5.1 Kết luận chung
Quản trị vốn luân chuyển như thế nào để hiệu quả, vừa đảm bảo được tính thanh khoản cho doanh nghiệp, vừa khơng giữ q nhiều vào đó có thể làm tăng chi phí cơ hội đầu tư luôn là một thách thức lớn đối với các nhà quản trị. Bài nghiên cứu này góp thêm một bằng chứng thực nghiệm cho thấy mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và khả năng sinh lợi của công ty. Khi quản trị vốn luân chuyển hiệu quả, thông qua giảm chỉ tiêu chu kỳ luân chuyển tiền mặt, tức là rút ngắn số ngày lưu chuyển của tiền mặt thì cơng ty sẽ có lượng tiền mặt để đầu tư vào các hoạt động sinh lời khác từ đó sẽ làm tăng khả năng sinh lợi.
Nghiên cứu này được tác giả thực hiện cho các doanh nghiệp niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM trong khoảng thời gian nghiên cứu từ năm 2012 đến 2018. Với mục tiêu ban đầu là xác định mức độ ảnh hưởng của quản trị vốn luân chuyển đến hiệu quả hoạt động của công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TPHCM. Dựa trên những cơ sở lý thuyết về vốn luân chuyển, hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, cùng các nghiên cứu trước trong và ngoài nước, tác giả xây dựng mơ hình nghiên cứu nhằm đánh giá tác động của các biến độc lập: Kỳ tồn kho (INV), Kỳ phải thu (AR); Kỳ phải trả (AP), Kỳ luận chuyển tiền mặt (CCC) và các biến kiểm soát gồm: Tỷ lệ hàng tồn kho trên tài sản ngắn hạn (INVCA); Tỷ lệ tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản (CATA); Tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản (FATA); Tỷ lệ tài sản ngắn hạn trên doanh thu (CATURN); Đòn bẩy tài chính (LEV) và quy mơ doanh nghiệp (TALOG) đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp (đo lường bằng ROA).
Để xác định mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc là hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE, tác giả thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và số liệu tài chính cơng bố với cổ đơng của các doanh nghiệp trong giai đoạn 2012 - 2018. Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của 201 doanh nghiệp niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2012– 2018 được kiểm tốn và cơng bố trên các website của các doanh nghiệp. Dữ liệu có dạng bảng
53
(Panel data) với 201 doanh nghiệp và 07 năm nên có 1407 quan sát. Số liệu được xử lý với phần mềm Excel và STATA 13.
Từ kết quả thu được trong mơ hình nghiên cứu của mình với những biến đã được tác giả chọn lọc để thực hiện hồi quy. Tác giả chia các nhóm biến thành 2 nhóm như sau:
Nhóm các biến có ý nghĩa thống kê trong mơ hình nghiên cứu, trong đó: - Các biến có mối tương quan cùng chiều với hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE: Kỳ tồn kho (INV); Kỳ phải trả (AP); Tỷ lệ tài sản ngắn
hạn trên tổng tài sản (CATA); Quy mô doanh nghiệp (TALOG) và Kỳ luân chuyển tiền mặt (CCC).
- Các biến có mối tương quan ngược chiều với hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE, bao gồm: Kỳ phải thu (AR), Tỷ lệ hàng tồn kho trên tài sản ngắn hạn (INVCA); Địn bẩy tài chính (LEV).
Để có được chính sách quản trị vốn ln chuyển hiệu quả, doanh nghiệp cần chú trọng đến tất cả các khâu từ quản trị các khoản phải trả, tồn trữ hàng tồn kho đến bán hàng thu tiền.
Quản trị chu kỳ tồn trữ hàng tồn kho: việc quản lý hàng tồn kho trong các doanh nghiệp là rất quan trọng, nhờ có lượng dự trữ tồn kho đúng mức, hợp lý sẽ giúp cho doanh nghiệp không bị gián đoạn trong sản xuất, khơng bị thiếu sản phẩm hàng hóa để bán, đồng thời lại sử dụng tiết kiệm và hợp lý vốn luân chuyển. Các doanh nghiệp cần áp dụng công nghệ kỹ thuật vào quản lý hàng tồn kho để đưa ra kế hoạch tồn kho hợp lý nhất, rút ngắn được thời gian hàng tồn kho mà không làm ảnh hưởng đến sản xuất kinh doanh.
Quản trị các khoản phải thu: trong quá trình sản xuất kinh doanh, để khuyến khích người mua, doanh nghiệp thường áp dụng phương thức bán chịu cho khách hàng nhờ đó có thể tăng lượng sản phẩm tiêu thụ góp phần tăng lợi nhuận, tuy nhiên điều này có thể làm tăng thêm chi phí như chi phí quản lý nợ phải thu, chi phí thu hồi nợ, chi phí rủi ro. Theo kết quả bài nghiên cứu thì chu kỳ các khoản phải thu có ảnh hưởng nghịch biến với lợi nhuận hoạt động, vì vậy doanh nghiệp cần cân nhắc lợi ích
54
và chi phí của từng chính sách bán hàng để đưa ra được chính sách hợp lý nhất, vừa rút ngắn được thời gian khoản phải thu nhưng cũng không làm ảnh hưởng đến sản lượng sản phẩm tiêu thụ.
Quản trị các khoản phải trả: việc này khơng chỉ địi hỏi doanh nghiệp thường xuyên duy trì một lượng vốn tiền mặt để đáp ứng u cầu thanh tốn mà cịn địi hỏi việc thanh tốn phải chính xác, an tồn và nâng cao uy tín của doanh nghiệp đối với khách hàng. Để quản lý tốt các khoản phải trả, doanh nghiệp phải thường xuyên kiểm tra, đối chiếu các khoản phải trả với khả năng tài chính của doanh nghiệp để chủ động đáp ứng các yêu cầu thanh toán khi đến hạn. Doanh nghiệp cần rút ngắn chu kỳ các khoản phải trả để góp phần tăng khả năng sinh lợi.
5.2 Hạn chế của bài nghiên cứu và hướng mở rộng
Qua bài nghiên cứu tác giả xem xét mối quan hệ của quản trị vốn luân chuyển thông qua chỉ tiêu chukỳ luân chuyển tiền mặt với hiệu quả hoạt động của công ty. Tuy nhiên đây chỉ là một trong những mặt của quản trị vốn ln chuyển, ngồi ra cịn nhiều chỉ tiêu khác để đo lường hiệu quả của quản trị dòng tiền. Mặt khác, tác giả chỉ đưa vào bài các biến kiểm sốt gồm quy mơ cơng ty, hệ số thanh toán hiện hành, tỷ số nợ, tuy nhiên thực tế có thể cịn nhiều biến ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của cơng ty. Do đó các nghiên cứu tiếp theo có thể đưa thêm các nhân tố ảnh hưởng đến quản trị vốn luân chuyển và thêm các biến kiểm soát khác vào để xem xét.
55
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Ali, S.; Khan, M. R. (2011). Searching for internal and external factors that determine working capital management for manufacturing firms in Pakistan,
African Journal of Business Management 5(7): 2942–2949.
2. Azhar, N., & Noriza, M. (2010). WorkingCapital Management: The Effect of Belgian Firms?, Journal of BusinessFinance & Accounting, 30 (3-4), 573-588. 3. Chatterjee.(2010). Impact of Working Capital Management on the Profitability
of the Listed Companies in the London StockExchange,
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1587429
4. Dong, Huynh Phuong & Jhy-tay Su (2010). The Relationship between WorkingCapital Management and Profitability: AVietnam Case. International
ResearchJournal of Finance and Economics,Issue 49, pp.59-67.
5. Faulkender, M & Wang.R. (2006). Corporate Financial policy and theValue of Cash. Journal of Finance (61),1957-1997.
6. Filbeck, G., Krueger, T., & Preece, D. (2007). CFO Magazin’s Working CapitalSurvey: Do Selected Firms Work forShareholders?. Quarterly Journal
of Business & Economices, 46 (2), 3-22.
7. Opler, T., Pinkowitz, L., Stulz, R., Williamson, R. (1999). The determinants and implications of corporate cash holdings. Journal of Financial Economics, 53, 3–46.
8. Gill, A., Biger, N., & Neil, M. (2010). The Relationship Between Working Capital Management And Profitability: EvidenceFrom The United States,
Business and Economics Journal, 10, 1-9.
9. Kim, C. S., Mauer, D. C., Sherman, A. E. (1998). The determinants of corporate liquidity: theory and evidence. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 33, 335–359.
10. Long, M. S., Malitz, I. B., Ravid, S. A. (1993). Trade credit, quality guarantees, and product marketability. Financial Management, 22, 117–127.
56
11. Nazir, M. S, Afza, T. (2009). Working capital requirements and the determining factors in Pakistan. ICFAI Journal of Applied Finance 15 (4): 28– 38.
12. Sharma, A. K.; Kumar, S. (2011). Effect of WCM on firm profitability empirical evidence from India. Global Business Review 12(2): 159–173.
http://dx.doi.org/10.1177/097215091001200110
13. Shin, H. & Soenen, L. (1998). Efficiency of Working Capital Management and Corporate Profitability. Financial Practice and Education (Now named Journal of Applied Finance) 8. pp.37 - 45.
57 PHỤ LỤC Phụ lục 1. THỐNG KÊ MÔ TẢ talog 1407 14.00479 1.086528 10.593 16.9188 lev 1407 .48624 .210684 .0148 .9669 caturn 1407 1.062427 2.046677 .0289 30.2265 fata 1407 .2497005 .1791204 .0036 .9104 cata 1407 .6106894 .2010169 .0891 .9869 invca 1407 .0005116 .001815 0 .0251 ccc 1407 295.7959 791.2801 -430.9874 11186.44 ap 1407 61.24463 162.8966 0 2946.663 ar 1407 129.094 337.2186 .487 6020.652 inv 1407 227.9466 632.9362 0 8112.453 roa 1407 .0698271 .068399 -.2079 .5078 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max . sum roa inv ar ap ccc invca cata fata caturn lev talog
58
Phụ lục 2. Phân tích tương quan
0.4015 0.0006 0.0000 talog 0.0222 -0.0910* 0.3010* 1.0000 0.0000 0.0283 lev -0.1531* -0.0579* 1.0000 0.6658 caturn 0.0114 1.0000 fata 1.0000 fata caturn lev talog 0.0535 0.0000 0.0707 0.0000 0.0000 0.0000 0.0022 talog -0.0510 -0.1853* -0.0477 -0.1657* -0.1313* -0.1899* -0.0809* 0.0000 0.0024 0.1666 0.0367 0.0122 0.0004 0.0002 lev -0.5465* -0.0802* -0.0365 -0.0552* -0.0661* -0.0935* 0.0991* 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0551 caturn -0.1470* 0.7689* 0.9640* 0.7089* 0.9495* 0.7708* 0.0506 0.0000 0.0045 0.3065 0.0466 0.2666 0.0088 0.0000 fata 0.1631* -0.0750* 0.0270 -0.0525* -0.0293 -0.0691* -0.5886* 0.7065 0.0000 0.2869 0.0000 0.0004 0.0000 cata -0.0099 0.1373* 0.0281 0.1263* 0.0933* 0.1299* 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 invca -0.1387* 0.9922* 0.6463* 0.9130* 0.9088* 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ccc -0.1550* 0.9134* 0.9017* 0.8237* 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ap -0.1464* 0.9364* 0.5595* 1.0000 0.0000 0.0000 ar -0.1365* 0.6481* 1.0000 0.0000 inv -0.1459* 1.0000 roa 1.0000 roa inv ar ap ccc invca cata . pwcorr roa inv ar ap ccc invca cata fata caturn lev talog, sig star(5)
59
Phụ lục 3. Hồi quy ols
. est store ols1
_cons .05552 .0218685 2.54 0.011 .0126215 .0984186 talog .0049147 .0014424 3.41 0.001 .0020852 .0077443 lev -.2041067 .0072244 -28.25 0.000 -.2182784 -.1899349 caturn -.0126992 .0025581 -4.96 0.000 -.0177173 -.0076811 fata .0504323 .0111169 4.54 0.000 .0286247 .0722399 cata .0662188 .0098261 6.74 0.000 .0469433 .0854943 invca -9.031308 1.830092 -4.93 0.000 -12.62133 -5.441287 inv .000043 .000011 3.90 0.000 .0000214 .0000646 roa Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 6.5778703 1406 .004678428 Root MSE = .05266 Adj R-squared = 0.4073 Residual 3.87902746 1399 .002772714 R-squared = 0.4103 Model 2.69884284 7 .385548977 Prob > F = 0.0000 F( 7, 1399) = 139.05 Source SS df MS Number of obs = 1407 . reg roa inv invca cata fata caturn lev talog
. est store ols2
_cons .0312943 .0211554 1.48 0.139 -.0102053 .072794 talog .0059795 .0014329 4.17 0.000 .0031686 .0087903 lev -.2005062 .0071907 -27.88 0.000 -.2146119 -.1864005 caturn -.0063735 .0017855 -3.57 0.000 -.0098761 -.0028709 fata .0539048 .0111237 4.85 0.000 .0320838 .0757258 cata .0726551 .0097247 7.47 0.000 .0535786 .0917316 invca -2.495158 .9836254 -2.54 0.011 -4.424698 -.5656187 ar .0000194 9.82e-06 1.98 0.048 1.34e-07 .0000387 roa Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 6.5778703 1406 .004678428 Root MSE = .05287 Adj R-squared = 0.4025 Residual 3.91038537 1399 .002795129 R-squared = 0.4055 Model 2.66748493 7 .381069276 Prob > F = 0.0000 F( 7, 1399) = 136.33 Source SS df MS Number of obs = 1407 . reg roa ar invca cata fata caturn lev talog
60
. est store ols3
_cons .0300657 .02102 1.43 0.153 -.0111685 .0712999 talog .0063428 .0014259 4.45 0.000 .0035458 .0091398 lev -.2035139 .0071767 -28.36 0.000 -.217592 -.1894357 caturn -.0081975 .0013495 -6.07 0.000 -.0108448 -.0055502 fata .0447456 .0112654 3.97 0.000 .0226468 .0668445 cata .0724788 .0096637 7.50 0.000 .0535218 .0914357 invca -2.152126 .9668468 -2.23 0.026 -4.048752 -.2555006 ap .0000696 .000015 4.66 0.000 .0000403 .0000989 roa Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 6.5778703 1406 .004678428 Root MSE = .05254 Adj R-squared = 0.4100 Residual 3.8614658 1399 .002760161 R-squared = 0.4130 Model 2.7164045 7 .388057786 Prob > F = 0.0000 F( 7, 1399) = 140.59 Source SS df MS Number of obs = 1407 . reg roa ap invca cata fata caturn lev talog
. est store ols4
_cons .0473911 .0218329 2.17 0.030 .0045624 .0902197 talog .0052355 .001444 3.63 0.000 .0024029 .0080682 lev -.2017805 .0072004 -28.02 0.000 -.2159053 -.1876557 caturn -.0123334 .0034791 -3.54 0.000 -.0191583 -.0055085 fata .0536145 .0110915 4.83 0.000 .0318567 .0753723 cata .0683131 .0098485 6.94 0.000 .0489937 .0876324 invca -6.761798 1.71606 -3.94 0.000 -10.12813 -3.395471 ccc .0000294 .0000109 2.69 0.007 7.92e-06 .0000508 roa Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 6.5778703 1406 .004678428 Root MSE = .05281 Adj R-squared = 0.4040 Residual 3.90116002 1399 .002788535 R-squared = 0.4069 Model 2.67671028 7 .382387184 Prob > F = 0.0000 F( 7, 1399) = 137.13 Source SS df MS Number of obs = 1407 . reg roa ccc invca cata fata caturn lev talog
61 * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01 t statistics in parentheses N 1407 1407 1407 1407 (2.54) (1.48) (1.43) (2.17) _cons 0.0555** 0.0313 0.0301 0.0474** (2.69) ccc 0.0000294*** (4.66) ap 0.0000696*** (1.98) ar 0.0000194** (3.41) (4.17) (4.45) (3.63) talog 0.00491*** 0.00598*** 0.00634*** 0.00524*** (-28.25) (-27.88) (-28.36) (-28.02) lev -0.204*** -0.201*** -0.204*** -0.202*** (-4.96) (-3.57) (-6.07) (-3.54) caturn -0.0127*** -0.00637*** -0.00820*** -0.0123*** (4.54) (4.85) (3.97) (4.83) fata 0.0504*** 0.0539*** 0.0447*** 0.0536*** (6.74) (7.47) (7.50) (6.94) cata 0.0662*** 0.0727*** 0.0725*** 0.0683*** (-4.93) (-2.54) (-2.23) (-3.94) invca -9.031*** -2.495** -2.152** -6.762*** (3.90) inv 0.0000430*** roa roa roa roa (1) (2) (3) (4) . esttab ols1 ols2 ols3 ols4, star( * 0.1 ** 0.05 *** 0.01)
62
Phụ lục 4. REM
. est store re1
rho .30426787 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .04338838 sigma_u .0286933 _cons .0270503 .0318117 0.85 0.395 -.0352994 .0894001 talog .007138 .0021023 3.40 0.001 .0030176 .0112584 lev -.2061778 .0100364 -20.54 0.000 -.2258488 -.1865067 caturn -.00882 .0028246 -3.12 0.002 -.0143561 -.0032839 fata .0317476 .0139455 2.28 0.023 .0044149 .0590803 cata .0674824 .0128173 5.26 0.000 .0423609 .0926039 invca -9.457621 1.965639 -4.81 0.000 -13.3102 -5.605038 inv .0000357 .000012 2.97 0.003 .0000121 .0000592 roa Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(7) = 475.19 overall = 0.4016 max = 7 between = 0.5826 avg = 7.0 R-sq: within = 0.1338 Obs per group: min = 7 Group variable: firm1 Number of groups = 201 Random-effects GLS regression Number of obs = 1407 . xtreg roa inv invca cata fata caturn lev talog,re
63
. est store re2
rho .30934929 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .04342816 sigma_u .02906476 _cons .0045032 .0313471 0.14 0.886 -.056936 .0659424 talog .0077613 .002106 3.69 0.000 .0036337 .011889 lev -.2022044 .010094 -20.03 0.000 -.2219883 -.1824204 caturn -.0041122 .0018841 -2.18 0.029 -.007805 -.0004194 fata .0404005 .0137943 2.93 0.003 .0133642 .0674368 cata .0798271 .0128039 6.23 0.000 .0547319 .1049222 invca -4.01074 .9255124 -4.33 0.000 -5.824711 -2.196769 ar .0000196 9.92e-06 1.98 0.048 1.65e-07 .0000391 roa Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(7) = 464.76 overall = 0.3971 max = 7 between = 0.5758 avg = 7.0 R-sq: within = 0.1326 Obs per group: min = 7 Group variable: firm1 Number of groups = 201 Random-effects GLS regression Number of obs = 1407 . xtreg roa ar invca cata fata caturn lev talog,re
64
. est store re3
rho .2990515 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .04336364 sigma_u .02832407 _cons .0038006 .0309079 0.12 0.902 -.0567778 .0643789 talog .0078922 .0020771 3.80 0.000 .0038211 .0119632 lev -.2052866 .0099549 -20.62 0.000 -.2247979 -.1857754 caturn -.004912 .0014158 -3.47 0.001 -.0076869 -.0021372 fata .0369721 .0136774 2.70 0.007 .0101649 .0637792 cata .0818075 .0126169 6.48 0.000 .0570787 .1065363 invca -3.913093 .9175383 -4.26 0.000 -5.711435 -2.114751 ap .0000546 .0000151 3.63 0.000 .0000251 .0000842 roa Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(7) = 485.05 overall = 0.4049 max = 7 between = 0.5871 avg = 7.0 R-sq: within = 0.1350 Obs per group: min = 7 Group variable: firm1 Number of groups = 201 Random-effects GLS regression Number of obs = 1407 . xtreg roa ap invca cata fata caturn lev talog,re
65
. est store re4
rho .30906752 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .0433862 sigma_u .02901754 _cons .0215408 .0318809 0.68 0.499 -.0409447 .0840262 talog .007142 .0021219 3.37 0.001 .0029832 .0113008 lev -.20263 .0100643 -20.13 0.000 -.2223556 -.1829044 caturn -.0099019 .0038326 -2.58 0.010 -.0174137 -.0023902 fata .036304 .0138061 2.63 0.009 .0092445 .0633635 cata .0720326 .0126666 5.69 0.000 .0472066 .0968586 invca -8.214567 1.851344 -4.44 0.000 -11.84314 -4.585998 ccc .0000286 .0000117 2.44 0.015 5.58e-06 .0000516 roa Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(7) = 467.66 overall = 0.3985 max = 7 between = 0.5776 avg = 7.0