Measuring corporate financial health using a multidimensional approach: an illustrative study of selected Vietnamese listed companies in 2025
Phan Thị Ngọc
Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội
Email: ptngoc@hunre.edu.vn
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết sử dụng tổng quan có cấu trúc, phân tích – tổng hợp và thiết kế chỉ số để làm rõ nội hàm sức khỏe tài chính doanh nghiệp; phân biệt sức khỏe tài chính với hiệu quả tài chính, khó khăn tài chính và khả năng phục hồi tài chính. Đồng thời, đề xuất chỉ số tổng hợp về sức khỏe tài chính (FHCI) (Financial Health Composite Index). Trọng số được xác định bằng CRITIC (là viết tắt của cụm từ “Criteria Importance Through Intercriteria Correlation” nghĩa là “phương pháp xác định mức độ quan trọng của tiêu chí dựa trên độ tương phản và mối tương quan giữa các tiêu chí”), kết hợp với phương pháp phân cụm và ma trận xác suất chuyển trạng thái nhằm chuyển từ cách đánh giá tĩnh tại một thời điểm sang theo dõi sự thay đổi sức khỏe tài chính theo thời gian. Khung phân tích được đề xuất nhằm tạo cơ sở cho các nghiên cứu thực nghiệm sử dụng dữ liệu thực tế của doanh nghiệp, đồng thời hỗ trợ xây dựng công cụ cảnh báo sớm phục vụ công tác quản trị và kiểm soát rủi ro tài chính.
Từ khóa: Sức khỏe tài chính doanh nghiệp; FHCI; CRITIC; kiệt quệ tài chính; cảnh báo sớm; dữ liệu doanh nghiệp.
Abstract: This study employs a structured review, analytical synthesis, and composite index design to clarify the concept of corporate financial health; distinguish financial health from financial performance, financial distress, and financial resilience; and propose the Financial Health Composite Index (FHCI). The weights are determined using the CRITIC method (Criteria Importance Through Intercriteria Correlation), which assesses the relative importance of criteria based on contrast intensity and intercriteria correlations. The framework further combines clustering with a transition probability matrix to move from static assessment at a specific point in time to monitoring changes in financial health over time. The proposed framework provides a basis for empirical research using actual corporate data and supports the development of early-warning tools for financial management and financial risk control.
Keywords: Corporate financial health; FHCI; CRITIC; financial distress; early warning; corporate data.
1. Đặt vấn đề
Sức khỏe tài chính là điều kiện nền tảng quyết định khả năng duy trì hoạt động, hấp thụ cú sốc và tiếp cận nguồn vốn của doanh nghiệp. Trong môi trường bất định, doanh nghiệp không chỉ phải tạo lợi nhuận mà còn phải duy trì thanh khoản, kiểm soát đòn bẩy và bảo đảm dòng tiền. Một doanh nghiệp có lợi nhuận dương vẫn có thể mong manh nếu dòng tiền kinh doanh âm kéo dài, nợ vay tăng nhanh hoặc khả năng trả lãi suy giảm. Ngược lại, mức sinh lời ngắn hạn thấp chưa hẳn đồng nghĩa với sức khỏe yếu nếu doanh nghiệp duy trì được dòng tiền và cấu trúc nguồn vốn phù hợp.
Các mô hình dự báo phá sản và kiệt quệ tài chính đã phát triển từ khá sớm. Altman (1968) xây dựng Z-score từ tổ hợp tỷ số tài chính; Ohlson (1980) tiếp cận xác suất phá sản bằng logit; Zmijewski (1984) phát triển mô hình distress dựa trên dữ liệu kế toán. Các mô hình này có giá trị trong nhận diện nguy cơ tài chính, nhưng mục tiêu chính là phân loại một kết cục bất lợi. Giữa trạng thái khỏe mạnh và kiệt quệ tồn tại nhiều mức trung gian, do đó financial distress không thể đại diện hoàn toàn cho financial health.
Tại Việt Nam, Trần và cộng sự (2023) sử dụng dữ liệu của 500 doanh nghiệp niêm yết trong giai đoạn 2012–2021 và cho thấy một số tỷ số phản ánh khả năng sinh lời và mức độ đòn bẩy có giá trị trong việc dự báo kiệt quệ tài chính. Kết quả này khẳng định vai trò của dữ liệu kế toán, nhưng đồng thời đặt ra câu hỏi về khả năng phản ánh đầy đủ các trạng thái tài chính của doanh nghiệp. Nếu mục tiêu quản trị là phát hiện doanh nghiệp đang có dấu hiệu suy yếu về tài chính trước khi rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính, thì mô hình chỉ phân biệt giữa doanh nghiệp kiệt quệ tài chính và doanh nghiệp không kiệt quệ tài chính có thể chưa đủ để nhận diện quá trình chuyển biến giữa các trạng thái sức khỏe tài chính.
Bối cảnh dữ liệu hóa làm yêu cầu này rõ hơn. Quyết định số 40/QĐ-BTC ngày 13/01/2026 của Bộ Tài chính về Bộ chỉ số đo lường sức khỏe doanh nghiệp cho thấy xu hướng sử dụng dữ liệu đa nguồn và nhiều nhóm chỉ tiêu để phục vụ phân tích, dự báo và hoạch định chính sách. Một bộ chỉ số quản lý nhà nước có mục tiêu khác với mô hình học thuật ở cấp doanh nghiệp, nhưng bối cảnh này cho thấy nhu cầu chuyển từ đánh giá đơn lẻ sang đánh giá tổng hợp ngày càng rõ.
Bài viết hướng tới bốn mục tiêu: phân biệt sức khỏe tài chính với các khái niệm gần; xác định cấu phần cốt lõi của thước đo đa chiều; đề xuất cơ chế trọng số khách quan; và mở rộng từ trạng thái tĩnh sang theo dõi dịch chuyển trạng thái nhằm phục vụ cảnh báo sớm. Trọng tâm của bài nằm ở nội dung và logic kinh tế của khung đo lường, còn kỹ thuật định lượng là công cụ hỗ trợ.
2. Phương pháp nghiên cứu
Bài viết sử dụng phương pháp tổng quan có cấu trúc nhằm hệ thống hóa các hướng nghiên cứu về hiệu quả tài chính, kiệt quệ tài chính, sức khỏe tài chính và khả năng phục hồi tài chính. Tổng quan tập trung làm rõ sự khác biệt giữa các hướng nghiên cứu về mục tiêu đo lường, biến đại diện và khả năng ứng dụng, thay vì chỉ liệt kê các công trình theo trình tự thời gian. Các nghiên cứu nền tảng về dự báo phá sản được sử dụng làm cơ sở đối chiếu nhằm xác định ranh giới giữa tình trạng kiệt quệ tài chính và sức khỏe tài chính, qua đó làm rõ phạm vi và nội hàm của khái niệm sức khỏe tài chính doanh nghiệp.
Phương pháp phân tích – tổng hợp được sử dụng để lựa chọn và phân nhóm các tỷ số tài chính theo năm khía cạnh: thanh khoản, an toàn vốn và khả năng trả nợ, khả năng sinh lời, hiệu quả hoạt động và chất lượng dòng tiền. Cách lựa chọn này nhằm tránh việc tập hợp nhiều tỷ số nhưng thiếu logic khái niệm. Bài viết đồng thời sử dụng phương pháp xây dựng chỉ số tổng hợp. Các biến được chuẩn hóa theo cùng một chiều hướng và trọng số của các tiêu chí được xác định bằng phương pháp CRITIC do Diakoulaki và cộng sự (1995) đề xuất. Trên cơ sở đó, phương pháp phân cụm được sử dụng để nhận diện các trạng thái sức khỏe tài chính khác nhau của doanh nghiệp, trong khi ma trận xác suất chuyển trạng thái được sử dụng để theo dõi sự dịch chuyển giữa các trạng thái theo thời gian. Cách tiếp cận này được xây dựng nhằm đề xuất một khung phương pháp đánh giá động sức khỏe tài chính doanh nghiệp; do đó, bài viết tập trung vào thiết kế và luận giải phương pháp, chưa thực hiện kiểm định thực nghiệm trên bộ dữ liệu doanh nghiệp cụ thể.
3. Cơ sở lý luận và khung đo lường sức khỏe tài chính doanh nghiệp theo tiếp cận đa chiều
3.1. Nội hàm sức khỏe tài chính doanh nghiệp
Sức khỏe tài chính doanh nghiệp không chỉ được phản ánh thông qua lợi nhuận hay khả năng tránh nguy cơ phá sản mà còn là trạng thái tổng hợp thể hiện khả năng duy trì thanh khoản, kiểm soát nghĩa vụ nợ, tạo lợi nhuận, sử dụng hiệu quả nguồn lực và tạo dòng tiền đủ để bảo đảm hoạt động liên tục. Khái niệm này vừa phản ánh trạng thái tài chính của doanh nghiệp tại một thời điểm, vừa thể hiện xu hướng thay đổi khi được quan sát qua nhiều kỳ.
Sức khỏe tài chính cần được phân biệt với hiệu quả tài chính, kiệt quệ tài chính và khả năng phục hồi tài chính. Hiệu quả tài chính chủ yếu tập trung vào kết quả tạo lợi nhuận và hiệu quả sử dụng nguồn lực, thường được phản ánh thông qua tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (Return on Assets – ROA), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (Return on Equity – ROE) và tỷ suất sinh lời trên doanh thu (Return on Sales – ROS) hoặc các thước đo thị trường. Một doanh nghiệp có hiệu quả tài chính tốt trong một năm có thể đạt lợi nhuận cao, nhưng điều đó chưa cho biết cấu trúc vốn có an toàn hay dòng tiền có đủ để thực hiện các nghĩa vụ tài chính hay không. Vì vậy, hiệu quả tài chính là một khía cạnh quan trọng nhưng không đồng nhất với sức khỏe tài chính.
Kiệt quệ tài chính phản ánh trạng thái bất lợi khi doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tạo đủ nguồn lực để thực hiện các nghĩa vụ tài chính, áp lực thanh khoản và nợ gia tăng, từ đó có thể tiến gần đến tình trạng mất khả năng thanh toán. Kiệt quệ tài chính là một trạng thái thuộc vùng bất lợi của sức khỏe tài chính nhưng không đại diện cho toàn bộ phổ trạng thái tài chính của doanh nghiệp.
Khả năng phục hồi tài chính nhấn mạnh năng lực hấp thụ cú sốc, thích ứng và phục hồi của doanh nghiệp trước những biến động bất lợi. Trong khi sức khỏe tài chính mô tả trạng thái nền tảng của doanh nghiệp thì khả năng phục hồi tài chính thể hiện khả năng duy trì hoặc khôi phục trạng thái đó khi doanh nghiệp chịu tác động của các cú sốc.
Từ sự phân biệt trên, nghiên cứu quan niệm sức khỏe tài chính doanh nghiệp là trạng thái tổng hợp phản ánh khả năng duy trì thanh khoản, kiểm soát nghĩa vụ nợ, tạo lợi nhuận, sử dụng hiệu quả nguồn lực và tạo dòng tiền đủ để bảo đảm hoạt động liên tục. Việc xem xét đồng thời trạng thái hiện tại và xu hướng biến động là cơ sở quan trọng để phát triển cơ chế cảnh báo sớm.
3.2. Hạn chế của cách đánh giá sức khỏe tài chính đơn chiều
Việc sử dụng một tỷ số tài chính riêng lẻ có thể chưa phản ánh đầy đủ sức khỏe tài chính của doanh nghiệp. Hệ số thanh toán hiện hành cao có thể cho thấy khả năng thanh toán ngắn hạn tốt, nhưng cũng có thể xuất phát từ lượng hàng tồn kho lớn hoặc các khoản phải thu khó thu hồi. Tương tự, ROE cao có thể phản ánh hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu, nhưng cũng có thể tăng mạnh khi vốn chủ sở hữu ở mức thấp trong khi doanh nghiệp sử dụng nhiều nợ. Do đó, giá trị cao của một tỷ số không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với sức khỏe tài chính tốt.
Các mô hình dự báo phá sản dựa trên việc kết hợp nhiều tỷ số đã khắc phục một phần hạn chế của cách đánh giá đơn lẻ. Tuy nhiên, mục tiêu chủ yếu của các mô hình này vẫn là nhận diện nguy cơ kiệt quệ tài chính hoặc phá sản. Vì vậy, một mô hình dự báo phá sản không nên được chuyển trực tiếp thành thước đo sức khỏe tài chính tổng thể, bởi hai doanh nghiệp cùng chưa rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính vẫn có thể khác biệt đáng kể về thanh khoản, cấu trúc nợ, khả năng sinh lời và dòng tiền.
Đánh giá tại một thời điểm cũng có thể bỏ qua hướng vận động của sức khỏe tài chính. Hai doanh nghiệp có cùng mức chỉ số trong năm hiện tại có thể mang ý nghĩa khác nhau nếu một doanh nghiệp liên tục suy giảm từ mức cao, trong khi doanh nghiệp còn lại đang phục hồi từ mức thấp. Vì vậy, cảnh báo sớm cần xem xét đồng thời trạng thái hiện tại và xu hướng thay đổi qua thời gian.
Bên cạnh đó, lợi nhuận kế toán có thể tạo ra nhận định chưa đầy đủ nếu không được đối chiếu với dòng tiền. Doanh thu đã được ghi nhận nhưng chưa thu được tiền, các khoản phải thu tăng nhanh hoặc những biến động trong vốn lưu động có thể khiến các tỷ số sinh lời vẫn tích cực trong khi khả năng thanh toán thực tế suy yếu. Do đó, dòng tiền cần được xem xét như một trụ cột độc lập trong đánh giá sức khỏe tài chính doanh nghiệp.
3.3. Cấu trúc năm trụ cột của sức khỏe tài chính doanh nghiệp
Trên cơ sở phân tích – tổng hợp, nghiên cứu đề xuất năm chiều phản ánh sức khỏe tài chính doanh nghiệp gồm có: khả năng thanh khoản; cấu trúc vốn và khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ; khả năng sinh lời; hiệu quả hoạt động và tăng trưởng; chất lượng dòng tiền.
Trụ cột thứ nhất là khả năng thanh khoản, phản ánh khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính đến hạn. Các tỷ số thanh khoản cần được xem xét đồng thời với chất lượng tài sản ngắn hạn và mức đệm vốn lưu động. Thanh khoản quá cao cũng có thể hàm ý nguồn vốn chưa được sử dụng hiệu quả, vì vậy không nên diễn giải theo nguyên tắc càng cao càng tốt một cách cơ học.
Trụ cột thứ hai là cấu trúc vốn và khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ. Nợ không mặc nhiên là yếu tố tiêu cực bởi đòn bẩy tài chính có thể hỗ trợ doanh nghiệp mở rộng đầu tư. Rủi ro phát sinh khi quy mô nợ vượt quá khả năng tạo dòng tiền hoặc chi phí lãi vay làm thu hẹp khả năng hoạt động của doanh nghiệp. Do đó, các tỷ số phản ánh mức độ nợ cần được xem xét cùng với khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ.
Trụ cột thứ ba là khả năng sinh lời, phản ánh năng lực tạo lợi nhuận từ tài sản, vốn chủ sở hữu và doanh thu. Tuy nhiên, các tỷ số sinh lời cần được diễn giải thận trọng trong những trường hợp đặc biệt, chẳng hạn ROE có thể mất ý nghĩa kinh tế khi vốn chủ sở hữu bằng hoặc nhỏ hơn không.
Trụ cột thứ tư là hiệu quả hoạt động và tăng trưởng, phản ánh khả năng sử dụng tài sản và các nguồn lực để tạo doanh thu cũng như mở rộng hoạt động. Tăng trưởng nhanh chưa chắc đồng nghĩa với sức khỏe tài chính tốt nếu doanh nghiệp phải tài trợ bằng nợ quá mức hoặc các khoản phải thu tăng nhanh hơn khả năng tạo tiền.
Trụ cột thứ năm là chất lượng dòng tiền. Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh phản ánh khả năng tạo nguồn thanh toán thực tế và giúp nhận diện những trường hợp doanh nghiệp có lợi nhuận dương nhưng khả năng tạo tiền yếu. Vì vậy, dòng tiền được xem là một trụ cột độc lập thay vì được gộp vào nhóm khả năng sinh lời.
Năm trụ cột trên có quan hệ bổ sung chứ không thay thế nhau. Một doanh nghiệp có sức khỏe tài chính tốt không nhất thiết phải đạt mức tối đa ở mọi chỉ tiêu, nhưng cần duy trì sự cân bằng hợp lý giữa khả năng thanh toán, sử dụng nợ, tạo lợi nhuận, sử dụng nguồn lực và tạo dòng tiền.
3.4. Xây dựng chỉ số tổng hợp sức khỏe tài chính doanh nghiệp (FHCI)
Để tổng hợp các chiều đo lường, nghiên cứu đề xuất Chỉ số tổng hợp sức khỏe tài chính doanh nghiệp (FHCI). Các chỉ tiêu được chuẩn hóa theo cùng một chiều hướng; với chỉ tiêu thuận, giá trị cao hơn phản ánh trạng thái tích cực hơn, còn với chỉ tiêu nghịch như tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, chiều đánh giá được đảo ngược.
Trọng số của các chỉ tiêu được xác định bằng phương pháp CRITIC do Diakoulaki và cộng sự (1995) đề xuất. Phương pháp này dựa trên mức độ biến thiên và mối tương quan giữa các tiêu chí để xác định lượng thông tin tương đối, qua đó hạn chế việc gán trọng số hoàn toàn theo nhận định chủ quan.
FHCI được xác định bằng tổng có trọng số của các chỉ tiêu sau chuẩn hóa. Giá trị FHCI cao hơn phản ánh trạng thái sức khỏe tài chính tương đối tích cực hơn trong phạm vi mẫu. FHCI không phải xác suất phá sản mà là thước đo tổng hợp phục vụ so sánh và nhận diện trạng thái.
3.5. Phân nhóm trạng thái sức khỏe tài chính
Điểm FHCI tạo ra một thang đo liên tục nhưng chưa tự động xác định ranh giới giữa các trạng thái. Vì vậy, nghiên cứu kết hợp FHCI với phương pháp phân cụm nhằm nhận diện các nhóm doanh nghiệp có đặc điểm tương đồng.
Số cụm không được áp đặt trước mà được lựa chọn dựa trên cấu trúc dữ liệu. Hệ số Silhouette được sử dụng để so sánh mức độ phù hợp giữa các phương án phân nhóm. Sau khi xác định số cụm, các nhóm được sắp xếp theo mức FHCI và diễn giải thành các trạng thái sức khỏe tài chính tương ứng.
3.6. Khung cảnh báo sớm sức khỏe tài chính
Trên cơ sở các nội dung trên, nghiên cứu đề xuất logic cảnh báo sớm gồm bốn tầng: dữ liệu tài chính đầu vào, chỉ số FHCI, trạng thái sức khỏe tài chính và xu hướng chuyển trạng thái. Dữ liệu đầu vào được thu thập và xử lý; FHCI tổng hợp các khía cạnh sức khỏe tài chính; phân cụm chuyển điểm số thành các nhóm dễ diễn giải; và quá trình chuyển trạng thái cung cấp thông tin về xu hướng biến động.
Cảnh báo có thể xuất hiện khi FHCI suy giảm, doanh nghiệp chuyển xuống nhóm sức khỏe thấp hơn hoặc một cấu phần quan trọng xấu đi liên tục. Cách tiếp cận này hướng tới phát hiện quá trình suy yếu trước khi tình trạng kiệt quệ tài chính biểu hiện rõ ràng.
Khung đo lường đa chiều có thể được mở rộng từ đánh giá tại một thời điểm sang theo dõi sự thay đổi qua thời gian. Khi có dữ liệu nhiều kỳ, cùng một doanh nghiệp có thể được quan sát để xác định trạng thái được duy trì, suy giảm hay phục hồi.
Ma trận xác suất chuyển trạng thái có thể được sử dụng để mô tả tần suất doanh nghiệp chuyển từ trạng thái này sang trạng thái khác. Trong phạm vi dữ liệu một năm của phần minh họa, nghiên cứu mới thực hiện đến bước phân nhóm; việc lượng hóa chuyển trạng thái và kiểm định khả năng cảnh báo sớm cần dữ liệu liên tục trong nhiều năm.
4. Kết quả đo lường sức khỏe tài chính của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu
4.1. Mẫu nghiên cứu và phạm vi đo lường
Để kiểm tra khả năng vận hành ban đầu của khung FHCI, nghiên cứu sử dụng mẫu minh họa gồm 10 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết có dữ liệu công khai năm 2025: BGE, COM, TNC, FT1, JVC, VIW, CRC, DPM, OPC và DP3. Mẫu được lựa chọn theo tính sẵn có và khả năng đối chiếu của dữ liệu, do đó không phải mẫu xác suất và không đại diện cho toàn bộ thị trường.
Sáu chỉ tiêu có dữ liệu đồng nhất được sử dụng gồm tăng trưởng doanh thu, biên lợi nhuận ròng, ROA, ROE, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản. Các chỉ tiêu này phản ánh bốn nhóm thông tin nổi bật trong khung lý thuyết là tăng trưởng, khả năng sinh lời, cấu trúc vốn và dòng tiền. Nhóm thanh khoản và một số chỉ tiêu về khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ, hiệu quả hoạt động chưa có dữ liệu đồng nhất trong mẫu minh họa.
Vì vậy, kết quả thực nghiệm trong bài được hiểu là phép thử bước đầu đối với cơ chế tổng hợp đa chiều của FHCI, không phải sự vận hành đầy đủ của toàn bộ bộ chỉ tiêu năm chiều.
Bảng 1. Dữ liệu tài chính thực tế năm 2025 (%)
| Mã | Tăng DT | Biên ròng | ROA | ROE | Nợ/TTS | CFO/TTS |
| BGE | -3.54 | 4.34 | 0.20 | 0.40 | 49.92 | 3.17 |
| COM | -11.06 | 0.79 | 5.98 | 6.71 | 11.20 | 7.40 |
| TNC | 15.93 | 29.67 | 13.04 | 14.29 | 8.60 | 1.29 |
| FT1 | 1.99 | 6.65 | 17.96 | 43.39 | 60.09 | 10.96 |
| JVC | 24.79 | 6.55 | 5.26 | 8.56 | 41.54 | -8.26 |
| VIW | 10.79 | 2.68 | 0.78 | 2.13 | 62.73 | 8.19 |
| CRC | 24.35 | 10.80 | 4.41 | 6.76 | 36.66 | 5.19 |
| DPM | 22.73 | 6.61 | 6.25 | 9.45 | 35.12 | -10.02 |
| OPC | 15.94 | 10.37 | 8.94 | 12.97 | 28.88 | 4.37 |
| DP3 | 4.90 | 35.60 | 20.60 | 25.60 | 19.30 | 20.04 |
4.2. Kết quả phân tích các chỉ tiêu tài chính
Dữ liệu cho thấy, mức độ phân hóa đáng kể giữa các doanh nghiệp. Tăng trưởng doanh thu dao động từ -11,06% ở COM đến 24,79% ở JVC; ROE dao động từ 0,40% ở BGE đến 43,39% ở FT1. Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản thấp nhất thuộc về TNC với 8,60%, trong khi VIW và FT1 đều vượt 60%.
Đáng chú ý, DPM và JVC có dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản âm, dù vẫn ghi nhận lợi nhuận dương. Điều này cho thấy lợi nhuận và khả năng tạo tiền có thể phát tín hiệu trái chiều. Nếu chỉ dựa trên nhóm chỉ tiêu sinh lời, hai trường hợp này có thể được đánh giá tích cực hơn so với khi dòng tiền được đưa vào khung đo lường.
Sự khác biệt giữa các chỉ tiêu thành phần là bằng chứng trực tiếp cho sự cần thiết của tiếp cận đa chiều: một tỷ số riêng lẻ không đủ phản ánh toàn bộ trạng thái tài chính.
4.3. Kết quả xác định trọng số bằng phương pháp CRITIC
Kết quả xác định trọng số cho thấy tăng trưởng doanh thu có trọng số cao nhất, đạt 26,14%; tiếp theo là tỷ lệ nợ trên tổng tài sản với 19,42% và dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản với 16,06%. ROE chiếm 13,89%, biên lợi nhuận ròng chiếm 12,61% và ROA chiếm 11,88%.
Bảng 2. Trọng số CRITIC
| Chỉ tiêu | Trọng số |
| Tăng DT | 26.14% |
| Biên ròng | 12.61% |
| ROA | 11.88% |
| ROE | 13.89% |
| CFO/TTS | 16.06% |
| Nợ/TTS | 19.42% |
Kết quả cho thấy, ba chỉ tiêu có trọng số lớn nhất thuộc ba khía cạnh khác nhau là tăng trưởng, cấu trúc nợ và dòng tiền. Điều này cho thấy, thông tin phục vụ đánh giá sức khỏe tài chính không tập trung duy nhất vào khả năng sinh lời. Tuy nhiên, các trọng số trên phản ánh cấu trúc thông tin của chính mẫu nghiên cứu năm 2025 và không phải hệ số cố định có thể áp dụng cho mọi ngành hoặc mọi giai đoạn.
4.4. Kết quả đo lường sức khỏe tài chính doanh nghiệp theo FHCI
FHCI trung bình của mẫu đạt 0,459. DP3 có FHCI cao nhất với 0,759, tiếp theo là TNC với 0,676. DP3 có mức sinh lời cao, tỷ lệ nợ tương đối thấp và dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản đạt 20,04%; trong khi TNC có biên lợi nhuận cao và tỷ lệ nợ trên tổng tài sản chỉ 8,60%.
Ở chiều ngược lại, BGE có FHCI thấp nhất với 0,184. VIW cũng thuộc vùng điểm thấp do ROA và ROE thấp trong khi tỷ lệ nợ cao.
Bảng 3. FHCI và trạng thái tương đối
| Hạng | Mã | FHCI | Nhóm | Diễn giải |
| 1 | DP3 | 0.759 | S1 | Khỏe tương đối |
| 2 | TNC | 0.676 | S1 | Khỏe tương đối |
| 3 | OPC | 0.521 | S2 | Trung gian |
| 4 | CRC | 0.514 | S2 | Trung gian |
| 5 | FT1 | 0.480 | S2 | Trung gian |
| 6 | DPM | 0.431 | S2 | Trung gian |
| 7 | JVC | 0.423 | S2 | Trung gian |
| 8 | COM | 0.332 | S3 | Cảnh báo |
| 9 | VIW | 0.272 | S3 | Cảnh báo |
| 10 | BGE | 0.184 | S3 | Cảnh báo |
FT1 là trường hợp cho thấy, ý nghĩa của cách tiếp cận đa chiều. Doanh nghiệp có ROA và ROE cao, dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản dương nhưng tỷ lệ nợ trên tổng tài sản vượt 60% và tăng trưởng doanh thu thấp nên FHCI không đứng đầu. Tương tự, DPM có tăng trưởng doanh thu mạnh và lợi nhuận dương nhưng dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản âm 10,02%, khiến kết quả đánh giá tổng hợp thận trọng hơn so với việc chỉ dựa trên khả năng sinh lời.
4.5. Kết quả phân nhóm trạng thái sức khỏe tài chính
Kết quả kiểm tra số cụm cho thấy phương án ba cụm có hệ số Silhouette đạt 0,628, cao hơn phương án hai cụm với 0,427 và phương án bốn cụm với 0,541. Vì vậy, dữ liệu của mẫu nghiên cứu phù hợp với việc phân chia thành ba nhóm trạng thái sức khỏe tài chính.
Bảng 4. Lựa chọn số cụm bằng hệ số Silhouette
| K | Silhouette |
| 2 | 0.427 |
| 3 | 0.628 |
| 4 | 0.541 |
Theo kết quả phân nhóm, DP3 và TNC thuộc nhóm có sức khỏe tài chính tương đối tốt; OPC, CRC, FT1, DPM và JVC thuộc nhóm trung gian; COM, VIW và BGE thuộc nhóm cảnh báo. Kết quả cho thấy, việc kết hợp FHCI với phân cụm có thể chuyển các điểm số tổng hợp thành những trạng thái dễ nhận diện hơn, qua đó hỗ trợ quá trình theo dõi và cảnh báo.
4.6. Đánh giá chung: kết quả đạt được, tồn tại và nguyên nhân
Kết quả phân tích cho thấy, sức khỏe tài chính của các doanh nghiệp trong mẫu có sự phân hóa tương đối rõ. Một số doanh nghiệp duy trì được sự kết hợp tích cực giữa khả năng sinh lời, mức độ sử dụng nợ và khả năng tạo dòng tiền. DP3 và TNC thuộc nhóm có sức khỏe tài chính tương đối tốt, trong đó DP3 đạt FHCI cao nhất với 0,759 và TNC đạt 0,676. Kết quả này cho thấy, những doanh nghiệp duy trì được sự cân bằng giữa các cấu phần tài chính có xu hướng đạt mức sức khỏe tài chính tổng hợp tốt hơn.
Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy một số tồn tại đáng chú ý.
Thứ nhất, khả năng tạo dòng tiền tại một số doanh nghiệp chưa tương xứng với kết quả kinh doanh. DPM và JVC vẫn ghi nhận lợi nhuận dương, nhưng dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản ở mức âm. Sự khác biệt giữa lợi nhuận và dòng tiền cho thấy chất lượng lợi nhuận và khả năng chuyển kết quả kinh doanh thành nguồn tiền thực tế cần được quan tâm hơn.
Thứ hai, mức độ sử dụng nợ tại một số doanh nghiệp tương đối cao. VIW và FT1 đều có tỷ lệ nợ trên tổng tài sản vượt 60%. Đặc biệt, trường hợp FT1 cho thấy dù ROA và ROE ở mức cao, tỷ lệ nợ lớn cùng với tăng trưởng doanh thu thấp khiến FHCI của doanh nghiệp không thuộc nhóm có sức khỏe tài chính cao nhất. Điều này phản ánh áp lực từ cấu trúc nguồn vốn có thể làm giảm mức độ an toàn tài chính ngay cả khi doanh nghiệp đang có khả năng sinh lời tích cực.
Thứ ba, một số doanh nghiệp có mức sức khỏe tài chính tổng hợp thấp. Kết quả phân nhóm cho thấy COM, VIW và BGE thuộc nhóm cảnh báo. BGE có FHCI thấp nhất trong mẫu, đạt 0,184; VIW cũng có mức FHCI thấp do khả năng sinh lời hạn chế trong khi tỷ lệ nợ cao. Đây là nhóm cần được theo dõi kỹ hơn đối với những cấu phần đang làm suy giảm sức khỏe tài chính.
Thứ tư, kết quả cho thấy sự mất cân đối giữa các cấu phần tài chính tại một số doanh nghiệp. Doanh nghiệp có thể đạt kết quả tích cực về khả năng sinh lời hoặc tăng trưởng, nhưng đồng thời tồn tại hạn chế về nợ hoặc dòng tiền. Vì vậy, việc quản trị sức khỏe tài chính nếu chỉ tập trung vào lợi nhuận hoặc một tỷ số riêng lẻ có thể không phát hiện đầy đủ những dấu hiệu suy yếu.
Những tồn tại trên có thể xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau. Trước hết, chính sách sử dụng vốn vay và cơ cấu nguồn vốn có thể làm gia tăng áp lực tài chính tại những doanh nghiệp có tỷ lệ nợ cao. Bên cạnh đó, hiệu quả quản trị vốn lưu động, các khoản phải thu, hàng tồn kho và chính sách tín dụng thương mại có thể ảnh hưởng đến khả năng chuyển lợi nhuận thành dòng tiền. Sự khác biệt về đặc điểm hoạt động, quy mô và ngành nghề cũng có thể dẫn đến mức độ sinh lời, sử dụng nợ và tạo dòng tiền khác nhau giữa các doanh nghiệp.
Tuy nhiên, do nghiên cứu mới sử dụng mẫu gồm 10 doanh nghiệp và dữ liệu năm 2025, các nguyên nhân trên chủ yếu được xem là những hướng giải thích từ kết quả phân tích, chưa đủ cơ sở để khẳng định quan hệ nhân quả. Đây cũng là giới hạn cần được lưu ý khi đề xuất các giải pháp và khi mở rộng nghiên cứu trong những giai đoạn tiếp theo.
5. Thảo luận, đề xuất từ kết quả nghiên cứu
5.1. Thảo luận về giá trị của tiếp cận đo lường đa chiều
Kết quả nghiên cứu cho thấy đóng góp quan trọng nhất của việc tiếp cận đa chiều không nằm ở việc tạo thêm một điểm số, mà ở khả năng đặt các tín hiệu tài chính khác nhau trong cùng một cấu trúc đánh giá. FHCI giúp hạn chế việc kết luận về sức khỏe tài chính chỉ dựa trên lợi nhuận, tăng trưởng hoặc một tỷ số thanh khoản riêng lẻ.
Các trường hợp FT1, DPM và JVC minh họa rõ giá trị này. FT1 có khả năng sinh lời cao nhưng mức độ sử dụng nợ lớn; DPM và JVC có lợi nhuận dương nhưng dòng tiền từ hoạt động kinh doanh âm. Khi các thông tin được tổng hợp, đánh giá trở nên thận trọng hơn và phản ánh tốt hơn sự cân bằng tài chính của doanh nghiệp.
Phân cụm tiếp tục bổ sung một lớp thông tin khác cho FHCI. Nếu FHCI trả lời doanh nghiệp có vị trí tương đối như thế nào trong mẫu, thì phân cụm giúp nhận diện doanh nghiệp đang thuộc trạng thái nào. Hai công cụ vì vậy có tính bổ sung chứ không thay thế nhau.
5.2. Đề xuất hoàn thiện khung đo lường FHCI
Thứ nhất, cần hoàn thiện bộ chỉ tiêu thực nghiệm để bảo đảm năm chiều lý thuyết đều được đại diện đầy đủ. Đối với thanh khoản, có thể bổ sung hệ số thanh toán hiện hành, hệ số thanh toán nhanh hoặc vốn lưu động ròng trên tổng tài sản; đối với khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ, cần bổ sung chỉ tiêu phản ánh khả năng thanh toán lãi vay; đối với hiệu quả hoạt động, có thể bổ sung vòng quay tài sản hoặc vòng quay vốn lưu động. Việc bổ sung phải dựa trên tính sẵn có, ý nghĩa kinh tế và khả năng so sánh của dữ liệu.
Thứ hai, cần kiểm định độ nhạy của trọng số CRITIC. Kết quả FHCI nên được đối chiếu với phương án trọng số bằng nhau hoặc một phương pháp trọng số thay thế để đánh giá mức độ ổn định của thứ hạng. Nếu thứ hạng doanh nghiệp thay đổi quá mạnh, cần xem xét lại cấu trúc chỉ tiêu hoặc phương pháp chuẩn hóa.
Thứ ba, cần mở rộng mẫu theo ngành và quy mô. Cấu trúc tài chính giữa các ngành khác nhau đáng kể, vì vậy một bộ trọng số hoặc một ngưỡng chung có thể không phù hợp. Phân tích theo nhóm ngành sẽ giúp xác định liệu FHCI nên được chuẩn hóa trong từng ngành hay trên toàn thị trường.
Thứ tư, cần mở rộng dữ liệu theo nhiều năm. Đây là điều kiện để kiểm tra tính ổn định của FHCI, theo dõi thay đổi nhóm và xây dựng ma trận xác suất chuyển trạng thái. Khi đó, giá trị cảnh báo sớm mới có thể được kiểm định bằng dữ liệu thay vì chỉ được đề xuất về mặt khái niệm.
Thứ năm, FHCI cần được đối chiếu với một thước đo độc lập về kiệt quệ tài chính hoặc rủi ro tài chính. Việc đối chiếu không nhằm biến FHCI thành mô hình phá sản mà nhằm kiểm tra xem các doanh nghiệp có FHCI thấp có đồng thời xuất hiện tín hiệu bất lợi ở các thước đo độc lập hay không.
5.3. Đề xuất đối với doanh nghiệp từ kết quả đo lường
Đối với doanh nghiệp, kết quả nghiên cứu cho thấy việc theo dõi sức khỏe tài chính cần chuyển từ tư duy tối đa hóa một chỉ tiêu sang quản trị sự cân bằng giữa các cấu phần. Doanh nghiệp có ROE cao nhưng nợ lớn không nên chỉ dựa vào khả năng sinh lời để đánh giá trạng thái tài chính; tương tự, tăng trưởng doanh thu chỉ có ý nghĩa tích cực khi được hỗ trợ bởi dòng tiền và cấu trúc vốn phù hợp.
Doanh nghiệp cần đặc biệt theo dõi sự phân kỳ giữa lợi nhuận và dòng tiền. Khi lợi nhuận dương nhưng dòng tiền từ hoạt động kinh doanh suy giảm hoặc âm, cần phân tích sâu hơn về khoản phải thu, hàng tồn kho, chính sách tín dụng thương mại và biến động vốn lưu động. Đây là cách sử dụng kết quả đo lường để xác định đúng cấu phần cần kiểm tra, thay vì đưa ra một giải pháp chung cho mọi doanh nghiệp.
Đối với doanh nghiệp có tỷ lệ nợ cao, cần đọc kết quả sinh lời đồng thời với khả năng tạo tiền và khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ. Mục tiêu của việc sử dụng FHCI không phải là tối đa hóa điểm số, mà là nhận diện cấu phần đang tạo ra sự mất cân đối và ưu tiên kiểm soát rủi ro ở cấu phần đó.
Khi dữ liệu nhiều kỳ được tích lũy, doanh nghiệp có thể theo dõi xu hướng FHCI và trạng thái phân nhóm qua thời gian. Một chuỗi suy giảm liên tục cần được xem là tín hiệu kiểm tra sớm, ngay cả khi doanh nghiệp chưa rơi vào nhóm có mức FHCI thấp nhất.
5.4. Đề xuất về sử dụng kết quả đo lường đối với ngân hàng, nhà đầu tư và các chủ thể liên quan
Đối với ngân hàng và các tổ chức tín dụng, FHCI có thể được sử dụng như một chỉ báo bổ sung trong quá trình sàng lọc và theo dõi khách hàng doanh nghiệp. Chỉ số tổng hợp có thể giúp nhận diện những trường hợp doanh nghiệp có lợi nhuận tích cực nhưng đồng thời tồn tại áp lực về nợ hoặc dòng tiền. Tuy nhiên, FHCI không thay thế hệ thống xếp hạng tín dụng và các quy trình thẩm định chuyên sâu.
Đối với nhà đầu tư, tiếp cận đa chiều hỗ trợ so sánh doanh nghiệp trên nhiều phương diện thay vì chỉ dựa trên khả năng sinh lời. Việc quan sát đồng thời FHCI và các cấu phần giúp phân biệt doanh nghiệp có điểm tổng hợp tương tự nhưng cấu trúc rủi ro khác nhau.
Đối với các chủ thể quản lý và nghiên cứu, khi khung được kiểm định trên mẫu lớn hơn, kết quả tổng hợp theo ngành, quy mô hoặc giai đoạn có thể cung cấp thêm thông tin về sự phân hóa sức khỏe tài chính. Tuy nhiên, mọi ứng dụng ngoài phạm vi mẫu cần được thực hiện sau khi kiểm định độ ổn định và khả năng khái quát của chỉ số.
6. Kết luận
Bài viết tiếp cận sức khỏe tài chính doanh nghiệp như một cấu trúc đa chiều, thay vì đồng nhất với khả năng sinh lời hoặc tình trạng kiệt quệ tài chính. Trên cơ sở năm chiều lý thuyết gồm thanh khoản, cấu trúc vốn và khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ, khả năng sinh lời, hiệu quả hoạt động và tăng trưởng, chất lượng dòng tiền, nghiên cứu đề xuất FHCI như một thước đo tổng hợp và sử dụng CRITIC để xác định trọng số theo cấu trúc thông tin của dữ liệu.
Nghiên cứu minh họa trên 10 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết Việt Nam năm 2025 cho thấy cách tiếp cận đa chiều có khả năng làm rõ những tín hiệu mà một tỷ số riêng lẻ có thể bỏ qua. FT1 có khả năng sinh lời cao nhưng tỷ lệ nợ trên tổng tài sản lớn; DPM và JVC ghi nhận lợi nhuận dương nhưng dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản âm. Kết quả FHCI và phân cụm vì vậy cung cấp thêm thông tin về mức độ và trạng thái tài chính tương đối của doanh nghiệp trong nhóm nghiên cứu.
Kết quả phân cụm ủng hộ ba trạng thái tương đối thay vì áp đặt trước số nhóm, cho thấy cấu trúc trạng thái cần được xác định từ dữ liệu. Tuy nhiên, do phần minh họa mới sử dụng sáu chỉ tiêu và dữ liệu của một năm, nghiên cứu chưa kiểm định đầy đủ năm chiều lý thuyết và chưa thể lượng hóa sự chuyển trạng thái theo thời gian. Vì vậy, kết quả cần được diễn giải trong đúng phạm vi một nghiên cứu minh họa.
Hướng nghiên cứu tiếp theo là mở rộng bộ chỉ tiêu để đại diện đầy đủ năm chiều, tăng quy mô mẫu, phân tích theo ngành, sử dụng dữ liệu nhiều năm, kiểm định độ nhạy của trọng số CRITIC và đối chiếu FHCI với các thước đo độc lập về kiệt quệ tài chính. Khi có dữ liệu bảng đủ dài, ma trận xác suất chuyển trạng thái có thể được sử dụng để kiểm định giá trị cảnh báo sớm của khung đo lường.
Tài liệu tham khảo:
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609.
Bộ Tài chính (2026). Quyết định số 40/QĐ-BTC ngày 13/01/2026 về việc ban hành Bộ chỉ số đo lường sức khỏe doanh nghiệp.
Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
MacQueen, J. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 1, 281-297.
Ohlson, J. A. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109-131.
Tran, T., Nguyen, N. H., Le, B. T., Vu, N. T., & Vo, D. H. (2023). Examining financial distress of the Vietnamese listed firms using accounting-based models. PLOS ONE, 18(5), e0284451.
Zmijewski, M. E. (1984). Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models. Journal of Accounting Research, 22, 59-82.
