CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Phương pháp nghiên cứu
3.2.1. Mô tả biến và các giả thuyết nghiên cứu có liên quan
3.2.1.1. Biến độc lập và các giả thuyết nghiên cứu có liên quan Kỳ thu tiền khoản phải thu - DSO
Khoản phải thu là số tiền công ty cần phải thu từ khách hàng, trong đó mục đích chính của việc hỗ trợ tín dụng cho khách hàng là nhằm khuyến khích khách hàng mua hàng, để từ đó gia tăng doanh thu cho cơng ty. Việc thu hồi nợ hiệu quả hay không được đo lường thông qua số ngày phải thu. Số ngày phải thu càng cao nghĩa là chính sách thu hồi nợ của cơng ty khơng hiệu quả và có khả năng khơng thu được nợ. Số ngày phải thu - DSO được tác giả tính như sau:
DSO = 𝐊𝐡𝐨ả𝐧 𝐩𝐡ả𝐢 𝐭𝐡𝐮 𝐤𝐡á𝐜𝐡 𝐡à𝐧𝐠
𝐃𝐨𝐚𝐧𝐡 𝐭𝐡𝐮 𝐭𝐡𝐮ầ𝐧 ∗ 𝟗𝟎 (Ngày)
Mục tiêu của công ty là rút ngắn thời gian thu tiền khách hàng xuống mức thấp nhất có thể mà khơng làm tổn hại đến mối quan hệ với khách hàng. Nếu kỳ thu tiền kéo dài thì nhu cầu tài trợ từ bên ngồi của cơng ty sẽ gia tăng và theo đó làm tăng các chi phí. Do đó, khi xét về mối quan hệ giữa số ngày phải thu khách hàng và thành quả tài chính của doanh nghiệp, tác giả kỳ vọng sẽ thu được mối tương quan âm giữa DSO và thành quả tài chính, hay nói cách khác, số ngày thu tiền khách hàng giảm xuống sẽ góp phần làm cải thiện thành quả của doanh nghiệp.
Giả thuyết nghiên cứu H1A: Số ngày phải thu khách hàng giảm xuống (hay
tăng lên) sẽ đi cùng với sự cải thiện (hay sụt giảm) trực tiếp trong thành quả tài chính doanh nghiệp mà thành quả này được duy trì cho đến một năm.
Kỳ lưu kho hàng tồn kho - DIO
Hàng tồn kho tồn tại ở nhiều dạng như nguyên vật liệu thô, sản phẩm sản xuất dở dang hay thành phẩm. Hàng tồn kho được xem là một phần quan trọng trong tài sản công ty. Hoạt động quản trị hàng tồn kho có hiệu quả hay khơng được đánh giá qua kỳ
lưu kho hàng tồn kho. Theo đó, số ngày tồn kho càng cao thì chi phí tồn trữ càng lớn và làm lỗi thời hàng tồn kho. Kỳ tồn kho được tính theo cơng thức:
DIO = Hàng tồn kho
Giá vốn hàng bán ∗ 𝟗𝟎 (Ngày)
Việc rút ngắn vòng quay hàng tồn kho sẽ đẩy nhanh quá trình kinh doanh, làm tăng doanh thu và giảm các chi phí liên quan đến việc nắm giữ hàng tồn kho, từ đó làm tăng thành quả tài chính của doanh nghiệp. Do vậy, đối với ảnh hưởng của chiến lược quản trị hàng tồn kho lên thành quả tài chính doanh nghiệp, tác giả kỳ vọng giảm giảm bớt hàng lưu kho sẽ đi cùng với những cải thiện trong thành quả tài chính.
Giả thuyết nghiên cứu H1B: Một sự giảm xuống (hay tăng lên) trong số ngày
lưu kho hàng tồn kho sẽ đi cùng với sự cải thiện (hay sụt giảm) trong thành quả tài chính doanh nghiệp mà thành quả này được duy trì cho đến một năm.
Kỳ phải trả người bán - DPO
Đơn vị đo lường này thể hiện thời gian trung bình một doanh nghiệp cần đến trước khi chi trả cho các nhà cung cấp của mình.
DPO = 𝐂á𝐜 𝐤𝐡𝐨ả𝐧 𝐩𝐡ả𝐢 𝐭𝐫ả
𝐆𝐢á 𝐭𝐫ị 𝐡à𝐧𝐠 𝐦𝐮𝐚 ∗ 𝟗𝟎 (Ngày)
Trong đó: Giá trị hàng mua = Giá vốn hàng bán + Thay đổi hàng tồn kho trong quý. Mở rộng vòng quay khoản phải trả một cách hiệu quả sẽ cho phép doanh nghiệp nắm giữ tiền của người bán lâu hơn, kết quả là cải thiện tính thanh khoản cho doanh nghiệp (Stewart, 1995). Tuy nhiên, khi một doanh nghiệp mở rộng vòng quay khoản phải trả, doanh nghiệp sẽ bỏ qua các khoản chiết khấu do thanh tốn sớm và có thể làm tổn hại tới mối quan hệ với nhà cung cấp (Fawcett và cộng sự, 2010). Hơn nữa, khi một nhà cung cấp bị suy yếu tiền mặt do vòng quay khoản phải trả quá dài, chuỗi cung ứng tổng thể có thể bị tác động tiêu cực trong dài hạn (Raghavan và Mishra, 2011). Vòng quay khoản phải trả dài hơn cũng có thể buộc các nhà cung cấp của một doanh nghiệp cung cấp mức dịch vụ thấp hơn (Timme và Wanberg, 2011).
Giả thuyết nghiên cứu H1C: Có tồn tại mối quan hệ giữa kỳ phải trả người bán
và thành quả cơng ty.
Vịng quay chuyển đổi tiền mặt - CCC
Vòng quay chuyển đổi tiền mặt - CCC được tính theo cơng thức:
CCC = Kỳ thu tiền khoản phải thu (DSO) + Kỳ lưu kho (DIO) – Kỳ phải trả người bán (DPO)
Vòng quay chuyển đổi tiền mặt đại diện cho khoảng thời gian cần có để chuyển đổi những đầu tư tiền mặt vào nguồn cung thành các khoản thu tiền mặt từ khách hàng cho việc cung cấp hàng hóa hay dịch vụ. Theo các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, vòng quay chuyển đổi tiền mặt càng ngắn, thì thành quả tài chính doanh nghiệp càng cao. Có nghĩa là công ty bán hàng và thu tiền nhanh, mức độ hàng tồn kho thấp và tín dụng thương mại được sử dụng như một công cụ để tài trợ trong ngắn hạn. Do đó, tác giả kỳ vọng sẽ thu được mối tương quan âm giữa vòng quay chuyển đổi tiền mặt và thành quả doanh nghiệp.
Giả thuyết nghiên cứu H1D: Vòng quay chuyển đổi tiền mặt giảm xuống (tăng
lên) sẽ cải thiện (làm giảm) thành quả tài chính doanh nghiệp mà thành quả này được duy trì cho đến một năm.
Vịng quay tiền mặt hoạt động - OCC
Thước đo vòng quay tiền mặt hoạt động được xem là một tập con của vòng quay chuyển đổi tiền mặt. Vòng quay tiền mặt hoạt động - OCC được tính như sau:
OCC = Kỳ thu tiền khoản phải thu (DSO) + Kỳ lưu kho hàng tồn kho (DIO)
OCC khác CCC ở chỗ thước đo này chỉ bao gồm doanh thu chưa được chi trả và hàng tồn kho. Vòng quay tiền mặt hoạt động không xét đến các khoản phải trả, và do đó tương đương với số ngày mà tiền mặt bị trói buộc trong hàng tồn kho trước khi nhận thanh toán từ khách hàng. Churchill và Mullins (2001) cho rằng, vòng quay chuyển đổi tiền mặt ngắn hơn cũng đưa đến tính thanh khoản và thành quả doanh nghiệp tốt hơn. Do vậy, tác giả kỳ vọng có tồn tại mối tương quan âm giữa vịng quay tiền mặt hoạt động và thành quả tài chính.
Giả thuyết nghiên cứu H1E: Một sự giảm xuống (hay tăng lên) trong vòng quay
tiền mặt hoạt động sẽ đi cùng với sự cải thiện (hay sụt giảm) trực tiếp trong thành quả tài chính doanh nghiệp mà thành quả này được duy trì cho đến một năm.
Bảng 3.1: Các thước đo và kỳ vọng dấu
Thước đo Viết tắt Mô tả Cách tính Kỳ vọng
dấu Kỳ thu tiền khoản phải thu DSO Số ngày trung bình kể từ khi công ty bán sản phẩm trả chậm cho đến khi thu hồi được các khoản nợ từ khách hàng.
Khoản phải thu khách hàng Doanh thu thuần
∗ 90 (-)
Kỳ lưu kho hàng tồn
kho
DIO
Số ngày trung bình lưu trữ hàng tồn kho từ khi được mua vào ở dạng nguyên vật liệu cho đến khi được bán ra ở dạng thành phẩm. Hàng tồn kho Giá vốn hàng bán ∗ 90 (-) Kỳ phải trả người bán DPO Số ngày trung bình kể từ khi doanh nghiệp mua nguyên vật liệu cho tới khi thanh toán tiền cho nhà cung cấp.
Các khoản phải trả Giá trị hàng mua ∗ 90 (-) Vòng quay chuyển đổi tiền mặt CCC
Khoảng thời gian (tính theo ngày) đòi hỏi để chuyển từ tiền mặt đầu
tư vào nguồn cung thành tiền thu từ khách hàng. Vòng quay tiền mặt ạt động OCC
Khoảng thời gian (tính theo ngày) mà tiền mặt bị trói buộc trong hàng tồn kho và khoản phải thu cho đến khi nhận được các khoản thanh toán từ khách hàng.
DSO + DIO (-)
(Nguồn: Cash flow management and manufacturing firm financial
performance: A longitudinal perspective ( James R. Kroes, Andrew S. Manikas, 2014)
3.2.1.2. Biến kiểm sốt
Các mơ hình hồi quy được điều chỉnh cho gánh nặng nợ và quy mô doanh nghiệp. Từ viễn cảnh dòng tiền, các doanh nghiệp với mức độ nợ cao có thể khơng có được lợi ích hồn tồn từ chính sách quản trị dịng tiền được cải thiện bởi vì bất cứ lượng tiền nào được giải phóng đều cần phải chuyển hướng từ q trình hoạt động để đáp ứng các nghĩa vụ nợ của doanh nghiệp (Capon và cộng sự, 1990). Do đó, tỷ số tổng nợ dài hạn trên tổng tài sản của một doanh nghiệp được đưa vào để kiểm soát khả năng này.
DEBT= 𝐍ợ 𝐝à𝐢 𝐡ạ𝐧
𝐓ổ𝐧𝐠 𝐭à𝐢 𝐬ả𝐧
Quy mơ doanh nghiệp cũng cho thấy có tác động đến thành quả của doanh nghiệp (Dowell và cộng sự, 2000; King và Lenox, 2002). Doanh nghiệp có quy mơ lớn sẽ dễ dàng hơn trong việc huy động các nguồn tài trợ từ bên ngồi. Bên cạnh đó, cơng ty lớn sẽ có kênh phân phối rộng, hình thức quảng cáo đa dạng nên có thể dễ dàng tiếp cận, quảng cáo, tiếp thị và phân phối sản phẩm tới tay người tiêu dùng. Do đó, những cơng ty quy mơ lớn thường có lợi nhuận ổn định và ln tăng trưởng ở mức cao. Để kiểm soát quy mô doanh nghiệp, bài nghiên cứu này đi theo hướng tiếp cận được sử dụng cả trong
Ehie và Olibe (2010) và Hendricks và Singhal (2003), đó là sử dụng logarit tự nhiên của doanh thu làm biến kiểm sốt cho quy mơ doanh nghiệp.
3.2.1.3. Biến phụ thuộc
Thành quả tài chính của các doanh nghiệp trong bài nghiên cứu này được đo lường bằng chỉ số Tobin’s q3. Tỷ số Tobin’s q bằng với giá trị thị trường của doanh nghiệp trên giá trị thay thế của tài sản, được sử dụng rộng rãi như một chỉ số thành quả tài chính doanh nghiệp (Lindenberg và Ross, 1981; Dowell và cộng sự, 2000; Hennessy, 2004; Kroes và cộng sự, 2012). Một giá trị Tobin’s q cao hơn thể hiện thành quả tài chính doanh nghiệp tốt hơn.
Tobin’s q = 𝐆𝐢á 𝐭𝐫ị 𝐭𝐡ị 𝐭𝐫ườ𝐧𝐠 𝐯ố𝐧 𝐜ổ 𝐩𝐡ầ𝐧+ 𝐆𝐢á 𝐭𝐫ị 𝐬ổ 𝐬á𝐜𝐡 𝐜ủ𝐚 𝐧ợ 𝐆𝐢á 𝐭𝐫ị 𝐬ổ 𝐬á𝐜𝐡 𝐜ủ𝐚 𝐭à𝐢 𝐬ả𝐧 3.2.2. Mơ hình nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của bài là nghiên cứu mối quan hệ giữa quản trị dịng tiền và thành quả tài chính cơng ty. Do đó, tác giả thiết lập 3 mơ hình hồi quy để phân tích tác động riêng lẽ của từng thước đo tình hình dịng tiền lên thành quả doanh nghiệp.
Mơ hình nhân tố: Phân tích ảnh hưởng riêng lẻ của từng thành phần trong thước
đo vòng quay chuyển đổi tiền mặt tới thành quả tài chính của các cơng ty.
TOBINS_Qit = β0 + β1(lnSALEQit) + β2(DEBTit) + β3(DSOit) + β4(DSOit-1) + β5(DSOit-2) + β6(DSOit-3) + β7(DSOit-4) + β8(DIOit) + β9(DIOit-1) + β10(DIOit-2) + β11(DIOit-3) + β12(DIOit-4) + β13(DPOit) + β14(DPOit-1) + β15(DPOit-2) + β16(DPOit-3) + β17(DPOit-4) +eit (1)
Mơ hình CCC: Xem xét ảnh hưởng của vòng quay chuyển đổi tiền mặt tới
thành quả tài chính của các cơng ty.
TOBINS_Qit = β0 + β1(lnSALEQit) + β2(DEBTit) + β3(CCCit) + β4(CCCit-1) + β5(CCCit-2) + β6(CCCit-3) + β7(CCCit-4) +eit (2)
3. Đây là chỉ số được phát triển bởi James Tobin, ông giả định rằng tổng giá trị thị trường của tất cả các công ty trên thị trường chứng khốn sẽ bằng với chi phí thay thế của chúng. Chi phí thay thế là chi phí tái tạo lại hoặc mua sắm thay thế, tức là giá của những tài sản vật chất tương ứng được sản xuất mới. Có thể hiểu giá trị thay thế ở đây tương tự như giá trị sổ sách hay giá trị kế tốn của tài sản.
Mơ hình OCC: Xem xét ảnh hưởng của vòng quay tiền mặt hoạt động tới thành
quả tài chính của các cơng ty.
TOBINS_Qit = β0 + β1(lnSALEQit) + β2(DEBTit) + β3(OCCit) + β4(OCCit-1) + β5(OCCit-2) + β6(OCCit-3) + β7(OCCit-4) +eit (3)
Trong đó, i đại diện cho số thứ tự các công ty và t đại diện cho quý. Các biến được định nghĩa như trong Bảng 3.1.
3.2.3. Phương pháp ước lượng
Các phương trình trên được ước lượng bằng phương pháp Hàm số ước lượng tổng quát GEE, được đề xuất bởi Liang và Zeger (1986). Để xây dựng mơ hình và kiểm định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, GEEs sử dụng một hàm liên kết. Phụ thuộc vào phân phối của biến phụ thuộc, nhiều hàm liên kết khác nhau có thể được chỉ rõ để chuyển mối quan hệ giữa biến độc lập và biến dự báo thành tuyến tính (tức tuyến tính hóa mối quan hệ giữa biến độc lập và biến dự báo).
Đặt Yi = (Yi1,…, Yini)T đại diện cho vector của ni phép đo biến phụ thuộc trong nhóm thứ i và Xi = (xi1, …, xip)T là p vectors của các biến độc lập trong nhóm thứ i. Vector trung bình của Yi được giả định là µi = h-1(Xiβ), với h là hàm liên kết giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Phương trình ước lượng cho β là:
∑(𝜕𝜇𝑖
𝜕𝛽)
𝑇𝑉𝑖𝑘(Y𝑖− μ𝑖) = 0 𝑛
𝑖=1
Với Vi là một ma trận hiệp phương sai (‘working’ covariance matrix) cho Yi, được tính bằng:
Vi = ∅𝐴𝑖1/2𝑅𝑖𝐴𝑖1/2
Trong đó ∅ là tham số đo lường theo tiếp cận quasi-likelihood (với phương sai của Yij được cho là một hàm đã biết của giá trị kì vọng µij, đó là var(Yij) =∅g(µij)); Ai là một ma trận chéo ni × ni với g(µij) là thành phần chéo thứ j; Ri là một ma trận tương quan cho Yi. Ở đây, Ri được đề cập như một ‘working’ correlation matrix vì ma trận tương quan này được xác định qua một cấu trúc gần đúng.
Nhìn chung, tác giả sử dụng GEE vì GEE có những ưu điểm sau:
GEE có thể sử dụng với nhiều mơ hình (tuyến tính, logistic, poisson) và sử dụng ước lượng robust của độ lệch chuẩn để cho phép sự tập hợp theo nhóm.
Các ước lượng tham số GEE hiệu quả cung cấp cấu trúc tương quan chính xác được ước lượng gần nhất.
Các ước lượng hệ số là bền vững bất kể cấu trúc tương quan nào được chọn, miễn là dự báo tuyến tính và hàm liên kết được định rõ một cách chính xác.
Bên cạnh đó, GEEs cịn có khả năng ước lượng mạnh phương sai hệ số hồi quy cho mẫu dữ liệu có tương quan cao giữa các phép đo lặp lại (Hu và cộng sự, 1998; Ballinger, 2004; Ghisletta và Spini 2004). Lợi thế này dẫn đến việc sử dụng GEEs trong bài nghiên cứu, vì những phép đo lặp lại trong mẫu dữ liệu có tương quan cao giữa các quý.
Kế tiếp, tác giả thực hiện các phân tích kiểm định nhân quả Granger giữa các thước đo dịng tiền và thành quả cơng ty. Tính chất chiều dọc của mẫu dữ liệu làm cho kiểm định nhân quả Granger dễ dàng hơn, giúp hỗ trợ hoặc bác bỏ khả năng của các hướng dự đoán lý thuyết về những thay đổi trong vị thế dòng tiền dẫn đến những thay đổi trong thành quả công ty. Để thực hiện những kiểm định này, tác giả thực hiện hồi quy GEE một lần nữa để xác định liệu các giá trị có độ trễ của các thước đo dịng tiền có giúp giải thích cho thành quả của doanh nghiệp (X → 𝑌) và ngược lại (𝑌 → 𝑋). Sự kết hợp có ý nghĩa đối với độ trễ 𝑋𝑠 trong kiểm định X → 𝑌 và khơng có ý nghĩa đối với độ trễ 𝑌𝑠 trong kiểm định 𝑌 → 𝑋 chỉ ra rằng 𝑋 là nguyên nhân Granger dẫn đến 𝑌. Trong phân tích thứ hai, các kiểm định nhân quả Granger được thực hiện để xác định liệu rằng khi thành quả tài chính chịu ảnh hưởng bởi những thay đổi trong vị thế dòng tiền của doanh nghiệp, thì chiều hướng ngược lại, những thay đổi trong thành quả tài chính có gây nên những thay đổi trong vị thế dòng tiền của doanh nghiệp hay khơng. Vì những kiểm định nhân quả này là post - hoc, bài phân tích sẽ chỉ kiểm định các các thước đo được nhận thấy là có ý nghĩa trong phân tích của những giả thuyết trước đây.
3.2.4. Trình tự nghiên cứu
Sử dụng dữ liệu bảng của 255 cơng ty phi tài chính niêm yết trên hai sàn HSX và HNX trong khoản thời gian 48 quý từ quý 1 năm 2007 đến quý 4 năm 2018, tác giả tiến hành các bước nghiên cứu sau:
Bước 1: Tìm hiểu tác động của các thước đo dòng tiền lên thành quả doanh
nghiệp. Trước khi thực hiện hồi quy, tác giả tiến hành thống kê mô tả cho các biến được sử dụng. Sau đó tiến hành hồi quy 3 phương trình trên.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Mô tả thống kê
Bảng 4.1. Mô tả thống kê
BIẾN Mean Median Min Max STD
Tobin’Q 0.887 0.835 0.009 7.517 0.420 DSO 96.62 63.308 0 998.663 110.51 DIO 91.58 61.344 0 969.957 107.53 DPO 36.12 25.270 0 308.72 39.153 CCC 156.88 107.711 -69.866 1713.549 180.53 OCC 199.09 138.006 0 1884.88 210.49 DEBT 0.328 0.139 0 1 0.3764 SIZE 26.95 26.891 23.146 31.991 1.4590
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 13.0)
Kết quả thống kê mô tả cho thấy trung bình các cơng ty trong mẫu có Tobin’Q