Tác Động Của Sự Phát Triển Thị Trường Tài Chính Đến Cấu Trúc Vốn

Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

LEV	LLEV	SLEV	FMA	FMD	FME	FMI	MACAP	LIQ
LEV	1,0000
LLEV	0,6976*	1,0000
SLEV	0,7185*	0,0032	1,0000
FMA	-0,1202*	-0,1162*	-0,0550*	1,0000
FMD	-0,1278*	-0,0592*	-0,1206*	0,7005*	1,0000
FME	0,0271*	-0,0308*	0,0674*	0,0926*	0,3007*	1,0000
FMI	-0,0825*	-0,0717*	-0,0455*	0,6393*	0,8705*	0,7156*	1,000
MACAP	-0,1267*	-0,0580*	-0,1206*	0,7436*	0,9536*	0,1213*	0,7572*	1,000
LIQ	-0,0286*	-0,0204*	-0,0202*	0,3808*	0,7425*	0,8136*	0,9296*	0,6469*	1,000
GOVBOND	-0,0983*	-0,0541*	-0,0849*	0,6714*	0,9534*	0,4836*	0,9334*	0,8879*	0,8538*
CORPBOND	-0,1263*	-0,0655*	-0,1128*	0,8839*	0,8951*	0,0641*	0,7181*	0,9013*	0,5405*
SIZE	0,2822*	0,3904*	0,0148*	-0,0332*	0,1490*	-0,0225*	0,0699*	0,1461*	0,1173*
ROA	-0,2496*	-0,1450*	-0,2078*	-0,0194*	-0,0353*	0,0802*	0,0177*	-0,0346*	0,0171*
TANG	0,2373*	0,3551*	-0,0135	-0,0424*	0,0412*	0,0195*	0,0269*	0,0325*	0,0630*
PTB	0,0601*	0,0815*	0,0047	-0,1486*	-0,0050	0,0029	-0,0281*	-0,0275*	0,0214*
INF	0,0432*	-0,0015	0,0618*	-0,2873*	-0,5675*	-0,1674*	-0,4726*	-0,5476*	-0,5283*
GDPGR	-0,0167*	-0,0557*	0,0307*	-0,1202*	-0,3410*	-0,2896*	-0,3733*	-0,1896*	-0,3538*
GOV	-0,1088*	-0,0201*	-0,1326*	0,7075*	0,7924*	-0,1844*	0,4964*	0,8103*	0,3155*

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 262 trang tài liệu này.

GOV- BOND	CORP- BOND	SIZE	ROA	TANG	PTB	INF	GDPGR	GOV
GOVBOND	1,0000
CORPBOND	0,8165*	1,0000
SIZE	0,1263*	0,0956*	1,0000
ROA	-0,0178*	-0,0462*	0,0701*	1,0000
TANG	0,0438*	0,0145	0,1391*	-0,1120*	1,0000
PTB	-0,0069	-0,0588*	-0,1130*	0,1192*	0,0425*	1,0000
INF	-0,5897*	-0,4522*	-0,1444*	0,0595*	-0,0577*	-0,0723*	1,000
GDPGR	-0,3189*	-0,2477*	-0,1070*	0,1103*	-0,0690*	-0,0412*	0,3506*	1,000
GOV	0,6690*	0,8740*	0,1601*	-0,0927*	0,0631*	0,0081	-0,4995*	-0,2541*	1,000

Ghi chú: * tương ứng với mức ý nghĩa 5%

Nguồn: Kết quả từ Stata

Về mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập trong mô hình: Số liệu tại bảng 4.2 cho thấy hầu hết các biến độc lập đều có mối quan hệ tuyến tính với các biến phụ thuộc (LEV, LLEV và SLEV); riêng đối với biến nợ dài hạn (LLEV) thì không đạt ý nghĩa thống kê với tỷ lệ lạm phát (INF), còn nợ ngắn hạn (SLEV) thì không đạt ý nghĩa thống kê đối với tính chất tài sản (TANG) và cơ hội tăng trưởng (PTB). Trong khi hầu hết các biến đại diện sự phát triển thị trường (gồm FMA, FMD, FMI, MACAP, LIQ, GOVBOND và CORPBOND) đều tác động nghịch chiều đến cả ba biến tỷ lệ nợ; thì biến FME chỉ tác động nghịch chiều đến tỷ lệ nợ dài hạn, song lại tác động cùng chiều đến tổng nợ và nợ ngắn hạn. Đồng thời, mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập không mạnh (r < 0,4). Đối với các biến đại diện đặc điểm doanh nghiệp và vĩ mô nền kinh tế, khả năng sinh lời (ROA) và chất lượng thể chế (GOV) luôn tác động âm đến cấu trúc vốn doanh nghiệp (LEV, LLEV và SLEV); ngược lại quy mô doanh nghiệp (SIZE) luôn tác động dương. Trong khi đó, tính chất tài sản (TANG) và cơ hội tăng trưởng (PTB) cùng tác động dương đến LEV và LLEV. Tỷ lệ lạm phát (INF) tác động dương đến tổng nợ và nợ ngắn hạn; còn tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người (GDPGR) tác động âm đến tổng nợ và nợ dài hạn, song lại tác động dương đối với nợ ngắn hạn.

Về mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mô hình: Các biến đại diện cho sự phát triển TTTC có tương quan với nhau mạnh hoặc rất mạnh, điển hình biến FMD và FMA (r = 0,7005); cả 3 biến FMA, FMD và FME đều tương quan cao với FMI (r đạt từ 0,6 trở lên); MACAP tương quan cao với cả 3 biến LIQ (r = 0,6469), GOVBOND (r = 0,8879), CORPBOND (r = 0,9013); GOVBOND và LIQ có r =

0,8538; GOVBOND và CORPBOND cũng tương quan rất mạnh (r = 0,8165). Trên cơ sở mối tương quan mạnh giữa các biến trên kèm theo khung lý thuyết, tác giả sẽ không dùng biến FMI trong mô hình có biến FMA, FMD và FME (vì biến FMI là giá trị tổng hợp của 3 biến trên, nên sẽ được dùng như một chỉ số đại diện cho cả 3 biến); các biến đại diện cho từng thị trường (gồm MACAP, LIQ, GOVBOND và CORPBOND) cũng sẽ được xem xét trong từng mô hình riêng biệt do hệ số tương quan với nhau quá cao, khi đưa cả bốn biến vào cùng một mô hình sẽ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến. Vấn đề đa cộng tuyến có thể khiến cho kết quả nghiên cứu

không còn đáng tin cậy vì những nguyên nhân sau: (1) Đa cộng tuyến làm tăng phương sai của các hệ số được ước lượng, và làm cho các ước lượng này dễ thay đổi dù chỉ có thay đổi nhỏ trong mô hình; (2) Đa cộng tuyến làm giảm mức chính xác trong các hệ số được ước lượng, qua đó, làm giảm ý nghĩa của p-value trong các kiểm định hệ số; và (3) Đặc biệt, đa cộng tuyến còn có thể khiến các hệ số thay đổi dấu (rất nghiêm trọng) (Frost, 2013). Đồng thời, biến chất lượng thể chế quốc gia (GOV) cũng có tương quan cao và khá cao (r từ 0,7 trở lên) với hầu hết các biến đại diện sự phát triển thị trường như FMA, FMD, MACAP, GOVBOND và CORPBOND; điều này ngụ ý việc đưa biến GOV cùng các biến trên vào một mô hình sẽ khiến kết quả sai lệch. Song GOV có thể là một trong những yếu tố vô cùng quan trọng quyết định đến sự phát triển TTTC cũng như cấu trúc vốn doanh nghiệp, chính vì vậy, ngoài xem xét mẫu tổng thể, luận án sẽ tách mẫu thành hai nhóm nhỏ, gồm: Nhóm nước có chất lượng thể chế quốc gia cao và nhóm nước có chất lượng thể chế quốc gia thấp dựa vào giá trị trung vị của GOV. Các cặp biến độc lập còn lại được sử dụng trong mô hình đều có hệ số tương quan không quá mạnh (r < 0,6).

Bảng 4.3: Hệ số VIF của các biến trong mô hình

Tên biến

Hệ số VIF các biến trong mô hình tổng nợ (LEV)
1	2	3	4	5	6	7	8
FMI	1,46
FMA		1,17
FMD			1,62
FME				1,14
MACAP					1,46
LIQ						1,48
GOVBOND							1,59
CORPBOND								1,30
SIZE	1,14	1,15	1,14	1,15	1,13	1,13	1,13	1,13
ROA	1,07	1,07	1,07	1,08	1,08	1,08	1,08	1,08
TANG	1,10	1,10	1,10	1,10	1,10	1,10	1,10	1,10

PTB

1,09	1,12	1,08	1,08	1,07	1,07	1,07	1,08
INF	1,34	1,19	1,51	1,10	1,60	1,48	1,64	1,40
GDPGR	1,22	1,10	1,17	1,18	1,16	1,22	1,19	1,17
IND1	4,41	4,40	4,40	4,41	4,38	4,38	4,38	4,38
IND2	4,58	4,57	4,57	4,58	4,56	4,56	4,56	4,56
IND3	3,76	3,75	3,75	3,77	3,75	3,75	3,75	3,75
IND4	2,56	2.55	2,55	2,56	2,54	2,55	2,54	2,54
IND5	1,89	1,89	1,89	1,89	1,89	1,89	1,89	1,89
IND6	5,26	5,28	5,26	5,27	5,26	5,25	5,25	5,27
IND7	2,64	2,65	2,64	2,65	2,65	2,64	2,64	2,65
VIF trung bình	2,39	2,36	2,41	2,36	2,40	2,40	2,42	2,38

Nguồn: Kết quả từ Stata

Hệ số VIF tại bảng 4.3 cho thấy việc đưa các biến vào mô hình là phù hợp (vì hệ số VIF nhỏ hơn 10), biến tỷ lệ nợ dài hạn và tỷ lệ nợ ngắn hạn cũng cho kết quả VIF tương tự như tổng nợ. Vậy các biến đại diện cho sự phát triển TTTC sẽ lần lượt được đưa vào mô hình, cách đánh số các mô hình cụ thể như sau: Mô hình 1 đến 8 (với các biến đại diện sự phát triển thị trường lần lượt được đưa vào: FMI, FMA, FMD, FME, MACAP, LIQ, GOVBOND và CORPBOND) xem xét tổng nợ, mô hình 9 đến 16 dùng biến nợ dài hạn, và mô hình 17 đến 24 nợ ngắn hạn. Đồng thời, để có cái nhìn khách quan và đầy đủ, ngoài tiến hành chạy hồi quy trên mẫu tổng thể, đề tài còn chia mẫu dựa trên chất lượng thể chế quốc gia (GOV) thành hai nhóm: nhóm có chất lượng thể chế quốc gia thấp (GOV_LOW) và nhóm có chất lượng thể chế quốc gia cao (GOV_HIGH) để xem xét tác động của biến sự phát triển thị trường đến cấu trúc vốn doanh nghiệp (LEV, LLEV và SLEV), vậy mô hình từ 25 – 48 tương ứng nhóm GOV_LOW và mô hình từ 49 – 72 là nhóm GOV_HIGH.

4.4. Phân tích hồi quy

Mô hình sử dụng biến độ trễ của cấu trúc vốn làm biến độc lập, điều này dẫn đến mô hình sẽ bị hiện tượng nội sinh (vì biến độc lập có tương quan với sai số) nên

phương pháp ước lượng GMM hệ thống cho dữ liệu bảng động là phù hợp nhất. Chính vì vậy, đề tài sẽ trình bày kết quả hồi quy theo phương pháp GMM 2 bước.

4.4.1. Tác động của sự phát triển thị trường tài chính đến cấu trúc vốn

Bảng 4.4: Tác động của sự phát triển thị trường tài chính đến tổng nợ

Mô hình 1	Mô hình 2	Mô hình 3	Mô hình 4	Mô hình 5	Mô hình 6	Mô hình 7	Mô hình 8
L.LEV	0,782*** (0,0220)	0,782*** (0,0221)	0,775*** (0,0227)	0,787*** (0,0217)	0,802*** (0,0302)	0,813*** (0,0297)	0,808*** (0,0304)	0,797*** (0,0312)
FMI	-0,019*** (0,0072)
FMA		-0,035*** (0,0133)
FMD			-0,027*** (0,0052)
FME				0,009** (0,0044)
MACAP					-0,016*** (0,0034)
LIQ						-0,001 (0,0043)
GOV- BOND							-0,017** (0,0069)
CORP- BOND								-0,033*** (0,0077)
SIZE	0,010*** (0,0011)	0,010*** (0,0011)	0,011*** (0,0012)	0,010*** (0,0011)	0,010*** (0,0014)	0,009*** (0,0013)	0,010*** (0,0013)	0,010*** (0,0014)
TANG	0,033** (0,0164)	0,030* (0,0165)	0,033** (0,0164)	0,031* (0,0162)	-0,010 (0,0191)	-0,011 (0,0190)	-0,011 (0,0191)	-0,014 (0,0191)
PTB	-0,001 (0,0013)	-0,001 (0,0013)	-0,001 (0,0013)	-0,001 (0,0013)	-0,001 (0,0016)	-0,001 (0,0016)	-0,001 (0,0016)	-0,001 (0,0016)
ROA	-0,138*** (0,0395)	-0,144*** (0,0393)	-0,140*** (0,0390)	-0,149*** (0,0402)	-0,168*** (0,0575)	-0,170*** (0,0585)	-0,174*** (0,0581)	-0,190*** (0,0585)
GDPGR	0,103 (0,0704)	0,141** (0,0663)	0,098 (0,0662)	0,190*** (0,0732)	0,001 (0,0256)	0,002 (0,0280)	-0,008 (0,0267)	-0,005 (0,0260)
INF	0,113*** (0,0349)	0,122*** (0,0354)	0,066** (0,0319)	0,153*** (0,0344)	0,050 (0,0356)	0,110*** (0,0381)	0,074** (0,0363)	0,066* (0,0363)
IND1	-0,011* (0,0058)	-0,011* (0,0057)	-0,010* (0,0058)	-0,010* (0,0056)	-0,010* (0,0059)	-0,011* (0,0058)	-0,011* (0,0059)	-0,011* (0,0060)
IND2	-0,012** (0,0058)	-0,012** (0,0058)	-0,012** (0,0059)	-0,011** (0,0056)	-0,010* (0,0063)	-0,010 (0,0062)	-0,010* (0,0063)	-0,011* (0,0064)
IND3	-0,013** (0,0056)	-0,012** (0,0056)	-0,013** (0,0057)	-0,012** (0,0054)	-0,011* (0,0059)	-0,010* (0,0057)	-0,011* (0,0059)	-0,011* (0,0059)
IND4	-0,014** (0,0063)	-0,013** (0,0062)	-0,015** (0,0064)	-0,012** (0,0060)	-0,011 (0,0068)	-0,009 (0,0065)	-0,011 (0,0067)	-0,011* (0,0068)
IND5	-0,018*** (0,0067)	-0,017*** (0,0067)	-0,019*** (0,0068)	-0,017*** (0,0065)	-0,015** (0,0073)	-0,013* (0,0070)	-0,013* (0,0072)	-0,014* (0,0073)
IND6	-0,007 (0,0060)	-0,007 (0,0059)	-0,007 (0,0061)	-0,007 (0,0058)	-0,009 (0,0065)	-0,009 (0,0064)	-0,010 (0,0065)	-0,009 (0,0065)

IND7

-0,014* (0,0071)

-0,013* (0,0071)

-0,013* (0,0069)

-0,017** (0,0079)

-0,018** (0,0078)

-0,018** (0,0079)

-0,018** (0,0080)

_cons

-0,130*** (0,0213)

-0,123*** (0,0234)

-0,135*** (0,0204)

-0,149*** (0,0220)

-0,112*** (0,0215)

-0,112*** (0,0214)

-0,109*** (0,0213)

-0,116*** (0,0217)

Số quan sát

14.085

16.017

Số nhóm

nghiên cứu

1.898

1.951

Số biến

công cụ

144

113

Tự tương

quan bậc 1 – AR(1)

0,000

Tự hồi quy bậc 2

- AR(2)

0,745

0,753

0,718

0,751

0,753

0,796

0,779

0,750

Kiểm định Hansen

0,237

0,235

0,236

0,228

0,497

0,466

0,475

0,472

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

Nguồn: Kết quả từ Stata

Bảng 4.5: Tác động của sự phát triển thị trường tài chính đến nợ dài hạn

Mô hình 9	MH 10	MH 11	MH 12	MH 13	MH 14	MH 15	MH 16
L.LLEV	0,738*** (0,044)	0,732*** (0,044)	0,727*** (0,044)	0,743*** (0,043)	0,709*** (0,040)	0,718*** (0,040)	0,724*** (0,040)	0,716*** (0,040)
FMI	-0,015* (0,007)
FMA		-0,022 (0,013)
FMD			-0,011* (0,005)
FME				-0,003 (0,003)
MACAP					-0,010*** (0,002)
LIQ						-0,007* (0,004)
GOV- BOND							-0,015** (0,005)
CORP- BOND								-0,020*** (0,005)
SIZE	0,009*** (0,001)	0,009*** (0,001)	0,009*** (0,001)	0,009*** (0,001)	0,009*** (0,001)	0,009*** (0,001)	0,009*** (0,001)	0,009*** (0,001)
TANG	0,026 (0,017)	0,025 (0,017)	0,027 (0,017)	0,026 (0,017)	0,018 (0,015)	0,018 (0,015)	0,017 (0,015)	0,016 (0,015)

PTB

0,001 (0,002)	0,000 (0,002)	0,001 (0,002)	0,001 (0,002)	-0,001 (0,001)	-0,001 (0,001)	-0,001 (0,001)	-0,001 (0,001)
ROA	-0,046 (0,047)	-0,048 (0,046)	-0,051 (0,046)	-0,057 (0,047)	-0,069 (0,041)	-0,066 (0,041)	-0,065 (0,041)	-0,073 (0,041)
GDPGR	0,054 (0,060)	0,082 (0,056)	0,067 (0,056)	0,083 (0,060)	-0,027 (0,020)	-0,037 (0,022)	-0,036 (0,021)	-0,033 (0,020)
INF	0,025 (0,029)	0,037 (0,031)	0,021 (0,027)	0,050 (0,029)	-0,008 (0,026)	0,013 (0,026)	-0,008 (0,026)	-0,003 (0,027)
IND1	-0,036*** (0,008)	-0,037*** (0,008)	-0,038*** (0,008)	-0,036*** (0,008)	-0,041*** (0,007)	-0,040*** (0,007)	-0,040*** (0,007)	-0,041*** (0,007)
IND2	-0,030*** (0,008)	-0,031*** (0,008)	-0,032*** (0,008)	-0,030*** (0,008)	-0,033*** (0,007)	-0,032*** (0,007)	-0,031*** (0,007)	-0,032*** (0,007)
IND3	-0,037*** (0,008)	-0,038*** (0,008)	-0,039*** (0,008)	-0,037*** (0,008)	-0,040*** (0,008)	-0,039*** (0,008)	-0,038*** (0,008)	-0,038*** (0,007)
IND4	-0,028*** (0,008)	-0,028*** (0,007)	-0,029*** (0,008)	-0,027*** (0,007)	-0,029*** (0,007)	-0,028*** (0,007)	-0,028*** (0,007)	-0,029*** (0,007)
IND5	-0,034*** (0,008)	-0,034*** (0,008)	-0,035*** (0,008)	-0,033*** (0,008)	-0,035*** (0,008)	-0,034*** (0,008)	-0,034*** (0,008)	-0,034*** (0,008)
IND6	-0,027*** (0,008)	-0,028*** (0,007)	-0,028*** (0,008)	-0,026*** (0,007)	-0,031*** (0,007)	-0,030*** (0,007)	-0,030*** (0,007)	-0,030*** (0,007)
IND7	-0,028*** (0,008)	-0,028*** (0,008)	-0,028*** (0,008)	-0,028*** (0,008)	-0,031*** (0,008)	-0,031*** (0,008)	-0,030*** (0,008)	-0,030*** (0,008)
_cons	-0,110*** (0,024)	-0,107*** (0,027)	-0,119*** (0,024)	-0,117*** (0,025)	-0,103*** (0,021)	-0,103*** (0,021)	-0,097*** (0,020)	-0,102*** (0,021)
Số quan sát	14.085	14.085	14.085	14.085	16.017	16.017	16.017	16.017
Số nhóm nghiên cứu	1.898	1.898	1.898	1.898	1.951	1.951	1.951	1.951
Số biến công cụ	86	86	86	86	113	113	113	113
AR(1)	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000
AR(2)	0,637	0,654	0,634	0,641	0,432	0,437	0,435	0,449
Hansen	0,414	0,417	0,448	0,414	0,385	0,327	0,304	0,343

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

Nguồn: Kết quả từ Stata

Bảng 4.6: Tác động của sự phát triển thị trường tài chính đến nợ ngắn hạn

MH 17	MH 18	MH 19	MH 20	MH 21	MH 22	MH 23	MH 24
L.SLEV	0.921*** (0.049)	0.921*** (0.049)	0.914*** (0.051)	0.923*** (0.047)	0.852*** (0.042)	0.864*** (0.040)	0.857*** (0.042)	0.853*** (0.043)
FMI	0.011 (0.006)
FMA		0.022 (0.016)
FMD			-0.006 (0.005)
FME				0.014** (0.005)
MACAP					-0.008** (0.003)