Xem mẫu
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
24.
TÁC ĐỘNG NGƯỠNG QUY MÔ
TRONG QUAN HỆ NỢ
VÀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG
PGS.TS. Hồ Thủy Tiên, ThS. Ngô Văn Toàn
Trường Đại học Tài chính - Marketing
Tóm tắt
Tác động ngưỡng quy mô trong mối quan hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt động của
công ty chưa nhiều nghiên cứu. Sử dụng dữ liệu công ty phi tài chính niêm yết trên
thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2007 - 2018, từ nguồn Thomson Reuters
Datastream. Vấn đề về nội sinh và tính không đồng nhất của nợ là vấn đề quan trọng
cần được xử lý khi nghiên cứu về nợ, vì thế hồi quy 2SLS & GMM được sử dụng để
xử lý vấn đề này. Mô hình hồi quy ngưỡng dữ liệu bảng của Hansen (1999) tìm thấy
bằng chứng thực nghiệm của miền tác động quy mô nhỏ sang miền tác động quy mô
lớn (10,6%), bên cạnh đó tương tác giữa nợ và quy mô (biến giả) làm thay đổi mối
quan hệ giữa nợ & hiệu quả hoạt động đo bằng ROA, tức là quan hệ này không là
tuyến tính và được quyết định bởi yếu tố quy mô công ty. Kết quả này được hỗ trợ bởi
các giả thuyết như trật tự phân hạng, đánh đổi, phát tín hiệu và chi phí đại diện của nợ.
Từ khóa: Tác động ngưỡng, quy mô, nợ, hiệu quả hoạt động
1. GIỚI THIỆU
Nhiều nghiên cứu về quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt của công ty. Một
số đó đã chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa nợ và hiệu quả hoạt động của công ty
(Majumdar & Chhibber, 1999; Zeitun & Tian, 2007). Mặt khác, nhiều nghiên cứu
đánh giá cao vai trò tỷ lệ nợ trong việc tối đa hóa giá trị công ty (Abor, 2005; Berger &
Bonaccorsi di Patti, 2006; Gill & cộng sự, 2011). Hầu hết các nghiên cứu xem xét mối
246
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
quan hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt động là mối quan hệ tuyến tính. Các nghiên cứu gần
đây tập trung vào câu hỏi về tính phi tuyến giữa nợ và hiệu quả hoạt động (Jaisinghani
& Kanjilal, 2017; Ibhagui & Olokoyo, 2018). Đóng góp đáng chú ý nhất là xem xét
quy mô công ty trong việc xác định mối quan hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt động.
Quy mô công ty là yếu tố quan trọng khác để giải thích quan hệ phi tuyến tính giữa
tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt động công ty. Mối quan hệ này có thể được điều chỉnh bởi
một hoặc nhiều miền tác động (regime) thay đổi hoặc ngưỡng đặc trưng cho tác động
phi tuyến tính. Vì vậy, quy mô công ty có thể đóng một vai trò mới trong mối quan hệ
vừa được đề cập. Chính xác hơn, quy mô công ty tối ưu có thể tạo ra ngưỡng, khi đó
là dấu của mối quan hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt động thay đổi. Nó có khả năng kiểm
tra tác động phi tuyến tính. Một mối quan hệ phi tuyến tính được coi là tính chất quan
trọng trong tác động của tỷ lệ nợ lên hiệu quả hoạt động của công ty. Do đó, lựa chọn
mô hình kinh tế lượng cần chú ý giải quyết mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ lệ nợ và
hiệu quả hoạt động trong điều kiện ngưỡng quy mô tối ưu. Dựa vào những điều này,
tác giả xem xét mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt động của công ty
ở Việt Nam. Cụ thể là, tác động ngưỡng của quy mô lên mối quan hệ giữa nợ và hiệu
quả hoạt động, từ đó xác định ngưỡng của quy mô công ty tại ngưỡng này mối quan
hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt động bị thay đổi.
2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
2.1. Khung lý thuyết
Từ khi định đề M&M của Modigliani & Miller (1958) phát minh ra cho đến ngày
nay thì mối liên hệ giữa tỷ lệ nợ và giá trị công ty vẫn còn là chủ đề nghiên cứu hấp
dẫn. Từ một số giả định ban đầu (nghĩa là không có sự bất cân xứng thông tin, chi phí
đại diện, chi phí giao dịch, chi phí phá sản và thuế,...), Modigliani & Miller (1958) cho
thấy giá trị công ty độc lập với cấu trúc vốn. Trong môi trường cạnh tranh là hoàn hảo
và thị trường với thông tin đầy đủ, giá trị của công ty có nợ bằng với công ty không
có nợ. Tuy nhiên, việc nới lỏng một số giả thuyết này đã dẫn đến sự xuất hiện của hai
loại lý thuyết như lý thuyết liên quan đến sự bất cân xứng thông tin và lý thuyết hỗ trợ
sự hiện diện của cấu trúc vốn tối ưu. Đối với loại đầu tiên, nó bao gồm lý thuyết phát
tín hiệu và lý thuyết trật tự phân hạng (hay tăng vốn tuần tự). Trong khi lý thuyết phát
tín hiệu, nợ được coi là chỉ báo về khả năng trả nợ của công ty. Nghĩa là, nó có khả
năng để tôn trọng các cam kết của chính nó khi đến kỳ hạn. Trong bối cảnh này, công
ty mắc nợ bằng nhiều khả năng là phát hành chứng khoán nợ trên thị trường, nhà đầu
247
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
tư cho rằng hành động này là khả năng để công ty tạo ra trong tương lai. Từ đó, nợ là
một tín hiệu tốt được phát ra bởi nhà quản lý tới thị trường về tình hình tài chính và
giá trị của các dự án tiềm năng của công ty. Do đó, nợ có tác động tích cực đến hiệu
quả hoạt động của công ty (Ross, 1977). Tuy nhiên, theo Lý thuyết trật tự phân hạng,
các công ty phải tuân theo một thứ tự cấp bậc tài trợ vì bất cân xứng thông tin (Myers,
1984; Myers & Majluf, 1984). Ưu tiên cho tự tài trợ, sau đó là nợ và cuối cùng là phát
hành cổ phiếu mới (Myers, 1984). Chính sách tài trợ này giúp các nhà quản lý giảm
thiểu chi phí lựa chọn bất lợi. Theo giả định này, các công ty có lợi nhuận cao tái đầu
tư bằng lợi nhuận này trong khi đó công ty lợi nhuận thấp phải dùng đến nợ (Myers,
1977, 1984).
Loại thứ hai bao gồm Lý thuyết đại diện và Lý thuyết đánh đổi. Theo Lý thuyết đại
diện, nợ đóng vai trò kép, một mặt làm tăng giá trị công ty, bằng cách giảm thiểu xung
đột lợi ích giữa các nhà quản lý và cổ đông (Jensen, 1986; Stulz, 1990). Mặt khác, làm
giảm giá trị công ty bằng cách làm nổi bật xung đột lợi ích giữa chủ nợ và người quản
lý (Myers, 1977). Phương pháp tiếp cận lý thuyết này đã dẫn đến cách xác định cấu trúc
nợ tối ưu (Jensen & Meckling, 1976; Jensen, 1986). Ngược lại, lý thuyết đánh đổi giúp
giải thích rõ hơn về cách các công ty đưa ra quyết định tài trợ tốt nhất trong môi trường
không hoàn hảo (Myers, 1984; Bradley & cộng sự, 1984; Frank & Goyal, 2008; Bessler
& cộng sự, 2011). Cung cấp giải thích hợp lý, đặc biệt là về thuế doanh nghiệp và chi phí
phá sản. Theo đó, lá chắn thuế làm tăng mức nợ tối ưu (Modigliani & Miller, 1963). Mặt
khác, sự gia tăng chi phí phá sản lên đến đỉnh điểm ở mức nợ tối ưu (Kim, 1978; Kraus
& Litzenberger, 1973). Ngoài ra, thuế suất đặc biệt đối với trái chủ giảm thiểu mức nợ
tối ưu (Bradley & cộng sự, 1984). Từ quan điểm Lý thuyết đánh đổi, có một cấu trúc nợ
tối ưu giúp tối đa hóa giá trị công ty đến mức mà lợi ích của khoản nợ được cân bằng với
chi phí của nó (Kraus & Litzenberger, 1973; Bradley & cộng sự, 1984).
2.2. Nghiên cứu thực nghiệm
Gần đây, một số nghiên cứu thực nghiệm đã đánh giá cao quy mô công ty trong
việc xác định mối quan hệ phi tuyến tính giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt động của công
ty và rất nhiều nghiên cứu đã sử dụng phương pháp hồi quy chuyển tiếp dữ liệu bảng
(Panel Transition Regression). Cụ thể, trong nghiên cứu các công ty sản xuất ở Ấn
Độ, Jaisinghani & Kanjilal (2017) đã chứng minh sự tồn tại của ngưỡng quy mô đơn
(single), cho thấy sự tồn tại của hai cơ chế riêng biệt trong đó tỷ lệ nợ tác động khác
nhau đến hiệu quả hoạt động của công ty. Các kết quả thu được trong nghiên cứu này
hỗ trợ cho các dự đoán về lý thuyết đánh đổi và bất cân xứng thông tin. Cuối cùng,
248
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
Ibhagui & Olokoyo (2018) cũng cho thấy mối quan hệ giữa hiệu quả hoạt động của
công ty và nợ được giải thích bởi quy mô công ty. Các tác giả đã chứng minh sự hiện
diện của mối quan hệ ngược chiều giữa nợ và hiệu quả hoạt động của công ty nghiên
cứu ở doanh nghiệp nhỏ Nigeria; trong khi có mối quan hệ cùng chiều giữa hiệu quả
hoạt động và nợ của các công ty lớn. Nghiên cứu này cho thấy hỗ trợ bởi các lý thuyết
phát tín hiệu và đại diện. Dựa trên phân tích này, dường như mối quan hệ giữa nợ và
hiệu quả hoạt động công ty không phải là tuyến tính. Với quy mô khác nhau có thể
làm chệch đi mối quan hệ khác nhau giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt động của công ty.
Cũng cần lưu ý rằng, các lý thuyết đều là tương đối và cũng không thể kết luận được
lý thuyết nào là tốt nhất.
Tất nhiên, câu hỏi về quan hệ phi tuyến giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt động đã
được giải quyết tốt ở các nghiên cứu trước đó. Tuy nhiên, việc xác định tác động
ngưỡng của quy mô làm thay đổi quan hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt động là chưa có
nhiều nghiên cứu được thực hiện. Mặc dù còn ít bằng chứng thực nghiệm về tác động
ngưỡng quy mô công ty, nghiên cứu này tiến hành tìm kiếm bằng chứng về mối quan
hệ phi tuyến giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt động công ty bằng phương pháp ước lượng
hồi quy ngưỡng, mô hình 2SLS và GMM.
Bảng 1: Biến và mô tả biến
Các biến Cách tính Ký hiệu
Return on Assets Tỷ số của thu nhập sau lãi và sau thuế trên tổng tài sản ROA
Debt Tỷ số của giá trị sổ sách của tổng nợ trên giá trị số sách của Debt
tổng tài sản
Size Logarit tự nhiên của tổng doanh thu thuần Size
Growth Phần trăm thay đổi trong doanh thu thuần trong năm GRO
Tangibility Tỷ số giữa tài sản cố định và tổng tài sản TAN
Corporate investment Tỷ số của chi tiêu vốn trên tổng tài sản INV
Intangible investment Tỷ số của tài sản vô hình trên tổng tài sản INTI
Cash-flow Tỷ số của thu nhập sau thuế cộng khấu hao hàng năm trên CF
tổng tài sản
Liquidity Tỷ số của tài sản hiện hành trên nợ ngắn hạn LIQ
Risk Độ lệch chuẩn của tỷ số thu nhập hoạt động trước lãi, thuế và Risk
khấu hao trên tổng tài sản – chỉ tiêu này được tính trên cơ sở
của lăng cửa sổ thời kỳ 3 năm.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
249
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
3. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Dữ liệu nghiên cứu
Bảng 2: Thống kê mô tả
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
ROA 8,664 0,0393 0,057127 0 0,64727
Debt 8,664 0,125722 0,173621 0 0,92788
Size 8,664 21,90299 10,29881 0 32,88816
GRO 8,664 0,051451 0,26572 -0,99294 0,99831
TAN 8,664 0,203458 0,216376 0 0,97642
INV 8,664 0,027671 0,068089 -0,18078 0,79193
INTI 8,664 0,017334 0,045854 0 0,7906
CF 8,664 0,048913 0,08253 -0,59343 0,66181
LIQ 8,664 0,95178 1,090093 0 5,98755
Risk 8,664 0,01991 0,049986 0 3,03368
Nguồn: Tính toán của tác giả
Các giá trị trung bình của hiệu quả hoạt động công ty được đo bằng tỷ suất sinh lợi
trên tài sản (ROA) là 0,0393. Các công ty đã đạt được tỷ suất sinh lời trong giai đoạn
2007 - 2018 cũng khá khiêm tốn. Về sức khỏe tài chính, giá trị trung bình của tổng nợ
được ước tính là 0,1257. Kết quả này được giải thích là do các công ty niêm yết ở Việt
Nam sử dụng nợ nhằm tối đa hóa lợi ích của họ. Hơn nữa, giá trị trung bình của biến
kích thước bằng 21,903 cho thấy các công ty lớn hơn đang kiếm được lợi nhuận cao
hơn. Về các biến kiểm soát, tất cả các biến khác đều có giá trị trung bình dương trong
giai đoạn 2007 - 2018.
3.2. Phương pháp nghiên cứu
3.2.1. Phương pháp hồi quy ngưỡng dữ liệu bảng
Mô hình ngưỡng dữ liệu bảng được đề xuất bởi Hansen (1999) đã mô tả đơn giản
và có ý nghĩa thực tiễn.
Theo Hansen (1999), nếu mô hình tồn tại hai ngưỡng được thể hiện như sau:
7
θ1 Debtit −1 I ( Sizeit −1 ≤ γ )
ROAit = µi + η1 Debtit −1 + η j ∑ X it −1 + (1)
j =1 θ 2 Debtit −1 I (γ < Sizeit −1 ) + µi + ε it
250
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
Trong đó, ROA là thước đo đại diện cho hiệu quả hoạt động của công ty; Sizeit là
biến phụ thuộc miền tác động (regime-dependent) hay là biến có hệ số độ dốc thay đổi
trong mỗi vùng ứng với các giá trị ngưỡng; Debtit biến xác định giá trị ngưỡng; θ là
hệ số ngưỡng tương quan tương ứng với các trường hợp giá trị ngưỡng thấp hơn và
cao hơn γ ; I (.) làm hàm số chỉ báo; µit là sự khác biệt mang tính hệ thống được phân
tách trong mô hình nhằm khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi; Các biến
kiểm soát X it : GROit ; TAN it ; INVit ; INTI it ; CFit ; LIQit ; Riskit là các biến số có thể tác
động đến hiệu quả hoạt động của công ty; µi là tác động cố định của mô hình; ε it là
sai số ước lượng của mô hình, với giả định là độc lập và có phân phối ngẫu nhiên độc
lập và tồn tại với trung bình là 0 và phương sai không đổi là σ 2 ( ε it ~ iid (0, σ 2 ) ); i là
công ty thứ i và t là thời kỳ thứ t .
Từ mô hình trên, các quan sát được phân tách theo giá trị hồi quy ngưỡng nhằm
xác định hệ số θ của từng phương trình thành phần theo ngưỡng. Để xem xét tác động
của quy mô ở các ngưỡng khác nhau có khác nhau hay không, chúng tôi tiến hành
kiểm định cặp giả thuyết.
Để kiểm định giá trị ngưỡng có ý nghĩa thống kê hay không, theo giả thuyết sau:
H 0 : θ1 = θ 2 ; H1 : θ1 ≠ θ 2
Nếu H 0 bị bác bỏ, điều này có nghĩa là hệ số hồi quy θ1 ≠ θ 2 và giá trị ngưỡng
( γ ) phương trình ước lượng là tồn tại. Sau đó, các kiểm định cổ điển sẽ trở thành
các bản phân phối không chuẩn (Hansen, 1999). Do đó, nghiên cứu đề xuất phương
pháp Bootstrap để mô phỏng các phân phối tiệm cận chuẩn, từ đó xác định các giá
trị p-value của kiểm định (Hansen, 1999). Giả thuyết H 0 bị bác bỏ khi giá trị p-value
nhỏ hơn mức ý nghĩa thống kê. Ngoài ra, mô hình này cũng giả định rằng có một tỷ
lệ nợ tối ưu trên tổng tài sản. Nghiên cứu sử dụng mô hình ngưỡng để ước tính tỷ lệ
này, từ đó tạo điều kiện cho sự hiểu biết về mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt
động công ty. Theo Hansen (1999) khuyến nghị sử dụng kiểm định F và Sub-Wald
để kiểm định giả thuyết trên. Bảng 1 trình bày tất cả các biến sử dụng trong phân tích
thực nghiệm này.
3.2.2. Phương pháp hồi quy 2SLS và GMM
Như chúng ta đã biết khi nghiên cứu về tỷ lệ của nợ, hầu hết các nghiên cứu đã
giả định nợ là đồng nhất. Tuy nhiên, thực tế nợ đến từ các nguốn khác nhau, hình
thức khác nhau và kỳ hạn cũng khác nhau. Chính vì vậy, nợ sẽ không bao giờ là đồng
251
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
nhất. Do đó, chiều ảnh hưởng giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập có thể không
rõ ràng, điều này có thể dẫn đến các vấn đề nội sinh tiềm ẩn và dẫn đến ước tính sai
lệch nghiêm trọng. Mô hình hồi quy với biến công cụ đã chọn được ước lượng bằng
phương pháp 2SLS, với một biến công cụ khắc phục cho một biến bị nội sinh nên bản
chất của quá trình 2SLS là phương pháp hồi quy biến công cụ. Tác giả áp dụng kiểm
định Durbin–Wu–Hausman, theo đề xuất của Durbin (1954), Wu (1973) và Hausman
(1978) cho phiên bản với tùy chọn robust, để kiểm định sự hiện diện của các vấn đề
nội sinh tiềm ẩn. Mô hình hồi quy biên công cụ (instrument), 2SLS và GMM trên dữ
liệu bảng đòi hỏi sử dụng biến trễ của biến nội sinh bị nội sinh làm biến công cụ, cũng
thể hiện hàm ý tương lai không tác động ngược là quá khứ.
Sau khi xác định được giá trị của ngưỡng của biến Size, biến giả Dummy_Size sử
dụng để phân chia các quan sát thành hai miền tác động: các điểm quan sát trên điểm
ngưỡng và các quan sát dưới điểm ngưỡng. Biến tương tác giữa biến giả Dummy_Size
và biến Debt ký hiệu là biến Debt x Dummy_Size được bổ sung vào phương trình và
thực hiện ước lượng hồi quy bằng phương pháp 2SLS và GMM. Vì vậy, phương trình
sẽ được viết dưới dạng sau đây:
7
ROAit = β 0 + β1 Debti ,t −1 + β 2 Sizeit + η j ∑ X ijt + β3 Debt × Dummy _ Sizeit + µi + ε it (2)
j =1
Biến giả Dummy_Size là biến nhị phân giá trị không hoặc một, nếu bằng không
khi đó quy mô (Size
0,106). Sau đó, nhân biến giả Dummy_Size với biến Debt tạo ra biến mới đó là Debt
x Dummy_Size.
Để áp dụng phương pháp này cho nghiên cứu, yêu cầu phải thỏa các kiểm định sự
cần thiết của biến công cụ và kiểm định tính nội sinh là cần thiết nếu các biến công
cụ. Nếu thỏa mãn kiểm định tính nội sinh mô hình bằng kiểm định Hausman. Cụ thể
nghiên cứu đã sử dụng heteroskedasticity-robust biên bản của kiểm định Hausman.
Và để kiểm định tính hợp lệ của công cụ được tiến hành với giả định giới hạn just-
identifying là hiệu lực, sau đó giới hạn over-identifying cũng hợp lệ.
4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
4.1. Kết quả
Kết quả phân tích tác động ngưỡng quy mô lên mối quan hệ giữa nợ và hiệu quả
hoạt động công ty. Để xác định số lượng ngưỡng, mô hình được phân tích theo các giả
252
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
thuyết về ngưỡng đơn (single threshold), ngưỡng đôi (double threshold) và ngưỡng
ba (triple threshold). Việc kiểm định ngưỡng kép được tiến hành sau khi phát hiện
ngưỡng đơn và sau đó là kiểm tra ngưỡng ba nếu tồn tại ngưỡng đơn và ngưỡng đôi
được tìm thấy. Bằng kỹ thuật Boostrap với vòng lặp 300 lần để gia tăng độ chính xác
trong trường hợp cỡ mẫu bị giới hạn và thu được kết quả Bảng 4.
Bảng 3: Kiểm định tác động ngưỡng (Boostrap 300 lần)
Critical value
Test F-value P-value
Crit10 Crit5 Crit1
Single threshold 70,74 0,000 18,6683 22,3098 28,0496
Double threshold 5,94 0,560 12,1935 13,7011 18,7483
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả kiểm định cho thấy, giá trị thống kê F tương ứng với các ngưỡng 70,74
và giá trị Prob = 0,000 (mức ý nghĩa 1%). Nếu xét giá trị thông kê F là 5,94 và giá trị
p-value là 0,560 > mức ý nghĩa 10%, khi đó, mô hình với biến phụ thuộc không là
ROA không tồn tại ngưỡng đôi. Như vậy, ngưỡng tác động quy mô lên mối quan hệ
giữa nợ và hiệu quả hoạt động công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
là tồn tại ngưỡng đơn (single-threshold).
Bảng 5 cho thấy kết quả ước tính ngưỡng. Trong nghiên cứu này, ngưỡng đơn là
0,1060 (10,6%) với khoảng tin cậy 95% [0,1028; 0,1074]. Thống kê F rất có ý nghĩa
ở mức 1%.
Bảng 4: Giá trị ngưỡng được ước tính
18 pt Estimated value 95% confidence interval
Threshold γ 1 0,1060 [0,1028; 0,1074]
Nguồn: Tính toán của tác giả
Điều này có nghĩa là tỷ lệ ngưỡng bằng với giá trị ngưỡng thực tế. Sau khi ngưỡng
γ 1 được ước tính, chúng ta có thể ước tính các tham số của mô hình ngưỡng (phương
trình 1). Các kết quả được thể hiện trong Bảng 6.
Bảng 7 cho thấy các kết quả từ ước tính mô hình ngưỡng. Có một mối quan hệ phi
tuyến có ý nghĩa thống kê giữa nợ (Debt) và quy mô (Size). Khi quy mô (=> 10,6%),
tác động gia tăng hiệu quả hoạt động là 0,0013489 và có nghĩa thống kê ở mức 1%.
253
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
Khi quy mô lớn hơn 10,6%, hệ số trên Debt là 0,0010509 và có ý nghĩa thống kê ở
mức 1%. Những kết quả này ngụ ý rằng quy mô công ty làm tăng giá trị công ty. Tuy
nhiên, dưới ngưỡng quy mô công ty làm giảm giá trị công ty.
Bảng 6: Mô hình ước tính cho ngưỡng
Variables Estimation of coefficient S.D. t p-value
Debt -0,0240371 0,003844 -6,25 0,000
GRO 0,0148433 0,001557 9,53 0,000
TAN 0,0032229 0,004048 0,80 0,426
INV -0,0367811 0,006835 -5,38 0,000
INTI -0,022301 0,013528 -1,65 0,099
CF 0,3373775 0,007072 47,70 0,000
LIQ 0,0024202 0,000499 4,85 0,000
Risk 0,0420729 0,008697 4,84 0,000
Debt ( Size ≤ 10,6%) 0,0013489 0,000073 18,44 0,000
Debt (10,6% < Size ) 0,0010509 0,000084 12,45 0,000
Constant -0,0043911 0,001384 -3,17 0,002
F test that all u_i=0: F (721, 7209) = 6,44 Prob > F = 0,0000
Nguồn: Tính toán của tác giả
Mô hình sau khi thực hiện ước lượng cho kết quả phù hợp, vì giá trị Prob =
0,0000 của kiểm định F, giá trị này nhỏ hơn mức ý nghĩa là 1% (Bảng 6). Mô hình
minh họa cho ngưỡng tác động của quy mô lên mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ (Debt) và tỷ
suất sinh lợi trên tài sản (ROA). Từ kết quả chúng tôi có thể cho biết là ngưỡng 10,6%.
Như vậy, quy mô đã kiểm soát được việc ảnh hưởng của Debt lên ROA. Kết quả, cho
thấy là tác động này tác động lên ROA là cùng chiều.
Bảng 6: Kết quả ước mô hình hồi quy 2SLS và GMM
ROA MODEL1 (2SLS) MODEL2 (GMM) MODEL3 (2SLS) MODEL4 (GMM)
Debt(-1) -0,161*** -0,163*** -0,160*** -0,161***
[-8,00] [-8,76] [-7,82] [-8,68]
Size 0,00126*** 0,00127*** 0,00107*** 0,00108***
[15,03] [15,58] [19,61] [19,65]
GRO 0,0147*** 0,0146*** 0,0139*** 0,0138***
[7,59] [7,60] [7,27] [7,38]
254
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
ROA MODEL1 (2SLS) MODEL2 (GMM) MODEL3 (2SLS) MODEL4 (GMM)
TAN 0,0305*** 0,0309*** 0,0185*** 0,0185***
[6,00] [6,33] [5,34] [5,36]
INV -0,0817*** -0,0815*** -0,0937*** -0,0938***
[-9,79] [-9,75] [-10,87] [-10,94]
INTI -0,00725 -0,00741 -0,00779 -0,00789
[-0,64] [-0,65] [-0,72] [-0,73]
CF 0,406*** 0,407*** 0,415*** 0,416***
[26,05] [26,18] [25,67] [26,04]
LIQ 0,00629*** 0,00634*** 0,00456*** 0,00456***
[8,80] [9,13] [7,50] [7,49]
Risk 0,0294 0,0294 0,0372* 0,0374*
[1,54] [1,54] [1,71] [1,71]
Debt x Dummy_Size 0,0563*** 0,0574***
[3,71] [4,16]
Constant -0,0006 -0,000628 0,000131 0,000127
[-1,53] [-1,64] [0,40] [0,38]
N 7942 7942 7942 7942
Hausman test (robust):
+ chi2(1) (p-value) 26,212(0,0000) 40,748(0,0000)
+ F-test (p-value) 27,613(0,0000) 44,125(0,0000)
Hansen’s J (p-value) 0,0903(0,7638) 0,0294(0,8638)
t statistics in brackets
* p
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
mô hình với độ trễ thời gian được thêm vào. Xem xét nợ trong các khoảng thời gian
trễ sẽ không bị ảnh hưởng bởi biến ROA hiện tại, nhưng có liên quan chặt chẽ với các
biến Debt cùng thời điểm, chúng tôi sử dụng biến Debt làm biến công cụ trong hồi
quy GMM. Kết quả kiểm định thống kê Hansen J cho giới hạn quá cao là 0,0294 và
giá trị p-value tương ứng là 0,8638, cho thấy các biến công cụ có trong các phân tích
của chúng tôi là ngoại sinh. Chúng tôi có bằng chứng để kết luận rằng các biến công
cụ là phù hợp để đưa vào để xử lý biến nội sinh trong mô hình này.
Quy mô công ty tác động đến việc vay nợ. Bằng việc kiểm soát tác động của quy
mô để kiểm soát việc vay nợ, điều này được cho là có liên quan đến giá trị công ty.
Theo cách thông thường, nếu vay nợ có những ưu thế về thuế và tăng rủi ro phá sản,
thì nợ cũng có thể làm cho chủ công ty cảm thấy rủi ro hơn. Nhưng để được vay nợ,
thì quy mô là một trong yếu tố quan trọng hàng đầu liên quan đến điều khoản thế chấp
khi vay. Vì vậy, kiểm soát quy mô có thể làm tăng giá trị công ty. Kết quả cho thấy kết
quả của mô hình 2SLS và mô hinh GMM cho rằng hệ số ước lượng của biến tương tác
(Debt x Dummy_Size) là có ý nghĩa thống kê ở mô hình GMM và 2SLS, đều đó cho
thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mối qua hệ giữa nợ (Debt) lên hiệu quả hoạt
động. Như vậy, quy mô công ty kiểm soát được việc ảnh hưởng của Debt lên ROA. Cụ
thể là tương tác giữa nợ (Debt) và biến giả quy mô (Dummy_Size) này tác động cùng
chiều lên ROA. Trong khi đó quan hệ giữa Debt và ROA là quan hệ ngược chiều, nếu
không có sự xuất hiện tác động ngưỡng của quy mô công ty.
Kết quả ước tính hồi quy ngưỡng cho chúng ta biết ngưỡng của quy mô làm thay
đổi mối quan hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt động công ty, ứng với quy mô lơn và quy mô
nhỏ. Từ đó, chúng ta có thể kết luận rằng, tồn tại một mức nợ tối ưu, tại đó làm thay
đổi mối quan hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt động công ty. Như vậy, mối quan hệ giữa nợ
và hiệu quả hoạt động là quan hệ phi tuyến. Kết quả ước tính mô hình hồi quy ngưỡng
trả lời cho câu hỏi là tác động của quy mô lên mối quan hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt
động công trong mẫu nghiên cứu. Kết quả cho thấy là tương tác giữa biến giả của quy
mô với nợ tác động cùng chiều lên hiệu quả hoạt động đo bằng ROA.
4.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Có bằng chứng thực nghiệm cho thấy có tác động ngưỡng quy mô trong mối quan
hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt động công ty niêm yết, kết quả nghiên cứu xác định được
ngưỡng tác động là 10,6%. Điều đó cho thấy doanh nghiệp đầu tư ở các mức khác
nhau có tác động khác nhau tới mối quan hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt động, hay nói
256
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
cách khác mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ và hiệu quả hoạt động là mối quan hệ phi tuyến.
Các công ty quy mô nhỏ có thể không trả chi phí lãi theo kỳ hạn vì chi phí tài chính
cao hơn lợi tức của họ trên tài sản (ROA). Do đó, khả năng tiếp cận vay nợ là khó
khăn, điều đó khiến công ty phải gánh chịu những rủi ro (nguy cơ phá sản và khủng
hoảng tài chính). Vì vậy, nợ không phải là nguồn tài trợ phù hợp nhất. Cách giải thích
khác, là do doanh nghiệp nhỏ không nắm giữ đủ tài sản, nhà máy và thiết bị dưới hình
thức bảo lãnh khi đi vay nợ. Điều này ngăn cản công ty tiếp cận nguồn tài trợ từ bên
ngoài. Để tránh tình trạng này, công ty quy mô nhỏ phải dựa vào nguồn vốn nội bộ để
tài trợ cho dự án và tối đa hóa hiệu quả hoạt động của công ty, đồng thời hạn chế nợ
trong cấu trúc vốn. Kết quả của chúng tôi tương tự với kết quả của Le & Phan (2017),
Jaisinghani & Kanjilal (2017) và Ibhagui & Olokoyo (2018). Kết quả này cũng phù
hợp với các dự đoán của Lý thuyết trật tự phân hạng. Ngược lại, nợ làm tăng nhanh
hơn hiệu quả hoạt động của các công ty lớn. Điều này được phản ánh bởi thực tế là các
công ty lớn sử dụng nợ để hưởng lợi từ tiết kiệm thuế, do đó cho phép tối đa hóa giá trị
của công ty. Khả năng tiếp cận nợ dễ dàng được giải thích bằng việc nắm giữ tài sản
lớn, nhà máy và thiết bị, cho phép các công ty này được hưởng lợi từ tài sản đảm bảo
nếu cần thiết. Công ty cũng có thể quản lý tốt lợi nhuận hơn (ROA) để bù đắp chi phí
nợ và tài trợ cho hoạt động của công ty khi có thể hưởng lợi từ tính kinh tế theo quy
mô. Điều này trái ngược với các công ty quy mô nhỏ, các công ty quy mô lớn được
hưởng lợi từ các điều khoản vay thuận lợi hơn. Kết quả này phù hợp với công việc của
Jaisinghani & Kanjilal (2017) và Ibhagui & Olokoyo (2018). Kết quả này được ủng
hộ bởi Lý thuyết đánh đổi.
Sau đây chúng tôi tiếp tục tiến hành thảo luận về tác động của các biến còn lại
(kiểm soát) đối với hiệu quả hoạt động của công ty. Đối với các cơ hội tăng trưởng,
được đo bằng tốc độ tăng trưởng doanh thu (GRO), tác động của biến này là cùng
chiều và có ý nghĩa thống kê, với mức ý nghĩa là 1% cho cả mô hình hồi quy ngưỡng
và mô hình tác động cố định. Kết quả này khẳng định rằng, công ty có doanh thu có
tác động cùng chiều và tác động này có ý nghĩa về mặt thống kê. Điều này co thấy
khả năng tăng thu nhập của công ty. Cụ thể hơn, mối quan hệ cùng chiều giữa tốc độ
tăng trưởng doanh số (GRO) và lợi nhuận trên tài sản (ROA) được giải thích bởi khả
năng của các công ty tăng hiệu quả kinh tế bằng cách tài trợ cho các dự án đầu tư của
họ bằng nguồn vốn bổ sung. Kết quả này tương tự với nghiên cứu của Margaritis &
Psillaki (2010) và Le & Phan (2017).
Trường hợp tài sản hữu hình (TAN) không thu được những bằng chứng thống kê
257
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
cụ thể. Với mô hình biến phụ thuộc ROA kết quả ước cho thấy không có ý nghĩa thống
kê cho mối quan hệ này. Quan hệ đúng (có ý nghĩa thống kê) trong trường hợp giữa
tài sản hữu hình và hiệu quả hoạt động như ROA cho thấy đó là mối quan giữa công
ty và người cho vay vốn. Việc nắm giữ nhiều tài sản để đảm bảo cho việc vay nợ sẽ
làm an toàn hơn và giảm vấn đề bất cân xứng thông tin. Điều đó cho phép công ty có
thể tránh các tài trợ dự án rủi ro. Nếu quan hệ này là đúng như kỳ vọng (+), nó sẽ giúp
giải thích ở mức độ để đảm bảo trong việc tối đa hóa giá trị doanh nghiệp. Tuy nhiên,
điều này đã không đạt được như kỳ vọng cho cả ROA, thực hiện chính sách đầu tư,
sẽ mâu thuẫn với lợi ích của chủ thực sự công ty. Điều đó phản ánh khả năng mắc
nợ, cũng như có thể đáp ứng chi phí lãi vay của công ty khi đến kỳ hạn và tối đa hóa
lợi ích dành cho công ty và chủ công ty. Khác với những gì tìm thấy của Lê & Phan
(2017), đối với đầu tư hữu hình (INV) cho kết quả không như kỳ vọng, nghĩa là nếu
tăng đầu tư vào tài sản hữu hình lẫn vô hình sẽ làm tăng giá trị thị trường của công ty.
Tối ưu hóa chính sách đầu tư, nhà quản lý công ty có thể sử dụng nguồn tự tài trơ hay
tài trợ từ bên ngoài. Đối với biến số dòng tiền (CF), hệ số ước lượng cho kết quả là
cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Liên quan đến mối quan hệ cùng chiều
giữa dòng tiền (CF) và lợi nhuận trên tài sản (ROA), cho thấy các công ty trong mẫu
nghiên cứu phải dựa vào nguồn vốn nội bộ để đầu tư vào các dự án có lợi nhuận và
gia tăng lợi ích. Cuối cùng, hệ số ước lượng tỷ lệ thành khoản và tỷ lệ rủi ro hoạt động
(Risk) là dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Tỷ lệ thanh khoản và rủi ro hoạt
động (Risk) tác động cùng chiều lên ROA, cho thấy việc tăng chi phí liên quan đến
hoạt động kinh doanh của công ty làm tăng lợi nhuận của công ty. Điều này cho thấy
rõ nét nhất bởi sự đánh đổi của đầu tư, để gia tăng lợi nhuận thì phải gia tăng đầu tư,
song song đó yêu cầu về thanh khoản cũng phải cao hơn.
5. KẾT LUẬN
Để nghiên cứu tác động ngưỡng của quy mô lên mối quan hệ giữa nợ và hiệu quả
hoạt động của công ty niêm yết, sử dụng mô hình hồi quy ngưỡng và mô hình hồi quy
như 2SLS và GMM, dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu này là dữ liệu bảng trong giai
đoạn 2007 - 2018 và của 722 công ty phi tài chính niêm yết trên hai sàn: Sàn giao dịch
chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sàn giao dịch chứng khoán của Thành phố Hồ Chí
Minh (HOSE).
Kết quả kiểm định ngưỡng cho thấy tồn tại ngưỡng tác động của quy mô trong mối
quan hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt động của công ty là ở mức 10,6%. Tác động này làm
258
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
thay đổi quan hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt động công ty. Cụ thể, nếu quy mô từ 10,6%
trở lên thì tác động của nợ làm tăng giá trị công ty, tuy nhiên sự gia tăng này còn khá
khiêm tốn. Ngoài ra, kết quả hồi quy bằng mô hình 2SLS và GMM cũng cho biết dấu
hệ số ước lượng phù hợp với mô hình hồi quy ngưỡng dữ liệu bảng. Như vậy, kết quả
nghiên cứu là đồng nhất và mang tính vững. Từ đó cho thấy quy mô công ty đóng vai
trò trong việc xác định mối quan hệ giữa nợ và hiệu quả hoạt động công ty. Nợ là yếu
tố làm trầm trọng thêm nguy cơ phá sản và khốn khó tài chính của các công ty nhỏ do
vấn đề đại diện. Do đó, nợ gây ra sự suy giảm hiệu quả hoạt động của công ty. Hơn
nữa, vay nợ thích hợp cho các công ty quy mô lớn, do có thể hưởng lợi từ tiết kiệm
thuế. Điều này là sự đánh đổi để tối đa hóa giá trị công ty, tuy nhiên tiềm ẩn phía sau
đó là rủi ro tăng lên.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Abor, J. (2005). The effect of capital structure on profitability: An empirical
analysis of listed firms in Ghana. The Journal of Risk Finance.
2. Berger, A. N., & Di Patti, E. B. (2006). Capital structure and firm performance:
A new approach to testing agency theory and an application to the banking
industry. Journal of Banking & Finance, 30(4), 1065-1102.
3. Bessler, W., Drobetz, W., & Grüninger, M. C. (2011). Information asymmetry and
financing decisions. International Review of Finance, 11(1), 123-154.
4. Bititci, U. S., Carrie, A. S., & McDevitt, L. (1997). Integrated performance
measurement systems: a development guide. International Journal of Operations
& Production Management.
5. Bradley, M., Jarrell, G. A., & Kim, E. H. (1984). On the existence of an optimal
capital structure: Theory and evidence. The Journal of Finance, 39(3), 857-878.
6. Chhibber, P. K., & Majumdar, S. K. (1999). Foreign ownership and profitability:
Property rights, control, and the performance of firms in Indian industry. The
Journal of Law and Economics, 42(1), 209-238.
7. Frank, M. Z., & Goyal, V. K. (2008). Trade-off and pecking order theories of debt.
In Handbook of empirical corporate finance (pp. 135-202). Elsevier.
259
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
8. Gill, A., Biger, N., & Mathur, N. (2011). The effect of capital structure on profitability:
Evidence from the United States. International Journal of Management, 28(4), 3.
9. Hansen, B. E. (1999). Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation,
testing, and inference. Journal of Econometrics, 93(2), 345-368.
10. Ibhagui, O. W., & Olokoyo, F. O. (2018). Leverage and firm performance: New
evidence on the role of firm size. The North American Journal of Economics and
Finance, 45, 57-82.
11. Jaisinghani, D., & Kanjilal, K. (2017). Non-linear dynamics of size, capital
structure and profitability: Empirical evidence from Indian manufacturing
sector. Asia Pacific Management Review, 22(3), 159-165.
12. Jensen, M. C. (1986). Agency costs of free cash flow, corporate finance, and
takeovers. The American economic review, 76(2), 323-329.
13. Jensen, M. C., & Meckling, W. (1976). H. (1976). Theory of the firm: managerial
behavior, agency costs and ownership structure En: Journal of Finance
Economics, 3.
14. Kim, E. H. (1978). A mean-variance theory of optimal capital structure and
corporate debt capacity. The Journal of Finance, 33(1), 45-63.
15. Kraus, A., & Litzenberger, R. H. (1973). A state-preference model of optimal
financial leverage. The Journal of Finance, 28(4), 911-922.
16. Le, T. P. V., & Phan, T. B. N. (2017). Capital structure and firm performance:
Empirical evidence from a small transition country. Research in International
Business and Finance, 42, 710-726.
17. Lin, F. L., & Chang, T. (2011). Does debt affect firm value in Taiwan? A panel
threshold regression analysis. Applied Economics, 43(1), 117-128.
18. Margaritis, D., & Psillaki, M. (2010). Capital structure, equity ownership and firm
performance. Journal of Banking & Finance, 34(3), 621-632.
19. Modigliani, F., & Miller, M. H. (1963). Corporate income taxes and the cost of
capital: a correction. The American Economic Review, 433-443.
20. Mwangi, L. W., Makau, M. S., & Kosimbei, G. (2014). Relationship between
capital structure and performance of non-financial companies listed in the Nairobi
260
- KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
Securities Exchange, Kenya. Global Journal of Contemporary Research in
Accounting, Auditing and Business Ethics, 1(2), 72-90.
21. Myers, S. C. (1977). Determinants of corporate borrowing. Journal of Financial
Economics, 5(2), 147-175.
22. Myers, S. C. (2001). Capital structure. Journal of Economic Perspectives, 15(2),
81-102.
23. Myers, S. C., & Majluf, N. S. (1984). Corporate financing and investment decisions
when firms have informationthat investors do not have (No. w1396). National
Bureau of Economic Research.
24. Myers, S. C., & Majluf, N. S. (1984). Corporate financing and investment decisions
when firms have informationthat investors do not have (No. w1396). National
Bureau of Economic Research.
25. Ross, S. A. (1977). The determination of financial structure: the incentive-
signalling approach. The bell Journal of Economics, 23-40.
26. Stulz, R. (1990). Managerial discretion and optimal financing policies. Journal of
Financial Economics, 26(1), 3-27.
27. Zeitun, R., & Tian, G. G. (2007). Does ownership affect a firm’s performance
and default risk in Jordan? Corporate Governance: The International Journal of
Business in Society.
261
nguon tai.lieu . vn