CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH 4 2.1 Cơ sở lý thuyết về hiệu quả hoạt động kinh doanh
Lý thuyết về hiệu quả hoạt động kinh doanh
Hoạt động kinh doanh là những hành động của chủ thể kinh doanh nhằm mục đích sinh lời trên thị trường Để đạt được mục tiêu này, doanh nghiệp cần xây dựng các kế hoạch kinh doanh và phương án ứng phó với biến động thị trường Trong quá trình này, việc tính toán hiệu quả kinh tế từ các hoạt động kinh doanh là điều cần thiết Vậy hiệu quả hoạt động kinh doanh là gì?
Hiệu quả trong sản xuất thường được hiểu là năng suất, trong khi trong kinh doanh, nó phản ánh qua lợi nhuận và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp Đo lường hiệu suất là yếu tố quan trọng trong quản trị doanh nghiệp, giúp nhà quản lý theo dõi và cải thiện tình hình hoạt động (Demirbag và các cộng sự, 2006; Wagoner và các cộng sự, 1999) Nhiều quan điểm khác nhau về hiệu quả kinh doanh đã được đưa ra, trong đó Adam Smith, một nhà kinh tế học nổi tiếng, đã đặt ra câu hỏi về việc liệu chỉ những đối tác mới quan tâm đến giá trị doanh nghiệp tăng hay không.
Manfred Kuhn đã đưa ra quan điểm rằng "tính hiệu quả được xác định bằng cách lấy kết quả tính theo đơn vị giá trị chia cho chi phí kinh doanh", một quan điểm cải tiến hơn so với Adam Smith Qua đó, Kuhn làm rõ mối quan hệ giữa chi phí và kết quả, hay giữa yếu tố đầu vào và đầu ra Quan điểm này được nhiều nhà kinh tế và quản trị áp dụng trong thực tiễn để tính hiệu quả kinh tế, với công thức cụ thể như sau:
K t qu kinh doanhết quả kinh doanh ả kinh doanh đ t đạt được ượcc
Hi u qu ho t đ ng kinh doanh =ệu quả hoạt động kinh doanh = ả kinh doanh ạt động kinh doanh = ộng kinh doanh = ,
Tong chi phí đ đ t để đạt được ạt được ượcc kẽt qu kinh doanhả kinh doanh Z-
Theo Marmuse (2000), hiệu quả hoạt động kinh doanh đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp duy trì khoảng cách với các đối thủ cạnh tranh trong dài hạn Điều này được thực hiện thông qua hệ thống khen thưởng, khuyến khích động lực làm việc của từng cá nhân trong tổ chức.
Theo Neely và Platts (1995), đo lường hiệu quả liên quan đến việc đánh giá hiệu suất hoạt động Siminica (2008) bổ sung rằng một doanh nghiệp được coi là hoạt động hiệu quả khi đồng thời đạt được năng suất và kết quả tốt Điều này có nghĩa là hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp phụ thuộc vào hai yếu tố chính: năng suất, phản ánh mức độ so với môi trường bên ngoài, và kết quả hoạt động, đo lường thành tích nội bộ của doanh nghiệp.
Hiệu quả hoạt động kinh doanh là một khái niệm rộng và đa dạng, được đo lường qua các yếu tố như tăng trưởng, năng suất, lợi nhuận và năng lực cạnh tranh (Colase B., 2009) Theo Mutende và các cộng sự (2017), hiệu quả này liên quan đến việc sử dụng nguồn lực của doanh nghiệp để đạt được các mục tiêu đã đề ra, được thể hiện qua mối quan hệ giữa kết quả đạt được và chi phí bỏ ra; độ chênh lệch càng lớn thì doanh nghiệp càng hoạt động hiệu quả Từ đó, có thể tính toán hiệu quả hoạt động kinh doanh cả ở mức tuyệt đối và tương đối.
Công thức tính hiệu quả tuyệt đối:
Hi u qu = K t quệu quả hoạt động kinh doanh = ả kinh doanh ết quả kinh doanh ả kinh doanh đ u ầu ra — Y u tết quả kinh doanh ố đ u ầu vào
Công thức đo lường hiệu quả doanh nghiệp thường dựa trên lợi nhuận ròng, tức là doanh thu sau khi trừ toàn bộ chi phí Tuy nhiên, việc so sánh lợi nhuận giữa các doanh nghiệp không hoàn toàn phản ánh hiệu quả hoạt động của chúng, vì lợi nhuận không thể hiện khả năng sử dụng nguồn lực Chẳng hạn, hai doanh nghiệp có lợi nhuận giống nhau, nhưng một doanh nghiệp chỉ cần đầu tư nửa số vốn để đạt được lợi nhuận đó sẽ được coi là hiệu quả hơn so với doanh nghiệp phải sử dụng toàn bộ vốn.
Công thức tính hiệu quả tương đối (1):
K tết quả kinh doanh quả kinh doanh đ uầu ra
Hi u qu =ệu quả hoạt động kinh doanh = ả kinh doanh , ‘ -—
Công thức này chỉ ra rằng mỗi đơn vị yếu tố đầu vào sẽ tạo ra một số lượng nhất định kết quả đầu ra, từ đó phản ánh hiệu quả trong việc sử dụng nguồn lực.
Chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh
Trong từng lĩnh vực, việc đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh có thể thực hiện từ nhiều góc độ khác nhau, như quản trị nhân sự hay phân tích số liệu kế toán Mặc dù có nhiều phương pháp đo lường hiệu suất, tác giả nhận thấy rằng các nghiên cứu thường sử dụng các chỉ số tài chính như tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ (ROE), Tobin-Q, biên lợi nhuận (PM), chỉ số sinh lời trên cổ phiếu (EPS), giá trên tỷ suất sinh lời của cổ phiếu (P/E), tỷ lệ cổ tức (Dividend Yield), chi phí trên tài sản (Sales to Assets), dòng tiền hoạt động (OCF), và tỷ lệ sinh lời trên mỗi lao động (PPE) Những phương pháp này có thể chia thành hai nhóm chính: đo lường hiệu quả dựa trên cơ sở kế toán và đo lường hiệu quả dựa trên cơ sở thị trường.
Nhóm chỉ số phản ánh hiệu quả hoạt động dựa trên cơ sở kế toán có thể kể đến như
ROA, ROE, PM, OCF, và Sales to Assets là những chỉ số quan trọng trong việc đo lường hiệu quả hoạt động doanh nghiệp Theo nghiên cứu của Theo Hutchinson và Gul (2004), cũng như Mashayekhi và Bazazb (2008), phương pháp đo lường dựa trên cơ sở kế toán thường được ưa chuộng hơn so với phương pháp dựa trên cơ sở thị trường Điều này cho thấy rằng kết quả hoạt động quản trị có thể được đánh giá chính xác hơn thông qua các chỉ số kế toán trong mối quan hệ giữa quản trị doanh nghiệp và hiệu quả hoạt động.
Các chỉ số phản ánh hiệu quả hoạt động dựa trên cơ sở thị trường như Tobin-Q, tỷ lệ cổ tức, EPS và P/E được xem là những chỉ số phân tích dài hạn Những chỉ số này thể hiện kỳ vọng của cổ đông về giá trị doanh nghiệp trong tương lai, dựa trên kết quả hoạt động trong quá khứ và hiện tại (Wahla và các cộng sự, 2012).
Theo lý thuyết, các nhà nghiên cứu cho rằng chỉ số Tobin-Q là một công cụ đo lường hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, phản ánh giá trị dài hạn trong tương lai Do đó, việc kết hợp phân tích hiệu quả hoạt động dựa trên cả hai cơ sở sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện về tình hình hoạt động của doanh nghiệp.
T ổng quan nghiên cứu
2.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Trong bối cảnh số hóa và toàn cầu hóa, các công ty phải đối mặt với áp lực đổi mới và nâng cao năng suất Việc hiểu rõ hiệu suất doanh nghiệp trở nên quan trọng, dẫn đến sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu tài chính vào các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất này Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện trên toàn cầu nhằm đánh giá tác động của các nhân tố đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Nghiên cứu của Zeitun và Tian (2007) trên 167 doanh nghiệp tại Jordan từ 1989 đến 2003 cho thấy cấu trúc vốn ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh, được đo bằng cả cơ sở kế toán và thị trường Đặc biệt, tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động theo chỉ số Tobin-Q, trong khi quy mô doanh nghiệp cũng có ảnh hưởng tích cực, với các doanh nghiệp lớn có chi phí phá sản thấp hơn Tương tự, nghiên cứu của Yazhu và Yanfei (2015) về 53 doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Trung Quốc từ 2010 đến 2012 cho thấy tỷ lệ nợ trên tổng tài sản có thể tăng cường lá chắn thuế, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động Tuy nhiên, nghiên cứu này gặp phải hạn chế về thời gian mẫu và không phản ánh đầy đủ tác động của cấu trúc vốn trong bối cảnh thị trường bất động sản Trung Quốc.
Ebimobowei và các cộng sự (2013) đã tiến hành nghiên cứu trên 32 doanh nghiệp niêm yết tại Nigeria từ năm 2005 đến 2011, sử dụng ROA, ROE và cấu trúc vốn để đánh giá hiệu quả hoạt động Kết quả cho thấy nợ ngắn hạn, nợ dài hạn và tổng nợ có tác động ngược chiều lớn đến ROA và ROE Tiếp theo, Mnang’at, S.A và các cộng sự (2016) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa lãi suất và hiệu quả hoạt động của 21 doanh nghiệp sản xuất tiêu dùng niêm yết tại Nigeria, cho thấy có mối tương quan ngược chiều giữa lãi suất và ROA, ROE.
Nghiên cứu của Tita, D và Lionel, G.H (2015) đánh giá tác động của quy mô doanh nghiệp, thời gian hoạt động, đòn bẩy tài chính, hệ số thanh toán hiện thời và tỷ lệ sở hữu của ban điều hành đến hiệu quả hoạt động của 37 doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Indonesia từ 2007-2012, sử dụng mô hình hồi quy nhân tố tác động cố định (FEM) Kết quả cho thấy quy mô doanh nghiệp có tác động tích cực lớn đến hiệu quả hoạt động, trong khi đòn bẩy tài chính lại ảnh hưởng tiêu cực Các yếu tố còn lại không có ảnh hưởng rõ ràng và có tương quan ngược chiều với ROA Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng vẫn còn nhiều hạn chế, khi chỉ đánh giá đối với 5 biến độc lập.
Nghiên cứu của Tita, D và Lionel, F.H được tiếp tục bởi Dr John F.T.D và Martha C.T.H (2017) đã chỉ ra rằng trong số 47 doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Indonesia từ 2010-2014, số ngày trung bình khoản phải thu có mối quan hệ ngược chiều với lợi nhuận, nhưng không ảnh hưởng đến doanh nghiệp quy mô vừa Trong khi đó, số ngày trung bình hàng tồn kho tác động tiêu cực đến doanh nghiệp nhỏ, nhưng lại có ảnh hưởng tích cực đối với doanh nghiệp lớn nhờ vào tính thanh khoản cao hơn Ngoài ra, nghiên cứu cũng xác nhận rằng quy mô doanh nghiệp và tăng trưởng bán hàng đều có mối quan hệ tích cực với lợi nhuận của cả doanh nghiệp bất động sản lớn và nhỏ.
Nhóm tác giả chỉ ra rằng hệ số thanh toán hiện hành có mối quan hệ tích cực với lợi nhuận của các doanh nghiệp lớn, trong khi lại thể hiện mối quan hệ tiêu cực với lợi nhuận của các doanh nghiệp nhỏ.
Nghiên cứu của Cheng, Q và các cộng sự (2016) trên 53 công ty bất động sản niêm yết trên SSE và SZSE trong giai đoạn 2004-2015 cho thấy rằng quy mô doanh nghiệp lớn hơn dẫn đến hiệu quả cao hơn, nhưng không ảnh hưởng đáng kể đến tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) và vốn chủ (ROE) Các tác giả giải thích rằng sự đa dạng trong phát triển đã làm giảm hiệu ứng quy mô kinh tế truyền thống Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính có mối tương quan ngược chiều với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, với tác động tiêu cực này gia tăng trong thời kỳ khủng hoảng Những công ty này gặp khó khăn trong việc tạo ra việc làm và phải chịu thuế lao động ngầm, dẫn đến việc lao động có xu hướng chọn làm việc cho các doanh nghiệp nhỏ hơn.
Xem xét về ảnh hưởng của GDP đến hiệu quả hoạt động, trong một nghiên cứu của
Nghiên cứu của Tan và Floros (2012) cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa mức tăng trưởng GDP và lợi nhuận của các ngân hàng tại Trung Quốc, trong khi ở Ấn Độ, kết quả lại cho thấy mối quan hệ cùng chiều Tương tự, Trujillo-Ponce (2013) đã chứng minh rằng tăng trưởng GDP có tác động tích cực đến Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ (ROE) ở các ngân hàng Tây Ban Nha Ngoài ra, nghiên cứu của Osamwonyi và Michael (2014) cũng chỉ ra rằng GDP tác động tích cực lên ROE tại Nigeria Rao, D.T (2016) đã chỉ ra rằng tăng trưởng GDP ảnh hưởng đến hoạt động tài chính của các doanh nghiệp năng lượng tại Nairobi trong giai đoạn 2004 - 2015.
GDP và lạm phát hầu như không ảnh hưởng gì.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố khác nhau có ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Cụ thể, Sun và Yu (2015) phát hiện ra mối tương quan tích cực giữa hiệu quả hoạt động, được đo bằng doanh thu trên mỗi lao động và tỷ suất sinh lời trên mỗi lao động, với việc thực hiện trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp Bên cạnh đó, Choudhary (2014) đã đánh giá tác động của việc sử dụng điện thoại thông minh đối với tỷ suất sinh lời trên mỗi lao động và nhận thấy có mối liên hệ đáng kể giữa chúng.
2.2.2 Các nghiên cứu trong nước
Ngoài các nghiên cứu đánh giá hiệu quả doanh nghiệp ở nước ngoài, có nhiều nghiên cứu tập trung vào việc đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp tại Việt Nam.
Nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Phượng và Banchuenvijit (2012) đánh giá tác động của cường độ vốn, quy mô doanh nghiệp và xuất khẩu lên hiệu quả hoạt động của 119 doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2004-2010 Dựa trên 612 quan sát, kết quả cho thấy thời gian hoạt động lâu hơn dẫn đến hiệu quả hoạt động cao hơn (đo bằng ROA), trong khi không có ảnh hưởng đáng kể tới ROE Cường độ vốn có mối tương quan ngược chiều với hiệu quả hoạt động, và xuất khẩu không tác động đáng kể đến hiệu quả này Các công ty xuất khẩu, chủ yếu trong ngành thủy sản, nông nghiệp và công nghiệp quần áo, thường có nhiều cơ hội đạt lợi nhuận hơn nhưng cũng cần nhiều lao động, dẫn đến ROE thấp hơn.
Nguyễn Lê Thanh Tuyền (2013) đã nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố như quy mô doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng doanh thu, kỳ thu tiền bình quân, đòn bẩy tài chính (nợ/tổng tài sản), tỷ trọng tài sản cố định và độ lệch chuẩn dòng tiền đến hiệu quả hoạt động, được đo lường bằng ROA của các doanh nghiệp trong ngành sản xuất chế biến Mặc dù nghiên cứu đã đạt được một số kết quả nhất định, nhưng bài viết vẫn còn một số hạn chế do thời gian mẫu quan sát còn ngắn, có thể chưa phản ánh đầy đủ ảnh hưởng của các yếu tố này.
Nghiên cứu của Vũ Thị Hạnh và cộng sự (2019) về mối quan hệ giữa sự cạnh tranh, tiền lương, đặc điểm ban giám đốc và hiệu quả hoạt động doanh nghiệp trên 693 doanh nghiệp niêm yết trong năm 2015 cho thấy giới tính của ban điều hành không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động Kết quả cũng chỉ ra rằng thời gian hoạt động và mức tiền lương trung bình có mối tương quan ngược chiều với hiệu quả hoạt động Đặc biệt, doanh nghiệp nhỏ cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa thời gian hoạt động và tỷ suất sinh lời trên mỗi lao động, trong khi doanh nghiệp vừa không có sự ảnh hưởng rõ rệt Những phát hiện này cho thấy doanh nghiệp Việt Nam vẫn còn phụ thuộc vào lao động giá rẻ và chưa áp dụng công nghệ hiệu quả trong sản xuất.
Nguyễn Thùy Anh và Trần Thị Phương Thảo (2019) nghiên cứu ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, dựa trên mẫu dữ liệu gồm 3,122 quan sát từ 446 doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2011-2019.
Nghiên cứu năm 2017 đã áp dụng hệ số Tobin-Q và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ để đo lường hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Sử dụng mô hình hồi quy hai bước và mô hình nhân tố tác động cố định, nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ hình chữ U giữa ROE và đòn bẩy tài chính Kết quả cho thấy sự ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
2.2.3 Điểm mới của đề tài nghiên cứu
MÔ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Thu thập, xử lí Xác định mục tiêu, phạm vi và đối tượng nghiên N và' kiem tra chất cứu / lượng dữ liệu
Thống kê, mô tả dữ liệu biến số
Phân tích ma trận hệ số tương quan
Xây dựng mô hình chính thức
Phân tích kết quả mô hình
Bước 1 Xác định mục tiêu, phạm vi, đối tượng nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm khám phá mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh trong ngành bất động sản Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam.
Bài nghiên cứu này tập trung vào việc đo lường hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp bất động sản thông qua hai chỉ số chính: tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), như đã được trình bày trong phần lý thuyết về các nhân tố tác động đến hiệu quả kinh doanh.
Nghiên cứu này đánh giá tác động của các yếu tố như quy mô, thời gian hoạt động, đòn bẩy tài chính, tiềm năng tăng trưởng, vòng quay khoản phải thu, tỷ lệ nợ vay, cùng với một số yếu tố vĩ mô như lạm phát và tăng trưởng GDP đến hiệu quả hoạt động.
Bước 2 Thu thập, xử lý và kiểm tra chất lượng dữ liệu:
Dựa trên mục tiêu nghiên cứu đã xác định, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu tài chính của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán.
Trong khoảng thời gian từ 2010 đến 2019, nghiên cứu về Việt Nam được thực hiện dựa trên các chỉ tiêu trong bảng cân đối kế toán và kết quả hoạt động kinh doanh, thu thập từ báo cáo tài chính đã qua kiểm toán và các nguồn dữ liệu đáng tin cậy Số liệu vĩ mô được lấy từ thống kê công bố của Tổng cục Thống kê trong cùng thời gian Để đảm bảo kết quả nghiên cứu chính xác, tác giả đã tiến hành kiểm tra và đối chiếu ngẫu nhiên dữ liệu sơ cấp với các nguồn tài chính phổ biến như VietEquity, VietStock và CafeF Đối với những chỉ số không có sẵn như tỷ lệ sinh lời và vòng quay khoản phải thu, tác giả sẽ xử lý và tính toán dựa trên các công thức cụ thể sẽ được trình bày trong phần sau.
Bước 3 Thống kê, mô tả dữ liệu biến số:
Sau khi thu thập và xử lý dữ liệu, tác giả tiến hành thống kê và mô tả các biến thông qua các chỉ số như số quan sát (Obs), giá trị nhỏ nhất (Min), giá trị lớn nhất (Max), giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (Std.Dev.) Quá trình thống kê này không chỉ giúp tác giả kiểm tra lại độ chính xác của dữ liệu mà còn cung cấp cái nhìn tổng quan về nghiên cứu.
Bước 4 Phân tích ma trận hệ số tương quan giữa các biến số:
Hệ số tương quan là chỉ số quan trọng đánh giá mối quan hệ giữa hai biến, với giá trị dao động từ -1 đến 1 Khi hệ số r > 0, điều này cho thấy sự tăng lên của một biến sẽ kéo theo sự tăng của biến kia; ngược lại, nếu r < 0, khi một biến tăng, biến còn lại sẽ giảm Giá trị tuyệt đối của hệ số r càng cao, mức độ tương quan và quan hệ tuyến tính giữa hai biến càng mạnh Tuy nhiên, nếu đưa vào mô hình các biến có hệ số r quá cao, hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra, làm lệch kết quả ước lượng của mô hình hồi quy Do đó, việc sử dụng ma trận hệ số tương quan để chọn lựa các biến phù hợp là rất cần thiết.
Bước 5 Xây dựng mô hình chính thức:
Sau khi phân tích ma trận hệ số tương quan, tác giả đã xác định các cặp biến có hệ số tương quan cao Dựa trên kết quả này, từng biến được đưa vào mô hình Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định Hausman để xác định mô hình nhân tố tác động cố định.
Mô tả Nguồn dữ liệu/Công cụ
Bước 1 Xác định các biến số quan trọng
Tham khảo các bài nghiên cứu đã thực hiện cùng chủ đề hoặc tương đương.
Thông qua trao đổi với giáo viên hướng dẫn
Bước 2 Xác định nguồn dữ liệu FiinPro Platform, Tổng cục Thống kê
Bước 3 Thu thập và tạo cơ sở dữ liệu nghiên cứu
FiinPro Platform, Tổng cục Thống kê và Microsoft Excel
Bước 4 Kiểm tra chất lượng cơ sở dữ liệu
Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (FEM) và mô hình nhân tố tác động ngẫu nhiên (REM) là hai phương pháp phù hợp để nghiên cứu ảnh hưởng của các nhân tố đến hiệu quả kinh doanh Trong bài viết này, tác giả đã lựa chọn mô hình hồi quy tuyến tính đa biến để đánh giá sự tác động của các yếu tố đến hiệu suất kinh doanh.
Bước 6 Phân tích kết quả mô hình:
Phân tích kết quả mô hình là bước cuối cùng trong nghiên cứu, nơi tác giả tổng hợp và so sánh kết quả với kỳ vọng ban đầu Qua đó, tác giả đánh giá và giải thích ý nghĩa của kết quả mô hình trong bối cảnh thực tiễn.
Dữ liệu nghiên cứu
Để tiến hành nghiên cứu này, việc thu thập dữ liệu là bước quan trọng, được thực hiện theo quy trình cụ thể như trong Bảng 3.1, mô tả cách tạo cơ sở dữ liệu nghiên cứu.
Bước 5 Chuyển dữ liệu từ
Bước 6 Tạo biến số thứ cấp, thống kê và kiểm tra hệ số tương quan giữa các biến
Bước 7 Thiết lập mô hình hồi quy STATA
Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung vào các doanh nghiệp niêm yết và không niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam Việc lựa chọn này nhằm hạn chế tình trạng thiếu dữ liệu từ các doanh nghiệp không công bố báo cáo hoặc từ các doanh nghiệp tư nhân với báo cáo không đầy đủ, đảm bảo các chỉ tiêu nghiên cứu được đánh giá một cách chi tiết và chính xác.
Nghiên cứu này tập trung vào 117 doanh nghiệp bất động sản trong khoảng thời gian 10 năm từ 2010 đến 2019, nhằm phân tích chu kỳ của ngành bất động sản Việt Nam Tác giả lựa chọn giai đoạn này vì 10 năm được xem là một chu kỳ kinh tế quan trọng, phản ánh sự biến động và phát triển của thị trường bất động sản trong nước.
Ngành bất động sản Việt Nam đã trải qua nhiều biến động trong giai đoạn 2010-2019, bắt đầu với cuộc khủng hoảng bong bóng vào năm 2010, sau đó có sự phục hồi và phát triển mạnh mẽ vào năm 2017-2018, nhưng lại chững lại vào năm 2019 Việc chọn khung thời gian này phản ánh toàn bộ chu kỳ phát triển của ngành Để đảm bảo chất lượng dữ liệu cho nghiên cứu, tác giả đã kiểm tra và đối chiếu thông tin từ Tổng cục Thống kê, nhằm tránh sai sót dữ liệu có thể ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.
Microsoft Excel là phần mềm phổ biến để lưu trữ dữ liệu dưới dạng bảng tính, hỗ trợ tính toán và thống kê một cách trực quan Với giao diện thân thiện và dễ sử dụng, Excel rất hiệu quả trong việc tổng hợp và phân tích dữ liệu Chính vì vậy, tác giả đã chọn Microsoft Excel để tổ chức nguồn dữ liệu đầu vào và sắp xếp chúng một cách khoa học, giúp thuận tiện hơn trong việc chạy mô hình kinh tế lượng.
Bài nghiên cứu sử dụng phần mềm STATA 15 để thực hiện mô hình kinh tế lượng.
STATA15 là phần mềm mạnh mẽ trong thống kê và phân tích dữ liệu, được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu khoa học ở nhiều lĩnh vực như kinh tế, xã hội và chính trị Phần mềm cho phép người dùng lưu trữ và tính toán dễ dàng thông qua các lệnh đơn giản Về phân tích hồi quy, STATA hỗ trợ nhiều phương pháp như hồi quy OLS, hồi quy Poisson, hồi quy Probit và nhiều phương pháp phân tích khác.
Mô hình nghiên cứu
Mô hình hồi quy tuyến tính là công cụ phổ biến trong nghiên cứu để phân tích tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến nhằm đánh giá mối quan hệ giữa các chỉ số hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, bao gồm tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), với các biến độc lập sẽ được trình bày chi tiết ở phần sau.
Để kiểm tra mức độ tương quan giữa các biến, tác giả sử dụng kiểm định tương quan Pearson Những biến có mức tương quan dưới 0.5 sẽ được lựa chọn, vì nếu giữ lại các biến này, mô hình có thể gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến.
Dữ liệu nghiên cứu sử dụng là dữ liệu bảng, kết hợp giữa quan sát theo chuỗi thời gian và dữ liệu chéo, với các chỉ tiêu báo cáo tài chính của doanh nghiệp trong giai đoạn 2010-2019 Việc áp dụng dữ liệu bảng giúp mở rộng khả năng phân tích thực nghiệm, cho phép thực hiện các phân tích mà dữ liệu chéo hoặc chuỗi thời gian đơn lẻ không thể cung cấp Để ước lượng mô hình hồi quy cho dữ liệu bảng, có nhiều phương pháp tiếp cận khác nhau.
Mô hình Pooled OLS là một phương pháp hồi quy đơn giản, thường được áp dụng với giả định rằng các dữ liệu chéo có hệ số tương quan tương đương Tuy nhiên, điều này dẫn đến khả năng ước lượng hệ số tương quan bị sai lệch và không cố định Do những hạn chế này, mô hình Pooled OLS không được sử dụng trong nghiên cứu này.
Mô hình FEM (Fixed Effect Model) hay mô hình tác động cố định, giả định rằng mỗi đơn vị có những đặc điểm riêng có thể ảnh hưởng đến các biến độc lập Mô hình này giúp xác định mối quan hệ giữa phần dư của từng đơn vị và biến độc lập, từ đó loại bỏ ảnh hưởng của các đặc điểm không thay đổi theo thời gian, nhằm đánh giá tác động thực sự của các biến này lên biến phụ thuộc Tuy nhiên, một hạn chế của mô hình này là việc tiêu tốn nhiều bậc tự do khi số lượng doanh nghiệp quan sát (N) rất lớn.
Trong mô hình FEM, sự ảnh hưởng của các đơn vị có mối tương quan với nhau khi các đặc điểm và tính chất của các đơn vị dữ liệu chéo không tương quan với các biến hồi quy.
Mô hình Pooled OLS không thể phản ánh đầy đủ dữ liệu bảng, vì vậy tác giả trong nghiên cứu này đã chọn sử dụng mô hình FEM hoặc REM, hai mô hình phổ biến trong phân tích dữ liệu bảng Để quyết định giữa FEM và REM, tác giả áp dụng kiểm định Hausman với giả thuyết đã được thiết lập.
H0: Các yếu tố ngẫu nhiên và biến độc lập không tương quan
H1: Tồn tại tương quan giữa các yếu tố ngẫu nhiên với biến độc lập
Trong nghiên cứu, tác giả áp dụng mức ý nghĩa thống kê 5% để xác định mô hình phù hợp Nếu P value nhỏ hơn 0.05, giả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ và mô hình FEM sẽ được lựa chọn Ngược lại, nếu P value lớn hơn hoặc bằng 0.05, giả thuyết H1 sẽ bị bác bỏ và mô hình REM sẽ được sử dụng.
Mô hình có dạng: Υ it = β0 + β1 X1 it + β2 X2 it + β3 X3 it + β4X4X4X4 it + + βn Xn it + u it
Trong đó: Υ: Hiệu quả hoạt động (ROA,ROE) β0: Hệ số chặn β1, β2, βn: Hệ số tác động của các biến độc lập
X1,X2, Xn: Các biến độc lập u: Sai số của mô hình i: Doanh nghiệp i t: Năm t
3.3.2 Xây dựng biến trong mô hình và giả thuyết
Trong bối cảnh đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh, bài viết tập trung vào hai chỉ tiêu quan trọng là ROA (tỷ suất sinh lời của tài sản) và ROE (tỷ suất sinh lời của vốn chủ sở hữu) Những chỉ tiêu này được lựa chọn dựa trên cơ sở kế toán để làm thước đo đánh giá hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp bất động sản đang niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam.
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA - Return On Assets)
ROA, hay tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, là chỉ số quan trọng trong phân tích hiệu quả hoạt động kinh doanh Tỷ số này thể hiện mối quan hệ giữa lợi nhuận sau thuế và tổng tài sản của doanh nghiệp, giúp đánh giá khả năng sinh lời trên mỗi đồng tài sản Công thức tính ROA được xác định như sau:
L i nhu n sau thuẽ ×ợi nhuận sau thuẽ × ận sau thuẽ × 100%
Tong tài s n bình qu nả kinh doanh ẫn
Tổng tài sản luôn có giá trị dương, vì vậy nếu chỉ số ROA dương, điều đó cho thấy doanh nghiệp đang hoạt động có lãi Ngược lại, ROA âm chỉ ra rằng doanh nghiệp đang thua lỗ Chỉ số ROA càng cao, hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp càng tốt.
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE - Return on Equity)
ROE (Return on Equity) là chỉ số quan trọng trong phân tích báo cáo tài chính doanh nghiệp, cho thấy mức lợi nhuận mà doanh nghiệp tạo ra so với tổng vốn chủ sở hữu trên bảng cân đối kế toán Theo Ward và Price (2006), tỷ suất sinh lời của vốn chủ sở hữu được tính bằng công thức cụ thể, giúp đánh giá hiệu quả sử dụng vốn của doanh nghiệp.
L i nhu n sau thu ×ợi nhuận sau thuẽ × ận sau thuẽ × ết quả kinh doanh 100%
Von ch s h u bình qu nủ sờ hữu bình quẫn ờ hữu bình quẫn ữu bình quẫn ẫn
Chỉ số ROE thể hiện lợi nhuận mà các cổ đông nhận được từ mỗi đồng vốn đầu tư vào doanh nghiệp ROE cao cho thấy khả năng sinh lời trên vốn chủ lớn và cho thấy doanh nghiệp sử dụng vốn chủ một cách hiệu quả.
Để đánh giá hiệu quả sinh lời của vốn chủ, ngoài việc xem xét trực tiếp chỉ số ROE, người ta thường áp dụng phương pháp phân tích Dupont Phương pháp này giúp phân tích ảnh hưởng của đòn bẩy tài chính và cấu trúc vốn đến ROE Công thức tính ROE theo phương pháp Dupont được sử dụng rộng rãi để hiểu rõ hơn về khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
ROE = ROA × Đòn b y tài chínhẩy tài chính
L i nhu n sau thuợi nhuận sau thuẽ × ận sau thuẽ × ết quả kinh doanh Tonq nợi nhuận sau thuẽ × Tonq tài s nả kinh doanh
Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp là quá trình nghiên cứu tác động của các yếu tố vĩ mô và vi mô, cả trực tiếp lẫn gián tiếp, đến khả năng quản lý kinh doanh Việc này được thực hiện thông qua việc sử dụng số liệu báo cáo tài chính và thông tin kinh tế, kết hợp với các phương pháp phân tích so sánh và mô hình kinh tế lượng.
Mô tả dữ liệu nghiên cứu
3.4X4.1 Thống kê dữ liệu nghiên cứu
Bảng 3.3 Ket quả thống kê mô tả
(Nguồn: Ket quả tính từ STATA)
Trong giai đoạn 2010-2019, giá trị trung bình ROE của ngành bất động sản đạt 7.4%, tức là mỗi 100 đồng vốn chủ sở hữu tạo ra 7.4 đồng lợi nhuận, với mức cao nhất là 84.2% ROA trung bình toàn ngành là 3.2%, cho thấy mỗi 100 đồng tổng tài sản mang lại 3.2 đồng lợi nhuận, tuy nhiên có doanh nghiệp như Công ty Cổ phần Sông Đà - Thăng Long (STL) ghi nhận ROA âm do thị trường bất động sản đóng băng vào năm 2011 Thời gian hoạt động trung bình của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết là 9.39 năm, trong đó có doanh nghiệp hoạt động lâu nhất lên đến 41 năm Vòng quay khoản phải thu thấp cho thấy doanh nghiệp có thể bán hàng nhưng chưa thu hồi tiền ngay, hoặc áp dụng ưu đãi để kích thích mua sắm Trong cùng thời gian, mức tăng trưởng GDP trung bình đạt 5.9%, với mức cao nhất là 7.1% và thấp nhất là 4.6%.
-0.019 0.006 0.010 1.000 Bảng 3.4 Kết quả ma trận tương quan Pearson
(Nguồn: Kết quả tính từ STATA)
Kết quả kiểm định tương quan Pearson cho thấy các biến có mức độ tương quan thấp dưới 0.5, ngoại trừ ROA và ROE có tương quan lớn hơn 0.5 Tuy nhiên, vì ROA và ROE là hai biến phụ thuộc, nên chúng không ảnh hưởng đến kết quả mô hình Dựa trên ma trận hệ số tương quan này, tác giả có thể tiếp tục đưa các biến vào mô hình hồi quy.
Kiểm định Hausman đối với mô hình có biến phụ thuộc là ROA
Kiểm định Hausman đối với mô hình có dạng:
ROA it = β0 + β1 X1i t + β2X2 it + β3 X3i t + β4X4X4X4i t + + βn Xni t + Ui t Trong đó:
ROA: biến phụ thuộc β0: Hệ số chặn β1, β2, βn: Hệ số tác động của các biến độc lập
X1,X2, Xn: Các biến độc lập được nêu ở mục 3.3.3. u: Sai số của mô hình i: Doanh nghiệp i t: Năm t
H0: Các yếu tố ngẫu nhiên và biến độc lập không tương quan
H1: Tồn tại tương quan giữa các yếu tố ngẫu nhiên với biến độc lập
Bảng 3.5 Kết quả kiểm định Hausman với mô hình chứa ROA
Kết quả kiểm định cho thấy P-value = 0.0001, nhỏ hơn 0.05, do đó giả thuyết H0 bị bác bỏ Điều này cho thấy rằng mô hình FEM là phù hợp khi sử dụng với biến phụ thuộc là ROA.
Kiểm định Hausman đối với mô hình có biến phụ thuộc là ROE
Kiểm định Hausman đối với mô hình có dạng:
ROE it = β0 + β1 X1 it + β2X2 it + β3 X3 it + β4X4X4X4 it + + βn Xn it + U it Trong đó:
ROE: biến phụ thuộc β0: Hệ số chặn β1, β2, βn: Hệ số tác động của các biến độc lập
X1,X2, Xn: Các biến độc lập được nêu ở mục 3.3.1. u: Sai số của mô hình i: Doanh nghiệp i t: Năm t
H0: Các yếu tố ngẫu nhiên và biến độc lập không tương quan
H1: Tồn tại tương quan giữa các yếu tố ngẫu nhiên với biến độc lập
Bảng 3.6 Kết quả kiểm định Hausman với mô hình chứa ROA
Kết quả kiểm định cho thấy P-value = 0.002, nhỏ hơn 0.05, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Do đó, mô hình FEM được áp dụng cho mô hình với biến phụ thuộc là ROE.
Chi-square test value P-value
