Tải bản đầy đủ
Chương IIIDỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương IIIDỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ

thuận lợi cho các khoản vay khác, do đó làm tăng sự sẵn sàng của họ để cho vay. Giannetti,
Burkart và Ellingsen (2011) đề xuất hỗ trợ kinh nghiệm đối với lập luận của họ; đặc biệt các
công ty sử dụng tín dụng thương mại có xu hướng vay mượn từ một số lượng lớn các ngân
hàng và có mối quan hệ ngắn hạn hơn với các ngân hàng của họ. Ngoài ra, các doanh nghiệp
được giao dịch tốt hơn với các ngân hàng, đặc biệt, với mức phí thấp hơn cho các khoản tín
dụng của họ. Phân tích này cho thấy rằng tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng là bổ
sung chứ không phải là thay thế cho nhau.
Love và cộng sự (2007) đã kết luận hai kết quả chính trong bài nghiên cứu của họ. Kết
quả đầu tiên, có một sự gia tăng trong thời gian ngắn với số tiền tín dụng thương mại được cấp
và được chấp nhận ngay lập tức sau khi một cuộc khủng hoảng. Sau một cú sốc khủng hoảng,
người mua ngừng trả tiền nhà cung cấp, và tích lũy tín dụng cho đến khi người bán hàng giảm
cung cấp hàng hóa hoặc những người mua tiếp tục trả nợ; Kết quả thứ hai, có một sự suy giảm
rõ rệt về số lượng tín dụng được cung cấp sau các cuộc khủng hoảng, một số tiền mà được tiếp
tục ký kết trong một vài năm. Sự suy giảm trong việc cung cấp tín dụng thương mại có thể là
kết quả của một hiệu ứng cung; nghĩa là, các doanh nghiệp không thể tiếp cận vào tài trợ từ
ngân hàng, giảm nguồn cung của tín dụng, họ sẵn sàng mở rộng cho khách hàng của họ. Mặt
khác, người mua của các doanh nghiệp này trở nên ít sẵn sàng để chấp nhận nhiều tín dụng
hơn.
Tóm lại, tín dụng thương mại tương tự như tín dụng ngân hàng ngắn hạn; đặc biệt là tài
trợ vốn lưu động được đề nghị của các ngân hàng, điều quan trọng là để thảo luận về mối quan
hệ giữa tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng. Chúng tóm tắt các kết quả của các nghiên
cứu trước đây trong bảng 1a và 1b. Không có kết luận nào được rút ra liệu rằng tín dụng
thương mại và tín dụng ngân hàng là bổ sung hoặc thay thế trong các nghiên cứu trước đây.
Với quy mô doanh nghiệp (lớn so với nhỏ), tính chất của công ty (các công ty công ty thuộc sở
hữu nhà nước so với các công ty tư nhân) và các ngành công nghiệp khác nhau (công nghiệp
sản xuất so với các ngành phi sản xuất), những yếu tố này sẽ tạo ra hiệu ứng bổ sung hay hiệu
ứng thay thế giữa tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng. Do đó, nghiên cứu của chúng tôi
sẽ tiếp tục tìm hiểu các yếu tố này.

Các nghiên cứu trước cho thấy, trong cuộc khủng hoảng tài chính, các tổ chức tài chính
sẽ cắt giảm hoặc ngưng hẳn các nguồn tài trợ. Các công ty sẽ cố gắng tìm kiếm các kênh tài trợ
phi chính thức và tín dụng thương mại mà chúng có thể giúp các doanh nghiệp hấp thụ các tác
động thu hẹp tín dụng. Kết quả là, các khoản vay ngân hàng và các khoản phải trả có mối
tương quan ngược chiều, ngụ ý một hiệu ứng thay thế. Tại đó, các công ty có kinh nghiệm
trong việc thắt chặt tài trợ để cắt giảm tín dụng thương mại cho khách hàng của họ như là một
kết quả của sự thu hẹp của tín dụng ngân hàng. Vì vậy, chúng tôi kỳ vọng rằng tín dụng ngân
hàng và các khoản phải thu có mối tương quan thuận chiều, cho thấy một hiệu ứng bổ sung.
Các phân tích dẫn đến các giả thuyết sau đây:
Giả thuyết 1: Tín dụng thương mại và vốn vay ngân hàng tồn tại một sự bổ sung và thay
thế hiệu quả trong các công ty Việt Nam. Đó là, có một tác dụng thay thế giữa vốn vay ngân
hàng và các khoản phải trả nhưng tác dụng bổ sung giữa các tín dụng ngân hàng và các khoản
phải thu.
Bảng 1a: Tóm tắt tác động thay thế và tác động bổ sung giữa tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng
Tác động thay thế

Tác giả

Tác động bổ sung


Demirguc-Kunt và Maksimovic (2001)
Love và các cộng sự (2007)



Yang (2011)



Biais và Gollier (1997)



Giannette và các cộng sự (2011)



Bảng 1b: Tóm tắt tác động quy mô công ty lên cung và cầu tín dụng thương mại
Nhóm các công ty lớn

Nhóm các công ty nhỏ

Nilsen (2002)

Cung

Cầu

Severin và các cộng sự (2004)

Cung

Cầu

Choi và Kim (2005)

Cung

Cầu

Petersen và Rajan (1997)

Cung

Cầu

Tác giả

Ng và các cộng sự (1999)

Cung

Cầu

3.1.2 Tác động quy mô công ty lên cung và cầu của tín dụng thương mại
Một số lượng lớn các bài nghiên cứu điều tra tác động quy mô lên tín dụng thương mại.
Bảng 1a và 1b tóm tắt các kết quả nghiên cứu thực nghiệm chính. Nilsen (2002) chỉ ra rằng các
doanh nghiệp nhỏ của tín dụng từng phần thông thường có nhu cầu tín dụng thương mại nhiều
hơn từ các công ty lớn. Nói cách khác, họ lấp đầy khoảng cách tài trợ tạo ra bởi việc phân phối
tín dụng bằng cách dùng đến tín dụng thương mại nhiều hơn. Tín dụng thương mại cũng có thể
có sẵn khi các hình thức Tín dụng khác là không đầy đủ. Severin, Alphonse và Ducret (2004)
cung cấp bằng chứng rằng các doanh nghiệp nhỏ ở Mỹ sử dụng tín dụng thương mại để cải
thiện mức độ tín nhiệm của họ. Kết quả của họ cho thấy rằng tín dụng thương mại có thể phục
vụ như là một tín hiệu về chất lượng của các công ty và sử dụng nó làm tăng sự sẵn lòng cho
các khoản vay ngân hàng. Choi và Kim (2005) kiểm định xem các doanh nghiệp thay đổi tín
dụng thương mại như thế nào để phản ứng với việc thắt chặt tiền tệ. Họ không phát hiện ra
bằng chứng, khi chính sách tiền tệ thắt chặt hơn, các công ty lớn (S&P 500) gia tăng tín dụng
thương mại ròng liên quan đến tài sản hơn các doanh nghiệp nhỏ. Petersen và Rajan (1997) tìm
thấy ở đó một tác động đáng kể khi quy mô được sử dụng như là một đại diện để tạo ra quyền
tiếp cận các khoản tín dụng của nhà cung cấp. Các doanh nghiệp lớn cung cấp tín dụng thương
mại nhiều hơn đáng kể so với các công ty nhỏ. Tuy nhiên, các doanh nghiệp nhỏ có thể không
cung cấp tín dụng thương mại nhiều ngay cả khi họ có thể tiếp cận nguồn vốn vay từ ngân
hàng hoặc các định chế tài chính khác. Ng, Smith và Smith (1999) chỉ ra rằng các công ty lớn
có thể cung cấp tín dụng thương mại nhiều hơn, vì họ hưởng lợi thế kinh tế theo quy mô trong
việc cung cấp tín dụng thương mại. Sử dụng dữ liệu giữa năm, Nilsen (2002) phát hiện ra rằng
các công ty lớn và nhỏ sử dụng nhiều khoản phải trả trong suốt thời gian thắt chặt tiền tệ.
Từ các bài nghiên cứu trên, có vẻ như các công ty lớn thường đóng vai trò là nhà cung
cấp tín dụng thương mại. Điều đó có nghĩa là quy mô doanh nghiệp và các khoản phải thu có
mối tương quan thuận chiều. Ngược lại, các doanh nghiệp nhỏ thường đóng vai trò của người
có nhu cầu tín dụng thương mại, ngụ ý rằng quy mô doanh nghiệp và các khoản phải trả có
mối tương quan ngược chiều. Ở Việt Nam, tương tự như hầu hết các nền kinh tế đang phát
triển, các định chế ngân hàng rời xa vai trò cung cấp đủ vốn tài trợ tốt hơn cho các doanh

nghiệp. Các ngân hàng ở Việt Nam chủ yếu phục vụ nhu cầu tài chính của các doanh nghiệp
nhà nước quy mô lớn như đã nêu, trong khi hầu hết các doanh nghiệp ngoài quốc doanh có quy
mô vừa và nhỏ có điều kiện tiếp cận vốn vay ngân hàng nghèo nàn Trong bối cảnh của cuộc
khủng hoảng tài chính, tín dụng ngân hàng của Việt Nam giảm xuống đáng kể, cho thấy sự sẵn
có của tín dụng thương mại thường là quan trọng hơn cho các công ty lớn. Đó là, các công ty
lớn sẽ giảm cung cấp các khoản phải thu hơn so với doanh nghiệp nhỏ trong cuộc khủng hoảng
tài chính, nhưng các doanh nghiệp nhỏ sẽ tăng cường cung cấp các khoản phải thu nhiều hơn
các doanh nghiệp lớn với mục đích của việc giữ mối quan hệ thương mại lâu dài với khách
hàng của họ.
Về phía cầu của tín dụng thương mại, nó là trực quan để kỳ vọng các công ty lớn sử dụng
tín dụng thương mại nhiều hơn khi vay vốn ngân hàng hạn chế không thể đáp ứng nhu cầu của
các doanh nghiệp. Như vậy, các công ty lớn sẽ làm tăng cầu của các khoản khác phải nộp hơn
các doanh nghiệp nhỏ trong cuộc khủng hoảng tài chính.
Giả thuyết của chúng tôi có thể được mô tả như sau:
Giả thuyết 2: Trong suốt cuộc khủng hoảng tài chính, các công ty lớn sẽ cắt giảm nguồn
cung nhiều hơn các khoản phải thu, nhưng sử dụng nhiều hơn các khoản phải trả hơn của các
doanh nghiệp nhỏ.
3.1.3 Các công ty thuộc sở hữu nhà nước và tư nhân tác động lên phía cung và cầu
của tín dụng thương mại.
Holz (2001) chỉ ra rằng các khoản nợ Chính phủ bảo lãnh ngầm ở Việt Nam là không có
rủi ro. Mặt khác, các doanh nghiệp nhà nước (DNNN) phá sản có thể không bán được, và tại
một số nơi chính phủ sử dụng kinh phí ngân sách để tài trợ cho các khoản vay không hiệu quả
của họ kể từ khi công trình công cộng được hỗ trợ bởi chính phủ, các nhà cung cấp sẽ không
phải lo lắng về rủi ro vỡ nợ có thể, do đó, các nhà cung cấp sẵn sàng cung cấp các khoản khác
phải thu cho các công ty nhà nước trong cuộc khủng hoảng tài chính. Ngược lại, các công ty tư
nhân có rủi ro cao hơn thông thường, do đó, họ có được các khoản phải trả ít hơn từ các nhà
cung cấp của họ trong cuộc khủng hoảng tài chính điều này dẫn đến giả thuyết sau đây:

Giả thuyết 3: Trong cuộc khủng hoảng tài chính, nhóm các công ty thuộc sở hữu nhà
nước có được tín dụng thương mại nhiều hơn (các khoản phải trả) từ các nhà cung cấp của họ,
trong khi các công ty tư nhân có được ít các khoản tín dụng thương mại hơn.
3.1.4 Các công ty nhóm ngành sản xuất và phi sản xuất tác động lên phía cung và
cầu của tín dụng thương mại.
Dựa trên các dữ liệu thu thập được từ các cơ sở dữ liệu Tạp chí Kinh tế Đài Loan, nhóm
các ngành sản xuất, tỷ lệ trung bình của các khoản phải thu trên doanh thu bán hàng là khoảng
42% trong khi các khoản phải trả trêngiá vốn hàng bán là khoảng 41%. Trong nhóm các ngành
phi sản xuất, tỷ lệ các khoản phải thu trên doanh thu bán hàng là khoảng 29% trong khi các
khoản phải trả trên giá vốn hàng bán ra là khoảng 26%. Rõ ràng là các ngành sản xuất sẽ sử
dụng nhiều tín dụng thương mại hơn so với các ngành phi sản xuất vì các ngành phi sản xuất
bao gồm nhiều công ty bán lẻ và dịch vụ, trong đó có nhiều khả năng giao dịch bằng tiền mặt
thay vì giao dịch tín dụng. Do đó, việc cung và cầu của tín dụng thương mại ở các ngành phi
sản xuất là ít quan trọng hơn so với các ngành sản xuất, dẫn đến các giả thuyết sau đây:
Giả thuyết 4: Ngành công nghiệp sản xuất sẽ cung và cầu nhiều tín dụng thương mại hơn
so với các ngành phi sản xuất trong suốt cuộc khủng hoảng tài chính.
3.2 Dữ liệu
Mẫu dữ liệu quan sát ban đầu bao gồm tất cả các công ty niêm yết trên sàn HoSE trong
giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2014 mà các công ty này có các dữ liệu về các biến doanh số
bán hàng, giá vốn hàng bán, khoản phải thu, khoản phải trả, các tín dụng ngân hàng ngắn hạn,
dòng tiền và hàng tồn kho theo quý trong suốt giai đoạn đó. Sở dĩ chúng tôi chọn như vậy vì
một số lý do sau đây:
1. HoSE được thành lập cách đây khoảng 14 năm. Tính đến thời điểm hiện tại ngày
19/05/2015 có khoảng 343 công ty đang niêm yết với giá trị vốn hoá thị trường vào
khoảng 850.000 tỷ đồng (Nguồn: cafef.vn) và chỉ số VN-Index đạt mức 569.56
(Nguồn: http://www.hsx.vn ngày 31/05/2015). Trong khi đó, tính đến thời điểm
30/05/2015, HNX có khoảng 421 công ty niêm yết với mức vốn hoá khiêm tốn ở mức
khoảng 110.000 tỷ đồng (Nguồn: http://www.hnx.vn ngày 31/05/2015). Vì vậy, HoSE

có thể đại diện tốt cho thị trường chứng khoán Việt Nam khi chúng tôi phân tích mối
quan hệ giữa tín dụng thương mại và các khoản tín dụng ngân hàng của các doanh
nghiệp trên thị trường Chứng khoán Việt Nam.
2. Số lượng công ty niêm yết trên HoSE khá ít vào năm 2005 nhưng sau đó tăng mạnh
trong hai năm tiếp theo. Đến cuối năm 2007 số lượng công ty niêm yết đã vào khoảng
trên dưới 100 công ty.
3. Bản chất của nghiên cứu này là tìm ra mối quan hệ thay thế hoặc bổ sung của tín dụng
thương mại và các tín dụng ngân hàng thì cách lý tưởng nhất là mẫu quan sát nên chứa
càng nhiều quan sát theo chuỗi thời gian càng tốt. Do đó, cũng giống như các nghiên
cứu trước đây của các tác giả, bài nghiên cứu này sử dụng chuỗi dữ liệu theo quý. Việc
sử dụng dữ liệu hàng quý sẽ giúp giải thích tốt hơn các mối quan hệ của các nhóm
công ty khác nhau qua các quý. Điều đó cũng phản ánh được các chiến lược tài chính
của các công ty thay đổi trong ngắn hạn mà ngắn hạn là cách tốt nhất để phân tích tài
chính cũng như các tác động của các cú sốc mà đại diện là khủng hoảng tài chính hoặc
khủng hoảng nợ.
Với các công ty trong mẫu quan sát ban đầu, chúng tôi đã loại ra các công ty thuộc ngành
tài chính, ngân hàng, bảo hiểm (STB - Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín ; SSI - Công ty
Cổ phần Chứng khoán Sài Gòn bởi vì việc sử dụng đòn bẩy cao là bình thường đối với các
công ty thuộc những nhóm ngành này nhưng đối với các công ty phi tài chính thì việc sử dụng
đòn bẩy tài chính cao lại chỉ ra khả năng kiệt quệ tài chính cao hơn. Vấn đề phân ngành của
các công ty niêm yết trong mẫu quan sát sẽ được đề cập ở bên dưới. Từ đó, bài nghiên cứu này
chọn ra một mẫu quan sát bao gồm 103 công ty.
Một vấn đề cũng cần được quan tâm trong bài nghiên cứu này đó là việc phân tách các
nhóm công ty khác nhau để có thể sử dụng cho mô hình kiểm định.
a. Phân tách theo quy mô công ty: Trong bài nghiên cứu này chúng tôi thực hiện phân
tách mẫu dữ liệu ra làm hai nhóm công ty. 52 công ty thuộc nhóm các công ty lớn và
51 công ty còn lại là nhóm các công ty nhỏ. Quy mô của các công ty được lấy theo
trung bình hàng quý từ quý 1 năm 2007 đến quý 4 năm 2014. Các trung bình này dựa

trên số liệu Size đã được xử lý bằng cách lấy LN (logarit cơ số e) của Tổng tài sản của
công ty theo quý. Sau đó, chúng tôi thực hiện sắp xếp dữ liệu dựa theo giá trị trung vị
Size và phân nhóm công ty theo hai nhóm công ty lớn và công ty nhỏ.
b. Phân tách theo nhóm các công ty ngành sản xuất và phi sản xuất: Chúng tôi sử dụng
bảng phân ngành năm 2014 có sẵn trên website http://www.hsx.vn (Bảng phân ngành
mới nhất được cập nhật vào tháng 7/2014) dựa trên tiêu chí phân ngành là hoạt động
sản xuất kinh doanh chính (hoạt động kinh doanh mang lại doanh thu lớn nhất trong
tổng doanh thu của một công ty niêm yết). Chi tiết về tiêu chí và cách thức phân ngành
cũng có sẵn ở trên website đó. Từ đó, chúng tôi phân 103 công ty thành 9 nhóm ngành
như sau: Nông nghiệp – lâm nghiệp và thủy sản (6 công ty); Khai khoáng (3 công ty);
Công nghiệp chế biến, chế tạo (49 công ty); Sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nước
nóng, hơi nước và điều hòa không khí (5 công ty); Xây dựng (8 công ty); Bán buôn và
bán lẻ; sửa chữa ôtô, môtô, xe máy và xe có động cơ khác (16 công ty); Vận tải kho
bãi (9 công ty); Hoạt động kinh doanh bất động sản (7 công ty); Thông tin và truyền
thông (1 công ty). Sau đó, chúng tôi phân mẫu dữ liệu ban đầu thành 50 công ty ngành
sản xuất và 53 công ty phi sản xuất. Danh sách chi tiết các công ty trong mẫu quan sát
được phân chia theo nhóm ngành được trình bày như trong phần phụ lục.
c. Phân tách công ty theo nhóm có sở hữu nhà nước và sở hữu tư nhân: Theo Luật
Doanh nghiệp Nhà nước số 14/2003/QH11 ngày 26/11/2003. Báo cáo mới đây của Bộ
Kế hoạch – Đầu tư, Quyết định số 37/2014/QĐ-TTg (ban hành tiêu chí phân loại
DNNN) đang phân chia doanh nghiệp theo các nhóm sở hữu của Nhà nước: 100% vốn
Nhà nước; từ 75% đến 100% vốn nhà nước; từ 65% - dưới 75%; trên 50% tổng số cổ
phần của doanh nghiệp. Nhưng Luật Doanh nghiệp quy định: chỉ có công ty TNHH
một thành viên do Nhà nước giữ 100% vốn điều lệ mới được coi là DNNN. Đối với
công ty cổ phần, chỉ còn ngưỡng sở hữu 65% (để có quyền thông qua các quyết định
quan trọng của doanh nghiệp như ngành nghề; cơ cấu tổ chức; tổ chức lại; giải thể
công ty…) và từ 51% trở lên (quyết định các vấn đề quan trọng khác thuộc thẩm
quyền của Đại hội đồng cổ đông). Nên chúng tôi lấy những công ty có Vốn sở hữu của
Nhà nước ở mức 51% vào nhóm công ty nhà nước. Sau khi phân nhóm các công ty,

chúng tôi phân 23 công ty vào nhóm các công ty thuộc sở hữu nhà nước và 80 công ty
còn lại thuộc nhóm công ty thuộc sở hữu tư nhân.
Dữ liệu kế toán hàng quý được tập hợp từ các báo cáo tài chính hàng quý của các công ty
trong mẫu dữ liệu có sẵn trên website của HOSE và phần mềm Stoxpro 3.5 Professional. Các
dữ liệu được xử lý và như sau:
Các chỉ số doanh số bán hàng, giá vốn hàng bán được thu thập từ các báo cáo kết quả
hoạt động kinh doanh hàng quý đã công bố của các công ty. Trong khi đó, khoản phải thu ngắn
hạn, khoản phải trả ngắn hạn, vay ngắn hạn và các khoản vay dài hạn đến hạn trả, hàng tồn kho
và tổng tài sản được lấy trên bảng cân đối kế toán hàng quý của các công ty. Chỉ riêng khoản
mục dòng tiền thuần từ hoạt động sản xuất kinh doanh được thu thập từ báo cáo lưu chuyển
tiền tệ của các công ty.
Sau khi thu thập xong các dữ liệu trên các báo cáo tài chính theo quý của 103 công ty
trong mẫu quan sát. Tất cả các chỉ tiêu được thể hiện ở dạng phần trăm trừ biến Size. Chúng
tôi thực hiện xử lý, tính toán các chỉ số như sau:
 Sales: Tỷ số doanh thu = Doanh thu bán hàng và cung cấp dịch vụ thuần/Tổng tài sản;
 CGS: Tỷ số giá vốn hàng bán = Giá vốn hàng bán/ Tổng tài sản;
 TcRec: Tỷ số các Khoản phải thu= Tổng các Khoản phải thu khách hàng ngắn hạn/ Tổng tài
sản;
 TcPay: Tỷ số các Khoản phải trả người bán = Tổng các Khoản phải trả ngắn hạn/ Tổng tài
sản;
 TcNet: Tỷ số Tín dụng ròng = (Tổng các Khoản phải thu khách hàng - Tổng các Khoản phải
trả người bán)/ Tổng tài sản.
 BkLoan: Tỷ số tín dụng ngân hàng = Các khoản vay nợ ngân hàng ngắn hạn / Tổng tài sản.
 Size = LN (Tổng tài sản)
 Cashflow = Dòng tiền thuần từ hoạt động sản xuất kinh doanh/ Tổng tài sản.
 Inventory = Tổng hàng tồn kho/ Tổng tài sản.

Tín dụng thương mại ròng xác định liệu một công ty là nhà cung cấp ròng hoặc là người
sử dụng tín dụng thương mại. Trong những trường hợp bình thường, các khoản phải thu sẽ lớn
hơn so với các khoản phải trả cho hầu hết các công ty. Điều này có nghĩa rằng các công ty sẵn
sàng để mở rộng tín dụng thương mại cho khách hàng của họ; Ngược lại, các doanh nghiệp sẽ
nhận được tín dụng thương mại từ các nhà cung cấp của họ. Tín dụng thương mại và tín dụng
ngân hàng thường là độc lập với nhau trong các nghiên cứu trước, cho thấy sự hiện diện của
các vấn đề nội sinh và nhân quả trong các nghiên cứu thực nghiệm. Để phân tách tác động của
giai đoạn khủng hoảng và sau khủng hoảng từ những hành vi trước khủng hoảng, chúng tôi sử
dụng các dữ liệu bảng theo hiệu ứng cố định để khám phá mối quan hệ nhân quả giữa tín dụng
thương mại và tín dụng ngân hàng.
3.3 Mô hình nghiên cứu
Chúng tôi sử dụng phương pháp dữ liệu bảng để tìm hiểu mối quan hệ giữa tín dụng
thương mại và tín dụng ngân hàng. Chúng tôi chạy dữ liệu mẫu tổng thể theo ba phương pháp:
Hồi quy Pooled OLS, Fixed – Effects. Trong một cách khác chúng tôi thực hiện chạy Pooled
OLS và Fixed – Effects và thực hiện các kiểm định cần thiết để lựa chọn giải pháp tốt hơn theo
mẫu đã phân chia theo các nhóm khác nhau. Sau đó chúng tôi đã trình bày kết quả theo cả hai
cách để người độc có một cách nhìn tốt hơn . Tuy nhiên, một mô hình Fixed – Effects vẫn
được ưu tiên lựa chọn, mà chúng nắm bắt tính không đồng nhất không thể quan sát được trong
các công ty cụ thể (ví dụ, thời gian bất biến) mức tín dụng thương mại được sử dụng ở đây. Mô
hình này cho phép chúng tôi tách biệt từ những tác động cả trong khủng hoảng và hậu khủng
hoảng đến những hành vi trước khủng hoảng và các biến trong mô hình được giải thích tốt hơn
với độ tin cậy cao hơn. Chính vì thế, các kết quả kết luận sẽ dựa trên phương pháp hồi quy
Fixed-Effect.
Mô hình kiểm định được tóm tắt trong ba phương trình hồi quy sau:
TcRecit=α0+β1BkLoanit+β2PRE+β3Crisis+β4POST_1+β5POST_2+β6POST_3+β7POST_4+β8POST_5+
β9POST_6+Xit+εit (1)
TcPayit=α0+β1BkLoanit+β2PRE+β3Crisis+β4POST_1+β5POST_2+β6POST_3+β7POST_4+β8POST_5+
β9POST_6+Xit+εit (2)

TcNetit=α0+β1BkLoanit+β2PRE+β3Crisis+β4POST_1+β5POST_2+β6POST_3+β7POST_4+β8POST_5
+β9POST_6+Xit+εit (3)

Trong đó, TcRecit đo lường các khoản khoản phải thu (tức là, các khoản phải thu trên
tổng tài sản) cho doanh nghiệp i tại thời điểm t, TcPayit đo lường các khoản phải trả (nợ phải
trả trên tổng tài sản) cho doanh nghiệp i tại thời điểm t, TcNetit đo lường tín dụng thương mại
ròng (các khoản phải thu trừ cho các khoản phải trả trên tổng tài sản).
Crisis xác định là một biến giả có giá trị (1,0) và được thiết lập là 1 trong giai đoạn khủng
hoảng kinh tế - tài chính (từ quý I năm 2008 đến quý I năm 2009) và giá trị 0 cho các thời kỳ
khác. PRE xác định là một biến giả có giá trị (1,0) và được thiết lập là 1 trong giai đoạn trước
khủng hoảng kinh tế - tài chính (từ quý I năm 2006 đến quý IV năm 2006) và giá trị 0 cho các
thời kỳ khác. POST_1 xác định là một biến giả có giá trị (1,0), được thiết lập để đại diện cho
năm đầu sau khủng hoảng (từ quý II đến quý IV năm 2009) và giá trị 0 cho các thời kỳ khác.
POST_2, POST_3, POST_4, POST_5, POST_6 được xác định là biến giả (1,0) để biểu thị cho
5 thời kỳ hậu khủng hoảng tương ứng bắt đầu từ 2010-2014.
Ngoài ra, ba biến tín dụng thương mại (TcRecit, TcPayit, và BkLoanit) đều dễ dàng bị ảnh
hưởng bởi quy mô hoạt động, chúng tôi sử dụng một tập hợp các biến độc lập, Xit, cho hàm tín
dụng thương mại. Sau khi kiểm soát suy giảm trong hoạt động kinh tế (ví dụ, doanh số ) mà
thường kết hợp với các cuộc khủng hoảng, các biến này bao gồm có Size công ty (logarit của
Tổng tài sản), Doanh số (theo tỷ lệ tổng tài sản), CGS (giá vốn hàng bán, theo tỷ lệ tổng tài
sản), dòng tiền (theo tỷ lệ tổng tài sản) đo lường mức/hạn thanh khoản, và mức/hạn không
thanh khoản được đo như hàng tồn kho (theo tỷ lệ tổng tài sản); α là một hiệu ứng cố định
công ty và ε là sai số. Các hệ số β1,β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8 và β9 cho thấy tác động của tín dụng
thương mại lên tăng trưởng tín dụng ngân hàng trong thời gian tương ứng trước khủng hoảng,
khủng hoảng và hậu khủng hoảng.

Chương IV

CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Chương IV trình bày các kết quả nghiên cứu dữ liệu của 103 công ty trong mẫu dữ liệu từ
quý I năm 2007 đến quý IV năm 2014. Chúng tôi chạy dữ liệu theo hai cách: Pooled OLS;
Fixed - Effects; Kiểm định Hausman cho thấy các kết quả kết quả chạy bằng phương pháp
Fixed – Effects có độ vũng chắc tốt hơn . Các kết quả kết luận được dựa trên phương pháp hồi
quy bằng Fixed - Effects. Chúng tôi chạy dữ liệu bảng Fixed – Effects cho các biến tín dụng
(như các khoản phải thu, khoản phải trả và tín dụng thương mại ròng) với các biến giả thời
gian để kiểm soát rất nhiều các tác động thời gian bất biến. Có một mối tương quan thuận có ý
nghĩa giữa BkLoan với cả TcRec và TcPay. Tức là việc gia tăng các khoản tín dụng ngân hàng
và các khoản phải thu và phải trả ở các công ty Việt Nam có xu hướng biến thiên cùng chiều.
Nhưng tác động bổ sung giữa tín dụng ngân hàng và các khoản phải trả lớn hơn một cách đáng
kể. Điều này ngụ ý một tác động thay thế mạnh hơn là hiệu ứng bổ sung ở các công ty Việt
Nam. Tức tín dụng thương mại và tín dụng ngân hàng có xu hướng thay thế khá hoàn hảo.
4.1 Thống kê mô tả và ma trận tự tương quan của các biến theo Tổng mẫu và các
cách phân nhóm khác nhau
Bảng 2a: Tóm tắt các thống kê mô tả các biến của toàn mẫu dữ liệu
Số quan sát

Mean

Median

Max

Min

SD

TcRec

3296

0.1932

0.1712

0.7504

0.0024

0.1236

TcPay

3296

0.3633

0.3199

0.9757

0.0101

0.2076

TcNet

3296

(0.1706)

(0.1462)

0.4452

(1.7044)

0.1905

BkLoan

3296

0.1756

0.1177

0.8186

0

0.1789

Sales

3296

0.4699

0.2811

4.3206

(0.0229)

0.5199

CGS

3296

0.3930

0.2223

4.185

(0.83411)

0.4769

Size

3296

27.189

27.2889

32.1362

11.3023

2.5011

Cash flow

3296

0.01599

0

1.3391

(0.4285)

0.0998

Inventory

3296

0.2236

0.1969

0.8269

0

0.1735

Các biến phụ thuộc

Các biến độc lập