cơng ty.
Mẫu nghiên cứu bao gồm 145 công ty trong thời gian 7 năm từ 2007 đến 2013. Các công ty được lựa chọn trong mẫu là các công ty đang niêm yết trên sàn chứng khoán (HOSE hoặc HNX) vào năm 2006. Các công ty này là cơng ty phi tài chính. Tác giả loại bỏ khỏi mẫu các công ty hoạt động trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, bất động sản. Bởi vì hầu hết các cơng ty tài chính có tỷ lệ vay nợ cao hơn 70% tổng tài sản, thậm chí Ngân Hàng có thể vay nợ gấp nhiều lần so vốn tự có. Do đó chỉ tiêu nợ của các công ty này sẽ ảnh hưởng rất lớn đến các công ty hoạt động sản xuất kinh doanh thơng thường. Vì vậy, nếu khơng loại bỏ các công ty này khỏi mẫu, sẽ làm chỉ tiêu nợ trong nghiên cứu không phải ánh đúng nhu cầu phân tích cán cân nợ hợp lý.
3.2 Mơ hình nghiên cứu chung:
Mơ hình hồi quy kinh tế tác giả sử dụng theo Guest (2009): �
�� � = � + �� � ���������� + ��� ���� + ���
�
��� � +
������� + ������ + ��������� + � (*)
Lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) là thước đo khá phổ biến để đo lường biển hiện giá trị công ty: Yermack (1996) Eisenberg, Sundgren và Wells (1998) Bhagat và Black (2002), Guest (2009). ROA được tính bằng lợi nhuận hoạt động trước khấu hao chia tổng tài sản. Ở Việt Nam, ROA thường tính bằng lợi nhuận sau thuế. Tuy nhiên, lợi nhuận sau thuế bị tác động từ sự thay đổi thuế thu nhập doanh nghiệp. Lợi nhuận trước thuế không đổi giữa năm t và năm t - 1 nhưng tỷ lệ thuế thu nhập doanh nghiệp tăng, làm lợi nhuận sau thuế của năm t nhỏ hơn. Sự thay đổi này không phản ánh hiệu quả làm việc của Hội đồng quản trị. Do đó, tác giả lựa chọn lợi nhuận hoạt động trước khấu hao hay lợi nhuận trước thuế
trước khấu hao, và không bao gồm lợi nhuận khác. Lợi nhuận khác là lợi nhuận bất thường và không chịu sự quản lý của Hội đồng quản trị. Nếu như lợi nhuận bất thường lớn (như nợ khơng thể thu hồi đã xóa sổ trong thời gian trước, nhưng bất ngờ thu được trong năm nay), ROA khơng phản ánh chính xác ảnh hưởng của Hội đồng quản trị lên giá trị doanh nghiệp. Do đó, tác giả loại trừ khoản này khỏi tỷ lệ ROA.
Ln Boardsize: Yermack (1996), Guest (2009) và các nghiên cứu về quy mô và đặc điểm Hội đồng quản trị đều sử dụng thước đo này: logarit tự nhiên của số thành viên trong Hội đồng quản trị.
Các nghiên cứu trước đây Raheja (2005), Coles, Daniel và Naveen (2007), Boone, Field, Karpoff, và Raheja (2007),Linck, Netter và Yang (2008) cho rằng cấu trúc Hội đồng quản trị ảnh hưởng đến chi phí liên quan và lợi ích tổ chức của cơng ty. Cấu trúc Hội đồng quản trị tác động đến chi phí kiểm sốt và lợi ích cá nhân trong việc kiểm sốt bề mặt của cơng ty. Do đó, nghiên cứu của tơi sử dụng các biến kiểm soát được đề nghị như sau:
Ln age: logarit tự nhiên thời gian công ty niêm yết trên sàn
Ln size: logarit tự nhiên của quy mô công ty. Quy mô công ty (Firm size): Yermack (1996) and Coles, Daniel and Naveen (2007) đã đề nghị sử dụng vốn cổ phần theo giá thị trường điều chỉnh theo lạm phát.
Tỷ lệ nợ (Debt): Nghiên cứu của Graham et al.(2004), Khanna & Tice (2005), hay Bebchuk và các cộng sự (2009), họ tính tỷ lệ nợ bằng tổng nợ (nợ ngắn hạn + nợ dài hạn) chia cho tổng tài sản. Có các thước đo khác để tính tỷ lệ nợ như: nợ dài hạn trên tổng tài sản (Anderson et al. 2000) hay tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (Comment & Jarrell 1995). Guest (2009) tính tỷ lệ nợ trên tổng nợ và vốn chủ sở hữu. Tôi sử dụng cách tính của Guest.
STDDEV: độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi của chứng khoán qua 12 tháng trong năm nghiên cứu.
3.3 Đo lường các biến trong mơ hình
ROAit: tổng (lợi nhuận hoạt động + khấu hao) chia tổng tài sản trong năm t của công ty i. Trên báo cáo kết quả kinh doanh, lợi nhuận hoạt động bao gồm lợi nhuận từ hoạt đồng kinh doanh (mã số 30) và lợi nhuận từ đầu tư liên kết, liên doanh (mã số 41). Lợi nhuận hoạt động cịn có thể tính bằng lợi nhuận trước thuế trừ đi lợi nhuận khác. Khấu hao được tính là khấu hao tài sản cố định lấy từ bảng báo cáo lưu chuyển tiền tệ.
Boardsizeit: Số thành viên Hội đồng quản trị trong năm t của công ty i.
Trong năm nếu Hội đồng quản trị có sự thay đổi, sự thay đổi này phải duy trì ít nhất 6 tháng trước thời điểm kết thúc năm t thì được tính cho năm t. Nếu sự thay đổi này khơng được 6 tháng thì tác giả lấy cấu trúc Hội đồng quản trị trước thay đổi, để xác định số thành viên Hội đồng quản trị, thành viên nội bộ, thành viên độc lập, có thành viên nữ hay sự kiêm nhiệm.
Thành viên nội bộ (Insiders): số thành viên nằm trong ban giám đốc, hay nhân viên của công ty, bao gồm cả các cán bộ phụ trách Đồn, Đảng trong cơng ty. Thành viên độc lập (Outsiders): số thành viên mà không phải là thành viên nội bộ.
Nếu trong báo cáo thường niên không thể hiện số thành viên độc lập, tác giả xem chi tiết thông tin cá nhân của các thành viên Hội đồng quản trị để xác định số thành viên độc lập và thành viên nội bộ. Tuy nhiên, một số công ty nhỏ niêm yết trên sàn trong năm đầu tiên khơng có báo cáo thường niên, tác giả xác định số thành viên độc lập và thành viên nội bộ dựa theo báo cáo tài chính. Trong báo cáo tài chính, danh sách thành viên Ban Giám Đốc, Hội đồng quản trị, Ban Kiểm Soát thể hiện trong phần báo cáo của Ban Giám Đốc. Các thành viên Hội đồng quản trị không nằm trong Ban Giám Đốc, Ban Kiểm Sốt thì được xác định là thành viên độc lập.
Duality: biến giả có giá trị 1 nếu cơng ty i có chủ tịch Hội đồng quản trị kiêm nhiệm tổng giám đốc điều hành trong năm t, ngược lại có giá trị 0.
Women: biến giả có giá trị 1 nếu cơng ty i có thành viên Hội đồng quản trị nữ trong năm t, ngược lại có giá trị 0.
Ageit: số năm cơng ty i niêm yết trên sàn chứng khốn tính tại thời điểm năm t. Size it: Vốn cổ phần của công ty i theo giá trị trường (ME) điều chỉnh theo chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong năm t. Cơng thức tính:
� ��� = ��� � 𝑖𝑖 ���𝑖 = �������� ���������� ���� ��� � ∗ � � � � � � � � � � � � � � ��𝑖
Trong đó, � ����� ���� ��𝑖𝑖 là giá chứng khoán i lấy tại ngày giao dịch cuối năm t.
Số lượng cổ phiếu i đang lưu hành (Outstanding) trong năm t. Dữ liệu này cũng được thu thập từ website Stoxbiz.
Chỉ số giá tiêu dùng trong năm t được lấy từ dữ liệu thống kê theo năm của tổng cục thống kê. Chọn năm 2007 là năm gốc (CPI=1), tác giả tính lại CPI theo năm 2007.
Tobin Q it: (tổng tài sản + vốn cổ phần theo giá trị trường – vốn góp theo giá trị
sổ sách) chia tổng tài sản năm t của chứng khoán i.
Tỷ suất sinh lợi chứng khoán (Share return) là tổng tỷ suất sinh lợi của 12 tháng năm năm t của chứng khoán i. Tỷ suất sinh lợi từng tháng được tính
��� =
𝑖𝑖,𝑖−𝑖𝑖,𝑖 −1
𝑖𝑖,𝑖−1
, trong đó Pi,t, Pi,t-1 là giá chứng khốn i cuối tháng t, t-1, giá
này là giá đóng cửa đã được điều chỉnh cổ tức cổ phiếu, cổ phiếu thưởng và cổ tức tiền mặt. Giá chứng khoán được thu thập từ website Stoxbiz. Một số chứng khốn khơng lấy được giá ngày cuối tháng thì lấy giá ngày trước đó mà chứng khốn có thực hiện giao dịch.
STDDEVit: độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi chứng khoán 12 tháng trong năm t của công ty i.
Debtit: tổng (nợ ngắn hạn + nợ dài hạn) chia tổng (nợ ngắn hạn + nợ dài hạn + vốn góp của chủ sở hữu) trong năm t của cơng ty i. Vốn góp của chủ sở hữu là khoản mục vốn chủ sở hữu (mã số 411) trong báo các kết quả kinh doanh.
DASit: sự thay đổi tài sản cố định vơ hình trong năm t so với năm t-1 chia doanh thu thuần của công ty i.
3.4 Phương pháp phân tích
3.4.1 Lập bảng thống kê các biến trong mơ hình.
Thống kế giá trị trung binh, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, phương sai của các biến. Từ đó đánh giá tổng quan mẫu quan sát.
Lập ma trận tương quan giữa các biến quan tâm và các biến đo lường giá trị doanh nghiệp. Xác định sơ bộ mối quan hệ giữa quy mô Hội đồng quản trị và giá trị doanh nghiệp
3.4.2 Lựa chọn mơ hình phù hợp
Mơ hình hồi quy kinh tế tác giả sử dụng theo Guest (2009):
���� �= � + �1 �� ����� ���� 𝑖𝑖 + �2�� �� 𝑖𝑖 + �3�� ���������������� 𝑖𝑖 + �4����𝑖𝑖 +
�5����� + �6������𝑖𝑖 + � (*)
Hồi quy phương trình (*) theo phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu (OLS). Đồng thời, hồi quy áp dụng các hiệu ứng:
Không hiệu ứng (Pooled OLS hay gọi là OLS cổ điển)
Hiệu ứng cố định (Fixed Effect Model)
Hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effect Model)
Trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng phân tích hồi qui theo 3 phương pháp Pooled, Random Effect, và Fixed Effect. Trong đó, mơ hình hồi cổ điển, bỏ qua bình diện khơng gian và thời gian của dữ liệu kết hợp. Tức là mơ hình ước lượng hồi qui OLS thông thường, nghĩa là ảnh hưởng của từng cá nhân là như nhau trong mẫu. Mơ hình hồi quy OLS với hiệu ứng cố định (FEM) giả định mỗi cơng ty đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích,
FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi cơng ty với các biến giải thích qua đó kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Mơ hình hồi quy OLS với hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) khác với FEM 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 mơ hình ảnh hưởng cố định thì trong mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các công ty được giả sử là ngẫu nhiên và khơng tương quan đến các biến giải thích.
Kết quả ước lượng có bị thiên chệch hay khơng địi hỏi chúng ta phải kiểm sốt các biến nhiễu, cả các biến quan sát được lẫn các biến không quan sát được. Đối với các biến nhiễu quan sát được, chúng ta có thể sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến để kiểm sốt. Đối với các biến nhiễu khơng quan sát được, tuỳ vào đặc điểm khác nhau giữa các đối tượng và thời gian mà chúng ta lựa chọn mơ hình phù hợp: mơ hình hiệu ứng cố định hay hiệu ứng ngẫu nhiên hay không sử dụng hiệu ứng.
Lựa chọn mơ hình phù hợp nhất trong 3 phương pháp trên, sử dụng 3 kiểm định:
Kiểm định F – test được sử dụng để kiểm định phương pháp Fixed Effect và Pooled OLS. Giả thuyết H0: Mơ hình Pool là phù hợp. Giả thuyết H1: Mơ hình FE là phù hợp. Nếu kết quả hồi qui cho P-value <α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu P-value > α thì chấp nhận giả thuyết H0.
Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier (LM test) được sử dụng để kiểm định phương pháp Random Effect và Pooled OLS. Giả thuyết H0: Mơ hình Pool là phù hợp. Giả thuyết H1: Mơ hình RE là phù hợp. Nếu kết quả hồi qui cho P-value <α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu P-value > α thì chấp nhận giả thuyết H0.
Kiểm định Hausman (Hausman 1978) sử dụng để kiểm định phương pháp Fixed Effect và Random Effect. Giả thuyết H0: mơ hình Random effect là phù hợp. Giả thuyết H1: Mơ hình Fixed effect là phù hợp. Nếu kết quả hồi qui cho P-value <α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu P-value > α thì chấp nhận giả thuyết H0.
Từ 3 kiểm định chọn ra mơ hình phù hợp nhất với dữ liệu
Kiểm định mơ hình thỏa các giả thiết của hồi quy OLS:
Sau khi chọn được mơ hình phù hợp nhất với dữ liệu, mơ hình cần kiểm định tính ổn định và phù hợp của mơ hình thơng qua kiểm định các giả thiết của hồi quy OLS.
Thơng thường mơ hình OLS tốt khi nó khơng xuất hiện các vấn đề đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi. Tuy nhiên, trong dữ liệu bảng đa cộng tuyến ít ảnh hưởng đến kết quả hồi quy của mơ hình. Bởi vì mơ hình khắc phục tự tương quan thì đa cộng tuyến cũng được khắc phục.
Kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Durbin – Watson. Kết quả phù hợp thì hệ số Durbin – Watson phải nằm trong khoảng từ 1 đến 3 là ít có hiện tượng tự tương quan. Bài nghiên cứu thay bằng kiềm định
Wooldridge test. Giả thuyết H0: Khơng có tự tương quan bậc 1. Giả
thuyết H1: Tự tương quan bậc 1 tồn tại. Nếu kết quả hồi qui cho P- value <α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu P-value > α thì chấp nhận giả thuyết H0.
Kiểm định phương sai thay đổi bằng Kiểm định White. Mục đích của kiểm định là kiểm định giả thuyết về sự không đổi của phương sai. Bài nghiên cứu thay bằng kiềm định Likelihood-ratio test. Giả thiết H0:
khơng có phương sai thay đổi. Giả thiết H1: Phương sai thay đổi. Nếu kết quả hồi qui cho P-value <α thì bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại nếu P-value > α thì chấp nhận giả thuyết H0.
Nếu khơng xuất hiện ba hiện tượng trên thì mơ hình đã chọn là mơ hình hồi quy tốt và ổn định. Nếu xuất hiện một trong ba hiện tượng thì mơ hình cần khắc phục bằng việc hồi quy mơ hình đã chọn sử dụng sai số đúng và gom nhóm phần dư theo từng cơng ty (Cluster ID).
Xem xét vấn đề nội sinh
Nhiều nghiên cứu trước đây luôn nhấn mạnh giá trị doanh nghiệp trong hiện tại và tương lai sẽ xác định quy mô Hội đồng quản trị (Lehn, Sukesh, and Zhao 2004; Boone et al. 2007; Coles, Daniel, and Naveen 2008; Guest 2009; Linck, Netter, and Yang 2008). Hermalin and Weisbach (1988) cũng cho rằng khi biểu hiện giá trị doanh nghiệp kém, thành viên độc lập được gia tăng trong Hội đồng quản trị. Việc gia tăng thành viên độc lập sẽ khơng làm tăng chi phí cho thành viên nội bộ. Do đó, quy mơ Hội đồng quản trị sẽ tăng. Tuy nhiên, chưa hẳn biểu hiện giá trị công ty thấp mà nguyên nhân đến từ Hội đồng quản trị và ngược lại. Do đó, việc ước lượng OLS, FE hay RE và thậm chí FE cluster ID đều bị lệch do hiện tượng nội sinh.
Một số nghiên cứu gần đây luôn nhấn mạnh vấn đề nội sinh khi xem xét quan hệ quy mô Hội đồng quản trị và giá trị doanh nghiệp. Biến nội sinh là những biến độc lập có sự tương quan với phần dư. Ở góc độ kinh tế lượng, sự xuất hiện biến nội sinh sẽ dẫn đến các trường hợp như bỏ biến, sai số trong biến, hoặc được xác định đồng thời qua các biến giải thích khác. Trong các trường hợp này, OLS khơng cịn phù hợp với những thông số ước lượng tin cậy. Phương pháp tổng quát để giải quyết vấn đề này là ước lượng biến công cụ.
Trong vấn đề này, Guest (2009) sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu 2 giai đoạn (2SLS) để khắc phục vấn đề nội sinh. Trong giai đoạn đầu hồi quy 2SLS, Guest xem xét quy mô Hội đồng quản trị (board size) là biến nội sinh. Biến nội sinh được ước lượng bằng các biến size, age, debt, R&D, Stddev, % Outsiders, No. outsiders, No.insiders, No.segments, Board ownership, ROA, Tobin Q, Share return. Ngoài ra Guest còn thêm biến FCF và tập trung ngành
(industry concentration). Bước tiếp theo là ước lượng mô hình 2SLS. Kết quả là, kiểm định nội sinh khẳng định 2 biến cơng cụ được thêm vào thì ngoại sinh liên