Tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp trong ngành năng lượng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

TÓM TẮT:

Bài viết nghiên cứu, xác định và đánh giá mức độ tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh (HQHĐKD) của các doanh nghiệp trong ngành Năng lượng/điện khí niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một vài kiến nghị nhằm nâng cao HQHĐKD của các doanh nghiệp ngành Năng lượng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Từ khóa: Cấu trúc vốn, hiệu quả doanh nghiệp, doanh nghiệp ngành năng lượng/điện khí.

1. Đặt vấn đề

Cùng với sự hội nhập sâu vào nền kinh tế thế giới, hoạt động của doanh nghiệp Việt đã có những bước phát triển mạnh mẽ, phát huy được vai trò to lớn vào sự phát triển chung của nền kinh tế Việt Nam sau giai đoạn khủng hoảng kinh tế. Trong các ngành kinh tế trọng yếu của quốc gia, năng lượng là một trong những ngành được Đảng và Nhà nước quan tâm, tạo điều kiện phát triển nhằm đảm bảo an ninh năng lượng và nhu cầu phát triển kinh tế - xã hội của đất nước.

Ngày 11/2/2020, Bộ Chính trị đã ban hành Nghị quyết số 55-NQ/TW về định hướng Chiến lược phát triển năng lượng quốc gia của Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045. Trong đó, Nghị quyết đã đánh giá 15 năm thực hiện chiến lược và quy hoạch phát triển ngành Điện lực Việt Nam và 10 năm thực hiện Nghị quyết số 18-NQ/TW, ngày 25/10/2007 của Bộ Chính trị khóa X về định hướng Chiến lược phát triển năng lượng quốc gia của Việt Nam đến năm 2020, tầm nhìn đến năm 2050.

Tuy ngành Năng lượng có những thành công vượt bậc, song vẫn còn tồn tại nhiều hạn chế, yếu kém, trên cơ sở đó, nhóm tác giả đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm trên 34 doanh nghiệp ngành Năng lượng được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, nhằm đánh giá tình hình hoạt động của ngành dưới góc độ khác là“Tác động của cấu trúc vốn (CTV) đến HQHĐKD của các doanh nghiệp trong ngành Năng lượng được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”, nhằm hoàn thiện thêm cách nhìn đa dạng về hoạt động của ngành Năng lượng Việt Nam.

2. Phương pháp và mô hình nghiên cứu

2.1. Giả thuyết nghiên cứu

Theo nghiên cứu của Mustafa M Soumadi & Osama Suhail Hayajneh (2012), Le và Phan (2017) tác giả đưa ra giả thuyết thứ nhất.

Giả thuyết H1: Đòn bẩy tài chính tác động ngược chiều đến HQHĐKD của doanh nghiệp.

Theo lý thuyết đánh đổi CTV cho rằng, có sự đánh đổi giữa lợi ích tấm thuế và chi phí kiệt quệ tài chính trong việc lựa chọn một tỷ lệ tài trợ bằng nợ, và nghiên cứu của Abdul Ghafoor Khan (2012); Sheikh and Wang (2013), Toraman (2013), Saeedi và Mahmoodi (2011), Shubita và Alsawalhah (2012), Salim, M., & Yadav, R. (2012), Nguyễn Văn Duy (2014), tác giả đưa ra giả thuyết thứ hai.

Giả thuyết H2: Tỷ trọng nợ ngắn hạn trên tổng tài sản tác động ngược chiều lên HQHĐKD.

Kế thừa những nghiên cứu của Abdul Ghafoor Khan (2012), Saeedi và Mahmoodi (2011), Lê Thị Phương Vy và Phùng Đức Nam (2012), tác giả đưa ra giả thuyết thứ ba.

Giả thuyết H3: Tỷ trọng nợ dài hạn trên tổng tài sản tác động ngược chiều lên HQHĐKD.

2.2. Mô hình nghiên cứu

Sau khi khảo lược các mô hình nghiên cứu thực nghiệm ở các nước đang phát triển và các nước phát triển cùng với các nghiên cứu khác có liên quan, tác giả ứng dụng mô hình và phương pháp nghiên cứu của Abdul Ghafoor Khan (2012) vì sự tương đồng ở việc nghiên cứu một ngành kinh tế trong một đất nước đang phát triển. Do dữ liệu quan sát có tính phân phối theo thời gian (2012 - 2019) và không gian (các doanh nghiệp khác nhau). Vì vậy, phương pháp hồi quy với dữ liệu bảng (panel data) được sử dụng trong nghiên cứu này. Dữ liệu bảng là dữ liệu kết hợp giữa chuỗi thời gian và các quan sát chéo.

Từ đó, tác giả đưa ra mô hình có dạng tổng quát:

Y_i,t = α_i + β_iX_i,t + γ_iX_i,t + ε_i,t

Các mô hình cụ thể được triển khai bao gồm:

(1) ROA_it = α₀ + β₁(SDR_it/LDR_it/TDR_it) + γ₁SIZE_it + γ₂GROW_it + γ₃TANG_it + γ₄LIQ_it + ε_it

(2) ROE_it = α₀ + β₁(SDR_it/LDR_it/TDR_it) + γ₁SIZE_it + γ₂GROW_it + γ₃TANG_it + γ₄LIQ_it + ε_it

(3) TQ_it = α₀ + β₁(SDR_it/LDR_it/TDR_it) + γ₁SIZE_it + γ₂GROW_it + γ₃TANG_it + γ₄LIQ_it + ε_it

Trong đó: ROA_it là lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản của công ty i trong năm t. ROE_it là lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu của công ty i trong năm t. TQ_it là tỷ lệ giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu cộng với giá trị sổ sách tổng nợ chia cho giá trị sổ sách tổng tài sản của công ty i trong năm t. SDR_it là nợ ngắn hạn trên tổng tài sản của công ty i trong năm t, LDR_it là nợ dài hạn trên tổng tài sản của công ty i trong năm t, TDR_it là tổng nợ trên tổng tài sản của công ty i trong năm t. SIZE_it là tổng tài sản của công ty i trong năm t. GROW_it là giá trị tài sản cố định ròng trên tổng tài sản của công ty i trong năm t. TANG_it là biến tăng trưởng tổng tài sản. LIQ_it là tỷ lệ thanh khoản. ε_it là sai số.

Mô hình được thực hiện qua các bước sau:

Bước 1: Thực hiện thống kê mô tả, phân tích ma trận hệ số tương quan giữa các biến.

Bước 2: Thực hiện hồi quy Pool OLS, FEM, REM, FEM có tùy chọn Robust và các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp.

Bước 3: Kiểm tra đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan của mô hình được lựa chọn. Nếu có vấn đề về phương sai thay đổi hay tự tương quan, dùng mô hình bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) để khắc phục hoặc sử dụng kiểm định Robust.

3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận

3.1. Phân tích thống kê mô tả các biến nghiên cứu

Bảng 1. Thống kê mô tả các biến trong mẫu nghiên cứu

Nguồn: Thống kê của tác giả trên phần mềm SPSS 23

Kết quả tại Bảng 1 cho thấy, ROA có giá trị trung bình quanh mức 0,09, trong đó giá trị thấp nhất khoảng -0,22 và giá trị cao nhất khoảng 0,49, thể hiện ROA khác nhau giữa các công ty.

Đối với ROE, giá trị trung bình khoảng 0,11, giá trị tối đa là 0,90 và giá trị tối thiểu là -0,56, kết quả này cho biết có sự biến động khá cao qua các năm.

Đối với tỷ số TobinQ (TQ), khoảng giá trị thấp nhất và cao nhất là 0 - 2,99 và độ lệch chuẩn khoảng 0,52, cho thấy mức độ phân tán của mẫu cao.

Biến TDR cho thấy, trong giai đoạn 2012-2019, trung bình mỗi 100 đồng tài sản được hình thành thì có tới 48,48% được tài trợ từ nợ. Đồng thời, thống kê mô tả của hai biến nợ ngắn hạn trên tổng tài sản (SDR) và nợ dài hạn trên tổng tài sản (LDR) cũng phản ánh các doanh nghiệp trong ngành Năng lượng ở giai đoạn 2012 - 2019 có xu hướng sử dụng nợ ngắn hạn nhiều hơn nợ dài hạn.

Đối với biến TANG, giá trị trung bình khoảng 0,42, khoảng giá trị thấp nhất và cao nhất là: -0,96, độ lệch chuẩn khoảng 0,33, cho thấy giá trị TANG của mẫu này xoay quanh giá trị trung bình với độ phân tán tương đối rộng.

Khoảng giá trị thấp nhất và cao nhất của biến GROW từ -0,84 đến 1,44 và giá trị trung bình khoảng 0,02, cho thấy mức tăng trưởng của các doanh nghiệp trong mẫu quan sát là không đồng đều.

Đối với biến SIZE, giá trị thấp nhất khoảng 23,46, giá trị cao nhất khoảng 30,64 và giá trị trung bình khoảng 27,62. Các doanh nghiệp trong mẫu có quy mô về tài sản chủ yếu xoay quanh giá trị trung bình.

Biến LIQ có giá trị trung bình khoảng 2,1, giá trị thấp nhất là 0,12 và cao nhất là 16,02.

3.2. Phân tích thực trạng CTV và hiệu quả của các doanh nghiệp ngành Năng lượng

3.2.1. Thực trạng CTV của các doanh nghiệp ngành Năng lượng Việt Nam

Bảng 2. CTV doanh nghiệp giai đoạn 2012-2019

Nguồn: Thống kê của tác giả trên phần mềm SPSS 23

Kết quả Bảng 2 cho thấy, tỉ lệ tổng nợ giảm dần trong giai đoạn 2012 - 2019: Từ 54,1% (năm 2012) còn 43,2% (năm 2019). Trong đó, là do nợ dài hạn giảm từ 24,1% (năm 2012) còn 16,0% (năm 2019); nợ ngắn hạn cũng có xu hướng giảm qua các năm, cụ thể từ 30,1% (năm 2012) còn 26,6% (năm 2019). Tỷ lệ tổng nợ này như vậy là tương đối cao nhưng cũng an toàn do các doanh nghiệp này muốn tận dụng tốt đòn bẩy tài chính. Hầu như các doanh nghiệp ngành Năng lượng điện khí đều là các doanh nghiệp được cổ phần hóa, vì vậy các doanh nghiệp này thường được ưu đãi về việc vay nợ về lãi suất, gia hạn nợ, hạn mức tín dụng cao hơn, quy trình xem xét hồ sơ dễ dàng hơn,... Điều này góp phần vào việc hình thành nên một cơ cấu vốn sử dụng nhiều nợ hơn so với các doanh nghiệp thuộc khối tư nhân hay các công ty nước ngoài tại Việt Nam.

3.2.2. Thực trạng hiệu quả của các doanh nghiệp ngành Năng lượng niêm yết trên TTCK Việt Nam

Kết quả tính toán cho thấy, TSSL trên tổng tài sản (ROA) và TSSL trên vốn chủ sở hữu (ROE) có xu hướng tăng trong giai đoạn 2012 - 2019, trong đó ROA các năm đều lớn hơn ROE. Điều này chứng tỏ đòn bẩy tài chính các doanh nghiệp ngành Năng lượng sử dụng đã làm gia tăng TSSL cho cổ đông, đặc biệt trong năm 2019: ROA (74,2%) tăng khá cao so với ROE (8,4%). Riêng Chỉ số TobinQ (TQ) qua các năm đều có biến động tăng/giảm, tăng cao nhất vào năm 2014 (13,7%) và thấp nhất năm 2013 (5,5%). Nhìn chung, ngành Năng lượng đạt hiệu quả khá tốt.

Bảng 3. Hiệu quả doanh nghiệp giai đoạn 2012-2019

Nguồn: Thống kê của tác giả trên phần mềm SPSS 23

3.2.3. Thực trạng mối quan hệ giữa CTV và hiệu quả của các doanh nghiệp ngành Năng lượng niêm yết trên TTCK Việt Nam

Bảng 4. Mối quan hệ giữa ROA, ROE, TQ và TDR

Nguồn: Thống kê của tác giả trên phần mềm SPSS 23

Kết quả ở Bảng 4 cho thấy, trong giai đoạn 2012 - 2019, CTV (TDR) và hiệu quả doanh nghiệp (ROA, ROE, TQ) có mối tương quan với nhau nhưng cũng chưa rõ ràng.

3.3. Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình

Bảng 5. Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình

Nguồn: Thống kê của tác giả trên phần mềm SPSS 23

Kết quả Bảng 5 cho thấy, các biến độc lập trong mô hình đều có mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Các biến độc lập cũng có mối tương quan với nhau với hệ số < 0,8, có thể chấp nhận được.

3.4. Kết quả phân tích hồi quy

- Kết quả hồi quy giữa biến TDR và HQHĐKD cho thấy, biến TDR tác động ngược chiều với biến ROA và ROE, cùng chiều với biến TQ. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi TDR tăng 1% thì ROA, ROE giảm lần lượt là: 0,234%, 0,342%, mức độ tác động của TDR tới ROE > ROA. Biến SIZE và biến GROW có mối quan hệ thuận chiều với HQHĐKD doanh nghiệp ở mô hình có biến phụ thuộc là ROA, ROE, TQ. Biến TANG có ảnh hưởng ngược chiều đến HQHĐKD (ROA, ROE) và ảnh hưởng thuận chiều với TQ, biến LIQ có ảnh hưởng cùng chiều với HQHĐKD ROA, ROE và ảnh hưởng ngược chiều tới TQ, các hệ số hầu như đều có ý nghĩa thống kê.

- Kết quả hồi quy giữa biến LDR và HQHĐKD cho thấy, biến LDR tác động ngược chiều với biến ROA và ROE, cùng chiều với biến TQ. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi LDR tăng 1% thì ROA, ROE giảm lần lượt là: 0,149%, 0,204%, mức độ tác động của TDR tới ROE > ROA. Biến SIZE, GROW và biến TANG có mối quan hệ thuận chiều với HQHĐKD doanh nghiệp ở mô hình có biến phụ thuộc là ROA, ROE, TQ. Biến LIQ có ảnh hưởng cùng chiều với HQHĐKD ROA, ROE và ảnh hưởng ngược chiều tới TQ, các hệ số hầu như đều có ý nghĩa thống kê.

- Kết quả hồi quy giữa biến SDR và HQHĐKD cho thấy, biến SDR tác động ngược chiều biến ROA và ROE, cùng chiều với biến TQ. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi LDR tăng 1% thì ROA, ROE giảm lần lượt là: 0,127%, 0,176%, mức độ tác động của TDR tới ROE > ROA. Biến SIZE có mối quan hệ ngược chiều với HQHĐKD doanh nghiệp ở mô hình có biến phụ thuộc là ROA và thuận chiều với ROE, TQ. Biến GROW có mối quan hệ thuận chiều với HQHĐKD doanh nghiệp ở mô hình có biến phụ thuộc là ROA, ROE và TQ. Và biến TANG có mối quan hệ ngược chiều với HQHĐKD doanh nghiệp ở mô hình có biến phụ thuộc là ROA, ROE, nhưng lại thuận chiều với TQ. Biến LIQ có ảnh hưởng cùng chiều với HQHĐKD ROA, ROE và ảnh hưởng ngược chiều tới TQ, các hệ số hầu như đều có ý nghĩa thống kê.

4. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Nhằm làm rõ tác động của biến độc lập đến HQHĐKD của doanh nghiệp, tác giả chia thành hai nhóm: Nhóm biến giải thích và Nhóm biến kiểm soát.

Nhóm biến giải thích: Bao gồm các biến đại diện cho CTV của doanh nghiệp (TDR, LDR, SDR). Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, nợ ngắn hạn/tổng tài sản (SDR), nợ dài hạn/tổng tài sản (LDR), tổng nợ/tổng tài sản (TDR) có tác động ngược chiều đến HQHĐKD.

Tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê nên giả thuyết H1 được chấp nhận, tức là đòn bẩy tài chính (TDR) có tác động ngược chiều đến HQHĐKD (ROA, ROE), giả thuyết H2 được chấp nhận có nghĩa là nợ ngắn hạn/tổng tài sản (SDR) có tác động ngược chiều đến HQHĐKD (ROA, ROE), giả thuyết H3 được chấp nhận tức là nợ dài hạn/tổng tài sản có tác động ngược chiều đến HQHĐKD (ROA, ROE). Kết quả nghiên cứu khá phù hợp với tình hình thực tế, ở ngành Năng lượng Việt Nam.

Nhóm biến kiểm soát, gồm:

Quy mô doanh nghiệp (SIZE): Quy mô có tác động thuận chiều tới HQHĐKD doanh nghiệp trong ngành Năng lượng. Kết quả này phù hợp với lý thuyết đánh đổi khi cho rằng các doanh nghiệp có quy mô lớn có xu hướng vay nợ nhiều hơn bởi vì các doanh nghiệp này có khả năng đa dạng hóa rủi ro, do đó, họ có thể tận dụng lợi ích tấm chắn thuế từ lãi vay tốt nhất, từ đó HQHĐKD doanh nghiệp được cải thiện. Các doanh nghiệp trong ngành Năng lượng có quy mô lớn thuận lợi tiếp cận công nghệ kỹ thuật tiên tiến, đa dạng hóa tốt hơn so với các doanh nghiệp cùng ngành có quy mô nhỏ. Ngoài ra, doanh nghiệp có quy mô lớn thường có thương hiệu, uy tín trên thị trường nên việc tiếp cận các nguồn vốn từ bên ngoài cũng như thực hiện hoạt động bán hàng dễ dàng hơn.

Tài sản hữu hình (TANG): Tài sản hữu hình tác động ngược chiều đến HQHĐKD doanh nghiệp.

Thanh khoản (LIQ): Tỷ lệ thanh khoản ngắn hạn tác động thuận chiều đến HQHĐKD doanh nghiệp.

Tăng trưởng (GROW): Tăng trưởng công ty tác động ngược chiều đến HQHĐKD doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu.

5. Một số khuyến nghị đối với doanh nghiệp ngành năng lượng

Thứ nhất, điều chỉnh CTV theo hướng gia tăng nợ nhằm nâng cao HQHĐKD doanh nghiệp.

(1) Đối với nợ ngắn hạn: Doanh nghiệp cần cân đối lại CTV theo kỳ hạn (nợ ngắn hạn - nợ dài hạn) và tiếp cận được các nguồn tài trợ bằng nợ ngắn hạn thông qua nguồn tài trợ có lãi suất và phi lãi suất, nhưng cần tránh phụ thuộc quá nhiều nợ vay, và cần xác định mức tối đa của đòn cân nợ.

(2) Đối với nợ dài hạn: Doanh nghiệp nên đầu tư cho tài sản cố định, như thiết bị, kho bãi, nhà xưởng,... nhằm tạo ra các sản phẩm chất lượng, thỏa mãn nhu cầu khách hàng

Việc tiếp cận nguồn tài trợ dài hạn thông qua các TCTD, nhưng việc phụ thuộc nhiều vào nguồn vốn vay sẽ gặp không ít hạn chế trong việc đa dạng nguồn vốn dài hạn để đảm bảo cho doanh nghiệp có CTV tối ưu. Bên cạnh đó, doanh nghiệp có thể phát hành trái phiếu, nhưng cần phải có năng lực hoạt động để có lợi nhuận nhằm đảm bảo trả nợ và chi phí lãi vay cho nhà đầu tư, nhất là uy tín trong thời gian dài khi hoạt động.

Thứ hai, các nguồn tài trợ khác theo hướng kiểm soát rủi ro. Doanh nghiệp cần tìm kiếm nguồn tài trợ khác như lợi nhuận giữ lại, phát hành thêm cổ phiếu. Hoặc khi doanh nghiệp dùng nợ sẽ giúp tăng giá trị nhưng tăng vốn chủ sở hữu giúp doanh nghiệp tránh được các rủi ro. Vì vậy, cần có sự kết hợp giữa nợ và vốn chủ sở hữu để đảm bảo mức an toàn cũng như cải thiện giá trị doanh nghiệp.

Thứ ba, gia tăng quy mô nhằm tăng HQHĐKD doanh nghiệp. Khi doanh nghiệp gia tăng quy mô sẽ giúp doanh nghiệp tăng HQHĐKD. Do vậy, doanh nghiệp nên thực hiện các hoạt động như huy động vốn, bán hàng,... dễ dàng hơn, giúp góp phần nâng cao HQHĐKD của doanh nghiệp.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

Tiếng Việt:

Phan Thanh Hiệp (2016). “Ảnh hưởng của cấu trúc vốn lên kết quả kinh doanh của doanh nghiệp sản xuất công nghiệp”. Tạp chí Tài chính, 2(635), 9-13.
Võ Minh Long (2017), “Mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị doanh nghiệp: Trường hợp công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HSX)”, Tạp chí khoa học Đại học Mở TP. Hồ Chí Minh, 53, 45-57.
Nguyễn Đình Luận (2016), Cơ cấu vốn của doanh nghiệp Việt Nam trong thời kỳ hội nhập”: Nhận định và khuyến nghị. Tạp chí Phát triển và Hội nhập, 26(36), 3-9.
Lê Thị Minh Nguyên (2016), “Các yếu tố tác động đến cấu trúc vốn: Một nghiên cứu trong ngành Năng lượng Việt Nam”, Van Hien University Journal of Science, 4(3), 30-37.
Bộ Chính trị (2020), Nghị quyết số 55-NQ/TW, ngày 11/02/2020, về định hướng Chiến lược phát triển năng lượng quốc gia của Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045.

Tiếng Anh:

Modigliani & Miller. (1958). The cost of capital, corporation finance and the theory of investment. The American Economic Review, 48(3), 261-297.
Albert Amponsah Addae, Michael Nyarko-Baasi. (2013). The Effects of Capital Structure on Profitability of Listed FIirms in Ghana. European Journal of Business and Management, 5(31), 215-229.
Ardalan, Kavous. (2017). Capital structure theory: Reconsidered. Research in International Business and Finance, 39(B), 696-710.
Myers, S. C. (2001). Capital Structure. Journal of Economic Perspectives, 15(2), 81-102;
Margaritis, D. and Psillaki, M. (2007). Capital Structure and Firm Efficiency. Journal of Business Finance & Accounting, 34(9-10), 1447-1469.

THE IMPACTS OF CAPITAL STRUCTURE ON BUSINESS PERFORMANCE

OF LISTED ENERGY/ELECTRICITY/GAS COMAPNIES

ON VIETNAM’S STOCK MARKET

• Ph.D TRAN TRONG HUY

Banking University of Ho Chi Minh City

• Postgraduate student NGUYEN THI NGOC HAN

Banking University of Ho Chi Minh City

ABSTRACT:

This paper researches, identifies and evaluates the impacts of capital structure on business performance of listed energy/electricity/gas comapnies on Vietnam’s stock market. Based on this paper’s findings, some recommendations are propoosed to improve the business performance of these companies.

Keywords: Capital structure, business performance, energy/electricity/gas comapnies.