ThS. Ngô Văn Tùng
Tung.hck6@gmail.com
Khoa Tài chính - Học viện Hậu cần
ThS. Đỗ Văn Đạt
Dovandat.ads@gmail.com
Tóm tắt
Nghiên cứu chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp có ảnh hưởng mạnh nhất và tác động cùng chiều đến cơ cấu nguồn vốn. Khả năng sinh lời, cấu trúc tài sản và khả năng thanh toán đều có tác động ngược chiều, tức là khi các yếu tố này tăng thì tỷ trọng nợ giảm. Triển vọng tăng trưởng có ảnh hưởng cùng chiều và có ý nghĩa thống kê. Chi phí sử dụng nợ vay không có ý nghĩa thống kê nên bị loại khỏi mô hình. Từ kết quả đạt được, nghiên cứu đưa ra các hàm ý thực tiễn có giá trị cho nhà quản trị doanh nghiệp, nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách.
Từ khóa: Cấu trúc tài sản, cơ cấu nguồn vốn, khả năng sinh lời
Summary
This study reveals that firm size has the most enormous and most positive influence on capital structure. Profitability, asset structure, and liquidity exert adverse effects, indicating that increases in these factors lead to a decrease in the debt ratio. Growth prospects exhibit a positive and statistically significant relationship with capital structure. Meanwhile, the cost of debt was found to be statistically insignificant and thus excluded from the model. Based on these findings, the study provides practical implications for corporate managers, investors, and policymakers.
Keywords: Asset structure, capital structure, profitability
ĐẶT VẤN ĐỀ
Cơ cấu nguồn vốn là một trong những vấn đề cốt lõi trong quản trị tài chính doanh nghiệp. Việc lựa chọn tỷ lệ hợp lý giữa vốn chủ sở hữu và nợ vay không chỉ ảnh hưởng đến chi phí sử dụng vốn, mà còn quyết định mức độ rủi ro tài chính, khả năng thanh khoản, cũng như giá trị doanh nghiệp trong dài hạn. Các lý thuyết tài chính hiện đại như lý thuyết đánh đổi (Trade-off Theory), lý thuyết trật tự ưu tiên (Pecking Order Theory), hay lý thuyết tín hiệu (Signaling Theory) đều thống nhất rằng doanh nghiệp không thể lựa chọn cơ cấu vốn một cách tùy tiện, mà phải căn cứ vào đặc điểm nội tại cũng như điều kiện môi trường kinh doanh.
Trong những năm gần đây, cơ cấu nguồn vốn của các doanh nghiệp tại Việt Nam nói chung và doanh nghiệp trong ngành năng lượng nói riêng đang chịu nhiều áp lực từ cả phía nội tại doanh nghiệp lẫn sự thay đổi của thị trường tài chính, môi trường pháp lý và cơ chế điều tiết. Đặc biệt, ngành thủy điện, một trong những phân ngành chủ chốt trong lĩnh vực sản xuất và phân phối điện, có những đặc điểm riêng biệt, đặt ra nhiều yêu cầu rất khác biệt trong thiết kế và quản trị cơ cấu tài chính, cụ thể: Thứ nhất, doanh nghiệp thủy điện có tính đặc thù về chu kỳ đầu tư dài và chi phí ban đầu rất lớn, kéo theo nhu cầu vốn cao ngay từ giai đoạn khảo sát, thiết kế và xây dựng. Các nhà máy thủy điện thường mất từ 3 đến 5 năm để hoàn thành, đòi hỏi lượng vốn đầu tư hàng trăm đến hàng nghìn tỷ đồng. Trong khi đó, dòng tiền từ hoạt động kinh doanh chỉ hình thành sau khi dự án đi vào vận hành thương mại. Điều này khiến doanh nghiệp buộc phải dựa nhiều vào vốn vay dài hạn trong giai đoạn đầu, từ đó làm gia tăng rủi ro tài chính nếu không kiểm soát tốt đòn bẩy. Thứ hai, doanh nghiệp thủy điện chịu ảnh hưởng lớn từ yếu tố thiên nhiên và khí hậu, đặc biệt là lượng nước về hồ – yếu tố quyết định sản lượng điện sản xuất. Tính mùa vụ, tính không ổn định và sự khó dự báo của điều kiện thủy văn khiến doanh thu và dòng tiền của doanh nghiệp có thể biến động mạnh theo từng quý, từng năm. Điều này đặt ra yêu cầu cao trong việc xây dựng cấu trúc vốn linh hoạt, có khả năng hấp thụ các cú sốc về dòng tiền ngắn hạn mà không ảnh hưởng tới khả năng thanh toán hoặc khả năng trả nợ.
Xuất phát từ những lý do trên, bài viết này nhằm mục tiêu làm rõ các nhân tố tác động đến cơ cấu nguồn vốn của doanh nghiệp thủy điện tại Việt Nam. Trên cơ sở kế thừa các kết quả nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước, đồng thời phân tích bối cảnh đặc thù ngành thủy điện, nghiên cứu cung cấp cái nhìn hệ thống về các yếu tố chi phối quyết định huy động vốn và cấu trúc tài chính của doanh nghiệp. Nghiên cứu không chỉ góp phần bổ sung cơ sở lý luận về tài chính doanh nghiệp ngành năng lượng mà còn đưa ra các hàm ý thực tiễn có giá trị cho nhà quản trị doanh nghiệp, nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết
Cơ cấu nguồn vốn (CCNV) là một trong những quyết định tài chính quan trọng, phản ánh cách thức doanh nghiệp phân bổ giữa nợ vay và vốn chủ sở hữu nhằm tối ưu hóa chi phí vốn, giảm thiểu rủi ro tài chính và tối đa hóa giá trị doanh nghiệp. Các lý thuyết tài chính hiện đại như lý thuyết đánh đổi (Trade-off Theory), lý thuyết trật tự ưu tiên (Pecking Order Theory) và lý thuyết tín hiệu (Signaling Theory) đều nhấn mạnh rằng việc lựa chọn cơ cấu vốn phụ thuộc vào nhiều yếu tố nội tại và ngoại cảnh của doanh nghiệp, bao gồm quy mô, khả năng sinh lời, tỷ trọng tài sản hữu hình, rủi ro hoạt động, tốc độ tăng trưởng và chính sách thuế.
Trong phạm vi thực nghiệm, các nghiên cứu của Rajan & Zingales (1995), Wald (1999), Booth et al. (2001) và Bevan & Danbolt (2004) đều xác định các yếu tố như quy mô, tài sản hữu hình và khả năng sinh lời có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ vay. Đặc biệt, nghiên cứu của Psillaki & Daskalakis (2009) cho thấy rằng yếu tố đặc thù ngành và điều kiện quốc gia có thể làm thay đổi đáng kể hành vi sử dụng đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp.
Từ năm 2020 đến nay, các nghiên cứu về cơ cấu vốn tại Việt Nam ngày càng được mở rộng cả về ngành nghề và phương pháp tiếp cận. Phương et al. (2020) đã phân tích mối quan hệ giữa cơ cấu vốn và chất lượng lợi nhuận trong các doanh nghiệp năng lượng, phát hiện rằng nợ dài hạn có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động trong khi nợ ngắn hạn làm gia tăng rủi ro tài chính. Nghiên cứu của Bui & Thai (2021) trên ngành bất động sản khẳng định sự tồn tại của cơ cấu vốn động theo lý thuyết đánh đổi, trong đó doanh nghiệp điều chỉnh cơ cấu vốn theo hướng tiến dần đến tỷ lệ đòn bẩy tối ưu, tùy thuộc vào khả năng sinh lời, quy mô và khả năng thanh khoản. Le & Tran (2024) với dữ liệu theo quý trên sàn HOSE cho thấy quy mô và lợi nhuận là những yếu tố làm gia tăng biến động trong cơ cấu vốn, trong khi vốn lưu động ròng và nợ ngắn hạn có tác dụng làm giảm biến động này.
Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện nay chủ yếu tập trung vào các doanh nghiệp sản xuất, bất động sản hoặc tài chính, trong khi lĩnh vực thủy điện - một ngành đặc thù với chu kỳ đầu tư dài, tỷ lệ tài sản cố định (TSCĐ) cao và chịu ảnh hưởng mạnh từ điều kiện thủy văn – vẫn chưa nhận được sự quan tâm nghiên cứu đầy đủ. Đây là khoảng trống cần thiết phải bổ sung, đặc biệt trong bối cảnh Việt Nam đang thúc đẩy chuyển dịch năng lượng theo hướng phát triển bền vững và giảm phát thải khí nhà kính. Việc tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến CCNV của doanh nghiệp thủy điện không chỉ có ý nghĩa học thuật mà còn góp phần hỗ trợ hoạch định chính sách tài chính, đầu tư và tín dụng cho ngành điện trong bối cảnh mới.
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả sử dụng mô hình định lượng với dữ liệu dạng bảng theo chuỗi thời gian cho giai đoạn 2019 đến 2024 với các bước thực hiện như sau:
- Bước 1: Lựa chọn mô hình nghiên cứu, các biến trong mô hình. Thực hiện thống kê mô tả, đánh giá hệ số tương quan giữa các biến bằng phần mềm STATA.
LEVit = β0 + β1SIZEit + β2ROAit + β3TANGit + β4LIQit + β5GROWit + β6INRATEit + uit
Các giả thuyết đề xuất trong mô hình với các DN thủy điện niêm yết:
H1.1: Quy mô DN càng lớn, tỷ suất nợ phải trả trong CCNV càng cao.
H1.2: Khả năng sinh lời càng lớn, tỷ suất nợ trong CCNV càng thấp.
H1.3: Sự tăng trưởng càng lớn, tỷ suất nợ phải trả trong CCNV càng cao.
H1.4: TSCĐ càng lớn, tỷ suất nợ phải trả trong CCNV càng cao
H1.5: Khả năng thanh toán càng lớn, tỷ suất nợ phải trả trong CCNV càng cao
H1.6: Chi phí sử dụng nợ vay càng lớn, tỷ suất nợ phải trả trong CCNV càng thấp
- Bước 2: Phân tích hồi quy mô hình theo các phương pháp Hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS), Hồi quy tác động cố định (FEM), Hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM), Hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) và xác định khiếm khuyết của mô hình: tự tương quan, phương sai sai số thay đổi, đa cộng tuyến, hiện tượng nội sinh.
- Bước 3: Xác định mô hình phù hợp, phân tích và trình bày kết quả nghiên cứu.
Dữ liệu nghiên cứu
Để đánh giá các nhân tố bên trong ảnh hưởng đến CCNV của các doanh nghiệp thủy điện niêm yết ở Việt Nam, tác giả lựa chọn các doanh nghiệp có mã ngành “phát, truyền tải và phân phối điện năng” theo phân loại của trang Vietstock.vn, kết quả có được danh sách 30 doanh nghiệp. Sau khi loại trừ các doanh nghiệp nhiệt điện và doanh nghiêp đa ngành, trong đó, lĩnh vực thủy điện chỉ chiếm một phần nên kết quả kinh doanh khó để so sánh, còn lại chọn được 20 doanh nghiệp có hoạt động sản xuất kinh doanh chính là thủy điện và hoạt động liên tục từ 2019 đến 2024. Do vậy, mẫu nghiên cứu sử dụng phân tích gồm 20 doanh nghiệp thủy điện niêm yết trên hai sàn HOSE (16 doanh nghiệp) và HNX (04 doanh nghiệp). Số liệu được sử dụng từ báo cáo tài chính hợp nhất sau kiểm toán 6 năm của các doanh nghiệp từ năm 2019 đến 2024. Dữ liệu bảng được sử dụng phân tích theo 2 chiều: theo năm (06 năm, từ năm 2019 đến năm 2024) và theo doanh nghiệp (20 doanh nghiệp).
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả thống kê mô tả
Bảng 1: Thống kê mô tả các nhân tố ảnh hưởng
 |
| Nguồn: Tác giả phân tích từ phần mềm STATA |
Trong đó: LEV (Cơ cấu nguồn vốn); SIZE (Quy mô); ROA (Khả năng sinh lời); Grow (Triển vọng tăng trưởng); TANG (Cấu trúc tài sản); LIQ (Khả năng thanh toán); INRATE (Chi phí sử dụng nợ vay)
Kết quả mô tả dữ liệu cho thấy, LEV trung bình của các doanh nghiệp thủy điện niêm yết là 38,75%, thể hiện mức độ phụ thuộc vào các khoản nợ trong cơ cấu nguồn tài trợ của các doanh nghiệp là không cao. Tuy nhiên, hệ số nợ của các DN lại có sự khác biệt nhiều, thể hiện ở giá trị nhỏ nhất của hệ số nợ là 6,6% trong khi giá trị cao nhất là 75,94%.
Phân tích tương quan giữa các biến
Bảng 2: Phân tích tương quan các biến của mô hình nhân tố
 |
| Nguồn: Tác giả phân tích từ phần mềm STATA |
Bảng 2 cho thấy các biến trong mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau. Các biến độc lập trong mô hình đều có tác động tới biến phụ thuộc LEV, trong đó, biến ROA và LIQ có tác động ngược chiều tới LEV còn biến SIZE, GROW, TANG, INRATE có tác động thuận chiều tới LEV. Kết quả cũng chỉ ra rằng biến ROA có ảnh hưởng mạnh nhất tới sự biến động của LEV, tiếp đến là LIQ, SIZE. Hai biến GROW và INRATE có tác động tương đương nhau còn TANG có ảnh hưởng thấp nhất tới LEV.
Bảng hệ số tương quan cho biết mối quan hệ tác động qua lại giữa các biến nhưng mức độ tác động, chiều tác động sẽ thay đổi nếu mô hình tồn tại những khiếm khuyết. Do vậy, cần thực hiện hồi quy dữ liệu nghiên cứu và loại bỏ những khiếm khuyết để xác định được mức độ ảnh hưởng chính xác hơn.
Phân tích hồi quy
Để thực hiện hồi quy, có thể sử dụng các phương pháp: Hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS), Hồi quy tác động cố định (FEM) và Hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM). Tuy nhiên, phương pháp hồi quy OLS thường không phù hợp trong phân tích dữ liệu bảng vì bỏ qua yếu tố thời gian và sự khác biệt giữa các đơn vị chéo, dễ dẫn đến khuyết tật trong mô hình. Do vậy, tác giả sử dụng kiểm định Hausman nhằm lựa chọn mô hình phù hợp nhất giữa 2 mô hình REM và FEM. Các giả định là:
Ho: Không có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (chọn mô hình REM)
H1: Có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (chọn mô hình FEM)
Kiểm định Hausman
Kết quả kiểm định Hausman có Prob> chi2 > 0.05 nên giả thuyết Ho “Không có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên” được chấp nhận, tác giả loại bỏ mô hình FEM và chọn mô hình REM. Tiếp tục kiểm tra các điều kiện về tự tương quan và phương sai thay đổi.
Kiểm tra về tự tương quan
Với Prob> chi2
Kiểm tra về phương sai thay đổi
Kết quả Prob> chi2
Kiểm định mô hình GLS
Kết quả phân tích hồi quy theo mô hình GLS. Để đánh giá mô hình tối ưu, tác giả thực hiện so sánh các mô hình đã phân tích.
So sánh các mô hình
Bảng 3: So sánh kết quả các mô hình hồi quy của phân tích nhân tố
 |
| Nguồn: Tác giả phân tích từ phần mềm STATA |
So sánh 3 mô hình FEM, REM, GLS, mô hình tốt nhất là GLS. Theo đó, kết quả cho thấy chỉ có biến INRATE không có ý nghĩa thống kê nên bị loại khỏi mô hình. CCNV của doanh nghiệp bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi SIZE, tiếp đến là ROA và GROW. Hai biến còn lại là TANG và LIQ có ảnh hưởng nhưng với hệ số hệ số thấp. Các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được 66,6% sự biến thiên của CCNV.
Mô hình hồi quy được trình bày như sau:
LEVit = -7.896 + 7.642*SIZE - 0.422*ROA + 0.105*GROW – 0.0466*TANG - 0.0247*LIQ + uit
BÀN LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Quy mô doanh nghiệp (SIZE): có tác động mạnh nhất với hệ số hồi quy là 7,642 cho thấy khi SIZE càng lớn thì CCNV, hệ số NPT/Nguồn vốn của doanh nghiệp càng cao. Điều này phù hợp với lý thuyết đánh đổi mà phản ánh rằng quy mô DN và đòn bẩy tài chính có mối quan hệ thuận chiều. Phù hợp với kết quả nghiên cứu trước đây của Phan Thanh Hiệp (2016), Hoàng Trung Đức (2020), Trần Việt Dũng và Bùi Thanh Đan (2020), Nguyễn Tấn Thành (2022) nhưng ngược lại với nghiên cứu của Das, D. (2014), Tolla (2017), Trần Thị Hoa (2022).
Triển vọng tăng trưởng (GROW): hệ số hồi quy là 0,105 thể hiện mối quan hệ cùng chiều giữa triển vọng tăng trưởng và CCNV, cho thấy doanh nghiệp có uy tín và triển vọng tăng trưởng càng cao thì càng dễ dàng tiếp cận đối với nguồn vốn bên ngoài. Kết quả tương đồng với nghiên cứu trước đây của Hoàng Trung Đức (2020), Nguyễn Thu Hà (2020), Trần Thị Hoa (2022) nhưng ngược lại với nghiên cứu của Ray, S. (2013), Tolla (2017), Trần Việt Dũng và Bùi Thanh Đan (2020).
Khả năng sinh lời (ROA): ROA có hệ số hồi quy là -0,422 thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa khả năng sinh lời và CCNV, có thể lý giải cho việc các doanh nghiệp càng có khả năng sinh lời tốt sẽ có xu hướng giảm tỷ trọng nợ trên tổng nguồn vốn, sử dụng nguồn vốn nội sinh từ lợi nhuận để lại. Kết quả nghiên cứu này cũng phù hợp với nghiên cứu trước đây của Hoàng Trung Đức (2020), Nguyễn Thu Hà (2020), Trần Thị Hoa (2022), Nguyễn Tấn Thành (2022) nhưng ngược lại với nghiên cứu của Wahab và Ramli (2014), Đặng Quỳnh Anh, Quách Thị Hải Yến (2014).
Cấu trúc tài sản (TANG): Với hệ số hồi quy là -0,0466 có ý nghĩa thống kê cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa cấu trúc tài sản và CCNV, phản ánh các doanh nghiệp có cấu trúc tài sản tập trung ở TSCĐ hữu hình thường là những doanh nghiệp có quy mô lớn, tiềm lực tài chính ổn định và các khoản nợ vay xu hướng giảm, phù hợp với nghiên cứu trước đây của Phan Thanh Hiệp (2016), Trần Việt Dũng và Bùi Thanh Đan (2020), Trần Thị Hoa (2022) nhưng ngược lại với Hoàng Trung Đức (2020), Nguyễn Thu Hà (2020) Nguyễn Tấn Thành (2022).
Khả năng thanh toán (LIQ): Biến LIQ có hệ số hồi quy là -0,0247 có ý nghĩa thống kê cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa khả năng thanh toán và CCNV của DN. Phù hợp khi TSNH không đổi, doanh nghiệp giảm vay nợ sẽ làm tính thanh khoản của doanh nghiệp tăng lên, tương đồng với lý thuyết trật tự phân hạng mà cho rằng những doanh nghiệp có khả năng sinh lời cao nên sử dụng ít nợ vay hơn bởi vì những doanh nghiệp này có khả năng chuyển đổi những tài sản của thành tiền mặt nhanh hơn. Bởi vậy, những doanh nghiệp này sẽ ưu tiên sử dụng nguồn vốn bên trong khi tài trợ vốn đối với các khoản đầu tư mới thay vì tiếp cận đối với nguồn vốn bên ngoài. Kết quả nghiên cứu này cũng phù hợp với nghiên cứu trước đây của Choi và cộng sự (2014), Bal (2021), Trần Thị Hoa (2022), Hoàng Trung Đức (2020), Nguyễn Tấn Thành (2022).
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1.Bal, D. P. (2021). Capital structure determinants: Evidence from emerging markets, Journal of Economic Studies, 48(5), 911–929. https://doi.org/10.1108/JES-07-2020-0359.
2. Choi, J., Yoo, S., & Kwak, S. (2014). The determinants of capital structure in energy industry: Evidence from Asia-Pacific firms, Energy Policy, 67, 218–223. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.12.045.
3. Gurcharan, S. (2010). A Review of Optimal Capital Structure Determinant Studies: A Precursor to Empirical Testing, Journal of Financial Management & Analysis, 23(1), 56–63.
4. Hoàng Trung Đức. (2020). Tác động của đặc điểm ngành đến cấu trúc vốn của doanh nghiệp Việt Nam, Tạp chí Tài chính Doanh nghiệp, 6, 30–37.
5. Modigliani, F., & Miller, M. H. (1958). The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment, American Economic Review, 48(3), 261–297.
6. Nguyễn Tấn Thành (2022). Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc tài chính của doanh nghiệp thủy điện niêm yết trên HOSE và HNX, Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing, 17, 21–28.
7. Psillaki, M., & Daskalakis, N. (2009). Are the Determinants of Capital Structure Country or Firm Specific?, Small Business Economics, 33(3), 319–333.
8. Trần Thị Hoa (2022). Các nhân tố ảnh hưởng đến cơ cấu nguồn vốn của doanh nghiệp ngành năng lượng tại Việt Nam, Tạp chí Kinh tế và Dự báo, 23, 45–50.
| Ngày nhận bài: 06/6/2025; Ngày hoàn thiện biên tập: 17/6/2025; Ngày duyệt đăng: 20/6/2025 |
