Giới thiệu

Ngành Xây dựng được coi là xương sống của nền kinh tế quốc dân. Khi ngành Xây dựng phát triển sẽ tác động trực tiếp đến sự phát triển của các nhóm ngành khác trong nền kinh tế và cũng là tiền đề quan trọng để giải quyết các vấn đề an sinh và xã hội.

Thực tiễn, từ năm 2018 đến nay, doanh nghiệp (DN) ngành Xây dựng Việt Nam đối diện với không ít khó khăn do chịu nhiều sức ép của lạm phát, chi phí cho nguồn nguyên vật liệu đầu vào tăng cao, khó tiếp cận để duy trì hoạt động sản xuất kinh doanh, đơn hàng khan hiếm... khiến cho doanh thu sụt giảm nghiêm trọng, thậm chí rơi vào thua lỗ. Vì vậy, bán hàng trả chậm hay cấp tín dụng thương mại có thể giúp các DN này thu hút được một lượng khách hàng lớn, giải quyết khó khăn về tình trạng thiếu hụt đơn hàng, từ đó, cải thiện doanh thu, lợi nhuận cho DN.

Từ thực tiễn trên, việc xác định sự ảnh hưởng của việc cấp tín dụng thương mại đến khả năng sinh lời của các DN xây dựng là cần thiết, đặc biệt trong giai đoạn khó khăn như hiện nay.

Tổng quan lý thuyết

Cơ sở lý thuyết về tín dụng thương mại

Tín dụng thương mại (Trade Credit) là hình thức tín dụng, trong đó người bán đồng ý cho người mua trả chậm giá trị hàng hóa đã mua trong một khoảng thời gian nhất định. Từ lâu, tín dụng thương mại được xem là một chiến lược bán hàng, tạo nên sự khác biệt và sức cạnh tranh mạnh mẽ cho các DN ở các quốc gia có nền kinh tế thị trường phát triển.

Lý thuyết tín dụng thương mại lần đầu tiên được đề xuất bởi Le Goff (1957). Nhà nghiên cứu này lập luận rằng, một hình thức tín dụng thương mại đã được sử dụng hình thành khi người bán không yêu cầu thanh toán ngay sau khi người mua nhận được hàng. Kể từ đó, chủ đề liên quan đến tín dụng thương mại đã được nhiều nhà khoa học trên thế giới quan tâm, tiêu biểu như: Nadiri (1969), Vaidya (2011)...

Cơ sở lý thuyết về khả năng sinh lợi

Theo Pandey (1980), khả năng sinh lời là khả năng tạo ra lợi nhuận của một công ty. Phân tích khả năng sinh lời đo lường và đánh giá hiệu quả hoạt động của một DN về lợi nhuận mà DN kiếm được liên quan đến đầu tư của cổ đông hoặc vốn sử dụng trong DN hoặc doanh thu. Khả năng sinh lời là một trong những thước đo và mục tiêu quan trọng nhất của quản lý tài chính. Khả năng sinh lợi là số tương đối. Tuy nhiên, khả năng sinh lời cũng là một chỉ tiêu hữu hiệu để đo lường sự thành công hay thất bại của một DN.

Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trước đây

Một số nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa tín dụng thương mại và khả năng sinh lợi của DN đã đưa ra kết quả có nhiều khác biệt. Theo đó, nghiên cứu của Martínez và cộng sự (2013) cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa giá trị DN và tín dụng thương mại ở mức các khoản phải thu thấp và tương quan âm ở mức các khoản phải thu cao hơn.

Nghiên cứu của Abuhommous (2017) đã ghi nhận mối quan hệ cùng chiều giữa đầu tư vào các khoản phải thu và khả năng sinh lời, và nhận thấy rằng các công ty đạt được lợi nhuận cao nếu đầu tư vào các khoản phải thu tại một cấp độ cao hơn so với trung bình ngành. Tác giả cho rằng, đầu tư vào các khoản phải thu là cần thiết và kết hợp quản lý tín dụng thương mại định kỳ là rất quan trọng đối với một DN để đảm bảo khả năng sinh lời.

Tuy nhiên, nghiên cứu của Kumaraswamy và George (2019) lại cho rằng có ảnh hưởng ngược chiều giữa tín dụng thương mại và lợi nhuận tại các công ty dược phẩm niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán Bombay (BSE). Còn tại Việt Nam, nghiên cứu của Pham Quoc Viet và Pham Tran Quang Phuc (2020) cũng thu được kết quả tác động ngược chiều giữa tín dụng thương mại và khả năng sinh lợi của DN.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu được kế thừa dựa trên nghiên cứu trước đó của Kumaraswamy và George (2019) và được tác giả phát triển thêm:

Vit = β0 + β1 (RECit) + β2 (GRREVit) + β3 (SIZEit) + β4 (LEVit) + εit

Trong đó:

β: Hệ số tự do trong mô hình

i: DN ngành Xây dựng quan sát thứ i (i = 1, 2, …,143)

t: Năm quan sát thứ t (t = 1, 2, ..5)

Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu của nghiên cứu này được tác giả tổng hợp từ báo cáo tài chính (BCTC) của 200 DN thuộc ngành Xây dựng được niêm yết thị trường chứng khoán (TTCK) và sau đó tính toán lại. Tuy nhiên, trong quá trình nghiên cứu, các tác giả đã lọc và lựa chọn 143 DN có BCTC công bố đầy đủ và đã được kiểm toán từ năm 2018 đến năm 2022 để kết quả nghiên cứu được khách quan và có độ chính xác cao.

Cụ thể, có 80 DN thuộc ngành Xây dựng niêm yết trên sàn giao dịch HOSE và 63 DN niêm yết trên sàn giao dịch HNX thỏa mãn các điều kiện nêu trên. Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ BCTC đã được kiểm toán thông qua phần mềm hỗ trợ FiinPro Platform, trang thông tin tài chính đáng tin cậy Vietstock và CafeF từ năm 2018 đến năm 2022.

Phương pháp nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng các kỹ thuật ước lượng cho dữ liệu bảng cân bằng và ứng dụng phần mềm Stata 15.0 để xử lý tập số liệu gồm 715 quan sát. Tiếp đó, tác giả thực hiện lần lượt các phương pháp: Ước lượng mô hình hồi quy Pooled OLS, ước lượng mô hình hồi quy với các tác động cố định (FEM), mô hình hồi quy với tác động ngẫu nhiên (REM). Nhằm khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan, tác giả còn sử dụng thêm phương pháp FGLS.

Kết quả nghiên cứu

Từ bảng kết quả chạy hồi quy cho thấy, cả bốn mô hình đều cho ra kết quả đồng nhất về sự tác động của các biến REC, GR_REV, SIZE, LEV đến biến phụ thuộc ROA và có ý nghĩa thống kê, chiều ảnh hưởng giống nhau.

Tiếp tục thực hiện 3 kiểm định Wooldridge, F-test, Hausman Fix Random kết quả cho thấy, lựa chọn mô hình FGLS để giải thích mối tương quan giữa các biến là phù hợp nhất. Từ kết quả mô hình hồi quy FGLS, nhóm tác giả trình bày lại dưới dạng phương trình sau:

ROAit= - 0,2953-0,0476(RECit)-0,0026(GR_REVit)+
0,01303 (SIZEit)-0,0014(LEVit)+εit

Cũng tương tự, từ bảng kết quả chạy hồi quy, cả bốn mô hình đều cho ra kết quả đồng nhất về sự tác động của các biến REC, SIZE, LEV đến biến phụ thuộc ROE và có ý nghĩa thống kê, chiều ảnh hướng giống nhau. Đối với biến GR_REV, cả ba mô hình đều cho kết quả giống nhau về chiều ảnh hưởng tuy nhiên không có ý nghĩa thống kê.

Đồng thời, tác giả tiếp tục thực hiện 3 kiểm định Wooldridge, F-test, Hausman Fix Random kết quả cho thấy, lựa chọn mô hình FGLS để giải thích mối tương quan giữa các biến là phù hợp nhất. Từ kết quả mô hình hồi quy FGLS, tác giả trình bày lại dưới dạng phương trình sau:

ROEit= - 2,27-0,1597(RECit)-0,0141(GR_REVit)+
0,0969(SIZEit)-0,0850(LEVit)+εit

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Từ kết quả nghiên cứu trên, nhóm tác giả tiến hành thảo luận các biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc và có ý nghĩa thống kê, như sau:

- Tín dụng thương mại của DN (REC): Nhóm tác giả nhận thấy tồn tại mối quan hệ tương quan ngược chiều giữa Tín dụng thương mại của DN (REC) với Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và với Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE). Ở mức ý nghĩa thống kê 1%, hệ số hồi quy của REC mang dấu âm, điều này thể hiện mối quan hệ tuyến tính tiêu cực đối với khả năng sinh lợi của 143 DN thuộc ngành Xây dựng niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE và HNX. Cụ thể, mức độ tác động của nó đến ROA được thể hiện qua hệ số có giá trị bằng - 0,0476; và với ROE là - 0,1597.

- Tốc độ tăng trưởng doanh thu (GR_REV): Dựa trên kết quả nghiên cứu mô hình ở bảng 1, tác giả nhận thấy chỉ tồn tại mối quan hệ tác động tiêu cực giữa Tốc độ tăng trưởng doanh thu (GR_REV) với tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) tại mức ý nghĩa 1%, không tồn tại mối quan hệ tác động giữa Tốc độ tăng trưởng doanh thu (GR_REV) với tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE). Hệ số hồi quy của GR_REV đạt giá trị - 0,0026, dấu âm của hệ số hồi quy phù hợp với các lập luận ở trên của tác giả khi các DN thuộc ngành Xây dựng niêm yết trên TTCK Việt Nam phải đối diện với nhiều khó khăn trong giai đoạn 2018 - 2022.