GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Ngành điện được đánh giá là ngành thiết yếu của nền kinh tế, thêm vào đó nhu cầu về điện trong đời sống xã hội là rất cao Có thể nói, sự phát triển của ngành điện luôn gắn liền với sự phát triển kinh tế - xã hội Hầu hết những lĩnh vực khác đều có sự tham gia của ngành điện Bên cạnh đó, ngành điện còn giúp các ngành nghề khác tăng hiệu quả sản xuất và cải thiện năng suất lao động Qua đó, có thể thấy vai trò của ngành điện là đặc biệt quan trọng
Ngành điện nắm giữ sứ mệnh đặc biệt là phải đi trước một bước để tạo bước đệm cho sự phát triển của các ngành khác, do đó kết quả kinh doanh của các doanh nghiệp (DN) trong ngành điện luôn được quan tâm Trong những năm qua, với vai trò là ngành công nghiệp mũi nhọn của quốc gia, ngành điện đã và đang đóng góp rất nhiều cho nền kinh tế Theo báo cáo của Tổng cục Thống kê Việt Nam (2022), trong quý IV năm 2022 ngành điện có tỷ lệ tăng trưởng đạt 7,05%, đóng góp 0,26 điểm phần trăm vào mức tăng trưởng chung của toàn nền kinh tế Theo Bộ Kế hoạch và Đầu tư (2020), có đến 5,1 tỷ USD vốn FDI đầu tư vào ngành điện trong năm 2020 Cho thấy vai trò và các đóng góp của ngành điện là vô cùng quan trọng Với tình hình kinh doanh hiệu quả, ngành điện đã có đóng góp đáng kể cho Ngân sách Nhà nước Theo Bộ Công Thương (2021), Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) đã đóng góp 22,528 tỷ đồng vào Ngân sách Nhà nước trong năm 2020 Các nghiên cứu về khả năng sinh lời (KNSL) đã được thực hiện rất nhiều bởi các tác giả trong nước và ngoài nước có thể kể đến như Lim và Rokhim (2020), Gharaibeh và Khaled (2020), Lại Cao Mai Phương và Nguyễn Thị Lợi (2022), Bùi Duy Linh và Phạm Thị Thu Hường (2024) Theo Agiomirgianakis và cộng sự (2006), một doanh nghiệp được coi là có hiệu quả kinh tế khi có mức độ tăng trưởng lợi nhuận cao Và để kinh doanh có hiệu quả, các DN cần nâng cao KNSL Vì vậy, chỉ khi các doanh nghiệp ngành điện hoạt động và kinh doanh có hiệu quả mới đem lại lợi nhuận và góp phần phát triển kinh tế quốc gia
Có thể nhận thấy KNSL của các DN ngành điện có những tác động đến sự phát triển của nền kinh tế và sự ổn định của xã hội Vì thế, nghiên cứu “Các yế u t ố tác động đế n kh ả năng sinh lờ i c ủ a các doanh nghi ệp ngành điệ n niêm y ế t trên th ị trườ ng ch ứ ng khoán Vi ệt Nam” là cần thiết, để có thể xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của các DN ngành điện, qua đó đề xuất các hàm ý quản trị nhằm tăng KNSL của các DN ngành điện.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Mục tiêu tổng quát của khóa luận chính là tìm ra và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của các DN ngành điện niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) Thông qua đó, gợi ý một số hàm ý quản trị nhằm giúp các DN ngành điện nâng cao KNSL trong tương lai
Dựa vào mục tiêu chung vừa nêu, các mục tiêu nghiên cứu cụ thể được đề ra như sau:
Một là, xác định các yếu tố tác động đến KNSL của các DN ngành điện niêm yết trên TTCKVN
Hai là, đo lường mức độ tác động của từng yếu tố đến KNSL của các DN ngành điện niêm yết trên TTCKVN
Ba là, dựa vào kết quả nghiên cứu có được, đưa ra các hàm ý quản trị nhằm gia tăng KNSL của các DN ngành điện niêm yết trên TTCKVN.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu vừa nêu ở trên, khóa luận cần giải đáp được các câu hỏi dưới đây
Câu hỏi thứ nhất, các yếu tố nào tác động đến KNSL của các DN ngành điện niêm yết trên TTCKVN?
Câu hỏi thứ hai, mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tố này đến KNSL của các DN ngành điện niêm yết trên TTCKVN như thế nào?
Câu hỏi thứ ba, các hàm ý quản trị nào được đưa ra nhằm gia tăng KNSL của các DN ngành điện niêm yết trên TTCKVN?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng được nghiên cứu là các yếu tố tác động đến KNSL của các DN ngành điện niêm yết trên TTCKVN
Phạm vi không gian: Khóa luận được nghiên cứu dựa trên dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính (BCTC) đã kiểm toán của 19 DN ngành điện niêm yết trên TTCKVN
Phạm vi thời gian: Khóa luận chọn giai đoạn từ 2012-2022 để nghiên cứu vì các lý do như sau Giai đoạn 2012-2020 là giai đoạn ngành điện có sự tăng trưởng mạnh và cũng trong giai đoạn này ngành điện có các sự kiện đặc biệt như: Quy hoạch điện VII 1 và Quy hoạch điện VII điều chỉnh Thứ hai, giai đoạn 2020-2022 xuất hiện đại dịch Covid-19 và cuộc xung đột giữa Nga và Ukraine đã có những ảnh hưởng đến sự phát triển của nền kinh tế khiến cho các DN khác nói chung và DN ngành điện nói riêng trở nên khó khăn
1 Vào ngày 21/7/2011, Thủ tướng Chính phủ đã ký Quyết định số 1208/QĐ-TTg về việc phê duyệt Quy hoạch phát triển điện lực quốc gia giai đoạn 2011 - 2020, đồng thời xem xét đến năm 2030 với mục đích chắc chắn cung cấp đủ điện.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp định tính: Phân tích dữ liệu, lập luận và đánh giá nội dung
Ngoài ra, khóa luận còn áp dụng phương pháp so sánh
Phương pháp định lượng: Khóa luận thực hiện hồi quy dữ liệu dạng bảng bằng các phương pháp hồi quy như: Pooled OLS, FEM, REM và FGLS.
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Về thực tiễn, khi nghiên cứu các yếu tố tác động đến KNSL của DN điện là cơ sở để hỗ trợ các nhà quản lý DN điện có thể nhận thấy được KNSL bị ảnh hưởng bởi những yếu tố nào để có thể thay đổi cũng như khắc phục và tránh ảnh hưởng đến các hoạt động của DN Về lý thuyết, bài nghiên cứu trở thành nền tảng để các nghiên cứu sau có thể tham khảo và phát triển thêm.
KẾT CẤU KHÓA LUẬN
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Diễn giải lý do chọn ngành điện để nghiên cứu, xác định câu hỏi nghiên cứu và đưa ra các mục tiêu cần đạt được sau khi nghiên cứu Đồng thời, tác giả nói đến đối tượng và phạm vi của đề tài nghiên cứu cùng với phương pháp sẽ sử dụng
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan
Trình bày về các khái niệm, lý thuyết Đồng thời, tác giả sẽ tổng hợp, phân tích những bài nghiên cứu trong và ngoài nước
Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu Đưa ra các bước chi tiết trong quá trình nghiên cứu, tìm nguồn dữ liệu và xác định phương pháp nghiên cứu phù hợp
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Bàn luận và phân tích các kết quả đạt được sau khi nghiên cứu mô hình ở chương trước
Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị Đối với chương 5, tác giả sẽ trình bày tóm lược các kết quả có được và đi đến phần kết luận, từ đó có thể đưa ra các gợi ý để các nhà quản lý doanh nghiệp ngành điện nâng cao KNSL của các DN ngành điện niêm yết trên TTCKVN
Chương này đã nêu ra các phần quan trọng của đề tài như giải thích việc chọn ngành điện để nghiên cứu, nêu ra các phần liên quan như mục tiêu, câu hỏi, phương pháp, đối tượng và phạm vi nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA DOANH NGHIỆP NGÀNH ĐIỆN
Theo Al-Jafari và Samman (2015), KNSL đề cập đến thu nhập của DN được tạo ra từ doanh thu và sau đó trừ đi mọi chi phí nảy sinh tại mỗi giai đoạn cụ thể Theo Fareed và cộng sự (2016), KNSL đồng nghĩa với khả năng tạo ra thu nhập của
DN, đây được xem là điều cơ bản để đảm bảo một DN có thể vận hành ổn định
Theo Nishanthini và Nimalathasan (2013), KNSL còn nói đến việc DN triển khai các khoản đầu tư như thế nào để số tiền thu được vượt qua giá trị của các khoản đầu tư này Ngoài ra, theo Durrah và cộng sự (2016), KNSL còn đề cập đến khả năng
DN tạo ra thu nhập như một khoản hoàn trả từ số tiền đầu tư, qua đó thể hiện sự thành công hay thất bại của DN Theo Moussa & Boubaker (2023), KNSL thể hiện khả năng tận dụng tài sản của DN trong quá trình kinh doanh để có thể đem lại lợi ích cho
Tóm lại, có thể hiểu KNSL là khả năng một DN có thể thu lợi Bên cạnh đó, KNSL còn thể hiện triển vọng hoạt động của một DN Theo Bhutta và Hasan (2013), KNSL đóng vai trò quan trọng trong cơ cấu và sự phát triển của DN Do đó, cải thiện và gia tăng KNSL là mục tiêu thiết yếu của mỗi DN
2.1.2 Một số chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời
2.1.2.1 T ỷ su ấ t sinh l ờ i trên t ổ ng tài s ả n (Return on Assets – ROA)
Chỉ tiêu ROA đo lường mức độ tạo ra lợi nhuận của một DN dựa trên một mức tài sản nhất định Theo Dewi và cộng sự (2019), tỷ lệ này minh họa năng lực tạo ra thu nhập từ mỗi tài sản được DN sử dụng Theo Markonah và cộng sự (2020), khi ROA càng lớn chứng tỏ DN sử dụng tài sản đạt mức tối ưu
ROA = Lợi nhuận sau thuế
Trong đó, lợi nhuận sau thuế (LNST) được lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và tổng tài sản (TTS) được lấy từ bảng cân đối kế toán trong BCTC của
2.1.2.2 T ỷ su ấ t sinh l ờ i trên v ố n ch ủ s ở h ữ u (Return on Equity – ROE)
Theo Kothari và Sodha (2019) ROE minh chứng cho số lợi nhuận mà DN kiếm được so với số vốn DN đang sở hữu được phản ánh trên BCTC trong một thời gian cụ thể Theo Kontesa (2015), khi ROE tăng, nói lên việc nguồn vốn đang được DN điều hành một cách thành công và có thể hỗ trợ cho các hoạt động khác của DN
ROE = Lợi nhuận sau thuế
Trong đó, LNST được lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, còn vốn chủ sở hữu được lấy từ bảng cân đối kế toán trong BCTC của DN
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng chỉ tiêu ROA để đo lường KNSL của DN ngành điện Vì tác giả đa phần thảo luận tình trạng tài chính và đánh giá năng lực hoạt động của các DN điện nên sử dụng ROA sẽ phù hợp hơn Trong khi, ROE sẽ dễ bị ảnh hưởng bởi các định hướng tài chính của các ban quản trị DN.
CÁC LÝ THUYẾT NỀN TẢNG
2.2.1 Quan điểm dựa trên nguồn lực
Dựa trên những lý luận đầu tiên của Penrose (1959), Quan điểm dựa trên nguồn lực tiếp tục được phát triển bởi Wernerfelt (1984) và sau đó là Barney (1991) Theo Wernerflet (1984), nguồn lực bên trong DN chính là yếu tố giúp DN tăng cường hiệu suất hoạt động và nâng cao sức cạnh tranh Ngoài ra, Barney (1991) cho rằng để giữ vững lợi thế cạnh tranh, nguồn lực DN cần có bốn đặc điểm như sau: phải có giá trị, có tính chất khan hiếm, khó bị bắt chước và không thể thay thế Nguồn lực có giá trị giúp DN có lợi thế hơn trong lĩnh vực kinh doanh so với các đối thủ Nguồn lực có tính khan hiếm giúp cho giá trị DN nâng cao khi sở hữu nguồn lực khan hiếm và có ít đối thủ cạnh tranh sở hữu Nguồn lực khó bắt chước hàm ý rằng các DN khác khó bắt chước nguồn lực mà DN đang sở hữu Nguồn lực khó thay thế nghĩa là nguồn lực của DN khó bị thay thế bởi nguồn lực DN khác Nhìn chung, quan điểm dựa trên nguồn lực xem nguồn lực của DN là yếu tố then chốt để tăng KNSL và các nguồn lực đều có thể trở thành lợi thế cạnh tranh Tóm lại, quan điểm dựa trên nguồn lực giúp KNSL tăng lên thông qua việc DN tập trung, quản lý và tận dụng tốt các nguồn lực mà DN đang sở hữu
2.2.2 Lý thuyết trật tự phân hạng
Lý thuyết trật tự phân hạng được phát triển và hoàn thiện bởi Myers và Majluf (1984) Lý thuyết trật tự phân hạng cho rằng các DN thường ưu tiên các nguồn vốn bên trong hơn các khoản vay vì sẽ không phát sinh thêm chi phí Lý thuyết này nói đến việc các DN thường tuân thủ một hệ thống phân cấp các nguồn vốn và ưu tiên nguồn vốn nội bộ có sẵn, và nợ chỉ được ưu tiên hơn vốn chủ sở hữu nếu DN thực sự cần nguồn tài trợ từ bên ngoài Theo lý thuyết này, những DN có KNSL cao hay ưu tiên việc dùng lợi nhuận giữ lại để phục vụ cho nhu cầu đầu tư thay vì phải tìm kiếm nguồn tài chính từ bên ngoài Tóm lại, lý thuyết này cho rằng DN có thể tăng tiềm năng sinh lời bằng cách tối ưu hóa cấu trúc vốn và giảm thiểu phí tài chính
Lý thuyết đánh đổi được phát triển bởi Modigliani và Miller (1963) Lý thuyết này giải thích việc DN sử dụng vốn và nợ như thế nào để có thể cân đối giữa lợi ích nhận được và chi phí bỏ ra Lý thuyết này giải thích rằng khi DN sử dụng nợ vay sẽ được hưởng lợi ích từ tấm lá chắn thuế, góp phần tăng thêm KNSL Vì vậy, điều này thúc đẩy các DN sử dụng nợ vay nhiều hơn và hướng tới tỷ lệ nợ tối ưu Tuy nhiên, nếu DN vay nợ quá nhiều sẽ phát sinh các loại chi phí khác kéo theo nhiều nguy cơ ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh và làm giảm KNSL Tóm lại, lý thuyết đánh đổi giúp DN hiểu và điều tiết mối quan hệ của vốn và nợ
2.2.4 Lợi thế kinh tế theo quy mô
Lợi thế kinh tế theo quy mô là một khái niệm quen thuộc trong lĩnh vực kinh tế học được nghiên cứu lần đầu bởi Adam Smith Lợi thế kinh tế theo quy mô ngụ ý rằng các DN lớn sẽ tiết kiệm được nhiều chi phí và có ưu thế hơn khi cạnh tranh với các DN nhỏ Theo Khemani và Shapiro (1993), lợi thế này đề cập đến việc khi quy mô tăng lên thì chi phí trung bình trên một đơn vị hàng hóa hoặc dịch vụ sẽ giảm xuống Khi DN có quy mô càng lớn thì chi phí sản xuất sẽ giảm xuống và DN sẽ bán được sản phẩm có giá rẻ hơn sản phẩm của các DN khác Ngoài ra, DN lớn ít bị tổn thương bởi các mối đe dọa bên ngoài Nếu DN quản lý và tận dụng tốt lợi thế này, KNSL sẽ được nâng lên.
CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA DOANH NGHIỆP NGÀNH ĐIỆN
KNSL của DN chịu ảnh hưởng bởi hai nhóm yếu tố chính, đó là yếu tố cụ thể và yếu tố bên ngoài DN Nhóm yếu tố bên ngoài, nằm ngoài tầm kiểm soát của DN Trong khi đối với nhóm yếu tố cụ thể lại nằm dưới sự kiểm soát của DN Những thay đổi xảy ra đối với các yếu tố bên ngoài DN sẽ gây tác động tích cực hoặc tiêu cực đến KNSL Tương tự, nếu có bất kỳ thay đổi nào xảy ra đối với nhóm yếu tố cụ thể, KNSL cũng sẽ chịu những sự tác động tương tự như khi chịu ảnh hưởng từ nhóm yếu bên ngoài DN
Quy mô doanh nghiệp là một chỉ tiêu được dùng rộng rãi trong các phân tích về KNSL Theo Kartikasari và Merianti (2016), quy mô DN có thể được đo lường bằng tổng doanh thu, tổng tài sản, số lượng nhân viên và vốn hóa thị trường Dựa vào lợi thế kinh tế theo quy mô, DN có quy mô càng lớn, khả năng đa dạng hóa sản phẩm và hoạt động sản xuất của DN càng cao Tuy nhiên, khi DN càng lớn thì việc quản lý cũng như kiểm soát sẽ trở nên khó khăn hơn, và điều này cũng sẽ ảnh hưởng đến KNSL của DN
Theo Prasetyo và cộng sự (2021), đòn bẩy tài chính tương ứng với việc DN nhận được bao nhiêu tài trợ từ nợ Mặc dù, đòn bẩy tài chính có khả năng nâng cao KNSL nhưng cũng khiến DN đối mặt với nhiều mối đe dọa tiềm ẩn Tận dụng đòn bẩy tài chính đúng cách sẽ tăng nguồn vốn của DN Nhưng nếu DN dựa vào đòn bẩy tài chính quá mức, DN có thể đối diện với khả năng không trả được nợ
Tính thanh khoản thể hiện năng lực tài chính của DN thông qua việc hoàn tất các trách nhiệm thanh toán Có hai chiều ý kiến trái ngược nhau khi nói đến tính thanh khoản và KNSL Khi tính thanh khoản cao thể hiện DN có tài chính ổn định và có khả năng thanh toán tốt Nhưng cứ giữ tính thanh khoản cao sẽ khiến chi phí của DN tăng lên, điều này ảnh hưởng đến KNSL Mặt khác, khi tính thanh khoản thấp, DN không có khả năng đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán, dẫn đến nguy cơ vỡ nợ cao và điều này ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL Nói tóm lại, trong ngắn hạn việc duy trì tính thanh khoản có thể ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL Tuy nhiên, theo Nanda và Panda (2018), nếu tăng thanh khoản có thể làm gia tăng KNSL trong trung và dài hạn
Tăng trưởng DN là phần không thể thiếu để DN tiếp tục tồn tại trong môi trường cạnh tranh Theo Sari và Patrisia (2020) tăng trưởng DN là sự thay đổi (tăng hoặc giảm) trong TTS mà DN sở hữu Tăng trưởng doanh nghiệp được thể hiện bằng sự tăng trưởng của TTS Trong đó, sự tăng trưởng TTS trong quá khứ sẽ mô tả sự phát triển của DN ở thời điểm tiếp theo
2.3.5 Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Theo Egbunike và Okerekeoti (2018), tốc độ tăng trưởng kinh tế nói đến tổng giá trị thị trường của hàng hóa và dịch vụ được sản xuất bởi nền kinh tế một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định Theo Pervan và cộng sự (2019), trong giai đoạn tăng trưởng kinh tế cao, nhu cầu về dịch vụ, hàng hóa của DN có thể gia tăng do đó người ta kỳ vọng rằng DN sẽ tăng doanh thu và đạt được lợi nhuận cao hơn
Theo Willy (2012), lạm phát đề cập đến sự biến động giá cả chung trong nền kinh tế trong khoảng thời gian nhất định Lạm phát xảy ra dẫn đến tình trạng tăng giá của các loại dịch vụ, hàng hóa, đồng thời làm giảm khả năng chi tiêu của người dân Ngoài ra, lạm phát còn làm thay đổi về giá nguyên vật liệu và gây trở ngại quá trình sản xuất của DN.
LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
Al-Jafari và Samman (2015) đã kiểm tra mối quan hệ giữa các yếu tố tác động và KNSL của 17 DN công nghiệp tại Oman trong giai đoạn 2006-2013 Nghiên cứu sử dụng mô hình Pooled OLS với biến phụ thuộc là ROA và lợi nhuận biên (PM) Kết luận được đưa ra cho thấy, vốn lưu động (WC), quy mô DN (SIZE), TSCĐ (FIXED ASSET) và tăng trưởng doanh nghiệp (GR) có tác động dương tới KNSL Mặt khác, đòn bẩy tài chính (FL) và thuế trung bình (TAX) lại tác động âm tới KNSL
Fareed và cộng sự (2016) đã sử dụng số liệu của 16 DN điện và năng lượng tại Pakistan giai đoạn 2001-2012 thông qua phương pháp FEM, REM và GLS với chỉ tiêu ROA được dùng đo lường KNSL Nghiên cứu đã tìm ra sự tác động tích cực của tăng trưởng doanh nghiệp (FG), thời kỳ khủng hoảng điện (EC), quy mô DN (FS), đến KNSL Tuy nhiên, tuổi của doanh nghiệp (FA), đòn bẩy tài chính (FL) và năng suất (P) lại có tác động không mấy tích cực đến KNSL của các DN điện và năng lượng
Lim và Rokhim (2020) đã tiến hành nghiên cứu để xem xét các yếu tố quyết định KNSL của 10 DN dược phẩm tại Indonesia trong thời gian 5 năm bắt đầu từ năm
2014 đến năm 2018 và các chỉ số ROA, ROE và EPS được dùng làm thước đo KNSL cùng với phương pháp OLS Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô DN (SIZE) và sức mạnh thị trường đều có tác động tích cực với ROA nhưng lại có mối quan hệ tiêu cực với EPS Ngoài ra, tăng trưởng doanh nghiệp và hiệu quả DN không có mối quan hệ đáng kể với KNSL
Gharaibeh và Khaled (2020) đã xem xét và đánh giá các yếu tố tác động đến
KNSL của 46 công ty dịch vụ tại Jordan trong giai đoạn 2014-2018 KNSL được đo lường bằng ROA, ROE, EBIT/DA Một số mô hình được nghiên cứu này áp dụng là mô hình POOL, FEM và REM Kết quả nghiên cứu chỉ ra, tăng trưởng (GROWTH), quy mô DN (SIZE) và KNSL có mối quan hệ đồng biến Trong khi, rủi ro kinh doanh (BR), tỷ lệ nợ/vốn (DE), tài sản hữu hình (TANG), tỷ lệ nợ/tài sản (DA) và KNSL có mối quan hệ nghịch biến
Rezina và cộng sự (2020) khi nghiên cứu mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng và KNSL của 7 DN xi măng tại Bangladesh giai đoạn 2000-2018, đã sử dụng các mô hình ước lượng là FEM, REM với chỉ tiêu ROA là thước đo KNSL Kết quả cho thấy, tuổi đời (AGE), tốc độ tăng trưởng GDP, quy mô DN (SIZE), và lãi suất thực có ảnh hưởng tích cực đến KNSL Trong khi đòn bẩy (LEV), lạm phát (INF) có ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL của các DN ngành xi măng tại Bangladesh
Tarihoran và Endri (2021) nghiên cứu các yếu tố tác động KNSL của 19 DN thuộc ngành hàng tiêu dùng tại Indonesia giai đoạn 2015 -2020 Phương pháp nghiên cứu được sử dụng là hồi quy FEM, REM với chỉ tiêu ROA là thước đo KSNL của
DN Nghiên cứu chỉ ra, vòng quay tổng tài sản (TATO), tăng trưởng doanh thu (GROW) và khả năng thanh toán hiện hành (CR) có ảnh hưởng tích cực đến KNSL Trong khi vốn lưu động (WC) và quy mô DN (SIZE) có ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL của DN
Hoàng Tùng (2016) đã xem xét sự tác động của các yếu tố đến hiệu quả kinh doanh của 30 DN dầu khí tại Việt Nam giai đoạn 2011-2015 Phương pháp nghiên cứu được sử dụng chủ yếu là FEM và REM và sử dụng ROA làm biến phụ thuộc Nghiên cứu cho ra kết quả như sau: tốc độ tăng trưởng doanh thu (GROWTH) và kết quả kinh doanh của DN có mối quan hệ tỷ lệ thuận Trong khi, cấu trúc vốn và kỳ thu tiền bình quân có tác động ngược chiều với kết quả kinh doanh của DN Còn lại đầu tư TSCĐ (FIXED ASSET), quy mô DN (SIZE) không có ý nghĩa thống kê
Lại Cao Mai Phương và Nguyễn Thị Lợi (2022) đã tiến hành phân tích hiệu quả hoạt động kinh doanh của 55 DN ngành thực phẩm tại Việt Nam giai đoạn 2015-
2020 Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy OLS, REM, FEM và GLS với biến phụ thuộc được sử dụng trong nghiên cứu là ROA Kết luận của nghiên cứu chỉ ra, đòn bẩy (LEV), tuổi của DN (AGE), tính thanh khoản (LIQ) và kết quả hoạt động của DN có mối quan hệ ngược chiều Ngược lại, quy mô DN (SIZE) lại có tác động tích cực đến kết quả hoạt động của DN Ngoài ra, tăng trưởng doanh thu (REV), cấu trúc tài sản cố định (AST) không có tác động đến kết quả hoạt động của DN
Nguyễn Viết Long và cộng sự (2022) đã xem xét mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến KNSL của 370 DN niêm yết trên sàn HOSE giai đoạn 2010-2020 Nghiên cứu dùng phương pháp FEM và REM và chỉ tiêu ROA, ROE được sử dụng để đánh giá KNSL của DN Nghiên cứu cho ra kết quả như sau: tăng trưởng doanh thu (GROWTH), tăng trưởng GDP, quy mô DN (SIZE), lạm phát và lãi suất tác động tích cực đến KNSL Trong khi, tính thanh khoản (LIQ) lại không có ý nghĩa thống kê Ngoài ra, cơ cấu TSCĐ và đòn bẩy tài chính (LEV) tác động tiêu cực đến KNSL của
Bùi Duy Linh và Phạm Thị Thu Hường (2024) đã thực hiện nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của 65 DN bất động sản niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2010-2022 Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy FGLS Kết quả chỉ ra, quy mô DN (SIZE), khả năng thanh toán ngắn hạn (CUR) và tăng trưởng doanh thu (REV) có mối quan hệ đồng biến với KNSL được đo lường bởi chỉ tiêu ROA Trong khi, thời gian hoạt động (AGE) và đòn bẩy tài chính (LEV) lại không có tác động đáng kể đến KNSL.
Bảng 2.1 Tổng hợp một số nghiên cứu thực nghiệm có liên quan Ảnh hưởng
Cùng chiều Ngược chiều Không có ý nghĩa thống kê
Fareed và cộng sự (2016); Al-Jafari và Samman (2015); Lim và Rokhim (2020); Gharaibeh và Khaled (2020);
Rezina và cộng sự (2020); Lại Cao Mai Phương và Nguyễn Thị Lợi (2022);
Nguyễn Viết Long và cộng sự (2022);
Bùi Duy Linh và Phạm Thị Thu Hường (2024)
Tarihoran và Endri (2021) Hoàng Tùng (2016) Đòn bẩy tài chính Fareed và cộng sự (2016); Rezina và cộng sự (2020); Lại Cao Mai Phương và Nguyễn Thị Lợi (2022);
Bùi Duy Linh và Phạm Thị Thu Hường (2024)
Tarihoran và Endri (2021); Bùi Duy Linh và Phạm Thị Thu Hường (2024)
Lại Cao Mai Phương và Nguyễn Thị Lợi (2022)
Nguyễn Viết Long và cộng sự (2022)
Tăng trưởng Fareed và cộng sự (2016); Tarihoran và Lại Cao Mai Phương và
(2020); Nguyễn Viết Long và cộng sự (2022); Al-Jafari và Samman (2015)
Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Rezina và cộng sự (2020); Nguyễn Viết Long và cộng sự (2022)
Lạm phát Nguyễn Viết Long và cộng sự (2022) Rezina và cộng sự (2020)
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Dựa vào lược khảo trong và ngoài nước có thể thấy các nghiên cứu về KNSL của các DN rất nhiều Điều đó, thể hiện sự quan trọng của việc hoạt động kinh doanh có hiệu quả là rất quan trọng đối với các DN Đã có vô số nghiên cứu thực nghiệm về KNSL của nhiều DN khác nhau Nhưng đối với KNSL ngành điện lại chưa có nhiều nghiên cứu thực nghiệm Ngoài ra, khoảng thời gian nghiên cứu được các nghiên cứu trước chọn không bao gồm thời gian nền kinh tế bị ảnh hưởng bởi cuộc xung đột giữa Ukraine và Nga Vì vậy, tác giả chọn ngành điện, để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của các DN ngành điện trong giai đoạn 2012-2022.
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Dựa vào nghiên cứu của Fareed và cộng sự (2016), Lim và Rokhim (2020), Rezina và cộng sự (2020), Nguyễn Viết Long và cộng sự (2022), Bùi Duy Linh và Phạm Thị Thu Hường (2024) Mô hình nghiên cứu được trình bày như dưới đây
ROA it = β 0 + β 1 SIZE it + β 2 LEV it + β 3 LIQ it + β 4 GROWTH it + β 5 GDP it + β 6 INF it + ε it
Biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA)
Biến độc lập gồm: (1) Quy mô doanh nghiệp (SIZE); (2) Đòn bẩy tài chính (LEV); (3) Tính thanh khoản (LIQ); (4) Tăng trưởng doanh nghiệp (GROWTH); (5) Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP); (6) Lạm phát (INF) β 0 : là hệ số chặn và β 1 -β 6 là hệ số hồi quy ε it : là phần dư của mô hình
3.1.2 Giải thích các biến được sử dụng trong mô hình
Biến phụ thuộc đại diện KNSL của các DN ngành điện gồm 1 biến là ROA
Theo nghiên cứu của Susilo và cộng sự (2020), Bùi Duy Linh và Phạm Thị Thu Hường (2024) ROA được dùng để đo lường KNSL của DN và công thức tính toán như sau:
ROA = Lợi nhuận sau thuế
Biến độc lập gồm 6 biến được tác giả sử dụng để nghiên cứu mức độ tác động đến KNSL của các DN ngành điện
Biến SIZE thể hiện tiềm năng một DN sở hữu Trong bài nghiên cứu này, tác giả đo lường quy mô theo doanh thu hay còn nói cách khác là đo lường quy mô thông qua nguồn lực tài chính của DN Trong các nghiên cứu trước đây của Abor (2005), Hoàng Tùng (2016), Lim và Rokhim (2020), quy mô DN được xác định bằng logarit tự nhiên của tổng doanh thu và công thức được thể hiện như sau:
Quy mô doanh nghiệp = Ln (Tổng doanh thu)
Biến LEV phản ánh mức độ vay vốn của một DN Theo nghiên cứu của Fareed và cộng sự (2016), Lại Cao Mai Phương và Nguyễn Thị Lợi (2022), Rezina và cộng sự (2020) đã sử dụng đòn bẩy tài chính theo công thức như sau: Đòn bẩy tài chính = Tổng nợ phải trả
Biến LIQ đánh giá khả năng thanh toán cũng như mức độ khả dụng tài sản của DN Theo nghiên cứu của Tarihoran và Endri (2021), Nguyễn Viết Long và cộng sự (2022), Bùi Duy Linh và Phạm Thị Thu Hường (2024) tính thanh khoản được đo lường bằng công thức như sau:
Tính thanh khoản = Tài sản ngắn hạn
Biến GROWTH thể hiện sự thay đổi TTS năm sau của DN so với TTS năm trước của DN Nghiên cứu của Bhutta và Hasan (2013), Hoàng Tùng (2016) và Susilo và cộng sự (2020) sử dụng công thức tính tăng trưởng doanh nghiệp như dưới đây
Tăng trưởng doanh nghiệp = TTS t - TTS t-1
Biến GDP được sử dụng trong một số nghiên cứu của Rezina và cộng sự (2020), Nguyễn Viết Long và cộng sự (2022) Nghiên cứu sử dụng dữ liệu được lấy từ World Bank data
Biến INF được sử dụng trong các nghiên cứu của Rezina và cộng sự (2020),
Nguyễn Viết Long và cộng sự (2022) Nghiên cứu sử dụng dữ liệu được lấy từ World Bank data
3.1.3 Giả thuyết nghiên cứu Để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến KNSL của DN ngành điện Tác giả đưa ra một số giả thuyết nghiên cứu như sau:
Quy mô doanh nghiệp (SIZE)
Quy mô DN là một trong các yếu tố quyết định đến KNSL của các DN Theo Yazdanfar (2013), khi các DN sở hữu quy mô lớn có thể tận dụng lợi thế kinh tế theo quy mô để đa dạng hóa phạm vi sản phẩm của mình, dẫn đến tăng lợi nhuận DN Bên cạnh đó, các DN lớn có lợi nhuận nhiều hơn so với các DN nhỏ Theo Asimakopoulos (2009), các DN lớn có lợi thế về chi phí hơn khi đàm phán với nhà cung cấp và giảm được chi phí Một số nghiên cứu trước của Fareed và cộng sự (2016), Lại Cao Mai Phương và Nguyễn Thị Lợi (2022), Bùi Duy Linh và Phạm Thị Thu Hường (2024) đều tìm thấy tác động tích cực của quy mô đối với KNSL của DN Qua đó, tác giả đưa ra giả thuyết H1
H1: Quy mô DN ảnh hưởng tích cực đến KNSL của các DN ngành điện Đòn bẩy tài chính (LEV) Đòn bẩy tài chính thể hiện DN sử dụng nợ và vốn như thế nào để tài trợ cho tài sản của mình Theo Abubakar (2015), khi nợ tăng, đòn bẩy tài chính cũng sẽ tăng theo Nói đến tác động của đòn bẩy có hai luồng ý kiến như sau Theo lý thuyết đánh đổi, khi đòn bẩy tăng, DN có khả năng tăng KNSL của mình thông qua việc thu lợi từ lá chắn thuế đối với nợ Nhưng theo lý thuyết trật tự phân hạng, DN cần cân nhắc dùng tài trợ từ bên ngoài vì DN sẽ bị áp lực tài chính vì không trả được lãi cho số tiền vay và gây ra nguy cơ phá sản Các nghiên cứu trước của Fareed và cộng sự (2016), Rezina và cộng sự (2020), Nguyễn Viết Long và cộng sự (2022) đã cho thấy đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL của DN Từ đó, tác giả đưa ra giả thuyết H2 như sau:
H2: Đòn bẩy tài chính có tác động tiêu cực đến KNSL của các DN ngành điện
Tính thanh khoản xem xét khả năng hoàn thành các nghĩa vụ thanh toán của
DN Đây là yếu tố để DN có thể duy trì các hoạt động một cách liên tục Theo Dencic- Mlihajlov (2014) tính thanh khoản thể hiện khả năng thanh toán các nghĩa vụ nợ ngắn hạn khi đáo hạn của một DN Mối quan hệ giữa tính thanh khoản và KNSL được giải thích ở hai chiều khác nhau Khi DN có tính thanh khoản thấp sẽ phải đối mặt vấn đề vỡ nợ Tuy nhiên, theo Bhayani (2010), tính thanh khoản quá cao sẽ cản trở KNSL của vì DN đang giữ một lượng lớn tài sản nhàn rỗi, và DN không có được lợi nhuận từ chúng Ngoài ra, theo Nanda và Panda (2018), DN còn phải bỏ ra chí phí để duy trì lượng tài sản nhàn rỗi Nghiên cứu thực nghiệm của Lại Cao Mai Phương và Nguyễn Thị Lợi (2022) đã chỉ ra tính thanh khoản tác động tiêu cực đến KNSL của
DN Trong khi, Nguyễn Viết Long và cộng sự (2022) lại tìm thấy tính thanh khoản không có tác động đáng kể đến KNSL Từ đó, tác giả xây dựng giả thuyết H3 như sau:
H3: Tính thanh khoản có ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL của các DN ngành điện
Tăng trưởng doanh nghiệp (GROWTH)
Tăng trưởng doanh nghiệp trong bài nghiên cứu được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng TTS của DN Theo Hestinoviana và Handayani (2013), tăng trưởng TTS thể hiện TTS của DN thay đổi ra sao trong một năm nhất định so với năm trước Tăng trưởng tài sản là dấu hiệu tốt cho sự phát triển của DN Ngoài ra, tăng trưởng tài sản còn có khả năng ước tính và dự đoán mạnh mẽ về tình hình tài chính của DN Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây của Fareed và cộng sự (2016), Gharaibeh và Khaled (2020), Nguyễn Viết Long và cộng sự (2022) đều chứng minh tăng trưởng
DN và KNSL của DN có mối quan hệ đồng biến Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết H4 như sau:
H4: Tăng trưởng doanh nghiệp có tác động tích cực đến KNSL của các DN ngành điện
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Tăng trưởng GDP cho thấy sự tăng trưởng kinh tế đang diễn ra thế nào trong một quốc gia Theo Hassan và Muniyat (2019) khi kinh tế tăng trưởng, DN sẽ có nhiều cơ hội để lợi nhuận tăng lên Nghiên cứu trước của Rezina và cộng sự (2020) đã tìm ra mối quan hệ cùng chiều giữa GDP và KNSL Qua đó, tác giả đặ ra giả thuyết H5 như sau:
H5: Tốc độ tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng tích cực đến KNSL của các DN ngành điện
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Hình 3.1 Quy trình thực hiện nghiên cứu
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Quy trình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của các DN ngành điện được thực hiện theo quy trình cụ thể như dưới đây:
Bước 1: Xác định các vấn đề nền tảng trước khi nghiên cứu
Bước 2: Thực hiện lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm và trình bày các lý thuyết liên quan
Bước 3: Trên cơ sở lý thuyết, đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu Bước 4: Tiến hành thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu nghiên cứu
Bước 5: Tiến hành chạy dữ liệu bằng các phương pháp được chọn
Bước 6: Sử dụng các kiểm định để chọn ra mô hình phù hợp nhất Sau đó tiếp tục kiểm tra các khuyết tật như: hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi, khắc phục khuyết tật của mô hình được chọn
Bước 1: Trình bày các vấn đề của đề tài nghiên cứu
Bước 2: Trình bày lý thuyết và lược khảo nghiên cứu
Bước 3: Đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Bước 4: Xử lý dữ liệu sau khi thu thập
Bước 5: Thực hiện phân tích mô hình nghiên cứu
Bước 6: Dùng các kiểm định để chọn mô hình phù hợp và khắc phục khuyết tật
Bước 7: Thảo luận kết quả thu được và đưa ra hàm ý quản trị
Bước 7: Trình bày kết quả thu được sau khi nghiên cứu Dựa vào kết quả hồi quy cuối cùng để thảo luận và gợi ý một số hàm ý quản trị phù hợp đối với DN ngành điện.
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Nguồn dữ liệu được sử dụng để nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp do tác giả thu thập từ BCTC đã kiểm toán của 19 DN ngành điện niêm yết trên TTCKVN trong giai đoạn 2012-2022 và World Bank data
Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả tiến hành tổng hợp và tính toán bằng phần mềm Excel Tiếp theo, dưới sự hỗ trợ của phần mềm Stata 17, tác giả thực hiện phương pháp thống kê mô tả, phân tích tương quan Hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM và REM Cuối cùng, khắc phục khuyết tật mô hình bằng phương pháp FGLS.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN
Tác giả đã thực hiện thống kê mô tả nhằm có cái nhìn tổng thể về dữ liệu nghiên cứu Đây là một bước quan trọng để tác giả có thể hiểu rõ về các đặc điểm cơ bản của dữ liệu được thu thập Kết quả sau khi thực hiện thống kê mô tả được thể hiện ở Bảng 4.1 như dưới đây:
Bảng 4.1 Bảng thống kê mô tả các biến
Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 17
Nhìn vào Bảng 4.1 ta thấy mỗi biến có tổng cộng 209 quan sát, và giá trị của các biến được thể hiện như sau:
Biến ROA là tỷ suất sinh lời của các DN ngành điện giai đoạn từ 2012-2022
ROA có GTTB là 0,1172 tương ứng độ lệch chuẩn là 0,0825 cho thấy KNSL giữa các DN ngành điện không đồng đều Điều này xuất phát từ khả năng kinh doanh trong từng thời kỳ của mỗi DN ngành điện Trong đó, Công ty cổ phần (CTCP) Thủy điện
– Điện lực 3 (DRL) năm 2022 có giá trị ROA cao nhất là 0,4649 Bên cạnh đó, CTCP Điện lực Dầu khí Nhơn Trạch 2 (NT2) năm 2012 có giá trị ROA thấp nhất là 0,0006
Biến SIZE đại diện cho quy mô của các DN ngành điện giai đoạn từ 2012-
2022 có GTTB là 27,0671 với độ lệch chuẩn là 1,2805 thể hiện sự đa dạng quy mô của các DN ngành điện trong mẫu dữ liệu nghiên cứu Cụ thể, CTCP Thủy điện – Điện Lực 3 (DRL) năm 2013 có quy mô nhỏ nhất là 24,7782 Còn CTCP Điện lực Dầu khí Nhơn Trạch 2 (NT2) năm 2022 có quy mô lớn nhất với giá trị là 29,8044
Biến LEV của các DN ngành điện giai đoạn từ 2012-2022 có GTTB là 0,3785 với độ lệch chuẩn là 0,1949 Trong đó, GTLN là 0,7937 đối với CTCP Điện lực Dầu khí Nhơn Trạch 2 (NT2) năm 2012, GTNN là 0,0298 đối với CTCP Thủy điện Thác
Bà (TBC) năm 2017 Có thể thấy, kế hoạch sử dụng đòn bẩy của các DN điện rất khác nhau, có DN thường xuyên sử dụng đến đòn bẩy nhưng cũng có DN rất ít khi sử dụng
Biến LIQ của các DN ngành điện giai đoạn từ 2012-2022 có GTTB là 2,8855 tương ứng với độ lệch chuẩn là 2,8782 Trong đó, có GTLN là 16,0186 đối với CTCP Thủy điện Thác Bà (TBC) vào năm 2017 và có GTNN là 0,1301 đối với CTCP Đầu tư Phát triển Bắc Minh (SBM) vào năm 2019 Nhìn chung, trong giai đoạn 2012 –
2022 ngoài một số DN ngành điện có khả năng thanh toán tốt thì cũng còn một số
DN ngành điện chưa thể thanh toán được hết các khoản nợ tới hạn
Biến GROWTH của các DN ngành điện giai đoạn từ 2012-2022 có GTTB là
0,0320 với độ lệch chuẩn là 0,1797 Đồng thời, GTLN là 1,4360 đối với CTCP Thủy điện Gia Lai (GHC) năm 2019 và GTNN là -0,3648 đối với CTCP Nhiệt điện Bà Rịa (BTP) năm 2018
Biến GDP giai đoạn từ 2012-2022 có GTTB là 0,0603 với độ lệch chuẩn là
0,0173 Trong đó, tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có GTLN là 0,0802 vào năm
2022 và có GTNN là 0,0256 vào năm 2021 Mặc dù chịu sự tác động nặng nề từ đại dịch Covid-19 nhưng nhìn chung tốc độ tăng trưởng GDP vẫn duy trì khá ổn định
Biến INF giai đoạn từ 2012-2022 có GTTB là 0,0374 tương ứng với độ lệch chuẩn là 0,0220 Cụ thể, lạm phát tăng cao nhất vào năm 2012 với giá trị là 0,0909 và lạm phát giảm thấp nhất vào năm 2015 với giá trị là 0,0063 Có thể thấy, sự biến động của mức độ lạm phát tùy thuộc các chính sách từ chính phủ và sự thay đổi giá cả của hàng hóa.
PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN
Tác giả sử dụng ma trận tương quan nhằm đánh giá mức độ tương quan giữa các biến như thế nào Ngoài ra, còn dựa vào hệ số tương quan của các cặp biến để xem xét hiện tượng đa cộng tuyến có xảy ra trong mô hình hay không Kết quả được thể hiện ở Bảng 4.2 như sau:
Bảng 4.2 Bảng kết quả phân tích tương quan
ROA SIZE LEV LIQ GROWTH GDP INF
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 17
Khi cặp biến nào mang dấu âm thì tương quan nghịch, dấu dương thì tương quan thuận Bên cạnh đó, kết quả còn cho biết hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu không quá cao, với hệ số cao nhất là 0,4305 và nhỏ hơn 0,8 Theo Gujarati và Porter (2004) nếu hệ số tương quan vượt quá ngưỡng 0,8 thì mô hình xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng Dựa trên kết quả phân tích tương quan ở Bảng 4.2 có thể kết luận rằng mô hình nghiên cứu không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
PHÂN TÍCH HỒI QUY MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Tác giả tiến hành ước lượng mô hình hồi quy thông qua các qua các phương pháp như: Pooled OLS, FEM và REM Kết quả từ nghiên cứu được thể hiện ở Bảng 4.3 như dưới đây:
Bảng 4.3 Kết quả hồi quy các mô hình nghiên cứu
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 17
(Ghi chú: ***; **; *; lần lượt với mức ý nghĩa 1%; 5%; 10%)
4.3.1 Kết quả mô hình hồi quy Pooled OLS
Từ kết quả thu được ở Bảng 4.3 có thể thấy hệ số R-square của mô hình Pooled OLS là 0,4862 tức là các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc và giải thích cho biến phụ thuộc ROA 48,62% Điều này thể hiện mức độ tin cậy của mô hình
Mô hình Pooled OLS Mô hình
Pooled OLS khá tốt Với mức ý nghĩa 1% gồm các biến SIZE, LEV Biến GDP có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Đối với chiều hướng ảnh hưởng, biến SIZE và LEV có ảnh hưởng ngược chiều đến ROA, nghĩa là khi biến SIZE và biến LEV tăng 1 đơn vị thì ROA giảm tương ứng là 0,0111 và 0,271 đơn vị Biến GDP và ROA có mối quan hệ đồng biến, nghĩa là khi biến GDP tăng 1 đơn vị thì ROA tăng 0,509 đơn vị Đối với các biến còn lại không mang ý nghĩa thống kê
4.3.2 Kết quả mô hình hồi quy FEM
Bảng 4.3 cho biết hệ số R 2 của mô hình FEM là 0,5685 tức là các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc và góp phần giải thích cho biến phụ thuộc ROA 56,85% Điều này thể hiện mô hình FEM có độ tin cậy khá cao Biến SIZE, LEV, GDP và INF có ý nghĩa ở mức 1% trong khi các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê Đối với chiều hướng ảnh hưởng, biến SIZE, GDP và INF có mối quan hệ tỷ lệ thuận với KNSL Khi biến SIZE, GDP và INF tăng 1 đơn vị thì ROA cũng tăng lên lần lượt là 0,0644; 0,418 và 0,478 đơn vị Tuy nhiên, biến LEV có ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL khi các biến này tăng 1 đơn vị sẽ giảm đi 0,219 đơn vị Các biến còn lại không có tác động đáng kể
4.3.3 Kết quả mô hình hồi quy REM
Từ bảng 4.3 cho biết hệ số R 2 của mô hình REM có giá trị là 0,5230 tức là các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc và góp phần giải thích sự biến thiên của cho biến phụ thuộc ROA 52,30% Dựa vào Bảng 4.3, các biến SIZE, LEV và GDP có ý nghĩa ở mức 1% Ở mức 5%, biến INF có ý nghĩa thống kê Đối với chiều hướng ảnh hưởng, biến SIZE, GDP và INF và KNSL có mối quan hệ đồng biến, trong khi biến LEV lại có ảnh hưởng ngược chiều đối với ROA Cụ thể, khi biến SIZE, GDP và INF tăng 1 đơn vị, ROA cũng tăng lên lần lượt là 0,0315; 0,457 và 0,280 đơn vị Trong khi biến LEV tăng 1 đơn vị, ROA lại giảm 0,241 đơn vị.
KIỂM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH HỒI QUY
4.4.1 Kiểm định F-Test Đầu tiên để chọn ra mô hình phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và FEM tác giả áp dụng kiểm định F-Test với giả thuyết đã được đặt ra ở chương 3 Kết quả sau khi thực hiện kiểm định được thể hiện ở Bảng 4.4
Bảng 4.4 Kiểm định F-Test Kiểm định F-Test
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 17
Dựa trên kết quả có được ở Bảng 4.4, P-value = 0,0000 < 0,05 Do đó, giả thuyết H0 bị bác bỏ và chấp nhận giả thuyết H1 Nghĩa là mô hình mô hình FEM phù hợp hơn
Sau khi chọn được mô hình phù hợp hơn là mô hình FEM, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM với giả thuyết đã được nêu ở chương 3 Kết quả sau khi thực hiện kiểm định được thể hiện ở Bảng 4.5
Hausman Test Chi2 Pro>chi2
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 17
Dựa vào kết quả ở Bảng 4.5, ta thấy Prob > chi2 = 0,0000 < 0,05 nên giả thuyết H0 bị bác bỏ, và giả thuyết H1 được chấp nhận nghĩa là mô hình FEM là mô hình cuối cùng được chọn.
KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH
4.5.1 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Tác giả kiểm tra mô hình có xuất hiện đa cộng tuyến hay không thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) Theo Gujarati và Porter (2004), nếu hệ số VIF lớn hơn 10 thì khả năng cao mô hình xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến Nhìn vào Bảng 4.6, ta thấy hệ số VIF có GTTB là 1,39 và các giá trị VIF còn lại của các biến dao động trong khoảng từ 1,01 đến 2,15 và đều có giá trị nhỏ hơn
10 Từ đó, có thể kết luận rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến tồn tại trong mô hình Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến được thể hiện ở Bảng 4.6 như sau :
Bảng 4.6 Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến
Biến VIF 1/VIF LEV 2,15 0,4650 LIQ 1,85 0,5394 SIZE 1,15 0,8722 INF 1,12 0,8923 GROWTH 1,07 0,9327 GDP 1,01 0,9875 Mean VIF 1,39
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 17
4.5.2 Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bởi vì mô hình được chọn là mô hình FEM nên tác giả sẽ áp dụng kiểm định Wald để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi cùng với giả thuyết đã nêu ra ở chương 3 Kết quả sau khi thực hiện kiểm định được thể hiện ở Bảng 4.7
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 17
Từ kết quả ở Bảng 4.7, ta có P-value = 0,0000 < 0,05, đồng nghĩa với việc giả thuyết H0 bị bác bỏ và chứng tỏ hiện tượng phương sai sai số thay đổi có xuất hiện trong mô hình
4.5.3 Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Tác giả áp dụng kiểm định Wooldridge để kiểm tra xem mô hình có xuất hiện hiện tượng tự tương quan hay không với giả thuyết đã được nêu ra ở chương 3 Kết quả sau khi thực hiện kiểm định được thể hiện ở Bảng 4.7
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 17
Từ kết quả ở Bảng 4.8, ta có P-value = 0,0000 < 0,05, đồng nghĩa với việc giả thuyết H0 bị bác bỏ chứng tỏ có xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
KẾT QUẢ HỒI QUY BẰNG PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG FGLS
Sau khi phát hiện mô hình FEM tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Để khắc phục các khuyết tật đối với mô hình FEM, tác giả áp dụng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi FGLS (Feasible Generalised Least Squares) Bảng 4.9 thể hiện kết quả như dưới đây
Bảng 4.9 Kết quả mô hình FGLS
Nguồn: Kết quả được tác giả tổng hợp phần mềm STATA 17
Tên biến Hệ số Độ lệch chuẩn t P>|t|
Sau khi áp dụng phương pháp FGLS, mô hình FEM đã được khắc phục các khuyết tật Trong đó, biến SIZEvà INF có mức ý nghĩa 5%, biến LEV và GDP có mức ý nghĩa 1% Biến GROWTH và LIQ có mức ý nghĩa 10% Do đó, kết quả cuối cùng được trình bày như dưới đây :
ROA it = -0,0422 + 0,0087SIZE it – 0,2094LEV it – 0,0029LIQ it + 0,0247GROWTH it + 0,3101GDP it + 0,2309INF it + ε it
