Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính doanh nghiệp, khả năng sinh lời (KNSL) là thước đo then chốt phản ánh năng lực hoạt động, sự lành mạnh về tài chính và tiềm năng phát triển bền vững của doanh nghiệp. Sau đại dịch Covid-19 và trước những biến động địa chính trị, kinh tế thế giới phức tạp, các doanh nghiệp tại Việt Nam phải đối mặt với nhiều áp lực liên quan đến chi phí vốn và khả năng duy trì tỷ suất sinh lời. Trong cấu trúc quản trị tài chính, quyết định cơ cấu vốn – tức sự kết hợp giữa nợ phải trả và vốn chủ sở hữu – có mối liên hệ mật thiết tới việc tối ưu hóa chi phí sử dụng vốn và giá trị của công ty.

Ngành vận tải biển đóng vai trò thiết yếu trong chuỗi cung ứng logistics quốc gia và giao thương quốc tế, đặc biệt đối với quốc gia có chiều dài bờ biển lớn như Việt Nam. Đặc trưng của nhóm ngành này là đòi hỏi quy mô vốn đầu tư rất lớn vào đội tàu, bến bãi và cơ sở vật chất kỹ thuật. Tuy nhiên, các công trình nghiên cứu thực nghiệm chuyên sâu về tác động của cơ cấu vốn đến KNSL riêng trong lĩnh vực vận tải biển tại Việt Nam vẫn còn hạn chế về số lượng và thường bị lồng ghép chung với các ngành kinh tế khác. Xuất phát từ thực tế đó, tác giả Đoàn Nguyễn Trúc Linh đã thực hiện khóa luận tốt nghiệp với đề tài "Ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành vận tải biển niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE)" dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Thị Đào tại Khoa Tài chính, Học viện Ngân hàng.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được phân định cụ thể:

  • Mục tiêu chung: Xác định các nhân tố thuộc cơ cấu vốn và phân tích mức độ tác động của chúng tới KNSL của các doanh nghiệp vận tải biển niêm yết tại Việt Nam; từ đó đề xuất các khuyến nghị, giải pháp ứng dụng thực tiễn nhằm thiết lập cơ cấu vốn hợp lý, hỗ trợ nâng cao hiệu quả hoạt động và KNSL.
  • Mục tiêu cụ thể (được đánh số theo văn bản):
    1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về cơ cấu vốn, KNSL và những tác động của cơ cấu vốn đến KNSL.
    2. Phân tích và đánh giá thực trạng về KNSL của các doanh nghiệp ngành vận tải biển giai đoạn 2012–2022.
    3. Sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính, xây dựng mô hình phù hợp để đưa ra kết luận về những ảnh hưởng của cơ cấu vốn đến KNSL.
    4. Đánh giá triển vọng phát triển ngành, đề xuất giải pháp để các doanh nghiệp ngành vận tải biển nâng cao KNSL.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố thuộc cơ cấu vốn ảnh hưởng đến KNSL của các doanh nghiệp ngành vận tải biển.
  • Phạm vi không gian: Dữ liệu từ báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán của 12 công ty ngành vận tải biển đang niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm liên tục, từ năm 2012 đến năm 2022, tạo thành bộ dữ liệu bảng gồm 144 quan sát.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng lý luận dựa trên các lý thuyết tài chính kinh điển và các công trình thực nghiệm liên quan đến cấu trúc vốn và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp:

  • Lý thuyết cơ cấu vốn tối ưu (Optimal Capital Structure): Phân tích điểm cân bằng nơi chi phí sử dụng vốn bình quân (WACC) đạt mức thấp nhất và giá trị doanh nghiệp đạt mức tối đa.
  • Lý thuyết cấu trúc vốn của Modigliani và Miller (M&M): Xem xét mệnh đề M&M trong hai trạng thái: không có thuế thu nhập doanh nghiệp (1958) – cấu trúc vốn không làm thay đổi giá trị công ty; và có thuế thu nhập doanh nghiệp (1963) – giá trị công ty có nợ vay bằng giá trị công ty không nợ cộng với hiện giá của lá chắn thuế từ lãi vay ($V_L = V_U + t \times D$).
  • Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory của Stewart Myers và Nicolas Majluf, 1984): Do bất cân xứng thông tin, doanh nghiệp ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội sinh (lợi nhuận giữ lại), tiếp đến là tài trợ nợ, và phát hành cổ phiếu là phương án cuối cùng.
  • Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Trade-Off Theory): Doanh nghiệp cân nhắc giữa lợi ích của lá chắn thuế và rủi ro kiệt quệ tài chính phát sinh khi nghĩa vụ nợ vượt ngưỡng an toàn.
  • Lý thuyết định thời điểm thị trường (Market Timing Hypothesis của Baker và Wurgler, 2002): Khảo sát xu hướng phát hành vốn cổ phần khi giá cổ phiếu được định giá cao và mua lại cổ phần khi giá xuống thấp nhằm tận dụng dao động chi phí vốn.

Về phương pháp tiếp cận, khóa luận áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp với phân tích định tính. Dữ liệu bảng (panel data) được xử lý bằng phần mềm Stata 15. Quy trình ước lượng kinh tế lượng bao gồm:

  1. Thống kê mô tả toàn bộ biến nghiên cứu.
  2. Phân tích ma trận hệ số tương quan tuyến tính để nhận diện nguy cơ đa cộng tuyến.
  3. Ước lượng mô hình bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS).
  4. Kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF).
  5. Ước lượng mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  6. Thực hiện kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa FEM và REM.
  7. Kiểm định các khuyết tật mô hình (hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan).
  8. Sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (GLS) để xử lý triệt để các khuyết tật của dữ liệu bảng.

Phương trình hồi quy đa biến được thiết lập dưới dạng:

$$ROE_{it} = \beta_0 + \beta_1 DA_{it} + \beta_2 STD_{it} + \beta_3 SIZE_{it} + \beta_4 TAX_{it} + \beta_5 TANG_{it} + \beta_6 AG_{it} + \beta_7 CR_{it} + \varepsilon_{it}$$

Trong đó, biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$). Hai biến độc lập phản ánh cơ cấu vốn gồm: hệ số nợ ($DA$) và hệ số nợ ngắn hạn ($STD$). Năm biến kiểm soát gồm: quy mô doanh nghiệp ($SIZE$), chi phí thuế thu nhập doanh nghiệp ($TAX$), tỷ trọng tài sản cố định ($TANG$), tốc độ tăng trưởng tài sản ($AG$) và khả năng thanh toán hiện hành ($CR$).

Nguồn số liệu sơ cấp và thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của 12 công ty niêm yết trên cổng thông tin Vietstock, CafeF; kết hợp dữ liệu thống kê vĩ mô và ngành từ World Bank, UNCTAD, Tổng cục Thống kê, Tổng cục Hải quan và chuyên trang Trading Economics.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về nghiên cứu

Chương 1 tiến hành rà soát các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về mối quan hệ giữa cơ cấu vốn và KNSL.

  • Nghiên cứu quốc tế: Aamir Nazir và cộng sự (2021) tại Pakistan nhận thấy nợ ngắn hạn và nợ dài hạn đều tác động tiêu cực đến hiệu quả tài chính; Ivana Milošev (2021) tại Serbia chỉ ra hệ số nợ tỷ lệ nghịch với KNSL; Mohammad Fawzi Shubita & Jaafer Maroof alsawalhah (2012) tại Jordan, Saurabh Chadha & Anil K. Sharma (2016) tại Ấn Độ, Mahfuzah Salim & Raj Yadav (2012) tại Malaysia đều tìm thấy tác động tiêu cực của đòn bẩy tài chính lên KNSL. Ngược lại, Abor (2005) tại Ghana và Amarjit Gill (2011) tại Mỹ phát hiện mối quan hệ cùng chiều giữa nợ ngắn hạn, tổng nợ với ROE nhờ tác động tích cực của lá chắn thuế.
  • Nghiên cứu trong nước: Lê Thị Mỹ Phương (2020) chỉ ra cơ cấu vốn tác động thuận chiều tới KNSL ở các nhóm ngành sản xuất; trong khi Ngô Thị Ngọc và cộng sự (2019) đối với ngành thủy sản, Trần Thụy Minh Châu (2018), Nguyễn Hải Nam và cộng sự (2022) đối với ngành bất động sản, Doãn Thùy Dương & Đinh Thế Hùng (2014) đều ghi nhận nợ vay tác động ngược chiều tới ROE/ROA. Luận án tiến sĩ của Nguyễn Thị Thành Vinh (2021) chỉ ra mối liên hệ phi tuyến dạng parabol có điểm cực đại giữa tỷ số nợ ngắn hạn và ROE.
  • Khoảng trống nghiên cứu: Phần lớn công trình trước đây tập trung ở các thị trường phát triển, hoặc tại Việt Nam chỉ giới hạn ở nhóm ngành bất động sản, sắt thép, thủy sản hay toàn thị trường nói chung với khung thời gian ngắn (3–5 năm). Chưa có nghiên cứu chuyên sâu kéo dài 10 năm tập trung riêng vào nhóm doanh nghiệp vận tải biển niêm yết trên HOSE – một ngành thâm dụng vốn lớn và chịu tính chu kỳ cao.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 làm rõ các định nghĩa, chỉ tiêu và khung lý luận về cơ cấu vốn và KNSL.

  • Cơ cấu vốn được phân loại theo ba giác độ: quan hệ sở hữu (nợ phải trả và vốn chủ sở hữu), nguồn tài trợ (nội sinh và ngoại sinh) và thời hạn huy động (ngắn hạn và dài hạn).
  • Các chỉ tiêu đo lường đòn bẩy tài chính gồm: hệ số nợ ($DA = \text{Tổng nợ}/\text{Tổng tài sản}$), hệ số nợ ngắn hạn ($STD = \text{Nợ ngắn hạn}/\text{Tổng tài sản}$), hệ số nợ dài hạn, tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu ($D/E$) và tỷ số tự tài trợ.
  • KNSL được đo lường thông qua ba chỉ tiêu tài chính: tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA$), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) và tỷ suất sinh lời trên doanh thu ($ROS$).
  • Chương này cũng phân tích các nhân tố bổ trợ tác động đến KNSL gồm quy mô doanh nghiệp, thời gian hoạt động, tốc độ tăng trưởng doanh nghiệp và tăng trưởng GDP; đồng thời phân tích cơ chế tương tác đa chiều giữa cấu trúc tài trợ và khả năng sinh lợi của tổ chức kinh tế.

Chương 3: Phương pháp và mô hình nghiên cứu

Chương 3 trình bày chi tiết quy trình nghiên cứu 6 bước: từ xác định vấn đề, tổng quan tài liệu, thiết lập mô hình, thu thập dữ liệu, phân tích hồi quy đến đề xuất khuyến nghị. Tác giả chọn lọc mẫu nghiên cứu gồm 12 doanh nghiệp ngành vận tải biển niêm yết trên HOSE đáp ứng tiêu chí hoạt động liên tục trong 10 năm (2012–2022): DVP, GMD, GSP, HTV, PJT, PVT, VIP, VNL, VOS, VSC, VTO và SFI (tổng cộng 144 quan sát).

Chương 3 thiết lập bảng mã hóa các biến đo lường và đưa ra hai giả thuyết nghiên cứu chính:

  • Giả thuyết H1: Hệ số nợ ($DA$) có tác động ngược chiều đến KNSL ($ROE$) của doanh nghiệp vận tải biển.
  • Giả thuyết H2: Hệ số nợ ngắn hạn ($STD$) có tác động ngược chiều đến KNSL ($ROE$) của doanh nghiệp vận tải biển.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 tập trung vào việc mô tả bối cảnh kinh tế ngành và phân tích kết quả ước lượng mô hình kinh tế lượng:

  • Bối cảnh vĩ mô và ngành vận tải biển: Tốc độ tăng trưởng GDP Việt Nam giai đoạn 2012–2015 đạt trung bình 6,2%; giai đoạn 2016–2019 đạt 7,1%, trong đó năm 2018 đạt đỉnh 7,5% trước khi chững lại trong năm 2020–2021 do dịch Covid-19. Kim ngạch xuất nhập khẩu tăng trưởng từ mốc 200 tỷ USD (năm 2012) lên gần 500 tỷ USD (năm 2019) và vượt 700 tỷ USD năm 2022 (tăng 9,5% so với năm 2021). Chỉ số cước tàu hàng khô Baltic Dry Index (BDI) trải qua chu kỳ biến động mạnh: duy trì ở mức thấp giai đoạn 2012–2018, bùng nổ mạnh trong các năm 2019–2021 do tắc nghẽn chuỗi cung ứng, và điều chỉnh giảm sâu trong năm 2022. Sản lượng hàng hóa thông qua hệ thống cảng biển năm 2022 đạt 108,9 triệu tấn, tăng 27,9% so với năm 2021.
  • Thực trạng doanh nghiệp: KNSL của các doanh nghiệp vận tải biển trên sàn HOSE giai đoạn 2011–2018 dao động từ 6,5% đến 14%; giai đoạn 2019–2020 vẫn duy trì trong ngưỡng 6–10% và tăng vọt trong năm 2021 theo diễn biến giá cước vận tải. Đồng thời, hệ số nợ trung bình của các đơn vị có xu hướng giảm dần qua các năm.
  • Kết quả hồi quy: Kiểm định ma trận tương quan cho thấy các hệ số đều nhỏ hơn 0,8. Kiểm định hệ số VIF của biến $DA$ đạt 3,18 và giá trị trung bình Mean VIF đạt 2,18, xác nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Hồi quy Pooled OLS bước đầu chỉ ra rằng các biến $DA$, $STD$ và $AG$ có ý nghĩa thống kê ở mức $p < 0,05$. Trong đó, biến $DA$ có mối quan hệ nghịch chiều, trong khi $STD$ và $AG$ có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc $ROE$. Tiếp theo, tác giả thực hiện ước lượng mô hình FEM, REM, tiến hành kiểm định Hausman, kiểm tra phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, sau đó xử lý bằng mô hình GLS nhằm đảm bảo độ tin cậy của các ước lượng.

Chương 5: Khuyến nghị

Chương 5 phân tích triển vọng phát triển ngành vận tải biển qua các số liệu thương mại hàng hải, khối lượng hàng thông qua cảng biển và xu hướng đơn đặt đóng tàu mới; từ đó đề xuất hai nhóm giải pháp:

  • Khuyến nghị cho cơ quan quản lý nhà nước: Hoàn thiện cơ chế chính sách hàng hải, phát triển cơ sở hạ tầng cảng biển và dịch vụ hậu cần logistics, tạo điều kiện thuận lợi về tín dụng và chính sách thuế để hỗ trợ doanh nghiệp hiện đại hóa đội tàu.
  • Khuyến nghị cho các công ty trong ngành: Thiết lập cơ cấu vốn an toàn, chủ động hạ thấp hệ số tổng nợ ($DA$) để giảm thiểu áp lực chi phí lãi vay và nguy cơ mất thanh khoản; tối ưu hóa việc quản trị nợ ngắn hạn ($STD$) phục vụ vốn lưu động; cân đối nguồn lực đầu tư tài sản cố định ($TANG$) tránh tình trạng dư thừa công suất khi chu kỳ giá cước thế giới bước vào pha suy giảm.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã lượng hóa các chỉ số tài chính trọng yếu của 12 doanh nghiệp ngành vận tải biển niêm yết trên HOSE qua bảng thống kê mô tả từ 144 quan sát:

Tên biến Ký hiệu Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất (Min) Giá trị lớn nhất (Max)
Tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu ROE 144 0,1193 0,1184 -0,5744 0,4859
Hệ số nợ DA 144 0,3815 0,1771 0,0768 0,8517
Hệ số nợ ngắn hạn STD 144 0,2090 0,0895 0,0768 0,5025
Quy mô doanh nghiệp SIZE 144 14,1259 1,2065 11,8182 16,4724
Chi phí thuế TNDN TAX 144 0,1855 0,1070 -0,1761 0,8750
Tỷ trọng tài sản cố định TANG 144 0,4811 0,2366 0,0765 0,8999
Tốc độ tăng trưởng tài sản AG 144 0,0624 0,1489 -0,2381 0,6650
Khả năng thanh toán hiện hành CR 144 2,4830 1,9007 0,3911 10,5877

Các kết quả chính rút ra từ văn bản:

  • Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) đạt mức trung bình 11,93%, dao động trong khoảng rộng từ mức âm 57,44% đến mức dương 48,59%, cho thấy sự phân hóa lớn về hiệu quả kinh doanh giữa các đơn vị qua từng thời kỳ.
  • Hệ số nợ trung bình ($DA$) đạt 38,15% (dao động từ 7,68% đến 85,17%). Tỷ lệ nợ ngắn hạn ($STD$) trung bình đạt 20,90% (chiếm hơn phân nửa tổng nợ), cho thấy các doanh nghiệp vận tải biển niêm yết có xu hướng phụ thuộc đáng kể vào các khoản nợ ngắn hạn nhằm đáp ứng nhu cầu vốn lưu động.
  • Cấu trúc tài sản cố định ($TANG$) chiếm tỷ trọng lớn trong tổng tài sản, đạt mức bình quân 48,11%, phản ánh tính chất đặc thù đầu tư vào đội tàu và trang thiết bị cảng biển.
  • Kết quả kiểm định hồi quy khẳng định hệ số nợ tổng thể ($DA$) có tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê tới KNSL ($ROE$), phù hợp với giả thuyết H1 và lý thuyết trật tự phân hạng. Điều này cho thấy việc gia tăng đòn bẩy nợ tổng thể tạo ra gánh nặng chi phí lãi vay và rủi ro kiệt quệ tài chính lớn hơn lợi ích từ lá chắn thuế. Trong khi đó, biến tốc độ tăng trưởng ($AG$) có mối liên hệ cùng chiều với ROE.

Đóng góp của khóa luận: Khóa luận đã bổ sung bằng chứng thực nghiệm về cấu trúc vốn cho một nhóm ngành đặc thù tại Việt Nam là ngành vận tải biển trong chuỗi thời gian 10 năm liên tục (2012–2022). Công trình giúp kiểm chứng tính tương thích của các lý thuyết cấu trúc vốn (M&M, Pecking Order, Trade-off) đối với ngành vận tải biển trong bối cảnh các thị trường mới nổi, đồng thời cung cấp gợi ý quản trị tài chính thiết thực cho các nhà điều hành doanh nghiệp trong việc kiểm soát mức trần nợ vay và quản lý nợ ngắn hạn.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận còn tồn tại một số hạn chế nhất định xuất phát từ phạm vi và điều kiện thực hiện nghiên cứu được tác giả đề cập:

  • Mẫu nghiên cứu mới dừng lại ở 12 doanh nghiệp ngành vận tải biển niêm yết trên sàn HOSE do ràng buộc về tính liên tục của dữ liệu tài chính trong 10 năm (2012–2022), chưa bao quát toàn diện các doanh nghiệp vận tải biển đang niêm yết trên sàn HNX, thị trường UPCoM cũng như khối doanh nghiệp chưa niêm yết.
  • Mô hình định lượng tập trung chủ yếu vào các chỉ tiêu tài chính nội tại của doanh nghiệp, chưa đưa trực tiếp các biến số vĩ mô đặc thù của ngành hàng hải (như biến động chỉ số giá cước vận tải BDI, giá dầu thế giới, tỷ giá hối đoái) vào phương trình hồi quy.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu sang các sàn giao dịch khác và gia tăng thời gian quan sát để nâng cao tính đại diện.
  • Bổ sung các biến kiểm soát kinh tế vĩ mô và các biến đại diện cho chu kỳ thị trường hàng hải quốc tế vào mô hình kinh tế lượng nhằm giải thích sâu hơn các tác động bên ngoài tới KNSL của doanh nghiệp.

Giá trị tham khảo

Công trình khóa luận tốt nghiệp có giá trị tham khảo hữu ích cho các nhóm đối tượng:

  • Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kế toán và Kinh tế vận tải: Tài liệu cung cấp cơ sở dữ liệu mẫu, quy trình xây dựng mô hình kinh tế lượng với dữ liệu bảng (từ OLS, FEM, REM, kiểm định Hausman, kiểm định khuyết tật mô hình đến hiệu chỉnh bằng mô hình GLS) thực hiện trên phần mềm Stata.
  • Nhà nghiên cứu thực nghiệm: Tham khảo phương pháp tiếp cận việc kiểm chứng các lý thuyết tài chính (Pecking Order, Trade-Off) trên nhóm ngành có tính chu kỳ cao và thâm dụng vốn lớn.
  • Nhà quản trị tài chính tại các doanh nghiệp vận tải biển: Cung cấp các tham chiếu về mức trung bình ngành đối với hệ số nợ ($DA \approx 38,15%$), tỷ trọng nợ ngắn hạn ($STD \approx 20,90%$) và tỷ trọng tài sản cố định ($TANG \approx 48,11%$), hỗ trợ doanh nghiệp trong việc hoạch định chính sách vay nợ và kiểm soát rủi ro thanh khoản.

Câu hỏi thường gặp

1. Nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu của những doanh nghiệp nào và trong khoảng thời gian bao lâu?
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của 12 công ty ngành vận tải biển niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 10 năm (2012–2022), bao gồm: DVP, GMD, GSP, HTV, PJT, PVT, VIP, VNL, VOS, VSC, VTO và SFI; hình thành bộ dữ liệu bảng gồm 144 quan sát.

2. Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và hệ số nợ (DA) của các doanh nghiệp nghiên cứu đạt mức trung bình bao nhiêu?
Theo kết quả thống kê mô tả, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) trung bình đạt 11,93% (biến thiên từ -57,44% đến 48,59%). Hệ số nợ ($DA$) trung bình đạt 38,15% (biến thiên từ 7,68% đến 85,17%).

3. Giả thuyết nghiên cứu nào được tác giả đặt ra cho các biến cơ cấu vốn?
Tác giả thiết lập hai giả thuyết chính: Giả thuyết H1 cho rằng tổng nợ phải trả trên tổng tài sản ($DA$) có tác động ngược chiều đến KNSL ($ROE$); Giả thuyết H2 cho rằng hệ số nợ ngắn hạn trên tổng tài sản ($STD$) có tác động ngược chiều đến KNSL ($ROE$).

4. Mô hình có gặp hiện tượng đa cộng tuyến không và căn cứ vào chỉ số nào để kết luận?
Mô hình không gặp hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Tác giả đã kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) với kết quả biến $DA$ đạt VIF = 3,18 và hệ số trung bình Mean VIF = 2,18 (nhỏ hơn ngưỡng quy ước là 5).

5. Kết quả hồi quy mô hình OLS bước đầu chỉ ra tác động của những biến số nào đến ROE?
Kết quả hồi quy OLS chỉ ra rằng có 3 biến đạt ý nghĩa thống kê ở mức $p < 0,05$, bao gồm: biến hệ số nợ ($DA$) có tác động ngược chiều, trong khi biến hệ số nợ ngắn hạn ($STD$) và tốc độ tăng trưởng ($AG$) có tác động cùng chiều với tỷ suất sinh lời $ROE$.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đoàn Nguyễn Trúc Linh đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về cấu trúc vốn và KNSL, đồng thời tiến hành phân tích định lượng dựa trên bộ dữ liệu bảng 10 năm (2012–2022) của 12 doanh nghiệp vận tải biển niêm yết trên HOSE. Kết quả thực nghiệm xác nhận hệ số nợ tổng thể tác động tiêu cực có ý nghĩa thống kê tới KNSL ($ROE$), khẳng định chi phí sử dụng nợ và rủi ro kiệt quệ tài chính là rào cản lớn đối với hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp ngành hàng hải. Trên cơ sở đó, công trình đề xuất các khuyến nghị thực tiễn giúp doanh nghiệp kiểm soát cấu trúc tài trợ nợ an toàn và hỗ trợ cơ quan nhà nước hoàn thiện chính sách phát triển bền vững cho ngành vận tải biển Việt Nam.