Chính vì vậy, các nhà nghiên cứu đưa ra giả định giá trị doanh nghiệp và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp bị tác động bởi cơ cấu vốn.. Chính vì vậy, các nhà quản lí tài chính doanh ng
Tính cấp thiết của đề tài
Khi khởi đầu hoạt động, các tổ chức cần có đủ dòng tiền để đáp ứng yêu cầu vận hành Để có nguồn vốn, doanh nghiệp có thể sử dụng vốn tự có, vay ngân hàng hoặc phát hành trái phiếu Vốn không chỉ cần thiết cho đầu tư và sản xuất, mà còn giúp tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường Đảm bảo nguồn vốn sẽ giúp doanh nghiệp duy trì hoạt động liên tục, mở rộng thị trường và gia tăng thị phần, từ đó nâng cao tính cạnh tranh.
Cơ cấu vốn đề cập đến sự phân bổ và thành phần của nguồn vốn mà doanh nghiệp sử dụng để tài trợ cho các hoạt động kinh doanh, bao gồm tỷ lệ giữa nợ vay và vốn chủ sở hữu Tỷ lệ này ảnh hưởng đến khả năng tài chính và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Cơ cấu vốn bao gồm hai thành phần chính: vốn chủ sở hữu và nợ vay Vốn chủ sở hữu được hình thành từ cổ phần phổ thông, vốn huy động qua phát hành cổ phiếu, lợi nhuận giữ lại để tái đầu tư, và cổ phần ưu đãi với quyền lợi cao hơn Nợ vay bao gồm các khoản vay ngắn hạn và dài hạn từ ngân hàng và tổ chức tài chính Một cơ cấu vốn hợp lý giúp doanh nghiệp cân bằng giữa rủi ro và lợi nhuận, tối ưu hóa chi phí vốn và đảm bảo sự phát triển bền vững.
Giá trị doanh nghiệp (Enterprise Value - EV) là chỉ số tổng thể phản ánh giá trị kinh tế của một doanh nghiệp, bao gồm cả vốn chủ sở hữu và nợ phải trả EV cho thấy tổng chi phí mà nhà đầu tư cần bỏ ra để mua lại toàn bộ doanh nghiệp, bao gồm cả các khoản nợ mà doanh nghiệp đang nắm giữ.
Việc tối đa hóa nguồn vốn và xây dựng cơ cấu vốn linh hoạt là mục tiêu quan trọng trong sản xuất kinh doanh Người quản lý cần xác định nguồn vốn phù hợp để tối ưu hóa chi phí cho hoạt động kinh doanh Điều chỉnh cơ cấu vốn là cần thiết để đảm bảo năng suất cao và chi phí sử dụng vốn ở mức tối thiểu Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra tác động của cơ cấu vốn đến giá trị doanh nghiệp.
Hai nghiên cứu đã chỉ ra rằng cơ cấu vốn ảnh hưởng mạnh mẽ đến giá trị doanh nghiệp, nhưng một số nghiên cứu khác lại cho kết quả trái ngược Do đó, nghiên cứu "Tác động của cơ cấu vốn tới giá trị doanh nghiệp của các doanh nghiệp ngành bán lẻ trên thị trường chứng khoán Việt Nam" nhằm hệ thống lý thuyết về cơ cấu vốn và phân tích cách mà cơ cấu vốn tác động đến giá trị doanh nghiệp.
Mục tiêu nghiên cứu
Bài nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích mức độ ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính như tổng nợ phải trả trên tổng tài sản, quy mô doanh nghiệp, lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản, tỷ lệ tăng trưởng qua các năm, tài sản cố định trên tổng tài sản, và tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn của các doanh nghiệp ngành bán lẻ niêm yết trên thị trường chứng khoán Từ những phân tích này, bài viết sẽ đưa ra các khuyến nghị nhằm cải thiện hiệu quả tài chính cho các doanh nghiệp trong ngành Để thực hiện điều này, nghiên cứu sẽ trả lời các câu hỏi liên quan đến tác động của các chỉ tiêu tài chính đối với hoạt động và sự phát triển của doanh nghiệp.
Thứ nhất, giải thích được các chỉ tiêu đại diện cho cơ cấu vốn
Các chỉ tiêu cơ cấu vốn có tác động đáng kể đến giá trị doanh nghiệp Việc xác định các chỉ tiêu này sẽ giúp hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của chúng đối với giá trị doanh nghiệp trong bối cảnh phân tích tài chính.
Thứ ba, đưa ra khuyến nghị cho doanh nghiệp, nhà đầu tư và các nghiên cứu sau này.
Kết cấu đề tài
Cấu trúc bài nghiên cứu bao gồm 4 chương
Chương I: Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu
Chương II: Phương pháp nghiên cứu
Chương III: Mô hình nghiên cứu
Chương IV: Kết quả nghiên cứu và hàm ý chính sách
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết về cơ cấu vốn
Cơ cấu vốn là một chủ đề quan trọng trong nghiên cứu tài chính, ảnh hưởng đến nguồn vốn, tỷ suất lợi nhuận và giá trị doanh nghiệp Lý thuyết Modigliani và Miller, được công bố vào năm 1958, là nền tảng cho nghiên cứu về cơ cấu vốn Các lý thuyết tiếp theo, bao gồm lý thuyết đánh đổi tĩnh, đánh đổi động, trật tự phân hạng và thời điểm thị trường, đã được các nhà nghiên cứu phát triển và mở rộng, góp phần làm phong phú thêm hiểu biết về cơ cấu vốn trong doanh nghiệp.
1.1.1 Lý thuyết Modigliani và Miller (1958)
Theo lý thuyết Modigliani và Miller (M&M), không có cấu trúc vốn tối ưu cho doanh nghiệp; thuế và rủi ro tài chính ảnh hưởng đến cấu trúc vốn, làm tăng giá trị doanh nghiệp Đòn bẩy tài chính khiến vốn cổ phần trở nên rủi ro hơn, dẫn đến việc lợi nhuận yêu cầu của vốn cổ phần cần phải tăng lên.
Mệnh đề I của lý thuyết M&M khẳng định rằng trong một thị trường tài chính hoàn hảo và không có rủi ro, giá trị của một công ty không bị ảnh hưởng bởi cơ cấu tài chính mà công ty lựa chọn Điều này có nghĩa là giá trị của doanh nghiệp là không đổi và không phụ thuộc vào việc sử dụng vốn tự có hay vốn vay.
Mệnh đề II của lý thuyết M&M chỉ ra rằng trong thị trường tài chính hoàn hảo, giá trị công ty sẽ tăng khi tỷ lệ vốn vay so với vốn tự doanh tăng Khi doanh nghiệp sử dụng nhiều vốn vay hơn để tài trợ cho hoạt động kinh doanh, giá trị của nó sẽ được cải thiện.
Lý thuyết M&M khẳng định rằng trong một môi trường không có thuế, giá trị của doanh nghiệp có vay nợ bằng giá trị của doanh nghiệp không vay nợ Điều này có nghĩa là trong điều kiện lý tưởng, cơ cấu vốn không ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp Do đó, không có phương án sử dụng vốn nào là tối ưu nhất và các doanh nghiệp không thể tăng giá trị thông qua việc tối ưu hóa cơ cấu vốn Tuy nhiên, những giả định của lý thuyết này cần được xem xét kỹ lưỡng trong thực tế.
Các điều kiện lý tưởng như không thuế, không chi phí giao dịch, thông tin cân xứng và lãi suất vay bằng lãi suất phi rủi ro không phản ánh đúng thực tế hoạt động của doanh nghiệp Do đó, các nhà nghiên cứu cho rằng giá trị doanh nghiệp và hiệu quả hoạt động của nó bị ảnh hưởng bởi cơ cấu vốn.
Kể từ khi lý thuyết M&M được giới thiệu vào năm 1958, nhiều nhà nghiên cứu đã phát triển các công trình khác bằng cách loại bỏ các giả định về môi trường hoàn hảo mà M&M đã đề xuất.
1.1.2 Lý thuyết đánh đổi (Trade-Off Theory)
Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn được khởi xướng bởi Kraus và Litzenberger
Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn, được phát triển bởi Myers và Majluf vào năm 1984, phân tích cách mà doanh nghiệp lựa chọn giữa nguồn vốn vay và vốn chủ sở hữu để tối ưu hóa chi phí và lợi ích Lý thuyết này giải thích tại sao doanh nghiệp thường kết hợp cả nợ vay và vốn cổ phần trong tài trợ Một trong những lý do chính là mặc dù nợ vay mang lại lợi ích thuế, nhưng việc sử dụng nợ cũng đi kèm với nhiều chi phí, đặc biệt là chi phí kiệt quệ tài chính và các chi phí liên quan đến phá sản.
The capital structure trade-off theory is categorized into two forms: the Static Trade-Off Theory and the Dynamic Trade-Off Theory.
1.1.2.1 Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn dạng tĩnh (Static Trade - Off Theory)
Lý thuyết đánh đổi tĩnh về cơ cấu vốn, kế thừa từ lý thuyết M&M, được phát triển để giải thích cơ cấu vốn của doanh nghiệp Nghiên cứu của Miller & Modigliani (1963) đã điều chỉnh các giả định bằng cách đưa thuế thu nhập doanh nghiệp vào yếu tố xác định cơ cấu vốn Sử dụng nợ có thể gia tăng giá trị doanh nghiệp nhờ vào lợi ích của lá chắn thuế từ nợ.
Theo Miller & Modigliani (1963), doanh nghiệp nên tận dụng nợ để tối đa hóa giá trị Tuy nhiên, việc lạm dụng nợ có thể dẫn đến chi phí tài chính cao và chi phí đại diện, ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động của doanh nghiệp.
Khi doanh nghiệp tăng tỉ lệ nợ trên vốn cổ phần, lợi ích từ lá chắn thuế sẽ gia tăng, đồng thời mức độ đòn bẩy tài chính cao cũng thúc đẩy hiệu quả hoạt động thông qua việc giảm mâu thuẫn lợi ích giữa cổ đông và nhà quản lý Tuy nhiên, việc sử dụng nợ cao có thể làm tăng chi phí kiệt quệ tài chính và gánh nặng trả nợ trong tương lai, dẫn đến nguy cơ phá sản Tỷ số nợ/vốn cổ phần sẽ đạt mức tối ưu khi giá trị hiện tại của lá chắn thuế từ nợ bằng với chi phí phát sinh từ việc sử dụng nợ.
Khi doanh nghiệp gia tăng tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần và vượt qua điểm cân bằng, giá trị hiện tại của chi phí sử dụng nợ sẽ lớn hơn giá trị hiện tại của lá chắn thuế từ nợ, dẫn đến việc không chỉ mất đi lợi ích từ nợ mà còn làm giảm giá trị doanh nghiệp Do đó, các nhà quản lý tài chính cần tính toán sự đánh đổi giữa lợi ích và chi phí của việc sử dụng nợ để xác định cơ cấu vốn tối ưu, nhằm đạt được mục tiêu tối đa hóa giá trị doanh nghiệp.
1.1.2.2 Lý thuyết đánh đổi cấu trúc dạng động (Dynamic Trade - Off Theory)
Lý thuyết đánh đổi động, được giới thiệu bởi Fischer và các cộng sự vào năm 1989, chỉ ra rằng chi phí vốn hóa cổ phần có ảnh hưởng đến việc lựa chọn mô hình cơ cấu vốn tối ưu Điều này cho thấy rằng cơ cấu vốn thực tế của doanh nghiệp không nhất thiết phải luôn khớp với cơ cấu vốn tối ưu, phản ánh sự phức tạp trong quản lý tài chính của các doanh nghiệp.
Doanh nghiệp xác định biên độ dao động cho tỷ số nợ trong mô hình cơ cấu vốn tối ưu động, nơi quyết định tài trợ phụ thuộc vào tài trợ cận biên dự đoán cho giai đoạn tới Qua thời gian, cơ cấu vốn của doanh nghiệp sẽ dần tiệm cận mức tối ưu Lý thuyết này chỉ ra rằng doanh nghiệp có lợi nhuận cao sẽ hưởng lợi nhiều hơn từ lá chắn thuế khi vay nợ, do đó, doanh nghiệp nên áp dụng đòn bẩy cao hơn để tối ưu hóa lợi ích từ lá chắn thuế.
Tổng quan nghiên cứu
1.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Nghiên cứu của Chowdhury (2010) chỉ ra rằng cấu trúc vốn, đặc biệt là việc sử dụng nợ dài hạn, có ảnh hưởng tích cực đến giá trị doanh nghiệp Kết quả cho thấy nợ dài hạn không chỉ làm tăng giá trị doanh nghiệp mà còn cho thấy cấu trúc vốn có tác động lớn nhất so với các yếu tố khác như lợi nhuận trên cổ phiếu (EPS), quy mô doanh nghiệp, lợi nhuận, tăng trưởng, cổ tức, vốn chủ sở hữu, khả năng thanh khoản và vòng quay tài sản cố định.
Nghiên cứu của Sudiyatno và cộng sự (2012) chỉ ra rằng biến đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng tích cực đến giá trị doanh nghiệp, được đo lường qua chỉ số Tobin’s Q Tuy nhiên, kết quả này khác biệt so với nghiên cứu của Zeb và Rashid.
Nghiên cứu năm 2016 chỉ ra rằng việc sử dụng nợ hợp lý có thể gia tăng giá trị cổ đông Tuy nhiên, tỷ lệ nợ phải được quản lý một cách hợp lý để đảm bảo sự tăng trưởng của thị giá cổ phiếu.
Việc sử dụng nợ quá mức có thể dẫn đến kết quả không mong đợi cho chủ sở hữu và giảm cơ hội cho nhà quản lý Nghiên cứu cho thấy rằng việc gia tăng sử dụng nợ làm giảm hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, được đo bằng chỉ số ROA Sự giảm sút của ROA khi tăng nợ có thể được giải thích bởi lợi suất của vốn bổ sung khi sử dụng nợ thấp hơn chi phí của nợ.
Lợi nhuận từ việc sử dụng nợ không thể đảm bảo chi phí vốn Nghiên cứu của Zeb và Rashid (2016) cho thấy cấu trúc vốn có tác động tích cực đến giá trị doanh nghiệp, với tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu cao hơn dẫn đến giá trị doanh nghiệp tăng Do đó, các doanh nghiệp nên ưu tiên sử dụng nợ thay vì vốn chủ sở hữu do chi phí vốn chủ sở hữu thường cao hơn Việc gia tăng nợ cũng ảnh hưởng đến chi phí sử dụng vốn bình quân (WACC) Chisti và cộng sự (2013) đã chỉ ra rằng cấu trúc vốn có tác động đáng kể về mặt thống kê đến giá trị doanh nghiệp, với tỷ lệ nợ trên tổng tài sản có mối tương quan thuận với giá trị doanh nghiệp.
Nghiên cứu của Emina (2021) về "Tác động của cấu trúc vốn đến hiệu suất doanh nghiệp" đã chỉ ra mối liên hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động của các công ty công nghệ cao tại Anh Cấu trúc vốn được đo bằng ba tỷ số: tỷ lệ tổng nợ, tỷ lệ nợ dài hạn và tỷ lệ nợ ngắn hạn, trong khi hiệu quả hoạt động được đánh giá qua ROE, ROA và Tobin’s Q Dữ liệu được thu thập từ cơ sở dữ liệu ORBIS trong giai đoạn 2015-2018 và một phần từ báo cáo thường niên của doanh nghiệp Nghiên cứu dựa trên mẫu 466 công ty công nghệ cao và sử dụng phân tích hồi quy OLS Kết quả cho thấy cấu trúc vốn có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến hiệu quả hoạt động, từ đó phát triển hai giả thuyết cho nghiên cứu.
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tất cả các phép đo cấu trúc vốn đều có tác động tiêu cực và đáng kể đến ROE, ROA và Tobin’s Q Điều này chứng tỏ rằng việc gia tăng nợ, không phụ thuộc vào thời gian sử dụng đòn bẩy, sẽ dẫn đến sự suy giảm hiệu suất tài chính bền vững.
Makaran (2022) đã tiến hành nghiên cứu về mối quan hệ giữa cơ cấu vốn và khủng hoảng tài chính, với bằng chứng từ Thổ Nhĩ Kỳ Bài báo sử dụng dữ liệu bảng động (Dynamic panel data) và các phương pháp ước lượng để phân tích tác động của cuộc khủng hoảng tài chính đối với cơ cấu vốn của các doanh nghiệp.
9 của 15 công ty xi măng được ghi nhận trên Sở giao dịch chứng khoán Istanbul từ năm
Nghiên cứu của Meng-Yao Zhang, Li-Wei Lin, Huei-Ping Chen và Xuan-Ze Zhao (2022) tại Trung Quốc đã chỉ ra mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu suất doanh nghiệp thông qua dữ liệu từ các công ty thương mại điện tử niêm yết trên sàn chứng khoán trong giai đoạn 2013–2019 Kết quả cho thấy tỷ lệ nợ trên tài sản và tỷ lệ nợ phải trả lãi dài hạn có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của công ty, trong khi tác động của tỷ lệ nợ phải trả lãi dài hạn là không đáng kể.
1.2.2 Các nghiên cứu tại Việt Nam
Nguyễn Hữu Huân và Lê Nguyễn Quỳnh Hương (2014) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp của 517 công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và HOSE trong giai đoạn 2010-2012 Sử dụng phương pháp hồi quy ngưỡng, nghiên cứu không tìm thấy bằng chứng cho sự tồn tại của các cách ngưỡng nợ khác nhau ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp Theo các tiếp cận dựa trên giá thị trường, cấu trúc vốn có tác động tiêu cực đến giá trị thị trường của các doanh nghiệp niêm yết, điều này phù hợp với lý thuyết trật tự phân hạng trong tài trợ.
Nghiên cứu của Phan Thanh Hiệp (2016) về ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả tài chính của 95 doanh nghiệp sản xuất công nghiệp niêm yết trong giai đoạn 2007 - 2013 sử dụng phương pháp OLS với 665 quan sát Kết quả cho thấy cấu trúc vốn có tác động ngược chiều đến hiệu quả tài chính của các doanh nghiệp.
Nghiên cứu của Trần Bích Ngọc (2017) đã chỉ ra mối quan hệ giữa cơ cấu vốn và hiệu quả hoạt động của các công ty cổ phần tại Thừa Thiên Huế, dựa trên dữ liệu của 130 công ty từ năm 2010 đến 2014 Kết quả cho thấy các nhà quản trị cần nhận thức rõ vai trò quan trọng của cơ cấu vốn đối với hiệu quả doanh nghiệp Đặc biệt, nguồn vốn nợ của các công ty này chiếm gần 50% tổng nguồn vốn, và mức độ sử dụng nợ có tác động nghịch chiều đến hiệu quả hoạt động.
10 của doanh nghiệp Vì vậy, các nhà quản trị nên xem xét giảm bớt tỷ lệ nợ trong cơ cấu vốn của công ty
Nghiên cứu của Trần Thụy Minh Châu (2018) đánh giá ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lợi của 566 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2005 đến 2014 Kết quả cho thấy các chỉ tiêu nợ, như tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản, có tác động ngược chiều đến lợi nhuận trên tài sản và vốn chủ sở hữu Trong khi đó, nghiên cứu của Vương Thị Hương Giang và cộng sự (2022) phân tích hoạt động của 31 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2012–2021, cho thấy cấu trúc vốn ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động ngân hàng Nghiên cứu cũng chỉ ra mối liên hệ tích cực giữa vốn hóa, quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay và hiệu quả hoạt động, trong khi tỷ lệ tiền gửi, GDP và lạm phát lại có tác động tiêu cực Do đó, các ngân hàng nên tăng vốn tự có để nâng cao hiệu quả hoạt động và năng lực tài chính.
Nghiên cứu của Theo B.T Ngoc, N.X Hung, và P.K.Trang (2023) đã phân tích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Để thực hiện nghiên cứu này, các tác giả đã sử dụng dữ liệu từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán, nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến giá trị doanh nghiệp trong bối cảnh kinh tế hiện tại.
Trong khoảng thời gian từ năm 2012 đến năm 2022, 769 công ty đã được nghiên cứu với tổng cộng 8459 quan sát Nghiên cứu sử dụng các phương pháp ước tính khác nhau như bình phương tối thiểu thông thường (OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM), mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) và bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) để phân tích tác động của cơ cấu vốn đến các chỉ số tài chính chính, đặc biệt là lợi nhuận trên tài sản (ROA) và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE).
DỮ LIỆU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Dữ liệu
Sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp đáng tin cậy như báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và báo cáo thường niên của các doanh nghiệp niêm yết là cần thiết Việc thu thập dữ liệu từ 57 doanh nghiệp trong khoảng thời gian 10 năm (2014-2023) sẽ tạo ra một mẫu quan sát đủ lớn và kéo dài, giúp đưa ra các kết luận mang tính khái quát.
Ngoài các chỉ số tài chính doanh nghiệp, nghiên cứu còn xem xét các biến vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát, nhằm kiểm soát tác động của môi trường vĩ mô đến giá trị doanh nghiệp.
Thời gian nghiên cứu từ 2014 đến 2023 là hợp lý, bao quát cả giai đoạn trước và sau đại dịch COVID-19, cho phép đánh giá sự thay đổi và tác động của cơ cấu vốn trong các điều kiện kinh tế khác nhau.
Quá trình nghiên cứu
Việc thiết lập quy trình nghiên cứu là yếu tố quan trọng để đảm bảo tính logic và hệ thống trong nghiên cứu Tác giả đã xây dựng một khung nghiên cứu gồm sáu bước cụ thể cho bài nghiên cứu này.
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Hình 2.1 Quy trình nghiên cứu
Xác định yếu tố cần phân tích
Thu thập và xử lý dữ liệu
Xây dựng mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Phân tích kết quả nghiên cứu Đưa ra khuyến nghị
Bước 1: Xác định đề tài và câu hỏi nghiên cứu
Trong bài viết này, chúng tôi tìm kiếm và tổng hợp các bài báo, luận văn, và báo cáo nghiên cứu đã được công bố trong 5-10 năm gần đây, tập trung vào mối quan hệ giữa cơ cấu vốn và giá trị doanh nghiệp Chúng tôi đặc biệt chú trọng đến các nghiên cứu được thực hiện tại Việt Nam hoặc những quốc gia có đặc điểm tương tự Ngoài ra, bài viết cũng rà soát các yếu tố ảnh hưởng đến cơ cấu vốn và phương pháp lượng hóa tác động của những yếu tố này đã được áp dụng trong các nghiên cứu trước đây.
Bước 2: Thực hiện tổng quan nghiên cứu để xác định các yếu tố cần phân tích
Nghiên cứu này phân tích ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến giá trị doanh nghiệp trong ngành bán lẻ, dựa trên lý thuyết và các nghiên cứu trước đó Một bước quan trọng là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến cơ cấu vốn và giá trị doanh nghiệp, điều này tạo nền tảng vững chắc cho việc thu thập dữ liệu Việc xác định chính xác các nhân tố này sẽ hỗ trợ quá trình phân tích và giúp rút ra những kết luận có ý nghĩa.
Bước 3: Thu thập và xử lý dữ liệu
Tác giả đã sử dụng các báo cáo tài chính đã được kiểm toán từ các công ty để thu thập dữ liệu Trong trường hợp các chỉ số tài chính cần phân tích không có sẵn, tác giả sẽ tính toán các chỉ tiêu bằng các công thức phù hợp Các số liệu được lấy từ nguồn đáng tin cậy.
Trong khoảng thời gian 10 năm từ 2014 đến 2023, nghiên cứu này đảm bảo tính đầy đủ và đại diện cho một chu kỳ tài chính, nhằm tiến hành một cách khách quan nhất Dữ liệu vĩ mô như GDP và tỷ lệ lạm phát được thu thập từ World Bank trong giai đoạn này.
Bước 4: Xây dựng mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết và nghiên cứu trước, tác giả đã đề xuất giả thuyết và xây dựng mô hình để chuẩn bị cho phân tích nghiên cứu Sau khi thu thập dữ liệu từ các nguồn, tác giả sử dụng phần mềm STATA để thực hiện phân tích định lượng cần thiết.
Bước 5: Đánh giá kết quả nghiên cứu và kết luận
Sau khi phân tích tác động của cơ cấu vốn đến giá trị doanh nghiệp, nghiên cứu này tập trung vào các công ty bán lẻ niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm trước Kết quả cho thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa cơ cấu vốn và giá trị doanh nghiệp, điều này có thể ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và chiến lược tài chính của các doanh nghiệp trong ngành.
2014-2023, tác giả đã thực hiện kiểm định kết quả và đưa ra kết luận về vấn đề được đặt ra trong bài nghiên cứu
Bước 6: Đưa ra khuyến nghị
Dựa trên nghiên cứu và tình hình kinh tế hiện tại của Việt Nam, tác giả đưa ra khuyến nghị cho các doanh nghiệp bán lẻ về việc cải thiện cơ cấu vốn, tối ưu hóa hiệu quả sử dụng vốn và gia tăng giá trị doanh nghiệp.
Phương pháp nghiên cứu
2.3.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Phương pháp nghiên cứu định tính trong nghiên cứu này được áp dụng để thu thập và phân tích dữ liệu không phải dạng số Tác giả không tập trung vào việc đo lường hay số hóa các hiện tượng, mà thay vào đó, chú trọng vào việc mô tả, diễn giải và hiểu rõ các đặc điểm của chúng.
Trong quá trình nghiên cứu, tác giả đã áp dụng các phương pháp tổng hợp, phân tích thống kê, so sánh và phân tích số liệu để đạt được kết quả chính xác Để làm rõ các giả thuyết, tác giả đã khai thác dữ liệu từ các nguồn uy tín như Tổng cục Thống kê, Ngân hàng Thế giới, cùng với các nghiên cứu liên quan tại Việt Nam và quốc tế.
Việc chọn phương pháp nghiên cứu định tính giúp mô tả và hiểu sâu các đặc điểm của hiện tượng nghiên cứu, không chỉ đơn thuần là đo lường Kết hợp với công cụ phân tích và tổng hợp số liệu, nghiên cứu này cung cấp những kết quả và khuyến nghị quý giá về cơ cấu vốn và quản lý hiệu quả sử dụng vốn cho các doanh nghiệp bán lẻ tại Việt Nam.
2.3.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng
Tác giả áp dụng phương pháp hồi quy để phân tích dữ liệu từ bảng thu thập, sử dụng các mô hình như hồi quy gộp, tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) nhằm kiểm tra và đo lường ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến giá trị doanh nghiệp trong ngành bán lẻ.
Khi thực hiện các kiểm định thống kê, tác giả đã xác định mô hình tối ưu để phân tích dữ liệu, từ đó rút ra những kết luận quan trọng cho nghiên cứu này.
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Hình 2.2 Các bước nghiên cứu định lượng
Phân tích ma trận hệ số tự tương quan Ước lượng hồi quy đa biến
Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp
Kiểm tra hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi
Mô hình nghiên cứu
2.4.1 Các kiểu mô hình nghiên cứu
Mô hình hồi quy cổ điển (Pooled OLS) là phương pháp phổ biến để đánh giá tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc Mặc dù không mới, nhưng nhờ tính đơn giản và dễ tiếp cận, Pooled OLS được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực Phương pháp này giúp các nhà nghiên cứu xác định mối quan hệ giữa các biến và tìm ra những mô hình hồi quy phù hợp nhất.
Mô hình OLS được trình bày như sau:
Y it = α i + β 1 X it , 1 + β 2 X it , 2 + + β k X it , k + u it
Y it : Biến phụ thuộc của quan sát i trong thời kỳ t
X it , 1 ; X it , 2 ; ; X it , k : Biến độc lập của quan sát i trong thời kỳ t α i : Hệ số chặn β 1 ; β 2 ; ;β k : Hệ số ước lượng tác động của biến giải thích X it , k
Mô hình hồi quy gộp Pooled OLS ước lượng tham số của biến độc lập từ dữ liệu kết hợp chuỗi thời gian và dữ liệu mặt cắt ngang, với giả định α đồng nhất cho tất cả đơn vị chéo R-square cho thấy mức độ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập; giá trị R-square cao đồng nghĩa với việc biến phụ thuộc được giải thích nhiều hơn Để kiểm tra ý nghĩa thống kê của biến độc lập, sử dụng kiểm định F-test, với p-value < 5% cho thấy ảnh hưởng có ý nghĩa Tuy nhiên, Pooled OLS thường gặp tự tương quan và hạn chế về đơn vị chéo, dẫn đến việc mô hình Fixed Effects và Random Effects trở nên phổ biến hơn, vì chúng không bỏ qua yếu tố thời gian và yếu tố riêng biệt Trong phân tích dữ liệu bảng, hai phương pháp chính là Fixed Effect Model (FEM) và Random Effect Model (REM).
Phương pháp Fixed Effects (FEM) được áp dụng để phân tích mối quan hệ giữa phần dư của mỗi đơn vị và các biến giải thích, với giả định rằng mỗi đơn vị có những đặc điểm riêng ảnh hưởng đến các biến này FEM giúp kiểm soát và loại bỏ ảnh hưởng của những đặc điểm cố định theo thời gian, từ đó cho phép ước lượng chính xác ảnh hưởng của các biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mô hình ước lượng sử dụng:
C i ( i = 1…n): hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu Β: hệ số góc đối với nhân tố X
Trong mô hình REM, sự khác biệt giữa các đơn vị ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Phần dư của mỗi đơn vị, không tương quan với biến giải thích, được coi là một biến giải thích mới.
𝛽 hệ số góc đối với nhân tố X
Biến độc lập X thể hiện sai số thành phần kết hợp khác của các đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian, trong khi ε i đại diện cho sai số thành phần của các đối tượng khác.
2.4.2 Lựa chọn mô hình phù hợp
Kiểm định Hausman là một phương pháp quan trọng để lựa chọn giữa mô hình hiệu ứng cố định (FE) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (RE) Kiểm định này đánh giá sự khác biệt giữa hai ước lượng FE và RE nhằm xác định mô hình phù hợp nhất cho phân tích dữ liệu.
Cặp giả thuyết đặt ra là:
H₁: βFE ≠ βRE χ2 với giả định rằng các tham số ước lượng từ phương pháp FE là nhất quán và phương pháp RE là hiệu quả Nếu hai tham số cho ra kết quả tương đương, ưu tiên chọn tham số ước lượng có hiệu quả cao nhất, tức là tham số có sai số chuẩn thấp nhất.
Nguyên tắc chọn mô hình với Hausman test:
+ Nếu p- value < 0.05, ta bác bỏ giả thuyết H₀ Điều này cho thayass ước lượng
RE khác với ước lượng FE Ta sử dụng ước lượng FE
+ Nếu p-value ≥ 0.05, chưa có cơ sở bác bỏ H₀ ⇒ sử dụng ước lượng RE
Kiểm định F-test là phương pháp dùng để so sánh độ phù hợp giữa các mô hình hồi quy tuyến tính khác nhau Đặc biệt, trong phân tích dữ liệu bảng, F-test thường được áp dụng để đối chiếu giữa mô hình OLS hợp nhất (Pooled OLS) và mô hình tác động cố định (FEM).
+ Nếu p -value < 0.05, bác bỏ giả thuyết H₀, mô hình FEM là phù hợp
+ Nếu p-value ≥ 0.05, chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H₀, mô hình Pooled OLS là phù hợp
Kiểm định Breusch-Pagan là một phương pháp thống kê quan trọng để kiểm tra sự không đồng nhất (heteroskedasticity) của các sai số trong mô hình hồi quy tuyến tính Phương pháp này thường được áp dụng trong phân tích dữ liệu bảng nhằm quyết định giữa mô hình hồi quy Pooled OLS và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) Kiểm định đánh giá tính đồng nhất của phương sai sai số (u) qua các đơn vị Nếu kết quả cho thấy phương sai không đồng nhất và lớn hơn 0, điều này chỉ ra rằng có sự không đồng nhất, từ đó cho phép chấp nhận mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) là lựa chọn phù hợp hơn.
H₀: Nếu p -value < 0.05, bác bỏ giả thuyết H₀, mô hình REM là phù hợp
H₁: Nếu p-value ≥ 0.05, chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H₀, mô hình Pooled OLS là phù hợp
2.4.3 Kiểm định các khuyết tật trong mô hình
Kiểm định đa cộng tuyến là công cụ quan trọng trong phân tích hồi quy tuyến tính, nhằm xác định mối tương quan giữa các biến độc lập Khi các biến này có mối tương quan tuyến tính cao, chúng không cung cấp thông tin mới và gây khó khăn trong việc xác định tác động riêng của từng biến lên biến phụ thuộc Hiện tượng này, gọi là đa cộng tuyến, có thể ảnh hưởng đến độ chính xác và ổn định của các ước lượng hồi quy Hệ số phóng đại (Variance Inflation Factor - VIF) thường được sử dụng để kiểm tra đa cộng tuyến, với giá trị VIF lớn hơn 10 cho thấy có vấn đề về đa cộng tuyến.
Kiểm định Wooldridge là phương pháp hiệu quả để kiểm tra hiện tượng tự tương quan trong mô hình hồi quy, giúp xác định xem có sự tự tương quan (serial correlation) trong dữ liệu hay không Tự tương quan xảy ra khi có mối quan hệ tuyến tính giữa các sai số của mô hình tại các quan sát liên tiếp hoặc giữa các cá nhân trong dữ liệu bảng Nếu tự tương quan tồn tại, các ước lượng từ mô hình hồi quy có thể trở nên không chính xác và không hiệu quả.
H₀: Không có tự tương quan tồn tại trong mô hình hồi quy
H1: Tự tương quan tồn tại trong mô hình hồi quy
Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp và kiểm tra các khuyết điểm, nếu hiện tượng tự tương quan vẫn còn xảy ra, phương pháp GLS sẽ được áp dụng theo hướng dẫn của Wooldridge.
(2002), mô hình hồi quy GLS có thể được áp dụng để chắc chắn rằng các ước lượng thu được là ổn định và có hiệu quả cao
Kiểm định phương sai sai số thay đổi, hay còn gọi là kiểm định Breusch-Pagan, là phương pháp dùng để xác định tính đồng nhất của phương sai sai số trong mô hình hồi quy tuyến tính Nếu phát hiện phương sai sai số không đồng nhất, điều này có thể dẫn đến việc biến sai số và các ước lượng trong mô hình hồi quy trở nên không chính xác.
2.4.4 Mô tả các biến nghiên cứu và xác định giả thuyết nghiên cứu
Giá trị doanh nghiệp (EV) là một chỉ số tài chính được sử dụng để đo lường giá trị tổng cộng của một doanh nghiệp hoặc tổ chức
Biến EV được tính với công thức như sau:
EV= Giá trị vốn hóa thị trường + Giá trị sổ sách của các khoản nợ - giá trị của khoản tiền và tương đương tiền
● Đòn bẩy tài chính (LEV):
Chỉ số đòn bẩy tài chính là một yếu tố quan trọng trong phân tích tài chính, được tính bằng tỷ lệ phần trăm giữa tổng nợ và vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp Việc sử dụng nợ để thúc đẩy tăng trưởng có thể giúp công ty tạo ra thu nhập vượt trội so với vốn sở hữu hiện tại Nếu lợi nhuận từ đòn bẩy tài chính lớn hơn chi phí nợ, cổ đông sẽ hưởng lợi Ngược lại, nếu chi phí vay vượt quá thu nhập, giá trị cổ phiếu có thể giảm Do chi phí vốn vay thay đổi theo điều kiện thị trường, các nhà quản trị cần dự đoán và phân tích kỹ lưỡng tình hình tài chính để đưa ra quyết định hợp lý về việc sử dụng nợ.
H1: Đòn bẩy tài chính có tác động ngược chiều đến giá trị doanh nghiệp
● Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA):
ROA là chỉ tiêu quan trọng đánh giá ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến giá trị doanh nghiệp, cho biết mức lợi nhuận mà công ty tạo ra từ mỗi đơn vị tài sản sử dụng Chỉ số này thường được dùng để so sánh hiệu suất tài chính giữa các công ty trong cùng ngành và theo dõi sự phát triển của một công ty theo thời gian.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Sau khi đã logarit hóa biến EV trong phần mềm STATA, tác giải thu được bảng thống kê mô tả các biến nghiên cứu như sau:
Nguồn: Kết quả nghiên cứu
Bảng 3.1 cung cấp thống kê mô tả các biến với các thông số quan trọng như số lượng quan sát (Obs), giá trị trung bình (Mean), độ lệch chuẩn (Std dev.), giá trị nhỏ nhất (Min) và giá trị lớn nhất (Max).
Giá trị doanh nghiệp (EV): EV của các công ty ngành bán lẻ giai đoạn 2014 –
Năm 2023, giá trị trung bình của các công ty đạt 3.14 nghìn tỷ Sự khác biệt trong việc sử dụng đòn bẩy tài chính (LEV) giữa các công ty là rất lớn, với tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản dao động từ 0.0001844 đến 1.265 và giá trị trung bình là 0.5 Điều này cho thấy phần lớn các công ty trong mẫu dữ liệu có tỷ lệ nợ phải trả tương đối thấp.
Var Obs Mean Std.dev Min Max ev 563 3.14e+12 1.05e+13 -3.74e+11 1.06e+14 gdp 570 0.604106 0181895 2.561564 08019792 infl 570 0290319 009587 6312009 0408455 lev 532 5003023 2486257 0001844 1.265877 size 532 26.91186 1.526411 21.86429 31.7737 roa 532 03663508 1025613 -.6822861 3398062 grow 476 1824371 1.026059 -.9032928 18.89927 tang 527 1440668 1464596 0 6916601 cr 533 12.48128 230.9599 066286 4700.571
29 mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính ở mức trung bình hoặc thấp hơn so với việc sử dụng nguồn vốn tự có
Quy mô doanh nghiệp (SIZE) được đo lường thông qua logarit tự nhiên của tổng tài sản, một phương pháp phổ biến giúp giảm bớt sự chênh lệch về quy mô giữa các doanh nghiệp và nâng cao hiệu quả phân tích thống kê Trong mẫu nghiên cứu, giá trị SIZE dao động từ 21.86 đến 31.77, cho thấy sự đa dạng về quy mô từ doanh nghiệp vừa và nhỏ đến lớn Độ lệch chuẩn của biến SIZE khoảng 1.52, cho thấy sự biến động đáng kể về quy mô giữa các doanh nghiệp trong mẫu.
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của các doanh nghiệp ngành bán lẻ hiện có giá trị trung bình là -3.6%, cho thấy rằng khả năng sinh lời của các doanh nghiệp trong ngành này đang gặp nhiều khó khăn Điều này chỉ ra rằng tỷ lệ sinh lời trên tổng tài sản của các doanh nghiệp bán lẻ là rất lớn, phản ánh thách thức mà họ đang phải đối mặt trong việc tối ưu hóa hiệu quả sử dụng tài sản.
Tỷ lệ tăng trưởng trung bình của các doanh nghiệp bán lẻ trên thị trường chứng khoán Việt Nam đạt 18.24%, cho thấy sự tăng trưởng khả quan trong ngành Tuy nhiên, tỷ lệ này có sự biến động lớn do ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp và chính sách điều hành khác nhau Các doanh nghiệp lớn với quản trị hiệu quả thường có tốc độ tăng trưởng cao hơn so với những doanh nghiệp nhỏ hoặc quản trị kém Sự biến động này chỉ ra rằng ngành bán lẻ có tiềm năng lớn, nhưng yêu cầu các doanh nghiệp cần linh hoạt và có chiến lược phát triển phù hợp để cạnh tranh và đạt được tăng trưởng bền vững.
Tỷ lệ tài sản cố định (TANG) của các doanh nghiệp bán lẻ trong nghiên cứu đạt giá trị trung bình 14.4%, cho thấy rằng ngành bán lẻ không chú trọng nhiều vào đầu tư vào tài sản cố định Tuy nhiên, biến TANG có biên độ dao động lớn, cho thấy sự khác biệt rõ rệt về tỷ lệ tài sản cố định giữa các doanh nghiệp trong ngành Cụ thể, một số doanh nghiệp có tỷ lệ tài sản cố định lên tới 69%, trong khi một số khác gần như không có.
Sự chênh lệch về tài sản cố định giữa các doanh nghiệp chủ yếu xuất phát từ việc một số doanh nghiệp mới thành lập đang trong giai đoạn phát triển và chưa cần đầu tư nhiều Ngược lại, các doanh nghiệp lâu năm và lớn hơn thường có nhu cầu đầu tư cao vào tài sản cố định để phục vụ cho hoạt động sản xuất và kinh doanh của họ.
Khả năng thanh toán ngắn hạn (CR) của các doanh nghiệp trong ngành bán lẻ cho thấy sự chênh lệch rõ rệt, với giá trị cao nhất lên tới 4700.11 và thấp nhất là 0.066 Điều này chỉ ra rằng một số doanh nghiệp có khả năng thanh toán rất tốt, với tài sản ngắn hạn gấp hơn 47 lần nợ ngắn hạn, trong khi một số khác chỉ đạt tỷ lệ 0.066 Dữ liệu thống kê cho thấy các doanh nghiệp này có tình hình tài chính và thanh khoản ổn định, cho phép họ sử dụng tài sản ngắn hạn để đáp ứng các khoản nợ ngắn hạn hiệu quả.
Từ năm 2014 đến 2023, Việt Nam ghi nhận tỷ lệ tăng trưởng GDP trung bình khoảng 6,04%, cho thấy sự phát triển kinh tế ổn định Đồng thời, tỷ lệ lạm phát giảm xuống mức trung bình 2,9%, tạo điều kiện thuận lợi cho nền kinh tế Tăng trưởng GDP đạt tối đa 8% trong khi tỷ lệ lạm phát cao nhất là 4%, phản ánh một bức tranh kinh tế tích cực trong hơn một thập kỷ qua.
Phân tích tương quan giữa các biến số trong mô hình
Nhằm kiểm tra mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay không tác giả sử dụng kiểm định hệ số phóng đại phương sai VIF
Tác giả đưa ra cặp giả thuyết:
H0: Mô hình không có đa cộng tuyến H1: Mô hình có đa cộng tuyến
Variable VIF 1/VIF lev 1.26 0.790941 size 1.25 0.797065
31 roa 1.17 0.855914 cr 1.09 0.916186 tang 1.05 0.953141 grow 1.04 0.959804 infl 1.04 0.961939 gdp 1.04 0.962881
Nguồn: Phần mềm STATA Bảng 3 2 Kiểm định đa cộng tuyến
Kết quả kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) cho thấy tất cả các biến trong mô hình đều có VIF < 10, cho phép chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là mô hình không gặp vấn đề đa cộng tuyến Ngoài kiểm định VIF, tác giả cũng đã phân tích ma trận tương quan để đánh giá mức độ quan hệ tuyến tính giữa các biến trong mô hình, không phân biệt biến độc lập và biến phụ thuộc Phân tích ma trận tương quan cung cấp thông tin về mức độ tương quan giữa các cặp biến; nếu các hệ số tương quan cao có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến, ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả hồi quy.
Nguồn: Phần mềm STATA Bảng 3 3 Ma trận tương quan
Kết quả ma trận tương quan cho thấy các hệ số tương quan giữa các biến đều nhỏ hơn 0.8, điều này cho thấy không có sự ảnh hưởng tiêu cực đến mô hình hồi quy và không gây ra khuyết tật cho mô hình.
Kết quả ước lượng mô hình
Mô hình OLS Mô hình FEM Mô hình REM
[P -value] [P -value] [P -value] lev 1.179605*** -1.044929*** -.7106335** ev lev size roa grow tang cr ev 1.0000 lev 0.3328* 1.000 size 0.6388* 0.3380* 1.0000 roa 0.1043* -0.1925* 0.2141* 10000 grow -0.0462 -0.0322 -0.1032* 0.1356* 1000 tang -0.0900* -0.0642 -0.1084* 0.0419 0.0925
Nguồn: Phần mềm STATA Bảng 3 4 Kết quả hồi quy của 3 mô hình Pooled OLS, FEM, REM
Trong mô hình OLS, các biến LEV, SIZE, GROW, TANG, INFL có tác động tích cực đến biến EV, trong khi biến CR và GDP lại có mối tương quan âm với EV Giá trị R-squared đạt 0.5397, cho thấy các biến độc lập giải thích 53,97% sự biến đổi của biến EV.
Trong mô hình FEM, các biến LEV, SIZE, TANG, CR và GDP có ý nghĩa thống kê đối với biến EV, trong khi các biến khác không có ý nghĩa thống kê do P-value lớn hơn 5%.
Trong mô hình ước lượng REM, các biến LEV, SIZE, CR, và GDP đều có ý nghĩa thống kê với P-value < 5% Cụ thể, biến SIZE có tác động tích cực đến biến phụ thuộc EV, trong khi các biến LEV, CR và GDP lại có tác động tiêu cực.
3.3.2 Kiểm định lựa chọn mô hình
Tác giả áp dụng kiểm định Fisher nhằm xác định mô hình nào giữa Pooled OLS và FEM là phù hợp hơn với dữ liệu nghiên cứu.
Ta đặt ra giả thuyết để thực hiện kiểm định:
Ho: Mô hình Pooled OLS phù hợp
H1:Mô hình FEM phù hợp
Pooled OLS và FEM Giá trị thống kê P-value Kết luận
Bảng 3 5 Kết quả kiểm định F-test
Dựa vào bảng kết quả, giá trị p-value nhỏ hơn 5%, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết Ho và chấp nhận giả thuyết H1 Kết luận cho thấy mô hình hiệu ứng cố định (FEM) là lựa chọn phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS.
3.3.2.2 Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian
Tác giả thực hiện kiểm tra để lựa chọn mô hình phù hợp giữa Pooled OLS và hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) thông qua kiểm định Breusch và Pagan.
Ta đặt ra giả thuyết để thực hiện kiểm định:
Ho: Mô hình Pooled OLS phù hợp
H1: Mô hình REM phù hợp
Giá trị thống kê P-value Kết luận
EV chi2(1)8.41 Prob > chi2 = 0.0000 REM
Nguồn: Phần mềm STATA Bảng 3 6 Kết quả kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian
Dựa vào bảng trình bày, giá trị p-value nhỏ hơn 5% cho thấy chúng ta chấp nhận giả thuyết H1 và bác bỏ giả thuyết H0 Điều này chỉ ra rằng mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) là lựa chọn phù hợp hơn so với mô hình hồi quy Pooled OLS cho dữ liệu nghiên cứu này.
Kiểm định Hausman được sử dụng để tìm ra mô hình phù hợp nhất cho dữ liệu nghiên cứu giữa mô hình REM và mô hình FEM
Giả Thuyết kiểm định Hausman là:
Ho: Mô hình REM phù hợp
H1: Mô hình FEM phù hợp
FEM và REM Giá trị thống kê P-value Kết luận
EV chi2(8).40 Prob > chi2 = 0.1342 REM
Nguồn: Phần mềm STATA Bảng 3 7 Kết quả kiểm định Hausman
Kết quả kiểm định Hausman cho thấy p-value là 0.1342, lớn hơn 5%, dẫn đến việc chấp nhận giả thuyết H0 và bác bỏ giả thuyết H1 Do đó, tác giả kết luận rằng mô hình REM là mô hình phù hợp nhất cho nghiên cứu này.
3.3.3 Kiểm định các khuyết tật của mô hình REM
3.3.3.1 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge để tìm ra hiện tượng tự tương quan trong mô hình nghiên cứu
Cặp giả thuyết cho kiểm định này có thể được đặt ra như sau:
Ho: Mô hình REM không có hiện tượng tự tương quan
H1: Mô hình REM có hiện tượng tự tương quan
Kiểm định Wooldridge Giá trị thống kê P-value Kết luận
EV F(1,55).328 Prob > F = 0.000 Mô hình REM có hiện tượng tự tương quan
Nguồn: Phần mềm STATA Bảng 3 8 Kết quả kiểm định tự tương quan với mô hình REM
Kết quả kiểm định Wooldridge cho thấy p-value = 0, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% Điều này cho phép tác giả chấp nhận giả thuyết H1, xác nhận rằng mô hình xuất hiện hiện tượng tự tương quan.
3.3.3.2 Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Tác giả áp dụng kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian để xác định sự tồn tại của hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình nghiên cứu.
Giả thuyết được đặt ra là:
Ho: Mô hình REM không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
H1: Mô hình REM có hiện tượng hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Giá trị thống kê P-value Kết luận
EV chibar2(01)x8.19 Prob > chibar2 = 0.000 Mô hình REM có hiện tượng phương sai sai số thay đổ
Nguồn: Phần mềm STATA Bảng 3 9 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi mô hình REM
Kết quả kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian cho thấy p-value = 0, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% Do đó, tác giả bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
3.3.4 Khắc phục các khuyết tật của mô hình REM
Sau khi thực hiện các kiểm định, tác giả phát hiện mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) bị ảnh hưởng bởi phương sai sai số thay đổi, dẫn đến kết quả ước lượng không chính xác và không đáng tin cậy Để khắc phục vấn đề này, tác giả đã áp dụng phương pháp ước lượng FGLS (Feasible Generalized Least Squares), một kỹ thuật giúp loại bỏ ảnh hưởng của phương sai sai số thay đổi, cung cấp ước lượng hiệu quả hơn so với phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường.
Dưới đây là bảng thể hiện các hệ số hồi quy và giá trị P-value sau khi áp dụng mô hình FGLS nhằm khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
EV Hệ số hồi quy p-value lev 5159391** 0.000 size 9986704** 0.000 roa 4523402 0.208 grow 0708461** 0.006 tang 34332681 0.053 cr -.0000388 0.993 gdp -3.331277** 0.006 infl 2.720633 0.311
Nguồn: Kết quả nghiên cứu
Bảng 3 10 Mô hình FGLS với biến EV
Kết quả thu được phương trình hồi quy như sau:
EV it = -0.2872671 i + 0.5159391*LEV it + 0.9986704*SIZE it +0.006*GROW it -3.331277*GDP it + wit
Thảo luận kết quả nghiên cứu
3.4.1 Tổng quan ngành bán lẻ
Việt Nam đang ngày càng hội nhập sâu rộng vào nền kinh tế toàn cầu, với các doanh nghiệp tích cực tham gia vào chuỗi cung ứng quốc tế Ngành bán lẻ tại Việt Nam đã phát triển mạnh mẽ trong thập kỷ qua, trở thành một phần quan trọng của nền kinh tế Sự xuất hiện của chuỗi cửa hàng lớn và sự phát triển của thương mại điện tử, cùng với thách thức từ đại dịch COVID-19, đã làm thay đổi cảnh quan ngành bán lẻ, tạo ra cơ hội và thách thức mới cho doanh nghiệp Ảnh hưởng của dịch Covid-19 và các xung đột chính trị đang tác động mạnh mẽ đến thị trường bán lẻ toàn cầu, bao gồm cả Việt Nam.
Thị trường bán lẻ Việt Nam được dự báo sẽ đạt quy mô 276,37 tỷ USD vào năm 2024 và 488,08 tỷ USD vào năm 2029, với tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) đạt 12,05% trong giai đoạn 2024-2029, theo thông tin từ Mordor Intelligence.
Theo Bộ Công Thương, mặc dù kinh tế toàn cầu gặp khó khăn và doanh số bán lẻ tại châu Âu tăng chậm, thị trường Việt Nam vẫn duy trì tăng trưởng tích cực Hoạt động thương mại nội địa đã khai thác hiệu quả sức mua, phục hồi mạnh mẽ và đạt mức tăng trưởng vượt trội so với nền kinh tế chung Tổng bán lẻ hàng hóa và doanh thu dịch vụ năm 2023 tiếp tục cho thấy sự phát triển khả quan.
Dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam năm 2023 đạt 9,6% so với năm 2022, vượt mục tiêu kế hoạch 8-9% Điều này cho thấy thị trường nội địa đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ tăng trưởng, bù đắp cho những khó khăn trong sản xuất công nghiệp và hoạt động xuất khẩu.
Năm 2022, thị trường bán lẻ toàn cầu hồi phục mạnh mẽ khi các quốc gia, đặc biệt là Trung Quốc, mở cửa trở lại sau 3 năm thực hiện chính sách "zero covid" Kinh tế Việt Nam cũng trải qua quá trình phục hồi tích cực nhờ vào các chính sách và giải pháp mạnh mẽ từ Quốc hội và Chính phủ, góp phần thúc đẩy sự tăng trưởng của thị trường bán lẻ trong nước.
Theo Bộ Công Thương, thị trường bán lẻ Việt Nam năm 2022 ước đạt khoảng 142 tỷ USD, đóng góp 59% tổng ngân sách Sau 3 năm trầm lắng do đại dịch Covid-19, thị trường bán lẻ trong nước đã bắt đầu cho thấy những dấu hiệu tích cực trong năm 2022.
Doanh số bán lẻ đã tăng trưởng mạnh mẽ, với nhiều doanh nghiệp lạc quan về triển vọng thị trường Một khảo sát trên 15.000 nhà bán hàng của nền tảng Sapo năm 2022 cho thấy, mặc dù 42% nhà bán hàng ghi nhận doanh thu giảm so với năm 2021, nhưng năm 2022 vẫn chứng kiến sự phục hồi doanh thu Tỷ lệ nhà bán hàng có doanh thu tăng trưởng đạt 37,72%, cao hơn so với 23,88% của năm 2021.
2020 (30,7%) Số lượng nhà bán hàng có doanh thu tăng trưởng trên 30% chiếm 6,36%
Theo báo cáo của Tổng cục Thống kê Việt Nam, ngành Bán lẻ và Dịch vụ đã bị ảnh hưởng nặng nề bởi đại dịch COVID-19 trong năm 2021, đặc biệt là trong Quý III khi GDP toàn ngành giảm 28,1% Các biện pháp giãn cách xã hội đã gây khó khăn cho doanh nghiệp, với 75,2% nhà bán hàng không ghi nhận sự tăng trưởng doanh thu so với năm 2020; trong đó, 37,1% doanh nghiệp bị giảm doanh thu trên 30% Chỉ có 23,9% nhà bán hàng ghi nhận sự tăng trưởng, thấp hơn đáng kể so với 30,7% năm 2020 và 61% năm 2019, cho thấy tác động nghiêm trọng của đại dịch đến hoạt động kinh doanh trong lĩnh vực này.
Nguồn: Chứng khoán Yuanta Việt Nam Hình 3.4.1 Tốc độ tăng trưởng ngành bán lẻ 2014-2023
Sau khi xây dựng mô hình nghiên cứu và đo lường ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến giá trị doanh nghiệp trong ngành bán lẻ trên thị trường chứng khoán Việt Nam, chúng tôi đã rút ra một số kết luận quan trọng.
Giá trị doanh nghiệp có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ tăng trưởng GDP, cho thấy rằng khi nền kinh tế tăng trưởng chậm lại, giá trị của các doanh nghiệp bán lẻ trên thị trường chứng khoán có xu hướng tăng lên.
Giá trị doanh nghiệp có mối quan hệ nghịch với đòn bẩy tài chính, tức là khi doanh nghiệp gia tăng sử dụng nợ vay, giá trị của doanh nghiệp sẽ bị giảm sút.
Quy mô doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc xác định giá trị của nó, với các doanh nghiệp lớn thường có giá trị thấp hơn so với những doanh nghiệp nhỏ Điều này cho thấy rằng kích thước doanh nghiệp có thể ảnh hưởng tiêu cực đến giá trị tài sản của nó.
Tỷ lệ tăng trưởng của doanh nghiệp có mối liên hệ tích cực với giá trị của nó; những doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng nhanh hơn thường đạt được giá trị cao hơn.
Các kết luận này tạo ra cái nhìn tổng quát về mối liên hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị của doanh nghiệp bán lẻ niêm yết tại Việt Nam, từ đó cung cấp cho nhà quản lý và nhà đầu tư những hiểu biết sâu sắc về các yếu tố tác động đến giá trị doanh nghiệp.
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Bảng 3 11 So sánh kết quả nghiên cứu với giả thuyết
Đòn bẩy tài chính có tác động tích cực đến giá trị doanh nghiệp, với mức ý nghĩa 5% cho thấy khi doanh nghiệp tăng tỷ lệ đòn bẩy lên 1 đơn vị, giá trị doanh nghiệp sẽ tăng 0.515 đơn vị Việc sử dụng đòn bẩy tài chính giúp doanh nghiệp nâng cao khả năng sinh lời, cho phép mở rộng quy mô hoạt động, đầu tư vào các dự án lớn hơn và khai thác cơ hội kinh doanh mới Những nỗ lực này sẽ thúc đẩy sự tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận, từ đó nâng cao giá trị doanh nghiệp.
HÀM Ý CHÍNH SÁCH
Đối với các nhà lãnh đạo, nhà quản trị
Nghiên cứu chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng tích cực đến giá trị doanh nghiệp, tuy nhiên, nhà quản trị cần xác định tỷ lệ đòn bẩy hợp lý Việc vay nợ có thể gia tăng lợi nhuận, nhưng đi kèm với chi phí lãi vay, trong đó chỉ một phần được khấu trừ thuế Nhiều doanh nghiệp với tỷ lệ đòn bẩy cao có thể gặp tình trạng thua lỗ nhưng vẫn phải chịu thuế thu nhập doanh nghiệp Hơn nữa, tỷ lệ đòn bẩy cao có thể gây rủi ro thanh khoản, dẫn đến nguy cơ phá sản nếu không thể thanh toán nợ đúng hạn Do vậy, nhà quản trị cần cân nhắc kỹ lưỡng để chọn tỷ lệ đòn bẩy tài chính phù hợp với khả năng tài chính và mức độ rủi ro của công ty.
Nâng cao nguồn vốn tự có là một thách thức đối với nhiều công ty bán lẻ có quy mô nhỏ và khả năng tài chính hạn chế Để cải thiện tình hình tài chính, các doanh nghiệp trong ngành có thể áp dụng một số phương pháp như tăng cường tiết kiệm chi phí, tìm kiếm nguồn đầu tư mới và tối ưu hóa quy trình kinh doanh.
Tăng cường nguồn vốn tự có là giải pháp quan trọng giúp doanh nghiệp tự chủ tài chính, hạn chế phụ thuộc vào nợ vay Doanh nghiệp cần tận dụng lợi nhuận giữ lại để gia tăng vốn chủ sở hữu, từ đó cải thiện khả năng tài chính và nâng cao giá trị doanh nghiệp.
Trong bối cảnh thị trường Việt Nam hiện nay, các doanh nghiệp cần khai thác tối đa các lợi thế để thu hút vốn đầu tư nước ngoài Việc phát hành riêng lẻ sẽ giúp doanh nghiệp huy động nguồn vốn từ các nhà đầu tư quốc tế, từ đó tiếp cận cơ sở hạ tầng tiên tiến và kỹ thuật sản xuất hiện đại Sự hợp tác với các doanh nghiệp quốc tế cũng sẽ nâng cao năng lực quản trị cho doanh nghiệp.
Doanh nghiệp có thể mở rộng quy mô bằng cách kêu gọi cổ đông tham gia đầu tư vốn, từ đó cải thiện đáng kể lượng vốn nội sinh Những doanh nghiệp có giá trị doanh nghiệp cao thường được đánh giá có nhiều cơ hội phát triển hơn.
46 doanh nghiệp lớn có thể tăng trưởng quy mô bằng cách phát hành thêm cổ phiếu để huy động vốn Để cải thiện hiệu suất sử dụng tài sản cố định, các nhà quản lý cần điều chỉnh cơ cấu vốn của doanh nghiệp thay vì chỉ chú trọng vào việc mở rộng quy mô đầu tư.
Đầu tư vào tài sản cố định không hiệu quả có thể làm giảm tính linh hoạt trong dòng tiền của doanh nghiệp Do đó, các doanh nghiệp cần thường xuyên đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản cố định và điều chỉnh giá trị tài sản đúng thời điểm để ước lượng chính xác chi phí khấu hao Để tránh đầu tư vào tài sản không tận dụng được công suất và giảm lợi nhuận, cần cân nhắc kỹ lưỡng trước khi đầu tư Các nhà lãnh đạo nên xây dựng kế hoạch sử dụng vốn, đánh giá hiệu quả tài sản trước khi mở rộng đầu tư, đặc biệt không nên sử dụng nguồn vốn ngắn hạn cho tài sản cố định.