Mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến cơ cấu nguồn vốn của doanh nghiệp

Đề tài sử dụng phần mềm STATA trong phân tích và kiểm định mô hình hồi quy dữ liệu bảng (panel data). Quy trình phân tích được tiến hành như sau:

Phương pháp và dữ liệu phân tích: Việc tiến hành hồi quy đối với dữ liệu bảng có thể thực hiện theo 3 phương pháp: (i) Hồi quy bình phương nhỏ nhất (Pooled Ordinary Least Square- Pool OLS): Phương pháp hồi quy này kết hợp tất cả các quan sát, bỏ qua yếu tố thời gian và sự khác biệt giữa các đơn vị chéo. Phương pháp này chỉ là sự quan sát dữ liệu thông thường và có nhược điểm khi sử dụng để ước lượng dữ liệu bảng như nhận dạng sai mô hình, ràng buộc quá chặt vào đơn vị chéo; (ii) Hồi quy tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM): là một mô hình hồi quy được sử dụng để kiểm soát các biến bị bỏ sót phản ánh sự khác biệt giữa các đơn vị chéo (các DN) nhưng bất biến theo thời gian. Mô hình này cho phép sử dụng dữ liệu về các biến số qua thời gian để dự tính tác động của các biến độc lập tới biến phụ thuộc và là một kỹ thuật chủ yếu sử dụng trong phân tích hồi quy dữ liệu bảng; (iii) Hồi quy tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model- REM): Trong một số trường hợp nếu tồn tại các biến bị bỏ sót có giá trị không đổi nhưng khác nhau giữa các đơn vị chéo và các biến có giá trị biến đổi theo thời gian nhưng giống nhau đối với tất cả các đơn vị chéo, người ta thường sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên.

Số liệu hồi quy được thu thập từ báo cáo tài chính của 16 DN trong mẫu nghiên cứu. Mỗi biến thu thập tồn tại dưới dạng dữ liệu bảng với 2 chiều theo năm (từ năm 2012 đến năm 2017) và theo công ty (16 công ty).

Lựa chọn các biến nghiên cứu trong mô hình: Các biến trong mô hình nghiên cứu được lựa chọn dựa trên cơ sở những nghiên cứu trước đây về cơ cấu nguồn vốn của những quốc gia đang phát triển cũng như ở Việt Nam. Ngoài ra, các biến nghiên cứu còn được lựa chọn dựa trên cơ sở đặc thù của các DN ngành điện niêm yết. Theo đó, các biến nghiên cứu bao gồm:

– Biến phụ thuộc: Hệ số nợ vay (Lev) = Nợ vay / (Nợ vay + Vốn chủ sở hữu).

– Biến độc lập:

+ Quy mô kinh doanh (Size): được đo lường bằng LOG (Tổng tài sản).

+ Khả năng sinh lời (Bep): được đo lường bằng EBIT/Tổng tài sản.

+ Cấu trúc tài sản (Tang): được đo lường bằng Tài sản cố định hữu hình/Tổng tài sản.

+ Khả năng thanh toán (Liq): được đo lường bằng hệ số khả năng thanh toán hiện thời.

+ Triển vọng tăng trưởng (Growth): được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản.

+ Chi phí sử dụng nợ vay (Inrate): được đo lường bằng chi phí lãi vay trên tổng nợ vay bình quân.

– Mô hình kinh tế lượng nghiên cứu có dạng:

Levit = β0 + β1Size +β2Bep + β3Tang+ β4Liq + β5Growth + β6Inrate + uit

Đặc điểm các biến nghiên cứu được phản ánh trong Bảng 2.6. Qua Bảng 2.2 nhận thấy hệ số nợ vay bình quân của các DN trong giai đoạn 2012-2017 là 34,20%; tuy nhiên hệ số này tương đối khác biệt giữa các DN dao động từ 0% đến 77,05%.

Trước khi tiến hành chạy mô hình, mối tương quan giữa các biến trong mô hình được xác định để dự báo xu hướng tác động của các nhân tố đến cơ cấu nguồn vốn của các DN ngành điện niêm yết. Mối tương quan này được trình bày ở Bảng 2.7. Có thể nhận thấy trong các nhân tố đưa vào mô hình chỉ có nhân tố khả năng sinh lời (Bep) và nhân tố khả năng thanh toán (Liq) có mối tương quan ngược chiều với hệ số nợ vay; các nhân tố còn lại có mối quan hệ cùng chiều với hệ số nợ vay.

Lựa chọn mô hình ước lượng

Để thực hiện hồi quy dữ liệu bảng, có thể sử dụng các phương pháp: Phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất (Pool-OLS), Phương pháp hồi quy tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM) và Phương pháp Hồi quy tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model- REM). Tuy nhiên, phương pháp hồi quy Pool OLS thường không phù hợp trong phân tích dữ liệu bảng do đây là phương pháp kết hợp tất cả các quan sát, bỏ qua yếu tố thời gian và sự khác biệt giữa các đơn vị chéo nên dễ dẫn đến khuyết tật trong mô hình. Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa 2 mô hình REM và FEM. Thực chất đây là kiểm định liệu sai số duy nhất (unique errors) có tương quan với các biến giải thích hay không với giả định:

Ho: Không có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (chọn mô hình REM)

H1: Có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (chọn mô hình FEM)

Kiểm định Hausman cho thấy mô hình FEM là mô hình phù hợp hơn. Vì vậy, nghiên cứu sẽ sử dụng mô hình FEM để hồi quy tìm ra những nhân tố trọng yếu tác động đến cơ cấu nguồn vốn của các công ty cổ phần ngành điện niêm yết giai đoạn 2012-2017.

Kiểm tra sự phù hợp của mô hình: Kiểm tra sự phù hợp của mô hình, phát hiện hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi theo Bảng

2.9. Bảng 2.10, tác giả đã khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi đối với mô hình FEM sau hiệu chỉnh. Kiểm định dựa trên thống kê F cho kết luận mô hình hồi quy là phù hợp (giá trị F-value = 0 là nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%). Hệ số R2 bằng 0,6272 chứng tỏ 62,72% thay đổi trong cơ cấu nguồn vốn của các DN là do tác động của các nhân tố nêu trên.

Xem xét các yếu tố giải thích cho cơ cấu nguồn vốn của các công ty cổ phần ngành điện niêm yết có thể nhận thấy:

Những nhân tố có quan hệ thuận chiều với hệ số nợ vay:

Quy mô DN: Biến Size có hệ số hồi quy là 0,22 và có ý nghĩa thống kê cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô DN và cơ cấu nguồn vốn DN. Điều này phù hợp với lý thuyết đánh đổi mà phản ánh rằng quy mô DN và đòn bẩy tài chính có mối quan hệ thuận chiều. Mối quan hệ thuận chiều phản ánh rằng những DN ngành điện niêm yết thuộc nhóm quy mô lớn sẽ cần nhiều nguồn tài trợ để đáp ứng cho nhu cầu mua sắm tài sản để phục vụ cho quá trình sản xuất kinh doanh và vì vậy thường duy trì hệ số nợ vay ở mức độ cao. Lý thuyết đánh đổi cho rằng DN quy mô lớn sẽ duy trì hệ số nợ vay ở mức độ cao do xác suất gặp rủi ro phá sản thấp.

Cấu trúc tài sản: Biến Tang có hệ số hồi quy là 0,2911 có ý nghĩa thống kê cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa cấu trúc tài sản và cơ cấu nguồn vốn của DN. Điều này phản ánh các DN có cấu trúc tài sản tập trung ở tài sản cố định hữu hình thường là những DN có quy mô lớn với tiềm lực tài chính ổn định và quy mô tài sản cố định hữu hình càng cao DN càng có thêm nguồn lực đảm bảo cho các khoản nợ vay của DN mà làm cho hệ số nợ vay càng cao hơn. Cấu trúc tài sản hữu hình là một nhân tố ảnh hưởng đến quyết định về cơ cấu nguồn vốn được chấp nhận đối với cả 3 lý thuyết bao gồm: lý thuyết đánh đổi, lý thuyết trật tự phân hạng và lý thuyết chi phí đại diện. Trong nghiên cứu này, kết quả chỉ ra rằng cấu trúc tài sản cố định hữu hình có mối quan hệ thuận chiều đáng kể đối với mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính. Điều này phản ánh rằng các DN ngành điện có lượng tài sản hữu hình dồi dào sẽ sử dụng nợ vay càng nhiều. Mối quan hệ thuận chiều này xuất phát từ thực tiễn rằng tài sản cố định hữu hình có thể đóng vai trò như tài sản đảm bảo cho các khoản nợ vay của DN. Ngoài ra, DN có lượng tài sản hữu hình cao cũng tác động làm gia tăng mức độ tin cậy của các nhà tín dụng đối với DN về khả năng đáp ứng nghĩa vụ thanh toán các khoản nợ đến hạn vì những tài sản này có thể chuyển đổi thành tiền mặt dễ dàng khi rủi ro phá sản xảy ra.

Triển vọng tăng trưởng: Biến Growth có hệ số hồi quy là 0,1714 có ý nghĩa thống kê cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa triển vọng tăng trưởng và cơ cấu nguồn vốn của DN. Điều này cho thấy các CTCP ngành điện niêm yết có triển vọng tăng trưởng càng cao, uy tín lớn thì càng dễ dàng tiếp cận đối với nguồn vốn bên ngoài từ nợ vay. Điều này phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng mà cho rằng những DN với tốc độ tăng trưởng cao sẽ sử dụng nhiều nợ vay hơn để đáp ứng nhu cầu vốn cho các cơ hội kinh doanh mới trong trường hợp nguồn vốn bên trong không đáp ứng đủ nhu cầu của DN

Những nhân tố có quan hệ nghịch chiều với hệ số nợ vay:

Khả năng sinh lời: Biến Bep có hệ số hồi quy là -0,8622 có ý nghĩa thống kê cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa khả năng sinh lời và cơ cấu nguồn vốn của DN. Kết quả này phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng mà cho rằng những CTCP ngành điện niêm yết có khả năng thanh khoản cao nên sử dụng ít nợ vay bởi vì những DN này có khả năng chuyển đổi những tài sản của thàh tiền mặt nhanh chóng trong trường hợp họ cần tiền mặt nhanh. Bởi vậy, những DN này sẽ ưu tiên sử dụng nguồn vốn bên trong khi tài trợ vốn đối với các khoản đầu tư mới thay vì tiếp cận đối với nguồn vốn bên ngoài.

Chi phí sử dụng nợ vay: Biến Inrate có hệ số hồi quy là -0,203 có ý nghĩa thống kê cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa chi phí sử dụng nợ vay và cơ cấu nguồn vốn của DN. Điều này phản ánh các DN sẽ giảm quy mô nợ vay nếu chi phí sử dụng nợ vay ở mức cao và ngược lại.

Như vậy, kết quả phân tích tác động của các nhân tố đến cơ cấu nguồn vốn của các công ty cổ phần ngành điện niêm yết cho thấy xu hướng và mức độ tác động của từng nhân tố đến cơ cấu nguồn vốn của DN. Kết quả nghiên cứu là gợi ý cho các DN trong quá trình hoàn thiện cơ cấu nguồn vốn cũng như dự báo cơ cấu nguồn vốn khi có sự biến động của các nhân tố.