Ký Hiệu, Cách Đo Lường Và Kỳ Vọng Về Dấu Của Biến Độc Lập

Nghiên cứu của Masoud (2013), Võ Thị Thúy Anh và ctg (2014), Zafar và ctg (2019), Cam và Ozer (2021) cho kết quả đồng biến; trong khi nghiên cứu của Lê Đạt Chí (2013) cho kết quả ngược lại.

Lá chắn thuế: Một cách tiếp cận phổ biến là xem xét thuế suất hiệu dụng (hoặc thuế suất biên) được tính toán từ báo cáo tài chính để tính đến sự khác biệt về quy định/ cách đánh thuế giữa các quốc gia. Lý thuyết đánh đổi dự đoán mối quan hệ tích cực giữa cấu trúc vốn doanh nghiệp và thuế suất hiệu dụng; còn lý thuyết trật tự phân hạng cho kỳ vọng tiêu cực (phân tích tại mục 2.2.3.5). Song cách tiếp cận như vậy không thể đo lường chính xác sự khác biệt vì hai lý do chính sau: (1) Nó đo lường không chỉ sự khác biệt về thuế suất theo luật định ở các quốc gia khác nhau mà còn về sự khác biệt về thuế suất hiệu quả (thuế suất biên) do đặc điểm của doanh nghiệp cụ thể, (2) Nó chịu một bất lợi là thuế suất hiệu quả cũng đóng vai trò như một đại diện cho lợi nhuận vì các công ty có lợi nhuận thấp phải trả thuế thấp hơn các công ty có lợi nhuận cao hơn, hoặc thậm chí không phải trả thuế (Lemma và Negash, 2012). Bên cạnh đó, hướng tác động của biến thuế lên tỷ lệ đòn bẩy trong nghiên cứu của Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến (2014) cho kết quả hoàn toàn ngược với nghiên cứu của Lê Đạt Chí (2013), nguyên nhân theo sự lý giải của Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến (2014) là vì hai nghiên cứu đo lường biến thuế khác nhau, lần lượt là Số thuế phải nộp/EBIT và thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp; dẫn đến mức thuế suất mà các doanh nghiệp Việt Nam phải chịu bình quân chỉ khoảng 14,45%, thấp hơn nhiều so với thuế suất danh nghĩa 28% và 25%). Song kết quả nghiên cứu biến thuế của Zafar và ctg (2019) cũng tác động dương đến tỷ lệ đòn bẩy (giống nghiên cứu của Lê Đạt Chí, 2013) và có dấu ngược chiều với Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến (2014), mặc dù cách đo lường biến thuế và tỷ lệ đòn bẩy của hai nghiên cứu là tương đồng. Đồng thời, số lượng quan sát của biến TAX bị thiếu quá nhiều so với các biến khác, và khi chạy mô hình hồi quy thì việc có thêm biến TAX lại không tăng được số biến giải thích trong mô hình; bên cạnh đó, thuế suất hiệu dụng có thể khác đáng kể so với thuế suất theo luật định, tác động của các hệ thống thuế khác nhau đối với cấu thành của nợ cũng không rõ ràng (Demirguc-

Kunt và Maksimovic, 1999). Do đó, biến thuế không bao gồm trong mô hình nghiên cứu.

Ngành: Ngành là một trong những yếu tố quan trọng trong việc quyết định cấu trúc vốn; vì những nhà quản lý thường dựa vào tỷ lệ đòn bẩy bình quân ngành để quyết định cơ cấu vốn công ty, và tác động của ngành phản ánh một số yếu tố khác khó quan sát và đã bị bỏ qua trong mô hình. Bên cạnh đó, các quy định cũng là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn; những công ty bị quy định chặt chẽ thường có dòng tiền mặt ổn định hơn và giảm chi phí kiệt quệ tài chính dự kiến. Tuy điều này cho thấy những doanh nghiệp hoạt động trong các ngành bị quy định chặt chẽ sẽ có tỷ lệ đòn bẩy cao hơn; song lý thuyết đánh đổi lại không dự đoán được mối quan hệ chính xác, vì trên thực tế, đối với những ngành công nghiệp bị luật điều tiết thì quyết định của các nhà quản lý phần nào bị giới hạn, điều này giúp giảm các vấn đề đại diện và giảm sự cần thiết trong việc sử dụng nợ như một công cụ kiểm soát. Frank và Goyal (2009) cho rằng lý thuyết trật tự phân hạng cũng khó có thể đưa ra được tác động của ngành đến đòn bẩy tài chính doanh nghiệp. Tuy nhiên, có nhiều nghiên cứu đã sử dụng biến ngành để đảm bảo tính chính xác của mô hình và kết quả đều cho thấy biến ngành thực sự có tác động đến cấu trúc vốn như nghiên cứu của Kayo và Kimura (2011), Lemma và Negash (2012), Lê Đạt Chí (2013), Palacin- Sanchez và Pietro (2015).

3.1.3.2. Nhóm biến vĩ mô nền kinh tế

Tốc độ tăng trưởng GDP: Tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng đến các quyết định tài chính vì tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế là một chỉ báo về nhu cầu tài chính của các doanh nghiệp; nếu các cơ hội đầu tư và nền kinh tế có mối tương quan với nhau, thì nền kinh tế càng phát triển, các công ty càng cần nhiều nguồn lực hơn (Palacin- Sanchez và Pietro, 2015). Đồng thời, trong nền kinh tế tăng trưởng, chi phí phá sản dự kiến giảm xuống, trong khi lợi nhuận doanh nghiệp và tiền mặt tăng lên. Bên cạnh đó, nhiều khả năng giá trị tài sản thế chấp của các doanh nghiệp cũng tăng lên trong giai đoạn này. Do đó, theo lý thuyết đánh đổi, đòn bẩy dự kiến sẽ tăng theo chu kỳ. Mặt khác, theo lý thuyết trật tự phân hạng, đòn bẩy doanh nghiệp có khả năng giảm

do nguồn vốn nội bộ của doanh nghiệp tăng lên và vấn đề đại diện giữa người quản lý và chủ sở hữu trở nên ít gay gắt hơn trong thời kỳ mở rộng (Yarba và Guner, 2019). Và nghiên cứu thực nghiệm cũng cho thấy kết quả là vô cùng đa dạng, điển hình kết quả nghiên cứu của Demirguc-Kunt và Maksimovic (1996), Bokpin (2009), Zafar và ctg (2019), Võ Thị Thúy Anh và ctg (2014) cho tác động ngược chiều; còn Demirguc- Kunt và Maksimovic (1999), Lucey và Zhang (2011), Lemma và Negash (2012), Haron (2014) thì hướng tác động thay đổi tùy thuộc vào cách đo lường cấu trúc vốn. Lạm phát: Những người tham gia thị trường vốn có thể hoặc không thể lường trước mức độ lạm phát sẽ xảy ra. Nếu họ không thể, người cho vay phải chịu một mất mát thực sự không được bù đắp; khoản lỗ này có thể được coi là một khoản lãi cho các cổ đông và do đó là một phần lợi nhuận của các công ty. Hơn nữa, ngay cả khi phần lợi nhuận này không biểu hiện như một dòng tiền vào ngay lập tức, nó vẫn cho phép các công ty tăng nợ theo danh nghĩa mà không làm tăng thêm gánh nặng thực sự của nó. Tuy nhiên, nếu lạm phát được dự đoán, những người cho vay sẽ bảo vệ chính mình bằng cách yêu cầu một mức phí bù đắp lạm phát trong lãi suất danh nghĩa. Mức phí này không đại diện cho lãi suất thực tăng lên, mà là một khoản hoàn trả của số tiền gốc thực sự bù cho người cho vay về việc giảm giá trị thực của khoản nợ còn tồn đọng. Lạm phát có thể có tác động lớn hơn đến sự phân chia giữa nợ dài hạn và nợ ngắn hạn so với biến động của tổng nợ vì khi tỷ lệ lạm phát càng không chắc chắn, các nhà đầu tư sẽ càng đòi hỏi một khoản phí cho sự không chắc chắn cũng như một khoản phí bù đắp lạm phát trong lãi suất dài hạn; điều này có thể khiến các doanh nghiệp giảm việc phát hành nợ dài hạn (Taggart, 1986). Bên cạnh đó, tỷ lệ lạm phát thường được xem là một chỉ tiêu để đánh giá khả năng quản lý nền kinh tế của chính phủ, đồng thời, lạm phát cũng cung cấp thông tin về sự ổn định của một loại tiền tệ nhất định trong hợp đồng dài hạn (Demirguc-Kunt và Maksimovic, 1999). Theo lý thuyết đánh đổi, lạm phát sẽ tác động cùng chiều với tỷ lệ đòn bẩy vì lạm phát giúp giảm giá trị thực khoản nợ nhưng lại tăng lá chắn thuế từ nợ vay (Lemma và Negash, 2012). Tuy nhiên, theo Yarba và Guner (2019), lạm phát kỳ vọng được coi là một yếu tố kém tin cậy hơn và không có sự đồng thuận về tác động của nó đối với đòn bẩy

doanh nghiệp; đặc biệt là khi đòn bẩy được đo lường dựa trên sổ sách vì lạm phát kỳ vọng phản ánh tương lai trong khi đòn bẩy sổ sách thể hiện quá khứ. Song đây là biến được rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm sử dụng và kết quả thì không có sự đồng nhất. Điển hình, nghiên cứu của Demirguc-Kunt và Maksimovic (1996, 1999), Deesomsak và ctg (2009), Lê Đạt Chí (2013), Võ Thị Thúy Anh và ctg (2014) cho tác động nghịch chiều; còn nghiên cứu của Bokpin (2009), Lucey và Zhang (2011), Lemma và Negash (2012), Zafar và ctg (2019) cho tác động cùng chiều.

Đồng thời, kết quả nghiên cứu của Masoud (2013) cho thấy tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát đóng vai trò không quan trọng trong việc giải thích sự thay đổi của tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu.

3.2. Mô hình nghiên cứu và đo lường biến

Theo Haron (2014), mặc dù đã có hàng trăm nghiên cứu về cấu trúc vốn nhưng không nghiên cứu nào xác định rõ ràng định nghĩa của đòn bẩy trong thuật ngữ kế toán. Cách đo lường đòn bẩy thích hợp ở một quốc gia có thể không phù hợp ở một quốc gia khác (do sự khác biệt về thể chế và chế độ kế toán giữa các quốc gia), cũng như phụ thuộc vào lý thuyết cấu trúc vốn đang được xem xét. Bên cạnh đó, nghiên cứu của Lemma và Negash (2012) cho thấy hầu hết các nghiên cứu không sử dụng các đo lường cấu trúc vốn dựa trên giá thị trường. Đồng thời, Myers (1977) tuyên bố rằng nợ liên quan nhiều hơn đến tài sản hiện có hơn là cơ hội tăng trưởng của công ty, do đó đòn bẩy dựa trên giá trị sổ sách của các công ty nên được sử dụng hơn là giá trị thị trường. Chava và Roberts (2008) cũng cho rằng đòn bẩy dựa trên giá trị sổ sách là trọng tâm của các quyết định tài chính, cụ thể là các quyết định tín dụng.

Chính vì vậy, luận án sẽ đo lường cấu trúc vốn theo giá trị sổ sách bằng tỷ lệ nợ trên tổng tài sản; trong đó, nợ sẽ được tách ra gồm tổng nợ, nợ ngắn hạn và nợ dài hạn. Nguyên nhân tác giả lựa chọn tổng nợ/tổng tài sản vì đây là thước đo được rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm sử dụng [như Bokpin (2009, 2010), Lucey và Zhang (2011), Lemma và Negash (2012), Le và Ooi (2012), Masoud (2013), Haron (2014), Cam và Ozer (2021)] nên việc sử dụng cùng thang đo sẽ giúp việc so sánh kết quả

các nghiên cứu đáng tin cậy hơn; còn tổng nợ được tách ra thành nợ ngắn hạn và nợ dài hạn để cung cấp cái nhìn tổng quát hơn cho vấn đề cần nghiên cứu.

Đồng thời, dựa trên các lập luận liên quan đến việc điều chỉnh chậm đòn bẩy doanh nghiệp về mức tối ưu do chi phí điều chỉnh, đòn bẩy của giai đoạn trước cần phải được kiểm soát (Flannery và Hankins, 2013; Yarba và Guner, 2019). Chính vì vậy, mô hình dữ liệu bảng động được sử dụng trong nghiên cứu này để kiểm soát đòn bẩy của giai đoạn trước bên cạnh sự không đồng nhất của doanh nghiệp và sự khác biệt bất biến về thời gian (không được quan sát) giữa các doanh nghiệp. Nếu hệ số của biến trễ biến phụ thuộc thấp hơn 1, chúng ta có thể kết luận rằng cấu trúc vốn sẽ ổn định và hội tụ theo thời gian; điều này cho thấy các nhà quản lý sẽ có xu hướng không thay đổi cấu trúc vốn qua thời gian. Tuy nhiên, nếu hệ số này lớn hơn 1 thì cấu trúc vốn không ổn định mà phân kỳ, hàm ý rằng các doanh nghiệp sẽ lựa chọn cấu trúc vốn khác nhau tùy theo giai đoạn phát triển của nền kinh tế và không nhằm mục đích duy trì cố định tỷ lệ nợ theo thời gian (Agarwal và Mohtadi, 2004).

Dựa vào cơ sở lý thuyết, các mô hình của những nghiên cứu trước và giả thuyết nghiên cứu đã đề ra trong mục 3.1, mô hình nghiên cứu của đề tài như sau:

8 5 3

𝐷𝑖𝑗𝑡 = 0 + 1𝐷𝑖𝑗𝑡−1 + ∑ 𝛼2𝑛𝐹𝑀𝑛𝑗𝑡 + ∑ 𝛼3𝑚𝐵𝐶𝑚𝑖𝑗𝑡 + ∑ 𝛼4𝑘𝑀𝐴𝑘𝑗𝑡 + 𝑖𝑗𝑡

𝑛=1

𝑚=1

𝑘=1

 Dijt (Debt) là tỷ lệ nợ trên tổng tài sản tính theo giá trị sổ sách (gồm 3 trường hợp, cụ thể nợ được chia thành: tổng nợ - LEVijt, nợ ngắn hạn - SLEVijt và nợ dài hạn - LLEVijt) của doanh nghiệp i tại quốc gia j vào thời điểm t; Dijt-1 là biến trễ bậc 1 của biến Dijt;

 FMnjt (Financial market) là n biến đại diện cho sự phát triển TTTC của quốc gia j tại thời điểm t, gồm: Khả năng tiếp cận TTTC (FMA - Financial Markets Access Index), độ sâu TTTC (FMD - Financial Markets Depth Index), tính hiệu quả thị trường (FME - Financial Markets Efficiency Index) và sự phát triển TTTC (FMI - Financial Markets Index). Trong đó, 3 biến FMA, FMD và FME sẽ được đưa đồng thời vào mô hình, còn biến FMI được đưa vào mô hình riêng. Đồng thời, sự phát triển TTTC sẽ được tách thành sự phát triển thị trường cổ phiếu (gồm 2 biến Vốn hóa

TTCK/GDP - MACAP và Giá trị cổ phiếu giao dịch/GDP - LIQ) và sự phát triển thị trường trái phiếu [gồm 2 biến Giá trị trái phiếu chính phủ phát hành/GDP – GOVBOND và Giá trị trái phiếu các doanh nghiệp (tài chính và phi tài chính)/GDP

- CORPBOND], sự phát triển của từng thị trường sẽ được xem xét trong mô hình riêng;

 BCmijt là m biến đại diện cho đặc điểm doanh nghiệp i tại quốc gia j vào thời điểm t, gồm: Quy mô doanh nghiệp (bằng logarit tổng tài sản - SIZE), khả năng sinh lời (lợi nhuận ròng/tổng tài sản - ROA), tính chất tài sản (tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản - TANG), cơ hội tăng trưởng (chỉ số TobinQ - PTB) và ngành (biến dummy - IND). Cụ thể, IND có 8 ngành gồm: Vật liệu cơ bản (Basic Materials - IND1), tiêu dùng theo chu kỳ (Consumer Cyclicals - IND2), tiêu dùng không theo chu kỳ (Consumer Non-Cyclicals - IND3), năng lượng (Energy - IND4), chăm sóc sức khỏe (Healthcare - IND5), ngành công nghiệp (Industrials - IND6), công nghệ (Technology

- IND7), và tiện ích (Utilities -IND8);

 MAkjt (Macroeconomics) là k biến đại diện cho vĩ mô nền kinh tế của quốc gia j tại thời điểm t, gồm: tỷ lệ lạm phát (INF), tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người (GDPGR), và chất lượng thể chế (GOV);

𝑖𝑗𝑡 là sai số.

Cách đo lường biến, dấu kỳ vọng và nguồn dữ liệu được tổng hợp tại bảng 3.1.

Bảng 3.1: Ký hiệu, cách đo lường và kỳ vọng về dấu của biến độc lập

Ký hiệu

Cách đo lường

Kỳ

vọng

Nguồn dữ

liệu

FMA

Tổng hợp từ 5 biến chuẩn hóa: Vốn hóa TTCK trên GDP, giá trị cổ phiếu giao dịch trên GDP, trái phiếu chính phủ phát hành trên thị trường quốc tế trên GDP, tổng giá trị trái phiếu các doanh nghiệp tài chính trên GDP, tổng giá trị trái phiếu các

doanh nghiệp phi tài chính trên GDP.

IMF

FMD

Tổng hợp từ 2 biến chuẩn hóa: Vốn hóa thị trường

cổ phiếu (không bao gồm 10 công ty lớn nhất) trên

Indonesia	Malaysia	Philippines	Thái Lan	Việt Nam	Tổng
2010	299	324	129	330	250	1.332
2011	317	325	132	338	260	1.372
2012	333	341	140	350	265	1.429
2013	340	346	141	368	281	1.476
2014	354	350	149	386	293	1.532
2015	376	359	152	395	332	1.614
2016	415	377	152	409	355	1.708
2017	476	388	153	426	372	1.815
2018	520	400	155	438	375	1.888
2019	551	407	163	439	378	1.938
2020	554	416	163	441	378	1.952
Tổng	4.535	4.033	1.629	4.320	3.539	18.056