Các Nhân Tố Tác Động Đến Cấu Trúc Vốn Của Các Công Ty Sản Xuất Chế Biến Thực Phẩm

TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

Giới thiệu

Quyết định về cấu trúc vốn là yếu tố quan trọng trong quản trị doanh nghiệp, nhằm tối đa hóa giá trị doanh nghiệp Tuy nhiên, việc này không dễ dàng do cần cân nhắc giữa nợ và vốn cổ phần để đạt được sự cân bằng giữa lợi ích và chi phí Một quyết định tài chính sai lầm có thể dẫn đến kiệt quệ tài chính và thậm chí là phá sản Do đó, nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp là một chủ đề thú vị và phức tạp trong cả lý luận và thực tiễn.

Nhiều tác giả trên thế giới đã nghiên cứu về các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn ở nhiều quốc gia và khu vực khác nhau Chẳng hạn, nghiên cứu tại Nigeria của Akinlo và Olayinka (2011), Anh của Zehra Reimoo (2008), Pakistan của Nadeem Ahmed Sheikh và Zongjun Wang (2011), Tây Ban Nha của Francisco Sogorb Mira (2001), cũng như các nghiên cứu tại Anh của Bevan và Danbolt (2004) và Trung Quốc của Samuel G H Huang và Frank M Song (2000) Ngoài ra, khu vực Châu Á Thái Bình Dương cũng đã được nghiên cứu bởi Deesomsak, Paudyal và Pescetto (2004).

Cấu trúc vốn và các yếu tố ảnh hưởng đến nó là vấn đề quan trọng đối với nhiều quốc gia, bao gồm cả Việt Nam Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu về cấu trúc vốn thường không đồng nhất do sự khác biệt trong phạm vi nghiên cứu và phương pháp ước lượng Vì lý do này, tác giả đã chọn nghiên cứu trong lĩnh vực sản xuất chế biến thực phẩm, tập trung vào 43 công ty niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn từ 2008 đến 2012 Nghiên cứu này được xây dựng dựa trên các bài nghiên cứu trước đó.

Trong nghiên cứu của Zehra Reimoo (2008) và Nadeem Ahmed Sheikh cùng Zongjun Wang (2011) tại Pakistan, tác giả đã áp dụng ba phương pháp phân tích là ảnh hưởng cố định (FEM), ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) và phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) để đánh giá và lựa chọn phương pháp phù hợp nhất cho nghiên cứu của mình.

Mục tiêu nghiên cứu

Tác giả dựa trên các nghiên cứu trước đây để phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công ty sản xuất chế biến thực phẩm niêm yết trên sàn chứng khoán TPHCM (HOSE).

Tác giả nghiên cứu các nhân tố đến cấu trúc vốn của các công ty ngành sản xuất chế biến thực phẩm bằng cách trả lời câu hỏi sau:

Cấu trúc vốn của các công ty ngành sản xuất chế biến thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán TPHCM (HOSE) chịu ảnh hưởng từ nhiều nhân tố quan trọng Những yếu tố này bao gồm tình hình tài chính của công ty, chiến lược đầu tư, chi phí vay vốn, và sự biến động của thị trường Bên cạnh đó, các yếu tố vĩ mô như chính sách kinh tế, lãi suất và tỷ giá hối đoái cũng đóng vai trò quan trọng trong việc xác định cấu trúc vốn Sự cạnh tranh trong ngành và nhu cầu thị trường cũng tác động mạnh đến quyết định tài chính của các công ty này.

Đối tượng, Phạm vi và Phương pháp nghiên cứu

Các công ty niêm yết ngành sản xuất chế biến thực phẩm tại Sở Giao Dịch Chứng Khoán TPHCM, gồm 43 công ty

Số liệu bài nghiên cứu chọn khảo sát là số liệu của các năm 2008, 2009, 2010, 2011 và

2012 được trình bày trong các báo cáo tài chính cung cấp cho Sở Giao Dịch Chứng Khoán TPHCM

Phương pháp nghiên cứu của đề tài là phân tích định lượng, sử dụng mô hình kinh tế lượng để khảo sát ảnh hưởng của các yếu tố đến tỷ lệ nợ của doanh nghiệp Nghiên cứu dựa trên việc phân tích các kết quả nghiên cứu thực nghiệm trên toàn cầu.

Ý nghĩa của đề tài

Toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế đang tạo ra những thay đổi nhanh chóng trong nền kinh tế Việt Nam, khiến các doanh nghiệp trong nước phải thích nghi để đạt được hiệu quả hoạt động tốt và tăng trưởng bền vững Sự cạnh tranh từ các công ty nước ngoài ngày càng gia tăng, buộc các doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt là trong lĩnh vực sản xuất chế biến thực phẩm, phải cải thiện tính hiệu quả trong tài chính doanh nghiệp Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn HOSE sẽ cung cấp cơ sở cho các quyết định tài trợ, nhằm xây dựng cấu trúc vốn tối ưu Đề tài này không chỉ thu hút sự quan tâm nghiên cứu tại Việt Nam mà còn trên toàn thế giới, bên cạnh những nghiên cứu cấu trúc vốn nổi tiếng và các nghiên cứu thực nghiệm tương tự.

Trong nghiên cứu này, ngoài việc sử dụng mô hình hồi qui bội dựa trên nguyên tắc bình phương bé nhất (OLS), tác giả còn áp dụng hai phương pháp bổ sung là mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để phân tích Mục tiêu là kiểm định ba phương pháp này nhằm xác định phương pháp phù hợp nhất Mặc dù OLS thường được sử dụng để tìm ra mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, nhưng nó có những hạn chế về không gian và thời gian, cũng như các hệ số hồi quy không đổi có thể làm giảm độ chính xác trong việc phản ánh ảnh hưởng thực sự của biến độc lập Do đó, việc đưa thêm FEM và REM vào nghiên cứu là cần thiết.

Kết cấu của đề tài nghiên cứu

Đề tài gồm các phần như sau:

Tóm tắt và giới thiệu

CHƯƠNG 1: Tổng quan đề tài

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Sơ lược các lý thuyết về cấu trúc vốn

Cấu trúc vốn là sự kết hợp giữa nợ ngắn hạn, nợ dài hạn, cổ phần ưu đãi và vốn cổ phần, được sử dụng để tài trợ cho các quyết định đầu tư của doanh nghiệp Việc xác định nợ ngắn hạn có thể gây nhầm lẫn, do đó, thuật ngữ “cấu trúc vốn” thường chỉ đề cập đến các thành phần còn lại Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng thuật ngữ “nợ” để chỉ các khoản nợ ngắn hạn và nợ dài hạn của doanh nghiệp.

Nghiên cứu lý thuyết về cấu trúc vốn doanh nghiệp bắt đầu từ công trình đoạt giải Nobel của Modigliani và Miller năm 1958, mở ra nhiều nghiên cứu tiếp theo từ các tên tuổi lớn trong tài chính hiện đại như Jensen và Meckling (1976), Myers (1977), Ross (1977), Jensen (1986) và Stulz (1990) Bài viết này sẽ trình bày các quan điểm cốt lõi của những lý thuyết về cấu trúc vốn.

2.1.1 Lý thuyết cấu trúc vốn của Modigliani và Miller (M&M)

Nghiên cứu năm 1958 của Modigliani và Miller (M&M) đã giành giải Nobel kinh tế và được coi là nền tảng của lý thuyết cấu trúc vốn hiện đại Nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và giá trị doanh nghiệp, chỉ ra rằng ảnh hưởng của đòn bẩy tài chính đối với giá trị doanh nghiệp trước đó chưa được làm rõ Định đề I của M&M khẳng định rằng giá trị doanh nghiệp không thay đổi theo cấu trúc vốn của nó, tức là không tồn tại cấu trúc vốn tối ưu cho doanh nghiệp Theo M&M, trong một thị trường vốn hoàn hảo và không có thuế thu nhập doanh nghiệp, giá trị của doanh nghiệp không vay nợ tương đương với giá trị của doanh nghiệp có sử dụng nợ vay, cho thấy giá trị thị trường của doanh nghiệp độc lập với cấu trúc vốn.

2.1.2 Lý thuyết đánh đổi (the trade-off theory)

Nghiên cứu năm 1958 của M&M, định đề I nổi tiếng, được thực hiện trong điều kiện không có thuế Đến năm 1963, M&M tiếp tục nghiên cứu mối liên hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp dưới ảnh hưởng của thuế Việc sử dụng nợ mang lại lợi ích nhờ vào lãi vay được khấu trừ thuế, tạo thành một tấm chắn thuế Tấm chắn thuế này thường được tính bằng cách nhân thuế suất biên tế với lãi vay.

Việc vay nợ có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp nếu họ có khả năng trả nợ, nhưng đối với những công ty khó đạt lợi nhuận, tiết kiệm thuế có thể bị âm Các doanh nghiệp cần cân nhắc chi phí kiệt quệ tài chính và chi phí phá sản khi sử dụng nợ Theo lý thuyết đánh đổi, giám đốc tài chính phải xem xét lợi ích từ tấm chắn thuế so với chi phí kiệt quệ tài chính để xác định tỷ lệ nợ hợp lý Một cấu trúc vốn tối ưu thường là sự kết hợp hợp lý giữa vốn chủ sở hữu và nợ Nhiều nghiên cứu đã tìm kiếm giới hạn chấp nhận của sự đánh đổi này, nhưng không có công thức cụ thể nào để xác định cấu trúc vốn tối ưu cho từng doanh nghiệp, do chi phí kiệt quệ tài chính khó đo lường chính xác.

Lý thuyết đánh đổi cho thấy tỷ lệ nợ mục tiêu giữa các doanh nghiệp có sự khác biệt Các công ty sở hữu tài sản hữu hình an toàn và có thu nhập chịu thuế cao thường có tỷ lệ nợ cao hơn Ngược lại, những doanh nghiệp có khả năng sinh lời thấp và tỷ trọng tài sản vô hình lớn hơn, thường có mức độ rủi ro cao hơn, nên chủ yếu sử dụng tài trợ bằng vốn cổ phần.

Lý thuyết đánh đổi giúp giải thích sự khác biệt trong cấu trúc vốn giữa các ngành do sự khác nhau về tài sản Tuy nhiên, lý thuyết này không thể làm rõ mối quan hệ giữa tỷ suất lợi nhuận cao và tỷ lệ đòn bẩy tài chính thấp, vì khả năng sinh lợi cao thường đi kèm với khả năng vay nợ lớn và lợi ích từ việc giảm thuế cũng gia tăng.

2.1.3 Lý thuyết trật tự phân hạng ( the pecking-order theory )

Lý thuyết cấu trúc vốn do Myers và Majluf phát triển vào năm 1984 dựa trên nghiên cứu ban đầu của Donaldson.

Năm 1961, lý thuyết về quyết định tài trợ của doanh nghiệp được phát triển dựa trên thông tin bất cân xứng, trong đó các giám đốc tài chính nắm rõ giá trị công ty hơn so với các nhà đầu tư bên ngoài Điều này tạo ra sự khác biệt trong việc phát hành chứng khoán nợ và chứng khoán vốn.

Lý thuyết trật tự phân hạng dựa trên thông tin bất cân xứng, khuyến nghị một trật tự tài trợ ưu tiên, bắt đầu từ việc sử dụng vốn nội bộ (lợi nhuận giữ lại để tái đầu tư), tiếp theo là phát hành nợ và cuối cùng là phát hành cổ phiếu mới.

Theo lý thuyết trật tự phân hạng, không có một cấu trúc vốn tối ưu rõ ràng, vì vốn cổ phần được xếp hạng khác nhau trong quá trình huy động vốn Myers chỉ ra rằng việc xác định một hỗn hợp nợ và vốn cổ phần mục tiêu là khó khăn, do vốn chủ sở hữu có thể nằm ở vị trí đầu tiên với lợi nhuận giữ lại và ở vị trí cuối cùng khi phát hành cổ phần mới.

Lý thuyết này chỉ ra rằng các doanh nghiệp có khả năng sinh lời cao thường sở hữu tỷ lệ nợ vay thấp hơn, điều mà lý thuyết đánh đổi không thể giải thích.

Lý thuyết này chỉ ra rằng doanh nghiệp không cần vay nợ bên ngoài khi có tỷ lệ nợ mục tiêu thấp, mà do khả năng sinh lời cao và nguồn vốn nội bộ dồi dào Ngược lại, những doanh nghiệp có lợi nhuận thấp thường phát hành nợ vì không đủ vốn cho các dự án đầu tư Trong khi đó, nợ được ưu tiên hơn trong cấu trúc tài trợ bên ngoài Đặc biệt, doanh nghiệp có tỷ suất sinh lời cao và nhiều cơ hội tăng trưởng thường sử dụng nợ vay nhiều hơn, vì lợi nhuận giữ lại mặc dù lớn nhưng vẫn không đủ để tài trợ cho tất cả các nhu cầu đầu tư.

Ngược lại, lý thuyết trật tự phân hạng tỏ ra kém thành công hơn trong việc giải thích các khác biệt trong tỷ lệ nợ giữa các ngành

2.1.4 Lý thuyết chi phí đại diện (the agency theory)

Lý thuyết cấu trúc vốn dựa trên chi phí đại diện được giới thiệu lần đầu bởi Fama và Miller vào năm 1972 Sau đó, lý thuyết này đã được mở rộng và phát triển bởi Jensen và Meckling vào năm 1976, tiếp tục được nghiên cứu sâu hơn bởi Jensen vào năm 1986.

Lý thuyết này cho rằng doanh nghiệp tồn tại trong một cấu trúc vốn tối ưu do chi phí đại diện Chi phí đại diện phát sinh từ mâu thuẫn giữa cổ đông và trái chủ, cũng như từ xung đột giữa cổ đông và nhà quản lý, được gọi là chi phí đại diện của vốn chủ sở hữu.

- Chi phí đại diện phát sinh từ mâu thuẫn của cổ đông và trái chủ

Một số nghiên cứu thực nghiệm về cấu trúc vốn trên thế giới

2.2.1 Nghiên cứu thực nghiệm tại Anh

Bài nghiên cứu “Những nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn – bằng chứng thực nghiệm tại nước Anh” được thực hiện bởi Zehra Reimoo (2008)

Bài nghiên cứu này nhằm kiểm tra các yếu tố quyết định cấu trúc vốn của 173 công ty niêm yết trên sàn chứng khoán UK trong giai đoạn 1998-2007 Tác giả đã sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) để ước lượng, đồng thời xem xét phương pháp ảnh hưởng cố định (FEM) và ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) Qua các kiểm định Hausman, Bresch và Pagan Lagrangian, tác giả đã lựa chọn phương pháp phù hợp và cuối cùng quyết định sử dụng OLS để so sánh với các phương pháp còn lại.

- Có ba biến phụ thuộc được sử dụng trong bài bao gồm Tỷ lệ nợ, Tỷ lệ nợ dài hạn và

Tỷ lệ nợ ngắn hạn bị ảnh hưởng bởi bảy biến độc lập chính, bao gồm quy mô doanh nghiệp (SIZE), cơ hội tăng trưởng (GROW), tấm chắn thuế phi nợ (NDTS), lợi nhuận (PROFIT), tài sản hữu hình (TANG), khả năng thanh khoản (LIQUID) và đặc điểm sản phẩm (UNI) Những yếu tố này cùng nhau quyết định cấu trúc vốn của doanh nghiệp, ảnh hưởng đến khả năng tài chính và sự phát triển bền vững.

- Phương pháp OLS, FEM, REM lần lượt:

DRit = β 0 + β 1 SIZE it + β 2 GROW it + β 3 NDTS it + β 4 TANG it + β 5 PROFITit + β 6

LIQUID it + β7 UNI it + εit

DRit = β 0 + β 1 SIZE it + β 2 GROW it + β 3 NDTS it + β 4 TANG it + β 5 PROFITit + β 6

LIQUID it + β7 UNI it + μit

DRit = β0 + β1 SIZE it + β2 GROW it + β3 NDTS it + β4 TANG it + β5 PROFITit + β6

LIQUID it + β 7 UNI it + ε it + μ it

(Trong đó: i kí hiệu là công ty, t ký hiệu là thời gian)

Nghiên cứu cho thấy có mối tương quan dương giữa quy mô công ty và nợ, nhưng mô hình FEM lại chỉ ra mối tương quan âm giữa quy mô công ty và tỷ lệ nợ ngắn hạn Các công ty lớn thường ưa chuộng sử dụng nợ dài hạn, trong khi nợ ngắn hạn thường được các công ty nhỏ sử dụng Nguyên nhân có thể là do người cho vay nhận thấy các yếu tố rủi ro ở công ty nhỏ, và những công ty này có thể gặp phải chi phí giao dịch cao khi sử dụng nợ dài hạn Hơn nữa, công ty nhỏ dễ bị ảnh hưởng bởi suy thoái kinh tế, điều mà các công ty lớn ít gặp phải, dẫn đến việc các công ty lớn sử dụng nợ dài hạn nhiều hơn.

Nghiên cứu chỉ ra rằng tăng trưởng công ty có mối tương quan âm với tỷ suất nợ, phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng và lý thuyết chi phí đại diện Lợi nhuận và tỷ lệ nợ cũng có mối quan hệ nghịch chiều, nhất quán với lý thuyết trật tự phân hạng Tính thanh khoản thể hiện tương quan âm với tỷ lệ tổng nợ và nợ ngắn hạn Đặc điểm sản phẩm có mối tương quan âm với tỷ lệ nợ, phù hợp với nghiên cứu của Titman (1984) Bên cạnh đó, nghiên cứu cho thấy mối tương quan âm giữa tài sản hữu hình với tỷ lệ tổng nợ và nợ ngắn hạn qua phương pháp OLS Khi áp dụng phương pháp ảnh hưởng cố định FEM, có sự thay đổi không đáng kể trong mức ý nghĩa của các biến và một số dấu hiệu khác trong kết quả về mối tương quan.

Bảng 2.1 – Kết quả hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn (Anh)

Biến giải thích Công thức tính

Kết quả nghiên cứu (mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%)

TLEV LTLEV STLEV TLEV LTLEV STLEV

Doanh thu (t-1)] / [(Tổng tài sản (t) -

Tổng tài sản (t-1))/ Tổng tài sản (t-1)]

NDTS Chi phí khấu hao /Tổng tài sản - + - + + + +

PROF EBIT/Tổng tài sản +/- + - + - - -

LIQ Tài sản ngắn hạn/Tổng nợ ngắn hạn +/- - + - - + -

UNI Giá vốn hàng bán/Doanh thu thuần - - - - - - +

TANG Tài sản cố định thuần/Tổng tài sản + - + - + + -

Nguồn: Zehra Reimoo, 2008 Determinants of capital structure: Evidence from UK

Panel Data University of Nottingham

2.2.2 Nghiên cứu thực nghiệm tại Pakistan

Nghiên cứu của Nadeem Ahmed Sheikh và Zongjun Wang (2011) phân tích các yếu tố tác động đến cấu trúc vốn trong ngành sản xuất tại Pakistan Bài viết cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố này và ảnh hưởng của chúng đến quyết định tài chính trong lĩnh vực sản xuất.

- Mục đích: tìm ra những yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của công ty sản xuất tại Pakistan

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp dữ liệu dạng bảng để phân tích 160 công ty sản xuất chế tạo niêm yết trên sàn chứng khoán Karachi, trong khoảng thời gian từ năm 2003 đến 2007.

Bài viết giải thích ảnh hưởng của các nhân tố đến đòn bẩy tài chính bằng cách sử dụng các mô hình OLS (phương pháp bình phương nhỏ nhất), FEM (tác động cố định) và REM (tác động ngẫu nhiên) Để xác định phương pháp phù hợp, tác giả áp dụng kiểm định Hausman (1978) Các phương pháp OLS, FEM và REM được trình bày chi tiết trong bài viết.

DRit = β 0 + β 1 PROFit + β 2 SIZEit + β 3 NDTSit + β 4 TANGit + β 5 GROWit + β 6 EVOLit + β7LIQit + εit

DRit = β 0 + β 1 PROFit + β 2 SIZEit + β 3 NDTSit + β 4 TANGit + β 5 GROWit + β 6 EVOLit + β7LIQit + μit

DRit = β0 + β1PROFit + β2SIZEit + β3NDTSit + + β4TANGit + β5GROWit + β6EVOLit + β 7 LIQit + ε it + μ it

Công ty i được phân tích trong bối cảnh thời gian t và biến phụ thuộc DR, đại diện cho đòn bẩy nợ Các biến độc lập bao gồm lợi nhuận của công ty (PROF), quy mô công ty (SIZE), tấm chắn thuế phi nợ (NDTS), tài sản hữu hình (TANG), tăng trưởng công ty (GROW), độ bất ổn của thu nhập (EVOL) và tính thanh khoản của công ty (LIQ).

+ β0: hệ số tự do, β1 - β7: hệ số hồi quy các biến

+ μit: sai số của công ty i tại thời gian t

+ ε it : sai số ngẫu nhiên

Kết quả nghiên cứu cho thấy lợi nhuận, tính thanh khoản, biến động thu nhập và tài sản hữu hình có mối tương quan nghịch chiều với tỷ lệ nợ, phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng hơn là lý thuyết đánh đổi Ngược lại, quy mô công ty lại có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ, khẳng định sự phù hợp với lý thuyết đánh đổi, lý thuyết trật tự phân hạng và lý thuyết chi phí đại diện.

Bảng 2.2 - Kết quả hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn (Pakistan)

Công thức tính Kỳ vọng tương quan

Kết quả nghiên cứu (mức ý nghĩa 5%, 10%)

PROF EBIT/Tổng tài sản - -

NDTS Chi phí khấu hao /Tổng tài sản +/- -

TANG Tài sản cố định thuần/Tổng tài sản +/- -

GROW [(Doanh thu (t) – Doanh thu (t-1))/ Doanh thu

(t-1)] / [(Tổng tài sản (t) - Tổng tài sản (t-1))/

EVOL Độ lệch chuẩn của sự biến động lợi nhuận trước thuế, lãi vay, khấu hao/Tổng tài sản

LIQ Tài sản ngắn hạn/Tổng nợ ngắn hạn +/- -

Nguồn: Nadeem A.S & Z.Wang, 2011) Determinants of capital structure: An empirical study of firm in manufacturing industry of Pakistan Managerial Finance,

2.2.3 Nghiên cứu thực nghiệm tại Nigieria

Bài nghiên cứu của Akinlo, Olayinka PhD (2011) đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công ty niêm yết trên sàn Nigeria Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố quyết định cấu trúc vốn, từ đó giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cách tối ưu hóa nguồn tài chính của mình.

- Dữ liệu: Bài lấy dữ liệu gồm 66 công ty niêm yết trên sàn Nigieria từ năm 1999 đến năm 2007 bằng cách sử dụng dữ liệu bảng

Phương pháp nghiên cứu nhằm giải thích ảnh hưởng của các nhân tố đến đòn bẩy tài chính bao gồm việc sử dụng kỹ thuật bình phương nhỏ nhất Sau đó, tác giả tiến hành xem xét lại kết quả bằng cách áp dụng các mô hình FEM (tác động cố định) và REM (tác động ngẫu nhiên).

LEVit = α0 + α 1SGR it + α 2TANGit + α 3LIQit + α 4PROFit + α 5SIZit + α 6GDPGit + εit

LEVit = α0 + α 1SGR it + α 2TANGit + α 3LIQit + α 4PROFit + α 5SIZit + α 6GDPGit + μ it LEVit = α0 + α 1SGR it + α 2TANGit + α 3LIQit + α 4PROFit + α 5SIZit + α 6GDPGit

Công ty riêng lẻ (i) chịu ảnh hưởng bởi thời gian (t) và biến phụ thuộc là đòn bẩy nợ (LEV) Các biến độc lập bao gồm cơ hội tăng trưởng (SGR), tài sản hữu hình (TANG), tính thanh khoản (LIQ), lợi nhuận (PROF), quy mô công ty (SIZE) và môi trường kinh doanh (GDPG).

+ α 0: hệ số tự do, α 1 - α 6: hệ số hồi quy các biến

+ μ it : sai số của công ty i tại thời gian t

+ ε it : sai số ngẫu nhiên

Kết quả nghiên cứu cho thấy cơ hội tăng trưởng, tài sản hữu hình và lợi nhuận công ty có mối quan hệ nghịch chiều với đòn bẩy nợ, trong khi quy mô công ty và tính thanh khoản lại có mối quan hệ thuận chiều Những phát hiện này phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng và lý thuyết chi phí đại diện.

Bảng 2.3 - Kết quả hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn (Nigieria)

LT trật tự phân hạng

LT đánh đổi Lý thuyết tín hiệu

LT chi phí đại diện

Nguồn: Akinlo, Olayinka PhD, 2011 Determinants of capital structure: Evidence from Nigerian panel data Obafemi Awolowo University, Ile-Ife, Nigeria

2.2.4 Nghiên cứu thực nghiệm tại Tây Ban Nha

Bài nghiên cứu về “Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở Tây Ban Nha”, Francisco Sogorb Mira, Univeridad Cardenal Herrra (2001)

Mục đích chính của nghiên cứu này là kiểm tra mối liên hệ giữa các lý thuyết tài chính trong việc giải thích lựa chọn cấu trúc vốn của các công ty vừa và nhỏ Tác giả đã thực hiện phân tích dựa trên dữ liệu của 3.962 công ty phi tài chính tại Tây Ban Nha trong giai đoạn 1994-1998.

- Phương pháp: Tác giả dùng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) để nghiên cứu sự tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn

Trong bài nghiên cứu, các biến phụ thuộc được xem xét bao gồm TDR (Tổng nợ/Tổng tài sản), LDR (Nợ ngắn hạn/Tổng tài sản) và SDR (Nợ dài hạn/Tổng tài sản).

DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu

Bài viết này chủ yếu dựa trên nghiên cứu của Nadeem Ahmed Sheikh và Zongjun Wang (2011) về các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn trong ngành chế tạo tại Pakistan, cũng như nghiên cứu của Zehra Reimoo (2008) về những yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn tại Anh, cùng với một số nghiên cứu liên quan trước đó.

Ngoài phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS), bài có đề cập thêm hai phương pháp: ảnh hưởng cố định (FEM – Fixed Effect Model) và ảnh hưởng ngẫu nhiên

Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) được sử dụng để kiểm định và lựa chọn phương pháp phù hợp trong việc phân tích tác động của các nhân tố đến cấu trúc vốn và chính sách tài trợ của các doanh nghiệp trong ngành sản xuất chế biến thực phẩm Hai phương pháp này giúp xem xét sự khác biệt giữa các đối tượng chéo (doanh nghiệp) trong quá trình nghiên cứu.

Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS)

DRit = β1+ β2TANG2i + β3SIZE3i + β4GROWTH4i + β5UNI5i+ β6LIQ6i + β7NDTS7i + β 8 PROF8i + ε it

Phương pháp tác động cố định (FEM)

DRi t= β1+ β2TANG2i + β3SIZE3i + β4GROWTH4i + β5UNI5i+ β6LIQ6i + β7NDTS7i + β 8 PROF8i + μ it

Phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM)

DRi t = β 1 + β 2 TANG2i + β 3 SIZE3i + β 4 GROWTH4i + β 5 UNI5i+ β 6 LIQ6i + β 7 NDTS7i + β 8 PROF8i + ε it +μ it

DRit đại diện cho các biến phụ thuộc, bao gồm tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản (TLEV), tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản (LTLEV) và tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (STLEV).

Công thức tính các biến độc lập như sau:

3.1.1 Phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường - OLS

Nghiên cứu thực nghiệm trước đây đã áp dụng nhiều phương pháp OLS để kiểm tra các giả thuyết liên quan đến mối quan hệ giữa tỷ lệ đòn bẩy tài chính và các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn.

Vấn đề cơ bản của dữ liệu bảng là sai số ngẫu nhiên ε trong mô hình hồi quy:

Mô hình hồi quy OLS thường bỏ qua bản chất của dữ liệu bảng và xử lý sai số một cách độc lập, dẫn đến việc phân bổ không tương quan với biến X Mặc dù có thể áp dụng OLS cho tất cả các dữ liệu, kết quả thu được thường gặp phải những hạn chế như hiệp phương sai không đồng nhất và tương quan chuỗi trong bảng tính Dù vậy, OLS vẫn được sử dụng phổ biến trong thực tế.

3.1.2 Phương pháp tác động cố định (FEM)

Giả định rằng mỗi công ty có những đặc điểm riêng biệt ảnh hưởng đến các biến giải thích, phương pháp FEM phân tích mối tương quan giữa phần dư của từng công ty với các biến giải thích Qua đó, FEM giúp kiểm soát và tách biệt ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt không thay đổi theo thời gian, từ đó cho phép ước lượng chính xác tác động thực sự của các biến giải thích lên biến phụ thuộc.

Ci (i=1….n) : hệ số chặn cho từng thực thể nghiên cứu; t: thời gian (năm) β: hệ số góc đối với nhân tố X uit : phần dư

Phương trình đã bổ sung chỉ số i cho hệ số chặn “C”, nhằm phân biệt hệ số chặn giữa các doanh nghiệp khác nhau Sự khác biệt này có thể xuất phát từ đặc điểm riêng của từng doanh nghiệp hoặc từ sự khác nhau trong chính sách quản lý và hoạt động của họ.

3.1.3 Phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM) Điểm khác biệt giữa phương pháp ảnh hưởng ngẫu nhiên và phương pháp ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các Công ty Nếu sự biến động giữa các công ty có tương quan đến biến độc lập (biến giải thích) trong phương pháp ảnh hưởng cố định (FEM) thì trong phương pháp ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) sự biến động giữa các công ty được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích Trong đó, phần dư của mỗi công ty (không tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới Ý tưởng cơ bản của phương pháp ảnh hưởng ngẫu nhiên cũng bắt đầu từ:

Trong mô hình REM, giả định rằng C1i không phải là một hằng số cố định mà là một biến ngẫu nhiên với giá trị trung bình là C1 Hệ số chặn được mô tả theo cách này giúp phản ánh tính biến động trong dữ liệu.

C i = C 1 + ε i (i=1, ,n) εi : Sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là σ 2 ε

Thay vào mô hình ta có:

Trong mô hình hồi quy, phương trình được biểu diễn là Y it = C + β X it + ε i + u it, trong đó ε i đại diện cho sai số thành phần của các đối tượng khác nhau, phản ánh đặc điểm riêng biệt của từng doanh nghiệp Đồng thời, u it là sai số thành phần kết hợp của cả đặc điểm riêng và yếu tố theo thời gian Một cách khác để diễn đạt mô hình này là Y it = C + β X it + w it, với w it = ε i + u it, cho thấy sự kết hợp của các sai số trong phân tích.

FEM và REM đều có ưu điểm trong nghiên cứu, tùy thuộc vào giả định về sự tương quan giữa ε i và các biến giải thích X Nếu giả định không có tương quan, REM là lựa chọn tốt hơn; ngược lại, FEM sẽ phù hợp hơn Trong quá trình hồi quy, nghiên cứu sẽ xem xét cả ba mô hình OLS, FEM và REM để xác định mô hình tối ưu nhất.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Tình hình ngành sản xuất chế biến thực phẩm

Ngành chế biến thực phẩm đóng góp một tỷ lệ quan trọng vào sản lượng của ngành công nghiệp và GDP, với lượng tiêu thụ thực phẩm hàng năm ước tính chiếm khoảng 15% GDP, cho thấy đây là một lĩnh vực có tiềm năng lớn.

Hiện nay, ngành chế biến thực phẩm tại Việt Nam đã phát triển mạnh mẽ với hàng trăm nhà máy đạt tiêu chuẩn quốc tế và thu hút nhiều vốn đầu tư nước ngoài Trên sàn HOSE, có khoảng 43 doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực này, bao gồm các công ty sản xuất đồ uống, thực phẩm tươi sống và bánh kẹo Để phân tích mối tương quan giữa các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp, tác giả sẽ xem xét một số chỉ số tài chính của ngành chế biến thực phẩm Dữ liệu thống kê từ báo cáo tài chính của 43 công ty niêm yết trên sàn HOSE cho thấy tỷ suất đòn bẩy tài chính trong giai đoạn 2008 – 2012.

Hình 4.1- Biểu đồ tỷ lệ nợ toàn ngành sản xuất chế biến thực phẩm

Nguồn: số liệu dựa trên báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên sàn HOSE

Theo biểu đồ, các công ty thường sử dụng nợ, chủ yếu là nợ ngắn hạn, với tỷ lệ nợ ngắn hạn trong năm 2012 đạt 39,3%, trong khi nợ dài hạn chỉ 2,4% Việc vay nợ ngắn hạn chủ yếu nhằm bổ sung vốn lưu động phục vụ sản xuất kinh doanh, dựa vào vòng quay vốn lưu động của doanh nghiệp Nợ dài hạn chủ yếu được sử dụng cho đầu tư tài sản cố định và dự án không nhiều Điều này đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp trong ngành chế biến thực phẩm, nơi nhu cầu của người tiêu dùng và vòng quay vốn ngắn đòi hỏi việc vay nợ ngắn hạn để nhập nguyên liệu chế biến là cần thiết và thuận lợi.

Để có cái nhìn rõ hơn về tỷ suất nợ trong ngành sản xuất chế biến thực phẩm, chúng ta cần đánh giá tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu và tổng nguồn vốn.

Bảng 4.1 – Tỷ lệ nợ/vốn chủ sở hữu toàn ngành sản xuất chế biến thực phẩm

Nguồn: số liệu dựa trên báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên sàn HOSE

Bảng 4.2 – Tỷ lệ nợ/tổng nguồn toàn ngành sản xuất chế biến thực phẩm

Nợ ngắn hạn /tổng nguồn vốn 36.9% 38.3% 38.7% 42.2% 39.5%

Nợ dài hạn/tổng nguồn vốn 5.3% 5.2% 4.7% 4.4% 2.4%

Nguồn: số liệu dựa trên báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên sàn HOSE

Tỷ lệ nợ trên tổng nguồn vốn đạt 42,2%, có xu hướng tăng qua các năm 2009, 2010, 2011 và giảm nhẹ trong năm 2012, cho thấy mức nợ tương đối cao Đồng thời, tỷ trọng nợ ngắn hạn cũng cần được xem xét kỹ lưỡng.

Nợ ngắn hạn /vốn CSH 64.8% 68.6% 72.5% 80.6% 75.4%

Nợ dài hạn chiếm 9.3% trong cơ cấu nợ của các doanh nghiệp ngành chế biến thực phẩm, cho thấy đặc thù của ngành này là vòng quay vốn lưu động ngắn Do đó, các doanh nghiệp thường sử dụng nợ ngắn hạn để bổ sung nguồn vốn lưu động cần thiết.

Tỷ suất sinh lợi (ROE) của các công ty trong ngành sản xuất chế biến thực phẩm qua các năm là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả sử dụng vốn của các doanh nghiệp này Việc xem xét ROE giúp chúng ta hiểu rõ hơn về khả năng sinh lợi và quản lý tài chính của các công ty trong lĩnh vực này.

Bảng 4.3 –ROA, ROE, Lợi nhuận biên ngành sản xuất chế biến thực phẩm

Nguồn: số liệu dựa trên báo cáo tài chính của các công ty niêm yết trên sàn HOSE

Hình 4.2- Biểu đồ khả năng sinh lời toàn ngành sản xuất chế biến thực phẩm

Biểu đồ cho thấy ROA và ROE của các doanh nghiệp tăng dần từ năm 2008 đến 2012, cho thấy hiệu quả sử dụng vốn của các công ty tương đối tốt Mặc dù việc huy động vốn bằng nguồn vốn cổ phần đạt hiệu quả, nhưng không nên khuyến khích công ty phụ thuộc quá nhiều vào nguồn vốn này do chi phí sử dụng vốn cao Hơn nữa, ROE có thể tăng chậm lại khi công ty sử dụng quá nhiều vốn chủ sở hữu.

Kiểm định để lựa chọn phương pháp phù hợp giữa OLS, FEM, REM

Tác giả lần lượt sử dụng ba phương pháp cho bài nghiên cứu và tiến hành các kiểm định như sau để chọn phương pháp phù hợp:

4.2.1 Kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian: kiểm tra giữa OLS và REM

Theo nghiên cứu của Zehra Reimoo (2008), tác giả đã thực hiện kiểm định Breusch Pagan Lagrangian để so sánh giữa phương pháp OLS và REM Nghiên cứu chỉ ra rằng, khi P-value nhỏ hơn 5%, phương pháp REM là sự lựa chọn phù hợp.

Bảng 4.4 - Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian (để lựa chọn giữa REM và OLS): Biến phụ thuộc là TLEV (tỷ lệ tổng nợ)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 37.67561 Prob Chi-Square(2) 0.000000

Bảng 4.5 - Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian (để lựa chọn giữa REM và OLS): Biến phụ thuộc là LTLEV (tỷ lệ nợ dài hạn)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 43.27317 Prob Chi-Square(2) 0.000000

Bảng 4.6 - Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian (để lựa chọn giữa REM và OLS): Biến phụ thuộc là STLEV (tỷ lệ nợ ngắn hạn)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 29.15397 Prob Chi-Square(2) 0.000000

Từ bảng 4.4, 4.5, 4.6 cho thấy P-value < 5% nên phương pháp REM thì phù hợp hơn OLS

4.2.2 Kiểm định Hausman: kiểm tra giữa phương pháp FEM và REM

Theo nghiên cứu của Nadeem A.S và Z.Wang (2011), tác giả đã áp dụng kiểm định Hausman để so sánh phương pháp ảnh hưởng cố định (FEM) và ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) Sự khác biệt giữa hai phương pháp này nằm ở mức độ biến động giữa các công ty; trong FEM, biến động này có tương quan với biến độc lập, trong khi ở REM, các yếu tố ngẫu nhiên đặc thù không có mối liên hệ với các biến giải thích.

Do đó, khi các yếu tố đặc thù không liên quan đến các biến giải thích, mô hình REM sẽ phù hợp hơn so với FEM Trong đó, phần dư của từng công ty, không liên quan đến biến giải thích, được coi là một biến giải thích mới Quyết định lựa chọn mô hình dựa trên giả thuyết này.

Bảng 4.7 - Kiểm định Hausman (lựa chọn giữa REM và FEM): Biến phụ thuộc là TLEV (tỷ lệ tổng nợ)

Correlated Random Effects - Hausman Test

Test cross-section random effects

Bảng 4.8 - Kiểm định Hausman (lựa chọn giữa REM và FEM):

Biến phụ thuộc là LTLEV (tỷ lệ nợ dài hạn)

Correlated Random Effects - Hausman Test

Test cross-section random effects

Bảng 4.9 - Kiểm định Hausman (lựa chọn giữa REM và FEM):

Biến phụ thuộc là STLEV (tỷ lệ nợ ngắn hạn)

Correlated Random Effects - Hausman Test

Test cross-section random effects

Dựa vào bảng 4.7, 4.8 và 4.9, P-value nhỏ hơn 5% cho cả ba biến phụ thuộc (TLEV, LTLEV, STLEV), cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn so với mô hình REM.

Dựa trên kết quả kiểm định, có thể kết luận rằng mô hình REM phù hợp hơn OLS, trong khi FEM lại tỏ ra thích hợp hơn REM Do đó, chúng ta sẽ chọn FEM để tiếp tục xây dựng mô hình hồi quy tổng thể.

Tác giả sẽ xây dựng mô hình hồi quy tổng thể bằng phương pháp FEM và tiến hành so sánh kết quả giữa FEM và OLS Bên cạnh đó, tác giả cũng sẽ đối chiếu kết quả kiểm định với các nghiên cứu trước đây để đưa ra những nhận định chính xác.

Xây dựng mô hình hồi quy theo phương pháp FEM

Bảng 4.10 - Thống kê mô tả các biến phụ thuộc và các biến độc lập

TLEV LTLEV STLEV TANG SIZE

Nhỏ nhất 0.065570 0.000010 0.042790 0.040610 9.956270 Độ lệch chuẩn 0.228118 0.076127 0.226008 0.223631 1.213916

GROW UNI LIQ NDTS PROF

Nhỏ nhất -58.78886 0.556450 0.375030 0.002120 0.004560 Độ lệch chuẩn 10.03450 0.090108 1.717095 0.064227 0.323421

Theo bảng thống kê mô tả, chúng ta có cái nhìn tổng quan về giá trị của các biến nghiên cứu, bao gồm giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và giá trị trung bình.

Tổng nợ vay trên tổng tài sản trung bình của các Công ty là 70,99%, trong đó Công ty có nợ vay cao nhất là 98.94% và thấp nhất là 6,55% và

Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản trung bình của các công ty đạt 46,23% Trong đó, công ty có tỷ lệ nợ vay ngắn hạn cao nhất lên đến 92,56%, trong khi công ty có tỷ lệ thấp nhất chỉ ở mức 4,27%.

Tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản trung bình của các Công ty là 2,78%, trong đó Công ty có nợ vay dài hạn cao nhất là 44,61%

Bảng mô tả cung cấp thông tin chi tiết về giá trị trung bình, trung vị và giá trị lớn nhất của các biến độc lập hay biến giải thích.

Tài sản hữu hình trung bình của ngành là 0,52 lần trong đó mức cao nhất là 0,99 lần và mức thấp nhất là 0,04 lần

Tốc độ tăng trưởng trung bình của ngành là 0,0538 lần, trong đó mức lớn nhất là 5,342 lần và mức nhỏ nhất là -58,78 lần

Đặc điểm riêng của sản phẩm trung bình của ngành là 0,81 lần trong đó mức cao nhất là 0,96 lần và mức thấp nhất là 0,55 lần

Khả năng thanh khoản của ngành là 1,94 lần trong đó lớn nhất là 8,91 lần và nhỏ nhất là -2.17 lần

Tấm chắn thuế từ khấu hao trung bình của ngành là 0,037 lần, trong đó lớn nhất là 0,63 lần và nhỏ nhất là 0,002 lần

Tỷ lệ lợi nhuận trước thuế trên tổng tài sản trung bình của ngành là 0,19 lần trong đó lớn nhất là 3,42 lần và nhỏ nhất là 0,004 lần

4.3.2 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Trong nghiên cứu này, tác giả đánh giá mức độ vi phạm giả thuyết trong mô hình hồi quy tuyến tính thông qua việc đo lường đa cộng tuyến (Collinearity Diagnostics) Mục tiêu là xác định mối tương quan giữa các biến độc lập Khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, các biến độc lập sẽ cung cấp thông tin tương tự nhau, gây khó khăn trong việc phân tích tác động của chúng đối với biến phụ thuộc.

Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến các biến độc lập như sau:

Bảng 4.11 - Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Kết quả phân tích cho thấy các biến độc lập trong mô hình không gặp hiện tượng đa cộng tuyến hoặc chỉ xảy ra ở mức rất thấp (nhỏ hơn 0,8) Vì vậy, tác giả quyết định tiếp tục nghiên cứu mà không xem xét các trường hợp có thể do hiện tượng đa cộng tuyến gây ra.

4.3.3.1 Ước lượng hàm hồi quy tổng thể a Hàm hồi quy tổng thể với biến TLEV (tỷ lệ tổng nợ)

TLEV = β 1 + β 2 TANG2i + β 3 SIZE3i + β 4 GROWTH4i + β 5 UNI5i+ β 6 LIQ6i + β 7 NDTS7i + β 8 PROF8i + μit

TANG SIZE GROW UNI LIQ NDTS PROF

TLEV = 0.205509 + 0.099327*TANG + 0.016906*SIZE + 0.000712*GROWTH + 0.282334*UNI - 0.045615*LIQ - 0.086148*NDTS - 0.102644*PROF

Kết quả từ Phụ lục 2 - Bảng 2.9 cho thấy chỉ số R² đạt 0.8876, cho thấy 88,76% biến thiên của tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối quan hệ tuyến tính giữa biến TLEV và bảy biến độc lập Chỉ số này cho thấy mức độ tương quan cao giữa biến TLEV và các biến độc lập.

Biến LIQ, NDTS, và PROF có mối quan hệ ngược chiều với TLEV, thể hiện qua hệ số beta âm, trong khi đó, các biến TANG, GROWTH, SIZE, và UNI có mối quan hệ thuận chiều với TLEV, với hệ số beta dương Hàm hồi quy tổng thể cho thấy mối liên hệ với biến LTLEV, tức tỷ lệ nợ dài hạn.

LTLEV = β1+ β2TANG2i + β3SIZE3i + β4GROWTH4i + β5UNI5i+ β6LIQ6i + β7NDTS7i + β8PROF8i + μit

LTLEV = 0.243604 + 0.007662*TANG + 0.005888*SIZE + 0.000331*GROWTH - 0.105506UNI - 0.009040LIQ - 0.125029*NDTS - 0.029086*PROF

Kết quả từ Phụ lục 2 - Bảng 2.10 cho thấy R² = 0.6207, nghĩa là 62,07% biến thiên của tỉ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản được giải thích bởi mối quan hệ tuyến tính giữa biến LTLEV và bảy biến độc lập Chỉ số này cho thấy mức độ tương quan giữa LTLEV và các biến độc lập là khá cao.

The variables UNI, LIQ, NDTS, and PROF exhibit an inverse relationship with LTLEV, indicated by a negative beta coefficient, while TANG, GROWTH, and SIZE show a direct correlation with LTLEV, represented by a positive beta coefficient Additionally, the overall regression model incorporates STLEV, which reflects the short-term debt ratio.

STLEV = β1+ β2TANG2i + β3SIZE3i + β4GROWTH4i + β5UNI5i+ β6LIQ6i + β7NDTS7i + β 8 PROF8i + μit

STLEV = 0.056413 - 0.081803*TANG + 0.015482*SIZE + 0.000411*GROWTH + 0.396838*UNI - 0.045552*LIQ - 0.166061*NDTS + 0.009739*PROF

Theo kết quả từ Phụ lục 2 - Bảng 2.11, chỉ số R² = 0.8492 cho thấy 84,92% biến thiên của tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối quan hệ tuyến tính giữa biến STLEV và bảy biến độc lập Điều này cho thấy mức độ tương quan giữa biến SLTEV và các biến độc lập là khá cao.

Biến TANG, LIQ, NDTS quan hệ ngược chiều với STLEV (hệ số beta âm), biến SIZE, GROWTH, UNI quan hệ thuận chiều với STLEV (hệ số beta dương)

4.3.3.2 Ước lượng hàm hồi quy giới hạn:

Dựa trên kết quả đã nêu, tác giả áp dụng phương pháp kiểm tra giá trị P-value với mức ý nghĩa 10% để xác định các biến phù hợp và có ý nghĩa thống kê trong mô hình, đồng thời loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê.

H0: Các biến độc lập không ảnh hưởng đến đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp

H1: Một trong các biến độc lập có ảnh hưởng đến đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp

P-value = P(‖t‖> t0) < α = 10%: bác bỏ giả thiết H0, tức là những biến này có ý nghĩa thống kê và có ảnh hưởng đến đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp

P-value = P(‖t‖> t0) > α = 10%: chấp nhận giả thiết H0, tức là những biến này không có ý nghĩa thống kê và không có ảnh hưởng đến đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp

Từ việc kiểm tra nêu trên, tác giả xây dựng mô hình hồi quy giới hạn a.Hàm hồi quy giới hạn với biến TLEV (tỷ lệ tổng nợ)

Dựa trên giả thuyết đã nêu, kết quả hồi quy cho phép chúng ta xác định các biến có ý nghĩa thống kê cũng như những biến không có ý nghĩa thống kê.

Biến giải thích P-value Kết luận

TANG 0.0579 Bác bỏ giả thiết H 0

SIZE 0.2947 Chấp nhận giả thiết H0

GROWTH 0.5346 Chấp nhận giả thiết H0

UNI 0.0433 Bác bỏ giả thiết H 0

LIQ 0.0000 Bác bỏ giả thiết H 0

NDTS 0.6176 Chấp nhận giả thiết H0

PROF 0.0017 Bác bỏ giả thiết H 0

Dựa trên kết quả phân tích, chúng tôi đã chọn các biến có ý nghĩa thống kê bao gồm TANG, UNI, LIQ và PROF, đồng thời loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê như SIZE, GROWTH và NDTS Mô hình giới hạn được xây dựng dựa trên các biến có ý nghĩa thống kê này.

TLEV = β 1 + β 2 TANG2i + β 5 UNI5i+ β 6 LIQ6i +β 8 PROF8i + μit

Và kết quả chạy hàm hồi quy sau khi loại bỏ bớt các biến không có ý nghĩa thống kê:

TLEV = 0.427729 + 0.106406*TANG + 0.292201*UNI - 0.044880*LIQ - 0.133270*PROF

Sau khi loại bỏ ba biến SIZE, GROWTH, NDTS và chạy lại mô hình hồi quy, kết quả cho thấy P-value của các biến giải thích đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 10%, chứng tỏ chúng đều có ý nghĩa thống kê Việc loại bỏ các biến này đã cải thiện độ chính xác của mô hình.

Mô hình hồi quy đã được điều chỉnh với R² = 0.8856, tương đương với R² của mô hình tổng nợ trước khi loại bỏ một số biến Hơn nữa, giá trị Prob (F-statistic) = 0.0000, nhỏ hơn 0.05, cho thấy mô hình hồi quy sau khi loại bỏ các biến không cần thiết vẫn có ý nghĩa thống kê Điều này khẳng định tính khả thi của hàm hồi quy giới hạn với biến LTLEV (tỷ lệ nợ dài hạn).

Xây dựng mô hình hồi quy theo phương pháp OLS

Nhiều nghiên cứu trước đây, như của Zehra Reimoo (2008) và Akinlo, Olayinka PhD (2011), đã áp dụng các mô hình FEM và REM để đánh giá, trong khi nhiều nghiên cứu khác như của Francisco Sogorb Mira (2001) và Samuel G H Huang cùng Frank M Song (2000) lại sử dụng phương pháp OLS Bài nghiên cứu này không chỉ xây dựng mô hình hồi quy theo phương pháp FEM mà còn bổ sung mô hình hồi quy theo phương pháp OLS để so sánh kết quả giữa hai phương pháp Điều này giúp làm rõ sự khác biệt trong kết quả hồi quy và cung cấp căn cứ để so sánh với các giả thiết và nghiên cứu thực nghiệm trước đó.

Tác giả tiến hành xây dựng mô hình hồi quy bằng phương pháp OLS, sau khi đã kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong bảng 4.8 và xác nhận không có vấn đề này Do đó, tác giả tiếp tục thực hiện ước lượng mô hình hồi quy theo phương pháp OLS.

4.4.1.1 Ước lượng hàm hồi quy tổng thể a Hàm hồi quy tổng thể với biến TLEV (tỷ lệ tổng nợ)

TLEV = β 1 + β 2 TANG2i + β 3 SIZE3i + β 4 GROWTH4i + β 5 UNI5i+ β 6 LIQ6i + β 7 NDTS7i + β8PROF8i + εit

TLEV = 0.200164+ 0.032018*TANG - 0.006454*SIZE + 0.000511*GROWTH + 0.749000*UNI - 0.088210*LIQ - 0.156843*NDTS - 0.166228*PROF

Kết quả từ Phụ lục 2 - Bảng 2.18 cho thấy chỉ số R² = 0,6527, cho biết 65,27% biến thiên của tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính giữa biến TLEV và bảy biến độc lập Chỉ số này cho thấy mức độ tương quan giữa TLEV và các biến độc lập là khá cao.

Biến SIZE, LIQ, NDTS, và PROF có mối quan hệ ngược chiều với TLEV, thể hiện qua hệ số beta âm, trong khi đó, các biến TANG, GROWTH, và UNI lại có mối quan hệ thuận chiều với TLEV, với hệ số beta dương Hàm hồi quy tổng thể được xây dựng với biến LTLEV, đại diện cho tỷ lệ nợ dài hạn.

LTLEV = β 1 + β 2 TANG2i + β 3 SIZE3i + β 4 GROWTH4i + β 5 UNI5i+ β 6 LIQ6i + β 7 NDTS7i + β 8 PROF8i + εit

LTLEV = 0.179477+ 0.037156*TANG - 0.004837*SIZE + 0.001067*GROWTH - 0.075033*UNI -0.008217*LIQ + 0.170658*NDTS - 0.043691*PROF

Kết quả từ Phụ lục 2 - Bảng 2.19 cho thấy chỉ số R² = 0.3807, cho thấy 38,07% biến thiên của tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối quan hệ tuyến tính giữa biến LTLEV và bảy biến độc lập Tuy nhiên, chỉ số này không cao, cho thấy mức độ tương quan giữa LTLEV và các biến độc lập là không đáng kể trong trường hợp nợ dài hạn được đánh giá qua hồi quy OLS.

Biến SIZE, UNI, LIQ, PROF có mối quan hệ ngược chiều với LTLEV, thể hiện qua hệ số beta âm, trong khi đó, biến TANG, GROWTH, NDTS lại có mối quan hệ thuận chiều với LTLEV với hệ số beta dương Hơn nữa, hàm hồi quy tổng thể cho thấy mối liên hệ với biến STLEV, tức tỷ lệ nợ ngắn hạn.

STLEV = β1+ β2TANG2i + β3SIZE3i + β4GROWTH4i + β5UNI5i+ β6LIQ6i + β7NDTS7i + β8PROF8i + εit

STLEV = 0.088398 - 0.079172*TANG - 0.003140*SIZE + (3.61E-05)*GROWTH + 0.779038UNI - 0.084567*LIQ - 0.319448*NDTS - 0.062981*PROF

Kết quả từ Phụ lục 2 - Bảng 2.20 cho thấy chỉ số R² = 0.6108, cho biết 61,08% biến thiên của tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản có thể được giải thích bởi mối quan hệ tuyến tính giữa biến STLEV và bảy biến độc lập Chỉ số này cho thấy mức độ tương quan tương đối cao giữa STLEV và các biến độc lập Cụ thể, các biến TANG, SIZE, LIQ, NDTS, PROF có mối quan hệ ngược chiều với STLEV (hệ số beta âm), trong khi biến GROWTH và UNI có mối quan hệ thuận chiều với STLEV (hệ số beta dương).

4.4.1.2 Ước lượng hàm hồi quy giới hạn:

Tác giả áp dụng phương pháp giá trị p-value với mức ý nghĩa 5% và 10% để kiểm tra giả thiết cho các hệ số hồi quy của các biến, từ đó xác định các biến phù hợp và có ý nghĩa thống kê trong mô hình, đồng thời loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê.

H0: Các biến độc lập không ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ của doanh nghiệp

H1: Một trong các biến độc lập có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ của doanh nghiệp

Từ việc kiểm tra, tác giả xây dựng mô hình hồi quy giới hạn a Hàm hồi quy giới hạn với biến TLEV (tỷ lệ tổng nợ):

Dựa trên giả thiết đã nêu, kết quả hồi quy cho phép chúng ta xác định các biến có ý nghĩa thống kê và những biến không có ý nghĩa thống kê.

Biến giải thích P-value Kết luận

TANG 0.4619 Chấp nhận giả thiết H0

SIZE 0.4584 Chấp nhận giả thiết H0

GROWTH 0.7457 Chấp nhận giả thiết H0

UNI 0.0000 Bác bỏ giả thiết H 0

LIQ 0.0000 Bác bỏ giả thiết H 0

NDTS 0.4377 Chấp nhận giả thiết H0

PROF 0.0000 Bác bỏ giả thiết H 0

Dựa trên kết quả phân tích, chúng tôi đã chọn lựa các biến có ý nghĩa thống kê bao gồm UNI, LIQ và PROF, đồng thời loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê như TANG, SIZE, GROWTH và NDTS Mô hình giới hạn được xây dựng chỉ với các biến có ý nghĩa thống kê này.

TLEV = β1+ β5UNI5i+ β6LIQ6i +β8PROF8i + εit

Và kết quả chạy hàm hồi quy sau khi loại bỏ bớt các biến không có ý nghĩa thống kê:

Sau khi loại bỏ các biến TANG, SIZE, GROWTH, NDTS và chạy lại mô hình hồi quy, kết quả cho thấy P-value của các biến giải thích đều nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ ý nghĩa thống kê của chúng Hệ số R² đạt 0.65, tương đương với mô hình tổng nợ trước khi loại bỏ biến Hơn nữa, giá trị Prob (F-statistic) = 0.0000 < 0.05 cho thấy mô hình hồi quy vẫn có ý nghĩa thống kê sau khi điều chỉnh.

Tác giả tiến hành lựa chọn các biến có ý nghĩa thống kê và loại bỏ những biến không có ý nghĩa thống kê liên quan đến biến phụ thuộc LTLEV (nợ dài hạn) dựa trên giá trị P-value.

Biến giải thích P-value Kết luận

TANG 0.0967 Bác bỏ giả thiết H 0

SIZE 0.3064 Chấp nhận giả thiết H0

GROWTH 0.2130 Chấp nhận giả thiết H0

UNI 0.2205 Chấp nhận giả thiết H0

LIQ 0.0143 Bác bỏ giả thiết H 0

NDTS 0.1207 Chấp nhận giả thiết H0

PROF 0.0429 Bác bỏ giả thiết H 0

Dựa trên kết quả phân tích, chúng ta lựa chọn các biến có ý nghĩa thống kê là TANG, LIQ và PROF, đồng thời loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê như SIZE, GROWTH, UNI và NDTS Mô hình giới hạn được xây dựng chỉ với các biến có ý nghĩa thống kê này.

LTLEV = β 1 + β 2 TANG2i + β 6 LIQ6i + β 8 PROF8i + εit

Và kết quả chạy hàm hồi quy sau khi loại bỏ bớt các biến không có ý nghĩa thống kê:

Sau khi loại bỏ các biến SIZE, GROWTH, UNI, NDTS và thực hiện lại mô hình hồi quy, kết quả cho thấy P-value của các biến TANG, LIQ, PROF đều nhỏ hơn 0.1, chứng tỏ chúng có ý nghĩa thống kê Hệ số R² đạt 0.3521, tương đương với mô hình trước đó Thêm vào đó, giá trị Prob (F-statistic) là 0.000097, nhỏ hơn 0.05, cho thấy mô hình hồi quy sau khi loại bỏ một số biến vẫn mang ý nghĩa thống kê.

Dựa trên kết quả hồi quy tổng thể cho nợ ngắn hạn, chúng tôi đã tiến hành lựa chọn các biến có ý nghĩa thống kê và loại bỏ những biến không có ý nghĩa thống kê.

Biến giải thích P-value Kết luận

TANG 0.0837 Bác bỏ giả thiết H 0

SIZE 0.7307 Chấp nhận giả thiết H0

GROWTH 0.9826 Chấp nhận giả thiết H0

UNI 0.0000 Bác bỏ giả thiết H 0

LIQ 0.0000 Bác bỏ giả thiết H 0

NDTS 0.1326 Chấp nhận giả thiết H0

PROF 0.0816 Bác bỏ giả thiết H 0