Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Ngành Xây dựng và Bất động sản đóng vai trò là động lực quan trọng thúc đẩy sự tăng trưởng của nhiều lĩnh vực kinh tế tại Việt Nam. Đây là ngành kinh doanh có nhu cầu vốn rất lớn, chu kỳ kinh doanh dài và tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao. Trong giai đoạn 2021–2022, thị trường bất động sản ghi nhận nhiều biến động: mặt bằng lãi suất tiền gửi duy trì ở mức 5–6%/năm thúc đẩy dòng tiền chuyển dịch vào bất động sản; giá căn hộ bình quân tăng 5–7%, nhà ở riêng lẻ trong dự án tăng 15–20%, đất nền tăng 20–30% so với cuối năm 2020; lượng hàng tồn kho căn hộ năm 2021 giảm 74% (từ khoảng 9.000 căn năm 2020 xuống còn 2.286 căn). Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đăng ký vào Việt Nam tính đến ngày 20/01/2022 tăng 4,2%, trong đó lĩnh vực bất động sản đứng thứ hai với hơn 472 triệu USD (chiếm 22,5% tổng vốn đăng ký).
Trước áp lực sử dụng vốn vay và biến động thị trường, việc xác định cấu trúc vốn tối ưu nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh là yêu cầu thiết thực đối với ban điều hành doanh nghiệp. Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Phạm Linh Chi (Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội, 2023) tập trung nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành Xây dựng – Bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2018–2022.
Mục tiêu nghiên cứu tổng quát là đánh giá tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp Xây dựng và Bất động sản niêm yết trên HNX và HOSE trong 5 năm (2018–2022), từ đó đề xuất các khuyến nghị cụ thể. Bốn câu hỏi nghiên cứu được đặt ra gồm:
- Cấu trúc vốn và khả năng sinh lời là gì?
- Các công trình lý thuyết và thực nghiệm trước đây xác định tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời như thế nào?
- Chiều hướng tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp ngành xây dựng – bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2018–2022 ra sao?
- Doanh nghiệp ngành xây dựng – bất động sản niêm yết cần cơ cấu nguồn vốn như thế nào để nâng cao khả năng sinh lời?
- Đối tượng nghiên cứu: Tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
- Phạm vi không gian: 136 doanh nghiệp ngành Xây dựng và Bất động sản niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE).
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 5 năm, từ năm 2018 đến năm 2022 (tổng cộng 680 quan sát).
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận sử dụng khung lý thuyết tài chính doanh nghiệp kinh điển và hiện đại để làm nền tảng kiểm định:
- Quan điểm truyền thống (Durand, 1952): Tăng đòn bẩy tài chính đến một mức độ nhất định sẽ làm giảm chi phí sử dụng vốn bình quân (WACC) và tăng giá trị doanh nghiệp; vượt qua điểm tối ưu, rủi ro phá sản tăng làm tăng chi phí vốn và giảm giá trị doanh nghiệp.
- Lý thuyết Modigliani & Miller (M&M, 1958, 1963): Trong thị trường hoàn hảo không thuế (1958), cấu trúc vốn không ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp ($V_L = V_U$). Khi có thuế thu nhập doanh nghiệp (1963), lá chắn thuế từ lãi vay làm tăng giá trị doanh nghiệp ($V_L = V_U + T \times D$).
- Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Trade-off Theory - Kraus & Litzenberger, 1973): Cấu trúc vốn tối ưu là điểm cân bằng giữa lợi ích của lá chắn thuế và chi phí kiệt quệ tài chính (financial distress costs).
- Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory - Myers & Majluf, 1984): Do bất cân xứng thông tin, doanh nghiệp ưu tiên sử dụng nguồn vốn theo thứ tự: nguồn vốn nội bộ, nợ vay và cuối cùng là phát hành cổ phần mới.
Về phương pháp nghiên cứu, tác giả kết hợp nghiên cứu định tính (tổng hợp, thống kê mô tả, so sánh) và nghiên cứu định lượng trên dữ liệu bảng (panel data) thông qua phần mềm STATA. Quy trình hồi quy bao gồm:
- Hồi quy bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS).
- Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM).
- Kiểm định lựa chọn mô hình: Kiểm định F (F-test), Kiểm định Hausman, Kiểm định nhân tử Lagrange Breusch - Pagan (Breusch - Pagan LM Test).
- Kiểm định khuyết tật mô hình: Kiểm định đa cộng tuyến (VIF), kiểm định phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) và kiểm định tự tương quan (Autocorrelation).
- Khắc phục khuyết tật mô hình bằng mô hình sai số chuẩn mạnh (Robust Standard Errors).
Nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của 136 doanh nghiệp trên trang Vietstock, cùng các chỉ số kinh tế vĩ mô từ World Bank, Tạp chí Tài chính, Tạp chí Công Thương.
Mô hình nghiên cứu thực nghiệm được thiết lập như sau:
$$\text{ROA}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{SDA}{it} + \beta_2 \text{LDA}{it} + \beta_3 \text{SIZE}{it} + \beta_4 \text{GROWTH}t + \beta_5 \text{INF}t + \beta_6 \text{CR}{it} + \beta_7 \text{TANG}{it} + u_{it}$$
$$\text{ROE}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{SDA}{it} + \beta_2 \text{LDA}{it} + \beta_3 \text{SIZE}{it} + \beta_4 \text{GROWTH}t + \beta_5 \text{INF}t + \beta_6 \text{CR}{it} + \beta_7 \text{TANG}{it} + u_{it}$$
| Tên biến |
Ký hiệu |
Định nghĩa / Cách đo lường |
Kỳ vọng tác động |
| Biến phụ thuộc |
|
|
|
| Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản |
ROA |
Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân |
- |
| Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu |
ROE |
Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân |
- |
| Biến độc lập |
|
|
|
| Tỷ lệ nợ ngắn hạn |
SDA |
Nợ ngắn hạn / Tổng tài sản |
(-) |
| Tỷ lệ nợ dài hạn |
LDA |
Nợ dài hạn / Tổng tài sản |
(+) |
| Biến kiểm soát |
|
|
|
| Quy mô doanh nghiệp |
SIZE |
Logarit tự nhiên của Tổng tài sản ($\ln(\text{Total Assets})$) |
(+) |
| Tăng trưởng GDP |
GROWTH |
Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm của Việt Nam |
(+) |
| Tỷ lệ lạm phát |
INF |
Tỷ lệ lạm phát hàng năm của Việt Nam |
(-) |
| Khả năng thanh toán ngắn hạn |
CR |
Tài sản ngắn hạn / Nợ ngắn hạn |
(-) |
| Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình |
TANG |
Tài sản cố định hữu hình / Tổng tài sản |
(-) |
Nội dung chính theo từng chương
Chapter 1: Introduction
Chương 1 trình bày tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh thị trường bất động sản Việt Nam giai đoạn 2018–2022 có nhiều biến động mạnh mẽ, chịu tác động từ đại dịch Covid-19 và các chu kỳ chính sách tiền tệ. Tác giả chỉ rõ việc các nghiên cứu trước tại Việt Nam chủ yếu tiếp cận tổng thể các công ty phi tài chính mà chưa có công trình chuyên biệt cho ngành Xây dựng – Bất động sản niêm yết trên cả hai sàn HNX và HOSE trong giai đoạn 2018–2022. Chương này cũng xác định rõ 4 mục tiêu cụ thể, 4 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu 680 quan sát và bố cục tổng thể 5 chương của khóa luận.
Chapter 2: Review of Literature and Theoretical Basis
Chương 2 tổng hợp cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước. Tác giả phân loại các nghiên cứu trước đây thành hai nhóm quan điểm:
- Nhóm tác động tích cực: Các nghiên cứu của Gill và cộng sự (2011), Sudiyatno và cộng sự (2012), Maxwell & Kehinde (2012), Antwi và cộng sự (2012), Zeb & Rashid (2016), El-Maude và cộng sự (2016), Võ Minh Long (2017) chỉ ra nợ vay đóng vai trò là lá chắn thuế, giúp gia tăng giá trị và hiệu quả tài chính nếu được duy trì ở mức hợp lý.
- Nhóm tác động tiêu cực: Các công trình của Zeitun & Tian (2014), Chechet & Olayiwola (2014), Kausar và cộng sự (2014), Tifow & Sayilir (2015), Movalia (2015), Phan Thanh Hiệp (2016), Nguyễn Văn Trung & Lê Thị Thu Hương (2021) kết luận nợ vay làm tăng chi phí sử dụng vốn và chi phí kiệt quệ tài chính, từ đó làm giảm ROA, ROE và giá trị doanh nghiệp.
Chương này cũng phân tích chi tiết các chỉ số đo lường cấu trúc vốn (Tỷ lệ nợ, Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu, Khả năng tự tài trợ) và các chỉ số đo lường khả năng sinh lời (ROS, ROA, ROE).
Chapter 3: Research Methods
Chương 3 xây dựng khung nghiên cứu, mô tả 6 giả thuyết nghiên cứu (H1 đến H6) và chi tiết hóa phương pháp thu thập dữ liệu bảng. Mẫu nghiên cứu gồm 136 doanh nghiệp Xây dựng và Bất động sản niêm yết trên HOSE và HNX có báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán đầy đủ từ 2018 đến 2022. Tác giả định nghĩa công thức đo lường cho từng biến số độc lập (SDA, LDA), biến phụ thuộc (ROA, ROE) và 5 biến kiểm soát (SIZE, GROWTH, INF, CR, TANG). Quy trình kiểm định thống kê và lựa chọn mô hình hồi quy (Pooled OLS, FEM, REM, Robust Standard Errors) cũng được xác lập chi tiết.
Chapter 4: Empirical Results
Chương 4 cung cấp kết quả thống kê mô tả, phân tích ma trận tương quan, kiểm định đa cộng tuyến và kết quả hồi quy mô hình:
| Biến |
Số quan sát |
Trung bình (Mean) |
Độ lệch chuẩn (Std.Dev) |
Nhỏ nhất (Min) |
Lớn nhất (Max) |
| ROA |
680 |
0,0312 (3,12%) |
- |
-0,2500 (-25%) |
0,8500 (85%) |
| ROE |
680 |
0,0475 (4,75%) |
- |
-12,6140 |
0,9630 (96,3%) |
| SDA |
680 |
0,4868 (48,68%) |
- |
0,0090 |
0,9920 |
| LDA |
680 |
0,1650 (16,50%) |
0,1680 |
0,0000 |
> 1,0000 |
| SIZE |
680 |
28,3612 |
- |
24,4769 |
33,9851 |
| GROWTH |
680 |
0,0703 (7,03%) |
- |
- |
- |
| INF |
680 |
2,xx% |
- |
- |
- |
| CR |
680 |
3,3057 |
5,9706 |
1,0080 |
110,0000 |
| TANG |
680 |
0,1622 (16,22%) |
- |
0,0000 |
~0,9700 |
- Kiểm định đa cộng tuyến: Hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,5; hệ số phóng đại phương sai VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 5 (LDA có VIF = 2,60), chứng minh mô hình không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
- Lựa chọn mô hình cho ROA:
- Kiểm định F: $P\text{-value} = 0,000 < 0,05 \rightarrow$ Mô hình FEM phù hợp hơn Pooled OLS.
- Kiểm định Hausman: $P\text{-value} < 0,05 \rightarrow$ Bác bỏ $H_0$, chọn mô hình FEM thay vì REM.
- Kiểm định khuyết tật: Mô hình FEM xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi ($\text{Prob} > \text{chi2} < 0,05$), không có tự tương quan ($\text{Prob} > F > 0,05$).
- Khắc phục: Sử dụng mô hình Robust Standard Errors (Robust FEM). Kết quả cho thấy tỷ lệ nợ dài hạn (LDA) tác động âm có ý nghĩa thống kê ở mức 5% đến ROA; tăng trưởng kinh tế (GROWTH) tác động âm ở mức ý nghĩa 0,1% đến ROA. Các biến SDA, SIZE, INF, CR, TANG không có ý nghĩa thống kê.
- Lựa chọn mô hình cho ROE: Kiểm định Breusch-Pagan LM cho kết quả $\text{chibar2}(01) = 0,4711$ với $\text{Prob} > \text{chibar2} > 0,05$, cho thấy Pooled OLS phù hợp hơn REM. Tuy nhiên, cả hai biến SDA và LDA đều không đạt ý nghĩa thống kê khi giải thích cho biến thiên của ROE, do đó tác giả không sử dụng mô hình ROE để thảo luận sâu.
Chapter 5: Conclusions and Recommendations
Chương 5 đúc kết các phát hiện chính, khẳng định việc gia tăng nợ vay dài hạn làm sụt giảm tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) của các doanh nghiệp xây dựng – bất động sản. Tác giả đưa ra các nhóm giải pháp: hạn chế sử dụng nợ vay, tái cơ cấu nguồn vốn ngắn hạn và dài hạn, gia tăng vốn chủ sở hữu từ lợi nhuận giữ lại, phát hành cổ phần hoặc hợp tác đầu tư FDI, và nâng cao công tác dự toán chi phí dự án. Chương cuối cũng chỉ ra các hạn chế về phạm vi mẫu và gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
Kết quả nghiên cứu chính
- Tỷ lệ nợ dài hạn (LDA) tác động tiêu cực đến ROA: Hệ số hồi quy của biến LDA mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ($p < 0,05$). Khi tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản tăng lên, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của doanh nghiệp xây dựng – bất động sản giảm xuống. Kết quả này phù hợp với Lý thuyết trật tự phân hạng và các nghiên cứu của Kausar và cộng sự (2014), Addae và cộng sự (2013), Lê Trường Niệm (2016), phản ánh gánh nặng chi phí lãi vay dài hạn và rủi ro tồn kho bất động sản bị thế chấp.
- Tỷ lệ nợ ngắn hạn (SDA) không có ý nghĩa thống kê: Trong mô hình Robust FEM đối với ROA, biến SDA không đạt ý nghĩa thống kê ($p > 0,10$), cho thấy tác động của nợ ngắn hạn đến khả năng sinh lời chưa rõ ràng.
- Tác động của các biến kiểm soát: Tăng trưởng GDP (GROWTH) có mối tương quan nghịch với ROA ở mức ý nghĩa 0,1% ($p < 0,001$), do tăng trưởng kinh tế thường đi kèm với việc điều chỉnh tăng lãi suất và cạnh tranh thị trường gia tăng. Các biến Quy mô doanh nghiệp (SIZE), Lạm phát (INF), Khả năng thanh toán ngắn hạn (CR) và Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (TANG) không có tác động mang ý nghĩa thống kê lên ROA trong mô hình hiệu chỉnh.
- Mô hình ROE: Cả nợ ngắn hạn và nợ dài hạn đều không thể hiện tác động mang ý nghĩa thống kê đối với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE).
Giải pháp và khuyến nghị của tác giả
- Tái cơ cấu và kiểm soát nợ vay: Doanh nghiệp cần hạn chế phụ thuộc vào đòn bẩy tài chính, đặc biệt là nợ vay dài hạn, khi các tổ chức tín dụng thắt chặt lãi suất ưu đãi.
- Quản trị nợ ngắn hạn: Giảm tỷ trọng các khoản vay ngắn hạn và thuê tài chính đè nặng chi phí; áp dụng chính sách khuyến khích khách hàng thanh toán sớm; tăng cường huy động vốn ứng trước từ khách hàng dựa trên uy tín thương hiệu.
- Tối ưu hóa nguồn vốn dài hạn: Giảm dần tỷ trọng nợ vay dài hạn bằng cách bổ sung nguồn vốn chủ sở hữu, tận dụng nguồn lợi nhuận giữ lại để tái đầu tư, đẩy mạnh liên doanh, hợp tác đầu tư dự án (FDI) để chia sẻ rủi ro tài chính.
- Quản lý chi phí và dự toán dự án: Tính toán chính xác dự toán chi phí, kiểm soát chặt chẽ nguy cơ chênh lệch dự toán nhằm ngăn ngừa hiện tượng thâm hụt dòng tiền và ứ đọng vốn.
Đóng góp của nghiên cứu
Khóa luận cung cấp bằng chứng thực nghiệm cụ thể và cập nhật (giai đoạn 2018–2022) về mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và khả năng sinh lời riêng cho nhóm ngành Xây dựng – Bất động sản niêm yết tại Việt Nam. Kết quả kiểm định làm rõ sự không hiệu quả của việc lạm dụng nợ vay dài hạn đối với khả năng sinh lời trên tài sản, đóng góp góc nhìn thực chứng bổ sung cho Lý thuyết trật tự phân hạng trong thị trường cận biên.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Hạn chế của nghiên cứu
- Mẫu nghiên cứu chỉ giới hạn ở các doanh nghiệp Xây dựng và Bất động sản niêm yết trên sàn HNX và HOSE giai đoạn 2018–2022, chưa mang tính đại diện cho toàn bộ nền kinh tế hoặc các doanh nghiệp chưa niêm yết.
- Khoảng thời gian nghiên cứu 5 năm còn tương đối ngắn, chưa bao quát toàn diện các chu kỳ kinh tế dài hạn.
- Nghiên cứu chỉ sử dụng hai chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời là ROA và ROE, trong khi hiệu quả hoạt động còn có thể được phản ánh qua các thước đo khác.
Hướng nghiên cứu tiếp theo
- Mở rộng khung thời gian thu thập dữ liệu và mở rộng quy mô mẫu sang các doanh nghiệp chưa niêm yết hoặc các nhóm ngành khác để tăng tính đại diện.
- Bổ sung thêm các biến số đo lường cấu trúc vốn và các chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời khác (như tỷ suất lợi nhuận gộp, Tobin's Q, EPS).
- Đưa thêm các yếu tố đặc thù ngành như biến động giá bất động sản, quan hệ cung – cầu, chính sách cấp phép dự án vào mô hình phân tích.
Giá trị tham khảo
Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên ngành Tài chính – Ngân hàng, Quản trị Kinh doanh và Kinh tế học khi thực hiện các đề tài nghiên cứu định lượng về cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động doanh nghiệp.
Các nội dung có giá trị tham khảo cao gồm:
- Quy trình kiểm định và khắc phục khuyết tật mô hình dữ liệu bảng bằng phần mềm STATA (thực hiện tuần tự qua Pooled OLS, FEM, REM, kiểm định Hausman, Breusch-Pagan LM và Robust Standard Errors).
- Bảng tổng hợp các biến số tài chính đặc thù của 136 công ty xây dựng và bất động sản niêm yết trên HNX và HOSE trong 5 năm (2018–2022).
- Khung lý thuyết đối chiếu giữa Lý thuyết truyền thống, M&M, Đánh đổi cấu trúc vốn và Trật tự phân hạng.
Câu hỏi thường gặp
1. Dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ những nguồn nào và quy mô mẫu là bao nhiêu?
Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của 136 doanh nghiệp ngành Xây dựng – Bất động sản niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE trong giai đoạn 2018–2022 thông qua cổng thông tin Vietstock, tạo thành bộ dữ liệu bảng gồm 680 quan sát. Dữ liệu vĩ mô được lấy từ World Bank và các tạp chí chuyên ngành.
2. Mô hình định lượng cuối cùng được tác giả lựa chọn để phân tích tác động lên ROA là mô hình nào?
Tác giả lựa chọn mô hình Tác động cố định có hiệu chỉnh sai số chuẩn mạnh (Robust Standard Errors FEM). Mô hình này được chọn sau khi kiểm định F ($p < 0,05$) ưu tiên FEM hơn Pooled OLS, kiểm định Hausman ($p < 0,05$) ưu tiên FEM hơn REM, và kiểm định phương sai sai số thay đổi cho thấy mô hình FEM gốc có khuyết tật cần khắc phục bằng Robust Standard Errors.
3. Biến nợ dài hạn (LDA) và nợ ngắn hạn (SDA) tác động như thế nào đến tỷ suất sinh lời ROA?
Biến tỷ lệ nợ dài hạn (LDA) có tác động tiêu cực (hệ số âm) và mang ý nghĩa thống kê ở mức 5% đối với ROA, cho thấy doanh nghiệp càng sử dụng nhiều nợ dài hạn thì tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản càng suy giảm. Ngược lại, biến tỷ lệ nợ ngắn hạn (SDA) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình Robust FEM.
4. Vì sao tác giả không sử dụng mô hình hồi quy với biến phụ thuộc ROE để đưa ra các phân tích chuyên sâu?
Trong các ước lượng mô hình đối với ROE (Pooled OLS, FEM, REM), cả hai biến độc lập đại diện cho cấu trúc vốn là nợ ngắn hạn (SDA) và nợ dài hạn (LDA) đều không đạt mức ý nghĩa thống kê ($p > 0,10$). Do không tìm thấy tác động rõ ràng của cấu trúc vốn lên ROE trong mẫu nghiên cứu, tác giả quyết định tập trung thảo luận kết quả trên mô hình ROA.
5. Tác giả đưa ra những khuyến nghị tài chính trọng tâm nào cho các doanh nghiệp xây dựng – bất động sản?
Doanh nghiệp cần hạn chế sử dụng nợ vay (đặc biệt là nợ dài hạn), giảm áp lực chi phí lãi vay bằng cách gia tăng vốn chủ sở hữu (giữ lại lợi nhuận, phát hành cổ phần), đẩy mạnh huy động vốn ứng trước từ khách hàng, hợp tác đầu tư liên doanh/FDI và quản lý chặt chẽ dự toán chi phí dự án.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Phạm Linh Chi đã phân tích thực nghiệm tác động của cấu trúc vốn đến khả năng sinh lời của 136 doanh nghiệp ngành Xây dựng và Bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2018–2022. Kết quả từ mô hình Robust FEM chỉ ra rằng tỷ lệ nợ dài hạn (LDA) và tăng trưởng GDP (GROWTH) có tác động tiêu cực đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), trong khi nợ ngắn hạn và các yếu tố quy mô, lạm phát, thanh toán hiện hành không thể hiện tác động có ý nghĩa thống kê. Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực tế hỗ trợ các nhà quản trị doanh nghiệp xây dựng – bất động sản trong việc tái cơ cấu nguồn vốn, kiểm soát nợ vay dài hạn và gia tăng vốn chủ sở hữu nhằm đảm bảo an toàn tài chính.
