Bất cân xứng thông tin và giá trị doanh nghiệp: thực nghiệm tại Việt Nam

Mã số: 450 
Ngày nhận: 1/11/2017 
Ngày gửi phản biện lần 1: /2017 
Ngày gửi phản biện lần 2: 
Ngày hoàn thành biên tập: 29/1/2018 
Ngày duyệt đăng: 30/1/2018 
BẤT CÂN XỨNG THÔNG TIN VÀ GIÁ TRỊ DOANH NGHIỆP: THỰC NGHIỆM 
TẠI VIỆT NAM 
Huỳnh Lưu Đức Toàn 1 
Dương Trọng An2 
 Nguyễn Thành Quan3 
Hồ Thị Thu Phương4 
 Nguyễn Đức Ngọc5 
Lê Thị Trà My6 
Tóm tắt 
Sự bất cân xứng thông tin (BCXTT) và giá trị doanh nghiệp có mối quan hệ tác động 
lẫn nhau. Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu cho rằng BCXTT sẽ làm giảm giá trị của 
doanh nghiệp, tuy nhiên ở nước ta hiện nay chưa có nhiều nghiên cứu đề cập đến vấn đề trên. 
Bởi vì cách xác định biến BCXTT khá phức tạp, chưa có một quy chuẩn nào để xác định 
BCXTT. Nghiên cứu này đánh giá mức độ tác động của BCXTT theo nghiên cứu mới nhất 
của Korkeamäki (2014) và Fosu (2016) đến giá trị doanh nghiệp trong điều kiện có đòn bẩy 
của 250 doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2008 đến hết 
quý 2 năm 2017. Nhóm tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất Pooled OLS, 
GMM một bước để đánh giá mức độ ảnh hưởng của BCXTT đến giá trị của doanh nghiệp. 
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng tài sản, quy mô, tốc độ tăng trưởng, và BCXTT có ý nghĩa 
1 Đại học Ngân hàng TP.HCM, Email: toanhld@buh.edu.vn 
2 Đại học Ngân hàng TP.HCM, Mail: anduongbuh@gmail.com 
3 Đại học Ngân hàng TP.HCM, Mail : quanntdh30dc13@st.buh.edu.vn 
4 Đại học Ngân hàng TP.HCM, Mail : hothithuphuong151197@gmail.com 
5 Đại học Ngân hàng TP.HCM, Mail : nguyenducngoc2@gmail.com 
6 Đại học Ngân hàng TP.HCM, Mail : Mytra1406@gmail.com 
thống kê đối với giá trị của doanh nghiệp. Nhóm nghiên cứu cũng nhận thấy rằng BCXTT có 
tác động tiêu cực đến giá trị doanh nghiệp. 
Từ khóa: BCXTT, đòn bẩy, giá trị doanh nghiệp, GMM một bước 
Abstract 
The asymmetric information (Asy) and enterprise value relationship of mutual 
influence. The world has researched on asymmetric information several times, which will 
reduce the value of business. However, our country today does not have many studies on the 
issues mentioned. Because of defining asy variables complexly, no regulations to determine 
asy all.This study assessed the impact of the asy based on the latest researches by 
Korkeamäki (2016) and Fosu (2016) on value-added enterprises in the leverage of 250 
companies listed on the stock market from 2008 to the end of quarter 2/2017. The authors 
used the least squares method of Pooled OLS (Ordinary Least Square Pooded) GMM one-
step (or difference-GMM) to evaluate the influence of Asy to value the business. The research 
shows that asset size, growth rate and asy has significant value for the business. The research 
team also found that asy also has a negative impact to the enterprise value. 
Keywords: Asymmetry Information, Leverage, Firm Value, GMM-1-step 
JEL Classification: H20; H50; H70; G38 
1. Giới thiệu 
Mối quan hệ giữa BCXTT và giá trị doanh nghiệp đã được nghiên cứu tại nhiều quốc 
gia trên thế giới, đặc biệt là ở các quốc gia phát triển. Theo nghiên cứu của tác giả Samuel 
Fosu và cộng sự (2016), đã phân tích tác động của BCXTT tới giá trị doanh nghiệp trong giai 
đoạn trước và sau khủng hoảng cùng với cơ hội tăng trưởng khác nhau. Kết quả cho thấy rằng 
BCXTT ảnh hưởng tiêu cực tới giá trị của doanh nghiệp. Bài nghiên cứu này tác giả sử dụng 
phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS), phương pháp Pool và 1-Step GMM để đánh giá 
mức độ ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp. Nghiên cứu của Sudha Krishnaswami và cộng 
sự (1999) nói rằng những doanh nghiệp có mức độ BCXTT càng lớn thì càng phụ thuộc vào 
nợ tư nhân. Hay nghiên cứu của Myer (1984), Myer và Mailuf (1984) cho rằng khi ban lãnh 
đạo của doanh nghiệp có nhiều thông tin hơn về các dự định thực hiện trong tương lai so với 
các nhà đầu tư bên ngoài thì họ sẽ huy động nguồn tài trợ từ bên ngoài để giảm chi phí sử 
dụng vốn chủ sở hữu. Vì vậy mà BCXTT góp phần đưa ra nhiều quyết định tài chính cho 
doanh nghiệp. 
Ở Việt Nam đã có vài nghiên cứu về BCXTT như đề tài của Lê An Khang (2008) chỉ 
xem xét các yếu tố gây ra BCXTT và đề ra giải pháp giúp nhà đầu tư có các quyết định hợp 
lý. Nghiên cứu của TS. Nguyễn Việt Dũng (2008), cũng chỉ tập trung vào phân tích tác động 
của thông tin trên báo cáo tài chính. Và gần đây là công trình nghiên cứu của sinh viên trường 
Đại học Ngoại thương (2014). Trọng tâm của bài nghiên cứu là trả lời cho câu hỏi nghiên cứu 
là “Việc công bố thông tin có mối liên hệ với chi phí vốn cổ phần hay không?”. Để trả lời câu 
hỏi này nhóm tác giả đã sử dụng phương pháp mô hình lợi nhuận thặng dư (RIM) để ước tính 
chi phí vốn cổ phần của doanh nghiệp và xây dựng mô hình kinh tế lượng để đo lường mức 
độ ảnh hưởng của BCXTT đến chi phí vốn cổ phần. Bên cạnh đó thì vấn đề cần nhiên cứu 
của chúng tôi là sự tác động tới giá trị doanh nghiệp của BCXTT nên đã thực hiện đề tài: 
“BCXTT và giá trị của doanh nghiệp: thực nghiệm tại Việt Nam”. Nhóm tác giả kỳ vọng kết 
quả nghiên cứu này sẽ giúp giải thích được mối liên hệ giữa BCXTT và giá trị doanh nghiệp. 
Để hoàn thành đề tài này, nhóm tác giả tập trung nghiên cứu 250 doanh nghiệp phi tài chính 
được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM trong giai đoạn từ năm 2008 đến hết 
quý 2/2017. Nhóm tác giả thực hiện công trình nghiên cứu này nhằm mục đích phân tích tác 
động của các nhân tố ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp trong đó BCXTT là nhân tố trọng 
tâm và ưu tiên nhất.. 
2. Cơ sở lý thuyết và giả thiết 
Lý thuyết về sự BCXTT (Asymmetric information) được đề xuất lần đầu vào những 
năm 1970s từ học thuyết của Akerlof đối với thị trường chứng khoán. 
Lý thuyết thị trường quả chanh Akerlof: trong luận án tiến sĩ của mình thì Akerlof 
(1970) đã công bố lý thuyết thị trường quả chanh (lemon market). Trong nghiên cứu đó thì 
tác giả đã xem xét đến thị trường mua bán, trao đổi hàng hóa khi mà thông tin về sản phẩm 
của người bán và người mua là khác nhau. Ông cũng dùng thuật ngữ “quả chanh“ để chỉ các 
hàng hóa cũ kém chất lượng. Trong giao dịch thì người bán luôn có đầy đủ thông tin về sản 
phẩm của mình, vì thế họ có thể bán các sản phẩm kém với giá cả tương tự một sản phẩm tốt 
cho các khách hàng không có nhiều thông tin. Tới khi người mua đã ý thức được vấn đề này 
thì họ sẽ đề phòng bằng việc mua các hàng hóa cũ với giá thấp vì họ nghĩ rằng sẽ hạn chế 
thiệt hại mua nhầm sản phẩm kém. Đóng góp quan trọng của bài nghiên cứu này chính là rủi 
ro lựa chọn đối nghịch (adverse selection), vì khi người tiêu dùng có thị hiếu mua sắm theo 
chiều hướng như thế thì các sản phẩm tốt sẽ không bán được với giá hợp lý, từ đó thì lượng 
hàng hóa kém chất lượng sẽ tồn tại nhiều hơn dẫn đến rủi ro bị mua phải sản phẩm kém cũng 
tăng lên hẳn. Khi mà thị trường trở nên bất ổn thì người mua sẽ rút khỏi và khiến cho thị 
trường trở nên ảm đạm hơn. 
Lý thuyết phát tín hiệu Spence & lý thuyết cơ chế sàng lọc Stiglitz: để bổ sung cho 
học thuyết của Akerlof thì Spence (1973) đã kế thừa ý tưởng của Akerlof khi ông cho rằng để 
hạn chế ảnh hưởng của các lựa chọn đối nghịch thì các sản phẩm tốt nên có cơ chế để có thể 
phân biệt với sản phẩm kém chất lượng đó là cơ chế phát tín hiệu (Signaling). Cụ thể, xét trên 
thị trường lao động thì bằng cấp có thể được cho là cơ chế phát tín hiệu: nếu như 2 người có 
cùng kinh nghiệm hay năng suất thì bằng cấp là yếu tố được xem xét đến, vì điều đó cho thấy 
được tiềm năng của người lao động. Hay tại thị trường chứng khoán, thì việc chi trả cổ tức là 
một tín hiệu tốt, vì sẽ đảm bảo khoản lợi nhuận sẽ được nhận tại tương lai. Stiglitz (1974) đã 
bổ sung biện pháp cơ chế sàng lọc (Screening). Với Screening thì các nhà đầu tư có thể hạn 
chế thiệt hại bằng cách nên đưa ra nhiều điều kiện trong các hợp đồng giao dịch thương mại. 
Xem xét ví dụ sau: các doanh nghiệp bảo hiểm sẽ cung cấp nhiều hợp đồng cùng với mức phí 
cũng như bồi thường khác nhau, nếu các khách hàng có mức rủi ro thấp thì sẽ có nhu cầu ưu 
tiên các hợp đồng giá rẻ hơn và ngược lại. 
Từ đây có thể thấy BCXTT là tình trạng diễn ra trong một giao dịch, khi mà sẽ có một 
bên có thông tin đầy đủ hơn và tốt hơn so với bên còn lại. Khi đó giá cả không phải là giá cả 
cân bằng của thị trường mà nó có thể thấp hơn hoặc cao hơn dẫn tới thị trường không đạt hiệu 
quả. Có bài nghiên cứu cho rằng, cá nhân bên trong nội bộ của doanh nghiệp có nhiều thông 
tin hơn các nhà đầu tư, nên việc phát hành vốn chủ sở hữu mới sẽ bị định giá thấp, dẫn đến 
các khoản đầu tư tối ưu (Ryen, Vasconcellos et al. 1997). 
Do đó việc không đối xứng thông tin và mối quan hệ với việc ra các quyết định đầu tư 
hay là định giá đã nhận được sự quan tâm trong các tài liệu tài chính (trích Myers, 1984; 
Myers and Majluf, 1984; Botosan, 1997; Dierkens, 1991; Bharath et al., 2009). Thực tế thì 
học thuyết trật tự phân hạng Pecking Order Theory (POT) của Myer (1984), Meyer và Majluf 
(1984) nhận định rằng các chi phí lựa chọn bất lợi phát sinh từ việc không cân xứng thông tin 
đã dẫn đến kết quả là việc ưu tiên sử dụng nợ tài trợ hơn là tài trợ bằng vốn chủ sở hữu. VD: 
sự BCXTT có sự liên quan cao đối với chi phí vốn chủ sở hữu (Botosan, 1997; Dierkens, 
1991; He et al., 2013) có mức độ cao của đòn bẩy (Bharath et al., 2009; Gao and Zhu, 2015) 
và thấp hơn với giá trị tiền mặt (Drobezt et al., 2010). Botosan (1997) báo cáo rằng chi phí 
vốn chủ sở hữu sẽ thấp hơn cho các công ty có mức độ tiết lộ thông tin cao hơn là các công ty 
ít hoặc không công bố thông tin. Việc mở rộng nghiên cứu trong tài liệu cho thấy sự liên quan 
của BCXTT và chi phí đại diện vì sẽ làm tăng khả năng tự quyết trong quản lý và hành vi 
chuyển đổi rủi ro (Leary and Roberts, 2010; Saam, 2007). Chi phí đại diện phát sinh từ xung 
đột lợi ích giữa các cổ đông và các nhà quản lý (Jensen and Meckling, 1976). Trong sự liên 
quan của chi phí đại diện tới BCXTT, Fauer và Naranjo (2010) cho rằng: bắt nguồn từ việc 
thuê người đại diện đã làm giảm giá trị của doanh nghiệp. Ngoài ra, Drobetz và cộng sự 
(2010) nhận định giá trị biên của tiền mặt bị giảm khi có sự tăng lên nghiêm trọng của 
BCXTT. Thông qua những xem xét ở trên thì chúng tôi thấy rằng sự BCXTT sẽ là một yếu tố 
quan trọng quyết định tới giá trị của doanh nghiệp. 
3. Giả thuyết nghiên cứu 
Việc tồn tại BCXTT giữa nhà quản lý công ty và cổ đông sẽ ảnh hưởng đến nhiều 
quyết định của doanh nghiệp (Myers, 1984; Myers và Majluf, 1984). Xem xét ví dụ sau, khi 
các cá nhân trong nội bộ doanh nghiệp (nhà quản lý) có nhiều thông tin đã công bố về các 
hoạt động dự kiến trong tương lai, dự đoán của họ sẽ thực tế hơn. Phù hợp với giả định đó thì 
việc phát hành vốn cổ phần mới sẽ bị định giá thấp đi và có sự chuyển đổi tài sản giữa các cổ 
đông hiện hữu và cổ đông mới. Do đó, việc bị định giá thấp hơn sẽ khiến các cổ đông từ chối 
các dự án tạo ra giá trị hiện tại ròng dương. Về vấn đề này, chi phí tài trợ bên ngoài trở nên 
quá mức với những doanh nghiệp có BCXTT. Theo một số bằng chứng, thì các nghiên cứu 
thực nghiệm (trích Drobetz et al., 2010; Fauver và Naranjo 2010; Ryen et al., 1997) đã chỉ ra 
rằng BCXTT làm tốn kém chi phí đối với các doanh nghiệp vì chi phí lựa chọn bất lợi cản trở 
việc tăng nguồn vốn rẻ hơn từ bên ngoài. Trong trường hợp này, chi phí lựa chọn bất lợi bắt 
buộc các doanh nghiệp đưa ra các quyết định đầu tư không thật sự tốt thì có thể gây nên thiệt 
hại cho công ty. Điều này dẫn đến giả thuyết nghiên cứu: BCXTT sẽ có mối quan hệ tiêu 
cực tới giá trị doanh nghiệp. 
3.1.Dữ liệu nghiên cứu mô hình 
Nhóm tác giả xem xét dữ liệu của 250 công ty, tác giả sử dụng phương pháp chọn trên 
tổng thể gồm tất cả các công ty phi tài chính đã được niêm yết trên thị trường chứng khoán 
Việt Nam từ năm 2008 đến hết quý II năm 2017 để nghiên cứu cho đề tài này, vì nhóm các 
công ty tài chính có cơ chế hoạt động khác với nhóm công ty thuộc lĩnh vực sản xuất và dịch 
vụ và đặc thù khác sẽ dẫn đến ước lượng chệch. Nhóm tác giả lấy dữ liệu từ báo cáo tài chính 
của từng doanh nghiệp theo năm trong giai đoạn 2008-2017, đối với năm 2017 thì nhóm tác 
giả dùng phương pháp dự báo từ quý II cho năm 2017 dựa trên dữ liệu quá khứ. 
3.1.1. Đo lường sự BCXTT 
Để kiểm tra mối quan hệ giữa BCXTT và giá trị công ty, nhóm tác giả dựa theo 
Drobetz và cộng sự (2010), Krishnaswami và Subramaniam (1999) khi sử dụng sự phân tán 
của nhà phân tích dự báo (Asy-Disp) và lỗi của chuyên gia phân tích (Asy-Er) như là biện 
pháp chính nghiên cứu về BCXTT. Sự phân tán của nhà phân tích dự báo là độ lệch chuẩn 
của các nhà phân tích dự báo thu nhập trên mỗi cổ phiếu trong năm tài chính. Sự phân tán lớn 
hơn thể hiện mức độ BCXTT cao hơn (Drobetz et al, 2010; Krishnaswami et al, 1999) 
Lỗi dự báo của các chuyên gia phân tích là sự khác biệt giữa lợi nhuận thu được trên 
mỗi cổ phiếu và thu nhập trên mỗi cổ phiếu trong năm tài chính (Drobetz et al, 2010; 
Krishnaswami et al, 1999). Lỗi dự báo lớn hơn đại diện cho mức BCXTT cao hơn. Đối với 
mỗi năm tài chính, nhóm tác giả sử dụng dự báo được cập nhật gần đây nhất để đảm bảo rằng 
dự báo liên quan đến cuối năm tài chính. Đồng thời, để đảm bảo tính so sánh của các biện 
pháp này về BCXTT giữa các doanh nghiệp, chúng tôi đã điều chỉnh theo dự báo của các nhà 
phân tích trung vị trong năm tài chính, Drobetz và cộng sự. (2010). 
Nhóm tác giả sẽ thêm một biện pháp thứ ba của yếu tố BCXTT (Asy-Dum) như là 
một biến giả mà giá trị sự phân tán của các nhà phân tích dự báo là lớn hơn dự báo trung bình 
ngành. Biện pháp này giúp thu hút các doanh nghiệp có sự BCXTT cao so với các đối tác của 
họ trong cùng ngành. Theo Tiêu chuẩn Phân loại Ngành Quốc tế (ICB) đã phân loại các công 
ty thành tám ngành chính: dầu khí, nguyên liệu cơ bản, công nghiệp, hàng tiêu dùng, chăm 
sóc sức khoẻ, dịch vụ tiêu dùng, viễn thông và công nghệ. 
3.1.2. Giá trị vững chắc và các biến số kiểm soát khác 
Đo lường giá trị công ty (Value) chính là tỷ lệ giá trị thị trường của tài sản lên giá trị 
sổ sách của tài sản như theo Muray và Pajuste (2005). Giá trị thị trường của tài sản là tổng giá 
trị thị trường cổ phiếu. 
Khi tìm cách liên hệ đến sự thúc đẩy của công ty đến giá trị công ty thì nhóm tác giả 
áp dụng chính sách đòn bẩy để giảm thiểu mối tương quan tiềm ẩn từ giá trị công ty đến đòn 
bẩy (Opler and Titman, 1994). Do đó, đòn bẩy của một công ty (Lev) là tỷ lệ giữa giá trị sổ 
sách của nợ với giá trị sổ sách của tài sản. 
Theo Maury và Pajuste (2005), nhóm tác giả kiểm soát các biến bao gồm quy mô 
công ty, tài sản hữu hình và tăng trưởng doanh thu trong các ước tính tiếp theo. Với kích 
thước công ty (Size) là logarithm tự nhiên giá trị sổ sách của tổng tài sản. Các công ty lớn 
hơn có thể sẽ là những công ty trưởng thành và việc định giá có xu hướng thấp đi (Murray và 
Pajuste, 2005). Do đó, nhóm tác giả mong đợi một mối quan hệ tiêu cực giữa kích thước công 
ty và giá trị công ty. 
Tangibility (Tang) của tài sản được tính bằng tỷ số của tài sản hữu hình với tổng tài 
sản. Các công ty có tỷ trọng lớn về tài sản hữu hình sẽ có ít tài sản vô hình được tạo ra giá trị 
hơn như vốn con người (Muarray và Pajuste, 2005). Lập luận này cho thấy mối quan hệ tiêu 
cực giữa tài sản hữu hình và giá trị công ty. Tuy nhiên, các d ... quả của kiểm định VIF cho thấy tất cả các hệ số đều nhỏ hơn 10, điều này 
nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra trong bộ số nghiên cứu (Kennedy,1992) 
Bảng 3.6. Bảng kết quả 
Variable VIF 1/VIF 
Size 1.02 0.978234 
Tang 1.02 0.983705 
AsyDisp 1.02 0.984765 
Growth 1.01 0.989847 
Lev 1.00 0.999720 
Mean VIF 1.01 
Nguồn: Tác giả tổng hợp 
3.2. Phương pháp thực nghiệm 
Nhóm tác giả xây dựng mô hình thực nghiệm trong phần này để kiểm tra giả thuyết 
nghiên cứu. Bằng cách cách tiếp cận dữ liệu bảng trong phân tích để tận dụng lợi thế của các 
biến thể có sự quan tâm theo thời gian. Để thử nghiệm giả thuyết nghiên cứu của bài viết này, 
nhóm tác giả dựa vào bài nghiên cứu của Murray và Pajuste (2005). Ngoài ra thì nhóm 
nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng thông qua phương pháp Fixed 
Effect Model/Random Effect Model (FEM/REM) hay việc kiểm định tính bền vững của mô 
hình thông qua đề xuất là phương pháp GMM (Generalized Method of Moments). 
Mô hình nghiên cứu về giá trị công ty là một hàm số gồm quy mô công ty (Size), tài 
sản hữu hình (Tang), tốc độ tăng trưởng doanh thu (Growth), gọi chung là kiểm soát 
(Control), và đòn bẩy (Lev) với các phần mở rộng thêm nữa để tính cho những ảnh hưởng 
của sự không đối xứng thông tin (Asy). Do đó, mô hình cơ sở của nhóm tác giả được đưa ra 
theo nghiên cứu của Fosu (2016). 
= α+ƛ+  +∑ 

 + γ+Ɛ 
Với biến AsyDisp = Ln1 +
độ ệ ẩ ự á â í 
| ị ự á |
 
Theo công thức cụ thể thì ta có 
, = ln
⎝
⎜
⎛
1 +
1
,
×  
⎝
⎛
1
, − 1
× ∑ , −
1
,
× ∑ ,
,
,


,
,
,
⎠
⎞
,
,
⎠
⎟
⎞
Và theo công trình nghiên cứu của Dobertz (2010) thì nhóm tác giả có thể giải thích các biến 
như sau: 
Med,là trung vị của EPS dự báo trong tháng m, năm t tại doanh nghiệp i. 
A, là số nhà phân tích công ty của của doanh nghiệp i, tại tháng m năm t. 
M, là số tháng có nhiều hơn 2 nhà phân tích của doanh nghiệp t, tại năm t. 
EPS, là EPS dự báo của các nhà phân tích cho công ty I, tại tháng m năm t 
Tuy nhiên vì phương pháp tính của Drobetz (2010) không còn mới và có mặt hạn chế 
khi việc xác định số lượng các nhà dự báo phân tích của công ty tại TTCK ở VN là bất khả 
thi, và do đó khi xem xét vào phương pháp ước tính mới nhất của Fosu (2016) là AsyDisp = 
Ln1 +
độ ệ ẩ ự á â í 
| ị ự á |
 khi đã khắc phục được các hạn chế của phương pháp 
cũ cho nên nhóm tác giả quyết định chọn cách tính của Fosu (2016) để thực hiện tính toán 
cho phù hợp và chính xác hơn với mục tiêu nghiên cứu. 
Với biến AsyEr = Ln1 +
ự áự ế
| ị |
 với giá trị EPS dự báo thì nhóm tác giả 
sử dụng phương pháp ước lượng dựa trên công thức tăng trưởng EPS là bằng với tỷ lệ lợi 
nhuận giữ lại, và giá trị ROE (tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu) có thể tính được dựa theo 
các báo cáo tài chính, và để dự đoán giá trị EPS tại năm N thì nhóm tác giả dùng giá trị EPS 
năm N-1 và nhân với (1+g) để ra kết quả của năm N. Đồng thời dựa vào dãy các giá trị của tỷ 
lệ lợi nhuận giữ lại của năm N-1 và ROE trong suốt giai đoạn nghiên cứu, nhóm tác giả đã 
tính toán được dãy giá trị EPS dự đoán của năm N, và từ dãy các giá trị này thì nhóm tác giả 
thực hiện tính toán ra trung vị của EPS dự báo và độ lệch chuẩn của EPS dự báo trong các 
ước tính ở các biến BCXTT. 
Với biến AsyDummy 
= 1 nếu 1 Cty có AsyDisp > ứ  ìℎ  á ă
= 0 nếu không có 2 nhà phân tích và không tính được AsyDisp 
Với cách xác định Asy-Dummy từ Asy- Disp thì nhóm tác giả có nhận xét như sau, 
theo ý nghĩa thì Disp chính là độ lệch của dự báo và Dummy chính là một biến được đặt ra để 
xác định sự phân tán độ lệch của các dự báo này và vì thế nếu như Asy-Disp lớn hơn giá trị 
dự báo của trung bình trong các năm thì sẽ nhận lấy 1 tức là các dự báo này có độ lệch và 
ngược lại sẽ nhận giá trị 0, theo nghiên cứu của Drobetz (2010) và Fosu (2016) thì nghĩa là 
công ty không được bảo vệ bởi ít nhất 2 nhà phân tích. Vì việc xác định các nhà phân tích bảo 
vệ công ty tại TTCK ở VN là hết sức khó khăn cho nên nhóm tác giả dựa vào tính chất chấp 
nhận giá trị kết luận để đưa ra con số mà Asy-Dummy chấp nhận theo nghiên cứu của 
Drobetz (2010) và Fosu (2016). 
Từ mô hình nghiên cứu gốc thì chúng tôi sẽ thực hiện hồi quy thông qua các mô hình 
cụ thể là: 
= α+ƛ+  +∑ 

 + AsyDisp (mô hình 1) 
= α+ƛ+  +∑ 

 +  (mô hình 2) 
= α+ƛ+  +∑ 

 +  (mô hình 3) 
 Trong đó Ɛ là sai số kết hợp bao gồm các công ty có hiệu quả cố định μ, và một thành 
phần giả định là độc lập và được phân loại như nhau (); α, β, γ là tham số; và các chỉ số 
dưới i và t chỉ ra doanh nghiệp thứ I và khoảng thời gian thứ T, K chỉ ra sự kiểm soát của các 
biến. 
4. Kết quả và thảo luận 
4.1. Ảnh hưởng của sự BCXTT lên giá trị gia tăng của công ty 
Đối với các biến độc lập trong mô hình, với giả định là với những đặc điểm riêng biệt 
đều có thể ảnh hưởng tới giá trị của biến giải thích. Nhóm tác giả sử dụng phương pháp FEM 
để phân tích mối tương quan giữa phần dư của mỗi đơn vị với biến giải thích để kiểm soát và 
tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt ra khỏi biến giải thích để từ đó có thể ước lượng 
những ảnh hưởng thực tế của của biến giải thích lên biến phụ thuộc, nhóm tác giả tổng hợp 
được kết quả ở bảng sau. 
Bảng 4.1. Hồi quy mô hình theo phương pháp FEM 
Các biến Mô hình (1) Mô hình (2) Mô hình (3) 
Lev 
0.0047311 
(0.0137602) 
0.0040978 
(0.0137728) 
0.0041778 
(0.0137386) 
Size 
−1.39425∗∗∗ 
(0.200571) 
−1.363134∗∗∗ 
(0.2008158) 
−1.333542∗∗∗ 
(0.2004164) 
Growth 
−0.1425731∗∗∗ 
(0.0508926) 
−0.1477855∗∗∗ 
(0.05105) 
−0.1421748∗∗∗ 
(0.0508147) 
Tang 
2.149869∗∗∗ 
(0.0237521) 
2.149955∗∗∗ 
(0.0237761) 
2.150542∗∗∗ 
(0.023718) 
AsyDisp 
−0.8235658∗∗ 
(0.3720) 
AsyEr 
0.2442223 
(0.237368) 
AsyDummy 
−2.76243∗∗∗ 
(0.8097695) 
( *, **, *** có ý nghĩa lần lượt tại mức 10%, 5%, 1% ) 
Nguồn: Tác giả tổng hợp 
Mặc dù cùng mục đích hồi quy, tuy nhiên thì sự khác biệt của phương pháp FEM và 
REM là sự biến động của các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tương quan đến 
biến độc lập – biến giải thích trong mô hình ảnh hưởng cố định thì trong mô hình ảnh hưởng 
ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến 
các biến giải thích. Chính vì thế để tìm phương pháp phù hợp nhất thì ta sẽ tiếp tục hồi quy 
các mô hình cụ thể theo REM để lựa chọn cách thức phù hợp nhất. 
Bảng 4.2. Hồi quy mô hình theo phương pháp REM 
Các biến Mô hình (1) Mô hình (2) Mô hình (3) 
Lev 
0.0022725 
(0.0132045) 
0.0023102 
(0.0132039) 
0.0022019 
(0.0132036) 
Size 
−0.4418683∗∗∗ 
(0.1093144) 
−0.4454319∗∗∗ 
(0.109034) 
-0.4485061 
(0.1090487) 
Growth 
0.0340148 
(0.0488237) 
0.0282027 
(0.0488111) 
0.0343682 
(0.0487006) 
Tang 
2.1657∗∗∗ 
(0.0223914) 
2.165837∗∗∗ 
(0.0223926) 
2.165238 
(0.0223936) 
AsyDisp 
-0.0984728 
(0.1768176) 
AsyEr 
0.1167618 
(0.1776745) 
AsyDummy 
-0.3204321 
(0.3628482) 
(*, **. *** có ý nghĩa lần lượt tại 10%, 5%, 1% ) 
 Nguồn: Tác giả tổng hợp 
 Với các kết quả đã có thì ta tiến hành lựa chọn phương pháp phù hợp nhất và đã chọn 
thực hiện theo FEM. 
Bảng 4.3. Lựa chọn mô hình 
 Value (1) Value (2) Value (3) 
Chi2(4) 132.47 125.59 132.14 
P-value 0.0000 0.0000 0.0000 
Mô hình được chọn FEM FEM FEM 
Biến nghiên cứu có vai trò quan trọng No No No 
Nguồn: Tác giả tổng hợp 
Từ kết quả mà ta đã chọn theo phương pháp FEM thì có các nhận định sau, ngoại trừ 
đòn bẩy (Lev) là không có ý nghĩa thống kê thì các giá trị còn lại đều có ý nghĩa. Đặc biệt ta 
nhận thấy được một kết quả quan trọng đó là việc sai lệch trong sự báo của các nhà phân tích 
sẽ ý nghĩa quan trọng và ảnh hưởng tiêu cực tới giá trị của doanh nghiệp, cũng như là các lỗi 
trong những dự báo đó sẽ không tác động tới giá trị công ty, tuy nhiên sự chênh lệch của dự 
báo với ngành sẽ có tác động tiêu cực tới doanh nghiệp 
Đây là 1 thử nghiệm cần thiết để làm cơ sở chọn mô hình sử dụng hiệu quả cố định 
hoặc ngẫu nhiên. Như các kết quả đã chỉ ra, giá trị Hausman p ở tất cả các mô hình nhỏ hơn 
0,05, có nghĩa là các hệ số ước tính bởi bộ ước lượng hiệu quả ngẫu nhiên hiệu quả không 
giống với ước lượng các ước tính cố định cố định phù hợp. Điều này dẫn đến việc chọn lựa 
phương pháp hiệu quả cố định cho tất cả các mô hình sẽ nhất quán hơn để kết luận. Cho nên 
nhóm tác giả thực hiện kiểm định giả thuyết thống kê để kiểm tra việc mô hình có bị lỗi hay 
không. 
Bảng 4.4. Mô hình khắc phục 
 Value (1) Value (2) Value (3) 
Phương sai thay đổi Yes Yes Yes 
Tự tương quan Yes Yes Yes 
Biến nội sinh Yes Yes Yes 
Mô hình khắc phục System-GMM System-GMM System-GMM 
Nguồn: Tác giả tổng hợp 
Qua kiểm định các lỗi trong mô hình gồm: hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương 
quan, hiện tượng nội sinh. Nhóm tác giả nhận thấy sự xuất hiện các lỗi này trong mô hình (1), 
(2), (3). Do đó các tác giả đề xuất phương pháp GMM 1 bước để khắc phục khuyết tật này. 
Bảng 4.5. Hồi quy theo GMM 
Các biến Mô hình (1) Mô hình (2) Mô hình (3) 
Lev 0.0001022 
(0.0180772) 
0.0001606 
(0.0181091) 
-0.0003727 
(0.0180258) 
Size −1.438647∗∗∗ 
(0.2813633) 
−1.44998∗∗∗ 
(0.2817433) 
−1.41588∗∗∗ 
(0.2811924) 
Growth −2.344335∗∗∗ 
(0.1128946) 
−2.35068∗∗∗ 
(0.1131492) 
−2.332785∗∗∗ 
(0.1126021) 
Tang 2.145463∗∗∗ 
(0.0317591) 
2.143647∗∗∗ 
(0.0318031) 
2.144741∗∗∗ 
(0.0316673) 
AsyDisp −1.140645∗∗ 
(0.503441) 
AsyEr -0.3412899 
(0.3556514) 
AsyDummy −2.420675∗∗ 
(1.051027) 
( *, **. *** có ý nghĩa lần lượt tại 10%, 5%, 1% ) 
Nguồn: Tác giả tổng hợp 
Ta thấy rằng Lev không có ý nghĩa thống kê, các biến Size và Growth có những tác 
động đối nghịch với giá trị của doanh nghiệp hay sự biến thiên cùng chiều của biến Tang, các 
biến này đều có ý nghĩa thống kê tại mức hợp lý. Sự sai lệch trong dự báo của các nhà phân 
tích hay các dự báo của trung bình trong ngành của các doanh nghiệp là có tác động quan 
trọng và sẽ khiến giá trị của doanh nghiệp giảm đi nếu sự sai biệt đó càng lớn, ta không cần 
quan trọng tác động của các lỗi trong dự báo các các nhà phân tích khi không có sự tác động 
đáng kể. 
Tổng kết 
Dựa vào nhiều nghiên cứu trước đây về BCXTT của nhiều tác giả: nhóm tác giả đại 
học Ngọai thương (2014), đã đề cập đến mối tương quan ngược chiều bất lợi của BCXTT đối 
với khả năng quản trị vốn, đưa ra các quyết định đầu tư, cũng như là khả năng công bố bị hạn 
chế khiến cho tình hình công ty gặp khó khăn. Hay là bài nghiên cứu của nhóm tác giả đại 
học Kinh tế Huế (2011) đã có cái nhìn về hoạt động tín dụng của hệ thống ngân hàng thương 
mại, khi BCXTT sẽ ảnh hưởng đến hệ thống tín dụng trong việc cấp vốn cho các doanh 
nghiệp trong nền kinh tế, điều này không chỉ ảnh hưởng đến bản thân hệ thống ngân hàng mà 
còn cả hệ lụy tới các pháp nhân liên quan, và gây hậu quả không chỉ là ở mặt tài sản. Nghiên 
cứu khác của tác giả Lê Trọng Hoài (2008) và Nguyễn Việt Dũng (2008) cũng có nêu rõ các 
ảnh hưởng tới báo cáo tài chính quà các hạn chế trong việc ra quyết định đầu tư của doanh 
nghiệp, hạn chế này cũng đã được các tác giả kiến nghị vài biện pháp để khắc phục. Thông 
qua bài báo này thì nhóm tác giả cũng đóng góp những tính mới sau thông qua quá trình 
nghiên cứu: Thứ nhất, BCXTT là một tác nhận xấu và cần phải khắc phục vì nhân tố này gây 
ảnh hưởng bất lợi tới giá trị của doanh nghiệp thông qua quy mô, tăng trưởng và tài sản. Thứ 
hai, bài báo này sử dụng phương pháp GMM 1 bước để khắc phục các khuyết tật của mô hình 
để đưa ra mô hình phù hợp nhất. Thứ ba, nhóm tác giả sử dụng phương pháp đo lường lượng 
hóa giá trị BCXTT theo một trong những phương pháp mới nhất từ năm 2016 trên thế giới về 
ước lượng biến quan trọng này trong mô hình. 
4.2. Hàm ý chính sách và hạn chế 
Mặc dù có sự kết nối lý thuyết giữa BCXTT trong việc ảnh hưởng đến giá trị của công 
ty nhưng các nghiên cứu thực nghiệm hiện tại cho đến nay không chú ý đến mối liên hệ này. 
Theo đó, nghiên cứu này mở rộng kiến thức về sự tương tác giữa thông tin bất đối xứng tới 
giá trị công ty. Về mặt lý thuyết chúng tôi khuyến khích và thử nghiệm mối quan hệ giữa sự 
không đối xứng thông tin tới giá trị công ty thông qua mẫu của 250 công ty đã được niêm yết 
trong vòng 10 năm. Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng sự bất đối xứng thông tin ảnh hưởng 
bất lợi đến giá trị của công ty. Hơn nữa, những phát hiện của chúng tôi gợi ý các doanh 
nghiệp có cơ hội tăng trưởng cao sẽ bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi sự BCXTT so với các doanh 
nghiệp có cơ hội tăng trưởng thấp. 
Tóm lại , thông qua bài nghiên cứu này thì chúng tôi đề xuất các nhà quản trị nên có 
sự kiểm tra cũng như là chứng thực trong việc công bố các thông tin ra bên ngoài vì khi đó 
các nhà đầu tư sẽ dựa vào nguồn thông tin này để dự báo trước khi đưa ra các quyết định đầu 
tư, hay các đối tượng sử dụng thông tin để thực hiện việc đánh giá thị trường. Chính vì thế để 
hạn chế các ảnh hưởng có thể có của hiện tượng BCXTT thì việc chính xác trước khi công bố 
ra bên ngoài chính là việc làm cần thiết. 
Tài liệu tham khảo 
1. Akerlof, G.A (1970), “The market for ‘Lemons’: Quality Uncertainty and the Market 
Mechanism”, The Quarterly Journal of Economic, volume 84, page 488-500. 
2. Botosan, C. A. (1997), “Disclosure level and the cost of equity capital”, Accounting 
review, page 323-349. 
3. Myers, S. C. & majluf, N. S. (1984), “Corporate financing and investment decisions 
when firms have information that investors do not have”, Journal of Financial 
Economics, Volume 13, page 187-221. 
4. Maury, B. & Pajuste, A. (2005), “Multiple large shareholders and firm value”, 
Journal of Banking & Finance, Volume 29, page 1813-1834. 
5. Opler, T. C., & Titman, S. (1994), “Financial distress and corporate performance”, 
Journal of Finance, page 1015-1040. 
6. TimoKorkeamäki (2014), “Credit ratings and information asymmetry on the Chinese 
syndicated loan market”, China Economic Review, Volume 31, page 1-16. 
7. Spence A (1973), “Job market signalling”, The Quarterly Journal of Economic, 
volume 87, page 355-374. 
8. Stiglitz J.E (1974), “Incentives and risk sharing in sharecopping”, Review of 
Economic Studies, volume 41, page 219-255. 
9. Sudha Krishnaswami, Paul A.Spindt, Venkat Subramaniam (1999), “Information 
asymmetry monitoring, and the placement structure of coporate debt”, volume 51, 
page 407-434. 
10. Samuel Fosu (2013), “Capital structure, product market competition and firm 
performance: Edividence from South Africa”, The quarterly review of economic and 
finance, volume 53 (2), page 140-151. 
11. Samuel Fosu, Albert Danso, Wasim Ahmad and William Coffie (2016), “Information 
asymmetry, leverage and firm value: Do crisis and growth matter?”, International 
review of financial analysis. 
12. Wolfgang Drobetz, Matthias C.Gruninger, Simone Hirschvogl (2010), “Information 
Asymmetry and the value of cash”, Journal of banking & finance, volume 34, page 
2168-2184.