The impact of monetary policy on the growth of financial leverage in Vietnam’s manufacturing sector, 2015 – 2025
TS. Nguyễn Thị Hồng
Trường Đại học Ngoại thương
ThS. Nguyễn Thị Hiền
Trường Đại học Ngoại thương
Tăng Tùng Lâm
Sinh viên Trường Đại học Ngoại thương
(Quanlynhanuoc.vn) – Nghiên cứu đánh giá tác động của chính sách tiền tệ đến đòn bẩy tài chính trong lĩnh vực sản xuất của Việt Nam giai đoạn 2015 – 2025; trong đó, sử dụng mô hình Pooled OLS và FEM với sai số chuẩn cụm, kết quả chỉ ra, trong điều kiện ổn định, nới lỏng tiền tệ giúp giảm nợ dài hạn do doanh nghiệp ưu tiên sử dụng lợi nhuận giữ lại. Tuy nhiên, khi khủng hoảng (đại dịch Covid-19) xảy ra, tác động này đảo chiều, làm tăng nợ dài hạn, cho thấy hành vi “tích trữ thanh khoản” của doanh nghiệp. Dựa trên kết quả phân tích thực trạng, nghiên cứu đề xuất giải pháp điều tiết chính sách tiền tệ để thúc đẩy sản xuất và tránh bẫy “tích trữ thanh khoản” cho các doanh nghiệp.
Từ khóa: Chính sách tiền tệ; tăng trưởng; đòn bẩy tài chính; lĩnh vực sản xuất, tích trữ thanh khoản.
Abstract: This study evaluates the impact of monetary policy on financial leverage in Vietnam’s manufacturing sector during the 2015–2025 period. Using the Pooled OLS and FEM models with cluster-robust standard errors, the results indicate that, under stable conditions, monetary easing helps reduce long-term debt as firms prioritize using retained earnings. However, when a crisis (such as the Covid-19 pandemic) occurs, this effect reverses, increasing long-term debt, reflecting firms’ “liquidity hoarding” behavior. Based on the analysis of the current situation, the study proposes monetary policy adjustments to promote manufacturing and help firms avoid the “liquidity hoarding” trap.
Keywords: Monetary policy; growth; financial leverage; manufacturing sector; liquidity hoarding.
1. Đặt vấn đề
Chính sách tiền tệ là công cụ được sử dụng phổ biến trong điều tiết kinh tế vĩ mô. Chính sách tiền tệ tác động lớn đến các hoạt động tài chính tín dụng, qua đó tác động đến hoạt động sản xuất của các doanh nghiệp của nước ta. Giai đoạn 2015 – 2025, Việt Nam đã trải qua nhiều biến động về kinh tế. Cụ thể, giai đoạn 2015 – 2019, chứng kiến thời kỳ nền kinh tế trên đà phát triển, với nhiều lần nới lỏng tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước nhằm kích thích nền kinh tế. Song, đại dịch Covid-19 xảy ra làm đứt gãy chuỗi cung ứng, sụt giảm mạnh tổng cung và tổng cầu, đẩy nền kinh tế nước ta vào tình trạng khủng hoảng. Ngân hàng Nhà nước đã tăng cung tiền để phục hồi nền kinh tế, nhất là đối với lĩnh vực sản xuất. Tuy vậy, cuối năm 2022, khi Cục dự trữ Liên bang của Mỹ (FED) nâng cao lãi suất ở mức kỉ lục kể từ đầu những năm 1980, buộc Ngân hàng Nhà nước phải siết dòng tiền nhằm ổn định tỷ giá hối đoái giữa Việt Nam Đồng và Đô – La Mỹ (VND/USD). Việc thắt chặt tiền tệ này được đánh giá gây nhiều hệ lụy cho nền kinh tế, vì vậy, ngay trong năm 2023, chính sách tiền tệ lại được nới lỏng với bốn lần giảm lãi suất liên tiếp để kích thích nền kinh tế.
Trong giai đoạn 2015 – 2025, dưới sự lãnh đạo của Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XII và XIII, Ngân hàng Nhà nước đã điều hành chính sách tiền tệ linh hoạt và đạt được những thành tựu đáng ghi nhận. Từ quyết tâm tái cơ cấu, xử lý nợ xấu để ổn định hệ thống tài chính đến chủ động giải quyết cú sốc đứt gãy chuỗi cung ứng, kích cầu, tạo đà phục hồi kinh tế hậu đại dịch Covid-19.
Thực tế, đã có nhiều nghiên cứu đánh giá tác động của chính sách tiền tệ tới việc sử dụng đòn bẩy tài chính trên thế giới nói chung và ở Việt Nam nói riêng. Song, có khá ít nghiên cứu sử dụng biến đại diện cho chính sách tiền tệ làm biến số chính, đặc biệt là xem xét trong lĩnh vực sản xuất ở Việt Nam. Khi Việt Nam bước vào “kỷ nguyên vươn mình”, hướng tới mục tiêu trở thành nước phát triển vào năm 2045, việc thúc đẩy sản xuất, giúp nền kinh tế có tiềm lực tăng trưởng bền vững là vô cùng cần thiết. Muốn vậy, Việt Nam cần có các chính sách hợp lý, đặc biệt là chính sách tiền tệ, nhằm hướng dòng tiền vào lĩnh vực sản xuất.
2. Cơ sở khoa học về tác động của chính sách tiền tệ đến mức tăng trưởng đòn bẩy tài chính
2.1. Quan niệm về đòn bẩy tài chính
Đòn bẩy tài chính là một khái niệm phổ biến trong quản trị tài chính doanh nghiệp. Myers cho rằng, đòn bẩy tài chính thể hiện cấu trúc vốn mà doanh nghiệp sử dụng, phản ánh tỷ trọng nợ vay trong tổng nguồn vốn tài trợ cho tài sản của doanh nghiệp1. Đòn bẩy tài chính còn được hiểu là việc dùng tiền vay nhằm gia tăng lượng vốn doanh nghiệp có thể sử dụng cho hoạt động kinh doanh hoặc để mua sắm tài sản. Mục tiêu của việc sử dụng đòn bẩy tài chính là đạt được tỷ suất sinh lợi từ các khoản đầu tư cao hơn chi phí vay vốn. Khi đòn bẩy tài chính hoạt động như kỳ vọng, nó có thể khuếch đại lợi nhuận của doanh nghiệp và mức sinh lợi dành cho cổ đông. Tuy nhiên, việc sử dụng đòn bẩy tài chính cũng đi kèm với những rủi ro. Doanh nghiệp vẫn phải thực hiện các nghĩa vụ tài chính như thanh toán khoản vay hàng tháng và chi phí lãi vay, bất kể kết quả kinh doanh cải thiện hay suy giảm. Khi hoạt động kinh doanh yếu đi, các loại phí này có thể đẩy doanh nghiệp vào tình trạng khó khăn nếu không được quản lý hiệu quả.
Đòn bẩy tài chính thường chia thành hai loại: nợ vay ngắn hạn và nợ vay dài hạn. Mỗi loại nợ được dùng với những mục đích khác nhau. Cụ thể, nợ vay ngắn hạn giúp doanh nghiệp bổ sung vốn lưu động, thanh toán các nghĩa vụ tức thời (trả lương, mua nguyên vật liệu, trang trải chi phí vận hành…), duy trì thanh khoản khi chờ thu hồi công nợ. Đặc điểm của loại nợ vay này là linh hoạt, chi phí lãi vay thường thấp hơn, thủ tục giải ngân nhanh. Mặc dù vậy, nợ vay ngắn hạn có thể gây ra rủi ro thanh khoản và rủi ro tái cấp vốn rất cao, buộc doanh nghiệp phải tìm nguồn để trả nợ hoặc gia hạn. Trong khi đó, nợ vay dài hạn thường được dùng để tài trợ cho các dự án dài hạn, đầu tư tài sản cố định hoặc mở rộng sản xuất. Loại nợ này mang lại cho doanh nghiệp sự ổn định dòng tiền lâu dài, gần như không có rủi ro phải gia hạn liên tục, giúp bảo toàn vốn để duy trì hoạt động hằng ngày. Tuy nhiên, nợ vay dài hạn thường có chi phí lãi vay cao hơn, thủ tục khắt khe hơn và làm giảm sự linh hoạt trong hoạt động do dòng tiền bị ràng buộc vào nghĩa vụ trả nợ cố định.
2.2. Quan niệm về tác động của chính sách tiền tệ đến đòn bẩy tài chính
Chính sách tiền tệ có tác động đáng kể đến việc sử dụng đòn bẩy nợ của các doanh nghiệp. Cụ thể, khi chính sách tiền tệ nới lỏng, lãi suất giảm sẽ giúp giảm chi phí thuê vốn và tăng mức sử dụng tín dụng của doanh nghiệp thông qua kênh truyền dẫn lãi suất và kênh truyền dẫn tín dụng, từ đó thúc đẩy doanh nghiệp xúc tiến đầu tư2. Bên cạnh đó, các lợi ích khác như “lá chắn thuế” (nợ vay tạo ra lá chắn thuế từ lãi vay, giúp gia tăng lợi nhuận sau thuế cho doanh nghiệp nhờ lợi ích từ việc được khấu trừ chi phí lãi vay trước khi tính thuế) vẫn tồn tại, khiến doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy nợ vay nhiều hơn. Tuy nhiên, khi chính sách tiền tệ thắt chặt, gánh nặng trả nợ sẽ trở nên nặng nề, có thể “bóp nghẹt” doanh nghiệp, đặc biệt là ở các doanh nghiệp có tỷ lệ đòn bẩy cao.
Các nghiên cứu gần đây cũng đã đề cập đến tác động của chính sách tiền tệ lên cả hai loại đòn bẩy ngắn hạn và dài hạn. Cụ thể, khi thực hiện chính sách tiền tệ mở rộng, lãi suất thấp sẽ trực tiếp kéo dài cấu trúc kỳ hạn nợ của doanh nghiệp. Ngược lại, khi áp dụng chính sách tiền tệ thắt chặt, các ngân hàng có xu hướng né tránh rủi ro khiến các khoản nợ dài hạn bị hạn chế, cấu trúc tín dụng bị rút ngắn hơn.
Tuy nhiên, cũng có những nghiên cứu đã chỉ rằng, không phải lúc nào chính sách tiền tệ cũng có khả năng tác động đến việc sử dụng đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp. Cụ thể, lãi suất có tác động đến hành vi dùng đòn bẩy nợ của doanh nghiệp hay không phụ thuộc chính yếu vào bản thân doanh nghiệp. Trong một số trường hợp, lãi suất sẽ không còn tác dụng nếu chi phí cơ hội đến từ các kênh phi đòn bẩy (lợi nhuận giữ lại, gia tăng vốn cổ phần…) thấp hơn chi phí vay vốn. Do đó, tác động của chính sách tiền tệ đến việc sử dụng đòn bẩy tài chính còn phụ thuộc nhiều vào phản ứng của doanh nghiệp trước các chính sách đó.
2.3. Các yếu tố khác tác động đến đòn bẩy tài chính
Bên cạnh chính sách tiền tệ, đòn bẩy tài chính còn bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố vi mô và vĩ mô khác, như:
Một là, yếu tố vi mô. Các yếu tố vi mô có thể kể đến là: (1) Quy mô doanh nghiệp: theo lý thuyết đánh đổi, các doanh nghiệp có quy mô lớn thường có rủi ro phá sản thấp hơn và mức độ minh bạch thông tin cao hơn, nên dễ dàng tiếp cận nguồn vốn vay hơn so với các doanh nghiệp nhỏ3; (2) Khả năng sinh lời: lý thuyết đánh đổi cũng cho rằng các doanh nghiệp sẽ tận dụng các khoản nợ ở mức nhất định để hưởng ưu đãi về thuế4. Tuy nhiên, lý thuyết trật tự phân hạng cho rằng các doanh nghiệp sẽ ưu tiên lợi nhuận giữ lại trước thay vì sử dụng nợ5; (3) Tỷ lệ tài sản hữu hình: tài sản hữu hình là một trong những điều kiện tiên quyết để làm tài sản thế chấp khi vay vốn ngân hàng, đặc biệt là ở Việt Nam6. Tỷ lệ tài sản hữu hình cao cho phép danh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính nhiều hơn; (5) Tỷ lệ hàng tồn kho: tỷ trọng hàng tồn kho lớn gây áp lực trực tiếp lên thanh khoản, từ đó làm giảm mức sử dụng đòn bẩy và buộc doanh nghiệp phải ưu tiên cho sự an toàn tài chính7; (6) Hệ số thanh khoản nhanh: lý thuyết trật tự phân hạng cho rằng doanh nghiệp sẽ ưu tiên dùng lợi nhuận giữ lại (tức vốn tự có hoặc thanh khoản có sẵn) để đỡ mất chi phí đồng thời tránh rủi ro bị rò rỉ thông tin ra ngoài khi công ty đi vay nợ hoặc phát hành thêm cổ phiếu8; (7) Tốc độ tăng trưởng doanh thu: sự tăng trưởng doanh thu cao thường cùng với lợi nhuận giữ lại lớn, nên doanh nghiệp giảm nhu cầu tìm kiếm nguồn vốn vay9.
Thứ hai, yếu tố vĩ mô. Yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến đòn bẩy tài chính bao gồm: (1) Mức tăng trưởng GDP: tốc độ tăng trưởng GDP có quan hệ ngược chiều đối với kỳ hạn nợ của doanh nghiệp10. Tăng trưởng GDP cao thường xuất hiện khi nền kinh tế phát triển, các doanh nghiệp kinh doanh phát đạt, nên họ có xu hướng dùng lợi nhuận giữ lại thay vì dùng đòn bẩy tài chính; (2) Tỷ lệ lạm phát: lạm phát làm giảm chi phí vay thực của các đòn bẩy tài chính nên kích thích các doanh nghiệp tranh thủ vay nhiều hơn11. Tuy nhiên, tỷ lệ lạm phát cao cũng sẽ dẫn đến lãi suất vay cao, buộc các doanh nghiệp cắt giảm đòn bẩy tài chính12; (3) Biến động của nền kinh tế: giai đoạn khủng hoảng phát triển có ảnh hưởng mạnh mẽ tới việc sử dụng đòn bẩy của doanh nghiệp. Theo Huq và cộng sự: các doanh nghiệp nói chung trên toàn cầu có xu hướng giảm bớt đòn bẩy trong thời kì đại dịch Covid – 1913.
3. Mô hình và phương pháp nghiên cứu
3.1. Mô hình nghiên cứu
Từ cơ sở khoa học trên, nhóm tác giả đề xuất mô hình hồi quy định lượng với các biến số như sau:
Mô hình 1 (đối với nợ ngắn hạn):
STDGᵢₜ = β₀ + β₁ M2ₜ₋₁ + β₂ periodₜ + β₃ (M2ₜ₋₁ × periodₜ) + β₄ ROAᵢ,ₜ₋₁ + β₅ TANGᵢₜ + β₆ INVᵢₜ + β₇ QUICK_LIQᵢₜ + β₈ TRi,ₜ₋₁ + β₉ SIZEᵢ,ₜ₋₁ + β₁₀ GDPₜ₋₁ + β₁₁ INFLATIONₜ₋₁ + εᵢₜ
Mô hình 2 (đối với nợ dài hạn):
LTDGᵢₜ = β₀ + β₁ M2ₜ₋₁ + β₂ periodₜ + β₃ (M2ₜ₋₁ × periodₜ) + β₄ ROAᵢ,ₜ₋₁ + β₅ TANGᵢₜ + β₆ INVᵢₜ + β₇ QUICK_LIQᵢₜ + β₈ TRi,ₜ₋₁ + β₉ SIZEᵢ,ₜ₋₁ + β₁₀ GDPₜ₋₁ + β₁₁ INFLATIONₜ₋₁ + εᵢₜ
Danh mục các biến và dấu kỳ vọng được mô tả chi tiết ở Bảng 1. Để đo lường xu hướng thắt chặt hay nới lỏng của chính sách tiền tệ, nghiên cứu sử dụng tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 do NHNN công bố làm biến đại diện. Việc lựa chọn M2 trong điều kiện hiện nay ở Việt Nam được cho là tối ưu nhất vì cung tiền M1 quá hẹp (chỉ bao gồm tiền mặt và tiền gửi thanh toán) nên không phản ánh hết dòng vốn huy động qua kênh tiết kiệm, trong khi M3 dù rộng hơn nhưng việc đo lường khá khó khăn.
Nhằm kiểm soát hiện tượng nội sinh và triệt tiêu rủi ro quan hệ nhân quả hai chiều cơ bản, nghiên cứu sử dụng độ trễ một năm (t-1) cho hệ thống biến vĩ mô (M2ₜ₋₁, GDPt-1, INFLATIONt-1,) và một số biến vi mô (ROAi,t-1, TRi,t-1, và SIZEi,t-1). Các biến tại thời điểm t được giữ nguyên gồm: period_t (biến giả), TANGit, INVit, và QUICK_LIQit.
Bảng 1: Danh mục các biến của mô hình
| Biến số | Mô tả biến số | Dấu kỳ vọng | Nguồn tham khảo |
| Biến phụ thuộc | |||
| STDGᵢₜ | Mức tăng trưởng nợ ngắn hạn công ty i năm t | ||
| LTDGᵢₜ | Mức tăng trưởng nợ dài hạn công ty i năm t | ||
| Biến biến độc lập và kiểm soát | |||
| M2ₜ₋₁ | Mức tăng trưởng cung tiền M2 năm t-1 | + | Mishkin (1996) |
| periodₜ | Biến giả khủng hoảng (period = 0 trong khoảng 2015-2019, 2023 – 2025; period = 1 giai đoạn Covid-19 xảy ra, 2020 – 2022) | – | Huq và cộng sự (2024) |
| SIZEᵢ, ₜ₋₁ | Quy mô doanh nghiệp (Logarithm của tổng tài sản) công ty i năm t-1 | + | Myers (1984) |
| ROAᵢ, ₜ₋₁ | Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản) công ty i năm t-1 | – | Myers và Majluf (1984) |
| TANGᵢₜ | Tỷ lệ tài sản hữu hình trên tổng tài sản công ty i năm t | + | Nguyễn Hải Yến (2020) |
| INVᵢₜ | Tỷ lệ hàng tồn kho trên tổng tài sản công ty i năm t | – | Binsaddig và cộng sự (2023) |
| QUICK_LIQᵢₜ | Hệ số thanh khoản nhanh (Tài sản ngắn hạn trừ tồn kho/Nợ ngắn hạn) công ty i năm t | – | Myers và Majluf (1984) |
| TRᵢ, ₜ₋₁ | Tốc độ tăng trưởng doanh thu công ty i năm t-1 | – | Đinh Nguyễn Minh Huyền (2022) |
| GDPₜ₋₁ | Tốc độ tăng trưởng GDP năm t-1 | – | Bùi Văn Thụy và cộng sự (2017) |
| INFLATIONₜ₋₁ | Tỷ lệ lạm phát năm năm t-1 | – | Trần Thị Thùy Dung (2015) |
3.2. Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu: Nghiên cứu sử dụng dữ liệu mảng của 55 doanh nghiệp sản xuất niêm yết trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam tại Sàn Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sàn giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) giai đoạn 2015 – 2025.
Phương pháp ước lượng: Nghiên cứu sử dụng các mô hình định lượng thông thường cho dữ liệu bảng: mô hình bình phương nhỏ nhất thông thường (POLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Đầu tiên, nhóm nghiên cứu thực hiện hồi quy sơ bộ cho cả 3 mô hình trên rồi tiến hành các kiểm định để lựa chọn mô hình phân tích phù hợp: kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian Multiplier (B-PLM) nhằm lựa chọn giữa POLS và REM; kiểm định F nhằm lựa chọn giữa POLS và FEM; kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa FEM và REM. Tiếp đến, nghiên cứu kiểm tra khuyết tật của mô hình, sử dùng lệnh VIF để kiểm tra đa cộng tuyến, đồng thời dùng kiểm định Breusch-Pagan và Wooldridge để xem xét các vi phạm về phương sai sai số thay đổi, tự tương quan của dữ liệu. Qua đó sử dụng sai số chuẩn cụm theo doanh nghiệp để khắc phục khuyết tật. Cuối cùng, để giảm bớt mức ảnh hưởng từ các giá trị khác biệt, dữ liệu được xử lý bằng kỹ thuật Winsorize (lệnh winsor2) tại các mức 1% và 99% trước khi đưa vào các mô hình ước lượng.
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Kết quả hồi quy sơ bộ và kiểm định lựa chọn mô hình
Bảng 2: Kết quả hồi quy sơ bộ cho 2 mô hình
| Biến số | Mô hình 1 (STDG) | Mô hình 2 (LTDG) | ||||
| POLS | FEM | REM | POLS | FEM | REM | |
| M2ₜ₋₁ | 0.09 | -0.10 | 0.09 | -0.01 | -0.13* | -0.01 |
| 0.30 | 0.33 | 0.30 | 0.89 | 0.06 | 0.88 | |
| periodₜ | -8.75 | -11.04** | -8.75 | -5.46* | -7.40** | -5.45* |
| 0.11 | 0.04 | 0.10 | 0.07 | 0.03 | 0.07 | |
| periodₜ*M2ₜ₋₁ | 0.48 | 0.66* | 0.47 | 0.32 | 0.46* | 0.32 |
| 0.19 | 0.06 | 0.18 | 0.13 | 0.06 | 0.13 | |
| SIZEᵢ,ₜ₋₁ | 0.04 | -2.70* | 0.04 | -0.32 | -2.35*** | -0.34 |
| 0.89 | 0.05 | 0.89 | 0.25 | 0.00 | 0.22 | |
| ROAᵢ,ₜ₋₁ | 0.05 | 0.14* | 0.05 | 0.08** | 0.22*** | 0.08** |
| 0.33 | 0.08 | 0.32 | 0.02 | 0.00 | 0.01 | |
| TANGᵢₜ | -0.07*** | -0.09** | -0.07*** | -0.07*** | -0.08* | -0.07*** |
| 0.00 | 0.04 | 0.00 | 0.00 | 0.10 | 0.00 | |
| INVᵢₜ | 0.01 | 0.09 | 0.01 | -0.04** | -0.10** | -0.04** |
| 0.80 | 0.38 | 0.80 | 0.02 | 0.03 | 0.02 | |
| QUICK_LIQᵢₜ | -1.66*** | -2.26*** | -1.66*** | -0.78** | -0.48 | -0.79** |
| 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.30 | 0.02 | |
| TRi, ₜ₋₁ | 0.03* | 0.01 | 0.02* | -0.00 | -0.01* | -0.01 |
| 0.10 | 0.57 | 0.09 | 0.43 | 0.09 | 0.39 | |
| GDPₜ₋₁ | -0.67** | -0.68** | -0.67** | -0.32* | -0.42** | -0.32* |
| 0.03 | 0.03 | 0.02 | 0.06 | 0.03 | 0.05 | |
| INFLATIONₜ₋₁ | -0.18 | -0.37 | -0.18 | -0.18 | -0.26* | -0.18 |
| 0.58 | 0.26 | 0.57 | 0.19 | 0.09 | 0.20 | |
| _cons | 7.31 | 90.18** | 7.310 | 15.70* | 77.67*** | 16.40* |
| 0.49 | 0.04 | 0.48 | -0.10 | 0.00 | 0.08 | |
| Prob > F | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| Kiểm định B-PLM | Chi2 = 0.00 Prob > chi2 = 1.00 | Chi2 = 0.63 Prob > chi2 = 0.21 | ||||
| Kiểm định F | F test = 1.20 Prob > F = 0.16 | F test = 1.79 Prob > F = 0.00 | ||||
| Kiểm định Hausman | Chi2 = 8.22 Prob > chi2 = 0.69 | Chi2 = 53.10 Prob > chi2 = 0.00 | ||||
| Ghi chú: ***, ** và * lần lượt biểu thị mức ý nghĩa thống kê ở các mức 1%, 5% và 10%. | ||||||
Kết quả các kiểm định lựa chọn mô hình ở Bảng 2 cho thấy mô hình 1 phù hợp với POLS theo kết quả kiểm định B-PLM và kiểm định F, trong khi mô hình 2 được lựa chọn là FEM theo kết quả kiểm định F và Hausman.
4.2. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
Trước hết, nghiên cứu thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả kiểm định VIF cho thấy toàn bộ các biến độc lập có giá trị VIF < 3, chỉ có 2 biến có giá trị VIF khá cao là periodₜ và biến tương tác periodₜ M2ₜ₋₁ dẫn đến giá trị VIF trung bình là 15.16. Tuy nhiên, theo Disatnik và cộng sự, việc đa cộng tuyến giữa các biến thành phần và biến tương tác không làm sai kiểm định ý nghĩa của chính biến tương tác, qua đó không làm sai lệch mô hình14. Đối với các biến còn lại, chỉ số VIF trung bình chỉ đạt 1.57, vẫn nằm trong ngưỡng cho phép là dưới 10. Bên cạnh đó, các kết quả kiểm định còn lại cho thấy sự tồn tại của hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong dữ liệu. Do đó, nghiên cứu sử dụng sai số chuẩn cụm theo doanh nghiệp (Cluster-Robust Standard Errors) cho cả hai mô hình để khắc phục.
4.3. Kết quả hồi quy cuối cùng và thảo luận
Bảng 3: Kết quả hồi quy cuối cùng
| Biến | Mô hình 1 (STDG) | Mô hình 2 (LTDG) |
| M2ₜ₋₁ | 0.09 | -0.13* |
| 0.30 | 0.06 | |
| periodₜ | -8.75 | -7.40** |
| 0.11 | 0.03 | |
| periodₜ M2ₜ₋₁ | 0.48 | 0.46* |
| 0.19 | 0.06 | |
| SIZEᵢ,ₜ₋₁ | 0.04 | -2.35*** |
| 0.89 | 0.00 | |
| ROAᵢ,ₜ₋₁ | 0.05 | 0.22*** |
| 0.33 | 0.00 | |
| TANGᵢₜ | -0.07*** | -0.08* |
| 0.00 | 0.10 | |
| INVᵢₜ | 0.01 | -0.10** |
| 0.80 | 0.03 | |
| QUICK_LIQᵢₜ | -1.66*** | -0.48 |
| 0.00 | 0.30 | |
| TRi,ₜ₋₁ | 0.03* | -0.01* |
| 0.10 | 0.09 | |
| GDPₜ₋₁ | -0.67** | -0.42** |
| 0.03 | 0.03 | |
| INFLATIONₜ₋₁ | -0.18 | -0.26* |
| 0.58 | 0.09 | |
| _cons | 7.31 | 77.67*** |
| 0.49 | 0.00 | |
| Prob > F | 0.00 | 0.00 |
Đối với tăng trưởng nợ ngắn hạn: Mô hình 1 cho thấy, tăng trưởng cung tiền M2 không có ý nghĩa thống kê tới mức tăng trưởng nợ ngắn hạn (STDG) của các doanh nghiệp sản xuất giai đoạn 2015 – 2025, cả trong giai đoạn ổn định hay khủng hoảng. Tuy nhiên, hệ số của M2ₜ₋₁ dương cho thấy mối tương quan cùng chiều giữa việc nới lỏng CSTT (tăng trưởng cung tiền M2) và việc sử dụng đòn bẩy nợ ngắn hạn của các doanh nghiệp sản xuất. Kết quả đúng với giả thuyết dấu dương (+) đã đề cập ở trên, phù hợp với lý thuyết về tác động của chính sách tiền tệ tới đòn bẩy tài chính doanh nghiệp của Mishkin15.
Hệ số của biến tương tác periodₜ M2ₜ₋₁ cũng dương (dù không có ý nghĩa thống kê). Lý giải cho điều này, nhiều nghiên cứu cho rằng ngay cả trong thời điểm đại dịch Covid-19 bùng nổ, các doanh nghiệp vẫn cần nguồn vốn lưu động để thanh toán các chi phí cố định (tiền nhân công, tiền thuê mặt bằng sản xuất, kinh doanh…); trong khi đó nguồn tiền từ doanh thu bị gián đoạn do đứt gãy chuỗi cung ứng trong đại dịch. Do vậy, các doanh nghiệp sẽ tận dụng cơ hội tiếp cận tín dụng sẵn có và dễ dàng (trong đó có nợ vay ngắn hạn từ ngân hàng) để trang trải cho chi tiêu ngắn hạn khác. Dòng tiền được Ngân hàng Nhà nước bơm ra cho nền kinh tế lúc này trở thành “cứu cánh” cho các doanh nghiệp sản xuất, góp phần giúp các doanh nghiệp “sinh tồn” qua cú sốc thanh khoản giai đoạn 2020 – 2022.
Với các biến quy mô (SIZEᵢ, ₜ₋₁), khả năng sinh lời (ROAᵢ, ₜ₋₁) và tỷ lệ hàng tồn kho (INVᵢₜ) cũng như tỷ lệ lạm phát (INFLATIONₜ₋₁), có p-value lần lượt là 0.89, 0.33, 0.8 và 0.57, không đạt mức ý nghĩa thống kê 10%. Kết quả cho thấy các yếu tố kể trên chưa có tác động đến mức tăng trưởng của nợ ngắn hạn của các doanh nghiệp sản xuất trong mẫu nghiên cứu. Khác với biến M2, hiện tượng không có ý nghĩa thống kê của các biến kiểm soát này phù hợp với bản chất đòn bẩy tài chính ngắn hạn. Nợ vay ngắn hạn mang tính giao dịch tức thời để phục vụ vòng quay vốn lưu động. Do đó, mức tăng trưởng của STDG biến động liên tục theo chu kỳ vận hành, thay vì phụ thuộc vào các biến trạng thái mang tính cấu trúc tĩnh như quy mô hay biên lợi nhuận tổng thể – vốn chỉ quyết định năng lực vay nợ dài hạn. Đồng thời, do nợ ngắn hạn có kỳ hạn dưới một năm và lãi suất liên tục được ngân hàng điều chỉnh, sự mất giá tiền tệ do lạm phát (INFLATIONt-1), không có đủ thời gian để tạo ra cú sốc cấu trúc buộc doanh nghiệp phải thay đổi hành vi đi vay.
Ngược lại, tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (TANGᵢₜ), hệ số thanh khoản nhanh (QUICK_LIQᵢₜ), tốc độ tăng trưởng (TRᵢ, ₜ₋₁) và tăng trưởng GDP (GDPt-1) có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa đều dưới 10%. Đầu tiên, hệ số âm của biến TANGᵢₜ (-0.07), trái ngược với giả thuyết về dấu (+) của Nguyễn Hải Yến16. Đã có nghiên cứu cho rằng khi các doanh nghiệp trở nên lớn hơn với nhiều tài sản hữu hình hơn, tỷ lệ nợ sẽ ít đi tương đối, do họ sẽ tận dụng việc tạo thêm nguồn tiền từ những tài sản đó để trả nợ từ trước, thay vì phải đi vay. Tiếp đến, hệ số của QUICK_LIQᵢₜ và GDPt-1 đều âm (lần lượt là -1.66 và -0.67), phù hợp các giả thuyết ban đầu và tuân theo lý thuyết về trật tự phân hạng của Myers và Majluf17. Cuối cùng, hệ số của biến TRᵢ, ₜ₋₁ dương (0.03) (khác so với giả thuyết ban đầu) cho thấy việc tăng trưởng doanh thu sẽ làm tăng nhu cầu về vốn lưu động của doanh nghiệp, qua đó thúc đẩy họ vay thêm các khoản nợ ngắn hạn.
Đối với tăng trưởng nợ dài hạn: Kết quả Mô hình 2 chỉ ra, trong giai đoạn ổn định, cung tiền M2 tăng lại có tác động ngược chiều đến tăng trưởng nợ vay dài hạn (hệ số -0.1306, mức ý nghĩa 10%). Nghịch lý này cũng có thể được lý giải bằng Thuyết trật tự phân hạng, các doanh nghiệp có xu hướng sử dụng lợi nhuận giữ lại để giảm bớt đòn bẩy tài chính dài hạn18. Cụ thể, mở rộng M2 trong giai đoạn ổn định sẽ kích thích nền kinh tế tăng trưởng, doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn. Điều này được củng cố thêm bằng biến GDPt-1 có ý nghĩa thống kê cao (p-value = 0.035) với hệ số âm (-0.4208). Nghĩa là nền kinh tế càng khởi sắc, doanh nghiệp càng tích lũy được nhiều lợi nhuận hơn và sẽ sử dụng chúng thay vì tiếp tục gánh chịu chi phí lãi vay cao và các điều khoản ràng buộc khắt khe của nợ dài hạn. Lập luận đó hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu nền tảng về cấu trúc vốn, khi khả năng sinh lời cao và sự mở rộng vĩ mô thường dẫn đến việc doanh nghiệp chủ động giảm sự phụ thuộc vào nợ vay dài hạn.
Đặc biệt, tốc độ tăng trưởng nợ dài hạn có mối quan hệ ngược chiều với biến khủng hoảng (giai đoạn đại dịch Covid-19). Hệ số của biến giả khủng hoảng (period) có giá trị âm rất lớn (-7.4030) và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Điều này phản ánh cú sốc Covid-19 làm đứt gãy chuỗi cung ứng và giảm tổng cầu, khiến doanh nghiệp buộc phải dừng các dự án mở rộng sản xuất kinh doanh, làm sụt giảm nghiêm trọng nhu cầu đầu tư vào tài sản cố định – mục đích chính của nợ vay dài hạn.
Tuy vậy, tác động ròng của gia tăng cung tiền M2 trong giai đoạn khủng hoảng lại đảo chiều thành tác động tích cực đến tốc độ tăng trưởng nợ dài hạn (-0.1306 + 0.4697 = +0.3391), với biến tương tác có ý nghĩa ở mức 10%. Hiện tượng này phản ánh hành vi “tích trữ thanh khoản” và “kéo dài kỳ hạn nợ” điển hình trong khủng hoảng19. Đứng trước rủi ro đứt gãy dòng tiền hoạt động và nỗi lo các khoản nợ ngắn hạn không thể trả, các doanh nghiệp đã tận dụng chính sách tiền tệ nới lỏng của Ngân hàng Nhà nước để ráo riết vay các khoản vay dài hạn. Mục đích của họ không phải là đầu tư, mà để tái tài trợ các khoản nợ ngắn hạn và có “bộ đệm” tiền mặt an toàn.
Biến SIZEi, t-1 và ROAi, t-1 đều có ý nghĩa thống kê tới mức tăng trưởng nợ dài hạn của doanh nghiệp (p-value đều đạt 1%), tuy nhiên dấu của hệ số lại đi ngược với giả thuyết, lần lượt là -2.35 và 0.22. Cụ thể, dấu âm của biến SIZEi, t-1 cho thấy khi doanh nghiệp phát triển đến mức đủ lớn, họ sẽ ưu tiên dòng tiền có sẵn và cắt bớt nợ bên ngoài. Phát hiện này dù khác giả thuyết dựa trên Lý thuyết đánh đổi của Myers 20, nhưng lại được ủng hộ bởi lập luận của Lý thuyết trật tự phân hạng21. Đối với biến ROAi, t-1, kết quả chỉ ra rằng nếu lợi nhuận cao nhưng nguồn lợi nhuận đó không đủ để đáp ứng các dự án đầu tư tiếp theo, nợ dài hạn vẫn sẽ tăng để bù đắp. Do đó, hệ số ROAi, t-1 không luôn mang dấu âm mà phụ thuộc vào hành vi sử dụng lợi nhuận của doanh nghiệp.
Đối với biến TANGit, hệ số là -0.08 với mức ý nghĩa 10%. Khi tài sản hữu hình gia tăng qua các năm, doanh nghiệp sẽ dùng dòng tiền tạo thêm từ tài sản đó để trả bớt nợ thay vì vay thêm. Còn biến tỷ lệ tồn kho (INVit) có hệ số -0.10 ở mức ý nghĩa 5%, phù hợp với nghiên cứu của Binsaddig và cộng sự22. Doanh nghiệp có INVit càng lớn càng dễ bị áp lực thanh khoản, buộc họ phải giảm đòn bẩy dài hạn để bảo toàn tài chính.
Hệ số thanh khoản nhanh (QUICK_LIQit) không có ý nghĩa thống kê, phù hợp với nguyên lý tách bạch trong quản trị tài chính: thanh khoản ngắn hạn chủ yếu dùng để xử lý vốn lưu động, do vậy ít ảnh hưởng đến các quyết định sử dụng nợ dài hạn. Bên cạnh đó, biến tăng trưởng doanh thu (TRi, t-1) mang hệ số âm (-0.01) với mức ý nghĩa 10%. Khác với tương quan tích cực ở trường hợp nợ ngắn hạn, kết quả này được lý giải theo Lý thuyết trật tự phân hạng: khi doanh thu tăng trưởng ổn định, doanh nghiệp tạo ra nhiều lợi nhuận giữ lại và ưu tiên sử dụng trước, dẫn đến giảm nhu cầu sử dụng đòn bẩy tài chính dài hạn23.
Giống như trường hợp của STDG, hệ số của biến GDPt-1 là -0.42 với p-value = 0.03, tuân theo Lý thuyết trật tự phân hạng24. Đối với biến INFLATIONt-1, hệ số âm (-0.26) ở mức ý nghĩa 10% cho thấy hiện tượng doanh nghiệp co cụm đòn bẩy khi lạm phát tăng, phù hợp với nghiên cứu của Bùi Văn Thụy và cộng sự25. Cụ thể, lạm phát cao làm giảm lãi suất thực, dẫn đến xu hướng nâng lãi suất cho vay của ngân hàng. Chi phí vay dài hạn tăng khiến doanh nghiệp đối mặt với rủi ro tài chính lớn hơn, do đó họ có xu hướng hạn chế vay dài hạn trong các giai đoạn lạm phát gia tăng.
5. Hàm ý chính sách
Với mục tiêu tăng trưởng bền vững với GDP bình quân (trên 10%/năm) trong giai đoạn 2026 – 2030, hiện thực hóa khát vọng trở thành nước phát triển có thu nhập cao vào năm 2045, Việt Nam cần đầu tư vững chắc vào lĩnh vực sản xuất, tạo ra của cải vật chất, đồng thời tập trung phát triển những nhóm ngành mũi nhọn, chủ lực cho nền kinh tế. Muốn vậy, cần lấy khoa học – công nghệ làm trọng tâm, hạt nhân của lực lượng sản xuất mới. Cần phải ưu tiên nguồn lực cho phát triển các lĩnh vực quan trọng như AI, chip bán dẫn, điện tử…. Trong lĩnh vực sản xuất, cần ứng dụng các tiến bộ công nghệ để “đi tắt, đón đầu”, tạo ra các bước nhảy vọt, giúp nền kinh tế có sức tăng trưởng đột phá, song đồng thời vẫn có công nghệ cốt lõi để duy trì phát triển lâu dài. Cũng trong quá trình này, cần có sự phối hợp nhịp nhàng giữa kinh tế nhà nước và các thành phần kinh tế còn lại trong nền kinh tế quốc dân. Doanh nghiệp nhà nước cần nắm giữ các ngành khoa học – công nghệ cốt lõi, đóng vai trò dẫn dắt, kiến tạo và bảo trợ rủi ro, giúp các thành phần kinh tế còn lại (kinh tế tư nhân…) phát triển ổn định26.
Từ các kết quả nghiên cứu, có thể thấy, giai đoạn 2015 – 2025, Ngân hàng Nhà nước đã điều hành chính sách tiền tệ bám sát thực tiễn, đặc biệt là có các giải pháp kịp thời tháo gỡ khó khăn khi đại dịch Covid-19 xảy ra. Tuy nhiên, để hiện thực hóa những kế hoạch và mục tiêu phát triển sản xuất của đất nước trong thời gian tới, Ngân hàng Nhà nước cần tiếp tục điều tiết chính sách tiền tệ linh hoạt, đúng đắn, kịp thời để điều hướng dòng tiền vào lĩnh sản xuất, nhất là vào các nhóm ngành liên quan đến khoa học công nghệ – yếu tố mang tính then chốt cho việc phát triển lực lượng sản xuất và tăng trưởng kinh tế bền vững trong dài hạn. Cụ thể:
Thứ nhất, điều tiết thận trọng cung tiền trong ngắn hạn để tránh hiện tượng thiếu vốn lưu động ở lĩnh vực sản xuất. Tuy chưa thể khẳng định chắc chắn tác động thuận chiều của chính sách tiền tệ nới lỏng tới mức tăng trưởng nợ ngắn hạn trong mẫu nghiên cứu (M2 tăng có thể làm tăng nợ ngắn hạn và ngược lại), kết quả nghiên cứu cũng đã gợi mở mối quan hệ thuận chiều của tăng cung tiền tới tăng trưởng nợ ngắn hạn – thành phần quan trọng của vòng quay vốn lưu động của doanh nghiệp. Do đó, trong các thời kỳ thực hiện thắt chặt tiền tệ để bảo vệ tỷ giá hay kiểm soát lạm phát, Ngân hàng Nhà nước nên có sự linh hoạt bằng các công cụ khác để tránh hiện tượng thiếu vốn lưu động cho lĩnh vực sản xuất như có hạn mức tín dụng riêng hoặc dành lãi suất ưu đãi cho các lĩnh vực sản xuất chủ lực, nhất là cho các doanh nghiệp tiên phong ứng dụng công nghệ cao và phát triển các sản phẩm có giá trị gia tăng cao.
Thứ hai, duy trì kinh tế vĩ mô ổn định, tạo môi trường kích thích tự chủ tài chính của doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho thấy chính sách tiền tệ nới lỏng đã góp phần tạo lập môi trường kinh doanh thuận lợi, giúp doanh nghiệp tái cơ cấu nguồn vốn theo hướng an toàn hơn, từ đó tích lũy đủ nội lực tài chính để đầu tư vào nguồn lực sản xuất mới, thực hiện chuyển đổi số, đổi mới công nghệ… Như vậy, việc doanh nghiệp chủ động giảm nợ dài hạn khi kinh tế ổn định là một tín hiệu tích cực về năng lực tài chính của họ. Vì thế, Chính phủ và các cơ quan quản lý cần tiếp tục duy trì môi trường kinh doanh thuận lợi, Ngân hàng Nhà nước cần ổn định mặt bằng lãi suất và bảo đảm khả năng tiếp cận vốn hợp lý cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực sản xuất. Khi nội lực tài chính của doanh nghiệp được củng cố, khả năng chống chịu trước các cú sốc từ bên trong cũng như bên ngoài sẽ được nâng cao, góp phần đảm bảo nền kinh tế ổn định và tăng trưởng bền vững.
Thứ ba, tiếp tục duy trì và hoàn thiện các chính sách hỗ trợ thanh khoản cho doanh nghiệp ở các giai đoạn khủng hoảng trong tương lai, đặc biệt là thế giới đang bước vào cuộc chiến tranh giữa Mỹ – Israel – Iran, xung đột Trung Đông, khủng hoảng kinh tế toàn cầu có thể xảy ra. Khi có các cú sốc vĩ mô bất lợi, các doanh nghiệp gia tăng nợ dài hạn chủ yếu nhằm “tích trữ thanh khoản” để sinh tồn thay vì mở rộng đầu tư. Những chính sách mang tính chất “bảo vệ trạng thái tài chính” của doanh nghiệp để phòng chống rủi ro trong tương lai cần được ban hành. Ví dụ như Thông tư 01/2020/TT-NHNN ngày 13/3/2020 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định về việc tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài cơ cấu lại thời hạn trả nợ, miễn, giảm lãi, phí, giữ nguyên nhóm nợ nhằm hỗ trợ khách hàng chịu ảnh hưởng do dịch Covid-19; Thông tư số 03/2021/TT-NHNN ngày 02/4/2021 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 01/2020/TT-NHNN ngày 13/3/2020 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định về việc tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài cơ cấu lại thời hạn trả nợ, miễn, giảm lãi, phí, giữ nguyên nhóm nợ nhằm hỗ trợ khách hàng chịu ảnh hưởng bởi dịch Covid – 19.
Thứ tư, cần có cơ chế giám sát dòng vốn hướng vào đúng lĩnh vực sản xuất. Bên cạnh việc khơi thông nguồn vốn, công tác thanh tra, giám sát sử dụng vốn cần được đề cao. Điều này đảm bảo dòng vốn tín dụng với lãi suất ưu đãi chảy đúng vào lĩnh vực sản xuất, tránh rủi ro dòng tiền bị găm giữ hoặc chuyển hướng sang các kênh đầu cơ tài sản tài chính khác như bất động sản, vàng, bạc…tạo ra bong bóng, gây bất ổn cho nền kinh tế của đất nước.
Chú thích:
1, 3, 4, 20. Myers, S.C. The Capital Structure Puzzle. Journal of Finance, 39(3) (1984), p. 575 – 592.
2, 15. Mishkin, F.S. The channels of monetary transmission: Lessons for monetary policy. NBER Working Paper Series No. 5464, 1996.
5, 8, 17, 18, 21, 23, 24. Myers, S.C. and Majluf, N.S. Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have. Journal of Financial Economics, 13(2) (1984), p. 187 – 221.
6, 16. Nguyễn Hải Yến. CEO, biến động dòng tiền và cấu trúc vốn của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam. Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh châu Á (JABES), 31(6) (2020), tr. 44 – 71.
7, 22. Binsaddig, R., Ali, A., Al-Alkawi, T., and Ali, B.J. Inventory turnover, accounts receivable turnover, and manufacturing profitability: an empirical study. International Journal of Economics and Finance Studies, 15(1) (2023), p. 1 – 16.
9. Đinh Nguyễn Minh Huyền. Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp ngành sản xuất niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2009 – 2018. Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học sinh viên, Trường Đại học Đà Lạt, 2022.
10, 12, 25. Bùi Văn Thụy, Phùng Tiến Đạt và Lê Lý Thu Thảo. Tác động của các nhân tố vĩ mô đến cấu trúc vốn của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Khoa học Lạc Hồng, số đặc biệt (11/2017), tr. 59 – 65.
11. Tran Thị Thuy Dung. Determinants of capital structure: An empirical study of Vietnamese listed firms. Master of Business Administration Research Project, Saint Mary’s University, 2015.
13. Huq, T.I., Hassan, M.K., and Tran Viet Dung. Corporate leverage during COVID-19. Applied Economics Letters, 32(5) (2025), p. 1864 -1868.
14. Disatnik, D. và Sivan, L. The multicollinearity illusion in moderated regression analysis. Marketing Letters, 27(2) (2016), p. 403 – 408.
19. de Chaisemartin, C. và Ramírez-Cuéllar, J. At what level should one cluster standard errors in paired and small-strata experiments? NBER Working Paper No. 27609. National Bureau of Economic Research, 2020.
26. Lực lượng sản xuất mới và yêu cầu đặt ra đối với công cuộc phát triển đất nước trong giai đoạn mới. https://lyluanchinhtri.vn/luc-luong-san-xuat-moi-va-yeu-cau-dat-ra-doi-voi-cong-cuoc-phat-trien-dat-nuoc-trong-giai-doan-moi-11450.html, 2026.
