Nguồn: Đề xuất của tác giả

Bài viết sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua sử dụng mô hình hồi quy đa biến với các ước lượng: Pooled OLS, FEM, REM và FGLS sau khi thực hiện các kiểm định nhằm phát hiện các khuyết tật của mô hình, với dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính của 50 doanh nghiệp ngành xây dựng Việt Nam giai đoạn 2016-2020.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Kết quả nghiên cứu

Thống kê mô tả

Nguồn: Phần mềm Stata 16

Kết quả ở Bảng 2 cho thấy: ROA có giá trị trung bình là 5.530%, giá trị cao nhất là 20% (HU1 năm 2020), thấp nhất là -0.5% (NHC năm 2016), độ lệch chuẩn là 4.1% thấp hơn giá trị trung bình. ROIC có giá trị trung bình là 11.4%, giá trị cao nhất là 29.41% (S99 năm 2020), giá trị thấp nhất là -1.83% (CRX, năm 2019), độ lệch chuẩn là 5.93% thấp hơn giá trị trung bình. AR có giá trị trung bình là 4.2976, giá trị cao nhất là 6.8037 (BCE, năm 2018), giá trị thấp nhất là 0.2343 (VHL, năm 2020), độ lệch chuẩn là 1.1173 thấp hơn giá trị trung bình. INV có giá trị trung bình là 4.4081, giá trị cao nhất là 6.7383 (CDC, năm 2017), giá trị thấp nhất là 2.1410 (CLH, năm 2019), độ lệch chuẩn là 0.8220 thấp hơn giá trị trung bình. AP có giá trị trung bình là 4.0244, giá trị cao nhất là 6.8146 (NHC, năm 2019), giá trị thấp nhất là 2.0385 (TPB, năm 2011), độ lệch chuẩn là 0.7443 thấp hơn giá trị trung bình. CCC có giá trị trung bình là 4.2976, giá trị cao nhất là 6.8037 (INC, năm 2019), giá trị thấp nhất là 0.2343 (NHC, năm 2016), độ lệch chuẩn là 0.7443 thấp hơn giá trị trung bình. IA có giá trị trung bình là 0.0242, giá trị cao nhất là 0.6403 (CTI, năm 2016), giá trị thấp nhất là 0.0000, độ lệch chuẩn là 0.0813 thấp hơn giá trị trung bình. Bên cạnh đó, các biến kiểm soát khác có giá trị độ lệch chuẩn thấp hơn giá trị trung bình. Kết quả phân tích cho thấy, các biến không có hiện tượng bất thường, dữ liệu đáng tin cậy và thỏa mãn điều kiện để kiểm định các bước tiếp theo.

Kết quả hồi quy các mô hình

Kết quả hồi quy các mô hình được trình bày trong Bảng 3.

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Biến CCC: Có tác động ngược chiều lên cả ROA, ROIC. Kết quả này phản ánh đúng với kỳ vọng của bài viết cũng như tương đồng với nghiên cứu của Naimulbari (2012). Kết quả cho thấy, ban quản trị của doanh nghiệp có thể giảm chu kỳ chuyển đổi tiền mặt thì khả năng sinh lời sẽ tăng.

Biến IA: Có tác động ngược chiều lên ROA và ROIC. Có nghĩa là doanh nghiệp ngành Xây dựng chưa quản lý tốt tài sản vô hình khiến cho việc càng đầu tư thì khả năng sinh lời càng giảm. Kết quả nghiên cứu này cho thấy: Tài sản vô hình tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời. Đây cũng là một bằng chứng sinh động trong quá trình làm nghiên cứu.

Biến CR: Chưa đủ bằng chứng khoa học về sự tác động của nó đến khả năng sinh lời ở cả 4 mô hình.

Biến DR: Có tác động ngược chiều lên ROA và ROIC. Có nghĩa là nếu doanh nghiệp không thể trả nợ đúng hạn hoặc không đủ tiền để trả nợ thì nó có thể bị mất điểm tín dụng và phải đối mặt với hậu quả xấu hơn như phá sản. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu Yunos và cộng sự (2018).

Biến SIZE: Có tác động ngược chiều lên ROA và ROIC. Có nghĩa là, khả năng quản lý của các doanh nghiệp kém hiệu quả khi DN chưa tận dụng được lợi thế về quy mô để nâng cao lợi nhuận của mình. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu Salman và Yazdanfar (2012).

Biến FATA: Có tác động cùng chiều lên ROA và ROIC. Việc sử dụng tài sản cố định của các doanh nghiệp xây dựng có hiệu quả, đầu tư vào tài sản cố định thì sẽ hiện đại hóa máy móc, thiết bị từ đó cải thiện chất lượng sản phẩm. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu Alipour (2011).

Hàm ý chính sách

Nguồn: Phần mềm Stata 16

Ghi chú: ***, **, * tương ứng mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%

Kết quả nghiên cứu trên giúp doanh nghiệp ngành Xây dựng có được thông tin bổ ích trong việc ảnh hưởng của vốn lưu động và tài sản vô hình đến khả năng sinh lời. Doanh nghiệp xây dựng muốn tồn tại và phát triển thì cần có những chính sách và phương pháp quản lý phù hợp như: Tích cực thu hồi công nợ khách hàng đồng thời theo dõi các khoản nợ tồn đọng; rút ngắn kỳ luân chuyển hàng tồn kho; tranh thủ tận dụng các ưu đãi về gia hạn nợ; quản lý chặt chẽ các khoản thu chi tiền để tránh thất thoát; cần chú trọng đầu tư nhiều vào tài sản vô hình.

Tài liệu tham khảo:

1. Trần, T. U. (2018), Tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam;
2. Toản, B. N. (2016), Tác động của chính sách vốn lưu động đến khả năng sinh lợi trên tổng tài sản của các doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, (44), 18-27;
3. Vân, D. T. H., & Nga, T. P. (2018), Ảnh hưởng của quản trị vốn lưu động tới khả năng sinh lời của doanh nghiệp: Bằng chứng từ các doanh nghiệp sản xuất vật liệu xây dựng tại Việt Nam. Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng, số, 195, 39-47;
4. Thoa, T. T. K., & Uyên, N. T. U. (2014), Mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và khả năng sinh lợi: Bằng chứng thực nghiệm ở Việt Nam. Tạp chí Phát triển & Hội nhập Số, 14(24), 62-70;
5. Quân, V.Đ.H & Diễm, D.K (2016), Tác động của quản lý vốn lưu động đến lợi nhuận của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán thành phố hồ chí minh, Tạp chí khoa học Trường Đại học Văn Hiến;
6. Deloof, M. (2003), Does working capital management affect profitability of Belgian firms?. Journal of business finance & Accounting, 30(3‐4), 573-588;
7. Sharma, A. K., & Kumar, S. (2011), Effect of working capital management on firm profitability: Empirical evidence from India. Global business review, 12(1), 159-173.