Nguyễn Thị Tuyết Mai

Khoa Kế toán – Tài chính, Trường Đại học Hải Phòng

Email: maintt@dhhp.edu.vn

Tóm tắt

Nghiên cứu này sử dụng phần mềm StataMP 17 chạy 4 mô hình hồi quy dữ liệu dạng bảng về khả năng thanh toán của 18 doanh nghiệp cảng biển niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2015-2023. Tác giả nghiên cứu tác động tới 4 chỉ tiêu đại diện cho khả năng thanh toán là: Khả năng thanh toán tổng quát, Khả năng thanh toán hiện hành, Khả năng thanh toán nhanh và Khả năng thanh toán tức thời. Kết quả chỉ ra các nhân tố tác động mạnh mẽ tới khả năng thanh toán của các doanh nghiệp cảng biển, bao gồm: Tỷ suất sinh lời trên doanh thu (ROS), Hệ số nợ (DA), Cấu trúc tài sản (PS), Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), Lãi suất cho vay bình quân (IntR) và Tỷ lệ lạm phát (InfR). Nghiên cứu này cung cấp những thông tin hữu ích cho quản lý tài chính doanh nghiệp, đặc biệt trong lĩnh vực cảng biển tại Việt Nam, để có định hướng chính xác hơn trong việc huy động và sử dụng vốn của mình, đảm bảo tình hình tài chính lành mạnh cho doanh nghiệp.

Từ khóa: logistics, khả năng thanh toán, nhân tố tác động, tài chính doanh nghiệp

Summary

This study uses StataMP 17 software to run 4 panel-data regression models on the solvency of 18 listed seaport enterprises in Vietnam in 2015-2023. The author studies the impact on 4 indicators representing solvency: General solvency, Current solvency, Quick solvency, and Immediate solvency. The results show the factors that strongly affect the solvency of seaport enterprises, including Return on sales (ROS), Debt to assets (DA), Property structure (PS), Return on assets (ROA), Average lending interest rate (IntR) and Inflation rate (InfR). This study provides valuable information for corporate financial management, especially in the port sector in Vietnam, to have a more accurate orientation in mobilizing and using their capital, ensuring a healthy financial situation for the enterprise.

Keywords: logistics, solvency, influencing factors, corporate finance

ĐẶT VẤN ĐỀ

Khả năng thanh toán phản ánh mức độ doanh nghiệp có thể tận dụng các nguồn lực hiện có để thực hiện nghĩa vụ tài chính và trả nợ đúng hạn. Việc phân tích khả năng thanh toán không chỉ giúp đánh giá thực trạng khả năng trả nợ của doanh nghiệp, mà còn phản ánh tình hình tài chính hiện tại, đồng thời chỉ ra những tiềm năng và rủi ro trong quá trình huy động và thanh toán nợ. Khi doanh nghiệp có khả năng thanh toán tốt, họ sẽ có nhiều lợi thế trong các thương thảo mua hàng như: được hưởng chiết khấu, giảm giá, hay các điều kiện vận chuyển ưu đãi. Khi đối mặt với những bất trắc trong quá trình vận hành, doanh nghiệp có khả năng thanh toán tốt sẽ dễ dàng giải quyết được những vấn đề này và từ đó giảm thiểu nguy cơ phá sản hay khủng hoảng tài chính (Vuong và Nguyen, 2024). Trong bối cảnh Cách mạng Công nghiệp 4.0, tầm quan trọng của khả năng thanh toán đối với các doanh nghiệp ngày càng được nhấn mạnh. Những doanh nghiệp có khả năng thanh khoản mạnh mẽ sẽ nắm bắt được cơ hội để đổi mới công nghệ, tăng cường năng suất và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Với hơn 3,200 km bờ biển, Việt Nam luôn chú trọng phát triển kinh tế biển, một lĩnh vực không ngừng mở rộng cả về quy mô và chất lượng dưới sự chỉ đạo của Đảng và Nhà nước. Kinh tế biển đóng góp một phần quan trọng vào GDP và là nguồn thu ngoại tệ dồi dào, thúc đẩy sự phát triển đất nước. Các doanh nghiệp trong ngành cảng biển đóng vai trò chủ chốt trong quá trình phát triển này. Tuy nhiên, trong những năm qua, nhiều doanh nghiệp cảng biển đã phải đối mặt với những khó khăn từ dịch bệnh, thiên tai và chiến tranh, điều này thể hiện rõ qua tình hình thanh toán của họ.

Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của doanh nghiệp, nhưng nghiên cứu về khả năng thanh toán của các công ty cảng biển niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn còn hạn chế. Do đó, việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến khả năng thanh toán của các doanh nghiệp cảng biển niêm yết tại Việt Nam là vô cùng cần thiết. Nghiên cứu này sẽ giúp các doanh nghiệp đánh giá chính xác hơn về tình hình tài chính của mình, từ đó xây dựng chiến lược huy động và sử dụng vốn hợp lý, giảm thiểu rủi ro và đảm bảo tình hình tài chính ổn định.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Bruinshoofd và Kool (2004) nghiên cứu khả năng thanh toán ngắn hạn của 453 doanh nghiệp tại Hà Lan trong giai đoạn 1986-1997, bao gồm 197 doanh nghiệp sản xuất và 182 doanh nghiệp kinh doanh dịch vụ. Kết quả nghiên cứu đã kết luận, quy mô tài sản, vốn lưu động ròng, các tài sản có tính thanh khoản cao như tiền mặt và đầu tư tài chính ngắn hạn, tổng nợ, nợ ngắn hạn, lãi suất và thu nhập không chắc chắn có tác động ngược chiều với khả năng thanh toán. Ngược lại, vốn lưu động, đầu tư và tỷ suất sinh lời của tài sản có hoạt động cùng chiều với khả năng thanh toán của doanh nghiệp.

Chen và Mahajan (2010) đã nghiên cứu tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến thanh khoản của công ty, sử dụng dữ liệu từ 45 quốc gia trong giai đoạn 1994-2005. Nghiên cứu phát hiện ra rằng, các yếu tố kinh tế vĩ mô như: tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát, lãi suất ngắn hạn và thâm hụt ngân sách ảnh hưởng đáng kể đến thanh khoản của công ty.

Gill và Mathur (2011) đã mở rộng nghiên cứu của Isshaq và Bokpin, Bruinshoofd và Kool về khả năng thanh toán. Kết quả khẳng định, quy mô công ty, mức độ quốc tế hóa có tác động cùng chiều với khả năng thanh toán. Ngược lại, vốn lưu động và tỷ lệ nợ ngắn hạn có mối liên hệ giữa ngược chiều với khả năng thanh toán. Các yếu tố như: tỷ lệ nợ trên tài sản, tỷ lệ đầu tư tài sản cố định, tỷ suất lợi nhuận trên tài sản và lãi bình quân lại không có tác động tới khả năng thanh toán.

Isshaq và Bokpin (2009) nghiên cứu mối quan hệ giữa khả năng thanh toán, quy mô, vốn lưu động, tỷ lệ đầu tư và lợi nhuận trên tài sản tại Ghana trong giai đoạn 1991–2007. Kết quả cho biết, quy mô, lợi nhuận trên tài sản, vốn lưu động và tỷ lệ đầu tư có hoạt động cùng chiều với khả năng thanh toán của công ty.

Opler và cộng sự (1997) đã nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tính thanh khoản của 1,048 doanh nghiệp tại Hoa Kỳ trong giai đoạn 1971-1994. Kết quả cho thấy, các yếu tố như: quy mô doanh nghiệp, vốn lưu động, đòn bẩy tài chính có mối quan hệ ngược chiều với tính thanh khoản. Ngược lại, tỷ lệ dòng tiền trên tài sản, tỷ lệ chi tiêu vốn trên tổng tài sản có tác động cùng chiều với tính thanh khoản.

Trần Mạnh Dũng và Nguyễn Nam Tài (2018) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của các doanh nghiệp chế biến thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả nhấn mạnh, các yếu tố như: quy mô doanh nghiệp, khả năng sinh lời của tài sản, khả năng sinh lời từ doanh thu thuần, thời kỳ hoạt động và cấu trúc tài sản có tác động cùng chiều đến khả năng thanh toán. Ngược lại, tỷ suất sinh lời của vốn chủ sở hữu, tỷ suất nợ có ảnh hưởng ngược chiều.

Dương Ngân Hà và cộng sự (2023) đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố vi mô và vĩ mô ảnh hưởng đến khả năng thanh toán ngắn hạn của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn HOSE, dựa trên dữ liệu của 305 doanh nghiệp trong giai đoạn 2011-2021. Kết quả nghiên cứu cho thấy, quy mô doanh nghiệp, hệ số nợ và lãi suất có tác động ngược chiều đến khả năng thanh toán ngắn hạn, trong khi tăng trưởng tài sản, tăng trưởng lợi nhuận và cấu trúc tài sản lại có tác động cùng chiều.

Nguyễn Phương Hà và Trương Bá Thanh (2021) nghiên cứu ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến tính thanh khoản của 145 doanh nghiệp niêm yết trên HOSE giai đoạn 2009-2018. Nghiên cứu phát hiện rằng, lạm phát và lãi suất ngắn hạn có tác động ngược chiều đến tính thanh khoản, trong khi GDP không có ảnh hưởng. Kết quả này mở rộng lý thuyết về tính thanh khoản và khẳng định vai trò của các chính sách kinh tế vĩ mô.

Tran Van Hai (2021) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng thanh toán ngắn hạn của các công ty chứng khoán tại Việt Nam. Kết quả chỉ ra rằng, quy mô công ty và hệ số thanh toán nhanh có tác động cùng chiều, trong khi tỷ lệ nợ và vòng quay vốn lưu động có tác động ngược chiều đến khả năng thanh toán ngắn hạn.

Trương Thanh Hằng (2017) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng thanh toán hiện thời của các doanh nghiệp sản xuất niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả cho biết, hệ số thanh toán nhanh có tác động cùng chiều đến khả năng thanh toán hiện thời của doanh nghiệp. Ngược lại, quy mô doanh nghiệp, vòng quay hàng tồn kho và kỳ thu tiền bình quân có tác động ngược chiều

Trần Thị Thu Huyền và Đào Thu Hà (2024) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam. Dựa trên dữ liệu báo cáo tài chính kiểm toán của 80 doanh nghiệp trong giai đoạn 2018-2022, nhóm tác giả nhận thấy, cấu trúc tài sản, tỷ lệ vốn lưu động, khả năng sinh lời của tài sản và khả năng sinh lời từ doanh thu thuần đều có tác động cùng chiều đến khả năng thanh toán.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng số liệu được thu thập liên tục, đầy đủ từ báo cáo tài chính từ năm 2015 đến năm 2023 của 18 doanh nghiệp cảng biển niêm yết, đang giao dịch trên các sàn HOSE, HNX và UPCOM tại Việt Nam. Ngoài ra, nghiên cứu còn tích hợp một số biến vĩ mô được lấy từ cơ sở dữ liệu của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) để xem xét đồng thời ảnh hưởng của các nhân tố vi mô và vĩ mô tới khả năng thanh toán của nhóm doanh nghiệp cảng biển.

Bài viết áp dụng phương pháp định lượng, chạy mô hình hồi quy dữ liệu bảng, thực hiện các kiểm định bao gồm: kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định F, kiểm định Breusch - Pagan, tự tương quan và phương sai thay đổi nhằm lựa chọn mô hình phù hợp giữa POOLED OLS, FEM, REM và FGLS. Kết quả phân tích giúp xác định các nhân tố tác động đến khả năng thanh toán của các doanh nghiệp cảng biển niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (Bài viết sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế).

Thiết kế nghiên cứu và xử lý số liệu

Để xem xét ảnh hưởng tới khả năng thanh toán, tác giả lần lượt xem xét 4 phương trình hồi quy như sau:

LIQ = β0 + β1SIZE + β2DA + β3PS + β4ITD + β5ATD + β6EFF + β7ROA + β8ROE + β9ROS + β10GDPR + β11IntR + β12InfR + ε

CR = β0′ ​+ β1′​SIZE + β2′​DA + β3′​PS + β4′​ITD + β5′​ATD + β6′​EFF + β7′​ROA + β8′​ROE + β9′ROS + β10′​GDPR + β11′​IntR + β12′​InfR + ε

QR = β0′′ ​+ β1′′​SIZE + β2′′​DA + β3′′​PS + β4′′​ITD + β5′′​ATD + β6′′​EFF + β7′′​ROA + β8′′​ROE + β9′′​ROS + β10′′​GDPR + β11′′​IntR + β12′′​InfR + ε

MR = β0′′′ ​ + β1′′′​SIZE + β2′′′​DA + β3′′′​PS + β4′′′​ITD + β5′′′​ATD + β6′′′​EFF + β7′′′​ROA + β8′′′​ROE + β9′′′​ROS + β10′′′​GDPR + β11′′′​IntR + β12′′′​InfR + ε

Trong đó, thống kê mô tả biến và giả thuyết nghiên cứu của từng nhân tố ảnh hưởng theo dấu tác động kỳ vọng được trình bày ở Bảng 1. Trong đó, dấu “+” là tác động cùng chiều đến khả năng thanh toán; dấu “-” là tác động ngược chiều đến khả năng thanh toán. Các giả thuyết này thể hiện quan hệ giữa các yếu tố và khả năng thanh toán của doanh nghiệp dựa trên tổng quan từ các nghiên cứu trước đó.

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

LIQ

Khả năng thanh toán tổng quát

Tổng tài sản/Tổng nợ phải trả

Tác giả đề xuất

CR

Khả năng thanh toán hiện hành

Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn

Tran Van Hai (2021); Trần Mạnh Dũng và Nguyễn Nam Tài (2018); Dương Ngân Hà và cộng sự (2023); Nguyễn Phương Hà và Trương Bá Thanh (2021)

QR

Khả năng thanh toán nhanh

(Tài sản ngắn hạn – Hàng tồn kho)/Nợ ngắn hạn

Trần Mạnh Dũng và Nguyễn Nam Tài (2018); Dương Ngân Hà và cộng sự (2023); Nguyễn Phương Hà và Trương Bá Thanh (2021)

MR

Khả năng thanh toán tức thời

Tiền và các khoản tương đương tiền/Nợ ngắn hạn

Trần Mạnh Dũng và Nguyễn Nam Tài (2018); Dương Ngân Hà và cộng sự (2023)

Biến độc lập

Nhóm các yếu tố vi mô

SIZE

Quy mô

Ln (Tổng tài sản)

Bruinshoofd và Kool (2004); Gill và Mathur (2011); Isshaq và Bokpin (2009); Opler và cộng sự (1997); Trần Mạnh Dũng và Nguyễn Nam Tài (2018)

-

DA

Hệ số nợ

Nợ phải trả/Tổng tài sản

Gill và Mathur (2011); Opler và cộng sự (1997); Trần Mạnh Dũng và Nguyễn Nam Tài (2018); Dương Ngân Hà và cộng sự (2023); Tran Van Hai (2021)

-

PS

Cấu trúc tài sản

Tài sản cố định/Tổng tài sản

Gill và Mathur (2011); Trần Mạnh Dũng và Nguyễn Nam Tài (2018); Dương Ngân Hà và cộng sự (2023); Trần Thị Thu Huyền và Đào Thu Hà (2024)

-

ITD

Thời gian 1 vòng quay hàng tồn kho

365/Vòng quay hàng tồn kho

Trương Thanh Hằng (2017); Nguyễn Phương Hà và Trương Bá Thanh (2021)

-

ATD

Thời gian 1 vòng quay phải thu

365/Vòng quay các khoản phải thu

Trương Thanh Hằng (2017); Nguyễn Phương Hà và Trương Bá Thanh (2021)

-

EFF

Vòng quay tài sản

Doanh thu thuần/Tổng tài sản bình quân

Tác giả đề xuất

-

ROA

Tỷ suất sinh lời trên tài sản

Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản bình quân

Bruinshoofd và Kool (2004); Gill và Mathur (2011); Isshaq và Bokpin (2009); Trần Mạnh Dũng và Nguyễn Nam Tài (2018)

+

ROE

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu

Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu bình quân

Trần Mạnh Dũng và Nguyễn Nam Tài (2018); Trần Thị Thu Huyền, Đào Thu Hà (2024)

-

ROS

Tỷ suất sinh lời trên doanh thu

Lợi nhuận sau thuế /Doanh thu thuần

Trần Mạnh Dũng và Nguyễn Nam Tài (2018); Trần Thị Thu Huyền và Đào Thu Hà (2024)

+

Nhóm các yếu tố vĩ mô

GDPR

Tốc độ tăng trưởng GDP

(GDPt – GDPt-1)/GDPt-1

Chen và Mahajan (2010); Dương Ngân Hà và cộng sự (2023); Trần Mạnh Dũng và Nguyễn Nam Tài (2018)

+

IntR

Lãi suất cho vay bình quân

Dữ liệu thu thập từ IMF

Gill và Mathur (2011); Dương Ngân Hà và cộng sự (2023); Nguyễn Phương Hà và Trương Bá Thanh (2021); Chen và Mahajan (2010)

-

InfR

Tỷ lệ lạm phát

Sự thay đổi hàng năm của chỉ số giá tiêu dùng

Nguyễn Phương Hà và Trương Bá Thanh (2021); Chen và Mahajan (2010); Trần Mạnh Dũng và Nguyễn Nam Tài (2018)

-

Nguồn: Tác giả tổng hợp

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kiểm định F và kiểm định Breusch - Pagan

Kết quả kiểm định F ở Bảng 2 cho thấy, cả 4 phương trình khả năng thanh toán đều có giá trị P-value < 5%, do đó mô hình FEM phù hợp hơn POOLED OLS. Bên cạnh đó, kết quả kiểm định Breusch - Pagan cũng chỉ ra rằng, cả 4 phương trình khả năng thanh toán đều có giá trị P-value < 5%, do đó mô hình REM phù hợp hơn POOLED OLS.

Bảng 2: Kết quả kiểm định F và kiểm định Breusch - Pagan

Biến phụ thuộc

Kiểm định F

Kiểm định Breusch - Pagan

P-value

Mô hình lựa chọn

P-value

Mô hình lựa chọn

LIQ

0.0000

FEM

0.0000

REM

CR

0.0000

FEM

0.0000

REM

QR

0.0000

FEM

0.0000

REM

MR

0.0000

FEM

0.0001

REM

Nguồn: Kết quả trên Stata 17

Kiểm định để lựa chọn mô hình FEM, REM, FGLS

Tác giả tiếp tục chạy lần lượt các mô hình hồi quy FEM và REM của 4 biến đại diện khả năng thanh toán, đồng thời thực hiện kiểm định Hausman để xem xét mô hình nào trong 2 mô hình trên phù hợp hơn, với giả thuyết H0: Mô hình có hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) phù hợp hơn mô hình có hiệu ứng cố định (FEM).

Bảng 3: Kết quả kiểm định Hausman

Biến phụ thuộc

P-value

Mô hình lựa chọn

LIQ

0.0000

FEM

CR

0.9462

REM

QR

1.0000

REM

MR

0.0122

FEM

Nguồn: Kết quả trên Stata 17

Kết quả kiểm định Hausman (Bảng 3) đối với 4 phương trình cho thấy, phương trình với biến phụ thuộc LIQ và MR có giá trị P-value < 5%, do đó, tác giả lựa chọn mô hình FEM để giải thích tác động đến khả năng thanh toán. Trong khi đó, phương trình hồi quy với biến phụ thuộc CR và QR có giá trị P-value > 5%, vì vậy, kết luận lựa chọn mô hình REM để giải thích tác động đến khả năng thanh toán.

Tác giả tiếp tục thực hiện các kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan (Bảng 4) để kiểm định sự phù hợp của mô hình đã lựa chọn ở Bảng 4. Kết quả cho thấy, tất cả 4 phương trình khả năng thanh toán đều có giá trị P-value < 5% trong cả hai kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan, chứng tỏ các mô hình tác động đến 4 biến đại diện khả năng thanh toán đều vi phạm các kiểm định này. Để đảm bảo kết quả ước lượng không bị chệch và hiệu quả, tác giả tiếp tục chạy mô hình FGLS để loại bỏ các khuyết tật từ các mô hình FEM (REM) đã chọn.

Bảng 4: Kết quả kiểm định để lựa chọn mô hình REM (FEM), FGLS

Biến phụ thuộc

Giá trị P-value trong kiểm định

Mô hình lựa chọn

Phương sai thay đổi

Tự tương quan

LIQ

0.0000

0.0172

FGLS

CR

0.0000

0.0009

FGLS

QR

0.0000

0.0010

FGLS

MR

0.0000

0.0144

FGLS

Nguồn: Kết quả trên Stata 17

Phân tích hồi quy

Kết quả cho thấy, ROS có tác động cùng chiều tới 3 chỉ tiêu phản ánh khả năng thanh toán bao gồm: CR, QR, MR. Trong đó, ROS tác động mạnh tới sự thay đổi của CR và QR với mức ý nghĩa thống kê 1%, cho thấy doanh nghiệp có tỷ suất sinh lời từ doanh thu cao sẽ cải thiện khả năng thanh toán ngắn hạn nhờ dòng tiền ổn định.

Ngược lại, SIZE, DA, PS, ATD, EFF, ROA và GDPR có tác động ngược chiều đến các chỉ tiêu khả năng thanh toán. Trong đó DA, PS và ROA có tác động mạnh mẽ hơn cả. DA có hệ số tác động lớn nhất trong các nhân tố ảnh hưởng và có tác động ngược chiều với tất cả các chỉ tiêu khả năng thanh toán, phản ánh rằng tỷ lệ nợ cao làm giảm khả năng thanh toán. Tiếp theo, ROA tác động ngược chiều khá mạnh tới 3 chỉ tiêu: CR, QR, MR. Khi ROA tăng, doanh nghiệp thường tập trung sử dụng tài sản cho các hoạt động đầu tư sinh lời cao hơn thay vì giữ tài sản ở dạng thanh khoản như tiền mặt hoặc tài sản ngắn hạn. PS tác động ngược chiều đối với CR và QR.

Các nhân tố: ITD, IntR và InfR vừa có tác động cùng chiều vừa có tác động ngược chiều tới khả năng thanh toán của doanh nghiệp. Trong đó, 2 nhân tố vĩ mô có tác động mạnh mẽ tới sự thay đổi của khả năng thanh toán. Cụ thể, IntR có tác động cùng chiều đối với LIQ và MR với hệ số trên 5 ở mức ý nghĩa 1%, nhưng lại tác động ngược chiều tới QR với hệ số -4.6 ở mức ý nghĩa 1%. InfR có tác động cùng chiều với LIQ với hệ số 1.2 ở mức ý nghĩa 1%, nhưng lại tác động ngược chiều tới QR, MR với hệ số -2 ở mức ý nghĩa 1%.

Tóm lại, phương trình các nhân tố tác động đến khả năng thanh toán của nhóm doanh nghiệp cảng biển Việt Nam như sau:

LIQ = 7.010 − 7.433 DA + 5.869 IntR + 1.226 InfR + ϵ

CR = 6.356 − 0.130 SIZE − 3.072 DA − 1.711 PS + 0.0110 ITD − 0.00309 ATD − 0.0698 EFF − 4.019 ROA + 1.603 ROS + ϵ

QR = 6.622 − 0.119 SIZE − 3.112 DA − 1.663 PS − 0.00282 ATD - 0.115 EFF − 4.216 ROA + 1.603 ROS − 0.658 GDPR − 4.602 IntR − 2.069 InfR + ϵ

MR = 2.247 − 0.0952 SIZE − 0.460 DA − 0.00844 ITD − 0.00327 ATD − 1.718 ROA + 0.356 ROS + 5.088 IntR − 1.671 InfR + ϵ

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI

Tác giả nghiên cứu các nhân tố tác động tới khả năng thanh toán của doanh nghiệp cảng biển niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2015–2023. 4 chỉ tiêu đại diện cho khả năng thanh toán bao gồm: Khả năng thanh toán tổng quát, Khả năng thanh toán hiện hành, Khả năng thanh toán nhanh và Khả năng thanh toán tức thời. Kết quả chỉ ra các nhân tố tác động mạnh tới khả năng thanh toán của các doanh nghiệp cảng biển, bao gồm: Tỷ suất sinh lời trên doanh thu (ROS), Hệ số nợ (DA), Cấu trúc tài sản (PS), Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), Lãi suất cho vay bình quân (IntR) và Tỷ lệ lạm phát (InfR).

Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra một số đề xuất nhằm đảm bảo khả năng thanh toán phù hợp với đặc điểm của các doanh nghiệp cảng biển:

Thứ nhất, tối ưu hóa doanh thu, chi phí

Các công ty cảng biển Việt Nam có thể tăng doanh thu bằng cách nâng cấp cơ sở hạ tầng, đa dạng hóa dịch vụ, tăng cường hợp tác đối tác, cải thiện chất lượng dịch vụ, marketing hiệu quả. Đồng thời, tối ưu hóa chi phí qua ứng dụng công nghệ tự động hóa và quản lý tài chính hiệu quả.

Thứ hai, kiểm soát hệ số nợ

Các công ty cần duy trì tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu hợp lý và tái cấu trúc nợ khi cần thiết để giảm áp lực tài chính. Đồng thời, sử dụng các công cụ tài chính phù hợp để duy trì mức nợ an toàn.

Thứ ba, quản lý hiệu quả tài sản cố định

Để đảm bảo khả năng thanh toán, các công ty cần tối ưu hóa sử dụng tài sản cố định, bán hoặc cho thuê tài sản không sử dụng và lập kế hoạch bảo trì hợp lý. Đồng thời, áp dụng chiến lược đầu tư và tài chính hợp lý giúp duy trì thanh khoản.

Thứ tư, phòng ngừa rủi ro

Để đảm bảo khả năng thanh toán trong bối cảnh biến động lãi suất và lạm phát, các công ty cần quản lý chi phí lãi vay, điều chỉnh giá bán sản phẩm và sử dụng các công cụ tài chính phòng ngừa rủi ro. Đồng thời, theo dõi dòng tiền, tái cấu trúc nợ và đầu tư vào tài sản sinh lời để bảo vệ giá trị tài sản./.

Tài liệu tham khảo

1. Bruinshoofd, W. A., Kool, C. J. M (2004), Dutch corporate liquidity management: New evidence on aggregation, Journal of Applied Economics, 7(2), 195–230.

2. Chen, N., Mahajan, A (2010), Effects of macroeconomic conditions on corporate liquidity international evidence, International Research Journal of Finance and Economics, 35(35), 112–129.

3. Gill, A., Mathur, N, (2011), Factors that influence corporate liquidity holdings in Canada, Journal of Applied Finance & Banking, 1(2), 133–153.

4. Isshaq, Z., Bokpin, G. A (2009), Corporate liquidity management of listed firms in Ghana, Asia Pacific Journal of Business Administration, 1(2), 189–198.

5. Opler, T., Pinkowitz, L., Stulz, R., Williamson, R (1997), The determinants and implications of corporate cash holdings, Journal of Financial Economics, 52(1), 3–46.

6. Trần Mạnh Dũng, Nguyễn Nam Tài (2018), Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của các công ty chế biến thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, 196, 46–56.

7. Dương Ngân Hà và cộng sự (2023), Các nhân tố tác động đến khả năng thanh toán ngắn hạn của doanh nghiệp: Bằng chứng từ các doanh nghiệp niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, Tạp chí Kinh tế Luật và Ngân hàng, 255, 14–25.

8. Nguyễn Phương Hà, Trương Bá Thanh (2021), Ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến tính thanh khoản của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE, Tạp chí Kế toán và Kiểm toán, 212, 19–24.

9. Tran Van Hai (2021) Factors Affecting Short-term Solvency of Securities Companies: The Case of Vietnam, Webology, 18, 393–404.

10. Trương Thanh Hằng (2017), Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng thanh toán hiện thời của các doanh nghiệp sản xuất niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Kỷ yếu hội thảo quốc tế Sản xuất và tiêu dùng bền vững, Nxb Đại học Kinh tế Quốc dân.

11. Trần Thị Thu Huyền, Đào Thu Hà (2024), Nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, 60(2).

12. Vuong, Q. H., Nguyen, M. H. (2024). Better Economics for the Earth: A Lesson from Quantum and Information Theories. AISDL.

Ngày nhận bài: 05/11/2024; Ngày phản biện: 01/12/2024; Ngày duyệt đăng: 25/12/2024