Biến Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Cao nhất Số quan sát CASH 0,1609 0,7600 0,0028 16,7552 505 FS 13,1435 1,4442 9,4049 17,8377 505 LVRG 0,5869 0,2293 0,0439 1,8066 505 NWC 0,1230 0,2298 -1,1981 0,9021 505 DIV 0,8238 0,3814 0 1 505 MTB 1,0062 0,4022 0,3486 4,5498 505 CF 0,1078 0,2821 -0,6170 5,8316 505 BS 5,6554 1,2393 4 11 505 CD 0,3604 0,4806 0 1 505
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả
Nếu bỏ qua các tác động thay đổi theo thời gian, các yếu tố riêng tại các quốc gia thì: Bình quân tỷ số tiền mặt (CASH) của 224 công ty niêm yết tại Việt Nam là 14,13%. Nếu xét riêng từng ngành thì dịch vụ cao hơn với 16,09%,
ngành sản xuất thấp hơn với 12,52%. Từ kết quả tổng quát 224 công ty so với nghiên cứu của Dittmar và cộng sự (2003) với mẫu gần 11.000 công ty từ 45 quốc gia cho kết quả trung bình là 6,6% là khá cao. Tuy nhiên so với nghiên cứu của Opler và cộng sự. (1999) tại các công ty Mỹ (17%), nghiên cứu của Ferreira và Vilela (2004) tại các nước trong liên minh kinh tế tiền tệ Châu Âu (14,8%), nghiên cứu của Afza và Adnan (2007) tại Pakistan (13,5 %) là khá tương đồng.
Bình qn quy mơ cơng ty (FS) của mẫu 224 công ty cho giá trị 13,11. Nếu xét riêng từng ngành thì ngành dịch vụ cho quy mơ lớn hơn với giá trị 13,14 so với ngành sản xuất với giá trị 13,08. Theo đánh giá của tác giả kết quả trên là phù hợp với thực tế các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam bởi hiện nay ngành sản xuất của Việt Nam vẫn còn rất yếu về vốn và lao động (hai yếu tố chính tạo nên quy mơ của doanh nghiệp). Sự yếu kém trên theo tác giả do ngành sản xuất là ngành cần phải đầu tư nhiều thời gian và vốn hơn, đồng thời dựa trên một nền khoa học kỹ thuật hiện đại; trong khi đó Việt Nam vẫn cịn là nước có nền cơng nghiệp sản xuất chậm phát triển. Mặt khác, cùng một nguồn lực khả năng đầu tư vào ngành dịch vụ sẽ ít tốn thời gian hơn và việc tiếp thu, chuyển giao từ nước ngồi trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Chính những yếu tố nội tại quốc gia và bản chất của hai ngành theo tác giả đã tạo cơ hội cho ngành dịch vụ tại Việt Nam phát triển hơn hay nói cách khác quy mơ sẽ cao hơn so với ngành sản xuất.
53,75% là con số trung bình tài sản của cơng ty được tài trợ bởi nợ (LVRG) tại các công ty niêm yết tại Việt Nam. Tỷ số này của ngành dịch vụ có phần cao hơn với 58,69% so với 49,7% của ngành sản xuất. Với kết quả của mẫu tổng quát so với nghiên cứu của Dittmar và cộng sự. (2003) (22,1%), nghiên cứu của Opler và cộng sự. (1999) (26,1%), nghiên cứu của Ferreira và Vilela (2004) (24,8%) là cao. Điều này cho thấy khả năng các công ty tại Việt Nam gặp rủi ro kiệt quệ tại chính cao hơn khi kinh doanh biến động và lãi suất gia tăng. Tỷ số tài sản được tài trợ bởi nợ cao cũng có thể hiểu rằng khả năng tiếp cận nguồn
vốn tín dụng bên ngồi tại Việt Nam là dễ dàng hơn; các giám đốc “tự tin” hơn với khả năng quản lý tài chính của mình và khả năng chịu sự giám sát cao hơn từ thị trường. Tỷ lệ này ở ngành dịch vụ cao hơn so với ngành sản xuất thì đồng với quan điểm rằng ngành sản xuất thâm dụng vốn (máy móc, trang thiết bị) nên địn bẩy kinh doanh cao hơn dẫn đến địn bẩy tài chính phải thấp hơn để giảm thiểu rủi ro của cơng ty.
Trung bình tỷ số vốn luân chuyển rịng (NWC) cho các cơng ty tại Việt Nam là 13,7%. Tỷ số này thì khơng khác nhau nhiều giữa hai ngành với 13,89% cho ngành sản xuất và 12,3% cho ngành dịch vụ. Kết quả tổng quát so với nghiên cứu của Opler và cộng sự. (1999) (17,6%) thì thấp hơn nhưng cao hơn nhiều so với nghiên cứu của Ferreira và Vilela (2004) (3,5%) và nghiên cứu của Ogundipe và cộng sự. (2012) (1,1%).
Trung bình chỉ số cổ tức tiền mặt (DIV) 82,59% cho thấy 82,59% các cơng ty có chi trả cổ tức bằng tiền mặt trong vòng 5 qua. Chỉ số này cũng cho kết quả tương đương nhau giữa hai ngành, 82,76% đối với ngành sản xuất và 82,38% đối với ngành dịch vụ. Tỷ số này gần bằng với nghiên cứu của Ferreira và Vilela (2004) (86,1%). Tỷ số này ở khá cao ở Việt Nam có thể hiểu trong một góc độ nào đó khả năng giám sát của cổ đông là khá tốt khi thuyết phục được các nhà quản lý chi trả phần tiền mặt thặng dư, giảm thiểu chi phí đại diện tùy nghi quản lý.
Tỷ số giá trị thị trường/giá trị sổ sách có trung bình bằng 1,04 cho thấy đánh giá giá trị tiềm năng tăng trưởng của thị trường là khá thấp. Dựa vào công thức đo lường giá trị thị trường/giá trị sổ sách ta có thể nhận xét rằng tỷ lệ này ở mức thấp nguyên nhân từ thị giá của cổ phiếu trong giai đoạn này trung bình không cao hơn nhiều so với mức giá sổ sách của cổ phiếu. Chiếu theo chỉ số VNIDEX liên tục giảm điểm từ năm đầu năm 2008 (921.1 điểm) xuống đến cuối năm 2012 (431.7 điểm) (do suy thoái) cho thấy thị trường đánh giá giá trị tiềm năng tăng trưởng của doanh nghiệp là khá thấp và tương đối phù hợp với
tình hình kinh tế hiện tại Con số giá trị thấp nhất 0,35 và giá trị lớn nhất 4,55 cho thấy có cơng ty được thị trường đánh giá cịn thấp hơn giá trị sổ sách (35% giá trị sổ sách). Ngược lại có cơng ty được đánh giá cao hơn gấp 4 lần. Nếu xét riêng cho từng ngành thì ngành sản xuất có phần cao hơn với 1,06 và ngành dịch vụ với 1,01.
Trung bình biến đại diện cho quy mơ hội đồng quản trị (BS) cho kết quả 5,6 cho thấy quy mơ trung bình hội đồng quản trị tại các công ty niêm yết là 5-6 người. Kết quả tổng quát so với nghiên cứu của Drobetz and Grüninger (2007) (6,75), nghiên cứu của Gill and Shah (2012) (7,7) là thấp hơn. Mức độ sai biệt về số lượng thành viên xung quanh giá trị này cũng rất thấp, khoảng 1 người. Tuy nhiên, cá biệt có cơng ty chỉ có 3 thành viên hay lên đến 11 thành viên hội đồng quản trị. Chỉ số này cũng cho kết quả gần tương đương nhau cho cả hai ngành với ngành sản xuất là 5,54 và ngành dịch vụ là 5,66.
Nhận giá trị là 1 nếu giám đốc điều hành kiêm chủ tịch hội đồng quản trị, biến CD nhận giá trị trung bình 0,37 cho thấy các cơng ty tách riêng 2 chức vụ này là cao hơn so với kiêm nhiệm. Kết quả này so với nghiên cứu của Drobetz and Grüninger (2007) (0,167) là cao hơn Kết quả cũng gần giống nhau giữa hai ngành (sản xuất 0,37 và dịch vụ 0,36).
Trung bình biến IndDum là 55% cho thấy có 55% các cơng ty trong mẫu kinh doanh trong lĩnh vực sản xuất.
4.2 Kết quả hồi quy
4.2.1 Phân tích tương quan giữa các biến
Khi hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra việc ước lượng các hệ số có thể bị sai lầm hoặc gây ra kết quả khơng có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, đầu tiên bài viết sẽ xem xét liệu hiện tượng đa có cộng tuyến có xảy ra hay khơng bằng cách xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập.
Bảng 4.4 thể hiện ma trận tương quan giữa các biến độc lập với mẫu 224 công ty niêm yết tại Việt Nam. Kết quả cho thấy khơng có mối tương quan nào đáng
kể giữa các biến độc lập với nhau. Đồng thời, bảng 4.4 cũng trình bày chỉ số VIF (Varriance Inflation Factor), một chỉ số quan trọng để nhận biết đa cộng tuyến nhóm trong mơ hình. Chỉ số VIF lớn nhất trong bảng 4.4 là 1,8 và trung bình 1,25 và kết quả cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến là khơng đáng kể.
Kết quả phân tích tương quan giữa các biến riêng đối với hai ngành sản xuất và dịch vụ được thể hiện trên bảng 4.5 và bảng 4.6 cũng cho kết quả tương tự. Khơng có mối tương quan nào đáng kể tồn tại trong hai ngành giữa các biến độc lập. Hệ số VIF lớn nhất của hai ngành sản xuất và dịch vụ lần lượt là 1,85 và 1,77; và trung bình là 1,34 và 1,31 cũng cho kết quả tương tự.
Bảng 4.4: Ma trận tương quan giữa các biến
Biến quan
sát FS LVRG NWC DIV MTB CF BS CD INDDUM VIF
FS 1,0000 1,26 LVRG 0,3016 1,0000 1,80 NWC -0,2418 -0,6066 1,0000 1,66 DIV -0,0524 -0,0159 0,0258 1,0000 1,03 MTB 0,1198 -0,0809 0,0176 0,1010 1,0000 1,13 CF -0,0851 -0,0875 -0,0455 0,1554 0,2829 1,0000 1,14 BS 0,2678 -0,0405 -0,0258 0,0032 0,0801 0,0068 1,0000 1,11 CD -0,0807 -0,0801 0,1372 -0,0191 0,0202 -0,0145 0,0024 1,0000 1,02 INDDUM -0,0216 -0,1914 0,0367 0,0051 0,0623 0,0634 -0,0478 0,0174 1,0000 1,06
Bảng 4.5: Ma trận tương quan giữa các biến ngành sản xuất
Biến
quan sát FS LVRG NWC DIV MTB CF BS CD VIF
FS 1,0000 1,48 LVRG 0,2448 1,0000 1,85 NWC -0,1958 -0,6290 1,0000 1,68 DIV -0,0273 -0,0915 0,0987 1,0000 1,06 MTB 0,1307 -0,1022 0,0513 0,1459 1,0000 1,33 CF -0,0706 -0,3434 0,2322 0,2202 0,4539 1,0000 1,48 BS 0,2350 -0,0345 -0,0078 -0,0287 -0,0116 -0,0947 1,0000 1,09 CD -0,0179 -0,0700 0,1170 -0,0090 0,1317 0,0845 -0,0254 1,0000 1,03
Bảng 4.6: Ma trận tương quan giữa các biến ngành dịch vụ
Biến
quan sát FS LVRG NWC DIV MTB CF BS CD VIF
FS 1,0000 1,46 LVRG 0,3740 1,0000 1,77 NWC -0,2906 -0,5949 1,0000 1,66 DIV -0,0823 0,0770 -0,0519 1,0000 1,04 MTB 0,1091 -0,0261 -0,0286 0,0391 1,0000 1,12 CF -0,0996 0,0741 -0,1974 0,1319 0,2038 1,0000 1,15 BS 0,3032 -0,0689 -0,0401 0,0392 0,2066 0,0678 1,0000 1,23 CD -0,1565 -0,0884 0,1587 -0,0317 -0,1396 -0,0773 0,0357 1,0000 1,08
4.2.2 Kiểm tra phương sai thay đổi và tự tương quan
Để có mơ hình ước lượng chính xác. Việc xác định liệu phương sai thay đổi, tự tương quan có tồn tại hay khơng cũng rất quan trọng. Bởi khi tồn tại nó sẽ làm cho việc kiểm định hệ số hồi quy không đáng tin cậy và ước lượng hệ số hồi không hiệu quả.
Bảng 4.7 trình bày kiểm định Wald và kiểm định Wooldridge lần lượt xem xét có hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan của sai số. Chỉ số Prob.Chi-Square ở kiểm định Wald Greene (2000) cho kết quả nhỏ hơn 5% và chỉ số Prob.F ở kiểm định Wooldridge cho kết quả lớn hơn 5%. Kết quả này cho thấy mơ hình có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi nhưng khơng có hiện tượng tự tương quan của sai số.
Bảng 4.7: Kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan của sai số
Kiểm định Wald:
Chi-Square (224) = 4.9e+05 Prob.Chi-Square 0,0000
Kiểm định Wooldridge:
Thống kê F (1, 223) = 0,000 Prob.F 0,9993
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả
Tương tự hai kiểm định trên cũng được áp dụng cho mơ hình của các cơng ty trong ngành sản xuất và dịch vụ (xem bảng 4.8, 4.9). Kết quả của hai kiểm định Wald và Wooldridge đều cho kết quả Prob.Chi-Square và Prob.F nhỏ hơn 5% cho thấy mơ hình của cả hai ngành sản xuất và dịch vụ riêng rẽ đều bị hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan của sai số.
Bảng 4.8: Kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan của sai số ngành sản xuất
Kiểm định Wald:
Chi-Square (123) = 6,1e+05 Prob.Chi-Square 0,0000
Kiểm định Wooldridge:
Thống kê F (1, 122) = 14,777 Prob.F 0,0002
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả
Bảng 4.9: Kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan của sai số ngành dịch vụ
Kiểm định Wald:
Chi-Square (101) = 1.1e+05 Prob.Chi-Square 0,0000
Kiểm định Wooldridge:
Thống kê F (1, 100) = 25,073 Prob.F 0,0000
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả
4.2.3 Kết quả phân tích hồi quy
4.2.3.1 Quy trình lựa chọn mơ hình
Như đã đề cập, bài viết có tính mới so với nghiên cứu của Gill và Shah (2012) là đi tìm một mơ hình thích hợp hơn ngồi mơ hình kết hợp tất cả các quan sát (Pooled) thông thường. Cụ thể, bài viết lần lượt tiến hành theo quy trình: Đầu tiên, tiếp cận các mơ hình tác động cố định (FEM) – hay mơ hình hồi quy biến giả bình phương tối thiểu (Least Square Dummy Variable, LSDV), mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) trong điều kiện có hoặc khơng kiểm sốt sự tác động của các đặc điểm riêng công ty và tác động thay đổi của thời gian. Tiếp theo, kiểm tra tính vững, hiệu quả của mơ hình thơng qua các kiểm định đa cộng tuyến, phương sai thay đổi và tự tương quan. Cuối cùng, dựa vào các kết quả kiểm tra, phương pháp nghiên cứu của mơ hình, kiểu dữ liệu nghiên cứu, tác
giả đề xuất mơ hình nghiên cứu theo phương pháp FGLS. Wooldridge (2002) (để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan của sai số) có kiểm sốt thời gian qua các năm làm mơ hình giải thích chính cho nghiên cứu. Quy trình trên cũng tương tự khi áp dụng cho việc nghiên cứu riêng lẻ từng ngành sản xuất và dịch vụ.
Để có cái nhìn khái qt về việc lựa chọn mơ hình thích hợp cho nghiên cứu, bài viết sẽ trình bày kết quả của các mơ hình với dữ liệu của 224 cơng ty trên bảng 4.10:
Bảng 4.10: Kết quả thống kê kết quả qua các mơ hình (mẫu tồn bộ)
Ước lượng Pooled FEM REM FGLS
Mơ hình 1 1 2 3 1 2 1 2 FS -0,011** -0,081*** -0,014** -0,165*** -0,016** -0,012** -0,049*** -0,008*** LVRG 0,351*** 0,935*** 0.355*** 0,991*** 0,4354*** 0,351*** 0,621*** 0,159*** NWC -0,121*** -0,267*** -0,116*** -0,246*** -0,199*** -0,121*** -0,138*** -0,068*** DIV -0,086*** -0,055*** -0,083*** -0,044** -0,073*** -0,086*** -0,016*** -0,020** MTB -0,194*** -0,243*** -0,185*** -0,236*** -0,206*** -0,194*** -0,109*** -0,092*** CF 2,229*** 2,161*** 2,230*** 2,166*** 2,255*** 2,229*** 1,306*** 1,354*** BS 0,005 -0,011 0,006 -0,010 0,003 0,005 -0,003 0,006** CD 0,013 -0,015 0,015 -0,009 0,013 0,013 0,006 0,013**
INDDUM -0,053*** Omitted -0,053*** Omitted -0,045** -0,053*** -0,177** -0,037***
C 0,112 0,831*** 0,123 1,823*** 0,140 0,112 0,442*** 0,051
Cross-section None Fix None Fix Fix None Yes No
Period None None Fix Fix None Fix No Yes
Số quan sát 1120 1120 1120 1120 1120 1120 1120 1120
R2 0,7879 0,8452 0,7889 0,8490 0,8337 0,7888 - -
Kết quả cho thấy đối với nhóm biến yếu tố tài chính (FS, LVRG, NWC, DIV, MTB, CF) tất các mơ hình ước lượng đều cho kết quả giống nhau về mối quan hệ với biến phụ thuộc tiền mặt (CASH) và mức ý nghĩa của hệ số đều ở mức 1% và 5%. Kết quả là tương tự với biến ngành (INDDUM), ngoại trừ trường hợp trong mơ hình FE(1) và FE(3) biến ngành bị loại bỏ do đặc tính của mơ hình này sẽ loại bỏ những biến khơng thay đổi qua thời gian.
Đối với nhóm biến quản trị doanh nghiệp (BS, CD) thì mối liên hệ với biến phụ thuộc tiền mặt (CASH) không thống nhất. Tuy nhiên, xét trong mục tiêu chỉ xem xét các yếu tố tác động giữa độc lập với biến phụ thuộc CASH, tác giả lựa chọn kết quả từ mơ hình FGLS (2) làm mơ hình giải thích chính. Ngun nhân lựa chọn mơ hình này là (i) Mơ hình FGLS là mơ hình khắc phục được hiện phương sai thay đổi, tự tương quan trong dữ liệu bảng; (ii) Dữ liệu nghiên cứu thuộc dạng dữ liệu bảng với số liệu chéo (N) lớn và số liệu chuỗi thời gian (T) nhỏ (chỉ có 5 năm) nên việc lựa chọn mơ hình FGLS (2) là hợp lý vì mơ hình FGLS (1) (có xét các đặc điểm riêng công ty) bằng cách thêm các biến giả cơng ty tương ứng vào mơ hình được xem là cách tiếp cận không thực tế (Soderbom, 2011); (iii) Kiểm định tính ý nghĩa của mơ hình FGLS (2) khi kiểm soát yếu tố thời gian thay đổi cho kết quả có ý nghĩa thống kê (xem bảng 4.10).
Tương tự, ta có kết quả lựa chọn mơ hình khi nghiên cứu 505 cơng ty ngành dịch vụ là giống với trường hợp trên (dữ liệu tồn bộ 224 cơng ty). Tuy nhiên, đối với ngành sản xuất việc kiểm định tính ý nghĩa khi kiểm sốt yếu tố thời gian cho kết quả khơng có ý nghĩa nên mơ hình thích hợp nhất là mơ hình FGLS khơng xét thêm các yếu tố trên (xem bảng 4.11, bảng 4.12)
Bảng 4.11: Bảng tổng hợp kiểm định ý nghĩa của mơ hình khi thêm biến giả thời gian
Kiểm định Wald Toàn bộ Sản xuất Dịch vụ
Chi-Square 20,99 6,76 24,31
Prob.Chi-Square 0,0003 0,1493 0,0001