Tác động ngưỡng quy mô trong quan hệ nợ và hiệu quả hoạt động

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:16

Thêm vào BST

Báo xấu

20
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

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.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tác động ngưỡng quy mô trong quan hệ nợ và hiệu quả hoạt động

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