VỐN TRÍ TUỆ VÀ TĂNG TRƯỞNG TỐI ƯU CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VỐN TRÍ TUỆ VÀ TĂNG TRƯỞNG TỐI ƯU CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VỐN TRÍ TUỆ VÀ TĂNG TRƯỞNG TỐI ƯU CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VỐN TRÍ TUỆ VÀ TĂNG TRƯỞNG TỐI ƯU CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VỐN TRÍ TUỆ VÀ TĂNG TRƯỞNG TỐI ƯU CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Nghiên cứu đã lập luận dựa trên các Lý thuyết Nguồn lực, Lý thuyết Vốn nhân lực, Lý thuyết Cấp bậc, Lý thuyết Tăng trưởng, Lý thuyến Vốn trí tuệ và các nghiên cứu trước để xem x t tác độ
Giới thiệu
Câu hỏi nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu
Dựa vàođặt vấn đềnghiên cứu bên trên, nghiên cứu này cần tập trung tìm ra những lời giải cho các câu hỏi nghiên cứu như sau:
Câu hỏi nghiên cứu 1: Vốn trí tuệ cóảnh hưởng đến tỷlệ tăng trưởng tối ưu của
DN niêm yết trên TTCK Việt Nam không? Kinh nghiệm quản lý của TMT có giữ vai trò điều tiết đối với sự ảnh hưởng của vốn trí tuệ cũng như các thành phần của nóđến tăng trưởng tối ưu của DN niêm yết trên TTCK Việt Namnhư thếnào?
Câu hỏi nghiên cứu 2: Vốn trí tuệcủa TMT có ảnh hưởng đến tăng trưởng tối ưu
Câu hỏi nghiên cứu 3: Những hàm ý quản trị nào giúp tăng tỷlệ tăng trưởng tối ưu của các DN niêm yết trên TTCK Việt Nam nói riêng và các DN Việt Nam nói chung? 1.2.2 Mục tiêu của nghiên cứu Đểcó thểtrảlời cho các câu hỏi nghiên cứu, mục tiêu chung của nghiên cứu là đo lường ảnh hưởng của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu của DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Từ đó,đềxuất những hàm ý quản trị giúp các DN thúc đ y tăng trưởng tối ưu thông qua vốn trí tuệvà góp phần phát triển bền vững DN trong tương lai Từ mục tiêu chung nêu trên, tác giả xây dựng các mục tiêu cụ thể như sau:
*Mục tiêu thứnhất: Đo lườngảnh hưởng của vốn trí tuệ, các thành phần của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu của DN và phân tích vai trò điều tiết của kinh nghiệm quản lý của TMT đến mối quan hệ giữa vốn trí tuệ, các thành phần của vốn trí tuệ và tăng trưởng tối ưu của DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
*Mục tiêu thứhai: Đo lường ảnh hưởng vốn trí tuệcủa TMT đến tăng trưởng tối ưu của DN niêm yết trên thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam.
* Mục tiêu thứ ba: Đề xuất một số hàm ý quản trị giúp thúc đ y các DN tăng trưởng tối ưu hơn trong tương lai thông qua nguồn vốn trí tuệ.
Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, để đạt được các mục tiêu nghiên cứu cụthể đã đềra, ứng với mỗi mục tiêu nghiên cứu sẽ có nhóm đối tượng nghiên cứu khác nhau.
Mục tiêu nghiên cứu thứnhất là xem xétảnh hưởng của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam và có xem x t vai trò điều tiết của kinh nghiệm quản lý của TMTđến sự ảnh hưởng này Vì vậy,đối tượng nghiên cứutương ứng là vốn trịtuệ,tăng trưởng tối ưuvà kinh nghiệm quản lý của TMTởcác
DN được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Cụ thể, đó là hiệu quả sử dụng vốn trí tuệ, tỷlệ tăng trưởng tối ưu của DN và số năm trung bình giữchức vụquản lý của TMT trong DN.
Tương tự, mục tiêu nghiên cứu thứhai là xem xétảnh hưởng vốn trí tuệcủa TMT đến tăng trưởng tối ưu DN Vì vậy,đối tượng nghiên cứu này được xác định là vốn trí tuệcủa TMTvà tăng trưởng tối ưu của DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Vốn trí tuệcủa TMTđược xác định qua các đặc điểm vềnhân kh u học như tuổi trung bình của TMT, trình độhọc vấn, kinh nghiệm quản lý, nền tảng kiến thức và tỷlệ tăng trưởng tối ưuDN. Đối tượng khảo sát là các DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam cụ thểthuộcnămnhóm ngành: thông tin và truyền thông, sản xuất, vận tải và kho bãi, xây dựng và hoạt động kinh doanh bất động sản.
Nghiên cứu của luận án này thực hiện ba nội dung cụthểsau:
Thứnhất là nghiên cứu về tác động của vốn trí tuệ, các thành phần của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu của DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Thứhai là xem xétảnh hưởng điều tiết của kinh nghiệm quản lý của TMTđến mối quan hệcủa vốn trí tuệ và tăng trưởng tối ưu của DN Thứ ba là xem xét ảnh hưởng của vốn trí tuệ của TMTđến tăng trưởng tối ưu DN.
Nội dung nghiên cứu thứnhất là nghiên cứu vềsự ảnh hưởng của vốn trí tuệ, các thành phần của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DN Nghiên cứu thực hiện việc đo lường vốn trí tuệ của DN qua hệ số trí tuệ giá trị gia tăng (VAIC TM – value added intellectual capital) theo mô hình của Pulic (2000) và tỷlệ tăng trưởng tối ưu (sustainable growth rate) theo mô hình của (Higgins, 2001) Trong xem x t tác động của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DN, nghiên cứu thực hiện xem xét ảnh hưởng của từng thành phần của hệsốhiệu quảsử dụng vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DN cụthểgồm hiệu quảvốn nhân lực (HCE), hiệu quảvốn cấu trúc (SCE) và hiệu quảvốn tài chính (CEE).
Nội dung nghiên cứu thứhai làxem x t tác động điều tiết của kinh nghiệm quản lý của TMTđến mối quan hệgiữa vốn trí tuệ và tăng trưởng tối ưu DN và mối quan hệ giữa thành phần của hệsốhiệu quảsửdụng vốn trí tuệgồm hiệu quảvốn nhân lực, hiệu quảvốn cấu trúc, hiệu quảvốn tài chính và tăng trưởng tối ưu DN Kinh nghiệm quản lý của TMT của DN được tính là giá trị trung bình các năm giữ chức vụ quản lý của TMT của DN.
Nội dung nghiên cứu thứ ba là nghiên cứu ảnh hưởng vốn trí tuệcủa TMT của
DNđến tăng trưởng tối ưu DN Vốn trí tuệcủa TMTđược tính dựa trên nghiên cứu củaDíaz-Fernández và ctv (2015) Qua đó, vốn trí tuệcủa TMTđược tính toán dựa trên các đặc điểm liên quan đến độtuổi trung bình của nhóm, kinh nghiệm quản lý của nhóm, sự đa dạng về trình độhọc vấn và sự đa dạng vềnền tảng kiến thức của nhóm.
Kết quảtừcác nội dung nghiên cứu này được luận giải dựa trên các lý thuyết nền tảng như Lý thuyết Nguồn lực, Lý thuyết Vốn nhân lực, Lý thuyết Tăng trưởng, Lý thuyết Cấp bậc, Lý thuyết vềVốn trí tuệvà các nghiên cứu thực nghiệm trướcđây.
Nghiên cứu này được thực hiện dựa vào số liệu các DN được niêm yết trên ba sàn giao dịch chứng khoán và được tác giả thu thập trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2019 vớinămngành gồm sản xuất, thông tin và truyền thông, xây dựng, hoạt động kinh doanh bất động sản và ngành vận tải và kho bãi Việc lựa chọn dữ liệu trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2019 với các lí do:trước năm 2014, Việt Nam bị ảnh hưởng thời kỳhậu khủng hoảng kinh tếtoàn cầu năm 2008, chỉsốlạm phát cao và kinh tếViệt Nam bị ảnh hưởng nghiêm trọng và nếu mở rộng về các năm trước 2014 thì số lượng
DN ở một số ngành nghiên cứu ít sẽ dẫn đến những hạn chế nhất định trong kết quả nghiên cứu; số liệu nghiên cứu thu thập đến năm 2019 vì năm 2020 và đến đầu năm
2022 là các năm DN Việt Nam chịu tác động lớn của đại dịch Covid-19, rất nhiều DN phải dừng hoạt động Chính vì vậy, nghiên cứu này thực hiện dựa trên các số liệu DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2014 đến năm 2019.
Nghiên cứu này được thực hiện tập trung vào các DN Việt Nam được niêm yết trên ba sàn giao dịch chứng khoán gồm: sàn giao dịch chứng khoán HOSE thuộc Sở Giao dịch chứng khoán thành phốHồChí Minh; sàn giao dịch chứng khoán HNX thuộc
Sở giao dịch Chứng khoán Hà Nội và sàn giao dịch chứng khoán UPCOM được quản lý bởi Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội Số liệu thu thập là số liệu được công bố từ các DN thuộc các ngành sản xuất, thông tin và truyền thông, xây dựng, hoạt động kinh doanh bất động sản và ngành vận tải và kho bãi Đây là những ngành có đóng góp khá lớn cho tổng sản ph m quốc nội Trong đó, ngành sản xuất là một trong những ngành chủlực của kinh tếViệt Nam; ngành xây dựng, hoạt động kinh doanh bất động sản là một trong những ngành sôi động tại Việt Nam trong những năm gần đây; ngành thông tin và truyền thông và ngành vận tải và kho bãi là những ngành được đánh giá là có tốc độ tăng trưởng tốt và đầy triển vọng trong tương lai khi kỷ nguyên sốthống trị thếgiới và giao thương quốc tếngày càng phát triển.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của nghiên cứu
Nghiên cứu về vốn trí tuệ và tăng trưởng tối ưu của các DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam thực hiện dựa trên cơ sở các nghiên cứu tiền nhiệm và các cơ sở lý thuyết như Lý thuyết Nguồn lực (Barney, 1991), Lý thuyết Vốn nhân lực(Becker, 1962; Gibbons & Waldman, 2004), Lý thuyết Tăng trưởng (Penrose, 1959), Lý sốmặt về ý nghĩa khoa học và thực tiễn trong nghiên cứu về lĩnh vực này.Đồng thời, kết quảnghiên cứu lấp đầy một sốkhoảng trống nghiên cứuđã phát hiện.
1.4.1 Ý nghĩa khoa học của nghiên cứu
Trước tiên, đóng góp về mặt khoa học của nghiên cứu này thể hiện qua việc nghiên cứu cho thấy vốn trí tuệcủa DN, kinh nghiệm quản lý của TMT và vốn trí tuệ của TMT trong DNđược xem là nguồn tài nguyên quý giá Hay nói cách khác,nó được xem là nguồn lực nội tạiđáng giácủa DN.Điểm mới của nghiên cứu này là xem vốn trí tuệ là nguồn lực và lập luận dựa trên các lý thuyết gồm Lý thuyết Nguồn lực (Barney,
1991), Lý thuyết Vốn nhân lực (Becker, 1962; Gibbons & Waldman, 2004), Lý thuyết Cấp bậc (Hambrick & Mason, 1984) và Lý thuyết vềVốn trí tuệ để xem x t tác động đến tăng trưởng tối ưu DN Đây là điều mà các nghiên cứu trước chưa thực hiện.
Ngoài ra, ý nghĩa khoa học của nghiên cứu này còn là cơ sở để góp phần khẳng định việc xem xét nguồn vốn trí tuệcủa DN, kinh nghiệm quản lý của TMT và vốn trí tuệcủa TMTnhư là nguồn lực và là nguồn tài nguyên của DN bên cạnh các nguồn lực truyền thống Nó là cơ sở để mở rộng nguồn tài nguyên trong nghiên cứu của Barney
(1991),mởrộng quan điểm vềnguồn lực trong nghiên cứu của Becker (1962) và nghiên cứu của Gibbons và Waldman (2004)và xem đặc điểm nền tảng của TMT của DN trong nghiên cứu của Hambrick và Mason (1984) như là nguồn lực giá trị để dự báo lợi thế cạnh tranh hay việc tạo ra giá trị cho DN và dự báo kết quảhoạt động của tổchức.
Nghiên cứu là nguồn tài liệu bổ sung và làm phong phú hơn nguồn tài liệu cho các nghiên cứu vềvốn trí tuệcủa DN, kinh nghiệm quản lý của TMT và vốn trí tuệcủa TMT đối với tăng trưởng tối ưu của DN.
1.4.2 Ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu
Nghiên cứu của luận án là công trình mới trong xem xétảnh hưởng của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu của DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Luận án đóng góp vềmặt ý nghĩa thực tiễnởnhững khía cạnh sau:
Thứnhất, luận án là minh chứng cho thấyvai trò đóng góp của vốn trí tuệ đối với tăng trưởng tối ưu của các DN Kết quả nghiên cứu là cơ sở để khẳng định rằng bên cạnh các nguồn lực truyền thống thì mỗi DN luôn tồn tại nguồn lực vô cùng giá trị đó là vốn trí tuệ Nó là cơ sở góp phần thúc đ y tỷlệ tăng trưởng tối ưu DN, là cơ sở hướng
DNđến tăng trưởng bền vững đồng thời hạn chếrủi rotrong quá trình tăng trưởng.
Thứhai, kết quảnghiên cứu của luận án cho thấy những đóng góp quý giá của kinh nghiệm quản lý của nhóm quản lý cấp caođối với việc thúc đ y tăng trưởng tối ưu DN Điều này thểhiện qua nhữngảnh hưởng điều tiết tích cực của kinh nghiệm quản lý của nhóm quản lý cấp cao trong các mối quan hệgiữa vốn trí tuệ, các thành phần của nó và tăng trưởng tối ưu DN.
Thứ ba, nghiên cứu cho thấy giá trị đóng góp từvốn trí tuệcủa nhóm quản lý cấp cao đối với tăng trưởng tối ưu DN Nghiên cứu đã thực hiện đo lường nguồn vốn này dựa trên lập luận vềsự gia tăng tri thức từviệc học hỏi kiến thức lẫn nhau của các thành viên trong nhóm trên cơ sở Lý thuyết Cấp bậc của Hambrick và Mason (1984).
Ngoài ra, nghiên cứu này còn khám pháđược nguyên nhân có thểdẫn đến sựkhác biệt từmột sốkết quả ởcác nghiên cứu trước do vấn đềnội sinh từ các mô hình nghiên cứu Đây cũng là cơ sở để khẳng định sự đóng góp một cách chắc chắn của nguồn vốn này đối vớităng trưởng tối ưu của DN.
Những đóng góp vềmặt ý nghĩa khoa học và thực tiễn bên trên là cơ sở đểtác giả đềxuất các hàm ý quản trịcho các DN tại Việt Nam, giúp các DN tăng trưởng tối ưu và hướng đến phát triển bền vững, hạn chế những rủi ro nhất định trong quá trình tăng trưởng DN.
Luận án này được thiết kếgồm 5 chương như sau:
Chương 1: Giới thiệu Chương này nêu lên vấn đềnghiên cứu và tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu và các câu hỏi nghiên cứu Những đóng góp về mặt học thuật và thực tiễn cũng thểhiện trong nội dung chương 1
Chương 2: Tổng quan tài liệu và cơ sở lý thuyết Chương này liên quan đến tổng hợp các tài liệu nghiên cứu, phương pháp lược khảo tài liệu và trình bày các cơ sởlý thuyết được vận dụng đểgiải thích các giảthuyết nghiên cứu làm cơ sở đểxây dựng các mô hình nghiên cứu.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Đây là chương đểtrình bày qui trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, phương pháp thu thập sốliệu, phương pháp phân tích và đo lường các biến.
Cấu trúc của luận án
Nội dung được trình bày trong Chương 2 liên quan đến phương pháp lược khảo tài liệu,phương pháp tiếp cận các nghiên cứu trước trong cùng chủ đề Trong chương này cũng nêu rõ một sốkhái niệm cũng như các phương pháp đo lường các biến trong các mô hình nghiên cứu Nội dung của chương này cũng trình bày các cơ sởlý thuyết vận dụng trong nghiên cứu và từ đó xây dựng các mô hình nghiên cứu.
2.1.1Phương pháp lược khảo tài liệu
Vốn trí tuệ của con người đã xuất hiện trong nhiều nghiên cứu trên các lĩnh vực khác nhau Nghiên cứu liên quan giữa vốn trí tuệ và tăng trưởng tối ưu DNcũng không ngoại lệ Để tìm hiểu các nghiên cứu liên quan đến vấn đề này, tác giả thực hiện quá trình tìm kiếm và phân tích dữ liệu về mối quan hệgiữa vốn trí tuệ và tăng trưởng tối ưu DN như qui trình sau:
Các ấn ph m có liên quan giữa tăng trưởng tối ưu và vốn trí tuệ
Sử dụng kỹ thuật phân tích đồng từ dựa trên dữ liệu tìm kiếm được
Các ấn ph m liên quan đến tăng trưởng tối ưu
Các ấn ph m liên quan đến tăng trưởng tối ưu
Hình 2.1: Qui trình tìm kiếm các dữ liệu nghiên cứu; nguồn: qui trình thực hiện của tác giả
Scopus và WoS Tìm kiếm trên GoogleScholar và các tạp chí trong nước
Phương pháp nghiên cứu
Qui trình nghiên cứu
Nghiên cứu của luận án được thực hiện theo qui trình gồm các bướcnhư Hình 3.1 Các bước thực hiện gồm: 1) Xác định vấn đề nghiên cứu; 2) Tổng quan tài liệu nghiên cứu; 3) Thiết kế nghiên cứu; 4) Thu thập dữ liệu; 5) Phân tích dữ liệu; 6) Đề xuất các hàm ý lý thuyết và hàm ý quản trị.
Vấn đề nghiên cứu được phân tích, xác định dựa trên phân tích bối cảnh nghiên cứu Theo đó, vấn đềnghiên cứu được xác định là vốn trí tuệ và tăng trưởng tối ưu của
DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Trong bước này, luận án đã đềra ba mục tiêu nghiên cứutương ứng với ba câu hỏi nghiên cứu.
Sau khi xác định vấn đề nghiên cứu, bước tổng quan tài liệu nghiên cứu là bước tiếp theo nhằm xác định những khoảng trống nghiên cứu từ các nghiên cứu tiền nhiệm về ảnh hưởng của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DNđồng thời tổng hợp những lý thuyết liên quan đến nội dung nghiên cứu Từ đó, củng cốlại mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu Đây cũng là bước cơ sở để thiết lập các mô hình nghiên cứu, xây dựng các giảthuyết nghiên cứuở bước tiếp theo.Trong giai đoạn này, luận án cũng đã phát hiện bốn khoảng trống nghiên cứu cần được thực hiện để bổ sung cho lĩnh vực nghiên cứu về ảnh hưởng của vốn trí tuệ đếntăng trưởng tối ưu của DN.Đồng thời, tác giả cũng đã tổng hợp một số phương pháp đo lường các biến trong các mô hình nghiên cứu.
Bước thiết kếnghiên cứu được thực hiện dựa trênbước tổng quan tài liệu nghiên cứu và từ đó xây dựng các mô hình nghiên cứu Cụthể, tác giảxây dựng hai mô hình nghiên cứu Mô hình nghiên cứu thứ nhất là xem x t tác động của vốn trí tuệ, các thành phần của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DN đồng thời xem xét ảnh hưởng điều tiết của kinh nghiệm quản lý của TMT đến các mối quan hệnày Mô hình nghiên cứu thứ hai là xétảnh hưởng vốn trí tuệcủa TMT đến tăng trưởng tối ưu DN.Ở bước này, nghiên cứu cũng thực hiện xác định phương pháp đo lường cho các biến trong các mô hình nghiên cứu.
Phần thực hiện tiếp theo của qui trình nghiên cứu sau bước thiết kếnghiên cứu là thu thập dữ liệu nghiên cứu Việc thu thập dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu được dựa trên việc xác định các thang đo của các biến trong các mô hình nghiên cứu từ bước thiết kếnghiên cứu.Đồng thời, tác giả xác định cỡ mẫu cho nghiên cứu dựa trên nguồn lực và thời gian thực hiện luận án.Trong giai đoạn này, tác giả đã thực hiện thu thập dữliệu từ148 DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam với nămnhóm ngành: công nghệvà truyền thông; sản xuất; vận tải và kho bãi; xây dựng và hoạt động kinh doanh bất động sản.
Phần tiếp theo là giai đoạn phân tích dữ liệu Trong giai đoạn này, các phương pháp phân tích định lượng được áp dụng vào các mô hình như phương pháp phân tích hồi qui OLS, FEM, REM, FGLS và S-GMM Bên cạnh đó, để có kết quả nghiên cứu chính xác, nghiên cứu bắt buộc thực hiện một sốkiểm định những giảthuyết nghiên cứu trong các mô hình nghiên cứu.
Các hàm ý lý thuyết và hàm ý quản trịcho luận án về tác động của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DN được đềxuất trong bước cuối cùng dựa vào những kết quảphân tích dữliệuởcác mô hình nghiên cứu.
Xác định vấn đề nghiên cứu
Tổng quan tài liệu nghiên cứu
Phân tích dữ liệu Đề xuất hàm ý lý thuyết và hàm ý quản trị
Hình 3.1: Qui trình nghiên cứu(Nguồn: Tác giả đề xuất)
Phương pháp thu thập số liệu
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp thu thập từ các DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam gồm Sở Giao dịch Chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE); Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và thị trường của những công ty đại chúng chưa niêm yết thuộc quản lý của Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (UPCOM) Ngoài ra, dữ liệu còn được thu thập từ Tổng cục Thống kê Việt Nam Dữ liệudùng đểphân tích trong nghiên cứu được thu thập từcác báo cáo tài chính, báo cáo thường niên, bản cáo bạch và các tài liệu khác của DN được công bố trên trang web https://finance.vietstock.vn/ và trang web của DN trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2019.
Căn cứtheo sốliệu thống kê của Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, tính đến ngày
01 tháng 11 năm 2024 trên ba sàn giao dịch chứng khoán (HOSE, HNX, UPCOM) có tổng số1.607 DN niêm yết Trong đó, số lượng các DN niêm yết được công bốtrên sàn HOSE là 413 DN, sàn HNX là 313 DN và UPCOM là 881 DN Nghiên cứu tập trung vào các DN thuộc các ngành: 1) công nghệvà truyền thông; 2) sản xuất; 3) vận tải và kho bãi; 4) xây dựng; 5) hoạt động kinh doanh bất động sản Tổng sốDN công bốlần đầu từ năm 2014 trởvề trước là 665 DN.
Cỡ mẫu trong nghiên cứu được tính toán dựa trên đề xuất của Yamane (1967). Theo đó cỡmẫu tối thiểu được tính toán theo công thức sau: n = N
(1+Ne 2 ) (3.1) Trong đó: n: cỡmẫu tối thiểu cần khảo sát
N: Tổng thểnghiên cứu e: sai sốlấy mẫu
Nghiên cứu chọn mức sai số lấy mẫu (e) là 8 % đại diện cho tổng thể Áp dụng theo công thức của Yamane (1967), cỡmẫu trong nghiên cứu ít nhất là 127 DN Từ dữ liệu DN công bốlần đầu gồm 665 DN,trong đó sốDN thuộc năm ngành nghiên cứu là
464 DN Sốliệu DN thu thập là 268 DN chiếm 57,7% sốDN thuộc 5 ngành trong nghiên cứu Tác giảthực hiện rà soát dữ liệu và DNđược chọn là các DNcó đầy đủdữliệu cho nghiên cứutrong giai đoạn6 năm từ năm 2014 đến năm 2019 Các DN thiếu dữliệu bị loại khỏi dữ liệu nghiên cứu, sốDN còn lại là 154 DN Ngoài ra, trong quá trình xử lý sốliệu, nghiên cứu đã loại một số DN có dữ liệu quá khác biệt (outliner) Dữ liệu thu thập cuối cùng gồm 148 DN và sốDNnày đạt yêu cầu về tính đại diện cho tổng thể(127DN) Trong đó, số DN thuộc nhóm ngành thông tin và truyền thông có 25 DN, nhóm ngành sản xuất có 36 DN, nhóm ngành vận tải và kho bãi có 42 DN, nhóm ngành xây dựng có 29 DN và nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản có 16 DN Danh sách 148 DNđược trình bày chi tiết tại Phụlục 3.
Năm ngành trong nghiên cứu giai đoạn 2014-2019 được lựa chọn đưa vào luận án vì những lý do sau: Thứ nhất, đây là những nhóm ngành khá đặc biệt Ngành sản xuất là ngành giữ vị trí vô cùng quan trọng đối với nền kinh tếcủa một quốc gia không chỉ riêng đối với Việt Nam Đây cũng là ngành giúp góp phầnổn định nền kinh tế, giữ vai trò chủ lực trong duy trì sự tăng trưởng của nền kinh tế SốDN nhóm ngành này công bốlần đầu năm 2014 có tỷtrọng cao, khoảng 34% Ngành xây dựng và hoạt động kinh doanh bất động sảnđược xem là hai ngành bổtrợcho nhau và góp phần thúc đ y phát triển cho nền kinh tế Theo số liệu từ Tổng cục Thống kê Việt Nam, ngành xây dựng góp phần cho GDP quốc gia với tỷlệ dao động từ 5,11% đến 5,94% và ngành hoạt động kinh doanh bất động sản đóng góp từ 4,51% đến 5,13% trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2019 Riêng ngành hoạt động kinh doanh bất động sản được xem là ngành đầu tàu, khi ngành này phát triển sẽ kéo theo sự phát triển của các ngành khác như ngành xây dựng, du lịch, lưu trú và tài chính ngân hàng Ngành vận tải và kho bãi là một trong những ngành có chiều hướng tăng trưởng trong những năm gần đây và là ngành được xem là cầu nối thúc đ y cho các ngành khác Năm 2023, ngành này đóng góp 4,92% GDP của cả nước Riêng ngành thông tin và truyền thông được xem là ngành phát triển chậm những năm qua nhưng được đánh giá là ngành phát triển trong những năm tới trong bối cảnh bùng nổvềkỹthuật, công nghệvà chuyển đổi số Thứ hai, sốliệu trong nghiên cứu được chọn trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2019 vì đây được xem là giai đoạn nền kinh tế Việt Nam phát triển ổn định sau khi chịu ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tếthếgiới và đại dịch Covid-19.
Phương pháp đo lường các biến trong các mô hình nghiên cứu
3.3.1Phương pháp đo lường biến phụthuộc
Biến phụthuộc được sửdụng trong mô hình nghiên cứu là tỷlệ tăng trưởng tối ưu của DN (SG) Biến này được đo lường theo mô hình của Higgins (2001) Đây là mô hình tăng trưởng tối ưu trong điều kiện DN không tăng tài sản qua việc phát hành vốn chủsở hữu mới hay tăng vốn vay Mô hình chủyếu tập trung vào nguồn lực vốn có của
DNđể duy trì sự tăng trưởng qua việc phát huy hiệu quảtài sản hiện có và tỷlệ tái đầu tư từ lợi nhuận giữ lại Higgins (2001) cho rằng lợi nhuận giữ lại làmtăng vốn chủ sở hữuhay nói cách khác là tăng tài sản và là cơ hội để tăng doanh thu và tăng lợi nhuận bền vững (với các giả định về vòng quay tài sản không thay đổi, các chi phí biến đổi chiếm tỷ lệ cố định không thay đổi) Chính vì vậy, phương pháp đo lường này được dùng đo lường tỷlệ tăng trưởng bền vững (sustainable growth rate).
Mô hình được tính toán như phương trình (3.2).
Trong đó, SG là tỷlệ tăng trưởng tối ưu DN; R là tỷlệlợi nhuận giữ lại; ROEbop là tỷlệlợi nhuận trên vốn chủsở hữu; sử dụng vốn chủsởhữu đầu kỳ.
3.3.2Phương pháp đo lường các biến giải thích trong mô hình nghiên cứu v ảnh hưởng của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DN
Nghiên cứu này sử dụng mô hình hệ sốtrí tuệ giá trị gia tăng theo mô hình của Pulic (2000) và các nghiên cứu thực nghiệm đã sử dụng mô hình này (Xu & Wang, 2018; Xu và ctv., 2021)để đánh giá vốn trí tuệcủa DNảnh hưởng đến tăng trưởng tối ưu Mô hình VAIC TM đánh giá vốn trí tuệdựa trên việc sửdụng hiệu quảcác nguồn vốn và việc tạo ra giá trị cho DN Theo đó, mô hình gồm hai thành phần chính đó là hiệu quảvốn tài chính (CEE) và hiệu quảvốn trí tuệ(ICE) Hiệu quảvốn trí tuệsẽ đánh giá dựa vào hiệu quảnguồn nhân lực (HCE) và hiệu quảvốn cấu trúc (SCE) Mô hình vốn trí tuệ được biểu diễn có dạng như sau:
Trong đó, ICE = HCE + SCE
Các hệsốhiệu quảtrong mô hình VAIC TM được tính toán dựa trên giá trị gia tăng (VA) Đây là chỉ sốthểhiện việc tạo ra giá trịchính cho DN Giá trị gia tăng được tính toán dựa trên sựchênh lệch giữa doanh thu (S) từviệc bán các sản ph m hay dịch vụvà tất cảcác khoản chi phí của DN (Ex) Theo quan điểm của Pulic (2000) thì chi phí cho lao động không được xem là chi phí mà được xem như là khoản đầu tư Công thức tính giá trị gia tăng như sau:
Trong đó: VA: giá trị gia tăng; S: doanh thu của DN; Ex: tổng chi phí (không bao gồm chi phí lao động).
•Hiệu quảvốn tài chính (CEE)
Hiệu quảvốn tài chính trong mô hình của Pulic (2000) xem xét giá trịmà DN tạo ra dựa trên vốn tài chính Điều này có nghĩa là muốn xem xét giá trị được tạo ra bao nhiêu trên một đơn vị vốn tài chính Giá trị CEE được tính như sau:
CE (3.6) Trong đó: VA: là giá trị gia tăng; CE: vốn tài chính.
•Hiệu quảvốn trí tuệ(ICE)
Hiệu quảvốn trí tuệtheo mô hình Pulic (2000) bao gồm hiệu quảvốn nhân lực và hiệu quảvốn cấu trúc Pulic bảo vệ quan điểm: các khoản chi cho người lao động đại diện cho vốn nhân lực (HC) Chúng thể hiện sự bù đắp cho năng lực, sự sáng tạo và động lực của người lao động Giữa vốn cấu trúc (SC) và vốn nhân lực (HC) thểhiện sự bù đắp nhau trong việc tạo ra giá trị HC tham gia tạo ra giá trịthấp thì SC tạo ra giá trị sẽcao.
Trong đó, HC là vốn nhân lực được thểhiện qua tổng chi phí cho người lao động;
SC là vốn cấu trúc được tính toán: SC = VA–HC
3.3.3Phương pháp đo lường biến giải thích trong mô hình nghiên cứu v ảnh hưởng của vốn trí tuệcủa TMT đến tăng trưởng tối ưu DN
Trong nghiên cứu này, TMTđược đưa vào xem x t là những người giữ các chức vụ trong ban điều hành được thểhiện trong báo cáo tài chính mà các DN công bốhàng năm Nhóm quản lý cấp cao gồm tổng giám đốc, phó tổng giám đốc Trong trường hợp
DN không có chức vụtổng giám đốc thì vị trí được đưa vào xem x t là người giữ chức vụ cao nhất trong ban điều hành và cấp phó (giám đốc và phó giám đốc) Các yếu tố xem xét ảnh hưởng đến tăng trưởng tối ưu của DN liên quan đến vốn trí tuệcủa TMT gồm: Kinh nghiệm quản lý, sự đa dạng về trình độhọc vấn, sự đa dạng vềnền tảng kiến thức và tuổi trung bình của TMT.
* Kinh nghiệm quản lý của TMT
Vai trò của kinh nghiệm quản lý của các nhà quản lý cấp cao đã được nhấn mạnh qua nhiều nghiên cứu Kinh nghiệm quản lý ảnh hưởng đến việc ra quyết định của các nhà quản lý và kết quảcủa những quyết định này có sứcảnh hưởng đến hoạt động DN. Singh và ctv (2010) cho rằng kinh nghiệm quản lý của các nhà quản lý cấp cao mang đến tri thức giúp DN vượt qua những nguy cơ cũng như mang đến cơ hội cho DN Kor
(2003)đã cho thấy vai trò của kinh nghiệm quản lý đối với tăng trưởng của DN, đặc biệt là những kinh nghiệm đặc thù của nhà sáng lập tham gia trong TMT của DN cũng như kinh nghiệm đặc thù trong ngành Trong nghiên cứu này, để xem xét ảnh hưởng của kinh nghiệm quản lý của TMT, việc đo lường biến giải thích này được thực hiện theo đề xuất của Mojambo và ctv (2020), giá trị được tính là giá trị trung bình số năm kinh nghiệm quản lý của các thành viên trong nhóm TMT Số năm kinh nghiệm quản lý của nhóm TMT được xác định là số năm giữchức vụ từ cấp trưởng hoặc phó đơn vị hoặc tương đương trởlên Giá trị của biến Exp được xác định như sau:
Exp= ∑ n i=1 y i n (3.10)Trong đó, Exp: kinh nghiệm quản lý của TMT, y là số năm kinh nghiệm quản lý của thành viên thứ i; n: tổng sốthành viên của TMT.
Việc đo lường nền tảng kiến thức của TMT dựa trên Lý thuyết Cấp bậc của Hambrick & Mason (1984) Nền tảng kiến thứcđược định nghĩa trong các nghiên cứu trước phân thành 8 nhóm: khoa học, kỹthuật, toán học, kinh doanh, kinh tế, luật, nghệ thuật và nhóm còn lại khác (Díaz-Fernández và ctv., 2015; Carpenter & Fredrickson,
2001) Nghiên cứu này mởrộng xem xét các nhóm ngành theo danh mục ngành cấp IV được công bố theo Thông tư 24/2017/TT-BGDĐT ngày 10 tháng 10 năm 2017 của Bộ Giáo dục và Đào tạo Theo Thông tư này có 24 nhóm ngành như Bảng 3.1 Việc mở rộng nhóm ngành giúp xem xét chi tiết hơn sự ảnh hưởng của nền tảng kiến thức của TMT đến tăng trưởng tối ưu Điều này có thểsẽhữu ích cho các nghiên cứu liên quan sau này.
Bảng 3.1: Danh mục nhóm ngành theo Thông tư 24/2017/TT-BGDĐT
TT Nhóm ngành TT Nhóm ngành
1 Khoa học giáo dục và đào tạo giáo viên 13 Nông lâm nghiệp và thủy sản
3 Kinh doanh và quản lý 15 Sức khỏe
5 Khoa học sự sống 17 Khoa học xã hội và hành vi
6 Khoa học tự nhiên 18 Báo chí và thông tin
7 Toán và thống kê 19 Dịch vụ xã hội
8 Máy tính và công nghệ thông tin 20 Du lịch, khách sạn, thể thao và dịch vụ cá nhân
9 Công nghệ kỹ thuật 21 Dịch vụ vận tải
10 Kỹ thuật 22 Môi trường và bảo vệ môi trường
11 Sản xuất và chế biến 23 An ninh, quốc phòng
12 Kiến trúc và xây dựng 24 Lĩnh vực khác
(Nguồn: Thông tư 24/2017/TT-BGDĐT của BộGiáo dục và Đào tạo)
Giá trị xác định nền tảng kiến thức của TMT được tính bằng chỉ số Herfindahl- Hirschman dựa trên nghiên cứu của Blau (1977) theo công thức sau:
Trong đó, Edubg: đo lường sự đa dạng vềnền tảng kiến thức của TMT; i: thành viên thứ i của nhóm TMT; n: tổng số thành viên của nhóm TMT; pilà tỷlệphần trăm thành viên của nhóm TMT có nền tảng kiến thức thuộc nhóm bất kỳ nào trong nhóm nền tảng kiến thức.
* Sự đa dạng trình độhọc vấn của TMT
Sự đa dạng về trình độ học vấn của TMT được Wiersema & Bantel (1992) đo lường qua giá trịtrung bình về trình độ Trong nghiên cứu của Daellenbach, McCarthy
& Schoenecker (1999) đo lường sự đa dạng về trình độ qua chỉ số H (Herfindahl-
Hirschman) dựa trên nghiên cứu của Blau (1977) Theo đó, trình độ được phân thành bốn nhóm: 1) phổthông trung học; 2) đại học; 3) thạc sĩ; 4) tiến sĩ hoặc cao hơn Trong nghiên cứu này, để đo lường vềsự đa dạng về trình độ của TMT ảnh hưởng đến tăng trưởng tối ưu của DN, tác giảvẫn sửdụng chỉsốHerfindahl-Hirschman Lúc này, danh mục trình độcủa TMTđược phân thành các nhóm gồm: 1) cao đẳng hoặc thấp hơn, 2) đại học; 3) thạc sĩ; 4) tiến sĩ hoặc cao hơn Giá trị đểchỉ sự đa dạng về trình độhọc vấn của TMTđược tính như sau:
Trong đó, Edulev: sự đa dạng về trình độhọc vấn của TMT; i: thành viên thứi của nhóm TMT; n: tổng sốthành viên của nhóm TMT; pilà tỷlệphần trăm thành viên của nhóm TMT có trình độhọc vấn thuộc nhóm bất kỳ nào trong nhóm trình độhọc vấn.
Phương pháp phân tích dữ liệu
Nghiên cứu thực hiện dựa trên dữ liệu từ 148 DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2019 với tổng cộng 888 quan sát Dữ liệu nghiên cứu là dữliệu bảng cân bằng với tính chất là thời gian ngắn (T nhỏ) và sốcá thểlớn (N lớn).Để ước lượngảnh hưởng của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu
DN, trước tiên nghiên cứu thực hiện thống kê mô tả các yếu tố đưa vào các mô hình nghiên cứu để đánh giá tổng quát vềvốn trí tuệ, vốn trí tuệcủa TMT và tăng trưởng tối ưu DN Tiếp theo, nghiên cứu từng bước thực hiện hồi qui bằng một số phương pháp như OLS, FEM, REM cùng lúc với việc thực hiện các kiểm định để lựa chọn phương pháp hồi qui phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.Song song đó, nghiên cứu thực hiện đánh giá phương pháp đo lường của các biến để xác định vấn đề nội sinh trong các mô hình nội sinh, nghiên cứu thực hiện hồi qui bằng phương pháp GMM Đây được xem là phương pháp phù hợpđược Roodman (2009) khuyến nghịsửdụng vì có khả năng khắc phục được hiện tượng nội sinh trong các mô hình nghiên cứumà các phương pháp như OLS, REM, FEM tồn tại những hạn chế và cho kết quả ước lượng bị chệch Ngoài ra, phương pháp hồi qui bình phương nhỏnhất hai giai đoạn (Two Stage Least Squares - 2SLS) cũng được cho là có thểkhắc phục được vấn đềnội sinh trong các mô hình nghiên cứu đối với dữ liệu chéonhưng không phù hợp với dữ liệu bảng (Wooldridge, 2002). Đểthực hiện ước lượng kết quảnghiên cứu về ảnh hưởng của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DN, luận án thực hiện các mô hình gồm có mô hình tổng quát và hai mô hình nghiên cứu như Hình 2.7 và Hình 2.8 Mô hình nghiên cứu tổng quát là mô hình chỉkiểm tra và đánh giá chung các yếu tố đưa vào trong nghiên cứu, các yếu tố đưa vào mô hình gồm hệsốtrí tuệ gia tăng (VAIC), các yếu tốliênquan đến vốn trí tuệcủa TMT và các biến kiểm soát được biểu diễn qua phương trình 3.15 Mô hình nghiên cứu thứ nhất gồm bốn mô hình con là mô hình 1a được biểu diễn qua phương trình 3.16, mô hình 1b được biểu diễn qua phương trình 3.17, mô hình 1c được biểu diễn bằng phương trình 3.18 và mô hình 1d được biểu diễn bằng phương trình 3.19 Mô hình nghiên cứu thứ hai được biểu diễn qua phương trình 3.20 Để xem xét mối quan hệ của các biến trong các mô hình nghiên cứu, các phương trình ước lượng tương ứng từng mô hình được biểu diễn như sau:
* Phương trình ước lượng cho mô hình nghiên cứu tổng quát như sau:
SGit = ɤ0+ɤ1VAICit + ɤ2Expit + ɤ3Ageit +ɤ4Edubgit +ɤ5Edulevgit +ɤ6Labit + ɤ7Levit + ɤ8Yearit+ɤ9SizeTMTit+əit (3.15)
* Phương trình ước lượng áp dụng cho mô hình nghiên cứu 1a (ảnh hưởng của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DN), 1b (ảnh hưởng của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu
DNcó đưa vào biến tương tác là kinh nghiệm quản lý của TMT trong mô hình), mô hinh 1c (ảnh hưởng các thành phần của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DN) và mô hình 1d (ảnh hưởng các thành phần của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DN có đưa vào biến tương tác là kinh nghiệm quản lý của TMT)như sau:
Phương trình ước lượng cho mô hình 1a như sau:
SGit= a0+ a1VAICit+ a2Expit+ a3Labit+ a4Levit+ a5Yearit+ a6SizeTMTit
Phương trình ước lượng cho mô hình 1b như sau:
SGit = b0+ b1VAICit + b2Expit + b3VAICit* Expit + b4Labit + b5Levit + b6Yearit + b7SizeTMTit+ uit (3.17)
Phương trình ước lượng cho mô hình 1c như sau:
Phương trình ước lượng cho mô hình 1d như sau:
SGit = d0+ d1CEEit+ d2HCEit+ d3SCEit + d4Expit + d5CEEit* Expit + d6HCEit* Expit + d7SCEit*Expit+ d8Labit+ d9Levit+ d10Yearit+ d11SizeTMTit+ zit (3.19)
SG: tỷlệ tăng trưởng tối ưuDN;
VAIC: hệsốtrí tuệgiá trị gia tăng;
CEE: hiệu quảvốn tài chính;
HCE: hiệu quảvốn nhân lực;
SCE: hiệu quảvốn cấu trúc;
Exp: biến điều tiết - kinh nghiệm quản lý của TMT;
VAIC*Exp: biến tương tác là tích của hệsốtrí tuệgiá trị gia tăng và kinh nghiệm quản lý của TMT;
CEE*Exp: biến tương tác là tích của hệsốhiệu quảvốn tài chính và kinh nghiệm quản lý của nhóm quản lý cấp cao;
HCE*Exp: biến tương tác là tích của hệsốhiệu quảvốn nhân lực và kinh nghiệm quản lý của nhóm quản lý cấp cao;
SCE*Exp: biến tương tác là tích của hệsốhiệu quảvốn cấu trúc và kinh nghiệm quản lý của nhóm quản lý cấp cao;
Lab: biến kiểm soát - qui mô DN theo số lao động;
Lev: biến kiểm soát -đòn b y tài chính được tính là tỷlệgiữa tổng nợvà tổng tài sản;
Year: biến kiểm soát - số năm hoạt động của DN;
SizeTMT: biến kiểm soát - qui mô TMT thể hiện số lượng người tham gia trong TMT; ɤ0, a0, b0, c0, d0: hằng số- hệsốgóc của cácphương trình (3.15, 3.16, 3.17, 3.18, 3.19);ɤi, ai, bi, ci, di: hệsố ướclượng của cácphương trình (3.15, 3.16, 3.17, 3.18, 3.19); əit,εit, uit, vit,zit: sai số ước lượng của cácphương trình (3,15, 3.16, 3.17, 3.18, 3.19); i:
DN thứ i, i có giá trị từ 1 đến 148; t: năm thứt, t có giá trịtừ 2014 đến 2019;
*Phương trình nghiên cứu áp dụng cho mô hình nghiên cứu thứhai về ảnh hưởng của vốn trí tuệcủa TMTđếntăng trưởngtôi ưu DN:
SGit = p0+ p1Expit + p2Ageit + p3Edubgit + p4Edulevit + p5Labit + p6Levit + p7Yearit + p8SizeTMTit+ eit (3.20)
SG: tỷlệ tăng trưởng tối ưuDN;
Exp: kinh nghiệm quản lý của TMT;
Edubg: sự đa dạng vềnền tảng kiến thức của TMT;
Edulev: trình độhọc vấn của TMT;
Lab: biến kiểm soát - qui mô của DNđược tính là số lao động của DN;
Lev: biến kiểm soát -đòn b y tài chính được tính là tỷlệgiữa tổng nợvà tổng tài sản;
Year: biến kiểm soát - số năm hoạt động của DN;
SizeTMT: biến kiểm soát - qui mô TMT được tính là số lượng người tham gia trong TMT; p0: hằng số- hệsốgóc của phương trình (3.20); pi: hệsố ướng lượng của phương trình (3.20); eit: sai số ước lượng của phương trình (3.20); i: DN thứ i, i có giá trị từ 1 đến 148; t: năm thứt, t có giá trịtừ 2014 đến 2019; Để đánh giá tác động của vốn trí tuệ, các thành phần của vốn trí tuệ, vốn trí tuệcủa TMT và nhữngảnh hưởng tương tác của kinh nghiệm quản lý của TMTđến tăng trưởng tối ưu của DN trong các mô hình nghiên cứu, luận án sử dụng dữ liệu bảng từ 148 DN trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2019 Dữliệu bảng được sửdụng trong luận án vì những lợi ích mà nó mang lại trong ước lượng các mô hình kinh tế như có thểkiểm soát được tính không đồng nhất không được quan sát giữa các đơn vị ch o đồng thời có thể kiếm soát được các biến không được quan sát và giảm sựxuất hiện đa cộng tuyến trong các mô hình.
Trước khi xem xét mối quan hệ giữa các biến trong các mô hình nghiên cứu, phương pháp thống kê mô tả được thực hiện nhằm tóm tắt và cho thấy những thông tin quan trọng của bộdữliệu dùng trong nghiên cứu của luận án Đây cũng là cơ sở đểgiải thích các kết quả ước lượng của các mô hình Luận án thực hiện một số phương pháp để ước lượng cho các mô hình nghiên cứuđể tìm ra phương pháp ước lượng phù hợp Các phương pháp sử dụng trong nghiên cứu như phương pháp ước lượng bình phương b nhất (OLS - Ordinary Least Squares), phương pháp ảnh hưởng cố định (FEM –Fixed Effects Model), phương pháp ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM –Random Effects Model). Phương pháp ước lượng phù hợp cho các mô hình được lựa chọn bằng việc áp dụng một số phương pháp kiểm tra đồng thời thực hiện kiểm tra những khuyết tật xảy ra trong các mô hình nghiên cứu Đểkhắc phục một sốkhuyết tật của mô hình nghiên cứu,phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS-Feasible Generalized LeastSquares) được vận dụng để ước lượng cho các mô hình Ngoài ra, việcđánh giá hiện đến giá trịhiện tại của biến phụ thuộc sẽcho thấy các mô hình bị nội sinh và điều này dẫn đến phương pháp ước lượng OLShay phương pháp FGLS có thểbịsai lệch Nghiên cứu của luận án sẽsử dụng kết quả ước lượng từ phương pháp “moment” tổng quát hệ thống (S-GMM - System Generalized Method of Moments) để suy luận cho kết quả nghiên cứu Phương pháp này tạo ra các ước tính tham số nhất quán cho dữ liệu với khoảng thời gian hữu hạn và số lượng cá nhân lớn Đây cũng là một trong các phương pháp ước lượng phổbiến khắc phục vấn đềnội sinh của các mô hình nghiên cứu, cung cấp khả năng suy luận hiệu quả bằng cách sử dụng một tập hợp tối thiểu các giả định thống kê.
67 ảng3.2:Môtảvàphương phápđo lườngcácbiếntrongmôhìnhnghiêncứu TênbiếnDiễngiảiCách đo lườngCơ sởđo lườngKỳvọng ếnphụthuộc Tỷlệtăng trưởngtối ưuTỷlệliên quan đếnbiênlợinhuận,lợinhuậngiữlại, doanhthu,tàisản,tổngnợvàvốnchủsởhữuHiggins(2001) ếngiảithích EEHiệuquảvốntàichínhTỷlệgiữagiátrịgia tăng và vốntàichính Pulic(2000)
+ EHiệuquảvốnnhânlựcTỷlệgiữagiátrịgia tăng và vốnnhânlực+ HiệuquảvốncấutrúcTỷlệgiữavốncấutrúcvàgiátrịgiatăng+ ICVốntrítuệHệsốtrítuệgiátrịgia tăng đượctínhlàtổngcủahiệu quảvốntàichính,hiệuquảvốnnhânlựcvàhiệuquả vốncấutrúc+ Kinhnghiệmquảnlý củaTMTGiátrịtrungbìnhcủatổngsốnăm kinh nghiệmquảnlý củatấtcảthànhviêncủaTMT(Mojambovàctv.,2020)+ TuổicủaTMTTuổitrungbìnhcủaTMTWiersema&Bantel(1992),+ bgSựđa dạngvềnềntảng kiếnthứccủaTMTChỉsốH(Herfindahl-Hirschman)Blau(1977)+ levSựđa dạngvềtrình độ họcvấncủaTMTChỉsốH(Herfindahl-Hirschman)Blau(1977)+ ến tương tác Kinhnghiệmquảnlý củaTMTGiátrịtrungbìnhkinhnghiệmquảnlýcủanhómquản lýcấpcao(Mojambovàctv,2020)+ ếnkiểmsoát QuimôDNSốlượng người lao độngcủaDNtại năm lấysốliệuTemourivàctv.(2021)+ ĐònbytàichínhTỷlệgiữatổngnợvàtổngtàisảnMukherjee&Sen(2019),Jin &Wu(2008)+ rSốnăm hoạt độngcủa DNHiệucủa năm lấysốliệu và năm thành lậpDNMukherjeevàSen(2019), Jardon&Catalina(2015), Sardo&Serrasqueiro(2018)+ TMTQuimôTMTTổngsốthànhviêncủaTMTDíaz-Fernándezvàctv (2015), Salehi&Zimon(2021)+ guồn:Tácgiảtổnghợp và đềxuất)
Chương 3 trình bày ngắn gọn các bước trong qui trình nghiên cứu Theo đó, qui trình nghiên cứu thực hiện gồm 6 bước:xác định vấn đềnghiên cứu; tổng quan tài liệu nghiên cứu; thiết kếnghiên cứu; thu thập dữ liệu; phân tích dữ liệu; đềxuất các hàm ý lý thuyết và hàm ý quản trị Trong phần này cũng trình bày chi tiết các phương trình biểu diễn tương ứng với các mô hình nghiên cứu Cụthể, luận án gồm mô hình nghiên cứu tổng quát và hai mô hình nghiên cứu chi tiết Mô hình nghiên cứu thứ nhất là xem xétảnh hưởng của vốn trí tuệ, các thành phần của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DN
Vì vậy,ứng với mô hình nghiên cứu thứ nhất có hai mô hình con là mô hình 1a và mô hình 1c Vốn trí tuệ được tính toán qua hệsốtrí tuệgiá trị gia tăng (VAIC TM ) và thành phần của vốn trí tuệgồm hiệu quảvốn nhân lực, hiệu quảvốn tài chính và hiệu quảvốn cấu trúc Trong hai mô hình này, nghiên cứu còn xem xét ảnh hưởng điều tiết của kinh nghiệm quản lý của TMT đến mối quan hệgiữa vốn trí tuệ, các thành phần của vốn trí tuệ đến tăng trưởng tối ưu DN Do đó, từhai mô hình con có bổsung thêm hai mô hình có sựxuất hiện của biến điều tiết là mô hình 1b và mô hình 1d Mô hình nghiên cứu thứ hai là xem xét ảnh hưởng vốn trí tuệ của TMT đến tăng trưởng tối ưu DN Trong mô hình này, vốn trí tuệ của TMT được xác định dựa trên bốn thành phần gồm tuổi củaTMT, kinh nghiệm quản lý của TMT, sự đa dạng về trình độhọc vấn và sự đa dạng về nền tảng kiến thức của TMT Trong các mô hình có đưa vào xem x t tác động của bốn biến kiểm soát gồm qui mô của TMT, số năm hoạt động của DN, qui mô DN và đòn b y tài chính Ngoài ra, trong chương này cũng mô tả chi tiết phương pháp đo lường các biến.
Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Khái quát doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2014 - 2019
Kinh tếViệt Nam giai đoạn 2014 -2019 được xem là giai đoạn phát triểnổn định sau giai đoạn bị ảnh hưởng nặng nềcủa cuộc khủng hoảng kinh tếthếgiới Năm 2014 là năm sản xuất kinh doanh bị ảnh hưởng hậu giai đoạn khủng hoảng Vì vậy, trong năm này, cả nền kinh tế bị tác động từ những khó khăn của các năm trước chưa được giải quyết triệtđể như khả năng hấp thụvốn của nền kinh tế chưa cao, hàng hóa trong nước tiêu thụchậm, năng lực quản lý và cạnh tranh của DN thấp Bảng 4.1 cho thấy số lượng
DN thành lập mới năm 2014 thấp nhất tronggiai đoạn 2014 - 2019 với 74.844 DN Cuối năm 2019, nền kinh tế thếgiới, trong đó có Việt Nam, chịu sự ảnh hưởng lớn của đại dịch COVID 19, nhiều DN phải dừng hoạt động hoặc hoạt động cầm chừng.Do đó, đây có thểlà một trong những nguyên nhân làm cho tỷlệgiữa DN hoàn tất thủtục giải thể và DN thành lập mớinăm 2014 và năm 2019 có tỷlệkhá cao (12%) so với các năm còn lại trong giai đoạn nghiên cứu Mặc dù vậy, năm 2019 vẫn là năm có số DN thành lập mới cao nhất trong giai đoạn nghiên cứu với 138.143 DN Tuy nhiên, số DN hoàn tất thủtục giải thể cũng cao nhất trong giai đoạn này với 16.427 DN.
Bảng 4.1 Số lượng DN thành lập mới, giải thể giai đoạn 2014 - 2019
Năm DN thành lập mới
DN hoàn tất thủ tục giải thể
DN quay trở lại hoạt động
Tỷ lệ DN giải thể trên DN thành lập
(Nguồn: Thống kê DN của Chính phủ(http://chinhphu.vn))
Trong giai đoạn 2014 - 2019, số DN đang hoạt động có kết quả kinh doanh tăng qua các năm được thểhiện qua Hình 4.1 Đây là dấu hiệu tốt cho thấy sự phục hồi của nền kinh tếViệt Nam sau ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tếthế giới Vốn sản xuất kinh doanh trung bình của các DN đang hoạt động có kết quả kinh doanh giai đoạn
2014 - 2019 là 28.873.055 tỷ đồng Vốn sản xuất kinh doanh trung bình các năm từ năm
2014 đến năm 2019 thể hiện qua Bảng 4.2 Trong đó, vốn sản xuất kinh doanh trung
40.971.545,99 tỷ đồng SốDNđang hoạt động có kết quảsản xuất kinh doanh tăng cũng đồng nghĩa với việc số lao động làm việc trong các DN cũng sẽ tăng Vì vậy, năm 2019 là năm có số lao động làm việc tại các DN đang hoạt động cao nhất với 15.151.631 người (thểhiện trong Bảng 4.2) Tuy nhiên, tỷsuất lợi nhuận (tỷlệgiữa lợi nhuận trước thuếvà doanh thu thuần) của các DNvào năm 2019 lại thấp nhất trong các năm của giai đoạn nghiên cứu với 3,38% Trong khi đó, tỷsuất lợi nhuận của các DN đang hoạt động vào năm 2017 lại cao nhất với chỉsố4,25%.
Hình 4.1: Số DN đang hoạt động có kết quả kinh doanh giai đoạn 2014 - 2019
(Nguồn: Tổng cục thống kê Việt Nam) Trong số các DN đang hoạt động có kết quả sản xuất kinh doanh củanăm nhóm ngành nghiên cứu tronggiai đoạn 2014 - 2019 (thểhiện trong Bảng 4.3), số lượng DN thuộc nhóm ngành sản xuất và nhóm ngành xây dựng chiếm tỷlệcao so với tổng sốDN đang hoạt độngtrong giai đoạn nghiên cứu Nhóm ngành sản xuất chiếm tỷlệ dao động từ 12,76% (năm 2016) đến 13,78% (năm 2019) Nhóm ngành xây dựng chiếm tỷlệdao động từ 12,93% (năm 2016) đến 13,82 (năm 2015) Nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản chiếm tỷlệthấp nhất trongnămnhóm ngành nghiên cứu, tỷlệ dao động từ 1,95% (năm 2014) đến 2,82% (năm 2019) trong giai đoạn nghiên cứu Nhóm ngành thông tin và truyền thông cũng chiếm tỷlệ tương đối thấp, tỷlệ dao động từ 2,12% (năm
2018) đến 2,24% (năm 2014) (thểhiện trong Bảng 4.4).
Bảng4.2:Chỉsốliên quan đếnDNViệt Nam giai đoạn2014-2019 Năm Chỉsố201420152016201720182019 Số DN đang hoạt động có kết quả sản xuất kinh doanh (DN)402.326442.484505.059560.413610.637668.503 Số lao động trong các DN đang hoạt động có kết quả sản xuất kinh doanh (người)12.134.98512.856.85614.012.27614.518.32814.817.81215.151.631 Vốn sản xuất kinh doanh bình quân của các DN đang hoạt động (tỷ đồng)16.677.30022.144.21126.049.66130.682.73236.712.88040.971.545 Tỷ suất lợi nhuận của các DN đang hoạt động có kết quả sản xuất kinh doanh (%) 4,043,633,994,253,793,38 (Nguồn:TổngcụcthốngkêViệtNam)
Bảng 4.3: Số DN đang hoạt động có kết quả kinh doanh theo một số ngành giai đoạn 2014 -
2019(đơn vịtính là doanh nghiệp)
Thông tin và truyền thông 9.022 9.820 11.155 12.182 12.951 14.411
Vận tải và kho bãi 22.442 26.449 30.969 34.249 35.851 38.057
Hoạt động kinh doanh bất động sản 7.833 8.979 11.591 13.044 15.540 18.839 (Nguồn: Tổng cục thống kê Việt Nam)
Bảng 4.4: Tỷlệ DN đang hoạt động có kết quảsản xuất kinh doanh củanămnhóm ngành trên tổng số DN đang hoạt động có sản xuất kinh doanh giai đoạn 2014–2019(đơn vịtính là %)
Thông tin và truyền thông 2,24 2,22 2,21 2,17 2,12 2,16
Vận tải và kho bãi 5,58 5,98 6,13 6,11 5,87 5,69
Hoạt động kinh doanh bất động sản 1,95 2,03 2,29 2,33 2,54 2,82 (Nguồn: Xửlý sốliệu dựa trên sốliệu của Tổng cục thống kê Việt Nam)
DN thuộc nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản là nhóm ngành cần nhiều vốn nhất (thểhiện trong Bảng 4.5) và đây cũng là nhóm ngành có ít số lao động nhưng tỷ suất lợi nhuận lại cao nhất so với các nhóm ngành còn lại Nhóm ngành xây dựng là nhóm ngành cũng cần nhiếu vốn chỉ sau nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản và số lao động làm việc cho các DN này cũng khá cao, nhưng tỷsuất lợi nhuận lại thấp nhất trong các nhóm ngành nghiên cứu Theo Bảng 4.5, vốn sản xuất kinh doanh bình quân của nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản dao động từ 1.512.093 tỷ đồng (năm 2014) đến 5.510.632 tỷ đồng (2019);đối với nhóm ngành sản xuất, đây là nhóm ngành cần ít vốn nhất trong năm nhóm ngành nghiên cứu và vốn bình quân dao động từ 181.044 tỷ đồng (2014) đến 411.505 tỷ đồng (năm 2019); nhóm ngành thông tin và truyền thông có vốn dao động bình quân từ 329.576 tỷ đồng (năm 2015) đến 564.963 tỷ đồng (năm 2019); nhóm ngành vận tải và kho bãi có vốn bình quân dao động từ 604.228 tỷ đồng (năm 2014) đến 1.167.968 tỷ đồng (năm 2019); nhóm ngành xây dựng có mức dao động từ 1.442.647 tỷ đồng (năm 2014) đến 2.983.758 tỷ đồng (năm 2019).
Bảng 4.5: Vốn sản xuất kinh doanh bình quân của các DNđang hoạt động có kết quảsản xuất kinh doanhở nămnhóm ngành nghiên cứugiai đoạn 2014–2019(đơn vịtính là tỷ đồng)
Thông tin và truyền thông 350.561 329.576 441.259 481.904 564.380 564.963 Sản xuất 181.044 224.947 254.278 304.419 369.296 411.505 Vận tải và kho bãi 604.228 675.317 759.607 933.869 1.066.445 1.167.968 Xây dựng 1.442.647 1.936.726 1.867.085 2.115.343 2.570.584 2.983.758 Hoạt động kinh doanh bất động sản 1.512.093 1.853.103 2.743.842 2.972.799 4.093.667 5.510.632(Nguồn: Tổng hợp từTổng cục thống kê Việt Nam)
Bảng 4.6 thểhiện số lao động trong các DN có kết quả sản xuất kinh doanh của năm nhóm ngành nghiên cứu trong giai đoạn từ năm 2014đến năm2019 Nhóm ngành sản xuất là nhóm ngành sử dụng lao động nhiều nhất với số lao động dao động từ 5.344.700 người (năm 2014) đến 6.910.692 người (năm 2019) Tiếp theo là nhóm ngành xây dựng, số lao động dao động từ 1.713.193 người (năm 2014) đến 1.679.781 người (năm 2018) Nhóm ngành vận tải và kho bãi số lao động dao động từ 555.035 người (năm 2014) đến 687.937 người (năm 2019), nhóm ngành công nghệvà truyền thông số lao động dao động từ 215.856 người (năm 2014) đến 280.293 người (năm 2019) Nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản có số lao động thấp nhất trong các nhóm ngành nghiên cứu, số lao động dao động từ 114.440 người (năm 2014) đến 213.072 người (năm 2018) (được biểu diễnở hình 4.3).
Bảng 4.6: Số lao động trong các DN có kết quảsản xuất kinh doanhở nămnhóm ngành nghiên cứugiai đoạn 2014–2019(đơn vị tính là người)
Thông tin và truyền thông 215.856 215.093 235.641 238.621 267.820 280.293 Sản xuất 5.344.700 5.734.545 6.212.998 6.508.981 6.695.575 6.910.692 Vận tải và kho bãi 555.035 584.448 630.380 645.108 661.282 687.937 Xây dựng 1.713.193 1.809.705 1.919.447 1.858.922 1.679.718 1.624.298 Hoạt động kinh doanh bất động sản 114.440 131.341 169.767 183.436 213.072 200.316 (Nguồn: Tổng hợp từTổng cục thống kê Việt Nam)
Trongnămnhóm ngành nghiên cứu giai đoạn 2014–2019, nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản là nhóm ngành có tỷsuất lợi nhuận cao nhất, tỷsuất lợi nhuận biến động từ 8.78 % (năm 2015) đến 18.11 % (năm 2019) trong khi đó các DN trong nhóm ngành xây dựng có tỷsuất lợi nhuận thấp nhất biến động từ 1.08 (năm 2019) đến2.03 % (năm 2016) Nhóm ngành thông tin và truyền thông cũng là nhóm ngành có tỷ suất lợi nhuận khá cao trong các nhóm ngành nghiên cứu, tỷsuất lợi nhuận dao động từ9.22 %(năm 2019) đến 13.06 %(năm 2017) Tiếp theo là nhóm ngành sản xuất, tỷsuất lợi nhuận dao động từ 3.58 %(năm 2019) đến 5.61 % (2016) Nhóm ngành vận tải và kho bãi, tỷsuất lợi nhuận dao động từ2.2 %(năm 2014) đến 4.57 %(năm 2016).
Bảng 4.7: Tỷ suất lợi nhuận các DN hoạt động có kết quả sản xuất kinh doanh ở năm nhóm ngành nghiên cứu giai đoạn 2014–2019(đơn vịtính là %)
Thông tin và truyền thông 10,77 10,49 12,47 13,06 11,05 9,22
Vận tải và kho bãi 2,20 3,23 4,57 3,29 2,75 2,74
Hoạt động kinh doanh bất động sản 11,93 8,78 8,76 13,79 16,05 18,11
(Nguồn: Tổng hợp dữliệu từTổng cục thống kê Việt Nam)
Kết quả nghiên cứu và thảo luận
4.2.1 Mô tả đặc điểm mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu của luận án gồm 888 quan sát của 148 DN hoạt động trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2019 ởcác nhóm ngành thông tin và truyền thông, sản xuất, vận tải và kho bãi, xây dựng và hoạt động kinh doanh bất động sản trên ba sàn giao dịch chứng khoán HOSE, HNX, UPCOM Trong đó, số DN có mặt trong mẫu nghiên cứu thuộc sàn giao dịch chứng khoán HOSE chiếm 43.92%, sàn giao dịch chứng khoán HNX chiếm 43.57% và 13.51% còn lại là các DN thuộc sàn giao dịch chứng khoán UPCOM.
DN thuộc nhóm ngành thông tin và truyền thông chiếm tỷlệ16.89% trong mẫu nghiên cứu, DN thuộc nhóm ngành sản xuất chiếm 24.32%, DN nhóm ngành vận tải và kho bãi chiếm 28.39%, DN nhóm ngành xây dựng chiếm 19.59% và 10.81% là tỷlệDN thuộc nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản.
4.8:Môtảđặc điểmmẫunghiêncứutừnăm 2014 đến năm 2019 Ch ỉ t iê u
Giá tr ị trun g b ình (Đ ộ l ệch c hu n) Gi ai đ oạn 201 4 -20 19 (từ nă m 20 14 đế n năm 201 9) Năm 201 4 Năm 2015 Nă m 20 16 Năm 201 7 Năm 201 8 Năm 20 19
Gi á trị trung bình (Đ ộ l ệch ch u n)
Giá trị th ấp n hấ t Giá trị ca o n hấ t q uả vốn nhân lự c ( %) 2, 90 2, 86 2, 56 2, 84 2, 20 2, 47 2, 63 -22, 74 33, 93 (3,86 ) (3 ,01 ) (2,16 ) (3,27 ) (3,53 ) (3,47 ) (3,26 ) q uả vốn t ài ch ín h (% ) 0, 40 0, 68 0, 39 0, 40 0, 31 0, 31 0, 37 -2, 21 4, 79 (0,54 ) (0 ,45 ) (0,52 ) (0,54 ) (0,42 ) (0,39 ) (0,48 ) q uả vốn cấu trú c (% ) 0, 48 0, 37 0, 41 0, 53 0, 66 0, 47 0, 49 -12, 24 25, 78 (0,48 ) (1 ,11 ) (1,31 ) (0,48 ) (2,11 ) (0,33 ) (1,15 ) (%) 3, 79 3, 61 3, 37 3, 77 3, 17 3, 25 3, 49 -21, 97 35, 08 (3,96 ) (3 ,41 ) (2,69 ) (3,31 ) (4,07 ) (3,60 ) (3,53 ) củ a TMT 48 48 48 48 49 49 48 34 70 (4,85 ) (4 ,73 ) (5,16 ) (5,03 ) (5,28 ) (5,14 ) (5,03 ) a d ạng t rình độ h ọc vấn củ a (% ) 0, 22 0, 23 0, 23 0, 22 0, 23 0, 21 0, 22 0 0, 68 (0,23 ) (0 ,23 ) (0,23 ) (0,23 ) (0,23 ) (0,23 ) (0,23 ) a d ạng n ền tảng k iến th ức củ a (% ) 0, 38 0, 38 0, 37 0, 38 0, 38 0, 38 0, 38 0 1 (0,24 ) (0 ,25 ) (0,25 ) (0,25 ) (0,25 ) (0,26 ) (0,25 ) nghiệm qu ản lý của TMT 16 ,3 8 16, 90 17 ,1 4 17 ,5 1 17, 60 18, 32 17,3 1 3 31 (4,94 ) (5 ,01 ) (5,32 ) (5,16 ) (5,01 ) (4,75 ) (5,06 ) ô TMT (ngư ời) 4 4 3 3 3 3 3 1 10 (2) (2) (2) (2) (2 ) (2) (2 ) ho ạt độ ng của DN (năm) 23 ,5 1 24, 51 25 ,5 1 26 ,5 1 27, 47 28, 47 26,0 0 6 63 (1 3,9 8) (13 ,98 ) (13,98 ) (13 ,98 ) (14,02 ) (14,0 2) (14,06 ) ô DN ( ngư ời) 1 409 2 429 1 550 1 547 1 769 1 632 1 55 6 9 65 3 25 (3 49 7) (3.764 ) (4.263 ) (4 734 ) (6.216 ) (5.06 9) (4.667 ) y t ài chính (% ) 0, 51 0, 50 0, 50 0, 50 0, 50 0, 48 0, 50 0, 01 0, 99 (0,23 ) (0 ,23 ) (0,23 ) (0,23 ) (0,23 ) (0,23 ) (0,23 )
Giá tr ị trun g b ình (Đ ộ l ệch c hu n) Gi ai đ oạn 201 4 -20 19 (từ nă m 20 14 đế n năm 201 9) Năm 201 4 Năm 2015 Nă m 20 16 Năm 201 7 Năm 201 8 Năm 20 19
Gi á trị trung bình (Đ ộ l ệch ch u n)
Giá trị th ấp n hấ t Giá trị ca o n hấ t lệ tă ng trư ởn g tối ưu DN ( % ) 0, 10 0, 07 0, 07 0, 08 0, 04 0, 03 0, 07 -2, 41 1, 91 (0,24 ) (0 ,13 ) (0,20 ) (0,16 ) (0,12 ) (0,23 ) (0,18 ) ch ú: B ả ng g ồ m gi á tr ịtru ng bình và đ ộ l ệ ch ch u n đ ặ tt ro ng ng o ặc đơn () guồ n: Kế t q uả xử lý số liệ u củ a tá c giả với dữ liệu th u th ập từ H O SE, H NX và UPCom)
Tỷlệ tăng trưởng tối ưu DN trung bình trong giai đoạn nghiên cứu dưới 10%, với độlệch chu n 0.18 Năm 2014 là năm các DN có tỷlệ tăng trưởng tối ưutrung bình cao nhất trong giai đoạn nghiên cứu gần 10% với biên độkhác biệt vềtỷlệ tăng trưởng tối ưu trung bình này giữa các DN là 24% Ngược lại, năm 2019 là năm các DN có tỷ lệ tăng trưởng tối ưu trung bình thấp nhất trong giai đoạn nghiên cứu gần 3% với biên độ khác biệt về tỷ lệnày giữa các DN là 23% Biên độ này cao hơn so với biên độ trung bình của giai đoạn nghiên cứu là 18% và điều này cho thấy đây là năm khó khăn của
DN vàcũng là nămViệt Nam và Thếgiới đối diện với đại dịch COVID-19.
Hiệu quảsửdụng vốn trí tuệ được tính toán dựa trên giá trị gia tăng tạo ra từviệc đầu tư vào vốn con người, vốn tài chính và vốn cấu trúc (Pulic, 2000) Bảng 4.8 cho thấy giá trị hiệu quảsử dụng vốn nhân lực trung bình của giai đoạn nghiên cứu là 2,63, điều này có nghĩa là giá trị gia tăng được tạo ra 2.63 lần khi đầu tư một đơn vị tiền tệ vào vốn nhân lực Tuy nhiên, độlệch chu n có giá trịkhá cao 3,26, giá trị này cao hơn giá trị trung bình Điều này có nghĩa là có sự chênh lệch lớn về việc tạo ra giá trị gia tăng từvốn nhân lực giữa các DN được nghiên cứu, có DN cho giá trịnày là con sốâm. Năm 2014 là năm có giá trịhiệu quảsửdụng vốn nhân lực trung bình cao nhất trong các năm nghiên cứu, nhưng độ lệch chu n vẫn cao hơn nhiều so với giá trị trung bình này. Riêng chỉ có năm 2016, giá trị độlệch chu n thấp hơn giá trị trung bình Nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản là nhóm ngành mang lại giá trị từ hiệu quảsử dụng cao nhất cho các DN trong các nhóm ngành nghiên cứu với giá trị trung bình là 4,12. Tiếp theo là các DN thuộc nhóm ngành sản xuất và giá trị này thấp nhất thuộc vềcác
DN thuộc nhóm ngành thông tin và truyền thông (1,69) Sựkhác biệt vềgiá trịnày giữa các DN thuộc nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản khá cao với độlệch chu n cao nhất trong các nhóm ngành nghiên cứu là 4,29.
Kết quảthống kê cho thấy, hiệu quảcủa việc tạo ra giá trịtừviệc đầu tư vào nguồn vốn tài chínhchưa cao trong các DNở giaiđoạn nghiên cứu Giá trị hiệu quảsử dụng vốn tài chính trung bình của các DN là 0,37 và độ lệch chu n là 0.48 trong giai đoạn nghiên cứu Điều này cho thấy có DN có giá trịnày là âm vàđồng nghĩa với việc đầu tư vào nguồn vốn tài chính của DNchưa manglại giá trị gia tăng cho DN.Năm 2018, 2019 là những năm mang lại hiệu quả thấp từ việc đầu tư vào nguồn vốn này trong các DN nghiên cứu.Năm 2015 là năm mang lại hiệu quảcao nhất từviệc đầu tư vào nguồn vốn tài chính trong giai đoạn nghiên cứu với giá trị 0.68 và độ lệch chu n là 0,45 Nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản có giá trịtrung bình hiệu quảsửdụng vốn tài chính thấp nhất trong các nhóm ngành nghiên cứu (0,1) và nhóm ngành xây dựng có giá trị này cao nhất (0,65) Tuy nhiên nhóm ngành xây dựng cũng cho thấy có sự khác biệt khá cao vềgiá trị ở các DN nghiên cứu với độlệch chu n cao (0,9).
Vốn cấu trúc là một trong ba thành phầnđo lường vốn trí tuệ Nguồn vốn nàyđược xem là nguồn hỗtrợcho vốn nhân lực hoạt động Nó bao gồm khả năng, phương pháp, quyền của DN, v.v Theo Pulic (2000), giá trịcủa vốn này ngược so với giá trị của vốn nhân lực Kết quảnghiên cứu cho thấy, giá trị trung bình của hiệu quảsử dụng nguồn vốn này là 0,46 và có sựkhác biệt lớn vềgiá trị mang lại khi đầu tư vào nguồn vốn này ởcác DN nghiên cứu với độlệch chu n là 1,15 Hiệu quảtừviệc đầu tư vào nguồn vốn này mặc dù mang lại giá trị gia tăng thấp hơn so với nguồn vốn nhân lực nhưng cao hơn so với việc đầu tư vào nguồn vốn tài chính trong các DN nghiên cứu Giá trịtrung bình của hiệu quảsửdụng vốn cấu trúcởcác DN nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản là cao nhất (0,58), tiếp theo là các DN thuộc nhóm ngành sản xuất (0,57) và thấp nhất là các DN thuộc nhóm ngành xây dựng (0,34).
Vốn trí tuệ được tính toán dựa trên giá trị hiệu quảvốn trí tuệvới ba thành phần gồm hiệu quả vốn nhân lực, hiệu quả vốn tài chính và hiệu quảvốn cấu trúc Kết quả thống kê cho thấy, giá trịtrung bình của vốn trí tuệcó giá trị là 3,49 với độ lệch chu n là 3,53 Năm 2014, 2017, giá trịtrung bình của vốn trí tuệcao nhất trong các năm nghiên cứu và năm 2018 giá trịnày thấp nhất, trong năm này có sựkhác biệt lớn vềgiá trị của vốn trí tuệgiữa các DN với độlệch chu n là 4,07 (cao nhất trong các năm nghiên cứu). Nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản có giá trị trung bình vốn trí tuệ cao nhất trong các nhóm ngành nghiên cứu (4,8) và nhóm ngành thông tin và truyền thông có giá trị này thấp nhất (2,54) Nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản có sự khác biệt lớn vềgiá trịvốn trí tuệ, thểhiện qua độlệch chu n khá cao và cao nhất trong các nhóm ngành (4,64) Tiếp theo là nhóm ngành xây dựng và sản xuất cũng có sựkhác biệt khá lớn vềgiá trịnày giữa các DN nghiên cứu.
Tuổi của TMTđược tính toán là tuổi trung bình của các thành viên của TMT Giá trị trung bình tuổi của TMT biến động trong khoảng 34 tuổi đến 70 tuổi Giá trị trung bình tuổi của TMT là 48 tuổi Sựkhác biệt vềgiá trịtrung bình tuổi của TMT giữa các năm nghiên cứu không nhiều, giá trịnày biến động trong khoảng 48 và 49 tuổi Độlệch chu n tuổi của TMTở các năm nghiên cứu thấp từ 4,73 đến 5,28 Giá trịtrung bình tuổi của TMTở các nhóm ngành gần như giống nhau, giá trịnày thấp nhất làởnhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản (46 tuồi) và cao nhất là nhóm ngành thông tin và truyền thông (50 tuổi) Qui mô TMT ít nhất là một người và nhiều nhất là 10 người Qui mô trung bình của TMT là 3 người với độlệch chu n là 2 Giá trị trung bình qui mô của TMTởcác nhóm ngành gần bằng nhau (3 hoặc 4 người).
Kinh nghiệm quản lý của TMT được tính toán là số năm kinh nghiệm quản lý trung bình của TMT Giá trị trung bình kinh nghiệm quản lý của TMT là 17,31 năm với độ lệch chu n là 5,06 Số năm kinh nghiệm quản lý của TMT thấp nhất là 3 năm và nhiều nhất là 31 năm Nhóm ngành thông tin và truyền thông là nhóm ngành có giá trịtrung bình vềkinh nghiệm quản lý của TMT cao nhất (20 năm) và nhóm ngành xây dựng có giá trịnày thấp nhất 16,34 năm (Bảng 4.9).
Trình độ học vấn và nền tảng kiến thức của TMT được tính toán dựa trên sự đa dạng về trình độhọc vấn và sự đa dạng vềnền tảng kiến thức của TMT Kết quảthống kê Bảng 4.8 cho thấy rằng có sự đa dạng về trình độhọc vấn và nền tảng kiến thức của các DN Mức đa dạng trung bình về trình độ học vấn là 0,22 và độlệch chu n là 0,23. Nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản có giá trịtrung bình về đa dạng trình độ học vấn của TMT cao nhất 0,34 và nhóm ngành thông tin và truyền thông có giá trị này thấp nhất trong các nhóm ngành nghiên cứu (0,15) Nền tảng kiến thức của TMT có sự đa dạng hơn so với trình độhọc vấn với mức trung bình là 0,38 và độlệch chu n là 0,25 Trong các DN nghiên cứu, vẫn có DN không có sự đa dạng vềcả trình độhọc vấn và nền tảng kiến thức Tuy nhiên, vẫn có DN rất đa dạng về trình độ học vấn lẫn nền tảng kiến thức với mức 0.68 (trình độ học vấn) và 1 (nền tảng kiến thức) DN thuộc hai nhóm ngành sản xuất và hoạt động kinh doanh bất động sản có giá trị trung bình của đa dạng vềnền tảng kiến thức của TMT cao nhất (0,42) Nhóm ngành thông tin và truyền thông có giá trịnày thấp nhất (0.32).
Số liệu thống kê trong Bảng 4.8 cũng cho thấy rằng, đa phần các DN hoạt động nhiều năm với số năm hoạt động trung bình là 26 năm và độlệch chu n là 14 năm, có
DN đã hoạt động hàng chục năm và cũng có DN mới chỉhoạt động được vài năm trong giai đoạn nghiên cứu DN thuộc nhóm ngành hoạt động kinh doanh bất động sản có giá trị trung bình số năm hoạt động ít nhất trong các nhóm ngành nghiên cứu (16,88 năm) và độlệch chu n cũng thấp 7,75 năm DN trong lĩnh này hoạt động thấp nhất là 7 năm và nhiều nhất là 42năm Thực tế cũng cho thấy rằng hoạt động kinh doanh bất động sản phát triển mạnh ở những năm sau này Nhóm ngành sản xuất có DN đã hoạt động 63 năm Tuy nhiên, nhóm ngành xây dựng là nhóm ngành có giá trịtrung bình số năm hoạt động là 32,91 năm, giá trịnày cao nhất trong các nhóm ngành nghiên cứu Nhóm ngành sản xuất có độlệch chu n vềsố năm hoạt động cao nhất trong các nhóm ngành nghiên cứu.
