CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA QUẢN TRỊ VỐN LƯU ĐỘNG TỚI KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA DOANH NGHIỆP NGÀNH THÉP VIỆT NAM
3.4. Mô hình nghiên cứu tác động của quản trị vốn lưu động tới khả năng sinh lời của doanh nghiệp ngành thép Việt Nam
3.4.3. Mô hình nghiên cứu
Để đưa ra đánh giá về tác động của quản trị VLĐ tới KNSL của DN ngành thép Việt Nam, 2 mô hình hồi quy được tác giả sử dụng gồm biến phụ thuộc là ROE (TSSL trên VCSH) và ROA (TSSL trên TTS). Hai mô hình sử dụng các biến độc lập là giống nhau, bao gồm các biến độc lập như số ngày một vòng quay HTK (ICP), kỳ thu tiền bình quân (RCP), kỳ thanh toán bình quân (APP). Trong khi đó, các biến kiểm soát cho mô hình bao gồm hệ số khả năng thanh toán hiện hành (CR), hệ số nợ trên TTS (DAR) và quy mô công ty (SIZE).
Nhằm đánh giá tác động của quản trị VLĐ tới KNSL, tác giả sẽ sử dụng các mô hình như: mô hình OLS, mô hình FEM, mô hình REM. Từ đó, tác giả sẽ tổng kết những khuyến nghị sau khi nghiên cứu đưa ra mô hình có ý nghĩa với các số liệu và biến đã lựa chọn.
Bảng 3.8: Ký hiệu các biến
Tên các biến Ký hiệu
Biến phụ thuộc
KNSL trên VCSH ROE
KNSL trên TTS ROA
Biến độc lập
Số ngày một vòng quay HTK ICP
Kỳ thu tiền bình quân RCP
Kỳ thanh toán bình quân APP
Biến kiểm soát
Hệ số khả năng thanh toán hiện hành CR
Hệ số nợ trên TTS DAR
Quy mô công ty SIZE
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
41 Mô hình nghiên cứu:
Dựa trên mô hình của các học giả trước đó như Gul et al (2013) Makori và Jagomo (2013), tác giả sử dụng mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là ROE và ROA nhằm chỉ ra mối quan hệ giữa quản trị vốn lưu động và khả năng sinh lời của doanh nghiệp ngành thép Việt Nam. Hai mô hình được tác giả đưa vào trong bài cụ thể như sau:
ROEit β0 + β1ICPit + β2RCPit + β3APPit + β4CRit + β5DARit+ β6SIZEit + εit ROAit β0 + β1ICPit + β2RCPit + β3APPit + β4CRit + β5DARit+ β6SIZEit + εit Trong đó:
β0: Hệ số chặn
β1, β2 …: Hệ số hồi quy riêng ROEit: KNSL trên VCSH ROAit: KNSL trên TTS
ICPit: Số ngày một vòng quay HTK RCPit: Kỳ thu tiền bình quân
APPit: Kỳ thanh toán bình quân
CRit: Hệ số khả năng thanh toán hiện hành DARit: Hệ số nợ trên TTS
SIZEit: Quy mô công ty εit: Sai số mô hình i: DN i
t: Năm t
3.4.3.2. Mô tả các biến trong mô hình và giả thuyết nghiên cứu Biến phụ thuộc
KNSL trên VCSH được viết tắt là ROE được chọn làm biến phụ thuộc. Đây là chỉ số tài chính cơ bản nhất của DN vì mọi hoạt động của DN đều kì vọng cải thiện chất lượng và hiệu quả VCSH. Đề tài trước đây cũng sử dụng ROE làm biến phụ thuộc đại diện cho KNSL của DN như Minh Sang và Nguyễn Thanh Việt (2015).
Biến phụ thuộc tiếp theo là KNSL trên TTS, được viết tắt là ROA. Trong DN để đo lường mức độ hiệu quả quản lý tài sản của công ty thì ROA sẽ là chỉ số được chọn. Trong công trình nghiên cứu điều tra của Gul et al (2013) về quản lý VLĐ đến KNSL của các DN vừa và nhỏ ở Pakistan và ROA đã được chọn làm biến phụ thuộc.
42
Với đề tài trong nước, có thể kể đến Trần Tú Uyên (2018) cũng đã lựa chọn biến ROA làm biến phụ thuộc đại diện cho KNSL.
Biến độc lập
Số ngày một vòng quay HTK (ICP) là một trong những chỉ số tài chính đánh giá tác động tới KNSL của DN. Khi số ngày một vòng quay HTK càng giảm thì HTK được luân chuyển nhiều vòng hơn, do đó sẽ giúp DN hiệu quả hơn trong sử dụng VLĐ của mình. Biến độc lập này được Addae và Nyarko Bassi (2013) trình bày trong nghiên cứu của mình.
Giả thuyết nghiên cứu 1: ICP có tác động ngược chiều tới KNSL
Kế tiếp là kỳ thu tiền bình quân (RCP). Đây là chỉ số được Sharma và Kumar (2011) đưa vào trong nghiên cứu của mình. Tỷ số này cho biết các DN mất thời gian bao lâu để các khoản nợ của khách hàng được thanh toán cho DN. Khi RCP giảm tức là DN nhanh chóng thu được vốn, từ đó giúp DN có lợi nhuận tốt hơn. Tương tự, trong bài nghiên cứu của giả Daniel Mogaka Makori và cộng sự (2013) cũng đã nghiên cứu mối quan hệ của biến số này với KNSL của DN.
Giả thuyết nghiên cứu 2: RCP có tác động ngược chiều tới KNSL
Ngoài ra, biến độc lập được đưa vào mô hình là kỳ thanh toán bình quân (APP) Đây là chỉ số thể hiện số ngày trung bình mà công ty trả tiền cho nhà cung cấp. Khi số ngày thanh toán giảm làm tăng số lần DN phải thanh toán. Điều này làm chứng tỏ DN chiếm dụng vốn nhanh hơn và nguồn vốn nhiều hơn giúp cải thiện KNSL của DN.
Nghiên cứu trước đây cũng sử dụng biến độc lập này có thể kể đến Sharma và Kumar (2011) khi phân tích mối tương quan giữa VLĐ và KNSL trên TTS.
Giả thuyết nghiên cứu 3: APP có tác động ngược chiều tới KNSL Biến kiểm soát
Biến đầu tiên trong mô hình được đưa làm biến kiểm soát là hệ số khả năng thanh toán hiện hành (CR). Hệ số này phản ánh sát nhất về tính thanh khoản của tài sản thể hiện các khoản nợ ngắn hạn được đảm bảo khả năng chi trả. Mặc dù vậy chỉ số này quá cao sẽ làm cho VLĐ không được tận dụng hết và làm KNSL không thực sự hiệu quả. Trong nghiên cứu của mình, tác giả Từ Thị Kim Thoa và cộng sự (2014) đã kiểm tra tác động của quản trị VLĐ tới KNSL của DN, trong đó có biến CR được sử dụng.
43
Giả thuyết nghiên cứu 4: CR có tác động ngược chiều tới KNSL
Tiếp theo, hệ số nợ trên TTS (DAR) thể hiện đòn bẩy tài chính của DN với mục tiêu để giảm thiểu chi phí làm cải thiện lợi nhuận của DN. Bởi khi sử dụng nợ vay, chi phí vay là chi phí sẽ được trừ khi tính thuế thu nhập DN. Tuy nhiên, nếu DN không sử dụng nguồn vay hợp lý thì sẽ làm giảm đến doanh thu. Tác giả Dương Thị Hồng Vân và cộng sự (2018) đã lựa chọn hệ số nợ làm biến số trong bài nghiên cứu của mình.
Giả thuyết nghiên cứu 5: DAR có tác động ngược chiều tới KNSL
Cuối cùng, biến quy mô DN (SIZE) được xác định theo logarit của doanh thu thuần. Quy mô công ty có thể được xác định theo nhiều tiêu chí như tổng nguồn vồn, TTS hay tổng doanh thu. Cụ thể, trong mô hình nghiên cứu của Đinh Ngọc Anh (2015) đã lựa chọn quy mô công ty là biến số trong đề tài của mình và chỉ ra rằng quy mô công ty càng lớn DN càng tiếp cận nguồn vốn tốt hơn và tác động tích cực tới KNSL của DN. Tuy nhiên để tập trung vào phân tích tới KNSL của DN, bài nghiên cứu sẽ dựa trên khía cạnh doanh thu thuần.
Giả thuyết nghiên cứu 6: SIZE có tác động cùng chiều tới KNSL.
Bảng 3.9: Bảng giả thuyết về kết quả tác động của các biến độc lập tới KNSL
Tên biến Tác động tới KNSL
Số ngày một vòng quay hàng tồn kho (ICP)
-
Kỳ thu tiền bình quân (RCP) -
Kỳ thanh toán bình quân (APP) -
Hệ số khả năng thanh toán hiện hành (CR)
-
Hệ số nợ trên TTS (DAR) -
Quy mô công ty (SIZE) +
Nguồn: tác giả tự tổng hợp Chú thích:
(+): tác động cùng chiều (-): tác động ngược chiều
44
Bảng 3.10: Công thức tính các biến
Tên biến Viết
tắt Cách tính Đơn vị Loại biến
KNSL trên VCSH
ROE ROE =
% Biến phụ
thuộc KNSL trên
TTS
ROA ROA =
% Biến phụ thuộc Số ngày một
vòng quay HTK
ICP ICP =
*365 Ngày Biến độc
lập
Kỳ thu tiền bình quân
RCP RCP =
*365 Ngày Biến độc lập Kỳ thanh
toán bình quân
APP APP =
*365 Ngày Biến độc lập
Hệ số khả năng thanh
toán hiện hành
CR CR =
Biến
kiểm soát
Hệ số nợ trên TTS
DAR DAR =
% Biến
kiểm soát Quy mô
công ty
SIZE SIZE = Logarit của doanh thu thuần Lần Biến kiểm soát Nguồn: Tổng hợp của tác giả