Bài nghiên cứu tập trung vào ảnh hưởng của kiệt quệ tài chính đối với các chính sách đầu tư của công ty, tính toán các cơ hội đầu tư, điều này có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi đầu tư của các công ty gặp kiệt quệ. Trường hợp đầu tiên, các công ty có ít cơ hội đầu tư hơn và các nhà quản trị thấy rằng hiệu suất của những khoản đầu tư này không đủ để công ty tránh khỏi việc phá sản, họ sẽ có động cơ mạnh mẽ để từ chối các dự án ngay cả khi nó mang lại giá trị hiện tại ròng dương. Điều này dẫn đến giả thuyết thứ nhất:
H0: Các công ty có ít cơ hội đầu tư hơn có xu hướng đầu tư dưới mức nhiều hơn.
Trường hợp thứ hai là khi công ty có nhiều cơ hội đầu tư hơn và nếu các dự án thành công, điều này sẽ cho phép công ty tránh khỏi việc phá sản. Các nhà quản trị có thể thực hiện các dự án với mức độ rủi ro cao, ngay cả khi các dự án này mang giá trị hiện tại ròng âm vì nếu thành công, chúng sẽ mang lại lợi ích cho các nhà quản trị, tuy nhiên, các chủ nợ sẽ phải gánh chịu các chi phí nếu các dự án thất bại. Theo đó, giả thuyết thứ hai sẽ là:
H1: Các công ty trong tình trạng kiệt quệ tài chính có nhiều cơ hội đầu tư hơn sẽ có xu hướng đầu tư quá mức.
3.2. Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng gồm 374 doanh nghiệp đang niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), không bao gồm các doanh nghiệp trong lĩnh vực tài chính (ngân hàng, bảo hiểm, bất động sản) trong giai đoạn từ năm 2016 đến năm 2020.
Dựa trên dữ liệu được tổng hợp, tác giả tiến hành hồi quy mô hình nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy định lượng (GMM) để giải quyết những khuyết tật tồn tại trong mô hình.
3.3. Mô hình và các biến nghiên cứu
Bài nghiên cứu đã đề xuất sử dụng các thước đo cổ điển về mức độ đầu tư và chia nó cho cơ hội đầu tư (IQ) được đo lường bởi hệ số Tobin’s q và đây cũng chính là biến phụ thuộc của mô hình. Biến này có nhiều lợi thế hơn so với biến khác được sử dụng trong các bài nghiên cứu tương tự vì nó cho phép phân tích mức độ đầu tư so với các cơ hội đầu tư mà công ty hiện có.
Lý thuyết hệ số Tobin’s Q đóng một vai trò quan trọng trong việc đánh giá thành quả hoạt động của công ty theo từng giai đoạn cụ thể. Tobin's Q được so sánh với 1 để xem xét giá trị công ty được xác định như thế nào. Nếu nó thấp hơn 1, giá trị công tybị định giá thấp hơn cho thấy giá trị sổ sách của tài sản công ty cao hơn giá trị thị trường kỳ vọng của chúng và khi hệ số Tobin's Q cao hơn 1, giá trị tài sản của công ty được kỳ vọng sẽ cao hơn giá trị sổ sách. Do đó, bằng cách sử dụng Tobin's Q để so sánh giá trị sổ sách và giá trị thị trường của
các công ty, việc đánh giá giá trị của công ty sẽ hoàn thiện hơn và hỗ trợ việc ra quyết định của các nhà đầu tư hoặc các bên liên quan.
Bên cạnh đó, hệ số Tobin’s Q đã giải quyết được vấn đề làm thế nào để xác định được mức độ đầu tư của công ty. Fazzari và các cộng sự (1988) đã sử dụng hệ số Tobin’s Q như một đại diện cho các cơ hội đầu tư không thể quan sát được. Lý thuyết này đề xuất rằng khi Q lớn hơn hoặc bằng 1, công ty sẽ thúc đẩy đầu tư để tăng trưởng.Ngược lại, khi Q nhỏ hơn 1, công ty sẽ cắt giảm đầu tư đi.
Ngoài ra, bài nghiên cứu còn sử dụng các biến độc lập để xem xét tình trạng kiệt quệ tài chính có ảnh hưởng như thế nào đến quyết định đầu tư. Biến CF - dòng tiền, được tính bằng cách lấy lợi nhuận trước thuế, khấu hao và lãi vay (EBITDA) chia cho giá trị tài sản cố định đầu kỳ (K). Biến SIZE được tính bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản. LEV - biến đòn bẩy tài chính được thể hiện bằng tỷ lệ giữa giá trị sổ sách của tổng nợ năm t chia cho giá trị sổ sách của tổng tài sản năm t. Ngoài ra, để trình bày về tình trạng kiệt quệ tài chính trong mô hình, bài nghiên cứu còn đưa thêm vào hai biến giả. Biến giả đầu tiên là DIF. Biến này sẽ nhận giá trị là 1 nếu công ty gặp kiệt quệ tài chính và ngược lại, nhận giá trị là 0 nếu công ty không ở trong tình trạng kiệt quệ. Để xác định các công ty gặp kiệt quệ tài chính, bài nghiên cứu đã sử dụng hai cách đo lường có thể thay thế lẫn nhau vì tình trạng kiệt quệ không thể quan sát trực tiếp, bằng cách này, việc xác định tình trạng kiệt quệ của các công ty sẽ càng chặt chẽ hơn.
Thước đo đầu tiên là mô hình Z”-score của Altman (2002). Theo ông, chúng ta có thể nhận biết được công ty đang rơi vào kiệt quệ khi giá trị Z-score bé hơn 1,1 (DIF1). Cách đo lường này đã được điều chỉnh dựa trên mô hình Z-score ban đầu của Altman (1968).
Thước đo thứ hai, theo Wruck (1990) cũng như Bhagat và các cộng sự (2005), các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ bao gồm những công ty mà trong một năm nhất định có EBITDA thấp hơn chi phí tài chính (DIF2). Biến này được tính toán dựa trên tỷ lệ kiệt quệ tài chính FDR
Ngoài ra, các cơ hội đầu tư có thể tác động đến hành vi đầu tư của các công ty gặp kiệt quệ về tài chính. Để đưa sự tác động này vào phân tích, mô hình sẽ bao gồm một biến giả thứ hai là QD nhận giá trị 1 nếu Tobin's Q lớn hơn 1 và bằng không trong trường hợp ngược lại. Biến này cho phép chúng ta xác định công ty có cơ hội đầu tư lớn hơn với Tobin's Q lớn hơn 1 và những công ty có cơ hội đầu tư nhỏ với hệ số Tobin's Q nhỏ hơn 1.
Theo Azofra Palenzuela và các cộng sự (2000), biến giả này là một chỉ báo tốt về cơ hội đầu tư vì nó phản ánh giá trị thị trường dựa vào năng lực của công ty trong việc tạo ra giá trị theo cơ cấu kinh tế của nó. Biến giả QD được đưa vào mô hình để tác động qua lại với biến kiệt quệ tài chính (DIFit).
4. Kết quả nghiên cứu
Kết quả từ bảng thống kê mô tả cho thấy rằng giá trị trung bình củabiến mức độ đầu tư vào TSCĐ hữu hình I giai đoạn 2015 – 2020 là 0.108 và có một sự biến động khá lớn với
giá trị nhỏ nhất là -0.664 và giá trị lớn nhất là 4.450, cho thấy rằng các công ty niêm yết trên thị trường Việt Nam có những chính sách đầu tư đối với TSCĐ hữu hình khác nhau phụ thuộc vào tình hình hoạt động và phát triển của mỗi công ty. Cơ hội đầu tư tobin Q trên thị trường Việt Nam có giá trị trung bình là 0.944, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của biến số này lần lượt là 0.105 và 7.234, giá trị trung bình của biến số gần hơn với giá trị nhỏ nhất nên có vẻ rằng cơ hội đầu tư của Việt Nam vẫn còn ở mức thấp. Biến phụ thuộc đo lường các quyết định đầu tư khi xét đến cơ hội đầu tư I/Q, kết quả chỉ ra rằng giá trị trung bình của biến số này là khoảng 0.135 và biến động lớn khi giá trị nhỏ nhất và lớn nhất lần lượt là -1.199 và 4.584.
Các biến độc lập dòng tiền (CF), quy mô công ty (SIZE), đòn bẩy tài chính (LEV), kiệt quệ tài chính (DIF) và biến tương tác (QDxDIF) cũng có những biến động lớn trong giá trị và có những ý nghĩa nhất định. Bài nghiên cứu sử dụng 2 cách xác định yếu tố kiệt quệ tài chính và cho ra những kết quả chênh lệch đáng kể.
Bảng 1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình Biến Số quan
sát
Giá trị trung bình
Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ
nhất Giá trị lớn nhất
IQ 1,870 0.135 0.360 -1.199 4.584
I 1,870 0.108 0.285 -0.664 4.450
TobinQ 1,870 0.944 0.570 0.105 7.234
CF 1,870 0.347 0.661 -5.680 7.953
SIZE 1,870 27.634 1.424 23.441 31.777
LEV 1,870 2.290 1.345 0.773 9.851
QD 1,870 0.709 0.455 0 1
DIF1 1,870 0.298 0.458 0 1
DIF2 1,870 0.036 0.186 0 1
QDxDIF1 1,870 0.149 0.356 0 1
QDxDIF2 1,870 0.020 0.139 0 1
Bảng 2 và 3 trình bày mối tương quan giữa các biến độc lập và cả biến phụ thuộc, cụ thể sử dụng phân tích tương quan theo cặp để đánh giá các vấn đề về hiện tượng đa cộng tuyến.
Đầu tiên, ở phương pháp xác định kiệt quệ tài chính(DIF) bằng mô hình Z-score, đối với biến phụ thuộc, hầu hết các biến độc lập CF, SIZE, QD, QDxDIF1 đều có tương quan dương và có ý nghĩa thống kê cao với mức 1%. Tiếp theo, giữa các biến độc lập với nhau cũng có những mối tương quan nhất định và đều có ý nghĩa thống kê với các mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5%.
Bảng 2: Ma trận tương quan giữa các biến (trường hợp với DIF1)
Biến IQ CF SIZE LEV QD DIF1 QDxDIF1
IQ 1
CF 0.207*** 1
SIZE 0.097*** 0.059** 1
LEV -0.030 0.139*** -0.168*** 1
QD 0.085*** 0.116*** 0.050** 0.0320 1
DIF1 0.004 -0.187*** 0.051** -0.339*** -0.299*** 1 QDxDIF1 0.114*** -0.097*** 0.091*** -0.257*** 0.269*** 0.642*** 1 (***), (**), (*) tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Giá trị trong ngoặc là chỉ số T- statistic.
Bảng 3: Ma trận tương quan giữa các biến (trường hợp với DIF2)
Biến IQ CF SIZE LEV QD DIF2 QDxDIF2
IQ 1
CF 0.207*** 1
SIZE 0.097*** 0.059** 1
LEV -0.030 0.139*** -0.168*** 1
QD 0.085*** 0.116*** 0.050** 0.032 1
DIF2 -0.030 -0.154*** -0.048** -0.004 -0.066*** 1 QDxDIF2 -0.007 -0.129*** -0.016 -0.051** 0.091*** 0.737*** 1 Các bậc tư do (***), (**), (*) lần lượt tương đương với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
Tiếp đó, ở phương pháp thứ hai dùng các chỉ số EBITDA và chi phí tài chính để xác định DIF2, tương tự trường hợp 1, hầu hết các biến độc lập đều có tương quan dương với biến phụ thuộc IQ trừ biến DIF2 và biến tương tác QDxDIF2 có tương quan âm và không có ý nghĩa thống kê. Đối với các biến độc lập cũng xảy ra nhưng sự tương quan âm dương với nhau và hầu như có ý nghĩa thống kê, chỉ khác sự tương quan ở biến DIF2, QDxDIF2.
Hầu hết các biến ở cả hai trường hợp đều có hệ số tương quan thấp và bé hơn 0.4 nên vấn đề về đa cộng tuyến khôngđược xem là nghiêm trọng trong bài nghiên cứu này.
Bảng 4: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Biến VIF 1/VIF Biến VIF 1/VIF
DIF1 1.84 0.543 DIF2 2.22 0.451
QDxDIF1 1.72 0.583 QDxDIF2 2.2 0.454
LEV 1.17 0.853 LEV 1.06 0.946
CF 1.05 0.951 CF 1.05 0.951
SIZE 1.04 0.961 SIZE 1.04 0.963
Mean VIF 1.36 Mean VIF 1.51
4.4. Phân tích kết quả hồi quy
Để kiểm tra ảnh hưởng của tình trạng kiệt quệ tài chính đến quyết định đầu tư ở doanh nghiệp Việt Nam nhằm trả lời câu hỏi nghiên cứu: “kiệt quệ tài chính có tác động đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp hay không?”, tác giả tiến hành hồi quy mô hình (1) dựa trên nghiên cứu của Carlos López-Gutiérrez và các cộng sự (2014):
(I/Q)it = β0 + β1 CFit + β2 SIZEit + β3 LEVit + (β4 + β5 QDit)*DIFit + εit
Bảng 5: Kết quả hồi quy mô hình theo GMM
Biến IQ
GMM – DIF1 GMM – DIF2
CF 0.210***
(4.14)
0.152***
(3.83)
SIZE 0.015***
(2.15)
0.021***
(3.40)
LEV -0.034***
(0.08)
-0.082***
(-4.06)
DIF1 0.094*
(3.30)
DIF2 0.964***
(2.80)
QDxDIF1 -0.124
(-2.72)
QDxDIF2 -1.694***
(-3.14)
Hằng số -0.353**
(-2.21)
-0.357*
(-1.93)
Trong đó: Biến phụ thuộc - IQ: Mức độ đầu tư/Cơ hội đầu tư. Biến độc lập gồm: CF: dòng tiền; SIZE: quy mô công ty; LEV: đòn bẩy tài chính; DIF(i): biến giả kiệt quệ tài chính; QD:
biến giả cơ hội đầu tư; QDxDIF(i): biến tương tác giữa biến giả kiệt quệ tài chính và biến giả cơ hội đầu tư.
(***), (**), (*) tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Giá trị trong ngoặc là T-statistic.
Bảng 5 trình bày kết quả hồi quy mô hình theo các phương pháp GMM với biến giả kiệt quệ tài chính lần lượt được đánh giá thông qua chỉ số Z-score của Altman (2002) (trường hợp 1), và so sánh EBITDA với chi phí tài chính (trường hợp 2), trong đó DIF(i) nhận giá trị bằng 1 nếu công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính, và nhận giá trị 0 khi công ty không kiệt quệ. Từ kết quả mô hình, nhóm tác giả nhận thấy các hệ số hồi quy đều có mối tương quan tương tự nhau giữa biến phụ thuộc đối với các biến độc lập trong cả hai trường hợp.Đầu tiên, mối tương quan giữa quyết định mức độ đầu tư/cơ hội đầu tư (IQ) và dòng tiền công ty (CF) là mối tương quan dương với mức ý nghĩa 1%. Điều này có nghĩa là doanh nghiệp ở Việt Nam có dòng tiền càng cao thì có xu hướng đầu tư quá mức. Kết quả này cũng nhất quán với kết quả nghiên cứu của Carroll và Griffith (2001), Degryse và DeJong (2005), và Carlos López-Gutiérrez và các cộngsự (2014).
Tiếp theo, kết quả cho thấy mối tương quan dương giữa quyết định đầu tư và quy mô công ty (SIZE) với mức ý nghĩa 1%. Kết quả hàm ý rằng các công ty có quy mô càng lớn thường có khả năng dễ dàng tiếp cận nguồn vốn bên ngoài với chi phí đi vay thấp hơn, do đó các công ty này thường có xu hướng đầu tư quá mức. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Achmad và Amanah (2014), ông cho rằng các quyết định đầu tư được phản ánh trong tăng trưởng tài sản.
Thêm vào đó, I/Q và đòn bẩy tài chính (LEV) tồn tại mối tương quan âm giữa hai biến này, với mức ý nghĩa 1%, hàm ý rằng các doanh nghiệp ở Việt Nam có mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính càng lớn thì đầu tư dưới mức trong điều kiện kiệt quệ tài chính để hạn chế rủi ro phá sản. Kết quả này nhất quán các nghiên cứu của Lang và các cộng sự (1996) - phát hiện ra rằng tồn tại mối tương quan giữa đòn bẩy và sự tăng trưởng của các công ty trong tương lai, Aivazian và các cộng sự (2005), Carlos López-Gutiérrez và các cộng sự (2014).
Ngoài ra, hệ số hồi quy của biến giả DIF1 (b4) là 0.094, thể hiện mối tương quan dương với biến I/Q ở mức ý nghĩa 10%, có nghĩa là công ty đang trong tình trạng kiệt quệ tài chính với ít cơ hội đầu tư hơn thường có xu hướng đầu tư quá mức. Theo giả thuyết ban đầu, tổng hệ số (b4 + b5) phải dương, tuy nhiên, kết quả từ phương pháp GMM cho thấy tổng hệ số (b4 + b5), lần lượt ứng với biến giả kiệt quệ tài chính và biến tương tác giữa kiệt quệ tài chính và cơ hội đầu tư, bằng -0.030, đồng nghĩa tồn tại mối tương quan âm giữa quyết định đầu tư và cơ hội đầu tư ở những công ty đang bị kiệt quệ tài chính. Ngoài ra, cả hai trường hợp thì mô hình hồi quy đều thể hiện mối tương quan âm giữa kiệt quệ tài chính (DIF2) và quyết định đầu tư của công ty ít cơ hội đầu tư trong tình trạng kiệt quệ tài chính. Do đó, các công ty Việt Nam trong điều kiện kiệt quệ với nhiều cơ hội đầu tư thường đưa ra quyết định đầu tư không khác biệt với các doanh nghiệp khỏe mạnh. Cụ thể, đối với những công ty trong tình trạng kiệt quệ tài chính có nhiều cơ hội đầu tư hơn sẽ có xu hướng đầu tư quá mức. Do đó, tác giả có những căn cứ để chấp nhận giả thuyết H1. Kết quả thực nghiệm này phù hợp
với các kết quả nghiên cứu của Carlos López-Gutiérrez và các cộng sự (2014), Morgado và Pindado (2003), Jensen (1976), Stulz (1990).