The impact of economic value added (EVA) and return on assets on created shareholder value of Vietnamese firms
- University of Economics Ho Chi Minh City
Abstract
The financial performance of an enterprise affects the valuation of assets to its shareholders. Maximizing the value of assets for shareholders is an important goal of corporate financial management, so shareholders always expect share value increases to achieve optimal investment efficiency. The objective of the study is to analyze the impact of Economic Value Added (EVA) and Return on Assets (ROA) on Created Shareholders Value (CSV) in Vietnamese listed companies during 2011-2016. Whether EVA measure better than the traditional performance measure like ROA on CSV? The CSV indicator is measured by two models: the Fernandez model (2001) and the Market Value Added (MVA) model. The regression methods were being used are the OLS regression model and the Robust regression model. The research results show that EVA has a positive impact on CSV in most years in the period of 2011-2016. In addition, EVA is more effective than ROA in explaining the changes in CSV in most years during the research period, showing the outstanding advantage of EVA in evaluating CSV over ROA. This study encourages companies to use a combination of different measurement methods to valuate shareholder assets and financial performance.
Giới thiệu (Introduction)
Mục tiêu của tất cả các doanh nghiệp chính là việc tạo ra các giá trị cho cổ đông. Theo Fernandez, Pablo.1: Pablo Fernandez (2002): “Một công ty tạo ra giá trị của cổ đông khi lợi nhuận của cổ đông vượt quá lợi nhuận yêu cầu của vốn chủ sở hữu hay nói cách khác khi lợi nhuận của cổ đông vượt quá giá trị mong đợi”.
Ông Mark Billington, Giám đốc Viện Kế toán Công Chứng Vương quốc Anh và xứ Wales (Institute of Chartered Accountants in England and Wales - ICAEW) ở khu vực Đông Nam Á cho biết, trong những năm gần đây, dòng vốn FDI lớn đã thúc đẩy mạnh mẽ sự tăng trưởng của nền kinh tế Việt Nam, cùng với các điều kiện nhằm thu hút nguồn vốn mới từ các nhà đầu tư liên tục được cải thiện và thị trường chứng khoán (TTCK) vẫn còn hấp dẫn các nhà đầu tư, và nhận định, Việt Nam là điểm sáng kinh tế khu vực Đông Nam Á, với mức tăng trưởng GDP năm 2017. Tăng trưởng vốn của doanh nghiệp phụ thuộc vào sự tăng trưởng của TTCK và thông tin tài chính tốt từ việc đánh giá thành quả của các doanh nghiệp sẽ có tác động lớn đến gia tăng giá trị thị trường của cổ phiếu.
Do đó, việc sử dụng thước đo tài chính chủ yếu nào để định giá thành quả doanh nghiệp đều có tương quan cao với tài sản cổ đông3, 2. Những thước đo thành quả truyền thống như (NOPAT, ROE và OCF)… bị cho rằng không phản ảnh chính xác vì chưa kết hợp với chi phí sử dụng vốn, không thể đo lường thành quả tốt nhất. Thước đo giá trị kinh tế gia tăng EVA như một sự đổi mới trong những thước đo truyền thống về thành quả nội bộ và bên ngoài và quan hệ với tài sản cổ đông. Năm 1982, Joel Stern và G. Bennett Stewart III đã thành lập công ty tư vấn Stern Stewart & Co. và chính thức đưa ra khái niệm cách mạng của họ về giá trị gia tăng kinh tế (EVA).
EVA là một trong những công cụ cần thiết và được xem là thước đo vạn năng phù hợp cho việc đánh giá kết quả hoạt động của doanh nghiệp. Nhờ việc tính đến chi phí sử dụng vốn - chi phí cơ hội của việc sử dụng vốn đầu tư, EVA cho các nhà đầu biết mỗi đầu vốn bỏ ra sẽ cho lợi nhuận thật sự là bao nhiêu. Hơn nữa, EVA liên quan trực tiếp đến việc tạo ra sự giàu có của các cổ đông theo thời gian5, 4. Có nhiều nghiên cứu đã đề cập đến việc sử dụng EVA7, 6, “ EVA cho thấy liệu một doanh nghiệp tạo ra thu nhập đủ để trang trải chi phí vốn của mình hay để đáp ứng kỳ vọng của các cổ đông vào việc tạo ra giá trị”. EVA thu hút nhiều tập đoàn lớn, hiệu quả nhất ứng dụng EVA để đo lường thành quả của doanh nghiệp và ảnh hưởng như thế nào đến giá trị thị trường gia tăng MVA (market value added).
Vì vậy, mục tiêu chính của bài báo nhằm nghiên cứu hai vấn đề: (i) Giá trị kinh tế gia tăng (EVA) và lợi nhuận trên tài sản (ROA) có ảnh hưởng lên giá trị cổ đông được tạo ra (CSV) tại các công ty niêm yết Việt Nam hay không? (ii) Thước đo Giá trị kinh tế gia tăng (EVA) có tốt hơn thước đo thành quả truyền thống như ROA lên giá trị cổ đông được tạo ra (CSV) hay không?
Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm
Các lý thuyết nền tảng liên quan
• Lý thuyết giá trị kinh tế gia tăng (The Economic value addedTheory)
Khái niệm EVA là một thuật ngữ đã xuất hiện sớm từ hơn 200 năm và được phát triển bởi nhà kinh tế học Alfred Marshall trong những năm 1890. Câu chuyện được bắt đầu từ khi mô hình nghiên cứu hai nhà kinh tế Merton H.Miller (Đại học Chicago) và Franco Modigliani (MIT) vào năm 1958, 1960, 1961 đạt được giải Nobel. Thế nhưng, sau một thời gian dài nó mới thật sự nhận được chú ý khi tạp chí Fortunne phát hành vào tháng 9 năm 1993, Công ty tư vấn Stern Stewart giới thiệu chi tiết khái niệm EVA và việc vận dụng thành công trong các tập đoàn lớn ở Mỹ. Theo nghiên cứu của Stewart8, cho rằng EVA có bốn tính năng chính, trong đó bao gồm đo lường hiệu quả kinh doanh, hệ thống quản lý, phương pháp động lực và cách thức s uy nghĩ. Sau đó, hàng loạt các các nghiên cứu về EVA đã được công bố10, 9.
Tính ưu việt của EVA ngày càng được khẳng định, và không chỉ dừng lại ở Hoa Kỳ mà nó còn nhanh chống lan sang các nước Châu Âu, Châu Á, Châu Mỹ Latinh…khi các công ty sử dụng vốn chủ sở hữu, lợi nhuận ròng và lợi nhuận trên tài sản để đánh giá như là các chỉ số truyền thống đã lỗi thời. Theo Stewart11 nghiên cứu đối với các công ty tại Mỹ, đã cung cấp bằng chứng cho rằng có mối quan hệ tích cực khá cao giữa EVA và MVA và kết luận rằng tối đa hóa EVA sẽ tạo ra sự gia tăng giá trị thị trường của công ty.
• Lý thuyết cổ đông (The Shareholder theory)
Theo nghiên cứu của Smith12, “lý thuyết về cổ đông, nhiệm vụ chính của ban quản lý là tối đa hóa lợi nhuận của cổ đông”. Việc tạo ra hoặc giảm giá trị đối với vốn cổ đông được công nhận là một trong những khía cạnh quan trọng nhất trong đánh giá hoạt động của doanh nghiệp. Trong cơ sở lý thuyết, có hai cách tiếp cận mà các nhà quản lý có thể tạo ra giá trị: cách tiếp cận giá trị của cổ đông và cách tiếp cận giá trị của các bên liên quan. Phương pháp tiếp cận giá trị của cổ đông đề cập đến “Triết lý quản lý coi mục tiêu tối đa hóa lợi ích của cổ đông là mục tiêu cao nhất. Nó cố gắng tăng giá trị này bằng cách thực hiện các chính sách: (1) tăng thu nhập của công ty, (2) tăng giá trị thị trường cổ phiếu, và (3) tăng số tiền hoặc tần suất trả cổ tức”,13. Nghiên cứu của Rappaport, A.14 cho rằng “Cách tiếp cận giá trị của cổ đông ước lượng giá trị kinh tế của một khoản đầu tư bằng cách chiết khấu dòng tiền dự kiến bởi chi phí vốn. Những dòng tiền mặt này, lần lượt, như là nền tảng tạo lợi nhuận cho cổ đông từ cổ tức và tăng giá cổ phiếu”, cho thấy lý thuyết giá trị kinh tế gia tăng có mối quan hệ với lý thuyết cổ đông.
Theo, Jensen, M.C.15 cho rằng “tối đa hóa giá trị công ty cho rằng các nhà quản lý nên làm tất cả các quyết định nhằm tăng tổng giá trị thị trường dài hạn của công ty”. Có nhiều thước đo để đo lường giá trị của cổ đông đã đề cập, bao gồm: EVA, A EVA điều chỉnh, dòng tiền tự do- FCF, tổng lợi nhuận kinh doanh, phân tích giá trị cổ đông, lợi nhuận kinh tế, dòng tiền từ đầu tư, tổng lợi nhuận được điều chỉnh theo thị trường, tỷ lệ giá trị thị trường và giá trị sổ sách của cổ phiếu, lợi nhuận hàng năm và cổ đông, lợi nhuận bất thường của cổ đông” theo P. Erasmus16. Tuy nhiên, trọng tâm của nghiên cứu này là trên CSV cho các công ty niêm yết Việt Nam trong giai đoạn 2011-2016. Hai phương pháp CSV đã được sử dụng trong nghiên cứu này, gồm:
• Mô hình Fernandez (CSV-F): Đây là phương pháp đo lường giá trị cổ đông được tạo ra đã phát triển bởi Pablo Fernandez vào năm 2001. Trong nghiên cứu của Fernandez, P.17 đã định nghĩa và định lượng CSV cho 274 công ty Mỹ trong những năm 1998, 1999, 2000, cũng như 1993-2000. Theo Fernandez, Pablo.1, “một công ty tạo ra giá trị cho cổ đông khi lợi nhuận của cổ đông vượt quá chi phí vốn cổ phần (lợi nhuận yêu cầu đối với vốn chủ sở hữu).
• Giá trị thị trường gia tăng (Market value added- MVA): Stewart (1991)11 giới thiệu MVA như là thước đo giá trị của cổ đông. Kể từ đó, MVA thường được gọi thước đo của CSV21, 20, 19, 18. Ngoài ra, MVA đã được xem là “một thước đo hiệu quả bên ngoài, được đánh giá là chỉ số giá trị cổ đông tạo ra tốt nhất”21. Chẳng hạn, Kramer và Peters (2001)21 đã định nghĩa MVA là “đo lường giá trị tích lũy được tạo ra vượt quá vốn đầu tư của các cổ đông”. Theo Wibowo và Berasategui22 cũng tuyên bố rằng “MVA là công cụ để xác định số tiền đầu tư của nhà đầu tư và mức giá trị mà một công ty đã tích lũy được qua thời gian (tài sản của công ty)” nên “MVA phụ thuộc vào tỷ lệ lợi nhuận của một công ty”.
Từ quan điểm khác, mối quan hệ giữa MVA và EVA đã được xem xét theo Stern và cộng sự23 cũng nêu rõ" có mối quan hệ đáng kể giữa tăng trưởng EVA và tăng trưởng MVA". Nghiên cứu của Aloy, N.J., và Alfred, M.18 cũng kết luận rằng “cách tốt nhất để tối đa hóa MVA là tối đa hóa EVA”. Từ các nghiên cứu thực nghiệm, cho rằng các nhà quản lý nỗ lực gia tăng EVA sẽ đạt tối đa hóa tài sản cho cổ đông MVA.
• Lý thuyết chi phí đại diện (The Agency theory)
Vấn đề thông tin bất cân xứng giữa người sở hữu và người quản lý được giải thích bởi Jensen và Meckling24, do tình trạng thông tin bất cân xứng mà nhà quản lý có thể thực hiện những hành vi tư lợi qua nhiều hình thức, trong đó, có việc làm sai lệch số liệu trên báo cáo tài chính, và từ đó ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của chủ sở hữu. Các nhà quản lý có thể quan tâm đến việc đầu tư vào các dự án để tăng quy mô và danh tiếng của công ty thay vì tối đa hóa tài sản của cổ đông. Theo Jensen, M.C.25 cho rằng, sự mâu thuẫn giữa các cổ đông và các chủ nợ về chi phí đại diện xuất phát từ việc chuyển giao rủi ro của các chủ nợ cho các cổ đông bằng cách làm cho các khoản đầu tư rủi ro hơn so với các khoản nợ đã tài trợ được thực hiện bởi các nhà quản lý, dẫn đến các nhà quản lý có thể thực hiện lệch lạc các quyết định tài chính hay cố tình bóp méo các số liệu kế toán cho mục đích riêng. Do đó, thước đo EVA là thước đo hiệu quả có thể khắc phục các nhược điểm trên.
Các nghiên cứu thực nghiệm
Nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa các thước đo khác nhau về tạo ra tài sản của cô đông CSV và hiệu quả hoạt động EVA.
Nghiên cứu của Kleiman26, các công ty sử dụng thước đo EVA và cung cấp bằng chứng về những thay đổi trong hành vi quản lý trong giai đoạn từ năm 1987 đến năm 1996 tại Mỹ. Kết quả nghiên cứu đã chứng tỏ EVA có ảnh hưởng tích cực giá trị cổ đông được tạo ra, phù hợp với Nuroush và cộng sự27. Theo Abdoli và cộng sự et al.28 cũng đã xem xét ảnh hưởng EVA đến CSV của 85 công ty tại các nước Tehran trong giai đoạn 2006-2009. Kết quả cho thấy EVA có mối quan hệ tích cực với CSV và “ EVA là một chỉ số tốt hơn để dự đoán giá trị của cổ đông được tạo ra và thể hiện khả năng của công ty trong việc tăng giá trị của công ty ”, phù hợp với nghiên cứu Panigrahi và cộng sự29 cho rằng, có một mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa giữa EVA và sự tối đa hóa tài sản của cổ đông. Theo nghiên cứu của Bao30 đã cho thấy, EVA tương quan tích cực và có ý nghĩa với giá trị công ty, và theo ElMir và cộng sự31 cho rằng kết quả có mối quan hệ tích cực EVA và CSV.
Theo Brusco và cộng sự32 đã nghiên cứu sự phát triển dài hạn của các công ty sử dụng EVA. Tác giả này nhận thấy, các công ty hoạt động kém thì sau một thời gian dài sử dụng EVA thì hiệu quả được cải thiện đáng kể, EVA tạo động lực khuyến khích các nhà đầu tư tài trợ bằng nợ, kết quả làm giảm chi phí vốn và làm tăng CSV. Theo Sliman S. Alsoboa33 nhận định sự vượt trội của EVA trong dự đoán và đánh giá CSV có thể được kết luận là tích cực hơn so với ROA.
Nhìn chung, các nghiên cứu27, 26, 31, 32, 28 đa số đều ủng hộ ý kiến rằng EVA có tác động tích cực đến CSV. EVA không chỉ là chỉ tiêu đo lường thành quả hoạt động của công ty, mà thông qua thước đo này, các nhà quản lý sẽ làm việc tốt và có trách nhiệm hơn nữa dẫn đến thành quả hoạt động của doanh nghiệp mà đại diện là CSV cũng tăng lên đáng kể.
Ngoài ra, cũng có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa EVA và MVA như Ghanbari34. Theo Stewart11 nghiên cứu đối với các công ty tại Mỹ, đã cung cấp bằng chứng cho rằng có mối quan hệ tích cực khá cao giữa EVA và MVA và kết luận rằng tối đa hóa EVA sẽ tạo ra sự gia tăng giá trị thị trường của công ty MVA.Theo Sharma và Kumar3, 35, nghiên cứu EVA và so sánh với các phương pháp truyền thống (EPS, ROA, ROE, OCF, NOPAT,…) tại các công ty Ấn Độ. Kết quả cũng ủng hộ ý kiến khi cho rằng EVA có tác động tích cực đến MVA.
Tóm lại, các nghiên cứu thực nghiệm đều nhận định EVA tương quan tích cực và có ý nghĩa với giá trị công ty hay CSV. Tác giả thực hiện nghiên cứu vấn đề này chưa có nhiều nghiên cứu tại Việt Nam về sử dụng EVA để xem xét vì chủ yếu các doanh nghiệp sử dụng phương pháp truyền thống nên là mục tiêu nghiên cứu chính của tác giả.
Phương pháp nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu gồm các công ty niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) thu thập gồm 52 công ty sản sản xuất với dữ liệu trong giai đoạn từ năm 2011-2016 ở Table 1. Tác giả tập hợp dữ liệu từ các công ty niêm yết có đủ điều kiện: phải có đầy đủ báo cáo tài chính thường niên đã được kiểm toán trong giai đoạn nghiên cứu, loại đi các công ty thiếu các dữ liệu kế toán, và có beta âm…
Phân loại công ty theo ngành sản xuất
| STT | Ngành | Số công ty | Tỷ trọng |
| 1 | Hóa học công nghiệp | 15 | 28,85% |
| 2 | Ngành giấy | 3 | 5,77% |
| 3 | Thực phẩm và đồ uống | 13 | 25% |
| 4 | Trang thiết bị nội thất | 4 | 7,69% |
| 5 | Công nghiệp điện | 4 | 7,69% |
| 6 | Dệt may và quần áo | 5 | 6,92% |
| 7 | Phương tiện vận tải | 1 | 1,92% |
| 8 | Ngành khác | 7 | 13,46% |
| Tổng | 52 | 100% |
Giả thuyết nghiên cứu
Nhiều nghiên cứu thực nghiệm ở mục các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra mối quan hệ tích cực của EVA và CSV, thông qua cả hai biện pháp đo lường CSV là CSV-F và MVA. Theo các nghiên cứu31, 32 đều cho rằng EVA có tác động tích cực đến CSV-F. Mối quan hệ giữa EVA và MVA cũng được cho là có mối quan hệ tích cực với nhau như các nghiên cứu33, 3, 37, 36, 18. Tác giả kỳ vọng các giả thuyết nghiên cứu gồm:
H01: EVA có mối quan hệ tương quan dương hay quan hệ tích cực với CSV-F tại Việt Nam
H02: EVA có mối quan hệ tương quan dương với MVA tại Việt Nam
H03: ROA có mối quan hệ tương quan dương với CSV-F tại Việt Nam
H04: ROA có mối quan hệ tương quan dương với MVA tại Việt nam
H05: EVA hiệu quả hơn ROA trong việc giải thích sự thay đổi của CSV-F tại Việt Nam
H06: EVA hiệu quả hơn ROA trong việc giải thích sự thay đổi của MVA tại Việt Nam
Mô tả biến và mô hình nghiên cứu:
Biến phụ thuộc
Theo các nghiên cứu33, 10, 38, tác giả sử dụng hai mô hình đo lường về giá trị cổ đông được tạo ra là mô hình Fernandez17 và mô hình giá trị thị trường gia tăng MVA theo Nakhaei, H.27.
• Giá trị thị trường gia tăng (MVA)
Giá trị thị trường gia tăng (MVA)= Tổng giá trị thị trường - Tổng vốn
= (MV của cổ phiếu + MV của khoản nợ) - Tổng vốn đầu tư
- MV cổ phiếu là giá trị thị trường vốn chủ sở hữu. Được tính bằng cách lấy số lượng cổ phần nhân với giá mỗi cổ phần.
- MV nợ là giá trị thị trường của các khoản nợ. Để ước lượng MVA trong nghiên cứu này, giá trị sổ sách của nợ đã được coi là tương đương với giá trị thị trường của nợ.
- Tổng vốn đầu tư tương ứng với tổng giá trị ghi sổ của nợ và vốn chủ sở.
• Mô hình FERNANDEZ17 (CSV-F)
Giá trị cổ đông được tạo ra (CSV-F) = Giá trị thị trường vốn cổ phần*(Tỷ suất lợi nhận của các cổ đông – K)
Trong đó:
- Giá trị thị trường của vốn cổ phần = Số lượng cổ phần * Giá cổ phần
- Sự tăng giá trị thị trường của vốn cổ phần (E) = Giá trị thị trường của vốn cổ phần – giá trị thị trường của vốn cổ phần
- Giá trị cổ phần tăng thêm = E + Cổ tức đã trả trong năm + Các khoản thanh toán khác cho cổ đông (chiết khấu mệnh giá, mua lại cổ phần, ...) - Mục tiêu tăng vốn, thực hiện (mua) quyền chọn cổ phiếu và chứng quyền cổ phiếu - Chuyển đổi của trái phiếu chuyển đổi
- Tỷ suất lợi nhuận của cổ đông = (Giá trị cổ đông tăng thêm kỳ t) : (Giá trị thị trường vốn cổ phần kỳ t-1)
- K : chi phí vốn được tính thông qua mô hình CAPM.
Các Biến độc lập của mô hình nghiên cứu
Tác giả mô tả các biến độc lập trong Table 2.
Các biến của mô hình nghiên cứu
| Tên biến | Mô tả biến | Công thức tính | Nguồn |
| BIẾN PHỤ THUỘC | |||
| CSV-F | Giá trị cổ phần được tạo ra | Giá trị thị trường vốn cổ phần x (Tỷ suất lợi nhuận cổ phiếu – Ke ) | Vietstock.vn39 |
| Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu | Giá cổ phần ×số lượng cổ phần | Cophieu6840 | |
| ( ∆E) | Sự tăng giá trị thị trường vốn chủ sở hữu | Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu t - Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu t-1 | Vietstock.vn39 |
| Giá trị cổ phần tăng thêm | ∆E + Cổ tức đã trả trong năm + Các khoản thanh toán khác cho cổ đông (chiết khấu mệnh giá, mua lại cổ phần, ...) - Mục tiêu tăng vốn, thực hiện (mua) lựa chọn cổ phiếu và chứng chỉ cổ phiếu - Chuyển đổi trái phiếu chuyển đổi | Vietstock.vn39 | |
| Tỷ suất lợi nhuận cổ đông | Giá trị cổ ph ầ n tăngthêm tGiá trị cổ ph ầ n tăng thêm t−1 | Vietstock.vn39 | |
| Ke | Chi phí vốn | Được tính thông qua mô hình CAPM | Vietstock.vn39 |
| MVA | Giá trị thị trường tăng thêm | (MV của cổ phiếu + MV của khoản nợ) - Tổng vốn đầu tư | Vietstock.vn39 |
| BIẾN ĐỘC LẬP | |||
| EVA | Giá trị kinh tế tăng thêm | NOPAT- (IC * WACC) | Vietstock.vn39 |
| NOPAT | Lợi nhuận ròng trước lãi vay sau thuế | Lợi nhuận sau thuế + lãi vay ×(1- thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp) | Vietstock.vn39 |
| IC | Vốn đầu tư | Tổng tài sản trên bảng cân đối kế toán. | Vietstock.vn39 |
| WACC | Chi phí vốn bình quân gia quyền | NợTổngvốn×Chiphínợ×1-T+VCSHTổngvốn×ri | Vietstock.vn39 |
| Chi phí nợ | Chi phí vay của các khoản nợ có lãi | ChiphílãivayKhoảnnợcólãi | Vietstock.vn39 |
| ri | Chi phí vốn chủ sở hữu | rf + β ×(rm – rf ) | |
| rm | Lãi suất thị trường | Tỷ suất sinh lợi của chỉ số VN-Index | Cophieu6840 |
| rf | Lợi tức trên tài sản phi rủi ro | Lãi suất trái phiếu chính phủ 10 năm | DataStream41 |
| β | Rủi ro hệ thống | DataStream41 | |
| ROA | Lợi nhuận trên tài sản | Lợinhuậnsauthuếtổngtàisản | Vietstock.vn39 |
| BIẾN KIỂM SOÁT | |||
| Debit ratio (DebtR) | Tỷ lệ nợ | TổngnợphảitrảTổngtàisản | Vietstock.vn39 |
| Growth | Tốc độ tăng trưởng | Tổngdoanhthuròngt - tổngdoanhthuròngt-1tổngdoanhthut-1 | Vietstock.vn39 |
Mô hình nghiên cứu
Theo nghiên cứu của Sliman S. Alsoboa33, tác giả đưa ra mô hình (1) và (2) để kiểm tra mối quan hệ giữa EVA và CSV. Với biến phụ thuộc CSV: thông qua hai mô hình CSV-F, MVA, biến độc lập EVA, hai biến kiểm soát DebtR và Growth được thêm vào:
Trong đó:
CSV-F: Biến phụ thuộc, đại diện cho giá trị cổ đông được tạo ra được tính theo mô hình Fernandez (2001)17
MVA: Biến phụ thuộc, đại diện cho giá trị cổ đông được tạo ra được tính theo mô hình giá trị thị trường tăng thêm.
EVA: Giá trị kinh tế gia tăng.
DebtR: Tỷ lệ nợ.
Growth: Tốc độ phát triển.
Cũng giống như EVA, tác giả tiếp tục kiểm tra mối quan hệ giữa ROA (thước đo truyền thống) và CSV. Cụ thể, bài nghiên cứu kiểm tra có sự tác động nào của ROA đến CSV, thông qua hai mô hình CSV-F và MVA. Để làm được điều này, chúng tôi sử dụng mô hình nghiên cứu 3, 4 sau đây:
Trong đó:
ROA: Là lợi nhuận trên tổng tài sản.
Cuối cùng xem xét so sánh tính hiệu quả giữa hai thước đo EVA và ROA giải thích sự thay đổi của CSV. Từ đó, tác giả đưa ra các mô hình sau đây nhằm so sánh thước đo nào giải thích được nhiều hơn sự thay đổi của CSV, thông qua hai cách tính CSV-F và MVA:
Trong đó:
ΔCSV-F: Biến phụ thuộc, sự thay đổi của giá trị cổ đông được tạo ra thông qua mô hình Fernandaz
ΔMVA: Biến phụ thuộc, sự thay đổi của giá trị kinh tế tăng thêm.
Tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển – OLS theo nghiên cứu trước đây33, 42. Đồng thời, kiểm định hệ số phóng đại phương sai VIF kiểm tra đa cộng tuyến giữa các biến, kiểm định Breusch-Pagan để kiểm định phương sai thay đổi. Nếu có hiện tượng phương sai thay đổi, mô hình nghiên cứu dùng phương pháp Robust khắc phục.
Kết quả nghiên cứu
Phân tích thống kê mô tả các biến
Thống kê mô tả các biến
| Biến | Thống kê mô tả | Năm | |||||
| 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | ||
| EVA | Giá trị trung bình | 26,533 | 17,708 | -8,155 | 2,669 | 28,466 | 21,059 |
| ROA | Giá trị trung bình | 0,066 | 0,043 | 0,058 | 0,059 | 0,077 | 0,061 |
| CSV-F | Giá trị trung bình | 9,339 | 126,686 | 57,929 | 119,137 | 10,522 | 168,427 |
| MVA | Giá trị trung bình | 51,298 | 94,436 | 106,655 | 151,118 | 97,780 | 159,847 |
| DebtR | Giá trị trung bình | 0,496 | 0,501 | 0,502 | 0,509 | 0,495 | 0,505 |
| Growth | Giá trị trung bình | 0,253 | 0,014 | 0,093 | 0,145 | 0,113 | 0,0463 |
Table 3 cho thấy hiệu quả kinh tế tốt nhất là vào năm 2016, khi cả hai biến có giá trị trung bình tốt nhất là CSV-F = 168,427 tỷ đồng, MVA= 159,847 tỷ đồng. Năm 2015, hai biến có giá trị trung bình tốt là EVA = 28,466 tỷ đồng, ROA = 0,077%. Năm 2014 là năm có tỷ lệ nợ cao nhất DebtR = 0,509. Và năm 2011, là năm có chỉ số phát triển cao nhất Growth = 25,3%.
CVS-F và MVA có các chỉ số trung bình thấp nhất vào năm 2011, CSV-F = 9,339, MVA = 51,298. Năm 2012 là năm có ROA và Growth thấp nhất; ROA= 0,043 và Growth = 0,014. Việc có nhiều chỉ số trung bình có giá trị thấp nhất trong giai đoạn này là vì thị trường Việt Nam bị ảnh hưởng sâu sắc bởi khủng hoảng tài chính 2008 và kinh tế thế giới. Biến DetbR lại có trung bình thấp nhất vào năm 2015, DebbR = 0,495. Còn EVA thấp nhất (EVA = -8,155) vào năm 2013.

Xu hướng của CSV-F và MVA trong giai đoạn 2011-2016
Theo Figure 1, CVS-F và MVA không có xu hướng thống nhất cho tất cả các năm, từ năm 2011 đến năm 2013, kinh tế Việt Nam vẫn còn bị ảnh hưởng bởi cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 đến năm 2013 kinh tế mới có dấu hiệu phục hồi. Cả hai chỉ số đều giảm mạnh ở năm 2015. Năm 2015 là năm kinh tế Việt Nam và thế giới đối mặt với nhiều khó khăn, do việc Trung Quốc phá giá đồng nhân dân tệ và giá dầu thô trên thế giới giảm mạnh đã ảnh hưởng mạnh đến môi trường kinh doanh của doanh nghiệp Việt Nam.
• Tác giả kiểm định sự tương quan giữa các biến theo Table 4.
Ma trận tương quan Pearson giữa các biến qua các năm từ 2011-2016
| Tương quan của biến | Tương quan trung bình | |||||
| Năm 2011 | Năm 2012 | Năm 2013 | Năm 2014 | Năm 2015 | Năm 2016 | |
| EVA - ROA | 0,146 | 0,153 | 0,366 | 0,367 | 0,751 | 0,455 |
| EVA - MVA | 0,282 | 0,737 | -0,750 | 0,323 | 0,315 | 0,771 |
| EVA - CSV-F | -0,822 | 0,844 | 0,641 | 0,439 | -0,466 | 0,767 |
| EVA – DetbR | 0,035 | -0,501 | -0,127 | -0,026 | -0,189 | -0,108 |
| EVA – Growth | 0,147 | 0,217 | 0,023 | 0,093 | -0,069 | 0,243 |
| ROA – CSV-F | 0,096 | 0,055 | 0,255 | 0,037 | -0,108 | 0,347 |
| ROA – MVA | -0,034 | 0,0357 | 0,063 | 0,131 | 0,025 | 0,275 |
| ROA - DetbR | -0,412 | -0,349 | -0,528 | -0,529 | -0,479 | -0,562 |
| ROA – Growth | 0,142 | 0,163 | -0,075 | -0,058 | -0,148 | 0,333 |
| DetbR – CSV-F | -0,069 | -0,0382 | 0,017 | 0,115 | 0,057 | -0,131 |
| DetbR – MVA | 0,027 | -0,030 | -0,040 | -0,011 | 0,046 | 0,005 |
| DetbR – Growth | 0,279 | 0,020 | -0,099 | 0,126 | 0,196 | 0,063 |
| Growth – CSV-F | -0,114 | 0,287 | 0,032 | 0,063 | 0,218 | 0,078 |
| Growth – MVA | -0,060 | 0,276 | 0,061 | 0,125 | 0,365 | 0,200 |
| MVA – CSV-F | -0,327 | 0,970 | -0,497 | 0,084 | -0,350 | 0,301 |
Theo kết quả Table 4, EVA đều có mối tương quan dương với CSV-F và MVA qua các năm. Điều này phù hợp với giả thuyết H1, H2. ROA và CSV-F, MVA cũng có mối quan quan dương trong giai đoạn nghiên cứu.
• Tác giả kiểm định đa cộng tuyến của mô hình nghiêu cứu
Nghiên cứu này cũng sử dụng phương pháp kiểm định hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra đa cộng tuyến cho 4 mô hình. Vì mô hình 1 và mô hình 2 có cùng biến độc lập nên bài nghiên cứu kiểm định các biến Growth, DetbR và EVA cho tất cả các năm từ 2011 đến 2016.
Kết quả đa kiểm tra đa cộng tuyến ở mỗi năm từ năm 2011 đến 2016
| MÔ HÌNH | BIẾN | Năm 2011 | Năm 2012 | Năm 2013 | Năm 2014 | Năm 2015 | Năm 2016 |
| VIF | VIF | VIF | VIF | VIF | VIF | ||
| Growth | 1,11 | 1,05 | 1,01 | 1,03 | 1,04 | 1,07 | |
| MH1 và MH2 | DebtR | 1,08 | 1,00 | 1,01 | 1,02 | 1,07 | 1,02 |
| EVA | 1,02 | 1,05 | 1,01 | 1,01 | 1,04 | 1,08 | |
| Growth | 1,19 | 1,18 | 1,03 | 1,02 | 1,04 | 1,25 | |
| MH3 và MH4 | DebtR | 1,4 | 1,15 | 1,43 | 1,41 | 1,33 | 1,63 |
| ROA | 1,32 | 1,03 | 1,42 | 1,39 | 1,3 | 1,83 |
Trong Table 5, hệ số VIF ở tất cả các biến trong các năm đều nhỏ hơn 10, điều này cho thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, để kiểm tra mối quan hệ giữa EVA (kiểm định bổ sung thước đo truyền thống ROA) có ảnh hưởng đến CSV thông qua hai mô hình CSV-F và MVA hay không qua sử dụng mô hình hồi quy đa biến OLS. Mô hình này được sử dụng cho giả thuyết từ H1 đến H4. Thêm đó, chúng tôi thêm vào hai biến kiểm soát để giải thích: tỷ lệ nợ và tốc độ tăng trưởng của công ty. Hai giả thuyết H5 và H6 nhằm kiểm tra sự vượt trội của EVA so với ROA nên chúng tôi sử dụng mô hình đơn biến.
Mô hình 1: Ảnh hưởng EVA tới CSV-F tại Việt nam từ năm 2011- 2016
Kết quả hồi quy về ảnh hưởng của EVA lên CSV-F năm 2011-2016
| Biến | Năm 2011 | Năm 2012 | Năm 2013 | Năm 2014 | Năm 2015 | Năm 2016 | |
| DebtR | -11,507 (22,065) | 2,674 (204,817) | 178,676 (194,228) | 267,041 (274,606) | -63,833 (118,848) | -125,939 (207,106) | |
| OLS | Growth | 0,345 (14,958) | 236,276 (168,833) | 48,032 (196,279) | 9,012 (192,439) | 108,375 (69,006) | -279,036 (238,589 |
| EVA | -1,293*** (0,133) | 9,914*** (0,939) | 8,053*** (1,363) | 4,399*** (1,284) | -0,905*** (0,247) | 6,287*** (0,761) | |
| DebtR | -11,507 (25,979) | 2,674 (144,785) | 178,676 (145,216) | 267,041 (311,087) | -63,833 (117,676) | -125,939 (373,347) | |
| ROBUST | Growth | 0,345 (27,156) | 236,276 (176,949) | 48,032 (93,011) | 9,012 (99,984) | 108,375 (114,818) | -279,036 (242,634) |
| EVA | -1,293*** (0,16) | 9,914** (3,819) | 8,053*** (1,721) | 4,399*** (0,737) | -0,905* (0,492) | 6,287*** (2,231) | |
| R2 | 0,678 | 0,724 | 0,422 | 0,209 | 0,256 | 0,602 | |
| Adj R2 | 0,657 | 0,707 | 0,386 | 0,159 | 0,2096 | 0,576 | |
| Kiểm định Breusch-Pagan | Chi2 | 11,27 | 343,03 | 1,58 | 6,44 | 9,38 | 133,86 |
| Prob > Chi2 | 0,000*** | 0,000*** | 0,208 | 0,011** | 0,002*** | 0,000*** |
Table 6, kết quả cho thấy EVA có ảnh hưởng tích cực đến CSV ở hầu hết các năm, ngoại trừ năm 2011 và 2015 ở với mức ý nghĩa thống kê là 10%. Ở năm 2011, do còn chịu ảnh hưởng nặng nề cuộc khủng hoảng toàn cầu 2008 và năm 2015 vẫn còn chịu tác động bởi khủng hoảng nợ công Hy Lạp, Châu Âu, với sự sụt giảm mạnh của giá dầu thế giới và việc Trung Quốc phá giá đồng nhân dân tệ. Nhưng nhìn chung, kết luận EVA có tác động tích cực CSV-F ở hầu hết các năm, phù hợp với giả thuyết H1 và nghiên cứu của Sliman S. Alsoboa33 và các nghiên cứu27, 26, 31, 32, 28. Do đó, khi thành quả hoạt động được đo lường tốt hơn thì nó sẽ phản ánh được nhiều hơn giá trị cổ đông được tạo ra. Tuy nhiên, khi kiểm tra phương sai thay đổi qua kiểm định Breusch-Pagan ở từng năm nghiên cứu, hầu hết Prob > Chi = 0,000 (chỉ trừ năm 2013), nên tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi ở hầu hết các năm, sẽ làm kết quả ước lượng không hiệu quả. Nên tác giả dùng phương pháp hồi quy Robust ở mỗi năm nghiên cứu.
Mô hình 2: Ảnh hưởng EVA tới MVA tại Việt nam từ năm 2011- 2016.
Table 7 trình bày kết quả hồi quy ảnh hưởng của EVA đến MVA theo mô hình tuyến tính cổ điển OLS.
Kết quả hồi quy ảnh hưởng của EVA đến CSV-F năm 2011 - 2016
| Mô hình | Biến | Năm 2011 | Năm 2012 | Năm 2013 | Năm 2014 | Năm 2015 | Năm 2016 |
| DebtR | 146,474 (431,318) | 11,552 (361,856) | -374,836 (269,804) | -47,428 (423,005) | 83,562 (295,758) | 216,056 (225,888) | |
| OLS | Growth | -232,789 (292,400) | 369,980 (298,281) | 189,651 (272,653) | 210,801 (296,435) | 516,102 (172,254) | 216,056 (175,489) |
| EVA | 5,438*** (2,596) | 11,965* (1,659) | -15,526** (1,893) | 4,541*** (1,978) | 1,687 (0,616) | 4,574*** (0,560) | |
| DebtR | 146,474 (299,494) | 11,552 222,445) | -374,836 (297,331) | -47,428 (201,327) | 83,562 (195,026) | 216,056 (293,632) | |
| ROBUST | Growth | -232,789 (278,246) | 369,980 (320,399) | 189,651 (174,348) | 210,801 (285,983) | 516,102 (419,930) | 216,056 (176,849) |
| EVA | 5,438*** (1,363) | 11,965* (6,958) | -15,526** (5,899) | 4,541*** (0,442) | 1,687 (1,349) | 4,574*** (1,561) | |
| R2 | 0,092 | 0,557 | 0,586 | 0,114 | 0,251 | 0,603 | |
| Adj R2 | 0,033 | 0,529 | 0,559 | 0,058 | 0,204 | 0,578 | |
| Kiểm định Breusch-Pagan | Chi2 | 4,31 | 381,91 | 87,7 | 1,67 | 198,35 | 134,7 |
| Prob > Chi2 | 0,0379** | 0,0000*** | 0,0000*** | 0,1956 | 0,0000*** | 0,0000*** |
Kết quả thấy mối tương quan thì EVA đều tác động đến MVA cho mỗi năm ngoại trừ năm 2013. Ở mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, trong tất cả các năm đều có ý nghĩa thống kê quan trọng (p< 0,092). Tác giả đã dùng kiểm định Breusch-Pagan để kiểm tra phương sai thay đổi ở từng năm nghiên cứu. Kết quả hầu hết p-value < 0,05, trừ năm 2014, cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi, trừ năm 2015, và đã dùng phương pháp Robust để khắc phục. Kết quả lại có ý nghĩa thống kê mạnh hơn. Nhìn chung, ta có thể kết luận EVA có ảnh hưởng đáng kể MVA ở đa số các năm. Điều này phù hợp với giả thuyết H2 và các nghiên cứu11, 33, 10, 18. Theo Sharma và Kumar3 khi đều cho rằng EVA có mối quan hệ tích cực đến MVA
Như vậy, qua kết quả kiểm định hai mô hình 1, 2 cho thấy EVA có mối quan hệ tích cực đến CSV. Qua đó, ta thấy được việc sử dụng và tính toán đúng giá trị EVA giúp ích khá nhiều cho các doanh nghiệp. Nhờ việc tính đến chi phí sử dụng vốn, nó đến gần hơn với bất kì công cụ nào khác khi phản ánh đúng được tình hình tăng trưởng hay suy giảm của công ty, giúp các nhà đầu tư đánh giá đúng được thành quả thật sự của doanh nghiệp. Với những thị trường còn khá non trẻ như Việt Nam và các vấn đề bảo mật thông tin, thì bất cân xứng thông tin và chi phí đại diện là vấn đề luôn tranh luận.
Mô hình 3: Ảnh hưởng ROA tới CSV-F tại Việt nam từ năm 2011- 2016
Table 8 trình bày kết quả hồi quy ảnh hưởng của ROA đến CSV-F theo mô hình hồi quy OLS.
Kết quả hồi quy ảnh hưởng của ROA đến CSV-F năm 2011 - 2016
| Mô hình | Biến | Năm 2011 | Năm 2012 | Năm 2013 | Năm 2014 | Năm 2015 | Năm 2016 |
| DebtR | 5,183 (43,607) | -127,492 (398,875) | 395,167 (285,121) | 383,216 (357,703) | -24,536 (148,406) | 402,968 (573,302) | |
| Growth | -23,281 (26,935) | 628,239 (305,312) | 146,952 (247,238) | 71,154 (212,258) | 113,995 (77,931) | -190,489 (381,033) | |
| ROA | 89,923 (121,038) | -39,114 (645,662) | 2069,565*** (884,905) | 1068,943 (1326,550) | -130,481 (233,562) | 3188,089* (1329,296) | |
| DebtR | 5,183 (33,430) | -127,492 (161,718) | 395,167 (200,381) | 383,216 (312,889) | -24,536 (107,314) | 402,968 (368,508) | |
| ROBUST | Growth | -23,281 (27,813) | 628,239 (586,752) | 146,952 (104,589) | 71,154 (125,870) | 113,995 (130,592) | -190,489 (197,438) |
| ROA | 89,923 (84,000) | -39,114 (275,715) | 2069,565*** (718,918) | 1068,943 (1051,378) | -130,481 (99,905) | 3188,089* (1872,441)? | |
| R2 | 0,0261 | 0,0842 | 0,104 | 0,029 | 0,053 | 0,131 | |
| Adj R2 | -0,0374 | 0,0269 | 0,048 | -0,032 | -0,005 | 0,075 | |
| Kiểm định Breusch-Pagan | Chi2 | 0,00 | 75,09 | 0,73 | 7,36 | 23,14 | 34,11 |
| Prob > Chi2 | 0,993 | 0,0000** | 0,392s | 0,0067*** | 0,0000*** | 0,0000*** |
Ở kết quả, cho thấy mối quan hệ giữa ROA và CSV-F chỉ ở hai năm 2013 và năm 2016, với ý nghĩa 10% và 1% (p < 0,095). Điều này cho thấy ở đa số các năm ROA không ảnh hưởng đáng kể CSV-F. Kết quả này không giống với kỳ vọng ban đầu (H3) và không giống với kết quả của bài nghiên cứu của Sliman S. Alsoboa33. Tác giả đã dùng kiểm định Breusch-Pagan qua từng năm và cho kết quả p-value < 0,05, ngoại trừ hai năm 2011 và năm 2013, cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi ở đa số các năm và tiến hành kiểm định Robust ở mỗi năm nghiên cứu.
Mô hình 4: Ảnh hưởng ROA tới MVA tại Việt Nam từ năm 2011-2016
Kết quả hồi quy ảnh hưởng của ROA đến MVA năm 2011- 2016
| Mô hình | Biến | Năm 2011 | Năm 2012 | Năm 2013 | Năm 2014 | Năm 2015 | Năm 2016 |
| DebtR | 132,842 (512,887) | -169,498 (557,985) | 9,736 (492,006) | 196,362 (518,156) | 31,827 (352,013) | 511,529 (425,923) | |
| Growth | -141,944 (316,800) | 85.238 (427,100) | 193,459 (426,6340 | 273,595 (307,469) | 507,146 (184,850) | 116,546 (283,081) | |
| ROA | -47,528 (1423,591) | -155,841 (903,214) | 618,171 (1526,969) | 1975,687* (1921,592)? | 316,113 (553,998) | 1985,215** (987,574) | |
| DebtR | 132,842 (290,819) | -169,498 (215,3040 | 9,736 (201,882) | 196,362 (211,820) | 31,827 (187,121) | 511,529 (332,846) | |
| ROBUST | Growth | -141,944 (274,699) | 85.238 (854,246) | 193,459 (139,911) | 273,595 (339,152) | 507,146 (453,244) | 116,546 (316,865) |
| ROA | -47,528 (836,451) | -155,841 (384,1840 | 618,171 (956,137) | 1975,687* (1152,270) | 316,113 (219,511) | 1985,215** (879,558) | |
| R2 | 0,006 | 0,078 | 0,008 | 0,038 | 0,139 | 0,116 | |
| Adj R2 | -0,059 | 0,021 | -0,054 | -0,023 | 0,086 | 0,059 | |
| Kiểm định Breusch-Pagan | Chi2 | 7,35 | 82,97 | 0,28 | 5,22 | 139,46 | 11,99 |
| Prob > Chi2 | 0,0067*** | 0,0000*** | 0,5937 | 0,0223** | 0,0000*** | 0,0005*** |
Table 9 kết quả hồi quy cho thấy mối quan hệ giữa ROA và MVA là tích cực, không có ý nghĩa thống kê cao ở phương pháp hồi quy OLS và phương pháp Robust. Kiểm định Breusch-Pagan qua từng năm cho kết quả ở hầu hết các năm p-value < 0,05, trừ năm 2013 nên tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi ở đa số các năm.
Do đó, có thể kết luận ở đa số các năm ở thị trường Việt Nam ROA không ảnh hưởng đáng kể CSV-F và MVA so với thước đo EVA. Kết quả này không giống với kỳ vọng ban đầu và không giống với kết quả nghiên cứu của Sliman S. Alsoboa 33.
Qua kiểm định thực nghiệm tại thị trường Việt Nam cho thấy hạn chế của ROA như sau:
• Thứ nhất, nếu dùng ROA để đánh giá hoạt động kinh doanh thì các nhà quản lý có thể vì áp lực thành tích hay phục vụ cho lợi ích riêng của mình mà bóp méo số liệu này. ROA sẽ bằng thu nhập sau thuế chia tổng tài sản, các nhà quản lý có thể dùng phương pháp kế toán khác để làm làm cắt giảm chi phí hoặc giảm giá trị tài sản để tăng ROA trong ngắn hạn nhưng không làm tăng trong dài hạn. Dẫn đến những đầu tư sai lệch trong ngắn hạn, đương nhiên điều này đôi khi không có lợi trong dài hạn.
• Thứ hai, việc không tính đến chi phí sử dụng vốn của doanh nghiệp, nó đã bỏ qua chi phí cơ hội của nhà đầu tư, cũng như không phản ánh được rủi ro doanh nghiệp gặp phải.
• Thứ ba, chỉ số này chỉ dựa trên giá trị ghi sổ mà chưa tính đến giá trị thị trường nên nó sẽ không phản ánh đươc giá trị thực sự của doanh nghiệp hiện tại.
Mô hình 5 : EVA hiệu quả hơn ROA trong việc giải thích sự thay đổi của CSV-F tại Việt Nam từ năm 2011- 2016
Kết quả hồi quy sự ảnh hưởng của EVA và ROA đến sự thay đổi của CSV-F
| Biến | Năm | ROBUST | |||||
| R2 | Adj.R2 | S.E | P>|t| | S.E | P>|t| | ||
| 2012 | 0,833 | 0,830*** | 0,466 | 0,000 | 1,401 | 0,000 | |
| 2013 | 0,723 | 0,718*** | 2,056 | 0,000 | 6,466 | 0,001 | |
| EVA | 2014 | 0,005 | -0,015 | 1,505 | 0,617 | 0,825 | 0,363 |
| 2015 | 0,302 | 0,288** | 0,557 | 0,000 | 1,140 | 0,028 | |
| 2016 | 0,700 | 0,694*** | 0,690 | 0,000 | 2,031 | 0,001 | |
| 2012 | 0,005 | -0,015** | 405,941 | 0,607 | 86,372 | 0,019 | |
| 2013 | 0,014 | -0,006 | 1711,594 | 0,410 | 903,056 | 0,122 | |
| ROA | 2014 | 0,055 | 0,036** | 1166,223 | 0,094 | 851,278 | 0,023 |
| 2015 | 0,034 | 0,015** | 490,043 | 0,188 | 245,037 | 0,010 | |
| 2016 | 0,141 | 0,123* | 107,249 | 0,007 | 1657,184 | 0,073 |
Table 10, trình bày kết quả hồi quy ảnh hưởng của EVA và ROA đến sự thay đổi của CSV-F theo mô hình đa biến OLS. Kiểm định Breusch-Pagan ở Table 11 ở mỗi năm, bài nghiên cứu cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi ở hầu hết các năm, trừ năm 2012 và năm 2015 nên sử dụng kiểm định Robust.
Kết quả kiểm định Breusch-Pagan
| Mô hình | Năm 2012 | Năm 2013 | Năm 2014 | Năm 2015 | Năm 2016 | |
| MH 5’ | Chi2 | 110,47 | 110,01 | 2,78 | 31,68 | 141,46 |
| Prob>chi 2 | 0,0000*** | 0,0000*** | 0,0953* | 0,0000*** | 0,0000*** | |
| MH 6’ | Chi2 | 0,2 0,6522 | 5,28 0,0216** | 7,36 0,0067*** | 0,73 0,3913 | 41,18 0,0000*** |
| Prob>chi 2 |
Tuy nhiên kết quả ở Table 10 cũng cho thấy, EVA giải thích được sự thay đổi của CSV-F ở mỗi năm 2012, 2013, 2015 và 2016 với mức ý nghĩa 1% và 5% (p < 0,028) nhiều hơn ROA ở mỗi năm 2012, 2014, 2015. Điều này ủng hộ cho giả thuyết H5. Kết quả này cũng gần tương đồng với với kết quả của Sliman S. Alsoboa33.
Mô hình 6: EVA hiệu quả hơn ROA trong việc giải thích sự thay đổi của MVA tại Việt Nam từ năm 2011-2016, theo mô hình tuyến tính cổ điển OLS
Kết quả hồi quy sự ảnh hưởng của EVA và ROA đến sự thay đổi của MVA
| Biến | Năm | ROBUST | |||||
| R2 | Adj.R2 | S.E | P>|t| | S.E | P>|t| | ||
| 2012 | 0,094 | 0,076*** | 1,870 | 0,027 | 0,914 | 0,000 | |
| 2013 | 0,608 | 0,600*** | 0,729 | 0,000 | 1,450 | 0,000 | |
| EVA | 2014 | 0,520 | 0,511*** | 0,270 | 0,000 | 0,180 | 0,000 |
| 2015 | 0,621 | 0,613*** | 0,225 | 0,000 | 0,672 | 0,004 | |
| 2016 | 0,688 | 0,682*** | 0,212 | 0,000 | 0,564 | 0,000 | |
| 2012 | 0,003 | -0,017 | 699,639 | 0,704 | 231,427 | 0,254 | |
| 2013 | 0,050 | 0,031** | 500,482 | 0,113 | 305,129 | 0,011 | |
| ROA | 2014 | 0,043 | 0,024 | 303,476 | 0,141 | 419,441 | 0,284 |
| 2015 | 0,110 | 0,092*** | 258,377 | 0,016 | 176,508 | 0,001 | |
| 2016 | 0,190 | 0,174** | 314,0197 | 0,001 | 544,726 | 0,056 |
Table 12 cho thấy, EVA giải thích được đáng kể sự thay đổi của MVA trong tất cả các năm nghiên cứu với mức ý nghĩa 1% (p < 0,004). Tuy nhiên, ROA chỉ giải thích được sự thay đổi của MVA qua các năm thấp hơn (P>|t|). Thêm vào đó, chúng ta thấy ở mỗi năm nghiên cứu EVA đều giải thích được sự thay đổi của MVA nhiều hơn ROA. Điều này phù hợp với giả thuyết H6: EVA hiệu quả hơn ROA trong việc giải thích sự thay đổi của MVA tại Việt Nam giai đoạn năm 2011 đến năm 2016 và nó cũng tương đồng với kết quả của Sliman S. Alsoboa33.
Kết quả ở hai mô hình 5 và mô hình 6 này làm vững chắc hơn giả thuyết của Stewart11, và các nghiên cứu3, 37, 44, 34. Điều này khẳng định một lần nữa sự vượt trội của phương pháp đo lường EVA so với ROA tại các công ty sản xuất của Việt Nam. Nó đúng với những kì vọng ban đầu của tác giả, điều này cũng không quá ngạc nhiên vì EVA có quá nhiều ưu điểm nổi bật hơn so với ROA, cũng như nghiên cứu Sliman S. Alsoboa33.
Kết luận và thảo luận
Kết luận
EVA là thước đo còn khá mới ở thị trường Việt Nam, Việc đánh giá đúng thành quả hoạt động còn là công việc khá khó khăn. Việc sử dụng các thước đo truyền thống đã lỗi thời và còn nhiều hạn chế. Ngày nay, các doanh nghiệp đã chuyển sang mục tiêu giá trị và có lợi nhuận thỏa đáng thông qua tăng lợi nhuận và tạo ra nhiều giá trị cho cổ đông. Bài nghiên cứu đã sử dụng hai mô hình MVA và CSV-F để đo lường cho CSV.
Nghiên cứu đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm tại công ty sản xuất của Việt Nam, đáp ứng được các mục tiêu đề ra, kết quả đạt được là:
Một là, EVA có ảnh hưởng tích cực đến giá trị cổ đông tạo ra ở hầu hết các năm trong giai đoạn 2011-2016. Kết quả nghiên cứu cho thấy biên pháp đo lường EVA sẽ làm giảm bớt gánh nặng của bất cân xứng thông tin và thông qua đó cũng giảm hiện tượng lạm quyền của các nhà quản lý bớt được chi phí đại diện trong doanh nghiệp, là công cụ để giám sát các nhà quản lý.
Hai là, kết quả đã đưa chỉ ra rằng EVA hiệu quả hơn ROA trong việc giải thích sự thay đổi của giá trị cổ đông tạo ra ở hầu hết các năm trong giai đoạn nghiên cứu, phù hợp với Sliman S. Alsoboa33, đa số các năm ở thị trường Việt Nam ROA không ảnh hưởng đáng kể CSV-F và MVA so với thước đo EVA.
Thảo luận
EVA là thước đo còn khá mới ở thị trường Việt Nam, việc đánh giá đúng thành quả hoạt động còn là công việc khá khó khăn. Việc sử dụng các thước đo truyền thống còn nhiều hạn chế. Một vài doanh nghiệp vận dụng thước đo EVA như vật liệu viễn thông (SACOM), công ty cổ phần dầu thực vật Tường An… Trong thời đại toàn cầu hóa, các doanh nghiệp Việt Nam đã nghiên cứu và dần dần nhận định tầm quan trọng của EVA, tính toán EVA trên các thuyết minh báo cáo tài chính và xem xét đến giá trị thị trường gia tăng giúp các nhà đầu tư định giá chính xác tài sản của cổ đông. Về phía doanh nghiệp và cơ quan quản lý cần xem xét các vấn đề sau:
• Về phía các doanh nghiệp
Trong năm 2018, các công ty đã thực hiện chi trả cổ tức chậm (cụ thể n gày đăng ký cuối cùng chốt quyền nhận cổ tức đã diễn ra, thị giá cổ phiếu đã điều chỉnh nhưng dòng tiền vẫn chưa về tài khoản cổ đông ). Do đó, các công ty niêm yết cần quản trị dòng tiền để thực chi trả cổ dòng theo đúng quy định công bố cổ tức cho cổ đông vì sẽ ảnh hưởng đến việc tính biến: Giá trị cổ phần tăng thêm (phần cổ tức đã trả trong năm) nên nếu công ty không thực chi trả sẽ không phản ảnh giá trị cổ tức trong biến này. Ngoài ra, quy định này được căn cứ trên khoản 4, Điều 132, Luật Doanh nghiệp 2014 – “cổ tức phải được thanh toán đầy đủ trong thời hạn 6 tháng, kể từ ngày kết thúc họp Đại hội đồng cổ đông thường niên” nên các công ty cần có công văn cam kết sẽ thanh toán cổ tức theo quy định.
• Về phía cơ quan quản lý
Về các cơ quan quản lý thị trường (Uỷ ban chứng khoán nhà nước, Sở giao dịch chứng khoán cần giám sát việc công bố thông tin của các công ty niêm yết theo chuẩn quốc tế (các báo cáo tài chính theo chuẩn mực quốc tế, IFRS) để việc đánh giá EVA và CSV-F được chính xác.
Theo quốc tế, doanh nghiệp chỉ công bố thông tin hàng quý, hàng năm kiểm toán. Tại Việt Nam, doanh nghiệp niêm yết công bố thông tin hàng quý, 6 tháng soát xét, hàng năm có kiểm toán. Theo thông lệ quốc tế, thành viên Hội đồng quản trị độc lập có vai trò rất lớn và nhiều công ty đại chúng, niêm yết tại thị trường như Indonesia, Malaysia, họ quy định ít nhất 50% thành viên độc lập để giám sát về tài chính, hoạt động công ty, nên cần khuyến khích như: Vinamilk từng chỉ có 1 thành viên HĐQT độc lập, đó là Bà Lê Thị Băng Tâm. Do đó, thông tin phi tài chính cũng rất quan trọng với nhà đầu tư và giúp cho các công ty khách quan về chất lượng báo cáo tài chính.
Danh mục từ viết tắt
EVA: Economic Value Added (Giá trị kinh tế gia tăng)
CSV: Created Shareholders Value (Giá trị cổ đông được tạo ra)
MVA: Market Value Added (Giá trị thị trường gia tăng)
ROA: Return on Assets (Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản)
TTCK: Thị trường chứng khoán
NOPAT: Net operating profit after taxes (Lợi nhuận ròng trước lãi vay sau thuế)
ROE: Return on equity (Tỷ suất sinh lời trên vốn cổ phần)
OCF: Operating Cash flow (Dòng tiền hoạt động)
GDP: Gross Domestic Product (Tổng sản phẩm quốc nội)
FCF: Free Cash Flow (Dòng tiền tự do)
EPS: Earning per share (Thu nhập của mỗi cổ phần)
K Tỷ suất lợi nhuận của cổ đông
IFRS: International Financial Reporting Standards (Chuẩn mực báo cáo tài chính quốc tế)
Tuyên bố xung đột lợi ích
Tác giả xin cam đoan rằng không có bất kì xung đột lợi ích nào trong công bố bài báo.
Tuyên bố đóng góp của các tác giả
Tác giả chịu trách nhiệm toàn bộ nội dung bài báo.