Các Nhân Tố Tác Động Đến Cấu Trúc Vốn Của Các Doanh Nghiệp Ngành Bất Động Sản Niêm Yết Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam.pdf

GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Đã ba thập kỷ từ khi Đổi Mới năm 1986, nền kinh tế Việt Nam (VN) vẫn đang trên đà phát triển vô cùng mạnh mẽ và được xem là con rồng đang bay lên ở khu vực Đông Nam Á Theo Quỹ Tiền tệ quốc tế (IMF), đến năm 2023, quy mô Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Việt Nam đạt xấp xỉ 450 tỷ USD, tăng khoảng 50 lần Đặc biệt, giai đoạn 1986 - 2022, Việt Nam lọt vào top 5 nước có quy mô kinh tế tăng trưởng nhanh nhất thế giới Với quy mô đó, Việt Nam trở thành nền kinh tế lớn thứ tư trong khu vực ASEAN Kéo theo đó là một nền bất động sản (BĐS) phát triển mạnh mẽ với sự thành lập và phát triển của vô số các doanh nghiệp (DN) từ lớn đến nhỏ với lượng vốn hóa chiếm rất lớn trên thị trường chứng khoán (TTCK) Do đó, chỉ cần một sự dịch chuyển nhẹ của ngành này cũng gây nên các tác động to lớn đến cả nền kinh tế Việt Nam

Một trong những nhân tố quan trọng nhất đối với doanh nghiệp BĐS là cấu trúc vốn Lê Thị Phương Loan và Trương Gia Hân (2023) cho rằng “Cấu trúc vốn là nhân tố phản ánh tỷ trọng giữa vốn vay và vốn chủ sở hữu cũng như tình hình sức khỏe tài chính của doanh nghiệp” Việc quyết định sử dụng vốn chủ sở hữu (VCSH) hay vốn vay có ảnh hưởng trực tiếp và mang yếu tố tiên quyết đến rất nhiều khía cạnh của doanh nghiệp Điều này đồng nghĩa với việc một quyết định sai lầm về cấu trúc vốn sẽ mang đến bất lợi về mặt tài chính cực lớn, thậm chí dẫn đến sự phá sản Lựa chọn giữa việc tự chủ về tài chính để đảm bảo được tính thanh khoản, không phụ thuộc vào vốn vay nhưng không có đòn bẩy, và việc sử dụng vốn vay để tạo cho mình một đòn bẩy lớn hơn, để có nguồn thu nhập tốt hơn và chấp nhận rủi ro là cực kỳ khó khăn Điều này phụ thuộc vào quyết định của chủ doanh nghiệp Bởi vì thế, việc tìm hiểu những yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp cực kỳ quan trọng và thiết yếu

Với sự đi lên của nền kinh tế, BĐS là một trong những lĩnh vực được hưởng lợi khá lớn (Bùi Ngọc Toản, 2016) Sự ổn định trong lĩnh vực này là một điều thiết yếu đảm bảo cho sự phát triển của nền kinh tế nước ta Tuy nhiên do nhiều nguyên do như dịch Covid – 19, quản lý yếu kém và các tác động địa chính trị nước ngoài mà ngành này vẫn đang gặp rất nhiều khó khăn Thêm vào đó, sự việc các cuộc đổ nợ của các doanh nghiệp bất động sản Trung Quốc cũng là một dấu hiệu xấu cho các doanh nghiệp ở Việt Nam vì nền kinh tế nước ta có sự tương đồng với nền kinh tế của quốc gia này Vì vậy, nghiên cứu để xác định các yếu tố nội và ngoại vi có thể tác động đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp trong ngành bất động sản là cực kỳ quan trọng Các kết quả sẽ giúp các nhà quản trị tài chính xây dựng các chiến lược và chính sách linh hoạt để đối phó với các tác động tiêu cực và tối ưu hóa cấu trúc vốn của mình Tuy nhiên, có rất ít nghiên cứu thực nghiệm về vấn đề này được thực hiện bao gồm dữ liệu trong giai đoạn có tác động của đại dịch Covid-19 Hơn thế nữa, các nghiên cứu ở nước ngoài lại không thể áp dụng được vào thị trường ở Việt Nam vì sự khác biệt về thể chế chính trị, văn hóa và loại hình nền kinh tế

Vì những vấn đề trên, tôi chọn đề tài “ Các nhân t ố tác động đế n c ấ u trúc v ố n c ủ a các doanh nghi ệ p ngành b ất độ ng s ả n niêm y ế t trên th ị trườ ng ch ứ ng khoán Vi ệ t Nam ” tập trung tìm hiểu và phân tích các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam, cũng như việc lựa chọn nguồn tài trợ vốn phù hợp nhất cho doanh nghiệp.

MỤC TIÊU CỦA NGHIÊN CỨU

Mục tiêu tổng quát của khóa luận là xác định các yếu tố, đồng thời đánh giá mức độ tác động của chúng đối với cấu trúc vốn của các doanh nghiệp bất động sản tại

VN Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở để tác giả đề xuất các biện pháp quản trị cấu trúc vốn, nhằm đảm bảo hoạt động ổn định, hiệu quả và bền vững của các DN này

Khóa luận phải thực hiện được các mục tiêu cụ thể sau:

Một là, xác định các yếu tố có tác động đến cấu trúc vốn của công ty BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán VN

Hai là, xác định mức độ và chiều hướng tác động của các nhân tố này đến cơ cấu vốn của DN trong phạm vi nghiên cứu

Ba là, đề xuất những hàm ý quản trị nhằm thiết lập cơ cấu vốn tối ưu nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của các công ty này.

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Khóa luận này được tiến hành để tập trung trả lời cho các câu hỏi:

Một là, những nhân tố nào tác động đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp thuộc lĩnh vực BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán VN?

Hai là, chiều hướng và mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng như thế nào đến cấu trúc vốn của các DN này?

Ba là, các hàm ý chính sách nào được đề xuất để xây dựng cấu trúc vốn hiệu quả nhất nhằm thúc đẩy hiệu quả hoạt động của các công ty này?

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Các nhân tố có tác động đến cơ cấu vốn của các DN hoạt động trong lĩnh vực bất động sản được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Về không gian: đề tài sử dụng dữ liệu được lấy từ báo cáo tài chính (BCTC) của

39 DN ngành BĐS niêm yết trên 3 sở chứng khoán ở VN là sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HSX), sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và thị trường dịch chứng khoán chưa niêm yết UPCOM Số liệu từ BCTC đã được kiểm toán và được công khai đầy đủ, rõ ràng và minh bạch Các chỉ số vĩ mô trong các báo cáo tình hình kinh tế của Tổng cục thống kê, ngân hàng Thế giới (World Bank), v.v

Về thời gian: tổng hợp số liệu từ BCTC của từng DN trong ngành BĐS ở VN trong giai đoạn từ 2013 – 2022, mốc thời gian mười năm để thấy rõ được các biến động liên quan đến cấu trúc vốn trong các DN này vì mười năm sẽ là khoảng thời gian của một chu kỳ phát triển kinh tế, vậy nên sẽ phần nào phản ảnh được tình hình thực tế với mức độ tin cậy cao hơn cũng như các dự đoán cho tương lai được chính xác hơn Ngoài ra, trong ba năm gần đây (từ năm 2019 đến 2021), tình hình hoạt động của các doanh nghiệp bất động sản ở Việt Nam đã phải hứng chịu những ảnh hưởng quá nặng nề từ dịch bệnh, lạm phát tăng cao đi kèm với nền kinh tế khó khăn Vì vậy, tác giả nhận thấy mốc 10 năm, cụ thể là 2013- 2022, sẽ phản ánh tương đối đầy đủ cũng như chính xác mức độ mà các nhân tố tố có thể tác động đến cấu trúc vốn của các doanh nghiệp trong ngành bất động sản Việt Nam

Phương pháp phân tích định lượng được xem như phương pháp nghiên cứu chính của khóa luận, theo đó sẽ bao gồm các phân tích chi tiết như sau:

Thống kê mô tả tóm tắt để miêu tả sơ bộ các biến có trong mô hình và thực hiện phân tích ma trận tương quan để phân tích mối tương quan giữa các nhân tố

Phân tích hồi quy: tập trung vào ba mô hình chính là mô hình Pooled OLS, mô hình FEM- Fixed Effect Model, cuối cùng là mô hình REM- Random Effect Model Kế tiếp là kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp nhất Song song với đó, kiểm tra một số vấn đề khiếm khuyết của mô hình như đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Cuối cùng, phương pháp ước lượng FGLS được sử dụng nhằm xử lý các khiếm khuyết (nếu có).

NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU

Những đóng góp của nghiên cứu:

Một là, nghiên cứu kế thừa các kết quả trước để phân tích chuyên sâu về công tác hoạch định cấu trúc vốn của các nhà quản trị tài chính trong giai đoạn từ 2013-

2022 Điều này góp phần giúp cho ban lãnh đạo xác định được vai trò tác động của một cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động (HQHĐ) của công ty

Hai là, kết quả thực nghiệm của khóa luận sẽ là dẫn chứng giúp các nhà quản trị tài chính công ty ngành BĐS và các nhà hoạch định chính sách nắm bắt được tầm quan trọng của việc hoạch định cơ cấu vốn đối với HQHĐ của các doanh nghiệp Từ đó gợi ý cho các doanh nghiệp BĐS, các cơ quan ban ngành trong việc hoạch định và kiểm soát cấu trúc vốn, góp phần giúp thị trường BĐS dần trở lại bình thường và phát triển sau những khó khăn mà nền kinh tế phải chịu trong thời gian gần đây.

KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI

Chương 1: Giới thiệu về đề tài

Nội dung của chương 1 nhằm giới thiệu chung về vấn đề nghiên cứu bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, nội dung, đóng góp và bố cục của khóa luận

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về cấu trúc vốn và tổng quan các nghiên cứu liên quan

Nội dung của chương 2 nhằm trình bày lý thuyết về cơ cấu vốn doanh nghiệp Bên cạnh đó, tác giả trình bày các kết quả nghiên cứu trước đó về mối quan hệ giữa các nhân tố với cấu trúc vốn của các doanh nghiệp BĐS Việt Nam để làm cơ sở cho việc xây dựng mô hình nghiên cứu của khóa luận

Chương 3: Mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đó để đề xuất một mô hình nghiên cứu phù hợp với đề tài Ngoài ra, tác giả xác định các biến trong mô hình, cách xử lý dữ liệu và phương pháp nghiên cứu được áp dụng trong khóa luận

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Nội dung của chương 4 thực hiện việc phân tích, giải thích về thống kê mô tả các nhân tố, kiểm định các khuyết tật của mô hình nghiên cứu từ đó thu được kết quả nghiên cứu và phân tích mối quan hệ tương quan, chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các biến nội sinh và ngoại sinh

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị

Mục tiêu của chương 5 nhằm kết luận chung về kết quả sau khi nghiên cứu của khóa luận, từ đó tác giả đề xuất những hàm ý quản trị nhằm xây dựng một cơ cấu vốn phù hợp cho các DN ngành bất động sản ở VN Ngoài ra, chương 5 cũng nêu ra những mặt hạn chế của khóa luận và đưa ra các hướng nghiên cứu tiếp theo

Trong chương 1, tác giả đã trình bày sự cần thiết để thực hiện đề tài “Các nhân t ố tác động đế n c ấ u trúc v ố n c ủ a các doanh nghi ệ p ngành b ất độ ng s ả n niêm y ế t trên th ị trườ ng ch ứ ng khoán Vi ệ t Nam” Bên cạnh đó tác giả cũng đã trình bày rõ ràng mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu cũng như đối tượng và phạm vi nghiên cứu Các phương pháp nghiên cứu, cách thu thập dữ liệu, đóng góp của đề tài và bố cục của nghiên cứu đã được đề cập ở chương này Trên cơ sở này, tác giả xây dựng cơ sở lý thuyết phù hợp với bài nghiên cứu, khảo lược các nghiên cứu trước và đưa ra các khoảng trống nghiên cứu ở Chương 2 Ngoài ra, việc mô tả phương pháp nghiên cứu sẽ trình bày ở Chương 3 Chương 4 và 5 là phần bàn luận sâu về kết quả của mô hình nghiên cứu và trình bày các gợi ý, khuyến nghị với các cơ quan ban ngành, các ban quản trị của các doanh nghiệp ngành bất động sản ở Việt Nam

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CẤU TRÚC VỐN VÀ TỔNG QUAN CÁC

NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Ở chương này, tác giả giới thiệu các khái niệm và các lý thuyết nền tảng về cấu trúc vốn của DN, đồng thời là các nhân tố có ảnh hưởng đến cấu trúc vốn DN Ngoài ra, phần này cũng tổng hợp kết quả các nghiên cứu có liên quan về các nhân tố có ảnh hưởng đến cấu trúc vốn.

TỔNG QUAN CẤU TRÚC VỐN CỦA DOANH NGHIỆP

2.1.1 Khái niệm về cấu trúc vốn của doanh nghiệp

Nghiên cứu Ross, Westerfield và Jordan (2016), cấu trúc vốn của doanh nghiệp là sự kết hợp giữa việc sử dụng vốn nợ và vốn chủ sở hữu theo một tỷ lệ nhất định để tài trợ cho hoạt động sản xuất kinh doanh Theo Murray Z Frank và Vidhan K Goyal (2009) “Cơ cấu vốn của một công ty được xác định bởi tỷ lệ nợ và vốn cổ phần được sử dụng để tài trợ cho tài sản của công ty” Đặng Văn Dân và Nguyễn Hoàng Chung (2016) cho rằng “Tỷ trọng của các nguồn vốn (bao gồm nợ phải trả và vốn chủ sở hữu) trong tổng nguồn vốn mà doanh nghiệp huy động và sử dụng vào hoạt động sản xuất – kinh doanh gọi là cấu trúc nguồn vốn” Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2018) cho rằng “Cấu trúc vốn là sự kết hợp giữa nợ phải trả và vốn chủ sở hữu mà một doanh nghiệp sử dụng để tài trợ cho tài sản, hoạt động hàng ngày và dự án đầu tư”

Như vậy, cấu trúc vốn được hiểu là tỷ trọng giữa tổng nợ và vốn chủ sở hữu trong tổng nguồn vốn mà doanh nghiệp dùng để tài trợ cho các hoạt động sản xuất, kinh doanh

2.1.2 Chỉ tiêu đo lường cấu trúc vốn

Các chỉ tiêu chính thường dùng để đại diện cấu trúc vốn của DN là: Tỷ số nợ, tỷ số tự tài trợ, hệ số đòn bẩy tài chính và hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu (VCSH)

Tỷ số nợ cho biết tỷ lệ giữa tổng lượng nợ và tổng nguồn vốn của công ty Tỷ số này lớn hơn 50% cho biết cơ cấu vốn của doanh nghiệp nghiêng về nợ nhiều hơn và ngược lại Con số này được tính toán như sau (Nguyễn Đức Trung & Trần Nguyễn Minh Hải, 2021):

Tỷ số tự tài trợ cho biết tỷ trọng của VCSH trên tổng nguồn vốn của công ty

Con số này lớn hơn 50% nghĩa là VCSH chiếm tỷ trọng lớn hơn nợ vay trong cơ cấu tổng nguồn vốn của doanh nghiệp và ngược lại Chỉ tiêu này được tính theo công thức sau (Nguyễn Đức Trung & Trần Nguyễn Minh Hải, 2021):

Tỷ số tự tài trợ = Vốn chủ sở hữu

Hệ số đòn bẩy tài chính cho biết tổng nguồn vốn của doanh nghiệp gấp bao nhiêu lần so với lượng VCSH Hệ số này lớn hơn 2 cho biết cơ cấu vốn nghiêng về nợ nhiều hơn Hệ số này được tính toán như sau (Nguyễn Đức Trung & Trần Nguyễn Minh Hải, 2021):

Hệ số đòn bẩy tài chính = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛𝑔𝑢ồ𝑛 𝑣ố𝑛

Hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu cho biết cơ cấu vốn nghiêng về nợ hay vốn chủ sở hữu Hệ số nợ trên vốn chủ lớn hơn 1 cho biết cơ cấu vốn nghiêng về nợ Con số này được tính toán như sau (Nguyễn Đức Trung & Trần Nguyễn Minh Hải, 2021):

Hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CẤU TRÚC VỐN CỦA DOANH NGHIỆP

Hiểu rõ các yếu tố quyết định cấu trúc vốn là yếu tố then chốt trong việc định hình chiến lược phát triển của doanh nghiệp Các nghiên cứu trước đây về cấu trúc vốn đã đóng góp những hiểu biết đa dạng về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định tài trợ của DN Thông thường, cấu trúc vốn bị tác động mạnh mẽ bởi các yếu tố bên trong như mức sinh lời, tính thanh khoản, triển vọng tăng trưởng, quy mô và cấu trúc tài sản Ngoài ra, những đặc điểm riêng biệt trong các ngành và lĩnh vực hoạt động cụ thể cũng góp phần tạo nên sự khác biệt trong cơ cấu vốn mà các DN áp dụng

2.2.1 Các yếu tố bên trong

Mối tương quan giữa khả năng sinh lời và cấu trúc vốn của doanh nghiệp là rất đáng kể Trong nhiều nghiên cứu (Bùi Đan Thanh & Trần Việt Dũng, 2021), (Lê Đạt Chí, 2013), (Titman & Wessels, 1988) khả năng sinh lời là một chỉ số có tác động trực tiếp đến việc hoạch định cơ cấu vốn của các doanh nghiệp Mối liên hệ này xuất phát từ thực tế là tỷ lệ lợi nhuận cao hơn sẽ đồng nghĩa với việc nguồn vốn tích lũy càng lớn và doanh nghiệp càng ít cần sử dụng đến nợ vay Ngoài ra, theo lý thuyết trật tự phân hạng, các doanh nghiệp thường có xu hướng ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội bộ hơn là các nguồn vốn đi vay, do đó công ty có xu hướng ưu tiên tái đầu tư lợi nhuận vào hoạt động sản xuất kinh doanh, giảm nhu cầu phụ thuộc vào nguồn tài trợ bên ngoài Điều này tạo cho DN một cấu trúc vốn an toàn, giảm áp lực nợ

Sự xuất hiện của các doanh nghiệp quy mô lớn thường là kết quả của một quá trình thành lập và phát triển bền vững, được đánh dấu bằng sự đa dạng hóa kinh doanh, danh tiếng trên thị trường mạnh mẽ và nguy cơ phá sản thấp Theo nguyên tắc của lý thuyết đánh đổi, các công ty này được hưởng lợi thế rõ rệt trong việc vay vốn và thường được đảm bảo hạn mức tín dụng lớn hơn từ ngân hàng Do đó, tồn tại mối tương quan đồng biến giữa quy mô DN và đòn bẩy tài chính Ngoài ra, phần lớn các nghiên cứu thực nghiệm (Bùi Đan Thanh & Trần Việt Dũng, 2021), (Đặng Văn Dân & Nguyễn Hoàng Chung, 2017), (Thippayana, 2014), (Chen & Strange, 2005) nêu lên thực trạng rằng quy mô doanh nghiệp có ảnh hưởng rất lớn đến cấu trúc vốn do công ty có quy mô lớn sẽ dễ dàng tiếp cận nguồn vốn vay hơn vì các nhà tài trợ tin rằng với quy mô lớn, tức là có khối lượng tài sản đủ lớn để đảm bảo cho các khoản vay Điều này khiến cho việc tiếp cận vốn vay trở nên thuận lợi hơn so với các công ty có quy mô khiêm tốn hơn

• Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình

Lý thuyết đánh đổi chỉ ra mối liên hệ giữa cấu trúc tài sản cố định (TSCĐ) và cấu trúc vốn như sau: doanh nghiệp sở hữu lượng TSCĐ lớn thường dùng chúng làm tài sản đảm bảo khi đi vay Nghiên cứu (Nguyễn Thị Thúy Hạnh, 2019) cho rằng số lượng tài sản hữu hình cao sẽ cho phép doanh nghiệp đàm phán lãi suất thấp hơn đối với các khoản vay ngân hàng và đồng thời giảm thiểu rủi ro cho người cho vay do có tài sản đảm bảo Do đó, các DN có cơ cấu TSCĐ lớn hơn có xu hướng sử dụng đòn bẩy tài chính cao hơn Nghiên cứu (Lương Thị Thúy Diễm, 2021), (Huang & Song,

2006), (Pahuja & Sahi, 2012) cũng cho kết quả rằng tỷ lệ TSCĐ có quan hệ cùng chiều với cấu trúc vốn của DN

Tính thanh khoản vừa có tác động cùng chiều vừa có tác động ngược chiều đến đòn bẩy tài chính DN Một mặt, nghiên cứu (Pahuja & Sahi, 2012) cho rằng một DN có tính thanh khoản cao nghĩa là khả năng thanh toán các khoản phải trả ngắn hạn bằng tài sản ngắn hạn ở mức tốt và DN có thể sử dụng nợ vay nhiều hơn Mặt khác, nghiên cứu (Nguyễn Thị Thúy Hạnh, 2019) và (Khaki & Ahmet, 2020) cho rằng nếu một doanh nghiệp có thanh khoản đủ tốt để chi trả cho các nhu cầu vốn thì doanh nghiệp đó có thể không cần phải sử dụng đến các nguồn tài trợ từ bên ngoài

• Tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp

Các công ty đang phát triển nhanh chóng thường đặt ra nhu cầu về vốn lớn để hỗ trợ mở rộng quy mô và thực hiện các dự án mới Theo quan điểm của nghiên cứu (Lương Thị Thúy Diễm, 2021), khi các DN vận tải có tốc độ tăng trưởng nhanh, việc tiếp cận nguồn vốn vay trở nên dễ dàng hơn Ngoài ra, chính các DN cũng mong muốn có thêm nguồn vốn để tận dụng những cơ hội của thị trường, từ đó mở rộng quy mô kinh doanh của mình Ngoài ra, DN có thể cần sử dụng nhiều nguồn vốn, bao gồm cả nợ, để đáp ứng nhu cầu tài chính cao Tốc độ tăng trưởng cao có thể làm tăng cường khả năng huy động vốn từ thị trường tài chính, đặc biệt là khi doanh nghiệp có triển vọng lớn và thu hút sự quan tâm của nhà đầu tư

2.2.2 Các yếu tố bên ngoài

• Thuế thu nhập doanh nghiệp

Theo (Modigliani & Miller, 1958), thuế có tác động lớn đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp Các công ty chịu mức thuế phải nộp càng cao thì lợi ích của lá chắn thuế càng lớn và càng thích sử dụng nhiều nợ vay để tài trợ cho hoạt động kinh doanh của mình Nghiên cứu (Lê Đạt Chí, 2013) cũng tìm ra mối tương quan giữa thuế thu nhập doanh nghiệp (TNDN) và cơ cấu vốn DN Ngoài ra, thuế TNDN thấp có thể kích thích đầu tư và tăng cường hoạt động sản xuất, làm tăng doanh thu và lợi nhuận của doanh nghiệp Khi lợi nhuận tăng, có khả năng giảm thiểu nhu cầu về việc vay vốn để phục vụ các nhu cầu về tài chính Thuế TNDN thấp cũng có thể tạo ra một môi trường thuận lợi cho việc vay mượn, dẫn đến tăng cường hoạt động này Điều này làm tăng tỷ lệ nợ doanh nghiệp nếu không có sự quản lý tốt

• Tốc độ tăng trưởng kinh tế

Khi nền kinh tế phát triển mạnh mẽ, DN thường có nhiều cơ hội để mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh Điều này yêu cầu họ tận dụng các nguồn vốn từ cả bên trong và bên ngoài để đẩy mạnh khả năng tăng trưởng của mình, như đã được chứng minh bởi các nghiên cứu (Ahab & Ramli, 2014), (Choong, Yusop, & Soo, 2006) Tốc độ phát triển của nền kinh tế cũng có tác động nhạy cảm đến dòng tiền đầu tư từ nước ngoài và hệ thống tài chính trong nước Theo (Jong, Kabir, & Nguyen, 2008), tốc độ tăng trưởng kinh tế cao là một dấu hiệu cho thấy điều kiện kinh tế của một quốc gia phát triển bền vững cũng như là một triển vọng tốt trong tương lai Do đó, nền kinh tế phát triển mạnh mẽ sẽ giúp các doanh nghiệp không cần phải dựa quá nhiều vào việc vay nợ để tài trợ cho hoạt động sản xuất kinh doanh của mình

Tỷ lệ lạm phát không chỉ thể hiện sự ổn định của đồng tiền trong nước mà còn phản ánh khả năng điều hành của Chính phủ đối với nền kinh tế Các quốc gia có mức lạm phát cao thường cho thấy mức độ bất ổn lớn trong nền kinh tế của họ Khi lạm phát tăng cao, rủi ro trong việc cấp tín dụng cũng tăng lên, và do đó, ngân hàng có xu hướng hạn chế việc cho vay ra bên ngoài Điều này làm cho DN gặp khó trong việc đi vay vốn Theo nghiên cứu (Lê Đạt Chí, 2013), lạm phát càng cao sẽ làm giảm tỷ lệ nợ của doanh nghiệp Vì vậy, các DN hoạt động trong môi trường có tỷ lệ lạm phát quá cao cần phải cân nhắc về cấu trúc vốn của mình.

LÝ THUYẾT LIÊN QUAN ĐẾN CẤU TRÚC VỐN

2.3.1 Lý thuyết của Modigliani và Miller Đây là nghiên cứu mang tính đột phá về cấu trúc vốn hiện đại, được Modigliani và Miller công bố năm 1958 Nghiên cứu của họ đã xem xét hai tình huống: một là DN hoạt động trong môi trường miễn thuế và một tình huống khác là có thuế Trong môi trường miễn thuế, họ phát hiện ra rằng giá trị của một công ty không bị ảnh hưởng bởi cơ cấu vốn của nó - dù có nợ hay không thì giá trị vẫn không đổi Vì vậy, họ lập luận rằng không có cơ cấu vốn tối ưu Ngược lại, trong môi trường bị đánh thuế, họ quan sát thấy rằng một công ty có nợ có giá trị cao hơn một công ty không có nợ, nhờ vào lợi ích lá chắn thuế Tuy nhiên, Những kết luận này được đưa ra dựa trên giả định về thị trường hoàn hảo, không có khó khăn tài chính và chi phí giao dịch Tuy nhiên, việc áp dụng những giả định này vào các tình huống thực tế gặp nhiều thách thức, hạn chế khả năng ứng dụng thực tế của lý thuyết M&M

Lý thuyết đánh đổi (Trade – Off Theory) trong lĩnh vực tài chính doanh nghiệp giải thích quyết định về cấu trúc vốn dựa trên sự cân nhắc giữa lợi ích thuế từ việc sử dụng nợ và chi phí, cũng như rủi ro liên quan Một số nhà nghiên cứu đã đề xuất lý thuyết đánh đổi nhằm mô tả sự đánh đổi mà các doanh nghiệp phải thực hiện khi đưa ra quyết định về cấu trúc vốn Thông qua việc loại bỏ những giả định phi thực tế mà lý thuyết Modigliani & Miller (M&M) đưa ra, lý thuyết đánh đổi đã mô tả mặt hạn chế của lý thuyết M&M, bao gồm việc giảm nhẹ những giả định về chi phí khó khăn tài chính và chi phí quản lý

Năm 1973, Kraus và Litzenberger đưa ra ý tưởng rằng người quản lý tài chính của DN có thể thiết lập cơ cấu vốn tối ưu để nâng cao giá trị của mình bằng cách cân bằng giữa lợi ích và chi phí sử dụng nợ Lý thuyết đánh đổi này làm sáng tỏ lý do tại sao các doanh nghiệp thường xuyên kết hợp nợ và vốn chủ sở hữu trong nguồn tài chính của họ Mặc dù việc tận dụng đòn bẩy thông qua nợ có thể khuếch đại lợi nhuận thông qua lá chắn thuế nhưng nó đồng thời làm tăng rủi ro tài chính Vì vậy, các nhà quản lý tài chính phải xác định tỷ lệ nợ thận trọng, xem xét cả chi phí nợ và lợi ích thu được từ lá chắn thuế, để đạt được cơ cấu vốn tối ưu và tối đa hóa giá trị DN

2.3.3 Lý thuyết trật tự phân hạng

Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory) bắt nguồn từ nghiên cứu của (Donaldson, 1961), đề xuất một hướng tiếp cận trong việc quyết định về tỷ lệ giữa nợ và VCSH của DN Theo tác giả, ban lãnh đạo nên ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội bộ, hay còn được biết đến là nguồn lợi nhuận giữ lại, thay vì phát hành thêm cổ phiếu (Myers & Majiuf, 1984) tiếp tục phát triển lý thuyết này và lập luận rằng quyết định về tài trợ của DN phụ thuộc vào thông tin không cân xứng

Lý thuyết trật tự phân hạng đề xuất một trình tự về mức độ ưu tiên trong quyết định về tài trợ như sau: DN sẽ tận dụng nguồn vốn nội bộ trước, sau đó xem xét việc phát hành nợ và cuối cùng mới đến phát hành thêm cổ phiếu mới, tùy thuộc vào tình hình cụ thể của DN và thị trường

Lý thuyết này cũng giải thích tại sao các doanh nghiệp có khả năng sinh lời cao thường ít phát hành nợ, vì họ không cần phải tìm kiếm nguồn tài trợ từ bên ngoài và không phải vì họ có một mục tiêu tỷ lệ nợ thấp Ngược lại, doanh nghiệp với lợi nhuận thấp thường ưu tiên phát hành nợ, vì nó đứng đầu trong trật tự phân hạng của tài trợ từ bên ngoài

Ngoài ra, lý thuyết này cũng giải thích tại sao các doanh nghiệp trong cùng một ngành thường sử dụng cùng một cấu trúc vốn Tuy nhiên, nó không giải thích được sự khác biệt trong tỷ lệ nợ giữa các ngành

2.3.4 Lý thuyết chi phí đại diện

Lý thuyết chi phí đại diện (Agency Costs Theory) đã được Jensen và Meckling xây dựng vào năm 1976 và sau đó là Jensen vào năm 1986 Theo nghiên cứu của họ, sự lựa chọn sử dụng đòn bẩy tài chính của một công ty gắn liền với chi phí đại diện

Lý thuyết này thừa nhận rằng hoạt động tài chính của DN có liên quan đến sự tương tác giữa các cổ đông, chủ doanh nghiệp và các trung gian tài chính Các bên này có lợi ích khác nhau, dẫn đến phát sinh chi phí đại diện, được phân loại thành chi phí đại diện vốn cổ phần (xung đột giữa cổ đông và người quản lý) và chi phí đại diện nợ (xung đột giữa cổ đông và chủ nợ)

Chi phí đại diện cổ phần xuất phát từ sự bất cân xứng thông tin giữa người quản lý và cổ đông, cho phép chủ sở hữu khai thác các nguồn lực của công ty vì lợi ích cá nhân thay vì ưu tiên lợi ích của cổ đông Để giảm thiểu những chi phí này, chủ sở hữu thực hiện các cơ chế kiểm soát như báo cáo thường niên, kiểm toán, tiền thưởng dựa trên hiệu suất và giám sát thị trường tài chính

Về bản chất, lý thuyết chi phí đại diện cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị về các quyết định về đòn bẩy và tài chính DN, làm sáng tỏ động lực phức tạp giữa các bên liên quan

Lý thuyết tín hiệu (Signalling Theory) hoạt động dựa trên giả định rằng cả nhà quản lý nội bộ công ty và nhà đầu tư bên ngoài đều có thông tin đầy đủ về hoạt động hàng ngày và triển vọng tương lai của doanh nghiệp Tuy nhiên, trên thực tế, thông tin thường được phân bổ không đồng đều và các nhà quản lý thường nắm giữ nhiều hiểu biết nội bộ hơn Dựa trên quan sát này, Ross vào năm 1977 đã đưa ra lý thuyết cấu trúc vốn dựa trên thông tin bất cân xứng

Theo lý thuyết tín hiệu (Ross, 1977), giá trị của một công ty dự kiến sẽ tăng cùng chiều với mức nợ Các nhà đầu tư thường xuyên đánh giá triển vọng kinh doanh bằng cách xem xét kỹ lưỡng các hoạt động quản lý Khi các nhà quản lý nhận thấy hiệu quả hoạt động tích cực và cơ hội đầu tư đầy hứa hẹn, họ ưu tiên thu hút vốn thông qua phát hành trái phiếu hoặc vay ngân hàng hơn là làm loãng quyền sở hữu bằng cách phát hành cổ phiếu mới Cách tiếp cận chủ động này được các nhà đầu tư hiểu là một tín hiệu tích cực, thúc đẩy họ mua cổ phiếu công ty và đẩy giá cổ phiếu tăng cao

Ngược lại, trong thời điểm triển vọng kinh doanh không thuận lợi, các nhà quản lý tìm cách giảm thiểu rủi ro bằng cách lôi kéo các nhà đầu tư mới Việc phát hành thêm cổ phiếu nhằm mục đích tiết lộ thông tin tiêu cực hoặc điều chỉnh giá cổ phiếu được định giá quá cao, dẫn đến giá cổ phiếu bị điều chỉnh giảm Các nhà đầu tư tỏ ra miễn cưỡng mua cổ phiếu mới trừ khi được chào bán ở mức giá giảm

Về bản chất, lý thuyết tín hiệu về cấu trúc vốn (Ross, 1977) thừa nhận rằng các quyết định về cấu trúc vốn của một công ty đóng vai trò như một cơ chế truyền tải thông tin và báo hiệu điều kiện kinh doanh của nó tới thị trường tài chính.

TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU

2.4.1 Các nghiên cứu nước ngoài

(Huang & Song, 2006) tiến hành ước lượng Pooled OLS và mô hình Tobi để đánh giá các ảnh hưởng của lợi nhuận, thuế, tài sản hữu hình, quy mô doanh nghiệp, lá chắn thuế phi nợ, khả năng tăng trưởng, tính biến động và cơ cấu VCSH lên cơ cấu vốn của hơn 1200 DN được niêm yết ở Trung Quốc từ 1994 đến 2003 Nghiên cứu đã kết luận rằng đòn bẩy của các công ty được nghiên cứu, giảm theo khả năng sinh lời, lá chắn thuế phi nợ, cổ phần quản lý và tăng theo quy mô DN Tính hữu hình tài sản và thuế TNDN tác động cùng chiều đến hệ số nợ dài hạn và tổng hệ số nợ Cổ phần nhà nước hoặc cổ phần tổ chức không có tác động nhiều đến cơ cấu vốn Các DN có cơ hội tăng trưởng tươi sáng thường có đòn bẩy thấp hơn

Nghiên cứu (Pahuja & Sahi, 2012) đã nghiên cứu các nhân tố có ảnh hưởng đến cơ cấu vốn của các DN ở Ấn Độ với biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu và các biến độc lập bao gồm quy mô, mức độ tăng trưởng, lợi nhuận, tính thanh khoản và tính hữu hình Dữ liệu về mẫu gồm 30 công ty cấu thành SENSEX (chỉ số đại diện cho nền chứng khoán Ấn Độ) của Sở giao dịch chứng khoán Bombay đã được xem xét trong giai đoạn 2008-2010 Bài viết này đã xác định các yếu tố tác động đến cấu trúc vốn với sự trợ giúp của phân tích tương quan Pearson và hồi quy OLS Hai yếu tố chính quyết định cấu trúc vốn được tìm thấy là khả năng tăng trưởng DN và tính thanh khoản và theo kết quả nghiên cứu thì hai yếu tố này có tác động tích cực đến cấu trúc vốn DN

Nghiên cứu (Thippayana, 2014) đã tiến hành phân tích các nhân tố có tác động đến cấu trúc vốn của các DN được niêm yết trên TTCK Thái Lan Nghiên cứu đã sử dụng kiểm định Durbin-Watson và hồi quy đa biến để phân tích chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của quy mô công ty, mức sinh lời, tỷ lệ TSCĐ, khả năng tăng trưởng và rủi ro doanh nghiệp lên cấu trúc vốn của các công ty này Nghiên cứu sử dụng dữ liệu được thu thập từ cơ sở dữ liệu Datastream của 144 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Thái Lan trong 12 năm từ 2000 đến 2011 Kết quả cho rằng, quy mô công ty có tác động tích cực đến tỷ lệ đòn bẩy doanh nghiệp và ngược lại thì khả năng sinh lời có tác động tiêu cực đến tỷ lệ đòn bẩy doanh nghiệp

Nghiên cứu của (Hamidah, 2016) phân tích các yếu tố gây ảnh hưởng đến cơ cấu vốn và lợi nhuận của DN thuộc lĩnh vực sản xuất dựa trên phương pháp phân tích đường găng (CPM) và bộ dữ liệu là 88 công ty sản xuất niêm yết trên sở chứng khoán Indonesia từ 2009 đến 2013 Nghiên cứu cho rằng rủi ro kinh doanh, tính thanh khoản, tỷ lệ TSCĐ là những nhân tố có tác động mạnh mẽ và tích cực đến đòn bẩy doanh nghiệp Cũng trong năm này, (Akpinar, 2016) đã sử dụng kiểm định Hausman, phương pháp ước lượng FEM và REM để nghiên cứu về các yếu tố có ảnh hưởng đến cấu trúc vốn từ các dữ liệu trên Sở giao dịch chứng khoán Borsa Istanbul (Thổ Nhĩ Kỳ) Akpinar (2016) sử dụng mức độ đòn bẩy để đại diện cho cấu trúc vốn của 77 doanh nghiệp, với 308 quan sát từ 2010 đến 2013, kết quả chứng tỏ rằng giá trị, khả năng sinh lời, kỳ hạn thanh toán, cổ tức và tính hữu hình đồng biến với tỷ lệ đòn bẩy Ngược lại rủi ro vỡ nợ có ảnh hưởng ngược chiều với tỷ số nợ của DN

(Khaki & Ahmet, 2020) nghiên cứu các yếu tố quyết định cấu trúc vốn của DN ở các quốc gia thuộc Hội đồng Hợp tác vùng Vịnh (GCC), cụ thể là Bahrain, Kuwait,

Qatar, Oman, Ả Rập Saudi và Các Tiểu Vương Quốc Ả Rập Thống Nhất Một số mô hình hồi quy đã được đã được tiến hành trên bộ dữ liệu của 329 công ty phi tài chính trong giai đoạn từ 2009 đến 2017 Tác giả đã tiến hành các mô hình ước lượng FEM, REM và Pooled OLS trong nghiên cứu này và cho rằng, quy mô doanh nghiệp, sự tăng trưởng của doanh nghiệp và tính hữu hình ảnh hưởng tích cực đến đòn bẩy Ngược lại, mức sinh lời, số năm hoạt động của DN, quyền sở hữu của chính phủ và hạn chế tài chính có tác động tiêu cực đến đòn bẩy tài chính DN Điều này có thể là do môi trường thuế thấp, thị trường vốn kém phát triển cũng như khó khăn trong việc tiếp cận nguồn tài chính bên ngoài Ngoài ra, mối tương quan giữa mức độ đòn bẩy và rủi ro hoạt động là yếu

2.4.2 Các nghiên cứu trong nước

Lê Đạt Chí (2013) đã đánh giá các nhân tố có tác động đến cơ cấu vốn của 178 công ty phi tài chính niêm yết trên hai sở giao dịch chứng khoán lớn nhất ở VN, cụ thể là HSX và HNX trong giai đoạn 2007 - 2010, nghiên cứu này sử dụng ước lượng FE trên nền tảng của phép lựa chọn mô hình BMA (Bayesian Model Averaging) thông qua gói ứng dụng BMS trên phần mềm thống kê R có mã nguồn mở Nghiên cứu đã nếu ra rằng thuế, đòn bẩy ngành, hành vi của nhà quản trị có ảnh hưởng tích cực đến cấu trúc vốn Còn lạm phát, tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách, tỷ số lợi nhuận trên tài sản lại có ảnh hưởng tiêu cực

Phan Thanh Hiệp (2016) đã tiến hành một nghiên cứu với số liệu được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 95 doanh nghiệp ngành sản xuất công nghiệp niêm yết tại VN từ 2007- 2013, tương ứng với 665 quan sát Các nhân tố được đưa vào mô hình nghiên cứu bao gồm: biến phụ thuộc là tỷ suất tổng nợ trên tổng tài sản được đại diện cho nhân tố cấu trúc vốn doanh nghiệp Các biến độc lập của mô hình gồm: SIZE (quy mô DN), ROA (khả năng sinh lời), TobinQ (cơ hội tăng trưởng),

SALE_GROW (tốc độ tăng trưởng DN), TANG (tính chất hữu hình trong cấu trúc tài sản), VOLATILITY (mức độ rủi ro trong kinh doanh của doanh nghiệp), LIQUIDITY (khả năng thanh khoản nhanh của doanh nghiệp), STATE (tính sở hữu nhà nước), EFFECT_TAX (thuế hiệu lực thuế TNDN) Nghiên cứu ban đầu kiểm định những hạn chế của mô hình được lựa chọn, sau đó sử dụng mô hình GMM để kiểm tra tác động định hướng của các yếu tố Sau đó, nghiên cứu đã sử dụng phương pháp ước lượng FGLS với lựa chọn bảng (hetero) để xác thực các kết quả nghiên cứu thu được từ mô hình GMM Kết quả của Phan Thanh Hiệp năm 2016 chỉ ra rằng các yếu tố như quy mô, tốc độ tăng trưởng và sở hữu nhà nước có mối tương quan thuận chiều với tỷ lệ nợ của các công ty được nghiên cứu Ngược lại, các yếu tố như khả năng sinh lời, tài sản hữu hình, tính thanh khoản lại có mối quan hệ nghịch chiều với tỷ lệ nợ của DN

Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2019) đã đánh giá các yếu tố tố gây ảnh hưởng đến cơ cấu trúc vốn của các DN thuộc lĩnh vực sản xuất thương mại ở VN Tác giả sử dụng dữ liệu từ BCTC hàng năm, từ năm 2009 đến năm 2016 của 38 doanh nghiệp thuộc nhóm ngành sản xuất thương mại ở 2 sở chứng khoán lớn nhất ở VN là HSX và HNX Nghiên cứu áp dụng các mô hình ước lượng là REM và FEM cùng các kiểm định Hausman, Breusch-Godfrey Serial Correlation để tìm hiểu tác động của khả năng sinh lời, quy mô DN và tỷ trọng TSCĐ, tính sở hữu nhà nước, thuế TNDN và tính thanh khoản đến cấu trúc vốn của các DN được nghiên cứu Kết quả của nghiên cứu chỉ ra quy mô công ty và tỷ lệ tài sản hữu hình có tác động tích cực đến cơ cấu vốn trong khi mức thanh khoản và tính sở hữu nhà nước lại tác động tiêu cực đến chỉ tiêu này

(Bùi Đan Thanh & Trần Việt Dũng, 2021) đã dùng bộ dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 203 công ty hoạt động trong lĩnh vực công nghệ thông tin, dịch vụ tiện ích, dịch vụ viễn thông, nguyên vật liệu, BĐS, công nghiệp, y tế, hàng tiêu dùng, năng lượng và hàng tiêu dùng cơ bản từ năm 2008 đến 2018 Các DN này được niêm yết trên sở chứng khoán HSX và HNX (tổng cộng 2.166 quan sát) Các phương pháp ước lượng được áp dụng gồm Pooled OLS, FEM, REM và FGLS Để đảm bảo tính chính xác, khách quan và hiệu quả, mô hình hồi quy được sử dụng để phân tích là mô hình hồi quy sử dụng phương pháp FGLS Kết quả nghiên cứu cho thấy mức sinh lời, tỷ trọng TSCĐ và tuổi doanh nghiệp có tác động tiêu cực đến cơ cấu vốn Ngược lại, quy mô và tốc độ tăng trưởng là hai yếu tố có tác động tích cực đến cơ cấu vốn Ngoài ra, thuế TNDN và hình thức sở hữu không ảnh hưởng đến quyết định cơ cấu vốn DN Đặng Văn Dân và Nguyễn Hoàng Chung (2017) đã xem xét các yếu tố quyết định tỷ lệ nợ của 285 DN niêm yết tại Việt Nam từ 2010 đến 2015 Phân tích của họ cho thấy quy mô DN có tương quan dương với lượng nợ Ngược lại, các yếu tố như cơ hội tăng trưởng, tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản, tỷ lệ tài sản cố định hữu hình lại ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ nợ tính theo giá trị sổ sách của doanh nghiệp

Huỳnh Thái Bảo (2020) đã xác định một số yếu tố có ảnh hưởng đến cơ cấu vốn của các DN ngành hàng thực phẩm và đồ uống niêm yết trên HSX từ năm 2011 - 2018, với 160 quan sát Phương pháp ước lượng gồm REM và FEM Kết quả cho rằng: khả năng thanh toán ngắn hạn, vòng quay tài sản, doanh lợi tiêu thụ, mức độ lạm phát và mức độ tăng trưởng có tác động ngược chiều đến cơ cấu vốn Tuy nhiên, biến quy mô doanh nghiệp và lãi suất cho vay lại cho kết quả ngược lại

Trong nghiên cứu của mình (Đặng Thị Quỳnh Anh và Quách Thị Hải Yến, 2014), đã nghiên cứu nhiều yếu tố có ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của các công ty niêm yết trên HSX Sử dụng mô hình tác động cố định FEM với 10 biến, bao gồm quy mô

DN, khả năng sinh lời, tốc độ tăng trưởng, đặc điểm tài sản, TSCĐ, tính thanh khoản, điều kiện thị trường chứng khoán, thuế TNDN và lãi suất cho vay trung bình Mẫu nghiên cứu gồm 180 DN phi tài chính từ 2010 đến 2013 Kết quả nêu bật ba yếu tố tác động đáng kể đến cơ cấu vốn của các DN được khảo sát: quy mô kinh doanh, khả năng sinh lời và thuế TNDN Đáng chú ý, tồn tại mối tương quan dương giữa quy mô DN và khả năng sinh lời, trong khi thuế TNDN lại thể hiện mối tương quan nghịch chiều với cơ cấu vốn

Nhìn chung, các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước đã chỉ rõ những yếu tố và chiều hướng tác động của chúng lên cấu trúc vốn của doanh nghiệp, tuy nhiên, khoảng thời gian được xét là trước khi rủi ro hệ thống xảy ra Đại dịch Covid làm thay đổi cả nền kinh tế thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng, do đó những yếu tố tác động lên cấu trúc vốn cũng bị ảnh hưởng theo Các công trình nghiên cứu trước chưa được cập nhật đến kỳ báo cáo gần nhất là năm 2021, chưa xét đến khủng hoảng kinh tế nên có thể chưa cập nhật được các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn Ngoài ra, một số yếu tố ở các nghiên cứu của nước ngoài không phù hợp với nền kinh tế Việt Nam, bởi mỗi quốc gia khác nhau, với điều kiện kinh tế chính trị xã hội khác nhau, thì hình thức của việc điều chỉnh pháp luật đối với các DN bất động sản và thị trường BĐS cũng sẽ có sự khác nhau Chính vì thế mà cần có nghiên cứu cập nhật đến thời gian gần nhất và phù hợp với thị trường Việt Nam Ảnh hưởng

Cùng chiều (+) Ngược chiều (-) Không có ỹ nghĩa thống kê

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.1.1 Khái quát mô hình nghiên cứu

Mục tiêu của mô hình nghiên cứu là giải thích ảnh hưởng của các yếu tố đến cấu trúc vốn của các Công ty Cổ phần (CTCP) trong lĩnh vực BĐS đang niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HSX), Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và thị trường giao dịch chứng khoán chưa niêm yết UPCOM Mô hình này dựa trên các ý tưởng của nhiều nghiên cứu trên thế giới và tại VN Tác giả đã xây dựng mô hình hồi quy, trong đó biến nội sinh được chọn là tỷ số nợ trên tổng nguồn vốn, tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng nguồn vốn và tỷ số nợ dài hạn trên tổng nguồn vốn Còn các biến ngoại sinh được lựa chọn là các chỉ số tài chính nội tại của doanh nghiệp và các chỉ số kinh tế vĩ mô

Mô hình hồi quy các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn của các công ty BĐS niêm yết trên sở HSX, HNX và UPCOM tại VN được xây dựng dựa trên mô hình dữ liệu bảng (panel data) Chi tiết như sau:

Trong đó: Yit là biến phụ thuộc, Xit là biến độc lập, β0 là hệ số chặn, β là hệ số hồi quy, ɛit là phần dư

Mô hình nghiên cứu tổng quát:

TLEVit = β0 + β1SIZEit + β2ROAit + β3FIXEDit + β4TAXit + β5LIQit + β6GROWit + β7GDPt + β8INFt + ɛit

• TLEVit: phản ánh cấu trúc vốn của DN i trong năm t

• SIZEit: Quy mô của DN i trong năm t

• ROAit: Khả năng sinh lời của DN i trong năm t

• FIXEDit: Tỷ lệ TSCĐ của DN i trong năm t

• TAXit: Thuế TNDN mà DN i phải chịu trong năm t

• LIQit: Tính thanh khoản của DN i trong năm t

• GROWit: Tốc độ tăng trưởng của DN i trong năm t

• GDPt: Tốc độ tăng trưởng kinh tế năm t

• INFt: Tỷ lệ lạm phát năm t

Với I,t tương ứng với doanh nghiệp và năm khảo sát, β0 là hệ số chặn, β1 – β8 là các hệ số góc và ɛit là phần dư

Dựa trên mô hình tổng quát và các nghiên cứu thực nghiệm khác, tác giả khái quát các mô hình hồi quy đa biến giản đơn như sau:

LEVit = β0 + β1SIZEit + β2ROAit + β3FIXEDit + β4TAXit + β5LIQit + β6GROWit

LLEVit = β0 + β1SIZEit + β2ROAit + β3FIXEDit + β4TAXit + β5LIQit + β6GROWit

SLEVit = β0 + β1SIZEit + β2ROAit + β3FIXEDit + β4TAXit + β5LIQit + β6GROWit

• LEVit: phản ánh cấu trúc vốn của DN i trong năm t

• LLEVit: phản ánh cấu trúc vốn của DN i trong năm t

• SLEVit: phản ánh cấu trúc vốn của DN i trong năm t

• SIZEit: Quy mô của DN i trong năm t

• ROAit: Khả năng sinh lời của DN i trong năm t

• FIXEDit: Tỷ lệ TSCĐ của DN i trong năm t

• TAXit: Thuế TNDN mà DN i phải chịu trong năm t

• LIQit: Tính thanh khoản của DN i trong năm t

• GROWit: Tốc độ tăng trưởng của DN i trong năm t

• INFt: Tỷ lệ lạm phát trong năm t

Với I,t tương ứng với doanh nghiệp và năm khảo sát, β0 là hệ số chặn, β1 – β8 là các hệ số gốc và ɛit là phần dư

Hệ số nợ (debt ratio) là chỉ số tài chính dùng để đo lượng nợ trong tổng cơ cấu vốn của một DN Chỉ số này càng cao, biểu thị DN sử dụng nhiều nợ hơn so với vốn chủ, và ngược lại Chỉ số này được đo lường bằng công thức sau (Nguyễn Đức Trung

• Hệ số nợ ngắn hạn (SLEV)

Hệ số nợ ngắn hạn (short-term debt ratio) là chỉ số tài chính dùng để thể hiện khả năng thanh toán ngắn hạn của một doanh nghiệp Nếu hệ số nợ ngắn hạn cao, điều này có thể chỉ ra rủi ro tài chính cho doanh nghiệp là lớn, vì nó có thể gặp khó khăn trong việc thanh toán các khoản phải trả trong tương lai gần nếu không có dòng tiền đủ mạnh mẽ hoặc nguồn tài trợ thích hợp Ngược lại, một hệ số nợ ngắn hạn thấp hơn thường được coi là một dấu hiệu tích cực về sức khỏe tài chính và khả năng thanh toán của doanh nghiệp Hệ số nợ ngắn hạn được đo lường bằng công thức sau (Nguyễn Đức Trung & Trần Nguyễn Minh Hải, 2021):

Hệ số nợ ngắn hạn = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ 𝑛𝑔ắ𝑛 ℎạ𝑛

• Hệ số nợ dài hạn (LLEV)

Hệ số nợ dài hạn (long-term debt ratio) là một chỉ số tài chính dùng để đánh giá mức độ sử dụng nợ dài hạn trong cấu trúc vốn của doanh nghiệp Một hệ số nợ dài hạn cao có thể chỉ ra một mức độ nợ lớn và sự phụ thuộc cao vào nguồn tài trợ dài hạn, có thể tăng rủi ro tài chính của doanh nghiệp trong trường hợp khó khăn hoặc thay đổi trong môi trường kinh doanh Tuy nhiên, một hệ số nợ dài hạn ở mức trung bình có thể là một dấu hiệu cho thấy sự hợp lý giữa sử dụng nợ và vốn chủ sở hữu trong cấu trúc vốn của doanh nghiệp Hệ số nợ dài hạn được đo lường bằng công thức sau (Nguyễn Đức Trung & Trần Nguyễn Minh Hải, 2021):

Hệ số nợ dài hạn = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ 𝑑à𝑖 ℎạ𝑛

• Quy mô doanh nghiệp (SIZE)

Quy mô doanh nghiệp là một khía cạnh quan trọng để đánh giá kích thước và phạm vi hoạt động của một doanh nghiệp Quy mô thường được xác định dựa trên các yếu tố như doanh thu, lợi nhuận, số lượng nhân viên, tổng tài sản và một số chỉ số tài chính khác Trong khóa luận này, tác giả áp dụng thang đo trong nghiên cứu (Chen J J., 2004) để đo lường chỉ tiêu này

• Khả năng sinh lời (ROA)

ROA là chỉ số tài chính đánh giá hiệu quả của việc sử dụng tài sản của một doanh nghiệp để tạo ra lợi nhuận ROA cao hơn thường cho thấy doanh nghiệp có khả năng tạo ra lợi nhuận cao từ mỗi đơn vị tài sản mà họ sở hữu, tức là quản lý và sử dụng tài sản của mình một cách hiệu quả Ngược lại, một ROA thấp cho thấy rằng doanh nghiệp không sử dụng lượng tài sản đã đầu tư của mình một cách hiệu quả và tối ưu để tạo ra lợi nhuận, hoặc có thể gặp phải các vấn đề về hiệu suất hoạt động hoặc quản lý tài chính Nhân tố này được tính toán bằng tỷ lệ giữa lợi nhuận sau thuế trên tổng cộng tài sản (Huang & Song, 2006):

• Tỷ trọng tài sản cố định của doanh nghiệp (FIXED)

Tỷ trọng TSCĐ của một doanh nghiệp là tỷ lệ phần trăm của TSCĐ hữu hình trong tổng số tài sản của DN Con số này thường được sử dụng để đánh giá cấu trúc tài chính của doanh nghiệp và mức độ sử dụng tài sản cố định trong hoạt động kinh doanh Một tỷ trọng tài sản cố định cao thường cho thấy rằng DN dành nhiều khoản đầu tư vào TSCĐ, có thể là để mở rộng sản xuất hoặc cải thiện công nghệ, trong khi một tỷ trọng thấp hơn có thể cho thấy sự linh hoạt cao hơn trong việc quản lý tài sản và vốn của doanh nghiệp Áp dụng thang đo trong nghiên cứu (Chen J J., 2004), cấu trúc tài sản hữu hình được đo lường bằng lượng TSCĐ trên tổng tài sản

• Thuế thu nhập doanh nghiệp (TAX)

Thuế TNDN là tỷ lệ phần trăm của thu nhập thuế mà DN phải nộp cho chính phủ theo quy định của luật thuế Thuế TNDN có thể có ảnh hưởng đáng kể đến cấu trúc vốn của DN Khi mức thuế TNDN tăng lên, các DN thường vay nợ nhiều hơn để giảm bớt mức thuế phải trả Điều này dẫn đến việc cấu trúc vốn của họ thay đổi, với lượng nợ trong cấu trúc vốn tăng lên so với VCSH Đồng thời, các DN cũng có thể chọn ưu tiên sử dụng vốn nợ hơn là VCSH để tận dụng lợi ích thuế từ chi phí lãi vay khi thuế TNDN cao Thuế TNDN được đo lường bằng công thức sau (Bùi Đan Thanh

• Tính thanh khoản của doanh nghiệp (LIQ)

Tính thanh khoản của DN đánh giá khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt của DN Mức độ thanh khoản thường được xem xét như một yếu tố quan trọng trong phân tích tài chính, vì nó ảnh hưởng đến khả năng thanh toán nợ và quản lý rủi ro tài chính của DN Theo nghiên cứu của (Nguyễn Thị Thúy Hạnh, 2019) chỉ tiêu này được đo lường như sau:

• Tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp (GROW)

Tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp là chỉ số quan trọng để đo lường hiệu suất và sự phát triển của doanh nghiệp trong một khoảng thời gian nhất định Một tốc độ tăng trưởng doanh thu dương cho thấy doanh nghiệp đang phát triển và có tiềm năng tăng trưởng, trong khi một tốc độ tăng trưởng âm có thể chỉ ra rủi ro và thách thức đối với doanh nghiệp Tác giả áp dụng thang đo của nghiên cứu (Bùi Đan Thanh & Trần Việt Dũng, 2021) để đo lường chỉ tiêu này :

• Tốc độ tăng trưởng nền kinh tế (GDP)

Tốc độ tăng trưởng kinh tế là mức độ phát triển kinh tế của một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định Nó thường được tính bằng cách so sánh tổng sản xuất quốc nội (GDP) của một quốc gia trong một năm so với năm trước đó Dữ liệu của chỉ số này thu thập từ trang website chính thức của tổng cục thống kê

• Tỷ lệ lạm phát (INF)

Tỷ lệ lạm phát là một chỉ số thường được dùng để đo lường mức độ tăng của giá cả và sự mất giá của tiền tệ trong một khoảng thời gian xác định Nó thường được tính toán bằng cách so sánh giữa giá cả của một nhóm hàng hóa và dịch vụ trong một thời điểm so với thời điểm trước đó Tỷ lệ lạm phát thể hiện sự tăng trưởng tổng thể của mức giá trong nền kinh tế, và nó có thể có ảnh hưởng đến các khía cạnh khác nhau của cuộc sống kinh tế, bao gồm sức mua, tiết kiệm, đầu tư và nợ nần Trong nghiên cứu này, dữ liệu của tỷ lệ lạm phát được thu thập dữ liệu từ website chính thức của tổng cục thống kê

Dựa trên các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm về cấu trúc vốn được đề cập ở Chương 2, tác giả xây dựng giả thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của công ty BĐS niêm yết tại Việt Nam như sau:

• Khả năng sinh lời (ROA)

Khả năng sinh lời của doanh nghiệp được đại diện bởi tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân (ROA) Các nghiên cứu thực nghiệm đã đưa ra nhiều kết quả khác nhau, tuy nhiên, đa số chúng cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa ROA và tỷ lệ nợ của DN Cụ thể, các nghiên cứu (Huang & Song, 2006), (Khaki & Ahmet, 2020), (Thippayana, 2014), (Lê Đạt Chí, 2013) và (Phan Thanh Hiệp, 2016) cho thấy nhân tố này có ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ số nợ của doanh nghiệp, hay nói cách khác là các doanh nghiệp có khả năng sinh lời cao đồng nghĩa với lợi nhuận giữ lại cũng sẽ lớn nên các doanh nghiệp này không cần dùng đến các khoản vay bên ngoài để chi trả cho hoạt động sản xuất kinh doanh Trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng tìm thấy mối quan hệ nghịch biến giữa khả năng sinh lời và tỷ số nợ trong các doanh nghiệp BĐS ở Việt Nam

Giả thiết H1: Khả năng sinh lời có mối quan hệ nghịch biến với hệ số nợ của

• Quy mô doanh nghiệp (SIZE)

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Để đánh giá chiều hướng và mức độ tác động của các nhân tố đến cấu trúc vốn các doanh nghiệp BĐS Việt Nam, tác giả thực hiện các bước như sau:

Bước 1: xây dựng giả thuyết dựa trên lý thuyết và nghiên cứu đã được trình bày trong chương 2 để lựa chọn biến và mô hình hồi quy

Bước 2: thu thập dữ liệu từ BCTC đã kiểm toán của các công ty bất động sản niêm yết trên HSX, HNX và UPCOM, sau đó tổng hợp và xử lý dữ liệu

Bước 3: tiến hành hồi quy dữ liệu Ba mô hình được sử dụng là Pooled OLS, FEM và REM Sau đó lựa chọn mô hình phù hợp để phân tích

Bước 4: tiếp tục dùng các kiểm định để tìm ra các khuyết tật gặp phải của mô hình được chọn lựa Sau đó, khắc phục các khuyết tật gặp phải và ước lượng lại bằng mô hình FGLS

Bước 5: trình bày kết quả, nhận xét và đưa ra hàm ý quản trị.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp định tính: tác giả đã lược khảo cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan đến đề tài nghiên cứu, từ đó rút ra khoảng trống nghiên cứu và đề xuất mô hình nghiên cứu

Phương pháp định lượng: các phương pháp này bao gồm các kỹ thuật thống kê mô tả, phân tích tương quan và hồi quy dữ liệu bảng Sau khi thu thập và xử lý số liệu bằng phần mềm Excel, tác giả sử dụng phần mềm Stata 17 để tiến hành thống kê mô tả và hồi quy dữ liệu bảng Sau đó, phân tích tương quan được thực hiện để chọn mô hình hồi quy phù hợp nhất trong số Pooled OLS, FEM và REM Sau khi đã được chọn mô hình tốt nhất, tác giả sẽ xem xét kỹ lưỡng và giải quyết mọi thiếu sót bằng cách sử dụng mô hình Bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) Với bộ dữ liệu gồm

390 quan sát, lấy từ BCTC của 39 công ty BĐS niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2013-2022

K Ế T LU ẬN CHƯƠNG 3 Ở phần này, khóa luận trình bày mô hình nghiên cứu, làm rõ ý nghĩa của các biến trong mô hình và dự báo mức độ tác động và chiều hướng tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc Việc giới thiệu mô hình dựa trên khung lý thuyết đã nêu ở chương trước Ngoài ra, tác giả còn chỉ rõ phương pháp tính toán các biến có trong mô hình, đồng thời làm sáng tỏ mô hình bằng cách cung cấp công thức, định nghĩa và bảng ký hiệu dự đoán cho các biến Quá trình này thiết lập nền tảng cho việc thực hiện mô hình và đặt nền tảng cho việc rút ra kết luận trong chương tiếp theo.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ

4.1.1 Thống kê mô tả các biến

Tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả để xem xét giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất của các biến trong mô hình nghiên cứu

Bảng 4.1 Thống kê mô tả biến của mô hình Biến Số quan sát

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

Nguồn: Tác giả trích và tổng hợp từ phần mềm stata 17

• Đối với các biến phụ thuộc

Dựa vào bảng 4.1, ta thấy hệ số nợ trên VCSH (LEV) trung bình trong giai đoạn 2013-2022 là 50,14% và có độ lệch chuẩn là 0,24, cho thấy giá trị lệch chuẩn là không lớn, ổn định qua các năm LEV cao nhất là 94,24%, thuộc về CTCP Sông Đà 1.01 (UPCOM) vào năm 2022 và nhỏ nhất là 3,2%, thuộc về Công ty cổ phần Đầu tư PV2 (HNX) năm 2016

Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên VCSH (SLEV) trung bình trong giai đoạn này là 30,49%, tương đương độ lệch chuẩn là 0,22 Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên vốn chủ sở hữu (SLEV) lớn nhất là 95,6% thuộc về CTCP Đầu tư và Thương mại Dầu khí Nghệ An (UPCOM) vào năm 2019 và nhỏ nhất là 0,9% thuộc về CTCP Đầu tư Thương mại Bất động sản An Dương Thảo Điền (HOSE) năm 2019 Đối với tỷ lệ nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu (LLEV), giá trị trung bình trong giai đoạn nghiên cứu là 19,81% tương ứng với độ lệch chuẩn là 0,2, tỷ lệ nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu (LLEV) lớn nhất là 82,2% thuộc về công ty Cổ phần Thống Nhất (HNX)

Một cách tổng thể thì các công ty thuộc lĩnh vực BĐS niêm yết trên sở HSX, HNX và UPCOM ở VN có xu hướng sử dụng nợ vay ngắn hạn nhiều hơn so với trung và dài hạn

• Đối với các biến độc lập

Khả năng sinh lời (ROA) trung bình là 0,026 và độ lệch chuẩn là 0,114 Kết quả cho ta thấy giá trị nhỏ nhất của ROA là -1,67 thuộc về CTCP Đầu tư và Xây dựng Điện Mêca Vneco vào năm 2016 và giá trị lớn nhất là 0,34 thuộc về CTCP Khu Công nghiệp Nam Tân Uyên vào năm 2015

Quy mô doanh nghiệp (SIZE) trung bình là 12,069 và độ lệch chuẩn là 0,692 Kết quả cho thấy, DN có quy mô nhỏ nhất là CTCP Xây dựng và Phát triển Cơ sở Hạ tầng vào năm 2018 với số liệu là 9,919 và công ty có quy mô lớn nhất là Tổng Công ty Đầu tư và Phát triển Công nghiệp vào năm 2016 với số liệu là 13,757

Tỷ lệ tài sản cố định (FIXED) có giá trị trung bình đạt 0,079 với độ lệch chuẩn là 0,137 Vào năm 2013, CTCP Đầu tư và Xây dựng Điện Mêca Vneco có tỷ lệ này lớn nhất với con số là 0,932 vào năm 2013 và con số nhỏ nhất trong giai đoạn nghiên cứu là bằng 0 Tỷ lệ TSCĐ âm là do TSCĐ ở các doanh nghiệp BĐS đã được khấu hao hết nhưng vẫn còn giá trị sử dụng, DN ghi vào BCTC giá trị của những tài sản cố định này bằng 0

Thuế thu nhập doanh nghiệp (TAX) có giá trị trung bình là 0,158 tương ứng với độ lệch chuẩn là 0,19 Giá trị nhỏ nhất của biến này trong phạm vi nghiên cứu là -1,03 thuộc về CTCP Long Hậu vào năm 2015 và lớn nhất là 0,969 thuộc về CTCP Đầu tư Xây dựng và Phát triển Đô thị Sông Đà năm 2020 Tỷ lệ thuế TNDN trên lợi nhuận trước thuế của CTCP Long Hậu vào năm 2015 là âm, do theo GCNĐT số

50221000001 do Ban Quản lý các Khu Công nghiệp Tỉnh Long An cấp để phát triển Khu Công nghiệp Long Hậu và cho thuê lại đất, Khu công nghiệp Long Hậu - Giai đoạn 1 được hưởng các ưu đãi suất thuế thuế TNDN như sau: 10% trong vòng mười năm kể từ khi dự án bắt đầu hoạt động kinh doanh (từ 2007) và miễn thuế TNDN trong bốn năm kể từ khi có thu nhập chịu thuế và giảm 50% số thuế phải nộp trong chín năm tiếp theo Vào năm này, thuế TNDN hiện hành của công ty là xấp xỉ -1,7 tỷ đồng mặc dù công ty có lợi nhuận trước thuế dương

Tính thanh khoản (LIQ) có giá trị trung bình là 2,803 và độ lệch chuẩn khá lớn 2,714 Con số lớn nhất của biến này là 19,66 thuộc về CTCP Đầu tư Thương mại Bất động sản An Dương Thảo Điền năm 2016 và nhỏ nhất là 0,06 thuộc về CTCP Đầu tư Bất động sản Việt Nam năm 2019

Tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp (GROW) trong giai đoạn nghiên cứu có giá trị trung bình là 0,153 tương ứng với độ lệch chuẩn khá lớn 0,776 Giá trị nhỏ nhất là -0,989 thuộc về CTCP Phát triển Đô thị và Khu công nghiệp Cao su Việt Nam năm

2013 và lớn nhất là 11,25 thuộc về CTCP Khu Công nghiệp Nam Tân Uyên 2016

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có giá trị trung bình là 0.06 tương ứng với độ lệch chuẩn là 0,018 Cụ thể, con số GDP cao nhất là vào năm 2022 với giá trị là 0,08 và nhỏ nhất là 2021 với giá trị là 0,025

Tỷ lệ lạm phát (INF) trung bình trong giai đoạn nghiên cứu là 0,032 và độ lệch chuẩn là 0.014 Mức lạm phát cao nhất vào năm 2013 với giá trị là 0,065 và thấp nhất vào năm 2015 với giá trị là 0,006

4.1.2 Phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình Để tìm hiểu về mối tương quan giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc, tác giả tiến hành phân tích ma trận tương quan giữa các biến (bảng 4.2): Đối với biến LEV: các biến có mối quan hệ đồng biến là ROA với hệ số tương quan là 0,021 và TAX với con số là 0,0727 Còn lại các biến SIZE, FIXED, LIQ, GROW, GDP và INF có tác động ngược chiều với LEV với mức tương quan lần lượt là 0,004; 0,061; 0,214; 0,004; 0,015 và 0,039 Trong đó, LIQ có độ tin cậy là 90% Đối với biến SLEV: các nhân tố có mối tương quan cùng chiều là TAX với mức tương quan là 0.104 Các biến ROA, SIZE, FIXED, LIQ, GROW, GDP và INF có ảnh hưởng nghịch chiều với biến SLEV với mức độ tương quan lần lượt là 0,07; 0,109; 0,097; 0,504; 0,118; 0,015 và 0,041 Trong đó các nhân tố có mức ý nghĩa thống kê 10% là SIZE, FIXED, TAX, GROW và LIQ Đối với biến LLEV: các nhân tố có mối tương quan dương bao gồm ROA, SIZE, FIXED, LIQ, GROW, và GDP với mức tương quan lần lượt như sau: 0,132; 0,105; 0,037; 0,284; 0,104; 0,001 Các biến độc lập có mối tương quan âm với LLEV bao gồm TAX với hệ số tương quan là 0,036 và INF với mức tương quan là 0.008 Trong đó các biến ROA, SIZE và LIQ có mức ý nghĩa 10%

Ngoài ra, mối quan hệ tương quan riêng giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc không cao (nhỏ hơn 0,8 và chủ yếu dao động trong khoảng từ -0,5 đến 0,28, với mức ý nghĩa 10%) Do đó, vấn đề đa cộng tuyến là không nghiêm trọng trong mô hình hồi quy

Bảng 4.2 Tương quan giữa các biến độc lập đến các biến phụ thuộc

LEV SLEV LLEV ROA SIZE FIXED TAX LIQ GROW GDP INF

Ghi chú:(*) là mức ý nghĩa 10%

Nguồn: tác giả trích và tổng hợp từ phần mềm Stata 17.0

KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

4.2.1 Kết quả hồi quy hệ số nợ (LEV)

Bảng 4.3 Kết quả hồi quy hệ số nợ (LEV)

Mô hình Pooled-OLS FEM REM

Biến HSHQ P-value HSHQ P-value HSHQ P-value

Ghi chú: (*), (**), (***) có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5%, 1%

Nguồn: Tác giả trích và tổng hợp từ phần mềm Stata 17.0

Qua bảng 4.3, biến độc lập có mức ý nghĩa thống kê đối với mô hình Pooled OLS, REM và FEM là khả năng thanh toán (LIQ)

Theo kết quả từ mô hình Pooled OLS (bảng 4.3), giá trị R 2 bằng 0,0565 cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích 5,65% sự thay đổi của LEV Tương tự với mô hình FEM (bảng 4.3), hệ số R 2 là 0,0394 cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích 3,94% sự thay đổi của LEV Với mô hình FEM (bảng 4.3), con số R 2 bằng 0,039 cho thấy các biến giải thích trong mô hình giải thích 3,9% sự thay đổi của LEV

• Lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM Để chọn lựa mô hình phù hợp, tác giả tiến hành kiểm định F-test để so sánh và lựa chọn giữa hai mô hình Pooled và FEM với giả thuyết như sau:

 H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp

 H1: Mô hình FEM phù hợp

Bảng 4.4 Kiểm định F-test lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM với biến LEV

Từ bảng 4.4, hệ số Prob > F = 0,0000 < 0,05, vậy ta bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1 Kết luận rằng, FEM là mô hình phù hợp hơn

• Lựa chọn mô hình FEM và REM

Sau khi lựa chọn mô hình FEM, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman để so sánh giữa 2 mô hình FEM và REM Với kiểm định Hausman, giả thuyết được đưa ra như sau:

 H0: Mô hình REM là mô hình thích hợp

 H1: Mô hình FEM là mô hình thích hợp

Bảng 4.5 Kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM và REM với biến LEV

Qua bảng 4.5, hệ số Prob > chi2 là 0,8410 > 0,05 Vì vậy chấp nhận H0 và bác bỏ H1, nghĩa là REM là mô hình thích hợp

Bảng 4.6 Tổng hợp kết quả lựa chọn mô hình phù hợp cho biến SLEV

Kiểm định Pooled OLS và FEM FEM và REM

Kết luận Chọn FEM Chọn REM

Vậy ta kết luận rằng REM là mô hình phù hợp để miêu tả tác động của các nhân tố đối với biến hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu (LEV)

4.2.2 Kết quả hồi quy hệ số nợ ngắn hạn (SLEV)

Bảng 4.7 Kết quả hồi quy hệ số nợ ngắn hạn (SLEV)

Ghi chú: (*), (**), (***) có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5%, 1%

Nguồn: tác giả trích và tổng hợp từ phần mềm Stata 17.0

Từ mô hình Pooled OLS (bảng 4.7), giá trị R 2 bằng 0,3052 cho thấy các biến độc lập giải thích 30,52% sự thay đổi của SLEV Với mô hình FEM (bảng 4.7), hệ số

R 2 là 0,1557 cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích 15,57% sự thay đổi của SLEV Với mô hình FEM (bảng 4.7), con số R 2 bằng 0,1492 cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích 14,92% sự thay đổi của SLEV

Qua bảng 4.7 ta thấy, các biến có mức ý nghĩa thống kê đủ đề giải thích cho mô hình Pooled OLS là: quy mô doanh nghiệp (SIZE), thuế TNDN (TAX), tính thanh khoản (LIQ) và tốc độ tăng trưởng doanh nghiệp (GROW)

Với mô hình FEM, các biến sau các tác động đến tỷ lệ nợ ngắn hạn trên vốn chủ sở hữu (SLEV) là (bảng 4.7): quy mô DN (SIZE), tỷ lệ TSCĐ (FIXED), tính thanh khoản (LIQ), tốc độ tăng trưởng DN (GROW) và tỷ lệ lạm phát (INF) Đối với REM (bảng 4.7), các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc là quy mô doanh nghiệp (SIZE), tính thanh khoản (LIQ), tốc độ tăng trưởng doanh nghiệp (GROW) và tỷ lệ lạm phát (INF)

SLEV = 0,9513- 0,044SIZE + 0,1622TAX - 0,0419LIQ - 0,0337GROW

SLEV = 1,1894 – 0,0653SIZE + 0,1797FIXED - 0,0240LIQ - 0,0369GROW - 1,43INF

SLEV = 0,989 - 0,0483SIZE - 0,0292LIQ - 0,037GROW - 1,2734INF

• Lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM Để chọn mô hình phù hợp, tác giả tiến hành kiểm định F-test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM với giả thuyết như sau:

H0: Pooled OLS là mô hình phù hợp

H1: FEM là mô hình phù hợp

Bảng 4.8 Kiểm định F-test lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM với biến SLEV

Từ bảng 4.8, ta thấy hệ số Prob > F = 0,0000 < 0,05 Vậy bác bỏ H0 và chấp nhận H1, FEM là mô hình phù hợp hơn

Tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa 2 mô hình Với kiểm định Hausman, giả thuyết được đưa ra như sau:

H0: Mô hình REM là mô hình phù hợp

H1: Mô hình FEM là mô hình phù hợp

Bảng 4.9 Kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM và REM với biến

Qua bảng 4.9, ta thấy hệ số Prob > chi2 của kiểm định Hausman là 0,0000 < 0,05 Vì vậy, bác bỏ H0 và chấp nhận H1, nghĩa là FEM là mô hình phù hợp

Bảng 4.10 Tổng hợp kết quả lựa chọn mô hình phù hợp cho biến SLEV

Kiểm định Pooled OLS và FEM FEM và REM

Kết luận Chọn FEM Chọn FEM

Vậy ta kết luận rằng FEM là mô hình phù hợp hơn để miêu tả ảnh hưởng của các nhân tố đối với biến hệ số nợ ngắn hạn trên vốn chủ sở hữu (SLEV)

4.2.3 Kết quả hồi quy hệ số nợ dài hạn

Bảng 4.11 Kết quả hồi quy hệ số nợ dài hạn (LLEV)

G hi chú: (*), (**), (***) có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5%, 1%

Theo mô hình Pooled OLS (bảng 4.11), giá trị R 2 bằng 0,1143 cho thấy các nhân tố có thể giải thích 11,43% sự thay đổi của LLEV Tương tự, với mô hình FEM (bảng 4.11), hệ số R 2 là 0,0937 cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích 9,37% sự thay đổi của LLEV Với mô hình FEM (bảng 4.11), con số R 2 bằng 0,0931 cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích 9,31% sự thay đổi của LLEV

Qua bảng 4.11, các nhân tố có mức ý nghĩa thống kê đối với mô hình Pooled OLS là: khả năng sinh lời (ROA), quy mô doanh nghiệp (SIZE) và thanh khoản (LIQ) Đối với FEM, các biến độc lập có thể giải thích cho biến phụ thuộc là quy mô doanh nghiệp (SIZE), tỷ lệ tài sản cố định (FIXED), tính thanh khoản (LIQ)

Với REM, các biến có ý nghĩa là quy mô doanh nghiệp (SIZE) và tính thanh khoản (LIQ)

• Lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM Để chọn mô hình phù hợp giữa hai mô hình Pooled và FEM, tác giả thục hiện kiểm định F-test để so sánh với giả thuyết như sau:

H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp

H1: Mô hình FEM phù hợp

Hệ số (Prob > F) > 0,05 sẽ chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là mô hình Pooled OLS là phù hợp hoặc ngược lại

Bảng 4.12 Kiểm định F-test lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM với biến

Từ bảng 4.12 ta thấy hệ số Prob > F = 0,0000 < 0,05, vậy chấp nhận giả thuyết

H1 Mô hình FEM là mô hình phù hợp

Tác giả tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM và REM Với kiểm định Hausman, cặp giả thuyết được đưa ra là:

H0: REM là mô hình phù hợp

H1: FEM là mô hình phù hợp

Bảng 4.13 Kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM và REM với biến

Ta thấy hệ số Prob > chi2 của kiểm định Hausman là 0,0000 < 0,05 (bảng 4.13)

Vì vậy bác bỏ H0 và chấp nhận H1, kết luận rằng FEM là mô hình phù hợp

Bảng 4.14 Tổng hợp kết quả lựa chọn mô hình phù hợp cho biến LLEV

Pooled OLS và FEM FEM và REM

Kết luận Chọn FEM Chọn FEM

Vậy kết quả kết luận rằng FEM là mô hình phù hợp để miêu tả ảnh hưởng của các nhân tố đối với biến hệ số nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu (LLEV)

K ế t lu ậ n các mô hình phù hợp cho biến: Hệ số nợ (LEV) là REM, Hệ số nợ ngắn hạn (SLEV) là FEM và Hệ số nợ dài hạn (LLEV) là FEM.

KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

4.3.1 Kiểm định đa cộng tuyến

Hệ số phương sai phóng đại (VIF) là một hệ số được dùng để kiểm tra mức độ của hiện tượng đa cộng tuyến Khi giá trị của VIF vượt qua ngưỡng 10, sự đa cộng tuyến được coi là cao Khi đó, các hệ số hồi quy được ước tính với độ chính xác thấp Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến được thể hiện ở bảng 4.15 dưới đây:

Bảng 4.15 Kiểm tra đa cộng tuyến

Biến phụ thuộc LEV SLEV LLEV

Biến độc lập VIF VIF VIF

Qua bảng 4.15, không hệ số VIF nào lớn hơn 10 Cụ thể, hệ số VIF trung bình là 1,07 và chỉ di chuyển trong khoảng từ 1,01 đến 1,16 Từ đó kết luận rằng, mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

4.3.2 Kiểm định tự tương quan

• Đối với mô hình REM của biến hệ số nợ (LEV) Để xác định mô hình nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan hay không, tác giả dùng kiểm định Wooldridge để kiểm tra Giả thiết như sau:

H0: Không có hiện tượng tương quan

H1: Có hiện tượng tương quan

Kết quả kiểm định Wooldridge cho mô hình nghiên cứu có biến phụ thuộc LEV được trình bày (bảng 4.16), hệ số Prob > F = 0,0081 < 0,05, do đó chấp nhận giả thuyết

H0 Vì vậy mô hình nghiên cứu bị tự tương quan

• Đối với mô hình FEM của biến hệ số nợ ngắn hạn (SLEV) Để xác định mô hình nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan hay không, tác giả tiến hành kiểm định Wooldridge Giả thiết như sau:

Với kết quả như sau (bảng 4.16), hệ số Prob > chi2 = 0,0000 < 0,05 nên ta kết luận rằng mô hình gặp phải hiện tượng tự tương quan (chấp nhận giả thuyết H1)

• Đối với mô hình FEM của biến hệ số nợ dài hạn (LLEV) Để xác định mô hình nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan hay không, tác giả tiến hành kiểm định Wooldridge Giả thiết cụ thể như sau:

Với kết quả như sau, hệ số Prob > chi2 = 0,0744 > 0,05 (bảng 4.16) nên ta kết luận rằng mô hình không có hiện tượng tự tương quan (chấp nhận giả thuyết H1)

Bảng 4.16 Tổng hợp kết quả kiểm sự tự tương quan của 3 mô hình

Mô hình LEV(REM) SLEV(FEM) LLEV(FEM)

Kiểm Định Wooldridge Wooldridge Wooldridge

Kết luận Có hiện tượng tự tương quan

Có hiện tượng tự tương quan

Không có hiện tượng tự tương quan

4.3.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

• Đối với mô hình REM của biến hệ số nợ (LEV) Để xác định mô hình nghiên cứu có hiện tượng phương sai thay đổi hay không, tác giả thực hiện kiểm định Breusch and Pagan cho mô hình Giả thiết cụ thể như sau:

H0: Phương sai qua các thực thể là không đổi

H1: Phương sai qua các thực thể là thay đổi

Kết quả kiểm định Breusch and Pagan cho thấy (bảng 4.17) hệ số Prob > chibar2 = 0,000 < 0,05, do đó chấp nhận giả thuyết H1, Vì vậy mô hình trên bị hiện tượng phương sai thay đổi

• Đối với mô hình FEM của biến hệ số nợ (SLEV) Để xác định mô hình nghiên cứu có hiện tượng phương sai thay đổi hay không, kiểm định Modified Wald được tiến hành cho mô hình vừa ước lượng Giả thiết cụ thể như sau:

Kết quả kiểm định Modified Wald cho mô hình FEM có biến phụ thuộc là SLEV cho thấy (bảng 4.17) hệ số Prob > chibar2 = 0,000 < 0,05, do đó giả thuyết H1 được chấp nhận Vì vậy mô hình trên có hiện tượng phương sai thay đổi

• Đối với mô hình FEM của biến hệ số nợ (LLEV) Để xác định mô hình nghiên cứu có hiện tượng phương sai thay đổi hay không, tác giả dùng kiểm định Modified Wald cho mô hình vừa ước lượng Giả thiết cụ thể như sau:

Kết quả kiểm định Breusch and Pagan cho mô hình FEM có biến phụ thuộc là LLEV cho thấy hệ số Prob > chibar2 = 0,000 < 0,05 (bảng 4.17), do đó giả thuyết H1 được chấp nhận Mô hình trên mắc phải hiện tượng phương sai thay đổi

Bảng 4.17 Tổng hợp kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi của 3 mô hình

Mô hình LEV(REM) SLEV(FEM) LLEV(FEM)

Kiểm định Breusch and Pagan

Kết quả Chibar2 (01) = 618,93 chi2 (39) = 25.093,17 chi2 (39) = 2.938,85

Prob>chi2 = 0,0000 Prob>chi2 = 0,0000 Prob>chi2 = 0,0000

Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

4.3.4 Ước lượng mô hình FGLS nhằm khắc phục khuyết tật mô hình

Sau khi lựa chọn các mô hình thích hợp cho nghiên cứu, tác giả tiến hành kiểm tra các khuyết tật tiềm ẩn của các mô hình Các phát hiện này chỉ ra rằng mô hình REM cho biến LEV thể hiện cả tính không đồng nhất và tự tương quan Tương tự, mô hình FEM cho biến SLEV cho thấy tính không đồng nhất và tự tương quan, trong khi FEM cho biến LLEV thể hiện tính không đồng nhất nhưng không có tự tương quan Do đó, các kết quả từ các phương pháp hồi quy truyền thống trên dữ liệu bảng được coi là không đáng tin cậy Để đảm bảo tính chính xác và tin cậy, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy FGLS để giải quyết các hạn chế mắc phải được trong các mô hình nói trên

Bảng 4.18 Kết quả ước lượng các mô hình FGLS

Mô hình Hệ số nợ (LEV) - REM Hệ số nợ ngắn hạn

Hệ số nợ dài hạn (LLEV) - FEM

Ghi chú:(***) là mức ý nghĩa 1%, (**) là mức ý nghĩa 5%, (*) là mức ý nghĩa 10%

Hồi quy FGLS để hiệu chỉnh các khuyết tật của ba của mô hình nhằm đảm bảo kết quả là hiệu quả và chính xác Kết quả cho thấy (bảng 4.18), P_value ở cả ba mô hình lần lượt là 0,0001; 0,0000 và 0,0000, vì vậy ba mô hình FGLS là phù hợp và được tác giả sử dụng làm kết quả nghiên cứu

Mô hình REM sau khu ước lược sử dụng phương pháp FGLS cho thấy (bảng 4.18): hệ số nợ (LEV) chịu tác động bởi quy mô doanh nghiệp (SIZE), thuế TNDN (TAX), tính thanh khoản (LIQ) và tỷ lệ lạm phát (INF) Trong đó, tính thanh khoản (LIQ) và tỷ lệ lạm phát (INF) có ảnh hưởng ngược chiều với hệ số nợ (LEV) Ngược lại, quy mô doanh nghiệp (SIZE) và thuế TNDN (TAX) lại có tác động ngược chiều đến biến hệ số nợ Các biến khả năng sinh lời (ROA), tỷ lệ TSCĐ (FIXED), tốc độ tăng trưởng DN (GROW) và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có mối quan hệ với biến phụ thuộc Một cách cụ thể, khi SIZE tăng 1% thì LEV tăng 3,52% và ngược lại, khi TAX tăng 1% thì LEV tăng 2,81% và ngược lại, khi LIQ tăng 1% thì LEV giảm 0,573% và ngược lại, cuối cùng khi INF tăng 1% thì LEV giảm 40,3% và ngược lại Vậy, mô hình nghiên cứu có dạng như sau:

LEVit = 0,0352SIZEit + 0,0281TAXit - 0,00573LIQit - 0,403INFt Đối với hệ số nợ ngắn hạn (SLEV), kết quả từ bảng 4.18 cho thấy: tính thanh khoản (LIQ) là có ảnh hưởng nghịch chiều đến hệ số nợ ngắn hạn (SLEV) và tốc độ tăng trưởng doanh nghiệp (GROW) có mối tương quan dương đến hệ số này Các hệ số còn lại không có ý nghĩa thống kế Cụ thể hơn, khi LIQ tăng 1% thì SLEV giảm 3,34% và ngược lại, khi GROW tăng 1% thì SLEV tăng 2,54% và ngược lại, Vậy mô hình có dạng như sau:

THẢO LUẬN KẾT QUẢ HỒI QUY

Dựa vào bảng 4.19, ngoài trừ nhân tố GDP không có tác động đến các biến phụ thuộc, tất các các yếu tố còn lại đều có mối tương quan với cấu trúc vốn của các công ty BĐS có trong phạm vi nghiên cứu

Khả năng sinh lời có mối quan hệ ngược chiều với hệ số nợ dài hạn với hệ số hồi quy tương đối nhỏ là 0,06723 với mức ý nghĩa thống kê 5% Có nghĩa rằng, khi các yếu tố khác không thay đổi, ROA tăng 1% thì tỷ lệ nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu giảm 0,06723% và ngược lại Điều này cho thấy sự phù hợp của lý thuyết trật tự phân hạng hơn là lý thuyết đánh đổi trong việc giải thích cấu trúc vốn của các công ty BĐS niêm yết tại VN Kết quả này cũng phù hợp với nhiều nghiên cứu như (Bùi Đan Thanh

& Trần Việt Dũng, 2021), (Lê Đạt Chí, 2013), (Lương Thị Thúy Diễm, 2021), (Khaki

& Ahmet, 2020), (Huỳnh Thái Bảo, 2020), (Phan Thanh Hiệp, 2016) và (Chen & Strange, 2005) Các DN có kết quả kinh doanh tốt ưu tiên việc sử dụng nguồn VCSH hơn là nguồn vốn từ đi vay bên ngoài Khi cần vốn, các công ty thường ưu tiên sử dụng lợi nhuận được giữ lại, tiếp theo là nợ vay, và sau đó mới đến việc phát hành cổ phiếu Tuy nhiên, TTCK tại Việt Nam vẫn chưa phát triển bằng các quốc gia khác, đặc biệt là thị trường trái phiếu và cổ phiếu, trong đó mức độ minh bạch thông tin còn thấp, tâm lý bầy đàn vẫn tồn tại và chịu ảnh hưởng lớn từ hoạt động mua bán của nhà đầu tư nước ngoài Lợi nhuận giữ lại được ưu tiên hàng đầu để huy động vốn cho hoạt động sản xuất kinh doanh và các dự án mới của DN Tuy nhiên, để vay nợ, doanh nghiệp phải đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt và sự giám sát từ phía chủ nợ Phát hành thêm cổ phiếu mới cũng đòi hỏi chi phí và ràng buộc, và trong nhiều trường hợp, việc vay nợ gặp nhiều khó khăn và không luôn thành công Tại VN, từ khi thị trường BĐS đóng băng vào năm 2008, nợ xấu đã tăng mạnh, đặc biệt là nợ xấu liên quan đến bất động sản, điều này đã khiến các tổ chức tín dụng siết chặt việc cho vay đối với ngành này, dẫn đến việc tiếp cận vốn vay của các doanh nghiệp bất động sản bị hạn chế rất nhiều

Quy mô của doanh nghiệp có mối tương quan cùng chiều với cả hệ số nợ và hệ số nợ dài hạn với hệ số hồi quy lần lượt là 0,035 và 0,032, tức là khi các yếu tố khác giữ nguyên, nhân tố quy mô tăng (giảm) 1% thì tỷ lệ nợ/VCSH và tỷ lệ nợ dài hạn/VCSH tăng (giảm) lần lượt là 0,035% và 0,032% Kết quả này hỗ trợ giả thuyết 2 và lý thuyết đánh đổi cũng như lý thuyết chi phí đại diện Kết quả này cũng trùng khớp với các nghiên cứu (Huang & Song, 2006), (Thippayana, 2014), (Khaki & Ahmet, 2020), (Phan Thanh Hiệp, 2016), (Nguyễn Thị Thúy Hạnh, 2019), (Bùi Đan Thanh & Trần Việt Dũng, 2021), (Đặng Văn Dân & Nguyễn Hoàng Chung, 2017), (Huỳnh Thái Bảo, 2020) và (Đặng Thị Quỳnh Anh & Quách Thị Hải Yến, 2014) Các DN lớn thường có đa dạng các hoạt động kinh doanh, có tiềm lực tài chính mạnh mẽ, có dòng tiền ổn định, ít có khả năng phá sản hơn so với các doanh nghiệp quy mô nhỏ Từ đó họ có khả năng lấy được niềm tin từ các tổ chức tín dụng tốt hơn, nên thường đi vay nợ nhiều hơn Ngoài ra, đối với các doanh nghiệp này, chi phí đại diện thường cao, việc sử dụng nợ vay sẽ tạo ra một cơ chế giám sát hành vi của nhà quản lý tốt hơn Hơn nữa, các dự án đầu tư của các doanh nghiệp lớn thường kéo dài từ 10 đến 15 năm, do đó các

DN quy mô lớn thường ưa chuộng vay theo hình thức giải ngân từng lần trong thời hạn dài hơn là vay ngắn hạn Do đó, việc cấp tín dụng dài hạn luôn là sự lựa chọn lý tưởng của các doanh nghiệp quy mô lớn để gia tăng hệ số nợ dài hạn

• Tỷ lệ tài sản cố định

Tỷ lệ TSCĐ có mối tương quan cùng chiều với hệ số nợ dài hạn với HSHQ là 0,0675, nghĩa là khi FIXED tăng 1% thì LLEV tăng 6,75% và ngược lại Đối với ngành BĐS, việc có nhiều tài sản hữu hình sẽ tạo điều kiện cho việc thế chấp và vay nợ nhiều hơn Tại Việt Nam, nguồn vốn cho vay từ các tổ chức tín dụng cụ thể là ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong cấu trúc vốn của các DN, đặc biệt là trong ngành BĐS khi các DN này cần nguồn vốn cho các dự án đầu tư lớn mà vốn tự có tham gia không nhiều Đối với các ngân hàng, việc thẩm định tính hiệu quả của phương án vay vốn thường dựa vào tài sản thế chấp, là một trong những tiêu chí hàng đầu trong quyết định cấp tín dụng Một phương án vay có hiệu quả nhưng thiếu tài sản thế chấp hoặc tài sản thế chấp ít có thể không được phê duyệt, vì tài sản thế chấp giúp giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng Kết quả này đồng tình với các nghiên cứu (Huang & Song, 2006), (Akpinar, 2016), (Khaki & Ahmet, 2020), (Nguyễn Thị Thúy Hạnh, 2019)

• Thuế thu nhập doanh nghiệp

Thuế TNDN có mối tương quan đồng biến đến cả tỷ lệ nợ và tỷ lệ nợ dài hạn, bằng chứng là hệ số hồi quy lần lượt là 0,028 và 0,04 (với mức ý nghĩa 5%) Giữ các yếu tố khác không đổi, thuế TNDN thực tế tăng 1% trong năm sẽ dẫn đến tỷ lệ nợ/VCSH tăng 0,028% và tỷ lệ nợ dài hạn/VCSH tăng 0,047% và ngược lại Kết quả này phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu, lý thuyết đánh đổi và nghiên cứu (Lê Đạt Chí, 2013) Hiện tượng này có thể được làm sáng tỏ bởi thực tế là các doanh nghiệp BĐS ở

VN rất chú trọng đến việc tận dụng lá chắn thuế Dù thuế suất cao nhưng doanh nghiệp vẫn tự tin vào khả năng vay vốn vì cũng được hưởng lợi từ ưu đãi thuế

Thanh khoản thể hiện ảnh hưởng tiêu cực đến cả tỷ lệ nợ và tỷ lệ nợ ngắn hạn, với HSHQ lần lượt là 0,005 và 0,033 (có ý nghĩa ở mức 5%) Giữ các biến khác giữ nguyên, tính thanh khoản của DN tăng (giảm) 1% sẽ làm tỷ lệ nợ/VCSH giảm (tăng) tương ứng là 0,005% và 0,033% đối với tỷ nợ ngắn hạn/VCSH Phát hiện này phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng và được chứng thực bởi nhiều nghiên cứu trước đây như nghiên cứu của Phan Thanh Hiệp (2016) và Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2019) Khi doanh nghiệp sở hữu nhiều tài sản có khả năng chuyển đổi nhanh thành tiền mặt thì khả năng thanh toán của công ty được nâng cao Do đó, các doanh nghiệp có xu hướng ưu tiên nguồn vốn nội bộ cho hoạt động và ít có xu hướng đi vay, từ đó giảm tỷ lệ nợ và nợ ngắn hạn so với VCSH của họ

• Tốc độ tăng trưởng doanh nghiệp

Tốc độ tăng trưởng của DN có tác động tích cực đến hệ số nợ ngắn hạn với hệ số hồi quy là 0,025 (mức ý nghĩa 5%) Khi các yếu tố không thay đổi, tốc độ tăng trưởng của DN tăng (giảm) 1% thì hệ số nợ ngắn hạn/VCSH tăng (giảm) 0,025% Các

DN có tốc độ tăng trưởng cao thường phải phụ thuộc nhiều vào nguồn vốn bên ngoài Điều này là do chi phí huy động vốn từ các kênh khác như phát hành cổ phiếu, trái phiếu thường cao hơn chi phí phát hành nợ, từ đó thúc đẩy các DN tăng trưởng nhanh sử dụng nhiều nợ vay hơn Kết quả này đồng tình với các nghiên cứu sau (Khaki & Ahmet, 2020), (Phan Thanh Hiệp, 2016), (Bùi Đan Thanh & Trần Việt Dũng, 2021)

Lạm phát có mối quan hệ đồng biến với hệ số nợ dài hạn, được biểu thị bằng HSHQ là 0,712 (mức ý nghĩa 5%) Điều này ngụ ý rằng khi lạm phát tăng 1% thì tỷ lệ nợ dài hạn/VCSH tăng 0,712% và ngược lại Kết quả này có thể là do chi phí hoạt động của DN tăng lên khi tỷ lệ lạm phát tăng cao, bao gồm các chi phí từ nguyên liệu thô, nhân công đến vận chuyển Do đó, điều này có thể làm giảm lợi nhuận của họ và khiến việc trả nợ trở nên khó khăn hơn Để giải quyết vấn đề này, các doanh nghiệp có thể chuyển sang vay nợ để thực hiện nghĩa vụ tài chính và duy trì hoạt động Tuy nhiên, nợ càng nhiều thì rủi ro doanh nghiệp càng tăng, khiến họ gặp phải những nguy cơ tiềm ẩn như lãi suất tăng hoặc khả năng trả nợ giảm trong điều kiện kinh tế bất ổn

Ngược lại, lạm phát có ảnh hưởng nghịch chiều với hệ số nợ/VCSH với HSHQ là 0,402 Khi các yếu tố khác không đổi, khi mức lạm phát tăng (giảm) 1% thì tỷ lệ nợ/VCSH giảm (tăng) 0,402% Điều này ủng hộ giả thuyết của tác giả và lý thuyết trật tự phân hạng và nghiên cứu (Huỳnh Thái Bảo, 2020) Một tỷ lệ lạm phát không ổn định hoặc tăng cao cũng có thể tạo ra không chắc chắn về giá cả và dòng tiền trong tương lai, điều này có thể làm cho các nhà tài trợ trở nên kỹ lưỡng hơn trong việc cung cấp vốn cho các doanh nghiệp Điều này có thể dẫn đến việc giảm cấp tín dụng hoặc tăng lãi suất vay, làm tăng áp lực tài chính lên các doanh nghiệp Do đó, mức độ tăng trưởng của nợ vay của các doanh nghiệp thường phản ánh sự ảnh hưởng của tỷ lệ lạm phát lên tình hình tài chính và kinh doanh của họ

Chương này tập trung phân tích kết quả hồi quy nhằm xác định và đo lường mức độ tác động của các nhân tố quyết định cơ cấu vốn của các doanh nghiệp trong phạm vi nghiên cứu Dựa trên các lý thuyết tài chính DN hiện đại và bằng chứng thực nghiệm ở Việt Nam, tác giả làm sáng tỏ các phát hiện của nghiên cứu Những phát hiện này làm cơ sở cho việc đưa ra các khuyến nghị về chính sách cơ cấu vốn trong Chương 5 của khóa luận.

Tiêu đề	Các Nhân Tố Tác Động Đến Cấu Trúc Vốn Của Các Doanh Nghiệp Ngành Bất Động Sản Niêm Yết Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
Tác giả	Võ Thanh Nhã
Người hướng dẫn	TS. Đỗ Thị Hà Thương
Trường học	Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Tài chính – Ngân hàng
Thể loại	Khóa luận Tốt Nghiệp Đại Học
Năm xuất bản	2024
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	120
Dung lượng	1,84 MB