Thông tin tài liệu
TẠP CHÍ CƠNG MNG ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC VƠN VÀ THANH KHOẢN ĐÊN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC DOANH NGHIỆP: TRƯỜNG HỢP doanh nghiệp LOGISTICS NIÊM YET sở giao dịch CHỨNG KHỐN THÀNH PHƠ Hồ CHÍ MINH • LÊ DUY KHÁNH TĨM TẮT: Nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy GMM mơ hình ngưỡng để tiến hành ước lượng, phân tích ảnh hưởng yếu tố cấu trúc vốn (CTV) khoản lên khả sinh lời (KNSL) doanh nghiệp (DN) ngành Logistics Kết ước lượng cho thấy tác động ngược chiều biến tỷ lệ nợ/tổng tài sản (DA) biến tỷ lệ khoản (LIQ) lên KNSL DN đo lường ROA ROE ngành Logistics Từ khóa: cấu trúc vốn, khoản, khả sinh lời, GMM l Đặt vấn đề Logistics có vai trị quan trọng việc tối ưu hóa chu trình lưu chuyển hoạt động sản xuất kinh doanh từ khâu đầu vào tới sản phẩm cuối Đại dịch Covid-19 đứt gãy chuỗi cung ứng tồn cầu có ảnh hưởng định đốì với nhiều ngành nghề, đặc biệt ảnh hưởng đến cấu vốn, khoản KNSL ngành Logistic thời gian qua Đã có nhiều nghiên cứu ảnh hưởng CTV lên KNSL DN nhiều quốc gia khác Một số chứng thực nghiệm thể môi quan hệ Detthamrong cộng (2017), Nasimi (2016) Bên cạnh yếu tố CTV, khoản yếu tố có ảnh hưởng đến KNSL DN theo nghiên cứu Lischewski Voronkova (2012) hay Hearn (2010) 282 Số 14-Tháng Ó/2Ũ22 Tuy nhiên, nghiên cứu cho kết khác nhau, nguyên nhân khác ngành nghề DN, môi trường vT mo quốc gia, chí ngành nghề quốc gia khác ln có đặc thù Điều tạo hội cho nghiên cứu thực nghiệm thực để đánh giá vai trò CTV khoản đôi với hiệu hoạt động DN ngành Logistic niêm yết sàn giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh Phương pháp nghiên cứu liệu 2.1 Mơ hình nghiên cứu Dựa vào mơ hình sử dụng Sheikh Wang (2013), tác giả lựa chọn sử dụng biến kiểm soát mơ hình nghiên cứu đề tài, bao gồm: quy mơ DN, tăng trưởng, tài sản hữu hình, khoản Mơ hình nghiên cứu đề xuất để kiểm tra KINH DOANH mối quan hệ phi tuyến CTV với KNSL DN ngành Logistics niêm yết HOSE trình bày sau: Mô hĩnh 1: KNSL đo lường tỷ suất sinh ìời/tổng tài sản (ROA) ROA: + =P p30LIQ^S1ZE^ + 8ROA:,, + p,DA:.+ p2DAit2: P5TANG + p6GROWTHit + Eit Mơ hình 2: KNSL đo lường tỷ suất sinh lời/vốn chủ sở hữu (ROE) ROE: = p0+ 8ROE:., + PịDAh + p2DA2it + p6GROWTHit + Sịt Trong đó: - ROA tỷ suất sinh lời/tổng tài sản DN i năm t (%), ROA - Lợi nhuận rịng/Tổng tài sản bình qn - ROE: Tỷ suất sinh lời/vốn chủ sở hữu DN i năm t (%), ROE = Lợi nhuận rịng/VCSH bình qn - ROAj M; ROEị t_|: Biến trễ biến phụ thuộc - DAịt = Tổng nợ/tổng tài sản DN i năm t (lần) - LIQit tỷ lệ khoản DN i năm t (%), LIQ = Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn - SIZEịt quy mô DN i năm t (logarit), SIZE = Ln(Tổng tài sản) - TANGit tài sản cố định hữu hình DN i năm t (lần), TANG = Tài sản cố định hữu hình/tổng tài sản - GROWTHit tăng trưởng doanh thu DN i năm t (%), GROWTH = (DTt - DTt !)/DTm ' - £it sai số 2.2 Dữ liệu nghiên cứu Tác giả xây dựng liệu bảng gồm số liệu thu thập từ báo cáo tài 27 DN ngành Logistics Việt Nam thời gian từ năm 2011 đến năm 2020 Tổng số quan sát mơ hình 270 quan sát, với biến độc lập mơ hình Kết nghiên cứu thảo luận 3.1 Kiểm định nghiệm đơn vị Theo Hansen (1999), trước thực ước lượng mơ hình hồi quy ngưỡng cho liệu bảng, biến cần phải kiểm tra gốc đơn vị để bảo đảm liệu chuỗi dừng mức 1(0) Theo đó, nghiên cứu, tác giả áp dụng đơn vị thử nghiệm Levin-Lin-Chu (LLC), Im-Pesaran-Shin (IPS) Các kết kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy tất biến viết dừng bậc gốc 1(0) với mức ý nghĩa 1%, có biến DA phương pháp IPS thỏa mãn chuỗi dừng mức ý nghĩa 10% Như vậy, tác giả kết luận việc ước lượng sau mơ hình hồi quy ngưỡng hoàn toàn phù hợp cho nghiên cứu 3.2 Kiểm định khuyết tật mơ hình 3.2.1 Kiểm định đa cộng tuyến Theo Akinwande cộng (2015), VIF < 10 khơng xảy tượng đa cộng tuyến mơ hình Như vậy, kết Bảng không tồn tượng đa cộng tuyến đơi với biến mơ hình Bảng Kiểm định đa cộng tuyến VIF Biến VIF 1/VIF DA 2.37 0.422028 LIQ 1.63 0.613544 SIZE2 1.62 0.618582 TANG 1.07 0.932391 GROWTH 1.03 0.972724 Mean VIF 1.54 Nguồn: Kết phân tích tác giả từ phần mềm Stata 14 3.2.2 Kiểm định tượng phương sai thay đổi tự tương quan Kiểm định tượng phương sai thay đổi White cho thấy Chi2(35) = 57.55, hệ số Prob > chi2 = 0.0000 < a = 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H() Vậy kết luận mơ hình xảy tượng phương sai sai số thay đổi Kiểm định tượng tự tương quan Wooldridge cho thấy F( 1,26) = 24.325, hệ số Prob > F = 0.0000 < a = 0.05 nên bác bỏ giả thuyết Ho Vậy kết luận mơ hình xảy tượng tự tương quan 3.2.3 Kiểm tra tính nội sinh Bảng cho thây mơ hình xảy tượng nội sinh từ biến SIZE, với mức ý nghĩa 5% 1% Bên cạnh đó, mơ hình ROE, SỐ 14 - Tháng 6/2022 283 TẠP CHÍ CƠNG IMG Bảng Kết kiểm tra tính nội sinh mơ hình ROA & ROE ROA ROE Biến Kết luận P-value Kết luận P-value DA 0.9344 Không phát nội sinh 0.1077 Không phát nội sinh LIQ 0.3769 Không phát nội sinh 0.2010 Khơng phát nội sinh SIZE 0.0268 Có tượng nội sinh 0.0041 Có tượng nội sinh TANG 0.8961 Không phát nội sinh 0.6157 Không phát nội sinh GROWTH 0.1223 Khơng phát nội sinh 0.0485 Có tượng nội sinh Nguồn: Kết phân tích tác giả từ phần mềm Statal4 phát thêm biến GROWTH xảy tương tự với phát Pouraghajan cộng tượng nội sinh mức ý nghĩa 5% (2012) Dấu biến DA mô hình ROA phù 3.3 Hồi quy mơ hình GMM hợp vời kỳ vọng mà tác giả đặt ban đầu, với Kết kiểm định Hansen Arellano - Bond môi quan hệ phi tuyến thực tế cho thấy việc lạm dụng địn bẩy thiếu kiểm sốt làm ảnh hưởng cho thấy: - Kiểm định Hansen có giá trị p-value ROA tiêu cực lên KNSL DN 1.000 ROE 0.669, cao nhiều lần so với Biến tỷ lệ địn bẩy bình phương DA2 đạt ý nghĩa mức 10% lớn 0.25, theo Roodman thống kê mơ hình ROE có mối tương quan (2009) từ kết luận biến công cụ mô âm lên KNSL ROE, ngược lại DA2 khơng đạt ý hình phù hợp nghĩa thơng kê mơ hình KNSL ROA Khi xét - Kiểm định AR( 1) có giá trị p-value ROA dâu DA2 mơ hình ROE, kết 0.010 ROE 0.006, nhỏ 10% nên mơ thỏa mãn kỳ vọng trước tác giả biến DA hình thỏa mãn điều kiện AR( 1) có tương ủng hộ cho việc DA có mối quan hệ phi tuyến quan bậc với KNSLcủaDN - Tương tự, kiểm định tương Bảng Kết hồi quy GMM biến phụ thuộc ROA quan chuỗi AR(2) cho kết p-value ROA Biến Hệ Số std Err z p>|z| 0.512 ROE 0.853, lớn ROA nhiều mức 10%, điều cho thấy khơng có tương quan chuỗi bậc phần dư Như vậy, việc ước lượng GMM tác giả mô hình hiệu Kết hồi quy phương pháp GMM Bảng cho thấy: Mơ hình ROA & ROE có biến DA có tác động đến KNSL DN ngành Logistics mức ý nghĩa 5% Bên cạnh đó, DA có mối tương quan âm đến KNSL (ROA) có tương quan dương đến KNSL (ROE), kết 284 SỐ 14 - Tháng Ó/2022 L1 0.6924775 0.0809894 8.55 0.000 DA -20.7081 9.10676 -2.27 0.023 DA2 17.17259 11.05458 1.55 0.120 LIQ -0.3118755 0.1603341 -1.95 0.052 SIZE -2.023171 0.7821165 -2.59 0.010 TANG -3.580244 5.420301 -0.66 0.509 GROWTH 0.0813498 0.0267342 3.04 0.002 _cons 37.49431 12.43038 3.02 0.003 Hansen test (p-value) 1.000 AB test AR( 1) (p-value) 0.010 AB test AR(2) (p-value) 0.512 Nguồn: Kết phân tích tác giả từphần mềm Statal4 KINH DOANH Bảng Kết hồi quy GMM biến phụ thuộc ROE Biến Hệ Số std Err z p>|z| ROE L1 -34.9051 16.90654 -2.06 0.039 DA 43.92436 19.11509 2.30 0.022 mức ý nghĩa Biến GROWTH có tác động dương đến ROE DN ngành Logistics đạt ý nghĩa thống kê mức 1% kỳ vọng mà tác giả đặt ban đầu Như vậy, việc tăng trưởng mạnh doanh thu từ năm 2011 đến năm -2.48 0.013 0.1472038 -0.3650143 LIQ 2020 làm cho khả tạo 0.9075764 -2.72 0.007 SIZE -2.464838 nên lợi nhuận DN ngành Logistics hiệu 2.03 0.043 8.26687 4.08116 TANG 3.4 Hồi quy mơ hình ngưỡng 0.0151214 13.40 0.000 GROWTH 0.2026495 liệu bảng 2.24 13.74082 0.025 30.84399 _cons 3.4.1 Kiểm định tồn 0.669 Hansen test (p-value) ngưỡng mơ hình Kết kiểm định tồn 0.006 AB testAR(1) (p-value) ngưỡng biến DA mơ hình 0.853 ABtestAR(2) (p-value) ROA cho thấy, giá trị thống kê F Nguồn: Kết phân tích tác giả từphần mềm Statal4 tương ứng với ngưỡng 1; 2; 13.73; 9.91; 10.86 giá trị Prob 0.1333; 0.2533; 0.3400 Biến LIQ mơ hình ROA & ROE không đạt mức ý nghĩa thông kê, từ kết luận có ý nghĩa thống kê mức 10% 5%, không tồn biến ngưỡng DA mơ hình hai biến có mối tương quan âm đến KNSL DN ngành Logistics Kết hiểu tỷ lệ ROA Kết luận giải thích trước tác giả, lý dấu tác động DA lên ROA sai khoản DN cao KNSL với kỳ vọng ban đầu DN giảm ngược lại Kết kiểm định tồn ngưỡng biến DA Biến SIZE có mối tương quan âm mơ hình ROE cho thấy mơ hình tồn biến phụ thuộc ROA, ROE đạt ý nghĩa thông kê ngưỡng đơn với giá trị Prob = 0.0267 đạt ý nghĩa mức ý nghĩa 5% 1% Tuy nhiên, dấu tác động SIZE mơ hình khơng thống kê mức 10% với giá trị F = 18.56 > Crit5 = 14.69 Ngồi ra, kết khơng cho thấy mô kỳ vọng tác giả đặt ban đầu Điều giải hình tồn ngưỡng đơi ngưỡng ba Vậy kết luận, thích, sau loại trừ khả có sai sót q trình thu thập liệu, cịn đặc thù mơ hình ROE tồn biến ngưỡng DA 3.4.2 Mơ hĩnh hồi quy ngưỡng ngành Logistics Theo đó, việc tăng quy mơ tài sân Từ kết mơ hình hồi quy ngưỡng đơn, ta có DN chưa tăng KNSL DN, mà mơ hình hồi quy ngưỡng sau: ngược lại cịn có khả làm giảm KNSL ROE = 60.9458 - 153.9126DA2 Theo tác giả, đặc thù ngành trọng đến + 0.2885LIQ - 3.0867SIZE chất lượng tài sản cố định thường xuyên ảnh hưởng yếu tố vĩ mô, cụ thể yếu tố tỷ giá, _ 4488TANG + 0.1129GROWTH + Ị 5Q.Z5&lDakhi DA 0.8300 đánh giá chiến lược kinh doanh giúp DN gia tăng Khi số nỢ tổng tài sản DA < 0.8300 lợi nhuận, thay tập trung vào việc mở rộng DA tác động chiều lên KNSL DN nhiều tài sản ngành Logistics với hệ số hồi quy 50.8567 Biến TANG có tương quan dương lên ROE mức ý nghĩa 1% DN ngành Logistics đạt ý nghĩa thống kê mức Khi số nợ tổng tài sản DA > 0.8300 5%, với p-value = 0.043 Ngược lại, TANG DA tác động chiều lên KNSL DN mơ hình ROA khơng đạt ý nghĩa thống kê DA2 -82.86308 23.00349 -3.60 0.000 SỐ 14 - Tháng Ĩ/2022 285 TẠP CHÍ CÔNG THƯƠNG ngành Logistics, với hệ số hồi quy 77.5615 mức ý nghĩa 1% Kết luận: Như vậy, ngưỡng khác nhau, DA có tác động chiều lên ROE ngành Logistics niêm yết sàn HOSE Với hệ số nợ/tổng tài sản 83% cao, tồn ngưỡng mà DA ảnh hưởng chiều với KNSL DN Nhìn chung, kết mơ hình nghiên cứu ngưỡng tác giả hoàn thành với kết luận ảnh hưởng ngược chiều ngưỡng biến DA lên KNSL DN ngành Logistics Kết ủng hộ kết hồi quy mơ hình GMM tác giả, từ cho thấy tính đồng bền vững kết để củng cố thêm cho việc đưa kết luận khuyến nghị Một số hàm ý sách - Điều chỉnh CTV nhằm nâng cao KNSL DN: CTV theo nợ KNSL phi tuyến, nghĩa tồn ngưỡng nợ mà miền tác động nợ thấp làm tăng hiệu hoạt động DN ngược lại Tức DN tăng đầu tư để làm tăng doanh thu, vốn đầu tư tài trỢ việc vay nợ điều làm cho rủi ro tăng theo DN tận dụng CTV cụ thể vay nợ để tạo nên chắn thuế giảm thiểu khoản chi phí liên quan Các DN phải xác định CTV tối ưu với mục đích giảm chi phí rủi ro liên quan đến việc sử dụng địn bẩy tài chính, cần phải cân nhắc việc nên sử dụng đòn bẩy nợ ngắn hạn, nợ dài hạn để tài trợ, nâng cao cho hoại động sản xuât, kinh doanh DN tiếp cận kênh tài trợ ngắn hạn có lãi suất chủ yếu đến từ tổ chức quỹ tín dụng, phát hành trái phiếu, thuê tài chính, quỹ đầu tư mạo hiểm, ; kênh tài trỢ phi lãi suất thông qua nhà cung cấp sách tốn trả chậm khách hàng sử dụng dịch vụ khoản ký quỹ, ký cược, - Chính sách sử dụng tốt tỷ lệ khoản cho DN: phải củng cố công tác phận quản trị rủi ro để đưa lập kế hoạch, chiến lược tạo nên mơ hình kinh doanh tối ưu, giúp DN khơng bị lúng túng cách ứng phó gặp trường hợp biến động thị trường tình hình dịch bệnh Việc kiểm sốt biên giới hạn chế thương mại đại dịch Covid-19 làm giảm số lượng chuyến bay, thiếu hụt vận tải, làm tăng giá vận chuyển làm hàng hóa bị lưu cảng kho bãi DN Logistics nhiều hơn, hay tình hình căng thẳng chiến tranh Ucraine Nga làm khó khăn thêm Cơng nghệ 4.0 dần bắt đầu thay đổi toàn viễn cảnh dịch vụ kho bãi phân phối lượng hàng hóa lớn giới; đồng thời kết nối internet cho thiết bị truyền thống pallet, cần cẩu, xe rơ móc, Thường xuyên đánh giá tình trạng kỹ thuật tài sản cố định mức độ phù hợp tài sản hệ thơng - Chính sách sử dụng tỷ trọng tài sản cố định hữu hình cách hiệu cho DN: cần đa dạng hóa phương thức đầu tư để hình thành nên tài sản cố định Có thời điểm cần đầu tư TSCĐ, khả tài khơng cho phép, xét thấy việc đầu tư khơng hiệu cơng ty nên cân nhắc hình thức thuê tài sản (cụ thể thuê tài chính), - Chính sách nâng cao tăng trưởng doanh thu cho DN: nâng cao chất lượng nguồn nhân lực, tham khảo đầu tư vào mơ hình Dropshipping để tối ưu khâu chi phí vận tải cho DN Logistics, đầu tư ứng dụng công nghệ đại vào liệu sử dụng hết tiềm “Internet vạn vật kết nôi” Big Data, ■ TÀI LIỆU THAM KHẢO: Akinwande, M o., Dikko, H G., & Samson, A (2015) Variance inflation factor: as a condition for the inclusion of suppressor variable (s) in regression analysis Open Journal ofStatistics, 5(07), 754 Detthamrong, u., Chancharat, N., & Vithessonthi, c (2017) Corporate governance, capital structure and firm performance: Evidence from Thailand Research in International Business and Finance, 42,689-709 Hansen, B E (1999) Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference Journal of econometrics, 93(2), 345-368 286 SỐ 14-Tháng Ó/2022 KINH DOANH Heam, B (2010) Time varying size and liquidity effects in South Asian equity markets: A study of blue-chip industry stocks International Review of Financial Analysis, 19(4), 242-257 Lischewski, J., & Voronkova, s (2012) Size, value and liquidity Do they really matter on an emerging stock market? Emerging Markets Review, 13(1), 8-25 Long, V M (2018) Ngưỡng cấu trúc vốn giá trị doanh nghiệp Tạp chí khoa học Đại học Mở Thành phố Hổ Chí Minh - Kinh tê'và Quản trị kinh doanh, 13(2), 34-50 Nasimi, A N (2016) Effect of capital structure on firm profitability (an empirical evidence from London, UK) Global Journal ofManagement and Business Research, 16(4), 8-19 Pouraghajan, A., Malekian, E., Emamgholipour, M., Lotfollahpour, V., & Bagheri, M M (2012) The relationship between capital structure and firm performance evaluation measures: Evidence from the Tehran Stock Exchange International journal of Business and Commerce, (9), 166-181 Sheikh, N A., & Wang, z (2013) The impact of capital structure on performance: An empirical study of nonfinancial listed firms in Pakistan International Journal ofcommerce and Management, 23(4), 354-368 Ngày nhận bài: 3/4/2022 Ngày phản biện đánh giá sửa chữa: 27/4/2022 Ngày chấp nhận đăng bài: 18/5/2022 Thông tin tác giả: TS LÊ DUY KHÁNH Trường Đại học Mở TP Hồ Chí Minh INFLUENCE OF THE CAPITAL STRUCTURE AND LIQUIDITY ON THE PROFITABILLITY: CASE OF LOGISTICS COMPANIES LISTED ON THE HO CHI MINH CITY STOCK EXCHANGE • Ph.D LE DUY KHANH Ho Chi Minh City Open University ABSTRACT: The GMM regression model and threshold model are used in this study to estimate and analyze the influence of capital structure and liquidity factors on the profitability of enterprises in the logistics industry The estimation results show that there are negative impacts of the debt to total assets (DA) variable and the liquidity ratio (LIQ) variable on the profitability that is measured by the ROA and the ROE in the logistics industry Keywords: capital structure, liquidity, profitability, GMM regression model So 14-Tháng Ó/2022 287 ... Review, 13(1), 8-25 Long, V M (2018) Ngưỡng cấu trúc vốn giá trị doanh nghiệp Tạp chí khoa học Đại học Mở Thành phố Hổ Chí Minh - Kinh tê ''và Quản trị kinh doanh, 13(2), 34-50 Nasimi, A N (2016) Effect... mà DA ảnh hưởng chiều với KNSL DN Nhìn chung, kết mơ hình nghiên cứu ngưỡng tác giả hoàn thành với kết luận ảnh hưởng ngược chiều ngưỡng biến DA lên KNSL DN ngành Logistics Kết ủng hộ kết hồi quy... phát nội sinh 0.1077 Không phát nội sinh LIQ 0.3769 Không phát nội sinh 0.2010 Khơng phát nội sinh SIZE 0.0268 Có tượng nội sinh 0.0041 Có tượng nội sinh TANG 0.8961 Không phát nội sinh 0.6157
Ngày đăng: 01/12/2022, 20:27
Xem thêm:
