Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình Hedonic xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá BĐS trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh

i

LỜI CAM ĐOAN

Luận văn này chƣa từng đƣợc trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một

trƣờng đại học nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả

nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã đƣợc công bố trƣớc

đây hoặc các nội dung do ngƣời khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn đƣợc dẫn

nguồn đầy đủ trong luận văn.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 10 năm 2016

Tác giả

Phùng Thị Thu Hà

ii

LỜI CẢM ƠN

Trong thời gian học tập, nghiên cứu và thực hiện luận văn tốt nghiệp, tôi đã

luôn nhận đƣợc sự giúp đỡ vô cùng to lớn của quý Thầy, Cô Trƣờng Đại học Ngân

hàng TP. Hồ Chí Minh, cơ quan, gia đình và bạn bè. Tôi xin chân thành cảm ơn

đến:

Quý Thầy, Cô Trƣờng Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh đã tận tình giảng

dạy và giúp đỡ tôi trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu;

Tiến sĩ Hà Văn Dũng, Giảng viên Khoa Kinh tế quốc tế - Trƣờng Đại học

Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh đã tận tình hƣớng dẫn, giúp đỡ tôi trong quá trình

nghiên cứu và thực hiện luận văn tốt nghiệp;

Phòng Sau Đại học - Trƣờng Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh đã có kế

hoạch quản lý đào tạo tốt tạo điều kiện thuận lợi cho tôi đƣợc tham gia học tập và

nghiên cứu;

Tập thể cán bộ giảng viên Trƣờng Đại học Lâm nghiệp – CS2 đã gánh vác

công việc chuyên môn và tạo điều kiện về thời gian cho tôi trong suốt quá trình học

tập và nghiên cứu;

Và đặc biệt, gia đình, bạn bè, những ngƣời thân thiết đã ủng hộ, khuyến khích,

tạo mọi điều kiện để tôi hoàn tất thời gian học tập và nghiên cứu.

TP. HCM, ngày 20 tháng 10 năm 2016

Tác giả

Phùng Thị Thu Hà

iii

TÓM TẮT

Trong kỹ thuật định giá bất động sản (BĐS) và nghiên cứu thị trƣờng nhà ở,

giá BĐS thƣờng đƣợc phân tích bằng mô hình Hedonic dựa trên các nhân tố tác

động đến giá. Nghiên cứu này sử dụng mô hình định giá Hedonic nhằm xác định

các biến số ảnh hƣởng đến giá BĐS trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh. Với 245

quan sát, tác giả đã sử dụng mô hình Hedonic và xây dựng đƣợc hàm hồi quy giá

BĐS phụ thuộc vào 5 biến cơ bản là diện tích đất, diện tích nhà, vị trí của BĐS,

chiều ngang mặt đƣờng/hẻm phía trƣớc BĐS và khoảng cách từ BĐS đến trung tâm

quận 6 (chợ Bình Tây) với hệ số xác định của mô hình . Trong đó, diện

tích nhà và vị trí của BĐS là hai biến có ảnh hƣởng lớn nhất đến giá BĐS. Kết quả

ban đầu ít nhiều đã kiểm chứng đƣợc những vấn đề lý thuyết quanh phƣơng pháp

định giá BĐS ứng dụng mô hình Hedonic và đƣa ra những định hƣớng nghiên cứu

tiếp theo.

Từ khóa: Giá bất động sản, mô hình Hedonic, diện tích, khoảng cách.

iv

MỤC LỤC

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

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

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

MỤC LỤC .................................................................................................................. iv

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .......................................................................... vii

DANH MỤC CÁC BẢNG ...................................................................................... viii

DANH MỤC CÁC HÌNH .......................................................................................... ix

CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ......................................................................................... 1

1.1. Cơ sở khoa học của vấn đề nghiên cứu ..................................................... 1

1.2. Lý do chọn đề tài ....................................................................................... 3

1.3. Mục tiêu nghiên cứu ................................................................................. 4

1.3.1. Mục tiêu tổng quát ..................................................................................... 4

1.3.2. Mục tiêu cụ thể ........................................................................................... 4

1.4. Câu hỏi nghiên cứu ................................................................................... 4

1.5. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu ............................................................. 5

1.6. Phƣơng pháp nghiên cứu........................................................................... 5

1.7. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu .................................................... 6

1.8. Cấu trúc của đề tài ..................................................................................... 6

CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ........................................................................... 7

2.1. Bất động sản nhà đất để ở ......................................................................... 8

2.1.1. Khái niệm bất động sản nhà đất để ở......................................................... 8

2.1.2. Phân loại bất động sản nhà đất để ở ......................................................... 9

2.1.3. Đặc điểm của bất động sản nhà đất để ở ................................................ 11

2.2. Thị trƣờng bất động sản nhà đất để ở ....................................................... 13

2.2.1. Khái niệm thị trường bất động sản nhà đất để ở ..................................... 13

v

2.2.2. Đặc điểm của thị trường bất động sản nhà đất để ở ................................ 14

2.2.3. Vai trò của thị trường bất động sản nhà đất để ở .................................... 18

2.2.4. Cung cầu và giá cả trên thị trường bất động sản nhà đất để ở ................ 21

2.3. Định giá bất động sản .............................................................................. 26

2.3.1. Khái niệm định giá bất động sản ............................................................. 26

2.3.2. Các phương pháp định giá bất động sản ................................................. 28

2.4. Mô hình Hedonic .................................................................................... 31

2.4.1. Mô hình định giá Hedonic ....................................................................... 31

2.4.2. Các nghiên cứu thực nghiệm ................................................................... 36

CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ....................................................... 39

3.1. Quy trình nghiên cứu .............................................................................. 39

3.2. Phƣơng pháp nghiên cứu......................................................................... 40

3.2.1. Phương pháp phân tích, so sánh, tổng hợp ............................................. 40

3.2.2. Phương pháp chuyên gia ......................................................................... 40

3.2.3. Phương pháp phỏng vấn sâu ................................................................... 40

3.2.4. Phương pháp định lượng ......................................................................... 41

3.2.5. Phương pháp phân tích dữ liệu ............................................................... 42

3.3. Mô hình nghiên cứu ................................................................................ 42

3.3.1. Cơ sở xây dựng mô hình .......................................................................... 42

3.3.2. Định nghĩa các biến ................................................................................. 44

3.3.3. Các giả thiết để áp dụng mô hình ............................................................ 47

CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................................. 48

4.1. Tổng hợp số liệu điều tra, thu thập thông tin thị trƣờng đất đai tại quận

6, TP. Hồ Chí Minh ........................................................................................ 48

4.2. Thống kê mô tả ....................................................................................... 50

4.2.1. Mô tả dữ liệu ............................................................................................ 50

4.2.2. Ma trận hệ số tương quan ........................................................................ 58

vi

4.3. Phân tích kết quả hồi quy ........................................................................ 59

4.4. Kiểm định các giả định trong mô hình hồi quy ...................................... 63

4.4.1. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư .............................................. 63

4.4.2. Giả định về tính độc lập của sai số (kiểm định không có tương quan giữa

các phần dư) ...................................................................................................... 64

4.4.3. Giả định không có tương quan giữa các biến độc lập (kiểm định đa cộng

tuyến).................................................................................................................. 65

4.4.4. Giả định liên hệ tuyến tính ....................................................................... 65

4.4.5. Giả định phương sai của sai số không đổi .............................................. 66

4.5. Phân tích ý nghĩa của hệ số hồi quy ........................................................ 67

CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................. 70

5.1. Kết luận ................................................................................................... 70

5.1.1. Kết luận kết quả nghiên cứu .................................................................... 70

5.1.2. Những đóng góp của đề tài ...................................................................... 72

5.1.3. Những mặt hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo ................................. 73

5.2. Một số kiến nghị ...................................................................................... 75

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................. 80

TIẾNG VIỆT .................................................................................................. 80

TIẾNG ANH .................................................................................................. 81

WEBSITE ...................................................................................................... 84

PHỤ LỤC .................................................................................................................. 85

vii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

STT TỪ VIẾT TẮT CHÚ THÍCH

BĐS Bất động sản 1

TP Thành phố 2

UBND Ủy ban nhân dân 3

viii

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3. 1. Tổng hợp kết quả các nghiên cứu trƣớc .......................................... 42

Bảng 3. 2. Diễn giải các biến trong mô hình nghiên cứu ................................. 44

Bảng 4. 1. Tổng hợp phiếu điều tra giá đất tại quận 6 ..................................... 48

Bảng 4. 2. Tổng hợp các mức giá nhà đất cao nhất và thấp nhất ..................... 49

Bảng 4. 3. Thống kê mô tả các biến trong mô hình ......................................... 50

Bảng 4. 4. Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến nghiên cứu ...................... 58

Bảng 4. 5. Kết quả hồi quy của mô hình 6 biến ............................................... 60

Bảng 4. 6. Kết quả hồi quy của mô hình khi bỏ biến KQ6 .............................. 60

Bảng 4. 7. Kết quả hồi quy của mô hình khi bỏ biến KTP .............................. 61

Bảng 4. 8. Kết quả hồi quy của 3 mô hình hồi quy .......................................... 62

Bảng 4. 9. Vị trí quan trọng của các yếu tố ...................................................... 68

ix

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 3. 1. Quy trình nghiên cứu của đề tài ....................................................... 39

Hình 4. 1. Biểu đồ mô tả biến PRICE và ln PRICE ......................................... 52

Hình 4. 2. Biểu đồ mô tả biến DAT ................................................................. 53

Hình 4. 3. Biểu đồ mô tả biến NHA ................................................................. 54

Hình 4. 4. Biểu đồ mô tả biến VT .................................................................... 55

Hình 4. 5. Biểu đồ mô tả biến LG .................................................................... 56

Hình 4. 6. Biểu đồ mô tả biến KTP .................................................................. 57

Hình 4. 7. Biểu đồ mô tả biến KQ6. ................................................................. 58

Hình 4. 8. Biểu đồ kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ ........................... 64

Hình 4. 9. Tóm tắt mô hình .............................................................................. 65

Hình 4. 10. Biểu đồ kiểm định giả định liên hệ tuyến tính .............................. 66

Hình 4. 11. Biểu đồ kiểm định phƣơng sai thay đổi ........................................ 67

1

CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU

Trong chương đầu tiên của đề tài, tác giả muốn đề cập đến lý do hình

thành đề tài nghiên cứu. Trên cơ sở các vấn đề phát sinh trong thực tiễn và kết

hợp với cơ sở lý thuyết trước đây để phân tích và làm rõ lĩnh vực mà tác giả

nghiên cứu. Nội dung của chương bao gồm 8 phần: (1) Cơ sở khoa học của vấn đề

nghiên cứu, (2) Lý do chọn đề tài , (3) Mục tiêu nghiên cứu, (4) Câu hỏi nghiên

cứu, (5) Đối tượng và phạm vi nghiên cứu, (6)Phương pháp nghiên cứu, (7) Ý

nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu, (8) Cấu trúc của đề tài nghiên cứu.

1.1. Cơ sở khoa học của vấn đề nghiên cứu

Thị trƣờng bất động sản (BĐS) là một trong những thị trƣờng quan trọng của

nền kinh tế vì liên quan trực tiếp đến một lƣợng tài sản rất lớn về quy mô, tính chất

cũng nhƣ giá trị nhiều mặt trong nền kinh tế quốc dân. Thị trƣờng BĐS có quan hệ

trực tiếp với các thị trƣờng khác nhƣ thị trƣờng tài chính, thị trƣờng xây dựng, thị

trƣờng vật liệu xây dựng, thị trƣờng lao động và các thị trƣờng khác. Phát triển và

quản lý có hiệu quả thị trƣờng này sẽ góp phần quan trọng vào quá trình thúc đẩy

phát triển kinh tế - xã hội, tạo khả năng thu hút các nguồn vốn đầu tƣ cho phát

triển, đóng góp thiết thực vào quá trình phát triển đô thị và nông thôn bền vững

theo hƣớng công nghiệp hoá, hiện đại hóa đất nƣớc.

Trong giai đoạn của nền kinh tế kế hoạch hoá tập trung trƣớc đây, thị trƣờng

này chƣa có điều kiện phát triển. Nhƣng khi chuyển sang thực hiện phát triển

nền kinh tế thị trƣờng, thị trƣờng BĐS ở nƣớc ta đã từng bƣớc hình thành và

phát triển với tốc độ nhanh, đã đóng góp không nhỏ vào tăng trƣởng kinh tế đất

nƣớc. Sau một thời gian hình thành và phát triển, thị trƣờng BĐS cũng đã bộc lộ

những bất cập về cơ chế vận hành thị trƣờng, hệ thống pháp luật, về các chủ thể

tham gia thị trƣờng, về cơ cấu hàng hoá, về giao dịch, về thông tin, về quản lý…

cũng nhƣ yêu cầu đảm bảo định hƣớng xã hội chủ nghĩa của thị trƣờng.

Cuộc khủng hoảng tài chính thế giới xuất phát từ chính sách cho vay thế chấp

BĐS tại Hoa Kỳ là tác nhân cơ bản gây nên sự suy thoái kinh tế của hầu hết các

nƣớc trên thế giới chứng tỏ những ảnh hƣởng rất lớn từ thị trƣờng BĐS đối với

2

nền kinh tế. Vì vậy, việc điều hành thị trƣờng BĐS nhằm phát huy những mặt

tích cực và hạn chế các ảnh hƣởng tiêu cực là vấn đề cần quan tâm nghiên cứu.

Thị trƣờng nhà ở là bộ phận quan trọng nhất của thị trƣờng BĐS. Những cơn

sốt nhà đất hầu hết đều bắt đầu từ sốt nhà ở và lan tỏa sang các thị trƣờng BĐS

khác. Đối với nhiều hộ gia đình, nhà ở không chỉ là nơi sinh sống đơn thuần mà còn

là một đại diện quan trọng trong danh mục đầu tƣ tài sản. Ở các nƣớc có nền công

nghiệp phát triển thì nhà ở là một trong những thành phần quan trọng đóng góp vào

sự giàu có, đồng thời cũng là một nhân tố tác động chủ yếu lên chi tiêu và cơ hội

tiết kiệm của hộ gia đình (Case et al., 2004). Đối với mỗi quốc gia, nhà đất là một

tài sản quan trọng chiếm tỷ trọng trên 40% trong tổng số của cải xã hội. Các hoạt

động liên quan đến nhà đất chiếm tới 30% tổng hoạt động của nền kinh tế. Vì thế,

giá nhà đất là mối quan tâm lớn cho các nhà phát triển BĐS, ngân hàng, các nhà

hoạch định chính sách hay công chúng, cũng nhƣ các chủ nhà hiện tại và tiềm năng

và việc định giá BĐS là cần thiết để cung cấp một thƣớc đo định lƣợng của lợi ích

và trách nhiệm pháp lý tích lũy từ quyền sở hữu của BĐS.

Hiện nay, phƣơng pháp định giá Hedonic đƣợc áp dụng rộng rãi tại các quốc

gia phát triển, đặc biệt trong kỹ thuật định giá BĐS và nghiên cứu thị trƣờng nhà ở.

Trong khi đó, tại Việt Nam phƣơng pháp thƣờng đƣợc sử dụng trong định giá nhà

ở là phƣơng pháp so sánh giá bán, tức là giá trị của căn nhà này dựa trên giá bán

tƣơng tự của căn nhà khác có nhiều đặc điểm tƣơng đối giống nhau trong cùng thị

trƣờng để ƣớc tính giá trị thực của nó.

Nhận thức đƣợc tầm quan trọng trong việc xây dựng một mô hình định giá nhà

ở để vừa đảm bảo mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận vừa đảm bảo mức giá đƣợc thị

trƣờng chấp nhận đồng thời để góp phần sáng tỏ cơ sở khoa học trong công tác định

giá nhà ở, giúp công tác định giá phù hợp với giá thị trƣờng nên tác giả chọn đề tài

“Ứng dụng mô hình Hedonic xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến giá BĐS

trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh” làm đề tài nghiên cứu.

3

1.2. Lý do chọn đề tài

Hiện nay việc định giá BĐS tại Việt Nam chủ yếu dựa trên các chỉ dẫn mang

tính chất hành chính, vẫn còn mang nặng tính chủ quan áp đặt, cách thức tổ chức

chủ yếu dựa trên kinh nghiệm… Giá cả thị trƣờng đất đai, nhà cửa và giá quy định

chính thức thƣờng sai lệch nhau rất nhiều dẫn đến những bất cập trong công tác đền

bù giải phóng mặt bằng, tạo cơ hội cho tham nhũng cũng nhƣ cản trở việc hình

thành một thị trƣờng BĐS lành mạnh.

Trên thế giới, các phƣơng pháp mới nhất để định giá BĐS thƣờng dựa vào các

hàm hồi quy trong đó các thuộc tính của BĐS nhƣ vị trí, diện tích, số tầng nhà,…

đƣợc sử dụng nhƣ các biến số độc lập và giá nhà là biến số phụ thuộc. Với một số

giả thiết nhất định, các hàm hồi quy này là nền tảng của phƣơng pháp Hedonic

PRICE Index. Mô hình này cho phép giảm mức độ chủ quan trong việc đánh giá giá

trị căn nhà vì nó cho phép xác định giá hàng hóa theo thuộc tính của chúng.

Theo Malpezzi (2002), trong quá trình phát triển, thị trƣờng nhà ở là một trong

những ứng dụng rộng rãi của mô hình định giá Hedonic, vì nhà ở là hàng hóa

không đồng nhất, đồng thời nhu cầu của ngƣời tiêu thụ cũng không đồng nhất. Thật

vậy, mỗi căn nhà gồm nhiều đặc điểm riêng biệt về diện tích, chất lƣợng, có một vị

trí nhất định, thời gian xây dựng khác nhau, có diện tích khác nhau. Bên cạnh đó,

mức độ thỏa dụng của ngƣời mua khác nhau, định giá căn hộ cũng khác nhau. Một

căn nhà có cùng một nhóm đặc điểm đƣợc định giá khác nhau theo từng ngƣời mua.

Việc định giá vì thế cũng trở nên khó khăn. Từ đó, phƣơng pháp Hedonic đƣợc sử

dụng phổ biến vì nó ƣớc tính đƣợc giá trị của các đặc điểm riêng lẻ cấu thành nên

giá trị chung của cả căn nhà.

Là một trong hai đô thị loại đặc biệt của Việt Nam, nếu xét về quy mô dân số

thì TP. Hồ Chí Minh là đô thị lớn nhất Việt Nam, theo dữ liệu từ Tổng cục thống kê thì mật độ dân số ở TP. Hồ Chí Minh vào năm 2015 là 3.888 ngƣời/km2. Hơn nữa,

TP. Hồ Chí Minh còn là trung tâm kinh tế, thƣơng mại, dịch vụ, khoa học công

nghệ, văn hóa của cả nƣớc, chính vì thế số lƣợng nhập cƣ vào, ra là rất lớn nhằm

đáp ứng cho yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội của thành phố, làm gia tăng nhanh

4

chóng nhu cầu về nhà ở. Giao dịch mua bán nhà đất ngày càng gia tăng chính vì thế

bài toán giá cả trong lĩnh vực nhà ở càng là một trong những vấn đề cấp thiết đƣợc

đặt ra đối với các cấp chính quyền nhà nƣớc. Mặc dù lĩnh vực này đã đƣợc nhiều

nhà khoa học trên thế giới thực hiện nghiên cứu, trong đó viêc ứng dụng mô hình

Hedonic trong định giá BĐS nói chung và giá nhà ở nói riêng là rất phổ biến, tuy

nhiên các nghiên cứu về thị trƣờng nhà ở nói chung và giá nhà ở nói riêng tại quận

6, TP. Hồ Chí Minh vẫn còn bị bỏ ngõ. Vì thế, tác giả thực hiện nghiên cứu “Ứng

dụng mô hình Hedonic xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến giá BĐS trên địa bàn

quận 6, TP. Hồ Chí Minh” nhằm đƣa ra nhận định tổng quan về các nhân tố ảnh

hƣởng đến giá BĐS, nhân tố nào có tính chất quan trọng nhất. Từ đó, giúp ngƣời

tham gia thị trƣờng BĐS có thể ƣớc lƣợng giá BĐS một cách chính xác nhất, từ đó

có thể đƣa ra các quyết định đầu tƣ đúng đắn. Bên cạnh đó, sẽ giúp cho những nhà

quản lý có thể đƣa ra những chính sách điều hành phù hợp và hiệu quả.

1.3. Mục tiêu nghiên cứu

1.3.1. Mục tiêu tổng quát

Xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí

Minh thông qua việc sử dụng mô hình hồi quy Hedonic.

1.3.2. Mục tiêu cụ thể

Các mục tiêu cụ thể cần đặt ra trong nghiên cứu:

(1) Xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ

Chí Minh.

(2) Đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến giá nhà ở trên địa bàn

quận 6, TP. Hồ Chí Minh.

(3) Đề xuất một số giải pháp làm căn cứ cho công tác định giá nhà ở trên địa

bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh.

1.4. Câu hỏi nghiên cứu

Từ những mục tiêu nghiên cứu trên, đề tài giải quyết đƣợc những câu hỏi

nghiên cứu sau:

5

(1) Giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh chịu ảnh hƣởng bởi các

nhân tố nào?

(2) Trong các nhân tố ảnh hƣởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ

Chí Minh thì nhân tố nào có tính chất quyết định, mức độ ảnh hƣởng của các nhân

tố đó đến giá nhà ra sao?

(3) Gợi ý những chính sách nào là cần thiết để hoàn thiện công tác định giá

nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh?

1.5. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

Bài nghiên cứu thu thập dữ liệu bằng cách điều tra khảo sát các BĐS trên các

tuyến đƣờng thuộc địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh có giao dịch mua bán thành

công trong khoảng thời gian từ 01/2016 đến 06/2016 bằng hình thức phỏng vấn trực

tiếp chủ sở hữu BĐS thông qua bảng khảo sát giá BĐS (Phụ lục 1).

Giới hạn nội dung nghiên cứu: Giá BĐS là đối tƣợng nghiên cứu liên quan đến

nhiều loại đất đai sử dụng trên địa bàn rộng. Trong nghiên cứu này chỉ tập trung

nghiên cứu xây dựng mô hình giá cho loại đất ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí

Minh.

1.6. Phƣơng pháp nghiên cứu

Để giải quyết các vấn đề nghiên cứu đặt ra phù hợp với mục tiêu nghiên cứu,

tác giả đã sử dụng các phƣơng pháp sau:

 Phƣơng pháp điều tra khảo sát đƣợc sử dụng khi tiến hành điều tra khảo sát

các nhân tố ảnh hƣởng đến giá BĐS có giao dịch mua bán thành công trên địa

bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh thông qua bảng khảo sát giá BĐS (Phụ lục 1).

 Phƣơng pháp phân tích, tổng hợp đƣợc sử dụng để phân tích, tổng hợp các lý

thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm để xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến

giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh.

 Phƣơng pháp thống kê, mô tả đƣợc sử dụng để thống kê, mô tả các dữ liệu thu

thập đƣợc từ viêc khảo sát thực tế khoảng 245 quan sát có giao dịch mua bán

thành công trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh thành bảng dữ liệu thứ cấp.

6

 Phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng đƣợc sử dụng thông qua việc ứng dụng

mô hình hồi quy Hedonic để xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến giá BĐS, tác

giả đã xác định biến phụ thuộc và các biến độc lập của mô hình, tiến hành xây

dựng hàm hồi quy các nhân tố ảnh hƣởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6,

TP. Hồ Chí Minh và sau đó thực hiện kiểm định các giả định của mô hình hồi

quy tìm đƣợc.

1.7. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu

Thông qua việc ứng dụng mô hình Hedonic để xác định các nhân tố ảnh

hƣởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh, phần nào giúp ta hiểu

đƣợc những nhân tố tác động đến giá BĐS, nhân tố nào là quan trọng nhất, từ đó

giúp những ngƣời tham gia thị trƣờng có thể ƣớc lƣợng giá BĐS một cách đúng đắn

bằng cách dựa vào các nhân tố nhƣ: diện tích đất, diện tích nhà, vị trí BĐS, chiều

ngang mặt đƣờng/hẻm phía trƣớc, khoảng cách từ BĐS đến trung tâm thành phố,…

Với các dữ liệu thu thập đƣợc, thực hiện chạy hồi quy mô hình Hedonic và

kiểm định về sự phù hợp của mô hình hồi quy, tác giả đã xây dựng đƣợc hàm hồi

quy, do đó mà những ngƣời tham gia thị trƣờng có thể ứng dụng hàm này để ƣớc

tính giá các BĐS cụ thể dựa trên các yếu tố tác động đến giá BĐS đã đề cập trong

mô hình.

Dựa trên mô hình hồi quy, chúng ta có thể xây dựng giá gốc, làm cơ sở để xây

dựng chỉ số giá. Trên thế giới, chỉ số giá Hedonic (Hedonic Price Index) đƣợc tính

toán và áp dụng trong lĩnh vực kinh tế. Khi xây dựng chỉ số giá thông qua mô hình

Hedonic sẽ giúp chúng ta quan sát thị trƣờng một cách dễ dàng hơn nhƣ chỉ số

chứng khoán VN-Index, chỉ số giá tiêu dùng CPI và các chỉ số khác. Từ đó, nhà

quản lý có thể đƣa ra những chính sách, biện pháp hợp lý khi thị trƣờng gặp bất ổn.

1.8. Cấu trúc của đề tài

Chƣơng 1: Giới thiệu

Trong chƣơng này, tác giả sẽ trình bày lý do chọn đề tài; mục tiêu, phạm vi,

đối tƣợng nghiên cứu của đề tài; phƣơng pháp nghiên cứu của đề tài; kết cấu của đề

tài.

7

Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết

Trong chƣơng này, tác giả sẽ trình bày cơ sở lý thuyết về BĐS, thị trƣờng

BĐS, thẩm định giá trị BĐS và giới thiệu về mô hình Hedonic và các nghiên cứu có

liên quan.

Chƣơng 3: Phƣơng pháp nghiên cứu

Trong chƣơng này, tác giả sẽ trình bày về khung nghiên cứu từ quy trình chọn

mẫu, thu thập dữ liệu, định nghĩa các biến và giới thiệu về mô hình hồi quy

Hedonic.

Chƣơng 4: Kết quả nghiên cứu

Trong chƣơng này, tác giả sẽ trình bày về kết quả nghiên cứu của mình và

kiểm định các giả định của mô hình.

Chƣơng 5: Kết luận và kiến nghị

Trong chƣơng này, tác giả sẽ trình bày những đóng góp của đề tài, những mặt

còn hạn chế và hƣớng phát triển của đề tài, cuối cùng là những kiến nghị của tác

giả.

KẾT LUẬN CHƢƠNG 1

Nội dung của chƣơng này tập trung làm rõ lý do chọn đề tài. Qua khảo sát ý

kiến chuyên gia về lĩnh vực BĐS và tình hình nhà đất hiện nay tại Quận 6, TP. Hồ

Chí Minh, tác giả nhận thấy nhu cầu mua bán, sở hữu nhà ở trên thị trƣờng là khá

lớn. Chính vì thế, giá nhà là một trong những nhân tố đầu tiên, quan trọng và

tiên quyết trong quyết định mua hoặc bán một căn nhà. Xuất phát từ thực tế đó mà

mục tiêu của đề tài là xác định các nhân tố và mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố

này đến giá nhà ở trên một phƣơng diện khoa học theo hƣớng điều tra và nghiên

cứu cụ thể, thực tế. Việc xem xét sự tác động của các nhân tố này đến giá nhà ở sẽ

là tƣ liệu tham khảo cho những nhà đầu tƣ cũng nhƣ những ngƣời có nhu cầu sử

dụng thông tin liên quan đến giá nhà ở tại TP. Hồ Chí Minh.

CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Ở chương 1 tác giả đã giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu, trong

chương 2 tác giả sẽ giới thiệu tổng quan lý thuyết về nhà ở và định giá nhà ở

8

cũng như lý thuyết về định giá nhà mà đề tài sử dụng là lý thuyết mô hình định

giá Hedonic. Đồng thời tổng quan các nghiên cứu trước về các nhân tố ảnh

hưởng đến giá nhà ở làm căn cứ để xây dựng mô hình nghiên cứu ở chương 3.

2.1. Bất động sản nhà đất để ở

2.1.1. Khái niệm bất động sản nhà đất để ở

* Khái niệm bất động sản

Cho đến nay hầu hết các nƣớc trên thế giới đều phân loại tài sản theo luật cổ

La mã, tức là phân loại tài sản thành “Bất động sản” và “Động sản”. Thuật ngữ

“Bất động sản” đƣợc sử dụng phổ biến ở nhiều quốc gia và ở mỗi nƣớc đều có

những quy định cụ thể đã đƣợc luật hóa.

Có nhiều khái niệm khác nhau về bất động sản (BĐS), nhƣng phần lớn đều

thống nhất rằng BĐS 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.

Theo Hoàng Văn Cƣờng và cộng sự (2006): “Bất động sản là những tài sản

vật chất không thể di dời, tồn tại và ổn định lâu dài”.

Theo từ điển trực tuyến Oxford: “Bất động sản là tài sản dƣới dạng đất đai và

công trình xây dựng”.

Theo tổ chức Economic Adventure: “Bất động sản là đất đai bao gồm tất cả

các nguồn tài nguyên thiên nhiên và công trình xây dựng vĩnh viễn gắn liền với

đất”.

Nhƣ vậy, BĐS không chỉ là đất đai, của cải trong lòng đất mà còn là tất cả

những gì đƣợc tạo ra do sức lao động của con ngƣời gắn liền với đất đai nhƣ

các công trình xây dựng, cây cối... Đối với nƣớc ta cũng tiếp cận với cách đặt

vấn đề nhƣ vậy, nên Bộ luật Dân sự năm 2015 đã quy định “Bất động sản là các

tài sản không di dời được, 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 khác gắn liền với đất đai và các tài sản khác theo quy định của

pháp luật” (Điều 107).

9

* Khái niệm bất động sản nhà đất để ở

BĐS nhà đất để ở là một loại hình của BĐS, có chức năng để ở hoặc có nhiều

chức năng trong đó ít nhất một chức năng là để ở. BĐS nhà đất để ở bao gồm:

+ Đất trống phục vụ cho mục đích xây dựng nhà ở;

+ Nhà ở có công trình xây dựng gắn liền với đất có chức năng phục vụ cho

mục đích để ở hoặc ít nhất một chức năng là để ở.

Khái niệm trên phản ánh đƣợc thực tế là nhiều công trình xây dựng, chẳng

hạn nhƣ nhà phố, vừa có chức năng để ở, vừa có chức năng thƣơng nghiệp dƣới

hình thức một cửa hàng buôn bán hoặc một văn phòng dịch vụ. Ngoài ra, các lô đất

trống có mục đích để xây dựng nhà ở, là một bộ phận không thể thiếu của các giao

dịch trên thị trƣờng nhà đất, và có thể chuyển thành nhà ở chỉ sau một thời gian xây

dựng nhất định. Khái niệm trên cũng bao quát đƣợc đầy đủ phạm vi các hàng hóa

giao dịch trên thị trƣờng nhà đất có chức năng phục vụ để ở.

2.1.2. Phân loại bất động sản nhà đất để ở

Có nhiều tiêu thức để phân loại BĐS nhà đất để ở, song đa phần đều phân

thành 2 nhóm: nhà ở riêng lẻ và nhà chung cƣ.

* Căn cứ vào các đặc điểm vật chất, kinh tế - kỹ thuật của bất động sản, Anna

Scherbina (2012) phân loại bất động sản nhà đất để ở nhƣ sau:

Đối với nhóm nhà ở riêng lẻ, bao gồm:

+ Nhà liên kế, nhà phố: đây là loại nhà có chung 2 vách. Các căn nhà đƣợc

đặt cạnh nhau, xếp thành từng dãy và có thể xây dựng hàng loạt, tiết kiệm đất xây

dựng và khai thác không gian từ mặt đất trở lên.

+ Nhà biệt thự: có sân vƣờn, hàng rào bao quanh; kết cấu chịu lực khung,

sàn, tƣờng bằng bê tông cốt thép hoặc tƣờng gạch; bao che nhà và tƣờng ngăn cách

các phòng bằng bê tông cốt thép hoặc xây gạch; mái bằng hoặc mái ngói, có hệ

thống cách âm và cách nhiệt tốt; vật liệu hoàn thiện; tiện nghi sinh hoạt đầy đủ tiện

dùng, chất lƣợng tốt.

10

+ Nhà vƣờn: là các nhà xây dựng đơn lẻ, hoặc song lập có vƣờn bao quanh.

Mật độ xây dựng trên lô đất phải bảo đảm 50 - 60%. Mặt tiền của ngôi nhà bắt buộc

phải lùi lại so với hàng rào một khoảng ít nhất là 2,5m.

Đối với nhóm nhà ở chung cư, bao gồm:

+ Chung cƣ hạng sang: có vị trí rất đắc địa, hệ thống hạ tầng kỹ thuật nội bộ

hoàn chỉnh, thiết kế sang trọng, nội thất cao cấp, dịch vụ quản lý hoàn hảo.

+ Chung cƣ cao cấp: có vị trí tƣơng đối đắc địa, hệ thống hạ tầng kỹ thuật nội

bộ tƣơng đối hoàn chỉnh, thiết kế khá sang trọng, nội thất cao cấp, dịch vụ quản lý

khá hoàn hảo.

+ Chung cƣ hạng trung: vị trí tƣơng đối thuận lợi, hệ thống hạ tầng kỹ thuật

nội bộ tƣơng đối hoàn chỉnh, thiết kế ở mức trung bình, nội thất trung bình, dịch vụ

quản lý tƣơng đối khá.

+ Chung cƣ bình dân: vị trí tƣơng đối xa trung tâm; hạ tầng kỹ thuật ở mức

tối thiểu, thiết kế đơn giản, nội thất rẻ tiền, dịch vụ quản lý đạt yêu cầu.

* Căn cứ vào thiết kế và độ bền, Bộ Xây dựng phân cấp nhà ở thành 4 cấp sau:

+ Nhà cấp 1 bảo đảm có phòng ngủ, phòng ăn, phòng tiếp khách. Bếp và nhà

vệ sinh phải riêng biệt và cùng tầng với căn hộ. Vật liệu hoàn thiện phải là trát ốp

lát, trang trí cao cấp. Khung cột, tƣờng chịu lực làm bằng vật liệu không cháy... Nhà

cấp 1 có niên hạn sử dụng từ 100 năm trở lên.

+ Nhà cấp 2 có chất lƣợng sử dụng tƣơng đối cao. Các thiết bị và trang trí nội

thất, điện nƣớc, vệ sinh kém hơn nhà cấp 1. Khung cột, tƣờng, sàn và mái che cũng

bằng vật liệu không cháy. Nhà cấp 2 có niên hạn sử dụng từ 50 năm trở lên.

+ Nhà cấp 3 có chất lƣợng sử dụng trung bình, từ chất lƣợng hoàn thiện

(trang trí nội thất) đến mức độ trang thiết bị - kỹ thuật vệ sinh. Khung cột, tƣờng,

sàn và mái che của nhà cấp 3 làm bằng vật liệu khó cháy. Nhà cấp 3 có niên hạn sử

dụng từ 20 năm trở lên.

+ Nhà cấp 4 thƣờng chỉ có một, hai phòng, sử dụng chung bếp, nhà vệ sinh.

Chất lƣợng hoàn thiện bên trong, bên ngoài ngôi nhà ở mức thấp: trát vữa, quét vôi

không ốp lát. Khung cột, tƣờng chịu lực sử dụng vật liệu khó cháy có giới hạn chịu

11

lửa đến 0,5 giờ. Mái, trần làm bằng vật liệu dễ cháy, mái fibrô, tôn. Nhà cấp 4 có

niên hạn sử dụng dƣới 20 năm.

* Căn cứ vào vật liệu xây dựng và độ bền, Tổng cục Thống kê chia nhà ở thành

4 loại nhƣ sau:

+ Nhà kiên cố: có cả ba bộ phận cột trụ, tƣờng và mái đều làm bằng vật liệu

bền chắc.

+ Nhà bán kiên cố: có hai trong ba bộ phận làm bằng vật liệu bền chắc.

+ Nhà thiếu kiên cố: có một trong ba bộ phận làm bằng vật liệu bền chắc.

+ Nhà đơn sơ: có cả ba bộ phận đều làm bằng vật liệu thiếu bền chắc.

2.1.3. Đặc điểm của bất động sản nhà đất để ở

* Tính cố định

Tính cố định thể hiện ở chỗ BĐS không thể di dời đƣợc về mặt địa lý. Mỗi

BĐS có một vị trí riêng biệt, gắn với một vùng, một địa phƣơng nhất định. Yếu tố

vị trí phản ánh tổng hợp các điều kiện tự nhiên, cơ sở hạ tầng, trình độ phát triển

kinh tế xã hội, tâm lý tập quán, thông qua đó định hình lợi ích và giá trị của BĐS.

* Tính không đồng nhất

Tính không đồng nhất còn gọi là tính cá biệt hóa cao. Điều này thể hiện trƣớc

hết thông qua yếu tố vị trí, sau đó là hình thể, kích thƣớc của lô đất, đặc điểm vật

chất của công trình xây dựng trên đất,…Tính không đồng nhất cho thấy ngƣời bán

luôn luôn có một lợi thế độc quyền trong mặc cả.

* Tính khan hiếm

Đất đai là nguồn tài nguyên khan hiếm và không tái tạo đƣợc. Diện tích đất

tự nhiên của mỗi vùng, mỗi quốc gia là có giới hạn, không mở rộng đƣợc. Mặt khác,

để xây dựng công trình trên đất đòi hỏi phải đầu tƣ một số vốn lớn và mất khá nhiều

thời gian. Do đó, trong ngắn hạn, cung BĐS là tƣơng đối cố định. Do có tính khan

hiếm nên BĐS thƣờng trở thành đối tƣợng đƣợc đầu cơ và điều này khiến cho

quan hệ cung cầu về BĐS thƣờng mất cân đối theo chiều hƣớng cung nhỏ hơn

cầu, qua đó, giá BĐS có xu hƣớng tăng lên trong dài hạn.

* Tính bền vững theo thời gian

12

BĐS là tài sản đƣợc sử dụng lâu dài, riêng đất đai đƣợc coi nhƣ loại tài sản có

tuổi thọ vĩnh viễn, bền vững theo thời gian và không thay đổi trạng thái vật chất.

Đối với công trình xây dựng trên đất, tùy vào vật liệu và kết cấu mà tuổi thọ có thể

vài chục năm đến hàng trăm năm. Đây cũng là lý do trong các quy định về nghiệp

vụ kế toán không đƣợc tính khấu hao cho đất, chỉ tính khấu hao đối với phần công

trình gắn liền với đất và thời gian khấu hao (tuổi thọ) phụ thuộc vào loại công trình.

Do BĐS có tính lâu bền và khan hiếm, đồng thời có thể phục vụ cho nhiều mục đích

khác nhau nên giá trị của nó rất lớn và thƣờng tăng lên theo thời gian.

* Tính ảnh hưởng lẫn nhau

Sự tồn tại, thay đổi hoặc mất đi của một BĐS có thể ảnh hƣởng đến giá trị

của BĐS khác. Đặc biệt, trong trƣờng hợp Nhà nƣớc quy hoạch và đầu tƣ xây

dựng các cơ sở hạ tầng nhƣ đƣờng sá, cầu cống, trƣờng học, bệnh viện, siêu thị,

công viên,… sẽ có tác động rất lớn làm tăng giá trị các BĐS trong vùng.

* Tính thanh khoản thấp

BĐS luôn có giá trị lớn, chi phí giao dịch cao và chịu sự quản lý chặt chẽ của

các thể chế pháp luật, quá trình giao dịch kéo dài, trải qua nhiều bƣớc nhƣ tìm

kiếm thông tin, kiểm tra thực địa, đàm phán, đăng ký pháp lý, thanh toán,… Do

đó khả năng chuyển hóa thành tiền mặt của BĐS kém hơn so với các hàng hóa

khác nhƣ chứng khoán, vàng và ngoại tệ.

* Tính đa chức năng

Một BĐS có thể sử dụng để phục vụ cho nhiều mục khác nhau nhƣ để ở, để

làm cửa hàng thƣơng nghiệp, làm văn phòng giao dịch,… Ngoài ra, do có giá trị lớn

và giá trị này thƣờng tăng lên theo thời gian nên BĐS không chỉ là một hàng hóa

tiêu dùng thông thƣờng mà nó còn đƣợc xem nhƣ một tài sản đầu tƣ. Đây là đặc

điểm rất đặc biệt của BĐS. Do vừa có giá trị sử dụng lớn, đồng thời là một tài sản

đầu tƣ nên trong trƣờng hợp nền kinh tế phát triển bình thƣờng, thị trƣờng BĐS

thƣờng thu hút một lƣợng vốn rất lớn trong dân cƣ.

* Có giá trị cao

13

Tài sản BĐS trong mỗi gia đình, doanh nghiệp thƣờng chiếm tỷ trọng cao

trong tổng danh mục tài sản, nguyên nhân do tài nguyên đất là hữu hạn và khan

hiếm nên giá trị giao dịch liên quan đến đất thƣờng rất cao ví dụ nhƣ các giao dịch

về chuyển nhƣợng quyền sử dụng, cho thuê, thế chấp và các giao dịch khác; hơn

nữa công trình gắn liền với đất cũng có giá trị xây dựng lớn nên giá trị của BĐS trên

thị trƣờng thƣờng cao so với nhiều tài sản khác.

* Chi phí giao dịch cao

Khi giao dịch BĐS ngƣời ta hay đắn đo, cân nhắc trƣớc khi đƣa ra quyết định

do tài sản BĐS có giá trị lớn, do đó dịch vụ của các tổ chức môi giới có vai trò xúc

tác giúp giao dịch thành công và thù lao mà các tổ chức này nhận đƣợc theo tỷ lệ

giá giao dịch thành công nên dẫn đến chi phí giao dịch tăng. Ngoài ra, các khoản

phí khác nhƣ lệ phí trƣớc bạ, thuế thu nhập cá nhân khi chuyển nhƣợng BĐS cũng

góp phần làm tăng chi phí giao dịch.

* Chịu sự quản lý chặt chẽ của thể chế pháp luật

Đất đai trong BĐS là tài nguyên của quốc gia, gắn liền với các khía cạnh chủ

quyền, an ninh, quốc phòng, phát triển kinh tế - xã hội do đó rất nhiều cơ quan quản

lý ban hành các văn bản pháp quy nhằm quản lý, khai thác và sử dụng có hiệu quả.

* Mang nặng yếu tố tập quán, thị hiếu và tâm lý xã hội

Vì BĐS có tính chất bất động do đó BĐS gắn liền với phong tục, tập quán, thị

hiếu của địa phƣơng nơi BĐS đó tọa lạc. Những yếu tố có thể là thích ở nhà thấp

tầng, lô đất vuông vức, chọn hƣớng nhà, không thích lô đất tóp hậu, tránh đƣờng

giao thông hƣớng vào lô đất.

2.2. Thị trƣờng bất động sản nhà đất để ở

2.2.1. Khái niệm thị trường bất động sản nhà đất để ở

* Khái niệm thị trường bất động sản

Thị trƣờng BĐS là tổng hợp các giao dịch về BĐS dựa trên quan hệ hàng

hóa, tiền tệ.

14

Theo Hoàng Văn Cƣờng và cộng sự (2006): “Thị trƣờng BĐS là tổng thể các

giao dịch về BĐS dựa trên các quan hệ hàng hóa, tiền tệ, diễn ra trong một không

gian và thời gian nhất định”.

Theo Thái Bá Cẩn (2003): “Thị trƣờng BĐS là tổng hòa các giao dịch dân sự

về BĐS tại một địa bàn nhất định, trong một thời gian nhất định”.

Theo Nguyễn Ngọc Vinh (2012): “Thị trƣờng BĐS là tổng hòa các quan hệ

giữa cung và cầu về các quyền của BĐS theo quy luật thị trƣờng và theo quy định

của pháp luật”.

Theo Viện Thẩm định giá Hoa Kỳ: “Thị trƣờng BĐS là nơi tƣơng tác giữa các

cá nhân chuyển đổi quyền sở hữu tài sản để nhận tài sản khác nhƣ là tiền”.

Nhìn chung, các khái niệm trên tuy khác nhau về cách diễn đạt, cũng nhƣ

cách đặt vấn đề, nhƣng tựu chung lại đều coi thị trƣờng BĐS là tổng hợp các giao

dịch về BĐS dựa trên quan hệ hàng hóa, tiền tệ.

* Khái niệm thị trường bất động sản nhà đất để ở

Trên cơ sở tổng hợp các khái niệm về thị trƣờng BĐS, dựa vào đặc điểm của

BĐS nhà đất để ở, tác giả đƣa ra khái niệm tổng quát về thị trƣờng BĐS nhà đất để

ở nhƣ sau: “Thị trƣờng BĐS nhà đất để ở là tổng hòa các quan hệ giao dịch dân

sự về các lợi ích gắn liền với các quyền BĐS nhà đất để ở, hoạt động dựa trên quan

hệ hàng hóa tiền tệ, gắn với một không gian và thời gian nhất định”.

2.2.2. Đặc điểm của thị trường bất động sản nhà đất để ở

* Đặc điểm chung của thị trường bất động sản nhà đất để ở

Hàng hóa BĐS là loại hàng hóa đặc biệt so với các loại hàng hóa khác. Bản

chất của giao dịch BĐS là giao dịch các quyền, lợi ích của BĐS đó, không trao đổi

bằng hiện vật nhƣ nhiều tài sản khác, do đó thị trƣờng BĐS có nhiều đặc điểm mà

chúng ta có thể nhận dạng nhƣ sau:

+ Thị trường bất động sản nhà đất để ở mang tính khu vực sâu sắc

BĐS nhà đất để ở là tài sản không di dời đƣợc, vị trí của nó là cố định ở

một vùng, một địa phƣơng. Mỗi vùng, mỗi địa phƣơng lại có các điều kiện tự nhiên,

kinh tế - xã hội, tập quán, tâm lý, thị hiếu khác nhau. Chính điều này quy định

15

đặc điểm vật chất, kinh tế - kỹ thuật của BĐS nhà đất để ở, đồng thời ảnh hƣởng

sâu sắc đến đặc trƣng cung cầu BĐS nhà đất để ở của từng vùng, từng địa phƣơng.

Do BĐS nhà đất để ở mang tính khu vực nên sự biến động của cung cầu BĐS nhà

đất để ở thƣờng mang tính cục bộ. Sự khan hiếm cung BĐS nhà đất để ở ở vùng

này không thể đƣợc điều hòa bởi cung BĐS nhà đất để ở ở vùng khác. Tƣơng tự,

sự gia tăng cầu BĐS nhà đất để ở có thể gây áp lực lên giá BĐS nhà đất để ở ở một

vùng nào đó trong khi ở vùng khác cung vẫn dƣ thừa.

+ Thị trường bất động sản nhà đất để ở là thị trường cạnh tranh không hoàn

hảo

Mặc dù có rất nhiều ngƣời mua và ngƣời bán trên thị trƣờng, sản phẩm BĐS

nhà đất để ở rất phong phú và đa dạng, song do các đặc điểm nhƣ: cung BĐS nhà

đất để ở trong ngắn hạn là tƣơng đối cố định và ít co giãn trƣớc thay đổi giá,

BĐS nhà đất để ở có tính cá biệt hóa cao, tồn tại tính bất đối xứng thông tin nên

thị trƣờng BĐS nhà đất để ở là thị trƣờng cạnh tranh không hoàn hảo.

+ Độ co giãn của cung bất động sản nhà đất để ở tương đối thấp trước

thay đổi cầu và giá bất động sản nhà đất để ở

Để tạo lập một BĐS nhà đất để ở cần một số vốn lớn và tốn khá nhiều thời

gian, từ chuyển nhƣợng đất đai, xin giấy phép xây dựng, thiết kế, thi công… Do đó

trong ngắn hạn, tổng cung BĐS nhà đất để ở là có giới hạn. Điều này dẫn đến khi

cầu gia tăng đột biến thì cung không phản ứng kịp gây áp lực lên giá BĐS nhà

đất để ở. Trong thực tế, mặc dù cung chậm thay đổi nhƣng cầu BĐS nhà đất để ở

lại luôn gia tăng, do vậy sự biến động của giá thƣờng bắt đầu do sự thay đổi của

cầu. Khi sự tăng giá BĐS nhà đất để ở kéo dài liên tục có thể kích thích nhiều

ngƣời đầu cơ mạnh vào thị trƣờng nhà đất khiến cầu tăng vọt lên, cung không

theo kịp cầu càng đẩy giá tăng cao hơn, qua đó hình thành những cơn sốt giá BĐS

nhà đất để ở.

+ Thị trường bất động sản nhà đất để ở có mối liên hệ mật thiết với thị

trường tài chính

16

BĐS nhà đất để ở là tài sản có giá trị lớn, do đó, việc tạo lập một BĐS nhà

đất để ở nói riêng, một dự án nói chung cần huy động vốn từ nhiều nguồn khác

nhau. Khi thị trƣờng BĐS nhà đất để ở phát triển đến cấp độ tiền tệ hóa hoặc cao

hơn là tài chính hóa thì sự phụ thuộc của thị trƣờng BĐS nhà đất để ở vào thị

trƣờng tài chính là hết sức sâu sắc. Mối quan hệ giữa thị trƣờng BĐS nhà đất để ở

và thị trƣờng tài chính thực chất là mối quan hệ tƣơng tác hai chiều. Một mặt, thị

trƣờng tài chính, bao gồm thị trƣờng tiền tệ và thị trƣờng vốn, tạo môi trƣờng

cung cấp nguồn vốn cho sự phát triển của thị trƣờng BĐS nhà đất để ở. Mặt khác,

sự phát triển của thị trƣờng BĐS nhà đất để ở cũng có ảnh hƣởng mạnh mẽ đến

sự phát triển của thị trƣờng tài chính, đặc biệt là thị trƣờng vốn.

+ Thị trường bất động sản nhà đất để ở chịu sự chi phối của yếu tố pháp luật

BĐS nhà đất để ở là tài sản có giá trị lớn, lâu bền, có ý nghĩa kinh tế và tinh

thần rất lớn đối với mỗi cá nhân và quốc gia. Mặt khác, sự phát triển của thị trƣờng

BĐS nhà đất để ở có mối tƣơng tác mạnh mẽ đến nhiều thị trƣờng khác nhƣ thị

trƣờng tài chính, thị trƣờng xây dựng, thị trƣờng vật liệu xây dựng, thị trƣờng lao

động … Do đó, Nhà nƣớc thống nhất quản lý các giao dịch BĐS nhà đất để ở là hết

sức cần thiết. Sự quản lý của Nhà nƣớc bằng pháp luật là cơ sở để bảo đảm an toàn

cho các giao dịch BĐS nhà đất để ở. Đồng thời, thông qua sự quản lý của Nhà

nƣớc góp phần thúc đẩy thị trƣờng phát triển ổn định và lành mạnh, tạo môi

trƣờng kinh tế thuận lợi cho sự phát triển của nhiều thị trƣờng khác.

* Đặc điểm riêng của thị trường bất động sản nhà đất để ở tại TP. Hồ Chí

Minh

+ Tính hỗn hợp của các cấp độ phát triển: Thị trƣờng nhà đất để ở tại TP.

Hồ Chí Minh bao gồm nhiều phân khúc khác nhau, mỗi phân khúc đạt đến một cấp

độ phát triển đặc thù.

Cấp độ sơ khởi: là cấp độ phát triển ban đầu của thị trƣờng BĐS nhà đất để

ở, khi quyền sử dụng đất đai trở thành hàng hóa đƣợc đem ra giao dịch trên thị

trƣờng. Ở cấp độ này, thị trƣờng xây dựng chƣa phát triển, hàng hóa giao dịch

trên thị trƣờng chủ yếu là đất nền phục vụ mục đích xây dựng nhà ở. Các giao dịch

17

mang tính đơn lẻ, manh múm và phân tán. Đây là cấp độ phát triển của phân khúc

đất ở bình dân trong các khu dân cƣ tự phát.

Cấp độ tập trung hóa: các nhà đầu tƣ chuyên nghiệp bắt đầu tham gia sâu

rộng vào thị trƣờng, chủ yếu bằng vốn tự có. Hàng hóa giao dịch trong thị trƣờng

này không chỉ bao gồm đất nền mà một phần rất lớn là nhà ở, bao gồm nhà ở riêng

lẻ và nhà chung cƣ. Quá trình phân phối hàng hóa mang tính tập trung và tƣơng đối

chuyên nghiệp.

Cấp độ tiền tệ hóa: Ở cấp độ này, thông qua các khoản cho vay thế chấp nhà

đất, thị trƣờng vốn còn có vai trò thúc đẩy cầu nhà đất, qua đó làm cho hoạt động

giao dịch trên thị trƣờng BĐS nhà đất để ở ngày càng sôi động.

Cấp độ tài chính hóa: Một số dự án BĐS nhà đất để ở ở TP. Hồ Chí Minh đã

phát triển tiệm cận đến cấp độ tài chính hóa. Thông qua việc sử dụng các công cụ tài

chính nhƣ phát hành cổ phiếu, trái phiếu... các doanh nghiệp BĐS đã huy động

nguồn vốn to lớn từ nhiều chủ thể khác nhau trong xã hội để phát triển dự án BĐS

nhà đất để ở.

+ Tính bất đối xứng thông tin giữa các bên tham gia

Nhìn chung, thị trƣờng BĐS nhà đất để ở các nƣớc đều chứa đựng tính bất

đối xứng thông tin. Xét riêng thị trƣờng BĐS nhà đất để ở TP. Hồ Chí Minh,

tính bất đối xứng thông tin giữa các chủ thể tham gia thị trƣờng là đặc biệt cao.

Điều này biểu hiện ở chỗ, công tác quy hoạch đất đai, quy hoạch đô thị còn

thiếu bài bản. Chính quyền vẫn chƣa xây dựng đƣợc một hệ thống cơ sở dữ liệu về

nhà đất, đặc biệt hệ thống chỉ số giá BĐS nhà đất để ở, làm cơ sở cho việc định

giá và giao dịch. Các thông tin về dự án BĐS nhà đất để ở thiếu công khai và

minh bạch dẫn đến khả năng tiếp cận thông tin của ngƣời dân rất hạn chế.

+ Quá trình tiêu thụ sản phẩm qua nhiều khâu trung gian

Do hệ thống thông tin BĐS nhà đất để ở trên thị trƣờng thiếu công khai và

minh bạch, các giao dịch nhà đất giữa ngƣời mua và ngƣời bán phần lớn phải

trải qua nhiều khâu trung gian. Ngoài các nhà môi giới, nhà định giá, nhà tƣ vấn

pháp luật, một lực lƣợng lớn tham gia vào thị trƣờng trong giai đoạn xảy ra các cơn

18

sốt giá nhà đất là các nhà đầu cơ, những ngƣời mua nhà đất vào giai đoạn trƣớc và

sau đó bán lại với mức giá cao hơn để hƣởng chênh lệch giá. Do khả năng tiếp

cận thông tin dự án BĐS nhà đất để ở hạn chế, phần lớn ngƣời mua nhà đất cho

mục đích để ở phải mua lại nhà đất từ các tay đầu cơ sau khi BĐS nhà đất để ở

này đã đƣợc sang nhƣợng qua tay nhiều nhà đầu cơ khác. Điều này khiến mức giá

giao dịch cuối cùng bị đẩy lên rất cao so với giá gốc ban đầu của chủ đầu tƣ dự án.

2.2.3. Vai trò của thị trường bất động sản nhà đất để ở

* Phát triển thị trường bất động sản nhà đất để ở góp phần kích thích sản

xuất, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế

Thị trƣờng BĐS là một trong những thị trƣờng quan trọng của nền kinh tế vì

thị trƣờng này liên quan trực tiếp tới một lƣợng tài sản cực lớn cả về quy mô, tính

chất cũng nhƣ giá trị trong nền kinh tế quốc dân. Mặt khác, do mối liên kết chặt

chẽ giữa thị trƣờng BĐS nhà đất để ở và các thị trƣờng khác nhƣ xi măng, sắt

thép, gạch, gỗ, điện tử, điện lạnh, gia dụng... nên sự phát triển của thị trƣờng BĐS

nhà đất để ở còn có tác dụng kích thích những ngành liên quan cùng phát triển,

thúc đẩy tăng trƣởng kinh tế thông qua các biện pháp khai thác, sử dụng đất đai có

hiệu quả, tạo lập các công trình, nhà xƣởng, vật kiến trúc...để từ đó tạo sự chuyển

dịch cơ cấu kinh tế đối với tất cả các ngành, các vùng lãnh thổ trên phạm vi cả

nƣớc.

* Phát triển thị trường bất động sản nhà đất để ở góp phần khơi tăng nguồn

vốn đầu tư của xã hội

BĐS nhà đất để ở là tài sản cố định có giá trị rất lớn, có tuổi thọ lâu bền. Bản

thân BĐS nhà đất để ở không chỉ có ý nghĩa là hàng hóa tiêu dùng mà nó còn đóng

vai trò là nguồn vốn đầu tƣ quan trọng của xã hội. Khi thị trƣờng BĐS nhà đất để

ở phát triển, nhiều công trình xây dựng đƣợc tạo lập làm tăng giá trị tài sản cố

định, tức là làm tăng nguồn vốn dƣới hình thái biểu hiện là BĐS của xã hội. Thông

qua hoạt động thế chấp BĐS nhà đất để ở để vay vốn phục vụ cho mục đích sản

xuất kinh doanh, nguồn vốn từ BĐS nhà đất để ở nhƣ đƣợc nhân lên gấp đôi, vì

qua đó, các chủ thể có thể huy động đƣợc nguồn vốn từ ngƣời cho vay để đƣa vào

19

hoạt động sản xuất kinh doanh tạo ra của cải, vật chất cho xã hội trong khi bản thân

BĐS nhà đất để ở vẫn phát huy giá trị sử dụng.

Nếu một quốc gia có giải pháp hữu hiệu bảo đảm cho các BĐS có đủ điều

kiện trở thành hàng hoá và đƣợc định giá khoa học sẽ tạo cho nền kinh tế của

quốc gia đó một tiềm năng đáng kể về vốn để tạo cơ sở thúc đẩy quá trình phát

triển kinh tế - xã hội. Theo kết quả thống kê cho thấy, ở các nƣớc phát triển

lƣợng tiền ngân hàng cho vay qua thế chấp bằng BĐS chiếm trên 80% trong tổng

lƣợng vốn cho vay. Vì vậy, lĩnh vực đầu tƣ kinh doanh BĐS đóng vai trò quan

trọng trong việc chuyển các tài sản thành nguồn tài chính dồi dào phục vụ cho yêu

cầu phát triển kinh tế - xã hội, đặc biệt là đầu tƣ phát triển hệ thống cơ sở hạ tầng.

* Phát triển thị trường bất động sản nhà đất để ở góp phần tạo ra nhiều

việc làm cho người lao động

Thị trƣờng BĐS nhà đất để ở là một thị trƣờng quan trọng của nền kinh tế.

Các hoạt động liên quan đến BĐS chiếm khoảng 30% tổng số các hoạt động của

nền kinh tế. Do thị trƣờng BĐS nhà đất để ở liên quan mật thiết đến nhiều thị

trƣờng khác nhƣ thị trƣờng tài chính, thị trƣờng xây dựng, thị trƣờng vật liệu xây

dựng nên sự phát triển của thị trƣờng BĐS không chỉ có ý nghĩa giải quyết nhiều

việc làm cho chính bản thân thị trƣờng này, mà thông qua sự kích thích các thị

trƣờng khác cùng phát triển, còn có tác dụng tạo ra nhiều việc làm trong những

ngành nghề có liên quan đến BĐS.

* Phát triển thị trường bất động sản nhà đất để ở góp phần ổn định xã hội

Thị trƣờng BĐS nhà đất để ở là bộ phận chiếm tỷ trọng lớn, là nơi hoạt

động giao dịch diễn ra sôi động nhất trong thị trƣờng BĐS. Do thông tin trên thị

trƣờng BĐS nhà đất để ở thƣờng kém minh bạch, cung trong ngắn hạn có giới

hạn nên thị trƣờng này thƣờng diễn ra các hoạt động đầu cơ, giá cả bị đẩy lên cao

làm rối loạn thị trƣờng, từ đó gây hệ quả xấu đến nhiều mặt của nền kinh tế xã

hội, đặc biệt ảnh hƣởng xấu đến đời sống của nhân dân. Do vậy, phát triển và

quản lý có hiệu quả thị trƣờng BĐS nhà ở, đa dạng hóa sản phẩm nhà ở, bảo đảm

giá cả nhà ở phù hợp với thu nhập của ngƣời dân trƣớc hết sẽ góp phần giải quyết

20

nhu cầu bức xúc về nhà ở của một bộ phận lớn ngƣời dân, ổn định đời sống của

nhân dân. Mặt khác, việc phát triển bền vững và có hiệu quả thị trƣờng BĐS nhà đất

để ở còn có tác động tích cực đến sự phát triển chung của nền kinh tế xã hội, góp

phần ổn định nền kinh tế quốc dân.

* Phát triển thị trường bất động sản nhà đất để ở góp phần tăng nguồn thu

cho ngân sách nhà nước

Với hệ thống pháp luật quản lý thị trƣờng BĐS tốt thì khi thị trƣờng BĐS phát

triển tất cả các giao dịch sẽ đƣợc đăng ký và các bên tham gia thị trƣờng sẽ thực

hiện các nghĩa vụ thuế, phí và lệ phí góp phần tăng nguồn thu ngân sách nhà nƣớc.

* Phát triển thị trường bất động sản nhà đất để ở nhằm hướng tới sử dụng

hợp lý, hiệu quả tài nguyên đất

Ở nƣớc ta, đất đai thuộc sở hữu toàn dân do Nhà nƣớc làm đại diện chủ sở

hữu. Các tổ chức, cá nhân đƣợc giao đất, thuê đất để phục vụ cho mục đích ở, sản

xuất kinh doanh, dịch vụ và các nhu cầu khác của cuộc sống. Theo quy định của

pháp luật về đất đai thì quyền sử dụng đất ở Việt Nam đƣợc: chuyển đổi, chuyển

nhƣợng, cho thuê, thừa kế, thế chấp, góp vốn và cho thuê lại. Nhƣ vậy, quyền sử

dụng đất đƣợc công nhận là hàng hoá, một loại hàng hoá đặc biệt tham gia vào thị

trƣờng BĐS. Phát triển và quản lý tốt thị trƣờng BĐS, đặc biệt là thị trƣờng quyền

sử dụng đất là điều kiện quan trọng để sử dụng có hiệu quả tài sản quý giá thuộc sở

hữu toàn dân mà Nhà nƣớc là đại diện chủ sở hữu vì khi thị trƣờng BĐS phát triển,

xu hƣớng giá của tài nguyên đất thông thƣờng sẽ tăng lên theo thời gian, trong dài

hạn điều này sẽ tác động đến hành vi của ngƣời quản lý, khai thác, sử dụng BĐS là

hƣớng tới sử dụng hợp lý và hiệu quả hơn tài nguyên đất. Quản lý thị trƣờng BĐS

trƣớc hết phải quan tâm việc giao đất, cho thuê đất theo quy hoạch sử dụng đất, quy

hoạch xây dựng, sử dụng đất theo quy hoạch chính là biện pháp hữu hiệu để sử

dụng có hiệu quả nguồn hàng hoá đặc biệt này.

* Phát triển và quản lý có hiệu quả thị trường bất động sản sẽ đáp ứng nhu

cầu bức xúc ngày càng gia tăng về nhà ở cho nhân dân từ đô thị đến nông

thôn

21

Thị trƣờng nhà ở là bộ phận quan trọng chiếm tỷ trọng lớn, đồng thời là thị

trƣờng sôi động nhất trong thị trƣờng BĐS, những cơn “sốt” nhà đất hầu hết đều bắt

đầu từ “sốt” nhà ở và lan toả sang các thị trƣờng BĐS khác và ảnh hƣởng trực tiếp

đến đời sống của nhân dân. Vì vậy, phát triển và quản lý có hiệu quả thị trƣờng

BĐS nhà ở, bình ổn thị trƣờng nhà ở, bảo đảm cho giá nhà ở phù hợp với thu nhập

của ngƣời dân là một trong những nhiệm vụ quan trọng của chính quyền các cấp.

2.2.4. Cung cầu và giá cả trên thị trường bất động sản nhà đất để ở

2.2.4.1. Cầu bất động sản nhà đất để ở

Cầu là số lƣợng hàng hóa mà ngƣời mua muốn mua tại mỗi mức giá chấp nhận

đƣợc (David Begg et al. , 2005). Nhƣ vậy, cầu BĐS nhà đất để ở là tổng số lƣợng

hàng hóa BĐS nhà đất để ở, bao gồm đất nền đƣợc phép xây dựng nhà ở và nhà ở

hiện hữu gắn liền với đất mà ngƣời mua sẵn sàng chấp nhận và có khả năng thanh

toán ứng với mỗi mức giá nhất định trên thị trƣờng.

Cầu BĐS nhà đất để ở phụ thuộc vào các yếu tố sau đây:

+ Sự gia tăng dân số: Sự gia tăng dân số với tốc độ cao thƣờng xảy ra ở

những vùng có quá trình đô thị hóa nhanh. Sự gia tăng dân số một mặt làm tăng số

nhân khẩu trong một gia đình, mặt khác làm tăng số hộ gia đình độc lập, qua đó gây

áp lực lớn làm gia tăng nhu cầu và cầu về nhà ở và đất ở.

+ Tăng trƣởng kinh tế: Tăng trƣởng kinh tế góp phần làm tăng thu nhập của

dân cƣ, do đó có tác dụng chuyển hóa một lƣợng lớn nhu cầu trở thành cầu BĐS nhà

đất để ở. Khi đời sống của con ngƣời ngày càng tăng cao, ngƣời dân không chỉ có

nhu cầu mở rộng không gian sống mà còn có nhu cầu đƣợc ở một nơi đẹp hơn,

hiện đại và tiện nghi hơn, đó là các nhu cầu nhà ở tiêu dùng thực sự. Ngoài ra, sự

tăng trƣởng kinh tế thƣờng làm cho giá nhà đất tăng lên, qua đó kích thích nhu

cầu đầu cơ, gây áp lực lên giá cả nhà đất trên thị trƣờng.

+ Quy hoạch đô thị: Quy hoạch đô thị đƣợc thực hiện thông qua quy hoạch

sử dụng đất đai, các đề án và kế hoạch phát triển đô thị, khu công nghiệp và cơ sở hạ

tầng có tác động trực tiếp tới cầu, nhất là cầu đầu tƣ BĐS nhà đất để ở.

22

+ Chính sách đất đai và nhà ở: Các chính sách về thuế đất đai và nhà ở, điều

kiện tham gia thị trƣờng nhà ở, điều kiện và thủ tục xây dựng nhà ở, điều kiện

chuyển nhƣợng nhà đất và thủ tục pháp lý,…đều ảnh hƣởng đến cầu tiêu dùng lẫn

cầu đầu tƣ nhà đất để ở. Chẳng hạn, chính sách đánh thuế cao vào những ngƣời sở

hữu nhiều đất đai có thể khiến cầu đầu cơ nhà đất giảm xuống. Ngƣợc lại, chính

sách cho phép ngƣời Việt Nam định cƣ ở nƣớc ngoài đƣợc phép mua bán nhà đất ở

trong nƣớc có tác dụng làm tăng cầu nhà đất trên thị trƣờng.

+ Chính sách tiền tệ của Nhà nƣớc: Chính sách tiền tệ của Nhà nƣớc, thông

qua sự tác động đến thị trƣờng tài chính, sẽ có tác dụng hỗ trợ hoặc kìm hãm sự phát

triển của thị trƣờng BĐS. Xét riêng về cầu BĐS, khi Nhà nƣớc thực hiện chính

sách nới lỏng tiền tệ khiến lãi suất cho vay giảm xuống và các điều kiện cho vay

nới lỏng, các cá nhân và hộ gia đình có thể tiếp cận đƣợc nguồn vốn giá rẻ để tài

trợ mua nhà đất, qua đó đã biến nhu cầu thành cầu nhà đất, khiến cầu nhà đất trên

thị trƣờng tăng lên. Ngƣợc lại, khi Nhà nƣớc thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ,

lãi suất cho vay tăng lên và điều kiện cho vay ngặt nghèo hơn khiến nguồn vốn từ

các ngân hàng thƣơng mại hỗ trợ cầu bị thắt chặt làm cho cầu nhà đất nhanh

chóng bị suy giảm.

+ Kỳ vọng giá trong tƣơng lai: BĐS nhà đất để ở không chỉ là hàng hóa tiêu

dùng mà nó còn đóng vai trò là tài sản đầu tƣ dài hạn. Do đó, kỳ vọng giá về nhà

đất trong tƣơng lai có tác động rất lớn đến cầu đầu cơ nhà đất. Khi ngƣời dân kỳ

vọng giá nhà đất sẽ tiếp tục tăng trong tƣơng lai thì họ sẽ dồn nguồn vốn tích lũy

đƣợc và đi vay mƣợn để mua vào nhà đất khiến cầu tăng vọt, gây áp lực lên thị

trƣờng và tạo ra những cơn sốt giá nhà đất. Ngƣợc lại, khi mọi ngƣời tin rằng giá

nhà đất sẽ không còn tăng trong tƣơng lai thì vốn từ thị trƣờng BĐS sẽ đƣợc rút ra

để đầu tƣ vào các kênh khác, khiến lực cầu suy giảm trong khi cung không phản

ứng kịp trƣớc thay đổi của cầu, qua đó tác động làm cho thị trƣờng suy giảm và

thậm chí rơi vào đóng băng.

23

2.2.4.2. Cung bất động sản nhà đất để ở

Cung là số lƣợng hàng hóa mà ngƣời bán muốn bán tại mỗi mức giá có thể

(David Begg et al. , 2005). Nhƣ vậy, cung BĐS nhà đất để ở là tổng số lƣợng hàng

hóa BĐS, bao gồm đất nền đƣợc phép xây dựng nhà ở, nhà ở gắn liền với đất đai

mà ngƣời bán sẵn sàng đƣa ra thị trƣờng để trao đổi ứng với mỗi mức giá nhất định.

Trong ngắn hạn, cung đất nền để xây dựng nhà ở và nhà ở gắn liền với đất là

có giới hạn và rất kém co giãn trƣớc thay đổi giá. Do đó, khi cầu tăng lên sẽ dẫn đến

giá nhà đất tăng cao do cung không phản ứng kịp trƣớc sự thay đổi của giá. Trong

dài hạn, có nhiều yếu tố tác động tới sự thay đổi của cung BĐS, bao gồm:

+ Tăng trƣởng kinh tế: Tăng trƣởng kinh tế không chỉ tác động đến cầu mà

còn tác động đến cung nhà đất. Tăng trƣởng kinh tế bền vững tạo nền tảng để tích

lũy vốn của xã hội và cá nhân, khơi thông nguồn lực đầu tƣ vào các thị trƣờng hàng

hóa nói chung, thị trƣờng BĐS nhà ở nói riêng.

+ Năng lực hoạt động của các doanh nghiệp BĐS: Một phần nguồn cung

BĐS nhà đất đến từ khu vực tƣ nhân là do các doanh nghiệp BĐS cung ứng. Khi

thị trƣờng BĐS phát triển đến cấp độ tập trung hóa và cao hơn là tiền tệ hóa thì vai

trò cung ứng hàng hóa BĐS nhà đất của các doanh nghiệp BĐS trên thị trƣờng

ngày càng tăng. Khả năng cung ứng hàng hóa BĐS nhà đất của các doanh nghiệp,

xét về số lƣợng cũng nhƣ chất lƣợng, phụ thuộc vào năng lực hoạt động của các

doanh nghiệp này. Đó là năng lực hoạch định chiến lƣợc, năng lực quản trị

marketing, trình độ kỹ thuật - công nghệ, năng lực tài chính,…

+ Quy hoạch đô thị: Thông qua quy hoạch đô thị, đƣợc thể hiện cụ thể bởi

các đề án, kế hoạch phát triển cụm đô thị, đầu tƣ xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật,

xây dựng nhà ở của Nhà nƣớc, có tác dụng trƣớc hết là trực tiếp tạo ra nguồn cung

nhà ở cho thị trƣờng, sau đó tác động gián tiếp bằng sự kích thích, thu hút vốn đầu

tƣ của khu vực tƣ nhân vào thị trƣờng.

+ Chính sách đất đai và nhà ở: Các chính sách về thuế đất đai và nhà ở, điều

kiện tham gia thị trƣờng nhà ở, điều kiện và thủ tục xây dựng nhà ở, điều kiện

chuyển nhƣợng nhà đất và thủ tục pháp lý, hình thành các quỹ phát triển nhà ở có

24

tác động đến sự thay đổi của cả cầu lẫn cung trên thị trƣờng nhà ở. Chẳng hạn, chính

sách giảm thuế cho các doanh nghiệp đầu tƣ xây dựng nhà ở xã hội có thể góp phần

làm tăng nguồn cung nhà ở trên thị trƣờng.

+ Chính sách tiền tệ của Nhà nƣớc: Chính sách thắt chặt hoặc nới lỏng tiền tệ

của Nhà nƣớc, thông qua sự tác động đến thị trƣờng tài chính, có ảnh hƣởng mạnh

mẽ đến sự phát triển của thị trƣờng BĐS nhà đất để ở. Trong những năm Nhà

nƣớc thực hiện chính sách nới lỏng tiền tệ, các cá nhân, doanh nghiệp BĐS có thể

tiếp cận nguồn vốn dồi dào với chi phí rẻ từ các định chế tài chính và do đó có

điều kiện để đầu tƣ phát triển nhiều dự án lớn và hiện đại, cung ứng ra thị

trƣờng nhiều loại nhà ở, đặc biệt là nhà chung cƣ, một cách phong phú. Ngƣợc lại,

trong thời kỳ nền kinh tế suy thoái, việc thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ của

Nhà nƣớc có tác động làm lãi suất cho vay tăng cao, nguồn vốn từ hệ thống tài chính

đổ vào thị trƣờng BĐS bị suy giảm, khiến các cá nhân và doanh nghiệp BĐS gặp

khó khăn trong triển khai dự án, do đó nguồn cung nhà ở cũng bị suy giảm.

+ Công nghệ xây dựng và giá thành vật liệu xây dựng: Sự thay đổi và phát

triển công nghệ xây dựng mới tốt hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn, kết hợp với việc

ra đời các loại vật liệu xây dựng bền và rẻ hơn có tác dụng làm giá thành xây dựng

giảm, do đó góp phần làm tăng nguồn cung nhà ở trên thị trƣờng.

+ Kỳ vọng giá nhà ở trong tƣơng lai: Khi ngƣời dân dự đoán giá nhà đất sẽ

tăng cao trong tƣơng lai, họ sẽ găm giữ hàng hóa BĐS, do đó cung trong ngắn

hạn sẽ giảm. Đồng thời, với kỳ vọng tƣơng tự, các doanh nghiệp sẽ tích cực đầu

tƣ xây dựng để tạo lập các dự án BĐS mới, qua đó cung trong dài hạn sẽ tăng lên.

Ngƣợc lại, khi phần lớn ngƣời dân và các doanh nghiệp không còn kỳ vọng giá nhà

đất sẽ tăng trong tƣơng lai, cung nhà đất trong ngắn hạn sẽ tăng, đồng thời việc

đầu tƣ xây dựng nhà ở mới bị thu hẹp sẽ ảnh hƣởng đến cung nhà ở trong dài hạn.

2.2.4.3. Quan hệ cung cầu và giá cả trên thị trường bất động sản nhà đất để ở

Thị trƣờng BĐS nhà đất để ở là một thị trƣờng đặc thù. Một mặt, với tính

cách BĐS là hàng hóa tiêu dùng, cung nhà đất biến động tỷ lệ thuận với giá còn cầu

nhà đất biến động tỷ lệ nghịch với giá. Mặt khác, với tính cách BĐS là tài sản đầu

25

tƣ, khi giá nhà đất trong hiện tại tăng dẫn đến kỳ vọng giá trong tƣơng lai tiếp tục

tăng, cầu có thể không giảm xuống mà có xu hƣớng tăng lên và ngƣợc lại, cung

nhà đất không tăng lên mà có xu hƣớng giảm xuống. Xét chung về hiệu ứng do thay

đổi giá, cung và cầu nhà đất tăng hay giảm là phụ thuộc vào tính trội của tính chất

tiêu dùng hay đầu tƣ trong bản thân hàng hóa nhà đất. Nếu tính chất tiêu dùng trội

hơn tính chất đầu tƣ thì khi giá cả thay đổi, cung cầu sẽ điều chỉnh theo xu hƣớng

nhƣ các hàng hóa tiêu dùng khác, nghĩa là giá tăng dẫn đến cung tăng và cầu giảm,

giá giảm dẫn đến cung giảm và cầu tăng. Ngƣợc lại, nếu tính chất đầu tƣ trội hơn

tính chất tiêu dùng, sự biến động của cung cầu trƣớc sự thay đổi giá sẽ có xu hƣớng

nghịch chiều so với các hàng hóa thông thƣờng. Trong trƣờng hợp này, khi giá nhà

đất tăng dẫn đến cung giảm do ngƣời dân găm giữ tài sản chờ giá cao hơn mới bán

và cầu tăng do giới đầu cơ tích cực tham gia vào thị trƣờng. Khi giá nhà đất giảm

xuống có thể khiến cung tăng lên do lƣợng hàng găm giữ đƣợc xả ra còn cầu nhà đất

giảm xuống do lực lƣợng đầu cơ rút khỏi thị trƣờng. Tùy vào từng thị trƣờng, từng

thời điểm mà tính chất tiêu dùng trong hàng hóa nhà đất trội hơn tính chất đầu tƣ

hay ngƣợc lại, tính chất đầu tƣ trội hơn tính chất tiêu dùng.

Trong ngắn hạn, cung nhà đất là tƣơng đối cố định và rất ít co giãn trƣớc thay

đổi giá. Ngƣợc lại cầu nhà đất có sự thích ứng nhanh hơn so với cung. Do đó, khi

cầu nhà đất tăng cao do sự tác động của một yếu tố nào đó, cung không thay đổi

hoặc thu hẹp dẫn đến giá nhà đất tăng rất cao, giá tăng cao kích thích cầu đầu cơ

khiến quan hệ cung cầu trở nên căng thẳng, gây áp lực làm giá tăng hơn nữa, qua đó

tạo ra những cơn sốt giá nhà đất.

Trong dài hạn, cung nhà đất co giãn nhiều hơn so với cung trong ngắn hạn.

Khi giá nhà đất tăng cao, lợi nhuận từ kinh doanh BĐS cao hấp dẫn các cá nhân,

tổ chức và doanh nghiệp tích cực xây dựng và phát triển các dự án mới. Hoạt động

xây dựng của các cá nhân, tổ chức và doanh nghiệp BĐS làm nguồn cung trong

dài hạn tăng lên, qua đó góp phần ổn định giá nhà đất.

26

2.3. Định giá bất động sản

2.3.1. Khái niệm định giá bất động sản

* Khái niệm về định giá tài sản

Định giá tài sản có lịch sử hình thành và phát triển khá lâu ở nhiều nƣớc trên

thế giới. Định giá là hoạt động khách quan tồn tại trong đời sống kinh tế xã hội của

mọi nền kinh tế sản xuất hàng hóa, đặc biệt đối với những nền kinh tế phát triển

theo cơ chế thị trƣờng. Ở nƣớc ta, trong những năm gần đây nghề định giá tài sản

cũng đƣợc rất nhanh chóng với nhiều loại hình doanh nghiệp tham gia thị trƣờng và

đội ngũ cán bộ định giá chuyên nghiệp. Định nghĩa về định giá, cho tới hiện nay,

có nhiều định nghĩa khác nhau, tuy nhiên, các định nghĩa đều coi định giá là việc

ƣớc tính giá cả của tài sản tại một thời điểm nhất định.

Theo từ điển Oxford, định giá tài sản đƣợc hiểu nhƣ sau : “Định giá tài sản là

sự ƣớc tính giá trị của các quyền sở hữu tài sản bằng hình thái tiền tệ phù hợp với

một thị trƣờng, tại một thời điểm, theo những tiêu chuẩn cho mục đích nhất định”.

Theo nghiên cứu của các giáo sƣ viện đại học Potstmouth, Vƣơng quốc Anh:

“định giá là sự ƣớc tính giá trị của các quyền sở hữu tài sản cụ thể bằng hình thái

tiền tệ cho mục đích xác định”.

Mặc dù có nhiều định nghĩa khác nhau về định giá, nhƣng về cơ bản định giá

tài sản trong nền kinh tế thị trƣờng có những đặc điểm cơ bản sau:

- Định giá tài sản là sự ƣớc tính giá trị tài sản tại thời điểm đánh giá;

- Định giá tài sản đƣợc biểu hiện dƣới hình thái tiền tệ;

- Định giá tài sản đƣợc thực hiện trong một thị trƣờng nhất định với những

điều kiện nhất định (kinh tế, xã hội, khuôn khổ pháp lý, quan hệ cung cầu…);

- Định giá tài sản đƣợc thực hiện tại một thời điểm cụ thế;

- Định giá tài sản đƣợc thực hiện theo yêu cầu, mục đích nhất định;

- Định giá tài sản phải tuân thủ theo những tiêu chuẩn, chuẩn mực và phƣơng

pháp nhất định.

Ở nƣớc ta, định giá tài sản mới đƣợc coi là nghề cung cấp dịch vụ cho nền

kinh tế từ những năm cuối của thập kỷ 1990. Tiền thân của các doanh nghiệp hoạt

27

động trong nghề định giá là các Trung tâm Thẩm định giá thuộc Ban Vật giá Chính

phủ, nay thuộc Bộ Tài Chính. Lúc đó, từ “định giá” không đƣợc sử dụng trong hoạt

động ƣớc tính giá trị thị trƣờng của tài sản. Thay vào đó, hoạt động ƣớc tính giá trị

thị trƣờng của tài sản, hàng hóa đƣợc coi là hoạt động “thẩm định giá”. Cho đến nay

vẫn còn nhiều tranh cãi về việc nên dùng từ “định giá” hay từ “thẩm định giá”

trong hoạt ƣớc tính giá cả của các hàng hoá, tài sản. Trên thực tế, từ định giá tài

sản và thẩm định giá tài sản đang đƣợc sử dụng trong nhiều văn bản pháp luật

cũng nhƣ trong thực tế với cùng nội dung và ý nghĩa kinh tế.

Theo Luật Giá đƣợc công bố ngày 20 tháng 06 năm 2012, chính thức có

hiệu lực thi hành từ ngày 1 tháng 1 năm 2013, đã giải thích về “Thẩm định giá” tại

khoản 15 điều 4 là: “Thẩm định giá là việc cơ quan, tổ chức có chức năng thẩm

định giá xác định giá trị bằng tiền của các loại tài sản theo quy định của Bộ luật

dân sự phù hợp với giá thị trường tại một địa điểm, thời điểm nhất định, phục vụ

cho mục đích nhất định theo tiêu chuẩn thẩm định giá”. Tuy tên gọi là Thẩm định

giá, nhƣng trong giải thích từ ngữ của Luật Giá thì thừa nhận đó là việc đánh giá

và đánh giá lại giá trị của tài sản hay là Định giá tài sản.

Như vậy, định giá tài sản là việc đánh giá và đánh giá lại giá trị của tài sản

phù hợp với thị trường tại một điểm hay thời điểm nhất định theo tiêu chuẩn Việt

Nam hoặc thông lệ quốc tế.

* Khái niệm định giá bất động sản

Theo quy định tại Luật Kinh doanh bất động sản, định giá BĐS là hoạt động tƣ

vấn, xác định giá của một BĐS cụ thể tại một thời điểm xác định. Việc định giá

BĐS phải dựa trên các tiêu chuẩn kỹ thuật, tính chất, vị trí, quy mô, thực trạng của

BĐS và giá thị trƣờng tại thời điểm định giá. Việc định giá BĐS phải độc lập, khách

quan, trung thực và tuân thủ pháp luật.

Nhƣ vậy, những hoạt động chính của định giá BĐS có thể đƣợc mô tả nhƣ sau:

Định giá BĐS là việc ƣớc tính giá của BĐS cụ thể; việc ƣớc tính giá của BĐS đó

đƣợc thực hiện tại một thời điểm nhất định; đƣợc thực hiện tại một thị trƣờng nhất

định; việc định giá phải đƣợc thực hiện cho mục đích đã đƣợc xác định trƣớc; đồng

28

thời việc định giá BĐS phải đƣợc thực hiên theo tiêu chí kỹ thuật, tính chất, vị trí,

quy mô, thực trạng BĐS và theo những phƣơng pháp, tiêu chuẩn nhất định.

Ở đây, cần lƣu ý là hoạt động định giá BĐS là việc “ƣớc tính” giá cả của BĐS.

Kết quả của hoạt động định giá là đƣa ra mức giá của BĐS. Tuy nhiên, mức giá (do

các tổ chức định giá đƣa ra) này không phải là giá cả thị trƣờng (giá cả thực sự giao

dịch trên thị trƣờng BĐS). Mức giá do các tổ chức định giá xác định có thể bằng với

giá thị trƣờng, có thể cao hơn hoặc thấp hơn. Mức độ chính xác của mức giá ƣớc

tính phụ thuộc vào trình độ của ngƣời định giá, uy tín của các tổ chức (doanh

nghiệp) cung cấp dịch vụ định giá BĐS và các điều kiện kinh tế xã hội khác.

Như vậy, định giá BĐS là việc ước tính giá trị của BĐS cụ thể bằng hình thức

tiền tệ cho một mục đích đã được xác định rõ trong những điều kiện cụ thể và trên

một thị trường nhất định với những phương pháp phù hợp.

* Khái niệm định giá bất động sản nhà đất để ở

Thông thƣờng BĐS nhà đất để ở sẽ bao gồm đất đai và các tài sản khác gắn

liền với đất nên định giá BĐS nhà đất để ở thực chất là định giá đất và định giá các

tài sản gắn liền với đất. Do BĐS nhà đất để ở là một đơn vị thống nhất: thống nhất

về quyền chiếm hữu, quyền sử dụng và về mục đích sử dụng, nên việc định giá

BĐS nhà đất để ở cũng không thể tách rời định giá đất với định giá tài sản gắn liền

với đất, hơn nữa BĐS nhà đất để ở gồm nhiều loại, mỗi loại ngoài những đặc điểm

chung còn có những đặc điểm riêng, chịu tác động của các yếu tố tự nhiên, kinh tế,

xã hội với mức độ rất khác nhau. Vì vậy, trong hoạt động định giá BĐS nhà đất để

ở, việc xác định giá của từng căn hộ hoặc nhà cụ thể là nhu cầu của hầu hết các giao

dịch và đây chính là mục tiêu của hoạt động định giá BĐS nhà đất để ở.

Như vậy, định giá BĐS nhà đất để ở được hiểu là sự ước tính về giá trị của một

BĐS nhà đất để ở cụ thể bằng hình thức tiền tệ cho một mục đích đã được xác định,

tại một thời điểm xác định.

2.3.2. Các phương pháp định giá bất động sản

Ngày 26/11/2004, Bộ Tài chính ban hành Thông tƣ số 114/2004/TT-BTC

hƣớng dẫn thực hiện nghị định số 188/2004/NĐ-CP của Chính phủ về phƣơng pháp

29

xác định giá đất và khung giá các loại đất. Theo đó quy định phƣơng pháp xác định

giá đất theo phƣơng pháp so sánh trực tiếp và phƣơng pháp thu nhập. Ngày

06/12/2007, Bộ Tài chính ban hành Thông tƣ số 145/2007/TT-BTC hƣớng dẫn áp

dụng thực hiện Nghị định số 123/2007/NĐ-CP ngày 27/07/2007 của Chính phủ về

việc sửa đổi, bổ sung một số điều của Nghị định số 188/2004/NĐ-CP. Theo đó đã

quy định thêm hai phƣơng pháp xác định giá đất là: phƣơng pháp lợi nhuận và

phƣơng pháp thặng dƣ. Nhƣ vậy việc xác định giá đất có bốn phƣơng pháp để thực

hiện. Ngoài ra còn có phƣơng pháp chi phí, các nƣớc trên thế giới cũng đã áp dụng

để tính giá đất (Nguyễn Thế Huấn và Phan Thị Thu Hằng, 2008). Trong thực tế, để

xác định giá một BĐS, cần có bƣớc lựa chọn phƣơng pháp xác định giá phù hợp. Nhƣng

cũng có thể sử dụng đồng thời các phƣơng pháp khác nhau để kiểm tra kết quả tính toán

giữa chúng. Do đó không thể nói kết quả của phƣơng pháp này chính xác hơn kết quả

của phƣơng pháp kia và ngƣợc lại, vấn đề quan trọng là phải kiểm tra các thông tin đầu

vào cho mỗi phƣơng pháp về độ tin cậy của nó. Cuối cùng nếu công tác kiểm tra thông

tin đầu vào không phát hiện ra điều gì sai sót dẫn đến sự khác nhau về kết quả xác định

giá thì việc lựa chọn hay điều chỉnh kết quả chính thức sẽ phụ thuộc vào kinh nghiệm

của ngƣời xác định giá. Trong lý thuyết xác định giá, việc điều chỉnh kết quả xác định

giá nói trên đƣợc gọi là quá trình “điều hòa” các kết quả thu đƣợc.

a. Phương pháp so sánh

Phƣơng pháp so sánh thị trƣờng dựa trên lý thuyết cho rằng: Giá trị thị trƣờng

của BĐS có mối quan hệ mật thiết với giá cả của BĐS tƣơng tự có thể so sánh

đƣợc, đã giao dịch trên thị trƣờng. Đây là phƣơng pháp sử dụng rộng rãi và phổ

biến nhất hiện nay ở Việt Nam cũng nhƣ nhiều nƣớc trên thế giới. Điều kiện tiên

quyết để áp dụng phƣơng pháp so sánh là: Yêu cầu thị trƣờng phải phát triển trong

điều kiện bình thƣờng, thị trƣờng thƣờng xuyên giao dịch; thông tin thu thập có thể

so sánh đƣợc và có chất lƣợng đáng tin cậy, giá cả của BĐS so sánh là trung thực và

chính xác.

Bên cạnh những ƣu điểm về sự thuận tiện và dễ dàng áp dụng thì phƣơng pháp

so sánh cũng có những hạn chế nhất định. Phƣơng pháp này không có mô hình và

30

công thức nhất định, vì vậy kết quả định giá còn tùy thuộc rất nhiều vào kinh

nghiệm và kiến thức của ngƣời định giá.

b. Phương pháp thu nhập

Phƣơng pháp này dựa trên cơ sở thu nhập ròng trung bình hàng năm trong

tƣơng lai từ một BĐS, tƣơng ứng với một tỷ lệ (%) thu hồi vốn nhất định đối với

BĐS đó (còn gọi là tỷ lệ vốn hóa) để tính ra giá trị của BĐS đó. Mặt hạn chế của

phƣơng pháp này là các tham số để tính toán giá trị BĐS đòi hỏi độ chính xác cao,

trong khi việc xác định chúng lại phải tiến hành trong điều kiện dự kiến trƣớc, vì

vậy độ chính xác của kết quả tính toán thƣờng bị hạn chế.

c. Phương pháp chi phí

Phƣơng pháp này chủ yếu đƣợc áp dụng để định giá những BĐS không có

hoặc rất ít khi xảy ra việc mua bán chúng trên thị trƣờng BĐS (nhà thờ, trƣờng học,

bệnh viện, công sở…). Dựa trên nguyên tắc thay thế, phƣơng pháp chi phí cho phép

giả định rằng, giá trị của một tài sản hiện có, có thể đo bằng chi phí làm ra một tài

sản tƣơng tự có vai trò nhƣ là một vật thay thế, nghĩa là giá trị của khu đất thay thế

cộng với chi phí xây dựng hiện hành.

Có thể hiểu đơn giản theo công thức: Giá BĐS = Giá đất đai + Chi phí xây

dựng mới – Lƣợng khấu hao tích lũy.

d. Phương pháp lợi nhuận

Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng để xác định giá của các tài sản đặc biệt nhƣ

rạp chiếu phim, khách sạn và những tài sản khác mà giá trị của nó chủ yếu phụ

thuộc vào khả năng sinh lời từ tài sản đó, mặt hạn chế của phƣơng pháp này là chỉ

áp dụng để xác định giá trị cho những BĐS mà hoạt động của nó có tạo ra lợi

nhuận.

e. Phương pháp thặng dư

Phƣơng pháp này thƣờng đƣợc áp dụng để tính toán giá trị của những BĐS

không phải theo hiện trạng sử dụng mà căn cứ vào mục đích sẽ đƣợc sử dụng chúng

trong tƣơng lai, theo quy hoạch sẽ đƣợc cấp có thẩm quyền phê duyệt. Thực chất

phƣơng pháp thặng dƣ là một dạng của phƣơng pháp chi phí, chúng thực hiện

31

theo nguyên tắc: Giá trị đất đai đƣợc xác định trên cơ sở giá trị còn lại sau khi lấy

giá trị công trình BĐS trừ đi tổng số chi phí và lợi nhuận.

Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc giá nhà đƣợc lấy từ kết quả thẩm định

giá của một số công ty thẩm định giá tại TP. Hồ Chí Minh. Kết quả thẩm định giá trị

tài sản đƣợc xác định dựa trên cơ sở giá trị thị trƣờng tại thời điểm thẩm định. Theo

tiêu chuẩn 02 - Tiêu chuẩn thẩm định giá Việt Nam: “Giá thị trƣờng của một tài

sản là mức giá ƣớc tính của tài sản tại thời điểm, địa điểm thẩm định giá, giữa

một bên là ngƣời mua sẵn sàng mua và một bên là ngƣời bán sẵn sàng bán trong

một giao dịch mua bán khách quan, độc lập, có đủ thông tin, các bên tham gia hành

động một cách có hiểu biết, thận trọng và không bị ép buộc" trong điều kiện thƣơng

mại bình thƣờng.

2.4. Mô hình Hedonic

2.4.1. Mô hình định giá Hedonic

a. Cơ sở lý luận

Thuật ngữ Hedonic đƣợc sử dụng để mô tả tỷ trọng về tầm quan trọng tƣơng

đối của các thành phần khác nhau so với các thành phần khác nhằm tạo ra chỉ số về

hiệu dụng và sự mong muốn (Goodman, 1998). Rosen (1974) định nghĩa giá thụ

hƣởng là giá ẩn của các thuộc tính và các tác nhân kinh tế sẽ biết đƣợc mức giá đó

khi quan sát giá của các sản phẩm dị biệt và các đặc điểm cụ thể đi kèm với chúng

(Ustaoglu, 2003). Rosen (1974) đã đặt ra nền tảng lý thuyết để xác định giá mua,

hoặc giá ẩn cho các thuộc tính của một hàng hóa đối với nhiều đối tƣợng ngƣời tiêu

dùng khác nhau. Giá mua đƣợc xác định là số tiền tối đa mà một ngƣời tiêu dùng

sẵn sàng trả cho một hàng hóa với điều kiện là họ duy trì đƣợc một mức độ thỏa

mãn hoặc hài lòng nhất định. Hàm về giá bán đƣợc định nghĩa là hàm để xác định

mức giá tối thiểu mà nhà sản xuất chấp nhận bán hàng hóa để có đƣợc một khoản

lợi nhuận nhất định.

Lý thuyết về các hàm đo lƣờng độ thỏa dụng sẽ tạo cơ sở để phân tích các

hàng hóa đặc biệt nhƣ nhà ở mà các thuộc tính riêng lẻ của chúng không có mức giá

rõ ràng. Việc áp dụng phƣơng pháp truyền thống nhƣ Hedonic trong các nghiên cứu

32

về nhà đất là nhằm mục đích đƣa ra các suy luận về giá trị không thể quan sát đƣợc

của các thuộc tính khác nhau chẳng hạn nhƣ phƣơng tiện đi lại (tàu điện ngầm,

đƣờng sắt hoặc đƣờng cao tốc), tiếng ồn sân bay, chất lƣợng không khí và các tiện

nghi khác (Jassen et al., 2001).

Trong ba thập kỷ qua, phƣơng pháp hồi quy Hedonic đã đƣợc áp dụng rộng rãi

trong các nghiên cứu về thị trƣờng nhà đất đánh giá mối quan hệ giữa giá nhà và các

đặc điểm của nó. Tuy nhiên, phƣơng pháp này đã vƣớng phải những chỉ trích phát

sinh từ những vấn đề tiềm ẩn liên quan đến việc ƣớc tính và các giả định mô hình

cơ bản, chẳng hạn nhƣ xác định nhu cầu cung – cầu, tính bất cân xứng của thị

trƣờng, việc lựa chọn các biến độc lập, lựa chọn dạng phƣơng trình và phân khúc thị

trƣờng.

Phần lớn các nghiên cứu về giá đƣợc thực hiện bằng mô hình Hedonic và dựa

trên phân tích hồi quy đa biến. Về cơ bản, các phƣơng pháp Hedonic phù hợp đánh

giá mối quan hệ giữa giá và các đặc điểm của ngôi nhà trong điều kiện đơn giản.

Tuy nhiên, mô hình này sẽ trở nên phức tạp và khó đánh giá khi chúng ta mở rộng

mô hình ra nhiều khía cạnh nhƣ các sự phi tuyến tính, yếu tố ngoại lai, không gian

và các hình thức phụ thuộc khác giữa các quan sát, sự không liên tục. Tuy nhiên, để

khắc phục đƣợc những vấn đề trên thì mô hình ANN đã đƣợc áp dụng. Phƣơng

pháp này về cơ bản khác với các phƣơng pháp truyền thống bởi vì kết quả của mô

hình có phạm vi biến thiên rộng hơn so với mô hình Hedonic với những mở rộng về

mặt không gian.

b. Nền tảng lý thuyết của mô hình Hedonic

Malpezzi (2002) đã có một bài nhận định xuất sắc về sự phát triển lý thuyết

của mô hình định giá Hedonic. Ông chỉ ra rằng mô hình Hedonic không chỉ là sự

ƣớc lƣợng giá trị của nhiều yếu tố riêng lẻ mà còn đo lƣờng sở thích ngƣời mua tác

động ra sao đến giá nhà.

Dạng mô hình Hedonic phƣơng trình đơn nhất, mô hình này chỉ đơn thuần đo

lƣờng tác động của các yếu tố lên giá mà không kiểm tra tham số cấu trúc của từng

yếu tố tác động thế nào. Biến giá có thể ở dạng giá trị tuyệt đối hoặc đƣợc logarit.

33

Dạng thƣờng đƣợc sử dụng nhất là dạng bán logarit, trong đó biến giá đƣợc logarit

tự nhiên trong khi các biến độc lập thì ở dạng tự nhiên. Trong cùng một mẫu, mô

hình thể hiện phƣơng sai của từng yếu tố ở các vùng giá khác nhau.

Kinh tế lƣợng luôn đối mặt với vấn đề xác định mô hình phù hợp, ví dụ trong

mô hình cung và cầu, giá của hàng hóa là biến ngoại sinh và ngƣời tiêu dùng là

ngƣời chấp nhận giá sẽ đƣa ra quyết định lƣợng mua dựa trên giá cả. Nhƣng trong

mô hình Hedonic phi tuyến tính, khi giá còn biến động theo chất lƣợng thì ngƣời

tiêu dùng sẽ lựa chọn cả tiêu chí về chất lƣợng và giá cả.

Lancaster (1966) và Rosen (1974) có đề cập đến mô hình các yếu tố ảnh

hƣởng giá nhà, tuy nhiên lại không chỉ ra cụ thể đó là những yếu tố nào. Chúng ta

có thể đƣa vào mô hình vô số các biến, nhƣng mối tƣơng quan cao giữa một số biến

có dẫn đến một số vấn đề trong ƣớc lƣợng mô hình hồi quy. Ví dụ, biến vị trí có thể

rất quan trọng trong mô hình nhƣng lại phản ánh về một biến khác chẳng hạn nhƣ

chất lƣợng trƣờng học. Do đó, xác định hệ số của mỗi biến càng khó khăn và trở

nên quan trọng hơn. Trong thực tế, biến phụ thuộc thƣờng là giá bán và nó đóng vai

trò đại diện cho giá trị của ngôi nhà. Sử dụng giá trị quan sát đƣợc sẽ làm giảm

thiểu những sai lệch so với các phƣơng pháp khác, ví dụ chủ nhà tự định giá cho

ngôi nhà của mình.

Đã có nhiều nghiên cứu đƣợc tiến hành để tìm ra dạng hàm chính xác cho mô

hình. Follain và Malpezzi (1981) phát hiện ra dạng hàm semi-log có nhiều lợi thế

hơn so với dạng tuyến tính. Trong đó, phải kể đến những lợi thế sau (i) nó cho thấy

phƣơng sai trong giá trị của mỗi yếu tố, (ii) các hệ số có thể dễ dàng xác định là sự

thay đổi tỷ lệ phần trăm giá với mỗi đơn vị thay đổi của mỗi yếu tố, và (iii) mô hình

semi-log giảm thiểu tối đa một số vấn đề thống kê (heteroscedasticity – phƣơng sai

phụ thuộc vào một biến ngẫu nhiên khác).

c. Chức năng giá Hedonic

Chức năng giá Hedonic giải thích giá nhà về chất lƣợng và số lƣợng. Điều

này, liên quan đến việc phải thu thập thông tin về giá bán nhà thực tế hoặc giá cho

thuê nhà và đặc điểm chi tiết của ngôi nhà. Khi mô tả một căn nhà thì nó thƣờng

34

đƣợc thể hiện bởi đặc điểm cấu trúc của nó, sự tiện nghi bên trong, chất lƣợng môi

trƣờng xung quanh, vị trí của ngôi nhà. Các thuộc tính cấu trúc có thể là số phòng

ngủ, số phòng tắm, diện tích của ngôi nhà, tuổi của ngôi nhà, sàn nhà, vị trí của ngôi

nhà, loại nhà (nhà riêng lẻ, căn hộ, chung cƣ, biệt thự), diện tích bãi đậu xe. Các

thuộc tính môi trƣờng có thể là chất lƣợng không khí ở địa phƣơng, cho dù căn nhà

có vị trí trên bãi biến, công viên quốc gia, sân bay, đƣờng cao tốc. Các biến vị trí

bao gồm đặc tính khu vực ức là thuộc về khu vực có thu nhập cao, khu vực trung

bình hoặc khu vực có thu nhập thấp. Ngoài ra, các biến về chất lƣợng đƣờng giao

thông, trƣờng học, khoảng cách từ BĐS đến bệnh viện, trạm xe buýt, trung tâm

thành phố, ga đƣờng sắt, sân bay.

Hàm hồi quy Hedonic có dạng nhƣ sau:

Với:

là các biến cấu trúc của ngôi nhà;

là biến khu dân cƣ;

là các biến môi trƣờng.

Hình thức của hàm có thể là hàm tuyến tính hoặc là hàm phi tuyến tính. Sử

dụng phân tích hồi quy để ƣớc tính mối quan hệ giữa mức độ của một đặc trƣng bất

kỳ của nhà ở và giá nhà.

d. Một số vấn đề trong mô hình Hedonic

Mô hình Hedonic sử dụng số liệu chuyên sâu, để ƣớc tính giá chức năng

Hedonic cho một thị trƣờng cụ thể, một trong những đòi hỏi là số lƣợng quan sát

mô tả giá bán và đặc điểm của rất nhiều tài sản trong thị trƣờng này. Một trong

những giả định cơ bản của mô hình Hedonic là các hộ gia đình có thông tin hoàn

hảo. Nếu hộ gia đình bán một BĐS không nhận thức đƣợc giá của thị trƣờng và đặc

điểm của các tài sản khác trên thị trƣờng thì có khả năng là giá mà họ trả cho tài sản

cần bán sẽ thấp hơn giá trên thị trƣờng, có thể dẫn đến tổn thất trong giao dịch.

Ngoài ra, giá trị BĐS không điều chỉnh ngay lập tức thì có những thay đổi

trong cầu hoặc cung thị trƣờng. Trong thực tế, nhiều yếu tố thông tin không hoàn

35

hảo và chi phí giao dịch sẽ cho kết quả sau quá trình điều chỉnh một thời gian.

Thêm vào đó, các chi phí giao dịch trong thị trƣờng BĐS rất đa dạng và có giá trị

đáng kể.

Một vấn đề nữa mà chúng ta cần quan tâm là hiện tƣợng đa cộng tuyến. Thông

thƣờng các đặc điểm môi trƣờng sẽ có cộng tuyến với nhau. Chẳng hạn nhƣ tài sản

gần đƣờng giao thông sẽ có ô nhiễm tiếng ồn lớn hơn và nồng độ các chất ô nhiễm

không khí cao hơn. Điều này có nghĩa là rất khó khăn để tách ra các biến độc lập

của hai hình thức ô nhiễm trên khi tính giá của tài sản.

Quan trọng phải giả định rằng thị trƣờng nhà ở đang trong trạng thái cân bằng.

Nhƣng thực tế không chắc rằng một thị trƣờng nhà ở sẽ đƣợc ở trong trạng thái cân

bằng hoàn hảo ở bất kỳ một thời gian nào. Trong một trạng thái mất cân bằng,

chúng ta mong đợi giá biến động nhanh chóng sẽ chững lại, để cho các ƣớc tính về

giá trị BĐS vẫn còn có ý nghĩa.

e. Dạng mô hình Hedonic

Mô hình Hedonic là một mô hình mở với các biến đƣợc thu thập tùy vào dữ

liệu và mô hình nghiên cứu. Có những mô hình chỉ sử dụng chủ yếu biến đặc tính

nhà để xác định giá BĐS, nghiên cứu của Hasan Selim (2009). Có mô hình lại sử

dụng chủ yếu các yếu tố ngoại tác là biến xác định giá trị BĐS, nghiên cứu gần đây

của Gabriel. K. B (2011). Và nhiều những nghiên cứu khác kết hợp cả yếu tố nội tác

và ngoại tác ảnh hƣởng tới giá BĐS nhƣ Sergio A. B. và cộng sự (2002), Ustaoglu

(2003), và nhiều nghiên cứu khác nữa. Tuy nhiên, mô hình Hedonic cơ bản đầu tiên

đƣợc Ridker (1967) trình bày là:

Trong đó:

Pi : giá nhà

S: đặc điểm kết cấu nhà ở (1…k) nhƣ diện tích nhà, số lƣợng phòng, loại hình

xây dựng và các nhân tố khác

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 và các nhân tố khác.

36

Z : môi trƣờng đặc trƣng (1…n) nhƣ chất lƣợng không khí, nguồn nƣớc, tiếng

ồn và các nhân tố khác.

Mô hình đƣợc viết dƣới dạng:

2.4.2. Các nghiên cứu thực nghiệm

Trong phần này, tác giả đƣa ra thực tế áp dụng mô hình Hedonic trên thế giới

và Việt Nam (xem Bảng tổng kết các công trình nghiên cứu thực nghiệm ở phụ lục

2). Mô hình Hedonic dựa trên lý thuyết ngƣời tiêu dùng của Lancaster (1966). Kể từ

khi Rosen (1974) mở rộng lý thuyết này ra thị trƣờng nhà ở, mô hình Hedonic đã

đƣợc ứng dụng rộng rãi nhƣ là một công cụ để đánh giá thị trƣờng BĐS và phân

tích đô thị. Rosen (1974) đã đƣa ra cách xử lý toàn diện đối với giá ẩn hay giá thụ

hƣởng. Lý thuyết giá ẩn đã tạo ra một vấn đề trong kinh tế học cân bằng không

gian, giúp định hƣớng ngƣời tiêu dùng cũng nhƣ ngƣời sản xuất đƣa ra các quyết

định về vị trí liên quan đến các đặc điểm không gian.

Mô hình Hedonic là một trong những kỹ thuật/phƣơng pháp lâu đời nhất xác

định giá trị kinh tế đƣợc phát triển bởi Lancaster (1966), Ridker (1967), Griliches

(1971), Rosen (1974) và các nhà nghiên cứu khác. Ban đầu mô hình đƣợc sử dụng

để nghiên cứu mối quan hệ giữa giảm thiểu ô nhiễm không khí tác động đến giá trị

tài sản, mô hình Hedonic trở thành một nghiên cứu quan trọng trong nửa sau của

những năm 1970 và cả năm 1980. Trong thời kỳ này, phƣơng thức giá Hedonic đã

đƣợc vận dụng nhƣ là công cụ quan trọng đối với nghiên cứu học thuật, đƣợc sử

dụng trong cả nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm xác định giá trị tiền tệ của hàng

hóa liên quan đến đặc tính môi trƣờng và địa điểm của BĐS.

Một số nghiên cứu thực nghiệm gần đây ứng dụng mô hình Hedonic để xác

định giá BĐS, Sergio A. B. và cộng sự (2002), trong một nghiên cứu ứng dụng mô

hình Hedonic để đánh giá tác động của môi trƣờng mà tiêu biểu là “mùi hôi” phát ra

từ một nhà máy xử lý nƣớc thải tại Brasilia (là thành phố Brazil). Ông xác định 20

biến và xây dựng 4 mô hình để phân tích ảnh hƣởng của môi trƣờng không khí tới

37

giá của các căn hộ. Kết quả mô hình cho thấy “Chất lƣợng không khí có ảnh hƣởng

tới giá trị căn hộ” căn hộ càng nằm gần nhà máy xử lý nƣớc thải thì có giá trị càng

thấp.

Theo Selim. S (2008) nghiên cứu các yếu tố/giá trị nội tại của căn nhà đƣợc

thực hiện tại Thổ Nhĩ Kỳ, ông xây dựng mô hình giá nhà nhƣ sau:

Kết quả của mô hình hồi quy Hedonic cho thấy diện tích nhà, số lƣợng phòng,

loại nhà, hệ thống nƣớc, hồ bơi, đặc trƣng về vị trí và kiểu nhà là các biến quan

trọng nhất có ảnh hƣởng tới giá nhà. Mô hình này đƣợc tiếp tục và mở rộng bởi

Selim. H (2009). Với hai loại phƣơng pháp tiếp cận đƣợc sử dụng trong phân tích

đó là mô hình hồi quy Hedonic và ANN. Các kết quả của mô hình hồi quy cho thấy

hệ thống nƣớc, hồ bơi, loại nhà, số phòng, kích thƣớc ngôi nhà, đặc trƣng về vị trí

và kiểu nhà là các biến số quan trọng nhất ảnh hƣởng đến giá nhà. Có thể thấy rằng

giá nhà tại khu đô thị cao hơn khu vực nông thôn 26,26%. Bằng cách so sánh hiệu

suất dự đoán giữa các hồi quy Hedonic và mô hình ANN, nghiên cứu này chứng

minh rằng ANN có thể là một thay thế tốt hơn cho các dự báo về giá nhà ở Thổ Nhĩ

Kỳ.

Theo một nghiên cứu gần đây nhất của Gabriel K. B. (2011), yếu tố ngoại tác

tác động tới BĐS cũng ảnh hƣởng tới giá của BĐS đó. Ông sử dụng mô hình

Hedonic xét các yếu tố nhƣ: khoảng cách từ BĐS tới nhà thờ, khoảng cách từ BĐS

tới nơi làm việc, an ninh, nơi đậu xe.

Mô hình có dạng:

Kết quả mô hình hồi quy cho thấy yếu tố ngoại tác nhà thờ ảnh hƣởng tiêu cực

tới giá BĐS, BĐS càng xa nhà thờ thì giá càng tăng.

Ngoài ra, ở nƣớc ta cũng có một số nghiên cứu về giá BĐS, các nghiên cứu

cũng dựa trên mô hình hồi quy Hedonic. Kim (2007) xem xét tác động của pháp lý

đến giá nhà tại TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội. Tác giả xây dựng mô hình với các biến

đại diện cho pháp lý nhƣ giấy tờ pháp lý sổ hồng, sổ đỏ và các giấy tờ/quyền pháp

lý khác có liên quan. Nghiên cứu của Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011)

38

đã ứng dụng mô hình Hedonic và thuyết vị thế chất lƣợng đối với 160 mẫu để xác

định giá BĐS ở khu vực TP. Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy vị trí, khoảng cách từ

BĐS đến mặt tiền đƣờng, khoảng cách từ BĐS đến trung tâm, diện tích đất và diện

tích nhà là những biến có ảnh hƣởng quan trọng đến giá của BĐS.

Theo lý thuyết vị thế - chất lƣợng đƣợc phát triển gần đây, Hoàng Hữu Phê và

Patrick Wakely (2000), đã đƣa ra một số gợi ý định hƣớng xây dựng cơ sở khoa học

và phƣơng pháp định giá BĐS phù hợp với thể chế kinh tế thị trƣờng. Bài nghiên

cứu chỉ ra giá BĐS phụ thuộc vào yếu tố chất lƣợng và vị thế: . Kết

quả hồi quy cho thấy biến diện tích khuôn viên ảnh hƣởng mạnh nhất tới giá BĐS

sau đó là các biến khoảng cách tới trung tâm thành phố, số tầng xây dựng, vị trí nhà

đất mặt tiền hay trong hẻm.

KẾT LUẬN CHƢƠNG 2

Tóm lại, nghiên cứu sử dụng mô hình định giá Hedonic và thuyết vị thế chất

lƣợng của Hoàng Hữu Phê và Patrick Wakely (2000) để làm căn cứ cho mô hình

nghiên cứu. Qua phần lƣợc khảo các tài liệu của các nhà nghiên cứu trƣớc đã cho

thấy giá nhà chịu ảnh hƣởng bởi các nhân tố thuộc về đặc điểm cấu trúc, tuổi thọ, vị

trí, các yếu tố thuộc về tính hữu dụng của căn nhà nhƣ nhà kho, máy nƣớc nóng, sân

thƣợng, hồ bơi, lò sƣởi. Ngoài ra, các nghiên cứu trƣớc còn sử dụng các biến thuộc

về môi trƣờng sống để đánh giá tác động của nó đến giá nhà. Dựa vào mô hình định

giá Hedonic và các nghiên cứu trƣớc này, tác giả sẽ tổng hợp và trình bày các

nhân tố tác động đến giá nhà ở tại TP. Hồ Chí Minh trong chƣơng sau.

39

CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 2 tác giả đã giới thiệu tổng quan cơ sở lý thuyết cũng như các nghiên

cứu trước có liên quan đến đề tài. Ở chương 3 tác giả sẽ trình bày về quy trình

nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và mô hình nghiên cứu. Trong đó, tác giả sẽ

trình bày cụ thể về phương pháp chọn mẫu, cách thu thập và xử lý dữ liệu, căn cứ

xây dựng mô hình hồi quy, định nghĩa biến độc lập, biến phụ thuộc và các giả thiết

áp dụng mô hình.

3.1. Quy trình nghiên cứu

Để thực hiện đƣợc mục tiêu nghiên cứu, luận văn tiến hành nghiên cứu theo

quy trình sau: Phỏng vấn chuyên sâu

và khảo sát ý kiến

chuyên gia trong lĩnh Nghiên cứu tổng quan Xác định vấn vực định giá BĐS. và khảo sát ý kiến đề nghiên cứu Phỏng vấn khách hàng chuyên gia trong lĩnh

mua nhà nhằm xác định vực định giá BĐS.

nhóm nhân tố ảnh

hƣởng đến giá nhà ở. Xử lý số liệu bằng phần

mềm SPSS Tiến hành khảo sát các

BĐS đang giao dịch

mua bán.

Xác định mô hình hồi quy phù hợp và kiểm định các giả định của mô hình

Phân tích kết quả hồi quy và kết luận các nhân tố tác động đến giá BĐS

Hình 3. 1. Quy trình nghiên cứu của đề tài

40

3.2. Phƣơng pháp nghiên cứu

Để giải quyết đƣợc các vấn đề nghiên cứu phù hợp với mục tiêu nghiên cứu,

tác giả đã sử dụng các phƣơng pháp sau:

3.2.1. Phương pháp phân tích, so sánh, tổng hợp

Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng trong việc thu thập các dữ liệu thứ cấp từ các

tài liệu là báo cáo, số liệu thống kê, các nghiên cứu khoa học đã đƣợc công bố trong

và ngoài nƣớc, cũng nhƣ thu thập dữ liệu từ các tài liệu của các cơ quan quản lý nhà

nƣớc về định giá.

3.2.2. Phương pháp chuyên gia

Phƣơng pháp này đƣợc tác giả sử dụng với mục tiêu làm sáng tỏ mục tiêu

nghiên cứu, lựa chọn các phƣơng pháp nghiên cứu phù hợp, đặc biệt là việc xác

định sơ đồ nghiên cứu để đảm bảo tính logic cũng nhƣ phù hợp với khả năng nghiên

cứu nhƣng đảm bảo đƣợc mục tiêu nghiên cứu đã đề ra. Bên cạnh đó, tác giả đã

thực hiện xin ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực thống kê để xây dựng bảng khảo sát,

xử lý dữ liệu và xây dựng hàm hồi quy định giá.

3.2.3. Phương pháp phỏng vấn sâu

Đối tƣợng đầu tiên đƣợc tác giả tiến hành phỏng vấn sâu đó là lãnh đạo các

doanh nghiệp BĐS, các công ty thẩm định giá tại TP. Hồ Chí Minh. Nội dung

phỏng vấn tập trung chủ yếu vào quan điểm của lãnh đạo doanh nghiệp, nguyên tắc

của doanh nghiệp về định giá nhà ở, mô hình tổ chức và cách thức triển khai hoạt

động định giá tại doanh nghiệp mình.

Đối tƣợng thứ hai đƣợc tác giả tiến hành phỏng vấn sâu đó là các cán bộ,

chuyên viên trong lĩnh vực BĐS đã và đang tham gia trực tiếp định giá nhà ở. Nội

dung chủ yếu đƣợc tập trung khi phỏng vấn với đối tƣợng này là thực trạng quy

trình định giá, phƣơng pháp định giá và chi tiết cách thức tổ chức và triển khai định

giá nhà ở đang đƣợc áp dụng.

Đối tƣợng thứ ba đƣợc tác giả tiến hành phỏng vấn sâu đó là các khách hàng

đã và có dự kiến mua nhà ở. Nội dung chủ yếu đƣợc tập trung khi phỏng vấn với

41

đối tƣợng này là xác định và tổng hợp đƣợc các yếu tố cơ bản ảnh hƣởng đến giá

nhà ở tại TP. Hồ Chí Minh.

3.2.4. Phương pháp định lượng

3.2.4.1. Phương pháp chọn mẫu

Trong bài nghiên cứu này, tác giả thực hiện khảo sát khoảng 245 BĐS đã có

giao dịch mua bán thành công trên các tuyến đƣờng thuộc địa bàn quận 6, TP. Hồ

Chí Minh.

Quy trình chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng, mẫu trong đề tài là các BĐS đã có

đầy đủ giấy tờ hợp lệ nhƣ giấy chứng nhận quyền sử dụng đất, quyền sở hữu nhà ở

và tài sản khác gắn liền với đất; hồ sơ lệ phí trƣớc bạ, bản vẽ hiện trạng.

Trong quá trình điều tra, thu thập giá đất thị trƣờng, phải đối chiếu giữa hồ sơ

chuyển nhƣợng quyền sử dụng đất với hiện trạng sử dụng đất. Không điều tra thu

thập giá đất thị trƣờng đối với các trƣờng hợp đã chuyển nhƣợng sau: (1) Ngƣời

chuyển nhƣợng hoặc ngƣời nhận chuyển nhƣợng không có quyền sử dụng đất hoặc

không đủ điều kiện để đƣợc công nhận quyền sử dụng đất đối với thửa đất đã

chuyển nhƣợng; (2) Bên chuyển nhƣợng và bên nhận chuyển nhƣợng là những

ngƣời thuộc hàng thừa kế theo quy định của Bộ Luật Dân sự; (3) Quyền sử dụng đất

là tài sản bị bán phát mại, bán đấu giá để thi hành án hoặc để thu hồi nợ; (4) Quyền

sử dụng đất do các chủ sử dụng đất có đồng quyền sử dụng đất chuyển nhƣợng cho

nhau; (5) Quyền sử dụng đất đƣợc chuyển nhƣợng có mức giá chênh lệch quá lớn so

với mức giá phổ biến trên thị trƣờng của các thửa đất có đặc điểm tƣơng tự trong

khu vực.

Trong khoảng thời gian từ ngày 01/2016 đến ngày 06/2016 mà đề tài tiến hành

khảo sát là tƣơng đối ngắn, nên thị trƣờng BĐS chƣa có nhiều biến động, giúp giảm

thiểu những biến động vĩ mô trên thị trƣờng, nhƣ biến động về đầu tƣ vốn, lãi suất,

tỷ giá. Đề tài nghiên cứu ƣớc tính có 6 biến giải thích trong mô hình, để kết quả hồi

quy của mô hình hợp lý thì theo công thức xác định số quan sát tối thiểu cần phải

đạt đƣợc của Nguyễn Đình Thọ (2011) là thì số quan sát tối thiểu cần

phải đạt đƣợc của mô hình là 50+8x6 = 98 quan sát. Nhƣ vậy, với khoảng 245 quan

42

sát mà đề tài tiến hành khảo sát là chấp nhận đƣợc và kết quả mô hình hồi quy có

thể mang tính đại diện cho khu vực khảo sát.

3.2.4.2. Phương pháp thu thập số liệu

Đề tài sử dụng số liệu sơ cấp do chính tác giả trực tiếp khảo sát thông qua

Bảng câu hỏi khảo sát giá BĐS (Phụ lục 1) đối với các BĐS có giao dịch mua bán

trên các tuyến đƣờng thuộc địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh. Khi có giao dịch mua

bán thành công, ngƣời mua BĐS sẽ thực hiện kê khai lệ phí trƣớc bạ và các loại

thuế có liên quan đến BĐS tại chi cục thuế quận 6, TP. Hồ Chí Minh, khi đó tác giả

sẽ thực hiện phỏng vấn trực tiếp ngƣời mua BĐS thông qua bảng câu hỏi điều tra

khảo sát giá BĐS (Phụ lục 1). Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả thực hiện thống kê

các yếu tố tác động đến giá BĐS bằng các công cụ trên Microsoft Excel. Riêng số

liệu về khoảng cách tới trung tâm quận, do có địa chỉ cụ thể nên tác giả thực hiện đo

lƣờng thông qua trang Web tìm kiếm địa chỉ phổ biến

https://www.google.com/maps/ để bổ sung vào đề tài nghiên cứu. Do từng BĐS

quan sát đều có địa chỉ cụ thể vì thế có thể khảo sát lại nếu cần thiết.

3.2.5. Phương pháp phân tích dữ liệu

Luận văn sử dụng mô hình hồi quy đa biến để nhận diện các yếu tố ảnh hƣởng

đến giá nhà ở tại quận 6, TP. Hồ Chí Minh, đồng thời xác định mức độ tác động của

từng yếu tố đến biến mà tác giả mong muốn. Mô hình đƣợc xây dựng dựa vào công

cụ SPSS.

3.3. Mô hình nghiên cứu

3.3.1. Cơ sở xây dựng mô hình

Từ kết quả nghiên cứu của các tác giả trong và ngoài nƣớc đã đƣợc trình bày ở

chƣơng 2, tác giả đã tổng hợp và tham khảo ý kiến chuyên gia về các biến thƣờng

đƣợc sử dụng trong các nghiên cứu về giá nhà ở để tổng hợp và đƣa vào mô hình.

Kết quả tổng hợp kết quả các nghiên cứu trƣớc liên quan đến các biến sử dụng

trong mô hình đƣợc thể hiện trong bảng 3.1 sau:

Bảng 3. 1. Tổng hợp kết quả các nghiên cứu trƣớc

STT Tên biến Nguồn Chiều tác

43

động

1 DAT: Diện tích đất Wilhelmsson (2000); Trần Thu (+)

Vân và Nguyễn Thị Giang

(2011).

2 NHA: Diện tích nhà Wilhelmsson (2000); Morancho (+)

(2003); Wen Hai-zhen (2005);

Selim. S (2008); Cebula (2009);

Trần Thu Vân và Nguyễn Thị

Giang (2011);

3 VT: Vị trí BĐS (Mặt Selim. S (2008); Shimizu (+)

tiền – trong hẻm) (2009); Anthony (2012); Trần

Thu Vân và Nguyễn Thị Giang

(2011).

4 LG: Chiều ngang mặt Shimizu (2009); Trần Thu Vân (+)

đƣờng/hẻm phía trƣớc và Nguyễn Thị Giang (2011).

BĐS

5 KTP: Khoảng cách từ Selim. S (2008); Ottensmann (-)

BĐS đến trung tâm (2008); Trần Thu Vân và

thành phố Nguyễn Thị Giang (2011); Kain

và Quigley (1970); Shimizu

(2009).

6 KQ6: Khoảng cách từ Ottensmann (2008); Trần Thu (-)

BĐS đến trung tâm Vân và Nguyễn Thị Giang

quận 6, TP. HỒ CHÍ (2011); Kain và Quigley

MINH. (1970); Shimizu (2009).

Ghi chú: (+) Quan hệ đồng biến

(-) Quan hệ nghịch biến

Thị trƣờng BĐS đã phát triển, nhiều nghiên cứu về chủ đề này đã thực hiện

trong thời gian qua từ nhiều khía cạnh khác nhau tại nhiều nƣớc trên thế giới. Tuy

44

nhiên, tại Việt Nam, những nghiên cứu về thị trƣờng BĐS vẫn còn khá mới mẻ. Vì

thế, kế thừa các nghiên cứu trƣớc đây, đồng thời dựa vào điều kiện thực tế tại địa

bàn nghiên cứu, đề tài sẽ đi sâu nghiên cứu tác động của nhóm yếu tố vi mô tới giá

BĐS, cụ thể:

Biến phụ thuộc: giá BĐS

Biến độc lập đƣợc tổ chức thành 2 nhóm:

 Nhóm biến phản ánh chất lượng của BĐS: diện tích đất, diện tích nhà.

 Nhóm biến phản ánh vị thế của BĐS: vị trí BĐS, chiều ngang mặt

đƣờng/hẻm phía trƣớc, khoảng cách từ BĐS tới trung tâm thành phố, khoảng

cách từ BĐS tới trung tâm quận 6.

Mô hình giá BĐS có dạng:

Bảng 3. 2. Diễn giải các biến trong mô hình nghiên cứu

Biến Mô tả Kỳ vọng về

dấu

Ln(PRICE) Logarit tự nhiên của giá BĐS

 Nhóm biến phản ánh chất lượng của BĐS

DAT +

NHA Diện tích đất (m2) Diện tích nhà (m2) +

 Nhóm biến phản ánh vị thế của BĐS

VT Vị trí BĐS: biến giả (nhận giá trị là 1 nếu BĐS tọa +

lạc mặt tiền, giá trị là 0 nếu BĐS tọa lạc trong hẻm)

Chiều ngang mặt đƣờng/hẻm phía trƣớc BĐS (m) LG +

Khoảng cách từ BĐS đến trung tâm thành phố (km) KTP -

Khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận 6 (km) KQ6 -

3.3.2. Định nghĩa các biến

 Biến phụ thuộc:

LnPRICE: Logarit tự nhiên của giá BĐS.

45

Giá BĐS có thể đƣợc tính theo giá thị trƣờng hoặc theo giá phi thị trƣờng. Đề

tài lựa chọn giá thị trƣờng làm căn cứ xác định giá của BĐS nghiên cứu. Giá trị thị

trƣờng BĐS là mức giá ƣớc tính sẽ đƣợc mua bán trên thị trƣờng vào thời điểm

thẩm định giá giữa một bên là ngƣời mua sẵn sàng mua và một bên là ngƣời bán sẵn

sàng bán trong một giao dịch khách quan và độc lập trong điều kiện thƣơng mại

bình thƣờng.

Hầu hết các bài nghiên cứu sử dụng mô hình Hedonic về giá BĐS trƣớc đây

đều chuyển sang dạng mô hình logarit. Mô hình này phù hợp với những dữ liệu

tƣơng đối tốt, hệ số ƣớc lƣợng từ mô hình có thể giải thích đƣợc tỷ lệ đóng góp của

các đặc tính hàng hóa vào trong hàng hóa đó một cách trực tiếp. Bên cạnh đó, mô

hình semi-logarit thƣờng đƣợc sử dụng đối với chuỗi dữ liệu không có phân phối

chuẩn nhƣ chuỗi dữ liệu có đơn vị là tiền tệ hoặc chuỗi dữ liệu có giá trị dƣơng. Do

đó, nhằm tìm ra các nhân tố ảnh hƣởng đến giá BĐS, trong đề tài tác giả sử dụng

logarit tự nhiên biến giá BĐS (lnPRICE) là biến phụ thuộc vì biến giá nhà tƣơng đối

lớn và thƣờng bị sai lệch, đây cũng là đặc điểm chung thƣờng đƣợc sử dụng nhất

trong các mô hình định giá Hedonic trên thế giới (Ottensmann (2008)).

 Biến độc lập:

Căn cứ vào đặc thù của nhà ở và căn cứ vào các nghiên cứu trƣớc đây, tác giả

dự kiến các biến để đƣa vào mô hình nhƣ sau:

 Biến diện tích đất (DAT)

Giá đất chiếm một tỷ trọng cao trong việc quyết định giá BĐS, chính vì vậy

diện tích đất tỷ lệ thuận với giá nhà, tức diện tích đất càng lớn thì giá nhà càng cao.

Nghiên cứu của các tác giả Wilhelmsson (2000), Trần Thu Vân và Nguyễn Thị

Giang (2011) cũng có cùng kết quả là giá nhà chịu sự ảnh hƣởng của diện tích đất.

Chính vì vậy dấu kỳ vọng của biến này mang dấu (+).

 Biến diện tích nhà (NHA)

Diện tích nhà hay diện tích sử dụng của căn nhà có tác động cùng chiều tới giá

nhà. Biến này và biến diện tích đất đƣợc sử dụng trong nhiều nghiên cứu nhƣ

46

nghiên cứu của Selim.S (2008), Cebula (2009) và cho cùng kết quả diện tích nhà

càng lớn thì giá nhà càng cao. Vì vậy hệ số β kỳ vọng có giá trị (+).

 Biến vị trí bất động sản (VT)

Vị trí của ngôi nhà (mặt tiền/trong hẻm) đƣợc xem là một trong những nhân tố

quan trọng ảnh hƣởng trực tiếp đến giá nhà. Thực tế giá nhà mặt tiền thƣờng có giá

cao hơn nhà trong hẻm do thuận lợi về giao thông cũng nhƣ làm kinh doanh. Theo

Brasington (2008), biến vị trí có mối quan hệ đồng biến với giá nhà. Vì vậy hệ số β

kỳ vọng có giá trị (+).

 Biến chiều ngang mặt đƣờng/hẻm phía trƣớc bất động sản (LG)

Theo nghiên cứu của Kim (2007) và Shimizu (2009) thì chiều rộng đƣờng

trƣớc nhà có tác động cùng chiều đến giá nhà. Theo kết quả từ các bài nghiên cứu,

các BĐS tọa lạc ở những con đƣờng lớn của trung tâm thành phố, nơi diễn ra các

hoạt động kinh doanh sầm uất sẽ có giá BĐS cao hơn. Trên thực tế, BĐS tọa lạc ở

những nơi có chiều ngang mặt đƣờng/hẻm càng rộng thì giao thông, buôn bán và

sinh hoạt của ngƣời sử dụng càng thuận lợi. Mặt khác ngày càng nhiều gia đình có

điều kiện mua sắm xe hơi nên mặt đƣờng/hẻm xe hơi có thể vào đƣợc thì giá sẽ cao

hơn, chính vì vậy hệ số β kỳ vọng có giá trị (+).

 Biến khoảng cách từ bất động sản đến trung tâm thành phố (KTP)

Biến này đƣợc sử dụng khá phổ biến trong các nghiên cứu về giá nhà ở nhƣ

nghiên cứu của Selim (2008), Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011). Kỳ vọng

dấu của hệ số β có giá trị (-) vì BĐS càng xa trung tâm thành phố thì giá sẽ thấp hơn

BĐS gần trung tâm thành phố.

 Biến khoảng cách từ bất động sản đến trung tâm quận 6 (KQ6)

Ngoài ra, các nghiên cứu còn đƣợc mở rộng bằng việc đo lƣờng khoảng cách

đến siêu thị, trƣờng học, bệnh viện, nhà thờ…Ví dụ nhƣ nghiên cứu khoảng cách từ

nhà ở đến các trung tâm việc làm của Ottensmann et al. (2008). Vì thế, tác giả quyết

định đƣa biến khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận 6 (chợ Bình Tây) vào mô

hình nghiên cứu và kỳ vọng dấu của hệ số β có giá trị (-) .

47

3.3.3. Các giả thiết để áp dụng mô hình

Giá trị BĐS mà đƣợc đề cập trong đề tài là giá cung. Cung BĐS chịu ảnh

hƣởng bởi nhiều yếu tố, ví dụ nhƣ chính sách, quy hoạch của chính phủ, sự thay đổi

cầu BĐS, giá cả các yếu tố đầu vào, chi phí phát triển BĐS và nhiều yếu tố khác.

Đề tài nghiên cứu tiến hàng khảo sát từ ngày 01/01/2016 đến ngày 01/06/2016 với

những điều kiện về thị trƣờng hoạt động cụ thể nhƣ sau:

(i) Lãi suất tiền gửi VND kỳ hạn 6 tháng khoảng 5,6%.

(ii) Mức lạm phát tính chung cho cả nƣớc trong 6 tháng đầu năm 2016 là 2,35%.

KẾT LUẬN CHƢƠNG 3

Để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu đã đề ra, luận văn sử dụng các phƣơng pháp

nghiên cứu chính là định tính và định lƣợng. Phƣơng pháp định tính là tham khảo ý

kiến chuyên gia, chủ yếu là các lãnh đạo doanh nghiệp xây dựng và đầu tƣ kinh

doanh nhà ở và các chuyên viên trực tiếp thẩm định giá nhằm có căn cứ để đƣa các

biến vào mô hình. Phƣơng pháp định lƣợng là luận văn đã sử dụng 6 biến giải thích,

điều tra 245 mẫu và sử dụng phần mềm SPSS để xây dựng và kiểm định mô hình đã

đề xuất.

48

CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương 3 tác giả đã trình bày quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu

và cơ sở để xây dựng mô hình nghiên cứu. Trong chương 4 tác giả sẽ trình bày quá

trình phân tích số liệu thu thập, thống kê mô tả các quan sát, thực hiện các kiểm

định và phân tích kết quả hồi quy.

4.1. Tổng hợp số liệu điều tra, thu thập thông tin thị trƣờng đất đai tại quận 6,

TP. Hồ Chí Minh

Thực hiện điều tra thu thập thông tin về giá cả và các đặc điểm nhà đất giao

dịch trên thị trƣờng trong năm 2016 trên địa bàn quận 6 tại các vị trí theo 83 tuyến,

đoạn đƣờng thuộc phạm vi hành chính của quận 6 quy định trong bảng giá đất hàng

năm của thành phố. Kết quả đã điều tra đƣợc 245 mẫu phiếu đất ở đô thị.

Bảng 4. 1. Tổng hợp phiếu điều tra giá đất tại quận 6

Số phiếu điều tra (phiếu)

STT Điểm điều tra Đất nông Tổng Đất ở nghiệp

1 Phƣờng 1 36 0 36

0 2 Phƣờng 2 24 24

0 3 Phƣờng 3 13 13

0 4 Phƣờng 4 14 14

0 5 Phƣờng 5 19 19

0 6 Phƣờng 6 14 14

0 7 Phƣờng 7 14 14

0 8 Phƣờng 8 15 15

0 9 Phƣờng 9 12 12

0 10 Phƣờng 10 24 24

0 11 Phƣờng 11 9 9

0 12 Phƣờng 12 17 17

0 13 Phƣờng 13 27 27

49

0 14 Phƣờng 14 7 7

245 0 245 Tổng

(Nguồn: Tổng hợp kết quả điều tra)

Phiếu điều tra đƣợc thực hiện cho các trƣờng hợp chuyển nhƣợng về đất ở đô

thị trong khoảng thời gian từ năm 01/2016 đến hết năm 06/2016. Các thông tin chủ

yếu của phiếu điều tra bao gồm: giá đất/giá nhà đất chuyển nhƣợng, địa chỉ nhà ở,

đoạn và tuyến đƣờng, loại vị trí (mặt tiền, hẻm, cấp hẻm), diện tích thửa đất, diện

tích sàn xây dựng nhà ở, tỷ lệ chất lƣợng còn lại của công trình nhà ở, suất vốn đầu

tƣ xây dựng công trình nhà ở mới.

Toàn bộ phiếu điều tra thông tin thu thập đƣợc là các phiếu về đất ở và nhà ở,

vì trên địa bàn quận 6 không còn loại đất nông nghiệp và không có giao dịch đất sản

xuất kinh doanh phi nông nghiệp trong năm điều tra. Giá nhà đất cao nhất và thấp

nhất tại các phƣờng thuộc quận 6 đƣợc tổng hợp ở bảng 4.2 sau:

Bảng 4. 2. Tổng hợp các mức giá nhà đất cao nhất và thấp nhất

Đơn vị tính: 1000đồng/căn nhà (thửa đất)

Nhà đất STT Địa bàn Cao nhất Thấp nhất

1 Phƣờng 1 10.500.000 800.000

2 Phƣờng 2 40.000.000 800.000

3 Phƣờng 3 5.600.000 860.000

4 Phƣờng 4 8.000.000 730.000

5 Phƣờng 5 11.000.000 300.000

6 Phƣờng 6 9.000.000 950.000

7 Phƣờng 7 2.700.000 1.150.000

8 Phƣờng 8 7.500.000 550.000

9 Phƣờng 9 8.200.000 900.000

10 Phƣờng 10 6.200.000 730.000

11 Phƣờng 11 6.800.000 500.000

50

12 Phƣờng 12 9.000.000 870.000

13 Phƣờng 13 6.800.000 900.000

14 Phƣờng 14 1.650.000 600.000

(Nguồn: Tổng hợp kết quả điều tra)

Giá điều tra đất ở và nhà ở biến động rất lớn, có mức dao động từ 300 triệu

đến 40 tỷ đồng/căn nhà (hay thửa đất).

4.2. Thống kê mô tả

4.2.1. Mô tả dữ liệu

Bảng 4. 3. Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Giá trị Giá trị Giá trị Độ lệch Biến Số mẫu nhỏ nhất lớn nhất trung bình chuẩn

300000 40000000 3476222,34 4520565,597 245 PRICE

245 20,5 395,5 61,176 39,5352 DAT

245 21,7 735,6 118,884 91,6106 NHA

245 0 1 0,48 0,501 VT

245 1,5 45,0 6,982 5,8005 LG

245 7,2 12,0 8,956 1,3514 KTP

245 0,2 4,5 1,778 1,1197 KQ6

245 12,61 17,50 14,6749 0,80319 lnPRICE

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Bảng thống kê mô tả thể hiện đầy đủ các dữ liệu về các biến, số quan sát, giá

trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình và các dữ liệu thống kê khác. Các dự

liệu mô tả từng biến cụ thể nhƣ sau:

a. Mô tả biến PRICE và lnPRICE

Theo Gujarati (2006), mô hình hợp lý cho một biến mẫu nhiên liên tục mà giá

trị của nó phụ thuộc vào nhiều nhân tố nhƣng mỗi yếu tố chỉ ảnh hƣởng nhỏ lên giá

trị của biến đó là mô hình có phân phối chuẩn. Trong mô hình hồi quy, biến PRICE

chịu ảnh hƣởng của 6 biến giải thích, việc lựa chọn phân phối chuẩn cho mô hình

hồi quy là cần thiết. Qua thống kê mô tả cho thấy mức giá BĐS chƣa có phân phối

51

chuẩn. Đề tài sẽ lấy logarit tự nhiên của biến PRICE (lnPRICE) để biến đạt phân

phối chuẩn.

52

Hình 4. 1. Biểu đồ mô tả biến PRICE và ln PRICE

b. Mô tả biến DAT

Trong 245 BĐS đƣợc khảo sát, BĐS có diện tích đất nhỏ nhất là 20,5 m2 và diện tích lớn nhất là 395,5 m2. Với diện tích trung bình là 61,176 m2 là tƣơng đối

nhỏ nên biến DAT có phân phối lệch phải.

53

Hình 4. 2. Biểu đồ mô tả biến DAT

c. Mô tả biến NHA

Trong 245 BĐS đƣợc khảo sát, BĐS có diện tích nhà nhỏ nhất là 21,7 m2 và diện tích lớn nhất là 735,6 m2. Với diện tích trung bình là 118,884 m2 là tƣơng đối

nhỏ nên biến NHA có phân phối lệch phải.

54

Hình 4. 3. Biểu đồ mô tả biến NHA

d. Mô tả biến VT

Trong 245 BĐS đƣợc khảo sát, có 117 BĐS ở vị trí mặt tiền đƣờng chiếm

47,76% số quan sát và có 128 BĐS ở vị trí trong hẻm chiếm 52,24% số quan sát.

55

Hình 4. 4. Biểu đồ mô tả biến VT

e. Mô tả biến LG

Qua khảo sát 245 BĐS trên các tuyến đƣờng thuộc địa bàn Quận 6, TP. Hồ

Chí Minh cho thấy chiều ngang mặt tiền đƣờng lớn nhất là 45 m và nhỏ nhất là 4,5

m; chiều ngang hẻm lớn nhất là 10 m và nhỏ nhất là 1,5 m.

56

Hình 4. 5. Biểu đồ mô tả biến LG

f. Mô tả biến KTP

Khoảng cách xa nhất từ BĐS đến UBND TP. Hồ Chí Minh là 12 km và gần

nhất là 7,2 km. Khoảng cách trung bình là 8,956 km và biến KTP có phân phối

chuẩn do các BĐS đƣợc khảo sát chỉ tập trung ở địa bàn Quận 6, TP. Hồ Chí Minh.

57

Hình 4. 6. Biểu đồ mô tả biến KTP

g. Mô tả biến KQ6

Khoảng cách xa nhất từ BĐS đến chợ Bình Tây là 4,5 km và gần nhất là 0,2

km; khoảng cách trung bình là 1,778 km. Do các BĐS đƣợc khảo sát chỉ tập trung ở

địa bàn Quận 6, TP. Hồ Chí Minh nên có độ tƣơng đồng cao về biến khoảng cách

đến trung tâm quận.

58

Hình 4. 7. Biểu đồ mô tả biến KQ6.

4.2.2. Ma trận hệ số tương quan

Mối tƣơng quan giữa các biến trong mô hình đƣợc thể hiện ở bảng 4.4, nó cho

thấy mối quan hệ giữa biến lnPRICE với các biến độc lập.

Bảng 4. 4. Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến nghiên cứu

KTP

LnPRICE DAT 0,613** -0,120 KQ6 -0,162* lnPRICE

NHA 0,672** 0,525** 0,084 0,077 DAT

VT 0,662** 0,343** 0,378** 0,045 0,004 NHA

LG 0,482** 0,344** 0,193** 0,492** 0,089 0,037 VT

1 0,378** 0,193** 1 0,492** 1 1 0,525** 0,343** 0,344** 0,006 1 0,613** 0,672** 0,662** 0,482** LG

0,084 0,045 0,089 0,006 0,032 0,933** KTP

0,077 0,004 0,037 0,032 1 0,933** 1 -0,120 -0,162* KQ6

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

59

Trong bảng kết quả ma trận hệ số tƣơng quan ta thấy các biến độc lập DAT,

NHA, VT, LG đều có tƣơng quan tuyến tính dƣơng khá cao với biến phụ thuộc,

mức độ từ 0,482 đến 0,672 nên ta có thể đƣa chúng vào mô hình hồi quy. Ngƣời

mua có xu hƣớng muốn diện tích đất và nhà ở rộng rãi, thoáng mát, vị trí đẹp, mặt

tiền thuận lợi kinh doanh buôn bán, điều đó góp phần đẩy giá nhà lên cao theo tỷ lệ

thuận. Vị trí càng đẹp, giá càng cao. Biến khoảng cách có tác động ngƣợc chiều với

biến giá nhà. Điều này cho thấy rằng khoảng cách càng xa khu trung tâm thì giá

càng giảm. Các dịch vụ cũng nhƣ sự thuận tiện khi ở ngay trung tâm luôn là ƣu tiên

của ngƣời mua nhà, vì thế đối với nhà ở xa trung tâm, tiêu tốn quá nhiều thời gian

cho việc di chuyển sẽ không đƣợc ngƣời mua nhà lựa chọn. Cũng vì thế, giá nhà ở

gần trung tâm bao giờ cũng cao hơn so với khu vực ngoại thành. Tuy nhiên, với

những ngƣời có thu nhập thấp, cần giá nhà vừa đủ khả năng thì những nhà ở khu xa

trung tâm đƣợc họ lƣu ý. Giữa hai biến độc lập KTP và KQ6 có hệ số tƣơng quan

tuyến tính cao do đó cần chú ý khi phân tích hồi quy có thể xảy ra hiện tƣợng đa

cộng tuyến.

Kết quả tƣơng quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trƣớc trên thế

giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt

Nam.

4.3. Phân tích kết quả hồi quy

Từ kết quả hồi quy cho thấy trong 6 biến giải thích của mô hình thì có 4 biến

có ý nghĩa thống kê với hệ số Sig. của các biến này đều nhỏ hơn . Riêng

biến KTP và KQ6 không có ý nghĩa thống kê do hệ số Sig. lớn hơn rất

nhiều. Điều này dƣờng nhƣ đƣa đến nhận định rằng khoảng cách không ảnh hƣởng

đến giá nhà ở nhƣ vậy mâu thuẫn với thực tế. Do đó ta nên xem xét có dấu hiệu của

hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình hay không, hiệu ứng

khác của sự tƣơng quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch

chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định có ý nghĩa

của chúng nên các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa hơn khi có hiện tƣợng đa

60

cộng tuyến và hệ số R2 vẫn khá cao (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc,

2008)

Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, chỉ số thƣờng dùng là hệ số nhân tử

phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor). Theo Hoàng Trọng và Chu

Nguyễn Mộng Ngọc (2008) nếu hệ số VIF vƣợt quá 10 thì có dấu hiệu đa cộng

tuyến trong mô hình. Dựa vào bảng 4.5, kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử

phóng đại phƣơng sai cho thấy rằng biến KTP và KQ6 có VIF lớn nhất trong mô

hình lần lƣợt là 8,218 và 8,162. Mặc dù nhỏ hơn 10 nhƣng VIF vẫn đƣợc đánh giá

là khá cao nên tác giả có thể xem xét đến hiện tƣợng đa công tuyến.

Bảng 4. 5. Kết quả hồi quy của mô hình 6 biến

lnPRICE Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t Sig. VIF

13,935 36,162 0,000 0,385 Hằng số

0,001 6,461 0,000 1,523 0,005 DAT

0,000 9,414 0,000 1,496 0,003 NHA

0,064 9,291 0,000 1,539 0,596 VT

0,005 3,759 0,000 1,433 0,020 LG

0,055 -0,348 0,728 8,218 -0,019 KTP

0,066 -1,865 0,063 8,162 -0,123 KQ6

0,753 R2

0,747 R2 hiệu chỉnh

1,489 Durbin - Watson

121,139 F

0,000b Sig.

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

 Xét hàm hồi quy lnPRICE theo các biến độc lập DAT, NHA, VT, LG, KTP

(bỏ biến KQ6)

Bảng 4. 6. Kết quả hồi quy của mô hình khi bỏ biến KQ6

lnPRICE Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t Sig. VIF

61

14,572 81,557 0,000 0,179 Hằng số

0,001 0,005 6,355 0,000 1,520 DAT

0,000 0,003 9,541 0,000 1,487 NHA

0,064 0,615 9,673 0,000 1,499 VT

0,005 0,019 3,506 0,001 1,403 LG

0,019 -0,115 -5,926 0,000 1,015 KTP

0,750 R2

0,744 R2 hiệu chỉnh

1,484 Durbin - Watson

143,188 Giá trị thống kê F

0,000b Sig.

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê vì giá trị Sig. < α = 0,01. Mô

hình hồi quy hoàn toàn phù hợp với mức ý nghĩa 1% vì giá trị Sig. = 0,000 < α =

0,01. ta thấy khi mô hình không có biến KQ6, các biến độc lập đã giải

thích đƣợc 75% sự thay đổi của biến phụ thuộc còn 25% là do các yếu tố ngẫu

nhiên khác. Nhƣ vậy, có thể khẳng định chất lƣợng mô hình đạt yêu cầu.

 Xét hàm hồi quy lnPRICE theo các biến độc lập DAT, NHA, VT, LG, KQ6

(bỏ biến KTP)

Bảng 4. 7. Kết quả hồi quy của mô hình khi bỏ biến KTP

lnPRICE Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t Sig. VIF

13,803 210,584 0,000 0,066 Hằng số

0,005 0,001 6,479 0,000 1,523 DAT

0,003 0,000 9,429 0,000 1,489 NHA

0,591 0,063 9,401 0,000 1,489 VT

0,020 0,005 3,869 0,000 1,398 LG

-0,145 0,023 -6,243 0,000 1,008 KQ6

62

0,753 R2

0,748 R2 hiệu chỉnh

1,489 Durbin - Watson

145,880 Giá trị thống kê F

0,000b Sig.

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê vì giá trị Sig. < α = 0,01. Mô

hình hồi quy hoàn toàn phù hợp với mức ý nghĩa 1% vì giá trị Sig. = 0,000 < α =

0,01. ta thấy khi mô hình không có biến KTP, các biến độc lập đã giải

thích đƣợc 75,3% sự thay đổi của biến phụ thuộc còn 24,7% là do các yếu tố ngẫu

nhiên khác. Nhƣ vậy, có thể khẳng định chất lƣợng mô hình đạt yêu cầu.

Kết luận: Qua phân tích các mô hình hồi quy khi bỏ bớt lần lƣợt các biến KTP

và KQ6 đều phù hợp. Tùy theo góc độ nghiên cứu, ở các nghiên cứu tập trung trên

địa bàn nhiều quận thì khoảng cách đến trung tâm thành phố sẽ có ảnh hƣởng rất

lớn. Tuy nhiên, ở đây tác giả chọn mô hình bỏ bớt biến KTP do địa bàn nghiên cứu

chỉ tập trung tại một quận nên khoảng cách tới trung tâm quận sẽ có ảnh hƣởng

nhiều hơn là khoảng cách đến trung tâm thành phố.

Bảng 4. 8. Kết quả hồi quy của 3 mô hình hồi quy

Biến Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3

13,935 14,572 13,803 Hằng số (0,385) (0,179) (0,066)

0,005 0,005 0,005 DAT (0,001) (0,001) (0,001)

0,003 0,003 0,003 NHA (0,000) (0,000) (0,000)

0,596 0,615 0,591 VT (0,064) (0,064) (0,063)

0,020 0,019 0,020 LG

63

(0,005) (0,005) (0,005)

-0,019 -0,115 KTP (0,055) (0,019)

-0,123 -0,145 KQ6 (0,066) (0,023)

0,753 0,750 0,753

0,747 0,744 0,748 R2 R2 hiệu chỉnh

1,489 1,484 1,489 Durbin - Watson

121,139 143,188 145,880 Giá trị thống kê F

0,000 0,000 0,000 Sig.

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

4.4. Kiểm định các giả định trong mô hình hồi quy

Sau khi kiểm tra các biến độc lập và biến phụ thuộc về sự tƣơng quan, loại bỏ

các biến không có ý nghĩa trong mô hình. Tác giả chọn mô hình phù hợp là mô hình

hồi quy đã loại bỏ biến KTP để phân tích và tiến hành kiểm định các giả định trong

mô hình hồi quy.

4.4.1. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư

Phần dƣ có thể không tuân theo phân phối chuẩn, để kiểm định giả định này,

tác già sử dụng biểu đồ Histogram để khảo sát phân phối của phần dƣ. Về mặt số

học có thể nói rằng phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn (Trung bình = 0 và độ lệch

chuẩn = 0,990). Do đó, có thể kết luận rằng giả thiết phần dƣ có phân phối chuẩn

không bị vi phạm.

64

Hình 4. 8. Biểu đồ kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ

4.4.2. Giả định về tính độc lập của sai số (kiểm định không có tương quan giữa

các phần dư)

Giả định về tính độc lập của sai số, tức là giữa các phần dƣ không có mối quan

hệ tƣơng quan. Một lý do dẫn đến hiện tƣợng này là các biến có ảnh hƣởng không

đƣợc đƣa hết vào mô hình là do giới hạn về mục tiêu nghiên cứu của đề tài, hoặc

chọn mô hình sai, sai số trong đo lƣờng các biến. Khi mô hình có hiện tƣợng này, sẽ

dẫn đến vấn đề tƣơng quan chuỗi trong sai số và tƣơng quan chuỗi gây ra những tác

động sai lệch nghiêm trọng đến mô hình hồi quy tuyến tính nhƣ hiện tƣợng phƣơng

sai thay đổi. Đại lƣợng thống kê Durbin – Watson dùng để kiểm định tƣơng quan

của các sai số kề nhau. Hệ số Durbin – Watson thƣờng nằm trong khoảng từ 1 đến 3

là phù hợp.

65

Model Summaryb

R Adjusted R Std. Error of Durbin-

Model R Square Square the Estimate Watson

1 0,868a 0,753 0,748 0,40317 1,489

a. Predictors: (Constant), KQ6, NHA, LG, VT, DAT

b. Dependent Variable: lnPRICE

Hình 4. 9. Tóm tắt mô hình

Hệ số Durbin – Watson = 1,489 nằm trong khoảng từ 1 đến 3. Theo quy tắc

kiểm định thƣờng đƣợc áp dụng, điều này cho thấy rằng không có hiện tƣợng tự

tƣơng quan xảy ra.

4.4.3. Giả định không có tương quan giữa các biến độc lập (kiểm định đa cộng

tuyến)

Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ

với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình

những thông tin rất giống nhau, khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến độc lập đến

biến phụ thuộc, làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy. Trong kiểm định này,

yêu cầu các hệ số VIF của các biến độc lập phải nhỏ hơn 10 thì mô hình kiểm định

không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra.

Qua bảng 4.7, hệ số VIF của các biến đều rất nhỏ nên hiện tƣợng đa cộng

tuyến trong mô hình đƣợc đánh giá là không nghiêm trọng.

4.4.4. Giả định liên hệ tuyến tính

Tiến hành vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đoán xem mô hình

có liên hệ tuyến tính. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai bằng nhau đƣợc

thỏa mãn, thì sẽ không nhận thấy có liên hệ giữa các giá trị dự đoán và phần dƣ.

Nếu giả định liên hệ tuyến tính đƣợc thỏa mãn thì phần dƣ phải phân tán ngẫu nhiên

trong một vùng xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0.

66

Hình 4. 10. Biểu đồ kiểm định giả định liên hệ tuyến tính

4.4.5. Giả định phương sai của sai số không đổi

Hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi gây ra khá nhiều hậu quả đối với mô hình ƣớc

lƣợng bằng phƣơng pháp OLS. Nó làm cho ƣớc lƣợng của các hệ số hồi quy không

chệch nhƣng không hiệu quả.

Do phần mềm SPSS không hỗ trợ kiểm định Goldfeld-Quandt, ta có thể sử

dụng biểu đồ P-P plot để khảo sát phƣơng sai đồng nhất và phân phối chuẩn của

phần dƣ. Biểu đồ P-P plot thể hiện những giá trị của các điểm phân vị của phân phối

chuẩn. Những giá trị kỳ vọng này tạo thành một đƣờng chéo, các điểm quan sát

thực tế sẽ tập trung sát đƣờng chéo nếu dữ liệu có phân phối chuẩn và phƣơng sai

phần dƣ là đồng nhất.

Dựa vào biểu đồ P-P plot cho thấy giả định phƣơng sai của sai số không đổi

không bị vi phạm.

67

Hình 4. 11. Biểu đồ kiểm định phƣơng sai thay đổi

Nghiên cứu không kiểm định tự tƣơng quan do kiểm định này thƣờng đƣợc xét

với số liệu liên quan đến yếu tố thời gian. Trong nghiên cứu này tác giả chỉ khảo sát

số liệu trong năm 2016 (dữ liệu chéo) nên bỏ qua kiểm định này.

4.5. Phân tích ý nghĩa của hệ số hồi quy

Sau khi thực hiện loại bỏ biến KTP và thực hiện các kiểm định, đề tài xác định

đƣợc mô hình hồi quy nhƣ sau:

Tác giả đã xây dựng đƣợc hàm hồi quy đa biến với biến phụ thuộc là giá nhà ở

(lnPRICE) và xác định đƣợc năm nhân tố tác động đến giá nhà ở trên địa bàn quận

6, TP. Hồ Chí Minh là diện tích đất, diện tích nhà, vị trí, chiều ngang mặt

đƣờng/hẻm phía trƣớc BĐS, khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận. Mức độ giải

thích của 5 biến này là 75,3%, sự phù hợp của mô hình hồi quy đều đƣợc đảm bảo

và các giá trị Sig. < 0,01 (với mức ý nghĩa ) các biến độc lập trong mô hình

đều có ý nghĩa thống kê, dấu của các hệ số phù hợp với sự kỳ vọng.

68

Hệ số của nhân tố DAT là 0,005: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi diện tích đất tăng 1m2 thì giá BĐS trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh bình

quân tăng 0,5%.

Hệ số của nhân tố NHA là 0,003: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi diện tích nhà tăng 1m2 thì giá BĐS trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh bình

quân tăng 0,3%.

Hệ số của nhân tố VT là 0,591: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,

nếu BĐS có vị trí mặt tiền đƣờng thì giá BĐS đó sẽ cao hơn BĐS có vị trí trong

hẻm là 59,1%.

Hệ số của nhân tố LG là 0,020: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,

khi chiều ngang mặt tiền đƣờng, hẻm phía trƣớc tăng thêm 1m thì giá BĐS trên địa

bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh bình quân tăng 2%.

Hệ số của nhân tố KQ6 là -0,145: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,

nếu khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận 6 (Chợ Bình Tây) xa thêm 1km thì giá

BĐS trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh bình quân giảm 14,5%.

Bảng 4. 9. Vị trí quan trọng của các yếu tố

Biến độc lập Giá trị tuyệt đối %

DAT 0,257 19,12

NHA 0,370 27,53

VT 0,369 27,46

LG 0,147 10,94

KQ6 0,201 14,95

Tổng 1,344 100%

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Từ bảng kết quả hồi quy, hệ số beta chuẩn hóa cho thấy đƣợc tầm quan trọng

của từng biến trong mô hình hồi quy hay mức độ tác động của từng biến độc lập đến

biến phụ thuộc lnPRICE. Hệ số beta chuẩn hóa của biến NHA đạt giá trị cao nhất

(0,370) nên diện tích nhà là yếu tố tác động mạnh nhất đến giá nhà ở trên địa bàn

quận 6, TP. Hồ Chí Minh. Tiếp theo là biến VT đạt giá trị 0,369, tức là vị trí là yếu

69

tố tác động mạnh cũng không kém yếu tố diện tích nhà. Biến DAT đạt giá trị 0,257

cho thấy diện tích đất cũng tác động đến giá nhà ở. Biến tiếp theo là biến KQ6 đạt

0,201; chứng tỏ khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận 6 (Chợ Bình Tây) tác

động đến giá nhà ở và cuối cùng là biến LG, yếu tố chiều ngang mặt đƣờng, hẻm

phía trƣớc (0,147).

KẾT LUẬN CHƢƠNG 4

Kết quả của mô hình cho thấy sự phù hợp của dữ liệu thu thập với mô hình

nghiên cứu. Kết quả thu đƣợc của tác giả cũng giống với nhiều nghiên cứu trƣớc

trên thế giới cũng nhƣ tại Việt Nam. Trong 6 biến độc lập đƣa vào mô hình thì có

5 biến tác động đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh, cụ thể là

những biến diện tích đất, diện tích nhà, vị trí BĐS và chiều ngang mặt đƣờng/hẻm

phía trƣớc nhà có tác động cùng chiều lên giá nhà, trong đó biến diện tích nhà và vị

trí căn nhà có tác động mạnh nhất đến giá nhà. Biến khoảng cách đến trung tâm

quận 6 có tác động nghịch biến lên giá nhà. Chƣơng cuối cùng thảo luận kết quả

nghiên cứu, những hạn chế của nghiên cứu này và đề nghị những hƣớng nghiên cứu

tiếp theo.

70

CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Ở chương 5, tác giả tóm tắt lại những kết quả của nghiên cứu, đồng thời đưa

ra những đóng góp của đề tài, cũng như những mặt hạn chế và hướng phát triển

của đề tài, qua đó đề xuất một số kiến nghị.

5.1. Kết luận

5.1.1. Kết luận kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu này ứng dụng mô hình Hedonic và thuyết vị thế chất lƣợng để xác

định các nhân tố ảnh hƣởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh.

Kết quả phƣơng trình hồi quy của mô hình nghiên cứu định lƣợng nhƣ sau:

Tác giả đã xây dựng đƣợc hàm hồi quy đa biến với biến phụ thuộc là giá nhà ở

(lnPRICE) và xác định đƣợc năm nhân tố tác động đến giá nhà ở trên địa bàn quận

6, TP. Hồ Chí Minh là diện tích nhà, vị trí, diện tích đất, khoảng cách từ BĐS đến

trung tâm quận, chiều ngang mặt đƣờng/hẻm phía trƣớc BĐS. Mức độ giải thích của

5 biến này là 75,3%, sự phù hợp của mô hình hồi quy đều đƣợc đảm bảo và các giá

trị Sig. < 0,01 (với mức ý nghĩa ) các biến độc lập trong mô hình đều có ý

nghĩa thống kê, dấu của các hệ số phù hợp với sự kỳ vọng.

(i) Diện tích đất tác động đến giá nhà ở là phù hợp với thực tế vì diện tích đất là

nhân tố quan trọng hình thành nên giá trị BĐS, đúng với thành ngữ từ ngàn xƣa

“Tấc đất tấc vàng”. Giá BĐS sẽ cao đối với những BĐS có diện tích lớn do giá trị

quyền sử dụng đất cao, chi phí xây dựng sẽ tốn kém hơn những BĐS có diện tích

nhỏ. Bên cạnh đó, những BĐS có diện tích lớn thì ngƣời sử dụng đất có thể tối đa

hóa tính hữu dụng bằng cách tối đa hóa mục đích sử dụng đất, cụ thể: ngoài mục

đích nhà ở, ngƣời sử dụng có thể dùng cho thuê, dùng làm văn phòng, tự kinh doanh

và các mục đích khác. Kết quả nghiên cứu này tƣơng đồng với kết quả nghiên cứu

của Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011), Nguyễn Mạnh Hùng và ctg (2008).

(ii) Một BĐS có diện tích nhà lớn, ngƣời sử dụng có thể cải thiện chất lƣợng

cuộc sống bằng cách trang trí nội thất theo phong cách, cá tính riêng; tạo không gian

sống thoải mái hơn và làm việc sẽ có hiệu quả hơn. Vì vậy, diện tích nhà lớn sẽ đáp

71

ứng đƣợc nhiều nhu cầu hơn, do đó mà giá BĐS sẽ cao hơn. Kết quả nghiên cứu

này tƣơng đồng với kết quả nghiên cứu của Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang

(2011), Nguyễn Mạnh Hùng và ctg (2008).

(iii) Một BĐS ở vị trí mặt tiền đƣờng sẽ thuận lợi về nhiều mặt nhƣ giao thông,

kinh doanh buôn bán hoặc cho thuê mặt bằng nên giá trị của nó sẽ cao hơn các căn

nhà trong hẻm. Kết quả nghiên cứu này tƣơng đồng với kết quả nghiên cứu của

Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011), Nguyễn Mạnh Hùng và ctg (2008).

(iv) Một BĐS có chiều ngang mặt tiền đƣờng/hẻm phía trƣớc càng rộng thì càng

thuận tiện cho giao thông, việc đi lại cũng dễ dàng hơn. Kết quả nghiên cứu này

tƣơng đồng với kết quả nghiên cứu của Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011),

Nguyễn Mạnh Hùng và ctg (2008).

(v) Một BĐS càng gần trung tâm thì càng thuận lợi trong việc di chuyển cũng

nhƣ có nhiều cơ hội kinh doanh, cơ hội giao dịch cũng nhƣ mua bán thuận lợi hơn.

Kết quả nghiên cứu này tƣơng đồng với kết quả nghiên cứu của Trần Thu Vân và

Nguyễn Thị Giang (2011), Nguyễn Mạnh Hùng và ctg (2008).

Từ kết quả hồi quy và các giả định trong mô hình đều không bị vi phạm, tác

giả cho rằng có thể vận dụng mô hình để xác định giá trị nhà ở cụ thể của các BĐS

trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh. Kết quả của mô hình hồi quy cho thấy biến

diện tích nhà và vị trí căn nhà ở mặt tiền đƣờng hay trong hẻm có tác động mạnh

nhất đến giá nhà, để hiểu rõ hơn kết quả nghiên cứu, ta phân tích hai trƣờng hợp cơ

bản, trong đó BĐS đƣợc chọn để vận dụng vào mô hình hồi quy tìm đƣợc là BĐS

có các giá trị trung bình của các quan sát nhƣ số liệu trong bảng dƣới đây:

Biến DAT NHA VT LG KQ6

Mean 61,18 118,88 1 hoặc 0 7 1,78

 Trƣờng hợp 1: BĐS tọa lạc ở mặt tiền đƣờng

BĐS có vị trí mặt tiền đƣờng, diện tích đất là 61,18 m2; diện tích nhà là 118,88 m2; chiều ngang mặt đƣờng là 7 m; khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận

6 (chợ Bình Tây) là 1,78 km thì có mức giá là 3 tỷ 74 triệu đồng.

72

 Trƣờng hợp 2: BĐS tọa lạc trong hẻm

BĐS có vị trí mặt tiền đƣờng, diện tích đất là 61,18 m2; diện tích nhà là 118,88 m2; chiều ngang mặt đƣờng là 7 m; khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận

6 (chợ Bình Tây) là 1,78 km thì có mức giá là 1 tỷ 702 triệu đồng.

Vậy ta dễ nhận thấy sự khác nhau rõ rệt giữa giá nhà mặt tiền đƣờng và trong

hẻm với cùng diện tích và kết cấu.

Hy vọng rằng với kết quả nêu trên phần nào góp phần vào việc xác định giá cả

nhà ở thực tế và chính xác hơn, góp phần xây dựng một thị trƣờng BĐS lành mạnh

và phát triển. Thông qua nghiên cứu này tác giả cũng muốn đề xuất một phƣơng

pháp tính giá dựa trên mô hình định giá Hedonic vào công tác định giá nhà ở nói

chung và BĐS nói riêng. Mặc dù phƣơng pháp này không mới so với thế giới nhƣng

tại Việt Nam - nơi thị trƣờng BĐS phát triển trễ và thông tin chƣa đầy đủ thì có thể

áp dụng để giải quyết tình trạng thiếu thông tin về BĐS, để các giao dịch BĐS đƣợc

thực hiện chính xác và thực tế hơn.

5.1.2. Những đóng góp của đề tài

Thông qua việc ứng dụng mô hình Hedonic để xác định các nhân tố ảnh hƣởng

đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh, phần nào giúp ta hiểu đƣợc

những nhân tố tác động đến giá BĐS, nhân tố nào là quan trọng nhất, từ đó giúp

những ngƣời tham gia thị trƣờng có thể ƣớc lƣợng giá BĐS một cách đúng đắn bằng

cách dựa vào các nhân tố tác động mạnh nhƣ vị trí, diện tích nhà, diện tích đất,

khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận 6 (chợ Bình Tây), chiều ngang mặt

đƣờng/hẻm phía trƣớc BĐS.

Với các dữ liệu thu thập đƣợc, thực hiện chạy hồi quy mô hình Hedonic và

kiểm định về sự phù hợp của mô hình hồi quy, tác giả đã xây dựng đƣợc hàm hồi quy

và kết quả giải thích đƣợc 75,3% sự biến thiên của giá, do đó mà những ngƣời tham

gia thị trƣờng có thể ứng dụng hàm này để ƣớc tính giá các BĐS cụ thể dựa trên các

yếu tố tác động đến giá BĐS đã đề cập trong mô hình.

73

Dựa trên mô hình hồi quy, chúng ta có thể xây dựng giá gốc, làm cơ sở để xây

dựng chỉ số giá. Trên thế giới, chỉ số giá Hedonic (Hedonic Price Index) đƣợc tính

toán và áp dụng trong lĩnh vực kinh tế. Khi xây dựng chỉ số giá thông qua mô hình

Hedonic sẽ giúp chúng ta quan sát thị trƣờng một cách dễ dàng hơn nhƣ chỉ số chứng

khoán VN-Index, chỉ số giá tiêu dùng CPI và các chỉ số khác. Từ đó, nhà quản lý có

thể đƣa ra những chính sách, biện pháp hợp lý khi thị trƣờng gặp bất ổn.

5.1.3. Những mặt hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

5.1.3.1. Hạn chế

Với bộ dữ liệu mà tác giả thu thập đƣợc trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh,

tác giả xây dựng đƣợc mô hình hồi quy thông qua 6 biến ban đầu, kết quả có 5 biến

tác động đến giá nhà ở nhƣ là vị trí, diện tích nhà, diện tích đất, khoảng cách từ

BĐS đến trung tâm quận 6 (chợ Bình Tây), chiều ngang mặt đƣờng/hẻm phía trƣớc

BĐS. Tuy nhiên, với 5 biến đƣa vào mô hình hồi quy giá chỉ phù hợp với loại hình

nhà riêng lẻ đƣợc khảo sát trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh. Các biến đƣợc lựa

chọn đƣa vào mô hình và các hệ số ảnh hƣởng của các biến có thể thay đổi nếu hàm

mô hình giá đƣợc xây dựng cho những căn nhà riêng lẻ ở những quận, huyện khác

của TP. Hồ Chí Minh. Bên cạnh đó, những ngƣời tham gia thị trƣờng cần phải có sự

điều chỉnh phù hợp với xu hƣớng của thị trƣờng vì mô hình hồi quy chƣa tính đến

các biến động lớn của thị trƣờng.

Trên thế giới, các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu từ rất lâu thông qua mô hình

hồi quy Hedonic để tìm những nhân tố ảnh hƣởng đến giá BĐS, nhƣng tại Việt Nam

còn khá ít những nghiên cứu này. Tác giả nhận thấy, ngoài các biến có ý nghĩa

trong đề tài còn nhiều biến có khả năng cũng có tác động đến giá của BĐS có thể

đƣa vào mô hình nhƣ: hình dáng BĐS (nở hậu, vuông vắn hay tóp hậu), số tầng, số

phòng ngủ, nhà kho, sân thƣợng, mục đích sử dụng (BĐS dùng để kinh doanh, văn

phòng hay BĐS chỉ dùng để ở), kết cấu (BĐS xây dựng có sàn đúc bằng bê tông cốt

thép hay sàn đúc giả, sàn ván), nội thất bên trong BĐS (BĐS đƣợc trang trí bằng nội

thất cao cấp hay nội thất thông thƣờng), thu nhập của chủ hộ (thu nhập của chủ hộ

tăng sẽ ảnh hƣởng đến nhu cầu BĐS vì vậy mà ảnh hƣởng đến giá BĐS), tình trạng

74

giao thông trong khu vực (nếu giao thông đƣợc thuận lợi, không có tình trạng kẹt

xe, ùn tắc giao thông thì giá BĐS sẽ cao hơn), môi trƣờng sống (nếu BĐS ở gần

công viên, trƣờng học thì chất lƣợng cuộc sống đƣợc nâng lên, giá BĐS sẽ tăng) và

nhiều biến khác nữa. Còn rất nhiều biến tác giả muốn đƣa vào mô hình nhƣng bộ dữ

liệu không thể đáp ứng đƣợc vì có một số khó khăn nhất định trong quá trình thu

thập thông tin, số liệu về các BĐS hiện đang có giao dịch mua bán.

Hạn chế tiếp theo cũng xuất phát từ bộ số liệu, dữ liệu này quá ít và chỉ tập

trung thu thập tại quận 6, TP. Hồ Chí Minh, vì vậy cần mở rộng phạm vi nghiên cứu

để mẫu quan sát có thể đại diện đƣợc và áp dụng rộng hơn.

Hạn chế cuối cùng đó là sự tác động lẫn nhau giữa các biến cũng không đƣợc

xem xét trong bài nghiên cứu này, cũng nhƣ tác giả chƣa thực hiện kiểm tra lại mô

hình và so sánh kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu trƣớc.

5.1.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Xuất phát từ những hạn chế của mình, luận văn đề xuất hƣớng nghiên cứu tiếp

theo cho đề tài này nhƣ sau:

Thứ nhất, tác giả mong rằng trong tƣơng lai sẽ có nhiều nghiên cứu hơn nữa

về giá nhà ở cũng nhƣ giá của các loại BĐS khác tại Việt Nam. Các nghiên cứu

nên sử dụng giá trị giao dịch thực tế thay vì sử dụng giá thẩm định của căn nhà để

phản ánh chân thực hơn kết quả nghiên cứu. Các nghiên cứu cũng nên sử dụng cỡ

mẫu lớn hơn và mở rộng số năm của mẫu.

Thứ hai, các nghiên cứu trong tƣơng lai có thể thêm các biến thể hiện các nhân

tố về môi trƣờng hay cảnh quan đô thị vì thực tế tại Việt Nam nói chung và thế giới

nói riêng, mức sống ngày càng cao thì nhu cầu hƣởng thụ về không gian sống hòa

hợp với tự nhiên ngày càng đƣợc chú trọng. Những nơi có môi trƣờng sống thân

thiện thì giá trị sẽ tăng cao hơn những khu vực bị ô nhiễm.

Thứ ba, với điều kiện về thời gian và dữ liệu tốt hơn, hƣớng cứu nên mở rộng

địa bàn nghiên cứu và so sánh mức độ chênh lệch giá cả giữa khu vực nội thành và

ngoại thành, từ đó đƣa ra gợi ý cho các nhà đầu tƣ BĐS nên mở rộng hƣớng đầu tƣ

75

của mình để đạt đƣợc hiệu quả cũng nhƣ giảm tải tình trạng quá tải dân cƣ trong nội

thành, góp phần phát triển kinh tế cho khu các khu vực ngoại thành.

5.2. Một số kiến nghị

Qua kết quả của bài nghiên cứu, cho thấy đƣợc giá của BĐS trên địa bàn quận

6, TP. Hồ Chí Minh không nhữnng chỉ phụ thuộc vào diện tích đất, diện tích nhà mà

còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhƣ yếu tố về chiều ngang mặt đƣờng/hẻm

phía trƣớc và vị trí của BĐS. Trong cùng một khu vực, BĐS có diện tích đất lớn,

chiều ngang mặt đƣờng phía trƣớc rộng và ở vị trí mặt tiền đƣờng thì giá BĐS này

sẽ cao hơn gấp nhiều lần so với BĐS có cùng đặc điểm nhƣng ở vị trí trong hẻm.

Bên cạnh đó, yếu tố khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận 6 cũng có ảnh hƣởng

tới giá BĐS, điều này chứng tỏ nhu cầu sống và làm việc tại các khu vực gần trung

tâm là tƣơng đối cao, vì thuận lợi về mặt lợi thế kinh doanh, giao thông, tiết kiệm

đƣợc thời gian và chi phí di chuyển. Với tính chất “tính chịu ảnh hƣởng lẫn nhau”

của BĐS, vấn đề đặt ra có liên quan chủ yếu là giao thông, việc mở rộng chiều

ngang mặt đƣờng/hẻm phía trƣớc BĐS, một mặt làm giảm thiểu tình trạng kẹt xe,

ùn tắc giao thông nhƣng đồng thời cũng làm cho cảnh quan phía trƣớc BĐS thoáng

mát, làm giá trị BĐS tăng. Vì vậy, cần điều chỉnh giá đất để phù hợp với thị trƣờng.

Đất đai là tài nguyên quan trọng, việc xác định giá đất để tính toán giá trị

quyền sử dụng đất khi nhà nƣớc tiến hành trao quyền sử dụng đất cho các đối tƣợng

sử dụng là cần thiết, tránh thất thoát, lãng phí tài nguyên quốc gia. Công tác xây

dựng bảng giá đất hiện nay đƣợc tiến hành hàng năm mất nhiều công sức và kinh

phí tài chính, nhƣng hiệu quả lại chƣa cao do: (i) bảng giá không phù hợp với giá thị

trƣờng, bị giới hạn bởi khung giá trần của Chính phủ đã quá lạc hậu không đƣợc

cập nhật thƣờng xuyên; (ii) bảng giá không tính công bằng giữa các các vùng và

khu vực có sự tƣơng đồng về các điều kiện tự nhiên, kỹ thuật hạ tầng, kinh tế - xã

hội và chính trị của đất đai, có nguyên nhân từ việckhông xác định đƣợc các yếu tố

vị thế đất đai và mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố này đến giá đất. Bảng giá bị giới

hạn khung giá trần hiện nay không những gây thất thoát ngân sách, mà còn gây ra

sự mất công bằng khi thực hiện nghĩa vụ tài chính giữa các ngƣời sử dụng đất với

76

nhau. Do đó, cần xây dựng hệ thống thông tin đất đai để phục vụ cho công tác quản

lý đất đai nói chung và công tác định giá đất thông qua phân tích các số liệu về

chuyển nhƣợng quyền sử dụng đất trên thị trƣờng BĐS. Đề nghị điều chỉnh khung

giá đất do Chính phủ quy định cho phù hợp với giá đất thị trƣờng, điều chỉnh quy

trình xây dựng bảng giá đất đai của các địa phƣơng để bảng giá đất đai phục vụ tốt

cho công tác quản lý đất đai cũng nhƣ là tài liệu tham khảo hữu ích cho nhiều đối

tƣợng khác trong các giao dịch về quyền sử dụng đất, quy trình định giá cần đƣợc

xây dựng khách quan, khoa học, đảm bảo giá đất đƣợc xác định sát với giá chuyển

nhƣợng trên thị trƣờng trong điều kiện bình thƣờng. Quy trình cụ thể gồm các bƣớc

cơ bản: (i) công tác chuẩn bị; (ii) điều tra, thu thập số liệu, tài liệu; (iii) phân tích,

xử lý số liệu để xác định và định lƣợng các yếu tố ảnh hƣởng đến giá bằng phƣơng

pháp phân tích hồi quy; (iv) xây dựng phƣơng án giá và bảng giá; (v) trình thẩm

định và phê duyệt.

Theo bảng giá đất ở quận 6, TP. Hồ Chí Minh ban hành kèm theo số

51/2014/QĐ-UBND ngày 31/12/2014 của Ủy ban nhân dân TP. Hồ Chí Minh mới

ban hành áp dụng từ ngày 01/01/2015 đến 31/12/2019 thì mức giá cao nhất trong bảng giá đất của quận 6 chỉ là 43,6 triệu đồng/m2, mức giá này là quá thấp so với

giá trị mà đề tài ƣớc lƣợng đƣợc từ số liệu thực tế. Vì vậy, để phù hợp với đơn giá

thị trƣờng, mỗi năm nhà nƣớc nên ban hành lại bảng giá đất có tính đến các yếu tố

của thị trƣờng, các yếu tố tác động đến giá đất do việc chênh lệch về giá đất có thể

sẽ dẫn đến các tình trạng sau:

Thứ nhất, ảnh hƣởng đến các khoản thu phí, lệ phí của ngân sách nhà nƣớc do

khung giá đất quá thấp, mức giá mà Nhà nƣớc ban hành là cơ sở để áp dụng thu lệ

phí trƣớc bạ đối với ngƣời mua tài sản và là cơ sở so sánh với giá giao dịch do

ngƣời bán và ngƣời mua kê khai trên hợp đồng để xác định thuế thu nhập cá nhân

mà bên bán phải chịu, dẫn đến tình trạng kê khai ngang bằng với giá do Nhà nƣớc

quy định nhằm trốn tránh nghĩa vụ thuế, gây tổn thất cho ngân sách. Đồng thời, với

mức giá giao dịch đƣợc xác định trên hợp đồng giao dịch có công chứng sẽ không

phản ánh đúng với giá cả trên thị trƣờng.

77

Thứ hai, mất hiệu lực nhà nƣớc trong công tác đền bù, giải tỏa mặt bằng khi

Nhà nƣớc thu hồi đất để thực hiện các công trình công cộng do giá đền bù, giải tỏa

căn cứ vào giá do Nhà nƣớc ban hành hoặc giá thị trƣờng tại thời điểm giải tỏa, đền

bù nhƣng do khung giá đất quá thấp và thời gian chờ xác định giá đất theo giá thị

trƣờng thì quá dài dẫn đến tình trạng ngƣời dân không chịu di dời, làm chậm tiến độ

thi công, gây thiệt hại cho cả ngƣời dân, nhà đầu tƣ và Nhà nƣớc.

Do đó, cần phải điều chỉnh nâng khung giá đất phù hợp với giá thị trƣờng

thông qua việc xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6,

TP. Hồ Chí Minh để ƣớc tính mức giá thị trƣờng chính xác. Điều này sẽ cải thiện

đƣợc tình trạng thất thu ngân sách, hiệu lực quản lý Nhà nƣớc đƣợc thi hành, quyền

lợi của ngƣời dân đƣợc đảm bảo, dẫn đến thị trƣờng nhà ở đƣợc bình ổn và phát

triển bền vững.

Từ kết quả của nghiên cứu và thực tế tình hình thị trƣờng nhà đất tại TP. Hồ

Chí Minh hiện nay, tác giả đƣa ra một số gợi ý cho các chủ thể nhƣ sau:

 Đối với nhà nƣớc:

Mặc dù giá cả hình thành dựa trên quan hệ cung cầu, do thị trƣờng quyết định

nhƣng cũng cần có một cơ quan thẩm định giá của Chính phủ để xác định rõ mức

giá thực của căn nhà, làm thông tin tham khảo và thẩm định cho đúng với giá trị

thực cũng nhƣ giá thị trƣờng, góp phần xây dựng một thị trƣờng BĐS lành mạnh.

Phải có lộ trình quy hoạch cũng nhƣ phân lô nhóm khu vực và quy định giá đất

cụ thể, có thể thay đổi theo từng giai đoạn nhƣng phải đảm bảo phù hợp với thị

trƣờng, với khả năng và thu nhập của ngƣời dân.

Công tác đền bù, giải phóng mặt bằng ngoài việc thực hiện theo quy định còn

phải đảm bảo quyền lợi cho ngƣời dân. Việc đền bù khảo sát phải đƣợc điều tra

nghiên cứu cẩn thận, giá trị từng căn nhà nên đƣợc mở rộng bằng nhiều cách tính

khác nhau, trong đó nên áp dụng mô hình Hedonic trong việc định giá.

Xây dựng các định chế hỗ trợ thị trƣờng mang tính chuyên nghiệp nhƣ sàn

giao dịch BĐS để mọi thông tin thị trƣờng đƣợc cập nhật kịp thời, đầy đủ và chính

xác, hỗ trợ cho nhà đầu tƣ từ tiếp cận đến lúc ra quyết định.

78

Xây dựng và công bố bộ cơ sở dữ liệu về thị trƣờng BĐS để đảm bảo cho các

đối tƣợng cần sử dụng có thể tiếp cận đến các nguồn thông tin một cách dễ dàng,

nhanh chóng, trung thực và đầy đủ nhất.

 Đối với nhà đầu tƣ, công ty thẩm định giá:

Khi quyết định đầu tƣ vào một BĐS, nhà đầu tƣ nên tham khảo sơ qua về mô

hình định giá để lƣợng hóa các nhân tố tác động sao cho giá cả đƣợc chấp nhận một

cách hợp lý, phù hợp với giá cả thị trƣờng để tránh bị thiệt hại.

Khi đầu tƣ vào BĐS, đặc biệt là thị trƣờng nhà ở xây mới, các nhà đầu tƣ nên

quan tâm đến cấu trúc của ngôi nhà cũng nhƣ vị thế của nó, ngoài việc phù hợp

với thị hiếu của ngƣời dân còn phải phù hợp với khả năng chi trả của họ.

Các công ty thẩm định giá nên sử dụng kết quả của mô nghiên cứu này và thay

thế các biến để ứng dụng trong việc định giá nhà ở đƣợc nhanh chóng và có độ tin

cậy cao hơn, kết quả định giá mang tính khách quan hơn.

 Đối với ngƣời bán nhà:

Nên tham khảo kết quả của mô hình nghiên cứu để có thể định giá bán tốt nhất

cho BĐS của mình.

Quan tâm đến các nhân tố thuộc về đặc điểm cấu trúc xây dựng và vị trí xây

dựng để làm căn cứ xác định giá bán hợp lý và có lợi nhuận tốt nhất.

Trƣớc khi quyết định bán nhà có thể cải tạo một số công trình mà có thể nhận

thấy sẽ có lợi cho ngôi nhà để đƣợc giá cao. Tuy nhiên khi áp dụng cách thức này

cần quan tâm đến chi phí và lợi ích đạt đƣợc

 Đối với ngƣời mua nhà:

Có thể tham khảo thông tin từ nghiên cứu, chú ý tới các nhân tố chủ yếu tác

động mạnh mẽ đến giá nhà làm căn cứ xác định giá mua cho phù hợp với nhu cầu

cũng nhƣ khả năng tài chính của mình.

Sử dụng các kết quả của mô hình nghiên cứu kết hợp với các phƣơng pháp

tính toán giá nhà ở khác nhau để có căn cứ thỏa thuận giá mua nhà với ngƣời bán.

Ngoài các phƣơng pháp so sánh hay chi phí thì nên kết hợp với việc sử dụng mô

hình hồi quy nhằm có một căn cứ khoa học cho việc ra quyết định của mình.

79

Ngoài các nhân tố vĩ mô của nền kinh tế, đặc điểm môi trƣờng xung quanh

thì các nhân tố thuộc về cấu trúc, chất lƣợng cũng nhƣ vị thế của căn nhà có ảnh

hƣởng mạnh mẽ đến giá nhà. Ngƣời mua cần lƣu ý để đánh giá kịp thời tác động

của các nhân tố này đến giá BĐS muốn mua.

80

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

TIẾNG VIỆT

1. Bộ Tài chính: Thông tƣ số 114/2004/TT-BTC ngày 26 tháng 11 năm 2004.

2. Bộ Tài chính: Thông tƣ số 145/2007/TT-BTC ngày 06 tháng 12 năm 2007.

3. Chính phủ: Nghị định số 188/2004/NĐ-CP ngày 16 tháng 11 năm 2004.

4. Chính phủ: Nghị định số 123/2007/NĐ-CP ngày 27 tháng 07 năm 2007.

5. David Begg, Stanley Fischer và Rudiger Dorndusch (2005), Kinh tế học vĩ

mô, bản dịch của NXB Thống kê.

6. Hoàng Văn Cƣờng, 2006. Thị trường bất động sản. NXB Xây dựng, Hà Nội.

7. Hoàng Hữu Phê và Patrick Wakely, 2000. Vị thế, chất lượng và sự lựa chọn

khác: Tiến tới một Lý thuyết mới về Vị trí dân cư đô thị. Tạp chí Đô thị học,

xuất bản tại Vƣơng quốc Anh, Vol. 37, No. 1.

8. Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu

với SPSS. NXB Thống kê, Hà Nội.

9. Lê Thanh Ngọc, 2014. Bong bóng bất động sản nhà đất để ở tại TP. Hồ Chí

Minh. Luận án tiến sĩ. Trƣờng Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh.

10. Lê Thị Huyền Trâm, 2012. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở

tại Thành phố Cần Thơ. Luận văn thạc sĩ. Trƣờng Đại học Cần Thơ.

11. Lục 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.

12. Nguyễn Đình Thọ, 2011. Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh

doanh. NXB Lao động – Xã hội, Hà Nội.

13. Nguyễn Mạnh Hùng, Trần Văn Trọng, Lý Hƣng Thành, Trần Thanh Hùng,

Hoàng Hữu Phê, 2008. Phương pháp định giá bất động sản ứng dụng lý

thuyết vị thế - chất lượng. Tạp chí địa chính tháng 6/2008, trang 1-8.

14. Nguyễn Ngọc Vinh, 2008. Nhân tố chính sách tác động đến giá nhà ở,

nghiên cứu tình huống tại Việt Nam. Tạp chí phát triển kinh tế, số 254.

81

15. Nguyễn Ngọc Vinh, 2012. Thẩm định giá bất động sản. NXB Lao động - Xã

hội, Hà Nội.

16. Nguyễn Quốc Nghị, 2012. Ứng dụng mô hình Hedonic xác định các nhân

tố ảnh hưởng đến giá nhà cho thuê ở thành phố Cần Thơ. Kỷ yếu Khoa

học 2012: 186-194.

17. Nguyễn Thế Huấn, Phan Thị Thu Hằng, Hồ Thị Lam Trà, Nguyễn Văn

Quân, 2009. Giáo trình Định giá đất và Bất động sản. NXB Nông nghiệp,

Hà Nội.

18. Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, Nguyễn Khánh Duy, 2009. Dự báo

và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính. NXB Thống kê, Hà Nội.

19. Quốc hội Việt Nam: Bộ luật dân sự Việt Nam năm 2005.

20. Quốc hội Việt Nam: Luật Giá năm 2012.

21. Tổng cục Thống kê: Niên giám thống kê năm 2015.

22. Thái Bá Cẩn, 2003. Thị trường bất động sản - Những vấn đề lý luận và thực

tiễn ở Việt Nam. NXB Tài chính, Hà Nội.

23. Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang, 2011. Ứng dụng mô hình Hedonic về

các yếu tố ảnh hưởng tới giá bất động sản tại TP. Hồ Chí Minh, Tạp chí Phát

triển kinh tế, số 254, trang 18-23.

24. Viện Thẩm định giá Hoa kỳ, “The Appraisal of Real Estate”, Twelfth

Edition. Appraisal Institue.

TIẾNG ANH

25. Adair, A. S. , Greal, S. , Smyth, A, Cooper, J & Ryley, T. , 2000. House

prices and accessibility: The testing of relationships within the Belfast

urban area. Housing Studies.

26. Anna Scherbina (2012), Asset Bubbles: an Application to Residential Real

Estate, European Financial Management, 18 (3)

27. Anthony Owusu-Ansah (2012), Examination of the Determinants of

Housing Values in Urban Ghana and Implications for Policy Makers, The African Real Estate Society Conference, 24th-27th October 2012, Accra,

82

Ghana.

28. Brasington, Diane Hite (2008). A mixed index approach to identifying

hedonic price models. Regional Science and Urban Economics, Vol. 38, pp

271-284.

29. Cebula J.Richard (2009), “The Hedonic Pricing Model Applied to the

Housing Market of the City of Savannah and Its Savannah Historic

Landmark District”, The Review of Regional Studies, 39 (1), 9–22.

30. Court A. T. (1939), Hedonic Price Indexes with Automotive Examples, The

Dynamics of Automobile Demand, New York: General Motors, p: 387-399.

31. Eda Ustaoglu (2003). Hedonic Price Analysis of Office Rents: A Case Study

Of The Office Market In Ankara. Middle East Technical University,

Unpublished MSc. Thesis.

32. Gabriel Kayode Babawale (2011). The impact of Neighbourhood Churches

on House Prices. Journal of Sustainable Development Vol 4, No. 1, pp 246-

253.

33. Goodman, Allen C. , 1998. Andrew Court and The invention of Hedonic

price analysis. Journal of urban economics, vol 44, pp 291-298.

34. Griliches Z. (1971). Hedonic Price Indexes for Automobiles: An

Econometric Analysis of Quality Change, Price Indexes and Quality

Change, Harvard University Press, p: 55-87.

35. Hasan Selim (2009). Determinants of house prices in Turkey: Hedonic

regression versus artificial neural network. Expert Systems with

Applications 36, pp 2843-2852.

36. Hoang Huu Phe and Patrick Wakely (2000), “Status, Quality and the Other

Trade- off: Towards a New Theory of Urban Residential Location”, Urban

Studies, 37(1), 7-35.

37. James R. Follain Jr., Stephen Malpezzi (1981). The flight to the suburbs:

Insights gained from an analysis of central-city vs suburban housing cost.

Journal of Urban Economics.

83

38. Kain John F., Quigley John M. (1970), “Measuring the Value of Housing

Quality”, Journal of the American Statistical Association, 65(330), 532-548.

39. Kim, 2007. North versus South: The impact of social norms in the market

pricing of private property rights in Vietnam. World Development, Vol. 35,

No. 12, pp 2079-2095.

40. Lancaster K. J. (1966). A new Approach to Consumer Theory, Journal of

Political Economy, Vol. 74, p: 132-156.

41. Malpezzi Stephen (2002). Chapter 5: Hedonic Pricing Models: A Selective

and Applied Review, Housing Economics and Public Policy, Blackwell

Science Ltd, Oxford, UK.

42. Morancho A. Bengochea (2003). A Hedonic Valuation of Urban Green

Areas. Landscape and Urban Planning, Vol. 66, pp 35-41.

43. Ottensmann, J. R., Seth Paytona, and Joyce Man (2008), “Urban

Location and Housing Prices within a Hedonic Model”, The Journal of

Regional Analysis & Policy.

44. Shimizu Chihiro (2009). “Estimation of Hedonic Single-Family House

GIA Function Considering Neighborhood Effect Variables”, Journal of

Real Estate Finance and Economics, 35, 476-495

45. Ridker, Ronald G., & John A. Henning (1967). The Determinants of

Residential Property Values with Special Reference to Air Pollution, The

Review of Economics and Statistics, Vol. 49, No. 2, p: 246-257.

46. Sérgio A. B. et al. (2002). Economics of Air Pollution: Hedonic Price Model

and Smell Consequences of Sewage Treatment Plants in Urban Areas.

Economics of Air Pollution, No. 234, pp 1-25.

47. Sibel Selim (2008). Determinants of house prices in Turkey: Hedonic

regression model. Dogus Universitesi Dergisi, pp 65-76.

48. Rosen S. (1974). Hedonic Prices and Implicit Markets: Product

Differentiation in Pure Competition. Journal of Political Economy, Vol.

82(1), pp 34-55.

84

49. Simon Stevenson, 2004. New impirical evidence on heteroscedasticity in

Hedonic housing models. Journal of Housing Economics.

50. Wang, K. O and Wolverton, 1999. Real estate valuation theory. Journal of

Housing Economics.

51. Wen Hai-zhen (2005). Hedonic price analysis of urban housing: An

empirical research on Hangzhou, China”, Journal of Zhejiang University

Science, 6A8:907-914.

52. Wilhelmsson Mats (2000). The Impact of Traffic Noise on the Values of

Single-family Houses. Journal of Environmental Management, 43(6), pp

799-815.

WEBSITE

53. http:/www.oxfordadvancedlearnersdictionary.com

54. http:/www.economicadventure.org

85

PHỤ LỤC

Phụ lục 1. Bảng khảo sát giá BĐS

Phiếu số: .............................................

Quận: ..................................................

Phường: ..............................................

Đường: ...............................................

Đoạn đường: ......................................

BẢNG KHẢO SÁT GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN

1. THÔNG TIN CHUNG

1.1. Tên chủ sử dụng: ………………………………………………………

1.2. Địa chỉ:…………………………………………………………………

1.3. Giá giao dịch:………..……(triệu đồng) hoặc……………...(cây vàng)

2. THÔNG TIN VỀ THỬA ĐẤT

2.1. Vị trí tọa lạc của thửa đất: Thửa đất số: ….….. Tờ bản đồ số: …...…... 2.2. Diện tích đất (m2):………………………………………………….….. 2.3. Diện tích nhà (m2):…………………………………………………......

2.4. Vị trí:

Mặt tiền đƣờng Trong hẻm

2.5. Chiều ngang mặt đƣờng/hẻm phía trƣớc: .................................................

3. THÔNG TIN VỊ TRÍ

3.1. Khoảng cách đến trung tâm thành phố (UBND TP.HCM): ….……km

3.2. Khoảng cách đến trung tâm quận 6 (chợ Bình Tây):………………km

4. Ý KIẾN KHÁC CỦA NGƢỜI ĐƢỢC KHẢO SÁT

.........................................................................................................................

.........................................................................................................................

Tôi xin cam đoan về tính chính xác những thông tin mà tôi thu thập đƣợc.

Ngày…tháng…năm…

Chữ ký ngƣời thu thập số liệu

86

BẢNG 6

BẢNG GIÁ ĐẤT Ở QUẬN 6

(Ban hành kèm theo Quyết định số 51/2014/QĐ-UBND ngày 31 tháng 12 năm 2014 của Ủy ban nhân dân thành phố)

Đơn vị tính: 1.000 đồng/m2

ĐOẠN ĐƢỜNG

STT

TÊN ĐƢỜNG

GIÁ

TỪ

ĐẾN

1

2

3

4

5

TÂN HOÀ ĐÔNG

11,200

1

12,400

AN DƢƠNG VƢƠNG

KINH DƢƠNG VƢƠNG LÝ CHIÊU HOÀNG

8,600

HẺM 76 BÀ HOM

17,000

KINH DƢƠNG VƢƠNG LÝ CHIÊU HOÀNG RANH QUẬN 8 KINH DƢƠNG VƢƠNG

2

BÀ HOM

HẺM 76 BÀ HOM

13,800

3

BÀ KÝ

TRỌN ĐƢỜNG

AN DƢƠNG VƢƠNG

8,400

4

BÀ LÀI

TRỌN ĐƢỜNG

11,700

NGÔ NHÂN TỊNH

BÌNH TIÊN

18,800

5

BÃI SẬY

BÌNH TIÊN

LÕ GỐM

13,400

BẾN PHÖ LÂM

BÀ LÀI

11,700

6

BẾN LÕ GỐM

BÀ LÀI

V V N KIỆT

6,900

7

BẾN PHÖ LÂM

TRỌN ĐƢỜNG

9,800

8

BÌNH PHÚ

TRỌN ĐƢỜNG

14,500

9

BÌNH TÂY

TRỌN ĐƢỜNG

18,600

10 BÌNH TIÊN

TRỌN ĐƢỜNG

22,800

11 BỬU ĐÌNH

TRỌN ĐƢỜNG

9,900

LÊ QUANG SUNG

BÃI SẬY

19,000

12 CAO V N LẦU

BÃI SẬY

V V N KIỆT

17,700

13 CHỢ LỚN

TRỌN ĐƢỜNG

12,100

14 CHU V N AN

LÊ QUANG SUNG

BÃI SẬY

28,200

BÃI SẬY

V V N KIỆT

19,200

TÂN HOÁ

TÂN HOÀ ĐÔNG

10,200

TÂN HOÀ ĐÔNG

BÀ HOM

13,200

15

ĐẶNG NGUYÊN CẨN

BÀ HOM

11,800

KINH DƢƠNG VƢƠNG

PHƢỜNG 13

16

9,600

PHƢỜNG 12

17

8,500

PHƢỜNG 13

18

8,500

PHƢỜNG 10

19

8,500

20

PHƢỜNG 13, 14

8,500

ĐƢỜNG NỘI BỘ CƢ XÁ ĐÀI RAĐA ĐƢỜNG NỘI BỘ CƢ XÁ PHÖ LÂM A ĐƢỜNG NỘI BỘ CƢ XÁ PHÖ LÂM B ĐƢỜNG NỘI BỘ CƢ XÁ PHÖ LÂM D ĐƢỜNG NỘI BỘ KHU PHỐ CHỢ PHÚ LÂM

21 ĐƢỜNG SỐ 10

BÀ HOM

9,600

22 ĐƢỜNG SỐ 11

ĐƢỜNG SỐ 10

11,400

23 GIA PHÚ

KINH DƢƠNG VƢƠNG AN DƢƠNG VƢƠNG NGÔ NHÂN TỊNH

PHẠM PHÖ THỨ

18,000

PHẠM ĐÌNH HỔ

MINH PHỤNG

34,200

MINH PHỤNG

20,400

24 HẬU GIANG

NGUYỄN V N LUÔNG

MŨI TÀU

18,200

NGUYỄN V N LUÔNG NGUYỄN THỊ NHỎ CẦU PHÖ LÂM

24,300

25 HỒNG BÀNG

CẦU PHÖ LÂM

22,700

VÒNG XOAY PHÚ LÂM

26 HOÀNG LÊ KHA

9,000

27

MŨI TÀU

18,400

KINH DƢƠNG VƢƠNG

TRỌN ĐƢỜNG VÒNG XOAY PHÚ LÂM

NGÔ NHÂN TỊNH

27,800

MAI XUÂN THƢỞNG

28 LÊ QUANG SUNG

MINH PHỤNG

19,100

MAI XUÂN THƢỞNG MINH PHỤNG

LÕ GỐM

11,400

87

29 LÊ TẤN KẾ

TRỌN ĐƢỜNG

36,400

30 LÊ TRỰC

TRỌN ĐƢỜNG

16,600

11,500

32

11,700

31 LÊ TUẤN MẬU LÝ CHIÊU HOÀNG

TRỌN ĐƢỜNG NGUYỄN V N LUÔNG

LÊ QUANG SUNG

18,700

33

MAI XUÂN THƢỞNG

PHAN V N KHOẺ

AN DƢƠNG VƢƠNG PHAN V N KHOẺ V V N KIỆT

15,200

34 MINH PHỤNG

PHAN V N KHOẺ

HỒNG BÀNG

22,500

35 NGÔ NHÂN TỊNH LÊ QUANG SUNG

V V N KIỆT

30,000

36

TRỌN ĐƢỜNG

32,500

37

TRỌN ĐƢỜNG

9,800

38

TRỌN ĐƢỜNG

6,700

39

LÊ QUANG SUNG

HỒNG BÀNG

26,000

NGUYỄN HỮU THẬN NGUYỄN ĐÌNH CHI NGUYỄN PHẠM TUÂN NGUYỄN THỊ NHỎ

HẬU GIANG

23,300

40

VÒNG XOAY PHÚ LÂM HẬU GIANG

19,400

NGUYỄN V N LUÔNG

ĐƢỜNG SỐ 26

12,000

ĐƢỜNG SỐ 26 LÝ CHIÊU HOÀNG

41

LÝ CHIÊU HOÀNG V V N KIỆT

9,800

42

TRỌN ĐƢỜNG

23,700

NGUYỄN V N LUÔNG (NGUYỄN NGỌC CUNG THEO BẢNG GIÁ ĐẤT 2014) NGUYỄN XUÂN PHỤNG

HỒNG BÀNG

BÃI SẬY

25,600

43 PHẠM ĐÌNH HỔ

BÃI SẬY

PHẠM V N CHÍ

18,500

44 PHẠM PHÖ THỨ

TRỌN ĐƢỜNG

14,900

BÌNH TÂY

23,200

45 PHẠM V N CHÍ

BÌNH TIÊN

14,300

46 PHAN ANH

TÂN HÕA ĐÔNG

11,100

47 PHAN V N KHOẺ NGÔ NHÂN TỊNH

21,400

BÌNH TIÊN LÝ CHIÊU HOÀNG RANH QUẬN TÂN PHÚ MAI XUÂN THƢỞNG

88

BÌNH TIÊN

14,900

MAI XUÂN THƢỞNG BÌNH TIÊN

LÕ GỐM

13,100

14,300

48 TÂN HOÀ ĐÔNG

10,700

VÒNG XOAY PHÚ LÂM ĐẶNG NGUYÊN CẨN

HỒNG BÀNG

14,000

ĐẶNG NGUYÊN CẨN AN DƢƠNG VƢƠNG ĐẶNG NGUYÊN CẨN

49 TÂN HOÁ

CẦU TÂN HOÁ

13,200

50 THÁP MƢỜI

NGÔ NHÂN TỊNH

43,600

ĐẶNG NGUYÊN CẨN PHẠM ĐÌNH HỔ

51 TRẦN BÌNH

TRỌN ĐƢỜNG

31,500

52

TRỌN ĐƢỜNG

17,900

TRẦN TRUNG LẬP

24,400

NGÔ NHÂN TỊNH (P.1)

53 V V N KIỆT

CẦU LÕ GỐM (P.7)

19,800

CẦU LÕ GỐM (P.7) RẠCH NHẢY (P.10) PHẠM ĐÌNH HỔ

22,100

54 TRANG TỬ

ĐỖ NGỌC THẠCH

14,600

BÌNH TIÊN

BÀ LÀI

55 V N THÂN

9,300

BÀ LÀI

13,600

HẬU GIANG

LÕ GỐM LÝ CHIÊU HOÀNG

56

TRẦN V N KIỂU (ĐƢỜNG SỐ 11 KDC BÌNH PHÚ)

LÝ CHIÊU HOÀNG VÀNH ĐAI

11,400

12,100

57 ĐƢỜNG SỐ 22

TRỌN ĐƢỜNG

13,000

58 ĐƢỜNG SỐ 23

TRỌN ĐƢỜNG

12,100

59 ĐƢỜNG SỐ 24

TRỌN ĐƢỜNG

14,000

TRỌN ĐƢỜNG

11,400

61

TRỌN ĐƢỜNG

60 ĐƢỜNG SỐ 26 ĐƢỜNG SONG HÀNH

89

ỦY BAN NHÂN DÂN THÀNH PHỐ

90

Phụ lục 2. Bảng tóm tắt các nghiên cứu thực nghiệm

STT Tác giả Nội dung nghiên cứu

1 Sérgio A. B. và cộng Ảnh hƣởng của môi trƣờng (mùi hôi phát ra từ một

sự (2002) nhà máy xử lý chất thải) đến giá căn hộ ở Brasil

2 Selim. S. (2008) Giá trị nội tại của căn nhà có ảnh hƣởng đến giá

nhà ở Thổ Nhĩ Kỳ

3 Selim. H. (2009) Mở rộng mô hình của Selim. S. (2008) với hai

phƣơng pháp là hồi quy Hedonic và phƣơng pháp

ANN.

4 Gabriel K. B. (2011) Các yếu tố ngoại tác (khoảng cách từ BĐS đến nhà

thờ, khoảng cách từ BĐS đến nơi làm việc, an

ninh, nơi đậu xe) có ảnh hƣởng đến BĐS thì cũng

ảnh hƣởng đến giá của BĐS.

5 OgWang và Wang Dùng hàm thỏa dụng và mô hình thỏa dụng để

(1999) đánh giá đặc tính của ngôi nhà (chất lƣợng cuộc

sống) đến giá nhà ở

6 Adair và cộng sự Các yếu tố ảnh hƣởng đến cấu trúc giá của thị

(2000) trƣờng BĐS ở khu vực đô thị Belfast

7 Kim (2007) Tác động của pháp lý đến giá nhà tại TP. HCM và

Hà Nội

8 Trần Thu Vân và Dùng mô hình Hedonic và thuyết vị thế chất lƣợng

Nguyễn Thị Giang để xác định giá BĐS ở TP. HCM

(2011)

Phụ lục 3. Tổng hợp phiếu điều tra giá đất tại quận 6

PHUONG

Cumulative

Frequency

Percent

Valid Percent

Percent

Valid

1

36

11.7

14.7

14.7

9.8

24

7.8

24.5

2

5.3

13

4.2

29.8

3

5.7

14

4.6

35.5

4

7.8

19

6.2

43.3

5

5.7

14

4.6

49.0

6

5.7

14

4.6

54.7

7

6.1

15

4.9

60.8

8

4.9

12

3.9

65.7

9

9.8

24

7.8

75.5

10

3.7

9

2.9

79.2

11

6.9

17

5.5

86.1

12

11.0

27

8.8

97.1

13

2.9

7

2.3

100.0

14

Total

245

79.8

100.0

Missing

System

62

20.2

Total

307

100.0

91

PRICE

Maximum Minimum

PHUONG

10500000

800000

1

2

40000000

800000

3

5600000

860000

4

8000000

730000

5

11000000

300000

6

9000000

950000

7

2700000

1150000

8

7500000

550000

9

8200000

900000

10

6200000

730000

11

6800000

500000

12

9000000

870000

13

6800000

900000

14

1650000

600000

Phụ lục 4. Tổng hợp các mức giá nhà đất cao nhất và thấp nhất

92

Phụ lục 5. Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Descriptive Statistics

N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

300000

40000000

3476222.34

4520565.597

245

PRICE

245

20.5

395.5

61.176

39.5352

DAT

245

21.7

735.6

118.884

91.6106

NHA

245

0

1

.48

.501

VT

245

1.5

45.0

6.982

5.8005

LG

245

7.2

12.0

8.956

1.3514

KTP

245

.2

4.5

1.778

1.1197

KQ6

245

.80319

lnPRICE

12.61

17.50

14.6749

Valid N (listwise)

245

Phụ lục 6. Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến nghiên cứu

Correlations

lnPRICE

DAT

NHA

VT

LG

KTP

KQ6

lnPRICE Pearson

1

.613**

.672**

.662**

.482**

-.120

-.162*

Correlation

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.000

.000

.062

.011

N

245

245

245

245

245

245

245

DAT

Pearson

.613**

1

.525**

.343**

.344**

.084

.077

Correlation

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.000

.188

.232

.000

N

245

245

245

245

245

245

245

NHA

Pearson

.672**

.525**

1

.378**

.193**

.045

.004

Correlation

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.002

.480

.954

.000

N

245

245

245

245

245

245

245

VT

Pearson

.662**

.343**

.378**

1

.492**

.089

.037

Correlation

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.000

.163

.563

.000

N

245

245

245

245

245

245

245

LG

Pearson

.482**

.344**

.193**

.492**

1

.006

.032

Correlation

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.002

.922

.615

.000

N

245

245

245

245

245

245

245

KTP

Pearson

-.120

.084

.045

.089

.006

1

.933**

Correlation

Sig. (2-tailed)

.062

.188

.480

.163

.000

.922

N

245

245

245

245

245

245

245

KQ6

Pearson

-.162*

.077

.004

.037

.032

.933**

1

Correlation

Sig. (2-tailed)

.011

.232

.954

.563

.615

.000

N

245

245

245

245

245

245

245

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

93

Phụ lục 7. Kết quả hồi quy của mô hình 6 biến

Model Summaryb

Adjusted R

Std. Error of the

Model

R

R Square

Square

Estimate

Durbin-Watson

1

.868a

.753

.747

.40391

1.489

a. Predictors: (Constant), KQ6, NHA, LG, VT, DAT, KTP

b. Dependent Variable: lnPRICE

ANOVAa

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

118.579

6

19.763

121.139

.000b

Residual

38.828

238

.163

Total

157.407

244

a. Dependent Variable: lnPRICE

b. Predictors: (Constant), KQ6, NHA, LG, VT, DAT, KTP

Coefficientsa

Unstandardized

Standardized

Coefficients

Coefficients

Collinearity Statistics

Model

B

Std. Error

Beta

t

Sig.

Tolerance

VIF

1

(Constant)

13.935

36.162

.385

.000

DAT

.005

.001

.257

6.461

.000

.657

1.523

NHA

.003

.000

.371

9.414

.000

.668

1.496

VT

.596

.064

.371

9.291

.000

.650

1.539

LG

.020

.005

.145

3.759

.000

.698

1.433

KTP

-.019

.055

-.032

-.348

.728

.122

8.218

KQ6

-.123

.066

-.171

-1.865

.063

.123

8.162

a. Dependent Variable: lnPRICE

94

Adjusted R

Std. Error of the

Model

R

R Square

Square

Estimate

Durbin-Watson

1

.866a

.750

.744

.40600

1.484

a. Predictors: (Constant), KTP, LG, NHA, VT, DAT

b. Dependent Variable: lnPRICE

Phụ lục 8. Kết quả hồi quy của mô hình khi bỏ biến KQ6 Model Summaryb

ANOVAa

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

118.012

5

23.602

143.188

.000b

Residual

39.395

239

.165

Total

157.407

244

a. Dependent Variable: lnPRICE

b. Predictors: (Constant), KTP, LG, NHA, VT, DAT

Coefficientsa

Unstandardized

Standardized

Coefficients

Coefficients

Collinearity Statistics

Model

B

Std. Error

Beta

t

Sig.

Tolerance

VIF

1

(Constant)

14.572

81.557

.179

.000

DAT

.005

.001

.254

6.355

.000

.658

1.520

NHA

.003

.000

.376

9.541

.000

.673

1.487

VT

.615

.064

.383

9.673

.000

.667

1.499

LG

.019

.005

.134

3.506

.001

.713

1.403

KTP

-.115

.019

-.193

-5.926

.000

.985

1.015

a. Dependent Variable: lnPRICE

Phụ lục 9. Kết quả hồi quy của mô hình khi bỏ biến KTP Model Summaryb

Adjusted R

Std. Error of the

Model

R

R Square

Square

Estimate

Durbin-Watson

.868a

.753

.748

.40317

1.489

1

a. Predictors: (Constant), KQ6, NHA, LG, VT, DAT

b. Dependent Variable: lnPRICE

95

ANOVAa

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

118.559

5

23.712

145.880

.000b

Residual

38.848

239

.163

Total

157.407

244

a. Dependent Variable: lnPRICE

b. Predictors: (Constant), KQ6, NHA, LG, VT, DAT

Coefficientsa

Unstandardized

Standardized

Coefficients

Coefficients

Collinearity Statistics

Model

B

Std. Error

Beta

t

Sig.

Tolerance

VIF

1

(Constant)

13.803

210.584

.066

.000

DAT

.005

.001

.257

6.479

.000

.657

1.523

NHA

.003

.000

.370

9.429

.000

.671

1.489

VT

.591

.063

.369

9.401

.000

.672

1.489

LG

.020

.005

.147

3.869

.000

.715

1.398

KQ6

-.145

.023

-.201

-6.243

.000

.992

1.008

a. Dependent Variable: lnPRICE