B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T THÀNH PH H CHÍ MINH
NGUYN TH PHNG DUNG
TÁC NG CA CU TRÚC VN LÊN CHI PHÍ I DIN
CA N- THC NGHIM TI CÁC CÔNG TY NIÊM YT
VIT NAM
LUN VN THC S KINH T
TP. H CHÍ MINH – NM 2013
B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T THÀNH PH H CHÍ MINH
NGUYN TH PHNG DUNG
TÁC NG CA CU TRÚC VN LÊN CHI PHÍ I DIN
CA N- THC NGHIM TI CÁC CÔNG TY NIÊM YT
VIT NAM
CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH- NGÂN HÀNG
MÃ S: 60340201
LUN VN THC S KINH T
NGI HNG DN KHOA HC
PGS. TS. NGUYN TH LIÊN HOA
TP. H CHÍ MINH – NM 2013
LI CAM OAN
Tôi cam đoan bài lun vn này là công trình nghiên cu ca riêng tôi. Các s liu
đc nêu trong lun vn hoàn toàn trung thc và kt qu nghiên cu trong lun vn
này cha tng đc công b bt k công trình nghiên cu nào.
Tp.HCM, ngày 23 tháng 10 nm 2013
Ngi thc hin
Nguyn Th Phng Dung
MC LC
TRANG PH BÌA
LI CAM OAN
MC LC
DANH MC CÁC BNG
TÓM TT
CHNG 1: GII THIU 1
1.1. Lí do hình thành đ tài 1
1.2. Mc tiêu nghiên cu 3
1.3. Câu hi nghiên cu 3
1.4. i tng và phm vi nghiên cu 4
CHNG 2: TNG QUAN LÝ THUYT 5
2.1. Các lý thuyt v chi phí đi din và quyn s hu ca nhà qun tr 5
2.2. Các lý thuyt v chi phí đi din và và quyn s hu tp trung 6
2.3. Chi phí đi din và n ngân hàng 7
2.4. Chi phí đi din và cu trúc vn 9
CHNG 3: PHNG PHÁP NGHIÊN CU 11
3.1. Gii thiu 11
3.2. Chn mu và thu thp d liu 11
3.3. Mô hình nghiên cu 12
3.4. K hoch phân tích d liu 15
CHNG 4: KT QU NGHIÊN CU THC NGHIM 17
4.1. Thng kê mô t 17
4.2. Phân tích tng quan 19
4.3. Hi quy đa bin cho d liu bng 23
4.3.1. Phân tích hi quy mô hình nghiên cu mô hình 1 23
4.3.1.1. Hi quy Pooled regression 23
4.3.1.2. Hi quy Fixed Effect Model (FEM) 26
4.3.1.3. Hi quy Random Effect Model (REM) 27
4.3.1.4. So sánh và la chn mô hình phù hp nht 28
4.3.1.5. Kim đnh t tng quan, phng sai thay đi trên mô hình FEM 30
4.3.1.6. Tho lun kt qu c lng t mô hình FEM ca mô hình 1 33
4.3.2. Phân tích hi quy mô hình nghiên cu mô hình 2 33
4.3.2.1. Hi quy Pooled regression 33
4.3.2.2. Hi quy Fixed Effect Model (FEM) 38
4.3.2.3. Hi quy Random Effect Model (REM) 38
4.3.2.4. So sánh và la chn mô hình phù hp nht 39
4.3.2.5. Kim đnh t tng quan, phng sai thay đi trên mô hình FEM 41
4.3.2.6. Tho lun kt qu c lng t mô hình FEM mô hình 2 43
CHNG 5: KT LUN VÀ HN CH CA TÀI 45
5.1. Kt lun 45
5.2. Hn ch ca nghiên cu và hng nghiên cu mi 50
5.2.1. Hn ch ca nghiên cu 50
5.2.2. Hng nghiên cu mi 50
TÀI LIU THAM KHO
PH LC
DANH MC CÁC BNG
Bng 3.1: Các bin quan sát trong mô hình nghiên cu 13
Bng 4.1: Thng kê mô t các bin 17
Bng 4.2: Ma trn tng quan gia các bin 21
Bng 4.3: Kt qu hi quy Pooled regression mô hình 1 23
Bng 4.4: Kt qu VIF mô hình 1 24
Bng 4.5: Kt qu hi quy Pooled regression mô hình 1 sau khi loi bin DR 25
Bng 4.6: Kt qu VIF mô hình 1 sau khi loi bin DR 25
Bng 4.7: Kt qu hi quy Pooled regression mô hình 1 sau khi loi bin SHDEBT 26
Bng 4.8: Kt qu VIF mô hình 1 sau khi loi bin SHDEBT 26
Bng 4.9: Kt qu hi quy FEM mô hình 1 27
Bng 4.10: Kt qu hi quy REM mô hình 1 28
Bng 4.11: Kt qu kim đnh Likelihood ratio test mô hình 1 28
Bng 4.12: Kt qu kim đnh Breuch Pagan Test mô hình 1 29
Bng 4.13: Kt qu kim đnh Hausman Test mô hình 1 30
Bng 4.14: Kt qu kim đnh t tng quan trên FEM mô hình 1 31
Bng 4.15: Kt qu kim đnh phng sai thay đi trên FEM mô hình 1 31
Bng 4.16: Khc phc phng sai thay đi trên FEM mô hình 1 32
Bng 4.17: Kt qu hi quy Pooled regression mô hình 2 34
Bng 4.18: Kt qu VIF mô hình 2 34
Bng 4.19: Kt qu hi quy Pooled regression mô hình 2 sau khi loi bin DR 36
Bng 4.20: Kt qu VIF mô hình 2 sau khi loi bin DR 36
Bng 4.21: Kt qu hi quy Pooled regression mô hình 2 sau khi loi bin SHDEBT. 37
Bng 4.22: Kt qu VIF mô hình 2 sau khi loi bin SHDEBT 37
Bng 4.23: Kt qu hi quy FEM mô hình 2 38
Bng 4.24: Kt qu hi quy REM mô hình 2 39
Bng 4.25: Kt qu kim đnh Likelihood ratio test mô hình 2 39
Bng 4.26: Kt qu kim đnh Breuch Pagan Test mô hình 2 40
Bng 4.27: Kt qu kim đnh Hausman Test mô hình 2 41
Bng 4.28: Kt qu kim đnh t tng quan trên FEM mô hình 2 42
Bng 4.29: Kt qu kim đnh phng sai thay đi trên FEM mô hình 2 42
Bng 4.30: Khc phc phng sai thay đi trên FEM mô hình 2 43
TÓM TT
Nghiên cu này nhm kim tra tác đng ca cu trúc vn (có xét đn n
ngân hàng) và tác đng ca cu trúc quyn s hu lên chi phí đi din ca n. Chi
phí đi din ca n đc tính bng hai mô hình: Phn tài sn không đu t vào tài
sn, thit b c đnh, tng ng mô hình 1; tính thanh khon ca tài sn công ty,
tng ng mô hình 2. Bng cách phân tích 50 công ty phi tài chính niêm yt trên S
giao dch chng khoán TPHCM (HOSE) và S giao dch chng khoán Hà Ni
(HNX) qua giai đon nm nm t nm 2008 đn nm 2012, s dng hi quy Pooled
Regression, Fixed Effect Model, Random Effect Model, la chn ra mô hình phù
hp nht là Fixed Effect Model đ s dng kt qu c lng hi quy, tr li cho
mc tiêu nghiên cu.
Kt qu hi quy cho thy vic s dng n ngân hàng cao có th làm gim chi
phí đi din trong c hai mô hình, ngha là vai trò giám sát ca ngân hàng ti Vit
Nam trong vic gim chi phí đi din là có hiu qu. Bin PROF (EBIT/Tng tài
sn) gia tng li làm tng chi phí đi din trong c hai mô hình. Bin DR ( n dài
hn/ Tng tài sn ) và TDEBT (Tng n/ Tng tài sn) làm tng hoc gim chi phí
đi din, tác đng này là trái ngc trong hai mô hình (TDBT làm tng chi phí đi
din, DR làm gim chi phí đi din trong mô hình 1 và ngc li vi mô hình 2).
Cu trúc quyn s hu (MNG - quyn s hu ca nhà qun tr và CONCENT - s
tp trung qun tr) ch có tác đng lên chi phí đi din trong mô hình 1 và không có
ý ngha trong mô hình 2. Trong khi s gia tng quyn s hu ca nhà qun tr làm
cho chi phí đi din gia tng thì ngc li, gia tng s tp trung qun tr li làm
gim đi chi phí đi din. Ngoài ra kt qu cng cho thy c hi tng trng gia tng
kéo theo s gia tng ca chi phí đi din trong mô hình 2.
1
CHNG 1: GII THIU
1.1. Lí do hình thành đ tài
Nn kinh t hin nay đy bin đng và phc tp, cùng vi xu hng toàn cu
hóa, hi nhp kinh t đang din ra nhanh chóng, các công ty c phn vi u đim v
kh nng huy đng vn đc thành lp ngày càng nhiu, s cnh tranh vì đó càng
gay gt hn. Vic s dng ngun vn cn đc tính toán hp lý cn thn đ đm
bo kh nng duy trì doanh nghip. Các công ty c phn vi cu trúc vn 100% vn
ch s hu cha hn là la chn ti u, nht là trong hoàn cnh kinh t khó khn
hin nay. Vic s dng vn vay là mt nhu cu cn thit và ph bin ti các doanh
nghip. Tuy nhiên khi s dng ngun vn nào thì cng đu xut hin mt loi chi
phí gi là chi phí đi din - là do có s tách bch v quyn qun lý và quyn s hu.
Chi phí đi din luôn tn ti trong các công ty c phn, th hin mt cách gián tip
rng : quyn hn ban giám đc, các v trí điu hành ch cht … b hn ch, do đó
khó linh hot vi các quyt đnh điu hành khi chu quá nhiu kim soát t các nhà
cung cp tài chính.
Grossman and Hart (1982), Williams (1987) thy rng đòn by tài chính
đóng vai trò quan trng trong vic gim chi phí đi din. N làm gii hn các nhà
qun tr tiêu dùng ít hn và tiêu dùng phi hiu qu hn đ có th tip tc qun lý và
nhim v ca mình. Mc dù lý thuyt v cu trúc vn cho rng mc đ n càng cao
thì càng ti u (các món n khin nhà qun tr phi tr lãi và gc đnh k và gim đi
kh nng các nhà qun tr đu t vào các d án không ti u. òn by tài chính cao
cng mang đn s giám sát t bên ngoài: ch n và kim toán, giám sát hot đng
và gim đi nhng hành vi xu ca nhà qun tr). Tuy nhiên cng có ý kin li cho
rng mc đ n cao có th to ra vic chuyn ri ro hoc thay th tài sn, gây ra chi
phí đi din ca n. Ví d nh trong cu trúc vn có mc đ s dng n cao hn,
nhà qun tr đi din cho c đông có th đu t vào các d án ri ro cao vi mong
2
mun đt đc li nhun cao. Nu nh d án thành công thì li ích mang đn cho
c đông di dng thu nhp gia tng, nhng nu không thành công thì ch n li
phi gánh chu chi phí. Nh vy là ri ro đã chuyn t c đông sang cho ch n.
ây đc gi là vn đ đi din ca n, tc là mâu thun li ích gia ch n và c
đông. Jensen and Meckling (1976) cho rng vn đ đi din ca n xut phát t
mâu thun li ích gia ch n và c đông. Các ch n thì không mun đ mc n
ca công ty lên đn 100%, vì ri ro dành cho h tng lên khá cao.
Chi phí đi din ca n liên quan ti vic giám sát ca ch n. Nu ch n
có th giám sát cht ch hot đng ca nhà qun tr thì chi phí đi din ca n s
thp hn. Tài sn c đnh ca công ty d dàng giám sát hn, trong khi đó, tài sn có
tính thanh khon và các tài sn không c đnh trong nhà xng, thit b li khó b
các ch n giám sát. Vì vy các tài sn không đc giám sát này có th đc đu t
sai d án, các nhà qun tr có th dùng nhng tài sn này đ chim hu tài sn t
ch n. Trong lnh vc tài chính, ti nhng thi đim bình thng, ngân hàng và
trái ch - nhng ngi cho doanh nghip vay tin- s có cùng quan đim vi các
ch s hu trong vic mong mun doanh nghip thành công và phát đt. Nhng khi
mt doanh nghip gp khó khn, s thng nht v mc tiêu chung có th đ v. Vào
nhng lúc nh vy s thay đi ban qun lý là điu cn thit đ cu doanh nghip,
nhng nhng nhà cho vay li không còn mun tip tc đu t vào doanh nghip và
h quan tâm đn vic thu hi li khon tin cho doanh nghip vay. S tranh cãi có
th xy ra gia các nhà tài tr khác nhau và khi các ch n cm nhn công ty có kh
nng b phá sn s có s tranh giành gia các ch n nhm giành cho mình mt v
trí u tiên hn đ nhn li khon vay theo th t chi tr ca lut phá sn. Ngoài ra,
khi doanh nghip ri vào tình trng kit qu tài chính ( Kit qu tài chính xy ra khi
không th đáp ng các ha hn vi các ch n hay đáp ng mt cách khó khn. ôi
khi kit qu tài chính đa đn phá sn, đôi khi nó ch có ngha là đang gp khó
khn, rc ri ), các mâu thun quyn li s cn tr các quyt đnh đúng đn v hot
đng, đu t, và tài tr. Các c đông thng t b mc tiêu thông thng là ti đa
hóa giá tr th trng doanh nghip và, thay vào đó, theo đi mc tiêu hn hp hn
3
là quyn li riêng ca mình. H thng có khuynh hng thc hin các “trò chi”
riêng mà phn thit hi s do các ch n gánh chu. S bt cân xng thông tin cng
xy ra rt thng xuyên. Thông tin gia nhà qun lý và các ch n cng rt khác
nhau, nht là khi công ty đang gp khó khn v tài chính. Chi phí đi din cao làm
gim nng lc sn xut ca công ty. iu này có th đa công ty đn b vc phá
sn. Liu có mt tác đng nào t cu trúc vn lên chi phí đi din đ có th gim
loi chi phí này không? Vic s dng mt cu trúc vn vi n cao có th giúp gim
đi chi phí đi din can hay không? tài “ Tác đng ca cu trúc vn lên chi
phí đi din ca n - Thc nghim các công ty niêm yt ti Vit Nam”đc
thc hin vì tính cn thit, phù hp vi thc t. Trc đó đã có rt nhiu nghiên
cu v tác đng ca cu trúc vn lên chi phí đi din (Utami et. al, 2011; Byrd,
2010; Mcknight and Weir, 2009; Florackis, 2008; Jong and Dijk, 2007; Fleming,
2005; Wu, 2004; Ferreira, 2004; Mao, 2003), nhng rt ít nghiên cu v tác đng
ca n ngân hàng. Nghiên cu này đ cp c tác đng kim soát ca cu trúc s hu
bng cách hp nht phn quyn s hu vn ca các nhà qun tr vi s tp trung
qun tr, tác đng ca s tp trung s hu lên chi phí ca n.
1.2. Mc tiêu nghiên cu
Nghiên cu đi vào xem xét tác đng ca cu trúc vn lên chi phí đi din ca
n. Mc tiêu đt ra là xem xét vic s dng mt cu trúc vi n cao có th làm gim
đi chi phí đi din ca n hay không, trong đó có xét đn tác đng ca n ngân
hàng. Và cùng vi đó, nghiên cu cng xem xét tác đng ca cu trúc s hu lên
chi phí đi din (xem khi phn s hu ca các nhà qun tr gia tng, hoc s tp
trung qun tr gia tng có làm gim chi phí đi din này không).
1.3. Câu hi nghiên cu
Bài nghiên cu hng đn tr li cho hai câu hi:
1.Vic s dng cu trúc vn vi t l n cao có làm gim chi phí đi din ca
n hay không? Trong đó n ngân hàng cao có làm gim chi phí đi din không?
4
2. S gia tng quyn s hu ca nhà qun tr và tp trung qun tr có làm
gim chi phí đi din ca n không?
1.4. i tng và phm vi nghiên cu
i tng nghiên cu là các công ty phi tài chính ti Vit Nam
Phm vi nghiên cu là các công ty đc niêm yt trên S Giao dch Chng
khoán TP. HCM (HOSE) và S Giao dch Chng khoán Hà Ni (HNX).
Nghiên cu có kt cu nh sau:
Chng 1: Gii thiu (lí do hình thành đ tài, mc tiêu nghiên cu, câu hi nghiên
cu).
Chng 2: Tng quan lý thuyt (trình bày nhng c s lý thuyt trc đây liên quan
đn các bin ca bài nghiên cu)
Chng 3: Phng pháp nghiên cu.
Chng 4: Kt qu thc nghim (và gii thích kt qu thc nghim)
Chng 5: Kt lun.
5
CHNG 2: TNG QUAN LÝ THUYT
Các lý thuyt t trc ti nay đã tìm ra các c ch qun lý khác nhau đ làm
gim đi chi phí đi din nhng cho đn nay, vic qun lý thông qua các quyt đnh
v cu trúc vn và cu trúc s hu đc xem là có nh hng nhiu hn, vì các
khon n khin cho các nhà qun tr không hành đng đi ngc li các ch n. Các
t chc tài chính cho phép vay n ch khi h có th giám sát hot đng ca công ty
và tha mãn vi tm nhìn và hành đng ca nhà qun tr.
2.1. Các lý thuyt v chi phí đi din và quyn s hu ca nhà qun tr
Nghiên cu ca Kole (1995) cho rng quyn s hu ca nhà qun tr có th
nh hng lên các công ty ln và nh theo các giá tr khác nhau.
Nghiên cu ca Lasfer (2002) cho rng vai trò giám sát ca c đông ln
(nm gi phn nhiu c phiu) và trái ch không có hiu qu. Lasfer kt lun rng
ch các cty có tng trng thp mi có th có li ích bng quyn s hu ca nhà
qun tr và cu trúc ban qun tr trong vic kim soát vn đ đi din.
Jung and Kwon (2002) qun lý các công ty Hàn Quc và thy rng c đông
ln có đng c đ qun lý vic giám sát mt cách ch đng. Nhng trong trng
hp ca Hàn Quc thì các c đông ln không phi là chuyên gia trong vic giám
sát, và h đã tht bi trong vic thit lp chin lc phù hp vic qun tr.
Kusnadi (2003) tìm ra hai yu t chính quyt đnh vic nm gi tin mt là
quy mô ban qun tr và quyn s hu ca c đông ln không nm quyn qun lý, và
thy rng quyn s hu ca c đông ln không qun lý mà nh thì công ty đi mt
vi vic qun lý không cht ch và vn đ đi din ca n rt xu.
Nghiên cu ca Byrd (2010) không tìm thy bng chng v vic quyn s
ca nhà qun tr hay s đc lp ca ban qun tr có th làm gim đi mâu thun đi
din.
6
Mustapha and Ahmad (2011) thy rng quyn s hu ca nhà qun tr trong
mt t chc càng ln thì tng chi phí giám sát càng thp. Nghiên cu này cng ng
h quan đim quyn s hu ca nhà qun tr dn đn hi t li ích gia ch s hu
và nhà qun lý. iu này có ngha là mt s gia tng trong phn quyn s hu bên
trong đc mong đi s dn đn s gia tng giá tr ca công ty vì li ích ca c
đông bên trong và bên ngoài lúc này hi t, vì vy s ít có s bt cân xng thông tin
hn. Trc đó, gi thuyt “hi t li ích” ca Jensen (1993) cng đã đ xut rng
vic nm gi c phn ca nhà qun tr có th làm cho li ích ca c đông và nhà
qun tr hi t, vì khi phn s hu ca nhà qun tr gia tng, thì hot đng công ty
cng gia tng. Ngc li, Morck et al (1988) li tranh lun rng mc đ s hu ca
nhà qun tr càng cao thì có th dn đn s “bo th”, vì các c đông bên ngoài
không th đng ý theo hot đng ca các nhà qun tr.
2.2. Các lý thuyt v chi phí đi din và và quyn s hu tp trung
Fan and Wong (2002) phát biu trong nghiên cu ca mình, cho rng quyn
s hu tp trung to ra mâu thun trung gian gia ch s hu qun lý và nhà đu t
bên ngoài.
Doukas and Pantzalis (2003) đnh ngha chi phí đi din ca n là mâu thun
gia c đông và trái ch. H thy rng các công ty đa quc gia (MNCs) có đim yu
là có chi phí đi din ca n cao hn so vi các công ty ni đa vì s đa dng v đa
lý dn đn khó khn trong vic ch đng giám sát, và chi phí giám sát đt đ hn
các công ty ni đa.
Nghiên cu ca Singh and Davidson (2003) đa ra bng chng yu v vic
quyn s hu tp trung cao hn có th làm gim chi phí đi din trong khi Anderson
and Reeb (2003) li ch ra rng các cty gia đình có th có chi phí đi din thp hn
nh có cu trúc s hu vn tp trung.
Ehsan (2012) nhn thy rng Pakistan, c đông bên trong công ty không
ch chim hu cht ch các qu mà còn chim hu c các quyn ti thiu không
đc bo v tt theo lut công ty, và vì nhng lí do này mà các c đông bên trong
7
bng s tp trung nm gi c phiu có kh nng lm dng quyn ca mình cho li
ích cá nhân. Pakistan là mt nn kinh t mi ni, mà các nn kinh t này thì các
quyn li thiu s không đc lut công ty bo v tt, vì vy nên các c đông nm
quyn nhiu hn có kh nng lm quyn đ thu li ích cá nhân.
2.3. Chi phí đi din và n ngân hàng
Grosseman and Hart (1982) là nhng ngi đu tiên đa ra tranh lun rng
các nhà qun tr có th tích cc s dng n hn là vn c phn. Tng t, thuyt
dòng tin t do ca Jensen (1986) xem n nh mt li lích gia tng vì công ty n
lc ci thin nng sut ca tài sn và kt qu là n cn phi tng. N không ch làm
gim dòng tin t do mà còn khin các nhà qun tr hot đng hiu qu thông qua
th trng n.
Jensen (1986) phát biu trong nghiên cu ca mình rng các t chc phi
thng xuyên tìm vn trên th trng tài chính. Vào lúc này th trng có c hi
đánh giá công ty, đánh giá s qun lý và các d án đc đa ra ca công ty. Các
giám đc ngân hàng và các nhà phân tích đóng vai trò quan trng trong vic giám
sát này, và đánh giá ca th trng th hin rõ ràng trong giá mà các nhà đu t tr
cho quyn li tài chính. Lý thuyt dòng tin t do ca Jensen (1986) xem xét rng
n có th làm gim đi vn đ đi din gia c đông và nhà qun tr ca công ty và
thúc đy nhà qun tr điu hành hot đng theo li ích ca c đông. N có th làm
gim chi phí đi din, nhng n quá nhiu có th dn đn ri ro vì nó gia tng kh
nng phá sn.
Shleifer and Vishny (1997) cung cp kho sát m rng v vai trò ca n
trong vic gim đi mâu thun li ích gia nhà qun tr và c đông.
Trong nghiên cu ca mình, Ferreira (2004) thy là vic nm gi tin mt
chu tác đng cùng chiu vi đòn by. Gia n ngân hàng và vic nm gi tin mt
li tìm thy mi quan h ngc chiu. Mi quan h ngc chiu này cng c rng
mi quan h thân thit vi ngân hàng s cho phép công ty ít nm gi tin mt hn,
vì lí do phòng nga. Trc đó, Ang et. al (2000) cng thy rng chi phí đi din
8
gim đi khi công ty ph thuc vào vic giám sát nhiu hn t phía ngân hàng. H
tranh lun rng ngân hàng thông thng là yêu cu nhà qun lý ca công ty báo cáo
trung thc kt qu hat đng và vic điu hành công ty có hiu qu, có li nhun,
vic giám sát ca ngân hàng b sung cho vic giám sát ca c đông vi nhà qun lý,
gián tip gim đi chi phí đi din. ó là vì bng cách gánh chu chi phí đ bo v
cho khon vay ca mình thì ngân hàng đã đa công ty đn hot đng hiu qu hn
bng vic tn dng tài sn tt hn và làm gim đi nhng tiêu dùng đc quyn đ ci
thin hot đng tài chính báo cáo cho ngân hàng. Vì vy, nhng ngi có quyn u
tiên thp hn, nh c đông bên ngoài, nên nhn thy rng nhng cái bên ngoài nh
s giám sát ca ngân hàng là s tích cc, làm cho chi phí đi din thp hn. Thêm
vào đó, các giám đc ngân hàng đa phng có kh nng nm bt đc nhng thông
tin liên quan đn công ty thông qua tng tác vi khách hàng ca công ty và nhà
cung ng, nhng kh nng thun li này giúp h thành nhng nhà giám sát đc bit
gii.
Fleming et. al (2005) kim tra gi thuyt s tách bit quyn s hu và qun
lý to ra chi phí đi din trên mu là các công ty va và nh ca Úc. Nghiên cu v
mi quan h gia t s n trên tài sn, y quyn cho ngân hàng giám sát,và chi phí
đi din không cho ra kt qu rõ ràng.
Nghiên cu ca Florackis (2008) kim tra xem liu rng ngun tài chính n
có ý ngha trong vic gim đi vn đ đi din hay không. Ông đa kt qu trong
nghiên cu ca mình rng n ngân hàng là công c giám sát hiu qu đ gim đi chi
phí đi din trong các công ty Anh. Quyn s hu ca nhà qun tr, s tp trung
quyn s hu và trong mt s phm vi nào đó, n ngân hàng cng có th hot đng
nh mt c ch hoc công c qun lý tim nng cho các công ty Anh. Ví d nh
thông báo ca mt hp đng ngân hàng truyn ti tín hiu tt v ngi đi vay, xem
ngi đi vay có là đi tng an tòan không, kh thi không, và vì vy mà gim đi s
bt cân xng thông tin gia ngi mn và nhà đu t. Hn na, vn còn tranh cãi
rng n ngân hàng có thun tin đ so sánh vi n thng mi trong vic giám sát
công khai hot đng công ty và thu thp x lý thông tin hay không.
9
2.4. Chi phí đi din và cu trúc vn
Jensen (1986) cho rng n nh là cu cánh ca vn đ đi din. cu phn
tin mt b các nhà qun tr s dng không hiu qu, mt phn dòng tin mt đc
đa trc tip cho các trái ch, điu này có ngha là dòng tin mt đc ly ra khi
công ty.
Ang and Cox (1997) đa ra kt qu rng n không có tác đng c đnh trong
vic kim soát chi phí đi din ca giao dch bên trong.
Vilasuso and Minkler (2001) cng thy rng cu trúc vn ti u làm gim đi
chi phí đi din. Phát hin chính là mc dù vn c phn làm gim chi phí giao dch
khi tài sn có chc nng chuyên bit cao, vn c phn cng bo v cho trái ch
không gánh chu s gia tng ca ri ro mà làm gim đi chi phí đi din. Kt qu là
cu trúc vn ti u ca công ty va s dng vn c phn va s dng n làm gim
đi tng chi phí đi din và s chuyên bit ca tài sn.
Lingling Wu (2004) khám phá ra rng lng dòng tin mt t do gia tng
cùng vi s gia tng ca n trong trng hp các công ty tng trng thp. Trong
nghiên cu trc đó ca Mao (2003) li tìm thy mt s kt qu trái ngc. Ông
đnh ngha chi phí đi din ca n là s khác nhau gia giá tr hin ti ròng ca các
công ty 100% vn c phn và các công ty dùng đòn by. Trong nghiên cu ca
mình, ông nhc đn hai chi phí đi din ca n: s chuyn ri ro và đu t di
mc. Ông nghiên cu đu t thay đi biên, mc n ti u và vn đ đu t di
mc vi chi phí đi din và thy rng chi phí đi din ca n không gia tng cùng
vi s gia tng đòn by. Vì nu s thay đi ca dòng tin d án gia tng theo phm
vi đu t, s chuyn ri ro bi các c đông s làm gim đi vn đ đu t di mc.
De Jong và Van Dijk (2007) nghiên cu bn loi vn đ đi din, chng hn
nh chuyn nhng tài sn trc tip, thay th tài sn, đu t di mc và quá mc
nhng không tìm thy bt k mi quan h nào gia vn đ đi din và đòn by.
Kt qu nghiên cu ca Byrd (2010) cho ra kt qu rng n ln làm gim
vn đ đi din, các phân tích cng ng h lý thuyt ca Jensen là vic thanh toán
10
bt buc bng tin mt cho các khon n, có liên quan đn chi phí đi din thp
hn.
Utami et. al (2011) phát biu trong nghiên cu rng các công ty s dng n
và chính sách c tc đ gim đi vn đ dòng tin t do. Trc đó, McKnight and
Weir (2009) nghiên cu thy các công ty vi n nhiu hn có xu hng có chi phí
đi din thp hn.
Có th thy phn ln các nhà nghiên cu xác đnh rng n khin cho các nhà qun
tr phi chú tâm đn li ích ca c đông cng nh các ch n. Gi thuyt đt ra
trong bài nghiên cu này là vic s dng n làm gim đi chi phí đi din ca ch
n.
11
CHNG 3: PHNG PHÁP NGHIÊN CU
3.1. Gii thiu
Bài nghiên cu s dng phn mm Stata 11 đ hi quy đa bin d liu bng
vi b s liu tng hp trong giai đon t 2008-2012 cho các công ty phi tài chính
niêm yt trên s giao dch chng khoán TP HCM (HOSE) và Hà Ni (HNX) theo
mô hình phù hp nht trong ba mô hình Pooled Regress Model, Fixed Effect
Model, Random Effect Model.
Các kim đnh cn thit cho hi quy đ đm bo tính tin cy, hiu qu đc
thc hin nh kim tra tng quan các bin thông qua ma trn tng quan, đa cng
tuyn bng h s VIF, phng sai thay đi, t tng quan và khc phc phng sai
thay đi, t tng quan.
3.2. Chn mu và thu thp d liu
Mu thu thp đc ly t 25 công ty niêm yt trên s giao dch chng khoán
thành ph H Chí Minh (HOSE) và 25 công ty niêm yt trên s giao dch chng
khoán Hà Ni (HNX) trong 5 nm t 2008 đn 2012, đi din cho các ngành khác
nhau.
D liu thu thp cho các bin nghiên cu thc nghim đc ly t các báo
cáo tài chính đã kim toán ca các công ty niêm yt. Các công ty đc đa vào mu
là các công ty niêm yt trc khi kt thúc nm tài chính 2008, tc là trc ngày
31/12/2008, mu chn các công ty tr c tc bng tin, có tr c tc trong vòng 5
nm, và hin nay vn còn niêm yt. Giá tr cho các bin đc tính toán da vào
công thc c th ca tng bin liên quan đn mô hình. Giá c dùng cho tính toán
đc thng kê t các phiên giao dch ti s giao dch chng khoán Thành Ph H
Chí Minh (HOSE) và s giao dch chng khoán Hà Ni (HNX), t l thanh toán c
tc là t l c tc bng tin mt, s lng c phiu lu hành, các s liu ly vào
cui nm, 31/12.
12
3.3. Mô hình nghiên cu
Các nhà nghiên cu trc đây đã xác đnh nhiu cách đo lng chi phí đi
din. Manson (2008) tính chi phí đi din là s khác bit gia tng giá tr ca công
ty 100% vn c phn và công ty có s dng đòn by. Doukas and Pantzalis (2003)
s dng ba đnh ngha ca chi phí đi din là T l th trng/ s sách, T l tng
tài sn/ Tài sn c đnh gp và phn đo lng dòng tin t do. Kayakachoian (2000)
và Prowse (1990) cng dùng ba phng pháp đo lng chi phí đi din: Mt là mc
đ nghiên cu và phát trin; hai là phn tài sn ca công ty không đu t vào thit
b, tài sn c đnh; ba là tính thanh khon ca tài sn công ty, đc đo bng t s
cúa tin và các chng khoán có giá/ tng tài sn. Trong nghiên cu ca Khan et. al
(2012), chi phí đi din đc đo lng bng phn tài sn không đu t vào tài sn,
thit b c đnh; và tính thanh khon ca tài sn công ty.
Nghiên cu này s dng mô hình hi quy tuyn tính ca Khan et. al (2012)
vì Pakistan là mt nn kinh t mi ni, tng đng vi Vit Nam, cùng thuc khu
vc châu Á, thi gian thc hin khá mi, phù hp tình hình kinh t hin đi. Nghiên
cu thc hin hi quy d liu bng. Các bin nghiên cu đc chn theo mô hình
ca Khan et. al (2012), tuy nhiên bin gi vì không đc đnh ngha rõ ràng nên b
loi b. Các bin la chn cho nghiên cu này bao gm 1 bin ph thuc là Chi phí
đi din ca n (ACD), nhng đc đo lng theo hai mô hình:
Mô hình 1: Chi phí đi din ca n là phn tài sn không đu t vào tài sn và thit
b c đnh
Mô hình 2: Chi phí đi din ca n là tính thanh khon ca tài sn công ty.
Vì mc tiêu nghiên cu là xem xét tác đng ca cu trúc vn vi t l n cao lên chi
phí đi din, do đó các bin nh n ngân hàng/ tng n, n ngn hn/ tng n, t l
n ngn hn/ tng n đc đa vào. Các bin tng n/ tng tài sn, n dài hn/ tng
tài sn, EBIT/ tng tài sn đc đa vào đ xem kh nng thanh toán n tác đng
đn chi phí đi din. Cu trúc s hu cng đc th hin bng hai bin là s s hu
ca nhà qun tr và s tp trung qun tr.
13
Theo đó s có hai mô hình hi quy vi 10 bin đc lp, trong đó 2 bin v cu trúc
s hu, 4 bin v cu trúc vn và 4 bin điu khin. Mô hình nghiên cu thc
nghim nh sau:
Mô hình 1:
ACDIit = 0 + 1 (MNG) + 2 (CONCENT) + 3 (BANK) + 4 (DR) + 5
(SHORTDEBT) + 6 (TOTALDEBT) + 7(DP) + 8 (PROF) + 9 (SIZE) + 10
(Q) + it
Mô hình 2:
ACDIIit = 0 + 1 (MNG) + 2 (CONCENT) + 3 (BANK) + 4 (DR) + 5
(SHORTDEBT) + 6 (TOTALDEBT) + 7(DP) + 8 (PROF) + 9 (SIZE) + 10
(Q) + it
Trong đó, đnh ngha các bin đc trình bày trong bng 3.1
Bng 3.1: Các bin quan sát trong mô hình nghiên cu
Bin Ký hiu Din gii
Chi phí đi din ca n (mô hình 1)
ACDI
Phn tài sn không đu t vào thit b
c đnh, tính bng cách: 1- tài sn c
đnh/Tng tài sn
Chi phí đi din ca n (mô hình 2)
ACDII
Thanh khon ca tài sn = Tin Mt&
Chng Khoán có th chuyn thành
tin/ Tng tài sn
Cu trúc quyn s hu
Quyn s hu ca nhà qun tr MNG
T l % quyn s hu vn nm gi
bi nhà qun lý
S tp trung quyn s hu CONCENT
Tng vn nm gi bi c đông góp
vn trên 5%
14
Cu trúc vn
N ngân hàng BANK N ngân hàng/ tng n
N ngn hn SHDEBT N ngn hn/ tng n
Tng n TDEBT Tng n/ Tng tài sn
T l n DR N dài hn/Tng tài sn
Bin điu khin
T l chi tr c tc DP C tc/ EPS
Kh nng sinh li PROF EBIT/ Tng tài sn
Quy mô SIZE Natural logarith ca tng tài sn
C hi tng trng Q
Tobin Q = (giá th trng ca VCP +
giá tr s sách ca n)/Giá tr s sách
ca tng tài sn
Kì vng v du ca các bin nh sau:
Bin Ký hiu Du kì vng
Quyn s hu ca nhà qun tr MNG
-
S tp trung quyn s hu CONCENT
-
N ngân hàng BANK
-
N ngn hn SHDEBT
+/-
Tng n TDEBT
-
T l n DR
+/-
15
T l chi tr c tc DP
-
Kh nng sinh li PROF
-
Quy mô SIZE
-
C hi tng trng Q
-
3.4. K hoch phân tích d liu
Trình t phân tích d liu đc tin hành theo các bc c th nh sau:
- Dùng phân tích thng kê mô t đ thy rõ v thông tin tng hp ca tt c
các bin nh trung bình, đ lch chun, giá tr ln nht, nh nht.
- Dùng ma trn tng quan phân tích mi tng quan gia các bin đ thy
đc s tng quan và mi liên h tuyn tính ca các bin, đánh giá hin
tng đa cng tuyn gia các bin.
- Tin hành phân tích hi quy đa bin bng mô hình Pooled Regression, mô
hình nh hng c đnh (FEM), mô hình nh hng ngu nhiên (REM) cho
d liu bng. Trong mô hình Pooled Regression tin hành kim tra đa cng
tuyn và khc phc nu có.
- Tip theo dùng các kim đnh nh Hausman test, Likelihood Test, Breuch-
Pagan Test đ kim đnh xem phng pháp nào thc s phù hp hn hn vi
b d liu này.
- Sau đó kim đnh t tng quan và phng sai thay đi cho mô hình đc
chn đ đm bo đ tin cy ca c lng. Nu mô hình mc phi phng
sai thay đi thì khc phc bng phng pháp hi quy GLS hay c th là
WLS tc là bình phng bé nht theo trng s cho OLS và GLS cho d liu
bng cân bng ca hi quy FEM. Nu mô hình mc phi t tng quan thì có
16
th kim đnh t tng quan không tin cy vì chiu thi gian nghiên cu còn
ít.
- Cui cùng là tho lun v kt qu nghiên cu thc nghim ca phng pháp
đc chn.
17
CHNG 4: KT QU NGHIÊN CU THC NGHIM
Trong phn này, các kt qu nghiên cu thc nghim đc trình bày sau khi
chy mô hình bng phn mm Stata phiên bn 11.
4.1. Thng kê mô t
Thng kê mô t cho các bin nghiên cu bao gm 25 công ty phi tài chính
niêm yt trên S giao dch chng khoán TPHCM (HOSE) và 25 công ty phi tài
chính niêm yt trên S giao dch chng khoán Hà Ni (HNX) trong giai đon nm
nm t nm 2008 đn nm 2012, các bin đc tính toán t các báo cáo tài chính,
thông tin giao dch thng kê hàng ngày ti s giao dch chng khoán thành ph H
Chí Minh (HOSE) và ti s giao dch chng khoán thành ph Hà Ni (HNX). Kt
qu thng kê mô t đc th hin trong bng 4.1.
Bng 4.1: Thng kê mô t các bin
Bin quan sát Tên bin
C
mu
Trung
bình
lch
chun
Min Max
Chi phí đi din
ca n
(Mô hình 1)
ACDI 250 0.6828 0.2038 0.1380 1.0000
Chi phí đi din
ca n
(Mô hình 2)
ACDII 250 0.1445 0.1475 0.0002 0.6434
Quyn s h
u
ca nhà qun tr
MNG 250 0.0705 0.1208 0.0000 0.5940
S tp trung
quyn s hu
CONCENT
250 0.5557 0.1700 0.0944 0.9520
N ngân hàng BANK 250 0.1248 0.2160 0.0000 0.8922
18
N ngn hn SHDEBT 250 0.8213 0.2386 0.1073 1.0000
Tng n TDEBT 250 0.4971 0.2422 0.0402 0.9244
T l n DR 250 0.1122 0.1730 0.0000 0.6548
T l chi tr c
tc
DP 250 1.0973 7.3434 -11.1111 115.3846
Kh nng sinh
li
PROF 250 0.0635 0.0695 -0.1917 0.3757
Quy mô SIZE 250 26.6268 1.7887 23.2204 30.2199
C hi tng
trng
Q 250 0.9124 0.2975 0.3372 2.6051
Bin đc lp đu tiên là quyn s hu ca nhà qun tr. Bin này trong mu
nghiên cu có trung bình là 7.05% vi đ lch chun 12.08%. Các công ty Vit
Nam có quyn s hu ca nhà qun tr trung bình là 7.05%, ti thiu là 0% và ti đa
là 59.4%. Kt qu thng kê mô t ch ra rng các công ty Vit Nam có xu hng
nhà qun tr ít s hu c phiu, phù hp vi thc t là các nhà qun tr ch yu đc
thuê đ điu hành công ty vì không phi ch s hu nào cngcó kh nng điu hành
công ty. Giá tr ti đa s tp trung quyn s hu trong các công ty Vit Nam là
95.2% và giá tr trung bình là 55.57%. Kt qu này ch ra rng s tp trung quyn
s hu trong các công ty Vit Nam là khá cao.
Trung bình t l n ngân hàng trên tng n là 12.48%. iu này có ngha là
trong tng s n các công ty Vit Nam s dng thì n t ngân hàng là 12.48%. T
l thp nht là 0 và cao nht là 89.22%. T l n trung bình là 11.22% vi đ lch
chun là 17.3%. Giá tr ti thiu và ti đa trong khong 0 đn 65.48%. T l chi tr
c tc trung bình 1.0973. Giá tr đ lch chun ca nó là 7.3434. Giá tr ti thiu
ca nó là -11.11. ó là bi vì Vit Nam có mt s doanh nghip có li nhun âm
trên mi c phiu. Giá tr ti đa cho t l này là 115.38. Trung bình t l n ngn