Giá trị kinh tế tăng thêm của doanh nghiệp (EVA) được giới thiệu bởi Stewart (1990) đã dấy lên một làn sóng các nghiên cứu tranh cãi về tính ưu việt của công cụ đo lường hiệu quả hoạt động mới này.

EVA ưu việt hơn so với lợi nhuận kế toán ở khía cạnh đã tính cả chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu thay vì bỏ qua chi phí quan trọng này như thước đo lợi nhuận truyền thống. Sharma và Kumar (2010) đã tập hợp và phân loại khoảng 112 nghiên cứu được công bố về EVA theo rất nhiều khía cạnh nghiên cứu khác nhau (1994 – 2008).

Trong đó, chủ đề nghiên cứu về các yếu tố tác động, ảnh hưởng đến EVA được rất nhiều nhà nghiên cứu trên khắp thế giới thực hiện. Tại Việt Nam, chưa có nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến EVA doanh nghiệp (DN), đây chính là khoảng trống nghiên cứu cần được thực hiện. Chính vì vậy, nội dung của nghiên cứu này sẽ tập trung vào phân tích, lượng hóa tác động của các yếu tố đến EVA các DN niêm yết tại Sở Giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HSX) giai đoạn 2012 – 2016.

Tổng quan nghiên cứu

Trên thế giới, đa phần các nghiên cứu sự tác động của các yếu tố đến giá trị kinh tế tăng thêm EVA của DN thường sử dụng phương pháp phân tích hồi quy. Mẫu nghiên cứu thường là một nhóm nhỏ các DN trong một ngành cụ thể, hoặc nhóm lớn các DN được niêm yết trên thị trường chứng khoán (TTCK).

Nghiên cứu của Lin và Zhilin và Qiao (2008) nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến EVA các DN phi tài chính niêm yết trên TTCK Trung Quốc. Nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) dựa trên bộ dữ liệu chéo của các DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Thẩm Quyến và Thượng Hải năm 2002.

Kết quả nghiên cứu này chỉ ra rằng có mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa thống kê của các yếu tố cấu trúc vốn, khả năng tăng trưởng, quy mô, năng lực quản lý tài sản tới EVA của DN. Trong khi đó, tài sản vô hình có ảnh hưởng tiêu cực với EVA, năng lực quản lý hàng tồn kho không ảnh hưởng đến EVA của DN.

Nghiên cứu của Ifeanyi và Caroline (2016) nghiên cứu tác động của tài sản vô hình đến EVA DN sản xuất niêm yết trên TTCK Nigeria. Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy mô hình PCSE (phương pháp hiệu chỉnh sai số dữ liệu mảng) với các yếu tố được đưa vào phân tích tác động đến EVA bao gồm tài sản vô hình, tổng tài sản, tỷ lệ gia tăng doanh thu và ROA. Nghiên cứu kiến nghị rằng, các DN sản xuất nên giảm tỷ lệ tài sản vô hình để gia tăng EVA cho DN căn cứ trên mối quan hệ tiêu cực và có ý nghĩa thống kê giữa tài sản vô hình và EVA DN.

Nghiên cứu của Chamaazi (2017) tập trung nghiên cứu tác động của chu kỳ ngân quỹ đến EVA các DN niêm yết trên TTCK Tehran. Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy đa bội với các yếu tố được đưa vào phân tích tác động đến EVA bao gồm chu kỳ ngân quỹ và quy mô DN. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng, chu kỳ ngân quỹ có mối quan hệ tiêu cực đến EVA của DN. Nghiên cứu đề xuất, các DN nên giảm độ dài của chu kỳ ngân quỹ trong một giới hạn hợp lý nhằm gia tăng EVA cho DN.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng EVA của các DN niêm yết trên HSX. Phương pháp ước lượng được sử dụng bao gồm OLS, FEM, REM và PCSE có sự so sánh để chọn mô hình phù hợp nhất cho phân tích. Số liệu sử dụng trong nghiên cứu được tổng hợp từ các báo cáo thường niên, báo cáo tài chính của 173 DN niêm yết trên HSX trong giai đoạn 2012 – 2016.

Biến phụ thuộc của mô hình định lượng là giá trị kinh tế tăng thêm trên một đơn vị tài sản (EVAPA). Các biến giải thích bao gồm: đòn bẩy tài chính (LEV), tăng trưởng doanh thu (SG), tài sản vô hình (INTAN), quy mô (SIZE), chu kỳ ngân quỹ (CCC) và số năm thành lập DN (AGE). Mô hình được đề xuất cho nghiên cứu này:

EVAPAit = α + β1LEVit + β2SGit + β3INTANit + β4SIZEit + β5CCCit + β6AGEit + εit (1)

EVAPA: Giá trị kinh tế tăng thêm (EVA) được tính bằng lợi nhuận hoạt động trừ cho phần chi phí cơ hội của toàn bộ vốn đầu tư. Nghiên cứu sử dụng chỉ số EVAPA (EVA chia cho tổng tài sản) đại diện cho biến EVA để hạn chế sự khác biệt rất lớn ở những DN có quy mô khác nhau trên thị trường.

EVAPA = EVA/Tổng tài sản; EVA = NOPAT – NOC*WACC; NOPAT: Lợi nhuận hoạt động ròng sau thuế; NOC: Tổng vốn hoạt động ròng; WACC: Chi phí sử dụng vốn bình quân.

LEV: Đòn bẩy tài chính được đo lường bằng tỷ lệ của tổng nợ so với tổng vốn chủ sở hữu. Sử dụng đòn bẩy tài chính với tỷ trọng cao sẽ làm gia tăng rủi ro tài chính cho DN.

SG: Là sự gia tăng của doanh thu qua một khoảng thời gian nhất định. Tăng trưởng doanh thu là một trong các thước đo cho tốc độ tăng trưởng và phát triển của DN.

INTAN: Tài sản vô hình là những tài sản không có hình thái vật lý cụ thể như bằng sáng chế, nhãn hiệu, bản quyền, các chương trình phần mềm… Trong nghiên cứu này, tài sản vô hình được đo lường bằng tỷ lệ của tài sản cố định vô hình so với tổng tài sản của DN nhằm mục đích trung hòa sự khác biệt lớn về giá trị tuyệt đối của tài sản vô hình giữa các DN.

SIZE: Quy mô DN được đo bằng cách lấy logarit tự nhiên của tổng tài sản. Quy mô của DN tác động đến hiệu quả tài chính của DN theo nhiều cách khác nhau. DN có quy mô lớn có thể tận dụng được lợi thế kinh tế nhờ quy mô, từ đó có thể giúp tiết kiệm chi phí, gia tăng lợi nhuận, gia tăng EVA cho DN.

 

CCC: Chu kỳ ngân quỹ được thể hiện một khoảng thời gian (thường là số ngày), từ lúc DN chi tiền ra để chi trả cho các yếu tố sản xuất đầu vào, nằm dưới dạng hàng tồn kho cho đến lúc chuyển thành các sản phẩm đến tay khách hàng và thu tiền về.

AGE: Số năm thành lập của một DN là số năm từ khi DN đó thành lập đến thời điểm hiện tại (Ross và cộng sự, 2005). 

Kết quả nghiên cứu

Mô hình OLS thích hợp trong việc ước lượng dữ liệu bảng nếu như các tác động riêng biệt không tồn tại. Trước tiên tác giả tiến hành ước lượng dữ liệu bằng mô hình OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), sau đó thực hiện các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp. Từ kết quả kiểm định F-test và kiểm định Breusch – Pagan LM cho kết quả mô hình REM và FEM đều thích hợp hơn mô hình OLS, chứng tỏ có tồn tại tác động cá thể riêng biệt trong dữ liệu nghiên cứu.

Từ kết quả kiểm định Hausman chỉ ra mối quan hệ tương quan giữa ảnh hưởng riêng biệt cá thể và các biến độc lập trong mô hình, điều này dẫn đến kết luận rằng mô hình FEM thích hợp hơn trong ước lượng dữ liêu nghiên cứu.

Mô hình FEM thỏa mãn giả thuyết không có hiện tượng đa cộng tuyến, nhưng gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Để khắc phục hiện tượng này, nghiên cứu đề xuất mô hình ước lượng hiệu chỉnh sai số dữ liệu bảng (PCSE) trong phân tích. Kiểm định mức ý nghĩa của mô hình PCSE, giá trị Wald chi2 = 1117.69 và prob<chi2 = 0.000, kết luận rằng mô hình PCSE là mô hình phù hợp trong giải thích sự tác động của các yếu tố đến EVA DN.

LEV: Đòn bẩy tài chính có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến EVA DN. Kết quả ước lượng này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Lin và Zhilin và Qiao (2008) và Martani và Saputia (2009). Các DN có thể tăng tỷ trọng sử dụng nợ để gia tăng EVA cho DN, tuy nhiên cần chú ý cân đối giữa lợi ích và chi phí trong việc sử dụng nợ đi kèm.

SG: Tăng trưởng doanh thu có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến EVA DN tại mức ý nghĩa 0.01. Trong thực tế, khi DN có tốc độ tăng trưởng doanh thu cao, cùng với hoạt động quản trị chi phí hiệu quả sẽ tạo ra nhiều lợi nhuận hơn, từ đó gia tăng EVA cho DN.

INTAN: Tài sản vô hình chưa thể hiện được tác động rõ nét đến EVA DN. Điều này, có thể được giải thích theo hai khía cạnh. Một là, trong thực tế các DN chưa quan tâm đến hoạt động đầu tư vào tài sản vô hình, do đó tác động của tài sản vô hình đến EVA DN chưa rõ nét.

Hai là, mặc dù có đầu tư vào tài sản vô hình, nhưng sự đầu tư chưa mang lại hiệu quả, DN cần tiếp tục khai thác sử dụng công năng của các tài sản vô hình này.

SIZE: Quy mô DN có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến EVA DN. Kết quả ước lượng này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Johnson và Soenen (2003), Lin và Zhilin và Qiao (2008). DN có thể mở rộng quy mô để tận dụng được lợi thế kinh tế nhờ quy mô, giúp gia tăng EVA cho DN.

CCC: Chu kỳ ngân quỹ có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến EVA DN. Trong thực tế, khi các DN chú trọng việc quản lý chu kỳ ngân quỹ sẽ gia tăng hiệu quả của việc quản trị vốn lưu động của DN, thông qua đó giúp tiết kiệm được chi phí sử dụng vốn lưu động, chi phí quản lý hàng tồn kho, chi phí thu hồi các khoản nợ, từ đó giúp gia tăng hiệu quả trong sản xuất kinh doanh, gia tăng EVA cho DN.

AGE: Số năm thành lập của DN có mối quan hệ tích cực với EVA DN tại mức ý nghĩa 0.01. Trong thực tế, các DN có thời gian thành lập nhiều hơn thường có nhiều kinh nghiệm hoạt động hơn, tận dụng được danh tiếng hoạt động lâu đời, đã xây dựng được mạng lưới khách hàng tốt, không phải chịu áp lực lớn từ các khoản nghĩa vụ nợ như các DN trẻ hơn, từ đó có lợi thế hơn trong việc gia tăng EVA cho DN.

Như vậy, với mục tiêu xác định và đo lường mức độ tác động của các yếu tố đến EVA các DN niêm yết tại Việt Nam, nghiên cứu này đã được thực hiện trên cơ sở dữ liệu 173 DN niêm yết trên HSX trong giai đoạn 2012 – 2016. Phương pháp ước lượng dữ liệu bảng OLS, REM, FEM và PCSE được sử dụng để mô hình hóa tác động của các yếu tố đến EVA.

pTuy nhiên, sau khi tiến hành các kiểm định cần thiết về ý nghĩa mô hình, các vi phạm trong mô hình như: Phương sai thay đổi, tự tương quan, đa cộng tuyến thì mô hình PCSE là mô hình được lựa chọn để phân tích kết quả trong nghiên cứu này.

Kết quả hồi quy mô hình PCSE chỉ ra rằng, các yếu tố đòn bẩy tài chính (LEV), tăng trưởng doanh thu (SG), quy mô (SIZE) và số năm thành lập(AGE) có tác động tích cực (+) và có ý nghĩa thống kê đến EVA DN; chu kỳ ngân quỹ (CCC) có tác động tiêu cực (-) và có ý nghĩa thống kê đến EVA các DN.

Việc xác định các yếu tố tác động đến giá trị kinh tế tăng thêm của các DN niêm yết trên HSX cung cấp bằng chứng thực nghiệm để từ đó hỗ trợ cho các nhà quản trị DN tại Việt Nam có cơ sở trong việc đưa ra các quyết định quản trị, góp phần nâng cao giá trị kinh tế tăng thêm cho DN mình, hướng đến mục tiêu cuối cùng là gia tăng giá trị DN, giá trị cho các cổ đông.        

Tài liệu tham khảo:

1. Chamaazi, Z. (2017). The Relation Between Cash Conversion Cycle And Economic Value Added In Companies Listed On Tehran’s Stock Exchange, Iran. European Journal of Economic and Financial Research, 2(2), p. 92-112;

2. Ifeanyi, C. and Caroline, N. (2016). Evaluating the Effect of Intangible Assets on Economic Value Added of Selected Manufacturing Firms in Nigeria. European Journal of Business and Management, 8(15), p. 174-181;

3. Johnson, R., and Soenen, L. (2003). Indicators of Successful Companies. European Management Jourmal, 21(3), p. 364 – 369;

4. Lin, C. and Zhilin, Q.  (2008). What influence the company’s Economic value added? Empirical evidence from China’s Sercurities Market. Management Science and Engineering, 2(1), p. 66-76;

5. Martani, D. and Saputia, Y. (2009). The Impact Of Corporate Governance To The Economic Value Added Listed Company In BEI 2003-2004. China-USA Business Review, 8(3), p. 26-40;

6. Ross, S. A., Westerfield, R. and Jaffe, J. (2005). Cor porate finance. 7th ed, McGraw-Hill Irwin.