Bảng 4.2 - Ma trận tương quan
ROA ACP ICP APP CCC CS LEV FFAR AGE GDPGrow
ROA 1 -0,321** -0,169** -0,329** 0,056 -0,013 -0,341** -0,024 0,092** 0,111** ACP -0,321** 1 0,213** 0,531** 0,194** -0,193** 0,080** 0,147** -0,109** -0,005 ICP -0,169** 0,213** 1 0,577** 0,311** -0,040 0,211** -0,068** -0,006 -0,015 APP -0,329** 0,531** 0,577** 1 -0,426** -0,055* 0,453** 0,055* -0,065* -0,041 CCC 0,056 0,194** 0,311** -0,426** 1 -0,100** -0,354** -0,033 0,004 0,037 CS -0,013 -0,193** -0,040 -0,055* -0,100** 1 0,341** 0,068** 0,032 -0,001 LEV -0,341** 0,080** 0,211** 0,453** -0,354** 0,341** 1 -0,204** 0,042 -0,012 FFAR -0,024 0,147** -0,068** 0,055* -0,033 0,068** -0,204** 1 -0,066* -0,001 AGE 0,092** -0,109** -0,006 -0,065* 0,004 0,032 0,042 -0,066* 1 -0,023 GDPGrow 0,111** -0,005 -0,015 -0,041 0,037 -0,001 -0,012 -0,001 -0,023 1 (*),(**): tương ứng mức ý nghĩa thống kê 5% và 1%
Bảng 4.2 trình bày ma trận tương quan của tất cả các biến được sử dụng trong mô hình. Bảng chỉ ra rằng ROA có tương quan phủ định với ACP, ICP, APP, CCC, LEV, AGE và GDPGrow; cụ thể:
Mối tương quan phủ định có ý nghĩa giữa ROA và ACP: phù hợp với quan điểm rằng thời gian để khách hàng thanh toán các khoản nợ càng ngắn thì càng có nhiều tiền mặt sẵn có để bổ sung cho hàng tồn kho, do đó dẫn đến việc tăng thêm doanh thu mà kết quả là sự gia tăng trong tỷ suất sinh lời.
Mối tương quan phủđịnh có ý nghĩa giữa ROA và ICP: trong mẫu nghiên cứu có 160/365 công ty - chiếm 43,84% số lượng - hoạt động trong lĩnh vực thương mại, nông thủy sản, xây dựng và giáo dục. Các công ty này có đặc thù kinh doanh mang tính mùa vụ, phải thường xuyên duy trì mức tồn kho tương đối cao để đáp ứng nhu cầu thị trường trong những lúc khan hiếm và nguồn cung nguyên liệu không ổn định và khắc phục yếu tố mùa vụ, chống lại biến động giá cả… Do đó một khi tồn kho tăng sẽ kéo theo chi phí lưu kho, bảo quản… cũng tăng theo dẫn đến lợi nhuận giảm và khả năng sinh lời giảm tương ứng.
Mối tương quan phủ định có ý nghĩa giữa ROA và APP: có thể được giải thích rằng việc kéo dài thời gian thanh toán có thể gây ảnh hưởng không tốt đến mối quan hệ giữa công ty và đối tác. Khi đó, nhà cung cấp sẽ giảm hạn mức tín dụng hoặc nâng giá bán để hạn chế rủi ro. Lúc này, công ty cần thêm nguồn tài trợ với cơ hội phí nhất định; hoặc mất thời gian và chi phí để tìm kiếm nhà cung cấp khác với chất lượng nguyên liệu đầu vào chưa ổn định – do đó khả năng sinh lời sẽ bị giảm sút.
Biến LEV có tương quan phủđịnh có ý nghĩa với ROA. Điều này cho thấy rằng các công ty có đòn bẩy tài chính và đầu tư tài chính cao hơn thì khả năng sinh lời thấp hơn và ngược lại. Giai đoạn nghiên cứu năm 2009-2012 là giai đoạn mà nền kinh tế
mang đầy khó khăn, việc sử dụng đòn bẩy tài chính không hiệu quả càng làm giảm nhanh khả năng sinh lời. Vì vậy, các công ty trong mẫu nghiên cứu có đòn bẩy tài chính cao nhất thì khả năng sinh lời gần như thấp nhất qua các năm. Chẳng hạn như
Công ty CP Xi măng và Khoáng sản Yên Bái (YBC) có LEV = 91,13% ~ 78,26%
thì ROA = -5,26% ~ 0,5%; Công ty CP Bê tông Biên Hòa (BHC) có LEV = 90,34% ~ 72% thì ROA = -13% ~ 2,64%....
Biến AGE có tương quan khẳng định có ý nghĩa với ROA. Điều này cho thấy các công ty có thời gian gia nhập thị trường lâu hơn thì sẽ tận dụng tốt hơn các lợi thế để tăng khả năng sinh lời.
Như vậy thật khó để nói liệu rằng kỳ thu tiền bình quân ngắn hơn có thể dẫn đến một tỷ suất sinh lời cao hơn hay một khả năng sinh lời cao hơn có làm cho kỳ thu tiền bình quân ngắn hơn hay không? Kiểm định mối tương quan của hai biến đơn giản trong một ma trận thông thường không phải chú ý đến mối tương quan của mỗi biến với tất cả các biến giải thích khác (David M. Mathuva 2010). Phép phân tích
quan trọng nhất sẽ được suy ra từ mô hình đa biến phù hợp được ước lượng bằng cách sử dụng mô hình hồi quy bình phương bé nhất thông thường OLS. Đểđánh giá tác động của việc quản trị vốn luân chuyển lên khả năng sinh lời của các công ty thì khả năng sinh lời phải được mô hình hóa theo một công thức với từng thành phần của vốn luân chuyển cùng với các đặc trưng khác. Kết quả khảo sát được trình bày
