GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Lý do chọn đề tài
Trong bối cảnh kinh tế hiện nay, sự gia tăng các công ty mới và các gói hỗ trợ từ Chính phủ đã tạo ra áp lực cho các doanh nghiệp trong việc quyết định đầu tư Doanh nghiệp phải lựa chọn giữa việc mở rộng quy mô sản xuất hay tối ưu hóa chi phí để tăng giá trị tài sản cho chủ sở hữu Quyết định đầu tư đúng đắn không chỉ nâng cao giá trị doanh nghiệp mà còn bảo vệ tài sản của chủ sở hữu, trong khi quyết định sai lầm có thể dẫn đến tổn thất nghiêm trọng Đặc biệt, đầu tư dài hạn là yếu tố then chốt, không chỉ mang lại lợi ích tức thời mà còn tạo dựng giá trị bền vững cho tương lai Vì vậy, việc xem xét và hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định đầu tư là vô cùng cần thiết cho sự phát triển của doanh nghiệp.
Nghiên cứu về ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định đầu tư đã thu hút sự quan tâm từ nhiều tác giả trên toàn cầu, bao gồm cả các quốc gia phát triển và đang phát triển Theo giả thuyết của Modigliani và Miller (1958), trong một thị trường hoàn hảo, quyết định đầu tư và tài trợ không có mối liên hệ với nhau Tuy nhiên, thực tế cho thấy sự tồn tại của các vấn đề không hoàn hảo như chi phí đại diện và thông tin bất cân xứng dẫn đến hiện tượng "đầu tư dưới mức" và "đầu tư quá mức" Các nghiên cứu của Myers (1977) và Tobin (1969) đã chỉ ra mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và quyết định đầu tư, cũng như ảnh hưởng của tỷ lệ Tobin Q đến các quyết định này Dù vậy, còn rất ít nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa quyết định đầu tư và các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế, đặc biệt là tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam, điều này cần được chú trọng hơn.
Việt Nam, với sự phát triển mạnh mẽ, ghi nhận hơn 100.000 doanh nghiệp mới đăng ký thành lập mỗi năm, cho thấy nhu cầu đầu tư vào tài sản cố định và cơ sở hạ tầng ngày càng tăng Sự phát triển của các doanh nghiệp Việt Nam không chỉ đóng góp vào nền kinh tế mà còn tạo ra mối quan hệ tương tác quan trọng cần được nghiên cứu Chính phủ đã triển khai nhiều chính sách ưu đãi để thu hút đầu tư, bao gồm hỗ trợ lãi suất cho doanh nghiệp mới và các ngành công nghiệp ưu tiên, nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Do đó, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp là cần thiết để xác định các nhân tố thúc đẩy và kìm hãm quyết định này, góp phần nâng cao giá trị doanh nghiệp và phát triển kinh tế đất nước.
Nghiên cứu này thực hiện tại Việt Nam nhằm kiểm tra tác động của độ bất ổn trong các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp Bằng cách kết hợp các yếu tố đặc thù doanh nghiệp với các yếu tố vĩ mô như CPI và IPI, nghiên cứu giúp các nhà quản lý và nhà đầu tư nhận thức rõ rằng ngoài các yếu tố riêng của doanh nghiệp, các yếu tố vĩ mô cũng đóng vai trò quan trọng trong quyết định đầu tư Điều này cung cấp thông tin hữu ích cho Chính phủ và các nhà điều hành kinh tế trong việc điều hành phù hợp với từng giai đoạn của nền kinh tế.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu “Ảnh hưởng của độ bất ổn trong các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế đến quyết định đầu tư của các doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam” được thực hiện trong giai đoạn 2009-2018 nhằm tìm ra bằng chứng về tác động của độ bất ổn kinh tế đến quyết định đầu tư Mục tiêu chính là giúp các nhà quản lý nhận thức rõ ràng về ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô như chỉ số giá tiêu dùng CPI và chỉ số sản xuất công nghiệp IPI, từ đó đề xuất các biện pháp kích cầu và tăng gia sản xuất để khắc phục vấn đề suy thoái và giảm tăng trưởng của doanh nghiệp và nền kinh tế Nghiên cứu sẽ tập trung vào việc trả lời câu hỏi liệu độ bất ổn trong các yếu tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp hay không.
Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu này nhằm kiểm tra ảnh hưởng của độ bất ổn trong các yếu tố vĩ mô đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với phần mềm Stata, phân tích dữ liệu từ 77 doanh nghiệp sản xuất có báo cáo tài chính công khai trên sàn HOSE và HNX trong giai đoạn 2009-2018 Dữ liệu doanh nghiệp được thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán trên trang Vietstock.vn, trong khi dữ liệu kinh tế vĩ mô được lấy từ Tổng cục thống kê.
Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ thực hiện ước lượng thực nghiệm dựa trên các mô hình Pooled OLS, FEM, REM và GMM, kế thừa mô hình của Rashid (2017).
Để tìm ra mô hình phù hợp, cần thực hiện 2 bước (gọi tắt là GMM) Mục tiêu chính là đánh giá ảnh hưởng của sự bất ổn của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp, đồng thời xác định các yếu tố có thể thúc đẩy đầu tư cho các doanh nghiệp Việt Nam.
Kết cấu bài nghiên cứu
Bài nghiên cứu gồm 5 phần chính:
Chương 1 của bài viết sẽ giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu, nêu rõ lý do lựa chọn, mục tiêu và nội dung nghiên cứu, cũng như những đóng góp mà đề tài mang lại.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước đây sẽ trình bày các lý thuyết liên quan đến quyết định đầu tư và các khái niệm về yếu tố vĩ mô trong nền kinh tế Ngoài ra, phần này cũng sẽ tổng hợp một số nghiên cứu trước đây có liên quan đến vấn đề nghiên cứu hiện tại.
Chương 3: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu trình bày chi tiết về quy trình thu thập dữ liệu, mô hình nghiên cứu áp dụng, giải thích các biến liên quan, phương pháp nghiên cứu được sử dụng và các bước thực hiện trong quá trình nghiên cứu.
- Chương 4: Kết quả thực nghiệm
Đóng góp của đề tài
Nghiên cứu mối quan hệ giữa các yếu tố doanh nghiệp và độ bất ổn của các yếu tố vĩ mô trong nền kinh tế cho thấy sự ảnh hưởng rõ rệt đến quyết định đầu tư của các doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam Bài nghiên cứu xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn trong việc hoạch định chiến lược kinh doanh và đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Cơ sở lý thuyết
Theo Ross (2003), quyết định đầu tư là một trong những yếu tố quan trọng trong chiến lược tài chính của doanh nghiệp, nhằm tối đa hóa giá trị tài sản Doanh nghiệp có thể đạt được mục tiêu này thông qua quản trị tài chính hiệu quả, khai thác các cơ hội đầu tư với NPV dương để tăng giá trị tài sản và giảm chi phí tài trợ cho dự án Để tài trợ cho các dự án, các nhà quản trị có thể lựa chọn từ nhiều nguồn, bao gồm tài trợ nội bộ và tài trợ bên ngoài thông qua phát hành cổ phần mới hoặc vay nợ.
Lý thuyết kinh tế chỉ ra rằng cả yếu tố không chắc chắn về kinh tế vĩ mô và đặc thù của doanh nghiệp đều quan trọng trong việc tối ưu hóa giá trị công ty Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu chủ yếu tập trung vào sự không chắc chắn của từng công ty mà ít chú ý đến vai trò của nó trong các quyết định đầu tư của doanh nghiệp, như nghiên cứu của Umutlu đã chỉ ra.
Gần đây, nhiều nhà nghiên cứu đã xem xét tác động của các yếu tố không chắc chắn về kinh tế vĩ mô và đặc thù doanh nghiệp đối với quyết định đầu tư Eberly và cộng sự (2012) cho thấy rằng các tác động của sự không chắc chắn này khác nhau Caballero và Pindyck (1996) chỉ ra rằng sự không chắc chắn liên quan đến môi trường kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến đầu tư của các công ty so với sự không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp Ngược lại, nghiên cứu của Rashid (2017) về các công ty sản xuất ở Pakistan cho thấy rằng các quyết định đầu tư ít nhạy cảm hơn với sự không chắc chắn của đặc thù doanh nghiệp so với sự không chắc chắn của kinh tế vĩ mô.
Trong nghiên cứu kinh tế vĩ mô, các vấn đề như sản xuất công nghiệp, lạm phát và thất nghiệp được phân tích để hiểu rõ hơn về nền kinh tế (Nguyễn Văn Ngọc, 2006) Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI) là hai chỉ số quan trọng phản ánh sự thay đổi giá cả hàng hóa và tốc độ tăng trưởng sản xuất Những chỉ số này giúp đánh giá hoạt động kinh tế tổng thể Do đó, trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu CPI và IPI để phân tích tác động của bất ổn vĩ mô đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp.
Các nghiên cứu trước đây
Trong bài nghiên cứu "Firm leverage and investment decisions in an emerging market" của Umutlu (2010), tác giả đã phân tích ảnh hưởng của đòn bẩy tài chính đến quyết định đầu tư của các công ty phi tài chính tại Thổ Nhĩ Kỳ Nghiên cứu sử dụng mô hình dữ liệu bảng với dữ liệu thu thập từ Sàn giao dịch chứng khoán Istanbul trong giai đoạn 1993-2002 Các biến độc lập trong mô hình bao gồm tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản, dòng tiền trên tổng tài sản và chỉ số Tobin.
Q, tổng nợ trên tổng tài sản, biến giả D ( D=1 nếu Tobin Q > 1, D = 1 trong trường hợp còn lại), doanh thu trên tổng tài sản Đối với các mô hình the one-way error component model, tác giả Umutlu đã chỉ ra rằng có sự tác động tiêu cực của đòn bẩy đến đầu tư, tác động tích cực giữa độ trễ của tỷ lệ doanh thu công ty trên tổng tài sản, đối với các công ty có Tobin Q thấp Nhưng khi mô hình được mở rộng để bao gồm các hiệu ứng thời gian trong mô hình the two-way error component models, mối quan hệ giữa đòn bẩy và đầu tư sẽ biến mất, không có mối liên hệ đáng kể nào giữa đòn bẩy và đầu tư
Bài nghiên cứu "What explains the lagged-investment effect?" của Eberly và cộng sự (2012) phân tích ảnh hưởng của độ trễ đầu tư đến quyết định đầu tư, sử dụng dữ liệu hàng năm từ 776 công ty trong giai đoạn 1981-2003 Dữ liệu được thu thập từ Compustat, một cơ sở dữ liệu thống kê tài chính toàn cầu Các biến nghiên cứu chính bao gồm Tobin Q, dòng tiền và độ trễ đầu tư.
Các biến độc lập đều có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc, trong đó hệ số lương quan của độ trễ biến đầu tư cao hơn đáng kể so với các biến khác Các tác giả nhận định rằng khi các nhà quản lý quyết định ngân sách đầu tư vào tài sản cố định, ngân sách này thường lớn hơn hoặc bằng ngân sách đầu tư của năm trước.
Nghiên cứu của Mykhayliv D và Zauner KG (2017) mang tên “Tác động của các nhóm sở hữu vốn chủ sở hữu đối với đầu tư: Bằng chứng từ Ukraine” đã phân tích ảnh hưởng của các nhóm sở hữu vốn chủ sở hữu, bao gồm sở hữu nhà nước, nội bộ, phi nội địa, tài chính và nhóm công nghiệp, trên 134 công ty lớn tại Ukraine trong giai đoạn 2002 - 2007 Kết quả cho thấy lợi nhuận trong quá khứ có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định đầu tư, trong khi quyền sở hữu nhà nước lại có tác động tiêu cực đến đầu tư của các công ty do kiểm soát chặt chẽ và các ràng buộc ngân sách Điều này dẫn đến tình trạng các công ty nhà nước thường bị đầu tư dưới mức cần thiết.
Còn đối với nhóm tác giả Foronda và cộng sự (2018) đã nghiên cứu về
Bài viết "Overinvestment, leverage and financial system liquidity: A challenging approach" phân tích tác động của thanh khoản hệ thống tài chính và đòn bẩy doanh nghiệp đến hiện tượng đầu tư quá mức Dựa trên mẫu dữ liệu từ hơn 12.400 công ty tại 25 quốc gia OECD trong giai đoạn 2003-2014, tác giả chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa đòn bẩy doanh nghiệp và đầu tư quá mức trong bối cảnh thanh khoản tài chính cao Chính sách tiền tệ mở rộng đã thay đổi vai trò của nợ doanh nghiệp, với lãi suất thấp tạo điều kiện cho doanh nghiệp huy động vốn giá rẻ, dẫn đến đầu tư quá mức, bao gồm cả các dự án có NPV âm Tình trạng thanh khoản cao đã khiến các chủ nợ nới lỏng điều kiện cho vay và giảm chú ý đến rủi ro Nghiên cứu mở ra hướng đi mới cho việc phân tích tác động của chính sách tiền tệ đến thanh khoản doanh nghiệp và các vấn đề đầu tư.
Baum et al (2008) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa sự không chắc chắn và hành vi đầu tư của doanh nghiệp, sử dụng dữ liệu từ các công ty sản xuất ở Hoa Kỳ trong giai đoạn 1984-2003 Nghiên cứu xem xét ba dạng không chắc chắn: rủi ro nội tại từ lợi nhuận cổ phiếu của công ty, rủi ro bên ngoài từ lợi nhuận của chỉ số S&P, và hiệp phương sai giữa lợi nhuận công ty và thị trường theo mô hình CAPM Kết quả cho thấy sự gia tăng rủi ro nội tại có tác động tiêu cực đến chi tiêu đầu tư, trong khi rủi ro bên ngoài lại có tác động tích cực Tuy nhiên, tác giả lưu ý rằng ảnh hưởng của sự không chắc chắn đối với quyết định đầu tư có thể thay đổi tùy thuộc vào mô hình, lựa chọn mẫu và thiết kế biến đại diện cho sự không chắc chắn trong nghiên cứu.
Trong nghiên cứu "Quyết định đầu tư của các công ty - giải thích vai trò của sự không chắc chắn", tác giả Rashid (2017) đã phân tích ảnh hưởng của rủi ro không chắc chắn đến quyết định đầu tư của 627 công ty phi tài chính niêm yết tại Pakistan từ năm 1988-2003 Dữ liệu được thu thập từ Ngân hàng Nhà nước Pakistan và cơ sở dữ liệu thống kê tài chính quốc tế Rashid đã đề xuất một mô hình nghiên cứu kết hợp các yếu tố không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp và yếu tố kinh tế vĩ mô, cho thấy cả hai yếu tố này đều tác động tiêu cực đến hành vi đầu tư Cụ thể, khi đối mặt với rủi ro cao, các công ty có xu hướng giảm chi đầu tư, đặc biệt khi chi phí vay nợ tăng Hơn nữa, sự biến động kinh tế vĩ mô cũng làm giảm chi tiêu cho tài sản cố định, khi điều kiện kinh tế không chắc chắn gia tăng Rashid lý giải rằng trong bối cảnh không chắc chắn về kinh tế, các công ty ưu tiên giữ tiền mặt để đảm bảo khả năng thanh toán trong tương lai hơn là đầu tư.
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng mối quan hệ đầu tư không chắc chắn tại Pakistan ảnh hưởng lớn đến doanh nghiệp, đặc biệt trong bối cảnh quốc gia này thường xuyên đối mặt với chiến tranh chống khủng bố, phong trào chống tham nhũng, khủng hoảng năng lượng, thâm hụt thương mại và nợ nần cao Những yếu tố kinh tế và chính trị này tạo ra sự không chắc chắn lớn về điều kiện kinh tế vĩ mô, từ đó gia tăng rủi ro cho các hoạt động kinh doanh tại Pakistan.
Bài nghiên cứu này nhằm mục đích khám phá tác động của các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp tại Việt Nam Tác giả sẽ áp dụng mô hình của Rashid (2017) và phân tích dữ liệu từ các công ty sản xuất Việt Nam để đánh giá mức độ ảnh hưởng này Kết quả nghiên cứu hy vọng sẽ chỉ ra những tác động rõ rệt của yếu tố vĩ mô đối với hành vi đầu tư của các công ty trong nước.
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dữ liệu nghiên cứu
Bài nghiên cứu này phân tích dữ liệu từ 77 công ty sản xuất tại Việt Nam trong giai đoạn 2009-2018, bao gồm các ngành dệt may, hóa chất - dược phẩm, thiết bị - máy móc - dụng cụ, thực phẩm - đồ uống - thuốc lá và vật liệu Tác giả lựa chọn các công ty sản xuất để khảo sát vì ảnh hưởng rõ rệt đến quyết định đầu tư, thể hiện qua việc chi tiền cho việc mở rộng nhà máy và dây chuyền sản xuất Những ngành này cũng chiếm tỷ trọng lớn trong GDP và có mức tăng trưởng ổn định Dữ liệu được sử dụng là báo cáo tài chính đã kiểm toán của các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HSX), được lấy từ trang web Vietstock.vn, và chỉ những công ty có báo cáo tài chính đủ 10 năm từ 2009-2018 mới được xem xét.
Dữ liệu cho các biến kinh tế vĩ mô được thu thập từ cơ sở dữ liệu thống kê của Tổng cục Thống kê Tham khảo trang web chính thức tại https://www.gso.gov.vn/ để biết thêm thông tin trong giai đoạn từ năm.
Khung phân tích
Trên cơ sở kế thừa nghiên cứu của Rashid (2017), khung phân tích của bài nghiên cứu như sau:
Mô hình nghiên cứu – Mô tả biến
Tác giả đã tiến hành nghiên cứu định lượng sử dụng phần mềm STATA với biến phụ thuộc là I/K Các biến độc lập bao gồm biến trễ năm trước của I/K, (I/K)², B/K, RB/K và S/K Mô hình nghiên cứu được đề xuất như sau:
Trong đó, ý nghĩa các ký hiệu như sau:
Iit-1 : Đầu tư doanh nghiệp i năm t-1
Kit-1 : Tổng tài sản doanh nghiệp i năm t-1
Bit-1 : Tổng nợ ngắn hạn và nợ dài hạn của doanh nghiệp i năm t-1
RBit-1 : Tổng chi phí lãi vay của doanh nghiệp i năm t-1
Doanh thu của doanh nghiệp i trong năm t-1 được biểu thị bằng Sit-1, trong khi φit-1 phản ánh sự không chắc chắn riêng của doanh nghiệp i trong cùng năm Bên cạnh đó, àt-1 đại diện cho sự không chắc chắn kinh tế vĩ mô trong năm t-1.
Quyết định đầu tư Tổng nợ vay năm trước
Chi phí lãi vay năm trước
Yếu tố không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp
Yếu tố kinh tế vĩ mô
Các yếu tố đặc thù doanh nghiệp như đầu tư, tổng dư nợ, chi phí lãi vay và doanh thu được quy đổi về tỷ lệ với tổng tài sản để tránh việc tăng trưởng quy mô tài sản làm sai lệch các chỉ số này Chẳng hạn, nếu số liệu đầu tư tăng nhưng tỷ lệ đầu tư so với tổng tài sản giảm, điều này cho thấy đầu tư thực tế đang giảm Để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố này đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp, cần phân tích các biến liên quan.
Biến đầu tư (I/K) được xác định bằng cách tính tỉ lệ giữa chi phí mua tài sản cố định trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ và tổng tài sản của công ty Một giá trị I/K cao cho thấy doanh nghiệp đang có xu hướng đầu tư nhiều vào tài sản cố định, thực hiện các chiến lược sản xuất kinh doanh, mở rộng quy mô và gia tăng sản xuất.
Biến đầu tư t-1 đề cập đến độ trễ của đầu tư, cho phép phân tích ảnh hưởng của quyết định đầu tư năm trước đến quyết định đầu tư trong năm hiện tại Tác giả nghiên cứu mối liên hệ này để xác định xem đầu tư của năm trước có tác động đến các quyết định đầu tư trong năm nay hay không.
Bình phương độ trễ của biến đầu tư (I/K) 2 it-1 được lấy từ số liệu của năm t-1, nhằm phân tích ảnh hưởng phi tuyến tính của đầu tư năm trước đến quyết định đầu tư trong năm hiện tại Tác giả nghiên cứu để xác định mối quan hệ này có tác động như thế nào đến các quyết định đầu tư hiện tại.
Tổng nợ vay (B/K) được xác định bằng cách tính tỷ lệ giữa tổng nợ vay ngắn hạn và nợ vay dài hạn của doanh nghiệp so với tổng tài sản của doanh nghiệp trong năm t-1, theo Rashid.
Tỉ lệ tổng nợ doanh nghiệp trên tổng tài sản thấp giúp doanh nghiệp giảm thiểu khó khăn trong việc trả nợ và nguy cơ phá sản Nếu các nhà quản lý nhận thấy tổng nợ quá cao trong năm trước, họ có thể lo ngại về khả năng thanh khoản và từ bỏ nhiều dự án có NPV dương trong năm nay Dấu hiệu mà tác giả kỳ vọng là dấu (-).
Chi phí lãi vay (RB) được tính bằng cách lấy chi phí lãi vay trên báo cáo tài chính của công ty i năm t-1 chia cho tổng tài sản năm t-1 Dấu tác giả dự đoán là dấu (-), cho thấy mối tương quan ngược chiều Theo nghiên cứu của Rashid (2017), khi chi phí lãi vay năm trước tăng lên, công ty sẽ hạn chế nguồn tài chính và giảm chi tiêu cho đầu tư vào tài sản cố định trong năm nay.
Doanh thu (S/K) được tính bằng tỷ lệ doanh thu thuần trên tổng tài sản công ty năm t-1, với doanh thu bán hàng năm trước cao sẽ kích thích các công ty tăng cường sản xuất và đầu tư vào cơ sở hạ tầng trong năm tiếp theo, như lập luận của Umutlu (2010) Biến không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp (φ it-1) được đo bằng độ lệch chuẩn tích lũy của phần dư thu từ mô hình AR(1) của doanh thu công ty, theo Rashid (2017), sự không chắc chắn này khiến doanh nghiệp dè dặt trong quyết định đầu tư Biến kinh tế vĩ mô (à t-1) được đo bằng sự không chắc chắn của các yếu tố kinh tế vĩ mô như CPI và IPI, với độ lớn biến động của chúng quanh giá trị trung bình, được tính bằng phương sai điều kiện của mô hình ARCH Tác giả nhận định rằng sự không chắc chắn kinh tế vĩ mô làm doanh nghiệp e ngại trong việc đầu tư, do đó kỳ vọng là dấu (-).
Bảng 3.1: Tên biến và dấu kỳ vọng
Ký hiệu Tên biến Ghi chú
(I/K) it-1 Độ trễ của đầu tư
Biến đặc thù doanh nghiệp
(I/K) 2 it-1 Bình phương độ trễ của đầu tư
(B/K)it-1 Tổng nợ vay - Rashid (2017)
(RB)it-1 Chi phí lãi vay - Rashid (2017)
Biến không chắc chắc đặc thù doanh nghiệp Biến không chắc chắn
Biến không chắc chắn kinh tế vĩ mô
Phương pháp nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, dữ liệu thu thập được là dữ liệu dạng bảng, do đó phương pháp phân tích hồi quy với dữ liệu bảng được áp dụng Để đánh giá ảnh hưởng của các biến đến quyết định đầu tư (biến phụ thuộc), tác giả thực hiện ước lượng hồi quy với ba mô hình: Pooled OLS, FEM và REM, kèm theo các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp Đặc biệt, tác giả áp dụng GMM 2 bước nhằm khắc phục vấn đề nội sinh trong dữ liệu.
Các bước nghiên cứu
Bài nghiên cứu thực hiện tuần tự các bước sau:
Bước 1: Đo lường các yếu tố không chắc chắn của đặc thù doanh nghiệp và kinh tế vĩ mô
Bước 2: Thống kê mô tả biến, kiểm tra tương quan
Bước 3: Tính toán dựa trên mô hình hồi quy các biến đặc thù doanh nghiệp
Bước 4: Tính toán dựa trên mô hình hồi quy các biến đặc thù doanh nghiệp và các biến không chắc chắn
Bước 5: Tiến hành tính toán theo mô hình hồi quy, kết hợp các biến đặc thù của doanh nghiệp với những biến không chắc chắn, đồng thời bổ sung biến GS để phản ánh tốc độ tăng trưởng doanh thu.
Bước 6: Thảo luận về kết quả nghiên cứu
Chi tiết như sơ đồ sau:
Bước 1: Đo lường các yếu tố không chắc chắn của đặc thù doanh nghiệp và kinh tế vĩ mô.
Bước 2: Thống kê mô tả biến, kiểm tra tương quan
Bước 3: Tính toán dựa trên mô hình hồi quy các biến đặc thù doanh nghiệp
Bước 4: Tính toán dựa trên mô hình hồi quy các biến đặc thù doanh nghiệp và các biến không chắc chắn
Bước 5: Tính toán dựa trên mô hình hồi quy các biến đặc thù doanh nghiệp và các biến không chắc chắn có bổ sung thêm biến GS.
Sự không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp
Sự không chắc chắn kinh tế vĩ mô
- Ước tính mô hình hồi quy bậc AR (1) cho tỷ lệ doanh thu trên tổng tài sản và độ lệch chuẩn tích lũy của phần dư trong mô hình
- Ước tính bằng cách sử dụng mô hình ARCH, tính toán phương sai điều kiện.
Kiểm tra tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là bước quan trọng trong phân tích dữ liệu, giúp xác định mối liên hệ giữa các yếu tố Đồng thời, việc kiểm tra tương quan giữa biến không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp và biến không chắc chắn kinh tế vĩ mô cũng cần được thực hiện, nhằm hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài đến hoạt động của doanh nghiệp.
Thống kế mô tả biến: đặc thù doanh nghiệp, biến không chắc chắn. Ước lượng mô hình hồi quy
Kiểm định mô hình hồi quy, chọn mô hình hồi quy phù hợp.
Nghiên cứu: Ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế đến quyết định đầu tư của các doanh nghiệp tại Việt Nam
Bước 6: Thảo luận về kết quả nghiên cứu
3.5.1 Đo lường sự không chắc chắn (Bước 1)
3.5.1.1 Sự không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp
Rashid (2017) đã chỉ ra sự không chắc chắn ở cấp độ doanh nghiệp thông qua việc sử dụng tỷ lệ doanh thu trên tổng tài sản (S/K) Cụ thể, ông đã ước tính mô hình hồi quy bậc 1 của AR (1) cho tỷ lệ doanh thu thuần trên tổng tài sản và độ lệch chuẩn tích lũy của phần dư trong mô hình, nhằm đại diện cho sự không chắc chắn đặc thù của từng doanh nghiệp.
Trong nghiên cứu này, tác giả đã áp dụng mô hình của Rashid (2017) để xác định biến đại diện cho sự không chắc chắn trong đặc thù của doanh nghiệp Các bước thực hiện nghiên cứu được trình bày rõ ràng nhằm đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong việc phân tích.
- Đầu tiên, tác giả ước tính mô hình hồi quy bậc nhất AR(1)
Tác giả đã tính toán độ lệch chuẩn tích lũy của phần dư từ mô hình AR (1) cho từng công ty trong giai đoạn 2009-2018, với phần dư này phản ánh sự không chắc chắn của công ty theo thời gian (φ sales).
- Tính toán giá trị bình phương của phần dư biểu hiện cho mức độ biến đổi của doanh thu công ty (φ resid^2 )
Chi tiết mô hình như sau:
𝐾 là bằng doanh thu hằng năm của công ty trên tổng tài sản
𝐾)it-1 là biến trễ của doanh thu hằng năm của công ty trên tổng tài sản àit là phần dư (white noise)
Độ lệch chuẩn tích lũy của từng năm sẽ được tính dựa trên giá trị phần dư của các năm trước đó Cụ thể, độ lệch chuẩn tích lũy của năm 2009 được xác định từ giá trị phần dư của năm 2009 và 2010 Tương tự, độ lệch chuẩn tích lũy của năm 2010 cũng được tính từ giá trị phần dư của năm 2009 và 2010 Đối với năm 2011, độ lệch chuẩn tích lũy sẽ dựa trên giá trị phần dư của ba năm: 2009, 2010 và 2011 Phương pháp tính này sẽ tiếp tục được áp dụng cho các năm tiếp theo.
Chạy mô hình AR(1) tuần tự theo từng bước:
Bước 1: Kiểm định tính dừng của biến S/K (Kiểm định Levin-Lin-Chu)
Bước 2: Chạy mô hình hồi quy AR(1)
Bước 3: Xác định phần dư của mô hình, tính độ lệch chuẩn tích lũy của phần dư (φ sales )
Bước 4: Xác định giá trị bình phương của phần dư (φ resid^2 )
3.5.1.2 Sự không chắc chắn của kinh tế vĩ mô
Các nhà nghiên cứu đã áp dụng nhiều phương pháp để đo lường sự không chắc chắn kinh tế vĩ mô, tương tự như cách đo lường sự không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp Dựa trên mô hình nghiên cứu của Rashid (2017), tác giả sử dụng mô hình ARCH để ước tính sự không chắc chắn này Các bước thực hiện được triển khai một cách chi tiết nhằm đảm bảo tính chính xác trong kết quả.
Tác giả đã tính toán phương sai điều kiện thông qua việc ước lượng mô hình dựa trên dữ liệu hàng tháng về chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI) trong giai đoạn từ 2009 đến 2018, sử dụng các phương trình phù hợp.
Xt là biến không chắc chắn (CPI, IPI) ω và α là các tham số cần ước tính
Xt-1 là giá trị độ trễ của biến không chắc chắn ɛt là error term εt-1 2 là bình phương của giá trị độ trễ của error term
𝜃 𝑡 2 Phương sai điều kiện (Chuỗi phương sai điều kiện được sử dụng như một đại diện cho sự không chắc chắn về kinh tế vĩ mô)
Tác giả đã tính toán phương sai điều kiện cho từng tháng trong năm (12 tháng/năm) và từ đó, để đo lường độ khủng hoảng kinh tế vĩ mô (như CPI và IPI), tác giả sẽ tính phương sai điều kiện hàng năm bằng cách lấy trung bình cộng của các phương sai điều kiện hàng tháng trong suốt năm.
Tiến hành chạy mô hình ARCH (1) tuần tự theo từng bước:
Bước 1: Kiểm định tính dừng của các biến kinh tế vĩ mô CPI và IPI (Kiểm định Dickey-Fuller)
Bước 2: Kiểm định hiệu ứng ARCH bằng LM – test
Bước 3: Chạy mô hình hồi quy ARCH(1)
Bước 4: Tớnh toỏn phương sai điều kiện (à cpi , à ipi )
3.5.2 Chạy các mô hình hồi quy (Bước 3, 4, 5)
3.5.2.1 Ước lượng mô hình hồi quy
Hồi quy dựa trên mô hình Pooled OLS, FEM, REM
3.5.2.2 Các kiểm định mô hình hồi quy
Kiểm định lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM:
Mô hình FEM phù hợp
Mô hình Pooled OLS phù hợp
Kiểm định F – test với giả thuyết đặt ra:
- H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp.
- H1: Mô hình FEM phù hợp.
Kiểm định lựa chọn giữa Pooled OLS và REM:
Mô hình REM phù hợp
Mô hình Pooled OLS phù hợp
Kiểm định Breuch – Pagan Lagrange với giả thuyết đặt ra:
- H0: Mô hình POOLED OLS là phù hợp.
- H1: Mô hình REM là phù hợp
Kiểm định lựa chọn mô hình FEM, REM:
Mô hình FEM phù hợp
Mô hình REM phù hợp
Kiểm định Hausman với giả thuyết đặt ra:
- H0: Mô hình REM là phù hợp.
- H1: Mô hình FEM là phù hợp
Kiểm tra đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai sai số thay đổi
3.5.2.3 Chạy hồi quy mô hình GMM 2 bước
KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
Đo lường các yếu tố không chắc chắn của đặc thù doanh nghiệp và kinh tế vĩ mô
Đo lường các yếu tố kinh tế vĩ mô và yếu tố không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp là rất quan trọng Chi tiết tính toán cho các yếu tố này được trình bày trong Phụ lục 2 và Phụ lục 3.
Thống kê mô tả biến và kiểm tra tương quan
Bảng 4.1 trình bày thống kê mô tả các biến đặc thù doanh nghiệp, bao gồm số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn (SD), P25, P50 và P75 Trung bình, các công ty đầu tư khoảng 5% trên tổng tài sản, trong khi độ lệch chuẩn cho thấy doanh thu trên tổng tài sản có sự phân tán lớn nhất (0.67138), ngược lại, độ lệch chuẩn chi phí lãi vay trên tổng tài sản có sự phân tán thấp nhất (0.01933) trong số các biến của doanh nghiệp.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến
(Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata)
Bảng trên cung cấp số liệu thống kê mô tả về các biến đặc thù của công ty Tác giả định nghĩa đầu tư (I) là số tiền chi cho việc mua sắm tài sản cố định hữu hình Tổng nợ (B) của công ty được tính bằng tổng nợ ngắn hạn và dài hạn trong năm RB đại diện cho tổng chi phí nợ, tức là chi phí trả lãi vay mà công ty phải gánh chịu.
Doanh thu (S) của một công ty trong một năm được tính bằng tổng doanh thu, trong đó tất cả các biến ngoại trừ biến tốc độ tăng trưởng doanh thu (GS) đều được chuẩn hóa theo tổng tài sản của công ty.
Giá trị nợ trên tổng tài sản trung bình đạt 27% với độ lệch chuẩn tương đối thấp (0.20522) Chi phí lãi vay chiếm 1.9% tổng tài sản doanh nghiệp, có mức độ biến động thấp nhất (0.01933) Doanh thu công ty trung bình là 1.21187 so với tổng tài sản, nhưng độ lệch chuẩn lại cao nhất trong các biến Tốc độ tăng trưởng doanh thu có giá trị trung bình 0.14275 và độ lệch chuẩn là 0.33996.
Bảng 4.2 trình bày thống kê mô tả cho các biến không chắc chắn của đặc thù doanh nghiệp và kinh tế vĩ mô Kết quả cho thấy độ lệch chuẩn của sự không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp luôn cao hơn so với biến không chắc chắn kinh tế vĩ mô, cho thấy tính ổn định của biến kinh tế vĩ mô tốt hơn Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của biến rủi ro đặc thù doanh nghiệp, dựa trên độ lệch chuẩn tích lũy tỷ lệ doanh thu trên tổng tài sản của các công ty, lần lượt là 0,22733 và 0,15017.
Bảng 4.2: Thống kê mô tả biến không chắc chắn
Biến N Trung bình SD P25 P50 P75 à cpi 770 0.00015 0.00010 0.00009 0.00011 0.00015 à ipi 770 0.13194 0.06638 0.07302 0.13244 0.17976 φ sales 770 0.22733 0.15017 0.12667 0.19163 0.29297 φ resid^2 770 0.06740 0.18653 0.00368 0.01671 0.05923
(Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata) Ghi chú:
- à cpi đại diện cho sự khụng chắc chắn kinh tế vĩ mụ dựa trờn phương sai điều kiện của CPI
- à ipi đại diện cho sự khụng chắc chắn kinh tế vĩ mụ dựa trờn phương sai điều kiện của IPI
Doanh số φ phản ánh sự không chắc chắn cụ thể của công ty, dựa trên độ lệch chuẩn tích lũy của các phần dư thu được từ mô hình hồi quy AR(1).
- φ resid^2 đại diện cho bình phương phần dư thu được sau khi chạy mô hình hồi quy AR(1)
Bảng 4.3 thể hiện mối tương quan giữa biến không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp và kinh tế vĩ mô, cho thấy hệ số tương quan rất thấp và không có ý nghĩa thống kê tại các mức chấp nhận (1%, 5%, 10%) Do đó, tác giả kết luận rằng các biến này không có sự tương quan, phản ánh các rủi ro mà các công ty có thể gặp phải trong quá trình hoạt động, đầu tư và ra quyết định tài chính.
Bảng 4.3: Tương quan giữa các biến không chắc chắn
Biến không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp φ sales φ resid^2
Biến không chắc chắn kinh tế vĩ mô à cpi 0.0504 0.0505
(Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata)
Trong bảng 4.4, tác giả phân tích sự tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua p-value Hệ số tương quan giữa bình phương đầu tư trên tổng tài sản cao hơn so với các hệ số tương quan khác Các biến có tương quan thuận chiều với tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản bao gồm bình phương tỷ lệ đầu tư, tổng nợ trên tổng tài sản, doanh thu trên tổng tài sản, tốc độ tăng trưởng, và phần dư từ mô hình AR(1); tuy nhiên, chỉ có bình phương đầu tư và tốc độ tăng trưởng doanh thu đạt ý nghĩa thống kê (p-value < 1%) Các biến như chi phí lãi vay (RB/K), à ipi, và φ sales không có ý nghĩa thống kê ở mức chấp nhận được Để có cái nhìn chính xác hơn về ảnh hưởng của hai loại rủi ro lên quyết định đầu tư, tác giả sẽ áp dụng mô hình chặt chẽ hơn với các biến đặc thù doanh nghiệp liên quan.
Bảng 4.4: Tương quan giữa các biến độc lập và biến giải thích
Biến Hệ số tương quan P-value
GS 0.1180 0.0010 à cpi 0.0510 0.1578 à ipi -0.1116 0.0019 φ sales -0.0153 0.6712 φ resid^2 0.0188 0.6023
(Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata)
Chi tiết tính toán tại Phụ lục 4.
Mô hình hồi quy với các biến đặc thù doanh nghiệp
4.3.1 Ước lượng mô hình hồi quy với các biến đặc thù doanh nghiệp
Sau khi kiểm định tính dừng, tất cả các biến trong mô hình đều đạt yêu cầu Tác giả đã tiến hành hồi quy dữ liệu bảng sử dụng các mô hình Pooled OLS, FEM và REM, và thu được kết quả hồi quy cho cả ba mô hình.
Bảng 4.5: Tổng hợp kết quả hồi quy dựa trên các mô hình Pooled OLS, FEM, REM
Biến Pooled OLS FEM REM
Constant 0.018*** 0.063*** 0.018*** Độ lệch chuẩn biểu thị trong dấu ngoặc
(Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata)
Kết quả thống kê thu được cho thấy hầu hết các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê
4.3.2 Các kiểm định mô hình hồi quy với các biến đặc thù doanh nghiệp a Kiểm định lựa chọn mô hình: Các kết quả kiểm định cho thấy mô hình FEM là phù hợp b Kiểm tra đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi:
Kết quả kiểm định cho thấy:
- Không có hiện tượng đa cộng tuyến (VIF = 1.18 < 2)
- Có hiện tượng tự tương quan (kiểm định Wooldridge): p – value < 10% (p- value = 0.0000)
- Có hiện tượng phương sai thay đổi (kiểm định Wald): p – value < 10% (p- value = 0.0000)
Tác giả nhận thấy rằng phương trình hồi quy gặp phải hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, ảnh hưởng đến độ chính xác của ước lượng Để khắc phục tình trạng này, tác giả đã áp dụng mô hình của Hansen, sử dụng biến công cụ có mối tương quan với cả biến phụ thuộc và biến độc lập, nhưng không tương quan với phần dư, thông qua phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) để thực hiện ước lượng.
Sử dụng các biến trễ của biến độc lập làm biến công cụ trong mô hình hồi quy GMM, tác giả tiến hành hồi quy cho phương trình với biến phụ thuộc là tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản Các biến độc lập bao gồm độ trễ của tỷ lệ đầu tư, bình phương tỷ lệ đầu tư, tỷ lệ nợ vay, tỷ lệ chi phí lãi vay và tỷ lệ doanh thu trên tổng tài sản.
Bảng 4.6: Kết quả mô hình hồi quy GMM
(Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata)
Kết quả kiểm định mô hình cho thấy có sự xuất hiện của tương quan chuỗi bậc 1 AR(1) với p-value < 10%, trong khi tương quan chuỗi bậc 2 AR(2) không xuất hiện với p-value > 10% Ngoài ra, kiểm định Sargan và Hansen cũng cho kết quả p-value > 10%, chứng minh rằng việc sử dụng các biến công cụ trong mô hình hồi quy là hợp lý.
Theo mô hình nghiên cứu, độ trễ tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản có tương quan dương và ý nghĩa thống kê (p-value 10% ở tất cả các mô hình Đồng thời, kiểm định Sargan và Hansen của bốn mô hình đều cho kết quả p-value > 10%, chứng minh rằng việc sử dụng các biến công cụ trong các mô hình hồi quy là hợp lý.
Trong Bảng 4.9, tác giả ước tính bốn mô hình khác nhau với ít nhất một loại đo lường độ không chắc chắn, cho thấy rằng các hệ số ước tính cho biến không chắc chắn đều có ý nghĩa thống kê (p-value < 10%) Các hệ số của biến kinh tế vĩ mô lớn hơn biến đặc thù doanh nghiệp và có dấu hiệu âm, cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa đầu tư và rủi ro không chắc chắn Cụ thể, khi sự không chắc chắn gia tăng, các công ty có xu hướng giảm đầu tư vào tài sản cố định, cả từ góc độ không chắc chắn doanh nghiệp và kinh tế vĩ mô Sự không chắc chắn về doanh thu tương lai khiến doanh nghiệp cắt giảm chi tiêu đầu tư, trong khi bất ổn kinh tế vĩ mô cũng hạn chế chi tiêu cho tài sản cố định Bằng chứng này phù hợp với các phát hiện của Baum et al (2008) và Rashid (2017), cho thấy đầu tư tài sản cố định ở doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam có mối quan hệ ngược chiều với các yếu tố không chắc chắn, tương tự như nghiên cứu tại thị trường công ty sản xuất ở Pakistan.
Khi so sánh ảnh hưởng của sự không chắc chắn của doanh nghiệp và kinh tế vĩ mô đến đầu tư, tác giả nhận thấy cả hai đều tác động đến hành vi đầu tư Đặc biệt, hệ số của sự không chắc chắn kinh tế vĩ mô lớn hơn so với sự không chắc chắn doanh nghiệp trong tất cả bốn mô hình, cho thấy các công ty nhạy cảm hơn với sự không chắc chắn về kinh tế vĩ mô.
Chi tiết phần 4.4 xem Phụ lục 6.
Mô hình hồi quy kết hợp thêm biến tốc độ tăng trưởng doanh thu
Như các nghiên cứu trước đây, Franklin John S và Muthusamy K (2011), Umutlu
Năm 2010, Tobin’s Q được sử dụng để đại diện cho cơ hội tăng trưởng của công ty thông qua tỷ lệ giá trị thị trường so với giá trị sổ sách của tổng tài sản Tuy nhiên, tại thị trường Việt Nam, việc xác định chính xác giá trị sổ sách và giá trị thị trường trên tổng tài sản gặp nhiều khó khăn Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả đã tiến hành ước lượng lại bốn mô hình đã nêu trong mục 4.4, đồng thời bổ sung biến tốc độ tăng trưởng doanh thu của công ty vào từng mô hình để phân tích sâu hơn tác động của các yếu tố vĩ mô đối với quyết định đầu tư của doanh nghiệp.
4.5.1 Ước lượng mô hình hồi quy kết hợp thêm biến tốc độ tăng trưởng doanh thu
Sau khi kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình, tất cả đều cho kết quả có tính dừng Tác giả đã thực hiện hồi quy dữ liệu bảng bằng các mô hình Pooled OLS, FEM và REM, và thu được kết quả hồi quy cho bốn mô hình khác nhau.
Bảng 4.10: Tổng hợp kết quả hồi quy dựa trên các mô hình Pooled OLS, FEM, REM
Biến Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4
Pooled OLS FEM REM Pooled OLS FEM REM Pooled OLS FEM REM Pooled OLS FEM REM
GS i,t-1 0.004 -0.006 0.004 0.007 -0.006 0.007 0.004 -0.006 0.004 0.007 -0.007 0.007 à cpi t-1 19.183 31.082 19.183 19.419 30.958 19.419 à ipi t-1 -0.057 -0.093** -0.057 -0.054 -0.093** -0.054 φ sales i,t-1 -0.012 -0.003 -0.012 -0.012 0.003 -0.012 φ resid^2 i,t-1 -0.021 -0.001 -0.021 -0.020 0.001 -0.020
(Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata)
4.5.2 Các kiểm định mô hình hồi quy kết hợp thêm biến tốc độ tăng trưởng doanh thu a Kiểm định lựa chọn mô hình: Kết quả kiểm định cho thấy mô hình FEM là phù hợp b Kiểm tra đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi:
Kết quả kiểm định cho thấy trên tất cả các mô hình thì:
- Không có hiện tượng đa cộng tuyến (VIF < 2)
- Có hiện tượng tự tương quan (kiểm định Wooldridge): p – value < 10%
- Có hiện tượng phương sai thay đổi (kiểm định Wald): p – value < 10%
Tác giả nhận thấy rằng phương trình hồi quy gặp phải hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, do đó đã đề xuất sử dụng mô hình GMM 2 bước (Phương pháp tổng quát của các khoảnh khắc) để khắc phục vấn đề này.
Sử dụng các biến trễ của biến độc lập làm biến công cụ trong mô hình hồi quy GMM, tác giả tiến hành hồi quy cho phương trình với biến phụ thuộc là tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản và các biến độc lập đã nêu trong Bảng 4.7, bao gồm thêm biến độc lập về tốc độ tăng trưởng doanh thu Kết quả ước lượng GMM được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.11: Kết quả mô hình hồi quy GMM
Biến Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4 Dấu
Biến Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4 Dấu à cpi t-1 -17.245** -8.868*** - à ipi t-1 -0.081*** -0.084*** - φ sales i,t-1 -0.019*** -0.022*** - φ resid^2 i,t-1 -0.022*** -0.024*** -
(Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata)
Kết quả kiểm định cho thấy có sự xuất hiện của tương quan chuỗi bậc 1 AR(1) với p-value < 10%, trong khi không có tương quan chuỗi bậc 2 AR(2) với p-value > 10% trong tất cả các mô hình Đồng thời, kiểm định Sargan và Hansen của cả 4 mô hình đều cho kết quả p-value > 10%, điều này chứng tỏ việc sử dụng các biến công cụ trong các mô hình hồi quy là phù hợp.
Bốn mô hình nghiên cứu đã bổ sung biến tốc độ tăng trưởng doanh thu, với mỗi mô hình bao gồm một biến không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp và một biến không chắc chắn kinh tế vĩ mô Kết quả cho thấy sự tăng trưởng doanh thu doanh nghiệp có ý nghĩa thống kê và tương quan dương với quyết định đầu tư của doanh nghiệp Điều này chỉ ra rằng các công ty có doanh thu tăng trưởng hàng năm thường có nhu cầu mở rộng sản xuất và đầu tư vào tài sản cố định, phù hợp với nghiên cứu của Rashid (2017).
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và chi phí nợ vay đều có dấu hiệu tiêu cực trong cả bốn mô hình, như thể hiện trong bảng 4.11, tương tự với kết quả ở bảng 4.9 Việc thêm biến tăng trưởng thu hàng năm vào mô hình không làm thay đổi tác động của sự không chắc chắn về đặc thù doanh nghiệp và vĩ mô đối với quyết định đầu tư Điều này cho thấy rằng mức độ đầu tư của doanh nghiệp có thể bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi sự không chắc chắn kinh tế vĩ mô so với sự không chắc chắn về đặc thù doanh nghiệp, ngay cả khi đã kiểm soát các cơ hội tăng trưởng.
Chi tiết tính toán Phần 4.5 như Phụ lục 7.
Thảo luận về kết quả nghiên cứu
Tóm tắt kết quả nghiên cứu:
Bảng 4.12: Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Yếu tố ảnh hưởng Tên biến Dấu kỳ vọng Kết quả nghiên cứu
(I/K) it-1 Độ trễ của đầu tư + +
Bình phương độ trễ của đầu tư + +
(RB)it-1 Chi phí lãi vay - -
Tốc độ tăng trưởng doanh thu + φit-1
Biến không chắc chắc đặc thù doanh nghiệp - - àt-1 Biến khụng chắc chắn - -
Yếu tố ảnh hưởng Tên biến Dấu kỳ vọng Kết quả nghiên cứu kinh tế vĩ mô
Thảo luận về kết quả nghiên cứu:
Độ trễ của đầu tư trên tổng tài sản và độ trễ của bình phương đầu tư trên tổng tài sản đều có tác động tích cực đến quyết định đầu tư Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Eberly (2012), cho thấy độ trễ của đầu tư có mối tương quan cao hơn với quyết định đầu tư so với yếu tố Tobin Q và dòng tiền Eberly (2012) chỉ ra rằng khi các nhà quản lý lập ngân sách đầu tư cho tài sản cố định, ngân sách này thường lớn hơn hoặc bằng ngân sách đầu tư của năm trước Hơn nữa, độ trễ của bình phương đầu tư trên tổng tài sản có mối tương quan khác 0, cho thấy I/K năm t-1 có quan hệ phi tuyến tính với I/K năm t.
Tổng nợ vay trên tổng tài sản, được tính bằng tổng nợ vay so với tổng tài sản của doanh nghiệp, có ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định đầu tư trong tất cả các mô hình nghiên cứu Nghiên cứu này đồng nhất với kết quả của Rashid (2017), cho thấy rằng khi các nhà quản lý nhận thấy tỷ lệ nợ vay cao trong cấu trúc vốn, họ có xu hướng giảm đầu tư vào các dự án Do đó, khi nợ vay gia tăng, doanh nghiệp thường thu hẹp quy mô đầu tư.
Chi phí lãi vay trên tổng tài sản, được tính bằng tổng nợ vay so với giá trị sổ sách của doanh nghiệp, có ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp trong tất cả các mô hình nghiên cứu Cụ thể, nếu doanh nghiệp đã chi trả nhiều lãi vay trong năm trước, họ sẽ lo ngại về vấn đề thanh khoản và các chi phí phải trả trong năm hiện tại, dẫn đến xu hướng giảm đầu tư trong năm tiếp theo.
Doanh thu trên tổng tài sản và tốc độ tăng trưởng doanh thu có tác động tích cực đến quyết định đầu tư và có ý nghĩa thống kê, như đã được xác nhận bởi nghiên cứu của Rashid (2017) và Umutlu (2010) Các công ty có doanh số hàng năm tăng (tỷ số doanh thu trên tổng tài sản tăng do doanh thu tăng nhanh hơn tổng tài sản) thể hiện sự phát triển tốt và khả năng sử dụng hiệu quả tài sản cố định Điều này giúp các công ty tự tin mở rộng đầu tư và sản xuất, với mục tiêu lâu dài là tiếp tục tăng trưởng doanh thu trong những năm tiếp theo.
Yếu tố không chắc chắn đặc thù doanh nghiệp có ảnh hưởng ngược chiều đến quyết định đầu tư của công ty, với tương quan âm và ý nghĩa thống kê rõ ràng qua các mô hình nghiên cứu từ dữ liệu doanh nghiệp giai đoạn 2009-2018, phù hợp với kết quả của Rashid (2017) Biến không chắc chắn này được xác định từ độ lệch chuẩn tích lũy của phần dư và bình phương phần dư trong mô hình AR(1) của biến S/K Mặc dù S/K có xu hướng tăng trưởng theo thời gian, nhưng độ lệch chuẩn tích lũy của phần dư giảm dần, cho thấy rằng mức độ tăng trưởng doanh thu sẽ giảm trong dài hạn Tuy nhiên, công ty vẫn có xu hướng tiếp tục đầu tư, mở rộng nhà máy và nâng cấp công nghệ, từ đó thúc đẩy tăng trưởng doanh thu trong tương lai.
Biến không chắc chắn kinh tế vĩ mô ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định đầu tư của các công ty, như nghiên cứu của Rashid (2017) đã chỉ ra tại Pakistan Khi bất ổn kinh tế gia tăng, sự thay đổi trong các yếu tố kinh tế vĩ mô như CPI và IPI sẽ dẫn đến việc giảm đầu tư, buộc doanh nghiệp phải thận trọng trong việc ra quyết định để bảo vệ lợi nhuận và vốn Nếu chỉ số giá tiêu dùng tăng, lạm phát tăng cao, chi phí nguyên liệu đầu vào cũng sẽ tăng, dẫn đến việc doanh nghiệp phải chịu nhiều chi phí sản xuất Trong bối cảnh này, nhà quản lý khó có thể dự đoán thị trường, từ đó họ có xu hướng giảm đầu tư, làm trầm trọng thêm tình hình kinh tế Ngược lại, nếu chỉ số giá tiêu dùng giảm, xu hướng giảm phát xuất hiện, các công ty sẽ giữ tiền mặt và hạn chế chi tiêu cho nguyên liệu, dẫn đến sự trì trệ trong nền kinh tế.
Chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI) phản ánh sự biến động trong tăng trưởng kinh tế; khi IPI tăng hoặc giảm đột ngột, điều này cho thấy sự không ổn định trong nền kinh tế Sự dao động này có thể tạo ra tâm lý dè chừng trong các nhà quản lý doanh nghiệp, ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và hoạt động sản xuất, dẫn đến việc giảm chi tiêu cho các khoản đầu tư.