Không gian mẫu được lựa chọn phân tích trong khoá luận này bao gồm 463 doanh nghiệp phi tài chính được niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán HNX và HOSE, có đầy đủ số liệu báo cáo tài chính đã kiểm toán trong 6 năm từ năm
7Dimitris Hatzinikolaou, George M. Katsimbris, Athanasios G. Noulas, 2000. Inflation uncertainty and capital structure: Evidence from a pooled sample of the Dow-Jones industrial firms.
2007 đến năm 2012.
Dữ liệu được xây dựng theo kiểu dữ liệu mảng cân bằng (Balanced Panel Data), là sự kết hợp của dữ liệu chéo (Cross Section) gồm 463 doanh nghiệp và dữ liệu chuỗi thời gian (Time Series) gồm 6 năm. Do đó dữ liệu mảng sẽ có 2778 quan sát. Lợi thế của việc sử dụng dữ liệu mảng là tăng đáng kể quy mô mẫu nên thông tin được cung cấp nhiều hơn, mức độ biến thiên ít hơn, ít có sự đa cộng tuyến giữa các biến số, bậc tự do cao hơn và hiệu quả hơn. Ngoài ra dữ liệu mảng cũng thực hiện tốt hơn các nghiên cứu về những thay đổi xảy ra liên tục bằng cách nghiên cứu các dữ liệu chéo một cách lặp đi lặp lại và cũng cho phép nghiên cứu các mô hình phức tạp. Dưới đây là bảng tóm tắt thống kê mô tả các biến trong mô hình:
Bảng 2.4: Thống kê mô tả của các biến
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Tỷ lệ tổng Nợ trên tổng Tài sản bình quân của các các doanh nghiệp là 53,16%. Do mẫu quan sát bao gồm nhiều doanh nghiệp từ các ngành nghề khác nhau nên tỷ số này khá chênh lệch giữa các quan sát, cao nhất là 172,29% và thấp nhấp là 0,26%. Sự chênh lệch này cũng dẫn đến độ lệch chuẩn của mẫu khá lớn. Dựa vào đồ thị phân bố tỷ lệ tổng Nợ trên tổng Tài sản có thể thấy rằng đa số các doanh nghiệp sử dụng tỷ lệ đòn bẩy khá cao, nhiều nhất là nằm trong khoảng 50 – 70%.
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Trong khi đó, trung bình tỷ lệ Nợ dài hạn trên tổng Tài sản của các doanh nghiệp là 10,77%. Con số này cho thấy các doanh nghiệp Việt Nam thường ưu tiên các khoản vay nợ ngắn hạn để tài trợ chủ yếu cho vốn lưu động trong kì sản xuất kinh doanh và/hoặc có khoản phải trả (chiếm dụng vốn ngắn hạn) lớn. Trong mẫu quan sát, thậm chí có nhiều doanh nghiệp chỉ sử dụng nợ ngắn hạn mà không sử dụng nợ dài hạn, đặc biệt là trong năm 2012. Do mẫu quan sát bao gồm nhiều doanh nghiệp ở nhiều ngành nghề khác nhau nên tỷ lệ Nợ dài hạn trên tổng Tài sản của các quan sát khá chênh lệch giữa các doanh nghiệp trong mẫu. Tỷ số này thường cao nhất ở các doanh nghiệp thuộc ngành xây dựng, bất động sản, khai thác khoáng sản,... và thấp hơn ở các doanh nghiệp thuộc ngành sản xuất, dịch vụ, du lịch,...
Biểu đồ 2.10: Đồ thị phân bổ tỷ lệ tổng nợ dài hạn trên tổng tài sản
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Để xét sự tương quan giữa các biến độc lập, số liệu các biến vĩ mô được sử dụng số liệu quan sát theo quý nhằm tăng số lượng trong mẫu, qua đó có thể đánh giá chính xác hơn mối liên hệ giữa các biến.
Bảng 2.5: Ma trận tương quan giữa các biến giải thích Correlation Matrix GDP IR LR LR(-1) GDP 1,000000 IR -0,153077 1,000000 LR -0,112851 0,772427 1,000000 LR(-1) -0,305720 0,728955 0,496236 1,000000
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Từ ma trận tương quan, có thể thấy cặp biến IR và LR có hệ số tương quan dương khá cao (0,772427), tức là khi lạm phát cao thì dẫn đến lãi suất cho vay của ngân hàng cũng cao. Lý luận và thực tiễn cũng đã thừa nhận mối quan hệ chặt chẽ giữa lãi suất và lạm phát. Hiệu ứng Fisher chỉ ra rằng lãi suất tăng cao trong thời kì lạm phát cao.
Trong khi đó, các cặp biến GDP và IR (-0,153077) tương quan âm khá thấp. Về lý thuyết, lạm phát có thể tác động tiêu cực lẫn tích cực lên tốc độ tăng trưởng kinh tế. Theo Mundell (1965), Tobin (1965) và trường phái Keynes cho rằng lạm phát và tăng trưởng kinh tế có mối tương quan tỷ lệ thuận trong ngắn hạn. Các nghiên cứu của Christoffersen và Doyle (1998), Khan và Senhadji (2001) và Li
(2006) cho rằng lạm phát tác động tiêu cực lên tăng trưởng khi đạt ngưỡng nhất định nào đó. Và kết quả kiểm nghiệm của các nghiên cứu trên cho rằng ngưỡng tiêu cực của lạm phát lên GDP là 11 – 14%. Và mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng của nền kinh tế Việt Nam cũng phù hợp với lý thuyết và kết quả kiểm nghiệm trên thế giới. Tức là, ở mức lạm phát thấp (thường là một chữ số) thì lạm phát không có tác động tiêu cực lên tăng trưởng. Tuy nhiên, khi lạm phát đạt đến ngưỡng cao nhất định, ví dụ như lạm phát năm 2008 của Việt Nam là 23,1% và năm 2011 là 18,7%, thì lạm phát có quan hệ nghịch biến lên tăng trưởng. Vậy xét cả quá trình nghiên cứu thì biến lạm phát IR có quan hệ tương quan ngược chiều với biến tăng trưởng GDP.
Tương tự, biến GDP và lãi suất cho vay có mối tương quan âm (-0,112851) có nghĩa là khi lãi suất cho vay cao, các doanh nghiệp sẽ khó vay tiền từ ngân hàng để tài trợ cho các dự án đầu tư. Khi đầu tư giảm thì tăng trưởng kinh tế chậm lại.
Biến trễ LR(-1) có mối tương quan với các biến GDP, IR tương tự với dấu của biến LR. Điều này có thể giải thích hoàn toàn tương tự như trên.
