Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Phân tích tương quan và kiểm định đa cộng tuyến

Kết quả phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình được trình bày như Bảng 2. Đầu tiên, với dự đoán các biến tự do và phụ thuộc, chỉ số ROE và Tobin’s Q đều được dự đoán có tương quan thuận với EA và ES, đồng thời có tương quan nghịch với LA. Bên cạnh đó, kết quả tương quan giữa biến tự do và biến kiểm soát và giữa các biến phụ thuộc có giá trị hợp lý và gần như dự đoán được mối tương quan giữa các biến.

Ngoài ra, với chỉ số Pearson correlation đều dưới 0,3, có sự mối tương quan yếu giữa các biến kiểm soát trong mô hình, cho nên mức độ đa cộng tuyến giữa các biến kiểm soát gần như không có trong mô hình. Tương tự đối với biến tự do, có sự tương quan yếu giữa các biến tự do trong mô hình, cho nên mức độ đa cộng tuyến giữa các biến tự do gần như không có trong mô hình.

Nguồn: Kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả

Đối với kiểm định VIF, với giá trị trung bình ở mức 1,33 tức là trong khoảng từ 1 đến 2, mô hình sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình. Cụ thể, đối với các biến tự do và kiểm soát trong mô hình, tất cả các biến trong mô hình đều được công nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến với chỉ số VIF cao nhất ở biến FSIZE, và LEV có chỉ số VIF thấp nhất.

Nguồn: Kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả

Nguồn: Kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả

Kiểm định lựa chọn mô hình

Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình được thể hiện ở Bảng 4 dựa theo giá trị t-test/ chi-square và p-value. Dựa theo kết quả kiểm định Hausman và kiểm định F-test, mô hình cố định (FE) sẽ được công nhận đối với mô hình EA và LA với p-value thấp hơn 0,05 cho cả hai kiểm định. Tuy nhiên, đối với mô hình ES, với chỉ số p-value lớn hơn 0,05 cho cả 2 kiểm định, mô hình Pooled OLS sẽ là mô hình được lựa chọn trong mô hình ES.

Tiếp theo, kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi thay đổi được thiết lập để xem xét lỗi sai trong mô hình. Đối với kiểm định phương sai thay đổi, mô hình FE đối với EA và LA và Pooled OLS đối với LA đều có hiện tượng phương sai thay đổi. Trong khi đó, đối với kiểm định tự tương quan, chỉ có mô hình Pooled OLS của ES là không có hiện tượng tự tương quan, và mô hình FE của mô hình EA và LA có hiện tượng tự tương quan với p-value thấp hơn 0,05 cho kiểm định trên.

Kết quả mô hình và thảo luận kết quả nghiên cứu

Để giảm thiểu lỗi sai liên quan đến tự tương quan và phương sai thay đổi, mô hình FGLS sẽ được thiết lập đối với hai mô hình EA và LA để giảm thiểu lỗi sai liên quan đến tự tương quan và phương sai thay đổi. Đầu tiên, đối với biến ROE trong mô hình LA, ROE mối tương quan nghịch với LA tại p-value=0,05 tức là có mối tương quan thuận với minh bạch CBTT tài chính. Tuy nhiên, kết quả tương quan của ROE không được công nhận đối với mô hình ES (p-value > 0,05) mặc dù kết quả tương quan thuận giữa ROE và minh bạch CBTT tài chính tức là có mối tương quan nghịch với ES được công nhận tại p-value = 0,1. Kết quả trên thỏa mãn với giả thuyết nghiên cứu. Khi chỉ số ROE ngày càng được cải thiện, công ty đang hoạt động hiệu quả thì mức tổn thất ở mức rất thấp nên không cần phải che giấu các khoản lỗ hay thiệt hại, mức độ sai số liên quan đến che giấu tổn thất sẽ giảm dần tức là gia tăng tính minh bạch CBTT tài chính.

Kết quả trên cũng khẳng định rằng chỉ số ROE phản ánh rõ ràng nhất mức độ chính xác về mặt lợi nhuận (Dasilas, 2024), thông qua việc giảm dần, mức độ che giấu tổn thất dẫn đến cải thiện sự chính xác về mặt số liệu trong BCTC. Kết quả nghiên cứu đối với LA tương đồng với lý thuyết tín hiệu và thông tin hữu ích khi các chỉ số liên quan đến khả năng sinh lời là chỉ số quan trọng phản ánh mức độ chính xác thông tin tài chính (Johan và cộng sự, 2024), và công ty hoạt động hiệu quả hơn thì mức độ CBTT tài chính được thể hiện chính xác. Tuy nhiên, ROE có mối tương quan thuận với EA, tức là có ảnh hưởng tương quan nghịch đến minh bạch CBTT tài chính theo mức độ tăng dần của EA. Khi giá trị của ROE ngày càng cải thiện, mức độ sai số trong khuếch trương thu nhập tăng dần dẫn đến việc giảm mức độ minh bạch CBTT tài chính theo chỉ số EA.

Tiếp theo đối với Tobin’s Q có mối tương quan thuận với minh bạch CBTT tài chính tức là có mối tương quan nghịch với LA tại p-value=0,05. Tuy nhiên, Tobin’s Q không có mối quan hệ với minh bạch CBTT tài chính dựa theo sự biến động của EA (p-value > 0,05). Việc công bố thể hiện rõ ràng thông tin liên quan đến Tobin’s Q cũng sẽ giúp công ty thể hiện thông tin tài chính rõ ràng hơn thông qua việc giảm dần của LA (Ali và cộng sự, 2022).

Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng công nhận kết quả của giả thuyết nghiên cứu này, và cũng phù hợp với lý thuyết tín hiệu và lý thuyết đại diện giải thích cho kết quả trên khi công ty hoạt động hiệu quả hơn, họ sẽ chủ động báo cáo thông tin tài chính một cách rõ ràng hơn so với công ty có nền tảng tài chính yếu kém, từ đó xung đột lợi ích sẽ giảm dần (Temiz, 2021). Bên cạnh đó, kết quả trên tương xứng với nghiên cứu của Girard và cộng sự (2023) chỉ số hiệu quả đầu tư là chỉ số quan trọng để so sánh HQHĐ.

Đối với mô hình ES, Tobin’s Q có mối tương quan nghịch đến minh bạch CBTT tài chính thông qua sự tăng dần của Dàn đều thu nhập, tức là tương quan nghịch (p-value < 0,05). Bên cạnh đó, kết quả trên cũng giải thích được rằng khi mức độ HQHĐ ngày càng cao, mức độ làm đẹp số liệu trong BCTC càng lớn, đặc biệt là mức độ chênh lệch số liệu liên quan đến lợi nhuận dẫn đến sự giảm dần mức độ minh bạch thông tin tài chính của công ty (Trương Thảo Nghi, 2023). Kết quả trên tương xứng với một số nghiên cứu Salehi và cộng sự (2022) khi số liệu trong BCTC sẽ bị bóp méo hoặc thiếu tính minh bạch với mục đích thu hút nhà đầu tư thông qua mức độ HQHĐ càng cao và dẫn đến lợi ích cá nhân trong DN.

Kết quả và hàm ý

Đây là nghiên cứu đầu tiên trên thị trường chứng khoán Việt Nam tìm ra được mức độ ảnh hưởng của HQHĐ đến minh bạch CBTT tài chính trong khi rất ít các nghiên cứu trên thế giới xem xét về mối quan hệ ngược này. Cụ thể, nghiên cứu này đã tìm ra được ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực của HQHĐ đến minh bạch CBTT tài chính, tức là tìm ra được tầm quan trọng của chỉ số tài chính thông qua các số liệu trong BCTC. Kết quả này cũng chứng minh rằng HQHĐ đóng góp quan trọng đến việc kiểm soát số liệu liên quan đến BCTC và hành vi liên quan minh bạch CBTT tài chính. Cho nên, khuyến nghị đầu tiên của nghiên cứu đó là cần kiểm soát và cải thiện HQHĐ một cách hiệu quả nhất để làm tiền đề cho công ty có thể CBTT một cách rõ ràng và chính xác nhất.

Tiếp theo, mặt trái của việc gia tăng chỉ số HQHĐ đến minh bạch CBTT tài chính cũng là điểm mới tiếp theo trong nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu thể hiện rằng, ROE làm gia tăng việc EA và Tobin Q làm gia tăng ES (tức là chênh lệch số liệu trong BCTC). Cho nên, việc thể hiện HQHĐ thông qua chỉ số tài chính sẽ khiến thông tin trong BCTC sẽ không được minh bạch thông qua gia tăng mức độ chênh lệch số liệu trong BCTC. Ngoài ra, lý thuyết đại diện cũng giải thích cho kết quả trên: mức độ xung đột lợi ích gia tăng khi thông tin tài chính không minh bạch nên kiểm soát hoạt động một cách tối ưu để tránh việc sai sót trong số liệu liên quan đến BCTC công ty.

Mặc dù có một số điểm mới, hạn chế về mặt dữ liệu nghiên cứu là điểm yếu trong nghiên cứu. Do nghiên cứu chỉ thu thập số liệu trên thị trường Việt Nam, nghiên cứu vẫn chưa thể hiện rõ mức độ ảnh hưởng của HQHĐ thông qua chỉ số tài chính đến tính minh bạch CBTT tài chính đối với một số DN khác. Cho nên, khuyến nghị cuối cùng cho nghiên cứu đó là cần nâng cao và mở rộng nhiều DN hơn trong nghiên cứu để kết quả nghiên cứu khái quát hơn ở Việt Nam.

Tài liệu tham khảo:

1. Lê Quang Cảnh, và Nguyễn Vũ Hùng (2016). Công bố và minh bạch thông tin với kết quả kinh doanh của doanh nghiệp niêm yết ở Việt Nam. Tạp Chí Phát Triển Kinh Tế, 27(6), 64–79;
2. Lê Thị Mỹ Hạnh (2015). Minh bạch thông tin tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam [Luận án tiến sĩ]. Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh;
3. Lê Xuân Thái (2020). Minh bạch và công bố thông tin của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam [Luận án tiến sĩ]. Trường Đại học Cần Thơ;
4. Thái, L. X., và Lộc, T. Đ. (2019). Ảnh hưởng của minh bạch và công bố thông tin đến hiệu quả tài chính của các công ty niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh. Can Tho University Journal of Science, Tập 55,Số CĐ Kinh tế, 23–35. https://doi.org/10.22144/ctu.jsi.2019.077;
5. Trương Thảo Nghi (2023). Tác động của quản trị công ty đến minh bạch công bố thông tin tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường Việt Nam. Tạp Chí Kinh Tế và Phát Triển. https://doi.org/10.33301/JED.VI.1232;
6. Aboagye‐Otchere, F., Bedi, I., và Ossei Kwakye, T. (2012). Corporate governance and disclosure practices of Ghanaian listed companies. Journal of Accounting in Emerging Economies, 2(2), 140–161. https://doi.org/10.1108/20421161211229817;
7. Akhtaruddin, M., và Haron, H. (2010). Board ownership, audit committees’ effectiveness and corporate voluntary disclosures. Asian Review of Accounting, 18(1), 68–82. https://doi.org/10.1108/13217341011046015;
8. Bhattacharya, U., Daouk, H., và Welker, M. (2005). The World Price of Earnings Opacity. In SSRN Electronic Journal (Vol. 1). https://doi.org/10.2139/ssrn.282117;
9. Bhimavarapu, V. M., Rastogi, S., và Kanoujiya, J. (2022). Ownership concentration and its influence on transparency and disclosures of banks in India. Corporate Governance (Bingley). https://doi.org/10.1108/CG-05-2021-0169;
10. Chi, L.-C. (2009). Do transparency and disclosure predict firm performance? Evidence from the Taiwan market. Expert Systems with Applications, 36(8), 11198–11203. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.02.099;
11. Edogbanya, A. and K. H. (2016). Company reporting transparency and firm performance in Nigeria. Asia Pacific Journal of Advanced Business and Social Studies, 2(2), 346–356;
12. Gao, X. (2023). Digital transformation in finance and its role in promoting financial transparency. Global Finance Journal, 100903. https://doi.org/10.1016/j.gfj.2023.100903;
13. Girard, A., Gnabo, J.-Y., và Londoño van Rutten, R. (2023). Corporate lobbying and firm performance variability. Finance Research Letters, 58, 104524. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104524;
14. Johan, S., Kayani, U. N., Naeem, M. A., và Karim, S. (2024). How effective is the cash conversion cycle in improving firm performance? Evidence from BRICS. Emerging Markets Review, 59, 101114. https://doi.org/10.1016/j.ememar.2024.101114;
15. Markus Stiglbauer (2010). Transparency và disclosure on corporate governance as a key factor of companies’ success: a simultaneous equations analysis for Germany. . Problems and Perspectives in Management, 8(1–1).