TS. Nguyễn Thị Cẩm Thúy
Trường Đại học Tài chính – Quản trị kinh doanh
(Quanlynhanuoc.vn) – Nghiên cứu tìm hiểu sự tác động của các nhân tố đến hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp công nghệ thông tin niêm yết ở Việt Nam. Qua dữ liệu được thu thập trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp, sử dụng phần mềm Stata để kiểm định các mức độ tác động của nhân tố. Các nhân tố được nghiên cứu gồm cả nhân tố bên trong doanh nghiệp và nhân tố thuộc môi trường vĩ mô. Kết quả nghiên cứu cho thấy, rằng vòng quay tài sản và tăng trưởng tài sản có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả kinh doanh. Trong khi đó, các nhân tố như tính thanh khoản, tuổi doanh nghiệp, quy mô doanh nghiệp chưa có cơ sở để xác định mức độ ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu. Với các nhân tố thuộc môi trường vĩ mô, như: lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái và tăng trưởng kinh tế cũng chưa nhận thấy sự ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp ngành công nghệ thông tin.
Từ khóa: Công nghệ thông tin, hiệu quả kinh doanh, niêm yết, Việt Nam.
1. Đặt vấn đề
Phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số đang là yếu tố quyết định phát triển của các quốc gia; là điều kiện tiên quyết, thời cơ tốt nhất để nước ta phát triển giàu mạnh, hùng cường trong kỷ nguyên mới. Thời gian qua, Đảng, Nhà nước đã có nhiều chủ trương, chính sách đẩy mạnh ứng dụng, phát triển khoa học, công nghệ, thúc đẩy đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, chủ động, tích cực tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0, đạt được nhiều kết quả quan trọng. GDP năm 2024 ước tính tăng 7,09% so với năm trước, chỉ thấp hơn tốc độ tăng của các năm 2018, 2019 và 2022 trong giai đoạn 2011-2024. Năm 2024, Việt Nam đạt được nhiều thành tựu đáng kể trong lĩnh vực khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo, góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế – xã hội nhanh và bền vững. Cụ thể như:
Về chỉ số đổi mới sáng tạo toàn cầu (GII), theo Báo cáo GII 2024 của Tổ chức Sở hữu trí tuệ thế giới (WIPO): chỉ số đổi mới sáng tạo của Việt Nam được xếp hạng 44/133 quốc gia, nền kinh tế tăng 2 bậc so với năm 2023. Trong đó, đầu vào đổi mới sáng tạo tăng 4 bậc so với năm 2023, từ vị trí 57 lên 53; đầu ra đổi mới sáng tạo tăng 4 bậc so với 2023, từ vị trí 40 lên 36.
Về xếp hạng chính phủ điện tử toàn cầu, theo Báo cáo khảo sát Chính phủ điện tử năm 2024 (E-Government Development Index – EGDI) của Liên Hợp quốc, Việt Nam vươn lên vị trí thứ 71/193 quốc gia, tăng 15 bậc so với năm 2022, đây là lần đầu tiên Việt Nam được xếp vào nhóm EGDI ở mức Rất cao và vươn lên vị trí xếp hạng cao nhất kể từ khi bắt đầu tham gia đánh giá EGDI của Liên Hợp quốc năm 2003. Về giá trị, chỉ số EGDI của Việt Nam năm 2024 đạt 0,7709 điểm, là một trong những nước có EGDI ở mức Rất cao (có 39,4% các quốc gia được xếp ở nhóm này) và cao hơn so với Chỉ số EGDI trung bình của thế giới (0,6382), của khu vực châu Á (0,6990), cũng như của khu vực Đông Nam Á (0,6928). Trong bảng Chỉ số tham gia điện tử (EPI) năm 2024, Việt Nam đạt 0,6027, xếp thứ 72 trên thế giới, cao hơn mức trung bình của thế giới (gần 0,5).
Về dịch vụ công trực tuyến,trên Cổng Dịch vụ công Quốc gia, tính đến ngày 31/12/2024, số thủ tục hành chính đã cung cấp dịch vụ công trực tuyến là 4.427 thủ tục; 2.645 dịch vụ công cho công dân, 2.409 dịch vụ công cho doanh nghiệp; số hồ sơ đồng bộ trạng thái xử lý lên Cổng Dịch vụ công Quốc gia khoảng 395,7 triệu hồ sơ; số hồ sơ trực tuyến thực hiện qua Cổng Dịch vụ công Quốc gia khoảng 61 triệu hồ sơ. Theo báo cáo của Bộ Thông tin và Truyền thông, năm 2024 dịch vụ công trực tuyến đã đạt 45,0%, tăng 28,0% so với 2023. Hạ tầng số, thuê bao di động sử dụng điện thoại thông minh đạt 89,8%; tỷ lệ gia đình sử dụng internet cáp quang băng thông rộng đạt 82,9%.
Có thể thấy, để nền kinh tế Việt Nam có thể phát triển nhanh, mạnh và bền vững, sánh kịp với các quốc gia phát triển thì không thể thiếu sự đóng góp to lớn, mang yếu tố quyết định của ngành công nghệ thông tin. Tuy nhiên, công nghệ thông tin của Việt Nam còn khá non trẻ về tuổi đời, nhỏ bé về quy mô, yếu về trình độ và chưa bắt kịp với nhiều công nghệ hiện đại của thế giới. Kể từ khi đại dịch Covid – 19 bùng phát, Công nghệ thông tin của Việt Nam mới có sự chuyển biến tích cực và mạnh mẽ hơn. Với vị thế, tầm quan trọng và chức năng, nhiệm vụ của ngành công nghệ thông tin, việc tìm hiểu hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp công nghệ thông tin trong thời gian qua và xem xét sự tác động của các nhân tố đến hiệu quả kinh doanh là rất cần thiết.
2. Tổng quan nghiên cứu
Theo Nguyễn Văn Công (2010), hiệu quả kinh doanh là phạm trù kinh tế, phản ánh trình độ sử dụng các nguồn lực sẵn có của doanh nghiệp để đạt được kết quả cao nhất trong kinh doanh với chi phí thấp nhất. Hiệu quả kinh doanh càng cao, doanh nghiệp càng có điều kiện mở mang và phát triển kinh tế; càng có điều kiện đầu tư, mua sắm máy móc, thiết bị, phương tiện hiện đại cho kinh doanh, áp dụng các tiến bộ kỹ thuật và quy trình công nghệ mới, cải thiện và nâng cao đời sống người lao động, thực hiện tốt nghĩa vụ đối với ngân sách nhà nước. Theo tác giả, để đánh giá hiệu quả kinh doanh có thể sử dụng các chỉ tiêu như sức sinh lợi của vốn đầu tư, sức sinh lợi của vốn chủ sở hữu, sức sinh lợi của doanh thu thuần, sức sinh lợi kinh tế của tài sản, lãi cơ bản trên cổ phiếu, sức sinh lợi của vốn cổ phần thường…Ngoài ra, tác giả còn đo lường hiệu quả kinh doanh thông qua việc phân tích hiệu suất sử dụng chi phí và hiệu suất sử dụng các yếu tố đầu vào.
Nghiên cứu của Ali Saleh Alarussi, Sami Mohammed Alhaderi (2017) thực hiện trên 120 công ty niêm yết trên sàn giao dịch Bursa Malaysia giai đoạn 2012 đến 2014. Kết quả cho thấy, mối quan hệ cùng chiều giữa tổng doanh thu, vốn lưu động, vòng quay tài sản với hiệu quả kinh doanh. Trong khi đó, tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu, tỷ số đòn bẩy tài chính có quan hệ nghịch chiều với hiệu quả kinh doanh; khả năng thanh toán không có mối quan hệ với hiệu quả kinh doanh. Theo Sritharan, &Vinasithamby (2015) nghiên cứu được thực hiện trên 30 công ty niêm yết tại Sri Lankan giai đoạn năm 2008 đến năm 2012 thuộc lĩnh vực du lịch và khách sạn chỉ ra rằng, quy mô doanh nghiệp (được đo lường bởi tổng doanh thu) có ảnh hưởng thuận chiều đến hiệu quả kinh doanh được đo lường bởi ROA. Kết quả này tương tự như nghiên cứu của (Elisa Menicucci, 2017) đối với ngành du lịch của Italian, quy mô doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều đến khả năng tạo lợi nhuận. Trong khi tỷ số nợ trên tổng tài sản lại có mối quan hệ nghịch chiều đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp.
Tương tự, nghiên cứu của Zeeshan Fareed, Zahid Ali, Farrukh Shahzad, Muhammad Imran Nazir, Assad Ullah (2016) thực hiện trên 16 công ty năng lượng của Pakistan giai đoạn 2001-2012 chỉ ra rằng, quy mô doanh nghiệp (được đo lường bởi tổng doanh thu và tổng số nhân sự, sự tăng trưởng của doanh nghiệp) ảnh hưởng thuận chiều đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp, hiệu quả kinh doanh được đo lường bởi ROA. Năng suất của doanh nghiệp có mối quan hệ nghịch chiều đến hiệu quả kinh doanh. Nghiên cứu cũng chỉ ra mối quan hệ đáng kể giữa đòn bẩy tài chính và khủng hoảng năng lượng điện đến hiệu quả kinh doanh của ngành năng lượng.
Theo Sam Ngwenya (2010) nghiên cứu được thực hiện trên 69 công ty niêm yết trên Johannesburg Stock Exchange (JSE) giai đoạn 1998 đến 2008 chỉ ra rằng, chu kỳ chuyển đổi thành tiền mặt, số ngày thu tiền có quan hệ nghịch chiều đến hiệu quả kinh doanh, còn số ngày trả tiền, số ngày tồn kho có mối quan hệ thuận chiều đến hiệu quả kinh doanh. Kết quả yêu cầu rằng ban giám đốc nên gia tăng hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp bằng cách quản lý tốt chu kỳ chuyển đổi thành tiền mặt và các thành phần của nó. Kết quả nghiên cứu này khá tương đồng với nghiên cứu của Hussain Muhammad, Ashfaq U. Rehman, Muhammad Waqas (2016) cũng nghiên cứu trên các công ty thuộc ngành công nghiệp thuốc lá ở Pakistan từ năm 2005- 2014. WCM (Working Captital Management) được đo lường bởi 4 chỉ số INV: số ngày tồn kho, AR: số ngày thu tiền, AP: số ngày trả tiền và CCC: chu kỳ chuyển đổi thành tiền mặt). Hiệu quả kinh doanh được đo lường bởi ROA. Các nhân tố INV, AP, CCC có mối quan hệ nghịch chiều với hiệu quả kinh doanh (ROA) còn AR có mối quan hệ thuận chiều với ROA.
Theo Halil Emre AKBAS Yıldız, Salih DURER (2010) nghiên cứu quản lý vốn lưu động đến hiệu quả kinh doanh cho các công ty niêm yết tại Istanbul Stock Exchange (2005- 2008). Hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp đo lường bởi ROA được gia tăng bằng cách rút ngắn số ngày thu tiền bình quân, số ngày phải trả bình quân và số ngày tồn kho bình quân. Giảm chu kỳ chuyển đổi tiền mặt làm tăng lợi nhuận. Quy mô doanh nghiệp có ảnh hưởng thuận chiều, còn tỷ lệ nợ có quan hệ nghịch với hiệu quả kinh doanh.
Tuy nhiên, theo Amarjit Gill, Nahum Biger, Neil Arun Mathur (2010) đã nghiên cứu 88 công ty sản xuất niêm yết trên thị trường New York Stock Exchange giai đoạn 2005 -2007. Số ngày thu tiền bình quân có quan hệ nghịch chiều với hiệu quả kinh doanh. Trong khi số ngày trả tiền bình quân và số ngày tồn kho bình quân không có mối quan hệ nào đến hiệu quả kinh doanh. Chu kỳ chuyển đổi thành tiền mặt có quan hệ thuận chiều đến hiệu quả kinh doanh và không có mối quan hệ nào giữa quy mô doanh nghiệp với hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp. Theo Elżbieta Jadwiga Szymańska (2017) nghiên cứu được thực hiện trên 86 công ty ngành sản xuất thịt tại Ba Lan giai đoạn 2008 – 2012. Nghiên cứu chỉ ra rằng, lợi nhuận trên doanh thu (ROS) có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) trong đó giai đoạn từ 2009 – 2010 có ảnh hưởng cùng chiều, giai đoạn 2011 – 2012 có ảnh hưởng ngược chiều. Vòng quay tài sản có quan hệ cùng chiều đến tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu giai đoạn 2009 – 2012, tuy nhiên cấu trúc tài chính có ảnh hưởng không đáng kể đến ROE.
Như vậy, qua phân tích sự tác động của một số nhân tố đến hiệu quả kinh doanh, với khoảng thời gian nghiên cứu khác nhau, lĩnh vực nghiên cứu khác nhau thì kết quả nghiên cứu cũng có sự khác biệt. Ở quốc gia đang phát triển và chủ trương đẩy mạnh chuyển đổi số, phát triển kinh tế dựa trên trụ cột là công nghệ như chủ trương của người đứng đầu nhà nước Việt Nam thì việc nắm bắt hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp công nghệ thông tin niêm yết là có ý nghĩa thực tiễn sâu sắc.
3. Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong khoảng thời gian 5 năm (2020 – 2024) của các doanh nghiệp công nghệ thông tin niêm yết trên Sở giao dịch Chứng khoán Việt Nam. Dữ liệu thu thập là báo cáo tài chính sau kiểm toán của doanh nghiệp. Đối với dữ liệu về nền kinh tế vĩ mô thì thu thập từ website của Cục thống kê Việt Nam (General Statistics Office, 2025). Dữ liệu sau khi thu thập được rà soát để phát hiện công ty không đủ dữ liệu hoặc dữ liệu ngắt quãng, dữ liệu có vấn đề. Sau khi thực hiện rà soát, có 17 công ty đáp đủ các yêu cầu để đưa vào nghiên cứu. Cuối cùng, tác giả tính toán giá trị các chỉ tiêu: ROA, ROE, ROS, SIZE, NWC, TAT, LIQ, AGE, GTA LEV, IR, GGDP của 17 công ty trong 5 năm (2020-2024).
Bảng 1: Công thức tính giá trị các biến
| TT | Chỉ tiêu | Ký hiệu | Công thức |
| 1 | Sức sinh lợi của doanh thu thuần | ROS | Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần |
| 2 | Sức sinh lợi của vốn chủ sở hữu | ROEA | Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu bình quân |
| 3 | Sức sinh lợi của tài sản | ROAA | Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản bình quân |
| 4 | Quy mô doanh nghiệp | SIZE | Logarit của tổng tài sản cuối năm |
| 5 | Vòng quay tài sản | TAT | Doanh thu thuần/ Tổng tài sản cuối năm |
| 6 | Tính thanh khoản | LIQ | Tài sản ngắn hạn cuối năm/ Nợ phải trả ngắn hạn cuối năm |
| 7 | Tăng trưởng doanh nghiệp | GA | (Tổng tài sản năm t – Tổng tài sản năm t-1)/ Tổng tài sản năm t -1 |
| 8 | Tuổi doanh nghiệp | AGE | Số năm kể từ khi thành lập đến thời điểm nghiên cứu |
| 9 | Lạm phát | IR | Tỷ lệ lạm phát hàng năm (%) |
| 10 | Tăng trưởng nền kinh tế | GDP | Tỷ lệ tăng trưởng GDP hàng năm (%) |
| 11 | Lãi suất | INTR | Lãi suất cho vay hàng năm |
| 12 | Tỷ giá hối đoái | EXCH | Tỷ giá giữa VND/USD |
Hiệu quả kinh doanh được đo lường qua ba chỉ tiêu cơ bản, gồm: sức sinh lợi của doanh thu thuần (ROS), sức sinh lợi của vốn chủ sở hữu (ROEA) và sức sinh lợi của tài sản (ROAA). Đây là ba biến phụ thuộc của mô hình. Trong khi đó, biến độc lập của mô hình nghiên cứu gồm có: quy mô doanh nghiệp (SIZE), tuổi doanh nghiệp (AGE), vòng quay tài sản (TAT), tính thanh khoản (LIQ), tỷ lệ tăng trưởng doanh nghiệp (GA), tỷ lệ lạm phát nền kinh tế (IR), tỷ lệ tăng trưởng nền kinh tế (GDP), lãi suất cho vay (INTR) và tỷ giá hối đoái (EXCH). Mô hình nghiên cứu hiệu quả kinh doanh được thể hiện như sau:
ROSi,t = β0 + β1SIZE1 + β2TAT2 + β3LIQ3 + β4GA4 + β5AGE5 + β6IR6 + β7GDP7 + β8INTR8 + β9EXCH9 + ε (1)
ROEAi,t = β0 + β1SIZE1 + β2TAT2 + β3LIQ3 + β4GA4 + β5AGE5 + β6IR6 + β7GDP7 + β8INTR8 + β9EXCH9 + ε (2)
ROAAi,t = β0 + β1SIZE1 + β2TAT2 + β3LIQ3 + β4GA4 + β5AGE5 + β6IR6 + β7GDP7 + β8INTR8 + β9EXCH9 + ε (3)
4. Kết quả và thảo luận
4.1. Thống kê mô tả
Bảng 2 trình bày giá trị các thống kê mô tả trong khoảng thời gian 5 năm (2020 – 2024). ROS có giá trị trung bình là 3.29, độ lệch chuẩn 15.01, giá trị nhỏ nhất là – 88.80 và giá trị lớn nhất là 32.49; điều này thấy ROS giữa các doanh nghiệp khá đa dạng, không đồng đều, có sự biến động lớn. ROEA cũng cho thấy, xu hướng tương tự như ROS với giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất gần như các giá trị tương ứng của ROS. Tuy nhiên, ROAA thì có độ lệch chuẩn nhỏ hơn, khoảng cách giữa giá trị nhỏ nhất và lớn nhất cũng ngắn hơn, phần nào cho thấy ROAA giữa các doanh nghiệp biến động ít hơn và ít có sự khác biệt hơn. SIZE với độ lệch chuẩn là 1.85, giá trị nhỏ nhất là 10.02, lớn nhất là 18.09 cho thấy, có sự đồng đều về quy mô giữa các doanh nghiệp. TAT cũng cho thấy kết luận tương tự. LIQ với giá trị trung bình là 3.49, độ lệch chuẩn là 5.57, giá trị nhỏ nhất là 0.41, lớn nhất là 35.21 cho thấy thanh khoản của các doanh nghiệp tương đối ổn định, tuy nhiên thanh khoản giữa các doanh nghiệp có sự khác biệt tương đối. Trong khi đó, GA và AGE có độ lệch chuẩn lớn, giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất có khoảng cách lớn, điều này cho thấy sự tăng trưởng tăng sản và tuổi doanh nghiệp giữa các doanh nghiệp có sự khác biệt nhiều. Với các biến vĩ mô như IR, GDP, INTR và EXCH có sự biến động hợp lý.
Bảng 2: Thống kê mô tả
| Variable | Obs | Mean | Std.Dev. | Min | Max |
| ROS | 85 | 3.296 | 15.018 | -88.82 | 32.49 |
| ROEA | 85 | 5.980 | 15.122 | -72.67 | 32.5 |
| ROAA | 85 | 3.530 | 5.418 | -19.13 | 15.68 |
| SIZE | 85 | 13.340 | 1.854 | 10.029 | 18.092 |
| TAT | 85 | 1.376 | .970 | .16 | 4.68 |
| LIQ | 85 | 3.492 | 5.570 | .41 | 35.21 |
| GA | 85 | 2.191 | 15.668 | -27.68 | 59.07 |
| AGE | 85 | 28.592 | 16.533 | 4 | 71 |
| IR | 85 | 3.027 | .619 | 1.834 | 3.62 |
| GDP | 85 | 5.13 | 2.186 | 2.58 | 8.02 |
| INTR | 85 | 8.568 | .492 | 7.94 | 9 |
| EXCH | 85 | 23693.6 | 745.38 | 22938 | 25056 |
4.2. Ma trận tương quan
Bảng 3 trình bày kết quả kiểm tra tương quan của các biến trong mô hình nghiên cứu. Hệ số tương quan chỉ ra mối quan hệ giữa hai biến với nhau. Hệ số tương quan càng lớn thì hai biến có tương quan càng chặt chẽ. Hệ số tương quan âm chỉ ra mối quan hệ ngược chiều, hệ số tương quan dương chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa hai biến. Kết quả ma trận tương quan cho thấy, ROS có tương quan mạnh nhất với LIQ (hệ số tương quan = 0.321) và tương quan bé nhất với TAT (hệ số tương quan = 0.017). ROEA có tương quan mạnh nhất với IR (hệ số tương quan = 0.428) và tương quan bé nhất với GDP (hệ số tương quan = – 0.026). ROAA có tương quan mạnh nhất với GA (hệ số tương quan = 0.331) và tương quan bé nhất với GDP (hệ số tương quan = 0.0008).
Bảng 3: Ma trận tương quan
| Variable | ROS | ROEA | ROAA | SIZE | TAT | LIQ | GA | AGE | IR | GDP | INTR | EXCH |
| ROS | 1 | |||||||||||
| ROEA | 0.849 | 1 | ||||||||||
| ROAA | 0.778 | 0.868 | 1 | |||||||||
| SIZE | -0.178 | -0.086 | -0.177 | 1 | ||||||||
| TAT | 0.017 | 0.276 | 0.227 | -0.322 | 1 | |||||||
| LIQ | 0.321 | 0.042 | 0.174 | -0.470 | -0.058 | 1 | ||||||
| GA | 0.217 | 0.297 | 0.331 | 0.207 | 0.111 | -0.062 | 1 | |||||
| AGE | 0.123 | -0.028 | -0.075 | 0.348 | -0.415 | 0.114 | -0.053 | 1 | ||||
| IR | -0.054 | -0.428 | -0.026 | -0.004 | 0.070 | 0.096 | -0.137 | 0.043 | 1 | |||
| GDP | -0.051 | -0.026 | 0.0008 | 0.001 | -0.244 | 0.053 | -0.119 | 0.060 | 0.640 | 1 | ||
| INTR | -0.066 | -0.086 | -0.033 | 0.003 | -0.263 | -0.127 | 0.011 | -0.005 | -0.560 | 0.028 | 1 | |
| EXCH | 0.062 | 0.051 | 0.048 | 0.003 | -0.192 | 0.964 | -0.016 | 0.074 | 0.700 | 0.597 | 0.545 | 1 |
4.3. Phân tích hồi quy
Thực hiện hồi quy lần lượt với các biến phụ thuộc ROS, ROEA và ROAA.
Thực hiện hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ROS. Kết quả kiểm định đa công tuyến cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến, không có hiện tượng phương sai thay đổi. Tuy nhiên, mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4: Kết quả kiểm định các khuyết tật mô hình hồi quy
| Variable | VIF | 1/VIF |
| IR | 4.17 | 0.239 |
| GDP | 3.94 | 0.253 |
| EXCH | 3.85 | 0.259 |
| INTR | 3.79 | 0.263 |
| SIZE | 2.08 | 0.480 |
| TAT | 2.05 | 0.487 |
| LIQ | 1.62 | 0.617 |
| AGE | 1.42 | 0.704 |
| GA | 1.20 | 0.830 |
| Mean VIF | 2.68 | |
| White’s test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2 (44) = 57.00 Prob > chi2 = 0.0904 | ||
| Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F (1,16) = 99.906 Prob > F. = 0.0000 | ||
Vì mô hình có hiện tượng tự tương quan nên cần thực hiện hồi quy mô hình FE, RE và kiểm định Hausman để chọn mô hình phù hợp. Kết quả kiểm định Hausman cho thấy, mô hình RE phù hợp hơn mô hình FE. Tiếp tục thực hiện kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi đối với mô hình RE, kết quả cho thấy, mô hình RE có hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Do đó, phải thực hiện mô hình hiệu chỉnh GLS. Kết quả hồi quy được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 5: Kết quả hồi quy đối với biến phụ thuộc ROS
| Variable | FEM | REM | GLS |
| SIZE | -6.651 (-0.69) | -1.765 (-1.16) | 0.200 (0.27) |
| TAT | 1.724 (0.51) | 0.875 (0.34) | -0.952 (-0.98) |
| LIQ | -0.399 (-0.81) | 0.308 (0.79) | 0.379* (1.70) |
| GA | 0.0361 (0.32) | 0.118 (1.21) | 0.0407 (1.17) |
| AGE | 1.988 (1.19) | 0.194 (1.25) | -0.004 (-0.09) |
| IR | -6.893 (-1.57) | -5.297 (-1.21) | 0.262 (0.17) |
| GDP | 0.304 (0.28) | 0.0308 (0.03) | 0.062 (0.16) |
| INTR | -6.167 (-1.55) | -2.189 (-0.41) | -0.1033 (-0.52 |
| EXCH | . . | 0.00323 (0.89) | -0.0007 (-0.51) |
| _cons | 106.4 (0.75) | -23.22 (-0.18) | 26.02 (0.52) |
| N R-sq | 85 0.086 | 85 | 85 |
Thực hiện tương tự với biến phụ thuộc ROEA, mô hình không tồn tại đa cộng tuyến, không có phương sai thay đổi nhưng có hiện tượng tự tương quan. Do vậy, tiếp tục thực hiện hồi quy môn hình Fe, Re và dùng kiểm định Hausman để chọn mô hình phù hợp. Kết quả kiểm định cho thấy, mô hình Fe phù hợp hơn Re, tuy nhiên kết quả mô hình Fe có hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Do đó, phải thực hiện mô hình hiệu chỉnh GLS. Kết quả hồi quy được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 6: Kết quả hồi qui đối với biến phụ thuộc ROEA
| Variable | FEM | REM | GLS |
| SIZE | 0.198 (0.02) | -0.643 (-0.43) | 0.649 (0.87) |
| TAT | 2.153 (0.60) | 4.859* (1.89) | 2.672** (2.52) |
| LIQ | -0.371 (-0.71) | -0.057 (-0.14) | 0.085 (0.50) |
| GA | 0.057 (0.48) | 0.148 (1.48) | 0.068** (2.12) |
| AGE | 1.001 (0.57) | 0.119 (0.79) | -0.0134 (-0.23) |
| IR | -8.187* (-1.77) | -8.736* (-1.94) | -3.069* (-1.84) |
| GDP | 1.224 (1.06) | 1.247 (1.02) | 0.657 (1.51) |
| INTR | -7.833* (-1.87) | -3.344 (-0.61) | 0.056 (0.25) |
| EXCH | . . | 0.00386 (1.03) | 0.001 (1.00) |
| _cons | 58.60 (0.39) | -38.51 (-0.30) | -40.43 (-0.76) |
| N R-sq | 85 0.087 | 85 | 85 |
Thực hiện tương tự với biến phụ thuộc ROAA, mô hình không tồn tại đa cộng tuyến, không có phương sai thay đổi, không có hiện tượng tự tương quan. Do vậy, mô hình hồi quy OLS là mô hình tối ưu, kết quả hồi quy mô hình OLS là kết quả hồi quy cuối cùng.
Bảng 7: Kết quả hồi quy đối với biến phụ thuộc ROAA
| Variable | OLS |
| SIZE | -0.311 (-0.73) |
| TAT | 1.569* (1.93) |
| LIQ | 0.150 (1.19) |
| GA | 0.112*** (2.91) |
| AGE | 0.0219 (0.55) |
| IR | -1.659 (-0.91) |
| GDP | 0.262 (0.52) |
| INTR | 0.534 (0.25) |
| EXCH | 0.00134 (0.93) |
| _cons | -28.61 (-0.58) |
| N R-sq | 85 0.225 |
Bảng 8: Kết quả hồi quy đối với ROS, ROEA, ROAA
| Variable | ROS | ROEA | ROAA |
| SIZE | 0.200 (0.27) | 0.649 (0.87) | -0.311 (-0.73) |
| TAT | -0.952 (-0.98) | 2.672** (2.52) | 1.569* (1.93) |
| LIQ | 0.379* (1.70) | 0.085 (0.50) | 0.150 (1.19) |
| GA | 0.0407 (1.17) | 0.068** (2.12) | 0.112*** (2.91) |
| AGE | -0.004 (-0.09) | -0.0134 (-0.23) | 0.0219 (0.55) |
| IR | 0.262 (0.17) | -3.069* (-1.84) | -1.659 (-0.91) |
| GDP | 0.062 (0.16) | 0.657 (1.51) | 0.262 (0.52) |
| INTR | -0.1033 (-0.52 | 0.056 (0.25) | 0.534 (0.25) |
| EXCH | -0.0007 (-0.51) | 0.001 (1.00) | 0.00134 (0.93) |
| _cons | 26.02 (0.52) | -40.43 (-0.76) | -28.61 (-0.58) |
Kết quả hồi quy ở Bảng 8 cho thấy: (1) Vòng quay tài sản có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến sức sinh lợi của vốn chủ sở hữu và sức sinh lợi của tài sản, nhưng chưa xác định được sự tác động đến sức sinh lợi của doanh thu. (2) Tính thanh khoản có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến sức sinh lợi của doanh thu; tuy nhiên chưa xác định được sự tác động đến sức sinh lợi của vốn chủ sở hữu và sức sinh lợi của tài sản. (3) Tăng trưởng tài sản có ảnh hưởng mạnh, cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đến sức sinh lợi của vốn chủ sở hữu và sức sinh lợi của tài sản, nhưng chưa xác định được sự tác động đến sức sinh lợi của doanh thu. (4) Tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng ngược chiều và có ý nghĩa thống kê đến sức sinh lợi của vốn chủ sở hữu; tuy nhiên chưa xác định được sự tác động đến sức sinh lợi của doanh thu và sức sinh lợi của tài sản. Quy mô doanh nghiệp, tuổi doanh nghiệp cũng chưa xác định được sự ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh. (5) Với các biến số vĩ mô còn lại như tỷ lệ tăng trưởng nền kinh tế, lãi suất cho vay và tỷ giá hối đoái thì chưa xác định được sự ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu.
5. Kết luận
Kết quả nghiên cứu cho thấy, hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp công nghệ thông tin bị tác động chủ yếu bởi vòng quay tài sản và tăng trưởng tài sản. Như vậy, có thể thấy rằng các doanh nghiệp công nghệ thông tin đã sử dụng hiệu quả tài sản đã đầu tư, đã mua sắm. Các doanh nghiệp đã sử dụng hiệu quả các yếu tố đầu vào trong quá trình kinh doanh, hiệu năng hoạt động và hiệu suất sử dụng tài sản là tương đối tốt. Hiệu quả sử dụng tài sản càng lớn thì doanh nghiệp càng có cơ hội để gia tăng hiệu quả kinh doanh của mình. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy, dù doanh nghiệp có quy mô lớn hay nhỏ, doanh nghiệp hoạt động lâu năm hay doanh nghiệp còn non trẻ thì cũng không phải là yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp này. Đồng thời, các biến động của nền kinh tế vĩ mô như lạm phát, lãi suất hay tăng trưởng nền kinh tế cũng không phải là yếu tố tác động đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp công nghệ thông tin.
Các kết quả nghiên cứu phù hợp với thực tiễn và đặc điểm kinh doanh của các doanh nghiệp ngành công nghệ thông tin. Đặc thù của ngành công nghệ thông tin là hoạt động chủ yếu dựa vào con người (nhân lực chuyên về IT) và hệ thống máy móc thiết bị (phần cứng và phần mềm). Sự phát triển của công nghệ thông tin, của chuyển đổi số là xu hướng tất yếu của nhân loại và từ khi dịch Covid-19 bùng phát đã làm cho nhiều ngành nghề lao đao nhưng đó cũng là cơ hội để ngành công nghệ phát triển tốt hơn. Hiện nay, Việt Nam đã và đang có nhiều chính sách đột phá, ưu tiên để phát triển chuyển đổi số. Vì vậy, cho dù nền kinh có lạm phát cao, có tăng trưởng cao, có lãi suất cao hay không thì cũng không ảnh hưởng nhiều đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp công nghệ thông tin.
Qua kết quả nghiên cứu, các doanh nghiệp công nghệ thông tin muốn nâng cao hiệu quả kinh doanh thì cần đầu tư, mua sắm tài sản nhiều hơn, gia tăng đầu tư trang biết bị, máy móc hiện đại hơn; đồng thời, có biện pháp để ngày một nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản, tạo kết quả đầu ra ngày một cao hơn so với chi phí đầu vào, hạn chế tối đa việc hao mòn vô hình đối với tài sản.
Tài liệu tham khảo:
1. Nguyễn Văn Công (2010). Giáo trình phân tích báo cáo tài chính. H. NXB Giáo dục Việt Nam.
2. Cục thống kê (2025). Sách trắng doanh nghiệp 2025. H. NXB Thống kê.
3. Ali Saleh Alarussi, Sami Mohammed Alhaderi (2017). Factors affecting profitability in Malaysia. Journal of Economic Studies, Vol. 45 No. 3, 2018 pp. 442-458 © Emerald Publishing Limited 0144-3585. DOI 10.1108/JES-05-2017-0124
4. Amarjit Gill, Amarjit Gill, Neil Arun Mathur (2010). The Relationship Between Working Capital Management And Profitability: Evidence From The United States. Business and Economics Journal, Volume 2010: BEJ-10 1.
5. Elisa Menicucci (2017). The influence of firm characteristics on profitability Evidence from Italian hospitality industry. Italian hospitality industry, pp 2845- 2867. Insight at: www.emeraldinsight.com/0959-6119.htm. doi:10.5539/.
6. Hussain Muhammad, Ashfaq U. Rehman, Muhammad Waqas (2016). The Relationship between Working Capital Management and Profitability: A Case Study of Tobacco Industry of Pakistan. Journal of Asian Finance, Economics and Business Volume 3 Issue 2 (2016) 13-20. Print ISSN: 2288-4637 / Online ISSN 2288-4645. doi: 10.13106/jafeb. 2016. vol3. no2. 13.
7. Sam Ngwenya (2010). The Relationship between Working Capital Management and Profitability of Companies Listed on the Johannesburg Stock Exchange.
8. Sritharan, Vinasithamby (2015). Does firm size influence on firm’s Profitability? Evidence from listed firms of Sri Lankan Hotels and Travels sector. Research Journal of Finance and Accounting, Vol.6, No.6, 2015
9. Zeeshan Fareed, Zahid Ali, Farrukh Shahzad, Muhammad Imran Nazir, Assad Ullah Determinants of profitability: evidence from power and energy sector. Studia ubb oeconomica, volume 61, issue 3, 2016, pp. 59-78.
