1.6. Bố cục luận văn
3.1.3.1 Hiệu quả hoạt động doanh nghiệp
Tỷ suất sinh lời của vốn chủ sở hữu (Return on equity – ROE)
Li rßng ROE =
Vốn chủ sở hữu bình quân
Chỉ tiêu này phản ánh khái quát nhất khả năng sinh lợi của vốn chủ sở hữu. Khi
xem xét ROE các nhà quản lý biết được một đồng vốn chủ sở hữa đầu tư vào
năng sinh lợi của vốn chủ sở hữu càng cao và ngược lại. Một doanh nghiệp có ROE càng cao cũng có nghĩa là cơng ty đã cân đối một cách hài hịa giữa vốn cổ đơng với vốn đi vay để khai thác lợi thế cạnh tranh của mình trong quá trình huy động vốn, mở rộng quy mô.
Tỷ suất sinh lời của tổng tài sản (Return on assets – ROA)
Li rßng ROA =
Tổng tài sản bình quân
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản phản ánh khả năng sinh lợi của tài sản doanh
nghiệp thể hiện trình độ quản lý và sử dụng tài sản. Chỉ tiêu này cho biết bình
quân một đồng tài sản sử dụng trong quá trình sản xuất kinh doanh tạo ra bao
nhiêu đồng lãi ròng. Trị số này càng cao, khả năng sinh lợi của tài sản doanh
nghiệp càng cao và ngược lại. Một cơng ty đầu tư tài sản ít nhưng thu được hiệu
quả hoạt động cao sẽ là tốt hơn so với công ty đầu tư nhiều vào tài sản mà hiệu
quả thu được lại thấp. Hệ số ROA thường có sự chênh lệch giữa các ngành.
Những ngành đòi hỏi phải có đầu tư tài sản lớn vào dây chuyền sản xuất, máy
móc thiết bị, cơng nghệ như các ngành vận tải, xây dựng, sản xuất kim loại…,
thường có ROA nhỏ hơn so với các ngành khơng cần phải đầu tư nhiều vào tài
sản như ngành dịch vụ, quảng cáo, phần mềm…
Tỷ suất lợi nhuận gộp biên (Gross Profit Margin – GM)
Lỵi nhn gép GM =
Doanh thu Lỵi nhn gép = Doanh thu - Giá vốn hàng bán
Tỷ suất lợi nhuận gộp biên cho biết mỗi đồng doanh thu thu về tạo ra được bao
nhiêu đồng lợi nhuận gộp. Hệ số này là một chỉ số rất hữu ích khi tiến hành so
sánh các doanh nghiệp trong cùng một ngành. Doanh nghiệp nào có tỷ suất lợi nhuận gộp biên cao hơn chứng tỏ doanh nghiệp đó hoạt động hiệu quả, có lãi hơn và kiểm sốt chi phí hiệu quả hơn so với đối thủ cạnh tranh.
Chỉ số khả năng tăng trưởng (Tobin’s Q)
Tổng nợ + giá thị trờng của CPT + giá thị trờng ớc tính của CPƯĐ Tobin's Q =
Giá trị sổ sách của tài sản
Đây là biến đo lường cơ hội tăng trưởng của cơng ty. Doanh nghiệp có chỉ số
Tobin’s Q lớn hơn 1 sẽ có động lực đầu tư cao hơn doanh nghiệp có chỉ số
Tobin’s Q nhỏ hơn 1. Doanh nghiệp có chỉ số Tobin’s Q cao thường là doanh nghiệp hấp dẫn nhà đầu tư và có năng lực cạnh tranh tốt.
3.1.3.2 Địn bẩy tài chính (Financial Leverage)
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng ba trong những thước đo quan trọng nhất của cấu trúc vốn như sau:
Nợ ngắn hạn trên tổng tài sản của công ty (STDTA) (1)
Nợ dài hạn trên tổng tài sản của công ty (LTDTA) (2)
Tổng nợ trên tổng tài sản của công ty (TDTA) (3)
Chỉ tiêu (1), (2), (3) cho biết mức độ tài trợ tài sản của doanh nghiệp bằng các
khoản nợ, nghĩa là cho biết bao nhiêu phần trăm tài sản của doanh nghiệp được
hình thành bằng nợ phải trả. Khi các tỷ suất nợ càng cao thì mức độ phụ thuộc
của doanh nghiệp vào chủ nợ càng lớn tính tự chủ của doanh nghiệp càng thấp.
3.1.3.3 Biến kiểm soát (Control Variable)
Một số nghiên cứu trên đã cho thấy tầm quan trọng của quy mô doanh nghiệp
trong sự tác động đến hiệu quả hoạt động của cơng ty. Cơng ty có quy mơ lớn có nhiều thuận lợi, cơ hội để tiếp cận nguồn tài trợ chi phí thấp và đạt được hiệu quả hoạt động cao hơn, cạnh tranh hơn so với các doanh nghiệp có quy mơ nhỏ. Quy mơ cơng ty trong nghiên cứu này được sử dụng như là một biến kiểm soát để
kiểm tra sự khác biệt trong môi trường hoạt động của công ty trong mơ hình.
Kích thước của cơng ty được tính bằng cách lấy log cơ số e của tổng tài sản và sẽ được sử dụng để kiểm tra ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Ta có: LNTA = ln (Tổng tài sản)
Trong đó: LNTA: đại diện cho biến quy mô của doanh nghiệp
3.2 Xử lý dữ liệu và phương pháp ước lượng
Đầu tiên, toàn bộ dữ liệu thu thập trên báo cáo tài chính đã được kiểm tốn tại website: www.tvsi.com.vn của 312 công ty trong các ngành công nghiệp của giai đoạn 2008 – 2012, kiểm tra tính chính xác và hoàn chỉnh số liệu lần nữa theo danh sách các biến đã đề cập, các biến có dữ liệu khuyết, nghĩa là dữ liệu không đầy đủ trong giai đoạn nghiên cứu đều bị loại bỏ. Mỗi biến sẽ được mã hóa và số liệu sẽ được lập trên excel, sau đó, sẽ đổ dữ liệu phần mềm SPSS 20.
Số liệu thống kê mô tả được thực hiện đầu tiên cho việc đánh giá tổng thể mức độ
sử dụng địn bẩy tài chính và hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp được
nghiên cứu.
Tiếp theo đánh giá các giả định hồi quy:
+ Thứ nhất, kiểm định đa cộng tuyến dựa trên trị số VIF. Theo quan điểm của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì VIF > 10 thì biến độc lập đó gây nên hiện tượng đa cộng tuyến.
+ Thứ hai, kiểm định tính tự tương quan, tác giả dựa vào giá trị Durbin –
Waston, thông thường giá trị này nằm trong khoảng [1;3] (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008), thì mơ hình là phù hợp.
+ Thứ ba, kiểm định phần dư, kiểm định dựa trên đồ thị phân phối của phần dư, nếu giá trị trung bình càng tiến về 0 (gần bằng 0) và độ lệch chuẩn là gần bằng 1 thì đạt yêu cầu.
+ Thứ tư, kiểm định giả định liên hệ tuyến tính, kiểm định này dựa trên đồ thị
phân phối, thông thường đồ thị phân phối khơng hình thành bất kỳ quy luật nào mới đạt yêu cầu.
hình tác giả dựa vào giá trị Sig. của kiểm định trong bảng ANOVA, nếu giá trị Sig. < 0.05 (với mức ý nghĩa 5%) thì mơ hình hồi quy phù hợp.
Cuối cùng, kiểm định các hệ số hồi quy để xác định mức độ ảnh hưởng giữa biến độc lập và biến phụ thuộc: để kiểm định hệ số hồi quy, tác giả dùng kiểm định t. Trong kiểm định này chúng ta dùng giá trị Sig. Với độ tin cậy 95% (mức ý nghĩa 5%) thì giá trị Sig. của biến độc lập bé hơn 0.05 thì biến độc lập đó ảnh hưởng có
ý nghĩa đến biến phụ thuộc. Nếu hệ số hồi quy dương thì biến độc lập đó có tác
động cùng chiều biến phụ thuộc và ngược lại.
Mục tiêu chính của phân tích thống kê là dùng hồi quy đa tuyến và tương quan
các biến số để ước lượng mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập là địn bẩy tài
chính đối với biến phụ thuộc là hiệu quả hoạt động doanh nghiệp. Mặt khác, kết
quả hồi quy tuyến tính sẽ xác định nhân tố quan trọng nào như: STDTA,
LTDTA, TDTA, LNTA có ảnh hưởng quan trọng đến hiệu quả hoạt động doanh
nghiệp với mức độ ảnh hưởng đáng kể phải thấp hơn 0.05.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương này tác giả trình bày mơ hình nghiên cứu và cách định lượng các
biến đồng thời mô tả xử lý dữ liệu của 312 doanh nghiệp trong ngành công
nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khốn Việt Nam. Nhằm mục đích kiểm
định sự ảnh hưởng của quyết định cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động doanh nghiệp để trả lời các câu hỏi nêu trên trong phần mục tiêu nghiên cứu và các vấn đề nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu được thể hiện trong kết quả chạy mơ hình hồi quy OLS sẽ được trình bày trong chương tiếp theo.
CHƯƠNG 4: KIỂM ĐỊNH SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA QUYẾT ĐỊNH CẤU TRÚC VỐN ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP TRONG NGÀNH CÔNG NGHIỆP TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM
4.1 Mơ tả thống kê các biến nghiên cứu
Trong phần nghiên cứu này, thống kê mô tả dùng để mô tả đặc điểm chính của dữ liệu thu thập, thống kê mô tả xem xét giá trị của mỗi biến với nhỏ nhất
(minimum), cao nhất (maximum), trung bình (mean), độ lệch chuẩn (standard
deviation).
Bảng 4.1: Mô tả thống kê (Descriptive Statistics) Statistics
STDTA LTDTA TDTA ROA ROE GM LNTA TOBINQ N Valid 1560 1560 1560 1560 1560 1560 1560 1560 Missing 0 0 0 0 0 0 0 0 Mean .4642 .1125 .5768 6.1763 13.8599 17.3228 12.4997 .8685 Std. Deviation .22413 .15194 .22570 9.07072 39.29933 13.57024 1.41636 .33614 Minimum .02 .00 .03 -113.86 -1082.51 -165.11 .00 .22 Maximum 2.59 .73 2.83 80.80 363.20 92.72 17.27 4.53
Các kết quả trong Bảng 4.1 hiển thị bảng tóm tắt số liệu thống kê mô tả cho tất cả
các biến bao gồm các biến phụ thuộc và các biến độc lập. Biến phụ thuộc là
ROA, ROE, GM và Tobin’s Q và biến độc lập là STDTA, LTDTA và TDTA. Để kiểm tra xem kích thước của công ty ảnh hưởng đến các biến hiệu quả hoạt động, log cơ số e của tổng tài sản đã được thực hiện được ký hiệu là LNTA.
Kết quả mô tả thống kê cho thấy giá trị trung bình của tỷ suất sinh lời trên tổng
tài sản (ROA) cho các công ty trong ngành công nghiệp tại Việt Nam giai đoạn
2008 -2012 là 6.17%, trong đó cao nhất mã chứng khoán NNC đạt 80.80%, nhỏ nhất là mã chứng khốn SCO -113.6%, giá trị trung bình của tỷ suất sinh lời trên
vốn chủ sở hữu (ROE) 13,86%, trong đó đạt mức cao nhất là mã chứng khoán
HCI 363.20%, thấp nhất là VSG -1,082.51% và giá trị trung bình của tỷ suất lợi
92.72%, thấp nhất là mã chứng khoán là PSG -165.11%. Những kết quả này cho thấy kết quả hoạt động chưa đạt của các doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu, đây có thể là do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính tồn cầu khơng chỉ Việt Nam mà cả thế giới đang phải đối mặt. Giá trị trung bình của các khoản nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (STDTA) của các doanh nghiệp trong ngành
công nghiệp là 46,42%, đạt mức cao nhất là SCO với 2.59 lần, mức thấp nhất
0.02 lần thuộc về 3 mã chứng khoán là : HTI, PSP, CTA. Giá trị trung bình của các khoản nợ dài hạn trên tổng tài sản (LTDTA) là 11,25%, đạt mức cao nhất là VSG với 0.73 lần, mức thấp nhất 0.00 và giá trị trung bình của tổng số nợ trên tổng tài sản (TDTA) là 57.68% trong đó, mã chứng khốn có TDTA cao nhất là SCO với 2.83 lần, thấp nhất là mã chứng khoán CTA với tỷ lệ 0.03. Kết quả này cho thấy rằng khoảng 58% tổng tài sản của các công ty ngành công nghiệp ở Việt Nam được tài trợ bằng nợ. Điều này cho thấy các doanh nghiệp Việt Nam đặc biệt trong ngành công nghiệp hoạt động với mức độ sử dụng địn bẩy tài chính là quan trọng. Tỷ lệ nợ ngắn hạn là 46.42% trên tổng tài sản gấp 4 lần tỷ lệ nợ dài hạn là 11.25% trên tổng số tài sản, cho thấy rằng các công ty trong ngành công
nghiệp chủ yếu là sử dụng nợ ngắn hạn để tài trợ cho hoạt động của mình và ít
phụ thuộc vào nợ dài hạn.
Nguyên nhân có thể là do sự hạn chế của một thị trường tài chính tại Việt Nam. Lựa chọn duy nhất cho các doanh nghiệp Việt Nam để có được nguồn tài chính dài hạn là vay trực tiếp từ các ngân hàng nhưng chúng được gắn với rất nhiều hạn
chế về điều khoản, điều kiện và sự kiểm sốt tín dụng rất gay gắt và khó khăn,
trong đó, các ngân hàng Việt Nam đều rất thận trọng đối với các khoản vay trung và dài hạn bởi rủi ro lớn trong thanh khoản cũng như là cơ cấu tài sản của bản
thân doanh nghiệp đi vay và cũng như của các ngân hàng. Bên cạnh đó, các
doanh nghiệp nhà nước thường dễ dàng tiếp cận với nguồn tài trợ hơn các doanh
nghiệp ngoài quốc doanh, bởi các quy định về thế chấp, bảo lãnh…đòi hỏi khắt
4.2 Kết quả hồi quy và thảo luận
Phân tích hồi quy đa biến là kỹ thuật thống kê được dùng để kiểm tra mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong khảo sát này biến phụ thuộc
là hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp thông qua biến các ROA, ROE, GM,
Tobin’s Q, các biến độc lập là STDTA, LTDTA, TDTA, LNTA. Ba mơ hình hồi quy được chạy để kiểm định như sau:
(1) Performance I,t = β0 + β1 STDTAI,t + β2 LNTAI,t + eI,t (2) Performance I,t = β0 + β1 LTDTAI,t + β2 LNTAI,t + eI,t (3) Performance I,t = β0 + β1 TDTAI,t + β2 LNTAI,t + eI,t
Qua mô tả các biến phần trên, ta có 12 phương trình hồi quy được chạy để xác
định sự ảnh hưởng của các biến cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của doanh
nghiệp. Hơn nữa, trong phương trình hồi quy, biến điều khiển được thêm vào
bằng cách lấy log của tổng tài sản để kiểm tra ảnh hưởng hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp. Giá trị R-bình phương trong các kết quả sau là thấp trong một
số trường hợp bởi vì cấu trúc vốn được đo bằng ba biến: STDTA, LTDTA và
TDTA được sử dụng như là một biến độc lập duy nhất trong mối quan hệ. Ta có tổng cộng bốn hồi quy cho mỗi biến phụ thuộc lần lượt là ROA, ROE, GM và Tobin’s Q phản ánh qua ba thước đo cấu trúc vốn là STDTA, LTDTA và TDTA.
Kết quả kiểm định các giả định hồi quy của pooled OLS
+ Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Biến phụ thuộc
Mơ hình 1 (VIF) Mơ hình 2 (VIF) Mơ hình 3 (VIF)
STDTA LNTA LTDTA LNTA TDTA LNTA
ROA 1.006 1.006 1.172 1.172 1.126 1.126
ROE 1.006 1.006 1.172 1.172 1.126 1.126
GM 1.006 1.006 1.172 1.172 1.126 1.126
Kiểm định đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy tại bảng Coefficientsa của phụ
lục 03 ở 12 phương trình hồi quy cho thấy, các biến độc lập đều có giá trị VIF
khá nhỏ, trong khi đó theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì giá trị VIF < 10 là đạt yêu cầu. Như vậy ta có thể khẳng định rằng, hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập là khơng xảy ra, vì vậy kết quả hồi quy được giải thích an tồn.
+ Kết quả kiểm định tự tương quan phần dư
Biến phụ thuộc
Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3
Durbin Waston Durbin Waston Durbin Waston
ROA 1.690 1.567 1.639
ROE 1.962 1.948 1.961
GM 1.934 1.881 1.898
Tobin’s Q 1.846 1.869 1.848
Thông thường giá trị Durbin Waston càng gần 2 thì càng khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra, Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng giá trị Durbin Waston trong khoảng 1 đến 3 là an tồn. Vì vậy, với kết quả thống kê trên có thể kết luận là khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra.
+ Kết quả kiểm định phân phối chuẩn phần dư
Biến phụ thuộc
Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3
Mean Std.Dev Mean Std.Dev Mean Std.Dev
ROA 1.02e-16 0.999 6.18e-17 0.999 8.85e-17 0.999
ROE -5.10e-18 0.999 -7.05e-18 0.999 8.19e-17 0.999
GM 2.47e-16 0.999 2.36e-16 0.999 -6.32e-17 0.999
Tobin’s Q -4.26e-16 0.999 -3.40e-16 0.999 -5.16e-16 0.999
Kết quả trong biểu đồ Histogram được thống kê bên trên cho thấy giá trị trung
bình của phần dư (mean) ở 12 phương trình hồi quy là rất nhỏ gần như bằng giá
giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
+ Kết quả kiểm định giả định liên hệ tuyến tính
Kết quả hồi quy hình 1.3, hình 1.6, hình 1.9, hình 1.12, hình 1.15, hình 1.18, hình