Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm đánh giá và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của các doanh nghiệp lương thực tại Việt Nam từ đó đưa ra một số kiến nghị đối với các nhà quản lý các
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA
Cơ sở lý thuyết
2.1.1 Khái niệm về khả năng sinh lời
KNSL, theo Pandey (1980), là khả năng tạo ra lợi nhuận của một doanh nghiệp, phản ánh mối liên hệ giữa lợi nhuận và các yếu tố khác KNSL không chỉ phân tích các biện pháp mà còn đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp dựa trên lợi nhuận mà doanh nghiệp thu được từ đầu tư của cổ đông, vốn sử dụng trong doanh nghiệp, và doanh thu.
Theo Malik (2011), KNSL là một trong những chỉ số quan trọng nhất trong quản lý tài chính, với mục tiêu tối đa hóa sự giàu có của chủ sở hữu KNSL đóng vai trò quyết định trong sự thành bại của doanh nghiệp, liên quan chặt chẽ đến lợi nhuận nhưng có sự khác biệt rõ rệt Trong khi lợi nhuận được tính bằng con số tuyệt đối, KNSL lại mang tính tương đối Để đánh giá KNSL của doanh nghiệp, chỉ tiêu tỷ suất lợi nhuận thường được sử dụng, vì nó thể hiện mối quan hệ giữa lợi nhuận và chi phí sản xuất thực tế.
Theo từ điển Kinh tế học (Nguyễn Văn Ngọc, 2012), KNSL (khả năng sinh lợi) là chỉ số đánh giá khả năng tạo ra lợi nhuận bền vững của doanh nghiệp trong điều kiện hoạt động không đổi KNSL phản ánh mối quan hệ giữa quy mô và lợi nhuận của doanh nghiệp trong một khoảng thời gian nhất định Thông thường, KNSL được tính bằng tổng lợi nhuận chia cho tổng tài sản sử dụng, số lao động hoặc khối lượng tư bản dài hạn Nói một cách đơn giản, KNSL thể hiện khả năng của doanh nghiệp trong việc sử dụng các nguồn lực để tạo ra doanh thu vượt qua chi phí.
Kết quả sử dụng tài sản và nguồn vốn trong doanh nghiệp được gọi là KNSL, đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì hoạt động sản xuất kinh doanh KNSL đủ lớn giúp doanh nghiệp đảm bảo hoạt động ổn định, hoàn trả các khoản vay và tăng cường vốn đầu tư Ngược lại, KNSL không đủ sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động sản xuất kinh doanh do thiếu phương tiện và yếu tố sản xuất, dẫn đến mất cân bằng tài chính trong doanh nghiệp.
2.1.2 Các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời Để đánh giá KNSL của doanh nghiệp thì các chỉ tiêu tỷ suất lợi nhuận thường được sử dụng, vì nó biểu hiện mối quan hệ giữa lợi nhuận và chi phí sản xuất thực tế, thể hiện trình độ kinh doanh của các nhà kinh doanh trong việc sử dụng các yếu tố đó
Theo Lesakova (2007), tỷ suất sinh lời là chỉ số quan trọng đánh giá sức khỏe tài chính của doanh nghiệp và khả năng quản lý tài sản hiệu quả Hai chỉ tiêu phổ biến để đo lường tỷ suất sinh lời là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE).
2.1.2.1 Tỷ số lợi nhuận trên tổng tài sản – Return on assets (ROA)
Trong quá trình hoạt động kinh doanh, doanh nghiệp luôn hướng tới việc mở rộng quy mô sản xuất và thị trường tiêu thụ để gia tăng tăng trưởng và hiệu quả tài chính Chính vì vậy, các nhà quản trị thường đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản thông qua tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản.
Theo Phan Đức Dũng (2008), tỷ số lợi nhuận trên tài sản (ROA) là chỉ số tài chính quan trọng để đánh giá khả năng sinh lợi trên mỗi đồng tài sản của doanh nghiệp Tỷ số này được tính bằng cách chia lợi nhuận ròng (hoặc lợi nhuận sau thuế) của doanh nghiệp trong kỳ báo cáo cho tổng giá trị tài sản bình quân trong cùng kỳ.
Công thức được xác định như sau:
Tỷ số lợi nhuận trên tài sản = 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑟ò𝑛𝑔
Chỉ tiêu này phản ánh mức lợi nhuận ròng mà mỗi đồng tài sản doanh nghiệp đầu tư mang lại Khi chỉ tiêu này cao, nó cho thấy tình hình sản xuất kinh doanh của công ty đang khả quan Điều này chứng tỏ công ty đang sử dụng tài sản một cách hiệu quả để tạo ra nhiều lợi nhuận ròng hơn, từ đó có khả năng tái đầu tư, mua sắm thêm tài sản và thiết bị, phục vụ cho hoạt động sản xuất và mở rộng phát triển doanh nghiệp.
2.1.2.2 Tỷ số lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu – Return on equity (ROE)
Khả năng tạo ra lợi nhuận của VCSH mà doanh nghiệp sử dụng cho HĐKD là mục tiêu của mọi nhà quản trị doanh nghiệp
Theo Phan Đức Dũng (2008), tỷ số lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (VCSH) là một chỉ số tài chính quan trọng, giúp đánh giá khả năng sinh lời (KNSL) của doanh nghiệp thông qua việc sử dụng nguồn lực từ vốn chủ sở hữu.
Tỷ số lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) được tính bằng cách chia lợi nhuận ròng của doanh nghiệp trong kỳ báo cáo cho vốn chủ sở hữu bình quân của doanh nghiệp trong cùng kỳ.
Công thức được xác định như sau:
Tỷ số lợi nhuận trên VCSH = 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑟ò𝑛𝑔
Chỉ tiêu lợi nhuận ròng trên mỗi đồng vốn chủ sở hữu (VCSH) phản ánh hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp; chỉ số này càng cao chứng tỏ doanh nghiệp đang sử dụng vốn hiệu quả, từ đó nâng cao khả năng đầu tư và tạo ra lợi nhuận lớn hơn Khả năng sinh lời không chỉ là chỉ tiêu tài chính quan trọng mà còn thể hiện hiệu quả của toàn bộ quá trình đầu tư, sản xuất và tiêu thụ sản phẩm, cùng với các giải pháp kỹ thuật và quản lý tại doanh nghiệp Điều này giúp nhà quản trị có cơ sở để tăng VCSH, đầu tư vào tài sản và thiết bị, phục vụ cho việc mở rộng và phát triển doanh nghiệp.
ROA là thước đo quan trọng cho khả năng sinh lời của doanh nghiệp, được sử dụng làm biến phụ thuộc trong nghiên cứu này Chỉ số ROA không chỉ phản ánh hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp mà còn là thông tin thiết yếu cho nhà quản trị trong việc ra quyết định và điều hành.
ROA là chỉ tiêu quan trọng nhất để đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp Nghiên cứu này tập trung vào quan điểm của nhà quản trị nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng và đề xuất giải pháp cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh Từ đó, doanh nghiệp có thể xây dựng chiến lược phù hợp để nâng cao hiệu quả HĐKD.
Doanh nghiệp không chỉ tập trung vào lợi ích của cổ đông mà còn phải nâng cao hiệu quả kinh doanh toàn diện Hoạt động sản xuất kinh doanh liên quan đến nhiều bên, bao gồm chủ sở hữu, cổ đông và các chủ nợ Trong quy trình thanh toán, việc chi trả nợ vay được ưu tiên trước khi quyết định tỷ lệ chi trả cổ tức, vì vậy việc xác định ROA là yếu tố quan trọng hàng đầu.
Tổng quan các nghiên cứu liên quan đến đề tài
Trên thế giới đã có rất nhiều nghiên cứu khác nhau về các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của doanh nghiệp:
2.2.1 Các nghiên cứu ở nước ngoài
Nghiên cứu của Bolek và Wiliński (2012) đã chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp và tốc độ tăng trưởng GDP có tác động tích cực đến KNSL (ROA) của các công ty xây dựng niêm yết trên sàn GDCK Warsaw trong giai đoạn 2000-2010 Ngược lại, cơ cấu tài sản, cấu trúc vốn, vòng quay khoản phải thu và hệ số thanh khoản lại ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL của doanh nghiệp.
Nghiên cứu của Sivathaasan và cộng sự (2013) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của các doanh nghiệp sản xuất niêm yết trên thị trường chứng khoán Colombia từ năm 2008 đến 2012 Sử dụng phương pháp hồi quy bội, nghiên cứu chỉ ra rằng cấu trúc vốn, cấu trúc tài sản, quy mô doanh nghiệp và tốc độ tăng trưởng có mối quan hệ đáng kể với KNSL Kết quả cho thấy các yếu tố này giải thích 76,6% biến động của ROA và 84,7% biến động của ROE, trong đó chỉ có cấu trúc vốn có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến KNSL của doanh nghiệp.
Theo nghiên cứu của Yazdanfar (2013), quy mô doanh nghiệp và tăng trưởng có ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lợi (KNSL), trong khi thời gian hoạt động của doanh nghiệp lại có tác động tiêu cực đến KNSL của 12.530 doanh nghiệp vi mô phi tài chính trong bốn lĩnh vực công nghiệp.
Nghiên cứu của Rehman và Khidmat (2014) đã chỉ ra mối quan hệ giữa tính thanh khoản và khả năng sinh lời (KNSL) của 10 công ty ngành hóa chất niêm yết tại Pakistan trong giai đoạn 2000-2009 Trong đó, KNSL được đo bằng ROA, và các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL bao gồm tỷ số khả năng thanh toán nhanh, tỷ số khả năng thanh toán ngắn hạn, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nợ trên tổng tài sản Kết quả cho thấy rằng các tỷ số khả năng thanh toán có tác động tích cực đến KNSL, trong khi các yếu tố còn lại lại có tác động tiêu cực.
Vătavu (2014) đã nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố đến tỷ suất lợi nhuận của 196 doanh nghiệp sản xuất niêm yết trên sàn GDCK Bucharest từ năm 2003 đến 2010, phát hiện rằng quy mô doanh nghiệp có tác động tích cực đến tỷ suất lợi nhuận, trong khi tỷ số nợ lại ảnh hưởng tiêu cực Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng trong bối cảnh kinh tế không ổn định và lạm phát cao, hoạt động của doanh nghiệp chịu tác động tiêu cực mạnh mẽ.
Bài viết của Mohamed (2014) nghiên cứu 30 công ty năng lượng Mỹ trong giai đoạn 2005-2013, phân tích tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời thông qua hai biến ROA và ROE Nghiên cứu chỉ ra rằng tổng nợ có tác động tiêu cực đáng kể đến cả ROE và ROA, trong khi quy mô doanh thu chỉ ảnh hưởng tiêu cực đến ROE Đáng chú ý, nợ ngắn hạn lại có tác động tích cực đáng kể đến ROE Mối quan hệ giữa nợ dài hạn, nợ trên vốn chủ sở hữu và quy mô tổng tài sản với khả năng sinh lời không cho thấy sự ảnh hưởng đáng kể.
Nghiên cứu của Agha (2014) về ảnh hưởng của quản lý vốn lưu động đến khả năng sinh lời (KNSL) của doanh nghiệp Dược phẩm Glaxo Smith Kline niêm yết tại sàn GDCK Karachi trong giai đoạn 1996 – 2011 cho thấy rằng vòng quay hàng tồn kho và vòng quay khoản phải thu có tác động ngược chiều đến KNSL, trong khi vòng quay khoản phải trả có tác động cùng chiều Tuy nhiên, tỷ số thanh toán hiện hành không ảnh hưởng đến KNSL của doanh nghiệp.
Nghiên cứu của Alghusin (2015) trên 25 công ty công nghiệp Jordan niêm yết tại SGDCK Amman trong giai đoạn 1995-2005 cho thấy rằng đòn bẩy tài chính có mối quan hệ ngược chiều với khả năng sinh lời (KNSL), trong khi quy mô doanh nghiệp tác động cùng chiều với KNSL nhưng không đáng kể.
Nghiên cứu của Ahmad (2015) trên 18 công ty sản xuất xi măng tại Pakistan trong giai đoạn 2005-2010 cho thấy đòn bẩy tài chính có mối quan hệ ngược chiều với khả năng sinh lời, với mức ý nghĩa thống kê đạt 99%.
Nghiên cứu của Alarussi và Alhaderi (2018) trên 120 công ty niêm yết tại Bursa Malaysia từ năm 2012 đến 2014 cho thấy quy mô doanh nghiệp và tỷ lệ vòng quay tài sản có tác động tích cực đến khả năng sinh lời (KNSL) Ngược lại, nợ trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nợ trên tài sản lại ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL Kết luận cho thấy rằng các công ty lớn với tài sản được quản lý hiệu quả có khả năng cải thiện doanh thu và nâng cao lợi nhuận.
Andersson và Minnema (2018) đã sử dụng phương pháp định lượng để nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến KNSL của 130 công ty tư vấn quản lý tại Thuỵ Điển trong giai đoạn 2012-2016 Nghiên cứu cũng đưa vào các biến kiểm soát như quy mô, tính thanh khoản và độ tuổi của doanh nghiệp Kết quả cho thấy có mối quan hệ thuận chiều giữa thời gian hoạt động, quy mô hoạt động và KNSL, trong khi cấu trúc vốn lại có tác động ngược chiều.
Odusanya và cộng sự (2018) cũng xem xét các yếu tố quyết định KNSL của
Từ năm 1998 đến 2012, 114 doanh nghiệp niêm yết trên sàn GDCK Nigeria (NSE) đã cho thấy rằng đòn bẩy ngắn hạn, tỷ lệ lạm phát, lãi suất và rủi ro tài chính có ảnh hưởng tiêu cực đáng kể đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp Ngược lại, các yếu tố như tỷ lệ đòn bẩy dài hạn, tuổi thọ, quy mô, tài sản hữu hình và cơ hội tăng trưởng không có tác động thống kê đáng kể đến khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp này.
Bài báo của Kant (2018) nghiên cứu mối quan hệ giữa lợi nhuận của 250 công ty sản xuất tại Hoa Kỳ trong giai đoạn 2012-2017 với các yếu tố như quy mô doanh nghiệp, cường độ nghiên cứu và phát triển, năng suất, tốc độ tăng trưởng, thời gian hoạt động, vòng quay tài sản ròng, hệ số đòn bẩy và hệ số thanh toán hiện hành Kết quả cho thấy cường độ nghiên cứu và phát triển, tăng trưởng doanh nghiệp, tỷ lệ đòn bẩy và tỷ lệ thanh toán hiện hành có ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận sau thuế Ngược lại, thời gian hoạt động và quy mô doanh nghiệp không có mối quan hệ đáng kể với lợi nhuận, trong khi vòng quay tài sản ròng lại có tác động tiêu cực đến lợi nhuận sau thuế.
Nghiên cứu của Anarfi và cộng sự (2016) về 1328 công ty trong ngành sản xuất tại Cộng hòa Séc từ 2005 đến 2014 cho thấy biên lợi nhuận và vòng quay tài sản ròng có mối quan hệ tích cực với ROE, trong khi đòn bẩy tài chính lại có tác động tiêu cực Đặc biệt, các yếu tố kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, lãi suất, tỷ lệ lạm phát và tỷ giá hối đoái không ảnh hưởng đến ROE trong ngành này.
Nghiên cứu của Silviana và Adi (2020) nhằm xác định tác động của tính thanh khoản, khả năng thanh toán, lợi nhuận, tăng trưởng công ty và quy mô công ty đến chính sách cổ tức của 47 công ty sản xuất niêm yết trên Sở GDCK Indonesia trong giai đoạn 2016-2018 Kết quả cho thấy rằng chỉ có biến KNSL ảnh hưởng đến chính sách cổ tức, trong khi các yếu tố còn lại như thanh khoản, khả năng thanh toán, tốc độ tăng trưởng công ty và quy mô doanh nghiệp không có tác động.
Cơ sở lý thuyết các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời
Nghiên cứu về khả năng sinh lời (KNSL) trong ngành lương thực, thực phẩm cho thấy có nhiều yếu tố ảnh hưởng, bao gồm cả yếu tố khách quan và chủ quan từ năng lực nội tại của doanh nghiệp Bài viết sẽ tập trung vào các nhân tố có thể kiểm soát trong doanh nghiệp, nhằm làm rõ tác động của chúng đến KNSL của các doanh nghiệp trong ngành này.
Nhiều học giả và nhà nghiên cứu đã quan tâm đến các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của doanh nghiệp, tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm thường có ý kiến trái ngược về mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố Sự khác biệt này có thể được giải thích bởi các phương pháp luận và quan điểm khác nhau giữa các học giả Một số nhân tố chủ đạo ảnh hưởng đến KNSL của doanh nghiệp bao gồm quy mô doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng doanh thu, vòng quay tổng tài sản, hệ số đòn bẩy tài chính, khả năng thanh toán hiện hành, vòng quay hàng tồn kho, hàng tồn kho trên tài sản ngắn hạn và yếu tố Covid-19.
2.3.1 Quy mô doanh nghiệp (SIZE)
Quy mô doanh nghiệp được xác định dựa trên nhiều yếu tố quan trọng như doanh thu, quy mô tài sản, nguồn vốn, nguồn nhân lực và kinh nghiệm hoạt động trên thị trường Ngoài ra, sự lựa chọn của chủ sở hữu và chủ đầu tư về mức độ kinh doanh cũng góp phần vào việc phân loại doanh nghiệp thành doanh nghiệp lớn, vừa và nhỏ.
Nghiên cứu này chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp, được thể hiện qua chỉ tiêu logarit tự nhiên của tổng tài sản, có ảnh hưởng tích cực đến khả năng thương lượng với nhà cung cấp Doanh nghiệp lớn không chỉ có lợi thế về lãi suất thấp hơn và tỷ lệ chiết khấu tốt hơn nhờ vào việc giao dịch với số lượng lớn, mà còn có khả năng chuyên môn hóa và phân công lao động hiệu quả hơn, dẫn đến giảm chi phí Trong nền kinh tế thị trường tập trung, quy mô doanh nghiệp càng lớn thì khả năng nâng cao KNSL càng cao nhờ vào lợi thế kinh tế của quy mô Các nghiên cứu trước đây của Hùng (2015), Hiền và Hà (2020), Bolek và Wiliński (2012), Yazdanfar (2013), Vătavu (2014), Alghusin (2015), Alarussi và Alhaderi (2018) đều khẳng định rằng quy mô có tác động tích cực đến KNSL của doanh nghiệp.
H1: Quy mô doanh nghiệp có tác động tích cực đến KNSL của các doanh nghiệp ngành lương thực, thực phẩm
2.3.2 Tốc độ tăng trưởng doanh thu (TTRDT)
Tốc độ tăng trưởng doanh thu của doanh nghiệp là chỉ số quan trọng phản ánh triển vọng phát triển trong tương lai Sự ổn định và bền vững của tốc độ tăng trưởng doanh thu không chỉ cho thấy quy mô hoạt động mà còn thể hiện tình hình phát triển và mức độ vững chắc của doanh nghiệp Qua việc đánh giá tốc độ tăng trưởng doanh thu, người sử dụng thông tin có thể nhận diện mức độ thành công hiện tại và xu hướng phát triển tương lai của doanh nghiệp Do đó, không chỉ các nhà đầu tư mà hầu hết những người quan tâm đến thông tin tài chính đều chú trọng vào việc phân tích tốc độ tăng trưởng doanh thu.
Theo kết quả nghiên cứu của Yazdanfar (2013) và Andersson và Minnema
Mức tăng trưởng doanh thu càng cao thì khả năng sinh lợi (KNSL) của doanh nghiệp cũng gia tăng, giúp tăng doanh thu, tài sản và lợi nhuận Tuy nhiên, nghiên cứu của Anh và Tú (2017), Trang (2019), Sivathaasan và các cộng sự (2013), cùng với Gou Ren Ren (2021) chỉ ra rằng có mối quan hệ xung đột giữa tăng trưởng và lợi nhuận; để đạt được tăng trưởng doanh thu, doanh nghiệp thường phải gia tăng chi phí Nếu chi phí tăng quá mức so với doanh thu, lợi nhuận có thể bị giảm Do đó, tăng trưởng doanh thu có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến KNSL của doanh nghiệp.
H2: Tăng trưởng doanh thu có tác động đến KNSL của các doanh nghiệp ngành lương thực, thực phẩm niêm yết ở Việt Nam
2.3.3 Vòng quay tài sản (VQTS)
Tỷ lệ vòng quay tổng tài sản là chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản trong kinh doanh, phản ánh giá trị doanh thu hoặc doanh số của công ty so với tổng giá trị tài sản Chỉ số này cho thấy mức độ hiệu quả trong việc khai thác tài sản nhằm tạo ra doanh thu, giúp các nhà đầu tư và quản lý có cái nhìn rõ hơn về khả năng sinh lợi của công ty.
Theo kết quả nghiên cứu của Hùng (2015), Kant (2018) thì vòng quay tài sản có tác động ngược chiều với KNSL của doanh nghiệp Ngược lại, Anh và Thuỷ
(2017), Hiền và Hà (2020), Anarfi và các cộng sự (2019), chỉ ra rằng vòng quay tổng tài sản tác động tích cực đến KNSL Do đó:
H3: Vòng quay tổng tài sản có tác động tích cực đến KNSL của các doanh nghiệp ngành lương thực, thực phẩm niêm yết ở Việt Nam
2.3.4 Đòn bẩy tài chính (TNOTTS) Đòn bẩy tài chính là sự kết hợp giữa VCSH và vốn vay từ ngân hàng hoặc các tổ chức tài chính để gia tăng tỉ suất lợi nhuận cho doanh nghiệp
Trong chiến lược kinh doanh, đòn bẩy tài chính đóng vai trò quan trọng, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa lợi nhuận Việc sử dụng đòn bẩy tài chính một cách hiệu quả có thể mang lại lợi nhuận lớn, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro nếu doanh nghiệp không đạt được hiệu quả như mong đợi.
Hệ số đòn bẩy tài chính là chỉ số quan trọng phản ánh mối quan hệ giữa vốn vay và vốn chủ sở hữu (VCSH), cho thấy khả năng tự chủ tài chính của nhà đầu tư Một chỉ số thấp cho thấy nhà đầu tư có khả năng quản lý tài chính tốt, trong khi chỉ số cao có thể chỉ ra việc sử dụng đòn bẩy tài chính chưa hiệu quả Đòn bẩy tài chính không chỉ mang lại lợi ích mà còn tiềm ẩn rủi ro; tỷ lệ nợ không hợp lý có thể dẫn đến hiệu quả tài chính kém, ảnh hưởng đến tổng tài sản và khả năng sinh lời (KNSL) của doanh nghiệp Do đó, việc xác định cấu trúc vốn tối ưu là cần thiết để cân bằng giữa lợi ích và rủi ro, nhằm tối đa hóa lợi nhuận.
Nghiên cứu của Mohamed (2014) cho thấy hệ số đòn bẩy tài chính có tác động tiêu cực đến ROA, mặc dù việc sử dụng nợ vay có thể mang lại lợi ích từ lá chắn thuế, giúp giảm thuế và gia tăng KNSL Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp không sử dụng vốn vay hiệu quả, điều này sẽ gây khó khăn trong việc gia tăng KNSL Các nghiên cứu của Vătavu (2014), Odusanya và cộng sự (2018), Alarussi và Alhaderi (2018), cùng với Anh và các cộng sự (2022) cũng xác nhận mối quan hệ nghịch chiều giữa hệ số đòn bẩy tài chính và KNSL Ngược lại, nghiên cứu của Hằng và Linh (2020) cùng Kant (2018) chỉ ra rằng tỷ số nợ trên tài sản lại có ảnh hưởng tích cực đến ROA, trong khi đó ảnh hưởng của tỷ số này đến KNSL là tiêu cực.
H4: Đòn bẩy tài chính có tác động tiêu cực đến KNSL của các doanh nghiệp ngành lương thực, thực phẩm niêm yết ở Việt Nam
2.3.5 Khả năng thanh toán (TTHH)
Khả năng thanh toán của doanh nghiệp phản ánh năng lực tài chính trong việc sử dụng tài sản ngắn hạn như tiền mặt, hàng tồn kho và khoản phải thu để thanh toán nợ ngắn hạn Tỷ số thanh toán cao cho thấy doanh nghiệp có khả năng hoàn trả nợ tốt, trong khi tỷ số dưới 1 cảnh báo tình trạng tài chính tiêu cực, có thể dẫn đến nguy cơ không thanh toán đúng hạn Tuy nhiên, điều này không đồng nghĩa với việc doanh nghiệp sẽ phá sản, vì còn nhiều phương án huy động vốn khác Ngược lại, tỷ số thanh toán quá cao cũng không phải là dấu hiệu tích cực, vì có thể cho thấy doanh nghiệp chưa sử dụng tài sản hiệu quả Việc duy trì khả năng thanh toán hợp lý không chỉ thúc đẩy khả năng sinh lời mà còn giảm thiểu rủi ro phá sản cho doanh nghiệp.
Nghiên cứu của Loan và Tú (2022), Rehman và Khidmat (2014), Kant (2018) cho thấy khả năng thanh toán có tác động tích cực đến KNSL, trong khi nghiên cứu của Agha (2014) và Sivathaasan cùng các cộng sự (2013) lại chỉ ra rằng tỷ số thanh toán hiện hành không ảnh hưởng đến KNSL Việc tăng cường khả năng thanh toán thông qua đầu tư vào tài sản ngắn hạn sẽ làm gia tăng KNSL, khẳng định rằng khả năng thanh toán hiện hành có vai trò quan trọng trong việc cải thiện KNSL.
H5: Khả năng thanh toán có tác động tiêu cực đến KNSL của các doanh nghiệp ngành lương thực, thực phẩm niêm yết trên TTCK
2.3.6 Vòng quay hàng tồn kho (VQHTK) Đối với các doanh nghiệp ngành sản xuất thì công tác quản trị hàng tồn kho là một vấn đề hết sức quan trọng và có ý nghĩa đặc biệt Công tác theo dõi hàng tồn kho được thực hiện tốt sẽ giúp doanh nghiệp giảm được chi phí cho việc tồn trữ nguyên vật liệu, tránh được việc chiếm dụng vốn đối với hàng tồn kho, giảm chi phí cho việc thuê mướn mặt bằng, thuê kho để cất trữ nguyên vật liệu Đồng thời đảm bảo việc cung ứng đầy đủ nguyên vật liệu cho sản xuất, tránh thiếu hụt nguyên vật liệu dẫn đến đình trệ dây chuyền sản xuất, thiếu hụt thành phẩm cung ứng cho thị trường dẫn đến giảm lợi nhuận hay mất khách hàng, mất thị trường
Hệ số VQHTK cao cho thấy doanh nghiệp sử dụng vốn hiệu quả và tình hình tiêu thụ sản phẩm thuận lợi Tuy nhiên, hệ số quá cao có thể dẫn đến rủi ro khi nhu cầu thị trường tăng đột ngột, khiến doanh nghiệp mất khách hàng và thị phần vào tay đối thủ Do đó, cần xem xét lại quy trình cung cấp và dự trữ nguyên vật liệu cũng như thành phẩm để đảm bảo đáp ứng kịp thời nhu cầu sản xuất và nhu cầu nhập hàng của khách hàng, đặc biệt là đối với khách hàng xuất khẩu và các đơn hàng gia công từ nước ngoài.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
3.2.1 Phương pháp nghiên cứu định lượng Để tiến hành phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của các doanh nghiệp đòi hỏi phải có thang đo để cung cấp dữ liệu thông tin có chất lượng tốt nhất, ít sai sót nhất để kiểm định giả thuyết
Mối tương quan giữa các biến là một giả định quan trọng trong hồi quy tuyến tính, và khi giả thuyết này bị vi phạm, hiện tượng đa cộng tuyến sẽ xảy ra Hệ quả của đa cộng tuyến là các biến có thể mất đi ý nghĩa trong mô hình, hoặc hệ số hồi quy có thể sai dấu, và trong trường hợp đa cộng tuyến hoàn hảo, mô hình sẽ không thể ước lượng được Do đó, việc phân tích tương quan giữa các biến là cần thiết, thường được thực hiện thông qua ma trận tương quan Tuy nhiên, ma trận tương quan chỉ phát hiện tương quan cặp và không phát hiện tương quan nhóm Vì vậy, nhân tử phóng đại phương sai (VIF) là công cụ hữu ích để cải thiện việc phân tích tương quan, giúp đánh giá các yếu tố có tương quan lẫn nhau hay không.
Nếu VIF < 2 không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Nếu 2 < VIF < 10: có sự tương quan vừa phải giữa một biến độc lập nhất định với các biến độc lập khác trong mô hình Có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Tuy nhiên, điều này thường không nghiêm trọng lắm
Nếu VIF > 10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
3.2.2 Phương pháp ước lượng mô hình
Trong mô hình hồi quy tuyến tính, tác giả sử dụng dữ liệu bảng với hai chiều không gian và thời gian để đảm bảo tính hiệu quả và khách quan Ba phương pháp hồi quy phổ biến cho dữ liệu bảng bao gồm Phương pháp bình phương nhỏ nhất (POOLED OLS), Phương pháp tác động cố định (FEM), và Phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM) Sau khi áp dụng các phương pháp này, tác giả tiến hành kiểm tra tính khuyết tật của mô hình thông qua các kiểm định để lựa chọn phương pháp phù hợp nhất.
Mô hình POOLED OLS coi các doanh nghiệp là đồng nhất và nhóm chung tất cả các quan sát, bất chấp sự khác biệt giữa các doanh nghiệp, điều này không phản ánh đúng thực tế vì mỗi doanh nghiệp đều có những đặc thù riêng có thể ảnh hưởng đến hàm mục tiêu Do đó, POOLED OLS có thể dẫn đến ước lượng sai lệch khi không xem xét các tác động riêng biệt Sự khác biệt chính giữa OLS và hai mô hình REM và FEM là sự tồn tại của chỉ số εi; trong khi POOLED OLS không tính đến yếu tố này, REM và FEM cho phép kiểm soát sự tồn tại của nó Bài viết này sẽ xem xét lựa chọn giữa hai mô hình FEM và REM dựa trên những hạn chế của mô hình POOLED OLS.
Mô hình hồi quy gộp (POOLED OLS) sử dụng toàn bộ dữ liệu mà không phân biệt giữa các cá thể, trong trường hợp này là các doanh nghiệp ngành dệt may niêm yết trên sàn chứng khoán Mỗi sai số trong mô hình phản ánh ảnh hưởng của các yếu tố không quan sát được, không thay đổi theo thời gian và đặc trưng cho từng cá thể Mặc dù mô hình này bỏ qua sự khác biệt giữa các doanh nghiệp và thời gian quan sát, nhưng điều này không phản ánh đúng thực tế, vì mỗi doanh nghiệp đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến tính minh bạch Do đó, việc áp dụng mô hình hồi quy POOLED OLS có thể dẫn đến các ước lượng sai lệch do không kiểm soát được các tác động riêng biệt này.
Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên giả định rằng các đặc điểm riêng của các doanh nghiệp là ngẫu nhiên và không liên quan đến các biến giải thích.
Mô hình xem các phần dư của mỗi doanh nghiệp như là một biến giải thích mới
Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) cho phép kiểm soát và tách biệt ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt, không thay đổi theo thời gian, của mỗi doanh nghiệp, từ đó ước lượng chính xác tác động của các biến giải thích lên biến phụ thuộc Những đặc điểm này là duy nhất cho từng doanh nghiệp và không tương quan với các doanh nghiệp khác, thể hiện qua sự khác biệt trong tung độ gốc Sự khác biệt này có thể xuất phát từ các yếu tố như phong cách quản lý hoặc triết lý quản lý của từng doanh nghiệp (Gujarati & Porter, 2004).
Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
Sau khi áp dụng các phương pháp hồi quy tuyến tính, bài nghiên cứu đã thực hiện kiểm định để so sánh tính phù hợp giữa mô hình POOLED OLS và FEM, cũng như giữa FEM và REM đối với dữ liệu bảng Kiểm định F-test được sử dụng để đánh giá sự khác biệt giữa các mô hình này.
Kiểm định đầu tiên được dùng là kiểm định F theo phương pháp kiểm định Redundant để so sánh lựa chọn POOLED OLS hay FEM, với giả thiết:
H0: chọn mô hình POOLED OLS
Nếu p-value < 0,05 thì bác bỏ H0, kết luận chọn mô hình FEM, ngược lại thì chọn mô hình POOLS b Kiểm định Hausman:
Nhằm lựa chọn phương pháp FEM hay REM phù hợp cho hồi quy dữ liệu mẫu ta sử dụng kiểm định Hausman với giả thiết như sau:
H0: không có sự tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên, mô hình REM phù hợp
H1: có sự tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên, mô hình FEM phù hợp
Nếu kết quả kiểm định cho thấy p-value < 0,05 thì bác bỏ H0, kết luận mô hình FEM phù hợp hơn, ngược lại thì chọn REM c Kiểm định Breusch - Pagan Lagrange:
Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange được sử dụng để xác định phương pháp hồi quy phù hợp giữa POOLED OLS và REM cho dữ liệu mẫu Giả định H0 cho rằng phương sai sai số không đổi, vì sự khác biệt giữa POOLED OLS và REM chủ yếu do phương sai gây ra.
H0: phương sai sai số không đổi
H0: phương sai sai số thay đổi
Nếu kết quả kiểm định cho thấy p-value < 0,05 thì bác bỏ H0, kết luận mô hình REM phù hợp hơn, ngược lại thì chọn POOLED OLS
Sau khi thực hiện các kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan, F-test, Hausman, và Breusch-Pagan Lagrange, nghiên cứu đã xác định được mô hình phù hợp Đồng thời, nghiên cứu cũng kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tiến hành kiểm định Wooldridge cho hiện tượng tự tương quan của các phần dư Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, phương pháp ước lượng FGLS (Feasible Generalized Least Squares) đã được áp dụng.
Mô hình nghiên cứu
Bài nghiên cứu này phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi (KNSL) của doanh nghiệp ngành lương thực, thực phẩm niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2017-2021, dựa trên các kết quả nghiên cứu trước đây Nghiên cứu áp dụng lý thuyết về KNSL, kết hợp với các chỉ số trong phân tích báo cáo tài chính (BCTC) và các mô hình nghiên cứu thực nghiệm Mô hình nghiên cứu sử dụng biến phụ thuộc là ROA, cùng với bảy biến độc lập, bao gồm quy mô doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng doanh thu và vòng quay tổng tài sản.
Hệ số đòn bẩy tài chính, khả năng thanh toán hiện hành và vòng quay hàng tồn kho đều là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của doanh nghiệp Đồng thời, biến giả về tác động của dịch Covid-19 cũng có thể làm thay đổi những chỉ số này, từ đó ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh Việc phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố này giúp doanh nghiệp đánh giá đúng tình hình tài chính và đưa ra các chiến lược phù hợp trong bối cảnh khó khăn.
Tác giả xây dựng mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL như sau:
ROAi,t=β0+β1*SIZEit+β2*TTRDTit+β3*VQTSit+β4*TNOTTSit+β5*TTHHit+ β 6 *VQHTKit+β 7 *Dit+ε it
SIZE: Quy mô doanh nghiệp
TTRDT: Tốc độ tăng trưởng doanh thu
VQTS: Vòng quay tổng tài sản
TNOTTS: Hệ số đòn bẩy tài chính
TTHH: Khả năng thanh toán hiện hành
VQHTK: Vòng quay hàng tồn kho
Di : Biến giả, yếu tố Covid 19
Các biến được sử dụng trong mô hình
Dựa trên lý thuyết và các nghiên cứu trong chương 2, tác giả đã chọn tỷ suất sinh lời của tài sản (ROA) làm chỉ số để đánh giá khả năng sinh lời (KNSL) của các doanh nghiệp trong ngành lương thực và thực phẩm.
Trong bài viết, tác giả đã nêu rõ các chỉ tiêu cần thiết để đo lường các biến nghiên cứu liên quan Dưới đây, tác giả tổng hợp các biến độc lập nhằm xây dựng mô hình nghiên cứu một cách hiệu quả.
Bảng 3.1: Mô tả dữ liệu nghiên cứu
Tên biến Định nghĩa Đo lường Tác động kỳ vọng Cơ sở lý thuyết Biến phụ thuộc
ROA Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
Lợi nhuận trước lãi vay và sau thuế/Tổng tài sản bình quân
SIZE Quy mô doanh nghiệp Log của tổng tài sản +
Hoàng Tùng (2016), Lê Thanh Huvền (2020), Phan Thu Hiền và Nguyễn Nhật Hà (2020), Đỗ Phương Thảo (2023)
TTRDT Tốc độ tăng trưởng doanh thu
DT năm t-1)/Tổng DT năm t-1
Hoàng Tùng (2016), Phan Thu Hiền và Nguyễn Nhật Hà (2020)
VQTS Vòng quay tổng tài sản DTT/Tổng TS bình quân +
Trần Thị Tuấn Anh và Đặng Thị Thu Thuỷ (2017), Phan Thu Hiền và Nguyễn Nhật Hà (2020)
TNOTTS Hệ số đòn bẩy tài chính Tổng nợ/ Tổng tài sản - Phan Thu Hiền và Nguyễn Nhật
TTHH Khả năng thanh toán hiện hành Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn -
Lê Thanh Huvền (2020), Phan Thu Hiền và Nguyễn Nhật Hà
VQHTK Vòng quay hàng tồn kho GVHB/HTKBQ +
Dữ liệu nghiên cứu và nguồn thu thập dữ liệu
3.5.1 Xác định mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu tập trung vào các doanh nghiệp ngành lương thực, thực phẩm niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2017-2021, sử dụng dữ liệu theo tiêu chuẩn NAICS 2007 để đảm bảo tính chính xác và tính phổ biến trong phân ngành Tiêu chuẩn này có nhiều điểm tương đồng với hệ thống phân ngành VSIC 2007 của Việt Nam, đặc biệt trong phân ngành cấp 3 về thực phẩm và đồ uống Ngoài ra, dữ liệu cũng được kiểm tra và bổ sung từ các nguồn công bố khác như website doanh nghiệp và báo cáo thường niên.
Trong giai đoạn 2017-2021, nghiên cứu đã phân tích 32 doanh nghiệp niêm yết trong ngành thực phẩm và đồ uống, với tổng cộng 160 quan sát Dữ liệu sử dụng là dạng bảng không cân bằng, nghĩa là các doanh nghiệp không có số lượng quan sát đồng đều theo thời gian Thông tin chi tiết về dữ liệu nghiên cứu của các doanh nghiệp trong mẫu được trình bày ở phụ lục 1.
3.5.2 Nguồn thu thập dữ liệu
Dữ liệu cho nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã qua kiểm toán, báo cáo quản trị, và báo cáo thường niên của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
Trong chương này, tác giả giới thiệu quy trình nghiên cứu và các phương pháp nghiên cứu được lựa chọn Bên cạnh đó, tác giả cũng đề cập đến dữ liệu nghiên cứu, các phương thức thu thập dữ liệu, mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu liên quan.
Tác giả bắt đầu bằng việc trình bày ý tưởng nghiên cứu và lập luận cho đề tài thông qua quy trình nghiên cứu, được thể hiện một cách rõ ràng bằng ngôn ngữ dạng lưu đồ.
Tác giả tiếp tục giới thiệu các phương pháp nghiên cứu đã được áp dụng Dựa trên tổng quan lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm ở chương 2, tác giả đã phát triển mô hình nghiên cứu và phương pháp tính toán cho từng biến nghiên cứu.
Sau đó, tác giả xác định các dữ liệu cần thu thập, cách thức thu thập và nguồn thu thập dữ liệu nghiên cứu.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Giới thiệu tổng quan về ngành lương thực, thực phẩm ở Việt Nam
Theo tiêu chuẩn phân ngành của NAICS 2007, ngành hàng tiêu dùng bao gồm
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào ba nhóm ngành chính tại Việt Nam: ô tô và linh kiện ô tô, thực phẩm đồ uống, và hàng tiêu dùng cá nhân Mỗi nhóm ngành đều có sản phẩm và đặc thù hoạt động kinh doanh riêng, cũng như định hướng phát triển khác nhau Học viên đã chọn ngành thực phẩm và đồ uống để tiến hành phân tích sâu hơn Tiếp theo, tác giả sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về ngành hàng thực phẩm và đồ uống tại Việt Nam, hay còn gọi là ngành lương thực, thực phẩm.
Ngành lương thực, thực phẩm tại Việt Nam chiếm tỷ trọng lớn trong số doanh nghiệp tiêu dùng niêm yết, với các tên tuổi nổi bật như Vinamilk, Masan, Sabeco và Vinacafe Những doanh nghiệp này không chỉ có bề dày hoạt động mà còn đại diện cho sự cạnh tranh với hàng ngoại nhập Đặc điểm nổi bật của ngành này là sự gắn bó chặt chẽ giữa thương hiệu và đời sống hàng ngày của người tiêu dùng Sản phẩm của ngành lương thực, thực phẩm rất đa dạng, bao gồm sản phẩm từ sữa, mía đường, rau quả, hạt điều, gạo, cà phê, cùng với các loại đồ uống có và không có cồn, cũng như thực phẩm tươi sống.
Kết quả nghiên cứu
4.2.1 Thống kê mô tả các biến
Nghiên cứu này tiến hành trên 32 công ty niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2017-2021, nhằm phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng sinh lời (KNSL) của các công ty trong ngành lương thực, thực phẩm Các thống kê mô tả được trình bày chi tiết trong bảng 4.1, bao gồm giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn của các biến độc lập cũng như biến phụ thuộc.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Tên biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm Stata 14)
Theo kết quả thống kê cho thấy rằng:
Khả năng sinh lời (ROA) trong ngành lương thực, thực phẩm niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2017-2021 cho thấy sự biến động mạnh, với tỷ suất sinh lời cao nhất đạt 43,7% của CTCP Lâm Nông sản Thực phẩm Yên Bái vào năm 2021 và thấp nhất là -16,6% của CTCP Chế biến hàng xuất khẩu Long An năm 2018 Điều này phản ánh mức độ cạnh tranh khốc liệt không chỉ giữa các doanh nghiệp trong nước mà còn với các đối thủ nước ngoài Tuy nhiên, mức lợi nhuận trung bình của ngành đạt 9,4%, cho thấy đây là con số chấp nhận được trong bối cảnh cạnh tranh hiện nay.
Quy mô doanh nghiệp (SIZE) tại Việt Nam năm 2021 cho thấy sự chênh lệch lớn về tổng tài sản, với giá trị nhỏ nhất là 89 tỷ đồng của CTCP Bia Hà Nội - Hải Dương và giá trị lớn nhất lên tới 126 nghìn tỷ đồng của Công ty CP Tập đoàn Masan Quy mô hoạt động không chỉ phản ánh đặc điểm của doanh nghiệp mà còn là yếu tố quan trọng thu hút sự quan tâm của nhiều nghiên cứu, đặc biệt là trong ngành lương thực, thực phẩm Bên cạnh đó, đòn bẩy tài chính (TNOTTS) trung bình của các doanh nghiệp trong nghiên cứu là 40,2%, cho thấy tỷ lệ nợ chiếm 40% tổng tài sản, với Công ty CP dầu thực vật Tường An có tỷ lệ nợ thấp nhất là 0,05%, trong khi tỷ lệ nợ cao nhất thuộc về một công ty khác trong ngành dầu thực vật.
Vào năm 2020, tỷ lệ nợ của Tường An chiếm 80% tổng tài sản, cho thấy mức độ sử dụng nợ của các doanh nghiệp trong ngành này là khá cao Việc sử dụng đòn bẩy tài chính, dù cao hay thấp, có thể tác động đáng kể đến khả năng sinh lời (KNSL) của các doanh nghiệp.
Tỷ số thanh toán hiện hành (TTHH) của ngành lương thực, thực phẩm đạt mức trung bình 1,85, cho thấy tài sản ngắn hạn cao gấp 1,85 lần so với nợ ngắn hạn, với mức cao nhất là 4,37 của Công ty CP Dược liệu và Thực phẩm Việt Nam, cho thấy khả năng bù đắp nợ rất tốt Mặc dù cơ cấu vốn có tỷ lệ nợ cao, nhưng tỷ lệ thanh khoản cao cho thấy khả năng thanh toán nợ và sự chủ động trong hoạt động doanh nghiệp đang cải thiện Tuy nhiên, tỷ số thanh khoản quá cao có thể phản ánh việc doanh nghiệp đầu tư quá nhiều vào tài sản ngắn hạn, dẫn đến hạn chế khả năng sinh lời và sử dụng vốn kém hiệu quả.
Tỷ lệ tăng trưởng doanh thu (TTRDT) của Công ty CP Thực phẩm Lâm Đồng đạt mức cao nhất 36,8% vào năm 2017, trong khi Công ty CP Dược liệu và Thực phẩm Việt Nam ghi nhận mức giảm kỷ lục 96,2% so với năm trước Trung bình, các công ty trong ngành này giảm 11,3% doanh thu hàng năm.
Vòng quay hàng tồn kho (VQHTK) trung bình của doanh nghiệp trong ngành lương thực, thực phẩm đạt 6,1 vòng mỗi năm, với mức thấp nhất là 1,7 vòng và cao nhất là 15,1 vòng Sự khác biệt rõ rệt về VQHTK giữa các doanh nghiệp cho thấy hiệu quả quản trị hàng tồn kho không đồng đều Điều này cho thấy rằng VQHTK cao hoặc thấp có thể ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
Các doanh nghiệp trong ngành lương thực, thực phẩm chưa khai thác hết tiềm năng phát triển, dẫn đến nhu cầu nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của doanh nghiệp Việc đo lường mức độ tác động của các yếu tố này là cần thiết để đề xuất các giải pháp hữu ích nhằm cải thiện tình hình kinh doanh chung của ngành.
4.2.2 Phân tích ma trận tương quan
Ma trận hệ số tương quan chỉ ra mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau
Bảng 4.2: Ma trận tương quan các biến
ROA SIZE TTRDT VQTS TNOTT
(Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm Stata 14 )
Dựa vào kết quả có được từ bảng 4.2 ta có thể kết luận mối quan hệ giữa các biến độc lập như sau:
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong nghiên cứu này chủ yếu thấp, với giá trị ≤ 0,3 Chỉ có một trường hợp đặc biệt là cặp biến ROA và VQTS có hệ số tương quan ở mức trung bình là 0,4882, cho thấy mối liên hệ đáng chú ý hơn so với các cặp biến khác.
4.2.3 Kiểm định đa cộng tuyến (VIF)
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) được sử dụng để đo lường mức độ tương quan và sức mạnh của mối quan hệ giữa các biến dự báo trong mô hình hồi quy.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
(Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm Stata 14 )
Các hệ số VIF của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 2, với giá trị trung bình là 1,48, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình.
Kết quả kiểm định hiện tượng tự quan và đa cộng tuyến cho thấy các biến độc lập trong mô hình không có mối tương quan với nhau, đồng thời vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến không nghiêm trọng.
4.2.4 Mô hình POOLED OLS (POOL REGRESSION MODEL)
Mô hình hồi quy được thực hiện với 7 biến độc lập và biến phụ thuộc ROA cho kết quả trong bảng 4.4:
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy mô hình POOLED OLS
(Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm Stata 14 )
Dựa vào p-value, nếu p-value nhỏ hơn 5%, giả thuyết sẽ bị bác bỏ, cho thấy biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Trong bảng kết quả mô hình 4.4, các biến TTRDT (p-value = 0,136), TTHH (p-value = 0,290) và VQHTK (p-value = 0,219) đều lớn hơn 0,1, do đó giả thuyết H0 được chấp nhận Điều này cho thấy các biến trên không có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và không tác động đến ROA.
Các biến còn lại như SIZE, VQTS, TNOTTS có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và có tác động đến ROA
Mô hình hồi quy có hệ số xác định (R-squared) là 0,392, cho thấy mô hình dự báo được 39,2% dữ liệu Thêm vào đó, giá trị Prob của thống kê F (F-statistic) là 0,0000, nhỏ hơn 0,05, chứng tỏ rằng mô hình có ý nghĩa thống kê và các biến được đưa vào mô hình là phù hợp.
Vậy kết quả ước lượng hồi quy của mô hình theo phương pháp POOLED OLS là:
ROA = -0,062+ 0,011 SIZE - 0,025 TTRDT + 0,039 VQTS – 0,149 TNOTTS
4.2.5 Mô hình FEM (FIXED EFFECT MODEL)
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy mô hình FEM
(Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm Stata 14 )
Mô hình FEM cho thấy kết quả tương đồng với mô hình POOLED OLS, trong đó biến TTRDT và TNOTTS có tác động ngược chiều đến ROA Các biến SIZE, VQTS và TNOTTS đạt mức ý nghĩa thống kê 1%, trong khi VQHTK và TTHH không có ý nghĩa thống kê ở mức 10% Biến TTRDT có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
Kết quả nghiên cứu mô hình sau khi khắc phục các khuyết tật
Kết quả kiểm định cho thấy có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình Để khắc phục các khuyết tật này, tác giả đã áp dụng mô hình FGLS, và kết quả được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy mô hình FGLS khắc phục
(Nguồn: Tác giả xử lý bằng phần mềm Stata 14)
Kết quả sau khi chạy mô hình khắc phục các khuyết tật như sau:
ROA = - 0,06 + 0,011 SIZE -0,024 TTRDT + 0,036 VQTS – 0,157 TNOTTS
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng đến ROA của doanh nghiệp ngành lương thực, thực phẩm niêm yết tại Việt Nam phù hợp với các nghiên cứu đã trình bày trong chương 2 Cụ thể, trong số 7 biến độc lập được sử dụng, có 4 biến cho thấy mối tương quan với ROA ở mức ý nghĩa 1% và 10%.
Kết quả hồi quy cho thấy biến quy mô doanh nghiệp (SIZE) có mối quan hệ đồng biến với ROA, với hệ số là 0,011, điều này cho thấy khi quy mô doanh nghiệp tăng, ROA cũng sẽ tăng theo Phát hiện này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Bolek & Wiliński (2012), Yazdanfar (2013), Alarussi và Alhaderi (2018), cũng như Hằng và Linh.
Các doanh nghiệp trong ngành lương thực, thực phẩm thường có quy mô lớn hơn so với các ngành khác, với tổng tài sản cao do yêu cầu về cơ sở vật chất, lao động và đầu tư vào tài sản cố định Những doanh nghiệp này, khi đầu tư hiệu quả, có khả năng tiếp cận công nghệ tiên tiến và đa dạng hóa sản phẩm tốt hơn, từ đó giảm thiểu rủi ro và nguy cơ phá sản Hơn nữa, với thương hiệu và uy tín trên thị trường, doanh nghiệp lớn dễ dàng tiếp cận nguồn vốn bên ngoài và thực hiện hoạt động bán hàng, dẫn đến cải thiện hiệu quả hoạt động và xu hướng tăng trưởng KNSL.
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng vòng quay tổng tài sản có tác động tích cực đến KNSL, cho thấy rằng việc đầu tư vào tài sản cố định, như trang bị mới và nâng cao kỹ thuật công nghệ, cùng với việc tối đa hóa hiệu suất sử dụng tài sản, sẽ nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Nghiên cứu này được hỗ trợ bởi các công trình trước đó của Alarussi và Alhaderi (2018), Anarfi và các cộng sự (2019), Anh và Thủy (2017), Hiền và Hà (2020).
Kết quả hồi quy cho thấy rằng khi hệ số đòn bẩy tài chính tăng hoặc giảm một đơn vị, chỉ số ROA sẽ giảm hoặc tăng 0,157 đơn vị Biến hệ số đòn bẩy tài chính có mối quan hệ nghịch biến với KNSL ROA và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Những phát hiện này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Alarussi và Alhaderi (2018), cũng như Odusanya và cộng sự (2018), Kant.
Mối quan hệ ngược chiều giữa đòn bẩy tài chính và khả năng sinh lợi (KNSL) được giải thích bởi việc sử dụng nợ cao không nhất thiết dẫn đến lợi nhuận cao hơn Đặc biệt trong ngành lương thực, thực phẩm tại Việt Nam, hiện tượng này còn có thể được lý giải bởi nhiều yếu tố khác nhau.
Các doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính cao, với cấu trúc vốn nghiêng về nợ, dẫn đến sự phụ thuộc vào vốn vay và gặp khó khăn khi lãi suất thị trường biến động Mặc dù các doanh nghiệp trong ngành lương thực, thực phẩm sử dụng nợ nhiều nhưng khả năng thanh toán vẫn tốt, cho thấy hiệu quả sử dụng vốn không cao và làm giảm KNSL Đòn bẩy tài chính có thể giúp giảm thuế nhưng cũng kéo theo chi phí lãi vay cao, ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL Do đó, các doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng trong việc sử dụng nợ vay và xây dựng cơ cấu vốn hợp lý cho các quyết định đầu tư và tài trợ.
Kết quả hồi quy cho thấy vòng quay hàng tồn kho có tác động tích cực đến ROA, với mức ý nghĩa thống kê đạt 1% Điều này nhất quán với các nghiên cứu trước đây của Bolek.
Nghiên cứu của Wiliński (2012) chỉ ra rằng có mối quan hệ đồng biến giữa vòng quay hàng tồn kho và KNSL trong ngành lương thực, thực phẩm Cụ thể, khi doanh nghiệp tăng vòng quay hàng tồn kho, KNSL cũng sẽ tăng, nhờ vào việc giảm ứ đọng hàng hóa và đưa sản phẩm ra thị trường nhanh chóng, từ đó gia tăng doanh thu và giảm chi phí lưu kho Ngành lương thực - thực phẩm đặc trưng bởi vòng đời ngắn của sản phẩm, dễ hư hỏng, nên việc tăng vòng quay hàng tồn kho là cần thiết để duy trì chất lượng và khả năng tiêu thụ, đồng thời ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận Doanh nghiệp có thị trường tiêu thụ ổn định sẽ dễ dàng giải quyết đầu ra và bán nhanh hàng hóa Hơn nữa, việc trữ hàng hóa để đáp ứng nhu cầu khách hàng không phải là đặc thù của ngành, vì tất cả sản phẩm đều dựa trên công nghệ hiện đại, giúp đáp ứng kịp thời nhu cầu của người tiêu dùng, những người ưa chuộng sản phẩm mới hơn là sản phẩm tồn kho lâu.
Hệ số vòng quay hàng tồn kho là chỉ số quan trọng để đánh giá năng lực quản trị hàng tồn kho của doanh nghiệp qua các năm Một hệ số cao cho thấy doanh nghiệp có khả năng bán hàng nhanh chóng, giảm thiểu tình trạng hàng tồn kho ứ đọng, từ đó giảm rủi ro khi giá trị hàng tồn kho trong báo cáo tài chính giảm Đặc biệt, trong ngành lương thực - thực phẩm, việc quản lý hàng tồn kho hiệu quả không chỉ giúp gia tăng lợi nhuận mà còn ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
Nghiên cứu về các doanh nghiệp lương thực, thực phẩm tại Việt Nam đã chỉ ra rằng có mối quan hệ tích cực giữa khả năng sinh lời (KNSL) và yếu tố Covid-19, với hệ số hồi quy đạt 0,018 Kết quả này cho thấy Covid-19 có tác động đáng kể đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp trong ngành.
Mặc dù trong mô hình kiểm nghiệm có sự hiện diện của các biến độc lập như tốc độ tăng trưởng doanh thu và khả năng thanh toán hiện hành, nhưng chỉ có tác động đến ROA mà không đạt được ý nghĩa thống kê.
Kết quả hồi quy cho thấy rằng khi tỷ lệ tăng trưởng doanh thu tăng một đơn vị, ROA sẽ giảm 0,024 đơn vị Điều này chỉ ra rằng có mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ lệ tăng trưởng doanh thu và KNSL ROA, và kết quả này không có ý nghĩa thống kê ở các mức ý nghĩa đã kiểm tra.
Nghiên cứu của Yazdanfar (2013), Kant (2018), Anh và Thủy (2017), Trinh (2018), Loan và Tú (2022) cho thấy mối quan hệ tích cực giữa tăng trưởng doanh thu và ROA, tuy nhiên, một số nghiên cứu như của Sivathaasan và các cộng sự (2013), Anh và Tú (2017) lại chỉ ra mối quan hệ nghịch biến Mối liên hệ đồng biến giữa tăng trưởng doanh thu và ROA được giải thích rằng doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng cao sẽ có cơ hội phát triển sản xuất kinh doanh Tỷ lệ tăng trưởng doanh thu phản ánh giai đoạn của chu kỳ kinh doanh mà doanh nghiệp đang trải qua, từ khởi đầu đến suy thoái, đồng thời cũng là chỉ số đánh giá mức độ cạnh tranh và chiếm lĩnh thị trường Do đó, việc gia tăng doanh thu không chỉ nâng cao ROA mà còn cải thiện hình ảnh và thị phần của doanh nghiệp.