a. Kiểm định ý nghĩa thống kế của các giá trị ước lượng
• Tốc độ tăng trưởng GDP
Theo kết quả ước lượng, tốc độ tăng trưởng GDP có tác động cùng chiều với cả tỷ lệ tổng Nợ trên tổng Tài sản và Nợ dài hạn trên tổng Tài sản với hệ số hồi quy khá lớn. Với mức ý nghĩa 5%, cả hai giá trị ước lượng này đều có ý nghĩa thống kê. Kết quả này phù hợp với giả thuyết 1 đã nêu. Vậy tốc độ tăng trưởng GDP càng cao thì doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính với tỷ lệ càng lớn.
Trong mô hình TD, hệ số hồi quy bằng 20,10897 có nghĩa là trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu tốc độ tăng trưởng GDP tăng thêm 1 đơn vị thì tỷ lệ nợ trên tổng tài sản sẽ tăng lên đi 20,10897 đơn vị. Điều này cho thấy tốc độ GDP có ảnh hưởng rất mạnh đến tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, hay nói cách khác, tình
trạng nền kinh tế quyết định rất lớn đến đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp.
Tương tự đối với mô hình LTD, trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu tốc độ tăng trưởng GDP tăng thêm 1 đơn vị thì tỷ lệ sử dụng nợ dài hạn trên tổng tài sản tăng lên 2,894410. Con số này nhỏ hơn rất nhiều so với ảnh hưởng của tốc độ GDP lên tổng nợ trên tổng tài sản là do doanh nghiệp Việt Nam chủ yếu sử dụng các công cụ nợ ngắn hạn.
Theo kết quả từ mô hình nghiên cứu, tốc độ tăng trưởng GDP có tác động thuận chiều lên cả tổng nợ trên tổng tài sản và nợ dài hạn trên tổng tài sản. Tức là khi tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam tăng lên, nền kinh tế tăng trưởng, triển vọng đầu tư khả quan, các doanh nghiệp có nhiều khả năng kinh doanh sinh lợi cao, do đó các nhà đầu tư kì vọng nhiều hơn vào khả năng tạo ra lợi nhuận trong tương lai và mở rộng đầu tư bằng cách huy động từ nguồn vốn bên ngoài. Ngược lại, khi nền kinh tế suy giảm, các nhà đầu tư trở nên bi quan hơn khả năng sinh lợi trong tương lai, chính phủ áp dụng chính sách tiền tệ thắt chắt gây khó khăn cho các doanh nghiệp tiếp cận nguồn vốn. Chính vì vậy doanh nghiệp hạn chế đi vay mở rộng đầu tư mà sử dụng nguồn vốn nội tại của doanh nghiệp.
• Lạm phát
Đối với tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản, kết quả ước lượng cho thấy, tỷ lệ lạm phát có tác động đồng biến đối với tổng nợ với hệ số hồi quy dương. Với mức ý nghĩa 5%, tác động của lạm phát lên tổng nợ có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả mô hình ngược lại với giả thuyết 2, lạm phát có tác động ngược chiều tới tỷ lệ tổng nợ trên tài sản.
Đối với tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản, lạm phát cũng có tác động cùng chiều nhưng với hệ số ước lượng rất nhỏ. Giá trị ước lượng có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Trong mô hình TD, khi các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ lạm phát tăng thêm 1 đơn vị thì tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản sẽ tăng lên 0,351721 đơn vị. Còn đối với mô hình LTD, khi tỷ lệ lạm phát tăng thêm 1 đơn vị thì tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài
sản tăng lên 0,050309 đơn vị.
Các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa lạm và tăng trưởng ở Việt Nam cho thấy, lạm phát tác động tới tăng trưởng cả trong ngắn hạn và dài hạn. Khi lạm phát quá cao sẽ tác động tiêu cực đến tăng trưởng. Ngược lại, ở một mức lạm phát tương đối thấp nào đó có thể kích thích tăng trưởng kinh tế. Cụ thể, theo thống kê về diễn biến lạm phát và tăng trưởng ở Việt Nam từ năm 2000 đến nay, khi lạm phát ở ngưỡng thấp, khoảng 5% từ năm 2000 – 2003 thì tăng trưởng kinh tế tương đối cao và ổn định. Nhưng khi lạm phát xấp xỉ hoặc ở mức hai con số, điển hình năm 2008 và năm 2011, tăng trưởng lại có xu hướng chững lại và giảm xuống. Có thể thấy rằng trong giai đoạn nghiên cứu từ năm 2007 – 2012, lạm phát thường được kiềm chế ở mức 1 con số. Chỉ có năm 2008 và năm 2011, do nền kinh tế chịu ảnh hưởng của cuộc suy thoái toàn cầu nên lạm phát vượt lên mức khá cao. Nhìn chung cả quá trình nghiên cứu, nghiên cứu cho thấy lạm phát có thể kích thích nhà đầu tư tăng đòn bẩy tài chính. Tất nhiên điều này chỉ đúng khi lạm phát được kiềm chế ở mức hợp lý. Ngoài ra, với kết quả ước hệ số hồi quy dương, cũng có nhiều khả năng do hạn chế về khung thời gian nghiên cứu mới chỉ được 6 năm, chưa mang tính tổng quát cao cho một thời gian dài.
• Lãi suất cho vay
Từ kết quả của mô hình hồi quy, lãi suất cho vay có tác động ngược chiều với hệ số hồi quy âm. Tác động này có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Vậy kết quả hồi quy lãi suất phù hợp với giả thuyết 3. Như vậy, khi các yếu tố khác không đổi, nếu lãi suất tăng thêm 1 đơn vị thì tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản sẽ giảm đi 0,269542 đơn vị.
Đối với tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản, lãi suất cho vay tại năm quan sát cũng tỷ lệ nghịch với tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Tương tự, khi lãi suất tăng lên 1 đơn vị thì tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản giảm 0,040493 đơn vị.
Nếu sử dụng đòn bẩy nợ cao thì doanh nghiệp sẽ có lợi thuế trong việc sử dụng lá chắn thuế. Tuy nhiên trong bối cảnh lãi suất có nhiều biến động và đang ở
mức cao như hiện nay thì cơ cấu vốn với tỷ lệ nợ cao sẽ tác động ngay đến “sức khoẻ tài chính” cũng như khả năng phá sản của doanh nghiệp. Lãi suất cao làm tăng chi phí lãi vay, ảnh hưởng đến tỷ lệ chi phí lãi vay trên lợi nhuận sau thuế của doanh nghiệp. Do đó, qua kết quả mô hình hồi quy có thể thấy rằng, lãi suất cao thì doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy nợ ít hơn, và ngược lại, khi lãi suất thấp thì doanh nghiệp đi vay nhiều hơn để tận dụng nguồn vốn bên ngoài.
Ngược lại với biến lãi suất tại năm quan sát, biến trễ 1 năm của lãi suất có tác động cùng chiều với cả hai biến phụ thuộc TD và LTD. Như vậy, kết quả nghiên cứu có chiều tác động ngược với giả thuyết 4 đã nêu trên. Đối với mô hình TD, khi lãi suất năm nay tăng lên 1 đơn vị thì tổng nợ trên tổng tài sản năm sau tăng lên 5,263089 đơn vị. Còn đối với mô hình LTD, lãi suất năm nay tăng lên 1 đơn vị thì tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản năm sau tăng lên 0,755683 đơn vị.
Để giải thích cho việc biến trễ 1 năm của lãi suất có mối quan hệ cùng chiều với hai biến phụ thuộc TD và LTD, có hai nguyên nhân chính sau: (1) Khi lãi suất tại năm quan sát có dấu hiệu, dự báo tăng hoặc đã được thông báo tăng, nhà đầu tư có tâm lý giảm nhu cầu đi vay vì e ngại chi phí lãi vay quá cao, lợi nhuận không đủ bù đắp chi phí. Tuy nhiên sau một thời gian, do thiếu vốn kinh doanh cũng như đã điều chỉnh thích nghi được với mức lãi suất mới, doanh nghiệp vẫn phải tiến hành sử dụng vốn nợ bên ngoài để tài trợ cho các hoạt động kinh doanh của mình. (2) Có một thực tế tại Việt Nam, đặc biệt là trong giai đoạn nghiên cứu, khi lãi suất tại năm quan sát cao thì năm sau lãi suất thường được điều chỉnh giảm. Thực tế này phù hợp với chiều tác động của kết quả nghiên.
b. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy
Đối với mô hình tác động của các biến giải thích với tổng nợ: Hệ số xác định bội hiệu chỉnh bằng 0,2713 cho thấy các biến giải thích có thể giải thích được 27,13% sự thay đổi của biến TD.
Đối với mô hình tác động của các biến giải thích tới nợ dài hạn: Hệ số xác định bội hiệu chỉnh bằng 0,2360 cho thấy các biến giải thích có thể giải thích được 23,6% sự thay đổi của biến LTD.
của mô hình đã giảm đi 1 bậc và kết quả chạy mô hình đã tự động điều chỉnh thời gian là giai đoạn 2008 – 2012.
Kiểm định F và Prob (F-statistic) với độ tin cậy 5% cho thấy cả hai hàm hồi quy đều phù hợp. Tuy nhiên, các biến giải thích chưa giải thích được nhiều đối với sự biến đổi của tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản và nợ dài hạn trên tổng tài sản. Điều này có thể do những biến không được đưa vào mô hình hoặc những biến không quan sát được làm ảnh hưởng đến độ lớn của .
2.2.6.2 Kiểm tra khuyết tật của mô hình
a. Kiểm định đa cộng tuyến
Từ ma trận tương quan có thể thấy hệ số tương quan giữa cặp biến IR và LR khá cao (0,77), vì thế có nhiều khả năng mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến giữa hai biến này.
Bảng dưới đây cho thấy lãi suất có ảnh hưởng thuận chiều tới lạm phát, và hệ số ước lượng hồi quy có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Kiểm định bằng thống kê F cho kết quả hàm hồi quy TD có hiện tượng đa cộng tuyến do hai biến IR và LR có quan hệ tuyến tính với nhau.
Bảng 2.8: Hồi quy biến IR theo biến LR
Dependent Variable: IR Method: Panel Least Squares Sample: 2007 2012
Periods included: 6
Cross-sections included: 463
Total panel (balanced) observations: 2778
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LR 2,251336 0,028752 78,30273 0,0000
C -17,94118 0,390483 -45,94608 0,0000
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0,726002 Mean dependent var 12,15167
Adjusted R-squared 0,671179 S.D dependent var 6,354727
S.E of regression 3,643897 Akaike info criterion 5,575333
F-statistic 13,24259 Durbin-Watson stat 1,151027
Prob(F-statistic) 0,000000
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Với hệ số hiệu chỉnh là 0,6712 thì biến lãi suất LR có thể giải thích được 67,12% sự biến đổi của biến lạm phát IR.
Giống như biến LR, biến LR(-1) có hệ số tương quan dương khá cao với biến IR nên nghi ngờ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa hai biến này. Hoàn toàn tương tự, ta xét mô hình hồi quy phụ giữa biến IR và LR(-1) trong bảng sau:
Bảng 2.9: Hồi quy biến IR theo biến LR(-1)
Dependent Variable: IR Method: Panel Least Squares Sample (adjusted): 2008 2012 Periods included: 5
Cross-sections included: 463
Total panel (balanced) observations: 2315
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LR(-1) -1,356087 0,050173 -27,02841 0,0000
C 31,14781 0.687091 45,33290 0,0000
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0,282985 Mean dependent var 12,92200
Adjusted R-
squared 0,103634 S.D dependent var 6,700786
S.E of regression 6,344076 Akaike info criterion 6,710100
F-statistic 1,577830 Durbin-Watson stat 2,844626
Prob(F-statistic) 0,000000
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Từ kết quả hồi quy có thể dễ dàng thấy có hiện tượng đa cộng tuyến giữa biến IR và LR(-1).
b. Kiểm định loại bỏ các biến không cần thiết
Bảng 2.10: Kiểm định loại bỏ biến IR của mô hình TD
Redundant Variables Test Redundant Variables: IR
Value df Probability
t-statistic 9,351541 1.848 0,0000
F-statistic 87,45131 (1, 1.848) 0,0000
Likelihood ratio 107,0376 1 0,0000
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Với mức ý nghĩa 5%, không thể loại bỏ biến IR ra khỏi hàm TD.
Bảng 2.11: Kiểm định loại bỏ biến LR của mô hình TD
Redundant Variables Test Redundant Variables: LR
Value df Probability
t-statistic 8,908830 1.848 0,0000
F-statistic 79,36725 (1, 1.848) 0,0000
Likelihood 97,34802 1 0,0000
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Với mức ý nghĩa 5%, không thể loại bỏ biến LR ra khỏi hàm TD.
- Đối với LTD model:
Bảng 2.12: Kiểm định loại bỏ biến IR của mô hình LTD
Redundant Variables Test Redundant Variables: IR
Value df Probability
t-statistic 2,140095 1.848 0,0325
F-statistic 4,580006 (1, 1.848) 0,0325
Likelihood 5,730302 1 0,0167
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Bảng 2.13: Kiểm định loại bỏ biến LR của mô hình LTD
Redundant Variables Test Redundant Variables: LR
Value df Probability
t-statistic 2,141317 1.848 0,0324
F-statistic 4,585238 (1, 1.848) 0,0324
Likelihood 5,736839 1 0,0166
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Với mức ý nghĩa 5%, không thể loại bỏ biến LR ra khỏi mô hình LTD.
Tóm lại, không thể loại bỏ biến nào ra khỏi mô hình vì các biến đều có ý nghĩa thống kê và có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Vậy để ngăn ngừa hiện tượng đa cộng tuyến không thể dùng phương pháp loại bỏ biến mà có thể tăng quy mô mẫu, sử dụng phương pháp sai phân, sử dụng thông tin tiên nghiệm hoặc hồi quy thành phần chính,…
c. Kiểm định bỏ sót biến
Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây đã chỉ ra rằng ngoài các biến vĩ mô, có rất nhiều biến vi mô tác động đến cơ cấu vốn doanh nghiệp như đã được đề cập ở chương I. Dưới đây là kiểm định bỏ sót một số biến vi mô (Bảng mô tả biến xem trong phần phụ lục), dữ liệu nghiên cứu cũng được thu thập trong giai đoạn 2007 – 2008 của 463 doanh nghiệp đã nêu trên:
Bảng 2.14: Kiểm định bỏ sót biến Cơ hội tăng trưởng (GROWTH)
Omitted Variables Test
Omitted Variables: GROWTH
Value df Prob.
t-statistic 1,988789 2.309 0,0468
F-statistic 3,955282 (1, 2.309) 0,0468
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Bảng 2.15: Kiểm định bỏ sót biến Quy mô doanh nghiệp (SIZE)
Omitted Variables Test Omitted Variables: SIZE
Value df Prob.
t-statistic 12,70504 2.309 0,0000
F-statistic 161,4180 (1, 2.309) 0,0000
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Với mức ý nghĩa 5%, mô hình TD đã bỏ sót biến SIZE.
Bảng 2.16: Kiểm định bỏ sót biến Tính thanh khoản (LIQ)
Omitted Variables Test Omitted Variables: LIQ
Value df Prob.
t-statistic 8,950705 2.309 0,0328
F-statistic 25,41801 (1, 2.309) 0,0328
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Với mức ý nghĩa 5%, mô hình TD đã bỏ sót biến LIQ.
Bảng 2.17: Kiểm định bỏ sót biến Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (TANG)
Omitted Variables Test Omitted Variables: TANG
Value df Prob.
t-statistic 1,922075 2.309 0,0007
F-statistic 18,00289 (1, 2.309) 0,0007
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Với mức ý nghĩa 5%, mô hình TD đã bỏ sót biến TANG.
Bảng 2.18: Kiểm định bỏ sót biến Thuế suất biên (TAX)
Omitted Variables Test Omitted Variables: TAX
t-statistic 17,98343 2.309 0,0409
F-statistic 28,34901 (1, 2.309) 0,0409
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Với mức ý nghĩa 5%, mô hình TD đã bỏ sót biến TAX.
Tương tự đối với mô hình LTD, kiểm định bỏ sót biến cũng cho thấy rằng với mức ý nghĩa 5%, mô hình LTD đã bỏ sót các biến GROWTH, SIZE, LIQ, TAX, TANG.
Bảng 2.19: Mô hình hồi quy TD sau khi thêm các biến bị bỏ sót
Dependent Variable: TD Method: Panel Least Squares Date: 05/13/13 Time: 13:57 Sample (adjusted): 2008 2012 Periods included: 5
Cross-sections included: 463
Total panel (balanced) observations: 2315
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP -8,058981 1,708406 -4,717251 0,0000 IR -0,137907 0,029905 -4,611461 0,0089 LR 0,108040 0,023943 4,512442 0,0000 LR(-1) -2,107422 0,446771 -4,717006 0,0023 GROWTH 0,002654 0,000331 8,019361 0,0000 SIZE 0,107330 0,007865 13,64598 0,0000 LIQ -0,246734 0,065091 -7,342109 0,0008 TANG 0,053107 0,001451 2,114592 0,0421 TAX 0,085129 0,000983 1,907652 0,0232 C 73,52481 15,97716 4,596115 0,0001
R-squared 0,891368 Mean dependent var 0,520506
Adjusted R-squared 0,863828 S.D dependent var 0,220930
S.E. of regression 0,081527 Sum squared resid 12,26962
F-statistic 32,36579 Durbin-Watson stat 1,421360
Prob(F-statistic) 0,000000
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews
Bảng 2.20: Mô hình hồi quy LTD sau khi thêm các biến bị bỏ sót
Dependent Variable: LTD Method: Panel Least Squares Sample (adjusted): 2008 2012
Periods included: 5
Cross-sections included: 463
Total panel (balanced) observations: 2315
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP -2,972204 1,427726 -2,081775 0,0375 IR -0,050347 0,024992 -2,014509 0,0441