Tác động của các nhân tố bên trong doanh nghiệp

133

vốn ngắn hạn, việc lãi suất tăng cao đã làm các DN giảm sút lợi nhuận nghiêm trọng, thậm chí rơi vào tình trạng thua lỗ.

134

Lựa chọn các biến nghiên cứu trong mô hình

Việc lựa chọn các biến trong mô hình dựa trên cơ những nghiên cứu trước đây về cấu trúc tài chính ở các nước đang phát triển cũng như ở Việt Nam. Ngoài ra, các biến nghiên cứu còn được lựa chọn trên cơ sở đặc thù của các DN trong ngành thép. Theo đó, các biến nghiên cứu trong mô hình gồm:

Biến phụ thuộc:

Biến phụ thuộc phản ánh cấu trúc tài chính của các DN trong ngành thép.

Về mặt lý thuyết để phản ánh cấu trúc tài chính các nghiên cứu trước đây thường sử dụng các chỉ tiêu hệ số nợ (Tổng nợ/Tổng nguồn vốn), tỷ trọng nợ dài hạn (Tổng nợ dài hạn/Tổng nguồn vốn) và tỷ trọng nợ ngắn hạn (Tổng nợ ngắn hạn/Tổng nguồn vốn). Nghiên cứu của Diamond (1993)[61], Demirguc-Kunt và Maksimovic (1999)[59] cho rằng các công ty ở các nền kinh tế đang phát triển, các nền kinh tế mới nổi chủ yếu dựa vào nợ ngắn hạn do đó hệ số nợ thường được đo lường thông qua chỉ tiêu tổng nợ/tổng nguồn vốn hoặc nợ ngắn hạn/tổng nguồn vốn. Tại các DN trong ngành thép ở Việt Nam, nợ ngắn hạn cũng chiếm chủ yếu trong tổng nợ. Tuy nhiên, hầu hết các DN có xu hướng duy trì mức độ nợ ngắn hạn ở một mức độ nhất định từ năm này sang năm khác, cho nên dù ghi nhận trên bảng cân đối kế toán là khoản nợ ngắn hạn song khoản nợ này lại mang tính chất thường xuyên. Vì vậy, để phản ánh cấu trúc tài chính luận án sử dụng chỉ tiêu hệ số nợ được xác định bằng tổng nợ trên tổng nguồn vốn. Ngoài ra, số lượng DN trong ngành thép niêm yết trên thị trường cũng như trong mẫu nghiên cứu còn hạn chế nên việc xem xét giá trị thị trường khó có thể xác định được. Vì vậy các chỉ tiêu được tính toán là các chỉ tiêu theo giá trị sổ sách.

Hệ số nợ (LEV) = Tổng nợ phải trả Tổng nguồn vốn Các biến độc lập:

Các biến độc lập đại diện cho các nhân tố được xem xét ảnh hưởng đến cấu trúc tài chính các DN trong ngành thép bao gồm: Quy mô DN; Cơ cấu tài

135

sản; Khả năng sinh lời; Khả năng tăng trưởng; Khả năng thanh toán; Lợi ích lá chắn thuế từ khấu hao. Chiều hướng tác động của các nhân tố trên tới cấu trúc tài chính đã được trình bày trong nội dung 1.1.3.2. Việc lựa chọn và cách xác định các nhân tố tác động tới cấu trúc tài chính được thể hiện dưới đây:

1.Quy mô doanh nghiệp(SIZETA)

Để phản ánh quy mô DN Shumi Akhtar (2005)[116] dùng chỉ tiêu tổng tài sản; trong khi đó, Titman and Wessels (1988)[119]; Jouhua Abor (2005)[80] dùng chỉ tiêu tổng doanh thu. Ngoài ra, trong một số nghiên cứu khác quy mô vốn chủ sở hữu cũng được coi là một nhân tố quan trong ảnh hưởng đến giá trị DN. Trong phạm vi luận án, yếu tố được đưa và mô hình để đo lường quy mô của DN là tổng tài sản của DN.

SIZETA = Giá trị sổ sách tổng tài sản 2. Khả năng sinh lời (BEP)

Đối với việc lựa chọn chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời, Joshua Abor (2005)[80] sử dụng lợi nhuận trước lãi vay và thuế (EBIT) trên vốn chủ sở hữu để đo lường tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu (ROE). Walaa Wahid ElKelish (2007)[122] sử dụng lợi nhuận trước lãi vay và thuế (EBIT) trên tổng tài sản để đo lường tỷ suất sinh lời kinh tế của tài sản (BEP).

Trong nghiên cứu này, khả năng sinh lời được đo lường bằng chỉ tiêu tỷ suất sinh lời kinh tế của tài sản (BEP)

BEP = Lợi nhuận trước lãi vay và thuế Tổng tài sản

3. Khả năng tăng trưởng (GROWTH)

Để đo lường khả năng tăng trưởng của DN các nghiên cứu thường sử dụng tỷ lệ tăng trưởng doanh thu hoặc tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản (Myers (1977)[98] và Wald (1999)[123]). Khả năng tăng trưởng của sử dụng trong mô hình của luận án được đo lường bằng tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản và xác định theo công thức:

136

GROWTH = Tổng tài sản năm nay - Tổng tài sản năm trước Tổng tài sản năm trước

4. Cơ cấu tài sản (TANG)

Trong hầu hết các nghiên cứu, cơ cấu tài sản được xác định bằng giá trị của tài sản cố định trên giá trị tổng tài sản. Tương tự như vậy, biến cơ cấu tài sản trong luận án được tính theo công thức:

TANG = Giá trị sổ sách của tài sản cố định Giá trị sổ sách tổng tài sản 5. Khả năng thanh toán (LIQUID)

Để xem xét khả năng thanh toán của DN, luận án sử dụng chỉ tiêu khả năng thanh toán hiện hành được xác định theo công thức:

LIQUID = Tài sản ngắn hạn Nợ ngắn hạn 6. Lợi ích lá chắn thuế từ khấu hao (NDTS)

Trong nghiên cứu của luận án, lợi ích lá chắn thuê từ khấu hao được xác định như sau:

NDTS = Khấu hao TSCĐ

Tổng tài sản

Mô hình kinh tế lượng phản ánh tác động của các nhân tố đến cấu trúc tài chính của các DN trong ngành thép được đề xuất để ước lượng và kiểm định trong luận án có dạng:

LEVit = β0 + β1SIZETA + β2TANG + β3GROWTH+ β4BEP + β5LIQUID + β₆NDTS + u_it

Đặc điểm các biến nghiên cứu được thể hiện qua bảng 2.16. Qua số liệu bảng 2.16 cho thấy hệ số nợ trung bình của các DN trong giai đoạn 2009-2014 là 0,614, tuy nhiên tỷ suất này tương đối khác biệt giữa các DN biến động từ 0,04 đến 1,28. Bảng thống kê mô tả các biến nghiên cứu còn cung cấp thông tin bao gồm giá trị trung bình, giá trị tối đa, tối thiểu và độ lệch chuNn, hệ số biến thiến của các biến độc lập trong mô hình.

137

Bảng 2.16 : Thống kê mô tả các biến nghiên cứu trong mô hình.

Variable N mean p50 sd min max cv skewness kurtosis

LEV 150 .6148338 .628897 .168074 .0423674 1.282.909 .2733649 -.2884219 5.707815 SIZETA 150 2344861 1063336 3225838 136994.6 1.62e+07 1375706 2282876 8.085666 TANG 150 .6793237 .7371273 .2122126 .0366132 .9561017 .3123881 -.8573882 3.182753 GROWTH 150 .1178918 .0770011 .2116288 -.2522972 .9005164 17.951 .9221877 4.015109 BEP 150 .0828388 .0717872 .0796438 -.2335227 .3298235 .9614308 .1039698 5.727065 LIQUID 150 1.29526 1.207069 .4979181 .5996296 4.029619 .3844157 2.990934 1.511644 NDTS 150 .1653149 .0870146 .1782279 .0023823 .7879203 1078112 1488549 4.725914

Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA

Trước khi tiến hành, mối quan hệ tương quan giữa các biến trong mô hình được xác định để dự báo chiều hướng tác động giữa các nhân tố đến cấu trúc tài chính của các DN trong ngành thép. Mối quan hệ tương quan này được trình bày ở bảng 2.17. Có thể thấy trong 6 nhân tố được đưa vào mô hình chỉ có nhân tố cơ cấu tài sản có mối quan hệ thuận chiều với cấu trúc tài chính của DN. Kết quả trong bảng 2.17 cũng chỉ ra mối quan hệ giữa hệ số nợ với quy mô doanh nghiệp và khả năng tăng trưởng không có ý nghĩa thống kê.

Bảng 2.17: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập với cấu trúc tài chính của các DN trong ngành thép

| LEV SIZETA TANG GROWTH BEP LIQUID NDTS

---+--- LEV | 1.0000

SIZETA | -0.1107 1.0000 | 0.1774

TANG | 0.3477* -0.6165* 1.0000 | 0.0000 0.0000

GROWTH | -0.0162 0.0583 -0.0666 1.0000 | 0.8443 0.4787 0.4179

BEP | -0.4363* -0.0857 0.0703 0.2762* 1.0000 | 0.0000 0.2971 0.3928 0.0006

| LEV SIZETA TANG GROWTH BEP LIQUID NDTS

---+--- LIQUID | -0.5661* -0.2570* 0.3474* -0.0263 0.4002* 1.0000

| 0.0000 0.0015 0.0000 0.7490 0.0000

NDTS | -0.1934* -0.1165 0.2761* -0.1293 0.1722* 0.5507* 1.0000 | 0.0177 0.1556 0.0006 0.1148 0.0351 0.0000

Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA.

138

Lựa chọn mô hình ước lượng

Để thực hiện hồi quy dữ liệu bảng, có thể sử dụng các phương pháp:

Phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất (Pool-OLS), Phương pháp hồi quy tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM) và Phương pháp Hồi quy tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model- REM). Tuy nhiên, phương pháp hồi quy Pool OLS thường không phù hợp trong phân tích dữ liệu bảng do đây là phương pháp kết hợp tất cả các quan sát, bỏ qua yếu tố thời gian và sự khác biệt giữa các đơn vị chéo nên dễ dẫn đến khuyết tật trong mô hình.

Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa 2 mô hình REM và FEM.

Thực chất đây là kiểm định liệu sai số duy nhất (unique errors) có tương quan với các biến giải thích hay không với giả định:

Ho: Không có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (chọn mô hình REM)

H1: Có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (chọn mô hình FEM)

Bảng 2.18. Kiểm định Hausman Test

---- Coefficients ----

| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | random fixed Difference S.E.

---+--- SIZETA | 8.30e-09 1.30e-08 -4.66e-09 .

TANG | .4638075 .3817032 .0821042 . GROWTH | .0221412 .0271167 -.0049755 . BEP | -.3192433 -.2985131 -.0207302 .021053 LIQUID | -.1612339 -.1350706 -.0261633 . NDTS | -.0415227 -.0758682 .0343455 .

--- b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg

B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 23.70

Prob>chi2 = 0.0002

(V_b-V_B is not positive definite)

Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA.

Kiểm định Hausman cho thấy mô hình FEM là mô hình phù hợp hơn.

Vì vậy, nghiên cứu sẽ sử dụng mô hình FEM để hồi quy tìm ra những nhân tố trọng yếu tác động đến cấu trúc tài chính của các DN trong ngành thép giai đoạn 2009-2014.

139

Kiểm tra sự phù hợp của mô hình

Kiểm tra hiện tượng tương quan theo thời gian (serial correlation): Sử dụng kiểm định Lagram-Multiplier cho thấy có hiện tượng tương quan chuỗi.

Kiểm tra phụ thuộc chéo (cross-sectional dependence): Áp dụng kiểm định Pasaran CD phát hiện không có hiện tượng tương quan chéo ở mô hình.

Kiểm tra hiện tượng phương sai phần dư không cố định (hetroskedasticity) sử dụng lệnh xttest 3 cho thấy có hiện tượng phương sai phần dư tuy nhiên với dữ liệu bảng có nhiều quan sát hiện tượng này là khó tránh khỏi.

Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình ở trên được trình bày trong phụ lục số 8.

Để điều chỉnh độ lệch chuNn cho dữ liệu bảng có vấn đề phần dư không cố định (hetroskedasticity), tự tương quan (autocorrelation) và tương quan chéo (cross sectional dependence) sử dụng lệnh xtscc cho ra kết quả hồi quy sau hiệu chỉnh như sau:

Bảng 2.19. Mô hình hồi quy tác động cố định sau hiệu chỉnh

Regression with Driscoll-Kraay standard errors Number of obs = 150 Method: Fixed-effects regression Number of groups = 25

Group variable (i): ID F( 6, 24) = 849.70 maximum lag: 4 Prob > F = 0.0000 within R-squared = 0.5398

--- | Drisc/Kraay

LEV | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

---+--- SIZETA | 1.30e-08 2.91e-09 4.45 0.000 6.96e-09 1.90e-08

TANG | .3817032 .0234246 16.30 0.000 .3333573 .4300491 GROWTH | .0271167 .0054269 5.00 0.000 .0159161 .0383174 BEP | -.2985131 .1467274 -2.03 0.053 -.6013435 .0043173 LIQUID | -.1350706 .0104445 -12.93 0.000 -.1566271 -.1135141 NDTS | -.0758682 .0257414 -2.95 0.007 -.1289959 -.0227405 _cons |. 5341606 .0150156 35.57 0.000 .5031698 .5651513

---

Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA.

Từ kết quả của mô hình được lựa chọn, có thể kết luận tác động của các nhân tố đến cấu trúc tài chính của các DN trong ngành thép như sau:

140

Kiểm định dựa trên thống kê F cho kết luận mô hình hồi quy là phù hợp (giá trị F-value = 0 là nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%). Hệ số R² bằng 0,53 chứng tỏ 53% thay đổi trong cấu trúc tài chính của các DN là do tác động của các nhân tố nêu trên. Xem xét các yếu tố giải thích cho cấu trúc tài chính của các DN trong ngành thép có thể thấy:

Các nhân tố có quan hệ thuận chiều với hệ số nợ.

Quy mô doanh nghiệp: biến SIZETA có hệ số hồi quy là +1.30e-08 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô DN và cấu trúc tài chính. Điều này được giải thích là do các DN ngành thép quy mô lớn thường có khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng dễ dàng hơn vì vậy thường có hệ số nợ ở mức cao hơn.

Cơ cấu tài sản: biến TANG có hệ số hồi quy là +0.38, có ý nghĩa thống kê ở mức 1% cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa cấu trúc tài sản và cấu trúc tài chính của các DN ngành thép. Điều này cũng chỉ ra các DN có cơ cấu tài sản tập trung ở tài sản cố định thường là các DN quy mô lớn, tiềm lực tài chính vững vàng. Quy mô tài sản cố định là cơ sở đảm bảo cho các khoản vay của DN. Vì vậy các DN này có khả năng vay nợ nhiều hơn.

Khả năng tăng trưởng: biến này có hệ số hồi quy là +0,027 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này có nghĩa các DN trong ngành thép có tốc độ tăng trưởng tài sản càng lớn càng có cơ hội tiếp cận nguồn vốn từ bên ngoài thông qua vay nợ.

Các nhân tố có quan hệ ngược chiều với hệ số nợ.

Khả năng sinh lời (BEP): biến BEP có hệ số hồi quy là -0,29 có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Kết quả này hàm ý các DN có hiệu quả hoạt động kinh doanh ở mức cao thường duy trì hệ số nợ ở mức thấp hơn. Điều này có thể được lý giải do các DN có hiệu quả kinh doanh cao thường có khả năng tài trợ vốn bằng nguồn vốn nội sinh từ lợi nhuận để lại vì vậy ít phụ thuộc hơn vào

141

nguồn vốn vay nợ. Do đó, chỉ khi nhu cầu vốn vượt quá khả năng cung ứng từ nguồn vốn nội sinh DN mới tính đên huy động từ vốn vay.

Khả năng thanh toán (LIQUID): Hệ số hồi quy của biến này là -0,135 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này giải thích rằng các DN có tính thanh khoản cao hơn thường duy trì hệ số nợ thấp hơn

Lợi ích lá chắn thuế từ khấu hao (NDTS): Biến NDTS có hệ số hồi quy là -0,75 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này có nghĩa các DN có thể tận dụng khấu hao giống như một đòn bNy nợ nhằm tận dụng lá chắn thuế từ có khả năng sử dụng nợ với mức độ thấp hơn.

Như vậy, kết quả phân tích tác động của các nhân tố đến cấu trúc tài chính của các DN trong ngành thép cho thấy chiều hướng và mức độ tác động của từng nhân tố đến cấu trúc tài chính của các DN. Kết quả nghiên cứu trên đây chính là gợi ý cho các DN trong quá trình hoạch định cấu trúc tài chính cũng như dự báo cấu trúc tài chính khi có sự biến động của các nhân tố.

2.2.4. Tác động của cấu trúc tài chính đến hiệu quả hoạt động kinh doanh

Trong tài liệu GIẢI PHÁP TÁI CẤU TRÚC TÀI CHÍNH CÁC DOANH NGHIỆP TRONG NGÀNH THÉP (Trang 144-152)