Tính cấp thiết của đề tài
Trong bối cảnh toàn cầu hóa hiện nay, doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế đất nước Để tồn tại và phát triển bền vững, khả năng sinh lời (KNSL) trở thành mối quan tâm hàng đầu, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả hoạt động tài chính của doanh nghiệp KNSL không chỉ là nguồn tài chính để mở rộng mà còn giúp doanh nghiệp thực hiện nghĩa vụ tài chính với Nhà nước Cấu trúc vốn là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến KNSL và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, đặc biệt ở các nước phát triển Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và KNSL, tuy nhiên, kết quả không đồng nhất do sự khác biệt về quốc gia, thời gian và ngành nghề nghiên cứu.
Ngành năng lượng tại Việt Nam là một trong những lĩnh vực mũi nhọn, có tiềm năng phát triển lớn trong tương lai Ngành này nhận được sự quan tâm đặc biệt nhằm đảm bảo an ninh năng lượng và hỗ trợ phát triển kinh tế quốc gia Mặc dù đã đạt được một số thành công đáng kể, ngành năng lượng vẫn đối mặt với nhiều thách thức và hạn chế Để thúc đẩy sự phát triển cho các doanh nghiệp trong ngành, cần có thêm nghiên cứu chuyên sâu, nhất là trong bối cảnh hiện tại khi chỉ có một số ít nghiên cứu được thực hiện tại Việt Nam Khóa luận này sẽ tập trung vào việc nghiên cứu “Ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng phát triển của ngành năng lượng.”
2 sinh lời của các doanh nghiệp ngành năng lượng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của khóa luận là phân tích ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lợi (KNSL) của các công ty năng lượng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Để đạt được mục tiêu này, tác giả chia đề tài thành ba mục tiêu cụ thể.
Thứ nhất, hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về KNSL, cấu trúc vốn cũng như ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến KNSL của DN
Tác giả đã sử dụng các kiểm định mô hình hồi quy phù hợp để phân tích ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời (KNSL) của các doanh nghiệp ngành năng lượng niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2009-2020.
Thứ ba, đề xuất một số giải pháp và khuyến nghị nhằm nâng cao KNSL của các DN kinh doanh trong lĩnh vực năng lượng tại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Tác giả đưa ra hai câu hỏi nghiên cứu chính:
Cấu trúc vốn có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lợi (KNSL) của các doanh nghiệp ngành năng lượng niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2009 đến 2020 Nghiên cứu cho thấy rằng sự cân đối giữa vốn chủ sở hữu và vốn vay không chỉ quyết định hiệu suất tài chính mà còn ảnh hưởng đến sự ổn định và tăng trưởng bền vững của các doanh nghiệp này Việc tối ưu hóa cấu trúc vốn có thể giúp cải thiện KNSL, từ đó thu hút thêm đầu tư và nâng cao giá trị cổ phiếu trên thị trường.
Thứ hai, DN ngành năng lượng được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt
Nam nên thực hiện những biện pháp gì để có thể nâng cao KNSL của mình?”
Bố cục của đề tài
Chương 1: Cơ sở lý luận về cấu trúc vốn và khả năng sinh lời
Chương 2: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Chương 3: Kết quả nghiên cứu
Chương 4: Giải pháp và khuyến nghị
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CẤU TRÚC VỐN VÀ KHẢ NĂNG SINH LỜI
Khái niệm
Theo Ross và cộng sự (2003), cấu trúc vốn của doanh nghiệp là sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu nhằm tài trợ cho hoạt động kinh doanh Mỗi nhà quản trị đều mong muốn xây dựng một cấu trúc vốn tối ưu để tối đa hóa lợi ích cho doanh nghiệp Nghiên cứu cũng hệ thống hóa các chỉ tiêu đo lường cấu trúc vốn, bao gồm hệ số nợ tổng quát, hệ số nợ ngắn hạn, hệ số nợ dài hạn, hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu và hệ số tự tài trợ (tỉ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản).
Theo Abor (2005), cấu trúc vốn của doanh nghiệp là sự kết hợp giữa nhiều loại vốn khác nhau Doanh nghiệp có thể lựa chọn cấu trúc vốn với nhiều phương án thay thế, bao gồm việc sử dụng nợ, thuê tài chính, chứng quyền, phát hành trái phiếu chuyển đổi, ký kết hợp đồng kỳ hạn, hoặc phát hành các loại chứng khoán khác nhau Điều này cho thấy doanh nghiệp có nhiều lựa chọn để tìm ra sự kết hợp tối ưu nhằm tối đa hóa giá trị thị trường tổng thể của mình.
Theo Ahmad và cộng sự (2012), cấu trúc vốn được định nghĩa là tỷ lệ giữa nợ và vốn chủ sở hữu trong nguồn vốn của doanh nghiệp nhằm tài trợ cho hoạt động sản xuất kinh doanh Tương tự, Pouraghajan & Malekian (2012) cũng nhận định rằng cấu trúc vốn là nguồn tài chính hỗn hợp của doanh nghiệp, bao gồm nợ và vốn chủ sở hữu, tạo nên nguồn tài sản của doanh nghiệp.
Cấu trúc vốn của doanh nghiệp được hiểu là sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu mà doanh nghiệp sử dụng để quản lý hoạt động Theo Nguyen Thanh Cuong (2014), cấu trúc này bao gồm nợ dài hạn, nợ ngắn hạn, vốn cổ phần thường, vốn cổ phần ưu đãi và các nguồn vốn khác, như được chỉ ra bởi Hasan và cộng sự (2014) Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc tài trợ cho hoạt động điều hành và phát triển của doanh nghiệp.
5 triển” Nói cách khác, cấu trúc vốn là sự kết hợp của nhiều loại nguồn vốn khác nhau mà doanh nghiệp dùng cho hoạt động kinh doanh
❖ Lý thuyết nền tảng về cấu trúc vốn
Nghiên cứu này dựa trên các lý thuyết tài chính nền tảng như lý thuyết Modigliani & Miller (1958, 1963), lý thuyết đánh đổi của Kraus và cộng sự (1973), cùng với lý thuyết trật tự phân hạng của Myers và cộng sự (1984) Những lý thuyết này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cơ chế tài chính và quyết định đầu tư trong bối cảnh truyền thống.
Hoạt động của doanh nghiệp giống như việc sử dụng tài sản để tạo ra giá trị, trong khi cấu trúc vốn là sự kết hợp của các nguồn tài chính, bao gồm cả nguồn bên ngoài và nội bộ Khi doanh nghiệp chỉ sử dụng vốn tự có, lợi nhuận sẽ được phân phối cho cổ đông và tích lũy Ngược lại, nếu sử dụng nợ, một phần lợi nhuận sẽ phải dành để trả nợ Theo Võ Minh Long (2017), tranh luận về tầm quan trọng của cấu trúc vốn vẫn tiếp diễn, với quan điểm cổ điển cho rằng tăng đòn bẩy tài chính có thể làm tăng giá trị doanh nghiệp, nhưng vượt qua một ngưỡng nhất định sẽ dẫn đến tăng chi phí vốn và giảm giá trị doanh nghiệp.
Việc sử dụng nợ có thể gia tăng giá trị doanh nghiệp nhờ vào chi phí nợ thấp và lợi ích thuế, dẫn đến việc giảm WACC và tăng KNSL Tuy nhiên, khi nợ gia tăng, WACC sẽ tăng do chi phí vốn chủ sở hữu và chi phí nợ cũng tăng theo, gây ra rủi ro phá sản, từ đó làm giảm KNSL và giá trị doanh nghiệp.
Theo lý thuyết M&M năm 1958, chưa có một cơ sở lý thuyết nào xác định rõ ràng chi phí vốn chủ sở hữu và chi phí nợ cần đạt mức nào để tối ưu hóa WACC.
Trái với quan điểm truyền thống, Modigliani & Miller (1958) đã nghiên cứu ảnh hưởng của việc vay mượn đến chi phí vốn của doanh nghiệp Để chứng minh lý thuyết của mình, họ đưa ra một số giả định đơn giản hóa, trong đó thị trường vốn được coi là hoàn hảo, không có chi phí giao dịch, và tỷ lệ vay giống như tỷ lệ cho vay Họ cũng bỏ qua yếu tố thuế và cho rằng rủi ro được tính hoàn toàn qua tính không ổn định của các luồng tiền Dưới giả định này, M&M lập luận rằng các doanh nghiệp có cơ hội kinh doanh tương tự và lợi nhuận kỳ vọng hàng năm phải có giá trị tổng thể giống nhau, bất kể cấu trúc vốn, vì giá trị của doanh nghiệp phụ thuộc vào giá trị hiện tại của các hoạt động của nó, không phải cách thức cấp vốn.
Các công ty có lợi nhuận và giá trị tương đương sẽ có WACC giống nhau ở mọi tỷ lệ nợ và vốn chủ sở hữu Mặc dù giả định về thị trường vốn hoàn hảo không tồn tại, giả định không có thuế là rất quan trọng, vì nó cho thấy lợi ích của nợ trong việc giảm thuế cho chi phí lãi vay Lý thuyết của Modigliani và Miller (M&M) tính toán rủi ro dựa trên biến động của dòng tiền, nhưng không xem xét khả năng ngừng dòng tiền do vỡ nợ, đặc biệt là khi nợ cao Điều này dẫn đến một lợi thế của vay nợ là chi phí thấp hơn và ít rủi ro cho nhà đầu tư, nhưng cũng có bất lợi là chi phí vốn chủ sở hữu tăng khi tỷ lệ nợ cao Modigliani và Miller cho rằng các tác động này cân bằng nhau, với việc sử dụng nợ mang lại tỷ suất lợi nhuận cao hơn cho chủ sở hữu, nhưng cũng đi kèm với rủi ro gia tăng.
Lý thuyết Modigliani và Miller (M&M) năm 1963 cho rằng tổng giá trị doanh nghiệp sử dụng nợ (Vg) bằng tổng giá trị doanh nghiệp không sử dụng nợ (Vu), với giả thuyết tỷ lệ vốn vay so với tổng vốn là 7 Tuy nhiên, lý thuyết này dựa vào các điều kiện của thị trường vốn hoàn hảo, điều mà trong thực tế không thể đạt được 100% Thị trường vốn tồn tại nhiều bất hoàn hảo, chẳng hạn như các nhà đầu tư phải chịu chi phí vốn với lãi suất khác nhau, điều này đã hạn chế khả năng ứng dụng lý thuyết M&M vào thực tiễn.
Modigliani & Miller (1963) đã thực hiện một nghiên cứu quan trọng khi loại bỏ giả thuyết về thuế thu nhập doanh nghiệp Theo lý thuyết M&M, việc sử dụng nợ trong doanh nghiệp sẽ làm tăng giá trị doanh nghiệp nhờ vào chi phí lãi vay được khấu trừ thuế Cụ thể, một phần thu nhập từ doanh nghiệp sử dụng nợ sẽ được chuyển cho các nhà đầu tư theo công thức: Vg = Vu + T.D Điều này có nghĩa là giá trị của doanh nghiệp sử dụng nợ bằng giá trị của doanh nghiệp không sử dụng nợ cộng với lợi ích từ việc sử dụng nợ, trong đó D là tổng số nợ và T là thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp.
Theo mô hình thuế M&M (1963), cấu trúc vốn có ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị doanh nghiệp, với việc sử dụng nợ cao giúp gia tăng giá trị này Giá trị doanh nghiệp đạt tối đa khi được tài trợ hoàn toàn bằng nợ Tuy nhiên, nhiều tranh luận đã nảy sinh xung quanh tính thực tiễn của các giả định trong mô hình, như việc không tính đến thuế và chi phí phá sản Do đó, sự không hoàn hảo của thị trường cho thấy rằng lựa chọn cấu trúc vốn của doanh nghiệp có thể tác động đến giá trị của nó, dẫn đến sự phát triển của các lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm bổ sung.
Theo lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn, việc tài trợ từ nợ mang lại lợi ích từ tấm chắn thuế, trong khi xác suất kiệt quệ tài chính ở mức nợ trung bình là không đáng kể Tuy nhiên, khi nợ gia tăng, rủi ro phá sản cũng tăng theo, làm giảm giá trị doanh nghiệp Lý thuyết này cung cấp công thức xác định giá trị doanh nghiệp, bao gồm giá trị doanh nghiệp được tài trợ hoàn toàn bằng vốn cổ phần, giá trị hiện tại của khoản lợi thuế và chi phí phá sản kỳ vọng Nó cũng giải thích sự khác biệt trong cấu trúc vốn giữa các ngành, như các công ty công nghệ cao thường vay ít nợ, trong khi các hãng hàng không có thể vay nhiều hơn Mặc dù lý thuyết đánh đổi giúp xác định cơ cấu vốn tối ưu và ảnh hưởng của thuế, chi phí phá sản, nhưng vẫn còn nhiều điều chưa được giải thích, chẳng hạn như tại sao một số doanh nghiệp thành công với ít nợ Nghiên cứu của Marsh cho thấy biến động giá cổ phiếu trước đó ảnh hưởng đến quyết định vay nợ hay phát hành cổ phiếu, điều này cũng được xác nhận bởi các nghiên cứu ở Mỹ.
Nền tảng đầu tiên cho thuyết trật tự phân hạng là những nghiên cứu của Donaldson
(1961) Myers và Majluf (1984) đã có những nghiên cứu sâu hơn để chỉ ra rằng có
Trật tự ưu tiên trong việc sử dụng nguồn tài trợ nội bộ và bên ngoài, giữa phát hành nợ mới và cổ phần, xuất phát từ thông tin không cân xứng Đối với nhà đầu tư, vốn cổ phần có mức rủi ro cao hơn nợ, do đó yêu cầu tỷ suất sinh lời lớn hơn Điều này dẫn đến việc ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội bộ (lợi nhuận giữ lại) trước, tiếp theo là vay nợ mới và cuối cùng là phát hành cổ phần Thuyết trật tự phân hạng giải thích tại sao doanh nghiệp sinh lợi cao thường vay ít, vì họ không cần nguồn tài trợ bên ngoài Các doanh nghiệp ít sinh lợi phát hành nợ do thiếu vốn nội bộ Đồng thời, thuyết này lý giải hành động quản trị, khi doanh nghiệp sinh lợi cao với cơ hội đầu tư hạn chế duy trì tỷ lệ nợ thấp, trong khi doanh nghiệp có cơ hội đầu tư lớn hơn phải tăng tỷ lệ nợ Cuối cùng, nó dự báo sự thay đổi tỷ lệ nợ của doanh nghiệp trong giai đoạn phát triển bão hòa, với tỷ lệ nợ tăng khi thâm hụt tài chính và giảm khi thặng dư tài chính, nhưng không giải thích được sự khác biệt tỷ lệ nợ giữa các ngành, như ngành công nghệ cao có tỷ lệ nợ thấp dù nhu cầu vốn bên ngoài lớn.
❖ Ý nghĩa của vốn đối với doanh nghiệp
Mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và khả năng sinh lời
Cơ cấu vốn tối ưu là cấu trúc vốn giúp gia tăng giá trị công ty đến mức tối đa, đồng thời giảm thiểu chi phí tài chính Việc tối ưu hóa cơ cấu vốn không chỉ ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp mà còn góp phần tối đa hóa doanh thu.
14 cơ cấu vốn cũng sẽ tác động đến sức khỏe tài chính cũng như khả năng phá sản của doanh nghiệp
Hiệu quả hoạt động tài chính, bao gồm việc tối đa hóa lợi nhuận, tối đa hóa lợi nhuận trên tài sản và tối đa hóa lợi ích của cổ đông, là yếu tố then chốt quyết định tính hiệu quả của doanh nghiệp.
Việc đo lường khả năng sinh lời bị ảnh hưởng bởi mục tiêu của công ty, điều này có thể tác động đến cách thức đánh giá hiệu quả hoạt động và sự phát triển của thị trường chứng khoán Các phương pháp đo lường khả năng sinh lời theo kế toán thường được sử dụng, bên cạnh đó còn có các chỉ số thị trường như tỷ lệ giá trên thu nhập (P/E), tỷ số giá thị trường của vốn chủ sở hữu so với giá trị sổ sách (MBVR) và chỉ số Tobin’s Q Hai chỉ số khả năng sinh lời phổ biến nhất là ROA và ROE.
1.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và khả năng sinh lời đã thu hút sự quan tâm trong nhiều thập kỷ qua Việc xác định cơ cấu vốn tối ưu là một thách thức do sự khác biệt giữa các công ty và ngành nghề Do đó, nhiều nhà nghiên cứu chỉ tập trung vào một ngành hoặc khu vực cụ thể để nâng cao độ chính xác của mô hình Trên toàn cầu, đã có nhiều nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của cấu trúc vốn đối với khả năng sinh lời ở các quốc gia khác nhau, với mẫu nghiên cứu là các doanh nghiệp trong các lĩnh vực đa dạng Tuy nhiên, kết quả của các nghiên cứu này vẫn chưa thống nhất.
Nghiên cứu của Roden và Lewellen (1995) đã chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa cấu trúc vốn và khả năng sinh lời, thông qua việc phân tích 48 công ty Hoa Kỳ trong giai đoạn 1981-1990 Kết quả tương tự cũng được xác nhận trong các nghiên cứu của Champion (1999) và Gosh.
Nghiên cứu của Abor (2005) cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa cấu trúc vốn, được đo bằng tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản và tỷ lệ tổng nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu, với khả năng sinh lời (KNSL) của các doanh nghiệp Ghana trong giai đoạn 1998-2002.
Nghiên cứu của Arabiyan và Safari (2009) đã phân tích tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của 100 công ty niêm yết tại Iran trong giai đoạn từ năm 2001.
Năm 2007, nghiên cứu cho thấy rằng các khoản nợ ngắn hạn và tổng nợ có ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lời (ROE), trong khi nợ dài hạn lại tác động tiêu cực đến ROE.
Một số tác giả chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa cấu trúc vốn và khả năng sinh lời (KNSL) Nghiên cứu của Kester (1986) cho thấy mối quan hệ này khi phân tích các doanh nghiệp tại Mỹ và Nhật Bản Kết quả tương tự cũng được xác nhận trong các nghiên cứu của Friend và Lang (1988), Rajan và Zingales (1995) ở các quốc gia G-7 Hơn nữa, Huang và Song (2006) cũng phát hiện mối tương quan ngược chiều giữa cấu trúc vốn và KNSL trong các công ty Trung Quốc.
Một số nghiên cứu, như nghiên cứu của Tang & Jange, chỉ ra rằng không tồn tại mối quan hệ tương quan có ý nghĩa giữa cấu trúc vốn và khả năng sinh lời.
Nghiên cứu của Ebaid (2009) đã chỉ ra rằng cấu trúc vốn không có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lời (KNSL) của 64 công ty tại Ai Cập trong giai đoạn 1997-2005 Ông đã sử dụng ba chỉ số tài chính quan trọng: ROA, ROE và tỷ suất lợi nhuận gộp để phân tích kết quả.
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản là một chỉ số quan trọng để đo lường cấu trúc vốn của doanh nghiệp Biến này thường được sử dụng trong các mô hình nghiên cứu nhằm phân tích ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lợi (KNSL) Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng KNSL chịu tác động đáng kể từ tỷ lệ nợ trong doanh nghiệp, như đã được chứng minh trong công trình của Weixu.
Nghiên cứu của Hadlock và James (2002) cho thấy mối quan hệ giữa khả năng sinh lời và cấu trúc vốn của các doanh nghiệp, với mẫu nghiên cứu 1.130 doanh nghiệp tại Thượng Hải vào năm 2005 Các công ty có mức độ khả năng sinh lời cao thường có tỷ lệ nợ cao, điều này chỉ ra sự tương quan giữa hai yếu tố này Ngoài ra, Margaritis và Psillaki cũng thực hiện nghiên cứu hai chiều tác động trong lĩnh vực này.
Nghiên cứu năm 2007 tập trung vào các doanh nghiệp Pháp hoạt động trong lĩnh vực dược phẩm, máy tính và nghiên cứu phát triển Mẫu nghiên cứu bao gồm những công ty tiêu biểu trong các ngành này, nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển và đổi mới.
Mô hình nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ tương hỗ giữa tỷ lệ nợ và khả năng sinh lời (KNSL) Cụ thể, khả năng sinh lời ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ, trong khi tỷ lệ nợ cũng tác động trở lại đến KNSL.
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dữ liệu
Dữ liệu trong khóa luận bao gồm bảng số liệu của 29 doanh nghiệp năng lượng niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn 2009-2020, với tổng cộng 348 quan sát Dữ liệu này được thu thập từ các báo cáo tài chính của doanh nghiệp, nhằm tính toán các chỉ số đại diện cho các biến phụ thuộc, đo lường khả năng sinh lời (KNSL).
DN và các chỉ số đại diện cho biến độc lập, bao gồm tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, cùng với các biến kiểm soát khác, đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp (KNSL).
Phương pháp nghiên cứu
2.2.1 Các biến và giả thuyết nghiên cứu
KNSL được đo lường qua nhiều chỉ số khác nhau tùy theo mục đích nghiên cứu, với ba chỉ số phổ biến là ROA, ROE và ROS (Dessi và Robertson, 2003; Weixu, 2005) Các nghiên cứu có thể sử dụng cả ba chỉ tiêu này làm biến phụ thuộc, nhưng một số chỉ sử dụng một hoặc hai chỉ tiêu Mục tiêu nghiên cứu là đánh giá ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến KNSL, trong đó cấu trúc vốn liên quan đến vốn chủ sở hữu và tài sản của doanh nghiệp Vì vậy, trong bài khóa luận này, KNSL sẽ được đo lường bằng hai chỉ tiêu là ROA và ROE.
Tỉ suất lợi nhuận trên tổng tài sản ROA (%):
ROA Tỉ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE (%):
LNST được lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh cuối năm, trong khi VCSH và tổng tài sản được trích từ báo cáo tài chính cuối năm của 29 doanh nghiệp ngành năng lượng niêm yết trên thị trường chứng khoán trong giai đoạn 2009-2020.
Nghiên cứu này sử dụng tỷ lệ nợ (TDR), được tính bằng tổng nợ chia cho tổng tài sản của công ty Tổng nợ và tổng tài sản được lấy từ báo cáo cân đối kế toán (BCĐKT) của doanh nghiệp.
Tỷ lệ nợ được nhiều tác giả như Dessi & Robertson (2003), Maleya (2013), Đoàn Ngọc Phi Anh (2013) và Nguyễn Thanh Hiếu cùng các cộng sự (2018) sử dụng để đo lường cấu trúc vốn Tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản cho biết tỷ lệ phần trăm tài sản của doanh nghiệp là nợ, giúp nhà đầu tư đánh giá khả năng đáp ứng nghĩa vụ nợ của doanh nghiệp Tỷ lệ này càng cao thì rủi ro của doanh nghiệp càng lớn Nghiên cứu của Zeitun & Tian (2007) cho thấy tỷ lệ nợ có ảnh hưởng ngược chiều đến KNSL, và các nghiên cứu của Abblasali & Esfandiar (2012) cũng khẳng định tương tự với các mức độ khác nhau, từ đó đưa ra giả thuyết về mối quan hệ này.
Giả thuyết 1: Tỷ lệ nợ (TDR) có ảnh hưởng ngược chiều đến KNSL
Biến kiểm soát trong nghiên cứu này bao gồm cấu trúc tài sản (PS), quy mô doanh nghiệp (SIZE), thời gian hoạt động của doanh nghiệp (AGE), tốc độ tăng trưởng tổng tài sản (TANG), vòng quay hàng tồn kho (INV), vòng quay khoản phải thu (RT) và tăng trưởng GDP (GDP) Cấu trúc tài sản (PS) đóng vai trò quan trọng trong việc xác định khả năng tài chính và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Khóa luận này sử dụng tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản để đo lường biến cấu trúc tài sản, phản ánh tỷ trọng đầu tư vào tài sản cố định của doanh nghiệp và xu hướng biến động của tổng tài sản qua các kỳ báo cáo Đầu tư vào tài sản cố định như cơ sở hạ tầng, nhà xưởng và thiết bị có thể ảnh hưởng trực tiếp đến cấu trúc tài chính và gia tăng khả năng sinh lời nếu được sử dụng hiệu quả Tuy nhiên, chỉ số này cũng có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố vĩ mô trong nhiều trường hợp.
Nghiên cứu của Zeitun và Tian (2007) chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa cấu trúc tài sản và khả năng sinh lời (KNSL) của doanh nghiệp Ngược lại, Abblasali & Esfandiar (2012) cho rằng việc tăng tỷ trọng tài sản cố định lại có tác động tích cực đến KNSL Do đó, có thể đưa ra giả thuyết rằng cấu trúc tài sản ảnh hưởng đến KNSL của doanh nghiệp theo hai chiều khác nhau.
Giả thuyết 2 cho rằng cấu trúc tài sản (PS) có ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lợi (KNSL) Quy mô doanh nghiệp (SIZE) được đo lường qua logarit của tổng tài sản, vì nó phản ánh nguồn lực của doanh nghiệp Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa quy mô doanh nghiệp và KNSL, nhưng kết quả còn trái chiều Một số nghiên cứu như của Michaelas & cộng sự (1999) và Bolek & Wilinski (2012) khẳng định rằng quy mô lớn giúp giảm rủi ro phá sản, đặc biệt trong các ngành cần vốn đầu tư lớn, nhờ vào sự đa dạng hóa tài sản và cơ hội tăng lợi nhuận Ngược lại, theo lý thuyết trật tự phân hạng, doanh nghiệp lớn có thể gặp phải tình trạng dư thừa vốn nhàn rỗi, dẫn đến tỷ suất lợi nhuận cao hơn và khả năng sử dụng vốn tự có thay vì vay mượn, ảnh hưởng đến KNSL.
DN này sẽ thấp hơn như nghiên cứu của Kester (1986), Pasiouras & Kosmidou
Nghiên cứu của Tzelepis & Skuras (2004), Fukuyama (1993), McKillop và cộng sự (1996), Sufian (2011) cho thấy quy mô tổng tài sản không có ý nghĩa thống kê đối với khả năng sinh lợi.
Các doanh nghiệp lớn thường sở hữu nhiều lợi thế hơn so với các doanh nghiệp nhỏ, tạo ra nhiều cơ hội tìm kiếm lợi nhuận và nâng cao hiệu quả kinh doanh cũng như khả năng sinh lời (KNSL) Vì vậy, có thể giả thuyết rằng mối quan hệ giữa quy mô doanh nghiệp và khả năng sinh lời của doanh nghiệp là tích cực.
Giả thuyết 3: Quy mô doanh nghiệp (SIZE) có ảnh hưởng cùng chiều đến KNSL c Thời gian hoạt động của doanh nghiệp (AGE)
Có hai phương pháp phổ biến để đo lường thời gian hoạt động của doanh nghiệp: từ khi thành lập đến thời điểm nghiên cứu và từ khi niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Trong bài khóa luận này, tác giả chọn phương pháp đầu tiên Doanh nghiệp có thời gian hoạt động lâu dài thường có uy tín cao hơn, giúp dễ dàng tiếp cận vốn vay Thời gian hoạt động dài cũng giảm thiểu rủi ro bất cân xứng thông tin với các tổ chức tài chính, dẫn đến việc giảm phí trung gian nhờ quản lý nợ hiệu quả hơn Ngược lại, doanh nghiệp trẻ với thời gian hoạt động ngắn dễ gặp khó khăn trong việc minh bạch tài chính, ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận vốn Nhiều nghiên cứu, như của Abor (2008) và Diamond, đều cho thấy thời gian hoạt động có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
Năm 1991, Mutalib (2011) đã ủng hộ lý thuyết trật tự phân hạng và thực hiện nghiên cứu trên các doanh nghiệp xi măng tại Nigeria trong giai đoạn từ 2004-2009 Kết quả nghiên cứu của ông cho thấy sự tương quan tích cực giữa thời gian hoạt động và khả năng sinh lợi (KNSL) của các doanh nghiệp này.
DN Do đó, giả thuyết về mối quan hệ giữa thời gian hoạt động của DN và KNSL của DN như sau:
Giả thuyết 4: Thời gian hoạt động của doanh nghiệp (AGE) có ảnh hưởng cùng chiều đến KNSL
26 d Tốc độ tăng trường tổng tài sản (Tang)
Tốc độ tăng trưởng tài sản được xác định bằng cách lấy tổng tài sản năm sau trừ tổng tài sản năm trước, rồi chia cho tổng tài sản năm trước Tăng trưởng là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp (DN) nâng cao khả năng sinh lợi (KNSL) và duy trì cạnh tranh trên thị trường DN có tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản cao thường ở giai đoạn phát triển mạnh mẽ, mở rộng thị phần và kinh doanh Hơn nữa, các DN này thường có hiệu quả tài chính tốt, tạo ra lợi nhuận từ các khoản đầu tư Nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa tăng trưởng và KNSL, như được xác nhận bởi các tác giả Tzelepis và Skuras (2004), Zeitun và Tian (2007), Abblasali & Esfandiar (2012) DN có tốc độ tăng trưởng cao thường có sức khỏe tốt trên thị trường tín dụng và dễ dàng tiếp cận nguồn vốn vay, điều này cũng được Chen (2003) và các tác giả khác đồng tình Vì vậy, có thể giả định rằng có mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng tài sản và KNSL của DN.
Giả thuyết 5: Tăng trưởng của tài sản (TANG) có ảnh hưởng cùng chiều đến KNSL e Vòng quay hàng tổn kho (INV)
Vòng quay hàng tồn kho (HTK) được tính bằng tỷ lệ giữa giá vốn hàng bán và HTK bình quân, cho thấy hiệu quả sử dụng vốn của doanh nghiệp Doanh nghiệp có vòng quay vốn nhanh chứng tỏ khả năng sử dụng vốn cao, và việc gia tăng hiệu suất sử dụng tài sản sẽ dẫn đến tăng quy mô lợi nhuận Theo nghiên cứu của Pedro (2007), các nhà quản lý có thể cải thiện khả năng sinh lời (KNSL) bằng cách cắt giảm lượng HTK.
Kỳ luân chuyển hàng tồn kho (HTK) phụ thuộc vào đặc điểm ngành kinh doanh, với kỳ luân chuyển ngắn cho thấy tốc độ luân chuyển hàng hóa nhanh, đồng nghĩa với việc quản lý và dự trữ hiệu quả Ngược lại, vòng quay thấp hoặc kỳ luân chuyển dài có thể chỉ ra rằng doanh nghiệp đã dự trữ quá mức, dẫn đến tình trạng ứ đọng hoặc sản phẩm tiêu thụ chậm Tú (2015) đã chỉ ra rằng vòng quay HTK có ảnh hưởng tích cực đến tỷ suất lợi nhuận của doanh nghiệp.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Từ các dữ liệu đã được nêu ở chương 4, tác giả tiến hành chạy trên phần mềm Stata
15 và có được cái nhìn tổng quan về 348 mẫu đã chọn như sau:
Bảng 3 1.Kết quả thống kê mẫu nghiên cứu
Obs Mean Std Dev Min Max
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Bảng kết quả cung cấp thông tin về giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của 29 doanh nghiệp trong ngành năng lượng được niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX trong giai đoạn 2009-2020.
Theo bảng kết quả, chỉ số ROE trung bình đạt 14,18% với độ lệch chuẩn là 13,07% Giá trị ROE thấp nhất ghi nhận là -0,7769, trong khi giá trị cao nhất là 0,7835, cho thấy chỉ số ROE có độ phân tán cao.
ROA có giá trị trung bình 7,69% và độ lệch chuẩn 8,19%, với giá trị tối thiểu là -0,2521 và tối đa là 0,4163 Kết quả này cho thấy sự biến động cao của chỉ số này qua các năm.
Tỷ lệ nợ (TDR) trung bình của 29 doanh nghiệp trong ngành năng lượng đạt 48.47%, với mức cao nhất lên đến 94.52% Điều này cho thấy sự ưu tiên sử dụng vốn vay thay vì vốn tự có trong hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp này.
Quy mô doanh nghiệp (SIZE) có giá trị trung bình là 13.9327 với độ lệch chuẩn 1,5130, cho thấy sự chênh lệch quy mô tổng tài sản trong giai đoạn 12 năm là khá cao, với đa số doanh nghiệp có quy mô không đồng đều.
Tăng trưởng tài sản (TANG) có giá trị trung bình là 0.5311 và độ lệch chuẩn là 7.2740, cho thấy sự chênh lệch đáng kể trong tăng trưởng tổng tài sản.
29 DN là tương đối lớn
Vòng quay hàng tồn kho (INV) có giá trị trung bình là 13.1857 với độ lệch chuẩn 21.4121, trong khi vòng quay khoản phải thu (RT) có giá trị trung bình 6.6453 và độ lệch chuẩn 9.3784 Sự chênh lệch này cho thấy giá trị của hai biến này trong 29 doanh nghiệp ngành năng lượng là khá lớn.
Chỉ số vĩ mô GDP của Việt Nam đạt giá trị trung bình 5.9517, với biên độ dao động từ 2.91 đến 7.08 Điều này phản ánh sự tăng trưởng đáng khích lệ của nền kinh tế Việt Nam trong suốt 12 năm qua.
Kiểm định tương quan
Trong bài khóa luận này, tác giả đã áp dụng kiểm định Pearson để phân tích mối tương quan giữa các biến Kết quả cho thấy, trong các biến phụ thuộc ROE và ROA, chỉ có biến TDR có tương quan âm, trong khi các biến còn lại đều có tương quan dương Đối với ROA, ở mức ý nghĩa 5%, các biến SIZE, INV và RT có mối liên hệ với GDP, trong khi đối với ROE, chỉ có biến GDP thể hiện ý nghĩa thống kê.
Tất cả 34 biến phụ thuộc đều cho kết quả nằm trong khoảng cho phép, lớn hơn -0.8 và nhỏ hơn 0.8, do đó tác giả đã tiến hành kiểm định mô hình.
OLS, FEM và REM với 8 biến này
Bảng 3 2.Kết quả kiểm định tương quan Pearson
Kiểm định đa cộng tuyến
Trước khi thực hiện hồi quy bằng mô hình OLS, FEM, REM, tác giả đã kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ thống phóng đại phương sai VIF Kết quả từ bảng 3.3 cho thấy tất cả các hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 10, điều này cho phép kết luận rằng mô hình không gặp phải vấn đề đa cộng tuyến, và các biến độc lập có mối liên hệ tuyến tính chặt chẽ với nhau.
ROA ROE TDR PS SIZE AGE TANG INV RT GDP
Bảng 3 3.Kết quả kiểm định đa cộng tuyến Variable VIF 1/VIF
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Kết quả hồi quy
3.4.1 Hồi quy OLS, FEM, REM
Tác giả đã thực hiện phân tích hồi quy bằng mô hình OLS, FEM và REM với biến phụ thuộc là ROA nhằm đánh giá ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời (KNSL) của 29 doanh nghiệp trong ngành năng lượng.
Bảng 3 4 Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc ROA
Biến độc lập Biến phụ thuộc ROA
( Chú thích: *,**,*** Có ý nghĩa với mức ý nghĩa 10%,5%,1%)
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Hệ số thể hiện biến động của 8 biến được lựa chọn giải thích một tỷ lệ phần trăm đáng kể trong sự biến động của KNSL ở 29 doanh nghiệp thuộc ngành năng lượng, được đo lường qua các chỉ tiêu cụ thể.
Kết quả kiểm định đối với biến phụ thuộc ROA cho thấy hệ số của ba mô hình OLS, FEM và REM lần lượt là 35.26%, 22.95% và 30.37%, cho thấy sự đồng đều trong các mô hình này.
Kết quả từ ba mô hình cho thấy tỷ lệ nợ (TDR) có mối quan hệ thống kê âm với khả năng sinh lời (KNSL) của doanh nghiệp ở mức ý nghĩa 1% Bên cạnh đó, các biến SIZE và TANG cũng thể hiện ý nghĩa thống kê, cho thấy quy mô và tăng trưởng của doanh nghiệp ảnh hưởng đến KNSL, được đo bằng các chỉ tiêu cụ thể.
ROA của 29 doanh nghiệp năng lượng được niêm yết trên thị trường chứng khoán
Tác giả đã thực hiện ba mô hình OLS, FEM và REM với biến ROE và tám biến độc lập đã chọn Kết quả cho thấy hệ số của ba mô hình lần lượt là 8.43%, 6.53% và 4.4%, thấp hơn so với ROA Biến độc lập tỷ lệ nợ trên tổng tài sản cũng cho thấy ý nghĩa thống kê ở mức 5% trong cả ba mô hình, cho thấy cấu trúc vốn có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lời.
Bảng 3 5 Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc ROE
Hệ số ước lượng P-value Hệ số ước lượng
(Chú thích: *,**,*** Có ý nghĩa với mức ý nghĩa 10%,5%,1%)
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Bảng 3 6 Kết quả kiểm định F-test
Biến phụ thuộc ROA Biến phụ thuộc ROE Kiểm định F-test P-value = 0.0000 P-value = 0.0000
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Khóa luận đã thực hiện phân tích bằng ba mô hình OLS, FEM và REM với các biến phụ thuộc là ROA và ROE Sau đó, kiểm định F được tiến hành với cặp giả thuyết tương ứng.
H0: Mô hình OLS được sử dụng để ước lượng
H1: Mô hình FEM được sử dụng để ước lượng
Giá trị p-value của biến ROA và ROE đều là 0.0000, nhỏ hơn 0.05, cho thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ Điều này chứng tỏ rằng mô hình FEM phù hợp hơn để ước lượng so với mô hình OLS cho cả hai biến này.
3.4.3 Kiểm định Hausman Bảng 3 7 Kết quả kiểm định Hausman
Biến phụ thuộc ROA Biến phụ thuộc ROE Kiểm định Hausman Prob>chi2 = 0.0006 Prob>chi2 = 0.0006
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Khóa luận sẽ thực hiện kiểm tra Hausman để xác định mô hình phù hợp nhất giữa hai mô hình FEM và REM, dựa trên hai giả thuyết đã được đặt ra.
H0: Lựa chọn mô hình REM
H1: Lựa chọn mô hình FEM
Dựa vào bảng kết quả, giá trị xác suất của hai biến phụ thuộc ROA và ROE là 0.0006, tương đương với 0.06% (chi2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000
Kiểm định tự tương quan Prob>chi2 = 0.0001 Prob>chi2 = 0.3184
Để kiểm định khuyết tật của mô hình FEM liên quan đến hai biến ROA và ROE, tác giả đã chọn phương pháp kiểm định Wald để xác minh sự hiện diện của hiện tượng PSSSTĐ thông qua cặp giả thuyết.
H0: Mô hình không xảy ra hiện tượng PSSSTĐ
H1: Mô hình xảy ra hiện tượng PSSSTĐ
Kết quả phân tích cho thấy giá trị của các biến ROA và ROE là 0.0000, nhỏ hơn 0.05, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 và khẳng định sự tồn tại của hiện tượng PSSSTĐ trong mô hình hồi quy tác động cố định Khi kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge, kết quả cho biến ROA là 0.0001, cho thấy có sự tương quan chuỗi, trong khi đó, giá trị 0.3184 của biến ROE lớn hơn 0.05, cho thấy không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình FEM của biến này.
3.4.5 Mô hình sai số chuẩn mạnh
Mô hình với hai biến phụ thuộc ROA và ROE gặp khuyết tật, vì vậy khóa luận thực hiện chạy mô hình sai số chuẩn mạnh để cải thiện độ chính xác của kết quả.
40 khắc phục hiện khuyết tật ở cả hai mô hình Kết quả được thể hiện trong bảng dưới đây:
Bảng 3 9 Kết quả mô hình sai số chuẩn mạnh
Hệ số ước lượng P- value Hệ số ước lượng P- value
(Chú thích: *,**,*** Có ý nghĩa với mức ý nghĩa 10%,5%,1%)
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Dựa vào bảng kết quả, hệ số của hai mô hình với biến phụ thuộc ROE và ROA lần lượt là 0.58% và 12.93% Kết quả cho thấy biến ROE có giá trị thấp hơn nhiều so với ROA, với chỉ 0.58% Điều này chỉ ra rằng biến độc lập chỉ giải thích được 0.58% biến động khả năng sinh lời của 29 doanh nghiệp ngành năng lượng đo bằng ROE, và kết quả này gần như không có ý nghĩa thống kê Do đó, để đảm bảo tính chính xác của nghiên cứu, khóa luận sẽ tập trung phân tích kết quả của mô hình FEM với biến phụ thuộc ROA, tương tự như một số nghiên cứu trước đây như Zeitun & Tian (2007) và Abblasali.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả ước lượng của biến phụ thuộc ROA theo mô hình FEM được tổng hợp trong bảng dướ đây:
Bảng 3 10 Kết quả nghiên cứu
Biến độc lập Dấu dự kiến Kết quả nghiên cứu
(Chú thích: (+) Tác động cùng chiều, (-) Tác động ngược chiều)
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Kết quả nghiên cứu cho thấy cấu trúc vốn có tác động đáng kể đến khả năng sinh lời (KNSL) của doanh nghiệp, được đo lường bằng biến ROA Cụ thể, bốn biến có ý nghĩa thống kê ở mức 5% bao gồm tỷ lệ nợ (TDR), cấu trúc tài sản (PS), thời gian hoạt động của doanh nghiệp (AGE) và tăng trưởng tổng tài sản (TANG).
Kết quả kiểm định cho thấy biến tỷ lệ nợ tác động ngược chiều đến KNSL Qua đó,
Tỷ lệ nợ cao có thể làm giảm khả năng sinh lời của doanh nghiệp, trong khi tỷ lệ nợ thấp lại có thể tăng cường lợi nhuận Theo thuyết đánh đổi cấu trúc vốn, việc sử dụng nợ có thể mang lại lợi ích từ lá chắn thuế, nhưng không phải lúc nào cũng đảm bảo kết quả tích cực cho doanh nghiệp.
Khi doanh nghiệp (DN) sử dụng nợ với tỷ lệ cao, rủi ro tài chính sẽ gia tăng Nếu DN không đủ khả năng thanh toán lãi suất và nợ vay đến hạn, điều này có thể dẫn đến các vấn đề nghiêm trọng về tài chính.
DN đang đối mặt với nguy cơ phá sản, với nghiên cứu chỉ ra mối tương quan ngược giữa nợ và khả năng sinh lời (KNSL) Phát hiện này phù hợp với thuyết trật tự phân hạng, cho thấy rằng sự gia tăng nợ có thể dẫn đến giảm khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
DN có thể đang sử dụng nguồn vốn nội bộ thay vì vốn từ bên ngoài để đạt được
Kết quả nghiên cứu cho thấy KNSL cao hơn, phù hợp với các nghiên cứu trước đây như của Ebaid (2009), Khan (2012) và Qureshi & Yousaf (2014), nhưng lại trái ngược với một số nghiên cứu khác như Abor (2005), Gill (2011) và Avci (2016) Sự không đồng nhất này có thể được giải thích qua mô hình nghiên cứu, trong đó Gill (2011) và Abor (2005) sử dụng mô hình hồi quy tương tự nhưng không áp dụng các mô hình khắc phục khuyết tật như mô hình sai số chuẩn mạnh Điều này có thể dẫn đến kết quả chưa chính xác Thêm vào đó, cả hai nghiên cứu này sử dụng ROE để đo lường cấu trúc vốn, trong khi nghiên cứu hiện tại sử dụng ROA Nghiên cứu của Avci (2016) cũng sử dụng kiểm định Hausman nhưng kết luận rằng mô hình FEM phù hợp với ROE và mô hình REM phù hợp với ROA, cho thấy việc chọn mô hình ảnh hưởng đến kết quả Do đó, giả thuyết rằng tỷ lệ nợ ảnh hưởng ngược chiều đến KNSL của doanh nghiệp được chấp nhận.
Cấu trúc tài sản (PS)
Nghiên cứu chỉ ra rằng dấu hiệu của biến cấu trúc tài sản (PS) ngược với dự kiến, cho thấy rằng tỷ lệ tài sản cố định cao hơn dẫn đến khả năng sinh lời (KNSL) của doanh nghiệp giảm Trong các lĩnh vực phi tài chính như ngành năng lượng, tỷ trọng tài sản cố định thường lớn Đầu tư vào tài sản cố định với công nghệ hiện đại giúp doanh nghiệp giảm chi phí và tiết kiệm thời gian, từ đó nâng cao lợi nhuận Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp đầu tư quá nhiều vào tài sản cố định mà không quản lý hiệu quả, có thể tạo ra áp lực và rủi ro cho doanh nghiệp.
Trong giai đoạn 2009-2014, ngành năng lượng chịu ảnh hưởng từ suy thoái kinh tế, dẫn đến việc sử dụng tài sản cố định chưa đạt hiệu quả cao Tuy nhiên, bốn năm sau, nền kinh tế đã phục hồi và ổn định, tạo điều kiện thuận lợi cho các doanh nghiệp trong ngành phát triển.
Trong những năm cuối, nền kinh tế phải đối mặt với hậu quả nặng nề của dịch Covid-19, ảnh hưởng đến hoạt động của các doanh nghiệp Việc không xây dựng cơ cấu tài sản hợp lý và đầu tư quá nhiều vào tài sản cố định sẽ làm giảm nguồn vốn lưu động, gây khó khăn cho doanh nghiệp và có thể dẫn đến giảm khả năng sinh lời Kết quả này phù hợp với nghiên cứu trước đây của Gill và các cộng sự (2010) cũng như Võ Minh Long.
Thời gian hoạt động của doanh nghiệp (AGE)
Các doanh nghiệp hoạt động lâu trên thị trường thường được khách hàng và nhà đầu tư tin tưởng hơn, tạo điều kiện thuận lợi cho việc mở rộng kinh doanh và nâng cao khả năng sinh lời (KNSL) Tuy nhiên, kết quả từ mô hình hồi quy cho thấy rằng thời gian hoạt động của doanh nghiệp càng dài thì KNSL lại càng thấp Nguyên nhân có thể là do các doanh nghiệp này không theo kịp xu hướng thị trường, dẫn đến việc áp dụng các chính sách kinh doanh lạc hậu và không hiệu quả Thêm vào đó, phần lớn doanh nghiệp năng lượng trong giai đoạn nghiên cứu có nhu cầu vốn tài trợ thấp, do ngành này đang gặp khó khăn trong bối cảnh thị trường bất động sản đóng băng từ năm 2009 đến 2013.
Ngành năng lượng hiện đang phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm suy thoái kinh tế và tình trạng cung vượt cầu Nhiều dây chuyền và nhà máy hoạt động cầm chừng, thua lỗ hoặc ngừng sản xuất do chi phí tăng cao Các doanh nghiệp có dự án xây dựng nhà máy, chủ yếu dựa vào vốn vay ngân hàng, đang phải chịu áp lực lớn và không thể tránh khỏi thua lỗ trong bối cảnh khủng hoảng Ngân hàng cũng đã tạm dừng cho vay đối với cả những doanh nghiệp có lịch sử hoạt động lâu dài Thêm vào đó, ngành năng lượng có tính cạnh tranh cao, dẫn đến khả năng sinh lời (KNSL) giảm dần theo thời gian hoạt động, như đã được Glancey (1998) và Yazdanfar (2013) chỉ ra.
Tăng trưởng doanh nghiệp (TANG)
Nghiên cứu cho thấy rằng dấu hiệu của biến tăng trưởng (Tang) phù hợp với dự kiến, cho thấy mối liên hệ tích cực giữa mức tăng trưởng tổng tài sản và khả năng sinh lời (KNSL); tức là, khi tổng tài sản tăng cao, khả năng sinh lời cũng sẽ tăng theo.
Để cạnh tranh hiệu quả trên thị trường, doanh nghiệp cần phát triển hoạt động kinh doanh với tốc độ tăng trưởng cao, điều này dẫn đến khả năng sinh lời (KNSL) tăng lên Bài khóa luận này sử dụng biến tăng trưởng tài sản làm thước đo cho tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp, và kết quả phù hợp với giả thuyết ban đầu cũng như các nghiên cứu trước đây của Tzelepis & Skuras (2004) và Zeitun & Tian (2007) Đặc biệt, trong ngành năng lượng, với đặc thù tài sản lớn, việc tăng trưởng tài sản đồng nghĩa với việc thu hút nhiều nhà đầu tư và mở rộng kinh doanh Sự mở rộng này không chỉ giúp doanh nghiệp có thêm dự án mà còn tăng cường khả năng thanh toán nợ, từ đó nâng cao lợi nhuận và KNSL.
Khóa luận dựa trên mô hình FEM đã chỉ ra rằng có bốn yếu tố không ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi (KNSL) của các doanh nghiệp trong ngành năng lượng giai đoạn 2009-2020, bao gồm quy mô doanh nghiệp (SIZE), vòng quay hàng tồn kho (INV), vòng quay khoản phải thu (RT) và tốc độ tăng trưởng GDP (GDP).
Quy mô (SIZE) không ảnh hưởng đến KNSL, điều này trái ngược với kỳ vọng ban đầu Mặc dù quy mô lớn có thể mang lại lợi ích kinh tế như uy tín và sức mạnh tài chính, nhưng KNSL không tăng chỉ vì quy mô lớn, mà còn phụ thuộc vào khả năng tận dụng hiệu quả những lợi thế này Việc đo lường quy mô dựa trên tổng tài sản của DN cho thấy sự khác biệt trong trình độ và cách thức quản lý tài sản giữa các DN, dẫn đến KNSL thực tế khác nhau Hơn nữa, DN có thể đánh giá sai về thị trường và đầu tư không đúng mức vào tài sản Để thúc đẩy KNSL, DN cần hiểu rõ ngành nghề và thị trường để xây dựng cấu trúc tài sản phù hợp và hiệu quả.
Trong nghiên cứu về ngành năng lượng, hai biến vòng quay hàng tồn kho (HTK) và vòng quay khoản phải thu (RT) được giả thuyết có ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của doanh nghiệp Tuy nhiên, kết quả cho thấy hai yếu tố này không tác động đến KNSL, điều này trái ngược với giả thuyết ban đầu Sự khác biệt này có thể được giải thích bởi cách quản lý và sử dụng HTK cũng như khoản phải thu của từng doanh nghiệp, phụ thuộc vào mục đích cụ thể của họ.
GIẢI PHÁP VÀ KHUYẾN NGHỊ
Kết luận chung
Bài khóa luận nghiên cứu ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời (KNSL) của 29 doanh nghiệp ngành năng lượng niêm yết trên sàn HOSE và HNX trong 12 năm với 348 quan sát Tác giả sử dụng biến nợ trên tổng tài sản để đo lường cấu trúc vốn và biến ROA, ROE để đánh giá KNSL Kết quả cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa nợ trên tổng tài sản, cấu trúc tài sản và thời gian hoạt động của doanh nghiệp với KNSL, trong khi đó, biến tăng trưởng của doanh nghiệp có mối quan hệ cùng chiều với KNSL.
Thông qua đó, tác giả kiến nghị một số giải pháp nhằm nâng cao KNSL cho DN đang kinh doanh trong lĩnh vực năng lượng tại Việt Nam.
Giải pháp và khuyến nghị nhằm nâng cao khả năng sinh lời của các
doanh nghiệp ngành năng lượng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Một trong những lý do chính cản trở việc tăng KNSL của nhiều doanh nghiệp là những bất cập trong cấu trúc vốn, đặc biệt là nợ, có thể ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL Do đó, doanh nghiệp ngành năng lượng nên xem xét giảm nợ để giảm thiểu rủi ro và mất khả năng thanh khoản, nhất là khi chưa có nhiều ưu đãi về lãi suất tín dụng Hơn nữa, việc xây dựng các chính sách quản trị nợ và chi phí rủi ro lãi suất là cần thiết để tăng cường KNSL Doanh nghiệp có thể áp dụng chính sách kiểm soát nợ khách hàng một cách chặt chẽ nhưng linh hoạt, thông qua việc phân loại khách hàng và loại tín dụng để áp dụng các chính sách thẩm định phù hợp Đối với khách hàng uy tín, doanh nghiệp có thể tạo điều kiện thuận lợi, trong khi với khách hàng rủi ro cao, cần có các biện pháp hiệu quả để giải quyết nợ tồn đọng Cuối cùng, doanh nghiệp cần giám sát và theo dõi việc hoàn nợ của khách hàng một cách chặt chẽ.
47 hàng chia nhỏ giai đoạn thanh toán để các khoản nợ luôn trong mức kiểm soát của công ty
Doanh nghiệp nên tăng cường sử dụng vốn cổ phần thay vì vốn nợ để giảm rủi ro vỡ nợ, đồng thời có thể kêu gọi vốn từ nước ngoài để giảm áp lực tài chính Việc xây dựng cấu trúc vốn hợp lý và hiệu quả là rất quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến sự phát triển của doanh nghiệp Để đạt được điều này, doanh nghiệp cần nắm bắt xu hướng thị trường và đặc điểm của lĩnh vực kinh doanh, từ đó chủ động thiết lập cấu trúc vốn phù hợp nhằm nâng cao khả năng sinh lời.
Doanh nghiệp cần đối chiếu với các công ty trong cùng ngành để học hỏi và xây dựng các chính sách phù hợp với từng giai đoạn và thị trường đặc thù.
Trong ngành năng lượng, tài sản cố định (TSCĐ) đóng vai trò quan trọng trong kinh doanh, nhưng hiệu quả kinh doanh không chỉ phụ thuộc vào giá trị tài sản mà còn vào cách sử dụng chúng Trong bối cảnh kinh tế khó khăn, việc đầu tư vào TSCĐ có thể không mang lại hiệu quả cao ngay lập tức, nhưng là một chiến lược dài hạn Để đảm bảo TSCĐ hoạt động hiệu quả, doanh nghiệp cần chú trọng đến bảo trì và sửa chữa định kỳ nhằm hạn chế hư hỏng lớn Việc đổi mới TSCĐ cũng cần được xem xét dựa trên tình hình tài chính và thị trường, có thể tham khảo ý kiến chuyên gia để xác định nhu cầu đổi mới máy móc và cơ sở hạ tầng nhằm tiết kiệm chi phí Cuối cùng, doanh nghiệp cần cân nhắc mức đầu tư vào TSCĐ để tránh tình trạng đầu tư quá mức mà không nghiên cứu thị trường kỹ lưỡng, điều này có thể ảnh hưởng đến nguồn vốn hoạt động.
Tăng trưởng của doanh nghiệp (DN) là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) Có nhiều phương pháp để đo lường sự tăng trưởng của DN, bao gồm việc xem xét tài sản hoặc doanh thu.
Để tăng cường khả năng sinh lời (KNSL), doanh nghiệp cần xem xét các chính sách gia tăng các yếu tố quan trọng Trước tiên, doanh nghiệp nên có cái nhìn tổng quát về thị trường và đối thủ cạnh tranh, có thể áp dụng mô hình SWOT hoặc mô hình 5 áp lực cạnh tranh của Michael Porter để phân tích Việc thu thập dữ liệu thứ cấp để thực hiện các phân tích định lượng sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu thị trường, vị trí cạnh tranh và điểm mạnh, điểm yếu của mình Từ đó, doanh nghiệp có thể xây dựng các chính sách khai thác điểm mạnh, khắc phục điểm yếu nhằm thu hút khách hàng mới, tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận Để thúc đẩy tăng trưởng, nhà quản lý cần đảm bảo chất lượng hàng hóa, nắm bắt xu hướng công nghệ để cải thiện năng suất Đồng thời, doanh nghiệp cũng cần nâng cao hình ảnh và xây dựng chính sách hợp lý để tạo dựng uy tín, lòng tin từ khách hàng và nhà đầu tư, tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển.
Năng lượng là một ngành có tính đặc thù với lượng tồn kho lớn, do đó, doanh nghiệp cần chú ý đến quản lý hàng tồn kho (HTK) để tối ưu hóa khả năng sinh lời Đầu tiên, doanh nghiệp cần xác định mức tồn kho tối đa và tối thiểu nhằm tránh tình trạng mua hàng quá mức hoặc thiếu hụt, ảnh hưởng đến quy trình sản xuất và doanh thu Ngoài ra, việc kiểm kê định kỳ là cần thiết để phát hiện hàng hóa hỏng hóc, từ đó giảm thiểu chi phí sửa chữa Cuối cùng, doanh nghiệp nên nâng cấp công nghệ thiết bị để quản lý HTK một cách hiệu quả hơn.
Tăng trưởng quy mô mang lại lợi ích kinh tế cho doanh nghiệp, giúp nâng cao khả năng sinh lời Tuy nhiên, doanh nghiệp cần chú ý rằng nếu không có chính sách hợp lý, việc mở rộng quy mô có thể dẫn đến gánh nặng và trở ngại Do đó, doanh nghiệp cần căn cứ vào tình hình thực tế để xây dựng chiến lược phù hợp.
Khi quyết định mở rộng quy mô, doanh nghiệp cần xem xét kỹ lưỡng tình hình tài chính, thị trường và nền kinh tế để tránh rủi ro Việc vội vàng mở rộng mà không cân nhắc có thể dẫn đến tăng tỷ lệ nợ, tạo gánh nặng cho công ty Do đó, doanh nghiệp nên đánh giá khả năng vốn và tính khả thi của các dự án đầu tư trước khi thực hiện Hơn nữa, việc mở rộng từng phần cũng là một lựa chọn hợp lý để giảm áp lực tài chính Trong suốt quá trình này, doanh nghiệp cần liên tục theo dõi giới hạn nợ để phòng tránh tình trạng vỡ nợ.
Doanh nghiệp cần xây dựng chính sách quản lý chi phí hiệu quả để thúc đẩy KNSL trong ngành năng lượng, nơi sử dụng nhiều tài sản cố định như nhà xưởng và máy móc Việc đầu tư quá mức vào các hạng mục này có thể làm giảm KNSL Do đó, doanh nghiệp nên xác định số lượng trang thiết bị cần thiết để tránh lãng phí Ngoài ra, việc khấu hao nhanh các tài sản giúp doanh nghiệp có thời gian thu hồi vốn và bù đắp hao mòn Cuối cùng, doanh nghiệp cần cập nhật máy móc hiện đại và cải tiến quy trình sản xuất để giảm thiểu thiệt hại tài chính.
Tốc độ tăng trưởng GDP và lạm phát là những nhân tố vĩ mô quan trọng ảnh hưởng đến hoạt động của doanh nghiệp Việt Nam đã duy trì mức GDP tăng trưởng ổn định trong những năm gần đây, bất chấp tác động nặng nề của đại dịch Covid-19 Sự ổn định này tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp phát triển, thu hút thêm vốn đầu tư Do đó, doanh nghiệp cần chú ý đến các yếu tố vĩ mô và thường xuyên cập nhật thông tin để nắm bắt xu thế, khai thác lợi ích từ những nhân tố này, từ đó thúc đẩy khả năng sản xuất kinh doanh.
Nghiên cứu này tập trung phân tích giai đoạn từ 2009 đến 2020 đối với 29 doanh nghiệp niêm yết trên sàn HOSE và HNX trong ngành năng lượng Tuy nhiên, mẫu nghiên cứu và kết quả chưa thể coi là đại diện cho toàn ngành.
4.3 Hạn chế
Đề xuất hướng nghiên cứu tương lai
Mặc dù khóa luận đã hoàn thành các mục tiêu nghiên cứu đã đề ra, vẫn còn một số hạn chế cần khắc phục Do đó, tác giả đề xuất một số hướng nghiên cứu trong tương lai để cải thiện chất lượng và độ chính xác của các kết quả.
Các tác giả tương lai nên xem xét mở rộng mẫu nghiên cứu bằng cách tăng số lượng doanh nghiệp hoặc bao gồm cả các doanh nghiệp niêm yết trên sàn UPCOM Hơn nữa, việc nghiên cứu các doanh nghiệp thuộc các lĩnh vực khác ngoài năng lượng cũng sẽ mang lại cái nhìn đa dạng hơn Để có kết quả chính xác hơn, các tác giả có thể kéo dài thời gian nghiên cứu vượt quá 12 năm.
Các tác giả trong nghiên cứu tương lai nên xem xét việc sử dụng thêm các biến như ROS để đo lường KNSL, cùng với các biến đại diện cho cấu trúc vốn như VCSH, EPS và Tobin’s Q Bên cạnh đó, việc áp dụng các phương pháp kiểm định khác như GLS và sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu như SPSS hoặc EVIEWS cũng sẽ mang lại kết quả chính xác hơn.