TS. Trần Thế Nữ
Trường Quốc tế – Đại học Quốc gia Hà Nội
Nguyễn Thị Quỳnh Anh
Học viên cao học Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội
(Quanlynhanuoc.vn) – Nghiên cứu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp chế biến thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2019 – 2023. Sử dụng mô hình hồi quy FGLS, nghiên cứu đã chỉ ra rằng, hiệu suất sử dụng tài sản (TAT) và tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (TDTA) có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ suất sinh lời của các doanh nghiệp. Cụ thể, TAT có tác động tích cực đến tỷ suất sinh lời trên tài sản, cho thấy việc tối ưu hóa tài sản giúp tăng trưởng lợi nhuận, trong khi TDTA lại có tác động tiêu cực, đặc biệt trong bối cảnh gián đoạn kinh tế do đại dịch Covid – 19. Các yếu tố khác, như: quy mô doanh nghiệp, tăng trưởng doanh thu và các yếu tố vĩ mô, như: GDP và lạm phát không cho thấy tác động rõ ràng trong giai đoạn nghiên cứu. Kết quả này phản ánh sự phức tạp của môi trường kinh tế và yêu cầu phải điều chỉnh cách tiếp cận trong đánh giá hiệu quả tài chính doanh nghiệp trong thời kỳ khủng hoảng toàn cầu.
Từ khóa: Khả năng sinh lời; doanh nghiệp chế biến thực phẩm; doanh nghiệp niêm yết; Covid-19.
1. Giới thiệu chung
Ngành Chế biến thực phẩm tại Việt Nam đóng vai trò quan trọng trong chuỗi giá trị từ nông nghiệp đến tiêu dùng, đóng góp vào sự phát triển kinh tế, đặc biệt là tại khu vực nông thôn. Mặc dù ngành này sở hữu nguồn nguyên liệu phong phú từ nông nghiệp, chăn nuôi và thủy sản, các doanh nghiệp chế biến thực phẩm niêm yết trên sàn chứng khoán vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức lớn, như biến động giá nguyên liệu và thay đổi trong xu hướng tiêu dùng. Những yếu tố vĩ mô như lạm phát và tăng trưởng GDP cũng ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Khả năng sinh lời của doanh nghiệp, thường được đo lường qua tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) là một chỉ số quan trọng phản ánh hiệu quả trong việc sử dụng nguồn lực của công ty để tạo ra lợi nhuận. Các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời có thể chia thành các nhóm chính: yếu tố tài chính (quy mô doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính, vòng quay tài sản) và yếu tố phi tài chính (môi trường kinh tế vĩ mô, chiến lược quản trị).
Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về khả năng sinh lời của doanh nghiệp nói chung, các nghiên cứu đặc thù về doanh nghiệp chế biến thực phẩm niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam vẫn còn hạn chế. Đặc biệt, trong bối cảnh đại dịch Covid-19 và các yếu tố chính trị, kinh tế, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp này sẽ cung cấp cơ sở dữ liệu quan trọng, hỗ trợ các quyết định đầu tư và quản lý trong tương lai. Bài viết được chia thành các phần chính, bao gồm: lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp, mô hình và phương pháp nghiên cứu, kết quả nghiên cứu thực nghiệm và cuối cùng là các kết luận và khuyến nghị.
2. Lý thuyết về các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng sinh lời
Khả năng sinh lời của doanh nghiệp là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh và khả năng sử dụng nguồn lực của công ty để tạo ra lợi nhuận. Các chỉ tiêu, như: ROA, ROE thường được sử dụng để đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Tuy nhiên, khả năng sinh lời của doanh nghiệp không chỉ phụ thuộc vào yếu tố nội tại của công ty mà còn bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố ngoại vi, cả tài chính và phi tài chính.
Một là, quy mô doanh nghiệp.
Một trong những yếu tố cơ bản tác động đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp là quy mô doanh nghiệp. Theo lý thuyết kinh tế, những doanh nghiệp có quy mô lớn thường có lợi thế về chi phí nhờ vào hiệu ứng kinh tế theo quy mô, điều này giúp tối ưu hóa lợi nhuận. Các doanh nghiệp lớn cũng có khả năng thương lượng tốt hơn với nhà cung cấp và khách hàng nhờ vào vị thế vững mạnh và mạng lưới khách hàng rộng lớn. Nghiên cứu của Onaoiapo và Kajola (2010)1 chỉ ra rằng, quy mô lớn giúp phân bổ chi phí cố định hiệu quả hơn, làm tăng khả năng sinh lời, song mối quan hệ giữa quy mô và khả năng sinh lời không phải lúc nào cũng rõ ràng. Trong một số trường hợp, nếu không quản lý tốt, quy mô lớn có thể dẫn đến chi phí quản lý cao và giảm khả năng sinh lời.
Hai là, thời gian hoạt động của doanh nghiệp.
Thời gian hoạt động của doanh nghiệp (tuổi đời doanh nghiệp) cũng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng sinh lời. Các doanh nghiệp có thời gian hoạt động lâu dài thường sở hữu mạng lưới quan hệ vững chắc với nhà cung cấp và khách hàng, đồng thời có nhiều kinh nghiệm trong việc quản trị và điều hành. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa hiệu quả sinh lời. Các nghiên cứu của Abor (2005)2 và Khidmat & Rehman (2014)3 cho thấy, tuổi đời doanh nghiệp có tác động tích cực đến khả năng sinh lời, song doanh nghiệp lớn tuổi có thể trở nên bảo thủ và thiếu linh hoạt, dẫn đến giảm khả năng sinh lời.
Ba là, tốc độ tăng trưởng doanh thu.
Tốc độ tăng trưởng doanh thu là một yếu tố quan trọng phản ánh khả năng mở rộng thị trường và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Những doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng doanh thu cao thường có khả năng sinh lời tốt hơn vì điều này chứng tỏ họ có khả năng gia tăng quy mô hoạt động và tận dụng lợi thế kinh tế. Agiomirgianakis và cộng sự (2006)4 và Yazdanfar (2013)5 cho rằng, mức tăng trưởng càng tăng thì khả năng sinh lời càng cao. Mức tăng trưởng càng tăng giúp doanh nghiệp gia tăng doanh thu, tài sản, lợi nhuận của doanh nghiệp, từ đó gia tăng khả năng sinh lời. Tuy nhiên, cũng có nghiên cứu chỉ ra tốc độ tăng trưởng doanh thu quá nhanh có thể dẫn đến chi phí cao, làm giảm hiệu quả sinh lời.
Bốn là, vòng quay tài sản.
Vòng quay tài sản là một chỉ số quan trọng phản ánh khả năng sử dụng tài sản để tạo ra doanh thu. Vòng quay tài sản cao cho thấy, doanh nghiệp đang sử dụng tài sản của mình một cách hiệu quả để tạo ra doanh thu, từ đó làm tăng khả năng sinh lời. Nghiên cứu của Raheman và Nasr (2007)6 cũng chỉ ra, mối quan hệ tích cực giữa vòng quay tài sản và tỷ suất sinh lời ROA và ROE. Điều này có nghĩa là, doanh nghiệp có khả năng sử dụng tài sản của mình hiệu quả sẽ có khả năng tạo ra lợi nhuận cao hơn.
Năm là, thanh khoản.
Thanh khoản là khả năng của doanh nghiệp trong việc chuyển đổi tài sản thành tiền mặt để đáp ứng các nghĩa vụ tài chính. Các chỉ số thanh khoản, như: tỷ lệ thanh toán hiện hành và tỷ lệ thanh toán nhanh có ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Nghiên cứu của Nguyễn Đăng Khoa và các cộng sự7 cho thấy, thanh khoản có tác động tích cực đến ROA, trong khi các nghiên cứu khác như của Raheman và Nasr (2007) lại chỉ ra rằng, thanh khoản quá cao có thể làm giảm hiệu quả sử dụng tài sản, do vốn không được sử dụng để tạo ra lợi nhuận. Do đó, việc duy trì mức thanh khoản tối ưu là điều quan trọng để bảo đảm khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
Sáu là, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản.
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản là một chỉ số quan trọng trong việc đánh giá mức độ sử dụng nợ của doanh nghiệp. Việc sử dụng nợ có thể giúp doanh nghiệp tăng trưởng nhanh chóng nhờ vào việc huy động vốn từ bên ngoài nhưng cũng mang lại rủi ro tài chính. Theo lý thuyết Trade-off (Kraus & Litzenberger, 19738, sử dụng nợ có thể giúp giảm chi phí vốn và tăng khả năng sinh lời. Tuy nhiên, nếu tỷ lệ nợ quá cao, doanh nghiệp sẽ đối mặt với nguy cơ phá sản và chi phí tài chính tăng, làm giảm khả năng sinh lời.
Bảy là, đòn bẩy tài chính.
Đòn bẩy tài chính là tỷ lệ giữa nợ và vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp, phản ánh mức độ sử dụng nợ trong cơ cấu vốn của công ty. Lý thuyết trật tự phân hạng của Myers và Majluf (1984)9 cho rằng, các doanh nghiệp có đòn bẩy tài chính cao có thể gia tăng khả năng sinh lời nếu sử dụng nợ một cách hiệu quả. Tuy nhiên, khi đòn bẩy tài chính quá cao, rủi ro tài chính cũng gia tăng dẫn đến khả năng sinh lời bị giảm sút. Do đó, việc quản lý đòn bẩy tài chính sao cho hợp lý là yếu tố quan trọng để đảm bảo sự ổn định và sinh lời của doanh nghiệp.
3. Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng mô hình hồi quy định lượng kết hợp với phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng để phân tích các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp chế biến thực phẩm niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Mục tiêu là nhận diện, đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tài chính và phi tài chính đến hiệu quả sinh lời của doanh nghiệp trong bối cảnh thị trường thay đổi liên tục.
Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên lý thuyết tài chính và các nghiên cứu trước đây về khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Cụ thể, mô hình hồi quy được thiết lập với các biến phụ thuộc là các chỉ số tài chính đại diện cho khả năng sinh lời, bao gồm: ROA và ROE. Các biến độc lập trong mô hình, bao gồm những yếu tố tài chính và phi tài chính có khả năng tác động đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, các yếu tố vĩ mô, như: tốc độ tăng trưởng GDP và lạm phát cũng được đưa vào mô hình để đánh giá tác động của môi trường kinh tế đối với khả năng sinh lời của doanh nghiệp chế biến thực phẩm.
• Mô hình 1 (ROA):
ROAit = a₀ + a₁LEVit + a₂LIQit + a₃SIZEit + a₄AGEit + a₅GROWTHit + εit
• Mô hình 2 (ROE):
ROEit = b₀ + b₁LEVit + b₂LIQit + b₃SIZEit + b₄AGEit + b₅GROWTHit + εit
Trong đó:
• i là chỉ số doanh nghiệp
• t là chỉ số thời gian
• ROA và ROE là các chỉ tiêu sinh lời
Bảng 1. Mô hình nghiên cứu
| Biến phụ thuôc | Ký hiệu | Công thức |
| Tỷ suất sinh lời của tài sản | ROA | |
| Tỷ suất sinh lời của vốn chủ sở hữu | ROE | |
| Biến giải thích (Biến độc lập) | Ký hiệu | Công thức tính |
| 1.Quy mô doanh nghiệp | SIZE | Ln (Tổng giá trị tài sản) |
| 2. Thời gian hoạt động | AGE | Thời gian nghiên cứu – Thời gian thành lập |
| 3. Tăng trưởng doanh thu | GROWTH | |
| 4. Vòng quay tài sản | TAT | |
| 5. Khả năng thanh khoản | LIQ | |
| 6. Tỷ lệ nợ/Tổng tài sản | TDTA | |
| 7. Đòn bẩy tài chính | LEV | |
| 8. Vốn lưu động /Doanh thu | NWC | |
| 9. Tăng trưởng GDP | GDP | |
| 10. Lạm phát | CPI |
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của các doanh nghiệp chế biến thực phẩm niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ chí Minh (HOSE) và Hà Nội (HNX) trong giai đoạn 2019 – 2023. Các báo cáo tài chính bao gồm: bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh và thuyết minh báo cáo tài chính, phục vụ tính toán các chỉ tiêu tài chính, như: ROA, ROE, SIZE, GROWTH, ATO, CR, DER, LEV, WCT. Mẫu nghiên cứu gồm 30 doanh nghiệp chế biến thực phẩm đáp ứng các tiêu chí: niêm yết liên tục trên HOSE hoặc HNX, thuộc ngành chế biến thực phẩm theo Thông tư số 27/2018/TT-BLĐTBXH, có đầy đủ dữ liệu tài chính và không có số liệu thiếu hoặc ngừng giao dịch. Sau khi sàng lọc, dữ liệu gồm 150 quan sát. Dữ liệu được xử lý bằng Excel, sau đó chuyển sang Stata để phân tích và hồi quy, bảo đảm tính minh bạch, công khai và phản ánh đặc thù ngành Chế biến thực phẩm tại Việt Nam.
4. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm
4.1. Thống kê mô tả biến nghiên cứu
Bảng 2. Thống kê mô tả các biến trong toàn bộ mẫu nghiên cứu
| Biến | Số quan sát | Trung bình | Độ lệch chuẩn | Nhỏ nhất | Lớn nhất |
| Biến phụ thuộc | |||||
| ROA | 150 | 9.2892 | 7.4612 | 0.04 | 38.44 |
| ROE | 150 | 15.4378 | 10.6926 | 0.11 | 53.91 |
| Biến độc lập | |||||
| SIZE | 150 | 7.4979 | 1.6329 | 4.9981 | 10.8842 |
| AGE | 150 | 38.3666 | 23.9104 | 6 | 133 |
| GROWTH | 150 | 0.9773 | 0.3239 | 0.9991 | 1.7894 |
| TAT | 150 | 1.3885 | 0.9118 | 0.0007 | 5.2272 |
| LIQ | 150 | — | — | 0.8838 | — |
| TDTA | 150 | 1.3681 | 6.4452 | 0.0447 | 73.125 |
| LEV | 150 | 15.9152 | 166.5442 | 0.6023 | 2041.381 |
| WCI | 150 | 1.7966 | 19.2054 | 0.0820 | 235.4389 |
| GDP | 150 | 0.0511 | 0.02168 | 0.0258 | 0.0802 |
| CPI | 150 | 0.0285 | 0.0053 | 0.0184 | 0.0352 |
Từ Bảng 2 cho thấy, ROA và ROE của các doanh nghiệp chế biến thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2019 -2023 đạt mức trung bình lần lượt là 9.29% và 15.44%. Mức ROA cao hơn so với các nghiên cứu trước giai đoạn 2014 – 2018 (thường quanh 6 – 7%) cho thấy, khả năng sinh lời của các doanh nghiệp trong ngành đã được cải thiện đáng kể trong bối cảnh phục hồi kinh tế hậu Covid -19
Quy mô doanh nghiệp (SIZE) có mức trung bình 7.49 (log tài sản) cho thấy, sự phân hóa rõ rệt, còn độ tuổi doanh nghiệp (AGE) dao động từ 6 – 133 năm, phản ánh sự đa dạng về mức độ trưởng thành trong ngành. Các chỉ số hoạt động như: TAT (hiệu suất sử dụng tài sản) đạt trung bình 1.39 và LIQ (tỷ số thanh khoản hiện hành) ở mức 2.20, cho thấy phần lớn doanh nghiệp vẫn duy trì khả năng thanh toán ngắn hạn an toàn. Tuy nhiên, một số doanh nghiệp có thanh khoản quá cao (LIQ > 15) có thể đối mặt với tình trạng tồn kho lớn hoặc sử dụng tài sản chưa hiệu quả. Đòn bẩy tài chính (LEV) trung bình là 15.92% nhưng có độ lệch chuẩn rất cao (166.54), cùng với TDTA và WCI cũng thể hiện sự phân tán mạnh – cho thấy cấu trúc tài chính và chiến lược sử dụng vốn lưu động giữa các doanh nghiệp trong ngành có sự khác biệt đáng kể.
Về mặt vĩ mô, GDP và CPI trung bình lần lượt là 5.11% và 2.85% phản ánh môi trường kinh tế ổn định trong giai đoạn nghiên cứu. Nhìn chung, bảng thống kê cho thấy sự đa dạng lớn giữa các doanh nghiệp về quy mô, tuổi đời, cấu trúc tài chính và hiệu quả hoạt động – là cơ sở để kiểm định sự ảnh hưởng khác biệt của các yếu tố này đến khả năng sinh lời trong các phân tích định lượng tiếp theo.
4.2. Ma trận hệ số tương quan
Bảng 3. Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
| Biến | SIZE | AGE | GROWTH | TAT | LIQ | TDTA | LEV | WCI | GDP | CPI |
| SIZE | 1.0000 | |||||||||
| AGE | -0.0151 | 1.0000 | ||||||||
| GROWTH | -0.1164 | -0.0099 | 1.0000 | |||||||
| TAT | -0.431 | -0.0145 | 0.116 | 1.0000 | ||||||
| LIQ | 0.0496 | -0.0288 | -0.0838 | -0.061 | 1.0000 | |||||
| TDTA | 0.0867 | -0.1649 | -0.0917 | 0.0748 | -0.0109 | 1.0000 | ||||
| LEV | 0.1125 | -0.0495 | 0.1005 | -0.0458 | -0.0068 | -0.0073 | 1.0000 | |||
| WCI | -0.007 | -0.0474 | -0.2794 | -0.1276 | -0.0071 | -0.0151 | -0.0075 | 1.0000 | ||
| GDP | 0.012 | 0 | 0.2197 | 0.0262 | -0.0836 | -0.1116 | 0.1116 | -0.0151 | 1.0000 | |
| CPI | 0.0096 | 0 | -0.0357 | 0.0189 | 0.0581 | -0.0037 | 0.0461 | -0.0075 | 0.4263 | 1.0000 |
Ma trận tương quan cho thấy, hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình phần lớn các hệ số tương quan đều nằm trong khoảng từ – 0.4 đến 0.4 về trị tuyệt đối (Bảng 3). Điều này cho thấy, không tồn tại mối quan hệ tuyến tính mạnh giữa các biến độc lập, qua đó hạn chế nguy cơ xảy ra đa cộng tuyến nghiêm trọng, bảo đảm độ tin cậy cho các phân tích hồi quy ở bước tiếp theo. Ngoài ra, tồn tại các hệ số mang dấu âm và dương, phản ánh mối quan hệ cùng chiều hoặc ngược chiều nhẹ giữa các cặp biến. Ví dụ, SIZE và TAT có tương quan âm nhẹ (-0.2538) cho thấy, doanh nghiệp lớn hơn có thể sử dụng tài sản kém hiệu quả hơn. Ngược lại, TAT và GROWTH có tương quan dương (0.1681) gợi ý rằng, hiệu suất sử dụng tài sản cao có thể gắn liền với tốc độ tăng trưởng doanh thu tốt. Tuy nhiên, do các hệ số đều nhỏ nên chưa có dấu hiệu cho thấy mối liên hệ đáng kể hoặc gây nhiễu trong mô hình hồi quy.
4.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Trong các mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là một vấn đề nghiêm trọng có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy và ổn định của các ước lượng. Nghiên cứu sử dụng kiểm định hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) để thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến nhằm đảm bảo chất lượng mô hình.
Bảng 4. Hệ số nhân tử phóng đại phương sai VIF
| Biến | VIF |
| SIZE | 1.33 |
| AGE | 1.04 |
| GROWTH | 1.20 |
| TAT | 1.34 |
| LIQ | 1.07 |
| TDTA | 1.08 |
| LEV | 1.04 |
| WCI | 1.12 |
| GDP | 1.34 |
| CPI | 1.26 |
| Trung bình VIF | 1.17 |
Bảng 4 cho thấy, toàn bộ các biến độc lập trong mô hình đều có VIF < 2.0, trong đó biến có VIF cao nhất là biến GDP và TAT cùng đạt mức 1.34, trong khi các biến còn lại, như: AGE, LEV, LIQ, ROE đều có VIF dao động từ 1.04 đến 1.12. Giá trị VIF trung bình của toàn mô hình là 1.17, thấp hơn nhiều so với ngưỡng 5 – 10 thường được cảnh báo trong các nghiên cứu định lượng. Kết quả này phản ánh rằng, không có dấu hiệu đa cộng tuyến đáng kể giữa các biến trong mô hình, các biến giải thích có mức độ độc lập tương đối cao và không xảy ra hiện tượng trùng lặp thông tin, bảo đảm tính ổn định và hiệu lực của các ước lượng hồi quy trong các mô hình tuyến tính sau đó. Như vậy, có thể khẳng định rằng mô hình hồi quy được xây dựng hoàn toàn phù hợp về mặt kỹ thuật và có thể tiến hành ước lượng mà không cần loại bỏ hay điều chỉnh thêm biến để xử lý đa cộng tuyến.
4.4 Phân tích mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy ước lượng bình phương POOL được trình bày ở Bảng 5
Bảng 5. Kết quả hồi quy mô hình POOL với biến phụ thuộc ROA và ROE
| ROA | ROE | |||
| Hệ số hồi quy | Mức ý nghĩa | Hệ số hồi quy | Mức ý nghĩa | |
| SIZE | 0.1251 | 0.766 | 0.3466 | 0.570 |
| AGE | 0.0234 | 0.365 | 0.0096 | 0.796 |
| GROWTH | 0.8523 | 0.677 | 2.4427 | 0.410 |
| TAT | 1.8339 | 0.016 | 2.8090 | 0.011 |
| LIQ | -2.64e -13 | 0.677 | -3.02e -13 | 0.742 |
| TDTA | -0.1650 | 0.093 | -0.0210 | 0.882 |
| LEV | -0.0033 | 0.361 | -0.0029 | 0.580 |
| WCI | 0.0037 | 0.911 | 0.0057 | 0.905 |
| GDP | 6.6987 | 0.832 | 24.2340 | 0.607 |
| CPI | -23.9205 | 0.852 | -95.5450 | 0.606 |
| _CONS | 5.4445 | 0.281 | 9.9026 | 0.176 |
Để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình POOL, nghiên cứu sử dụng kiểm định White với lệnh “imtest white”. Kết quả kiểm định ở bảng với ROA và ROE lần lượt cho thấy, Prob>chi2 = 0.0365 < 5% (xem Bảng 6). Kết quả này hàm ý rằng, không có hiện tượng “phương sai sai số thay đổi’’ bị bác bỏ và mô hình có hiện tượng “phương sai sai số thay đổi”
Bảng 6. Kết quả kiểm định White
| ROA | ROE | |
| Chi2(54) | 74.03 | 76.10 |
| Prob | 0.0365 | 0.0254 |
Tương tự đối với hiện tượng tự tương quan sử dụng lệnh xtserial trong STATA. Kết quả kiểm định ở bảng với ROA và ROE lần lượt cho thấy Prob>F = 0.5046 > 5% (xem Bảng 7). Kết quả này hàm ý rằng, không có hiện tượng tự tương quan’’ chấp nhận và mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 7. Kết quả kiểm định Wooldridge
| ROA | ROE | |
| F(1,29) | 0.457 | 4.008 |
| Prob | 0.5046 | 0.0547 |
Bảng 8. Mô hình tác động cố định Fixed Effect Model (FEM)
| ROA | ROE | |||
| Hệ số hồi quy | Mức ý nghĩa | Hệ số hồi quy | Mức ý nghĩa | |
| SIZE | -1.0301 | 0.521 | -2.3427 | 0.380 |
| AGE | 0 | 0 | 0 | 0 |
| GROWTH | 2.9124 | 0.026 | 5.2260 | 0.016 |
| TAT | 3.2317 | 0.009 | 5.0259 | 0.014 |
| LIQ | -0.000 | 0.219 | -0.000 | 0.560 |
| TDTA | -0.0279 | 0.671 | 0.0637 | 0.559 |
| LEV | -0.0008 | 0.704 | 0.0003 | 0.935 |
| WCI | 0.0251 | 0.216 | 0.0442 | 0.190 |
| GDP | 2.1554 | 0.904 | 16.8572 | 0.572 |
| CPI | -17.6749 | 0.801 | -87.6248 | 0.453 |
| _CONS | 12.6787 | 0.323 | 27.0083 | 0.205 |
| F(29,111) | 12.58 | 3.02 | ||
| Prob | 0.0000 | 0.0029 | ||
Mô hình có Prob > F = 0.000 < 0.05 nên nghiên cứu chọn mô hình FEM
Bảng 9. Mô hình tác động ngẫu nhiên Random Effect Model (REM)
| ROA | ROE | |||
| Hệ số hồi quy | Mức ý nghĩa | Hệ số hồi quy | Mức ý nghĩa | |
| SIZE | 0.0211 | 0.977 | 0.1893 | 0.860 |
| AGE | 0.0312 | 0.550 | 0.0165 | 0.819 |
| GROWTH | 2.8675 | 0.023 | 5.1508 | 0.013 |
| TAT | 2.8905 | 0.002 | 4.3728 | 0.003 |
| LIQ | -0.000 | 0.235 | -0.000 | 0.575 |
| TDTA | -0.0380 | 0.552 | 0.0587 | 0.576 |
| LEV | -0.0010 | 0.625 | -0.0001 | 0.969 |
| WCI | 0.0240 | 0.226 | 0.0415 | 0.207 |
| GDP | 1.7160 | 0.923 | 15.9348 | 0.590 |
| CPI | -18.7542 | 0.788 | -90.5754 | 0.433 |
| _CONS | 4.1483 | 0.541 | 8.4498 | 0.394 |
Kiểm định Hausman cho thấy, mô hình FEM phù hợp hơn mô hình REM, với giá trị p > 0.05 (Prob = 0.6677), do đó tác giả chọn mô hình REM. Tuy nhiên, khi kiểm tra hiện tượng “phương sai sai số thay đổi” bằng kiểm định “xttest0”, kết quả cho thấy, có sự thay đổi phương sai (Prob = 0.0000 < 0.05), do đó xác nhận hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình REM. Tiếp theo, kiểm định tự tương quan với lệnh “xtserial” cho thấy, không có hiện tượng tự tương quan (Prob = 0.5046 > 0.05). Vì mô hình REM vẫn có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, nghiên cứu tiếp tục sử dụng mô hình FGLS để khắc phục vấn đề này.
Bảng 10. Mô hình FGLS
| ROA | ROE | |||
| Hệ số hồi quy | Mức ý nghĩa | Hệ số hồi quy | Mức ý nghĩa | |
| SIZE | 0.1836 | 0.539 | 0.8523 | 0.046 |
| AGE | 0.0051 | 0.793 | -0.0068 | 0.794 |
| GROWTH | 0.3972 | 0.728 | 1.2218 | 0.489 |
| TAT | 4.0827 | 0.000 | 6.6506 | 0.000 |
| LIQ | -0.000 | 0.896 | -0.000 | 0.940 |
| TDTA | -0.1867 | 0.014 | -0.0864 | 0.477 |
| LEV | -0.0025 | 0.327 | -0.0017 | 0.639 |
| WCI | 0.0184 | 0.247 | 0.0270 | 0.320 |
| GDP | 18.6528 | 0.366 | 21.6468 | 0.473 |
| CPI | -76.7765 | 0.350 | -186.1373 | 0.121 |
| _CONS | 2.8080 | 0.403 | 3.3888 | 0.486 |
Kết quả từ mô hình FGLS (Bảng 10) chỉ ra rằng, TAT và TDTA có ý nghĩa thống kê ở mức 5% nhấn mạnh, sự quan trọng của chúng đối với khả năng sinh lời (ROA) của doanh nghiệp chế biến thực phẩm tại Việt Nam. TAT (Vòng quay tài sản) có hệ số dương (4.0827) và p-value rất nhỏ (p = 0.000) cho thấy, đây là yếu tố quan trọng trong việc cải thiện ROA. Việc tối ưu hóa tài sản, đặc biệt trong ngành Chế biến thực phẩm có thể giúp doanh nghiệp duy trì hoặc cải thiện lợi nhuận trong bối cảnh gián đoạn do Covid -19. Các nghiên cứu trước đây cũng chỉ ra TAT là yếu tố quyết định trong mô hình ROA. TDTA (tỷ lệ nợ trên tổng tài sản) có hệ số âm (-0.1867) và p-value (p = 0.014) cho thấy, mối quan hệ nghịch chiều với ROA. Nợ cao tạo áp lực tài chính và làm giảm khả năng sinh lời, đặc biệt khi doanh thu giảm mạnh trong giai đoạn đại dịch. Các nghiên cứu cũng khẳng định rằng đòn bẩy tài chính cao làm giảm lợi nhuận trong các giai đoạn khó khăn.
Hai yếu tố này phản ánh nghịch lý trong quản trị: tối ưu hóa tài sản có thể nâng cao khả năng sinh lời, trong khi nợ cao có thể làm suy yếu hiệu quả tài chính, đặc biệt trong khủng hoảng. Mặc dù, mô hình nghiên cứu bao gồm các yếu tố, như: quy mô doanh nghiệp, tuổi đời và các yếu tố vĩ mô như GDP và lạm phát, hầu hết đều không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy, sự tác động phức tạp của đại dịch và yêu cầu điều chỉnh cách tiếp cận trong việc đánh giá hiệu quả tài chính.
5. Kết luận và khuyến nghị
Nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp chế biến thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho thấy, hiệu suất sử dụng tài sản (TAT) và tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (TDTA) là những yếu tố có ý nghĩa thống kê quan trọng trong việc giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lời (ROA). Cụ thể, TAT có tác động tích cực mạnh mẽ đến ROA, phản ánh vai trò quan trọng của việc tối ưu hóa sử dụng tài sản trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt và các thay đổi do đại dịch Covid -19. Ngược lại, TDTA có tác động tiêu cực đến ROA cho thấy, việc sử dụng nợ quá mức có thể gây áp lực tài chính, làm suy giảm khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
Mặc dù các yếu tố, như: quy mô doanh nghiệp, tuổi đời, tăng trưởng doanh thu và các yếu tố vĩ mô như GDP, CPI không có ý nghĩa thống kê trong giai đoạn nghiên cứu, nhưng chúng vẫn phản ánh sự phức tạp của môi trường kinh tế trong thời kỳ đại dịch và phục hồi kinh tế. Các yếu tố này có thể bị che khuất bởi các yếu tố bất định như giãn cách xã hội, đứt gãy chuỗi cung ứng, và thay đổi hành vi tiêu dùng.
Một số khuyến nghị:
Thứ nhất, khuyến nghị đối với Nhà nước.
(1) Chính sách tín dụng đặc thù theo chu kỳ chế biến thực phẩm. Nhà nước cần thiết kế các chính sách tín dụng linh hoạt, đặc biệt cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong ngành Chế biến thực phẩm. Các gói vay ngắn hạn 3 – 6 tháng theo mùa thu mua và ưu đãi tín dụng cho các doanh nghiệp đầu tư vào công nghệ tự động hóa, công nghệ cấp đông và kho lạnh sẽ giúp cải thiện hiệu suất tài sản và giảm chi phí vận hành.
(2) Hỗ trợ hạ tầng và logistics. Đầu tư vào hệ thống logistics nông sản lạnh thông minh, cụm công nghiệp chế biến thực phẩm với kho lạnh tập trung và giao thông chuyên biệt sẽ giúp giảm hao hụt nguyên liệu tươi sống và tăng hiệu suất tài sản.
(3) Kết nối vùng nguyên liệu và tiêu thụ. Tạo điều kiện cho các mô hình liên kết ba nhà (nông dân – doanh nghiệp- Nhà nước) qua các cụm liên kết vùng sẽ giúp ổn định nguồn cung nguyên liệu, giảm sự phụ thuộc vào thương lái và nâng cao khả năng cạnh tranh của ngành chế biến thực phẩm.
Thứ hai, khuyến nghị đối với doanh nghiệp
(1) Tối ưu hóa hiệu suất tài sản (TAT). Doanh nghiệp cần đầu tư vào công nghệ và cải tiến quy trình sản xuất để tối ưu hóa sử dụng tài sản hiện có, giảm thiểu lãng phí và tăng cường công suất vận hành. Việc triển khai hệ thống kiểm soát nội bộ và ứng dụng công nghệ IoT để giám sát hoạt động thiết bị sẽ giúp phát hiện kịp thời sự hoạt động dưới công suất, từ đó cải thiện hiệu quả sinh lời.
(2) Kiểm soát tỷ lệ nợ hợp lý. Doanh nghiệp nên giảm sự phụ thuộc vào nợ ngắn hạn, đặc biệt là để tài trợ cho hàng tồn kho, và chỉ sử dụng nợ dài hạn để đầu tư vào tài sản tạo giá trị lâu dài. Quản trị dòng tiền và tái cấu trúc nguồn vốn theo chu kỳ sản xuất là điều cần thiết để giảm rủi ro tài chính.
(3) Ứng phó với khủng hoảng và tăng cường năng lực phục hồi. Doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược ứng phó với khủng hoảng, bao gồm đa dạng hóa chuỗi cung ứng và phát triển kênh phân phối trực tuyến. Điều này, giúp tăng khả năng linh hoạt trong sản xuất và duy trì ổn định trong các tình huống khẩn cấp.
Chú thích:
1. Onaolapo, A. A., & Kajola, S. O. (2010). Capital structure and firm performance: evidence from Nigeria. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, 25(1), 70-82.
2. Abor Joshua (2005). The effect of capital structure on profitability: an empirical nalysis of listed firm in Ghana. The journal of risk finance, Số 6, Trang 438 – 445.
3. Khidmat, W. Bin, & Rehman, M. U. (2014). Impact of liquidity & solvency on profitability chemical sector of Pakistan. Economics Management Innovation, 6 (3), 3 – 13.
4. Agiomirgianakis, G., Voulgaris, F., & Papadogonas, T. (2006). Financial factors affecting profitability and employment growth: The case of Greek manufacturing. International Journal of Financial Services Management, 1 (2/3), 232-242.
5. Yazdanfar, D. (2013). Profitability determinants among micro firms: Evidence from Swedish data. International Journal of Managerial Finance, 9 (2), 151-160.
6. Raheman A, Nasr M (2007). Woring capital management and profitability – case of Pakistani firms. International Review of Business Research Papers, 3, 279-300
7. Đăng, N. K., Phương, P. M., Tuấn, L. Q. (2023). Nghiên cứu tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
8. Kraus, A., & Litzenberger, R. (1973). A state-preference model of optimal financial leverage. 28 (4), 911 – 922.
9. Myers, S. C., & Majluf, N. S. (1984). Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have. Journal of financial economics, 13 (2), 187 – 221.
Tài liệu tham khảo:
1. Alarussi, A. S., & Alhaderi, S. M. (2018). Factors affecting profitability in Malaysia. Journal of Economic Studies, 45 (3), 442 – 458.
2. Alghusin, N. A. S. (2015). The impact of financial leverage, growth, and size on profitability of Jordanian industrial listed companies. Research Journal of Finance and Accounting, 6 (16), 86 – 93.
3. Chu, T. T. T., Nguyen, H. T., & Ngo, Q. T. (2015). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính: Nghiên cứu điển hình tại các doanh nghiệp cổ phần phi tài chính niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 215, 33 – 38.
4. Le, N. K. (2011). Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của doanh nghiệp ở Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, 67, 3 – 10.
5. Malik, H. (2011). Determinants of insurance companies profitability: An analysis of insurance sector of Pakistan. Academic Research International, 1 (3), 315 – 321.
