Tác động của cấu trúc sở hữu đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

TÓM TẮT:

Bài viết nghiên cứu về tác động của cấu trúc sở hữu đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp niêm yết (DNNY) trên Sở Giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn 2016 - 2020. Kết quả cho thấy các yếu tố: (1) Mức độ tập trung quyền sở hữu, (2) Khả năng sinh lời, (3) Tính vô hình, (4) Lá chắn thuế không nợ, (5) Khả năng thanh toán ngắn hạn, (6) Quyền sở hữu nhà sáng lập, (7) Chủ tịch kiêm nhiệm chức danh tổng giám đốc, (8) Quyền sở hữu nhà nước, (9)  Quy mô doanh nghiệp, (10) Tỷ lệ thị trường trên sổ sách có tác động đến cấu trúc vốn của DNNY trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Từ khóa: cấu trúc vốn, cấu trúc sở hữu, Sàn Giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh, Sàn Giao dịch chứng khoán Hà Nội.

1. Đặt vấn đề

Việc sử dụng hiệu quả nguồn vốn sẽ góp phần quyết định sự thành bại của doanh nghiệp, do đó bất kỳ một doanh nghiệp nào dù lớn hay nhỏ đều quan tâm đến cấu trúc vốn và hiệu quả sử dụng vốn. Xác định một cấu trúc vốn tối ưu được xem là một trong những vấn đề cốt lõi của lĩnh vực quản trị tài chính doanh nghiệp. Bởi lẽ, một cấu trúc vốn tối ưu có thể giúp doanh nghiệp tối đa hóa giá trị và giảm thiểu chi phí vốn Arulvel và Ajanthan (2013). Tuy nhiên, lại không có một công thức chính xác nào giúp doanh nghiệp xác định được cấu trúc vốn tối ưu. Trên thực tế, cấu trúc vốn sẽ thay đổi tùy thuộc vào đặc điểm tình hình của từng doanh nghiệp, lĩnh vực mà doanh nghiệp hoạt động.

Trong quá trình hoạt động, doanh nghiệp phải đối mặt với nhiều quyết định quan trọng, phải kể đến đầu tiên là các quyết định đầu tư, tài trợ và quyết định về phân chia cổ tức. Mỗi quyết định về cấu trúc vốn mà doanh nghiệp đưa ra đồng thời sẽ tác động đến giá trị của doanh nghiệp đó. Điển hình như cấu trúc sở hữu của doanh nghiệp sẽ là yếu tố quan trọng liên quan mật thiết đến các quyết định về quản lý, kiểm soát doanh nghiệp sau này.

Trên thế giới, nhiều đề tài nghiên có liên quan đến cấu trúc vốn đã được thực hiện từ lâu và có sức ảnh hưởng đến hoạt động của các định chế tài chính tại các quốc gia phát triển. Dù vậy, không nhiều nghiên cứu tập trung vào phân tích ảnh hưởng của cấu trúc sở hữu đến cấu trúc vốn. Đó là lý do tại sao trong bài nghiên cứu này, trọng tâm chính chúng tôi muốn bàn đến là mối liên hệ giữa cơ cấu sở hữu và cơ cấu vốn.

Kế thừa các nghiên cứu nước ngoài, các nghiên cứu của Việt Nam trong những năm gần đây cũng quan tâm nhiều đến các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn. Có thể đến như nghiên cứu Hạnh NTT (2019), Chí LĐ (2013), Bình NT (2016).Tuy nhiên, kết quả của các nghiên cứu thực nghiệm ở nước ngoài và Việt Nam trong thời gian qua vẫn không thống nhất, vì mỗi lý thuyết có những gợi ý khác nhau, nên những nhân tố quyết định cấu trúc vốn được xác định dựa trên các lý thuyết này cũng khác nhau. Hơn nữa, các nghiên cứu được thực hiện ở các giai đoạn phát triển kinh tế khác nhau, dữ liệu các doanh nghiệp khác nhau,… Điều này đòi hỏi các nghiên cứu cần đi từ các góc độ khác nhau, thực tế hơn, hướng đến mục tiêu cụ thể để các doanh nghiệp đưa ra lựa chọn về cấu trúc vốn một cách hợp lý, hoặc xây dựng chính sách cấu trúc vốn cho mình, nâng cao giá trị của doanh nghiệp, phù hợp với thực trạng nền kinh tế của đất nước.

Chính vì thế , tác giả chọn đề tài “Tác động của cấu trúc sở hữu đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp” làm đề tài nghiên cứu khoa học của mình. Mục đích của tác giả nhằm làm rõ hơn các khía cạnh ảnh hưởng của cấu trúc sở hữu đến cấu trúc vốn của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam để đóng góp vào sự hiểu biết về quyết định cấu trúc vốn của doanh nghiệp tại Việt Nam.

2. Mô hình nghiên cứu

Dựa vào các nghiên cứu trước đó, bài viết đưa ra mô hình nghiên cứu như sau:

LEV_it = β₀ + β₁PROMSHR_it + β₂BZ_it + β₃MSH_it + β₄OWCN_it + β₅DUALITY_it + β₆STATE_it + β₇PROFIT_it + β₈TANGY_it + β₉INTA_it + β₁₀SIZE_it + β₁₁NDTS_it + β₁₂MTB_it + β₁₃LIQ_it + β₁₄SALES_it + ε_it

Trong đó:

- Biến phụ thuộc: LEV là đòn bẩy tài chính, LEV = Tổng Nợ phải trả /Tổng Tài sản

- Biến độc lập:

+ PROMSHR là quyền sở hữu nhà sáng lập, PROMSHR = Tỷ lệ % vốn chủ sở hữu thuộc sở hữu của nhà sáng lập.

+ BZ là quy mô hội đồng quản trị, BZ = Số lượng thành viên hội đồng quản trị.

+ MSH là quyền sở hữu của hội đồng quản trị, MSH = Tỷ lệ % VCSH thuộc sở hữu của hội đồng quản trị.

+ OWCN là mức độ tập trung quyền sở hữu, OWCN = Tỷ lệ phần trăm vốn chủ sở hữu được nắm giữ bởi 5 cổ đông quan trọng hàng đầu của công ty.

+ DUALTY là sự kiêm nhiệm chức vụ của Chủ tịch HĐQT và TGĐ (biến giả), DUALTY có Giá trị bằng 1 nếu chủ tịch hội đồng quản trị kiêm nhiệm giám đốc, ngược lại có giá trị bằng 0.

+ STATE là quyền sở hữu nhà nước, STATE = Tỷ lệ cổ phần thuộc sở hữu của Nhà nước/Tổng số cổ phần đang lưu hành.

- Biến kiểm soát:

+ PROFIT là khả năng sinh lời, PROFIT = Tỷ lệ Lợi nhuận trước thuế/ Tổng tài sản.

+ TANGY là tính hữu hình, TANGY = Tỷ lệ Tài sản cố định hữu hình/Tổng tài sản.

+ INTA là tính vô hình, INTA = Tỷ lệ Tài sản cố định vô hình/Tổng tài sản.

+ SIZE là quy mô doanh nghiệp, SIZE = Ln (Tổng Tài sản).

+ NDTS là lá chắn thuế không nợ, NDTS = Tổng Chi phí khấu hao(bao gồm CP đã phân bổ)/Tổng tài sản.

+ MTB là tỷ lệ thị trường trên sổ sách, MTB = Giá trị thị trường/giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu.

+ LIQ là Giá trị thị trường/giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu, LIQ = Tỷ lệ giữa tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn.

3. Phân tích kết quả nghiên cứu

3.1. Thống kê mô tả

Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình cho thấy:

- Đối với biến PROMSHR: Giá trị trung bình (GTTB) là 0,214126. Giá trị lớn nhất (GTLN) là 0,9576, thuộc về Tổng Công ty Khí Việt Nam-CTCP (HOSE- GAS) năm 2019. Giá trị nhỏ nhất (GTNN) là 0, thuộc về CTCP Bibica (HOSE- BBC) năm 2016.

- Đối với biến BZ: GTTB là 5,542338. GTLN là 10, thuộc về CTCP Tập đoàn KIDO (HOSE- KDC) năm 2020 và CTCP Đầu tư Nam Long (HOSE - NLG) năm 2016. Giá trị nhỏ nhất (GTNN) là 3, thuộc về CTCP Xuất nhập khẩu Thủy sản Bến Tre (HOSE - ABT) năm 2020.

- Đối với biến MSH: GTTB là 0,146066. GTLN là 0,8866, thuộc về CTCP Công nghiệp Tung Kuang (HNX -TKU). Giá trị nhỏ nhất (GTNN) là 0, thuộc về CTCP Xuất nhập khẩu y tế Domesco (HOSE- DMC) năm 2017.

- Đối với biến OWCN: GTTB là 0,563706. GTLN là 0,9996, thuộc về CTCP Miền Đông (HOSE - MDG) năm 2020. GTNN là 0,0521, về CTCP Phát triển Phụ gia và Sản phẩm Dầu Mỏ (HNX - APP) năm 2019.

- Đối với biến STATE: GTTB là 0,188592. GTLN là 0,9576, thuộc về Tổng Công ty Khí Việt Nam - CTCP (HOSE- GAS) từ năm 2020. GTNN là 0, thuộc về CTCP Thủy sản MeKong (HOSE- AAM) năm 2018.

- Đối với biến PROFIT: GTTB là 0,069483. GTLN là 0,492707, thuộc về CTCP Sách và Thiết bị Trường học Đà Nẵng (HNX- BED) năm 2018. GTNN là -0,29613, thuộc về CTCP Chế biến hàng Xuất khẩu Long An (HOSE - LAF) năm 2018.

- Đối với biến TANGY: GTTB là 0,21532. GTLN là 0,962677, thuộc về CTCP Thiết bị Phụ tùng Sài Gòn (HOSE - SMA) năm 2020. GTNN là 8,88E-05, thuộc về CTCP Đầu tư hạ tầng và Đô thị dầu khí (HOSE - PTL) năm 2020.

- Đối với biến INTA: GTTB là 0,022327. GTLN là 0,640337, thuộc về CTCP Đầu tư phát triển Cường Thuận IDICO (HOSE - CTI) năm 2016. GTNN là 0, thuộc về CTCP Điện cơ Hải Phòng (HNX - DHP) năm 2018.

- Đối với biến SIZE: GTTB là 13,67433. GTLN là 20,862, thuộc về CTCP Đầu tư hạ tầng và Đô thị dầu khí (HOSE - PTL) năm 2020. GTNN là 9,625096, thuộc về CTCP Sách và Thiết bị Bình Định (HNX - BDB) năm 2017.

- Đối với biến NDTS: GTTB là 0,031733. GTLN là 9,2, thuộc về CTCP Đầu tư phát triển công nghiệp thương mại Củ Chi (HOSE - CCI) năm 2017. GTNN là 4,69E  - 06, thuộc CTCP Đầu tư hạ tầng và Đô thị dầu khí (HOSE - PTL) năm 2020.

- Đối với biến MTB: GTTB là 1,117371. GTLN là 0,8866, thuộc về CTCP Vinacafé Biên Hòa (HOSE - VCF) năm 2017. GTNN là 0,1, thuộc về CTCP Sản xuất xuất nhập khẩu Inox Kim Vĩ (HNX - KVC) năm 2018 và CTCP Vật tư Kỹ thuật nông nghiệp Cần Thơ (HOSE - TSC) năm 2018.

- Đối với biến LIQ: GTTB là 2,578279. GTLN là 42,98691, thuộc về CTCP Công nghệ Sài Gòn Viễn Đông (HOSE - SVT) năm 2019. GTNN là 0,058531, thuộc về CTCP Đầu tư và Xây dựng BDC Việt Nam (HNX -  MCO) năm 2016.

- Đối với biến SALES: GTTB là 13,4273. GTLN là 18,68332, thuộc về Tập đoàn VINGROUP - CTCP (HOSE - VIC) năm 2019. GTNN là 5,720312, thuộc về CTCP Đầu tư Xây dựng và Công nghệ Tiến Trung (HNX - TTZ) năm 2020.

3.2. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm và kiểm định mô hình

3.2.1. Ma trận tương quan

Bảng 1. Ma trận tương quan giữa các biến

Nguồn: Kết quả phân tích phần mềm Eview

Bảng 1 cho thấy, mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, các biến độc lập với nhau là chặt chẽ (hệ số tương quan < 0.8). Theo đó, nhóm nghiên cứu sẽ giữ nguyên mô hình nghiên cứu ban đầu:

LEV_it = β₀ + β₁PROMSHR_it + β₂BZ_it + β₃MSH_it + β₄OWCN_it + β₅DUALITY_it + β₆STATE_it + β₇PROFIT_it + β₈TANGY_it + β₉INTA_it + β₁₀SIZE_it + β₁₁NDTS_it + β₁₂MTB_it + β₁₃LIQ_it + ε_it

3.2.2. Mô hình hồi quy OLS

Bảng 2. Mô hình hồi quy

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Eviews

Bảng 2 trình bày 3 mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM.

Tiến hành kiểm định Hausman cho lựa chọn giữa FEM và REM, kết quả kiểm định cho thấy giá trị P-value = 0 < 5%, nên kết luận mô hình FEM phù hợp hơn REM.

Tiến hành kiểm định F - Test (hoặc Likelihood ratio test) cho lựa chọn mô hình phù hợp hơn giữa FEM và Pooled OLS. Kết quả kiểm định thấy giá trị P-value = 0 < 5% nên kết luận mô hình FEM phù hợp hơn Pooled OLS.

Kết luận: Sau khi tiến hành các kiểm định, kết quả cho thấy mô hình FEM phù hợp với dữ liệu nghiên cứu hơn mô hình REM và Pooled OLS.

3.3. Kiểm định khuyết tật mô hình nghiên cứu

- Hiện tượng tự tương quan: Kết quả kiểm định Hiện tượng tự tương quan cho thấy mô hình có hiện tượng tự tương quan do trong kiểm định LM test có giá trị P < 5%.

- Hiện tượng phương sai số thay đổi: Kết quả kiểm tra hiện tượng phương sai số thay đổi cho thấy mô hình có tồn tại  hiện tượng phương sai sai số thay đổi do trong kiểm định White test có giá trị P < 5%.

- Hiện tượng đa cộng tuyến tính: Để kiểm tra mô hình có hay không hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả sử dụng hệ số VIF. Kết quả cho thấy, hệ số VIF của các biến đều < 10. Qua đó kết luận không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.

- Xử lý hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi: Kết quả hồi quy GLS để hồi quy ước lượng mô hình, từ đó khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi cho thấy:

+ Đối với biến PROMSHR: hệ số b = 0.034025, với mức ý nghĩa 1%. Điều này có ý nghĩa là biến PROMSHR có tác động cùng chiều đến LEV. Kết quả nghiên cứu trái với giả thuyết ban đầu.

+ Đối với biến BZ: hệ số b = -0.001389, tuy nhiên không có ý nghĩa thống kê, do đó có thể kết luận không có mối quan hệ giữa BZ và LEV. Kết quả nghiên cứu trái với giả thuyết ban đầu.

+ Đối với biến MSH: hệ số b = -0.000585, tuy nhiên không có ý nghĩa thống kê, do đó có thể kết luận không có mối quan hệ giữa MSH và LEV. Kết quả nghiên cứu trái với giả thuyết ban đầu.

+ Đối với biến OWCN: hệ số b = -0.021641, với mức ý nghĩa là 3%. Điều này có nghĩa là OWCN tương quan ngược chiều với LEV. Kết quả nghiên cứu cứu trái với giả thuyết ban đầu.

+ Đối với biến DUALITY: hệ số b = 0.019599, với mức ý nghĩa là 1%. Điều này có nghĩa là DUALITY tương quan cùng chiều với LEV. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết ban đầu.

+ Đối với biến STATE: hệ số b = 0.051834, với mức ý nghĩa là 1%. Điều này có nghĩa là STATE tương quan cùng chiều với LEV. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết ban đầu.

+ Đối với biến PROFIT: hệ số b = -0.297834, với mức ý nghĩa là 1%. Điều này có nghĩa là PROFIT tương quan ngược chiều với LEV. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết ban đầu.

+ Đối với biến TANGY: hệ số b = 0.013253, tuy nhiên không có ý nghĩa thống kê, do đó có thể kết luận không có mối quan hệ giữa TANGY và LEV. Kết quả nghiên cứu trái với giả thuyết ban đầu.

+ Đối với biến INTA: hệ số b = -0.163948, với mức ý nghĩa là 1%. Điều này có nghĩa là INTA tương quan ngược chiều với LEV. Kết quả nghiên cứu trái với giả thuyết ban đầu.

+ Đối với biến SIZE: hệ số b = 0.113367, với mức ý nghĩa là 1%. Điều này có nghĩa là SIZE tương quan cùng chiều với LEV. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết ban đầu.

+ Đối với biến NDTS: hệ số b = -0.328825, với mức ý nghĩa là 1%. Điều này có nghĩa là NDTS tương quan ngược chiều với LEV. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết ban đầu.

+ Đối với biến MTB: hệ số b của biến này là 0.019931, với mức ý nghĩa là 1%. Điều này có nghĩa là MTB tương quan cùng chiều với LEV. Kết quả nghiên cứu trái với giả thuyết ban đầu.

+ Đối với biến LIQ: hệ số b = -0.010225, với mức ý nghĩa là 1%. Điều này có nghĩa là LIQ tương quan ngược chiều với LEV. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết ban đầu.

4. Kết luận và kiến nghị

Trong phạm vi bài nghiên cứu này, tác giả đã tìm hiểu tác động của cấu trúc sở hữu đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp của các công ty phi tài chính trên HOSE và HNX giai đoạn 2016 - 2020. Nghiên cứu đã thu được một số kết quả chính như sau:

- Các biến OWCN, PROFIT, INTA, NDTS, LIQ có mối quan hệ ngược chiều cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

- Các biến PROMSHR, DUALITY, STATE, SIZE, MTB có tác động cùng chiều đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

- Các biến BZ, MSH, TANGY không có tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Arulvel, K., & Ajanthan, A. (2013). Capital structure and financial performance: A study of listed trading companies in Sri Lanka. ACADEMICIA: An International Multidisciplinary Research Journal, 3(6), 1-13.
2. Hạnh, N. T. T. (2019). Nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công ty sản xuất thương mại Việt Nam. Tạp chí Khoa học kinh tế và quản trị kinh doanh - Trường Đại học Mở TP. Hồ Chí Minh, 14(1), 142-152
3. Chí, L. Đ. (2013). Các nhân tố ảnh hưởng đến việc hoạch định cấu trúc vốn của các nhà quản trị tài chính tại Việt Nam. Tạp chí Phát triển và Hội nhập, 9 (19), 22-28.
4. Bình, N. T. (2016). Mối quan hệ giữa các nhân tố cơ bản của doanh nghiệp, các yếu tố kinh tế vĩ mô và giá cổ phiếu hàng quý trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Luận văn Thạc sỹ kinh tế, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
5. Modigliani, F., & Miller, M. H. (1963). Corporate income taxes and the cost of capital: a correction. The American economic review, 53(3), 433-443.
6. Joseph, K. E., Olayiwola, A. S., & Yinusa, D. O. (2019). Capital inflows, manufacturing exports and economic growth in Nigeria: A threshold regression analysis. Journal of Economics and International Finance, 11(5), 52-59.

IMPACT OF OWNERSHIP STRUCTURE

ON THE CAPITAL STRUCTURE OF LISTED COMPANIES

ON THE VIETNAMESE STOCK MARKET

• Master. NGUYEN HOANG PHI NAM¹

• NGO THI THANH THU²

• LE THI DIEM QUYNH²

• HUYNH THI MY DUNG²

• NGUYEN THANH THUY DUYEN²

¹Lecturer, Faculty of Accounting - Auditing, Ho Chi Minh City Open University

²Student, Faculty of Accounting - Auditing, Ho Chi Minh City Open University

ABSTRACT:

This study examines the impact of ownership structure on the capital structure of companies listed on the Ho Chi Minh Stock Exchange (HOSE) and Hanoi Stock Exchange (HNX) in the period 2016 - 2020. This study’s results show that these following factors (1) Concentration of ownership, (2) Profitability , (3) Intangibility, (4) Zero-debt tax shield, (5) Short-term solvency, (6) Founder's ownership, (7) Chairman cum CEO position, (8) State ownership, (9) Enterprise size, (10) Market-to-book ratio has impacts on the capital structure of listed enterprises on the Vietnamese stock market.

Keywords: capital structure, ownership structure, Ho Chi Minh City Stock Exchange, Hanoi Stock Exchange.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 4, tháng 3 năm 2022]