5. Kết cấu của đề tài nghiên cứu
2.2 Giả thuyết nghiên cứu
2.2.1 Hiệu quả hoạt động kinh doanh và Tỷ lệ nợ
Các lý thuyết về cấu trúc vốn cho rằng khi một DN bắt đầu vay nợ, DN sẽ có lợi thế về lá chắn thuế. Chi phí nợ thấp kết hợp với lợi thế về lá chắn thuế sẽ khiến chi phí vốn bình quân gia quyền (WACC) giảm khi nợ tăng. Tuy nhiên, khi tỷ lệ nợ trên vốn CSH tăng, tác động của tỷ lệ nợ buộc các CSH tăng lợi tức yêu cầu của họ, nghĩa là chi phí vốn CSH tăng. Ở mức tỷ lệ nợ trên vốn CSH cao, chi phí nợ cũng
tăng bởi vì khả năng DN không trả được nợ là cao hơn (nguy cơ phá sản cao hơn). Các nghiên cứu trên thế giới cho thấy: tỷ lệ nợ có tác động đến HQKD, nhưng ở các mức tỷ lệ nợ khác nhau có thể tác động cùng chiều hoặc ngược chiều đến HQKD (Zeitun & Tian - 2007, Onaolapo & Kajola - 2010, Margaritis & Psillaki - 2007, Weixu - 2005)
Vì vậy tác giả đưa ra giả thuyết về mối quan hệ giữa HQKD và tỷ lệ nợ như sau:
Giả thuyết 1: Tỷ lệ nợ có tác động dương (+) đến HQKD khi ở mức tỷ lệ nợ thấp
Giả thuyết 2: Tỷ lệ nợ có tác động âm (-) đến HQKD khi ở mức tỷ lệ nợ cao 2.2.2 Hiệu quả hoạt động kinh doanh và Quy mô của doanh nghiệp
Phân tích thực trạng hoạt động kinh doanh của các DN xây dựng cho thấy các DN có quy mô lớn sẽ có nhiều lợi thế hơn các DN có quy mô nhỏ. Bởi lẽ, ngành xây dựng có đặc thù là người mua chọn người bán thông qua đấu thầu cạnh tranh hoặc chỉ định thầu. Các DN có quy mô lớn trước hết phải là các DN có thương hiệu, có uy tín và được nhiều người biết tới. Thứ hai, DN có quy mô lớn với sức mạnh về tài chính, về tài sản, về kỹ thuật công nghệ và khả năng quản lý sẽ dễ dàng khai thác lợi thế theo quy mô nhằm tối thiểu hóa chi phí đầu vào và gia tăng hiệu quả đầu ra nhằm giảm thiểu giá thành sản phẩm. Vì vậy các DN có quy mô lớn dễ trúng thầu hoặc được chỉ định thầu hơn là các DN nhỏ, từ đó có cơ hội tăng doanh số, tìm kiếm lợi nhuận, nâng cao HQKD. Theo nghiên cứu của Onaolapo & Kajola - 2010 thì: Quy mô của DN có tác động dương (+) đến HQKD.
Từ những cơ sở trên, tác giả phát biểu giả thuyết về mối quan hệ giữa HQKD và Quy mô của DN như sau:
Giả thuyết 3: Quy mô của DN có tác động dương (+) đến HQKD
nghiệp
Tốc độ tăng trưởng của DN có tác động đến HQKD của DN (Zeitun & Tian – 2007). Vì vậy tác giả phát biểu giả thuyết về mối quan hệ giữa HQKD và Tốc độ tăng trưởng của DN như sau:
Giả thuyết 4: Tốc độ tăng trưởng của DN có tác động dương (+) đến HQKD 2.2.4 Hiệu quả hoạt động kinh doanh và Tỷ trọng tài sản cố định
Đứng trên góc độ là người sử dụng các sản phẩm xây dựng, đa số họ có tâm lý quan tâm nhiều đến chất lượng và giá cả công trình. Công nghệ kỹ thuật là yếu tố đóng vai trò then chốt để tạo nên thế mạnh của các DN xây dựng. Đầu tư vào công nghệ sẽ giúp DN tăng chất lượng sản phẩm đầu ra, từ đó sẽ tăng tính cạnh tranh về giá. Do đó, các công ty có tỷ trọng tài sản cố định cao được mong đợi sẽ có HQKD cao hơn.
Các nghiên cứu trên thế giới cho thấy: tỷ trọng tài sản cố định có tác động đến HQKD (Zeitun & Tian – 2007, Onaolapo & Kajola – 2010). Do đó, tác giả phát biểu giả thuyết về mối quan hệ giữa HQKD và tỷ trọng tài sản cố định như sau:
Giả thuyết 5: Tỷ trọng tài sản cố định tác động dương (+) đến HQKD 2.3 Mô tả số liệu và phương pháp thực hiện:
Một trong những yếu tố then chốt quyết định đến thành công của một nghiên cứu thực nghiệm đó là việc lựa chọn và sử dụng dữ liệu để phân tích. Tùy vào từng mục đích nghiên cứu mà dữ liệu được lựa chọn sao cho phù hợp nhất. Trong nghiên cứu này, các số liệu được lựa chọn và thu thập như sau:
− Nguồn dữ liệu: Từ Báo cáo tài chính đã được kiểm toán của doanh
nghiệp15, cụ thể từ Bảng cân đối kế toán và Bảng kết quả hoạt động kinh doanh của các DN
− Thời gian: từ năm 2006 – 2010
15 Báo cáo tài chính được tải từ các website: www.hsx.vn, www.hnx.vn, www.cafef.vn, www.dnsc.com.vn,
− Danh sách16: 40 doanh nghiệp trong ngành xây dựng niêm yết trên sàn
giao dịch chứng khoán Việt Nam. Hiện nay lĩnh vực xây dựng, sản xuất vật
liệu xây dựng và kinh doanh bất động sản là 3 lĩnh vực có mối quan hệ mật thiết với nhau. Các DN kinh doanh những lĩnh vực này thì trong hoạt động kinh doanh hay trong cơ cấu doanh thu/lợi nhuận của DN đều có ít nhất 2 trong 3 hoặc cả 3 lĩnh vực và được phân bổ theo những tỷ trọng khác nhau tùy theo từng DN. Phạm vi của nghiên cứu này là các DN trong ngành xây dựng nên 40 DN được lựa chọn là những DN có tỷ trọng doanh thu xây lắp khá cao ( > 70%) trong tổng doanh thu của DN.
− Đặc điểm dữ liệu: Có 40 DN được thu thập số liệu trong vòng 5 năm từ 2006
- 2010. Đây là dữ liệu được thu thập theo thứ tự thời gian hay còn gọi là dữ
liệu chuỗi thời gian. Các thành phần của chuỗi thời gian gồm có17: thành
phần xu thế, yếu tố mùa, yếu tố có tính chất chu kỳ và thành phần bất quy tắc. Chính vì vậy mà dữ liệu chuỗi thời gian rất dễ xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi. Tức là hạng nhiễu/sai số (µ) ở giai đoạn này có thể ảnh hưởng đến hạng nhiễu/sai số ở giai đoạn kế tiếp hoặc một số giai đoạn kế tiếp nhau. Do đó, nhằm đơn giản hóa và làm cho chuỗi thời gian dễ phân tích, dễ giải thích và nhằm loại bỏ sự ảnh hưởng của các thành phần chuỗi thời gian ra khỏi kết quả nghiên cứu, tác giả đã sử dụng phương pháp tính trung bình, như vậy các chỉ số của 40 DN sẽ được tính trung bình trong 5 năm và như vậy nghiên cứu sẽ có 40 quan sát.
− Ước lượng trong nghiên cứu này được xử lý bằng phần mềm SPSS 11.5. Do
dạng hàm của mô hình chưa được xác định trước nên tác giả sẽ khảo sát các dạng hàm có thế có giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc, rồi sau đó mới ước lượng mô hình hồi quy phù hợp nhất. Các giả thuyết của mô hình hồi quy bội cũng sẽ lần lượt được kiểm định để tìm ra được mô hình tốt nhất
16 Chi tiết xem tại Phụ lục 1: Danh sách 40 DN ngành xây dựng và tỷ trọng doanh thu xây lắp theo từng DN 17 Nguyễn Quang Đông, Kinh tế lượng (chương trình nâng cao), Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật, Hà Nội, 2002
phản ánh đúng mối quan hệ giữa HQKD và các yếu tố tài chính tác động.
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Dựa trên cơ sơ lý luận đã trình bày ở Chương 1, tại Chương 2 tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu các yếu tố tài chính tác động đến HQKD của các DN ngành xây dựng. Mô hình nghiên cứu được xây dựng là mô hình hồi quy bội; biến phụ thuộc là biến HQKD được đại diện bởi chỉ số ROA, ROE; biến độc lập bao gồm các biến tỷ lệ nợ, quy mô của DN, tốc độ tăng trưởng của tổng tài sản và tỷ trọng TSCĐ trên tổng tài sản. Trong đó biến tỷ lệ nợ được đại diện bởi các chỉ số: tỷ lệ nợ trên tổng vốn, tỷ lệ nợ trên vốn CSH, tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng vốn và tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng vốn.
Tác giả đã xây dựng mô hình, giả thuyết nghiên cứu và trình bày các nội dung liên quan đến việc xử lý dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 40 DN xây dựng trong khoảng thời gian 5 năm từ năm 2006 – 2011. Việc xử lý dữ liệu sẽ được thực hiện trên phần mềm SPSS 11.5 và kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày cụ thể trong chương 3.
CHƯƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1 Mô tả thống kê
Kết quả thống kê các biến được trình bày chi tiết trong bảng sau:
Bảng 3.1: Mô tả thống kê các biến
ROA ROE TDTA TDTE STDTA LTDTA SIZE GROWTH TANG
Số lượng Giá trị 40 40 40 40 40 40 40 40 40 Trống 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Trung bình .0485 .1923 .7022 3.7784 .6291 .0809 440405577473 .3944 .1665 Trung vị .0416 .1965 .7449 3.3404 .6508 .0558 321809453408 .3224 .1259 Yếu vị
.0159(a) .0628(a) .7618 .4267(a) .2867(a) .0002(a) 23612066767(a) -.0090(a) .0268(a) Độ lệch chuẩn
.0312 .0641 .1486 2.5096 .1487 .0747 367216460578 .2886 .1106 Chỉ số Skewness
1.985 -.078 -.907 1.475 -.338 .941 1.269 2.204 1.126
Sai số chuẩn của
chỉ số Skewness .374 .374 .374 .374 .374 .374 .374 .374 .374
Chỉ số Kurtosis
4.150 -.554 .372 3.512 -.693 -.204 .917 5.755 1.127
Sai số chuẩn của
chỉ số Kurtosis .733 .733 .733 .733 .733 .733 .733 .733 .733
Nhỏ nhất
.0159 .0628 .2879 .4267 .2867 .0002 23612066767 -.0090 .0268 Lớn nhất
.1572 .3244 .9211 13.10 .8845 .2644 1478518076427 1.4941 .4965
ROA - tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của các DN trong ngành xây dựng: ở mức
trung bình 4.85%, mức cao nhất 15.72% và mức thấp nhất 1.57%
ROE - tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH của các DN trong ngành xây dựng: ở mức
trung bình 19%, mức cao nhất 32% và mức thấp nhất 6%
Tỷ lệ nợ: dựa trên bảng mô tả thống kê có thể thấy được các DN trong ngành xây
TDTA – tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản ở mức trung bình là 70%, ở mức cao nhất
92% và mức thấp nhất 29%. Trong đó nợ ngắn hạn (STDTA) chiếm tỷ trọng rất cao trong tổng nợ, chiếm tới 90%; còn nợ dài hạn rất thấp chỉ chiếm 10%. Có thể thấy được các DN trong ngành xây dựng ở Việt Nam sử dụng nợ ngắn hạn để tài trợ phần lớn hoạt động kinh doanh của mình.
TDTE - tỷ lệ tổng nợ trên tổng vốn CSH của các DN ở mức trung bình là 3.77 lần.
Tỷ lệ này giữa các DN cũng có sự khác biệt rất lớn, có DN tổng nợ chỉ bằng 0.4 vốn CSH, trong khi đó có DN tỷ lệ này lên tới 13 lần.
GROWTH - tốc độ tăng trưởng tổng tài sản của các DN bình quân là 39%, cao nhất
có DN đạt tới 149% và thấp nhất là 0.9%.
TANG - tỷ trọng tài sản cố định trên tổng tài sản ở mức trung bình là 17%, cao nhất
49% và thấp nhất 3%.
Các tham số đặc trưng cho dạng phân phối xác xuất:
Hệ số bất đối xứng Skewness18 – hệ số cho biết phân phối đang xét có bị lệch so với phân phối chuẩn không, nếu có thì là lệch trái hay lệch phải, kết quả như sau: ROA, TDTE, LTDTA, SIZE, GROWTH và TANG: chỉ số Skewness > 0 => Phân phối bị lệch phải
ROE, TDTA, STDTA: chỉ số Skewness < 0 => Phân phối bị lệch trái
Hệ số nhọn Kurtosis19 – hệ số đo độ nhọn hình chóp, cho biết mức độ dao động của một phân phối, kết quả cho thấy biến ROA và GROWTH có độ nhọn khá cao, tức là mức độ dao động mạnh.
18 Chi tiết xem tại Phụ lục 2: Hình dáng phân phối của dữ liệu 19 Chi tiết xem tại Phụ lục 2: Hình dáng phân phối của dữ liệu
3.2 Mô tả hệ số tương quan
Kết quả mô tả hệ số tương quan giữa các biến được trình bày trong bảng sau:
Bảng 3.2: Mô tả hệ số tương quan
Ma trận hệ số tương quan cho thấy các vấn đề sau:
− Các biến độc lập đại diện cho tỷ lệ nợ là TDTA, TDTE, STDTA có quan hệ
tương quan rất mạnh với nhau, hệ số tương quan > 0.7. Điều này có thể giải thích được là do tỷ lệ nợ trên tổng vốn đã bao gồm nợ ngắn hạn, nợ dài hạn và tổng tài sản đã bao gồm các tài sản được tạo ra từ nguồn vốn CSH rồi. Do đó để tránh hiện tượng đa cộng tuyến, 4 biến độc lập đại diện cho tỷ lệ nợ sẽ không được đưa vào cùng một lúc mà sẽ được lần lượt đưa vào khi chạy mô hình hồi quy
ROA ROE TDTA TDTE STDTA LTDTA SIZE GROWTH TANG
ROA Tương quan Pearson 1 .454(**) -.689(**) -.588(**) -.615(**) -.138 .181 .280 .054 Mức ý nghĩa (2 đuôi) .003 .000 .000 .000 .396 .264 .080 .742
Số lượng 40 40 40 40 40 40 40 40
ROE Tương quan Pearson 1 .212 .132 .074 .320(*) .324(*) -.107 -.050
Mức ý nghĩa (2 đuôi) .190 .418 .651 .044 .042 .511 .761
Số lượng 40 40 40 40 40 40 40
TDTA Tương quan Pearson 1 .833(**) .883(**) .245 .034 -.318(*) -.212
Mức ý nghĩa (2 đuôi) .000 .000 .128 .835 .045 .190
Số lượng 40 40 40 40 40 40
TDTE Tương quan Pearson 1 .762(**) .141 .115 -.179 -.283
Mức ý nghĩa (2 đuôi) .000 .386 .481 .269 .077
Số lượng 40 40 40 40 40
STDTA Tương quan Pearson 1 -.198 -.172 -.275 -.494(**)
Mức ý nghĩa (2 đuôi) .221 .288 .086 .001
Số lượng 40 40 40 40
LTDTA Tương quan Pearson 1 .410(**) -.146 .539(**)
Mức ý nghĩa (2 đuôi) .009 .367 .000
Số lượng 40 40 40
SIZE Tương quan Pearson 1 .469(**) .001
Mức ý nghĩa (2 đuôi) .002 .996
Số lượng 40 40
GROWTH Tương quan Pearson 1 .013
Mức ý nghĩa (2 đuôi) .935
Số lượng 40
TANG Tương quan Pearson 1
Mức ý nghĩa (2 đuôi) Số lượng
− Biến SIZE có tương quan ở mức trung trung bình với biến GROWTH, hệ số tương quan 0.46, cho thấy tốc độ tăng trưởng của các DN lớn có khuynh hướng cao hơn các DN nhỏ
− Biến phụ thuộc ROA có tương quan đáng kể với các biến đại diện cho tỷ lệ
nợ, hệ số tương quan > 0.5. Đối với các biến độc lập khác thì hệ số tương quan ở mức thấp.
− Biến phụ thuộc ROA có tương quan rất thấp với biến LTDTA, TANG, SIZE
hệ số tương quan < 0.2, do đó ta loại biến LTDTA, TANG, SIZE ra khỏi mô hình xem xét các biến độc lập tác động đến biến ROA. Như vậy, đối với mô hình ROA ta chỉ xem xét các biến tác động sau: TDTA, TDTE, STDTA,
GROWTH
− Biến phụ thuộc ROE có tương quan rất thấp với các biến độc lập trong mô
hình, hệ số tương quan với các biến độc lập dao động từ 0.05 → 0.35. Do đó, đối với mô hình các yếu tố tài chính tác động đến HQKD, ta không sử dụng
biến ROE mà chỉ sử dụng biến ROA để xây dựng mô hình
− Sau khi xem xét các hệ số tương quan, tác giả sẽ xây dựng 3 mô hình:
Mô hình 1 – mô hình sử dụng tỷ lệ nợ TDTA:
ROA = ƒ (TDTA, GROWTH)
Mô hình 2 – mô hình sử dụng tỷ lệ nợ TDTE:
ROA = ƒ (TDTE, GROWTH)
Mô hình 3 – mô hình sử dụng tỷ lệ nợ STDTA:
ROA = ƒ (STDTA, GROWTH)
3.3 Xây dựng mô hình ROA
3.3.1 Khảo sát các dạng hàm hồi quy
Sau khi xem xét hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc là ROA thì ta giữ lại các biến độc lập sau để xem xét xây dựng mô hình ROA:
D (TDTA/TDTE/STDTA): Tỷ lệ nợ
Tiến hành khảo sát riêng dạng hàm hồi quy phù hợp của từng biến độc lập trên với biến phụ thuộc ROA20:
ROA và TDTA: Kết quả cho thấy giá trị R2 của mô hình bậc 3 là cao nhất (55.6%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mô hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mô hình bậc 3 cho mối quan hệ giữa ROA và TDTA. Như vậy, ta tạo thêm biến
TDTA2 (TDTA bình phương) và TDTA3 (TDTA lập phương) để sử dụng cùng với
biến TDTA (xem Phụ lục 3, trang 1)
ROA và TDTE: Kết quả cho thấy giá trị R2 của mô hình log là cao nhất (53.5%) thể hiện khả năng giải thích của dạng mô hình này mạnh nhất. Do đó, ta chọn dạng mô hình log-tuyến tính cho mối quan hệ giữa ROA và TDTE. Như vậy, ta tạo thêm
biến LOG_TDTE để sử dụng trong mô hình (xem Phụ lục 3, trang 2)
ROA và STDTA: Kết quả cho thấy giá trị R2 của mô hình bậc 3 là cao nhất