Tác động của quản trị hàng tồn kho đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

ThS. NGUYỄN HOÀNG PHI NAM (Giảng viên Khoa Kế toán - Kiểm toán, Trường Đại học Mở TP. Hồ Chí Minh) - TÔ THỊ KIM THOA - HOÀNG ANH TUẤN - NGUYỄN THÀNH HƯNG - TRẦN KHÁNH HƯNG (Sinh viên Khoa Kế toán - Kiểm toán, Trường Đại học Mở TP. Hồ Chí Minh)

TÓM TẮT:

Bài viết nghiên cứu tác động của quản trị hàng tồn kho (HTK) đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp (DN) niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn 2016 - 2020. Kết quả cho thấy các yếu tố: (1) Hiệu quả hoạt động DN, (2) Thời gian luân chuyển HTK, (3) Hiệu suất HTK, (4) Quy mô DN, (5) Số năm hoạt động kể từ năm niêm yết, (6) Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, (7) Tốc độ tăng trưởng doanh thu thuần, (8) Quy mô ban quản trị, (9) Các khoản chi cho hoạt động bán hàng có tác động đến hiệu quả hoạt động của DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Từ khóa: quản trị hàng tồn kho, hiệu quả hoạt động doanh nghiệp, thời gian luân chuyển hàng tồn kho, DN niêm yết.

1. Đặt vấn đề

Hầu hết các DN trong nền kinh tế đều phải đối mặt với những thách thức trong quản trị, buộc các DN phải chọn cho mình những hướng đi mới. Cùng với đó, Việt Nam đang trong quá trình phát triển kinh tế và đang theo xu hướng hội nhập với sự phát triển của thế giới. Nên đây cũng là cơ hội tốt đồng thời cũng đã tạo ra sức ép không nhỏ đối với nền kinh tế Việt Nam nói chung và các DN trong nước nói riêng. Trong quá trình đối phó với những thách thức này, việc kiểm soát chi phí của DN nói chung và quản trị HTK nói riêng là yếu tố quan trọng đến quyết định hiệu quả hoạt động kinh của DN.

Tác động của quản trị HTK đến kết quả hoạt động kinh doanh của các DN sản xuất và bán lẻ được những nghiên cứu trước đây chỉ ra một cách rõ ràng và có tính thực tiễn cao, xuất phát từ mục tiêu tối đa hóa hiệu quả hoạt động của các DN sản xuất và bán lẻ, tiếp tục duy trì tính thanh khoản của DN. Do đó, cần có các biện pháp để quản trị vốn HTK có hiệu quả nhằm cân bằng hai mục tiêu này. Vì vậy, tác giả đã chọn đề tài “Tác động của quản trị hàng tồn kho đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2016 - 2020” làm đề tài nghiên cứu khoa học của mình.

2. Mô hình nghiên cứu

Dựa vào các nghiên cứu trước đó, bài viết đưa ra mô hình nghiên cứu như sau:

ROAit = β0 + β1IDit + β2ARit + β3APit + β4CCCit + β5INVSit + β6SIZEit + β7AGEit + β8DEBTit + β9GROWTHit + β10CGit + β11SESit + εit

Trong đó:

- Biến phụ thuộc ROA là hiệu quả hoạt động DN, ROA = (Lợi nhuận ròng/Tổng tài sản bình quân) x 100%

- Biến độc lập:

+ ID là thời gian luân chuyển HTK, ID = (HTK bình quân/Giá vốn hàng bán) x 365.

+ AR là kỳ thu tiền khoản phải thu, AR = (Các khoản phải thu/Doanh thu thuần) x 365.

+ AP là kỳ phải trả người bán, AP = (Các khoản phải trả/Giá vốn hàng bán) x 365.

+ CCC là chu kì luân chuyển tiền mặt, CCC = AR + ID - AP.

+ INVS là hiệu suất HTK, INVSit = Tỷ lệ giữa HTK (INV) bình quân trong năm t/doanh thu thực hiện (Sale) được trong năm t, với đơn vị tính %.

+ SIZE là quy mô DN, Sizeit = Ln(Giá trị sổ sách của tổng tài sản).

+ AGE là số năm hoạt động kể từ năm niêm yết, Ageit = Ln(Năm nghiên cứu - năm niêm yết + 1).

+ DEBT là tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, Debtit = Tổng nợ/Tổng tài sản.

+ SALE GROWTH là tốc độ tăng trưởng doanh thu thuần, Sale Growth = Tỷ lệ %thay đổi doanh thu năm t và t-1.

+ CG là quy mô ban quản trị, CG = Ln(số thành viên Hội đồng quản trị).

+ SES là các khoản chi cho hoạt động bán hàng, SESit = Tỷ lệ chi phí bán hàng của công ty/doanh thu thực hiện trong năm t.

3. Phân tích kết quả nghiên cứu

3.1. Thống kê mô tả

Kết quả thống kê cho thấy:

- Đối với biến ROA: giá trị trung bình (GTTB) là 0.069363. Giá trị lớn nhất (GTLN) là 0.352338, thuộc về Công ty cổ phần Dược phẩm Trung ương 3 (DP3 - HNX) năm 2018. Giá trị nhỏ nhất (GTNN) là - 0.18988, thuộc về Công ty cổ phần Chế biến hàng xuất khẩu Long An (LAF - HOSE) năm 2018.

- Đối với biến ID: GTTB là 95.7147. GTLN là 617.7592, thuộc về Công ty Cổ phần HTC Holding (CET - HNX) năm 2020. GTNN là 0.784508, thuộc về Công ty cổ phần Thương mại Hóc Môn (HTC - HNX) năm 2018.

- Đối với biến AR: GTTB là 57.47005. GTLN là 1801.929, thuộc về Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Đức Quân (FTM - HOSE) năm 2020. GTNN là 0.082427, thuộc về Công ty Cổ phần Phân bón Dầu khí Cà Mau (DCM - HOSE) năm 2017.

- Đối với biến AP: GTTB là 39.14133. GTLN là 269.0632, thuộc về Công ty cổ phần Văn hóa Phương Nam (PNC - HOSE) năm 2020. GTNN là 0, thuộc về Công ty Cổ phần Công nghệ Sài Gòn Viễn Đông (SVT - HOSE) năm 2019.

- Đối với biến CCC: GTTB là 114.0436. GTLN là 1769.41, thuộc Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Đức Quân (FTM - HOSE) năm 2020. GTNN là -41.8693, thuộc về Công ty Cổ phần Xi măng Bỉm Sơn (BCC - HNX) năm 2020.

- Đối với biến INVS: GTTB là 0.210953. GTLN là 1.588451, thuộc về Công ty cổ phần Vang Thăng Long (VTL - HNX) năm 2020. GTNN là 0.002039, thuộc về Công ty Cổ phần HTC Holding (CET - HNX) năm 2018.

- Đối với biến SIZE: GTTB là 13.70187. GTLN là 18.6946, thuộc về Công ty cổ phần Tập đoàn Hòa Phát (HPG - HOSE) năm 2020. GTNN là 9.892123, thuộc về Công ty Cổ phần in sách giáo khoa Hòa Phát (HTP - HNX) năm 2018.

- Đối với biến AGE: GTTB là 1.687742. GTLN là 2.397895, thuộc về Công ty Cổ phần Pymepharco (PME - HOSE) năm 2018. GTNN là 1.098612, thuộc về Công ty cổ phần Thủy Sản Mekong (AAM - HOSE) năm 2020.

- Đối với biến DEBT: GTTB là 0.453874. GTLN là 0.943885, thuộc về Công ty cổ phần Văn Hóa Phương Nam (PNC - HOSE) năm 2017. GTNN là 0.002668, thuộc về Công ty Cổ phần Công nghệ Sài Gòn Viễn Đông (SVT - HOSE) năm 2019.

- Đối với biến GROWTH: GTTB là 0.087158. GTLN là 8.735019, thuộc về Công ty cổ phần Tập Đoàn Hóa chất Đức Giang (DGC - HOSE) năm 2018. GTNN là -0.91869, thuộc về Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Đức Quân (FTM - HOSE) năm 2020.

- Đối với biến CG: GTTB là 1.687742. GTLN là 2.397895, thuộc về Công ty Cổ phần Pymepharco (PME - HOSE) năm 2018. GTNN là 1.098612, thuộc về Công ty cổ phần Thủy Sản Mekong (AAM - HOSE) năm 2020.

- Đối với biến SES: GTTB là 0.062313. GTLN là 0.36427, giá trị này thuộc về Công ty cổ phần Văn hóa Phương Nam (PNC - HOSE) năm 2018. GTNN là 0.00026, thuộc về Công ty cổ phần Đầu tư Sản xuất và Thương mại HCD (HCD - HOSE) năm 2017.

3.2. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm và kiểm định mô hình

3.2.1. Ma trận tự tương quan

Chạy Ma trận hệ số tương quan cho thấy, mối quan hệ giữa các biến độc lập là không chặt chẽ, tuy nhiên biến CCC và biến AR, biến INVS và ID, biến CG và biến AGE có tương quan khá lớn, do đó, để an toàn nhóm nghiên cứu quyết định loại bỏ biến CCC, INVS và biến AGE ra khỏi mô hình nghiên cứu. Lúc này, ma trận tương quan sẽ như trình bày tại Bảng 1.

Bảng 1. Ma trận hệ số tương quan

Ma trận hệ số tương quan

Phương trình hồi qui sau khi loại bỏ biến:

ROAit = β0 + β1IDit + β2ARit + β3APit + β6SIZEit + β8DEBTit + β9GROWTHit + β10CGit + β11SESit + εit

Theo Gujarati (2004), hệ số tương quan giữa các biến phải thấp hơn 0.8. Dựa vào ma trận hệ số tương quan giữa các biến được trình bày trong Bảng 1 sẽ thấy giữa các biến độc lập không có tương quan lớn hơn 0.8.

3.2.2. Mô hình hồi qui OLS

Ngoài kiểm định Hausman, tác giả thực hiện kiểm định Breusch - Pagan Lagrange Multiplier cho việc lựa chọn giữa REM và Pooled OLS. Kiểm định này có p - value < 5% thì kết luận là mô hình REM phù hợp hơn cho phân tích dữ liệu, ngược lại mô hình Pooled OLS là phù hợp hơn cho phân tích dữ liệu.

Bảng 2. Kết quả hồi qui 3 mô hình theo OLS

Kết quả hồi qui 3 mô hình theo OLS

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews

Bảng 2 trình bày 3 mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM. Đầu tiên, tác giả sẽ sử dụng kiểm định Hausman test để lựa chọn mô hình phù hợp hơn gữa FEM và REM. Kết quả kiểm định Hausman test được trình bày ở Bảng 3.

Bảng 3. Kiểm định Hausman test

Kiểm định Hausman test

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Eviews

Dựa vào bảng kết quả trong Bảng 3, ta thấy giá trị P-value = 0 < 5% nên kết luận mô hình FEM phù hợp hơn REM.

Sử dụng kiểm định F - Test (Likelihood test) để lựa chọn mô hình phù hợp hơn gữa FEM và Pooled OLS. Kết quả kiểm định Likelihood test được thể hiện ở Bảng 4 như sau:

Bảng 4. Kiểm định Likelihood test và Breusch-Pagan

Kiểm định Likelihood test và Breusch-Pagan

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Eviews

Bảng 4 cho thấy giá trị P-value = 0 < 5% nên kết luận mô hình FEM phù hợp hơn Pooled OLS và mô hình FEM phù hợp hơn Pooled OLS.

Kết luận: dựa vào ba kiểm định trên, mô hình FEM phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.

3.3. Kiểm định khuyết tật của mô hình nghiên cứu

3.3.1. Hiện tượng tự tương quan và Hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Kết quả kiểm tra hiện tượng tự tương quan (LM Test) và hiện tượng phương sai sai số thay đổi (White test) cho thấy mô hình có hiện tượng tự tương quan cũng như phương sai sai số thay đổi do trong kiểm định LM test có giá trị P < 5% và kiểm định White test có giá trị P < 5%.

3.3.2. Hiện tượng đa cộng tuyến

Để kiểm tra mô hình có hay không hiện tượng đa công tuyến, tác giả sử dụng hệ số VIF. Kết quả cho thấy hệ số VIF của các biến đều < 10. Qua đó, có thể kết luận rằng không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.

3.3.3. Xử lý hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi

Bài viết sử dụng phương pháp GLS để hồi qui ước lượng mô hình 1A, 2A và 3A, từ đó khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.

Kết quả hồi qui GLS cho thấy:

- Đối với biến ID: hệ số  β = -0.0000527, với mức ý nghĩa 3%. Điều này có ý nghĩa là ID có tác động ngược chiều (-) đến ROA. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết ban đầu.

- Đối với biến AR: hệ số β = -0.0000523, với mức ý nghĩa 1%. Điều này có ý nghĩa là AR có tác động ngược chiều (-) đến ROA. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết ban đầu.

- Đối với biến AP: hệ số β = -0.000119, với mức ý nghĩa là 1% có thể kết luận có mối quan hệ ngược chiều (-) giữa AP và ROA. Kết quả nghiên cứu trái với giả thuyết ban đầu.

- Đối với biến SIZE: hệ số β = 0.004051, tuy nhiên không có mức ý nghĩa thống kê, do đó có thể kết luận không có mối quan hệ, không có điểm tương quan giữa SIZE và ROA. Kết quả nghiên cứu trái với giả thuyết ban đầu.

- Đối với biến DEBT: hệ số β = -0.095775, với mức ý nghĩa là 1% có thể kết luận có mối quan hệ ngược chiều (-) giữa DEBT và ROA. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết ban đầu.

- Đối với biến GROWTH: hệ số β = 0.017724, với mức ý nghĩa là 1% có thể kết luận có mối quan hệ cùng chiều (+) giữa GROWTH và ROA. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết ban đầu.

- Đối với biến CG: hệ số β = -0.009497, với mức ý nghĩa là 1% có thể kết luận có mối quan hệ ngược chiều (-) giữa CG và ROA. Kết quả nghiên cứu trái với giả thuyết ban đầu.

- Đối với biến SES: hệ số β = -0.248298, với mức ý nghĩa là 1% có thể kết luận có mối quan hệ ngược chiều (-) giữa SES và ROA. Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết ban đầu.

4. Kết luận và kiến nghị

Từ kết quả trên, tác giả đưa ra một số kết luận như sau:

Các biến ID, AR, AP, DEBT, CG, SES, có mối quan hệ ngược chiều với Kết quả hoạt động kinh doanh của DN.

Biến SALE GROWTH có tác động cùng chiều đến Kết quả hoạt động kinh doanh của DN.

Biến SIZE không có tác động đến Kết quả hoạt động kinh doanh của DN n

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

Tiếng Việt:

  1. Nguyễn Thị Út Thư, (2017). Tác động của quản trị hàng tồn kho đến khả năng sinh lời của các công ty được niêm yết tại Việt Nam. Luận văn Thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
  2. Từ Thị Kim Thoa & Nguyễn Thị Uyên Uyên, (2014). Mối quan hệ giữa quản trị vốn luân chuyển và khả năng sinh lời: Bằng chứng thực nghiệm Việt Nam. Tạp chí Phát triển và Hội nhập, 14(24), 62 -70.
  3. Võ Xuân Vinh, (2013). Quản trị vốn lưu động và khả năng sinh lời - Thực tiễn các doanh nghiệp ngành công nghiệp niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh. Tạp chí Kinh tế & Phát triển, Số đặc biệt tháng 10/2013, 28-35.

Tiếng Anh:

  1. Ukaegbu, B. (2014). The significance of working capital management in determining firm profitability: Evidence from developing economies in Africa. International Business and Finance, 31, 1-16.
  2. Chen, H., Murray, F. and Owen, W. (2005). What actually happened to the inventories of American companies between 1981 and 2000?. Management Science, 51(7), 1015-31.
  3. Deloof, M. (2003). Does working capital management affect profitability of Belgian firms? Journal of Business Finance & Accounting, 30(3&4), 573-587.
  4. Gill, A., Biger, N., & Mathur, N. (2010). The relationship between working capital management and profitability: Evidence from the United States. Business and economics journal,10(1), 1-9.
  5. Muhammad, A., and Syed, I. H. (2011). Impact of Working Capital Management on Firms Performance: Evidence from Non-Financial Institutions of KSE-30 Index. Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, 3(5), 482-492.

IMPACTS OF INVENTORY MANAGEMENT

ON THE BUSINESS PERFORMANCE OF LISTED COMPANIES

ON VIETNAMS STOCK MARKET

Master. NGUYEN HOANG PHI NAM1

• THO THI KIM THOA2

• HOANG ANH TUAN2

• NGUYEN THANH HUNG2

• TRAN KHANH HUNG2

1Lecturer, Faculy of Accounting - Auditing, Ho Chi Minh City Open University

2Student, Faculy of Accounting - Auditing, Ho Chi Minh City Open University

ABSTRACT:

This study examines the impact of inventory management on the business performance of listed companies on the Ho Chi Minh Stock Exchange (HOSE) and Hanoi Stock Exchange (HNX) in the period of 2016 - 2020. This study finds out that these following factors: (1) Corporate performance, (2) Inventory turnover time, (3) inventory performance, (4) Business size, (5) Number of years in operation since the stock market listing (6) Debt-to-total assets ratio, (7) Net revenue growth rate, (8) Board of Directors size, and (9) Sales expenses affecting the performance of listed companies on Vietnam's stock market.

Keywords: inventory management, business performance, inventory turnover time, listed companies.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 4, tháng 3 năm 2022]