Tóm tắt Luận án Tác động của các yếu tố thuộc quản trị công ty đến điều chỉnh lợi nhuận như thế nào

CEO và chủ tịch hội đồng quản trị có tác động cùng chiều đến điều chỉnh lợi nhuận. H5: Tỷ lệ giám đốc có chuyên môn về tài chính kế toán trong hội đồng quản trị tác động ngược chiều đến điều chỉnh lợi nhuận. H5: Số lượng thành viên nữ trong hội đồng quản trị có quan hệ ngược chiều đến điều chỉnh lợi nhuận H6: Tuổi trung bình của các thành viên hội đồng quản trị có quan hệ ngược chiều đến điều chỉnh lợi nhuận. Biến kiểm soát - Quy mô doanh nghiệp (SIZE) - Thu nhập trên vốn chủ sở hữu (ROE) - Đòn bẩy tài chính (LEV) - Dòng tiền (CF) - Mức độ tăng trưởng doanh thu (GROWTH) - Kiểm toán độc lập (BIG4) Biến phụ thuộc Điều chỉnh lợi nhuận (EM) Các đặc tính của quản trị công ty - Quy mô HĐQT (BOARD) - Số lượng thành viên HĐQT không điều hành (NED) - Sự kiêm nhiệm của CEO và chủ tịch hội đồng quản trị (DUAL) - Tỷ lệ giám đốc có chuyên môn về tài chính kế toán (FAD) - Số lượng thành viên nữ trong HĐQT (BSR) - Tuổi trung bình của các thành viên trong HĐQT (AGE) - Mức độ tập trung quyền sở hữu (CO) - Tỷ lệ sở hữu của nhà quản lý (MO) - Tỷ lệ sở hữu của nhà nước (SO) - Tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài (FO) 9 H7: Mức độ tập trung quyền sở hữu có tác động cùng chiều đến điều chỉnh lợi nhuận H8: Tỷ lệ sở hữu của nhà quản lý có liên quan ngược chiều đến điều chỉnh lợi nhuận. H9: Tỷ lệ sở hữu của nhà nước có tác động ngược chiều đến điều chỉnh lợi nhuận. H10: Tỷ lệ quyền sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài có tác động ngược chiều đến điều chỉnh lợi nhuận H11: Quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến điều chỉnh lợi nhuận H12: Thu nhập trên vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp có tác động ngược chiều đến điều chỉnh lợi nhuận H13: Đòn bẩy tài chính có tác động ngược chiều đến điều chỉnh lợi nhuận H14: Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh có tác động cùng chiều đến điều chỉnh lợi nhuận H15: Mức độ tăng trưởng doanh thu có mối quan hệ cùng chiều đến điều chỉnh lợi nhuận H16: Kiểm toán độc lập có mối tác động ngược chiều đến điều chỉnh lợi nhuận 3.2. Phương pháp nghiên cứu 3.2.1. Xây dựng phương trình hồi quy Phương trình hồi quy được thiết lập với biến phụ thuộc là giá trị tuyệt đối của khoản dồn tích điều chỉnh được (EM) là đại diện cho điều chỉnh lợi nhuận của doanh nghiệp (Paul Hribar và D. Craig Nichols, 2007). Để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H16, sự tác động của quản trị công ty đến điều chỉnh lợi nhuận và kiểm soát tác động của các biến số có liên quan khác được ước lượng bằng cách sử dụng phương trình hồi quy đa biến như sau: EM = αo + α1BOARD + α2NED + α3DUAL + α 4FAD + α 5BSR + α 6AGE + α 7CO + α 8MO + α 9SO + α 10FO + α 11SIZE + α 12ROE + α 13LEV + α 14CF + 15GROWTH + α 16BIG4 Bảng 3.1: Cách thức đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu STT Tên biến Ký hiệu Cách đo Tham khảo I Biến phụ thuộc 1 Điều chỉnh lợi nhuận EM Giá trị tuyệt đối của khoản dồn tích có thể điều chỉnh Mô hình Kasznik (1999) II Biến độc lập 2 Quy mô HĐQT BOARD Số lượng thành viên trong HĐQT Xie và cộng sự (2003), Rahman và Ali (2006) 3 Số lượng thành viên HĐQT không điều hành NED Số lượng thành viên trong HĐQT không tham gia điều hành và quản lý Baysinger và Hoskisson (1990), Forker (1992) 4 Sự kiêm nhiệm vai trò CEO và chủ tịch HĐQT DUAL Biến giả, bẳng 1 nếu CEO đồng thời là chủ tịch, bằng 0 nếu CEO không phải là chủ tịch Jensen (1993), Chtourou và cộng sự (2008) 5 Tỷ lệ giám đốc có chuyên môn về tài chính kế toán FAD Số lượng giám đốc có chuyên môn về tài chính kế toán/Tổng số thành viên ban giám đốc Abbott và cộng sự (2004), Bédard và cộng sự (2004) 6 Số lượng thành viên nữ trong HĐQT BSR Số lượng thành viên là nữ giới trong HĐQT Pearce và Zahra (1992), Srinidhi và cộng sự (2011) 7 Tuổi trung bình của các thành viên trong HĐQT AGE Bình quân tuổi của các thành viên trong HĐQT Bantel và Jackson (1989), He, W.F. và Liu, Q.L. (2010) 10 STT Tên biến Ký hiệu Cách đo Tham khảo 8 Mức độ tập trung quyền sở hữu CO Tổng số tỷ lệ cổ phần nắm giữ của các cổ đông sở hữu từ 5% cổ phần trong công ty trở lên Shleifer và Vishny (1997), Gabrielsen và cộng sự (2002) 9 Quyền sở hữu của nhà quản lý MO Tỷ lệ cổ phần nắm giữ thuộc sở hữu của nhà quản lý Cheng & Warfield (2005), 10 Tỷ lệ sở hữu của nhà nước SO Tỷ lệ cổ phần nắm giữ thuộc sở hữu của nhà nước Koh (2003), Hsu và Koh, (2005) 11 Tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài FO Tỷ lệ cổ phần nắm giữ thuộc sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài Firth và cộng sự (2002), Ho, Wu và Xu (2010) III Biến kiểm soát 12 Quy mô doanh nghiệp SIZE Log10 của Tổng tài sản của doanh nghiệp Kim, Y., Liu, C., & Rhee, S. G. (2003); Naz, Bhatti, Ghafoor và Khan (2011) 13 Thu nhập trên vốn chủ sở hữu ROE Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu Kiel & Nicholson (2003), Carter và cộng sự (2003) 14 Đòn bẩy tài chính LEV Tỷ số tổng nợ/Tổng tài sản Agrawal và Knoeber, (1996), Jelinek, (2007), Jiang và cộng sự (2008) 15 Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh CF Tỷ lệ giữa dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản năm trước Dechow và cộng sự (1995), Peasnell và cộng sự (2005) 16 Mức độ tăng trưởng doanh thu GROWTH Tỷ lệ giữa doanh thu năm t – doanh thu t-1/Doanh thu năm t- 1 Chan và cộng sự (2001), Lee và cộng sự, (2006) 17 Kiểm toán độc lập BIG4 Biến giả, bẳng 1 nếu doanh nghiệp được kiểm toán bởi Big4 (KPMG, EY, PWC, Deloitte) và bằng 0 nếu doanh nghiệp không được kiểm toán bởi Big4. Becker, (1998), Francis, (2009); Brown (2014) Nguồn: Tác giả tổng hợp 3.2.2. Dữ liệu nghiên cứu Nguồn dữ liệu thu thập được cung cấp bởi công ty Vietstock. Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được thiết kế theo dạng dữ liệu bảng và được nhập liệu vào phần mềm xử lý dữ liệu thống kê Stata 12. Mẫu nghiên cứu là 499 doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 10 năm từ 2009 đến 2018. Dữ liệu ban đầu gồm 4990 quan sát, sau khi loại bỏ những quan sát không đủ điều kiện do thiếu thông tin, mẫu nghiên cứu còn lại 3013 quan sát ở giai đoạn 1 và giai đoạn 2. 3.2.3. Phương pháp nghiên cứu Trong quá trình phân tích dữ liệu tác giả sử dụng phần mềm Stata 12 để chạy hồi quy hai giai đoạn. Các giai đoạn phân tích dữ liệu được thực hiện cụ thể như sau: Giai đoạn 1: Nghiên cứu sinh đã tiến hành hồi quy mẫu 1 gồm 3013 quan sát để đo lường giá trị DA là khoản dồn tích điều chỉnh được đại diện cho điều chỉnh lợi nhuận của doanh nghiệp thông qua ước tính giá trị khoản dồn tích không thể điều chỉnh NDA theo mô hình của Kasznik (1999). Cụ thể các bước tính toán được thực hiện như sau: - Tính Tổng các khoản dồn tích TA: Theo Collins và Hribar (2000), tổng các khoản dồn tích của doanh nghiệp được tính như 11 sau: TAit = NIit - CFOit (1) Trong đó: TAit: Tổng dồn tích năm t của công ty i NIit: Lợi nhuận sau thuế trước những thay đổi từ vốn lưu động năm t của công ty i CFOit: Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh thuần từ hoạt động kinh doanh năm t của công ty i - Tính toán phần dồn tích không thể điều chỉnh được NDA: Theo Kasznik (1999), mô hình hồi quy biến NDA theo TA có dạng như sau:
  = β x  + βx    + βx   + βx   + ε (*) Trong đó: TAit: Tổng các khoản dồn tích của công ty i trong năm t DAit: Khoản dồn tích có thể điều chỉnh của công ty i trong năm t NDAit: Khoản dồn tích không thể điều chỉnh của công ty i trong năm t Ait-1: Tổng tài sản công ty i trong năm t -1 DtREVit: Sự thay đổi doanh thu công ty i năm t so với năm t-1 DtRECit: Sự thay đổi nợ phải thu công ty i năm t so với năm t-1 PPEit: Nguyên giá tài sản cố định hữu hình công ty i trong năm t DtCFOit: Sự thay đổi dòng tiền từ hoạt động kinh doanh công ty i năm t so với năm t-1 β , β, β, β: Các hệ số cho biết mức độ tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. : Sai số trong mô hình Với dữ liệu gồm 3013 quan sát của 499 doanh nghiệp từ năm 2009 đến 2018, nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata 12 để thực hiện các bước hồi quy theo mô hình Pooled OLS, FEM, REM, GLS để tìm ra mô hình phù hợp nhất. Phương trình (1) sau khi hồi quy ta thu được β ’, β’, β’, β’ là các giá trị ước lượng của các hệ số hồi quy β , β, β, β trong mô hình phù hợp nhất. Ta thay β ’, β’, β’, β’ vào phương trình (2) để tính biến NDAit. NDAit = β ’x  + β’x !!  + β’x   + β’x !  (2) - Tính toán phần dồn tích có thể điều chỉnh DA: Sau khi tính được giá trị NDAit/Ait-1, tác giả sử dụng phương trình (3) để tính khoản dồn tích có thể điều chỉnh DAit: DAit = TAit/Ait-1 – NDAit (3) - Tính toán giá trị biến phụ thuộc EM của phương trình hồi quy giai đoạn 2: Trong mô hình nghiên cứu tác giả sử dụng biến EM làm đại điện cho mức độ điều chỉnh lợi nhuận của doanh nghiệp được tính bằng giá trị tuyệt đối của biến DA theo phương trình (4): EMit = Abs (DAit) (4) Giai đoạn 2: Sau khi rà soát dữ liệu, nghiên cứu vẫn sử dụng dữ liệu của 499 công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ 2009 đến 2018 với dữ liệu bảng không cân bằng gồm 3013 quan sát. Phương trình hồi quy giai đoạn 2 được tác giả đề xuất: EM = αo + α1BOARD + α2NED + α3DUAL + α 4FAD + α 5BSR + α 6AGE + α 7CO + α 8MO + α 9SO + α 10FO + α 11ROE + α 12SIZE + α 13LEV + α 14CF + 15GROWTH + α 16BIG4 (**) Với dữ liệu gồm 3013 quan sát, tác giả đã tách bộ dữ liệu thành: Nhóm DA âm với 1826 quan sát và nhóm DA dương với 1187 quan sát. Để làm rõ tác động của quản trị công ty đến điều chỉnh lợi nhuận, tác giả cũng nghiên cứu mô hình (**) giai đoạn 2 với 10 biến độc lập và 12 6 biến kiểm soát cùng tác động đến biến phụ thuộc EM (được tính bằng cách lấy giá trị tuyệt đối của DA) trong hai trường hợp: Tách bộ dữ liệu thành DA âm và DA dương và gộp chung toàn bộ dữ liệu DA. - Thứ nhất, nghiên cứu sinh thống kê mô tả tất cả các biến trong mô hình. - Thứ hai, nghiên cứu sinh tiến hành phân tích tương quan các biến trong mô hình giai đoạn 2 theo hai trường hợp tách dữ liệu DA âm và DA dương và gộp chung dữ liệu DA để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. - Thứ ba, nghiên cứu sinh thực hiện phương pháp hồi quy theo mô hình bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS). Trong các nghiên cứu thực nghiệm vấn đề ảnh hưởng riêng biệt là một trong những hiện tượng xảy ra thường xuyên (Baltagi và cộng sự, 2005). Do đó, việc xử lý vấn đề về các yếu tố không quan sát được sẽ được thực hiện với hai mô hình là mô hình tác động cố định (FEM-Fixed effects models) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM-Random effects models), sau đó nghiên cứu sinh tiếp tục tiến hành hồi quy theo mô hình bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) để khắc phục các bệnh của mô hình (Arellano & Bond, 1991). Mặc dù mô hình hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát đã xử lý được các vấn đề về phương sai thay đổi và tự tương quan, tuy nhiên Greene (2005) đã đề xuất rằng trong các mô hình liên quan đến điều chỉnh lợi nhuận có thể phát sinh vấn đề về nội sinh giữa các biến. Để giải quyết vấn đề nội sinh, nghiên cứu sinh đã sử dụng mô hình hồi quy động (System GMM) theo nghiên cứu của Arellano và Bond (1991). Hoang Thi Mai Khanh và Nguyen Vinh Khuong (2018) đã sử dụng biến trễ là mức độ điều chỉnh lợi nhuận năm trước làm biến nội sinh trong mô hình điều chỉnh lợi nhuận thời điểm hiện tại. Vì vậy, trong nghiên cứu của mình tác giả cũng sử dụng biến trễ EM_L1 làm biến nội sinh trong mô hình hồi quy động để phân tích tác động của quản trị công ty đến điều chỉnh lợi nhuận của doanh nghiệp. Kết quả kiểm định Hansen về tính hiệu lực của mô hình (Overidentification) và kiểm định Abond (AR (2)) - kiểm định tương quan chuỗi 2 bậc để biết các kết quả trong mô hình bảng động System GMM có ý nghĩa hay không. - Cuối cùng, sau khi lựa chọn được mô hình phù hợp nhất, tác giả sẽ so sánh kết quả trường hợp tách dữ liệu khoản dồn tích có thể điều chỉnh (DA) thành dữ liệu DA âm và DA dương với trường hợp gộp chung dữ liệu DA âm và DA dương để thấy được sự sai lệch kết quả trong hai trường hợp. Đồng thời chỉ ra kết quả tổng thể trong trường hợp gộp dữ liệu sẽ theo khác biệt như thế nào so với trường hợp tách dữ liệu thành DA âm và DA dương. CHƯƠNG 4 THỰC TRẠNG TÁC ĐỘNG CỦA QUẢN TRỊ CÔNG TY ĐẾN ĐIỀU CHỈNH LỢI NHUẬN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 4.1. Mô tả thống kê về dữ liệu quản trị công ty và điều chỉnh lợi nhuận của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam 4.1.1. Mô tả thống kê về dữ liệu quản trị công ty Quản trị công ty là một khái niệm bao gồm rất nhiều yếu tố khác nhau. Tuy nhiên trong phạm vi luận án với điều kiện dữ liệu thu thập được, nghiên cứu sinh tập trung vào các yếu tố thuộc quản trị công ty được trình bày trong Bảng 4.1 như sau: 13 Bảng 4.1: Thống kê mô tả các đặc điểm của quản trị công ty Biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Tách dữ liệu Gộp dữ liệu Tách dữ liệu Gộp dữ liệu Tách dữ liệu Gộp dữ liệu Tách dữ liệu Gộp dữ liệu Tách dữ liệu Gộp dữ liệu DA âm DA dương DA gộp DA âm DA dương DA gộp DA âm DA dương DA gộp DA âm DA dương DA gộp DA âm DA dương DA gộp BOARD 1826 1187 3013 5.581051 5.476832 5.539993 1.206944 1.126903 1.176975 3 3 3 11 11 11 NED 1826 1187 3013 3.661555 3.499579 3.597743 1.330947 1.273928 1.310959 0 0 0 10 9 10 DUAL 1826 1187 3013 0.2617744 0.336984 0.2914039 0.4397209 0.4728786 0.4544846 0 0 0 1 1 1 FAD 1826 1187 3013 0.4697769 0.4731711 0.4711141 0.3203491 0.3214502 0.3207343 0 0 0 1 1 1 BSR 1826 1187 3013 0.8165389 0.7413648 0.7869233 0.9581776 0.8824688 0.9296654 0 0 0 6 5 6 AGE 1826 1187 3013 48.88907 48.03223 48.55151 4.908722 5.143014 5.018985 24 31 24 65.57143 65.33333 65.57143 CO 1826 1187 3013 0.5242506 0.4689683 0.5024716 0.2205713 0.2132022 0.2193327 0 0 0 0.99 0.9925 0.9925 MO 1826 1187 3013 0.0992685 0.1307657 0.1116771 0.1510853 0.1567483 0.1540862 0 0 0 0.9351735 0.8527495 0.9351735 SO 1826 1187 3013 0.2501655 0.1806241 0.222769 0.2653965 0.2429362 0.2589812 0 0 0 0.9672 0.8444 0.9672 FO 1826 1187 3013 0.1259313 0.0926652 0.1128258 0.149 0.1256367 0.1411786 0 0 0 0.7685584 0.7757961 0.7757961 Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu 14 4.1.2. Mô tả thống kê về dữ liệu điều chỉnh lợi nhuận Ở giai đoạn 1, nghiên cứu sinh tiến hành phân tích hồi quy mô hình đo lường điều chỉnh lợi nhuận của Kasznik (1999) (*) để từ đó tính được giá trị biến EM là biến phụ thuộc đại diện cho điều chỉnh lợi nhuận trong mô hình ở giai đoạn 2 (**). Việc ước lượng chính xác mức độ điều chỉnh lợi nhuận ở giai đoạn 1 sẽ giúp nghiên cứu sinh đánh giá tác động của quản trị công ty đến điều chỉnh lợi nhuận của doanh nghiệp một cách toàn diện hơn. Do đó, tác giả sẽ chạy hồi quy phương trình (*) theo 3 mô hình là Pooled OLS, FEM, REM. Kết quả hồi quy được trình bày chi tiết trong phần Phụ lục. Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan nghiên cứu sinh sử dụng mô hình hồi quy GLS với tùy chọn khắc phục bệnh và thu được kết quả như Bảng 4.3. Bảng 4.3: Kết quả hồi quy mô hình bình phương tối thiểu tổng quát GLS Biến Ý nghĩa thống kê 1/At-1 0.00892*** [3.07] (DtREVt-DtRECt)/At-1 0.0667*** [21.12] PPEt/At-1 0.0885*** [24.88] DtCFOt/At-1 -0.513*** [-72.92] Mức ý nghĩa: * p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01 Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu Với kết quả kiểm định các giả thuyết ta nhận thấy mức độ tác động của 4 biến độc lập đến biến phụ thuộc đều có ý nghĩa thống kê. Mô hình được chọn ở giai đoạn 1 là mô hình GLS vì khắc phục được hiện tượng tự tương quan và hiệp phương sai thay đổi. Cuối cùng ta có được mô hình để tính tổng các khoản dồn tích không thể điều chỉnh được (NDA t) như sau: NDA t = 0,00892*1/At-1 + 0,0667*(DtREVt-DtRECt)/At-1 + 0,0885*PPEt/At-1 - 0,513* DtCFOt/At-1 Từ đó ta tính các khoản dồn tích có thể điều chỉnh (DA t) và lấy giá trị tuyệt đối của các khoản dồn tích điều chỉnh được để tính ra giá trị (EM t) là đại diện cho điều chỉnh lợi nhuận theo công thức: EM t =Abs(DA t) = Abs(TA t/At-1 – NDA t) Kết quả Bảng 4.4 cho thấy thực trạng mức độ điều chỉnh lợi nhuận của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2009 đến 2018. 15 Bảng 4.4: Thống kê mô tả mức độ điều chỉnh lợi nhuận của doanh nghiệp Dữ liệu Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Tách dữ liệu DA âm 1286 -0.1172128 0.1075023 -1.26398 -0.0000206 DA dương 1187 0.1027302 0.1309019 0.0000573 2.186293 Gộp dữ liệu DA gộp 3013 -0.0305641 0.1590696 -1.26398 2.186293 Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu Phần dồn tích có thể điều chỉnh là biến đại diện cho điều chỉnh lợi nhuận của doanh nghiệp. Số liệu từ Bảng 4.4a cho thấy trong số 499 doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam được lấy mẫu nghiên cứu, có 418 doanh nghiệp điều chỉnh lợi nhuận (chiếm 85,48%) điều này cho thấy phần lớn các doanh nghiệp đều có xu hướng điều chỉnh lợi nhuận để đạt được mục tiêu của mình. Các công ty trong mẫu điều chỉnh lợi nhuận theo cả hai chiều làm tăng lợi nhuận và làm giảm lợi nhuận và mức độ điều chỉnh lợi nhuận không đồng đều nhau giữa các doanh nghiệp và giữa các năm trong cùng một doanh nghiệp. Với chiều điều chỉnh luận giảm xuống, mức độ điều chỉnh lợi nhuận thay đổi giữa các doanh nghiệp trong khoảng từ 0,0000206 đến 1,264; Với chiều điều chỉnh lợi nhuận tăng lên, mức độ điều chỉnh lợi nhuận của các doanh nghiệp dao động từ 0,0000573 đến 2,186. 4.1.3. Mô tả thống kê về dữ liệu các biến kiểm soát Ngoài các đặc điểm thuộc quản trị công ty, nghiên cứu sinh còn đưa thêm các biến kiểm soát vào trong mô hình nghiên cứu để đánh giá một toàn diện hơn tác động của quản trị công ty đến điều chỉnh lợi nhuận của doanh nghiệp. Mô tả thống kê về các biến kiểm soát được trình bày trong bảng 4.7 như sau: 16 Bảng 4.7: Thống kê mô tả các biến kiểm soát Biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Tách dữ liệu Gộp dữ liệu Tách dữ liệu Gộp dữ liệu Tách dữ liệu Gộp dữ liệu Tách dữ liệu Gộp dữ liệu Tách dữ liệu Gộp dữ liệu DA âm DA dương DA gộp DA âm DA dương DA gộp DA âm DA dương DA gộp DA âm DA dương DA gộp DA âm DA dương DA gộp SIZE 1826 1187 3013 11.89799 11.95865 11.92189 0.6527297 0.5830846 0.6268199 10.26529 10.46512 10.26529 14.32999 14.45935 14.45935 ROE 1826 1187 3013 0.1452977 0.0861736 0.1220052 0.1232605 0.1285864 0.1286512 -0.5712161 -0.7593084 -0.7593084 0.7834526 0.9821288 0.9821288 LEV 1826 1187 3013 0.4689134 0.5720845 0.5095587 0.2118081 0.1982473 0.212604 0.0019807 0.007524 0.0019807 0.9650876 0.9640097 0.9650876 CF 1826 1187 3013 0.0244657 -0.014416 0.0091478 0.1050754 0.0930501 0.1022747 -0.5998674 -0.6420436 -0.6420436 1.408307 0.8807944 1.408307 GROWTH 1826 1187 3013 0.1619891 0.1908709 0.1733674 0.5861763 0.7920286 0.6748331 -0.9894291 -0.930426 -0.9894291 9.482057 9.876404 9.876404 BIG4 1826 1187 3013 0.3417306 0.2982308 0.3245934 0.4744197 0.4576742 0.4683005 0 0 0 1 1 1 Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu 4.2. Thực trạng tác động của quản trị công ty đến điều chỉnh lợi nhuận của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam 4.2.1. Phân tích tương quan các biến nghiên cứu Trước khi tiến hành hồi quy nghiên cứu sinh tiến hành phân tích tương quan để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy trong cả hai trường hợp tách dữ liệu điều chỉnh lợi nhuận âm, điều chỉnh lợi nhuận dương và gộp dữ liệu dữ liệu điều chỉnh lợi nhuận âm, điều chỉnh lợi nhuận dương đều nhỏ hơn 0,8 đồng nghĩa với mô hình ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. 4.2.2. Phân tích hồi quy tác động của quản trị công ty đến điều chỉnh lợi nhuận của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Để làm rõ tác động của quản trị công ty đến điều chỉnh lợi nhuận, tác giả cũng nghiên cứu mô hình (**) giai đoạn 2 với mười biến độc lập và sáu biến kiểm soát cùng tác động đến biến phụ thuộc EM (được tính bằng cách lấy giá trị tuyệt đối của DA) trong trường hợp: Tách bộ dữ liệu thành nhóm DA âm và nhóm DA dương. Sau đó tác giả lại tiến hành hồi quy trường hợp gộp cả DA âm và DA dương vào một mô hình để thấy được việc gộp chung DA dương và DA âm vào cùng một mô hình ảnh hưởng như thế nào tới kết quả phân tích thực nghiệm so với trường hợp tách riêng dữ liệu DA âm và DA dương. EM = αo + α1BOARD + α2DUAL + α 3FAD + α 4BSR + α 5AGE + α 6CO + α 7MO + α 8SO + α 9FO + α 10ROE + α 11LEV + α 12PM + α 13FTR + α 14CF + 15GROWTH (**) 4.2.2.1. Tách dữ liệu điều chỉnh lợi nhuận âm và điều chỉnh lợi nhuận dương - Đầu tiên, tác giả tiến hành hồi quy theo mô hình bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS). - Thứ hai, tác giả hồi quy theo mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). - Thứ ba, tác giả thực hiện chạy hồi quy theo mô hình bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) với tùy chọn khắc phục các bệnh của mô hình. 17 - Thứ tư, tác giả thực hiện hồi quy theo mô hình hồi quy động (System GMM) để giải quyết vấn đề nội sinh tồn tại trong mô hình nghiên cứu tác động của quản trị công ty đến điều chỉnh lợi nhuận của doanh nghiệp. Kết quả hồi quy theo mô hình động System GMM trường hợp tách dữ liệu điều chỉnh lợi nhuận âm và điều chỉnh lợi nhuận dương được trình bày ở Bảng 4.8 dưới đây và chi tiết trong phần Phụ lục (Phụ lục 31, 32). Bảng 4.8: Kết quả hồi quy theo mô hình động System GMM trường hợp tách dữ liệu điều chỉnh lợi nhuận âm và điều chỉnh lợi nhuận dương Biến Mức ý nghĩa DA âm DA dương EM(NEG) EM(POS) EM_L1 0.0642** 0.0573* [2.11] [1.96] BOARD -0.00412 -0.00487 [-0.94] [-0.77] NED -0.00159 0.00347 [-0.42] [0.65] DUAL 0.0124 0.00156 [1.19] [0.12] FAD 0.016 0.00837 [1.55] [0.45] BSR -0.00414 0.00235 [-1.02] [0.36] AGE 0.00144** 0.000561 [2.30] [0.54] CO 0.0432** 0.0457 [2.03] [1.45] MO -0.0604** -0.0576 [-2.39] [-1.39] SO -0.0251 -0.0676** [-1.27] [-2.32] FO -0.0446* -0.0966** [-1.81] [-2.29] SIZE 0.00429 0.00638 [1.23] [1.28] ROE 0.248*** 0.126** [5.02] [2.16] LEV -0.0713*** -0.0156 [-3.68] [-0.54] CF 0.162 -0.13 [1.29] [-1.10] GROWTH -0.0125 0.0279 [-0.53] [1.15] BIG4 -0.00636 -0.0265*** [-0.82] [-2.68] Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu 18 4.2.2.2. Gộp dữ liệu điều chỉnh lợi nhuận âm và điều chỉnh lợi nhuận dương Tiếp theo, nghiên cứu sinh tiến hành trình tự các bước hồi quy mô hình (**) trong trường hợp gộp dữ liệu điều chỉnh lợi nhuận âm và điều chỉnh lợi nhuận dương tương tự như trường hợp tách dữ liệu điều chỉnh lợi nhuận âm và điều chỉnh lợi nhuận dương. Cuối cùng, mô hình phù hợp nhất được lựa chọn là mô hình hồi quy động System GMM vì khắc phục được hiện nội sinh giữa các biến mà các mô hình trước đó Pooled OLS, FEM, REM, GLS chưa thực hiện được. Bảng 4.9: Kết quả hồi quy theo mô hình động System GMM trường hợp gộp dữ liệu điều chỉnh lợi nhuận âm và điều chỉnh lợi nhuận dương Biến Mức ý nghĩa EM_L1 0.0913*** [3.12] BOARD -0.00446 [-1.15] NED 0.00187 [0.55] DUAL 0.00748 [0.86] FAD 0.0132 [1.44] BSR -0.00219 [-0.60] AGE 0.000606 [1.02] CO 0.0460** [2.44] MO -0.0289 [-1.10] SO -0.0405** [-2.24] FO -0.0704*** [-2.94] SIZE 0.00674** [2.21] ROE 0.220*** [5.06] LEV -0.0518*** [-3.00] CF 0.0721 [0.78] GROWTH -0.0108 [-0.62] BIG4 -0.0117* [-1.76] Mức ý nghĩa: * p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01 Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu 19 4.2.3. Kết quả so sánh phân tích hồi quy trường hợp tách dữ liệu và gộp dữ liệu điều chỉnh lợi nhuận âm và điều chỉnh lợi nhuận dương Bảng 4.10: Kết quả so sánh phân tích hồi quy trường hợp tách dữ liệu và gộp dữ liệu điều chỉnh lợi nhuận âm và điều chỉnh lợi nhuận dương Biến Tách dữ liệu Gộp dữ liệu DA âm DA dương DA gộp EM(NEG) EM(POS) EM EM_L1 0.0642** 0.0573* 0.0913*** [2.11] [1.96] [3.12] BOARD -0.00412 -0.00487 -0.00446 [-0.94] [-0.77] [-1.15] NED -0.00159 0.00347 0.00187 [-0.42] [0.65] [0.55] DUAL 0.0124 0.00156 0.00748 [1.19] [0.12] [0.86] FAD 0.016 0.00837 0.0132 [1.55] [0.45] [1.44] BSR -0.00414 0.00235 -0.00219 [-1.02] [0.36] [-0.60] AGE 0.00144** 0.000561 0.000606 [2.30] [0.54] [1.02] CO 0.0432** 0.0457 0.0460** [2.03] [1.45] [2.44] MO -0.0604** -0.0576 -0.0289 [-2.39] [-1.39] [-1.10] SO -0.0251 -0.0676** -0.0405** [-1.27] [-2.32] [-2.24] FO -0.0446* -0.0966** -0.0704*** [-1.81] [-2.29] [-2.94] SIZE 0.00429 0.00638 0.00674** [1.23] [1.28] [2.21] ROE 0.