5. Kết cấu bài nghiên cứu
4.3. Kết quả nghiên cứu và kiểm định mô hình
4.3.1 Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp.
Như đã trình bày tại phương pháp nghiên cứu, tác giả lựa chọn hồi quy theo ba mô hình là OLS, FEM và REM. Sau đó, tác giả dụng các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp với mục tiêu nghiên cứu. Bước đầu tiên, tác giả tiến hành hồi dữ liệu theo từng mô hình cụ thể. Tiếp theo sau đó, tác giả sử dụng kiểm định Hausman để xác định mức độ phù hợp của mô hình FEM và REM.
Bảng 4.3. Kiểm định Hausman (1978)
HSG FEM HSG REM Sự khác biệt S.E TCR -0.0550243 -0.0581786 0.0031543 0.0050535 TCP -0.0171093 -0.0214116 0.0043023 0.0058988 SALE 1.45E-15 7.16E-16 7.37E-16 3.85E-16 AGE -0.0020554 -0.0005176 -0.0015378 0.0005703 LIQ 0.0054608 0.0069082 -0.0014473 0.0004325 GDP 0.2283735 0.2523526 -0.023979 . Kết quả kiểm định:
Prob/Chi2= 0.0009
Nguồn: Kết quả nghiên cứu Áp dụng kiểm định Hausman với hai giả thuyết như sau:
Giả thuyết H0: Không có sự tương quan giữa sai số mô hình và biến độc lập. Giả thuyết H1: Có sự tương quan giữa sai số mô hình và biến độc lập.
Sau khi tiến hành kiểm định, ta tiến hành xác định kết quả mô hình và chỉ ra rằng mức độ P-value đạt 0.009 < 0.05. Như vậy, ta chưa có cơ sở để tiến hành bác bỏ giải thuyết H0, chấp nhận H0. Mô hình nghiên cứu phù hợp với mục tiêu của chủ đề nghiên cứu là mô hình nhân tố tác động cố định (FEM).
Sau bước này, tác giả tiến hành kiểm định để chọn lựa mức độ phù hợp giữa mô hình FEM và OLS. Kiểm định F-Test được áp dụng để xác định mức độ phù hợp này.
41 Giả thiết H0: Tất cả hệ số của mô hình FEM bằng 0
Giả thiết H1: Tồn tại một hệ số trong mô hình FEM khác 0
Sau khi tiến hành kiểm định, ta xác định kết quả mô hình và chỉ ra Prob>Chibar2 = 0.000<0.05. Như vậy ta có cở sở để tiến hành bác bỏ H0, chấp nhận giải thuyết H1. Mô hình nghiên cứu phù hợp được chỉ ra là mô hình nhân tố tác động cố định (FEM).
Vì vậy, sau khi trải qua hai quá trình kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp. Kết quả chỉ ra rằng mô hình FEM là mô hình phù hợp trong nghiên cứu đối với 384 mẫu dữ liệu được thu thập và đánh giá tác động của 6 biến động lập tới biến phụ thuộc.
4.3.2. Mô hình nhân tố ảnh hưởng cố định (FEM).
Mô hình nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên là mô hình được lựa chọn đê tiếp tục nghiên cứu.
Tiếp theo đó, tác giả thực hiện hồi quy các biến theo mô hình hồi quy các nhân tốt ảnh hưởng ngẫu nhiên FEM theo lênh “xtreg”, “các biến trong mô hình”, “fe” để có kết quả hồi quy tại hình 4.4.
42 Bảng 4.4. Mô hình nhân tố tác động cố định.
Kết quả kiểm định:
Prob/Chi2= 0.0009
Hồi quy mô hình tác động cố định Số quan sát: 383 Nhóm biến: FIRMMH Số nhóm: 37
R-sq: Số quan sát mỗi nhóm: Biên dao động 0.0586 Tối thiểu: 7 Giữa 0.0019 Trung bình: 10.4 Tổng quan 0.0001 Tối đa: 11 Corr(u_i,xb) = -0.396 F(6,340) = 3.53 Prob>F = 0.0021
Coef. Std. Err. t P>|t| 95% Conf. Interval TCR -0.0550243 0.0313369 -1.76 0.08 -0.1166628 0.0066143 TCP -0.0171093 0.0357744 -0.48 0.633 -0.0874763 0.0532576 SALE 1.45E-15 8.28E-16 1.76 0.08 -1.70E-16 3.08E-15 AGE -0.0020554 0.0008019 -2.56 0.011 -0.0036327 -0.0004782 LIQ 0.0054608 0.002345 2.33 0.02 0.0008483 0.0100734 GDP 0.2283735 0.1887029 1.21 0.227 -0.1427987 0.5995458 _cons 0.0922272 0.0218948 4.21 0 0.0491609 0.1352934 Sigma_u 0.0786434 Sigma_e 0.04365997
rho 0.76440507 (phần phương sai do từu_i)
F test that u_i=0: F(36, 340) = 22.95 Prob > F = 0.0000
Nguồn: Kết quả nghiên cứu. Tác giả tiến hành phân tích mô hình nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên FEM. Trong bảng kết quả hồi quy trên, nhận thấy Prob > F = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Ta kết luận rằng, mô hình phù hợp với bộ dữ liệu đã thu thập. Ta xem xét hệ số p-value của từng biến một để xác định mức độ ý nghĩa của biến đến biến phụ thuộc ROA.
Nhìn chung, qua mô hình các nhân tố ảnh hưởng FEM có thể thấy có 4 biến có ý nghĩa thống kế và tác động tới ROA trong mô hình đó chính là TCR, SALE, AGE và LIQ. Tuy nhiên mỗi biến đều có những ý nghĩa và hướng tác động khác nhau. Trong nhóm các
43 biến tác động cùng chiều bao gồm SALE và LIQ. Nhóm có sự tác động tiêu cực tới ROA là TCR và AGE.
Sau khi có kết quả của mô hình các nhân tố tác động cố định FEM, ta tiếp tục tiến hành kiểm để định loại bỏ các khuyết tật và lỗi trong mô hình để đảm bảo mô hình chính xác nhất.
4.3.3. Kiểm định khuyết tật mô hình nhân tố tác động cố định.
4.3.3.1. Kiểm định phương sai sai số thay đổi.
Để tiến hành kiểm định PSSS của mô hình xem liệu có xuất hiện sự thay đổi trong phương sai hay không. Tác giả tiến hành kiểm định bằng câu lệnh xttest3 trên phầm mềm STATA với hai giả thuyết chính.
Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng PSSS thay đổi. Giải thuyết H1: Mô hình có hiện tượng PSSS thay đổi. Kết quả của kiểm định tại hình 4.5.
Bảng 4.5. Kiểm định PSSS thay đổi của mô hình FEM
Kiểm định: Modified Wald
Ho: Sigma (i)^2 =
Sigma^2 cho mọi i
Chi2 (37) = 2511.75 Prob>chi2 = 0.000
Nguồn: Kết quả nghiên cứu Từ kết quả của kiểm định, ta thấy Prob>chi2 = 0.0000 <0.05. Do đó, ta tiến hành bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Vì vậy có thể thấy trong mô hình FEM hiện tại đang xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
44
4.3.3.2. Kiểm định đa cộng tuyến.
Sau khi đã tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả tiếp tục tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình của mình. Dựa vào phần mềm STATA 14.0, tác giả áp dụng câu lệnh “Vif” để xác định hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.6. Kiểm định hiện tượng Đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả nghiên cứu Nhìn chung, mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến do hệ phóng đại phương sai VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 và mức VIF trung bình đạt 1.06, thấp hơn rất nhiều so với mức VIF tối đa để xác định mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.3.3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan.
Để kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình, tác giả tiếp tục tiến hành kiểm định F để xác định liệu mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không. Ứng dụng câu lệnh “Xtserial” trong STATA để tiến hành kiểm định với hai giả thuyết chính.
45 Giải thuyết H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Kết quả kiểm định được tính toán tại hình 4.7 dưới đây. Bảng 4.7. Kiểm định hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định: Woolridge
Ho: Không có hiện tượng tự tương quan
F (1;36) = 36.998 Prob>chi2 = 0.000
Nguồn: Kết quả nghiên cứu. Dựa trên kết quả của kiểm định, ta chỉ ra rằng Prob>F = 0.0000 nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1. Mô hình nghiên cứu xảy ra hiện tượng tự tương quan. Tuy nhiên , kiểm định correlation lại chỉ ra rằng không có biến nào có sự tương quan lớn hơn 0.5. Vì vậy, tác giả kết luận rằng mô hình không có tự tương quan giữa các biến trong mô hình.
4.3.3.4. Khắc phục khuyết tật trong mô hình các nhân tố tác động cố định (FEM).
Trong quá trình kiểm định phát hiện khuyến tật, mô hình nhân tố FEM đã gặp phải hiện tượng PSSS thay đổi sau khi thực hiện kiểm định. Trong phần này, tác giả sẽ tiến hành khắc phục và điều chỉnh lại để mô hình trở nên chính xác nhất. Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy FGLS giúp mô hình chính xác hơn. Trong phần mềm STATA, tác giả sử dụng lệnh “xtgls”, “biến phụ thuộc” “Biến độc lập”, “panels(h)” để chạy hồi quy FGLS để khắc phục hiện tượng PSSS thay đổi trong mô hình.
46 Bảng 4.8. Hồi quy FGLS để khắc phục hiện tượng PSSS thay đổi.
Hồi quy chuỗi thời gian cắt ngan FGLS Số quan sát: 383 Hệ số: Bình phương nhỏ nhất Số nhóm: 37
Bảng: Heteroskedastic Số quan sát mỗi nhóm: Tối thiểu: 7 Hiệp phương sai ước lượng 37 Trung bình: 10.35 Tự tương quan ước lượng 0 Tối đa: 11 Hệ số ước lượng 6 Wald Chi2(5) 60.97 Prob>F = 0
ROA Coef. Std. Err. z P>|z| 95% Conf. Interval TCR -0.0441483 0.0160009 -2.76 0.006 -0.0755095 -0.127871 TCP -0.0367949 0.0282853 -1.3 0.193 -0.0922331 0.0186433 SALE 1.19E-15 3.87E-16 3.08 0.002 4.35E-16 1.95E-15 AGE 0.0002166 0.0001902 1.14 0.255 -0.0001562 0.0005895 LIQ 0.0185572 0.0026538 6.99 0 0.0133559 0.0237585 GDP 0.184548 0.1936532 0.95 0.341 -0.1950052 0.5641012 _cons 0.0123531 0.142595 0.87 0.386 -0.0155951 0.0403012
Nguồn: Kết quả nghiên cứu. Sau khi khắc phục mô hình, một số biến đã bị điều chỉnh mức ý nghĩa. Trước khi điều chỉnh, mô hình có 4 nhân tố có tác động tới nhân tố ROA là: TCR, SALE, AGE và LIQ. Tuy nhiên sau khi khắc phục hiện tượng, còn lại một số biến thể hiện sự tác động đó chính là: TCR, SALE và LIQ.
4.4. Tổng hợp kết quả nghiên cứu.
Dựa trên kết quả của mô hình FEM, tác giả nhận thấy rằng chỉ có 2 biến là Quy mô doanh nghiệp (SALE) và khả năng thanh khoản của doanh nghiệp (LIQ) có ảnh hưởng tích cực lên khả năng sinh lời trên tổng tài sản của các doanh nghiệp (ROA).
Để giải thích sự tác động cùng chiều này, tác giả nhận thấy Quy mô doanh thu (Size) có tương quan cùng chiều với ROA là do khi doanh nghiệp có khả năng mở rộng quy mô càng lớn thì càng có nhiều khả năng xoay vòng vốn và vòng quay tổng tài sản
47 cũng được gia tăng hơn. Việc tăng trưởng doanh thu giúp doanh nghiệp gia tăng lợi nhuận trong hoàn
48 cạnh chi phí giá thành của hàng hóa tăng trưởng ở mức chậm hơn. Điều này giúp chỉ số ROA của doanh nghiệp được đẩy mạnh mẽ hơn. Kết quả của biến phù hợp với kỳ vọng của tác giả.
Bên cạnh đó, biến thanh khoản của doanh nghiệp cũng có tác động cùng chiều với chỉ số ROA. Việc doanh nghiệp đảm bảo duy trì thanh khoản tức khi doanh nghiệp có tài sản ngắn hạn càng cao trong khi nợ ngắn hạn của doanh nghiệp đạt mức thấp. Điều này có thể sẽ giúp doanh nghiệp giảm thiểu nguy cơ mất thanh khoản, giảm thiểu chi phí lãi vay cho khoản nợ ngắn hạn giúp doanh nghiệp nâng cao lợi nhuận và hiệu quả hoạt động kinh doanh. Rất nhiều bài nghiên cứu đều có cùng quan điểm với kết quả trên như Nguyễn Lê Thanh Huyền (2013), Đăng Thu Hương và Nguyễn Thị Hồng Nga (2018), Nguyễn Thu Phương (2020). Và kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả.
Ngược lại với hai biến trên, biến đại diện cho chính sách bán chịu là tỉ lệ khoản phải thu người bán/ tổng doanh thu có sự tác động ngược chiều với ROA. Kết quả của biến có sự trái ngược với một số kết quả nghiên cứu của Kenstens và đồng sự (2012) và Martinez và đồng sự (2014) chỉ ra khoản phải thu có sự tác động cùng chiều trước đó. Tuy nhiên với một số nghiên cứu trong nước, bài nghiên cứu của tác giả Phạm Quốc Việt và Phạm Trần Trung Quân (2020) có kết quả tương tự so với tác giả. Và điều này phù hợp với kỳ vọng ban đầu đã đề cập trước đó.
Cuối cùng, 3 biến còn lại là Khoản phải thu, số năm hoạt động và tăng trưởng GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu của tác giả. Đặc biệt là khoản phải thu người bán đại diện cho việc mua chịu của các doanh nghiệp được chỉ ra tác động cùng chiều trong nghiên cứu của tác giả Phạm Quốc Việt và Phạm Trần Trung Quân (2020).
49 Bảng 4.9. Kết quả mô hình FEM
BIẾN CÁC XÁC ĐỊNH KẾT QUẢ
Biến phụ thuộc
ROA Lợi nhuận ròng/Tổng tài sản
Biến độc lập
Tín dụng thương mại
TCR Khoản phải thu KH/Doanh thu (-)
TCP Nợ phải trả người bán/Tổng tài sản N
Biến nội sinh
SALE Tổng doanh thu (+)
LIQ Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn (+)
AGE Tổng số năm hoạt động N
Biến ngoại sinh
50
PHẦN 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP 5.1. Kết luận và các giải pháp.
Trong bài viết này, tác giả đã tiến hành nghiên cứu dựa trên dữ liệu tài chính của 37 công ty sản xuất vật liệu xây dựng được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn 11 năm từ 2010 tới năm 2020. Bài viết sử dụng và phân tích với tổng số quan sát là 384 mẫu, bao gồm một biến độc lập và 2 biến độc lập, 3 biến nội sinh và 1 biến ngoại sinh. Các phương pháp ước lượng được sử dụng trong đề tài này là phương pháp hồi quy OLS, phương pháp xác định nhân tố tác động cố định (FEM), phương pháp xác định nhân tố tác động ngẫu nhiên (REM) và phương pháp hồi quy FGLS. Thông qua nghiên cứu nhằm tìm ra câu trả lời giúp trị quản trị doanh nghiệp thực hiện quản trị chính sách tín dụng thương mại hiệu quả để tối đa hóa hiệu quả hoạt động kinh doanh của công ty.
Trước tiên, tác giả tiến hành xác định mục tiêu nghiên cứu, tổng hợp và xây dựng mô hình nghiên cứu mục tiêu. Thứ hai, tác giả tiến hành phân tích và hồi quy để lựa chọn mô hình phù hợp cho đề tài nghiên cứu. Thứ ba, tác giả tiến hành kiểm định để phát hiện và loại bỏ những khuyết tật ra khỏi mô hình nhằm mục tiêu giúp mô hình trở nên chính xác hơn. Thông qua việc kiểm định sự ảnh hưởng của chính sách tín dụng thương mại đến hiệu quả của các công ty sản xuất Vật liệu xây dựng niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chính Minh, bài nghiên cứu kiểm định giả thuyết về tồn tại một sự ảnh hưởng của chính sách tín dụng thương mại lên hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp trong lĩnh vực vật liệu xây dựng. Tiếp theo, tác giả trả lời hai câu hỏi nghiên cứu được đề cập tại đầu bài viết. Có hay không sự tác động của chính sách bán chịu tới chỉ số ROA của doanh nghiệp và có hay không sự tác động của việc chấp nhận mua chịu tới hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp. Để từ đó, tác giả đúc rút được một số kết luận và khuyến nghị cho các nhà quản trị doanh nghiệp như sau:
51 Thứ nhất, kết quả thực nghiệm cho thấy việc doanh nghiệp chấp nhận mua chịu hàng hóa từ nhà cung cấp không có sự ảnh hưởng tới hiệu quả hoạt động kinh doanh của doạnh nghiệp (ROA).
Thứ hai, kết quả thực nghiệm cho thấy việc doanh nghiệp thực hiện hoạt động bán chịu có mối quan hệ tiêu cực đối với hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Việc Doanh nghiệp lạm dụng chính sách bán chịu quá mức có thể gây suy giảm hoạt động kinh doanh. Một số rủi ro cho vấn đề này là không đủ nguồn tiền để duy trì hoạt động, rủi ro mất vốn, … và tác giả đề xuất doanh nghiệp nên giảm thiểu các hoạt động bán chịu để nâng cao hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp.
Cuối cùng, Doanh nghiệp nên đầu tư các phương án để kích thích tăng trưởng quy mô doanh thu của doanh nghiệp. Điều này có thể giúp doanh nghiệp nâng cao được nguồn tiền vào trong trường hợp chi phí và số ngày phải thu khách hàng giảm, giúp vòng quay tổng tài sản cao hơn. Thêm vào đó, doanh nghiệp nên nâng cao khả năng thanh khoản của doanh nghiệp để giảm thiểu rủi rõ vỡ nợ.
5.2. Hạn chế của Khóa luận và hướng nghiên cứu tiếp theo.
Từ một số nguyên nhân mà đề tài gặp phải một số hạn chế sau:
Thứ nhất, số lượng doanh nghiệp thu thập để thực hiện hồi quy tương đối thấp, bởi vì Khóa luận yêu cầu sử dụng dữ liệu dạng bảng cân bằng do đó dữ liệu doanh nghiệp được thu thập phải có số liệu đầy đủ trong vòng 11 năm liên tiếp nhằm kiểm định hiện