Hoạt động xuất khẩu thủy sản của Việt Nam đã có những bước tiến vược bậc trong gần 20 năm qua. Kim ngạch xuất khẩu thủy sản từ mức thấp 550 triệu USD năm 1995 đã có những bước tăng trưởng mạnh mẽ qua từng thời kỳ với mức tăng bình quân 15,6%/năm và đạt kim ngạch xuất khẩu 6,13 tỷ USD trong năm 2012. Quá trình tăng trưởng vượt bậc đã đưa Việt Nam vào top 5 nước xuất khẩu thủy sản hàng đầu thế giới.
Sản lượng thủy sản Việt Nam đã duy trì tăng trưởng liên tục trong 17 năm qua với mức tăng bình quân là 9,07%/năm. Với chủ trương thúc đẩy phát triển của chính phủ, hoạt động nuôi trồng thủy sản đã có những bước phát triển mạnh, sản lượng liên tục tăng cao trong các năm qua, bình quân đạt 12,7%/năm, đóng góp đáng kể vào tăng trưởng tổng sản lượng thủy sản của cả nước. Trong khi đó, trước sự cạn kiệt dần của nguồn thủy sản tự nhiên và trình độ của hoạt động khai thác đánh bắt chưa được cải thiện, sản lượng thủy sản từ hoạt động khai thác tăng khá thấp trong các năm qua, với mức tăng bình quân 6,42%/năm.
Trong giai đoạn 2007 – 2012, mức tăng trưởng luôn duy trì năm sau cao hơn năm trước. Trong đó, năm 2011 có mức tăng thấp nhất và năm 2012 có mức tăng cao nhất.
(3.4) Biểu đồ xuất khẩu thủy sản Việt Nam qua các năm
Năm 2006, thủy sản Việt Nam lần đầu tiên vượt mốc kim ngạch xuất khẩu trên 3 tỷ USD và tăng liên tục vào các năm 2007, 2008 sau đó giảm vào năm 2009 và tăng lại vào năm 2010, 2011, 2012. Việc tăng trưởng nóng của ngành thủy sản trong các năm 2006 – 2008 với việc nhiều nhà máy chế biến cá tra, chế biến tôm được thành lập đã làm cho ngành thủy sản phát triển vượt quá nhu cầu của thị trường. Do đó, các doanh nghiệp liên tục gia tăng sử dụng nợ vay để đầu tư nâng công suất, mở rộng vùng nguyên liệu nên hệ số nợ của ngành thủy sản trong giai đoạn này cao hơn hẳn các ngành khác.
Đến năm 2009, ngành thủy sản chứng kiến sự sụt giảm đầu tiên trong kim ngạch xuất khẩu sau đó tăng lại vào các năm tiếp theo. Theo diễn biến hệ số nợ vay của các doanh nghiệp thủy sản được nghiên cứu (AGF, FMC, HVG, MPC, TS4, VHC), vì các doanh nghiệp này thuộc top đầu ngành, có vị thế trên thị trường với đầu ra ổn định nên vẫn liên tục gia tăng sử dụng nợ vay dù diễn biến thị trường xuất khẩu ngày càng bất lợi.
3.1.2 Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp trong ngành sản xuất vật liệu xây dựng
(3.5) Biểu đồ nhu cầu tiêu thụ xi măng Việt Nam qua các năm
Nguồn: Gso.vn
(3.6) Bảng thống kê cung cầu xi măng Việt Nam qua các năm
2010 2011 2012 2013F
Cung 53.2 53 60 75
Cầu 50.2 49.5 50 59
Thừa/(Thiếu) 3 3.5 10 16
Nguồn: Báo cáo phân tích ngành xi măng của ACB
Ngành sản xuất xi măng là ngành cơ bản của ngành sản xuất vật liệu xây dựng. Ngành xi măng có mối quan hệ mật thiết với ngành xây dựng, kinh doanh bất động sản. Trong giai đoạn 2007 – 2009 khi thị trường BĐS tăng trưởng mạnh nhất trong lịch sử, tạo ra các cơn sốt nhà đất kéo theo nhu cầu tiêu thụ vật liệu xây dựng (trong đó có xi măng) gia tăng. Đến năm 2009, nhằm thực hiện mục tiêu kiểm soát
lạm phát, Chính Phủ thực hiện các biện pháp thắt chặt tiền tệ, giảm đầu tư công, kiểm soát thị trường kinh doanh BĐS. Điều này làm cho thị trường BĐS giảm sốt, nhu cầu sụt giảm kéo theo tình hình kinh doanh của các doanh nghiệp vật liệu xây dựng gặp khó khăn.
Diễn biến hệ số nợ vay của các doanh nghiệp trong ngành cũng phù hợp với tình hình phát triển của ngành: hệ số nợ diến biến tăng liên tục từ năm 2007 đến năm 2009 và giảm dần vào các năm 2010, 2011, 2012.
Trong bối cảnh thị trường xi măng nội địa suy giảm, cung lớn hơn cầu, giá xi măng không tăng được thì giá đầu vào như điện, than vẫn tiếp tục tăng nên xi măng càng gặp khó khăn.
- Từ 2008 đến nay giá bình quân 1 tấn than 4A bán cho xi măng đã tăng 550% từ 380.000 đ/T lên 2.087.000 đ/T
- Từ 2009 đến nay giá bình quân 1 kwh điện bán cho xi măng đã tăng 145% từ 948 đ/kwh lên 1.369 đ/kwh
Trong khi đó từ 2009 đến nay giá bình quân 1 tấn xi măng tại miền Bắc chỉ tăng có 44% từ 900.000 đ/T lên 1.300.000 đ/T và tại miền Nam chỉ tăng 33% từ 1.200.000 đ/T lên 1.600.000 đ/T
Theo Hiệp hội xi măng Việt Nam, tổng chi phí năng lượng đã chiếm tới từ 45 – 50% giá thành xi măng, vì thế việc tăng giá xăng dầu, điện, than trong thời gian gần đây đã ảnh hưởng mạnh đển hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp ngành xi măng. Những khó khăn trên đã ảnh hưởng tiêu cực đến tình hình tài chính nói chung cũng như khả năng trả nợ của các doanh nghiệp. Tuy nhiên mức độ ảnh hưởng đối với các doanh nghiệp khác nhau tuỳ vào khả năng thích ứng với biến động cung cầu thị trường và quản lý chi phí hoạt động.
3.1.3 Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp trong ngành chế biến cao su tự nhiên
(3.7) Biểu đồ diện tích cây cao su và diện tích cây cao su cho mủ tại Việt Nam qua các năm
Năm 2000 năng suất cao su của Việt Nam chỉ đạt 1.25 tấn/ha; đến năm 2012 năng suất đã được nâng lên 1.71 tấn/ha. Mức tăng năng suất này được giữ ổn định trong 3 năm trở lại đây. Đây cũng là mức năng suất cao thứ 2 thế giới sau Ấn Độ là 1.82 tấn/ha; tương đương với mức của Thái Lan 1.72 tấn/ha; vượt xa so với mức trung bình của thế giới 1.14 tấn/ha và cao hơn cả 2 cường quốc sản xuất cao su tự nhiên như Malaysia 1.47 tấn/ha và Indonesia 1.16 tấn/ha.
(3.8) Biểu đồ sản lượng, năng suất khai thác và tiêu thụ cao su tự nhiên tại Việt Nam qua các năm
Cao su là một trong 3 mặt hàng nông sản xuất khẩu lớn nhất của Việt Nam. Năm 2012, theo tổng cục thống kê Việt Nam, sản lượng xuất khẩu cao su thiên nhiên của Việt Nam đạt 1.02 triệu tấn, trị giá 2.85 tỷ USD, tăng 25% về lượng và giảm 11.7% về giá trị so với năm 2011. Trong 7 tháng đầu năm 2013, Việt Nam đã xuất khẩu được 507 nghìn tấn, đạt 1.2 tỷ USD, đơn giá bình quân đạt 2.440 USD/tấn. So với cùng kỳ năm 2012, xuất khẩu cao su thiên nhiên tăng 1,3% về lượng nhưng giảm 16,6% về kim ngạch xuất khẩu và đơn giá bình quân giảm 17,7%.
(3.9) Biều đồ diễn biến giá cao su tự nhiên qua các năm
Giá cao su sau khi lập đáy vào năm 2008 đã tăng mạnh vào các năm 2009, 2010 và đỉnh điểm là 2011 (giá # 6.000 USD/tấn). Sau năm 2011, tình hình kinh tế Trung Quốc gặp khó khăn, nhu cầu tiêu thụ lốp xe giảm dẫn đến nhu cầu nhập khẩu cao su tự nhiên giảm, điều này làm cho giá cao su lao dốc xuống quanh mức 3.000 USD/tấn.
Giá cao su diễn biến mạnh qua các năm nhưng hệ số nợ vay của các doanh nghiệp đang phân tích thay đổi không đáng kể. Điều này có thể giải thích được vì các nguyên nhân sau:
Thứ nhất, các doanh nghiệp phân tích: doanh nghiệp CP cao su Đồng Phú (DPR), doanh nghiệp CP cao su Hòa Bình (HRC), doanh nghiệp CP cao su Tây Ninh (TNC), doanh nghiệp CP cao su Phước Hòa (PHR), doanh nghiệp CP cao su Thống Nhất (TRC) đều đã có vườn cây cao su khai thác từ năm 2008, nhu cầu đầu tư trồng
mới trong giai đoạn này không lớn nên doanh nghiệp không có áp lực vay nợ dài hạn để đầu tư tài sản.
Thứ hai, mức giá bình quân 3.000 USD/tấn vẫn đủ đảm bảo khả năng sinh lời cho các doanh nghiêp có vườn cây khai thác ổn định, năng suất khai thác ngày càng gia tăng nên thặng dư tiền mặt của doanh nghiệp lớn.
Như vậy, đặc điểm riêng, tình hình thị trường, diễn biến kinh doanh của mỗi ngành ngành khác nhau vào từng thời kỳ khác nhau sẽ quyết định cấu trúc vốn khác nhau giữa các doanh nghiệp.
3.1.4 Cấu trúc vốn của các doanh nghiệp có vốn góp của Nhà Nước trên 50% và doanh nghiệp có vốn góp của Nhà Nước dưới 50%. và doanh nghiệp có vốn góp của Nhà Nước dưới 50%.
(3.10) Biểu đồ diễn biến hệ số nợ vay qua các năm
A: doanh nghiệp có vốn góp của Nhà Nước trên 50% vốn điều lệ. B: doanh nghiệp có vốn góp của Nhà Nước dưới 50% vốn điều lệ.
Trong giai đoạn phân tích, các doanh nghiệp có vốn góp của Nhà Nước chiếm tỷ trọng chi phối có xu hướng sử dụng nợ vay lớn hơn các doanh nghiệp có vốn góp của Nhà Nước dưới 50%. Điều này có thể giải thích vì các doanh nghiệp Nhà Nước hoặc doanh nghiệp Nhà Nước được cổ phần hóa có mối quan hệ tốt với các TCTD, được cho vay ưu đãi hoặc cho vay theo chỉ định từ Chính phủ nên khả năng vay nợ cao hơn các doanh nghiệp tư nhân.
0.000 0.050 0.100 0.150 0.200 0.250 0.300 0.350 2007 2008 2009 2010 2011 2012 A B
3.2. NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ NỘI TẠI TÁC ĐỘNG ĐẾN CẤU TRÚC VỐN CỦA DOANH NGHIỆP TRÊN SÀN GDCK TP.HCM VÀ HÀ NỘI VỐN CỦA DOANH NGHIỆP TRÊN SÀN GDCK TP.HCM VÀ HÀ NỘI 3.2.1. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu thực hiện qua hai bước:
Bước 1: Thu thập số liệu từ Báo cáo tài chính được kiểm toán trong giai đoạn 2007 – 2012 (6 năm) của 55 doanh nghiệp niêm yết tại thị trường chứng khoán Tp.HCM và Hà Nội.
Bước 2: Tính toán các chỉ số và nghiên cứu định lượng dùng phương pháp phân tích hồi quy với phần mềm SPSS.
3.2.2. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU D* D*
it = ß0 + ß1*X1it + ß2*X2it + … + ßk*Xkit
D*
it: hệ số nợ vay/Tổng nguồn vốn của doanh nghiệp i tại thời điểm t
Xkit: biến thành phần thứ k tác động đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp i tại thời điểm t
Trong chương hai, luận văn đã xác định các nhân tố tác động đến cấu trúc vốn bao gồm: tốc độ tăng trưởng (growth), lợi nhuận (profit), rủi ro (risk), quy mô (size), tài sản cố định hữu hình (tangibility), khả năng thanh toán hiện hành (liquid), tấm chắn thuế khấu hao (NDTS), thuế (tax).
Từ đó, tác giả đề nghị mô hình nghiên cứu như sau:
Lev = f (Growth, Profit, Risk, Size, Tangibility, Liquid, NDTS, Tax)
Theo mô hình trên, tác giả sẽ sử dụng hồi quy theo phương pháp OLS (Ordinary Least Square) để kiểm tra giả thuyết về mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Lev (D) là biến phụ thuộc. Được đo lường bằng công thức: Nợ vay dài hạn/Tổng nguồn vốn.
Growth (G) là biến độc lập. Được đo lường bằng công thức: %tăng trưởng Tổng tài sản.
Profit (P) là biến độc lập. Được đo lường bằng công thức: Lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT)/Tổng tài sản.
Risk (R) là biến độc lập. Được đo lường bằng công thức: % thay đổi EBIT/% thay đổi Doanh thu.
Size (S) là biến độc lập. Được đo lường bằng công thức: ln(Doanh thu). Tangibility (TA) là biến độc lập. Được đo lường bằng công thức: Tài sản cố
định hữu hình/Tổng tài sản.
Liquid (L) là biến độc lập. Được đo lường bằng công thức: Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn.
NDTS là biến độc lập. Được đo lường bằng công thức: Khấu hao trong năm/Tổng tài sản.
Tax (T) là biến độc lập. Được đo lường bằng công thức: Thuế thu nhập doanh nghiệp/EBIT.
Mô hình hồi quy được xây dựng lại như sau:
D = ß0 + ß1*G + ß2*P + ß3*R + ß4*S + ß5*TA + ß6*L + ß7*NDTS + ß8*T
Trong đó:
Biến phụ thuộc: D
Biến độc lập: G, P, R, S, TA, L, NDTS, T
3.2.3. MÔ TẢ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Tác giả lựa chọn ngẫu nhiên 55 doanh nghiệp phi tài chính và phi bất động sản trên sàn chứng khoán Tp.HCM và Hà Nội. Số liệu được lấy từ Báo cáo tài chính kiểm toán vào cuối năm tài chính, bắt đầu từ năm 2007 đến năm 2012 (6 năm). Các doanh nghiệp hoạt động trong nhiều ngành nghề như: nông nghiệp, thực phẩm, điện, dầu khí, thủy sản, sắt thép, cao su, dược phẩm…
3.2.4. XỬ LÝ DỮ LIỆU
3.2.4.1. Mô tả thống kê các biến
(3.11) Bảng mô tả thống kê các biến
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
TOC DO TANG TRUONG 330 -.41 1.62 .1756 .25106
LOI NHUAN 330 -.06 .53 .1512 .09127
RUI RO 330 -1326.75 276.50 -2.5190 79.44838
QUY MO CONG TY 330 11.06 17.10 13.7981 1.23904
TSCD HUU HINH 330 .00 .80 .2331 .14853
KHA NANG THANH
KHOAN HIEN HANH 330 .46 16.43 2.2737 1.75970
TAM CHAN THUE KHAU
HAO 330 -.11 .32 .0279 .03589
THUE 330 -.12 .30 .1019 .07399
Valid N (listwise) 330
Qua bảng trên ta thấy các phần tử trong mẫu phân bổ tương đối đồng đều, độ lệch chuẩn thấp. Tuy nhiên, riêng hệ số Rủi ro, Quy mô doanh nghiệp và Khả năng thanh toán hiện hành có độ lệch chuẩn khá cao.
3.2.4.2. Ma trận tương quan giữa các biến
(3.12) Biểu đồ tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập
- Tương quan giữa Hệ số nợ vay và Lợi nhuận
- Tương quan giữa Hệ số nợ vay và Rủi ro
- Tương quan giữa Hệ số nợ vay và TSCĐ hữu hình
- Tương quan giữa Hệ số nợ vay và Thuế
3.2.4.3. Kết quả hồi quy
Sau khi nhập các biến vào phần mềm SPSS, tác giả nhập dữ liệu quan sát mẫu như phụ lục vào rồi sử dụng công cụ hồi quy tương quan để xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Kết quả thu được tóm tắt như sau:
(3.14) Bảng kết quả hồi quy
Model Summaryi
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .160a .025 .023 .20457 2 .504b .254 .249 .17931 3 .509c .259 .253 .17887 4 .627d .394 .386 .16212 5 .660e .435 .427 .15665 6 .733f .538 .529 .14199 7 .733g .538 .528 .14220 8 .749h .561 .551 .13872 1.026
a. Predictors: (Constant), TOC DO TANG TRUONG
b. Predictors: (Constant), TOC DO TANG TRUONG, LOI NHUAN c. Predictors: (Constant), TOC DO TANG TRUONG, LOI NHUAN, RUI RO
d. Predictors: (Constant), TOC DO TANG TRUONG, LOI NHUAN, RUI RO, QUY MO CONG TY
e. Predictors: (Constant), TOC DO TANG TRUONG, LOI NHUAN, RUI RO, QUY MO CONG TY, TSCD HUU HINH
f. Predictors: (Constant), TOC DO TANG TRUONG, LOI NHUAN, RUI RO, QUY MO CONG TY, TSCD HUU HINH, KHA NANG THANH KHOAN HIEN HANH
g. Predictors: (Constant), TOC DO TANG TRUONG, LOI NHUAN, RUI RO, QUY MO CONG TY, TSCD HUU HINH, KHA NANG THANH KHOAN HIEN HANH, TAM CHAN THUE KHAU HAO
h. Predictors: (Constant), TOC DO TANG TRUONG, LOI NHUAN, RUI RO, QUY MO CONG TY, TSCD HUU HINH, KHA NANG THANH KHOAN HIEN HANH, TAM CHAN THUE KHAU HAO, THUE
i. Dependent Variable: HE SO NO VAY
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression .359 1 .359 8.581 .004b
Residual 13.726 328 .042 Total 14.085 329 2 Regression 3.571 2 1.785 55.529 .000c Residual 10.514 327 .032 Total 14.085 329 3 Regression 3.655 3 1.218 38.075 .000d Residual 10.430 326 .032 Total 14.085 329 4 Regression 5.543 4 1.386 52.725 .000e Residual 8.542 325 .026 Total 14.085 329 5 Regression 6.134 5 1.227 49.990 .000f Residual 7.951 324 .025 Total 14.085 329 6 Regression 7.573 6 1.262 62.603 .000g Residual 6.512 323 .020 Total 14.085 329 7 Regression 7.574 7 1.082 53.509 .000h Residual 6.511 322 .020 Total 14.085 329 8 Regression 7.908 8 .988 51.368 .000i Residual 6.177 321 .019 Total 14.085 329
a. Dependent Variable: HE SO NO VAY
b. Predictors: (Constant), TOC DO TANG TRUONG
c. Predictors: (Constant), TOC DO TANG TRUONG, LOI NHUAN d. Predictors: (Constant), TOC DO TANG TRUONG, LOI NHUAN, RUI RO
e. Predictors: (Constant), TOC DO TANG TRUONG, LOI NHUAN, RUI RO, QUY MO CONG TY