4.1 Nội dung của đề tài nghiên cứu 40
4.1.1 Các nhân tố ảnh hưởng đến mức nợ của doanh nghiệp 40
Sau khi xác định các nhân tố ảnh hưởng đến mức nợ, đề tài tiến hành nghiên
cứu thực hiện với các chỉ số biến phụ thuộc phản ánh mức nợ là tổng nợ trên tổng tài sản, nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, nợ dài hạn trên tổng tài sản để xem các nhân tố ảnh hưởng đến từng chu kì nợ là những nhân tố nào và thay đổi ra sao theo từng kì.
Tất cả các biến được đưa vào phương trình cùng một lúc và cho kết quả từ phân tích hồi quy qua phần mềm SPSS với hệ số beta tương ứng của từng biến độc lập là:
Biến phụ thuộc Biến độc lập Tỷ suất nợ(TD) Tỷ suất nợ ngắn hạn(SD) Tỷ suất nợ dài hạn(LD) TDold 0.846 SDold 0.803 LDold 0.822 FA1 -0.016 -0.084 0.072 FA2 0.006 0.043 -0.037 FA3 0.030 0.082 -0.031 GR 0.009 0.009 0.000 ROA 0.085 0.003 0.057 ROE -0.092 -0.058 -0.024 SIZE 0.013 0.011 0.004 ND -0.353 -0.302 -0.075 UNI 0.000 0.003 -0.004 RISK -0.171 0.026 -0.194 FIELD1 0.002 0.005 -0.005 FIELD2 0.008 0.011 -0.002
FIELD3 -0.017 0.001 -0.021 FIELD4
FIELD5 0.022 0.029 -0.009
FIELD6 0.022 0.030 -0.010
FIELD7 0.003 0.017 -0.017
Nguồn: Tác giả tính tốn và tổng hợp kết quả từ dữ liệu khảo sát
Bảng số liệu về hệ số hồi quy của các biến độc lập trên cho thấy hệ số beta của tất cả các biến đều khác 0. Điều này chứng tỏ , các biến độc lập đưa ra đều có tương quan đến tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn và tỷ suất nợ dài hạn.
4.1.1.1 Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình
Với giả thiết ban đầu Ho là: mơ hình hồi qui xây dựng trên không phù hợp với tổng thể, kiểm định ANOVA của các mơ hình đưa ra đều có giá trị sig(P_value) gần bằng 0 ( <0.05) (Xem phụ lục 6, 7, 8) . Nếu chấp nhận với mức ý nghĩa 5% và độ tin cậy là 95% cho thấy giả thiết trên bị bác bỏ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nghĩa là: mơ hình trên đều phù hợp với tổng thể tức là tất cả các biến
đều có ảnh hưởng đến mức nợ. Bên cạnh đó giá trị R2 có hiệu chỉnh trong 3 mơ hình
đưa ra đều >80% cho thấy được trên 80% sự thay đổi của tỷ suất nợ được giải thích
bởi các nhân tố trong mơ hình .
4.1.1.2 Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Tuy nhiên với mục đích xác định các nhân tố có ảnh hưởng trọng yếu đến tỷ
suất nợ thì hệ số beta phải lớn . Với các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, H8, H9, H10, H11, H12 như đã đề cập phần trên, quan sát giá trị sig (P_value)của từng
nhân tố trong từng mơ hình (Xem Phụ lục 6,7,8) cho thấy: trong các mơ hình trên , nếu tất cả các biến đều đưa vào thì có một số biến có giá trị sig từng phần >0.05 (chấp
nhận với độ tin cậy 95%). Điều này có nghĩa là các biến độc lập mà có giá trị sig lớn trên 0.05 thì có ảnh hưởng rất ít thậm chí khơng ảnh hưởng đến mức nợ của doanh
nghiệp. Và trên thực tế, các nhân tố này sẽ không đáng để các nhà quản trị xem xét và cân nhắc khi xây dựng một mức nợ .
Bằng phương pháp loại trừ dần, thực hiện chạy lại SPSS sau khi loại bỏ các biến độc lập khơng quan trọng hay ít có tương quan với tỷ suất nợ, tức có giá trị sig
từng phần >0.05 cho từng mơ hình, nghiên cứu đạt được kết quả với các hệ số beta
mới chưa chuẩn hóa như sau:
Bảng 4.2 Hệ số beta của các biến số trong mơ hình phù hợp với điều kiện của phương trình hồi quy Biến phụ thuộc Biến độc lập Tỷ suất nợ(TD) Tỷ suất nợ ngắn hạn(SD) Tỷ suất nợ dài hạn(LD) TDold 0.845 SDold 0.801 LDold 0.831 FA1 -0.054 0.051 FA2 FA3 0.084 GR 0.009 0.009 ROA
ROE -0.074 -0.058 -0.021 SIZE 0.014 0.011 0.003 ND -0.323 -0.302 UNI RISK -0.148 -0.166 FIELD1 FIELD2 FIELD3 -0.015 FIELD4 FIELD5 0.025 0.025 FIELD6 0.026 0.026 FIELD7
Nguồn: Tác giả tính tốn và tổng hợp kết quả từ dữ liệu khảo sát
Với kiểm định ANOVA có giá trị sig (P_value) < 0.05 (Xem phụ lục 9,10,11), R2 hiệu chỉnh tương đối lớn cụ thể là đối với phương trình có biến phụ thuộc là tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn , tỷ suất nợ dài hạn tương ứng là 0.84, 0.821 và 0.806. Hệ số VIF
của từng biến < 2 trong cả 3 phương trình chứng tỏ mơ hình khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến . Mơ hình hồi qui sau khi loại bỏ các nhân tố ít ảnh hưởng đến tỷ suất nợ được lọc ra và chấp nhận với mức ý nghĩa 5% như bảng 4.2
Phương trình hồi quy được xác định từ dữ liệu với biến quan sát là từng doanh nghiệp trong từng năm có biến phụ thuộc là tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn và tỷ suất nợ dài hạn như sau:
TD = 0.845 * TDold + 0.009 * GR - 0.074 * ROE + 0.014 * SIZE - 0.323 * ND - 0.148 * RISK + 0.025 * FIELD5 + 0.026 * FIELD6 - 0.285 (4.1)
SD = 0.801 * SDold - 0.054 * FA1 + 0.084 * FA3 + 0.009 * GR - 0.058 * ROE + 0.011 * SIZE - 0.302 * ND + 0.025 * FIELD5 + 0.026 * FIELD6 - 0.209 (4.2)
LD = 0.831 * LDold + 0.051 * FA1 - 0.021 * ROE + 0.003 * SIZE - 0.166 * RISK - 0.015 * FIELD3 - 0.062 (4.3)
Từ phương trình (4.1) cho thấy: tỷ suất nợ của doanh nghiệp chịu ảnh hưởng
bởi 8 nhân tố trong đó nhân tố ngành gồm có 2 ngành có ảnh hưởng đến tỷ suất nợ là
ngành nguyên vật liệu và ngành nông nghiệp tương ứng với 2 hệ số beta là 0.025 và
0.026. Hệ số beta 0.025 có nghĩa là với điều kiện các nhân tố khác không thay đổi ,
nếu doanh nghiệp hoạt động kinh doanh thuộc ngành nguyên vật liệu thì tỷ suất nợ sẽ tăng lên 0.025 hay doanh nghiệp sẽ vay nợ nhiều hơn so với những ngành khác, tương tự như đối với ngành nông nghiệp.
Phương trình cũng cho thấy tỷ suất nợ cũ sẽ ảnh hưởng nhiều đến tỷ suất nợ hiện tại. Hệ số beta là 0.845 cho thấy khi tỷ suất nợ cũ tăng lên 1 đơn vị thì tỷ suất nợ hiện tại tăng lên 0.845 trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi. Chuyển biến TDold của phương trình (4.1) qua trái ta có thể hiểu sự thay đổi của tỷ suất nợ chịu ảnh
hưởng của 7 nhân tố: GR, ROE, SIZE, ND, RISK VÀ FIELD , trong đó chỉ có 2 ngành là có tác động ảnh hưởng đến tỷ suất nợ. Thống kê cũng cho thấy ngành cơng
nghiệp bị loại khỏi phương trình hồi quy. Từ phương trình cũng cho thấy rằng hệ số beta của GR bằng 0.009 nghĩa là tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì tỷ suất nợ sẽ tăng lên 0.009 đơn vị. Hệ số beta của ROE bằng - 0.074 nghĩa là
số nợ sẽ giảm đi 0.074 đơn vị trong điều kiện các nhân tố khác không đổi. Điều này có nghĩa là khi hiệu suất sử dụng vốn chủ sở hữu tăng, doanh nghiệp làm ăn có hiệu quả với vốn huy động từ chủ sở hữu thì vay nợ sẽ ít hơn và tỷ suất nợ do đó sẽ giảm
đi. Mối tương quan nghịch chiều nói lên rằng: Ở thị trường Việt Nam, các doanh
nghiệp có khả năng sinh lợi cao có xu hướng giảm tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn của mình, ưu tiên sử dụng nguồn tài trợ nội bộ theo lý thuyết trật tự phân hạng. Điều này cũng phản ánh một thực tế của các doanh nghiệp Việt Nam trong tư tưởng là rất “ngại vay nợ”.
Với hệ số beta 0.014 cho thấy độ lớn của doanh nghiệp cũng có ảnh hưởng cùng chiều với tỷ suất nợ. Hiểu theo khía cạnh này nghĩa là doanh nghiệp càng lớn thì khả năng tiếp cận vốn tốt hơn , được vay nợ nhiều hơn nên tỷ suất nợ cao hơn. Khi độ lớn doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì tỷ suất nợ tăng lên 0.014 trong điều kiện các nhân tố khác không đổi.
Hệ số -0.323 của nhân tố ND cũng cho thấy là các khoản thu nhập khơng chịu thuế trên tổng tài sản có tác động ngược chiều với tỷ suất nợ. Nếu các khoản này tăng lên 1
đơn vị thì tỷ suất nợ giảm 0.323 trong điều kiện các nhân tố khác không đổi. Tương
tự hệ số - 0.148 cho thấy doanh nghiệp có độ rủi ro càng cao thì tỷ suất nợ sẽ ít đi do ngân hàng hạn chế cho vay . Rủi ro của doanh nghiệp tăng lên 1 thì tỷ suất nợ của doanh nghiệp sẽ giảm đi 0.148.
Ở phương trình (4.2) cho thấy : tỷ suất nợ ngắn hạn của doanh nghiệp chịu ảnh
hưởng của 8 nhân tố ( nhân tố FIELD5 và FIELD6 được xem là một nhân tố). Giải thích giống tương tự như phương trình (4.1), tỷ suất nợ ngắn hạn chỉ khác biệt ở nhân tố FA1, FA3 và RISK. Phương trình này cho thấy tỷ suất nợ ngắn hạn không chịu ảnh hưởng của tốc độ tăng trưởng doanh thu và độ rủi ro của doanh nghiệp mà tỷ suất nợ ngắn hạn này còn chịu ảnh hưởng của tài sản cố định và lượng hàng tồn kho của
doanh nghiệp ( Thông qua nhân tố FA1 và FA3). Khi tỷ số tài sản cố định trên tổng tài sản tăng lên 1 thì tỷ suất nợ ngắn hạn sẽ giảm đi 0.054 và khi lượng hàng tồn kho trên
tổng tài sản tăng lên 1 thì tỷ suất nợ ngắn hạn tăng lên 0.084. Điều này có thể giải thích rằng khi doanh nghiệp tiến hành mua tài sản thì để đảm bảo nguồn vốn những chính sách vay ngắn hạn doanh nghiệp hạn chế hơn để đầu tư cho tài sản dài hạn. Khi lượng hàng tồn kho của doanh nghiệp còn nhiều doanh nghiệp sẽ vay nợ ngắn hạn cho những khoản chi phí ngắn hạn phát sinh như bảo quản hàng hóa, kho xưởng hay những chính sách khuyến mãi để giảm bớt lượng hàng tồn . Phương trình cũng cho thấy các khoản thu nhập không chịu thuế ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ suất nợ ngắn hạn của doanh nghiệp . So với các nhân tố khác sự ảnh hưởng này khá lớn với hệ số beta là – 0.302 cho thấy rằng doanh nghiệp Việt Nam tạo ra được giá trị vơ hình càng nhiều thì sẽ càng ít phải sử dụng nợ hơn.
Phương trình (4.3) cho thấy tỷ suất nợ dài hạn của các doanh nghiệp ngoài chịu
ảnh hưởng lớn bởi tỷ suất nợ dài hạn cũ mà điều này có thể do nợ kì trước doanh
nghiệp chưa thanh tốn hết và được tính vào luỹ kế nợ năm sau, tỷ suất dài hạn này còn chịu ảnh hưởng của 5 nhân tố FA1(+), ROE(-), SIZE (+), RISK(-) VÀ FIELD3(-) .Đây là những nhân tố có tác động dài hạn đến doanh nghiệp. Điều này có thể giải
thích là tài sản có giá trị lớn , khi đưa vào sản xuất kinh doanh giá trị của nó phân bổ cho nhiều kì liên tục thông qua khấu hao. Vốn để mua sắm tài sản cố định này doanh nghiệp huy động từ vốn vay ngân hàng. Điều này làm tăng các khoản nợ của doanh nghiệp dẫn đến tỷ suất nợ dài hạn cao. Doanh nghiệp càng lớn thì nhu cầu vốn sẽ lớn hơn, uy tín lớn nên khả năng tiếp cận vốn dài hạn nhiều hơn. Khi rủi ro doanh nghiệp cao, ngân hàng sẽ từ chối các khoản vay của doanh nghiệp, vì thế doanh nghiệp khơng có khả năng vay vốn, nợ ít hơn nên tỷ suất nợ dài hạn cũng thấp hơn. Ngoài ra kết quả nghiên cứu cho thấy là ngành hàng tiêu dùng có ảnh hưởng đến tỷ suất nợ dài hạn
theo chiều hướng nghịch. Điều này có thể giải thích là doanh nghiệp mà kinh doanh
hàng tiêu dùng thuộc mặt hàng ngắn hạn, thời gian xoay vòng nhanh nên những doanh nghiệp kinh doanh ngành này thì nhu cầu vay vốn dài hạn là ít hơn so với các ngành khác.
4.1.2 Kiểm định mối liên hệ giữa mức nợ với ngành nghề và khả năng chi trả lãi vay của doanh nghiệp chi trả lãi vay của doanh nghiệp
4.1.2.1 Kiểm định mối liên hệ giữa mức nợ với ngành nghề Bảng 4.3: Thống kê tỷ suất nợ trung bình của ngành qua 3 năm Bảng 4.3: Thống kê tỷ suất nợ trung bình của ngành qua 3 năm
Số DN Biến phụ thuộc Ngành Số quan
sát Tỷ suất nợ trung bình
Tỷ suất nợ ngắn hạn trung bình
Tỷ suất nợ dài hạn trung bình 1 Ngành dịch vụ 147 0.426046 0.337979 0.088071 2 Ngành công nghệ 54 0.451220 0.399302 0.051919 3 Ngành hàng tiêu dùng 108 0.427596 0.371175 0.056421 4 Ngành hàng công nghiệp 180 0.472356 0.312997 0.159355 5 Ngành nguyên vật liệu 141 0.466743 0.397250 0.069495 6 Ngành nông nghiệp 144 0.500340 0.435356 0.064984 7 Ngành y tế 36 0.465411 0.431169 0.034231 Total 810 0.460264 0.372713 0.087551
Với mẫu nghiên cứu là 270 doanh nghiệp, bảng thống kê mô tả cho thấy tỷ suất nợ , tỷ suất nợ ngắn hạn, tỷ suất nợ dài hạn trung bình của từng ngành có sự thay đổi theo từng năm. Nhìn chung nợ trung bình của các ngành đều chiếm tỷ trọng lớn so với tổng tài sản và gần 50% trên tổng tài sản. Trong đó tỷ lệ nợ trung bình ngắn hạn cao hơn tỷ lệ nợ trung bình dài hạn Điều này cho thấy các doanh nghiệp Việt Nam sử
dụng quá nhiều nợ nhất là khoản nợ ngắn hạn mà điều này tiềm ẩn rất nhiều rủi ro. Số liệu này cũng cho thấy ở khía cạnh nào đó, các doanh nghiệp vốn tự có rất ít chủ yếu dựa vào vay nợ. Chẳng hạn, tỷ suất nợ ngắn hạn trung bình của ngành dịch vụ chiếm 33.79% trên giá trị tổng tài sản nhưng tỷ suất nợ dài hạn chỉ chiếm 8.8% . Hầu hết các ngành khác đều có cơ cấu nợ như vậy tức là thực hiện vay nợ ngắn hạn nhiều hơn là dài hạn. Điều này cho thấy rằng đa số các doanh nghiệp vay nợ để xoay vòng sản xuất kinh doanh hơn là vay vốn để đầu tư vào tài sản mua sắm. Một lý do có thể giải thích nữa là: Vay dài hạn thì số tiền vay thường rất lớn chính vì thế chi phí lãi vay cũng cao hơn và doanh nghiệp ít vay nợ đầu tư vào các khoản này hơn.
Bảng số liệu trên cũng cho thấy tỷ suất nợ ngắn hạn của khối ngành nông nghiệp ,y tế và tỷ suất nợ dài hạn của ngành công nghiệp qua các năm cao hơn so với các ngành khác. Điều này có thể giải thích là do đặc thù của ngành, ngành công nghiệp với giá trị lớn nên cần vốn vay dài hạn hơn so với những ngành khác. Cịn khối ngành y tế và nơng nghiệp lại có vốn vay ngắn hạn nhiều hơn do sản phẩm và dịch vụ kinh doanh là những yếu tố cần thiết, khơng thể thiếu cho cuộc sống, vịng quay của nó nhanh hơn nên nhu cầu vốn vay ngắn hạn nhiều hơn.
Kiểm định sự tương quan giữa các biến thể hiện mức nợ và biến ngành nghề cho thấy, với giả thiết ban đầu Ho là khơng có sự tương quan giữa biến độc này với các chỉ số nợ, nếu chấp nhận với mức ý nghĩa 5% hay độ tin cậy là 95%, kiểm định One-Way ANOVA cho giá trị sig (xem phụ lục 3,4,5).
Bảng 4.4 Bảng thống kê giá trị sig trong kiểm định ANOVA giữa biến ngành và các biến phụ thuộc phản ánh mức nợ
Biến phụ thuộc Giá trị sig theo năm
Tỷ suất nợ 0.068
Tỷ suất nợ ngắn hạn 0.000
Tỷ suất nợ dài hạn 0.000
Nguồn: Tác giả tính tốn và tổng hợp kết quả từ dữ liệu khảo sát
Với điều kiện chấp nhận giả thiết khi sig > 0.05 cho thấy, tỷ suất nợ nói chung khơng có mối liên hệ với ngành nghề doanh nghiệp hoạt động( do sig = 0.068>0.05). Tuy
nhiên nếu xét theo từng loại nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn và dài hạn đều có mối liên hệ với ngành nghề trong đó tỷ suất nợ dài hạn có mối liên hệ chặt chẽ với ngành nghề hơn thông qua giá trị sig nhỏ hơn qua các năm. Điều này cho thấy mỗi ngành nghề ở