Trang 1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNGKHOA KINH TẾ QUỐC TẾ---BÁO CÁO GIỮA KỲ MÔNTỔ CHỨC NGÀNHĐỀ TÀI:TÁC ĐỘNG CỦA CƠ CẤU VỐN ĐẾN HIỆU QUẢ KINH DOANH CỦA CÁCDOANH NGHIỆP
Tổng quan về ngành sản xuất, chế biến thực phẩm
Ngành sản xuất, chế biến thực phẩm là ngành công nghiệp sản xuất, chế biến và nghiên cứu cách bảo quản thực phẩm như các sản phẩm nông sản, các sản phẩm đồ ăn,nước uống và các hoạt động liên quan đến an toàn thực phẩm Ngoài các hoạt động trên, một số hoạt động khác của ngành này bao gồm kiểm tra, đánh giá chất lượng đồng thời nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới Đây là ngành được đánh giá là có cơ cấu đa dạng và được chia làm 8 nhóm chính bao gồm: chế biến, bảo quản thịt và các sản phẩm từ thịt; chế biến, bảo quản thuỷ sản và các sản phẩm từ thuỷ sản; chế biến và bảo quản rau quả; Sản xuất dầu, mỡ động, thực vật; chế biến sữa và các sản phẩm từ sữa; xay xát và sản xuất bột; sản xuất thức ăn gia súc, gia cầm và thuỷ sản và sản xuất thực phẩm khác.
Trong nhiều năm qua, Ngành sản xuất chế biến thực phẩm đã được coi là một ngành quan trọng trong việc đóng góp và sự phát triển kinh tế của Việt Nam và đã đạt được những thành tựu quan trọng Theo Tổng cục Thống kê, tốc độ tăng chỉ số sản xuất công nghiệp bình quân trong 5 năm 2016-2020 là 7%/năm Mặc dù có nhiều tín hiệu tích cực trong sự tăng trưởng nhưng Ngành cũng đang đối mặt với những thách thức đến từ cả bên ngoài và bên trong ngành đòi hỏi các cấp lãnh đạo, cộng đồng doanh nghiệp cần cải cách các thủ tục pháp lý, môi trường kinh doanh cũng như các điều kiện sản xuất để nâng cao sức cạnh tranh, khai thác tiềm năng sẵn có.
Theo báo cáo của Tổng cục Thống kê, Ngành sản xuất chế biến thực phẩm có tỷ lệ doanh nghiệp nhận định giá bán bình quân một đơn vị sản phẩm quý IV/2022 so với quý III/2022 tăng cao nhất với 29,3% Ngoài ra, giá trị sản xuất của Ngành sản xuất chế biến thực phẩm chiếm tỷ trọng 19,1% trong nhóm ngành công nghiệp chế biến, chế tạo của Việt Nam và là ngành chiếm tỷ trọng cao nhất trong các ngành công nghiệp chế biến, chế tạo Ngoài ra, tỷ trọng giá trị sản xuất cao cho thấy ngành sản xuất, chế biến thực phẩm có nhiều thế mạnh với nhiều thương hiệu lớn, có uy tín, thị trường ổn định và có khả năng cạnh tranh cao so với các doanh nghiệp nước ngoài. Tính đến năm 2020, theo Bộ Công Thương, cả nước có trên 7.500 doanh nghiệp chế biến nông sản quy mô công nghiệp gắn với xuất khẩu, tổng công suất đạt khoảng 120 triệu tấn nguyên liệu/năm Đặc biệt, sau khi các Hiệp định thương mại tự do mà Việt Nam ký kết đi vào hiệu lực, ta hy vọng rằng ngành sẽ được mở ra một thị trường tiêu thụ và đầu tư rộng lớn hơn
Ngành công nghiệp sản xuất, chế biến thực phẩm của Việt Nam đang có xu hướng tăng trưởng mạnh, từng bước cung ứng nhiều sản phẩm có sức cạnh tranh cao, chiếm lĩnh thị trường nội địa và gia tăng xuất khẩu Hiện thực phẩm đang chiếm tỷ lệ cao nhất trong cơ cấu chi tiêu hàng tháng của người tiêu dùng Việt Nam Tốc độ tăng chỉ số sản xuất công nghiệp của ngành sản xuất, chế biến thực phẩm bình quân giai đoạn 2016-2020 đạt 7%/năm, trong đó năm 2016 tăng 8,2%; năm 2017 tăng 6%; năm
2018 tăng 8,2%; năm 2019 tăng 7,9%; năm 2020 do ảnh hưởng của dịch Covid-19 nên chỉ tăng 4,5% Những tháng đầu năm 2021, ngành sản xuất thực phẩm đã thể hiện sự hồi phục rõ rệt khi dịch Covid-19 được kiểm soát chặt chẽ, các lĩnh sản xuất kinh doanh của nền kinh tế trở lại hoạt động trong trạng thái bình thường mới Chỉ số sản xuất ngành chế biến thực phẩm 4 tháng đầu năm 2021 tăng 7,1% so với cùng kỳ năm trước; một số sản phẩm tăng khá như: Thủy, hải sản chế biến tăng 3,3%; sữa tươi tăng
5,6%; sữa bột tăng 18,1%; thức ăn cho gia súc tăng 9,2%; thức ăn cho thủy sản tăng 3,2%.
Vì có tiềm năng rất lớn nên thị trường ngành sản xuất, chế biến thực phẩm của Việt Nam có một sức hút rất lớn với nhà đầu tư nước ngoài Trong vài năm trở lại đây, có rất nhiều thương vụ M&A ngành thực phẩm (sáp nhập và mua lại các công ty chế biến thực phẩm) diễn ra và xu hướng này được dự báo sẽ còn tiếp diễn trong những năm tới Điển hình là các thương vụ CJ Group (Hàn Quốc) mua 65% cổ phần của Công ty TNHH Thực phẩm Minh Đạt và mua 47,33% cổ phần của Công ty cổ phần Chế biến hàng xuất khẩu Cầu Tre; Daesang Corp (Hàn Quốc) mua 100% cổ phần của Công ty cổ phần Thực phẩm Đức Việt; Earth Chemical (Nhật Bản) mua 100% cổ phần của Công ty cổ phần Á Mỹ Gia…
Ngành chế biến thực phẩm được đánh giá là lĩnh vực chịu tác động thấp nhất bởi là nhu cầu thiết yếu của người tiêu dùng hàng ngày Các chuyên gia cho rằng, sở dĩ M&A trong lĩnh vực thực phẩm chế biến, đồ uống sôi động vì thị trường đang tạo ra sự thuận lợi cho cả phía cung lẫn cầu Việt Nam có dân số trẻ, thu nhập trung bình ngày càng tăng, tạo ra một thị trường tiêu dùng có mức tăng trưởng tự nhiên ổn định, đặc biệt ở một số đô thị lớn như Thành phố Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh Đây là lý do khiến nhiều dự báo về các thương vụ M&A trong ngành này sẽ tiếp tục nóng trong thời gian tới mặc dù dịch Covid-19 vẫn chưa được kiểm soát trên thế giới Đối với ngành công nghiệp chế biến sản xuất thực phẩm, thách thức đến từ những điều kiện tự nhiên Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng rất lớn bởi biến đổi khí hậu khiến cho việc đảm bảo chất lượng nguồn nguyên liệu đầu vào cho chế biến và sản xuất gặp nhiều khó khăn Bên cạnh đó chưa có nhiều các doanh nghiệp chế biến và sản xuất trong nước có quy mô lớn mà đa phần là quy mô vừa và nhỏ Việc thiếu hụt cơ sở vật chất kỹ thuật tân tiến, lao động thiếu kinh nghiệm chuyên môn cũng được coi là những thách thức đối với ngành công nghiệp này.Hiện tại, Việt Nam đã tham gia ký kết các Hiệp định thương mại tự do (FTA,CPTPP), điều này mang lại nhiều lợi thế về thị trường cho doanh nghiệp ngành sản xuất, chế biến thực phẩm phát triển Do đó, để nhanh chóng nắm bắt được cơ hội, cũng như tăng khả năng cạnh tranh, doanh nghiệp trong nước cần chú trọng đầu tư mạnh thiết bị, công nghệ hiện đại để nâng cao năng lực sản xuất, chất lượng và xây dựng thương hiệu, quảng bá sản phẩm Đồng thời, các đơn vị liên quan cần xây dựng kế hoạch quy hoạch vùng nguyên liệu thông qua những giải pháp căn cơ theo hướng tăng hiệu quả liên kết giữa các tỉnh, thành phố, giữa nông dân – doanh nghiệp sản xuất – nhà quản lý để tạo ra vùng nguyên liệu ổn định.
Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
Khái niệm ROA
ROA (Return On Assets) là chỉ số về lợi nhuận trên tổng tài sản của một doanh nghiệp Một cách hiểu khác là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản được sử dụng để kinh doanh của tổ chức, công ty Đây là một chỉ số vô cùng quan trọng trong các báo cáo tài chính của các công ty Nó có nhiệm vụ đo lường chính xác khả năng sinh lời trên từng đồng vốn của doanh nghiệp.
Vì thế, ROA luôn là mối quan tâm của các nhà quản lý doanh nghiệp Họ sẽ dựa vào ROA để phân tích khả năng sinh lời trên tổng tài sản của mình Từ đó xác định các phương thức kinh doanh của doanh nghiệp có đang đi đúng hướng không để kịp thời điều chỉnh sao cho phù hợp.
Cơ sở lý thuyết của các yếu tố ảnh hưởng đến ROA
Cơ cấu vốn là một chủ đề rất được quan tâm bởi các nhà nghiên cứu Mở đầu cho lý thuyết về cơ cấu vốn là định đề Modigliani và Miller do hai tác giả này công bố vào năm 1958 Sau đó, lý thuyết về cơ cấu vốn được các nhà nghiên cứu tiếp tục nghiên cứu phát triển Trong lịch sử nghiên cứu về cơ cấu vốn, các lý thuyết về cơ cấu vốn có thể kể đến gồm : lý thuyết Modigliani và Miller, lý thuyết đánh đổi tĩnh, lý thuyết đánh đổi động, lý thuyết trật tự phân hạng và lý thuyết thời điểm thị trường
3.2.1.1 Lý thuyết Miller và Modigliani
Mở đầu cho lý thuyết về cơ cấu vốn là định đề Miller và Modigliani Miller & Modigliani (1958) cho rằng trong một thị trường hoàn hảo, cơ cấu vốn không ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp Vì vậy, không có một cơ cấu vốn tối ưu cho một doanh nghiệp cụ thể Tuy nhiên, những giả định của một thị trường hoàn hảo như không có chi phí giao dịch, không thuế, thông tin cân xứng, lãi suất vay bằng lãi suất phi rủi ro là không phù hợp với môi trường hoạt động của doanh nghiệp trên thực tế. Chính vì vậy, các nhà nghiên cứu đưa ra giả định giá trị doanh nghiệp và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp bị tác động bởi cơ cấu vốn
3.2.1.2 Lý thuyết trật tự phân hạng
Theo lý thuyết trật tự phân hạng, doanh nghiệp tạo ra lợi nhuận cao có khuynh hướng sử dụng nguồn lợi nhuận giữ lại để tài trợ cho nhu cầu đầu tư Vì vậy, mối quan hệ giữa sử dụng nợ và hiệu quả hoạt động là ngược chiều Nhiều nghiên cứu cũng đã kinh tế lượng 100% (4) Đ Ề ÔN THI KINH T Ế
L ƯỢ NG CU Ố I KÌ kinh tế lượng 100% (4)
42 đưa ra bằng chứng để chứng minh mối quan hệ ngược chiều này (Shyam-Sunder & Myers, 1999; Simerly & Li, 2000; Fama & French, 2002)
3.2.1.3 Lý thuyết thời điểm thị trường
Năm 2002, Baker và Wurgler đã giới thiệu lý thuyết cơ cấu vốn mới có tên gọi là lý thuyết thời điểm thị trường Nghiên cứu ở thị trường Mỹ từ năm 1968 đến 1999, Baker và Wurger đã chỉ ra rằng doanh nghiệp sẽ phát hành cổ phiếu tại thời điểm giá của nó được định giá quá cao, và sẽ mua lại trong trường hợp giá cổ phiếu được định giá quá thấp Hai tác giả này đã khẳng định tác động lâu dài của lý thuyết thời điểm thị trường lên cơ cấu vốn Tuy nhiên, kết quả này vấp phải những ý kiến trái chiều của các nhà nghiên cứu khác như Flannery & Rangan (2006), Alti (2006) và Kayhan & Titman
(2007) Việc phân tích các lý thuyết cơ cấu vốn ở trên cho thấy rằng quyết định tài trợ của doanh nghiệp bị ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố, và việc giải thích quyết định tài trợ bằng một lý thuyết cụ thể (như lý thuyết đánh đổi, lý thuyết trật tự phân hạng, …) có thể không phù hợp bởi mỗi một lý thuyết cơ cấu vốn có giá trị trong phạm vi giả định của nó Điều này giải thích tại sao kết quả nghiên cứu thực nghiệm lại khác nhau, thậm chí mâu thuẫn nhau khi đề cập đến mối quan hệ giữa cơ cấu vốn và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
Theo nghiên cứu Các nhân tố ảnh hưởng đến doanh thu của hộ dân trong các làng nghề chè tỉnh Thái Nguyên của Vũ Quỳnh Nam (2016), bằng phương pháp khảo sát và sử dụng hồi quy phương trình bằng SPSS, tác giả nhận thấy, lao động có ảnh hưởng tích cực đến doanh thu và lợi nhuận Cụ thể, biến lao động có hệ số beta là 0,082 tức khi các nhân tố khác không đổi (giả sử chi phí lao động thuê ngoài và chi phí lao động của hộ không có sự khác biệt), lao động tăng 1% thì doanh thu sẽ tăng 0,082% ảnh hưởng Trong nghiên cứu khác của Đặng Văn Lành (2010), khi tìm hiểu về các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tỉnh Kiên Giang, tác giả đã tìm ra rằng quy mô lao động có ảnh hưởng tốt đến tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA).
Nghiên cứu các nhân tố tác động tới khả năng sinh lời của Lê Đồng Duy Trung (2020) về 30 NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ 2009 đến 2017 đã khẳng định ảnh hưởng tích cực của nguồn vốn đến hiệu quả hoạt động (ROA) Ongore và Kusa
(2013) đã nghiên cứu lợi nhuận của các NHTM tại Kenya của 37 ngân hàng trong giai đoạn 2001- 2010 với các chỉ tiêu đại diện là ROA, ROE, bằng phương pháp hồi quy
Pooled OLS, tác giả đã chỉ ra nguồn vốn có tác động cùng chiều đến ROA Nghiên cứu của Trujillo-Ponce cũng cho thấy việc gia tăng vốn sẽ giúp tăng tỷ lệ ROA.
Trong một nghiên cứu của R.Zeitun và G.G.Tian (2007) đã chỉ ra tác động tích cực của rủi ro đến hiệu quả hoạt động doanh nghiệp Mặt khác, theo lý thuyết cân bằng giữa rủi ro và lợi nhuận cho thấy khi rủi ro càng cao thì hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp càng tăng Một rủi ro có thể được xem là nhỏ với doanh nghiệp này nhưng lại lớn với doanh nghiệp khác Vì vậy, rủi ro có thể mang đến những tổn thất nhưng cũng có thể mang lại lợi ích, những cơ hội Sự khác biệt chính là doanh nghiệp nào tận dụng được các cơ hội này thì sẽ nâng cao được hiệu quả kinh doanh Theo nghiên cứu của Hoàng Thị Ái Thủy (2016), rủi ro có tác động ngược chiều đến ROA
3.2.5 Tỷ lệ tài sản cố định
Theo nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tại các doanh nghiệp bất động sản đang niêm yết tại Việt Nam của Quan Minh Nhựt và Lý Thị Phương Thảo (2014), tác giả đã chỉ ra tỷ lệ tài sản cố định có tác động tiêu cực đến chỉ số ROA Trong các nghiên cứu của Zeitun & Tian (2007) và Onaolapo & Kajola
(2010) thì tỷ trọng tài sản cố định cũng có tác động ngược chiều đến hiệu quả kinh doanh - được biểu hiện qua chỉ số ROA Tác giả cho rằng các công ty có tỷ trọng tài sản cố định càng cao thì hiệu quả kinh doanh càng thấp bởi các công ty đã đầu tư quá nhiều vào tài sản cố định mà không cải tiến được hiệu quả kinh doanh Tuy nhiên, nghiên cứu của Đỗ Dương Thanh Ngọc (2010) lại cho rằng tỷ lệ tài sản cố định không có ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất kinh doanh Mặc dù vậy, đầu tư tài sản cố định (trang bị mới tài sản cố định, nâng cao kỹ thuật công nghệ ) có thể giúp gia tăng hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp nếu được sử dụng một cách có hiệu quả Vì vậy, biến tỷ lệ tài sản cố định vẫn được kỳ vọng có giá trị dương/ âm
Vòng quay tài sản là thước đo hiệu quả trong việc đo lường hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp Trong nghiên cứu về các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của 3,094 doanh nghiệp sản xuất tại Hy Lạp giai đoạn 1995 - 1999 (ngay trước khi nước này gia nhập Liên minh tiền tệ châu Âu, Agiomirgianakis và cộng sự (2006) đã chỉ ra vòng quay của tổng tài sản có mối quan hệ dương với khả năng sinh lời.Alarussi và Alhaderi (2018) khi nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của 120 công ty niêm yết tại Malaysia giai đoạn 2012-2014 cũng khẳng định ảnh hưởng tích cực của vòng quay tài sản đến khả năng sinh lời Một số nghiên cứu khác của Chander và Aggarwal (2008), Nguyen, Ta, và Nguyen (2018), Tan và Floros
(2012) cũng chỉ ra rằng vòng quay tổng tài sản tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời.
3.2.7 Mức độ tập trung của ngành
Chỉ số Herfindahl-Hirschman (HHI) là thước đo phổ biến dùng để đo lường mức độ tập trung thị trường Trong nghiên cứu về hành vi kinh doanh, Baumol đã đề xuất mối quan hệ rằng: khi quy mô tập trung cao sẽ có thể tập trung và tận dụng được các nguồn lực đầu vào và do đó sẽ dẫn đến tỷ suất lợi nhuận cao Trong phần lớn các nghiên cứu thực nghiệm của Weiss (1974), ông cho rằng các ngành tập trung có thể là nguyên nhân tạo ra lợi nhuận cao hơn do hiệu quả sử dụng các nguồn lực đầu vào vượt trội chứ không phải do áp đặt giá cao hơn Chỉ số tập trung càng cao, mức độ độc quyền thị trường càng lớn dẫn đến khả năng sinh lời càng cao Điều này có thể giải thích do lợi ích từ sức mạnh thị trường, nghĩa là khả năng của một công ty thao túng giá vì lợi ích riêng của mình Điều này có thể ảnh hưởng xấu đến việc sản xuất và hoạt động của các doanh nghiệp cùng ngành trên thị trường (Lee, 2014; Tan & Floros,2012).
Cách đo lường chỉ số cơ cấu vốn và ROA
3.3.1 Đo lường chỉ số ROA
ROA = (lợi nhuận sau thuế / Tổng số vốn đầu tư của doanh nghiệp) * 100
- Lợi nhuận sau thuế là tổng số tiền công ty nhận được sau khi trừ đi các chi phí liên quan
- Tổng số vốn chính là toàn bộ vốn của công ty dùng để kinh doanh, gồm cả vốn đi vay và vốn chủ sở hữu
Các nhà quản lý doanh nghiệp thường dựa vào chỉ số ROA để biết được chính xác số vốn đầu bỏ ra để kinh doanh và lợi nhuận ròng mang về là bao nhiêu Chỉ số ROA càng cao chứng tỏ hiệu quả sử dụng vốn của công ty càng tốt.
Về mặt lý thuyết, ROA phải trên mức 7.5% Tuy nhiên, vì tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam cao nên mức ROA kỳ vọng của các doanh nghiệp rơi vào khoảng 10% – 12% và ROE ở mức 20% – 22% là tốt.
3.3.2 Đo lường cơ cấu vốn
Khi xem xét cơ cấu nguồn vốn của một doanh nghiệp, người ta chú trọng đến mối quan hệ giữa nợ phải trả và vốn chủ sở hữu trong nguồn vốn của doanh nghiệp.
Cơ cấu nguồn vốn của doanh nghiệp được thể hiện qua các chỉ tiêu chủ yếu sau đây:
Hệ số nợ = Tổng nợ / Tổng nguồn vốn (hoặc Tổng tài sản)
Hệ số nợ phản ánh nợ phải trả chiếm bao nhiêu phần trăm trong tổng nguồn vốn của doanh nghiệp hay trong tài sản của doanh nghiệp bao nhiêu phần trăm được hình thành bằng nguồn nợ phải trả.
(2) Hệ số vốn chủ sở hữu:
Hệ số vốn chủ sở hữu = Nguồn vốn chủ sở hữu / Tổng nguồn vốn (hoặc
Hệ số này phản ánh vốn chủ sở hữu chiếm bao nhiêu phần trăm trong tổng nguồn vốn của doanh nghiệp Nhìn trên tổng thể, nguồn vốn của doanh nghiệp được hình thành từ hai nguồn: vốn chủ sở hữu và nợ phải trả.
Do vậy có thể xác định
Hệ số nợ = 1 - Hệ số vốn chủ sở hữu hay
Hệ số vốn chủ sở hữu = 1 - Hệ số nợ
Cơ cấu nguồn vốn còn được phản ánh qua hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu (kí hiệu D/E)
(3) Hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu:
Hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu = Tổng nợ / Nguồn vốn chủ sở hữu
=> Dựa trên số liệu mà cô cho, chúng em đã chọn chỉ tiêu hệ số nợ để đo lường cơ cấu vốn
Mô hình nghiên cứu
Tham khảo các nghiên cứu trước đây, nghiên cứu này sử dụng chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp đó là: Lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) đo bằng Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản (Abdel Shahid, 2003).
Biến đại diện cho cơ cấu vốn là tỷ lệ Tổng nợ/Tổng tài sản (CCV) Ngoài các biến về cơ cấu vốn, còn có các biến lao động (lnL), vốn (lnK), độ lệch chuẩn của dòng tiền (RUIRO), tỷ trọng tài sản cố định (TSCĐ), vòng quay tổng tài sản (VQTS), HHI là các biến kiểm soát Mô hình nghiên cứu trong bài báo này được đặt ra như sau:
ROAit = β0 + β1CCV + β2lnL + β3lnK + β4RUIRO + β4TSCĐit +it it it it β5VQTSit + β6HHI + u it it
Trong đó : - β0, β1, β2, β3,β4, β5, β6 là các tham số ước lượng
- uit là sai số ngẫu nhiên.
Nghiên cứu này sử dụng ba mô hình hồi quy cho dữ liệu bảng cân đối như sau:
Mô hình hồi quy bình phương tối thiểu dạng gộp (Mô hình Pooled OLS), mô hình ảnh hưởng cố định (Fixed effect model - FEM) và mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random effect model - REM) Sau đó, và kiểm định Hausman và kiểm định Breusch – Pagan LM được tiến hành để để lựa chọn mô hình phù hợp cho ba mô hình nghiên cứu
Tiếp đến, các kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và phụ thuộc chéo đối với mô hình được lựa chọn được thực hiện để tìm ra các khuyết tật của mô hình Cuối cùng, các khuyết tật của mô hình (nếu có) sẽ được khắc phục để đảm bảo độ tin cậy của kết quả hồi quy.
Bảng 1: Mô tả các biến và kỳ vọng về dấu của biến
Nhân tố Biến Công thức tính Kỳ vọng
Lợi nhuận trên tổng tài sản
Tổng số vốn đầu tư của doanh nghiệp
Tỷ lệ nợ Nợ phải trả x100%/
Lao động Lao động (Lao động đầu ky+lao động cuối kỳ)/2
Rủi ro kinh doanh Độ lệch chuẩn của dòng tiền
LN sau thuế + Khấu hao
Tỷ lệ tài sản cố định
Tỷ trọng tài sản cố định
Vòng quay tổng tài sản
Vòng quay tổng tài sản
Doanh thu thuần/ tài sản bình quân
HHI HHI Tổng các bình phương thị phần
Xử lý số liệu và kiểm định mô hình
Xử lý số liệu
Để ước lượng và hồi quy mô hình nghiên cứu, Nhóm sử dụng số liệu từ bộ dữ liệu gồm các doanh nghiệp thuộc 22 ngành công nghiệp sản xuất chế biến thực phẩm trong ba năm 2015, 2016 và 2017 đã được cung cấp và tiến hành xử lý trên phần mềm Stata, Excel Trước khi tiến hành chạy mô hình và phân tích số liệu, nhóm đã thực hiện việc lọc dữ liệu cho ngành công nghiệp chế biến sản xuất thực phẩm từng năm bằng lệnh “keep if nganh_kd > 10100 & nganh_kd < 10900” Sau khi đã lọc được dữ liệu sơ bộ, nhóm đã tính số liệu từng ngành cấp 5 trên phần mềm Stata và Excel.
4.1.1 Đo lường và phân tích chỉ số ROA trên Stata
Khi đo lường chỉ số ROA trên Stata, nhóm đã sử dụng lệnh “gen
ROA=2*kqkd23/(ts11+ts12)” để tính cho năm 2015 và năm 2016 và lệnh “gen
ROA=2*(kqkd7-kqkd8)/(ts11+ts12)” để tính cho năm 2017 Sau đó nhóm tiếp tục tính giá trị trung bình của chỉ số này trong mỗi năm và đã thu được kết quả như sau:
Hình 1: Lợi nhuận ròng trên tài sản một số ngành sản xuất chế biến thực phẩm
Như vậy, trong năm 2015, nhóm nhận thấy rằng ngành sản xuất các loại bánh từ bột (10710) đang dẫn đầu và lợi nhuận ròng là 0.120369 Trong khi đó, ngành sản xuất thực phẩm khác chưa được phân vào đâu (10790) có lợi nhuận ròng thấp nhất với ROA = -0.04361 Trong năm 2015, có tổng cộng 1 trên tổng 6 ngành thuộc công nghiệp sản xuất chế biến thực phẩm được nêu ở trên có chỉ số ROA > 0.05, các nhóm ngành còn lại có chỉ số ROA trong khoảng từ -0.007 đến 0.004.
Trong năm 2016, nhóm nhận thấy rằng ngành sản xuất các loại bánh từ bột
(10710) vẫn đang dẫn đầu và lợi nhuận ròng là 0.070127 nhưng thấp hơn năm 2015.Trong khi đó, ngành có lợi nhuận ròng thấp nhất là ngành chế biến và bảo quản thủy sản khô (10202) với ROA = -0.04785 Trong năm 2016, có tổng cộng 1 trên tổng 6 ngành thuộc công nghiệp sản xuất chế biến thực phẩm được nêu ở trên có chỉ số ROA
> 0.05, các nhóm ngành còn lại có chỉ số ROA trong khoảng từ -0.007 đến 0.004. Với năm 2017, đã có sự thay đổi khi ngành sản xuất tinh bột và các sản phẩm từ tinh bột (10620) vươn lên dẫn đầu với lợi nhuận ròng là 0.072437 và ngành có lợi nhuận ròng thấp nhất là ngành chế biến và bảo quản rau quả khác (10309), có ROA=0.00085 Nhìn chung trong ba năm liên tiếp, lợi nhuận ròng của các ngành không ổn định
4.1.2 Đo lường và phân tích chỉ số cơ cấu vốn trên Stata Để đo lường chỉ số cơ cấu vốn trên Stata, nhóm đã sử dụng lệnh “gen
CCV=ts162*100/ts12” cho năm 2015, lệnh “gen CCV=ts312*100/ts12” cho năm
2016 và lệnh “gen CCV=(ts122-ts132)*100/ts12” cho năm 2017 Sau đó nhóm tiếp tục tính giá trị trung bình của chỉ số này trong mỗi năm và đã thu được kết quả như sau:
Hình 2: Cơ cấu vốn một số ngành sản xuất chế biến thực phẩm
Ngược lại với lợi nhuận ròng, trong năm 2015, nhóm nhận thấy rằng ngành sản xuất các loại bánh từ bột (10710) là ngành có tỷ lệ nợ thấp nhất (32.39515%) và ngành sản xuất thực phẩm khác chưa được phân vào đâu (10790) có tỷ lệ nợ cao nhất với CCV = 72.34318% Trong năm 2016, nhóm nhận thấy rằng ngành sản xuất các loại bánh từ bột (10710) tỷ lệ nợ thấp nhất là 59.7571 nhưng cao hơn năm 2015 Trong khi đó, ngành có tỷ lệ nợ cao nhất là ngành chế biến và bảo quản thủy sản khô (10202) với
CCV = 118.9464% Với năm 2017, ngành có tỷ lệ nợ cao nhất là ngành chế biến và bảo quản thủy sản khô (10202) với CCV = 80.38546% và ngành có tỷ lệ nợ thấp nhất là ngành sản xuất các loại bánh từ bột (10710), có CCVI.86201% Có thế thấy rằng, tỷ lệ nợ càng cao thì lợi nhuận ròng trên tài sản của một số ngành sản xuất chế biến thực phẩm càng thấp và ngược lại Như vậy, cơ cấu vốn có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh của các ngành.
4.1.3 Đo lường và phân tích chỉ số HHI trên Stata
Sau khi sử dụng bộ số liệu năm 2015 của các ngành công nghiệp sản xuất chế biến thực phẩm, để đo lường HHI trên STATA, nhóm đã sử dụng lệnh “sort” để phân loại biến nganh_kd, lệnh “by nganh_kd: egen T_rev = total(kqkd1)” để tính tổng doanh thu của các doanh nghiệp, lệnh “ by nganh_kd: gen w=kqkd1/T_rev” để tính thị phần và lệnh “by nganh_kd: egen HHI=total(w^2)” để tính chỉ số HHI Sau khi sử dụng các lệnh trên nhóm tiến hành ghép kết quả hhi 3 năm vào so sánh:
Hình 3: Chỉ số HHI các ngành công nghiệp chế biến thực phẩm các năm 2015, 2016,
Dựa vào biểu đồ, ta thấy ngành sản xuất món ăn, thức ăn chế biến sẵn (10750) có mức độ tập trung cao nhất trong cả 3 năm, hay nói cách khác, đây là ngành có mức độ cạnh tranh thấp nhất với chỉ số HHI = 0.990898 vào năm 2015, HHI = 0.9923195 vào năm 2016, HHI = 0.9920218 vào năm 2017 và ngành xay xát (10611) có mức độ tập trung thấp nhất với HHI lần lượt là 0.0453132, 0.0474875, 0.0564662.
Nhìn chung ngành có mức độ tập trung khá ổn khi có 16/20 ngành cấp 5 đạtHHI > 0.1 (2015), có 15/20 ngành cấp 5 đạt HHI > 0.1 (2016), có 16/20 ngành cấp 5 đạt HHI > 0.1 (2017) và chủ yếu dao động trong khoảng từ 0.1 đến 0.5 Tuy nhiên độ phân tán chưa đều khi số lượng doanh nghiệp tập trung nhiều ở các ngành sản xuất món ăn, thức ăn chế biến sẵn 10750 (HHI=0.990898; 0.9923195; 0.9920218), ngànhChế biến và bảo quản các sản phẩm từ thịt 10109 (HHI=0.4316209; 0.670615;0.5398976) trong khi các ngành như Chế biến và bảo quản rau quả khác (10309), xay xát (10611) đều có mức độ cạnh tranh cao khi đều có giá trị HHI nhỏ hơn 0.05
Mô tả và thống kê dữ liệu
Để giúp người đọc có cái nhìn tổng quan về mô hình cũng như đưa ra một số đánh giá nhận định ban đầu, nhóm sẽ mô tả số liệu trước khi đi sâu phân tích dữ liệu. Nhóm sử dụng lệnh sum trong STATA để mô tả các biến độc lập và phụ thuộc, từ đó thu được kết quả như sau.
Do các biến đều là biến định lượng, ta dùng lệnh Sum:
Sum ROA CCV lnK lnL RUIRO TSCĐ VQTS HHI
Bảng 2: Mô tả dữ liệu
Tên biến Số quan sát Giá trị trung bình
- Số quan sát là 792 là khá lớn, số liệu được phủ rộng do đó có thể cho rằng mẫu khá tiêu biểu so với tổng thể
- Một số biến như ROA, RUIRO, VQTS, HHI có sai số chuẩn lớn hơn giá trị trung bình, điều này biểu thị rằng có sự chênh lệch và không đồng đều khá lớn trong phân bố giữa các doanh nghiệp trong cùng một ngành.
Mô tả tương quan giữa các biến giải thích trong mô hình
Sử dụng lệnh corr ta có bảng sau:
Bảng 3: Mô tả tương quan
ROA CCV lnL lnK RUIR
Nhận xét: Nhìn chung các biến độc lập có sự tương quan với nhau nhưng không quá lớn, các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc, cùng với dấu kì vọng mà nhóm đang nghiên cứu, tuy nhiên có 2 biến TSCĐ và HHI có mức độ tương quan rất yếu, do đó chúng ta sẽ cùng xem xét ý nghĩa thống kê của 2 biến này lên biến ROA trong phần kết quả mô hình.
Kết quả ước lượng và kiểm định mô hình
Để thực hiện các kết quả ước lượng, đầu tiên, ta thực hiện khai báo dữ liệu bảng và hồi quy:
“xtset ma_thue Year, yearly reg ROA CCV lnK lnL RUIRO TSCĐ VQTS HHI”
4.4.1 Kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy gộp POLS
4.4.1.1 Kiểm định đa cộng tuyến
Sử dụng lệnh VIF để kiểm tra đa cộng tuyến, ta có bảng sau:
Bảng 4: Kiểm tra đa cộng tuyến
Tên biến VIF 1/VIF lnK 2.93 0.341589 lnL 2.80 0.357050
Giá trị trung bình của VIF 1.58
Nhận xét: Bảng kết quả cho thấy các giá trị VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 Mean
Kết luận: Mô hình không mắc phải hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.1.2 Kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư
Ta sử dụng lệnh “kdensity r, normal” để xem đồ thị phần dư như sau:
Hình 4: Đồ thị phân phối chuẩn của phần dư
Từ đồ thị có thể thấy: phân phối của phần dư là xấp xỉ chuẩn, do đó mô hình hồi quy không mắc phải hiện tượng có thể bị hồi quy không đúng (theo Hoàng Trọng
4.4.1.3 Kiểm định Phương sai sai số thay đổi
Trước hết, ta kiểm tra tính tuyến tính của phần dư để lựa chọn kiểm định phù hợp Sử dụng lệnh:
Hình 5: Đồ thị kiểm tra tính tuyến tính của phần dư
Từ đồ thị phần dư : ta nhận thấy có tính phi tuyến, vì thế ta chọn kiểm định
“quiet reg ROA CCV lnL lnK RUIRO TSCĐ VQTS HHI estat imtest, white”
H0: Không tồn tại phương sai sai số thay đổi
H1: Tồn tại phương sai sai số thay đổi
Kết quả cho thấy: p-value=0.0000 < mức ý nghĩa alpha=5% Do đó ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 Mô hình mắc phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Ta tiến hành khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi bằng cách sử dụng lệnh vce(robust): “reg ROA CCV lnL lnK RUIRO TSCĐ VQTS HHI, vce(robust)”
4.4.1.4 Kiểm định hiện tượng bỏ xót biến
Sử dụng kiểm định RESET của Ramsey bằng lệnh: “estat ovtest” với giả thuyết: H0: Không có hiện tượng bỏ xót biến
H1: Có hiện tượng bỏ xót biến
Kết quả cho thấy: p-value = 0.0000 Do đó, ta bác bỏ H0, chấp nhận H1, mô hình mắc phải hiện tượng bỏ xót biến.
Tiếp theo, để xem xét sự tồn tại các tác động riêng không quan sát được có thể nằm trong các biến bị bỏ xót có tương quan với các giá trị quan sát được hay không, ta sẽ tiến hành lựa chọn sự phù hợp giữa các mô hình POLS, REM và FEM.
4.4.2 Lựa chọn mô hình phù hợp
4.4.2.1 Lựa chọn POLS hay REM Để kiểm tra sự tồn tại của các yếu tố không quan sát được, dùng kiểm định Preusch and Pagan, ta sử dụng lệnh:
“ quiet xtreg ROA CCV lnL lnK RUIRO TSCĐ VQTS HHI, re xttest0”
H0: Không tồn tại các yếu tố không quan sát được (chọn POLS)
H1: Tồn tại các yếu tố không quan sát được (chọn REM)
Kết quả cho thấy: p-value=0.0000 < 5% Do đó, ta bác bỏ H0, chấp nhận H1.
Mô hình tồn tại các yếu tố không quan sát được.
4.4.2.2 Lựa chọn REM hay FEM Để kiểm tra sự tồn tại giữa các yếu tố không quan sát được có tương quan với các biến giải thích hay không, dùng kiểm định Hausman, ta sử dụng lệnh:
“quiet xtreg ROA CCV lnL lnK RUIRO TSCĐ VQTS HHI, fe”
H0: Tồn tại các yếu tố không quan sát được không tương quan với các biến giải thích (chọn REM)
H1: Tồn tại các yếu tố không quan sát được tương quan với các biến giải thích (chọn FEM)
Kết quả cho thấy: chi2=-8.73 < 0 => Chọn FEM
4.4.3 Kiểm tra khuyết tật cho mô hình FEM
4.4.3.1 Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
“xtserial ROA CCV lnL lnK RUIRO TSCĐ VQTS HHI”
H0: Không có hiện tượng tự tương quan.
H1: Xảy ra hiện tượng tự tương quan
Kết quả cho thấy: p-value=0.9763 > alpha=0.05 Do đó, ta bác bỏ giả thuyết
H1, chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 Mô hình FEM không có hiện tượng tự tương quan.
4.4.3.2 Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
H1: Xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Kết quả cho thấy: p-value=0.000 < alpha=0.05 Do đó, ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận h1 Mô hình FEM xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
** Sau cùng, nhận thấy cả 3 mô hình POLS, REM và FEM đều chưa giải quyết được vấn đề về phương sai sai số thay đổi Do đó ta sử dụng phương pháp GLS như sau:
“xtgls ROA Cocauvon lnL lnK RUIRO TSCĐ VQTS HHI, panels(h)” Lập bảng so sánh kết quả hồi quy theo các phương pháp, ta có bảng sau:
Bảng 5: Tổng hợp kết quả so sánh các phương pháp hồi quy
Hệ số hồi quy theo các phương pháp
POLS POLS_robust REM FEM GLS
Với (***) đại diện cho mức ý nghĩa 1%.
Với (**) đại diện cho mức ý nghĩa 5%.
Với (*) đại diện cho mức ý nghĩa 10%.
Nhận xét: Khi hồi quy mô hình bằng phương pháp FGLS, tất cả các biến đều mang ý nghĩa thống kê, phương pháp này đã khắc phục được hiện tượng phương sai sai số thay đổi từ mô hình FEM trước đó.
Mô hình hồi quy mẫu có dạng:
ROA= -0.0686684 – 0.0009968*CCV +0.009505*lnL + 0.0086159*lnK + 4.15e-08 * RUIRO – 0.0001752* TSCĐ + 0.0061483*VQTS + 0.0208218HHI + ui
***Các hệ số ước lượng đều mang ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%, dấu các hệ số đều hợp với kì vọng mà nhóm đưa ra cũng như phù hợp với lý thuyết kinh tế được chỉ ra.
Lý thuyết trò chơi: Hợp tác giữa Nokia và Microsoft
Năm 2011, nhà sản xuất điện thoại Phần Lan Nokia và hãng phần mềm số 1 thế giới Microsoft đã chính thức công bố liên minh hợp tác chiến lược Sản phẩm của bộ đôi này sẽ là những chiếc smartphone được trang bị hệ điều hành Windows Phone 7 mới nhất Hai hãng đều tin rằng liên minh sẽ tạo ra nhiều cơ hội cho cả hai bên, bên cạnh đó là nâng tầm ảnh hưởng của họ hơn ở phân khúc smartphone.
Theo như thỏa thuận giữa 2 bên, Nokia sẽ sử dụng Windows Phone như hệ điều hành chính trong các sản phẩm điện thoại thông minh chiến lược của họ Hãng cũng dự định sẽ có một số điều chỉnh nhỏ để phù hợp hơn với hình ảnh đứng đầu thế giới điện thoại của mình Hợp tác còn bao gồm nhiều mặt khác nữa, đặc biệt là phát triển ứng dụng trên Windows Phone Marketplace. Đáp lại, các bộ công cụ phát triển bên phía Microsoft cũng sẽ sớm được ra mắt nhằm tạo nên tính tương thích với những ứng dụng ở các thiết bị Nokia Windows Phone Ngoài ra, hãng phần mềm số 1 thế giới cũng sẽ sử dụng Nokia Ovi Maps với tư cách công cụ trọng tâm trong dịch vụ bản đồ của mình
Nokia cam kết giúp đỡ phát triển hình ảnh của Windows Phone trở nên phổ biến hơn nữa Hãng cũng công bố kế hoạch cung cấp kiến thức chuyên sâu trong lĩnh vực thiết kế phần cứng, hỗ trợ ngôn ngữ và đặc biệt là đưa OS của Microsoft đến với người sử dụng toàn cầu, tiến tới nhiều thị trường hơn.
Trong lúc này, giám đốc điều hành Stephen Elop của Nokia đã phát biểu: “Đã đến lúc cuộc đua tam mã lại bắt đầu”, ám chỉ cả 2 đối thủ lớn nhất của họ là Google và Apple (Nokia và Microsoft hợp tác với nhau để phát triển sản phẩm công nghệ mới, nhằm mục đích cạnh tranh về thị phần với Google và Apple) Đây là trò chơi hợp tác gồm hai hãng trong một ngành, đàm phán về việc góp vốn đầu tư để phát triển công nghệ mới (khi không hãng nào có đủ năng lực để tự mình nghiên cứu thành công được) Các hãng Nokia và Microsoft đều đã ký một cam kết ràng buộc lẫn nhau cho phép họ cùng lập các kế hoạch chiến lược chung, có mục tiêu rõ ràng để chia lợi nhuận từ việc đầu tư chung của họ, có được một kết quả hợp tác làm cho hai bên đều được lợi.