Thời gian hoạt động hay tuổi của doanh nghiệp là khoảng thời gian được tính theo năm kể từ khi DN bắt đầu hoạt động đến thời điểm nghiên cứu luận văn. Để xác định mức độ ảnh hưởng của nhân tố thời gian hoạt động của DN đối với cấu trúc vốn, luận văn này sử dụng chỉ tiêu: Tuổi DN. Thời gian hoạt động của các DN du lịch KH giai đoạn 2010 - 2012 được thể hiện qua bảng 3.19 sau đây:
Bảng 3.19: Thời gian hoạt động của các DN du lịch KH giai đoạn 2010 – 2012
Chỉ tiêu Số DN Giá trị Nhỏ nhất Giá trị Lớn nhất Giá trị Trung bình Độ lệch chuẩn Tuổi DN (năm) 395 04 30 8,97 3,57
(Nguồn: Xử lý bằng SPSS số liệu trên BCTC của 395 DN du lịch KH)
Qua bảng 3.19 trên cho thấy: Thời gian hoạt động của các DN du lịch KH giai đoạn 2010 - 2012 có giá trị trung bình là 8,97 năm, giá trị lớn nhất là 30 năm, giá trị nhỏ nhất là 4 năm.
Xét mối quan hệ giữa Tỷ suất nợ và Thời gian hoạt động của DN, mối quan hệ này được thể hiện qua bảng 3.20 dưới đây.
Bảng 3.20: Hệ số tương quan giữa Tỷ suất nợ và Thời gian hoạt động của DN
Ty suat no Tuoi DN Ty suat no Pearson Correlation 1 ,067
Sig. (2-tailed) . ,185
N 395 395
Tuoi DN Pearson Correlation ,067 1
Sig. (2-tailed) ,185 .
N 395 395
Qua kết quả trên cho ta thấy, giữa Tỷ suất nợ và Thời gian hoạt động của DN có mối quan hệ tuyến tính nhất định. Cụ thể:
Hệ số tương quan giữa Tỷ suất nợ là biến phụ thuộc và biến độc lập là Tuổi của DN: r = 0,067 có quan hệ tương quan rất yếu.
Như vậy, với sự phân tích và kết quả kiểm định cho thấy: Thời gian hoạt động của DN hầu như không có quan hệ với Tỷ suất nợ (D/A).
3.3.9. Loại hình DN
Hiện nay các DN du lịch tỉnh KH tồn tại dưới các loại hình sau đây: DNNN, DN có vốn ĐTNN, Công ty TNHH, Công ty CP, DNTN. Theo kết quả khảo sát, các DN thuộc loại hình Công ty CP có khả năng vay nợ tốt hơn các loại hình DN còn lại. Do vậy, để xác định mức độ ảnh hưởng của nhân tố loại hình DN đối với cấu trúc vốn, luận văn này sử dụng chỉ tiêu: Loại hình DN là biến Dummy. Trong đó có 48/395 DN (chiếm 12,15%) thuộc loại hình Công ty CP mang giá trị 1; 347/395 DN (chiếm 87,85%) không thuộc loại hình Công ty CP mang giá trị 0.
Xét mối quan hệ giữa Tỷ suất nợ và Loại hình DN, mối quan hệ này được thể hiện qua bảng 3.21 dưới đây.
Bảng 3.21: Hệ số tương quan giữa Tỷ suất nợ và Loại hình DN
TSNO LOAIHINH
TSNO Pearson Correlation 1 ,559(**)
Sig. (2-tailed) . ,000
Sum of Squares and Cross-products
33,934 27,743
Covariance ,086 ,070
N 395 395
LOAIHINH Pearson Correlation ,559(**) 1
Sig. (2-tailed) ,000 .
Sum of Squares and Cross-products
27,743 72,668
Covariance ,070 ,184
N 395 395
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Xử lý bằng SPSS số liệu trên BCTC của 395 DN)
Qua kết quả trên cho ta thấy, giữa Tỷ suất nợ và Loại hình DN có mối quan hệ tuyến tính nhất định. Cụ thể:
Hệ số tương quan giữa Tỷ suất nợ là biến phụ thuộc và biến độc lập là Loại hình DN: r = 0,559 có quan hệ tương quan thuận chiều với mức ý nghĩa 1%.
Như vậy, theo sự phân tích và kết quả kiểm định cho thấy: Loại hình DN có quan hệ thuận chiều với Tỷ suất nợ (D/A).
3.4. XÂY DỰNG MÔ HÌNH ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN CẤU TRÚC VỐN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP DU LỊCH TỈNH KHÁNH HÒA
3.4.1. Xây dựng mô hình kinh tế lượng
3.4.1.1. Chọn mẫu nghiên cứu và thu thập số liệu
Một phần rất quan trọng, quyết định sự thành công của phân tích thực nghiệm là bộ số liệu để phân tích. Có nhiều cách phân loại bộ số liệu như sau:
Số liệu theo không gian (cross-sectional data): đây là tập hợp số liệu bao gồm các quan sát (cá nhân, hộ gia đình, DN, thành phố hay quốc gia...) tại một thời điểm nhất định.
Số liệu theo thời gian (time series data): số liệu theo thời gian bao gồm một tập hợp các quan sát của một hay một vài biến số theo thời gian.
Số liệu chéo (pooled cross sections data): là bộ số liệu mang cả hai đặc điểm của số liệu hai loại số liệu nêu trên. Để tăng kích cỡ mẫu, có thể kết hợp số liệu theo không gian và thời gian với nhau. Ví dụ như các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của DN trong một năm.
Số liệu gộp (panel or longtitudinal data): một bộ số liệu gộp bao gồm chuỗi thời gian cho từng không gian trong tập số liệu đó. Để phân biệt với số liệu kết hợp ở trên, số liệu gộp mang đặc điểm cùng một đơn vị theo không gian (cá nhân, DN hay nhà nước) đều được quan sát trong một khoảng thời gian xác định.
Bộ số liệu gốc gồm quan sát của 395 DN từ năm 2010 đến năm 2012, các số liệu này được lấy từ các báo cáo tài chính hàng năm mà các DN này gửi đến cho cơ quan thuế (Cục Thuế tỉnh KH).
3.4.1.2. Kiểm tra dữ liệu trước khi phân tích
Sau khi kiểm tra các lỗi về ghi chép thông tin, các dữ liệu được kiểm tra về các giả thuyết phân phối. Trong phân tích hồi quy, sử dụng phép hồi quy tuyến tính để dự
đoán một biến này từ các biến khác sẽ nhận được các kết quả không tốt nếu các biến có phân phối lệch mạnh. Do trung bình, phương sai của tổng thể không biết trước và cỡ mẫu lớn hơn 50 (395 mẫu), nên đề tài sử dụng kiểm định Lilliefors một biến thể của kiểm định Kolmogorov-Smirnov để kiểm tra tính phân phối chuẩn của dữ liệu. Trong trường hợp giả thiết về tính chuẩn bị xâm phạm, dữ liệu sẽ được biến đổi theo 1 trong 6 phép biến đổi (logarit, bình phương, lập phương, nghịch đảo, căn bậc hai, nghịch đảo của căn bậc hai) để giải quyết vấn đề này.
Giả thiết: H0: Các dữ liệu được phân phối chuẩn
H1: Các dữ liệu không được phân phối chuẩn
Bảng 3.22: Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của dữ liệu
Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig.
Ty suat no ,072 395 ,000 ,950 395 ,000
Tong tai san ,292 395 ,000 ,582 395 ,000
Tong doanh thu ,395 395 ,000 ,269 395 ,000
Ty suat dau tu dai han ,057 395 ,003 ,977 395 ,000 Ty suat dau tu TSCD ,119 395 ,000 ,904 395 ,000 Ty suat sinh loi tai san ,182 395 ,000 ,871 395 ,000 Ty suat sinh loi VCSH ,282 395 ,000 ,496 395 ,000 Don bay kinh doanh ,369 395 ,000 ,338 395 ,000 Don bay tai chinh ,339 395 ,000 ,397 395 ,000 Tang truong doanh thu ,317 395 ,000 ,375 395 ,000 Tang truong tai san ,264 395 ,000 ,467 395 ,000
Thue TNDN ,355 395 ,000 ,689 395 ,000
Ty suat lai vay ,212 395 ,000 ,855 395 ,000
Tuoi DN ,126 395 ,000 ,921 395 ,000
Loai hinh DN ,471 395 ,000 ,532 395 ,000
a Lilliefors Significance Correction
Qua kết quả của các bảng 3.22 ta thấy: kết quả kiểm định Kolmogorov-Smirnov đều bác bỏ mạnh mẽ giả thuyết H1 - Các dữ liệu không có tính phân phối chuẩn, nghĩa là chấp nhận giả thuyết H0 - Các dữ liệu được phân phối chuẩn.
3.4.1.3 Phân tích mối quan hệ tương quan giữa các biến
Mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến được xác định thông qua hệ số tương quan r. Công thức tính toán hệ số tương quan r như sau:
y x n i n y y x x r ) 1 ( ) )( ( 1
Trong đó: x,y: là giá trị biến
x,y: là giá trị trung bình mẫu
x
,y: độ lệch chuẩn của các biến
Hệ số tương quan r phản ánh mối quan hệ tuyến tính giữa các biến như sau :
Giá trị của r : -1 ≤ r ≤1. Nếu r càng gần với 1, phản ánh mối tương quan tuyến tính giữa hai biến càng chặt chẽ; Nếu r càng xa 1 phản ánh mối tương quan tuyến tính giữa hai biến không chặt chẽ; Nếu r 0 chỉ ra hai biến không có mối liên hệ tuyến tính.
Dấu của r phản ánh chiều của mối quan hệ giữa hai biến. Nếu r > 0, phản ánh quan hệ thuận chiều; Nếu r < 0, phản ánh quan hệ ngược chiều giữa hai biến.
Để kiểm định về mối quan hệ tương quan giữa các biến trong bộ dữ liệu mẫu, luận văn sử dụng chức năng phân tích tương quan (Analyze Bivariate Correlation) của SPSS để kiểm định hệ số tương quan (correlation coefficients) Pearson giữa các biến của mô hình. Kết quả phân tích tương quan được thể hiện tại Phụ lục 2 của Luận văn.
Theo kết quả kiểm định (Phụ lục 2), chúng ta có các nhận định sau:
Thứ nhất: xét về mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, có 9 biến độc lập có quan hệ tương quan chặt chẽ có ý nghĩa với Tỷ suất nợ, đó là: Biến Tổng tài sản có hệ số tương quan r = 0,676 khác không với mức ý nghĩa 1%; biến Tổng doanh thu có hệ số tương quan r = 0,355 khác không với mức ý nghĩa 1%; biến
Tỷ suất đầu tư dài hạn có hệ số tương quan r = 0,238 khác không với mức ý nghĩa 1%; biến ROA có hệ số tương quan r = -0,177 khác không với mức ý nghĩa 1%; biến DFL hệ số tương quan r = 0,214 khác không với mức ý nghĩa 1%; biến Tốc độ tăng trưởng tài sản có hệ số tương quan r = 0,124 khác không với mức ý nghĩa 1%; biến Thuế TNDN có hệ số tương quan r = 0,106 khác không với mức ý nghĩa 1%; biến Tỷ suất lãi vay có hệ số tương quan r = 0,435 khác không với mức ý nghĩa 1%; biến Loại hình DN có hệ số tương quan r = 0,559 khác không với mức ý nghĩa 1%.
Thứ hai: xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau, có 21/91 hệ số tương quan có ý nghĩa, cụ thể:
- Có 06 hệ số tương quan có ý nghĩa (1% hoặc 5%) thể hiện quan hệ tương quan giữa biến Tổng tài sản với các biến Tổng Doanh thu (r = 0,667); ROA (r = -0,305); ROE (r = 0,244); DFL (r = 0,153); Tỷ suất lãi vay (r = -0,529); Loại hình DN (r = 0,664).
- Có 6 hệ số tương quan có ý nghĩa (1% hoặc 5%) thể hiện quan hệ tương quan giữa Biến Tổng doanh thu với các biến Tổng Tài sản (r = 0,667); ROA (r = -0,253); ROE (r = 0,409); Tỷ suất lãi vay (r = -0,225); biến Tuổi của DN (r = 0,186); Loại hình DN (r = 0,394).
- Có 02 hệ số tương quan có ý nghĩa (1% hoặc 5%) thể hiện quan hệ tương quan giữa Biến Tỷ lệ TSCĐ với biến ROA (r = -0,167), biến DFL (r = -0,172).
- Có 05 hệ số tương quan có ý nghĩa (1% hoặc 5%) thể hiện quan hệ tương quan giữa Biến ROA với các biến Tổng Tài sản (r = -0,305); Tổng Doanh thu (r = -0,253); Tỷ lệ TSCĐ (r = -0,167), biến Lãi vay (r = 0,203); Loại hình DN (r = -0,106).
- Có 03 hệ số tương quan có ý nghĩa (1% hoặc 5%) thể hiện quan hệ tương quan giữa Biến ROE với các biến Tổng Tài sản (r = 0,244); Tổng Doanh thu (r = 0,409); Loại hình DN (r = 0,124).
- Có 03 hệ số tương quan có ý nghĩa (1% hoặc 5%) thể hiện quan hệ tương quan giữa Biến DFL với các biến Tổng Tài sản (r = 0,153); Tỷ lệ TSCĐ (r = -0,172); Loại hình DN (r = 0,228).
- Có 01 hệ số tương quan có ý nghĩa (1% hoặc 5%) thể hiện quan hệ tương quan giữa Biến Tốc độ tăng trưởng doanh thu với biến Tốc độ tăng trưởng tài sản (r = 0,172).
- Có 02 hệ số tương quan có ý nghĩa (1% hoặc 5%) thể hiện quan hệ tương quan giữa Biến Tốc độ tăng trưởng tài sản với các biến Tốc độ tăng trưởng doanh thu (r = 0,172); Loại hình DN (r = 0,133).
- Có 04 hệ số tương quan có ý nghĩa (1% hoặc 5%) thể hiện quan hệ tương quan giữa Biến Lãi vay với các biến Tổng Tài sản (r = -0,529); Tổng Doanh thu (r = - 0,225); ROA (r = 0,203), Loại hình DN (r = -0,382).
- Có 02 hệ số tương quan có ý nghĩa (1% hoặc 5%) thể hiện quan hệ tương quan giữa Biến Tuổi DN với các biến Tổng Doanh thu (r = 0,186); Thuế TNDN (r = 0,286).
- Có 07 hệ số tương quan có ý nghĩa (1% hoặc 5%) thể hiện quan hệ tương quan giữa Biến Loại hình DN với các biến Tổng Tài sản (r = 0,664); Tổng doanh thu (r = 0,394); ROA (r = -0,106); ROE (r = 0,124); DFL (r = 0,228); Tốc tăng trưởng tài sản (r = 0,133); Tỷ suất lãi vay (r = -0,382).
- Có 01 hệ số tương quan có ý nghĩa (1% hoặc 5%) thể hiện quan hệ tương quan giữa Biến Thuế TNDN với biến Tuổi DN (r = 0,286).
Cần lưu ý rằng trong tổng số 21 quan hệ tương quan có ý nghĩa giữa các biến độc lập với nhau nêu trên, chỉ có 02 mối quan hệ tương quan có ý nghĩa thể hiện quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau giữa các biến của cùng một nhân tố, cụ thể: (i) biến Tổng tài sản và biến Tổng doanh thu có tương quan thuận (hệ số tương quan r = 0,667) khác không với mức ý nghĩa 1%; (ii) biến Tốc độ tăng trưởng doanh thu và biến Tốc độ tăng trưởng tài sản có tương quan thuận (hệ số tương quan r = 0,172) khác không với mức ý nghĩa 1%.
3.4.1.4. Xây dựng mô hình kinh tế lượng
Mô hình kinh tế lượng được sử dụng trong xây dựng cấu trúc vốn cho DN du lịch tỉnh KH là mô hình hồi quy tuyến tính bội và có thể trình bày một cách tổng quát theo mô hình sau:
Đề tài này sẽ nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến Tỷ suất nợ. Do đó, mô hình hồi quy bội được quy ước như sau:
Y: Tỷ suất nợ
0: Hằng số của tổng thể
i: Hệ số độ dốc của tổng thể (hệ số góc của từng biến độc lập). Xi: là các biến độc lập (các nhân tố ảnh hưởng đến Tỷ suất nợ)
i: Sai số thực hay còn gọi là Phần dư, là chênh lệch giữa giá trị thực Yi quan sát được và giá trị dự báo (trung bình của các giá trị của biến Y tại điểm Xi) tức là:
i = (Yi - Ŷi) = Yi - (0 + i * X)
Vậy mô hình lý thuyết tổng quát như sau:
Y = 0 + 1Tổng tài sản+ 2Tổng doanh thu + 3Tỷ suất đầu tư dài hạn + 4Tỷ suất đầu tư TSCĐ + 5 Tỷ suất sinh lời tài sản + 6 Tỷ suất sinh lời VCSH + 7Đòn bẩy kinh doanh + 8Đòn bẩy tài chính + 9Tăng trưởng doanh thu + 10Tăng trưởng tài sản + 11Thuế TNDN + 12Tỷ suất lãi vay + 13Tuổi DN + 14 Loại hình DN + i
Mô hình hồi quy tuyến tính bội nêu trên giả định rằng biến phụ thuộc (Tỷ suất nợ) có phân phối chuẩn đối với bất kỳ kết hợp nào của các biến độc lập (X1-X14) trong mô hình. Một giả định quan trọng khác của mô hình này là không có biến độc lập nào có thể được biểu thị dưới dạng tổ hợp tuyến tính với những biến độc lập còn lại. Nếu tồn tại một quan hệ tuyến tính như vậy thì sẽ xảy ra hiện tượng cộng tuyến.
3.4.2. Phân tích hồi quy
3.4.2.1 Thực hiện thủ tục chọn biến và kiểm định mô hình
Để tiến hành phân tích hồi quy bội, Luận văn này thực hiện lựa chọn các biến đưa vào mô hình theo phương pháp “Cân nhắc từng bước” hay “Chọn từng bước” (stepwise selection). Đây là phương pháp kết hợp giữa 2 phương pháp “đưa vào dần” (forward selection) và phương pháp “loại trừ dần” (backward elimination). Theo phương pháp này, biến thứ nhất được chọn theo cách giống như đưa vào dần, nếu biến này không thoả điều kiện vào (PIN hoặc FIN) thì thủ tục này sẽ chấm dứt và không có biến độc lập nào được chọn. Nếu nó thoả tiêu chuẩn thì biến thứ hai được chọn căn cứ
vào tương quan riêng cao nhất. Nếu biến thứ hai thoả tiêu chuẩn vào nó cũng sẽ đi vào phương trình. Sau khi biến thứ nhất được đưa vào, thủ tục chọn từng bước khác với đưa vào dần ở chỗ: biến thứ nhất được xem xét xem có nên loại bỏ ra khỏi phương trình căn cứ vào tiêu chuẩn ra (POUT hoặc FOUT) giống như thủ tục loại trừ dần. Trong bước kế tiếp, các biến không ở trong phương trình được xem xét để đưa vào. Sau mỗi bước, các biến ở trong phương trình lại được xem xét để loại trừ ra. Các biến được loại trừ ra cho đến khi không còn biến nào thoả điều kiện ra nữa. Khi sử dụng phương pháp này, để ngăn chặn hiện tượng một biến bị đưa vào và loại ra lặp đi lặp lại, PIN phải nhỏ hơn POUT (hay FIN lớn hơn FOUT). Thủ tục chọn biến theo phương pháp này sẽ kết thúc khi không còn biến nào vào hoặc ra nữa. Để thực hiện thủ tục chọn biến từng bước stepwise, luận văn này xác định các tiêu chuẩn vào và tiêu chuẩn ra theo mặc định, cụ thể: PIN=0,05; POUT=0,10 FIN=3,84; FOUT=2,71.
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội theo phương pháp Stepwise cùng với các thông số kiểm định như sau :
Bảng 3.23: Kết quả kiểm định của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Model R R2 (R Square) R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) F Sig. Durbin- Watson 1 0,688 0,473 0,471 231,068 0,000