PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU - KHUNG LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN- 123docz.net

CHƯƠNG 2 KHUNG LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

3.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 12.0 để xem xét mối quan hệ giữa cấu trúc sở hữu, quản trị cơng ty và giá trị doanh nghiệp.

Với mơ hình nghiên cứu có dữ liệu dạng bảng11, việc ước lượng phụ thuộc vào các giả định về tung độ gốc, hệ số độ dốc và số hạng sai số. Một vài khả năng về các giả định có thể xảy ra (Hsiao, 2003): (i) hệ số độ dốc và tung độ gốc là hằng số theo thời gian và đơn vị chéo (cá nhân), và số hạng sai số thể hiện sự khác nhau theo thời gian và theo các cá nhân; (ii) các hệ số độ dốc là hằng số nhưng tung độ gốc thay đổi theo cá nhân; (iii) các hệ số độ dốc là hằng số nhưng tung độ gốc thay đổi theo cá nhân và thời gian; (iv) tất cả các hệ số (tung độ gốc cũng như các hệ số độ dốc) đều thay đổi theo cá nhân; (v) tung độ gốc cũng như các hệ số độ dốc đều thay đổi theo cá nhân và theo thời gian. Với dữ liệu nghiên cứu dạng bảng, phương pháp nghiên cứu được sử dụng để ước lượng bao gồm hồi quy theo phương pháp gộp (Pooled OLS), mơ hình tác động cố định (Fixed Effects Model, FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model, REM).

 Phương pháp gộp (Pooled OLS)

Phương pháp gộp là cách tiếp cận đơn giản nhất, bỏ qua bình diện khơng gian và thời gian của dữ liệu kết hợp và chỉ ước lượng hồi quy OLS thông thường. Phương pháp này được thực hiện với giả định tất cả các hệ số (hệ số độ dốc và tung độ gốc) đều không đổi theo thời gian và không gian [giả định (i)]. Điều này đồng nghĩa với việc xếp chồng lên nhau các quan sát của từng đơn vị chéo. Do đó, mơ hình được hồi quy theo phương pháp này có thể bóp méo mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến giải thích.

11 Dữ liệu dạng bảng là sự kết hợp giữa dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu chéo (không gian). Dữ liệu chéo có thể là cá nhân, cơng ty, tiểu bang, quốc gia. Trong đề tài này, dữ liệu chéo là cơng ty. Do đó, tác giả sử dụng thuật ngữ “công ty” đại diện cho các đơn vị vi mô trong dữ liệu chéo.

 Mơ hình tác động cố định (Fixed Effects Model, FEM)

Mơ hình FEM giúp nhà nghiên cứu giải quyết hạn chế của phương pháp gộp. Ước lượng FEM cho rằng mỗi cá nhân có thể có những đặc điểm riêng, vì vậy tung độ gốc trong mơ hình hồi quy được phép khác nhau giữa các cá nhân. Để xem xét các tung độ gốc khác nhau, ta có thể sử dụng các biến giả. Mơ hình FEM sử dụng biến giả được gọi là mơ hình biến giả bình phương tối thiểu (Least Square Dummy Variable, LSDV). Mơ hình FEM phù hợp trong những tình huống mà tung độ gốc của mỗi công ty tương quan với một hay nhiều biến độc lập. Nhược điểm của LSDV là làm mất nhiều bậc tự do khi số đơn vị N rất lớn (N là số lượng đơn vị chéo), vì phải đưa vào (N-1) biến giả (nhưng khống chế số hạng tung độ gốc chung). Mơ hình FEM giúp nhà nghiên cứu giải quyết được các giả định (ii), (iii), (iv) được nêu ở trên.

 Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model, REM)

Mặc dù ước lượng FEM có lợi thế hơn Pooled OLS do không yêu cầu các giả định khắt khe nhưng lại làm mơ hình mất đi nhiều bậc tự do, nhất là đối với dữ liệu có N lớn. Một phương án khác thay cho mơ hình FEM là mơ hình REM hay mơ hình các thành phần sai số (Error Components Model, ECM). Mơ hình ECM giả định tung độ gốc của một đơn vị riêng lẻ được rút ngẫu nhiên từ một tập hợp lớn hơn nhiều với một trị trung bình khơng đổi. Tung độ gốc cơng ty khi đó được biểu thị như sự sai lệch so với trị trung bình khơng đổi này. Mơ hình ECM thích hợp trong những tình huống mà tung độ gốc (ngẫu nhiên) của từng đơn vị không tương quan với các biến giải thích.

Nghiên cứu này có sử dụng biến dummy về cấu trúc kim tự tháp. Dữ liệu sau khi thu thập cho thấy khơng có sự thay đổi theo thời gian ở mỗi cơng ty. Vì vậy, nghiên cứu khơng sử dụng mơ hình FEM để ước lượng. Khi đó, mơ hình nghiên cứu được thực hiện theo Pooled OLS và REM. Kiểm định LM (Breusch-Pagan Lagrange Multiplier) được sử dụng để lựa chọn mơ hình phù hợp. Cuối cùng, phương pháp bình phương tối thiểu hai giai đoạn (Two- stage least-squares – 2SLS) được áp dụng để khắc phục hiện tượng nội sinh của mơ hình nghiên cứu.

3.3. GIẢ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.3.1. Giả thuyết nghiên cứu

Sở hữu gia đình và giá trị doanh nghiệp

Các học giả từ lâu đã thừa nhận cấu trúc sở hữu có ảnh hưởng quan trọng đến hiệu quả hoạt động và giá trị doanh nghiệp (Shleifer & Vishny, 1997). Cùng với sự sở hữu tập trung và đối tượng nắm giữ cổ phần của công ty chưa đa dạng, các thành viên gia đình sẽ có nhiều lợi thế trong việc giảm thiểu vấn đề đại diện, góp phần làm gia tăng giá trị doanh nghiệp. Ở mức độ thấp, sở hữu quản lý sẽ tạo nên một giá trị tăng thêm thông qua sự liên kết lợi ích giữa cổ đơng bên ngồi và bên trong doanh nghiệp (Morck, Shleifer, & Vishny, 1988). Tuy nhiên, ở mức độ cao, sở hữu quản lý có thể phá hủy lợi ích của cơng ty, tạo nên xung đột đại diện giữa nhà quản lý và các cổ đông (loại I). Đối với các cơng ty gia đình, xung đột này cịn có thể xảy ra giữa các cổ đông lớn với cổ đông bên ngồi và/hoặc cổ đơng khơng nắm quyền kiểm sốt (loại II). Khi đó, các thành viên gia đình sẽ có cơ hội và khả năng đạt được lợi ích dựa trên chi phí của các cổ đông không nắm quyền kiểm soát (Fama & Jensen, 1983).

Với hai hướng lập luận như trên, các bằng chứng thực nghiệm cũng chưa có sự thống nhất. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu có sự phân biệt rõ ràng giữa các thị trường. Ở các thị trường phát triển, đặc biệt là Hoa Kỳ, sở hữu gia đình sẽ giúp cơng ty hoạt động hiệu quả hơn (Anderson & Reeb, 2003; Villalonga & Amit, 2006) trong khi kết quả này hoàn toàn ngược lại ở các thị trường đang phát triển (Lins, 2003). Việt Nam là quốc gia mà ở đó các quyền hợp pháp chưa hoàn chỉnh cũng như hành lang bảo vệ các nhà đầu tư chưa cao. Kết hợp với quan điểm của Connelly, Limpaphayom, & Nagarajan (2012) và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây ở các thị trường đang phát triển, tác giả cho rằng các công ty gia đình tại Việt Nam có tồn tại xung đột đại diện loại II. Từ đó, đặt ra giả thuyết về mối quan hệ giữa sở hữu gia đình và giá trị doanh nghiệp:

Cấu trúc kim tự tháp và giá trị doanh nghiệp

Để gia tăng sự kiểm sốt, các cơng ty gia đình và thành viên sáng lập có thể sử dụng cấu trúc sở hữu kim tự tháp. Cách thức này cho phép các chủ sở hữu phát huy quyền biểu quyết đáng kể với một mức nắm giữ cổ phiếu ít hơn. Hậu quả tiềm ẩn của q trình này là các cổ đơng kiểm sốt có thể chiếm đoạt lợi ích của các cổ đơng khơng nắm quyền kiểm sốt (Faccio, Lang, & Young, 2002). Như vậy, một sự gia tăng quyền biểu quyết thông qua cấu trúc sở hữu kim tự tháp sẽ làm phát sinh vấn đề đại diện, gây phương hại đến giá trị doanh nghiệp. Nói cách khác, giá trị doanh nghiệp có xu hướng giảm một khi tồn tại sự chênh lệch giữa quyền sở hữu và quyền biểu quyết (và/hoặc quyền kiểm soát).

Giả thuyết H2: Sự tồn tại cấu trúc kim tự tháp sẽ làm giảm giá trị doanh nghiệp.

Quy mô HĐQT và giá trị doanh nghiệp

Trên thế giới, có hai quan điểm trái ngược khi xem xét mối quan hệ giữa quy mô HĐQT và giá trị doanh nghiệp.

Quan điểm thứ nhất cho rằng quy mô HĐQT càng lớn sẽ làm giảm hiệu quả hoạt động và giá trị doanh nghiệp do xảy ra hiện tượng kẻ ăn theo (free-rider) của cấp quản lý cũng như gia tăng tính tư lợi (Lipton & Lorsch, 1992; Yermack, 1996). Song song đó, sự phối hợp và truyền tải thông tin cũng sẽ kém hiệu quả và có thể xảy ra các xung đột do thiếu sự gắn kết. HĐQT có quy mơ lớn sẽ mang tính biểu tượng hơn là thực hiện chức năng giám sát, đồng thời việc đưa ra các quyết định cũng chậm hơn.

Quan điểm thứ hai cho rằng quy mô HĐQT càng lớn sẽ làm tăng hiệu quả hoạt động và giá trị doanh nghiệp (Pfeffer, 1972; Klein, 1998; Coles, Daniel, & Naveen, 2008). Quan điểm này được hỗ trợ bởi lý thuyết quản lý. Một HĐQT có quy mơ lớn sẽ có hệ thống dữ liệu và thơng tin tốt hơn, gia tăng tính chủ động trong cơng tác ra quyết định cũng như ngăn chặn được các quyết định bất hợp lý của CEO. Đồng thời, HĐQT gồm hai nhóm (i) thành viên tham gia quản lý

và (ii) thành viên độc lập/ không tham gia điều hành. Các thành viên độc lập có nhiều kiến thức và kinh nghiệm trên thị trường tài chính trong khi các thành viên quản lý ln có những hiểu biết sâu về tình hình hoạt động và đặc thù kinh doanh của công ty. Quy mô HĐQT càng lớn dẫn đến số lượng thành viên trong hai nhóm càng nhiều. Sự phối hợp giữa hai nhóm này sẽ giúp HĐQT có những quyết định đúng đắn trong cơng tác quản trị, từ đó bảo vệ lợi ích của cổ đông và gia tăng giá trị doanh nghiệp (Baysinger & Butler, 1985).

Tương tự, bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ này cũng chưa có sự thống nhất. Mal & Li (2001) và Adam & Mehran (2005) tìm thấy mối quan hệ dương trong khi các nghiên cứu trước đó tìm thấy một kết quả ngược lại (Yermack, 1996; Barnhart & Rosenstein, 1998; Hermalin & Weisbach, 2003) hoặc không tương quan (Bennedsen, Kongsted, & Nielsen, 2004). Tại Việt Nam, triết lý kinh doanh và phong cách điều hành có sự khác biệt so với quốc tế, theo đó cơng tác chia sẻ quyền lực không được chú trọng (Truong, Swierczek, & Dang, 1998). Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đặt ra như sau:

Giả thuyết H3: Quy mô HĐQT càng lớn sẽ làm giảm giá trị doanh nghiệp.

Tính độc lập của HĐQT và giá trị doanh nghiệp

Đến nay, đã có nhiều nghiên cứu đề cập đến vai trị quan trọng của tính độc lập trong HĐQT. Một HĐQT càng nhiều thành viên độc lập sẽ thực hiện có hiệu quả chức năng giám sát và hoạt động thiên về lợi ích của cổ đơng. Đồng thời, các thành viên này ít phải đối mặt với các khó khăn về tài chính (Elloumi & Gueyié, 2001) và nếu có thì những cơng ty có HĐQT mang tính độc lập cao sẽ ít rơi vào tình trạng phá sản hơn (Daily, Dalton, & Cannella, 2003).

Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ này khơng có sự thống nhất. Rosenstein & Wyatt (1990) tìm thấy mối tương quan dương giữa tính độc lập của HĐQT và giá trị doanh nghiệp trong khi các nghiên cứu khác tìm thấy kết quả ngược lại (Yermack, 1996) hoặc không tương quan (Baysinger & Butler, 1985; Bhagat & Black, 1998). Tại Việt Nam, công khai minh bạch vẫn là vấn

đề lớn được các cổ đơng quan tâm. Vì vậy, việc duy trì một HĐQT có nhiều thành viên độc lập sẽ góp phần giải quyết vấn đề người đại diện. Vì vậy, giả thuyết được đặt ra như sau:

Giả thuyết H4: Tính độc lập của HĐQT sẽ làm tăng giá trị doanh nghiệp.

Bộ chỉ số đánh giá cách thức quản trị công ty (CGI) và giá trị doanh nghiệp

Đến nay, cách thức quản trị công ty trong các nghiên cứu thường được đại diện bởi hai cách (i) các biến số thơng thường như quy mơ HĐQT, tính độc lập của HĐQT, sự kiêm nhiệm và/hoặc (ii) các chỉ số quản trị công ty. Nếu như các biến thông thường không đại diện một cách đầy đủ cách thức quản trị cơng ty thì các chỉ số quản trị công ty hiện tại (Gompers, Ishii, & Metrick, 2003; Brown & Caylor, 2006; Bebchuk, Cohen, & Ferrell, 2009) rất khó áp dụng cho thị trường châu Á (Connelly, Limpaphayom, & Nagarajan, 2012). Bộ chỉ số CGI do Connelly, Limpaphayom, & Nagarajan (2012) xây dựng được đánh giá là bộ chỉ số khá đầy đủ và có thể định lượng một cách tổng thế nhất về chất lượng của cách thức quản trị công ty. Các cơng ty có điểm số CGI cao sẽ đại diện cho mơi trường cai quản cơng ty hiệu quả, góp phần gia tăng giá trị doanh nghiệp.

Kết quả nghiên cứu của Connelly, Limpaphayom, & Nagarajan (2012) cho thấy CGI và giá trị doanh nghiệp có mối quan hệ cùng chiều khi xét ở góc độ tổng thể. Tuy nhiên, cách thức quản trị cơng ty tốt (tương ứng CGI cao) có thể bị vơ hiệu hóa khi tồn tại cấu trúc kim tự tháp. Trong trường hợp này, mối quan hệ giữa CGI và giá trị doanh nghiệp khơng có ý nghĩa thống kê. Ngồi ra, mặc dù chỉ số quản trị công ty được nhiều học giả sử dụng nhưng việc sử dụng CGI vẫn còn khiêm tốn, nhất là các thị trường đang phát triển vì tính phức tạp và cơng phu về dữ liệu để tính tốn bộ chỉ số này. Đồng thuận với lập luận và kết quả của Connelly, Limpaphayom, & Nagarajan (2012), giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa CGI và giá trị doanh nghiệp được tác giả phát biểu như sau:

Giả thuyết H5: Công ty có điểm số CGI lớn sẽ làm gia tăng giá trị doanh nghiệp.

3.3.2. Mơ hình nghiên cứu

Lược khảo các lý thuyết và kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy cấu trúc sở hữu, quản trị cơng ty và giá trị doanh nghiệp có mối quan hệ với nhau. Trên nền tảng các nghiên cứu trước đây và các giả thuyết nghiên cứu được xác định, tác giả tiến hành xây dựng mơ hình nghiên cứu. Mơ hình đầu tiên được xác định như sau:

 Về cách thức quản trị công ty, nghiên cứu tập trung xem xét ảnh hưởng của đặc tính quản trị cơng ty đến giá trị doanh nghiệp như quy mơ HĐQT, tính độc lập của HĐQT;

 Về cấu trúc sở hữu, như đã trình bày ở chương 02, cấu trúc sở hữu được phân thành nhiều hình thức khác nhau: sở hữu tập trung, sở hữu tổ chức, sở hữu nước ngoài. Theo Connelly, Limpaphayom, & Nagarajan (2012), cách thức quản trị cơng ty có thể bị vơ hiệu hóa ở các cơng ty gia đình có tồn tại cấu trúc kim tự tháp. Do đó, nghiên cứu này chỉ tập trung xem xét ảnh hưởng của sở hữu gia đình đến giá trị doanh nghiệp;

 Bên cạnh các biến số của cấu trúc sở hữu và quản trị công ty, các biến số đại diện cho đặc tính cơng ty cũng được cho là có ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp. Trong nghiên cứu này, các biến số đại diện cho đặc tính cơng ty được xem như các biến kiểm sốt, bao gồm (i) quy mơ cơng ty; (ii) thời gian hoạt động của công ty; (iii) tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản; (iv) chi tiêu vốn; và

(v) địn bẩy tài chính.

Khi đó, mơ hình nghiên cứu ban đầu được đề xuất như sau: FVit = β0 + β1 BOD_SIZEit

+ β2 BOD_INDit + β3 FAM_OWNit + β4 FAM_OWN 2 it

+ β5 SIZEit + β6 FIRM_AGEit + β7 ROAit

Trong đó:

FV : Giá trị doanh nghiệp (Biến phụ thuộc) BOD_SIZE : Quy mơ HĐQT (Biến giải thích)

BOD_IND : Tính độc lập của HĐQT (Biến giải thích) FAM_OWN : Sở hữu gia đình (Biến giải thích)

SIZE : Quy mơ cơng ty (Biến kiểm sốt)

FIRM_AGE : Thời gian hoạt động của cơng ty (Biến kiểm sốt) ROA : Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (Biến kiểm soát) CAP_EXP : Chi tiêu vốn (Biến kiểm sốt)

LEVER : Địn bẩy tài chính (Biến kiểm sốt)

Sau đó, tác giả tiếp tục bổ sung các biến giải thích vào mơ hình (3.1), cụ thể: Mơ hình (3.2) thêm vào biến giả là biến “WEDGE_DUMMY” để cho thấy sự hiện diện của việc gia tăng quyền biểu quyết thông qua cấu trúc sở hữu dạng kim tự tháp. Với WEDGE_DUMMY là biến giả, nhận giá trị 0 nếu WEDGE bằng một (1) và nhận giá trị một (1) nếu tỷ lệ này nhỏ hơn một (1). Khi đó, mơ hình (3.2) được viết lại như sau:

FVit = β0 + β1 WEDGE_DUMMYit + β2 BOD_SIZEit

+ β3 BOD_INDit + β4 FAM_OWNit + β5 FAM_OWN 2 it

+ β6 SIZEit + β7 FIRM_AGEit + β8 ROAit

+ β9 CAP_EXPit + β10 LEVERit + εit (3.2)

Mơ hình (3.3) thêm vào biến “CGI”, đây là chỉ số đo lường quản trị công ty, được đánh giá từ 5 nhóm chỉ tiêu thành phần với 117 tiêu chí cụ thể và tính