Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Thị Mỹ Khuyên (chuyên ngành Tài chính Doanh nghiệp, Khoa Kế toán – Tài chính – Ngân hàng, Trường Đại học Công nghệ TP.HCM) tiếp cận bài toán quản trị tài chính tại các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Vốn là yếu tố cốt lõi quyết định quy mô hoạt động và năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp, tuy nhiên việc huy động và phân bổ nguồn tài trợ luôn đi kèm với rủi ro tài chính và chi phí sử dụng vốn. Trong thực tế quản trị, cấu trúc vốn tối ưu chịu sự chi phối mạnh mẽ bởi hai yếu tố căn bản: đặc thù ngành nghề kinh doanh (ngành thâm dụng tài sản cố định hoặc vốn lưu động) và chu kỳ tăng trưởng của doanh nghiệp.

Đối với ngành xây dựng tại Việt Nam, chu kỳ sản xuất kinh doanh kéo dài cùng nhu cầu vốn lưu động lớn khiến các doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào đòn bẩy tài chính. Trong giai đoạn 2008–2012, cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu và sự đóng băng của thị trường bất động sản trong nước đã tác động tiêu cực đến toàn bộ chuỗi cung ứng ngành xây dựng và vật liệu xây dựng (xi măng, sắt thép, gạch lát dư thừa nguồn cung). Tình trạng đóng băng thanh khoản, nhà đất tồn kho cao làm gia tăng áp lực trả nợ gốc và lãi vay, trực tiếp bào mòn lợi nhuận doanh nghiệp. Đến giai đoạn 2013–2014, ngành xây dựng bắt đầu có dấu hiệu hồi phục nhờ các gói tín dụng hỗ trợ và chính sách hạ lãi suất. Xuất phát từ bối cảnh thực tiễn này, đề tài được thực hiện nhằm đánh giá định lượng tác động của cấu trúc vốn lên hiệu quả sinh lời của các doanh nghiệp xây dựng.

Mục tiêu nghiên cứu được xác định cụ thể như sau:

  1. Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các thành phần trong cấu trúc vốn (gồm nợ ngắn hạn, nợ dài hạn và tổng nợ) đến khả năng sinh lời của các công ty ngành xây dựng.
  2. Đo lường mức độ biến thiên của khả năng sinh lời thông qua hai chỉ tiêu tài chính cơ bản là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên doanh thu (ROS).
  3. Đề xuất các khuyến nghị và giải pháp tái cơ cấu vốn phù hợp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh cho các doanh nghiệp xây dựng.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của khóa luận:

  • Đối tượng nghiên cứu: Báo cáo tài chính đã kiểm toán của 32 công ty nhóm ngành xây dựng niêm yết.
  • Phạm vi không gian: Các doanh nghiệp thuộc ngành xây dựng đang niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 6 năm, từ năm 2009 đến năm 2014 (tổng cộng thu thập và phân tích 192 báo cáo tài chính năm đã kiểm toán).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng nền tảng phân tích dựa trên bốn lý thuyết tài chính doanh nghiệp kinh điển cùng các nghiên cứu thực nghiệm tiền bối:

  • Lý thuyết Modigliani & Miller (M&M 1958, 1963): Trong điều kiện thị trường hoàn hảo không có thuế, cơ cấu vốn không ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp ($V_L = V_U$). Khi có thuế thu nhập doanh nghiệp, việc sử dụng nợ mang lại lợi ích từ lá chắn thuế lãi vay ($V_L = V_U + T_c D$). Tuy nhiên, khi nợ vượt quá ngưỡng cân bằng, chi phí kiệt quệ tài chính (Financial Distress) sẽ xuất hiện và triệt tiêu lợi ích lá chắn thuế.
  • Thuyết trật tự phân hạng (Pecking-Order Theory của Donaldson 1961, Myers & Majluf 1984): Do bất cân xứng thông tin, doanh nghiệp tuân thủ trật tự ưu tiên huy động vốn: ưu tiên nguồn tài trợ nội bộ (lợi nhuận giữ lại), tiếp đến phát hành nợ vay an toàn, nợ chuyển đổi và cuối cùng mới phát hành cổ phiếu mới.
  • Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Trade-off Theory): Cân bằng giữa lợi ích tiết kiệm thuế từ lãi vay và rủi ro gia tăng chi phí phá sản để xác định tỷ lệ nợ mục tiêu.
  • Thuyết hệ thống quản lý (Zwiebel 1996): Xem xét hành vi cố thủ của nhà quản trị và xu hướng đầu tư thái quá (overinvestment) khi doanh nghiệp dư thừa tiền mặt.

Phương pháp nghiên cứu được triển khai theo quy trình định lượng:

  1. Thu thập dữ liệu thứ cấp: Thu thập dữ liệu từ Bảng cân đối kế toán và Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của 32 doanh nghiệp niêm yết trên HOSE qua website của Sở giao dịch từ 2009–2014.
  2. Đo lường biến số: Tính toán giá trị trung bình 6 năm của từng biến theo công thức:
    • Biến phụ thuộc:
      • $ROA = \frac{1}{6} \sum_{t=2009}^{2014} \frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}_t}{\text{Tổng tài sản}_t}$
      • $ROS = \frac{1}{6} \sum_{t=2009}^{2014} \frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}_t}{\text{Doanh thu}_t}$
    • Biến độc lập:
      • Tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng tài sản ($SDA = \frac{1}{6} \sum \frac{\text{Nợ ngắn hạn}_t}{\text{Tổng tài sản}_t}$)
      • Tỷ số nợ dài hạn trên tổng tài sản ($LDA = \frac{1}{6} \sum \frac{\text{Nợ dài hạn}_t}{\text{Tổng tài sản}_t}$)
      • Tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản ($DA = \frac{1}{6} \sum \frac{\text{Tổng nợ}_t}{\text{Tổng tài sản}_t}$)
    • Biến kiểm soát:
      • Quy mô doanh nghiệp ($SIZE = \frac{1}{6} \sum \ln(\text{Tổng tài sản}_t)$)
  3. Mô hình hồi quy tuyến tính OLS: Sử dụng phần mềm IBM SPSS Statistics 20 theo phương pháp đưa vào một lượt (Enter) với hai phương trình:
    • Mô hình 1: $ROA = \beta_0 + \beta_1 SDA + \beta_2 LDA + \beta_3 DA + \beta_4 SIZE + e$
    • Mô hình 2: $ROS = \beta_0 + \beta_1 SDA + \beta_2 LDA + \beta_3 DA + \beta_4 SIZE + e$
Biến số Ký hiệu Loại biến Cách tính toán
Doanh lợi tài sản $ROA$ Phụ thuộc Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản (bình quân 6 năm)
Doanh lợi tiêu thụ $ROS$ Phụ thuộc Lợi nhuận sau thuế / Doanh thu (bình quân 6 năm)
Tỷ số nợ ngắn hạn $SDA$ Độc lập Nợ ngắn hạn / Tổng tài sản (bình quân 6 năm)
Tỷ số nợ dài hạn $LDA$ Độc lập Nợ dài hạn / Tổng tài sản (bình quân 6 năm)
Tỷ số tổng nợ $DA$ Độc lập Tổng nợ phải trả / Tổng tài sản (bình quân 6 năm)
Quy mô doanh nghiệp $SIZE$ Kiểm soát Logarit tự nhiên của Tổng tài sản ($\ln(TS)$ bình quân 6 năm)

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận

Chương 1 hệ thống hóa khung lý thuyết nền tảng về cấu trúc vốn, nợ phải trả và vốn chủ sở hữu. Tác giả phân tích ưu nhược điểm của việc sử dụng nợ (chi phí thấp, có lá chắn thuế nhưng tăng rủi ro phá sản và chi phí hao mòn doanh nghiệp) so với vốn chủ sở hữu (an toàn nhưng chi phí sử dụng vốn cao và chịu áp lực giám sát từ cổ đông). Chương này tổng hợp bốn trường phái lý thuyết (M&M, trật tự phân hạng, đánh đổi cấu trúc vốn, hệ thống quản lý) và rà soát các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước:

  • Nghiên cứu quốc tế: Mesquita & Lara (2003) tại Brazil; Abor (2005) tại Ghana; Gill và cộng sự (2011) tại Mỹ; Mohammad Fawzi Shubita & Jaafer Maroof Alsawalhah (2012) tại Jordan; Ishaya Luka Chechet & Abduljeleel Badmus Olayiwola (2014) tại Nigeria.
  • Nghiên cứu trong nước: ThS. Đoàn Ngọc Phúc (Đại học Tài chính – Marketing) trên 217 doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.

Trên cơ sở đó, tác giả thiết lập khung phân tích và đưa ra 3 giả thuyết nghiên cứu:

  • Giả thuyết H1: Nợ ngắn hạn ($SDA$) tác động tích cực đến khả năng sinh lời.
  • Giả thuyết H2: Nợ dài hạn ($LDA$) tác động tích cực đến khả năng sinh lời.
  • Giả thuyết H3: Tổng nợ ($DA$) tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời.

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày chi tiết quy trình thu thập và xử lý 192 báo cáo tài chính của 32 công ty xây dựng niêm yết trên HOSE. Tác giả cụ thể hóa công thức đo lường từng biến số tài chính theo giá trị trung bình giai đoạn 2009–2014. Quy trình xử lý dữ liệu được thực hiện qua 6 bước:

  1. Nhập số liệu thô từ báo cáo tài chính vào Microsoft Excel.
  2. Tính toán các chỉ số tài chính ($ROA, ROS, SDA, LDA, DA, SIZE$).
  3. Nhập dữ liệu tính toán vào phần mềm IBM SPSS Statistics 20.
  4. Chạy mô hình hồi quy tuyến tính theo phương pháp Enter cho hai phương trình $ROA$ và $ROS$.
  5. Phân tích thống kê mô tả (Descriptive Statistics) và ma trận tương quan Pearson.
  6. Kiểm định sự phù hợp của mô hình (ANOVA, $R^2$), kiểm định hệ số hồi quy (t-test) và kiểm định đa cộng tuyến (Tolerance, VIF).

Chương 3: Kết quả nghiên cứu

Chương 3 công bố toàn bộ số liệu phân tích thống kê và kiểm định kinh tế lượng:

  • Thống kê mô tả (N = 32):
    • Tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản ($DA$) có giá trị trung bình lên tới 0,6247 (62,47%), cao nhất đạt 0,8993 (gần 90%) và thấp nhất là 0,2894. Trong đó, nợ ngắn hạn ($SDA$) chiếm tỷ trọng áp đảo với giá trị trung bình 0,4714 (47,14%), trong khi nợ dài hạn ($LDA$) chỉ đạt trung bình 0,1461 (14,61%).
    • Tỷ suất sinh lời trung bình của ngành ở mức khiêm tốn: $ROA$ đạt 0,0417 (4,17%, dao động từ -0,0772 đến 0,2019) và $ROS$ đạt 0,0546 (5,46%, dao động từ -0,1010 đến 0,5200). Một số doanh nghiệp ghi nhận mức lỗ nặng trong giai đoạn này như CIG, LCG, PTC, PXT.
    • Quy mô doanh nghiệp ($SIZE$) có giá trị trung bình là 27,6077 (tối thiểu 26,1299; tối đa 29,3708; độ lệch chuẩn 0,7775).
Tên biến Số mẫu (N) Giá trị nhỏ nhất (Min) Giá trị lớn nhất (Max) Giá trị trung bình (Mean) Độ lệch chuẩn (Std. Dev)
ROA 32 -0,0772 0,2019 0,0417 0,0547
ROS 32 -0,1010 0,5200 0,0546 0,0963
SDA 32 0,0432 0,7903 0,4714 0,1706
LDA 32 0,0000 0,5438 0,1461 0,1345
DA 32 0,2894 0,8993 0,6247 0,1458
SIZE 32 26,1299 29,3708 27,6077 0,7775
  • Phân tích tương quan Pearson: Hệ số tương quan $r$ giữa $DA$ và $ROA$ là -0,484 ($p < 0,01$); giữa $LDA$ và $ROS$ là 0,459 ($p < 0,01$). Toàn bộ hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,8, loại trừ khả năng xuất hiện đa cộng tuyến hoàn hảo.
  • Phân tích hồi quy Mô hình 1 (Biến phụ thuộc $ROA$): Hệ số $R^2 = 0,384$ (mô hình giải thích 38,4% sự thay đổi của $ROA$), kiểm định ANOVA có $Sig. = 0,003 < 0,05$. Biến $LDA$ tác động tích cực có ý nghĩa thống kê ($\beta = 0,358; t = 2,451; p = 0,021 < 0,05$). Biến $DA$ tác động tiêu cực mạnh ($\beta = -0,804; t = -4,116; p = 0,000 < 0,05$). Biến $SDA$ ($t = 1,014; p = 0,320$) và $SIZE$ ($t = 1,152; p = 0,260$) không có ý nghĩa thống kê.
  • Phân tích hồi quy Mô hình 2 (Biến phụ thuộc $ROS$): Hệ số $R^2 = 0,537$ (giải thích 53,7% sự thay đổi của $ROS$), kiểm định ANOVA có $Sig. = 0,000 < 0,05$. Biến $LDA$ tác động tích cực mạnh ($\beta = 0,696; t = 4,364; p = 0,000 < 0,05$). Biến $DA$ tác động tiêu cực ($\beta = -0,656; t = -3,858; p = 0,001 < 0,05$). Biến kiểm soát $SIZE$ tác động tích cực có ý nghĩa thống kê ($\beta = 0,400; t = 2,825; p = 0,009 < 0,05$). Biến $SDA$ không có ý nghĩa thống kê.
  • Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Hệ số $Tolerance$ của tất cả các biến đều lớn hơn 0,0001 (và nhỏ hơn 1), hệ số phóng đại phương sai $VIF$ của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 (thấp hơn nhiều so với ngưỡng 10), khẳng định mô hình không bị ảnh hưởng bởi hiện tượng đa cộng tuyến.

Chương 4: Kết luận và khuyến nghị

Chương 4 tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu và so sánh với các công trình trước đó. Kết quả ủng hộ giả thuyết H2 (nợ dài hạn tác động cùng chiều) và H3 (tổng nợ tác động ngược chiều) ở mức ý nghĩa 1%, đồng thời không có đủ bằng chứng thống kê để khẳng định giả thuyết H1 (nợ ngắn hạn không có ý nghĩa trong cả hai mô hình). Tác giả lý giải tính phù hợp của kết quả với bối cảnh ngành xây dựng Việt Nam: các dự án xây lắp đòi hỏi chu kỳ đầu tư dài hạn nên nợ dài hạn giúp ổn định nguồn vốn thi công, trong khi việc lạm dụng tổng đòn bẩy quá cao trong giai đoạn bất động sản đóng băng làm gia tăng gánh nặng lãi vay và nguy cơ mất thanh khoản. Chương này cũng trình bày các hạn chế của nghiên cứu và định hướng mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã lượng hóa cụ thể mức độ tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả sinh lời của 32 công ty xây dựng niêm yết trên HOSE qua bảng kết quả hồi quy chuẩn hóa:

Biến độc lập Mô hình 1: Biến phụ thuộc $ROA$ Mô hình 2: Biến phụ thuộc $ROS$ Kết luận kiểm định giả thuyết
SDA (Nợ ngắn hạn / Tổng TS) $\beta = 0,196; p = 0,320$ (Không có ý nghĩa) Không có ý nghĩa thống kê ($p > 0,05$) Chưa đủ cơ sở chấp nhận/bác bỏ H1
LDA (Nợ dài hạn / Tổng TS) $\beta = 0,358; p = 0,021$ (Tác động dương) $\beta = 0,696; p = 0,000$ (Tác động dương) Chấp nhận giả thuyết H2 ($p < 0,05$)
DA (Tổng nợ / Tổng TS) $\beta = -0,804; p = 0,000$ (Tác động âm) $\beta = -0,656; p = 0,001$ (Tác động âm) Chấp nhận giả thuyết H3 ($p < 0,05$)
SIZE (Quy mô doanh nghiệp) $\beta = 0,163; p = 0,260$ (Không có ý nghĩa) $\beta = 0,400; p = 0,009$ (Tác động dương) Có ý nghĩa trong mô hình ROS
Hệ số xác định ($R^2$) 0,384 (38,4%) 0,537 (53,7%) —
Kiểm định ANOVA (Sig. F) 0,003 0,000 Cả hai mô hình đều phù hợp

Các phát hiện và đóng góp chính của tác giả:

  • Tác động tích cực của nợ dài hạn ($LDA$): Nợ dài hạn có hệ số chuẩn hóa dương ($\beta = 0,358$ với $ROA$ và $\beta = 0,696$ với $ROS$). Khi tỷ số nợ dài hạn tăng 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, $ROA$ trung bình tăng và $ROS$ trung bình tăng. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Gill và cộng sự (2011) tại Mỹ và ThS. Đoàn Ngọc Phúc tại Việt Nam, dù trái ngược với phát hiện của Mesquita & Lara (2003) và Abor (2005). Lý do là đặc thù ngành xây dựng đòi hỏi vốn đầu tư cho các dự án trung và dài hạn; nguồn nợ dài hạn giúp doanh nghiệp tránh áp lực đáo hạn gấp của nợ ngắn hạn, duy trì tiến độ công trình và gia tăng lợi nhuận.
  • Tác động tiêu cực của tổng nợ ($DA$): Tổng nợ có hệ số chuẩn hóa âm rất cao ($\beta = -0,804$ với $ROA$ và $\beta = -0,656$ với $ROS$). Kết quả này hoàn toàn thống nhất với nghiên cứu của Mohammad Fawzi Shubita & Jaafer Maroof Alsawalhah (2012), Ishaya Luka Chechet & Abduljeleel Badmus Olayiwola (2014) và Đoàn Ngọc Phúc. Đòn bẩy tài chính quá cao trong điều kiện thị trường bất động sản suy thoái đã biến chi phí lãi vay thành gánh nặng lớn, làm sụt giảm biên lợi nhuận.
  • Đóng góp về mặt quản trị: Nghiên cứu khuyến nghị các doanh nghiệp xây dựng cần chủ động tái cấu trúc kỳ hạn nợ: hạn chế sử dụng nợ ngắn hạn để tài trợ dự án dài hạn, tăng cường tiếp cận các nguồn tài trợ trung và dài hạn, đồng thời duy trì tỷ lệ tổng nợ ở ngưỡng an toàn nhằm giảm thiểu rủi ro kiệt quệ tài chính.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự chỉ ra các hạn chế nghiên cứu và định hướng mở rộng:

  • Về phạm vi mẫu nghiên cứu: Nghiên cứu chỉ khảo sát 32 doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE), chưa bao quát các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) cũng như các doanh nghiệp chưa niêm yết.
  • Về phương pháp phân tích: Do hạn chế về dung lượng và công cụ, nghiên cứu chỉ áp dụng phương pháp hồi quy đưa vào một lượt (Enter) trên số liệu tính trung bình giai đoạn 2009–2014, chưa so sánh với phương pháp chọn từng bước (Stepwise) hay xử lý dữ liệu bảng chuyên sâu (Panel Data với mô hình FEM/REM).
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Tác giả đề xuất mở rộng cỡ mẫu sang sàn HNX, kéo dài chuỗi thời gian phân tích sau năm 2014 và bổ sung các biến kiểm soát ngành chuyên sâu nhằm nâng cao hệ số xác định ($R^2$) và độ tin cậy của mô hình.

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho các nhóm đối tượng:

  • Sinh viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kế toán, Quản trị Kinh doanh: Tham khảo cấu trúc chuẩn mực của một khóa luận định lượng thực nghiệm, từ bước đặt giả thuyết, thu thập 192 báo cáo tài chính, đo lường biến bình quân nhiều năm đến quy trình phân tích hồi quy OLS trên SPSS.
  • Người làm nghiên cứu về cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động: Cung cấp nguồn số liệu thống kê mô tả, ma trận tương quan và các hệ số hồi quy thực nghiệm của nhóm ngành xây dựng Việt Nam trong chu kỳ kinh tế 2009–2014.
  • Nhà quản trị tài chính tại các doanh nghiệp xây dựng: Tham khảo các bằng chứng thực nghiệm về tác động trái chiều giữa nợ dài hạn và tổng nợ, từ đó xây dựng chính sách cơ cấu kỳ hạn nợ vay phù hợp với vòng quay dự án thi công.

Câu hỏi thường gặp

1. Nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu nào và trong khoảng thời gian bao lâu?
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp từ 192 báo cáo tài chính năm đã kiểm toán của 32 công ty nhóm ngành xây dựng niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) trong giai đoạn 6 năm, từ năm 2009 đến năm 2014.

2. Tại sao nợ dài hạn (LDA) tác động tích cực nhưng tổng nợ (DA) lại tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời?
Nợ dài hạn tác động tích cực ($\beta = 0,358$ với ROA; $\beta = 0,696$ với ROS) vì các công trình xây dựng có thời gian thi công trung và dài hạn, nguồn vốn dài hạn giúp duy trì tiến độ ổn định mà không chịu áp lực xoay vòng vốn đáo hạn nhanh như nợ ngắn hạn. Ngược lại, tổng nợ tác động tiêu cực ($\beta = -0,804$ với ROA; $\beta = -0,656$ với ROS) do tỷ lệ nợ trung bình của ngành quá cao (62,47%), trong bối cảnh thị trường bất động sản đóng băng 2008–2012, áp lực chi phí lãi vay và nguy cơ mất thanh khoản đã làm sụt giảm nghiêm trọng lợi nhuận ròng.

3. Tỷ số nợ ngắn hạn (SDA) có ý nghĩa thống kê trong các mô hình hồi quy không?
Trong cả hai mô hình hồi quy, biến nợ ngắn hạn trên tổng tài sản ($SDA$) đều có giá trị $Sig. > 0,05$ (mô hình 1 có $p = 0,320$ với $t = 1,014$), do đó không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Tác giả kết luận chưa có đủ cơ sở để chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H1.

4. Biến quy mô doanh nghiệp (SIZE) thể hiện mối quan hệ như thế nào với ROA và ROS?
Biến kiểm soát quy mô doanh nghiệp ($SIZE$) không có ý nghĩa thống kê trong Mô hình 1 đối với ROA ($p = 0,260$), nhưng có tác động thuận chiều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% trong Mô hình 2 đối với ROS ($\beta = 0,400; t = 2,825; p = 0,009 < 0,05$), cho thấy các doanh nghiệp xây dựng có quy mô tổng tài sản lớn hơn đạt tỷ suất sinh lời trên doanh thu cao hơn.

5. Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong hai mô hình hồi quy ra sao?
Kết quả phân tích cho thấy ma trận tương quan giữa các biến độc lập đều có hệ số $r < 0,8$. Trong bảng kết quả hồi quy, hệ số chấp nhận ($Tolerance$) của tất cả các biến đều lớn hơn 0,0001 và hệ số phóng đại phương sai ($VIF$) của toàn bộ các biến trong cả hai mô hình đều nhỏ hơn 2 (thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo 10), xác nhận không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Thị Mỹ Khuyên đã hoàn thành việc đánh giá định lượng ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời tại 32 doanh nghiệp xây dựng niêm yết trên sàn HOSE giai đoạn 2009–2014. Bằng phương pháp hồi quy OLS trên SPSS 20, nghiên cứu chỉ ra rằng nợ dài hạn có tác động tích cực đến cả ROA và ROS, trong khi tổng nợ tác động tiêu cực rõ rệt và nợ ngắn hạn không mang ý nghĩa thống kê. Kết quả thực nghiệm phản ánh trung thực bối cảnh thâm dụng vốn và tác động từ sự suy thoái của thị trường bất động sản giai đoạn 2008–2012, qua đó cung cấp cơ sở dữ liệu và khuyến nghị quản trị thực tiễn cho việc tái cấu trúc nợ tại các doanh nghiệp xây dựng.