4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Thống kê mô tả
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến trong toàn bộ mẫu khảo sát Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean
Std. Deviation NOP 284 .0145 1.9753 .342698 .2667791 ACP 284 .9387 799.4724 66.566202 88.9817885 ITID 284 .7654 737.1437 126.864799 124.2711544 APP 284 11.6106 370.7263 110.960493 73.1407830 CCC 284 -211.4040 1219.8981 82.470507 205.5678872 LOS 284 10.9136 17.3292 13.308982 1.1330363 CR 284 .0059 47.0400 2.138983 2.9623707 DR 284 .0443 4994.5173 93.805622 526.3546814 FATA 284 .0000 51.4226 2.735149 7.4100227 Valid N (listwise) 284 (Nguồn: SPSS)
Nhận xét:
Bảng 4.1 mô tả tổng quan về giá trị trung bình, giá trị cao nhất, giá trị thấp nhất và độ lệch chuẩn của các biến trong toàn bộ mẫu khảo sát. Cụ thể:
1,45%, và giá trị cao nhất là 197,5% và độ lệch chuẩn không cao 26,68%.
trị thấp nhất là -211 ngày và giá trị cao nhất là 1.219 ngày và độ lệch chuẩn là 206 ngày, nghĩa là thời gian từ lúc trả tiền mua nguyên vật liệu thô đến khi thu tiền bán thành phẩm là gần 03 tháng, đây cũng là khoảng thời gian mà tiền mặt bị ứ đọng trong vốn luân chuyển.
0.9 ngày và 799 ngày và độ lệch chuẩn là 89 ngày. Nghĩa là giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2012, thời gian trung bình từ lúc bán hàng đến lúc thu được tiền là 67 ngày. đưa vào sản xuất đến bán thành phẩm là hơn 04 tháng. Thời gian tiền bị ứ động trong hàng tồn kho tương đối thấp, điều này phù hợp vì trong mẫu khảo sát mặt hàng thực phẩm (sữa, đồ uống, nước giải khát, bánh kẹo…) chiếm tỷ trọng
một phần hai nên có thời gian sản xuất rất nhanh và hạn sử dụng tương đối ngắn. trung bình của APP dài hơn giá trị trung bình của ACP, nghĩa là thời gian đi chiếm dụng vốn của nhà cung cấp dài hơn thời gian bị khách hàng chiếm dụng vốn.
bốn biến kiểm soát: LOS,CR, DR và FATA. Quy mô công ty LOS được đo lường bởi logarit tự nhiên của doanh thu, có giá trị trung bình 13,3 và độ lệch chuẩn nhỏ là 1,13. CR, DR và FATA có giá trị trung bình lần lượt là 2,14% ; 93,8%; 2,73%.
4.2 Ma trận tƣơng quan PEARSON
Để xây dựng một mô hình phù hợp và có ý nghĩa, trước tiên tác giả xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến với nhau. Điều này có thể thực hiện được thông qua ma trận tương quan Pearson.
Bảng 4.2 Ma trận tƣơng quan Pearson các biến trong mô hình
Correlations
NOP
ACP
ITID APP CCC LOS CR DR FATA NOP Pearson Correlation 1 -.261** -.329** .298** -.418** -.566** .500** .306** .263**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 284 284 284 284 284 284 284 284 284 ACP Pearson Correlation -.261** 1 .413** -.109 .721** .210** -.123* -.002 -.048 Sig. (2-tailed) .000 .000 .068 .000 .000 .038 .978 .423 N 284 284 284 284 284 284 284 284 284 ITID Pearson Correlation -.329** .413** 1 -.165** .842** .386** -.176** .097 .019 Sig. (2-tailed) .000 .000 .005 .000 .000 .003 .101 .745 N 284 284 284 284 284 284 284 284 284 APP Pearson Correlation .298** -.109 -.165** 1 -.503** -.177** .243** .106 .028 Sig. (2-tailed) .000 .068 .005 .000 .003 .000 .076 .635 N 284 284 284 284 284 284 284 284 284 CCC Pearson Correlation -.418** .721** .842** -.503** 1 .387** -.247** .021 -.019 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .730 .750 N 284 284 284 284 284 284 284 284 284 LOS Pearson Correlation -.566** .210** .386** -.177** .387** 1 -.285** -.184** -.137*
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .003 .000 .000 .002 .021 N 284 284 284 284 284 284 284 284 284 CR Pearson Correlation .500** -.123* -.176** .243** -.247** -.285** 1 .030 -.001 Sig. (2-tailed) .000 .038 .003 .000 .000 .000 .619 .981 N 284 284 284 284 284 284 284 284 284 DR Pearson Correlation .306** -.002 .097 .106 .021 -.184** .030 1 .600** Sig. (2-tailed) .000 .978 .101 .076 .730 .002 .619 .000 N 284 284 284 284 284 284 284 284 284 FATA Pearson Correlation .263** -.048 .019 .028 -.019 -.137* -.001 .600** 1
Sig. (2-tailed) .000 .423 .745 .635 .750 .021 .981 .000
N 284 284 284 284 284 284 284 284 284 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Hệ số tương quan Pearson dùng để lượng hoá mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến. Giá trị tuyệt đối của hệ số này càng tiến gần về 1 thì mức độ chặt chẽ càng cao và càng tiến gần về 0 thì mức độ chặt chẽ càng thấp.
Kết quả trên cho thấy NOP có tương quan nghịch với ACP, ITID, CCC và LOS và tương quan thuận với APP, CR, DR và FATA cụ thể :
(r = -0.261, sig < 0.01) phù hợp với quan điểm cho rằng thời gian thu tiền của khách hàng từ việc bán hàng càng ngắn thì càng có nhiều tiền sẵn có để bổ sung cho hàng tồn kho do đó doanh thu càng tăng, hơn nữa chí phí dự phòng cho những khoản nợ phải thu khó đòi cũng giảm, kết quả là sự gia tăng trong tỷ suất sinh lời.
hệ số tương quan r = -0.329, sig<0.01 giữa hai biến NOP và ITID cho thấy thời gian luân chuyển hàng tồn kho càng tăng thì tỷ suất sinh lời của các công ty càng giảm do tiền bị ứ đọng nhiều trong hàng tồn kho tại khâu sản xuất và tiêu thụ sản phẩm, làm gia tăng chi phí tồn trữ, lưu kho.
uận chiều, có ý nghĩa thống kê (r=0.298, sig =0.000 <0.01) cho thấy việc các công ty trì hoãn việc thanh toán cho nhà cung cấp càng lâu sẽ giảm áp lực cho dòng tiền, giảm chi phí đi vay từ bên ngoài với lãi suất cao, do đó tỷ suất sinh lợi càng tăng.
-0.418, sig=0.000 < 0.001). Kết quả cho thấy CCC càng được rút ngắn thì NOP càng gia tăng. Nghĩa là thời gian từ khi trả tiền mua nguyên vật liệu thô đến khi thu tiền bán thành phẩm càng ngắn thì tỷ suất sinh lợi càng cao. Chu kỳ luân chuyển tiền của các công ty được rút ngắn bằng cách giảm thời gian chuyển đổi hàng tồn kho qua việc xử lý và bán hàng hóa nhanh hơn, giảm thời gian thu tiền khách hàng qua việc tăng tốc thu nợ và kéo dài thời gian thanh toán qua việc trì hoãn trả nợ cho nhà cung cấp.
r = -0.566, có ý nghĩa thống kê (sig = 0.000 < 0.001). SIZE được tính toán bằng logarit tự nhiên của doanh thu.
với biến kiểm soát CR, r = 0.500, có ý nghĩa thống kê (sig = 0.000 < 0.001).
= 0.306, sig=0.000 < 0.001). Chứng tỏ các công ty có nợ vay là đòn bẫy giúp cho công ty tăng thêm tỷ suất sinh lợi. Các công ty này sử dụng các khoản vốn vay có hiệu quả.
= 0.263, sig = 0.005) nên có ý nghĩa thống kê. Chứng tỏ các công ty đầu tư vào tài sản tài chính có hiệu quả và làm gia tăng lợi nhuận cho công ty.
quan các biến không cao, chỉ có hệ số tương quan giữa các cặp biến CCC và ACP, CCC và ITID là tương đối cao lần lượt là 0.721 và 0.842. Do đó có thể xảy ra hiện tương đa cộng tuyến và vấn đề này sẽ được kiểm định trong phần sau về hiện tượng đa cộng tuyến trong từng mô hình cụ thể.
độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau, không cho biết được mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. 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 thông thường OLS.
4.3 Kết quả hồi quy OLS
Bảng 4.3: Tóm tắt kết quả hồi quy mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và tỷ suất sinh lời
Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4 Tác động Hằng số β0 1.502 1.413 1.467 1.352 ACP -0.129 (0.003) Nghịch chiều ITID -0.145 (0.002) Nghịch chiều APP 0.124 (0.05) Thuận chiều
CCC -0.201 (0.000) Nghịch chiều LOS -0.390 (0.000) -0.358 (0.000) -0.402 (0.000) -0.343 (0.000) Nghịch chiều CR 0.368 (0.000) 0.367 (0.000) 0.351 (0.000) 0.348 (0.000) Thuận chiều DR 0.158 (0.003) 0.177 (0.001) 0.134 (0.12) 0.171 (0.001) Thuận chiều FATA 0.109 (0.38) 0.111 (0.34) 0.124 (0.18) 0.110 (0.33) Thuận chiều R2 0.515 0.517 0.514 0.533 R2 điều chỉnh 0.507 0.508 0.505 0.524 Thống kê F 59.152 (0.000) 59.503 (0.000) 58.770 (0.000) 63.431 (0.000) Hệ số phóng đại VIP 1.055 -> 1.593 1.096- >1.636 1.087- >1.601 1.117- >1.603
Tất cả các số trong dấu ngoặc đơn là mức ý nghĩa thống kê (Nguồn: tổng hợp từ kết quả nghiên cứu của tác giả)
Bảng 4.3 được tổng hợp từ phụ lục số 3 đến phụ lục số 6. Kết quả cho thấy có bốn biến ACP, ITID, CCC và LOS có mối tương quan nghịch chiều với NOP và có bốn biến APP, CR , DR và FATA có mối tương quan thuận chiều với NOP và đều có ý nghĩa thống kê. Kết quả hồi quy từng mô hình cụ thể như sau:
4.3.1 Mô hình 1 : Mối quan hệ giữa kỳ thu tiền bình quân ACP và tỷ suất sinh lời của công ty NOP. sinh lời của công ty NOP.
Kết quả cho thấy rằng có tồn tại mối tương quan nghịch, có ý nghĩa thống kê giữa ACP và NOP (r = -0.129, sig=0.03). Hệ số hồi quy âm của ACP chỉ ra rằng sự gia tăng
kỳ thu tiền bình quân sẽ dẫn đến sự giảm đi tỷ suất lợi nhuận. Từ kết quả có thể giải thích rằng khi quản trị các khoản phải thu không hiệu quả sẽ làm tăng chi phí dự phòng cho những khoản phải thu khó đòi từ đó làm giảm tỷ suất sinh lời. Hơn nữa, tiền bị ứ động ở khoản phải thu sẽ làm phát sinh chi phí cơ hội của các khoản phải thu, các công ty thiếu vốn bổ sung hàng tồn kho dẫn đến giảm doanh thu và kết quả là làm giảm lợi nhuận. Kết quả này đồng nhất với kết quả của tất cả các bài nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và Việt Nam. Phát hiện này cho thấy rằng chính sách tín dụng càng thắt chặt, tức đưa cho khách hàng ít thời gian hơn để thanh toán nợ, quản lý tốt việc thu tiền sẽ làm giảm kỳ thu tiền bình quân, từ đó cải thiện lợi nhuận công ty.
Kết quả hồi quy các biến kiểm soát cho thấy NOP có mối tương quan thuận chiều với CR, DR và FATA và có tương quan nghịch chiều với LOS. Các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê (sig <0.01) trừ hệ số hồi quy của FATA là không có ý nghĩa thống kê (sig=0.38). Hệ số tương quan âm của LOS cho thấy rằng quy mô của công ty nhỏ hơn thì tỷ suất sinh lời sẽ cao hơn những công ty có quy mô lớn. Điều này có thể giải thích rằng các công ty có quy mô lớn thì sử dụng tài sản kém hiệu quả hơn các công ty có quy mô nhỏ. Thực tế cho thấy, trong giai đoạn 2009-2012, các công ty lớn có xu hướng mở rộng đầu tư sang nhiều lĩnh vực, ngành nghề khác nhưng kém hiệu quả như kinh doanh bất động sản, tài chính….Kết quả này không đồng nhất với kết quả nghiên cứu của các tác giả ở phần 3.2, cho rằng quy mô càng lớn thì sẽ có lợi thế hơn và thu được nhiều lợi nhuận hơn. Đồng thời, kết quả hồi quy cũng cho thấy rằng các công ty sử dụng nợ cao thì sẽ làm tăng tỷ suất sinh lời. Các công ty này sử dụng nợ làm đòn bẫy để tăng lợi nhuận và đòn bẫy này được sử dụng có hiệu quả và làm tăng tỷ suất sinh lợi cho công ty. Kết quả không trùng khớp với nghiên cứu của tất cả các tác giả trong phần 3.2 vì cho rằng tỷ lệ nợ cao thì chi phí sử dụng nợ cao dẫn đến giảm lợi nhuận. Ngoài ra, NOP và CR có mối tương quan thuận chiều, có ý nghĩa thống kê.
R2 điều chỉnh là 50.7%, nghĩa là 50.7% sự biến động của NOP được giải thích
bởicác biến ACP, LOS, CR, DR và FATA.
Kết quả hồi quy mô hình 1 được viết lại như sau:
4.3.2 Mô hình 2 : Mối quan hệ giữa kỳ luân chuyển hàng tồn kho bình quân ITID và tỷ suất sinh lời NOP ITID và tỷ suất sinh lời NOP
Trong mô hình 2, hệ số của ITID có dấu âm và có mức ý nghĩa thống kê. Điều này có nghĩa là tồn tại một mối tương quan nghịch giữa ITID và NOP. Thời gian xử lý hàng tồn kho từ khâu mua nguyên vật liệu đưa vào sản xuất đến khi bán hàng càng lâu thì tỷ suất sinh lời càng giảm. Kết quả thống nhất với nghiên cứu của Hasan, Raheman và Nasr và Lazardidis và Tryfonidis (2006). Kết quả của David M.Mathuva và Neil Mathur thì hoàn toàn trái với kết quả nghiên cứu của tác giả. Trong mẫu khảo sát thì ngành nghiệp thực phẩm chiếm một phần hai tổng mẫu mà đặc thù trong chính sách quản trị hàng tồn kho của các công ty là luôn luôn duy trì tồn kho ở mức cao để đảm bảo cho hoạt động sản xuất cũng như tiêu thụ sản phẩm. Điều đó cũng dẫn tới việc làm tăng chi phí lưu kho, bảo quản kết quả là làm lợi nhuận giảm và kéo theo tỷ suất sinh lợi cũng giảm tương ứng. Hay nói cách khác, khi lượng tồn kho được quản lý một cách hiệu quả thì sẽ cải thiện tỷ suất sinh lợi.
Tác động của các biến trong mô hình 2 cũng cho kết quả tương tự như mô hình 1. Cụ thể, NOP có tương quan nghịch với LOS và tương quan thuận với CR, DR và FATA với mức ý nghĩa nhỏ hơn 5% .
R2 điều chỉnh là 51.7%, nghĩa là 51.7% sự biến động của NOP được giải thích bởi
các biến ITID, LOS, CR, DR và FATA.
Kết quả hồi quy mô hình 2 được viết lại như sau:
NOPit = 1.413 - 0.145ITIIDit - 0.358LOSit + 0.367CRit + 0.177DRit + 0.111FATA
4.3.3 Mô hình 3 : Mối quan hệ giữa kỳ thanh toán bình quân APP và tỷ suất sinh lời NOP. sinh lời NOP.
Trong mô hình 3, hệ số của kỳ thanh toán bình quân là dương và có ý nghĩa cao ở mức nhỏ (r = 0.124, sig =0.05). Kết quả cho thấy việc tăng hay giảm APP đều có tác động đáng kể, có ý nghĩa thống kê đến NOP. Kết quả những bài nghiên cứu trước đây cho thấy có hai xu hướng trái ngược nhau. Kết quả hồi quy mô hình 3, đồng nhất với xu hướng cho rằng NOP và APP có tương quan thuận với nhau, nghĩa là các công ty có khả năng sinh lợi cao hơn nếu kéo dài được thời gian thanh toán các hóa đơn của họ. Điều này đồng nhất ý kiến của các tác giả ở trên.
cung cấp để tận dụng được nguồn tài trợ với chi phí rẻ và tiền từ việc hoãn thanh toán sẽ được sử dụng cho nhu cầu vốn luân chuyển của mình. Việc trì hoãn thanh toán lâu nhất có thể, nhưng sẽ được kiểm soát đảm bảo không dẫn đến phá hủy mối quan hệ kinh doanh với nhà cung cấp. Hơn nữa, các công ty có xu hướng trì hoãn các khoản thanh toán cho nhà cung cấp để bổ sung cho nhu cầu vốn ngắn hạn thay vì đi vay ngân hàng với lãi suất cao, từ đó giảm chi phí lãi vay và góp phần gia tăng lợi nhuận.
Ngoài ra, các hệ số của các biến kiểm soát LOS và CR đều có ý nghĩa thống kê (sig <0.01). Kết quả nhận được cũng tương tự như trong mô hình 1 và 2.
Nghĩa là NOP có tương quan nghịch với LOS và tương quan thuận với CR.Quy mô càng cao thì tỷ suất sinh lợi càng thấp và ngược lại, chỉ số tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn và chỉ số nợ càng tăng thì tỷ suất sinh lời càng tăng.
R2 điều chỉnh là 50.5%, nghĩa là 50.5% sự biến động của NOP được giải thích bởi
các biến LOS, CR và FATA.
Kết quả hồi quy mô hình 3 được viết lại như sau:
NOPit = 1.467 + 0.124APPit - 0.402LOSit + 0.351CRit + 0.124FATA
4.3.4 Mô hình 4 : Mối quan hệ giữa chu kỳ luân chuyển tiền CCC và tỷ suất sinh lời NOP . sinh lời NOP .
CCC được sử dụng để đánh giá hiệu quả quản trị vốn luân chuyển. Kết quả trong mô hình 4 cho thấy tồn tại mối tương quan nghịch chiều giữa CCC và NOP.