Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành logistics đóng vai trò huyết mạch trong nền kinh tế hội nhập, kết nối các hoạt động giao thương giữa các quốc gia, tối ưu hóa phân bổ tài nguyên và luân chuyển dòng tiền quốc tế. Khu vực Đông Nam Á sở hữu vị trí địa lý thuận lợi và tiềm năng tăng trưởng lớn nhờ thị trường chưa bão hòa. Tuy nhiên, các doanh nghiệp logistics trong khu vực phải đối mặt với nhiều thách thức từ cả môi trường bên ngoài (biến động kinh tế toàn cầu, căng thẳng thương mại Mỹ - Trung, đại dịch Covid-19 làm gián đoạn chuỗi cung ứng) lẫn các yếu tố nội tại (quy mô, cấu trúc tài chính, cơ sở vật chất hạ tầng). Để nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh (HQHĐKD), việc hiểu rõ tác động của các nhân tố tài chính nội tại là đòi hỏi cấp thiết đối với các nhà quản trị doanh nghiệp.

Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng của tác giả Võ Thị Mỹ Hân (Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, năm 2021) với đề tài "Các nhân tố tài chính ảnh hưởng đến hiệu quả doanh nghiệp logistic trong khu vực Đông Nam Á" được thực hiện nhằm giải quyết các vấn đề sau:

  • Mục tiêu chung: Phân tích một số nhân tố tài chính ảnh hưởng đến HQHĐKD của các doanh nghiệp ngành logistics tại khu vực Đông Nam Á, từ đó cung cấp căn cứ để nhà quản trị đưa ra giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xác định các nhân tố tài chính có ảnh hưởng đến HQHĐKD của các doanh nghiệp logistics tại khu vực Đông Nam Á.
    2. Đo lường chiều hướng tác động (dương hay âm) và mức độ tác động của từng nhân tố tài chính lên HQHĐKD của doanh nghiệp.
  • Câu hỏi nghiên cứu:
    1. Những nhân tố tài chính nào có ảnh hưởng đến HQHĐKD của các doanh nghiệp logistics ở Đông Nam Á?
    2. Những yếu tố nào có tác động dương (+) đến hoạt động của các doanh nghiệp logistics?
    3. Những yếu tố nào có tác động âm (-) đến hoạt động của các doanh nghiệp logistics?
  • Đối tượng nghiên cứu: Các doanh nghiệp logistics tại khu vực Đông Nam Á và các nhân tố tài chính tác động đến HQHĐKD của nhóm doanh nghiệp này.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Nội dung: Tác động của các chỉ tiêu tài chính (quy mô, tốc độ tăng trưởng tài sản, các tỷ lệ nợ, tính thanh khoản) đến HQHĐKD đo lường qua tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE).
    • Không gian: 111 doanh nghiệp logistics niêm yết tại 6 quốc gia Đông Nam Á gồm Việt Nam, Thái Lan, Malaysia, Indonesia, Philippines và Singapore.
    • Thời gian: Giai đoạn 3 năm, từ năm 2018 đến năm 2020 (tổng cộng 333 quan sát dữ liệu bảng).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm sử dụng

Nghiên cứu xây dựng trên nền tảng lý luận về quản trị chuỗi cung ứng và tài chính doanh nghiệp:

  • Khái niệm logistics: Vận dụng định nghĩa của Hiệp hội các nhà chuyên nghiệp về quản trị chuỗi cung ứng (CSCMP) và Điều 233 Luật Thương mại Việt Nam (2005) về dịch vụ logistics. Nội dung hoạt động logistics bao gồm 6 khâu chính: vận chuyển, lưu kho và dự trữ, phân phối và kho bãi, quản lý, hệ thống thông tin và marketing.
  • Lý thuyết cấu trúc vốn: Sử dụng lý thuyết M&M (Modigliani & Miller, 1958) có tính đến thuế thu nhập doanh nghiệp và lý thuyết cơ cấu vốn tối ưu để luận giải vai trò của đòn bẩy tài chính đối với giá trị và khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
  • Đo lường HQHĐKD: Tiếp cận theo Giáo trình Quản trị kinh doanh (NXB Đại học Kinh tế Quốc dân, 2012) và Phân tích tài chính doanh nghiệp (NXB Kinh tế TP. Hồ Chí Minh, 2018), sử dụng 2 thước đo chuẩn mực:
    • ROA (Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản bình quân) = Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân.
    • ROE (Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu bình quân) = Lợi nhuận ròng / Vốn chủ sở hữu bình quân.

Phương pháp nghiên cứu và mô hình thực nghiệm

Đề tài áp dụng phương pháp định lượng hồi quy đa biến với dữ liệu bảng (panel data). Quy trình ước lượng và kiểm định được thực hiện tuần tự qua 4 mô hình:

  1. Mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS).
  2. Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM).
  3. Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM).
  4. Mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) nhằm khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.

Hệ thống kiểm định kinh tế lượng được sử dụng gồm: Kiểm định F (F-test/Wald test), kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (LM test), và kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình tối ưu.

Phân loại biến Ký hiệu Tên biến Công thức xác định
Biến phụ thuộc $ROA$ Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân
$ROE$ Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu Lợi nhuận ròng / Vốn chủ sở hữu bình quân
Biến độc lập $SIZE$ Quy mô doanh nghiệp $\ln(\text{Tổng tài sản cuối kỳ})$ hoặc Tổng tài sản cuối kỳ (USD)
$GROWTH$ Tốc độ tăng trưởng tài sản $(\text{Tổng tài sản}{t} - \text{Tổng tài sản}{t-1}) / \text{Tổng tài sản}_{t-1}$
$TDTA$ Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản Tổng nợ / Tổng tài sản
$TDTE$ Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu Tổng nợ / Tổng vốn chủ sở hữu
$CR$ Hệ số thanh toán hiện hành Tài sản ngắn hạn / Nợ ngắn hạn
$QR$ Hệ số thanh toán nhanh $(\text{Tiền} + \text{Đầu tư ngắn hạn} + \text{Phải thu ngắn hạn}) / \text{Nợ ngắn hạn}$

Nguồn dữ liệu

Số liệu tài chính vi mô của 111 doanh nghiệp logistics được trích xuất từ cơ sở dữ liệu Datastream của Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh và Báo cáo tài chính doanh nghiệp giai đoạn 2018–2020. Dữ liệu kinh tế vĩ mô (tăng trưởng GDP, lạm phát, chỉ số cơ sở hạ tầng) được tổng hợp từ Asian Development Bank (ADB), World Bank Group và World Economic Forum (WEF).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 1 xác định lý do nghiên cứu xuất phát từ thực tiễn biến động của kinh tế thế giới và khu vực Đông Nam Á trong giai đoạn 2018–2020, đặc biệt là ảnh hưởng từ chiến tranh thương mại Mỹ - Trung và đại dịch Covid-19. Tác giả thiết lập mục tiêu tổng quát, 2 mục tiêu cụ thể và 3 câu hỏi nghiên cứu. Không gian nghiên cứu được xác lập tại 6 thị trường logistics phát triển trong ASEAN gồm Việt Nam, Thái Lan, Malaysia, Indonesia, Philippines và Singapore với mẫu 111 doanh nghiệp có dữ liệu đầy đủ trên Datastream trong 3 năm liên tục (333 quan sát).

Chương 2: Cơ sở lý luận

Chương này tổng kết hệ thống lý thuyết về logistics, phân tích 6 nội dung hoạt động cốt lõi và làm rõ các nhân tố tác động đến hoạt động logistics:

  • Nhân tố bên ngoài: Tăng trưởng GDP, lạm phát, tỷ giá, khuôn khổ chính trị - pháp lý, hệ thống cơ sở hạ tầng giao thông (đường bộ, đường sắt, hàng không, cảng biển), mức độ cạnh tranh cùng ngành, điều kiện khí hậu và dịch bệnh.
  • Nhân tố bên trong: Chất lượng nguồn nhân lực và cơ cấu vốn doanh nghiệp.

Chương 2 cũng trình bày chi tiết công thức và ý nghĩa của ROA, ROE, đồng thời tổng hợp 6 công trình nghiên cứu thực nghiệm tiền bối: Đặng Ngọc Hùng (2015), Trần Mạnh Dũng và cộng sự (2020), Nguyễn Minh Ngọc và cộng sự (2021) tại Việt Nam; Siti Marsila Mhd Ruslan (2018 - Malaysia), Mohammad Yameen và cộng sự (2019 - Ấn Độ), Hilmi Aulia và Imo Gandakusuma (2019 - 5 nước ASEAN).

Chương 3: Mô hình nghiên cứu

Tác giả thiết lập mô hình hồi quy đa biến tổng quát: $$\text{HQHĐKD} = f(SIZE, GROWTH, TDTA/TDTE, CR/QR)$$ Chương này diễn giải chi tiết 6 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H6:

  • H1: Quy mô doanh nghiệp ($SIZE$) có tác động dương (+) đến HQHĐKD.
  • H2: Tốc độ tăng trưởng tài sản ($GROWTH$) có tác động dương (+) đến HQHĐKD.
  • H3: Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản ($TDTA$) có tác động âm (-) đến HQHĐKD.
  • H4: Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu ($TDTE$) có tác động âm (-) đến HQHĐKD.
  • H5: Hệ số thanh toán hiện hành ($CR$) có tác động dương (+) đến HQHĐKD.
  • H6: Hệ số thanh toán nhanh ($QR$) có tác động dương (+) đến HQHĐKD.

Quy trình xử lý số liệu bảng trên phần mềm STATA và các bước kiểm định vi phạm giả định hồi quy cũng được quy định cụ thể tại chương này.

Chương 4: Thực trạng các doanh nghiệp logistics tại Đông Nam Á và kết quả nghiên cứu

Chương 4 phân tích bối cảnh kinh tế khu vực: Tăng trưởng GDP toàn Đông Nam Á suy giảm từ 5.1% (2018) xuống 4.4% (2019) và âm 4.0% (2020) do Covid-19; lạm phát năm 2018 đạt đỉnh; điểm số cơ sở hạ tầng giao thông năm 2019 ghi nhận Singapore đứng đầu (92 điểm, xếp hạng 1 thế giới), tiếp theo là Malaysia (66 điểm), Thái Lan (57 điểm), Indonesia (56 điểm), Việt Nam (52 điểm) và Philippines (42 điểm).

Phần phân tích thống kê mô tả 333 quan sát ghi nhận:

  • $ROE$ bình quân đạt -2.43% (dao động từ -857.11% đến 301.72%).
  • $ROA$ bình quân đạt 1.59% (dao động từ -49.40% đến 132.10%).
  • $TDTA$ bình quân đạt 30.34%; $TDTE$ bình quân đạt 89.81%.
  • $SIZE$ bình quân đạt 155 triệu USD ($1.55 \times 10^8$ USD); $GROWTH$ bình quân đạt 10.81%.
  • $CR$ bình quân đạt 200.02%; $QR$ bình quân đạt 176.59%.

Kết quả ma trận tương quan chỉ ra hệ số tương quan giữa $CR$ và $QR$ ở mức rất cao (0.947), trong khi $SIZE$ tương quan âm với $QR$ (-0.15).

Quá trình hồi quy và kiểm định:

  • Với biến phụ thuộc ROE: Kiểm định F ($p = 0.0001$), LM ($p = 1.000$) và Hausman ($p = 0.0669$) chỉ ra OLS là mô hình phù hợp nhất trong 3 mô hình ban đầu, nhưng do vi phạm tự tương quan nên tác giả sử dụng FGLS để ước lượng lại.
  • Với biến phụ thuộc ROA: Kiểm định F ($p = 0.0000$), LM ($p = 0.000$) và Hausman ($p = 0.0001$) xác định FEM phù hợp nhất, nhưng do có hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi nên mô hình FGLS được lựa chọn làm kết quả cuối cùng.

Chương 5: Kết luận

Chương 5 đúc kết kết quả nghiên cứu thực nghiệm: 5 trên 6 biến độc lập ($GROWTH, TDTA, TDTE, CR, QR$) có ý nghĩa thống kê tác động đến HQHĐKD ở các khía cạnh khác nhau, trong khi biến $SIZE$ không có ý nghĩa thống kê. Tác giả chỉ rõ 3 hạn chế chính của đề tài và đề xuất 4 hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Mô hình hồi quy FGLS chuẩn hóa cuối cùng được xác định như sau:

$$\text{Mô hình 1: } ROE = 0.343 \times TDTA - 0.104 \times TDTE + 0.376 \times GROWTH$$

$$\text{Mô hình 2: } ROA = 0.0585 - 0.153 \times TDTA + 0.00771 \times TDTE + 0.00892 \times GROWTH + 0.00629 \times CR - 0.00600 \times QR$$

Tên biến độc lập Tác động lên ROE Tác động lên ROA Mức ý nghĩa thống kê (FGLS)
Tốc độ tăng trưởng tài sản ($GROWTH$) + + Có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (ROE) và 1%-5% (ROA)
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản ($TDTA$) + - Mức 10% với ROE; Mức 1% với ROA
Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu ($TDTE$) - + Mức 1% với cả ROE và ROA
Hệ số thanh toán hiện hành ($CR$) Không có ý nghĩa + Có ý nghĩa ở mức 5% đối với ROA
Hệ số thanh toán nhanh ($QR$) Không có ý nghĩa - Có ý nghĩa ở mức 10% đối với ROA
Quy mô doanh nghiệp ($SIZE$) Không có ý nghĩa Không có ý nghĩa Không có ý nghĩa thống kê trong cả 4 mô hình

Luận giải cơ chế tác động

  • Tốc độ tăng trưởng tài sản ($GROWTH$): Tác động tích cực đồng thuận lên cả ROA và ROE. Việc gia tăng tài sản phản ánh doanh nghiệp sử dụng lợi nhuận giữ lại để tái đầu tư mở rộng hoạt động logistics. Do lợi nhuận giữ lại có chi phí sử dụng vốn thấp nhất, việc mở rộng quy mô kinh tế giúp gia tăng doanh thu vượt trội so với chi phí, nâng cao hiệu quả sinh lời.
  • Quy mô doanh nghiệp ($SIZE$): Không có tác động mang ý nghĩa thống kê lên ROA và ROE. Điều này phản ánh hiệu quả kinh doanh đo lường qua tỷ suất sinh lời phụ thuộc vào chất lượng quản trị và tối ưu chi phí hơn là độ lớn tài sản thuần túy; nếu quy mô lớn nhưng lợi nhuận không tăng tương ứng thì các chỉ số sinh lời không được cải thiện.
  • Cấu trúc vốn ($TDTA$ và $TDTE$): $TDTA$ tác động âm lên ROA (-0.153) do chi phí lãi vay làm xói mòn lợi nhuận trên tổng tài sản, nhưng lại có tác động dương lên ROE (+0.343) nhờ hiệu ứng đòn bẩy tài chính khuếch đại lợi nhuận cho cổ đông khi chi phí nợ được kiểm soát. Ngược lại, $TDTE$ tác động âm lên ROE (-0.104), chỉ ra rằng khi tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu vượt mức an toàn, rủi ro tài chính gia tăng sẽ làm suy giảm tỷ suất sinh lời vốn chủ.
  • Khả năng thanh toán ($CR$ và $QR$): $CR$ tác động dương lên ROA (+0.00629), khẳng định việc đảm bảo khả năng chi trả ngắn hạn giúp duy trì chuỗi luân chuyển hàng hóa liên tục. Ngược lại, $QR$ tác động âm lên ROA (-0.00600) do việc nắm giữ quá nhiều tiền mặt hoặc tài sản thanh khoản cao mà không đưa vào luân chuyển kinh doanh sẽ làm phát sinh chi phí cơ hội, làm giảm hiệu quả sinh lời của tài sản.

Đóng góp của đề tài

  • Cung cấp bằng chứng thực nghiệm đa quốc gia trong phạm vi 6 nước Đông Nam Á trong giai đoạn đặc thù (2018–2020), mở rộng phạm vi nghiên cứu so với các công trình trước đây vốn chỉ tập trung tại một quốc gia đơn lẻ.
  • Sử dụng phương pháp hồi quy FGLS để khắc phục triệt để các khuyết tật tự tương quan và phương sai thay đổi của dữ liệu bảng trong phân tích ngành logistics.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

  1. Đề tài mới chỉ xem xét một số nhân tố tài chính nội tại, chưa đưa vào mô hình các biến số phi tài chính (năng lực chuỗi cung ứng, mức độ ứng dụng công nghệ thông tin, quản trị kho bãi).
  2. Dữ liệu nghiên cứu giới hạn trong giai đoạn 3 năm (2018–2020) – thời kỳ xảy ra các cú sốc vĩ mô bất thường (căng thẳng thương mại Mỹ - Trung và đại dịch Covid-19), làm ảnh hưởng đến tính đại diện dài hạn của dữ liệu.
  3. Mẫu khảo sát mới dừng lại ở 111 doanh nghiệp logistics có dữ liệu trên Datastream, chưa bao quát các doanh nghiệp vừa và nhỏ chưa niêm yết hoặc các phân ngành liên quan khác.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  1. Bổ sung các biến phụ thuộc đo lường hiệu quả thị trường như hệ số Q của Tobin ($Tobin's\ Q$).
  2. Mở rộng hệ thống biến độc lập: Tỷ số nợ dài hạn trên tổng tài sản, nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản, cùng các biến vĩ mô như lạm phát, lãi suất.
  3. Kéo dài khung thời gian nghiên cứu (trên 3 năm) để đánh giá chu kỳ kinh doanh toàn diện hơn.
  4. Mở rộng quy mô mẫu nghiên cứu sang các ngành nghề khác nhằm nâng cao khả năng khái quát hóa.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng thụ hưởng: Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Quản trị Kinh doanh, Quản trị Logistics và Chuỗi cung ứng; các nhà nghiên cứu thực nghiệm về tài chính doanh nghiệp.
  • Giá trị khai thác: Khóa luận là tài liệu tham khảo chuẩn mực về quy trình phân tích kinh tế lượng cho dữ liệu bảng (panel data) trên phần mềm STATA, từ khâu thống kê mô tả, ma trận tương quan đến các kiểm định lựa chọn mô hình OLS, FEM, REM và xử lý khuyết tật bằng FGLS đối với các chỉ tiêu tài chính doanh nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

1. Mẫu nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu doanh nghiệp và phân bổ tại các quốc gia nào?

Mẫu nghiên cứu gồm 111 doanh nghiệp logistics có đầy đủ dữ liệu báo cáo tài chính trên hệ thống Datastream của Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh trong 3 năm liên tục (2018–2020), tương ứng với 333 quan sát, phân bổ tại 6 quốc gia Đông Nam Á: Việt Nam, Thái Lan, Malaysia, Indonesia, Philippines và Singapore.

2. Mô hình kinh tế lượng cuối cùng nào được chọn để giải thích tác động của các nhân tố đến ROA và ROE?

Sau khi thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình (F-test, Breusch-Pagan LM test, Hausman test) và phát hiện các khuyết tật về tự tương quan (ở mô hình OLS của ROE) cũng như tự tương quan và phương sai sai số thay đổi (ở mô hình FEM của ROA), tác giả đã sử dụng phương pháp hồi quy Bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) làm mô hình chuẩn xác cuối cùng cho cả ROA và ROE.

3. Nhân tố quy mô doanh nghiệp (SIZE) có ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh trong nghiên cứu này không?

Trong cả 4 mô hình hồi quy (OLS, FEM, REM, FGLS), biến quy mô doanh nghiệp ($SIZE$) đều không có ý nghĩa thống kê đối với cả ROA và ROE. Tác giả giải thích rằng HQHĐKD đo lường tỷ suất sinh lời trên tài sản và vốn chủ chứ không phụ thuộc vào độ lớn tuyệt đối của quy mô tài sản.

4. Nhân tố tốc độ tăng trưởng tài sản (GROWTH) tác động như thế nào đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp?

Tốc độ tăng trưởng tài sản ($GROWTH$) có mối quan hệ dương (+) mang ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với ROE và mức 1%–5% đối với ROA. Việc doanh nghiệp sử dụng lợi nhuận giữ lại có chi phí vốn thấp để tái đầu tư mở rộng tài sản giúp gia tăng doanh thu và tối ưu hóa lợi nhuận ròng.

5. Sự khác biệt về tác động của hai chỉ số thanh khoản (CR và QR) đối với ROA được giải thích ra sao?

Hệ số thanh toán hiện hành ($CR$) tác động dương (+0.00629, mức ý nghĩa 5%) lên ROA do việc đảm bảo khả năng thanh toán ngắn hạn giúp hoạt động vận hành thông suốt. Trong khi đó, hệ số thanh toán nhanh ($QR$) tác động âm (-0.00600, mức ý nghĩa 10%) lên ROA do việc dự trữ quá nhiều tài sản thanh khoản cao (tiền mặt, đầu tư tài chính ngắn hạn) mà không đưa vào luân chuyển kinh doanh sẽ làm phát sinh chi phí cơ hội, làm giảm hiệu suất sinh lời của tài sản.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Võ Thị Mỹ Hân đã lượng hóa thành công tác động của các nhân tố tài chính nội tại lên hiệu quả hoạt động kinh doanh (ROA, ROE) của 111 doanh nghiệp logistics tại 6 quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2018–2020. Nghiên cứu khẳng định vai trò tích cực của tốc độ tăng trưởng tài sản và chỉ ra các tác động đa chiều của đòn bẩy tài chính cũng như tính thanh khoản đối với khả năng sinh lời. Bằng việc áp dụng phương pháp ước lượng FGLS để khắc phục các khuyết tật dữ liệu bảng, công trình cung cấp cơ sở thực nghiệm rõ ràng cho các nhà quản trị doanh nghiệp logistics trong việc hoạch định cấu trúc vốn và quản lý dòng tiền hoạt động.