CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
HỆ SỐ HỒI QU Y (ĐỘ LỆCH CHUẪN)
Mơ hình thành phần (1) GEE – Unstructured (14) Mơ hình tồng hợp (2) GEE – Unstructured (15) Mơ hình tồng hợp (3) GEE – Unstructured (16) Hằng số .0361865** (.0179592) .0363418** (.0178274) .0356762** (.0178361) ΔDSOit -.0001284*** (.0000455) ΔDSOit-1 -.0001234*** (.000037) ΔDSOit-2 -.0001303*** (.0000453) ΔDSOit-3 ΔDSOit-4 -.0000887*** -.0001083*** (.0000319) (.0000366) ΔDIOit .0000453* (.0000236) ΔDIOit-1 .0000219 (.000026) ΔDIOit-2 -.00000886 (.0000257) ΔDIOit-3 ΔDIOit-4 .00000685 .0000183 (.0000192) (.0000199) ΔDPOit .0001528 (.0001161) ΔDPOit-1 -.0000289 (.0000944) ΔDPOit-2 .0001443 (.0000756) ΔDPOit-3 ΔDPOit-4 .0001503** .0001675** (.0000636) (.0000798) ΔCCCit -.0000118 (.0000145) ΔCCCit-1 -.0000369** (.0000151) ΔCCCit-2 -.0000435** (.0000181) ΔCCCit-3 -.0000262** (.0000129) ΔCCCit-4 -.0000185* (.0000109) ΔOCCit -.00000718 (.0000139) ΔOCCit-1 -.0000346** (.0000137) ΔOCCit-2 -.000038** (.000016) ΔOCCit-3 -.0000222* (.000012) ΔOCCit-4 -.0000154 (.00000949) LnSALE -.0012587 (.0014085) -.0012217 (.0013986) -.0011748 (.0013991) DEBT -.0394162* (.0218904) -.0456994** (.0224003) -.0452708** (.0224449) QIC 31.377 23.222 23.027 QICu 52.808 32.899 32.893
Nguồn : Tác giả tổng hợp dựa trên kết quả xử lý dữ liệu khảo sát trên phần mềm Stata IC/13
Kiểm định Robust các hệ số hồi quy: Ở bước này, việc trước tiên là xác định
mơ hình hiệu ứng phù hợp (chọn lựa giữa hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu
nhiên). Theo kết quả kiểm định Hausman Test chi tiết ở Phụ lục 1 có (Prob>
chibar2 =0,0871) <0,1 và Breusch-Pagan Lagrange Multiplier Test có (Prob> chibar2 = 1) cho thấy sử dụng mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên để hồi quy dữ liệu khảo sát của các mơ hình (1), (2) và (3) cho kết quả tốt hồi quy tốt hơn mơ hình hiệu ứng cố định. Vì vậy, các hệ số hồi quy từ mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên sẽ được dùng để kiểm định robustness hệ số hồi quy của kết quả tìm được của nghiên cứu này. Trong nghiên cứu của Kroes và cộng sự (2014) thì ngược lại, mơ hình hiệu ứng cố định lại được lựa chọn vì phù hợp với dữ liệu khảo sát.
Kết quả hồi quy mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên các phương trình (1), (2) và (3) trình bày ở Bảng 3.11 cho thấy các hệ số hồi quy và các biến có ý nghĩa thống kê là hồn tồn trùng với mơ hình GEE đã trình bày ở Bảng 3.3 và Bảng 3.4. Sự khác biệt của 02 kết quả hồi quy GEE và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên đó chính là có sự sai khác một chút về giá trị độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy. Cụ thể kiểm tra lại 11 biến có ý nghĩa thống kê ta có kết quả sau ΔDSOit cùng có hệ số hồi quy là : (-149,4x10-6) nhưng độ lệch chuẩn tử mơ hình GEE là : (59,2x10-6) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên là : (59,7x10-6); ΔDSOit-1 cùng có hệ số hồi quy là: (-98,5x10-6) nhưng độ lệch chuẩn tử mơ hình GEE là : (38,4x10-6) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên là : (38,7x10-6); ΔDSOit-2 cùng có hệ số hồi quy là: (93,1x10-6) nhưng độ lệch chuẩn tử mơ hình GEE là : (38,4x10-6) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên là : (51,3x10-6); ΔDSOit-3 cùng có hệ số hồi quy là: (71,4x10-6) nhưng độ lệch chuẩn tử mơ hình GEE là : (34,5x10-6) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên là : (34,7x10-6); ΔDSOit-4 cùng có hệ số hồi quy là: (77,7x10-6) nhưng độ lệch chuẩn tử mơ hình GEE là : (37,2x10-6) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên là : (37,4x10-6); ΔDIOit cùng có hệ số hồi quy là: (51,1x10-6) nhưng độ lệch chuẩn tử mơ hình GEE là : (25,0x10-6) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên là : (25,2x10-6); ΔCCCit-1 cùng có
BẢNG 3.11. Kết quả kiểm định Robustness các các hệ số hồi quy.
BIẾN GIẢI GIẢI THÍCH
HỆ SỐ HỒI QUY - (ĐỘ LỆCH CHUẪN)
Mơ hình thành phần (1) Hiệu ứng ngẫu nhiên (random)
(17)
Mơ hình tồng hợp (2) Hiệu ứng ngẫu nhiên (random)
(18)
Mơ hình tồng hợp (3) Hiệu ứng ngẫu nhiên (random)
(19) Hằng số .0405066 (.0183214) .0425423** (.0182195) .041647** (.0181934) Hằng số .0405066 (.0183214) .0425423** (.0182195) .041647** (.0181934) ΔDSOit -.0001494** (.0000597) ΔDSOit-1 -.0000985** (.0000387) ΔDSOit-2 -.0000931* (.0000513) ΔDSOit-3 ΔDSOit-4 -.0000714** -.0000777** (.0000347) (.0000374) ΔDIOit .0000511** (.0000252) ΔDIOit-1 -.0000133 (.0000253) ΔDIOit-2 -.0000169 (.0000253) ΔDIOit-3 ΔDIOit-4 -.0000054 -.00000244 (.0000218) (.0000203) ΔDPOit .0001721 (.0001432) ΔDPOit-1 -.0000291 (.0000916) ΔDPOit-2 .0001056 (.0000876) ΔDPOit-3 ΔDPOit-4 .0000806 .0001227 (.0000687) (.0000814) ΔCCCit -.00000938 (.0000146) ΔCCCit-1 -.0000458*** (.0000151) ΔCCCit-2 -.0000322* (.0000176) ΔCCCit-3 -.0000242* (.0000136) ΔCCCit-4 -.0000182 (.0000111) ΔOCCit -.0000066 (.0000145) ΔOCCit-1 -.0000448 (.0000141) ΔOCCit-2 -.0000297 (.0000154) ΔOCCit-3 -.0000204 (.0000125) ΔOCCit-4 -.0000155 (.00000964) LnSALE -.0016693 (.0014306) -.0017977 (.0014187) -.0017295 (.0014171) DEBT -.0492973* (.0255186) -.0556996** (.027427) -.0553674** (.0274921) AIC -1743.544 -1755.967 -1756.289
Nguồn : Tác giả tổng hợp dựa trên kết quả xử lý dữ liệu khảo sát trên phần mềm Stata IC/13
hệ số hồi quy là (45,8x10-6) nhưng độ lệch chuẩn tử mơ hình GEE là : (15,1x10- 6) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên cũng là : (15,1x10-6); ΔCCCit-2 cùng có hệ số hồi quy là: (32,2x10-6) nhưng độ lệch chuẩn tử mô hình GEE là : (17,5x10- 6) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên là : (17,6x10-6) ; ΔCCCit-3 cùng có hệ số hồi quy là: (24,2x10-6) nhưng độ lệch chuẩn tử mơ hình GEE là : (13,5x10-6) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên là : (13,6x10-6); ΔOCCit-1 cùng có hệ số hồi quy là: (44,8x10-6) nhưng độ lệch chuẩn tử mơ hình GEE là : (14,1x10-6) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên cũng là : (14,1x10-6); ΔOCCit-2 cùng có hệ số hồi quy là: (29,7x10-6) nhưng độ lệch chuẩn tử mơ hình GEE là : (15,3x10-6) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên cũng là : (15,4x10-6).
Tuy trong nghiên cứu này, đã sử dụng độ lệch chuẩn đã hiệu chỉnh (robust) nhưng vẫn xuất hiện sự sai biệt độ lệch chuẩn dù hệ số hồi quy là hoàn toàn trùng khớp. Ở trong mơ hình (2) và (3) mỗi mơ hình chỉ có một biến giải thích chính là biến ΔCCC và ΔOCC nên độ lệch chuẩn sau khi được hiệu chỉnh sai biệt không đáng kể trong cả 02 phương pháp hồi quy GEE hay mơ hình hiệu ứng phù hợp. Ở mơ hình (1) có tới 3 biến giải thích chính là ΔDSO, ΔDIO và ΔDPO, Cả 03 biến lại có sự tương quan cao với nhau theo thời gian nên dù độ lệch chuẩn đã được hiệu chỉnh (robust). Song vẫn có sự sai biệt giữa 02 phương pháp hồi quy GEE và mơ hình hiệu ứng phù hợp. Như đã trình này trong phương pháp nghiên cứu là mơ hình GEE có khả năng ước lượng phương sai một cách mạnh mẽ và tinh tế so với các mơ hình hiệu ứng phù hợp (ngẫu nhiên/cố định). Kết quả từ việc kiểm định hệ số hồi quy cho phép kết luận các hệ số hồi quy trong nghiên cứu này vững mạnh và đáng tin cậy. Điều này khẳng định, các mối tương quan thuận/nghịch giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc trong các giả thuyết nghiên cứu được kết quả hồi quy ủng hộ là rất đáng tin cậy. Kết quả kiểm định robustness cho thấy ma trận tương quan
Independence được đề xuất cho mơ hình GEE là hồn tồn phù hợp với mẫu
dữ liệu khảo sát cho nghiên cứu này. Kết quả kiểm tra tiêu chuẩn QIC và QICu cũng cho thấy ma trận tương quan chuyển đổi Indepence cho phân tích hồi quy
và ma trận tương quan chuyển đổi Unstructured dùng cho kiểm định
robustness được Kroes và cộng sự (2014) đề xuất vẫn phù hợp với nghiên cứu này.
Kết thúc việc kiểm định nhân quả Granger và kiểm định Robustness, có thể khẳng định các kết quả hồi quy GEE được tìm thấy trong nghiên cứu này là rất đáng tin cậy. Mười một biến giải thích có ý nghĩa thống kê của 04 thước đo dịng tiền là DSO, DIO, CCC, OCC thể hiện mối quan hệ nhân quả Granger với biến phụ thuộc Tobins_Q. Kết quả tìm thấy ủng hộ mạnh mẽ giả thuyết nghiên cứu là sự thay đổi các thước đo dòng tiền tác động đến sự thay đổi của hiệu quả tài chính doanh nghiệp. Đồng thời, khẳng định sự thay đổi trong các thước đo của dịng tiền khơng phải là sản phẩm phụ từ sự thay đổi hiệu quả tài chính. Kết quả của nghiên cứu này và 11/13 nghiên cứu trước tiếp tục ủng hộ sự cải thiện Chu kỳ luân chuyển tiền mặt (CCC) tác động đến việc cải thiện hiệu quả tài chính. Song cũng ủng hộ phát hiện của Kroes và cộng sự (2014) là sự cải thiện Chu kỳ luân chuyển tiền mặt hoạt động (OCC) tác động đến hiệu quả tài chính cơng ty. Các thước đo thành phần DSO và DIO đều tác động đến hiệu quả tài chính song DSO duy trì được tác động lâu nhất, DIO thì duy trì tác động ngắn nhất và chỉ đúng một quý. Kết quả hồi quy còn cho thấy, thước đo tổng hợp CCC đại diện cho thước đo dòng tiền phù hợp hơn thước đo OCC trong việc giải thích cho hiệu quả cơng ty và thước đo DIO có mối tương quan thuận chiều với hiệu quả tài chính cơng ty. Điều này trái ngược với phát hiện của Kroes và cộng sự (2014) là CCC khơng có mối tương quan với hiệu quả tài chính cơng ty và DIO có mối tương quan nghịch chiều. Đặc thù của doanh nghiệp và đặc điểm nền kinh tế Việt Nam có lẽ là nguyên nhân chính dẫn đến kết quả trái ngược này, các doanh nghiệp Việt với tầm vóc quy mơ đa phần là vừa và nhỏ, công nghệ sản xuất và hệ thống phân phối còn đang tiếp cận học hỏi từ các nước đang phát triển năng suất lao động thấp. Do vậy, một sự sụt giảm DIO hay sụt giảm hàng tồn kho trong khi lượng hàng bán vẫn khơng tăng có thể bị xem là năng lực sản xuất giảm sút, gây rủi ro chi phí thiếu
hàng điều này sẽ làm làm sụt giảm hiệu quả tài chính doanh nghiệp. Tương tự, nếu một sự gia tăng hàng tồn kho khi lượng hàng bán vẫn không thay đổi có thể xem là năng suất lao động tăng, chi phí khấu hao trên một sản phẩm giảm, giảm thiểu rủi ro thiếu hụt hàng gia tăng hiệu quả tài chính doanh nghiệp.
Với một nền kinh tế mà thị trường vốn chưa phát triển, các doanh nghiệp sản xuất lại có tỷ lệ nợ dài hạn/ tổng tài sản chỉ ở mức thấp việc gia tăng hàng tồn kho sẽ gây sức ép lên việc cân đối vốn luân chuyển, gia tăng rủi ro về thanh khoản, vì thế trong ngắn hạn doanh nghiệp có thể vận dụng các khoản phải trả người bán như là một cơng cụ tín dụng ngắn hạn, nhằm giải quyết các vấn đề thanh khoản của doanh nghiệp. Do vậy, việc gia tăng hàng tồn kho phải được cân đối trong tổng thể vốn luân chuyển, cân đối trong lượng tiêu thụ hàng hóa và khả năng cung cấp nguyên vật liệu của người bán. Vì vậy, thước đo CCC gồm các thành phần DSO, DIO và DPO sẽ phù hợp hơn thước đo OCC chỉ gồm DSO và DIO trong việc giải thích tính thanh khoản, hiệu quả tài chính doanh nghiệp trong ngắn hạn.