Các yếu tố tác động đến hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE

Các yếu tố tác động đến hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE (Ảnh minh họa)

Khi kinh tế đất nước ngày càng phát triển , nhu cầu bất động sản cũng ngày càng tăng hơn, từ quỹ đất xây dựng nhà cửa, cơ sở hạ tầng, khu công nghiệp,… Để giải quyết vấn đề này, các doanh nghiệp bất động sản đóng vai trò quan trọng. Bài viết nghiên cứu về các yếu tố tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngành Bất động sản nói chung và ngành Bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE nói riêng.

1. Đặt vấn đề

Trong thời gian qua, hiệu quả hoạt động của những doanh nghiệp kinh doanh bất động sản có những điểm tối như thua lỗ, đóng cửa, tình trạng giá cả bất động sản ảo, nhu cầu đầu cơ giá,… Qua tìm hiểu và nghiên cứu, tác giả nhận thấy có nguyên nhân từ các yếu tố tác động đến hiệu quả kinh doanh. Từ đó, tác giả nghiên cứu thêm các điểm mới về các yếu tố tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngành Bất động sản nói chung và ngành Bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE nói riêng, cũng như hoạch định chiến lược cho các nhà quản trị theo đặc thù riêng của từng công ty.

2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của bài viết là xác định các yếu tố tác động đến hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán Hose, từ đó giúp các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán Hose tồn tại và phát triển bền vững.

3. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích định lượng bằng phần mềm Stata 14 chạy mô hình hồi quy để ước lượng và kiểm định, từ đó xác định chiều hướng và mức độ tác động của các yếu tố tác động đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán Hose.

4. Kết quả nghiên cứu

Tác giả sử dụng phần mềm STATA 14 để phân tích và xử lý các mô hình trong dữ liệu bảng. Các bước thực hiện gồm:

– Bước 1: Thống kê mô tả nhằm cung cấp bảng tổng hợp mô tả số liệu của các biến.

– Bước 2: Phân tích ma trận hệ số tương quan nhằm đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa các biến và kiểm định giả thuyết về trị trung bình của 2 mẫu.

– Bước 3: Chạy mô hình thực hiện như sau:

Chạy mô hình hồi quy tuyến tính theo, kiểm tra đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan, nếu bị phương sai thay đổi, tự tương quan thì chạy Fixed effect model(FEM) (mô hình hiệu ứng cố định) Pooled OLS model và chạy Random effect model(REM) (mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên), sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn FEM hay REM. Nếu chọn REM thì tiếp tục kiểm định nhân tử Largrange để chọn REM hay Pooled OLS. Nếu chọn FEM thì tiếp tục kiểm định kiểm tra đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan; nếu bị phương sai thay đổi, tự tương quan thì sử dụng phương pháp khắc phục GLS (Generalized Least Squares).

Mô hình hồi quy tuyến tính: ROE_i,t = b₀ + b₁TP + b₂DR + b₃ SIZE + b₄USB + b₅CF + b₆GROWTH + b₇TM +b₈SM + u_it

Kiểm tra phương sai thay đổi cho mô hình POOL (Bảng 1)

Bảng 1. Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi

Nguồn: Số liệu được thu thập từ các bản cáo bạch, báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và tính toán từ phần mềm STATA14

Bảng 2. Kết quả mô hình FEM

Nguồn: Số liệu được thu thập từ các bản cáo bạch, báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và tính toán từ phần mềm STATA14

Bảng 3. Kết quả mô hình REM

Nguồn: Số liệu được thu thập từ các bản cáo bạch, báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và tính toán từ phần mềm STATA14

Dùng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM hay REM.(Bảng 4)

Bảng 4. Kết quả kiểm định Hausman

Nguồn: Số liệu được thu thập từ các bản cáo bạch, báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và tính toán từ phần mềm STATA14

Với kết quả kiểm định Hausman, Sig.(Prob>chi2 = 0.0000)<5%, nên chấp nhận H1. Vậy mô hình FEM được lựa chọn.

Bảng 5. Bảng tổng hợp kết quả của 4 mô hình (POOL, FEM, REM, GLS)

Nguồn: Số liệu được thu thập từ các bản cáo bạch, báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và tính toán từ phần mềm STATA14

Kết quả hồi quy GLS cho thấy trong 8 yếu tố tài chính được kiểm định thì có 5 yếu tố có tác động ý nghĩa đến ROE của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn HOSE ở mức ý nghĩa từ 1% đến 10% gồm yếu tố: Khả năng thanh toán; Khả năng hoạt động; Tỷ lệ nợ; Quy mô doanh nghiệp; Hệ số chi phí và 3 yếu tố tài chính không có ý nghĩa là Tốc độ tăng trưởng; Tỷ lệ tài sản cố định; Kỳ thu tiền bình quân.

5. Kết luận và đề xuất

Kết quả chạy mô hình GLS, chỉ có 5 yếu tố có ý nghĩa, thực sự tác động đến ROE, còn lại 3 yếu tố không có ý nghĩa. Cụ thể:

Giả thuyết 1 (H1): Tỷ lệ tài sản cố định (TP) có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lời. Kết quả từ mô hình không có ý nghĩa thống kê.
Giả thuyết 2 (H2): Tỷ lệ nợ (DR) có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lời. Kết quả từ mô hình cho thấy, yếu tố này có ý nghĩa thống kê với mức 5% và tỷ lệ cùng chiều với ROE, nên bác bỏ giả thuyết. Hệ số hồi quy biến này b₂= 0.0995, với sự tác động này, nên các doanh nghiệp Bất động sản trên sàn chứng khoán HOSE cần tận dụng những lợi thế về nợ ngắn hạn hay dài hạn, có những chính sách trong ngắn và dài hạn về tín dụng thương mại, tín dụng tài chính, ngân hàng, để tạo ra tỷ lệ vốn tối ưu, tận dụng tối ưu đòn bẩy tài chính, từ đó khuếch đại ROE giúp doanh nghiệp ngày phát triển hơn.
Giả thuyết 3 (H3): Quy mô doanh nghiệp (SIZE) có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lời. Kết quả từ mô hình cho thấy, yếu tố này có ý nghĩa thống kê với mức 10% và tỷ lệ cùng chiều với ROE, nên chấp nhận giả thuyết. Với kết quả tác động cùng chiều và ý nghĩa thống kê 10%, hệ số hồi quy tuyến tính của biến này b₃= 0.00709 thuận chiều, nên các doanh nghiệp cần có các chính sách tăng doanh thu như nâng cao chất lượng sản phẩm, dịch, các chính sách khuyến mại, chăm sóc khách hàng, đảm bảo tốt dịch vụ hậu mãi, quảng cáo,… để kích cầu, tăng khách hàng để tăng doanh thu cho doanh nghiệp, từ đó tăng ROE của doanh nghiệp.
Giả thuyết 4 (H4): Kỳ thu tiền bình quân (USB) có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lời. Kết quả từ mô hình không có ý nghĩa thống kê.
Giả thuyết 5 (H5): Hệ số chi phí (CF) có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lời. Kết quả từ mô hình cho thấy, yếu tố này có ý nghĩa thống kê với mức 1% và tỷ lệ ngược chiều với ROE, nên bác bỏ giả thuyết. Hệ số hồi quy của biến này b₅= – 0.190, hệ số này âm, ngược chiều với ROE, nên hệ số chi phí càng cao làm cho tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu càng giảm. Do đó, các doanh nghiệp bất động sản trên sàn HOSE quan tâm đến quản lý, kiểm soát chi phí kinh doanh tốt nhất bằng cách cải tiến kỹ thuật công nghệ máy móc xây dựng, chính sách lao động tối ưu, nâng cao chất lượng sản phẩm, tiết giảm những chi phí không hợp lý để giảm giá thành sản phẩm,…
Giả thuyết 6 (H6): Tốc độ tăng trưởng (GROWTH) có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lời. Kết quả từ mô hình không có ý nghĩa thống kê.
Giả thuyết 7 (H7): Khả năng hoạt động (TM) có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lời. Kết quả từ mô hình cho thấy, yếu tố này có ý nghĩa thống kê với mức 1% và tỷ lệ cùng chiều với ROE, nên chấp nhận giả thuyết. Hệ số hồi quy của biến này b₇= 0.131, hệ số này cùng chiều với ROE, nên doanh nghiệp càng tăng tỷ lệ biến này thì tỷ suất lợi nhuận vốn sở hữu càng tăng cao. Tỷ số này được đo bằng Doanh thu thuần trên Tổng tài sản bình quân. Do đó, doanh nghiệp bất động sản trên sàn HOSE cần tăng doanh thu thuần, như: tăng sản lượng, chất lượng sản phẩm, quảng cáo sản phẩm, có chế độ hậu mãi tốt, để tăng khách hàng.
Giả thuyết 8 (H8): Khả năng thanh toán (SM) có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lời. Kết quả từ mô hình cho thấy, yếu tố này có ý nghĩa thống kê với mức 1% và tỷ lệ cùng chiều với ROE, nên chấp nhận giả thuyết. Hệ số hồi quy của biến này b8 = 0.0208, hệ số dương, nếu doanh nghiệp tăng tỷ số biến SM này càng nhiều thì làm tăng tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu càng nhiều, hiệu quả kinh doanh càng tốt. Để được như vậy, doanh nghiệp cần đầu tư tài sản ngắn hạn tối ưu như giữ lượng tiền mặt, ngân hàng cân đối, kinh doanh thêm đầu tư tài chính ngắn hạn, đầu tư nắm giữ đến ngày đáo hạn ngắn hạn, các khoản phải thu ngắn hạn hợp lý.

Tài liệu tham khảo:

Athar Iqbal and Madhu Mati, (2012). Relationship between Non-current Assets & Firms Profitability.
Abbasali Pouraghajan, Esfandiar Malekian, Milad Emamgholipour, Vida Lotfollahpour & Mohammad Mohammadpour Bagheri, (2012). The Relationship between Capital Structure and Firm Performance Evaluation Measures: Evidence from the Tehran Stock Exchange. International Journal of Business and Commerce 1(9).
Adekunle, O.A. and S.O. Kajola, (2010). Capital structure and firm performance: Evidence from Nigeria. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences 25(2): 77.
Đàm Thanh Tú, (2015). Vận dụng mô hình kinh tế lượng để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí nghiên cứu Tài chính kế toán, số 11(148)-2015.
Đường Nguyễn Hưng, (2017). Mức độ biến động của các nhân tố phản ánh các chính sách quản trị để làm rõ hơn mối quan hệ giữa các nhân tố đến hiệu quả tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2010-2015. Tạp chí Tài chính.

PGS. TS. Trần Huy Hoàng; ThS. Đồng Hữu Phú

Trích nguồn