Trần Thị Phương Thảo
Khoa Kế toán – Tài chính, Trường Đại học Hải Phòng
Email: thaottp@dhhp.edu.vn
Tóm tắt
Bài viết nghiên cứu tác động của Tỷ suất sinh lời đến Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt tại các doanh nghiệp logistics trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Nghiên cứu này sử dụng bộ dữ liệu từ 81 doanh nghiệp niêm yết và đang giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2018-2023 và sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng theo các mô hình POOLED OLS, FEM, REM, FGLS để khắc phục khuyết tật của mô hình. Kết quả chỉ ra rằng, cả 3 biến độc lập đại diện cho Tỷ suất sinh lời gồm: Tỷ suất sinh lời của tài sản (ROA); Tỷ suất sinh lời của vốn chủ sở hữu (ROE); Tỷ suất sinh lời của doanh thu (ROS) đều có tác động tích cực đến Tỷ lệ nắm giữ tiền ở các doanh nghiệp logistics trong thời gian nghiên cứu.
Từ khóa: logistics, khả năng sinh lời, tỷ lệ nắm giữ tiền mặt, nhân tố ảnh hưởng
Summary
Commercial banks are indispensable financial institutions to operate the economy, providing the main capital source for the economy, promoting the development of production forces, and being a bridge between enterprises and the market. The article evaluates the performance of Vietnamese commercial banks on the following issues: Credit growth, Business performance, Bad debt ratio and potential risks, Profitability ROA, and ROE. Based on the analysis and evaluation, the author proposes several solutions to improve the performance of Vietnamese commercial banks in the coming time.
Keywords: logistics, profitability, cash holding ratio, influencing factors
GIỚI THIỆU
Việc nắm giữ đủ tiền mặt giúp doanh nghiệp thực hiện các giao dịch hàng ngày, bao gồm thanh toán cho khách hàng và nhận tiền từ họ, từ đó tạo ra số dư giao dịch ổn định. Đồng thời, việc này cũng cho phép doanh nghiệp bù đắp số dư cần thiết để sử dụng các dịch vụ ngân hàng. Ngoài ra, tiền mặt còn đóng vai trò quan trọng trong việc dự phòng cho những biến động không lường trước về dòng tiền. Doanh nghiệp cũng có thể tận dụng lợi thế chiết khấu khi mua hàng nếu có đủ tiền mặt sẵn có. Hơn nữa, sự linh hoạt trong quản lý tiền mặt giúp doanh nghiệp nhanh chóng đáp ứng các cơ hội kinh doanh và xử lý các tình huống khẩn cấp, như: khủng hoảng tài chính hoặc biến động thị trường. Tuy nhiên, việc nắm giữ quá nhiều tiền mặt có thể dẫn đến tình trạng lãng phí vốn, làm giảm khả năng đầu tư vào các hoạt động sinh lời. Ngược lại, nếu không đủ tiền mặt, doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc thanh toán, làm giảm uy tín và mối quan hệ với các đối tác (Vũ Duy Hào, 2023).
Mức nắm giữ tiền của các doanh nghiệp chịu ảnh hưởng lớn từ cả nhân tố chủ quan và khách quan (Vuong và Nguyen, 2024). Sự khác biệt trong quản trị công ty giữa các quốc gia có thể dẫn đến sự chênh lệch lớn về mức tiền mặt nắm giữ giữa các doanh nghiệp (Kuan và cộng sự, 2011). Do đó, kết quả nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến việc nắm giữ tiền mặt có thể khác nhau tùy vào từng quốc gia, từng ngành.
Trong bối cảnh Việt Nam đang phấn đấu gia nhập vào thị trường mới nổi, các doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn từ bên ngoài, do đó phụ thuộc nhiều vào nguồn lực nội bộ, bao gồm tiền mặt. Việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến mức nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt trong ngành logistics – một ngành đang phát triển nhanh chóng nhưng cũng đối mặt với nhiều thách thức – sẽ cung cấp những hàm ý quản lý quan trọng cho quản trị vốn bằng tiền, quản trị vốn lưu động và chiến lược đầu tư.
TỔNG QUAN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Tổng quan nghiên cứu
Nghiên cứu của Bigelli, M. và cộng sự (2012) cho thấy, việc nắm giữ tiền mặt có tác động tích cực đối với các công ty có quy mô nhỏ hơn, rủi ro cao hơn, chu kỳ chuyển đổi tiền mặt dài hơn và thâm hụt tài chính thấp hơn. Việc thanh toán cổ tức cũng làm tăng mức nắm giữ tiền mặt, trong khi nợ ngân hàng và vốn lưu động ròng được xem là các nhân tố thay thế tiền mặt hiệu quả. Nhìn chung, các công ty nắm giữ nhiều tiền mặt hơn có lợi nhuận cao hơn và đầu tư nhiều hơn trong trung hạn.
Ogundipe và cộng sự (2012) đã chỉ ra rằng, việc nắm giữ tiền mặt có mối tương quan dương với dòng lưu chuyển tiền tệ, đòn bẩy tài chính, ROA và đầu tư tài sản cố định. Đồng thời, vốn lưu động ròng lại có mối tương quan âm với việc nắm giữ tiền mặt. Cơ hội đầu tư và quy mô doanh nghiệp cũng có tác động tích cực đáng kể đến việc giữ tiền mặt của các công ty.
Nghiên cứu của Khan và cộng sự (2019) phân tích tác động của cơ cấu công ty đến việc nắm giữ tiền mặt của các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Karachi giai đoạn 2006-2013. Kết quả cho thấy, đòn bẩy và vốn mạng lưới có mối quan hệ tiêu cực và đáng kể với việc nắm giữ tiền mặt, trong khi cơ hội tăng trưởng có mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa. Quy mô công ty có mối quan hệ tiêu cực nhưng không đáng kể với việc nắm giữ tiền mặt. Thống kê mô tả chỉ ra sự khác biệt lớn giữa việc nắm giữ tiền mặt của các công ty đa dạng hóa và tập trung. Theo
Orlova, S. V. (2020) phân tích các mô hình quản lý tiền mặt, đặc biệt là tốc độ điều chỉnh lượng tiền mặt nắm giữ (CH-SOA), trên 48 quốc gia. Kết quả cho thấy, các đặc điểm văn hóa quản lý và các nhân tố kinh tế vĩ mô ở cấp quốc gia có ảnh hưởng đến tính bền vững của mức dự trữ tiền mặt, độ lệch so với mục tiêu và tốc độ điều chỉnh lượng tiền mặt của các công ty. Cụ thể, ở các quốc gia có thị trường chứng khoán kém phát triển, lạm phát cao dẫn đến lượng tiền mặt nắm giữ thấp hơn. Ngược lại, ở các quốc gia có thị trường chứng khoán phát triển hơn, các công ty có xu hướng tăng cường nắm giữ tiền mặt khi lạm phát gia tăng. Hơn nữa, GDP cao hơn có liên quan đến sự biến động lớn hơn trong dự trữ tiền mặt.
Nguyễn Thanh Liêm và cộng sự (2023) nghiên cứu tác động của các nhân tố tới mức nắm giữ tiền của các công ty niêm yết Việt Nam. Kết quả hồi quy cho thấy, Đòn bẩy tài chính, Quy mô doanh nghiệp, Dòng tiền, Chi phí vốn và Tăng trưởng doanh thu có mối tương quan ngược chiều với Việc nắm giữ tiền mặt, trong khi Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh lại góp phần gia tăng mức tiền mặt nắm giữ. Đặc biệt, nghiên cứu cũng xem xét tác động điều tiết của Hạn chế tài chính lên mối quan hệ giữa các nhân tố và việc nắm giữ tiền mặt của doanh nghiệp. Kết quả cho thấy, Hạn chế tài chính có ảnh hưởng đáng kể đến tác động của các nhân tố này đến Mức tiền mặt mà doanh nghiệp giữ.
Nghiên cứu của Phạm Tiến Mạnh (2018) phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các công ty tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh giai đoạn 2010-2016. Kết quả cho thấy, Thành viên Hội đồng quản trị độc lập và Thành viên Hội đồng quản trị đồng thời làm việc tại các công ty khác có tác động ngược chiều đến Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt. Quy mô doanh nghiệp càng lớn, thì Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt càng nhỏ, trong khi các công ty có tỷ lệ chi trả cổ tức cao lại nắm giữ tỷ lệ tiền mặt cao hơn.
Nghiên cứu của Đào Lê Kiều Oanh (2024) cho mối quan hệ tiêu cực giữa Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi; Năng lực cho vay; Tỷ lệ tiền gửi của khách hàng và Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt, cho thấy khi ngân hàng đẩy mạnh cho vay, tỷ lệ tiền mặt giảm. Ngược lại, lợi nhuận trên tài sản và quy mô ngân hàng có mối tương quan tích cực với tỷ lệ nắm giữ tiền mặt, phản ánh ngân hàng lớn và có lợi nhuận thường giữ nhiều tiền mặt hơn. Lạm phát và tăng trưởng GDP cũng có tác động tích cực, khi nền kinh tế phát triển, ngân hàng tăng cường dự trữ tiền mặt để quản lý rủi ro và đáp ứng nhu cầu giao dịch.
Trần Huỳnh Kim Thoa (2024) tập trung vào việc xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tác giả đã sử dụng dữ liệu từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán của 39 công ty trong giai đoạn 2017-2023. Kết quả nghiên cứu cho thấy, Chính sách chi trả cổ tức và Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản có tác động tích cực đến Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt. Ngược lại, Vốn lưu động thuần và Khả năng thanh toán tức thời có tác động tiêu cực đến Việc nắm giữ tiền mặt.
Nghiên cứu của Phạm Thanh Tú (2017) cho thấy, Quy mô công ty có tác động tiêu cực, trong khi nhân tố Vốn lưu động ròng, Dòng tiền, Đòn bẩy tài chính, Lợi nhuận trên tổng tài sản, Thời gian hoạt động và Sở hữu nhà nước đều có tác động tích cực tới Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán TP Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2011-2013.
Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu được thu thập trong nghiên cứu này là 486 quan sát, mẫu bao gồm 81 doanh nghiệp logistics đã niêm yết và hiện đang giao dịch trên các sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam gồm: HOSE, HNX và UPCOM; có số liệu thu thập từ báo cáo tài chính đầy đủ, liên tục trong giai đoạn 2018-2023. Ngoài ra, nghiên cứu còn đưa thêm một số biến kiểm soát, gồm: một số nhân tố vi mô tính từ báo cáo tài chính của doanh nghiệp và một số nhân tố vĩ mô được thu thập từ trang dữ liệu của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).
Bài viết áp dụng mô hình thống kê và hồi quy dữ liệu dạng bảng, thực hiện các phép kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định tự tương quan, phương sai sai số thay đổi để tìm mô hình hồi quy phù hợp trong các mô hình sau: POOLED OLS, FEM, REM, FGLS. Từ đó giúp tìm nhân tố nào trong nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời có tác động tới tỷ lệ nắm giữ tiền tại các doanh nghiệp logistics trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Các biến và kỳ vọng dấu được thể hiện như Bảng 1.
Bảng 1: Mô tả biến và kỳ vọng dấu
|
Mã biến |
Tên biến |
Cách tính |
Căn cứ chọn biến |
Tác động kỳ vọng |
|
Biến phụ thuộc |
||||
|
CASH |
Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt |
Tiền và tương đương tiền/ Tổng tài sản bình quân |
Ogundipe và cộng sự (2012); Phạm Thanh Tú (2017) |
|
|
Biến độc lập |
||||
|
ROA |
Tỷ suất sinh lời của tài sản |
Lợi nhuận sau thuế/ Tổng tài sản bình quân |
Ogundipe và cộng sự (2012); Phạm Thanh Tú (2017), Trần Huỳnh Kim Thoa (2024) |
+ |
|
ROE |
Tỷ suất sinh lời của vốn chủ sở hữu |
Lợi nhuận sau thuế/ Vốn chủ sở hữu bình quân |
Biến bổ sung |
+ |
|
ROS |
Tỷ suất sinh lời của doanh thu |
Lợi nhuận sau thuế/ Doanh thu thuần |
Biến bổ sung |
+ |
|
Biến kiểm soát |
|
|||
|
MR |
Khả năng thanh toán tức thời |
Tiền và tương đương tiền/Nợ ngắn hạn |
Trần Huỳnh Kim Thoa (2024) |
– |
|
NWC |
Tỷ lệ vốn lưu động thuần |
(Tài sản ngắn hạn – Nợ ngắn hạn)/Tổng tài sản |
Ogundipe và cộng sự (2012); Phạm Thanh Tú (2017); Bigelli và Sanchez-Vidal (2012) |
+ |
|
SIZE |
Quy mô doanh nghiệp |
Log(Tổng tài sản) |
Bigelli và cộng sự (2012), Khan, S. và cộng sự (2019) , Phạm Tiến Mạnh (2018) |
– |
|
GR |
Tốc độ tăng trưởng doanh thu |
(DTT t – DTT t-1) / DTT t-1 |
Ozkan và Ozkan (2004), Khan, S. và cộng sự (2019) |
+ |
|
AGE |
Thời gian hoạt động của doanh nghiệp |
Tính từ năm thành lập |
Ogundipe và cộng sự (2012); Phạm Thanh Tú (2017) |
+ |
|
GDPR |
Tốc độ tăng trưởng GDP |
(GDP t – GDP t-1) / GDP t-1 |
Orlova, S. V. (2020), Đào Lê Kiều Oanh (2024) |
+ |
|
InfR |
Tỷ lệ lạm phát |
Sự thay đổi hàng năm của chỉ số giá tiêu dùng |
Orlova, S. V. (2020), Đào Lê Kiều Oanh (2024) |
– |
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Để xem xét chỉ tiêu nào ảnh hưởng tới Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt trong nhóm Tỷ suất sinh lời, tác giả lần lượt chạy hồi quy 3 mô hình, phương trình như sau:
CASH 1 = β0 + β1ROA + β2 MR + β3NWC + β4SIZE + β5GR + β6AGE + β7GDPR + β8 InfR + ℇ
CASH 2 = β0’ + β1’ROE + β2’ MR + β3’NWC + β4’SIZE + β5’GR + β6’AGE + β7’GDPR + β8’ InfR + ℇ
CASH 3 = β0’’ + β1’’ROS + β2’’ MR + β3’’NWC + β4’’SIZE + β5’’GR + β6’’AGE + β7’’GDPR + β8’’ InfR + ℇ
Giả thuyết nghiên cứu được đưa ra như sau:
H1: Tỷ suất sinh lời tác động tích cực đến Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
H2: Khả năng thanh toán tức thời tác động tiêu cực đến Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
H3: Tỷ lệ vốn lưu động thuần tác động tích cực đến Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
H4: Quy mô doanh nghiệp tác động tiêu cực đến Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
H5: Tốc độ tăng trưởng doanh thu tác động tích cực đến Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
H6: Thời gian hoạt động của doanh nghiệp tác động tích cực đến Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
H7: Tốc độ tăng trưởng GDP tác động tích cực đến Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
H8: Tỷ lệ lạm phát tác động tiêu cực đến Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Bảng 2: Thống kê mô tả các biến
|
Variable |
Obs |
Mean |
Std.dev. |
Min |
Max |
|
CASH |
486 |
0,1166338 |
0,6308449 |
0,0003593 |
13,86536 |
|
ROA |
486 |
0,0846789 |
0,44115 |
-0,6435855 |
7,232267 |
|
ROE |
486 |
0,175957 |
0,9922633 |
-1,782382 |
16,07391 |
|
ROS |
486 |
-0,0160222 |
1,866672 |
-35,12308 |
4,52655 |
|
MR |
486 |
0,8721039 |
3,860607 |
0,000494 |
74,79203 |
|
NWC |
486 |
0,1311573 |
0,5829412 |
-5,7514 |
0,9581241 |
|
SIZE |
486 |
5,862211 |
0,6466679 |
4,636829 |
7,82691 |
|
GR |
486 |
2,12834 |
41,32191 |
-0,9880298 |
910,545 |
|
AGE |
486 |
25,64815 |
15,18646 |
3 |
78 |
|
GDPR |
486 |
0,0805817 |
0,0319786 |
0,0437494 |
0,1218987 |
|
InfR |
486 |
0,0296667 |
0,0055019 |
0,0184 |
0,0354 |
|
Nguồn: Kết quả phân tích trên Stata 17 |
|||||
Bảng 2 cung cấp thông tin tổng quan về dữ liệu bao gồm 486 quan sát, trong đó:
– Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt (CASH) trung bình của ngành là 11,66%. CASH cao nhất đạt 1386,536%, trong khi thấp nhất là 0,035%. Độ lệch chuẩn là 0,63, cho thấy dữ liệu có độ phân tán quanh giá trị trung bình hẹp.
– ROA trung bình của ngành là 8,47%. ROA cao nhất đạt 723,23%, trong khi thấp nhất là (64,35%). Tuy nhiên, độ lệch chuẩn là 0,44, cho thấy dữ liệu có độ phân tán quanh giá trị trung bình hẹp.
– ROE trung bình của ngành là 17,59%. ROE cao nhất đạt 1.607,39%, trong khi thấp nhất là (178,23%). Độ lệch chuẩn là 0,992, thể hiện thấy dữ liệu có độ phân tán quanh giá trị trung bình khá lớn.
– ROS trung bình của ngành là (1,602%). ROS cao nhất đạt 452,65%, trong khi thấp nhất là (3.512,3%). Độ lệch chuẩn là 1.86, thể hiện thấy dữ liệu có độ phân tán quanh giá trị trung bình rất lớn.
Các biến kiểm soát trong mô hình có 3 chỉ tiêu có độ phân tác dữ liệu lớn bao gồm: Chỉ tiêu GR có độ phân tán dữ liệu quanh giá trị trung bình rộng nhất, thứ hai là chỉ tiêu AGE có mức độ khác biệt lớn về thời gian hoạt động của doanh nghiệp, tiếp theo là MR có độ lệch chuẩn 3,86, cho thấy độ phân tán dữ liệu MR giữa các doanh nghiệp rất lớn, còn lại các biến có độ lệch chuẩn khá thấp, thể hiện dữ liệu có độ phân tán quanh giá trị trung bình thấp.
Thực hiện ma trận tương quan giữa các biến sử dụng trong mô hình. Các biến SIZE, GR, AGE có tương quan ngược chiều với biến phụ thuộc CASH với hệ số tương quan thấp dưới 0,1; Các biến còn lại có tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc CASH, trong đó các biến ROA, ROE, ROS, MR có hệ số tương quan cao nhất với ý nghĩa thống kê tại mức 1%, đây là bước đầu đánh giá sơ bộ mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới biến phụ thuộc. Tuy nhiên, các hệ số này chỉ phản ánh kết quả hồi quy đơn biến, chưa xét đến tác động đồng thời của các nhân tố khác. Vì vậy, nghiên cứu tiếp tục thực hiện hồi quy đa biến nhằm xác định mối quan hệ giữa các nhân tố và Tỷ lệ nắm giữ tiền một cách chính xác hơn. Mối tương quan giữa các cặp biến sử dụng trong mô hình đều ở mức tương đối thấp dưới 0,8, nên mô hình có khả năng không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Để khẳng định chắc chắn có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra hay không, thì tác giả tiếp tục thực hiện phương pháp nhân tử phóng đại phương sai (VIF). Kết quả tất cả các biến đều có hệ số VIF
Tác giả tiếp tục tiến hành các bước kiểm định, lựa chọn mô hình phù hợp nhằm giải thích tác động của các biến được lựa chọn lên chỉ tiêu CASH.
Kết quả kiểm định để lựa chọn mô hình POOLED OLS
Bảng 3: Kết quả kiểm định để lựa chọn mô hình POOLED OLS
|
Biến độc lập |
Giá trị P-value trong kiểm định |
Kết luận |
|
|
Phương sai thay đổi |
Tự tương quan |
||
|
ROA |
0,0000 |
0,0000 |
Thực hiện kiểm định Hausman |
|
ROE |
0,0000 |
0,0000 |
Thực hiện kiểm định Hausman |
|
ROS |
0,0000 |
0,0000 |
Thực hiện kiểm định Hausman |
Nguồn: Kết quả trên Stata 17
Kết quả (Bảng 3) cho thấy, tất cả các biến đại diện cho Tỷ suất sinh lời đều có giá trị P-value trong kiểm định phương sai thay đổi
Kết quả kiểm định tự tương quan cho thấy, tất cả các biến đại diện cho Tỷ suất sinh lời đều có giá trị P-value trong kiểm định tự tương quan
Kết quả kiểm định để lựa chọn mô hình FEM, REM, FGLS
Tác giả tiếp tục thực hiện chạy mô hình hồi quy FEM, REM và thực hiện kiểm định Hausman với giả định H0: Mô hình REM tốt hơn FEM.
Bảng 4: Kết quả kiểm định Hausman
|
Biến độc lập |
Giá trị P-value |
Mô hình lựa chọn |
|
ROA |
0,5065 |
REM |
|
ROE |
0,8274 |
REM |
|
ROS |
0,8523 |
REM |
|
Nguồn: Kết quả trên Stata 17 |
||
Kết quả của kiểm định Hausman đối với 3 mô hình đều có giá trị P-value > 5%. Do vậy kết luận lựa chọn mô hình REM để giải thích tác động tới biến phụ thuộc.
Tuy nhiên, để kiểm tra mô hình REM có thực sự phù hợp hay không, thì cần thực hiện tiếp kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan (Bảng 5).
Bảng 5: Kết quả kiểm định để lựa chọn mô hình REM, FGLS
|
Biến độc lập |
Giá trị P-value trong kiểm định |
Mô hình lựa chọn |
|
|
Phương sai thay đổi |
Tự tương quan |
||
|
ROA |
1,0000 |
0,0000 |
FGLS |
|
ROE |
1,0000 |
0,0000 |
FGLS |
|
ROS |
1,0000 |
0,0000 |
FGLS |
Nguồn: Kết quả trên Stata 17
Kết quả (Bảng 5) cho thấy, tất cả 3 mô hình có các biến đại diện cho Tỷ suất sinh lời đều có giá trị P-value trong kiểm định phương sai thay đổi > 5%, điều đó có nghĩa là các mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi.
Trong kiểm định tự tương quan, cả 3 mô hình có giá trị p-value đều
Mô hình tác động của Tỷ suất sinh lời tới Tỷ lệ nắm giữ tiền
Kết quả (Bảng 6) cho thấy: Cả 3 nhân tố phản ánh Tỷ suất sinh lời đều có tác động tích cực tới Tỷ lệ nắm giữ tiền; trong đó, ROA có tác động mạnh nhất, ở mức ý nghĩa thống kê 1%; tiếp theo là ROE ở mức ý nghĩa thống kê 1%; ROS có tác động yếu nhất, với mức ý nghĩa thống kê 5%.
Các biến kiểm soát đưa vào mô hình có biến MR tác động tích cực tới Tỷ lệ nắm giữ tiền tại mức ý nghĩa thống kê 1% trong cả 3 mô hình. Ngoài ra, trong mô hình tác động của ROS tới Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt, có thêm biến InfR có tác động mạnh tới Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt, với mức ý nghĩa thống kê 10%.
Các nhân tố còn lại trong mô hình không đủ cơ sở để đánh giá mức độ ảnh hưởng tới tỷ lệ nắm giữ tiền.
Bảng 6: Kết quả nghiên cứu mô hình tác động của tỷ suất sinh lời tới Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt
|
|
(FGLS) |
(FGLS) |
(FGLS) |
|
|
CASH (ROA) |
CASH(ROS) |
CASH(ROS) |
|
ROA |
0,925*** |
||
|
[21,20] |
|||
|
ROE |
0,395*** |
||
|
[20,18] |
|||
|
ROS |
0,0326** |
||
|
[2,41] |
|||
|
MR |
0,0386*** |
0,0408*** |
0,0715*** |
|
[7,73] |
[8,01] |
[10,83] |
|
|
NWC |
-0,0647 |
-0,00844 |
-0,0342 |
|
[-1,56] |
[-0,20] |
[-0,64] |
|
|
SIZE |
-0,0337 |
-0,0302 |
-0,0804 |
|
[-0,88] |
[-0,79] |
[-1,62] |
|
|
GR |
-0,000111 |
-0,000136 |
-0,000194 |
|
[-0,25] |
[-0,30] |
[-0,31] |
|
|
AGE |
-0,000427 |
-0,000185 |
0,00000182 |
|
[-0,26] |
[-0,11] |
[0,00] |
|
|
GDPR |
0,446 |
0,533 |
0,297 |
|
[0,81] |
[0,94] |
[0,38] |
|
|
InfR |
1,294 |
1,274 |
7,640* |
|
[0,41] |
[0,40] |
[1,73] |
|
|
_cons |
0,152 |
0,117 |
0,282 |
|
[0,60] |
[0,46] |
[0,85] |
|
|
|
|
|
|
|
N |
486 |
486 |
486 |
|
t statistics in brackets |
|||
|
* p |
|||
|
Nguồn: Kết quả trên Stata 17 |
|||
Qua đó, xây dựng được phương trình mẫu của nhân tố Tỷ suất sinh lời tác động đến Tỷ lệ nắm giữ tiền mặt như sau:
CASH = 0,152 + 0,925ROA + 0,0386MR + ℇ
CASH = 0,117+ 0,395ROE + 0,0408MR + ℇ
CASH = 0,282 + 0,0326ROS + 0,0715MR + 7,640InfR + ℇ
KẾT LUẬN
Kết quả nghiên cứu cho thấy, cả 3 chỉ tiêu ROA, ROE, ROS đều tác động tích cực tới Ttỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp logistics. Doanh nghiệp có tỷ suất sinh lời cao nên thực hiện các biện pháp tối ưu hóa quản lý tiền mặt. Cụ thể:
Xác định mức tiền mặt tối ưu: Giữ lượng tiền mặt hợp lý dựa trên Tỷ suất sinh lời (ROA, ROE, ROS) để đảm bảo thanh khoản, mà không làm giảm hiệu suất vốn.
Đầu tư vào tài sản thanh khoản: Sử dụng tiền mặt dư thừa cho các khoản đầu tư có tính thanh khoản cao để tăng giá trị và dễ chuyển đổi khi cần.
Tối ưu hóa dòng tiền: Quản lý chặt chẽ dòng tiền từ hoạt động kinh doanh và cải thiện vòng quay vốn lưu động.
Phân bổ lợi nhuận hợp lý: Chia một phần lợi nhuận cho cổ đông hoặc tái đầu tư vào các dự án tiềm năng thay vì giữ lại quá nhiều tiền mặt.
Quản lý rủi ro tài chính: Duy trì tiền mặt dự phòng để đối phó với khủng hoảng và biến động kinh tế.
Phân bổ linh hoạt giữa đầu tư và tiền mặt: Đánh giá hiệu quả đầu tư để điều chỉnh mức nắm giữ tiền mặt khi cần thiết, tối ưu hóa lợi nhuận./.
Tài liệu tham khảo
1. Bigelli, M., and Sanchez-Vidal, J. (2012), Cash holdings in private firms, Journal of Banking & Finance, 36(1), 26-35.
2. Đào Lê Kiều Oanh (2024), Các nhân tố ảnh hưởng đến chiến lược quản lý tiền mặt của các ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing, 15(3), 120-133.
3. Khan, S. et al (2019), Effect of Firm Structure on Corporate Cash Holding (Evidence from Non-Financial Companies), Journal of Financial Risk Management, 8, 1-14.
4. Kuan, T.H., Li, C.S., and Chu, S.H. (2011), Cash holdings and corporate governance in family-controlled firms, Journal of Business Research, 64, 757-764.
5. Nguyễn Thanh Liêm và cộng sự (2023), Các nhân tố ảnh hưởng đến mức nắm giữ tiền mặt của công ty niêm yết tại Việt Nam: Tác động điều tiết của hạn chế tài chính, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, 320, 53-63.
6. Ogundipe, L, et al (2012), Cash holding and firm characteristics: Evidence from Nigerian Emerging Market, Journal of Business, Economics & Finance, 1(2), 45-58.
7. Orlova, S. V. (2020), Cultural and macroeconomic determinants of cash holdings management, Journal of International Financial Management & Accounting, 31(3), 270-294.
8. Ozkan, A., and Ozkan, N. (2004), Corporate cash holdings: an empirical investigation of UK companies, Journal of Banking and Finance, 28, 2103-2134.
9. Phạm Tiến Mạnh, Vũ Thị Thanh Huyền (2018), Các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nắm giữ tiền mặt tại các công ty trong lĩnh vực tài chính niêm yết trên HOSE, truy cập từ, https://tapchichungkhoan.vn/nghien-cuu-trao-doi/cac-yeu-to-anh-huong-den-ty-le-nam-giu-tien-mat-tai-cac-cong-ty-trong-linh-vuc-tai-chinh-niem-yet-tren-hose-d118-t23314.html.
10. Phạm Thanh Tú (2017), Các nhân tố tác động đến tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các công ty niêm yết trên Thị trường chứng khoán TP. Hồ Chí Minh, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Đồng Tháp, số 24 (02-2017), 41-47.
11. Trần Huỳnh Kim Thoa và cộng sự (2024), Các nhân tố tác động đến tỷ lệ nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Tạp chí Công Thương – Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, số 14.
12. Vũ Duy Hào – Trần Minh Tuấn (2023), Giáo trình Tài chính doanh nghiệp, Nxb Đại học Kinh tế quốc dân.
13. Vuong, Q. H., Nguyen, M. H. (2024). Further on informational quanta, interactions, and entropy under the granular view of value formation. https://books.google.com/books/about?id=vy4ZEQAAQBAJ
| Ngày nhận bài: 01/10/2024; Ngày phản biện: 09/10/2024; Ngày duyệt đăng: 18/10/2024 |