Lợi Nhuận Biên (Pm) Của Các Dncbtpny Giai Đoạn 2007-2019

18%

15.9%

16%

14%

12.4%

12.5%

12.8%

12.2% 11.8%

12%

11.6%

11.3%

10.7%

10.3%

10%

9.5%

8.0%

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

Biểu đồ 3.20. Lợi nhuận biên (PM) của các DNCBTPNY giai đoạn 2007-2019

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên số liệu từ finance.vietstock.vn

2.0

1.8

1.6

1.54

1.4

1.2

1.08

1.06

1.04 1.05

0.96

1.00

0.99

0.97

1.01 1.01

1.0

0.93

0.87

0.8

0.6

0.4

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

Biểu đồ 3.21. Vòng quay tổng tài sản (TATO) của các DNCBTPNY giai đoạn 2007-2019

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên số liệu từ finance.vietstock.vn

Dễ dàng nhận thấy, diễn biến của PM rất giống với ROA và ROE ở phần trên (Biểu đồ 3.16 và 3.18), trong khi TATO lại thay đổi rất ít – biểu đồ TATO gần như đi ngang từ 2008 trở đi. Suy ra nguyên nhân chính dẫn tới biến động của ROA và ROE trong thời gian qua chính là thay đổi trong lợi nhuận biên. Cụ thể, PM của các DNCBTPNY đã có 6 lần đảo chiều trong giai đoạn 2007-2019, đạt mức cao nhất là 15,9% trong năm 2010 (đây cũng là năm mà ROA và ROE đạt giá trị cao nhất). Từ 2008 trở về trước, PM luôn ở mức dưới 10% nhưng từ 2009 trở đi chỉ tiêu này thường xuyên ở mức trên 10% đến gần 16% (ngoại trừ năm 2013) cho thấy các DNCBTPNY đã dần

cải thiện suất sinh lời trên doanh thu xét trong dài hạn, tuy nhiên vẫn không tránh khỏi một số biến động tăng giảm trong ngắn hạn. Ở một phương diện khác, biến động của PM còn gián tiếp phản ánh thay đổi trong khả năng quản lý chi phí của các doanh nghiệp này. PM tăng xét trong dài hạn gián tiếp cho thấy các doanh nghiệp này đã quản lý chi phí có phần tốt hơn trước, tuy nhiên vẫn có sự dao động nhất định trong ngắn hạn.

Bên cạnh đó, so với toàn ngành công nghiệp chế biến – chế tạo, lợi nhuận biên bình quân của các DNCBTPNY thường xuyên ở mức cao hơn (Biểu đồ 3.22). Tuy nhiên hai đường đồ thị gần như song song và thường đảo chiều ở cùng thời điểm cho thấy khả năng sinh lời trên doanh thu và hiệu quả quản lý chi phí của các DNCBTPNY cũng không nằm ngoài tác động của diễn biến và đặc thù chung của toàn ngành công nghiệp chế biến – chế tạo.

18%

16%

15.9%

14%

12%

10%

12.4%

12.5%

12.8%

11.6%

12.2% 11.8%

10.7%

11.3%

9.5%

9.7%

9.5%

10.3%

7.6% 7.6% 7.6%

8.0%

7.1%

6.3% 6.0%

8.7%

7.7% 7.7% 8.2% 7.7% 7.7%

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

PM DNCBTPNY

PM Ngành CNCBCT

Biểu đồ 3.22. So sánh lợi nhuận biên (PM) bình quân của các DNCBTPNY với toàn ngành công nghiệp chế biến – chế tạo giai đoạn 2007-2019

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên số liệu từ finance.vietstock.vn

3.4.3. Đánh giá khả năng sinh lời của các doanh nghiệp CBTPNY tại Việt Nam

Thông qua phân tích các chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời của các DNCBTPNY Việt Nam giai đoạn 2007-2019, có thể thấy về cơ bản ngành CBTP trong nước đã duy trì được khả năng sinh lời tương đối tốt so với mặt bằng chung của các ngành nghề trong nền kinh tế, nhất là so với ngành công nghiệp chế biến – chế tạo nói chung. Xét trong dài hạn, khả năng sinh lời của các doanh nghiệp CBTP có xu hướng được cải thiện nhất là từ sau 2008. Tuy nhiên, xét trong ngắn hạn lợi nhuận của các doanh nghiệp vẫn không tránh khỏi một số biến động thất thường, dù biên độ dao động không quá lớn. Thêm

nữa, bên cạnh đa phần các doanh nghiệp duy trì khả năng sinh lời tốt, vẫn tồn tại một số doanh nghiệp cá biệt với tỷ lệ sinh lời rất thấp thậm chí âm.

Xét riêng những doanh nghiệp CBTP có tỷ lệ sinh lời thấp thậm chí thua lỗ kéo dài, nguyên nhân chủ yếu dẫn tới thực trạng này là do thị trường tiêu thụ sản phẩm đầu ra gặp nhiều khó khăn khiến doanh thu giảm. Chẳng hạn trường hợp của Xuất khẩu Long An lỗ ròng hơn 63 tỷ VND trong 2018 do giá xuất khẩu nhân điều (một trong những mặt hàng chủ lực của công ty này) giảm tới 20% trên toàn cầu, Thủy sản Hùng Vương lỗ lũy kế gần 620 tỷ VND tính đến hết QIII/2019 phần lớn do sản lượng xuất khẩu giảm bởi tác động của thuế chống bán phá giá từ phía Bộ Thương Mại Hoa Kỳ cùng với giá xuất khẩu cá tra giảm sâu trong năm… Doanh thu giảm mạnh trong khi giá vốn hàng bán thường xuyên chiếm tỷ trọng cao (đây là đặc thù về cơ cấu chi phí của các doanh nghiệp CBTP nói riêng và các doanh nghiệp ngành chế biến - chế tạo nói chung) khiến cho lợi nhuận giảm sút, dẫn tới thua lỗ. Thực trạng này đòi hỏi các doanh nghiệp trên cần điều chỉnh quy mô và cơ cấu sản xuất một cách phù hợp, đồng thời nâng cao hiệu quả quản lý chi phí nhằm khắc phục thua lỗ, và một trong những tiền đề để thực hiện định hướng này là cải thiện hoạt động dự báo tài chính với trọng tâm là dự báo kết quả kinh doanh – khả năng sinh lời của doanh nghiệp.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Trong chương 3, thực trạng khả năng sinh lời của các doanh nghiệp CBTP trong giai đoạn 2007-2019 đã được trình bày, theo hướng tiếp cận từ khái quát đến cụ thể. Tình hình kinh doanh của các doanh nghiệp này được đặt trong bối cảnh của nền kinh tế cũng như ngành nghề. Các chỉ tiêu phản ánh tình hình tài chính khái quát cũng như khả năng sinh lời của các doanh nghiệp được phân tích chi tiết. Trên cơ sở đó, tác giả rút ra những nhận định về thành tựu cũng như hạn chế trong hoạt động kinh doanh và khả năng sinh lời của các doanh nghiệp này.

Có thể, một trong những nguyên nhân chủ yếu của các tồn tại trên đến từ những thiếu sót, chủ quan trong kế hoạch hoá tài chính của các doanh nghiệp, dẫn tới thụ động khi đối mặt với những biến cố trên thị trường trong bối cảnh nền kinh tế trong nước và quốc tế thời gian vừa qua diễn biến bất lợi. Đây cũng là nền tảng để khẳng định tầm quan trọng của cải thiện kế hoạch hóa tài chính đối với các doanh nghiệp CBTP tại Việt Nam.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ NỘI TẠI TỚI DỰ BÁO KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC DOANH NGHIỆP CHẾ BIẾN THỰC PHẨM TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

4.1. Kết quả kiểm định mô hình tác động ngắn hạn

4.1.1. Thống kê mô tả

Bảng 4.1. Thống kê mô tả - mô hình tác động ngắn hạn

Biến

Trung bình	Độ lệch chuẩn	Min	Max
ROA	.022	.034	-.171	.478
ROE	.041	.161	-2.629	4.235
ACCR †	.02	.087	-.374	.861
ACCR ‡	.037	.249	-3.5	3.975
TAGR	.043	.167	-.522	1.837
D (=Nợ/VCSH)	1.513	4.356	-24.825	135.104
D (=Nợ/tổng tài sản)	.475	.209	0	1.074
NWC †	.23	.207	-.597	.847
NWC ‡	.296	2.001	-71.857	13.162
lnTA	13.49	1.498	10.469	18.107

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 197 trang tài liệu này.

Ký hiệu † hàm ý rằng chỉ tiêu được tính theo cách quy ước trong mô hình tác động ROA ngắn hạn, ‡ hàm ý chỉ tiêu được tính theo cách quy ước trong mô hình tác động ROE ngắn hạn

Nguồn: Tính toán của tác giả trên phần mềm Stata

Kết quả thống kê mô tả của 1729 quan sát cho thấy phần nào về quy mô, mức biến động và phân phối xác suất của giá trị các biến độc lập thay đổi giữa các đối tượng quan sát và theo từng quý (ngắn hạn). Chỉ tiêu ROA có giá trị thấp nhất là -0,1712 (17,12%), cao nhất là 0,4779 (47,79%), trong khi các giá trị này của ROE lần lượt là - 2,629 (-262,9%) và 4,235 (423,5%) cho thấy tỷ lệ sinh lời ngắn hạn trên tổng tài sản và trên vốn chủ sở hữu của các doanh nghiệp chế biến thực phẩm có sự khác biệt đáng kể giữa các doanh nghiệp cũng như thay đổi theo thời gian. Giá trị bình quân của ROA và

ROE lần lượt chỉ đạt các mức rất thấp là 0,0217 (2,17%) và 0,041 (4,1%), cho thấy khả năng sinh lời của ngành chế biến thực phẩm nói chung trong ngắn hạn gặp nhiều khó khăn. Bên cạnh đó, các biến còn lại cũng có biên độ giá trị tương đối lớn, với giá trị thấp nhất âm đáng kể (ngoại trừ biến lnTA) cho thấy tuy thuộc cùng một ngành nghề nhưng tình hình tài chính của mỗi doanh nghiệp riêng biệt lại rất khác nhau và đồng thời cũng thay đổi đáng kể qua các năm.

4.1.2. Ma trận tương quan

Bảng 4.2. Ma trận tương quan - Mô hình tác động ROA ngắn hạn

Biến

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
(1) ROA	1
(2) ACCR	0.29	1
(3) TAGR	0.1929	-0.1002	1
(4) D	-0.1167	-0.0503	0.0094	1
(5) NWC	0.3314	0.1297	0.0556	-0.3399	1
(6) lnTA	0.031	0.0149	0.0084	0.1379	-0.1594	1
(7) entropy	0.1146	0.0332	0.0691	0.01	0.1284	0.3612	1

Nguồn: Tính toán của tác giả trên phần mềm Stata

Bảng 4.3. Ma trận tương quan - Mô hình tác động ROE ngắn hạn

Biến

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
(1) ROE	1
(2) ACCR	0.5825	1
(3) TAGR	0.0735	-0.0792	1
(4) D	-0.005	-0.0097	0.0453	1
(5) NWC	0.4626	0.1926	-0.0192	-0.0574	1
(6) lnTA	-0.0078	0.0061	0.0084	0.2667	-0.0452	1
(7) entropy	0.0469	0.0264	0.0691	0.0812	0.0532	0.3612	1

Nguồn: Tính toán của tác giả trên phần mềm Stata

Hai ma trận tương quan trên cho thấy tương quan giữa các biến độc lập của mô hình tác động ROA và ROE ngắn hạn là thấp – đều dưới 0,7, do đó hiện tượng đa cộng tuyến trong các mô hình này là không đáng lo ngại. Trước đó biến D đại diện cho cơ cấu vốn đã được thử tính theo công thức D = Nợ/Tổng tài sản trong mô hình ROA và Nợ/VCSH trong mô hình ROE, tuy nhiên lại phát sinh tương quan cao với biến NWC nên được thay thế ngược lại (D = Nợ/VCSH trong mô hình ROA và Nợ/Tổng tài sản trong mô hình ROE), về bản chất vẫn thể hiện được cơ cấu vốn của doanh nghiệp.

4.1.3. Kết quả hồi quy

Trước hết, các mô hình tác động ROA và ROE ngắn hạn được ước lượng bằng FEM và REM. Sau đó, kiểm định Hausman được tiến hành cho thấy FEM là mô hình phù hợp hơn. Tuy nhiên, kết quả kiểm định Wald hiệu chỉnh và kiểm định Wooldridge sau đó cho thấy các mô hình trên mắc phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan, do đó cần hiệu chỉnh bằng ước lượng Robust cluster. Kết quả chi tiết ước lượng các mô hình tác động ngắn hạn sau hiệu chỉnh được trình bày trong phụ lục 1. Bên cạnh đó, hệ số VIF cũng được xác định cho mỗi mô hình và đều có mức giá trị thấp dưới 5,0, một lần nữa cho thấy vấn đề đa cộng tuyến trong các mô hình tác động ngắn hạn là không đáng lo ngại (Phụ lục 3). Thêm nữa, mức ý nghĩa thống kê của kiểm định F cho mỗi mô hình tác động ngắn hạn đều thấp hơn 5% (phụ lục 1), cho thấy các mô hình này là phù hợp – các hệ số hồi quy không đồng thời bằng 0 về mặt thống kê.

4.1.3.1. Mô hình tác động ROA

Bảng 4.4. Kết quả kiểm định mô hình tác động ROA ngắn hạn

k=0		k=1		k=2		k=3		k=4
	Coef.	SE	Coef.	SE	Coef.	SE	Coef.	SE	Coef.	SE
ROA	-	-	0.206451**	0.07913	0.04751	0.04517	0.06521	0.03885	0.1258003**	0.04745
ACCR	0.077868***	0.02393	0.0192611*	0.00966	0.00526	0.00745	0.01299	0.00948	-0.0219988*	0.01168
TAGR	0.0367646***	0.01134	0.00143	0.00492	0.00181	0.00480	-0.00664	0.00619	-0.00675	0.00484
D	-0.010263***	0.00291	-0.0078159*	0.00388	-0.0075824*	0.00416	-0.00677	0.00430	-0.00382	0.00280
NWC	0.0361821***	0.00931	0.0177044*	0.00921	0.0234593*	0.01208	0.01856	0.01209	0.01096	0.01164
lnTA	-0.0031339*	0.00184	-0.0064083***	0.00183	-0.0079969***	0.00221	-0.0073194***	0.00230	-0.0065184***	0.00227
entropy	0.0216742*	0.01166	-0.0064503*	0.00374	-0.00403	0.00736	-0.00522	0.00489	0.01123	0.01582

*,**,*** lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%

Nguồn: Tính toán của tác giả trên phần mềm Stata

 Lợi nhuận quá khứ

Biến ROA có độ tin cậy thống kê cao trong mô hình với k = 1 và 4 nhưng lại có độ tin cậy thống kê thấp trong mô hình với k = 2 và 3, cho thấy nhân tố khả năng sinh lời hiện tại đo lường bằng ROA có tác động tới khả năng sinh lời tương lai trong ngắn hạn, nhất là ngay trong quý tiếp theo, tuy nhiên tác động này không hẳn được duy trì xuyên suốt trong tất cả các quý sau đó. Mặt khác, với những trường hợp biến này có độ tin cậy thống kê cao thì hệ số của nó đều là dương, cho thấy khả năng sinh lời của quý hiện tại cao sẽ góp phần đảm bảo khả năng sinh lời của quý tiếp theo. Kết quả này có phần khác biệt so với một số nghiên cứu trước đó của Fama và French (2000), Richardson và cộng sự (2004), Dickinson và Sommers (2011), Zhou (2006). Tuy nhiên, sự khác biệt trong kết quả kiểm định có thể là do cách lựa chọn chỉ tiêu đại diện cho khả năng sinh lời khác nhau và quan trọng hơn là các nghiên cứu trước chủ yếu tập trung đánh giá tác động của lợi nhuận quá khứ tới lợi nhuận tương lai trong dài hạn, sử dụng số liệu hàng năm trong khi mô hình ROA ở đây lại được kiểm định trong ngắn hạn, sử dụng số liệu hàng quý.

Để có thể kết luận cụ thể về tác động ngắn hạn của lợi nhuận quá khứ tới khả năng sinh lời tương lai, cần đối chiếu với kết quả kiểm định nhóm mô hình ROE bên dưới.

 Cấu trúc lợi nhuận

Biến ACCR có độ tin cậy thống kê cao trong mô hình k = 0, 1 và 4. Trong các mô hình k = 2 và 3, biến này có độ tin cậy thống kê rất thấp. Như vậy, bên cạnh quan hệ cùng chiều rõ rệt với khả năng sinh lời cùng kỳ như đã được khẳng định trong nhiều nghiên cứu trước, lợi nhuận dồn tích còn gây ra tác động có ý nghĩa thống kê tới khả năng sinh lời của quý thứ nhất và thứ tư sau đó. Dấu hệ số hồi quy của biến này trong mô hình k = 1 là dương, cho thấy lợi nhuận dồn tích có tác động tích cực tới khả năng sinh lời của quý gần nhất. Về cơ bản, kết quả này tương đồng với các nghiên cứu trước đây của Xie (2001), Oei và cộng sự (2006), Balkrishna và cộng sự (2007), Kean và Wells (2006), Richardson và cộng sự (2005), Ball và cộng sự (2016). Tuy nhiên, tác động của lợi nhuận dồn tích tới khả năng sinh lời của quý thứ tư lại là tiêu cực. Lợi nhuận dồn tích có thể hiểu đơn giản là phần lợi nhuận mà doanh nghiệp chưa thu hồi được ngay trong kỳ hiện tại và dự kiến sẽ thu nốt trong kỳ tiếp theo. Nếu ở hiện tại doanh nghiệp có lợi nhuận dồn tích lớn và khả năng thu hồi cao thì những khoản dồn tích này sẽ đóng góp tích cực vào kết quả kinh doanh trong kỳ tiếp theo. Tuy nhiên, trong các khoản phải thu có thể tồn tại một số khoản nợ quá hạn, nợ khó đòi và tác động tiêu cực của chúng phải mất một thời gian mới bộc lộ ra. Điều này lý giải sự khác biệt về dấu hệ số hồi quy của biến ACCR trong mô hình k = 1 (dương) và k = 4 (âm).