HỌC VIỆN NGÂN HÀNG CHƯƠNG TRÌNH CHẤT LƯỢNG CAO KHOA TÀI CHÍNH ------ KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HIỆU QUẢ KINH DOANH CỦA CÁC CÔNG TY NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HIỆU QUẢ KINH DOANH VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HIỆU QUẢ KINH DOANH CỦA DOANH NGHIỆP
Cơ sở lý luận về hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp
Hiệu quả kinh doanh là một khái niệm quan trọng trong cả kinh tế vi mô và kinh tế vĩ mô Mục tiêu chung của mọi hoạt động kinh doanh là đạt được hiệu quả cao nhất, thể hiện qua việc tối ưu hóa lợi nhuận và tiết kiệm chi phí Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể mở rộng quy mô, chiếm lĩnh thị trường và nâng cao vị thế thương hiệu của mình Tuy nhiên, không có định nghĩa thống nhất về hiệu quả kinh doanh do sự đa dạng trong các lĩnh vực kinh doanh và cách tiếp cận nghiên cứu
Một quan điểm phổ biến cho rằng hiệu quả kinh doanh phản ánh khả năng sử dụng các nguồn lực của doanh nghiệp một cách hiệu quả nhất Theo định nghĩa của Paul
A Samuelson và William D Nordhaus trong cuốn "Kinh tế học", "Hiệu quả là sử dụng hiệu quả nhất các nguồn lực của nền kinh tế để thỏa mãn nhu cầu mong muốn của con người."
N.Gregory Mankiw - Giáo sư kinh tế Đại học Harvard - viết trong cuốn sách “Các nguyên tắc của kinh tế học” rằng: "Hiệu quả có nghĩa là xã hội thu được kết quả cao nhất từ các nguồn lực khan hiếm của nó." Đồng tình với ý kiến này, Từ điển kinh tế của Manfred Kuhn (1990) đã viết “Hiệu quả được xác định bằng cách lấy kết quả tính toán bằng giá trị đơn vị chia cho chi phí kinh doanh” Quan điểm này được nhiều nhà kinh tế và quản trị kinh doanh áp dụng và tính hiệu quả kinh tế của các quá trình sản xuất kinh doanh.
Thước đo hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp
1.2.1 Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)
Tỷ số lợi nhuận trên tài sản - Return on assets (ROA) là một trong những chỉ số đo lường hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp Chỉ số này được sử dụng để đánh giá hiệu suất hoạt động hay cụ thể hơn là mức độ hiệu quả trong việc sử dụng tài sản của một doanh nghiệp Về cơ bản, ROA phản ánh khả năng của ban quản lý trong việc chuyển tài sản thành lợi nhuận (Aissa & Goaied, 2016) Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của San & Heng (2013), Enqvist và cộng sự (2014) và Vătavu
(2015), và đều sử dụng ROA làm thước đo hiệu quả kinh doanh
Giá trị ROA dương biểu thị rằng công ty đang hoạt động có lãi, chuyển tài sản của mình thành thu nhập Tỷ lệ ROA cao hơn thường phản ánh thực tiễn quản lý tốt hơn và sử dụng hiệu quả các nguồn lực Ngược lại, ROA âm cho thấy công ty đang thua lỗ, có thể do quản lý yếu kém hoặc điều kiện thị trường không thuận lợi
Tỷ lệ ROA thể hiện khả năng sinh lời theo tỷ lệ phần trăm trên tổng tài sản của công ty Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là ROA có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố mùa vụ và xu hướng cụ thể của ngành Do đó, các nhà phân tích tài chính và nhà đầu tư nên thận trọng khi so sánh giá trị ROA giữa các ngành hoặc khoảng thời gian khác nhau Một so sánh có ý nghĩa hơn liên quan đến việc so sánh ROA của công ty với các công ty cùng ngành hoặc hiệu suất lịch sử của chính công ty đó
Theo Lý thuyết chi phí phá sản (Vătavu, 2015), các công ty lớn hơn với cơ sở tài sản đáng kể có xu hướng tiếp cận thị trường vốn dễ dàng hơn và có mối quan hệ bền chặt hơn với các chủ nợ Điều này cho phép họ gánh nhiều nợ hơn so với các công ty nhỏ hơn
Công thức được xác định như sau:
1.2.2 Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Chỉ số ROE (Return on equity) là tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu Đây là chỉ số phản ánh hiệu quả sử dụng vốn và hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp Chỉ số này được các nhà đầu tư coi trọng vì họ quan tâm đến mức sinh lợi thu được trên từng đồng vốn bỏ ra Lợi nhuận trong tỷ số này là lợi nhuận ròng lấy từ báo cáo kết quả kinh doanh của công ty, tính trong một thời kỳ nhất định (1 tháng, 1 quý, nửa năm, hay 1 năm) gọi là kỳ báo cáo Còn vốn chủ sở hữu trong tỷ số này là tổng vốn chủ sở hữu của công ty
Theo Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Thị Liên Hoa (2007) đã tuyên bố, tỷ suất này dương cho thấy công ty đang thu về lợi nhuận Ngược lại, ROE âm sẽ vẽ ra một bức tranh ảm đạm hơn, cho thấy sự kém hiệu quả trong hoạt động và khả năng thua lỗ
Dựa trên Lý thuyết chi phí đại diện (Jensen, 1986; Williamson, 1888), các công ty có lợi nhuận thường có dòng tiền tự do cao hơn Ngược lại, điều này có thể khuyến khích các nhà quản lý tham gia vào hoạt động đầu tư quá mức Tuy nhiên, nghiên cứu của Shubita & Alsawalhah (2012) và Şamiloğlu và cộng sự (2017) cho thấy mối tương quan dương giữa ROE và khả năng sinh lời Công thức của tỷ số này như sau:
1.2.3 Tỷ suất sinh lời trên doanh thu (ROS)
ROS hay Return On Sales là chỉ số tài chính phản ánh tỷ suất sinh lời trên doanh thu của doanh nghiệp Chỉ số này cho biết một đồng doanh thu có thể tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận sau thuế cho doanh nghiệp đó Bởi vậy, chỉ số ROS đánh giá sức mạnh tài chính của doanh nghiệp Bên cạnh đó, chỉ số ROS còn phản ánh mức hiệu quả của công tác kiểm soát và quản lý các loại chi phí như chi phí bán hàng, chi phí quản lý doanh nghiệp của cá nhân mỗi doanh nghiệp
Nếu giá trị ROS dương, điều này chứng tỏ tổng lợi nhuận sau thuế của doanh nghiệp đang lớn hơn 0 và hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp có lãi Giá trị ROS càng cao chứng tỏ rằng doanh nghiệp đang hoạt động rất tốt, tỷ suất sinh lời đang ở mức cao, công tác quản lý chi phí cũng được kiểm soát hợp lý và doanh nghiệp này có tiềm năng phát triển trong tương lai
Nếu ROS có giá trị âm, điều này phản ánh doanh nghiệp đang làm ăn không tốt, đặc biệt là trong khâu quản lý chi phí, khiến cho tổng lợi nhuận sau thuế nhỏ hơn 0 Doanh nghiệp không thu được lợi nhuận và đang làm ăn thua lỗ
Chỉ số ROS được xác định dựa trên công thức:
Thông thường, chỉ số ROS cao hơn 10% được tính là cao và doanh nghiệp đang có chỉ số ROS như vậy thường là các doanh nghiệp lớn Tuy nhiên, chỉ số này còn phụ thuộc và nhiều yếu tố như ngành nghề kinh doanh, chu kỳ ngành, Như vậy, cần so sánh tỷ số ROS của cá nhân doanh nghiệp với ROS chung của toàn ngành để có cái nhìn tổng quan nhất về tình hình sinh lời của doanh nghiệp Đồng thời khi đánh giá doanh nghiệp cũng cần đánh giá tỷ số ROS trong 3 đến 5 năm để xác định tính chu kỳ hay công tác quản lý chi phí của doanh nghiệp trong dài hạn.
Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp
Trên thế giới, có khá nhiều nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng về các yếu tố quyết định lợi nhuận của doanh nghiệp Yana Safarova (2010) xem xét các yếu tố quyết định đến tỷ suất sinh lợi của 76 công ty niêm yết tại thị trường chứng khoán New Zealand giai đoạn 1996-2007; Rehana Kouser (2012) nghiên cứu 70 công ty phi tài chính niêm yết trên sàn giao dịch Karachi của Pakistan trong giai đoạn 2001- 2010; Mou Xu và Wanrapee Banchuenvijit (2015) nghiên cứu 28 công ty (không bao gồm các công ty tài chính) niêm yết trên SSE 50 trong giai đoạn 2008-2012
Cơ cấu tài sản là tỷ trọng tất cả các loại tài sản mà công ty, doanh nghiệp đang nắm giữ, được thể hiện trong bảng tổng kết tài sản của công ty Tùy thuộc vào ngành nghề và phương thức hoạt động của doanh nghiệp mà số cơ cấu tải sản trong từng doanh nghiệp sẽ khác nhau
Tài sản cố định hay tài sản hữu hình là một trong những tài sản dài hạn mà doanh nghiệp sở hữu và sử dụng trong các hoạt động của mình để tạo ra thu nhập TSCĐ bao gồm tài sản cố định hữu hình (bất động sản, nhà máy, thiết bị ) và tài sản cố định vô hình (bản quyền, bằng phát minh, thương hiệu )
Cơ cấu tài sản của doanh nghiệp được đo lường bằng giá trị của từng loại tài sản trên tổng tài sản của doanh nghiệp đó Một trong số đó là Tỷ lệ đầu tư vào TSCĐ, đo lường tỷ trọng TSCĐ trong tổng tài sản của của một doanh nghiệp, thể hiện với 1 đồng vốn ứng với bao nhiêu đồng TSCĐ, nhằm đánh giá khả năng sử dụng nguồn vốn để chi tiêu vào TSCĐ, giúp xác định hiệu quả của việc sử dụng và quản lý TSCĐ của công ty Các công ty ngành Công nghệ thông tin và truyền thông thường duy trì tỷ lệ đầu tư vào TSCĐ không quá cao, tuy nhiên TSCĐ cũng là một phần thiết yếu trong quá trình sản xuất
Kết quả nghiên cứu của Quan Minh Nhựt & Lý Thị Phương Thảo (2014), Cuong Duc Pham và cộng sự (2018), Ngô Thị Hằng & Nguyễn Thị Thuỳ Linh (2020) đều cho thấy tỷ lệ TSCĐ có tác động ngược chiều tới hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Tức là, công ty càng chi tiêu nhiều cho TSCĐ thì hiệu quả hoạt động sẽ càng giảm
Mức tăng trưởng tổng tài sản
Tăng trưởng là một trong những điều kiện cần để doanh nghiệp đánh giá hiệu suất hoạt động trong một giai đoạn kinh tế Mức độ tăng trưởng cho thấy sự phát triển của doanh nghiệp thông qua sự tăng tiến về doanh thu, tài sản, lợi nhuận của doanh nghiệp Doanh nghiệp sở hữu càng nhiều tài sản, có nhiều nguồn thu lợi nhuận có khả năng tạo ra nhiều lợi nhuận hơn Trong nghiên cứu về ảnh hưởng của các nhân tố đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp ở Jordan năm 2007 trên mẫu nghiên cứu là 167 công ty ở Jordan trong 14 năm từ năm 1989 đến năm 2003, Zeitun và Tian cũng đưa ra kết luận rằng mức độ tăng trưởng có ảnh hưởng tích cực với khả năng sinh lời của các doanh nghiệp Tương đồng với nghiên cứu của Agiomirgianakis và cộng sự vào năm 2006, chỉ số tăng trưởng tổng sản có mối quan hệ cùng chiều với khả năng sinh lợi của các công ty tại Hy Lạp Như vậy, nếu tốc độ tăng trưởng tổng tài sản càng tăng, điều này có nghĩa là các doanh nghiệp có thể thu được lợi nhuận càng nhiều từ tài sản
Thời gian hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp
Thời gian hoạt động của doanh nghiệp được tính từ khi doanh nghiệp doanh nghiệp bắt đầu hoạt động kinh doanh Theo các báo cáo của các nhà nghiên cứu trước đây, có 2 luồng ý kiến về tác động của thời gian doanh nghiệp đến hiệu quả kinh doanh doanh nghiệp Thứ nhất, theo nghiên cứu của Chander & Aggarwal (2008) về mối quan hệ tương quan giữa các nhân tố, trong đó có yếu tố tuổi đời của doanh nghiệp với hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp trong ngành dược phẩm ở Indo đã chỉ ra rằng các doanh nghiệp có thời gian hoạt động lâu năm thường có mức độ nhận diện cao cùng với đó kinh nghiệm trong hoạt động sản xuất và quản lý doanh nghiệp, khả năng kiểm soát chi phí sản xuất tốt hơn, từ đó có thể tạo ra nhiều lợi nhuận hơn Tuy nhiên, cũng trong nghiên cứu của Yazdanfar (2013) trên 12530 công ty vi mô phi tài chính và nhóm tác giả Agiomirgianakis và cộng sự (2006) nghiên cứu dựa trên mẫu là 3094 công ty sản xuất tại Hy Lạp trong giai đoạn 1995 -1999, mối quan hệ giữa thời gian hoạt động với lợi nhuận doanh nghiệp có tỷ lệ nghịch Điều này có thể được chứng minh thông qua việc các doanh nghiệp trẻ có khả năng thích ứng tốt hơn, dễ thay đổi để phù hợp với thị trường hơn trong khi các doanh nghiệp hoạt động lâu đời khó thích hợp với thị trường, mất nhiều thời gian để thay đổi bộ máy, dây chuyền sản xuất
Tính kinh tế theo quy mô (Economies of Scale) đề cập tới mối quan hệ giữa quy mô của công ty và hiệu quả kinh tế Cụ thể, nền kinh tế theo quy mô có thể đạt được khi các doanh nghiệp mở rộng quy mô để nâng cao năng suất hoạt động Khi sản lượng tăng lên, chi phí đơn vị giảm, do đó giá thành sản phẩm giảm Nhờ vậy mà chi phí được phân bổ ra trên một lượng lớn hàng hóa, giúp cho cùng một mức chi phí có thể đầu tư vào lượng hàng hóa lớn hơn Lý thuyết này hướng tới các doanh nghiệp sản xuất và đặc biệt đúng đối với công ty có chi phí cố định cao Quy mô sản xuất cũng có thể cải thiện khả năng tiếp cận thị trường và nâng cao uy tín thương hiệu cho doanh nghiệp Quy mô của công ty thường được đo lường bằng logarit của Tổng tài sản hoặc giá trị của Tổng tài sản Nghiên cứu của Mohamed (2014), Đặng Ngọc Hùng
(2015), Đỗ Thị Vân Trang (2019), Ngô Thị Hằng & Nguyễn Thị Thuỳ Linh (2020), Phan Thu Hiền & Nguyễn Nhật Hà (2020), Lê Văn Tuấn và cộng sự (2022) đều cho thấy quy mô công ty đo lường bằng Logarit của Tổng tài sản có tác động cùng chiều tới hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp Nghĩa là, các công ty lớn hơn sẽ hoạt động hiệu quả hơn, có lợi nhuận cao hơn so với những công ty nhỏ Tuy nhiên, nghiên cứu của Hồ Xuân Thủy và cộng sự (2020) và Ntomolane và cộng sự (2022) lại cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô và hiệu quả kinh doanh Hơi khác biệt, nghiên cứu của Matthijs (2018) lại không cho thấy mối quan hệ nào giữa quy mô và hiệu quả kinh doanh Một số ít nghiên cứu đo lường quy mô công ty bằng Tổng tài sản, như Cuong Duc Pham và cộng sự (2018), Van Hau Nguyen và cộng sự (2021) cũng đi đến kết luận về ảnh hưởng tiêu cực của quy mô tới hiệu quả kinh doanh
Cấu trúc vốn phản ánh cơ cấu tỷ trọng của vốn chủ sở hữu và vốn vay trong nguồn vốn dùng để tài trợ cho tài sản cho hoạt động kinh doanh của một công ty Lý thuyết đầu tiên nghiên cứu về cấu trúc vốn của doanh nghiệp được đưa ra bởi Franco Modigliani và Merton Miller vào năm 1958 Lý thuyết này đưa ra các giả định về thị trường vốn hoàn hảo, không có thuế và chi phí phá sản và công ty có thể vay tiền ở mức lãi suất như nhau Khi đó, giá trị của một công ty có hoặc không vay nợ là như nhau, hay nói cách khác là không bị ảnh hưởng bởi cấu trúc vốn Do đó, không có cấu trúc vốn tối ưu và doanh nghiệp không thể tăng giá trị bằng cách thay đổi cấu trúc vốn Lý thuyết cũng cho rằng chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu có quan hệ cùng chiều với mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính hay hệ số nợ, từ đó chứng minh được chi phí sử dụng vốn trung bình không đổi khi cấu trúc vốn thay đổi Những giả định đưa ra ở Lý thuyết M&M (1958) là hạn chế và phi thực tế bởi thuế thu nhập, chi phí giao dịch, chi phí phá sản hay sự bất cân xứng thông tin là có tồn tại ở các quốc gia
Bởi vậy, Modigliani và Miller đã phát triển Lý thuyết M&M (1963) trong trường hợp có thuế thu nhập Công ty có hay không vay nợ đều phải trả cùng mức thuế suất, trong đó, công ty vay nợ còn phải trả thêm lãi suất vay Lý thuyết này đề cập đến ảnh hưởng của cơ cấu vốn tới giá trị của doanh nghiệp Do chi phí nợ được khấu trừ khỏi phần lợi nhuận trước thuế, doanh nghiệp có thể sử dụng nợ để giảm chi phí sử dụng vốn, tiết kiệm được thuế và tăng giá trị doanh nghiệp nhờ lá chắn thuế Lý thuyết này cho rằng có một cơ cấu nguồn vốn tối ưu, ở đó có thể gia tăng giá trị Công ty bằng cách sử dụng tỷ số đòn bẩy tài chính phù hợp
Tỷ lệ Nợ phải trả trên Vốn chủ sở hữu (D/E), Tỷ lệ Nợ ngắn hạn trên Tổng tài sản (hoặc Tổng Nợ phải trả), Tỷ lệ nợ phải trả trên Tổng tài sản (còn gọi là Hệ số nợ) là những chỉ số đòn bẩy tài chính thường dùng để phản ánh cấu trúc vốn của doanh nghiệp
Hệ số nợ (Debt to Total Assets) đo lường mức nợ mà công ty sử dụng để tài trợ cho hoạt động của mình, được tính bằng cách chia tổng nợ phải trả cho tổng tài sản của doanh nghiệp, cho thấy công ty phụ thuộc vào nợ bao nhiêu Hệ số nợ lý tưởng sẽ khác nhau tùy thuộc vào ngành, vì một số ngành sử dụng nhiều vốn vay hơn những ngành khác
Hệ số nợ cao cho thấy rằng sự phụ thuộc nhiều hơn vào nguồn tài trợ từ bên ngoài doanh nghiệp và do đó có khả năng kém ổn định hơn nếu gặp phải các vấn đề về giao dịch hoặc các yếu tố khác liên quan đến cách thức hoạt động Các công ty đầu tư số tiền lớn vào tài sản và hoạt động (các công ty thâm dụng vốn) thường có tỷ lệ nợ cao hơn Ngược lại, hệ số nợ thấp tuy thể hiện việc không dựa vào vay mượn, nhưng cũng có thể cho thấy doanh nghiệp đó không nhận ra mức lợi nhuận tiềm năng có thể đạt được thông qua nguồn tài trợ này
Nghiên cứu của Mohamed (2014), Đặng Ngọc Hùng (2015), Hoàng Tùng (2016), Nguyễn Thị Hương Mai (2017), Phan Thu Hiền & Nguyễn Nhật Hà (2020), Ntomolane và cộng sự (2022), Lê Văn Tuấn và cộng sự (2022) đều chỉ ra tác động ngược chiều của Hệ số nợ tới hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp Ngược lại, kết quả nghiên cứu của Matthijs (2018), Rudresh & John (2019) lại cho thấy mối quan hệ cùng chiều
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Bước 1: Nghiên cứu tài liệu tham khảo và xác định vấn đề nghiên cứu Ở giai đoạn đầu tiên của quá trình nghiên cứu, tác giả sẽ tra cứu, đọc hiểu và phân tích những đề tài trước đây liên quan đến đề tài mà tác giả đang nghiên cứu Sau khi tiến hành đánh giá và so sánh, tác giả sẽ khai thác sâu hơn khía cạnh còn chưa được làm rõ hoặc tìm ra những khoảng trống nghiên cứu, từ đó xác định được vấn đề của bài nghiên cứu Trải qua các bước nghiên cứu và phân tích, tác giả quyết định thực hiện nghiên cứu về đề tài: “Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các công ty ngành Công nghệ thông tin và Truyền thông niêm yết trên sàn Chứng khoán Việt Nam”
Bước 2: Xác định các nhân tố tác động
Dựa trên cơ sở lý luận, cơ sở tổng quan các tài liệu đã được sưu tầm, cùng với việc đánh giá điểm mạnh và điểm yếu của các mô hình trước đây, tác giả đã nhận định các nhân tố tác động của đề tài bao gồm 2 biến phụ thuộc và 10 biến độc lập
Bước 3: Thu thập thông tin và xử lý số liệu mẫu
Tác giả đánh giá và lựa chọn mẫu nghiên cứu phù hợp với phạm vi và đối tượng nghiên cứu của đề tài - các doanh nghiệp Công nghệ thông tin và Truyền thông được niêm yết trên sàn Chứng khoán Việt Nam Số liệu trong bài nghiên cứu được thu thập và xử lý từ bản báo cáo tài chính của các công ty được công bố hàng năm
Bước 4: Xác định giả thuyết, câu hỏi nghiên cứu và xây dựng mô hình
Dựa vào các kết quả nghiên cứu trong quá khứ, tác giả đặt ra câu hỏi và giả thiết của đề tài nghiên cứu Sau đó, tác giả dựa vào mô hình tham khảo và các biến đã xác định để xây dựng mô hình phù hợp, từ đó tiến hành các bước tiếp theo
Bước 5: Chạy bộ dữ liệu, kiểm định mô hình và lựa chọn mô hình thích hợp
Trên cơ sở dữ liệu nghiên cứu đã chuẩn bị và việc sử dụng phần mềm STATA17 cùng mô hình hồi quy nghiên cứu, tác giả đưa ra các kết quả chạy mô hình, khắc phục các khuyết tật mô hình và từ đó hoàn thiện mô hình
Bước 6: Kết luận và khuyến nghị
Sau khi hoàn thành các bước kiểm định và đưa ra được kết quả tác động của mô hình, tác giả sẽ đưa ra các kết luận tổng quan và dựa vào kết quả nghiên cứu để đề xuất các giải pháp cùng với khuyến nghị
Theo thống kê về chỉ số ngành Công nghệ thông tin và Truyền thông được xuất từ trang web Vietstock, hiện nay, 32 doanh nghiệp ngành Công nghệ thông tin và Truyền thông đang được niêm yết trên 3 sàn chứng khoán của Việt Nam Tuy vậy, trong quá trình tìm kiếm và xử lý dữ liệu thực tế, tác giả nhận thấy rằng một số mã chứng khoán của doanh nghiệp chưa cập nhật đầy đủ Báo cáo tài chính đến kỳ gần nhất Chính vì vậy, để đảm bảo tính thực tế và chính xác của mô hình, sau khi trải qua quá trình lọc và xử lý bộ dữ liệu, tác giả đã lấy số liệu từ 27 doanh nghiệp đang có hoạt động kinh doanh ổn định trên tổng số 32 doanh nghiệp ngành Công nghệ thông tin và Truyền thông được niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trong 9 năm từ năm 2015 đến
Trong tổng số 27 mẫu doanh nghiệp ngành Công nghệ thông tin và Truyền thông niêm yết trên sàn được nghiên cứu, có 8 doanh nghiệp trên sàn HNX chiếm 8/27 tổng mẫu, 7 doanh nghiệp trên sàn HOSE chiếm 7/27 tổng mẫu và 12 doanh nghiệp trên sàn UPCOM
Bảng 2.1: Phân bổ doanh nghiệp trong tổng mẫu nghiên cứu
Sàn chứng khoán Số lượng doanh nghiệp Tỷ trọng trên tổng mẫu
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Tác giả thu được 215 quan sát dựa vào số liệu 27 doanh nghiệp ngành Công nghệ thông tin và Truyền thông trong giai đoạn nghiên cứu 9 năm (từ năm 2015 đến 2023) Các chỉ số quan sát được lấy từ các bản báo cáo tài chính được công bố trên website công ty và website sàn chứng khoán chính thống, sau đó được xử lý để phù hợp với mô hình bài nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu, tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp phương pháp định lượng để thực hiện mục đích đề tài của mình
Phương pháp định tính (Qualitative research) là phương pháp thu thập dữ liệu ‘phi số’ nhằm phục vụ phân tích nghiên cứu hoặc các đánh giá chuyên sâu Dữ liệu được tổng hợp từ nhiều nguồn tin cậy như báo cáo ngành theo từng giai đoạn kinh tế và các tạp chí kinh tế uy tín Sau khi phân tích kỹ lưỡng dữ liệu thu thập được, các nhà nghiên cứu đã xác định được một số yếu tố chính có tác động mạnh mẽ đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp
Phương pháp định lượng (Quantitative research) là phương pháp thu thập dữ liệu dưới dạng số học, tổng hợp các số liệu có tính chất thống kê để từ đó tiến hành thống kê, phân tích về đối tượng nghiên cứu Sau khi hoàn tất giai đoạn thu thập và xử lý dữ liệu, chạy các mô hình FEM, REM, POOL OLS trên phần mềm STATA17, tác giả sẽ thu được kết quả nghiên cứu
Cụ thể, chi tiết các bước trong quy trình nghiên cứu định lượng sẽ diễn ra như sơ đồ dưới đây
Hình 2.1 Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả sưu tầm
Bằng cách áp dụng thống kê mô tả, tác giả xác định được các chỉ số đo lường cơ bản cho tập dữ liệu Tiếp theo, tác giả kiểm định mối tương quan giữa các biến trong mô hình Các khuyết tật của mô hình như thay đổi phương sai, hiện tượng tự tương quan và đa cộng tuyến sẽ được kiểm tra và khắc phục Sau khi hoàn tất việc khắc phục đó, mô hình cuối cùng sẽ được sử dụng để đánh giá và so sánh với kết quả của nghiên cứu khác.
Mô hình nghiên cứu
2.4.1 Xây dựng các biến của mô hình
Theo lý luận, 3 chỉ số ROA, ROE và ROS có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Tuy vậy, trong khi ROA là chỉ số đo lường khả năng sinh lời trên tổng tài sản và ROE đo lường khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu, ROS lại chỉ đánh giá khả năng sinh lời trên doanh thu mà không phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản và vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp Doanh nghiệp có thể tăng ROS bằng cách vay nợ nhiều, dẫn đến rủi ro tài chính cao Bên cạnh đó, chỉ số này còn chịu ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô khác như chỉ số lạm phát, tình hình xã hội, …, nên đây không phải là thước đo hiệu quả kinh doanh toàn diện
Ngược lại, 2 chỉ số đánh giá ROA và ROE có tác động đến các biến tài chính vi mô bên trong doanh nghiệp
Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)
Nghiên cứu này sử dụng ROA (Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản) làm thước đo chính để đánh giá hiệu quả kinh doanh chung của công ty ROA phản ánh khả năng của ban quản lý trong việc chuyển tài sản thành lợi nhuận (Aissa & Goaied, 2016) Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của San & Heng (2013), Enqvist et al (2014), Vătavu (2015) và đều sử dụng ROA làm thước đo hiệu quả kinh doanh
Công thức được xác định như sau:
* Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Nghiên cứu này cũng coi ROE (Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu) là thước đo cho hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp ROE về cơ bản cho thấy công ty sử dụng tiền của cổ đông để tạo ra lợi nhuận hiệu quả như thế nào ROE cao cho thấy việc sử dụng vốn cổ đông hiệu quả Nghiên cứu của Shubita & Alsawalhah (2012) và Şamiloğlu và cộng sự (2017) cho thấy mối tương quan dương giữa ROE và hiệu quả kinh doanh Công thức của tỷ số này như sau:
Dựa trên tổng quan các kết quả nghiên cứu và lý luận về các nhân tố ảnh hưởng, tác giả sử dụng 10 nhân tố có nghi ngờ tác động tới hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp Công nghệ thông tin và Truyền thông làm biến độc lập của mô hình trong bài nghiên cứu Trong 10 biến giải thích có 9 biến nhân tố nội sinh và 1 biến nhân tố ngoại sinh tác động đến khả năng sinh lời từ bên trong doanh nghiệp Dựa trên cơ sở đó, tác giả xác định được tác động ảnh hưởng của các nhân tố nghiên cứu đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp ngành
Biến cấu trúc: Tỷ lệ tài sản cố định (Fix asset ratio - FA)
Dựa vào kết quả của nhóm tác giả Zeitun & Tian (2007), Onaolapo & Kajola (2010), Siminica cùng cộng sự (2011), tỷ lệ tài sản cố định được đánh giá là có ảnh hưởng tới hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp Doanh nghiệp hướng đến việc sử dụng
TSCĐ hiệu quả để tối ưu doanh thu, đồng thời tìm kiếm nguồn vốn gia tăng tỷ lệ TSCĐ, từ đó mở rộng quy mô hoạt động Cấu trúc tài sản hợp lý và khai thác tối đa hiệu suất tài sản đóng vai trò then chốt trong việc gia tăng hiệu quả kinh doanh trên vốn sử dụng của doanh nghiệp và ngược lại Tỷ lệ TSCĐ được xác định bằng công thức:
Biến tăng trưởng: Tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản (AG) Để đánh giá mức độ phát triển của doanh nghiệp trong một năm kinh tế, các nhà quản lý thường dựa trên hai thước đo chính: tốc độ tăng trưởng tổng tài sản và tốc độ tăng trưởng tổng doanh thu
Nghiên cứu của Myers (1977) đã chỉ ra rằng: "Các doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng cao thường có cơ hội mang lại tỷ suất sinh lời cao hơn", tương đồng với nhận định của Agiomigianakis và cộng sự (2006) và Yazdanfar (2013) Điều này lý giải rằng, khi doanh nghiệp có mức tăng trưởng cao, họ sẽ có nhiều cơ hội đầu tư sinh lời hơn
Tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản được tính theo đơn vị phần trăm (%) và áp dụng theo công thức sau:
Biến thời gian hoạt động: Số năm hoạt động của doanh nghiệp (Years of Operation = YOO)
Số năm hoạt động, hay còn gọi là thâm niên hoạt động, là một yếu tố quan trọng phản ánh thời gian hoạt động của doanh nghiệp từ khi thành lập đến hiện tại Chỉ số này càng cao, thể hiện doanh nghiệp càng có kinh nghiệm dày dặn và uy tín cao trên thị trường, mang lại nhiều lợi thế cạnh tranh như khả năng thu hút khách hàng, tạo dựng mối quan hệ đối tác, và tiếp cận các nguồn lực Nhiều nghiên cứu khoa học, tiêu biểu như nghiên cứu của Chander và cộng sự (2008), đã chứng minh mối quan hệ cùng chiều giữa số năm hoạt động và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Doanh nghiệp có thâm niên hoạt động lâu dài thường đạt được tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu thành lập Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác, như nghiên cứu của Agiomirgianakis, Voulgaris, và Papadogonas (2006) về các doanh nghiệp Hy Lạp và nghiên cứu của Yazdanfar (2013), lại có kết luận trái chiều, cho thấy mối quan hệ này không rõ ràng hoặc thậm chí có thể là tiêu cực.Công thức tính số năm hoạt động:
YOO = Năm hiện hành - Năm thành lập doanh nghiệp
Biến quy mô: Quy mô doanh nghiệp đo lường trên tổng tài sản (SIZE)
Từ năm 1997, mối quan hệ giữa quy mô doanh nghiệp và hiệu quả kinh doanh đã trở thành chủ đề nghiên cứu thu hút nhiều nhà khoa học Nhiều nghiên cứu, tiêu biểu như nghiên cứu của Ammar (2003), Amalendu (2010) và Lee (2009), đã chỉ ra mối tương quan tích cực giữa quy mô doanh nghiệp và tỷ suất sinh lời cổ phiếu Điều này cho thấy doanh nghiệp có quy mô lớn thường đạt được hiệu quả kinh doanh cao hơn so với các doanh nghiệp nhỏ Lý thuyết cơ bản về lợi thế quy mô giải thích rằng doanh nghiệp lớn có nhiều ưu thế giúp họ đạt hiệu quả cao hơn Cụ thể, doanh nghiệp lớn thường dễ dàng tiếp cận nguồn vốn với lãi suất vay thấp hơn, nhận được chiết khấu thương mại cao hơn từ nhà cung cấp, có cơ hội tham gia các dự án lớn, và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động thông qua chuyên môn hóa cao và phân công lao động hợp lý Nghiên cứu của Alarussi và Alhaderi (2018) cũng củng cố nhận định này khi cho thấy lợi thế quy mô của doanh nghiệp lớn giúp họ tiếp cận nhiều ưu đãi và nâng cao hiệu quả kinh doanh Công thức của biến quy mô doanh nghiệp:
SIZE = logarit (tổng tài sản)
Biến tốc độ tăng trưởng: Tốc độ tăng trưởng doanh thu (GROWTH)
Ngoài việc sử dụng tổng tài sản làm thước đo quy mô doanh nghiệp, doanh thu cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp (Nunes & Serrasqueiro, 2008) Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa tốc độ tăng trưởng doanh thu và hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp Nghiên cứu của Babalola (2013) về các công ty sản xuất niêm yết trên Sở giao dịch Chứng khoán Nigeria là một ví dụ điển hình Nghiên cứu này cho thấy kích thước doanh nghiệp, cả về tổng tài sản và doanh số bán hàng, đều có ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận trên tài sản (ROA) Kết quả này cũng được nhiều nghiên cứu khác như Đặng Ngọc Hùng
(2015), Hoàng Tùng (2016), Bayaraa Batchimeg (2017), Phan Thu Hiền & Nguyễn Nhật Hà (2020), Ntomolane và cộng sự (2022) xác nhận
Tuy nhiên, cũng có những nghiên cứu khác lại đưa ra kết luận ngược lại Mohamed
(2014) và Đỗ Thị Vân Trang (2019) cho rằng tốc độ tăng trưởng doanh thu không ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp
Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác lại cho thấy mối quan hệ này phức tạp hơn Cuong Duc Pham và cộng sự (2018), Ngô Thị Hằng & Nguyễn Thị Thuỳ Linh (2020), Van Hau Nguyen và cộng sự (2021), Lê Văn Tuấn và cộng sự (2022) phát hiện ra rằng tốc độ tăng trưởng doanh thu có thể ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp theo những cách khác nhau, tùy thuộc vào các yếu tố khác như ngành nghề kinh doanh, quy mô doanh nghiệp, chiến lược kinh doanh, v.v
Công thức của biến này như sau:
GROWTH = logarit (tổng doanh thu thuần)
Lạm phát và lãi suất là hai yếu tố kinh tế vĩ mô quan trọng ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Tuy nhiên, trong một số nghiên cứu với số lượng mẫu nhỏ, tác động của hai yếu tố này có thể không được thể hiện rõ ràng Do đó, để đảm bảo tính chính xác và khách quan cho kết quả nghiên cứu, các nhà nghiên cứu thường sử dụng các chỉ số kinh tế tổng hợp như GDP để làm đại diện cho các yếu tố vĩ mô
Tăng trưởng GDP mang lại nhiều lợi ích cho nền kinh tế vĩ mô, trong đó có tác động tích cực đến doanh nghiệp Công nghệ thông tin qua nhiều kênh Khi nền kinh tế tăng trưởng, doanh nghiệp có xu hướng gia tăng đầu tư vào các dự án mới Điều này dẫn đến nhu cầu về công nghệ thông tin cao hơn, từ đó thúc đẩy hoạt động của các doanh nghiệp Công nghệ thông tin Mức sống người dân cũng nâng cao khi GDP tăng, dẫn đến nhu cầu chi tiêu vào hàng hóa và dịch vụ gia tăng, bao gồm cả nhu cầu về công nghệ thông tin Ví dụ, người dân có thu nhập cao hơn sẽ có xu hướng mua sắm nhiều thiết bị điện tử, sử dụng nhiều dịch vụ trực tuyến hơn, v.v Nhờ những yếu tố trên, hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp Công nghệ thông tin có xu hướng tăng theo tốc độ tăng trưởng GDP Doanh nghiệp Công nghệ thông tin có thể tận dụng sự tăng trưởng của nền kinh tế để mở rộng thị trường, đầu tư vào công nghệ mới, và nâng cao năng suất hoạt động Để đo lường tốc độ tăng trưởng GDP, tác giả sử dụng công thức sau:
Biến cấu trúc vốn: CTV
Cấu trúc vốn là một khái niệm quan trọng trong tài chính doanh nghiệp, thể hiện tỷ trọng của vốn chủ sở hữu và vốn vay trong tổng nguồn vốn của công ty Vốn chủ sở hữu là nguồn vốn do chủ sở hữu doanh nghiệp đóng góp, còn vốn vay là nguồn vốn do doanh nghiệp vay từ các tổ chức tín dụng hoặc nhà đầu tư
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thực trạng hoạt động của các doanh nghiệp ngành Công nghệ thông tin niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2015-2023
Trong năm 2020, tình hình kinh tế toàn cầu ghi nhận mức tăng trưởng âm 4,3% (theo số liệu của Ngân hàng Thế giới) Với sự ảnh hưởng nghiêm trọng của đại dịch COVID-19, nhiều lĩnh vực như bán lẻ (-5,7%) và hàng không (-60,9%) đã phải đối mặt với tình trạng suy giảm Tuy nhiên, ngành Công nghệ thông tin và Truyền thông đã có sự phát triển đáng chú ý trong nửa cuối năm 2020 Theo báo cáo của Gartner, tổng chi tiêu cho Công nghệ thông tin và Truyền thông trên toàn cầu trong năm 2020 được ước tính lên đến gần 3.700 tỷ USD
Dự kiến trong thời gian tới, nhu cầu về dịch vụ điện toán đám mây sẽ tiếp tục tăng cao, đồng nghĩa với việc tăng cường nhu cầu về Công nghệ thông tin Nhiều công ty hiện đang chọn lựa các ứng dụng được lưu trữ trên đám mây để sử dụng trong hoạt động kinh doanh hàng ngày Ví dụ, theo số liệu thống kê từ hostingtribunal.com, 94% khối lượng công việc của các doanh nghiệp đã được xử lý thông qua dữ liệu kiện toán đám mây vào năm 2021
Sử dụng ngày càng phổ biến các thiết bị Internet of Things (IoT) cũng dự kiến sẽ đóng góp vào việc mở rộng thị trường Công nghệ thông tin trong tương lai IoT đề cập đến một mạng lưới các thiết bị thông minh và công nghệ, tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao tiếp giữa các thiết bị và đám mây cũng như giữa các thiết bị với nhau Theo dữ liệu từ Hiệp hội GSM, một tổ chức công nghiệp phi lợi nhuận có trụ sở tại Vương quốc Anh, vào tháng 1 năm 2022, dự báo rằng số lượng kết nối IoT trên toàn cầu sẽ tăng lên 23,3 tỷ vào năm 2025, một mức tăng đáng kể so với 15,1 tỷ kết nối được ghi nhận vào năm 2021
Quy mô của thị trường Công nghệ thông tin và Truyền thông có sự tăng trưởng mạnh mẽ trong những năm gần đây Cụ thể, con số này tăng từ 8508,63 tỷ USD vào năm
2023 lên đến 9039 tỷ USD vào năm 2024 với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 6.2% Nguyên nhân của sự tăng trưởng lớn này có thể là vì sự gia tăng số lượng máy tính cá nhân, tần suất áp dụng Internet vào đời sống và các cuộc cách mạng di động cũng như sự phát triển của các phần mềm
Quy mô của thị trường Công nghệ thông tin dự kiến sẽ còn tăng trưởng mạnh mẽ trong nhiều năm tới, dự đoán sẽ tăng lên 12417,21 tỷ USD vào năm 2028 với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 8.3% Sự tăng trưởng này có thể do quá trình toàn cầu hóa dịch vụ Công nghệ thông tin, chuyển đổi kỹ thuật số, đổi mới an ninh mạng, phát triển thương mại điện tử, … Các xu hướng chính trong giai đoạn sắp tới được dự đoán gồm điện toán đám mây, giải pháp công nghệ khí hậu, việc kết hợp AI trong quy trình kinh doanh hay công nghệ blockchain
Ngành Công nghệ Thông tin và Truyền thông vẫn đang chứng kiến sự phát triển vượt bậc trong những năm gần đây, dự báo sẽ đạt giá trị 9.039 tỷ USD vào năm 2024 So với mức 8.508,63 tỷ USD của năm 2023, tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) ấn tượng lên tới 6,2% được ghi nhận Thị trường này dự kiến sẽ chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ trong những năm tới, với mức dự báo đạt 12.417,21 tỷ USD vào năm 2028, tương ứng tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) ấn tượng là 8,3%
Dự báo này dựa trên những động lực tăng trưởng chính như việc toàn cầu hóa dịch vụ Công nghệ Thông tin, chuyển đổi số được áp dụng rộng rãi, đổi mới an ninh mạng, …
3.1.2 Thực trạng hoạt động của các doanh nghiệp ngành Công nghệ thông tin niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2015-2023
3.1.2.1 Tổng quan hoạt động ngành Công nghệ thông tin tại Việt Nam trong giai đoạn 2015-2023 a Các phương thức chính trên thị trường Công nghệ thông tin và Truyền thông Việt Nam
Báo cáo phân tích của Mordor Intelligence chỉ ra rằng thị trường Công nghệ thông tin Việt Nam được phân loại theo hai phương thức chính:
Theo loại hình sản phẩm/dịch vụ:
Phần cứng (Hardware): Bao gồm các thiết bị vật lý như máy tính, máy chủ, thiết bị mạng, v.v
Phần mềm (Software): Bao gồm các chương trình máy tính, ứng dụng, hệ điều hành, v.v
Dịch vụ Công nghệ thông tin và Truyền thông và Cơ sở hạ tầng (IT and Infrastructure Services): Cung cấp các dịch vụ lắp đặt, bảo trì, vận hành và quản lý hệ thống Công nghệ thông tin
Dịch vụ viễn thông (Telecommunication Services): Bao gồm các dịch vụ di động, internet băng thông rộng, truyền hình cáp, v.v
Ngành công nghiệp dịch vụ ngân hàng & tài chính (BFSI): Sử dụng Công nghệ thông tin để cung cấp các dịch vụ tài chính và ngân hàng cho khách hàng
Công nghệ thông tin và Viễn thông (IT and Telecom): Cung cấp các sản phẩm và dịch vụ Công nghệ thông tin cho các doanh nghiệp và cá nhân trong ngành viễn thông
Chính phủ (Government): Sử dụng Công nghệ thông tin để cung cấp các dịch vụ công cho người dân và quản lý hoạt động của chính phủ
Bán lẻ và Thương mại điện tử (Retail and E-commerce): Sử dụng Công nghệ thông tin để quản lý hoạt động bán hàng, thanh toán và tiếp thị
Sản xuất (Manufacturing): Sử dụng Công nghệ thông tin để tự động hóa quy trình sản xuất, quản lý chuỗi cung ứng và theo dõi hiệu suất hoạt động
Năng lượng và Tiện ích (Energy and Utilities): Sử dụng Công nghệ thông tin để quản lý mạng lưới điện, nước và khí đốt, cũng như cung cấp dịch vụ khách hàng
Và các ngành dọc khác: Công nghệ thông tin được ứng dụng trong nhiều ngành khác nhau như y tế, giáo dục, du lịch, v.v
Năm 2020, Thủ tướng Chính phủ đã phê duyệt "Chương trình chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, tầm nhìn đến năm 2030" nhằm thúc đẩy phát triển lĩnh vực Công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) tại Việt Nam Thị trường ICT Việt Nam được nhận xét là một trong những thị trường có tiềm năng tăng trưởng mạnh mẽ trong khu vực, với giá trị ước tính đạt 7,7 tỷ USD vào năm 2021 và có tiềm năng tăng trưởng 8% mỗi năm trong giai đoạn 2022-2026
Trong suốt 23 năm từ 2000 đến 2023, ngành Công nghệ thông tin và Truyền thông tại Việt Nam đã đạt được những thành tựu đáng kể
Việt Nam đã tự nghiên cứu, sản xuất, và chế tạo ra dòng điện thoại “Made in Vietnam”, đánh dấu một cột mốc quan trọng trong ngành CNTT Việt Nam Dòng chữ
Kết quả nghiên cứu
3.2.1 Thống kê mô tả các biến
Bảng 3.1 là kết quả thống kê mô tả quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của các biến được sử dụng trong mô hình hồi quy nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp ngành Công nghệ thông tin và truyền thông được niêm yết trên thị trường chứng khoán xử lý bằng phần mềm STATA17
Bảng 3.1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Variable | Obs Mean Std dev Min Max
AG | 215 0966683 3339981 -.379662 2.686835 SIZE | 215 11.70993 8275511 10.19989 13.78455 -+ - GROWTH | 215 11.58912 9116127 7.709886 13.72113 YOO | 215 26.85581 13.92814 7 69 GDP | 215 0583028 0182973 0256 0812 CTV1 | 215 2072427 5727265 0 3.227576 CTV2 | 215 1.196526 1.077165 0131652 10.55935 -+ - CTV3 | 215 0570991 1111957 0 5375435 CTV4 | 215 4567394 3617521 0129941 4.966919
Nguồn: Kết quả phần mềm STATA17
Bảng 3.1 đã trình bày kết quả về ảnh hưởng của các nhân tố đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp ngành Công nghệ thông tin và truyền thông niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam Trong đó có 2 nhóm biến gồm biến phụ thuộc và biến độc lập
Nhóm biến phụ thuộc gồm 2 biến ROA và ROE đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Trên tổng mẫu 215 quan sát, 2 chỉ số này có giá trị thống kê mô tả lần lượt Tỷ số ROA thể hiện TSSL trên tổng tài sản có giá trị trung bình là 3.62%, có giá trị trong khoảng -16.99% đến 60.04% với độ lệch chuẩn là 5.7% Bên cạnh đó chỉ số ROE đánh giá TSSL trên vốn chủ sở hữu có giá trị trung bình là 7.34%, dao động
Nhóm biến độc lập gồm 10 biến lần lượt:
Biến FA thể hiện tỷ lệ tài sản cố định có giá trị trung bình là 9.91%, độ lệch chuẩn 8.24% và tỷ lệ TSCD nhỏ nhất là 0 trong khi tỷ lệ TSCD lớn nhất là 35.09% Biến
AG thể hiện tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản có sự dao động khá lớn từ -38% đến 268.68%, với giá trị trung bình là 9.67%, độ lệch chuẩn là 33.4%
Về chỉ số đánh giá quy mô hoạt động, có 2 biến Biến SIZE quy mô doanh nghiệp được đo lường trên TTS có giá trị min là 10.20 và max là 13.78, quy mô doanh nghiệp trung bình là 11.71 và độ lệch chuẩn 0.83 Biến GROWTH đánh giá quy mô doanh nghiệp được đo lường trên doanh thu thuần có giá trị trung bình là 1159%, độ lệch chuẩn 91.16% và dao động trong khoảng từ 770.99% đến 1372.11%
Theo chỉ số đánh giá số năm hoạt động YOO, doanh nghiệp có số năm hoạt động nhỏ nhất là 7 năm và lâu đời nhất là 69 năm Về chỉ số tăng trưởng GDP trong giai đoạn
9 năm từ 2015 đến 2023, con số này có sự dao động từ 2.6% đến 8.12% với mức trung bình là 5.83% và độ lệch chuẩn là 1.83%
Biến CTV1 đo lường tỷ lệ nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu có giá trị nhỏ nhất là 0 và giá trị lớn nhất lên đến 322.76%, giá trị trung bình là 20.72% và độ lệch chuẩn 57.27% Biến CTV2 đánh giá tỷ lệ nợ ngắn hạn trên vốn chủ sở hữu có biên độ dao động trong khoảng 13.17% và 10.56%, đi cùng giá trị mean là 119.65% và độ lệch chuẩn 107.72% Với chỉ số nợ dài hạn trên tổng tài sản CTV3, mức trung bình là 5.7% và độ lệch chuẩn 11.12%, dao động từ 0 đến 53.75% Biến CTV4 còn lại phản ánh tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản và có tỷ lệ trung bình ở mức 45.67%, độ lệch chuẩn 36.18% và dao động trong khoảng từ 1.3% đến 496.7%
Từ số liệu thống kê cho thấy, các chỉ số ROA, ROE, FA, AG, SIZE, GROWTH, YOO, GDP, CTV1, CTV2, CTV3, CTV4 đều có sự thay đổi và biên độ dao động không đều nhau Mỗi một biến đều có đặc điểm riêng và mức độ nhạy cảm khác nhau
3.2.2.1 Mối quan hệ tương quan giữa các biến
Từ việc xác định mức độ tương quan giữa các biến, tác giả lựa chọn các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc và loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Correlation bằng phần mềm STATA17 để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các cặp biến của mô hình Mô hình sẽ không có ý nghĩa nếu sự tương quan giữa các biến quá lớn Các biến trong mô hình có tương quan nhỏ hơn 0.8 được cho là phù hợp
Bảng 3.2 Ma trận tương quan các biến trong mô hình biến phụ thuộc ROA và ROE
| ROA ROE FA AG SIZE GROWTH YOO
| GDP CTV1 CTV2 CTV3 CTV4
Nguồn: Kết quả phần mềm STATA17
Dựa vào bảng ma trận kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến, ta thấy các chỉ số đều có ý nghĩa và tất cả các cặp tương quan đều nhỏ hơn 0.8 Điều này có nghĩa là các biến không có độ tương quan lớn giữa các cặp biến Các biến độc lập đều có mối tương quan với biến phụ thuộc ở mức độ khác nhau Vì vậy các biến của mô hình đều đảm bảo phù hợp để chạy hồi quy mô hình Với cặp biến (ROA – ROE) đây là 2 biến phụ thuộc của mô hình, không được sử dụng để chạy chung trong một mô hình Do vậy, mặc dù mức độ tương quan của 2 biến này ở mức 0.9105, kết quả này cũng chỉ thể hiện độ tương đồng về ý nghĩa giữa 2 chỉ số khi so sánh 2 mô hình biến phụ thuộc ROA và biến phụ thuộc ROE và không ảnh hưởng đến các biến độc lập khác trong mồ hình hồi quy
3.2.2.2 Lựa chọn mô hình phù hợp
Bảng 3.3 Kết quả tổng hợp mô hình hồi quy biến phụ thuộc ROA
Coefficients Coefficients Coefficients [P-value] [P-value] [P-value]
Nguồn: Kết quả phần mềm STATA17
Trong tổng số 215 quan sát, ở mức ý nghĩa 5%, đối với mô hình Pooled OLS, 7 biến gồm AG, SIZE, GROWTH, YOO, CTV1, CTV2, CTV3 có ý nghĩa thống kế do có sig (P> |t| ) < 0.05 Mô hình cũng giải thích được 26.17% sự biến động của biến phụ thuộc
Với mô hình cố định FEM, ở mức ý nghĩa 5%, có 4 biến AG, SIZE, GROWTH, CTV2, CTV4 có ý nghĩa thống kê, mô hình cũng giải thích được 11.66% sự biến động của biến phụ thuộc
Kết quả mô hình ngẫu nhiên REM, tại mức ý nghĩa 95%, có 5 biến AG, SIZE, GROWTH, YOO, CTV2 có ý nghĩa thống kê, mô hình cũng giải thích được 24,3% sự biến động của biến phụ thuộc
Bảng 3.4 Kết quả tổng hợp mô hình hồi quy biến phụ thuộc ROE
POOLED OLS FEM REM Coefficients Coefficients Coefficients [P-value] [P-value] [P-value]
Với độ tin cậy 95%, số quan sát nghiên cứu là 215, mô hình bình phương nhỏ nhất Pooled OLS ra kết quả 4 biến AG, SIZE, GROWTH, YOO có ý nghĩa thống kế do có sig (P > |t| ) < 0.05 Mô hình cũng giải thích được 29.95% sự biến động của biến phụ thuộc
Hồi quy mô hình FEM, tại độ tin cậy 95%, kết quả có 3 biến AG, SIZE, GROWTH có ý nghĩa thống kê và giải thích được 15.41% sự biến động của biến phụ thuộc
Hồi quy theo mô hình ngẫu nhiên REM, ở mức độ tin cậy 95%, kết quả thu được có
5 biến AG, SIZE, GROWTH có ý nghĩa thống kê, mô hình cũng giải thích được 27.37% sự biến động của biến phụ thuộc
