Du lịch là một ngành kinh tế dịch vụ tổng hợp, các dịch vụ trong ngành gồm: + Dịch vụ vận tải hành khách: Nhắc tới du lịch là sự di chuyển của con người đến
các địa điểm du lịch, do đó hoạt động cơ bản trong ngành du lịch là vận chuyển đưa đón khách. Các công ty sẽ cung cấp các dịch vụ vận chuyển cho khách du lịch thông qua các
hình thức gồm: đường bộ, đường sắt, đường thủy, đường hàng không
+ Dịch vụ lữ hành: Các công ty, doanh nghiệp lữ hành chủ yếu nghiên cứu thị trường, xây dựng và bán các tour du lịch trọn gói hay từng phần. Các khách du lịch chọn
hình thức du lịch trọn gói sẽ được phục vụ tất cả các dịch vụ có liên quan bao gồm vận chuyển, lưu trú, thực phẩm, hướng dẫn viên du lịch và các phương tiện khác cho khách du lịch
+ Dịch vụ lưu trú: Là hoạt động cung cấp cơ sở lưu trú, đáp ứng nhu cầu về chỗ ở cho khách du lịch. Có nhiều loại hình lưu trú khác nhau tùy thuộc vào lựa chọn và ngân
sách của họ như: khách sạn, biệt thự du lịch, nhà nghỉ, homestay...
+ Các dịch vụ du lịch khác như: các loại hình dịch vụ ăn uống, vui chơi, giải trí.
______ZNliaiI tố_____ Bieu đại diẹu Ký hiện Cách đo lường Già thuyết
Quymo doanh nghiệp
Doanh thu thuần SIZEl Ln (Doanh thu thuần) -
Ln (Tổng tát sản)
Trong nghiên cứu của R. Zeitun và G. G. Tian (2007) đã cho thấy doanh nghiệp có quy mô càng lớn thì hiệu quả kinh doanh càng tốt. Trong bài luận này, chỉ tiêu doanh thu và tổng tài sản sẽ được dùng để đo lường nhân tố quy mô doanh nghiệp.
Giả thuyết H2: Tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp và HQKD có mối quan hệ thuận chiều
Theo R. Zeitun và G. G. Tian (2007), tốc độ tăng trưởng doanh thu càng lớn thì HQKD càng cao. Mức độ tăng trưởng của doanh nghiệp sẽ được đo lường bằng chỉ tiêu tốc độ tăng trưởng doanh thu.
Giả thuyết H3: Đòn bẩy tài chính và HQKD có mối quan hệ nghịch chiều
Đòn bẩy tài chính là được sử dụng phổ biến để gia tăng lợi nhuận của doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc sử dụng đòn bẩy tài chính là con dao hai lưỡi, có thể đem lại tác động tiêu cực cho doanh nghiệp. Theo Onaolapo và Kajola (2010), đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng âm tới HQKD. Bài viết sư dụng tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu để phản ánh đòn bẩy tài chính.
Giả thuyết H4: Cơ cấu tài sản và HQKD có mối quan hệ nghịch chiều
Theo R. Zeitun và G. G. Tian (2007), tỷ trọng tài sản cố định trên tổng tài sản cao,
doanh nghiệp đầu tư nhiều vào tài sản cố định thì HQKD thấp.
Giả thuyết H5: Quản trị các khoản phải thu và HQKD có mối quan hệ nghịch chiều
Nghiên cứu Marian Siminica, Daniel Circiumaru, Dalia Simion (2011) chỉ ra kỳ thu tiền bình quân có càng nhỏ thì hiệu quả hoạt động kinh doanh càng lớn. Do vậy chỉ tiêu kỳ thu tiền bình quân sẽ được dùng thể hiện quản trị các khoản phải thu.
2.3.2. Đo lường các biến
2.3.2.1. Biến độc lập
26
Như đã đề cập tại chương 1 về các chỉ tiêu phản ảnh hiệu quả sản xuất kinh doanh,
bài viết lựa chọn tỷ suất sinh lời tài sản (ROA) để đại diện cho HQKD của DN.
2.3.2.2. Biến phụ thuộc
Trong phần lý thuyết đã nêu ra rất nhiều nhân tố có thể tác động tới hiệu quả kinh
doanh của một DN. Bài viết này chỉ đề cập tới một số nhân tố có mối liên hệ tới các biến
Toc độ táng trường DN Toc độ táng trường DTT GROWTH DTTn+1-DTTn DTTn -
Đòn bây tải chinh
Tỷ lệ nợ DAR Nợ phải trả Tang tài sản - Ty lệ nợ trên VCSH DER Nợ phải trả vốn chủ sờ hữu -
Cơ cẩu tải sân
Tỷ trọng tải sân CO định FAR Tài sản CO định Tống tải sàn - Quân trị các khoăn phải thu So vòng quay các
khoăn phái thu RT
Doanh thu thỉìấn
2.3.3. Phương pháp nghiên cứu
2.3.3.1. Mau tả phương pháp chọn mẫu nghiên cứu
Số liệu được lấy từ Báo cáo tài chính của 29 công ty trong ngành Du lịch giao dịch trên TTCK trong vòng 4 năm từ năm 2016 đến 2019. Các công ty được chọn là các công ty hoạt động về các lĩnh vực trong ngành Du lịch như kinh doanh khách sạn, dịch vụ lưu trú, ăn uống, vận chuyển hành khách...
εi ~ N(0, σε2) uit ~ N(0, σu2)
Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu bảng, gồm 116 quan sát. Lý do sử dụng dữ liệu bảng vì nó bao gồm cả yếu tố thời gian và không gian, cho thấy được sự khác nhau giữa các cá thể và sự thay đổi theo thời gian. Bên cạnh đó nó còn cho số quan sát nhiều hơn những kiểu dữ liệu khác.
2.3.3.2. Mô hình nghiên cứu
a. Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM)
Mô hình hồi quy sử dụng có dạng; Yit = βii+ β2X2it + β3X3it +∙∙∙ + βkXkit + Uit
Trong đó: i đại diện cho từng doanh nghiệp, t là thời gian (năm) Yit: Biến phụ thuộc
β1i là hệ số chăn của từng doanh nghiệp β2, β3, ..., βk: các hệ số góc của từng nhân tố X2it, X3it, .., Xkit: các biến độc lập
uit: Phần dư
Do mỗi doanh nghiệp có những đặc điểm cá nhân riêng, để xem xét sự khác biêt này, trong mô hình FEM, hệ số chặn là khác nhau đối với mỗi doanh nghiệp, nhưng hệ số chặn của một doanh nghiệp sẽ không thay đổi theo thời gian.
b. Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
Mô hình hồi quy sử dụng có dạng; Yit = βι+ β2X2it + β3X3it +... + βkXkit + εi + Uit
Trong đó:
β1i = β1 + εi : giá trị hệ số chặn của mỗi doanh nghiệp riêng lẻ
εi là số hạng sai số theo không gian
uit sai số thành phần theo không gian kết với thời gian
ROA SIZEl SIZE 2
GROWT
H DAR DER FAR RT
c. Kiểm định Hausman
Để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM phải xem xét phần dư của mô hình có tương quan với các biến độc lập hay không, nếu phần dư và các biến độc lập không có mối tương quan thì mô hình REM được coi là phù hợp, còn trong trường hợp phần dư và các biến độc lập có mối tương quan với nhau, mô hình phù hợp sẽ là FEM. Bài nghiên
cứu này sử dụng kiểm định Hausman để tìm mô hình thích hợp với:
HO: REM là mô hình phù hợp hơn FEM
HI: FEM là mô hình phù hợp hơn REM
Nếu giá trị p_value < 0.05, bác bỏ HO. Lúc này mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên
REM là không phù hợp và do đó nên sử dụng mô hình ảnh hưởng cố định FEM. Ngược
lại, nếu p_value > 0.05, chấp nhận HO, mô hình REM là phù hợp.
2.3.4. Xây dựng mô hình hồi quy
Mô hình nghiên cứu có dạng:
ROAit = β1i+ β2SIZE1it + β3GROWTHit + β4DARit + β5FARit + β6RTit + uit
Các giả thuyết cần kiểm định:
HO: Các nhân tố quy mô doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng doanh nghiệp, đòn bẩy tài
chính, cơ cấu tài sản và quản trị các khoản phải thu không tác động tới hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp.
H1: Các nhân tố quy mô doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng doanh nghiệp, đòn bẩy tài
chính, cơ cấu tài sản và quản trị các khoản phải thu không tác động tới hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp có tác động đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp.
2.4. Kết quả nghiên cứu 2.4.1. Thống kê mô tả
Trung bình 0.043 3 25.881 3 26.6479 0.1801 0.3490 1.2281 0.399 0 12.266 4 Trung vị 0.029 5 25.884 1 26.470 4 0.0302 0.3012 0.4045 0.385 4 6.0401 Max 0.3831 29.6368 28.8515 4.9414 0.935 7 14.583 6 0.959 5 58.016 0 Mih - 0.566 21.736 6 24.765 5 -0.8594 0.024 3 0.025 1 0.002 3 0.0940 Độ lệch chuẩn 0.1199 1.568 6 1.0873 0.7872 0.263 3 2.3072 0.301 5 13.080 6
2.4.1.1. Đặc trưng HQKD - ROA
Từ bảng 2.2 có thể thấy ROA bình quân đạt 4.33%/năm, dao động từ - 56.61% đến 38.31%. Trong những DN được xem xét, DN có tỷ suất sinh lời tài sản lớn hơn mức
trung bình phải kể tới là DSN, TCT, TTT, DNT, SGH. Đặc biệt CTCP Công viên nước Đầm Sen - mã chứng khoán DSN có ROA bình quân = 36.94%/ năm trong giai đoạn 2016 - 2019. Các DN có tỷ suất ROA thấp hơn so với trung bình thậm chí là âm như PLT, CTC, VTG.
2.4.1.2. Các nhân tố ảnh hưởng tới ROA
a. Quy mô doanh nghiệp
Tổng doanh thu thuần trung bình trước khi lấy logarit tự nhiên của các DN là 588
tỷ. Mức doanh thu thấp nhất đạt 2.75 tỷ, mức cao nhất là 7431 tỷ. Tổng tài sản trung bình
rca Sizel size2 growth dar der Zar r t roa 1.OOOO
Sizel ũ.1213 1.0000
b. Tốc độ tăng trưởng
Tốc độ tăng trưởng doanh thu trung bình đạt 18.01%. Giá trị thấp nhất là - 85.94%
và mức cao nhất là 494.14%. Những DN có tốc độ tăng trưởng doanh thu dưới 40%, từ 40% đến 100% và trên 100% có ROA trung bình lần lượt là 4.95%, - 1.37%, 0.23%.
c. Đòn bẩy tài chính
Tỷ lệ nợ của các DN trong ngành Du lịch có sự chênh lệch khá lớn, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản trung bình đạt 34.90%, mức cao nhất là 93.54%, mức thấp nhất chỉ có 2.43%.
Cơ cấu nợ trung bình biến động nhẹ qua các năm.
Tỷ lệ nợ trên VCSH trung bình là 122.81%, mức thấp nhất là 2.51%, mức cao nhất lên tới 1458.36%. Điều này cho thấy các DN đang đi vay nhiều để có vốn hoạt động,
do đó mức độ rủi ro cao. d. Cơ cấu tài sản
Các DN tuy thuộc ngành Du lịch nhưng vẫn có những DN hoạt động trong lĩnh vực khác. Tỷ trọng đầu tư vào tài sản cố định trung bình là 39.90%, độ lệch chuẩn là 30.15%. Những DN tỷ trọng TSCĐ dưới 50%, có ROA bình quân khoảng 6.85%. Những
DN có tỷ trọng TSCĐ trên 50%, ROA bình quân đạt 0.34%. e. Quản trị các khoản phải thu
Số vòng quay các khoản phải thu trung bình của các DN trong 4 năm là 12.27 vòng, chênh lệch giữa các DN là 13.08 vòng. Số vòng quay có xu hướng giảm qua các năm.
2.4.2. Ket quả nghiên cứu mô hình
daɪ -0.3942 0.2573 0.3553 0.0883 1.0000 der -O.1713 0.3771 0.2536 0.0199 0.7497 1.0000 Zar -0.2096 0.0668 -0.1354 -0.1959 -0.1209 -0.3030 1.0000 Zt 0.3369 0.1444 -0.3906 -0.1418 -0.3184 -0.1985 0.2599 1.0000 ROA FEM Biến độc lập Hệ số Prob β1 - 0.1190 0.846 SIZE1 0.0090 0.699 GROWTH 0.0035 0.732 DAR -0.5747 0.000 FAR -0.3354 0.013 RT 0.0020 0.140 R2 0.2750
Có thể thấy các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc nhưng mức
độ tương quan là khác nhau. Biến có tương quan mạnh với biến phụ thuộc ROA là DAR
- Tỷ lệ nợ và RT - Số vòng quay các khoản phải thu. Các biến có tương quan yếu với biến phụ thuộc như SIZE2 -Tổng tài sản và GROWTH - Tốc độ tăng trưởng doanh nghiệp. Giữa các biến độc lập với nhau, các biến thuộc cùng một nhóm nhân tố đều có tương quan chặt chẽ như biến SIZE1 và SIZE2 trong nhân tố quy mô DN, biến DAR và DER trong nhân tố đòn bẩy tài chính. Vì vậy để tránh xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, đối với mỗi nhân tố ta chỉ chọn 1 biến có tương quan mạnh hơn với biến phụ thuộc để đại diện cho nhân tố đó. Do đó, dựa vào bảng trên, trong nhân tố quy mô DN chọn biến SIZE1, và trong nhân tố đòn bẩy tài chính chọn biến DAR.
2.4.2.2. Kết quả mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) Bảng 2.3: Kết quả mô hình FEM
ROA REM Biến độc lập Hệ số Prob β1 -0.3447 0.1530 SIZE1 0.0201 0.0350 GROWTH -0.0042 0.6610 DAR -0.2635 0.0000 FAR -0.1539 0.0020 RT 0.0018 0.0670 R2 0.3377
Từ kết quả của mô hình FEM cho thấy, với mức ý nghĩa 5% các biến DAR, FAR có ý nghĩa thống kê, trong khi các biến SIZE1, GROWTH, RT không có ý nghĩa hay những biến này không tác động tới ROA.
Hệ số R2 = 27,5% cho biết các biến độc lập có mặt trong mô hình giải thích được
27,5% sự biến động của biến phụ thuộc ROA. Ngoài ra, các biến DAR, FAR có mối
quan hệ nghịch chiều với ROA.
2.4.2.3. Kết quả mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) Bảng 2.4: Kết quả mô hình REM
--- Coef Zicients ---
(b) (B) (b-E) sqrt(diag(V_b-V_E))
FEH REM DizzeEencze S .E .
Sitel - DDSODfT? -D2DDBB7 - .011081 .0211614 growth .DD347Cfl - .0042353 .0077121 .0030459 da E -.5746523 - .263477 -.3111753 .0942474 ZsZ- -.3353533 -.1535137 -.1814335 .1218183 Et - DD2O262 .0018126 .0002136 .0009333
b = consistent under Ho and Ha, obtained ZEcm JTtreg B = inconsistent undeE Har ef Zicient undeE Ho, obtained from XtEeg
Variable VIF SQRT R- Squa red VIF Iolerance roa 1.54 1 ..24 O .6511 0.3499 3izel 1.21 1.10 O . 8261 O . 1739
growth 1 . Ofi 1 ..03 O . 947fi 0.0524
dar 1.50 1.22 O . fifi80 O . 3320
Ear 1.30 1.14 O .7721 0.2279
rt 1.3fi 1.17 O .736fl 0.2632
Mean VIF 1.33
Kết quả trên cho thấy, với mức ý nghĩa 5% các biến SIZE1, DAR, FAR có ý nghĩa
thống kê, trong khi các biến GROWTH, RT không có ý nghĩa hay hai biến này không
tác động tới ROA. Hệ số R2 = 33,77% cho biết các biến độc lập có mặt trong mô hình
giải thích được 33,77% sự biến động của biến phụ thuộc ROA.
Ngoài ra, cũng giống với kết quả của mô hình FEM các biến DAR, FAR có mối quan hệ nghịch chiều với ROA, còn biến SIZE1 có quan hệ thuận chiều với ROA.
2.4.2.4. Kiêm định Hausman lựa chọn mô hình phù hợp
lest: He: dizZerence in Coezzicients net systematic
Chi2-5) = (b-B)’[(VJt-V-B)ʌ(-1) ] (b-B)
= 11.77
Prob>0hi2 = 0.0380 (V_b-V_B is not positivedefinite)
Từ kết quả trên ta thấy, giá trị p_value = 0.0380 < 0.05. Do đó, bác bỏ H0, chấp
nhận H1. Mô hình FEM là mô hình thích hợp để phân tích sự tác động của các nhân tố
tới HQKD
2.4.2.5. Kiêm định các khuyết tật của mô hình
2.2.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiên tượng xảy ra khi các biến độc lập có tương quan tuyến tính
roa Coef . Std. Err. Z p> I Z I [851 Ccn=. Interval]
Sizel .0250888 .0147808 1.70 0.080
-.0038808
.0540885
Vì VIF <2 nên mô hình không bị đa cộng tuyến
a. Kiểm định phương sai sai số thay đổi mô hình FEM
Dùng kiểm định Modified Wald để phát hiện phương sai sai số thay đổi với giả
thuyết HO : Phương sai không đổi.
Modizied Wald test far groupwise Lieteroskedasticity in zixed effect regression model
HO: sigma.(i) ʌz = sigma*2 for all i
chi2 ⅛2⅛) = 3.0e+05
Prob>chi 2 = O.OOOO
Kết quả cho thấy p-value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ Ho. do đó mô hình có phương
sai sai số thay đổi.
b. Kiểm định tự tương quan
Sử dụng kiểm định Wooldridge để xem xét hiện tượng tự tương quan với giả thiết
Ho: Không có sự tự tương quan.
Wcoldridge test for autocarrelation in panel data
HO: no Zirst-Crder autocorrelation
F-: 1, 20) = Ễ.011
Prob > F = 0.0207
Kết quả cho thấy giá trị p_value = 0.0207 < 5% của kiểm định Wooldridge như trên, bác bỏ giả thiết H0, đồng nghĩa với việc mô hình có hiện tượng tự tương quan
3.3.1.1. Khắc phục các khuyết tật của mô hình
Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, bài viết sử dụng mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) bằng cách chạy lệnh xtgls trong Stata.
Kết quả mô hình FEM sau khi được khắc phục: 35
daɪ -.4154568 .0644137 -6.45 0.000 -.5417053 -.2882083 . Ξ∈ L' - .3710786 .0811446 -4.57 0.000 -.5301182 - .212038