Luận án Tiến sĩ Tài chính Ngân hàng: Nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam dựa vào dòng tiền

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

BÙI KIM DUNG

NHẬN DIỆN KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH

CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT

NAM DỰA VÀO DÒNG TIỀN

LUẬN ÁN TIẾN SỸ TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2023

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

BÙI KIM DUNG

NHẬN DIỆN KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH

CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT

NAM DỰA VÀO DÒNG TIỀN

LUẬN ÁN TIẾN SỸ TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

Mã số: 9.34.02.01

Người hướng dẫn khoa học: 1. TS. MAI THỊ TRÚC NGÂN

2. TS. LÊ HOÀNG VINH

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2023

LỜI CAM ĐOAN

Luận án tiến sỹ, chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng “Nhận diện kiệt quệ tài

chính của các doanh nghiệp Việt Nam dựa vào dòng tiền” là công trình nghiên

cứu riêng của nghiên cứu sinh Bùi Kim Dung, dưới sự hướng dẫn khoa học của

TS. Mai Thị Trúc Ngân và TS. Lê Hoàng Vinh. Kết quả nghiên cứu đảm bảo tính

trung thực dựa trên dữ liệu có nguồn gốc đáng tin vậy và các tài liệu tham khảo

được trích dẫn theo đúng quy định.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 10 năm 2022

Người cam đoan

BÙI KIM DUNG

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, nghiên cứu sinh Bùi Kim Dung trân trọng cảm ơn quý Thầy Cô

của Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh tham gia đào tạo chương

trình tiến sỹ chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng. Đặc biệt, tôi trân trọng cảm ơn

tập thể hướng dẫn khoa học là TS. Mai Thị Trúc Ngân và TS. Lê Hoàng Vinh, các

Thầy Cô đã luôn quan tâm động viên, hướng dẫn nghiên cứu và hỗ trợ tôi hoàn

thành luận án này.

Luận án được hoàn thành trong điều kiện thuận lợi, dưới sự hỗ trợ của Khoa

Sau Đại học. Tôi trân trọng cảm ơn PGS. TS. Lê Đình Hạc, ThS. Vũ Thị Thu Hà

đã tạo mọi điều kiện thuận lợi để tôi có thể hoàn thành các thủ tục để thực hiện

luận án.

Cuối cùng, tôi xin cảm ơn đến quý đồng nghiệp nơi tôi công tác, bạn bè và

người thân đã luôn bên cạnh động viên tôi hoàn thành luận án này.

Trân trọng! Nghiên cứu sinh Bùi Kim Dung

iii

TÓM TẮT

------------------------------

Mục tiêu của luận án là đánh giá ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài

chính, từ đó đề xuất nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia cấu thành của

dòng tiền đối với trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt

Nam. Mẫu nghiên cứu là 505 doanh nghiệp trong giai đoạn 2015 – 2020 theo

phương pháp chọn mẫu có mục đích, dữ liệu thứ cấp được tiếp cận từ báo cáo tài

chính đã kiểm toán và giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh của các doanh nghiệp.

Phân tích hồi quy cho thấy ảnh hưởng ngược chiều đến kiệt quệ tài chính của

tổng dòng tiền ròng, dòng tiền hoạt động kinh doanh và ảnh hưởng cùng chiều đến

kiệt quệ tài chính của dòng tiền hoạt động tài trợ, trong khi đó dòng tiền hoạt động

đầu tư không đảm bảo ý nghĩa thống kê. Về tương tác giữa các dòng tiền, sự

tương tác giữa dòng tiền hoạt động đầu tư với kinh doanh và giữa dòng tiền hoạt

động kinh doanh với tài trợ có ý nghĩa ảnh hưởng bổ sung (cùng chiều) cho nhau

đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp; trong khi đó sự tương tác

giữa dòng tiền hoạt động tài trợ và đầu tư cũng ảnh hưởng cùng chiều đến kiệt quệ

tài chính, nhưng mối quan hệ này không đảm bảo được ý nghĩa thống kê. Ngoài

ra, luận án cũng xác định được vai trò điều tiết của dòng tiền hoạt động kinh

doanh đối với tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp.

Từ khóa: Dòng tiền; Kiệt quệ tài chính; doanh nghiệp phi tài chính

ABSTRACT

------------------------------

The aim of this dissertation is to evaluate the impact of cash flows on financial

distress, thereby proposing to identify financial distress with the constitutive

participation of cash flow for the case of non-financial firms listed in Vietnam.

Research data is collected from audited financial statements of 505 non-financial

firms in the period of 2015-2020 according to purposive sampling method.

Regression analysis shows that the total net cash flow, operating cash flows

have negative significant impacts on financial distress and financing cash flows

have positive ones, while investing cash flows have no significant effects on

financial distress. The interaction between investing and operating cash flows as

well as the relationship among financing and operating cash flows have been

found to make obviously significant positive impacts on financial distress.

Meanwhile, although being proved to have some negative impacts on financial

distress, the relationship between operating and investing cash flows does not

imply much significance. In addition, this dissertation concludes that the operating

cash flow is a moderator to decrease the positive impact of financial leverage on

financial distress.

Key words: Cash flows; Financial distress; Non-financial firms

MỤC LỤC

----------------------------

LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................... i

LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................ ii

TÓM TẮT ............................................................................................................ iii

ABSTRACT .......................................................................................................... iv

MỤC LỤC ............................................................................................................. v

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................... ix

DANH MỤC KÝ HIỆU CÁC BIẾN ..................................................................... x

DANH MỤC BẢNG ............................................................................................ xi

DANH MỤC HÌNH ........................................................................................... xiii

Chương 1: GIỚI THIỆU ...................................................................................... 1

1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ........................................................ 1

1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ............................................................................ 6

1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu tổng quát .................................................................... 6

1.2.2. Mục tiêu nghiên cứu cụ thể ........................................................................... 6

1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU .............................................................................. 7

1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU ................................................ 7

1.4.1. Đối tượng nghiên cứu .................................................................................. 7

1.4.2. Phạm vi nghiên cứu ..................................................................................... 8

1.5. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU ......................................................................... 8

1.6. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................ 10

1.6.1. Dữ liệu ........................................................................................................ 10

1.6.2. Phương pháp nghiên cứu ........................................................................... 10

1.7. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI ............................ 10

1.8. CẤU TRÚC KHÁI QUÁT CỦA ĐỀ TÀI .................................................... 11

TÓM TẮT CHƯƠNG 1 ....................................................................................... 14

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM ... 15

2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH

NGHIỆP ..................................................................................................... 15

2.1.1. Tổng quan về kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp ............................. 15

2.1.2. Các mô hình đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp ............... 18

2.2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DÒNG TIỀN VÀ GIẢI THÍCH CỦA DÒNG

TIỀN CHO TÌNH TRẠNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC

DOANH NGHIỆP ...................................................................................... 26

2.2.1. Bản chất và ý nghĩa của dòng tiền ............................................................. 26

2.2.2. Ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp .... 27

2.3. BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ

GIẢI THÍCH CỦA DÒNG TIỀN CHO TÌNH TRẠNG KIỆT QUỆ

TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP ............................................... 33

2.3.1. Mô hình đo lường kiệt quệ tài chính .......................................................... 33

2.3.2. Dòng tiền, đòn bẩy tài chính và các yếu tố khác ảnh hưởng đến kiệt quệ tài

chính của doanh nghiệp ............................................................................... 40

2.3.3. Thảo luận các bằng chứng thực nghiệm và khoảng trống nghiên cứu của

đề tài ........................................................................................................... 65

2.3.3.1. Mô hình đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp ................... 65

2.3.3.2. Ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp . 66

TÓM TẮT CHƯƠNG 2 ....................................................................................... 71

Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................. 73

3.1. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ............................................................................ 73

3.2. LỰA CHỌN MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH ................ 75

3.3. MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA

DÒNG TIỀN ĐẾN KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH ............................................ 76

3.3.1. Mô hình nghiên cứu ................................................................................... 76

3.3.2. Đo lường các biến ...................................................................................... 80

3.3.3. Giả thuyết nghiên cứu ................................................................................ 81

vii

3.3.4. Phương pháp nghiên cứu ........................................................................... 89

3.4. MẪU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU ........................................................... 91

3.4.1. Mẫu nghiên cứu ......................................................................................... 91

3.4.2. Dữ liệu nghiên cứu ..................................................................................... 92

TÓM TẮT CHƯƠNG 3 ....................................................................................... 94

Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ............................. 96

4.1. LỰA CHỌN MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC

DOANH NGHIỆP ...................................................................................... 96

4.1.1. Kiểm định phân phối chuẩn của dữ liệu .................................................... 96

4.1.2. Kiểm định sự khác biệt .............................................................................. 97

4.1.3. Xác định mô hình phù hợp ......................................................................... 98

4.2. ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN ĐẾN KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA

CÁC DOANH NGHIỆP .......................................................................... 100

4.2.1. Tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng ........................................................... 100

4.2.2. Thống kê mô tả ........................................................................................ 101

4.2.3. Ma trận tương quan và hệ số phóng đại phương sai ................................ 109

4.2.4. Kết quả ước lượng .................................................................................... 113

4.2.4.1. Mô hình nghiên cứu thứ nhất - Tổng dòng tiền và kiệt quệ tài chính .. 113

4.2.4.1. Mô hình nghiên cứu thứ hai - Từng dòng tiền và kiệt quệ tài chính .... 115

4.2.4.2. Mô hình nghiên cứu thứ ba - Sự tương tác giữa các dòng tiền ảnh hưởng

đến kiệt quệ tài chính ............................................................................... 119

4.2.4.3. Mô hình nghiên cứu thứ tư - Dòng tiền hoạt động kinh doanh điều tiết tác

động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính ................................... 123

4.3. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................. 126

4.3.1. Lựa chọn mô hình đo lường kiệt quệ tài chính ........................................ 126

4.3.2. Dòng tiền và kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp ............................ 127

4.3.3. Các yếu tố khác ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của các

doanh nghiệp ............................................................................................ 131

TÓM TẮT CHƯƠNG 4 ..................................................................................... 133

viii

Chương 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý, KHUYẾN NGHỊ ................................. 135

5.1. KẾT LUẬN ................................................................................................. 135

5.2. GỢI Ý, KHUYẾN NGHỊ ............................................................................ 136

5.2.1. Lựa chọn sử dụng mô hình đo lường kiệt quệ tài chính .......................... 136

5.2.2. Dòng tiền và kiệt quệ tài chính ................................................................ 137

5.2.2.1. Nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia cấu thành của dòng tiền .. 137

5.2.2.2. Giảm thiểu kiệt quệ tài chính dựa vào quản trị dòng tiền .....................138

5.3. HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO CỦA ĐỀ TÀI ...... 141

5.3.1. Hạn chế của đề tài .................................................................................... 141

5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo ..................................................................... 142

TÓM TẮT CHƯƠNG 5 ..................................................................................... 143

TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................... 144

CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN CỦA NGHIÊN CỨU SINH

PHỤ LỤC MẪU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

------------------

Từ viết đầy đủ Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt

Dòng tiền ròng hoạt động NFCF Net financing cash flows tài trợ

Mô hình hồi quy các ảnh Fixed Effect Model FEM hưởng cố định

Phương pháp bình phương Generalized Least Square GLS nhỏ nhất tổng quát

Ho Chi Minh Stock Sở giao dịch chứng khoán HOSE Exchange Hồ Chí Minh

Sở giao dịch chứng khoán HNX Ha Noi Stock Exchange Hà Nội

Null hypothesis H0 Giả thuyết H0 (giả thuyết không)

Alternative hypothesis H1 Giả thuyết H1 (giả thuyết nghịch)

Dòng tiền ròng hoạt động NICF Net investing cash flows đầu tư

Dòng tiền ròng hoạt động NOCF Net operating cash flows kinh doanh

Mô hình hồi quy gộp POLS Pooled ordinary least squares

Random Effect Model REM Mô hình hồi quy ảnh hưởng ngẫu nhiên

Variance-inflating factor Hệ số phóng đại phương sai VIF

DANH MỤC KÝ HIỆU CÁC BIẾN

------------------

Tên biến

Ký hiệu biến Tiếng Việt Tiếng Anh

Kiệt quệ tài chính FD Financial distress

(Tổng) Dòng tiền ròng NCF Net cash flow

OCF Net operating cash flows Dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh

ICF Net investing cash flows Dòng tiền ròng hoạt động đầu tư

Dòng tiền ròng hoạt động FCF Net financing cash flows tài trợ

Interaction among Sự tương tác giữa dòng

OCF*ICF operating and investing tiền ròng hoạt động kinh

cash flows doanh và đầu tư

Interaction among Sự tương tác giữa dòng

ICF*FCF financing and investing tiền ròng hoạt động tài trợ

cash flows và đầu tư

Interaction among Sự tương tác giữa dòng

FCF*OCF operating and financing tiền ròng hoạt động kinh

cash flows doanh và tài trợ

AGE Firm age Tuổi doanh nghiệp

SIZE Firm size Quy mô doanh nghiệp

LEV Financial leverage Đòn bẩy tài chính

LEV*OCF

Interaction among operating cash flows and financial leverage Sự tương tác giữa dòng tiền ròng hoạt động kinh tài doanh và đòn bẩy chính

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1. Tóm tắt nội dung các mô hình đo lường kiệt quệ tài chính ................. 22

Bảng 2.2. Tổng quan nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính

tại các doanh nghiệp ...................................................................................54

Bảng 3.1. Tình trạng từng dòng tiền .................................................................... 79

Bảng 3.2. Tổng hợp cách đo lường và giả thuyết nghiên cứu ............................. 86

Bảng 3.3. Nguồn dữ liệu cho các biến ................................................................. 93

Bảng 4.1. Kiểm định phân phối chuẩn của dữ liệu .............................................. 96

Bảng 4.2. Kiểm định Kruskal-Wallis ................................................................... 97

Bảng 4.3. Mức độ chính xác và các dạng sai lầm ................................................ 99

Bảng 4.4. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng .................................... 100

Bảng 4.5. Thống kê mô tả các biến .................................................................... 101

Bảng 4.6. Thống kê số lượng doanh nghiệp theo tình trạng NCF ..................... 103

Bảng 4.7. Thống kê số lượng doanh nghiệp theo tình trạng từng dòng tiền ..... 104

Bảng 4.8. Thống kê số lượng doanh nghiệp theo các mô hình kết hợp 3 dòng tiền

thành phần ......................................................................................... 106

Bảng 4.9. Ma trận hệ số tương quan và VIF ...................................................... 110

Bảng 4.10. Kết quả ước lượng theo POLS, FEM và REM

của mô hình nghiên cứu thứ nhất ...................................................... 113

Bảng 4.11. Kết quả ước lượng theo GLS và PCSE

của mô hình nghiên cứu thứ nhất ...................................................... 115

Bảng 4.12. Kết quả ước lượng theo POLS, FEM và REM

của mô hình nghiên cứu thứ hai ........................................................ 116

Bảng 4.13. Kết quả ước lượng theo GLS và PCSE

của mô hình nghiên cứu thứ hai ........................................................ 118

Bảng 4.14. Kết quả ước lượng theo POLS, FEM và REM

của mô hình nghiên cứu thứ ba .................................................. 119-120

xii

Bảng 4.15. Kết quả ước lượng theo GLS và PCSE

của mô hình nghiên cứu thứ ba ......................................................... 121

Bảng 4.16. Kết quả ước lượng theo POLS, FEM và REM

của mô hình nghiên cứu thứ tư ................................................... 123-124

Bảng 4.17. Kết quả ước lượng theo GLS và PCSE

của mô hình nghiên cứu thứ tư .......................................................... 125

xiii

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1. Quy trình nghiên cứu ............................................................................. 9

Hình 3.1. Thiết kế nghiên cứu lựa chọn mô hình đo lường phù hợp ................... 73

Hình 3.2. Thiết kế nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính .. 74

Hình 4.1. Số lượng doanh nghiệp từng năm theo S-Score ................................ 102

Hình 4.2. Số lượng doanh nghiệp của từng trường hợp kết hợp 3 dòng tiền .... 107

Hình 4.3. Thống kê mô tả FD cho từng kết hợp 3 dòng tiền ............................. 108

Chương 1:

GIỚI THIỆU

Chương 1 sẽ trình bày lý do chọn đề tài nghiên cứu, qua đó xác định mục

tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu. Ngoài

ra, chương này mô tả tổng quát về quy trình nghiên cứu, cung cấp thông tin

khái quát về dữ liệu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu, khẳng định ý

nghĩa khoa học và thực tiễn cũng như đóng góp mới của đề tài, và cuối chương

sẽ giới thiệu khái quát nội dung các chương trong tổng thể đề tài.

1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Mục tiêu của quản trị tài chính là tối đa hóa lợi nhuận, tiến đến gia tăng giá trị

thị trường doanh nghiệp, đồng thời là sự gia tăng giá trị tài sản của chủ sở hữu;

không có lợi nhuận thì chẳng ai chấp nhận góp vốn đầu tư cho hoạt động của

doanh nghiệp, đó là nguyên lý cơ bản của tài chính doanh nghiệp. Tuy nhiên, điều

này không có nghĩa là doanh nghiệp tìm kiếm lợi nhuận mà bất chấp rủi ro, doanh

nghiệp luôn cân nhắc đến nguyên tắc đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro từ các

quyết định tài chính.

Quyết định tài trợ bằng nợ hình thành đòn bẩy tài chính (Financial leverage)

trong cơ cấu vốn giúp doanh nghiệp giảm thuế thu nhập doanh nghiệp và chi phí

vốn thấp hơn so với quyết định tài trợ bằng vốn chủ sở hữu, tuy nhiên quyết định

này làm gia tăng rủi ro cho doanh nghiệp – rủi ro tài chính. Rủi ro tài chính từ

quyết định tài trợ bằng nợ bao gồm hai khía cạnh cụ thể là: (i) gia tăng mức độ

không chắc chắn của lợi nhuận dành cho chủ sở hữu, (ii) nguy cơ có thể xảy ra

tình trạng kiệt quệ tài chính.

Kiệt quệ tài chính (Financial distress) là một trong những vấn đề luôn được

các công ty xem xét khi quyết định vay nợ, bắt nguồn từ những cam kết và trách

nhiệm tài chính của công ty đối với các chủ nợ (Brealey & cộng sự, 2008;

Ehrhardt & Brigham, 2011). Kiệt quệ tài chính xảy ra khi doanh nghiệp không đủ

khả năng thực hiện cam kết với chủ nợ, hoặc có thể thực hiện nhưng lại khó khăn.

Kiệt quệ tài chính có thể là tình trạng tạm thời và dẫn đến phát sinh một số rắc rối

cho doanh nghiệp như chủ nợ không tiếp tục tài trợ, dự án khả thi bị trì hoãn hay

bỏ qua,...; nhưng kiệt quệ tài chính cũng có thể dẫn đến phá sản doanh nghiệp.

Theo đó, nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã đúc kết tác động cùng chiều của đòn

bẩy tài chính hình thành bởi quyết định sử dụng nợ đến kiệt quệ tài chính

(Paramartha & Wiagustini, 2021; Dwiantari & Artini, 2021; Wesa & Otinga,

2018; Ceylan, 2021), hay Pourali & cộng sự (2013), Pranowo & cộng sự (2010)

đều khẳng định tồn tại tác động trái chiều của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài

chính.

Lý thuyết đánh đổi về cấu trúc vốn (Myers, 1977) cho rằng giá trị công ty có

nợ vượt trội hơn giá trị công ty không nợ nhờ đóng góp của khoản tiết kiệm thuế

từ lãi vay, nhưng lại mối quan hệ này sẽ ngược lại do công ty phải đối mặt với

kiệt quệ tài chính. Lý thuyết này hàm ý rằng sự cân đối hợp lý giữa lợi ích và chi

phí từ quyết định tài trợ bằng nợ sẽ mang đến cơ hội tối đa hóa giá trị công ty. Chi

phí kiệt quệ tài chính tùy thuộc vào phụ thuộc vào khả năng xảy ra những khó

khăn tài chính và độ lớn các khoản chi phí phát sinh có liên quan (Brealey & cộng

sự, 2008), vì vậy đo lường kiệt quệ tài chính cung cấp thông tin hữu ích cho hoạch

định tài trợ bằng nợ của các công ty.

Kiệt quệ tài chính có thể được lượng hóa bởi những mô hình với sự cấu thành

của các chỉ số tài chính khác nhau, trong đó mô hình Z-Score của Altman (1968)

được nhắc đến khá phổ biến (Ningsih & Permatasari, 2018). Theo đó, để áp dụng

mô hình đo lường phù hợp, các nghiên cứu thường tập trung đánh giá hai vấn đề

liên quan, bao gồm (i) Có hay không sự khác biệt trong kết quả đo lường kiệt quệ

tài chính theo các mô hình, và (ii) Mô hình đo lường nào là phù hợp nhất cho từng

trường hợp cụ thể. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Dolejšová (2015), cùng

mẫu nghiên cứu, các mô hình Altman Z-Score (1984), IN05 và Springate đều

khẳng định các doanh nghiệp có tình hình tài chính tốt, trong khi đó mô hình

Zmijewski lại cho rằng các doanh nghiệp này phải đối mặt với nguy cơ mất khả

năng thanh toán. Loppies & cộng sự (2020) cũng tìm thấy kết quả không nhất

quán, mô hình Altman Z-Score (1968) và mô hình Grover phân loại doanh nghiệp

vào nhóm không có nguy cơ phá sản, tuy nhiên mô hình Springate đưa ra phân

loại ngược lại.

Nghiên cứu thực nghiệm của Pakdaman (2018) khẳng định mô hình Grover có

khả năng dự đoán khó khăn tài chính tốt hơn ba mô hình còn lại (Altman Z-Score

năm 1968, Springate và Zmijewski). Tanjung (2020) đúc kết rằng mô hình

Altman Z-Score (1968) có thể đưa ra dự đoán chính xác về kiệt quệ tài chính hơn

so với các mô hình Springate, Zmijewski và Ohlson. Mulyati & Ilyasa (2020) lại

chỉ ra rằng mô hình Springate là tốt nhất để nhận diện kiệt quệ tài chính khi so

sánh giữa mô hình này với các mô hình Altman Z-Score (1995), Zmijewski và

IGR (Internal Growth Rate).

Ong’era và cộng sự (2017) xác định rằng 79,90% phương sai của kiệt quệ tài

chính được giải thích bởi đòn bẩy tài chính. Nghiên cứu thực nghiệm của Ikpesu

& Eboiyehi (2018), Giarto & Fachrurrozie (2020), Abdioğlu (2019), Lee &

Manual (2019), Dance & Mad (2019) đưa ra bằng chứng về tác động cùng chiều

của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính; ngược lại, Pourali & cộng sự (2013),

Finishtya (2019) đều cung cấp bằng chứng về tác động ngược chiều đến kiệt quệ

tài chính, tuy nhiên Finishtya (2019) lại tìm thấy rằng tác động độc lập này chưa

đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê. Theo lý thuyết quản trị tài chính doanh

nghiệp, mâu thuẫn cơ bản của kiệt quệ tài chính là sự tồn tại của đòn bẩy tài chính

từ quyết định sử dụng nợ, theo đó doanh nghiệp có cam kết hoàn trả đầy đủ và

đúng hạn đối với vốn gốc và tiền lãi cho chủ nợ, trong khi khả năng thực hiện cam

kết lại dựa vào nền tảng khả năng tạo tiền từ hoạt động sản xuất kinh doanh của cá

doanh nghiệp.

Dòng tiền (cash flows) là một trong những khía cạnh tài chính doanh nghiệp

rất được quan tâm bởi nhiều chủ thể, bởi vì dòng tiền cung cấp thông tin hữu ích

cho cả chủ thể bên trong lẫn chủ thể bên ngoài doanh nghiệp. Thông qua tiếp cận

dòng tiền, các chủ thể có thể đánh giá khả năng tạo tiền và đúc kết chất lượng lãi

ròng, xu hướng đầu tư, và nhu cầu huy động nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài, từ đó

có thể đánh giá được các khía cạnh tài chính doanh nghiệp như tình hình sử dụng

tiền và nguồn tiền, khả năng chi trả nợ gốc và lãi vay cho các chủ nợ bằng tạo ra

từ hoạt động kinh doanh, khả năng chia lãi cho chủ sở hữu bằng tiền tạo ra từ hoạt

động kinh doanh, khả năng tự chủ tài chính và nhiều vấn đề tài chính khác. Như

vậy, thông tin dòng tiền sẽ phát ra tín hiệu rất đáng tin cậy về sức khỏe tài chính

của các doanh nghiệp.

Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chứng minh mối quan hệ giữa dòng tiền và

kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp. Đánh giá từng thành phần của dòng tiền ảnh

hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, các nghiên cứu đều

sử dụng chỉ số đo lường khả năng sử dụng dòng tiền để thực hiện các trách nhiệm

tài chính của doanh nghiệp; chẳng hạn như Jooste (2007) và Fawzi & cộng sự

(2015) đều cho rằng doanh nghiệp có thể rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính nếu

như doanh nghiệp phải đối diện với các vấn đề nghiêm trọng về dòng tiền, và từ

đó tác giả này đã gợi ý rằng dòng tiền là thông tin phản ánh tốt nhất dùng để nhận

diện kiệt quệ tài chính.

Nghiên cứu của Kordestani & cộng sự (2011), Shamsudin & Kamaluddin

(2015) đều kết luận rằng hai tình trạng dòng tiền có ý nghĩa thống kê trong việc

giải thích cho kiệt quệ tài chính ở mức độ nghiêm trọng là (i) Dòng tiền ròng hoạt

động kinh doanh dương, trong khi dòng tiền ròng từ hoạt động đầu tư và dòng tiền

ròng từ hoạt động tài trợ đều âm, và (ii) Dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh,

dòng tiền ròng hoạt động đầu tư và dòng tiền ròng hoạt động tài trợ đều âm. Kết

quả nghiên cứu của Kordestani & cộng sự (2011) còn khẳng định thêm rằng kiệt

quệ tài chính có thể nhận biết nếu dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh âm, dòng

tiền ròng hoạt động đầu tư và dòng tiền ròng hoạt động tài trợ đều dương, hay

dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh và dòng tiền ròng hoạt động tài trợ đều âm

trong khi dòng tiền ròng hoạt động đầu tư dương; hay nghiên cứu của Shamsudin

& Kamaluddin (2015) lại chỉ ra thêm dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh và

Dòng tiền ròng hoạt động đầu tư dương trong khi dòng tiền ròng hoạt động tài trợ

âm, hoặc trường hợp dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh dương, dòng tiền ròng

hoạt động đầu tư âm và dòng tiền ròng hoạt động tài trợ dương cũng có ý nghĩa

giải thích cho kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. Sayari & Mugan (2013)

xác định được rằng dòng tiền hoạt động kinh doanh có quan hệ ngược chiều với

chỉ số kiệt quệ tài chính, trong khi đó dòng tiền hoạt động tài trợ có quan hệ cùng

chiều với chỉ số kiệt quệ tài chính và dòng tiền hoạt động đầu tư không có ý nghĩa

thống kê.

Những tổng quan lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm nêu trên đã chỉ ra rằng

mâu thuẫn cơ bản dẫn đến nguy cơ kiệt quệ tài chính của các công ty là việc sử

dụng nợ hình thành đòn bẩy tài chính trong cơ cấu nguồn tài trợ. Theo đó, để đảm

bảo mục tiêu quản trị tài chính, nhiều mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính đã

được đề xuất với những thành phần khác nhau tùy trường hợp cụ thể; tuy nhiên,

các mô hình lại ít chú ý đến vai trò cấu thành quan trọng của dòng tiền. Nhiều

nghiên cứu thực nghiệm đã phân tích ảnh hưởng của dòng tiền như một yếu tố cấu

thành kiệt quệ tài chính, tuy nhiên kết quả được tìm thấy vừa có tính thống nhất

vừa trái ngược nhau. Đối sánh tiếp cận và thiết lập mô hình của các nghiên cứu

thực nghiệm cho thấy sự không nhất quán có thể xuất phát từ những nguyên nhân

cơ bản như (i) việc xây dựng các biến trong mô hình nghiên cứu, đa phần tiếp cận

độc lập các dòng tiền và chưa chú trọng sự tương tác giữa dòng tiền với đòn bẩy

tài chính, (ii) việc áp dụng những cách đo lường khác nhau cho kiệt quệ tài chính

gắn với từng trường hợp về không gian và thời gian cũng như bối cảnh nghiên

cứu, hoặc (iii) việc sử dụng những phương pháp, công cụ phân tích khác nhau dựa

trên quy mô mẫu cũng như dữ liệu nghiên cứu không giống nhau giữa các tác giả.

Đối với trường hợp các công ty tại Việt Nam, các nghiên cứu thực nghiệm chỉ

kiểm định sử dụng một mô hình đo lường kiệt quệ tài chính mà chưa có sự kiểm

tra, đối sánh mức độ phù hợp từ đa dạng các mô hình, chẳng hạn như Lê Cao

Hoàng Anh & Nguyễn Thị Thu Hằng (2012) với kiểm định chỉ số Z-Score, hay

Phạm Thị Hồng Vân (2018) nghiên cứu việc sử dụng mô hình Logit. Về việc xem

xét dòng tiền là yếu tố ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính, ít được đề cập bởi các tác

giả, mặc dù đã có nhiều nghiên cứu nhằm phân tích, giải thích cho kiệt quệ tài

chính của các công ty dựa trên các yếu tố tài chính và các yếu tố khác. Chẳng hạn,

Trần Thị Hải Lý & cộng sự (2014) tiếp cận dòng tiền chung, Phạm Thị Hồng Vân

(2018) tiếp cận dòng tiền hoạt động kinh doanh, và đều kết luận rằng dòng tiền

không đảm bảo được ý nghĩa thống kê. Trịnh Thị Phan Lan (2013) và Hoàng

Tùng (2011) đánh giá rủi ro từ đòn bẩy tài chính của các công ty, chủ yếu tập

trung vào các tỷ số tài chính dựa trên bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả kinh

doanh mà chưa quan tâm đến dòng tiền. Với bối cảnh vừa đề cập trên, đề tài luận

án “Nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam dựa vào dòng

tiền” đảm bảo ý nghĩa khoa học cả về lý thuyết lẫn thực tiễn, trong đó hai đóng

góp được kỳ vọng là hữu ích cho các công ty tại Việt Nam, bao gồm các nội dung

chính là (i) đề xuất mô hình đo lường phù hợp cho kiệt quệ tài chính từ đa dạng

các mô hình đã được đề xuất, và (ii) đánh giá dòng tiền như một yếu tố ảnh hưởng

đến kiệt quệ tài chính, là cơ sở cho việc phát triển mô hình nhận diện kiệt quệ tài

chính có chú trọng đến sự cấu thành của dòng tiền.

1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu tổng quát

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của đề tài là đánh giá ảnh hưởng của dòng tiền

đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam,

qua đó đề xuất nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia cấu thành của dòng

tiền, đồng thời gợi ý, khuyến nghị quản trị dòng tiền gắn với mục tiêu kiểm soát

tình trạng kiệt quệ tài chính có nguồn gốc từ việc sử dụng đòn bẩy tài chính.

1.2.2. Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

Từ mục tiêu nghiên cứu tổng quát nói trên, đề tài xác định các mục tiêu nghiên

cứu cụ thể như sau:

Thứ nhất, lựa chọn được mô hình phù hợp để đo lường kiệt quệ tài chính của

các doanh nghiệp.

Thứ hai, Đánh giá ảnh hưởng của dòng tiền chung và từng dòng tiền đến kiệt

quệ tài chính của các doanh nghiệp.

Thứ ba, Đánh giá ảnh hưởng của sự tương tác giữa các dòng tiền đến kiệt quệ

tài chính của các doanh nghiệp.

Thứ tư, Đánh giá vai trò điều tiết của dòng tiền dòng tiền hoạt động kinh

doanh đối với tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp.

Thứ năm, Đề xuất nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia cấu thành của

dòng tiền cho các doanh nghiệp; đồng thời, gợi ý giảm thiểu tình trạng kiệt quệ tài

chính do sử dụng đòn bẩy tài chính dựa vào quản trị dòng tiền.

1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Đề tài sẽ đạt được mục tiêu nghiên cứu như đã đề cập tại mục 1.2 thông qua

trả lời các câu hỏi nghiên cứu như sau:

Một là, có sự khác biệt kết quả đo lường kiệt quệ tài chính đối với trường hợp

các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam bởi các mô hình khác nhau

hay không? Mô hình nào là phù hợp nhất để đo lường kiệt quệ tài chính của các

doanh nghiệp này?

Hai là, dòng tiền ròng có ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp hay không? Nếu có, ảnh hưởng này như thế nào?

Ba là, dòng tiền hoạt động kinh doanh, dòng tiền hoạt động đầu tư và dòng

tiền hoạt động tài trợ có ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

hay không? Nếu có, ảnh hưởng này như thế nào?

Bốn là, mối quan hệ tương tác giữa các dòng tiền có ảnh hưởng đến kiệt quệ

tài chính của các doanh nghiệp hay không? Nếu có, ảnh hưởng này như thế nào?

Năm là, dòng tiền hoạt động kinh doanh có đóng vai trò điều tiết đối với tác

động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp? Nếu có,

vai trò điều tiết này như thế nào?

Sáu là, mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia cấu thành của

dòng tiền như thế nào? Các doanh nghiệp quản trị dòng tiền như thế nào để có thể

giảm thiểu kiệt quệ tài chính do sử dụng đòn bẩy tài chính?

1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.4.1. Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài luận án là những ảnh hưởng của dòng tiền đến

kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp.

1.4.2. Phạm vi nghiên cứu

Về nội dung:

Đề tài luận án nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính, qua

đó đề xuất nhận diện kiệt quệ tài chính có tính đến sự tham gia cấu thành của

dòng tiền cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam,

theo đó kiệt quệ tài chính là những khó khăn của doanh nghiệp trong việc thực

hiện những cam kết với các chủ nợ, do doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính

được hình thành từ quyết định tài trợ bằng nợ, và dòng tiền của doanh nghiệp bao

gồm dòng tiền chung, dòng tiền hoạt động kinh doanh, dòng tiền hoạt động đầu tư

và dòng tiền hoạt động tài trợ (hay gọi là hoạt động tài chính theo Chế độ kế toán

doanh nghiệp Việt Nam).

Về thời gian:

Đề tài nghiên cứu được thực hiện với thời gian 6 năm, tính từ năm 2015 đến

năm 2020. Sự lựa chọn nghiên cứu bắt đầu từ năm 2015 nhằm đảm bảo tính nhất

quán khi xử lý dữ liệu dựa vào hệ thống báo cáo tài chính của doanh nghiệp được

trình bày theo Thông tư 200 về chế độ kế toán doanh nghiệp tại Việt Nam, thay

thế chế độ kế toán doanh nghiệp trước đó.

Về không gian:

Đề tài nghiên cứu được thực hiện với 505 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết

tại Việt Nam, được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu có mục đích. Mẫu

nghiên cứu không bao gồm các doanh nghiệp tài chính bởi những đặc trưng hoạt

động và hệ thống báo cáo tài chính rất khác biệt với nhóm doanh nghiệp phi tài

chính.

1.5. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Nhằm thực hiện mục tiêu nghiên cứu cuối cùng là nhận diện kiệt quệ tài chính

dựa vào sự tham gia cấu thành của dòng tiền cho trường hợp các doanh nghiệp phi

tài chính tại Việt Nam, quy trình nghiên cứu của đề tài luận án bao gồm các bước

theo hình 1.1.

Khảo lược cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm

Thiết kế mô hình nghiên cứu

Xác định mẫu nghiên cứu và xử lý dữ liệu nghiên cứu

Lựa chọn phương pháp và xác định kết quả nghiên cứu

Thảo luận, kết luận và gợi ý, khuyến nghị

Hình 1.1. Quy trình nghiên cứu

Các bước thực hiện theo quy trình nghiên cứu tại hình 1.1 có nội dung cụ thể

như sau:

Bước 1: Lược khảo cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước có liên quan, sau

đó thảo luận các nghiên cứu trước nhằm xác định khoảng trống nghiên cứu và

định hướng thiết kế mô hình nghiên cứu cho đề tài.

Bước 2: Căn cứ cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm, đề tài thiết lập mô

hình nghiên cứu và giả thiết nghiên cứu.

Bước 3: Xác định mẫu nghiên cứu phù hợp mục tiêu nghiên cứu cũng như đối

tượng và phạm vi nghiên cứu, từ đó thu thập và xử lý dữ liệu theo mô hình nghiên

cứu tại bước 2.

Bước 4: Xác định phương pháp nghiên cứu với những kỹ thuật phân tích và

ước lượng cụ thể nhằm tìm ra kết quả nghiên cứu phù hợp.

Bước 5: Đây là bước cuối cùng của quy trình, căn cứ kết quả nghiên cứu, đề

tài tiến hành thảo luận, đúc rút kết luận và đưa ra các gợi ý, khuyến nghị có liên

quan nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu cũng như giải quyết mục tiêu nghiên

cứu đã đề ra.

1.6. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1.6.1. Dữ liệu nghiên cứu

Đề tài được thực hiện trên cơ sở dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài

chính đã kiểm toán hàng năm của các doanh nghiệp thông qua Hệ thống dữ liệu

FiinPro của Công ty cổ phần tập đoàn FiinGroup, và tính toán từ Giấy chứng nhận

đăng ký kinh doanh của từng doanh nghiệp.

1.6.2. Phương pháp nghiên cứu

Nhằm trả lời câu hỏi nghiên cứu cũng như thực hiện mục tiêu nghiên cứu, đề

tài luận án sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng.

Để lựa chọn mô hình phù hợp đo lường kiệt quệ tài chính cho các doanh

nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam từ đa dạng các mô hình sẵn có, đề tài

sử dụng kiểm định Kruskal Wallis và các chỉ tiêu đánh mức độ chính xác cũng

như các trường hợp bị lỗi.

Để ước lượng ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính đối với trường

hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam, phương pháp nghiên

cứu định lượng được sử dụng để xác định kết quả nghiên cứu, bao gồm các

phương pháp kỹ thuật nghiệp vụ cụ thể như sau: Thống kê mô tả (Descriptive

Statistics), Phân tích tương quan (Correlation analysis), và Phân tích hồi quy dữ

liệu bảng (Panel data regression).

Trên cơ sở kết quả ước lượng, đề tài luận án thảo luận và đề xuất nhận diện

kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam dựa

vào sự tham gia cấu thành của dòng tiền, đồng thời khuyến nghị quản trị dòng tiền

gắn với mục tiêu giảm thiểu kiệt quệ tài chính do sử dụng nợ hình thành đòn bẩy

tài chính trong các doanh nghiệp.

1.7. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI

Đóng góp chính của đề tài luận án là cung cấp bằng chứng thực nghiệm đáng

tin cậy về việc lựa chọn mô hình phù hợp để đo lường kiệt quệ tài chính cho các

doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam từ sự đa dạng các mô hình sẵn

có, đồng thời đề tài luận án cung cấp bằng chứng về những khía cạnh ảnh hưởng

của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính và đề xuất sự tham gia cấu thành của dòng

tiền khi thực hiện nhận diện kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp. Kết quả

nghiên cứu mang lại ý nghĩa khoa học về sự khẳng định cơ sở lý thuyết liên quan

kiệt quệ tài chính và các dòng tiền, sự điều tiết của dòng tiền đối với tác động của

nợ đến kiệt quệ tài chính, đồng thời kết quả nghiên cứu của luận án là minh chứng

đóng góp quan trọng trong việc phát triển mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính có

quan tâm đến vai trò của dòng tiền với kỳ vọng mang lại giá trị khoa học và thực

tiễn cao hơn so với các mô hình trước đây.

Ngoài ra, đề tài luận án cung cấp minh chứng làm sáng tỏ ý nghĩa quan trọng

của chính sách quản trị dòng tiền kết hợp chính sách tài trợ nhằm mục tiêu giảm

thiểu tình trạng kiệt quệ tài chính – một trong những tiền đề góp phần đạt mục tiêu

cuối cùng của quản trị tài chính doanh nghiệp là gia tăng giá trị thị trường doanh

nghiệp cũng như gia tăng giá trị tài sản cho các chủ sở hữu.

Kết quả nghiên cứu của đề tài luận án được kỳ vọng không chỉ cung cấp tài

liệu tham khảo hữu ích cho việc giảng dạy và nghiên cứu tại các trường đại học

khối kinh tế, đặc biệt chuyên ngành tài chính – ngân hàng, mà còn cung cấp thông

tin hữu ích cho các nhà quản trị tài chính doanh nghiệp trong việc đưa ra quyết

định hợp lý về chính sách quản trị dòng tiền hiệu quả và giảm thiểu tình trạng kiệt

quệ tài chính từ sự lựa chọn sử dụng nợ hình thành đòn bẩy tài chính trong cơ cấu

vốn của các doanh nghiệp.

1.8. CẤU TRÚC KHÁI QUÁT CỦA ĐỀ TÀI

Đề tài nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính nhằm đề

xuất nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia cấu thành của dòng tiền cho

trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam, được thực hiện

theo kết cấu 5 chương nội dung, bao gồm:

Chương 1 giới thiệu chung về đề tài luận án. Theo đó, chương này trình bày lý

do lựa chọn đề tài nghiên cứu, qua đó xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát, các

mục tiêu nghiên cứu cụ thể và các câu hỏi nghiên cứu tương ứng, trình bày phạm

vi và đối tượng nghiên cứu. Ngoài ra, chương này cũng trình bày quy trình nghiên

cứu, khái quát dữ liệu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu. Tiếp theo là ý

nghĩa và đóng góp thực tiễn của đề tài luận án, và cuối chương trình bày kết cấu

khái quát các chương của đề tài.

Chương 2 lược khảo cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm có liên

quan. Cụ thể là chương này thực hiện khảo lược các cơ sở lý thuyết và các nghiên

cứu thực nghiệm tại Việt Nam và các quốc gia khác về việc lựa chọn sử dụng mô

hình đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, và ảnh hưởng của dòng

tiền đến kiệt quệ tài chính. Theo đó, chương này còn thực hiện thảo luận để xác

định khoảng trống nghiên cứu và định hướng thiết kế nghiên cứu nhằm trả lời các

câu hỏi nghiên cứu của đề tài luận án.

Chương 3 trình bày chi tiết về mô hình và phương pháp nghiên cứu. Trước hết,

chương này chi tiết hóa thiết kế nghiên cứu của đề tài luận án, và từ đó xác định

mô hình nghiên cứu của đề tài với những giải thích bản chất và đo lường các biến

cũng như đưa ra các giả thuyết nghiên cứu. Tiếp theo, chương 3 mô tả mẫu nghiên

cứu và dữ liệu nghiên cứu, và phần cuối chương này trình bày chi tiết về

phương pháp nghiên cứu.

Chương 4 cung cấp các kết quả nghiên cứu và thảo luận bản chất các mối quan

hệ được tìm thấy từ kết quả nghiên cứu. Cụ thể, Chương 4 sẽ trình bày và thảo

luận kết quả nghiên cứu về việc lựa chọn mô hình đo lường kiệt quệ tài

chính, những khía cạnh ảnh hưởng của dòng tiền đến tình trạng kiệt quệ tài

chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam theo thống kê

mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng theo các

phương pháp ước lượng khác nhau, và từ đó kiểm định lựa chọn kết quả hồi

quy. Ngoài ra, sau khi kiểm định các vi phạm cơ bản (đa cộng tuyến nghiêm

trọng, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan) cũng như đánh giá tính

vững của mô hình hồi quy, kết quả hồi quy chính thức sẽ được khẳng định,

lựa chọn và thảo luận những mối quan hệ được xác định.

Chương 5 đúc kết vấn đề nghiên cứu, và luận giải các gợi ý, khuyến nghị có

liên quan. Cụ thể, Chương 5 đúc rút kết luận về mô hình phù hợp để đo lường kiệt

quệ tài chính cho các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam, những

khía cạnh ảnh hưởng của dòng tiền đến tình trạng kiệt quệ tài chính cho trường

hợp các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam, cũng như khẳng định sự cần thiết

quan trọng trong việc nhận diện kiệt quệ tài chính với sự tham gia cấu thành của

dòng tiền, qua đó trả lời các câu hỏi nghiên cứu cũng như thực hiện mục tiêu

nghiên cứu đã đề ra. Và theo đó, chương này đưa ra các gợi ý và khuyến nghị

nhận diện kiệt quệ tài chính dựa vào dòng tiền, chính sách quản trị dòng tiền kết

hợp chính sách tài trợ dành cho các doanh nghiệp nhằm đảm bảo mục tiêu giảm

thiểu tình trạng kiệt quệ tài chính, qua đó tác động tích cực đến mục tiêu gia tăng

giá trị doanh nghiệp cũng như gia tăng giá trị tài sản của chủ sở hữu dưới góc độ

của quản trị tài chính; kết quả nghiên cứu cũng gợi ý thông tin hữu ích cho các

nhà đầu tư cũng như chủ thể có liên quan trong việc đưa ra các quyết định. Ngoài

ra, chương 5 cũng sẽ trình bày những hạn chế của đề tài nghiên cứu về việc nhận

diện tình trạng kiệt quệ tài chính dựa vào dòng tiền cho trường hợp các doanh

nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam và đưa ra gợi ý hướng nghiên cứu đề

tài tiếp theo trong tương lai.

------------------------------------------------------------------

TÓM TẮT CHƯƠNG 1

Tiếp cận theo mục tiêu tài chính của doanh nghiệp, chương 1 đã chỉ ra tầm

quan trọng của dòng tiền trong việc đảm bảo thực hiện các cam kết của doanh

nghiệp đối với các chủ nợ, do doanh nghiệp sử dụng nợ trong cơ cấu vốn, từ đó

giảm thiểu hoặc thậm chí là ngăn chặn xảy ra kiệt quệ tài chính; đồng thời

phân tích kết hợp với các bằng chứng từ các nghiên cứu thực nghiệm, đề tài đã

chỉ ra những khía cạnh ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính cũng

như khả năng nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp dựa vào sự

tham gia cấu thành của dòng tiền, và đảm bảo đề tài khẳng định được ý nghĩa

đóng góp khoa học và thực tiễn của vấn đề nghiên cứu.

Từ mục tiêu nghiên cứu tổng quát, chương này cũng đưa 5 mục tiêu nghiên

cứu cụ thể và sẽ được xác định giải quyết thông qua 6 câu hỏi nghiên cứu

tương ứng. Bên cạnh đó, đề tài cũng đã chỉ ra đối tượng nghiên cứu và giới hạn

phạm vi nghiên cứu về nội dung, thời gian 6 năm (2015 – 2020) và không gian

505 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam.

Sau khi khái quát dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính đã

kiểm toán thông qua hệ thống FiinPro của Công ty cổ phần tập đoàn FiinGroup

và Giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh, đề tài luận án xác định sử dụng

phương pháp nghiên cứu định lượng. Đồng thời, chương này đã khẳng định ý

nghĩa, đóng góp của đề tài đối với nhà quản trị tài chính doanh nghiệp và các

chủ thể khác. Cuối cùng, chương này đã cung cấp thông tin khái quát 5 chương

của đề tài, bao gồm chương 1 giới thiệu tổng quan về đề tài, chương 2 lược

khảo cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan, chương 3 chi

tiết hóa mô hình và phương pháp nghiên cứu, chương 4 cung cấp các kết quả

nghiên cứu và thảo luận bản chất các mối quan hệ, và chương 5 đúc kết vấn đề

nghiên cứu, và luận giải các gợi ý, khuyến nghị có liên quan.

Chương 2:

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM

Chương 2 sẽ trình bày cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm về

kiệt quệ tài chính do chính sách tài trợ bằng nợ trong cơ cấu vốn và những khía

cạnh ảnh hưởng của dòng tiền đến tình trạng kiệt quệ tài chính đối với trường

hợp các doanh nghiệp phi tài chính, qua đó chương này sẽ thảo luận nhằm xác

định khoảng trống nghiên cứu và định hướng các biến trong mô hình nghiên

cứu của đề tài luận án.

2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH

NGHIỆP

2.1.1. Tổng quan về kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

Kiệt quệ tài chính xảy ra khi doanh nghiệp không đủ khả năng để thực hiện

những lời hứa, cam kết với các chủ nợ hoặc có thể thực hiện nhưng lại rất khó

khăn (Brealey & cộng sự, 2008). Như vậy, mâu thuẫn cơ bản của kiệt quệ tài

chính là chính sách tài trợ bằng nợ, sự hình thành đòn bẩy tài chính trong cơ cấu

vốn của các doanh nghiệp. Kiệt quệ tài chính có thể chỉ là tình trạng xảy ra tạm

thời (Brealey & cộng sự, 2008), dẫn đến phát sinh một số rắc rối cho quá trình

hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, chẳng hạn như các dự án khả thi

bị trì hoãn hoặc thậm chí phải bị hủy bỏ, năng suất lao động giảm sút, ngân hàng

cũng như các tổ chức tín dụng không tiếp tục cấp tín dụng, nhà cung cấp thắt chặt

chính sách tín dụng thương mại,…; nhưng kiệt quệ tài chính cũng có thể đẩy

doanh nghiệp đi đến phá sản (Brealey và cộng sự, 2008), và doanh nghiệp phải chi

những khoản tiền lớn cho luật sư, tòa án, kiểm toán viên hay các nhà quản lý.

Chi phí kiệt quệ tài chính (Financial distress costs) phụ thuộc vào khả năng

xảy ra những khó khăn tài chính và độ lớn các khoản chi phí phát sinh có liên

quan (Brealey và cộng sự, 2008). Chi phí kiệt quệ tài chính thường được chia ra

thành 2 nhóm là chi phí trực tiếp và chi phí gián tiếp.

- Chi phí trực tiếp: giá trị tài sản giảm sút do tính thanh khoản kém, giảm

giá bán để có thể bán được sản phẩm, chi phí pháp lý và chi phí quản lý

gia tăng, một số doanh nghiệp xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính dẫn đến

nhà quản trị có thể cắt giảm đầu tư cho nghiên cứu và phát triển, nghiên

cứu thị trường và một số khoản đầu tư khác (Brealey & cộng sự, 2008;

Arnold, 2013).

- Chi phí gián tiếp: uy tín và danh tiếng của doanh nghiệp giảm sút, có thể

bị mất khách hàng, các nhà cung cấp vốn đòi hỏi suất sinh lời cao hơn dẫn

đến gia tăng chi phí sử dụng vốn, nhà cung cấp đưa ra tiêu chuẩn bán chịu

khắt khe hơn và điều khoản bán chịu thắt chặt hoặc phát sinh những tổn

thất do áp lực cạnh tranh (Brealey & cộng sự, 2008; Arnold, 2013).

Như vậy, các doanh nghiệp quyết định lựa chọn tài trợ bằng nợ sẽ phải đối mặt

với rủi ro kiệt quệ tài chính (Financial distress risk), và nếu xảy ra kiệt quệ tài

chính, cho dù là trường hợp nào thì doanh nghiệp cũng phải chịu thiệt hại, chấp

nhận phát sinh những tốn kém, qua đó trở thành nhân tố tác động tiêu cực đến giá

trị doanh nghiệp.

Theo lý thuyết đánh đổi về cơ cấu vốn (The Trade-off theory of capital

structure), nếu doanh nghiệp duy trì mức độ sử dụng nợ thấp thì rủi ro kiệt quệ tài

chính có thể không đáng kể và giá trị hiện tại của chi phí kiệt quệ tài chính rất nhỏ

so với giá trị hiện tại của khoản tiết kiệm thuế từ lãi vay nên giá trị doanh nghiệp

tăng lên cùng với quyết định này, cũng như sẽ tiếp tục gia tăng khi sự gia tăng

mức độ sử dụng nợ; tuy nhiên, chi phí kiệt quệ tài chính sẽ càng cao hơn khi càng

gia tăng mức độ sử dụng nợ, và cho đến khi giá trị hiện tại của chi phí kiệt quệ tài

chính bằng giá trị hiện tại của khoản tiết kiệm thuế biên tế thì giá trị doanh nghiệp

đạt cực đại, tại đó xác định được cơ cấu vốn tối ưu cho doanh nghiệp; nếu doanh

nghiệp tiếp tục gia tăng mức độ sử dụng nợ thì giá trị doanh nghiệp sẽ bị giảm

xuống bởi giá trị hiện tại của chi phí kiệt quệ tài chính tăng nhiều hơn giá trị hiện

tại của khoản tiết kiệm thuế từ lãi vay (Brealey & cộng sự, 2008; Arnold, 2013).

Dưới góc độ tài chính, nợ là nguồn tài trợ có thời hạn hoàn trả và doanh

nghiệp có trách nhiệm thanh toán nợ gốc và tiền lãi không tùy thuộc vào kết quả

hoạt động sản xuất kinh doanh (Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018), đây là những

đặc trưng cơ bản của nợ và cũng là mâu thuẫn cơ bản dẫn đến doanh nghiệp phải

đối mặt với rủi ro kiệt quệ tài chính; vì vậy, phân tích khả năng thanh toán nợ gốc

và khả năng đảm bảo lãi vay thường được quan tâm bởi nhiều chủ thể khi doanh

nghiệp có sử dụng nợ. Theo đó, các hệ số tài chính thường được sử dụng nhằm

cung cấp thông tin và qua đó cảnh báo khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các

doanh nghiệp như sau: hệ số khả năng thanh toán hiện thời, hệ số khả năng đảm

bảo lãi vay, hệ số khả năng thanh toán nợ vay bằng tiền từ sản xuất kinh doanh

(Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018; Brealey & cộng sự, 2008; CFA Institute,

2020).

Tài sản ngắn hạn

Hệ số khả năng thanh toán hiện thời = Nợ ngắn hạn

Hệ số khả năng thanh toán hiện thời cho biết bình quân 1 đồng nợ ngắn hạn

được đảm bảo thanh toán bởi bao nhiêu đồng tài sản ngắn hạn, phản ánh mức độ

an toàn, rủi ro thanh toán trong cơ cấu tài chính. Thông thường, hệ số khả năng

thanh toán hiện thời càng cao thể hiện khả năng thanh toán nợ ngắn hạn sẽ càng

được đảm bảo tốt, nhưng lại thể hiện sự hạn chế hơn về sự linh hoạt của nguồn

vốn; ngược lại, hệ số này nhỏ hơn 1 chứng tỏ cơ cấu tài chính mất cân đối, doanh

nghiệp đã sử dụng nguồn vốn ngắn hạn tài trợ cho tài sản dài hạn, dẫn đến rủi ro

thanh toán cao. Tiêu chuẩn của hệ số khả năng thanh toán hiện thời là lớn hơn 1,

càng lớn hơn 1 cho thấy quy mô giá trị tài sản ngắn hạn đảm bảo cho việc thực

hiện cam kết thanh toán nợ ngắn hạn càng cao, và giảm thiểu khả năng xảy ra kiệt

quệ tài chính cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, trường hợp hệ số khả năng thanh toán

hiện thời lớn hơn 1, hoặc càng cao, nhưng tài sản ngắn hạn có tính thanh khoản

kém thì doanh nghiệp cũng khó có thể đảm bảo tốt cho khả năng thanh toán nợ

ngắn hạn, và do đó nhận biết sẽ đầy đủ hơn khi kết hợp đánh giá hiệu quả quản trị

tồn kho và hiệu quả quản trị các khoản phải thu cũng như xem xét chất lượng của

những tài sản ngắn hạn khác trong doanh nghiệp.

Lợi nhuận trước thuế và lãi vay

Hệ số khả năng đảm bảo lãi vay = Chi phí lãi vay

Hệ số khả năng đảm bảo lãi vay cho biết bình quân 1 đồng chi phí lãi vay phát

sinh trong kỳ được đảm bảo bởi bao nhiêu đồng lợi nhuận hoạt động (lợi nhuận

trước thuế và lãi vay). Nếu lợi nhuận trước thuế và lãi vay gấp càng nhiều lần so

với chi phí lãi vay thì khả năng đảm bảo lãi vay càng cao, và khả năng xảy ra kiệt

quệ tài chính càng thấp; và ngược lại. Tiêu chuẩn của hệ số này là lớn hơn 1.

Thông thường, doanh nghiệp có hệ số khả năng đảm bảo lãi vay thấp, dẫn đến gia

tăng rủi ro kiệt quệ tài chính có thể vì hai lý do sau: (i) Sử dụng nhiều nợ vay với

lãi suất cao và làm tăng chi phí lãi vay, và (ii) Hiệu quả sinh lời của các khoản đầu

tư thấp.

Dòng tiền ròng từ hoạt động kinh doanh Hệ số khả năng thanh toán = Nợ vay ngắn hạn đầu kỳ nợ vay đến hạn

Hệ số khả năng thanh toán nợ vay đến hạn lớn hơn 1 chứng tỏ doanh nghiệp

có đủ khả năng thanh toán bằng tiền tạo ra từ quá trình sản xuất kinh doanh đối

với các khoản nợ vay ngắn hạn đến hạn trong kỳ, kể cả các khoản nợ vay dài hạn

đến hạn; ngược lại nếu hệ số này nhỏ hơn 1 chứng tỏ hoạt động sản xuất kinh

doanh của doanh nghiệp đảm bảo được khả năng tạo tiền hoặc lượng tiền tạo ra từ

sản xuất kinh doanh không đủ để đảm bảo cho việc thanh toán các khoản nợ vay

đến hạn trong kỳ. Trong trường hợp hệ số này liên tục nhỏ hơn 1 qua nhiều kỳ và

chủ nợ không đồng ý gia hạn, doanh nghiệp phải liên tục huy động được vốn từ

bên ngoài hoặc phải chấp nhận thu hẹp đầu tư, và khi hai nguồn này không thể

tiếp tục khai thác, doanh nghiệp bị đẩy vào tình trạng kiệt quệ tài chính và nguy

cơ mất khả năng thanh toán cũng như phá sản sẽ đến gần hơn.

2.1.2. Các mô hình đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

Ningsih & Permatasari (2018) đã khẳng định rằng nhiều mô hình kết hợp các

tỷ số tài chính đã được đề xuất nhằm đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp, trong đó mô hình Z-Score của Altman (1968) được nhắc đến khá phổ

biến. Theo Tanjung (2020), phân tích dữ liệu của các doanh nghiệp niêm yết

thuộc ngành dược phẩm tại Indonesia, khẳng định Z-Score mô hình dự đoán chính

xác nhất khi so sánh với S-Score, X-Score và O-Score. Tuy nhiên, nghiên cứu

thực nghiệm của Fadrul & Ridawati (2020), Andriani & Sihombing (2021) lại tìm

thấy bằng chứng về mức độ chính xác thấp của mô hình Z-Score, tỷ lệ chính xác

lần lượt chỉ đạt mức 28,60% và 25%.

Với mô hình S-Score, Mulyati & Ilyasa (2020) khẳng định đây là mô hình tốt

nhất để đo lường kiệt quệ tài chính thông qua bằng chứng thực tiễn các doanh

nghiệp khoáng sản niêm yết tại Indonesia, và mô hình này cũng được đề xuất áp

dụng cho trường hợp các doanh nghiệp viễn thông niêm yết tại Indonesia theo

nghiên cứu của Fauzi & cộng sự (2021), cho trường hợp các doanh nghiệp xây

dựng niêm yết tại Indonesia theo Tahu (2019), cho trường hợp các doanh nghiệp

sản xuất niêm yết tại Indonesia theo Shalih & Kusumawati (2019). Tuy nhiên, căn

cứ bằng chứng thực nghiệm từ trường hợp các doanh nghiệp giấy và bột giấy

niêm yết tại Indonesia, Fadrul & Ridawati (2020) chỉ ra rằng tỷ lệ chính xác của

mô hình S-Score là rất thấp, ở mức 4,3%; hay Andriani & Sihombing (2021) cho

rằng tỷ lệ chính xác của mô hình này chỉ đạt 47%.

Mô hình O-Score được xem xét trong nghiên cứu thực nghiệm của Elviani &

cộng sự (2020) và nhóm tác giả này khẳng định rằng mô hình này không thể được

sử dụng để đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp thuộc lĩnh vực

thương mại niêm yết tại Indonesia. Bên cạnh đó, Tanjung (2020) cũng cho rằng có

sự khác biệt đáng kể khi đo lường kiệt quệ tài chính bởi mô hình O-Score với Z-

Score, S-Score và X-Score, đồng thời khẳng định mô hình này không phải chính

xác nhất. Syamni & cộng sự (2018) không đặt ra mục tiêu xem xét mức độ chính

xác của các mô hình đo lường kiệt quệ tài chính, thay vào đó mục tiêu của nhóm

tác giả này là mối quan hệ giữa kiệt quệ tài chính được xác định bởi các mô hình

khác nhau, theo đó kết quả nghiên cứu đưa ra khuyến nghị các nhà đầu tư cần

quan tâm nhiều hơn bằng chứng kiệt quệ tài chính từ mô hình O-Score bởi mối

quan hệ dự báo ngược chiều với giá cổ phiếu.

Về mô hình X-Score, Andriani & Sihombing (2021), Fadrul & Ridawati

(2020) đều cho rằng mô hình này đo lường kiệt quệ tài chính đảm bảo mức độ

chính xác cao nhất khi xét trong mối quan hệ với S-Score và Z-Score, tỷ lệ chính

xác đạt mức 90% từ kết quả phân tích dữ liệu của các doanh nghiệp bất động sản

niêm yết tại Indonesia, hay mức 100% với trường hợp các doanh nghiệp giấy và

bột giấy niêm yết tại Indonesia. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Hertina &

cộng sự (2020), Viciwati (2020), Januri & cộng sự (2017) cũng kết luận mô hình

X-Score đạt tỷ lệ chính xác cao trên 80% khi đo lường kiệt quệ tài chính. Trong

khi đó, Fauzi & cộng sự (2021) lại khuyến nghị không sử dụng X-Score dựa vào

kết quả phân tích trường hợp các doanh nghiệp viễn thông niêm yết tại Indonesia.

Ngoài ra, một số mô hình khác cũng được xem xét để đo lường kiệt quệ tài

chính, chẳng hạn như Z-Taffler, H-Score và G-Score. Kanapickiene &

Marcinkevicius (2014) tiếp cận thực tiễn 433 doanh nghiệp xây dựng nộp đơn xin

phá sản trong giai đoạn 2009-2013 tại Luthiania, sử dụng phân tích mô tả, nhóm

tác giả đã khẳng định mô hình Z-Taffler kém chính xác. Shalih & Kusumawati

(2019) khẳng định tồn tại sự khác biệt đáng kể trong việc đo lường kiệt quệ tài

chính bởi mô hình H-Score so với S-Score, đồng thời chỉ ra rằng mô hình H-Score

cho kết quả kém tin cậy hơn. Nghiên cứu thực nghiệm so sánh mô hình G-Score

với Z-Score, S-Score và X-Score, Pakdaman (2018) chỉ ra rằng các mô hình này

đều có khả năng đo lường kiệt quệ tài chính, nhưng G-Score là mô hình nhất khi

áp dụng cho trường hợp các doanh nghiệp ngành dệt may và gạch men niêm yết

tại Tehran.

Không những thế, với mô hình G-Score, Hertina & cộng sự (2020) nghiên

cứu trường hợp các doanh nghiệp khai thác than niêm yết tại Indonesia, đúc kết

rằng mô hình G-Score đo lường kiệt quệ tài chính với tỷ lệ chính xác là 83,33%,

ngang bằng mô hình X-Score, nhưng cao hơn S-Score và Z-Score. Hay Aminian

& cộng sự (2016) phân tích thực tiễn trường hợp các doanh nghiệp dệt, gốm sứ và

gạch ngói niêm yết tại Tehran, chứng minh rằng mô hình G-Score là tốt nhất để

đo lường kiệt quệ tài chính. Ngược lại, Fauzi & cộng sự (2021), Fachrudin (2020)

đều cho rằng mô hình G-Score không phù hợp để đo lường kiệt quệ tài chính; hay

Fredy (2018) nghiên cứu trường hợp các doanh nghiệp giấy và bột giấy niêm yết

tại Indonesia, khẳng định rằng mô hình G-Score cho kết quả đó lường khác biệt

đáng kể với Z-Score và S-Score.

Qua lược khảo trên, đo lường kiệt quệ tài chính có thể sử dụng những mô hình

khác nhau, Bảng 2.1 trình bày tổng hợp cách xác định và căn cứ kết luận của từng

mô hình này cho tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp.

Bảng 2.1. Tóm tắt nội dung các mô hình đo lường kiệt quệ tài chính.

Mô hình Cách xác định Kết luận

Z-Score Z-Score = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 Z-score < 1,8: Kiệt quệ tài chính

(1968) X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản Z-score từ 1.81 đến 2.99: Vùng

X2 = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản xám (Kết quả không chắc chắn)

X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản Z-score > 2.99: Sức khỏe tài chính

X4 = Giá trị vốn hóa thị trường / Giá trị sổ sách của nợ tốt.

X5 = Doanh thu / Tổng tài sản

S-Score S-Score = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4 S-Score > 0,862: Sức khỏe tài

(1978) X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản chính tốt.

X2 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản S-Score = 0,862: Ngưỡng báo

X3 = Lợi nhuận trước thuế / Nợ ngắn hạn động

X4 = Doanh thu / Tổng tài sản S-Score < 0,862: Kiệt quệ tài

chính

O-Score O-Score = -1,32 – 0,407X1 + 6,03X2 – 1,43X3 + 0,0757X4 – 2,37X5 – O-Score > 0,38: Kiệt quệ tài chính

(1980) 1,83X6 + 0,285X7 – 1,72X8 – 0,521X9 O-Score = 0,38: Ngưỡng báo động

X1 = Logarit của Tổng tài sản. O-Score < 0,38: Sức khỏe tài chính

X2 = Nợ / Tổng tài sản lành mạnh

X3 = Vốn lưu động / Tổng tài sản

X4 = Nợ ngắn hạn / Tài sản ngắn hạn

X5 = 1 nếu nợ lớn hơn tổng tài sản, 0 nếu ngược lại.

X6 = Lợi nhuận ròng / Tổng tài sản

X7 = Dòng tiền hoạt động kinh doanh / Nợ

X8 = 1 nếu lợi nhuận ròng nhỏ hơn 0, 0 nếu ngược lại.

X9 = Chênh lệch lợi nhuận ròng năm t với năm t-1 / Tổng lợi nhuận ròng năm

t với năm t-1.

X-Score X-Score = -4,336 – 4,513X1 + 5,679X2 – 0,004X3 X-Score > 0: Kiệt quệ tài chính

(1983) X1 = Lợi nhuận ròng / Tổng tài sản X-Score = 0: Ngưỡng báo động

X2 = Nợ / Tổng tài sản X-Score < 0: Sức khỏe tài chính

X3 = Tài sản ngắn hạn / Nợ ngắn hạn lành mạnh.

Z-Taffler Z-Taffler = 3.2 + 12.18X1 + 2.5X2 – 10.68X3 + 0.029X4 Z-Taffler > 0,3: Lành mạnh tài

(1983) X1 = Lợi nhuận trước thuế / Nợ ngắn hạn chính.

X2 = Tài sản ngắn hạn / Nợ Z-Taffler từ 0,2 đến 0,3: Vùng

X3 = Nợ ngắn hạn / Tổng tài sản xám (Kết quả không chắc chắn)

X4 = (Tài sản thanh khoản – Nợ ngắn hạn) / Chi phí hoạt động hàng ngày Z-Taffler < 0.2: Kiệt quệ tài chính

Z-Score Z-score (1984) < 1,23: Kiệt quệ tài Z-Score (1984) = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5

(1984) chính X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản

Z-score (1984) từ 1.23 đến 2.90: X2 = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản

Vùng xám (Kết quả không chắc X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản

chắn) X4 = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu / Giá trị sổ sách của nợ

Z-score (1984) > 2.90: Sức khỏe X5 = Doanh thu / Tổng tài sản

tài chính tốt.

H-Score H-Score = 5,528X1 + 0,212X2 + 0.073X3 + 1,270X4 – 0,120X5 + 2,335X6 + H-Score < 0: Kiệt quệ tài chính

(1984) 0,575X7 + 1,083X8 + 0,894X9 – 6,075 H-Score > 0: Lành mạnh tài chính

X1 = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản

X2 = Doanh thu / Tổng tài sản

X3 = Lợi nhuận trước thuế / Vốn chủ sở hữu

X4 = Dòng tiền hoạt động kinh doanh / Nợ

X5 = Nợ / Vốn chủ sở hữu

X6 = Nợ ngắn hạn / Tổng tài sản

X7 = Logarit của Tổng tài sản

X8 = Vốn lưu động / Nợ

X9 = Logarit của hệ số khả năng đảm bảo lãi vay

Z-Score Z-Score (1995) < 1,1: Kiệt quệ tài Z-Score (1995) = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4

(1995) chính X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản

Z-Score (1995) từ 1,1 đến 2,6: X2 = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản

Vùng xám (Kết quả không chắc X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản

chắn) X4 = Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu / nợ

Z-Score (1995) > 2,6: Sức khỏe tài

chính tốt.

G-Score G-Score = 1,6505X1 + 3,404X2 – 0,016X3 + 0,057 G-Score < hoặc = -0,02: Kiệt quệ

tài chính (2001) X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản

X2 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản G-Score > hoặc = 0,01: Lành

X3 = Lợi nhuận ròng / Tổng tài sản mạnh tài chính

Grover G-Score < hoặc = -0,02: Kiệt quệ G-Score = 1,6505X1 + 3,404X2 – 0,016X3 + 0,057

(2001) tài chính X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản

G-Score > hoặc = 0,01: Lành X2 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản

mạnh tài chính X3 = ROA, đo lường bởi lợi nhuận ròng / Tổng tài sản

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

2.2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DÒNG TIỀN VÀ ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG

TIỀN ĐẾN KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

2.2.1. Bản chất và ý nghĩa của dòng tiền

Dòng tiền thể hiện sự dịch chuyển giá trị tăng lên hoặc giảm xuống của tiền

trong một thời kỳ (Nagle & O’Connor, 2010; SBA, 2016). Dòng tiền của doanh

nghiệp được chia thành 3 nhóm với ý nghĩa phản ánh các khía cạnh tài chính khác

nhau, bao gồm: dòng tiền hoạt động kinh doanh (Operating cash flows) thể hiện

khả năng tạo tiền, dòng tiền hoạt động đầu tư (Investing cash flows) thể hiện xu

hướng đầu tư, và dòng tiền hoạt động tài trợ (Financing cash flows) thể hiện nhu

cầu tài trợ bằng nguồn tiền từ bên ngoài.

Dòng tiền hoạt động kinh doanh là các khoản tiền thu vào, các khoản tiền chi

ra liên quan đến thu nhập, chi phí của doanh nghiệp và phát sinh thường xuyên

trong quá trình hoạt động sản xuất, thương mại và cung cấp dịch vụ của doanh

nghiệp (Klammer, 2017; Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018). Dòng tiền hoạt

động kinh doanh có thể được tiếp cận bằng phương pháp trực tiếp trên cơ sở phân

tích và tổng hợp các khoản thu chi từ các tài khoản vốn bằng tiền, bao gồm: tiền

thu từ bán hàng hóa, sản phẩm và cung cấp dịch vụ, tiền chi mua các yếu tố sản

xuất kinh doanh (sức lao động, nguyên vật liệu, hàng hóa,…),…; hoặc có thể tiếp

cận bằng phương pháp gián tiếp trên cơ sở điều chỉnh từ lợi nhuận. Theo đó, dòng

tiền hoạt động kinh doanh có chịu sự tác động của tăng/giảm hàng tồn kho,

tăng/giảm các khoản phải thu và tăng/giảm các khoản phải trả,… vì vậy quản trị

vốn lưu động là yếu tố quan trọng quyết định dòng tiền hoạt động kinh doanh.

Dòng tiền từ hoạt động đầu tư là các khoản thu, chi tiền liên quan đến tài sản

cố định, bất động sản đầu tư và các khoản đầu tư tài chính, không bao gồm chứng

khoán kinh doanh (Klammer, 2017; Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018), được

tiếp cận bằng phương pháp trực tiếp trên cơ sở phân tích và tổng hợp các khoản

thu chi từ các tài khoản vốn bằng tiền, bao gồm: tiền chi mua sắm/thu thanh lý tài

sản cố định và các tài sản dài hạn khác, tiền chi/thu hồi cho vay hoặc mua các

công cụ nợ, trừ những công cụ nợ được coi tương đương tiền, tiền chi/thu hồi vốn

đầu tư vào đơn vị khác, tiền thu lãi cho vay, cổ tức và lợi nhuận được chia.

Dòng tiền từ hoạt động huy động vốn hoặc hoạt động tài trợ (hoặc gọi là hoạt

động tài chính theo chế độ kế toán doanh nghiệp hiện hành tại Việt Nam) là các

khoản thu, chi tiền liên quan đến thay đổi kết cấu và quy mô của nợ vay và vốn

chủ sở hữu (Klammer, 2017; Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018). Dòng tiền này

được tiếp cận bằng phương pháp trực tiếp trên cơ sở phân tích và tổng hợp các

khoản thu chi từ các tài khoản vốn bằng tiền, bao gồm: tiền thu do chủ sở hữu góp

vốn, tiền chi trả lại vốn góp cho các chủ sở hữu, kể cả tiền chi mua cổ phiếu quỹ,

tiền thu/chi trả các khoản vay ngắn và dài hạn, tiền chi trả nợ thuê tài chính và tiền

chia lãi cho các chủ sở hữu.

2.2.2. Ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

Tiền được xem như là máu để nuôi sống doanh nghiệp (Lee, 1986; Atrill &

McLaney, 2004); lý thuyết ưa thích thanh khoản (Liquidity Preference Theory)

của Keynes (1936) cho rằng tiền là cơ sở để các doanh nghiệp đảm bảo khả năng

chi trả các khoản nợ vay đến hạn, chi trả lãi vay, hay các trách nhiệm tài chính

khác; vì vậy dòng tiền của doanh nghiệp luôn rất được quan tâm bởi các chủ thể

khác nhau với một trong những ý nghĩa của dòng tiền là khả năng giải thích cho

tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp.

Tổng dòng tiền ròng ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính

Dòng tiền ròng (Net cash flow) là chỉ tiêu tổng hợp, phản ánh khoản chêch

lệch giữa tiền thu với tiền chi trong cùng kỳ (CFA Institute, 2020; Penman, 2001;

Klammer, 2017; Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018); trường hợp dòng tiền ròng

lớn hơn 0 cho thấy doanh nghiệp có thặng dư tiền trong kỳ, điều này góp phần gia

tăng mức nắm giữ tiền và gia tăng khả năng thực hiện các nghĩa vụ, trách nhiệm

với cổ đông và chủ nợ, hoặc để doanh nghiệp mở rộng đầu tư trong tương lai;

ngược lại, trường hợp dòng tiền ròng nhỏ hơn hoặc bằng 0 cho thấy doanh nghiệp

không có thặng dư tiền trong kỳ, và trường hợp dòng tiền ròng nhỏ hơn 0 còn thể

hiện rằng doanh nghiệp rơi vào tình trạng thiếu hụt tiền, dẫn đến suy giảm mức

nắm giữ tiền và làm suy giảm khả năng đáp ứng các nhu cầu chi tiêu trong tương

lai, doanh nghiệp có thể sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào các khoản tài trợ từ bên ngoài

(Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018; Lessambo, 2022; Fridson & Alvarez, 2022).

Theo mô hình lý thuyết quản trị tiền của Baumol (1952), doanh nghiệp có

dòng tiền ròng thặng dư sẽ góp phần tăng số dư tiền nắm giữ, qua đó giảm thiểu

khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính cho doanh nghiệp (Brealey và cộng sự, 2008;

Arnold, 2013). Bên cạnh đó, lý thuyết quản trị tiền của Baumol (1952) còn xác

định những động cơ nắm giữ tiền của các doanh nghiệp bao gồm động cơ giao

dịch (transaction motive), động cơ phòng ngừa (precautionary motive) và động cơ

đầu tư (speculative motive); theo đó bản chất doanh nghiệp luôn phải đối mặt với

sự không tương thích giữa tiền thu và tiền chi trong kỳ, và khi đó số dư tiền nắm

giữ sẽ rất cần thiết như một tấm đệm an toàn để doanh nghiệp có thể tiếp tục hoạt

động, doanh nghiệp có thể giảm thiểu khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính (Arnold,

2013). Ngoài ra, lý thuyết ưa thích thanh khoản của Keynes (1936) cũng khẳng

định rằng khoản tiền nắm giữ bởi doanh nghiệp sẽ không mang lại lợi nhuận mà

nắm giữ tiền có ý nghĩa tích cực đối với thanh khoản của bản thân doanh nghiệp;

theo đó, lý thuyết này cũng ủng hộ quan điểm rằng doanh nghiệp có dòng tiền

ròng thặng dư sẽ góp phần cải thiện thanh khoản, giảm thiểu khả năng xảy ra kiệt

quệ tài chính và ngược lại.

Từng dòng tiền ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính

Dòng tiền ròng từ hoạt động kinh doanh là chỉ tiêu tổng hợp, thể hiện chêch

lệch giữa tiền thu vào từ hoạt động kinh doanh với tiền chi ra cho hoạt động kinh

doanh kỳ (CFA Institute, 2020; Penman, 2001; Klammer, 2017; Ngô Kim Phượng

& cộng sự, 2018). Trường hợp dòng tiền ròng từ hoạt động kinh doanh lớn hơn 0

cho thấy doanh nghiệp đảm bảo khả năng tạo tiền và khoản tiền thặng dư này là

cơ sở để doanh nghiệp thực hiện các nghĩa vụ, trách nhiệm với cổ đông và chủ nợ,

hoặc để doanh nghiệp mở rộng đầu tư và gia tăng năng lực sản xuất kinh doanh.

Ngược lại, trường hợp dòng tiền ròng từ hoạt động kinh doanh nhỏ hơn hoặc bằng

0 cho thấy doanh nghiệp không tạo ra tiền trong kỳ. Trường hợp dòng tiền ròng từ

hoạt động kinh doanh nhỏ hơn 0 còn thể hiện doanh nghiệp rơi vào tình trạng

thiếu hụt tiền, thông thường là do gia tăng nhu cầu vốn lưu động trong chu kỳ sản

xuất kinh doanh, và khi đó doanh nghiệp thường huy động nguồn tài trợ bên ngoài

bằng cách vay nợ ngắn hạn, dẫn đến gia tăng mức độ phụ thuộc vào các chủ nợ

cũng như gia tăng áp lực thanh toán và phải đối mặt nhiều hơn với rủi ro kiệt quệ

tài chính (Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018; Lessambo, 2022; Fridson &

Alvarez, 2022).

Trường hợp doanh nghiệp bị thâm hụt dòng tiền hoạt động kinh doanh liên tục

nhiều kỳ, doanh nghiệp phải tìm cách vay nợ dài hạn hoặc nhận vốn góp trực tiếp

từ chủ sở hữu, hoặc thậm chí là doanh nghiệp phải thu hẹp đầu tư bằng cách thanh

lý tài sản, chấp nhận giảm năng lực sản xuất kinh doanh (Ngô Kim Phượng &

cộng sự, 2018; Lessambo, 2022; Fridson & Alvarez, 2022). Như vậy, một doanh

nghiệp với dòng tiền hoạt động kinh doanh thặng dư và ổn định ở mức cao sẽ giúp

cho chính doanh nghiệp thực hiện các nghĩa vụ, trách nhiệm với chủ nợ, giảm

thiểu rủi ro mất khả năng thanh toán và làm giảm khả năng xảy ra tình trạng kiệt

quệ tài chính; và ngược lại. Đồng thời, những phân tích lý thuyết về dòng tiền

hoạt động kinh doanh cũng đã chỉ ra vai trò điều tiết của dòng tiền này đối với tác

động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp.

Dòng tiền ròng từ hoạt động đầu tư là chỉ tiêu tổng hợp, thể hiện chêch lệch

giữa tiền thu vào từ hoạt động đầu tư với tiền chi ra cho hoạt động đầu tư (CFA

Institute, 2020; Penman, 2001; Klammer, 2017; Ngô Kim Phượng & cộng sự,

2018). Trường hợp dòng tiền ròng từ hoạt động đầu tư nhỏ hơn 0 thể hiện xu

hướng mở rộng đầu tư và trường hợp dòng tiền ròng từ hoạt động đầu tư lớn hơn

0 thể hiện xu hướng đầu tư thu hẹp. Dòng tiền ròng từ hoạt động đầu tư thường

được tách ra thành hai nhóm thành phần là (i) dòng tiền ròng từ hoạt động đầu tư

liên quan tài sản cố định và (ii) dòng tiền ròng từ hoạt động đầu tư liên quan đầu

tư trái ngành (Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018), qua đó chỉ rõ mở rộng đầu tư

có thực sự góp phần gia tăng năng lực sản xuất kinh doanh cho doanh nghiệp hay

không. Nếu mở rộng đầu tư tài sản cố định thì năng lực sản xuất kinh doanh của

doanh nghiệp sẽ gia tăng, và ngược lại; trong khi đó, mở rộng đầu tư vào các tài

sản tài chính hay bất động sản đầu tư không góp phần gia tăng năng lực sản xuất

kinh doanh cho doanh nghiệp, đây chỉ là dạng đầu tư trái ngành với khả năng

kiểm soát rủi ro của doanh nghiệp sẽ có nhiều hạn chế, tuy nhiên nhờ đầu tư trái

ngành mà doanh nghiệp có thể đảm bảo tốt hơn cho hiệu quả sử dụng vốn khi

đồng vốn dư thừa, nhàn rỗi (Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018; Lessambo, 2022;

Fridson & Alvarez, 2022). Như vậy, một doanh nghiệp với dòng tiền hoạt động

đầu tư thặng dư và liên tục xảy ra trong nhiều kỳ là dấu hiệu của việc thu hẹp đầu

tư, thanh lý tài sản cố định làm suy giảm năng lực sản xuất kinh doanh và gia tăng

khả năng xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính; hay dòng tiền hoạt động đầu tư thâm

hụt do quyết định mở rộng đầu tư trái ngành với sự hạn chế về khả năng kiểm soát

rủi ro, có thể là biểu hiện của tình trạng dư thừa vốn và khả năng hấp thụ vốn của

hoạt động kinh doanh chính kém, nếu tình trạng này kéo dài sẽ làm gia tăng khả

năng kiệt quệ tài chính.

Dòng tiền ròng từ hoạt động tài trợ (tài chính) là chỉ tiêu tổng hợp, thể hiện

chêch lệch giữa tiền thu vào từ hoạt động tài trợ với tiền chi ra cho hoạt động tài

trợ (CFA Institute, 2020; Penman, 2001; Klammer, 2017; Ngô Kim Phượng &

cộng sự, 2018). Trường hợp dòng tiền ròng từ hoạt động tài trợ lớn hơn 0 cho biết

doanh nghiệp được tài trợ bằng nguồn tiền từ bên ngoài, có thể bằng cách vay nợ

hoặc phát hành cổ phiếu mới để kêu gọi vốn góp trực tiếp từ chủ sở hữu. Ngược

lại, trường hợp dòng tiền ròng từ hoạt động tài trợ nhỏ hơn 0 cho biết doanh

nghiệp không huy động thêm nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài, thậm chí doanh

nghiệp còn chi trả các khoản tài trợ từ bên ngoài đã huy động trước đây. Với

những khác nhau rất rõ giữa nợ vay và vốn chủ sở hữu trong việc xác định ảnh

hưởng của quyết định tài trợ đến mục tiêu tài chính của doanh nghiệp, dòng tiền

ròng từ hoạt động tài trợ thường được tách ra thành hai nhóm thành phần là (i)

dòng tiền ròng từ hoạt động tài trợ liên quan vốn chủ sở hữu và (ii) dòng tiền ròng

từ hoạt động tài trợ liên quan nợ vay (Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018). Như

vậy, một doanh nghiệp có dòng tiền ròng từ hoạt động tài trợ liên quan nợ vay lớn

hơn 0 và liên tục cho thấy doanh nghiệp phụ thuộc nhiều hơn vào các chủ thể cho

vay, đây là mâu thuẫn cơ bản dẫn đến sự gia tăng khả năng xảy ra tình trạng kiệt

quệ tài chính, trong khi đó dòng tiền ròng từ hoạt động tài trợ liên quan vốn chủ

sở hữu lớn hơn 0 phát ra tín hiệu doanh nghiệp phụ thuộc nhiều hơn vào các chủ

sở hữu nhưng điều này không góp phần vào khả năng xảy ra tình trạng kiệt quệ tài

chính. Trường hợp một doanh nghiệp có dòng tiền ròng từ hoạt động tài trợ nhỏ

hơn 0 dù là liên quan nợ vay hay vốn chủ sở hữu gợi ý rằng doanh nghiệp phụ

thuộc ít hơn vào các chủ thể cho vay cũng như các chủ sở hữu, điều này có thể

nhờ khả năng tạo tiền tốt từ hoạt động kinh doanh góp phần tích cực vào khả năng

tự chủ tài chính của doanh nghiệp và qua đó doanh nghiệp sẽ giảm được khả năng

xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính (Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018;

Lessambo, 2022; Fridson & Alvarez, 2022).

Mối quan hệ tương tác giữa các dòng tiền ảnh hưởng đến kiệt quệ tài

chính

Tiếp cận theo nội dung và ý nghĩa phân tích như đã đề cập trên, mỗi doanh

nghiệp có 3 dòng tiền, tuy nhiên các dòng tiền này không tồn tại độc lập mà có

mối quan hệ mật thiết với nhau (Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018; CFA

Institute, 2020; Penman, 2001; Lessambo, 2022; Fridson & Alvarez, 2022). Theo

đó, dòng tiền hoạt động kinh doanh là dòng tiền cốt lõi, chủ lực của các doanh

nghiệp. Các doanh nghiệp phải đảm bảo rằng hoạt động kinh doanh tạo ra tiền để

thông qua đó doanh nghiệp có thể đảm bảo thanh khoản và khả năng tự chủ tài

chính để có thể phát triển bền vững.

Nếu dòng tiền hoạt động kinh doanh thặng dư sẽ là cơ sở để đáp ứng nhu cầu

thanh toán các khoản nợ vay đến hạn, chi trả cổ tức cho cổ đông, hay mở rộng đầu

tư tài sản cố định và cũng có thể đầu tư vốn ra bên ngoài doanh nghiệp (Ngô Kim

Phượng & cộng sự, 2018; CFA Institute, 2020; Penman, 2001; Lessambo, 2022;

Fridson & Alvarez, 2022). Nói cách khác là dòng tiền hoạt động kinh doanh thặng

dư trở thành nguồn tiền đáp ứng cho các khoản chi tiền thuộc dòng tiền hoạt động

đầu tư và hoạt động tài trợ (tài chính). Ngược lại nếu dòng tiền hoạt động kinh

doanh thâm hụt, doanh nghiệp có thể huy động dòng tiền vào từ hoạt động tài

chính như vay nợ ngân hàng hay phát hành trái phiếu, hay các hình thức vay nợ

khác, và cũng có thể doanh nghiệp huy động thêm vốn góp của chủ sở hữu hoặc

không chia lợi nhuận cho chủ sở hữu, để tài trợ cho tiền thiếu từ hoạt động kinh

doanh (Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018; CFA Institute, 2020; Penman, 2001;

Lessambo, 2022; Fridson & Alvarez, 2022). Trong một số trường hợp việc thu

hẹp đầu tư bằng cách bán bớt các tài sản dài hạn cũng tạo ra một dòng tiền vào từ

hoạt động đầu tư để đáp ứng nhu cầu chi trả các khoản nợ vay đến hạn hoặc bù

đắp phần tiền thiếu từ hoạt động kinh doanh.

Doanh nghiệp sẽ có nguy cơ mất khả năng thanh toán khi dòng tiền hoạt động

kinh doanh thâm hụt liên tục qua nhiều năm (Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018;

CFA Institute, 2020; Penman, 2001; Lessambo, 2022; Fridson & Alvarez, 2022),

bởi vì dòng tiền hoạt động kinh doanh thâm hụt thường sẽ được tài trợ bằng các

khoản nợ vay ngắn hạn, và các khoản nợ vay ngắn hạn này sẽ trở thành nhu cầu

thanh toán trong năm tiếp theo. Vì vậy, nếu dòng tiền hoạt động kinh doanh của

doanh nghiệp năm sau lại tiếp tục thâm hụt thì doanh nghiệp sẽ không thực hiện

được trách nhiệm tài chính với các chủ nợ, hoặc có thể thực hiện nhưng khó khăn,

bằng những cách thức không hiệu quả, cụ thể là vấn đề này có thể giải quyết bằng

một trong ba cách: (i) Bán bớt tài sản cố định và tài sản tài chính, hoặc (ii) Huy

động thêm vốn chủ sở hữu, và (iii) Dàn xếp để thay nợ vay ngắn hạn thành nợ vay

trung dài hạn. Nếu một trong ba giải pháp vừa nêu không thể thực hiện được

doanh nghiệp sẽ rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán. Ngoài ra, những khó

khăn trong việc thực hiện các trách nhiệm tài chính với chủ nợ lại trở thành

nguyên nhân kéo theo là doanh nghiệp khó có thể tìm được nguồn tài trợ từ khoản

nợ vay mới nếu không trả được khoản nợ vay ngắn hạn vay trước đó, dẫn đến

những trở ngại đối với hoạt động sản xuất kinh doanh cũng như hoạt động đầu tư

trong tương lai.

Dòng tiền hoạt động kinh doanh điều tiết tác động của đòn bẩy tài chính

đến kiệt quệ tài chính

Lý thuyết đánh đổi trong cấu trúc vốn của Myers (1977) chỉ ra rằng doanh

nghiệp sử dụng nợ sẽ hình thành đòn bẩy tài chính, khi đó bên cạnh doanh nghiệp

có được lợi ích tăng thêm nhờ lá chắn thuế từ lãi vay, doanh nghiệp phải chấp

nhận rủi ro tăng thêm, trong đó có sự gia tăng nguy cơ kiệt quệ tài chính (Brealey

& cộng sự, 2008; Arnold, 2013; Horne & Wachowicz, 2008). Theo Ngô Kim

Phượng & cộng sự (2018), CFA Institute (2020), Penman (2001), Lessambo

(2022), Fridson & Alvarez (2022), dòng tiền hoạt động kinh doanh thể hiện khả

năng tạo tiền của các doanh nghiệp, và đây là nguồn lực tài chính vững chắc từ

nội lực để các doanh nghiệp có thể thực hiện trách nhiệm không chỉ đối với chủ

nợ mà còn các cổ đông cũng như cơ hội tích lũy để mở rộng đầu tư và tạo giá trị

tăng thêm. Như vậy, các doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính sẽ tác động cùng

chiều đáng kể đến kiệt quệ tài chính, tuy nhiên sự tồn tại của dòng tiền hoạt động

kinh doanh có vai trò điều tiết giảm tác động cùng chiều của đòn bẩy tài chính đến

kiệt quệ tài chính tại các doanh nghiệp.

Không những thế, bản chất của nợ là nguồn tài trợ có tính hoàn trả. Dưới góc

độ quản trị tài chính, các doanh nghiệp lựa chọn tài trợ bằng nợ sẽ làm tăng thêm

áp lực thanh toán (Brealey & cộng sự, 2008; Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2021).

Lý thuyết ưa thích thanh khoản của Keynes (1936) đã chỉ ra các động cơ nắm giữ

tiền là giao dịch, dự phòng và đầu cơ; theo đó, doanh nghiệp tạo ra được dòng tiền

hoạt động kinh doanh thặng dư sẽ là cơ sở để gia tăng số dư tiền tích lũy và khi đó

nguy cơ kiệt quệ tài chính sẽ giảm. Như vậy, Lý thuyết này cũng hàm ý rằng dòng

tiền hoạt động kinh doanh có ý nghĩa tích cực đến thanh khoản, và tham gia điều

tiết giảm tác động cùng chiều của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính.

2.3. BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ

ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN ĐẾN TÌNH TRẠNG KIỆT QUỆ TÀI

CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

2.3.1. Mô hình đo lường kiệt quệ tài chính

Fauzi & cộng sự (2021) thực hiện so sánh các mô hình lượng hóa kiệt quệ tài

chính giữa các mô hình Altman, Springate, Zmijewski và Grover cho các công ty

thuộc ngành viễn thông niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Indonesia, mẫu

nghiên cứu là 4 công ty trong giai đoạn 2014-2019 theo phương pháp chọn mẫu

có mục đích. Kết quả nghiên cứu được lần lượt xác định bởi phương pháp phân

tích mô tả, ước lượng không chệch tuyến tính tốt nhất và phân tích tỷ lệ chính xác.

Theo đó, nhóm tác giả cho rằng các mô hình Altman, Springate và Grover đều

cung cấp kết quả nhất quán về kiệt quệ tài chính, trong đó mô hình Altman là tốt

nhất vì đảm bảo tính chính xác, nhất quán và được kiểm định theo phân tích mô tả

và thống kê. Trong khi đó, mô hình Zmijewski và Grover cho kết quả đo lường

không nhất quán.

Andriani & Sihombing (2021) nghiên cứu so sánh mức độ chính xác giữa các

mô hình Z-Score, S-Score và X-Score trong việc ước lượng kiệt quệ tài chính của

các công ty thuộc lĩnh vực bất động sản, chọn mẫu nghiên cứu theo phương pháp

chọn mẫu có mục đích và xác định được 20 doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao

dịch Chứng khoán Indonesia trong giai đoạn năm 2017-2019. Nhóm tác giả sử

dụng phương pháp so sánh mô tả các biến giống nhau của các mẫu khác nhau; và

để xác định mức độ chính xác, so sánh các mô hình đo lường kiệt quệ tài chính

thông qua giá trị lợi nhuận trên một cổ phần của mỗi công ty với kỹ thuật biến giả.

Kết quả tính toán bằng mô hình Z-Score cho thấy có 13 trường hợp nằm trong

vùng an toàn và 47 trường hợp nằm trong vùng kiệt quệ tài chính. Tính toán bằng

mô hình S-Score cho thấy có 26 trường hợp nằm trong vùng an toàn và 34 trường

hợp nằm trong vùng kiệt quệ tài chính. Kết quả tính toán bằng mô hình X-Score

cho thấy có 56 trường hợp nằm trong vùng an toàn và 4 trường hợp nằm trong

vùng kiệt quệ tài chính. Nhóm tác giả cho rằng mô hình X-Score là chính xác nhất

trong việc ước lượng kiệt quệ tài chính với tỷ lệ chính xác là 90%, trong khi đó tỷ

lệ chính xác của mô hình S-Score và Z-Score lần lượt là 47% và 25%.

Fadrul & Ridawati (2020) sử dụng phương pháp phân tích mô tả để đánh giá

việc sử dụng các mô hình Z-Score, X-Score và S-Score để ước lượng tình trạng

kiệt quệ tài chính của các công ty giấy và bột giấy niêm yết trên Sở giao dịch

chứng khoán Indonesia, mẫu nghiên cứu bao gồm 9 doanh nghiệp trong giai đoạn

2012-2017. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình X-Score có tỷ lệ chính xác cao

nhất là 100% và tỷ lệ sai lầm là 0%, trong khi đó mô hình Z-Score có tỷ lệ chính

xác là 28,6% và tỷ lệ sai lầm 71,4%, và mô hình S-Score có tỷ lệ chính xác là

14,3% và tỷ lệ sai lầm là 85,7%. Vì vậy, nhóm tác giả khẳng định mô hình đo

lường chính xác để xác định khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính là X-Score.

Tanjung (2020) sử dụng phương pháp chọn mẫu có mục đích, xác định mẫu

nghiên cứu là 9 doanh nghiệp dược phẩm niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán

Indonesia trong giai đoạn 2013-2017. Theo đó, tác giả đặt ra mục tiêu trả lời 2 câu

hỏi, bao gồm: (i) Thứ nhất, Liệu rằng có sự khác biệt trong kết quả đo lường kiệt

quệ tài chính giữa mô hình Altman Z-Score, Springate, Zmijewski và Ohlson hay

không? (ii) Thứ hai, Mô hình nào xác định chính xác nhất về mức độ kiệt quệ tài

chính của các doanh nghiệp. Thông qua sử dụng phương pháp mô tả so sánh,

kiểm định phân phối chuẩn của dữ liệu và kiểm định phối hợp từng cặp (Paired

Samples T-test), tác giả đã khẳng định rằng có tồn tại sự khác biệt đáng kể trong

kết quả đo lường kiệt quệ tài chính giữa các mô hình Altman Z-Score, Springate,

Zmijewski và Ohlson; và trong đó, mô hình Altman Z-Score được đánh giá là phù

hợp nhất để đo lường kiệt quệ tài chính.

Hertina & cộng sự (2020) phân tích mức độ chính xác khi thực hiện đo lường

kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp bởi các mô hình Z-Score, Springate,

Zmijewski và Grover. Theo phương pháp lấy mẫu có mục đích, mẫu nghiên cứu

là 17 công ty khai thác thuộc phân ngành than, niêm yết trên Sở giao dịch chứng

khoán Indonesia trong giai đoạn 2014-2018. Nhóm tác giả sử dụng phương pháp

mô tả với kiểm định T mẫu độc lập (Independent Sample T-test) và và kiểm định

ANOVA một chiều (One way ANOVA test). Kết quả nghiên cứu đã xác định rằng

tồn tại sự khác biệt đáng kể giữa mô hình Grover và Z-Score, mô hình Grover với

Zmijewski, trong khi đó mô hình Grover với Springate không có sự khác biệt. Kết

quả cuối cùng của kiểm định ANOVA một chiều khẳng định có sự khác biệt đáng

kể giữa bốn mô hình và có mức độ chính xác của Altman Z-Score là 72,22%,

Springate 66,67%, Zmijewski và Grover là 83,33%. Theo đó, nhóm tác giả kết

luận rằng mô hình Zmijewski và Grover là chính xác nhất để ước lượng tình trạng

kiệt quệ tài chính cho các công ty.

Mulyati & Ilyasa (2020) đưa ra 2 mục tiêu là (i) Đánh giá sự khác biệt giữa

các mô hình Altman, Springate, Zmijewski và Tỷ lệ tăng trưởng nội bộ trong việc

ước lượng tình trạng kiệt quệ tài chính, và (ii) Xác định mô hình ước lượng chính

xác nhất về tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty. Mẫu nghiên cứu là 35

doanh nghiệp khoáng sản niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Indonesia trong

giai đoạn 2014-2017, được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu có mục đích.

Kết quả nghiên cứu được xác định bằng phương pháp thống kê, phân tích tỷ lệ

chính xác và tỷ lệ sai lầm loại I; theo đó, nhóm tác giả khẳng định tồn tại sự khác

biệt kết quả ước lượng kiệt quệ tài chính giữa bốn mô hình. Mô hình Springate

được đánh giá là tốt nhất với tỷ lệ chính xác là 88,89% và sai số loại I là 8%, thứ

hai là mô hình Zmijewski với tỷ lệ chính xác là 88,89% và tỷ lệ lỗi loại I là

42,86%, thứ ba là mô hình Altman với độ chính xác 75% và loại lỗi I là 46,67%

và cuối cùng là mô hình tỷ lệ tăng trưởng nội bộ với tỷ lệ chính xác là 66,69% và

tỷ lệ lỗi loại I là 11,11%.

Viciwati (2020) xác định và phân tích các mô hình X-Score và Z-Score được

ứng để ước lượng tình trạng kiệt quệ tài chính trong các công ty bán lẻ niêm yết

trên Sở giao dịch chứng khoán Indonesia, mẫu nghiên cứu bao gồm 70 doanh

nghiệp từ năm 2014 đến năm 2018. Tác giả thực hiện kiểm định phân phối chuẩn

của dữ liệu, sau đó kiểm định Kruskal Wallis hoặc kiểm định sự khác biệt. Kết

luận của tác giả cho rằng mô hình X-Score đạt tỷ lệ chính xác cao nhất là 90% và

tỷ lệ lỗi dạng II là 10%, trong khi đó mô hình Z-Score chỉ đạt tỷ lệ chính xác là

74,29%, tỷ lệ lỗi dạng II là 2,86% và kết quả không chắc chắn là 22,86%. Theo

đó, tác giả khuyến nghị các doanh nghiệp có thể xem xét kết quả của mô hình X-

Score để giảm thiểu hoặc tránh nguy cơ kiệt quệ tài chính. Ngoài ra, nghiên cứu

này cũng có hạn chế là chỉ mới xem xét 2 mô hình và thời gian thực hiện chỉ là 5

năm; do đó, tác giả khuyến nghị rằng các nghiên cứu tiếp theo cần sâu hơn thông

qua việc bổ sung các mô hình khác như Sringate, Ohlson, Fulmer, Zavgren, CA-

Score và các mô hình khác, đồng thời có thể kéo dài thời gian nghiên cứu để mẫu

nghiên cứu nhiều hơn.

Tahu (2019) ước lượng kiệt quệ tài chính bằng mô hình Z-Score và S-Score

cho trường hợp các công ty xây dựng niêm yết tại Indonesia, dữ liệu thu thập từ 8

doanh nghiệp trong giai đoạn 2014-2018. Tác giả áp dụng phương pháp so sánh

mức độ chính xác hay lỗi giữa các mô hình chỉ số kiệt quệ tài chính căn cứ kỹ

thuật phân tích thống kê, theo đó kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng S-Score có tỷ lệ

chính xác là 62,5% và tỷ lệ lỗi là 37,5%, trong khi đó Z-Score có những tỷ lệ này

lần lượt là 50% và 50%; vì vậy tác giả khuyến nghị sử dụng S-Score để ước lượng

và tham chiếu để khắc phục tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp;

tuy nhiên tác giả cũng khuyến nghị thêm rằng có thể sử dụng các mô hình đo

lường khác với kỳ vọng ước lượng tình trạng kiệt quệ tài chính chính xác hơn.

Shalih & Kusumawati (2019) phân tích sự khác biệt trong mô hình S-Score

(Springate) và mô hình Fulmer khi áp dụng các mô hình này để ước lượng kiệt

quệ tài chính của các công ty sản xuất niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán

Indonesia. Mẫu nghiên cứu gồm 18 doanh nghiệp trong giai đoạn 2014-2016, và

nhóm tác giả sử dụng phương pháp kiểm định ANOVA một chiều (One way

ANOVA). Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt đáng kể giữa mô hình

Springate và mô hình Fulmer, và Springate là mô hình phù hợp nhất trong việc

lượng hóa tình trạng kiệt quệ tài chính. Theo đó, nhóm tác giả cho rằng sự khác

biệt giữa mô hình Springate với Fulmer là do sự không giống nhau về các chỉ số

tài chính cấu thành mỗi mô hình, bên cạnh đó là sự khác biệt trong đo lường giá

trị gán cho mỗi mô hình. Nhóm tác giả khuyến nghị các nghiên cứu trong tương

lai có thể mở rộng cỡ mẫu cũng như dữ liệu và bổ sung xem xét các mô hình dự

báo kiệt quệ tài chính khác, chẳng hạn như Zmijewski, Altman, Grover và các mô

hình khác.

Syamni & cộng sự (2018) nghiên cứu thực nghiệm trường hợp các công ty

trong lĩnh vực khai thác than niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Indonesia,

mục tiêu là khám phá tính hữu ích của các mô hình Olhson, Altman điều chỉnh,

Grover, Springate và Zmijewski trong việc ước lượng kiệt quệ tài chính của các

công ty này. Mẫu nghiên cứu gồm 19 công ty trong giai đoạn 2013-2015, và nhóm

tác giả sử dụng các kỹ thuật phân tích thống kê, mô tả và phân tích hồi quy dữ liệu

bảng như CEM, FEM và REM kèm các kiểm định Chow and Hausman xác định

kết quả nghiên cứu. Theo đó, mô hình Grover cho thấy số lượng công ty lớn nhất

trong danh mục lành mạnh tài chính, trong khi mô hình Olhson ghi nhận nhiều

công ty hơn trong danh mục kiệt quệ tài chính. Trong khi đó, mô hình Altman

điều chỉnh đã tìm thấy nhiều công ty hơn trong danh mục khu vực báo động tình

trạng kiệt quệ tài chính. Đối với các mối quan hệ giữa mô hình ước lượng kiệt quệ

tài chính với giá cổ phiếu, nghiên cứu cho thấy mô hình Springate ảnh hưởng

không đáng kể đến giá cổ phiếu; trong khi đó mô hình Ohlson và Grover được

phát hiện ảnh hưởng tiêu cực và đáng kể đến giá cổ phiếu của các công ty, cho

thấy rằng các kết quả ước lượng bởi hai mô hình này càng cao thì giá cổ phiếu

càng thấp và ngược lại. Mặt khác, mô hình Altman điều chỉnh và Zmijewski được

phát hiện có ảnh hưởng tích cực đến giá cổ phiếu, ngụ ý rằng những kết quả tìm

thấy từ hai mô hình này càng cao thì giá cổ phiếu càng cao. Nhóm tác giả cho

rằng các nhà đầu tư nên chú ý nhiều hơn đến mô hình Ohlson và Grover, bởi vì

chúng đưa ra dự đoán tiêu cực về giá cổ phiếu.

Ningsih & Permatasari (2018) sử dụng dữ liệu của 13 doanh nghiệp niêm yết

trong giai đoạn 2012-2016 thuộc lĩnh vực xe ô tô và phụ tùng xe ô tô, theo đó mục

tiêu của nhóm tác giả là phân tích các thành phần cấu thành mô hình Z-Score điều

chỉnh để đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. Kết quả chỉ ra rằng các

doanh nghiệp trong hầu hết các năm đều có biểu hiện kiệt quệ tài chính, cụ thể là

năm 2012 có 1 doanh nghiệp, năm 2013 có 2 doanh nghiệp, năm 2014 là 2 doanh

nghiệp, năm 2015 là 2 doanh nghiệp và năm 2016 là 4 doanh nghiệp. Theo đó,

nhóm tác giả khẳng định rằng mô hình Z-Score có thể được sử dụng để đo lường

kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp; và các nhà quản lý tài chính cần kiểm

soát chặt chẽ và hiệu quả các thành phần của mô hình này để không gặp phải kiệt

quệ tài chính, hay các nhà đầu tư sử dụng mô hình như một công cụ lựa chọn

doanh nghiệp để đầu tư. Ngoài ra, nhóm tác giả cũng khuyến nghị nên mở rộng sử

dụng các mô hình đo lường kiệt quệ tài chính khác như Springate, Ohlson và

Grover.

Pakdaman (2018), mục tiêu của tác giả này là xác định tính hiệu quả của các

mô hình Altman, Springate, Zmijewski và Grover trong việc ước lượng tình trạng

kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tehran,

đối sánh kết quả của các mô hình để tìm mô hình phù hợp nhất. Mẫu nghiên cứu

được xác định là 35 công ty dệt may và gạch men từ năm 2011 đến năm 2016, và

theo đó tác giả sử dụng kiểm định tương quan, mỗi giả thuyết nghiên cứu được

kiểm định và phân tích hồi quy. Theo đó, kết quả thu được từ việc xác định các

chỉ số kiệt quệ tài chính từ các môn hình Z-Score, Springate, Zmijewski và

Grover lần lượt là 92%, 84%, 9% và 98%; cho thấy khả năng dự đoán kiệt quệ tài

chính của mô hình Grover đạt mức cao nhất, sau đó là đến mô hình Z-Score và

Springate, và khả năng thấp nhất là mô hình Zmijewski; như vậy mô hình Grover

có khả năng ước lượng kiệt quệ tài chính tốt hơn ba mô hình còn lại. Tác giả

khuyến nghị xem xét tình trạng tài chính cũng như vấn đề về khả năng hoạt động

liên tục của công ty thông qua kết quả xác định bởi các mô hình này, từ đó có thể

được xem xét và nâng cao chất lượng ra quyết định của các bên liên quan.

Phạm Thị Hồng Vân (2018) nghiên cứu việc sử dụng mô hình Logit để đo

lường khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các công ty cổ phần ngành công

nghiệp niêm yết tại Việt Nam qua bộ dữ liệu dạng bảng với 189 doanh nghiệp

trong giai đoạn 2009-2016. Tác giả đã chỉ ra các nhân tố thuộc nội tại doanh

nghiệp như tỷ lệ nắm giữ tiền, tỷ số nợ, quy mô doanh nghiệp, hiệu suất sử dụng

tài sản, tỷ lệ lợi nhuận giữ lại có tác động đến kiệt quệ tài chính, trong khi các

nhân tố vĩ mô và môi trường không tác động đến kiệt quệ tài chính. Kết quả

nghiên cứu còn khẳng định mô hình dự báo kiệt quệ tài chính có thể đúng theo

tổng thể đạt mức 93,12%.

Januri & cộng sự (2017) phân tích sự khác biệt của kết quả ước lượng kiệt quệ

tài chính của các doanh nghiệp dựa trên các mô hình Z-Score, Springate và

Zmijewski, cụ thể là trường hợp 03 công ty xi măng niêm yết trên Sở giao dịch

chứng khoán Indonesia trong giai đoạn 2011-2015. Nhóm tác giả sử dụng kiểm

định Kruskal-Wallis và đánh giá mức độ chính xác của từng mô hình thông qua tỷ

lệ chính xác và tỷ lệ các dạng lỗi. Kết quả tìm thấy được khẳng định tồn tại sự

khác biệt về khả năng kiệt quệ tài chính từ ba mô hình, được chứng minh thông

qua kiểm định Kruskal Wallis với giá trị ý nghĩa là 0,043; vì vậy nhóm tác giả

khuyến nghị sử dụng các công cụ phân tích khác về khả năng kiệt quệ tài chính

như mô hình Ohlson, Shirata, CA Score, Fulmer và các mô hình khác. Ngoài ra,

nhóm tác giả còn xác định được rằng tỷ lệ chính xác của mô hình X-Score là

100%, trong khi đó mô hình Z-Score và S-Score đều chỉ đạt tỷ lệ chính xác 66,7%

và tương ứng tỷ lệ lỗi là 33,3%; do đó mô hình X-Score được đánh giá là phù hợp

để ước lượng tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty xi măng niêm yết tại

Indonesia.

Aminian & cộng sự (2016) nghiên cứu thực nghiệm với mục tiêu xác định

mức độ hiệu quả của mô hình Z-Score, Springate, Zmijewski và Grover nhằm ước

lượng tình trạng kiệt quệ tài chính, đồng thời so sánh kết quả để tìm mô hình phù

hợp cho trường hợp các công ty dệt may, gốm sứ và gạch ngói niêm yết trên Sở

giao dịch chứng khoán Tehran, mẫu nghiên cứu là 35 doanh nghiệp trong giai

đoạn 2008-2013. Trong nghiên cứu này, sau khi xác định phân phối chuẩn của dữ

liệu bằng cách sử dụng các kiểm định tương quan, các giả thuyết nghiên cứu được

kiểm định bằng kỹ thuật phân tích hồi quy. Ngoài ra, bằng cách sử dụng phân tích

tương quan để kiểm tra ý nghĩa của từng mô hình Z-Score, Springate, Zmijewski

và Grover và để tìm ra mô hình phù hợp bằng phương pháp hồi quy tuyến tính

nhiều lần cho dữ liệu bảng, theo đó nhóm tác giả xây dựng 8 giả thuyết nghiên

cứu. Kết quả kiểm định giả thuyết đã chứng minh rằng mô hình Grover, Z-Score,

Springate và Zmijewski đều có khả năng ước lượng kiệt quệ tài chính. Tuy nhiên,

theo nhóm tác giả, vì các nhà đầu tư luôn tìm kiếm thông tin thích hợp để đầu tư

và các nhà quản lý quan tâm đến việc đánh giá các điểm yếu và các mối đe dọa

trong tương lai để đưa ra các quyết định cần thiết khi đối mặt với những mối đe

dọa này, nên sử dụng mô hình Grover như một công cụ để dự đoán tình trạng kiệt

quệ tài chính hoặc khả năng hoạt động liên tục của các công ty.

Lê Cao Hoàng Anh & Nguyễn Thị Thu Hằng (2012) đã tiến hành kiểm định

chỉ số Z với các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE. Để xác định độ tin cậy của

mô hình chỉ số Z của Altman tại Việt Nam, nhóm tác giả sử dụng dữ liệu của 293

doanh nghiệp và thực hiện kiểm định thông qua quan sát sai lầm loại I và sai lầm

loại II. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình của Altman rất hiệu quả với tỷ lệ dự

báo chính xác đạt 91% tại thời điểm một năm trước khi doanh nghiệp kiệt quệ tài

chính, tỷ lệ này giảm xuống còn 72% trong vòng hai năm. Kết quả này gần tương

đồng với các kiểm định tại những thị trường mới nổi khác như Mexico, Thái Lan.

Nghiên cứu kiểm định hữu ích đối với các nhà thẩm định tín dụng, chuyên gia đầu

tư danh mục và nhà quản trị doanh nghiệp.

2.3.2. Dòng tiền, đòn bẩy tài chính và các yếu tố khác ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp

Với dòng tiền hoạt động kinh doanh như một biến can thiệp, Kusnanto (2023)

kiểm tra ảnh hưởng của sở hữu tổ chức và vốn trí tuệ ảnh hưởng đến kiệt quệ tài

chính cho trường hợp 33 công ty ngành hàng tiêu dùng niêm yết trên Sở giao dịch

chứng khoán Indonesia trong giai đoạn từ năm 2015 đến năm 2019. Kết quả tìm

thấy rằng kiệt quệ tài chính chịu sự ảnh hưởng ngược chiều bởi dòng tiền hoạt

động kinh doanh và vốn trí tuệ, trong khi sở hữu tổ chức ảnh hưởng cùng chiều

không đáng kể đến kiệt quệ tài chính. Bên cạnh đó, Kusnanto (2023) còn khẳng

định rằng vốn trí tuệ và sở hữu tổ chức ảnh hưởng cùng chiều đến dòng tiền hoạt

động kinh doanh, vì vậy tác giả cho rằng các công ty cần phải chú ý đến vốn trí

tuệ và sở hữu tổ chức nhằm đảm bảo khả năng giữ cho dòng tiền hoạt động kinh

doanh được ổn định, qua đó giảm thiểu tình trạng kiệt quệ tài chính.

Mục đích nghiên cứu Romadhina & cộng sự (2022) là kiểm tra và thu thập

bằng chứng thực nghiệm về tác động của dòng tiền và tỷ giá hối đoái đến kiệt quệ

tài chính từ trường hợp các công ty thương mại niêm yết trên Sở giao dịch chứng

khoán Indonesia trong giai đoạn 2014-2018. Nhóm tác giả sử dụng phương pháp

chọn mẫu có mục đích, theo đó mẫu nghiên cứu gồm 51 công ty, và sử dụng dữ

liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính hàng năm của các công ty. Với các

kỹ thuật phân tích định lượng, kết quả chỉ ra rằng dòng tiền từ hoạt động kinh

doanh ảnh hưởng ngược chiều đáng kể đến kiệt quệ tài chính, trong khi đó tỷ giá

hối đoái ảnh hưởng cùng chiều đáng kể đến kiệt quệ tài chính.

Sembiring (2022) đánh giá tác động của cơ chế quản trị doanh nghiệp và dòng

tiền hoạt động đối với kiệt quệ tài chính, trong đó cơ chế quản trị được đo lường

thông qua sở hữu của người quản lý, sở hữu tổ chức và ủy ban kiểm toán. Mẫu

nghiên cứu gồm 24 công ty sản xuất niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán

Indonesia có lợi nhuận trước thuế và lãi vay bị âm ít nhất 2 năm trong giai đoạn

2017-2019. Thông qua dữ liệu thứ cấp và sử dụng mô hình cấu trúc bình phương

nhỏ nhất từng phần, kết quả cho thấy sở hữu của nhà quản lý, sở hữu tổ chức và

ủy ban kiểm toán không có tác động đáng kể đến kiệt quệ tài chính, trong khi

dòng tiền hoạt động kinh doanh có tác động ngược chiều đáng kể đến kiệt quệ tài

chính. Giá trị dòng tiền hoạt động kinh doanh càng lớn thì khả năng công ty gặp

khó khăn tài chính càng nhỏ. Ngược lại, giá trị dòng tiền hoạt động kinh doanh

càng nhỏ thì khả năng công ty gặp khó khăn về tài chính càng lớn. Theo đó, nhóm

tác giả cho rằng dòng tiền hoạt động kinh doanh ảnh hưởng lớn đến hiệu quả nói

chung và hiệu quả hoạt động kinh doanh nói riêng của công ty, công ty có thể đáp

ứng cho nhu cầu sử dụng tiền của hoạt động kinh doanh và các trách nhiệm tài

chính đến hạn bằng lượng tiền được tạo ra từ hoạt động kinh doanh. Nếu công ty

có dòng tiền hoạt động kinh doanh bị âm, điều này sẽ cản trở rất nhiều đến hoạt

động của công ty và có thể đẩy công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính.

Nghiên cứu khả năng áp dụng các mô hình dòng tiền để dự đoán chính xác tỷ

lệ kiệt quệ tài chính dựa trên 490 quan sát đã được lấy mẫu bao gồm các công ty

phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Nigeria từ năm 2011 đến

năm 2017. Các mô hình được Aderin & Amede (2022) phân tích bằng cách sử

dụng kết hợp phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát và phương pháp

moment tổng quát. Kết quả chỉ ra rằng các mô hình dòng tiền có khả năng dự

đoán trong việc xác định tỷ lệ kiệt quệ tài chính cả trong giai đoạn hiện tại và giai

đoạn ngay trước đó. Tuy nhiên, khả năng dự đoán này không kéo dài đến các giai

đoạn tiếp theo trước đó. Ngoài ra, hiệu ứng vòng đời ảnh hưởng đáng kể đến mối

quan hệ giữa các mô hình dòng tiền và dự đoán kiệt quệ tài chính. Nhóm tác giả

cho rằng các công ty trưởng thành về tuổi tác và quy mô, các mô hình dòng tiền

được cải thiện có liên quan đến xác suất kiệt quệ tài chính. Nghiên cứu này đã có

thể khắc phục vấn đề gán trọng số cho các mô hình dòng tiền riêng lẻ, nhưng

khuyến nghị nên đặc biệt quan tâm đến các hiệu ứng vòng đời gắn với các giai

đoạn cụ thể khi phát triển các mô hình dòng tiền với mục tiêu nhận diện kiệt quệ

tài chính.

Bằng cách chọn 309 công ty niêm yết tại Đài Loan bị kiệt quệ tài chính, trong

đó có 218 công ty thoát khỏi tình trạng kiệt quệ tài chính và còn lại 91 công ty

không thoát khỏi tình trạng này, Huang & cộng sự (2022) điều tra tác động của

dòng tiền hoạt động kinh doanh đến khả năng và khoảng thời gian các công ty rơi

vào tình trạng kiệt quệ tài chính, và khả năng hồi phục cũng như tồn tại của công

ty. Thông qua sử dụng mô hình hồi quy logistic, kết quả được tìm thấy rằng các

thay đổi trong dòng tiền hoạt động kinh doanh càng đầy đủ, ổn định và tăng

trưởng, đồng thời tính thanh khoản, tăng trưởng và quy mô của các công ty càng

cao thì khả năng tồn tại của công ty càng tăng đáng kể, cho thấy rằng một công ty

đang gặp khó khăn có nhiều khả năng hồi phục, khả năng tạo ra lợi nhuận để tồn

tại nếu công ty có thể cải thiện dòng tiền hoạt động kinh doanh sau khi bất ngờ

gặp khó khăn tài chính. Hơn nữa, áp dụng phân tích thời lượng, nghiên cứu này đã

tiến thêm một bước để điều tra sự phụ thuộc vào thời gian về khả năng tồn tại của

công ty trong số 218 công ty còn tồn tại. Kết quả cho thấy rằng các công ty tạo ra

dòng tiền hoạt động kinh doanh nhiều hơn trong giai đoạn sau kiệt quệ tài chính

và có khả năng sinh lời cao hơn, tính thanh khoản và tăng trưởng cao hơn trong

giai đoạn trước khủng hoảng sẽ mất ít thời gian hơn một cách đáng kể để giải

quyết khó khăn tài chính để công ty có thể tồn tại. Tuy nhiên, suy thoái kinh tế có

thể cản trở đáng kể thời gian và tốc độ tồn tại của công ty khi bị kiệt quệ tài chính.

Nhìn chung, nhóm tác giả đã tìm thấy bằng chứng nhất quán và mạnh mẽ rằng

dòng tiền hoạt động kinh doanh là một công cụ đáng tin cậy để dự đoán khả năng

và thời gian tồn tại của các công ty gặp khó khăn tài chính. Nghiên cứu cũng đưa

ra những thông tin hữu ích từ thực tiễn cho các nhà quản lý, nhà đầu tư, nhà hoạch

định chính sách và người cho vay, những người có ý định thúc đẩy hiệu quả tài

chính và tính bền vững của công ty.

Roslan & cộng sự (2022) đánh giá mối quan hệ giữa kiệt quệ tài chính với (i)

thanh khoản đại diện bởi tỷ lệ vốn lưu động trên tài sản và hệ số khả năng thanh

toán hiện thời, (ii) đòn bẩy đại diện bởi tỷ số nợ và tỷ lệ nợ vay ngắn hạn trên vốn

lưu động, (iii) khả năng sinh lời đại diện bởi tỷ suất lợi nhuận hoạt động trên tài

sản, suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu và tỷ suất lợi nhuận ròng trên tài sản, (iv) hệ

số vốn chủ sở hữu trên nợ, (v) tăng trưởng doanh thu, và (vi) dòng tiền đại diện

bởi tỷ lệ dòng tiền hoạt động kinh doanh trên nợ phải trả, tỷ lệ dòng tiền hoạt

động đầu tư trên nợ phải trả và tỷ lệ dòng tiền hoạt động tài trợ trên nợ phải trả

của các công ty sản xuất niêm yết tại Malaysia. Mẫu nghiên cứu bao gồm 84 công

ty trong giai đoạn từ năm 2001 đến năm 2014, và nhóm tác giả sử dụng phương

pháp hồi quy logistic để đánh giá mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên

cứu. Theo đó, kết quả xử lý mô hình thứ nhất cho thấy tỷ lệ vốn lưu động trên tài

sản và tỷ suất lợi nhuận hoạt động trên tài sản ảnh hưởng ngược chiều đến kiệt

quệ tài chính, trong khi đó tỷ số nợ, tỷ suất lợi nhuận ròng trên tài sản và hệ số

vốn chủ sở hữu trên nợ ảnh hưởng cùng chiều đến kiệt quệ tài chính. Với mô hình

thứ hai chỉ bao gồm yếu tố dòng tiền, kết quả chỉ ra rằng dòng tiền hoạt động kinh

doanh và dòng tiền hoạt động đầu tư đều có ý nghĩa với ảnh hưởng ngược chiều

đến kiệt quệ tài chính, trong khi đó ảnh hưởng của dòng tiền hoạt động tài trợ là

không đáng kể. Ngoài ra, nhóm tác giả đã xử lý tất cả các biến trong cùng mô

hình thứ ba và sử dụng hồi quy Logit từng bước trong mô hình thứ tư, kết quả cho

thấy các mối quan hệ vẫn đảm bảo được tính ổn định. Căn cứ kết quả nghiên cứu,

nhóm tác giả còn đã khẳng định tầm quan trọng của dòng tiền trong việc thực hiện

mục tiêu giảm thiểu kiệt quệ tài chính, đặc biệt là dòng tiền hoạt động kinh doanh.

Không những thế, nhóm tác giả còn đề xuất rằng việc gia tăng cỡ mẫu nghiên cứu

và nghiên cứu trên nhiều ngành được kỳ vọng cung cấp thông tin hữu ích hơn.

Để khám phá khả năng ứng dụng của mô hình dự đoán kiệt quệ tài chính thông

qua chỉ số F-Score và các thành phần của chỉ số này, qua đó xác định các công ty

có nguy cơ vỡ nợ cao, Rahman & cộng sự (2021) đã tiếp cận mẫu nghiên cứu

được thu thập từ các công ty niêm yết của Hoa Kỳ, bao gồm 81 công ty rơi vào

tình trạng kiệt quệ tài chính đã được trích xuất từ cơ sở dữ liệu nghiên cứu về phá

sản của UCLA-LoPucki trong giai đoạn 2009-2017. Kết quả nghiên cứu này phát

hiện ra rằng mối quan hệ của F-Score và khả năng các công ty rơi vào tình trạng

kiệt quệ tài chính là có ý nghĩa thống kê. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng đã

chứng minh rằng các công ty có nguy cơ kiệt quệ tài chính khi dòng tiền hoạt

động kinh doanh bị âm và tỷ suất lợi nhuận trên tài sản giảm nhiều hơn trong năm

trước khi vỡ nợ. Theo đó, nhóm tác giả nhấn mạnh rằng các mô hình dựa trên dữ

liệu kế toán hiện tại rất đơn giản và dễ sử dụng để dự đoán khả năng kiệt quệ tài

chính đối với các công ty.

Để kiểm tra tác động của các tỷ số tài chính và biến số kinh tế vĩ mô đến kiệt

quệ tài chính cho trường hợp các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường

chứng khoán Pakistan, Muien & cộng sự (2022) đã lựa chọn mẫu nghiên cứu bao

gồm 285 công ty trong giai đoạn 2013-2017. Với dữ liệu thứ cấp được thu thập,

nhóm tác giả đã sử dụng hồi quy logistic và tìm thấy rằng khả năng sinh lời thể

hiện qua tỷ suất lợi nhuận hoạt động trên tổng tài sản có tác động ngược chiều

đáng kể đến kiệt quệ tài chính, trong khi đó tỷ lệ lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản

lại có tác động cùng chiều. Tiếp theo, thanh khoản đại diện bởi tỷ lệ vốn lưu động

trên tổng tài sản tác động ngược chiều đáng kể đến kiệt quệ tài chính, nhưng hệ số

khả năng thanh toán hiện thời cùng chiều nhưng không đáng kể. Về dòng tiền, kết

quả nghiên cứu khẳng định rằng tỷ lệ dòng tiền hoạt động kinh doanh trên tổng tài

sản tác động ngược chiều đến đáng kể đến kiệt quệ tài chính. Ngoài ra, nhóm tác

giả còn tìm thấy tác động cùng chiều đáng kể của lạm phát đến kiệt quệ tài chính;

và tỷ lệ chính xác tổng thể của mô hình đạt được là 89,40%.

Dirman (2020) đưa ra mục tiêu nghiên cứu là cung cấp thông tin hữu ích cho

việc đưa ra các quyết định có liên quan của các chủ thể, đặc biệt là các nhà đầu tư

và chủ nợ về tác động của khả năng sinh lời, thanh khoản, đòn bẩy tài chính, quy

mô doanh nghiệp và dòng tiền tự do đến kiệt quệ tài chính. Phương pháp nghiên

cứu định lượng được sử dụng để xác định kết quả nghiên cứu dựa trên dữ liệu thứ

cấp được thu thập từ báo cáo tài chính của các doanh nghiệp theo phương pháp

chọn mẫu có mục đích. Phạm vi nghiên cứu được xác định cụ thể với 30 doanh

nghiệp niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Indonesia trong giai đoạn 2016-

2018, thuộc ngành công nghiệp cơ bản và dược phẩm. Tiếp cận theo nguyên tắc

ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất (Best unbiased linear estimator), và

kiệt quệ tài chính được đại diện bởi chỉ sở Z-score, tác giả đã xác định được rằng

khả năng sinh lời tác động ngược chiều đến kiệt quệ tài chính thể hiện qua mối

quan hệ cùng chiều với Z-score, ngược lại quy mô doanh nghiệp tác động cùng

chiều đến kiệt quệ tài chính thể hiện qua mối quan hệ ngược chiều với Z-score,

trong khi đó thanh khoản, đòn bẩy tài chính và dòng tiền tự do không đảm bảo ý

nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu.

Với mục tiêu nhận diện tác động của đòn bẩy tài chính, tăng trưởng doanh thu

và dòng tiền đến kiệt quệ tài chính có điều tiết bởi quản trị doanh nghiệp được đại

diện bởi sở hữu của người quản lý, Giarto & Fachrurrozie (2020) sử dụng mẫu

nghiên cứu là 31 doanh nghiệp ngành sản xuất lĩnh vực dược phẩm và cơ bản

niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Indonesia giai đoạn 2013 – 2017. Thông

qua phân tích thống kê mô tả và hồi quy logistic cho thống kê suy luận, nhóm tác

giả khẳng định kiệt quệ tài chính chịu sự tác động cùng chiều bởi đòn bẩy tài

chính và ngược chiều bởi dòng tiền, trong khi đó tăng trưởng doanh thu không

đảm bảo ý nghĩa để giải thích cho kiệt quệ tài chính. Bên cạnh đó, sự điều tiết bởi

quản trị doanh nghiệp sẽ làm cho tác động của đòn bẩy tài chính trở nên yếu đi và

tác động của tăng trưởng doanh thu trở nên mạnh hơn, trong khi đó sự điều tiết

này không đảm bảo ý nghĩa thống kê đối với tác động của dòng tiền đến kiệt quệ

tài chính. Theo đó, nhóm tác giả gợi ý gia tăng sở hữu của người quản lý trong

doanh nghiệp, điều này được kỳ vọng cải thiện hơn nữa về hiệu quả hoạt động và

qua đó giảm thiểu nguy cơ kiệt quệ tài chính.

Phân tích tác động của thanh khoản, khả năng sinh lời, đòn bẩy tài chính và

dòng tiền hoạt động kinh doanh đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm

yết trên Sở giao dịch chứng khoán Indonesia, Dance & Mad (2019) đã sử dụng dữ

liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính của 323 doanh nghiệp trong giai

đoạn 2013-2017. Kiệt quệ tài chính được đo lường theo mô hình của Zmijewski,

và theo kết quả hồi quy logistic với mức ý nghĩa 5%, nhóm tác giả khẳng định

thanh khoản thể hiện qua hệ số khả năng thanh toán hiện thời, khả năng sinh lời

thể hiện qua suất sinh lời trên tài sản đều có tác động ngược chiều đến kiệt quệ tài

chính; ngược lại đòn bẩy tài chính đại diện bởi hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu tác

động cùng chiều đến kiệt quệ tài chính. Ngoài ra, nhóm tác giả cũng xác định rằng

dòng tiền hoạt động kinh doanh không đảm bảo ý nghĩa thống kê để giải thích cho

kiệt quệ tài chính. Căn cứ kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề nghị các doanh

nghiệp cần triển khai phân tích các hệ số tài chính để cung cấp thông tin cảnh báo

sớm và từ đó thiết lập chính sách phù hợp để ngăn chặn kiệt quệ tài chính, doanh

nghiệp cần quan tâm nhiều hơn đối với đòn bẩy tài chính khi thực hiện các biện

pháp điều chỉnh trong mối quan hệ với khả năng sinh lời và dòng tiền hoạt động

kinh doanh. Bên cạnh đó, nhóm tác giả còn gợi cho các nhà đầu tư vận dụng phân

tích các hệ số tài chính để nhận diện kiệt quệ tài chính, qua đó có những điều

chỉnh phù hợp cho quyết định đầu tư.

Finishtya (2019) nghiên cứu thực nghiệm tác động của dòng tiền hoạt động

kinh doanh, lợi nhuận và đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của 111 doanh

nghiệp sản xuất niêm yết tại Indonesia trong năm 2016, trong đó kiệt quệ tài chính

được đại diện bởi chỉ số Z-score của Altman (1968). Từ phân chia 2 nhóm bao

gồm 78 doanh nghiệp rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính và 33 doanh nghiệp

không xảy ra tình trạng này, kết hợp sử dụng kỹ thuật hồi quy nhị phân, kết quả

xác định dòng tiền hoạt động kinh doanh cùng chiều với chỉ số Z-score thể hiện

tác động ngược chiều đến kiệt quệ tài chính, trong khi đó lợi nhuận ngược chiều

với chỉ số Z-score thể hiện tác động cùng chiều đến kiệt quệ tài chính. Ngoài ra,

yếu tố đòn bẩy tài chính cùng chiều với chỉ số Z-score thể hiện tác động ngược

chiều đến kiệt quệ tài chính, tuy nhiên mối quan hệ này không đảm bảo ý nghĩa

thống kê.

Sử dụng mô hình Binary Logistic đo lường khả năng xảy ra kiệt quệ tài

chính của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam,

Phạm Thị Hồng Vân (2018) đã đề xuất mô hình nghiên cứu bao gồm 5 biến độc

lập là hệ số khả năng thanh toán hiện thời, tỷ số nợ, tỷ lệ lợi nhuận giữ lại, tỷ lệ

dòng tiền hoạt động và quy mô doanh nghiệp. Tác giả sử dụng dữ liệu bảng với

606 doanh nghiệp trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2015, kết quả kết luận

được rằng hệ số khả năng thanh toán hiện thời và tỷ số nợ có tác động cùng chiều

đến kiệt quệ tài chính, quy mô doanh nghiệp tác động ngược chiều đến kiệt quệ tài

chính, trong khi đó tỷ lệ dòng tiền hoạt động và tỷ lệ lợi nhuận giữ lại không đảm

bảo được ý nghĩa thống kê nhằm giải thích cho kiệt quệ tài chính.

Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng thông tin về thu nhập trở nên ít liên

quan hơn để đo lường hiệu quả hoạt động của công ty trong trường hợp tình trạng

khó khăn tài chính. Một cách tương đối đơn giản và thuận tiện để phân tích tình

hình tài chính của công ty là sử dụng thông tin về dòng tiền. Theo đó Shamsudin

& Kamaluddin (2015) đánh giá tám mô hình dòng tiền như một công cụ thay thế

để dự đoán kiệt quệ tài chính. Các mô hình dòng tiền được xác định dựa vào trạng

thái thặng dư hay thâm hụt của dòng tiền thành phần bao gồm các hoạt động kinh

doanh, đầu tư và tài trợ. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 124 công ty niêm yết

của Malaysia trong giai đoạn 2006-2013. Kết quả cho thấy các công ty có nhiều

khả năng gặp phải tình trạng kiệt quệ tài chính khi công ty tạo ra dòng tiền dương

từ các hoạt động kinh doanh và sử dụng tiền này để tài trợ cho đầu tư trong tương

lai và trả nợ dài hạn. Bên cạnh đó, các công ty cũng có nhiều khả năng rơi vào

tình trạng kiệt quệ tài chính khi không thể trang trải các nghĩa vụ ngắn hạn do

không đủ dòng tiền thu vào từ các hoạt động kinh doanh chính. Các công ty đang

gặp khó khăn có nhiều khả năng nhận được nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài vì

lượng tiền được tạo ra từ các hoạt động kinh doanh không đủ. Khi công ty bị rút

vốn trong tất cả các hoạt động kinh doanh, đầu tư và tài trợ, công ty có xu hướng

phá sản cao. Kết quả cũng chỉ ra rằng có sự khác biệt đáng kể giữa các công ty

kiệt quệ tài chính và lành mạnh tài chính về các mô hình dòng tiền khác nhau.

Pouraghajan & cộng sự (2014) nghiên cứu khả năng nhận diện kiệt quệ tài

chính thông qua kết hợp các thành phần của báo cáo dòng tiền theo chế độ kế toán

Iran và kiểm định mối quan hệ giữa dòng tiền và kiệt quệ tài chính của doanh

nghiệp, sử dụng phương pháp hồi quy logistic nhị biến với 30 doanh nghiệp kiệt

quệ tài chính và 30 doanh nghiệp không kiệt quệ tài chính từ năm 2003 đến năm

2013. Ngoài các biến độc lập liên quan đến dòng tiền, nghiên cứu còn tiếp cận các

biến kiểm soát như quy mô doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính và khả năng sinh lời.

Kết quả nghiên cứu khẳng định dòng tiền là thông tin hữu ích để đánh giá năng

lực doanh nghiệp và nhận diện kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp. Theo đó, tỷ lệ

dòng tiền ròng hoạt động tài trợ trên tổng nợ ảnh hưởng ngược chiều đến kiệt quệ

tài chính, trong khi đó tỷ lệ dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh trên tổng nợ và

tỷ lệ dòng tiền hoạt động đầu tư trên tổng nợ cũng có chiều hướng tương tự nhưng

không đảm bảo ý nghĩa thống kê. Không những thế, điểm nổi bật được tìm thấy là

sự kết hợp giữa các dòng tiền với các yếu tố tài chính khác, trong đó kiệt quệ tài

chính chịu ảnh hưởng cùng chiều từ sự kết hợp (i) dòng tiền hoạt động kinh doanh

âm, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư và cổ tức dương, thuế âm, dòng tiền hoạt động

đầu tư dương và dòng tiền hoạt động tài trợ dương, (ii) dòng tiền hoạt động kinh

doanh âm, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư và cổ tức âm, thuế âm, dòng tiền hoạt

động đầu tư dương và dòng tiền hoạt động tài trợ âm. Ngoài ra, kiệt quệ tài chính

chịu ảnh hưởng ngược chiều từ sự kết hợp (i) dòng tiền hoạt động kinh doanh

dương, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư và cổ tức dương, thuế âm, dòng tiền hoạt

động đầu tư âm và dòng tiền hoạt động tài trợ dương, (ii) dòng tiền hoạt động

kinh doanh dương, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư và cổ tức dương, thuế âm, dòng

tiền hoạt động đầu tư âm và dòng tiền hoạt động tài trợ âm, (iii) dòng tiền hoạt

động kinh doanh âm, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư và cổ tức âm, thuế âm, dòng

tiền hoạt động đầu tư âm và dòng tiền hoạt động tài trợ dương, và (iv) dòng tiền

hoạt động kinh doanh dương, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư và cổ tức âm, thuế

âm, dòng tiền hoạt động đầu tư âm và dòng tiền hoạt động tài trợ âm.

Để kiểm định ý nghĩa quan trọng của các chỉ số dòng tiền đối với tình trạng

kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp tại Malaysia, Fawzi & cộng sự (2015) đã

sử dụng phương pháp hồi quy logistic. Nghiên cứu này tiếp cận dữ liệu của 52

doanh nghiệp kiệt quệ tài chính và 52 doanh nghiệp không kiệt quệ tài chính trong

3 năm trước khi xảy ra kiệt quệ tài chính trong giai đoạn 2009-2012. Kết quả cho

thấy các chỉ số dòng tiền có ý nghĩa quan trọng trong việc nhận diện kiệt quệ tài

chính, mức độ chính xác dự báo tổng thể lên là 82,10%. Các chỉ số dòng tiền được

gợi ý là tỷ lệ dòng tiền ròng từ hoạt động kinh doanh trước lãi vay trên chi phí lãi

vay, tỷ lệ dòng tiền ròng từ hoạt động kinh doanh trên tổng nợ, tỷ lệ dòng tiền

ròng từ hoạt động đầu tư trên tổng nợ và tỷ lệ dòng tiền ròng từ hoạt động kinh

doanh trên doanh thu.

Với mục tiêu nghiên cứu sự truyền tải thông điệp của dữ liệu phi cấu trúc

trong dự báo kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam, Trần Thị Hải Lý

& cộng sự (2014) đã sử dụng nguồn dữ liệu văn bản trên báo cáo thường niên và

nguồn tin tức trực tuyến của các doanh nghiệp Việt Nam, một cách tiếp cận mới

dựa trên nguồn dữ liệu phi cấu trúc, vào việc dự báo kiệt quệ tài chính. Thông tin

phi cấu trúc được sử dụng riêng biệt hoặc kết hợp với các yếu tố dự báo khác dựa

trên dữ liệu cấu trúc truyền thống, hướng tới mục tiêu cải thiện khả năng dự báo

của các mô hình. Kết quả nghiên cứu cho thấy xét một cách độc lập thông tin phi

cấu trúc có khả năng truyền tải nhiều thông điệp có ý nghĩa trong dự báo tình

trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam, đồng thời

việc kết hợp giữa dữ liệu này và dữ liệu cấu trúc đại diện bởi các nhân tố truyền

thống (tỷ số tài chính, đặc điểm quản trị doanh nghiệp, chỉ số vĩ mô) giúp cải

thiện độ chính xác của dự báo. Nguồn thông tin phi cấu trúc góp phần đáng kể

trong việc dự báo kiệt quệ tài chính. Nghiên cứu này đã xác định được danh sách

các từ khóa mang đặc trưng của Việt Nam có vai trò quan trọng trong phân tích

thông điệp phi cấu trúc trong tương lai, bên cạnh những từ khóa đã được tìm thấy

từ các học giả trên thế giới. Nguồn thông tin mềm nội bộ của các doanh nghiệp

niêm yết được thu thập trên các phần thảo luận và dự báo tình hình tương lai của

doanh nghiệp trên báo cáo thường niên đã thể hiện vai trò quan trọng trong dự báo

tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Việt Nam. Khi nhà quản lý công bố

những thông tin dự báo mang sắc thái tích cực về tình hình tương lai của doanh

nghiệp, doanh nghiệp này sẽ có xác suất rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính giảm

đi. Nguồn thông tin phi cấu trúc dạng tin tức trực tuyến đăng trên các sở giao dịch

chứng khoán cũng chứng tỏ khả năng dự báo xác suất kiệt quệ tài chính của doanh

nghiệp trong tương lai. Đồng thời, khi kết hợp cả hai nguồn thông tin phi cấu trúc

và cấu trúc thì hiệu quả dự báo kiệt quệ tài chính được cải thiện đáng kể. Với

nhóm dữ liệu cấu trúc, nhóm tác giả có phân tích tỷ lệ dòng tiền trên doanh thu

nhưng yếu tố này không đảm bảo ý nghĩa thống kê.

Lakshan & Wijekoon (2013) nghiên cứu mô hình sử dụng các hệ số tài chính

để nhận diện vỡ nợ của các doanh nghiệp niêm yết tại Sri Lanka. Dữ liệu nghiên

cứu lấy từ báo cáo tài chính năm của 70 doanh nghiệp vỡ nợ và 70 doanh nghiệp

không vỡ nợ từ năm 2002 đến năm 2008, từ đó sử dụng phương pháp phân tích

hồi quy logistic với 15 hệ số tài chính. Phân tích các kết quả kiểm định thống kê

cho thấy mức độ chính xác của mô hình gồm các hệ số tài chính là 77,86% một

năm trước khi vỡ nợ và độ chính xác của mô hình trong 3 năm trước khi vỡ nợ là

trên 72%. Mô hình cuối cùng gồm 3 hệ số tài chính là tỷ lệ vốn lưu động trên tổng

tài sản, tỷ số nợ và tỷ lệ dòng tiền hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản; các biến

này có khả năng giải thích hơn trong việc nhận diện vỡ nợ của doanh nghiệp. Như

vậy, mô hình được phát triển trong nghiên cứu này sẽ hữu ích cho các chủ thể

muốn thực hiện dự báo vỡ nợ của các doanh nghiệp niêm yết.

Sayari & Mugan (2013) nghiên cứu ảnh hưởng của các dòng tiền đến chỉ số

kiệt quệ tài chính cho trường hợp 124 doanh nghiệp niêm yết tại Sở giao dịch

chứng khoán Istanbul. Mục tiêu nghiên cứu này là xác định khả năng giải thích về

nguy cơ phá sản và tình trạng sức khỏe tài chính của các doanh nghiệp thông qua

4 mô hình hồi quy tuyến tính, trong đó các biến độc lập là quy mô doanh nghiệp,

độ tuổi doanh nghiệp, dòng tiền hoạt động kinh doanh, dòng tiền hoạt động đầu tư

và dòng tiền hoạt động tài trợ. Kết quả nghiên cứu cho thấy dòng tiền hoạt động

kinh doanh và quy mô doanh nghiệp có quan hệ ngược chiều với chỉ số kiệt quệ

tài chính, dòng tiền hoạt động tài trợ có quan hệ cùng chiều với chỉ số kiệt quệ tài

chính, còn độ tuổi doanh nghiệp và dòng tiền hoạt động đầu tư không có ý nghĩa

thống kê nhằm cung cấp minh chứng cho tình trạng kiệt quệ tài chính.

Nhằm nghiên cứu mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính với trường hợp các

doanh nghiệp Ấn Độ, Bhunia & cộng sự (2011) sử dụng dữ liệu nghiên cứu lấy từ

báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán

Ấn Độ từ năm 2001 đến năm 2010. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích

khác biệt (Discriminant analysis) và kiểm định chuẩn (Normality test); kết quả

nghiên cứu cho thấy mô hình có hiệu suất tốt trong việc nhận diện kiệt quệ tài

chính với tỷ lệ chính xác hơn 80% và hai chỉ số quan trọng và rất có ý nghĩa trong

số 64 chỉ số sử dụng trong nghiên cứu là tỷ lệ dòng tiền trên doanh thu và thời

gian thu tiền bán hàng.

Với mục tiêu cung cấp mô hình để nhận diện kiệt quệ tài chính dựa vào các

thành phần của báo cáo dòng tiền, bao gồm dòng tiền hoạt động kinh doanh, dòng

tiền hoạt động đầu tư và dòng tiền hoạt động tài trợ, Kordestani & cộng sự (2011)

sử dụng dữ liệu của 70 doanh nghiệp không kiệt quệ tài chính và 70 doanh nghiệp

kiệt quệ tài chính trong giai đoạn 1995 – 2008, niêm yết trên thị trường chứng

khoán Tehran. Kết quả kiểm định chi bình phương cho thấy có sự khác biệt đáng

kể về khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính giữa các doanh nghiệp với thành phần

dòng tiền khác nhau trong 1, 2 và 3 năm trước khi xảy ra kiệt quệ tài chính. Như

vậy, nghiên cứu này khẳng định có thể nhận diện kiệt quệ tài chính dựa vào dòng

tiền. Cụ thể rằng, sự kết hợp của các dòng tiền cung cấp tín hiệu cho kiệt quệ tài

chính trong tương lai của các doanh nghiệp, bao gồm (i) dòng tiền hoạt động kinh

doanh âm, dòng tiền hoạt động đầu tư dương và dòng tiền hoạt động tài trợ

dương, (ii) dòng tiền hoạt động kinh doanh âm, dòng tiền hoạt động đầu tư âm và

dòng tiền hoạt động tài trợ dương, (iii) dòng tiền hoạt động kinh doanh dương,

dòng tiền hoạt động đầu tư âm và dòng tiền hoạt động tài trợ âm, và (iv) dòng tiền

hoạt động kinh doanh âm, dòng tiền hoạt động đầu tư âm và dòng tiền hoạt động

tài trợ âm.

Jooste (2007) nghiên cứu về tính hữu ích của các chỉ số dòng tiền trong việc

nhận diện kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, bao gồm tỷ lệ dòng tiền trên doanh

thu, tỷ lệ dòng tiền trên tổng tài sản, tái đầu tư, tỷ lệ dòng tiền trên nợ, khả năng

thanh toán lãi vay bằng tiền, khả năng chia cổ tức, tỷ lệ dòng tiền trên lợi nhuận,

khả năng đáp ứng các trách nhiệm thanh toán. Mẫu nghiên cứu là 27 doanh

nghiệp kiệt quệ tài chính và không kiệt quệ tài chính tại Nam Phi, dữ liệu thu thập

từ báo cáo tài chính 5 năm trước khi xảy ra kiệt quệ tài chính và phương pháp đồ

thị được sử dụng để tìm ra kết quả nghiên cứu. Kết quả cho thấy tỷ lệ dòng tiền

trên nợ là chỉ số tốt nhất dùng để nhận diện kiệt quệ tài chính, các doanh nghiệp

kiệt quệ tài chính có dòng tiền thấp hơn so với các doanh nghiệp không kiệt quệ

tài chính, dẫn đến khả năng đáp ứng các cam kết thanh toán cho chủ nợ thấp và có

xu hướng mắc nợ nhiều.

Với hai mục tiêu nghiên cứu là (i) xây dựng mô hình dự báo kiệt quệ tài chính

và (ii) áp dụng mô hình để theo dõi kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm

yết của Malaysia trong suốt thời kỳ khủng hoảng tài chính Châu Á năm 1997,

Karbhari & Sori (2004) đã tiếp cận dữ liệu trong giai đoạn từ năm 1990 đến năm

1996. Biến phụ thuộc xác định căn cứ phân biệt hai nhóm doanh nghiệp là không

kiệt quệ tài chính và có kiệt quệ tài chính, các chỉ số tài chính được làm biến độc

lập và phân tích đa khác biệt (Multiple Discriminant Analysis) được sử dụng để

xác định mức độ tác động của các biến. Mô hình dự báo kiệt quệ tài chính được

xác định với các yếu tố được sắp xếp theo thứ tự giảm dần mức độ tác động bao

gồm: tỷ số nợ, vòng quay tổng tài sản, tỷ trọng tồn kho trong tổng tài sản, vòng

quay tồn kho và tỷ trọng tiền trong tổng tài sản; và mô hình đã được kiểm định

với mức độ chính xác cao (hơn 80%). Ngoài ra, nghiên cứu còn chỉ ra rằng các

biến mà nhà đầu tư thường quan tâm sử dụng để đánh giá sức khỏe tài chính của

doanh nghiệp như dòng tiền, lợi nhuận, vốn lưu động và giá trị tài sản ròng; và

các nhà quản trị doanh nghiệp có dùng mô hình trong hoạch định tài chính, nếu có

dự báo trước 3 – 4 năm trước khi xảy ra kiệt quệ tài chính thì nhà quản trị có thể

dự kiến những biện pháp khắc phục để tránh rơi vào tình trạng phá sản.

Low & cộng sự (2001) nghiên cứu tính hữu ích của các hệ số tài chính trong

việc nhận diện khả năng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, qua đó cung cấp

thông tin hữu ích nhằm mục tiêu tối thiểu hóa rủi ro kiệt quệ tài chính. Kết quả

nghiên cứu chỉ ra rằng lợi nhuận và thanh khoản không cần thiết để ám chỉ doanh

nghiệp có tiền để thực hiện được các cam kết với chủ nợ, dòng tiền mới cung cấp

thông tin đáng tin cậy để nhận diện kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp với tỷ lệ

82,4% đến 90%.

Căn cứ tóm tắt các bằng chứng thực nghiệm trong và ngoài nước vừa đề cập ở

trên, tổng quan nghiên cứu về ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính tại

các doanh nghiệp phi tài chính được tổng hợp tại Bảng 2.2.

Bảng 2.2. Tổng quan nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính tại các doanh nghiệp

Đối tượng nghiên cứu Kết quả nghiên cứu

Tổng dòng tiền ròng, hay Giarto & Fachrurrozie (2020) tìm thấy tác động ngược chiều đáng kể của tổng thể các dòng tiền đến

mối quan hệ kết hợp các kiệt quệ tài chính, trong khi đó Bhunia & cộng sự (2011) lại khẳng định tác động cùng chiều đáng kể

dòng tiền ảnh hưởng đến đến kiệt quệ tài chính, Trần Thị Hải Lý & cộng sự (2014) đúc kết tác động ngược chiều nhưng không

kiệt quệ tài chính, đáng kể.

Aderin & Amede (2022) quan tâm đến tổng hợp các dòng tiền, theo đó thiết lập 8 mô hình kết hợp ba

dòng tiền (kinh doanh, đầu tư và tài trợ). Theo đó, nhóm tác giả đã khẳng định sự kết hợp của các

dòng tiền có ý nghĩa giải thích cho kiệt quệ tài chính, tuy nhiên nghiên cứu này chưa chỉ ra mô hình

kết hợp các dòng tiền cung cấp thông tin cũng như tín hiệu về tình trạng kiệt quệ tài chính hay lành

mạnh tài chính. Trước đó, Kordestani & cộng sự (2011) đã có hướng tiếp cận tương tự, và đúc kết

chi tiết rằng các mô hình kết hợp các dòng tiền cung cấp tín hiệu về kiệt quệ tài chính bao gồm (i)

dòng tiền hoạt động kinh doanh âm, dòng tiền hoạt động đầu tư dương và dòng tiền hoạt động tài trợ

dương, (ii) dòng tiền hoạt động kinh doanh âm, dòng tiền hoạt động đầu tư âm và dòng tiền hoạt

động tài trợ dương, (iii) dòng tiền hoạt động kinh doanh dương, dòng tiền hoạt động đầu tư âm và

dòng tiền hoạt động tài trợ âm, và (iv) dòng tiền hoạt động kinh doanh âm, dòng tiền hoạt động đầu

tư âm và dòng tiền hoạt động tài trợ âm. Pouraghajan & cộng sự (2014) tìm thấy sự kết hợp giữa các

dòng tiền với các yếu tố tài chính khác ảnh hưởng cùng chiều đến kiệt quệ tài chính bao gồm (i) dòng

tiền hoạt động kinh doanh âm, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư và cổ tức dương, thuế âm, dòng tiền

hoạt động đầu tư dương và dòng tiền hoạt động tài trợ dương, (ii) dòng tiền hoạt động kinh doanh

âm, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư và cổ tức âm, thuế âm, dòng tiền hoạt động đầu tư dương và dòng

tiền hoạt động tài trợ âm. Ngoài ra, kiệt quệ tài chính chịu ảnh hưởng ngược chiều từ sự kết hợp (i)

dòng tiền hoạt động kinh doanh dương, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư và cổ tức dương, thuế âm,

dòng tiền hoạt động đầu tư âm và dòng tiền hoạt động tài trợ dương, (ii) dòng tiền hoạt động kinh

doanh dương, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư và cổ tức dương, thuế âm, dòng tiền hoạt động đầu tư

âm và dòng tiền hoạt động tài trợ âm, (iii) dòng tiền hoạt động kinh doanh âm, tỷ suất sinh lời trên

vốn đầu tư và cổ tức âm, thuế âm, dòng tiền hoạt động đầu tư âm và dòng tiền hoạt động tài trợ

dương, và (iv) dòng tiền hoạt động kinh doanh dương, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư và cổ tức âm,

thuế âm, dòng tiền hoạt động đầu tư âm và dòng tiền hoạt động tài trợ âm.

Shamsudin & Kamaluddin (2015) khẳng định rằng các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính có

mô hình kết hợp dòng tiền không giống với các công ty lành mạnh tài chính. Theo đó, nhóm tác giả

chỉ ra rằng các công ty có nhiều khả năng gặp phải tình trạng kiệt quệ tài chính nếu (i) dòng tiền hoạt

động kinh doanh dương và tài trợ cho mở rộng đầu tư và trả nợ vay dài hạn, hoặc (ii) dòng tiền hoạt

động kinh doanh không thể trang trải các nghĩa vụ ngắn hạn, hoặc (iii) dòng tiền hoạt động kinh

doanh bị thâm hụt và công ty phải huy động nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài, hoặc (iv) tất cả các dòng

tiền hoạt động kinh doanh, đầu tư và tài trợ đều âm.

Low & cộng sự (2001) đối sánh giữa nhóm doanh nghiệp rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính với Dòng tiền hoạt động kinh

nhóm doanh nghiệp lành mạnh tài chính, theo đó khẳng định dòng tiền hoạt động kinh doanh có ý doanh ảnh hưởng đến

nghĩa trong việc nhận diện kiệt quệ tài chính. Finishtya (2019), Fawzi & cộng sự (2015), Lakshan & kiệt quệ tài chính

Wijekoon (2013), Sayari & Mugan (2013), Roslan & cộng sự (2022), Kusnanto (2023), Romadhina

& cộng sự (2022), Sembiring (2022), Huang & cộng sự (2022), Rahman & cộng sự (2021), Muien &

cộng sự (2022) đều khẳng định tác động ngược chiều đáng kể của dòng tiền hoạt động kinh doanh

đến kiệt quệ tài chính. Theo đó, công ty có thể tạo ra dòng tiền từ sản xuất kinh doanh càng cao sẽ

gia tăng khả năng đáp ứng các trách nhiệm tài chính đến hạn, từ đó giảm nguy cơ rơi vào khó khăn

tài chính, và ngược lại.

Dance & Mad (2019), Phạm Thị Hồng Vân (2018), Pouraghajan & cộng sự (2014) cũng khẳng định

ảnh hưởng ngược chiều của dòng tiền hoạt động kinh doanh đến kiệt quệ tài chính, nhưng mối quan

hệ lại không đáng kể.

Dòng tiền hoạt động đầu Fawzi & cộng sự (2015), Roslan & cộng sự (2022) đều tìm thấy ảnh hưởng ngược chiều đáng kể của

tư ảnh hưởng đến kiệt dòng tiền hoạt động đầu tư đến kiệt quệ tài chính. Pouraghajan & cộng sự (2014), Sayari & Mugan

quệ tài chính (2013) cũng tìm thấy mối quan hệ ngược chiều nhưng lại không đáng kể. Low & cộng sự (2001)

khẳng định chưa tìm thấy đáng tin cậy về ý nghĩa của dòng tiền hoạt động đầu tư trong việc nhận

diện kiệt quệ tài chính.

Dòng tiền hoạt động tài Sayari & Mugan (2013) khẳng định tồn tại mối quan hệ ảnh hưởng cùng chiều đáng kể của dòng tiền

trợ ảnh hưởng đến kiệt hoạt động tài trợ đến kiệt quệ tài chính, Roslan & cộng sự (2022) cũng tìm thấy ảnh hưởng cùng

quệ tài chính chiều nhưng mối quan hệ này không đáng kể. Ngược lại, Pouraghajan & cộng sự (2014) lại đúc kết

ảnh hưởng ngược chiều đáng kể của dòng tiền hoạt động tài trợ đến kiệt quệ tài chính. Ngoài ra, Low

& cộng sự (2001) khẳng định chưa tìm thấy đáng tin cậy về ý nghĩa của dòng tiền hoạt động tài trợ

trong việc nhận diện kiệt quệ tài chính.

Dòng tiền tự do ảnh Dirman (2020) tìm thấy ảnh hưởng ngược chiều của dòng tiền tự do đến kiệt quệ tài chính, nhưng

hưởng đến kiệt quệ tài mối quan hệ này không đáng kể.

chính

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Bên cạnh nhiều bằng chứng khác nhau về ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt

quệ tài chính như đã tổng hợp tại Bảng 2.2, nhiều yếu tố tài chính và phi tài chính

thể hiện đặc điểm công ty hoặc các biến số kinh tế vĩ mô cũng được quan tâm

trong nhiều nghiên cứu. Chẳng hạn đòn bẩy tài chính, khả năng sinh lời, quy mô

công ty, thanh khoản, vốn lưu động, tuổi công ty, lạm phát, tỷ giá hối đoái, cấu

trúc sở hữu, v.v.

Sử dụng dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính trong giai đoạn

2014-2018 của các doanh nghiệp thuộc lĩnh vực khai khoáng, niêm yết trên Sở

giao dịch chứng khoán Indonesia, và áp dụng phương pháp chọn mẫu có mục

đích, Oktasari (2020) thực hiện xem xét tác động của thanh khoản, đòn bẩy tài

chính và quy mô doanh nghiệp đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, trong

đó kiệt quệ tài chính được đại diện bởi chỉ số S-Score của Springate (1978). Kết quả

ước lượng đúc kết rằng quy mô công ty và thanh khoản tác động cùng chiều đáng

kể đến kiệt quệ tài chính, trong khi đó đòn bẩy tài chính tác động cùng chiều

nhưng lại không đáng kể đến kiệt quệ tài chính.

Abdioğlu (2019) nghiên cứu kỳ vọng xác định ảnh hưởng của vài yếu tố đặc

điểm doanh nghiệp đến mối quan hệ giữa kiệt quệ tài chính với quyết định cấu

trúc vốn, sử dụng dữ liệu của các doanh nghiệp sản xuất niêm yết trên thị trường

chứng khoán Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn 2007 – 2017, trong đó kiệt quệ tài chính

được đại diện bởi chỉ số Z-score của Altman. Kết quả ước lượng theo mô hình yếu

tố cố định cho rằng kiệt quệ tài chính gia tăng khi mức độ sử dụng đòn bẩy tài

chính gia tăng và gia tăng nợ ngắn hạn trong cấu trúc kỳ hạn nợ. Đối với tác động

của mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính trong cấu trúc vốn đến kiệt quệ tài chính,

tác động này trở nên yếu hơn khi có sự điều tiết bởi quy mô doanh nghiệp và khả

năng sinh lời, nhưng sẽ mạnh hơn bởi sự điều tiết bởi tài sản hữu hình. Đối với tác

động của cấu trúc kỳ hạn nợ đại diện bởi tỷ trọng nợ dài hạn trong tổng nợ đến

kiệt quệ tài chính, mối quan hệ này trở nên yếu hơn khi có điều tiết bởi khả năng

sinh lời và tài sản hữu hình.

Nghiên cứu tác động của cấu trúc vốn đến kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Malaysia Bursa,

trong đó cấu trúc vốn được đại diện bởi đòn bẩy tài chính, cấu trúc kỳ hạn nợ, cấu

trúc vốn chủ sở hữu và cấu trúc tài sản, và kiệt quệ tài chính được đại diện bởi chỉ

số Z-score của Altman. Lee & Manual (2019) đã sử dụng dữ liệu nghiên cứu được

thu thập từ trường hợp cụ thể là 74 doanh nghiệp từ năm 2013 đến năm 2017, từ

đó phân tích hồi quy theo OLS để trả lời các giả thuyết nghiên cứu. Theo đó, đòn

bẩy tài chính, vốn chủ sở hữu được huy động từ bên ngoài, tài sản hữu hình tác

động cùng chiều đến kiệt quệ tài chính; đồng thời vốn chủ sở hữu được tích lũy từ

nội bộ ảnh hưởng ngược chiều đến kiệt quệ tài chính. Bên cạnh đó, kết quả nghiên

cứu còn xác định cấu trúc kỳ hạn nợ có tác động ngược chiều đến kiệt quệ tài

chính nhưng không đảm bảo mức ý nghĩa thống kê.

Phân tích các chỉ số hiệu quả tài chính nhằm nhận diện kiệt quệ tài chính của

các doanh nghiệp lĩnh vực khoáng sản, cụ thể là hệ số khả năng thanh toán hiện

thời, suất sinh lời trên tài sản, tỷ số nợ, tỷ lệ chia cổ tức, tỷ số giá thị trường trên

giá sổ sách, và kiệt quệ tài chính được đại diện bởi chỉ số Z-score của Altman.

Iskandar & Prihanto (2019) đã sử dụng phương pháp phân tích tương quan nhân

quả (Causal correlation), dựa trên mẫu nghiên cứu là 6 doanh nghiệp niêm yết trên

Sở giao dịch chứng khoán Indonesia trong giai đoạn 2013 – 2017, được lựa chọn

theo phương pháp chọn mẫu theo mục đích. Phương pháp ước lượng theo FEM và

REM được sử dụng cho dữ liệu bảng, nhóm tác giả đúc kết rằng hệ số khả năng

thanh toán hiện thời, suất sinh lời trên tài sản giải thích ngược chiều cho kiệt quệ

tài chính thông qua kết quả hồi quy ngược chiều với chỉ số Z-score, trong khi các

yếu tố còn lại không đảm bảo ý nghĩa thống kê.

Murhadi & cộng sự (2018) đặt ra mục tiêu phân tích ảnh hưởng của quản trị

doanh nghiệp tốt đến kiệt quệ tài chính, đồng thời thiết lập mô hình nhận diện kiệt

quệ tài chính bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử từ trường hợp các doanh nghiệp

phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Indonesia suốt giai đoạn

2011 – 2015. Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng thông qua sử dụng kỹ

thuật hồi quy logistic, thực hiện trên mẫu nghiên cứu gồm 337 doanh nghiệp,

tương ứng là 1685 quan sát theo năm. Kết quả nghiên cứu đã xác định tỷ lệ thành

viên hội đồng quản trị độc lập, ý kiến kiểm toán, quy mô doanh nghiệp và đòn bẩy

tài chính thuộc nhóm quản trị doanh nghiệp tốt đảm bảo đủ ý nghĩa thống kê khi

đưa vào mô hình, mức độ chính xác của mô hình dự báo phá sản là 99,70%. Theo

đó kết quả ước lượng chỉ ra thành viên hội đồng quản trị độc lập, ý kiến kiểm

toán, đòn bẩy tài chính tác động cùng chiều lên kiệt quệ tài chính, trong khi đó

quy mô doanh nghiệp lại có tác động ngược chiều lên kiệt quệ tài chính.

Ikpesu & Eboiyehi (2018) sử dụng phương pháp sai số chuẩn điều chỉnh trong

dữ liệu bảng để xem xét ảnh hưởng của cấu trúc vốn đại diện bởi tỷ lệ nợ vay dài

hạn trên tổng tài sản đến kiệt quệ tài chính đại diện bởi chỉ số Z-score của Altman

của 58 doanh nghiệp sản xuất giai đoạn 2010-2016 niêm yết trên Sở giao dịch

chứng khoán Nigeria. Kết quả khẳng định tác động cùng chiều của cấu trúc vốn

đến kiệt quệ tài chính, theo đó nhóm nghiên cứu này gợi ý các nhà quản lý doanh

nghiệp cần thận trọng khi lựa chọn cấu trúc vốn, Chính phủ nên khuyến khích

doanh nghiệp ưu tiên nguồn tài trợ nội bộ từ lợi nhuận giữ lại hơn là bên ngoài

thông qua chính sách thuế, hay Ngân hàng Nhà nước có thể chỉ đạo các ngân hàng

thương mại cho vay với lãi suất thấp hơn đối với lĩnh vực sản xuất nhằm tạo sự ổn

định cho các doanh nghiệp.

Tiếp cận theo hướng ứng dụng, Moghaddam & Filsaraei (2016) đã sử dụng dữ

liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của 82 doanh nghiệp niêm yết trên Sở giao

dịch chứng khoán Tehran (Iran) giai đoạn 2010-2014. Theo đó, nghiên cứu kỳ

vọng đúc kết tác động của các yếu tố đặc điểm quản trị doanh nghiệp đến kiệt quệ

tài chính bằng phương pháp phân tích hồi quy đa biến theo FEM và REM, kiệt

quệ tài chính được dựa vào thực nghiệm . Nhóm tác giả khẳng định sở hữu tổ

chức có thể giảm kiệt quệ tài chính, trong khi đó mối quan hệ giữa kiệt quệ tài

chính với thành viên hội đồng quản trị độc lập, sự kiêm nhiệm vừa là giám đốc

điều hành vừa là chủ tịch hội đồng quản trị không đảm bảo mức ý nghĩa thống kê.

Ngoài ra, nhóm nghiên cứu này còn chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính và ý kiến kiểm

toán sẽ làm gia tăng tình trạng kiệt quệ tài chính, ngược lại quy mô doanh nghiệp

và hiệu quả quản lý sẽ giảm thiểu tình trạng này.

Trịnh Thị Phan Lan (2013) nghiên cứu rủi ro từ đòn bẩy tài chính của các

doanh nghiệp xây dựng - bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán thông

qua xác định và đánh giá các chỉ tiêu tài chính, bao gồm: tỷ số nợ, hệ số nợ trên

vốn chủ sở hữu, tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tổng nợ phải trả, tỷ lệ nợ ngắn hạn trên nợ

dài hạn, lợi nhuận sau thuế, suất sinh lời trên tài sản, suất sinh lời trên vốn chủ sở

hữu, hệ số khả năng thanh toán hiện thời, hệ số khả năng thanh toán nhanh và hệ

số khả năng thanh toán lãi vay. Dữ liệu nghiên cứu căn cứ vào báo cáo tài chính

từ năm 2008 đến năm 2012, tuy nhiên không có sự thống nhất về quan sát theo

thời gian đối với từng chỉ tiêu cụ thể và chủ yếu tập trung vào giai đoạn 2010 –

2011. Kết quả cho thấy các doanh nghiệp xây dựng - bất động sản sử dụng đòn

bẩy tài chính cao, cơ cấu nợ cũng không hợp lý, nợ ngắn hạn luôn chiếm hơn 50%

tổng nguồn vốn và lên tới hơn 100% so với nợ dài hạn. Trong bối cảnh kinh

doanh khó khăn, cơ cấu vốn đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả kinh doanh

của các doanh nghiệp: 90% doanh nghiệp thua lỗ, suất sinh lời trên tài sản và suất

sinh lời trên vốn chủ sở hữu sụt giảm và mất khả năng thanh toán lãi vay ngân

hàng.

Nghiên cứu mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và sức mạnh về vốn với tình

trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng

khoán Tehran trong giai đoạn 2007 – 2011, Pourali & cộng sự (2013) đã sử dụng

mẫu nghiên cứu gồm 32 doanh nghiệp bị loại khỏi hệ thống và sử dụng kỹ thuật

phân tích hồi quy tuyến tính đa biến. Các biến trong mô hình nghiên cứu bao gồm:

Biến phụ thuộc là mức độ kiệt quệ tài chính, đo lường bởi Altman’s Z-scores có

điều chỉnh; Các biến độc lập là đòn bẩy tài chính, đo lường bởi tỷ số nợ và sức

mạnh về vốn, đo lường bởi tỷ trọng tài sản cố định trong tổng tài sản; Các biến

kiểm soát là quy mô doanh nghiệp, đo lường bởi log tổng giá trị tài sản; lợi nhuận,

đo lường bởi tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên doanh thu; cơ hội tăng trưởng của

doanh nghiệp, đo lường bởi Tobin’s Q; và tính thanh khoản của tài sản, đo lường

bởi tỷ trọng tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản. Nghiên cứu này đã sử dụng phương

pháp bình phương tối thiểu tổng quát ước tính và các kiểm định khác nhau, bao

gồm: kiểm định Hausman, kiểm định MANA,… Kết quả cho thấy không có mối

quan hệ đáng kể giữa đòn bẩy tài chính và sức mạnh về vốn với mức độ kiệt quệ

tài chính. Ngoài ra, nghiên cứu thực nghiệm này cho thấy có mối quan hệ trái

chiều giữa đòn bẩy tài chính và mức độ kiệt quệ tài chính, phù hợp với giả thuyết;

trong khi đó, sức mạnh về vốn và mức độ kiệt quệ tài chính có quan hệ trái chiều,

trái ngược lại với giả thuyết.

Bhunia & Mukhuti (2012) nghiên cứu các yếu tố rủi ro tài chính của các doanh

nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Bombay tại Ấn Độ. Nghiên cứu sử

dụng thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy mô hình

Alexander Bathory đối với dữ liệu thứ cấp lấy từ báo cáo tài chính của 513 doanh

nghiệp trong giai đoạn 2010 – 2011. Biến phụ thuộc là rủi ro tài chính, đo lường

bằng mô hình Alexander Bathory. Các biến độc lập bao gồm: (1) cơ cấu nợ, được

đo lường bởi hệ số nợ ngắn hạn trên nợ dài hạn; (2) khả năng thanh toán, đo lường

bởi hệ số khả năng thanh toán hiện thời, hệ số khả năng thanh toán nhanh và tỷ số

nợ; (3) hiệu quả tài chính, đo lường bởi tỷ suất lợi nhuận ròng trên doanh thu và

suất sinh lời trên tài sản; (4) khả năng hoạt động, đo lường bởi vòng quay tồn kho,

vòng quay tài sản cố định, vòng quay tổng tài sản và vòng quay các khoản phải

thu; (5) cơ cấu vốn, đo lường bởi tỷ số tự tài trợ và tỷ trọng tài sản cố định trong

tổng tài sản. Kết quả phân tích hồi quy và thực hiện các kiểm định cho thấy: Rủi

ro tài chính có quan hệ trái chiều đáng kể với khả năng thanh toán, đặc biệt là hệ

số khả năng thanh toán hiện thời, kết quả này phù hợp với giả thuyết; Rủi ro tài

chính có quan hệ trái chiều đáng kể với hiệu quả tài chính, đặc biệt là tỷ suất lợi

nhuận ròng trên doanh thu, kết quả này phù hợp với giả thuyết; Rủi ro tài chính có

quan hệ trái chiều đáng kể với cơ cấu vốn kết quả này phù hợp với giả thuyết; Rủi

ro tài chính không có quan hệ với cơ cấu nợ và khả năng hoạt động, điều này trái

ngược lại với giả thuyết.

Phân tích rủi ro tín dụng xuất hiện khi doanh nghiệp không có khả năng thanh

toán các khoản nợ đến hạn trên cơ sở tiếp cận mô hình hồi quy logistic, và theo

đó, Hoàng Tùng (2011) đã kiểm chứng và dự báo rủi ro này cho doanh nghiệp

Việt Nam. Mẫu nghiên cứu gồm 463 doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng

khoán, được chia thành 2 nhóm: (i) 93 doanh nghiệp có rủi ro tín dụng và (ii) 370

doanh nghiệp không có rủi ro tín dụng. Biến phụ thuộc của mô hình nghiên cứu là

rủi ro tín dụng, thuộc loại biến nhị phân. Rủi ro tín dụng được nhận diện bởi ít

nhất 1 trong các dấu hiệu như sau: (i) Không có khả năng thực hiện nghĩa vụ tín

dụng với các đối tác, (ii) Vốn lưu động ròng bị âm, và (iii) Giá trị thị trường của

doanh nghiệp nhỏ hơn tổng nợ phải trả. Sử dụng phương pháp loại trừ dần, tác giả

chọn 4 nhóm biến độc lập được tính từ báo cáo tài chính năm 2009, bao gồm: (1)

cơ cấu vốn, đo lường bởi tỷ số nợ và hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu, (2) cơ cấu đầu

tư, đo lường bởi tỷ lệ tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản, (3) hoạt động, đo lường

bởi vòng quay tổng tài sản, (4) hiệu quả, đo lường bởi tỷ suất lợi nhuận trên doanh

thu, suất sinh lời trên tài sản và suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu. Kết quả xử lý dữ

liệu thông qua sự hỗ trợ của phần mềm SPSS cho thấy mô hình hồi quy logistic

dự đoán đúng đối với 98,70% mẫu nghiên cứu, cụ thể là dự đoán đúng 91 trường

hợp trong tổng số 93 trường hợp có rủi ro và dự đoán đúng 366 trường hợp trong

tổng số 370 trường hợp không có rủi ro. Như vậy, theo tác giả, logistic là mô hình

thống kê được sử dụng phổ biến trong phân tích rủi ro tín dụng và qua đó giúp xây

dựng một hàm số dự báo rủi ro này cho các doanh nghiệp trên cơ sở các chỉ tiêu

tài chính, hỗ trợ cho việc xếp hạng tín dụng.

Nghiên cứu khả năng vận dụng các chỉ số tài chính để nhận diện kiệt quệ tài

chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Tehran (TES),

Salehi & Abedini (2009) sử dụng phương pháp phân tích hồi quy đa biến với hai

bộ dữ liệu bao gồm (i) 30 doanh nghiệp có khó khăn tài chính và (ii) 30 doanh

nghiệp không có bất kỳ khó khăn tài chính. Mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính

gồm các chỉ số tài chính liên quan đến thanh khoản, khả năng sinh lời, quản trị tài

sản và sử dụng nợ; kết quả thống kê cho thấy mô hình phù hợp và các chỉ số tài

chính có ý nghĩa giải thích trong mô hình. Ngoài ra, nghiên cứu này còn cho biết

khả năng dự đoán chính xác kiệt quệ tài chính với mô hình được thiết kế 4 năm

trước khi doanh nghiệp xảy ra kiệt quệ tài chính.

Các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính là một trong

những yếu tố gắn với đặc điểm doanh nghiệp thường được quan tâm khi phân tích

ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính. Điều này có thể giải thích theo lý thuyết đánh

đổi trong cơ cấu vốn, đây là mâu thuẫn cơ bản của vấn đề kiệt quệ tài chính trong

các doanh nghiệp. Giarto & Fachrurrozie (2020), Abdioğlu (2019), Lee & Manual

(2019), Dance & Mad (2019), Murhadi & cộng sự (2018), Phạm Thị Hồng Vân

(2018), Moghaddam & Filsaraei (2016), Lakshan & Wijekoon (2013), Roslan &

cộng sự (2022) cho rằng đòn bẩy tài chính ảnh hưởng cùng chiều đến kiệt quệ tài

chính, điều này có nghĩa là các công ty sẽ trở nên khó khăn hơn trong việc thực

hiện các trách nhiệm tài chính đến hạn nếu mức độ sử dụng nợ gia tăng, và ngược

lại. Tuy nhiên, Trần Thị Hải Lý & cộng sự (2014), Pourali & cộng sự (2013) lại

tìm thấy mối quan hệ ngược lại, đòn bẩy tài chính ảnh hưởng ngược chiều đến

kiệt quệ tài chính.

Ngoài ra, kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp còn chịu sự ảnh hưởng bởi

khả năng sinh lời (Finishtya, 2019; Dirman, 2020; Dance & Mad, 2019; Iskandar

& Prihanto, 2019; Trần Thị Hải Lý & cộng sự, 2014; Bhunia & Mukhuti, 2012;

Rahman & cộng sự, 2021; Roslan & cộng sự, 2022; Muien & cộng sự, 2022), quy

mô công ty (Dirman, 2020; Oktasari, 2020; Pouraghajan & cộng sự, 2014;

Murhadi & cộng sự, 2018; Phạm Thị Hồng Vân, 2018; Moghaddam & Filsaraei,

2016; Sayari & Mugan, 2013), thanh khoản (Oktasari, 2020; Phạm Thị Hồng Vân,

2018; Dance & Mad, 2019; Iskandar & Prihanto, 2019; Trần Thị Hải Lý & cộng

sự, 2014; Bhunia & Mukhuti, 2012; Lakshan & Wijekoon, 2013; Roslan & cộng

sự, 2022; Muien & cộng sự, 2022), lợi nhuận giữ lại (Muien & cộng sự, 2022),

cấu trúc vốn (Ikpesu & Eboiyehi, 2018; Abdioğlu, 2019; Lee & Manual, 2019;

Lee & Manual, 2019; Roslan & cộng sự, 2022), tuổi công ty (Aderin & Amede,

2022), lạm phát (Muien & cộng sự, 2022; Trần Thị Hải Lý & cộng sự, 2014), tỷ

giá hối đoái (Romadhina & cộng sự, 2022), và nhiều yếu tố khác như thời gian thu

tiền, sức mạnh về vốn, tài sản hữu hình, vòng quay tài sản, vốn trí tuệ, sở hữu tổ

chức, thành viên hội đồng quản trị độc lập, ý kiến kiểm toán, hiệu quả quản lý, sở

hữu nhà nước, giám đốc thuê ngoài, mức độ tập trung quyền trong công ty.

2.3.3. Thảo luận các bằng chứng thực nghiệm và khoảng trống nghiên cứu

của đề tài.

2.3.3.1. Mô hình đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

Theo các nội dung đã lược khảo trên, kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

có thể đo lường bởi mô hình Z-Score (Ningsih & Permatasari, 2018; Tanjung,

2020), mô hình S-Score (Tahu, 2019; Shalih & Kusumawati, 2019; Mulyati &

Ilyasa, 2020; Fauzi & cộng sự, 2021), mô hình O-Score (Syamni & cộng sự,

2018), mô hình X-Score (Andriani & Sihombing, 2021; Fadrul & Ridawati, 2020;

Hertina & cộng sự, 2020; Viciwati, 2020; Januri & cộng sự, 2017), mô hình G-

Score (Pakdaman, 2018; Hertina & cộng sự, 2020; Aminian & cộng sự, 2016). Sự

khác nhau trong việc lựa chọn áp dụng mô hình đo lường kiệt quệ tài chính có thể

xuất phát từ đặc trưng quyết định quản trị tài chính của các doanh nghiệp kết hợp

với sự điều tiết bởi các yếu tố thuộc môi trường kinh doanh, môi trường tài chính

và môi trường thuế. Vì vậy, điều tất yếu khi đo lường kiệt quệ tài chính là kiểm

định có hay không tồn tại sự khác biệt giữa các mô hình và đánh giá mức độ chính

xác hay tương ứng là tỷ lệ lỗi của từng mô hình (Andriani & Sihombing, 2021;

Fauzi & cộng sự, 2021; Mulyati & Ilyasa, 2020; Hertina & cộng sự, 2020; Fadrul

& Ridawati, 2020; Viciwati, 2020; Tahu, 2019; Pakdaman, 2018; Januri & cộng

sự, 2017; Aminian & cộng sự, 2016).

Về đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại

Việt Nam, nghiên cứu thực nghiệm của Lê Cao Hoàng Anh & Nguyễn Thị Thu

Hằng (2012) đã tiến hành kiểm định mô hình Z-Score cho trường hợp các doanh

nghiệp trên Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh và khẳng định mô hình này

hiệu quả với tỷ lệ chính xác đạt 91% tại thời điểm một năm trước khi kiệt quệ tài

chính và giảm xuống mức 72% trong vòng hai năm. Phạm Thị Hồng Vân (2018)

sử dụng phương pháp hồi quy Logit dựa trên bộ dữ liệu từ mẫu 189 doanh nghiệp

cổ phần ngành công nghiệp niêm yết tại Việt Nam, đúc kết 5 thành phần cấu

thành kiệt quệ tài chính với tỷ lệ chính xác theo tổng thể là 93,12%, bao gồm tỷ lệ

nắm giữ tiền, tỷ số nợ, quy mô doanh nghiệp, hiệu suất sử dụng tài sản và tỷ lệ lợi

nhuận giữ lại. Như vậy, các nghiên cứu thực nghiệm nhằm đề xuất áp dụng mô

hình đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại

Việt Nam chưa xem xét đến sự đa dạng của các mô hình đo lường, qua đó đối

sánh lựa chọn giữa các mô hình để tăng thêm tính vững chắc cũng như mức độ

thuyết phục trong đúc kết cách thức đo lường kiệt quệ tài chính, đây là khoảng

trống nghiên cứu thực nghiệm gắn với trường hợp cụ thể tại Việt Nam và đề tài

luận án sẽ xử lý vấn đề này với mục đích kiểm định lựa chọn từ tiếp cận phong

phú các mô hình Z-Score, S-Score, O-Score, X-Score, Z-Taffler, H-Score và G-

Score. Theo đó, đề tài luận án lần lượt trả lời 2 câu hỏi nghiên cứu cho trường hợp

cụ thể là các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam, bao gồm:

(1) Có tồn tại sự khác biệt kết quả đo lường kiệt quệ tài chính khi áp dụng các

mô hình hay không?

(2) Mô hình nào đo lường kiệt quệ tài chính là phù hợp nhất?

2.3.3.2. Ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

Các bằng chứng thực nghiệm trong và ngoài nước đã khẳng định nhiều khía

cạnh ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính, và đây là cơ sở cho việc phát

triển mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp có sự tham gia

cấu thành của yếu tố dòng tiền. Kiệt quệ tài chính không chỉ liên quan đến từng

dòng tiền bao gồm dòng tiền hoạt động kinh doanh, dòng tiền hoạt động đầu tư và

dòng tiền hoạt động tài trợ, mà còn liên quan sự tổng hợp cũng như các mô hình

kết hợp giữa các dòng tiền, và sự kết hợp của dòng tiền với các yếu tố tài chính

khác. Dance & Mad (2019) khuyến nghị các doanh nghiệp cần phân tích kết hợp

các hệ số tài chính để cung cấp thông tin cảnh báo sớm và cơ sở thiết lập biện

pháp phù hợp để giảm thiểu và có thể hạn chế xảy ra kiệt quệ tài chính, trong đó

các doanh nghiệp cần quan tâm nhiều hơn đến đòn bẩy tài chính trong mối quan

hệ với khả năng sinh lời và dòng tiền hoạt động kinh doanh. Với nội dung đã lược

khảo tại mục 2.3.2, các nghiên cứu thực nghiệm đã cung cấp bằng chứng cũng

như thông tin hữu ích về ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính cũng như

qua đó đề xuất nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia của yếu tố dòng tiền

như sau:

Thứ nhất, tổng dòng tiền ròng, cũng là sự kết hợp ba dòng tiền (kinh doanh,

đầu tư và tài trợ) ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính. Tuy nhiên, kết quả đúc kết

chưa nhất quán, điều này có thể hiểu và giải thích bởi sự đa dạng trong kết hợp

giữa các dòng tiền cụ thể để hình thành dòng tiền chung, hoặc sự tương tác giữa

dòng tiền với các khía cạnh tài chính khác có liên quan. Xét mô hình kết hợp các

dòng tiền, có 8 trường hợp (Aderin & Amede, 2022; Kordestani & cộng sự,

2011), và kết quả nghiên cứu của Kordestani & cộng sự (2011) khẳng định rằng

chỉ có 4/8 trường hợp tổng hợp 3 dòng tiền cung cấp tín hiệu về kiệt quệ tài chính.

Mở rộng hơn, kết quả nghiên cứu của Pouraghajan & cộng sự (2014) bổ sung

thêm rằng tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty trở nên nặng hơn hay giảm bớt

tùy vào sự kết hợp của dòng tiền với khả năng sinh lời, chính sách cổ tức và thuế

thu nhập doanh nghiệp. Shamsudin & Kamaluddin (2015) cũng khẳng định rằng

kiệt quệ hay lành mạnh tài chính của các công ty tùy vào dạng mô hình kết hợp

giữa các dòng tiền thành phần, theo đó nhóm tác giả cũng chỉ ra 4 trường hợp và

chủ yếu xuất phát từ dòng tiền hoạt động kinh doanh trong mối quan hệ với dòng

tiền hoạt động đầu tư và tài trợ. Điểm giống nhau trong đúc kết từ nghiên cứu của

Kordestani & cộng sự (2011) và Shamsudin & Kamaluddin (2015) là 2 trường

hợp dẫn đến kiệt quệ tài chính bao gồm (i) 03 dòng tiền đều âm, hoặc (ii) chỉ có

dòng tiền hoạt động kinh doanh thặng dư trong khi 02 dòng tiền còn lại bị âm.

Mặc dù các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra ảnh hưởng của tổng dòng tiền

ròng hoặc mô hình kết hợp các dòng tiền thành phần đến kiệt quệ tài chính. Tuy

nhiên, các nghiên cứu chỉ phân tích dựa trên trạng thái âm (-) hoặc dương (+) của

từng dòng tiền mà chưa quan tâm đến độ lớn của dòng tiền, và xử lý theo dạng

biến giả quy ước theo dạng thức của mô hình dòng tiền. Vì vậy, đề tài luận án sẽ

kiểm định ảnh hưởng của sự tương tác giữa các dòng tiền thành phần, dựa trên độ

lớn của dòng tiền, đây là điểm mới so với các nghiên cứu trước với kỳ vọng cung

cấp thêm bằng chứng hữu ích khi đánh giá sự kết hợp giữa các dòng tiền ảnh

hưởng đến kiệt quệ tài chính. Theo đó, đề tài luận án kế thừa và phát triển các

hướng nghiên cứu như sau:

- Đánh giá ảnh hưởng của tổng dòng tiền đến kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp.

- Đánh giá ảnh hưởng của sự tương tác giữa các dòng tiền thành phần đến kiệt

quệ tài chính của các doanh nghiệp.

Thứ hai, từng dòng tiền thành phần ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của các

doanh nghiệp.

Không chỉ xem xét tổng thể dòng tiền hay các mô hình kết hợp các dòng tiền,

nhiều nghiên cứu thực nghiệm cũng đã chỉ ra tác động của từng dòng tiền đến kiệt

quệ tài chính của các doanh nghiệp. Theo thống kê tại Bảng 2.2, đa phần các

nghiên cứu đều cho rằng dòng tiền hoạt động kinh doanh có tác động ngược chiều

đến kiệt quệ tài chính, phù hợp với bản chất ý nghĩa của dòng tiền này. Trong khi

đó, kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền hoạt động đầu tư và tài trợ đến

kiệt quệ tài chính có sự khác biệt rõ nét giữa các trường hợp; điều này có thể do

bản chất của hai dòng tiền này dẫn đến ảnh hưởng độc lập đến kiệt quệ tài chính

chưa rõ nét trong cùng kỳ, hoặc ảnh hưởng chỉ trở nên rõ ràng khi có sự tương tác

với dòng tiền còn lại có liên quan.

Ngoài ra, cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm cho rằng, các chỉ số tài

chính hình thành dựa vào dòng tiền kết hợp với các trách nhiệm tài chính đến hạn

sẽ phản ánh tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. Chẳng hạn Jooste

(2007) cho rằng một doanh nghiệp có khả năng thanh khoản và lợi nhuận tăng

nhưng phải đối diện với các vấn đề nghiêm trọng về dòng tiền, doanh nghiệp này

sẽ đối mặt với tình trạng kiệt quệ tài chính. Theo đó, Jooste (2007) đã chỉ ra rằng

tỷ lệ dòng tiền trên nợ là chỉ số phản ánh tốt nhất sử dụng để giải thích tình trạng

kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, khi doanh nghiệp có dòng tiền càng cao

góp phần làm gia tăng tỷ lệ dòng tiền trên nợ thì doanh nghiệp có nguy cơ kiệt quệ

tài chính càng thấp và ngược lại. Fawzi (2015) cũng kết luận thống nhất với

Jooste (2007) về ý nghĩa giải thích của dòng tiền thể hiện qua tỷ lệ dòng tiền trên

nợ cho tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, tuy nhiên tác giả này

còn bổ sung rằng dòng tiền thể hiện qua tỷ lệ dòng tiền trên doanh thu cũng quan

trọng trong việc nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. Pranowo &

cộng sự (2010) không xem xét yếu tố dòng tiền trong mô hình nghiên cứu, nhưng

nhóm tác giả có đề xuất rằng các doanh nghiệp cần theo dõi các biến số tài chính

có ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính ngay từ đầu giai đoạn suy giảm của dòng tiền

và khi dòng tiền hoạt động kinh doanh bị thâm hụt, đây là một tín hiệu cho tình

trạng kiệt quệ tài chính; vì vậy đề tài sẽ đưa vào mô hình nghiên cứu để đánh giá

vai trò điều tiết của dòng tiền hoạt động kinh doanh đối với tác động của đòn bẩy

tài chính đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, điều này cũng xuất phát từ

bản chất cũng như mâu thuẫn, nguồn gốc cơ bản của kiệt quệ tài chính.

Về tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính có điều tiết bởi yếu tố

khác có liên quan, Abdioğlu (2019) đã khẳng định rằng tác động này trở nên yếu

hơn khi có sự điều tiết bởi quy mô doanh nghiệp và khả năng sinh lời, nhưng sẽ

mạnh hơn bởi sự điều tiết bởi tài sản hữu hình. Ngoài ra, Abdioğlu (2019) còn

phân tích và chỉ ra rằng tác động của cấu trúc kỳ hạn nợ đại diện bởi tỷ trọng nợ

dài hạn trong tổng nợ đến kiệt quệ tài chính, mối quan hệ này trở nên yếu hơn khi

có điều tiết bởi khả năng sinh lời và tài sản hữu hình. Giarto & Fachrurrozie

(2020) khẳng định rằng sự điều tiết bởi quản trị doanh nghiệp sẽ làm cho tác động

của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính trở nên yếu hơn. Như vậy, các nghiên

cứu thực nghiệm chưa quan tâm đến dòng tiền hoạt động kinh doanh có thể điều

tiết tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính như đã đề cập. Theo đó,

đề tài luận án kế thừa và phát triển các hướng nghiên cứu như sau:

- Đánh giá ảnh hưởng của từng dòng tiền thành phần đến kiệt quệ tài chính của

các doanh nghiệp.

- Đánh giá vai trò điều tiết của dòng tiền dòng tiền hoạt động kinh doanh đối

với tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp.

Thứ ba, nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài

chính đối với trường hợp các doanh nghiệp tại Việt Nam.

Kết quả lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng không có nhiều

nghiên cứu về ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính cho trường hợp các

doanh nghiệp Việt Nam nói chung và doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên thị

trường chứng khoán chính thức tại Việt Nam. Nghiên cứu về kiệt quệ tài chính

của Trần Thị Hải Lý & cộng sự (2014), Phạm Thị Hồng Vân (2018) có đề cập đến

dòng tiền, tuy nhiên kết quả chưa rõ nét, điều này là do các nghiên cứu chưa tiếp

cận các dòng tiền một cách đa dạng với nhiều khía cạnh bao gồm tổng thể dòng

tiền, từng dòng tiền và sự kết hợp giữa các dòng tiền cũng như vai trò dòng tiền

hoạt động kinh doanh gắn với trách nhiệm tài chính của doanh nghiệp. Theo đó,

đề tài luận án nghiên cứu cho trường hợp các doanh nghiệp tại Việt Nam với sự đa

dạng khía cạnh nêu trên sẽ cung cấp bằng chứng chặt chẽ và đáng tin cậy hơn, qua

đó giúp hình thành và phát triển mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham

gia cấu thành của dòng tiền.

------------------------------------------------------------------

TÓM TẮT CHƯƠNG 2

Chương 2 đã trình bày cơ sở lý thuyết về kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp, theo đó kiệt quệ tài chính được khẳng định gắn với quyết định tài trợ

bằng nợ và kiệt quệ tài chính được hiểu là tình trạng không đủ khả năng để

thực hiện những lời hứa, cam kết với các chủ nợ hoặc có thể thực hiện nhưng

lại rất khó khăn; qua đó chương này đã lược khảo các mô hình đo lường kiệt

quệ tài chính của các doanh nghiệp, chẳng hạn như Z-Score, S-Score, O-Score,

X-Score, Z-Taffler, H-Score, G-Score và một số mô hình khác.

Chương này cũng đã tổng quan về bản chất và ý nghĩa của dòng tiền

trong quản lý tài chính doanh nghiệp. Căn cứ vào lược khảo tổng quan về dòng

tiền, dựa vào các lý thuyết khác nhau như lý thuyết ưa thích thanh khoản của

Keynes (1936), mô hình lý thuyết quản trị tiền của Baumol (1952),... chương 2

đã luận giải theo góc độ lý thuyết về ảnh hưởng của tổng dòng tiền ròng và

từng dòng tiền đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp; đồng

thời đề tài cũng lược khảo nền tảng lý thuyết về mối quan hệ giữa các dòng tiền

ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. Bên cạnh

đó, đề tài cũng đã lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm, qua đó khẳng định

được thực tiễn ảnh hưởng của dòng tiền đến tình trạng kiệt quệ tài chính tại

các doanh nghiệp theo những thời gian và không gian khác nhau, hoặc do cách

xử lý mô hình và phương pháp nghiên cứu. Theo đó, đề tài luận án đã chỉ ra

tầm quan trọng, giá trị khoa học và thực tiễn cũng như là sự cần thiết nghiên

cứu ảnh hưởng của dòng tiền để cung cấp minh chứng xem xét yếu tố này là

một thành phần cấu thành trong mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính của các

doanh nghiệp.

Tại chương 2, đề tài cũng đã khẳng định chưa tìm thấy các nghiên cứu

thực nghiệm nhằm mục tiêu cung cấp bằng chứng đáng tin cậy về lựa chọn các

mô hình đo lường kiệt quệ tài chính cho trường hợp các doanh nghiệp nói

chung và doanh nghiệp phi tài chính niêm yết nói riêng tại Việt Nam, theo đó đề

tài luận đã chỉ ra rằng cần có những kiểm định nhằm xác định mô hình đo

lường kiệt quệ tài chính phù hợp cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài

chính tại Việt Nam.

Kết thúc chương 2, đề tài đã chỉ ra khoảng trống nghiên cứu về nội dung

và phương pháp tiếp cận đối với trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính

niêm yết trên thị trường chứng khoán chính thức tại Việt Nam nói riêng và

doanh nghiệp Việt Nam nói chung.

Chương 3:

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3, đề tài sẽ trình bày thiết kế nghiên cứu lựa chọn mô hình đo

lường kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp. Tiếp theo là mô tả chi tiết

mô hình kèm phương pháp nghiên cứu về ảnh hưởng của dòng tiền đến

kiệt quệ tài chính cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết

tại Việt Nam, đó là nền tảng cho việc đề xuất nhận diện kiệt quệ tài chính

có sự tham gia cấu thành của yếu tố dòng tiền. Phần cuối của chương này

sẽ chỉ rõ phương pháp chọn mẫu nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu.

3.1. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Theo mục tiêu cũng như câu hỏi nghiên cứu của đề tài kết hợp với lược khảo

lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm tại chương 2, tác giả đưa ra thiết kế nghiên

cứu lần lượt gồm 2 phần chính như sau: (i) Lựa chọn mô hình đo lường kiệt quệ

tài chính phù hợp, và (ii) Đánh giá những ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ

tài chính. Hình 3.1 và Hình 3.2 bên dưới sẽ mô tả thiết kế nghiên cứu của đề tài.

G-Score

H-Score

Kiểm định O-Score Tiếp cận và xác định lựa chọn Mô hình đo lường các mô hình S-Score phù hợp đo lường

X-Score kiệt quê

tài chính Z-Score

Z-Taffler

Hình 3.1. Thiết kế nghiên cứu lựa chọn mô hình đo lường phù hợp

Các khía cạnh ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính

Từng dòng tiền Sự tương tác giữa Vai trò điều tiết của dòng Dòng tiền ròng

ảnh hưởng đến từng cặp dòng tiền tiền hoạt động kinh doanh ảnh hưởng đến

kiệt quệ tài chính ảnh hưởng đến đối với tác động của đòn kiệt quệ tài chính

kiệt quệ tài chính bẩy tài chính đến kiệt quệ

tài chính

Dòng Dòng Dòng Sự tương tác Sự tương tác Sự tương tác

tiền tiền giữa dòng tiền giữa dòng tiền giữa dòng tiền

hoạt hoạt tiền hoạt hoạt động hoạt động hoạt động

động động động kinh doanh đầu tư với kinh doanh

đầu tài kinh với đầu tư tài trợ với tài trợ

tư trợ doanh

Hình 3.2. Thiết kế nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính

Theo Hình 3.1, đề tài luận án tiếp cận 7 mô hình đo lường kiệt quệ tài chính

được đề xuất bởi nhiều nghiên cứu, bao gồm S-Score, X-Score, O-Score, Z-Score,

Z-Taffler, G-Score, và H-Score. Sau đó là thực hiện các kiểm định và đánh giá

cần thiết để tìm ra mô hình phù hợp để đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam. Kết quả tìm thấy từ thiết kế nghiên

cứu này là cơ sở đo lường biến phụ thuộc trong các mô hình nghiên cứu trong

thiết kế nghiên cứu tại Hình 3.2.

Theo Hình 3.2, với những khẳng định kế thừa và phát triển hướng nghiên cứu

của đề tài luận án tại mục 2.3.3.2, thiết kế nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền

đến kiệt quệ tài chính bao gồm 4 khía cạnh tiếp cận, lần lượt là (i) dòng tiền ròng

ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính, (ii) Từng dòng tiền (kinh doanh, đầu tư và tài

trợ) ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính, (iii) Sự tương tác giữa từng cặp dòng tiền

ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính, và (iv) Vai trò điều tiết của dòng tiền hoạt động

kinh doanh đối với tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính. Kết quả

tìm thấy từ các khía cạnh trong thiết kế nghiên cứu này là cơ sở đề xuất phát triển

mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia cấu thành của dòng tiền cho

trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết nói riêng và doanh nghiệp nói

chung tại Việt Nam.

3.2. LỰA CHỌN MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH

Như đã đề cập ở trên, đề tài sẽ lần lượt trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ nhất và

thứ hai để lựa chọn mô hình phù hợp cho mục tiêu đo lường kiệt quệ tài chính đối

với các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam. Theo đó, để trả lời câu

hỏi nghiên cứu thứ nhất, đề tài sử dụng phương pháp kiểm định phi tham số

Kruskal Wallis nếu dữ liệu nghiên cứu không phải dạng phân phối chuẩn, hoặc sử

dụng phương pháp kiểm định tham số tương đương ANOVA One-way nếu dữ

liệu nghiên cứu tồn tại dạng phân phối chuẩn. Giả thuyết nghiên cứu được xác

định cho các kiểm định này là:

H0: Các mô hình đo lường kiệt quệ tài chính không có sự khác biệt đáng kể

H1: Các mô hình đo lường kiệt quệ tài chính có sự khác nhau đáng kể

Để trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ hai, đề tài sử dụng phương pháp thống kê các

trường hợp xác định phù hợp và không phù hợp so với kết luận chung của tất cả

các mô hình. Theo đó, kết luận chung về kiệt quệ tài chính hay lành mạnh tài

chính là sự thống nhất của từ 4 trong tổng số 7 mô hình, sau đó tác giả tính toán tỷ

lệ của 3 nhóm trường hợp, bao gồm: (i) những trường hợp có kết quả đo lường

phù hợp kết luận chung, đại diện bởi tỷ lệ chính xác (Accuracy rate), (ii) những

trường hợp có kết quả xác định lành mạnh tài chính nhưng kết luận chung là kiệt

quệ tài chính, đại diện bởi tỷ lệ sai lầm dạng I (Type I error), và (iii) những trường

hợp đưa ra kết quả xác định kiệt quệ tài chính nhưng kết luận chung là lành mạnh

tài chính, đại diện bởi tỷ lệ sai lầm dạng II (Type II error).

3.3. MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VỀ ẢNH HƯỞNG

CỦA DÒNG TIỀN ĐẾN KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH

3.3.1. Mô hình nghiên cứu

Căn cứ cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm, kèm thảo luận và đúc

kết khoảng trống nghiên cứu tại chương 2, mục tiêu đề xuất nhận diện kiệt quệ tài

chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam có sự tham gia

cấu thành của dòng tiền, đề tài luận án đã lựa chọn tiếp cận đồng thời theo hai

khía cạnh nội dung, bao gồm: (i) Dòng tiền ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính, và

(ii) Dòng tiền hoạt động kinh doanh điều tiết tác động của đòn bẩy tài chính đến

kiệt quệ tài chính.

Thứ nhất, Các dòng tiền ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính

Dòng tiền của các doanh nghiệp bao gồm 3 thành phần là dòng tiền hoạt động

kinh doanh, dòng tiền hoạt động đầu tư và dòng tiền hoạt động tài trợ. Mỗi dòng

tiền thể hiện những khía cạnh tài chính khác nhau, lần lượt phản ánh khả năng tạo

tiền, xu hướng đầu tư và nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài. Không những thế, các

dòng tiền này có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Vì vậy, đề tài luận án thực hiện

kiểm định giả thuyết về ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính của các

doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam lần lượt theo các khía cạnh tổng

dòng tiền ròng, từng dòng tiền và sự tương tác giữa các dòng tiền.

(i) Mô hình nghiên cứu thứ nhất xem xét ảnh hưởng của tổng dòng tiền ròng

đến kiệt quệ tài chính, qua đó trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ ba của đề tài luận án,

cụ thể phương trình hồi quy như sau:

FDi,t = β0 + β1*NCFi,t + β2*AGEi,t + β3*LEVi,t + β4*SIZEi,t + i,t

Trong đó:

FD là biến phụ thuộc, đại diện cho kiệt quệ tài chính; NCF là biến độc lập, đại

diện cho tổng dòng tiền ròng của doanh nghiệp; LEV, SIZE và AGE lần lượt

là các biến kiểm soát, thể hiện đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp, quy mô

doanh nghiệp và độ tuổi của doanh nghiệp. Ngoài ra, i và t tương ứng với từng

doanh nghiệp và theo từng năm,  là sai số ngẫu nhiên

(ii) Mô hình nghiên cứu thứ hai xem xét tác động độc lập của từng dòng tiền

đến kiệt quệ tài chính, qua đó đó trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ tư, phương trình

hồi quy được cụ thể như sau:

FDi,t = β0 + β1*OCFi,t + β2*ICFi,t + β3*FCFi,t + β4*AGEi,t + β5*LEVi,t

+ β6*SIZEi,t + i,t

Trong đó:

FD là biến phụ thuộc, đại diện cho kiệt quệ tài chính; OCF là biến độc lập, đại

diện cho dòng tiền hoạt động kinh doanh; ICF là biến độc lập, đại diện cho

dòng tiền hoạt động đầu tư; FCF là biến độc lập, đại diện cho dòng tiền hoạt

động tài trợ; LEV, SIZE và AGE lần lượt là các biến kiểm soát, thể hiện đòn

bẩy tài chính của doanh nghiệp, quy mô doanh nghiệp và độ tuổi của doanh

nghiệp. Ngoài ra, i và t tương ứng với từng doanh nghiệp và theo từng năm, 

là sai số ngẫu nhiên

(iii) Mô hình nghiên cứu thứ ba xem xét tác động của sự tương tác giữa các

dòng tiền đến kiệt quệ tài chính, qua đó đó trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ năm,

phương trình hồi quy cụ thể là:

FDi,t = β0 + β1*OCFi,t + β2*ICFi,t + β3*FCFi,t + β4*(OCF*ICF)i,t

+ β5*(ICF*FCF)i,t + β6*(FCF*OCF)i,t + β7*AGEi,t + β8*LEVi,t

+ β9*SIZEi,t + i,t

Trong đó:

FD là biến phụ thuộc, đại diện cho kiệt quệ tài chính; OCF là biến độc lập, đại

diện cho dòng tiền hoạt động kinh doanh; ICF là biến độc lập, đại diện cho

dòng tiền hoạt động đầu tư; FCF là biến độc lập, đại diện cho dòng tiền hoạt

động tài trợ; OCF*ICF, ICF*FCF và FCF*OCF lần lượt là biến tương tác giữa

từng cặp dòng tiền kinh doanh, đầu tư và tài trợ; LEV, SIZE và AGE lần lượt

là các biến kiểm soát, thể hiện đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp, quy mô

doanh nghiệp và độ tuổi của doanh nghiệp. Ngoài ra, i và t tương ứng với từng

doanh nghiệp và theo từng năm,  là sai số ngẫu nhiên.

Ngoài ra, phân tích lý thuyết về mối quan hệ giữa các dòng tiền chỉ ra rằng sự

kết hợp của 3 dòng tiền hình thành dòng tiền ròng chung cho toàn doanh nghiệp,

và từ đó ảnh hưởng đến biến động số dư tiền cuối kỳ so với đầu kỳ. Lý thuyết ưa

thích thanh khoản (Liquidity Preference Theory) của Keynes (1936) xác định

những động cơ nắm giữ tiền của các doanh nghiệp bao gồm động cơ giao dịch,

động cơ phòng ngừa và động cơ đầu tư; theo đó, bản chất doanh nghiệp luôn phải

đối mặt với sự không tương thích giữa tiền thu và tiền chi trong kỳ, và khi đó số

dư tiền nắm giữ sẽ rất cần thiết, như một tấm đệm an toàn để doanh nghiệp có thể

tiếp tục hoạt động, doanh nghiệp có thể giảm thiểu khả năng xảy ra kiệt quệ tài

chính (Arnold, 2013; Tavor và cộng sự, 2018). Như vậy, Lý thuyết ưa thích thanh

khoản của Keynes (1936) ủng hộ quan điểm rằng doanh nghiệp có dòng tiền ròng

thặng dư sẽ góp phần cải thiện thanh khoản, giảm thiểu khả năng xảy ra kiệt quệ

tài chính và ngược lại; mối quan hệ này còn được khẳng định qua Mô hình lý

thuyết quản trị tiền Baumol (1952), doanh nghiệp có dòng tiền ròng thặng dư sẽ

góp phần tăng số dư tiền nắm giữ, qua đó giảm thiểu khả năng xảy ra kiệt quệ tài

chính cho doanh nghiệp (Brealey và cộng sự, 2008; Arnold, 2013, Tavor và cộng

sự, 2018). Sayari và Mugan (2013), Jooste (2007), Kordestani và cộng sự (2011)

đã đánh giá sự kết hợp 3 dòng tiền với 8 trường hợp có thể xảy ra theo bảng 3.1

như sau:

Bảng 3.1. Tình trạng từng dòng tiền

Dòng tiền 1 2 3 4 5 6 7 8

Dòng tiền hoạt động kinh doanh + + + + - - - -

Dòng tiền hoạt động đầu tư + + - - - - + +

Dòng tiền hoạt động tài trợ + - + - + - + -

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Theo Bảng 3.1, tác giả sử dụng đồ thị để phân tích ảnh hưởng của sự kết hợp

đồng thời 3 dòng tiền đến tình trạng kiệt quệ tài chính của từng nhóm doanh

nghiệp được phân chia theo 8 trường hợp kết hợp của ba dòng tiền như đề cập trên

cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính tại Việt Nam.

Thứ hai, Dòng tiền hoạt động kinh doanh điều tiết tác động của đòn bẩy tài

chính đến kiệt quệ tài chính

Dòng tiền hoạt động kinh doanh là minh chứng cho khả năng tạo tiền của các

doanh nghiệp, là cơ sở quan trọng để doanh nghiệp thực hiện các trách nhiệm tài

chính với các chủ thể có liên quan (Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018; CFA

Institute, 2020; Penman, 2001; Lessambo, 2022; Fridson & Alvarez, 2022). Theo

đó, đề tài kiểm định vai trò điều tiết của dòng tiền hoạt động kinh doanh đối với

tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài

chính niêm yết tại Việt Nam theo mô hình thứ tư, qua đó đó trả lời câu hỏi nghiên

cứu thứ sáu, cụ thể như sau:

FDi,t = β0 + β1*OCFi,t + β2*AGEi,t + β3*LEVi,t + β4*SIZEi,t + β5*(LEV*OCF)i,t

+ i,t

Trong đó:

FD là biến phụ thuộc, đại diện cho kiệt quệ tài chính; OCF là biến độc lập, đại

diện cho dòng tiền hoạt động kinh doanh; ICF là biến độc lập, đại diện cho

dòng tiền hoạt động đầu tư; FCF là biến độc lập, đại diện cho dòng tiền hoạt

động tài trợ; LEV*OCF là biến tương tác, thể hiện mối quan hệ điều tiết của

dòng tiền hoạt động kinh doanh đối với tác động của đòn bẩy tài chính đến

kiệt quệ tài chính; LEV, SIZE và AGE lần lượt là các biến kiểm soát, thể hiện

đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp, quy mô doanh nghiệp và độ tuổi của

doanh nghiệp. Ngoài ra, i và t tương ứng với từng doanh nghiệp và theo từng

năm,  là sai số ngẫu nhiên

3.3.2. Đo lường các biến

Thứ nhất, Biến phụ thuộc FD

Đề tài luận án thực hiện đo lường biến phụ thuộc kiệt quệ tài chính (FD) của

các mô hình nghiên cứu tại mục 3.3.1 căn cứ kết quả lựa chọn mô hình đo lường

theo thiết kế nghiên cứu tại mục 3.2.

Thứ hai, Các biến độc lập là dòng tiền

✓ Biến độc lập NCF là tổng dòng tiền ròng trong kỳ của doanh nghiệp, là

chênh lệch giữa tiền thu với tiền chi trong cùng kỳ. Biến này được đo lường bởi tỷ

lệ tổng dòng tiền ròng trên tổng tài sản, tương tự nghiên cứu của Sayari & Mugan

(2013), Jooste (2007), Kordestani & cộng sự (2011), Giarto & Fachrurrozie

(2020), Bhunia & cộng sự (2011), Trần Thị Hải Lý & cộng sự (2014).

✓ Biến độc lập OCF là dòng tiền hoạt động kinh doanh, được đo lường bởi tỷ

lệ dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản (Sayari & Mugan, 2013;

Jooste, 2007; Kordestani & cộng sự, 2011; Muien & cộng sự, 2022; Rahman &

cộng sự, 2021).

✓ Biến độc lập ICF là dòng tiền hoạt động đầu tư, được đo lường bởi tỷ lệ

dòng tiền ròng hoạt động đầu tư trên tổng tài sản (Kordestani & cộng sự, 2011;

Dickinson, 2011; Sayari & Mugan, 2013).

✓ Biến độc lập FCF là dòng tiền hoạt động tài trợ, được đo lường bởi tỷ lệ

dòng tiền ròng hoạt động tài trợ trên tổng tài sản (Sayari & Mugan, 2013;

Kordestani & cộng sự, 2011; Shamsudin & Kamaluddin, 2015).

Thứ ba, các biến tương tác

✓ Biến tương tác giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh với dòng tiền hoạt

động đầu tư (OCF.ICF), đo lường bởi tích số giữa tỷ lệ dòng tiền ròng hoạt động

kinh doanh trên tổng tài sản với tỷ lệ dòng tiền ròng hoạt động đầu tư trên tổng tài

sản.

✓ Biến tương tác giữa dòng tiền hoạt động đầu tư với dòng tiền hoạt động tài

trợ (ICF.FCF), đo lường bởi tích số giữa tỷ lệ dòng tiền ròng hoạt đầu tư trên tổng

tài sản với tỷ lệ dòng tiền ròng hoạt động tài trợ trên tổng tài sản.

✓ Biến tương tác giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh với dòng tiền hoạt

động tài trợ (OCF.FCF), đo lường bởi tích số giữa tỷ lệ dòng tiền ròng hoạt động

kinh doanh trên tổng tài sản với tỷ lệ dòng tiền ròng hoạt động tài trợ trên tổng tài

sản.

✓ Biến tương tác giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh với đòn bẩy tài chính

(OCF.LEV), đo lường bởi tích số giữa tỷ lệ dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh

trên tổng tài sản với tỷ số nợ.

Thứ tư, Các biến kiểm soát

Ngoài ra, mô hình nghiên cứu có 3 biến kiểm soát, bao gồm: (i) AGE là tuổi

doanh nghiệp, được tính từ khi doanh nghiệp được thành lập và hoạt động theo

hình thức doanh nghiệp cổ phần cho đến năm nghiên cứu (Sayari & Mugan, 2013;

Aderin & Amede, 2022), (ii) SIZE là quy mô doanh nghiệp, được đo lường bởi

logarithmic của tổng tài sản (Muigai & Muriithi, 2017; Ikpesu & Eboiyehi, 2018;

Abdioğlu, 2019; Pourali & cộng sự, 2013; Low & cộng sự, 2001; Sayari &

Mugan, 2013; Dirman, 2020; Oktasari, 2020), và (iii) LEV là đòn bẩy tài chính,

được đo lường bởi tỷ số nợ (Abdioğlu, 2019; Lee & Manual, 2019; Pourali &

cộng sự, 2013; Giarto & Fachrurrozie, 2020; Roslan & cộng sự, 2022).

3.3.3. Giả thuyết nghiên cứu

Ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính

Biến độc lập NCF được đo lường bởi tỷ lệ dòng tiền ròng trên tổng tài sản.

NCF trong mô hình thứ nhất ảnh hưởng cùng chiều hay ngược chiều cho kiệt quệ

tài chính của các doanh nghiệp tùy vào sự cấu thành nên tình trạng thặng dư hay

thâm hụt dòng tiền ròng bởi dòng tiền hoạt động kinh doanh, dòng tiền hoạt động

đầu tư hay dòng tiền hoạt động tài trợ (Sayari và Mugan, 2013; Jooste, 2007;

Kordestani và cộng sự, 2011; Shamsudin và Kamaluddin, 2015; Pouraghajan &

cộng sự, 2014; Aderin & Amede, 2022). Tuy nhiên, kết quả tổng hợp các dòng

tiền nếu hình thành NCF thặng dư thì số dư tiền tăng và ngược lại, và Giarto &

Fachrurrozie (2020) đã tìm thấy bằng chứng quan hệ ngược chiều, theo đó tác giả

kỳ vọng NCF ảnh hưởng ngược chiều cho kiệt quệ tài chính theo mô hình lý

thuyết quản trị tiền Baumol, lý thuyết về động cơ nắm giữ tiền của các doanh

nghiệp cũng như lý thuyết ưa thích thanh khoản của Keynes.

Finishtya (2019), Fawzi & cộng sự (2015), Lakshan & Wijekoon (2013),

Sayari & Mugan (2013), Roslan & cộng sự (2022), Kusnanto (2023), Romadhina

& cộng sự (2022), Sembiring (2022), Huang & cộng sự (2022), Rahman & cộng

sự (2021), Muien & cộng sự (2022) đều xác định dòng tiền hoạt động kinh doanh

có quan hệ ngược chiều với kiệt quệ tài chính. Dòng tiền hoạt động kinh doanh

thặng dư cho thấy doanh nghiệp đảm bảo khả năng tạo tiền và đây là nguồn tiền

quan trọng đáp ứng cho sử dụng tiền trả nợ, nếu doanh nghiệp không tạo ra tiền,

hay bị thâm hụt dòng tiền này sẽ dẫn đến gia nguồn tiền tài trợ bên ngoài và thông

thường là sự gia tăng của nợ vay ngắn hạn. Trường hợp dòng tiền hoạt động kinh

doanh bị thâm hụt liên tục nhiều năm, doanh nghiệp phải tìm cách vay nợ dài hạn

hoặc kêu gọi vốn góp trực tiếp từ chủ sở hữu, hoặc phải thu hẹp đầu tư. Theo đó,

đề tài kỳ vọng rằng một doanh nghiệp với dòng tiền hoạt động kinh doanh thặng

dư và ổn định ở mức cao sẽ giúp cho doanh nghiệp giảm khả năng xảy ra kiệt quệ

tài chính; và ngược lại.

Doanh nghiệp có dòng tiền hoạt động đầu tư thặng dư và liên tục trong nhiều

kỳ là dấu hiệu của thu hẹp đầu tư, thanh lý tài sản cố định nhiều hơn và suy giảm

năng lực sản xuất kinh doanh, gia tăng khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính; hay

dòng tiền hoạt động đầu tư thâm hụt do mở rộng đầu tư trái ngành với nhiều hạn

chế về khả năng quản lý rủi ro, có thể là biểu hiện của tình trạng dư thừa vốn và

khả năng hấp thụ vốn của hoạt động kinh doanh chính chưa tốt, và nếu tình trạng

này kéo dài sẽ làm gia tăng khả năng kiệt quệ tài chính. Kordestani & cộng sự

(2011), Dickinson (2011), Fawzi & cộng sự (2015), Roslan & cộng sự (2022)

khẳng định rằng dòng tiền hoạt động đầu tư tác động ngược chiều đến kiệt quệ tài

chính, và đây cũng là kỳ vọng của đề tài.

Một doanh nghiệp có dòng tiền từ hoạt động tài trợ thặng dư và liên tục, gia

tăng phụ thuộc vào các nguồn tài trợ bên ngoài có thể dẫn đến sự gia tăng khả

năng xảy ra kiệt quệ tài chính; ngược lại một doanh nghiệp có dòng tiền từ hoạt

động tài trợ thâm hụt gợi ý rằng doanh nghiệp phụ thuộc ít hơn vào các nguồn tài

trợ bên ngoài, tăng khả năng tự chủ tài chính và qua đó doanh nghiệp sẽ giảm

được khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính. Sayari & Mugan (2013), Kordestani &

cộng sự (2011), Shamsudin & Kamaluddin (2015) cũng đều cho rằng dòng tiền

ròng hoạt động tài trợ giải thích cùng chiều cho kiệt quệ tài chính; theo đó đề tài

cũng kỳ vọng mối quan hệ này cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính

niêm yết tại Việt Nam.

Ngoài ra, Aderin & Amede (2022) cho rằng kiệt quệ tài chính của doanh

nghiệp còn phụ thuộc vào các mô hình kết hợp ba dòng tiền thành phần. Nghiên

cứu thực nghiệm của Kordestani & cộng sự (2011), Shamsudin & Kamaluddin

(2015) đều cho kết luận rằng hai tình trạng dòng tiền giải thích cho kiệt quệ tài

chính ở mức độ nghiêm trọng là (i) dòng tiền hoạt động kinh doanh thặng dư,

dòng tiền hoạt động đầu tư và tài trợ đều thâm hụt, và (ii) dòng tiền hoạt động

kinh doanh, đầu tư và tài trợ đều thâm hụt. Ngoài ra, nghiên cứu thực nghiệm của

Kordestani & cộng sự (2011) còn khẳng định thêm rằng kiệt quệ tài chính có thể

nhận diện thông qua dòng tiền hoạt động kinh doanh thâm hụt, dòng tiền hoạt

động đầu tư và tài trợ đều thặng dư, hay dòng tiền hoạt động kinh doanh và tài trợ

đều âm trong khi dòng tiền hoạt động đầu tư thặng dư. Hay nghiên cứu thực

nghiệm của Shamsudin & Kamaluddin (2015) đúc kết thêm rằng dòng tiền hoạt

động kinh doanh và đầu tư đều thặng dư trong khi dòng tiền hoạt động tài trợ

thâm hụt, hoặc dòng tiền hoạt động kinh doanh thặng dư, dòng tiền hoạt động

thâm hụt và dòng tiền hoạt động thặng dư cũng có ý nghĩa giải thích cho kiệt quệ

tài chính của các doanh nghiệp. Như vậy, cơ sở lý thuyết về mối quan hệ giữa các

dòng tiền, và giải thích của những mối quan hệ này cho tình trạng kiệt quệ tài

chính của doanh nghiệp, đề tài kỳ vọng các biến tương tác OCF*ICF, ICF*FCF

và FCF*OCF được kỳ vọng hệ số hồi quy lớn hơn 0, tức là kỳ vọng tồn tại mối

quan hệ bổ sung cho nhau giữa các dòng tiền và có ý nghĩa giải thích cho kiệt quệ

tài chính (Sayari & Mugan, 2013; Kordestani & cộng sự, 2011; Shamsudin &

Kamaluddin, 2015; Aderin & Amede, 2022).

Với những đúc kết trên, đề tài xác định rằng kiệt quệ tài chính không chỉ chịu

sự ảnh hưởng bởi tổng dòng tiền ròng, từng dòng tiền độc lập mà còn chịu sự ảnh

hưởng bởi mối quan hệ các dòng tiền thành phần. Theo đó, 2 nhóm giả thuyết

nghiên cứu của đề tài như sau:

Nhóm 1: Từng dòng tiền ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính

Giả thuyết nghiên cứu H1a: Dòng tiền hoạt động kinh doanh ảnh hưởng ngược

chiều đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

Giả thuyết nghiên cứu H1b: Dòng tiền hoạt động đầu tư ảnh hưởng ngược

chiều đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

Giả thuyết nghiên cứu H1c: Dòng tiền hoạt động tài trợ ảnh hưởng cùng chiều

đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

Nhóm 2: Mối quan hệ giữa các dòng tiền ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính

Giả thuyết nghiên cứu H2a: Tổng dòng tiền ròng ảnh hưởng ngược chiều đến

kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

Giả thuyết nghiên cứu H2b: Sự tương tác giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh

với dòng tiền hoạt động đầu tư có ảnh hưởng theo

dạng quan hệ bổ sung đến kiệt quệ tài chính của

các doanh nghiệp.

Giả thuyết nghiên cứu H2c: Sự tương tác giữa dòng tiền hoạt động đầu tư với

dòng tiền hoạt động tài trợ có ảnh hưởng theo

dạng quan hệ bổ sung đến kiệt quệ tài chính của

các doanh nghiệp.

Giả thuyết nghiên cứu H2d: Sự tương tác giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh

với dòng tiền hoạt động tài trợ có ảnh hưởng theo

dạng quan hệ bổ sung đến kiệt quệ tài chính của

các doanh nghiệp.

Dòng tiền hoạt động kinh doanh điều tiết tác động của đòn bẩy tài chính

đến kiệt quệ tài chính

Dưới góc độ quản lý tài chính, mâu thuẫn cơ bản của kiệt quệ tài chính là

những cam kết trách nhiệm tài chính của doanh nghiệp đối với các chủ nợ, xuất

phát từ quyết định tài trợ bằng nợ (Brealey & cộng sự, 2008; Arnold, 2013; Horne

& Wachowicz, 2008). Dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh là minh chứng cho

khả năng tạo tiền của các doanh nghiệp, theo đó nếu doanh nghiệp có được lượng

tiền thặng dư này sẽ là cơ sở vững chắc để doanh nghiệp thực hiện các nghĩa vụ,

trách nhiệm đối với chủ nợ, và từ đó giảm thiểu tình trạng kiệt quệ tài chính khi sử

dụng đòn bẩy tài chính. Vì vậy, đề tài cho rằng dòng tiền hoạt động kinh doanh

đóng vai trò điều tiết theo hướng xoa dịu tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt

quệ tài chính của các doanh nghiệp, và xây dựng giả thuyết nghiên cứu như sau:

Giả thuyết nghiên cứu H3: Dòng tiền hoạt động kinh doanh điều tiết giảm tác

động cùng chiều của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính.

Bảng 3.2 sau đây tổng hợp cách đo lường và giả thuyết nghiên cứu của các

biến chính trong các mô hình nghiên cứu.

Bảng 3.2. Tổng hợp cách đo lường và giả thuyết nghiên cứu

Dấu Ký hiệu Tên biến Cách đo lường Nội dung giả thuyết kỳ vọng

Biến phụ thuộc

S-Score = 1,03*X1 + 3,07*X2 + 0,66*X3

+ 0,4*X4

X1 = Vốn lưu động/ Tổng tài sản

FD Kiệt quệ tài chính X2 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/

Tổng tài sản

X3 = Lợi nhuận trước thuế/ Nợ ngắn hạn

X4 = Doanh thu/ Tổng tài sản

Các biến độc lập và biến tương tác

NCF Tổng dòng tiền ròng Tổng dòng tiền ròng Tổng dòng tiền ròng ảnh hưởng ngược –

chiều đến kiệt quệ tài chính. Tổng tài sản

OCF Dòng tiền hoạt động Dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh Dòng tiền hoạt động kinh doanh ảnh –

kinh doanh hưởng ngược chiều đến kiệt quệ tài Tổng tài sản

chính.

ICF Dòng tiền hoạt động Dòng tiền ròng hoạt động đầu tư Dòng tiền hoạt động đầu tư ảnh hưởng –

ngược chiều đến kiệt quệ tài chính. đầu tư Tổng tài sản

FCF Dòng tiền hoạt động Dòng tiền ròng hoạt động tài trợ Dòng tiền hoạt động tài trợ (tài chính) +

ảnh hưởng cùng chiều đến kiệt quệ tài tài trợ Tổng tài sản

chính.

OCF*ICF Sự tương tác giữa Tích số giữa chỉ tiêu đo lường OCF với + Mối quan hệ bổ sung giữa dòng tiền

hoạt động kinh doanh với dòng tiền dòng tiền hoạt động ICF

hoạt động đầu tư có ảnh hưởng đáng kể kinh doanh với đầu tư

đến kiệt quệ tài chính.

ICF*FCF Sự tương tác giữa Tích số giữa chỉ tiêu đo lường ICF với + Mối quan hệ bổ sung giữa dòng tiền

hoạt động đầu tư với dòng tiền hoạt dòng tiền hoạt động FCF

động tài trợ có ảnh hưởng đáng kể đến đầu tư với tài trợ

kiệt quệ tài chính.

FCF*OCF Sự tương tác giữa Tích số giữa chỉ tiêu đo lường OCF với + Mối quan hệ bổ sung giữa dòng tiền

hoạt động tài trợ với dòng tiền hoạt dòng tiền hoạt động FCF

động kinh doanh có ảnh hưởng đáng kể kinh doanh với tài trợ

đến kiệt quệ tài chính.

LEV*OCF Sự

tương tác giữa Tích số giữa chỉ tiêu đo lường OCF với – Dòng tiền hoạt động kinh doanh điều

tiết giảm tác động cùng chiều của đòn dòng tiền hoạt động LEV

bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính. kinh doanh với đòn

bẩy tài chính

Các biến kiểm soát

LEV Đòn bẩy tài chính Nợ +

Tổng tài sản

AGE Tuổi doanh nghiệp Thời gian từ khi hoạt động dưới hình +

thức công ty cổ phần đến năm lựa chọn

nghiên cứu

SIZE Quy mô doanh Logarit tự nhiên của tổng tài sản +

nghiệp

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

3.3.4. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng để xác định kết quả nghiên

cứu, bao gồm các phương pháp kỹ thuật nghiệp vụ cụ thể như sau: thống kê mô tả

(Descriptive Statistics), phân tích tương quan (Correlation analysis) và phân tích

hồi quy dữ liệu bảng cân bằng (Balanced panel regression).

Trước khi thực hiện theo các phương pháp kỹ thuật nghiệp vụ định lượng nêu

trên, đề tài luận án đánh giá tính phù hợp của dữ liệu nghiên cứu, đây là bước đầu

tiên và quan trọng nhất trong quy trình ước lượng cũng như kiểm định giả thuyết

dựa vào dữ liệu bảng. Theo đó, tác giả sử dụng kiểm định Levin, Lin & Chu

(2002) để đúc kết tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng (Panel Unit Root Test); nếu P-

value từ kiểm định này nhỏ hơn 5% thì kết luận chuỗi dữ liệu bảng dừng, và

ngược lại.

(i) Thống kê mô tả và phân tích mô tả bằng đồ thị

Thống kê mô tả được sử dụng nhằm cung cấp thông tin khái quát về các biến

trong mô hình nghiên cứu, các chỉ tiêu thống kê mô tả bao gồm: giá trị trung bình

(Mean), giá trị nhỏ nhất (Mininum), giá trị lớn nhất (Maxinum), độ lệch chuẩn

(Standard deviation) và số quan sát (Observations). Ngoài ra, thống kê mô tả còn

cung cấp thông tin khái quát về dòng tiền, kiệt quệ tài chính và các vấn đề khác

của các doanh nghiệp thông qua kết hợp tất cả quan sát của mẫu nghiên cứu.

Bên cạnh đó, tác giả sẽ còn phân tích mô tả bằng đồ thị để chi tiết hóa vấn đề

nghiên cứu, cụ thể tập trung vào mô tả số lượng doanh nghiệp theo S-Score, tình

trạng dòng tiền ròng của từng hoạt động, sự kết hợp của các dòng tiền và tổng

dòng tiền ròng trong từng năm từ năm 2015 đến năm 2020. Ngoài ra, phân tích đồ

thị còn áp dụng để có thông tin chi tiết về chỉ số S-Score đại diện cho kiệt quệ tài

chính của từng trường hợp kết hợp giữa các dòng tiền với các nhóm doanh nghiệp

được phân chia theo tiêu chuẩn 0,862 của S-Score.

(ii) Phân tích tương quan

Phân tích tương quan được sử dụng nhằm xác định mức độ tương quan mạnh

hay yếu, cùng hay ngược chiều giữa các biến trong mô hình nghiên cứu. Ngoài ra,

phân tích tương quan còn gợi ý nhận diện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng

có xảy ra hay không; theo Gujarati (2008), nếu hệ số tương quan của một cặp biến

độc lập bất kỳ có giá trị tuyệt đối cao hơn 0,8 thì mô hình có thể gặp lỗi đa cộng

tuyến nghiêm trọng. Theo Gujarati (2008), có ba cách có thể áp dụng để xử lý

hiện tượng đa cộng tuyến: (i) bỏ biến có mức độ tương quan cao với biến số khác,

(ii) sử dụng phương pháp phân tích thành phần chính, và (iii) không làm gì; trong

đó, phương pháp thứ hai đặc biệt hiệu quả khi xử lý các mô hình có nhiều biến

độc lập.

(iii) Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy dữ liệu bảng, bắt đầu từ các mô hình cơ bản là mô hình bình

phương nhỏ nhất thông thường dạng gộp (Pooled Ordinary Least Squares –

POLS), mô hình các yếu tố tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM) và mô

hình các yếu tố tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM). Sử dụng

kiểm định Redundant Fixed Effects để lựa chọn giữa POLS với FEM, sử dụng

kiểm định Lagrange multiplier (LM) để lựa chọn giữa POLS với REM, và sử

dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM.

Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, đề tài sử dụng phương pháp kiểm

định t hoặc kiểm định F với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10% để

xác định mức độ tin cậy về kết quả giải thích của các biến, và căn cứ hệ số β để

giải thích ảnh hưởng của các biến này đến biến phụ thuộc.

Hiện tượng đa cộng tuyến sẽ được kiểm định và kết luận thông qua hệ số

phóng đại phương sai (VIF - Variance-inflating factor), nếu VIF lớn hơn 10 thì

mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, và ngược lại.

Hiện tượng phương sai sai số thay đổi sẽ được kiểm định và kết luận bằng

kiểm định White với giả thuyết như sau: H0 là không có hiện tượng phương sai sai

số thay đổi, và H1 là có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Hiện tượng tự tương quan sẽ được không cần thực hiện kiểm định nếu kết quả

hồi quy được lựa chọn theo FEM vì FEM chỉ quan tâm đến những khác biệt mang

tính cá nhân đóng góp vào mô hình nên không có hiện tượng tự tương quan;

ngược lại hiện tượng tự tương quan sẽ thực hiện kiểm định và kết luận bằng kiểm

định Wooldridge với giả thuyết như sau: H0 là không có hiện tượng tự tương

quan, và H1 là có hiện tượng tự tương quan.

Sau khi kiểm định các khuyết tật của mô hình, nếu có xảy ra thì kết quả hồi

quy cuối cùng sẽ được xác định theo phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng

quát (Generalized Least Square - GLS). Ngược lại, kết quả hồi quy cuối cùng sẽ

được xác định dựa trên kiểm định Redundant Fixed Effects, kiểm định Lagrange

multiplier (LM) và kiểm định Hausman nói trên.

Ngoài ra, để đánh giá tính vững và khẳng định sự tin cậy của kết quả ước

lượng để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, tác giả còn sử dụng mô hình hồi quy ước

lượng sai số chuẩn hiệu chỉnh dữ liệu bảng (Panel Corrected Standard Errors -

PCSE) và từ đó đối sánh với kết quả ước lượng theo GLS. Mô hình PCSE theo

phương pháp tiếp cận của Beck & Katz (1995) để khắc phục vấn đề phương sai

sai số thay đổi, đây là công cụ ước tính phù hợp đối với những trường hợp dữ liệu

nghiên cứu chịu sự ảnh hưởng bởi phụ thuộc chéo, cụ thể là nghiên cứu của đề tài

luận án sử dụng dữ liệu từ 505 công ty trong thời gian 6 năm cho mỗi công ty

được đề cập chi tiết tại mục 3.4.

3.4. MẪU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

3.4.1. Mẫu nghiên cứu

Đề tài sử dụng phương pháp chọn mẫu có mục đích (Purposive Sampling

Method), theo đó mẫu nghiên cứu gồm 505 doanh nghiệp niêm yết trên thị trường

chứng khoán chính thức tại Việt Nam (Sở giao dịch chứng khóa Hà Nội và Sở

giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh) trong giai đoạn 2015-2020. Doanh nghiệp

được đưa vào mẫu nghiên cứu khi thỏa mãn đầy đủ các điều kiện như sau:

(i) Không phải là những doanh nghiệp thuộc ngành tài chính (ngân hàng,

chứng khoán, bảo hiểm),

(ii) Cổ phiếu của doanh nghiệp vẫn còn niêm yết trên thị trường tính đến thời

điểm kết thúc năm tài chính 2020.

(iii) Có đầy đủ báo cáo tài chính từ năm 2015 đến năm 2020.

(iv) Tất cả báo cáo tài chính được kiểm toán và báo cáo kiểm toán cho ý kiến

chấp nhận tính hợp lý và trung thực theo nguyên tắc trọng yếu.

Căn cứ Báo cáo thường niên hàng năm trong giai đoạn 2015-2020 của Sở

giao dịch chứng khoán Hà Nội và Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh, tổng

số lượng doanh nghiệp niêm yết có sự khác nhau giữa các năm, thấp nhất là 684

doanh nghiệp vào năm 2015 và cao nhất là 749 doanh nghiệp vào năm 2018. Theo

đó, tác giả sử dụng mức cao nhất để làm tổng thể, đồng thời lựa chọn tỷ lệ sai số

chấp nhận là +/-5% để xác định cỡ mẫu nghiên cứu của đề tài theo Yamane

(1967).

Công thức tính như sau:

Theo công thức trên, tác giả tìm được cỡ mẫu nghiên cứu tối thiểu là 260,75

và làm tròn thành 261 doanh nghiệp. Như vậy, mẫu nghiên cứu của đề tài như đã

đề cập ở trên là 505 doanh nghiệp, gấp 1,93 lần cỡ mẫu tối thiểu, cho thấy sự lựa

chọn mẫu nghiên cứu là phù hợp và đáng tin cậy.

Danh sách các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu của đề tài luận án được

trình bày tại phụ lục.

3.4.2. Dữ liệu nghiên cứu

Đề tài sử dụng dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán

và các tài liệu khác từ năm 2015 đến năm 2020 của các doanh nghiệp phi tài chính

niêm yết tại Việt Nam. Như vậy, kết quả nghiên cứu về lựa chọn mô hình đo

lường kiệt quệ tài chính, và về ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính của

các doanh nghiệp sẽ được xác định trên cơ sở dữ liệu bảng với sự hỗ trợ của phần

mềm Excel, SPSS 26 và Eviews 12.0

Nguồn dữ liệu:

Dữ liệu báo cáo tài chính được thu thập từ FiinPro - Hệ thống dữ liệu tài

chính toàn diện và chuyên sâu nhất về Việt Nam, được cung cấp bởi Công ty cổ

phần tập đoàn FiinGroup. Bên cạnh đó, dữ liệu tuổi doanh nghiệp được tính dựa

vào Giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh của từng doanh nghiệp được thu thập

theo công bố của doanh nghiệp trên website của doanh nghiệp hoặc của Sở giao

dịch chứng khoán.

Bộ dữ liệu nghiên cứu của đề tài được trình bày chi tiết tại phụ lục.

Bảng 3.3 bên dưới tổng hợp nguồn dữ liệu cụ thể được tiếp cận để đo lường

các biến trong mô hình nghiên cứu.

Bảng 3.3. Nguồn dữ liệu cho các biến

Thông tin/dữ liệu Biến liên quan Nguồn dữ liệu

FD Vốn lưu động Bảng cân đối kế toán

FD Lợi nhuận trước thuế Báo cáo kết quả kinh doanh

và lãi vay

Tổng tài sản FD, NCF, OCF, ICF, Bảng cân đối kế toán

FCF, SIZE,

OCF*ICF, ICF*FCF,

FCF*OCF

FD Lợi nhuận trước thuế Báo cáo kết quả kinh doanh

FD Nợ ngắn hạn Bảng cân đối kế toán

FD Doanh thu Báo cáo kết quả kinh doanh

Tổng dòng tiền ròng NCF Báo cáo lưu chuyển tiền tệ

Dòng tiền ròng hoạt OCF, OCF*ICF, Báo cáo lưu chuyển tiền tệ

động kinh doanh OCF*FCF,

LEV*OCF

Dòng tiền ròng hoạt ICF, OCF*ICF, Báo cáo lưu chuyển tiền tệ

động đầu tư ICF*FCF

Dòng tiền ròng hoạt FCF, ICF*FCF, Báo cáo lưu chuyển tiền tệ

động tài trợ (tài chính) OCF*FCF

Nợ LEV, LEV*OCF Bảng cân đối kế toán

Thời gian từ khi hoạt AGE Giấy chứng nhận đăng ký

kinh doanh động dưới hình thức

công ty cổ phần đến

năm nghiên cứu

Nguồn: Thống kê của tác giả

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Trên cơ sở mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, kết hợp lược khảo cơ sở lý

thuyết và các bằng chứng thực nghiệm, đề tài thiết kế nghiên cứu 2 phần với

các phương pháp tương ứng như sau:

(1) Lựa chọn mô hình phù hợp để đo lường kiệt quệ tài chính cho các doanh

nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam.

Để thực hiện nội dung này, đề tài sử dụng phương pháp kiểm định phi tham

số Kruskal Wallis nếu dữ liệu nghiên cứu không phải dạng phân phối chuẩn,

hoặc sử dụng phương pháp kiểm định tham số tương đương ANOVA One-

way nếu dữ liệu nghiên cứu tồn tại dạng phân phối chuẩn. Ngoài ra, đề tài

còn sử dụng phương pháp thống kê tỷ lệ chính xác (Accuracy rate), tỷ lệ sai

lầm dạng I (Type I error), và tỷ lệ sai lầm dạng II (Type II error) để tìm mô

hình phù hợp nhất.

(2) Kiểm định ảnh hưởng của tổng dòng tiền ròng, từng dòng tiền và sự

tương tác giữa các dòng tiền đến kiệt quệ tài chính, vai trò điều tiết của

dòng tiền hoạt động kinh doanh đối với tác động của đòn bẩy tài chính đến

kiệt quệ tài chính cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết

tại Việt Nam.

Để thực hiện nội dung này, chương 3 đã xác định sử dụng phương pháp

nghiên cứu định lượng nhằm tìm ra kết quả nghiên cứu. Theo đó, bước đầu

tiên, đề tài kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng dựa theo Levin, Lin

& Chu (2002). Với dữ liệu bảng đã đảm bảo tính dừng, đề tài tiếp tục thực

hiện trình tự các bước phân tích định lượng, cụ thể là phương pháp thống

kê mô tả với các tiêu chí phổ biến (giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị

nhỏ nhất, độ lệch chuẩn và số lượng quan sát), phân tích ma trận tương

quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng theo POLS, FEM và REM kèm các

kiểm định lựa chọn ước lượng phù hợp.

Ngoài ra, đề tài cũng xác định rằng nếu mô hình tồn tại các vi phạm như đa

cộng tuyến nghiêm trọng, phương sai sai số thay đổi hay tự tương quan thì

đề tài sẽ sử dụng GLS để khắc phục. Đồng thời, để kiểm tra tính vững của kết

quả ước lượng, đề tài sử dụng mô hình PCSE.

Phần cuối chương 3, đề tài đã giải thích cách thức chọn mẫu nghiên cứu

bao gồm 505 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam và dữ liệu

nghiên cứu được tiếp cận từ báo cáo tài chính đã kiểm toán và tài liệu khác có

liên quan trong giai đoạn 2015 – 2020.

Chương 4:

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 4 sẽ trình bày và thảo luận kết quả nghiên cứu về (i) Lựa chọn

mô hình đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, (ii) Ảnh hưởng

của tổng dòng tiền ròng, từng dòng tiền và sự tương tác giữa các dòng tiền đến

tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, và (iii) Đánh giá vai trò điều

tiết của dòng tiền hoạt động kinh doanh đối với tác động của đòn bẩy tài chính

đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp.

4.1. LỰA CHỌN MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA

CÁC DOANH NGHIỆP

4.1.1. Kiểm định phân phối chuẩn của dữ liệu

Bảng 4.1 trình bày kết quả kiểm định phân phối chuẩn của dữ liệu, theo đó

kiểm định Kolmogorov-Smirnov áp dụng cho tất cả 7 mô hình đều có kết quả Sig.

nhỏ hơn 5%, đúc kết rằng dữ liệu đo lường kiệt quệ tài chính từ các mô hình đều

tồn tại dạng phân phối không chuẩn. Bên cạnh đó, đề tài thực hiện kiểm tra độ

lệch và độ nhọn của dữ liệu, kết quả thể hiện tại 2 cột bên phải của Bảng 4.1.

Bảng 4.1. Kiểm định phân phối chuẩn của dữ liệu

Kolmogorov-Smirnova Mô hình Độ lệch Độ nhọn Statistic Df Sig.

S-Score ,137 3.030 ,000 4,309 45,267

X-Score ,043 3.030 ,000 -,104 -,553

O-Score ,275 3.030 ,000 6,586 340,236

Z-Score ,419 3.030 ,000 46,025 2346,391

Z-Taffler ,260 3.030 ,000 -5,998 196,478

G-Score ,025 3.030 ,000 ,366 1,934

,000 8,034 110,002 H-Score ,242

3.030 a Lilliefors Significance Correction

Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu trên SPSS 26.

Theo Bảng 4.1, các mô hình S-Score, O-Score, Z-Score, Z-Taffler, H-Score

đều có trị tuyệt đối của độ lệch và độ nhọn lần lượt lớn hơn 2 và lớn hơn 7, kết

quả này cho khẳng định dữ liệu đo lường kiệt quệ tài chính từ các mô hình này

không phải dạng phân phối chuẩn; trong khi đó dữ liệu của mô hình X-Score và

G-Score có kết quả ngược lại. Như vậy, tham chiếu phân tích độ lệch và độ nhọn,

5/7 mô hình có dữ liệu không phân phối chuẩn; theo đó, đề tài chọn kiểm định

Kruskal Wallis để đúc kết sự khác biệt kết quả đo lường kiệt quệ tài chính thông

qua 7 mô hình như đã đề cập trên, kết quả kiểm định này tại mục 4.1.2.

4.1.2. Kiểm định sự khác biệt

Áp dụng kiểm định Kruskal Wallis để trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ nhất của

đề tài, tác giả trình bày kết quả xác định thứ hạng trung bình và thống kê kiểm

định tại Bảng 4.2.

Bảng 4.2. Kiểm định Kruskal-Wallis

Phần 1: Các thứ hạng trung bình (Mean Ranks)

Mô hình Số quan sát Thứ hạng trung bình

3.030 S-Score 12.336,78

3.030 X-Score 2.913,60

3.030 O-Score 9.369,05

3.030 Z-Score 16.180,55

3.030 Z-Taffler 13.334,39

3.030 G-Score 10.583,36

3.030 H-Score 9.520,79

Tổng cộng 21.210

Phần 2: Thống kê kiểm định (Test Statistics)

Value

Kruskal-Wallis H (Chi-square) 8356,572

Df 6

Asymp. Sig. ,000

a. Kruskal Wallis Test

b. Grouping Variable: Model

Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu trên SPSS 26.

Phần 1 của Bảng 4.2 trình bày thứ hạng trung bình của các mô hình đo lường

kiệt quệ tài chính, trong đó Z-Score có thứ hạng trung bình cao nhất là 16.180,55

và chỉ ra rằng các doanh nghiệp được xác định kiệt quệ tài chính là phổ biến nhất

nếu áp dụng mô hình đo lường này. Với thứ hạng trung bình thấp là 2.913,60, mô

hình X-Score lại cung cấp kết quả kiệt quệ tài chính không phổ biến, hay nói cách

khác rằng tình trạng lành mạnh tài chính là chủ yếu nhất ở các doanh nghiệp. Thứ

hạng trung bình của các mô hình từ cao nhất đến thấp nhất lần lượt là Z-Score, Z-

Taffler, S-Score, G-Score, H-Score, O-Score và X-Score. Sự khác biệt rõ nét về

thứ hạng trung bình hàm ý tồn tại kết quả đo lường không nhất quán giữa các mô

hình này, và kết quả này được khẳng định vững chắc hơn qua thống kê kiểm định

phần 2 của Bảng 4.2.

Theo nội dung phần 2 của Bảng 4.2, giá trị xác suất p tiệm cận có ý nghĩa

(Asymp. Sig.) là 0,000 và nhỏ hơn 5% nên chấp nhận giả thuyết H1, hay tương

ứng là bác bỏ giả thuyết H0. Theo đó, tác giả cho rằng 7 mô hình Z-Score, S-

Score, O-Score, X-Score, Z-Taffler, G-Score và H-Score cung cấp kết quả đo

lường khác biệt đáng kể về tình trạng kiệt quệ tài chính của những doanh nghiệp

phi tài chính niêm yết tại Việt Nam.

4.1.3. Xác định mô hình phù hợp

Với kết quả khẳng định tồn tại sự khác biệt đáng kể về tình trạng kiệt quệ tài

chính của những doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam bởi các mô

hình, để đảm bảo sự vững chắc trong đo lường kiệt quệ tài chính cho các doanh

nghiệp này, đề tài tiếp tục thực hiện phân tích thống kê mức độ chính xác và các

dạng sai lầm của các mô hình. Kết quả xác định tỷ lệ chính xác và tỷ lệ các dạng

sai lầm của từng mô hình đo lường cụ thể so với kết luận chung về kiệt quệ tài

chính tại các doanh nghiệp được thống kê tại Bảng 4.3.

Bảng 4.3. Mức độ chính xác và các dạng sai lầm

Tỷ lệ sai lầm Tỷ lệ Mô hình chính xác Dạng I Dạng II Khác*

86,24% 5,21% 8,55% 0,00% S-Score

85,61% 12,97% 1,42% 0,00% X-Score

42,08% 11,68% 46,24% 0,00% O-Score

51,22% 0,23% 18,35% 30,20% Z-Score

Z-Taffler 85,08% 2,24% 12,31% 0,36%

G-Score 79,74% 20,10% 0,03% 0,13%

H-Score 81,91% 1,09% 17,00% 0,00%

(*) Mô hình chỉ ra tình trạng không chắc chắn nhưng doanh nghiệp

lại có hoặc không kiệt quệ tài chính, hoặc Mô hình cho biết có hoặc

không nhưng tình trạng kiệt quệ tài chính lại không chắc chắn.

Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu trên Excel.

Bảng 4.3 cho thấy mô hình S-Score đạt tỷ lệ chính xác cao nhất là 86,24% và

mô hình O-Score đạt tỷ lệ chính xác thấp nhất là 42,08%. Thứ tự mức độ chính

xác từ cao nhất đến thấp nhất lần lượt là các mô hình S-Score, X-Score, Z-Taffler,

H-Score, G-Score, Z-Score và O-Score. Nếu xét về các dạng sai lầm khi đo lường

kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam, mô

hình Z-Score có tỷ lệ sai lầm dạng I thấp nhất là 0,23%, nhưng mô hình này lại có

sai lầm khác cao nhất (30,20%); mô hình G-Score có tỷ lệ sai lầm dạng II thấp

nhất là 0,23% nhưng mô hình này lại mắc phải sai lầm dạng I cao nhất (20,10%);

và tỷ lệ sai lầm dạng II cao nhất là 46,24% thuộc về mô hình O-Score.

Theo kết quả phân tích trên, tác giả cho rằng kết quả đo lường kiệt quệ tài

chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam bằng mô hình S-

Score là phù hợp nhất so với các 6 mô hình còn lại, bởi mô hình này không chỉ đạt

tỷ lệ chính xác cao nhất mà tỷ lệ sai lầm các dạng đều không quá 10%. Mặc dù

các mô hình X-Score, Z-Taffler, H-Score và G-Score vẫn có thể sử dụng để tham

chiếu bởi tỷ lệ chính xác cao xấp xỉ hoặc hơn 80%, nhưng các mô hình vẫn có thể

xảy ra sai lầm với tỷ lệ trên 10%, tùy dạng sai lầm cụ thể.

100

4.2. ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN ĐẾN KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA

CÁC DOANH NGHIỆP

Theo kết quả nghiên cứu tại mục 4.1, biến phụ thuộc FD của các mô hình

nghiên cứu được đo lường bởi mô hình S-Score của Springate (1978), tương tư

(2019), Shalih & Kusumawati (2019). Theo đó, cách xác định và ý nghĩa đo lường

đúc kết của Abdioğlu (2019), Mulyati & Ilyasa (2020), Fauzi & cộng sự (2021), Tahu

kiệt quệ tài chính như sau:

S-Score = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4

Trong đó: X1 là tỷ lệ vốn lưu động trên tổng tài sản, X2 là tỷ lệ lợi nhuận

trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản, X3 là tỷ lệ lợi nhuận trước thuế trên

nợ ngắn hạn, và X4 là hệ số doanh thu trên tổng tài sản

Nếu S-Score lớn hơn 0,862 chỉ ra rằng các doanh nghiệp có sức khỏe tài chính

tốt, trong khi đó S-Score nhỏ hơn 0,862 chỉ ra tình trạng kiệt quệ tài chính của các

doanh nghiệp, và đúng mức 0,862 là ngưỡng cảnh báo. Như vậy, kết quả S-Score

càng cao thể hiện kiệt quệ tài chính càng thấp và ngược lại.

4.2.1. Tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng

Đề tài luận án đã sử dụng kiểm định Levin, Lin & Chu (2002) để kiểm tra tính

dừng của chuỗi dữ liệu bảng, theo đó các kết quả lần lượt được tổng hợp tại Bảng

4.4 bên dưới.

Bảng 4.4. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng

Kiểm định Levin, Lin & Chu Biến Kết luận Statistic P-value

FD -90,2397 0,0000 Dừng

NCF -127,760 0,0000 Dừng

OCF -72,4593 0,0000 Dừng

ICF -80,2466 0,0000 Dừng

FCF -16284,7 0,0000 Dừng

AGE -225,578 0,0000 Dừng

LEV -46,9842 0,0000 Dừng

-45,5693 0,0000 Dừng

SIZE Nguồn: Xử lý của tác giả từ Eviews 12.0

101

Theo Bảng 4.4, kiểm định Levin, Lin & Chu (2002) chỉ ra P-value của tất cả

trường hợp dữ liệu đo lường biến kiệt quệ tài chính (FD), các biến dòng tiền

(NCF, OCF, ICF, FCF) và các biến khác (AGE, LEV, SIZE) đều nhỏ hơn 5%, cho

kết luận rằng chuỗi dữ liệu bảng của tất cả biến trong các mô hình nghiên cứu của

đề tài đều đảm bảo tính dừng, vì vậy dữ liệu bảng được sử dụng trong luận án đáp

ứng yêu cầu để tiếp tục thực hiện các bước tiếp theo trong phương pháp định

lượng dựa vào kỹ thuật phân tích hồi quy.

4.2.2. Thống kê mô tả

Thống kê mô tả các biến trong các mô hình nghiên cứu của đề tài luận án được

thực hiện theo tiêu chí giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch

chuẩn và số lượng quan sát; kết quả thống kê mô tả các biến được trình bày tại

bảng 4.5.

Bảng 4.5. Thống kê mô tả các biến

Biến Trung bình Lớn nhất Nhỏ nhất Độ lệch chuẩn Số quan sát

1,4630 18,7491 -5,3624 1,1722 3.030 FD

NCF 0,0027 0,7775 -0,7933 0,0889 3.030

OCF 0,0627 0,9117 -0,7539 0,1362 3.030

ICF -0,0506 0,7488 -1,5858 0,1289 3.030

FCF -0,0094 1,6429 -0,9079 0,1487 3.030

AGE 12,7713 27,0000 3,0000 3,5182 3.030

LEV 0,4779 1,2441 0,0041 0,2261 3.030

SIZE 5,8308 8,0669 4,1830 0,6751 3.030

Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng EViews 12.0

FD được đại diện bởi S-Score có giá trị trung bình là 1,4630, cao hơn mức tiêu

chuẩn 0,862 cho thấy các doanh nghiệp nói chung có sức khỏe tài chính lành

mạnh, ít có nguy cơ kiệt quệ tài chính (Springate, 1978); tuy nhiên có sự phân hóa

khá rõ nét về tình trạng kiệt quệ tài chính thể hiện qua FD dao động từ mức thấp

nhất là -5,3624 đến mức cao nhất là 18,7491. Kết quả thống kê cũng chỉ ra sự tồn

tại của doanh nghiệp có sức khỏe tài chính tương đối yếu và có thể phải đối mặt

102

với khó khăn trong việc thực hiện các cam kết với chủ nợ về những trách nhiệm

tài chính, theo đó Công ty cổ phần thương mại và đầu tư Vinataba có biểu hiện

tình trạng kiệt quệ tài chính ở mức độ cao nhất vào năm 2020 với S-Score là -

5,3624; bên cạnh đó là những doanh nghiệp duy trì được tình trạng lành mạnh tài

chính ở mức độ cao, cao nhất là trường hợp Công ty cổ phần Công nghệ Sài Gòn

Viễn Đông năm 2020 với S-Score là 18,7491.

Hình 4.1 bên dưới thống kê bằng đồ thị về số lượng doanh nghiệp phi tài

chính niêm yết tại Việt Nam dựa vào căn cứ mức tiêu chuẩn phân loại của S-Score

như đã đề cập ở trên.

Hình 4.1. Số lượng doanh nghiệp từng năm theo S-Score

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Theo đó, số lượng doanh nghiệp có tín hiệu kiệt quệ tài chính trong giai đoạn

2015-2020 có xu hướng tăng, và tương ứng là xu hướng giảm số lượng doanh

nghiệp lành mạnh tài chính; tuy nhiên phần lớn doanh nghiệp trong mẫu nghiên

cứu có chỉ số S-Score lớn hơn 0,862, cung cấp tín hiệu lành mạnh tài chính.

Thống kê cụ thể tại Hình 4.1 chỉ ra rằng số lượng doanh nghiệp có chỉ số S-Score

nhỏ hơn 0,862 là 106 doanh nghiệp vào năm 2015, nhưng đến năm 2020 là 154

103

doanh nghiệp, và năm 2020 có số lượng doanh nghiệp có tín hiệu kiệt quệ tài

chính theo chỉ số S-Score ở mức cao nhất so với các năm còn lại.

Xét dòng tiền ròng chung của công ty, biến NCF được thống kê mô tả tại Bảng

4.5 chỉ ra rằng NCF trung bình là 0,0027, cho thấy trung bình mẫu nghiên cứu là

các doanh nghiệp có dòng tiền thặng dư trong kỳ, là cơ sở để tăng số dư tiền tích

lũy và qua đó đảm bảo cho khả năng thanh toán, duy trì sự tồn tại của các doanh

nghiệp. Bảng 4.6 bên dưới thống kê số lượng doanh nghiệp phi tài chính niêm yết

tại Việt Nam giai đoạn 2015-2020 dựa theo tình trạng tổng dòng tiền ròng.

Bảng 4.6. Thống kê số lượng doanh nghiệp theo tình trạng NCF

Năm 2015 2016 2017 2018 2019 2020

NCF lớn hơn 0 284 245 260 242 251 271

NCF nhỏ hơn 0 221 260 245 263 254 234

Cộng 505 505 505 505 505 505

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu bằng Excel

Theo thống kê tại Bảng 4.6, trong mẫu nghiên cứu gồm 505 doanh nghiệp từ

năm 2015 đến năm 2020, số lượng doanh nghiệp có tổng dòng tiền ròng thặng dư

có xu hướng giảm, từ 284 doanh nghiệp vào năm 2015 xuống còn 271 doanh

nghiệp vào năm 2020, và tương ứng tăng số lượng doanh nghiệp có tổng dòng

tiền ròng thâm hụt, từ 221 doanh nghiệp vào năm 2015 lên mức 234 doanh nghiệp

vào năm 2020. Sự biến động này phù hợp với xu hướng biến động số lượng doanh

nghiệp có tín hiệu kiệt quệ tài chính tại Hình 4.1. Sau mỗi năm hoạt động, số dư

tiền cuối kỳ giảm so với đầu kỳ sẽ làm gia tăng tình trạng kiệt quệ tài chính.

Với độ lệch chuẩn của NCF là 0,0889 và NCF dao động từ thấp nhất là -

0,7933 đến mức cao nhất là 0,7775, cho thấy sự cần thiết phải quan tâm chi tiết

đến từng dòng tiền cũng như sự kết hợp giữa các dòng tiền để có những đúc kết

chặt chẽ hơn. Chi tiết từng dòng tiền tại Bảng 4.5 cho thấy các doanh nghiệp đảm

bảo khả năng tạo tiền ra từ hoạt động kinh doanh thể hiện qua OCF trung bình là

0,0627 và doanh nghiệp giảm các nguồn tiền được tài trợ từ bên ngoài thể hiện

qua FCF trung bình là -0.0094, trong khi đó ICF trung bình là -0.0506 cho thấy

trung bình mẫu nghiên cứu là các doanh nghiệp có khuynh hướng mở rộng đầu tư.

104

Công ty cổ phần đầu tư phát triển công nghiệp và Vận tải năm 2016 thể hiện khả

năng tạo tiền nhiều nhất với OCF lớn nhất là 0,9117, Công ty cổ phần đầu tư Sao

Thăng Long thể hiện xu hướng mở rộng đầu tư nhiều nhất năm 2015 với ICF là -

1,5858 và Công ty cổ phần Tập đoàn Kido giảm nguồn tài trợ từ bên ngoài nhiều

nhất vào năm 2015 với FCF là 0,9079.

Tuy nhiên, kết quả thống kê mô tả tại Bảng 4.5 cũng chỉ ra rằng mẫu nghiên

cứu vẫn có những doanh nghiệp không đảm bảo khả năng tạo tiền từ hoạt động

kinh doanh và Công ty cổ phần Quản lý Đường sông số 3 có tình trạng thâm hụt

dòng tiền hoạt động kinh doanh nhiều nhất vào năm 2016 với OCF là -0,739; hay

mẫu nghiên cứu vẫn bao gồm những doanh nghiệp có xu hướng thu hẹp đầu tư và

Công ty cổ phần Tập đoàn Kido có xu hướng thu hẹp đầu tư mạnh nhất năm 2015

với ICF là 0,7488; hay mẫu nghiên cứu vẫn bao gồm những doanh nghiệp gia tăng

huy động nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài và nhiều nhất là trường hợp là Công ty cổ

phần đầu tư Sao Thăng Long với FCF vào năm 2015 của doanh nghiệp này là

1,6429.

Bảng 4.7 bên dưới thống kê số lượng doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại

Việt Nam giai đoạn 2015-2020 dựa theo tình trạng dòng tiền ròng của từng hoạt

động, bao gồm kinh doanh, đầu tư và tài trợ (tài chính).

Bảng 4.7. Thống kê số lượng doanh nghiệp theo tình trạng từng dòng tiền

2015 2016 2017 2018 2019 2020 Năm

505 505 505 505 505 505 NOCF

363 366 344 361 380 387 - Lớn hơn 0

142 139 161 144 125 118 - Nhỏ hơn 0

505 505 505 505 505 505 NICF

129 125 147 138 147 168 - Lớn hơn 0

376 380 358 367 358 337 - Nhỏ hơn 0

505 505 505 505 505 505 NFCF

209 215 213 167 183 168 - Lớn hơn 0

296 290 292 338 322 337 - Nhỏ hơn 0

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu bằng Excel

105

Căn cứ thống kê tại Bảng 4.7 còn cho thấy trong mẫu nghiên cứu 505 doanh

nghiệp, số lượng doanh nghiệp đảm bảo được khả năng tạo tiền từ hoạt động sản

xuất kinh doanh vượt trội hơn nhóm doanh nghiệp không đảm bảo được khả năng

này, thể hiện qua số lượng doanh nghiệp có NOCF dương nhiều hơn số lượng

doanh nghiệp có NOCF âm. Bên cạnh đó, số lượng doanh nghiệp có thặng dư từ

dòng tiền hoạt động kinh doanh có xu hướng tăng trong giai đoạn 2015-2020, từ

363 doanh nghiệp vào năm 2015 lên mức 387 doanh nghiệp vào năm 2020.

Về xu hướng đầu tư trong từng năm từ năm 2015 đến năm 2020, Bảng 4.7 chỉ

ra rằng đa số các doanh nghiệp mở rộng đầu tư thể hiện qua số lượng doanh

nghiệp có NICF âm vượt trội hơn số lượng doanh nghiệp có NICF dương, tuy

nhiên số lượng doanh nghiệp mở rộng đầu tư có xu hướng giảm trong giai đoạn

nghiên cứu, từ 376 doanh nghiệp vào năm 2015 xuống còn 337 doanh nghiệp vào

năm 2020.

Ngoài ra, Bảng 4.7 còn chỉ ra rằng số lượng doanh nghiệp có NFCF dương

giảm và tương ứng tăng số lượng doanh nghiệp có NFCF âm trong giai đoạn

2015-2020, cho thấy số lượng doanh nghiệp cần gia tăng thêm nguồn tiền tài trợ

từ bên ngoài có xu hướng giảm. Sự biến động này có thể là tín hiệu lạc quan về sự

lệ thuộc của doanh nghiệp vào các nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài. Tuy nhiên, nếu

xu hướng này không xuất phát từ sự gia tăng khả năng tạo tiền để đáp ứng nhu

cầu sử dụng tiền cho sản xuất kinh doanh và đầu tư thì đây lại có thể là tín hiệu về

sự khó khăn tài chính và do đó nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn hơn trong tiếp

cận các nguồn tài trợ từ bên ngoài.

Về các trường hợp kết hợp giữa 3 dòng tiền với nhau, Bảng 4.8 trình bày

thống kê số lượng doanh nghiệp theo các trường hợp mô hình kết hợp các dòng

tiền thành phần như đã đề cập tại Bảng 3.1.

106

Bảng 4.8. Thống kê số lượng doanh nghiệp theo các mô hình kết hợp 3 dòng

tiền thành phần

Năm 2015 2016 2017 2018 2019 2020

3 7 8 1 6 11 Kết hợp 1

79 70 69 83 90 99 Kết hợp 2

98 111 91 73 93 81 Kết hợp 3

183 178 176 204 191 196 Kết hợp 4

83 76 80 68 63 53 Kết hợp 5

12 15 11 22 11 7 Kết hợp 6

26 21 34 25 21 23 Kết hợp 7

21 27 36 29 30 35 Kết hợp 8

505 505 505 505 505 505 Cộng

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu bằng Excel

Theo Bảng 4.8, các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam có sự

đa dạng trong sự kết hợp của các dòng tiền với nhau. Kết hợp thứ tư có số lượng

doanh nghiệp chiếm tỷ trọng chủ yếu trong từng năm từ năm 2015 đến năm 2020

và có xu hướng tăng số lượng doanh nghiệp thuộc nhóm kết hợp này từ 183 doanh

nghiệp vào năm 2015 lên mức 196 doanh nghiệp vào năm 2020, đó là trường hợp

các doanh nghiệp có NOCF dương, NICF âm và NFCF âm. Kết quả thống kê phù

hợp với nội dung thống kê của Bảng 4.7, theo đó hàm ý rằng dòng tiền hoạt động

kinh doanh đóng vai trò quan trọng tại các doanh nghiệp, thặng dư từ dòng tiền

hoạt động kinh doanh là nguồn tiền để đáp ứng nhu cầu sử dụng tiền của hoạt

động đầu tư và hoạt động tài trợ, và do đó sự vững chắc tài chính sẽ được đảm bảo

hơn. Đối sánh với thống kê tại Hình 4.1, kết quả này là phù hợp, bởi số lượng

doanh nghiệp đạt được chỉ số S-Score cao hơn mức tiêu chuẩn 0,862 và thể hiện

sự lành mạnh tài chính nhiều hơn nhóm doanh nghiệp còn lại.

Ngược lại, trường hợp kết hợp thứ nhất, cả 3 dòng tiền đều thặng dư, đây là

trường hợp ít xảy ra tại các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam

trong giai đoạn 2015-2020. Kết quả này là phù hợp, bởi lẽ các doanh nghiệp đã

107

tạo được tiền từ hoạt động kinh doanh thì không có nhu cầu thu hẹp đầu tư hoặc

huy động thêm nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài.

Hình 4.2 thống kê số lượng doanh nghiệp của từng trường hợp kết hợp 3 dòng

tiền dựa theo chỉ số S-Score với tiêu chuẩn là 0,862.

Hình 4.2. Số lượng doanh nghiệp của từng trường hợp kết hợp 3 dòng tiền

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Xem xét tổng quát Hình 4.2 cho thấy kiệt quệ tài chính có thể xảy ra với bất

kỳ kết hợp giữa 3 dòng tiền. Ngoài ra, tất cả các trường hợp kết hợp giữa 3 dòng

tiền đều có số lượng doanh nghiệp với chỉ số S-Score lớn hơn 0,862 nhiều hơn so

với nhóm doanh nghiệp với chỉ số S-Score nhỏ hơn 0,862; tuy nhiên, sự khác biệt

rõ rệt nhất về số lượng doanh nghiệp giữa nhóm lành mạnh tài chính (S-Score lớn

hơn 0,862) với nhóm kiệt quệ tài chính (S-Score nhỏ hơn 0,862) thể hiện ở trường

hợp kết hợp thứ tư, tiếp theo là trường hợp kết hợp thứ hai, thứ ba và thứ năm.

Các trường hợp kết hợp thứ nhất, thứ sáu, thứ bảy và thứ tám không có sự khác

biệt đáng kể về số lượng doanh nghiệp giữa nhóm lành mạnh tài chính và kiệt quệ

tài chính. Theo đó, tác giả đã tiếp tục thực hiện phân tích thống kê mô tả biến phụ

108

thuộc FD cho từng trường hợp kết hợp 3 dòng tiền của các doanh nghiệp phi tài

chính niêm yết tại Việt Nam, kết quả được tổng hợp và trình bày tại Hình 4.3 bên

dưới.

Hình 4.3. Thống kê mô tả FD cho từng kết hợp 3 dòng tiền

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Căn cứ Hình 4.3, giá trị trung bình của S-Score đại diện cho biến phụ thuộc

FD của tất cả trường hợp kết hợp giữa 3 dòng tiền đều lớn hơn mức tiêu chuẩn

0,862, và mức trung bình của S-Score cao nhất thể hiện tại trường hợp kết hợp thứ

tư (NOCF dương, NICF âm và NFCF âm). Xét độ lệch chuẩn của S-Score, trường

hợp kết hợp thứ hai, thứ tư, thứ sáu và thứ tám cao hơn rõ rệt so với các trường

hợp kết hợp còn lại; điều này hàm ý rằng rủi ro kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp có thể cao hơn nếu các dòng tiền kết hợp với nhau theo trường hợp (i)

NOCF dương, NICF dương và NFCF âm, (ii) NOCF dương, NICF âm và NFCF

âm, (iii) NOCF âm, NICF âm và NFCF âm, và (iv) NOCF âm, NICF dương và

NFCF âm. Trường hợp kết hợp thứ hai và thứ tư có S-Score cao nhất vượt trội

109

hơn so với các trường hợp kết hợp còn lại, hàm ý lành mạnh tài chính có thể vượt

trội khi kết hợp NOCF dương, NICF dương và NFCF âm, hoặc kết hợp NOCF

dương, NICF âm và NFCF âm. Ngược lại, trường hợp kết hợp thứ 8 có S-Score

nhỏ nhất nổi bật so với các trường hợp kết hợp còn lại, gợi ý rằng sự kết hợp

NOCF âm, NICF dương và NFCF âm sẽ có nguy cơ kiệt quệ tài chính rõ rệt hơn.

Những phân tích thống kê mô tả trên cho thấy, sự kết hợp dòng tiền có ý

nghĩa quan trọng trong việc giải thích cho tình trạng kiệt quệ tài chính hay tương

ứng là sự lành mạnh tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt

Nam. Tuy nhiên, để việc đúc kết trở nên đáng tin cậy hơn, tác giả sẽ thực hiện ước

lượng bằng kỹ thuật phân tích hồi quy và trình bày tại mục 4.2.4 bên dưới

Cuối cùng, Bảng 4.5 cũng chỉ ra rằng các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu

đã có thâm niên hoạt động theo hình thức công ty cổ phần với độ tuổi trung bình

xấp xỉ 13 năm, cao nhất là 27 năm và thấp nhất là 3 năm; mức độ sử dụng không

quá cao, trung bình tỷ số nợ ở mức 47,79%; và mẫu nghiên cứu cũng thể hiện sự

đa dạng quy mô doanh nghiệp với SIZE dao động từ 4,1830 đến 8,0669.

4.2.3. Ma trận tương quan và hệ số phóng đại phương sai

Kết quả xác định hệ số tương quan giữa các biến và hệ số phóng đại phương

sai (VIF) được trình bày tại bảng 4.9. Theo đó, các dòng tiền đều có mối tương

quan với kiệt quệ tài chính theo mức ý nghĩa thống kê 1% và 10% tùy trường hợp

cụ thể.

110

Bảng 4.9. Ma trận hệ số tương quan và VIF

FD NCF OCF ICF FCF AGE LEV SIZE 1,0000 FD

1,0000 NCF

1,0000 OCF

1,0000 ICF

1,0000 FCF

1,0000 AGE

LEV

SIZE ----- 0,0276ns 0,1293 0,2888*** 0,0000 -0,0320* 0,0784 -0,2203*** 0,0000 -0,0110ns 0,5447 -0,3640*** 0,0000 -0,1558*** 0,0000

(***) Mức ý nghĩa 1%, (*) Mức ý nghĩa 10%, (ns) Không ý nghĩa thống kê

----- 0,2594*** 0,0000 0,2218*** 0,0000 0,1682*** 0,0000 -0,0154ns 0,3953 0,0109ns 0,5472 -0,0119ns 0,5121 1,0571 ----- -0,2732*** 0,0000 -0,5242*** 0,0000 0,0138ns 0,4489 -0,1939*** 0,0000 -0,0051ns 0,7797 2,7681 ----- -0,4837*** 0,0000 0,0691*** 0,0001 0,0336* 0,0647 -0,0749*** 0,0000 2,6227 VIF ----- -0,0817*** 0,0000 0,1551*** 0,0000 0,0625*** 0,0006 3,3530 ----- -0,0627*** 0,0006 -0,0277ns 0,1278 1,0113 1,0000 ----- 0,3329*** 0,0000 1,1832 1,0000 ----- 1,1361

Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng EViews 12.0

111

Biến NCF có tương quan dương với biến phụ thuộc FD, gợi ý rằng biến động

dòng tiền ròng tương quan cùng chiều với biến động sự lành mạnh tài chính, tức

tương ứng là ngược chiều với sự biến động tình trạng kiệt quệ tài chính, nhưng

mối tương quan không đảm bảo ý nghĩa thống kê.

Xét tương quan từng dòng tiền với kiệt quệ tài chính, Bảng 4.9 chỉ ra rằng

từng dòng tiền hoạt động kinh doanh, đầu tư và tài trợ thể hiện qua các biến OCF,

ICF và FCF lần lượt có tương quan dương, âm và âm với mức ý nghĩa thống kê

tương ứng là 1%, 10% và 1%. Kết quả phân tích tương quan cho thấy rằng OCF

càng tăng thể hiện sự gia tăng khả năng tạo tiền từ hoạt động kinh doanh hay thâm

hụt tiền từ sản xuất kinh doanh càng ít thì tương ứng tình trạng kiệt quệ tài chính

càng thấp thể hiện qua FD được đo lường bởi S-Score càng cao và ngược lại.

Trong khi đó ICF càng tăng cho thấy xu hướng mở rộng đầu tư giảm xuống hoặc

xu hướng thu hẹp đầu tư càng nhiều thì tương ứng tình trạng kiệt quệ tài chính

càng cao thể hiện qua FD được đại diện với S-Score càng thấp và ngược lại. Hay

FCF càng cao cho thấy xu hướng gia tăng tài trợ bằng nguồn tiền từ bên ngoài thì

tình trạng kiệt quệ tài chính càng tăng thể hiện qua FD được đại diện bởi S-Score

càng thấp và ngược lại.

Bên cạnh đó, với mức ý nghĩa thống kê 1%, kết quả ma trận tương quan tại

bảng 4.9 còn cho thấy biến động tình trạng kiệt quệ tài chính cùng chiều với mức

độ sử dụng đòn bẩy tài chính hình thành từ nợ thể hiện qua hệ số tương quan giữa

biến FD với biến LEV là -0,3640; biến động tình trạng kiệt quệ tài chính cùng

chiều với biến động quy mô của doanh nghiệp thể hiện qua hệ số tương quan giữa

biến FD với biến SIZE là -0,1558. Trong khi đó, biến động tình trạng kiệt quệ tài

chính cùng chiều với độ tuổi của doanh nghiệp nhưng không đảm bảo ý nghĩa

thống kê tại các mức 1%, 5% hay 10%.

Xét tương quan giữa các dòng tiền với nhau tại bảng 4.9, với mức ý nghĩa 1%,

tồn tại tương quan ngược chiều giữa biến OCF với biến ICF, giữa biến ICF với

biến FCF, và giữa biến FCF với biến OCF. Hàm ý về sự tồn tại các quan hệ bù

đắp cho nhau giữa các dòng tiền, theo đó, nếu doanh nghiệp có thể gia tăng dòng

tiền hoạt động kinh doanh thì dòng tiền này sẽ có thể chi tài trợ cho xu hướng mở

112

rộng đầu tư thể hiện qua giảm dòng tiền hoạt động đầu tư, hoặc chi trả và giảm

bớt các nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài. Nếu dòng tiền hoạt động kinh doanh thâm

hụt thì doanh nghiệp có thể gia tăng nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài thể hiện bởi

gia tăng dòng tiền hoạt động tài trợ (tài chính) hoặc doanh nghiệp thu hẹp hoạt

động đầu tư để có dòng tiền vào nhằm đáp ứng nhu cầu sử dụng tiền của sản xuất

kinh doanh. Hay khi doanh nghiệp có thể chi tài trợ cho mở rộng đầu tư thể hiện

bởi dòng tiền hoạt động đầu tư giảm bằng cách gia tăng nguồn tiền tài trợ từ bên

ngoài thể hiện bởi gia tăng dòng tiền hoạt động tài trợ (tài chính), hay ngược lại

doanh nghiệp có thể thu hẹp hoạt động đầu tư để có dòng tiền vào nhằm mục đích

trả nợ thể hiện qua giảm dòng tiền hoạt động tài trợ.

Hệ số tương quan giữa biến OCF và biến LEV là -0,1939 với mức ý nghĩa 1%

tại Bảng 4.9 hàm ý rằng một sự gia tăng của dòng tiền hoạt động kinh doanh sẽ

tương ứng giảm mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính hình thành từ nợ, mà từ đó

giảm tình trạng kiệt quệ tài chính theo mối tương quan giữa biến LEV và biến FD.

Theo đó, kết quả này sẽ ủng hộ quan điểm dòng tiền hoạt động có khả năng điều

tiết giảm tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính.

Xét tất cả hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến kiểm soát với nhau,

hệ số tương quan âm dao động từ mức -0,5242 giữa biến OCF và biến FCF đến

mức -0,0051 giữa biến OCF và biến SIZE, hệ số tương quan dương dao động từ

mức 0,0109 giữa biến NCF với biến LEV đến mức 0,3329 giữa biến LEV với

biến SIZE. Theo thống kê này, tham chiếu Hair & cộng sự (2006), Gujarati

(2008), tác giả cho rằng vấn đề đa cộng tuyến không nghiêm trọng trong mô hình

nghiên cứu. Ngoài ra, tại Bảng 4.9, VIF của các biến này dao động từ mức thấp

nhất là 1,0113 đến mức cao nhất là 3,3530, như vậy các trường hợp đều có VIF

nhỏ hơn 10 và tham chiếu Hair & cộng sự (2006), Gujarati (2008) khẳng định

rằng hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng.

113

4.2.4. Kết quả ước lượng

4.2.4.1. Mô hình nghiên cứu thứ nhất – Tổng dòng tiền và kiệt quệ tài chính

Kết quả ước lượng của mô hình nghiên cứu thứ nhất về việc ảnh hưởng của

tổng dòng tiền ròng đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính

niêm yết tại Việt Nam được tổng hợp và trình bày tại bảng 4.10.

Bảng 4.10. Kết quả ước lượng theo POLS, FEM và REM

của mô hình nghiên cứu thứ nhất

Biến / Kiểm định POLS FEM REM

0,3884 0,3775 NCF 0,4013* [0,2228] [0,1475] [0,1464]

-0,0593 -0,0397 AGE -0,0113** [0,0056] [0,0084] [0,0065]

-1,8334*** -2,0362 -1,8822 LEV [0,0931] [0,2028] [0,1390]

-0,0671** 0,1369 -0,0553 SIZE [0,0311] [0,1303] [0,0559]

2,8729*** 2,3939 3,1907 C [0,1889] [0,6857] [0,3107]

Breusch-Pagan/ 2662,864

Lagrange multiplier [0,0000]

3309,3316 Redundant Fixed Effects [0,0000]

Hausman 15,9208 [0,0031]

13710,99 Wald [0,0000]

(***) Mức ý nghĩa 1%, (**) Mức ý nghĩa 5%, (*) Mức ý nghĩa 10%,

(ns) Không ý nghĩa thống kê

Prob (F-statistic) 0,0000 0,0000 0,0000

[...] Sai số chuẩn

Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng EViews 12.0

114

Với dữ liệu bảng cân bằng sử dụng cho mô hình nghiên cứu thứ nhất, đề tài

ước lượng các mối quan hệ theo các phương pháp cơ bản là POLS, FEM và REM

tại Bảng 4.10, các kết quả ước lượng đều phù hợp thể hiện qua Prob (F-statistic)

nhỏ hơn 5%. Theo đó, kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier trên nền

tảng kết quả ước lượng theo POLS có Prob nhỏ hơn 5% chỉ ra REM phù hợp hơn

POLS, kiểm định Redundant Fixed Effects trên kết quả ước lượng theo FEM có

Prob nhỏ hơn 5% chỉ ra FEM phù hợp hơn POLS, và kiểm định Hausman trên kết

quả ước lượng theo REM có Prob nhỏ hơn 5% chỉ ra FEM phù hợp hơn REM.

Như vậy, kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu thứ nhất theo FEM phù hợp hơn

POLS và REM.

Theo đúc kết của Susmel (2015), Hair & cộng sự (2006), cho rằng FEM chỉ

quan tâm đến những khác biệt mang tính cá nhân đóng góp vào mô hình nên

không có hiện tượng tự tương quan và đề tài xác định mô hình nghiên cứu thứ

nhất không có vấn đề này. Ngoài ra, với kết quả ước lượng theo FEM, đề tài thực

hiện sử dụng kiểm định Wald với kết quả Prob nhỏ hơn 5% cho kết luận mô hình

thứ nhất tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi, vì vậy đề tài sử dụng GLS

để khắc phục hiện tượng này (Greene, 2018; Susmel, 2015; Baltaghi, 2008;

Gujarati, 2008) và kết quả ước lượng này được trình bày tại Bảng 4.11. Ngoài ra,

để đánh giá sự vững chắc cũng như sự tin cậy của kết quả hồi quy theo GLS, đề

tài sử dụng mô hình PCSE và kết quả ước lượng này được trình bày tại cột cuối

cùng của Bảng 4.11.

Căn cứ kết quả ước lượng được lựa chọn cuối cùng là GLS tại Bảng 4.11, đề

tài xác định được rằng biến độc lập NCF ảnh hưởng cùng chiều đến biến phụ

thuộc FD được đại diện bởi S-Score với mức ý nghĩa 1%, theo đó khẳng định tồn

tại mối quan hệ giải thích ngược chiều của tổng dòng tiền ròng đối với tình trạng

kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. Ngoài ra, kết quả ước lượng theo GLS

còn khẳng định ảnh hưởng của biến kiểm soát AGE, LEV và SIZE đến biến phụ

thuộc FD được đại diện bởi S-Score với mức ý nghĩa là 1%.

Đối sánh kết quả hồi quy theo GLS với PCSE tại Bảng 4.11 cho thấy hệ số hồi

quy và mức ý nghĩa của các biến giải thích đều đảm bảo sự tương đồng, qua đó

115

ủng hộ rằng kết quả hồi quy theo GLS đảm bảo được tính vững chắc và đáng tin

cậy để đúc kết cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính tại Việt Nam về ảnh

hưởng ngược chiều của tổng dòng tiền ròng đến kiệt quệ tài chính.

Bảng 4.11. Kết quả ước lượng theo GSL và PCSE

của mô hình nghiên cứu thứ nhất

Biến GLS PCSE

0,2557*** 0,2557*** NCF [0,0904] [0,0961]

-0,0110*** -0,0110*** AGE [0,0018] [0,0018]

-1,6692*** -1,6692*** LEV [0,0306] [0,0316]

-0,0756*** -0,0756*** SIZE [0,0103] [0,0106]

2,8053*** 2,8053*** C [0,0594] [0,0625]

(***) Mức ý nghĩa 1%;

0,0000 0,0000 Prob (F-statistic)

[...] Sai số chuẩn;

Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng EViews 12.0

4.2.4.2. Mô hình nghiên cứu thứ hai - Từng dòng tiền và kiệt quệ tài chính

Kết quả ước lượng của mô hình nghiên cứu thứ hai về ảnh hưởng của từng

dòng tiền thành phần đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính

niêm yết tại Việt Nam được tổng hợp và trình bày tại bảng 4.12.

116

Bảng 4.12. Kết quả ước lượng theo POLS, FEM và REM

của mô hình nghiên cứu thứ hai

Biến / Kiểm định POLS FEM REM

OCF 1,5665*** [0,2344] 0,7843*** [0,1640] 0,9015*** [0,1617]

-0,1329ns 0,1440ns 0,0705ns ICF [0,2412] [0,1648] [0,1635]

-0,6733*** 0,0850ns -0,0525ns FCF [0,2363] [0,1675] [0,1649]

AGE -0,0132** [0,0055] -0,0605*** [0,0084] -0,0387*** [0,0063]

LEV -1,5568*** [0,0923] -1,9729*** [0,2020] -1,7632*** [0,1323]

SIZE -0,0899*** [0,0303] 0,1461ns [0,1296] -0,0683ns [0,0515]

2,7888*** 2,2852*** 3,1446*** C [0,1831] [0,6825] [0,2885]

Breusch-Pagan/ 2262,011

Lagrange multiplier [0,0000]

3153,9943 Redundant Fixed Effects [0,0000]

97,8603 Hausman [0,0000]

13910,85 Wald [0,0000]

(***) Mức ý nghĩa 1%, (**) Mức ý nghĩa 5%, (ns) Không ý nghĩa thống kê

Prob (F-statistic) 0,0000 0,0000 0,0000

[...] Sai số chuẩn

Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng EViews 12.0

Với dữ liệu bảng cân bằng sử dụng cho mô hình nghiên cứu thứ hai, đề tài ước

lượng các mối quan hệ theo các phương pháp cơ bản là POLS, FEM và REM tại

Bảng 4.12, các kết quả ước lượng đều phù hợp thể hiện qua Prob (F-statistic) nhỏ

117

hơn 5%. Theo đó, kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier trên nền tảng kết

quả ước lượng theo POLS có Prob nhỏ hơn 5% chỉ ra REM phù hợp hơn POLS,

kiểm định Redundant Fixed Effects trên kết quả ước lượng theo FEM có Prob nhỏ

hơn 5% chỉ ra FEM phù hợp hơn POLS, và kiểm định Hausman trên kết quả ước

lượng theo REM có Prob nhỏ hơn 5% chỉ ra FEM phù hợp hơn REM. Như vậy,

kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu thứ nhất theo FEM phù hợp hơn POLS và

REM.

Tham chiếu Susmel (2015), Hair & cộng sự (2006), cho rằng FEM chỉ quan

tâm đến những khác biệt mang tính cá nhân đóng góp vào mô hình nên không có

hiện tượng tự tương quan và đề tài xác định mô hình nghiên cứu thứ hai không có

vấn đề này. Ngoài ra, với kết quả ước lượng theo FEM, đề tài thực hiện sử dụng

kiểm định Wald với kết quả Prob nhỏ hơn 5% cho kết luận mô hình thứ hai tồn tại

hiện tượng phương sai sai số thay đổi, vì vậy đề tài sử dụng GLS để khắc phục

hiện tượng này (Greene, 2018; Susmel, 2015; Baltaghi, 2008; Gujarati, 2008) và

kết quả ước lượng này được trình bày tại Bảng 4.13. Ngoài ra, để đánh giá sự

vững chắc cũng như sự tin cậy của kết quả hồi quy theo GLS, đề tài sử dụng mô

hình PCSE và kết quả ước lượng này được trình bày tại cột cuối cùng của Bảng

4.13.

Căn cứ kết quả ước lượng được lựa chọn cuối cùng là GLS tại Bảng 4.13, đề

tài xác định được rằng biến độc lập OCF ảnh hưởng cùng chiều đến biến phụ

thuộc FD được đại diện bởi S-Score với mức ý nghĩa 1%, theo đó khẳng định tồn

tại mối quan hệ giải thích ngược chiều của dòng tiền hoạt động kinh doanh đối với

tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. Biến độc lập ICF và FCF đều

giải thích ngược chiều cho biến phụ thuộc FD được đại diện bởi S-Score, tuy

nhiên ảnh hưởng của biến ICF không đảm bảo ý nghĩa thống kê, trong khi đó biến

FCF đạt mức ý nghĩa 1%; theo đó đề tài cho rằng dòng tiền hoạt động tài trợ ảnh

hưởng cùng chiều đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. Ngoài ra, kết quả

ước lượng theo GLS còn khẳng định ảnh hưởng của biến kiểm soát AGE, LEV và

SIZE đến biến phụ thuộc FD được đại diện bởi S-Score với mức ý nghĩa là 1%.

118

Bảng 4.13. Kết quả ước lượng theo GSL và PCSE

của mô hình nghiên cứu thứ hai

Biến GLS PCSE

0,9017*** 0,9017*** OCF [0,1020] [0,1013]

-0,0019ns -0,0019ns ICF [0,1074] [0,1075]

-0,4376*** -0,4376*** FCF [0,1068] [0,1068]

-0,0142*** -0,0142*** AGE [0,0020] [0,0020]

-1,4964*** -1,4964*** LEV [0,0343] [0,0338]

-0,0924*** -0,0924*** SIZE [0,0108] [0,0113]

2,7945*** 2,7945*** C [0,0631] [0,0662]

(***) Mức ý nghĩa 1%; (ns) Không ý nghĩa thống kê; [...] Sai số chuẩn

Prob (F-statistic) 0,0000 0,0000

Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng EViews 12.0

Đối sánh kết quả hồi quy theo GLS với PCSE tại Bảng 4.13 cho thấy hệ số hồi

quy và mức ý nghĩa của các biến giải thích đều đảm bảo sự tương đồng, qua đó

ủng hộ rằng kết quả hồi quy theo GLS đảm bảo được tính vững chắc và đáng tin

cậy để đúc kết cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính tại Việt Nam về ảnh

hưởng ngược chiều của dòng tiền hoạt động kinh doanh đến kiệt quệ tài chính,

trong khi dòng tiền hoạt động tài trợ ảnh hưởng cùng chiều đến kiệt quệ tài chính,

và dòng tiền hoạt động đầu tư không đảm bảo ý nghĩa thống kê.

119

4.2.4.3. Mô hình nghiên cứu thứ ba - Sự tương tác giữa các dòng tiền ảnh

hưởng đến kiệt quệ tài chính

Kết quả ước lượng của mô hình nghiên cứu thứ ba về mối quan hệ tương tác

giữa các dòng tiền ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài

chính niêm yết tại Việt Nam được tổng hợp và trình bày tại bảng 4.14.

Bảng 4.14. Kết quả ước lượng theo POLS, FEM và REM

của mô hình nghiên cứu thứ ba

Biến / Kiểm định POLS FEM REM

1,4264*** 0,6438*** 0,7691*** OCF [0,2338] [0,1658] [0,1634]

0,0668ns 0,3962** 0,3043* ICF [0,2487] [0,1729] [0,1711]

-0,6296*** 0,0131ns -0,1174ns FCF [0,2437] [0,1750] [0,1723]

-2,4742*** -2,5941*** -2,5946*** OCF*ICF [0,6456] [0,4947] [0,4836]

-0,3780ns -0,4509** -0,4267* ICF*FCF [0,3078] [0,2237] [0,2202]

-4,9664*** -1,8488*** -2,4559*** FCF*OCF [0,5110] [0,4071] [0,3949]

-0,0119** -0,0610*** -0,0379*** AGE [0,0054] [0,0084] [0,0063]

-1,5217*** -1,9523*** -1,7344*** LEV [0,0912] [0,2001] [0,1303]

-0,0735** 0,1816ns -0,0550ns SIZE [0,0299] [0,1290] [0,0506]

2,6005*** 2,0509*** 3,0104*** C [0,1814] [0,6796] [0,2840]

120

Bảng 4.14. Kết quả ước lượng theo POLS, FEM và REM

của mô hình nghiên cứu thứ ba (tiếp theo)

Biến / Kiểm định POLS FEM REM

Breusch-Pagan/ Lagrange multiplier 2156,444 [0,0000]

Redundant Fixed Effects 3105,4782 [0,0000]

Hausman 111,0374 [0,0000]

Wald 14162,05 [0,0000]

Prob (F-statistic) 0,0000 0,0000 0,0000

(ns) Không ý nghĩa thống kê; [...] Sai số chuẩn

(***) Mức ý nghĩa 1%; (**) Mức ý nghĩa 5%; (*) Mức ý nghĩa 10%

Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng EViews 12.0

Với dữ liệu bảng cân bằng sử dụng cho mô hình nghiên cứu thứ ba, đề tài ước

lượng các mối quan hệ theo các phương pháp cơ bản là POLS, FEM và REM tại

Bảng 4.14, các kết quả ước lượng đều phù hợp thể hiện qua Prob (F-statistic) nhỏ

hơn 5%. Theo đó, kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier trên nền tảng kết

quả ước lượng theo POLS có Prob nhỏ hơn 5% chỉ ra REM phù hợp hơn POLS,

kiểm định Redundant Fixed Effects trên kết quả ước lượng theo FEM có Prob nhỏ

hơn 5% chỉ ra FEM phù hợp hơn POLS, và kiểm định Hausman trên kết quả ước

lượng theo REM có Prob nhỏ hơn 5% chỉ ra FEM phù hợp hơn REM. Như vậy,

kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu thứ hai theo FEM phù hợp hơn POLS và

REM.

Tham chiếu Susmel (2015), Hair & cộng sự (2006), cho rằng FEM chỉ quan

tâm đến những khác biệt mang tính cá nhân đóng góp vào mô hình nên không có

hiện tượng tự tương quan và đề tài xác định mô hình nghiên cứu thứ hai không có

vấn đề này. Ngoài ra, với kết quả ước lượng theo FEM, đề tài thực hiện sử dụng

kiểm định Wald với kết quả Prob nhỏ hơn 5% cho kết luận mô hình thứ hai tồn tại

hiện tượng phương sai sai số thay đổi, vì vậy đề tài sử dụng GLS để khắc phục

121

hiện tượng này (Greene, 2018; Susmel, 2015; Baltaghi, 2008; Gujarati, 2008) và

kết quả ước lượng này được trình bày tại Bảng 4.15. Ngoài ra, để đánh giá sự

vững chắc cũng như sự tin cậy của kết quả hồi quy theo GLS tại Bảng 4.15, đề tài

sử dụng mô hình PCSE và kết quả ước lượng này được trình bày tại cột cuối cùng

của Bảng 4.15.

Bảng 4.15. Kết quả ước lượng theo GLS và PCSE

của mô hình nghiên cứu thứ ba

Biến / Kiểm định

GLS 0,8627*** PCSE 0,8627*** OCF

[0,1056] 0,0033ns [0,1083] 0,0033ns ICF

[0,1187] -0,3516*** [0,1194] -0,3516*** FCF

[0,1144] -1,2012*** [0,1161] -1,2012*** OCF*ICF

[0,4566] 0,1459ns [0,4285] 0,1459ns ICF*FCF

[0,2599] -3,8020*** [0,2643] -3,8020*** FCF*OCF

[0,3360] -0,0141*** [0,3279] -0,0141*** AGE

[0,0020] -1,4491*** [0,0020] -1,4491*** LEV

[0,0335] -0,0793*** [0,0331] -0,0793*** SIZE

[0,0108] 2,6368*** [0,0113] 2,6368*** C [0,0642] [0,0673]

(***) Mức ý nghĩa 1%; (ns) Không ý nghĩa thống kê

Prob (F-statistic) 0,0000 0,0000

[...] Sai số chuẩn

Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng EViews 12.0

122

Căn cứ kết quả ước lượng được lựa chọn cuối cùng là GLS tại Bảng 4.15, đề

tài tiếp tục khẳng định rằng kết quả ước lượng ảnh hưởng của từng dòng tiền

thành phần đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp được đại diện bởi chỉ số

S-Score, bao gồm dòng tiền hoạt động kinh doanh, đầu tư và tài trợ lần lượt thể

hiện qua các biến OCF, ICF và FCF; tương tự kết quả ước lượng của mô hình

nghiên cứu thứ nhất đã trình bày tại Bảng 4.13. Ngoài ra, các biến kiểm soát

AGE, LEV và SIZE lần lượt đại diện cho tuổi doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính và

quy mô doanh nghiệp cũng cho kết quả tương tự.

Mở rộng hơn so với mô hình nghiên cứu thứ nhất, kết quả ước lượng tại Bảng

4.15 xác định thêm rằng biến tương tác OCF*ICF và OCF*FCF đều đảm bảo ý

nghĩa thống kê ở mức 1% để giải thích ngược chiều cho chỉ số S-Score đại diện

cho biến phụ thuộc FD, theo đó khẳng định rằng sự kết hợp giữa dòng tiền hoạt

động kinh doanh với dòng tiền hoạt động đầu tư, và giữa dòng tiền hoạt động kinh

doanh với dòng tiền hoạt động tài trợ tồn tại mối quan hệ bổ sung khi ảnh hưởng

đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, nội dung giải thích cụ thể sẽ tùy

thuộc vào trạng thái thặng dư hay thâm hụt của từng dòng tiền này (Ngô Kim

Phượng & cộng sự, 2021; CFA Institute, 2020). Biến tương tác ICF*FCF không

đảm bảo ý nghĩa thống kê khi giải thích cho biến phụ thuộc FD được đại diện bởi

chỉ số S-Score.

Bên cạnh đó, đối sánh kết quả hồi quy theo GLS với PCSE tại Bảng 4.15 cho

thấy hệ số hồi quy và mức ý nghĩa của các biến giải thích đều đảm bảo tính nhất

quán, qua đó ủng hộ rằng kết quả hồi quy theo GLS đảm bảo được sự vững chắc

và đáng tin cậy để đúc kết cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính tại Việt

Nam về kiệt quệ tài chính chịu sự ảnh hưởng bởi mối quan hệ tương tác giữa dòng

tiền hoạt động kinh doanh với dòng tiền hoạt động đầu tư và giữa dòng tiền hoạt

động kinh doanh với dòng tiền hoạt động tài trợ, trong khi đó mối quan hệ tương

tác giữa dòng tiền hoạt động đầu tư với dòng tiền hoạt động tài trợ không đảm bảo

ý nghĩa thống kê.

123

4.2.4.4. Mô hình nghiên cứu thứ tư - Dòng tiền hoạt động kinh doanh điều tiết

tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính

Kết quả ước lượng của mô hình nghiên cứu thứ tư về vai trò điều tiết của dòng

tiền hoạt động kinh doanh đối với tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài

chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam được tổng hợp và

trình bày tại bảng 4.16.

Bảng 4.16. Kết quả ước lượng theo POLS, FEM và REM

của mô hình nghiên cứu thứ tư

Biến / Kiểm định POLS FEM REM

5,8304*** 2,4922*** 3,2613*** OCF [0,3310] [0,2692] [0,2598]

-0,2221ns 0,0941ns 0,0049ns ICF [0,2299] [0,1629] [0,1614]

-0,8335*** -0,0594ns -0,2426ns FCF [0,2254] [0,1665] [0,1633]

-0,0163*** -0,0568*** -0,0358*** AGE [0,0052] [0,0083] [0,0061]

-1,0311*** -1,7441*** -1,4585*** LEV [0,0930] [0,2016] [0,1280]

-0,0904*** 0,0950ns -0,0791* SIZE [0,0289] [0,1282] [0,0479]

-9,6925*** -3,6724*** -5,0722*** LEV*OCF [0,5552] [0,4623] [0,4444]

2,5387*** 2,4044*** 2,9936*** C [0,1752] [0,6744] [0,2701]

124

Bảng 4.16. Kết quả ước lượng theo POLS, FEM và REM

của mô hình nghiên cứu thứ tư (tiếp theo)

Biến / Kiểm định POLS FEM REM

1873,12

Breusch-Pagan/ Lagrange multiplier [0,0000]

2937,88 Redundant Fixed Effects [0,0000]

139,06 Hausman [0,0000]

14316,93 Wald [0,0000]

(***) Mức ý nghĩa 1%; (*) Mức ý nghĩa 10%

(ns) Không ý nghĩa thống kê; [...] Sai số chuẩn

Prob (F-statistic) 0,0000 0,0000 0,0000

Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng EViews 12.0

Với dữ liệu bảng cân bằng sử dụng cho mô hình nghiên cứu thứ tư, đề tài ước

lượng các mối quan hệ theo các phương pháp cơ bản là POLS, FEM và REM tại

Bảng 4.16, các kết quả ước lượng đều phù hợp thể hiện qua Prob (F-statistic) nhỏ

hơn 5%. Theo đó, kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier trên nền tảng kết

quả ước lượng theo POLS có Prob nhỏ hơn 5% chỉ ra REM phù hợp hơn POLS,

kiểm định Redundant Fixed Effects trên kết quả ước lượng theo FEM có Prob nhỏ

hơn 5% chỉ ra FEM phù hợp hơn POLS, và kiểm định Hausman trên kết quả ước

lượng theo REM có Prob nhỏ hơn 5% chỉ ra FEM phù hợp hơn REM. Như vậy,

kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu thứ ba theo FEM phù hợp hơn POLS và

REM.

Tham chiếu Susmel (2015), Hair & cộng sự (2006), cho rằng FEM chỉ quan

tâm đến những khác biệt mang tính cá nhân đóng góp vào mô hình nên không có

hiện tượng tự tương quan và đề tài xác định mô hình nghiên cứu thứ tư không có

vấn đề này. Ngoài ra, với kết quả ước lượng theo FEM, đề tài thực hiện sử dụng

kiểm định Wald với kết quả Prob nhỏ hơn 5% cho kết luận mô hình thứ ba tồn tại

hiện tượng phương sai sai số thay đổi, vì vậy đề tài sử dụng GLS để khắc phục

125

hiện tượng này (Greene, 2018; Susmel, 2015; Baltaghi, 2008; Gujarati, 2008) và

kết quả ước lượng này được trình bày tại Bảng 4.17. Ngoài ra, để đánh giá sự

vững chắc cũng như sự tin cậy của kết quả hồi quy theo GLS tại Bảng 4.17, đề tài

sử dụng mô hình PCSE và kết quả ước lượng này được trình bày tại cột cuối cùng

của Bảng 4.17.

Bảng 4.17. Kết quả ước lượng theo GLS và PCSE

của mô hình nghiên cứu thứ tư

Biến / Kiểm định GLS PCSE

4,2404*** 4,2404*** OCF [0,1954] [0,1958]

-0,0628ns -0,0628ns ICF [0,1107] [0,1101]

-0,5441*** -0,5441*** FCF [0,1082] [0,1082]

-0,0176*** -0,0176*** AGE [0,0019] [0,0019]

-1,0740*** -1,0740*** LEV [0,0370] [0,0353]

-0,0683*** -0,0683*** SIZE [0,0103] [0,0108]

-6,6726*** -6,6726*** LEV*OCF [0,2965] [0,2938]

2,4367*** 2,4367*** C [0,0646] [0,0662]

(***) Mức ý nghĩa 1%; (ns) Không ý nghĩa thống kê;

Prob (F-statistic) 0,0000 0,0000

[...] Sai số chuẩn;

Nguồn: Xử lý từ dữ liệu nghiên cứu bằng EViews 12.0

126

Căn cứ kết quả ước lượng được lựa chọn cuối cùng là GLS tại Bảng 4.17, đề

tài một lần nữa khẳng định vững chắc hơn về giải thích của từng dòng tiền, bao

gồm dòng tiền hoạt động kinh doanh, đầu tư và tài trợ lần lượt thể hiện qua các

biến OCF, ICF và FCF cho kiệt quệ tài chính được đại diện bởi chỉ số S-Score,

kết quả ước lượng tại Bảng 4.17 tương tự tại Bảng 4.15 và Bảng 4.13. Không

những thế, kết quả ước lượng liên quan các biến kiểm soát AGE, LEV và SIZE

lần lượt đại diện cho tuổi doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính và quy mô doanh

nghiệp cũng tiếp tục được khẳng định tương tự như trên đã đề cập tại Bảng 4.13

và Bảng 4.15.

Với biến LEV*OCF được ước lượng theo GLS tại Bảng 4.17, theo mức ý

nghĩa thống kê 1%, xác định rằng biến OCF và biến LEV tồn tại mối quan hệ bổ

sung khi giải thích cho kiệt quệ tài chính, theo đó căn cứ phân tích mối quan hệ

giữa các dòng tiền (Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2021; CFA Institute, 2020),

dòng tiền hoạt động kinh doanh nghiệp thặng dư sẽ đóng vai trò điều tiết xoa dịu

tác động cùng chiều của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp; hay ngược lại, tình trạng dòng tiền hoạt động kinh doanh thâm hụt sẽ điều

tiết gia tăng tác động cùng chiều của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của

các doanh nghiệp. Đồng thời, đối sánh kết quả hồi quy theo GLS với PCSE với tại

Bảng 4.17 cho thấy hệ số hồi quy và mức ý nghĩa của các biến giải thích đều đảm

bảo sự đồng nhất, qua đó ủng hộ rằng kết quả hồi quy theo GLS đảm bảo được

tính vững chắc và đáng tin cậy để đúc kết vai trò điều tiết của dòng tiền hoạt động

kinh doanh đối với tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính cho

trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính tại Việt Nam.

4.3. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.3.1. Lựa chọn mô hình đo lường kiệt quệ tài chính

Kết quả nghiên cứu tại mục 4.1.2 đã trả lời câu hỏi thứ nhất của đề tài, theo đó

các mô hình S-Score, X-Score, Z-Taffler, H-Score, G-Score, Z-Score và O-Score

cho kết quả đo lường khác biệt đáng kể về kiệt quệ tài chính của các công ty phi

tài chính niêm yết tại Việt Nam. Kết quả khác biệt này ủng hộ giả thuyết H1 và

thống nhất với đúc kết của Tanjung (2020), Mulyati & Ilyasa (2020), Hertina &

127

cộng sự (2020), Shalih & Kusumawati (2019), Januri & cộng sự (2017); điều này

có thể được giải thích rằng sự khác biệt về các yếu tố đặc điểm doanh nghiệp dẫn

đến những thành phần cấu thành trong mô hình chỉ số đo lường kiệt quệ tài chính

sẽ được tiếp cận khác nhau, khi đó các chủ thể hữu quan cần kiểm định và đánh

giá nhằm lựa chọn mô hình phù hợp; theo đó, đo lường kiệt quệ tài chính của các

công ty phi tài chính niêm yết tại Việt Nam cũng không ngoại lệ.

Với câu hỏi thứ hai của đề tài, kết quả thống kê tại mục 4.1.3 đã khẳng định

mô hình S-Score là phù hợp nhất để đo lường kiệt quệ tài chính cho các công ty

phi tài chính niêm yết tại Việt Nam, mô hình này không chỉ đạt được tỷ lệ chính

xác cao nhất, mà tỷ lệ từng dạng sai lầm đều không quá 10%. Kết quả lựa chọn

này thống nhất với nghiên cứu thực nghiệm của Mulyati & Ilyasa (2020), Fauzi &

cộng sự (2021), Tahu (2019), Shalih & Kusumawati (2019); theo đó mô hình chỉ

số đo lường kiệt quệ tài chính gắn kết chặt chẽ với sự thành công hay thất bại

trong quản trị vốn lưu động, khả năng sinh lời của vốn, hiệu suất sử dụng tài sản

và khả năng đáp ứng các trách nhiệm nợ ngắn hạn bởi kết quả kinh doanh của

công ty.

4.3.2. Dòng tiền và kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

Kết quả hồi quy theo GLS tại mục 4.2.4 khẳng định tổng dòng tiền ròng đảm

bảo ý nghĩa thống kê, qua đó chỉ ra rằng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

chịu ảnh hưởng ngược chiều đáng kể bởi tổng dòng tiền ròng. Theo đó, chấp nhận

giả thuyết H2a, kết quả này ủng hộ kỳ vọng của đề tài luận án cũng như kết quả

nghiên thực nghiệm của Sayari và Mugan (2013), Jooste (2007), Kordestani &

cộng sự (2011), Shamsudin và Kamaluddin (2015), Giarto & Fachrurrozie (2020).

Kết quả này thống nhất với những lập luận về động cơ nắm giữ tiền theo mô hình

lý thuyết Baumol với giải thích rằng doanh nghiệp có dòng tiền thặng dư sẽ góp

phần tăng mức nắm giữ tiền, là cơ sở để doanh nghiệp đảm bảo khả năng thanh

toán tốt hơn (Brealey và cộng sự, 2008; Arnold, 2013) và theo đó giảm khả năng

xảy ra kiệt quệ tài chính. Kết quả này bổ sung minh chứng cho ý nghĩa của tiền

đối với doanh nghiệp, theo đó tiền được ví như là máu để nuôi sống doanh nghiệp,

là điều kiện để hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp được thuận lợi, là cơ sở

128

đảm bảo thanh toán các khoản nợ đến hạn theo lý thuyết về động cơ nắm giữ tiền

và lý thuyết ưa thích thanh khoản của Keynes.

Kết quả hồi quy theo GLS tại mục 4.2.4 khẳng định dòng tiền hoạt động kinh

doanh thể hiện khả năng tạo tiền của doanh nghiệp có ý nghĩa giải thích ngược

chiều cho tình trạng kiệt quệ tài chính đối với trường hợp các doanh nghiệp phi tài

chính niêm yết tại Việt Nam. Kết quả này phù hợp giả thuyết H1a, ủng hộ lý

thuyết chung của phân tích dòng tiền và thống nhất với bằng chứng thực nghiệm

đã được đúc kết bởi Finishtya (2019), Fawzi & cộng sự (2015), Lakshan &

Wijekoon (2013), Sayari & Mugan (2013), Roslan & cộng sự (2022), Kusnanto

(2023), Romadhina & cộng sự (2022), Sembiring (2022), Huang & cộng sự

(2022), Rahman & cộng sự (2021), Muien & cộng sự (2022). Theo đó doanh

nghiệp có NOCF thặng dư và tăng lên cho thấy khả năng tạo tiền được đảm bảo

và gia tăng, là nguồn tiền đáp ứng tốt cho nhu cầu sử dụng tiền cho mục đích trả

nợ vay đến hạn, giảm thiểu khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính cho doanh nghiệp,

và ngược lại.

Ngoài ra, dòng tiền hoạt động kinh doanh còn đóng vai trò điều tiết tác động

của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, phù hợp với

giả thuyết nghiên cứu H3, ủng hộ gợi ý của Pranowo & cộng sự (2010) về ý nghĩa

của dòng tiền này trong kiểm soát kiệt quệ tài chính tại các doanh nghiệp có sử

dụng nợ, và thống nhất với Lý thuyết thanh khoản của Keynes (1936). Theo đó,

kết quả nghiên cứu xác định rằng nếu dòng tiền hoạt động kinh doanh thặng dư thì

nguồn tiền này sẽ giúp doanh nghiệp đảm bảo khả năng thực hiện các trách nhiệm

tài chính với chủ nợ như thanh toán lãi vay và hoàn trả nợ gốc, vì vậy tiền thặng

dư từ sản xuất kinh doanh sẽ giảm thiểu tác động cùng chiều của đòn bẩy tài chính

đến kiệt quệ tài chính. Ngược lại, nếu doanh nghiệp trong giai đoạn thâm hụt dòng

tiền hoạt động kinh doanh, thì việc gia tăng sử dụng đòn bẩy tài chính hình thành

từ nợ sẽ làm tình trạng kiệt quệ tài chính trở nên trầm trọng hơn.

Kết quả hồi quy theo GLS tại mục 4.2.4 khẳng định dòng tiền hoạt động tài trợ

phản ánh nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài có ý nghĩa giải thích cùng chiều cho tình

trạng kiệt quệ tài chính đối với trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm

129

yết tại Việt Nam, kết quả này phù hợp giả thuyết nghiên cứu H1c và thống nhất

với bằng chứng thực nghiệm từ nghiên cứu của Sayari & Mugan (2013),

Kordestani & cộng sự (2011), Shamsudin & Kamaluddin (2015). Theo đó doanh

nghiệp càng gia tăng huy động nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài thể hiện qua FCF

dương càng nhiều thì tình trạng kiệt quệ tài chính càng tăng thể hiện qua S-Score

càng giảm, hay doanh nghiệp càng có xu hướng giảm bớt các nguồn tài trợ từ bên

ngoài thể hiện qua FCF âm càng nhiều thì tình trạng kiệt quệ tài chính càng giảm

thể hiện qua S-Score càng tăng. Kết quả này phù hợp giả thuyết H1c, ủng hộ lý

thuyết chung của phân tích dòng tiền với giải thích rằng doanh nghiệp có dòng

tiền thặng dư từ hoạt động tài trợ và tăng lên cho thấy doanh nghiệp gia tăng huy

động nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài, dẫn đến gia tăng khả năng xảy ra kiệt quệ tài

chính cho trường hợp doanh nghiệp gia tăng vay nợ kể cả ngắn hạn và dài hạn.

Kết quả hồi quy theo GLS tại mục 4.2.4 khẳng định mối quan hệ giải thích của

dòng tiền hoạt động đầu tư đối với kiệt quệ tài chính không đảm bảo độ tin cậy,

không ủng hộ giả thuyết nghiên cứu H1b và kết luận của Kordestani & cộng sự

(2011), Dickinson (2011), Fawzi & cộng sự (2015), Roslan & cộng sự (2022).

Điều này có thể giải thích rằng dòng tiền hoạt động đầu tư chủ yếu bao gồm các

khoản thu chi liên quan đến tài sản cố định, do đó hiệu ứng tác động của xu hướng

mở rộng hay thu hẹp đầu tư đến kiệt quệ tài chính không thể hiện rõ ràng, việc

đúc kết chỉ đáng tin cậy khi xem xét hiệu suất sử dụng tài sản cố định trong nhiều

năm tương thích với thời gian hữu ích của tài sản cố định.

Bên cạnh ảnh hưởng độc lập của từng dòng tiền, mối quan hệ tương tác giữa

các dòng tiền thành phần cũng ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các

doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam, kết quả này phù hợp với ý nghĩa của lý

thuyết phân tích tài chính doanh nghiệp về mối quan hệ giữa các dòng tiền, phân

tích kết hợp 3 dòng tiền sẽ cho thấy tính hiệu quả cũng như tính hợp lý của cơ cấu

thu và chi tiền, của sử dụng tiền và nguồn tiền. Cụ thể theo kết quả ước lượng tại

mục 4.2.4 như sau:

Quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh với dòng tiền hoạt động

tài trợ có ý nghĩa thống kê 1%, cho thấy mối quan hệ này ảnh hưởng đáng kể đến

130

tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam, ủng hộ

giả thuyết nghiên cứu H2c và phù hợp ý nghĩa và mối quan hệ giữa các dòng tiền

theo Ngô Kim Phượng & cộng sự (2021), CFA Institute (2020). Theo đó kết quả

này khẳng định rằng doanh nghiệp ít có khả năng xảy ra tình trạng kiệt quệ tài

chính nếu doanh nghiệp đảm bảo được khả năng tạo tiền từ hoạt động kinh doanh,

cho thấy ý nghĩa tích cực của tiền thặng dư từ sản xuất kinh doanh, đó là nguồn

tiền đảm bảo tốt cho khả năng thanh toán các khoản nợ vay cũng như chia lãi cho

chủ sở hữu khi doanh nghiệp có nhu cầu huy động nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài

thể hiện bởi xu hướng gia tăng dòng tiền hoạt động tài trợ; hay doanh nghiệp có

thể có sức khỏe tài chính tương đối không đảm bảo được sự lành mạnh xuất phát

từ khả năng không kiểm soát chất lượng hoạt động đầu tư và phải thu hẹp đầu tư

và càng trầm trọng hơn khi có sự kèm theo đó là áp lực gia tăng từ các khoản nợ

vay thuộc dòng tiền hoạt động tài trợ.

Quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh với dòng tiền hoạt động

đầu tư ảnh hưởng đáng kể đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp cũng được

khẳng định tại mục 4.2.4, ủng hộ giả thuyết nghiên cứu H2a và phù hợp ý nghĩa

và mối quan hệ giữa các dòng tiền theo Ngô Kim Phượng & cộng sự (2021), CFA

Institute (2020). Kết quả này hàm ý rằng doanh nghiệp ít có khả năng xảy ra tình

trạng kiệt quệ tài chính nếu doanh nghiệp đảm bảo được khả năng tạo tiền từ hoạt

động kinh doanh kết hợp kiểm soát chặt chẽ xu hướng hoạt động đầu tư để trách

rơi vào tăng tưởng nóng; hay xu hướng mở rộng đầu tư là nền tảng tạo thu nhập

kỳ vọng tăng thêm kết hợp thặng dư và gia tăng dòng tiền hoạt động kinh doanh

sẽ giải thích rằng doanh nghiệp có thể giảm thiểu được tình trạng kiệt quệ tài

chính; tuy nhiên kết quả hồi quy biến tương tác giữa dòng tiền hoạt động kinh

doanh với dòng tiền hoạt động đầu tư chưa đạt được mức ý nghĩa thống kê.

Kết quả nghiên cứu tại mục 4.2.4 không ủng hộ giả thuyết nghiên cứu H2b về

quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động đầu tư với dòng tiền hoạt động tài trợ

ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt

Nam. Kết quả này có thể giải thích rằng các doanh nghiệp có khuynh hướng

hoạch định đầu tư dài hạn vào tài sản cố định trên cơ sở ưu tiên nguồn vốn đáp

131

ứng hình thành từ lợi nhuận giữ lại, dẫn đến mối quan hệ bổ sung giữa dòng tiền

hoạt động đầu tư và tài trợ không rõ ràng khi giải thích cho kiệt quệ tài chính.

4.3.3. Các yếu tố khác ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp

Biến kiểm soát AGE đại diện cho tuổi doanh nghiệp ảnh hưởng cùng chiều

đến tình trạng kiệt quệ tài chính đối với trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính

niêm yết tại Việt Nam, tương tự kết quả được tìm thấy bởi Aderin & Amede

(2022). Mối quan hệ ảnh hưởng cùng chiều đến tình trạng kiệt quệ tài chính được

lý giải rằng một doanh nghiệp có thâm niên hoạt động càng lâu sẽ có khuynh

hướng dễ dàng chấp nhận rủi ro hơn dựa trên sự tích lũy nhiều kinh nghiệm hơn

trong quản trị tài chính, theo đó tình trạng kiệt quệ tài chính có xu hướng cao hơn

so với các doanh nghiệp với thời gian hoạt động ngắn hơn.

Biến kiểm soát LEV thể hiện mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính ảnh hưởng

cùng chiều cho tình trạng kiệt quệ tài chính đối với trường hợp các doanh nghiệp

phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, thống nhất với kết

luận của Giarto & Fachrurrozie (2020), Abdioğlu (2019), Lee & Manual (2019),

Dance & Mad (2019), Murhadi & cộng sự (2018), Phạm Thị Hồng Vân (2018),

Moghaddam & Filsaraei (2016), Lakshan & Wijekoon (2013), Roslan & cộng sự

(2022). Kết quả nghiên cứu này ủng hộ lý thuyết đánh đổi trong cơ cấu vốn với

giải thích rằng doanh nghiệp càng gia tăng mức độ sử dụng nợ sẽ càng gia tăng rủi

ro tài chính nói chung và rủi ro kiệt quệ tài chính nói riêng.

Biến kiểm soát SIZE thể hiện quy mô doanh nghiệp ảnh hưởng cùng chiều

cho tình trạng kiệt quệ tài chính đối với trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính

niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, thống nhất với bằng chứng thực

nghiệm được khẳng định bởi Dirman (2020), Oktasari (2020), Pouraghajan &

cộng sự (2014). Kết quả này ủng hộ lý thuyết bất lợi kinh tế vì quy mô

(Diseconomies of scale) với lý giải rằng sự mở rộng quy mô doanh nghiệp dẫn

đến sự gia tăng chi phí trong dài hạn và gia tăng khả năng xảy ra tình trạng kiệt

quệ tài chính, hay doanh nghiệp có thể có tình trạng kiệt quệ tài chính cao hơn

cùng với gia tăng quy mô theo giả định doanh nghiệp “quá lớn để đỗ vỡ” – “too-

132

big-to-fail” (Roe, 2014; Larsen & cộng sự, 2018), các doanh nghiệp không kiểm

soát tốt rủi ro khi mở rộng quy mô dẫn đến tăng trưởng quá nhanh, tăng trưởng

nóng và gây ra tình trạng thiếu hụt tiền do phải chi nhiều tiền cho dự trữ tồn kho

hay gia tăng bán chịu, dẫn đến gia tăng khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính.

------------------------------------------------------------

133

TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Chương 4 đã thực hiện và trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ nhất và thứ hai,

theo đó việc đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính

niêm yết tại Việt Nam sẽ có kết quả khác biệt đáng kể giữa các mô hình S-Score,

X-Score, Z-Taffler, H-Score, G-Score, Z-Score và O-Score; trong đó mô hình S-

Score được xác định là phù hợp nhất để sử dụng. Theo đó đề tài sử dụng mô

hình S-Score đo lường biến phụ thuộc các 3 mô hình nghiên cứu trong phần

tiếp theo gắn với câu hỏi nghiên cứu thứ ba, thứ tư và thứ năm.

Phần 2 của chương 4 đã trình bày kết quả phân tích thống kê mô tả các biến

trong mô hình nghiên cứu theo các tiêu chí giá trị trung bình, giá trị lớn nhất,

giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn và số quan sát. Sử dụng phân tích tương quan

và chỉ ra tương quan từng dòng tiền đảm bảo ý nghĩa thống kê với kiệt quệ tài

chính của các doanh nghiệp, ngoài ra phân tích ma trận tương quan kết hợp

VIF cũng khẳng định hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng khi ước

lượng kết quả hồi quy.

Sau khi thực hiện phân tích hồi quy theo các phương pháp cơ bản là POLS,

FEM và REM cho dữ liệu bảng cân bằng, kết quả kiểm định đưa ra sự lựa chọn

kết quả hồi quy của mô hình theo FEM được chấp nhận; mô hình không có hiện

tượng tự tương quan và đa cộng tuyến nghiêm trọng, tuy nhiên mô hình lại bị

hiện tượng phương sai sai số thay đổi dẫn đến kết quả hồi quy cuối cùng được

xác định theo GLS.

Kết quả ước lượng theo GLS cho khẳng định tổng dòng tiền ròng càng cao

sẽ góp phần tạo nên sự lành mạnh hơn về tài chính, hay nói cách khác kiệt quệ

tài chính sẽ giảm, và ngược lại. Bên cạnh đó, kết quả ước lượng đã chỉ ra rằng

dòng tiền hoạt động kinh doanh và tài trợ ảnh hưởng đáng kể đến tình trạng

kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam, trong khi đó

dòng tiền hoạt động đầu tư không đảm bảo ý nghĩa thống kê. Song song đó là

kết quả hồi quy cũng khẳng định mối quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động

134

kinh doanh với dòng tiền hoạt động tài trợ, quan hệ bổ sung giữa dòng tiền

hoạt động đầu tư với dòng tiền hoạt động kinh doanh đều có ý nghĩa thống kê

1% khi xem xét ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp niêm yết tại Việt Nam; trong khi đó quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt

động tài trợ với dòng tiền hoạt động đầu tư không đảm bảo ý nghĩa thống kê

khi ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết

tại Việt Nam.

Ngoài ra, dòng tiền hoạt động kinh doanh tồn tại trong mối quan hệ bổ

sung với đòn bẩy tài chính, qua đó khẳng định rằng thặng dư từ dòng tiền hoạt

động kinh doanh sẽ điều tiết xoa dịu tác động cùng chiều của đòn bẩy tài chính

đến kiệt quệ tài chính, ngược lại sự thâm hụt dòng tiền hoạt động kinh doanh

sẽ làm tác động cùng chiều của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính trở nên

mạnh hơn.

135

Chương 5:

KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý, KHUYẾN NGHỊ

Chương 5 sẽ đúc kết lựa chọn mô hình đo lường kiệt quệ tài chính, mối quan

hệ ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính, sự tham gia cấu thành của

dòng tiền khi nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính

niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, qua đó trả lời các câu hỏi nghiên

cứu và xác định kết quả thực hiện mục tiêu nghiên cứu đã đề ra. Theo đó, chương

này sẽ đưa ra các gợi ý và khuyến nghị cho nhà quản trị tài chính doanh nghiệp

và chủ thể khác liên quan đến khả năng nhận diện kiệt quệ tài chính của các

doanh nghiệp dựa vào dòng tiền, cũng như gợi ý, khuyến nghị hướng quản trị

dòng tiền gắn với mục tiêu giảm thiểu nguy cơ kiệt quệ tài chính.

Ngoài ra, chương 5 cũng sẽ trình bày những hạn chế của đề tài nghiên cứu về

nhận diện kiệt quệ tài chính dựa vào dòng tiền, đồng thời đưa ra gợi ý hướng

nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.

5.1. KẾT LUẬN

Đề tài nghiên cứu những khía cạnh ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài

chính, qua đó để xuất mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia cấu

thành của dòng tiền cho trường hợp các doanh nghiệp Việt Nam, mẫu nghiên cứu

bao gồm 505 doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam trong thời gian 6 năm từ năm

2015 đến năm 2020 theo phương pháp chọn mẫu có mục đích. Với phương pháp

nghiên cứu định lượng, đề tài đã xác định được cụ thể như sau:

Thứ nhất, mô hình đo lường kiệt quệ tài chính cho trường hợp thực nghiệm

là các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam

Đề tài khẳng định rằng: (i) Tồn tại sự khác biệt đáng kể về kết quả đo lường

kiệt quệ tài chính theo các mô hình khác nhau, chẳng hạn như 7 mô hình được tiếp

cận theo đề tài này là S-Score, X-Score, Z-Taffler, H-Score, G-Score, Z-Score và

O-Score; và (ii) S-Score là mô hình phù hợp nhất để áp dụng đo lường kiệt quệ tài

chính cho các doanh nghiệp.

136

Thứ hai, ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam

- Tổng dòng tiền ròng ảnh hưởng đáng kể đến tình trạng kiệt quệ tài chính của

các doanh nghiệp, theo đó tổng dòng tiền ròng thặng dư góp phần giảm tình trạng

kiệt quệ tài chính, và ngược lại.

- Từng dòng tiền ảnh hưởng cho tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh

nghiệp, theo đó dòng tiền hoạt động kinh doanh ảnh hưởng ngược chiều, và dòng

tiền hoạt động tài trợ ảnh hưởng cùng chiều, trong khi đó, dòng tiền hoạt động đầu

tư không đảm bảo ý nghĩa thống kê.

- Mối quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh với dòng tiền hoạt

động tài trợ, quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động đầu tư với dòng tiền hoạt

động kinh doanh đều ảnh hưởng đáng kể đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các

doanh nghiệp; trong khi đó quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động tài trợ với

dòng tiền hoạt động đầu tư không đảm bảo ý nghĩa thống kê.

- Dòng tiền hoạt động kinh doanh thể hiện khả năng tạo tiền của doanh nghiệp

đóng vai trò điều tiết giảm tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính

của doanh nghiệp, hay ngược lại quyết định sử dụng đòn bẩy tài chính trong điều

kiện không đảm bảo khả năng tạo tiền sẽ bổ sung làm cho kiệt quệ tài chính có thể

trở nên trầm trọng hơn.

Với những kết quả được tìm thấy về các khía cạnh ảnh hưởng của dòng tiền

đến kiệt quệ tài chính đã đúc kết ở trên, đề tài luận án khẳng định rằng dòng tiền

là một trong những thành phần quan trọng cần được xem xét trong các mô hình

nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết nói riêng

và doanh nghiệp nói chung tại Việt Nam.

5.2. GỢI Ý, KHUYẾN NGHỊ

5.2.1. Lựa chọn sử dụng mô hình đo lường kiệt quệ tài chính

Kiệt quệ tài chính là một vấn đề tài chính quan trọng có nguồn gốc từ quyết

định sử dụng nợ, đòi hỏi người quản lý tài chính và các chủ thể hữu quan lựa chọn

mô hình đo lường phù hợp. Theo đúc kết về lựa chọn mô hình đo lường kiệt quệ

tài chính, để gia tăng tình trạng lành mạnh tài chính hay giảm thiểu nguy cơ kiệt

137

quệ tài chính, các công ty cần tập trung phân bổ vốn cho hoạt động kinh doanh

với những chiến lược cụ thể và gắn kết từng thành phần cấu thành vốn lưu động,

bao gồm quản trị tồn kho, các khoản phải thu và các khoản phải trả. Bên cạnh đó,

công ty cần chú trong các biện pháp gia tăng doanh thu và tiết kiệm chi phí để cải

thiện hơn nữa về kết quả kinh doanh, kết hợp đẩy nhanh tốc độ luân chuyển vốn

để gia tăng cơ hội sinh lời của vốn.

Mặc dù mô hình S-Score được xác định là phù hợp nhất, nhưng tỷ lệ tổng hợp

các dạng sai lầm vẫn còn cao (13,76%), vì vậy, để sự lựa chọn vững chắc và tăng

thêm mức độ phù hợp, các nghiên cứu tiếp theo có thể chia nhỏ phạm vi không

gian nghiên cứu theo ngành của từng nhóm công ty. Đề tài luận án chỉ đánh giá

khả năng áp dụng mô hình với những thành phần không đổi so với phiên bản gốc

nên có thể chưa bao quát các khía cạnh tài chính theo đặc thù công ty, vì vậy các

nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng tiếp cận theo hướng phân tích hiệu

chỉnh hoặc bổ sung thành phần của các mô hình, chẳng hạn vấn đề về dòng tiền

cho các mô hình S-Score, X-Score, Z-Taffler, G-Score, Z-Score.

5.2.2. Dòng tiền và kiệt quệ tài chính

5.2.2.1. Nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia cấu thành của dòng tiền

Dựa vào kết quả nghiên cứu của luận án kết hợp với nhiều bằng chứng thực

nghiệm khác nhau về mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính, tác giả cho rằng, để

nhận diện đáng tin cậy về tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt

Nam, không chỉ kế thừa các mô hình sẵn có như S-Score, X-Score, Z-Taffler, G-

Score, Z-Score, hay các mô hình khác, mà cần phải điều chỉnh để phù hợp với

từng trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính tại Việt Nam. Theo đó, đề tài luận

án đề xuất bổ sung dòng tiền khi thực hiện nhận diện cũng như dự báo kiệt quệ tài

chính của các doanh nghiệp. Cụ thể hơn, nhận diện kiệt quệ tài chính dựa vào

dòng tiền cần quan tâm đến dòng tiền hoạt động kinh doanh, dòng tiền hoạt động

tài trợ, sự tương tác giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh với dòng tiền hoạt động

tài trợ, sự tương tác giữa dòng tiền hoạt động đầu tư với dòng tiền hoạt động kinh

doanh, mô hình tổng hợp 3 dòng tiền để hình thành tổng dòng tiền ròng, và mối

138

quan hệ giữa mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính với khả năng tạo tiền thể hiện qua

dòng tiền hoạt động kinh doanh.

5.2.2.2. Giảm thiểu kiệt quệ tài chính dựa vào quản trị dòng tiền

Nghiên cứu thực nghiệm cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm

yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, kết quả nghiên cứu gợi ý, khuyến nghị

như sau:

Thứ nhất, Các doanh nghiệp cần quan tâm đến sự cân đối kết hợp của các

dòng tiền để tổng dòng tiền ròng có thể thặng dư và từ đó tăng số dư tiền tích lũy,

qua đó sẽ góp phần giảm thiểu tình trạng kiệt quệ tài chính. Đặc biệt, sự hình

thành của tổng dòng tiền ròng thặng dư bởi dòng tiền hoạt động kinh doanh, nhờ

thặng dư từ dòng tiền hoạt động kinh doanh mà các doanh nghiệp sẽ đảm bảo khả

năng trang trải cho dòng tiền chi ra cho hoạt động tài trợ thì doanh nghiệp sẽ có

tình hình tài chính lành mạnh và giảm thiểu tình trạng kiệt quệ tài chính; hay

doanh nghiệp cần phải giải quyết hài hòa quan hệ cân đối giữa xu hướng mở rộng

đầu tư với huy động nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài đáp ứng nhu cầu mở rộng đầu

tư, điều này sẽ có thể giúp doanh nghiệp giảm được tình trạng kiệt quệ tài chính.

Kết quả nghiên cứu khẳng định mối quan hệ tương tác giữa các dòng tiền có

thể giải thích cho tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, kết quả này

hàm ý rằng các doanh nghiệp cần quan tâm và chủ động lập kế hoạch từng dòng

tiền, sau đó phân tích mô phỏng mối quan hệ giữa các dòng tiền để nhận diện sự

kết hợp hợp lý giữa các dòng tiền, có ý nghĩa tích cực đến sự lành mạnh tài chính

của doanh nghiệp.

Thứ hai, với dòng tiền hoạt động kinh doanh, doanh nghiệp cần tăng cường

các biện pháp để đảm bảo có được thặng dư từ dòng tiền hoạt động kinh doanh thì

tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ giảm, sức khỏe tài chính của doanh nghiệp sẽ lành

mạnh hơn.

Kết quả nghiên cứu khẳng định rằng khả năng tạo tiền là vấn đề có ý nghĩa

sống còn đối với sự tồn tại và phát triển bền vững của một doanh nghiệp, không

tạo ra được tiền thì các doanh nghiệp dễ rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính, gia

tăng mức độ phụ thuộc vào các nguồn tài trợ từ bên ngoài hoặc phải chấp nhận

139

thu hẹp hoạt động đầu tư. Để đảm bảo khả năng tạo tiền, các doanh nghiệp cần

thường xuyên đánh giá chu kỳ vốn lưu động trong chu kỳ kinh doanh nhằm xác

định biện pháp thích hợp cho mục tiêu gia tăng hiệu quả tiết kiệm vốn lưu động,

qua đó gia tăng dòng tiền hoạt động kinh doanh và góp phần gia tăng khả năng chi

trả các khoản nợ vay đến hạn trong kỳ. Với mục tiêu tiết kiệm vốn lưu động, các

doanh nghiệp tìm cách có thể rút ngắn thời gian luân chuyển tồn kho, hoặc rút

ngắn thời gian thu tiền bán hàng, hoặc gia tăng thời gian trả tiền mua hàng.

- Doanh nghiệp có thể rút ngắn hạn thời gian luân chuyển tồn kho bằng cách

điều chỉnh chính sách mua hàng và theo dõi chặt chẽ hàng mua đang đi

đường, đổi mới công nghệ và tuyển dụng lao động với trình độ chuyên môn

phù hợp để rút ngắn thời gian sản xuất sản phẩm, hoặc đẩy nhanh tiêu thụ sản

phẩm sau khi hoàn tất sản xuất bằng cách tăng cường quảng cáo, giới thiệu

sản phẩm đến khách hàng. Đối với sản phẩm, hàng hóa đang bị ứ đọng, nhà

quản trị tài chính cần chủ động thanh lý, thậm chí chấp nhận thiệt hại vì giá

bán thấp để đẩy nhanh quá trình luân chuyển đồng vốn.

- Doanh nghiệp có thể rút ngắn thời gian thu tiền bán hàng bằng cách nâng

cao chất lượng sản phẩm, áp dụng chiết khấu thanh toán hấp dẫn cho khách

hàng, xây dựng bộ tiêu chuẩn bán chịu phù hợp với điều kiện cụ thể trong

từng giai đoạn hoạt động của doanh nghiệp, và quản trị các khoản phải thu

một cách chặt chẽ trên cơ sở theo dõi, nhắc nhở khách hàng để đảm bảo thu

hồi đúng hạn hoặc chủ động nghiên cứu và tiếp cận nghiệp vụ bao thanh toán

(factoring) để thu được tiền bán hàng cho dù chưa đến ngày đáo hạn.

- Doanh nghiệp có thể kéo dài thời gian trả tiền mua hàng bằng cách đa dạng

hóa nhà cung cấp để gia tăng cơ hội mua chịu hàng hóa, dịch vụ, hoặc tích

cực đàm phán với nhà cung cấp, chú trọng bảo vệ uy tín và củng cố vị thế tín

dụng thông qua chứng minh năng lực tài chính và thiện chí trả nợ.

Dưới góc độ quản trị tài chính, các doanh nghiệp thường tập trung tìm kiếm

biện pháp rút ngắn thời gian luân chuyển tồn kho để rút ngắn chu kỳ vốn lưu động

thay vì rút ngắn thời gian thu tiền bán hàng có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt

động tiêu thụ sản phẩm bởi áp lực cạnh tranh từ bên ngoài, hoặc kéo dài thời gian

140

trả tiền mua hàng có thể mất đi khoản chiết khấu thanh toán được hưởng. Vì vậy,

để có sự lựa chọn biện pháp thích hợp hướng đến mục tiêu tiết kiệm vốn lưu động,

nhà quản trị tài chính cần tiến hành phân tích lợi ích và chi phí khi ra quyết định

tồn kho, quyết định bán chịu và quyết định mua chịu.

Thứ ba, với dòng tiền hoạt động đầu tư, kết quả chưa rõ ràng gợi ý rằng các

doanh nghiệp không chỉ quan tâm đến xu hướng thay đổi quy mô đầu tư mà còn

phải tích cực tìm kiếm biện pháp nhằm đảm bảo gia tăng hiệu quả đầu tư, theo đó

để quyết định đầu tư hợp lý và đạt hiệu quả cao, đáp ứng kỳ vọng của quản trị tài

chính, doanh nghiệp cần (i) xây dựng và tuân thủ đúng quy trình ra quyết định đầu

tư, (ii) có chiến lược phân bổ vốn đầu tư hợp lý và kiểm soát chặt chẽ hoạt động

đầu tư trái ngành, và (iii) có kế hoạch bảo hành, bảo dưỡng và đánh giá lại công

suất khai thác theo định kỳ, ngoài ra trong một số trường hợp doanh nghiệp cần

tiến hành rà soát lại cơ cấu tài sản hiện có nhằm kịp thời thanh lý những tài sản cố

định dư thừa, kém luân chuyển, hoặc có thể thanh lý các khoản đầu tư tài chính

hiện có với mức giá thị trường phù hợp

Thứ tư, với dòng tiền hoạt động tài trợ, kết quả khẳng định gia tăng huy động

thêm nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài là mối đe dọa cho sức khỏe tài chính, có thể

làm gia tăng tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, vì vậy các doanh

nghiệp cần thận trọng phân tích hiệu quả tài chính từ các nguồn tài trợ tăng thêm

từ bên ngoài trước khi ra quyết định.

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng doanh nghiệp gia tăng huy động nguồn tiền tài

trợ từ bên ngoài sẽ là mối đe dọa cho sự lành mạnh tài chính của doanh nghiệp,

gia tăng khả năng xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính; vì vậy các doanh nghiệp cần

chú trọng khai thác nội lực, tăng cường tích lũy vốn từ kết quả hoạt động kinh

doanh để có nguồn tài trợ bên trong. Xuất phát từ nhu cầu đầu tư tăng thêm với

những kỳ vọng hợp lý về lợi ích, nếu doanh nghiệp phải gia tăng nguồn tài trợ bên

ngoài thì doanh nghiệp cần phân tích kỹ lưỡng chi phí có thể phát sinh tăng thêm,

qua đó cân đối hợp lý giữa lợi ích và chi phí; hay doanh nghiệp cần phải chủ động

tìm hiểu và mở rộng lựa chọn kênh huy động các nguồn tài trợ bên ngoài khác

nhau, chẳng hạn như hình thức vay nợ ngắn hạn thông qua phát hành thương

141

phiếu (commercial paper), thuê tài chính, phát hành trái phiếu thông thường hoặc

trái phiếu chuyển đổi thay vì chỉ phụ thuộc vào hình thức vay nợ truyền thống từ

ngân hàng thương mại.

Ngoài ra, sự tương thích giữa cơ cấu nguồn vốn và cơ cấu tài sản là cơ sở rất

quan trọng giúp doanh nghiệp giải quyết hợp lý đối với bài toán đánh đổi giữa lợi

nhuận và rủi ro. Các doanh nghiệp cần chủ động điều chỉnh cơ cấu nguồn vốn dựa

vào cơ cấu tài sản để không rơi vào tình trạng mất cân đối cơ cấu tài chính, rủi ro

thanh toán cao, nhưng cũng không duy trì quá nhiều nguồn vốn dài hạn so với

mức thực sự cần thiết của hoạt động chính để đảm bảo tiết kiệm chi phí sử dụng

vốn và không xảy ra hiện tượng dư thừa vốn dẫn đến đầu tư trái ngành tràn lan,

khó kiểm soát rủi ro và hiệu quả đầu tư thấp.

Với quyết định gia tăng vay nợ, doanh nghiệp cần thực sự chủ động nhận diện

và đánh giá rủi ro tài chính nói chung và rủi ro kiệt quệ tài chính nói riêng; sau đó

thiết lập các biện pháp phòng ngừa rủi ro và thường xuyên theo dõi, giám sát để

có những điều chỉnh kịp thời.

Ngoài ra, kết quả nghiên cứu còn gợi ý rằng doanh nghiệp cần chú ý đến sự

bất lợi kinh tế vì quy mô, thực hiện chiến lược tăng trưởng quy mô trong giới hạn

khả năng kiểm soát và tích cực tích lũy kinh nghiệm hoạt động cũng như quản trị

rủi ro nhằm giả thiểu khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính cho bản thân doanh

nghiệp.

5.3. HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO CỦA ĐỀ TÀI

5.3.1. Hạn chế của đề tài

Đề tài xác định nghiên cứu kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam

dựa vào dòng tiền, tuy nhiên mẫu nghiên cứu chỉ giới hạn 505 doanh nghiệp phi

tài chính niêm yết tại Việt Nam từ năm 2015 đến năm 2020, như vậy, đề tài chưa

bao quát hết các doanh nghiệp Việt Nam nói chung; ngoài ra, thời gian nghiên cứu

còn ngắn, chỉ trong giai đoạn 6 năm. Sự hạn chế này có thể là lý do dẫn đến kết

quả kém ý nghĩa của dòng tiền hoạt động đầu tư, hoặc yếu tố này có thể tác động

có độ trễ bởi tính chất của các khoản đầu tư dài hạn.

142

Mặc dù đề tài đã thêm tiếp cận bổ sung thêm một số yếu tố với vai trò biến

kiểm soát nhưng vẫn chưa bao quát đa dạng các yếu tố đặc điểm doanh nghiệp và

chưa xem xét liệu có thể có sự điều tiết bởi các yếu tố môi trường tài chính, môi

trường thuế hay các vấn đề vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, lạm phát,… đối với

việc quản trị dòng tiền trong mối quan hệ với mục tiêu kiểm soát tình trạng kiệt

quệ tài chính của các doanh nghiệp.

5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Các nghiên cứu trong tương lai có thể thực hiện kéo dài thêm phạm vi thời

gian và mở rộng thêm phạm vi không gian để tăng thêm tính đại diện cho mẫu

nghiên cứu. Tuy nhiên, các nghiên cứu trong tương lai có thể được thực hiện phân

chia các nhóm doanh nghiệp theo ngành, theo quy mô, hay theo cấu trúc sở

hữu,....; hoặc phân chia giai đoạn gắn với sự thay đổi của các yếu tố môi trường

kinh doanh, môi trường tài chính hay các yếu tố kinh tế vĩ mô.

Ngoài 7 mô hình đo lường kiệt quệ tài chính đã sử dụng, các nghiên cứu trong

tương lai có thể xem xét đến một số mô hình đo lường khác, hoặc các mô hình có

điều chỉnh, chẳng hạn như Z-Score điều chỉnh theo phiên bản năm 1984, năm

1995,…

------------------------------------------------------------------

143

TÓM TẮT CHƯƠNG 5

Chương 5 đã rút ra kết luận về: (i) Sự khác biệt đáng kể giữa các mô hình

đo lường kiệt quệ tài chính và mô hình S-Score là phù hợp nhất, (ii) các khía

cạnh ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính, từ đó khẳng định việc

nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam dựa vào dòng tiền,

khẳng định không chỉ ảnh hưởng độc lập của từng dòng tiền mà còn mối quan

hệ bổ sung giữa các dòng tiền và vai trò điều tiết của dòng tiền hoạt động kinh

doanh đối với tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của các

doanh nghiệp.

Căn cứ kết quả nghiên cứu, chương 5 cũng đưa ra các gợi ý, khuyến nghị về

việc nhận diện kiệt quệ tài chính có sự cấu thành của dòng tiền, và gợi ý cho các

nhà quản trị tài chính để đảm bảo quản trị dòng tiền gắn với mục tiêu giảm

thiểu cũng như kiểm soát được tình trạng kiệt quệ tài chính cho các doanh

nghiệp khi có sử dụng đòn bẩy tài chính; hay các nhà đầu tư và chủ thể khác có

thể căn cứ thông tin dòng tiền để nhận diện tình trạng kiệt quệ tài chính của

các doanh nghiệp, qua đó có được thông tin ra quyết định hợp lý và đảm bảo

mục tiêu đề ra.

Cuối cùng, chương này đã khái quát các hạn chế của đề tài, từ đó đã đưa ra

gợi cho hướng nghiên cứu tiếp theo liên quan đến phạm vi nghiên cứu theo

thời gian và không gian, cách tiếp cận và xử lý vấn đề nghiên cứu và sự mở rộng về nội dung nghiên cứu.

144

TÀI LIỆU THAM KHẢO

----------------------

1. Abdioğlu, N. (2019). The Impact of Firm Specific Characteristics on The

Relation Between Financial Distress and Capital Structure Decisions, Journal

of Business Research-Turk, 11 (2), 1057-1067.

2. Aderin, A., & Amede, O. (2022). Cash Flow Patterns and Financial Distress

Prediction. The Journal of Accounting and Management, 12(1), 45-56.

3. Altman, E. I. (1968), Financial Ratios, Discriminant Analysis and The

Prediction of Corporate Bankruptcy, The Journal of Finance, Vol 23, Issue 4,

pp. 589-609.

4. Aminian, A., Mousazade, H. & Khoshkho, O. I. (2016), Investigate the Ability

of Bankruptcy Prediction Models of Altman and Springate and Zmijewski and

Grover in Tehran Stock Exchange, Mediterranean Journal of Social Sciences

(MCSER Publishing, Rome-Italy), Vol. 7, No. 4, pp. 208-214.

5. Andriani, F. & Sihombing, P. (2021), Comparative Analysis of Bankruption

Prediction Models in Property and Real Estate Sector Companies Listed on the

IDX 2017-2019, European Journal of Business and Management Research,

Vol 6, Issue 1, pp. 170-173.

6. Arnold, G. (2013), Corporate financial management (Fifth edition), Pearson

Education Limited (England).

7. Atrill, P. & McLaney, E. (2004), Accounting and finance for non-specialists,

4th ed. placeEssex: FT Prentice Hall, page 124.

8. Bărbută-Misu, N. & Madaleno, M. (2020), Assessment of Bankruptcy Risk of

Large Companies: European Countries Evolution Analysis, Journal of Risk

and Financial Management, Vol. 13, No. 3, pp. 1-28.

9. Baumol, W. J. (1952). The transactions demand for cash: An inventory

theoretic approach. The Quarterly journal of economics, 545-556.

10. Beck, N., & Katz, J. N. (1995). What to do (and not to do) with time-series

cross-section data. American political science review, 89(3), 634-647.

145

11. Bhunia, A. & cộng sự (2011), Prediction of Financial Distress - A Case Study

of Indian Companies, Asian Journal of Business Management, 3 (3), pp. 210-

218.

12. Bhunia, A. & Mukhuti, S. (2012), Financial risk measurement of small and

medium-sized companies listed in Bombay Stock Exchange, International

Journal of Advances in Management and Economics, 1 (3), 27-34.

13. Brealey, R. A., Myers, S. C., & Allen, F. (2008), Principles of Corporate

Finance (Ninth edition), Mc Graw – Hill International Edition (Printed in

Singapore).

14. Ceylan, I. E. (2021), The Impact of Firm-Specific and Macroeconomic Factors

on Financial Distress Risk: A Case Study from Turkey, Universal Journal of

Accounting and Finance, Vol 9, Issue 3, pp. 506-517

15. CFA Institute (2020), Financial Reporting and Analysis, CFA Program

Curriculum  Level 1, Volume 3.

16. Dance, M. & Mad, S. I. (2019), Financial ratio analysis in predicting financial

conditions distress in Indonesia Stock Exchange, Russian Journal of

Agricultural and Socio-Economic Sciences, 2 (86), 155-165.

17. Dickinson, V. (2011), Cash Flow Patterns as a Proxy for Firm Life Cycle, The

Accounting Review, 86 (6), 1969-1994.

18. Dirman, A. (2020), Financial Distress: The Impacts of Profitability, Liquidity,

Leverage, Firm Size, and Free Cash Flow, International Journal of Business,

Economics and Law, 22 (1), 17-25.

19. Ditasari, R. A, Triyono & Sasongko, N. (2019), Comparison of Altman,

Springate, Zmijewski and Grover Models in Predicting Financial Distress on

Companies of Jakarta Islamic Index (JII) on 2013-2017, International Summit

on Science Technology and Humanity, p-ISSN: 2477-3328, e-ISSN: 2615-

1588, pp. 490-504.

20. Dolejšová, M. (2015), Is it worth comparing different bankruptcy models?,

Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, Vol.

63, No. 2, 525–531.

146

21. Dwiantari, R. A. & Artini, L. G. S. (2021), The Effect of Liquidity, Leverage,

and Profitability on Financial Distress (Case Study of Property and Real Estate

Companies on the IDX 2017-2019), American Journal of Humanities and

Social Sciences Research, Vol 5, Issue 1, pp. 367-373.

22. Ehrhardt, M. C. & Brigham, E. F. (2011), Financial Management: Theory and

Practice (13th Edition), South-Western Cengage Learning (USA).

23. Elviani, S., Simbolon, R., Riana, Z., Khairani, F., Dewi, S. P. & Fauzi (2020),

The Accuracy of the Altman, Ohlson, Springate and Zmejewski Models in

Bankruptcy Predicting Trade Sector Companies in Indonesia, Budapest

International Research and Critics Institute-Journal (BIRCI-Journal), Volume

3, No 1, pp. 334-347.

24. Erik R.Larsen, Annvan Ackere và Sebastian Osorio (2018), Can electricity

companies be too big to fail?, https://doi.org/10.1016/j.enpol.2018.05.010 hoặc

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301421518303021 [truy

cập ngày 09/01/2021]

25. Fachrudin, K. A. (2020), The Relationship between Financial Distress and

Financial Health Prediction Model: A Study in Public Manufacturing

Companies Listed on Indonesia Stock Exchange (IDX), Indonesian Journal of

Accounting and Finance, Vol. 22, No. 1, 18-27.

26. Fadrul & Ridawati (2020), Analysis of Method Used to Predict Financial

Distress Potential in Pulp and Paper Companies of Indonesia, International

Journal of Economics Development Research, Volume I (1), pp. 57-69.

27. Fauzi, S. E., Sudjono & Saluy, A. B. (2021), Comparative Analysis of

Financial Sustainability Using the Altman Z-score, Springate, Zmijewski and

Grover Models for Companies Listed at Indonesia Stock Exchange Sub-Sector

Telecommunication Period 2014-2019, Journal of Economics and Business

(The Asian Institute of Research), Vol. 4, No. 1, pp. 57-78.

28. Fawzi, N., Amrizah, K. & Zuraidah, MS (2015), Monitoring Distressed

Companies through Cash Flow Analysis, Procedia Economics and Finance,

28, 136-144.

147

29. Finishtya, F. C. (2019), The role of cash flow of operational, profitability, and

financial leverage in predicting financial distress on manufacturing company

in Indonesia, Journal of Applied Management (JAM), 17 (1), 110-117.

30. Fredy, H. (2018), The prediction of bankruptcy in the pulp and paper industry

company listed in Indonesia Stock Exchange on 2011-2016 period using Z-

score Altman, Springate and Grover model, South-East Asia Journal of

Contemporary Business, Economics and Law, Vol. 15, Issue 5, pp. 52-62.

31. Fridson, M. S, & Alvarez, F. (2022), Financial Statement Analysis Workbook

– A Practitioner’s Guide, Wiley (Canada).

32. Giarto, R. V. D. & Fachrurrozie (2020), The Effect of Leverage, Sales

Growth, Cash Flow on Financial Distress with Corporate Governance as a

Moderating Variable, Accounting Analysis Journal, 9 (1), 15-21.

33. Greene, W. H. (2018). Econometric Analysis (8th Edition). Pearson (New

York).

34. Gujarati, D. N. (2008). Basic Econometrics (5th Edition). McGraw-Hill

Education.

35. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E. & Tatham, R. L.

(2006). Multivirate Data Analysis. New Jersey: Pearson Education Inc.

36. Hertina, D., Kusmayadi, D. & Yulaeha (2020), Comparative analysis of the

Altman, Springate, Grover and Zmijewski models as predicting financial

distress, Palarch’s Journal of Archaeology of Egypt/Egyptology, Vol. 17, No.

5, pp. 552-561.

37. Hoàng Tùng (2011), Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình

Logistic, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng, số 2 (43) năm

2011.

38. Horne, J. C. V. và Wachowicz, Jr, J. M. (2008), Fundamentals of Financial

Management (13th edition). Prentice Hall.

39. Huang, J. C., Lin, H. C., & Huang, D. (2022). The Effect of Operating Cash

Flow on the Likelihood and Duration of Survival for Marginally Distressed

Firms in Taiwan. Sustainability, 14(24), 17024.

148

40. Iskandar, D. & Prihanto, H. (2019), Analysis of Financial Performance in

Predicting Financial Distress in Mining Companies, Saudi Journal of

Economics and Finance, 3 (12), 601-609.

41. Januri, Sari, E. N. & Diyanti, A. (2017), The Analysis of the Bankruptcy

Potential Comparative by Altman Z-Score, Springate and Zmijewski Methods

at Cement Companies Listed in Indonesia Stock Exchange, IOSR Journal of

Business and Management, Volume 19, Issue 10. Ver. VI, pp 80-87.

42. Jooste, L. (2007), An evaluation of the usefulness of cash flow ratios to predict

financial distress, Acta Commercii, 7 (1), 1-13.

43. Kanapickiene, R. & Marcinkevicius, R. (2014), Possibilities to apply classical

bankruptcy prediction models in the construction sector in Lithuania,

Economics and Management, Vol. 19, No. 4, pp. 317-332.

44. Karbhari, Y. & Sori, Z. M. (2004), Prediction of Corporate Financial Distress:

Evidence from Malaysian Listed Firms during the Asian Financial Crisis,

Social Science Electronic Publishing, 358-369. Available at

SSRN: https://ssrn.com/abstract=596607

45. Keynes, J. M. (1936), The general theory of employment, investment, and

money, Harcourt Brace, London (UK).

46. Klammer, T. (2017), Statement of Cash Flows: Preparation, Presentation, and

Use, Wiley (USA).

47. Kordestani, G. & cộng sự (2011), Ability of combinations of cash flow

components to predict financial distress, Verslas: Teorija ir Praktika Business:

Theory and practice, 12(3), 277–285.

48. Kordestani, G., Biglari, V., & Bakhtiari, M. (2011), Ability of combinations of

cash flow components to predict financial distress, Business: Theory and

practice, 12 (3), 277–285.

49. Kusnanto, E. (2023). Influence of Intellectual Capital and Institutional

Ownership at Financial Distress with Cash Flow Operating as Intervening

Variable. Journal of Information Systems and Management (JISMA), 2(1), 48-

64.

149

50. Lakshan, M. I. & Wijekoon, W. M. H. N. (2013), The Use of Financial Ratios

in Predicting Corporate Failure in Sri Lanka, GSTF Journal on Business

Review (GBR), 2 (4), 180-185.

51. Lê Cao Hoàng Anh & Nguyễn Thu Hằng (2012), Kiểm định mô hình chỉ số Z

của Altman trong dự báo thất bại doanh nghiệp tại Việt Nam, Tạp chí Công

nghệ Ngân hàng, 74 , 3-9.

52. Lee, D & Manual, V. S. (2019), A Study on Effect of Capital Structure on the

Financial Distress of Non-Financial Companies Listed in Bursa Malaysia

Stock Exchange (KLSE), International Journal of Academic Research in

Business and Social Sciences, 9 (6), 428–450.

53. Lee, T. A. (1986), Towards a Theory and Practice of Cash Flow Accounting,

Garland Publishing, Inc. New York and London.

54. Lessambo, F. I. (2022), Financial Statements – Analysis, Reporting and

Valuation, Palgrave Macmillan (USA).

and finite-sample properties. Journal of Econometrics, 108, 1-24.

55. Levin, A., C.F. Lin and C.S.J. Chu (2002). Unit root tests in panel data: asymptotic

56. Loppies, L. S., Esomar, M. J. F. & Turukay, E. (2020), Bankcrutpcy prediction

analysis using Altman Z-score, Grover model and Springate S-score (A study

in retail companies listed in Indonesia Stock Exchange 2014-2018 period),

Journal of Critical Reviews, Vol 7, Issue 12, pp. 2769-2776.

57. Low, SW., Nor, F. M. & Yatim, P. (2001), Predicting corporate financial

distress using the logit model: The case of Malaysia, Asian Academy of

Management Journal. 6 (1), 49-61.

58. Mahdi Salehi và Bizhan Abedini (2009), Financial Distress Prediction in

Emerging Market: Empirical Evidences from Iran, Business Intelligence

Journal - August, 2009 Vol. 2 No. 2

59. Mardaconsita & Soelton, M. (2019), Analysis of Accuracy Level of Altman Z-

Score Model and Springate Model in Measuring the Potential of Financial

Distress in Plantations Industries, International Journal of Economics and

Financial Research, Vol. 5, Issue. 2, pp. 16-25.

150

60. Moghaddam, R. J. & Filsaraei, M. (2016), The Impact of Corporate

Governance Characteristics on the of Financial Distress, International Finance

and Banking, 3 (2), 162-176.

61. Mohammadi, S. (2016), Studying the Efficiency and the Power of Predicting

Bankruptcy of Firms Listed on the Stock Exchange using Springate, Fulmer,

and Zavgren Models, Mediterranean Journal of Social Sciences (MCSER

Publishing, Rome-Italy), Vol. 7, No. 4, pp. 124-130.

62. Muien, H. M., Nordin, S. B., & Badru, B. O. (2022). The Impact of Financial

and Macroeconomic Variables on Financial Distress: Evidence from Pakistani

Market. Pakistan Journal of Humanities & Social Sciences Research, 05 (01),

129-147.

63. Mulyati, S. & Ilyasa, S. (2020), The Comparative Analysis of Altman Z-Score,

Springate, Zmijewski, And Internal Growth Rate Model in Predicting the

Financial Distress (Empirical Study on Mining Companies Listed on Indonesia

Stock Exchange 2014-2017), KINERJA: Journal of Business and Economics,

Volume 24, No. 1, pp. 82-95.

64. Myers, S. C. (1977), Determinants of corporate borrowing, Journal of

Financial Economics, Vol 5, Issue 2, pp.147-175

65. Nagle, C. & O’Connor, J. (2010), Cash is King, Managing Cash Flow,

https://www.crowleysdfk.ie/wp-content/uploads/2010/03/Managing-Cash-

Flow-Edited-Presentation-for-Website.pdf [truy cập ngày 01/08/2020]

66. Ngô Kim Phượng và các cộng sự (2018), Phân tích tài chính doanh nghiệp

(tái bản lần 4), NXB Kinh tế TP. HCM

67. Ngô Kim Phượng, Lê Hoàng Vinh, Lê Thị Thanh Hà & Lê Mạnh Hưng

(2021), Phân tích tài chính doanh nghiệp (Tái bản lần 5), Nhà xuất bản Tài

chính (Việt Nam).

68. Ningsih, S. & Permatasari, F. F. (2018), Analysis Method of Altman Z Score

Modifications to Predict Financial Distress on The Company Go Public Sub

Sector of The Automotive and Components, International Journal of

Economics, Business and Accounting Research, Vol 2, Issue 3, pp. 36-44.

151

69. Noor, M. F. (2020), Predicting Solvency of Non-Banking Financial

Institutions in Bangladesh by Using Springate & Fulmer Model, Journal of

Management and Economic Studies, 2(1), 51-69.

70. Ohlson, J. A. (1980), Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of

Bankruptcy, Journal of Accounting Research, 18 (1), 109-131.

71. Oktasari, D. P. (2020), The Effect of Liquidity, Leverage and Firm Size of

Financial Distress, East African Scholars Multidisciplinary Bulletin, 3 (9),

293-297.

72. Ong’era, J. B., Muturi, W., Oluoch, O. & Karanja, J. N. (2017), Leverage as

Financial Antecedent to Financial Distress among Listed Companies at

Nairobi Securities Exchange, Research Journal of Finance and Accounting, 8

(6), 95-104.

73. Pakdaman, H. (2018), Investigating the Ability of Altman and Springate and

Zmijewski and Grover Bankruptcy Prediction Models in Tehran Stock

Exchange, Revista Espacios, Vol. 39, No. 14, pp. 33-42.

74. Paramartha, P. A. & Wiagustini, N. L. P. (2021), Determination of Financial

Distress in Manufacturing Companies on the Indonesia Stock Exchange,

International Journal of Management Studies and Social Science Research,

Vol 3, Issue 3, pp. 201-208.

75. Phạm Thị Hồng Vân (2018), Đo lường khả năng kiệt quệ tài chính tại các công

ty cổ phần ngành công nghiệp ở Việt Nam, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, 255,

32-41.

76. Phạm Thị Hồng Vân (2018), Đo lường khả năng kiệt quệ tài chính của các

công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán, https://tapchitaichinh.vn/kinh-

te-vi-mo/do-luong-kha-nang-kiet-que-tai-chinh-cua-cac-cong-ty-niem-yet-

tren-thi-truong-chung-khoan-133913.html [Truy cập: Ngày 16/03/2021]

77. Pouraghajan, A. & cộng sự (2014), Investigating Impact of Combining

Components of Cash Flow Statement on Financial Distress of Firms Accepted

at Tehran Stock Exchange, Applied mathematics in Engineering, Management

and Technology, 2 (6), pp. 84-92.

152

78. Pourali, M. R., Samadi, M. & Karkani, E. (2013), The study of relationship

between capital intensity and financial leverage with degree of financial

distress in companies listed in Tehran Stock Exchange, International Research

Journal of Applied and Basic Sciences, 4 (12), 3830-3839.

79. Pranowo, K., Achsani, N. A., Manurung, A. H. & Nuryartono, N. (2010),

Determinant of Corporate Financial Distress in an Emerging Market

Economy: Empirical Evidence from the Indonesian Stock Exchange 2004-

2008, International Research Journal of Finance and Economics, Issue 52, pp.

81-90

80. Prasetiyani, E. & Sofyan, M. (2020), Bankruptcy Analysis Using Altman Z-

Score Model and Springate Model in Retail Trading Company Listed in

Indonesia Stock Exchange, Ilomata International Journal of Tax &

Accounting, Vol. 1, No. 3, pp. 139-144.

81. Rahman, M., Sa, C. L., & Masud, M. A. K. (2021). Predicting firms’ financial

distress: an empirical analysis using the F-score model. Journal of Risk and

Financial Management, 14(5), 199.

82. Robot, S. (2013), The application of bankruptcy prediction analysis using

Altman Z-score and Springate methods at PT. Gudang Garam Tbk, Jurnal

EMBA, Vol.1 No.4, 630-636.

83. Roe, M. J. (2014), Structural corporate degradation due to too-big-to-fail

finance, University of Pennsylvania Law Review, Vol. 162, 1419-1464.

84. Romadhina, A. P., Fitriani, M. N., & Andhitiyara, R. (2022). The effect of

cash flow and currency exchange rate on financial distress. Jurnal Akuntansi

Dan Perpajakan Jayakarta, 3(02), 146-167.

85. Roslan, N. H., Rus, R. Md, & Rozzani, N. (2022). Determinants of cash flows

towards financial distress prediction among manufacturing companies in

Malaysia. International Journal of Social Sciences and Management Review,

05 (01), 195-206.

153

86. Salehi, M. & Abedini, B. (2009), Financial Distress Prediction in Emerging

Market: Empirical Evidences from Iran, Business Intelligence Journal, 2 (2),

398-409.

87. Sayari, N. & Mugan, F. N. C. S. (2013), Cash Flow Statement as an Evidence

for Financial Distress, Universal Journal of Accounting and Finance, 1 (3),

95-103.

88. SBA – U.S. Small Business Administration (2016), Financial management for

a small business,

https://www.sba.gov/sites/default/files/articles/MSSB_Financial_Management

_Slides.pptx [truy cập ngày 01/08/2019]

89. Sembiring, E. E. (2022). Effect of Corporate Governance Mechanism and

Operating Cash Flow on Financial Distress. Jurnal Bisnis dan

Akuntansi, 24(2), 205-214.

90. Shalih, R. A. & Kusumawati, F. (2019), Prediction of financial distress in

manufacturing company: a comparative analysis of Springate model and

Fulmer model, Journal of Auditing, Finance, and Forensic Accounting, Vol. 7,

No. 2, 44 – 96.

91. Shamsudin, A. & Kamaluddin, A. (2015), Impeding bankruptcy: Examing

cash flow pattern of distress and healthy firm, Proscedia Economic &

Finance, 31, pp. 766-767

92. Sinarti & Sembiring, T. M. (2015), Bankruptcy Prediction Analysis of

Manufacturing Companies Listed in Indonesia Stock Exchange, International

Journal of Economics and Financial Issues, Vol. 5 (Special Issue), pp. 354-

359.

93. Soo-Wah Low và các cộng sự (2001), Predicting corporate financial distress

using the logit model: The case of Malaysia, Asian Academy of Management

Journal. 6(1): 49-61 (2001).

94. Springate, G. L., 1978. Predicting the Possibility of Failure in a Canadian

Firm: A Discriminant Analysis. Diss. Simon Fraser University. Doctoral

dissertation

154

95. Stephen H. Penman (2001), Financial Statement Analysis and Security

Valuation, MC Graw Hill Edition, page 308 – 334.

96. Suresh, N., Ligori, T. A. A., Khan, S. A. & Thoudam, P. (2019), Predicting

Financial Distress of Bhutan Telecom Limited, International Journal of

Innovative Technology and Exploring Engineering, Volume-8, Issue-8S3, pp

94-99.

97. Syamni, G., Majid, M. S. A. & Siregar, W. V. (2018), Bankruptcy Prediction

Models and Stock Prices of the Coal Mining Industry in Indonesia, Journal of

Economics, Vol. 17 (1), 57-68.

98. Tahu, G. P. (2019), Predicting financial distress of construction companies in

Indonesia: a comparison of Altman Z-score and Springate methods,

International Journal of Sustainability, Education, and Global Creative

Economic, Vol. 2, No. 2, pp 7-12.

99. Talebnia, G., Karmozi, F. & Rahimi, S. (2016), Evaluating and comparing the

ability to predict the bankruptcy prediction models of Zavgren and Springate

in companies accepted in Tehran Stock Exchange, Marketing and Branding

Research, Vol. 3, pp. 137-143.

100. Tan, E. & Wibisana, T. A. (2020), A comparative Analysis Altman (Z-

Score) Revision and Springate (SScore) Model in Predicting Financial Distress

in the Manufacturing Company - Indonesia Stock Exchange, Journal of

Reseacrh in Business, Economics, and Education, Vol. 2, Issue 4, pp. 831-841.

101. Tanjung, P. R. S. (2020), Comparative analysis of Altman Z-score,

Springate, Zmijewski and Ohlson models in predicting financial distress,

EPRA International Journal of Multidisciplinary Research, Volume 6, Issue 3,

pp. 126-137.

102. Tavor, T., Gonen, L. D., Weber, M., & Spiegel, U. (2018). The Modified

Baumol Equation: Theory and Evidence. Rev. Eur. Stud., 10, 25.

103. Trần Thị Hải Lý, Nguyễn Thị Hồng Trân & Nguyễn Ngọc Mi (2014), Sự

truyền tải thông điệp của dữ liệu phi cấu trúc trong dự báo kiệt quệ tài chính

155

của các doanh nghiệp Việt Nam, Tạp chí Phát triển và Hội nhập, 19 (29), 19-

27, 51.

104. Trịnh Thị Phan Lan (2013), Doanh nghiệp xây dựng – bất động sản: Rủi ro

từ đòn bẩy tài chính, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội, Kinh tế và

Kinh doanh, 29 (3), 68-74.

105. Turk, Z. & Kurklu, E. (2017), Financial failure estimate in BIST

companies with Altman (Z-score) and Springate (S-score) models, Journal of

Economics and Administrative Sciences, Vol. 1, Issue 1, pp. 1-14.

106. Viciwati (2020), Bankruptcy prediction analysis using the Zmijewski

model (Xscore) and the Altman model (Z-score), Dinasti International

Journal of Economics, Finance & Accounting, Volume 1, Issue 5, 794-806.

107. Victoria Dickinson (2011) Cash Flow Patterns as a Proxy for Firm Life

Cycle, The Accounting Review: November 2011, Vol. 86, No. 6, pp. 1969-

1994.

108. Wesa, E. W. & Otinga, H. N. (2018), Determinants of Financial Distress

among Listed Firms at The Nairobi Securities Exchange, Kenya, The Strategic

Journal of Business and Change Management, Vol 5, Issue 4, pp. 1057-1073.

109. Yamane, T. (1967), Statistics, An Introductory Analysis, New York: Harper

and Row Co. USA, 213, 25.

110. Yusuf Karbhari và Zulkarnain Muhamad Sori (2004), Prediction of

Corporate Financial Distress: Evidence from Malaysian Listed Firms during

the Asian Financial Crisis, SSRN Electronic Journal · September 2004,

https://www.researchgate.net/publication/228237873.

CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN

CỦA NGHIÊN CỨU SINH

-------------

1. Nhận diện kiệt quệ tài chính dựa vào dòng tiền của các doanh nghiệp niêm yết

trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh, Tạp chí Công nghệ Ngân

hàng, số 150.

2. Các vấn đề tài chính xuất phát từ dòng tiền hoạt động kinh doanh của các doanh

nghiệp niêm yết tại Việt Nam, Tạp chí Công Thương, số 7.

3. Ý nghĩa của dòng tiền đối với kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết

tại Việt Nam, Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, số 217.

4. Financial distress and interaction among cash flows of non-financial firms listed

in Vietnam, International Conference on Business and Finance 2020 (UEH).

5. Kiệt quệ tài chính và dòng tiền của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại

Việt Nam, Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, số 226.

6. Mô hình nào phù hợp để đo lường kiệt quệ tài chính cho công ty phi tài chính

niêm yết tại Việt Nam?, Tạp chí Quản lý và Kinh tế Quốc tế, số 144.

Luận án Tiến sĩ Tài chính Ngân hàng: Nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam dựa vào dòng tiền

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

BÙI KIM DUNG

NHẬN DIỆN KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH

CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT

NAM DỰA VÀO DÒNG TIỀN

LUẬN ÁN TIẾN SỸ TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

BÙI KIM DUNG

NHẬN DIỆN KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH

CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT

NAM DỰA VÀO DÒNG TIỀN

LUẬN ÁN TIẾN SỸ TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

Mã số: 9.34.02.01

Người hướng dẫn khoa học: 1. TS. MAI THỊ TRÚC NGÂN

2. TS. LÊ HOÀNG VINH

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT

ABSTRACT

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC KÝ HIỆU CÁC BIẾN

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH

Chương 1:

GIỚI THIỆU

TÓM TẮT CHƯƠNG 1

Chương 2:

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM

TÓM TẮT CHƯƠNG 2

Chương 3:

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương 4:

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Chương 5:

KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý, KHUYẾN NGHỊ

TÓM TẮT CHƯƠNG 5

TÀI LIỆU THAM KHẢO

CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN

CỦA NGHIÊN CỨU SINH

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok