Tỷ lệ sở hữu của Nhà nước là tổng tỷ lệ sở hữu của Nhà nước tại thời điểm cuối năm tài chính.
- Biến tài sản hữu hình (TANG)
Biến tài sản hữu hình được tính bằng tỷ lệ giữa tài sản hữu hình trên tổng tài sản của doanh nghiệp tại thời điểm cuối năm (Harries và Raviv, 1991).
- Biến mức độ cạnh tranh của ngành (HHI)
Các chỉ số cơ bản thường được sử dụng để đánh giá mức độ tập trung của thị trường là: Thị phần, mức độ tích tụ thị trường CR (Concentration Ratio) và chỉ số HHI (Herfindahl Hirschmann Index). Trong đó, HHI là chỉ tiêu hay được sử dụng để đánh giá mức độ tâp trung của thị trường, mức độ tập trung càng cao thì cạnh tranh ngành càng thấp và ngược lại. HHI được tính bằng tổng bình phương các thị phần của các doanh nghiệp trong một ngành. Chỉ số này càng cao thể hiện mức độ tập trung ngành lớn nên cạnh tranh sẽ thấp (Baker và Wurgler, 2004).
Theo Hauge và Jaminson (2009):
- Nếu HHI < 0.1: Thị trường không mang tính tập trung, nghĩa là cạnh tranh rất cao
- Nếu 0.1 <= HHI <= 0.18: Thị trường tập trung ở mức độ vừa phải
- Nếu HHI > 0.18: Thị trường tập trung ở mức độ cao, cạnh tranh sẽ thấp. Nếu HHI quá cao chứng tỏ ngành đó gần như độc quyền.
- Biến môi trường thông tin ngành (RISK_IND)
Để thể hiện môi trường thông tin ngành là rõ ràng, đầy đủ, dễ tiếp cận hay mờ đục, biến động lợi nhuận trong ngành thường được sử dụng để đánh giá sự không chắc chắn về môi trường thông tin của ngành. Biến này được tính bằng độ lệch chuẩn EBIT trung bình của ngành (Javakhadze và cộng sự, 2014).
Các biến độc lập trong mô hình được mô tả tóm tắt qua bảng dưới đây:
Bảng 4.11: Mô tả các biến độc lập và kỳ vọng dấu với mức độ ổn định hóa cổ tức theo lý thuyết
Mã biến | Cách xác định | Kỳ vọng dấu | |
Quy mô | SIZE | Logarit tự nhiên của tổng tài sản | (-) |
Tuổi | AGE | Số năm niêm yết trên HOSE hoặc HNX tính đến năm 2019 | (-) |
Cơ hội tăng trưởng | GROWTH | Tỷ số MA/BA (giá trị thị trường/ giá trị sổ sách) | (+)/(-) |
Dòng tiền tự do | FCF | Dòng tiền hoạt đông – Chi phí vốn | (+) |
Rủi ro kinh doanh | RISK | Độ lệch chuẩn của (EBIT/ Tổng tài sản) | (+) |
Sở hữu cổ đông lớn | LARGE | Tỷ lệ sở hữu của cổ đông lớn, nắm quyền kiểm soát | (-) |
LARGEST3 | Tỷ lệ sở hữu của 3 cổ đông lớn nhất | (-) | |
LARGEST1 | Tỷ lệ sở hữu của 1 cổ đông lớn nhất | (-) | |
Sở hữu tổ chức | INST | Tỷ lệ sở hữu của cổ đông lớn là tổ chức | (+)/(-) |
Sở hữu Nhà nước | SO | Tỷ lệ sở hữu của cổ đông là Nhà nước | (-) |
Cạnh tranh ngành | HHI | Tổng bình phương thị phần các DN trong ngành | (+) |
Tài sản hữu hình | TANG | Tài sản hữu hình/ Tổng tài sản | (-) |
Môi trường thông tin ngành | RISK_IND | Độ lệch chuẩn EBIT bình quân của ngành. | (+) |
Có thể bạn quan tâm!
-
Kết Quả Hồi Quy Soa Theo Mô Hình Mh1.1 Cho Mẫu Tại Hnx -
Dòng Tiền Và Cơ Hội Đầu Tư Của Dnny -
Xây Dựng Giả Thuyết Và Mô Hình Nghiên Cứu -
Kết Quả Hồi Quy Với Biến Cấu Trúc Sở Hữu Là Biến Large -
Kết Quả Về Mức Độ Ổn Định Hóa Cổ Tức Của Các Dnny Ở Việt Nam -
Ổn định hóa cổ tức của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam - 17
Xem toàn bộ 148 trang tài liệu này.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
4.3. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm
4.3.1. Mô tả các biến trong mô hình
Thống kê mô tả các biến độc lập của MH2.1 và MH2.2 được trình bày ở Bảng
4.12. Về cấu trúc sở hữu, tỷ lệ sở hữu của toàn bộ CĐL (nắm giữ từ 5% cổ phần trở lên) với mức bình quân là 51,41% (51,92%), trong đó tỷ lệ nắm giữ bình quân của 1 cổ đông lớn nhất là 38,25% (40,78%) và của 3 cổ đông lớn nhất là 49,59% (51%). Với tỷ lệ sở hữu tương đối gần nhau như vậy chứng tỏ đặc trưng CTSH ở Việt Nam khá tập trung, quyền sở hữu tập trung ở 3 cổ đông lớn nhất.
Tỷ lệ nắm giữ cổ phần của cổ đông tổ chức không bao gồm cổ đông là Nhà nước bình quân 14%, nắm giữ tối đa là 94,55% trong toàn bộ mẫu. Giá trị trung bình sở hữu Nhà nước là 29,39%, tỷ lệ cao nhất là 84,44%.
Số năm niêm yết bình quân của các DNNY trong giai đoạn 2008-2018 là 10 năm với giá trị lớn nhất 18 năm và giá trị nhỏ nhất 6 năm. Giá trị trung bình quy mô doanh nghiệp SIZE (logarit tự nhiên của tổng tài sản) là 6.136 với giá trị lớn nhất 8.638 và giá trị nhỏ nhất 3.801; Giá trị trung bình tỷ lệ tài sản hữu hình/tổng tài sản TANG là 47,95% với giá trị nhỏ nhất 15,64% và giá trị lớn nhất 86,36%. Cơ hội tăng trưởng của DN được tính thông qua tỷ lệ M/B, tính trung bình tỷ lệ này là 1.309 và nhận giá trị trong khoảng từ 0.16 đến 5.88. Dòng tiền tự do (FCF) được tính bằng logarit tự nhiên của dòng tiền hoạt động trừ đi chi tiêu vốn, biến này có giá trị trung bình là 3.612 với độ lệch chuẩn khá lớn, với giá trị nhỏ nhất -3.912 và giá trị lớn nhất
9.358. Biến rủi ro RISK được xác định thông qua độ lệch chuẩn EIBTDA/tổng tài sản của DN trong giai đoạn 2008-2018, giá trị trung bình tổng mẫu của biến này là 4,55% với giá trị nhỏ nhất là 1,56% và giá trị lớn nhất 17,78%.
Bảng 4.12: Thống kê mô tả biến độc lập trong mô hình hồi quy
Mean | Sd | P50 | Min | Max | Cv | |
LARGE | .5141 | .1946 | .5192 | 0 | .9517 | .3789 |
LARGEST1 | .3825 | .1820 | .4078 | 0 | .8295 | .4758 |
LARGEST3 | .4959 | .1923 | 0.51 | 0 | .9517 | .3880 |
INST | .1400 | .1936 | .0556 | 0 | .9455 | 1.41 |
SO | .2939 | .2386 | .3219 | 0 | .8444 | .8119 |
AGE | 10.06 | 2.23 | 10 | 6 | 18 | .2218 |
SIZE | 6.136 | 1.309 | 6.079 | 3.801 | 8.638 | .2134 |
GROWTH | 1.309 | 1.028 | .98 | .16 | 5.88 | .786 |
FCF | .1103 | .1016 | .0755 | .0063 | .3732 | .9210 |
RISK | .0455 | .0292 | .0398 | .0156 | .1778 | .5459 |
TANG | .4795 | .2113 | .4522 | .1564 | .8636 | .4407 |
HHI | .1014 | .1322 | .0442 | .0232 | .7954 | 1.304 |
RISK_IND | .0493 | .0080 | .0453 | .0361 | .0650 | .1632 |
Nguồn: Tác giả tự tính toán
Các biến đại diện cho đặc điểm kinh doanh của ngành gồm mức độ cạnh tranh ngành (HHI) và môi trường thông tin ngành hay rủi ro ngành RISK_IND. Biến HHI là tổng bình phương thị phần của các DN trong ngành có giá trị trung bình 0.1014 với độ lệch chuẩn 0.1322. Biến RISK_IND được đo lường bằng trung bình biến động lợi nhuận của ngành (mean(sd_EBIT ngành)), biến này nhận giá trị trung bình 4,93% với giá trị nhỏ nhất 3,61% và giá trị lớn nhất 6,5%.
97
Bảng 4.13: Bảng ma trận tương quan giữa các biến số của MH2.1
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 13 | |
1. RelVol | 1.000 | |||||||||||
2. AGE | -0.1068*** | 1.000 | ||||||||||
3. SIZE | -0.1389*** | 0.1761*** | 1.000 | |||||||||
4. GROWTH | 0.0542*** | -0.0126 | -0.0398** | 1.000 | ||||||||
5. RISK | -0.1031*** | -0.0495** | -0.0734*** | 0.0654*** | 1.000 | |||||||
6. FCF | -0.005 | -0.0319* | -0.1704*** | 0.1421*** | 0.1676*** | 1.000 | ||||||
7. LARGE | 0.0339** | 0.0366* | 0.0497*** | 0.0408** | 0.1009*** | -0.0409** | 1.000 | |||||
8. INST | -0.0301* | 0.0811** | 0.0962*** | 0.0771*** | 0.0056 | 0.0890*** | 0.3796*** | 1.000 | ||||
9. SO | 0.0483** | -0.0071 | -0.0308* | -0.0012 | 0.0993*** | 0.0173 | 0.4726*** | -0.3614*** | 1.000 | |||
10. TANG | 0.0380 | 0.1001*** | -0.3395*** | 0.1831** | 0.2314*** | 0.3566*** | 0.0553** | 0.1156*** | -0.0283* | 1.000 | ||
11. HHI | 0.0564*** | -0.0912*** | 0.0497*** | 0.0204 | -0.0316* | 0.1201*** | 0.0751*** | 0.0797*** | 0.0064 | 0.0959*** | 1.000 | |
12. RISK_IND | -0.0833*** | 0.0558*** | 0.1831*** | 0.0178 | 0.2705*** | 0.0212 | 0.0985*** | 0.0130 | 0.0314* | 0.0308* | -0.1169*** | 1.000 |
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả kiểm tra tương quan giữa các biến cho thấy sơ bộ về mối quan hệ ngược chiều giữa biến tuổi, quy mô, rủi ro và sở hữu tổ chức và biến mức độ ổn định hóa cổ tức có ý nghĩa. Cụ thể, hệ số tương quan giữa RelVol với AGE là (-0.1068), với SIZE là (-0.1389), với RISK là (-0.1031) và với RISK_IND là (-0.0833). Kết quả ban đầu cũng chỉ ra mối tương quan cùng chiều giữa biến độc lập và sở hữu cổ đông lớn, cơ hội tăng trưởng và mức độ cạnh tranh ngành; hệ số tương quan là (0.0339) với biến LARGE, (0.0542) với biến GROWTH và (0.0564) với biến HHI. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều rất nhỏ. Các biến còn lại là TANG và FCF không có mối quan hệ tương quan với biến phụ thuộc.
Như vậy cho thấy hầu hết các biến trong mô hình đều có tương quan với biến phụ thuộc, và các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính. Trong đó, biến RISK ngoại trừ không tương quan với biến INST, còn lại đều tương quan với các biến trong mô hình, trong đó hệ số tương quan của RISK với các biến TANG và RISK_IND khá cao (lần lượt là 0.2314 và 0.2705) với mức ý nghĩa thống kê 1%.
4.2.2. Mô hình nghiên cứu cuối cùng
Trước tiên, luận án tiến hành hồi quy OLS và sau đó thực hiện các kiểm định cần thiết để xác định các khiếm khuyết của mô hình. Bao gồm: Đa cộng tuyến, thiếu biến, phương sai sai số thay đổi và nội sinh.
(i) Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (multicolinerity)
Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả sử dụng lệnh VIF trong Stata.
Kết quả hệ số VIF tại Bảng 4.14 sau đây:
Bảng 4.14: Kiểm định đa cộng tuyến bằng hệ số VIF
Các biến | VIF | 1/VIF | |
1 | TANG | 1.38 | 0.7261 |
2 | SIZE | 1.26 | 0.7933 |
3 | RISK | 1.17 | 0.8529 |
4 | RISK_IND | 1.17 | 0.8554 |
5 | FCF | 1.17 | 0.8564 |
6 | AGE | 1.08 | 0.9218 |
7 | HHI | 1.08 | 0.9280 |
8 | GROWTH | 1.04 | 0.9576 |
9 | LARGE | 1.03 | 0.9728 |
Mean VIF | 1.15 | ||
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 4.14 cho thấy hệ số phóng đại VIF của tất cả các biến đều có giá trị < 10 và giá trị hệ số phóng đại phương sai trung bình VIF = 1.15. Hệ số VIF khi thay biến LARGE bằng biến INST, SO đều có giá trị thấp. Thỏa mãn mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến
(ii) Kiểm định thiếu biến (Ramsey E(U/X) = 0)
Sử dụng lệnh Ovtest sau khi hồi quy mô hình M2.1, kết quả cho giá trị prob > F
= <0.1. Do đó, mô hình chưa phù hợp, ước lượng là chệch.
Như đã trình bày ở chương 2, lý thuyết người đại diện cho rằng, chính sách cổ tức thay đổi trong vòng đời của DN khi chuyển từ giai đoạn tăng trưởng sang giai đoạn trưởng thành (bão hòa). Khi ở giai đoạn bão hòa, DN ít có cơ hội đầu tư tăng trưởng nên tốc độ chi tiêu vốn chậm và dòng tiền tự do tăng lên, lúc này DN đối mặt với xung đột đại diện tăng lên và phát sinh chi phí đại diện (Grullon và cộng sự, 2002). Xuất phát từ lập luận đó, luận án bổ sung thêm biến AGE bình phương (AGE2), cho giá trị Prob > F = 0.1465 do đó kết quả kiểm định ủng hộ giả thuyết H0, mô hình không có biến bị omitted.
(iii) Kiểm định phương sai sai số đồng nhất (heteroskedasticity)
Sử dụng lệnh imtest - white để kiểm định phương sai không đồng đều cho từng mô hình tương ứng với biến độc lập là RelVol và SOA. Kết quả kiểm định của cả hai mô hình cho giá trị: Prob > chi2 = 0.0000, p nhỏ nên bác bỏ giả thuyết H0, phương sai sai số có thay đổi làm cho kết quả OLS không còn là ước lượng hiệu quả.
Như vậy, mô hình nghiên cứu đã được kiểm định đa cộng tuyến, thiếu biến, phương sai thay đổi và kết quả cho thấy mô hình vi phạm giả thuyết phương sai sai số thay đổi, do đó, mô hình có thể có khả năng bị nội sinh.
Lưu ý: Luận án không kiểm định tự tương quan (autocorrelation) do bản chất hồi quy mô hình 2 là so sánh giữa các doanh nghiệp với nhau, biến phụ thuộc được hồi quy từ mô hình 1 nên không biến đổi theo thời gian (đặc điểm dữ liệu chéo)
(iv) Lựa chọn biến công cụ (Instrument Variables)
Căn cứ vào bảng ma trận tương quan giữa các biến (Bảng 4.13), hệ số tương quan của biến RISK và các biến TANG, RISK_IND đều cao và có ý nghĩa thông kê ở mức 1%. Các biến này có thể tác động qua lại lẫn nhau, trong đó, TANG, RISK_IND có thể ảnh hưởng đến mức rủi ro kinh doanh của doanh nghiệp.
Trên góc độ tài chính doanh nghiệp, Đòn bẩy hoạt động (operating leverage) là việc doanh nghiệp đầu tư vào chi phí cố định nhằm gia tăng lợi nhuận trước lãi vay và thuế (EBIT). Thông thường, để gia tăng EBIT, doanh nghiệp có thể đầu tư thêm vốn vào
các tài sản cố định để nâng cao năng suất sản xuất và giảm chi phí biến đổi. Với việc sử dụng đòn bẩy hoạt động ở mức cao sẽ khiến DN phải sản xuất và tiêu thụ sản lượng lớn hơn để hòa vốn, nhưng sau khi đã hòa vốn, thì chỉ cần một sự thay đổi nhỏ về sản lượng (doanh thu) sẽ dẫn đến sự thay đổi rất lớn của EBIT. Nếu doanh thu tiêu thụ tăng cao, EBIT sẽ tăng với tỷ lệ lớn hơn, đó là mong muốn của DN. Tuy nhiên, việc đầu tư nhiều vào tài sản cố định cũng có thể đem lại rủi ro kinh doanh khi doanh thu tiêu thụ giảm sút.
Trong mô hình nghiên cứu của luận án, biến RISK được đo lường bằng độ lệch chuẩn của EBIT. Vì vậy, biến TANG có thể ảnh hưởng đến mức độ của RISK trong mô hình. Hơn nữa, hoạt động trong ngành có rủi ro cao cũng có thể ảnh hưởng đến rủi ro của DN. Do đó, tác giả nghi ngại biến RISK sẽ được giải thích bởi biến TANG và RISK_IND trong mô hình hồi quy.
Để kiểm tra xem các biến này có thể được chọn làm biến công cụ cho biến rủi ro kinh doanh, luận án kiểm tra tương quan giữa các biến này với phần dư của mô hình. Kết quả kiểm tra là hệ số tương quan (pwcorr u tang risk_ind, sig) đều bằng không, chứng tỏ các biến này không có tương quan với phần dư.
Như vậy, hai mô hình trả lời cho câu hỏi nghiên cứu số 2 được điều chỉnh như sau:
(MH2.1‟)
(MH2.2‟)
Trong đó, biến cấu trúc sở hữu OWN bao gồm các biến: Sở hữu của cổ đông lớn (LAGRE), sở hữu tổ chức (INST) và sở hữu Nhà nước (SO).
4.2.3. Kết quả hồi quy
Sử dụng hồi quy OLS và 2SLS cho cùng bộ dữ liệu với hai thang đo về mức độ ổn định hóa cổ tức là SOA (theo đề xuất của Litner, 1956) và RelVol (theo đề xuất của Leary và Michaely, 2011) như đã trình bày ở các chương trước. Hai biến này được hồi quy từ mô hình 1.1 và mô hình 1.2 để trả lời câu hỏi nghiên cứu số 1. Các biến độc lập trong mô hình là các biến đại diện cho đặc điểm DN và đặc điểm ngành nghề kinh doanh được lập luận từ 2 lý thuyết nền tảng.
Riêng biến cấu trúc sở hữu (OWN) được tiếp cận theo sở hữu của cổ đông lớn (LAGRE), sở hữu của tổ chức (INST) và sở hữu của Nhà nước (SO). Tác giả tiến hành kiểm định mô hình bằng cách lần lượt đưa các biến này vào mô hình để xác định mối quan hệ với biến phụ thuộc.
4.2.3.1. Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là RelVol (MH2.1’)
Luận án đã thực hiện hồi quy với từng biến cấu trúc sở hữu nhưng do các bước thực hiện tương tự nhau nên tác giả chỉ trình bày chi tiết quá trình hồi quy với biến LARGE, sau đó sẽ tổng hợp kết quả hồi quy cả 3 biến theo phương pháp là OLS và 2SLS.
Bảng 4.15 trình bày kết quả hồi quy OLS mô hình 2.1 với biến phụ thuộc là RelVol, biến cấu trúc sở hữu được đại diện bởi sở hữu của cổ đông lớn LARGE. Sử dụng tùy chọn Robust nhằm tính toán lại các sai số chuẩn do mô hình bị vi phạm giả thuyết này.
Bảng 4.15: Kết quả hồi quy MH2.1 theo biến LARGE
Biến phụ thuộc: RelVol
Coef. | Robust Std. Err. | Z | P > |z| | [95% Conf. Interval] | ||
LARGE | .1092 | .0309 | 3.53 | 0.000 | .0486 | .1698 |
AGE | .0284 | .1545 | 1.84 | 0.066 | -.0019 | .0587 |
AGE2 | -.0018 | .0007 | -2.77 | 0.006 | -.0032 | -.0006 |
SIZE | -.0349 | .0041 | -8.52 | 0.000 | -.0429 | -.0269 |
GROWTH | .0196 | .0068 | 2.86 | 0.004 | .0062 | .0330 |
FCF | -.0431 | .0502 | -0.86 | 0.389 | -.1417 | .0552 |
RISK | -1.512 | .1965 | -7.69 | 0.000 | -1.898 | -1.127 |
HHI | .1230 | .0384 | 3.20 | 0.001 | .0477 | .1983 |
Cons | .9693 | .0858 | 11.30 | 0.000 | .8011 | 1.138 |
Number of obs | 3.563 | |||||
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 4.15 cho thấy ngoại trừ biến FCF và biến AGE, các biến độc lập trong mô hình đều có mối quan hệ với biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 1%. Trong đó, LARGE, GROWTH, HHI là các biến có quan hệ cùng chiều với RelVol; các biến còn lại là AGE2, SIZE, FCF và RISK có hệ số ước lượng ngược dấu với RelVol. Riêng biến AGE có quan hệ cùng dấu với biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 10% nhưng khoảng tin cậy đổi dấu.
Ước lượng OLS là không vững khi mô hình tồn tại hiện tượng nội sinh. Do vậy, luận án sử dụng phương pháp hồi quy hai giai đoạn (2SLS) nhằm khắc phục hiện tượng này. Trong đó, biến công cụ là biến đại diện cho biến nội sinh thỏa mãn đồng thời: có tương quan cao với biến nội sinh và không có tương quan với phần dư. Như phân tích trên đây, TANG và RISK_IND được chọn làm biến công cụ cho biến RISK