3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu:
3.2. Mô tả các biến:
3.2.1. Biến phụ thuộc:
Bài nghiên cứu nói về ảnh hưởng của quản trị cơng ty đến hiệu quả tài chính và chi phí đại diện của của cơng ty.
Biến TQ = Tobin’s Q (firm value - Q): Giá trị thị trường của cơng ty.
Hiệu quả tài chính trong các nghiên cứu khoa học thường được đo lường thông qua các tiếp cận sau: Thứ nhất là tiếp cận từ thị trường: xem hiệu quả tài chính là tỷ suất lợi nhuận trên vốn đầu tư (ROI) vào cổ phiếu của công ty đang xem xét; Thứ hai là tiếp cận từ thông tin do công ty cung cấp chủ yếu là từ báo cáo tài chính: những chỉ tiêu đo lường hiệu quả tài chính chủ yếu theo cách tiếp cận này là các tỷ suất lợi nhuận như tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE); Và cuối cùng là tiếp cận kết hợp cả hai khía cạnh thị trường và cơng ty, các nhà nghiên cứu thường sử dụng chỉ tiêu Tobin’s Q hoặc tỷ số thị giá/giá sổ sách (PBV – price to book value ratio). Như vậy, hiệu quả hoạt động của công ty cổ phần được đo lường bằng nhiều chỉ tiêu khác nhau, tùy thuộc vào đối tượng khảo sát và nguồn dữ liệu. Trong nghiên cứu này Tác giả sử dụng Tobin’s Q là giá trị thị trường của công ty như là biến phụ thuộc đại diện cho hiệu quả tài chính của cơng ty. Tobin’s cũng được sử dụng trong nhiều nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa quản trị cơng ty và hiệu quả tài chính của công ty như Agrawal và Knoeber (1996); Claessens và cộng sự (1997), Elsayed (2007), Wellalage và Locke (2011),… Trong các nghiên cứu McConnell và Servaes (1990) and McKnight và Weir (2008), Wellalage và Locke năm (2011) Tobin’s Q được đo lường bằng (giá trị thị trường của vốn cổ phần + tổng nợ)/
giá trị sổ sách của tổng tài sản. Trong đó, giá trị thị trường của vốn cổ phần được tính bằng cách lấy tổng số cổ phiếu lưu hành nhân cho giá đóng cửa vào ngày làm việc cuối cùng của từng năm tài chính. Tổng nợ và giá trị sổ sách của Tổng tài sản được lấy trên bảng cân đối kế tốn theo từng năm tài chính.
Biến ASSETS: Hiệu suất sử dụng tài sản.
Để đo lường chi phí đại diện của công ty, Tác giả sử dụng các đo lường trong nghiên cứu của Ang, Cole và Lin (2000), Wellalage và Locke năm (2011). Các nghiên cứu này đã sử dụng chỉ số hiệu suất sử dụng tài sản, được tính bằng cách lấy tổng doanh thu lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh chia tổng tài sản của cơng ty lấy từ bảng cân đối kế tốn. Tỷ lệ này cho thấy hiệu quả của ban quản lý (gồm ban giám đốc và kế toán trưởng) của công ty trong việc khai thác và sử dụng tài sản. Một cơng ty kiểm sốt tốt chi phí đại diện thì hiệu suất sử dụng tài sản sẽ cao. Do đó tỷ lệ này tỷ lệ nghịch với chi phí đại diện.
ASSETS = Tổng doanh thu/ Tổng tài sản
3.2.2. Biến độc lập:
Biến độc lập chính trong nghiên cứu này là biến cấu trúc lãnh đạo của Hội đồng quản trị và được đo lường bằng biến kiêm nhiệm Giám đốc điều hành của Chủ tịch Hội đồng quản trị (CEO). Ngoài ra, các biến quản trị công ty cũng được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm: Quy mô Hội đồng quản trị (BOAD); tỷ lệ sở hữu của Hội đồng quản trị (INSIDE); tỷ lệ thành viên Hội đồng quản trị khơng điều hành (NONE); hình thức sở hữu (OWNER).
Biến CEO: Sự kiêm nhiệm Giám đốc điều hành của Chủ tịch Hội đồng quản trị.
Đây là một biến giả được định nghĩa: CEO = 1 khi có kiêm nhiệm; CEO = 0 khi khơng có kiêm nhiệm, Faleye (2007), Gill và Mathur (2011), Chaghadari (2011). Sự kiêm nhiệm Giám đốc điều hành xảy ra khi một Chủ tịch Hội đồng quản trị đảm nhận thêm
cơng việc của vị trí Giám đốc điều hành. Theo lý thuyết đại diện, vai trò của Chủ tịch Hội đồng quản trị và Giám đốc điều hành giao cho một cá nhân sẽ làm tăng thêm mâu thuẫn đại diện. Ngược lại theo lý thuyết quản lý thì ủng hộ sự kiêm nhiệm giữa hai vai trò này vì nó dễ dàng ra quyết định nhanh chóng, có thể giảm chi phí đại diện và cải thiện mối quan hệ bất đồng giữa Hội đồng quản trị và ban quản trị công ty.
Biến BOARD: Quy mô của Hội đồng quản trị.
Quy mô Hội đồng quản trị chính là tổng số thành viên trong Hội đồng quản trị, Mak & Kusnadi (2005), Gill và Mathur (2011), Peng Wang (2013).
Kusnadi (2005), Afzalur Rashid (2009) và nhiều Tác giả khác: thu thập biến quy mô Hội đồng quản trị bằng cách lấy logarith tự nhiên của tổng số thành viên Hội đồng quản trị khi đưa dữ liệu vào hồi quy. Ajay Kumar Garg (2007) sử dụng biến quy mô Hội đồng quản trị tạo ra 4 biến giả dựa trên tổng số thành viên trong Hội đồng quản trị (Biến giả 1 bằng 1 nếu cơng ty có từ 3-6 thành viên, bằng 0 nếu khác 3-6 thành viên; Biến giả 2 = 1 nếu cơng ty có từ 7-9 thành viên, bằng 0 nếu khác 7-9 thành viên; Biến giả 3 = 1 nếu cơng ty có từ 10-12 thành viên, bằng 0 nếu khác 10-12 thành viên; Biến giả 4 = 1 nếu cơng ty có hơn 12 thành viên, bằng 0 nếu nhỏ hơn hoặc bằng 12 thành viên). Wellalage và Locke (2011) thì sử dụng số lượng thành viên Hội đồng quản trị làm biến sử dụng trong mơ hình.
Trong bài nghiên cứu này, Tác giả thu thập biến quy mô Hội đồng quản trị bằng cách lấy tổng số thành viên trong Hội đồng quản trị dựa trên nghiên cứu của Wellalage và Locke (2011).
Biến INSIDE: Tỷ lệ sở hữu của Hội đồng quản trị.
Tỷ lệ sở hữu của Hội đồng quản trị là phần trăm số cổ phiếu lưu hành của Hội đồng quản trị so với tổng số cổ phiếu phổ thông đang lưu hành, Chaghadari (2011), Wellalage và Locke (2011). Biến INSIDE được đo lường bằng tổng số cổ phiếu phổ
thông đang lưu hành của các thành viên Hội đồng quản trị đang sở hữu được lấy từ báo cáo thường niên chia cho tổng số cổ phiếu phổ thông đang lưu hành của công ty được lấy ở phần thuyết minh vốn chủ sở hữu trong thuyết minh báo cáo tài chính.
INSIDE = tổng số cổ phiếu phổ thông đang lưu hành của các thành viên Hội đồng quản trị / tổng số cổ phiếu phổ thông đang lưu hành của công ty.
Biến NONE: Tỷ lệ thành viên Hội đồng quản trị không điều hành.
Ajay Kumar Garg (2011) chia thành viên Hội đồng quản trị của công ty thành bốn loại, cụ thể: thành viên Hội đồng quản trị điều hành (bên trong), thành viên Hội đồng quản trị độc lập (bên ngồi), thành viên Hội đồng quản trị khơng điều hành nhưng không độc lập, và thành viên Hội đồng quản trị với tư cách là đại diện của một tổ chức. Theo Chaghadari (2011) thì tỷ lệ thành viên Hội đồng quản trị không điều hành là phần trăm thành viên Hội đồng quản trị độc lập không tham gia điều hành và được đo bằng số lượng thành viên Hội đồng quản trị bên ngồi cơng ty chia cho tổng số thành viên Hội đồng quản trị.
Tác giả đo lường biến NONE theo nghiên cứu của Wellalage và Locke (2011), biến tỷ lệ thành viên Hội đồng quản trị không điều hành được định nghĩa trong nghiên cứu này là phần trăm thành viên Hội đồng quản trị không tham gia điều hành. Theo khoản 2, điều 2 thông tư 121/2012/TT-BTC “Quy định về quản trị công ty áp dụng cho các cơng ty đại chúng” thì thành viên Hội đồng quản trị khơng điều hành là thành viên Hội đồng quản trị không phải là Giám đốc (Tổng giám đốc), Phó giám đốc (Phó tổng giám đốc), kế tốn trưởng và những cán bộ quản lý khác được Hội đồng quản trị bổ nhiệm. Tác giả lấy biến này dựa vào báo cáo thường niên của các công ty.
NONE = số thành viên Hội đồng quản trị bên ngoài/ BOARD
Đây là một biến giả được Wellalage và Locke (2011) định nghĩa: OWNER = 1 nếu hình thức sở hữu là sở hữu tổ chức, OWNER = 0 nếu hình thức sở hữu không phải là sở hữu tổ chức. Biến này được đo lường bằng cách: nếu sở hữu tổ chức trên 50% thì được gán giá trị 1, ngược lại là 0.
3.2.3. Biến kiểm sốt:
Biến LNSIZE: Quy mơ công ty.
Biến quy mô công ty được đo lường bằng cách lấy logarit tự nhiên của tổng tài sản trên bảng cân đối kế tốn cuối năm tài chính của cơng ty.
LNSIZE = Ln(Tổng tài sản trên bảng cân đối kế tốn)
Biến LNAGE: Tuổi của cơng ty hay số năm hoạt động của công ty.
Biến số năm hoạt động của công ty được đo lường bằng cách lấy logarit tự nhiên của số năm hoạt động tính đến năm lấy số liệu.
LNAGE = Ln(năm lấy báo cáo – năm thành lập + 1)
Biến DEBT: Tỷ số đòn bẩy nợ trên tài sản.
Tỷ số nợ trên tổng tài sản được được tính bằng cách lấy tổng nợ (tức là gồm cả nợ ngắn hạn lẫn nợ dài hạn) của công ty tại thời điểm cuối năm tài chính của năm lấy số liệu chia cho giá trị tổng tài sản trong cùng kỳ. Các số liệu này được lấy từ bảng cân đối kế tốn của cơng ty.
3.3. Mơ hình nghiên cứu:
Mục đích của đa số các nghiên cứu thực nghiệm trong kinh tế là muốn biết sự tác động của một hay nhiều biến giải thích Xi (i=1,…,k) lên biến phụ thuộc Y như thế nào ở cả chiều hướng lẫn độ lớn. Trả lời câu hỏi này đòi hỏi chúng ta phải kiểm soát các biến nhiễu ở cả các biến quan sát được lẫn các biến không quan sát được khi thu thập mẫu và xử lý số liệu để có được kết quả ước lượng khơng chệch tác động của X lên Y. Đối với các biến nhiễu quan sát được, chúng ta có thể sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính
đa biến cổ điển. Đối với các biến nhiễu không quan sát được, Tác giả sử dụng các mơ hình ước lượng hồi quy trong dữ liệu bảng được chạy trên phần mềm STATA11 để đánh giá tác động lẫn nhau giữa các biến theo thời gian và không gian.
Dữ liệu bảng là sự kết hợp của dữ liệu chéo và chuỗi thời gian. Dữ liệu bảng còn được gọi bằng các tên khác như là dữ liệu gộp chung (gộp chung các quan sát chéo và chuỗi thời gian). Để thu thập dữ liệu bảng, chúng ta phải thu thập nhiều đối tượng giống nhau trong cùng một hoặc nhiều thời điểm. Mơ hình dữ liệu bảng hữu ích vì những lý do sau: Nghiên cứu được sự khác biệt giữa các đơn vị chéo mà trước đây chúng ta hay sử dụng biến giả (Dummy). Nâng cao được số quan sát của mẫu và phần nào khắc phục được hiện tượng đa cộng tuyến. Chứa đựng nhiều thông tin hơn các dữ liệu khác. Nghiên cứu được động thái thay đổi của các đơn vị chéo theo thời gian.
Các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng được thực hiện gồm Pooled OLS model – mơ hình hồi quy gộp, Fixed effect model (FEM)- mơ hình tác động cố định, Random effect model (REM) – mơ hình tác động ngẫu nhiên và Generalized method of moments (GMM) – mơ hình mơ men tổng qt.
3.3.1. Mơ hình hồi quy gộp (Pooled OLS):
Mơ hình gộp Pooled OLS là mơ hình được hồi quy bằng cách sử dụng tất cả dữ liệu xếp chồng không phân biệt từng đối tượng, đơn vị chéo. Các thể trong bài nghiên cứu này là công ty. Tức là mơ hình này sử dụng dữ liệu như một phân tích OLS bình thường. Với từng đối tượng, mỗi sai số là ảnh hưởng của yếu tố không quan sát được và không thay đổi theo thời gian và đặc trưng cho mỗi đối tượng. Do đó mơ hình này có thể bỏ qua những khác biệt giữa các đối tượng, giữa các thời gian quan sát. Mơ hình (1) có dạng
TQit = α + β1 CEOit +β2 BOARDit +β3INSIDEit +β4 NONEit +β5OWNERit + β6LNSIZEit + β7LNAGEit + β8DEBTit +µit (1)
ASSETSit = α + β1 CEOit +β2 BOARDit +β3INSIDEit +β4 NONEit +β5OWNERit + β6LNSIZEit + β7LNAGEit + β8DEBTit +µit (2)
Trong đó:
α, β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8: Hằng số không thay đổi theo i hay t, là hệ số hồi quy thể hiện mối tương quan giữa các nhân tố quản trị công ty đến giá trị doanh nghiệp và chi phí đại diện cơng ty.
µit: Sai số của phương trình bao gồm sai số do ảnh hưởng của yếu tố không quan sát được, do đặc trưng của đối tượng và những thay đổi theo thời gian.
3.3.2. Mơ 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 soát 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