i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Khóa luận tốt nghiệp với đề tài “Ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành Viễn thông niêm yết trên thị trường chứng k
Tính cấp thiết của đề tài
Xã hội càng hiện đại, cùng với sự đổi mới sâu sắc của cơ chế quản lý kinh tế chuyển sang nền kinh tế mở nhiều thành phần có sự quản lý của Nhà nước, các doanh nghiệp càng khó khăn hơn trong việc tồn tại dưới môi trường cạnh tranh khốc liệt đồng thời duy trì những mục tiêu hoạt động của mình Để tồn tại và phát triển, các doanh nghiệp phải hoạt dộng một cách hiệu quả, do vậy KNSL trở thành mối quan tâm hàng đầu Yazdanfar
(2013) cũng cho rằng điều kiện tiên quyết nhất quan trọng cho sự tồn tại và giúp doanh nghiệp thành công lâu dài là lợi nhuận, mà lợi nhuận của nó được biểu hiện thông qua các chỉ tiêu phản ánh KNSL Đây cũng là mối quan tâm hàng đầu của các nhà đầu tư khi quyết định đầu tư vào doanh nghiệp
Chính vì vậy, việc quản lý và tối ưu hóa KNSL là một trong những ưu tiên hàng đầu của các nhà quản lý KNSL phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm cả yếu tố bên trong và yếu tố bên ngoài Những yếu tố bên ngoài có thể kể đến như: môi trường kinh doanh, tình hình chính trị - xã hội, đặc điểm kinh tế của mỗi quốc gia, Bên cạnh đó là những yếu tố nội sinh như: năng lực tài chính của doanh nghiệp, chính sách huy động vốn và sử dụng nguồn vốn để hỗ trợ cho hoạt động kinh doanh, Đã từ lâu CTV được cho là có tác động đáng kể tới KNSL của doanh nghiệp thông qua các lý thuyết nền, tuy nhiên các nghiên cứu trước đây đều đưa ra kết quả mâu thuẫn về mối quan hệ giữa CTV và KNSL của doanh nghiệp, mà cũng chưa lý thuyết nào có thể giải thích hoàn toàn đầy đủ ảnh hưởng của CTV lên tới KNSL Câu hỏi quen thuộc nhưng vẫn luôn được các nhà quản lý và cả các nhà nghiên cứu đặt ra là: Mức độ ta sử dụng nợ vay như thế nào là hợp lý nhằm gia tăng tác dụng của nợ vay tỷ như lá chắn thuế, từ đó giúp gia tăng KNSL của doanh nghiệp? Để đạt được sự bền vững trong kinh doanh, mỗi doanh nghiệp cần quan tâm đến tương quan giữa CTV và KNSL, bởi đây là yếu tố quan trọng nhất (Salim & Yadav, 2012)
Ngành Viễn thông là một trong những ngành nền móng, bên cạnh đó cũng đóng vai trò rất quan trọng trong nền kinh tế của mỗi quốc gia, đặc biệt là trong một quốc gia nằm
2 trong nhóm đang phát triển như Việt Nam Lợi ích của viễn thông được thể hiện rất rõ trong các lĩnh vực và mọi ngành Các hệ thống viễn thông thường được phát triển và điều hành bởi các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông Đó là các nhà cung cấp trước đây cung cấp dịch vụ điện thoại công với những các vụ liên quan và hiện tại đang cung cấp nhiều loại dịch vụ Internet và WAN, kể cả mạng khu vực đô thị (MAN) và nhiều dịch vụ toàn cầu Sự phát triển của công nghệ trong xã hội hiện đại hiện nay đòi hỏi phải có sự phối hợp của rất nhiều các hoạt động trong từng khâu Để tiến hành các hoạt động kinh doanh đó phải gắn liền với việc sử dụng tất cả các dịch vụ viễn thông mới Đối với những vùng nơi mà ở đó không có dịch vụ viễn thông sẽ tồn tại mạo hiểm đáng kể trong thương mại cạnh tranh
Kể từ khi gia nhập WTO, ngành Viễn thông đã và đang thu hút được nhiều nhà đầu tư nước ngoài, đạt đượng những thành tựu lớn Trong vài thập kỷ qua, ngành viễn thông Việt Nam có bước phát triển vượt bậc Những năm gần đây, Việt Nam đã trải qua một cuộc cách mạng truyền thông với sự lan truyền bùng nổ của truyền thông di động và Internet Số lượng thuê bao điện thoại di động và người dùng internet tăng vượt trội, cho thấy khoảng cách số giữa Việt Nam và các nước phát triển đã được thu hẹp đáng kể
Tuy nhiên, trong những năm trở lại gần đây, tác động của suy thoái nền kinh tế toàn cầu và những diễn biến khó lường khi phải chịu ảnh hưởng trực tiếp từ các công nghệ 4.0, dịch vụ viễn thông truyền thống bắt đầu hạ nhiệt và trở nên bão hòa Không chỉ vậy, việc ngày càng có quá nhiều nhà khai thác cùng hoạt động, dẫn tới cạnh tranh quyết liệt khiến mức giá cước thấp làm giảm doanh thu… tạo áp lực trong việc chuyển hướng kinh doanh sang dịch vụ số, làm giảm đáng kể tiềm năng tăng trưởng của ngành Các chuyên gia kỳ vọng trong những năm tiếp theo, thời kỳ 5G sẽ bắt đầu phát triển đại trà ở Việt Nam, đòi hỏi các doanh nghiệp Viễn thông lên kế hoạch đầu tư để bắt kịp xu hướng thị trường, mà bất kỳ hoạt động đầu tư nào cũng cần nguồn vốn lớn
Do đó, các công ty ngành Viễn thông cần tìm ra một CTV phù hợp nhằm mục tiêu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cách quản lý tài chính để tối ưu hóa lợi nhuận, gia tăng KNSL, giúp doanh nghiệp tìm ra chiến lược phát triển lâu dài của công ty thông qua các
3 quyết định tài chính Chính vì lý do đó, tác giả đã lựa chọn đề tài “Ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành Viễn thông niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” làm đề tài nghiên cứu của mình.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát của đề tài là tập trung phân tích ảnh hưởng của chỉ tiêu CTV đến KNSL của các doanh nghiệp ngành Viễn thông được NY trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2016 đến năm 2023 Trên cơ sở các nghiên cứu trước, tác giả tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu, đánh giá kết quả, từ đó tác giả đưa ra những khuyến nghị, giải pháp phù hợp, kết hợp với ứng dụng thực tiễn để giải quyết bài toán về CTV, từ đó đặt ra mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận, nâng cao KNSL của các doanh nghiệp Viễn thông trong giai đoạn khó khăn
Các mục tiêu nghiên cứu cụ thể bao gồm:
- Hệ thống hóa những vấn đề cơ sở lý luận về cơ cấu vốn, KNSL và những tác động của CTV đến KNSL của doanh nghiệp
- Xây dựng thành công mô hình phù hợp và áp dụng phương pháp hồi quy tuyến tính để phân tích tác động của CTV đến KNSL của doanh nghiệp Viễn thông
- Tổng quan và đánh giá thực trạng về CTV và KNSL của các doanh nghiệp Viễn thông giai đoạn 2016 – 2023
- Đánh giá triển vọng phát triển ngành, đề xuất các khuyến nghị để các doanh nghiệp Viễn thông nâng cao KNSL.
Câu hỏi nghiên cứu
Dựa vào những mục tiêu đã nêu trên, khóa luận tốt nghiệp sẽ đưa ra câu trả lời hoản chỉnh cho những câu hỏi nghiên cứu sau:
- Thế nào là CTV và KNSL của doanh nghiệp? Các chỉ tiêu thể hiện CTV và KNSL của doanh nghiệp?
- Từ những kết quả của các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước trước đây, ta rút ra được CTV có ảnh hưởng như thế nào đối với KNSL của doanh nghiệp?
- CTV tác động tới KNSL của các doanh nghiệp Viễn thông NY trên thị trường chứng khoán Việt Nam theo chiều hướng ra sao?
- Các doanh nghiệp ngành Viễn thông cần sử dụng CTV như thế nào nhằm nâng cao KNSL?
Phương pháp nghiên cứu
Dựa vào phương pháp nghiên cứu khoa học, để hoàn thành mục tiêu nghiên cứu, khóa luận sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp với phương pháp nghiên cứu định tính Bên cạnh đó, khóa luận còn sử dụng các phương pháp khác như tổng hợp, so sánh, phân tích số liệu từ nguồn báo cáo tài chính đã kiểm toán hoặc đã công bố rộng rãi (từ năm 2016 - 2023)
Về phương pháp định tính: Thông qua những kiến thức vĩ mô đã được tích lũy trên trường, kiến thức về tài chính - kế toán cộng với vốn hiểu biết về kinh tế, ngành nghề kinh doanh qua thời sự, bài báo để đưa ra nhận định về tình hình kinh doanh của các
5 doanh nghiệp ngành Viễn thông, về triển vọng phát triển của ngành trong tương lai, từ đó đưa ra các khuyến nghị dành cho Nhà nước, cơ sở ban ngành cũng như các chủ sở hữu
Về phương pháp định lượng: Sử dụng bảng dữ liệu được tổng hợp và tính toán bằng phần mềm Microsort Excel 16 từ báo cáo tài chính của 36 doanh nghiệp trong ngành Viễn thông được NY trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam để chạy mô hình hồi quy thông qua phần mềm STATA 17 Từ đó quan sát và đưa ra nhận định về ảnh hưởng của CTV và các nhân tố khác tới KNSL của doanh nghiệp Đồng thời sử dụng các phương pháp khác để bổ sung và hoàn thiện bài khóa luận.
Đóng góp của nghiên cứu
Những nghiên cứu cùng đề tài ở cả Việt Nam và thế giới đã có đóng góp quan trọng trong việc tìm hiểu và phân tích ảnh hưởng của CTV đến KNSL của các doanh nghiệp Nghiên cứu đã trình bày một mô hình lý thuyết và đề xuất các giả định để nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến, từ đó giải thích các yếu tố trọng yếu nhất trong quá trình quản trị doanh nghiệp và nâng cao KNSL Bài nghiên cứu sử dụng một mẫu dữ liệu đa dạng từ các doanh nghiệp ngành Viễn thông NY trên sàn chứng khoán Việt Nam và đã tiến hành các phân tích thống kê phù hợp để kiểm tra các giả định và mô hình lý thuyết được đề xuất Các kết quả nghiên cứu cho thấy rằng đặc điểm của nhu cầu sử dụng nợ có tác động đến KNSL doanh nghiệp.
Kết cấu của đề tài
Khóa luận được chia thành 4 chương:
Chương 1: Cơ sở lý thuyết về cấu trúc vốn và khả năng sinh lời của doanh nghiệp và tổng quan nghiên cứu về tác độc của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp Chương 2: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3: Kết quả nghiên cứu
Chương 4: Kết luận và hàm ý chính sách
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CẤU TRÚC VỐN VÀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA DOANH NGHIỆP VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC VỐN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA DOANH NGHIỆP
Những vấn đề cơ bản về cấu trúc vốn của doanh nghiệp
1.1.1 Nguồn vốn của doanh nghiệp
Trong nền kinh tế thị trường, nguồn vốn là yếu tố quan trọng và là tiền đề cần thiết cho việc hình thành và phát triển hoạt động kinh doanh của một doanh nghiệp Nguồn vốn của doanh nghiệp được biểu hiện bằng các tài sản như: tiền mặt, các tài sản cố định hữu hình, vô hình, quyền tài sản có giá trị bằng tiền, Nguồn vốn thể hiện được tiềm lực kinh tế và năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp Để một doanh nghiệp có thể hoạt động, vận hành và phát triển được thì không thể thiếu vốn
Trong mỗi doanh nghiệp, nguồn vốn đều được hình thành từ hai bộ phận là: Vốn chủ sở hữu và Nợ phải trả
1.1.2 Cấu trúc nguồn vốn của doanh nghiệp
1.1.2.1 Khái niệm cấu trúc nguồn vốn của doanh nghiệp
Về cơ bản, cơ cấu nguồn vốn được định nghĩa rất đa dạng bởi nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới Theo định nghĩa của Ross và cộng sự (2003) trong cuốn sách
“Fundamentals of Cooperate Finance” cơ cấu nguồn vốn hay CTV (Capital structure) là sự kết hợp giữa việc sử dụng nợ và vốn chủ sở hữu theo một tỷ lệ nhất định nhằm mục đích tài trợ cho hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp Tỷ lệ này phản ánh tỷ lệ phần trăm tài sản của công ty được tài trợ bằng các khoản vay và được sử dụng để xác định khả năng đảm bảo hoàn trả của công ty Tỷ lệ nợ càng thấp thì trong trường hợp phá sản, khoản nợ có thể được đảm bảo càng nhiều Ngược lại, hệ số nợ càng cao thì doanh nghiệp càng dễ mất khả năng thanh toán Ủng hộ định nghĩa trên, Hasan và cộng sự (2014) cũng cho rằng: “CTV của doanh nghiệp là sự kết hợp của nợ ngắn hạn, nợ dài hạn, vốn cổ phần thường, cổ phần ưu đãi và các nguồn vốn khác dùng tài trợ cho các hoạt động của doanh nghiệp.”
Từ những định nghĩa trên, ta có thể đưa ra kết luận, CTV là sự kết hợp của các nguồn vốn trong doanh nghiệp, cụ thể là nợ vay và vốn chủ sở hữu nhằm mực đích tài trợ cho hoạt dộng kinh doanh của doanh nghiệp đó
Cơ cấu nguồn vốn của doanh nghiệp thường có sự biến động trong các chu kỳ kinh doanh và gây nên ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực tới lợi ích của các cổ đông Do đó việc xem xét, lựa chọn và điều chỉnh cơ cấu vốn, nhằm đảm bảo cơ cấu vốn tối ưu luôn là quyết định tài chính vô cùng quan trọng của doanh nghiệp Có rất nhiều nghiên cứu thực tiễn cho thấy c cấu nguồn vốn của doanh nghiệp cũng là một trong các yếu tố quyết định đến chi phí sử dụng vốn bình quân (WACC = ∑ 𝑛 𝑖=1 𝑊 𝑖 × 𝑅 𝑖 ) của doanh nghiệp cùng với đó là ảnh hưởng đến tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA) và rủi ro tài chính của một doanh nghiệp theo cả hướng tích cực và tiêu cực
1.1.2.2 Phân loại cơ cấu nguồn vốn của doanh nghiệp Đứng trên góc độ nguồn hình thành vốn, nguồn vốn của doanh nghiệp có thể chia thành hai nguồn cơ bản: Nguồn vốn chủ sở hữu và các khoản nợ phải trả
Vốn chủ sở hữu (Equity): phản ánh số vốn thuộc quyền sở hữu của chủ doanh nghiệp hoặc được tích lũy từ hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, doanh nghiệp có quyền sử dụng, chi phối lâu dài vào các hoạt động kinh doanh của mình Chính vì vậy, nguồn vốn này có đặc điểm là không phải hoàn trả và có tính ổn định cao
Khi doanh nghiệp mới thành lập thì vốn chủ sở hữu sẽ do các thành viên đóng góp và hình thành nên vốn điều lệ Khi doanh nghiệp đã đi vào hoạt động thì ngoài vốn điều lệ ra vẫn còn rất nhiều các nguồn vốn khác cũng thuộc về vốn chủ sở hữu như: lợi nhuận giữ lại, quỹ đầu tư phát triển, quỹ dự phòng tài chính…
Các khoản nợ phải trả (Debt): phản ánh số vốn thuộc quyền sở hữu của các chủ thể khác nhưng doanh nghiệp lại có quyền sử dụng trong một thời hạn nhất định vào các hoạt động kinh doanh của mình Dựa vào thời hạn hoàn trả, nợ phải trả được chia thành hai nhóm, bao gồm:
Nợ ngắn hạn: Là các khoản nợ mà doanh nghiệp có nghĩa vụ phải thanh toán trong vòng 12 tháng kể từ ngày kết thúc kỳ kế toán năm Đây thường là khoản nợ phát sinh trong các hoạt động kinh doanh hàng ngày như khoản nợ trả người bán, nợ công nhân viên, thuế và các khoản phải nộp nhà nước,… Do đó doanh nghiệp cần phải có kế hoạch thanh toán hợp lý để đảm bảo không bị vỡ nợ
Nợ dài hạn: Là các khoản nợ mà doanh nghiệp có nghĩa vụ phải thanh toán sau 12 tháng kể từ ngày kết thúc kỳ kế toán năm Chẳng hạn như các khoản vay dài hạn ngân hàng, trái phiếu phát hành, nợ thuế tài sản tài chính,… Đối với các khoản nợ dài hạn, doanh nghiệp có thể cân nhắc các phương án vay vốn hoặc huy động vốn để đảm bảo khả năng thanh toán
Nợ phải trả bao gồm các khoản nợ vay (vay của các Tổ chức tín dụng, của Ngân hàng thương mại, các doanh nghiệp khác hoặc của cá nhân trong xã hội) và các khoản vốn chiếm dụng như: các khoản phải trả nhân viên, các khoản phải nộp ngân sách, các khoản phải thanh toán khi chưa tới kỳ hạn…
1.1.2.3 Các chỉ tiêu phản ánh cơ cấu nguồn vốn của doanh nghiệp
Khi xem xét cơ cấu nguồn vốn của một doanh nghiệp, người ta chú trọng đến mối quan hệ giữa nợ phải trả và vốn chủ sở hữu trong nguồn vốn của doanh nghiệp Thành phần và tỷ trọng của từng nguồn vốn trong tổng nguồn vốn của doanh nghiệp được thể hiện qua những chỉ tiêu chủ yếu sau đây:
Hệ số nợ là một loại chỉ số để đánh giá đòn bẩy tài chính, thể hiện mức độ sử dụng vốn của một công ty Hệ số này giúp xác định tổng số nợ liên quan đến tài sản, đồng thời cũng cho phép so sánh được mức đòn bẩy được sử dụng giữa các công ty khác nhau với nhau Muốn biết hệ số nợ của một doanh nghiệp đang cao hay thấp thì ta cần so sánh với hệ số nợ của trung bình ngành, quy mô doanh nghiệp, kết hợp với những chỉ số tài chính khác mới có thể đánh giá được một cách toàn diện và chính xác nhất
Hệ số nợ được tính như sau: 𝐻 𝑁 = 𝑁ợ 𝑝ℎả𝑖 𝑡𝑟ả (𝑁)
𝐻 𝑁 (tỷ lệ nợ chung DA) phản ánh trong nguồn vốn của doanh nghiệp có bao nhiêu phần được hình thành từ các khoản nợ
Tỷ lệ nợ ngắn hạn (SDA) = 𝑁ợ 𝑛𝑔ắ𝑛 ℎạ𝑛
Tỷ lệ nợ dài hạn (LDA) = 𝑁ợ 𝑑à𝑖 ℎạ𝑛
Về mặt nguyên tắc, tỷ lệ này càng nhỏ thì doanh nghiệp sẽ càng gặp ít khó khăn tài chính hơn vì khi đó doanh nghiệp ít phụ thuộc vào nợ vay để tài trợ cho hoạt động sản xuất kinh doanh Tỷ lệ này còn dựa vào ngành nghề hoạt động và môi trường kinh doanh của doanh nghiệp Thông thường các chủ nợ ưa chuộng những doanh nghiệp có tỷ lệ nợ thấp, bởi khi đó tiền vay của họ càng được đảm bảo
Cơ sở lý thuyết về cấu trúc vốn của doanh nghiệp
1.2.1 Lý thuyết cấu trúc vốn tối ưu (Optimal capital structure)
Thông thường các nhà quản lý sẽ lựa chọn sử dụng cả vốn vay và vốn chủ sở hữu để tài trợ cho các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Nhìn chung, khi sử dụng nợ để tài trợ, các công ty có thể có nhiều cơ hội kinh doanh hơn, nhưng đi kèm với đó là lãi suất và rủi ro cao, ngược lại, vốn chủ sở hữu có tính ổn định cao nhưng đòi hỏi sự đầu tư lớn từ các chủ sở hữu Do đó, để công ty lựa chọn, tính toán ra một cơ CTV tối ưu luôn là vấn đề nan giải với các nhà quản trị
Khi doanh nghiệp sử dụng 100% vốn chủ sở hữu để tài trợ cho hoạt động kinh doanh của mình, doanh nghiệp sẽ tránh được áp lực về nợ gốc và lãi vay, tuy nhiên lại không tận dụng được lợi thế về đòn bẩy tài chính
Khi sử dụng các nguồn vốn vay, doanh nghiệp có thể tận dụng được lợi thế của đòn bẩy tài chính, gia tăng lợi nhuận vốn chủ sở hữu Tuy nhiên việc sử dụng vốn vay quá nhiều có thể gây áp lực lên chính doanh nghiệp, giảm lợi ích của cổ đông, giảm lợi nhuận thậm chí làm gia tăng nguy cơ phá sản
Về cơ bản, CTV tối ưu là sự kết hợp hợp lý giữa nợ và vốn chủ sở hữu của công ty để giảm thiểu chi phí sử dụng vốn mà vẫn duy trì được tối đa giá trị doanh nghiệp Nói
12 cách khác, CTV tối ưu là điểm mà ở đó chi phi phí sử dụng vốn trung bình của doanh nghiệp là nhỏ nhất và giá trị doanh nghiệp là lớn nhất
Tuy nhiên việc xác định CTV tối ưu của doanh nghiệp ở bất kỳ ngành nghề nào không phải là điều đơn giản CTV tối ưu chỉ phù hợp với một thời điểm hoặc một giai đoạn nhất định vì mọi yếu tố trong kinh doanh đều thay đổi hàng ngày, hàng giờ Nhất là việc xác định CTV tối ưu chỉ khả thi đối với một công ty, không tồn tại CTV tối ưu cho toàn ngành hay cả quốc gia
1.2.2 Lý thuyết cấu trúc vốn của Modigliani và Miller Đây là lý thuyết đầu tiên nghiên cứu về CTV của doanh nghiệp được tác giả nêu ra trong bài nghiên cứu “Chi phí sử dụng vốn, tài chính doanh nghiệp và lý thuyết đầu tư” đăng trên Tạp chí American Economic Review (1958) và cũng là nền tảng cho sự ra đời của các lý thuyết sau này
Theo Modigliani và Miller, trong một thị trường hoàn hảo không có thuế, CTV không gây ảnh hưởng đến giá trị thị trường của doanh nghiệp và không có CTV tối ưu nào cho một doanh nghiệp cụ thể Để chứng minh nhận định này, trong nghiên cứu đầu tiên về CTV, tác giả đã đưa ra các giả định chủ yếu như: Không tồn tại chi phí giao dịch, không tồn tại thuế hay chi phí phá sản, lãi suất là như nhau cho tất cả những người đi vay và cho vay,
Mặc dù các giả định về thị trường vốn hoàn hảo là vô cùng cứng nhắc và phi thực tế, nhưng mô hình này rất hữu ích để xác định các tình huống mà CTV không ảnh hưởng đến giá trị vững chắc, tạo tiền đề cho việc phát triển các lý thuyết sau này
Chính Modigliani và Miller cũng nhận ra các hạn chế của lý thuyết này, vì vậy trong các nghiên cứu tiếp sau đó vào năm 1963 và 1977, tác giả đã mở rộng cơ sở của lý thuyết bằng việc thêm giả định khi xem xét giá trị doanh nghiệp trong trường hợp có thuế thu nhập doanh nghiệp và thuế thu nhập cá nhân nhằm khiến mô hình lý thuyết trở nên hoàn thiện hơn
Modigliani và Miller (1963) cho thấy giá trị doanh nghiệp tăng lên khi doanh nghiệp sử dụng nhiều đòn bẩy hơn vì họ được hưởng lợi từ lá chắn thuế Điều này nguh ý rằng doanh nghiệp nên sử dụng nợ càng nhiều càng tốt Quan điểm này là chủ đề của nhiều cuộc tranh luận điển hình Cụ thể, Stiglitz (1969) đã tiến hành nghiên cứu và cho ra kết quả rằng có thể cá nhân sẽ trả lãi cao hơn doanh nghiệp hay là một số doanh nghiệp có thể trả lãi suất cao hơn doanh nghiệp khác Ngoài ra, thì tùy từng người đi vay mà chi phí vay cũng khác nhau Do đó các giả định về cùng một mức lãi suất cho tất cả các nhà đầu tư đi vay hoặc cho vay của Modigliani và Miller là không hợp lý Giả định không có chi phí phá sản và kỳ vọng ròng về lợi nhuận doanh nghiệp cũng bị bác bỏ bởi kết luận từ nghiên cứu sau này của Stiglitz (1974) Chính những điều trên đã hạn chế khả năng ứng dụng của lý thuyết vào thực tế
1.2.3 Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Capital structure trade-off theory)
Lý thuyết này là là một trong những lý thuyết tài chính phổ biến giải thích cho việc doanh nghiệp sẽ lựa chọn sử dụng bao nhiêu vốn nợ và bao nhiêu vốn cổ phần bằng cách cân bằng giữa chi phí và lợi ích Kraus và Litzenberger (1973) đã đưa ra nhận xét rằng trong quá trình tồn tại của mình thì doanh nghiệp dễ dàng và nhanh chóng đạt đến CTV tốᎥ ưu bằng sự đánh đổi giữa lợi ích từ thuế của nợ vay và chi phí kiệt quệ tài chính (Financial Distress cost), thêm vào đó doanh nghiệp chỉ cό một CTV tối ưu duy nhất Myers (1984) cũng thừa nhận rằng tỷ lệ nợ tối ưu được xác định bằng sự đánh đổi giữa lợi ích và chi phí nợ
Theo lý thuyết này, nợ mang lại cho doanh nghiệp hai lợi ích chính là:
Lá chắn thuế: Khi doanh nghiệp sử dụng nợ thay vì vốn chủ sở hữu để tài trợ cho hoạt động kinh doanh, doanh nghiệp sẽ được khấu trừ lãi vay từ thu nhập chịu thuế, làm giảm chi phí vốn của doanh nghiệp
Lợi ích từ đòn bẩy tài chính: Khi doanh nghiệp sử dụng nợ, doanh nghiệp sẽ có thể sử dụng đòn bẩy tài chính để tăng lợi nhuận cho cổ đông
Bên cạnh lợi ích, nợ cũng mang lại cho doanh nghiệp những chi phí như:
Chi phí lãi vay: Các khoản nợ của doanh nghiệp đều tồn tại lãi vay Đây là một khoản chi phí cố định làm giảm lợi nhuận của doanh nghiệp
Những vấn đề cơ bản về khả năng sinh lời của doanh nghiệp
1.3.1 Khái niệm khả năng sinh lời của doanh nghiệp
Lợi nhuận là mục tiêu kinh doanh của bất kỳ doanh nghiệp nào, do đó KNSL là yếu tố được các doanh nghiệp vô cùng chú trọng Khái niệm KNSL đã được nhiều tác giả định nghĩa và bổ sung trong quá trình nghiên cứu Theo Pandey (1980), KNSL là khả
17 năng kiếm được lợi nhuận của một doanh nghiệp Trivedi (2010) cho rằng KNSL là khả năng tạo ra lợi nhuận từ các hoạt động kinh doanh của công ty Hay theo từ điển Kinh tế học Nguyễn Văn Ngọc (2012) KNSL (Profitability) là một con số đánh giá khả năng tạo ra lợi nhuận của một doanh nghiệp trong thời gian dài, trong trường hợp giả sử tất cả các điều kiện hoạt động hiện tại nói chung là không đổi KNSL phản ánh mối quan hệ giữa quy mô và lợi nhuận của doanh nghiệp trong một thời hạn nhất định Nói một cách dễ hiểu, KNSL là khả năng một doanh nghiệp sử dụng các nguồn lực của mình để tạo ra doanh thu vượt quá chi phí của mình
Trong doanh nghiệp, KNSL còn được xem là kết quả của việc sử dụng tài sản nguồn vốn và các tài sản cơ sở vật chất Khi KNSL đủ lớn thì sẽ giúp doanh nghiệp duy trì vốn để đảm bảo hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp diễn ra bình thường, đảm bảo khả năng thanh toán các khoản vay cũng như tăng vốn đầu tư Ngược lại, nếu KNSL của doanh nghiệp không đủ lớn sẽ có thể ảnh hưởng đến việc duy trì hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp do thiếu các phương tiện và các yếu tố sản xuất kinh doanh và thặng dư sẽ không đủ để duy trì sự cân bằng tài chính trong doanh nghiệp Nói tóm lại, KNSL là thước đo hiệu quả về sự thành công hay thất bại của một doanh nghiệp
1.3.2 Chỉ tiêu đánh giá khả năng sinh lời của doanh nghiệp
Trên góc độ tài chính, KNSL được đo bằng nhiều thước đo khác nhau tùy thuộc vào mục đích nghiên cứu Để đánh giá KNSL của doanh nghiệp, ta thường sử dụng các chỉ tiêu tỷ suất lợi nhuận vì nó biểu hiện mối quan hệ giữa lợi nhuận và chi phí sản xuất thực tế, thể hiện trình độ kinh doanh của các doanh nghiệp trong việc sử dụng các yếu tố đó
1.3.2.1 Tỷ suất sinh lời trên doanh thu (ROS)
Tỷ suất sinh lời trên doanh thu ROS (Return on Sales) là một trong những chỉ số quan trọng trong lĩnh vực kinh doanh và tài chính, đánh giá KNSL của doanh nghiệp, phản ánh mức lợi nhuận mà doanh nghiệp thu được trên một đơn vị chi phí hay yếu tố đầu vào, hay một đơn vị đầu ra phản ánh kết quả sản xuất Chỉ số ROS cho biết cứ 1 đồng doanh thu thuần thu được từ hoạt động kinh doanh thì doanh nghiệp tạo ra được bao nhiêu đồng lợi nhuận, hoặc lợi nhuận chiếm bao nhiêu phần trăm trên doanh thu
ROS được biểu thị dưới dạng tỷ lệ phần trăm (%) Mức ROS càng cao, thể hiện rằng doanh nghiệp đang thực hiện hoạt động kinh doanh một cách hiệu quả và có KNSL cao, lợi nhuận lớn, cũng như có tiềm năng phát triển mạnh mẽ, làm cho việc đầu tư vào doanh nghiệp trở nên hấp dẫn
Trường hợp ROS âm cho thấy doanh nghiệp đang ghi nhận lỗ, có thể thấy rằng doanh nghiệp đang kiểm soát không hiệu quả các khoản chi phí như chi phí bao gồm chi phí bán hàng, chi phí quản lý doanh nghiệp, chi phí đầu vào, ROS âm cũng phản ánh doanh nghiệp đang khó khăn trong việc trả nợ, đòi hỏi phải có những biện pháp khắc phục và quản lý hiệu suất kịp thời
Ngược lại, ROS dương thể hiện doanh nghiệp đang kinh doanh có lãi, doanh nghiệp có thể trả nợ và tạo ra lợi nhuận từ hoạt động bán hàng Chỉ số ROS càng cao chứng tỏ KNSL của doanh nghiệp đó càng lớn
Mỗi ngành nghề, mỗi doanh nghiệp đều có hứng đặc điểm kinh doanh khác nhau, vì vậy để biết được chỉ số ROS bao nhiêu là tốt thì chúng ta cần căn cứ vào những yếu tố khác nhau như so sánh với chỉ số trung bình ngành, chiến lược của doanh nghiệp, từ đó ta có thể đưa ra những quyết định tài chính đúng đắn nhất
1.3.2.2 Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA)
Tỷ suất sinh lời trên tài sản ROA (Return on Assets) cho biết mức độ sinh lời của công ty so với tài sản của nó Hiểu đơn giản, tỷ suất sinh lời của tổng tài sản công ty khi được sử dụng để kinh doanh của một tổ chức Chỉ số ROA có nhiệm vụ đo lường chính xác KNSL, mức độ hiệu quả của nguồn vốn doanh nghiệp đầu tư cho các hoạt động kinh doanh
Thông thường, các nhà quản lý doanh nghiệp sẽ quan tâm đến chỉ số này Sử dụng chỉ số này để phân tích khả năng thu lợi nhuận của tổng tài sản đầu tư Từ đó, công ty sẽ
19 xác định được phương thức kinh doanh cũng như chiến lược phát triển cho tương lai và điều chỉnh lại cách vận hành sao cho phù hợp
Thông thường ROA càng cao chứng tỏ doanh nghiệp hoạt động càng hiệu quả Tuy nhiên giống như ROS, ROA phải luôn được so sánh giữa các công ty trong cùng một ngành Ví dụ công ty sản xuất phần mềm sẽ có ít tài sản trên bảng cân đối kế toán hơn so với một nhà sản xuất xe máy, do đó tài sản của công ty phần mềm sẽ bị đánh giá thấp và ROA của nó sẽ cao bất thường
1.3.2.3 Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE (Return on Equity) là chỉ số đo lường mức độ hiệu quả của việc sử dụng vốn chủ sở hữu trong doanh nghiệp Hay nói cách khác, ROE sẽ cho biết doanh nghiệp kiếm được bao nhiêu đồng lợi nhuận mỗi năm từ một đồng vốn chủ sở hữu của công ty Việc xem xét chỉ tiêu này có một ý nghĩa quan trọng từ đó xác định mục tiêu kinh doanh của ban lãnh đạo doanh nghiệp là tối đa hoá lợi nhuận hay tối đa hoá quy mô
Chỉ tiêu này được xem là thước đo sau cùng về KNSL cũng như hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, thể hiện hiệu suất sử dụng vốn hiện có của doanh nghiệp Tỷ suất thể hiện quy mô lợi nhuận sau thuế được tạo ra từ mỗi đồng vốn đầu tư của các chủ sở hữu, nói đơn giản là mỗi đồng vốn chủ sở hữu sử dụng trong kỳ sẽ tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận sau thuế
Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất của ROE là dễ bị bóp méo bởi các chiến lược tài chính quan trọng Ví dụ nhà quản lý có thể dự đoán được lợi nhuận của một doanh nghiệp có thể giảm vì một lý do nào đó, khi đó công ty sẽ ra chiến lược tăng đầu tư vào các
20 khoản nợ tồn đọng hoặc mua lại cổ phiếu, đây là một trong những hoạt động làm cải thiện đáng kể ROE
1.3.2.4 Tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư (ROI)
Tổng quan các công trình nghiên cứu về tác động của cấu trúc vốn tới khả năng
1.4.1 Các nghiên cứu trên thế giới
Trên thế giới, đã có nhiều nghiên cứu về tác động của CTV đến KNSL của doanh nghiệp ở nhiều ngành khác nhau Majumdar và Chhibber (1999) đã kiểm tra mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ trong CTV và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp ở Ấn Độ từ năm 1988 đến năm 1994 Kết quả đưa ra bằng chứng có ý nghĩa thống kê về mối quan hệ ngược chiều giữa CTV và tỷ suất sinh lời của 1000 công ty ở Ấn Độ trong giai đoạn 1988 -
1994 Tác giả chỉ ra rằng với cấu trúc thị trường vốn ở Ấn Độ, nơi mà cả các tổ chức cho vay ngắn hạn và dài hạn đều thuộc sở hữu của chính phủ thì cơ chế quản trị doanh nghiệp ở phương Tây sẽ không hiệu quả
Gleason, Mathur và Mathur (2000) cũng có nghiên cứu về mối quan hệ giữa CTV và hiệu quả hoạt động Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 198 công ty bán lẻ ở 14 quốc gia Châu Âu Biến phụ thuộc được sử dụng là ROA và biến độc lập là Tỷ lệ nợ chung trên tài sản (DA) Kết quả cho thấy Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản có tác động tiêu cực đến ROA Tác giả giái thích rằng các nhà bán lẻ tại Châu Âu có mức sử dụng nợ vay nhiều hơn mức thích hợp, do đó ảnh hưởng xấu đến thành quả của công ty Ngoài ra, quy mô doanh nghiệp (SIZE) cũng có quan hệ tích cực lên hiệu quả kinh doanh
Arbor (2005) đã nghiên cứu ảnh hưởng của CTV đến KNSL của 20 doanh nghiệp
NY trên Sở Giao dịch Chứng khoán Ghana Tác giả sử dụng ROE làm biến phụ thuộc và Tỷ lệ nợ trên tài sản (DA), Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SDA) và Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản (LDA) làm biến độc lập Tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích hồi quy để ước lượng mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời và CTV Kết quả của mô hình cho thấy DA và SDA có tác động tích cực đến ROE Tuy nhiên chỉ tiêu LDA lại có tác động ngược chiều với ROE
Berger và Patti (2003) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa CTV và tỷ suất sinh lời của các doanh nghiệp bán lẻ ở Hoa Kỳ giai đoạn 1990 đến 1995 Nghiên cứu đề xuất một phương pháp mới sử dụng hệ phương trình đồng thời (SEMs) Kết quả nghiên cứu cho thấy khi đòn bẩy càng cao thì KNSL của công ty càng cao
Zeitun, Tian và Keen (2007) nghiên cứu mối quan hệ giữa CTV và hiệu quả kinh doanh của 167 công ty ở Jordan giai đoạn từ năm 1989 đến năm 2003 Biến phụ thuộc là ROA, ROE và hệ số q của Tobin (Hệ số q của Tobin được sử dụng để đo lường giá trị tài sản của một công ty hoặc một thị trường, tính bằng cách chia giá trị thị trường của công ty (hoặc thị trường) cho giá trị thay thế của các tài sản tài chính không tạo ra lợi nhuận) Các biến độc lập là Tỷ lệ nợ trên tài sản, Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tài sản và tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản Kết quả cho thấy CTV có tác động trái chiều với hiệu quả kinh doanh của công ty khi được đo bằng cả ROA và ROE Ngoài ra, nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, nợ dài hạn trên tổng tài sản và tổng nợ trên tổng tài sản có tác động ngược chiều lên hệ số q của Tobin
Wanrapee Banchuenvijit (2009) đã thực hiện nghiên cứu trên 81 công ty niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thái Lan từ năm 2004 – 2008 Tác giả đưa vào mô hình năm nhân tố bao gồm tỷ suất sinh lời, quy mô doanh nghiệp, tỷ lệ tài sản cố định hữu hình, tốc độ tăng trưởng của tài sản, sự biến động của lợi nhuận hoạt động Kết quả cho thấy có ba nhân tố có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đó là: tỷ suất sinh lời, tài sản cố định có mối quan hệ ngược chiều với hệ số nợ, còn quy mô công ty lại có mối tương quan cùng chiều với hệ số nợ Nghiên cứu của tác giả trên còn xét tới ảnh hưởng của yếu tố rủi ro (đại diện bởi chỉ tiêu độ lệch chuẩn của phần trăm thay đổi lợi nhuận doanh nghiệp) và biến giả yếu tố ngành vào mô hình nghiên cứu
Gill, Biger và Mathur (2011) đã nghiên cứu về tác động của CTV đến tỷ suất sinh lời của các công ty trong ngành dịch vụ và sản xuất NY trên Sở Giao dịch Chứng khoán New York Mẫu nghiên cứu bao gồm 272 công ty trong giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2007 Nghiên cứu sử dụng ROE làm biến phụ thuộc, các biến độc lập bao gồm
Nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, Tổng nợ trên tổng tài sản và Nợ dài hạn trên tổng tài sản
Kết quả nghiên cứu cho thấy DA có tác động cùng chiều với ROE, trong khi đó LDA lại có mối quan hệ nghịch đảo với ROE
Pratheep Kanth (2011) đã tiến hành nghiên cứu dựa trên việc thu thập dữ liệu của
30 doanh nghiệp ở Sri Lanka giao dịch trên Thị trường Chứng khoán Colombo trong giai đoạn 5 năm từ 2005-2009 Kết quả cho thấy giữa CTV và hiệu quả hoạt động của công ty có quan hệ nghịch biến ở mức -0,114 Hệ số hồi quy là 0,013 Nghiên cứu cho thấy hầu hết các công ty ở Sri Lanka đều phụ thuộc vào nợ và họ phải trả khá nhiều chi phí cho việc sử dụng nợ
Mohammad và cộng sự (2012) tiến hành nghiên cứu ảnh hưởng của CTV đến
KNSL của 39 công ty ngành công nghiệp NY trên Sở Giao dịch chứng khoán Amman từ năm 2004 đến năm 2009 Kết quả nghiên cứu cho thấy Tỷ lệ nợ ngắn hạn có mối quan hệ ngược chiều với ROE nhưng lại có tương quan dương với sự thay đổi quy mô và tốc độ tăng trưởng Nghiên cứu cũng cho thấy ROE có mối quan hệ ngược chiều với Tỷ lệ nợ dài hạn và Tỷ lệ nợ chung Kết quả cho thấy nếu tỷ lệ nợ tăng lên thì lợi nhuận của công ty sẽ giảm do chi phí nợ luôn cao hơn chi phí vốn chủ sở hữu
Khan (2012) tiến hành nghiên cứu mối quan hệ giữa CTV và hiệu quả kinh doanh dựa trên dữ liệu mẫu của 36 công ty kỹ thuật NY trên Sở Giao dịch chứng khoán Karachi (Pakistan) giai đoạn 2003 đến 2009 Kết quả cho thấy Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản và Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản có tác động tiêu cực đến ROA, trong khi Tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản không có ý nghĩa thống kê đối với ROA và ROE Khi đo lường hiệu quả hoạt động theo hệ số q của Tobin, Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản và
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản có tác động tiêu cực đến hệ số q của Tobin trong khi Tỷ lệ nợ dài hạn trên tài sản có tác động tích cực Kết quả cho thấy nợ dài hạn có tác động làm tăng giá trị thị trường của doanh nghiệp
Sheikh và Wang (2013) đã thực hiện một nghiên cứu với bộ dữ liệu gồm 240 công ty phi tài chính NY trên Sàn giao dịch chứng khoán Karachi của 8 ngành khác nhau
Tác giả sử dụng mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM, REM và sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn một trong hai mô hình FEM và REM, Kết quả thực nghiệm chỉ ra
26 rằng tất cả các thước đo về CTV (tức là tỷ lệ nợ chung, tỷ lệ nợ dài hạn và tỷ lệ nợ ngắn hạn) đều có mối quan hệ nghịch biến với tỷ suất lợi nhuận trên tài sản trong tất cả các mô hình hồi quy Ngoài ra, tỷ lệ nợ chung và tỷ lệ nợ dài hạn có mối tương quan nghịch với giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (P/B) theo mô hình OLS, trong khi các biến này có mối quan hệ cùng chiều trong mô hình FEM Tỷ lệ nợ ngắn hạn có mối quan hệ cùng chiều với P/B trong tất cả các hồi quy, nhưng không có ý nghĩa thống kê
Nhận xét và khoảng trống nghiên cứu
Sau khi nghiên cứu tổng quan một số tài liệu trong và ngoài nước, tác giả rút ra được một số kết luận như sau:
Thứ nhất, tác động của CTV đến KNSL của doanh nghiệp đã được rất nhiều tác giả trong và ngoài nước quan tâm nghiên cứu Tuy nhiên trong các nghiên cứu thực nghiệm từ trước đến nay cho thấy, tác động của CTV đến KNSL của doanh nghiệp là hoàn toàn không đồng nhất (có cả tác động tích cực, tác động tiêu cực, tác động hỗn hợp, ) Điều này được lý giải là do kết quả phụ thuộc vào nhiều nhân tố như: sự đo lường biến phụ thuộc; sự đo lường biến độc lập (các loại nợ khác nhau); sự khác biệt về hoàn cảnh (quốc gia), giai đoạn nghiên cứu…
Thứ hai, nhiều nghiên cứu chỉ ra tác động của CTV đến KNSL phụ thuộc vào đặc điểm ngành nghề Đây cũng là lý do khiến các tác giả trên thế giới và Việt Nam thường tập trung nghiên cứu tác động của CTV đến KNSL của doanh nghiệp của một ngành cụ thể Tại Việt Nam, nghiên cứu về tác động của CTV đến KNSL đã được thực hiện ở một số ngành như ngành chế biến thủy sản, thực phẩm và đồ uống, thương mại bán buôn, xây dựng, bất động sản, dược phẩm, logistics, dệt may…
Từ những nhận xét trên, ta nhận thấy nghiên cứu vẫn còn một số khoảng trống sau:
Một là, do các nghiên cứu trước đây cho ra những kết quả hoàn toàn khác nhau về tác động của CTV đến KNSL, có tác động cùng chiều, ngược chiều, hoặc không có ý nghĩa thống kê, cho nên việc thực hiện các nghiên cứu tiếp theo về tác động của CTV đến KNSL vẫn là rất cần thiết, đặc biệt là trong bối cảnh một thị trường mới nổi như Việt Nam
Hai là, các tác giả Việt Nam đã nghiên cứu tác động của CTV đến KNSL trong nhiều ngành nghề khác nhau Tuy nhiên đến nay vẫn chưa có nghiên cứu nào điều tra về mối quan hệ giữa CTV và KNSL cho ngành Viễn thông Đây là một khoảng trống nghiên cứu quan trọng bởi ngành này có những đặc điểm vốn đặc thù cũng như sự đóng góp ngày càng quan trọng của ngành này vào nền kinh tế quốc gia trong thời đại công nghệ thông tin ngày càng phát triển
Từ những khoảng trống nghiên cứu trên, tác giả đã lựa chọn hướng nghiên cứu về ảnh hưởng của CTV đến KNSL của các doanh nghiệp ngành Viễn thông NY trên Thị trường chứng khoán Việt Nam
Chương này tập trung vào cơ sở lý luận và các lý thuyết về CTV và KNSL với những nội dung như sau:
Thứ nhất, trình bày khái niệm về CTV, các chỉ tiêu đánh giá về CTV, và các nhân tố ảnh hưởng đến CTV của doanh nghiệp
Thứ hai, nêu khái quát các lý thuyết về CTV hiện đại
Thứ ba, trình bày khái niệm về KNSL của doanh nghiệp, các chỉ tiêu phản ánh KNSL và các nhân tố ảnh hưởng tới KNSL của doanh nghiệp
Những nội dung trên là tiền đề cơ sở và lý thuyết cơ bản để phục vụ cho việc định hình phương pháp nghiên cứu đề tài và xây dựng mô hình ảnh hưởng của CTV đến KNSL của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu
Chương này cũng tập trung trình bày tổng quan các công trình nghiên cứu trước đã được đăng tải rộng rãi về ảnh hưởng của CTV đến KNSL của các doanh nghiệp ở các ngành nghề khác nhau cả ở Việt Nam và trên thế giới, từ đó đặt ra nền tảng để tìm hiểu các mô hình đã được các nhà nghiên cứu sử dụng, tổng hợp kết quả kiểm định của các nghiên cứu đó để đưa ra những hướng nghiên cứu tiếp theo cho đề tài
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Cơ sở dữ liệu
Tác giả dựa trên tiêu chí lựa chọn nhằm phù hợp với đối tượng và phương pháp nghiên cứu cũng như mang lại cho kết quả nghiên cứu độ tin cậy cao nhất, tác giả sẽ tiến hành lựa chọn những doanh nghiệp đáp ứng đồng thời hai tiêu chí sau đây:
Thứ nhất, là doanh nghiệp trong ngành Viễn thông, cung cấp dịch vụ có hạ tầng mạng hoặc doanh nghiệp Viễn thông cung cấp dịch vụ không có hạ tầng mạng nhằm mục đích sinh lời Doanh nghiệp có hoạt động đầu tư cơ sở hạ tầng viễn thông công cộng, dịch vụ viễn thông nhằm mục đích sinh lời Doanh nghiệp có hoạt động đầu tư, sản xuất, mua bán, cho thuê phần mềm và vật tư, thiết bị viễn thông nhằm mục đích sinh lời
Thứ hai, là doanh nghiệp NY trên ba sàn chứng khoán của Việt Nam là HOSE, HNX,
UPCOM trong 8 năm tính từ 2023 trở về trước cho tới năm 2016 Khoảng thời gian nghiên cứu được chọn là trong giai đoạn 2016 - 2023
Sau khi tiến hành lựa chọn và lọc các doanh nghiệp không đáp ứng tiêu chí này, số mã chứng khoán (đại diện cho doanh nghiệp Viễn thông đã NY) trên sàn HOSE là 9 doanh nghiệp, sàn HNX có 8 doanh nghiệp, sàn UPCOM 19 có doanh nghiệp Danh sách các doanh nghiệp nghiên cứu được trình bày trong Phụ lục 1 của bài khóa luận
Dữ liệu tài chính của doanh nghiệp sẽ bao gồm một số dữ liệu về KNSL (ROA, ROE) và các chỉ tiêu tài chính nội tại của doanh nghiệp (DA, SDA, SIZE, GROWTH, TANGIBLE, LIQUID, AT) được lấy từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán hoặc báo cáo tài chính đã được công bố rộng rãi trong giai đoạn 2016 - 2023, nguồn lấy dữ liệu từ trang web www.vietstock.vn và www.cafef.vn Tuy nhiên, thời gian NY của các công ty này là khác nhau nên sẽ có một số doanh nghiệp có thời gian nghiên cứu ngắn hơn Với tổng cộng 36 doanh nghiệp trong vòng 8 năm, số quan sát thu được là 288 quan sát
Tác giả sử dụng nguồn dữ liệu sơ cấp được thu thập từ các nguồn đáng tin cậy như dữ liệu từ Tổng cục thống kê (GSOVN), Ngân hàng nhà nước Việt Nam, Trang web Bộ Thông tin và Truyền thông World Bank, các website báo kinh tế đáng tin cậy, Những
35 dữ liệu này bao gồm thông tin về tốc độ tăng trưởng GDP, giá trị vốn đầu tư nước ngoài FDI của nền kinh tế toàn cầu nói chung cũng như Ngành Viễn thông nói riêng
Tác giả lựa chọn thu thập và sử dụng dữ liệu trong giai đoạn 2016 - 2023 vì đây là thời điểm nền kinh tế Việt Nam đón nhận nhiều dấu mốc mới Nước ta chính thức tham gia cộng đồng kinh tế chung ASEAN (AEC) từ 01/01/2016 và bắt đầu ký kết các thỏa thuận thương mại tự do trên thế giới, xây dựng một thị trường chung cho các nước thành viên, tạo điều kiện thuận lợi để các nước giao lưu và phát triển Trong năm 2016, cả ba nhà mạng Viettel, MobiFone và VNPT-VinaPhone đã được cơ quan quản lý chính thức cấp phép triển khai 4G (LTE) sau một khoảng thời gian các đơn vị này thử nghiệm cung cấp thành công dịch vụ Công nghệ “Internet vạn vật” (IoT) bùng nổ mạnh mẽ thúc đẩy ngành Viễn thông phải không ngừng phát triển Chính những điều này đã tạo ra cả thách thức lẫn cơ hội cho ngành Viễn thông ở Việt Nam trong giai đoạn này.
Quy trình nghiên cứu
Muốn đạt được mục tiêu nghiên cứu của khóa luận, ta cần xây dựng quy trình nghiên cứu khoa học để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của các phân tích định lượng Qua quá trình tìm hiểu và tổng hợp từ các công trình nghiên cứu trước, tác giả xây dựng được các quy trình phân tích định lượng như sau:
Bước 1: Tìm kiếm, tổng hợp và nghiên cứu tài liệu
Bước 2: Xác định các biến sẽ cho vào mô hình
Bước 3: Xây dựng mô hình nghiên cứu tổng quát
Bước 4: Thống kê mô tả
Bước 5: Phân tích ma trận hệ số tương quan của mô hình
Bước 6: Ước lượng hồi quy đa biến
Bước 7: Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp
Bước 8: Kiểm định các khuyết tật của mô hình: Phương sai sai số thay đổi và tự tương quan
Bước 9: Khắc phục những khuyết tật của mô hình
Bước 10: Xây dựng mô hình cuối cùng
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả sử dụng cả 2 phương pháp là phân tích định tính và phân tích định lượng để đáp ứng được mục tiêu nghiên cứu của khóa luận Đối với phương pháp phân tích định tính, tác giả sử dụng các phương pháp tổng hợp, phân tích thống kê, mô tả, so sánh, kết hợp với các công cụ như bảng biểu, đồ thị Đối với phương pháp định lượng, trong quá trình nghiên cứu, dữ liệu đã được thu thập và sắp xếp theo thời gian và không gian thành dạng bảng bằng phần mềm Microsoft Office Excel 2016 để dễ dàng phân tích hơn Dữ liệu thu thập được phân tích và hồi quy dưới sự trợ giúp của phần mềm STATA 17
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp thống kê mô tả, mô hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS - Ordinary Least Square), mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effect Model - REM) và mô hình ảnh hưởng cố định (Fixed Effect Model - FEM)
Mô hình ước lượng bình phương nhỏ nhất Pooled OLS: Mô hình OLS sử dụng dữ liệu bảng như một đám mây bình thường Trong mô hình này, chúng ta sử dụng dữ liệu từ nhiều cá thể (doanh nghiệp, quốc gia, người dân, v.v.) và xếp chồng chúng lại thành một đám mây dữ liệu Bên cạnh đó xóa bỏ các yếu tố thời gian, không gian Hạn chế của phương pháp ước lượng này là xem xét các doanh nghiệp là đồng nhất, nó rất ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu vì trên thực tế mỗi doanh nghiệp khác nhau tại mỗi thời điểm là một thực thể độc lập với các đặc tính và yếu tố riêng, việc bỏ qua các tác động riêng biệt có thể dẫn đến các ước lượng sai lệch
Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM): Mô hình này xem xét đặc điểm riêng được giả định là ngẫu nhiên giữa các doanh nghiệp và hoàn toàn không tương quan đến các biến giải thích, đồng thời coi các phần dư của mỗi đối tượng như là một biến giải thích mới
Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM): Vì lý do mỗi doanh nghiệp tại những thời điểm khác nhau đều có những đặc điểm riêng, chính nó đã ảnh hưởng tới các biến giải thích Như vậy, mô hình FEM hoàn toàn có thể kiểm soát và loại bỏ được các ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt ra khỏi các biến giải thích để có thể xem xét những ảnh hưởng thực tế của biến độc lập lên biến phụ thuộc Để so sánh giữa ba mô hình và xác định mô hình nào phù hợp nhất cho nghiên cứu, tác giả thực hiện ba kiểm định là kiểm định FBreusch and Pagan Lagrangian, kiểm định Hausman và kiểm định F-test Cụ thể kiểm định Lagrangian để lựa chọn giữa hai mô hình Pooled OLS và REM, kiểm định F-test để lựa chọn giữa hai mô hình OLS và FEM Kiểm định Hausman được sử dụng nhằm đưa ra mô hình phù hợp nhất giữa hai mô hình FEM và REM
Tuy nhiên dữ liệu dạng bảng (panel data) có số quan sát lớn nằm trong chuỗi thời gian ngắn có một nhược điểm là sẽ phát sinh hiện tượng phương sai sai số thay đổi khó có thể khắc phục được nó Ngoài ra trong mô hình có thể tồn tại vấn đề về biến nội sinh, tức là có tác động hai chiều giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, khi đó các ước lượng trong mô hình FEM và REM sẽ không còn ý nghĩa nữa Để giải quyết vấn đề trên, sau khi tiến hành kiểm định những khuyết tật trước như hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, tác giả sẽ sử dụng mô hình ước lượng FGLS (Feasible Generalized Least Squares) để khắc phục hiện tượng phương sai sai số rồi sau đó sẽ tiến hành phân tích chiều hướng ảnh hưởng chính xác nhất của các nhân tố.
Mô hình nghiên cứu
2.4.1 Mô tả các biến nghiên cứu
Dựa trên việc xem xét và nghiên cứu tài liệu, tác giả sử dụng mô hình hồi quy đa biến để xác định ảnh hưởng của CTV tới KNSL của các doanh nghiệp ngành Viễn thông Mô hình tác động của các nhân tố được trình bày theo sơ đồ sau:
Hình ảnh 2.4.1: Mô tả các biến nghiên cứu
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp và thống kê
Về mặt lý thuyết, có rất nhiều những chỉ số ta có thể sử dụng để đo lường và đánh giá KNSL của doanh nghiệp như MBVR (Tổng giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu so trên giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu), hệ số q của Tobin, ROA, ROE Tuy nhiên hệ số MBVR và hệ số q của Tobin tính theo giá trị thị trường, mà rất khó thu thập dữ liệu thị trường nên sẽ không sử dụng MBVR và hệ số q của Tobin ROA và ROE là thước đo đánh giá KNSL được sử dụng phổ biến bởi các nhà nghiên cứu, phân tích Chính vì vậy, tác giả lựa chọn hai biến ROA và ROE làm biến phụ thuộc
Ta thấy DA và SDA là thước đo phổ biến nhất của CTV, vậy nên tác giả lựa chọn biến DA và SDA để đại diện cho CTV của doanh nghiệp Ngoài ra, dựa theo các nghiên cứu trước, tác giả lựa chọn các biến kiểm soát cho mô hình là các biến nội sinh của doanh nghiệp như SIZE, TANG, GROWTH, LIQ, AT
KNSL của doanh nghiệp (ROA, ROE)
(DA) Quy mô doanh nghiệp (SIZE)
Tỷ suất tài sản cố định (TANG)
Vòng quay tài sản (AT)
Tỷ lệ nợ ngắn hạn (SDA)
Bảng 2.4.1: Mô tả các biến và kỳ vọng dấu trong mô hình nghiên cứu
Tên biến Định nghĩa Cách đo lường Các tác giả đã sử dụng
Kỳ vọng dấu Biến phụ thuộc
ROA Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu
DA Tỷ lệ nợ chung 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ
Gleason, Mathur và Mathur (2000), Ross và cộng sự
SDA Tỷ lệ nợ ngắn hạn
SIZE Quy mô doanh nghiệp ln(Tổng tài sản) Dinh và Pham
TANG Tỷ suất tài sản cố định
Sheikh và Wang (2013); Ngoc, Tien, Thu (2021)
GROWTH Tăng trưởng doanh thu
AT Vòng quay tổng tài sản
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp và nghiên cứu 2.4.2 Xác định giả thuyết nghiên cứu
Hệ số nợ là chỉ số thường được các nhà nghiên cứu cả nước ngoài và Việt Nam trước đây sử dụng khi đánh giá về CTV của doanh nghiệp Dựa vào các công trình nghiên cứu trước, tác giả đưa ra giả thuyết nghiên cứu của khóa luận:
H1: Ảnh hưởng của hệ số nợ chung (DA) đến KNSL tính bằng Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) của các doanh nghiệp Viễn thông NY trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam là tiêu cực
H2: Ảnh hưởng của hệ số nợ chung (DA) đến KNSL tính bằng Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các doanh nghiệp Viễn thông NY trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam là tiêu cực
H3: Ảnh hưởng của hệ số nợ ngắn hạn (SDA) đến KNSL tính bằng Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROA) của các doanh nghiệp Viễn thông NY trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam là tích cực
H4: Ảnh hưởng của hệ số nợ ngắn hạn (SDA) đến KNSL tính bằng Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các doanh nghiệp Viễn thông NY trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam là tích cực
Dựa trên nền tảng cơ sở lý thuyết đã tổng hợp và các nghiên cứu trước đây về tác động của CTV tới KNSL của doanh nghiệp, khóa luận dựa trên mô hình nghiên cứu dưới đây vì sự tương đồng về việc nghiên cứu một ngành kinh tế của quốc gia đang phát triển
Mô hình nghiên cứu về ảnh hưởng của CTV tới KNSL của các doanh nghiệp ngành Viễn thông NY trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam được trình bày như sau:
ROA: Tỷ suất lợi nhuận tổng tài sản
ROE: Tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu
𝐷𝐴 𝑖𝑡 : Tỷ lệ nợ chung doanh nghiệp i năm t
𝑆𝐷𝐴 𝑖𝑡 : Tỷ lệ nợ ngắn hạn doanh nghiệp i năm t
𝑆𝐼𝑍𝐸 𝑖𝑡 : Quy mô doanh nghiệp i năm t
𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻 𝑖𝑡 : Tăng trưởng doanh nghiệp i năm t
𝑇𝐴𝑁𝐺 𝑖𝑡 : Tỷ suất tài sản cố định doanh nghiệp i năm t
𝐿𝐼𝑄 𝑖𝑡 : Thanh khoản doanh nghiệp i năm t
𝐴𝑇 𝑖𝑡 : Vòng quay tổng tài sản doanh nghiệp i năm t
𝜀 𝑖𝑡 : Sai số ngẫu nhiên; 𝛽: Hệ số hồi quy
Như vậy, thông qua chương 2, tác giả đã cung cấp những thông tin về mẫu dữ liệu bao gồm thông tin về mã chứng khoán của các doanh nghiệp được lựa chọn trong mẫu nghiên cứu, bên cạnh đó, tác giả nêu ra các bước phân tích định lượng và phương pháp được lựa chọn để nghiên cứu đề tài Dựa và những nhân tố ảnh hưởng đến KNSL và các nghiên cứu thực nghiệm đã nêu ra, tác giả lựa chọn được các biến nghiên cứu và mô hình cụ thể để tiến hành phân tích đề tài Ảnh hưởng của CTV đến KNSL của các doanh nghiệp Viễn thông trên thị trường chứng khoán Việt Nam
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Khái quát về các doanh nghiệp ngành Viễn thông trên thị trường chứng khoán Việt Nam
3.1.1 Khái quát về ngành Viễn thông tại Việt Nam
Vào thời xa xưa, Viễn thông được định nghĩa là bao gồm việc sử dụng các dữ liệu hình ảnh tỷ như đèn tín hiệu, khói, truyền tin thị giác semaphore, tín hiệu cờ, quang báo hoặc báo hiệu âm thanh như tiếng trống, tù và hay tiếng còi
Hay nếu nói theo cách hiện đại hơn, Viễn thông là việc sử dụng các thiết bị điện như máy điện báo, điện thoại, máy telex cũng như thông tin liên lạc viba, vô tuyến, sợi quang kết hợp với vệ tinh thông tin và Internet
Pete Moulton (2008) cho rằng, “Viễn thông là khoa học về truyền đạt thông tin qua một khoảng cách xa bằng việc dùng công nghệ điện thoại hay là vô tuyến, liên quan đến việc sử dụng các công nghệ vi điện tử, công nghệ máy tính và công nghệ máy tính cá nhân để truyền, nhận và chuyển mạch âm thanh, dữ liệu, hình ảnh qua các phương tiện truyền dẫn khác nhau như cáp quang, cáp đồng và truyền dẫn điện từ”
WTO định nghĩa “Viễn thông là tất cả sự chuyển tải, truyền dẫn hoặc thu phát các ký hiệu, tín hiệu, chữ, âm thanh, hình ảnh, dữ liệu thông qua các dây dẫn, sóng vô tuyến, cáp quang, các phương tiện vật lý hoặc hệ thống điện từ khác.”
Còn ở Việt Nam theo khoản 1 điều 3 Luật Viễn thông (2009), Viễn thông được hiểu là việc gửi, truyền, nhận, xử lý ký hiệu, tín hiệu, số liệu chữ viết, hình ảnh âm thanh hoặc dạng thông tin khác bằng đường cáp, sóng vô tuyến điện, phương tiện quang học, Theo Pháp lệnh Bưu chính Viễn thông được Quốc Hội Nước CHXHCNVN khoá X thông qua ngày 25/5/2002, các định nghĩa thuộc lĩnh vực Viễn thông được đề cập đến sẽ bao gồm thiết bị viễn thông, thiết bị mạng, thiết bị đầu cuối, điểm kết cuối, dịch vụ viễn thông, đường truyền dẫn, tài nguyên thông tin, sóng vô tuyến điện, thiết bị vô tuyến
Dịch vụ viễn thông được định nghĩa là dịch vụ truyền ký hiệu, tín hiệu, số liệu, chữ viết, âm thanh hay hình ảnh hoặc các dạng khác của thông tin giữa các điểm kết cuối của mạng viễn thông Tuy nhiên tùy theo từng đặc điểm, dịch vụ viễn thông sẽ được chia thành nhiều loại khác nhau như dịch vụ viễn thông cơ bản và dịch vụ viễn thông giá trị gia tăng; dịch vụ viễn thông cố định và dịch vụ viễn thông di động; dịch vụ viễn thông trả trước và dịch vụ viễn thông trả sau; dịch vụ nội mạng và dịch vụ liên mạng Ngoài ra, Pháp lệnh Bưu chính Viễn thông còn bổ sung thêm dịch vụ kết nối internet, dịch vụ truy nhập internet và dịch vụ ứng dụng internet
3.1.1.3 Khái quát về ngành Viễn thông tại Việt Nam
Nền kinh tế đangtrong thời kỳ phát triển ở Việt Nam được kỳ vọng là lợi thế để ngành Viễn thông ngày càng bùng nổ trong tương lai Với đặc thù là một ngành kinh tế - kỹ thuật luôn gắn liền với khoa học công nghệ, trong thời đại công nghệ 4.0, ngành Viễn thông Việt Nam luôn bắt kịp xu hướng, đóng góp một phần quan trọng trong quản lý và điều hành đất nước, đảm bảo an ninh quốc phòng, cũng với đó là nâng cao chất lượng đời sống, kinh tế và văn hóa của người dân
Theo số liệu mới nhất từ Ngân hàng Thế giới (World Bank) cho thấy, GDP bình quân đầu người năm 2023 của Việt Nam đạt 4248 Trước đó, năm 2020, GDP bình quân đầu người của Việt Nam là 3.526.27 USD, rồi tăng lên 3.694,02 USD vào năm 2021 và đạt 4.164 USD vào năm 2022 Trong kế hoạch phát triển kinh tế năm 2024 mà chính phủ đã đề ra, dự kiến tốc độ tăng tổng sản phẩm trong nước (GDP) khoảng 6%-6,5%; GDP bình quân đầu người đạt khoảng 4.700-4.730 USD
Bảng 3.1.1: GDP bình quân đầu người của Việt Nam giai đoạn 2008 - 2023
Năm 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 GDP bình quân đầu người
GDP bình quân đầu người
Hình ảnh 3.1.1: GDP bình quân đầu người Việt Nam giai đoạn 2008 -2023
Nền kinh tế tăng trưởng đều những năm 2015 đến năm 2019 và chững lại những năm
2020 đến năm 2021 do tác động mạnh mẽ của đại dịch toàn cầu COVID-19 Trong giai đoạn 2015 -2019, tăng trưởng kinh tế diễn ra ổn định hơn, lạm phát ở mức thấp, tạo môi trường và động lực cho phát triển kinh tế -xã hội Tổng sản phẩm trong nước (GDP) tăng trưởng khá cao, bình quân giai đoạn 2016-2020 là 6,8%/năm Tăng trưởng GDP đạt 6,7% vào năm 2015, giảm xuống 6,2% vào năm 2016, sau đó tăng trở lại lên 6,8%vào năm
2017 và duy trì đà tăng trưởng đạt 7,1% vào năm 2018 Dưới diễn biến phức tạp của chiến tranh Nga – Ukraina và tác động tiêu cực của dịch COVID-19, GDP đã giảm mạnh
46 xuống chỉ còn 2,9% vào năm 2020 do đóng cửa biên giới giữa các quốc gia và hạn chế thương mại trong nước và quốc tế; GDP chỉ còn 2,58% vào năm 2021 Tuy nền kinh tế bị ảnh hưởng nặng nề, thế nhưng tốc độ tăng trưởng bình quân giai đoạn 2016-2020 của Việt Nam vẫn đạt khoảng 6%/năm, trở thành một trong những quốc gia có tốc độ tăng trưởng nhanh nhất trong khu vực và trên thế giới Điều này là nhờ sự phối hợp và điều hành chính sách vĩ mô, chủ động sử dụng các chính sách tài khóa, chính sách tiền tệ và việc thực hiện các biện pháp kinh tế vĩ mô khác một cách thích hợp
Hình ảnh 3.1.2: Tăng trưởng GDP Việt Nam qua các năm
Từ biểu đồ trên, ta có thể thấy nền kinh tế Việt Nam đã và đang cải thiện đáng kể qua từng năm, sự cải thiện đáng kể của nền kinh tế mở ra cho các doanh nghiệp nói chung và các doanh nghiệp nằm trong nhóm ngành Viễn thông nói riêng trên thị trường Việt Nam tiềm năng tăng trưởng rất lớn Chính xu hướng hội nhập kinh tế quốc tế của các nước đã làm đẩy mạnh thương mại quốc tế, thương mại điện tử, bên cạnh đó, nhu cầu tìm kiếm thông tin và kết nối giữa người với người dẫn đến sự bùng nổ của nhu cầu sử dụng dịch vụ Viễn thông trên toàn thế giới
Ta có thể chia ngành Viễn thông Việt Nam ra thành ba phân nhánh cơ bản: dịch vụ viễn thông hoặc thiết bị viễn thông hay là truyền thông không dây Việt Nam được đánh giá là một trong những thị trường viễn thông có tốc độ tăng trưởng nhanh và vượt bậc trong nhóm khu vực và trên thế giới trong nhiều năm trở lại đây Ngành Bưu điện ở Việt Nam ra đời cách đây 79 năm, nhưng chỉ phát triển bùng phát 20 năm trở lại Đó là thời điểm đất nước mở cửa, nền kinh tế chuyển đổi từ kinh tế tập trung bao cấp sang nền kinh tế thị trường Trong vòng hai thập kỷ qua, thị trường Viễn thông phát triển mạnh mẽ, tuy nhiên gần đây đã trở nên bão hòa Trong giai đoạn 50 năm trong 1945 – 1995, chỉ có Tập đoàn bưu chính viễn thông (VNPT) là cơ quan độc quyền duy nhất trên thị trường được cung cấp dịch vụ này Nhưng dưới sức ép của kinh tế ngày càng phát triển, tới năm
1995, chính phủ bắt đầu tiến hành mở cửa cho sự tham gia của các công ty vào ngành này, đánh dấu sự gia nhập thị trường của các ông lớn như Tập đoàn Công nghiệp - Viễn thông quân đội Viettel hoặc là Công ty Cổ phần dịch vụ bưu chính viễn thông Sài Gòn (SaigonPostel) Đến năm 2003, ngành Viễn thông thực sự chuyển từ độc quyền công ty sang cạnh tranh trong tất cả các loại dịch vụ Thị trường Viễn thông bắt đầu sôi động hơn với sự cạnh tranh độc đáo và mạnh mẽ từ các doanh nghiệp Viễn thông mới Theo báo cáo của WTO, tính đến năm 2020, thị trường Viễn thông Việt Nam đã có 152 nhà cung cấp dịch vụ Viễn thông, điển hình là Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam VNPT, Công ty cổ phần Viễn thông Quân đội Viettel, Trong đó ba công ty Viettel, Vinaphone và Mobiphone nắm giữ hầu hết thị phần Ngành Viễn thông Việt Nam có độ tập trung thị trường cao, điều này được đại diện qua chỉ số HHI đạt 3709.95 (2020)
Hình ảnh 3.1.3: Top 10 công ty Công nghệ Thông tin - Viễn thông năm 2023
Nguồn: VietnamPlus 3.1.2 Triển vọng phát triển ngành Viễn thông trong giai đoạn tới
Bắt nhịp với sự thay đổi của thời đại, trong những năm gần đây, các doanh nghiệp trong ngành Viễn thông đã bắt đầu đổi hướng sang lĩnh vực dịch vụ số để có nhiều cơ hội phát triển hơn, theo đó cũng có thêm nhiều cạnh tranh Tốc độ tăng trưởng của thị trường điện toán đám mây được ước tính sẽ là 40%/ năm và độ lớn của nền kinh tế Internet được đánh giá là 12 tỷ USD
Kết quả mô hình
Dựa trên thông tin thống kê về số lượng quan sát, giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn của các biến, tác giả tổng hợp và đưa ra nhận định Thống kê mô tả các biến nghiên cứu này được thực hiện với 36 doanh nghiệp Viễn thông
NY trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2016 - 2023 với mẫu gồm 320 quan sát được tóm tắt trong bảng dưới đây:
Bảng 3.2.1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Tự tính toán và tổng hợp trên phần mềm STATA 17 Kết quả thống kê ở bảng trên cho thấy:
3.2.1.1 Biến phụ thuộc tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA):
Dữ liệu ở bảng trên cho thấy ROA trung bình của các doanh nghiệp Viễn thông NY trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2016 - 2023 trong mẫu nghiên cứu
60 dao động quanh mức 0.0573, trong đó giá trị tối thiểu khoảng -0.631, cho thấy một số doanh nghiệp trong ngành đang gặp khó khăn trong việc tạo lợi nhuận từ tài sản sử dụng của mình Tuy nhiên, giá trị tối đa khoảng 1.6817 cho thấy một số doanh nghiệp có khả năng tạo ra lợi nhuận cao từ tài sản sử dụng Từ đó cho thấy có sự khác nhau giữa ROA của các doanh nghiệp Sự khác nhau này phản ánh sự khác biệt về quản lý tài sản và hiệu quả kinh doanh giữa các doanh nghiệp Nhìn chung, tỷ lệ ROA của các doanh nghiệp Viễn thông NY trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam tăng trưởng không đồng đều trong giai đoạn nghiên cứu
3.2.1.2 Biến phụ thuộc tỷ suất sinh lời trên tổng vốn chủ sở hữu (ROE)
Trong giai đoạn 2016 - 2023, ROE của các doanh nghiệp Viễn thông trong mẫu nghiên cứu có giá trị trung bình khoảng 0.1219, giá trị tối thiểu là -0.6548 và giá trị tối đa là 3.5651, độ lệch chuẩn khá lớn khoảng 0.3135 Nhìn chung, ROE của các công ty Viễn thông tăng trưởng không ổn định trong giai đoạn 2016 - 2023 Có thể thấy, hoạt động của các doanh nghiệp Viễn thông NY trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam trong những năm 2016 - 2023 có xu hướng thay đổi theo hướng tích cực Tỷ lệ ROA và ROE cho thấy KNSL của các công ty này cũng được cải thiện và hoạt động tốt hơn qua các năm Có thể nói, các công ty Viễn thông NY trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam đã hoạt động hiệu quả trong giai đoạn này
3.2.1.3 Biến độc lập tỷ lệ nợ chung (DA)
Tỷ lệ sử dụng vốn vay cho tài sản hiện có của các công ty Viễn thông trong mẫu nghiên cứu khá cao Cụ thể, trong giai đoạn 2016-2023, tỷ lệ nợ chung trên tổng tài sản (DA) có giá trị trung bình là 0.5234, nghĩa là bình quân mỗi đồng tài sản hình thành có 52,34% được tài trợ từ nợ vay Khung biến thiên của DA cũng khá rộng so với độ lệch chuẩn 0.1856, giá trị thấp nhất là 0.0824 và giá trị cao nhất là 1.2457 cho thấy có sự khác biệt lớn về mức độ sử dụng nợ vay giữa các doanh nghiệp trong ngành
3.2.1.4 Biến độc lập tỷ lệ nợ ngắn hạn (SDA):
Tỷ lệ sử dụng vốn vay ngắn hạn cho tài sản hiện có của các công ty Viễn thông trong mẫu nghiên cứu khá cao Cụ thể, trong giai đoạn 2016-2023, tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng
61 tài sản (SDA) có giá trị trung bình là 0.4667, nghĩa là bình quân mỗi đồng tài sản hình thành có 46,67% được tài trợ từ nợ vay ngắn hạn
3.2.1.5 Biến kiểm soát quy mô doanh nghiệp (SIZE)
Kết quả cho thấy giá trị của SIZE nằm trong khoảng từ 23.5146 đến 31.745, độ lệch chuẩn lớn hơn 1.65 cho thấy các doanh nghiệp trong ngành có quy mô lớn và chênh lệch quy mô cao
3.2.1.6 Biến kiểm soát tăng trưởng doanh thu (GROWTH)
Trung bình, các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu có tỷ lệ tăng trưởng doanh thu là -0.2832 Độ lệch chuẩn của biên GROWTH là 6.9, giá trị nằm trong khoảng từ - 116.4356 đến 8.531 Kết quả trên cho thấy doanh nghiệp có tăng trưởng doanh thu âm, tuy nhiên nhiều doanh nghiệp cũng có tình hình kinh doanh ổn định, tăng trưởng mạnh qua các năm Sự chênh lệch này có thể được giải thích bởi quy mô khác nhau của từng doanh nghiệp cũng như chính sách điểu hành của từng doanh nghiệp khác nhau
3.2.1.7 Biến kiểm soát cấu trúc doanh nghiệp (TANG)
Biến TANG trong mô hình nghiên cứu được tác giả sử dụng để biểu thị tỷ lệ tài sản cố định so với tổng tài sản của các doanh nghiệp Viễn thông Giá trị trung bình của biến TANG là 0.1198, có khoảng biến thiên từ 0.0002 đến 0.6735 Kết quả này cho thấy rõ ràng là đã có sự khác biệt lớn giữa mức độ sử dụng tài sản cố định của các doanh nghiệp trong ngành Một số doanh nghiệp Viễn thông rất quan tâm đến việc đầu tư vào tài sản cố định, tỷ lệ tài sản cố định có thể chiếm tới 70% giá trị tổng tài sản, trong khi một số doanh nghiệp lại gần như không có
3.2.1.8 Biến kiểm soát khả năng trả nợ (LIQ)
Biến thanh khoản (LIQ) của các doanh nghiệp Viễn thông trong mẫu nghiên cứu có giá trị trung bình là 1.9536, giá trị nhỏ nhất là 0.5853, giá trị lớn nhất là 7.3713 Giá trị thanh khoản trung bình cho thấy doanh nghiệp đã chú ý hơn đến các khoản thanh toán ngắn hạn do bài học rút ra từ nguy cơ mất khả năng thanh toán dẫn đến giảm KNSL của doanh nghiệp một cách đáng kể trong thời kỳ kinh tế khủng hoảng
3.2.1.9 Biến kiểm soát vòng quay tổng tài sản (AT)
Biến vòng quay tổng tài sản (AT) của các doanh nghiệp Viễn thông trong mẫu nghiên cứu có giá trị trung bình là 1.0447, giá trị nhỏ nhất là -0.0017, giá trị lớn nhất là 6.198 Điều này cho thấy vòng quay tổng tài sản của các công ty trong mẫu rất đa dạng
3.2.2 Phân tích tương quan các biến trong mô hình
Tác giả đã sử dụng ma trận hệ số tương quan nhằm đánh giá mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến mà không cần xác định biến nào là biến độc lập, biến nào là biến phụ thuộc
Bảng 3.2.2: Tương quan các biến trong mô hình
ROA ROE DA SDA SIZE GROWT
Nguồn: Tự tổng hợp kết quả từ phần mềm STATA 17
Kết quả phân tích bằng phần mềm STATA 17 chỉ ra tất cả các hệ số tương quan so sánh từng cặp giữa các biến độc lập trong mô hình nằm trong khoảng từ -0.3421 đến 0.7753 Tuy nhiên các hệ số này đều nhỏ hơn 0.8 cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng tự tương quan là thấp
Có thể thấy mối tương quan giữa ROA và ROE trong bảng dữ liệu là rất chặt chẽ Ngoài ra, hệ số tương quan được tính toán giữa DA và ROA biểu thị số âm (-0.3196), trong khi hệ số tương quan giữa DA và ROE là số dương (0.0133) Điều này có nghĩa là giữa DA và ROA có mối quan hệ nghịch biến, trong khi DA lại có tác động tích cực lên ROE Bên cạnh đó, biến SIZE và TANG có tác động tiêu cực lên ROA, trong khi biến TANG và LIQ lại biến thiên ngược chiều với ROE Thông qua phân tích tương quan, mức độ liên kết giữa các biến được đo lường Tuy nhiên, ta cần làm phân tích hồi quy để đi sâu hơn vào xem xét tác động thực tế của các biến lên ROA và ROE
3.2.3 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Gujarati và Porter (2009) đã sử dụng VIF (độ phóng đại phương sai) để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến Ta cần phải kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trước khi chạy kỹ thuật hồi quy bảng Nó giải thích rằng phương sai của một hệ số bị phóng đại do sự phụ thuộc tuyến tính với các biến giải thích khác Nếu hệ số tương quan càng gần với 1 thì hệ số VIF càng lớn và càng dễ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Trường hợp không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến thì hệ số VIF = 1 Dựa trên nghiên cứu trên để kiểm tra hiện sự tồn tại của hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình, tác giả đã sử dụng kiểm định VIF:
Bảng 3.2.3: Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Var DA SDA LIQ SIZE TANG GROWT
Nguồn: Tác giả tổng hợp kết quả từ phần mềm STATA 17
Dữ liệu cho thấy hệ số VIF có giá trị trung bình là 1.96 và tất cả các biến độc lập và biến kiểm soát đều có giá trị VIF < 10, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến đáng kể trong mô hình Đây là một kết quả tích cực vì hiện tượng đa cộng tuyến có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy và độ chính xác của kết quả nghiên cứu
3.2.4 Kết quả ước lượng hồi quy đa biến bằng Pool OLS, FEM, REM
3.2.4.1 Đối với biến phụ thuộc ROA:
Kết quả hồi quy các yếu tố tác động đến ROA được trình bày trong bảng sau:
Bảng 3.2.4: Tổng hợp kết quả từ ba mô hình Pooled OLS, FEM, REM đối với
Nguồn: Tự tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mềm STATA 17
Khắc phục các khuyết tật của mô hình
Do cả hai mô hình đều xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi dẫn đến kết quả ước lượng không còn chính xác nữa Để khắc phục khuyết tật này, tác giả đã áp dụng phương pháp ước lượng (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tái cấu trúc mô hình, giúp kết quả hồi quy trở nên chính xác và có ý nghĩa hơn
Dưới đây là bảng thể hiện hệ số hồi quy và mức ý nghĩa của hai mô hình sau khi dùng mô hình FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi:
3.3.1 Đối với biến phụ thuộc ROA:
Bảng 3.3.1: Mô hình FGLS với biến phụ thuộc ROA
ROA Hệ số hồi quy P - value
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm STATA 17 3.3.2 Đối với biến phụ thuộc ROE:
Bảng 3.3.2: Mô hình FGLS với biến phụ thuộc ROE
ROE Hệ số hồi quy P - value
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm STATA 17
Kết quả thu được từ mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê như sau:
Kết quả của mô hình cho thấy đối với biến phụ thuộc ROA và ROE, DA mang lại tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê, biến SDA có tác động cùng chiều tới ROE trong trong khi đó tác động của nó không có ý nghĩa thống kê đối với ROA Ngoài ra các biến SIZE có tác động cùng chiều với ROE và ROA, biến TANG có tác động ngược chiều với ROA, biến AT tác động cùng chiều với cả hai biến ROA và ROE Tác động của thanh khoản và tăng trưởng doanh thu không có ý nghĩa thống kê với cẩ ai mô hình
Trong chương này, tác giả đã nêu ra khái quát về tình hình kinh doanh cũng như triển vọng của các doanh nghiệp Viễn thông ở Việt Nam nói chung và các doanh nghiệp Viễn thông trong mẫu nghiên cứu nói riêng Bên cạnh đó, tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để nghiên cứu ảnh hưởng của CTV đến KNSL của các doanh nghiệp Viễn thông theo quy trình Thống kê mô tả các biến, phân tích tương quan, kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chạy mô hình hồi quy và sử dụng các kiểm định để tìm ra mô hình phù hợp với bộ dữ liệu là mô hình FEM Sau khi kiểm định các khuyết tật của mô hình, tác giả nhận thấy cả hai mô hình với biến phụ thuộc ROA và ROE đều xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi Tác giả đã sử dụng mô hình FGLS để khắc phục khuyết tật này Mô hình cuối cùng cho ra kết quả CTV được đại diện bởi SDA có tác động tích cực tới KNSL tính bằng ROA, trong khi nó không có ý nghĩa thống kê đối với ROE Ngoài ra biến đại diện cho CTV bằng DA có tác động ngược chiều tới cả ROA và ROE
