Giới thiệu dự án

Ngành xây dựng cơ bản đóng vai trò huyết mạch trong nền kinh tế quốc dân, chịu trách nhiệm trực tiếp trong việc tạo lập hệ thống tài sản cố định (TSCĐ), hạ tầng kỹ thuật và cơ sở vật chất cho toàn bộ các ngành sản xuất và dịch vụ. Giai đoạn 2011 – 2015, giá trị sản xuất ngành xây dựng Việt Nam ghi nhận sự biến động mạnh mẽ: từ mức 657,1 nghìn tỷ đồng năm 2011, tăng nhẹ lên 770,4 nghìn tỷ đồng trong giai đoạn 2012 – 2013 và bứt phá đạt 974 nghìn tỷ đồng vào năm 2015. Đồng thời, tỷ lệ đô thị hóa tăng từ 31% (2011) lên 35,7% (2015) với tốc độ tăng trưởng bình quân 3,3%/năm, kích thích nhu cầu phát triển bất động sản và hạ tầng công nghiệp.

Tuy nhiên, cuộc khủng hoảng đóng băng bất động sản 2011 – 2013 cùng các chính sách thắt chặt tiền tệ kiềm chế lạm phát (lạm phát đỉnh điểm đạt 18,05% năm 2011, Nghị quyết số 11/NQ-CP và Chỉ thị 01/CT-NHNN thắt chặt tăng trưởng tín dụng phi sản xuất xuống dưới 16%) đã đặt các doanh nghiệp xây dựng trước áp lực tài chính nghiêm trọng. Khả năng sinh lời của các doanh nghiệp niêm yết chạm đáy trong giai đoạn 2012 – 2013 với tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) giảm sâu dưới 1% và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) dưới 5%, trước khi có dấu hiệu phục hồi vào năm 2014 – 2015 (ROA tăng lên 3%, ROE đạt 10%).

[Biến động vĩ mô & Chu kỳ BĐS] 
         [Suy giảm biên lợi nhuận ROA & ROE]

Vấn đề nghiên cứu thực tiễn

Mặc dù có 119 doanh nghiệp niêm yết thuộc nhóm ngành xây dựng trên hai Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và TP. Hồ Chí Minh (HOSE), tổng giá trị vốn hóa toàn ngành chỉ đạt 39,5 nghìn tỷ đồng (chiếm 3% vốn hóa toàn thị trường chứng khoán). Trong đó, top 20 doanh nghiệp dẫn đầu (như VCG, CTD, HBC, HUT, CII) đã chiếm tới 79% quy mô giá trị toàn ngành. Thực trạng này phơi bày các điểm nghẽn nghiêm trọng:

  • Đa phần doanh nghiệp có quy mô vốn mỏng, phụ thuộc đòn bẩy tài chính (Debt-to-Equity) cao quá mức an toàn.
  • Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC) kéo dài do nợ đọng xây dựng cơ bản và thời gian quay vòng hàng tồn kho lớn.
  • Khả năng tiếp cận thị trường vốn dài hạn hạn chế, chi phí lãi vay bào mòn trực tiếp lợi nhuận ròng.

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận tài chính doanh nghiệp và mô hình DuPont về khả năng sinh lời (ROA, ROE).
  2. Phân tích thực trạng tài chính và các yếu tố nội tại, vĩ mô tác động đến doanh nghiệp xây dựng giai đoạn 2011 – 2015.
  3. Xây dựng và kiểm định mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng (Panel Data Regression) với các kỹ thuật Pooled OLS, Fixed Effects Model (FEM), và Random Effects Model (REM).
  4. Lượng hóa mức độ tác động của từng nhân tố và đề xuất khung giải pháp quản trị tài chính, tối ưu hóa cấu trúc vốn cho các doanh nghiệp xây dựng niêm yết.

Phương pháp tiếp cận và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu khắc phục hạn chế của các phân tích hồi quy cắt ngang (Cross-sectional OLS) vốn bỏ qua tính không đồng nhất giữa các doanh nghiệp theo thời gian (unobserved heterogeneity). Đề tài ứng dụng phân tích dữ liệu bảng cân bằng (Balanced Panel Data) trên mẫu gồm 59 công ty xây dựng niêm yết liên tục trên HOSE và HNX trong 5 năm tài chính (2011 – 2015), tương ứng với $N = 59$, $T = 5$, tạo ra 295 quan sát thực nghiệm.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu tài chính ứng dụng đòi hỏi việc lựa chọn mô hình định lượng chuẩn xác nhằm hạn chế sai số ước lượng và hiện tượng biến nội sinh.

Phương pháp phân tích Ưu điểm Nhược điểm / Rủi ro Mức độ phù hợp với đề tài
Hồi quy OLS dữ liệu cắt ngang Đơn giản, dễ tính toán trên mẫu đơn lẻ tại một thời điểm. Ràng buộc hệ số không đổi, gây sai lệch do bỏ qua đặc tính riêng biệt của từng doanh nghiệp qua các năm. Thấp (Không phản ánh chu kỳ ngành 2011-2015).
Mô hình chuỗi thời gian (Time Series) Phân tích sâu xu hướng biến động theo thời gian dài. Đòi hỏi chuỗi dữ liệu dài ($T > 30$), không nắm bắt được sự phân hóa chéo giữa 59 doanh nghiệp. Trung bình (Không áp dụng được cho từng DN nhỏ).
Mô hình Dữ liệu bảng (Panel FEM/REM) Kết hợp chiều không gian ($N$) và thời gian ($T$), kiểm soát yếu tố cố định không quan sát được của từng công ty. Đòi hỏi kiểm định nghiêm ngặt hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Tối ưu (Được lựa chọn)

So sánh với các công trình nghiên cứu tiền nhiệm

Ma trận ưu tiên yêu cầu phân tích (MoSCoW)

  • Must have (Bắt buộc có): Hệ số tương quan Pearson, mô hình hồi quy ROA và ROE theo OLS/FEM/REM, kiểm định F-test, kiểm định Hausman, phân tích DuPont 3 nhân tố.
  • Should have (Nên có): Kiểm định đa cộng tuyến (VIF), kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi (Modified Wald/White Test) và tự tương quan (Wooldridge Test).
  • Could have (Có thể mở rộng): Mô hình hồi quy sai số chuẩn mạnh (Robust Standard Errors / Driscoll-Kraay) để hiệu chỉnh vi phạm giả định OLS.
  • Won't have (Không đưa vào phạm vi): Mô hình hồi quy phi tuyến tính hoặc chuỗi thời gian bậc cao ARIMA/GARCH.

Thiết kế hệ thống

Hệ thống xử lý và ước lượng kinh tế lượng được thiết kế theo quy trình xử lý dữ liệu chuẩn hóa:

Ngăn xếp công nghệ và công cụ định lượng

  • Stata 14.0 / 15.0 Core: Phần mềm chính xử lý dữ liệu bảng, ước lượng hồi quy xtreg, thực hiện kiểm định Hausman (hausman fem rem), kiểm tra đa cộng tuyến (vif).
  • R (v4.2.2) Packages: Thư viện plm (Panel Linear Models), lmtest, sandwich phục vụ kiểm tra chéo độ vững của các tham số hồi quy.
  • Python (v3.10) Stack: Thư viện pandas (xử lý dữ liệu thô), statsmodels và matplotlib/seaborn (trực quan hóa đồ thị phân phối).

Đặc tả cơ sở dữ liệu và biến nghiên cứu

Dữ liệu được tổ chức dưới dạng ma trận $295 \times 11$ với các định danh chuẩn:

Tên biến Ký hiệu Loại biến Công thức xác định / Ý nghĩa
Return on Assets $ROA_{it}$ Phụ thuộc $\text{LNST}{it} / \text{Tổng tài sản bình quân}{it}$
Return on Equity $ROE_{it}$ Phụ thuộc $\text{LNST}{it} / \text{Vốn chủ sở hữu bình quân}{it}$
Firm Size $SIZE_{it}$ Độc lập $\ln(\text{Tổng tài sản}_{it})$
Leverage $LEV_{it}$ Độc lập $\text{Tổng nợ phải trả}{it} / \text{Vốn chủ sở hữu}{it}$
Quick Ratio $QR_{it}$ Độc lập $(\text{Tài sản ngắn hạn}{it} - \text{Hàng tồn kho}{it}) / \text{Nợ ngắn hạn}_{it}$
Average Collection Period $ACP_{it}$ Độc lập $(\text{Khoản phải thu bình quân}{it} \times 365) / \text{Doanh thu thuần}{it}$
Inventory Conversion Period $ICP_{it}$ Độc lập $(\text{Hàng tồn kho bình quân}{it} \times 365) / \text{Giá vốn hàng bán}{it}$
Asset Tangibility $TANG_{it}$ Độc lập $\text{Tài sản cố định hữu hình}{it} / \text{Tổng tài sản}{it}$
Revenue Growth $GROWTH_{it}$ Độc lập $(DT_t - DT_{t-1}) / DT_{t-1}$
GDP Growth Rate $GDP_t$ Độc lập Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế hàng năm của Việt Nam

Methodology

Phương pháp nghiên cứu tuân thủ chặt chẽ khung phân tích 5 bước kinh tế lượng tài chính:

  1. Bước 1: Trích xuất và tiền xử lý dữ liệu: Thu thập báo cáo tài chính đã kiểm toán của 59 doanh nghiệp từ cophieu68 và Sở giao dịch; đồng bộ hóa các khoản mục kế toán theo Chuẩn mực Kế toán Việt Nam (VAS).
  2. Bước 2: Phân tích thống kê mô tả: Đo lường các tham số trung bình (Mean), độ lệch chuẩn (Std. Dev.), giá trị nhỏ nhất (Min), lớn nhất (Max) để nhận diện các điểm dị biệt (outliers).
  3. Bước 3: Thiết lập phương trình hồi quy đa biến: $$Y_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 LEV_{it} + \beta_3 QR_{it} + \beta_4 ACP_{it} + \beta_5 ICP_{it} + \beta_6 TANG_{it} + \beta_7 GROWTH_{it} + \beta_8 GDP_t + u_i + \epsilon_{it}$$ Trong đó $Y_{it} \in {ROA_{it}, ROE_{it}}$, $u_i$ là sai số đặc thù của doanh nghiệp không thay đổi theo thời gian, $\epsilon_{it}$ là sai số ngẫu nhiên.
  4. Bước 4: Kiểm định lựa chọn mô hình:
    • Kiểm định $F$ ($H_0$: Các hệ số chặn riêng biệt $u_i = 0$) để chọn giữa Pooled OLS và FEM.
    • Kiểm định Breusch-Pagan LM ($H_0$: Phương sai sai số đặc thù $\sigma_u^2 = 0$) để chọn giữa Pooled OLS và REM.
    • Kiểm định Hausman ($H_0$: Không có tương quan giữa $u_i$ và các biến giải thích, $Cov(X_{it}, u_i) = 0$) để quyết định chọn FEM hay REM.
  5. Bước 5: Kiểm định chẩn đoán sau hồi quy: Đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF), kiểm tra tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình phân tích thực nghiệm được triển khai thông qua các dòng lệnh phân tích kinh tế lượng chuẩn hóa trên môi trường Stata/R.

* Thiết lập không gian dữ liệu bảng
clear all
import delimited "construction_panel_data_2011_2015.csv"
xtset firm_id year

* 1. Thống kê mô tả và ma trận tương quan
summarize roa roe size lev qr acp icp tang growth gdp
pwcorr roa roe size lev qr acp icp tang growth gdp, star(0.05) sig

* 2. Ước lượng mô hình ROA
* Pooled OLS
regress roa size lev qr acp icp tang growth gdp
est store ols_roa

* Fixed Effects Model (FEM)
xtreg roa size lev qr acp icp tang growth gdp, fe
est store fem_roa

* Random Effects Model (REM)
xtreg roa size lev qr acp icp tang growth gdp, re
est store rem_roa

* 3. Kiểm định Hausman cho mô hình ROA
hausman fem_roa rem_roa

* 4. Kiểm tra đa cộng tuyến
regress roa size lev qr acp icp tang growth gdp
vif

Phân tích DuPont mở rộng

Để hiểu rõ cơ chế truyền dẫn tác động của các biến tài chính lên ROE, đề tài tích hợp phương trình phân rã DuPont 3 nhân tố: $$\text{ROE} = \left( \frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Doanh thu thuần}} \right) \times \left( \frac{\text{Doanh thu thuần}}{\text{Tổng tài sản}} \right) \times \left( \frac{\text{Tổng tài sản}}{\text{Vốn chủ sở hữu}} \right)$$ $$\text{ROE} = \text{Tỷ suất sinh lời doanh thu (ROS)} \times \text{Vòng quay tổng tài sản (TAT)} \times \text{Đòn bẩy tài chính (FLM)}$$

Testing và validation

Bảng kết quả kiểm định mô hình định lượng

Chỉ số kiểm định Mô hình ROA Mô hình ROE Tiêu chí đánh giá / Kết luận
F-Test (Chow Test) $F(58, 228) = 4,82$ ($p = 0,0000$) $F(58, 228) = 5,14$ ($p = 0,0000$) Bác bỏ $H_0$ với mức ý nghĩa 1% $\rightarrow$ FEM vượt trội so với Pooled OLS.
Hausman Test ($\chi^2$) $\chi^2(8) = 19,45$ ($p = 0,0126$) $\chi^2(8) = 22,81$ ($p = 0,0036$) $p < 0,05 \rightarrow$ Bác bỏ $H_0$, chọn Mô hình tác động cố định (FEM).
Hệ số phóng đại phương sai (Mean VIF) $1,38$ (Max VIF = $1,82 < 5$) $1,38$ (Max VIF = $1,82 < 5$) Không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến.
Hệ số xác định ($R^2$ Overall / Within) $R^2_{\text{within}} = 0,3842$ $R^2_{\text{within}} = 0,4120$ Mô hình giải thích được từ 38,4% đến 41,2% sự biến thiên nội tại của khả năng sinh lời.

Kết quả đạt được

Dựa trên kết quả ước lượng từ mô hình FEM tối ưu, các giả thuyết nghiên cứu được lượng hóa chi tiết:

Biến độc lập Giả thuyết kỳ vọng Dấu thực nghiệm Mức ý nghĩa thống kê ($p$-value) Tác động định lượng lên ROA / ROE Kết luận giả thuyết
$SIZE$ $(+)$ $(+)$ $p < 0,01$ (1%) Tăng 1% quy mô tài sản làm tăng ROA thêm 0,014 điểm phần trăm. Chấp nhận H1
$LEV$ $(-)$ $(-)$ $p < 0,01$ (1%) Đòn bẩy nợ/VCSH tăng 1 đơn vị làm giảm ROE từ 0,035 - 0,042 điểm phần trăm do chi phí lãi vay lớn. Chấp nhận H2
$QR$ $(+)$ $(+)$ $p < 0,05$ (5%) Thanh toán nhanh tăng cải thiện khả năng chớp cơ hội đấu thầu và giảm rủi ro thanh khoản. Chấp nhận H3
$ACP$ $(-)$ $(-)$ $p < 0,01$ (1%) Kỳ thu tiền bình quân kéo dài 10 ngày làm suy giảm ROA 0,028% do chi phí vốn ứ đọng. Chấp nhận H4
$ICP$ $(-)$ $(-)$ $p < 0,01$ (1%) Tăng số ngày tồn kho gây phát sinh chi phí lưu kho, trích lập dự phòng giảm giá vật tư. Chấp nhận H5
$TANG$ $(+)$ $(+)$ Không có ý nghĩa ($p > 0,1$) Tỷ lệ TSCĐ/TTS không ảnh hưởng đáng kể đến sinh lời trong giai đoạn thầu phụ gia công. Bác bỏ H6
$GROWTH$ $(+)$ $(+)$ $p < 0,05$ (5%) Doanh thu tăng trưởng giúp hấp thu định phí máy móc và bộ máy quản lý. Chấp nhận H7
$GDP$ $(+)$ $(+)$ $p < 0,01$ (1%) Tăng trưởng GDP 1% thúc đẩy giải ngân đầu tư công và nhu cầu xây dựng tư nhân. Chấp nhận H8

Đổi mới và đóng góp

Cải tiến kỹ thuật định lượng

  1. Ứng dụng mô hình bảng tĩnh (Static Panel Data) chuyên sâu: Loại bỏ triệt để sai số chệch (omitted variable bias) của các nghiên cứu OLS cắt ngang cổ điển tại Việt Nam, kiểm soát hoàn toàn đặc tính cố định của từng doanh nghiệp xây dựng.
  2. Lồng ghép toàn diện các chỉ số vốn lưu động chi tiết (ACP, ICP): Khác với các nghiên cứu tổng quát chỉ sử dụng chỉ số thanh toán hiện hành chung chung ($CR$), đề tài đi sâu vào hai khâu quan trọng nhất của chu kỳ kinh doanh xây lắp: thời gian thu tiền từ chủ đầu tư ($ACP$) và thời gian luân chuyển vật tư, công trình dở dang ($ICP$).
  3. Phân tích bối cảnh chu kỳ suy thoái - phục hồi: Đánh giá chính xác tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ và bất động sản (gói 30.000 tỷ, nới lỏng Thông tư 36/2014/TT-NHNN, Luật Đấu thầu 2013) tới khả năng sinh lời thực tế.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Khung chiến lược tài chính doanh nghiệp xây dựng

Tình huống ứng dụng thực tế

  • Nhóm doanh nghiệp tổng thầu hạ tầng quy mô lớn (VCG, CII): Cần chuyển dịch từ vốn vay ngắn hạn sang hình thức phát hành trái phiếu dự án dài hạn hoặc liên doanh đối tác công tư (PPP/BOT) theo Nghị định 15/2015/NĐ-CP để giảm áp lực chi phí lãi vay trực tiếp lên ROE.
  • Nhóm doanh nghiệp xây lắp dân dụng & công nghiệp (CTD, HBC): Tận dụng lợi thế quy mô ($SIZE$) để đàm phán hợp đồng thầu trọn gói (Design & Build - D&B), siết chặt kỳ thu tiền bình quân $ACP \le 90$ ngày thông qua điều khoản nghiệm thu thanh toán theo từng giai đoạn và yêu cầu thư tín dụng chứng từ (L/C).

Lộ trình triển khai khuyến nghị 4 giai đoạn

Giai đoạn 1 (Tháng 1 - 3): Kiểm toán dòng tiền & Phân loại nợ đọng

Giai đoạn 2 (Tháng 4 - 6): Tái cơ cấu đòn bẩy & Tối ưu tồn kho

Giai đoạn 3 (Tháng 7 - 9): Tối ưu hóa chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC)

Giai đoạn 4 (Tháng 10 - 12): Đánh giá hiệu năng & Điều chỉnh biên sinh lời

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế học thuật thừa nhận

  • Quy mô mẫu và khung thời gian: Dữ liệu dừng ở 59 doanh nghiệp niêm yết trong giai đoạn 2011 – 2015; chưa bao hàm các doanh nghiệp xây dựng chưa niêm yết và giai đoạn tái cấu trúc sau năm 2016.
  • Đặc tính mô hình tĩnh: Mô hình FEM chưa xử lý triệt để hiện tượng trễ của biến phụ thuộc (khả năng sinh lời năm trước tác động đến khả năng sinh lời năm nay).
  • Yếu tố phi tài chính: Chưa định lượng hóa năng lực quản trị dự án, chứng chỉ năng lực xây dựng, và tác động của biến động giá nguyên vật liệu thế giới (thép, dầu).

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Áp dụng phương pháp ước lượng Hồi quy GMM hệ thống (System Generalized Method of Moments - Blundell & Bond) trên dữ liệu bảng động để giải quyết trọn vẹn hiện tượng nội sinh tiềm ẩn giữa quy mô, cấu trúc vốn và lợi nhuận.
  • Mở rộng giai đoạn nghiên cứu bao gồm các chu kỳ kinh tế mới (2016 – 2025), tích hợp thêm các biến số về tiêu chuẩn công trình xanh (ESG) và chuyển đổi số trong quản lý thi công (BIM - Building Information Modeling).

Đối tượng hưởng lợi

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lại chọn Mô hình Tác động Cố định (FEM) thay vì Mô hình Tác động Ngẫu nhiên (REM)?

Theo kiểm định Hausman, giá trị thống kê $\chi^2(8) = 19,45$ với $p\text{-value} = 0,0126 < 0,05$ (đối với mô hình ROA) và $p\text{-value} = 0,0036 < 0,01$ (đối với mô hình ROE). Điều này bác bỏ giả thiết $H_0$ rằng sai số cá biệt không tương quan với các biến giải thích ($Cov(X_{it}, u_i) = 0$). Do đó, ước lượng FEM là vững (consistent) và không chệch, phản ánh chính xác các đặc tính riêng biệt không đổi theo thời gian của từng công ty xây dựng.

2. Vì sao biến Tỷ lệ tài sản cố định ($TANG$) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình?

Trong ngành xây dựng Việt Nam, nhiều doanh nghiệp hoạt động theo mô hình tổng thầu quản lý dự án, thuê ngoài máy móc thiết bị thi công hoặc thuê tài chính ngắn hạn thay vì sở hữu trực tiếp TSCĐ nặng nề. Do đó, quy mô TSCĐ đứng tên trên bảng cân đối kế toán không quyết định trực tiếp đến năng lực tạo ra lợi nhuận ròng bằng hiệu quả quản lý vốn lưu động.

3. Đòn bẩy tài chính ($LEV$) tác động tiêu cực đến ROE như thế nào trong giai đoạn khảo sát?

Mặc dù lý thuyết tài chính chỉ ra đòn bẩy tài chính ($FLM$) có thể khuếch đại ROE trong điều kiện kinh tế thuận lợi, nhưng trong giai đoạn 2011 – 2013, mặt bằng lãi suất cho vay tại Việt Nam neo ở mức rất cao (12% – 15%). Chi phí lãi vay lớn vượt quá tỷ suất sinh lời trên tài sản hoạt động, dẫn đến "tác dụng ngược" của đòn bẩy, làm xói mòn nghiêm trọng lợi nhuận ròng của cổ đông.

4. Doanh nghiệp xây dựng có thể rút ngắn Kỳ thu tiền bình quân ($ACP$) bằng những biện pháp nào?

Doanh nghiệp cần:

  • Thực hiện nghiệm thu khối lượng theo phương thức cuốn chiếu (Milestone billing).
  • Yêu cầu bảo lãnh thanh toán của ngân hàng uy tín đối với các gói thầu tư nhân.
  • Tận dụng công cụ chiết khấu thanh toán sớm (Early payment discount) để khuyến khích chủ đầu tư giải ngân trước hạn.
  • Đưa điều khoản phạt chậm thanh toán gắn liền với lãi suất nợ quá hạn vào hợp đồng kinh tế.

5. Dữ liệu bảng (Panel Data) mang lại lợi thế vượt trội gì so với dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy trong nghiên cứu này?

Dữ liệu bảng cung cấp nhiều bậc tự do hơn ($N \times T = 295$ quan sát), giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích, tăng hiệu quả của các ước lượng tham số, và đặc biệt là kiểm soát được tính không đồng nhất không quan sát được (unobserved individual heterogeneity) giữa 59 doanh nghiệp xây dựng khác nhau về văn hóa quản trị, công nghệ thi công và uy tín thương hiệu.

Kết luận

Công trình nghiên cứu đã hoàn thành toàn diện các mục tiêu học thuật và thực tiễn đề ra. Bằng việc áp dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng trên mẫu 59 doanh nghiệp niêm yết ngành xây dựng giai đoạn 2011 – 2015, nghiên cứu đã chứng minh bằng thực nghiệm:

  • Quy mô doanh nghiệp ($SIZE$), Khả năng thanh toán nhanh ($QR$), Tăng trưởng doanh thu ($GROWTH$) và Tăng trưởng kinh tế vĩ mô ($GDP$) có tác động cùng chiều mạnh mẽ và có ý nghĩa thống kê đến khả năng sinh lời.
  • Tỷ số đòn bẩy tài chính ($LEV$), Kỳ thu tiền bình quân ($ACP$) và Số ngày một vòng quay hàng tồn kho ($ICP$) có tác động tiêu cực đáng kể đến ROA và ROE.

Kết quả này cung cấp cơ sở khoa học vững chắc để các nhà quản trị doanh nghiệp xây dựng tái cấu trúc cơ cấu nguồn vốn, siết chặt quản trị chu kỳ luân chuyển vốn lưu động, cắt giảm chi phí tài chính và nâng cao năng lực cạnh tranh trong giai đoạn tăng trưởng hạ tầng mới.