Tải bản đầy đủ
Những điểm còn tồn tại và định hướng nghiên cứu

Những điểm còn tồn tại và định hướng nghiên cứu

Tải bản đầy đủ

51

Phát triển để tài theo hướng nghiên cứu và đưa thêm vào mô hình các
yếu tố về chi phí đại diện.
Phát triển để tài theo hướng nghiên cứu và đưa thêm vào mô hình các
yếu tố về tính hiệu quả của thị trường trong việc xử lý thông tin.

52

Phụ lục 1 – Tổng hợp kết quả hồi quy của các mô hình

DACCRi,t

Qi,t-1

CFi,t-1/Ki,t-2

r1

r2

r3

r4.1

r4.2

r5.1

r5.2

r6.1

r6.2

0,2115*

0,2018*

0,1982*

0,1847*

0,1812*

0,2129*

0,2112*

0,2117*

0,2114*

(0,0347)

(0,0252)

(0,0261)

(0,0238)

(0,0241)

(0,0391)

(0,0315)

(0,0349)

(0,0342)

0,0316*

0,0285*

0,0593*

0,0512*

0,0478*

0,0323*

0,0324*

0319*

0311*

(0,0049)

(0,0053)

(0,0075)

(0,0068)

(0,0068)

(0,0049)

(0,0048)

(0,0045)

(0,0050)

0,0872*

0,0861*

0,0758*

0,0753*

0,0750*

0,0841*

0,0715*

0,0868*

0,0873*

(0,0063)

(0,0060)

(0,0093)

(0,0084)

(0,0079)

(0,0066)

(0,0065)

(0,0061)

(0,0063)

0,0095*

0,0095*

0,0083*

0,0077*

(0,0071)

(0,0076)

(0,0041)

(0,0039)

0,0025*

0,0023*

0,0022*

(0,0038)

(0,0057)

(0,0045)

0,0036*

0,0023*

(0,0052)

(0,0049)

0,551

0,532

0,524

0,525

EQUISSi,t/Ki,t-1

Qi,t

Qi,t-2

0,0011*

Qi,t-3

(0,0052)
R2

0,530

0,532

0,527

0,423

0,433

Bảng trên trình bày tổng hợp kết quả của các mô hình hồi quy từ r1 đến r6. Mỗi biến số được trình bày theo
hệ số tương quan của hồi quy và sai số chuẩn (trong dấu ngoặc đơn), cũng như mức ý nghĩa của mỗi mô
hình. Dấu (*) biểu thị các hệ số tương quan đã được chuẩn tắc hóa với mức ý nghĩa 1%.

53

Phụ lục 2 – Sai số nội sinh và mối quan hệ giữa đầu tư và Q
Để có thể phát triển định nghiên cứu tốt theo định hướng đã đề ra, tôi đưa ra
một số vấn đề giải thích về sai số nội sinh và mối quan hệ giữa đầu tư và biến số
Q như sau:
Tác động của tình trạng ràng buộc tài chính đối với các quyết định đầu tư của
doanh nghiệp là một chủ đề tốn nhiều giấy mực và công sức của nhiều nhà
nghiên cứu kinh tế trong thập niên vừa qua. Câu hỏi này được đặt ra xuất phát từ
sự bất hoàn hảo trong thông tin trên thị trường vốn và thị trường tín dụng, dẫn
đến tính phân hóa trong chi phí huy động vốn từ bên bản thân doanh nghiệp hay
từ bên ngoài, hoặc thậm chí tại mức độ tối đa, ảnh hưởng đến quyết định đầu tư
của doanh nghiệp chỉ vì khó khăn trong việc huy động vốn từ bên ngoài. Những
nghiên cứu về chủ đề này trong giai đoyạn gần đây bắt đầu với Fazzi, Hubbard,
và Petersen (1988), công trình nghiên cứu thực nghiệm rất công phu của họ đã
chỉ ra rằng đối với nhóm công ty ngay từ đầu đã gặp phải tình trạng khó khăn khi
huy động vốn từ bên ngoài, những quyết định đầu tư sẽ trở nên cực kỳ nhạy cảm
với những biến động của các nguồn vốn bên trong bản thân doanh nghiệp, ngay
cả sau khi họ đã kiểm soát biến cơ hội đầu tư trong mô hình của mình. Hubbard
(1998) đã tổng hợp một số lượng lớn các nghiên cứu khẳng định kết quả tương
tự. Tài liệu này là một công trình xuất sắc đáng kinh ngạc minh chứng cho thất
bại của mô hình tối ưu hóa ngắn hạn đầu tư của trường phái tân cổ điển.
Hầu hết các kiểm định của trường phái tân cổ điển và hầu hết các nghiên cứu
thực nghiệm tìm hiểu sự tương tác giữa tài trợ và đầu tư đều dựa trên một khái
niệm được biết đến rộng rãi với cái tên Lý thuyết Q về đầu tư. Bất chấp các
thất bại lặp đi lặp lại được chỉ ra bởi các nghiên cứu thực nghiệm trong việc

54

dùng Q để giải thích các mối quan hệ chéo cũng như chuỗi thời gian, sự phổ biến
của lý thuyết Q vẫn rất bền bỉ, xuất phát từ lý luận định tính mang tính trực quan
cực kỳ hợp lý của nó. Lý thuyết này còn tồn tại bền bỉ bởi nhiều ý kiến cho rằng
các thất bại trong việc sử dụng nó như công cụ giải thích số liệu thực nghiệm, chỉ
là do chưa có một phương pháp đo lường, hay chưa đưa ra được một mô hình
chuẩn xác, đồng nghĩa rằng tồn tại một sai số đo lường nội sinh trong bản thân
biến số Q cần phải được giải quyết. Tuy vậy, trong những năm gần đây, rất nhiều
nghiên cứu thực nghiệm đã đi theo hướng gợi ý nêu trên để cố gắng giải quyết
vất đề sai số nội sinh trong Q, vẫn đi vào ngõ cụt và đưa ra các kết luận khẳng
định vững chắc thêm cho quan điểm trước đó, rằng quyết định đầu tư phụ thuộc
nhiều vào khả năng sản sinh nguồn vốn tài trợ của bản thân doanh nghiệp chứ
không phụ thuộc vào Q, những công trình thực nghiệm điển hình có thể kể đến là
nghiên cứu của Blundell và cộng sự (1992) hay Gilchrist và Himmelberg (1995).
Đến năm 2000, lần đầu tiên trong lịch sử nghiên cứu về Q, Erickson và Whited
lần đầu tiên sử dụng một hướng tiếp cận khác để nghiên cứu về sai số đo lường
nội sinh trong đại lượng Q và đã đưa đến một kết luận khác mang tính xoay
chuyển tình thế.
Để có thể hiểu được vấn đề về sai số đo lường nội sinh của Q, chúng ta cần
làm rõ một số điểm trong Lý thuyết tổng quát về Q. Suy luận trực quan trên quan
điểm về đầu tư tương tự như trong lý thuyết Q đã được đưa ra từ thời của Keynes
(1936), ông cho rằng “chẳng có ý nghĩa gì khi xây dựng mới một công ty với chi
phí lớn hơn chi phí mua một công ty tương tự đã có sẵn, mặc dù khi tự xây dựng
một công ty thì thoạt nhìn vẫn có vẻ hoành tráng và to tát hơn nhất là khi doanh
nghiệp sau khi xây dựng có thể được niêm yết trên sàn chứng khoán với một
khoản thặng dư vốn gần như tức khắc”. Grunfeld trong nghiên cứu của mình

55

năm 1960 đưa ra lý luận tương tự, rằng một công ty chỉ nên đầu tư khi công ty
kỳ vọng rằng khoản đầu tư này sẽ sinh lợi và việc định giá trên thị trường ghi
nhận được kỳ vọng đó, ông nâng đỡ cho lý luận của mình với việc tìm ra bằng
chứng thực nghiệm rằng việc định giá trên thị trường là một yếu tố mang tính
quyết định chính sách đầu tư với mẫu nghiên cứu là các công ty niêm yết tại Mỹ.
Đến năm 1969, lần đầu tiên lý thuyết trên được mô hình hóa một cách bài bản
bởi James Tobin, người đã đoạt giải Nobel Kinh tế năm 1981 cho công trình của
mình, ông đã xây dựng một mô hình và lý luận rất trực quan: một công ty sẽ đầu
tư nếu Tobin’s Q – tỷ số giữa giá trị định giá bởi thị trường đối với chứng khoán
vốn của công ty và giá trị thay thế của nó – lớn hơn 1. Lý thuyết Q hiện đại sau
này được phát triển bởi Lucas và Prescott (1971) và Mussa (1977) đòi hỏi Q phải
được hiểu theo điều kiện đạo hàm bậc nhất, nghĩa là so sánh giá trị biên tế của
đầu tư, hay nói cách khác, một doanh nghiệp sẽ đầu tư nếu một đồng chi cho đầu
tư đem lại lợi ích lớn hơn chi phí của nó.
Để kiểm định giả thiết về điều kiện đạo hàm bậc nhất này, điển hình các nhà
nghiên cứu kinh tế thường bắt đầu với một hàm điều chỉnh đầu tư dạng toàn
phương (hàm số bậc 2), với mục đích sau khi lấy đạo hàm có thể đạt được một
phương trình bậc nhất, thuận lợi cho việc ước lượng hàm hồi quy mà trong đó
đầu tư là biến phụ thuộc còn Q là biến giải thích duy nhất. Việc cần làm kế tiếp
là tìm được một biến chỉ báo tốt nhất cho Q biên tế mà thôi. Năm 1982, dựa vào
kết quả trước đó được gợi ý từ nghiên cứu của Lucas và Prescott (1971), Hayashi
đã giản hóa nhiệm vụ trên bằng cách chỉ ra rằng khi một doanh nghiệp có tỷ suất
lợi nhuận không đổi theo quy mô, trong điều kiệm cạnh tranh hoàn hảo, thì Q
biên tế có thể được tính toán bằng với Q trung bình, là tỷ số giữa định giá của
ban quản trị về chứng khoán vốn của công ty với chi phí thay thế của nó. Khi đó,

56

nếu thị trường là hoàn hảo, định giá trên thị trường vốn sẽ dễ dàng ghi nhận
thông tin về định giá của ban quản trị, phản ánh vào giá chứng khoán. Từ đó ta
thấy trên lý thuyết, Tobin’s Q là một biến số có thể quan sát được, tuy nhiên thực
tế nghiêm cứu thực nghiệm lại giấy lên nhiều điểm khó khăn.
Kết quả thực nghiệm của những nghiên cứu về chủ đề này gặp phải thất bại
trên nhiều phương diện (có thể kể đến Ciccolo (1975), Summers (1981), Abel và
Blanchard (1986), Blanchard, Rhee, và Summers (1993), Fazzari và cộng sự
(1988), Schaller (1990), Blundell và cộng sự (1992), và Gilchrist và Himmelberg
(1995)). Các hàm hồi quy trong đó Q là biến giải thích và đầu tư là biến phụ
thuộc có mức ý nghĩa R2 rất thấp, gợi ý rằng Q biên tế có hầu như không có khả
năng giải thích cho biến động trong các quyết định đầu tư của doanh nghiệp.
Hơn thế nữa, nhiều nghiên cứu còn tranh luận rằng (thực chất là tranh luận sai,
tôi sẽ giải thích sau) cho dù có tìm được mô hình hồi quy có ý nghĩa cao đi
chăng nữa, đó cũng chẳng qua chỉ là sự phản ánh và điều chỉnh thái quá của thị
trường trước thông tin về cơ hội đầu tư của doanh nghiệp mà thôi. Cuối cùng, giả
thiết cho rằng một mình chỉ số Q biên tế có thể bao hàm trong mình tác động của
mọi yếu tố khác có ảnh hưởng lên quyết định đầu tư, chưa bao giờ được kiểm
định đúng trên thực tế, bằng chứng thực nghiệm cho thấy các yếu tố khác, bao
gồm sản lượng, doanh thu, và như đã được nhấn mạnh ở trên, các nguồn tài trợ
nội tại của doanh nghiệp có hệ số tương quan với đầu tư rất mạnh mỗi khi chúng
được sử dụng như biến giải thích trong mô hình hồi quy. Đặc biệt, khi đưa biến
số dòng tiền vào mô hình thì kết quả là hệ số tương quan cho những công ty gặp
khó khăn tài chính mạnh hơn rất nhiều so với những công ty không được phân
loại vào nhóm đang gặp khó khăn tài chính.

57

Các kết quả nghiên cứu nêu trên đưa chúng ta đến những suy luận khác nhau.
(1) Q quan sát, thực chất là Q trung bình, là một biến chỉ báo (proxy variable)
hoàn hảo cho Q biên tế, và các giả định đưa ra là đúng, thì nói một cách thẳng
thắn, lý thuyết Q đã sai. Nói cách khác, kỳ vọng về khả năng sinh lợi của các dự
án đầu tư của ban quản trị chẳng có ảnh hưởng gì lên quyết định đầu tư, nhưng
tình trạng vốn của doanh nghiệp thì có; (2) nếu lý thuyết Q là đúng và Q trung
bình là biến chỉ báo tốt, thì các giả định sử dụng là sai; và (3) lý thuyết Q và các
giả định là đúng, nhưng Q trung bình là một biến chỉ báo tồi cho Q biên tế.
Trong trường hợp thứ ba, khi không tìm được một biến chỉ báo thật sự tốt để
đo lường Q biên tế, mô hình có thể dẫn đến tất cả những sai lầm mà chúng ta
không bao giờ mong đợi. Điển hình như trong mô hình hồi quy truyền thống để
xử lý vấn đề sai số nội sinh, hệ số R2 của OLS sẽ bị chệch theo hướng đánh giá
thấp hệ số tương quan thực sự giữa các biến, và giá trị ước lượng của hệ số
tương quan đối với biến số được lựa chọn sai sẽ bị chệch gần về giá trị không,
điều này có thể dẫn đến những cách hiểu sai lầm nghiêm trọng vì với một biến
chỉ báo được lựa chọn tốt, giá trị ước lượng của hệ số tương quan có thể sẽ cách
xa giá trị không, ý nghĩa của hàm hồi quy lúc này hoàn toàn bị thay đổi. Bên
cạnh đó, với một biến chỉ báo được lựa chọn không đúng, ngoài ước lượng
chệch, còn có hậu quả là ước lượng không bền vững, nghĩa là khi chúng ta sử
dụng một nhóm mẫu bao gồm các phần tử thay thế khác trong tổng thể, hoặc đơn
giản là khi tăng số phần tử trong một mẫu, các giá trị ước lượng của hệ số tương
quan sẽ thay đổi rất đáng kể. Vấn đề trên càng trở nên nghiêm trọng hơn khi sai
số nội sinh gây ra bởi một mô hình với giả định về phương sai thuần nhất, chắc
chắn sẽ không thể tìm ra vấn đề phương sai không thuần nhất trong dữ liệu, làm
giảm đáng kể độ lệch chuẩn trung bình của ước lượng. Cuối cùng, với một biến

58

chỉ báo được lựa chọn không đúng, có thể mối quan hệ giữa nó và biến phụ
thuộc là một mối quan hệ phi tuyến, trong khi hầu hết các phương trình hồi quy
được áp dụng đều tập trung giải quyết các mối quan hệ tuyến tính, với sự thực
này, có thể người làm nghiên cứu lại vội vàng bác bỏ các mối quan hệ tuyến tính
và đi sâu thêm vào sai lầm với những quan hệ phi tuyến mà thực chất không dẫn
đến một kết quả có ý nghĩa thực sự.
Những hướng nghiên cứu khác nhằm giải thích sự thất bại của lý thuyết Q như
sử dụng vấn đề khó khăn tài chính, chi phí cố định, giả thiết sao chép thị trường
và phương pháp sai lệch đồng thời, rất hấp dẫn về mặt học thuật, tuy nhiên
không thể làm căn cứ vững chắc để bác bỏ lý thuyết Q. Xin trích dẫn ra đây một
câu nói của Giáo sư Gregory Mankiw – giáo sư kinh tế học của trường Đại học
lừng danh Harvard: “Chỉ vì đội A đúng không có nghĩa là đội B sai.” Vì vậy, cần
phải có một liều thuốc đặc trị cho vấn đề sai số nội sinh trong biến số Q mà
không thông qua một khía cạnh nào khác. Các nghiên cứu đã làm như vậy bao
gồm Abel và Blanchard (1986), Hoshi và Kashyap (1990), Blundell và cộng sự
(1992), Cummis, Hassett và Oliner (1998). Hầu hết trong các nghiên cứu này,
các tác giả đã tìm ra mối tương quan mạnh giữa đầu tư và nguồn vốn nội tại của
doanh nghiệp (tôi sẽ giải thích ngay sau đây mối liên hệ giữa nguồn vốn nội tại
và Q). Đáng chú ý, Gilchrist và Himmelberg đã tìm ra kết quả giống như Fazzi,
đó là khi chia mẫu nghiên cứu thành 2 nhóm, nhóm các công ty đang trong tình
trạng bị ràng buộc tài chính và nhóm không bị ràng buộc tài chính, đầu tư của
những công ty bị ràng buộc tài chính có độ nhạy với dòng tiền lớn hơn.
Erickson và Whited (2001) đã thực hiện một nghiên cứu theo hướng tiếp cận
hoàn toàn khác với các nghiên cứu nêu trên, đưa ra các ước lượng cho hệ số

59

tương quan không chệch sử dụng các thông tin chứa đựng trong mô men bậc cao
của phân phối xác suất tổng hợp của các biến độc lập. Bằng cách áp dụng mô
hình Generalized Method of Moments (GMM) (Hansen 1982) để tìm hiểu các
thông tin cung cấp từ phương trình tương ứng của các mô men bậc cao, họ đã
tăng tính chính xác của ước lượng và tính thống kê J đặc trưng của mô hình
GMM.
Kết quả nghiên cứu của Erickson và Whited sử dụng hướng tiếp cận mới này
là rất đáng chú ý: hai nhà nghiên cứu này không tìm thấy bằng chứng nào cho
thấy cần thiết phải đưa biến dòng tiên vào mô hình hồi quy để kiểm định mối
quan hệ giữa quyết định đầu tư và Q, cho dù công ty có được xác định là đang ở
trong trạng thái bị ràng buộc tài chính hay không. Họ cho rằng kết quả nghiên
cứu này là không hề đáng ngạc nhiên, vì lý do là các nghiên cứu trước đây khi
đưa vào mô hình biến số dòng tiền đều dựa trên một luận điểm không khoa học
và rõ ràng về việc trạng thái rằng buộc tài chính chắc chắn sẽ có tác động lớn đến
quyết định đầu tư của doanh nghiệp, và những nghiên cứu trước đây đã nhạy
cảm thái quá với nhận định này. Xa hơn trong nghiên cứu của mình, và ủng hộ
quan điểm đưa ra bởi Chirinko (1993), Erickson và Whited cho rằng tác động
của dòng tiền lên quyết định đầu tư đã được bao hàm sẵn trong yếu tố Q, phản
ánh thông qua giá chứng khoán xác định trên thị trường và qua đó là quyết định
về lãi suất chiết khấu được sử dụng bởi các nhà quản trị.
Kết quả nghiên cứu của Erickson và Whited ngoài ra còn rất có tác động đối
với giới nghiên cứu về việc phục hồi niềm tin và lý thuyết Q: mặc dù vẫn tồn tại
nhiều giả định với mô hình được cấu trúc giản đơn, chỉ số Q thực sự giải thích
được dữ liệu về đầu tư nhiều hơn so với đã từng bị nghĩ sai như trước đây. Tuy

60

vậy, hai nhà nghiên cứu cũng thừa nhận rằng, bằng chứng nghiên cứu của họ
không thể là một kết luận cuối cùng cho lý thuyết Q, rất nhiều các yếu tố khác
của quy trình đầu tư, như độ trễ của thời kỳ thai nghén kế hoạch, sự bất ổn trong
luồng vốn tài trợ vẫn là những yếu tố cực kỳ quan trọng. Kết quả nhiên cứu của
họ, dù sao đi nữa, cũng gợi ý rằng các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong
tương lai không nên bỏ qua tác động của yếu tố Q lên đầu tư như một số nghiên
cứu trước đây đã gợi ý.

61

Tài liệu tham khảo:
Andrew B. Abel and Janice C. Eberly, 2002, Investment and q with Fixed Costs:
An empirical analysis.
Andrew B. Abel and Janice C. Eberly, 2004, Investment, Valuation and Growth
Options.
Bruce E. Hansen, 2012, Econometrics, University of Wisconsin.
Christopher Polk and Sapienza, 2009, The stock market and Corporate
investment: A test of Catering theory, The review of Financial Studies journal.
Christopher F. Baum, Mark E. Schaffer and Steven Stillman, 2003, Instrumental
variable and GMM: Estimation and Testing.
Damien Sheehan-Connor, 2010, A symmetric relationship between proxy and
instrumental variable.
Eugene F. Fama and Kenneth R. French, 1992, The Cross-Section of Expected
Stock Returns, The Journal of Finance.
Eugene F. Fama and Kenneth R. French, 2012, Size, Value and Momentum in
International Stock Return.
Fumio Hayashi, 1982, Tobin’s Marginal q and Average a: A Neoclassical
Intepretation, Econometrica.
Hoàng Ngọc Nhậm, Giáo trình Lý thuyết Xác suất và Thống kê toán, Nhà xuất
bản thống kê.