3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu:
3.3. Mơ hình nghiên cứu:
3.3.2. Mô hình tác động cố định (Fixed effect model –FEM):
Mơ hình hồi quy tác động cố định được viết dưới dạng:
TQit = αi + β1 CEOit +β2 BOARDit +β3INSIDEit +β4 NONEit +β5OWNERit + β6LNSIZEit + β7LNAGEit + β8DEBTit +εit (3)
ASSETSit = αi + β1 CEOit +β2 BOARDit +β3INSIDEit +β4 NONEit +β5OWNERit + β6LNSIZEit + β7LNAGEit + β8DEBTit + εit (4)
Trong đó:
βk là ma trận cột thể hiện hệ số gốc chung không thay đổi cho tất cả các đối tượng trong mẫu.
μit = αi + εit. Sai số của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển được tách làm hai thành phần. Thành phần αi đại diện cho các yếu tố không quan sát được khác nhau giữa các đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian. Thành phần εit đại diện cho những yếu tố không quan sát được khác nhau giữa các đối tượng và thay đổi theo thời gian.
3.3.3. Mơ hình tác động ngẫu nhiên (Random effect model – REM):
Mơ hình tác động ngẫu nhiên được viết dưới dạng:
TQit = α + β1 CEOit +β2 BOARDit +β3INSIDEit +β4 NONEit +β5OWNERit + β6LNSIZEit + β7LNAGEit + β8DEBTit + ωi +εit (5)
ASSETSit = α + β1 CEOit +β2 BOARDit +β3INSIDEit +β4 NONEit +β5OWNERit + β6LNSIZEit + β7LNAGEit + β8DEBTit + ωi +εit (6)
Trong đó:
βk là ma trận cột thể hiện hệ số gốc chung không thay đổi cho tất cả các đối tượng trong mẫu.
αi = α + ωi. Thành phần αi đại diện cho các yếu tố không quan sát được khác nhau giữa các đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian lại được phân chia làm hai thành phần: Thành phần bất định α, Thành phần ngẫu nhiên ωi.
Giả định rằng, ωi cho mỗi đối tượng được rút ra từ một phân phối xác suất độc lập với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai khơng đổi, đó là, E(ωi) = 0 Var(ωi) = sω2
Cov(ωi,ωs) = 0. N biến ngẫu nhiên ωi được gọi tác động ngẫu nhiên (random effects). Mơ hình tác động ngẫu nhiên có thể được viết lại:
TQit = α + β1 CEOit +β2 BOARDit +β3INSIDEit +β4 NONEit +β5OWNERit + β6LNSIZEit + β7LNAGEit + β8DEBTit +vit (7)
ASSETSit = α + β1 CEOit +β2 BOARDit +β3INSIDEit +β4 NONEit +β5OWNERit + β6LNSIZEit + β7LNAGEit + β8DEBTit +vit (8)
Trong đó vit = ωi + εit. Một giả định quan trọng trong mơ hình tác động ngẫu nhiên là thành phần sai số μit khơng tương quan với bất kì biến giải thích nào trong mơ hình.
3.3.4. Kiểm tra phương sai thay đổi, tự tương quan cho phần dư và cách khắc phục: phục:
Do dữ liệu bảng là tập hợp của nhiều đối tượng nên dễ xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi. Trong bài nghiên cứu, Tác giả sử dụng Wald test để kiểm tra phương sai thay đổi. Khi phương sai thay đổi thì ước lượng sẽ khơng cịn hiệu quả, kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy.
Dữ liệu chuỗi thời gian thường tự tương quan. Trong bài nghiên cứu, Tác giả sử dụng Lagrange-Multipliers test để kiểm định tương quan chuỗi. Tương tự phương sai thay đổi, tự tương quan cũng làm ước lượng không hiệu quả, và kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy.
Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan bằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát (General Least Square) để khắc phục phương sai thay đổi, tự tương quan trên dữ liệu bảng.
3.3.5. Kiểm tra nội sinh và cách khắc phục:
Một trong những vấn đề tranh luận trong nghiên cứu gần đây về tác động của quản trị công ty đến giá trị doanh nghiệp và chi phí đại diện là liệu số thành viên Hội đồng quản trị và đòn bẩy được xác định nội sinh. Wen và cộng sự (2002) ủng hộ quan điểm số lượng thành viên Hội đồng quản trị nội sinh khi chỉ ra rằng thành phần Hội đồng quản trị có một khả năng nội sinh được xác định, một số các biến kiểm sốt và hoạt động tài chính cơng ty có thể được xác định nội sinh đồng thời. Biến nội sinh là những biến 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. Do vậy, để giải quyết các vấn đề này, Lars Peter Hansen (1982) đã phát triển đưa thêm biến cơng cụ là biến có quan hệ chặt với biến độc lập, phụ thuộc trong mơ hình cũ nhưng khơng có quan hệ với phần dư. Để ước lượng mơ
hình với biến cơng cụ, người ta dùng nhiều kỹ thuật để xử lý phụ thuộc vào chính mơ hình chúng ta định ước lượng, các kỹ thuật ước lượng phổ biến là: ước lượng hồi quy hai giai đoạn (two-stage least squares-2SLS), và ước lượng mô men tổng quát Generalized method of moments (GMM),… việc xác định kỹ thuật ước lượng nào dựa vào số biến nội sinh và biến công cụ mà chúng ta có được. Phương pháp ước lượng 2SLS hay cịn được gọi là ước lượng biến cơng cụ ảnh hưởng cố định, sử dụng các một hay nhiều biến ngoại sinh quan sát được tức biến cơng cụ có ảnh hưởng đến biến độc lập nhưng khơng ảnh hưởng đến kết quả hồi quy nếu tham gia vào làm biến độc lập. Tuy nhiên phân tích giai đoạn đầu của hồi quy 2SLS thường chỉ ra các biến công cụ là yếu và kết quả ước lượng sẽ bị chệch và không đáng tin cậy tương tự trong cách ước lượng OLS. Ước lượng GMM được giới thiệu bởi Holtz-Eakin, Newey và Rosen (1988); Arellano và Bond (1991), và được phát triển bởi Arellano và Bover (1995), Blondell và Bond (1998). Sai phân bậc một loại bỏ hiện tượng bỏ sót biến chéo khơng quan sát được. Kiểm định sai phân bậc một thu được thông qua GMM bằng cách sử dụng giá trị độ trể của biến giải thích như là cơng cụ cho các biến giải thích.
Kiểm định Durbin-Wu-Hausman (DWH) được sử dụng để kiểm tra hiện tượng nội sinh của giá trị doanh nghiệp và cấu trúc chi phí đại diện và một số biến khác. DWH được Davidson và MacKinnon (1993) đề xuất bằng cách hình thành biến phần dư trong mơ hình hồi quy biến nghi ngờ nội sinh với các biến chọn làm biến cơng cụ. Sau đó đưa biến phần dư như một biến độc lập ngoại sinh vào mơ hình hồi quy ban đầu. Nếu biến phần dư có ý nghĩa thống kê thì biến nghi ngờ nội sinh được xác nhận. Nếu kết quả của kiểm định DWH cho nội sinh là có ý nghĩa, thì mơ hình ước lượng GMM được áp dụng để khắc phục vấn đề này.
3.4. Các bước kiểm định thực nghiệm:
Sử dụng phần mềm STATA 11 để phân tích và xử lý các mơ hình trong dữ liệu bảng. Theo trình tự như sau:
Bước 1: Thống kê mô tả nhằm cung cấp bảng tổng hợp mô tả số liệu của các biến. Bước 2: Phân tích sự tương quan giữa các biến độc lập.
Bước 3: Phân tích hồi quy tuyến tính cho biết mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Xử lý bằng cách chạy hồi quy tuyến tính với mơ hình gộp (Pooled Model), mơ hình ảnh hưởng cố định (Fixed Effect Model) và mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effect Model) trên dữ liệu bảng.
Bước 4: Kiểm tra phương sai thay đổi, tự tương quan cho dữ liệu. Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan bằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát (General Least Square) để khắc phục tự tương quan.
Bước 5: Kiểm tra nội sinh cho các biến của mơ hình bằng kiểm định Durbin-Wu- Hausman (DWH).
Bước 6: Ước lượng dữ liệu bảng với biến công cụ bằng cách sử dụng ước lượng Arellano – Bond system GMM.
3.5. Giả thuyết nghiên cứu:
Từ kết quả thực nghiệm của các nghiên cứu trước đây đã được nêu ra trong phần 2 và được tóm tắt ở bảng 2.1. Trong đó, ảnh hưởng của nhân tố sự kiêm nhiệm Giám đốc điều hành đến giá trị thị trường và chi phí đại diện của cơng ty cho nhiều kết quả trái ngược nhau ở những quốc gia khác nhau: tương quang dương, tương quan âm, khơng có ý nghĩa thống kê. Vì thế trong nghiên cứu của mình, Tác giả đưa hai giả thuyết sau:
Giả thuyết 1: Với H0 là khơng có mối tương quan giữa sự kiêm nhiệm của Giám đốc điều hành với giá trị thị trường công ty Việt Nam.
Giả thuyết 2: Với H0 là khơng có mối tương quan giữa sự kiêm nhiệm của Giám đốc điều hành với chi phí đại diện cơng ty Việt Nam.
4. Kết quả nghiên cứu:
Trong phần này, Tác giả sẽ trình bày các kết quả phân tích từ việc tiến hành phân tích theo các bước trong phần phương pháp nghiên cứu:
4.1. Thống kê mô tả các biến:
Bảng 4.1: Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình.
Biến Quan sát Mean Sd Min Max Kurtosis Skewness
TQ 610 0.997 0.443 0.186 3.937 11.184 2.277 ASSETS 610 1.419 1.430 0.030 10.567 13.142 2.771 CEO 610 0.393 0.489 0 1.000 1.190 0.436 BOARD 610 5.874 1.250 4.000 11.000 4.926 1.411 INSIDE 610 0.119 0.161 0.000 0.834 5.944 1.848 NONE 610 0.446 0.215 0 1.000 2.646 0.163 OWNER 610 0.569 0.496 0 1.000 1.077 (0.278) LNSIZE 610 11.967 0.485 11.024 13.744 3.395 0.689 LNAGE 610 2.008 0.409 0.693 2.890 3.419 (0.764) DEBT 610 0.479 0.216 0.031 0.878 1.880 (0.146)
Nguồn:Tác giả tổng hợp dựa trên kết quả xử lý dữ liệu trên Stata11.
Thống kê mô tả cho thấy dữ liệu của Tác giả gồm 610 quan sát từ việc lấy số liệu của 122 công ty trong 5 năm trên HOSE với 2 biến phụ thuộc, 5 biến độc lập và 3 biến kiểm soát đã được giới thiệu trong phần mô tả các biến.
Tỷ số trung bình của giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (TQ: Tobin’s Q) của các công ty Việt Nam năm 2008-2012 là 99.7% cho thấy giá trị thị trường của công ty đang thấp hơn giá trị sổ sách tổng tài sản của công ty. Tỷ số thấp nhất là 18,6% ở mã chứng khoán TYA năm 2012 và cao nhất là 393% VNM năm 2012. Tỷ số này trung bình ở Canada từ 2008-2010 trong nghiên cứu của Gill và Mathur (2011) là 148%, thấp nhất
là 64%, cao nhất 546%. Còn ở Sri Lanka trong nghiên cứu Wellalage và Locke (2011), tỷ số này trung bình từ năm 2006-2010 là 95,4% với độ lệch chuẩn 41% ở công ty con của công ty đa quốc gia và 100.3% với độ lệch chuẩn 0.094 ở các công ty nội địa. Hiệu suất sử dụng tài sản (ASSETS) trung bình ở các cơng ty Việt Nam là 142%, thấp nhất là 3% ở mã KBC năm 2012 và cao nhất 1056,7% ở mã COM năm 2011. Cịn ở Ấn Độ trung bình năm 1997-2003 trong nghiên cứu của Ajay Kumar Garg (2007) là 94.7%. Ở Sri Lanka trong nghiên cứu Wellalage và Locke (2011) là 96.2% ở công ty con của công ty đa quốc gia và 77.1% ở các công ty nội địa.
Theo khoản 3, điều 10, Thông tư 121/2012/TT-BTC ngày 26/7/2012 Quy định về quản trị công ty áp dụng cho các cơng ty đại chúng thì Chủ tịch Hội đồng quản trị không được kiêm nhiệm chức danh Giám đốc (Tổng giám đốc) điều hành trừ khi việc kiêm nhiệm này được phê chuẩn hàng năm tại Đại hội đồng cổ đơng thường niên. Chính vì thế, 39.3% các cơng ty trong mẫu nghiên cứu tại Việt Nam có Chủ tịch Hội đồng quản trị kiêm nhiệm Giám đốc điều hành (CEO), còn lại 61.7% là các cơng ty khơng có Chủ tịch Hội đồng quản trị kiêm nhiệm Giám đốc điều hành. Chan Kaixian và cộng sự (2012) nghiên cứu tại Malaysian cho thấy 87% là có kiêm nhiệm, cịn lại 13% là khơng có kiêm nhiệm. Faleye (2007) nghiên cứu tại Mỹ năm 1990-1994 cho thấy 78% là có kiêm nhiệm, cịn lại 22% là khơng có kiêm nhiệm. Hiện nay, đa số các công ty niêm yết tại Anh cũng như các công ty niêm yết trong khu vực EU đều có trên 80% cơng ty khơng có kiêm nhiệm Giám đốc điều hành.
Quy mơ trung bình của Hội đồng quản trị (BOARD) ở mỗi nước sẽ có sự khác biệt về số lượng chẳng hạn như: Faleye (2007), Cheng (2008) thì quy mơ trung bình của Hội đồng quản trị tại Mỹ là 9 thành viên; Peng Wang (2013) thì quy mơ trung bình của Hội đồng quản trị tại Trung Quốc là 12 thành viên; Gill và Mathur (2011) ở Canada là 7.5 thành viên; Hanoku Bathula (2008) cho thấy quy mô Hội đồng quản trị tại New
Zealand cũng chỉ có 6 thành viên. Cịn theo nghiên cứu của Tác giả ở Việt Nam chỉ khoảng 6 thành viên (mean =5.874).
Về mặt pháp lý tại Việt Nam, theo khoản 1, điều 30, thông tư 121/2012TT-BTC về quản trị Cơng ty đại chúng thì số lượng thành viên Hội đồng quản trị của các cơng ty đại chúng có quy mơ lớn và cơng ty niêm yết phải có ít nhất là năm (05) thành viên Hội đồng quản trị và tối đa mười một (11) thành viên Hội đồng quản trị. Biểu đồ 4.1 cho thấy có trên 57.7% công ty trong mẫu nghiên cứu có quy mơ Hội đồng quản trị là 5 thành viên- theo số lượng tối thiểu theo quy định. 24.6% cơng ty có quy mơ Hội đồng quản trị là 7 thành viên Cao nhất là 11 thành viên và thấp nhất là 4 thành viên. Xem xét các cơng ty có 4 thành viên Hội đồng quản trị trong Hội đồng quản trị trong mẫu nghiên cứu thì chỉ có 4 cơng ty và số lượng 4 thành viên là ở các năm trước 2012 tức trước khi có thơng tư này và đã tăng số lượng lên theo quy định. Jensen (1993) đề xuất quy mô Hội đồng quản trị tốt nhất là 7-8 thành viên; Ajay Kumar Garg (2007) đề xuất quy mô Hội đồng quản trị tối đa là 6 thành viên; Paul M. Guest (2009) đề xuất số lượng quy mô Hội đồng quản trị tốt nhất là dưới 9 thành viên.
Biểu đồ 4.1: Tỷ trọng số lượng thành viên Hội đồng quản trị các công ty ở Việt Nam.
Tỷ lệ sở hữu cổ phiếu phổ thông của Hội đồng quản trị(INSIDE) chiếm trung bình 11.9% so với tổng số cổ phiếu phổ thông đang lưu hành trên thị trường. Tỷ lệ sở hữu thấp nhất là 0.003% ở mã DPM năm 2009 và cao nhất là 83.43% ở mã ST8 năm 2012. Theo nghiên cứu của Faleye (2007) thì tỷ lệ này là 10.21%. Chaghadari (2011) thì tỷ lệ này là 14.23%.
Tỷ lệ thành viên Hội đồng quản trị khơng điều hành (NONE) trung bình chiếm 44.6% so với tổng quy mô Hội đồng quản trị của các công ty trong mẫu nghiên cứu ở Việt Nam. Hầu hết các công ty đều tăng số thành viên Hội đồng quản trị lên để chấp hành đúng quy định của khoản 2, điều 11, thông tư 121/2012TT-BTC là Cơ cấu thành viên Hội đồng quản trị cần đảm bảo sự cân đối giữa các thành viên kiêm điều hành và các
0.82% 57.70% 9.51% 24.26% 3.11% 2.79% 1.15% 0.66% 4 Thành viên 5 Thành viên 6 Thành viên 7 Thành viên 8 Thành viên 9 Thành viên 10 Thành viên 11 Thành viên
thành viên khơng điều hành, trong đó tối thiểu một phần ba (1/3) tổng số thành viên Hội đồng quản trị phải là thành viên Hội đồng quản trị khơng điều hành. Faleye (2007) thì tỷ lệ này là 40%; Chaghadari (2011) là 42.6%.
Có 56.9% cơng ty có tỷ lệ sở hữu trung bình của tổ chức lớn hơn 50%, 43.1% cơng ty có tỷ lệ sở hữu trung bình của cá nhân lớn hơn 50% với độ lệch chuẩn 0.496. Theo Wellalage và Locke (2011) thì tỷ lệ này ở Sri Lanka là hơn 95% đối với công ty con của công đa quốc gia và 80% đối với các công ty trong nước. Điều này phù hợp với Lee (2010), người giải thích rằng, do thị trường chứng khoán chưa phát triển và chưa thể bảo vệ nhà đầu tư yếu nên nhà đầu tư cá nhân khơng muốn đầu tư vào thị trường. Điều này có thể là một lý do tại sao sở hữu tổ chức chiếm ưu thế ở Sri Lanka và Việt Nam.
4.2. Phân tích mối tương quan giữa các biến:
Bảng 4.2 thể hiện hệ số tương quan Pearson giữa các biến và giá trị p-value. Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Trị tuyệt đối của hệ số càng gần 1 thể hiện mối tương quan càng cao. Giá trị âm thể hiện mối tương quan ngược chiều, ngược lại giá trị dương thể hiện mối tương quan cùng chiều. Nguyễn Trọng Hoài và cộng sự (2009, trang 391) hầu hết các nhà nghiên cứu kinh tế lượng cho rằng khi hệ số tương quan giữa hai biến giải thích nào đó bằng hoặc cao hơn 0.9 thì đó là một dấu hiệu quan trọng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả Bảng 4.2 cho thấy mối tương quan giữa các