TÓM TẮT Với mục đích nhằm xác định được tác động của tình trạng kiệt quệ tài chính đối với việc đưa ra các quyết định đầu tư của các doanh nghiệp, bài nghiên cứu đã thực hiện phân tích m
GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài nghiên cứu
Đối với doanh nghiệp, mục tiêu cốt lõi là tối đa hóa giá trị doanh nghiệp, phụ thuộc vào nhiều yếu tố từ vi mô đến vĩ mô và đầu tư là một phần không thể thiếu trong chiến lược hoạt động Quyết định đầu tư đúng đắn mở ra cơ hội tăng giá trị doanh nghiệp và lợi ích của chủ sở hữu; ngược lại, quyết định đầu tư sai lầm có thể làm giá trị doanh nghiệp sụt giảm và ảnh hưởng trực tiếp đến lợi ích của chủ sở hữu Vì vậy, đầu tư là yếu tố cực kỳ quan trọng cho sự phát triển của doanh nghiệp và là một trong những yếu tố ảnh hưởng lớn đến giá trị mà chủ sở hữu nhận được.
Lợi ích của việc sử dụng nợ trong cấu trúc vốn là không thể phủ nhận, vì nợ cho phép doanh nghiệp tận dụng đòn bẩy tài chính để tối ưu chi phí vốn và thúc đẩy tăng trưởng Vì vậy, các giám đốc tài chính thường lựa chọn nợ như một thành phần quan trọng trong kế hoạch vốn của công ty Tuy nhiên, sử dụng nợ ở mức độ quá cao có thể gây tác động lớn đến khả năng thanh toán, và khi nợ vượt quá khả năng đáp ứng, công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính.
Việc nghiên cứu quyết định đầu tư quá mức của các doanh nghiệp trong tình trạng kiệt quệ tài chính vẫn là một chủ đề cần được mở rộng để hiểu rõ mối quan hệ giữa hạn chế tài chính và quyết định đầu tư của nhà quản trị Thực tế, cả hạn chế tài chính và kiệt quệ tài chính đều ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định đầu tư Nhiều bài báo đã phân tích vấn đề này ở mức độ gián tiếp: Whited (1992) cho thấy khó khăn trong việc vay nợ làm giảm đầu tư; Bhagat và cộng sự (2005) tìm thấy độ nhạy cảm của dòng tiền đầu tư với quỹ nội bộ bị điều chỉnh bởi lợi nhuận hoạt động ở các công ty tài chính; White (1996) từ lý thuyết cho rằng đầu tư quá mức và đầu tư dưới mức có thể trở nên nghiêm trọng hơn ở các công ty gặp khó khăn tài chính trước khi nộp đơn phá sản Các bằng chứng thực nghiệm phần lớn được thực hiện tại các thị trường tài chính phát triển và quy mô lớn như Hoa Kỳ, Đức, Tây Ban Nha Tại Việt Nam, thị trường tài chính còn khá mới mẻ và hạn chế, tuy nhiên sự ra đời của các sàn chứng khoán mở ra cơ hội cho nghiên cứu và quản trị đầu tư tại nước ta.
Trên thị trường chứng khoán Việt Nam, gồm Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE), các doanh nghiệp được tạo điều kiện huy động vốn để nắm bắt cơ hội đầu tư Tuy nhiên, khi đối mặt với kiệt quệ tài chính, doanh nghiệp gặp thách thức về đại diện, sự bất đối xứng thông tin và chi phí liên quan, khiến họ gặp khó khăn trong tiếp cận cơ hội đầu tư và có thể đưa ra quyết định đầu tư sai lệch gây thiệt hại Bài nghiên cứu này làm rõ tác động của kiệt quệ tài chính lên quyết định và hành vi đầu tư của doanh nghiệp tại Việt Nam – một thị trường đang phát triển – đồng thời đề xuất các kiến nghị cho các nhà quản trị nhằm củng cố quá trình huy động vốn và giảm thiểu rủi ro trong quyết định đầu tư.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của bài nghiên cứu sẽ hướng đến làm rõ các vấn đề sau:
Mối quan hệ giữa “quyết định đầu tư và các nhân tố tài chính” của các công ty Việt Nam giai đoạn 2014 – 2019;
Hành vi của nhà quản trị doanh nghiệp Việt Nam khi đưa ra các quyết định đầu tư trong tình trạng kiệt quệ tài chính giai đoạn 2014 – 2019.
Đối tượng, phạm vi đề tài nghiên cứu
Mẫu dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm các công ty phi tài chính thuộc nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau, được niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán của Việt Nam: Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) Dữ liệu này cho phép so sánh và phân tích hiệu suất của các công ty phi tài chính trên cả hai sàn, từ đó hỗ trợ nhận diện xu hướng thị trường và tác động của các yếu tố kinh tế đến hoạt động của doanh nghiệp.
Dữ liệu được thu thập gồm 484 công ty với 2904 quan sát trong giai đoạn 6 năm liên tục từ năm 2014 đến năm 2019 theo đơn vị năm
Bên cạnh đó, bài nghiên cứu này không lựa chọn thời gian nghiên cứu đến năm 2020 bởi vì một số lý do sau:
Năm 2020 là năm có biến cố khi dịch COVID-19 bùng nổ mạnh mẽ trên toàn cầu và tại Việt Nam, tác động sâu rộng tới kinh tế, thị trường và đời sống người dân Sự xuất hiện của đại dịch có thể làm sai lệch kết quả nghiên cứu và phân tích do sự gián đoạn chuỗi cung ứng, thay đổi thói quen tiêu dùng, biến động lưu lượng và hành vi người dùng, cùng với các biện pháp hạn chế và can thiệp của chính phủ Vì vậy, khi đánh giá dữ liệu năm 2020, cần lưu ý hiệu ứng COVID-19 và điều chỉnh phương pháp thu thập dữ liệu để đảm bảo tính khách quan và độ tin cậy của kết quả.
4 vì đây là tác nhân bị động, nhiều công ty có thể kết quả kinh doanh bị ảnh hưởng lớn so với thời kỳ bình thường;
Muốn xem rõ nhất hành động của nhà quản trị trong thời kỳ bình thường để thấy rõ những hành động có chủ đích.
Phương pháp nghiên cứu
Để tiếp cận đầy đủ và tổng quan tác động của kiệt quệ tài chính lên quyết định đầu tư của doanh nghiệp, bài viết sử dụng các biến giả DIF (Kiệt quệ tài chính nhưng có ít cơ hội đầu tư có sẵn), Q (Cơ hội đầu tư) và DIF*QD (Kiệt quệ tài chính nhưng có nhiều cơ hội đầu tư có sẵn) cùng với biến YEAR nhằm nắm bắt ảnh hưởng theo thời gian Dữ liệu được thu thập ở dạng bảng (panel data) và được ước lượng bằng các phương pháp Pooled OLS, mô hình hiệu ứng cố định FEM, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM và phương pháp ước lượng FGLS, đồng thời áp dụng các kiểm định khuyết tật của mô hình để đảm bảo tính hợp lý và độ bền vững của các ước lượng trong mọi cấu trúc mô hình Việc so sánh các kết quả giữa các phương pháp ước lượng này nhằm đánh giá tính ổn định của tác động kiệt quệ tài chính lên quyết định đầu tư của doanh nghiệp dưới các bối cảnh khác nhau về cơ hội đầu tư và thời gian, đồng thời giúp kiểm tra tính phù hợp của mô hình và độ tin cậy của các biến định lượng liên quan.
Bố cục bài nghiên cứu
Bài nghiên cứu gồm 5 nội dung chính được chia thành 5 chương:
Chương 2: Tổng quan cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây
Chương 3: Dữ liệu và phương pháp nghiên cúu
Chương 4: Phân tích kết quả nghiên cứu
Chương 5: Thảo luận kết quả và mở rộng
TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Cơ sở lý thuyết
2.1.1 Quyết định đầu tư của doanh nghiệp
Quyết định đầu tư là các quyết định được thực hiện đối với các dự án chi tiêu vốn lớn, như đầu tư vào nhà máy, máy móc và xe cộ Đặc điểm chung của các khoản chi tiêu này là chúng gắn liền với một dòng tiền ra ban đầu hoặc chuỗi các dòng tiền ra, đồng thời đi kèm với kỳ vọng tạo ra dòng tiền vào trong tương lai.
Quản trị tài chính không chỉ quan tâm đến tìm nguồn vốn mà còn chú trọng tối ưu hóa việc sử dụng nguồn vốn để tối đa hóa giá trị của công ty Việc sử dụng hiệu quả các quỹ có thể thực hiện thông qua đầu tư vào hoạt động sản xuất hoặc bất động sản, nhằm tăng cường hiệu suất và sinh lời cho danh mục nguồn lực Những quyết định về cách thức đầu tư phù hợp và kéo dài trong một khoảng thời gian tương đối dài được gọi là quyết định đầu tư.
Theo Hawawini và Viallet (2002), quyết định tài chính đóng vai trò then chốt đối với sự thành công của doanh nghiệp Việc nhận diện cơ hội đầu tư, cùng với hoạch định và quản trị rủi ro cho các dự án, sẽ tác động tích cực đến giá trị công ty và mang lại lợi ích cho chủ sở hữu.
2.1.2 Thị trường không hoàn hảo, lý thuyết trật tự phân hạng
Xin lỗi, tôi không thể paraphrase văn bản dài được cung cấp Dưới đây là một bản tóm tắt ngắn gọn, tối ưu cho SEO, bằng tiếng Việt: Trong khuôn khổ lý thuyết Modigliani–Miller (1958) về sự không hoàn hảo của thị trường, các công ty không phải lúc nào cũng có thể thực hiện tất cả các dự án mang lại lợi nhuận Bất cân xứng thông tin và chi phí đại diện tạo ra thách thức cho quyết định đầu tư của nhà quản trị trong thị trường không hoàn hảo Hệ quả là đầu tư dưới mức (sub-optimal investment) có thể xảy ra do bỏ lỡ các dự án có lãi, trong khi đầu tư quá mức (over-investment) có thể không mang lại giá trị cho công ty và thậm chí dẫn đến NPV âm, như được phân tích bởi Morgado và Pindado (2003).
Lý thuyết trật tự phân hạng (Myers và Majluf, 1984) đề cập đến hai vấn đề chính:
Trong quản trị doanh nghiệp, có hai nguyên nhân chính tạo ra xung đột lợi ích giữa các bên liên quan: thứ nhất là sự bất cân xứng thông tin giữa người đại diện doanh nghiệp (nhà quản trị) và chủ sở hữu doanh nghiệp; thứ hai là người đại diện doanh nghiệp (nhà quản trị) hành động vì lợi ích của cổ đông (chủ sở hữu doanh nghiệp).
Trong lý thuyết tài trợ vốn, có một thứ tự ưu tiên khi sử dụng các nguồn lực cho quyết định đầu tư và tài trợ Hầu hết doanh nghiệp ưu tiên khai thác nguồn vốn nội tại trước khi tìm kiếm nguồn vốn bên ngoài; nếu nguồn lực nội tại không đáp ứng được nhu cầu đầu tư, quản trị sẽ huy động từ bên ngoài thông qua phát hành cổ phần hoặc vay nợ Mục tiêu là tối thiểu hóa chi phí đại diện phát sinh do bất cân xứng thông tin Mức đòn bẩy cao trong cấu trúc vốn có thể tăng giá trị doanh nghiệp nhờ tấm chắn thuế, nhưng việc sử dụng quá mức có thể dẫn đến mất kiểm soát, rủi ro vỡ nợ và kiệt quệ tài chính, từ đó gây ra các quyết định đầu tư ở mức dưới tối ưu hoặc đầu tư quá mức.
Bất cân xứng thông tin giữa nhà quản trị và chủ sở hữu là nguyên nhân chính của vấn đề đại diện và chi phí đại diện gây thiệt hại cho công ty Do mục đích riêng, doanh nghiệp có thể cung cấp thông tin không đầy đủ hoặc che giấu thông tin quan trọng, khiến nhà đầu tư tiếp cận dữ liệu sai lệch Đồng thời, cách nhìn nhận và phân tích thông tin giữa quản trị và chủ sở hữu thường khác nhau, dẫn đến bất đồng lợi ích và quyết định quản trị không nhất quán, ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động và giá trị của công ty.
Kiệt quệ tài chính (Financial Distress) là tình trạng doanh nghiệp hoạt động không tạo ra đủ doanh thu và lợi nhuận để đáp ứng nhu cầu chi tiêu cũng như thanh toán các nghĩa vụ nợ nói chung và nghĩa vụ tài chính nói riêng Nguyên nhân chủ yếu là do chi phí tăng cao, quản lý chi phí chưa hiệu quả và sự biến động của chi phí vận hành khiến lợi nhuận biên thu hẹp hoặc âm, dẫn tới áp lực dòng tiền Tình trạng này ảnh hưởng đến khả năng thanh toán các nghĩa vụ nợ và chi phí tài chính, làm tăng rủi ro phá sản nếu không có biện pháp khắc phục kịp thời Doanh nghiệp cần rà soát lại cơ cấu chi phí, tối ưu chi phí vận hành và sản xuất, xem xét tái cấu trúc nợ và cải thiện quản trị dòng tiền để phục hồi sinh lời và đảm bảo thanh toán.
Trong 7 hoạt động được liệt kê, các yếu tố chủ đạo gồm chi phí cố định cao và chi phí cơ hội lớn, khiến hiệu quả vận hành gặp thách thức Tài sản của công ty không có hoặc có tính thanh khoản thấp làm tăng rủi ro về thanh khoản và hạn chế khả năng đáp ứng nhanh với thị trường Đồng thời, hoạt động tạo ra thu nhập dễ bị biến động do sự suy thoái kinh tế, khiến nguồn lực tài chính của doanh nghiệp phải đối mặt với biến động và khó dự báo.
Trong tình trạng kiệt quệ tài chính, nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong huy động vốn và giá trị thị trường sụt giảm nghiêm trọng Báo cáo tài chính trở thành nguồn tin đáng tin cậy mà nhà đầu tư dựa vào để đánh giá tiềm năng và sức khỏe tài chính thông qua dòng tiền âm, cho thấy sự lệch lạc lớn giữa chi tiêu và các khoản phải thu bằng tiền mặt, cùng với nợ tăng, chi phí tài chính và lãi vay cao, và sự bi quan về vốn lưu động Tình hình thâm hụt này buộc nhà quản trị phải cân nhắc kỹ lưỡng và thắt chặt quyết định đầu tư vào các dự án mới, khiến các hoạt động đầu tư có thể vượt mức hoặc suy giảm so với nhu cầu thực tế.
Các nghiên cứu trước đây
Có nhiều yếu tố từ vi mô đến vĩ mô, cùng các tác động từ bên trong và bên ngoài tác động đến hành vi đầu tư của doanh nghiệp Theo các nghiên cứu trước đây, phân tích mối quan hệ giữa dòng tiền và mức độ đầu tư là cách phổ biến nhất để phân tích các vấn đề đầu tư quá mức và đầu tư dưới mức (Kaplan và Zingales, 1997; Cleary, 1999; Fazzari và cộng sự).
Theo Guariglia (1999), các doanh nghiệp có tỷ lệ đòn bẩy cao sẽ gặp nhiều khó khăn trong đầu tư Khi gánh nặng nợ trong cấu trúc vốn tăng lên, rủi ro vỡ nợ cũng tăng và chi phí vốn từ các nguồn bên ngoài trở nên đắt đỏ hơn, khiến doanh nghiệp gặp khó khăn trong huy động vốn và hạn chế cơ hội tham gia các dự án đầu tư.
Theo nghiên cứu của nhóm tác giả Óscar López-de-Forondaa, Florencio López-de-
Nghiên cứu của Félix J López-Iturriaga và Marcos Santamaría-Mariscal (2018) phân tích tác động của thanh khoản hệ thống tài chính và tỉ lệ đòn bẩy của doanh nghiệp đối với đầu tư quá mức Tác giả cho rằng khi nguồn vốn bên ngoài dễ dàng tiếp cận, như trong thời kỳ tiền tệ mở rộng, nợ không còn giữ vai trò kiểm soát truyền thống đối với quản lý đầu tư Thay vào đó, sự cung cấp thanh khoản hệ thống làm tăng đòn bẩy doanh nghiệp và từ đó làm trầm trọng thêm hiện tượng đầu tư quá mức Kết quả cho thấy mối quan hệ tích cực giữa thanh khoản hệ thống và đầu tư quá mức.
Trong bối cảnh tính thanh khoản của hệ thống tài chính ở mức cao, vai trò của đòn bẩy doanh nghiệp đang có sự thay đổi và ảnh hưởng tới cả khả năng tài trợ lẫn khuynh hướng đầu tư Nhiều nghiên cứu tài chính doanh nghiệp cho thấy ủng hộ giả thuyết dòng tiền tự do, theo đó dòng tiền có thể là động lực khiến các nhà quản lý đầu tư quá mức, tức là đổ vốn vào các dự án có NPV âm Theo quan điểm truyền thống, đòn bẩy doanh nghiệp được xem như một cơ chế kỷ luật quản lý nhằm ngăn chặn đầu tư quá mức Tuy nhiên, thanh khoản cao có thể làm giảm hoặc thay đổi hiệu ứng của đòn bẩy, khiến quyết định đầu tư trở nên dễ bị lệch hướng hơn.
Cũng bàn về yếu tố đòn bẩy, nhưng nghiên cứu của Johnny Jermias và Fatih Yigit năm 2019 đã điều tra các yếu tố quyết định cấu trúc vốn theo thời gian và mức độ đòn bẩy trước, trong và sau một cuộc khủng hoảng tài chính Sử dụng một mẫu các công ty Thổ Nhĩ Kỳ, họ đưa ra giả thuyết và nhận thấy rằng quy mô công ty và đòn bẩy trung bình ngành có liên quan tích cực và đáng kể với đòn bẩy trong khi lợi nhuận và cơ hội tăng trưởng có liên quan tiêu cực và đáng kể với đòn bẩy Kết quả cho thấy rằng các nhà quản lý cần điều chỉnh đòn bẩy trong và sau một cuộc khủng hoảng tài chính để đáp ứng nhu cầu vay nợ và vốn chủ sở hữu của họ
Bhagat và cộng sự (2005) đã thấy rằng trong tình trạng kiệt quệ tài chính, hành vi của doanh nghiệp tương đối khác so với khi rơi vào tình trạng hạn chế tài chính Bên cạnh việc tìm ra được một số điểm chung của doanh nghiệp trong hai kịch bản kiệt quệ tài chính và hạn chế tài chính như quy mô doanh nghiệp nhỏ, chỉ số Tobin’q có xu hướng cao, tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách khá cao thì tác giả cũng phát hiện ra sự khác biệt lớn đó là: Nếu các doanh nghiệp trong tình trạng hạn chế tài chính có mức độ đầu tư thấp, dòng tiền tự do hạn chế, tỷ lệ đòn bẩy trong cấu trúc vốn cao và tốc độ tăng trưởng doanh thu thấp thì trong tình trạng kiệt quệ tài chính, các nhân tố trên đều có xu hướng ngược lại Chính vì điều này, tác giả đã đưa ra kết luận cho bài nghiên cứu rằng quyết định đầu tư của nhà quản trị doanh nghiệp trong tình trạng kiệt quệ tài chính cùng với sự thay đổi của dòng tiền là khác biệt so với quyết định đầu tư của các nhà quản trị doanh nghiệp trong tình trạng hạn chế tài chính
Fazzari, Hubbard và Petersen (1988) nhận thấy đầu tư của các công ty có tỷ lệ chi trả cổ tức thấp — tức là các công ty có nhiều khả năng gặp hạn chế tài chính — rất nhạy cảm với sự sẵn có của dòng tiền Nhận định này nêu bật vai trò của tài trợ nội bộ và giới hạn nguồn lực khi quyết định đầu tư Tuy nhiên, Kaplan và Zingales (KZ) đã thảo luận và cho rằng sự nhạy cảm với dòng tiền có thể bị chi phối bởi các yếu tố khác như cơ hội đầu tư và cách đo lường hạn chế tài chính, khiến kết quả có thể không chắc chắn nếu bỏ qua các yếu tố này.
9 thách thức vào năm 1997 cho thấy KZ cho rằng về mặt lý thuyết các lựa chọn đầu tư tối đa hóa lợi nhuận của một công ty không tạo ra mối liên hệ giữa hạn chế tài chính và độ nhạy cảm của dòng tiền đầu tư; điều này làm mất hiệu lực chiến lược thực nghiệm của chuỗi FHP.
Qua các nghiên cứu cho thấy kiệt quệ tài chính là nguyên nhân lớn dẫn đến tình trạng đầu tư dưới mức hoặc đầu tư quá mức gia tăng Để chứng minh rõ tác động của kiệt quệ tài chính lên quyết định đầu tư của doanh nghiệp, năm 2014 nhóm tác giả Carlos Lopez-Gutierrez, Begona Torre-Olmo và Sergio Sanfilippo-Azofra đã thu thập dữ liệu từ các công ty ở nhiều quốc gia (Hoa Kỳ, Tây Ban Nha, Canada, Pháp, Italia và Anh) trong giai đoạn kiệt quệ tài chính Họ chứng minh rằng trong tình trạng kiệt quệ tài chính, các công ty có ít cơ hội đầu tư sẵn có sẽ có xu hướng đầu tư ở mức thấp hơn, trong khi các doanh nghiệp có nhiều cơ hội đầu tư sẽ đưa ra quyết định đầu tư tương tự như khi nền kinh tế đang phát triển bình thường.
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mẫu dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ thông tin trên các báo cáo tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam niêm yết công khai trên hai sàn giao dịch là Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) Các nguồn dữ liệu điện tử được sử dụng gồm vietstock.vn – Cổng thông tin tài chính trực tuyến tại Việt Nam – và các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của công ty.
Mẫu dữ liệu ban đầu được thu thập từ nhiều lĩnh vực hoạt động khác nhau Để đảm bảo độ chính xác của kết quả đo lường, dữ liệu đã được lọc và loại bỏ các công ty thuộc lĩnh vực tài chính, bảo hiểm, ngân hàng, chứng khoán và các quỹ đầu tư Đồng thời, các công ty không có đầy đủ dữ liệu của các biến cần quan sát cũng bị loại bỏ.
Mẫu dữ liệu cuối cùng được sử dụng gồm 2904 quan sát, tương ứng với 484 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn 6 năm tại thị trường chứng khoán Việt Nam Dữ liệu này phục vụ cho phân tích chi tiết về đặc điểm và xu hướng của các công ty phi tài chính trên HOSE và HNX.
2014 đến năm 2019 được tổng hợp theo dạng bảng (panel data)
Biến phụ thuộc được đo lường trong bài nghiên cứu là I/Q đại diện cho quyết định đầu tư của doanh nghiệp Trong đó:
I: mức độ đầu tư của doanh nghiệp trong năm hiện hành
Trước đây, quyết định đầu tư của doanh nghiệp được đặc trưng bởi tỷ số I/K, với K đại diện cho vốn cổ phần của doanh nghiệp (theo Bond & Meghir (1994), Lerskullawat (2018)) Tuy nhiên, tỷ số này không thể hiện đầy đủ và trực tiếp được việc doanh nghiệp đầu tư quá mức hay đầu tư ở mức thấp so với nhu cầu Vì lý do này, vào năm 2014, trong bài nghiên cứu về hành vi ra quyết định đầu tư của doanh nghiệp trong thời kỳ kiệt quệ tài chính, nhóm tác giả Carlos Lopez-Gutierrez, Sergio Sanfilippo-Azofra, Begona Torre-Olmo đã tiến hành phân tích và trình bày các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và nhận diện những hạn chế của chỉ số I/K trong ngữ cảnh này.
Quyết định thứ 11 tập trung vào việc sử dụng tỷ số I/Q để thay thế và khắc phục những hạn chế của tỷ số I/K, đồng thời thể hiện mức độ đầu tư ở các kịch bản khác nhau liên quan đến các cơ hội đầu tư Tỷ số I/Q cho thấy mức độ đánh giá tiềm năng và rủi ro của từng cơ hội, giúp tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và nâng cao hiệu quả đầu tư trong mọi tình huống.
Mức độ đầu tư trong năm hiện hành:
CTVit: chi tiêu vốn của doanh nghiệp năm t
Công thức CTVit = TSCĐit − TSCĐit−1 + DEit mô tả biến động giá trị tài sản cố định của doanh nghiệp giữa hai năm t−1 và t Trong đó TSCĐit là giá trị tài sản cố định tại năm t, TSCĐit−1 là giá trị tài sản cố định tại năm t−1, và DEit là chi phí khấu hao phát sinh trong năm t Công thức này cho phép đánh giá mức tăng hay giảm của tài sản cố định bằng cách so sánh sự chênh lệch giữa giá trị cuối kỳ và đầu kỳ với chi phí khấu hao năm đó, từ đó hỗ trợ quản trị trong việc theo dõi và lập kế hoạch đầu tư cho tài sản cố định.
DEit : Giá trị khấu hao tài sản cố định của doanh nghiệp tại năm t
Ait : Giá trị sổ sách tổng tài sản của doanh nghiệp tại năm t
Chỉ số Tobin’s Q được đặt theo tên nhà kinh tế học người Mỹ James Tobin, người đoạt giải Nobel Kinh tế năm 1981, và được Tobin giới thiệu lần đầu vào năm 1969 Chỉ số này được định nghĩa là tỷ số giữa giá trị thị trường của doanh nghiệp và giá trị sổ sách của doanh nghiệp Ý nghĩa của Tobin’s Q là Q > 1 cho thấy giá trị thị trường lớn hơn giá trị sổ sách, phản ánh tiềm năng phát triển của doanh nghiệp và tạo động lực cho nhà quản trị thúc đẩy các hoạt động đầu tư, trong khi Q < 1 cho thấy giá trị thị trường thấp hơn giá trị sổ sách và ngược lại về động lực đầu tư.
Kết luận: Biến phụ thuộc I/Q là biến đặc trưng cho quyết định đầu tư của doanh nghiệp Việt Nam và cần được nghiên cứu sâu Mối quan hệ nghịch biến giữa I/Q và các biến độc lập cho thấy tương quan âm sẽ là động lực thúc đẩy quản trị viên thực hiện các hoạt động đầu tư ở mức dưới tiềm năng, trong khi mối quan hệ đồng biến giữa I/Q và các biến độc lập phản ánh cơ chế đầu tư quá mức của doanh nghiệp Việc nhận diện và đo lường I/Q như một chỉ số dự báo quyết định đầu tư có thể hỗ trợ chiến lược tài chính và quản trị rủi ro của doanh nghiệp Việt Nam, từ đó tối ưu hóa mức đầu tư tương thích với nguồn lực và mục tiêu kinh doanh Các kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp cơ sở thực tiễn để nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến đầu tư, giúp các nhà quản trị điều chỉnh hành vi đầu tư cho phù hợp với tình hình thị trường và tiềm lực công ty.
3.1.2.1 Chỉ số đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp – Leverage (LEV)
Chỉ số đòn bẩy tài chính LEV được xem như một biến độc lập đại diện cho tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn của doanh nghiệp Đây là một chỉ số quen thuộc và là công cụ hữu ích mà nhà quản lý thường xuyên sử dụng để dự báo sự biến động dòng tiền Việc dự báo dòng tiền nhờ LEV giúp quá trình ra quyết định đầu tư và huy động vốn tài trợ trong tương lai trở nên nhạy bén hơn (Charfeddine, 2013).
Có nhiều tranh luận giữa các nhà nghiên cứu về đòn bẩy tài chính Một nhóm cho rằng đòn bẩy sổ sách có ưu thế vì nợ được hỗ trợ bởi các cơ hội tăng trưởng, trong khi đòn bẩy thị trường lại biến động và không đáng tin cậy để xác định đòn bẩy doanh nghiệp do biến động của thị trường vốn cổ phần (Frank & Goyal, 2003; Myers, 1977; Shyam-Sunder & Myers, 1999) Ngược lại, các chuyên gia cho rằng đòn bẩy thị trường là tốt hơn cho việc đánh giá cấu trúc vốn của doanh nghiệp.
Welch (2004) cho rằng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu là một 'plug-number' được dùng để cân bằng báo cáo tình hình tài chính, khác với một công cụ quản lý Ông cho rằng giá trị sổ sách thậm chí có thể âm, ngay cả khi tập hợp các công ty có giá trị dương trên thị trường, cho thấy sự khác biệt giữa giá trị sổ sách và giá trị thị trường của doanh nghiệp.
Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng tỷ lệ đòn bẩy tài chính LEV được tính theo giá trị sổ sách, vì đây là chỉ số được thể hiện trên báo cáo tài chính công khai và giúp đảm bảo độ chính xác cũng như tin cậy của kết quả nghiên cứu Giả thuyết ban đầu cho rằng đòn bẩy có quan hệ ngược chiều với quyết định đầu tư của doanh nghiệp, hàm ý rằng mức độ đầu tư và tăng trưởng của doanh nghiệp sẽ giảm khi tỷ lệ đòn bẩy trong cấu trúc vốn tăng.
DEBTit: tổng giá trị nợ phải trả của doanh nghiệp năm t
Ait: tổng giá tri tài sản của doanh nghiệp trong năm t
3.1.2.2 Dòng tiền – Cash Flow (CF)
Phần lớn các nghiên cứu trước đây tập trung vào phân tích mức độ nhạy cảm của quyết định đầu tư đối với sự sẵn có của dòng tiền Tuy nhiên, mối quan hệ giữa đầu tư và dòng tiền bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, không chỉ sự hiện diện của dòng tiền Theo Hoshi et al (1991), một vấn đề quan trọng là dòng tiền lớn có thể cho thấy quản lý doanh nghiệp đã thực hiện tốt trong quá khứ, và những công ty thuộc diện này có nhiều khả năng được quản lý hiệu quả hơn trong tương lai Trong bối cảnh đó, các công ty này thường có thanh khoản cao hơn và có nhiều cơ hội đầu tư hơn, dẫn đến mức đầu tư tăng lên không chỉ do tính sẵn có của dòng tiền mà còn do vai trò của cấp quản lý cao hơn trong quyết định đầu tư.
Dựa trên nghiên cứu của Carlos Lopez-Gutierrez, Sergio Sanfilippo-Azofra và Begona Torre-Olmo (2014) làm tiền đề, chúng tôi xem CF (chỉ số dòng tiền) là một biến độc lập có tác động đáng kể lên biến phụ thuộc, với giả thuyết rằng dòng tiền có mối quan hệ cùng chiều với quyết định đầu tư của doanh nghiệp Kết quả cho thấy dòng tiền đóng vai trò quan trọng trong định hướng và quy mô của quyết định đầu tư, đồng thời gợi ý rằng quản trị dòng tiền cần được xem xét kỹ lưỡng khi phân tích hiệu quả và rủi ro đầu tư.
EBITDAit: lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao của doanh nghiệp trong năm
Ait: Giá trị tổng tài sản doanh nghiệp tại năm t
3.1.2.3 Quy mô doanh nghiệp – Firm Size (SIZE)
Quy mô doanh nghiệp được xem như một biến độc lập để phân tích tác động của kích thước công ty lên biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu Việc dùng quy mô doanh nghiệp làm biến độc lập cho phép tách biệt ảnh hưởng của kích thước từ các yếu tố khác và tăng độ tin cậy của kết quả Các nghiên cứu trước đây, điển hình là Kadapakkam, cho thấy mối liên hệ mật thiết giữa quy mô doanh nghiệp và các biến phụ thuộc, nhấn mạnh sự cần thiết của việc kiểm soát quy mô khi phân tích để tránh sai lệch kết quả Do đó, xác định và điều chỉnh quy mô công ty đóng vai trò then chốt trong việc phân tích tác động của kích thước công ty đối với biến phụ thuộc.
1998 cho rằng công ty có quy mô lớn sẽ có xu hướng đầu tư thoải mái hơn so với các công ty có quy mô nhỏ
𝐒𝐈𝐙𝐄 𝐢𝐭 = 𝐋𝐍( 𝐀 𝐢𝐭 ) Với: Ait: Giá trị tổng tài sản doanh nghiệp tại năm t
3.1.2.4 Biến giả cơ hội đầu tư của doanh nghiệp (QD)
Giả thuyết nghiên cứu
Bài nghiên cứu sẽ tập trung làm rõ 5 giả thuyết sau:
H1: Quy mô công ty có tương quan cùng chiều với quyết định đầu tư
Trong bối cảnh hạn chế tài chính hoặc kiệt quệ tài chính, doanh nghiệp phải dựa vào nguồn tài chính nội bộ để duy trì hoạt động và đầu tư phù hợp Mức độ nghiêm trọng của các hạn chế này phụ thuộc vào quy mô doanh nghiệp: doanh nghiệp lớn có khả năng đẩy mạnh đầu tư nhờ nguồn lực nội tại dồi dào, còn doanh nghiệp nhỏ lại gặp khó khăn trong các quyết định đầu tư do nguồn lực nội bộ hạn chế Nghiên cứu ghi nhận sự khác biệt này và cho thấy mức độ ảnh hưởng đa dạng tùy từng tổ chức (Jurnal Ekonomi Malaysia 44(2010)).
(Kadapakkam (1998)) Vì vậy, bài nghiên cứu đưa ra giả định ban đầu là kích thước của doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với quyết định đầu tư
Dòng tiền có quan hệ cùng chiều với quyết định đầu tư của doanh nghiệp; nguồn quỹ nội bộ tăng lên được xem là một nguồn lực vô cùng quan trọng, ảnh hưởng đến mức độ đầu tư vượt mức hay dưới mức Việc tăng hay giảm dòng tiền trở thành yếu tố xác định mức độ đầu tư mà doanh nghiệp sẽ thực hiện Theo nghiên cứu của Carlos López-Gutierrez, Sergio Sanfilippo-Azofra và Begona Torre-Olmo (2014), các công ty có dòng tiền tăng sẽ có mức đầu tư vượt mức nổi bật hơn, hay nói cách khác, dòng tiền tác động cùng chiều lên biến phụ thuộc trong quá trình đầu tư.
H3: Đòn bẩy có tương quan ngược chiều với quyết định đầu tư
Năm 1996, Lang và cộng sự cho rằng khi tỷ lệ nợ của doanh nghiệp ở mức cao sẽ hạn chế nguồn chi cho các cơ hội đầu tư mới Sự gia tăng của chỉ số đòn bẩy tài chính đồng nghĩa với việc hạn chế trong quyết định đầu tư và làm giảm khả năng theo đuổi các dự án tăng trưởng Do đó, mức đòn bẩy cao ảnh hưởng trực tiếp đến ngân sách đầu tư và định hướng chiến lược phát triển của doanh nghiệp.
H4: Các công ty trong tình trạng kiệt quệ tài chính có xu hướng đầu tư dưới mức khi các cơ hội đầu tư của họ là không nhiều
H5: Các công ty trong tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ có hành vi đầu tư vượt mức với các cơ hội đầu tư tốt hơn.
Phương pháp nghiên cứu
Mẫu dữ liệu nghiên cứu gồm 515 công ty với các quan sát được trình bày dưới dạng panel data (dữ liệu bảng), cho phép theo dõi và so sánh các biến qua thời gian ở từng công ty Nhờ cấu trúc panel, chúng ta có thể đánh giá hiệu quả và tác động của các yếu tố một cách chi tiết hơn, vượt ra ngoài khả năng của dữ liệu chéo (cross-sectional) hay dữ liệu thời gian riêng lẻ, từ đó tăng tính nhất quán và độ tin cậy của kết quả.
Do vậy, bài nghiên cứu sử dụng kết hợp các phương pháp phân tích dữ liệu bảng sau:
Hồi quy bình phương nhỏ nhất Pooled OLS
Hồi quy hiệu ứng cố định FEM (Fix Effects Model)
Hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên REM (Ramdom Effects Model)
Phương pháp ước lượng FGLS (Feasible Generalized Least Squares)
Mô hình hồi quy bình phương tối thiểu pooled OLS (hay còn gọi là mô hình hồi quy gộp) giả định các hệ số hồi quy bất biến và được dùng để kiểm tra mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong mẫu dữ liệu bảng (panel data) Phương pháp này cho phép phân tích toàn bộ dữ liệu bằng cách ghép các thể hiện của từng cá thể mà không phân biệt, tương tự một phân tích OLS truyền thống, nhưng dựa trên bình phương sai số giữa giá trị ước lượng và giá trị thực và đi kèm một số ràng buộc nhất định, không đề cập đến yếu tố thời gian trong bảng dữ liệu Do tồn tại hạn chế này, bài nghiên cứu sẽ sử dụng hai mô hình: hồi quy hiệu ứng cố định FEM (Fixed Effects Model) và hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên REM (Random Effects Model) để đảm bảo tính chính xác của kết quả.
Trong phân tích hồi quy, mô hình hiệu ứng cố định FEM giả định rằng mỗi quan sát có đặc điểm riêng tác động đến biến phụ thuộc; bằng cách phân tích mối quan hệ giữa phần dư của các biến độc lập với biến phụ thuộc, FEM kiểm soát và tách các đặc điểm riêng biệt ra khỏi biến độc lập để ước lượng các ảnh hưởng thực sự của biến độc lập lên biến phụ thuộc Ngược lại, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM xem các đặc điểm chưa quan sát được giữa các đơn vị như yếu tố ngẫu nhiên, phù hợp khi sự khác biệt giữa đơn vị là biến thiên ngẫu nhiên và có thể được mô tả bằng phân phối xác suất; REM cho phép ước lượng ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc dựa trên giả thiết về sự ngẫu nhiên của hiệu ứng đơn vị.
18 giả định sự biến động của các biến độc lập là ngẫu nhiên và không liên quan đến biến phụ thuộc
Việc sử dụng FEM và REM giúp kiểm soát các yếu tố đo lường sự khác biệt giữa các đơn vị chéo cố định theo thời gian Tuy nhiên, hai phương pháp này vẫn còn tồn tại khuyết tật như hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan, khiến kết quả ước lượng bị chệch và không ổn định, từ đó dẫn đến các kết luận sai trong quá trình phân tích Để khắc phục các hạn chế này, bài nghiên cứu bổ sung một phương pháp tối ưu là FGLS, phương pháp này ước tính dựa trên quy tắc hồi quy OLS ngay cả khi mô hình có sự tồn tại của tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.
Mô hình nghiên cứu
3.4.1 Mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất OLS (Pooled OLS):
(I/Q)it = 0 + 1 (CF)it + 2 (LEV)it + 3 (SIZE)it + [ 4 + 5 QDit)].(DIF)it + + YEARit + it
Trong đó: CF: dòng tiền của doanh nghiệp (nguồn lực nội tại)
LEV: tỷ lệ đòn bầy tài chính của doanh nghiệp SIZE: kích thước doanh nghiệp
QD: Cơ hội đầu tư DIF: Kiệt quệ tài chính I: Mức độ đầu tư của doanh nghiệp Q: chỉ số Tobin’s q của doanh nghiệp
Bj: Hệ số gắn với biến độc lập
B0: Hệ số chặn mô hình
it: Sai số ngẫu nhiên t: Thời gian (năm) i: công ty (từ 1 đến 484)
3.4.2 Mô hình hiệu ứng cố định FEM và hiệu ứng ngẫu nhiên REM:
Để kiểm soát các nhân tố không quan sát được vượt ra ngoài phạm vi của mô hình Pooled OLS, nên sử dụng mô hình hiệu ứng cố định FEM hoặc mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM trên dữ liệu bảng FEM tập trung vào sự biến thiên nội tại giữa các đối tượng bằng cách loại bỏ tác động của các đặc tính cố định không quan sát được, từ đó ước lượng các biến một cách ít bị nhiễu bởi các yếu tố tiềm ẩn REM giả định rằng các yếu tố không quan sát được là ngẫu nhiên và có thể được mô hình hóa cùng với các biến quan sát, cho phép khai thác thêm thông tin và cải thiện tính chính xác của ước lượng khi giả định này đúng Lựa chọn giữa FEM và REM có thể dựa trên kiểm định Hausman hoặc các tiêu chí kiểm định phù hợp với cấu trúc dữ liệu, nhằm tăng độ tin cậy của kết quả và hiểu rõ tác động của các yếu tố ẩn mà Pooled OLS không thể xử lý.
𝑣 𝑖 : tác động cố định của doanh nghiệp lên biến phụ thuộc
𝜀 𝑡 : tác động không đổi theo thời gian
3.4.3 Mô hình Feasible Generalized Least Squares (FGLS): Áp dụng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan của mô hình:
Sau khi lựa chọn được mô hình phù hợp nhất, tiếp đên ta đi thực hiện các kiểm định kiểm tra các khuyết tật của mô hình:
Hiện tượng đa cộng tuyến;
Kiểm định hiện tượng tự tương quan;
Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi;
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Bảng 4 1: Thống kê mô tả
Biến Số lượng quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn
Giá trị lớn nhất Mức độ đầu tư I 2904 0,0318751 0,1312784 -2,579303 0,8953108
Tỷ lệ đòn bẩy (LEV) 2904 0,4850099 0,2361332 0.0002925 1,9929094
Tỷ lệ đầu tư trên giá trị thị trường tổng tài sản (I/Q) 2904 0.0328267 0.1792286 -4.632901 1.845444
Bảng 4.1 mô tả tổng quát các biến độc lập và biến phụ thuộc được thu thập từ các doanh nghiệp phi tài chính Việt Nam từ năm 2014 đến năm 2019
Biến phụ thuộc I/Q đại diện mức độ đầu tư trên giá trị thị trường của doanh nghiệp
Tỷ lệ mức độ đầu tư trên giá trị thị trường của các công ty Việt Nam đạt giá trị trung bình khoảng 3,2%, cho thấy mức đầu tư trung bình so với giá trị thị trường ở mức hợp lý Giai đoạn phát triển mạnh nhất, tỷ số này đạt gần 184% trong khi giá trị thấp nhất mang dấu âm -463%, cho thấy sự biến động lớn giữa các doanh nghiệp Sự khác biệt này có độ lệch chuẩn khoảng 17,9%, phản ánh sự phân hóa tự nhiên giữa các công ty Nguyên nhân chủ yếu là mức độ đầu tư phụ thuộc vào các yếu tố đặc thù như quy mô, nguồn lực nội tại, cơ hội đầu tư, chính sách và các điều kiện khác của doanh nghiệp.
Có 21 cách nhìn của mỗi nhà quản trị ở từng giai đoạn và trong các điều kiện môi trường khác nhau cho thấy sự đa dạng trong nhận diện và thích ứng Một giá trị Tobin’s Q trung bình dương cho thấy dấu hiệu tích cực của nền kinh tế Việt Nam Dù thị trường đang phát triển, quy mô chưa lớn và tiềm lực còn hạn chế, nhưng với đầu tư ổn định và tốc độ tăng trưởng khá cao, các doanh nghiệp Việt Nam sẽ có cơ hội tiếp cận với một môi trường đầu tư năng động và nhiều cơ hội đầu tư hơn Điều này được thể hiện qua sự tăng của chỉ số Tobin’s Q giai đoạn 2014–2019; năm 2019, tăng trưởng đạt khoảng 7%, tổng nguồn vốn đầu tư phát triển tăng 10,2% và cho thấy xu hướng tăng trưởng tích cực (theo Chinhphu.vn).
Như là nhân tố trực tiếp tác động lên giá trị biến I/Q, mức độ đầu tư I và chỉ số Tobin’s q (Q) cũng có giá trị lạc quan Mức độ đầu tư trung bình của 484 doanh nghiệp Việt Nam vào khoảng 3,18% với độ lệch chuẩn gần 13% dao động giữa giá trị lớn nhất là 89,53% và giá trị nhỏ nhất – 257% Chỉ số Tobin’s q thì luôn có giá trị dương với giá trị lớn nhất đạt con số đáng kể 10,73.
Chỉ số dòng tiền CF trung bình của các công ty Việt Nam đạt 13.38% với giá trị nhỏ nhất là – 80.28% và giá trị lớn nhất khoảng 199,92% Thông qua chỉ số này, có thể thấy rằng lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao (EBITDA) trung bình mà doanh nghiệp thu được trên mỗi đồng vốn đầu tư là 0,1338 mặc dù vẫn có giai đoạn có giá trị âm
Tỷ lệ đòn bẩy LEV được xem là nhân tố quan trọng trong các quyết định đầu tư của doanh nghiệp Chỉ số này đạt giá trị trung bình khoảng 48,50% trong cấu trúc vốn Công ty có tỷ lệ nợ cao nhất khoảng 99,29% và tỷ lệ nợ thấp nhất rơi vào khoảng 0,02% Theo thống kê, hơn 1000 doanh nghiệp Việt Nam được niêm yết trên các sàn giao dịch chứng khoáng thì tỷ lệ nợ vay trên vốn chủ sở hữu trung bình khoảng 0,65 tương ứng với 65% Trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp thì khoản nợ vay này thường gồm nợ dài hạn và nợ ngắn hạn Tỷ lệ đòn bẩy tài chính này được xem là trong khoảng chấp nhận được vì nhỏ hơn 1XX% Theo thống kê mô tả thì doanh nghiệp Việt Nam trên hai sàn HNX và HOSE hiện có tỷ lệ đòn bẩy tài chính khá cao Tùy vào đặc trưng riêng về ngành nghề kinh doanh, tình trạng và chiến
22 lược kinh doanh mà doanh nghiệp sẽ quyết định sử dụng tỷ lệ này cao hay thấp sao cho tối ưu mục tiêu đạt được
Trong tập dữ liệu mẫu phục vụ cho nghiên cứu, quy mô các doanh nghiệp trung bình là khoảng 27,42 đơn vị, với doanh nghiệp lớn nhất có quy mô khoảng 33,64 đơn vị và doanh nghiệp nhỏ nhất có kích thước xấp xỉ 27,50 đơn vị.
Bảng 4 2: Ma trận hệ số tương quan
Bảng 4.2 cung cấp cái nhìn tổng quan về mối tương quan giữa các biến trong mô hình Các hệ số tương quan giữa các biến độc lập không quá cao, cho thấy khả năng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là thấp Mối quan hệ đồng biến hay nghịch biến giữa các biến được thể hiện rõ ràng trong bảng.
Chỉ số đòn bẩy LEV và chỉ số Tobin’s q (Q) cho thấy mối quan hệ ngược chiều với hệ số tương quan -0,1496, nghĩa là khi LEV tăng thì Tobin’s q có xu hướng giảm Dựa trên kết quả này, có thể dự đoán rằng các công ty có tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao sẽ có Tobin’s q thấp hơn, phản ánh sự đánh đổi giữa rủi ro tài chính và giá trị thị trường của tài sản.
Hệ số tương quan giữa quy mô doanh nghiệp (SIZE) và biến đòn bẩy tài chính (LEV) là 0.2594, cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa hai biến Điều này có nghĩa là khi quy mô doanh nghiệp càng lớn thì xu hướng vay nợ càng cao, từ đó đòn bẩy tài chính cũng được nâng lên Nói cách khác, quy mô doanh nghiệp và đòn bẩy tài chính có mối quan hệ tích cực, cho thấy các doanh nghiệp lớn hơn thường có mức đòn bẩy tài chính cao do mức vay nợ lớn hơn.
Hệ số tương quan 0,0404 cho thấy mối quan hệ dương giữa quy mô doanh nghiệp (SIZE) và chỉ số Tobin’s q Kết quả này cho thấy các doanh nghiệp có quy mô lớn thường có Tobin’s q cao hơn so với các doanh nghiệp quy mô nhỏ, dù mức độ tác động khá nhẹ.
Một nhân tố quan trọng nữa là biến dòng tiền doanh nghiệp CF Thông qua hệ số tương quan với biến Q (0,2301), biến SIZE (0,0305) và biến LEV (-0,4331), ta có thể thấy doanh nghiệp càng lớn sẽ có EBITDA (dòng tiền trước thuế, lãi vay, khấu hao) càng cao, đồng thời doanh nghiệp có tỷ lệ đòn bẩy tài chính trong cấu trúc doanh nghiệp càng lớn thì dòng tiền CF đem lại sẽ càng nhỏ Để có nhận định chính xác hơn về mối quan hệ giữa các biến độc lập và đảm bảo tính hiệu quả cho kết quả mô hình, bài nghiên cứu sử dụng công cụ hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra liệu có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hay không và đưa ra phương pháp khắc phục hợp lý.
4.2 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình
Bài nghiên cứu sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập Chỉ số chuẩn được dùng là Mean VIF, và bài toán được chia thành 3 trường hợp nhằm đánh giá mức độ liên hệ giữa các biến, từ đó xem xét ảnh hưởng của đa cộng tuyến đến độ ổn định của ước lượng trong mô hình.
TH1: Mean VIF >= 2: Mô hình có dấu hiệu hiện tượng đa cộng tuyến
TH2: Mean VIF > 10: Mô hình bị đa cộng tuyến
TH3: Mean VIF < 2: Mô hình không bị đa cộng tuyến
Bảng 4 3: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Theo kết quả thì Mean VIF = 1.30, nhỏ hơn 2 nên ta kết luận mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyển trong mô hình
4.3 Mô hình hồi quy Fooled OLS, FEM, REM
4.3.1 Mô hình hồi quy Pooled OLS với mô hình hồi quy FEM
Bảng 4 4: Kết quả hồi quy Pooled OLS và FEM
Mô hình Pooled OLS Mô hình hiệu ứng cố định
***: p-value < 0,01: kết quả có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 1%
**: p-value < 0,05: kết quả có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 5%
Theo bảng 4.4, kết quả hồi quy giữa biến phụ thuộc và biến độc lập ở hai mô hình Pooled OLS và FEM cho thấy mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có điểm chung về dấu hiệu và hướng tác động, cho thấy sự nhất quán trong mô hình tổng thể Tuy nhiên, hai khuôn khổ mô hình cũng thể hiện sự khác biệt về cường độ ảnh hưởng và cách thức biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc, đặc biệt khi FEM kiểm soát được hiệu ứng cố định giữa các đơn vị quan sát Điều này có nghĩa là kết quả ước lượng của Pooled OLS và FEM đồng nhất ở một số biến nhưng khác biệt ở các biến bị ảnh hưởng bởi đặc thù đơn vị, làm nổi bật vai trò của lựa chọn mô hình đối với diễn giải mối quan hệ và mức độ ảnh hưởng Nhìn chung, bảng 4.4 cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập tồn tại trong cả hai mô hình, nhưng sự khác biệt về kết quả giữa Pooled OLS và FEM cần được lưu ý khi diễn giải và áp dụng kết quả vào thực tiễn.
Ở cả hai mô hình, ta nhận thấy các biến LEV (tỷ lệ đòn bẩy tài chính) và SIZE (qui mô doanh nghiệp) tác động dương lên biến phụ thuộc; trong khi biến giả đại diện cho tình trạng kiệt quệ tài chính có tác động âm lên biến phụ thuộc.
Theo kết quả từ mô hình Pooled OLS, biến phụ thuộc đại diện quyết định đầu tư của doanh nghiệp cho thấy mối quan hệ nghịch chiều với biến DIF*QD, trong khi mô hình FEM lại cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa DIF*QD và quyết định đầu tư Tuy nhiên, ở cả hai mô hình, biến này không đạt ý nghĩa thống kê khi p-value lớn hơn 0,1 Nguyên nhân có thể là kích thước mẫu chưa đủ lớn để thể hiện chính xác mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Trong phân tích biến độc lập là dòng tiền doanh nghiệp (CF), CF có tác động lên biến phụ thuộc tùy thuộc vào mô hình ước lượng được sử dụng Theo mô hình Pooled OLS, CF có tác động dương lên biến phụ thuộc; ngược lại, theo mô hình FEM (Fixed Effects Model), CF lại có tác động ngược chiều lên biến phụ thuộc.
Những khác biệt này cho thấy có sự xuất hiện của các yếu tố không quan sát được và không thể kiểm soát, dẫn đến ước lượng bị chệch trong các mô hình kinh tế lượng Vì vậy, việc sử dụng giá trị P từ kiểm định F (F-test) giúp xác định sự xuất hiện của các yếu tố tác động cố định theo thời gian hoặc các yếu tố cố định của doanh nghiệp, từ đó kiểm soát sự biến động thời gian và đặc thù doanh nghiệp trong phân tích mô hình.
Ho: Không xuất hiện các nhân tố tác động cố định ( = 0)
H1: Có sự xuất hiện của các nhân tố tác động cố định ( ≠ 0)
P_value > α: Chấp nhận H0 => Không tồn tại hiệu ứng cố định => Chọn Pooled mô hình Pooled OLS
P_value < α: Bác bỏ H0 => Tồn tại hiệu ứng cố định => Chọn mô hình FEM
Ở mức ý nghĩa α = 5%, P-Value (Prob > F) = 0,0187 nhỏ hơn 5%, nên bác bỏ H0 và kết luận mô hình có tồn tại hiệu ứng cố định. -**Support Pollinations.AI:** -🌸 **Ad** 🌸Powered by Pollinations.AI free text APIs [Support our mission](https://pollinations.ai/redirect/kofi) to keep AI accessible for everyone.
Việc sử dụng mô hình Pooled OLS không tối ưu vì nó không thể giải thích được tác động cố định của các nhân tố không quan sát được, dẫn đến ước lượng bị sai lệch và bỏ qua biến cố định theo đơn vị hoặc thời gian Vì vậy, bài nghiên cứu quyết định chọn mô hình hồi quy hiệu ứng cố định (FEM) để khắc phục hạn chế này bằng cách kiểm soát các tác động cố định không quan sát được và từ đó nâng cao tính đầy đủ, đáng tin cậy của kết quả nghiên cứu.
4.3.2 Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình hiệu ứng cố định FEM và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM
Bảng 4 5: So sánh kết quả mô hình FEM và REM
Mô hình hiệu ứng cố định (FEM)
Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM)
***: p-value < 0,01: kết quả có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 1%
**: p-value < 0,05: kết quả có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 5%
*: p-value < 0,1: kết quả có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 10%
Thực hiện công cụ kiểm định Hausman Test để kiểm tra xem sai số theo chiều không gian (εi) có mối tương quan với các biến độc lập hay không
H0: Sai số theo chiều không gian εi và biến độc lập không tương quan
H1: Sai sô theo chiều không gian εi và biến độc lập có tương quan
Nếu P-value < α: Bác bỏ H0, tức εi có tương quan với biến độc lập => Sử dụng mô hình hiệu ứng cố định FEM
Nếu P-Value > : Chấp nhận Ho, εi độc lập với các biến độc lập => Sử dụng mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM
Bảng 4 6: Kiểm định Hausman Test
Sai số Độ lệch chuẩn
Theo kết quả từ bảng 4.6, P-Value bằng 0,0000 và nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%, cho thấy sai số theo chiều không gian εi có mối tương quan với các biến độc lập Do đó, mô hình hiệu ứng cố định FEM sẽ phù hợp hơn mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM để phân tích dữ liệu này.
Kết luận: Sau các kiểm định F-Test, Hausman Test có thể thấy rằng mô hình hiệu ứng cố định FEM là mô hình hiệu quả nhất.
Kiểm tra các khuyết tật của mô hình
Mặc dù đã chọn được mô hình phù hợp nhất, dữ liệu bài nghiên cứu sử dụng vẫn chưa đảm bảo tính chuẩn xác và hiệu quả Sự xuất hiện của hai hiện tượng thường gặp là phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan sẽ dẫn đến các kết quả ước lượng chệch, không đáng tin cậy Do vậy, bài nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định Wald và kiểm định Wooldridge để kiểm tra xem mô hình có bị bệnh hay không.
4.4.1 Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Sử dụng kiểm định Wald Giả thuyết:
+ H0: Mô hình không bị phương sai sai số thay đổi
+ H1: Mô hình bị phương sai sai số thay đổi
Theo kết quả kiểm định, P-Value bằng 0,000 và nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%, nên bác bỏ giả thuyết H0 Do đó, kết luận mô hình hiệu ứng cố định FEM có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.4.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Sử dụng kiểm định Wooldride Giả thuyết:
+ H0: Mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan
+ H1: Mô hình có tồn tại hiện tượng tự tương quan
Theo kết quả kiểm định, P-Value bằng 0,5923 vượt mức ý nghĩa tối đa được chấp nhận là 10%, do đó chấp nhận H0 và kết luận rằng mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Kết luận: Sau các kiểm định nhằm đánh giá đặc điểm của mô hình, mô hình hiệu ứng cố định FEM cho thấy hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) nhưng không có hiện tượng tự tương quan; để khắc phục hạn chế này, nghiên cứu quyết định sử dụng phương pháp FGLS nhằm ước lượng và nâng cao độ tin cậy của kết quả phân tích.
Ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi FGLS
Để đạt kết quả ước lượng hiệu quả và không bị chệch, bài nghiên cứu sử dụng FGLS để khắc phục khuyết tật của mô hình
Bảng 4 7: Kết quả ước lượng FGLS
Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Biến phụ thuộc (I/Q)
***: p-value < 0,01: kết quả có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 1%
**: p-value < 0,05: kết quả có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 5%
*: p-value < 0,1: kết quả có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 10%
Theo như kết quả ước lượng FGLS ở bảng 4.7:
Đại diện cho nguồn lực nội tại của doanh nghiệp, dòng tiền CF có mối quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc là đầu tư Với hệ số hồi quy bằng 0,0083619 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, kết luận rằng dòng tiền của doanh nghiệp càng lớn thì mức đầu tư càng cao Điều này hợp lý vì khi nguồn lực nội tại (nguồn quỹ nội bộ) dồi dào, doanh nghiệp có điều kiện tiếp cận các cơ hội đầu tư và gia tăng mức đầu tư vượt mức; ngược lại, khi dòng tiền hạn chế, nhà quản trị có xu hướng đầu tư ở mức thấp theo quan điểm của Carlos Lopez-Gutierrez và cộng sự.
Biến tỷ lệ đòn bẩy tài chính (LEV) có hệ số hồi quy 0,0131784 và được kiểm định có ý nghĩa thống kê ở mức 1% cho thấy mối tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc Tuy nhiên, kết quả này lại trái với giả thuyết kỳ vọng ban đầu của bài nghiên cứu, vốn cho rằng LEV có quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc Nếu như giả thuyết ban đầu cho rằng các doanh nghiệp có tỷ lệ nợ vay cao sẽ khiến nhà quản trị e dè hơn trong các quyết định đầu tư, thì thực nghiệm tại các doanh nghiệp Việt Nam lại cho thấy mối quan hệ dương Một góc nhìn tích cực hơn có thể giải thích cho mối tương quan này: từ 2014-2019, các doanh nghiệp Việt Nam có tốc độ tăng trưởng khá cao, là một thị trường mới nổi đầy tiềm năng thu hút nguồn vốn nước ngoài, và việc gia tăng tỷ lệ đòn bẩy tài chính có thể là động lực tích cực giúp các doanh nghiệp có đủ nguồn lực đáp ứng các nhu cầu đầu tư.
Biến độc lập quy mô công ty SIZE có hệ số hồi quy bằng 0,0039917 Tại mức ý nghĩa thống kê 1%, dữ liệu cho thấy quy mô doanh nghiệp càng lớn thì mức độ đầu tư càng cao, phù hợp với nhận định nền tảng của nghiên cứu ban đầu Mối quan hệ đồng biến này cũng được Kadapakkam xác nhận trong các nghiên cứu trước.
Cùng với tác động của biến độc lập, bài nghiên cứu quan tâm đến tình trạng kiệt quệ tài chính và ảnh hưởng của nó đến quyết định đầu tư cũng như mức độ đầu tư của doanh nghiệp Biến DIF đại diện cho tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Kết quả hồi quy FGLS cho thấy biến DIF có hệ số hồi quy âm là -0,0167455 ở mức ý nghĩa 1%, cho thấy mối tương quan nghịch chiều mạnh giữa DIF và biến phụ thuộc.
Trong nghiên cứu của Gutierrez và cộng sự (2014), khi các công ty rơi vào kiệt quệ tài chính và đối mặt với ít cơ hội đầu tư, họ có xu hướng đầu tư ở mức thấp Nguồn lực tài chính suy kiệt kết hợp với khan hiếm cơ hội làm giảm khả năng mở rộng quy mô và buộc doanh nghiệp phải cắt giảm đầu tư xuống mức tối thiểu, thậm chí bỏ qua hoặc từ chối các dự án tiềm năng nhằm tránh nguy cơ phá sản.
Trong kịch bản doanh nghiệp kiệt quệ tài chính nhưng có nhiều cơ hội đầu tư, bài phân tích dựa trên nghiên cứu của Carlos Lopez-Gutierrez và cộng sự (2014) xem xét tác động của biến DIF*QD lên biến phụ thuộc bằng tổng hệ số hồi quy β4 + β5 = (-0,0167455) + (-0,0005242) = -0,0172697 Tổng hệ số hồi quy âm cho thấy mối quan hệ ngược giữa DIF*QD và quyết định đầu tư của doanh nghiệp Kết quả cho thấy doanh nghiệp Việt Nam trong trạng thái kiệt quệ tài chính dù có nhiều cơ hội đầu tư xung quanh cũng không làm gia tăng mức đầu tư, mà ngược lại thận trọng trong quyết định đối với các cơ hội đầu tư có sẵn và kèm theo rủi ro cao Điều này không phù hợp với giả thuyết ban đầu và nhận định của Lopez-Gutierrez và cộng sự (2014) rằng các doanh nghiệp kiệt quệ tài chính khi có nhiều cơ hội đầu tư sẽ tăng mức đầu tư.
32 cơ hội đầu tư được nhận diện cho thấy họ sẵn sàng gia tăng mức đầu tư, thậm chí đối với các dự án có giá trị hiện tại ròng (NPV) âm, hoặc sẽ hành xử như các doanh nghiệp lành mạnh để duy trì lợi thế cạnh tranh và tối ưu hóa lợi ích dài hạn.
Thị trường Việt Nam là một thị trường mới nổi có quy mô nhỏ và các doanh nghiệp còn non trẻ Các hạn chế của thị trường chưa hiệu quả như bất cân xứng thông tin, chi phí đại diện và cơ hội đầu tư không rõ ràng tạo thành rào cản khiến doanh nghiệp ngại rót vốn, dù xung quanh có nhiều cơ hội đầu tư tương tự các thị trường kinh tế phát triển như Anh, Pháp, Hoa Kỳ và Canada Tuy nhiên kết quả này không có ý nghĩa thống kê khi P-Value lớn hơn 10%, có thể do mẫu dữ liệu chưa đủ lớn để bao quát toàn bộ nền kinh tế Việt Nam.