Tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp bất động sản và xây dựng niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP. HCM

Nội dung text: Tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp bất động sản và xây dựng niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP. HCM

1. TÁC ĐỘNG CỦA QUẢN TRỊ VỐN LƢU ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC DOANH NGHIỆP BẤT ĐỘNG SẢN VÀ XÂY DỰNG NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN TP.HCM NCS.ThS. Nguyễn Văn Bảo *Khoa Kế toán – Tài chính – Ngân hàng, Trường Đại học Công nghệ TP. Hồ Chí Minh (HUTECH) TÓM TẮT Quản trị vốn lưu động đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện lợi nhuận của các doanh nghiệp. Các doanh nghiệp có thể quản trị tối ưu vốn lưu động của mình bằng cách cân đối giữa lợi nhuận và tính thanh khoản. Bài viết này phân tích tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lợi của 72 doanh nghiệp Bất động sản và xây dựng trên Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh từ năm 2013 đến 2017. Dựa vào dữ liệu bảng, phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy thông qua các mô hình OLS, FEM, REM để thiết lập mối quan hệ giữa quản trị vốn lưu động và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Nghiên cứu cho thấy các biến ACP, ICP, CCC, DR, FITA có mối quan hệ ngược chiều với ROA, các biến APP, SIZE, SG, STATE có tác động cùng chiều với ROA, trong khi đó biến CR không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu. Từ khóa: Bất động sản; Khả năng sinh lời; Quản trị; Xây dựng; Vốn lưu động. 1. GIỚI THIỆU Vốn lưu động là một phần quan trọng của hoạt động kinh doanh của mỗi doanh nghiệp (DN), là điều cần thiết cho các hoạt động kinh doanh liên tục. Đó là yêu cầu của một DN để duy trì tính thanh khoản, khả năng thanh toán, sự sống còn và khả năng sinh lời. Việc quản trị hiệu quả các khoản phải thu, hàng tồn kho, và các khoản phải trả có một tác động đáng kể vào sự thành công của DN. Nếu vốn đầu tư bằng tiền mặt, các khoản phải thu thương mại, hàng tồn kho là không đủ, các công ty có thể gặp khó khăn trong việc thực hiện các hoạt động kinh doanh hàng ngày. Điều này có thể dẫn đến doanh số bán hàng suy giảm và cuối cùng là giảm lợi nhuận. Vì vậy quản trị vốn lưu động và lợi nhuận chắc chắn có một số mối quan hệ với nhau. Xem xét tầm quan trọng của quản trị vốn lưu động, nhiều nhà nghiên cứu đã tập trung vào phân tích mối quan hệ giữa quản trị vốn lưu động và khả năng sinh lợi như Gul và ctg (2013), Sharma và Kumar (2011), Athar Iqbal và Madhu Mati (2012), Gamze Vural và ctg (2012), Makori. D. M. và Ambrose Jagomo (2013). Tuy nhiên ở Việt Nam, lĩnh vực Bất động sản và xây dựng (BĐS và XD) chưa được xem xét một cách cụ thể, rõ ràng về tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lợi trong trong khi các DN BĐS và XD đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế đất nước. Quy mô của ngành BĐS và XD ngày càng mở rộng và vai trò của các DN BĐS và XD cũng tăng lên không ngừng trong nền kinh tế quốc dân. Đặc trưng của ngành BĐS và XD là một ngành kinh tế thâm dụng vốn, các tài sản của nó là những tài sản nặng vốn, và chi phí cố định của ngành khá cao. Do đó, việc quản trị vốn lưu động hết sức quan trọng đối với ngành BĐS và XD, vì nếu quản trị không tốt sẽ dẫn đến tình trạng DN không đủ tiền để chi trả cho các hoạt động thường xuyên của mình. 423
2. 2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2.1. Các khái niệm Quản trị hiệu quả hoạt động của công ty: Bititci, Carrie và McDevitt (1997) định nghĩa quản trị hiệu quả của công ty như một "quá trình mà theo đó các công ty quản trị thành quả của mình phù hợp với mục tiêu và chiến lược". Định nghĩa này thường được sử dụng trong nghiên cứu quản trị. Theo Bititci, Carrie & McDevitt, quản trị hiệu quả là mục tiêu của quá trình để cung cấp hệ thống kiểm soát toàn diện, là nơi mà các chiến lược của công ty được triển khai đến tất cả các quy trình kinh doanh, các hoạt động, nhiệm vụ và từng nhân viên, và thông tin phản hồi thu được thông qua hệ thống quản trị hiệu quả cho phép có các quyết định quản trị thích hợp. Khả năng sinh lời là một phần quan trọng của quản trị hiệu quả. Khả năng sinh lời là thước đo hiệu quả bằng tiền, là điều kiện cần để duy trì cân bằng tài chính. Việc đánh giá khả năng sinh lời phải dựa trên một khoảng thời gian tham chiếu. Khái niệm khả năng sinh lợi được áp dụng trong mọi hoạt động kinh tế sử dụng các phương tiện vật chất, con người và tài chính, thể hiện bằng kết quả trên phương tiện. Khả năng sinh lợi có thể áp dụng cho một hoặc một tập hợp tài sản. Ở cấp độ DN, khả năng sinh lợi là kết quả của việc sử dụng tập hợp các tài sản vật chất và tài sản tài chính, tức là vốn kinh tế mà DN nắm giữ. Nhìn chung, khả năng sinh lợi cần ít nhất đủ để đáp ứng được hai đòi hỏi cấp bách là đảm bảo duy trì vốn cho DN và trả được các khoản lãi vay cũng như đảm bảo hoàn trả khoản nợ vay. Quản trị vốn lƣu động: Vốn lưu động đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển và sinh lợi của các DN. Nếu lượng vốn lưu động không đủ thì có thể dẫn đến sự thiếu hụt và gặp khó khăn trong hoạt động hàng ngày của DN. Vốn lưu động cũng được gọi là vốn lưu động thuần và được xác định như sau: Vốn lưu động thuần = Tài sản lưu động – Nợ ngắn hạn Quản trị vốn lưu động (WCM) là một phần của quản trị tài chính của một DN. WCM tập trung chủ yếu vào các nguồn tài chính ngắn hạn và quyết định đầu tư ngắn hạn của các DN. WCM là rất quan trọng cho một DN, đặc biệt là cho các DN sản xuất, thương mại và phân phối, bởi vì trong các DN này, WCM trực tiếp ảnh hưởng đến lợi nhuận và tính thanh khoản. Điều này là do các DN này có vốn lưu động chiếm hơn một nửa tổng tài sản của họ. Nếu WCM không hiệu quả có thể dẫn đến phá sản, ngay cả khi công ty có lợi nhuận. Nếu tài sản lưu động quá dư thừa thì sẽ dẫn đến lợi nhuận bình quân trên các khoản đầu tư thấp. WCM hiệu quả phải quản trị theo cách mà có thể loại bỏ nguy cơ không thanh toán được các khoản nợ ngắn hạn đến hạn chế và tối thiểu hóa sự thay đổi quá mức của vốn lưu động. 2.2. Các nghiên cứu trƣớc Gul và ctg (2013) đã nghiên cứu ảnh hưởng của quản trị vốn lưu động của các DN vừa và nhỏ ở Pakistan. Phân tích hồi quy được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa WCM và hiệu quả hoạt động. Kết quả cho thấy rằng Kỳ thanh toán bình quân, Tỷ lệ tăng trưởng doanh thu và Quy mô DN, Tỷ lệ sở hữu vốn nhà nước có quan hệ cùng chiều với Khả năng sinh lời, trong khi Kỳ thu tiền bình quân, Kỳ chuyển đổi hàng tồn kho, Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt và Tỷ số nợ có mối quan hệ ngược chiều với khả năng sinh lợi. Makori. D. M. và Ambrose Jagomo (2013) sử dụng biến tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) làm biến phụ thuộc và các biến độc lập là chu kỳ chuyển đổi tiền mặt, kỳ thu tiền bình quân, kỳ chuyển đổi hàng tồn kho, kỳ thanh toán bình quân, tỷ số nợ, tỷ lệ thanh toán hiện hành, tỷ lệ tăng trưởng doanh thu, quy mô doanh nghiệp để xem xét tác động của quản trị vốn lưu động lên khả năng sinh lời của các công ty trên sàn NSE. Nghiên cứu phát hiện ra sự tồn tại của mối tương quan nghịch giữa ROA với kỳ thu tiền bình quân và chu kỳ chuyển đổi tiền mặt. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có một sự tương quan tích cực giữa ROA với kỳ chuyển đổi hàng tồn kho và kỳ thanh toán bình quân. 424
3. Nguyễn Ngọc Hân (2012) phân tích tác động của quản trị vốn lưu động lên khả năng sinh lợi với biến phụ thuộc ROA bằng phương pháp hồi quy OLS được tiến hành dựa trên một mẫu gồm 24 công ty thủy sản trên TTCK Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2010. Kết quả nghiên cứu chỉ ra mối tương quan đồng biến và có ý nghĩa thống kê giữa kỳ thu tiền khách hàng, kỳ chuyển đổi hàng tồn kho, chu kỳ chuyển đổi tiền mặt với tỷ suất sinh lời, đòn bẩy tài chính có tương quan âm với khả năng sinh lợi của công ty. Ngược lại, kỳ thanh toán bình quân, quy mô công ty, số năm tồn tại công ty, tỷ số đầu tư tài chính dài hạn có mối tương quan dương và có ý nghĩa thống kê với tỷ suất sinh lời của công ty. Dƣơng Thị Hồng Vân và Trần Phƣơng Nga (2018) đã tập trung phân tích và đánh giá ảnh hưởng của quản trị vốn lưu động tới khả năng sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) của các DN. Tác giả sử dụng dữ liệu bảng bao gồm 42 DN sản xuất vật liệu xây dựng niêm yết trên TTCK Việt Nam trong giai đoạn 2012- 2016. Kết quả nghiên cứu cho thấy vấn đề quản lý các khoản phải thu và các khoản phải trả của các DN ngành sản xuất vật liệu xây dựng có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lời của các DN ngành này. Tuy nhiên, các chỉ tiêu như kỳ luân chuyển hàng tồn kho, chu kỳ chuyển đổi tiền mặt và tỷ lệ thanh toán hiện hành chưa có đủ cơ sở để kết luận có mối quan hệ với ROA. 2.3. Giả thuyết nghiên cứu Tổng quan các nghiên cứu trước chỉ ra rằng khả năng sinh lợi của công ty có mối quan hệ với chu kỳ chuyển đổi tiền mặt, kỳ thu tiền bình quân, kỳ chuyển đổi hàng tồn kho, kỳ thanh toán bình quân. Lazaridis và D. Tryfonidis (2006), Binti Mohamah và Mohd Saad (2010) đã kiểm định mối quan hệ giữa chu kỳ chuyển đổi tiền mặt và lợi nhuận công ty và tìm thấy một mối quan hệ tiêu cực mạnh mẽ. Kết quả nghiên cứu của Gul và ctg (2013) cho thấy rằng kỳ thanh toán bình quân có mối quan hệ cùng chiều với khả năng sinh lời, trong khi kỳ chuyển đổi hàng tồn kho, kỳ thu tiền bình quân, chu kỳ chuyển đổi tiền mặt có mối quan hệ ngược chiều với lợi nhuận. Sharma và Kumar (2011) lại tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa kỳ thu tiền bình quân và chu kỳ chuyển đổi tiền mặt với khả năng sinh lợi của công ty, trong khi kỳ luân chuyển hàng tồn kho và kỳ thanh toán bình quân lại có mối quan hệ ngược chiều khả năng sinh lợi của công ty. Trên cơ sở này, tác giả đưa ra các giả thuyết cho bài nghiên cứu này như sau: H1: Có mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ thu tiền bình quân (ACP) và tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp. H2: Có mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ chuyển đổi hàng tồn kho (ICP) và tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp. H3: Có mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ thanh toán bình quân (APP) và tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp. H4: Có mối quan hệ ngược chiều giữa chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC) và tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp. H5: Có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ số nợ (DR) và tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp. H6: Có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ TSCĐ (FITA) và tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp. H7: Có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ thanh toán hiện hành (CR) và tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp. H8: Có mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô doanh nghiệp (SIZE) và tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp. 425
4. H9: Có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ tăng trưởng doanh thu (SG) và tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp. H10: Có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ vốn sở hữu nhà nước (STATE) và tỷ suất sinh lợi trên tài sản của doanh nghiệp. 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Dữ liệu nghiên cứu Tính tại ngày 31/12/2018, trên SGDCK Tp.HCM có 430 cổ phiếu được niêm yết (trong đó số DN thuộc ngành BĐS và XD là 154). Đối tượng của nghiên cứu tập trung vào BCTN từ năm 2013 - 2017 của các DN thuộc ngành BĐS và XD niêm yết trên SGDCK Tp.HCM với các tiêu chí: (1) DN phải tham gia TTCK từ trước năm 2013 và tham gia liên tục đến năm 2018; (2) BCTC thu thập là BCTC đã được kiểm toán; (3) Có đầy đủ bộ BCTC đồng thời phải có báo cáo của kiểm toán độc lập kèm theo. Có tất cả 72 DN thỏa mãn yêu cầu của mẫu chọn, BCTN của 72 DN này được tải về và tiến hành nhập liệu. 3.2. Mô hình nghiên cứu Bám sát với các nghiên cứu trước đây của Gul và ctg (2013); Sharma và Kumar (2011), Mohamad và Saah(2010), tác giả sử dụng các mô hình hồi quy: mô hình gộp OLS model, mô hình ảnh hưởng cố định - FEM, mô hình ảnh hưởng ngẫu nghiên - REM để chỉ ra mối quan hệ của quản trị vốn lưu động tới khả năng sinh lời của DN. Mô hình nghiên cứu cụ thể được tác giả đưa ra như sau: ROAit= β0 + β1(ACPit) + β2(ICPit) + β3(APPit) + β4(CCCit) + β5(DRit) + β6(FITAit) + β7(CRit) + β8(SIZEit) + β9(SGit) + β10(STATEit) + ε 3.3. Phƣơng pháp đo lƣờng các biến trong mô hình. 3.3.1. Biến phụ thuộc Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA): Chỉ tiêu này đo lường hiệu quả sử dụng tài sản của DN và cho biết DN tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận từ một đồng tài sản. Đây là một thước đo tốt vì nó liên quan đến khả năng sinh lợi của DN trên nguồn tài sản. Cách xác định: ROA = LNST/ Tổng TS 3.3.2. Các biến độc lập Chiều Biến độc lập Nghiên cứu cơ sở Đo lường các biến ảnh hưởng Kỳ thu tiền bình quân Sharma và Kumar (2011), Gul và ACP = (Khoản phải thu / - (ACP) ctg (2013) NS) x 365 Kỳ chuyển đổi hàng tồn Sharma và Kumar (2011), Gul và ICP = (Hàng tồn kho/ - kho (ICP) ctg (2013) COGS) x 365 Kỳ thanh toán bình quân Sharma và Kumar (2011), Gul và APP = (Khoản phải trả / - (APP) ctg (2013) COGS) x 365 Chu kỳ chuyển đổi tiền Gamze Vural và ctg (2012), Gul CCC = ACP + ICP - mặt (CCC) và ctg (2013) - APP. 426
5. Chiều Biến độc lập Nghiên cứu cơ sở Đo lường các biến ảnh hưởng Mohamad và Saah(2010), Gul và Tỷ số nợ (DR) DR = Tổng nợ/ Tổng TS + ctg (2013) Tỷ lệ TSCĐ (FITA) Athar Iqbal và Madhu Mati, 2012 FITA = TSCĐ/Tổng TS + Tỷ lệ thanh toán hiện hành Mohamad và Saah (2010), Ikram CR = Tài sản ngắn + (CR) Ul Hah và ctg (2011) hạn/Nợ ngắn hạn Quy mô doanh nghiệp Gul và ctg (2013) Ln(Tổng Tài sản) + (SIZE) Tỷ lệ tăng trưởng doanh Gul và ctg (2013) SG = (DTt- DTt-1)/DTt-1 + thu (SG) Tỷ lệ vốn sở hữu nhà nước STATE = VSH nhà nước/ Gul và ctg (2013) + (STATE) Tổng VCSH 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 4.1. Kết quả nghiên cứu 4.1.1 Phân tích thống kê mô tả các biến Kết quả phân tích thống kê mô tả với bộ dữ liệu của 72 công ty BĐS và XD niêm yết trên SGDCK Tp.HCM, gồm 360 quan sát từ năm 2013 đến 2017 được thể hiện ở bảng 1. Bảng 1. Thống kê mô tả các biến St Ký Số quan Giá trị Giá trị Giá trị Độ lệch Tên biến t hiệu sát nhỏ nhất lớn nhất trung bình chuẩn 1 ROA Tỷ suất sinh lời trên TS 360 (0.49) 0.56 0.47 0.11 2 ACP Kỳ thu tiền bình quân 360 3.86 327.37 65.52 44.78 3 ICP Kỳ luân chuyển hàng tồn kho 360 2.94 453.41 94.10 62.14 4 APP Kỳ thanh toán bình quân 360 4.12 357.07 76.67 48.94 5 CCC Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt 360 (67.24) 407.93 88.02 68.43 6 DR Tỷ số nợ 360 0.07 1.14 0.57 0.20 7 FITA Tỷ lệ TSCĐ 360 0 0.86 0.39 0.24 8 CR Tỷ lệ thanh toán hiện hành 360 0.25 6.87 1.50 1.04 9 SIZE Quy mô doanh nghiệp 360 9.65 16.40 12.55 1.44 10 STATE Tỷ lệ VSH nhà nước 360 0 0.77 0.29 0.25 11 SG Tỷ lệ tăng trưởng DT 360 (0.67) 2.19 0.10 0.31 Trong bảng 1 ta thấy, tỷ suất sinh lời trên tài sản chỉ đạt 4.7%. Điều này phù hợp với đặc điểm của ngành BĐS và XD là ngành nhạy cảm với nền kinh tế vĩ mô, nên trong giai đoạn khó khăn của nền kinh tế, ROA thấp là điều bình thường. 427
6. Kỳ thu tiền bình quân có giá trị trung bình 65.52 ngày với độ lệch chuẩn 44.78. Kỳ luân chuyển hàng tồn kho trung bình là 94.1 ngày với độ lệch chuẩn 62.14. Kỳ thanh toán bình quân dao động từ 4.12 ngày đến 357.07 ngày, trung bình là 76.67 ngày. Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt trung bình là 88.02 ngày. Tỷ số nợ có giá trị trung bình là 0.57 (57%), nghĩa là trong cấu trúc vốn của công ty có 57% vốn vay và 43% vốn chủ sở hữu. Tỷ lệ TSCĐ trung bình là 0.39 với độ lệch chuẩn 0.24. Tỷ lệ thanh toán hiện hành từ 0.25 đến 6.87, giá trị trung bình 1.5. Quy mô doanh nghiệp trung bình 12.55, tỷ lệ tăng trưởng doanh thu trung bình 0.1. Ngoài ra, bảng thống kê mô tả cũng cho thấy tỷ lệ vốn sở hữu nhà nước 0.29, nghĩa là vốn của nhà nước chiếm trung bình 29% trong tổng vốn kinh doanh của công ty. 4.1.2. Phân tích tương quan Pearson giữa các biến Hệ số tương quan giải thích mối quan hệ giữa hai biến, nó cho thấy sự thay đổi của biến này là do sự thay đổi của biến khác. Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Trị tuyệt đối của hệ số càng gần 1 thể hiện mối tương quan càng cao. Giá trị âm thể hiện mối tương quan ngược chiều. Bảng 2 cho thấy ma trận phân tích hệ số tương quan Pearson, phân tích này giúp xác định các mối quan hệ tồn tại giữa các biến độc lập. Bảng 2. Hệ số tương quan Pearson BIẾN ACP ICP APP CCC DR FITA CR SIZE STATE SG ACP 1 ICP 0.07 1 APP 0.37 0.42 1 CCC 0.41 0.67 -0.10 1 DR 0.13 0.14 0.36 0.00 1 FITA -0.31 -0.04 -0.08 -0.13 0.38 1 CR -0.08 0.00 -0.23 0.08 -0.76 -0.47 1 SIZE -0.11 0.12 0.11 -0.02 0.50 0.50 -0.41 1 STATE -0.32 -0.21 -0.19 -0.25 0.05 0.22 0.04 0.12 1 SG -0.11 -0.01 0.02 -0.07 0.02 0.05 -0.01 0.21 -0.04 1 Bảng 2 cho thấy biến ACP tương quan dương với biến ICP, điều này có nghĩa là một sự gia tăng số ngày khoản phải thu sẽ làm tăng số ngày tồn kho. Tương quan dương giữa biến ACP với APP và CCC cho thấy một sự gia tăng số ngày khoản phải thu sẽ làm tăng số ngày khoản phải trả, chu kỳ chuyển đổi tiền mặt và ngược lại, mối tương quan này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Biến ACP tương quan dương với biến DR ở mức ý nghĩa 5%. Ngoài ra, biến ACP có mối tương quan âm với các biến FITA, CR, SIZE, STATE, SG, nhưng chỉ mối tương quan giữa ACP với FITA và STATE có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Biến ICP tương quan dương với biến APP và CCC, hệ số tương quan tương ứng là 0.42 và 0.67 và mối tương quan này có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Biến ICP cũng có tương quan dương với các biến DR, CR, SIZE và tương quan âm với các biến FITA, STATE, SG, nhưng chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức 1% với biến STATE, 5% với biến DR ,10% với biến SIZE. Biến APP có tương quan âm với biến CCC, điều này có nghĩa là một sự gia tăng của kỳ thanh toán bình quân sẽ làm giảm chu kỳ chuyển đổi tiền mặt. Nhưng mối tương quan này không có ý nghĩa thống kê ở 428
7. mức 10%. Ngoài ra, biến APP có tương quan dương với các biến DR, SIZE, SG và tương quan âm với các biến FITA, CR, STATE và chỉ có ý nghĩa thống kê với các biến DR, CR, STATE ở mức 1% và biến SIZE ở mức 10%. Biến CCC tương quan dương với các biến DR, CR, điều này cho thấy một sự gia tăng chu kỳ chuyển đổi tiền mặt sẽ làm tăng tỷ số nợ và khả năng thanh toán hiện hành của công ty. Biến CCC tương quan âm với các biến FITA, SIZE, STATE, SG, hệ số tương quan tương ứng là 0.13; 0.02; 0.25 và 0.07. Ngoài ra, bảng 2 còn cho thấy biến DR có tương quan âm với biến CR và tương quan dương với các biến FITA, SIZE, STATE, SG. Biến FITA tương quan âm với biến CR và tương quan dương với các biến SIZE, STATE, SG. Biến CR tương quan âm với biến SIZE, SG và tương quan dương với các biến STATE. Biến SIZE tương quan dương với các biến STATE, SG. Biến STATE tương quan âm với các biến SG. Về tương quan giữa các biến độc lập, ta thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập thấp, nên khó có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, ngoại trừ mối tương quan giữa chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC) với kỳ luân chuyển hàng tồn kho (ICP) là tương đối cao (0.67). Tuy nhiên để xem có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập hay không thì cần phải kiểm định đa cộng tuyến. 4.1.3. Kiểm định đa cộng tuyến Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong dữ liệu, tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF-Variance Inflation Factor). Bảng 3. Hệ số phóng đại phương sai Biến VIF 1/VIF DR 3.03 0.329906 CR 2.82 0.354978 FITA 1.79 0.557928 SIZE 1.69 0.590125 APP 1.59 0.627368 ACP 1.43 0.701063 ICP 1.33 0.749422 STATE 1.25 0.796939 CCC 1.11 0.903863 SG 1.09 0.919701 Mean VIF 1.78 Ta thấy giá trị VIF của tất cả các hệ số trong các phương trình hồi quy dao động trong khoảng từ 1.09 đến 3.03. Theo quy tắc nhận biết đa cộng tuyến nhanh (rule of thumb), nếu VIF >10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (Hoàng Trọng, 2005). Như vậy, ta có thể kết luận rằng: không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến trong các mô hình hồi quy. 429
8. 4.1.4. Kết quả hồi quy và lựa chọn mô hình Kết quả hồi quy Hồi quy lần lượt biến phụ thuộc ROA theo mô hình Pooled OLS, Fixed effects và Random efects. Kết quả hồi quy được thể hiện ở các bảng sau: Bảng 4. Kết quả hồi quy theo biến ROA Tên biến OLS REM FEM Hệ số P.value Hệ số P.value Hệ số P.value ACP -0.0009 0.0000 -0.0007 0.0000 -0.0003 0.1570 ICP -0.0002 0.0200 -0.0003 0.0200 -0.0003 0.0150 APP 0.0005 0.0000 0.0004 0.0140 0.0003 0.1840 CCC -0.0004 0.0000 -0.0003 0.0000 -0.0003 0.0030 DR -0.2207 0.0000 -0.2442 0.0000 -0.2961 0.0010 FITA -0.0668 0.0260 -0.0784 0.0410 -0.1005 0.1150 CR 0.0100 0.2540 0.0117 0.2390 0.0205 0.1100 SIZE 0.0066 0.0790 0.0105 0.0320 0.0192 0.0120 STATE -0.0024 0.0220 0.0099 0.0700 0.0971 0.0830 SG 0.1027 0.0000 0.0942 0.0000 0.0816 0.0000 _cons 0.1305 0.0330 0.0912 0.2870 -0.0241 0.9330 Prob > F 0.0000 0.0000 R-squared 0.4634 0.4521 0.3697 Prob > chi2 0.0000 Bảng 4 cho thấy cả 3 mô hình hồi quy đều cho kết quả đồng nhất về dấu, chỉ khác nhau về mức ý nghĩa, ngoại trừ biến tỷ lệ sở hữu vốn nhà nước (dấu - ở mô hình OLS; dấu + ở mô hình REM và FEM). Biến FITA không có ý nghĩa thống kê ở mô hình FEM. Biến CR hoàn toàn không có ý nghĩa thống kê ở 3 mô hình OLS, REM và FEM. Lựa chọn mô hình Do mỗi mô hình hồi quy cho ra các kết quả khác nhau, vì vậy tác giả tiến hành so sánh để lựa chọn mô hình ước lượng tham số hồi quy nào là phù hợp nhất giữa các mô hình OLS, REM, FEM. – So sánh giữa mô hình OLS và mô hình FEM: dùng Likelihood Ratio Test u_i=0: sai số giữa các cá thể trong mô hình FEM=0 với giả thuyết + H0: Dùng Pooled OLS hiệu quả hơn FEM + H1: Dùng FEM hiệu quả hơn Pooled OLS – So sánh giữa mô hình OLS và mô hình REM: dùng lệnh xttest0 trong phần mềm STATA 12 để kiểm tra Var(u) = 0: phương sai của sai số giữa các cá thể trong mô hình REM=0 với giả thuyết: + H0: Dùng Pooled OLS hiệu quả hơn REM 430
9. + H1: Dùng REM hiệu quả hơn Pooled OLS – So sánh giữa mô hình FEM và mô hình REM: bằng Hausman test để kiểm tra sai lệch giữa hệ số của hai mô hình FEM và REM là không hệ thống: sai lệch mang tính ngẫu nhiên + H0: Dùng REM hiệu quả hơn FEM + H1: Dùng FEM hiệu quả hơn REM Kết quả so sánh giữa 3 mô hình OLS, REM, FEM được thể hiện ở bảng sau Bảng 5. Bảng tổng hợp kết quả so sánh các mô hình dựa vào Hausman test Ho: OLS hiệu quả hơn Ho: REM hiệu quả hơn Mô hình lựa Ho: OLS hiệu quả hơn REM FEM FEM chọn F 2.81 Chi2 18.7 Chi2 11.65 REM Prob > F 0.000 Prob > F 0.000 Prob > F 0.2335 Với mức ý nghĩa 5%, mô hình thích hợp cho ROA là REM. Phân tích kết quả hồi quy Dựa vào kết quả lựa chọn mô hình ở bảng 5, tác giả tiến hành phân tích hồi quy. Bảng 6. Tổng hợp kết quả hồi quy theo mô hình REM được lựa chọn Tên biến Hệ số P ACP -0.0007 0.0000 ICP -0.0003 0.0200 APP 0.0004 0.0140 CCC -0.0003 0.0000 DR -0.2442 0.0000 FITA -0.0784 0.0410 CR 0.0117 0.2390 SIZE 0.0105 0.0320 STATE 0.0099 0.0700 SG 0.0942 0.0000 _cons 0.0912 0.2870 Prob > F 0.0000 R-squared 0.4521 Wald chi2 148.3800 Prob > chi2 0.0000 Ghi chú: , và * là mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%. 431
10. Kết quả hồi quy phương trình cho P value = 0.0000 nên xét về tổng thể thì phương trình này có ý nghĩa và phù hợp với tập dữ liệu. Bảng 6 cho thấy các biến ACP, ICP, CCC, DR, FITA có mối quan hệ ngược chiều với ROA, các biến còn lại có tác động cùng chiều với ROA, ngoại trừ biến CR không có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả chỉ ra các biến độc lập trên (ngoại trừ biến CR) thỏa mãn tất cả các giả định cho mô hình hồi quy, do đó có thể dùng để giải thích cho sự tác động của việc quản trị vốn lưu động đến mức sinh lời của các DN BĐS và XD niêm yết trên SGDCK Tp.HCM. 4.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu Để thấy rõ tác động của từng biến đến khả năng sinh lợi của các công ty BĐS và XD, ta xem xét cụ thể từng biến như sau: Biến ACP - Kỳ thu tiền bình quân: Biến số này có tác động ngược chiều với ROA và có ý nghĩa thống kê mức 1%. Kết quả này phù hợp với giả thuyết H1 đã đề ra. Điều này chỉ ra rằng các công ty có thể tạo ra lợi nhuận bằng cách giữ các khoản phải thu của họ đến mức tối thiểu. Kết quả cũng có thể giải thích rằng khi thời gian mà số ngày khoản phải thu càng ngắn thì càng có nhiều tiền mặt có sẵn để bổ sung thêm hàng tồn kho, do đó doanh thu sẽ nhiều hơn dẫn đến mức tỷ suất sinh lợi cao hơn cho công ty. Về mặt tác động biên thì kết quả từ phương trình hồi quy cho thấy khi ACP tăng 1 ngày thì ROA giảm đi là 0.0007. Xét về mặt trung bình trong một năm, các công ty BĐS và XD khảo sát có kỳ thu tiền bình quân 65.52 ngày. Như vậy, bình quân ROA của một công ty bị giảm đi một tỷ lệ tương ứng là 0.04497 (4,5%) và 0.1525 (15.25%). Biến ICP - Kỳ chuyển đổi hàng tồn kho: Bảng 6 cho thấy biến này có mối quan hệ ngược chiều với ROA với mức ý nghĩa tương ứng là 5%. Như vậy, kết quả này đúng với giả thuyết H2 đặt ra. Điều này cho thấy tồn kho ở mức cao làm cho chi phí lưu kho, chi phí bảo quản, chi phí hư hỏng gia tăng làm lợi nhuận giảm và kéo theo ROA cũng giảm tương ứng. Biến APP - Kỳ thanh toán bình quân: Biến APP có tác động cùng chiều với ROA và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này đúng với giả thuyết H3 đặt ra. Kết quả này cho thấy rằng sự tăng thêm 1 ngày trong tổng số ngày phải trả bình quân dẫn đến một sự gia tăng trong tỷ suất sinh lợi. Nghiên cứu thực nghiệm này cho thấy rằng công ty có khả năng sinh lợi cao hơn sẽ chờ lâu hơn để thanh toán các hóa đơn của họ và các công ty sử dụng nó như khoản vay ngắn hạn để tăng vốn lưu động và do đó làm tăng lợi nhuận. Kết quả này phù hợp với quy tắc về quản trị vốn lưu động là: các công ty nên cố gắng thương lượng với nhà cung cấp để trì hoãn các khoản thanh toán với thời gian lâu nhất có thể. Biến CCC - Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt: Kết quả hồi quy phân tích mối quan hệ giữa các chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC) và khả năng sinh lợi của các công ty BĐS và XD được thể hiện trong bảng 6. Hệ số hồi quy cho thấy một mối quan hệ ngược chiều giữa CCC với ROA ở mức ý nghĩa 1%, chấp nhận giả thuyết H4. Kết quả này ủng hộ cho quan điểm rằng chu kỳ chuyển đổi tiền mặt có mối quan hệ ngược chiều với khả năng sinh lợi. Điều này có nghĩa là nếu công ty kéo dài thời gian chuyển đổi tiền mặt thì công ty phải huy động thêm vốn từ các nguồn khác để đảm bảo các hoạt động ngắn hạn không bị gián đoạn. Biến DR - Tỷ số nợ: Biến này cho biết tổng nợ chiếm bao nhiêu phần trăm trong tổng tài sản hiện có của công ty. Bảng 6 cho thấy DR có mối quan hệ ngược chiều với ROA với mức ý nghĩa 1% và phù hợp với kỳ vọng dấu. Hệ số âm của DR cho thấy một mối quan hệ ngược chiều giữa nợ trên tổng tài sản với lợi nhuận của một công ty. Tỷ số nợ trên tài sản được sử dụng như một đại diện của đòn bẩy. Khi đòn bẩy tăng, nó ảnh hưởng tiêu cực hoặc tích cực đến khả năng sinh lợi, nếu công ty sử dụng đòn bẩy hiệu quả thì sẽ gia tăng khả năng sinh lợi và ngược lại. 432
11. Biến FITA - Tỷ lệ TSCĐ: Bảng 6 cho thấy biến FITA chỉ có tác động ngược chiều với ROA và có ý nghĩa thống kê 5%. Hệ số âm của biến TSCĐ cho thấy khi TSCĐ tăng lên nhưng lại làm giảm lợi nhuận của công ty. Điều này thể hiện việc sử dụng TCSĐ của các công ty BĐS và XD chưa hiệu quả như sử dụng không hết công suất của máy móc, sử dụng không đúng quy trình, thông số của máy móc làm hư hỏng, giảm tuổi thọ của TSCĐ. Biến CR - Tỷ lệ thanh toán hiện hành: Tỷ lệ thanh toán hiện hành là thước đo lý thuyết của tính thanh khoản. Bảng 6 cho thấy biến này không có tác động đáng kể đến ROA. Điều này cho thấy công ty đảm bảo được nhu cầu thanh toán ngắn hạn, có thể chi trả cổ tức cho các cổ động, nên sẽ gia tăng giá trị thị trường của công ty. Biến SIZE - Quy mô công ty: Kết quả ở bảng 6 cho thấy biến SIZE có tác động cùng chiều với ROA ở mức ý nghĩa 10%. Điều này cho thấy quy mô của các công ty có quan hệ với khả năng sinh lời. Nghiên cứu này cho thấy khả năng quản lý của các công ty BĐS và XD kém hiệu quả, dẫn đến quy mô càng cao thì các phí như tiền lương, chi phí mặt bằng, các chi phí khác tăng cao, không thu hút được các nhà đầu tư, do đó giá thị trường của chứng khoán giảm làm kéo theo khả năng sinh lợi của công ty bị giảm. Biến STATE - Tỷ lệ VSH nhà nƣớc: Biến STATE có tác động cùng chiều với ROA với mức ý nghĩa 10%, có nghĩa là tỷ lệ Vốn sở hữu nhà nước càng cao thì khả năng sinh lợi của DN càng lớn. Nghiên cứu thực nghiệm này cho thấy do ngành BĐS và XD là ngành thâm dụng vốn và hoạt động kinh doanh bị ảnh hưởng lớn bởi các chính sách của nền kinh tế vĩ mô. Vì vậy, công ty có tỷ lệ Vốn sở hữu nhà nước sẽ được hưởng lợi từ các chính sách này. Biến SG - Tỷ lệ tăng trƣởng doanh thu: Biến này đo lường mức độ tăng trưởng doanh thu hàng năm của công ty. Kết quả cho thấy biến này có tác động cùng chiều với ROA ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này cho thấy khi doanh thu bù đắp đủ chi phí bỏ ra thì doanh thu càng tăng sẽ làm tăng khả năng sinh lợi của công ty. 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1. Kết luận Nghiên cứu này khảo sát 72 công ty BĐS và XD niêm yết trên SGDCK Tp.HCM giai đoạn từ 2013 đến 2017. Các phương pháp được sử dụng là phân tích hồi quy Pooled OLS, Fixed effects, Random effects, sau đó dùng các kiểm định để lựa chọn mô hình hồi quy tốt nhất. Cuối cùng, phân tích hồi quy theo mô hình được lựa chọn (REM). Vốn lưu động được nghiên cứu như là một tổng thể, nhưng các bộ phận của nó cũng đã được nghiên cứu riêng, trong đó số ngày các khoản phải thu, số ngày các khoản phải trả, số ngày hàng tồn kho và các chu kỳ chuyển đổi tiền mặt được phân tích. Nghiên cứu này cho thấy các công ty BĐS và XD niêm yết trên SGDCK Tp.HCM có thể quản lý vốn lưu động của mình theo cách có lợi nhất. Kết quả này hàm ý rằng, các nhà quản lý DN ngành BĐS và XD có thể gia tăng khả năng sinh lợi của DN mình, tạo ra giá trị gia tăng cho nhà đầu tư thông qua một chính sách quản lý vốn lưu động hợp lý. Kết quả này là bằng chứng thực nghiệm của ngành BĐS và XD ở TTCK Tp.HCM, do đó mang lại giá trị thiết thực đối với các DN trong ngành hơn là việc phân tích một cách chung chung với dữ liệu của tất cả các ngành nghề, đây cũng chính là điểm mới của bài viết so với các nghiên cứu trước đây. Tuy nhiên, bài nghiên cứu còn gặp hạn chế là chưa xét đến một số chỉ tiêu khác cũng phản ánh về khả năng sinh lợi của DN như ROE, ROS, ROI, Tobin‟Q và một số yếu tố (biến kiểm soát) có thể ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của DN như tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, yếu tố khác ngoài ngành (như đặc điểm của thị trường tài chính, nhu cầu xuất nhập khẩu nguyên vật liệu của các DN ). Đây cũng là hướng mở cho các nghiên cứu tiếp theo. 433
12. 5.2. Kiến nghị và gợi ý chính sách Từ kết quả phân tích ở trên, để có thể quản trị vốn lưu động của mình theo cách có lợi nhất, từ đó gia tăng khả năng sinh lợi của công ty, tác giả đưa ra một số kiến nghị như sau: Phát triển kế hoạch vốn lƣu động tối ƣu: Một chương trình tối ưu hóa vốn lưu động có hiệu quả nên bắt đầu với một nhiệm vụ chung từ hội đồng quản trị, giám đốc điều hành và giám đốc tài chính. Quản lý cấp cao cần phải làm rõ rằng việc cải thiện vốn lưu động là một ưu tiên trong toàn tổ chức, và cải thiện vốn lưu động được liên kết với cả doanh nghiệp và cá nhân thực hiện. Xác định các đòn bẩy tối ưu hóa và sử dụng chúng một cách nhất quán. Nó có thể giúp cải thiện vốn lưu động, chẳng hạn như quản lý hàng tồn kho hiệu quả hơn, đưa số liệu thống kê vốn lưu động cụ thể vào trong dự báo và cải thiện quản trị các thành phần của vốn lưu động. Ngoài ra, việc lập các báo cáo chi tiết giúp các công ty xem nơi nào chi phí có thể được củng cố, điều chỉnh, do đó làm cho dự báo dễ dàng hơn và sắp xếp hợp lý hơn. Thực hiện dự báo dòng tiền thích hợp: Quá trình này sẽ đi vào xem xét các chu kỳ thị trường, các hành động của đối thủ cạnh tranh, việc mất đi một khách hàng quan trọng và tác động của các sự kiện bất ngờ đến thành quả kinh doanh của công ty. Đây cũng là cơ sở để xem xét các nhu cầu vốn lưu động không lường trước được. Quản lý quá trình thu tiền hiệu quả hơn: Khách hàng sẽ đưa ra nhiều lý cho việc thanh toán trễ hạn. Một trong những lý do phổ biến nhất là hoá đơn không chính xác, do đó, lập hóa đơn chính xác là thước đo hiệu quả của các khoản phải thu. Nợ xấu ảnh hưởng đến vốn lưu động, thường có thể được giảm bằng cách kiểm tra tín dụng chặt chẽ hơn đối với khách hàng mới và quản lý hạn mức tín dụng một cách cẩn thận hơn. Quản lý hàng tồn kho tích cực: Giữ mức tồn kho không hợp lý là một trong những ảnh hưởng lớn nhất về vốn lưu động. Do vậy phải kiểm kê định kỳ hàng tồn kho. Nhưng những thông tin thu được từ việc kiểm kê cần phải được xem xét và thực thi. Phân tích doanh thu và số lượng bán của từng sản phẩm để quyết định loại nào duy trì tồn kho và loại nào đặt hàng thường xuyên. Phối hợp với các khách hàng, nhà cung cấp để có kế hoạch hàng tồn kho cách hiệu quả, tạo ra sự phù hợp giữa sản xuất của công ty với mức tiêu thụ của khách hàng hoặc giữa mức tiêu thụ của công ty với mức sản xuất của nhà cung cấp sẽ giúp giảm mức tồn kho. Sắp xếp quy trình đặt hàng, sản xuất và phân phối, các công ty có thể tăng hiệu quả vốn có và tiết kiệm chi phí trực tiếp gần như ngay lập tức. Tại thời điểm này, điều khoản thanh toán có thể thương lượng một cách hiệu quả nhất. Thanh toán cho nhà cung cấp đúng thời hạn: Khi công ty thanh toán đúng hạn sẽ phát triển mối quan hệ tốt với các nhà cung cấp, do đó có vị thế đàm phán thoả thuận tốt hơn các đối thủ thường xuyên thanh toán trễ hạn. Khi đó dòng lưu chuyển tiền mặt tốt hơn. Thiết lập các mục tiêu thúc đẩy hành vi mong muốn: Khích lệ nhân viên thu nợ bằng cách thưởng cho người nào thu được khoản phải thu từ khách hàng đúng thời hạn. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Athar Iqbal and Madhu Mati (2012) Relationship between Non-current Assets and firms profitability. Munich Personal RePEc Archive Paper, No.44132. [2] Bititci U S, Carrie A S, McDevitt L G (1997) Integrated Performance Measurement Systems: A Development Guide. International Journal of Operations and Production Management, vol 17 no 6, MCB University Press, pp. 522-535. 434
13. [3] Dương Thị Hồng Vân và Trần Phương Nga (2018) Ảnh hưởng của quản trị vốn lưu động tới khả năng sinh lời của doanh nghiệp: Bằng chứng từ các doanh nghiệp sản xuất vật liệu xây dựng tại Việt Nam. Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, số 195, tháng 08/2018, trang 39-47. [4] Gamze Vural và ctg (2012) Affects of Working Capital Management on Firm‟s Performance: Eviden from Turkey. International Journal of Economics and Financial Issue, Vol 2, pp.488-495. [5] Gul.S và ctg (2013) Working capital management and Performance of SME sector. European Journal of Business and Management, Vol 5, no.1. [6] Hoàng Trọng và ctg (2005) Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS. Nhà xuât bản Thống kê. [7] Ikram Ul Hah và ctg (2011) The Relationship between Working Capital Management and Profitability: A Case Study of Cement Industry in Pakistan. Mediterranean Journal of Social Sciences, Vol 2. [8] Makori. D. M. và Ambrose Jagomo (2013) Working Capital Management and Firm Profitability: Empirical Evidence from Manufacturing and Construction Firms Listed on Nairobi Securities Exchange, Kenya. International Journal of Accounting and Taxation, Vol. 1 No. 1. [9] Mohamad.N, and N.Saad (2010) Working Capital Management: The Effects of Profitability in Malaysia. International Journal of Business, Vol 5, pp.140-147. [10] Nguyễn Ngọc Hân (2012) Tác động của quản trị vốn lưu động đến tỷ suất sinh lợi của các công ty thủy sản trên TTCK Việt Nam. Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Kinh tế Tp.HCM. [11] Sharma, A.K., & Kumar, S. (2011) Effect of working capital management on firm profitability: Empirical evidence from India. Global Business Review, Vol 12, pp.159-173. 435