Đã Mô Tả Quy Trình Nghiên Cứu Của Đề Tài Với 7 Bước Thực Hiện, Được Mô

(ii) Phân tích tương quan

Ngoài kỹ thuật phân tích tương quan qua đồ thị hiển thị dữ liệu, Luận án thực hiện phân tích ma trân tương quan nhằm xác định mức độ tương quan mạnh hay yếu, cùng hay ngược chiều giữa các biến trong mô hình nghiên cứu. Ngoài ra, phân tích tương quan còn gợi ý nhận diện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng có xảy ra hay không để tìm phương pháp xử lý phù hợp. Theo Hair & cộng sự (2006), nếu hệ số tương quan của một cặp biến bất kỳ có giá trị tuyệt đối cao hơn 0,8 thì mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Ngoài ra, Luận án sử dụng kỹ thuật phân tích quan quan bằng biểu đồ hiển thị dữ liệu số của Luận án, đánh giá mối quan hệ giữa KHT và GTDN, trong đó Luận án thảo luận dựa vào dữ liệu trung bình từng năm của mẫu nghiên cứu.

(iv) Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy dữ liệu bảng để kiểm định khả năng giải thích của KHT đối với GTDN của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam, sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất thông thường dạng gộp (Pooled Ordinary Least Squares – Pooled OLS), mô hình các yếu tố tác động cố định (Fixed Effects Model

– FEM) và mô hình các yếu tố tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM). Theo đó, đề tài Luận án tiếp tục kiểm định để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp.

Cụ thể, đề tài sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM với giả thuyết H0 là chấp nhận REM, và H1 là chấp nhận FEM; sử dụng kiểm định F để lựa chọn giữa FEM và Pooled OLS với giả thuyết H0 là chấp nhận Pooled OLS, và H1 là chấp nhận FEM, và sử dụng kiểm định Breusch – Pagan trong nhóm Lagrange multiplier (LM) để lựa chọn giữa REM và Pooled OLS với giả thuyết H0 là chấp nhận Pooled OLS, và H1 là chấp nhận REM.

Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về khả năng giải thích của KHT cho GTDN của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam, đề tài sử dụng phương pháp kiểm định t hoặc kiểm định F với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% để

xác định mức độ tin cậy về kết quả giải thích của các biến độc lập và biến kiểm soát, và căn cứ hệ số β để giải thích xu hướng và mức độ ảnh hưởng của các biến này đến biến phụ thuộc.

Hiện tượng đa cộng tuyến sẽ được kiểm định và kết luận thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance-inflating factor), nếu VIF lớn hơn 10 thì mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, và ngược lại.

Hiện tượng phương sai sai số thay đổi sẽ được kiểm định và kết luận bằng kiểm định White với giả thuyết như sau: H0 là không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, và H1 là có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Hiện tượng tự tương quan không cần thực hiện kiểm định nếu kết quả hồi quy được lựa chọn theo FEM vì FEM chỉ quan tâm đến những khác biệt mang tính cá nhân đóng góp vào mô hình nên không có hiện tượng tự tương quan; ngược lại hiện tượng tự tương quan sẽ thực hiện kiểm định và kết luận bằng kiểm định Wooldridge với giả thuyết như sau: H0 là không có hiện tượng tự tương quan, và H1 là có hiện tượng tự tương quan.

Sau khi kiểm định các khuyết tật của mô hình, nếu có xảy ra thì kết quả hồi quy cuối cùng sẽ được xác định theo phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (Generalized Least Square - GLS); ngược lại kết quả hồi quy cuối cùng sẽ được xác định dựa trên kiểm định Redundant Fixed Effects, kiểm định Lagrange multiplier (LM) và kiểm định Hausman nói trên.

------------------------------------------------------------------

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương 3 đã mô tả quy trình nghiên cứu của đề tài với 7 bước thực hiện, được mô tả dạng sơ đồ và luận giải nội dung cụ thể từng bước.

Trên cơ sở giải thích mẫu nghiên cứu gồm 513 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán chính thức tại Việt Nam và dữ liệu số của nghiên cứu được tiếp cận từ báo cáo tài chính đã kiểm toán thông qua hệ thống FiinPro, kết hợp với câu hỏi nghiên cứu cũng như mục tiêu nghiên cứu, chương 3 đã xác định sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng, trong đó kết quả nghiên cứu được xác định theo phương pháp hiển thị dữ liệu số, thống kê mô tả với các tiêu chí phổ biến (giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn và số lượng quan sát), phân tích ma trận tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng theo Pooled OLS, FEM và REM, hoặc GLS nếu mô hình nghiên cứu có khuyết tật đa cộng tuyến nghiêm trọng, phương sai sai số thay đổi hay tự tương quan.

Chương 4:

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN

Đề tài thực hiện phân tích thống kê mô tả để khái quát đặc tính của dữ liệu. Các chỉ tiêu được lựa chọn phân tích đề cập trong Bảng 4.1 như số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất.

Bảng 4.1. Thống kê mô tả các biến

Biến

Trung bình	Lớn nhất	Nhỏ nhất	Độ lệch chuẩn	Số quan sát
FV	1.0421	7.8426	0.0813	0.6159	2565
TP	0.2004	10.401	0.0000	0.2631	2565
SOWN	0.2529	0.9672	0.0000	0.2594	2565
CAPINT	0.2414	0.9422	0.0000	0.2099	2565
LEV	0.4759	0.9706	0.0027	0.2298	2565
SIZE	5.8164	7.9542	4.1830	0.6723	2565

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 249 trang tài liệu này.

Nguồn: Tính toán bằng Eview 10.0

Biến FV, được đại diện bởi Tobin’s q, đạt mức giá trị trung bình là 1.0421, cho thấy giá trị doanh nghiệp nhìn chung tương đối thấp. Các doanh nghiệp có phân biệt rõ rệt về giá trị, dao động từ mức thấp nhất là 0.0813 đến mức cao nhất là 7.8426. Cụ thể Tobin’s q có giá trị 0.813 của Doanh nghiệp Khai thác và Chế biến khoáng sản Lào Cai năm 2015, còn Tobin’s q có giá trị 7.8426 của Công ty Cổ phần Cảng An Giang năm 2018.

Biến TP, được đại diện bởi ETR, có giá trị trung bình là 20.04%. Điều này cho thấy ETR ở mức thấp và chênh lệch ít so với mức thuế suất chuẩn ở mức 22% cho năm 2015 và 20% cho các năm còn lại, từ năm 2016 đến 2019. Lee & Swenson (2012) chỉ ra rằng khi Nhà nước có thay đổi chính sách thuế theo hướng có lợi cho doanh nghiệp làm cho thuế suất hiệu dụng ở mức cao hơn. Cùng quan điểm này

Atwood & cộng sự (2012) cho rằng các doanh nghiệp ít trốn thuế hơn khi mà nước sở tại có chính sách ưu đãi thuế. Ngoài ra, những quy định về tuân thủ thuế cũng góp phần làm tăng ETR.

Biến SOWN có giá trị trung bình là 25.28%, giá trị lớn nhất là 96.71% và giá trị nhỏ nhất là 0%. Con số này cho thấy sau gần 21 năm hình thành và phát triển của Thị trường chứng khoán Việt Nam, tỷ lệ sở hữu Nhà nước tại các doanh nghiệp niêm yết vẫn còn ở mức đáng kể. Nhìn chung, tỷ lệ sở hữu Nhà nước trong các doanh nghiệp niêm yết ảnh hưởng đáng kể đến các quyết định về tài chính và hoạt động của công ty thông qua quyền biểu quyết tại đại hội cổ đông thường niên. Trong trường hợp Nhà nước sở hữu ≥ 50% vốn cổ phần tại các doanh nghiệp niêm yết, Nhà nước có quyền kiểm soát, chi phối và thông qua nhiều quyết định quan trọng của công ty12.

Giá trị trung bình của các biến kiểm soát cho thấy biến LEV có giá trị trung bình là 0.4759 hay 47.59% tài sản của công ty được tài trợ bằng nợ, cho thấy các doanh nghiệp duy trì cơ cấu vốn trung bình nghiêng về vốn chủ sở hữu, tài sản ít được tài trợ bằng nợ hơn là vốn chủ sở hữu, điều này góp phần giúp các doanh nghiệp có thể đảm bảo hơn cho sự ổn định, an toàn nhưng vốn chủ sở hữu là nguồn tài trợ có chi phí cao và cổ tức trả cho cổ đông không giúp doanh nghiệp giảm thuế thu nhập doanh nghiệp như trường hợp tài trợ bằng nợ vay. Quy mô doanh nghiệp có sự đa dạng thể hiện qua biến SIZE dao động từ 4.1830 đến 7.9542, với quy mô bình quân là 5.8164. Biến CAPINT có giá trị trung bình là 24,14%, dao động từ mức thấp nhất là 0% đến cao nhất là 94,22%, cho thấy mức độ đầu tư vốn có sự khác biệt rõ nét giữa các doanh nghiệp.

4.2. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN

4.2.1. Ma trận hệ số tương quan

Bảng 4.2 trình bày về ma trận hệ số tương quan giữa các biến và mức ý nghĩa của các hệ số này, trong đó bao gồm tương quan giữa biến phụ thuộc FV với các

12 Khoản 2, Khoản 4 Điều 148 Luật Doanh nghiệp Việt Nam 2020

biến giải thích (TP, SOWN, CAPINT, LEV và SIZE) và tương quan giữa các biến giải thích với nhau.

Bảng 4.2. Ma trận tương quan

SOWN

CAPINT

LEV

-0.0329*

0.0958

1.0000

-----

SOWN

0.0998***

0.0000

0.0469**

0.0175

1.0000

-----

CAPINT

0.1225***

0.0000

-0.0154

0.4362

0.1224***

0.0000

1.0000

-----

LEV

-0.1061***

0.0000

0.0733***

0.0002

0.0897***

0.0000

-0.0595***

0.0026

1.0000

-----

SIZE

0.0789***

0.0001

0.0320

0.1050

-0.0097

0.6228

0.0968***

0.0000

0.3353***

0.0000

Chú thích: ***, ** và * thể hiện mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%.

Nguồn: Tính toán bằng Eviews 10.0

Thứ nhất, tương quan giữa biến phụ thuộc FV với các biến giải thích

Theo Bảng 4.2, Biến TP (đại diện bởi ETR) có tương quan âm với biến FV với mức ý nghĩa là 10%, cho thấy biến động GTDN ngược chiều với biến động ETR, theo đó KHT có thể làm giảm ETR thì GTDN sẽ gia tăng và ngược lại.

Ngoài ra, với mức ý nghĩa 1%, Bảng 4.2 còn xác định biến SOWN có tương quan cùng chiều với biến FV điều này cho thấy biến động tỷ lệ sở hữu Nhà nước cùng chiều với biến động GTDN, hệ số tương quan giữa biến SIZE, CAPINT, LEV với biến FV lần lượt là 0.0789, 0.1225 và -0.1061 cho thấy biến động GTDN cùng chiều với biến động quy mô doanh nghiệp, mức độ đầu tư vốn, nhưng lại ngược chiều với biến động đòn bẩy tài chính.

Thứ hai, tương quan giữa các biến giải thích với nhau

Theo Bảng 4.2, hệ số tương quan của từng cặp biến giải thích có thể âm hoặc dương, trường hợp âm nhiều nhất là -0.0595 và trường hợp dương cao nhất là 0.3353; nhưng kết quả này cho thấy mức độ thấp về các mối tương quan cùng hoặc trái chiều giữa các biến giải thích với nhau.

4.2.2. Phân tích tương quan bằng biểu đồ theo giá trị trung bình năm

Nhằm làm rõ hơn bối cảnh của nghiên cứu, Luận án tiến hành phân tích biểu đồ hiển thị dữ liệu giá trị trung bình của KHT và giá trị trung bình của GTGN của từng mẫu nghiên cứu theo thời gian từ 2015 đến 2019, trong đó có xem xét các yếu tố như chính sách thuế và thực trạng thị trường chứng khoán.

Trường hợp tất cả doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu

Trước hết, Hình 4.1 cho thấy giá trị trung bình của KHT (đo lường bằng thuế suất hiệu dụng - ETR) và GTDN có quan hệ ngược chiều theo năm, riêng năm 2018 giá trị trung bình của KHT và GTDN đều giảm so với năm 2017. Nhìn chung, KHT có xu hướng tăng và mức thay đổi khá lớn qua các năm, trong đó tăng mạnh từ mức 18,53% năm 2016 lên 21,85% năm 2017, sau đó giảm xuống mức 19,42% năm 2018 và bật tăng trở lại mức 21% năm 2019.

Hình 4.1: Trung bình theo năm KHT và GTDN của toàn mẫu

1.05

22%

1.045

21%

1.04

20%

1.035

19%

1.03

18%

2015 2016 2017

AFV

2018

ATP

2019

Chú thích: AFV là giá trị trung bình từng năm của GTDN ATP là giá trị trung bình từng năm của KHT

Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm Excel

Ngược lại, GTDN có xu hướng giảm theo thời gian nhưng mức giảm không đáng kể, trong đó giá trị trung bình đều lớn hơn 1 và đạt mức cao nhất trong năm 2016 và thấp nhất trong năm 2019. Hình 4.1 cho thấy tại các năm giá trị trung bình của KHT (đo lường bằng thuế suất hiệu dụng - ETR) thấp, GTDN đạt giá trị cao và ngược lại.

Trường hợp các doanh nghiệp có sở hữu kiểm soát bởi Nhà nước

Đối với mẫu các doanh nghiệp có sở hữu kiểm soát bởi Nhà nước - Nhóm 1, giá trị trung bình của KHT (đo lường bằng ETR) và GTDN ngược chiều theo năm (Hình 4.2). KHT thay đổi theo xu hướng không cố định, năm 2015 là 21,59%, đạt giá trị nhỏ nhất 18.9% (thấp hơn STR) năm 2016 và lớn nhất 27,08% (cao hơn STR) năm 2017, năm 2018 giảm xuống 20,27% và tăng trở lại lên 21,94% (cao hơn STR).

Giá trị trung bình của GTDN biến đổi theo xu hướng tăng từ 2015 đến 2018, chỉ giảm năm 2019, trong đó đạt giá trị cao nhất 1.0763 vào năm 2018 và đều có giá trị lớn hơn 1 trong các năm còn lại. Điều này cho thấy nhìn chung thị trường kỳ vọng vào sự tăng trưởng của doanh nghiệp. Điều đặc biệt là giá trị trung bình của KHT và GTDN năm 2017 cùng tăng so với năm trước.

Hình 4.2. Trung bình KHT và GTDN của Nhóm 1

1.08

1.07

28%

26%

24%

1.06

1.05

1.04

22%

20%

18%

2015 2016 2017

AFV

2018

ATP

2019

Chú thích: AFV là giá trị trung bình từng năm của GTDN ATP là giá trị trung bình từng năm của KHT

Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm Excel