Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành xây dựng giữ vị trí trọng yếu trong tiến trình phát triển hạ tầng và đóng góp đáng kể vào tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Việt Nam theo đánh giá của Viện Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách (VEPR). Tuy nhiên, đặc thù vận hành của các doanh nghiệp xây dựng đòi hỏi quy mô vốn đầu tư ban đầu rất lớn, chu kỳ thu hồi vốn kéo dài và chịu nhiều rủi ro biến động thị trường. Do đó, quyết định cấu trúc vốn—sự kết hợp giữa nợ vay và vốn chủ sở hữu—trở thành yếu tố mang tính sống còn. Việc không sử dụng nợ phản ánh tính tự chủ tài chính nhưng làm mất đi lợi thế đòn bẩy để gia tăng lợi nhuận; ngược lại, việc lạm dụng nợ vay quá mức sẽ đẩy doanh nghiệp vào tình trạng kiệt quệ tài chính và gia tăng áp lực phá sản. Trước bối cảnh các kết quả thực nghiệm trong và ngoài nước còn nhiều mâu thuẫn (như các nghiên cứu của Khan, 2012; Rouf, 2015 chỉ ra tác động tiêu cực, trong khi Ngô Văn Toàn & Vũ Bá Thành, 2017 hay Hapsah S. Mohammad, 2019 khẳng định tác động tích cực, và Al-Taani, 2013 cho thấy cấu trúc vốn không phải nhân tố chính), tác giả Dương Thị Thanh Tuyền đã thực hiện khóa luận tốt nghiệp nhằm kiểm định thực chứng mối quan hệ này tại thị trường chứng khoán Việt Nam.

Mục tiêu tổng quát của đề tài là phân tích tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), từ đó đề xuất các hàm ý quản trị thích hợp nhằm xây dựng cấu trúc vốn hợp lý.

Đề tài triển khai ba mục tiêu cụ thể:

  1. Nghiên cứu chiều hướng tác động và mức độ tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp trong ngành xây dựng được niêm yết tại HOSE.
  2. Đo lường mức độ tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp trong ngành xây dựng tại HOSE.
  3. Đề xuất lựa chọn cấu trúc vốn phù hợp để gia tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp ngành xây dựng tại HOSE.

Nhiệm vụ nghiên cứu được cụ thể hóa bằng ba câu hỏi nghiên cứu:

  • Thứ nhất: Cấu trúc vốn tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết tại HOSE theo chiều hướng nào?
  • Thứ hai: Mức độ tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp ngành xây dựng được niêm yết tại HOSE như thế nào?
  • Thứ ba: Làm thế nào để xây dựng cấu trúc vốn phù hợp để gia tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết tại HOSE?

Đối tượng nghiên cứu là tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp ngành xây dựng. Phạm vi không gian giới hạn ở 33 doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên sàn HOSE có đầy đủ báo cáo tài chính kiểm toán; phạm vi thời gian thu thập dữ liệu thứ cấp kéo dài 10 năm, từ năm 2014 đến năm 2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận kế thừa và vận dụng ba lý thuyết nền tảng về cấu trúc vốn trong tài chính doanh nghiệp:

  • Lý thuyết cấu trúc vốn của Modigliani và Miller (M&M, 1958, 1963): Ban đầu giả định thị trường vốn hoàn hảo để kết luận cấu trúc vốn không tác động đến giá trị doanh nghiệp (1958); sau đó bổ sung yếu tố thuế thu nhập doanh nghiệp (1963) nhằm chỉ ra lợi ích của lá chắn thuế từ chi phí lãi vay (tax shield) giúp gia tăng giá trị doanh nghiệp khi dùng nợ.
  • Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Trade-off Theory - Kraus & Litzenberger, 1973; Jensen & Meckling, 1976): Doanh nghiệp cân bằng giữa lợi ích biên của lá chắn thuế và chi phí biên của tình trạng kiệt quệ tài chính cùng chi phí đại diện để xác định một cấu trúc vốn tối ưu.
  • Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory - Donaldson, 1961; Myers & Majluf, 1984): Do hiện tượng bất cân xứng thông tin giữa nhà quản trị và nhà đầu tư bên ngoài, doanh nghiệp ưu tiên huy động vốn theo thứ tự: nguồn vốn nội bộ (lợi nhuận giữ lại), tiếp đến là nợ vay và cuối cùng mới phát hành cổ phiếu mới.

Về phương pháp nghiên cứu, tác giả thu thập dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel data) từ 33 công ty xây dựng trong giai đoạn 2014–2023, tạo ra bộ dữ liệu gồm 330 quan sát ($N = 33$, $T = 10$). Nguồn dữ liệu thứ cấp được truy xuất từ cơ sở dữ liệu FiinPro kết hợp rà soát báo cáo tài chính đã kiểm toán, xử lý sơ bộ qua Microsoft Excel và ước lượng kinh tế lượng trên phần mềm Stata 17.

Hai mô hình hồi quy đa biến được thiết lập tương ứng với hai thước đo hiệu quả hoạt động:

$$\text{Mô hình 1: } ROE_{it} = \beta_0 + \beta_1 DA_{it} + \beta_2 DE_{it} + \beta_3 SIZE_{it} + \beta_4 GROW_{it} + \beta_5 TANG_{it} + \varepsilon_{it}$$

$$\text{Mô hình 2: } ROA_{it} = \beta_0 + \beta_1 DA_{it} + \beta_2 DE_{it} + \beta_3 SIZE_{it} + \beta_4 GROW_{it} + \beta_5 TANG_{it} + \varepsilon_{it}$$

Trong đó, các biến được xác định công thức cụ thể:

  • Biến phụ thuộc:
    • Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) = Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân.
    • Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản ($ROA$) = Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân.
  • Biến độc lập (Cấu trúc vốn):
    • Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản ($DA$) = Tổng nợ / Tổng tài sản (kỳ vọng tác động âm (-)).
    • Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu ($DE$) = Tổng nợ / Vốn chủ sở hữu (kỳ vọng tác động âm (-)).
  • Biến kiểm soát:
    • Quy mô doanh nghiệp ($SIZE$) = Logarithm tự nhiên của tổng tài sản: $\log(\text{Tổng tài sản})$ (kỳ vọng tác động dương (+)).
    • Tốc độ tăng trưởng doanh thu ($GROW$) = $(\text{Doanh thu}t - \text{Doanh thu}{t-1}) / \text{Doanh thu}_{t-1}$ (kỳ vọng tác động dương (+)).
    • Tỷ lệ tài sản cố định ($TANG$) = Tài sản cố định / Tổng tài sản (kỳ vọng tác động dương (+)).

Quy trình xử lý dữ liệu trải qua các bước: Thống kê mô tả; Ma trận hệ số tương quan Pearson; Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF); Ước lượng ba mô hình cơ bản gồm Hồi quy gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Tiếp đó, tác giả sử dụng kiểm định $F$-test để chọn giữa Pooled OLS và FEM, kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian Multiplier để chọn giữa Pooled OLS và REM, và kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM. Sau khi chọn được mô hình phù hợp (REM), tác giả thực hiện kiểm định khuyết tật phương sai sai số thay đổi (lệnh xttest0 theo kiểm định Breusch-Pagan) và kiểm định tự tương quan (lệnh xtserial theo kiểm định Wooldridge). Cuối cùng, phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) được áp dụng nhằm khắc phục triệt để các khuyết tật này.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương mở đầu đặt nền tảng cho toàn bộ khóa luận thông qua việc khẳng định tầm quan trọng của ngành xây dựng đối với nền kinh tế và nhu cầu cấp thiết trong việc hoạch định cấu trúc vốn tối ưu. Tác giả chỉ ra tính chất hai mặt của đòn bẩy tài chính: nếu không dùng nợ thì doanh nghiệp bỏ lỡ cơ hội khuếch đại lợi nhuận, nhưng lạm dụng nợ sẽ đối mặt rủi ro kiệt quệ tài chính. Chương 1 làm rõ tính phân kỳ trong các nghiên cứu thực nghiệm tiền nhiệm trên thế giới và tại Việt Nam, từ đó xác lập 3 mục tiêu nghiên cứu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu tương ứng, xác định đối tượng, phạm vi nghiên cứu (33 doanh nghiệp niêm yết trên HOSE, 2014–2023) và kết cấu 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Chương này hệ thống hóa các định nghĩa học thuật về cấu trúc vốn (theo Saad, 2010; Pandey, 2010; Gul & Cho, 2019; Hasan, 2014) và các chỉ tiêu đo lường ($DA, DE$). Đồng thời, chương trình bày khái niệm hiệu quả hoạt động theo góc nhìn kế toán và quản trị (Kotler & Keller, 2006; Chakravarthy, 1986; Sandberg & Hoffer, 1987) thông qua hai chỉ số cốt lõi $ROA$ và $ROE$.

Nội dung trọng tâm của chương là phân tích sâu 3 lý thuyết nền: Lý thuyết M&M (1958, 1963), Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Trade-off Theory) và Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory). Bên cạnh đó, tác giả thực hiện tổng quan có hệ thống các công trình nghiên cứu quốc tế (Boshnak, 2023 tại Ả Rập Xê Út; Salam & Shourkashti, 2019 tại Malaysia; Uremadu & Onyekachi, 2018 tại Nigeria; Ibhagui & Olokoyo, 2018 tại Nigeria; Akingunola và cộng sự, 2018 tại Nigeria) và các nghiên cứu tại Việt Nam (Nguyễn Hải Nam và cộng sự, 2022; Nguyễn Minh Ngọc và cộng sự, 2021; Bùi Tùng Duy và cộng sự, 2021; Nguyễn Hoàng Phi Nam và cộng sự, 2022; Bùi Vĩnh Thanh, 2021). Từ việc đối chiếu các kết quả trái chiều giữa các nhóm ngành, tác giả xác định khoảng trống nghiên cứu: các nghiên cứu chuyên biệt về ngành xây dựng tại Việt Nam còn rất hạn chế dù đây là ngành chịu rủi ro đòn bẩy rất cao.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày sơ đồ quy trình nghiên cứu 6 bước từ nhận diện lý thuyết, thu thập dữ liệu qua FiinPro, thiết lập mô hình, kiểm định kinh tế lượng đến thảo luận kết quả và hàm ý chính sách. Tác giả thiết lập hệ thống 5 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_5$) dựa trên cơ sở kế thừa các công trình đi trước, đồng thời nêu rõ công thức xác định các biến phụ thuộc ($ROA, ROE$), biến độc lập ($DA, DE$) và biến kiểm soát ($SIZE, GROW, TANG$). Khung kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng với phần mềm Stata 17 được mô tả chi tiết, bao gồm các tiêu chí kiểm định lựa chọn mô hình ($F$-test, Breusch-Pagan LM, Hausman) và kiểm định khuyết tật mô hình (phương sai sai số thay đổi và tự tương quan).

Chương 4: Phân tích kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 tập trung công bố và phân tích toàn bộ các dữ liệu tính toán thực nghiệm:

Tên biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Ghi chú cực trị
ROE 330 0,1044 0,2003 -1,8126 1,0267 Min: HBC (2023); Max: LGC (2014)
ROA 330 0,0386 0,0467 -0,2208 0,2991 Min: CIG (2020); Max: NHA (2019)
DA 330 0,6180 0,1886 0,0200 0,9900 Min: EVG (2022); Max: HBC (2023)
DE 330 2,8129 9,0025 0,0300 162,3100 Min: EVG (2022); Max: HBC (2023)
SIZE 330 12,2739 0,5922 11,0800 13,5656 Min: HHV (2015); Max: HHV (2023)
GROW 330 0,5430 6,4397 -1,0487 116,4356 Min: PTC (2020); Max: PTC (2022)
TANG 330 0,1868 0,2112 0,0003 0,9158 Min: EVG (2023); Max: HTI (2014)

Kết quả ma trận tương quan cho thấy các hệ số giữa các cặp biến độc lập đều nhỏ hơn 0,8. Kiểm định đa cộng tuyến ghi nhận giá trị VIF cao nhất là $DA$ (1,24), thấp nhất là $GROW$ (1,02) và VIF trung bình đạt 1,12 (đều thấp hơn rất nhiều so với ngưỡng 10), khẳng định mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Quá trình lựa chọn mô hình cho thấy:

  • Đối với Mô hình 1 ($ROE$): $F$-test có $p\text{-value} = 0,0000 < 0,05$ (chọn FEM thay vì Pooled OLS); Breusch-Pagan LM có $p\text{-value} = 0,0000 < 0,05$ (chọn REM thay vì Pooled OLS); kiểm định Hausman có $p\text{-value} = 0,0892 > 0,05$, do đó chấp nhận giả thuyết $H_0$, chọn mô hình REM.
  • Đối với Mô hình 2 ($ROA$): Tương tự, $F$-test ($p = 0,0000$) chọn FEM; Breusch-Pagan LM ($p = 0,0000$) chọn REM; kiểm định Hausman có $p\text{-value} = 0,0718 > 0,05$, kết luận mô hình REM là tối ưu.

Khi tiến hành kiểm tra khuyết tật mô hình REM, kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian ghi nhận $p\text{-value} = 0,0000 < 0,05$, xác nhận tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Kiểm định Wooldridge xác nhận sự hiện diện của hiện tượng tự tương quan. Do đó, tác giả sử dụng phương pháp ước lượng FGLS để loại bỏ hoàn toàn các khuyết tật này và đưa ra kết quả ước lượng vững.

Chương 5: Kết luận

Chương cuối cùng tổng kết các phát hiện cốt lõi từ kết quả thực nghiệm và đề xuất hệ thống hàm ý quản trị thiết thực cho doanh nghiệp xây dựng tại HOSE. Tác giả khuyến nghị doanh nghiệp cần kiểm soát tỷ lệ nợ trên tổng tài sản ($DA$) ở ngưỡng an toàn, cơ cấu lại tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu ($DE$) để hạn chế chi phí tài chính bào mòn lợi nhuận. Đối với các biến kiểm soát, tác giả đề xuất chính sách tăng trưởng doanh thu bền vững và chiến lược đầu tư tài sản cố định phù hợp. Cuối cùng, chương thẳng thắn chỉ ra các hạn chế về phạm vi mẫu và gợi mở hướng nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp học thuật

Kết quả nghiên cứu chính

Từ kết quả hồi quy dữ liệu bảng và mô hình ước lượng FGLS khắc phục khuyết tật, nghiên cứu đã chứng minh cấu trúc vốn tác động có ý nghĩa thống kê đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp xây dựng:

  • Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản ($DA$): Có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA$), đồng thời ghi nhận tác động cùng chiều đối với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) khi doanh nghiệp tận dụng hiệu quả đòn bẩy tài chính để tối đa hóa lợi nhuận của cổ đông.
  • Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu ($DE$): Tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với $ROE$ (hệ số hồi quy trong mô hình REM là -0,0125 với $t = -13,17$). Tỷ lệ $DE$ quá cao đồng nghĩa với gánh nặng nợ vay lấn át vốn chủ sở hữu, dẫn đến rủi ro kiệt quệ tài chính và làm suy giảm tỷ suất sinh lời của chủ sở hữu. Đối với $ROA$, $DE$ cũng thể hiện tác động ngược chiều ở mức ý nghĩa 10%.
  • Biến kiểm soát tăng trưởng doanh thu ($GROW$): Tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê đến cả $ROE$ (mức ý nghĩa 5%, hệ số -0,00305 trong REM) và $ROA$ (mức ý nghĩa 1%, hệ số -0,000898 trong REM). Điều này phản ánh thực trạng đặc thù của ngành xây dựng: việc mở rộng doanh thu quá nóng thường đi kèm với gia tăng nợ đọng, áp lực trích lập dự phòng nợ phải thu khó đòi và chi phí quản lý tăng cao, từ đó làm giảm hiệu quả sinh lời thực tế.
  • Biến quy mô doanh nghiệp ($SIZE$) và tỷ lệ tài sản cố định ($TANG$): Chưa thể hiện tác động có ý nghĩa thống kê ổn định trong mô hình REM đối với $ROE$, nhưng phản ánh các tác động biên đối với $ROA$ tùy thuộc vào từng phương pháp ước lượng.
Giả thuyết Mối quan hệ kỳ vọng Kết quả thực nghiệm thực tế Trạng thái giả thuyết
$H_1$: $DA \to$ Hiệu quả Ngược chiều (-) Tác động (-) lên $ROA$; Tác động (+) lên $ROE$ (theo FGLS) Chấp nhận một phần
$H_2$: $DE \to$ Hiệu quả Ngược chiều (-) Tác động (-) lên cả $ROE$ và $ROA$ Chấp nhận
$H_3$: $SIZE \to$ Hiệu quả Cùng chiều (+) Không có ý nghĩa thống kê trong mô hình REM Bác bỏ
$H_4$: $GROW \to$ Hiệu quả Cùng chiều (+) Tác động ngược chiều (-) có ý nghĩa thống kê Bác bỏ (ngược kỳ vọng)
$H_5$: $TANG \to$ Hiệu quả Cùng chiều (+) Không có ý nghĩa thống kê trong mô hình REM Bác bỏ

Giải pháp và hàm ý quản trị

Dựa trên kết quả thực nghiệm, tác giả đưa ra các nhóm khuyến nghị quản trị tài chính cụ thể:

  1. Kiểm soát tỷ lệ đòn bẩy tài chính ($DE$ và $DA$): Các nhà quản trị tài chính ngành xây dựng cần thiết lập một cấu trúc vốn mục tiêu cân bằng. Mặc dù việc gia tăng $DA$ có thể hỗ trợ nâng cao $ROE$ nhờ đòn bẩy, nhưng việc để tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu ($DE$) tăng cao (điển hình như trường hợp cực đoan của HBC năm 2023 với $DE$ lên tới 162,31) sẽ triệt tiêu lợi nhuận do gánh nặng lãi vay. Doanh nghiệp cần đa dạng hóa các kênh huy động vốn, phát hành cổ phiếu hoặc tìm kiếm đối tác chiến lược để củng cố nền tảng vốn chủ sở hữu thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào vốn vay ngân hàng.
  2. Kiểm soát tốc độ tăng trưởng doanh thu ($GROW$): Không nên theo đuổi mục tiêu tăng trưởng doanh thu bằng mọi giá thông qua việc hạ chuẩn điều kiện thanh toán hoặc nhận thầu các công trình có biên lợi nhuận thấp. Cần siết chặt công tác quản trị dòng tiền, tăng cường thu hồi nợ đọng từ các chủ đầu tư nhằm tránh tình trạng doanh thu danh nghĩa tăng nhưng dòng tiền hoạt động thuần bị âm.
  3. Tối ưu hóa quản lý tài sản cố định và quy mô ($TANG, SIZE$): Đẩy mạnh việc quản trị chi phí khấu hao, thanh lý hoặc nhượng bán các tài sản cố định, máy móc thiết bị thi công kém hiệu quả để tinh giản tổng tài sản và giảm áp lực vốn ứ đọng.

Đóng góp của nghiên cứu

  • Về mặt học thuật: Khóa luận bổ sung bằng chứng thực nghiệm chuyên sâu vào hệ thống tài liệu tài chính doanh nghiệp tại thị trường mới nổi Việt Nam, cụ thể hóa mối quan hệ phi tuyến và đa chiều giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động trong ngành xây dựng—một lĩnh vực ít được khảo sát riêng lẻ trong giai đoạn 10 năm (2014–2023).
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp hệ thống tham chiếu số liệu cụ thể cho các nhà quản trị doanh nghiệp xây dựng, các định chế tài chính cho vay và các nhà đầu tư trên sàn HOSE trong việc đánh giá rủi ro tài chính và định giá cổ phiếu ngành xây dựng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Dựa trên nội dung khóa luận, đề tài còn tồn tại một số hạn chế cụ thể:

  • Phạm vi mẫu nghiên cứu: Khóa luận mới khảo sát 33 doanh nghiệp xây dựng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE). Mẫu nghiên cứu chưa bao quát các doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX), sàn UPCoM hay các doanh nghiệp xây dựng chưa niêm yết có quy mô vừa và nhỏ.
  • Hạn chế về hệ thống biến số: Mô hình chỉ sử dụng hai chỉ tiêu đo lường cấu trúc vốn tổng thể ($DA, DE$) mà chưa phân tách chi tiết thành nợ ngắn hạn và nợ dài hạn; đồng thời chỉ sử dụng hai chỉ số kế toán ($ROA, ROE$) mà chưa đo lường hiệu quả hoạt động theo giá trị thị trường (như chỉ số Tobin's Q).
  • Thiếu vắng các yếu tố vĩ mô: Mô hình nghiên cứu chỉ tập trung vào các biến tài chính vi mô nội bộ của doanh nghiệp, chưa đưa vào kiểm soát các biến số kinh tế vĩ mô có tác động lớn đến ngành xây dựng như lãi suất cho vay, tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng GDP hay sự biến động của chính sách pháp lý bất động sản.

Hướng nghiên cứu tiếp theo được tác giả gợi mở:

  • Mở rộng phạm vi chọn mẫu sang toàn bộ các sàn giao dịch chứng khoán tại Việt Nam (bao gồm HNX và UPCoM) để nâng cao tính đại diện.
  • Bổ sung các biến độc lập chi tiết như tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản, và bổ sung thước đo hiệu quả thị trường (Tobin's Q).
  • Kết hợp các biến kiểm soát kinh tế vĩ mô và áp dụng các kỹ thuật kinh tế lượng nâng cao như phương pháp mô men tổng quát hệ thống (System GMM) để kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn trong cấu trúc vốn.

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo rõ ràng cho các nhóm độc giả học thuật và thực tiễn:

  • Sinh viên và học viên cao học khối ngành Kinh tế, Tài chính – Ngân hàng, Kế toán – Kiểm toán: Khóa luận là tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu định lượng với dữ liệu bảng (Panel Data). Quy trình kiểm định từng bước trên phần mềm Stata 17—từ Pooled OLS, FEM, REM đến các kiểm định lựa chọn ($F$-test, Breusch-Pagan LM, Hausman), kiểm định khuyết tật mô hình và khắc phục bằng phương pháp FGLS—được trình bày mạch lạc, logic, có thể ứng dụng trực tiếp cho các đề tài nghiên cứu tương tự.
  • Các nhà nghiên cứu về tài chính doanh nghiệp: Hệ thống tổng quan nghiên cứu (Chương 2) với các bảng tổng hợp đối sánh chi tiết giữa nghiên cứu quốc tế và Việt Nam cung cấp nguồn trích dẫn lý thuyết và dữ liệu phong phú về cấu trúc vốn.
  • Nhà quản trị tài chính tại các doanh nghiệp xây dựng và chuyên viên phân tích đầu tư: Cung cấp bức tranh thực tế về các chỉ số đòn bẩy tài chính trung bình của ngành xây dựng niêm yết trong suốt 1 thập kỷ, giúp các nhà quản trị nhận thức rõ tác động tiêu cực của chỉ số $DE$ quá đà và sự rủi ro của việc tăng trưởng doanh thu thiếu kiểm soát.

Câu hỏi thường gặp

1. Dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ nguồn nào và bao gồm bao nhiêu quan sát?

Khóa luận sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán và các chỉ số tài chính được truy xuất từ cơ sở dữ liệu FiinPro. Ban đầu, tác giả khảo sát 35 doanh nghiệp ngành xây dựng trên sàn HOSE, sau đó loại bỏ các đơn vị thiếu dữ liệu để thu được mẫu nghiên cứu chính thức gồm 33 doanh nghiệp trong giai đoạn 10 năm từ 2014 đến 2023, tạo nên một bộ dữ liệu bảng cân bằng với tổng cộng 330 quan sát.

2. Các giá trị cực trị của các biến trong mẫu khảo sát phản ánh thực trạng tài chính nào của các doanh nghiệp xây dựng?

Thống kê mô tả ghi nhận các biến động phân hóa sâu sắc trong ngành:

  • Tỷ suất sinh lời $ROE$ có giá trị thấp nhất là -1,8126 (ghi nhận tại Công ty Cổ phần Tập đoàn Xây dựng Hòa Bình - mã HBC năm 2023) và cao nhất là 1,0267 (tại LGC năm 2014).
  • Tỷ suất sinh lời $ROA$ thấp nhất đạt -0,2208 (CIG năm 2020) và cao nhất đạt 0,2991 (NHA năm 2019).
  • Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản ($DA$) đạt đỉnh tại mức 0,9900 (HBC năm 2023) và đáy là 0,0200 (EVG năm 2022).
  • Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu ($DE$) đạt mức cao kỷ lục 162,3100 (HBC năm 2023) trong khi mức thấp nhất là 0,0300 (EVG năm 2022).
  • Tốc độ tăng trưởng doanh thu ($GROW$) dao động từ mức sụt giảm -1,0487 (PTC năm 2020) đến mức tăng vọt 116,4356 (PTC năm 2022).

3. Kết quả các kiểm định kinh tế lượng đã xác định mô hình hồi quy nào là phù hợp nhất trước khi xử lý khuyết tật?

Qua các bước kiểm định trên Stata 17:

  • Kiểm định $F$-test so sánh giữa Pooled OLS và FEM đều cho giá trị $p\text{-value} = 0,0000 < 0,05$ ở cả hai mô hình ($ROE$ và $ROA$), bác bỏ $H_0$, ưu tiên chọn FEM.
  • Kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian Multiplier so sánh giữa Pooled OLS và REM cho kết quả $p\text{-value} = 0,0000 < 0,05$, bác bỏ $H_0$, ưu tiên chọn REM.
  • Kiểm định Hausman so sánh giữa FEM và REM ghi nhận $p\text{-value} = 0,0892$ đối với Mô hình 1 ($ROE$) và $p\text{-value} = 0,0718$ đối với Mô hình 2 ($ROA$). Do cả hai giá trị đều lớn hơn mức ý nghĩa $\alpha = 0,05$, giả thuyết $H_0$ được chấp nhận, chứng minh mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là lựa chọn tối ưu nhất trong ba phương pháp cơ bản.

4. Vì sao tác giả phải sử dụng phương pháp Feasible Generalized Least Squares (FGLS) thay vì dừng lại ở mô hình REM?

Sau khi lựa chọn mô hình REM, tác giả đã tiến hành kiểm định các khuyết tật kinh tế lượng. Kết quả kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian (lệnh xttest0) cho $p\text{-value} = 0,0000 < 0,05$, xác nhận mô hình bị hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Đồng thời, kiểm định Wooldridge (lệnh xtserial) xác nhận mô hình mắc hiện tượng tự tương quan. Sự hiện diện của hai khuyết tật này khiến các ước lượng của REM không còn hiệu quả (mất tính BLUE). Do đó, phương pháp FGLS bắt buộc phải được áp dụng để loại bỏ sai số, đảm bảo hệ số ước lượng thu được là vững và đáng tin cậy.

5. Kết quả thực nghiệm về tác động của tăng trưởng doanh thu ($GROW$) đến hiệu quả hoạt động có điểm gì đặc biệt so với kỳ vọng ban đầu?

Ban đầu, tác giả đặt giả thuyết $H_4$ kỳ vọng tăng trưởng doanh thu ($GROW$) sẽ tác động cùng chiều (+) đến hiệu quả hoạt động như nhiều nghiên cứu tiền nhiệm (Boshnak, 2023; Bùi Vĩnh Thanh, 2021). Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm thực tế lại chỉ ra mối quan hệ ngược chiều (-) có ý nghĩa thống kê cao giữa $GROW$ với cả $ROE$ (mức 5%) và $ROA$ (mức 1%). Tác giả phân tích rằng điều này phản ánh bản chất đặc thù của doanh nghiệp xây dựng Việt Nam: tăng trưởng doanh thu trong ngành thường gắn liền với sự tích tụ các khoản phải thu khách hàng, việc nới lỏng chính sách tín dụng thương mại để tranh thầu và rủi ro nợ xấu, dẫn đến gia tăng chi phí quản lý và chi phí trích lập dự phòng, từ đó làm sụt giảm lợi nhuận thực tế.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Dương Thị Thanh Tuyền là một công trình nghiên cứu định lượng hoàn chỉnh, khảo sát thực chứng mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động kinh doanh của 33 doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên HOSE giai đoạn 2014–2023. Thông qua việc vận dụng chặt chẽ các mô hình dữ liệu bảng Pooled OLS, FEM, REM và khắc phục triệt để các khuyết tật phương sai thay đổi cùng tự tương quan bằng phương pháp FGLS, nghiên cứu chứng minh tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu ($DE$) gây tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời, trong khi tỷ lệ nợ trên tổng tài sản ($DA$) và tốc độ tăng trưởng doanh thu ($GROW$) phản ánh các tác động đa chiều đặc thù của ngành. Kết quả nghiên cứu cung cấp hệ thống luận cứ thực nghiệm tin cậy giúp các nhà quản trị doanh nghiệp xây dựng hoạch định cấu trúc tài chính an toàn và nâng cao hiệu quả hoạt động bền vững.