BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
_ LÊ THỊ THANH LOAN
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành: Kế toán
Mã ngành: 60340301
TP. Hồ Chí Minh, tháng 07 năm 2016
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
LÊ THỊ THANH LOAN
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành: Kế toán
Mã ngành: 60340301
CÔNG TRÌNH ĐƢỢC HOÀN THÀNH TẠI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM
Cán bộ hƣớng dẫn khoa học : PGS.TS PHAN ĐÌNH NGUYÊN
Luận văn Thạc sĩ đƣợc bảo vệ tại Trƣờng Đại học Công nghệ TP.HCM
ngày 25 tháng 9 năm 2016
Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm:
STT Họ và tên Chức danh Hội đồng
PGS.TS. Lê Quốc Hội Chủ tịch 1
TS. Trần Văn Tùng Phản biện 1 2
TS. Phan Thị Hằng Nga Phản biện 2 3
TS. Hà Huy Tuấn Ủy viên 4
TS. Nguyễn Quyết Thắng Ủy viên, Thƣ ký
5
Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn sau khi Luận văn đã
đƣợc sửa chữa (nếu có).
Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn
PGS.TS. Lê Quốc Hội
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM PHÒNG QLKH – ĐTSĐH
TP. Hồ Chí Minh, ngày 23 tháng 07 năm 2016
NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
: LÊ THỊ THANH LOAN Giới tính: Nữ 02/09/1978 Nơi sinh: Thanh Hóa
Họ tên học viên Ngày, tháng, năm sinh: Chuyên ngành: Kế toán MSHV:1441850079 I- Tên đề tài: “Nghiên cứu các nhân tố tác động đến giá bán căn hộ của các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản tại Thành phố Hồ Chí Minh”.
Nhiệm vụ và nội dung 1. Nhận dạng các nhân tố tác động đến giá bán căn hộ. Tổng hợp các mô hình lý thuyết và khảo sát thực nghiệm về các nhân tố tác động đến giá bán căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh.
2. Phân tích thực trạng thị trƣờng BĐS căn hộ; nhận diện các nhân tố tác động đến giá bán căn hộ; phân tích, đánh giá những biểu hiện của các nhân tố tác động đến giá BĐS căn hộ trên địa bàn TP. HCM.
3. Phân tích, đánh giá, lý giải thông qua xây dựng một mô hình biểu
diễn mối quan hệ giữa các nhân tố tác động đến giá BĐS.
: 23/01/2016 : 23/07/2016 : PGS. TS. PHAN ĐÌNHNGUYÊN
KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH
4. Đề xuất quan điểm và định hƣớng phát triển thị trƣờng BĐS căn hộ; đề xuất các giải pháp nhằm ổn định giá bán BĐS căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh trong tƣơng lai. II- Ngày giao nhiệm vụ III- Ngày hoàn thành nhiệm vụ IV- Cán bộ hƣớng dẫn CÁN BỘ HƢỚNG DẪN PGS. TS. PHAN ĐÌNH NGUYÊN
i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đề tài “Nghiên cứu các nhân tố tác động đến giá bán căn hộ của các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản tại Thành phố Hồ Chí Minh” là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các kết quả nghiên cứu có tính độc lập riêng, không sao chép bất kỳ tài liệu nào và chƣa đƣợc công bố toàn bộ nội dung này ở bất cứ đâu. Các số liệu, các nguồn trích dẫn trong luận văn đƣợc chú thích nguồn gốc rõ ràng, minh bạch.
Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 23 tháng 07 năm 2016 Học viên thực hiện Luận văn Lê Thị Thanh Loan
ii
LỜI CẢM ƠN
Để hoàn thành luận văn, tôi chân thành gửi lời cảm ơn đến: PGS.TS. Phan Đình Nguyên, Ngƣời thầy trực tiếp và nhiệt tình
hƣớng dẫn trong suốt quá trình hoàn thành luận này.
Hội đồng khoa học – Phòng quản lý đào tạo sau đại học trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghệ TP. HCM đã nhận xét và góp ý quý báu để luận văn hoàn chỉnh hơn.
Ban giám hiệu đã tạo môi trƣờng học tập tốt nhất, các quý thầy cô nhiệt tình giảng dạy, hƣớng dẫn và truyền đạt các kiến thức quý báu đến học viên.
Các anh chị học viên lớp cao học Kế toán nhiệt tình hỗ trợ, góp ý
giúp đỡ tôi trong suốt thời gian học tâp và nghiên cứu.
Gia đình, bạn bè đã động viên, ủng hộ và tạo mọi điều kiện để hoàn
thành khóa học.
Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 23 tháng 07 năm 2016 Học viên thực hiện Luận văn Lê Thị Thanh Loan
iii
TÓM TẮT
Nội dung nghiên cứu của luận văn nhằm thực hiện xác định các nhân tố
tác động đến giá bán căn hộ của các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản tại
Thành phố Hồ Chí Minh.
Tác giả vận dụng phƣơng pháp nghiên cứu định tính và định lƣợng.
Nghiên cứu định tính đƣợc thực hiện để điều chỉnh, bổ sung biến quan sát cho
các thang đo. Nghiên cứu định lƣợng thực hiện thông qua phiếu khảo sát ý
kiến gửi đến các nhà quản lý đầu tƣ BĐS, ngƣời mua, lãnh đạo Sở, ban ngành
để xây dựng mô hình nghiên cứu và kiểm định thang đo. Phần mềm phân tích
thống kê SPSS 16.0, excel.. sử dụng để phân tích dữ liệu, đánh giá giá trị và
độ tin cậy bằng việc ứng dụng hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố
EFA.. Kết quả phân tích nhân tố đã đƣa ra mô hình các nhân tố tác động đến
biến động giá bán căn hộ của các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản tại
Thành phố Hồ Chí Minh bao gồm: vị trí, điều kiện cơ sở hạ tầng, chất lƣợng
môi trƣờng, đặc điểm cấu trúc và tiện những tiện ích của căn hộ trong khu
chung cƣ. Kết quả hồi quy cho thấy cả 5 nhân tố đều tác động đến biến động
giá bán căn hộ, trong đó nhân tố tác động mạnh nhất là vị trí với hệ số beta =
0,515; nhân tố đặc điểm tác động mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0,245; nhân
tố tiện ích tác động mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0,148; nhân tố tiếp theo là
cơ sở vật chất với hệ số Beta = 0,135; nhân tố chất lƣợng môi trƣờng tác động
thấp nhất với hệ số Beta = 0,053.
Về mặt thực tiễn, nghiên cứu này có thể giúp cho các doanh nghiệp đƣa
ra mức giá phù hợp theo nhu cầu và thị hiếu của ngƣời tiêu dùng; đây cũng là
kênh thông tin giữa ngƣời bán và ngƣời mua, giảm thiểu thông tin bất cân
xứng giữa hai bên. Cũng từ đây, có thể đề xuất các giải pháp để phát triển thị
trƣờng bất động sản, nhằm tăng cƣờng vai trò quản lý của nhà nƣớc trong việc
kiểm soát giá bất động sản tại Thành phố Hồ Chí Minh.
iv
ABSTRACT
The research content of the thesis is to determine the factors affecting
fluction in selling price of apartments of real estate companies in Ho Chi
Minh City.
The Authors uses qualitative and quantitative research methods. The
qualitative research is conducted to adjust and add observed variables for
scale. The quantitative research is cattied out through opinion surveys forms
given to real estate investment managers, buyers, leaders of departments,
industries to develop a research model and test the scale. Statistical analysis
software SPSS 16.0, excel,etc. Are used to analyze data, and assess values
and reliability by applying Cronbach Alpha coefficients and EFA factor
analysis. Factor analysis results has provied a model of factors affecting the
apartments selling price fluctuation of real estate companies in Ho Chi Minh
City, including: location, infrastructure conditions, environment quality,
structural features and utilities of apartment in the apartment builing.
Regression results shows that all 5 factors affect apartment seliing price
fluctuation, of which the factor which affecting the factor of feature the most
powerfully is location with beta = 0.515; The factors of featuresimpacts
secondly powerfully with beta = 0.245; The factors of utilities impacts thirdly
powerfully beta = 0.148; The next factor is environment quality with beta =
0.135; The factors of environment quality impact the least with beta = 0.053.
In terms of practice, this research can help businesses offer appropriate
price in accordance with consumer „s needs and tastes; this is an information
channel between seller and buyer, reducing asymmetric information between
the two parties from which. It is possible to propose solutions to develop the
real estate market in order to strengthen the management role of the state in
controlling real estate prices in Ho Chi Minh City.
v
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN .................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ......................................................................................... ii
TÓM TẮT .............................................................................................. iii
MỤC LỤC .............................................................................................. v
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ....................................................... ix
DANH MỤC CÁC BẢNG ..................................................................... x
DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, ĐỒ THỊ, SƠ ĐỒ, HÌNH ẢNH ........... xii
CHƢƠNG 1: PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................ 13
1.1. Đặt vấn đề nghiên cứu ............................................................... 13
1.2. Các nghiên cứu liên quan đến đề tài .......................................... 15
1.3. Nhận xét về các công trình nghiên cứu ..................................... 19
1.4. Mục tiêu nghiên cứu .................................................................. 20
1.5. Câu hỏi nghiên cứu .................................................................... 20
1.6. Đối tƣợng, phạm vi và thời gian nghiên cứu ............................. 21
1.6.1. Đối tƣợng nghiên cứu ......................................................... 21
1.6.2. Phạm vi nghiên cứu và thời gian nghiên cứu ..................... 21
1.7. Phƣơng pháp nghiên cứu ........................................................... 21
1.8. Ý nghĩa khoa học của đề tài ....................................................... 22
1.9. Kết cấu của đề tài nghiên cứu .................................................... 22
KẾT LUẬN CHƢƠNG 1 ..................................................................... 22
CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN .......................................................... 24
2.1. Khái quát về căn hộ chung cƣ .................................................... 24
vi
2.1.1. Khái niệm bất động sản ...................................................... 24
2.1.2. Khái niệm về căn hộ chung cƣ ........................................... 24
2.1.3. Đặc điểm nhà chung cƣ, căn hộ chung cƣ .......................... 27
2.2. Lý thuyết về giá, giái trị bất động sản ....................................... 29
2.2.1. Giá trị bất động sản ............................................................. 29
2.2.2. Giá cả bất động sản ............................................................. 30
2.3. Cơ sở lý thuyết về chỉ số giá ...................................................... 30
2.3.1. Khái niệm về chỉ số giá ...................................................... 30
2.3.2. Thực trạng của việc xác định chỉ số giá tại Việt Nam ........ 32
2.4. Phƣơng pháp xác định chỉ số giá bất động sản .......................... 33
2.4.1. Phƣơng pháp giản đơn ........................................................ 34
2.4.2. Vận dụng phƣơng pháp phân tích giao dịch lặp lại trong
việc ƣớc lƣợng chỉ số giá bất động sản ................................................... 34
2.4.3. Mô hình định giá hƣởng thụ (Hedonic Pricing Method –
HPM) ....................................................................................................... 35
2.5. Các nhân tố tác động đến giá căn hộ chung cƣ ......................... 37
2.5.1. Các yếu tố có mối liên hệ trực tiếp lên giá BĐS ................ 38
2.5.2. Các yếu tố kinh tế ............................................................... 39
2.5.3. Các yếu tố liên quan đến thị trƣờng .................................... 39
2.5.4. Các yếu tố về pháp lý .......................................................... 40
2.5.5. Các yếu tố chính trị pháp lý ................................................ 40
2.5.6. Các yếu tố thuộc về kinh tế vĩ mô ...................................... 41
2.5.7. Các yếu tố xã hội ................................................................ 41
vii
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2 ..................................................................... 42
CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................. 43
3.1. Phƣơng pháp nghiên cứu ........................................................... 43
3.1.1. Phƣơng pháp định tính ........................................................ 43
3.1.2. Phƣơng pháp định lƣợng ..................................................... 43
3.2. Mô hình nghiên cứu đề nghị ...................................................... 43
3.2.1. Mô hình hồi quy .................................................................. 43
3.2.2. Mô hình các yếu tố tác động lên giá căn hộ chung cƣ ....... 43
3.3. Khung phân tích dành cho nghiên cứu ...................................... 44
3.4. Mô hình nghiên cứu ................................................................... 45
3.5. Giới thiệu về khu vực nghiên cứu và số liệu nghiên cứu .......... 46
3.5.1. Giới thiệu về khu vực nghiên cứu ...................................... 46
3.5.2. Số liệu nghiên cứu .............................................................. 49
3.6. Các yếu tố ảnh hƣởng đến giá bán căn hộ chung cƣ trong khu
vực ............................................................................................................... 49
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3 ..................................................................... 62
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ........................................... 63
4.1. Phân tích và đánh giá độ tin cậy của thang đo .......................... 63
4.1.1. Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's alpha 64
4.1.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA ....................................... 68
4.2. Phân tích tƣơng quan Pearson ................................................... 73
4.3. Phân tích hồi quy ....................................................................... 75
viii
4.4. Kiểm định các giả thiết cần thiết trong mô hình phân tích hồi
quy ............................................................................................................... 78
4.4.1. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy ..... 78
4.4.2. Kiểm định giả thuyết về phƣơng sai của sai số không đổi . 78
4.4.3. Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến ................................. 79
4.4.4. Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dƣ ...................... 80
4.4.5. Kiểm định về tính độc lập của phần dƣ .............................. 80
4.5. Kiểm tra các giả định mô hình hồi quy bội ............................... 81
4.5.1. Kiểm định giả định phƣơng sai của sai số (phần dƣ) không
đổi ............................................................................................................ 81
4.5.2. Kiểm tra giả định các phần dƣ có phân phối chuẩn............ 82
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4 ..................................................................... 86
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP ........................................ 88
5.1. Kết luận ...................................................................................... 88
5.2. Giải pháp .................................................................................... 88
5.2.1. Đối với chủ đầu tƣ .............................................................. 88
5.2.2. Với các cơ quan ban ngành liên quan ................................. 90
TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................... 92
PHỤ LỤC .............................................................................................. 97
ix
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
ANOVA ( Analysis Variance ): phân tích phƣơng sai
BĐS: Bất động sản
CLMT: Chất lƣợng môi trƣờng
CSHT: Điều kiện cơ sở hạ tầng
DACDIEM: Đặc điểm cấu trúc căn hộ
EFA ( Exporatory Factors Analysis): Phân tích yếu tố khám phá
GIA: Giá căn hộ chung cƣ
KMO: Hệ số Kaiser – Mayer Olkin
Sig. (Observed ingificane level): Mức ý nghĩa quan sát
SPSS (Statistical Package for the Scial Sciences): phần mềm toán thống kê
cho khoa học xã hội
TIENICH: Tiện ích khu chung cƣ
TP. HCM: Thành phố Hồ Chí Minh
VITRI : Vị trí căn hộ
VIF (Variance Inflation Factor): Hệ số phóng đại phƣơng sai
WC: Nhà vệ sinh
x
DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2. 1: Giả thuyết nghiên cứu 1 46
Bảng 3. 1: Khảo sát thực tế ngẫu nhiên 233 căn hộ chung cƣ thuộc 20
dự án 49
Bảng 3. 2: Thang đo giá căn hộ chung cƣ 51
Bảng 3. 3: Thang đo quy mô của vị trí căn hộ 53
Bảng 3. 4: Thang đo điều kiện cơ sở hạ tầng 54
Bảng 3. 5: Thang đo Chất lƣợng môi trƣờng 55
Bảng 3. 6: Thang đo đặc điểm cấu trúc 56
Bảng 3. 7: Thang đo tiện ích khu chung cƣ 57
Bảng 3. 8: Cấu trúc bảng câu hỏi và thang đo 58
Bảng 4. 1: Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Vị trí căn hộ” 64
Bảng 4. 2: Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Điều kiện cơ sở hạ tầng”
65
Bảng 4. 3: Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Chất lƣợng môi trƣờng”66
Bảng 4. 4: Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Đặc điểm cấu trúc căn hộ”
66
Bảng 4. 5: Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Tiện ích khu chung cƣ” 67
Bảng 4. 6: Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Giá căn hộ chung cƣ” 68
Bảng 4. 7: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần KMO and
Bartlett's Test 69
70
Bảng 4. 8:Bảng phƣơng sai trích Bảng 4. 9: Ma trận xoay Component Matrixa 70
xi
Bảng 4. 10: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần KMO
and Bartlett's Test 73
Bảng 4. 11: Phƣơng sai trích 73
Bảng 4. 12: Kết quả phân tích tƣơng quan Pearson giữa các biến độc
lập và biến phụ thuộc 74
Bảng 4. 13: Kiểm tra độ phù hợp của mô hình 75
Bảng 4. 14: Bảng phân tích ANOVA 76
Bảng 4. 15: Bảng kết quả hồi quy 77
Bảng 4. 16: Kết quả phân tích tƣơng quan Spearman giữa các biến độc
lập và biến phụ thuộc 79
Bảng 4. 17: Kết quả chạy Durbin-Watson 81
Bảng 4. 18: Bảng kiểm định giả định phƣơng sai của sai số 81
Bảng 4. 19: Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết 85
xii
DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, ĐỒ THỊ, SƠ ĐỒ, HÌNH ẢNH
Hình 3. 1: Khung phân tích dành cho nghiên cứu 44
Hình 2. 1: Mô hình nghiên cứu 45
Hình 4. 1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dƣ từ hồi quy
82
Hình 4. 2: Đồ thị P-P Plot của phần dƣ – đã chuẩn hóa 83
13
CHƢƠNG 1: PHẦN MỞ ĐẦU
1.1. Đặt vấn đề nghiên cứu
Thị trƣờng bất động sản là một trong những thị trƣờng quan trọng nhất
của nền kinh tế do thị trƣờng này liên quan trực tiếp đến một lƣợng tài sản
cực lớn, thông thƣờng tỷ trọng bất động sản trong tổng tài sản quốc gia ở các
[17]
nƣớc khác nhau thƣờng chiếm trên 40% tổng giá trị tài sản của quốc gia
đó .
Nhà ở là nơi phục vụ cho nhu cầu thiết yếu, sinh hoạt hàng ngày của
mỗi cá nhân mỗi hộ gia đình. Nhu cầu về nhà ở là nhu cầu thiết yếu không
thể thiếu của mỗi hộ dân. Tùy vào nhu cầu khác nhau mà mỗi ngƣời tự lựa
chọn cho mình một căn hộ thích hợp, đáp ứng đƣợc các hoạt động học tập,
lao động, vui chơi giải trí,…Đất nƣớc ta đang trên đà hội nhập và phát
triển kinh tế, dân số ngày càng tăng mà quỹ đất đai ngày càng hạn chế,
đây chính là một trong những vấn đề đang lo ngại của nhân dân. Thị
trƣờng mua bán nhà ở trong thời gian gần đây diễn ra rất sôi động, đặc
biệt là thị trƣờng căn hộ chung cƣ. Thành phố Hồ Chí Minh là đô thị đặc
biệt, là trung tâm kinh tế lớn của khu vực và cả nƣớc, có vai trò quan
trọng trong phát triển kinh tế xã hội của cả nƣớc, do đó nhu cầu về nhà ở
cũng ngày một tăng cao. Trong quá trình phát triển kinh tế - xã hội, các
nhu cầu sử dụng đất ngày càng gây ra áp lực không nhỏ đến đất đai, đòi
hỏi phải sử dụng đất tiết kiệm, hợp lý, có hiệu quả. Hiện nay có rất nhiều
khu đô thị mới mọc lên cùng với hàng lọat cùng với các chung cƣ cao tầng
hiện đại. Một căn hộ hiện đại với đầy đủ tiện nghi, môi trƣờng sống
thoáng mát, an ninh đƣợc đảm bảo chính là những yếu tố thu hút ngƣời
dân chọn căn hộ chung cƣ làm nơi để an cƣ. Tùy thuộc vào vị trí tọa lạc,
cấu trúc căn hộ hay các tiện ích của các căn hộ khác nhau mà giá bán căn
14
hộ cũng khác nhau. Rất nhiều hộ gia đình đã lựa chọn việc sở hữu những
căn hộ chung cƣ đáp ứng đƣợc nhu cầu thiết yếu thay vì sở hữu một căn
nhà. Tuy nhiên, việc lựa chọn đƣợc một căn hộ vừa hợp ý, hợp túi tiền lại
phụ thuộc rất nhiều vào giá bán. Giá bán căn hộ chung cƣ phụ thuộc vào
một số yếu tố nhƣ: diện tích sàn, khoảng cách đến trung tâm, tầng cao căn
hộ tọa lạc, cảnh quang nhìn từ hƣớng bacony, vị trí căn hộ trên cùng 1 tầng,
số phòng vệ sinh, an ninh, môi trƣờng xung quanh, dịch vụ, tiện ích ngoài
Subramaniam S. Pillay
khu, uy tín chủ đầu tƣ. Nghiên cứu thực nghiệm trên thị trƣờng Singapore, [38] chỉ ra rằng, có 4 nhân tố chính ảnh hƣởng đến biến động giá BĐS là: tốc độ tăng trƣởng GDP, tốc độ tăng trƣởng tín
[37]
dụng, lãi suất cho vay và chỉ số chứng khoán, trong đó tốc độ tăng trƣởng
tín dụng là nguyên nhân chính. Paul Krugman lý giải về sự ảnh hƣởng 3
giá BĐS. Nghiên cứu của Case & Shiller
nhóm đối tƣợng: nhà đầu tƣ, ngân hàng và cơ quan quản lý đến biến động [18] đã chỉ ra rằng ngoài các yếu tố định lƣợng đƣợc trong nền kinh tế tác động đến biến động giá BĐS thì
yếu tố tâm lý của nhà đầu tƣ là nguyên nhân quan trọng mang tính quyết
[37]
[20]
[40]
định. Một số nghiên cứu thực nghiệm khác đƣợc kể đến nhƣ Stefan
, Chen &ctg
, Rahman, Khanam & Xu
, ….cũng đã tìm ra
Gerlach
những bằng chứng về các yếu tố vĩ mô tác động đến giá hàng hóa trên thị
trƣờng bất động sản.
Chính vì vậy, việc nghiên cứu đề tài “ Nghiên cứu các nhân tố ảnh
hƣởng đến biến động giá bán căn hộ của các doanh nghiệp kinh doanh bất
động sản tại Thành phố Hồ Chí Minh” có ý nghĩa quan trọng, góp phần
vào việc tìm hiểu, xác định mức giá gốc thật sự cũng nhƣ biên độ biến
động giá của căn hộ chung cƣ nói riêng và xa hơn là BĐS nói chung, qua
đó phản ánh thị trƣờng BĐS một cách rõ nét nhất. Nhu cầu xác định chỉ số
15
giá BĐS luôn hiện hữu; đây đồng thời là một vấn đề cần đƣợc giải quyết
triệt để, trong đó rất cần sự phối hợp giữa Nhà nƣớc, doanh nghiệp và
những chuyên gia đầu ngành trong lĩnh vực BĐS.
1.2. Các nghiên cứu liên quan đến đề tài
Việc nhận dạng và lƣợng hóa các yếu tố ảnh hƣởng đến giá trị đất đai,
nhà ở ngày càng đƣợc quan tâm và chú ý. Trong suốt chiều dài phát triển của
thị trƣờng BĐS, đã rất nhiều các nghiên cứu về các yếu tố tác động đến giá trị
BĐS. Trong phần này, bài viết tổng hợp các quan điểm của các nhà nghiên
cứu về các yếu tố và xu hƣớng tác động đến giá trị BĐS.
Vì vậy đã có rất nhiều bài nghiên cứu liên quan, tiêu biểu là những bài
nghiên cứu của những tác giả sau:
Theo Malpezzi Stephen, (2002)[23] ứng dụng mô hình Hedonic để định
giá tài sản. Trong đó, tác giả đã phát hiện ra ba nhóm yếu tố ảnh hƣởng đến
giá nhà, đó là đặc điểm kết cấu nhà, đặc điểm khu dân cƣ, và cuối cùng là đặc
điểm môi trƣờng. Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định mức độ ảnh hƣởng
của yếu tố môi trƣờng đến giá nhà ở. Ô nhiễm không khí làm giảm giá trị của
nhà ở là điểm đặc biệt đƣợc nhấn mạnh trong bài nghiên cứu này.
Theo Rossen, (1974)[25] cũng vận dụng mô hình Hedonic để đánh giá
ảnh hƣởng của môi trƣờng đến giá trị căn hộ. Trong nghiên cứu này,
Bernardo đã đánh giá ảnh hƣởng của môi trƣờng (bao gồm vấn đề xử lý nƣớc
thải, số lƣợng thang máy, garage, số lƣợng phòng ngủ, quầy bar) đến giá bán.
Theo đó, căn hộ có số lƣợng phòng ngủ càng nhiều thì giá càng cao, biến
thang máy và garage cũng tác động mạnh đến giá trị căn hộ. Căn hộ càng nằm
xa khu vực xử lý nƣớc thải có giá càng cao.
Theo Thibodeau và Malpezzi, (1980)[23] một số mô hình hồi quy của
giá trị hoặc giá bán căn hộ dựa trên những đặc tính liên quan đến căn hộ.
16
Trong đó, từng biến độc lập đại diện cho từng đặc điểm riêng biệt và các hệ
số trong kết quả của mô hình là giá tiềm ẩn của những đặc điểm này. Mô hình
hồi quy của giá nhà hoặc giá trị căn hộ có dạng nhƣ sau: R = f (S, N, L, C, T) Theo Johannes Krouthen, (2011)[28] nghiên cứu về các yếu tố ảnh
hƣởng đến sự khác nhau về giá của các căn hộ tại Uppsala. Kết quả thu đƣợc
là giá căn hộ bị tác động bởi các yếu tố diện tích, khoảng cách đến trung tâm,
thời điểm bán và các phí dịch vụ.
Tƣơng tự Clapp J.M, (1980)[21] đã tìm ra bốn nhóm yếu tố chính là (i)
những đặc điểm về xây dựng nhƣ tuổi của công trình, số tầng, diện tích thực,
những tiện nghi trong nhà, bãi đỗ xe; (ii) đặc điểm về vị trí nhƣ khoảng cách
đến đƣờng cao tốc, khoảng cách đến trung tâm thành phố; (iii) sự đánh giá giá
trị của văn phòng nhƣ diện tích đất đƣợc đánh giá, thuế suất của giá trị tài sản
đƣợc đánh giá, thuế tài sản hàng năm; (iv) khả năng tiếp cận nhƣ thời gian từ
nhà đến văn phòng tỷ lệ nhân viên đi làm bằng xe buýt.
Mô hình của Sibel Selim, (2008)[33] nghiên cứu về các yếu tố nội tại của
căn nhà đƣợc thực hiện tại Thổ Nhĩ Kỳ. Kết quả cho thấy diện tích nhà, số
lƣợng phòng, loại nhà, hệ thống nƣớc, hồ hơi, đặc trƣng về vị trí về kiểu của
tòa nhà là các biến quan trọng nhất ảnh hƣởng tới giá nhà.
Nghiên cứu của Davor Kunovac, Enes Đozovic, Gorana Lukinia và Pufnik, (2008)[27] thông qua việc phân tích định lƣợng bằng mô hình Hedonic
để xây dựng chỉ số giá BĐS. Trong nghiên cứu này, tác giả đã chọn ra đƣợc 6
biến độc lập phù hợp với mô hình, đó là: diện tích sàn, số tầng, số phòng, thời
điểm xây dựng, thời gian bán, loại hình sử dụng. Với việc nghiên cứu căn hộ
chung cƣ chỉ cho mục đích ở, do đó yếu tố loại hình sử dụng là không cần
thiết cho mô hình của đề tài này.
Nghiên cứu của Richard J.Cebula, (2009)[24] đã áp dụng mô hình định
giá Hedonic để tính giá nhà ở tại thành phố Savannah, Georgia. Tác giả đã thu
17
thập 2.888 mẫu nhà ở đơn lẻ trong giai đoạn năm 2000 đến năm 2005. Trong
đó sử dụng 24 biến độc lập nhƣ: số phòng tắm, số phòng ngủ, diện tích sàn,
trang trí nội thất, số tầng, số lƣợng bãi đậu xe, hồ hơi, đƣờng phố, hệ thống
nƣớc ngâm,…Đặc biệt trong bài nghiên cứu này tác giả còn sử dụng thêm
những biến số để giải quyết vấn đề giá nhà ở thay đổi theo mùa.
Theo Lê Khƣơng Ninh, (2011)[15] đã thực hiện nghiên cứu để xác định
các yếu tố ảnh hƣởng đến giá đất vùng ven đô thị ở đồng bằng sông Cửu
Long. Dựa vào những nghiên cứu của những nhóm tác giả trƣớc, Lê Khƣơng
Ninh, (2011) cho rằng có tất cả 14 yếu tố ảnh hƣởng đến giá trị đất tại khu
vực đồng bằng sông Cửu Long. Các biến độc lập bao gồm: thu nhập đất,
khoảng cách đến trung tâm đô thị, khoảng cách đến trung tâm thƣơng mại,
khoảng cách đến trƣờng học, khoảng cách đến trục đƣờng giao thông chính,
chiều rộng mặt tiền, nguồn điện, nguồn nƣớc, ô nhiễm nƣớc, ô nhiễm không
khí, an ninh, kỳ vọng giá, quy hoạch treo và loại đô thị. Để đi đến kết luận
cho bài nghiên cứu tác giả đã sử dụng số liệu sơ cấp thu thập đƣợc từ 1860 hộ
gia đình ở một số tỉnh ở khu vực đồng bằng sông Cửu Long. Kết quả cho thấy
rằng đối với nhóm đất thổ cƣ thì có một số yếu tố ảnh hƣởng nhƣ: khoảng
cách đến trung tâm, khoảng cách đến khu thƣơng mại, khoảng cách đến
trƣờng học, yếu tố mặt tiền, mức độ ô nhiễm nƣớc, kỳ vọng về giá, quy hoạch
treo và loại đô thị, còn đối với nhóm đất vƣờn thì có ít yếu tố ảnh hƣởng hơn
so với nhóm đất thổ cƣ, các yếu tố ảnh hƣởng là khoảng cách đến trung tâm
thƣơng mại, khoảng cách đến trục đƣờng chính, yếu tố mặt tiền, yếu tố nguồn
nƣớc, yếu tố quy hoạch treo và loại đô thị.
Thạc sĩ Lực Mạnh Hiển, (2013)[16] cũng đã tiến hành nghiên cứu điển
hình về nhà chung cƣ tại Thành phố Hà Nội trong đó ứng dụng mô hình
Hedonic để phục vụ cho công tác định giá. Từ việc phân tích định tính ban
đầu, tác giả này đã thống kê khoảng 18 yếu tố đƣợc cho là có ảnh hƣởng đến
18
giá căn hộ. Điểm nổi bật của nghiên cứu này là việc sử dụng phƣơng pháp
chọn biến từng bƣớc (stepwise selection) nhằm tìm ra những biến quan trọng
nhất cho mô hình. Kết quả thu đƣợc của mô hình cuối cùng gồm 5 biến:
khoảng cách trung tâm, giá thành, khoảng cách đến nơi mua sắm, anh ninh và
môi trƣờng sinh thái.
Tuy nhiên, qua nghiên cứu cũng chƣa khảo sát thực tế, hầu hết các dự
án khu căn hộ trên địa bàn TP. HCM hiện nay đều xây dựng riêng những siêu
thị dạng mô hình (mini) hoặc các khu mua sắm nội bộ nhằm đáp ứng nhu cầu
của cƣ dân. Do đó, biến khoảng cách đến nơi mua sắm xem ra không thật phù
hợp cho mô hình nghiên cứu này.
GIA = b0 + b1 * KC-TT + b2*GIATHANH + b3*KC-MS +
b4*ANNINH + b5*MOITRUONG
Theo tác giả Hoàng Hữu Phê và Patrick Wakely, (2000)[3] hai ông cho
rằng giá trị BĐS chịu tác động của 2 yếu tố là vị thế nơi ở và chất lƣợng nhà
ở. Tại đó, vị thế nơi ở thể hiện qua các yếu tố khoảng cách đến trung tâm, môi
trƣờng sống xung quanh, dân trí nơi BĐS tọa lạc,... Chất lƣợng nhà ở là
những đại lƣợng vật lý hữu hình đo đếm đƣợc nhƣ diện tích thửa đất, diện tích
xây dựng, số tầng cao, số phòng, số toilet, kết cấu công trình, nguyên vật liệu
xây dựng,...Các đại lƣợng này tồn tại độc lập với thành phần vị thể của nó.
19
Sơ đồ 2. 1: Mối quan hệ giữa chất lượng và vị thế
1.3. Nhận xét về các công trình nghiên cứu
Tóm tắt các công trình nghiên cứu cả nƣớc ngoài và trong nƣớc, tác giả
nhận thấy rằng hầu hết bài nghiên cứu đều sử dụng mô hình hồi quy Hedonic
làm phƣơng pháp phân tích và cơ sở dữ liệu đƣợc thu thập từ những giao dịch
thực tế trên thị trƣờng. Nhìn chung, qua quá trình phân tích và xử lý dữ liệu
các tác giả này điều cho rằng các yếu tố nhƣ: diện tích sàn, khoảng cách đến
trung tâm, tầng cao căn hộ tọa lạc, cảnh quan nhìn từ hƣớng bacony, vị trí căn
hộ trên cùng 1 tầng, số phòng ngủ, số phòng vệ sinh, an ninh, môi trƣờng
xung quanh, dịch vụ, tiện ích, uy tín chủ đầu tƣ là các yếu tố ảnh hƣởng nhiều
nhất đến giá trị căn hộ chung cƣ. Tuy nhiên mức độ ảnh hƣởng của mỗi yếu tố
này thì lại không giống nhau, ở mỗi khu vực khác nhau thì mức độ ảnh hƣởng
khác nhau. Những nhóm yếu tố trên sẽ là nguồn tài liệu quan trọng để tác giả
lựa chọn biến và đƣa vào ứng dụng mô hình trong quá trình phân tích, làm rõ
những vấn đề cần nghiên cứu, từ đó tiến hành đề xuất kiến nghị.
20
1.4. Mục tiêu nghiên cứu
- Mục tiêu tổng quát
Nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến giá bán căn hộ chung cƣ của
các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản tại Thành phố Hồ Chí Minh.
- Mục tiêu cụ thể
1.
Nhận dạng các nhân tố tác động đến giá bán căn hộ. Tổng hợp các mô hình lý thuyết và khảo sát thực nghiệm về các nhân tố tác động đến giá bán căn hộ của các doanh nghiệp kinh doanh BĐS tại TP. HCM.
2. Phân tích thực trạng thị trƣờng BĐS căn hộ; nhận diện các nhân tố tác động đến giá bán căn hộ; phân tích, đánh giá những biểu hiện của các nhân tố tác động đến giá bán căn hộ của các doanh nghiệp kinh doanh BĐS trên địa bàn TP. HCM.
3. Phân tích, đánh giá thông qua xây dựng mô hình biểu diễn mối
quan hệ giữa các nhân tố tác động đến giá bán căn hộ tại TP. HCM.
4. Đề xuất quan điểm và định hƣớng phát triển thị trƣờng BĐS căn hộ; đề xuất các giải pháp nhằm ổn định giá bán căn hộ tại TP. HCM trong tƣơng lai.
1.5. Câu hỏi nghiên cứu
Nghiên cứu này đƣợc thực hiện nhằm xác định: các nhân tố tác động
đến giá bán căn hộ chung cƣ trên địa bàn TP. HCM và mức độ tác động của
nó đến giá bán căn hộ. Do đó, nghiên cứu này đƣợc thực hiện nhằm để trả lời
hai câu hỏi cụ thể dƣới đây:
Câu hỏi nghiên cứu 1: Các nhân tố nào tác động đến giá bán căn hộ
chung cƣ của các doanh nghiệp kinh doanh BĐS trên địa bàn TP. HCM ?
Câu hỏi nghiên cứu 2: Phân tích mối tƣơng quan và mức độ tác động
của các nhân tố này đến giá căn hộ chung cƣ câu các doanh nghiệp kinh
doanh BĐS trên địa bàn TP. HCM nhƣ thế nào?
Câu hỏi nghiên cứu 3: Các giải pháp nào cần thực hiện nhằm ổn
21
định giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM trong tƣơng lai?
1.6. Đối tƣợng, phạm vi và thời gian nghiên cứu
1.6.1. Đối tượng nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu là các nhân tố ảnh hƣởng đến biến động giá bán
căn hộ chung cƣ của các doanh nghiệp kinh doanh BĐS tại TP. HCM.
1.6.2. Phạm vi nghiên cứu và thời gian nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu:
Các căn hộ chung cƣ đã hoàn thiện, căn hộ chung cƣ đã trở thành một
trong những phân khúc thị trƣờng điển hình. Là một trong những trung tâm
kinh tế hàng đầu, TP. HCM chiếm tỷ trọng lớn trong tổng GDP của cả nƣớc.
Bên cạnh đó, thị trƣờng BĐS tại thành phố này có ảnh hƣởng không nhỏ đến
sức khỏe của cả nền kinh tế. Tại Thành phố Hồ Chí Minh, căn hộ chung cƣ
đƣợc phân bổ rải rác khắp các quận, huyện với nhiều phân khúc thị trƣờng
khác nhau, từ chung cƣ trung cấp cho đến căn hộ dành riêng cho ngƣời có thu
nhập thấp. Trong số 19 quận và 5 huyện của TP. HCM, mật độ căn hộ chung
cƣ tập trung cao nhất và điển hình nhất tại quận 2 và quận 7. Vì lẽ đó, tác giả
đã quyết định chọn 2 quận nội thành này để tiến hành thu thập số liệu phục vụ
cho việc nghiên cứu chỉ số giá của đề tài.
Thời gian nghiên cứu: Dữ liệu nghiên cứu, khảo sát đƣợc tiến hành
năm 2015.
1.7. Phƣơng pháp nghiên cứu
Phƣơng pháp nghiên cứu của luận văn là phƣơng pháp hỗn hợp, bao
gồm phƣơng pháp định tính và định lƣợng.
Phƣơng pháp định tính: Khảo sát sơ bộ, tổng hợp, so sánh, đối chiếu để
nhận diện các nhân tố ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ tại TP.
HCM. Từ đó xây dựng bảng câu hỏi khảo sát để phỏng vấn nhà quản
lý, lãnh đạo, sở, ban ngành, chủ đầu tƣ và ngƣời mua. Qua đó, đề xuất
22
mô hình nghiên cứu phù hợp với điều kiện của thị trƣờng BĐS hiện
nay.
Nghiên cứu định lƣợng: Đánh giá giá trị và độ tin cậy bằng việc ứng
dụng hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Đánh giá và kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy.
1.8. Ý nghĩa khoa học của đề tài
Về mặt khoa học cũng nhƣ thực tiễn, đề tài này đều có những ý nghĩa
quan trọng:
- Trên phƣơng diện khoa học, đề tài này đã đi sâu phân tích những ƣu,
nhƣợc điểm của từng phƣơng pháp xây dựng chỉ số giá BĐS trên thế giới. Từ
đó, tác giả kỳ vọng đề tài này sẽ góp phần hoàn thiện hơn cơ sở lý luận về xây
dựng chỉ số giá BĐS tại Việt Nam.
- Trên phƣơng diện thực tiễn, đề tài này cung cấp một công cụ hữu hiệu
hỗ trợ việc xác định chỉ số giá căn hộ chung cƣ tại TP.HCM, đồng thời có thể
mở rộng ra phạm vi cả nƣớc đối với các loại hình BĐS khác nhau.
1.9. Kết cấu của đề tài nghiên cứu
Luận văn bao gồm 5 chƣơng:
Chƣơng 1: Giới thiệu
Chƣơng 2: Cơ sở lý luận
Chƣơng 3: Phƣơng pháp nghiên cứu
Chƣơng 4: Kết quả nghiên cứu
Chƣơng 5: Kết luận và các giải pháp
KẾT LUẬN CHƢƠNG 1
Chƣơng 1 giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu. Thông qua việc theo dõi thị trƣờng BĐS tại TP. HCM trên các phƣơng tiện truyền thông, các nghiên cứu sơ bộ và theo dõi lý thuyết cùng ngành, tác giả đề ra ý
23
tƣởng nghiên cứu, phân tích và lý giải vấn đề nghiên cứu là “Nghiên cứu các yếu tố tác động đến giá bán căn hộ của các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản tại Thành phố Hồ Chí Minh”.
Sau khi đặt vấn đề nghiên cứu, tác giả xác định rõ mục tiêu nghiên cứu ở dạng tổng quát và mục tiêu nghiên cứu cụ thể. Mục tiêu nghiên cứu đƣợc cụ thể hóa bằng các câu hỏi nghiên cứu. Bằng việc nhận dạng đƣợc câu hỏi nghiên cứu, tác giả quyết định lựa chọn phƣơng pháp nghiên cứu phù hợp. Tác giả sự dụng phƣơng pháp nghiên cứu định tính và định lƣợng để phân tích, lý giải các vấn đề tác động đến giá bán căn hộ tại TP. HCM.
Trên những đóng góp của luận văn, tác giả kết luận rằng việc đề xuất các giải pháp nhằm ổn định giá bán căn hộ chung cƣ của các doanh nghiệp kinh doanh BĐS tại TP. HCM là hết sức cần thiết và cấp bách, xét về mặt lý luận cũng nhƣ thực tiễn.
24
CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN
2.1. Khái quát về căn hộ chung cƣ
2.1.1. Khái niệm bất động sản
Theo quy định của Bộ luật Dân sự: “Bất động sản là các tài sản không
di dời đƣợc, bao gồm: Đất đai, nhà ở, công trình xây dựng gắn liền với đất
đai, kể cả các tài sản gắn liền với nhà ở, công trình xây dựng đó; các tài sản
[1].
khác gắn liền với đất đai và các tài sản khác theo pháp luật quy định”
Theo Phan Thị Cúc và các tác giả: “Bất động sản bao gồm đất đai và
những tài sản gắn liền với đất đai, không tách rời với đất đai, đƣợc xác định
[2].
bởi vị trí địa lý của đất”
Theo từ điển trực tuyến Oxford: “Bất động sản là tài sản dƣới dạng đất
[7].
đai và công trình xây dựng”
Có nhiều khái niệm khác nhau về bất động sản, nhƣng phần lớn đều
thống nhất rằng bất động sản là tài sản không di dời đƣợc, bao gồm yếu tố đất
đai, công trình xây dựng và các tài sản khác gắn vững chắc, lâu bền với đất
đai hoặc công trình xây dựng. Từ đó nhận thấy, bất động sản bao gồm hai
chủng loại chủ yếu là đất đai và các công trình xây dựng trên đất đai.
2.1.2. Khái niệm về căn hộ chung cư
Trên thế giới:
Nhà ở dạng chung cƣ với tên gọi ban đầu là “insula”, và ngƣời La Mã
đƣợc xem nhƣ những ngƣời tiên phong trong việc xây dựng loại nhà ở này
dành cho ngƣời nghèo và tầng lớp dƣới nghèo (pleb). Mỗi một nhà ở chung cƣ (insula) có diện tích tầng trệt vào khoảng 400 m2 và chƣa tới hơn 40 ngƣời,
tầng cao có khi lên tới 6-7 tầng. Vào thời hoàng đế Augustus, sau những trận
hỏa hoạn, ngƣởi La Mã đã giới hạn chiều cao tối đa của insula còn khoảng
25
20,7m và đến thời hoàng đế Nero, chiều cao tối đa này chỉ còn khoảng
17,75m. Trong những thời kỳ cực thịnh, tại Roma số lƣợng nhà ở chung cƣ
(insula) có khi lên đến 50.000.
Theo Encyclopedia Britannica có giả thích về căn hộ nhƣ sau:
Trong tiếng Anh hiện đại, từ “condominium” (đƣợc viết tắt là “condo”)
là từ đƣợc sử dụng phổ biến để chỉ một công trình chung cƣ thay thế cho từ
“apartment”. Các căn hộ đƣợc tạo ra đồng thời và nằm bên trong khuôn viên
khu đất chung cƣ. Khi một ngƣời sở hữu căn hộ chung cƣ condominium, anh
ta có quyền sở hữu đối với không gian nằm giữa các bức tƣờng, sàn và trần
căn hộ của mình, và một quyền sử dụng chung không thể chia sẻ (undivided
share) đối với tất vả “không gian chung” (comma areas) thuộc khuôn viên dự
án chung cƣ chứa căn hộ đó. Khái niệm chung cƣ condominium thƣờng đƣợc
sử dụng hoán đổi với nghĩa toàn bộ dự án chung cƣ hoặc dùng để chỉ từng căn
hộ chung cƣ. Trên phƣơng diện kỹ thuật, từ condominium dùng để chỉ từng
căn hộ chung cƣ (project), còn từ “apartment” hay “unit” dùng để chỉ các căn
hộ chung cƣ đơn lẻ condominium có thể có mọi hình dạng và kích cỡ, từ dạng
thấp cao tầng chung cƣ sang trọng cho tới những nhà chung cƣ cải tạo cũ kỹ.
Khái niệm “chung cƣ”[26] đƣợc sử dụng nhƣ một khái niệm quy hoạch
hơn là một khái niệm pháp lý, nhằm mô tả sự phát triển những nhà ở, căn hộ
và buồng ở đƣợc xây dựng nhằm mục đích khai thác tối đa quỹ đất. Căn hộ
tiêu chuẩn quản lý dự án xây dựng Singapore 2005 do cơ quan quản lý quy
hoạch Urban Redevelopment Authority-URA quy định, chung cƣ (apartment)
đƣợc phân thành hai dạng: dạng flat và dạng condominium.
Chung cƣ dạng flat : là loại dự án nhà ở không sở hữu đất (non-landed
housing development). Mỗi căn hộ chỉ giành riêng cho mục đích ở và có lối
vào riêng tách từ diện tích chung của khu nhà chung cƣ. Chung cƣ dạng flat
tạo thành quỹ nhà ở xây dựng với mật độ trung bình và mật độ cao tại
26
Singapore, có số tầng từ 4 tới trên 30 tầng. Khi nhà flat đƣợc tổ chức với diện
tích không gian mở cộng đồng (common open space) tối thiểu, thuộc quyền
sở hữu chung của cộng đồng cƣ dân của khu nhà đó. Không có quy định quy
mô diện tích tối thiểu cho một khu dự án flat miễn là dự án đảm bảo đƣợc quy
định về khoảng lùi và chỉ giới xây dựng. Dự án flat không bắt buộc phải bố trí
không gian mở công cộng (Communal Open Space) bên trong khu đất.
Chung cƣ dạng Condominium : không nhƣ dạng flat, chung cƣ
condominium yêu cầu quy mô diện tích khu đất lớn hơn. Cũng nhƣ flat,
condominium tạo nên quỹ nhà ở mật độ xây dựng trung bình và cao tại
Singapore. Chung cƣ condominium phải có tiện ích công cộng và giải trí nghỉ
ngơi bên trong khuôn viên; các tiện ích công cộng thuộc quyền sở hữu chung
của toàn cộng đồng cƣ dân và phục vụ cho nhu cầu của họ. Dự án
condominium có thể bao gồm các khối nhà thấp tầng (4 tầng) và cao tầng (có
thể xây dựng trên 30 tầng). Diện tích tối thiểu cho một dự án condominium là
4.000m2 và mật độ xây dựng trệt tối đa là 40% (bao gồm cả phần sân bãi đậu
xe). Dự án xây dựng chung cƣ condominium không bắt buộc phải bố trí
không gian mở công cộng (Communal Open Space) bên trong khu đất.
(Development Control, Urban Redevelopment Authority-URA, Singapore
2005).
Tại điều 03 Luật Nhà ở năm 2013 quy định rõ: “Nhà chung cƣ là nhà
có từ 2 tầng trở lên, có nhiều căn hộ, có lối đi, cầu thang chung, có phần sở
hữu riêng, phần sở hữu chung và hệ thống công trình hạ tầng sử dụng chung
cho các hộ gia đình, cá nhân, tổ chức, bao gồm nhà chung cƣ đƣợc xây dựng
với mục đích để ở và nhà chung cƣ đƣợc xây dựng có mục đích sử dụng hỗn hợp để ở và kinh doanh”[14].
Phần sở hữu riêng trong nhà chung cƣ bao gồm:
Phần diện tích bên trong căn hộ, bao gồm cả diện tích ban công, gắn
27
liền với căn hộ đó;
Phần diện tích khác trong nhà chung cƣ đƣợc công nhận là sở hữu
riêng theo quy định của pháp luật;
Hệ thống trang thiết bị kỹ thuật sử dụng riêng gắn liền với căn hộ,
phần diện tích thuộc sở hữu riêng.
2.1.3. Đặc điểm nhà chung cư, căn hộ chung cư
Đặc điểm chung của các nhà chung cƣ là phụ thuộc chính vào dịch vụ
và giao thông công cộng. Bởi vì nhà chung cƣ đƣợc xây dựng nên với mục
đích là tận dụng mọi dịch vụ của đô thị hiện đại và tiện lợi về giao thông. Nếu
các nhà chung cƣ mà không đáp ứng đƣợc các giá trị này thì coi nhƣ không
đạt yêu cầu.
Sở hữu chung trong nhà chung cƣ:
Theo Nghị định 71/2010/NĐ-CP về hƣớng dẫn thi hành luật Nhà ở thì
nhà chung cƣ do các tổ chức, cá nhân thuộc các thành phần kinh tế đầu tƣ xây
dựng để bán theo cơ chế thị trƣờng là nhà chung cƣ có phần sở hữu chung.
Phần diện tích thuộc sở hữu chung của các chủ sở hữu nhà chung cƣ bao gồm:
không gian, hành lang, cầu thang bộ, cầu thang máy, sân thƣợng, khung, cột,
tƣờng chịu lực, tƣờng bao ngôi nhà, tƣờng phân chia các căn hộ, sàn, mái,
đƣờng thoát hiểm, hệ thống bể phốt, lối đi bộ, sân chơi chung và các phần
khác không thuộc sở hữu tiêng của các chủ sở hữu nhà chung cƣ. Phần diện
tích khác không phải là phần diện tích thuộc sở hữu tiêng của các chủ ở hữu
nhà chung cƣ. Nơi để xe đƣợc xây dựng theo quy chuẩn xây dựng và có thể
bố trí tại tầng hầm hoặc tại tầng một hoặc tại phần diện tích khác trong hoặc
ngoài nhà chung cƣ. Các thiết bị sử dụng chung khác cho nhà chung cƣ, nhƣ:
lồng xả rác, hộp kỹ thuật, hệ thống cấp điện, nƣớc, ga, thông tin liên lạc, phát
thanh truyền hình, thoát nƣớc, bể phốt, cứu hỏa và các phần khác không thuộc
sở hữu riêng của căn hộ nào. Hệ thống hạ tầng kỹ thuật bên ngoài nhƣng đƣợc
28
kết nối với nhà chung cƣ đó[8].
Việc hạn chế quyền sở hữu của nhà chung cƣ
Do đặc thù của căn hộ chung cƣ là có phần sở hữu chung và sở hữu
riêng nên quyền sở hữu của các chủ căn hộ chung cƣ không giống nhƣ quyền
sở hữu các tài sản thông thƣờng khác. Chính vì thế, chủ các hộ chung cƣ phải
tuần thủ theo các quy định về quyền hạn và nghĩa vụ của phần sở hữu chung
cũng nhƣ những quy định hạn chế nhất định về quyền định đoạt đối với căn
hộ của mình.
Vấn đề quản lý sử dụng nhà chung cƣ
Với xu thế phát triển đô thị hiện nay, ngày càng nhiều ngƣời dân lựa
chọn sinh sống ở những khu chung cƣ. Tuy nhiên chung cƣ là nơi tập trung số
lƣợng lớn ngƣời cƣ ngụ nên rất dễ xảy ra các rủi ro về an ninh, cháy nổ hay
các tranh chấp về quyền sở hữu,… Vì vậy ban quản trị chung cƣ ra đời ngoài
việc đảm bảo an ninh, đảm bảo hiệu quả công tác quản lý, còn là cầu nối cho
ngƣời dân để giải quyết những vấn đề phát sinh cho cộng đồng chung cƣ. Nhà
nƣớc đã ban hành các chính sách quy định hƣớng và dẫn chủ đầu tƣ và cƣ dân
thành lập Ban quản trị để việc quản lý nhà chung cƣ đƣợc thực hiện một cách
hiệu quả và minh bạch nhất. Ban quản trị nhà chung cƣ gồm đại diện các chủ
sở hữu, ngƣời sử dụng nhà chung cƣ đó. Theo đó, quyền và trách nhiệm của
Ban quản trị chung cƣ là:
- Xây dựng nội quy sử dụng nhà chung cƣ phù hợp với điều kiện cụ thể
của nhà chung cƣ theo quy định của pháp luật để trình Hội nghị nhà chung cƣ
xem xét, thông qua.
- Thu thập, tổng hợp ý kiến, kiến nghị của ngƣời sử dụng liên quan tới
quản lý, sử dụng và cung cấp các dịch vụ nhà chung cƣ để phối hợp với các
cơ quan chức năng, với tổ chức, cá nhân có liên quan xem xét giải quyết.
- Kiểm tra, theo dõi giám sát việc sử dụng, bảo hành, bảo trì nhà chung
29
cƣ theo quy định.
- Phối hợp với chính quyền địa phƣơng, tổ dân phố trong việc xây dựng
nếp sống văn minh, giữ gìn trật tự an toàn xã hội trong nhà chung cƣ đƣợc
giao quản lý, …
Theo Thông tƣ số 20/2010/TT-BXD ngày 27/10/2010, tại Việt Nam căn hộ chung cƣ đƣợc chia thành 4 hạng (1, 2, 3 và 4)[6]. Tuy nhiên, thông tƣ
này không chỉ ra đƣợc tiêu chí cụ thể nào để phân hạng căn hộ chung cƣ.
Thực tế nghiên cứu cho thấy, căn hộ chung cƣ đƣợc phân loại dựa theo một
số tiêu chí nhƣ mức giá bán, chủ đầu tƣ, các tiện ích đi kèm, môi trƣờng
cảnh quan và quy hoạch hạ tầng xã hội xung quanh. Điển hình nhƣ tại
Colliers International Viet nam, một trong những công ty hoạt động trong
lĩnh vực BĐS nƣớc ngoài hàng đầu tại thị trƣờng Việt Nam, việc phân hạng
các tòa nhà cũng nhƣ căn hộ chung cƣ đƣợc dựa trên những tiêu chí nhƣ địa
điểm, ngày hoàn tất, dịch vụ, tuổi thọ tòa nhà, khả năng tiếp cận và tiêu
chuẩn quản lý.
2.2. Lý thuyết về giá, giái trị bất động sản
2.2.1. Giá trị bất động sản
Theo Nguyễn Ngọc Vinh, (2012) “Giá trị bất động sản là số tiền ƣớc
tính biểu hiện về những quyền lợi, chức năng, công năng, lợi ích mà bất động sản mang lại cho con ngƣời tại một thời điểm nhất định”[8]. Hiện nay có hai
loại giá trị phổ biến là giá trị thị trƣờng và giá trị phi thị trƣờng.
Giá trị thị trƣờng là tổng số tiền trao đổi ƣớc tính về tài sản giữa một
bên là ngƣời bán sẵn sàng bán với một bên là ngƣời mua sẵn sàng mua, vào
thời điểm thẩm định giá, sau quá trình tiếp thị công khai mà tại đó bên bán và
bên mua đều hành động một cách tự nguyện, thiện chí và hiểu biết lẫn nhau,
trên thị trƣờng trao đổi một cách khách quan và độc lập, trong điều kiện
thƣơng mại bình thƣờng.
30
Giá trị phi thị trƣờng là giá trị mà khi thẩm định giá bất động sản dựa
vào công cụ kinh tế hay các chức năng bất động sản hơn là khả năng đƣợc
mua, đƣợc bán trên thị trƣờng của bất động sản hay khi định giá trị bất động
sản trong điều kiện thị trƣờng bất bình thƣờng. Giá trị không phản ánh giá trị
thị trƣờng nhƣ: giá trị thanh lý, giá trị đặc biệt, giá trị bảo hiểm, giá trị tài sản
chuyên dùng, giá trị đầu tƣ, giá trị thế chấp, giá trị để tính thuế, …
Tại hầu hết các nƣớc phát triển, định nghĩa giá trị thị trƣờng của BĐS
đều đƣợc chuẩn hóa để tiện việc nghiên cứu, thống kê, quản lý và giao dịch
mua bán. Một khái niệm về giá trị khác trong lĩnh vực bất động sản là giá trị
đầu tƣ dựa trên những thông số hay giả định của nhà đầu tƣ.
2.2.2. Giá cả bất động sản
Theo Phạm Thị Ngọc Mỹ, (2006) “Giá cả là một thuật ngữ dùng để chỉ một số tiền đƣợc yêu cầu, đƣợc đƣa ra hoặc trả một hàng hóa hoặc dịch vụ”[4].
Giá cả thể hiện giá trị tƣơng đối căn cứ vào hàng hóa hoặc dịch vụ do ngƣời
mua hoặc ngƣời bán quan tâm trong từng trƣờng hợp nhất định.
Theo Nguyễn Ngọc Vinh, (2012) “Giá cả bất động sản là số tiền thể
hiện giá trị của bất động sản trong điều kiện thị trƣờng cụ thể”[9].
Bản chất của giá cả BĐS: giá cả là biểu hiện bằng tiền giá trị của tài sản
mà bên bán và bên mua có thể chấp nhận. Nó bao gồm giá của đất và giá nhà.
Trong nghiên cứu này tác giả chỉ sử dụng giá giao dịch của căn hộ
chung cƣ.
2.3. Cơ sở lý thuyết về chỉ số giá
2.3.1. Khái niệm về chỉ số giá
Theo Bách khoa toàn thƣ (Wikipedia), chỉ số giá (Price index) đƣợc
hiểu là một giá trị trung bình (hoặc bình quân có trọng số) của giá cả tƣơng
ứng tại một khi vực cho trƣớc, trong một khoảng thời gian tách biết. Nó là
một số liệu thống kê đƣợc thiết kế để hỗ trợ cho việc so sánh giá cả của những
31
hàng hóa này khác nhau nhƣ thế nào về tổng thể khi có sự khác biệt về thời
gian hay vị trí địa lý. Chỉ số giá cũng hữu ích trong việc hỗ trợ quyết định đầu
tƣ. Có một số loại chỉ số giá tiêu biểu nhƣ: Chỉ số giá tiêu dùng (CPI), Chỉ số
giá sản xuất (PPI), Chỉ số giảm phát GDP (GDP Deflator).
Theo Bách khoa toàn thƣ Britanica, chỉ số giá đo lƣờng sự thay đổi
tƣơng đối về giá bao gồm một loạt các con số đƣợc sắp xếp để so sánh giá trị
giữa hai giai đoạn bất kỳ hoặc giữa hai phạm vi không gian khác nhau, từ đó
diễn tả sự thay đổi trung bình về giá. Đầu tiên, chỉ số giá đƣợc xây dựng để đo
lƣờng những thay đổi trong chi phí sinh hoạt, qua đó xác định mức tăng lƣơng
cần thiết để duy trì một tiêu chuẩn về mức sống. Chỉ số giá đƣợc tiếp tục áp
dụng rộng rãi trong việc ƣớc tính sự thay đổi về giá theo thời gian, đồng thời
cũng đƣợc sử dụng để đo lƣờng sự khác biệt về chi phí giữa các vùng miền
khác nhau hoặc giữa các nƣớc với nhau.
Tại Mục 5 và 7, Điều 3, Thông tƣ số 20/2010/TT-BXD, chỉ số giá giao
dịch BĐS là chỉ số phản ánh mức độ biến động về giá của bất động sản thông
qua các giao dịch thành công theo thời gian. Trong đó, giá giao dịch bất động
sản là giá của bất động sản đƣợc giao dịch thành công trên thị trƣờng trong
giai đoạn tính toán, không phải là giá giao dịch lần đầu của bất động sản mới đƣợc hình thành hay mới đƣợc tạo lập[6].
Trên phƣơng diện thống kê học, chỉ số giá là chỉ số tính theo phần trăm
để phản ánh mức thay đổi tƣơng đối của giá cả một loại hàng hóa nào đó theo
thời gian.
Nhƣ vậy, chỉ số giá BĐS (Real Estate Price Index) có thể hiểu đơn giản
là chỉ tiêu tƣơng đối phản ánh xu hƣớng và mức độ biến động giá cả theo thời
gian của BĐS. Đây là tỷ lệ phần trăm cho thấy mức độ mà giá một loại hình
BĐS (hoặc giá của một phân khúc BĐS) đã thay đổi trong khoảng thời gian
(tháng, quý, năm) so với mức giá tƣơng ứng trong một năm nào đó (năm cơ
32
sở) và đƣợc xác định nhƣ một mức giá tại thời điểm gốc.
2.3.2. Thực trạng của việc xác định chỉ số giá tại Việt Nam
Cho đến nay, vấn đề xác định chỉ số giá BĐS tại Việt Nam đƣợc đề cập
tại Quyết định của Thủ tƣớng chính phủ số 43/2010/QĐ ngày 2/6/2010 và
đƣợc cụ thể hóa bằng Thông tƣ của Bộ xây dựng số 20/2010-BXD ngày
27/10/2010. Những văn bản pháp lý này có thể đề cập đến việc ban hành chỉ
số giá, số lƣợng và giá trị (doanh thu) giao dịch, doanh thu kinh doanh, số
lƣợng sàn giao dịch BĐS, trong đó quy định cụ thể kỳ công bố, lộ trình thực hiện và cơ quan chịu trách nhiệm[1].
Thông tƣ số 20/2010/TT-BXD ngày 27/10/2010 đƣợc Bộ xây dựng
ban hành nhằm hƣớng dẫn thi điểm xây dựng và công bố một chỉ số đánh giá thị trƣờng BĐS[6]. Theo đó, việc xác định chỉ số này đƣợc tiến hành cụ
thể qua 4 bƣớc:
Bƣớc 1: Phân khu vực và lựa chọn bất động sản đại diện
Bƣớc 2: Xây dựng các dữ liệu gốc
Bƣớc 3: Xây dựng các dữ liệu so sánh
Bƣớc 4: Tính toán xác định các chỉ số đánh giá thị trƣờng BĐS
Đối với chỉ số giá giao dịch BĐS, Thông tƣ số 20/2010/TT-BXD có đề
cập đến phƣơng pháp xác định chỉ số giá giao dịch BĐS chung của địa
phƣơng và xác định chỉ số giá giao dịch bất động sản của từng khu vực, trong
đó xác định chỉ số giá của từng loại cũng nhƣ từng phân loại BĐS.
Theo hƣớng dẫn của Thông tƣ số 20/2010/TT-BXD, chỉ số giá căn hộ
chung cƣ đƣợc tính bằng phƣơng pháp so sánh; trong đó, chọn ra một BĐS
đại diện và tiến hành điều chỉnh các BĐS tƣơng đồng với BĐS đại diện. Sau
đó, tiến hành tính giá trị trung bình cộng của các BĐS so sánh để có giá giao dịch cho phân hàng BĐS cần tính chỉ số giá[6].
Dễ thấy, việc tính toán và điều chỉnh theo phƣơng pháp này có hiệu quả
33
nhiều bất cập. Thứ nhất, việc chọn ra căn hộ đại diện với một mức giá cho sẵn (22.790.000 đồng/m2) là chƣa đƣợc phù hợp. Trong quá trình xác định chỉ số
giá BĐS, đây chính là giá trị mà chúng ta cần tìm trƣớc tiên. Ngoài ra, việc
tính toán chỉ số giá BĐS chỉ dựa trên mức giá của một căn hộ đại diện sẽ gặp
phải những trục trặc nhất định khi mà giá của căn hộ luôn có sự thay đổi theo
thời gian. Thứ hai, tiêu chí để chọn ra 5 căn hộ chung cƣ so sánh làm đại diện
cho căn hộ chung cƣ phân hàng 2 là chƣa rõ ràng và còn có những điểm chƣa
hợp lý. Một trong những điểm bất cập khác đó chính là các tỷ lệ % điều chỉnh
trong phƣơng pháp so sánh.Trong quá trình tính toán, đây là những chỉ số cần
phải dựa trên dữ liệu, chứng cứ thị trƣờng thay vì đƣợc xác định một cách
cảm tính nhằm đảo bảo tính khách quan cũng nhƣ tăng tính thuyết phục.
Xét trên góc độ doanh nghiệp, đặc biệt là những doanh nghiệp hoạt
động trong các lĩnh vực liên quan đến BĐS cũng nhƣ các tổ chức có nhu cầu
xác định chỉ số giá BĐS nói chung, công tác tính toán chủ yếu dựa trên kinh
nghiệm làm việc. Mỗi công ty luôn có một cơ sở dữ liệu riêng, từ đó họ tính
toán một cách đơn giản chỉ số giá BĐS cho từng khu vực cũng nhƣ từng hạng
mục BĐS và lấy những kết quả này để áp dụng. Ngoài ra, những công ty này
thƣờng tham khảo thêm những chỉ số này thông qua các báo cáo định kỳ của
một số công ty nghiên cứu thị trƣờng hoặc những công ty BĐS nƣớc ngoài có
uy tín nhƣ Savills, CBRE, Colliers. Những chỉ số giá BĐS đƣợc ban hành tại
các văn bản, thông tƣ rất ít khi đƣợc những công ty này sử dụng vì nhiều lý do
khác nhau mà rõ ràng nhất đó chính là tính thuyết phục không cao cũng nhƣ
dữ liệu thị trƣờng không đƣợc cập nhật.
2.4. Phƣơng pháp xác định chỉ số giá bất động sản
Trên thế giới, để xây dựng chỉ số giá BĐS ngƣời ta sử dụng nhiều
phƣơng pháp mà ta có thể chia thành 3 phƣơng pháp chính: phƣơng pháp giản
đơn, vận dụng phƣơng pháp phân tích giao dịch lặp lại và phƣơng pháp phân
34
tích hồi quy Hedonic. Tại mỗi quốc gia, các chỉ số có thể đƣợc xây dựng theo
những phƣơng pháp khác nhau bởi những cơ quan khác nhau.
2.4.1. Phương pháp giản đơn
Phƣơng pháp này đo lƣờng giá bình quân giản đơn, bình quân có trọng
số hoặc bình quân giữa (giá trị trung vị) của giá BĐS một khoảng thời gian
nhất định. Việc giám sát các chỉ số nhƣ vậy không cho phép (không giúp ích)
phân biệt giữa giá cả và đặc tính của sự thay đổi. Ngoài ra, những đặc tính
không mang tính đại diện của các giao dịch BĐS qua thời gian có thể làm
méo mó xu hƣớng giá cả, đặc biệt khi những giao dịch liên quan đến những
loại hình BĐS khác nhau giữa thời điểm này với thời điểm khác. Phƣơng
pháp này đƣợc áp dụng tại nhiều nƣớc, trong đó bao gồm Đức, Úc, Tây Ban
Nha, và Hà Lan, vì tính đơn giản của nó cũng nhƣ không đòi hỏi nguồn dữ
liệu chi tiết về từng đặc tính của BĐS.
2.4.2. Vận dụng phương pháp phân tích giao dịch lặp lại trong việc
ước lượng chỉ số giá bất động sản
- Nghiên cứu của Wen Hai-zhen es al, 2005
Nhóm tác giả này tiến hành so sánh 4 loại chỉ số giá truyền thống dựa trên giao dịch lặp lại để phát triển một chỉ số giá tự hồi quy[36]. Trong đó, vẫn
sử dụng phân tích giao dịch lặp lại nhƣng có kết hợp thêm những giao dịch
đơn lẻ và tác động của yếu tố vị trí. Nghiên cứu này so sánh thống kê về mặt
định lƣợng những ảnh hƣởng của khoảng cách thời gian giữa các giao dịch,
vận dụng thêm những thông tin của mô hình Hedonic cũng nhƣ giải quyết vấn
đề kết hợp giữa phân tích giao dịch đơn lẻ và giao dịch lặp lại.
Tính năng dự báo đƣợc sử dụng nhƣ một thƣớc đo định lƣợng trong
việc phân tích bằng cách sử dụng dữ liệu từ những giao dịch nhà ở của 20 khu
vực đô thị tại Mỹ. Cụ thể, dữ liệu đƣợc sử dụng bao gồm những giao dịch nhà
ở đƣợc bán từ tháng 7/1985 cho đến tháng 9/2004. Đối với mỗi giao dịch,
35
những thông tin đi kèm gồm có: địa chỉ, thời điểm của giao dịch (tháng, năm)
và giá giao dịch. Các chỉ số thu đƣợc có xu hƣớng giống nhau qua thời gian
tuy nhiên vẫn có sự khác biệt đủ lớn để nhận đƣợc sự quan tâm. Bên cạnh đó,
chỉ số tự hồi quy diễn tả tổng thể một cách khá tốt.
2.4.3. Mô hình định giá hưởng thụ (Hedonic Pricing Method – HPM)
Theo Nguyễn Quốc Nghi và các cộng sự, (2012) thì mô hình Hedonic
là mô hình hồi quy đƣợc sử dụng để xác định giá trị của những thuộc tính liên quan đến hàng hóa thị trƣờng trong các giai đoạn cụ thể[10]. Điều quan trọng
cần lƣu ý là phƣơng pháp giá hƣởng thụ đƣợc dựa trên thực tế là giá hàng hóa
trong một thị trƣờng bị ảnh hƣởng bởi đặc điểm của nó. Ví dụ, giá của một
chiếc quần sẽ phụ thuộc và sự thoải mái, vải đƣợc sử dụng, thƣơng hiệu, phù
hợp, vv. Vì vậy, phƣơng pháp này sẽ giúp ƣớc tính giá trị của một hàng hóa
dựa trên sự sẵn lòng trả của ngƣời tiêu dùng các hàng hóa.
Theo Malpezzi Stephen, (2002) Court là ngƣời đầu tiên áp dụng phƣơng pháp hồi quy Hedonic [23]. Court nghiên cứu mô hình định giá cho xe
ô tô. Tại thời điểm này, việc xác định giá xe ô tô hoàn toàn không phụ thuộc
vào chủng loại, kích thƣớc, tiêu chuẩn, nội thất, hệ thống máy, … Hậu quả là
các thuộc tính này đƣợc xem nhƣ là một phụ kiện thiết bị mà không đƣợc tính
nhƣ thành phần hình thành nên giá của xe ô tô. Court đã chỉ ra rằng giá xe ô
tô có thể tăng hoặc giảm ngay khi các thuộc tính này thay đổi mặc dù nó
không ảnh hƣởng nhiều đến giá.
Theo Rosen, (1974) giá hƣởng thụ (Hedonic price) đƣợc xác định là giá
tiềm ẩn của các thuộc tính đƣợc tiết lộ từ việc quan sát giá các sản phẩm khác
biệt và giá trị cụ thể của đặc tính liên kết với nó. Mỗi sản phẩm có giá thị
trƣờng đƣợc liên kết với một giá trị vector cố định z. Mối quan hệ giữa giá và
các thuộc tính của sản phẩm đƣợc thiết lập thông qua hàm hồi quy p(z) = p
(ZL, …, z). Công thức này thể hiện ngƣời mua và ngƣời bán là tƣơng đƣơng
36
nhau trong mô hình hồi quy giá hƣởng thụ (Hedonic model). Nó thu đƣợc từ
việc mua sắm và so sánh giá thông qua các đặc tính của sản phẩm. Và hàm này cung cấp mức giá tối thiểu cho bất kỳ gói đặc tính nào[25].
Cũng theo Rosen, (1974) thuộc tính (ví dụ, tính chất của một ngôi nhà
chẳng hạn nhƣ số lƣợng phòng ngủ, số lƣợng phòng tắm, số lƣợng lò sƣởi, bãi
đổ xe, khu vực sinh sống và kích thƣớc) đƣợc ngầm thể hiện trong hàng hóa
và giá cả thị trƣờng. Số tiền hoặc hiện diện của các thuộc tính liên quan đến
các mặt hàng định nghĩa một tập hợp các tiềm ẩn hoặc giá “hƣởng thụ”. Các
giá trị tiềm ẩn biên của các thuộc tính thu đƣợc bằng cách phân biệt chức
năng giá hƣởng thụ đối với từng thuộc tính.
Dạng mô hình Hedonic
Dạng mô hình Hedonic là một mô hình mở, với các biến đƣợc thu nhập
tùy vào dữ liệu mà mô hình nghiên cứu.Mô hình Hedonic cơ bản đầu tiên
đƣợc Ridker (1976) trình bày: Pi = f(Sli … Ski, Nli … Nmi,Zli … Zni)
Trong đó:
Pi: giá nhà (house price)
S = đặc điểm kết cấu nhà ở (1….k), nhƣ diện tích nhà, số lƣợng phòng,
loại hình xây dựng, …
N = đặc điểm khu dân cƣ (1….m), nhƣ khoảng cách tới nơi làm việc,
chất lƣợng của trƣờng học, tỷ lệ tội phạm địa phƣơng, ….
Z = môi trƣờng đặc trƣng (1….n), nhƣ chất lƣợng không khí, nguồn
nƣớc, tiếng ồn,…Đƣợc viết dƣới dạng:
Pi = α0 + α1Sli + α 2S2i + … + α kiSki + ß1Nli + ß 2N2i + … + ß
mNmi + ƴaZai
Một mô hình hồi quy của giá trị hoặc giá thuê căn hộ dựa trên những
đặc tính liên quan đến căn hộ. Trong đó, từng biến độc lập đại diện cho từng
đặc điểm riêng biệt và các hệ số trong kết quả của mô hình là giá tiềm ẩn của
37
những đặc điểm này. Mô hình hồi quy của giá thuê nhà hoặc giá trị căn hộ có
dạng nhƣ sau: R = f (S, N, L, C, T)
Trong đó :
R là giá thuê hoặc giá trị căn hộ; S là những đặc điểm thuộc cấu trúc; N
là đặc điểm thuộc môi trƣờng xung tranh; L là vị trí; C là đặc điểm về hợp
đồng giao dịch; T là thời hạn căn hộ đƣợc quan sát.
- Theo Johannes Krouthen, (2011) [28], nghiên cứu về các yếu tố ảnh
hƣởng đến sự khác nhau về giá của các căn hộ tại Uppsala.
Yi = ß0 + ß1Xil + ... + ßk Xiki + Ɛi - Theo Selim.S, (2008)[33], nghiên cứu về các yếu tố nội tại của căn
nhà đƣợc thực hiện tại Thổ Nhĩ Kỳ ông xây dựng mô hình giá nhà nhƣ sau:
LnP = bx + u
Kết quả hồi quy mô hình Hedonic của ông cho thấy diện tích nhà, số
lƣợng phòng, loại nhà, hệ thống nƣớc, hồ bơi, đặc trƣng về vị trí và kiểu tòa
nhà là các biến quan trọng có ảnh hƣởng đến giá nhà.
2.5. Các nhân tố tác động đến giá căn hộ chung cƣ
Cũng giống nhƣ bất cứ hàng hóa dịch vụ nào khác, giá bất động sản
trên thị trƣờng là giá cân bằng giữa cung và cầu trên thị trƣờng.
Cung BĐS là một vế của bất đẳng thức đƣợc xác định bằng tổng khối
lƣợng hàng hóa BĐS sẵn sàng đƣa ra trao đổi trên thị trƣờng tại một thời điểm nào đó với một mức giá giới hạn nhất định [9]. Cung BĐS không phải là toàn
bộ quỹ hàng hóa BĐS có thể có mà là lƣợng hàng hóa BĐS có thể và sẵn sàng
tham gia hoạt động giao dịch mua bán, cho thuê, trao đổi,… trên thị trƣờng.
Có thể có ngƣời có nhiều hàng hóa BĐS nhƣng nếu họ không có nhu cầu bán
(cho thuê, trao đổi,…) hoặc có nhu cầu bán (cho thuê, trao đổi,…) nhƣng
không phải là bán với mặt bằng giá hiện tại của thị trƣờng mà muốn chờ một
cơ hội với mặt bằng giá cao hơn thì hàng hóa BĐS đó không đƣợc tính vào
38
lƣợng cung tại thời điểm đó.
Cầu về BĐS là khối lƣợng hàng hóa BĐS mà ngƣời tiêu dùng sẵn sàng
chấp nhận và có khả năng thanh toán để nhận đƣợc khối lƣợng hàng hóa BĐS
có một sự cách biệt khá lớn về quy mô, phạm vi và đối tƣợng xuất hiện. Nhu
cầu thƣờng xuất hiện với một quy mô lớn trên phạm vụ rộng với tất cả các đối tƣợng[9].
Khi cầu lớn hơn cung, giá đất đai thƣờng bị đẩy cao lên, khi cầu thấp
hơn cung giá đất đai có xu hƣớng giảm xuống. Tuy nhiên, giá cả còn phụ
thuộc vào nhiều yếu tố khác: yếu tố xuất phát từ những khuyết tật của thị
trƣờng nhƣ “độc quyền”, “đầu cơ”, “cạnh tranh không lành mạnh”… hay
những yếu tố xuất phát từ sự can thiệp của Nhà nƣớc nhƣ đầu tƣ của Nhà
nƣớc vào việc nâng cấp cơ sở hạ tầng khu dân cƣ, tăng hoặc miễn giảm thuế
cho các doanh nghiệp kinh doanh địa ốc, áp dụng việc bán đấu giá tài sản
BĐS thuộc sở hữu Nhà nƣớc…; có những yếu tố bắt nguồn từ tâm lý, thói
quen của ngƣời dân nhƣ không muốn bán nhà đất do cha ông để lại, hoặc ham
muốn có nhà nằm trên quốc lộ, tỉnh lộ…
Các nhóm yếu tố ảnh hƣởng đến giá chung cƣ là:
2.5.1. Các yếu tố có mối liên hệ trực tiếp lên giá BĐS Theo Lê Tấn Lợi, (2009)[13] khả năng sinh lời do yếu tố vị trí BĐS
mang lại càng cao thì giá trị của BĐS càng lớn. Mỗi BĐS luôn đồng thời tồn
tại hai loại vị trí, vị trí tuyệt đối và vị trí tƣơng đối. Những thửa đất nằm tại
trung tâm đô thị hay một vùng nào đó sẽ có giá trị lớn hơn những thửa đất
cùng loại nằm ở các vùng ven trung tâm (vị trí tƣơng đối). Giá đất đƣợc phân
theo loại đô thị loại 1, 2, 3, 4 và 5; xếp theo khu vực: trung tâm, cận trung
tâm, khu vực ven đô…; xếp theo loại đƣờng phố: đƣờng loại 1, 2, 3… Những
BĐS nằm tại các ngã 4 hay ngã 3, trên các trục lộ giao thông quan trọng lại có
giá trị cao hơn những BĐS nằm ở vị trí khác (vị trí tuyệt đối).
39
Kích thƣớc, hình thể, diện tích, hình dáng của BĐS: những lô đất có
quy mô kích thƣớc phù hợp với mục đích sử dụng thì giá trị cao hơn là đất có
giá tị quy mô kích thƣớc không phù hợp với mục đích sử dụng ở cùng địa
điểm. Thông thƣờng đất ở đô thị, ở vị trí mặt tiền có chiều ngang rộng hơn
chiều sâu thì có lợi thế hơn. Những lô đất có hình dạng vuông vắn, nở hậu thì
giá trị hơn những lô đất có hình dáng méo mó, tốp hậu ở cùng địa điểm;
những lô đất có bề mặt tiếp giáp với đƣờng phố rộng thì có giá trị hơn, lô đất
có bề mặt tiếp giáp với đƣờng phố hẹp quá sâu. Theo phong thủy, hình thể
của thửa đất mà trên đó chủ sở hữu xây cắt, hoặc là nơi căn nhà đang tọa lạc
là rất quan trọng. Thông thƣờng ta chia thửa đất thành các loại hình dạng
chính sau: vuông vức (hình vuông hoặc hình chữ nhật), nở hậu, tóp hậu, hình
chữ L, hình tam giác…Những thửa đất nào có hình dạng vuông vức hoặc nở
hậu thì có giá cao hơn những thửa đất có hình dạng khác do tính cân bằng ổn
định mà những thửa đất này mang lại.
2.5.2. Các yếu tố kinh tế Theo Nguyễn Văn Trình và ctg, (2010)[12] thì khả năng mang lại thu
nhập từ BĐS: giá trị BĐS tỉ lệ thuận với mức thu nhập mà chính nó mang lại.
Những tiện nghi gắn liền với BĐS: Tiện nghi gắn liền với BĐS bao gồm: hệ
thống điện, nƣớc, vệ sinh, điều hòa nhiệt độ, thông tin liên lạc và các dịch vụ
khác. Tiện nghi càng đầy đủ và chất lƣợng càng tốt thì càng làm cho giá trị
BĐS càng gia tăng.
2.5.3. Các yếu tố liên quan đến thị trường Thị trƣờng bất động sản từ 2000- 2013, [1] thì nhu cầu của BĐS trên thị
trƣờng có sự hội tụ của các điều kiện sau: sự xuất hiện của nhu cầu tiêu dùng
về một dạng BĐS nào đó mà nhu cầu đó không thể tự thỏa mãn bằng các
nguồn lực sẵn có của mỗi ngƣời dân; phải có các nguồn lực tài chính để đảm
bảo khả năng thanh toán cho các nhu cầy này, chỉ khi có các nguồn lực tài
40
chính cho thanh toán thì nhu cầu mới đƣợc chuyển thành cầu trên thị trƣờng;
phải có sự hoạt động của thị trƣờng để nhu cầu có khả năng thanh toán mới có
điều kiện gặp đƣợc cung và cầu và thực sự trở thành cầu xuất hiện trên thị
trƣờng; phải có sự hoạt động của thị trƣờng để nhu cầu có khả năng thanh
toán mới có điều kiện gặp đƣợc cung và cầu và thực sự trở thành cầu xuất
hiện trên thị trƣờng, chính thị trƣờng là môi trƣờng để nhu cầu có khả năng
thanh toán đƣợc trở thành cầu thực tế và đƣợc thỏa mãn.
2.5.4. Các yếu tố về pháp lý Theo quy định của Bộ xây dựng[1], thì một BĐS có đầy đủ pháp lý thì
giá trị cao hơn rất nhiều so với BĐS không có giấy tờ pháp lý. Pháp lý ở đây
bao gồm quyền sử dụng đất, sở hữu nhà, giấp phép xây dựng, …
Các quy định về xây dựng và kiến trúc gắn với BĐS, các hạn chế về
quyền sử dụng đất, sở hữu nhà và công trình xây dựng khác gắn với BĐS:
tình trạng cho thuê, thế chấp BĐS, tình trạng tranh chấp quyền sử dụng đất,
sở hữu nhà, sự hạn chế quyền sở hữu chung.
2.5.5. Các yếu tố chính trị pháp lý Theo dữ liệu của Bộ Xây dựng[1], thì sự thay đổi về đƣờng lối chính
sách của Nhà nƣớc và chính quyền địa phƣơng có thể có những tác động đến
hoạt động của thị trƣờng BĐS nói chung và sự đầu tƣ vào lĩnh vự BĐS nói
riêng. Cụ thể là:
Các chính sách có tác động gián tiếp nhƣ: khuyến khích đầu tƣ vào địa
phƣơng làm tăng nhu cầu về BĐS từ đó có thể làm cho giá BĐS gia tăng.
Các chính sách tác động trực tiếp nhƣ:
- Chính sách cho phép những ngƣời không có hộ khẩu thành phố
đƣợc mua nhà tại thành phố.
- Chính sách tài chính áp dụng đối với những ngƣời đƣợc nhà nƣớc
giao đất, cho thuê đất…
41
- Chính sách tín dụng đối với hoạt động đầu tƣ vào lĩnh vực BĐS
- Các chính sách thuế của Nhà nƣớc đối với BĐS.
- Chính sách cho phép Việt kiều mua BĐS tại Việt Nam.
2.5.6. Các yếu tố thuộc về kinh tế vĩ mô Theo Nguyễn Văn Trình và Nguyễn Thị Tuyết Nhƣ, (2011)[12] thì kinh
doanh BĐS còn phụ thuộc về kinh tế vĩ mô nhƣ:
- Tình hình cung cầu BĐS trong khu vực;
- Đặc điểm của những ngƣời tham gia thị trƣờng BĐS trong khu vực;
- Hiện trạng vùng lân cận;
- Mức độ tăng trƣởng GDP hàng năm của vùng;
- Tỷ lệ thuế và mức thuế suất;
- Mức độ lạm phát chung;
- Tình hình thị trƣờng lao động, chứng khoán, tín dụng.
2.5.7. Các yếu tố xã hội Theo Nguyễn Văn Trình và Nguyễn Thị Tuyết Nhƣ, (2011) [12]: ngoài
các yếu tố trên thì còn một số yếu tố xã hội cũng tác động lớn đến giá trị BĐS.
Một khu vực và mật độ dân số tự nhiên tăng cao do tốc độ tăng của dân số thì
giá BĐS nơi đó cũng tăng lên do cân bằng cung – cầu bị phá vỡ. Mặt khác các
yếu tố khác cũng ảnh hƣởng: chất lƣợng dịch vụ, giáo dục, y tế, an ninh trật tự.
Tóm lại trong tất cả các yếu tố tác động lên giá BĐS, tác giả nhận thấy
các yếu tố có mối liên hệ trực tiếp tác động nhiều nhất. Nhìn chung, đối với 1
BĐS là nhà phố thì một số yếu tố tác động lên giá BĐS phải kể đến nhƣ: vị
trí, diện tích, hình dáng, an ninh, môi trƣờng,… Đối với BĐS là các căn hộ
chung cƣ thƣờng có một số điểm đặc biệt hơn, giá của loại BĐS này đôi khi
còn phụ thuộc vào một số các yếu tố khác nhƣ môi trƣờng hay dịch vụ tiện
ích,….
42
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Chƣơng 2 đã cung cấp những lý luận nền tảng cơ sở lý luận về căn hộ
chung cƣ, tác giả đã chỉ ra các 5 nhân tố ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ
gồm nhân tố: Vị trí căn hộ; Điều kiện cơ sở hạ tầng; Chất lƣợng môi trƣờng;
Đặc điểm cấu trúc căn hộ; Tiện ích khu chung cƣ. Từ đó, đề xuất mô hình
nghiên cứu gồm 1 biến phụ thuộc (Giá căn hộ chung cƣ) và 5 biến độc lập
(Vị trí căn hộ, Điều kiện cơ sở hạ tầng, Chất lƣợng môi trƣờng, Đặc điểm
cấu trúc căn hộ, Tiện ích khu chung cƣ)
43
CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Phƣơng pháp nghiên cứu
3.1.1. Phương pháp định tính
Phƣơng pháp định tính đƣợc thực hiện thông qua việc phỏng vấn các
chuyên gia trong lĩnh vực BĐS và các đơn vị quản lý căn hộ chung cƣ để tìm
ra các yếu tố tác động đến giá căn hộ chung cƣ.
3.1.2. Phương pháp định lượng
Phƣơng pháp định lƣợng nhằm phân tích tác động của các yếu tố khảo
sát đến giá căn hộ chung cƣ. Tác giả sử dụng phần mềm SPSS để chạy mô
hình hồi quy và thực hiện các kiểm định thống kê cần thiết cho đề tài này.
3.2. Mô hình nghiên cứu đề nghị
3.2.1. Mô hình hồi quy
Mục tiêu phân tích của mô hình hồi quy là xét mới liên hệ tuyến tính
giữa một hay nhiều biến độc lập Xi (Xi : còn đƣợc gọi là biến giải thích) đến
một biến phụ thuộc (Y: biến đƣợc giải thích). Bản chất của phƣơng pháp hồi
quy đƣợc sử dụng trong nghiên cứu là dựa vào số liệu thống kê của hàng loạt
giao dịch trên thị trƣờng, nhằm ƣớc lƣợng mức độ tác động của các yếu tố lên
giá trị căn hộ chung cƣ.
Phạm vi áp dụng: Phƣơng pháp hồi quy thƣờng đƣợc vận dụng cho
những căn hộ thƣờng xuyên đƣợc giao dịch trên thị trƣờng, và các yếu tố tác
động giá căn hộ là các yếu tố có thể khảo sát đƣợc. Phƣơng pháp hồi quy
thƣờng chỉ đƣợc vận dụng trong điều kiện thị trƣờng phải ổn định. Cơ sở dữ
liệu tập trung, minh bạch.
3.2.2. Mô hình các yếu tố tác động lên giá căn hộ chung cư
Từ các lý thuyết và tổng hợp các bài nghiên cứu trên, tác giả đề xuất
mô hình có dạng:
44
GIA = β1VITRI + β2 CSHT + β3 CLMT + β4 DACDIEM + β5 TIENICH + ε
Trong đó:
Biến VITRI: Vị trí căn hộ
Biến CSHT: Điều kiện cơ sở hạ tầng
Biến CLMT: Chất lƣợng môi trƣờng
Biến DACDIEM: Đặc điểm cấu trúc căn hộ
Biến TIENICH: Tiện ích khu chung cƣ
ε: Hệ số nhiễu.
β: Hệ số hồi quy.
GIA: giá căn hộ chung cƣ
3.3. Khung phân tích dành cho nghiên cứu
Hình 3. 1: Khung phân tích dành cho nghiên cứu
Tổng hợp lý thuyết
Các nghiên cứu trong và ngoài nƣớc
Xây dựng khung phân tích
Khảo sát ý kiến chuyên gia
Xây dựng mô hình nghiên cứu
Khảo sát thực tế
Ƣớc lƣợng mô hình
Kiểm định giả thuyết
Báo cáo kết quả nghiên cứu
Nguồn: Thiết kế nghiên cứu của tác giả
45
3.4. Mô hình nghiên cứu
Các nghiên cứu trƣớc cho thấy có rất nhiều nhân tố ảnh hƣởng đến giá
căn hộ chung cƣ tại TP. HCM. Với mục tiêu (1) Đánh giá tình hình chung
giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM hiện nay; (2) Xác định những nhân tố đang
ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM hiện nay và (3) Đánh giá
mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đó đến giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM
hiện nay, tác giả đề xuất mô hình các nhân tố ảnh hƣởng đến giá căn hộ
chung cƣ bao gồm:
Biến phụ thuộc: Giá căn hộ chung cƣ
Biến độclập: bao gồm 5 biến
(1) Vị trí căn hộ
(2) Điều kiện cơ sở hạ tầng
(3) Chất lƣợng môi trƣờng
(4) Đặc điểm cấu trúc căn hộ
(5) Tiện ích khu chung cƣ
Vị trí căn hộ (VITRI)
(+)
Điều kiện cơ sở hạ tầng (CSHT)
(+)
Giá
Chất lƣợng môi trƣờng (CLMT)
(+)
căn hộ
(+)
chung cƣ
Đặc điểm cấu trúc căn hộ
(+)
(DACDIEM)
(GIA)
Tiện ích khu chung cƣ (TIENICH)
(+)
Hình 2. 1: Mô hình nghiên cứu
46
Mô hình các nhân tố ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ đƣợc khái
quát theo hình 2.1. Đồng thời, tác giả đƣa ra các giả thuyết nhằm kiểm định về các nhân tố ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ trong bảng 2.1 nhƣ sau:
Bảng 2. 1: Giả thuyết nghiên cứu 1
Giả thuyết Nội dung
Vị trí căn hộ có ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ (+) H1
H2 Điều kiện cơ sở hạ tầng có ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ (+)
H3 Chất lƣợng môi trƣờng có ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ (+)
H4 Đặc điểm cấu trúc căn hộ có ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ (+)
H5 Tiện ích khu chung cƣ có ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ (+)
Tác giả thuyết nghiên cứu này sẽ đƣợc kiểm định để bác bỏ hay chấp
nhận, từ đó xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ.
3.5. Giới thiệu về khu vực nghiên cứu và số liệu nghiên cứu
3.5.1. Giới thiệu về khu vực nghiên cứu
Quận 2 là một trong năm quận mới thành lập của TP. HCM từ năm
1997, nằm ở phía Đông Bắc thành phố, thành lập trên cơ sở tách từ 5 xã của
huyện Thủ Đức trƣớc đây. Phía Bắc giáp quận Thủ Đức, phía Nam giáp sông
Sài Gòn, ngăn cách với quận 7; sông Nhà Bè, ngăn cách với huyện Nhơn
Trạch.
Tổng diện tích tự nhiên của quận 2 là 5017 ha. Ngày đầu mới thành lập,
diện tích đất nông nghiệp chiếm 2.543,8 ha. Đến năm 2005, diện tích đất nông
nghiệp còn 1.611 ha, đất dân cƣ chiếm 1.402 ha. Các phƣờng có diện tích nhỏ
là phƣờng Thủ Thiêm với 150 ha, phƣờng An Khánh với 180 ha và phƣờng
47
Bình An 187 ha. Địa hình quận 2 bao gồm cả gò và bƣng, kênh rạch chiếm
24,7% tổng diện tích tự nhiên, phần lớn địa hình thấp trũng, có độ cao trung
bình khoảng từ 1,5m đến 3m với mực nƣớc biển, độ dốc theo hƣớng Bắc –
Nam.
Do là một quận mới tách nên quận 2 có chung quá trình phát triển lịch
sử với quận Thủ Đức, những tên thôn, tên làng, tên ấp, tên xã trƣớc kia của
Thủ Đức nay trở thành tên vùng, tên đƣờng phố, tên phƣờng của quận 2.
Cùng với sự phát triển của vùng kinh tế trong điểm phía Nam và TP. HCM
quận 2 có vị trí quan trọng, sẽ là trung tâm mới của thành phố sau này. Đối
diện khu Trung tâm cũ qua sông Sài Gòn, là đầu mối giao thông về đƣờng bộ,
đƣờng xe lửa, đƣờng thủy nối liền TP. HCM với các tỉnh: Đồng Nai, Bình
Dƣơng, Bà Rịa – Vũng Tàu, Quận 2 có tiềm năng về quỹ đất xây dựng, mật
độ dân số còn thƣa thớt, đƣợc bao quanh bởi các sông rạch lớn, môi trƣờng
còn hoang sơ nên đã nhân lên lợi thế về vị trí kinh tế của mình. Khu đô thị
mới Thủ Thiêm, trung tâm tài chính, thƣơng mại, dịch vụ mới của thành phố
sẽ mọc lên ở đây trong thời gian không xa nữa.
STT Tên chung cƣ
1 Căn hộ chung cƣ Homyland I Địa chỉ Đƣờng Nguyễn Duy Trinh, P Bình Trƣng Tây, quận2
2 Căn hộ chung cƣ Homyland II
3 Căn hộ chung cƣ Petrolandmark
chung cƣ Metro 4 Căn hộ Apartment Đƣờng Nguyễn Duy Trinh, P Bình Trƣng Tây, quận2 Đƣờng Đồng Văn Cống, P. An Phú, quận 2 Đƣờng 2 – Đƣờng 37A, P. An Phú, quận 2
48
5 Căn hộ chung cƣ Lƣơng Định Của
6 Căn hộ chung cƣ An Lộc
7 Căn hộ chung cƣ Bình Minh
8 Căn hộ chung cƣ Parc Spring
9 Căn hộ chung cƣ Petroland
10 Căn hộ chung cƣ An Khang
11 Căn hộ chung cƣ Hoàng Anh River View
12 Căn hộ chung cƣ An Phúc
13 Căn hộ chung cƣ Cantavil An Phú
14 Căn hộ chung cƣ Thịnh Vƣợng Đƣờng Lƣơng Định Của, P.An Phú, quận 2 Đƣờng 15, P. An Phú, quận 2 Đƣờng Lƣơng Định Của, P. Bình An, quận 2 Đƣờng Nguyễn Duy Trinh, P. Bình Trƣng Đông, quận 2 Đƣờng Nguyễn Duy Trinh, P. Bình Trƣng Đông, quận 2 An Phú An Khanh, P. An Phú, quận 2 Đƣờng Nguyễn Văn Hƣờng, P.Thảo Điền, quận 2 Đƣờng 15, P. An Phú, quận 2 Đƣờng Xa Lộ Hà Hội, P. An Phú , quận 2 Đƣờng Nguyễn Duy Trinh, P. Bình Trƣng Đông, quận 2
15 Đƣờng D1, P. Tân Hƣng, quận 7 Căn hộ chung cƣ Him Lam Riverside
16 Căn hộ chung cƣ Florita
17 Căn hộ Khu Trung Sơn
18 Căn hộ Happy Valley
19 Căn hộ chung cƣ River city
20 Căn hộ chung cƣ Sunrise City Đƣờng D1, quận 7 Đƣờng Nguyễn Văn Cừ nối dài, quận 7 803 Nguyễn Văn Linh, Tân Phong, Quận 7 Đƣờng Đào Trí, Khu phố 1, Phƣờng Phú Thuận, Quận 7 23 Đƣờng Nguyễn Hữu Thọ, P. Tân Hƣng, quận 7
Quận 7 là quận thuộc địa phận Thành phố Hồ Chí Minh, từng là một
phần của huyện Nhà Bè trƣớc kia. Quận 7 nổi tiếng với khu chế xuất Tân
Thuận, công viên giải trí Wonderland, và Khu đô thị mới Phú Mỹ Hƣng (Khu
đô thị Nam Sài Gòn). Theo nghị định 03/CP của chính phủ, ngày 01/04/1997
từ 05 xã phía Bắc và một phần Thị trấn Nhà Bè, Quận 7 đã hình thành với
diện tích tự nhiên là 3.576 ha trong đó đất chuyên dùng và xây dựng chiếm
49
1.171,34 ha, đất nông nghiệp là 1.368,9 ha, phần còn lại là diện tích sông,
kênh rạch. Với cơ sở hạ tầng kỹ thuật còn rất thiếu thốn, không thuận tiện cho
việc đi lại, đặc biệt các trục đƣờng chính phục vụ cho khu quy họach công
nghiệp chƣa đƣợc nâng cấp, thế độc đạo của Cầu Tân Thuận và tuyến đƣờng
Huỳnh Tấn Phát nên chƣa hấp dẫn đƣợc các nhà đầu tƣ, từ đó một số dự án có
diện tích khá lớn đã đƣợc các cấp thẩm quyền giao đất nhƣng các đơn vị vẫn
chƣa triển khai đầu tƣ xây dựng.
3.5.2. Số liệu nghiên cứu
Dữ liệu đƣợc thu thập từ 20 tòa nhà chung cƣ đã mở bán và có các giao
dịch thành công trên địa bàn Quận 2 và Quận 7, có giá bán giao động từ 14 triệu đồng /m2 đến 25 triệu đồng /m2 . Trên thực tế, tác giả đã thu thập ngẫu
nhiên 233 căn hộ chung cƣ đang rao bán thuộc 20 dự án trên. Thông tin đƣợc
thu thập tại các sàn giao dịch BĐS, ban quản lý chung cƣ, trên website và liên
hệ thực tế tại dự án.
Bảng 3. 1: Khảo sát thực tế ngẫu nhiên 233 căn hộ chung cư thuộc 20
dự án
3.6. Các yếu tố ảnh hƣởng đến giá bán căn hộ chung cƣ trong khu vực
Tác giả khảo sát và tham khảo ý kiến của 10 chuyên gia công tác trong
lĩnh vực đầu tƣ, kinh doanh BĐS và các chuyên gia trong lĩnh vực thẩm định
giá BĐS
Qua nghiên cứu và khảo sát ý kiến của 100 chuyên gia, những ngƣời có
kinh nghiệm công tác nhiều năm trong lĩnh vực kinh doanh BĐS, thẩm định
giá BĐS tại Việt Nam cho rằng những yếu tố sau tác động đến giá căn hộ
chung cƣ:
- Khoảng cách từ khu căn hộ chung cƣ đến trung tâm thành phố;
- An ninh của khu căn hộ;
50
- Môi trƣờng cảnh quan xung quanh của khu căn hộ;
- Hạ tầng xã hội xung quanh khu căn hộ;
- Tiện ích sinh hoạt của khu căn hộ;
- Dịch vụ quản lý kèm theo của khu căn hộ;
- Chủ đầu tƣ của khu căn hộ (Loại hình doanh nghiệp, Uy tính trên
thị trƣờng);
- Kiến trúc của khu căn hộ;
- Phƣơng thức thanh toán trả góp khi mua căn hộ;
- Diện tích sàn của căn hộ;
- Vị trí tầng cao của căn hộ;
- Vị trí trên cùng một tầng của căn hộ (Căn góc hay căn giữa);
- Hƣớng ban công của căn hộ.
Bên cạnh đó, một số chuyên gia cũng đề xuất một số yếu tố khác tác
động đến giá căn hộ nhƣ: thiết kế căn hộ, nội thất, chất lƣợng công trình, giao
thông,… Căn cứ vào bảng kết quả tổng hợp trên tác giả nhận thấy yếu tố
khoảng cách đến trung tâm, uy tín của chủ đầu tƣ tác động nhiều nhất đến giá
căn hộ. Môi trƣờng xung quanh, Vị trí cùng 1 tầng, Cảnh quan, Số phòng vệ
sinh, Tiện ích ngoại khu, Số phòng ngủ là những yếu tố ít ảnh hƣởng đến giá
bán căn hộ. Tƣơng tự các yếu tố nhƣ dịch vụ, an ninh, tầng cao và diện tích
sàn cũng đƣợc đánh giá là khá quan trọng , ảnh hƣởng trực tiếp đến giá trị căn
hộ chung cƣ.
Bên cạnh đó trong quá trình nghiên cứu thu thập số liệu, tác giả còn
nhận thấy yếu tố thiết kế và nội thất cũng ảnh hƣởng ít nhiều đến giá trị căn
hộ.
Thiết kế thang đo và xây dựng bảng câu hỏi
Thiết kế thang đo
Mô hình nghiên cứu đƣợc đề xuất trong chƣơng 2 bao gồm:
51
Biến phụ thuộc: Giá căn hộ chung cƣ
Biến độc lập: Vị trí căn hộ chung cƣ; Điều kiện cơ sở hạ tầng; Chất
lƣợng môi trƣờng; Đặc điểm cấu trúc căn hộ;Tiện ích khu chung cƣ
Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 mức độ với (1) Hoàn toàn không
đồng ý, (2) không đồng ý, (3) bình thƣờng, (4) đồng ý, và (5) rất đồng ý. Dựa
vào phần cơ sở lý thuyết ở chƣơng 2, các thang đo đƣợc xây dựng cụ thể nhƣ
sau:
Biến phụ thuộc:
Thang đo Giá căn hộ chung cƣ
GIA = β1VITRI + β2 CSHT + β3 CLMT + β4 DACDIEM + β5 TIENICH+ ε
Trong đó:
Biến VITRI: Vị trí căn hộ
Biến CSHT: Điều kiện cơ sở hạ tầng
Biến CLMT: Chất lƣợng môi trƣờng
Biến DACDIEM: Đặc điểm cấu trúc căn hộ
Biến TIENICH: Tiện ích khu chung cƣ
ε: Hệ số nhiễu.
β: Hệ số hồi quy.
GIA: giá căn hộ chung cƣ
Dựa trên cơ sở này, tác giả đã xây dựng biến quan sát cho thang đo giá
căn hộ chung cƣ nhƣ sau:
Bảng 3. 2: Thang đo giá căn hộ chung cư
Biến quan sát Mã
GIA1
GIA2 Vị trí căn hộ là yếu tố quan trọng nhất ảnh hƣởng đến việc hình thành giá căn hộ chung cƣ Điều kiện cơ sở hạ tầng là yếu tố quan trọng nhất ảnh hƣởng đến việc hình thành đến giá căn hộ chung cƣ
52
GIA3 Chất lƣợng môi trƣờng là yếu tố quan trọng nhất ảnh hƣởng đến việc hình thành đến giá căn hộ chung cƣ
GIA4 Đặc điểm cấu trúc căn hộ là yếu tố quan trọng nhất ảnh hƣởng đến việc hình thành đến giá căn hộ chung cƣ
GIA5 Tiện ích khu chung cƣ là yếu tố quan trọng nhất ảnh hƣởng đến việc hình thành giá căn hộ chung cƣ
Biến độc lập- Thang đo Vị trí căn hộ Vị trí: Theo Lê Tấn Lợi, (2009)[13] khả năng sinh lời do yếu tố vị trí
BĐS mang lại càng cao thì giá trị BĐS càng lớn. Mỗi BĐS luôn đồng thời tồn
tại hai loại vị trí, vị trí tuyệt đối và vị trí tƣơng đối. Những thửa đất nằm tại
trung tâm đô thị hay một vùng nào đó sẽ có giá trị lớn hơn những thửa đất
cùng loại nằm ở các vùng ven trung tâm (vị trí tƣơng đối). Giá đất đƣợc phân
theo loại đô thị loại 1, 2, 3, 4 và 5; xếp theo khu vực: trung tâm, cận trung
tâm, khu vực ven đô…; xếp theo loại đƣờng phố: đƣờng loại 1, 2, 3, …
Những BĐS nằm tại các ngã 4 hay ngã 3, trên các trục lộ giao thông quan
trọng lại có giá trị cao hơn những BĐS nằm ở vị trí khác.
Nhân tố vị trí ảnh hƣởng đến giá căn hộ chủ yếu là nói về vị trí kinh tế,
là nói về vị trí cụ thể từng đối tƣợng định giá trong thành phố, bao gồm đất
đƣợc xếp hạng, cự li đến trung tâm thành phố, trung tâm thƣơng nghiệp hoặc
đến các trung tâm tập trung đông dân, cũng bao gồm cả mức độ ảnh hƣởng
của các loại trung tâm đối với các khu vực khác của thành phố hoặc các loại
BĐS. Địa hình BĐS toạ lạc là địa hình nơi BĐS toạ lạc cao hay thấp so với
các BĐS khác trong vùng lân cận có tác động đến giá trị BĐS. Ở những khu
vực thấp, thƣờng hay bị ngập nƣớc vào mùa mƣa hay bị hiện tƣợng triều
cƣờng thì giá của BĐS sẽ thấp, ngƣợc lại giá của nó sẽ cao hơn.
Khoảng cách, là khoảng cách từ căn hộ chung cƣ đến trung tâm thành
53
phố (Vòng xoay Quách Thị Trang – chợ Bến Thành). Đây là biến định lƣợng,
đơn vị tính là ki lô mét (km). Qua nhiều nghiên cứu trƣớc đây cho thấy,
khoảng cách căn hộ càng xa trung tâm thì giá căn hộ chung cƣ càng giảm.
Qua đó, các biến quan sát của thang đo vị trí căn hộ đƣợc xây dựng nhƣ sau:
Bảng 3. 3: Thang đo quy mô của vị trí căn hộ
Mã
VITRI 1
VITRI 2
VITRI 3
VITRI 4
VITRI 5
VITRI 6
VITRI 7 Biến quan sát Khoảng cách đến đƣờng chính càng gần thì giá căn hộ chung cƣ càng cao Khoảng cách đến trung tâm thành phố càng gần thì giá căn hộ chung cƣ càng cao Khoảng cách đến nhà trẻ càng gần thì giá căn hộ chung cƣ càng cao Khoảng cách đến trƣờng học càng gần thì giá căn hộ chung cƣ càng cao Khoảng cách đến công viên càng gần thì giá căn hộ chung cƣ càng cao Khoảng cách đến bệnh viện càng gần thì giá căn hộ chung cƣ càng cao Khoảng cách đến chợ, siêu thị càng gần thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
Thang đo điều kiện cơ sở hạ tầng
Điều kiện cơ sở hạ tầng xã hội ảnh hƣởng tới giá giá căn hộ chung cƣ
chủ yếu bao gồm: điện, điện thoại, nhà trẻ, trƣờng học, công viên, bệnh
viện... Ngoài ra còn xem xét đến cấp hạng, kết cấu, hệ số bảo đảm, mức độ
đồng bộ và khoảng cách xa gần... Điều kiện cơ sở hạ tầng kỹ thuật có ảnh
hƣởng đến giá đất chủ yếu có loại đƣờng giao thông của địa phƣơng, độ tiện
lợi và phƣơng thức liên hệ với bên ngoài, kết cấu tổng thể của mạng lƣới
giao thông, tình hình đƣờng sá và cấp hạng, tình trạng giao thông công cộng
và mật độ lƣới giao thông...
Những tiện nghi gắn liền với căn hộ chung cƣ: nhƣ hệ thống điện,
nƣớc, vệ sinh, điều hoà nhiệt độ, thông tin liên lạc. Hệ thống tiện nghi càng
54
đầy đủ và chất lƣợng càng tốt thì càng làm cho giá trị BĐS càng gia tăng.
Do đó, tác giả xây dựng các biến quan sát cho thang đo cơ sở hạ tầng
nhƣ sau:
Bảng 3. 4: Thang đo điều kiện cơ sở hạ tầng
Biến quan sát Mã
CSHT 1 Hệ thống điện càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
CSHT 2
CSHT 3
CSHT 4
CSHT 5
CSHT 6
CSHT 7
CSHT 8 Hệ thống cấp thoát nƣớc càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao Mức độ thuận tiện về giao thông càng thuận tiện thì giá căn hộ chung cƣ càng cao Tình hình đƣờng sá và cấp hạng càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao Mật độ mạng lƣới giao thông càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao Mức độ đáp ứng về trƣờng học càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao Mức độ đáp ứng về bệnh viện, trạm y tế, cơ sở y tế càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao Mức độ đáp ứng về công viên, vƣờn hoa càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao.
Thang đo Chất lƣợng môi trƣờng
Chất lƣợng môi trƣờng ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ đất chủ yếu
bao gồm môi trƣờng nhân văn và môi trƣờng tự nhiên, bao gồm các điều kiện
môi trƣờng tự nhiên nhƣ: địa chất, địa thế, độ dốc, hƣớng gió, không khí, độ ô
nhiễm tiếng ồn... cho đến các điều kiện môi trƣờng nhân văn nhƣ loại hình
nghề nghiệp của dân cƣ, trình độ giáo dục và mức thu nhập,... ở khu vực.
Theo tác giả thì môi trƣờng có tác động đến giá căn hộ. Nhƣ đề cập ở
chƣơng trƣớc những căn hộ nào mà tọa lạc tại những khu vực có môi trƣờng
sinh thái tốt thì sẽ có giá cao hơn những thửa đất tọa lạc ở khu vực môi
trƣờng sinh thái kém hơn.
Môi trƣờng sinh thái tốt: khu vực rất yên tĩnh, có không khí trong lành
55
thoáng mát, rác thải, nƣớc thải đƣợc xử lý tốt, không có hiện tƣợng xả rác
bừa bãi, có nguồn nƣớc trong lành và không có hiện tƣợng ngập nƣớc mỗi
khi có mƣa to và triều cƣờng, cây xanh đƣợc trồng rất nhiều xung quanh
đƣờng, khoảng cách đến các trạm thu và phát sóng điện thoại, radio, truyền
hình là rất xa, khoảng cách đến công viên cây xanh là rất gần.
Môi trƣờng sinh thái trung bình: khu vực tƣơng đối yên tĩnh, có không
khí trong lành, nƣớc thải chƣa đƣợc xử lý tốt, không có nhiều cây xanh đƣợc
trồng trên các tuyến đƣờng trong khu vực, có ít thùng rác đƣợc để hai bên
đƣờng và xung quanh khu vực đất tọa lạc, khoảng cách tới công viên cây
xanh tƣơng đối xa. Nhƣ vậy các tiện lợi và nguy cơ rủi ro của tự nhiên:
những BĐS nằm ở những vùng thƣờng hay bị các sự cố của thiên tai (bão,
lụt, động đất, khí hậu khắc nghiệt…) làm cho giá trị BĐS bị sút giảm và
ngƣợc lại.
Nhân tố này ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ rất rõ và dễ nhận
thấy. Bất luận là khu nhà ở hay khu thƣơng nghiệp mà có trật tự xã hội tốt thì
mọi ngƣời sẽ cảm thấy an toàn, vì vậy họ sẵn sàng đầu tƣ, mua bán, cƣ trú,
do đó kéo theo giá căn hộ chung cƣ tăng lên. Ở mức độ nào đó mà nói, đây
cũng là mối tƣơng quan với tình trạng ổn định cục diện chính trị. Do đó, tác
giả xây dựng các biến quan sát cho thang đo Chất lƣợng môi trƣờng nhƣ sau:
Bảng 3. 5: Thang đo Chất lƣợng môi trƣờng
Mã Biến quan sát
CLMT 1 Hƣớng gió, không khí, môi trƣờng trong lành càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao.
CLMT 2 Độ ô nhiễm tiếng ồn càng cao thì giá căn hộ chung cƣ càng giảm.
CLMT 3 Nghề nghiệp và trình độ giáo dục của dân cƣ càng cao thì giá căn hộ chung cƣ càng cao.
CLMT 4 Căn hộ chung cƣ nằm ở những vùng thƣờng hay bị các sự cố của
56
thiên tai thì giá căn hộ chung cƣ càng giảm.
CLMT 5 An ninh khu vực càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao.
Đặc điểm cấu trúc căn hộ
Nhìn chung các nghiên cứu chỉ ra rằng:
Cấu trúc căn hộ đƣợc đo lƣờng bằng các yếu tố:
- Diện tích: Là tổng diện tích sử dụng riêng của căn hộ.
- Phòng ngủ: Là tổng số phòng ngủ (không bao gồm phòng ngủ của
ngƣời giúp việc) trong căn hộ.
- WC: Là tổng số nhà vệ sinh bên trong căn hộ.
- Tầng: là vị trí tầng mà căn hộ tọa lạc. Đa phần các chung cƣ hiện
nay đều sử dụng tầng trệt và một vài tầng thấp để phát triển khi phức hợp
dịch vụ thƣơng mại, văn phòng cho thuê hoặc xây dựng các cơ sở tiện ích
cho cƣ dân nhƣ phòng thể dục, phòng tập thể hình, nhà trẻ,…
- Nội thất: là nội thất bên trong căn hộ thể hiện mức độ tiện nghi của
căn hộ. Bao gồm: hệ thống tủ, giƣờng, salon, bàn, ghế, hệ thống máy điều
hòa,… Yếu tố này đƣợc đo lƣờng bằng biến giả: Quan sát nhận giá trị bằng 0
nếu không có nội thất và giá trị bằng 1 khi đầy đủ nội thất.
- Cảnh quan: Là cảnh quan nhìn từ bancon của căn hộ. Cảnh quan
nhìn đƣợc coi là một tiện nghi gắn liền với căn hộ, cảnh quan này bao gồm
cảnh công viên nội khu, hồ bơi nội khu, công viên bên ngoài khu chung cƣ,
cảnh quan sông hoặc thậm chí là nhìn xuống khu dân cƣ bên cạnh và đƣờng
giao thông. Cảnh quan nhìn ra công viên, hồ bơi hoặc các cảnh quan nhân
tạo bên trong khu căn hộ. Từ đó, tác giả đƣa ra các biến quan sát cho thang
đo đặc điểm cấu trúc căn hộ nhƣ sau:
Bảng 3. 6: Thang đo đặc điểm cấu trúc
Mã Biến quan sát
57
DACDIEM 1 Căn hộ chung cƣ có Diện tích càng lớn thì giá chung cƣ càng cao
DACDIEM 2 Căn hộ chung cƣ có Phòng ngủ càng nhiều thì giá chung cƣ càng cao
DACDIEM 3 Căn hộ chung cƣ có WC càng nhiều thì giá chung cƣ càng cao
DACDIEM 4 Căn hộ chung cƣ có Tầng càng cao thì giá chung cƣ càng cao
DACDIEM 5 Căn hộ chung cƣ có Nội thất càng sang trọng, có thƣơng hiệu thì giá chung cƣ càng cao
DACDIEM 6 Căn hộ chung cƣ có Cảnh quan càng đẹp thì giá chung cƣ càng cao
Thang đo Tiện ích khu chung cƣ
Dịch vụ tiện ích của căn hộ đƣợc khảo sát thực tế các căn hộ. Hiện nay
thƣờng đi kèm các dịch vụ nhƣ: Siêu thị, rạp chiếu phim, công viên, hồ bơi,
câu lạc bộ thể dục thể thao, spa,…. Tác giả nhận định, những căn hộ nào mà
có càng nhiều dịch vụ tiện ích thì sẽ có giá cao hơn những căn hộ có dịch vụ
tiện ích kém hơn.
Bảng 3. 7: Thang đo tiện ích khu chung cư
Mã Biến quan sát
TIENICH 1 Khu chung cƣ có Siêu thị thì giá chung cƣ càng cao
Khu chung cƣ có Rạp chiếu phim thì giá chung cƣ càng cao TIENICH 2
Khu chung cƣ có Hồ bơi thì giá chung cƣ càng cao TIENICH 3
TIENICH 4 Khu chung cƣ có Câu lạc bộ thể dục thể thao thì giá chung cƣ càng cao
TIENICH 5 Khu chung cƣ có Spa thì giá chung cƣ càng cao
TIENICH 6 Khu chung cƣ có Công viên nội khu thì giá chung cƣ càng cao
Xây dựng bảng câu hỏi
58
Dựa vào phần thang đo đƣợc thiết kế, tác giả tiến hành xây dựng bảng
câu hỏi qua hai bƣớc. Đầu tiên, bảng câu hỏi sơ bộ đƣợc xây dựng dựa trên
mục tiêu nghiên cứu và thang đo đã đƣợc thiết kế. Sau quá trình khảo sát sơ
bộ, những ý kiến đóng góp của ngƣời tham gia khảo sát đƣợc tiếp thu để
hoàn thiện bảng câu hỏi.
Bảng 3. 8: Cấu trúc bảng câu hỏi và thang đo
STT Chỉ tiêu Thang đo
Số biến quan sát
Vị trí căn hộ Điều kiện cơ sở hạ tầng Chất lƣợng môi trƣờng Đặc điểm cấu trúc căn hộ Tiện ích khu chung cƣ
7 8 5 6 6 5 Likert Likert Likert Likert Likert Likert
37 Phần 1: Thông tin chung Phần 2: Các nhân tố ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ 1 2 3 4 5 Phần 3: Đánh giá chung về giá căn hộ chung cƣ Tổng
Bảng câu hỏi chính thức sau khi đƣợc điều chỉnh sẽ đƣợc gửi đến đối
tƣợng tham gia khảo sát trực tiếp hoặc qua email hoặc bằng công cụ khảo sát
trực tuyến của Google Docs. Bảng câu hỏi bao gồm 3 phần, trong đó phần 1
là phần thông tin chung ngƣời tham gia khảo sát đang làm việc; phần 2 là
phần khảo sát về các nhân tố ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ (biến độc
lập) và phần 3 khảo sát về giá căn hộ chung cƣ (biến phụ thuộc). Để thuận
tiện cho việc tổ chức thu thập và xử lý dữ liệu, các biến quan sát đƣợc mã
hóa tƣơng ứng với từng nhân tố ảnh hƣởng.
Kích thƣớc mẫu khảo sát
Để sử dụng EFA, kích thƣớc mẫu phải lớn. Tuy nhiên, việc xác định
kích thƣớc mẫu phù hợp là rất phức tạp nên thông thƣờng dựa vào kinh
nghiệm. Quy mô mẫu có thể đƣợc xác định theo công thức:
59
n 50 + 8k, với k là số biến độc lập của mô hình.
Trong nghiên cứu này, số lƣợng biến độc lập đƣa vào phân tích là 5 với
tổng số biến biến quan sát là 37 biến. Nhƣ vậy số biến tối thiếu của luận văn
phải là n = 50 + 8*5 = 90. Ở đây tác giả sử dụng mẫu nghiên cứu chính thức
n = 233> 90 phù hợp với công thức trên và phù hợp trong việc chạy phân tích
EFA và hồi quy bội.
Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Các kỹ thuật phân tích thống kê đƣợc sử dụng để xác định mối quan hệ
và mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ bao
gồm thống kê tần số, tính toán hệ số Cronbach‟s alpha và phân tích nhân tố
khám phá EFA, phân tích tƣơng quan, phân tích hồi quy tuyến tính bội. Cụ
thể nhƣ sau:
Thu thập bảng khảo sát, tổng hợp và mã hóa vào chƣơng trình thống
kê SPSS 20.0
Sử dụng công cụ thống kê tần số để tính toán các giá trị trung bình
(mean), độ lệch chuẩn (Standard deviation). Qua đó đánh giá mức độ đồng ý
của ngƣời đƣợc khảo sát đối với từng biến quan sát.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo qua hệ số Cronbach’s alpha
Hệ số này giúp đo lƣờng tính nhất quán của các biến quan sát trong
cùng một thang đo để đo lƣờng cùng một khái niệm. Hệ số này đƣợc tính toán
trƣớc khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến không phù hợp.
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach‟s alpha từ 0,8 trở lên đến
gần 1 thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng đƣợc. Cũng có
nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach‟s alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng
đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm thang đo lƣờng là mới hoặc mới đối với
ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Ngoài ra để biến quan sát đạt yêu
cầu, hệ số tƣơng quan biến tổng phải lớn hơn hoặc bằng 0,3. Những biến có
60
hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ đƣợc coi là biến rác và cần đƣợc
loại ra khỏi mô hình.
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Nhằm đánh giá hai loại giá trị của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị
phân biệt, ngoài ra còn nhằm rút gọn nhiều biến quan sát lại thành từng nhóm
nhân tố để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung
thông tin của biến ban đầu. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ
tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát (Hair và cộng sự, 1998). Điều
kiện để thực hiện đƣợc phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc nhiều nhà
nghiên cứu đồng ý là:
Chỉ số KMO (Kaiser Meyer Olkin) là chỉ số xem xét sự thích hợp của
phân tích nhân tố phải nằm trong khoảng 0,5 < KMO < 1. Với chỉ số KMO
nằm trong khoảng này thì chứng tỏ phân tích nhân tố là thích hợp (Hair và
cộng sự,1998).
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05). Đây là một đại
lƣợng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tƣơng quan
trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) thì các
biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Trọng và Ngọc,
2008). Hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố (Factor loading) > 0,5. Theo
Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo ý nghĩa thiết
thực của EFA. Factor loading > 0,3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu (đƣợc
khuyên dùng nếu cỡ mẫu ít nhất là 350). Factor loading > 0,4 đƣợc xem là
quan trọng. Factor loading > 0,5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn (đƣợc
khuyên dùng nếu cỡ mẫu ít nhất là100).
Tổng phƣơng sai trích > 50% : thể hiện phần trăm biến thiên của biến
quan sát nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích
nhân tố giải thích đƣợc bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu %.
61
Eigenvalue >=1: đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi
nhân tố.
Luận văn sử dụng phép quay Varimax trong phân tích nhân tố khám
phá EFA nhằm tối thiểu hóa lƣợng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố,
giúp tăng cƣờng khả năng giải thích các nhân tố. Và thực hiện phân tích EFA
riêng cho 2 nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc.
Phân tích tƣơng quan
Đƣợc sử dụng để kiểm định mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến
trong mô hình (giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, giữa các biến độc
lập với nhau). Trong bài, hệ số tƣơng quan Pearson (kí hiệu là r) đƣợc tính
toán để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ trong mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến
định lƣợng, giá trị tuyệt đối của hệ số này càng gần 1,0 thì hai biến này có
tƣơng quan tuyến tính càng chặt chẽ. Đồng thời, hiện tƣợng đa cộng tuyến
cũng sẽ đƣợc xem xét.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Sau khi kết luận các biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình
hóa mối quan hệ nhân quả của các biến này bằng mô hình hồi quy tuyến tính.
Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phƣơng pháp Enter tức đƣa tất cả
biến vào một lƣợt. Cụ thể, phƣơng trình trong phân tích hồi quy nhƣ sau:
GIA = β1VITRI + β2 CSHT + β3 CLMT + β4 DACDIEM + β5 TIENICH + ε
Trong đó:
Biến VITRI: Vị trí căn hộ
Biến CSHT: Điều kiện cơ sở hạ tầng
Biến CLMT: Chất lƣợng môi trƣờng
Biến DACDIEM: Đặc điểm cấu trúc căn hộ
Biến TIENICH: Tiện ích khu chung cƣ
ε: Hệ số nhiễu.
62
β: Hệ số hồi quy.
GIA: giá căn hộ chung cƣ
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Chƣơng 3 trình bày quy trình nghiên cứu của luận văn, mục tiêu khảo
sát, phƣơng pháp khảo sát, thiết kế thang đo và xây dựng bảng câu hỏi, mẫu
khảo sát và phƣơng pháp phân tích dữ liệu đƣợc sử dụng trong luận văn.
Với mục tiêu khảo sát là (1) xác định những nhân tố đang ảnh hƣởng
đến giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM, (2) đánh giá mức độ ảnh hƣởng của
các nhân tố đó đến giá căn hộ chung cƣ và (3) đánh giá tình hình chung của
giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM hiện nay, luận văn sử dụng phƣơng pháp
khảo sát bằng công cụ là bảng câu hỏi, và thiết kế 6 thang đo tƣơng ứng với
mô hình nghiên cứu đƣợc đề xuất bao gồm 1 biến phụ thuộc và 5 biến độc
lập. Dữ liệu sau khi đƣợc thu thập sẽ đƣợc phân tích bằng các phƣơng pháp
phân tích nhƣ thống kê tần số, tính toán hệ số Cronbach‟s alpha và phân tích
nhân tố khám phá EFA, phân tích tƣơng quan, phân tích hồi quy tuyến tính
bội, qua sự hỗ trợ của phần mềm SPSS nhằm xác định đƣợc mối quan hệ
giữa các nhân tố ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM.
63
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Phân tích và đánh giá độ tin cậy của thang đo
Nhƣ đã trình bày ở chƣơng 2, đề tài có 6 thang đo cho 6 khái niệm
nghiên cứu, các thang đo này đƣợc đánh giá thông qua phƣơng pháp độ tin
cậy thang đo Cronbach‟s alpha và phân tích dữ liệu theo phƣơng pháp EFA để
thang đo tốt nhất cho nghiên cứu này với dữ liệu thu thập từ nghiên cứu chính
thức.
Hệ số Cronbach‟s alpha đƣợc sử dụng trƣớc để loại bỏ các biến rác.
Theo đó, các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến- tổng (item-total
corelation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn thang đo khi Cronbach‟s alpha
từ 0.6 trở lên.
Sau khi đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ đƣợc sử dụng trong phân
tích nhân tố khám phá EFA để tìm thang đo tốt nhất cho nghiên cứu và nhân
tố mới (nếu có) với các tiêu chuẩn:
- Hệ số KMO (Kaiser- Mayer- Olkin) phải có giá trị trong khoảng 0.5
đến 1 thì phân tích nhân tố mới thích hợp. Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett là
Sig phải nhỏ hơn hoặc bằng 0.05, (Sig < 0,05).
- Hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5.
Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%,
ngoài ra đạt độ giá trị và ý nghĩa nội dung.
Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal Component
với phép quay Varimax, điểm dừng khi trích nhân tố Eigenvalue lớn hơn 1.
Phân tích nhân tố đƣợc dùng để xây dựng thang đo lƣờng các khía cạnh khác
nhau của khái niệm nghiên cứu, kiểm tra đơn khía cạnh của thang đo lƣờng.
Nhƣ vậy, phân tích nhân tố vừa giúp rút gọn tập hợp nhiều biến quan sát
thành một số biến tƣơng đối ít đồng thời kiểm tra độ tin cậy của các biến
64
trong cùng một thang đo.
4.1.1. Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's alpha
Kết quả tính toán Cronbach‟s alpha 5 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ
thuộc. Các thang đo thể hiện bằng 37 biến quan sát bao gồm 32 biến độc lập
và 5 biến phụ thuộc. Sau khi kiểm tra độ tin cậy, loại các quan sát không đạt
yêu cầu, các thang đo đạt yêu cầu và có hệ số tƣơng quan tổng đều lớn hơn
0.3 ta tiến hành phân tích EFA. Kết quả phân tích Cronbach‟s alpha đối với
các nhân tố đƣợc tóm tắt nhƣ sau:
4.1.1.1. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến
“Vị trí căn hộ”
Thang đo nhân tố Vị trí căn hộ có hệ số Cronbach‟s alpha khá cao
0.858. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn
0.3 và hệ số Cronbach‟s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.1). Điều này cho thấy
các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, 7 biến quan sát cho
biến “Vị trí căn hộ” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4. 1: Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Vị trí căn hộ”
Số biến
Cronbach's Alpha
.858 7
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
VITRI 1 VITRI 2 VITRI 3 VITRI 4 VITRI 5 VITRI 6 VITRI 7 Phƣơng sai thang đo nếu loại biến 13.438 12.698 12.887 13.076 13.045 13.411 13.482 Tƣơng quan biến tổng .595 .696 .663 .621 .654 .592 .538 Cronbach Alpha nếu loại biến .841 .827 .832 .838 .833 .842 .850 23.10 23.06 23.03 23.20 23.22 22.95 23.18
65
4.1.1.2. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến
“Điều kiện cơ sở hạ tầng”
Thang đo nhân tố Điều kiện cơ sở hạ tầng có hệ số Cronbach‟s alpha
khá cao 0.859. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều
lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach‟s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.2). Điều này
cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, 8 biến
quan sát cho biến “Điều kiện cơ sở hạ tầng” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4. 2: Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Điều kiện cơ sở hạ tầng”
Cronbach's Alpha Số biến
.859 8
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Biến quan sát
CSHT 1 CSHT 2 CSHT 3 CSHT 4 CSHT 5 CSHT 6 Trung bình thang đo nếu loại biến 26.36 26.34 26.41 26.18 26.17 26.33 Tƣơng quan biến tổng .570 .683 .721 .652 .602 .431 Cronbach Alpha nếu loại biến .845 .832 .827 .836 .842 .860 16.990 16.140 15.890 16.117 16.789 18.137
CSHT 7 26.25 .581 .845 17.791
CSHT 8 26.33 .591 .843 17.146
4.1.1.3. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến
“Chất lượng môi trường”
Thang đo nhân tố Chất lƣợng môi trƣờng có hệ số Cronbach‟s alpha
khá cao 0.766. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều
lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach‟s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.3). Điều này
cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 5 biến
66
quan sát cho biến “Chất lƣợng môi trƣờng” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4. 3: Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Chất lượng môi trường”
Cronbach's Alpha Số biến
.766 5
Biến quan sát Tƣơng quan biến tổng
Trung bình thang đo nếu loại biến 14.74 14.82 14.62 14.45 14.59 Phýõng sai thang đo nếu loại biến 5.341 5.079 5.565 5.292 5.432 .549 .559 .468 .560 .543 Cronbach Alpha nếu loại biến .719 .715 .747 .715 .721
CLMT 1 CLMT 2 CLMT 3 CLMT 4 CLMT 5
4.1.1.4. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến
“Đặc điểm cấu trúc căn hộ”
Thang đo nhân tố Đặc điểm cấu trúc căn hộ có hệ số Cronbach‟s
alpha khá cao 0.831. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các quan sát nhân tố này
đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach‟s alpha đều lớn hơn 0.6. Điều này cho
thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 6 biến quan
sát cho biến “Đặc điểm cấu trúc căn hộ” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4. 4: Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Đặc điểm cấu trúc căn hộ”
Cronbach's Alpha Số biến
.831 6
Biến quan sát Tƣơng quan biến tổng
DACDIEM 1 DACDIEM 2 Trung bình thang đo nếu loại biến 18.20 18.17 Phƣơng sai thang đo nếu loại biến 8.788 8.988 .601 .569 Cronbach Alpha nếu loại biến .804 .811
67
.614 .663 .617 .552 .801 .792 .801 .814 8.780 8.897 8.923 9.188 18.26 18.13 18.06 18.19
DACDIEM 3 DACDIEM 4 DACDIEM 5 DACDIEM 6
4.1.1.5. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến
“Tiện ích khu chung cư”
Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo nhân tố Tiện ích khu chung
cƣ có hệ số Cronbach‟s alpha 0.823. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các quan
sát nhân tố này lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach‟s alpha đều lớn hơn 0.6. Điều
này cho thấy các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 6
biến quan sát cho biến “Tiện ích khu chung cƣ” đều giữ lại để phân tích
EFA.
Bảng 4. 5: Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Tiện ích khu chung cư”
Cronbach's Alpha Số biến
.823 6
Týõng quan biến tổng Biến quan sát
Trung bình thang ðo nếu loại biến 17.77 17.76 17.88 17.73 17.60 17.68 Phýõng sai thang ðo nếu loại biến 8.351 7.942 8.032 8.394 8.052 8.907 Cronbach Alpha nếu loại biến .794 .785 .790 .794 .783 .818 .588 .633 .610 .591 .642 .470
TIENICH 1 TIENICH 2 TIENICH 3 TIENICH 4 TIENICH 5 TIENICH 6
4.1.1.6. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha cho thang đo biến
“Giá căn hộ chung cư”
Thang đo nhân tố Giá căn hộ chung cƣ có hệ số Cronbach‟s alpha là
0.823. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các quan sát nhân tố này đều lớn hơn
68
0.3 và hệ số Cronbach‟s alpha đều lớn hơn 0.6 (bảng 4.6). Điều này cho thấy
các biến quan sát của thang đo đảm bảo độ tin cậy. Do đó, cả 5 biến quan sát
cho biến “Giá căn hộ chung cƣ” đều giữ lại để phân tích EFA.
Bảng 4. 6: Kết quả độ tin cậy thang đo biến “Giá căn hộ chung cư”
Cronbach's Alpha Số biến
.823 5
Biến quan sát Trung bình thang ðo nếu loại biến Týõng quan biến tổng
Phýõng sai thang ðo nếu loại biến 5.897 6.342 5.976 6.537 6.696 Cronbach Alpha nếu loại biến .785 .787 .763 .803 .802 .633 .623 .702 .566 .567 14.48 14.64 14.85 14.79 14.56
GIA 1 GIA 2 GIA 3 GIA 4 GIA 5
Nhƣ vậy, thông qua công cụ phân tích hệ số Cronbach‟s alpha đã xác
định có 37 biến quan sát thuộc 6 nhân tố trên đều đạt về hệ số Cronbach‟s
alpha và hệ số tƣơng quan tổng nên đƣợc giữ lại để tiếp tục phân tích khám
phá EFA. Mục đích của việc phân tích EFA là để tìm ra thang độ tin cậy tốt
nhất cho các nhân tố để phân tích hồi quy, việc phân tích EFA có thể sẽ tìm ra
nhân tố mới cho mô hình. Tuy nhiên, sẽ loại bỏ các biến quan sát để tìm ra
thang độ tin cậy cho mô hình nghiên cứu là điều chắc chắn và có thể việc loại
bỏ biến ở bƣớc phân tích này khá nhiều, đặc biệt đối với những nghiên cứu
còn khá mới và đƣợc nghiên cứu trong những trƣờng hợp nghiên cứu khác
nhau.
4.1.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.1.2.1. Phân tích khám phá EFA cho biến độc lập
69
Nhƣ vậy từ 32 biến quan sát của 5 nhân tố của mô hình nghiên cứu đề
xuất đƣợc đƣa vào phân tích EFA với kỳ vọng sẽ sau khi phân tích nhân tố thì
vẫn giữ đƣợc 5 nhân tố với số lƣợng biến quan sát rút gọn nhất và phát hiện
nhân tố mới (nếu có) để bổ sung mô hình.
Các điều kiện kiểm tra nhƣ hệ số KMO đều đạt khá lớn và Sig. của
Bartlett‟s Test đều nhỏ hơn 5% cho thấy các biến quan sát trong quá trình
thực hiện phân tích khám phá EFA đều hoàn toàn phù hợp với phân tích
nhân tố.
Phƣơng pháp trích trong phân tích nhân tố của nghiên cứu này là phân
tích nhân tố chính (principal component analysis) với giá trị trích Eigenvalue
lớn hơn 1. Điều này có nghĩa chỉ có những nhân tố trích ra có giá trị
Eigenvaluve lớn hơn mới đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích.
Các tiêu chí khi loại biến quan sát trong quá trình phân tích khám phá
bao gồm: hệ số tải nhân tố không nhỏ hơn 50%, độ giá trị của hệ số tải biến
quan sát thuộc cùng nhiều nhân tố khi đang phân tích phải nhỏ hơn 0.3 (max –
min < 0.3) và độ ý nghĩa nội dung, nhƣng chủ yếu bị loại là do hệ số tải và độ
giá trị không đảm bảo.
Kết quả phân tích khám phá đúng nhƣ mong đợi, có 5 nhân tố đƣợc rút
ra ở ngay lần phân tích khám phá đầu tiên đó là: (1) Vị trí căn hộ, (2) Điều
kiện cơ sở hạ tầng, (3) Chất lƣợng môi trƣờng, (4)Đặc điểm cấu trúc căn hộ,
(5) Tiện ích khu chung cƣ. Tất cả các điều kiện về phân tích nhân tố khám
phá đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.895> 0.5; Sig. = 0,000 < 0.05 chứng tỏ phân
tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp
cho việc phân tích nhân tố.
Bảng 4. 7: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần KMO and
Bartlett's Test
Hệ số KMO .895
70
Giá trị Chi-Square 3253.104
Mô hình kiểm tra Bartlett Bậc tự do 496
Sig (p – value) .000
Bảng 4. 8:Bảng phương sai trích
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích
Nhân tố Tổng Tổng Phƣơng sai trích Phƣơng sai trích
9.542 2.887 2.002 1.607 1.472 .997 .988 .935 .875 .818 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tích lũy phƣơng sai trích 29.818 38.839 45.094 50.118 54.717 58.176 61.265 64.188 66.921 69.478 9.542 2.887 2.002 1.607 1.472 .997 29.818 9.022 6.255 5.023 4.599 3.460 Tích lũy phƣơng sai trích 29.818 38.839 45.094 50.118 54.717 58.176 29.818 9.022 6.255 5.023 4.599 3.460 3.089 2.923 2.733 2.557
Bảng 4.8 cho thấy, các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues = 1.472> 1.
Phƣơng sai trích là 54,717%> 50% là đạt yêu cầu. Với phƣơng pháp rút trích
Principal Components và phép quay Varimax, có 5 nhân tố đƣợc rút trích ra
từ biến quan sát (bảng 4.8). Điều này, cho chúng ta thấy 5 nhân tố rút trích ra
thể hiện đƣợc khả năng giải thích đƣợc 54,717% sự thay đổi của biến phụ
thuộc trong tổng thể.
Bảng 4. 9: Ma trận xoay Component Matrixa
VITRI 2 VITRI 5 VITRI 6 1 .715 .674 .660 Component 3 2 4 5
71
1 .646 .641 .625 .604 .600 .596 .593 .590 .582 .557 .555 .548 .537 .536 .533 .523 .520 .518 .513 .511 .506 Component 3 2 .557 .521 .517 .509 4 5
VITRI 3 VITRI 1 DACDIEM 3 DACDIEM 5 DACDIEM 4 VITRI 4 TIENICH 4 CSHT 3 CLMT 2 TIENICH 3 TIENICH 5 CSHT 2 CLMT 1 TIENICH 2 DACDIEM 2 TIENICH 1 DACDIEM 1 CSHT 4 CSHT 7 VITRI 7 CSHT 1 CSHT 5 CLMT 3 CSHT 8 CLMT 4 CLMT 5 DACDIEM 6 TIENICH 6 CSHT 6
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 6 components extracted. Rotated Component Matrixa
VITRI 2 1 .715 2 Component 3 4 5
72
.674 .660 .646 .641 .596 .511
.625 .604 .600 .533 .520 .512 .593 .584 .557 .555 .536 .523 .582 .537 .521 .515 .503 .590 .548 .518 .517 .513 .511 .509 .506
VITRI 5 VITRI 6 VITRI 3 VITRI 1 VITRI 4 VITRI 7 DACDIEM 3 DACDIEM 5 DACDIEM 4 DACDIEM 2 DACDIEM 1 DACDIEM 6 TIENICH 4 TIENICH 6 TIENICH 3 TIENICH 5 TIENICH 2 TIENICH 1 CLMT 2 CLMT 1 CLMT 3 CLMT 4 CLMT 5 CSHT 3 CSHT 2 CSHT 4 CSHT 5 CSHT 7 CSHT 1 CSHT 6 CSHT 8 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 5 components extracted.
4.1.2.2. Phân tích khám phá EFA cho biến phụ thuộc “Giá căn hộ
chung cư”
Trong bài nghiên cứu có 1 biến phụ thuộc “Giá căn hộ chung cƣ” với
5 biến quan sát, kết quả phân tích EFA cho thấy tất cả các điều kiện về phân
73
tích nhân tố khám phá đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.787> 0.5; Sig. = 0,000 <
0.05; hệ số tải nhân tố > 0,5; giá trị trích Eigenvalue = 2.936 (yêu cầu lớn hơn
1); và tổng phƣơng sai trích đạt khá 58.726%. (bảng 4.10, 4.11)
Bảng 4. 10: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett các thành phần KMO and
Bartlett's Test
Hệ số KMO
Mô hình kiểm traBartlett
Giá trị Chi-Square Bậc tự do Sig (p – value) .787 416.840 10 .000
Bảng 4. 11: Phương sai trích
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích
Nhân tố Tổng Tổng Phƣơng sai trích Tích lũy phƣơng sai trích Phƣơng sai trích Tích lũy phƣơng sai trích
1 2.936 58.726 58.726 2.936 58.726 58.726
2 .800 15.994 74.719
3 .560 11.206 85.925
4 .366 7.322 93.247
.338 6.753 100.000
5
4.2. Phân tích tƣơng quan Pearson
Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ
tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Ma trận tƣơng quan cho
biết tƣơng quan giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập cũng nhƣ tƣơng
quan giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tƣơng quan của việc tuân thủ thuế
với từng biến độc lập khá tƣơng đối. Hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập
khá thấp, tuy nhiên ta vẫn phải xét vai trò của các biến độc lập và hiện tƣợng
đa cộng tuyến.
74
Bảng 4. 12: Kết quả phân tích tương quan Pearson giữa các biến độc lập và
biến phụ thuộc
Correlations
GIA VITRI CSHT TIENICH CLMT
1 .826** .525** .616** .527** DACDIE M .673**
GIA
.000 233
.000 233 .563** .000 233 .557** 233 .826** 1 .000 233 .472** .000 233 .513**
VITRI
.000 233
.000 233 .314** .000 233 .334** .000 233 .525** 233 .472** 1 .000 233 .398**
CSHT
.000 233
1 .000 233 .489** .000 233 .673** .000 233 .563** 233 .314** .000 233 .447**
DACD IEM
.000 233
233 .489** 1 .000 233 .616** .000 233 .557** .000 233 .334** .000 233 .320**
TIENI CH
.000 233
.000 233 .447** 233 .320** .000 233 .527** .000 233 .513** .000 233 .398** 1
CLMT
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N 233 .000 233 .000 233 .000 233 .000 233
.000 233 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Kết quả phân tích tƣơng quan cho biến phụ thuộc GIA có hệ số Sig =
.000 < 5%, do vậy chỉ cả 5 biến độc lập VITRI, CSHT, DACDIEM,
75
TIENICH, CLMT đều tƣơng quan với biến phụ thuộc GIA và 5 biến độc lập
này đƣợc giữ lại để phân tích hồi quy.
4.3. Phân tích hồi quy
Các nhân tố ảnh hƣởng đến kết quả phân tích EFA cho thấy các nhân
tố đều ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ. Nên ta có:
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính
GIA = β1VITRI + β2 CSHT + β3 CLMT + β4 DACDIEM + β5 TIENICH + ε
Trong đó:
Biến VITRI: Vị trí căn hộ
Biến CSHT: Điều kiện cơ sở hạ tầng
Biến CLMT: Chất lƣợng môi trƣờng
Biến DACDIEM: Đặc điểm cấu trúc căn hộ
Biến TIENICH: Tiện ích khu chung cƣ
ε: Hệ số nhiễu.
β: Hệ số hồi quy.
GIA: giá căn hộ chung cƣ Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp đạt yêu cầu (R2=.775). Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) trong mô hình này là .775 nghĩa là mô hình
hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 77,5 %. Điều
này cũng có nghĩa là có 77,5 % sự biến thiên giá căn hộ chung cƣ đƣợc giải
thích chung bởi 5 biến độc lập trong mô hình.
Bảng 4. 13: Kiểm tra độ phù hợp của mô hình
Model Summaryb
Hệ sốR Hệ sốR2 Mô hình Hệ số R2 - hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
1 .883a .780 .775 .291
76
a. Biến độc lập: CLMT, TIENICH, CSHT, DACDIEM, VITRI
b. Biến phụ thuộc: GIA
Kiểm định F về tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Kiểm định này cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tƣơng quan tuyến tính với
toàn bộ các biến độc lập hay không.
Giả thuyết H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0
Kiểm định F và giá trị sig.
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, chúng ta có thể kết luận các biến độc lập
trong mô hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này
đồng nghĩa mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu các biến.
Bảng 4. 14: Bảng phân tích ANOVA
ANOVAa
Mô hình F Sig. Tổng bình phƣơng Bậc tự do Trung bình bình phƣơng
Hồi quy 68.089 5 13.618 .000b 160.56 0
1 Phần dý 19.253 227 .085
Tổng 87.342 232
a. Biến phụ thuộc: GIA
b. Biến độc lập: CLMT, TIENICH, CSHT, DACDIEM, VITRI
Kết quả từ bảng 4.14, cho thấy giá trị Sig = .000(< 0.05) chứng tỏ rằng
mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc, và các
biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ
giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tƣơng
quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có
thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến
77
tính bội đƣợc xây dựng phù hợp và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4. 15: Bảng kết quả hồi quy
Coefficientsa
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến Mô hình Sig. tstat
Beta Beta Sai số chuẩn Hệ số Tolerance Hệ số VIF
(Constant) -.614 .168 -3.661 .000
VITRI .529 .046 .515 11.471 .000 .482 2.075
CSHT .142 .038 .135 3.711 .000 .738 1.355
DACDIEM .255 .042 .245 6.120 .000 .607 1.646
TIENICH .161 .042 .148 3.804 .000 .640 1.562
CLMT .058 .042 .053 1.389 .006 .673 1.486
a. Biến phụ thuộc: GIA
Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy hệ số Sig của 5 nhân tố độc lập
VITRI, CSHT, DACDIEM, TIENICH và CLMT đều < 5% và hệ số phóng
đại phƣơng sai VIF rất thấp (<2) điều này chứng tỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến
không xảy ra với các biến độc lập.
Phƣơng trình hồi quy:
GIA = 0,515 VITRI + 0,245 DACDIEM + 0,148 TIENICH + 0,135
CSHT + 0,053 CLMT
Để so sánh mức độ ảnh hƣởng từng nhân tố độc lập đối với giá căn hộ
chung cƣ ta căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hóa. Theo đó, nhân tố nào có trọng
số Beta chuẩn hóa càng lớn có nghĩa là nhân tố đó ảnh hƣởng càng mạnh đến
biến phụ thuộc. Ta thấy ở phƣơng trình hồi quy, trong 5 nhân tố ảnh hƣởng
78
Giá căn hộ chung cƣ thì nhân tố VITRI ảnh hƣởng mạnh nhất đến giá căn hộ
chung cƣ với Beta = 0,515; nhân tố DACDIEM ảnh hƣởng mạnh thứ hai với
hệ số Beta = 0,245; nhân tố TIENICH ảnh hƣởng mạnh thứ ba với hệ số Beta
= 0,148; nhân tố tiếp theo CSHT ảnh hƣởng thứ tƣ với hệ số Beta = 0,135;
nhân tố CLMT ảnh hƣởng thấp nhất với hệ số Beta = 0,053.
4.4. Kiểm định các giả thiết cần thiết trong mô hình phân tích hồi quy
4.4.1. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Có 5 nhân tố đƣợc đề xuất trong mô hình, và có 5 nhân tố có mối quan
hệ tuyến tính với giá căn hộ chung cƣ. Vì vậy, cần thiết phải kiểm định giả
thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy này để đi đến kết luận mối quan hệ và
mức độ tác động của các nhân tố trên.
Giả thuyết:
H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0
H1 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5≠ 0
Với mức ý nghĩa α = 5%
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy ( Bảng 4.15), các giá
trị tƣơng ứng với Sig < 0.05. Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận rằng các
biến độc lập VITRI, CSHT, DACDIEM, TIENICH và CLMT.
4.4.2. Kiểm định giả thuyết về phương sai của sai số không đổi
Có 6 nhân tố tƣơng ứng với 5 biến độc lập có tƣơng quan với biến phụ
thuộc Y, tuy nhiên để kiểm tra xem ƣớc lƣợng của các hệ số hồi quy có đạt
hiệu quả không, kiểm định tƣơng quan hạng Spearman đƣợc lựa chọn sử dụng
với giả thuyết sau:
Giả thuyết: tƣơng quan hạng của các biến H0: Hệ số
VITRI=CSHT=DACDIEM=TIENICH=CLMT=0
Kiểm định Spearman cho mối tƣơng quan giữa hai biến gồm 1 biến độc
lập lần lƣợt là VITRI, CSHT, DACDIEM, TIENICH và CLMT với phần dƣ
79
(ký hiệu biến "phan du”). Kết quả kiểm định cho thấy không thể bác bỏ đƣợc
giả thuyết H0 do hệ số tƣơng quan hạng của các biến VITRI, CSHT,
DACDIEM, TIENICH và CLMT lần lƣợt là 0.826, 0.525, 0.673, 0.616,
0.527. Đều có mức ý nghĩa lớn hơn 0.05. Điều này cho thấy phƣơng sai của
phần dƣ không thay đổi (Bảng 4.16).
Bảng 4. 16: Kết quả phân tích tương quan Spearman giữa các biến độc lập
và biến phụ thuộc
Correlations
GIA VITRI CSHT DACDIE CLMT
1 .826** .525** M .673** TIENIC H .616** .527**
GIA
VITRI
CSHT
DACDI EM
TIENI CH
233 .826** .000 233 .525** .000 233 .673** .000 233 .616** .000 233 .527** .000 233 1 233 .472** .000 233 .563** .000 233 .557** .000 233 .513** .000 233 .472** .000 233 1 233 .314** .000 233 .334** .000 233 .398** .000 233 .563** .000 233 .314** .000 233 1 233 .489** .000 233 .447** .000 233 .557** .000 233 .334** .000 233 .489** .000 233 1 233 .320** .000 233 .513** .000 233 .398** .000 233 .447** .000 233 .320** .000 233 1
CLMT
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .000 233 .000 233 .000 233 .000 233 .000 233 233
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
4.4.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tƣợng đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có
80
tƣơng quan chặt chẽ với nhau.Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là chúng
cung cấp cho mô hình những thông tin giống nhau rất khó tách rời ảnh hƣởng
của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Nó làm tăng độ lệch chuẩn của các
hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê của kiểm định ý nghĩa của chúng
nên các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến.
Để dò tìm hiện tƣợng đa cộng tuyến ta phải tính độ chấp nhận của biến
(Tolerance) và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor-
VIF).
Kết quả đo lƣờng ta thấy độ chấp nhận của biến khá cao, tuy nhiên hệ
số phóng đại phƣơng sai VIF rất thấp (<2), điều này chứng tỏ hiện tƣợng đa
cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập (bảng 4.16).
4.4.4. Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư
Mô hình hồi quy tuyến tính chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan
sát khi phần dƣ có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phƣơng sai
không đổi. Cách này thực hiện bằng cách xây dựng biểu đồ Histogram và biểu
đồ P– P Plot.
Kết quả trong biểu đồ tần số Histogram cho thấy một đƣơng cong phân
phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số. Với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,98 và
Mean = 0 (phụ lục ), ta có thể kết luận rằng, giả thiết phân phối chuẩn có phần
dƣ không bị vi phạm. Để cũng cố cho kết luận này chúng ta xem thêm biểu đồ
P-P Plot của phần dƣ chuẩn hóa, các điểm quan sát không phân tán xa đƣờng
chéo kỳ vọng, nên ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dƣ
không bị vi phạm.
4.4.5. Kiểm định về tính độc lập của phần dư
Đại lƣợng thống kê Durbin- Waston (d) có thể dùng để kiểm định
tƣơng quan của các sai số liên quan.
Giả thuyết H0: Hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ = 0.
81
Đại lƣợng (d) có giá trị biến thiên từ 0 đến 4. Nếu các phần dƣ không
có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Kết quả cho
thấy (d) đƣợc chọn rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tƣơng quan
chuỗi bậc nhất (d = 2.196 gần bằng 2) (bảng 4.17). Do vậy, giả định về tính
độc lập của sai số không bị vi phạm.
Bảng 4. 17: Kết quả chạy Durbin-Watson
Durbin-Watson Hệ sốR Hệ sốR2 Mô hình Hệ số R2 - hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
1 .883a .780 .775 .291 2.196
a. Biến độc lập: CLMT, TIENICH, CSHT, DACDIEM, VITRI
b. Biến phụ thuộc: GIA
4.5. Kiểm tra các giả định mô hình hồi quy bội
Kiểm tra các giả định sau:
- Phƣơng sai của sai số (phần dƣ) không đổi.
- Các phần dƣ có phân phối chuẩn.
- Không có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập.
Nếu các giả định này bị vi phạm thì các ƣớc lƣợng không đáng tin cậy
nữa.
4.5.1. Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi
Bảng 4. 18: Bảng kiểm định giả định phương sai của sai số
N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Ðộ lệch chuẩn
Giá trị dự báo đã đƣợc chuẩn hóa 1.47 5.01 3.67 .542 233
Phần dƣ đƣợc chuẩn hóa -1.126 .676 .000 .288 233
82
Nguồn:Phân tích dữ liệu
Hình 4. 1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy
Hình 4.1 cho thấy các phần dƣ phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là
quanh giá trị trung bình của phần dƣ) trong một phạm vi không đổi. Điều này
có nghĩa là phƣơng sai của phần dƣ không đổi.
4.5.2. Kiểm tra giả định các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dƣ có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do nhƣ sử
dụng sai mô hình, phƣơng sai không phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ
không đủ nhiều để phân tích… Biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot)
của các phần dƣ (đã đƣợc chuẩn hóa) đƣợc sử dụng để kiểm tra giả định này.
83
Nguồn: Phân tích dữ liệu
Hình 4. 2: Đồ thị P-P Plot của phần dư – đã chuẩn hóa
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung
quanh đƣợc kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dƣ
không bị vi phạm.
84
Nguồn: Phân tích dữ liệu
Đồ thị 4. 1: Đồ thị Histogram của phần dư – đã chuẩn hóa
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dƣ cho thấy, phân phối
của phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean lệch với 0 vì số quan sát khá lớn,
độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.98). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối
chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.
Căn cứ vào kết quả trên, cho thấy các biến này có hệ số hồi quy dƣơng
có nghĩa là các biến này có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc là giá căn
hộ chung cƣ. Từ thông số thống kê trong mô hình hồi qui, phƣơng trình hồi
qui tuyến tính bội của các yếu tố của hệ thống kiểm soát nội bộ ảnh hƣởng tới
85
giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM với các hệ số chuẩn hóa nhƣ sau:
GIA = 0,515 VITRI + 0,245 DACDIEM + 0,148 TIENICH + 0,135
CSHT + 0,053 CLMT
Nhƣ vậy, cả 05 nhân tố: VITRI, DACDIEM, TIENICH, CSHT và
CLMT đều có ảnh hƣởng tỷ lệ thuận đến giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM.
Tức là khi VITRI, DACDIEM, TIENICH, CSHT và CLMT càng cao thì giá
căn hộ chung cƣ tại TP. HCM càng cao. Trong 5 nhân tố này thì nhân tố
VITRI ảnh hƣởng mạnh nhất đến Giá căn hộ chung cƣ với Beta = 0,515; nhân
tố DACDIEM ảnh hƣởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0,245; nhân tố
TIENICH ảnh hƣởng mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0,148; nhân tố tiếp theo
CSHT ảnh hƣởng thứ tƣ với hệ số Beta = 0,135; nhân tố CLMT ảnh hƣởng
thấp nhất với hệ số Beta = 0,053. Nhƣ vậy, giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5
cho mô hình nghiên cứu lý thuyết chính thức đƣợc chấp nhận.
Kết quả kiểm định giả thuyết đƣợc đề xuất trong chƣơng 3, đƣợc tóm
tắt trong bảng 4.19 nhƣ sau:
Bảng 4. 19: Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết
Phát biểu Giả thuyết Kết quả kiểm định
Chấp nhận H1 Vị trí căn hộ có ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ (+)
Chấp nhận H2 Ðiều kiện cơ sở hạ tầng có ảnh hƣởng đến giá cãn hộ chung cý (+)
Chấp nhận H3 Chất lƣợng môi trƣờng có ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ (+)
Chấp nhận H4 Ðặc điểm cấu trúc căn hộ có ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ (+)
Chấp nhận H5 Tiện ích khu chung cƣ có ảnh hƣởng đến giá căn hộ chung cƣ (+)
86
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Chƣơng 4, Tác giả phân tích thực trạng cũng đồng thời trình bày kết
quả kiểm định các thang đo thành phần các nhân tố ảnh hƣởng tới giá căn hộ
chung cƣ tại TP. HCM. Kết quả kiểm định cho thấy các thang đo đều đạt
đƣợc độ tin cậy qua kiểm định Cronbach alpha và phân tích EFA. Kết quả sau
khi chạy Cronbach alpha và phân tích EFA và kết quả chạy hồi quy cho thấy
5 nhân tố là VITRI, DACDIEM, TIENICH, CSHT và CLMT đều có ảnh
hƣởng tỷ lệ thuận đến giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM. Kết quả phân tích
khám phá đúng nhƣ mong đợi, có 5 nhân tố đƣợc rút ra ở ngay lần phân tích
khám phá đầu tiên đó là: (1) Vị trí căn hộ, (2) Điều kiện cơ sở hạ tầng, (3)
Chất lƣợng môi trƣờng, (4)Đặc điểm cấu trúc căn hộ, (5) Tiện ích khu chung
cƣ. Tất cả các điều kiện về phân tích nhân tố khám phá đều đáp ứng, hệ số
KMO = 0.895> 0.5; Sig. = 0,000 < 0.05 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm
các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân
tố.
Kết quả phân tích tƣơng quan cho biến phụ thuộc GIA có hệ số Sig =
.000 < 5%, do vậy chỉ cả 5 biến độc lập VITRI, CSHT, DACDIEM,
TIENICH, CLMT đều tƣơng quan với biến phụ thuộc GIA và 5 biến độc lập
này đƣợc giữ lại để phân tích hồi quy. Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp đạt yêu cầu (R2=.775). Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) trong mô
hình này là .775 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với
tập dữ liệu đến mức 77,5 %. Điều này cũng có nghĩa là có 77,5 % sự biến
thiên giá căn hộ chung cƣ đƣợc giải thích chung bởi 5 biến độc lập trong mô
hình.
Kết quả phân tích ENOVA cho thấy giá trị Sig = .000(< 0.05) chứng tỏ
rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc, và
87
các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5% nên bác
bỏ giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có
tƣơng quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc
lập có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy
tuyến tính bội đƣợc xây dựng phù hợp và có thể sử dụng đƣợc.
Điều này chứng tỏ mô hình lý thuyết đề ra là phù hợp với thực tế hiện
nay cũng nhƣ các giả thuyết trong mô hình lý thuyết đều đƣợc chấp nhận.
88
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP
5.1. Kết luận
Nghiên cứu đã góp phần khái quát những cơ sở lý thuyết và những khái
niệm cơ bản liên quan đến các nhân tố tác động đến giá bán căn hộ của các
doanh nghiệp kinh doanh BĐS tại TP. HCM.
Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng 05 nhân tố tác động
đến giá bán căn hộ là: VITRI, DACDIEM, TIENICH, CSHT và CLMT. Tất
cả 5 nhân tố đó đều có ảnh hƣởng tỷ lệ thuận đến giá bán căn hộ chung cƣ tại
TP. HCM. Tức là khi VITRI, DACDIEM, TIENICH, CSHT và CLMT càng
cao thì giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM càng cao. Trong 5 nhân tố này thì
nhân tố VITRI ảnh hƣởng mạnh nhất đến Giá căn hộ chung cƣ với Beta =
0,515; nhân tố DACDIEM ảnh hƣởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0,245;
nhân tố TIENICH ảnh hƣởng mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0,148; nhân tố
tiếp theo CSHT ảnh hƣởng thứ tƣ với hệ số Beta = 0,135; nhân tố CLMT ảnh
hƣởng thấp nhất với hệ số Beta = 0,053.
5.2. Giải pháp
5.2.1. Đối với chủ đầu tư
Nhƣ ta đã biết, căn hộ là một loại sản phẩm đặc thù có nhiều điểm khác
biệt so với những loại hàng hóa thông thƣờng khác. Khi mua căn hộ, ngoài
những yếu tố về tính thanh khoản và về những giá trị dành cho khách hàng thì
vấn đề về vị trí đất đai để hình thành nên dự án luôn là bài toán nan giải cho
bất kỳ ai muốn đầu tƣ vào lĩnh vực bất động sản. Chính vì vậy, bên cạnh việc
chủ động xin các chủ trƣơng quy hoạch thì cũng cần nên chú trọng xây dựng
những yếu tố góp phần nên vị trí dự án để chọn đƣợc những vị trí tốt, ví dụ :
xây dựng đƣờng xá kết nối, qui hoạch hệ thống hạ tầng cây xanh cho khuôn
viên dự án.
89
Trong giai đoạn hiện nay, uy tín của chủ đầu tƣ là vấn đề mà khách
hàng đánh giá tất cao. Đó là tài sản vô hình hình thành nên giá bán căn hộ mà
chủ đầu tƣ có đƣợc. Do đó, chủ đầu tƣ cần nên chú trọng xây dựng uy tín của
mình, hạn chế đầu tƣ dàn trãi và chạy trên lợi nhuận trƣớc mắt mà không tính
đến hậu quả về sau.
Xây dựng căn hộ phải đảm bảo chất lƣợng: chất lƣợng sản phẩm bao
gồm chất lƣợng công trình, chất lƣợng nội thất và chất lƣợng thiết kế,vv. Yếu
tố chất lƣợng còn đƣợc đánh gía dựa trên sự trải nghiệm qua thời gian đối với
những gái trị mang lại cho khách hàng. Yếu tố này góp phần tạo nên uy tín
cho chủ đầu tƣ. Do đó, bên cạnh chọn những nhà thầu tin cậy, chủ đầu tƣ cần
cố gắng mang lại những giá trị vƣợt trội cho khách hàng nhằm tôn vinh giá trị
uy tín và thƣơng hiệu cho công ty.
Xây dựng môi trƣờng sống chất lƣợng trong khu chung cƣ là tạo môi
trƣờng thân thiện, tăng sự hài lòng với các tiện ích đi kèm, vv. Để làm đƣợc
điều này, cần phát huy vai trò của ban quản lý chung cƣ hơn nữa: trở thành
đơn vị duy trì đời sống tinh thần của cộng đồng dân cƣ thay vì chỉ đơn thuần
là đơn vị quản lý vận hành tòa nhà.
Trong tình hình khó khăn chung hiện nay, chủ đầu tƣ cần nên quan tâm
đến những nhà thầu có uy tín trong nƣớc nhằm cùng nhau hỗ trợ phát triển và
mang đến cho khách hàng những sản phẩm có mức giá phù hợp hơn.
Tóm lại, việc cân đối nhằm phát huy tầm quan trọng của các yếu tố trên
trong vấn đề hoạch định dự án ở giai đoạn hiện nay là điều hết sức cần thiết,
vì nó góp phần mang lại giá trị tăng thêm cho khách hàng. Mà để làm đƣợc
này, các chủ đầu tƣ cần chuyên nghiệp hơn nữa trong vấn đề nghiên cứu thị
trƣờng, quản lý đầu tƣ xây dựng, kiểm soát chất lƣợng công trình và quản lý
hệ thống sau khi dự án đi vào hoạt động.
90
Trên đây là những giải pháp mà tác giả gửi đến chủ đầu tƣ. Qua đó, tác
giả hy vọng chủ đầu tƣ có thể vận dụng những nghiên cứu trên vào chiến lƣợc
định giá sản phẩm của mình nhằm cải thiện tình hình hoạt động của công ty,
góp phần phát triển thị trƣờng căn hộ có mức giá phù hợp với thị hiếu của
ngƣời tiêu dùng tại TP. HCM.
5.2.2. Với các cơ quan ban ngành liên quan
Thị trƣờng căn hộ là thị trƣờng hoạt động của nó gắn liền với sự quản
lý và điều tiết của rất nhiều cơ quan liên quan. Mỗi cơ quan khác nhau sẽ có
các quyền hạn và nhiệm vụ đối với từng lĩnh vực cụ thể khác nhau và theo sự
quy định của các cơ quan nhà nƣớc cấp cao, tuy nhiên bên cạnh đó mỗi cơ
quan cũng có một số quyền tự quyết nhấn định. Trong phạm vi của bài nghiên
cứu này, tác giả kiến nghị sau:
Về vấn đề quy hoạch: qua kết quả nghiên cứu ta thấy ngƣời tiêu dùng
quan tâm nhất đến vấn đề vị trí căn hộ của mình đối với những cơ sở hạ tầng
và môi trƣờng xung quanh. Đó là vị trí so sánh với các trung tâm thành phố,
các đầu mối giao thông, các trung tâm giáo dục và y tế,vv. Do đó, cơ quan qui
hoạch kiến trúc nên tiến hành qui hoạch phát triển thành phố một cách đồng
bộ hơn, tức là phát triển những khu căn hộ đảm bảo sự hài hòa giữa môi
trƣờng tự nhiên và vị trí tƣơng đối so với các hệ thống hạ tầng giao thông và
hạ tầng xã hội xung quanh.
Về vấn đề cấp phép xây dựng: trong quá trình cấp phép xây dựng dự
án, bên cạnh việc xem xét đến chất lƣợng công trình, kiến trúc xây dựng công
trình, cơ quan nên xem xét kỹ lƣỡng đến vấn đề năng lực thực sự của các chủ
đầu tƣ nhƣ: về kinh nghiệm, độ uy tín, tiềm lực tài chính, nguồn lực con
ngƣời,vv.. để đảm bảo dự án đó thực hiện đúng mục tiêu cấp phép. Vấn đề
này nhằm để sàn lọc những hạn chế những chủ đầu tƣ yếu kém làm mất uy tín
cho giới đầu tƣ và những hậu quả xấu cho thị trƣờng BĐS về sau.
91
Cuối cùng về quản lý thị trƣờng căn hộ: hiện nay thị trƣờng căn hộ
chung cƣ rất đa dạng. Tác giả thiết nghĩ cơ quan này nên thành lập cơ chế
quản lý chung cho cả thị trƣờng BĐS nhƣ hiện nay. Điều này có thể giúp cơ
quan có chính sách quản lý về giá cả tốt hơn cho những phân khúc căn hộ có
chất lƣợng khác nhau, tránh hiện tƣợng làm giá tràn lan trên thị trƣờng nhƣ
hiện nay.
Tóm lại, để góp phần làm cho thị trƣờng căn hộ tại TP. HCM phát triển
và ổn định mức giá phù hợp với thị hiếu của ngƣời tiêu dùng hơn thì các cơ
quan ban ngành liên quan cần bám sát hơn về tình hình thực tế của thị trƣờng
và thị hiếu của ngƣời dân để từ đó đƣa ra định hƣớng phát triển phù hợp. Tuy
nhiên, vì mỗi cơ quan có một vai trò và chức năng riêng nên thiết nghĩ vấn đề
này cần có sự thống nhất giữa các cơ quan với nhau và cần có sự chỉ đạo của
cơ quan cấp cao hơn. Tất nhiên, cơ quan cấp cao này nhất thiết phải hiểu về
tình hình thị trƣờng và nhu cầu của ngƣời dân về căn hộ tại TP. HCM một
cách tổng thể và thiết thực nhất.
Nhƣ vậy, ở hƣớng nghiên cứu tiếp theo, tác giả kiến nghị cần nghiên
cứu kỹ hơn nhằm đƣa thêm vào những yếu tố ảnh hƣởng khác nữa, khắc phục
những nguyên nhân đẫn đến hạn chế trong điều tra số liệu và đồng thời phân
tích kỹ hơn sự tác động của từng biến quan sát đến quyết định lựa chọn.
92
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu tham khảo Tiếng Việt
[1]. Bộ Xây dựng (Phòng Thị trƣờng bất động sản – Cục Quản lý nhà và thị trƣờng bất động sản – Bộ Xây dựng), Dữ liệu về thị trƣờng bất động sản từ 2000 – 2013. [2]. Phan Thị Cúc và ctg (2009), Đầu tư kinh doanh bất động sản, NXB
Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh.
[3]. Hoàng Hữu Phê và Patrick Wakely, 2000. Vị thế _ chất lƣợng và sự lực
chọn khác, tiến tới lý thuyết mới về vị trí dân cƣ đô thị. Urban studie, vol 37,
No 1
[4]. Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), Phân tích dữ liệu
nghiên cứu với SPSS. Nxb. Thống kê
[5]. Phạm Thị Ngọc Mỹ và các cộng sự (2006). Tiêu chuẩn thẩm định giá
quốc tế. NXB. Tài chính.
[6]. Thông tƣ số 20/2010/TT-BXD ngày 27/10/2010. Bộ xây dựng.
[7]. Trần Thanh Hùng (2011). Lý thuyết vị thế - chất lƣợng các ứng dung
trong nghiên cứu và quản lý thị trƣờng bất động sản. Bản điện tử đƣợc tải về
từ http://quangiavn.blogspot.com/2011/10/vi-chat-luong-va-ung-dung-trong-
nghien.html
[8]. Nghị định 71/2010/NĐ-CP về hƣớng dẫn thi hành luật Nhà ở.
[9]. Nguyễn Ngọc Vinh (2012). Thẩm định giá Bất động sản. Nhà xuất bản
Lao động –Xã hội.
93
[10]. Nguyễn Quốc Nghi và các cộng sự (2012). Ứng dụng mô hình định gía
Hedonic nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá cho thuê trên địa bàn
thành phố Cần Thơ. Kỷ yếu khoa học Đại học Cần Thơ, 186-194.
[11]. Nguyễn Khánh Duy (2009), Bài giảng thực hành mô hình cấu trúc
tuyến tính SEM và phần mềm AMOS. Đại học kinh tế TP. HCM.
[12]. Nguyễn Văn Trình & Nguyễn Thị Tuyết Nhƣ (2011), Kinh doanh bất
động sản những vấn đề cơ bản.Nxb. Thanh niên
[13]. Lê Tấn Lợi (2009). Giáo trình phân hạng và định giá đất. Trƣờng ĐH
Cần Thơ.
[14]. Luật đất đai. (2013). Quốc Hội Nƣớc Cộng Hòa Xã Hội Chủ Nghĩa
Việt Nam.
[15]. Lê Khƣơng Ninh (2011). Các yếu tố ảnh hƣởng đến giá đất vùng ven
đô thị ở Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí phát triển kinh tế 254 ( tháng 12-
2012).
[16]. Lực Mạnh Hiển. (2014). Định giá nhà ở thương mại xây dựng mới ở
các doanh nghiệp, đầu tư, xây dựng và kinh doanh nhà ở. Luận án tiến sĩ,
Trƣờng đại học Kinh tế Quốc dân.
[17]. Viện Nghiên cứu Quản lý Kinh tế Trung ƣơng (2008), Thị trƣờng bất
động sản Việt Nam, thực trạng và giải pháp.
Tài liệu tham khảo Tiếng nƣớc ngoài
[18]. Case, K. E. and Shiller, R. J., (1989), The efficiency of the market for
single family homes, American Economic Review, Vol.79, pp.125-37.
[19]. Philip Kotler, Gary Armstrong (2009), Princples of Marketing, 13th,
Pearson.
94
[20]. Chen, R. D., Gan, C., Hu, B. & Cohen, D. A. (2013), An Empirical Analysis of House Price Bubble: A Case Study of Beijing Housing Market, Research in Applied Economics, Vol. 5, No. 1, p.77-97. [21]. Clapp J.M, 1980 The Intrametropolitant Location of Office Activities,
Joumal of Regional Science, Vol.20, pp 387-399.
[22]. David Begg and Stanley Fischer, Rudigger Dornbusch (2008), Kinh tế
học, NXB Thống kê, Hà Nội
[23]. Malpezzi Stephen (2002). Chapter 5: Hedonic Pricing Models: A
Selective and Applied Review, Housing Economics and Public Policy,
Blackwell Science Ltd, Oxford , UK.
[24]. Richard J.Cebula, 2009. The Hedonic pricing modl applied to the
housing market of the city of Savannah and Its Savannnah historic landmark
distric. No.1, pp 9-22
[25]. Rossen s. (1974). Hedonic Pricces and Implicit Markets: Product
Differentiation in Pure Competition, Joumal of Political Economy, Vol. 82,
p:34-55
[26]. Bardhan, A. D., R. Datta, R. H. Edelstein, and S.K. Lum (2003), A tale of two sector: Upward mobility and the private housing market in Singapore, Journal of Housing Economics 12, 83-105.
[27]. Davor Kunovac, Enes Đoxovi c, Forana Lukini c, Andreja Pufnil,
(2008), Use of the Hedonic Method to Calculate an Indexx of Real Estate
Princes in Croatia, Croatian national bank Pubish department.
[28]. Johannes Krouthen, 2011. Apartment values in Uppsala: Sinificant
factors that differentiatie the salling prices, U.U.D.M Project Report 2011:17
95
[29]. Lancaster K.J.,1966. A New Approach to Consumer Theory, Joumal of
Political Econnomy, Vol 74, pp 132-156.
[30]. Malpzzi Stephen, Larry Ozzame, Thomas Thibodeau (1980),
Characteristic Prices of housing in in Fifty-Nine Metropolitan Areas, The
Urban Institute in Wasington DC.
[31]. Richard J.Cebula, 2009. The Hedonic pricing modl applied to the
housing market of the city of Savannah and Its Savannnah historic landmark
distric. No.1, pp 9-22
[32]. Rossen s. (1974). Hedonic Pricces and Implicit Markets: Product
Differentiation in Pure Competition, Joumal of Political Economy, Vol. 82,
p:34-55
[33]. Sibel Selim (2008), “Determinants of house prices inTurkey. A
Hedonic degression model”, Dogus Universitesi Dergisi, 9(1) 2008, 65-76.
[34]. Triplett. J.E.(2007). Zvi Griliches Cotributions to Economic
Measurement, Hard – to- Measure Goods and Devices: Essays in Honor of
Zvi Griliches, National Bueau of Economic Research, p: 573-589
[35]. V.Kerry Smith, Carol C.S.Gibert, 1985. The Valuation of
Environmental Pisks Using Hedonic Wage Models, University of Chicago
Press, PP 359-392.
[36]. Wen Hai-zhen es al, 2005. Hedonic price analysis of urban housing: An
empirical research on Hangzhou, China, pp 907-914.
[37]. Gerlach. S., (2004), Bank lending and property prices in Hong Kong,
Journal of Banking & Finance, 29, 461-81.
96
[38]. Pillay. S., (2005), Evidence and determinants of real estate bubbles:
The case of Singapore, University of Nottingham.
[39]. Krugman, P., (2009), Sự trở lại của kinh tế học suy thoái, NXB. Trẻ.
[40]. Rahman, M. M., Khanam, R. & XU, S. (2012), The Factors Affecting Housing Price in Hangzhou: An Empirical Analysis, International Journal of Economic Perspective, Vol.6, No. 4, p.57-66.
[41]. ManKiw,N.G (2003), Nguyên lý kinh tế học.Nxb. Thống kê
PHỤ LỤC
PHỤ LỤC 1
PHIẾU KHẢO SÁT NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH TÁC ĐỘNG
ĐẾN SỰ BIẾN ĐỘNG GIÁ BÁN CĂN HỘ CHUNG CƢ TẠI TP. HCM
---oOo---
Xin chào các anh/chị.
Tôi tên Lê Thị Thanh Loan, là học viên lớp cao học chuyên ngành Kế toán
trƣờng Đại Học Kỹ thuật Công Nghệ TP.HCM (HUTECH). Tôi đang tiến
hành một nghiên cứu khoa học về “ NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH
TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ BÁN CĂN HỘ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP
KINH DOANH BẤT ĐỘNG SẢN TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH”
Xin các anh/chị vui lòng dành chút ít thời gian giúp tôi trả lời một số
câu hỏi và đóng góp ý kiến một cách trung thực, thẳng thắn.Tất cả các câu trả
lời của các anh/chị đều có giá trị đối với chƣơng trình nghiên cứu của tôi.
Những thông tin này sẽ đƣợc đảm bảo bí mật và không sử dụng cho mục đích
nào khác ngoài mục đích nêu trên.
Tôi mong nhận đƣợc sự hợp tác chân tình của các anh/chị. Xin cảm ơn
các anh/chị đã giúp tôi hoàn thành chƣơng trình nghiên cứu này.
Tất cả các phát biểu dƣới đây đề cập tới các vấn đề liên quan đến giá
bán căn hộ chung cƣ tại TP. HCM, xin vui lòng cho biết mức độ đồng ý của
các anh/chị với mỗi phát biểu sau đây bằng cách đánh dấu (x) vào các con số.
Ý nghĩa của các dãy số từ 1 đến 5 nhƣ sau:
Hoàn toàn không đồng ý; 1-
2- Không đồng ý;
3- Bình thƣờng;
4- Đồng ý;
5- Rất đồng ý.
STT CÂU HỎI MỨC ĐỘ ĐỒNG Ý
VỊ TRÍ CĂN HỘ
1 1 2 3 4 5 Khoảng cách đến đƣờng chính càng gần thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
2 1 2 3 4 5 Khoảng cách đến trung tâm thành phố càng gần thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
3 1 2 3 4 5 Khoảng cách đến nhà trẻ càng gần thì giá cãn hộ chung cƣ càng cao
4 1 2 3 4 5 Khoảng cách đến trƣờng học càng gần thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
5 1 2 3 4 5 Khoảng cách đến công viên càng gần thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
6 1 2 3 4 5 Khoảng cách đến bệnh viện càng gần thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
7 1 2 3 4 5 Khoảng cách đến chợ, siêu thị càng gần thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
ĐIỀU KIỆN CƠ SỞ HẠ TẦNG
7 1 2 3 4 5 Hệ thống điện càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
8 1 2 3 4 5 Hệ thống cấp thoát nƣớc càng tốt thì giá cãn hộ chung cƣ càng cao
9 1 2 3 4 5
Mức độ thuận tiện về giao thông càng thuận tiện thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
10 1 2 3 4 5 Tình hình đƣờng sá và cấp hạng càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
11 1 2 3 4 5 Mật độ mạng lƣới giao thông càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
1 2 3 4 5 12 Mức độ đáp ứng về trƣờng học càng tốt
thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
1 2 3 4 5
Mức độ đáp ứng về bệnh viện, trạm y tế, cơ sở y tế càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
CHẤT LƢỢNG MÔI TRƢỜNG
1 2 3 4 5 13
Hƣớng gió, không khí, môi trƣờng trong lành càng tốt thì giá cãn hộ chung cƣ càng cao
1 2 3 4 5 14 độ ô nhiễm tiếng ồn càng cao thì giá căn hộ chung cƣ càng giảm
1 2 3 4 5 15
Nghề nghiệp và trình độ giáo dục của dân cƣ càng cao thì giá căn hộ chung cƣ càng cao
1 2 3 4 5 16
Căn hộ chung cƣ nằm ở những vùng thƣờng hay bị các sự cố của thiên tai thì giá căn hộ chung cƣ càng giảm
1 2 3 4 5 An ninh khu vực càng tốt thì giá căn hộ chung cƣ càng cao 17
ĐẶC ĐIỂM CẤU TRÚC CĂN HỘ
1 2 3 4 5 18 Căn hộ chung cƣ có Diện tích càng lớn thì giá chung cƣ càng cao
1 2 3 4 5 19 Cãn hộ chung cƣ có Phòng ngủ càng nhiều thì giá chung cƣ càng cao
1 2 3 4 5 20 Căn hộ chung cƣ có WC càng nhiều thì giá chung cƣ càng cao
1 2 3 4 5 21 Cãn hộ chung cƣ có Tầng càng cao thì giá chung cƣ càng cao
1 2 3 4 5 22
Căn hộ chung cƣ có Nội thất càng sang trọng, có thƣơng hiệu thì giá chung cƣ càng cao
1 2 3 4 5 23 Cãn hộ chung cƣ có Cảnh quan càng đẹp thì giá chung cƣ càng cao
TIỆN ÍCH KHU CHUNG CƢ
24 1 2 3 4 5 Khu chung cƣ có Siêu thị thì giá chung cƣ càng cao
25 1 2 3 4 5 Khu chung cƣ có Rạp chiếu phim thì giá chung cƣ càng cao
26 1 2 3 4 5 Khu chung cƣ có Hồ bơi thì giá chung cƣ càng cao
27 1 2 3 4 5 Khu chung cƣ có Câu lạc bộ thể dục thể thao thì giá chung cƣ càng cao
28 1 2 3 4 5 Khu chung cƣ có Spa thì giá chung cƣ càng cao
1 2 3 4 5 Khu chung cƣ có Công viên nội khu thì giá chung cƣ càng cao
GIÁ CĂN HỘ CHUNG CƢ
29 1 2 3 4 5
Vị trí căn hộ là yếu tố quan trọng nhất ảnh hƣởng đến việc hình thành giá căn hộ chung cƣ
30 1 2 3 4 5
Ðiều kiện cõ sở hạ tầng là yếu tố quan trọng nhất ảnh hƣởng đến việc hình thành đến giá cãn hộ chung cƣ
1 2 3 4 5
Chất lƣợng môi trƣờng là yếu tố quan trọng nhất ảnh hƣởng đến việc hình thành đến giá căn hộ chung cƣ
1 2 3 4 5
Ðặc điểm cấu trúc căn hộ là yếu tố quan trọng nhất ảnh hƣởng đến việc hình thành đến giá căn hộ chung cƣ
31 1 2 3 4 5
Tiện ích khu chung cƣ là yếu tố quan trọng nhất ảnh hƣởng đến việc hình thành giá căn hộ chung cƣ
XIN CHÂN THÀNH CẢM ƠN SỰ HỢP TÁC CỦA CÁC ANH /CHỊ.
PHỤ LỤC 2
Case Processing Summary
N %
233 100.0
Valid Excludeda 0 Cases .0
Total 233 100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.858 7
Item-Total Statistics
Scale Variance if Item Deleted Cronbach's Alpha if Item Deleted Scale Mean if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation
23.10 13.438 .595 .841 VITRI1
23.06 12.698 .696 .827 VITRI2
23.03 12.887 .663 .832 VITRI3
23.20 13.076 .621 .838 VITRI4
23.22 13.045 .654 .833 VITRI5
22.95 13.411 .592 .842 VITRI6
23.18 13.482 .538 .850 VITRI7
Case Processing Summary
N %
Valid 233 100.0
Cases 0 .0 Excluded a
Total 233 100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.859 8
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted
CSHT 1 26.36 16.990 .570 .845
CSHT 2 26.34 16.140 .683 .832
CSHT 3 26.41 15.890 .721 .827
CSHT 4 26.18 16.117 .652 .836
CSHT 5 26.17 16.789 .602 .842
CSHT 6 26.33 18.137 .431 .860
CSHT 7 26.25 17.791 .581 .845
CSHT 8 26.33 17.146 .591 .843
Scale: ALL VARIABLES
Case Processing Summary
N %
Valid 233 100.0
Cases 0 .0 Excluded a
Total 233 100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
5
.766
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Cronbach's Alpha if Item Deleted
Corrected Item- Total Correlation
CLMT 1 14.74 5.341 .549 .719
CLMT 2 14.82 5.079 .559 .715
CLMT 3 14.62 5.565 .468 .747
CLMT 4 14.45 5.292 .560 .715
CLMT 5 14.59 5.432 .543 .721
Case Processing Summary
N %
Valid 233 100.0
Cases 0 .0 Excluded a
Total 233 100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.831 6
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation
Scale Variance if Item Deleted Cronbach's Alpha if Item Deleted
DACDIEM 1 18.20 8.788 .601 .804
DACDIEM 2 18.17 8.988 .569 .811
DACDIEM 3 18.26 8.780 .614 .801
DACDIEM 4 18.13 8.897 .663 .792
DACDIEM 5 18.06 8.923 .617 .801
DACDIEM 6 18.19 9.188 .552 .814
Scale: ALL VARIABLES
Case Processing Summary
N %
Valid 233 100.0
Cases 0 .0 Excluded a
Total 233 100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
6
.823
Item-Total Statistics
Scale Variance if Item Deleted
Scale Mean if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted
TIENICH 1 17.77 8.351 .588 .794
TIENICH 2 17.76 7.942 .633 .785
TIENICH 3 17.88 8.032 .610 .790
TIENICH 4 17.73 8.394 .591 .794
TIENICH 5 17.60 8.052 .642 .783
TIENICH 6 17.68 8.907 .470 .818
Scale: ALL VARIABLES
Case Processing Summary
N %
Valid 233 100.0
Cases 0 .0 Excluded a
Total 233 100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.823 5
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item Deleted
GIA 1 14.48 5.897 .633 .785
GIA 2 14.64 6.342 .623 .787
GIA 3 14.85 5.976 .702 .763
GIA 4 14.79 6.537 .566 .803
GIA 5 14.56 6.696 .567 .802
KMO and Bartlett's Test
.895 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Approx. Chi-Square 3253.104
df 496 Bartlett's Test of Sphericity
Sig. .000
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Compon ent Total Total % of Variance Cumulati ve % % of Variance Cumulati ve %
1 9.542 29.818 29.818 9.542 29.818 29.818
2 2.887 38.839 9.022 2.887 9.022 38.839
3 2.002 45.094 6.255 2.002 6.255 45.094
4 1.607 50.118 5.023 1.607 5.023 50.118
5 1.472 54.717 4.599 1.472 4.599 54.717
6 .997 58.176 3.460 .997 3.460 58.176
7 .988 61.265 3.089
8 .935 64.188 2.923
9 .875 66.921 2.733
10 .818 69.478 2.557
11 .766 71.873 2.395
12 .698 74.055 2.182
13 .659 76.116 2.061
14 .625 78.069 1.953
15 .595 79.929 1.860
16 .555 81.665 1.736
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Compon ent Total Total % of Variance Cumulati ve % % of Variance Cumulati ve %
17 .537 1.678 83.343
18 .499 1.559 84.902
19 .495 1.547 86.449
20 .457 1.429 87.878
21 .442 1.380 89.259
22 .429 1.339 90.598
23 .392 1.226 91.824
24 .386 1.206 93.031
25 .356 1.112 94.142
26 .322 1.006 95.148
27 .318 .995 96.143
28 .282 .882 97.025
29 .264 .826 97.851
30 .255 .795 98.646
31 .232 .725 99.371
32 .201 .629 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa
Component
1 2 3 4 5 6
VITRI 2 .715
VITRI 5 .674
VITRI 6 .660
Component Matrixa
Component
2 3 4 5 6 1
VITRI 3 .646
VITRI1 .641
.625 DACDIEM 3
.604 DACDIEM 5
.600 DACDIEM 4
VITRI 4 .596
TIENICH 4 .593
CSHT 3 .590 .557
CLMT 2 .582
TIENICH 3 .557
TIENICH 5 .555
CSHT 2 .548 .521
CLMT 1 .537
TIENICH 2 .536
.533 DACDIEM 2
TIENICH 1 .523
.520 DACDIEM 1
CSHT 4 .518 .517
CSHT 7 .513
VITRI 7 .511
CSHT 1 .506
CSHT 5
Component Matrixa
Component
1 2 3 4 5 6
CLMT 3
.509 CSHT 8
CLMT 4
CLMT 5
DACDIEM 6
TIENICH 6
CSHT 6
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 6 components extracted.
VITRI 2 VITRI 5 VITRI 6 VITRI 3 VITRI 1 VITRI 4 VITRI 7 DACDIEM 3 DACDIEM 5 DACDIEM 4 DACDIEM 2 DACDIEM 1 DACDIEM 6 TIENICH 4 TIENICH 6 TIENICH 3 TIENICH 5 TIENICH 2 TIENICH 1 CLMT 2 CLMT 1 CLMT 3 CLMT 4 CLMT 5 CSHT 3 CSHT 2 CSHT 4 CSHT 5 CSHT 7 CSHT 1 CSHT 6 CSHT 8 Rotated Component Matrixa Component 3 .593 .584 .557 .555 .536 .523 2 .625 .604 .600 .533 .520 .512 1 .715 .674 .660 .646 .641 .596 .511 5 4 .582 .537 .521 .515 .503
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 5 components extracted.
Component Transformation Matrix
Component 1 2 3 4 5 6
.483 .567 .398 .336 .315 .273 1
.807 -.192 -.344 -.268 -.309 .160 2
-.202 -.037 -.588 .450 .088 .634 3
.252 -.635 .024 .356 .578 -.267 4
-.064 -.486 .614 .045 -.312 .533 5
.084 .032 .004 .696 -.605 -.378 6
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
KMO and Bartlett's Test
.787 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Approx. Chi-Square 416.840
10 df Bartlett's Test of Sphericity
.000 Sig.
Communalities
Initial Extractio
n
GIA 1 1.000 .609
GIA 2 1.000 .590
GIA 3 1.000 .690
GIA 4 1.000 .527
GIA 5 1.000 .519
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Componen t Extraction Sums of Squared Loadings
Total Total % of Variance Cumulati ve % % of Variance Cumulati ve %
2.936 2.936 58.726 58.726 58.726 58.726 1
.800 15.994 74.719 2
.560 11.206 85.925 3
.366 7.322 93.247 4
.338 6.753 100.000 5
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa
Componen t
1
.831 GIA 3
.781 GIA 1
.768 GIA 2
.726 GIA 4
.721 GIA 5
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.
Correlations
GIA VITRI CSHT TIENICH CLMT DACDIE M
.826** .525** .673** .616** .527** 1 Pearson Correlation
GIA .000 .000 .000 .000 .000 Sig. (2-tailed)
233 233 233 233 233 N 233
.472** .563** .557** .513** .826** 1 Pearson Correlation VITRI Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 233 233 233 233 233 233
.525** .472** .314** .334** .398** 1 Pearson Correlation CSHT Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 233 233 233 233 233 233
.673** .563** .314** .489** .447** 1 Pearson Correlation
DACDI EM Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
233 N 233 233 233 233 233
.616** .557** .334** .489** 1 .320** Pearson Correlation
TIENIC H Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 233 233 233 233 233 233
.527** .513** .398** .447** .320** 1 Pearson Correlation
CLMT Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 233 233 233 233 233 233
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Variables Entered/Removeda
Method
Mode l Variables Entered Variables Removed
1 . Enter
CLMT, TIENICH, CSHT, DACDIEM, VITRIb
a. Dependent Variable: GIA
b. All requested variables entered.
Model Summaryb
R R Square Adjusted R
Mode l Square Std. Error of the Estimate
1 .883a .780 .775 .291
a. Predictors: (Constant), CLMT, TIENICH, CSHT, DACDIEM, VITRI
b. Dependent Variable: GIA
ANOVAa
Model df F Sig.
Sum of Squares Mean Square
Regression 68.089 5 13.618 160.560 .000b
1 Residual 19.253 227 .085
Total 87.342 232
a. Dependent Variable: GIA
b. Predictors: (Constant), CLMT, TIENICH, CSHT, DACDIEM, VITRI
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients Collinearity Statistics Standardize d Coefficients Model t Sig.
B Std. Error Beta VIF Toler ance
-.614 .168 .000 (Constant ) - 3.661
VITRI .529 .046 .515 .000 .482 2.075 11.47 1
CSHT .142 .038 .135 3.711 .000 .738 1.355 1
.255 .042 .245 6.120 .000 .607 1.646 DACDIE M
TIENICH .161 .042 .148 3.804 .000 .640 1.562
CLMT .058 .042 .053 1.389 .006 .673 1.486
a. Dependent Variable: GIA
Collinearity Diagnosticsa
Variance Proportions
Model Dime nsion Eigenval ue Conditio n Index
(Cons tant) VITR I CSHT DAC DIEM TIEN ICH CLM T
1 5.935 1.000 .00 .00 .00 .00 .00 .00
2 .018 17.936 .02 .01 .37 .17 .22 .07
3 .015 19.775 .01 .00 .20 .14 .28 .41 1 4 .012 22.557 .52 .18 .24 .11 .08 .05
5 .011 23.092 .16 .14 .05 .51 .16 .29
6 .008 26.848 .29 .66 .15 .07 .26 .18
a. Dependent Variable: GIA
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean N Std. Deviation
Predicted Value 1.47 5.01 3.67 .542 233
Residual -1.126 .676 .000 .288 233
Std. Predicted Value -4.051 2.483 .000 1.000 233
Std. Residual -3.865 2.323 .000 .989 233
a. Dependent Variable: GIA
Charts
Correlations
GIA VITRI CSHT CLMT DAC DIEM TIENI CH
.818** .473** .553** .531** .431** 1.00 0
Correlati on Coefficie nt GIA
. .000 .000 .000 .000 .000 Sig. (2- tailed)
N 233 233 233 233 233 233
Spearman's rho
1.000 .427** .487** .499** .447** .818* *
Correlati on Coefficie nt VITRI
.000 . .000 .000 .000 .000 Sig. (2- tailed)
N 233 233 233 233 233 233
.427** 1.000 .246** .246** .323** .473* *
Correlati on Coefficie nt CSHT
.000 .000 . .000 .000 .000 Sig. (2- tailed)
N 233 233 233 233 233 233
.487** .246** 1.000 .342** .331** .553* *
Correlati on Coefficie nt DACD IEM
.000 .000 .000 . .000 .000 Sig. (2- tailed)
N 233 233 233 233 233 233
.499** .246** .342** 1.000 .249** .531* *
Correlati on Coefficie nt TIENI CH
.000 .000 .000 .000 . .000 Sig. (2- tailed)
N 233 233 233 233 233 233
.447** .323** .331** .249** 1.000 .431* *
Correlati on Coefficie nt CLMT
.000 .000 .000 .000 .000 . Sig. (2- tailed)
N 233 233 233 233 233 233
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Variables Entered/Removeda
Method
Mode l Variables Entered Variables Removed
1 . Enter
CLMT, TIENICH, CSHT, DACDIEM, VITRIb
a. Dependent Variable: GIA
b. All requested variables entered.
Model Summaryb
R R Square Adjusted R
Mode l Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson
.775 .291 1.985 1 .883a .780
a. Predictors: (Constant), CLMT, TIENICH, CSHT, DACDIEM, VITRI
b. Dependent Variable: GIA
ANOVAa
Model df F Sig.
Sum of Squares Mean Square
5 Regression 68.089 13.618 160.560 .000b
1 Residual 19.253 227 .085
Total 87.342 232
a. Dependent Variable: GIA
b. Predictors: (Constant), CLMT, TIENICH, CSHT, DACDIEM, VITRI
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients Collinearity Statistics Standardize d Coefficients Model t Sig.
B Std. Error Beta VIF Tolera nce
-.614 .168 -3.661 .000 (Constant )
VITRI .529 .046 .515 11.471 .000 .482 2.07 5
CSHT .142 .038 .135 3.711 .000 .738 1.35 5 1
.255 .042 .245 6.120 .000 .607 DACDIE M 1.64 6
TIENICH .161 .042 .148 3.804 .000 .640 1.56 2
CLMT .058 .042 .053 1.389 .006 .673 1.48 6
a. Dependent Variable: GIA
Collinearity Diagnosticsa
Variance Proportions
Model Dime nsion Eigenvalu e Condition Index VITRI CSHT CLMT (Const ant) DAC DIEM TIE NIC H
1 5.935 1.000 .00 .00 .00 .00 .00 .00
2 .018 17.936 .02 .01 .37 .17 .22 .07
3 .015 19.775 .01 .00 .20 .14 .28 .41 1 4 .012 22.557 .52 .18 .24 .11 .08 .05
5 .011 23.092 .16 .14 .05 .51 .16 .29
6 .008 26.848 .29 .66 .15 .07 .26 .18
a. Dependent Variable: GIA
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean N Std. Deviation
Predicted Value 1.47 5.01 3.67 .542 233
Residual -1.126 .676 .000 .288 233
-4.051 2.483 .000 1.000 233 Std. Predicted Value
Std. Residual -3.865 2.323 .000 .989 233
a. Dependent Variable: GIA
