Hiệu Quả Hoạt Động Kinh Doanh Và Quy Mô Của Doanh Nghiệp

2.1.1 Mô tả các biến

Các biến sử dụng trong mô hình được mô tả chi tiết trong bảng sau:

Bảng 2.1: Mô tả các biến

Loại

biến

Ký

hiệu

Tên

biến

Cách

tính

Quan hệ với

biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc

ROA

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản

= Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân

[Tổng tài sản bình quân = (Tổng tài sản đầu kỳ + Tổng tài sản cuối kỳ)/

Biến phụ thuộc

ROE

Tỷ suất sinh lời trên vốn CSH

= Lợi nhuận sau thuế / Vốn CSH bình quân

[Vốn CSH bình quân = (Vốn CSH

đầu kỳ + Vốn CSH cuối kỳ)/2]

Biến độc

lập

TDTA

(D)

Tỷ lệ nợ/tổng

vốn

= Tổng Nợ phải trả / Tổng nguồn

vốn

TDTA thấp: +

TDTA cao : -

Biến độc

lập

TDTE

(D)

Tỷ lệ nợ/vốn

CSH

= Tổng Nợ phải trả / Tổng vốn

CSH

TDTE thấp: +

TDTE cao : -

Biến độc

lập

STDTA

(D)

Tỷ lệ nợ ngắn

hạn/tổng vốn

= Tổng Nợ ngắn hạn / Tổng nguồn

vốn

STDTA thấp: +

STDTA cao : -

Biến độc

lập

LTDTA

(D)

Tỷ lệ nợ dài

hạn/tổng vốn

= Tổng Nợ dài hạn / Tổng nguồn

vốn

LTDTA thấp:+

LTDTA cao : -

Biến độc

lập

SIZE

Quy mô của

= Tổng tài sản cuối kỳ

Biến độc

lập

GROWTH

Tốc độ tăng

trưởng của DN

= (Tổng tài sản cuối kỳ - Tổng tài

sản đầu kỳ) / Tổng tài sản đầu kỳ

Biến độc

lập

TANG

Tỷ trọng của

TSCĐ

= Tài sản cố định / Tổng tài sản

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 96 trang tài liệu này.

2.1.2 Thiết lập dạng hàm mô hình

Mô hình được xây dựng để phản ánh các yếu tố tài chính tác động đến HQKD là mô hình hồi quy bội. Dạng của mô hình hồi quy có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến. Đây là một vấn đề quan trọng, một trong những yếu tố cơ bản quyết định đối với kết quả nghiên cứu. Tuy nhiên, vấn đề “dạng của hàm hồi quy” không có một cơ sở lý thuyết nào đủ mạnh để khẳng định dạng của hàm hồi quy là dạng này mà không phải dạng khác. Dạng của hàm hồi quy là một vấn đề thực nghiệm. Theo

kết quả nghiên cứu thực nghiệm các nhà khoa học trên thế giới về tỷ lệ nợ và các yếu tố tài chính tác động đến HQKD thì mối quan hệ này có thể tồn tại dưới dạng mô hình hồi quy tuyến tính và phi tuyến bậc 2, bậc 3. Trong nghiên cứu, tác giả sẽ tiến hành khảo sát từng dạng hàm có thể có và tiến hành kiểm định từng dạng hàm. Do chưa biết trước được dạng hàm hồi quy nào sẽ được sử dụng nên tác giả xây dựng dạng hàm hồi quy tổng quát đối với từng biến HQKD như sau:

ROA = ƒ (D, SIZE, GROWTH, TANG) ROE = ƒ (D, SIZE, GROWTH, TANG)

Biến độc lập D đại diện cho tỷ lệ nợ và sẽ được thay thế lần lượt bởi TDTA, TDTE, STDTA, LTDTA khi chạy mô hình.

Phương pháp sử dụng để ước lượng các tham số của mô hình là phương pháp bình phương nhỏ nhất – OLS (Ordinary Least Squares). Theo quan điểm của kinh tế lượng, sự vận động của một biến kinh tế (biến phụ thuộc) chịu tác động của 2 yếu tố: thứ nhất là các yếu tố tác động một cách có hệ thống tới nó (các biến độc lập) và thứ nhì, chính là các tác động ngẫu nhiên khác có ảnh hưởng phi hệ thống tới biến phụ thuộc – thành phần này được gọi là sai số. Khi sử dụng số liệu của mẫu để ước lượng các tham số của mô hình kinh tế lượng thì sai số ngẫu nhiên được đại diện bằng các giá trị của phần dư trong hàm hồi quy mẫu. Các phần dư có giá trị tuyệt đối càng nhỏ thì các ước lượng càng chính xác. Vì vậy, tiêu chuẩn ước lượng của phương pháp OLS là dựa trên tổng bình phương các phần dư đạt giá trị cực tiểu.

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

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

2.2.3 Hiệu quả hoạt động kinh doanh và Tốc độ tăng trưởng của doanh

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, www.cophieu68.com,

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

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 Giá trị

lượng

Trống

Trung bình Trung vị Yếu vị

Độ lệch chuẩn Chỉ số Skewness

Sai số chuẩn của chỉ số Skewness Chỉ số Kurtosis

Sai số chuẩn của chỉ số Kurtosis

Nhỏ nhất

Lớn nhất

.0485

.0416

.0159(a)

.0312

1.985

.374

4.150

.733

.0159

.1572

.1923

.1965

.0628(a)

.0641

-.078

.374

-.554

.733

.0628

.3244

.7022

.7449

.7618

.1486

-.907

.374

.372

.733

.2879

.9211

3.7784

3.3404

.4267(a) 2.5096

1.475

.374

3.512

.733

.4267

13.10

.6291

.6508

.2867(a)

.1487

-.338

.374

-.693

.733

.2867

.8845

.0809

.0558

.0002(a)

.0747

.941

.374

-.204

.733

.0002

.2644

440405577473

321809453408

23612066767(a)

367216460578

1.269

.374

.917

.733

23612066767

1478518076427

.3944

.3224

-.0090(a)

.2886

2.204

.374

5.755

.733

-.0090

1.4941

.1665

.1259

.0268(a)

.1106

1.126

.374

1.127

.733

.0268

.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 dựng có tỷ lệ nợ khá cao – đây cũng là một trong những đặc thù của ngành.

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.

18Chi 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