TÓM TẮTVới mục đích nhằm xác định được tác động của tình trạng kiệt quệ tài chính đối vớiviệc đưa ra các quyết định đầu tư của các doanh nghiệp, bài nghiên cứu đã thực hiện phântích mối
GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài nghiên cứu
Trong hoạt động của doanh nghiệp, mục tiêu hàng đầu là tối đa hóa giá trị doanh nghiệp thông qua các yếu tố vi mô và vĩ mô, trong đó đầu tư đóng vai trò không thể thiếu Một quyết định đầu tư chính xác không chỉ giúp tăng giá trị doanh nghiệp mà còn góp phần nâng cao lợi ích của chủ sở hữu; ngược lại, quyết định sai lầm có thể dẫn đến giảm sút giá trị và ảnh hưởng tiêu cực đến lợi ích của chủ sở hữu Chính vì vậy, đầu tư là một yếu tố cực kỳ quan trọng, quyết định sự phát triển bền vững và thành công lâu dài của doanh nghiệp.
Việc sử dụng nợ trong cấu trúc vốn mang lại nhiều lợi ích không thể phủ nhận, chính vì vậy các giám đốc tài chính thường lựa chọn chiến lược vay nợ để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh Tuy nhiên, sử dụng quá mức nợ có thể dẫn đến những ảnh hưởng tiêu cực, làm giảm khả năng thanh toán và gây ra tình trạng kiệt quệ tài chính cho doanh nghiệp.
Nghiên cứu về các quyết định đầu tư quá mức ở các công ty trong tình trạng kiệt quệ tài chính vẫn còn cần được mở rộng hơn nữa Hạn chế tài chính và trạng thái kiệt quệ tài chính đều tác động tiêu cực đến quyết định đầu tư của nhà quản trị, như đã được phân tích trong một số bài báo, ví dụ như nghiên cứu của Whited (1992) về hành vi đầu tư khi doanh nghiệp gặp khó khăn về nợ Các nghiên cứu của Bhagat et al (2005) và White (1996) cũng cho thấy rằng vấn đề tài chính gây ảnh hưởng lớn đến quyết định đầu tư, đặc biệt trong các thị trường phát triển như Mỹ, Đức, Tây Ban Nha Trong khi đó, tại Việt Nam, thị trường tài chính còn non trẻ và gặp nhiều khó khăn như bất cập trong đại diện, thông tin bất đối xứng và chi phí giao dịch, đặc biệt trong giai đoạn kiệt quệ tài chính, làm hạn chế khả năng tiếp cận cơ hội đầu tư của doanh nghiệp và dễ dẫn đến quyết định sai lầm Vì vậy, nghiên cứu này nhằm phân tích ảnh hưởng của tình trạng kiệt quệ tài chính đối với quyết định đầu tư của các doanh nghiệp Việt Nam và đề xuất các kiến nghị thúc đẩy quản lý đúng đắn trong bối cảnh thị trường còn phát triển.
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
Trong bài nghiên cứu này, mẫu dữ liệu gồm các công ty phi tài chính thuộc đa dạng lĩnh vực kinh doanh, được niêm yết trên hai sàn giao dịch lớn tại Việt Nam là Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE).
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 ghi nhận sự bùng nổ của đại dịch COVID-19 trên toàn cầu và tại Việt Nam Tác động của dịch bệnh đã gây ra những biến đổi lớn, có thể làm lệch các số liệu kết quả kinh doanh so với các năm trước đó Hiện tượng này phản ánh tác động tiêu cực của COVID-19, được xem như yếu tố bị động ảnh hưởng đến hoạt động của nhiều công ty Do đó, kết quả kinh doanh trong năm 2020 có thể không phản ánh đúng hiệu quả thực tế của các doanh nghiệp trong điều kiện 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
Trong nghiên cứu này, chúng tôi phân tích tác động của kiệt quệ tài chính đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp bằng cách sử dụng các biến giả phản ánh tình trạng tài chính và cơ hội đầu tư trong các giai đoạn khác nhau: Kiệt quệ tài chính nhưng có ít cơ hội đầu tư (DIF), Cơ hội đầu tư (Q), Kiệt quệ tài chính nhưng có nhiều cơ hội đầu tư (DIF*QD) Đồng thời, nghiên cứu còn xem xét yếu tố năm (YEAR) để có cái nhìn toàn diện và đầy đủ về mối liên hệ này Các mô hình nghiên cứu như Pooled OLS, mô hình hiệu ứng cố định FEM, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM, phương pháp ước lượng FGLS và các phương pháp kiểm tra khuyết tật của mô hình được áp dụng dựa trên dữ liệu bảng để phân tích các biến định lượng một cách chính xác, từ đó cung cấp những kết quả đáng tin cậy về ảnh hưởng của kiệt quệ tài chính đến quyết định đầu tư doanh nghiệp.
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 liên quan đến các dự án chi tiêu vốn lớn như xây dựng nhà máy, mua máy móc hoặc xe cộ, nhằm thúc đẩy tăng trưởng và lợi nhuận cho doanh nghiệp Các khoản chi tiêu này đặc trưng bởi dòng tiền hướng tới tương lai cùng với khoản tiền ban đầu hoặc các dòng tiền ra liên tiếp trong quá trình thực hiện dự án Việc đưa ra quyết định đầu tư đòi hỏi phân tích kỹ lưỡng về khả năng sinh lời và rủi ro để đảm bảo hiệu quả tài chính lâu dài cho doanh nghiệp.
Quản lý tài chính không chỉ tập trung vào việc tìm nguồn vốn mà còn chú trọng đến việc sử dụng hiệu quả các nguồn vốn đó để hướng tới mục tiêu tối đa hóa giá trị công ty Đầu tư hợp lý vào các hoạt động sản xuất hoặc bất động sản là cách giúp sử dụng quỹ hiệu quả, góp phần tăng trưởng doanh nghiệp Các quyết định lựa chọn phương thức đầu tư phù hợp trong thời gian dài gọi là quyết định đầu tư, đóng vai trò then chốt trong chiến lược tài chính của doanh nghiệp.
Theo nhà kinh tế học Hawawini và Viallet (2002), quyết định tài chính đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của công ty Nắm bắt cơ hội đầu tư, cùng với việc hoạch định và quản trị rủi ro hiệu quả, sẽ góp phần nâng cao giá trị doanh nghiệp Điều này không chỉ thúc đẩy lợi nhuận mà còn mang lại lợi ích thiết thực cho chủ sở hữu.
2.1.2 Thị trường không hoàn hảo, lý thuyết trật tự phân hạng
Theo lý thuyết Modigliani và Miller năm 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 sinh lợi Trong thị trường không hoàn hảo, các vấn đề như bất cân xứng thông tin và chi phí đại diện gây khó khăn cho nhà quản trị trong việc đưa ra quyết định đầu tư chính xác Họ có thể mắc phải các sai lầm như đầu tư dưới mức do bỏ lỡ các dự án có lợi nhuận, hoặc đầu tư thiếu hoặc quá mức, đặc biệt là các dự án mang nhiều rủi ro nhưng không tạo ra giá trị thực sự cho công ty hoặc gây thiệt hại cho chủ sở hữu, dẫn đến lợi nhuận ròng (NPV) âm, theo nghiên cứu của Morgado và Pindado năm 2003.
Lý thuyết trật tự phân hạng của Myers và Majluf (1984) tập trung vào hai vấn đề chính: sự mất cân bằng thông tin giữa người đại diện doanh nghiệp và chủ sở hữu doanh nghiệp, và hành động của người quản trị nhằm bảo vệ lợi ích của cổ đông Hiểu rõ các vấn đề này giúp cải thiện quản lý công ty, giảm thiểu xung đột lợi ích và nâng cao hiệu quả hoạt động doanh nghiệp.
Lý thuyết này đề cao thứ tự ưu tiên trong việc sử dụng các nguồn vốn trong quyết định đầu tư và tài trợ của doanh nghiệp Hầu hết các doanh nghiệp ưu tiên khai thác nguồn lực nội tại sẵn có thay vì tìm kiếm nguồn vốn bên ngoài, trừ khi nguồn lực nội tại không đủ đáp ứng nhu cầu đầu tư Khi đó, các nhà quản trị sẽ huy động vốn từ bên ngoài qua phát hành cổ phần hoặc vay nợ, đồng thời lựa chọn phương án tối thiểu hóa chi phí liên quan đến bất cân xứng thông tin Việc duy trì tỷ lệ nợ (đòn bẩy) cao trong cấu trúc vốn có thể nâng giá trị doanh nghiệp nhờ vào lợi ích của tấm chắn thuế, nhưng sử dụng quá mức sẽ gây ra rủi ro vỡ nợ, đẩy doanh nghiệp đến tình trạng kiệt quệ tài chính và các quyết định đầu tư sai lầm như đầu tư dưới mức hoặc quá mức.
Thông tin không cân xứng giữa nhà quản trị và chủ sở hữu công ty là nguyên nhân chính gây ra vấn đề đại diện, làm phát sinh chi phí đại diện và gây thiệt hại cho doanh nghiệp Doanh nghiệp có thể cung cấp thông tin không chính xác hoặc che giấu các dữ kiện quan trọng nhằm phục vụ mục đích riêng, ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của các nhà đầu tư Ngoài ra, sự khác biệt trong cách nhìn nhận và phân tích thông tin giữa các nhà quản trị và chủ sở hữu dẫn đến tranh chấp lợi ích và làm giảm hiệu quả quản lý công ty.
Kiệt quệ tài chính (Financial Distress) xảy ra khi doanh nghiệp không đủ doanh thu và lợi nhuận để đáp ứng các chi phí hoạt động và nghĩa vụ tài chính Nguyên nhân chính bao gồm chi phí cố định cao, chi phí cơ hội lớn, cùng với tài sản có tính thanh khoản thấp hoặc không có, khiến công ty gặp khó khăn trong việc duy trì hoạt động Ngoài ra, hoạt động tạo ra thu nhập dễ bị ảnh hưởng bởi biến động kinh tế, góp phần làm trầm trọng thêm tình trạng tài chính yếu kém của doanh nghiệp.
Các doanh nghiệp gặp khó khăn về tài chính thường đối mặt với việc huy động vốn hạn chế và giá trị thị trường giảm Báo cáo tài chính là nguồn thông tin quan trọng giúp nhà đầu tư nhận biết tiềm năng và tình hình “sức khỏe tài chính” của doanh nghiệp thông qua dòng tiền âm, thể hiện sự chênh lệch lớn giữa chi tiêu và khoản phải thu bằng tiền mặt Tỷ lệ nợ tăng cao cùng chi phí tài chính và lãi vay cao góp phần làm tăng sự bi quan về vốn lưu động, khiến doanh nghiệp phải hạn chế quyết định đầu tư mới, dẫn đến các hoạt động đầu tư vượt hoặc thiếu mức cần thiết.
Các nghiên cứu trước đây
Hành vi đầu tư của doanh nghiệp bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố từ vi mô đến vĩ mô, cả bên trong lẫn bên ngoài doanh nghiệp Phân tích mối quan hệ giữa dòng tiền và mức độ đầu tư là phương pháp phổ biến để đánh giá các vấn đề liên quan đến đầu tư quá mức hoặc đầu tư dưới mức Các nghiên cứu trước đây như của Kaplan và Zingales (1997), Cleary (1999), và Fazzari và cộng sự đã nhấn mạnh tầm quan trọng của dòng tiền trong quá trình ra quyết định đầu tư của doanh nghiệp.
Theo Guariglia (1999), các công ty sử dụng tỷ lệ đòn bẩy cao sẽ gặp khó khăn trong việc đầu tư do nguy cơ vỡ nợ tăng lên khi nợ vay chiếm tỷ trọng lớn trong cấu trúc vốn Điều này làm tăng chi phí huy động vốn từ bên ngoài và hạn chế khả năng doanh nghiệp tham gia vào các cơ hội đầu tư mới.
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 năm 2018 phân tích ảnh hưởng của tính thanh khoản của hệ thống tài chính và tỷ lệ đòn bẩy của công ty đối với việc đầu tư quá mức Khi nguồn vốn bên ngoài dễ dàng có sẵn trong thời kỳ tiền tệ mở rộng, nợ không còn giữ vai trò kiểm soát quản lý truyền thống nữa, thay vào đó, việc cung cấp thanh khoản thúc đẩy đòn bẩy doanh nghiệp và làm trầm trọng thêm vấn đề đầu tư quá mức Kết quả cho thấy mối quan hệ tích cực và đáng kể giữa đòn bẩy doanh nghiệp và đầu tư quá mức vào thời điểm hệ thống tài chính có tính thanh khoản cao, qua đó khẳng định vai trò thay đổi của đòn bẩy trong bối cảnh này Nhiều nghiên cứu tài chính doanh nghiệp cũng ủng hộ giả thuyết dòng tiền tự do, cho rằng dòng tiền có thể là động lực khiến các nhà quản lý thực hiện đầu tư quá mức, đặc biệt là đầu tư vào các dự án có NPV âm Theo quan điểm truyền thống, đòn bẩy doanh nghiệp được xem là cơ chế kỷ luật quản lý nhằm ngăn chặn tình trạng đầu tư quá mức.
Nghiên cứu của Johnny Jermias và Fatih Yigit năm 2019 đã điều tra các yếu tố quyết định cấu trúc vốn qua các giai đoạn trước, trong và sau khủng hoảng tài chính, chỉ ra rằng quy mô công ty và đòn bẩy trung bình ngành có tác động tích cực và đáng kể đến mức đòn bẩy Trong khi đó, lợi nhuận và cơ hội tăng trưởng lại liên quan tiêu cực và đáng kể với đòn bẩy, cho thấy các nhà quản lý cần điều chỉnh cấu trúc vốn phù hợp để thích nghi với tình hình tài chính thay đổi.
Bhagat và cộng sự (2005) xác định rằng trong tình trạng kiệt quệ tài chính, hành vi của doanh nghiệp khác biệt đáng kể so với khi doanh nghiệp đối mặt với hạn chế tài chính Các điểm chung của doanh nghiệp trong cả hai kịch bản gồm quy mô nhỏ, chỉ số Tobin’q cao, và tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách cao Tuy nhiên, điểm khác biệt lớn là doanh nghiệp trong tình trạng hạn chế tài chính thường có mức độ đầu tư thấp, dòng tiền tự do hạn chế, tỷ lệ đòn bẩy cao, và tốc độ tăng trưởng doanh thu thấp; trong khi đó, những doanh nghiệp kiệt quệ tài chính lại phản ứng ngược lại với các yếu tố này Do đó, quyết định đầu tư của nhà quản trị trong tình trạng kiệt quệ tài chính và sự biến động của dòng tiền có những đặc điểm khác biệt so với các doanh nghiệp trong tình trạng hạn chế tài chính.
Fazzari, Hubbard và Petersen (1988) phát hiện rằng đầu tư của các công ty có tỷ lệ chi trả cổ tức thấp, thường cũng là các công ty đối mặt với hạn chế tài chính, rất nhạy cảm với sự sẵn có của dòng tiền Tuy nhiên, quan điểm này đã bị Kaplan và Zingales (1997) phản bác, cho rằng về mặt lý thuyết, các quyết định đầu tư tối đa hóa lợi nhuận không nhất thiết liên quan đến hạn chế tài chính hay độ nhạy cảm của dòng tiền đầu tư, khiến chiến lược thực nghiệm dựa trên chuỗi FHP trở nên kém hiệu quả.
Các nghiên cứu cho thấy, kiệt quệ tài chính là nguyên nhân chính dẫn đến việc doanh nghiệp đầu tư dưới mức hoặc quá mức Năm 2014, nhóm tác giả Carlos Lopez-Gutierrez, Begona Torre-Olmo, Sergio Sanfilippo-Azofra đã chứng minh rằng, trong tình trạng kiệt quệ tài chính, các công ty có ít cơ hội đầu tư thường xuyên tập trung vào đầu tư dưới mức, trong khi những doanh nghiệp có nhiều cơ hội vẫn duy trì các quyết định đầu tư tương tự như khi hoạt động bình thường Kết quả này dựa trên dữ liệu từ các công ty tại Mỹ, Tây Ban Nha, Canada, Pháp, Italia và Anh trong giai đoạn khủng hoảng tài chính.
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mẫu dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính công khai của doanh nghiệp Việt Nam niêm yết trên hai sàn giao dịch chính là Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) Thông tin dữ liệu được lấy từ các nguồn điện tử đáng tin cậy như vietstock.vn – Cổng Thông tin Tài chính Trực tuyến tại Việt Nam – cùng với các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của công ty nhằm đảm bảo độ chính xác và khách quan của nghiên cứu.
Dữ liệu ban đầu được thu thập từ các công ty thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau, đảm bảo đa dạng và phản ánh đúng thực tế thị trường Để nâng cao độ chính xác của kết quả đo lường, dữ liệu đã được thực hiện quá trình lọc, loại bỏ các công ty trong lĩnh vực tài chính, bảo hiểm, ngân hàng, chứng khoán và quỹ đầu tư Ngoài ra, các công ty không có đầy đủ dữ liệu các biến cần quan sát cũng đã bị loại bỏ để đảm bảo tính toàn diện và tin cậy của phân tích.
Dữ liệu cuối cùng gồm có 2.904 quan sát từ 484 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) trong khoảng thời gian 6 năm, cung cấp nền tảng chính cho các phân tích tài chính và nghiên cứu thị trường chứng khoán Việt Nam.
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 thường dựa trên tỷ số I/K, trong đó K đại diện cho vốn cổ phần của doanh nghiệp, nhưng tỷ số này không thể phản ánh rõ ràng việc doanh nghiệp đầu tư quá mức hay dưới mức cần thiết Năm 2014, các nhà nghiên cứu Carlos Lopez-Gutierrez, Sergio Sanfilippo-Azofra và Begona Torre-Olmo đã đề xuất sử dụng tỷ số I/Q để khắc phục những hạn chế của tỷ số I/K và thể hiện chính xác hơn mức độ đầu tư trong các kịch bản liên quan đến các cơ hội đầu tư khác nhau.
Mức độ đầu tư trong năm hiện hành:
CTV it : chi tiêu vốn của doanh nghiệp năm t
CTV it = TSCĐ it − TSCĐ it−1 + DE it
TSCĐ it : Giá trị tài sản cố định của doanh nghiệp tại năm t TSCĐ it-1 : Giá trị tài sản cố định của doanh nghiệp tại năm t – 1
DE it : Giá trị khấu hao tài sản cố định của doanh nghiệp tại năm t
A it : Giá trị sổ sách tổng tài sản của doanh nghiệp tại năm t
Chỉ số Tobin’s q, được đặt theo tên nhà Nobel Kinh tế Mỹ năm 1981, James Tobin, phản ánh mối quan hệ giữa giá trị thị trường của doanh nghiệp và giá trị sổ sách của nó Được James Tobin đề xuất vào năm 1969, chỉ số này cho thấy rằng khi Q > 1, doanh nghiệp có tiềm năng phát triển lớn và nhà quản trị có động cơ thúc đẩy đầu tư nhiều hơn Ngược lại, trong trường hợp Q < 1, giá trị thị trường thấp hơn giá trị sổ sách, cảnh báo về khả năng giảm trưởng của doanh nghiệp.
Kết luận: Biến phụ thuộc I/Q sẽ là biến đặc trưng cho quyết định đầu tư
Quyết định đầu tư của doanh nghiệp Việt Nam đang cần được nghiên cứu kỹ lưỡng Mối quan hệ ngược chiều giữa biến phụ thuộc I/Q và các biến độc lập cho thấy rằng khi các yếu tố này tăng lên, doanh nghiệp sẽ hạn chế hoạt động đầu tư, phản ánh chiến lược đầu tư thận trọng Ngược lại, mối quan hệ cùng chiều giữa I/Q và các biến độc lập cho thấy xu hướng đầu tư quá mức của doanh nghiệp khi các yếu tố này tăng lên, thể hiện sự mở rộng không kiểm soát trong hoạt động đầu tư Hiểu rõ các mối quan hệ này sẽ giúp các nhà quản trị đưa ra quyết định đầu tư hợp lý hơn, phù hợp với điều kiện thực tế của thị trường Việt Nam.
3.1.2.1 Chỉ số đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp – Leverage (LEV)
Chỉ số đòn bẩy tài chính LEV là một biến độc lập phản ánh tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn của doanh nghiệp, giúp nhà quản lý dự báo sự biến động của dòng tiền theo nghiên cứu của Charfeddine (2013) Đây là một công cụ quen thuộc, hữu ích trong việc đưa ra các quyết định đầu tư và tài trợ phù hợp nhằm tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp trong tương lai.
Có nhiều tranh luận trong giới nghiên cứu về ưu điểm của các loại đòn bẩy tài chính Một số cho rằng đòn bẩy sổ sách (book leverage) vượt trội vì nợ được hỗ trợ bởi các cơ hội tăng trưởng, trong khi đòn bẩy thị trường (market leverage) không đáng tin cậy do biến động của thị trường vốn cổ phần (Frank & Goyal, 2003; Myers, 1977; Shyam-Sunder & Myers, 1999) Ngược lại, các chuyên gia lại khẳng định rằng đòn bẩy thị trường mang lại lợi ích rõ rệt hơn, với luận điểm nổi bật của Welch (2004) rằng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu không phản ánh chính xác giá trị thực của doanh nghiệp.
"Plugnumber" được sử dụng để cân bằng báo cáo tình hình tài chính, khác với các công cụ quản lý thông thường Ông nhấn mạnh rằng giá trị sổ sách có thể âm dù tập hợp các công ty vẫn có giá trị dương, phản ánh tính chính xác và linh hoạt trong phân tích tài chính Việc này giúp cung cấp cái nhìn toàn diện về trạng thái tài chính thực sự của doanh nghiệp, phù hợp với các nguyên tắc kế toán và quy định báo cáo tài chính.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi chọn sử dụng tỷ lệ đòn bẩy tài chính LEV dựa trên giá trị sổ sách để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả, bởi vì chỉ số này được thể hiện rõ ràng trên báo cáo tài chính công khai Giả thuyết ban đầu đề xuất rằng đòn bẩy có mối quan hệ ngược chiều với quyết định đầu tư của doanh nghiệp, tức là mức độ đầu tư và tăng trưởng của doanh nghiệp sẽ giảm khi tỷ lệ đòn bẩy trong cấu trúc vốn tăng lên.
DEBT it : tổng giá trị nợ phải trả của doanh nghiệp năm t
A it : tổng giá tri tài sản của doanh nghiệp trong năm t
3.1.2.2 Dòng tiền – Cash Flow (CF)
Hầu hết 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, nhưng còn có các yếu tố khác ảnh hưởng đến mối quan hệ này Theo Hoshi et al (1991), việc tạo ra dòng tiền lớn hơn có thể phản ánh năng lực quản lý tốt trong quá khứ, giúp các công ty có khả năng quản lý hiệu quả hơn trong tương lai Những công ty như vậy thường có tính thanh khoản cao hơn, tạo điều kiện thuận lợi để thực hiện các khoản đầu tư lớn hơn, không chỉ do dòng tiền sẵn có mà còn do cấp quản lý cao hơn và khả năng ra quyết định chiến lược tốt hơn.
Lấy nghiên cứu của Carlos Lopez-Gutierrez, Sergio Sanfilippo-Azofra, Begona
Dựa trên nghiên cứu của Torre-Olmo (2014), chúng tôi sử dụng chỉ số dòng tiền CF như một yếu tố độc lập có tác động đáng kể đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp Chỉ số dòng tiền phản ánh khả năng sinh lời và dòng tiền thuần của doanh nghiệp, giúp nhà đầu tư và nhà quản lý đánh giá chính xác hơn về khả năng tài chính của công ty Ngoài ra, các phân tích cho thấy dòng tiền có mối quan hệ cùng chiều với quyết định đầu tư, cho thấy khi dòng tiền tăng, doanh nghiệp có xu hướng đầu tư nhiều hơn để mở rộng hoạt động kinh doanh Do đó, việc theo dõi và phân tích dòng tiền đóng vai trò quan trọng trong việc dự báo xu hướng đầu tư của doanh nghiệp và nâng cao hiệu quả quản lý tài chính.
EBITDA it : lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao của doanh nghiệp trong năm
A it : 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 là biến độc lập quan trọng để phân tích ảnh hưởng của kích thước công ty đến các biến phụ thuộc Nghiên cứu của Kadapakkam (1998) cho thấy các doanh nghiệp có quy mô lớn thường có xu hướng đầu tư tự do hơn so với các doanh nghiệp nhỏ, góp phần làm rõ mối liên hệ giữa quy mô công ty và chiến lược đầu tư.
Với: A it : Giá trị tổng tài sản doanh nghiệp tại năm t
3.1.2.4 Biến giả cơ hội đầu tư của doanh nghiệp (QD)
Cơ hội đầu tư đóng vai trò quan trọng đối với sự phát triển của doanh nghiệp, ảnh hưởng lớn đến khả năng phục hồi trong tình trạng tài chính khó khăn Khi doanh nghiệp đối mặt với khô hạn nguồn lực, việc tiếp cận và tận dụng các cơ hội đầu tư trở thành yếu tố quyết định thành công hoặc thất bại Chính vì vậy, cơ hội đầu tư được đưa vào mô hình nghiên cứu để phân tích tác động của nó đến hành vi và quyết định của nhà quản trị trong hoạt động kinh doanh.
Lấy chỉ số Tobin’s q làm cơ sở, biến giả QD được đo lường như sau:
+ QD = 1 khi giá trị chỉ số Tobin’s Q lớn hơn 1
+ QD = 0 khi giá trị chỉ số Tobin’s Q nhỏ hơn 1
3.1.2.5 Biến giả doanh nghiệp trong tình trạng kiệt quệ tài chính và có ít cơ hội đầu tư (DIF)
Kiệt quệ tài chính là nguyên nhân trực tiếp dẫn đến phá sản doanh nghiệp, do đó việc đưa biến giả này vào mô hình nghiên cứu là rất cần thiết để phân biệt rõ ràng giữa doanh nghiệp có và không có tình trạng kiệt quệ tài chính Để đo lường biến giả DIF, nghiên cứu dựa trên công trình của Carlos Lopez-Gutierrez, Sergio Sanfilippo-Azofra và Begona Torre-Olmo (2014) đã sử dụng tỷ số giữa lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao chia cho chi phí tài chính của doanh nghiệp trong cùng kỳ.
< → = : Hàm ý doanh nghiệp đang trong tình trạng kiệt quệ tài chính (có EBITDA nhỏ hơn chi phí tài chính).
> → = : hàm ý doanh nghiệp không bị kiệt quệ tài chính (EBITDA lớn hơn chi phí tài chính).
Với: EBITDA: Lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao của doanh nghiệp.
CPTC it : Chi phí tài chính của doanh nghiệp i trong năm t.
3.1.2.6 Biến kết hợp doanh nghiệp trong tình trạng kiệt quệ tài chính và có nhiều cơ hội đầu tư (DIF*QD)
Biến kết hợp DIF*QD đặc trưng cho doanh nghiệp đang bị kiệt quệ tài chính nhưng có sẵn nhiều cơ hội đầu tư tốt.
Bảng 3 1: Mô tả các biến sử dụng trong mô hình
Biến Mô tả biến phụ thuộc
Chi tiêu vốn chia cho giá trị tổng tài sản
Chỉ số Tobin’s q Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của
Dòng tiền Lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu
(CF) hao chia cho tổng tài sản (+)
Loganepe của tổng tài sản
Tổng nợ phải trả chia cho tổng tài sản
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 tình trạng hạn chế hoặc kiệt quệ tài chính, các công ty phải dựa vào nguồn lực tài chính nội bộ để duy trì hoạt động Mức độ hạn chế tài chính khác nhau tùy vào quy mô doanh nghiệp, với các doanh nghiệp lớn có khả năng tăng cường đầu tư hơn so với các công ty nhỏ gặp nhiều khó khăn trong các quyết định đầu tư do hạn chế về nguồn lực nội tại (Nguồn: 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 mối quan hệ trực tiếp với quyết định đầu tư của doanh nghiệp, khi dòng tiền tăng thêm giúp tạo điều kiện thuận lợi cho việc đầu tư vượt mức, còn dòng tiền giảm sút lại làm hạn chế khả năng đầu tư Theo nghiên cứu của Carlos Lopez-Gutierrez, Sergio Sanfilippo-Azofra, Begona Torre-Olmo (2014), các công ty có dòng tiền tăng đều đặn thường có xu hướng đầu tư vượt mức rõ ràng hơn, cho thấy dòng tiền tác động cùng chiều lên quyết định đầu tư của doanh nghiệp Việc gia tăng hoặc sụt giảm dòng tiền là yếu tố then chốt ảnh hưởng đến nguồn quỹ nội bộ và quyết định mở rộng hay thu hẹp hoạt động đầu tư.
H3: Đòn bẩy có tương quan ngược chiều với quyết định đầu tư
Năm 1996, nghiên cứu của Lang và cộng sự cho thấy rằng khi tỷ lệ vay nợ của doanh nghiệp quá cao, nguồn chi tiêu cho các cơ hội đầu tư mới sẽ bị hạn chế, ảnh hưởng tiêu cực đến sự phát triển của doanh nghiệp Tăng chỉ số đòn bẩy tài chính đồng nghĩa với việc doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc đưa ra quyết định đầu tư mới, do giới hạn về khả năng vay vốn và chi tiêu Hiểu rõ mối liên hệ này giúp các doanh nghiệp quản lý cân đối giữa vay nợ và phát triển bền vững để tối đa hóa lợi nhuận.
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 gồm 515 công ty được trình bày dưới dạng dữ liệu bảng (panel data), giúp đánh giá hiệu quả các tác động một cách chính xác hơn so với dữ liệu chéo hoặc dữ liệu theo thời gian đơn lẻ Chính sự kết hợp này cho phép nghiên cứu khai thác sâu hơn các mối quan hệ, ảnh hưởng giữa các yếu tố mà các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống khó có thể tiếp cận Do đó, bài nghiên cứu sử dụng đồng thời các phương pháp phân tích dữ liệu bảng để đảm bảo tính chính xác và toàn diện trong kết quả.
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 nhỏ nhất Pooled OLS (hay còn gọi là mô hình hồi quy gộp) giả định các hệ số hồi quy là không đổi và được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong dữ liệu bảng (panel data) Phương pháp này cho phép tận dụng toàn bộ dữ liệu bằng cách gộp các quan sát từ nhiều cá thể khác nhau, tương tự như phân tích OLS truyền thống nhưng áp dụng trên dữ liệu bảng mà không xem xét yếu tố thời gian Pooled OLS dựa trên nguyên tắc bình phương nhỏ nhất để ước lượng các hệ số, đồng thời có một số ràng buộc nhằm đảm bảo tính nhất quán của mô hình.
Do các hạn chế tồn tại, nghiên cứu sẽ áp dụng hai mô hình chính là Hồi quy hiệu ứng cố định (FEM) và Hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) nhằm đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả phân tích.
Mô hình hồi quy hiệu ứng cố định (FEM) giả định rằng mỗi biến độc lập có đặc điểm riêng ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và thực hiện phân tích mối quan hệ giữa phần dư của biến độc lập và biến phụ thuộc để kiểm soát và tách biệt tác động của các đặc điểm riêng biệt Trong khi đó, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) xem sự biến động của các biến độc lập là ngẫu nhiên và không liên quan đến biến phụ thuộc, giúp lựa chọn phương pháp phù hợp dựa trên tính chất dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu.
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 vẫn chưa khắc phục được tình trạng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan làm ảnh hưởng đến tính chính xác của kết quả ước lượng Để vượt qua những hạn chế này, nghiên cứu giới thiệu phương pháp tối ưu FGLS, ước lượng theo phương pháp hồi quy OLS ngay cả khi mô hình gặp phải tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, từ đó nâng cao độ tin cậy của phân tích.
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 +
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 B j : Hệ số gắn với biến độc lập
B 0 : 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:
Trong phân tích dữ liệu bảng, việc sử dụng mô hình hiệu ứng cố định (FEM) giúp kiểm soát các yếu tố không thể quan sát được sẽ ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, đảm bảo tính chính xác của kết quả Ngoài ra, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) phù hợp khi các yếu tố không thể quan sát được có thể được xem như là một phần của các sai số ngẫu nhiên, phù hợp với dữ liệu có sự biến động ngẫu nhiên giữa các đơn vị So sánh với mô hình pooled OLS, các mô hình FEM và REM cung cấp khả năng kiểm soát tốt hơn các nhân tố không thể quan sát, nâng cao độ chính xác của các ước lượng Do đó, việc lựa chọn mô hình phù hợp giữa FEM và REM là bước quan trọng trong phân tích dữ liệu bảng nhằm kiểm soát các yếu tố cố hữu không thể quan sát và cải thiện độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.
: tác động cố định của doanh nghiệp lên biến phụ thuộc : 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
Trung bình Độ lệch Giá trị Giá trị quan sát chuẩn nhỏ nhất lớn nhất
Tỷ lệ đòn bẩy (LEV) 2904 0,4850099 0,2361332 0.0002925 1,9929094
Tỷ lệ đầu tư trên giá trị
2904 0.0328267 0.1792286 -4.632901 1.845444 thị trường tổng tài sản (I/Q)
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 phản ánh mức độ đầu tư so với giá trị thị trường của doanh nghiệp, với trung bình khoảng 3,2% tại các công ty Việt Nam Trong giai đoạn phát triển cao nhất, tỷ lệ này đạt gần 184%, trong khi giá trị thấp nhất là -463%, cho thấy sự khác biệt đáng kể về mức độ đầu tư giữa các doanh nghiệp, phần lớn do các yếu tố đặc trưng như quy mô, nguồn lực nội tại, cơ hội đầu tư, chính sách và quan điểm quản trị từng doanh nghiệp Trung bình I/Q dương thể hiện tín hiệu tích cực của nền kinh tế Việt Nam, mặc dù là thị trường đang phát triển với quy mô nhỏ và nguồn lực hạn chế, nhưng nhờ mức độ đầu tư đều đặn và tốc độ tăng trưởng cao, các doanh nghiệp có nhiều cơ hội tiếp cận môi trường đầu tư năng động hơn Sự tích cực này được chứng minh qua chỉ số Tobin’q tăng dần trong giai đoạn 2014 – 2019, với mức tăng trưởng 7% vào năm 2019 và tổng nguồn vốn đầu tư phát triển tăng 10,2%, phản ánh xu hướng tăng trưởng tích cực của nền kinh tế (Theo Chinhphu.vn).
Mức độ đầu tư của các doanh nghiệp Việt Nam có ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị biến I/Q, và các yếu tố như mức độ đầu tư I và chỉ số Tobin’s q đều mang ý nghĩa tích cực Trung bình, các doanh nghiệp Việt Nam dành khoảng 3.18% ngân sách cho hoạt động đầu tư, dù mức độ dao động rất lớn với độ lệch chuẩn gần 13%, từ mức thấp nhất -257% đến cao nhất 89.53% Chỉ số Tobin’s q luôn duy trì giá trị dương và đạt mức cao nhất là 10,73, cho thấy các doanh nghiệp có xu hướng đầu tư tích cực khi thị trường có kỳ vọng tích cực về giá trị doanh nghiệp.
Chỉ số dòng tiền CF trung bình của các công ty Việt Nam đạt 13,38%, thể hiện mức sinh lợi trung bình từ hoạt động kinh doanh Giá trị của chỉ số này dao động từ –80,28% đến khoảng 199,92%, cho thấy sự biến động lớn của dòng tiền doanh nghiệp Qua đó, có thể nhận thấy rằng lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao (EBITDA) trung bình trên mỗi đồng vốn đầu tư của các doanh nghiệp là 0,1338, mặc dù vẫn tồn tại giai đoạn có giá trị âm, phản ánh các thách thức trong hoạt động tài chính doanh nghiệp tại Việt Nam.
Tỷ lệ đòn bẩy (LEV) là yếu tố quan trọng trong quyết định đầu tư của doanh nghiệp, với trung bình khoảng 48,50% trong cấu trúc vốn Các doanh nghiệp Việt Nam niêm yết có tỷ lệ nợ cao nhất lên tới 99,29%, trong khi tỷ lệ nợ thấp nhất chỉ khoảng 0,02% Thống kê cho thấy, hơn 1.000 doanh nghiệp trên thị trường chứng khoán Việt Nam có tỷ lệ nợ vay trên vốn chủ sở hữu trung bình khoảng 65%, gồm cả nợ dài hạn và nợ ngắn hạn trong báo cáo tài chính.
Tỷ lệ đòn bẩy tài chính này được xem là trong khoảng chấp nhận được vì nhỏ hơn 100% Theo thống kê, các doanh nghiệp Việt Nam trên hai sàn HNX và HOSE hiện có tỷ lệ đòn bẩy tài chính khá cao Tuy nhiên, mức độ đòn bẩy phù hợp còn phụ thuộc vào đặc điểm ngành nghề, tình hình và chiến lược kinh doanh của từng doanh nghiệp Doanh nghiệp cần điều chỉnh tỷ lệ đòn bẩy sao cho tối ưu hóa mục tiêu tài chính và phát triển bền vững.
Các doanh nghiệp trung bình tham gia nghiên cứu có quy mô khoảng 27,42 Trong đó, doanh nghiệp lớn nhất có quy mô khoảng 33,64, còn doanh nghiệp nhỏ nhất có kích thước khoảng 27,5 Những số liệu này giúp xác định rõ phạm vi quy mô doanh nghiệp trong nghiên cứu, góp phần nâng cao tính chính xác và đáng tin cậy của phân tích.
Bảng 4 2: Ma trận hệ số tương quan
Bảng 4.2 sẽ giúp ta có cái nhìn tổng quan hơn về mối tương quan giữa các biến.
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình không quá cao, cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến là thấp Mối quan hệ giữa các biến độc lập được thể hiện rõ ràng qua các mối tương quan, qua đó xác định được sự đồng biến hoặc nghịch biến giữa chúng Điều này giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của mô hình phân tích, đồng thời tăng khả năng dự đoán chính xác kết quả Việc kiểm tra hệ số tương quan và phân tích mối liên hệ giữa các biến là bước quan trọng để xây dựng mô hình hồi quy ổn định và hiệu quả hơn.
Chỉ số đòn bẩy tài chính (LEV) và chỉ số Tobin’s Q có mối quan hệ ngược chiều, với hệ số tương quan là -0,1496, cho thấy rằng khi tỷ lệ đòn bẩy tài chính của công ty tăng cao, thì giá trị Tobin’s Q sẽ giảm Điều này phản ánh rằng các công ty có mức độ đòn bẩy cao thường gặp khó khăn trong việc duy trì giá trị thị trường vượt quá giá trị sổ sách của tài sản Do đó, các nhà đầu tư có thể xem xét ảnh hưởng của tỷ lệ đòn bẩy tới tiềm năng tăng trưởng và giá trị của doanh nghiệp khi ra quyết định đầu tư.
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 có ý nghĩa tích cực Điều này đồng nghĩa với việc các doanh nghiệp lớn hơn thường có xu hướng vay nợ nhiều hơn, từ đó đòn bẩy tài chính cũng tăng lên Xu hướng này phản ánh rằng quy mô doanh nghiệp ảnh hưởng đáng kể đến mức độ sử dụng vốn vay và cấu trúc tài chính của doanh nghiệp.
Hệ số tương quan là 0,0404 cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô doanh nghiệp (SIZE) và chỉ số Tobin’s Q Điều này có nghĩa là doanh nghiệp lớn hơn thường có chỉ số Tobin’s Q cao hơn so với các doanh nghiệp nhỏ, phản ánh sự tích cực giữa quy mô doanh nghiệp và hiệu quả đầu tư.
Biến dòng tiền doanh nghiệp (CF) là một yếu tố quan trọng, thể hiện qua mối tương quan với các biến độc lập như Q (0,2301), SIZE (0,0305) và LEV (-0,4331) Cụ thể, doanh nghiệp lớn hơn thường có dòng tiền trước thuế, lãi vay, khấu hao (EBITDA) cao hơn, trong khi tỷ lệ đòn bẩy tài chính lớn trong cấu trúc doanh nghiệp lại gây giảm dòng tiền CF Để đảm bảo độ chính xác trong phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập, nghiên cứu còn sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF nhằm kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến và đề xuất các phương pháp xử lý phù hợp.
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 trong mô hình hồi quy Chỉ số này giúp xác định mức độ biến độc lập liên quan chặt chẽ với nhau, từ đó đánh giá độ bệnh của mô hình Để đánh giá, nghiên cứu dựa trên giá trị trung bình của VIF (Mean VIF), chia thành 3 trường hợp giúp phân loại mức độ đa cộng tuyến, từ đó đề xuất các biện pháp điều chỉnh phù hợp để nâng cao tính chính xác của 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
4.3.1 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
Kết quả từ bảng 4.4 cho thấy mô hình Pooled OLS và mô hình FEM đều xác nhận có mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, đồng thời thể hiện điểm chung trong mối quan hệ này Tuy nhiên, cũng có sự khác biệt rõ rệt giữa các mô hình, phản ánh tính phù hợp và độ chính xác hơn của từng phương pháp trong phân tích dữ liệu Các phân tích này khẳng định rằng các biến độc lập đều ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc, góp phần làm rõ các động lực chính trong nghiên cứu.
Trong cả hai mô hình phân tích, các biến tỷ lệ đòn bẩy tài chính LEV và quy mô doanh nghiệp SIZE đều có tác động tích cực đến biến phụ thuộc, cho thấy rằng mức độ đòn bẩy cao và quy mô lớn hơn của doanh nghiệp đều làm tăng giá trị của biến phụ thuộc Ngược lại, biến giả đại diện cho tình trạng kiệt quệ tài chính lại có ảnh hưởng tiêu cực đến biến phụ thuộc, phản ánh rằng tình trạng tài chính yếu kém làm giảm hiệu quả hoặc giá trị của doanh nghiệp.
Kết quả từ mô hình Pooled OLS cho thấy biến phụ thuộc đại diện quyết định đầu tư của doanh nghiệp có mối quan hệ nghịch chiều với biến DIF*QD, trong khi đó mô hình FEM lại cho thấy mối quan hệ cùng chiều, tuy nhiên cả hai đều cho thấy biến này không có ý nghĩa thống kê với p-value lớn hơn 0,1, có thể do mẫu dữ liệu chưa đủ lớn để phản ánh chính xác mối quan hệ giữa các biến.
Trong mô hình Pooled OLS, biến độc lập dòng tiền doanh nghiệp (CF) có tác động tích cực đến biến phụ thuộc, phản ánh mối liên hệ rõ ràng giữa dòng tiền và các biến phụ thuộc Tuy nhiên, khi chuyển sang mô hình FEM (Fixed Effects Model), tác động của biến CF lại ngược chiều, thể hiện sự khác biệt trong cách các mô hình xử lý dữ liệu và kiểm soát các yếu tố không quan sát được Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chọn lựa mô hình phù hợp để phân tích dữ liệu doanh nghiệp, nhằm đảm bảo kết quả phản ánh chính xác thực tế.
Chính những sự khác biệt này gây ra các yếu tố không quan sát được, không thể kiểm soát, dẫn đến ước lượng bị chệch Do đó, việc sử dụng giá trị P-Value trong kiểm định F-Test là cần thiết để xác định sự xuất hiện của các nhân tố tác động cố định theo thời gian hoặc của doanh nghiệp, đảm bảo độ chính xác của phân tích.
Ho: Không xuất hiện các nhân tố tác động cố định ( = 0)
H 1: Có sự xuất hiện của các nhân tố tác động cố định ( ≠ 0)
P_value > α: Chấp nhận H 0 => Không tồn tại hiệu ứng cố định => Chọn Pooled mô hình Pooled OLS
P_value < α: Bác bỏ H 0 => Tồn tại hiệu ứng cố định => Chọn mô hình FEM
Sử dụng mức ý nghĩa α = 5%, kết quả P-Value (Prob > F) là 0,0187, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H0 và khẳng định mô hình có tồn tại hiệu ứng cố định Điều này cho thấy phương pháp Bình phương nhỏ nhất Pooled OLS không phù hợp, vì nó không thể giải thích tác động cố định của các yếu tố không quan sát được Vì vậy, nghiên cứu đã chọn sử dụng mô hình hồi quy hiệu ứng cố định FEM để khắc phục nhược điểm này.
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 Mô hình hiệu ứng ngẫu định (FEM) 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 (ε i ) có mối tương quan với các biến độc lập hay không.
H 0 : Sai số theo chiều không gian ε i và biến độc lập không tương quan.
H 1 : Sai sô theo chiều không gian ε i và biến độc lập có tương quan.
Nếu P-value < α: Bác bỏ H 0 , tức ε i có tương quan với biến độc lập => Sử dụng mô hình hiệu ứng cố định FEM.
Nếu P-Value > : Chấp nhận Ho, ε i độc lập với các biến độc lập => Sử dụng mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM.
Bảng 4 6: Kiểm định Hausman Test
Hệ số hồi quy Độ lệch
Mô hình Mô hình chuẩn
Kết quả bảng 4.6 cho thấy P-Value bằng 0,0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%, xác nhận rằng sai số theo chiều không gian εi có mối quan hệ đáng kể với các biến độc lập Điều này cho thấy mô hình hiệu ứng cố định (FEM) phù hợp hơn so với mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM), đảm bảo độ chính xác và khả năng dự đoán cao hơn trong phân tích dữ liệu không gian.
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, nhưng dữ liệu trong nghiên cứu vẫn chưa đảm bảo tính chính xác và hiệu quả Hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan có thể gây ra các kết quả ước lượng lệch và không đáng tin cậy Do đó, bài nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định Wald và Wooldridge để xác định xem mô hình có bị các vấn đề này hay không, từ đó nâng cao độ chính xác của kết quả nghiên cứu.
4.4.1 Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Sử dụng kiểm định Wald Giả thuyết:
+ H 0 : Mô hình không bị phương sai sai số thay đổi
+ H 1 : Mô hình bị phương sai sai số thay đổi
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-Value bằng 0,000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%, cho thấy chúng ta bác bỏ giả thuyết Ho Điều này chứng tỏ mô hình hiệu ứng cố định (FEM) tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi, phản ánh tính không ổn định của phương sai sai số trong phân tích.
4.4.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Sử dụng kiểm định Wooldride Giả thuyết:
+ H 0 : Mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan
+ H 1 : Mô hình có tồn tại hiện tượng tự tương quan
Kết quả kiểm định cho thấy P-Value bằng 0,5923 lớn hơn mức ý nghĩa tối đa chấp nhận là 10%, chứng tỏ không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình Điều này cho thấy mô hình phù hợp và không gặp vấn đề về tự tương quan, đảm bảo độ tin cậy của các kết quả phân tích.
Kết luận từ nghiên cứu cho thấy mô hình hiệu ứng cố định FEM gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi, gây ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả phân tích Tuy nhiên, không phát hiện tự tương quan trong dữ liệu, đảm bảo tính hợp lệ của các ước lượng Để khắc phục hạn chế về phương sai sai số không đồng nhất, bài nghiên cứu đề xuất sử dụng phương pháp FGLS, giúp cải thiện độ tin cậy và chính xác của mô hình.
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
***: 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:
Dòng tiền CF đại diện cho nguồn lực nội tại của doanh nghiệp và có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc, thể hiện qua hệ số hồi quy 0,0083619 có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, cho thấy rằng doanh nghiệp có dòng tiền lớn đồng nghĩa với mức đầu tư cao hơn Điều này hoàn toàn hợp lý vì khi nguồn lực nội tại dồi dào, doanh nghiệp dễ dàng tận dụng cơ hội đầu tư và gia tăng đầu tư vượt mức, trong khi hạn chế dòng tiền sẽ khiến nhà quản trị có xu hướng đầu tư dưới mức, như quan điểm của Carlos Lopez-Gutierrez và cộng sự.
Biến tỷ lệ đòn bẩy tài chính (LEV) có hệ số hồi quy 0,0131784, mang ý nghĩa thống kê tại mức 1% cho thấy mối tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc Điều này trái với giả thuyết ban đầu của nghiên cứu, dự đoán rằng LEV sẽ có quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc Trong bối cảnh các doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2014-2019, xu hướng tăng trưởng cao và khả năng thu hút vốn nước ngoài, việc gia tăng tỷ lệ đòn bẩy tài chính có thể phản ánh một hành động tích cực, giúp doanh nghiệp có đủ nguồn lực để đáp ứng các nhu cầu đầu tư và mở rộng hoạt động.
Biến độc lập quy mô công ty (SIZE) có hệ số hồi quy 0,0039917, cho thấy rằng doanh nghiệp quy mô lớn hơn sẽ đầu tư nhiều hơn, điều này phù hợp với giả thuyết ban đầu của nghiên cứu Tại mức ý nghĩa thống kê 1%, mối quan hệ này thể hiện rõ nét rằng quy mô công ty ảnh hưởng tích cực đến mức độ đầu tư, và kết quả này cũng đã được xác nhận bởi nghiên cứu của Kadapakkam (1998).
Bài nghiên cứu đề cập đến tác động của biến độc lập và tình trạng kiệt quệ tài chính đối với quyết định và mức độ đầu tư của doanh nghiệp Biến giả DIF đại diện cho doanh nghiệp trong trạng thái kiệt quệ tài chính, và kết quả phân tích hồi quy FGLS cho thấy hệ số hồi quy của biến này là -0,0167455 với mức ý nghĩa 1%, phản ánh mối quan hệ nghịch chiều mạnh mẽ giữa tình trạng kiệt quệ tài chính và hoạt động đầu tư của doanh nghiệp.
Năm 2014, Lopez-Gutierrez và cộng sự nhận định rằng các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính, khiến cơ hội đầu tư trở nên ít ỏi Do nguồn lực tài chính đã cạn kiệt, doanh nghiệp buộc phải giảm mức đầu tư xuống thấp nhất có thể, bỏ qua các dự án tiềm năng để tránh nguy cơ phá sản và đảm bảo tồn tại trong thị trường cạnh tranh.
Trong trường hợp doanh nghiệp đang trong tình trạng kiệt quệ tài chính nhưng có nhiều cơ hội đầu tư, biến giả kết hợp DIF*QD cho thấy ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp Theo nghiên cứu của Carlos Lopez-Gutierrez et al năm 2014, tổng hệ số hồi quy của biến này là -0,0173, thể hiện mối quan hệ trái chiều giữa biến DIF*QD và quyết định đầu tư Kết quả này cho thấy, dù có nhiều cơ hội đầu tư xung quanh, các doanh nghiệp Việt Nam trong tình trạng khó khăn tài chính vẫn không gia tăng mức đầu tư của mình.
Các doanh nghiệp Việt Nam thường thận trọng hơn khi đối mặt với các cơ hội đầu tư có rủi ro cao, phản ánh sự hạn chế của thị trường nhỏ, mới nổi và còn nhiều non trẻ Thị trường Việt Nam còn chịu ảnh hưởng của các yếu tố như bất cân xứng thông tin, chi phí đại diện và cơ hội đầu tư không rõ ràng, khiến các doanh nghiệp không tự tin mở rộng đầu tư dù có nhiều cơ hội sẵn có Điều này trái ngược với giả thuyết trước đó của Carlos Lopez-Gutierrez và cộng sự (2014), cho rằng các doanh nghiệp đang trong tình trạng kiệt quệ tài chính có thể sẵn sàng gia tăng đầu tư thậm chí với dự án có giá trị hiện tại ròng (NPV) âm, hoặc hành xử như các doanh nghiệp lành mạnh Tuy nhiên, các rào cản này khiến các doanh nghiệp Việt Nam khó tận dụng tối đa những cơ hội đầu tư xung quanh, khác biệt so với các thị trường phát triển như Anh, Pháp, Hoa Kỳ hay Canada.
Kết quả này không có ý nghĩa thống kê vì P-Value lớn hơn 10%, cho thấy không đủ bằng chứng để xác nhận mối liên hệ chính xác Nguyên nhân có thể là do kích thước mẫu dữ liệu còn hạn chế, chưa phản ánh đầy đủ điều kiện của toàn bộ nền kinh tế Việt Nam Vì vậy, cần mở rộng quy mô dữ liệu để đạt độ tin cậy cao hơn trong các phân tích thống kê.