Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN

Mục lục

Đánh giá post

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN hay nhất năm 2024 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài: Các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp nhóm ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

Trên cơ sở mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu được trình bày ở chương III. Chương IV sẽ trình bày kết quả của tiến trình phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng các theo phương pháp Pooled OLS, FEM và REM. Kế tiếp đó là bàn luận về kết quả của nghiên cứu để tìm ra để tìm tra các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép Việt Nam niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Sau đó là thực hiện các bước về kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và đa cộng tuyến. Nếu mô hình nghiên cứu có mắc khuyết điểm ở những kiểm định trên thì sẽ dùng phương pháp GLS để khắc phục.

4.1 Thống kê mô tả về dữ liệu nghiên cứu

Thống kê mô tả các biến số trong mô hình nghiên cứu của đề tài được trình bày trong bảng 4.1, trình bày các tiêu chí, bao gồm các giá trị như: giá trị trung bình, giá trị về độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và số quan sát của các biến số. Kế tiếp, phần này sẽ phân tích tổng quan về mẫu dữ liệu nghiên cứu, đưa ra những nhận định căn bản về các số biến trong mô hình, kết hợp với mẫu dữ liệu thu thập được trên bảng Excel, phân tích về các giá trị đặc biệt xuất hiện trong bảng dữ liệu.

Đầu tiên, trong phần này nghiên cứu sẽ thống kê mô tả dữ liệu các biến qua các năm để thấy rõ được một cách tổng quan.

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Biến số Quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất
ROA 176 0.041418 0.061722 -0.1164 0.254517
ROE 176 0.09934 0.160458 -0.41022 0.65601
ROS 176 0.022133 0.042837 -0.08411 0.230632
SIZE 176 14.50021 1.606065 11.62076 18.99862
TANG 176 0.198034 0.131477 0.019784 0.748443
GROW 176 0.069327 0.249723 -0.7378 0.758015
TAX 176 0.15492 0.149613 -0.73777 0.72643

Nguồn: tính toán của tác giả Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Dựa vào bảng 4.1, có thể nhận ra rằng các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam có sự chênh lệch rất lớn được thể hiện qua giữa giá trị quan sát nhỏ nhất và quan sát lớn nhất. Ngoài ra, thấy các biến. Ngoài ra, thấy các biến ROA, ROE, ROS, GROW và TAX có xuất hiện giá trị âm, đây là điều hoàn toàn hợp lý vì phản ánh tình hình kết quả kinh doanh cũng như sự tăng trưởng tài sản và tình hình đóng thuế của công ty. Cụ thể hơn khi doanh thu bị sụt giảm sẽ dẫn đến lợi nhuận của công ty bị âm, qua đó, đồng thời sẽ phản ánh lên bảng cân đối kế toán làm ảnh hưởng đến tổng tài sản bị sụt giảm cũng như tình hình đóng thuế của doanh nghiệp. Hơn thế nữa, biến giải thích TAX mang giá trị âm, điều này có thể giải thích rằng, do biến TAX là biến biểu thị tỷ lệ số tiền đóng thuế của doanh nghiệp trên lợi nhuận trước thuế và tại Việt Nam, thuế thu nhập doanh nghiệp chia làm 2 phần, thuế thu nhập doanh nghiệp hiện hành và thuế thu nhập doanh nghiệp hoãn lại. Như vậy, điều này có thể giải thích rằng, lợi nhuận sau thuế có thể cao hơn lợi nhuận trước thuế do phần thuế thu nhập doanh nghiệp hoãn lại ở các năm trước doanh nghiệp đóng thuế nhiều dẫn đến các năm sau khi quyết toán  thuế, doanh nghiệp có thể được miễn giảm hoặc được hoàn trả số tiền cần đóng thuế. Thứ nhất là biến phụ thuộc ROA của 16 doanh nghiệp thuộc ngành thép niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam ở bảng 4.1 có giá trị trung bình 0.041418, cho thấy được trung bình tỷ lệ sinh lời trên tổng tài sản bình quân của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2014-2024 là khá thấp. Nhưng ROA có giá trị lớn nhất là 0.254517 (ROA của mã chứng khoán KKC năm 2019), giá trị nhỏ nhất là -0.1164 (ROA của mã chứng khoán KKC năm 2018), điều đó cho thấy sự biến động mạnh, chủ yếu là của mã chứng khoán KKC trong 2 năm 2018 và 2019. Tuy thể hiện các công ty đều trong cùng một ngành sản xuất kinh doanh nhưng lại có tỷ lệ sinh lời trên tổng tài sản bình quân chênh lệch lớn với độ lệch chuẩn là 0.061722 hay là 6,18%, một sự biến động mạnh của tỷ suất ROA, khi tổng tài sản của doanh nghiệp ngành thép luôn được xem là rất lớn trong nhóm ngành sản xuất kinh doanh

Hình 4.1: Tỷ suất ROA trung bình tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết giai đoạn 2014-2024

Từ đồ thị của hình 4.1, ta thấy ROA trung bình tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép có sự biến động ổn định trong khoảng thời gian từ năm 2015 đến năm 2018. Tuy nhiên, ROA đạt đỉnh điểm vào năm 2019 với giá trị trung bình là 10,18%, sau đó là giảm dần và chạm đáy vào năm 2022, với giá trị trung bình là 0,77%. Từ năm 2022 đến 2024, ROA có sự tăng trở lại khi tăng qua mỗi năm đều tăng trên 3%, mặc dù năm 2023 và năm 2024 có sự biến động mạnh về kinh tế đất nước.

Thứ hai là biến phụ thuộc ROE của 16 doanh nghiệp thuộc ngành thép niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam từ dữ liệu của bảng 4.1 có giá trị trung bình 0.09934 (9,93%), cho thấy rằng trung bình tỷ lệ sinh lời trên tổng vốn chủ sở hữu bình quân của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2014-2024 là khá thấp. Nhưng ROE có giá trị lớn nhất là 0.65601 (ROE của mã chứng khoán SMC năm 2019) và giá trị nhỏ nhất là -0.41022 (ROE của mã chứng khoán SMC năm 2018), qua đó cho biết sự biến động mạnh, chủ yếu là của mã chứng khoán SMC trong 2 năm 2018 và 2019. Tương tự như biến phụ thuộc ROA, tuy là trong cùng ngành nghề trọng điểm, thế nhưng, tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sỡ hữu bình quân vẫn có sự chênh lệch lớn với độ lệch chuẩn là 0.160458 (16,05%), một sự biến động mạnh của tỷ suất ROE. Điều này là hoàn toàn hợp lý khi các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép sử dụng tỷ lệ nợ vay trên tổng tài sản chiếm tỷ trọng lớn khiến tỷ suất ROE tăng cao tương ứng. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Hình 4.2: Giá trị ROE trung bình tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết giai đoạn 2014-2024

Từ đồ thị của hình 4.2, nhìn nhận một cách tổng quan, tỷ suất ROE trung bình của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết trong giai đoạn 2014-2024 có xu hướng tương tự với ROA, ổn định giai đoạn 2015-2018, nhưng đạt đỉnh vào chung thì độ chênh lệch là không cao với giá trị độ lệch chuẩn là 0.042837 (4,28%).

Hình 4.3: Giá trị ROS trung bình tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết giai đoạn 2015-2022

Năm 2019 với giá trị trung bình 26,53% và chạm đáy vào năm 2022, với giá trị trung bình 1,10%, sau đó tăng trên 8% trong giai đoạn 2023-2024.

Thứ ba là biến giải thích ROS của các doanh nghiệp thuộc ngành thép niêm yết thị trường lấy từ bảng 4.1 có giá trị trung bình 0.022133 (2,21%), cho thấy rằng trung bình tỷ lệ sinh lời trên doanh thu thuần của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết trong giai đoạn 2014-2024 là rất thấp. Nhưng ROS vẫn có giá trị lớn nhất là 0.230632 (ROS của mã chứng khoán HPG năm 2019) và giá trị nhỏ nhất là 0.08411(ROS của mã chứng khoán SSM năm 2024), qua đó cho biết sự biến động mạnh. Biến giải thích ROS giải thích cho khả năng tạo lợi nhuận của doanh thu thuần, mặc dù, tỷ lệ giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất có sự cách biệt lớn, nhưng, nhìn.

Từ đồ thị của hình 4.3 cho thấy tỷ suất ROS biến động tương tự chỉ số ROA và ROE. Các năm từ 2015 đến 2018 giao động ổn định và bất ngờ tăng mạnh đạt đỉnh điểm vào năm 2019, với giá trị trung bình là 5,33%, rồi sau đó xuống đáy vào năm 2022, với giá trị trung bình là 0,32%. Từ năm 2022 đến năm 2024, tăng ổn định ở mức trên 2%.

Thứ tư là biến giải thích SIZE, thể hiện quy mô của công ty được tính toán dựa trên lấy logarit tự nhiên của tổng tài sàn, dữ liệu từ bảng 4.1, với giá trị trung bình của SIZE tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép là khá cao, đạt mức 14.50021, tương ứng là 1,983,175.687 triệu đồng. Giá trị nhỏ nhất là 11.62076, tương ứng là 111,386.3425 triệu đồng (SIZE của mã chứng khoán SSM, năm 2021) và giá trị lớn nhất là 18.99862, tương ứng là  178,236,165.26 triệu đồng (SIZE của mã chứng khoán HPG, năm 2024), mức chênh lệch khá là lớn. Độ lệch chuẩn của SIZE là 1.606065, tương ứng là 4,98 triệu đồng.

Hình 4.4: Giá trị SIZE trung bình tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết giai đoạn 2014-2024

Từ đồ thị của hình 4.4, xét về mặt tổng thể giai đoạn tăng tổng tài sản của công ty thuộc nhóm ngành thép chia làm 2 giai đoạn. Giai đoạn 1 là từ năm 2014 đến năm 2017, tăng 0,05, tương ứng là 1.05 triệu đồng. Giai đoạn 2 là từ năm 2018 đến năm 2024, tăng 0,19, tương ứng là 1,21 triệu đồng. Điều này có thể cho thấy rằng, khác với đồ thị của ROA, ROE và ROS, đồ thị của biến giải thích SIZE hay quy mô của mô doanh nghiệp luôn tăng ở giai đoạn đỉnh là năm 2018, nhưng quy mô bị giảm một chút, sau đó là gia tăng trở lại kể từ năm 2022 cho đến năm 2024, có thể giải thích bằng cách, các doanh nghiệp ngành thép trong giai đoạn 2019-2022 đang xây dụng các nhà máy nên cần đi vay thêm để có thể tài trợ cho các dự án, nên chưa đưa vào vận hành. Vì vậy, theo thời gian thì tổng tài sản của các công ty thuộc nhóm ngành thép tăng thêm tổng tài sản do tài sản cố định và gia tăng vay nợ tương ứng là nhà máy hình thành và bắt đầu vào giai đoạn hình thành các sản phẩm về thép. Như là hệ quả tất yếu, khi các nhà máy được xây dựng xong, các biến giải thích cho khả năng sinh lời của doanh nghiệp như ROA và ROE một cách tương ứng được cải thiện đáng kể. Tuy nhiên, nhìn chung biến giải thích SIZE tăng chậm, điều này hàm ý rằng, các doanh nghiệp nhóm  ngành thép vay nợ một cách vừa đủ để tài trợ cho các dự án xây dựng nhà xưởng sản xuất.

Thứ năm là biến giải thích TANG thể hiện tỷ trọng tài sản cố định trên tổng tài sản của công ty. Biến số TANG từ bảng dữ liệu 4.1 có giá trị trung bình là 0.198034, so với nhóm ngành sản xuất khác, tỷ lệ sử dụng tài sản cố định của nhóm ngành thép thì khá là thấp. Tuy nhiên, chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất là rất lớn, tương ứng lần lượt là 0.748443, 0.019784 (tương ứng TANG của mã chứng khoán TIS, năm 2016 và TANG cũa mã chứng khoán HMC, năm 2024). Độ lệch chuẩn tương ứng là 0.131477 (13,14%), độ biến động là cao. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Hình 4.5: Giá trị TANG trung bình tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết giai đoạn 2015-2022

Từ đồ thị của hình 4.5, biến giải thích TANG có giá trị trung bình chia làm 2 giai đoạn. Giai đoạn 1, giai đoạn tăng mạnh từ năm 2014 đến năm 2016, với giá trị tăng trung bình là gần 7%. Giai đoạn 2 là từ năm 2016 đến năm 2024, khi biến giải thích TANG giảm dần đều, với mức giảm là khoảng 2% qua từng năm, cuối cùng là chạm đáy vào năm 2024, với tỷ lệ TANG trung bình là 12,35%. Điều này có thể hàm ý rằng, khi các nhà máy khi được đưa vào vận hành, qua đó trích lập khấu hao để có thể tính vào giá thành sản phẩm. Đối với các doanh nghiệp ngành thép, xây dựng các nhà xưởng để hình thành các tài sản cố định hữu hình là việc làm bắt buộc để có thể sản xuất các sản phẩm ngành thép, do đặc thù của ngành thép là cần các nhà xưởng để vận hành, do vậy, sau một thời gian dài, doanh nghiệp sẽ không đầu tư thêm tài sản cố định, chưa kể, giá trị của các nhà xưởng sẽ hao mòn theo thời gian, và trong giai đoạn nhà xưởng khấu hao sắp hết, cần tính đến phương án xây dựng nhà máy mới. Thế nên, trong suốt một giai đoạn của thời gian sẽ không có thêm tài sản cố định ngay và giá trị của của các tài sản cố định hiện hành tính trên tổng tài sản sẽ giảm.

Thứ sáu là biến giải thích GROW, thể hiện tốc độ tăng tài sản của doanh nghiệp, với giá trị trung bình là 0.069327 (6,93%), như vậy, tốc độ tăng là khá chậm. Tuy nhiên chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất là rất lớn. Giá trị nhỏ nhất là -0.7378 (-73,78%) (GROW của mã chứng khoán KKC, năm 2018) và giá trị cao nhất là 0.758015 (75,80%) (GROW của mã chứng khoán VIS, năm 2015).

Độ lệch chuẩn của GROW là 0.249723 (24,97%), độ biến động cao.

Hình 4.6: Giá trị GROW trung bình tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết giai đoạn 2014-2024

Từ đồ thị của hình 4.6 cho thấy rằng biến giải thích GROW có giá trị trung bình biến động mạnh. Giai đoạn 2014-2016, các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết tăng trung bình là khoảng 2% và tăng lên mức 5% vào năm 2017. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng trung bình của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết đột giảm trên 20%, xuống mức giảm đạt mức trung bình âm 12,49% vào năm 2018. Thế nhưng, tăng mạnh vào năm 2019, với mức tăng trung bình là trên 31%, đạt mức là 18,64%. Trong giai đoạn 2019-2023, tốc độ tăng có phần giảm mạnh, đạt mức thấp nhất ở mức trung bình là âm 7,70%, sau đó tăng đỉnh điểm lên mức trung bình 29,74% vào năm 2024. Điều này có thể giải thích rằng, biến giải thích GROW là biến biểu thị mức độ gia tăng tổng tài sản, như đã giới thiệu ở phần biến quy mô SIZE, trong giai đoạn 2014-2018, giai đoạn tài sản tăng chậm, do nhà xưởng để tạo sản phẩm vẫn còn và tỷ lệ vay nợ tương ứng để đưa vào sản xuất cũng tăng tương ứng, kết hợp giữa vay nợ và nhà xưởng để tài trợ cho việc sản xuất sản phẩm. Riêng năm 2018 có sự sụt giảm mạnh có thể là do nhà xưởng đã hết khấu hao và việc vay nợ cũng đã hết. Thế nhưng, sang năm 2019, tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản lại tăng rất mạnh, điều này có thể giải thích rằng, do năm 2018, các doanh nghiệp khấu hao sắp hết các nhà xưởng để sản xuất, thế nên cần phải xây dựng nhà xưởng mới để vận hành. Như vậy, ở giai đoạn này, doanh nghiệp tích cực vay nợ để tài trợ cho việc xây dựng nhà xưởng. Tuy nhiên, khi sang các năm tiếp theo, việc gia tăng tài sản chậm dần, thể hiện rằng, việc vay nợ vào năm 2019 là rất lớn, những năm tiếp theo là công đoạn hoàn thiện nhà xưởng để đưa vào vận hành. Sang năm 2024, chu kỳ gia tăng tài sản cũng tương tự cho năm 2019. Như vậy, chu kỳ gia tăng tài sản của doanh nghiệp phụ thuộc vào việc xây dựng nhà xưởng, máy móc để vận hành cho việc sản xuất. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Thứ bảy là biến giải thích TAX, thể hiện tỷ lệ số tiền đóng thuế của doanh nghiệp, từ bảng dữ liệu của bảng 4.1, TAX có giá trị trung bình là 0.15492 (15,49%). Tuy nhiên, sự chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất là rất lớn. Giá trị nhỏ nhất là -0.73777 (-73,78%) (TAX của mã chứng khoán TIS, năm 2017) và giá trị cao nhất là 0.72643 (72,64%) (TAX của mã chứng khoán TIS, năm 2015). Độ lệch chuẩn của TAX là 0.149613 (14,96%), độ biến động là cao.

Hình 4.7: Giá trị TAX trung bình tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết giai đoạn 2014-2024

Từ đồ thị của hình 4.7, cho thấy biến TAX có giá trị trung bình giảm mạnh trong giai đoạn 2015-2017 với giá trị đóng thuế giảm trên 5%. Giai đoạn kế tiếp là 2017-2020, khi tỷ lệ đóng thuế là quanh mức tăng 2%, sau đó tăng mạnh trong giai đoan 2021-2023, với tỷ lệ đóng thuế là tăng trên 3%. Sau đó là giảm xuống đạt mức 14,45% vào năm 2024. Nhìn chung, từ đồ thị của hình 4.7, có thể cho thấy rằng, tỷ lệ đóng thuế thu nhập doanh nghiệp của nhóm ngành thép thấp hơn so với tỷ lệ thuế suất 20% do Nhà nước quy định. Điều này có thể giải thích được rằng, các doanh nghiệp nhóm ngành thép là một trong các ngành nghề với tỷ lệ vay nợ rất cao, hơn nữa, vai trò của thuế được biểu hiện qua hiệu ứng lá chắn thuế. Lá chắn thuế là khoản giảm trừ thu nhập chịu thuế khi tính thuế. Như vậy, lá chắn thuế là cách mà công ty nay nợ nhiều để có thể giảm trừ tỷ lệ thuế thu nhập phải đóng góp. Kết hợp với biến giải thích GROW, điều này là hoàn toàn hợp lý trong trường hợp gia tăng tài sản bằng vay nợ.

4.2 Phân tích tương quan Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Đề tài thực hiện từ dữ liệu của 16 doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 11 năm, qua đó xác định hệ số tương quan giữa các biến số, kết quả được trình bày tại bảng 4.2 như sau:

Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

Các biến ROA ROE ROS SIZE TANG GROW TAX
ROA 1
ROE 0.9092 1
ROS 0.8548 0.7547 1
SIZE 0.1953 0.2219 0.4328 1
TANG 0.0197 0.0248 0.17 0.5437 1
GROW 0.3756 0.4244 0.3321 0.2872 -0.0334 1
TAX 0.1489 0.1787 0.0878 -0.0752 -0.2367 -0.018 1

Nguồn: tính toán của tác giả

4.2.1 Tương quan giữa từng biến độc lập và biến phụ thuộc.

Biến phụ thuộc ROA và biến phụ thuộc ROE có tương quan dương rất mạnh, trên 0.8, cụ thể với hệ số tương quan là 0.9092 cho thấy tỷ lệ sinh lời trên tổng tài sản bình quân tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROE, điều này là hoàn toàn hợp lý, khi cả hai được sử dụng để làm biến được giải thích.

Biến giải thích ROS có tương quan dương mạnh với biến phụ thuộc ROA và biến phụ thuộc ROE, lần lượt có hệ số tương quan là 0.8548, 0.7547, qua đó cho thấy tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết có quan hệ cùng chiều với biến số đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Tuy nhiên, tương quan giữa biến giải thích ROS với biến phụ thuộc ROA và ROE có phần khác biệt, khi đối với ROA thì tương quan dương mạnh hơn khi trên 0.8 so với biến ROE. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Biến giải thích SIZE có tương quan dương với biến phụ thuộc ROA và biến phụ thuộc ROE với hệ số tương quan lần lượt là 0.1953, 0.2219 cho biết quy mô tổng tài sản tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân ROA và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu bình quân ROE. Tuy nhiên, tương quan giữa biến giải thích SIZE với biến phụ thuộc ROA và biến phụ thuộc ROE là không cao.

Biến giải thích TANG có tương quan dương với biến phụ thuộc ROA và biến phụ thuộc, lần lượt có hệ số tương quan là 0.0197, 0.0248, cho thấy tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản TANG tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết có tương quan cùng chiều khá thấp với biến phụ thuộc ROA và biến phụ thuộc ROE.

Biến giải thích GROW có tương quan dương với biến phụ thuộc ROA và biến phụ thuộc ROE với hệ số tương quan tương ứng là 0.3756, 0.4244 cho biết về tốc độ tăng trưởng tài sản tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROA và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE, có nghĩa là khi doanh nghiệp tăng tài sản thì khả năng sinh lời của công ty cũng tăng theo.

Biến giải thích TAX có tương quan dương với biến phụ thuộc ROA và biến phụ thuộc ROE với hệ số tương quan lần lượt là 0.1489, 0.1787, cho thấy tỷ lệ đóng thuế của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết có tương quan cùng chiều đối với biến phụ thuộc ROA và biến phụ thuộc ROE. Nhìn chung, tương quan giữa biến giải thích TAX và biến phụ thuộc ROA và biến ROE có mối tương quan không cao.

4.2.2 Tương quan giữa các biến giải thích với nhau Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Bảng 4.2 cho thấy kết quả mối tương quan giữa các biến giải thích với nhau là tương đối thấp, tất cả các cặp hệ số tương quan đều nhỏ hơn 50%. Bởi vì không có biến nào có mối quan hệ tương quan mạnh nên không có biến nào cần loại khỏi mô hình. Tuy nhiên, để đảm bảo chắc chắn rằng mô hình không bị hiện tượng đa cộng tuyến, nghiên cứu xác định hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập tại hai mô hình, kết quả được trình bày tại bảng 4.3 như sau:

4.3 Phân tích hồi quy dữ liệu, kiểm định lựa chọn mô hình, kiểm định các khuyết tật và khắc phục cho các mô hình

4.3.1 Kết quả hồi quy dữ liệu

4.3.1.1 Kết quả hồi quy dữ liệu theo mô hình 1

Bảng 4.4 thể hiện kết quả hồi quy dữ liệu theo mô hình 1 tại 16 doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết giai đoạn 2014-2024 và các kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp theo mô hình 1 với biến được giải thích ROA như sau:

Bảng 4.3: Kết quả phân tích hồi quy theo mô hình 1

Tên biến Pooled OLS REM FEM
  Hệ số p P-Value Hệ số p P-Value Hệ số p P-Value
ROS 1.301156 0 1.301156 0 1.219883 0
SIZE -0.00932 0 -0.00932 0 -0.00972 0
TANG 0.007797 0.71 0.007797 0.709 0.033523 0.149
GROW 0.036319 0 0.036319 0 0.030112 0.004
TAX 0.023896 0.117 0.023896 0.115 0.034237 0.025
CONS 0.139944 0 0.139944 0 0.141271 0
Prob>F 0.0000 0.0000 0.0000

Nguồn: tính toán của tác giả

Từ bảng 4.3 cho thấy:

  • Về kết quả hồi quy: Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Mô hình hồi quy theo phương pháp Pooled OLS thể hiện biến độc lập SIZE có tác động ngược chiều đến biến ROA với mức ý nghĩa 1%, biến độc lập ROS và GROW có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1%, trong khi đó biến độc lập TANG không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Giá trị Prob>F = 0.0000 nên mô hình được chấp nhận.

Mô hình FEM chỉ ra rằng biến độc lập SIZE có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp với mức ý nghĩa 1%, ngược lại biến độc lập ROS, GROW và TAX có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 5%, trong khi đó biến độc lập TANG không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Giá trị Prob>F = 0.0000 nên mô hình được chấp nhận.

Từ kết quả hồi quy theo mô hình REM, các biến độc lập SIZE có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp với mức ý nghĩa 1%. Ngược lại , biến độc lập ROS, SIZE và GROW có tác động cùng chiều với biến được giải thích là ROA với mức ý nghĩa là 1%, trong khi đó biến độc lập TANG không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

4.3.1.2 Kết quả hồi quy dữ liệu theo mô hình 2

Bảng 4.5 thể hiện kết quả hồi quy của các yếu tố đến khả năng sinh lời tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết giai đoạn 2014-2024 theo các phương pháp Pooled OLS, FEM và REM cùng với các kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp theo mô hình 2 với biến phụ thuộc ROE như sau:

Bảng 4.4: Kết quả phân tích hồi quy theo mô hình 2

Tên biến Pooled OLS REM FEM
  Hệ số p P-Value Hệ số p P-Value Hệ số p P-Value
ROS 2.760663 0 2.760663 0 2.471357 0
SIZE -0.01689 0.008 -0.01689 0.007 -0.01591 0.017
TANG 0.031172 0.662 0.031172 0.661 0.083628 0.294
GROW 0.148445 0 0.148445 0 0.13109 0
TAX 0.119598 0.022 0.119598 0.021 0.147435 0.005
CONS 0.248085 0.003 0.248085 0.003 0.226822 0.009
Prob>F 0.0000 0.0000 0.0000

Nguồn: tính toán của tác giả

Từ bảng 4.4 cho thấy:

  • Về kết quả hồi quy:

Mô hình hồi quy theo phương pháp Pooled OLS cho kết quả biến độc lập SIZE có tác động ngược chiều đến biến được giải thích ROE với mức ý nghĩa 1%. Ngược lại, biến độc lập ROS, SIZE và TAX có tác động cùng chiều đến biến được giải thích ROE với mức ý nghĩa 5%, trong khi đó biến độc lập TANG không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Giá trị Prob>F = 0.0000 nên mô hình được chấp nhận.

Kết quả hồi quy theo mô hình FEM cho biết rằng biến độc lập SIZE có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 5%. Ngược lại, biến độc lập ROS, GROW và TAX có tác động cùng chiều đến biến được giải thích ROE với mức ý nghĩa 1%; biến độc lập TANG không có tác động đến biến được giải thíc ROE với mức ý nghĩa 1%. Giá trị Prob>F = 0.0000 nên mô hình được chấp nhận.

Theo kết quả hồi quy mô hình REM, biến độc lập có tác động ngược chiều đến biến tỷ suất sinh lời ROE với mức ý nghĩa 5%, trong khi đó, biến độc lập ROS, GROW và TAX có tác động cùng chiều đến biến tỷ suất sinh lời ROE với mức ý nghĩa 1%; biến độc lập TANG không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

4.3.2 Kiểm định lựa chọn mô hình Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

4.3.2.1 Kiểm định F-test

Trong nghiên cứu việc ước tính theo mô hình Pooled OLS sẽ không phản ánh được tác động của sự khác nhau các doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Do vậy, nghiên cứu cần sử dụng F-test để kiểm định có sự tồn tại tác động của sự khác biệt của các doanh nghiệp nhóm ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kiểm định F-test cho phép lựa chọn giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình OLS gộp (Pooled OLS).

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM

F-test Prob mô hình 1 Prob mô hình 2
P-value 0.0269 0.0653

Nguồn: tính toán của tác giả

Kiểm định F-test có các giả thuyết:

  • H0: Chọn mô hình Pooled OLS
  • H1: Chọn mô hình FEM

Kết quả cho kiểm định F-test cho thấy Prob bằng 0.0269 tại mô hình 1, nhỏ hơn 5%, trong khi đó, Prob của mô hình 2 là 0.0653, lớn hơn 5%. Như vậy, nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 ở kết luận mô hình 1, nhưng ở mô hình 2 thì ngược lại, do vậy, mô hình 1 sẽ là mô hình FEM và ở mô hình 2 sẽ là Pooled OLS.

4.3.2.2 Kiểm định Hausman test

Tương tự cho kiểm định F-test, kiểm định Hausman test cho phép lựa chọn giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình hình tác động ngẫu nhiên (REM) nhằm kiểm tra có sự khác biệt giữa các doanh nghiệp nhóm ngành thép với nhau hay là không.

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình REM và FEM

Hausman test Prob mô hình 1 Prob mô hình 2
P-value 0.0000 0.0050

Nguồn: tính toán của tác giả Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM Kiểm định F-test có các giả thuyết:

  • H0: Chọn mô hình REM
  • H1: Chọn mô hình FEM

Kết quả cho kiểm định Hausman cho thấy Prob bằng 0.0000 tại mô hình 1, nhỏ hơn 5% và Prob của mô hình 2 là 0.0050, cũng nhỏ hơn 5%. Như vậy, nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 ở cả kết luận mô hình 1 và ở mô hình 2, do vậy, mô hình 1 và mô hình 2 sẽ là mô hình FEM.

4.3.3 Kiểm định các khuyết tật của mô hình

4.3.3.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4.7: Hệ số phóng đại phương sai

Tên biến VIF-Mô hình 1 VIF- mô hình 2
SIZE 1.84 1.84
TANG 1.6 1.6
ROS 1.33 1.33
GROW 1.23 1.23
TAX 1.09 1.09
Mean VIF 1.41 1.41

Nguồn: tính toán của tác giả

Từ bảng 4.7 ta thấy, tại cả hai mô hình, tất cả các hệ số VIF đều bé hơn 2, nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện trong mô hình.

4.3.3.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge để xem xét phần dư của mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không, được trình bày trong bảng 4.8 như sau:

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Wooldridge test Prob mô hình 1 Prob mô hình 2
P-value 0.0441 0.0647

Nguồn: tính toán của tác giả

Kiểm định Wooldridge có các giả thuyết:

  • H0: Không có hiện tượng tự tương quan.
  • H1: Có hiện tượng tự tương quan.

Kết quả cho kiểm định cho thấy Prob bằng 0.0441 tại mô hình 1, nhỏ hơn 5%, trong khi đó, Prob của mô hình 2 là 0.0647, lớn hơn 5%. Như vậy, nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 ở kết luận mô hình 1, nhưng ở mô hình 2 thì ngược lại, do đó, mô hình 1 có hiện tượng tự tương quan và ở mô hinh 2 thì lại là không.

4.3.3.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi được trình bày tại bảng 4.9 như sau:

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Wald test Prob mô hình 1 Prob mô hình 2
P-value 0.0000 0.0000

Nguồn: tính toán của tác giả

Kiểm định Wald có các giả thuyết:

  • H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
  • H1: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Kết quả kiểm định Wald tại cả hai mô hình đều cho giá trị Prob bằng 0.0000 nhỏ hơn 5% nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1, chỉ ra rằng ở cà hai mô hình đều có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Với kết quả trên thì cả hai mô hình đều có khuyết tật là hiện tượng phương sai sai số thay đổi, nhưng đối với hiện tượng tự tương quan thì chỉ xảy ra ở mô hình 1, mô hình thì lại là không. Thế nên, nghiên cứu sẽ tiến hành hồi quy bằng phương pháp GLS để khắc phục các khuyết tật này. Kết quả hồi quy theo phương pháp GLS được trình bày tại mục 4.2.4.

4.3.4 Khắc phục các khuyết tật của mô hình Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Đề tài nghiên cứu các yếu tố đến khả năng sinh lời tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 11 năm từ 2014 đến 2024 đối với 16 doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết trên tất cả các sàn chứng khoán. Sau khi thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình nào phù hợp thì kết quả cho thấy mô hình FEM là phù hợp hơn so với cả hai mô hình còn lại (Pooled OLS và FEM). Tuy nhiên qua kiểm định cho thấy mô hình có khuyết tật là hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi, cần sử dụng GLS để khắc phục, kết quả hồi quy theo phương pháp GLS được trình bày tại bảng 4.10 như sau:

Bảng 4.10: Kết quả hồi quy theo GLS

TÊN BIẾN Mô hình 1 Mô hình 2
Hệ số p P-value Hệ số p P-value
ROS 1.270032 0 2.688879 0
SIZE -0.00686 0 -0.01496 0.004
TANG 0.001035 0.948 0.029517 0.583
GROW 0.021888 0.008 0.10104 0
TAX 0.005606 0.618 0.079873 0.037
CONS 0.106425 0 0.224557 0.001
Prob>F 0.0000 0.0000

Nguồn: tính toán của tác giả

Từ bảng 4.10, mô hình nghiên cứu 1 và 2 được viết lại dưới dạng phương trình như sau:

  • Mô hình nghiên cứu 1: ROAit1 = 0.106425 + 1.270032*ROSit1 + (- 0.00686)*SIZEit1 + 0.021888*GROWit1 + Uit1 (1)
  • Mô hình nghiên cứu 2: ROEit2 = 0.224557 + 2.688879*ROSit2 + (- 0.01496)*SIZEit2 + 0.10104*GROWit1 + 0.10104*TAXit2 + Uit2 (2)

Từ kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp GLS cho thấy biến độc lập  SIZE tác động ngược chiều đến biến được giải thích ROA có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa thống kê là 1% tại mô hình 1, trong khi đó, biến độc lập ROS và GROW lại có tác động cùng chiều với biến được giải thích ROA với mức ý nghĩa là 1%; ngược lại biến độc lập TANG và TAX không có ý nghĩa thống kê ở mô hình 1.Ở mô hình 2, cũng từ bảng 4.10, biến độc lập SIZE cũng có có tác động ngược chiều đến biến được giải thích ROE với mức ý nghĩa 1%, ngược lại, biến độc lập ROS, GROW và TAX có tác động cùng chiều đến biến được giải thích ROE với mức ý nghĩa 5%; trong khi đó biến độc lập TANG không có ý nghĩa thống kê. Giá trị Prob>chi2 = 0.0000, cho nên cả hai mô hình đều được chấp nhận.

4.4 Thảo luận về kết quả nghiên cứu Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

4.4.1 Tác động ngược chiều của biến độc lập đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép Quy mô của công ty (SIZE)

Từ kết quả hồi quy theo phương pháp GLS tại bảng 4.8, chỉ có duy nhất biến độc lập SIZE có tác động ngược chiều đến biến được giải thích ROA và biến được giải thích ROE và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong ở cả hai mô hình. Hệ số hồi quy GLS của SIZE theo mô hình 1 là -0.00686, theo mô hình 2 là -0.01496 cho thấy tác động nghịch chiều giữa quy mô và khả năng sinh lời của doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết. Kết quả này ngược với giả thuyết ban đầu của tác giả cũng như các nghiên cứu của Bolek và Wilinski (2015); Hà Minh Tâm và cộng sự (2024); Nguyễn Thúy Quỳnh (2024); Sivathaasan và cộng sự (2016). Theo các nghiên cứu và bằng chứng thực nghiệm trước đó, khi doanh nghiệp mở rộng quy mô sản xuất thì sẽ gia tăng khả năng sinh lời cho doanh nghiệp cũng sẽ tăng theo. Tuy nhiên, đối với công ty thuộc nhóm ngành thép, quy mô lại có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời, điều này có thể giãi thích rằng, mặc dù quy mô của doanh nghiệp đóng một vai trò quan trọng trong việc gia tăng sinh lời cho doanh nghiệp theo lý thuyết tăng lợi nhuận do tăng quy mô sản xuất, thế nhưng, đối với các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép, tài sản gia tăng có thể là do tăng vay nợ để tài trợ cho các dự án sản xuất của mình, kèm theo đó là gia tăng tỷ lệ trả nợ, điều này có thể sẽ gián tiếp làm giảm khả năng sinh lời cho doanh nghiệp khi mà nhóm ngành thép là trong các ngành cần vốn rất lớn, nhưng tỷ lệ sinh lời không phải lúc nào cũng được cài thiện một cách nhanh chóng.

4.4.2 Tác động cùng chiều của biến độc lập đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép

  • Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần (ROS)

Bảng 4.10 cho thấy, hệ số hồi quy của biến độc lập ROS tại mô hình 1 là 1.270032, ở mô hình là 2.688879 với mức ý nghĩa 1% có nghĩa là biến giải thích ROS có tác động cùng chiều đến biến được giải thích ROA và biến được giải thích ROE. Kết quả này trùng với kỳ vọng ban đầu của tác giả cũng như nghiên cứu của Nguyễn Thúy Quỳnh (2024). Điều này thể hiện sự hợp lý trong các lý thuyết, khi gia tăng tỷ lệ sinh lời trên doanh thu thuần thì sẽ gián tiếp gia tăng sinh lời cho doanh nghiệp thông qua chì số đo lường tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân ROA và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu bình quân ROE. Tuy nhiên, mức độ tác động là có sự khác biệt giữa biến được giải thích ROA và biến được giải thích ROE, khi mà tác động của biến độc lập ROS tác động cùng chiều đối với tỷ suất ROE gấp khoảng 2 lần so với tác động cùng chiều đối với tỷ suất ROA. Điều này là hợp lý khi mẫu số của ROA là tổng tài sản bình quân, trong khi đó mẫu số của ROE là vốn chủ sở hữu bình quân.

  • Tốc độ tăng trưởng tài sản (GROW) Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Từ kết quả hồi quy tại bảng 4.10, hệ số hồi quy của biến độc lập GROW theo mô hình 1 là 0.021888 và theo mô hình 2 là 0.10104 với mức ý nghĩa 1% cho thấy tác động cùng chiều của biến độc lập GROW lên biến phụ thuộc ROA và biến phụ thuộc ROE. Điều này có nghĩa rằng khi mà gia tăng tài sản theo mức độ tỷ lệ nhất định sẽ giúp gia tăng thêm lợi nhuận cho doanh nghiệp, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép. Kết quả này là phù hợp với giả thuyết ban đầu của tác giả cũng như các nghiên cứu và bằng chứng thực nghiệm trước của Bolek và Wilinski (2015); Nguyễn Thúy Quỳnh (2024); Sivathaasan và cộng sự (2016). Điều này có thể lý giải rằng, mặc dù quy mô của doanh nghiệp có thể gây ra tác động ngươc chiều cho biến được giải thích ROA và biến được giải thích ROE, tuy nhiên, mức độ gia tăng tổng tài sản lên một mức độ nhất định, hay cách khác, gia tăng vay nợ ở lên 1 mức nhất định, ngoài việc chỉ gia tăng thêm ít chi phí lãi vay, nhưng ngược lại có thể giúp công ty gia tăng thêm lợi nhuận.

  • Tỷ lệ số tiền đóng thuế thu nhập doanh nghiệp (TAX)

Từ kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp GLS được trình bày tại bảng 4.10, tỷ lệ đóng thuế thu nhập doanh nghiệp TAX có tác động cùng chiều đến biến được giải thích ROE ở mô hình 2 với mức ý nghĩa 5% có hệ số hồi quy là 0.07987. Tuy nhiên, ở mô hình 1 thì biến độc lập TAX lại không có ý nghĩa thống kê. Điều này phù hợp là với giả thuyết ban đầu của tác giả cũng như nghiên cứu của Modigliani và Miller (1958). Đối với ở mô hình 1, ROA được đo lường bằng lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản, mặc dù tỷ số được lấy từ lợi nhuận sau thuế, thế nhưng, ở vị trí mẫu số là tổng tài sản, hay nghĩa là, chưa bỏ đi yếu tố vay nợ trong tổng tài sản, thế nên, biến độc lập TAX không có ý nghĩa thống kê trong mô hình 1. Đối với mô hình 2, mẫu số được sử dụng để tính tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu bình quân ROE, hay hàm ý rằng, điều này đã bỏ đi phần vay nợ nhờ lá chắn thuế, giúp gia tăng thêm lợi nhuận cho doanh nghiệp. Do vậy, biến độc lập TAX đã giúp gia tăng thêm lợi nhuận cho tỷ suất ROE thông qua lá chắn thuế. Điều này cũng hàm ý rằng, thông qua lá chắn thuế, doanh nghiệp có thể gia tăng giá trị của doanh nghiệp mà thông qua đó để có thể kêu gọi thêm vốn để mở rộng sản xuất và một cách gián tiếp sẽ gia tăng lợi nhuận cũng như đồng thời gia tăng thêm giá trị doanh nghiệp cao hơn.

4.4.3 Không có sự tác động của biến độc lập đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép

  • Tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản (TANG)

Từ kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp GLS được trình bày tại bảng 4.10, tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài có P-value tương ứng ở mô hình 1 là 0.948 và ở mô hình 2 là 0.583, điều này hàm ý rằng, biến giải thích TANG không có sự tác động đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Trong thực tiễn, tỷ lệ tài sản cố định trên tổng tài sản từ hình 4.7 cho thấy rõ là biến giải thích TANG giảm dần theo thời gian, điều này hàm ý rằng, khi các nhà xưởng và máy móc thiết bị được hình thành cũng như được đưa vào sử dụng cho việc sản xuất, chưa kể, nhà xưởng và máy móc thiết bị được sử dụng trong thời gian dài, trừ phi, các doanh nghiệp tăng cường mở rộng sản xuất, thì tỷ lệ tài sản cố định sẽ có giá trị còn lại mất dần trong quá trình sản xuất. Do vậy, việc gia tăng tài sản cố định qua từng năm là rất khó, khi mà việc hình thành tài sản cố định phụ thuộc vào quá trình xây dựng trong một khoảng thời gian.

Như vậy, việc biến giải thích TANG không có tác động đến biến được giải thích ROA và ROE là điều hoàn toàn hợp lý.

TÓM TẮT CHƯƠNG IV Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Chương IV thực hiện thống kê mô tả các biến gồm biến độc lập và biến phụ thuộc trong cả hai mô hình theo các tiêu chí đánh giá như là giá trị trung bình, giá trị về độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, số quan sát và đặc trưng của từng biến số. Nghiên cứu sử dụng phân tích tương quan để chỉ ra mối tương quan giữa từng biến độc lập với biến được giải thích và mối tương quan giữa các biến giải thích với nhau, từ kết quả đã không phát hiện hiện tượng về đa cộng tuyến trong cả hai mô hình. Kế tiếp, nghiên cứu trình bày kết quả hồi quy ở cả hai mô hình theo phương pháp Pooled OLS, FEM và REM và thực hiện kiểm định để chọn ra mô hình phù hợp cho cả hai mô hình.

Từ kết quả kiểm định F-test cho thấy rằng mô hình được chập thuận ở mô hình 1 sẽ là mô hình FEM và ở mô hình 2 sẽ là Pooled OLS. Từ kết quả kiểm định Hausman test cho thấy rằng mô hình FEM được chấp nhận làm mô hình hồi quy cho cả 2 mô hình. Thế nhưng, sau khi thực hiện các kiểm định khuyết tật cho cả hai mô hình thì phát hiện mô hình 1 có hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi, ở mô hình 2 thì chỉ có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Vì vậy, nghiên cứu tiến hành thực hiện hồi quy theo phương pháp GLS để khắc phục. Theo kết quả cho thấy được rằng biến độc lập SIZE có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết, nhưng, ngược lại, các biến độc lập ROS, GROW và TAX có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lời ROA và ROE của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết. Riêng biến giải thích TANG thì không có sự giải thích cho các biến được giải thích là ROA và ROE.

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý, KHUYẾN NGHỊ

Từ kết quả nghiên cứu ở chương 4, tác giả sẽ nêu ra các kết luận chính và đưa ra các một số gợi ý cũng như khuyến nghị của mình để các nhà quản lý có thể gia tăng khả năng sinh lời cho công ty mình, đặc biệt là nhóm doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết. Bên cạnh đó, chương V cũng sẽ bàn tới mặt hạn chế của nghiên cứu và đề suất các hướng nghiên cứu tiếp theo được thực hiện trong tương lai.

5.1 Kết luận Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Trên cơ sở lý thuyết và các bằng chứng từ thực nghiệm ở chương II, mô hình được sử dụng cho nghiên cứu và phương pháp để tiến hành nghiên cứu được xây dựng ở chương III, thực hiện các phương pháp về thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy để xác định ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng sinh lời của 16 doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2014-2024. Cụ thể, nghiên cứu đã trả lời được các câu hỏi cụ thể như sau:

Thứ nhất, các yếu tố nào tác động đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam ?

Đề tài nghiên cứu xác định các yếu tố tác động đến khả năng sinh của doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết là quy mô của công ty (SIZE), tỷ lệ sinh lời trên doanh thu thuần (ROS), tốc độ tăng trưởng tài sản (GROW) và tỷ lệ thuế thu nhập doanh nghiệp (TAX) với các giả định ban đầu là các biến độc lập SIZE, ROS và GROW có tác động cùng chiều và biến độc lập TAX thì có tác động ngược lại đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép được thể hiện bởi tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản bình quân ROA và tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân ROE. Tuy nhiên, từ kết quả hồi quy theo phương pháp GLS thì chỉ ra rằng chỉ có biến độc lập SIZE có tác động ngược chiều đến biến được giải thích ROA và ROE với mức ý nghĩa 1%, trái ngược với kỳ vọng ban đầu, khi mà biến độc lập SIZE có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc ROA và ROE. Biến độc lập TAX theo giả thuyết ban đầu thì có tác động ngược chiều đến biến được giải thích ROE (biến độc lập không có tác động đến biến được giải thích ROA), nhưng từ nghiên cứu thì lại cho rằng biến độc lập TAX có tác động cùng chiều với biến được giải thích ROE. Các biến độc lập GROW và ROS thể hiện đúng như giả thuyết ban đầu của tác giả cũng như các nghiên cứu và bằng chứng thực nghiệm đã được trình bày trước đó.

Thứ hai, mức tác động của các yếu tố đến đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp nhóm ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam như thế nào ?

Mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp nhóm ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 20142024 được trình bày trong bảng tóm tắt tại bảng 5.1 bên dưới:

Bảng 5.1: Tóm tắt kết quả của nghiên cứu Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Biến số Kỳ vọng Kết quả Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy
Mô hình 1 Mô hình 2
ROS + + 1% 1.270032 2.688879
SIZE + 1% -0.00686 -0.01496
GROW + + 1% 0.021888 0.10104
TAX + 1% 0.079873

Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả của nghiên cứu

Từ bảng tóm tắt kết quả của nghiên cứu tại bảng 5.1 cho thấy:

Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần (ROS) có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết với hệ số hồi quy lần lượt là 1.270032 và 2.688879. Điều đó có nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi ROS thay đổi 1% thì ROA và ROE thay đổi lần lượt là 1.270032% và 2.688879%.

Quy mô của tổng tài sản (SIZE) có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết với hệ số hồi quy lần lượt là 0.00686 và -0.01496. Điều đó có nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi SIZE thay đổi 1% thì ROA và ROE thay đổi lần lượt là -0.00686% và -0.01496%. ✓ Tỷ lệ tốc độ tăng trưởng tài sản (GROW) có tác cùng chiều đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết với hệ số hồi quy 0.021888 và 0.10104. Điều đó có nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi GROW thay đổi 1% thì ROA và ROE thay đổi lần lượt là 0.021888% và 0.10104%. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

Tỷ lệ thuế thu nhập doanh nghiệp (TAX) có tác cùng chiều đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết với hệ số hồi quy 0.079873. Điều đó có nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi TAX thay đổi 1% thì ROE thay đổi 0.079873%.

Như vậy, tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần (ROS) có tác động mạnh đến ROA và ROE so với các quy mô của tổng tài sản (SIZE), tỷ lệ tốc độ tăng trưởng tài sản (GROW) và tỷ lệ thuế thu nhập doanh nghiệp (TAX). Điều này hàm ý rằng với cùng một tỷ lệ thay đổi, ROS sẽ làm cho tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên tài sản bình quân (ROA) và tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân (ROE) biến động nhiều hơn.

Thứ ba, giải pháp nào để gia tăng khả năng sinh lời của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam ?

Để trả lời câu hỏi thứ ba này, nghiên cứu sẽ đưa ra những gợi ý và khuyến nghị được trình bày tại mục 5.2.

5.2 Gợi ý và khuyến nghị

5.2.1 Khuyến nghị cho các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết về tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần 

Từ kết quả thu được của nghiên cứu, ta thấy tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết. Việc tăng tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần giúp làm tăng khả năng sinh lời. Tuy nhiên, tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần không phải lúc nào cũng có thể cải thiện dễ dàng. Thứ nhất, từ hình 4.3 có thể thấy rõ rằng, biên độ giao động của tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần chủ yếu quanh mức từ 0,5% đến 2%, đỉnh điểm là vào năm 2019 khi mà tỷ lệ ROS đạt 5.33% và những năm sau đó thì giảm dần, nhưng, bắt đầu từ năm 2023 bắt đầu tăng dần, mặc dù chưa quay lại mốc đỉnh năm 2019. Như vậy, điều này lý giải rằng, các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép là nhóm nặng trọng điểm của nền kinh tế, và có thể xem là ngành chiếm dụng vốn cao trong các nhóm ngành khác. Hơn thế nữa, nhờ sự phát triển của ngành thép mà nhóm ngành như xây dựng (gồm xây dựng dân dụng, xây dựng cho mục đích đầu tư công) cũng như nhóm ngành bất động sản phát triển theo tùy theo từng giai đoạn phát triển của nền kinh tế. Do ngành thép đóng vai trò là nguyên liệu đầu vào cho các công trình xây dựng, do đó, vấn đề thị trường tiêu thụ cho các sản phẩm về thép phụ thuộc vào từng nhóm ngành xây dựng, ví dụ như khi đại dịch COVID-19 xảy ra thì các công trình phục vụ lợi ích công cộng của chính phủ vẩn tiếp tục được triển khai, qua đó vẫn thúc đẩy sự phát triển gián tiếp cho nhóm ngành thép. Như vậy, đối với nhóm ngành thép, nguyên liệu đầu vào trong việc sản xuất các sản phẩm về thép phụ thuộc các thị trường khai thác. Ví dụ như, khi chi phí nguyên liệu đầu vào gia tăng thì giá bán sẽ tăng lên, nhưng sản lượng thì không đồi, hoặc thậm chí tăng lên, do vậy sẽ giúp cải thiện biên lợi nhuận, đặc biệt là tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép. Do đó, khuyến nghị cho các nhóm ngành thép là cải thiện tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần bằng cách phụ thuộc vào tăng sản lượng hoặc giá bán tùy thuộc vào tình hình của thị trường về đầu tư công, nhu cầu xây dựng nhà ở trong từng thời kỳ, hoặc có thể tự mở rộng thị trường bằng cách xuất khẩu, hay là mở rộng lĩnh vực sản xuất như là tham gia xây dựng nhà ở, vừa đảm bảo tính ổn định nguồn cung cũng như về giá cả, qua đó xây dựng giá bán bất động sản một cách hợp lý nhất, tăng tính cạnh tranh cho thị trường mới.

5.2.2 Khuyến nghị cho các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết về quy mô của tổng tài sản 

Theo kết quả của nghiên cứu, quy mô của tổng tài sản tại các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp. Trái với giả thuyết ban đầu khi cho rằng quy mô của tài sản sẽ giúp cải thiện khả năng sinh lời cho các doanh nghiệp. Tuy nhiên, khi xem xét tới mức độ đóng góp vào tăng tỷ lệ cho các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép thì quy mô của công ty khi xem bảng 4.10 thì lần lượt cho ROA và ROE là -0.00686 và -0.01496, như vậy, có thể thấy rằng, mặc dù là có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời cho các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép, nhưng, tác động là do, không đáng kể. Như vậy, khuyến nghị về quy mô của công ty là, mặc dù quy mô có thể gây giảm thiểu việc cải thiện về khả năng sinh lời, tuy nhiên, đối với các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép thì vấn đề tăng tài sản là việc bắt buộc phải làm. Thông qua việc gia tăng tài sản thì sẽ gián tiếp tăng nguồn cung sản phẩm, giảm giá bán để tăng tính cạnh tranh, kế đó sẽ là cải thiện doanh thu cao hơn, gián tiếp khiến tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần ROS gia tăng. Bởi vì, tỷ suất ROS là tỷ suất có tác động cùng chiều rất cao đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép, hay gọi là tỳ suất ROA và tỷ suất ROE. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

5.2.3 Khuyến nghị cho các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết về tỷ lệ tốc độ tăng trưởng tài sản 

Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ tốc độ tăng trưởng tài sản có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép được đo lường bởi ROA và ROE. Mặc dù, yếu tố về quy mô của tổng tài sản lại có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép, nhưng, tỷ lệ tốc độ tăng trưởng tài sản có tác động cùng chiều rất mạnh đến biến số đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp là ROA và ROE, trong khi đó yếu tố về quy mô thì tác động lại rất yếu. Như vậy, khuyến nghị đến cho yếu tố về tỷ lệ tốc độ tăng trưởng tài sản là tăng cường thêm gia tăng tài sản, do yếu tố tăng trưởng tài sản có mức độ tác động mạnh chỉ đứng sau yếu tố về tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần ROS, tăng cường thêm tài sản sẽ cải thiện thêm cho khả năng sinh nh lời cho doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép. Do đó, tăng thêm tài sản bằng cách tăng thêm về vốn chủ sở hữu và/hoặc tăng thêm vay nợ. Tuy nhiên, đối với các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép, hay hiểu cách khác là những doanh nghiệp thép đầu ngành của nền kinh tế, do đó, nguồn vốn tài trợ để xây dựng các dự án phát triển cho tương lai là vốn từ vay nợ. Do vậy, vay nợ nhiều sẽ khiến tăng tổng tài sản, qua đó tăng doanh thu, cải thiện khả năng sinh lời cho doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép.

5.2.4 Khuyến nghị cho các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết về tỷ lệ số tiền đóng thuế thu nhập doanh nghiệp 

Từ kết quả nghiên cứu thu được, trái với giả thuyết ban đầu của nghiên cứu là yếu tố về tỷ lệ số tiền đóng thuế thu nhập doanh nghiệp sẽ có tác động ngược chiều với biến đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp là tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân ROE (biến độc lập TAX không có tác động đến biến được giải thích là tỷ lệ sinh lời trên tổng tài sản bình quân ROA), thế nhưng, kết quả thu được lại là yếu tố tỷ lệ số tiền đóng thuế thu nhập doanh nghiệp có tác động cùng chiều với tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân. Điều này có thể lý giải bằng cách bởi lý thuyết về lá chắn thuế do Lý thuyết về giá trị của doanh nghiệp do Modigliani và Miller (1958) phát triển, qua đó có thể nhận thấy rằng, trong diều kiện doanh nghiệp sử dụng vay nợ để tài trợ cho các dự án để phát triển trong tương lai, thì nhờ đó mà tỷ suất ROE được cải thiện mạnh mẽ do yếu tố về tỷ lệ số tiền đóng thuế mang lại. Trong khi đó, tỷ suất ROE là một chỉ số quan trọng trong việc định giá giá trị cho doanh nghiệp, đặc biệt trong việc tính toán tỷ suất sinh lời đòi hỏi của nhà đầu tư, qua đó mà tính toán được giá trị doanh nghiệp. Mặc dù tỷ lệ số tiền đóng thuế gần như là có thể thay đổi do tỷ lệ số tiền đóng thuế qua từng năm do nhà nước quy định, tuy vậy, tỷ lệ số tiền đóng thuế qua từng năm là có sự khác biệt giữa các công ty trong cùng ngành nghề. Do vậy, tỷ lệ giữa các năm có thể có tác động đến việc cải thiện khả năng sinh lời cho các công ty thuộc nhóm ngành thép niêm yết. Như vậy, khuyến nghị đối với yếu tố về tỷ lệ số tiền đóng thuế của doanh nghiệp là kết hợp với yếu tố tăng tỷ lệ gia tăng tài sản thông qua vay nợ, mặc dù gia tăng vay nợ có thể khiến chi phí lãi vay mà doanh nghiệp phả trả gia tăng, thế nhưng, gia tăng vay nợ sẽ giúp tăng tài sản nhanh chóng, kế đó là sẽ giúp doanh thu được cải thiện tốt hơn, qua đó mà biên lợi nhuận trên doanh thu thuần sẽ được cài thiện. Do yếu tố tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần ROS là yếu tố tác động rất mạnh đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết, kết hợp thêm yếu tố về lá chắn thuế, qua đó mà cải thiện khả năng sinh lời cho các công ty thuộc nhóm ngành thép niêm yết.

5.3 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

5.3.1 Hạn chế của đề tài

Đề tài được tiến hành với mẫu dữ liệu là 16 doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết trong giai đoạn 2014-2024 được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, do vậy, mà chỉ xét tới một nhóm ngành cụ thể mà chưa xét tới các nhóm ngành khác cũng được niêm yết trên thị trường chứng khoán để xem xét đến yếu tố về tính đặc trưng của từng ngành hay là đặc điểm chung của các ngành nghề đang được niêm yết.

Mô hình nghiên cứu đưa ra năm biến giải thích là ROS, SIZE, TANG, GROW và  TAX và hai biến biến phụ thuộc là ROA và ROE, trong khi đó, còn nhiều yếu tố khác nữa cũng có thể tác động đến ROA và ROE như tốc độ tăng trưởng về mặt doanh thu của doanh nghiệp, tuổi thọ của doanh nghiệp, yếu tố về vĩ mô, vv và vv. Thế nên kết quả của nghiên cứu cũng mới chỉ giải thích được biến độc lập ở mức độ nhất định, chưa xem xét hết các yếu tố khác.

5.3.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo

Thứ nhất, điều chỉnh về mẫu dữ liệu cho nghiên cứu, ví dụ về mặt không gian, các nghiên cứu được tiến hành trong tương lai có thể mở rộng đối với nhóm doanh nghiệp niêm yết khác như nhóm ngành tài chính như ngân hang hay chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam để xem xét yếu tố vay nợ từ ngân hang hay yếu tố cung ứng vốn tự có cho doanh nghiệp thông qua các công ty chứng khoán.

Thứ hai, mở rộng nội dung của nghiên cứu, như vậy, xét về yếu tố về mặt nội dung, các nghiên cứu được thực hiện trong tương lai có thể xem xét mở rộng phân tích thêm ảnh hưởng của các yếu tố khác đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp nhờ đó mà gia tăng độ tin cậy cho mô hình nghiên cứu.

TÓM TẮT CHƯƠNG V

Chương V của luận văn trình bày về kết luận, trả lời ba câu hỏi cu thể của nghiên cứu đã được đặt ra ở chương I thông qua đó mà đưa ra những gợi ý, khuyến nghị giúp cho doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép có thể nâng cao khả năng sinh lời của mình. Theo đó, các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam nên tăng cường gia tăng tài sản thông qua vay nợ, nhờ đó mà cải thiện doanh thu cũng như gián tiếp cải thiện biên lợi nhuận kết hợp thêm yếu tố về lá chắn thuế mà gia tăng khả năng sinh lời cho doanh nghiệp thuộc nhóm ngành thép niêm yết. Tiếp theo đó, chương V cũng trình bày một số về mặt hạn chế của đề tài về mẫu dữ liệu cho nghiên cứu và nội dụng của nghiên cứu bằng cách các nghiên cứu được tiến hành tiếp theo có thể sử dụng mẫu dữ liệu các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành ngân hàng hay chứng khoán niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam và tăng thêm các biến độc lập để gia tăng độ tin cậy cho mô hình nghiên cứu. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của các DN

0 0 đánh giá
Article Rating
Theo dõi
Thông báo của
guest
1 Comment
Cũ nhất
Mới nhất Được bỏ phiếu nhiều nhất
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận
trackback

[…] ===>>> Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng sinh lời của các DN […]

1
0
Rất thích suy nghĩ của bạn, hãy bình luận.x
()
x
Contact Me on Zalo
0972114537