Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam

31
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 205- Tháng 6. 2019
Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản 
của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây 
dựng tại Việt Nam
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
Nguyễn Thị Tuyết Lan
Ngày nhận: 21/04/2019 Ngày nhận bản sửa: 13/05/2019 Ngày duyệt đăng: 17/05/2019
Bài viết nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của 
các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam. Các nhân 
tố được nghiên cứu bao gồm tổng nợ phải trả trên tổng tài sản; Vốn 
lưu động trên tổng tài sản; Khả năng thanh toán ngắn hạn; Tỷ suất 
sinh lợi trên tổng tài sản và tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng. Kết 
quả nghiên cứu thực nghiệm cho biết chỉ có tổng nợ phải trả trên 
tổng tài sản và tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản có ảnh hưởng đến 
rủi ro phá sản của doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt 
Nam. Trong đó tổng nợ phải trả trên tổng tài sản có ảnh hưởng cùng 
chiều và tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản có ảnh hưởng ngược 
chiều. Kết quả nghiên cứu là bằng chứng quan trọng cho các nhà 
quản trị trong hoạt động quản lý điều hành doanh nghiệp.
Từ Khóa: Rủi ro phá sản, Doanh nghiệp niêm yết, Ngành Xây dựng
1. Giới thiệu
rong giai đoạn 2005- 2009, tốc 
độ tăng trưởng của ngành Xây 
dựng bình quân đạt 9,6%/năm 
và giai đoạn 2010- 2015 đạt 
4,6%/năm. Dự tính từ nay đến 
năm 2020, Việt Nam cần thu hút khoảng 202 
nghìn tỷ đồng mỗi năm để phát triển hạ tầng 
giao thông và khoảng 125 nghìn tỷ đồng mỗi 
năm cho các dự án hạ tầng điện... Đây sẽ là thị 
trường tiềm năng vô cùng to lớn cho ngành Xây 
dựng để phát triển trong tương lai.
Tuy nhiên, bên cạnh những cơ hội phát triển, 
doanh nghiệp ngành Xây dựng tại Việt Nam 
còn phải đối mặt với nhiều khó khăn. Từ tác 
động của các cuộc khủng hoảng kinh tế, biến 
động liên tục của lãi suất và lạm phát cũng như 
các chính sách quản lý của Nhà nước đã ảnh 
hưởng trực tiếp đến các doanh nghiệp ngành 
Xây dựng. Những vấn đề này khiến các doanh 
nghiệp ngành Xây dựng Việt Nam ngày càng 
quan tâm đến bài toán quản trị tài chính doanh 
nghiệp mà trọng tâm là thiết lập một nguồn 
lực tài chính mạnh và dự báo rủi ro phá sản 
của doanh nghiệp. Điều này sẽ giúp các doanh 
QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
32 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 205- Tháng 6. 2019
nghiệp ngành Xây dựng tối đa hóa giá trị doanh 
nghiệp, hạn chế rủi ro tài chính và là nền tảng 
vững chắc giúp doanh nghiệp đương đầu với 
những biến động từ bên ngoài, giúp giảm nguy 
cơ phá sản của doanh nghiệp. Mặt khác, đối với 
các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng có 
tỷ lệ nợ vay/vốn chủ sở hữu rất cao, chi phí tài 
chính là một gánh nặng đối với doanh nghiệp 
và sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến con số lợi 
nhuận của họ đồng thời làm rủi ro phá sản tăng 
cao.
Bài báo này nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng 
đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm 
yết ngành Xây dựng tại Việt Nam bằng phương 
pháp nghiên cứu định lượng và mô hình Logit, 
từ đó đề xuất giải pháp giảm rủi ro phá sản của 
các doanh nghiệp này. Bài viết trả lời các câu 
hỏi: (i) Nhân tố nào ảnh hưởng tới rủi ro phá 
sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây 
dựng tại Việt Nam; (ii) Đánh giá ảnh hưởng 
của các nhân tố tới rủi ro phá sản của các doanh 
nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam.
2. Tổng quan nghiên cứu
Liên quan đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp, 
trên thế giới có khá nhiều các nghiên cứu liên 
quan. Đầu tiên phải kể đến nghiên cứu của 
Edward I. A. (1968) về chỉ số tài chính, phân 
tích mô hình đa thức nhằm dự báo khả năng phá 
sản doanh nghiệp. Nghiên cứu có mẫu khảo sát 
ban đầu gồm 66 doanh nghiệp được chia thành 
hai nhóm với mỗi nhóm là 33 doanh nghiệp. 
Nhóm thứ nhất là nhóm các doanh nghiệp phá 
sản theo Chương X của Luật Phá sản Hoa Kỳ 
trong giai đoạn 1946- 1965 và nhóm thứ hai là 
nhóm các doanh nghiệp không phá sản trong 
cùng thời kỳ và vẫn tồn tại trong năm 1966. 
Trong đó, tác giả xem xét 22 biến tỷ số tài 
chính tiềm năng để phân tích, các biến tỷ số này 
được phân loại thành 5 nhóm biến tỷ số chuẩn 
bao gồm: tỷ số về tính thanh khoản, tỷ số về lợi 
nhuận, tỷ số về đòn bẩy tài chính, tỷ số về khả 
năng thanh toán nợ, và tỷ số về hoạt động. Các 
nhóm biến tỷ số này được chọn dựa vào các 
cơ sở sau: (1) các nghiên cứu đã công bố trước 
đó, (2) sự phù hợp tiềm năng với bài nghiên 
cứu và (3) vài biến tỷ số mới được tạo ra trong 
bài nghiên cứu. Từ danh sách 22 biến tỷ số tài 
chính ban đầu, nghiên cứu chọn ra năm biến tỷ 
số để đưa vào mô hình thực hiện dự báo khả 
năng phá sản doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu 
chỉ ra rằng, tất cả các doanh nghiệp có điểm 
số Z
Score
 lớn hơn 2,99 thuộc nhóm các doanh 
nghiệp không phá sản, nghĩa là rơi vào vùng 
không phá sản, trong khi các doanh nghiệp có 
điểm số Z
Score
 thấp hơn 1,81 thuộc các nhóm các 
doanh nghiệp phá sản, chúng nằm trong vùng 
phá sản, các doanh nghiệp có điểm số Z
Score
từ 2,99 đến 1,81 thuộc vùng chưa xác định vì 
tính nhạy cảm của sai sót trong cách phân loại 
doanh nghiệp. Mô hình phân tích đa thức các tỷ 
số cực kỳ chính xác trong việc dự báo phá sản 
doanh nghiệp, nó dự báo đúng 94% mẫu khảo 
sát ban đầu và với 95% tất cả các doanh nghiệp 
nằm trong nhóm phá sản và không phá sản. Tuy 
nhiên, giới hạn của bài nghiên cứu là chỉ khảo 
sát các doanh nghiệp sản xuất lớn (dựa vào quy 
mô tài sản) và có sai sót trong việc phân loại 
doanh nghiệp thuộc nhóm phá sản và không phá 
sản.
Trong khi đó, James A.O (1980) nghiên cứu về 
chỉ số tài chính và khả năng dự báo phá sản. 
Bài nghiên cứu trình bày các kết quả nghiên 
cứu định lượng dự báo sự thất bại của doanh 
nghiệp như là bằng chứng cho các sự kiện phá 
sản. Những phát hiện chính của bài nghiên cứu 
có thể được tóm tắt một cách ngắn gọn như sau: 
đầu tiên, khả năng nhận diện bốn nhóm nhân 
tố quan trọng được thống kê có tác động đến 
xác suất thất bại của doanh nghiệp (trong vòng 
một năm), đó là: (1) quy mô doanh nghiệp, (2) 
cấu trúc tài chính, (3) tính hiệu quả, và (4) tính 
thanh khoản. Thứ hai, những nghiên cứu trước 
đó đã phóng đại sức mạnh của các mô hình dự 
báo phá sản và các kiểm định của nó. Một vấn 
đề nữa là các nhân tố dự báo (các chỉ số tài 
chính) lấy từ các báo cáo tài chính được công 
bố sau ngày phá sản, sau đó bằng chứng chỉ ra 
rằng các nhân tố này sẽ dự báo phá sản.
Ngoài ra, khi nghiên cứu về phá sản, Evridiki 
Neophytou, Andreas Charitou và Chris 
Charalambous (2000) trong nghiên cứu của 
mình về dự báo thất bại doanh nghiệp đã phát 
triển mô hình phân loại các doanh nghiệp công 
nghiệp thất bại cho Vương quốc Anh, bằng 
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP
33Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 205- Tháng 6. 2019
cách sử dụng kỹ thuật phân tích logit. Bộ dữ 
liệu bao gồm 51 cặp các doanh nghiệp công 
nghiệp thất bại và không thất bại ở Anh trong 
giai đoạn 1988 - 1997. Mô hình dự báo được 
phát triển cho đến ba năm trước khi sự kiện thất 
bại xảy ra. Kết quả cho thấy một mô hình bao 
gồm ba biến tài chính là khả năng sinh lời, dòng 
tiền hoạt động và biến đòn bẩy tài chính có thể 
giải thích chính xác tổng thể 83% khả năng thất 
bại doanh nghiệp trước một năm. Mô hình của 
tác giả có thể hỗ trợ các nhà quản lý, các cổ 
đông, các tổ chức tài chính, kiểm toán viên tại 
Anh dự báo khủng hoảng tài chính.
Bên cạnh đó, Pranee Leksrisakul và Michael 
Evans (2005) trong nghiên cứu về mô hình phá 
sản doanh nghiệp ở Thái Lan đã cung cấp bằng 
chứng mới về việc sử dụng phương pháp phân 
tích biệt thức đa biến (MDA) có thể được chọn 
như là một công cụ để dự đoán sự thất bại của 
doanh nghiệp niêm yết ở Thái Lan. Nguồn dữ 
liệu được sử dụng là các doanh nghiệp niêm 
yết trên thị trường chứng khoán (TTCK) Thái 
Lan (SET) trong khoảng thời gian 1997- 2002. 
Các biến tài chính lấy từ mô hình dự báo phá 
sản của Altman (1968). Kết quả nghiên cứu 
cho thấy, các biến số về lợi nhuận, đòn bẩy tài 
chính, chất lượng tài sản và tính thanh khoản 
có tác động đến khả năng dự báo phá sản doanh 
nghiệp và tất cả chúng đều có ý nghĩa thống kê. 
Bên cạnh đó, các kết quả kiểm định cho thấy 
rằng các chỉ tiêu tài chính của các doanh nghiệp 
phá sản có sự khác biệt có ý nghĩa so với các 
doanh nghiệp không phá sản, các tỷ số tài chính 
về lợi nhuận, tính thanh khoản và chất lượng 
tài sản của các doanh nghiệp phá sản thấp hơn 
so với các doanh nghiệp không phá sản, nhưng 
tỷ lệ đòn bẩy có xu hướng ngược lại giữa hai 
nhóm doanh nghiệp này.
Nghiên cứu của Ming Xu và Chu Zhang 
(2008) về trường hợp của các doanh nghiệp 
niêm yết Nhật Bản dự báo phá sản của các 
doanh nghiệp niêm yết ở Nhật Bản giai đoạn 
1992- 2005. Nhóm tác giả cho thấy rằng các 
biện pháp truyền thống như chỉ số Zscore của 
Altman (1968), Oscore của Ohlson (1980) và 
định giá quyền chọn trước đây được phát triển 
cho thị trường Mỹ, cũng rất hữu ích cho thị 
trường Nhật Bản. Hơn nữa, sức mạnh dự báo 
mạnh đáng kể khi các biện pháp này được kết 
hợp. Kết quả cho thấy dự báo phá sản dựa trên 
phương pháp định giá quyền chọn thành công 
hơn các phương pháp dựa vào các biến kế toán.
Gần đây, nhóm nghiên cứu của Ben Chin-Fook 
Yap, David Gun-Fie Yong và Wai-Ching Poon 
(2010) nghiên cứu về tỷ số tài chính và phân 
tích biểu thức đa biến dự báo sự thất bại của 
các doanh nghiệp Malaysia. Mục đích của bài 
nghiên cứu là phát triển một mô hình để cải 
thiện khả năng tiên đoán sự thất bại cho các 
doanh nghiệp sau khoảng thời gian cơ cấu lại 
với điều kiện tài chính, kinh doanh và hoạt 
động khác nhau trong bối cảnh của Malaysia. 
Tổng cộng có 64 doanh nghiệp được phân tích 
với 16 chỉ tiêu tài chính. Một hàm đa thức 
được xây dựng để phân tích (MDA) với 07 tỷ 
số tài chính được tìm thấy là có ý nghĩa thống 
kê trong việc dự báo với tỷ lệ chính xác cao từ 
88% đến 94% cho mỗi doanh nghiệp trước khi 
doanh nghiệp thất bại. Bẩy tỷ số tài chính đó 
là: Tổng tài sản trên tổng nợ phải trả (FFTL), 
dòng tiền trên tổng nợ dài hạn (CFTD), tổng nợ 
dài hạn trên tổng tài sản (TDTA), vốn lưu động 
trên tổng tài sản (WCTA), thu nhập giữ lại trên 
tổng tài sản (RETA), thu nhập trước thuế và 
lãi vay (EBIT) và thu nhập ròng trên doanh thu 
(NIS). Nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng ngay cả 
với các công cụ thống kê tiên tiến phổ biến hơn 
được sử dụng gần đây, MDA vẫn còn là một 
công cụ thống kê mạnh và rất đáng tin cậy.
Ở Việt Nam cũng có nhiều nghiên cứu liên 
quan đến chủ đề này. Điển hình có thể kể đến 
nghiên cứu của Hay Sinh (2003) về ước tính 
xác suất phá sản trong thẩm định giá trị doanh 
nghiệp. Theo tác giả, xác suất phá sản là một 
tham số tài chính có ảnh hưởng trực tiếp đến 
giá trị doanh nghiệp. Tuy nhiên khi thẩm định 
giá bằng các phương pháp thuộc cách tiếp cận 
dòng tiền, xác xuất phá sản chưa được ước 
tính là một tham số độc lập mà thường được 
thể hiện trong tỉ suất chiết khấu. Trong khi 
đó, phương pháp giá trị hiện tại có điều chỉnh 
(APV) đã có cách tiếp cận mới hơn khi tách tác 
động biên của nợ vay và ước tính xác suất phá 
sản như một tham số độc lập. Về ý tưởng, APV 
tỏ ra khá hiệu quả, nhưng tại Việt Nam, phương 
pháp này vẫn chưa được thẩm định viên quan 
QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
34 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 205- Tháng 6. 2019
tâm vì vướng phải nhiều khó khăn trong việc 
ước tính xác suất phá sản. Do đó, bài nghiên 
cứu của tác giả nhằm mục đích thiết lập các 
phương pháp ước tính xác suất phá sản của một 
doanh nghiệp để phương pháp giá trị hiện tại 
có điều chỉnh (APV) ngày càng được áp dụng 
rộng rãi, góp phần làm đa dạng hóa các phương 
pháp trong hoạt động thẩm định giá trị doanh 
nghiệp tại Việt Nam hiện nay. Tác giả đã đưa 
ra hai phương pháp ước tính xác suất phá sản 
của một doanh nghiệp là: (1) Dựa vào chỉ số 
Z’’ điều chỉnh của Altman (1968); và (2) dựa 
vào hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ của 
các ngân hàng thương mại (NHTM) theo Quyết 
định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005 
của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam 
(NHNN) ban hành.
Bên cạnh đó là nghiên cứu của Nguyễn Minh 
Hà, Nguyễn Bá Hướng (2016) phân tích các 
yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng 
bằng phương pháp Z-Score. Mục tiêu nghiên 
cứu là xác định các yếu tố hưởng đến rủi ro phá 
sản ngân hàng Việt Nam bằng phương pháp 
Z-score, từ đó gợi ý chính sách phù hợp nhằm 
tăng cường sự ổn định và lành mạnh trong hoạt 
động của NHTM cổ phần Việt Nam. Nghiên 
cứu sử dụng dữ liệu gồm 23 NHTM cổ phần 
Việt Nam với 115 quan sát từ 2009- 2013. 
Nghiên cứu tìm thấy các yếu tố có mối quan hệ 
nghịch chiều với rủi ro phá sản ngân hàng như: 
Tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ dự phòng nợ xấu, tỷ 
lệ thu nhập lãi thuần, vốn chủ sở hữu trên tổng 
tài sản, đa dạng hóa thu nhập, sở hữu nhà nước, 
số năm hoạt động của ngân hàng và ngân hàng 
đã niêm yết. Các yếu tố có mối quan hệ đồng 
biến với rủi ro phá sản ngân hàng, gồm: Hiệu 
quả quản lý chi phí và quy mô.
Ngoài ra nghiên cứu về quyết định đầu tư và rủi 
ro phá sản của các công ty niêm yết trên TTCK 
Việt Nam của Lê Nguyễn Sơn Vũ (2013) đã đưa 
ra các bằng chứng thực nghiệm về sự tác động 
của các nhân tố tỷ số tài chính đến quyết định 
đầu tư và rủi ro phá sản của các công ty niêm 
yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2003- 2012. 
Bên cạnh việc nghiên cứu 737 công ty trong 
toàn bộ mẫu khảo sát, tác giả còn phân loại các 
công ty trong mẫu khảo sát thành năm ngành 
để thực hiện nghiên cứu thêm là ngành Chứng 
khoán, ngành Bất động sản, ngành Xây dựng- 
Vật liệu xây dựng, ngành Thực phẩm- đồ uống 
và ngành Hàng tiêu dùng cá nhân- gia đình.
Khi xem xét toàn bộ mẫu khảo sát, có mối 
tương quan thuận giữa ba nhân tố về tính thanh 
khoản ngắn hạn, thu nhập ròng âm hai năm gần 
đây và nợ phải trả vượt tổng tài sản với chỉ số 
dự báo phá sản Oscore; và đồng thời hai nhân 
tố tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản và tốc độ 
tăng trưởng thu nhập ròng có mối tương quan 
nghịch với chỉ số dự báo phá sản Oscore, và tất 
cả đều có ý nghĩa thống kê. Trong khi đó, bốn 
nhân tố còn lại là quy mô doanh nghiệp, tổng 
nợ trên tổng tài sản, vốn lưu động trên tổng tài 
sản và quỹ được lập từ hoạt động trên tổng nợ 
phải trả cũng có tác động đến chỉ số dự báo phá 
sản Oscore nhưng không có ý nghĩa thống kê.
Gần đây, nhóm tác giả thuộc nhóm ngành khoa 
học kinh tế trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí 
Minh (2013) đã thực hiện nghiên cứu lập mô 
hình dự báo phá sản các công ty phi tài chính 
Việt Nam. Nhóm tác giả đã xác định các chỉ 
số tài chính quan trọng nhất trong dự báo phá 
sản đối với khu vực phi tài chính của Việt Nam 
bằng cách sử dụng mẫu của các công ty bị phá 
sản trong giai đoạn 2008- đầu năm 2013. Bằng 
cách đó, 24 chỉ tiêu tài chính đo lường các 
thuộc tính tài chính quan trọng của một công ty 
(phân thành 4 nhóm: tỷ số đòn bẩy, tỷ số thanh 
khoản, tỷ số khả năng sinh lợi và tỷ số vòng 
quay) đã được dùng để kiểm tra sự phá sản 
trong thời gian ba năm trước khi phá sản. Phân 
tích biệt số DA đưa ra một mô hình kinh tế của 
hai biến: EBIT trên tổng tài sản (thuộc nhóm tỷ 
số khả năng sinh lợi) và Vốn luân chuyển trên 
do ... ,53 0,15 0,47
Min 0 0,01 -1,83 0,15 -2,21 -1
Max 1 2,69 0,98 36,53 0,34 1
Nguồn: Tính toán của tác giả
QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
38 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 205- Tháng 6. 2019
Tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng (-0,02). 
Rõ ràng, kết quả thực nghiệm về mối quan hệ 
giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc đã có 
những điểm khác so với lý thuyết và giả thuyết 
đề ra. Nguyên nhân xuất phát từ những đặc thù 
riêng của các doanh nghiệp ngành Xây dựng và 
những đặc điểm của nền kinh tế Việt Nam nói 
chung. Điều này cùng với những kết quả thực 
nghiệm khác nhau của các nghiên cứu đi trước 
càng tạo nên những cơ sở vững chắc chứng 
minh sự cần thiết của những nghiên cứu thực 
nghiệm về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro 
phá sản đối với các đối tượng riêng biệt. 
Bảng 5 cũng trình bày mối tương quan giữa 
từng cặp biến giải thích trong mô hình nghiên 
cứu. Từ Bảng 5 ta thấy hệ số tương quan giữa 
các biến trong mô hình đều ở mức thấp, không 
có hệ số tương quan lớn hơn 0,8. Do đó ta có 
thể kết luận mô hình nghiên cứu không mắc 
khuyết tật đa cộng tuyến hoàn hảo. Mô hình 
nghiên cứu sẽ đảm bảo những kết quả ước 
lượng đều có tính chất tuyến tính, không chệch 
và hiệu quả.
4.2. Kết quả ước lượng và thảo luận
Kết quả ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến 
rủi ro phá sản của doanh nghiệp được thể hiện 
trong Bảng 6. So sánh về chiều tác động của 
các nhân tố đến rủi ro phá sản giữa kết quả ước 
lượng và kỳ vọng (giả thuyết) được thể hiện 
trong Bảng 7.
Kết quả nghiên cứu cho biết các biến tổng nợ 
trên tài sản và tỷ suất sinh lời trên tài sản có 
ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh 
nghiệp. Do hệ số hồi quy của các biến 
này có ý nghĩa thống kê. Ngược lại, các 
biến khác do hệ số hồi quy không có 
ý nghĩa thống kê nên các biến còn lại 
không ảnh hưởng đến rủi ro phá sán của 
các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây 
dựng tại Việt Nam. 
Tổng nợ phải trả trên tổng tài sản 
(TLTA): Kết quả nghiên cứu cho thấy 
tổng nợ phải trả trên tổng tài sản tỷ lệ 
thuận với rủi ro phá sản của các doanh 
nghiệp ngành Xây dựng (có ý nghĩa 
thống kê ở mức α = 5%). Theo đó, các 
doanh nghiệp có tỉ lệ nợ càng lớn thì càng có 
rủi ro phá sản cao, điều này đúng với các doanh 
nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam 
bởi quy mô của các doanh nghiêp Việt Nam đa 
số là vừa và nhỏ cũng như có tài chính không 
thật vững để có thể trải qua các biến cố khi nền 
kinh tế gặp phải các cú sốc. Mặt khác, do đặc 
thù của ngành, các doanh nghiệp thuộc ngành 
này thường có hệ số nợ cao. Kết quả nghiên cứu 
chỉ ra cụ thể rằng khi tổng nợ phải trả trên tổng 
tài sản của các doanh nghiệp ngành Xây dựng 
tăng lên 1 đơn vị thì hệ số chênh lệch phá sản 
của các doanh nghiệp này sẽ tăng lên 27,37 lần 
(e3,309583=27,37) trong điều kiện các nhân tố 
khác của mô hình không đổi. 
Vốn lưu động trên tổng tài sản (WCTA): Kết 
quả ước lượng của mô hình cho thấy vốn lưu 
động trên tổng tài sản không ảnh hưởng đến 
rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành Xây 
dựng. Do kết quả ước lượng này không có ý 
nghĩa thống kê. Nguyên nhân có thể là do đặc 
điểm riêng của các doanh nghiệp ngành xây 
dựng tại Việt Nam.
Nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn (CLCA): Kết 
quả ước lượng của mô hình cho thấy nợ ngắn 
hạn trên tài sản ngắn hạn không ảnh hưởng 
đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành 
Xây dựng do kết quả ước lượng này không có ý 
nghĩa thống kê. 
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (NITA): Kết 
quả nghiên cứu cho thấy tỷ suất sinh lợi trên 
tổng tài sản tỷ lệ nghịch với rủi ro phá sản của 
các doanh nghiệp ngành Xây dựng (có ý nghĩa 
thống kê ở mức α = 5%). Điều này hàm ý, các 
Bảng 5. Hệ số tương quan giữa các biến trong mô 
hình rủi ro phá sản
Oscore TLTA WCTA CLCA NITA CHIN
Oscore 1,00 0,45 -0,30 0,26 -0,46 -0,02
TLTA 0,45 1,00 -0,72 0,57 -0,61 -0,08
WCTA -0,30 -0,72 1,00 -0,75 0.41 -0.01
CLCA 0,26 0,57 -0,75 1,00 -0,28 -0,02
NITA -0,46 -0,61 0.41 -0,28 1,00 0,24
CHIN -0,02 -0,08 -0.01 -0,02 0,24 1,00
Nguồn: Tính toán của tác giả
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP
39Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 205- Tháng 6. 2019
doanh nghiệp có tỉ suất sinh lợi trên tổng tài sản 
càng lớn thì càng có rủi ro phá sản thấp. Kết 
quả nghiên cứu chỉ ra cụ thể rằng khi tỷ suất 
sinh lợi trên tổng tài sản của các doanh nghiệp 
ngành xây dựng tăng lên 1 đơn vị thì hệ số 
chênh lệch phá sản của các doanh nghiệp ngành 
Xây dựng này sẽ giảm đi 29336,86 lần (do 
e10,2866= 29336.86) trong điều kiện các nhân 
tố khác của mô hình không đổi.
Tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng (CHIN): Kết 
quả ước lượng của mô hình cho thấy tốc độ 
tăng trưởng thu nhập ròng không ảnh hưởng 
đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành 
Xây dựng do kết quả ước lượng này không có ý 
nghĩa thống kê. 
5. Kết luận
Rủi ro phá sản doanh nghiệp là một trong 
những vấn đề quan trọng được tất cả các nhà 
quản trị tài chính doanh nghiệp quan tâm. Để có 
được những quyết định tài 
chính hợp lý và hiệu quả, 
nhà quản trị doanh nghiệp 
cần nắm chắc những lý 
thuyết về đầu tư, nguồn 
vốn, đồng thời phải có các 
nghiên cứu về các nhân 
tố ảnh hưởng đến rủi ro 
phá sản của doanh nghiệp 
mình. Bài viết phân tích 
các nhân tố ảnh hưởng 
đến rủi ro phá sản của các 
doanh nghiệp niêm yết 
ngành Xây dựng. Kết quả 
nghiên cứu cho biết các 
nhân tố ảnh hưởng đến 
rủi ro phá sản của các 
doanh nghiệp niêm yết 
ngành Xây dựng tại Việt 
Nam gồm: Tổng nợ phải 
trả trên tổng tài sản (+) 
và Tỷ suất sinh lợi trên 
tổng tài sản (-). Trong 
đó Tổng nợ phải trả 
trên tổng tài sản có ảnh 
hưởng cùng chiều đến 
rủi ro phá sản của doanh 
nghiệp. Ngược lại, Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài 
sản có ảnh hưởng ngược chiều. Kết quả này phù 
hợp với lý thuyết kinh tế.
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu đạt được, bài 
viết gợi ý một số hàm ý chính sách quản trị 
cho doanh nghiệp như nâng cao hiệu quả hoạt 
động kinh doanh hay điều chỉnh tỷ số nợ cho 
hợp lý. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra 
nhân tố tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản có tác 
động ngược chiều lên rủi ro phá sản của doanh 
nghiệp. Tỷ suất sinh lời tăng sẽ làm giảm rủi 
ro phá sản của các doanh nghiệp xuống. Tỷ 
suất sinh lời cao tạo ra sự linh hoạt tài chính 
cho doanh nghiệp, giảm trở ngại tài chính nội 
sinh và giúp doanh nghiệp giảm sự phụ thuộc 
vào các nguồn vốn vay. Khi các doanh nghiệp 
có nguồn vốn nội sinh dồi dào và có lợi nhuận 
ngày càng tăng thì các doanh nghiệp sẽ có được 
sự tự chủ tài chính cần thiết. Để đạt được những 
mục tiêu này, việc cần thiết cho các doanh 
nghiệp là nâng cao hiệu quả kinh doanh. 
Bảng 6. 
Mô hình Logit ước lượng các nhân tố tác động đến rủi ro phá sản 
của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam 
Biến giải thích Coefficent Std.Error z-Statistic Prob.
C -6,987746 1,429977 -4,89 0,000
TLTA 3,309583 1,287847 2,57 0,010
WCTA -1,297869 3,559509 -0,36 0,715
CLCA -0,1441009 0,2063925 -0,70 0,485
NITA -10,2866 5,240382 -1,96 0,050
CHIN 1,413499 1,423965 0,99 0,321
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 7. So sánh chiều tác động của các nhân tố đến rủi ro phá sản 
giữa kết quả ước và kỳ vọng (giả thuyết)
Biến giải thích Chiều tác động 
ước lượng
Chiều tác 
động kì vọng
Kết luận
TLTA + + Ủng hộ kỳ vọng
WCTA - - Ủng hộ kỳ vọng
CLCA - + Không ủng hộ kỳ vọng
NITA - - Ủng hộ kỳ vọng
CHIN + - Không ủng hộ kỳ vọng
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
40 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 205- Tháng 6. 2019
Để giảm tỷ số nợ, bên cạnh những biện pháp 
nhằm gia tăng vốn tự có, các doanh nghiệp 
Tài liệu tham khảo
1. Edward I.Altman,1968, Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Predictionof Corporate Bankruptcy, The Journal of 
Finance, Vol. 23, No. 4. (Sep., 1968), pp.589-609.
2. Evridiki Neophytou, Andreas Charitou and Chris Charalambous, 2000,PredictingCorporate Failure: Empirical Evidence for the 
UK, Journal of AccountingLiterature, vol. 2, 1983.
3. James A.Ohlson, 1980, FinancialRatios and the ProbabilisticPrediction ofBankruptcy, Journal of Accounting Research, 
Vol.18N.
4. Karen Mills, Steven Morling and Warren Tease, 1994, The influence of financialfactors on corporate investment, Research 
Discussion Paper, 9402.
5. Ming Xu and Chu Zhang, 2008. Bankruptcy prediction: the case of Japanese listed companies, Rev Account Stud, 14, 534–558.
6. Pranee Leksrisakul and Michael Evans, 2005, Model of Corporate Bankruptcy inThailand Using Multiple Discriminant 
Analysis, Journal of Economic and SocialPolicy, Volume 10.
7. Pongsatat, S., Ramage, J., & Lawrence, H., 2004, Bankruptcy prediction for large and small firms in Asia: a comparison of 
Ohlson and Altman, Journal of Accounting and Croporate Governance, 1(2), 1-13.
8. Reisz, A., & Perlich, C., 2007, A market-based framework for bankruptcy prediction, Journal of Financial Stability, 3(2), 85-131.
9. Shumway, T., 2001, Forecasting bankruptcy more accurately: a simple hazard model, Journal of Business, 74(1), 101-124.
10. Tavlin, E., Moncarz, E., & Dumont, D., 1989, Financial failure in the hospitality industry, FIU Review, 7(1), 55–75.
11. Thornhill, S., & Amit, R., 2003, Learning about failure: bankruptcy, firm age, and the resource-based view, Organization 
Science, 14(5), 497-509.
12. Chương trình giảng dạy kinh tế quốc tế Đại học Ngoại Thương, 2015, Kinh tế lượng, Bài giảng dữ liệu bảng, năm học 2015- 
2016.
13. Chương trình giảng dạy kinh tế Fullbright, 2012, Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng, Bài giảng phương pháp nghiên cứu II, năm 
học 2010- 2012.
14. Hay Sinh, 2013, Ước tính xác suất phá sản trong thẩm định giá trị doanh nghiệp, Tạp chí Phát triển & Hội nhập, Số 8 (18), tr. 
52- 57
15. Lê Nguyễn Sơn Vũ, 2013, Quyết định đầu tư và rủi ro phá sản của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, 
Luận văn thạc sĩ kinh tế trường Đại học Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.
16. Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh, 2012, Giáo trình Kinh tế lượng, NXB Đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội.
17. Nguyễn Minh Hà và Nguyễn Bá Hướng, 2016, Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng bằng phương pháp 
Z-Score, Kinh tế & Phát triển, số 229, tháng 07/2016, tr. 17-25.
18. Nguyễn Khắc Minh, 2002, Các phương pháp phân tích và dự báo trong kinh tế, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.
19. Trần Ngọc Thơ, 2005, Giáo trình Tài Chính Doanh Nghiệp Trường Đại học Kinh Tế TP.HCM, NXB Thống Kê.
Thông tin tác giả
Nguyễn Thị Tuyết Lan, Thạc sĩ
Học viện Ngân hàng 
Email: lanntt@hvnh.edu.vn
Summary
Factors affecting bankruptcy risk of construction industry enterprises listed on the stock market of 
Vietnam
This paper explores the factors affecting bankruptcy risks of listed enterprises of construction industry in Vietnam.
The factors include total liabilities on total assets; Working capital on total assets; Short-term solvency; Returnon 
total assets and net income growth. The empirical research results show that only total liabilities on total assets 
and profit ratio on total assets affect the bankruptcy risk of listed enterprises in Vietnam. In which total liabilities on 
total assets have the same directional effect and profit margin on the assets of opposite effect. Research results 
are important evidence for managers in firms management.
Keywords: Bankruptcy risk, Listed enterprises, Construction industry
Lan Thi Tuyet Nguyen, Ma.
Banking Academy of Vietnam
cũng nên xem xét đến hình thức khá phổ biến 
trên thế giới đó là thuê tài chính, hình thức 
xem tiếp trang 47
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP
47Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 205- Tháng 6. 2019
Letters, 20(2), 167-172.
21. Moosa, I., & Silvapulle, P. (2012). An empirical analysis of the operational losses of Australian banks. Accounting & 
Finance, 52(1), 165-185.
22. Murphy, D. L., Shrieves, R. E., & Tibbs, S. L. (2009). Determinants of the stock price reaction to allegations of corporate 
misconduct: Earnings, risk, and firm size effects. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 43(3), 581-612.
23. Pakhchanyan, S. (2016). Operational risk management in financial institutions: A literature review. International Journal of 
Financial Studies, 4(4), 20.
24. Palmrose, Z. V., Richardson, V. J., & Scholz, S. (2004). Determinants of market reactions to restatement 
announcements. Journal of accounting and economics, 37(1), 59-89.
25. Perry, J., & De Fontnouvelle, P. (2005). Measuring reputational risk: The market reaction to operational loss 
announcements. Available at SSRN 861364.
26. Ross, A. (2005). Report of Economist intelligence unit. Reputation: Risk of risks.
27. Soprano, A., Crielaard, B., Piacenza, F., & Ruspantini, D. (2010). Measuring Operational and Reputational Risk: A 
Practitioner’s Approach (Vol. 562). John Wiley & Sons.
28. Sturm, P. (2013). Operational and reputational risk in the European banking industry: The market reaction to operational 
risk events. Journal of Economic Behavior & Organization, 85, 191-206.
29. Woon, W. S. (2004). Introduction to the event study methodology. Singapore Management University, 4(7).
30. Zboron, M. (2006). Reputational risk in the context of A.M. best’s rating analysis. The Geneva Papers, 2006(31):500-511.
Thông tin tác giả
Phạm Hồng Linh, Thạc sĩ
Khoa Ngân hàng, Học viện Ngân hàng 
Email: linhph@hvnh.edu.vn
Đỗ Thu Hằng, Thạc sĩ
Khoa Ngân hàng, Học viện Ngân hàng 
Email: hangdo@hvnh.edu.vn
Summary
Develop hypotheses of the research model on the impact of operational loss events on reputational loss
In recent years, the number of banking scandals has been increasingly appearing in the media. These cases 
or operational loss events not only cause financial losses to the banks in which the events occurred but also 
can seriously damage their reputation. The serious consequences of reputation damage may include decline in 
stock value and market capitalization; decline in expected cash flow in the future; loss of current customers and 
potential customers in the future; loss of trust in banks and competitive advantages; decline in existing or future 
business relationships and greater compliance burdens able to be imposed by regulators. The paper reviews 
studies of the impact of operational loss events on reputation loss, which help to develop hypotheses of a model 
which can observe this relationship in the context of Vietnam.
Key words: operational risk, operational loss, reputational risk, reputational loss.
Linh Hong Pham, MEc.
Hang Thu Do, MEc.
Organization of all: Faculty of Banking, Banking Academy of Vietnam
này không đòi hỏi đảm bảo có trước, vừa giúp 
doanh nghiệp tiếp cận hình thức tín dụng mới, 
vừa giải tỏa áp lực về tài sản đảm bảo. Mặc dù 
nghiên cứu đã trả lời được các câu hỏi đặt ra 
nhưng nghiên cứu vẫn còn có hạn chế đó là mô 
hình nghiên cứu chỉ dừng lại vào phân tích ảnh 
hưởng của các nhân tố nội tại của các doanh 
tiếp theo trang 40
nghiệp, các nhân tố ngoại sinh và các nhân tố 
chưa thể lượng hóa vào mô hình còn chưa được 
đề cập đến. Tác giả hy vọng sẽ khắc phục được 
hạn chế này trong các nghiên cứu tiếp theo ■