Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong tiến trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa tại Việt Nam, ngành công nghiệp thép đóng vai trò là một trong những ngành công nghiệp nền tảng trọng yếu, giữ vị trí cầu nối trung gian thúc đẩy sự phát triển của các ngành công nghiệp chế tạo, xây dựng dân dụng và cơ sở hạ tầng. Tuy nhiên, đặc thù sản xuất của ngành thép đòi hỏi quy mô vốn đầu tư rất lớn để nhập khẩu nguyên liệu, đầu tư dây chuyền máy móc và duy trì nhà xưởng. Thực tế hoạt động giai đoạn 2014 – 2021 cho thấy hiệu quả hoạt động kinh doanh của nhiều doanh nghiệp thép trong nước vẫn còn ở mức thấp; đa phần sở hữu dây chuyền quy mô nhỏ, công nghệ chưa đồng bộ, trình độ quản trị và hoạch định cấu trúc vốn chưa tối ưu, dẫn tới rủi ro tài chính cao và làm suy giảm khả năng sinh lời.

Cơ cấu vốn phản ánh tỷ trọng kết hợp giữa nợ phải trả và vốn chủ sở hữu nhằm tài trợ cho toàn bộ tài sản. Các quyết định tài trợ của ban điều hành tác động trực tiếp đến chi phí sử dụng vốn bình quân, mức độ rủi ro kiệt quệ tài chính và hiệu quả sinh lời của doanh nghiệp. Mặc dù tại Việt Nam đã có nhiều công trình nghiên cứu về cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp, phần lớn các nghiên cứu trước đây chỉ khảo sát tổng thể các doanh nghiệp niêm yết đa ngành trên thị trường chứng khoán, chưa có công trình nào đi sâu kiểm định thực nghiệm riêng biệt cho ngành thép trong chuỗi thời gian 2014 – 2021. Do đó, việc nghiên cứu chuyên biệt đề tài này là yêu cầu cấp thiết nhằm giúp các doanh nghiệp ngành thép thiết lập cơ cấu vốn hợp lý để tối đa hóa lợi nhuận.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể qua bốn nội dung:

  1. Xây dựng cơ sở lý luận về cơ cấu vốn, khả năng sinh lời và cơ chế tác động của cơ cấu vốn đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
  2. Đánh giá, phân tích thực trạng sử dụng nợ và khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2014 – 2021.
  3. Sử dụng mô hình kinh tế lượng cho dữ liệu bảng để xác định mô hình hồi quy phù hợp, từ đó làm rõ chiều hướng và mức độ tác động của cơ cấu vốn đến tỷ suất sinh lời trên tài sản.
  4. Đề xuất hệ thống giải pháp và khuyến nghị quản trị nhằm giúp các doanh nghiệp ngành thép cải thiện cơ cấu vốn và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài bao gồm:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố thuộc cơ cấu vốn và đặc trưng doanh nghiệp ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép.
  • Phạm vi nghiên cứu: Dữ liệu tài chính thu thập từ 24 doanh nghiệp sản xuất và kinh doanh thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (gồm sàn HOSE và HNX) trong chuỗi thời gian 8 năm, từ năm 2014 đến năm 2021.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Về mặt lý luận, tác giả hệ thống hóa các định nghĩa nền tảng về cơ cấu vốn và khả năng sinh lời. Theo Stephen A. Westerfield và Bradford D. Jordan (2003), cơ cấu vốn (đòn bẩy tài chính) là sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu theo một tỷ lệ nhất định để tài trợ cho hoạt động sản xuất kinh doanh. Cơ cấu vốn được phân loại theo bốn tiêu thức chính dựa theo tài liệu của Bùi Văn Vần (2013): theo thời gian huy động (nguồn vốn thường xuyên và nguồn vốn tạm thời); theo phạm vi huy động (nguồn vốn bên trong và nguồn vốn bên ngoài); theo đặc điểm luân chuyển vốn (vốn cố định và vốn lưu động); theo quan hệ sở hữu (nợ phải trả và vốn chủ sở hữu). Hệ thống chỉ tiêu đo lường cơ cấu vốn căn cứ theo Vũ Duy Hào (2019) gồm: Tỷ số nợ tổng quát ($D/C = \text{Tổng nợ phải trả} / \text{Tổng tài sản}$), Tỷ số nợ ngắn hạn ($SD/C$), Tỷ số nợ dài hạn ($LD/C$), Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu ($D/E$) và Tỷ số tự tài trợ ($\text{Vốn chủ sở hữu} / \text{Tổng nguồn vốn}$).

Về khả năng sinh lời, tác giả dẫn chiếu quan điểm của Lưu Thị Hương (2014), khẳng định khả năng sinh lời là biểu hiện cao nhất của hiệu quả kinh doanh, phản ánh trình độ phối hợp các nguồn lực lao động, tư liệu lao động và đối tượng lao động. Các chỉ tiêu đo lường chính bao gồm: Tỷ suất sinh lời trên doanh thu (ROS) theo Ross và cộng sự (2020); Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) theo Halil Emre (2012); và Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE).

Tác giả vận dụng bốn khung lý thuyết kinh điển để giải thích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và khả năng sinh lời:

  • Lý thuyết Modigliani và Miller (M&M, 1958): Trong điều kiện có thuế thu nhập doanh nghiệp, việc gia tăng nợ vay giúp doanh nghiệp hưởng lợi ích từ lá chắn thuế của chi phí lãi vay, làm giảm chi phí sử dụng vốn bình quân và gia tăng giá trị doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc lạm dụng nợ sẽ làm phát sinh chi phí khốn khó tài chính (financial distress costs).
  • Lý thuyết cân đối (Trade-off Theory - TOT): Miller, Wald (1999) và Breatley cùng cộng sự (1984) chỉ ra sự tồn tại của một cơ cấu vốn tối ưu tại điểm cân bằng giữa giá trị hiện tại của khoản tiết kiệm thuế từ nợ vay và giá trị hiện tại của chi phí kiệt quệ tài chính (gồm chi phí hành chính phá sản, tổn thất thanh khoản và mất mát tín dụng thuế).
  • Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory - POT): Donaldson (1961), Myers và Majluf (1984) giải thích rằng do tồn tại tình trạng thông tin bất đối xứng giữa nhà quản trị và nhà đầu tư, các doanh nghiệp sẽ ưu tiên sử dụng nguồn vốn theo thứ tự: nguồn vốn nội bộ (lợi nhuận giữ lại), tiếp đến là phát hành nợ vay, và biện pháp cuối cùng mới là phát hành cổ phiếu mới.
  • Giả thuyết thời điểm thị trường (Market Timing Hypothesis): Doanh nghiệp có xu hướng phát hành cổ phiếu khi thị giá cổ phiếu được định giá cao hơn giá trị sổ sách và mua lại cổ phiếu khi thị giá thấp hơn giá trị nội tại.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa phân tích định tính và mô hình định lượng cho dữ liệu bảng (panel data). Nghiên cứu xây dựng mẫu dữ liệu bảng cân bằng từ 24 doanh nghiệp trong 8 năm (tổng số 192 quan sát). Quy trình định lượng gồm các bước: thống kê mô tả, phân tích ma trận tương quan Pearson, kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhằm loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến, ước lượng hồi quy bằng ba mô hình: Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Tiếp đó, kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn mô hình tối ưu giữa FEM và REM; các khuyết tật phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan được phát hiện và xử lý thông qua mô hình bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS).

Nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và báo cáo thường niên của 24 doanh nghiệp thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2014 đến năm 2021. Nguồn dữ liệu vĩ mô và ngành được trích xuất từ Tổng cục Thống kê (GSO), Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), Ngân hàng Thế giới (World Bank), Hiệp hội Thép Việt Nam (VSA), Viện Nghiên cứu POSRI, Công ty Chứng khoán CTS và Vietdata.

Mô hình hồi quy đa biến được thiết lập như sau:

$$ROA_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 DA_{it} + \beta_3 CR_{it} + \beta_4 TANG_{it} + \beta_5 AG_{it} + \beta_6 TAX_{it} + u_{it}$$

Tên biến Ký hiệu Cách đo lường Kỳ vọng dấu
Biến phụ thuộc
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản $ROA$ Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân
Biến độc lập
Tỷ lệ nợ $DA$ Tổng nợ phải trả / Tổng tài sản (-)
Quy mô doanh nghiệp $SIZE$ Logarit tự nhiên của Tổng tài sản ($\ln(\text{Tổng tài sản})$) (+)
Khả năng thanh toán $CR$ Tài sản ngắn hạn / Nợ ngắn hạn (+)
Cấu trúc tài sản $TANG$ Tài sản cố định hữu hình / Tổng tài sản (-)
Tốc độ tăng trưởng $AG$ $(\text{Tổng tài sản cuối kỳ} / \text{Tổng tài sản đầu kỳ}) - 1$ (+)
Thuế thu nhập doanh nghiệp $TAX$ Thuế thu nhập doanh nghiệp / Lợi nhuận trước thuế (-)

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan nghiên cứu

Chương 1 tập trung hệ thống hóa nền tảng lý luận về vốn, phân loại cơ cấu vốn, các chỉ tiêu đánh giá khả năng sinh lời và các lý thuyết cấu trúc vốn cốt lõi (M&M, TOT, POT, Market Timing). Đồng thời, tác giả tổng thuật chuyên sâu 24 công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước:

  • Các nghiên cứu quốc tế chỉ ra tác động đa chiều: El-Maude và cộng sự (2016) nghiên cứu ngành xi măng Nigeria và Zeb & Rashid (2016) đều ghi nhận nợ có tác động tích cực đến giá trị doanh nghiệp; Chisti và cộng sự (2013) cùng Amarjit Gill và cộng sự (2011) xác nhận nợ tác động thuận chiều tới khả năng sinh lời nhờ lá chắn thuế. Ngược lại, Sudiyatno và cộng sự (2012) chỉ ra đòn bẩy tài chính làm giảm chỉ tiêu ROA do chi phí vốn vay vượt quá tỷ suất sinh lời của tài sản; Pouraghajan & Malekian (2012) tại Iran, Chechet & Olayiwola (2014) tại Nigeria, Zeitun & Tian (2014) và Xu (2012) đều chứng minh cơ cấu vốn có tác động tiêu cực có ý nghĩa thống kê tới ROA và ROE. Một số nghiên cứu phân tách chi tiết kỳ hạn nợ như Kausar và cộng sự (2014), Tifow & Sayilir (2015), Ahmad và cộng sự (2012), Addae và cộng sự (2013), Tailab (2014) cho thấy nợ ngắn hạn và nợ dài hạn có những tác động phân hóa rõ rệt đối với hiệu quả hoạt động.
  • Các nghiên cứu tại Việt Nam: Nguyen Thanh Cuong & Nguyen Thi Canh (2012) tìm thấy ngưỡng nợ tác động tích cực dưới 59% và rủi ro lớn khi vượt 94,60% tại các công ty thủy sản; Nguyen Thanh Cuong (2014) kết luận quan hệ phi tuyến parabol với ngưỡng an toàn là 57,39%; Võ Minh Long (2016, 2017) chỉ ra nợ ngắn hạn và nợ dài hạn đều làm tăng giá trị doanh nghiệp niêm yết tại HOSE; trong khi Phan Thanh Hiệp (2016), Đoàn Ngọc Phúc (2014), Nguyễn Hữu Huân & Lê Nguyễn Quỳnh Hương (2014) khảo sát 517 doanh nghiệp phi tài chính đều chỉ ra tác động tiêu cực của tỷ số nợ tới ROE, ROA và thị giá cổ phiếu mà không tìm thấy ngưỡng an toàn. Trên cơ sở tổng thuật, tác giả xác định khoảng trống nghiên cứu và thiết lập khung phân tích hồi quy đa biến cho ngành thép.

Chương 2. Dữ liệu – Mô hình nghiên cứu

Chương 2 trình bày chi tiết cơ sở dữ liệu mẫu gồm 192 quan sát từ 24 doanh nghiệp thép niêm yết trong giai đoạn 2014 – 2021. Tác giả mô tả chi tiết phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính kiểm toán và quy trình nghiên cứu định lượng 5 bước: thống kê mô tả, ma trận tương quan Pearson, ước lượng hồi quy đa biến (OLS, FEM, REM), kiểm định khuyết tật mô hình (kiểm định đa cộng tuyến VIF, kiểm định Hausman, kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan), và hoàn thiện mô hình ước lượng FGLS. Chương này cũng chuẩn hóa định nghĩa toán học và kỳ vọng dấu cho biến phụ thuộc ROA và 6 biến độc lập: DA, SIZE, CR, TANG, AG, TAX.

Chương 3. Kết quả nghiên cứu

Chương 3 trình bày toàn diện bức tranh thực tiễn của ngành thép Việt Nam giai đoạn 2014 – 2021, thực trạng tài chính của 24 doanh nghiệp và các kết quả ước lượng kinh tế lượng:

  • Bối cảnh ngành: GDP bình quân đầu người của Việt Nam tăng từ 2.545,4 USD/người (năm 2014) lên 3.694 USD/người (năm 2020 và 2021); tăng trưởng GDP bình quân giai đoạn 2016 – 2020 đạt khoảng 6,8%/năm, riêng năm 2020 giảm xuống 2,9% và năm 2021 đạt 2,58% do dịch COVID-19. Về cơ cấu tiêu thụ thép nội địa, xây dựng chiếm tới 65% (trong đó xây dựng dân dụng chiếm 33%, xây dựng công nghiệp chiếm 17%, xây dựng hạ tầng chiếm 15%), đóng tàu chiếm 15% và các lĩnh vực khác chiếm 20%. Thị trường chịu cú sốc dư thừa nguồn cung từ Trung Quốc trong giai đoạn 2014 – 2015 (năm 2015 Trung Quốc xuất khẩu 100 triệu tấn; Việt Nam nhập khẩu 15,7 triệu tấn, tăng 32%, với 61% nhập từ Trung Quốc). Quyết định áp thuế tự vệ của Bộ Công Thương từ tháng 3/2016 và áp thuế chống bán phá giá tôn mạ năm 2017 đã tạo bước ngoặt hồi phục. Năm 2021, theo VSA, sản lượng thép thô đạt 23 triệu tấn (tăng 16%), sản lượng thép thành phẩm đạt 33 triệu tấn (tăng 19%), xuất khẩu tới hơn 30 quốc gia. Về triển vọng 2022 – 2025, sản lượng toàn ngành dự kiến đạt 60,7 triệu tấn vào năm 2025 (từ mức 30,8 triệu tấn năm 2021), tốc độ tăng trưởng bình quân dự báo đạt 8%/năm (dự kiến 6,05%/năm). Top 6 doanh nghiệp có lợi nhuận lớn nhất ngành gồm HPG, NKG, TNV, SMC, HSG, TLH; trong đó Tập đoàn Hòa Phát (HPG) ghi nhận lãi ròng năm 2021 tăng 155% so với năm 2020 nhờ vận hành Khu liên hợp Dung Quất.
Tỷ lệ nợ 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
0 – 30% 2 2 3 1 1 2 2 2
30 – 60% 4 5 6 9 10 5 9 7
60 – 80% 7 5 7 10 6 9 4 6
> 80% 5 5 4 4 6 8 8 9
  • Thực trạng sử dụng nợ: Số lượng doanh nghiệp có tỷ lệ nợ trên 80% gia tăng từ 5 doanh nghiệp (năm 2014) lên 9 doanh nghiệp (năm 2021). Nhóm doanh nghiệp có tỷ lệ nợ 30 – 60% chiếm 22% số doanh nghiệp năm 2014 và tăng lên 29% năm 2021. Tỷ lệ nợ trung bình của ngành ở mức rất cao (79%), cá biệt có doanh nghiệp lên tới 826%, cho thấy mức độ tự chủ tài chính thấp và phụ thuộc lớn vào vốn vay.
Chỉ tiêu ROA 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
< 0% 5 7 4 4 6 8 6 4
0 – 5% 10 6 5 6 10 6 7 6
5 – 10% 2 3 7 8 4 4 7 8
> 10% 1 3 4 5 3 5 3 6
Chỉ tiêu ROE 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
< 0% 8 7 6 3 7 6 4 5
0 – 5% 7 5 7 9 8 13 14 12
5 – 10% 1 3 4 4 3 2 3 2
> 10% 2 4 4 7 2 2 2 5
  • Thực trạng khả năng sinh lời: Phần lớn các doanh nghiệp tập trung ở nhóm ROA từ 0% đến 5%. Đến năm 2021, có 6 doanh nghiệp đạt ROA trên 10% gồm HPG (19%), NKG (14%), HMC (11%), TLH (11%). Tương tự, chỉ tiêu ROE chủ yếu phân bổ ở dải 0 – 5% (14 doanh nghiệp năm 2020 và 12 doanh nghiệp năm 2021). Nhóm doanh nghiệp có ROE trên 10% tăng từ 2 doanh nghiệp năm 2014 lên 5 doanh nghiệp năm 2021.
  • Kết quả kinh tế lượng:
    • Thống kê mô tả: ROA có giá trị trung bình là 0,17923; DA có giá trị trung bình 79%, tối thiểu 18,59%, tối đa 826%, độ lệch chuẩn 104%; SIZE đạt trung bình 14,3, độ lệch chuẩn 1; CR trung bình 0,0396 (dao động từ 0 đến 0,15); TANG đạt trung bình -29,8%, độ lệch chuẩn 22%; AG trung bình 5% (dao động từ -85% đến 110%); TAX trung bình 16% (dao động từ -29% đến 217,9%).
    • Kiểm định đa cộng tuyến: Hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 2, ma trận tương quan giữa các cặp biến độc lập đều nhỏ hơn 0,8, xác nhận mô hình không vi phạm giả định đa cộng tuyến.
    • Kết quả ước lượng:
Biến độc lập Mô hình OLS Mô hình FEM Mô hình REM
DA Tác động âm, có ý nghĩa ($p < 0{,}05$; hệ số -0,0329) Không có ý nghĩa thống kê ($p > 0{,}05$) Tác động âm, có ý nghĩa thống kê ($p < 0{,}05$)
SIZE Không có ý nghĩa thống kê ($p > 0{,}05$) Tác động dương, có ý nghĩa thống kê ($p < 0{,}05$) Không có ý nghĩa thống kê ($p > 0{,}05$)
AG Tác động dương, có ý nghĩa thống kê ($p < 0{,}05$) Tác động dương, có ý nghĩa thống kê ($p < 0{,}05$) Tác động dương, có ý nghĩa thống kê ($p < 0{,}05$)
CR, TANG, TAX Không có ý nghĩa thống kê ($p > 0{,}05$) Không có ý nghĩa thống kê ($p > 0{,}05$) Không có ý nghĩa thống kê ($p > 0{,}05$)

Kiểm định Hausman cho kết quả P-value = 0,0000 (< 0,05), bác bỏ giả thuyết $H_0$, xác nhận mô hình tác động cố định (FEM) là mô hình giải thích phù hợp nhất. Tác giả tiến hành ước lượng lại và khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bằng phương pháp FGLS.

Chương 4. Khuyến nghị

Chương 4 đưa ra hai nhóm giải pháp và khuyến nghị chính sách:

  • Đối với ban lãnh đạo và nhà quản trị doanh nghiệp thép: Kiểm soát chặt chẽ đòn bẩy tài chính, hạn chế việc sử dụng tỷ lệ nợ vượt quá khả năng chịu đựng; tái cấu trúc nợ theo hướng cân đối giữa tài trợ ngắn hạn và dài hạn; chú trọng tăng trưởng quy mô tài sản một cách bền vững dựa trên năng lực sản xuất thực tế để tối ưu hóa hiệu quả sinh lời; nâng cao năng lực quản trị vốn lưu động nhằm cải thiện khả năng thanh toán.
  • Đối với các cơ quan quản lý nhà nước và sở ban ngành: Duy trì và hoàn thiện các biện pháp phòng vệ thương mại (thuế tự vệ, thuế chống bán phá giá) bảo vệ sản xuất thép trong nước trước áp lực cạnh tranh từ thép nhập khẩu giá rẻ; hoàn thiện thị trường vốn nhằm tạo kênh huy động vốn trung và dài hạn an toàn cho các doanh nghiệp ngành công nghiệp nặng; định hướng tín dụng ưu đãi cho các dự án chuyển đổi công nghệ sản xuất hiện đại và giảm thiểu phát thải môi trường.

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những kết quả định lượng cụ thể về thực trạng tài chính và cơ cấu vốn của 24 doanh nghiệp ngành thép niêm yết trong giai đoạn 2014 – 2021:

  • Xác lập bức tranh sử dụng nợ: Ngành thép có mức độ đòn bẩy tài chính rất cao với tỷ lệ nợ trung bình lên tới 79% (dao động từ 18,59% đến 826%). Số lượng doanh nghiệp có hệ số nợ trên 80% có xu hướng tăng rõ rệt từ 5 doanh nghiệp năm 2014 lên 9 doanh nghiệp năm 2021.
  • Đo lường khả năng sinh lời: Đa phần các doanh nghiệp có mức sinh lời trên tài sản khiêm tốn, tập trung chủ yếu ở dải ROA từ 0% đến 5%. Chỉ một số ít doanh nghiệp quy mô hàng đầu như HPG (ROA đạt 19% năm 2021), NKG (14%), HMC (11%), TLH (11%) bứt phá nhờ lợi thế chuỗi giá trị khép kín và năng lực sản xuất vượt trội.
  • Bằng chứng thực nghiệm từ mô hình: Kết quả ước lượng chỉ ra rằng tỷ lệ nợ (DA) có mối quan hệ ngược chiều với khả năng sinh lời trong các mô hình OLS (hệ số -0,0329) và REM; biến quy mô doanh nghiệp (SIZE) và tốc độ tăng trưởng (AG) có tác động tích cực có ý nghĩa thống kê tới ROA trong mô hình FEM. Kiểm định Hausman với P-value = 0,0000 khẳng định mô hình FEM vượt trội so với mô hình REM.
  • Đóng góp khoa học: Khóa luận lấp đầy khoảng trống nghiên cứu thực nghiệm chuyên sâu cho ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong chuỗi dữ liệu 2014 – 2021, giai đoạn ngành thép trải qua nhiều biến động lớn từ khủng hoảng thừa toàn cầu, áp dụng thuế phòng vệ thương mại đến đại dịch COVID-19. Công trình cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm giúp các nhà quản trị doanh nghiệp thép định hình chính sách tài trợ và kiểm soát rủi ro đòn bẩy tài chính.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận còn tồn tại một số hạn chế gắn liền với phạm vi dữ liệu và mô hình:

  • Mẫu quan sát bị giới hạn ở 24 doanh nghiệp ngành thép đã niêm yết trên thị trường chứng khoán, chưa bao quát được các doanh nghiệp sản xuất thép quy mô lớn thuộc khối doanh nghiệp có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) như Formosa Hà Tĩnh hoặc các công ty trách nhiệm hữu hạn, công ty cổ phần chưa niêm yết.
  • Chuỗi thời gian nghiên cứu dừng lại ở năm 2021, chưa phản ánh được các biến động tiêu cực của chu kỳ suy giảm thị trường bất động sản và lạm phát chi phí nguyên liệu giai đoạn cuối năm 2022 trở đi.
  • Biến cấu trúc vốn trong mô hình hồi quy chính mới sử dụng chỉ số tổng nợ trên tổng tài sản (DA), chưa phân tách tác động độc lập của tỷ số nợ ngắn hạn ($SD/C$) và nợ dài hạn ($LD/C$) vào phương trình hồi quy cuối cùng.

Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng phạm vi sang các doanh nghiệp thép ngoài sàn niêm yết, cập nhật chuỗi thời gian sau năm 2021, bổ sung các biến kiểm soát kinh tế vĩ mô (lãi suất thực tế, tỷ giá, giá thép thế giới), và kiểm định dạng hàm phi tuyến nhằm xác định ngưỡng cơ cấu vốn tối ưu cho ngành thép.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là nguồn tài liệu học thuật hữu ích cho:

  • Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính doanh nghiệp, Phân tích tài chính và Kinh tế học ứng dụng: Tài liệu cung cấp quy trình nghiên cứu chuẩn mực về xử lý dữ liệu bảng, từ thống kê mô tả, kiểm định ma trận tương quan, kiểm định VIF, ước lượng hồi quy OLS - FEM - REM đến kiểm định Hausman và xử lý khuyết tật bằng FGLS trên phần mềm STATA.
  • Giảng viên và người làm nghiên cứu về cấu trúc tài chính: Phần tổng quan nghiên cứu tại Chương 1 hệ thống hóa mạch lạc 24 công trình nghiên cứu trong nước và quốc tế, rất thuận tiện để trích dẫn và đối chiếu lý thuyết (M&M, TOT, POT, Market Timing).
  • Các nhà phân tích chứng khoán, chuyên viên quản trị rủi ro và ban giám đốc tài chính tại các doanh nghiệp thép: Hệ thống số liệu thống kê về tỷ lệ nợ, biến động ROA, ROE và cơ cấu sử dụng thép giai đoạn 2014 – 2021 là căn cứ thực tế giá trị để đánh giá sức khỏe tài chính ngành và thiết lập tỷ lệ đòn bẩy an toàn.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng cỡ mẫu và giai đoạn thời gian nào để kiểm định mô hình hồi quy?
Nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu bảng cân bằng gồm 24 doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam qua 8 năm liên tục, từ năm 2014 đến năm 2021, tạo thành bộ dữ liệu với 192 quan sát thực nghiệm.

2. Thực trạng đòn bẩy tài chính của các doanh nghiệp ngành thép trong giai đoạn nghiên cứu có đặc điểm gì nổi bật?
Các doanh nghiệp thép phụ thuộc rất lớn vào vốn vay do nhu cầu thâm dụng vốn cao. Tỷ lệ nợ trung bình toàn ngành đạt 79% (dao động từ 18,59% đến mức cá biệt 826%). Số lượng doanh nghiệp có hệ số nợ vượt trên 80% tăng liên tục từ 5 doanh nghiệp vào năm 2014 lên 9 doanh nghiệp vào năm 2021.

3. Kết quả kiểm định Hausman đưa ra kết luận lựa chọn mô hình hồi quy nào?
Kiểm định Hausman đạt giá trị P-value = 0,0000 (nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%), dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết $H_0$ (cho rằng REM là phù hợp) và kết luận mô hình tác động cố định (FEM) là mô hình tối ưu nhất để giải thích tác động của các nhân tố đến tỷ suất sinh lời ROA.

4. Doanh nghiệp nào ghi nhận mức tăng trưởng lợi nhuận cao nhất trong nhóm khảo sát vào năm 2021?
Tập đoàn Hòa Phát (mã chứng khoán: HPG) dẫn đầu toàn ngành với mức lợi nhuận sau thuế năm 2021 tăng trưởng 155% so với năm 2020 và đạt tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) ở mức 19%, nhờ đưa vào khai thác hiệu quả Khu liên hợp sản xuất gang thép Dung Quất.

5. Cơ cấu tiêu thụ thép nội địa của Việt Nam phân bổ như thế nào theo lĩnh vực sử dụng?
Theo số liệu thống kê trong khóa luận, lĩnh vực xây dựng chiếm 65% tổng lượng tiêu thụ thép nội địa (gồm xây dựng dân dụng 33%, xây dựng công nghiệp 17%, xây dựng hạ tầng 15%), lĩnh vực đóng tàu chiếm 15% và các hoạt động công nghiệp khác chiếm 20%.

Kết luận

Khóa luận của tác giả Nguyễn Thị Phương Anh đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về cấu trúc vốn và khả năng sinh lời, đồng thời kiểm định thực nghiệm thành công mối quan hệ này trên mẫu dữ liệu 24 doanh nghiệp ngành thép niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2014 – 2021. Bằng việc kết hợp phương pháp định lượng hồi quy dữ liệu bảng và kiểm định Hausman, công trình chỉ ra mô hình tác động cố định (FEM) là phù hợp nhất, chứng minh quy mô và tốc độ tăng trưởng có tác động tích cực đến khả năng sinh lời, trong khi tỷ lệ đòn bẩy nợ cao tạo ra rủi ro suy giảm hiệu quả tài chính. Các kết quả thống kê và hệ thống khuyến nghị trong khóa luận cung cấp luận cứ thực tiễn quan trọng cho việc tái cấu trúc nguồn vốn doanh nghiệp thép và hoạch định chính sách phòng vệ thương mại của các cơ quan quản lý.