Hệ số tương quan giải thích mối quan hệ giữa hai biến. Nó cho thấy sự thay đổi của biến này là do sự thay đổi của biến khác (Kohler, 1994). Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Trị tuyệt đối của hệ số càng gần 1 thể hiện mối tương quan càng cao. Giá trị âm thể hiện mối tương quan ngược chiều (Nguyễn Trọng Hoài và
ctg, 2009). Bảng 4.2 cho thấy ma trận phân tích hệ số tương quan Pearson. Phân tích này giúp xác định các mối quan hệ tồn tại giữa các biến độc lập hoặc biến giải thích.
Bảng 4.2 Ma trận tương quan giữa các biến nghiên cứu
ROAit ACPit ITit APPit CCEit SIZEit GROWit CRit GDPit INFit
ROAit 1,0000 ACPit -0,3003 1,0000 ITit -0,1794 0,2667 1,0000 APPit -0,0723 0,1104 0,0973 1,0000 CCEit 0,3000 -0,3511 -0,3199 -0,1229 1,0000 SIZEit 0,1121 -0,2231 -0,2785 0,2134 -0,1117 1,0000 GRO Wit 0,1431 -0,1288 -0,0389 0,0916 0,1002 0,2278 1,0000 CRit 0,3683 -0,0079 -0,1147 -0,1161 0,3405 -0,1080 0,0154 1,0000 GDPit 0,0900 0,1478 -0,0209 0,0533 -0,0300 0,0274 -0,0172 -0,0160 1,0000 INFit 0,0971 -0,2182 -0,0069 -0,1599 0,0158 -0,0082 0,0672 0,0262 -0,0807 1,0000
Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả
Bảng 4.2 trình bày ma trận tương quan Person của tất cả các biến được sử dụng trong mô hình. Bảng 4.2 chỉ ra rằng tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản có tương quan ngược chiều với các biến ACP, IT, APP, và tương quan cùng chiều với các biến CCE, SIZE, GROW, CR, GDP, INF cụ thể:
Mối tương quan ngược chiều giữa ROA và ACP là r = -0,3003. Kết quả này khá phù hợp với nghiên cứu của Bagchi và Khamrui (2012). Điều này đồng nghĩa rằng thời gian thu tiền của khách hàng từ việc bán sản phẩm càng ngắn thì càng có nhiều tiền để bổ sung cho hàng tồn kho, do đó doanh thu càng tăng. Hơn nữa, các chi phí dự phòng cho những khoản nợ phải thu khó đòi giảm từ đó công ty sẽ tăng lợi nhuận.
Mối tương quan ngược chiều giữa ROA và IT là r = -0,1794, kết quả này cho thấy các công ty trong mẫu nghiên cứu có thời gian luân chuyển hàng tồn kho càng ngắn thì sẽ làm tăng lợi nhuận.
Mối tương quan ngược chiều giữa ROA và APP với r = -0,0723. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của A.K. Sharma & Satish Kumar. Điều này có thể được giải thích rằng công ty trong mẫu nghiên cứu càng rút ngắn thời gian thanh toán cho nhà cung cấp thì lợi nhuận càng giảm
Tóm lại các công ty có thể tăng lợi nhuận bằng cách giảm các kỳ phải thu, kỳ phải trả, kỳ tồn kho.
Mối tương quan cùng chiều giữa ROA và CCE với r = 0,3000. Kết quả này chứng tỏ rằng các công ty có lợi nhuận sẽ đạt dòng tiền lớn từ hoạt động kinh doanh nên việc nắm giữ tiền mặt sẽ nhiều hơn (Lý thuyết trật tự phân hạng). Đồng quan điểm trên, nghiên cứu của Nguyen (2005) và Megginson và ei (2010) cũng cho rằng lợi nhuận có mối tương quan cùng chiều với tỉ lệ nắm giữ tiền mặt.
Các biến kiểm soát SIZE, GROW, CR, GDP, INF có mối tương quan cùng chiều lần lượt là (r = 0,1121, r = 0,1431, r = 0,3683, r = 0,09, r = 0,0971). Kết quả này cho thấy ROA có được lợi thế từ quy mô cũng như tỷ lệ tăng trưởng kinh tế giúp doanh nghiệp gia tăng lợi nhuận.
Không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình) do các hệ số tương quan có giá trị khá thấp (cao nhất là 0,3511, chuẩn so sánh theo Farrar & Glauber (1967) là 0,8). Kết quả tương quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt Nam.