Tác động của sai lệch thông tin báo cáo tài chính đến giá trị doanh nghiệp của các định chế tài chính niêm yết tại Việt Nam: Vai trò trung gian của chất lượng báo cáo tài chính

Nguyễn Hoàng Lan Hương

Trường Đại học Ngoại Thương; Email: nh.lanhuong2801@gmail.com

Võ Phan Cẩm Ly (Tác giả liên hệ)

Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh; Email: lyvo2136@gmail.com

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích tác động của rủi ro sai lệch thông tin báo cáo tài chính, đo lường bằng chỉ số Beneish M-Score, đến giá trị doanh nghiệp (Tobin’s Q), đồng thời kiểm định vai trò trung gian của chất lượng báo cáo tài chính thông qua biến dồn tích bất thường (DA), ước lượng theo mô hình Jones điều chỉnh. Dữ liệu bảng không cân bằng gồm 1.143 quan sát của 105 định chế tài chính niêm yết trên HOSE và HNX giai đoạn 2015–2025 được phân tích bằng phương pháp sai số chuẩn vững Driscoll–Kraay và mô hình Two-step System GMM nhằm kiểm soát các khuyết tật mô hình và vấn đề nội sinh. Kết quả cho thấy M-Score không có tác động trực tiếp có ý nghĩa thống kê đến Tobin’s Q trong mô hình động. Tuy nhiên, M-Score tác động cùng chiều đến DA, trong khi DA có tác động tích cực đến Tobin’s Q, gợi ý vai trò trung gian truyền dẫn gián tiếp của biến này. Ngoài ra, đòn bẩy tài chính và tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) có tác động tích cực đến giá trị định chế tài chính. Nghiên cứu cung cấp hàm ý quản trị về kiểm soát các ước tính kế toán, nâng cao tính minh bạch thông tin và tăng cường giám sát thanh khoản, góp phần cải thiện chất lượng quản trị tại các định chế tài chính Việt Nam.

Từ khóa: Rủi ro gian lận báo cáo, Beneish M-Score, dồn tích bất thường, chất lượng báo cáo tài chính, giá trị doanh nghiệp, Tobin’s Q, System GMM

Abstract

This study examines the impact of financial reporting misstatement risk, measured by the Beneish M-Score, on firm value (Tobin’s Q), while investigating the mediating role of financial reporting quality through abnormal accruals (DA), estimated using the modified Jones model. An unbalanced panel dataset comprising 1,143 firm-year observations from 105 financial institutions listed on the Ho Chi Minh Stock Exchange (HOSE) and the Hanoi Stock Exchange (HNX) over the 2015-2025 period was analyzed using Driscoll–Kraay robust standard errors and the two-step System GMM estimator to address model-related issues and endogeneity. The results indicate that the M-Score has no statistically significant direct effect on Tobin’s Q in the dynamic model. However, the M-Score is positively associated with DA, while DA has a positive effect on Tobin’s Q, suggesting an indirect mediating role of abnormal accruals. In addition, financial leverage and return on assets (ROA) positively affect the value of financial institutions. The findings offer managerial implications for strengthening the control of accounting estimates, enhancing information transparency, and improving liquidity monitoring, thereby contributing to better governance among financial institutions in Viet Nam.

Keywords: Financial reporting fraud risk, Beneish M-Score, abnormal accruals (DA), financial reporting quality, firm value, Tobin’s Q, System GMM

GIỚI THIỆU

Trong hệ thống kinh tế thị trường, các định chế tài chính (ngân hàng thương mại, công ty chứng khoán, bảo hiểm) giữ vai trò huyết mạch trong điều chuyển và phân bổ nguồn lực vốn. Do đặc thù tài sản có tính thanh khoản cao, cơ cấu nguồn vốn sử dụng đòn bẩy tài chính lớn và hoạt động phụ thuộc sâu sắc vào niềm tin của các chủ thể thị trường, tính minh bạch và chuẩn xác của báo cáo tài chính trở thành yếu tố sống còn chi phối giá trị thị trường của doanh nghiệp. Theo Lý thuyết Đại diện (Jensen & Meckling, 1976), xung đột lợi ích giữa người điều hành và cổ đông thúc đẩy xu hướng thao túng số liệu kế toán nhằm che giấu rủi ro. Đồng thời, Lý thuyết Tín hiệu (Spence, 1973) và Giả thuyết Thị trường Hiệu quả (Fama, 1970) cho rằng thị trường sẽ chiết khấu mạnh giá trị doanh nghiệp khi các tín hiệu rủi ro sai lệch bị phát hiện.

Tại thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2015-2025, trước những biến động vĩ mô phức tạp và áp lực chuẩn hóa minh bạch thông tin, việc nhận diện rủi ro sai lệch báo cáo tài chính và lượng hóa mức độ chiết khấu giá trị của định chế tài chính là vấn đề cấp thiết. Nhằm lấp đầy khoảng trống học thuật từ các nghiên cứu trước đây vốn chủ yếu tiếp cận mẫu doanh nghiệp phi tài chính và khảo sát đơn lẻ từng khía cạnh kế toán, nghiên cứu này phân tích thực nghiệm tác động của rủi ro sai lệch báo cáo tài chính (Beneish M-Score) lên giá trị định chế tài chính (Tobin’s Q), đồng thời bóc tách vai trò trung gian truyền dẫn của chất lượng báo cáo qua dồn tích bất thường (DA) trên mẫu 105 công ty niêm yết.

TỔNG QUAN VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Tác động của rủi ro sai lệch thông tin báo cáo tài chính đến giá trị doanh nghiệp

Dưới góc độ Lý thuyết Tín hiệu (Spence, 1973) và Lý thuyết Đại diện (Jensen & Meckling, 1976), báo cáo tài chính chứa đựng dấu hiệu gian lận hay sai lệch số liệu làm gia tăng bất đối xứng thông tin. Khi rủi ot hao túng thông tin bị thị trường phát hiện qua chỉ số M-Score, các nhà đầu tư sẽ nâng mức bù rủi ro kỳ vọng, hạ thấp định giá dòng tiền tương lai, gây sụt giảm trực tiếp giá trị thị trường của doanh nghiệp (Tobin’s Q) (Beneish, 1999; Hutton và cộng sự, 2009; Nguyen Hoang Thai và cộng sự, 2021).

H1: Rủi ro sai lệch thông tin trên báo cáo tài chính có tác động tiêu cực đến giá trị doanh nghiệp của các định chế tài chính niêm yết trên HOSE và HNX.

Vai trò trung gian của chất lượng báo cáo tài chính (Dồn tích bất thường)

Theo Francis và cộng sự (2005) và Baron & Kenny (1986), dồn tích bất thường (DA) phản ánh sự can thiệp của nhà quản trị vào ghi nhận lợi nhuận. Rủi ro sai lệch cao (M-Score cao) có thể thúc đẩy quản trị lợi nhuận thông qua trì hoãn trích lập dự phòng hoặc định giá lại tài sản (Dechow và cộng sự, 1995; Beneish, 1999). Dồn tích bất thường tích lũy làm giảm chất lượng báo cáo, gia tăng rủi ro sụt giảm giá cổ phiếu và kéo giảm Tobin’s Q (Hutton và cộng sự, 2009; Mensah, 2021).

H2: Dồn tích bất thường (DA) đóng vai trò trung gian truyền dẫn gián tiếp tác động tiêu cực của rủi ro sai lệch báo cáo tài chính lên giá trị doanh nghiệp.

PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Mô hình thực nghiệm

Kế thừa mô hình của Hutton và cộng sự (2009), Mensah (2021) cùng quy trình phân tích trung gian của Baron & Kenny (1986), nghiên cứu thiết lập 3 phương trình hồi quy bảng thực nghiệm:

Tác động của M-Score đến giá trị doanh nghiệp

TQ_it = β₀ + β₁ M-Score_it+ β₂ SIZE_it + β₃LEV_it + β₄ROA_it + β₅GDP_it + β₆INF_it + β₇STATE_it + e_i + u_it (1)

Tác động của M-Score và DA đến giá trị doanh nghiệp

TQ_it = β₀ + β₁ M-Score_it+ β₂DA_it + β₃ SIZE_it + β₄LEV_it + β₅ROA_it + β₆GDP_it + β₇INF_it + β₈STATE_it + e_i + u_it (2)

Tác động của M-Score đến DA

DA_it = β₀ + β₁ M-Score_it+ β₂SIZE_it + β₃LEV_it + β₄ROA_it + β₅GDP_it + β₆INF_it + β₇STATE_it + e_i + u_it (3)

Trong đó:

+ TQ_it (Tobin’s Q): Đo lường giá trị doanh nghiệp, tính bằng tổng giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu cộng nợ phải trả chia cho tổng tài sản sổ sách.

+ M-Score_it: Rủi ro sai lệch báo cáo tài chính, tính toán theo mô hình 8 chỉ số của Beneish (1999).

+ DA_it: Dồn tích bất thường, đo lường bằng phần dư từ mô hình Jones điều chỉnh (Dechow và cộng sự, 1995).

+ Hệ thống biến kiểm soát: Quy mô tài sản (SIZE = ln (Tổng tài sản); Đòn bẩy tài chính (LEV= Tổng nợ/Tổng tài sản); Tỷ suất sinh lời (ROA=Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản); Tỷ lệ sở hữu nhà nước (STATE); Tăng trưởng kinh tế (GDP) và Lạm phát (INF); Doanh nghiệp (i) và năm (t); e_i thành phần sai số đặc thù doanh nghiệp và u_it sai số ngẫu nhiên.

Nhằm khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan chuỗi và phụ thuộc chéo, mô hình sử dụng sai số chuẩn vững Driscoll-Kraay (1998). Đồng thời, trước hiện tượng nội sinh động và tính quán tính của giá trị doanh nghiệp, ước lượng Two-step System GMM (Blundell & Bond, 1998) được triển khai với các kiểm định chẩn đoán AR(1), AR(2) và Hansen J-test.

Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu bảng của 105 công ty tài chính niêm yết trên HOSE và HNX giai đoạn 2015–2025. Dữ liệu thu thập từ FiinPro, báo cáo tài chính kiểm toán và chỉ số vĩ mô từ Ngân hàng Thế giới. Do yêu cầu độ trễ tính toán biến DA, mẫu bảng không cân bằng cuối cùng đạt 1.143 quan sát năm. Tất cả các biến số liên tục đều được xử lý làm sạch ngoại lai bằng kỹ thuật Winsorization tại mức 1% và 99%.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả và ma trận tương quan

Thống kê mô tả từ 1.143 quan sát cho thấy giá trị doanh nghiệp (Tobin’s Q) đạt trung bình 0,4477 (SD= 0,2597), dao động từ 0 đến 0,8145, phản ánh tình trạng định giá dưới giá trị sổ sách đặc thù của các định chế tài chính Việt Nam do lo ngại nợ tiềm ẩn. Chỉ số rủi ro M-Score đạt trung bình -1,9041, nằm dưới ngưỡng cảnh báo -1,78 của Beneish (1999) nhưng có biên độ dao động rộng (-4,8400 đến 3,3904). Biến dồn tích bất thường DA đạt bình quân 0,0618, cho thấy xu hướng chung quản trị lợi nhuận theo chiều hướng tăng. Hệ số VIF cao nhất trong mô hình là 1,51 và VIF trung bình chỉ đạt 1,28, bác bỏ nguy cơ xảy ra khuyết tật đa cộng tuyến.

Lựa chọn mô hình và chẩn đoán khuyết tật

Các kiểm định F-test (p=1,0000) và Breusch-Pagan LM (p= 1,0000) xác nhận tính phù hợp của Pooled OLS đối với Mô hình 1 và Mô hình 2, trong khi Hausman test (p< 0,001) lựa chọn FEM cho Mô hình 3. Kiểm định Breusch-Pagan/Cook-Weisberg, kiểm định Wooldridge và Breusch-Pagan LM phần dư đồng thời phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi (p< 0,001), tự tương quan chuỗi (p< 0,001) và phụ thuộc chéo (p< 0,001). Do đó, phương pháp Driscoll-Kraay được áp dụng để hiệu chỉnh sai số chuẩn vững. Tiếp tục thực hiện kiểm định Durbin-Wu-Hausman, kết quả xác nhận biến rủi ro kế toán mang tính nội sinh (p<0,05), củng cố tính tất yếu của ước lượng Two-step System GMM.

Bảng kết quả ước lượng

Bảng 1 thể hiện kết quả ước lượng, với MSCORE có tác động cùng chiều rõ rệt; DA có chiều tác động trái ngược giữa các phương pháp kèm tính quán tính cao qua biến trễ; cùng sự tác động tích cực của các biến kiểm soát như LEV và ROA.

Bảng 1: Kết quả ước lượng mô hình Driscoll-Kraay và Two-step System GMM

Ghi chú: Giá trị trong ngoặc đơn là thống kê t đối với Driscoll-Kraay và thống kê z đối với System GMM. *, , *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Thảo luận kết quả

Tác động của rủi ro sai lệch thông tin báo cáo tài chính đến giá trị doanh nghiệp

Kết quả ước lượng từ mô hình System GMM đã bác bỏ giả thuyết H1, khi hệ số ước lượng của biến M- Score mang dấu âm nhưng không đạt ý nghĩa thống kê (β=-0,0002 và β=-0,0005; p>0,10). Điểm khác biệt quan trọng này khi đặt cạnh mô hình Driscoll–Kraay xuất phát từ việc phương pháp System GMM đã kiểm soát đồng thời hai vấn đề kinh tế lượng cốt lõi: tính quán tính của giá trị thị trường và hiện tượng nội sinh trong dữ liệu bảng động.

Sự thiếu vắng ý nghĩa thống kê này hàm ý rằng rủi ro sai lệch thông tin (được đo lường thông qua mô hình Beneish M-Score) chưa thể hiện tác động trực tiếp, tức thời lên giá trị doanh nghiệp (đại diện bởi Tobin’s Q) trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Nguyên nhân sâu xa có thể được giải thích dưới góc độ tâm lý hành vi thị trường và sự bất cân xứng thông tin: nhà đầu tư cá nhân và tổ chức tại các thị trường mới nổi như Việt Nam đôi khi gặp nhiều hạn chế trong việc tiếp cận, nhận diện và phân tích sâu các tín hiệu kỹ thuật hoặc dấu hiệu thao túng ngầm được mã hóa trong báo cáo tài chính (Nguyen Hoang Thai và cộng sự, 2021; Truong và cộng sự, 2022). Do thị trường chưa phản ánh kịp thời các rủi ro này vào giá cổ phiếu, các dấu hiệu bóp méo thông tin kế toán chưa tạo ra một áp lực trừng phạt thị trường đủ lớn đối với ban lãnh đạo doanh nghiệp trong ngắn hạn.

Vai trò trung gian của chất lượng báo cáo tài chính (Thông qua dồn tích - DA)

Đối với giả thuyết H2 về vai trò trung gian và tác động qua lại, kết quả kiểm định cho thấy giả thuyết này được ủng hộ một phần. Cụ thể, M-Score có tác động thuận chiều và mang ý nghĩa thống kê đến quản trị dồn tích (β=-0,1256; p>0,05), cho thấy khi doanh nghiệp đối mặt với rủi ro sai lệch hoặc áp lực tài chính lớn, nhà quản lý xu hướng gia tăng việc sử dụng các khoản dồn tích để điều chỉnh kết quả kinh doanh.

Tuy nhiên, chiều ngược lại cho thấy biến dồn tích (DA) lại tác động tích cực đến Tobin’s Q (β=-0,0075; p>0,05), điều này trái ngược với kỳ vọng truyền thống rằng thao túng dồn tích sẽ làm giảm giá trị doanh nghiệp. Phát hiện này hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu của Sloan (1996) và Rahmaniati & Ekawati (2024), khi chỉ ra rằng tại các thị trường mới nổi, nhà đầu tư có xu hướng “nhìn bề ngoài” và xem mức dồn tích cao là tín hiệu của sự tăng trưởng lợi nhuận ngắn hạn, từ đó vô tình đẩy định giá doanh nghiệp lên cao trong ngắn hạn thay vì nhận diện đó là rủi ro chất lượng lợi nhuận kém. Thêm vào đó, hệ số trễ của biến dồn tích (L.DA= 0,3976; p<0,01) trong mô hình System GMM minh chứng cho tính dai dẳng (persistence) rất lớn của dồn tích qua các thời kỳ, phản ánh khả năng và thói quen can thiệp số liệu liên tục, có hệ thống của đội ngũ quản lý nhằm duy trì các mục tiêu tài chính kỳ vọng.

Tác động của các biến kiểm soát và yếu tố vĩ mô

Bên cạnh các biến trọng tâm, kết quả nghiên cứu cũng ghi nhận sự tác động rõ rệt của các yếu tố cấu trúc doanh nghiệp và môi trường vĩ mô:

Đòn bẩy tài chính (LEV): Biến này thể hiện tác động tích cực rất mạnh đến Tobin’s Q với mức ý nghĩa 1% (β ≈ 1,0025-1,0051). Kết quả này hoàn toàn đồng điệu với Trade-off Theory (Lý thuyết đánh đổi) và đặc thù của khu vực doanh nghiệp niêm yết, nơi nợ vay được sử dụng như một đòn bẩy tài chính để tối ưu hóa thuế và mở rộng quy mô đầu tư, từ đó gia tăng giá trị cảm nhận từ phía thị trường (Mishkin, 2006; Tran và cộng sự, 2024).

Hiệu quả hoạt động (ROA): ROA tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đến giá trị doanh nghiệp (β=-0,0116; p>0,10), qua đó củng cố vững chắc cho Signaling Theory (Lý thuyết Tín hiệu). Các doanh nghiệp có khả năng sinh sinh lời tốt sẽ truyền tải tín hiệu tích cực về năng lực hoạt động cốt lõi đến nhà đầu tư, thúc đẩy định giá thị trường (Truong và cộng sự, 2022).

Các yếu tố vĩ mô (GDP và INF): Ở bình diện vĩ mô, GDP đóng vai trò kìm hãm hoặc làm giảm quản trị dồn tích (β=-0,0124; p>0,01), bởi trong điều kiện kinh tế vĩ mô thuận lợi, áp lực phải “làm đẹp” báo cáo tài chính của doanh nghiệp được giảm bớt. Ngược lại, INF lại thúc đẩy hành vi can thiệp dồn tích ((β=-0,0336; p>0,10), khi sự bất định của chi phí đầu vào và sức mua thị trường buộc nhà quản lý phải tìm đến các công cụ kế toán để giảm thiểu biến động lợi nhuận trước mắt.

HÀM Ý QUẢN TRỊ

Từ các phát hiện thực nghiệm, nghiên cứu đề xuất 3 khuyến nghị chiến lược nhằm nâng cao chất lượng báo cáo tài chính và giá trị của các định chế tài chính tại Việt Nam.

Các định chế tài chính

Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro sai lệch thông tin dựa trên chỉ số Beneish M-Score, kết hợp với cơ chế giám sát nội bộ và kiểm toán định kỳ. Đồng thời, cần phân định rõ chức năng kinh doanh và quản trị rủi ro nhằm hạn chế xung đột lợi ích, tăng cường kiểm soát các khoản mục đòi hỏi nhiều xét đoán kế toán như dự phòng nợ xấu, định giá tài sản và doanh thu dồn tích. Qua đó, doanh nghiệp có thể phát hiện sớm dấu hiệu bất thường, hạn chế hành vi điều chỉnh lợi nhuận và nâng cao độ tin cậy của thông tin công bố.

Cơ quan quản lý

Đẩy nhanh lộ trình áp dụng bắt buộc Chuẩn mực Báo cáo tài chính quốc tế (IFRS), đồng thời tăng cường kiểm tra chất lượng báo cáo tài chính và giám sát việc tuân thủ chuẩn mực kế toán. Việc chuẩn hóa công bố thông tin sẽ góp phần nâng cao tính minh bạch, khả năng so sánh giữa các doanh nghiệp và chất lượng giám sát thị trường. Điều này giúp nhà đầu tư đánh giá chính xác hơn khả năng tạo tiền và hiệu quả hoạt động thực chất, thay vì chỉ dựa vào lợi nhuận kế toán có thể chịu ảnh hưởng bởi các khoản dồn tích bất thường.

Quản trị vốn và thanh khoản

Cần duy trì cơ cấu đòn bẩy phù hợp với năng lực sinh lời và mức độ chấp nhận rủi ro, đồng thời tối ưu hóa nguồn vốn chi phí thấp, đặc biệt là tiền gửi không kỳ hạn (CASA). Bên cạnh đó, các đơn vị cần thường xuyên cập nhật và phân tích các kịch bản kinh tế vĩ mô liên quan đến lạm phát, tăng trưởng kinh tế và biến động chi phí vốn để chủ động xây dựng phương án dự phòng thanh khoản. Sự kết hợp giữa quản trị vốn thận trọng, kiểm soát rủi ro và hoạch định theo kịch bản sẽ góp phần tăng cường khả năng chống chịu trước biến động thị trường, duy trì hiệu quả hoạt động và củng cố niềm tin của nhà đầu tư.

Tài liệu tham khảo:

1. Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the instrumental variable estimation of error-components models. Journal of Econometrics, 68(1), 29–51.

2. Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173–1182.

3. Beneish, M. D. (1999). The detection of earnings manipulation. Financial Analysts Journal, 55(5), 24–36.

4. Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics, 87(1), 115–143.

5. Dechow, P. M., Sloan, R. G., & Sweeney, A. P. (1995). Detecting earnings management. Accounting Review, 70(2), 193–225.

6. Driscoll, J. C., & Kraay, A. C. (1998). Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data. Review of Economics and Statistics, 80(4), 549–560.

7. Hutton, A. P., Marcus, A. J., & Tehranian, H. (2009). Opaque financial reports, R2, and crash risk. Journal of Financial Economics, 94(1), 67–86.

8. Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics, 3(4), 305–360.

9. Nguyen Hoang Thai, Do Ngoc Phuong, & Nguyen Thi Hong. (2021). The relation between information asymmetry and firm value: Empirical evidence from Vietnamese listed firms. VNU Journal of Economics and Business, 1(4), 45–54.

10. Truong, L. D., Le, T. X., & Friday, H. S. (2022). The influence of information transparency and disclosure on the value of listed companies: Evidence from Vietnam. Journal of Risk and Financial Management, 15(8), Article 345.