Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố hồ chí minh

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ CẤU TRÚC VỐN VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN CẤU TRÚC VỐN

CÁC LÝ THUYẾT NỀN TẢNG VỀ CẤU TRÚC VỐN

2.1.1 Lý thuyết của Modigliani và Miller

Lý thuyết Modigliani và Miller, được trình bày lần đầu vào năm 1958, đã đặt nền tảng cho nghiên cứu về cấu trúc vốn hiện đại Theo M&M, trong một thị trường cạnh tranh hoàn hảo, giá trị của công ty không bị ảnh hưởng bởi cấu trúc vốn, nghĩa là giá trị công ty có vay nợ và không vay nợ là như nhau Tuy nhiên, vào năm 1963, M&M đã chỉ ra rằng khi có thuế thu nhập doanh nghiệp, giá trị công ty có vay nợ sẽ cao hơn do lợi ích từ "lá chắn thuế" Những kết luận này dựa trên giả định về thị trường hoàn hảo, nhưng các giả định này khó có thể xảy ra trong thực tế, hạn chế khả năng ứng dụng lý thuyết Do đó, việc sử dụng nợ có thể làm tăng giá trị doanh nghiệp, và giá trị này tối đa khi doanh nghiệp được tài trợ hoàn toàn bằng nợ.

2.1.2 Lý thuyết đánh đổi ( Trade – Off Theory )

Lý thuyết đánh đổi về cấu trúc vốn giải thích rằng các công ty phải chấp nhận những đánh đổi khi đưa ra quyết định về cấu trúc vốn Lý thuyết này đã chỉ ra những hạn chế của lý thuyết M&M bằng cách loại bỏ các giả định phi thực tế, và nhiều nghiên cứu sau đó đã tích hợp chi phí khốn khó tài chính cùng chi phí quản lý đại diện vào phân tích.

Năm 1973, các nhà nghiên cứu Alan Kraus và Robert H Litzenberger đã chỉ ra rằng các nhà quản trị công ty có khả năng xác định cấu trúc vốn tối ưu nhằm tối đa hóa giá trị công ty thông qua việc cân nhắc giữa lợi ích và chi phí của việc sử dụng nợ Lợi ích từ nợ chủ yếu đến từ "lá chắn thuế" do lãi vay mang lại, trong khi chi phí tiềm tàng liên quan đến nợ là rủi ro kiệt quệ tài chính.

Kiệt quệ tài chính xảy ra khi một công ty không thể thực hiện các nghĩa vụ tài chính với chủ nợ, hoặc có thể thực hiện nhưng gặp nhiều khó khăn.

Tình trạng kiệt quệ tài chính có thể xảy ra tạm thời, gây ra rắc rối cho hoạt động kinh doanh, trì hoãn hoặc hủy bỏ các dự án khả thi, giảm năng suất lao động và khiến chủ nợ ngừng cho vay Hệ quả nghiêm trọng có thể dẫn đến phá sản, buộc công ty phải chi trả các khoản phí lớn cho luật sư, tòa án, kiểm toán viên và nhà quản lý Chi phí liên quan đến kiệt quệ tài chính phụ thuộc vào khả năng xảy ra khó khăn tài chính và mức độ chi phí phát sinh.

Lý thuyết chỉ ra rằng sự khác biệt trong cấu trúc vốn giữa các ngành có mức sử dụng tài sản hữu hình khác nhau, như được nêu bởi Jensen và Meckling.

Cấu trúc tối ưu của vốn được xác định tại điểm mà lợi ích thuế từ việc vay nợ cân bằng với chi phí vay nợ Trong trường hợp này, cấu trúc vốn tối ưu bao gồm một phần nợ và một phần vốn chủ sở hữu, khi việc gia tăng nợ vừa đủ để bù đắp cho sự gia tăng chi phí kệt quệ tài chính, trong khi các kế hoạch đầu tư và tài sản của công ty vẫn không đổi.

2.1.3 Lý thuyết trật tự phân hạng ( Pecking Order Theory )

Lý thuyết trật tự phân hạng về cơ cấu nguồn vốn, được Gordon Donaldson đề xuất lần đầu vào năm 1961 và sau đó được Stewart C Myers cùng Nicolas Majluf chỉnh sửa vào năm 1984, đã đóng góp quan trọng vào hiểu biết về cách thức doanh nghiệp lựa chọn nguồn vốn (Murray và Vidhan, 2007).

Lý thuyết do Stewart Myers và Nicolas Majluf phát triển vào năm 1984 nhằm giải thích các quyết định đầu tư và tài trợ của doanh nghiệp dựa trên cơ sở thông tin không đối xứng.

Các nhà quản trị thường nắm rõ hơn về tình hình kinh doanh và khả năng sinh lời của các dự án trong tương lai so với các nhà đầu tư bên ngoài, dẫn đến tình trạng thông tin bất cân xứng.

Lý thuyết trật tự phân hạng không xác định một cơ cấu nguồn vốn tối ưu cho công ty, mà tập trung vào thứ tự ưu tiên trong việc lựa chọn nguồn tài trợ Theo lý thuyết này, các công ty thường ưu tiên sử dụng nguồn tài trợ nội bộ hơn nguồn tài trợ bên ngoài Khi cần phải chọn nguồn vốn bên ngoài, các công ty sẽ ưu tiên các nguồn có thể giảm thiểu chi phí phát sinh do thông tin bất cân xứng (Javad và Hamed, 2011; Devinaga và Peong, 2011) Hình 2.1 minh họa rõ ràng thứ tự ưu tiên này trong việc lựa chọn nguồn tài trợ của công ty.

Nguồn vốn bên trong là lựa chọn ưu tiên hàng đầu cho các công ty vì nó giúp bảo mật thông tin về cơ hội đầu tư và lợi nhuận kỳ vọng, chỉ yêu cầu công bố mức chi trả cổ tức Hơn nữa, việc sử dụng nguồn vốn này còn giúp các chủ sở hữu hiện tại duy trì quyền kiểm soát mà không bị phân tán.

Nợ là nguồn tài trợ ưu tiên hơn vốn góp của chủ sở hữu do chi phí thấp và không làm phân tán quyền kiểm soát Mặc dù chủ nợ cần thông tin đầy đủ và đáng tin cậy từ nhà quản trị, sự bất cân xứng thông tin lại khuyến khích công ty sử dụng nợ, vì điều này gửi tín hiệu tích cực rằng các khoản đầu tư dự kiến sẽ mang lại lợi nhuận.

Nguồn vốn bên trong Nợ

Vốn góp trực tiếp từ chủ sở hữu

Hình 2.1 Thứ tự ưu tiên chọn nguồn tài trợ

Các nhà quản trị và cổ đông cần tận dụng đòn bẩy tài chính để tối đa hóa lợi nhuận cho chủ sở hữu (Brealey và các tác giả, 2008; Dinesh, 2005).

Vốn góp của chủ sở hữu là phương án tài chính cuối cùng và thường có chi phí cao nhất Các công ty phải cung cấp nhiều thông tin quý giá cho các cổ đông, điều này trở nên đặc biệt quan trọng trong môi trường kinh doanh cạnh tranh hiện nay.

CẤU TRÚC VỐN VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CẤU TRÚC VỐN CỦA CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN

TRÚC VỐN CỦA CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN

2.2.1 Khái niệm về cấu trúc vốn

Cấu trúc vốn của công ty là sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu, được điều chỉnh theo từng giai đoạn phát triển và các điều kiện bên trong, bên ngoài Trong hoạt động kinh doanh, các công ty cần huy động nhiều nguồn vốn để mở rộng sản xuất và tăng trưởng doanh thu Các nhà quản trị phải tìm kiếm nguồn tài trợ hợp lý, bao gồm cả vốn nội bộ và ngoại vi Tuy nhiên, việc lựa chọn nguồn tài trợ và tỷ trọng sử dụng phụ thuộc vào nhiều yếu tố chủ quan và khách quan Tại Việt Nam, các công ty nhỏ và vừa thường có quy mô vốn chủ sở hữu hạn chế, dẫn đến việc vay dài hạn gặp khó khăn Do đó, khi đánh giá cấu trúc vốn, cần xem xét các nguồn vốn mà công ty sử dụng, thể hiện qua hệ số nợ, hệ số vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu.

Hệ số vốn chủ sở hữu =

Tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu =

Nợ phải trả của công ty bao gồm nợ ngắn hạn và nợ dài hạn, cho thấy mức độ tài trợ tài sản bằng nợ Tỷ lệ nợ cao cho thấy sự phụ thuộc lớn vào chủ nợ và giảm tính tự chủ của công ty Tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu, hay còn gọi là đòn cân nợ, phản ánh khả năng tài chính và tính tự chủ trong việc quản lý nguồn vốn kinh doanh của công ty.

2.2.2 Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn

 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của công ty

Trong quá trình mở rộng quy mô sản xuất và thị trường tiêu thụ, các công ty hướng tới việc tăng trưởng mạnh mẽ và nâng cao hiệu quả tài chính Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản có mối quan hệ chặt chẽ với đòn bẩy tài chính, vì tỷ suất sinh lời cao sẽ mang lại nguồn thu lớn cho công ty Điều này cho phép các công ty ưu tiên tái đầu tư vào các dự án thay vì tìm kiếm nguồn tài trợ từ bên ngoài Do đó, các nhà quản trị thường đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản đầu tư dựa trên công thức xác định cụ thể.

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ( ROA ) =

Chỉ tiêu này thể hiện mức lợi nhuận sau thuế mà công ty thu được từ mỗi đồng tài sản đầu tư Chỉ số càng cao cho thấy hiệu quả sử dụng tài sản và hiệu quả tài chính của công ty càng tốt, ngược lại, chỉ số thấp cho thấy hiệu quả kém hơn.

Quy mô công ty được xác định qua số lượng nhân viên, doanh thu và tổng tài sản, là yếu tố quan trọng giúp nhà đầu tư nhận diện công ty Công ty lớn dễ tiếp cận nguồn vốn vay hơn do có tài sản đảm bảo cho các khoản nợ, trong khi công ty nhỏ thường gặp rủi ro hơn trước biến động kinh tế Các công ty quy mô lớn cũng có lợi thế cạnh tranh hơn, khiến nhiều doanh nghiệp hướng đến mở rộng quy mô Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng tổng tài sản làm thước đo để đánh giá quy mô các công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán TPHCM.

 Cấu trúc tài sản của công ty

Trong bối cảnh thông tin bất đối xứng hiện nay, cấu trúc tài sản của công ty ảnh hưởng lớn đến cấu trúc vốn của nó Tài sản được chia thành hai loại: tài sản cố định và tài sản lưu động Tài sản cố định không chỉ thể hiện khả năng thế chấp mà còn giúp giảm chi phí vay mượn Khi công ty có nhiều tài sản đảm bảo, lãi suất vay sẽ thấp hơn, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp cận nguồn vốn.

 Thuế suất thuế thu nhập công ty

Thuế suất đóng vai trò quan trọng trong việc xác định cấu trúc vốn của công ty, với các công ty chịu thuế suất biên cao thường có xu hướng sử dụng nhiều nợ hơn để tận dụng lá chắn thuế Nghiên cứu cho thấy việc đánh giá tác động của thuế suất mà không xem xét lá chắn thuế có thể dẫn đến kết quả sai lệch Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu là kết quả tích lũy từ nhiều năm hoạt động và các đánh giá riêng biệt.

Nghiên cứu của tác giả chỉ ra rằng thuế suất công ty có tác động đáng kể, bao gồm cả lá chắn thuế và thuế đầu tư Điều này cho thấy mối liên hệ giữa cấu trúc vốn của công ty và mức thuế suất thuế thu nhập, nhờ vào lợi ích mà lá chắn thuế mang lại cho doanh nghiệp.

 Tốc độ tăng trưởng của công ty

Tốc độ tăng trưởng của công ty là chỉ số quan trọng phản ánh sự gia tăng doanh thu qua các năm, cho thấy tính bền vững và ổn định trong hoạt động kinh doanh Các công ty có tốc độ tăng trưởng cao thường có sức khỏe tài chính tốt hơn, dễ dàng tiếp cận nguồn vốn vay hơn so với những công ty có tốc độ tăng trưởng thấp và không ổn định Nhờ vào triển vọng phát triển tích cực, các công ty này có khả năng tăng cường vay vốn để duy trì đà tăng trưởng trong tương lai Hơn nữa, với sự phát triển bền vững, các công ty thường ưu tiên phát hành cổ phần thay vì vay nợ, nhằm giảm thiểu việc chia sẻ quyền lợi giữa cổ đông và chủ nợ Điều này cho thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa tốc độ tăng trưởng và tỷ số nợ của công ty.

Trong chương này, tác giả trình bày tổng quan về các lý thuyết cấu trúc vốn công ty, bắt đầu từ lý thuyết M&M đến lý thuyết đánh đổi và lý thuyết trật tự phân hạng Những lý thuyết này cung cấp cái nhìn đa chiều về cấu trúc vốn liên quan đến giá trị công ty và tác động của các yếu tố đến cơ cấu nguồn vốn Đây là nền tảng cho việc xây dựng mô hình hồi quy trong chương 3 Ở chương tiếp theo, tác giả sẽ phát triển mô hình cụ thể và đặt ra các giả thuyết để kiểm định, đồng thời đề cập đến quy trình thu thập và xử lý dữ liệu, bao gồm thống kê mô tả, phân tích tương quan, và các kiểm định như F-Test, Hausman test, kiểm định đa công tuyến, kiểm định phương sai thay đổi, và kiểm định tự tương quan, cùng các phương pháp khắc phục khuyết tật trong nghiên cứu.

MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

MÔ HÌNH HỒI QUY

Mục tiêu của nghiên cứu là phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến cấu trúc vốn của các công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên HOSE Tác giả xây dựng mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu và các chỉ số tài chính của công ty là biến độc lập Nghiên cứu áp dụng các phương pháp thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng theo REM, FEM, sử dụng phần mềm EVIEWS 8 Các kiểm định Hausman Test và F-Test với mức ý nghĩa 5% hoặc 10% được thực hiện để xác định ý nghĩa thống kê của các biến độc lập Nếu mô hình vi phạm giả thuyết kinh tế lượng như tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, tác giả sẽ sử dụng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) để đảm bảo tính chính xác của kết quả ước lượng.

Biến phụ thuộc là cấu trúc vốn được đo lường bằng tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản của công ty, bao gồm cả nợ ngắn hạn và nợ dài hạn Đây là một chỉ số quan trọng phản ánh cơ cấu vốn và quyết định tài trợ của doanh nghiệp.

Trong bài nghiên cứu này, tác giả sẽ tập trung vào việc phân tích các biến độc lập ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của công ty, bao gồm các yếu tố nội tại liên quan đến doanh nghiệp.

CTCP ngành BĐS niêm yết trên HOSE, giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2018 Các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn đƣợc xem xét bao gồm:

 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA)

Tỷ suất sinh lời có mối liên hệ mật thiết với đòn bẩy tài chính; khi tỷ suất sinh lời cao, xác suất công ty gặp rủi ro phá sản giảm, dẫn đến việc các công ty ưu tiên nguồn vốn vay, làm tăng đòn bẩy tài chính Nghiên cứu của Jacinta Chan Phooi M’ng và các tác giả (2017) chỉ ra rằng ROA được đo bằng lợi nhuận trước thuế và lãi suất (EBIT) trên tổng tài sản Thêm vào đó, nghiên cứu của Chen và Jiang (2001) cũng như Đăng Văn Dân và Nguyễn Hoàng Chung (2017) cho thấy tỷ suất sinh lời ở các doanh nghiệp phi tài chính tại Việt Nam được tính dựa trên thu nhập ròng trên tổng tài sản, phản ánh lợi nhuận sau khi đã thực hiện nghĩa vụ với chủ nợ và nhà nước Do đó, trong nghiên cứu này, ROA được tính theo công thức đã nêu.

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ( ROA ) =

Theo lý thuyết cân bằng (Trade-off theory), lợi ích từ lá chắn thuế khuyến khích các công ty vay nhiều hơn Jensen (1986) cũng chỉ ra rằng việc gia tăng phần vốn vay mang lại lợi ích cho sự hiệu quả trong hoạt động kinh doanh của công ty.

Giả thuyết 1: Tỷ suất sinh lời có tác động ngược chiều đến cấu trúc vốn của công ty

Theo lý thuyết trật tự phân hạng, doanh nghiệp ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội tại trước khi vay nợ hoặc phát hành cổ phiếu Các công ty có hiệu quả kinh doanh sẽ có nguồn tiền dồi dào hơn, cho phép họ tận dụng tối đa vốn nội tại từ lợi nhuận giữ lại và các quỹ, thay vì phải chia sẻ lợi nhuận với chủ nợ Titman và Wessel (1988) cũng nhấn mạnh rằng các yếu tố khác có ảnh hưởng đến quyết định tài chính của doanh nghiệp.

Nghiên cứu cho thấy doanh nghiệp có tỷ suất sinh lời cao thường có tỷ lệ đòn bẩy tài chính thấp Rajan và Zingales (1995) chỉ ra rằng tại Mỹ, Canada và Nhật Bản, có mối liên hệ nghịch chiều giữa tỷ suất sinh lời và đòn bẩy tài chính, trong khi đó, các công ty tại Đức lại có kết quả ngược lại Các nghiên cứu khác như của Santi (2003) ở Indonesia, Jacinta Chan Phooi M’ng và các tác giả (2017) ở Malaysia, Singapore và Thái Lan, Banchuenvijit (2009) ở Thái Lan, và Chen (2004) ở Trung Quốc cũng xác nhận mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa đòn bẩy tài chính và lợi nhuận.

 Quy mô công ty (SIZE)

Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng công thức tính quy mô công ty bằng giá trị logarith tự nhiên của tổng tài sản, phù hợp với nhiều nghiên cứu trước đó tại Việt Nam Các nghiên cứu như của Trương Đông Lộc và Trần Quốc Tuấn (2009) hay Đỗ Dương Thanh Ngọc (2011) cũng đã áp dụng phương pháp tương tự Kết luận của Simerly & Li (2000) cho thấy quy mô công ty có thể dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai, giúp quản lý hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn và giảm thiểu rủi ro Flamini và các cộng sự (2009) cũng nhấn mạnh rằng các công ty có quy mô lớn hơn thường có khả năng vượt trội trong việc quản lý rủi ro và hoạt động kinh doanh.

Các công ty lớn có năng cạnh tranh cao hơn và đạt lợi nhuận tốt hơn so với các công ty nhỏ, nhờ vào mối tương quan tỷ lệ thuận giữa đòn bẩy tài chính và quy mô doanh nghiệp Theo lý thuyết cân bằng, công ty lớn và đa dạng hóa sẽ có rủi ro phá sản thấp hơn so với công ty nhỏ (Titman và Wessels, 1988) Điều này cho thấy rằng các công ty lớn có lợi thế trong việc hợp tác với tổ chức tài chính, trong khi công ty nhỏ dễ bị tổn thương trước biến động kinh tế, như khủng hoảng hay suy thoái, dẫn đến rủi ro phá sản cao hơn Do đó, từ góc nhìn của nhà đầu tư và chủ nợ, công ty nhỏ được coi là rủi ro hơn và gặp khó khăn hơn trong việc tiếp cận vốn vay.

Tác giả đặt ra giả thuyết nhƣ sau:

Giả thuyết 2: Quy mô công ty có tác động cùng chiều với cấu trúc vốn của công ty

Theo lý thuyết đánh đổi, quy mô công ty có mối quan hệ tỷ lệ thuận với nợ vay, vì các công ty lớn thường có rủi ro và chi phí phá sản thấp Ngược lại, lý thuyết trật tự phân hạng chỉ ra rằng có mối liên hệ nghịch giữa quy mô công ty và đòn bẩy tài chính, với các công ty lớn thường có vốn nhàn rỗi cao hơn và tỷ suất lợi nhuận tốt hơn, khiến họ dễ dàng sử dụng nguồn vốn tự có thay vì vay mượn Nghiên cứu của Banchuenvijit (2009) tại Thái Lan và Pandey (2004) tại Malaysia, cùng với các nghiên cứu của Salawu và Agboola (2008), Ana Mugoša (2015), Serrasqueiro và Nunes (2010), Gaud (2005) đều cho thấy quy mô công ty và đòn bẩy tài chính có mối quan hệ tỷ lệ thuận Hơn nữa, Ferri và John (1979) chỉ ra rằng lãi suất vay thường cao hơn đối với các doanh nghiệp quy mô nhỏ do quy mô khoản vay nhỏ và tần suất giao dịch thấp.

 Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (TANG)

Nhân tố tác động tài chính được đo lường qua tỷ lệ tổng tài sản cố định hữu hình trên tổng tài sản, thể hiện rõ mối quan hệ giữa cấu trúc tài sản cố định hữu hình và cấu trúc vốn Tài sản hữu hình đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo khả năng thế chấp của công ty, giúp công ty dễ dàng tiếp cận các khoản vay nhờ vào tài sản đảm bảo và giảm thiểu rủi ro Theo Myers (1984), sự liên kết giữa tài sản hữu hình và đòn bẩy tài chính cho thấy rằng công ty có nhiều tài sản thế chấp sẽ đối mặt với ít vấn đề thông tin bất đối xứng hơn Hơn nữa, việc có nhiều khoản vay thế chấp cũng giúp giảm rủi ro cho người cho vay liên quan đến chi phí khoản vay, điều này được hỗ trợ bởi các nghiên cứu thực nghiệm của Frank và Goyal (2009) cùng với Titman và Wessels.

Lý thuyết cân bằng (Trade-off theory) năm 1988 chỉ ra rằng giá trị thanh lý của công ty tăng lên khi có tài sản cố định hữu hình, giúp giảm thiệt hại tối đa khi phá sản Nhiều doanh nghiệp thường lựa chọn tài trợ cho tài sản dài hạn, đặc biệt là tài sản cố định hữu hình, từ nguồn vốn nội bộ để giảm thiểu rủi ro về lãi suất và rủi ro thanh toán trong tương lai.

Giả thuyết 3: Cấu trúc tài sản hữu hình có tác động cùng chiều với cấu trúc vốn của công ty

Trong mô hình, tài sản cố định được kỳ vọng có ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn, vì chúng thường được sử dụng làm tài sản đảm bảo Sự gia tăng tài sản cố định hữu hình sẽ dẫn đến việc doanh nghiệp có khả năng vay mượn lớn hơn về số lượng và giá trị Nhiều nghiên cứu, như của Frank và Goyal (2009) cũng như Titman và Wessels, đã chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa cấu trúc tài sản cố định hữu hình và cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

Lý thuyết cân bằng (Trade-off theory) được đề cập từ năm 1988 và đã được nghiên cứu bởi nhiều tác giả như Gaud (2005), Rajan và Zingales (1995), Chen (2004), và Serrasqueiro và Nunes (2010) Ngược lại, nghiên cứu của Sbeiti (2010) đã phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của hơn 142 công ty ở Vùng Vịnh trong giai đoạn từ

Từ năm 1998 đến năm 2005, có một mối tương quan âm giữa cấu trúc tài sản cố định hữu hình và cấu trúc vốn, cho thấy doanh nghiệp chủ yếu sử dụng nguồn vốn nội bộ để tài trợ cho tài sản cố định hữu hình thay vì huy động từ bên ngoài Nghiên cứu của các tác giả như Cornelli và cộng sự (1996), Hussain và Nivorozhkin (1997), Booth và các tác giả (2001), cùng Nivorozhkin (2002) cũng khẳng định rằng cấu trúc tài sản cố định hữu hình có tác động ngược chiều đến cấu trúc vốn.

 Thuế suất thuế thu nhập (TAX)

PHƯƠNG PHÁP THU THẬP SỐ LIỆU, XỬ LÝ SỐ LIỆU VÀ GIẢI THÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

THÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.2.1 Phương pháp thu thập số liệu

Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng dữ liệu thu thập từ 36 công ty cổ phần trong ngành bất động sản, được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM, trong giai đoạn từ năm

Từ năm 2014 đến 2018, dữ liệu thống kê được thu thập từ các báo cáo tài chính của các công ty, bao gồm 180 quan sát Nghiên cứu sử dụng dữ liệu mảng ba chiều, với các chiều là năm, công ty và các nhân tố.

Các phần mềm hỗ trợ tính toán và thống kê như Stata, Eviews và thống kê mô tả rất phổ biến Trong nghiên cứu, tác giả đã sử dụng phần mềm Stata 13 để xử lý dữ liệu.

Thứ tự các bước xử lý số liệu bao gồm:

 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

 Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu

 Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến

 Kiểm định hiện tượng phương sai của sai số không đổi

 Kiểm định hượng tượng tự tương quan

 Giải thích kết quả nghiên cứu thu đƣợc

3.2.2.1 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

Phương pháp thống kê mô tả giúp nắm bắt những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, đồng thời nghiên cứu thực trạng cấu trúc vốn của các công ty Các biến phụ thuộc và độc lập sẽ được trình bày dưới dạng bảng, bao gồm giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn và số lượng quan sát, nhằm cung cấp cái nhìn tổng quát nhất về bộ dữ liệu nghiên cứu.

3.2.2.2 Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu

Phân tích tương quan giúp xác định mối liên hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, từ đó đánh giá mức độ tương quan mạnh hay yếu Qua đó, chúng ta có thể hiểu rõ chiều hướng tác động giữa các biến, với hệ số tương quan dao động từ -1 đến 1.

1 Sẽ có 3 trường hợp xảy ra với hệ số tương quan là:

Hệ số tương quan lớn hơn 0 cho thấy sự tương quan thuận giữa hai biến, tức là khi giá trị của một biến tăng, giá trị của biến còn lại cũng sẽ tăng theo.

Hệ số tương quan dưới 0 cho thấy sự tương quan nghịch giữa hai biến, tức là khi giá trị của một biến tăng, giá trị của biến còn lại sẽ giảm.

 Hệ số tương quan = 0 cho thấy giữa hai biến số không có sự tương quan

Kiểm định F-Test được sử dụng để so sánh hai mô hình hồi quy, cụ thể là mô hình Pooled OLS và mô hình FEM (hồi quy tác động cố định), nhằm xác định mô hình nào phù hợp hơn với dữ liệu.

 H 0 : Mô hình Pooled OLS là mô hình phù hợp

 H1: Mô hình FEM là mô hình phù hợp

Khi P-value nhỏ hơn 0,05, giả thiết H0 bị bác bỏ, cho thấy mô hình FEM thích hợp hơn mô hình Pooled OLS Ngược lại, nếu P-value lớn hơn 0,05, chúng ta chấp nhận H1 và bác bỏ H0, điều này cho thấy mô hình Pooled OLS là lựa chọn phù hợp hơn cho ước lượng.

Kiểm định Hausman test đƣợc thực hiện trong việc chọn lựa mô hình ƣớc lƣợng phù hợp nhất giữa hai mô hình FEM và REM Với giả thuyết:

 H 0 : Mô hình REM là mô hình phù hợp

 H1: Mô hình FEM là mô hình phù hợp

Nếu P-value nhỏ hơn 0,05, giả thiết H0 bị bác bỏ, cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn mô hình REM Ngược lại, khi P-value lớn hơn 0,05, giả thiết H1 được chấp nhận, chứng tỏ mô hình REM là lựa chọn tốt hơn cho việc ước lượng.

3.2.2.5 Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có mối tương quan rất mạnh với nhau, mô hình hồi quy nếu có hiện tƣợng đa cộng tuyến xuất hiện sẽ khiến nhiều chỉ số bị sai lệch, ảnh hưởng đến kết quả ước lượng và không còn mang lại nhiều ý nghĩa do vậy cần thiết phải kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập từ đó đƣa ra các giải pháp khắc phục hiện tƣợng này trong mô hình Cách để kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến là dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) Nếu VIF (variance inflation factor) > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến, đây là điều không mong muốn Nếu VIF > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến Nếu VIF F > 0,05, chúng ta chấp nhận giả thuyết H0, tức là không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình nghiên cứu Ngược lại, nếu Prob > F < 0,05, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, cho thấy có hiện tượng tự tương quan tồn tại.

3.2.2.8 Giải thích kết quả nghiên cứu thu đƣợc

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Bảng 4.1 trình bày số liệu thống kê về độ lệch chuẩn, giá trị trung bình, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của các biến nghiên cứu trong giai đoạn 2014 – 2018.

Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến

Biến Obs Trung bình Std.Dev Min Max

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm thống kê Stata 13

4.1.1 Thống kê mô tả của biến phụ thuộc

Thống kê mô tả đã phân tích số liệu tối thiểu, tối đa, trung bình và độ lệch chuẩn của các biến độc lập và biến phụ thuộc từ 36 công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 5 năm từ 2014 đến 2018.

Trong nghiên cứu cấu trúc vốn của các công ty cổ phần trong ngành bất động sản, chỉ số cấu trúc vốn (CS) được sử dụng làm thước đo chính Tổng nợ vay trên tổng tài sản của các công ty đạt 54,8%, với tỷ lệ nợ vay cao nhất là 84,3% và thấp nhất là 2,55%, cho thấy sự biến động với độ lệch chuẩn là 18,21%.

4.1.2 Thống kê mô tả của biến độc lập

 Tỷ suất sinh lời (ROA)

Giá trị ROA trung bình trong 5 năm (2014-2018) của các công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên HOSE đạt 0,0391, cho thấy rằng mỗi 1 đồng tài sản đầu tư vào hoạt động sản xuất kinh doanh của ngành này mang lại 0,0391 đồng lợi nhuận sau thuế.

Từ năm 2014 đến năm 2018, tỷ suất sinh lời của các công ty cổ phần (CTCP) ngành bất động sản tại Việt Nam chỉ đạt 3,91%, thấp hơn nhiều so với mức 10,58% của các CTCP ở Indonesia, theo nghiên cứu của Fitri Santi (2003) Mặc dù cả hai đều là thị trường mới nổi trong khu vực ASEAN, nhưng hiệu quả hoạt động (ROA) của các CTCP tại Indonesia vẫn vượt trội hơn so với các công ty tại Việt Nam.

 Quy mô công ty (SIZE)

Quy mô trung bình của các công ty cổ phần niêm yết trong ngành bất động sản trên sàn HOSE từ năm 2014 đến 2018 là 22,06 Trong số đó, Tập đoàn Vingroup (VIC) nổi bật với quy mô lớn nhất đạt 26,4 và tổng doanh thu cao nhất lên tới 121,971,750,626 tỷ đồng trong năm.

VIC là một tập đoàn nổi bật với chính sách bán hàng linh hoạt và nhạy bén, cung cấp nhiều hình thức thanh toán như trả góp và chiết khấu cho khách hàng Công ty còn hỗ trợ vốn và có các chính sách ưu đãi hấp dẫn cho khách hàng mua căn hộ, bao gồm gói tri ân từ chủ đầu tư và nhiều chương trình khuyến mãi khác Nhờ vào những chiến lược này, VIC đã thu hút được đông đảo khách hàng và đạt doanh thu cao hàng năm.

 Cấu trúc tài sản của công ty (TANG)

Tỷ trọng tài sản cố định hữu hình của các công ty cổ phần trong ngành bất động sản (BĐS) niêm yết trên HOSE dao động từ 0,0016% đến 29,6%, với cấu trúc tài sản trung bình trong 5 năm đạt 0,0417676, tương đương 4,18% tổng tài sản Độ lệch chuẩn của cấu trúc tài sản chỉ khoảng 6,15%, cho thấy tính đồng nhất trong tỷ lệ tài sản cố định Nguyên nhân cho tỷ lệ tài sản cố định hữu hình thấp có thể là do nhiều công ty tập trung vào cung cấp dịch vụ, thay vì đầu tư vào tài sản cố định hữu hình như các công ty sản xuất.

 Thuế suất thuế thu nhập công ty (TAX)

Mức thuế suất trung bình cho các công ty cổ phần trong ngành bất động sản niêm yết trên sàn HOSE hiện là 20,4% Nguyên nhân của mức thuế suất này là do một số công ty đang triển khai các dự án đầu tư mới tại những khu vực có điều kiện kinh tế - xã hội đặc biệt khó khăn.

Các công ty thực hiện dự án đầu tư mới trong khu kinh tế và khu công nghệ cao, bao gồm cả khu công nghệ thông tin, sẽ được hưởng ưu đãi thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp theo quy định tại điều 19 thông tư 78/2014/TT-BTC Những lĩnh vực ưu tiên bao gồm nghiên cứu khoa học, phát triển công nghệ và ứng dụng công nghệ cao.

 Tốc độ tăng trưởng của công ty (GROWTH)

Tốc độ phát triển bình quân của các công ty cổ phần trong ngành bất động sản đạt khoảng 52,08% trong giai đoạn gần đây Sau 10 năm từ sự sụp đổ mạnh mẽ của thị trường bất động sản vào giữa năm 2008 và thời gian suy thoái kéo dài từ năm 2010 đến 2013, hoạt động kinh doanh trong lĩnh vực này đã trở nên sôi động hơn Điều này cho thấy sự hỗ trợ tích cực của Chính phủ Việt Nam đối với các doanh nghiệp trong suốt thời gian qua.

PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN

Bảng 4.2 Ma trận tương quan giữa các biến

CS ROA SIZE TANG TAX GROWTH

Dựa vào bảng phân tích tương quan, biến độc lập quy mô doanh nghiệp (SIZE) có tác động tích cực đến khả năng sinh lời (CS), điều này phù hợp với nghiên cứu của Serasquiero và Macas Nunes (2010) cũng như Santi (2003) Đồng thời, tỷ suất sinh lời (ROA) lại có mối tương quan ngược chiều với tỷ số nợ của các công ty cổ phần trong ngành bất động sản niêm yết trên HOSE, điều này cũng nhất quán với nghiên cứu của Santi (2003) Kết quả này phản ánh đúng với hầu hết các nghiên cứu trước đây trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu tại Việt Nam.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.3.1 Kết quả hồi quy bằng ba phương pháp ước lượng POOLED OLS, FEM và REM

Tác giả thực hiện hồi quy dữ liệu bảng bằng ba phương pháp: POOLED OLS, FEM và REM, sau đó so sánh kết quả thu được Việc lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp sẽ dựa vào kết quả của các kiểm định như F-Test và Hausman Test Dưới đây là bảng tóm tắt kết quả mô hình hồi quy theo ba phương pháp khác nhau.

Bảng 4.3 Kết quả hồi quy giữa ba mô hình

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm thống kê Stata 13 Ghi chú: *, **, *** chỉ hệ số có ý nghĩa thống kê ở các mức ý nghĩa lần lượt là 10%, 5% và 1%

Kết quả từ bảng 4.3 cho thấy các biến ROA và SIZE có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong cả ba mô hình hồi quy Bên cạnh đó, biến TANG cũng có ý nghĩa thống kê ở các mức 1%, 5% và 10% trong cả ba mô hình Những biến này được xác định là các yếu tố giải thích mạnh cho mô hình hồi quy.

4.3.2 Kiểm định để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp

Bảng 4.4 Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 180 Group variable: NAME1 Number of groups = 36 Corr (u_i, Xb) = -0.5074 F (5,139) = 14.28

Ta tiến hành lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM, với giả thuyết đặt ra là:

 H 0 : Mô hình Pooled Regression là phù hợp

 H1: Mô hình FEM là phù hợp

Với mức ý nghĩa 1%, ta có: Prob > F = 0.0000 < 1% nên bác bỏ giả thuyết

H0 Do đó mô hình FEM là mô hình phù hợp hơn mô hình Pooled OLS

Ta tiến hành lựa chọn giữa mô hình FEM và mô hình REM với giả thuyết:

 H 0 : Mô hình REM là mô hình phù hợp

 H 1 : Mô hình FEM là mô hình phù hợp

Bảng 4.5 Kết quả kiểm định Hausman

Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B) ^ (-1)] (b-B)

Prob>chi2 = 0.0040 (V_b-V_B is not positive definite)

Dựa vào kết quả trong bảng 4.5 ta có Prob = 0.00001 < 0.01 (1%) do đó bác bỏ giả thuyết H 0 , chấp nhận giả thuyết H 1 , mô hình FEM phù hợp để ƣớc lƣợng hơn

Nhƣ vậy ta có kết quả ƣớc lƣợng bằng mô hình FEM nhƣ sau:

Bảng 4.6 Kết quả ước lượng mô hình FEM

R-sq Overall: 0.2539 F (5,139) = 14.28 corr(u_i, Xb) = -0.5074 Prob > F = 0.0000

4.3.3 Kiểm định các khuyết tật trong mô hình nghiên cứu

4.3.3.1 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Do mô hình được chọn là FEM nên tác giả sẽ dùng phương pháp Wald test để kiểm định phương sai thay đổi Với giả thuyết là:

 H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi

 H1: Có hiện tượng phương sai thay đổi

Kết quả kiểm định Wald test:

Bảng 4.7 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model

Giả thuyết H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i

Kết quả kiểm định Wald test với mức ý nghĩa 1% cho thấy Prob = 0.0000, nhỏ hơn 0.01 Do đó, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, xác nhận rằng mô hình nghiên cứu có hiện tượng phương sai thay đổi.

4.3.3.2 Kiểm định đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình có mối liên hệ tuyến tính chặt chẽ, dẫn đến ước lượng kém chính xác và làm giảm độ tin cậy của mô hình Kiểm định đa cộng tuyến là rất quan trọng để đánh giá tính chính xác của mô hình và đề xuất các biện pháp khắc phục hiện tượng này.

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 13

Kết quả từ bảng 4.8 cho thấy tất cả các hệ số đều nhỏ hơn 5, điều này chỉ ra rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu, từ đó khẳng định rằng mô hình hoàn toàn đáng tin cậy.

4.3.3.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Wooldrige để kiểm tra hiện tượng tự tương quan cho dữ liệu dạng bảng Với các giả thuyết đặt ra là:

 H0: Không có hiện tượng tự tương quan

 H1: Có hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.9 Kiểm định tự tương quan

Wooldridge test for autocorrelation in panel data

Giả thuyết H0: no first order autocorrelation

Dựa vào kết quả kiểm định với Prob = 0,0000, nhỏ hơn 0,01, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, cho thấy có hiện tượng tự tương quan trong mô hình nghiên cứu.

4.3.4 Khắc phục các khuyết tật xuất hiện trong mô hình nghiên cứu

Mặc dù mô hình FEM được chọn, kết quả kiểm định cho thấy có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số và phương sai thay đổi, điều này làm giảm hiệu quả của các ước lượng từ phương pháp hồi quy FEM trên dữ liệu bảng Để khắc phục vấn đề này, tác giả áp dụng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi nhằm xử lý hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số.

Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) thông qua lệnh xtgls trong phần mềm Stata 13, với tùy chọn corr(independent) và panels(heteroskedastic) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi trong mô hình.

Kết quả ước lượng bằng phương pháp FGLS được cho trong bảng sau:

Bảng 4.10 Khắc phục bằng phương pháp FGLS

Cross-sectional time-series FGLS regression

GROWTH -0.0005863 0.0024583 -0.24 0.811 cons -0.5896616 0.1153553 -5.11 0.000*** Wald chi2(5) = 168.31 Prob > chi2 = 0.0000

Ghi chú: Với ***, **, * tương ứng là mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%

Dựa vào kết quả trong bảng 4.10, mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp phi tài chính được xác định như sau:

CS it =-0.5896616 -0.8420904*ROAit + 0.0540313*SIZEit + 0.522925 *TANGit -0.191201*TAX it +ε it

THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Từ kết quả hồi quy theo phương pháp FGLS (dữ liệu được thể hiện ở bảng 4.9, chúng ta thấy:

 Biến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA)

Biến ROA có tác động ngược chiều (-0.8420904) lên cấu trúc vốn (CS) và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Điều này cho thấy khi công ty đạt tỷ suất sinh lời cao, xu hướng giảm vay nợ sẽ xảy ra để tránh chia sẻ lợi nhuận với chủ nợ Kết quả này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng và nghiên cứu của Bevan và Danbolt (2002), đồng thời trùng khớp với giả thuyết H1 được đưa ra trước đó.

Tỷ suất sinh lời (ROA) có tác động ngƣợc chiều đến cấu trúc vốn của công ty

 Biến quy mô doanh nghiệp (SIZE)

Biến SIZE có tác động tích cực (0.0540313) đến biến CS và đạt ý nghĩa thống kê ở mức 1% Khi quy mô doanh nghiệp tăng 1%, tỷ lệ đòn bẩy cũng tăng 0.054% Kết quả này phù hợp với lý thuyết đánh đổi và các nghiên cứu trước đây cả trên thế giới và tại Việt Nam, cho thấy các công ty BĐS lớn hơn có lợi thế kinh tế và thông tin minh bạch hơn, từ đó dễ dàng tiếp cận vốn vay hơn so với các công ty nhỏ Điều này xác nhận giả thuyết 2 của tác giả rằng quy mô công ty có tác động tích cực đến cấu trúc vốn và đồng thuận với nghiên cứu của Raijan và Zingales (1995).

 Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (TANG)

Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình trên tổng tài sản có ảnh hưởng tích cực đến cấu trúc vốn với ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy các công ty có tỷ lệ tài sản cố định cao thường ưa chuộng nguồn tài trợ bên ngoài hơn là tự tài trợ Khi vay nợ, các công ty thường sử dụng tài sản hiện có như nhà cửa và đất đai làm tài sản thế chấp Việc có tài sản đảm bảo không chỉ giúp các công ty tối ưu hóa thuế khi vay nợ mà còn mang lại giá trị tài chính quan trọng trong trường hợp gặp rủi ro Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Huang và Song (2006) cùng Jean J Chen.

Nghiên cứu năm 2003 cho thấy mối quan hệ thuận chiều giữa tài sản hữu hình và cấu trúc vốn tại các công ty niêm yết ở Trung Quốc Kết quả này xác nhận giả thuyết rằng cấu trúc tài sản hữu hình ảnh hưởng tích cực đến cấu trúc vốn của công ty.

 Biến thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp (TAX)

Biến thuế có tác động ngược chiều lên biến phụ thuộc CS và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, cho thấy thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ của các công ty cổ phần trong ngành bất động sản Theo Modigliani và Miller (1958), thuế suất là yếu tố quan trọng trong việc xác định cấu trúc vốn của doanh nghiệp Các lý thuyết đã chứng minh rằng, khi đối mặt với mức thuế, doanh nghiệp sẽ điều chỉnh cấu trúc vốn của mình để tối ưu hóa lợi nhuận.

Nghiên cứu cho thấy rằng doanh nghiệp có xu hướng vay nợ nhiều hơn để tận dụng lợi thế của lá chắn thuế, với mối quan hệ nghịch chiều giữa thuế và cấu trúc vốn, thể hiện qua hệ số Coef = -0.191201 tại mức ý nghĩa 5% Cụ thể, khi thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp tăng 1%, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản giảm 0.191201% Điều này có thể được giải thích bởi thuế suất thuế TNDN hiệu lực bình quân là 20,4%, thấp hơn so với mức danh nghĩa 25% Kết quả nghiên cứu này cũng tương đồng với nghiên cứu của Trần Hùng Sơn (2012), nhưng không phù hợp với giả thuyết rằng thuế suất thuế thu nhập công ty tác động cùng chiều với cấu trúc vốn.

 Biến tốc độ tăng trưởng (GROWTH)

Tốc độ tăng trưởng có tác động ngược chiều (-0.0005863) lên cấu trúc vốn (CS) của doanh nghiệp, nhưng không có ý nghĩa thống kê Nguyên nhân là do doanh nghiệp dự báo có tốc độ tăng trưởng cao trong tương lai sẽ dễ dàng vay nợ, vì chủ nợ tin tưởng vào triển vọng phát triển Tuy nhiên, trong giai đoạn phát triển, doanh nghiệp cần nhiều vốn để mở rộng quy mô sản xuất, trong khi cổ đông không muốn chia sẻ lợi nhuận kỳ vọng, dẫn đến việc ưu tiên huy động vốn từ nguồn vốn chủ sở hữu Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước, đồng thời xác nhận giả thuyết rằng tốc độ tăng trưởng tác động ngược chiều với cấu trúc vốn của công ty.

Trong chương này, tác giả sử dụng thống kê mô tả để lập bảng biểu về các giá trị trung bình, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của bộ dữ liệu nghiên cứu Tác giả thực hiện hồi quy bằng ba phương pháp phổ biến: Pooled OLS, REM và FEM, từ đó đưa ra các kết quả khác nhau Tiếp theo, tác giả áp dụng các kiểm định như F-Test và Hausman Test để xác định phương pháp hồi quy tối ưu Sau khi lựa chọn mô hình ước lượng cố định FEM, tác giả kiểm tra các khuyết tật của mô hình, bao gồm phương sai thay đổi, đa cộng tuyến và tự tương quan Kết quả cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến, nhưng mô hình gặp phải phương sai thay đổi và tự tương quan Để khắc phục, tác giả áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) và kiểm định các giả thiết đã đặt ra trong chương 3, giải thích các kết quả hồi quy Nghiên cứu này sẽ gợi mở giải pháp cho các doanh nghiệp phi tài chính trong việc xác định cấu trúc vốn phù hợp.

Định dạng
Số trang	66
Dung lượng	1,15 MB