i LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan rằng đề tài nghiên cứu “Ảnh hưởng của đòn bẩy tài chính tới hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng kho
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ĐÒN BẨY TÀI CHÍNH VÀ HIỆU QỦA HOẠT ĐỘNG DOANH NGHIỆP
Cơ sở lý thuyết về đòn bẩy tài chính
1.1.1 Khái niệm đòn bẩy tài chính Đòn bẩy tài chính là sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu trong cấu trúc vốn của doanh nghiệp Lumby và Jones (2011) mô tả ĐBTC là tỷ lệ giữa tổng giá trị thị trường của vốn nợ của công ty trên tổng giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu Khi nợ tăng, ĐBTC tăng Ngoài ra, một doanh có thể tài trợ cho các khoản đầu tư của mình bằng nợ và vốn chủ sở hữu, và một công ty có thể cũng sử dụng cổ phiếu ưu đãi Theo Pandey (2010) thì tỷ lệ của các nguồn vốn cố định, chẳng hạn như nợ và cổ phần ưu đãi trên vốn chủ sở hữu trong cấu trúc vốn được gọi là ĐBTC
Một trong những ưu điểm lớn nhất của việc dùng nợ thay cho vốn chủ sở hữu đó là lãi suất mà công ty phải trả trên nợ được miễn thuế thu nhập doanh nghiệp Trong khi đó thì cổ tức hay các hình thức thưởng khác cho chủ sở hữu vẫn bị đánh khoản thuế này Nếu chúng ta thay vốn chủ sở hữu bằng nợ thì sẽ giảm được thuế công ty phải trả, và vì thế tăng giá trị của công ty lên Theo đó, các khoản tiền lãi vay phải trả được coi là khoản chi phí hợp lý và được tính trừ vào thu nhập chịu thuế của doanh nghiệp, tạo ra lá chắn thuế, giúp số tiền thuế thu nhập doanh nghiệp phải nộp ít đi và làm gia tăng lợi nhuận Do đó, khi tăng nợ tức là giảm chi phí sinh ra trên một đồng tiền mặt và vì thế tăng cao lợi nhuận, cũng như giá trị của công ty
Về mặt tiêu cực, công ty càng nợ nhiều thì càng có nguy cơ cao mất khả năng hoàn thành nghĩa vụ trả nợ Nói cách khác, nợ quá nhiều sẽ dẫn tới xác suất phá sản và kiệt quệ tài chính cao Mặt khác, khi công ty vay nợ, chủ nợ và chủ sở hữu cổ phần của công ty có thể gặp phải những xung đột về quyền lợi Chủ nợ có thể muốn công ty thực hiện các khoản đầu tư ít rủi ro hơn so với mong muốn của những người đầu tư vào cổ phiếu của công ty
1.1.2 Cách xác định đòn bẩy tài chính
Việc xác định ĐBTC luôn được các nhà đầu tư quan tâm, và dành thời gian nghiên cứu thông qua bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp với mục tiêu xác định được đâu là nguồn vốn huy động chính của doanh nghiệp giữa vốn vay và vốn chủ
6 sở hữu Theo đó, có nhiều cách để nhà đầu tư đánh giá được việc sử dụng ĐBTC như sau
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản
Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản là một loại tỉ lệ ĐBTC xác định tổng số nợ liên quan đến tài sản, cho phép so sánh mức đòn bẩy được sử dụng giữa các công ty khác nhau Tỉ lệ nợ trên tổng tài sản càng cao thì công ty có mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính càng cao và do đó, rủi ro tài chính càng lớn
Tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản là một tỉ lệ để phân tích bảng cân đối kế toán của một công ty sử dụng cả nợ dài hạn và nợ ngắn hạn (các khoản vay đáo hạn trong vòng một năm), cũng như tất cả các tài sản ngắn hạn và dài hạn
Công thức tính của tỷ lệ nợ trên tổng tài sản
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản = (Nợ ngắn hạn + Nợ dài hạn)/ Tổng tài sản
Trong đó, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản lớn hơn 0.5 cho thấy một phần đáng kể tài sản được tài trợ bởi các khoản nợ Hay nói cách khác, công ty có nhiều khoản nợ hơn tài sản Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản dưới 0.5 có nghĩa là phần lớn tài sản của công ty được tài trợ bằng vốn chủ sở hữu Ý nghĩa hệ số tỷ lệ nợ trên tổng tài sản
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản là thước đo tài sản được tài trợ bằng nợ thay vì vốn chủ sở hữu của một công ty Ngoài việc để đánh giá liệu công ty có đủ tiền để đáp ứng các nghĩa vụ nợ hiện tại hay không, các nhà đầu tư còn sử dụng tỉ lệ này để xem xét liệu công ty có thể trả lợi nhuận cho khoản đầu tư của họ hay không Bên cạnh đó, các chủ nợ cũng sử dụng tỉ lệ này để xem công ty đã có bao nhiêu nợ và khả năng trả nợ hiện tại của công ty, từ đó quyết định có gia hạn các khoản vay bổ sung cho công ty hay không
Theo quy định, nghĩa vụ nợ của doanh nghiệp phải được thanh toán trong tất cả các trường hợp Nếu không, công ty sẽ vi phạm các giao ước nợ và có nguy cơ bị các chủ nợ buộc phải phá sản Một công ty có đòn bẩy cao sẽ khó khăn hơn để duy trì hoạt động trong thời kì suy thoái so với một công ty có đòn bẩy thấp
Bên cạnh đó, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản cao cũng chỉ ra rằng một công ty có thể có nguy cơ vỡ nợ đối với các khoản vay nếu lãi suất tăng đột ngột
Hạn chế của tỷ lệ nợ trên tổng tài sản
Hạn chế của tỷ lệ nợ trên tổng tài sản là tỉ lệ này không cho biết chất lượng tài sản do nó gộp tất cả các tài sản ngắn hạn và dài hạn lại với nhau, từ đó không chỉ rõ được rủi ro thực sự về khả năng thanh toán của doanh nghiệp Giống như tất cả các tỉ lệ khác khi đánh giá doanh nghiệp, Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản cần được xác định theo thời gian Điều này sẽ giúp đánh giá lược đồ rủi ro tài chính công ty có được cải thiện hay không
Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu
Bên cạnh tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, tỷ lệ ĐBTC của doanh nghiệp còn được xác định bằng tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu được sử dụng để đánh giá đòn bẩy tài chính của công ty và được tính bằng cách chia tổng nợ phải trả của công ty cho vốn chủ sở hữu của cổ đông Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu là một thước đo quan trọng trong tài chính doanh nghiệp Nó là thước đo mức độ mà một công ty đang tài trợ cho các hoạt động của mình bằng nợ chứ không phải bằng nguồn lực của chính mình
Công thức tính tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu
Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu = (Nợ ngắn hạn + Nợ dài hạn)/ Vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp Ý nghĩa tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu
Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu đo lường số nợ mà một công ty phải gánh so với giá trị tài sản ròng của các khoản nợ phải trả Nợ phải được hoàn trả hoặc tái cấp vốn, áp dụng chi phí lãi vay thường không thể hoãn lại và có thể làm giảm hoặc phá hủy giá trị vốn chủ sở hữu trong trường hợp vỡ nợ Do đó, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu cao thường đi kèm với rủi ro đầu tư cao; nó có nghĩa là một công ty chủ yếu dựa vào tài trợ nợ
Nếu lợi nhuận được tạo ra bằng khoản vay lớn hơn chi phí phải trả của khoản vay, thì các cổ đông sẽ được hưởng lợi Tuy nhiên, nếu chi phí bổ sung của việc vay nợ lớn hơn thu nhập bổ sung mà nó tạo ra, thì lợi nhuận của doanh nghiệp sẽ giảm xuống Chi phí nợ và khả năng phục vụ nợ của công ty có thể thay đổi theo điều kiện thị trường
Hạn chế của tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu
Cơ sở lý thuyết về hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
1.2.1 Khái niệm hiệu quả hoạt động doanh nghiệp
Theo Paul A Samuemlson viết trong cuốn Kinh tế học (1947) chỉ ra: “Hiệu quả tức là sử dụng một cách hữu hiệu nhất các nguồn lực của nền kinh tế để thỏa mãn nhu cầu, mong muốn của con người” Theo cách tiếp cận này, đã chỉ rõ được hai đặc tính của phạm trù hiệu quả đó là sử dụng tối ưu các nguồn lực và mục đích của hoạt động Tuy nhiên, cách tiếp cận này chưa đưa đến cách thức xác định hiệu quả nói chung, hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp nói riêng
Theo quan điểm của nhà kinh tế học người Anh Adam Smith, cho rằng: “Hiệu quả hay kết quả đạt được trong hoạt động kinh tế, là doanh thu tiêu thụ hàng hóa”
Từ 2 quan điểm khác nhau này, ta cần có sự phân biệt rõ ràng giữa hiệu quả và kết quả kinh doanh Kết quả kinh doanh mới chỉ là biểu hiện về mặt hình thức mà hoạt động kinh tế thu được, nhưng kết quả đó tạo ra bằng cách nào, với giá nào mới là mối quan tâm của các nhà kinh tế học, nó thể hiện chất lượng của hoạt động Như vậy, hiệu quả kinh tế phải là một đại lượng kinh tế so sánh giữa kết quả thu được và chi
9 phí bỏ ra Cụ thể, kết quả kinh doanh là những gì doanh nghiệp đạt được sau một kỳ nhất định được lượng hóa bằng các chỉ tiêu như sản lượng tiêu thụ, doanh thu, thị phần tiêu thụ , còn hiệu quả kinh doanh phản ánh trình độ sử dụng các nguồn lực, được tính bằng tỷ số giữa kết quả và hao phí bỏ ra để đạt được kết quả đó
Theo Taouab và Issor (2019), HQHĐ doanh nghiệp là thuật ngữ phản ánh một phạm trù khá rộng, bao hàm nhiều khía cạnh liên quan đến lợi nhuận, tăng trưởng, năng suất doanh nghiệp và năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp nên hầu như chưa có được sự thống nhất trong định nghĩa cũng như cách thức đo lường khái niệm này Trong giai đoạn những năm 1950, khái niệm HQHĐ doanh nghiệp được hiểu là mức độ doanh nghiệp đạt được các mục tiêu đã đề ra trong điều kiện nguồn lực và phương tiện hạn chế mà không cần đến sự phấn đấu và nỗ lực quá mức từ các nhân viên của doanh nghiệp Theo Georgopoulos và Tannenbaum (1957) thì năng suất lao động, tính linh hoạt trong quá trình điều hành doanh nghiệp và sự căng thẳng trong nội bộ doanh nghiệp thường là những tiêu chí phổ biến dùng để đánh giá, đo lường HQHĐ doanh nghiệp Giai đoạn từ những năm 1960 đến 1970, Seashore và Yuchtman (1967) cho rằng HQHĐ doanh nghiệp chính là khả năng của doanh nghiệp trong việc tiếp cận và sử dụng hiệu quả những nguồn lực có giới hạn
Nghiên cứu của Glynn & Murphy (1996) về HQHĐ doanh nghiệp xuất phát từ lý thuyết tổ chức và quản trị chiến lược chỉ ra rằng hiệu quả hoạt động đo lường trên cả phương tiện tài chính và tổ chức Hiệu quả hoạt động tài chính như tối đa hóa lợi nhuận, tối đa hóa lợi nhuận trên tài sản, và tối đa hóa lợi ích của cổ đông là vấn đề cốt lõi của tính hiệu quả của doanh nghiệp HQHĐ được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng doanh thu và thị phần, hoặc một định nghĩa rộng hơn về hiệu quả hoạt động Theo Lebas & Euske (2006) HQHĐ doanh nghiệp thường được phản ánh thông qua các chỉ tiêu tài chính như doanh thu, lợi nhuận, tỷ suất lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp tỷ suất lợi nhuận ròng trên tài sản của doanh nghiệp (Return on Assets - ROA), tỷ suất lợi nhuận ròng trên doanh thu của doanh nghiệp (Return on Sales - ROS) và các chỉ tiêu phi tài chính khác như sản lượng, năng suất doanh nghiệp, mức độ hài lòng của khách hàng nhằm cung cấp thông tin và để đánh giá mức độ hoàn thành những mục tiêu mà doanh nghiệp đã đề ra ban đầu
1.2.2 Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
Do bản thân thuật ngữ hiệu quả kinh doanh có nhiều cách hiểu và tiếp cận bởi mục tiêu, phạm vi, quy mô, thời điểm đánh giá khác nhau nên quan điểm về hệ thống các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp cũng có nhiều khác biệt
Có quan điểm cho rằng, đánh giá hiệu quả kinh doanh dựa chính trên các chỉ tiêu về khả năng sinh lời của vốn kinh doanh Quan điểm này được Uegene F Brigham và Joel F Houston, Đại học Floria (Mỹ) đưa ra tại sách Quản trị tài chính với nhận định: Các chỉ tiêu về khả năng sinh lời cho thấy tác động kết hợp của tính thanh khoản, quản lý tài sản và nợ lên kết quả kinh doanh Do vậy, đánh giá hiệu quả kinh doanh chủ yếu dựa trên việc đánh giá các chỉ tiêu về khả năng sinh lời của doanh nghiệp Cùng quan điểm này nhiều nhà khoa học như Nguyễn Tấn Bình khi đánh giá hiệu quả kinh doanh chi đánh giá khả năng sinh lời của doanh nghiệp
Cũng có quan điểm cho rằng, do hiệu quả kinh doanh là thước đo tổng hợp kết quả cuối cùng của việc sử dụng tổng hợp các nguồn lực của doanh nghiệp, các bộ phận của doanh nghiệp trong một kỳ nhất định do vậy, việc tiếp cận chỉ tiêu đánh giá hiệu quả kinh doanh cần phải đảm bảo nhận diện tốt hơn các nhân tố, bộ phận tạo ra hiệu quả cuối cùng của doanh nghiệp Chính vì vậy, khi xây dựng các chỉ tiêu phản ánh hiệu quả kinh doanh, cần thiết tính đến chỉ tiêu hiệu quả kinh doanh trung gian và sau đó tính tới hiệu quả kinh doanh cuối cùng theo quá trình tạo ra hiệu quả kinh doanh
Nghiên cứu sẽ tập trung phân tích về hiệu quả hoạt động dựa trên quan điểm đầu tiên rằng HQHĐ của doanh nghiệp sẽ được đánh giá dựa trên khả năng sinh lời của doanh nghiệp, theo đó sẽ lựa chọn hai chỉ số là lợi nhuận trên doanh thu (ROS), và thu nhập trên tổng tài sản (ROA) để đo lường hiệu quả hoạt động doanh nghiệp:
Chỉ số ROA Đối với biến ROA, có thể coi ROA là một trong những biến truyền thống để đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Tỷ số ROA phản ánh khả năng tạo ra lợi nhuận trên mỗi đơn vị tổng tài sản của doanh nghiệp
Thu nhập (cả trước và sau thuế) trên bình quân tổng tài sản là một chỉ số thường được sử dụng để đo lường hiệu quả hoạt động
Thu nhập ròng trên tổng tài sản = Thu nhập ròng
Bình quân tổng tài sản
Thu nhập gộp trên tổng tài sản = Thu nhập trước lãi vay và thuế
Bình quân tổng tài sản Khi nhìn vào chỉ số ROA, nhà quản trị hay nhà đầu tư có thể thấy được doanh nghiệp đó kiếm được bao nhiêu tiền, lãi bao nhiêu trên một đồng tài sản Ngoài ra, chỉ số ROA còn cung cấp thông tin những khoản lãi được tạo ra từ vốn đầu tư (hoặc số tài sản) Chỉ số ROA càng cao đồng nghĩa với việc sử dụng tài sản của doanh nghiệp càng hiệu quả đồng thời cũng cho biết công ty đang kiếm được nhiều tiền hơn trên số vốn đầu tư ít hơn Theo tiêu chuẩn chung của quốc tế, một doanh nghiệp được đánh giá là đủ năng lực tài chính khi chỉ số ROA lớn hơn 7.5%
Một trong những khía cạnh được quan tâm nhất của thu nhập trên tài sản (ROA) là khả năng phối hợp của các chỉ số tài chính để tính toán ROA Một ứng dụng thường được nhắc tới là hệ thống kiểm soát tài chính DuPont Hệ thống này nêu bật ý nghĩa của việc thể hiện ROA thông qua biên lợi nhuận và doanh thu tài sản Các cấu phần cơ bản của hệ thống được trình bày như sau:
ROA = Biên lợi nhuận × Doanh thu tài sản Doanh nghiệp có thể tăng ROA khi tăng biên lợi nhuận hoặc doanh thu tài sản Tất nhiên, cạnh tranh hạn chế khả năng thực hiện đồng thời cả hai hướng trên Do vậy, doanh nghiệp có xu hướng đối diện với việc đánh đổi doanh thu và biên lợi nhuận
ROS đại diện cho HQHĐ kinh doanh của doanh nghiệp, tỷ số lợi nhuận ròng trên doanh thu phản ánh khả năng tạo ra lợi nhuận từ mỗi đồng doanh thu của doanh nghiệp
Nghiên cứu thực nghiệm về tác động của đòn bẩy tài chính đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
Nghiên cứu của Phạm Xuân Trường (2020) dụng phân tích hồi quy bằng phương pháp hồi quy bình phương bé nhất (OLS) để nghiên cứu tác động của quản trị vốn luân chuyển đến khả năng sinh lợi của các công ty ngành năng lượng trên thị trường chứng khoán Việt Nam Tác giả sử dụng mẫu dữ liệu gồm 41 công ty ngành năng lương (thuộc danh mục ngành năng lượng điện/khí) được niêm yết trong khoảng thời gian từ 2015 đến 2019 Mô hình nghiên cứu nhằm đánh giá tác động của các biến độc lập: Kỳ tồn kho (INV), Kỳ phải thu (AR); Kỳ phải trả (AP), Kỳ luân chuyển tiền mặt (CCC) đến biến phụ thuộc là khả năng sinh lời của doanh nghiệp (ROA); mô hình cũng sử dụng các biến kiểm soát gồm: Quy mô doanh nghiệp (SIZE), Tỷ lệ nợ (DEBT) Tốc độ tăng trưởng doanh thu (GROWTH) và Tỷ số thanh toán hiện thời (CR) Kết quả nghiên cứu cho thấy sự ảnh hưởng hưởng của các biến đại diện cho vốn luân chuyển đến khả năng sinh lợi của các công ty như sau: AR tác động ngược chiều đến ROA ở mức ý nghĩa 1%, AP cũng có kết quả tác động ngược chiều với ROA tại mức ý nghĩa 1% Riêng INV và CCC không cho kết quả có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc ROA Bên cạnh đó, các biến kiểm soát cũng cho kết quả khác nhau, tỷ lệ nợ (DEBT) tương quan nghịch với ROA; quy mô công ty (SIZE), tốc độ tăng trưởng doanh thu (GROWTH) và tỷ số thanh toán hiện thời (CR) không cho kết quả có ý nghĩa thống kê với ROA
Nghiên cứu của Trần Thị Tuấn Anh và Đặng Thị Thu Thủy (2017) phân tích tác động của ĐBTC đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp Việt Nam với dữ liệu được thu thập từ 100 công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam từ năm 2012 đến 2016 Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng ĐBTC có tác động tiêu cực đến HQHĐ của doanh nghiệp và mức độ tác động khác nhau ở những phân vị khác nhau Bên cạnh đó, nghiên cứu của Phùng Thị Thu Hương (2018) kiểm tra mức độ điều tiết của nhân tố quy mô doanh nghiệp, tuổi doanh nghiệp, tỷ lệ nợ trên nguồn vốn tới sự tác động của tăng trưởng đến thành quả hoạt động của doanh nghiệp, so sánh mức độ khác biệt về kết quả của mô hình nghiên cứu khi sử dụng các thước đo khác nhau trong đo lường thành quả hoạt động Tác giả thực hiện kiểm định mô hình nghiên cứu với biến độc
17 lập trong mô hình là biến tăng trưởng doanh thu và biến phụ thuộc lần lượt là ROA, ROS, EVAM Ba biến điều tiết được đưa vào mô hình gồm quy mô, tuổi doanh nghiệp, tỷ lệ nợ trên tổng nguồn vốn nhằm kiểm tra mức độ điều tiết của chúng lên mối quan hệ giữa tăng trưởng doanh thu và thành quả hoạt động Để trả lời câu hỏi nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết, luận văn thực hiện phân tích hồi quy dữ liệu bảng theo hai mô hình FEM và REM Sau khi hồi quy dữ liệu theo cả hai mô hình FEM và REM, tác giả thực hiện kiểm định nhằm xác định phương pháp phù hợp nhất với dữ liệu mẫu Kết quả cho thấy tăng trưởng doanh thu có tác động đến thành quả hoạt động của doanh nghiệp, mức độ tác động khác nhau khi sử dụng các thước đo thành quả khác nhau: tăng trưởng doanh thu có tác động tích cực đến ROA; tăng trưởng doanh thu có tác động tiêu cực đến ROS; tăng trưởng doanh thu không có tác động đáng kể nào đến EVAM
Phạm Xuân Kiên (2011) nghiên cứu khả năng áp dụng mô hình phân tích tài chính hiện đại của những nước phát triển (mô hình Dupont) trong mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ phần với ĐBTC nhằm đánh giá chính xác hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu, vốn vay và dấu hiệu rủi ro tài chính của các doanh nghiệp Kết quả nghiên cứu cho thấy phân tích các chỉ tiêu tài chính theo các phương pháp hiện đại sẽ áp dụng phù hợp với các doanh nghiệp giao thông đường bộ Việt Nam Đỗ Dương Thanh Ngọc (2011) sử dụng dữ liệu từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán từ năm 2006 đến năm 2010 của 40 công ty để nghiên cứu các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp trong ngành xây dựng niêm yết trên TTCK Việt Nam Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ có tác động ngược chiều rất mạnh đến hiệu quả kinh doanh, tức là doanh nghiệp có tỷ lệ nợ càng cao thì hiệu quả kinh doanh càng thấp Nghiên cứu của Trần Thị Thùy Dung (2013) cũng cho thấy tác động của ĐBTC tới quyết định đầu tư sử dụng số liệu của các công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn từ 2004-2012 cho thấy ĐBTC có mối quan hệ ngược chiều với đầu tư doanh nghiệp, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp tăng trưởng thấp
Nghiên cứu của Lê Thị Tuấn Nghĩa và Phạm Mạnh Hùng (2013) về các nhân tố ảnh hưởng tới ĐBTC của ngân hàng thương mại Việt Nam Nhóm tác giả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ĐBTC của 22 ngân hàng thương mại được lựa chọn trong
18 giai đoạn 2009- 2014 Kết quả thu được biến quy mô tác động đồng biến lên đòn bẩy tài chính của ngân hàng với mức ý nghĩa 1%, điều này đồng nghĩa với quy mô ngân hàng càng tăng thì ĐBTC càng tăng Biến tài sản thế chấp có quan hệ cùng chiều với biến ĐBTC Biến tăng trưởng và lợi nhuận thì tác động ngược chiều với ĐBTC, hay nói cách khác mức tăng trưởng và lợi nhuận của ngân hàng thương mại càng cao thì tỷ lệ nợ càng giảm hay tỷ lệ vốn chủ sở hữu càng tăng
Nghiên cứu của Trần Thị Thanh Tâm (2018) đo lường ảnh hưởng của ĐBTC đến hoạt động đầu tư của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán TTCK Việt Nam bằng mô hình FEM sử dụng dữ liệu nghiên cứu là số liệu dạng bảng được thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 248 công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam trong giai đoạn từ 2014 đến 2017 cho thấy ĐBTC có mối tương quan nghịch với hoạt động đầu tư của các công ty Bên cạnh đó, nghiên cứu này còn phát hiện ra rằng ảnh hưởng của ĐBTC đến hoạt động đầu tư có sự khác biệt giữa các công ty có cơ hội tăng trưởng cao và các công ty có cơ hội tăng trưởng thấp Cụ thể là, ảnh hưởng ngược chiều của ĐBTC đến hoạt động đầu tư của những công ty có cơ hội tăng trưởng thấp mạnh hơn ở những công ty có cơ hội tăng trưởng cao Nghiên cứu của Nguyễn Thị Hoa Hồng và Nguyễn Tuấn Dũng (2021) về ảnh hưởng của đòn ĐBTC đến lợi nhuận khi giao dịch cổ phiếu trong các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2014-2019 sử dụng các mô hình hồi quy bao gồm bình phương thông thường nhỏ nhất, tác động ngẫu nhiên, tác động cố định, cho thấy đòn bẩy tài chính tổng thể có tác động tiêu cực và đáng kể đến lợi nhuận khi giao dịch cổ phiếu trong khi hai yếu tố là nợ ngắn hạn và nợ dài hạn trong tổng đòn bẩy lại ảnh hưởng tích cực Bên cạnh đó, các nhân tố liên quan đến hoạt động doanh nghiệp như mức độ tăng trưởng và tỷ suất sinh lời trên tài sản mang lại tín hiệu tốt cho lợi nhuận của cổ phiếu, trong khi quy mô của doanh nghiệp lại cho thấy tác động ngược chiều
Nghiên cứu của Ngô Văn Toàn và Hồ Thủy Tiên (2020) với mục đích kiểm định thực nghiệm sự tồn tại tác động ngưỡng của quy mô trong mối quan hệ giữa nợ và HQHĐ cho công ty phi tài chính niêm yết trên TTCK Việt Nam Tác giả sử dụng hồi quy ngưỡng dữ liệu bảng tác động cố định do Hansen (1999) và IV-GMM phát triển với tỷ số lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản (ROA), tỷ số lợi nhuận sau thuế trên vốn
19 chủ sở hữu (ROE) là biến phụ thuộc,tỷ số nợ trên tổng tài sản (DEBT), quy mô doanh nghiệp (SIZE), tăng trưởng doanh thu (GROWTH), tỷ số tài sản cố đỉnh trên tổng tài sản (TAN), tỷ số chi tiêu vốn trên tổng tài sản (INV), tỷ số tài sản vô hình trên tổng tài sản (INTI), tỷ số lợi nhuận sau thuế cộng khấu hao trên tổng tài sản (CF), tỷ số tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn (LIQ) là biến độc lập Kết quả thu được tài sản hữu hình không ảnh hưởng tới ROA trong khi yếu tố chi tiêu vốn trên tổng tài sản và tài sản vô hình trên tổng tài sản tác động ngược chiều tới hiệu quả hoạt động công ty và biến dòng tiền có kết quả cùng chiều với ROA Tóm lại kết quả cho thấy tồn tại tác động của ngưỡng quy mô trong mối quan hệ giữa nợ và HQHĐ
Nghiên cứu của Alghusin (2015) cho thấy rằng ĐBTC tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời ROA của các doanh nghiệp công nghiệp, trong khi đó qui mô và tỷ số doanh thu trên tổng tài sản có tác động tích cực đến ROA Nghiên cứu của Odusanya và cộng sự (2018) cũng xem xét các yếu tố quyết định khả năng sinh lời của doanh nghiệp đối với 114 doanh nghiệp niêm yết trên Sàn giao dịch chứng khoán Nigeria (NSE) từ năm 1998 đến 2012 Kết quả cho thấy đòn bẩy ngắn hạn và tỷ lệ lạm phát tác động tiêu cực đáng kể đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp tương tự kết quả của Vătavu (2014) Alarussi và Alhaderi (2018) kết luận về tác động tích cực của quy mô doanh nghiệp và tỷ lệ vòng quay tài sản đến khả năng sinh lời, trong khi đó nợ trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nợ trên tài sản lại có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời
Mohamed (2016) đã đánh giá tác động của ĐBTC đối với hiệu quả tài chính của 48 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Nairobi trong giai đoạn từ 2011 đến 2015 Dữ liệu thứ cấp được lấy từ báo cáo thường niên và báo cáo tài chính của các công ty được báo giá trong giai đoạn học ĐBTC được đo bằng tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản và hiệu quả tài chính là được đo bằng ROA Quy mô và tính thanh khoản được coi là biến kiểm soát và được xử lý tương tự với thước đo ĐBTC Tác giả sử dụng thống kê mô tả, tương quan và phân tích hồi quy bội như các phương pháp phân tích dữ liệu Kết quả cho thấy ĐBTC có tác động ngược chiều đáng kể đến ROA, trong khi quy mô và tính thanh khoản có tác động tích cực đến hiệu quả tài chính đại diện bởi ROA
Nghiên cứu của Waqar Younas và Muhammad Imran (2014) chỉ ra đối với HQHĐ của 63 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Karachi Dữ liệu bao gồm 5 năm, 2007 đến 2011 Phân tích Bảng cân đối kế toán do Ngân hàng Nhà nước Pakistan ban hành đã được sử dụng để thu thập dữ liệu Mô hình hiệu ứng cố định được sử dụng làm mô hình hồi quy gộp để tìm mối quan hệ giữa HQHĐ của công ty (ROA, ROS) và chi tiêu vốn (DTA, EQA, LDA) Kết quả cho thấy rằng có tồn tại một mối quan hệ nhưng hướng của mối quan hệ là hỗn hợp Cấu trúc vốn cho thấy tác động tích cực đến HQHĐ của công ty khi tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA) được sử dụng làm biến phụ thuộc và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản (EQA) và tỷ lệ nợ dài hạn trên tài sản (LDA) cho thấy tác động tiêu cực đối với biến phụ thuộc và khi tính lại trên doanh số bán hàng (ROS) được sử dụng làm biến phụ thuộc thì DTA và EQA cho thấy mối liên hệ tiêu cực với ROS nhưng LDA cho thấy tác động tích cực đối với ROS Người ta đã chứng minh rằng cấu trúc vốn có tác động đến HQHĐ của công ty, vì vậy các nhà quản lý nên áp dụng sự cẩn trọng cần thiết trong khi đưa ra các quyết định liên quan đến cấu trúc vốn
Nghiên cứu của (Neneng Susanti; Ifa Latifa; Denok Sunarsi, 2020) về ảnh hưởng của doanh thu, ĐBTC, tính thanh khoản, tới khó khăn trong tài chính của doanh nghiệp bán lẻ Nghiên cứu thu thập số liệu từ năm 2014-2018 của 21 công ty bán lẻ niêm yết trên sàn chứng khoán Indonesia Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng với các biến lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROA), đòn bẩy tài chính (LEV), khả năng thanh khoản (LIQIUD) là biến độc lập và kiệt quệ tài chính (financial distress) là biến phụ thuộc Kết quả cho thấy, khả năng sinh lời, ĐBTC và tính thanh khoản cùng có ảnh hưởng đáng kể tới kiệt quệ tài chính tại các công ty chứng khoán tại Indonesia giai đoạn 2014-2018
Nghiên cứu của (Bambang Setyobudi Irianto1; Yudha Aryo Sudibyo1; Abim Wafirli S Ak, 2017) về ảnh hưởng của của lợi nhuận, ĐBTC, quy mô doanh nghiệp và cường độ sử dụng vốn tới việc tránh thuế (Tax Avoidance) Nghiên cứu sử dụng số liệu từ năm 2013-2015 của 156 doanh nghiệp sản xuất niêm yết tại Indonesia Nghiên cứu sử dụng các biến lợi nhuận, ĐBTC, quy mô doanh nghiệp, cường độ sử dụng vốn là biến độc lập, và biến tránh thuế (Tax Avoidance) là biến phụ thuộc với phương pháp hồi quy đa bội Kết quả cho thấy lợi nhuận, quy mô doanh nghiệp và
21 cường độ sử dụng vốn có tác động tích cực tới việc tránh thuế, trong khi việc sử dụng ĐBTC thì đem lại tác động tiêu cực
Nghiên cứu của (Soo Cheong Jang; Chun-Hung Tang, 2009) về ảnh hưởng của sự đa dạng hóa quốc tế và ĐBTC tới lợi nhuận sau thuế Nghiên cứu tổng hợp số liệu tài chính của 15 công ty khách sạn quốc tế từ, và 36 công ty khách sạn nội địa năm 1990-2004 Nghiên cứu sử dụng các biến đa dạng hóa quốc tế (INTL), ĐBTC (LEV) là biến độc lập, quy mô doanh nghiệp (SIZE), rủi ro (RISK), tiềm năng tăng trường (Q), cấu trúc tài sản (PP&E), tài sản vô hình (INTG) là biến độc lập, thu nhập trên tài sản (ROA) là biến phụ thuộc với phương pháp phân tích hồi quy bằng OLS Kết quả thu được giữa đa dạng hóa quốc tế và đòn bẩy tài chính, đa dạng hóa quốc tế không ảnh hưởng trực tiếp tới lợi nhuận còn ĐBTC có mối quan hệ ngược chiều với khả năng sinh lời Các ảnh hưởng của đa dạng hóa quốc tế đến lợi nhuận là gián tiếp, thông qua tương tác với đòn bẩy tài chính, ngụ ý rằng các chiến lược tài chính là một cách trực tiếp và hiệu quả để đạt được lợi nhuận cao hơn các chiến lược kinh doanh
Khoảng trống nghiên cứu
Có thể thấy đa số các nghiên cứu cả trong và ngoài nước đều có đưa ra những điểm chung trong nhận định rằng tồn tại mối quan hệ giữa ĐBTC và HQHĐ của doanh nghiệp, cũng như những nhân tố tác động tới mối quan hệ này Với mỗi mẫu quan sát khác nhau và thời điểm, bối cảnh khác nhau lại cho ra những kết quả khác nhau Vì vậy, việc phân tích cụ thể về tác động của đòn bẩy tài chính tới HQHĐ của doanh nghiệp cần được xác định trên ngành nghề, nhóm doanh nghiệp và bối cảnh thị trường xác định để có được sự giải thích hợp lý nhất
Tại Việt Nam, các nghiên cứu về tác động của ĐBTC tới hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp đã có nhiều Tuy nhiên, chưa có nhiều nghiên cứu cụ thể nào về ảnh hưởng của ĐBTC tới HQHĐ của doanh nghiệp cho nhóm ngành bất động sản niêm yết trên TTCK Việt Nam Chính vì vậy, trên cơ sở thừa kế những điểm mạnh của nghiên cứu đi trước như về cơ sở lý luận về ĐBTC hay về HQHĐ, nghiên cứu sẽ bổ sung thêm khoảng trống nghiên cứu bao gồm: phân tích ảnh hưởng của ĐBTC tới HQHĐ của nhóm ngành BĐS sản niêm yết tại TTCK Việt Nam, tiến hành phân tích đưa ra khuyến nghị cho nhà quản trị doanh nghiệp về việc sử dụng ĐBTC
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 Ở chương 1, tác giả đưa một số cơ sở lý thuyết cùng với những nghiên cứu thực nghiệm Về nội dung, tác giả làm rõ khái niệm về ĐBTC, các nhân tố ảnh hưởng đến ĐBTC là quy mô doanh nghiệp, cơ cấu tài sản, khả năng sinh lời, khả năng thanh toán , lợi suất trái phiếu chính phủ và chi phí lãi vay, mối quan hệ giữa HQHĐ doanh nghiệp và ĐBTC theo lý thuyết trật tự phân hạng Tác giả sử dụng hai chỉ tiêu đánh giá HQHĐ doanh nghiệp là ROA và ROS làm cơ sở lý luận để phục vụ cho nghiên cứu
THỰC TRẠNG SỬ DỤNG ĐÒN BẨY TÀI CHÍNH VÀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP BẤT ĐỘNG SẢN
Tổng quan ngành bất động sản tại Việt Nam
Những diễn biến đáng chú ý trên thị trường BĐS Việt Nam giai đoạn 2012-
BĐS là một bộ phận quan trọng của nền kinh tế Ngành BĐS có mối quan hệ mật thiết với nhiều ngành khác trong nền kinh tế, trong đó có tài chính, tiền tệ, ngành xây dựng Do đó, ảnh hưởng của tình hình nền kinh tế đến thị trường BĐS và sức lan tỏa của ngành BĐS trong nền kinh tế cũng vô cùng to lớn
Hình 2.1 Tốc độ tăng trưởng thị trường bất động sản giai đoạn 2012-2022
(Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu thu được từ năm 2012-2022)
Trong giai đoạn 2012, khi ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính 2008 vẫn còn dư âm, khiến cho thị trường BĐS hoàn toàn đóng băng và thanh khoản thị trường giảm mạnh Năm 2012 chứng kiến hàng loạt các kiến nghị của các hiệp hội, các tổ chức nhằm giải cứu thị trường bất động sản
Theo dữ liệu của ngân hàng nhà nước, tính đến hết tháng 10 năm 2012, tổng dư nợ bất động sản khoảng 207,6 nghìn tỷ đồng, trong đó, nợ xấu của ngành BĐS lên đến 28 nghìn tỷ đồng, khoảng 13,5% tổng dư nợ Bên cạnh đó, việc sửa đổi luật đất đai vào năm 2012 cũng khiến thị trường BĐS trở nên nguội lạnh, cùng với lãi suất ngân hàng duy trì ở mức cao (8%) và hàng tồn kho các doanh nghiệp BĐS cao, khiến cho các doanh nghiệp đầu tư BĐS điêu đứng và việc bán tháo, sang nhượng dự án
25 diễn ra trên quy mô cả nước Mặc dù trong năm 2012, nguồn vốn FDI đổ vào thị trường BĐS tăng mạnh, theo báo cáo của Bộ Kế hoạch và Đầu tư, con số vốn FDI đăng ký đầu tư bất động sản là 1.84 tỷ USD, tăng hơn 84% so với cùng kỳ năm 2011, tuy nhiên không khiến cho thị trường có nhiều sự cải thiện
Bước sang giai đoạn 2013-2015, thị trường BĐS đã có nhiều cải thiện, đặc biệt là trong giai đoạn 2013-2015 khi liên tục các chính sách hỗ trợ cho thị trường và doanh nghiệp BĐS được đưa ra, đặc biệt là năm 2013, khi công ty quản lý tài sản VAMC ra đời như một giải pháp khơi thông dòng vốn cho các tổ chức tín dụng, giúp giãn một phần thanh khoản cho các tổ chức tín dụng, giúp hạ dần mức lãi suất trong nền kinh tế, đồng thời gói hỗ trợ 30 000 tỷ đồng của ngân hàng nhà nước được thông qua, tạo tín hiệu tích cực cho thị trường BĐS Đến năm 2015, thị trường bất động sản đã thực sự phục hồi với việc luật nhà ở
2014 và Luật kinh doanh bất động sản 2014 bắt đầu có hiệu lực Hàng tồn kho các doanh nghiệp bất động sản giảm mạnh, từ 128,548 tỷ vào năm 2013, giảm còn 56,286 tỷ vào năm 2015, số lượng giao dịch BĐS trung bình trên cả nước tăng gấp đôi năm
2014 và tốc độ giải ngân gói bất 30,000 tỷ giải cứu thị trường tăng chóng mặt, từ 5,278 tỷ đồng dư nợ vào năm 2014 đã tăng lên 17,710 tỷ đồng vào năm 2015 Cho thấy chính sách điều hành và tháo gỡ khó khăn cho các doanh nghiệp BĐS của nhà nước đã có hiệu quả
Năm 2016, tăng trưởng thị trường BĐS có phần chậm lại do những điều hành của nhà nước liên quan đến tín dụng Thông tư 06 được ra đời vào tháng 6 năm 2016 đã cho thấy quan điểm thắt chặt tiền tệ của nhà nước trong giai đoạn này bằng việc tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn của các tổ chức tín dụng sẽ giảm 10%, đồng thời việc kết thúc giải ngân gói cứu trợ BĐS 30,000 tỷ đồng của ngân hàng nhà nước, khiến cho thị trường có chút ảm đạm Tuy nhiên, thị trường mua bán các dự án BĐS sản năm 2016 cũng tăng trưởng mạnh, đồng thời chứng kiến nhiều doanh nghiệp sản xuất lấn sân sang đầu tư BĐS
Giai đoạn 2017 – 2019 chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ của thị trường BĐS khi chứng kiến cơn sốt đất ở nhiều địa phương trong suốt giai đoạn 2017-2018, đồng thời cũng chứng kiến những vụ án liên tiếp liên quan đến BĐS, đặc biệt là BĐS đất nền và BĐS nghỉ dưỡng Bên cạnh đó, Chính phủ cũng bắt đầu có những động thái
26 hạn chế tín dụng đổ vào BĐS khi liên tiếp có những kiến nghị, đề xuất đánh thuế với BĐS Vào tháng 11 năm 2019, ngân hàng nhà nước cũng đã ban hành thông tư 22/2019/NHNN, giảm tỷ lệ đối đa của nguồn vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn của các tổ chức tín dụng, điều này gây ảnh hưởng lớn đến thị trường BĐS, đặc biệt trong giai đoạn bùng nổ 2017-2019
Hình 2.2 Tình hình trái phiếu doanh nghiệp bất động sản giai đoạn 2019-2022
(Nguồn: Báo cáo thường niên hiệp hội thị trường trái phiếu Việt Nam VBMA gia đoạn 2019-2022)
Giai đoạn 2020-2021, đại dịch Sars-CoV 2 bùng nổ tại Việt Nam vào đầu năm
2020, khiến cho thị trường BĐS dần trầm lắng vào giai đoạn đầu năm Tuy nhiên, với việc nguồn vốn hỗ trợ được thông qua, đặc biệt là do Việt Nam thực hiện chính sách lockdown khiến cho nguồn vốn bị kẹt lại ở thị trường liên ngân hàng, giai đoạn 2020-
2021 chứng kiến sự dồi dào về thanh khoản của hệ thống tổ chức tín dụng, trong khi đó sản xuất kinh doanh lại đình trệ, do đó nguồn vốn lại tiếp tục chảy vào tài sản đầu tư như bất động sản và thị trường tài chính Giai đoạn 2020-2021 chứng kiến sự bùng nổ về cả giá cả và phát hành tài sản tài chính của các công ty bất động sản Trong đó vào năm 2021, tổng khối lượng trái phiếu doanh nghiệp phát hành đạt trên 742 nghìn tỷ đồng, trong đó doanh nghiệp ngành bất động sản chiếm tới 36.4% Tỷ lệ sử dụng đòn bẩy tài chính của các doanh nghiệp BĐS cũng tăng cao, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu trung bình của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên thị trường đạt mức 98% vào năm 2020 và 78% vào năm 2021
Tổng Bất động sản Tỷ trọng
Năm 2022, thị trường BĐS gặp những biến động lớn trong thời gian ngắn, gây nên những cú sốc và đổ vỡ cục bộ tại một số địa phương và doanh nghiệp BĐS Nửa đầu năm 2022, thị trường BĐS vẫn còn nhiều dư địa tăng trưởng, theo báo cáo của
Bộ Kế hoạch và Đầu tư, trong quý 1 năm 2022, thị trường bất động sản Việt Nam thu hút được 600 triệu USD vốn đầu tư nước ngoài, đồng thời ghi nhận giá trị mua bán sang nhượng các dự án BĐS cao nhất từ năm 2017 Tuy nhiên, nửa cuối năm 2022, thị trường BĐS Việt Nam lại chìm vào trầm lắng, việc FED tăng lãi suất trong thời gian ngắn khiến cho ngân hàng nhà nước gặp áp lực về duy trì tỷ giá và kiểm soát tỷ lệ lạm phát Do đó lãi suất trên thị trường tăng mạnh, gây áp lực cho các doanh nghiệp BĐS, đặc biệt trong nửa cuối năm 2022, khi ngân hàng nhà nước ra các quyết định thắt chặt tiền tệ, cùng với các sự kiện bất ngờ về lãnh đạo các doanh nghiệp BĐS trên thị trường, khiến cho thanh khoản thị trường BĐS giảm mạnh, các doanh nghiệp liên tiếp gặp tình trạng thiếu vốn và mức độ rủi ro tài chính tăng cao Tuy nhiên, điều này cũng một phần lớn do các doanh nghiệp BĐS trong giai đoạn thị trường thăng hoa vào năm 2020 và năm 2021 đã huy động vốn mạnh mẽ để đầu tư vào các dự án BĐS, đặc biệt là do tình trạng đầu cơ đất, khiến cho rủi ro chung của hệ thống các tổ chức tín dụng tăng cao, đồng thời một số hoạt động huy động vốn qua kênh trái phiếu và hợp tác đầu tư với rủi ro cao vẫn liên tục xảy ra, khiến cho niềm tin của người dân vào thị trường và các doanh nghiệp BĐS giảm sút, qua đó khiến cho các doanh nghiệp BĐS rơi vào khó khăn.
Thực trạng của các doanh nghiệp ngành bất động sản trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Theo thống kê của sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh, tính đến hết năm 2022, có tổng cộng 402 cổ phiếu niêm yết trên sàn chứng khoán, trong đó các doanh nghiệp BĐS có 54 cổ phiếu, chiếm 13.43%
Hình 2.3 Số lượng cổ phiếu niêm yết của nhóm ngành bất động sản
(Nguồn: Dữ liệu tại sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh năm 2022)
Mặc dù số lượng cổ phiếu niêm yết chỉ chiếm 13.43% so với tổng số lượng doanh nghiệp niêm yết trên sàn giao dịch HOSE, tuy nhiên, vốn hóa các doanh nghiệp BĐS lại chiếm tỷ trọng lớn trên sàn
Hình 2.4 Vốn hóa doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn HOSE 2020-2022
(Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu tại SGDCK HCM từ 2020-2022)
Có thể thấy rằng, trong giai đoạn 2020-2022, vốn hóa thị trường các doanh nghiệp BĐS luôn ở mức trên dưới 20% vốn hóa thị trường Năm 20 và 2021, tỷ trọng của các doanh nghiệp BĐS là 23,06% và 24.33% Tuy nhiên, đến năm 2022, khi thị trường sụt giảm do các tác động của chính sách tiền tệ và tình hình thế giới, giá trị
Tổng số cổ phiếu niêm yết Số doanh nghiệp bất động sản
Vốn hóa doanh nghiệp bất động sản Vốn hóa toàn thị trường Tỷ lệ
29 vốn hóa của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên HOSE giảm còn 745 nghìn tỷ, tương đương 18,59% tổng vốn hóa thị trường
Hình 2.5 Tăng trưởng tổng tài sản và vốn chủ sở hữu doanh nghiệp bất động sản
(Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu BCTC của các doanh nghiệp 2012-2022)
Trong giai đoạn 2012-2022 cũng chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ về tài sản và vốn chủ sở hữu các doanh nghiệp BĐS Năm 2012, tổng tài sản và tổng vốn chủ sở hữu các doanh nghiệp BĐS là 141,727 và 47,493 tỷ đồng, nhưng đến năm 2022, con số này đã là 1,630,074 và 549,523 tỷ đồng Mức tăng trưởng trung bình 28.46% đối với tổng tài sản và 28.84% đối với tổng vốn chủ sở hữu các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên HOSE Điều này cho thấy sức hấp dẫn của thị trường BĐS Việt Nam và sự tăng trưởng mạnh mẽ của các doanh nghiệp BĐS Tuy nhiên, việc tăng trưởng mạnh mẽ trong thời gian ngắn cũng đặt ra thách thức cho các doanh nghiệp BĐS trong công tác quản lý và sử dụng vốn.
Thực trạng hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán
Có thể thấy được rằng, trong giai đoạn 2012-2022, các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE đã có tăng trưởng mạnh mẽ về doanh thu và lợi nhuận
Tổng tài sản Tổng vốn chủ sở hữu
Hình 2.6 Tình hình kinh doanh các doanh nghiệp bất động sản
(Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu BCTC của các doanh nghiệp 2012-2022)
Giai đoạn 2020-2021 cho thấy rằng, doanh thu của các doanh nghiệp không bị ảnh hưởng nhiều bởi tác động của dịch SARS CoV2, điều này cũng đến từ việc chính sách nới lỏng tiền tệ của ngân hàng nhà nước trong giai đoạn này Năm 2022, doanh thu các doanh nghiệp BĐS vẫn tăng, tuy nhiên việc tăng trưởng không thực sự bền vững khi doanh thu chủ yếu đến từ việc bán trước các dự án hoặc bán trước một phần dự án Do mặt bằng chung của bất động sản đã cao hơn nhiều so với giai đoạn 2019 nên các doanh nghiệp BĐS vẫn có doanh thu và lợi nhuận cao, tuy nhiên các dự án lại bị chậm tiến độ, đồng thời xuất hiện nhiều khu vực bất động sản bỏ hoang mặc dù giá trị thị trường giai đoạn trước đó vô cùng cao
Tuy nhiên, khi nhìn ở góc độ khác, khi xem xét các chỉ số đánh giá hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp bất động sản trung bình trong giai đoạn 2012-2022 Chúng ta có thể thấy các doanh nghiệp BĐS có HQHĐ không đồng đều:
Danh thu Lợi nhuận ròng ROS
Hình 2.7 Các chỉ số đánh giá hiệu quả hoạt động doanh nghiệp bất động sản
(Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu BCTC của các doanh nghiệp 2022-2023)
Có thể thấy rằng, khi đánh giá trên con số tổng, lợi nhuận trên doanh thu của các doanh nghiệp BĐS giữ xu hướng tăng và luôn lớn hơn 1, tuy nhiên khi xem xét con số trung bình ngành, ROS lại chỉ ra rằng, HQHĐ của các doanh nghiệp BĐS là không đồng đều, đặc biệt có những giai đoạn như năm 2013-2022, sự phân hóa trở nên mạnh mẽ do những thay đổi chính sách của nhà nước khiến cho các doanh nghiệp không có sự phản ứng đồng đều, khiến cho HQHĐ giảm xuống Bên cạnh đó, có thể thấy rằng, trong giai đoạn 2013-2016, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu và lợi nhuận trên tổng tài sản tăng mạnh cho thấy tác động của chính sách hỗ trợ thị trường BĐS trong giai đoạn này Giai đoạn từ năm 2016 trở đi, khi các gói hỗ trợ của ngân hàng nhà nước hết hiệu lực và các chính sách của nhà nước chuyển sang hướng thắt chặt kiểm soát thị trường, thì HQHĐ của các doanh nghiệp BĐS cũng giảm xuống Đồng thời, con số cũng chỉ ra rằng, trong giai đoạn thị trường bất động sản bùng nổ vào những năm 2017-2019 và 2020-2021 khi các cơn sốt đất xảy ra ở khắp nơi, tỷ lệ HQHĐ của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên HOSE không có nhiều thay đổi, do đó cho thấy, các doanh nghiệp BĐS khi đóng vai trò là chủ đầu tư cũng không có nhiều lợi ích khi những cơn sốt đất xảy ra và người hưởng lợi chủ yếu là những nhà đầu cơ trên thị trường BĐS Đối với năm 2022 là năm các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh BĐS gặp nhiều khó khăn, thách thức Số lượng doanh nghiệp BĐS tuyên bố phá sản
32 tăng lên đáng kể Quy mô doanh thu bình quân của doanh nghiệp kinh doanh BĐS giảm mạnh, trong khi tổng tài sản bình quân tăng mạnh, chủ yếu do tăng nợ Cùng với sự suy giảm mạnh của doanh thu trong khi nợ gia tăng, khả năng sinh lời của doanh nghiệp BĐS đã sụt giảm mạnh trong 5 năm qua.
Thực trạng sử dụng đòn bẩy tài chính của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán
Việc sử dụng ĐBTC một cách hiệu quả sẽ mang lại những lợi ích rất lớn Tuy nhiên cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro, nếu không cẩn thận khi sử dụng Nói cách khác, ĐBTC không phải là một sự đảm bảo chắc chắn cho thành công, bởi vì khả năng xuất hiện các khoản lỗ cũng tăng lên, nếu như doanh nghiệp ở vào một vị thế có tỷ lệ đòn bẩy nợ cao nhưng lại không hiệu quả
Hình 2.8 Tỷ lệ đòn bẩy tài chính trung bình của các doanh nghiệp bất động sản
(Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu BCTC của các doanh nghiệp 2012-2022 )
Khi xem xét tỷ lệ ĐBTC trung bình của các doanh nghiệp chúng ta có thể thấy, trung bình các doanh nghiệp BĐS đều duy trì tỷ lệ nợ trên tổng tài sản cao hơn 50%, đặc biệt đáng chú ý trong những giai đoạn thị trường phục hồi mạnh như 2015-2017 Tuy nhiên, trong giai đoạn thị trường xảy ra sốt đất, thì tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu lại giảm xuống Bên cạnh đó, tỷ lệ ĐBTC của các doanh nghiệp tương đối cân bằng qua các năm, cho thấy việc quản trị của nội bộ doanh nghiệp thực hiện ổn định, đồng thời cho thấy hệ thống ngân hàng cũng được kiểm soát chặt chẽ trong việc giải ngân cho vay các doanh nghiệp BĐS
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022Tổng nợ trung bình Tỷ lệ sử dụng đòn bẩy tài chính trung bình
Trong giai đoạn 2020-2021, dưới tác động của những chính sách nới lỏng tiền tệ và hỗ trợ nền kinh tế Thị trường BĐS cũng có nhưng tăng trưởng tích cực dựa trên dòng vốn chảy mạnh vào thị trường Trong giai đoạn này, các doanh nghiệp BĐS tăng trưởng mạnh về quy mô và số lượng dự án thực hiện Điều này dẫn đến việc nhu cầu huy động vốn và tỷ lệ đòn bẩy tài chính các doanh nghiệp tăng cao Có thể thấy, năm
2021, tổng nợ của các doanh nghiệp bất động sản là 217,472 tỷ đồng, tăng 14% so với năm 2021 Tuy nhiên điều này cũng dẫn đến những rủi ro nhất định cho các công ty bất động sản, đặc biệt là trong trường hợp ngân hàng nhà nước ra quyết định thắt chặt chính sách tiền tệ
Sang năm 2022, dưới áp lực tăng lãi suất đến từ FED và các thị trường trên thế giới, ngân hàng nhà nước đã ra quyết định tăng lãi suất, đồng thời thanh khoản hệ thống các tổ chức tín dụng bị gặp ảnh hưởng khiến mặt bằng lãi suất tăng cao, gây áp lực lên các công ty bất động sản sở hữu tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao, có thể kể đến trường hợp của NVL, khi sử dụng tỷ lệ ĐBTC cao và phát triển nhiều dự án lớn trong thời gian ngắn, khi lãi suất tăng và thanh khoản hệ thống gặp vấn đề, NVL đã gặp rủi ro lớn về thanh khoản, đặc biệt là với các khoản nợ liên quan đến trái phiếu có kỳ hạn dưới 2 năm Để có góc nhìn cụ thể hơn về tỷ lệ sử dụng ĐBTC của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE Nghiên cứu xem xét thực trạng tỷ lệ sử dụng ĐBTC tại 10 doanh nghiệp BĐS có giá trị tổng tài sản lớn nhất Bên cạnh đó, xem xét thay đổi về tỷ lệ của các doanh nghiệp này trong khoảng thời gian 2021-
Hình 2.9 Tỷ lệ đòn bẩy tài chính của 10 doanh nghiệp có tổng tài sản lớn nhất
(Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu BCTC của các doanh nghiệp từ năm 2020-2022)
Dựa trên dữ liệu về tỷ lệ sử dụng ĐBTC đối với các doanh nghiệp BĐS cho thấy, đối với tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản, Công ty Cổ phần Đầu tư địa ốc Nova (mã chứng khoán NVL) có tỷ trọng lớn nhất trong số 10 doanh nghiệp xem xét Điều này được lý giải bởi việc trong giai đoạn 2021-2022, NVL cần huy động vốn để thực hiện cho các dự án của mình, đặc biệt là hai dự án đại đô thị Aquacity ở Biên Hòa, Đồng Nai, NovaWorld Phan Thiết, Bình Thuận và NovaWorld Hồ Tràm, ở Bà Rịa-Vũng Tàu với quy mô của cả 3 dự án đều là 1000ha Do đó, để thực hiện dự án, NVL giữ tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu ở mức cao, năm 2022 tỷ lệ nợ trên tổng tài sản của NVL là 82.54%, trong khi đó, con số trung bình của ngành chỉ là 50.57% Tuy nhiên, do tăng huy động vốn, đặc biệt thông qua kênh trái phiếu khiến cho rủi ro về thanh khoản của NVL tăng cao trong giai đoạn 2021-2022
Bên cạnh đó, có thể thấy rằng, Công ty Cổ phần Vinhomes (VHM) có mức tăng tỷ lệ ĐBTC lớn nhất trong giai đoạn 2021-2022 Điều này có thể lý giải bằng việc tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản của VHM năm 2021 ở mức tương đối thấp so với năm trước đó (giảm 26.64% so với năm 2020) Do đó, mặc dù tỷ lệ nợ trên tổng tài sản của VHM có mức độ thay đổi là 37.11% trong giai đoạn 2021-2022 Nhưng so với năm 2020, tỷ lệ sử dụng ĐBTC của VHM chỉ tăng 0.59% Dựa trên biểu đồ cũng có thể thấy, Công ty Cổ phần Vincom Retail (VRE) duy trì tỷ lệ sử dụng đòn bẩy tài chính ở mức thấp, chỉ 21.72%, chỉ bằng 42.95% so với con số trung bình ngành Con
BCM DXG KBC KDH NLG NVL PDR VHM VIC VRE
35 số này phản ánh việc VRE bị ảnh hưởng nặng về tình hình kinh doanh trong và sau dịch SARS CoV 2 và trở về vị trí phòng thủ so với các doanh nghiệp BĐS khác Điều này cho thấy mặc dù thị trường BĐS trong giai đoạn 2020-2022 sôi động, nhưng mỗi doanh nghiệp sẽ có cách quản trị riêng về rủi ro cho mình
Tổng quan lại có thể thấy, các doanh nghiệp thị trường BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam đều có mức sử dụng ĐBTC cao trong giai đoạn 2012-2022 Đồng thời, cũng cho thấy việc sử dụng ĐBTC cũng phụ thuộc nhiều vào quyết định của ban quản trị các doanh nghiệp BĐS và những chính sách điều hành của nhà nước Sử dụng ĐBTC ở mức cao có thể đem lại lợi thế cho các doanh nghiệp BĐS trong thời kỳ thị trường bất động sản trở nên sôi động, nhưng ở góc độ khác, điều này cũng gây ra khó khăn trong công tác quản trị rủi ro của các doanh nghiệp BĐS khi thị trường gặp nhiều biến động
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 Đối với chương 2, đầu tiên tác giả sơ lược qua về những diễn biến đáng chú ý của thị trường BĐS giai đoạn 2012-2022, tập trung nói về thực trạng của thị trường BĐS mấy năm gần đây bao gồm tình hình tăng trưởng, phát hành trái phiếu, số lượng cổ phiếu được niêm yết trên sàn HOSE cho thấy tình hình vay nợ của các doanh nghiệp ngày càng tăng Sau đó là phân tích thực trạng HQHĐ của doanh nghiệp qua ba chỉ số là ROE, ROS, ROA Chỉ số ROE, ROA tăng trưởng đều qua các năm nhưng ROS lại cho thấy biến động mạnh qua việc sử dụng ĐBTC quá mức của một số doanh nghiệp
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện dựa trên quá trình thực hiện nghiên cứu khoa học để đảm bảo tính phù hợp và chặt chẽ với cơ sở lý thuyết đưa ra
Bước 1: Tổng hợp cơ sở lý luận và làm rõ vấn đề nghiên cứu
Bước đầu tiên và quan trọng nhất là tổng hợp cơ sở lý luận liên quan và làm rõ vấn đề nghiên cứu Trong bước này, nghiên cứu tập trung vào việc khám phá các khía cạnh lý thuyết, khái niệm và ý nghĩa của vấn đề được nghiên cứu Bằng cách tổng hợp kiến thức có sẵn từ các tài liệu tham khảo, nghiên cứu nhằm xác định vị trí độc đáo và đóng góp mới mà đề tài nghiên cứu có thể mang lại
Bước 2: Nghiên cứu thực trạng
Bước này tập trung vào việc nghiên cứu thực trạng của thị trường BĐS, hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp BĐS và tác động của ĐBTC đến hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp Nghiên cứu thực trạng giúp xác định và phân tích các yếu tố, xu hướng và biến đổi trong lĩnh vực nghiên cứu, từ đó đưa ra một cơ sở thực tế cho quá trình nghiên cứu tiếp theo
Bước 3: Thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu Ở bước này, nghiên cứu tiến hành thu thập dữ liệu từ các nguồn tin cậy như website của công ty chứng khoán, báo cáo thường niên từ ngân hàng nhà nước và hiệp hội trái phiếu Việt Nam (VBMA) Ngoài ra, tác giả cũng có thể tính toán dữ liệu sử dụng các công cụ và phần mềm thống kê, ví dụ như Python và Excel, để đảm bảo tính chính xác và khách quan của dữ liệu thu thập được Sau đó, dữ liệu sẽ được xử lý để phân tích và sử dụng trong các bước tiếp theo của quy trình nghiên cứu
Bước 4: Xây dựng mô hình nghiên cứu
Dựa trên dữ liệu đã thu thập được và các giả thuyết nghiên cứu, tác giả tiến hành xây dựng mô hình phù hợp Các mô hình thống kê, như mô hình hồi quy, có thể được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến quan trọng và đưa ra dự báo về tác động của ĐBTC đối với hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp BĐS Mô hình sẽ được kiểm định để đảm bảo tính tin cậy và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu
Bước 5: Đưa ra khuyến nghị và kết luận
Cuối cùng, dựa trên kết quả nghiên cứu và sự phân tích của mô hình, tác giả đưa ra kết luận và những khuyến nghị phù hợp với thực tế và mục tiêu của nghiên cứu Những khuyến nghị này có thể giúp các doanh nghiệp và các nhà quản lý thực hiện các điều chỉnh và quyết định chiến lược trong hoạt động kinh doanh Đồng thời, kết luận cũng tóm lược các kết quả quan trọng và đóng góp mới của nghiên cứu trong lĩnh vực tương ứng.
Phương pháp nghiên cứu
Dự trên đặc tính dữ liệu của nghiên cứu là dữ liệu dạng bảng, do đó nghiên cứu sử dụng hồi quy dạng bảng để tiến hành ước lượng của tỷ lệ ĐBTC đến HQHĐ của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2012-2022 Các mô hình hồi quy tuyến tính dạng bảng thường gặp là mô hình Pooled OLS, FEM và REM
Pooled OLS (Ordinary Least Squares): Phương pháp này xem xét toàn bộ dữ liệu panel như một mẫu đơn lẻ và áp dụng mô hình hồi quy OLS truyền thống Nó không xử lý được hiệu ứng đồng thời và hiệu ứng không đổi giữa các đơn vị quan sát do trong mô hình hồi quy OLS, mô hình được xây dựng trên giả định rằng không có sự khác biệt về hệ số chặn và các hệ số góc của mô hình hồi quy giữa các thực thể quan sát khác nhau trong bảng
Fixed Effects Model (FEM): Phương pháp FEM tạo ra các hiệu ứng cố định cho từng đơn vị quan sát trong dữ liệu panel Giả định của mô hình FEM là có sự khác biệt về hệ số chặn giữa các nhân tố phân loại của quan sát, nhưng hệ số góc của hàm số hồi quy lại giống nhau, do đó loại bỏ các yếu tố không đổi giữa các đơn vị và tập trung vào sự biến đổi trong các biến độc lập và biến phụ thuộc trong từng đơn vị Random Effects Model (REM): Phương pháp REM giả định rằng các hiệu ứng ngẫu nhiên tồn tại giữa các đơn vị quan sát Mô hình REM được xây dựng trên giả định có sự thay đổi về cả hệ số chặn và hệ số góc thay đổi, điều này cho phép các hiệu ứng ngẫu nhiên ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và giải thích sự biến đổi trong dữ liệu dạng bảng
Bên cạnh đó, do là mô hình tuyến tính được xây dựng trên dữ liệu chưa qua nhiều biến đổi mô hình có thể gặp hiện tượng khuyết tật như tự tương quan của các
39 biến trong mô hình hoặc phương sai sai số thay đổi Để khắc phục khuyết tật của các mô hình hồi quy tuyến tính dạng bảng, nghiên cứu xem xét sử dụng mô hình GLS
Mô hình GLS (Generalized Least Squares) là một phương pháp hồi quy được sử dụng để ước lượng các tham số trong mô hình tuyến tính khi dữ liệu không tuân theo các giả định cơ bản của mô hình OLS (Ordinary Least Squares) Phương pháp GLS cho phép xử lý các vấn đề như sự không đồng nhất của sai số, tương quan giữa các sai số, và hiệu ứng không tuân theo giả định homoskedasticity
Trong mô hình GLS, ước lượng các tham số được thực hiện bằng cách sử dụng các trọng số có liên quan đến ma trận hiệp phương sai của các sai số Các trọng số này giúp điều chỉnh và khắc phục các vấn đề về không đồng nhất và tương quan của sai số Để áp dụng mô hình GLS, cần xác định ma trận hiệp phương sai của sai số và một giả định về cấu trúc của nó Giả định này được gọi là ma trận hiệp phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) hoặc tự tương quan (serial correlation) Dựa trên giả định này, các trọng số trong mô hình GLS được tính toán để tối ưu hóa ước lượng các tham số Do đó, mô hình GLS cho phép tăng tính linh hoạt và hiệu quả của ước lượng so với các mô hình tuyến tính với dữ liệu dạng bảng thông thường trong trường hợp dữ liệu không tuân theo các giả định cơ bản.
Giả thuyết nghiên cứu
Mô hình sử dụng hai biến phụ thuộc là ROA và ROS làm đại diện cho các chỉ số đánh giá HQHĐ của doanh nghiệp Chỉ số này cực kì quan trọng trong việc lựa chọn ra những cổ phiếu tốt Bởi những doanh nghiệp hoạt động hiệu quả trong dài hạn luôn đem lại giá trị rất lớn cho cổ đông
ROA (Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản) là một chỉ tiêu quan trọng được sử dụng trong việc đo lường mức sinh lợi của các doanh nghiệp Nhiều nghiên cứu đã tập trung vào việc sử dụng ROA để đánh giá hiệu quả và hiệu suất của các doanh nghiệp trong lĩnh vực kinh doanh
Nghiên cứu của Goddard, Tavakoli và Wilson (2005), Malik (2011), Odusanya, Yinusa và Ilo (2018), Yazdanfar (2013) là những nghiên cứu tiêu biểu đã sử dụng
ROA như một công cụ để đo lường mức độ sinh lợi của doanh nghiệp ROA đo lường lợi nhuận thu được so với tài sản của doanh nghiệp và giúp đánh giá sự hiệu quả trong quá trình tổ chức và quản lý hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp Chỉ số ROA cho biết mức độ sinh lợi mà một doanh nghiệp tạo ra từ việc sử dụng tài sản của mình trong quá trình sản xuất kinh doanh Nó cung cấp cái nhìn về cách doanh nghiệp tận dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận Một ROA cao cho thấy doanh nghiệp đang sử dụng tài sản một cách hiệu quả, tạo ra lợi nhuận lớn từ số vốn đầu tư Ngược lại, một ROA thấp có thể chỉ ra sự không hiệu quả trong việc sử dụng tài sản hoặc khả năng tạo lợi nhuận của doanh nghiệp
Nghiên cứu của Hoàng Tùng (2016) và Trần Thị Tuấn Anh (2017) đã sử dụng biến LEV làm biến độc lập để nghiên cứu về những nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ doanh nghiệp đều chỉ ra rằng LEV có tác động tiêu cực đến HQHĐ (biến kiểm soát) của doanh nghiệp trong khi đó Dilek, Ozlem và Ayca (2009) giải thích rằng mối quan hệ tích cực giữa khả năng sinh lời và tỷ lệ nợ Họ giải thích rằng các công ty có khả năng sinh lời cao hơn có thể dễ dàng thu hút nhiều khoản nợ hơn từ các ngân hàng cũng như từ thị trường tài chính Hơn nữa, các công ty này cũng thích các khoản nợ để giảm phí thuế
Các biến độc lập sử dụng trong mô hình là LEV và IRE
Nghiên cứu của Hoàng Tùng (2016) và Trần Thị Tuấn Anh (2017) đã sử dụng biến LEV làm biến độc lập để nghiên cứu về những nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐ doanh nghiệp đều chỉ ra rằng LEV có tác động tiêu cực đến HQHĐ (biến kiểm soát) của doanh nghiệp trong khi đó Dilek, Ozlem và Ayca (2009) giải thích rằng mối quan hệ tích cực giữa khả năng sinh lời và tỷ lệ nợ Họ giải thích rằng các công ty có khả năng sinh lời cao hơn có thể dễ dàng thu hút nhiều khoản nợ hơn từ các ngân hàng cũng như từ thị trường tài chính Hơn nữa, các công ty này cũng thích các khoản nợ để giảm phí thuế
H1: Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động
Nghiên cứu của Lau Chee Kwong (2016) đã sử dụng IRE làm biến độc lập để nghiên cứu về tác động của tài sản kì hạn tác ảnh hưởng đến HQHĐ doanh nghiệp Kết quả chỉ ra rằng IRE có tác động tiêu cực đến HQHĐ của các doanh nghiệp Giả thuyết liên quan:
H2: Chi phí lãi vay có tác động tiêu cực đến HQHĐ doanh nghiệp
Các biến điều tiết mô hình sử dụng là TURN, CR, QR, SIZE, GM, LIQ, TANG, GDP và Bond
Vòng quay tổng tài sản(TURN)
Vòng quay tổng tài sản (Total Asset Turnover) là một chỉ số tài chính được sử dụng để đo lường hiệu suất sử dụng tài sản của một doanh nghiệp trong quá trình hoạt động kinh doanh Chỉ số này cho biết khả năng của doanh nghiệp chuyển đổi tài sản thành doanh thu hoặc lợi nhuận
Nghiên cứu đi trước của Trần Thị Tuấn Anh và Đặng Thị Thu Thủy (2017) đã sử dụng biến này làm biến kiểm cho thấy vòng quay tổng tài sản (TURN) có tác động tích cực đến chỉ số lợi nhuận của doanh nghiệp
H3: Vòng quay tổng tài sản có tác động tích cực đến HQHĐ
Chỉ số thanh toán hiện hành(CR)
Chỉ số thanh toán hiện hành (Current Ratio) là một chỉ số tài chính được sử dụng để đánh giá khả năng thanh toán ngắn hạn của một doanh nghiệp Chỉ số này cho biết khả năng của doanh nghiệp để đáp ứng các nghĩa vụ tài chính ngắn hạn bằng tài sản ngắn hạn của mình
Chỉ số này xuất hiện trong nghiên cứu của Dương Thị Hồng Vân và Trần Phương Nga (2018) được sử dụng làm biến kiểm soát để nghiên cứu về ảnh hưởng của quản trị vốn lưu chuyển đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp Kết quả cho thầy, chỉ số thanh toán hiện hành có tác động tiêu cực đến ROA
H4: Chỉ số thanh toán hiện hành có tác động tiêu cực đến HQHĐ
Chỉ số thanh toán nhanh(QR)
Chỉ số thanh toán hiện hành (Current Ratio) là một chỉ số tài chính được sử dụng để đánh giá khả năng thanh toán ngắn hạn của một doanh nghiệp Chỉ số này cho biết khả năng của doanh nghiệp để đáp ứng các nghĩa vụ tài chính ngắn hạn bằng tài sản ngắn hạn của mình
Chỉ số này xuất hiện trong nghiên cứu của Dương Thị Hồng Vân và Trần Phương Nga (2018) được sử dụng làm biến kiểm soát để nghiên cứu về ảnh hưởng của quản trị vốn lưu chuyển đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp Kết quả cho thầy, chỉ số thanh toán hiện hành có tác động tiêu cực đến ROA
H5: Chỉ số thanh toán nhanh có tác động tích cực đến HQHĐ
Quy mô doanh nghiệp(SIZE)
Quy mô doanh nghiệp ảnh hưởng trực tiếp đến năng lực tài chính của các doanh nghiệp BĐS Các doanh nghiệp lớn thường có khả năng tài chính mạnh hơn để đầu tư vào các dự án BĐS lớn và phát triển các dự án lớn hơn Điều này cho phép họ mở rộng quy mô hoạt động, nắm bắt các cơ hội thị trường và tăng cường sức cạnh tranh Biến này được sử dụng làm biến kiểm soát trong nghiên cứu của Alarussi và Alhaderi (2018) về những nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp, nghiên cứu này chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp có tác động tích cực tới HQHĐ doanh nghiệp
H6: Quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến HQHĐ
Biên lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh(GM)
Biên lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh (Operating Profit Margin) là một chỉ số tài chính được sử dụng để đánh giá hiệu suất kinh doanh của một doanh nghiệp Chỉ số này cho biết tỷ lệ phần trăm lợi nhuận thu được từ hoạt động kinh doanh so với doanh thu Nghiên cứu của Valentin (2013) đã dùng GM làm biến kiểm soát để phân tích hiệu quả hoạt động doanh nghiệp đã chỉ ra sự tích cực trong đó
H7: Biên lợi nhuận có tác động cùng chiều đến HQHĐ
Tỷ lệ tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản(LIQ)
Theo lý thuyết đánh đổi của (Ozkan, 2002) cho thấy mối quan hệ tích cực giữa tính thanh khoản và khả năng của một công ty trong việc thanh toán nghĩa vụ nợ đúng hạn Điều đó có nghĩa là tính thanh khoản cao hơn thể hiện các công ty có khả năng
Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu của mô hình là dữ liệu được tổng hợp từ dữ liệu của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2012-2022 và các dữ liệu vĩ mô như GDP và Lợi suất trái phiếu chính phủ 10 năm được lấy trong khoảng thời gian từ 2012 đến 2022
Bảng 3.1 Mô tả các biến sử dụng trong mô hình
Tên biến Kí hiệu Công thức tính Nguồn tham khảo
Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản bình quân
Tổng tài sản bình quân
Trần Thị Xuân Anh và cộng sự
(2022), Nguyễn Thị Hoa Hồng và Nguyễn Tuấn Dũng (2021)
Tỷ lệ lợi nhuận trên doanh thu ROS Lợi nhuận ròng
Kao và cộng sự (2019) và Quynh Nga Duong và cộng sự
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản LEV Tổng nợ
Trần Thị Tuấn Anh (2017), Hoàng tùng (2016)
Chi phí lãi vay của doanh nghiệp
IRE Ln(chi phí lãi vay) Lau Chee Kwong (2016)
Vòng quay tổng tài sản TURN Doanh thu thuần
Tổng tài sản bình quân
Trần Thị Tuấn Anh và Đặng Thị Thu Thủy (2017)
Tỷ lệ thanh toán hiện hành CR Giá trị tài sản lưu động
Giá trị nợ ngắn hạn
Dương Thị Hồng Vân và Trần Phương Nga (2018)
Tỷ lệ thanh toán nhanh
Tài sản lưu động − hàng tồn kho
Quy mô doanh nghiệp theo tổng tài sản SIZE Ln(tổng tài sản)
Lê Thị Tuấn Nghĩa và Phạm Mạnh Hùng (2013), Alarussi và Alhaderi (2018)
Biên lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh
GM Doanh thu thuần − Giá vốn hàng bán
Tỷ lệ tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản
LIQ Tài sản ngắn hạn
Ngô Văn Toàn và Hồ Thủy Tiên (2020)
Tỷ lệ tài sản dài hạn trên tổng tài sản
TANG Tài sản cố định
Ngô Văn Toàn và Hồ Thủy Tiên (2020)
Tỷ lệ tăng trưởng GDP GDP GDP năm trước − GDP năm nay
Lợi suất trái phiếu chính phủ 10 năm
BOND Lợi suất trái phiếu chính phủ Bricker và sislva (2017), Chen và Thomakos (2010)
(Nguồn : Tác giả tổng hợp dựa trên mô hình nghiên cứu)
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 Đối với chương 3, tác giả xây dựng quy trình nghiên cứu gồm có phương pháp nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến HQHĐ của các doanh nghiệp BĐS được kiểm chứng bằng kiểm định FEM hoặc REM Để biết kiểm định nào phù hợp nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman để kiểm tra Sau đó tác giả thống kê mô tả các biến trong mô hình
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả thống kê mô tả các biến của mô hình
4.1.1 Kết quả thống kê mô tả các biến
Ta có bảng thống kê mô tả của các biến trong mô hình như sau:
Bảng 4.1 Bảng thống kê mô tả của các biến trong mô hình
Biến Số quan sát Trung bình Std Dev Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Bước đầu chúng ta có thể thấy rằng, tổng số quan sát là 513 quan sát Hai biến phụ thuộc của mô hình là ROA và ROS, hai biến độc lập là LEV, IRE đại diện cho tỷ lệ tổng nợ trên tổng vốn chủ sở hữu và chi phí lãi vay Đối với các biến phụ thuộc, lợi nhuận trên tổng tài sản bình quân (ROA) có giá trị trung bình là 0.0348, độ lệch chuẩn là 0.0638 Giá trị lớn nhất của ROA là 0.2470, tương ứng với cổ phiếu AGG vào năm 2018, giá trị nhỏ nhất là -0.8526, tương ứng với cổ phiếu NVT vào năm 2017 Đối với biến lợi nhuận ròng trên doanh thu (ROS), có giá trị lớn nhất là 8.0298 tương ứng với cổ phiếu ITA vào năm 2013, giá trị nhỏ nhất là -15.2033, tương ứng cổ phiếu KDH vào năm 2012, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn lần lượt là 0.1442 và 0.8747 Đối với các biến độc lập, LEV đại diện cho tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản bình quân có giá trị trung bình và giá trị độ lệch chuẩn lần lượt là 0.5137 và 0.1891 Giá
48 trị lớn nhất vảu LEV là 0.9230 tương ứng với cổ phiếu AGG vào năm 2017, giá trị nhỏ nhất là 0.0163 tương ứng cổ phiếu TEG vào năm 2013 Đối với biến chi phí lãi vay (IRE), có giá trị lớn nhất là 30.0648 tương ứng với cổ phiếu VIC vào năm 2020, giá trị nhỏ nhất là 12.0883, tương ứng cổ phiếu NDG vào năm 2013, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn lần lượt là 23.6426 và 2.4079 Đối với các biến kiểm soát, TURN đại diện cho vòng quay tổng tài sản có giá trị trung bình là 0.2609, giá trị lớn nhất là 2.0382 và giá trị nhỏ nhất là - 0.1264 Biến
CR đại diện cho khả năng thanh toán hiện hành và QR đại diện cho khả năng thanh toán nhanh có giá trị trung bình lần lượt là 1.4458 và 0.3792 Trong đó biến CR có giá trị lớn nhất là 22.7309 tương ứng với cổ phiếu TEG vào năm 2015 và giá trị nhỏ nhất là -0.7732 là cổ phiếu SZC năm 2020 Biến QR có giá trị lớn nhất là 22.7309, tương ứng với cổ phiếu TEG vào năm 2015 và giá trị nhỏ nhất là -0.9275 là cổ phiếu QCG năm 2021 Bên cạnh đó, biên lợi nhuận gộp của doanh nghiệp(GM) có giá trị lớn nhất vào năm 2012 tương ứng với cổ phiếu ITA, giá trị nhỏ nhất là -2.9088 là cổ phiếu SJS năm 2012
Các biến vĩ mô của mô hình bao gồm tỷ lệ tăng trưởng GDP và lợi suất trái phiếu chính phủ có giá trị lớn nhất lần lượt là 0.0802 và 0.0984, giá trị nhỏ nhất lần lượt là 0.0258 và 0.0210 Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của GDP là 0.058 và 0.0171, trong khi con số đó ở biến Bond là 0.0538 và 0.0228
4.1.2 Phân tích tương quan các biến trong mô hình
Ta có kết quả tương quan các biến trong mô hình:
Bảng 4.2 Tương quan giữa các biến trong mô hình
ROA ROS LEV IRE TURN CR QR SIZE GM LIQ TANG GDP
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Khi xem xét tương quan giữa các biến, có thể thấy rằng, đặc biệt xuất hiện cặp biến CQ (Chỉ số thanh toán hiện hành) và QR đại diện cho chỉ số thanh toán nhanh có hệ số tương quan cao 0.8985, cao hơn 0.8 Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng, với giá trị tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình lớn hơn 0,8 thì mô hình hồi quy dễ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyên Do đó, nguy cơ cao mô hình có thể xảy ra đa cộng tuyến Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình hồi quy phụ thuộc tuyến tính lẫn nhau Để chắc chắn xem mô hình có xảy ra đa cộng tuyến hay không, nghiên cứu sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor), để đánh giá mô hình
Bảng 4.3 Hệ số phóng đại phương sai VIF
Variable VIF SQRT VIF R-Squared
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kết quả cho thấy hệ số VIF của 2 biến CR và QR lần lượt là 8.67 và 8.21 cao hơn 5, do đó nếu tiếp tục sử dụng 2 biến này để tạo mô hình sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, do đó chúng ta phải loại bỏ 1 trong 2 biến để thực hiện mô hình
Nghiên cứu quyết định loại biến chỉ số thanh toán hiện hành, vì chỉ số thanh toán hiện hành phản ánh khả năng công ty có thể sử dụng các tài sản lưu động để chi trả cho các khoản nợ của mình, tuy nhiên đối với các doanh nghiệp bất động sản, hàng tồn kho là bất động sản, do đó khó có thể thanh khoản cho các khoản vay của doanh nghiệp vì vậy nghiên cứu quyết định giữ lại biến hệ số thanh toán nhanh (QR) và loại bỏ biến hệ số thanh toán hiện hành (CR) Sau đó, tiến hành kiểm tra lại xem trong mô hình còn tồn tại tự tương quan hay không
Bảng 4.4 Sau khi loại bỏ biến CR
Variable VIF SQRT VIF R-Squared
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kết quả cho thấy mô hình không còn hiện tượng đa cộng tuyến do các hệ số phóng đại phương sai đều nhỏ hơn 2 Điều này cho thấy sau khi loại bỏ biến CR, các biến
51 trong mô hình là phù hợp để xây dựng mô hình hồi quy, tiếp theo, chúng ta sẽ tiến hành hồi quy mô hình
Mô hình hồi quy
4.2.1 Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính Để đánh giá tác động của ĐBTC và chi phí sử dụng vốn đến HQHĐ của các công ty trong ngành BĐS, nghiên cứu sử dụng các biến phụ thuộc là ROA (Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản) và ROS (Tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu)
Ta có phương trình tuyến tính với biến phụ thuộc ROA
ROAt = β0+ β1LEVt+β2IREt+ β3TURN t+ β4CR t+ β5QRt + β6SIZEt+ β7GMt+ + β7LIQt+ + β7TANGt+ + β7GDPt+ + β7 Bondt+ ε t
LEV, IRE: giá trị các biến độc lập tại thời điểm t
TURN, CR, QR SIZE, GM, LIQ, TANG, GDP, Bond: biến điều tiết của mô hình β0: hệ số chặn β1 – 7: hệ số góc của các biến độc lập ε: sai số ngẫu nhiên tại thời điểm t
Từ đó hàm số được viết lại dưới dạng tổng quát
Mô hình hồi quy tuyến tính với biến phụ thuộc ROA
ROA = β0+ β1Lev+β2Ire+ β3TURN+ β4CR+ β5QR+ β6SIZE+ β7GM+ β7LIQ+ β7TANG+ β7GDP+ β7BOND (1)
Mô hình hồi quy tuyến tính với biến phụ thuộc là ROS
ROS = β0+ β1Lev+β2Ire+ β3TURN+ β4CR+ β5QR+ β6SIZE+ β7GM+ β7LIQ+ β7TANG+ β7GDP+ β7BOND (2)
4.2.2 Mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROA
Bước 1: Thực hiện các mô hình hồi quy tuyến tính
Nghiên cứu sử dụng mô hình Pooled OLS, REM và FEM để bước đầu chạy mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là ROA
Bảng 4.5 Bảng kết quả hồi quy Pooled, OLS, REM và FEM
ROA Coef Pvalue Coef Pvalue Coef Pvalue
LIQ 0.0136 0.2950 0.0110 0.4590 -0.0067 0.7650 TANG -0.1175 0.0000 -0.1068 0.0000 -0.0739 0.0620 GDP 0.1236 0.4400 0.1077 0.4840 0.0306 0.8450 BOND -0.2157 0.0900 -0.1612 0.2030 0.0904 0.5710 _cons -0.1689 0.0050 -0.2061 0.0050 -0.4739 0.0060
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kết quả của mô hình hồi quy tuyến tính với dữ liệu dạng bảng Pooled OLS, REM và FEM đều không có nhiều biến có ý nghĩa thống kê, do đó nghiên cứu nghi ngờ mô hình vẫn tồn tại khuyết tật trong mô hình đã xây dựng Để khắc phục khuyết tật của mô hình, nghiên cứu sẽ thực hiện lựa chọn ra mô hình phù hợp nhất, rồi sau đó sử dụng mô hình đó để tìm ra tham số của mô hình GLS nhằm khắc phục khuyết tật của mô hình hồi quy tuyến tính với dữ liệu dạng bảng
Bước 2: Xác định xem, mô hình REM, mô hình FEM và mô hình Pooled OLS, mô hình nào phù hợp hơn cho nghiên cứu
Chúng ra thực hiện kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test cho mô hình REM và Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity cho mô hình FEM
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định của Breusch and Pagan Lagrangian
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Dựa vào kết quả kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian với các hệ số pvalue nhỏ hơn 0.05 có thể kết luận rằng, đối với mô hình Polled OLS, mô hình REM và mô hình FEM phù hợp
Tiếp theo, chúng ta sử dụng kiểm định Hausman để xác định rằng trong hai mô hình FEM và REM, mô hình nào phù hợp hơn Mô hình Hausman với giả thuyết H0 là khác biệt giữa các hệ số trong hai mô hình FEM và REM là khác biệt không có hệ thống Điều này sẽ cho thấy mô hình tác động cố định (FEM) hay mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp hơn với dữ liệu của nghiên cứu
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định Hausman
Kết quả của kiểm định Hausman cho thấy, p-value là 0.016 < 0.05 do đó có cơ sở bác bỏ H0, đồng nghĩa với việc mô hình FEM là mô hình phù hợp hơn so với mô hỉnh REM trong phân tích ảnh hưởng của ĐBTC đến lợi nhuận trên tổng tài sản bình quân (ROA) của doanh nghiệp
Bước 3: Kiểm định khuyết tật của mô hình
Nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc 1 đối với mô hình FEM thông qua kiểm định Modified Wald và Wooldridge
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định khuyết tật mô hình
Modified Wald test Wooldridge test chi2 (10) = 28.36 F(1, 54) = 0.798
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kết quả cho thấy rằng với mô hình FEM không tồn tại tự tương quan bậc 1, nhưng lại tồn tại phương sai sai số thay đổi trong mô hình Để có góc nhìn tổng quan hơn về các khuyết tật trong mô hình, nghiên cứu đưa ra bảng tổng hợp như sau:
Bảng 4.9 Tổng hợp các kết quả liên quan đến kiểm định khuyết tật
Khuyết tật Kết quả kiểm định Kết luận Đa cộng tuyến Mean VIF = 1.52 Không tồn tại đa cộng tuyến
Tự tương quan Prob>chi2= 0.0016 Không tồn tại tự tương quan Phương sai sai số thay đổi Prob > F = 0.3756 Có tồn tại phương sai sai số thay đổi
(Nguồn: Tính toán của tác giả) Bước 4: Khắc phục các khuyết tật của mô hình
Có thể thấy rằng, mặc dù có sự phù hợp với dữ liệu của nghiên cứu so với các mô hình hồi quy tuyến tính dạng bảng khác, nhưng mô hình FEM vẫn tồn tại những khuyết tật của mình Do đó cần tiến hành khắc phục khuyết tật của mô hình FEM, trong đó cách khắc phục khuyết tật phổ biến là sử dụng phương pháp hồi quy tổng quát (Generalized Least Squares - GLS) thay vì hồi quy dạng bản FEM Phương pháp GLS được sử dụng để xác định các tham số tối ưu của mô hình, dựa trên việc tối thiểu hóa tổng bình phương của các sai số trong mô hình.:
Bảng 4.10 Kết quả sử dụng mô hình với biến phụ thuộc ROA
(Nguồn: Tính toán của tác giả) Bước 5: Đưa ra kết quả của mô hình hồi quy sau khi khắc phục các khuyết tật của mô hình
Kết quả hồi quy của GLS cho thấy, trong các biến độc lập, biến nợ trên tổng tài sản (LEV) và biến IRE đại diện cho chi phí lãi vay đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1 %, hệ số Coef nhỏ hơn 0 cho thấy tác động của hai biến độc lập đến hệ số lợi nhuận trên tổng tài sản ROA là tác động ngược chiều Đối với các biến kiểm soát, các biến TURN, đại diện cho vòng quay tổng tài sản, hệ số thanh toán hiện nhanh (QR), biên lợi nhuận gộp (GM) và LIQ (Tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản) cũng có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% Trong đó
QR và GM có tác động cùng chiều, LIQ có tác động ngược chiều đến ROA Bên cạnh đó, kết quả hồi quy cho thấy tài sản cố định trên tổng tài sản (TANG), tăng trưởng GDP và lợi suất trái phiếu chính phủ (BOND) không có ý nghĩa thống kê với ROA trong giai đoạn 2012-2022
4.2.3 Mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROS
Bước 5: Đưa ra kết quả của mô hình hồi quy sau khi khắc phục các khuyết tật của mô hình
Dựa trên quy trình xây dựng mô hình với biến ROA, nghiên cứu sử dụng để xây dựng mô hình với biến phụ thuộc ROS và thu được kết quả như sau
Thứ nhất, khác với mô hình sử dụng biến phụ thuộc ROA, mô hình sử dụng biến phụ thuộc là ROS có kết quả kiểm định Hausman cho thấy mô hình REM phù hợp hơn với mô hình FEM Bên cạnh đó, kết quả kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian và Wooldridge cũng cho thấy rằng mô hình tồn tại phương sai sai số thay đổi, đồng thời tồn tại đa cộng tuyến và tự tương quan bậc 1 với mức ý nghĩa 5%
Kết quả của mô hình sử dụng biến phụ thuộc là ROS được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.11 Kết quả mô hình sử dụng biến phụ thuộc ROS
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kết quả của mô hình cho thấy, các biến độc lập LEV và IRE đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% Đồng thời hệ số hồi quy cho thấy, tác động của nợ trên vốn chủ sở hữu (LEV) và biến IRE đại diện cho chi phí lãi vay đều có tác động ngược chiều với ROS
Khi xem xét các biến điều tiết của mô hình, các biến TURN, đại diện cho vòng quay tổng tài sản, SIZE đại điện cho quy mô doanh nghiệp và GM đại diện cho biên lợi nhuận gộp có ý nghĩa thống kê đối với ROS là 1%, tài sản cố định trên tổng tài
57 sản (TANG) cũng có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% Trong đó QR, LIQ, GDP và BOND có không có ý nghĩa thống kê đối với chiều ROS.
Kết quả mô hình nghiên cứu
Dựa trên kết quả hồi quy với hai biến phụ thuộc ROA và ROS, nghiên cứu tập hợp kết quả hồi quy và các giả thuyết nghiên cứu ban đầu lại trong bảng sau:
Bảng 4.12 Thống kê giả thuyết nghiên cứu và hồi quy thực tế
Biến Giả thuyết Kết quả hồi quy Giả thuyết Kết quả hồi quy
TANG ( + ) Không có ý nghĩa ( + ) Không có ý nghĩa GDP ( - ) Không có ý nghĩa ( - ) Không có ý nghĩa BOND ( - ) Không có ý nghĩa ( - ) Không có ý nghĩa
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Trong quá trình nghiên cứu, tác giả đã loại bỏ biến hệ số thanh toán hiện hành (CR) do hiện tượng đa cộng tuyến Kết quả của mô hình cho thấy sự phù hợp với giả thuyết nghiên cứu và những kết quả từ các nghiên cứu trước đây, đối với các biến độc lập như tỷ lệ sử dụng ĐBTC của doanh nghiệp (LEV) và chi phí lãi vay (IRE) Đối với các biến kiểm soát, đặc biệt, có thể thấy một số biến có tác động khác so với các nghiên cứu trước Cụ thể, tác động của biên lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh (GM) và tỷ lệ tài sản ngắn hạn (LIQ) đến ROA có tác động ngược chiều, trong khi tác động của vòng quay tổng tài sản (TURN) đến ROS, ROA có tác động cùng chiều
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 Ở chương này, tác giả xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính cho hai biến phụ thuộc ROS, ROA, biến độc lập là ITR_EXP, LEV, và các biến kiểm soát gồm có TURN,
CR, SIZE, GM, LIQ, TANG, GDP, BOND Đối với các biến độc lập, LEV và IRE đều có ý nghĩa thống kê và có mối quan hệ với biến phụ thuộc phù hợp các giả thuyết của nghiên cứu đưa ra Đối với các biến kiểm soát của mô hình, dựa trên kết quả thực nghiệm của mô hình nghiên cứu cho thấy các biến TANG, GDP, BOND không có ý nghĩa thống kê với ROA, mặt khác QR không có ý nghĩa thống kê với ROS, biến CR bị loại bỏ
