Doanh nghiệp Số lượng Tỷ trọng (%)
Theo loại hình doanh nghiệp 1.024 100%
DN niêm yết trên TTCK 105 10,2%
DN chưa niêm yết 919 89,8%
Theo lĩnh vực của ngành 1.024 100%
DN xây dựng 707 69%
DN SX VLXD 137 13,4%
Doanh nghiệp Số lượng Tỷ trọng (%)
Theo khu vực 1.024 100%
Hà Nội 588 57,4%
Thành phố Hồ Chí Minh 328 32%
Đà Nẵng 108 10,6%
Nguồn: Tính và tổng hợp từ Tổng cục thống kê Việt Nam
Đặc trưng của mẫu nghiên cứu thể hiện qua Bảng 3.4. Số DNXD ở Hà Nội và TP. HCM chiếm 89,4% tổng số DNXD trên cả nước, số DNXD ở Đà Nẵng chỉ chiếm 10,6% so với tổng DNXD trong mẫu. Nếu tham chiếu với cỡ mẫu thì mẫu nghiên cứu đại diện cho tổng thể ngành XD Việt Nam (1.024>397). Xét theo lĩnh vực hoạt động, trong tổng số 1.024 doanh nghiệp có 707 DNXD, 137 DN sản xuất VLXD và 180 DN thiết kế xây dựng.
Trên cơ sở các DN đã được xác định từ quá trình chọn mẫu, số liệu từ BCTC do Tổng cục thống kê cung cấp được sử dụng để tính tốn các biến số đã đề cập ở trên trong giai đoạn 2007 – 2015. Đối với các dữ liệu kinh tế vĩ mô được thu thập từ các báo cáo của IMF, WB và Tổng cục Thống kê Việt Nam.
3.2.2. Phương pháp phân tích dữ liệu
Từ mơ hình tổng quát và các giả thuyết được phát triển, mô hình phân tích dữ liệu được viết dưới dạng các phương trình như sau:
-Mơ hình với các biến đặc trưng DNXD theo ba cách đo lường: tdtait= β0+β1sizeit+β2growit+ β3profit+β
4 tangit+ β5liqit+ β6ceoit+ eit (1)
stdtait= β0 +β1sizeit+β2grow
it+ β3profit+β
4 tangit+ β5liqit+ β6ceoit+ eit (2)
ltdtait= β0 +β1sizeit+β2grow
it+ β3profit+β
4 tangit+ β5liqit+ β6ceoit+ eit (3) -Mơ hình với các biến đặc trưng DNXD và bổ sung biến trễ phụ thuộc theo ba cách đo lường:
tdtait= γtdtait-1+β1sizeit+β2growit+ β3profit+β4 tangit+ β5liqit+ β6ceoit+ηi +vit (1)
stdtait= γstdtait-1+β1sizeit+β2growit+ β3profit+β
ltdtait= γltdtait-1+β1size
it+β2grow
it+ β3profit+β
4 tangit+ β5liqit+ β6ceoit+ηi +vit (3)
-Mơ hình với tất cả các biến đặc trưng DNXD và biến vĩ mô theo ba cách đo lường:
tdtait= γtdtait-1+β1size
it+β2grow
it+ β3profit+β
4 tangit+ β5liqit+ β6ceoit+ β7 gdpit+ β8 cpiit+ β9 irit+β10 taxit+β11crisisit+ηi +vit (4)
stdtait= γstdtait-1+β1size
it+β2grow
it+ β3profit+β
4 tangit+ β5liqit+ β6ceoit+ β7 gdpit+ β8 cpiit+ β9 irit+β10 taxit+β11crisisit+ηi +vit (5)
ltdtait= γltdtait-1+β1size
it+β2grow
it+ β3profit+β
4 tangit+ β5liqit+ β6ceoit+ β7 gdpit+ β8 cpiit+ β9 irit+β10 taxit+β11crisisit+ηi +vit (6)
Với các mơ hình như trên, dữ liệu sau khi thu thập dùng để tính tốn các chỉ tiêu phản ánh CTTC và các nhân tố dự kiến ảnh hưởng. Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, luận án thực hiện lần lượt theo trình tự sau:
(i) Xử lý các điểm dị biệt
Trước tiên đề tài phát hiện các quan sát dị biệt (outliers) và sử dụng phương pháp Winsorization để xử lý.
(ii) Sử dụng thống kê mơ tả, phân tích phương sai, phân tích bootstrap để tìm đặc trưng của DNXD Việt Nam. Cụ thể:
- Phương pháp thống kê nhằm mơ tả để xem xét số trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất các chỉ tiêu phản ánh CTTC qua 3 chỉ tiêu: Tỷ suất nợ (Nợ ngắn hạn/Tổng tài sản), tỷ suất nợ ngắn hạn (Nợ ngắn hạn/Tổng tài sản) và tỷ suất nợ dài hạn (Nợ dài hạn/Tổng tài sản).
- Phương pháp phân tích phương sai nhằm so sánh sự khác biệt tỷ suất nợ trung bình giữa các nhóm DNXD.
- Phương pháp Bootstrap được sử dụng để so sánh sự khác biệt tỷ suất nợ trung bình giữa hai nhóm DNXD chưa niêm yết và niêm yết và so sánh tỷ suất nợ trung bình giữa các giai đoạn.
+ Theo phương pháp thống kê truyền thống, với mẫu đã chọn gồm 1.024 DNXD chỉ tính được duy nhất một giá trị trung bình của CTTC, không thể nào biết được phân bố cũng như khoảng tin cậy cho giá trị trung bình này. Hơn nữa, thực tế không thể nào biết hàm phân bố giá trị trung bình của CTTC của tổng thể các DN ngành xây dựng Việt Nam mà chỉ có thể với mẫu đã chọn suy luận giá trị trung bình của CTTC cho tổng thể các DN ngành xây dựng. Do đó, việc suy luận giá trị trung bình của CTTC từ mẫu ra tổng thể nhiều khả năng sẽ thiếu chính xác.
thiện hạn chế trên. Ý tưởng của phương pháp này là từ mẫu gốc ban đầu thể hiện tổng thể, từ mẫu gốc này lấy mẫu ngẫu nhiên có hồn lại các phần tử (mỗi quan sát có nhiều hơn một lần được chọn trong mẫu), quá trình lấy mẫu ngẫu nhiên này lặp lại nhiều lần, mỗi một lần lấy mẫu, tính chỉ số thống kê cần quan tâm. Kết quả sau B lần lấy mẫu (bootstrap) sẽ xác định được phân bố và khoảng tin cậy của chỉ số thống kê. Ý nghĩa của phương pháp bootsrap rất hữu hiệu trong trường hợp một biến có mức độ giao động lớn (độ lệch chuẩn lớn so với số trung bình).
Cụ thể, trong luận án này mẫu gốc gồm 1.024 DNXD trong thời gian 9 năm (2007-2015), luận án chia thành ba giai đoạn: Trước khủng hoảng tài chính từ năm 2007 trở về trước, khủng hoảng tài chính từ 2008-2011 và sau khủng hoảng tài chính từ 2012-2015. Để xem xét xu hướng của CTTC trong từng giai đoạn và sự khác biệt về CTTC giữa các giai đọan, luận án sử dụng phương pháp bootstrap [18], [44]. Cụ thể như sau:
Bước 1: Bắt đầu với mẫu gốc (tổng thể gồm 1024 DNXD)
Bước 2: Lấy mẫu ngẫu nhiên (có hồn lại) nhiều lần từ mẫu gốc. Lặp lại bước
2 khoảng 1000 lần (1000 lần tái chọn mẫu), mỗi một lần lấy mẫu (mi = 1) tính tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn và tỷ suất nợ dài hạn trung bình, tương tự (mi = 2,3…1000) tương ứng từng giai đoạn và xem xét phân bố mi.
Bước 3: Tìm khoảng tin cậy 95% của tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn và tỷ suất
nợ dài hạn trung bình tương ứng từng giai đoạn.
Bước 4: Ứng dụng kết quả 1000 lần bootstrap để so sánh sự khác biệt về tỷ
suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn và tỷ suất nợ dài hạn trung bình giữa các giai đoạn: trước khủng hoảng và khủng hoảng, khủng hoảng và sau khủng hoảng tài chính. Sau đó tìm phân bố về mức độ khác biệt.
Tương tự, luận án cũng sử dụng phương pháp bootstrap để so sánh sự khác biệt về tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn và tỷ suất nợ dài hạn trung bình giữa DNXD chưa niêm yết và niêm yết.
(iii) Sử dụng phương pháp phân tích hồi quy dữ liệu bảng để xác định các nhân tố ảnh hưởng. Cụ thể:
- Để tìm chiều hướng cũng như mức độ ảnh hưởng các nhân tố đến CTTC từ đó so sánh với các giả thuyết, trước tiên luận án sử dụng phân tích sơ bộ mối tương quan giữa các biến, sau đó sử dụng phương pháp hồi quy xem xét tác động của các biến độc lập (nhân tố) đến biến phụ thuộc (CTTC) như sau:
+ Bước 1: Đối với dữ liệu bảng theo chuỗi thời gian trước khi thực hiện hồi
quy yêu cầu phải kiểm định nghiệm đơn vị hay tính dừng (Stationarity tests) của các biến, điều kiện hồi quy phải là chuỗi dừng, nghĩa là dữ liệu dao động quanh một giá trình trung bình trong dài hạn, phương sai khơng đổi theo thời gian. Nếu dữ liệu là một chuỗi không dừng sẽ có khả năng dẫn đến hiện tượng kết quả hồi quy giả tạo không đảm bảo tin cậy. Để kiểm định tính dừng của các biến, luận án sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị của chuỗi thời gian (Panel unit root test). Kiểm định theo tiêu chuẩn Augmented Dickey Fuller (ADF) do Engle và Granger (1987) đề xuất. Kiểm định tính dừng cho các biến như sau:
H0: ρ=0 : Chuỗi có nhiệm đơn vị (chuỗi khơng dừng) H1: ρ<1 : Chuỗi khơng có nhiệm đơn vị (chuỗi dừng)
Nếu giá trị P-value< 0,05 bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận H1 (kết luận chuỗi dừng) và ngược lại.
+ Bước 2: Để lựa chọn mơ hình hiệu quả (sai số chủa mơ hình nhỏ nhất), tác
giả lần lượt chạy các mơ hình hồi quy nhằm thực hiện các kiểm định khuyết tật của mơ hình. Đầu tiên, chạy hồi quy dữ liệu bảng dạng gộp với phương pháp bình phương bé nhất gộp (POLS) để ước lượng các tham số của mơ hình và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi.
+ Bước 3: Để xem xét đặc điểm riêng của từng DN, chạy hồi quy dữ liệu bảng
ảnh hưởng cố định (FEM) và ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) và thực hiện kiểm định Hausman, Wald lựa chọn mô hình phù hợp từ kết quả ba mơ hình POLS, FEM và REM.
+ Bước 4: Kế tiếp, sử dụng phương pháp hồi quy GMM để kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi, hiện tượng nội sinh của mơ hình. Lý do theo Roodman (2009), mơ hình GMM xuất phát từ việc xét các biến khơng quan sát, sau đó lấy độ
trễ của biến từ 2 thời kỳ trở lên làm biến cơng cụ (biến cơng cụ là biến có tương quan với biến độc lập nhưng khơng tương quan với phần dư của mơ hình), biến cơng cụ quan hệ trực tiếp với mơ hình ban đầu [96], [97].
+ Bước 5: Sử dụng phương pháp hồi quy bảng dạng động Tobit để giải quyết
các hiện tượng tương quan chuỗi của các thành phần sai số và hiện tượng nội sinh trong trường hợp mơ hình GMM ở bước 4 tồn tại biến cơng cụ yếu. Cụ thể, phương pháp hồi quy Tobit được mơ tả như sau:
Mơ hình Tobit (hay cịn gọi kỹ thuật ước lượng DPF) là hồi quy kiểm duyệt (censored regression model) bằng cách quan tâm đến biến phụ thuộc có dạng phân số và ảnh hưởng cố định của DN. Kỹ thuật ước lượng này giải quyết vấn đề chệch trong mơ hình dữ liệu bảng động cân bằng vì ảnh hưởng cố định của DN phụ thuộc vào giá trị ban đầu của biến phụ thuộc và giá trị trung bình theo thời gian của biến độc lập Wooldridge [109]. Cụ thể, kỹ thuật ước tính PDF được Loudermilk (2007) thiết kế để ước tính mối quan hệ giữa các biến khi biến phụ thuộc có kiểm duyệt bên trái (giá trị 0) và bên phải (giá trị 1) và các quan sát sát ẩn của biến phụ thuộc ngoài phạm vi (0,1) được kiểm duyệt [72]. Sau đó, Elsas và Florysiak [47] phát triển hàm mật độ phân phối xác suất (probability density function) dựa trên sự kết hợp giữa ước tính mơ hình Tobit và mối tương quan ước tính ảnh hưởng cố định bằng cách bổ sung thêm biến độc lập 𝑦𝑖1,𝑥̅𝑖. Lý do, theo Wooldridge [109] ảnh hưởng cố định 𝜂𝑖 , phụ thuộc vào 𝑦𝑖1,𝑥̅𝑖. Mơ hình Tobit cho dữ liệu bảng dạng động có dạng tổng quát như sau: 𝑦𝑖𝑡∗ = 𝛾𝑦𝑖𝑡−1∗ + 𝛽𝑥𝑖𝑡 + 𝜂𝑖 + 𝑣𝑖𝑡 , 𝑖 = 1, … , 𝑁; 𝑡 = 2, … , 𝑇 𝜂𝑖 = 𝛼0+ 𝛼𝑦𝑖1 + 𝑥𝑖 + 𝛼𝑖 𝑦𝑖1∗ = 𝛽𝑥𝑖1 + 𝛼0 + 𝛼𝑖 + 𝑣𝑖1 , 𝑖 = 1, … , 𝑁; 𝑡 = 2, … , 𝑇 Trong đó: 𝑥̅𝑖 = 1 𝑇∑ 𝑥𝑇 𝑖𝑡 1 , 𝛼𝑖~(0, 𝜎𝛼2), 𝑣𝑖𝑡~(0, 𝜎𝑣2) và 𝛼𝑖, 𝑥𝑖𝑡, 𝑣𝑖𝑡 độc lập với nhau, 𝜂𝑖: ảnh hưởng cố định
Để ước tính biến phụ thuộc 𝑦𝑖𝑡, trong khoản (0 đến 1), quan sát ẩn 𝑦𝑖𝑡∗ được kiểm duyệt hai phía (1 < 𝑦𝑖𝑡∗ < 0)
0 nếu 𝑦𝑖𝑡∗ ≤ 0 𝑦𝑖𝑡 = yit* nếu 0 < 𝑦𝑖𝑡∗ < 1
1 nếu yit*≥1
Để thực hiện các bước phân tích dữ liệu ở trên, luận án sử dụng phần mềm stata version 14, riêng phương pháp phân tích bootstrap và phân tích phần biểu đồ luận án sử dụng thêm phần mềm R và Rstudio.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Nội dung chương này tập trung vào thiết kế nghiên cứu để giải quyết các mục tiêu của luận án. Biến phụ thuộc được đo lường trên cơ sở giá gốc, gồm ba chỉ tiêu: Tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn và tỷ suất nợ dài hạn. Các biến độc lập được thiết kế trên cơ sở kế thừa các nghiên cứu trước để đảm bảo tính so sánh trong quá trình đối chiếu kết quả nghiên cứu. Các biến giả cũng được sử dụng để xem xét ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính đối với CTTC ở các DNXD tại Việt Nam.
Mẫu nghiên cứu được chọn lựa từ khung mẫu là các DNXD tại Tổng cục Thống kê Việt Nam. Mẫu được chọn lựa theo kiểu phân tầng, gồm các DNXD tại thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội và Đà Nẵng, đại diện cho ba nơi có sự phát triển kinh tế nổi bậc ở ba miền. Dữ liệu được thu thập trong giai đoạn 2007 - 2015 từ BCTC của các DNXD lưu trữ tại Tổng Cục thống kê, là cơ sở để tính tốn các biến số có liên quan.
Ngoài những kỹ thuật thống kê cơ bản, chương này cịn trình bày các bước xử lý số liệu trong q trình phân tích dữ liệu bảng, đặc biệt là phương pháp GMM và TOBIT để nghiên cứu ảnh hưởng các nhân tố đến CTTC. Kết quả từ mơ hình giúp giải thích đầy đủ ảnh hưởng các nhân tố đến CTTC.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
Chương này trình bày kết quả phân tích thực trạng CTTC và phân tích kết quả nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến CTTC các DNXD Việt Nam. Kết quả các nhân tố ảnh hưởng được xây dựng dựa trên 2 mơ hình: (1) Mơ hình gồm các nhân tố thuộc về đặc trưng của DN; (2) Mơ hình gồm các nhân tố thuộc về đặc trưng của DN và các biến vĩ mơ. Đối với từng mơ hình, tác giả diễn giải ảnh hưởng các nhân tố đến CTTC theo 3 cách đo lường của biến phụ thuộc: (i) Tỷ suất nợ; (ii) Tỷ suất nợ ngắn hạn và (iii) Tỷ suất nợ dài hạn.
4.1. Phân tích, đánh giá thực trạng cấu trúc tài chính doanh nghiệp Xây dựng Việt Nam dựng Việt Nam
Để có bức tranh chung về CTTC các DNXD Việt Nam, luận án tập trung phân tích mơ tả và so sánh các chỉ tiêu phản ánh CTTC của các DNXD theo nhiều góc độ: phân tích chung cho tồn bộ các DNXD trong mẫu nghiên cứu, theo nhóm DN, theo loại hình DN và theo giai đoạn.
4.1.1. Thực trạng cấu trúc tài chính doanh nghiệp xây dựng Việt Nam
4.1.1.1.Thực trạng chung về cấu trúc tài chính
Để có cơ sở đánh giá về mức độ sử dụng nợ của DNXD, các thống kê mơ tả sẽ phân tích chung và riêng biệt theo các đặc trưng của DNXD, cho từng nhóm DNXD và theo thời gian.
CTTC trong luận án này thể hiện qua 03 chỉ tiêu: Tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn và tỷ suất nợ dài hạn, trong đó chỉ tiêu tỷ suất nợ là chỉ tiêu bao qt vì nó thể hiện tất cả các khoản nợ, kể cả nợ ngân hàng và nợ khác.
Nhằm so sánh sơ bộ về tỷ suất nợ, tỷ suất nợ ngắn hạn và tỷ suất nợ dài hạn giữa các nhóm doanh nghiệp, biểu đồ dưới đây cho thấy mật độ phân bố tỷ suất nợ theo từng loại DN như sau:
Biểu đồ 4.1: Tỷ suất nợ công ty XD, VLXD và thiết kế chung trong mẫu
Nguồn: Xử lý từ số liệu thu thập của luận án
Biểu đồ 4.1 cho thấy, với mỗi nhóm Cơng ty thì cận dưới và cận trên của biểu đồ tương ứng với 2 mức phân vị Q1=25% và Q3=75%, đường chính giữa chính là phân vị Q2= 50% hay cịn gọi là số trung vị của tỷ suất nợ. Nhìn vào số trung vị này, thấy rằng tỷ suất nợ của nhóm các cơng ty XD là cao hơn các nhóm cịn lại. Cụ thể, 50% số cơng ty XD trong mẫu 707 cơng ty XD có tỷ suất nợ 71% trở lên, cao hơn 50% số công ty VLXD trong 137 cơng ty có tỷ suất nợ 64% trở lên và 50% số công ty thiết kế trong 180 cơng ty thiết kế có tỷ suất nợ thấp hơn 60%.
Biểu đồ 4.2: Tỷ suất nợ ngắn hạn công ty XD, VLXD và thiết kế chung trong mẫu trong mẫu
Nguồn: Xử lý từ số liệu thu thập của luận án
Biểu đồ 4.2, cho thấy số trung vị của tỷ suất nợ ngắn hạn của nhóm các cơng ty XD là cao hơn so với các nhóm cịn lại. Cụ thể, 50% số công ty XD trong mẫu
nghiên cứu 707 cơng ty XD có tỷ suất nợ ngắn hạn 43% trở lên, cao hơn 50% số