CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
4.5 Phân tích kết quả hồi quy
4.5.1 Kết quả hồi quy Mơ hình các nhân tố có ảnh hưởng đến đòn bẩy bằng
phương pháp Pooled OLS, FEM và GMM - Mơ hình (1)
Các kết quả hồi quy Mơ hình (1) thể hiện mối liên hệ giữa các chỉ tiêu tài chính và cấu trúc vốn doanh nghiệp, lần lượt theo 03 phương pháp Pooled OLS, FEM và GMM được trình bày tại Bảng 4.7 như sau:
Bảng 4.7. Kết quả hồi quy Mơ hình các nhân tố có ảnh hưởng đến đòn bẩy bằng các phương pháp Pooled OLS, FEM và GMM - Mơ hình (1)
OLS FEM GMM (1) (2) (3) overalltangibility 0.0567*** -0.0638* 0.0546*** (2.95) (-1.94) (3.25) [9.40%] [-10.58%] [9.04%] size 0.0565*** 0.163*** 0.122 (10.37) (9.02) (1.52) [35.78%] [102.96%] [77.44%] profitability -0.378*** -0.165*** -0.356*** (-4.32) (-2.66) (-3.87) [-16.37%] [-7.13%] [-15.42%] q -0.0654*** -0.0389*** -0.127*** (-5.90) (-4.36) (-3.77) [-19.25%] [-11.44%] [-37.46%] earningsvolatility -0.275 -0.262 -0.818 (-1.25) (-1.53) (-1.03) [-2.69%] [-2.57%] [-8.01%] _cons -1.159*** -3.998*** -2.854 (-7.94) (-8.14) (-1.33) 645 645 645 AR(2) 0.906 Sargan 0.509
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Kết quả tổng hợp trên Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập,
n = 134, Phụ lục 6
Nhận xét: Bảng 4.7, xét mơ hình (1) hồi quy bằng phương pháp GMM thì kiểm định Sargan xem xét tính hợp lí của các biến cơng cụ trong mơ hình đều thỏa mãn, đồng thời kiểm định tự tương quan AR(2) cũng thỏa mãn dữ kiện, do đó phương pháp GMM hợp lý.
Quan sát kết quả ước lượng ở Bảng 4.7 thấy rằng, nhìn chung các biến ước lượng có chiều giống với kỳ vọng của tác giả và các nghiên cứu đi trước đối với cả 3 phương pháp nêu trên.
Trong phần này, tác giả một lần nữa muốn nhấn mạnh việc lựa chọn kết quả nghiên cứu từ phương pháp GMM (cột 3) so với hai phương pháp tiếp cận còn lại - Pooled OLS (cột 1) và FEM (cột 2). Dựa vào đặc điểm GMM có thể khắc phục các nhược điểm của mơ hình như: vấn đề nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan, vì vậy sử dụng phương pháp GMM giúp cho kết quả kiểm định của bài luận văn hợp lý và vững hơn. Vì vây, việc lựa chọn GMM là phương pháp kiểm định chính trong bài cũng được áp dụng cho các mơ hình nghiên cứu tiếp theo.
Bên cạnh đó, bài luận văn còn tập trung chú ý đến tầm quan trọng của ý nghĩa kinh tế của các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn, thay vì chỉ đề cập đến ý nghĩa thống kê. Do đó, để làm rõ tác động kinh tế, tác giả áp dụng cách tính toán dựa trên bài nghiên cứu của M.Campello và E.Giambona (2013), cụ thể mức độ ảnh hưởng này được thể hiện bằng % thay đổi của đòn bẩy so với mức trung bình mẫu, khi từng biến độc lập thay đổi từ tứ phân vị thứ 25 đến tứ phân vị thứ 75 (thay đổi 1 tứ phân vị) và các biến độc lập còn lại được cố định tại mức trung bình mẫu. Kết quả phần trăm được thể hiện trong dấu ngoặc vng [%] và được trình bày bên dưới sai số chuẩn.
Cụ thể hơn, kết quả nghiên cứu sử dụng phương pháp GMM (cột 3) như sau: Các biến kiểm soát bao gồm size, profitability, q và earningsvolatility thể hiện đúng kỳ vọng của tác giả và lý thuyết, cụ thể:
+ Size ảnh hưởng đến hồi quy đòn bẩy với dấu dương, mặc dù kết quả này khơng có ý nghĩa thống kê
+ Profitability tác động ngược chiều đến Leverage, kết quả này phù hợp với Thuyết trật tự phân hạng của Myers (1984), cho rằng các doanh nghiệp sinh lợi nhiều thường có xu hướng thay thế nợ bằng tài trợ nội bộ.
+ Hệ số Q mang dấu âm, tương tự với các nghiên cứu cho rằng các cơng ty có cơ hội tăng trưởng lớn sẽ dùng ít nợ hơn để tránh đầu tư dưới chuẩn, theo Myer (1977) và Hart (1993)
Biến overalltangibility - nhân tố được bài luận văn quan tâm nghiên cứu - có ảnh hưởng đến cấu trúc vốn với hệ số dương và có mức ý nghĩa thống kê cao. Cụ thể, khi overalltangibility gia tăng từ tứ phân vị thứ 25 đến thứ 75 (gia tăng 1 mức tứ phân vị) sẽ làm cho Leverage tăng 0.024, tương đương với tăng 9.04 % so với mức địn bẩy trung bình mẫu ban đầu là 0.266.
Tóm lại, tài sản hữu hình là một nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp Việt Nam, vì giá trị của tài sản thực được bảo tồn tốt hơn tài sản vơ hình khi phá sản xảy ra (Williamson, 1988; Harris và Raviv, 1991). Điều này cũng phù hợp với lý thuyết đại diện theo Jensen và Meckling (1976), cho rằng tài sản hữu hình giúp làm giảm chi phí đại diện của nợ, do đó các cơng ty có thể lựa chọn những dự án rủi ro hơn và chuyển giao của cải từ chủ nợ sang các cổ đơng. Nói cách khác, tài sản hữu hình càng nhiều thường đi kèm với tỷ lệ đòn bẩy cao (xem nghiên cứu của Marsh, 1982; Friend và Lang, 1988). Kết quả bài luận văn cũng tương đồng với nghiên cứu của Vo.X.V (2017), tác giả này cũng thấy rằng các cơng ty Việt Nam có xu hướng sử dụng tài sản thế chấp khi vay nợ dài hạn; đồng thời, các doanh nghiệp có nhiều tài sản hữu hình hơn sẽ sử dụng ít nợ ngắn hạn hơn với mục đích đạt được cấu trúc tài chính linh hoạt hơn. Điều này hàm ý, vai trò quan trọng của tài sản thực trong việc lựa chọn nguồn vốn tài trợ bên ngồi.
Tuy nhiên, tổng tài sản hữu hình của doanh nghiệp bao gồm rất nhiều loại tài sản khác nhau, có mức độ thanh khoản khác nhau; vì vậy ở phần tiếp theo tác giả tiếp tục chia tài sản hữu hình thành nhiều nhóm tài sản để làm rõ hơn mức độ tác động của từng nhóm này đến địn bẩy tài chính. Đây là trọng tâm của bài luận văn.
4.5.2 Kết quả hồi quy Mơ hình ước lượng địn bẩy theo từng loại tài sản hữu hình bằng các phương pháp Pooled OLS, FEM và GMM - Mơ hình (2)
Thực tế, các loại tài sản hữu hình của doanh nghiệp có các mức thanh khoản khác nhau. Do đó trong phần này, tác giả tiếp tục phân chia tài sản hữu hình thành nhiều nhóm tài sản bao gồm: landbuilding, machineryequipment, othertangibles. Dựa trên cách phân chia này, tác giả ước lượng lại mơ hình địn bẩy và đánh giá mức ý nghĩa của từng nhóm tài sản hữu hình đến cấu trúc vốn doanh nghiệp.
Kết quả hồi quy được thể hiện trong Bảng 4.8 theo ba phương pháp OLS, FEM và GMM như sau:
Bảng 4.8. Kết quả hồi quy Mơ hình ước lượng địn bẩy theo từng nhóm tài sản hữu hình - Mơ hình (2)
OLS FEM GMM
(1) (2) (3)
leverage leverage leverage
landbuilding 0.036 -0.028 0.402* (0.94) (-0.33) (1.85) [21.47%] machineryequipment 0.094*** -0.110** 0.139 (3.16) (-2.07) (1.56) [16.26%] othertangibles 0.024 -0.015 -0.622** (0.73) (-0.26) (-2.15) [-16.30%] size 0.058*** 0.162*** 0.054** (10.50) (8.99) (2.38) [33.99%] profitability -0.387*** -0.165*** -0.373*** (-4.40) (-2.66) (-2.58) [-16.13%] q -0.066*** -0.038*** -0.034 (-5.88) (-4.29) (-1.07) [-10.09%] earningsvolatility -0.266 -0.247 0.681 (-1.21) (-1.43) (1.18) [6.67%] _cons -1.205*** -3.985*** -1.155* (-8.11) (-8.11) (-1.89) 645 645 645 AR(2) 0.697 Hansen 0.814
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Kết quả tổng hợp trên Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập,
n = 134, Phụ lục 7
Nhận xét: Bảng 4.8, cột (3) thể hiện kết quả kiểm định bằng phương pháp
với mức ý nghĩa 5%. Điều này đồng nghĩa rằng các biến được lựa chọn hồi quy trong mơ hình là hợp lí. Đồng thời kiểm định tự tương quan AR(2) của mơ hình cũng thoả dữ kiện.
Kết luận, Mơ hình (2) này có độ chính xác và tính hợp lệ cao.
Nhìn vào kết quả hồi quy trong Bảng 4.8 chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy trong 3 nhóm tài sản hữu hình thì landbuilding (nhóm có tính thanh khoản cao nhất và ít mang tính đặc trưng của doanh nghiệp) là nhân tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến Leverage với độ lớn của hệ số hồi quy cao và có ý nghĩa thống kê. Cụ thể, khi landbuilding gia tăng 1 mức tứ phân vị sẽ làm cho Leverage tăng lên 0.057 tương đương với mức tăng 21.47% so với trung bình mẫu là 0.266. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của các tác giả như Sibilkov (2009) và Benmelech và Bergman (2009) cho rằng tài sản hữu hình ảnh hưởng đến cấu trúc vốn chỉ khi chúng có khả năng thanh khoản và các khoản nợ được đảm bảo bằng nhiều tài sản thế chấp có tính lỏng sẽ được duy trì tỷ lệ nợ cao hơn. Ngồi ra, kết quả này cũng tương đồng với phát hiện của Campello và Giambona (2013), cho thấy nhóm đất đai và nhà cửa có tác động lớn nhất đến tỷ lệ địn bẩy doanh nghiệp so với 2 nhóm tài sản cịn lại.
Nhóm động sản, cụ thể là machineryequipment có tác động dương đến đòn bẩy, mặc dù vậy kết quả này không mang ý nghĩa thống kê.
Các tài sản hữu hình cịn lại thuộc nhóm othertangibles lại có kết quả ước lượng với hệ số âm lớn và mức ý nghĩa thống kê tương đối cao; tuy nhiên mức độ tác động kinh tế vẫn thấp hơn tương đối so với nhóm bất động sản. Điều này khơng nằm ngồi dự đốn của tác giả. Khi thực tế tại Việt Nam, các ngân hàng và các chủ nợ thường ưa thích tài sản thế chấp là các loại bất động sản như đất đai nhà cửa, bởi các loại tài sản này dễ dàng thanh lý và gần như bảo toàn được giá trị so với các loại tài sản như công cụ dụng cụ sử dụng trong sản xuất, các thiết bị văn phòng… lại được xem là các tài sản mang tính tiêu dùng trong doanh nghiệp, nên thường được tài trợ bằng nguồn vốn nội bộ.
Các biến kiểm sốt có ý nghĩa thống kê là size và profitability đều có kết quả giống với kỳ vọng và các nghiên cứu đi trước.
Tóm lại, nội dung phần nghiên cứu này cho thấy tài sản hữu hình nói chung có tác động đến khả năng tiếp cận tài trợ bằng nợ của doanh nghiệp nhưng chỉ trong phạm vi là những tài sản có tính thanh khoản cao và ít mang tính đặc trưng của doanh nghiệp, cụ thể ở đây là bất động sản. Với các loại tài sản hữu hình mang tính tiêu dùng hỗ trợ hoạt động sản xuất - kinh doanh, doanh nghiệp nên ưu tiên sử dụng tài trợ từ vốn chủ sở hữu.
4.5.3 Kết quả hồi quy Mơ hình (2) theo từng nhóm doanh nghiệp bằng phương pháp GMM pháp GMM
Các kết quả kiểm định đến nay đều ủng hộ cho quan điểm về tính thanh khoản của tài sản hữu hình có ảnh hưởng đến tỷ số địn bẩy, vì nó làm giảm rào cản tài chính (khả năng tiếp cận nguồn vốn vay) thông qua việc cung cấp tài sản thế chấp có tính lỏng cao cho chủ nợ. Như vậy, có thể lập luận rằng yếu tố rào cản tài chính đóng vai trị quan trọng trong việc xây dựng cấu trúc vốn của doanh nghiệp.
Ở phần này, tác giả kiểm định giả thiết rằng tài sản hữu hình là nhân tố đặc biệt quan trọng có ảnh hưởng đến địn bẩy đối với trường hợp các doanh nghiệp đối mặt với rào cản tài chính.
Bước đầu tiên là thực hiện việc phân loại các doanh nghiệp được lấy mẫu thành hai nhóm:
Nhóm I: Doanh nghiệp đối mặt với rào cản tài chính;
Nhóm II: Doanh nghiệp khơng phải đối mặt với rào cản tài chính.
Các nghiên cứu trước đây cung cấp rất nhiều phương pháp để phân nhóm, và trong bài luận văn này tác giả sử dụng hai cách phân nhóm tương tự nghiên cứu của Campello và Giambona (2013), cụ thể như sau:
Cách 1: Phân nhóm doanh nghiệp theo quy mô tài sản của doanh nghiệp
Sắp xếp các doanh nghiệp dựa trên quy mô theo thứ tự giảm dần trong giai đoạn mẫu và phân loại thành Nhóm I - Small Firms (hoặc Nhóm II - Large Firms)
hiện theo từng năm. Cách phân loại này phù hợp với Gilchrist và Himmelberg (1995), các tác giả này cũng phân biệt giữa các công ty đối mặt và không đối mặt với hạn chế tài chính dựa trên quy mơ. Fama và French (2002) và Frank và Goyal (2003) cũng đưa quy mơ tài chính vào đánh giá mức độ hạn chế tài chính. Việc phân nhóm theo quy mơ doanh nghiệp dựa vào lập luận cho rằng các doanh nghiệp nhỏ thì thường là mới thành lập, ít được biết đến; do đó thường gặp khó khăn trong q trình tiếp cận nguồn vốn bên ngồi.
Cách 2: Phân nhóm doanh nghiệp theo tỷ lệ chi trả cổ tức hàng năm.
Luận văn tiến hành xếp hạng doanh nghiệp dựa trên tỷ lệ chi trả cổ tức theo thứ tự giảm dần và phân loại thành Nhóm I - Low Divpayout (hoặc Nhóm II - High
Divpayout) với các nhóm thuộc 1/3 cuối (hoặc đầu). Việc phân nhóm này dựa trên
quan điểm các doanh nghiệp đối mặt với hạn chế tài chính thì thường có tỷ lệ chi trả cổ tức thấp hơn đáng kể so với các doanh nghiệp còn lại, theo như nghiên cứu của Fazzari, Hubbard và Petersen (1988). Đối với lý thuyết về cấu trúc vốn, Fama và French (2002) cũng sử dụng tỷ lệ thanh toán cổ tức như là cơng cụ đo lường mức độ khó khăn mà các cơng ty phải đối mặt khi gia nhập thị trường tài chính.
Kết quả kiểm định bằng phương pháp GMM theo 2 cách phân nhóm được trình bày trong Bảng 4.9 dưới đây:
Bảng 4.9. Kết quả hồi quy Mơ hình (2) theo từng nhóm doanh nghiệp bằng phương pháp GMM Full sample Small Firms Large Firms Low Divpayout High Divpayout (1) (2) (3) (4) (5)
leverage leverage leverage leverage leverage landbuilding 0.402* 0.830** 1.049* 0.141*** 0.254* (1.85) (2.28) (1.91) (2.68) (1.91) [21.47%] [45.05%] [50.72%] [7.45%] [15.13%] machineryequipment 0.139 -0.223 -0.392 0.119 -0.071 (1.56) (-1.35) (-1.20) (1.55) (-0.42) [16.26%] [-34.19%] [-41.20%] [12.86%] [-7.68%] othertangibles -0.622** -0.157 -0.129 -0.065 0.664** (-2.15) (-0.82) (-0.45) (-0.93) (2.41) [-16.30%] [-4.01%] [-3.83%] [-1.36%] [13.15%] size 0.054** 0.379*** -0.034 0.182** 0.383*** (2.38) (4.95) (-0.37) (2.16) (5.27) [33.99%] [123.24%] [-11.04%] [119.46%] [238.06%] profitability -0.373*** -0.088 -0.184 -0.638 -0.119 (-2.58) (-1.13) (-0.88) (-1.48) (-0.38) [-16.13%] [-4.26%] [-8.86%] [-27.67%] [-4.21%] q -0.034 -0.101*** -0.073* -0.183** -0.095*** (-1.07) (-3.65) (-1.71) (-2.29) (-3.98) [-10.09%] [-28.17%] [-24.29%] [-55.11%] [-23.19%] earningsvolatility 0.681 -0.401 -1.233 0.550 -1.116 (1.18) (-1.20) (-1.29) (0.52) (-1.33) [6.67%] [-3.57%] [-11.82%] [5.30%] [-10.97%] _cons -1.155* -9.419*** 1.344 -4.454** -9.909*** (-1.89) (-4.83) (0.52) (-2.02) (-4.96) AR(2) 0.697 0.532 0.805 0.471 0.086 Hansen 0.814 Sargan 0.663 0.790 0.892 0.957
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Kết quả tổng hợp trên Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập,
n = 134, Phụ lục 7
Nhận xét: Bảng 4.9, xét phương pháp GMM trong tất cả 5 trường hợp thì kiểm định Hansen và Sargan xem xét tính hợp lí của các biến độc lập trong mơ hình đều thỏa mãn, đồng thời kiểm định tự tương quan AR(2) cũng thỏa mãn dữ kiện, vì
Dựa vào Bảng 4.9, có thể dễ dàng nhận thấy đối với việc phân chia mẫu nghiên cứu (kết quả được trình bày ở cột 1) thành các mẫu nhỏ bao gồm: nhóm doanh nghiệp quy mơ nhỏ (cột 2) so với nhóm doanh nghiệp quy mơ lớn (cột 3) và nhóm doanh nghiệp có tỷ lệ trả cổ tức thấp (cột 4) so với nhóm doanh nghiệp có tỷ lệ trả cổ tức cao (cột 5), thì landbuilding vẫn là nhân tố tài sản chính có tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp và hầu như khơng có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm mẫu nhỏ: (2) so với (3) và (4) so với (5). Chẳng hạn, một sự thay đổi trong tứ phân vị của landbuilding sẽ làm cho leverage tăng 45.05% với trường hợp các cơng ty có quy mơ nhỏ (cột 4) và 50.72% với trường hợp các cơng ty có quy mơ lớn (cột 5). Điều này cho thấy rằng, vấn đề đối mặt với các hạn chế tài chính khơng phải là tác nhân chính ảnh hưởng đến mối liên hệ giữa tài sản hữu hình và cấu trúc vốn của các doanh nghiệp Việt Nam được nghiên cứu trong bài. Các nhóm tài sản hữu hình cịn lại, nhìn chung khơng có tác động đáng kể đến địn bẩy của các nhóm doanh nghiệp được khảo sát.
Kết quả nghiên cứu này có thể được hiểu như sau, các CTCP niêm yết trên Sàn chứng khoán Việt Nam (HOSE và HNX) hầu hết đều có thời gian phát triển mạnh là từ sau năm 2000. Đến nay, các doanh nghiệp này vẫn đang trong giai đoạn tăng trưởng, vì vậy nhu cầu về nguồn vốn là rất lớn. Trong đó, theo Thuyết trật tự phân hạng của Myers (1984), thì việc tài trợ nợ được ưu tiên hơn vốn cổ phần nhờ vào các lợi thế vượt trội. Vì vậy, để đáp ứng nhu cầu vay vốn, đồng thời đảm bảo an toàn của bên cho vay, tài sản hữu hình mà chủ yếu là các loại bất động sản (đất đai, nhà xưởng, văn phịng…) có tác động đáng kể đến quyết định tài trợ của ngân hàng