Theo kết quả hồi quy ở 04 mô hình thể hiện tại bảng 4.8 đều cho kết quả P value < 0, cho thấy độ tin cậy của các mô hình hồi quy là 99%.
Ba biến INV, AR và CCC đều có mối quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc tại các mô hình, với cùng mức ý nghĩa thống kê là 1%. Riêng biến AP và không có ý nghĩa thống kê trong cả 04 mô hình. Biến SG và DR đều có ý nghĩa thống kê ở mô hình 01 và mô hình 02, không có ý nghĩa thống kê ở mô hình 03 và 04, tuy nhiên biến SG có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc trong khi biến DR có tác động ngược chiều. Biến FATA có ý nghĩa thống kê ở cả 04 mô hình, và đều cho thấy mối tương quan ngược chiều với khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Để thấy rõ hơn các tác động của các biến độc lập, tác giả sẽ trình bày cụ thể theo từng biến như nội dung bên dưới:
Biến AR (Thời gian thu tiền bình quân):
Biến AR hay thời gian thu tiền bình quân có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc ROA và ROE ở cả 02 mô hình hồi quy, với cùng mức ý nghĩa 1%. Phù
hợp với giả thiết H1 và H5 , đồng thời phù hợp với kỳ ban đầu của tác giả. Bên cạnh đó kết quả nghiên cứu thực nghiệm tại mục 4.3 cũng cho thấy, xu hướng diễn biến ngược chiều giữa thời gian thu tiền bình quân với khả năng sinh lời của doanh nghiệp, đặc biệt trong giai đoạn từ 2012 – 2017 khi mà khả năng sinh lời của doanh nghiệp sụt giảm, thì thời gian thu tiền bình quân cũng có xu hướng gia tăng.
Kết quả trên cho thấy các công ty trong ngành doanh nghiệp dệt may có thể tạo ra lợi nhuận tốt hơn bằng cách duy trì phù hợp chính sách thu tiền của mình. Cụ thể trong quá trình sản xuất kinh doanh nếu doanh nghiệp giảm thiểu thời gian thu tiền hàng, thì nguồn vốn lưu động tài trợ cho các hoạt động khác của doanh nghiệp sẽ dồi dào hơn, trong số đó có thể kể đến việc gia tăng tài trợ cho hàng tồn kho. Với việc nguồn vốn tài trợ cho hàng tồn kho được bổ sung thêm sẽ góp phần nâng cao năng suất sản xuất tại doanh nghiệp, tác động gia tăng doanh thu và góp phần nâng cao lợi nhuận của doanh nghiệp.
Kết quả trên cũng phù hợp với một số nghiên cứu thực nghiệm trước đó như nghiên cứu của: Daniel Mogaka Makori & Ambrose Jagongo, PhD (2013); Rahimah Mohamed Yunos, Farha Abdol Ghapar, Syahrul Ahmar Ahmad và Noraisah Sungip (2018); Sajid Gul, Muhammad Bilal Khan, Shafiq Ur Rehman, Muhammad Tauseef Khan, Madiha khan, Wajid Khan (2013)…. Tuy nhiên trong thực tế cũng có một số nghiên cứu cho thấy tác động ngược lại của các khoản phải thu lên khả năng sinh lời như nghiên cứu của A.K. Sharma & Satish Kumar (2011), nghiên cứu trên lập luận rằng việc cấp tín dụng thời gian lâu hơn cho khách hàng sẽ duy trì khả năng cạnh tranh so với các doanh nghiệp nghiệp khác, và Purity Njambi Mugo (2014) thì lập luận dựa trên việc gia tăng thời gian thanh toán cho khách hàng, sẽ làm tăng lượng tiền mặt dư thừa và khách hàng của doanh nghiệp sẽ gia tăng đầu tư hàng tồn kho, hay nói cách khác là gia tăng mua hàng từ phía doanh nghiệp, điều này sẽ góp phần nâng cao khả năng sinh lời.
Như vậy thông qua mô hình hồi quy cho thấy, sự gia tăng số ngày phải thu, sẽ làm giảm khả năng sinh lời của doanh nghiệp, cụ thể hơn là nếu số ngày phải thu tăng
lên 1 ngày sẽ làm lợi nhuận bình quân ROA và ROE của một công ty sẽ giảm đi 0.05% và 0.095%.
Biến INV (Thời gian tồn kho bình quân):
Tại bảng thống kê hồi quy 4.8 cho thấy thời gian tồn kho bình quân của các doanh nghiệp dệt may có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của chính các doanh nghiệp này. Cụ thể nếu thời gian tồn kho bình quân của một doanh nghiệp tăng lên 1 ngày, thì khả năng sinh lời ROA và ROE của doanh nghiệp đó sẽ tương ứng giảm đi 0.03% và 0.06% tại mức ý nghĩa thống kê 1%.
Kết quả hồi quy trên phù hợp với kỳ vọng ban đầu cũng như giả thiết đặt ra của nghiên cứu. Tại mục phân tích số liệu thực tiễn, cũng cho kết quả về việc thời gian tồn kho bình quân của các doanh nghiệp có xu hướng diễn biến ngược chiều với khả năng sinh lời. Phần lớn các nghiên cứu trước đây cũng cho kết quả tương tự với nghiên cứu của tác giả: sự gia tăng số ngày tồn kho của doanh nghiệp sẽ tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời. Khi doanh nghiệp có chính sách gia tăng dự trữ hàng tồn kho, sẽ kéo theo sự gia tăng về chi phí lưu kho, bảo quản nhưng doanh nghiệp lại mất đi lợi ích của việc nắm giữ tiền gửi và/hoặc đầu tư/cho vay.….từ đó tác động tăng chí phí, kéo theo sự sụt giảm về lợi nhuận. Phần lớn các kết quả nghiên cứu trước đây đều cho kết quả tương tự như: nghiên cứu của c Dr. Barnali Chaklader, Dr. R. K. Sharma, Ms. Rabia Khatun & Ms. Pooja Goel (2013); Dr. Jayaramaih N & Dr. P. Amalanathan (2017); Lưu Thị Bích Trang (2015);…… Riêng nghiên cứu của Daniel Mogaka Makori & Ambrose Jagongo, PhD (2013) cho kết quả tác động cùng chiều, nghĩa là việc gia tăng hàng tồn kho sẽ làm gia tăng lợi nhuận của doanh nghiệp dựa trên cơ sở lập luận rằng: khi doanh nghiệp gia tăng hàng tồn kho sẽ làm giảm thiểu khả năng trì hoãn trong sản xuất do việc khan hiếm nguyên vật liệu, từ đó tác động gia tăng doanh thu và lợi nhuận.
Như vậy, thông qua nghiên cứu cho thấy các doanh nghiệp dệt may có thể cải thiện khả năng sinh lời của mình bằng cách giảm thiểu thời gian tồn kho bình quân.
Biến AP (Thời gian thanh toán bình quân):
Kết quả hồi quy cho thấy biến AP – Thời gian thanh toán bình quân không có ý nghĩa thống kê, điều này đồng nghĩa với việc thời gian thanh toán bình quân của các doanh nghiệp dệt may trong khoảng thời gian từ năm 2010 đến năm 2018 không có tác động đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Tuy nhiên qua số liệu thực tiễn tại mục 4.3 đã một phần cho thấy, thời gian thanh toán bình quân có xu hướng diễn biến ngược chiều so với khả năng sinh lời. Nguyên nhân biến AP không có ý nghĩa thống kê, một phần có thể đến từ việc vị thế của các doanh nghiệp dệt may nước ta hiện không quá lớn, phần lớn thời gian thanh toán bình quân thường phụ thuộc vào các nhà nhập khẩu nước ngoài, do đó khả năng kéo dài thời gian thanh toán không quá lớn, có thể đây là nguyên nhân một phần khiến biến trên không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Tuy kết quả hồi quy không thỏa giả thiết H3, H7 , và kỳ vọng ban đầu của tác giả, tuy nhiên một số nghiên cứu trước đây cũng đã cho kết quả tương đương theo kỳ vọng bạn đầu như: nghiên cứu Đinh Thị Hồng Thắm (2015); Dr. Barnali Chaklader, Dr. R. K. Sharma, Ms. Rabia Khatun & Ms. Pooja Goel (2013); Tiến sĩ Dương Thị Hồng Vân và Trần Phương Nga (2018)…..
Biến CCC (Thời gian luân chuyển tiền bình quân):
Theo thống kê tại bảng 4.8, thời gian luân chuyển tiền bình quân có tác động ngược chiều tới khả năng sinh lời ROA và ROE, tại mức ý nghĩa 1%. Như vậy giả thiết H4 và H8 đều được chấp nhận tại mức ý nghĩa 1%, các phân tích về số liệu thực tiễn bên trên cũng cho thấy xu hướng diễn biến ngược chiều giữa thời gian luân chuyển tiền bình quân và khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
Kết quả nghiên cứu trên đã ủng hộ cho quan điểm, thời gian luân chuyển tiền bình quân có mối quan hệ ngược chiều tới khả năng sinh lời. Điều này có nghĩa rằng, nếu thời gian luân chuyển tiền của doanh nghiệp càng ngắn, đồng nghĩa với việc doanh nghiệp giảm được lượng hàng tồn kho và đẩy nhanh được khoản phải thu của khách hàng. Do đó các chi phí lưu kho được giảm thiểu, doanh nghiệp có thể tận dụng nguồn vốn trên dành cho các khoản đầu tư sinh lời khác như: tiền gửi, cho vay…
đồng thời có thêm nguồn tài trợ cho tài sản ngắn hạn tăng thêm cho chu kỳ kinh doanh mới, và cải thiện hơn khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Ngược lại, nếu công ty có thời gian luân chuyển tiền chậm, thì công ty phải huy động thêm vốn từ các nguồn khác để đảm bảo các hoạt động kinh doanh không bị gián đoạn, việc huy động thêm nguồn vốn sẽ làm gia tăng thêm chi phí tài cính, chi phí giao dịch… tác động làm giảm lợi nhuận của công ty. Kết quả nghiên cứu trên cũng phù hợp với nhiều nghiên cứu thực nghiệm trước đây: Kasim Hamza, Zubieru Mutala và Stephen Kwadwo Antwi (2015); Daniel Mogaka Makori & Ambrose Jagongo, PhD (2013); Abdul Raheman and Mohamed Nasr (2007); Tô Thị Thanh Trúc và Nguyễn Đình Thiên (2015); Lưu Thị Bích Trang (2015)….
Như vậy, trong trường hợp các doanh nghiệp dệt may hoạt động trong thời gian từ năm 2010 đến năm 2018 thì việc gia tăng thời gian lưu chuyển tiền mặt 1 ngày sẽ kéo thêm sự sụt giảm ROA và ROE bình quân đạt 0.04% và 0.07%.
Biến CR (Tỷ lệ thanh toán hiện hành):
Tỷ lệ thanh toán hiện hành là thước đo cho khả năng thanh toán trong ngắn hạn của doanh nghiệp, tuy nhiên kết quả hồi quy tại bảng 4.8 cho thấy tỷ lệ thanh toán hiện hành không có ý nghĩa thống kê ở cả 04 mô hình.
Biến DR (Tỷ lệ nợ):
Qua kết quả hồi quy cho thấy, tỷ lệ nợ chỉ có tác động đến khả năng sinh lời ROA, cụ thể là ở mô hình 01 và mô hình 02 với cùng mức ý nghĩa 1%. Cụ thể tỷ lệ nợ có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời ROA, khi tỷ số nợ tăng thêm 1% sẽ làm giảm ROA ở mô hình 01 và mô hình 02 lần lượt là 12.1% và 10.7%.
Từ kết quả nghiên cứu trên cho thấy, các doanh nghiệp dệt may trong khoảng thời gian nghiên cứu từ năm 2010 đến năm 2018 thể hiện khuynh hướng sử dụng nợ vay không hiệu quả, việc gia tăng nợ vay sẽ làm giảm khả năng sinh lời trên tổng tài sản. Một số nghiên cứu trước đây cũng cho kết quả tương tự như: Purity Njambi Mugo (2014); Daniel Mogaka Makori & Ambrose Jagongo, PhD (2013); Lưu Thị Bích Trang (2015); Dương Thị Hồng Vân và Trần Phương Nga (2018)
Biến FATA (Tỷ lệ tài sản cố định)
Chỉ tiêu tỷ lệ tài sản cố định có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê ở cả 04 mô hình hồi quy, phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả.
Kết quả nghiên cứu trên cho thấy, trong trường hợp doanh nghiệp đẩy mạnh hoạt động đầu tư tài sản cố định, thì nguồn vốn tài trợ cho tài sản ngắn hạn sẽ bị sụt giảm, công ty có thể phải gia tăng các nguồn vốn chiếm dụng hoặc đi vay để tài trợ tài sản ngắn hạn. Từ đây có thể làm gia tăng chi phí tài chính, tác động làm giảm lợi nhuận. Đồng thời cũng thể hiện một phần hiệu quả quản lý và sử dụng tài sản cố định tại các doanh nghiệp dệt may là chưa hiệu quả. Kết quả trên phù hợp với nghiên cứu trước đó của Ts Dương Thị Hồng Vân và Trần Phương Nga (2018) đối với 49 công ty thuộc ngành vật liệu xây dựng, niêm yết tại thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2009 – 2013.
Biến SG (Tăng trưởng doanh thu):
Theo kết quả đo lường thông qua mô hình hồi quy tại bảng 4.8 cho thấy, tốc độ tăng trưởng doanh thu có tác động cùng chiều với khả năng sinh lời ROA, nhưng không có tác động đến biến sinh lời ROE.
Kết quả trên cho thấy khi doanh thu đã tăng trưởng vượt mức bù đắp chi phí, thì doanh thu tăng sẽ tác động làm gia tăng lợi nhuận.
Thông qua các phân tích cụ thể trên cho thấy, các biến độc lập INV, AR, CCC đều có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp, riêng biến AP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Biến FATA và DR đều có tác động ngược chiều, tuy nhiên biến FATA có tác động đến cả ROA và ROE, trong khi đó biến DR chỉ tác động đến ROA. Biến CR không có ý nghĩa thống kê trong 04 mô hình, biến SG là biến nghiên cứu duy nhất có tác động cùng chiều với khả năng sinh lời ROA và ROE.
Kết luận chương 4
Trong chương 4, tác giả trình bày sơ lược chuỗi dệt may của Việt Nam, cơ hội và thách thức của ngành dệt may khi tham gia các hiệp định thương mại, thực tế tình hình quản trị vốn lưu động tại các doanh nghiệp dệt may trong thời gian từ năm 2010 đến năm 2018.
Phần tiếp theo, đề tài tập trung thống kê mô tả các biến, phân tích tương quan và lựa cho mô hình phù hợp. Sử dụng các mô hình bao gồm: phân tích hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để đo lường tác động của các yếu tố cấu thành vốn lưu động đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Sau đó từ các kết quả kiểm định Likelihood và kiểm định Hausman test, mô hình được chọn để tiến hành phân tích hồi quy ở cả 04 mô hình là mô hình REM. Sau đó tác giả tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai của sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan ở các mô hình hồi quy theo hiệu ứng ngẫu nhiên, thì kết quả cho thấy mô hình
Thông qua các kết quả kiểm định trên, ta thấy ở mô hình 1 và 2 chỉ xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi, ở mô hình 3 và 4 xảy ra cả hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Để khắc phục các vi phạm trên, tác giả lựa chọn phương pháp GLS là phương pháp đã được nghiên cứu của Wooldrige (2002) chứng minh sẽ là giải pháp hữu hiệu để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Kết quả hồi quy cho thấy: ba biến INV, AR và CCC đều có mối quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc tại các mô hình, với cùng mức ý nghĩa thống kê là 10%. Riêng biến AP và không có ý nghĩa thống kê trong cả 04 mô hình. Biến SG và DR đều có ý nghĩa thống kê ở mô hình 01 và mô hình 02, không có ý nghĩa thống kê ở mô hình 03 và 04, tuy nhiên biến SG có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc trong khi biến DR có tác động ngược chiều. Biến FATA có ý nghĩa thống kê ở cả 04 mô hình, và đều cho thấy mối tương quan ngược chiều với khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ