Nguồn: Tác giả tổng hợp

Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu là 632 CTCP phi tài chính niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn từ quý I/2021 đến quý I/2023. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các CTCP niêm yết trên TTCK Việt Nam (bao gồm Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội).

Dữ liệu trong báo cáo tài chính sử dụng để tính CashF và ROA. Ngoài ra, dữ liệu giao dịch của các CTCP và chỉ số VN-Index cũng được thu thập để xác định beta và TobinQ. Trong quá trình thu thập thông tin, tác giả loại bỏ những công ty thiếu thông tin, vì vậy số lượng được thu thập và sử dụng trong nghiên cứu là 632 công ty niêm yết trong giai đoạn từ quý I/2021 đến quý I/2023. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu được trình bày chi tiết trong Bảng 2.

Bảng 2 cung cấp dữ liệu chi tiết về giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất của các biến trong mô hình nghiên cứu, trong đó giá trị công ty (TobinQ) có giá trị trung bình là 0,754 lần với giá trị lớn nhất là 9,511 lần và giá trị nhỏ nhất là 0,03 lần. CTCP phi tài chính niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn từ quý I/2021 đến quý I/2023 có LHT trung bình là 0,074 lần và giá trị lớn nhất là 0,861 lần và giá trị nhỏ nhất là 0,000013. Rủi ro hệ thống của các công ty này có giá trị trung bình là 0,582 lần, giá trị nhỏ nhất là -1,68 lần và giá trị lớn nhất là 2,57 lần. ROA có giá trị TB là 0,013 lần, giá trị nhỏ nhất là -0,49 lần và giá trị lớn nhất là 0,751 lần.

Kết quả nghiên cứu

Nguồn: Dữ liệu được Tác giả xử lý với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 17

Trước khi đi vào phân tích hồi quy, tác giả thực hiện kiểm định Hausman, tự tương quan, và phương sai sai số thay đổi. Kết quả cho thấy, kiểm định Hausman có hệ số P-value nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên ε_i và biến độc lập có tương quan với nhau, vì vậy mô hình có tác động cố định (FEM) phù hợp hơn so với mô hình có tác động ngẫu nhiên (REM) trong phân tích hồi quy. Thêm vào đó, kết quả kiểm định tự tương quan Wooldridge cho thấy hệ số P-value cũng nhỏ hơn 5% nên trong mô hình có hiện tượng tự tương quan. Cuối cùng, kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi Breusch và Pagan Lagrangian Multiplier cho hệ số P-value nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong mô hình, tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) với ước tính GLS lặp đi lặp lại. Kết quả cho thấy, hệ số P-value của cả hai mô hình nhỏ hơn mức ý nghĩa 1% cho thấy các hệ số hồi quy của các biến độc lập không đồng thời bằng 0, hay mô hình phù hợp sử dụng để giải thích sự thay đổi của giá trị của các CTCP phi tài chính niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn từ quý I/2021 đến quý I/2023. Mặt khác, hệ số P-value của các biến độc lập là đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%, như vậy có đủ cơ sở để khẳng định rằng các biến độc lập đều có tác động đến giá trị công ty.

Từ kết quả hồi quy, mô hình thực nghiệm có được trình bày dưới dạng toán học như sau:

TobinQi,t = 0,3517 + 0,2038 *ROAi,t+0,3139*CashFi,t +0,1107*COVIDi,t - 0,0751*Betai,t+ ui,t (1)

TobinQi,t = 0,3392 + 0,2066 *ROAi,t+0,6572*CashFi,t +0,1100*COVIDi,t - 0,0738*Betai,t -1,1242*CashF2i,t + ui,t (2)

Kết quả mô hình 1 và mô hình 2 cho thấy, LHT có ảnh hưởng tích cực đến giá trị các CTCP phi tài chính niêm yết trên TTCK Việt Nam. Các công ty duy trì mức LHT cao trong và sau thời kỳ đại dịch COVID -19 có khả năng phản ứng tốt trước các cú sốc kinh tế và giảm được nguy cơ đe doạ tài chính. Hơn nữa, duy trì mức LHT cao cũng giúp công ty tăng khả năng tiếp cận với các dự án đầu tư tăng trưởng, giảm thiểu khả năng đầu tư dưới mức. Đồng thời làm tăng uy tín tài chính của công ty trên thị trường vốn, do đó chi phí huy động vốn để đầu tư của các công ty thấp hơn, góp phần gia tăng hiệu quả hoạt động của công ty và tăng khả năng sinh lời. Như vậy, trong và sau thời kỳ COVID-19, các công ty tăng LHT sẽ tăng giá trị công ty. Kết quả nghiên cứu phù hợp với các nghiên cứu của Mikkelson và Parch (2003), Peng và Zhou (2006) và Pinkowitz và Williamson (2001). Tuy nhiên, theo kết quả mô hình 2 cho thấy, không phải càng gia tăng LHT sẽ càng tăng giá trị công ty.

dTobinQ_(i,t)/(dCashF(i,t) =0,6572-2,2484*CashF_(i,t)

Giải phương trình đạo hàm TobinQ theo CashF bằng 0, tìm được mức LHT để giá trị công ty đạt lớn nhất là 29,23%. Như vậy, có thể kết luận rằng mức LHT công ty duy trì vượt quá 29,23% sẽ làm giảm giá trị của các công ty. Điều này phù hợp với lý thuyết đánh đổi, khi công ty duy trì mức LHT ngoài lợi ích đạt được thì cũng phát sinh các chi phí như chi phí đại diện và chi phí cơ hội của việc dự trữ tiền và các khoản tương đương tiền.

Kết quả mô hình 1 và mô hình 2 cũng cho thấy, HQTC và COVID-19 có tác động tích cực đến giá trị công ty với hệ số hồi quy dương. Điều này cho thấy, với những công ty có HQTC cao hơn thì ảnh hưởng của linh hoạt tài chính mạnh hơn so với các công ty có HQTC thấp. Hơn nữa, ảnh hưởng của hưởng của linh hoạt tài chính đến giá trị công ty trong thời kỳ COVID-19 cao hơn ảnh hưởng của linh hoạt tài chính sau thời kỳ COVID-19.

Mặt khác, kết quả mô hình 1 và mô hình 2 cũng chỉ ra rằng rủi ro hệ thống có tác động ngược chiều đến giá trị công ty với hệ số hồi quy âm. Như vậy, các công ty có rủi ro hệ thống thấp thì LHT ảnh hưởng mạnh hơn đến giá trị công ty so với các công ty có rủi ro hệ thống cao.

Kết luận

Trên cơ sở mẫu nghiên cứu 632 CTCP niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn từ quý I/ 2021 đến quý I/2023, nghiên cứu đã chứng minh được ảnh hưởng của LHT đến giá trị công ty và LHT (tỷ lệ dự trữ tiền và các khoản tương đương tiền trên tổng tài sản) tối ưu là 29,23%. Điều này chứng tỏ rằng, lý thuyết trật tự phân hạng và lý thuyết đánh đổi có thể ứng dụng để giải thích mối quan hệ giữa LHT đến giá trị công ty. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy, các công ty có có rủi ro hệ thống cao và HQTC thấp thì LHT ảnh hưởng đến giá trị công ty ít hơn so với công ty có rủi ro hệ thống thấp và HQTC cao. Mặt khác, trong thời kỳ COVID- 19, LHT ảnh hưởng đến giá trị công ty mạnh hơn so với sau thời kỳ COVID-19. Từ kết quả nghiên cứu trên, một số gợi ý về quản trị CTCP phi tài chính niêm yết trên TTCK Việt Nam như sau: Trong giai đoạn ảnh hưởng của dịch bệnh hoặc các biến động bất thường của nền kinh tế, các công ty nên duy trì mức độ LHT cao để đảm bảo đối phó được các cú sốc xảy ra. Sau giai đoạn ảnh hưởng, các công ty có thể giảm thiểu mức độ LHT phù hợp với mục tiêu và nhu cầu đầu tư để đạt được hiệu quả tốt nhất. Tuy nhiên, việc duy trì mức LHT không nên vượt qua tỷ lệ 29,23% vì nếu vượt qua tỷ lệ này giá trị công ty trong và sau thời kỳ COVID-19 có xu hướng giảm. Hơn nữa, với các công ty có mức độ rủi ro hệ thống cao cần duy trì mức độ LHT cao hơn để đối phó và giảm thiểu ảnh hưởng của các cú sốc trong và sau thời kỳ COVID-19. Mặt khác, các công ty có HQTC cao có thể duy trì LHT thấp hơn so với các công ty có HQTC thấp. Nguyên nhân là do các công ty này có sự tích luỹ của nguồn lợi nhuận để lại dồi dào nên luôn có đủ vốn đảm bảo đầu tư vào những dự án có cơ hội tăng trưởng cũng như đối phó linh hoạt với những tình huống bất định xảy ra trong và sau thời kỳ COVID-19.

Tài liệu tham khảo:

1. Acharya, V. V., Almeida, H., và Campello, M. (2007). Is cash negative debt? A hedging perspective on corporate financial policies. Journal of Financial Intermediation, 16, 515-554. doi:10.1016/j.jfi.2007.04.001;
2. Al-Najjar, B. (2011). Corporate cash holdings and dividend payments: Evidence from simultaneous analysis. Managerial and Decision Economics, 32(4), 231-241;
3. Faulkender, M., và Wang, R. (2006). Corporate financial policy and the value of cash. Journal of Finance, 61(4), 1957-1990;
4. Ferreira, M. A., và Vilela, A. S. (2004). Why do firms hold cash? Evidence from EMU countries. European Financial Management, 10(2), 295-319;
5. Fré sard, L., và Salva, C. (2010). The value of excess cash and corporate governance: Evidence from US cross-listings. Journal of Financial Economics, 98(2), 359-384;
6. Huang, Y., Elkinawy, S., và Jain, P. K. (2013). Investor protection and cash holdings: Evidence from US cross-listing. Journal of Banking và Finance, 37(3), 937-951;
7. Peng, T., và Zhou, W. (2006). A study on the high cash holdings of Chinese listed Corporations - agent theory or trade off theory. Accounting Research, 5, 42-49+95;
8. Pinkowitz, L., và Williamson, R. (2001). Bank Power and Cash Holdings: Evidence from Japan. Review of Financial Studies, 14, 1059-1082;
9. Uyar, A., và Kuzey, C. (2014). Determinants of corporate cash holdings: Evidence from the emerging market of Turkey. Applied Economics, 46(9), 1035-1048.