Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình Hedonic xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

TTĂĂNNGG GGIIAA MMIIÊÊUU

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HEDONIC

XÁC ĐỊNH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG

ĐẾN GIÁ NHÀ Ở TRÊN ĐỊA BÀN

QUẬN 11, TP. HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2015

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

TTĂĂNNGG GGIIAA MMIIÊÊUU

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HEDONIC

XÁC ĐỊNH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG

ĐẾN GIÁ NHÀ Ở TRÊN ĐỊA BÀN

QUẬN 11, TP. HỒ CHÍ MINH

Chuyên ngành: Kinh tế phát triển (Thẩm định giá) Mã số: 60310105

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN HOÀNG BẢO

Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2015

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi và được sự hướng dẫn

khoa học của TS. Nguyễn Hoàng Bảo. Các nội dung nghiên cứu, kết quả trong đề

tài này là trung thực và chưa được công bố dưới hình thức nào trước đây.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 7 năm 2015

Tác giả

Tăng Gia Miêu

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI .................................................. 1

1. 1 Lý do chọn đề tài .................................................................................................... 1

1. 2 Mục tiêu nghiên cứu .............................................................................................. 2

1. 3 Câu hỏi nghiên cứu ................................................................................................ 2

1. 4 Phạm vi nghiên cứu ............................................................................................... 2

1. 5 Phương pháp nghiên cứu ...................................................................................... 3

1. 6 Cấu trúc của đề tài ................................................................................................. 3

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ................................................................................... 5

2.1 Lý thuyết về bất động sản ..................................................................................... 5

2.1.1 Các khái niệm về bất động sản ................................................................... 5

2.1.2 Thuộc tính bất động sản ............................................................................. 6

2.2 Thị trường bất động sản ....................................................................................... 9

2.2.1 Khái niệm thị trường BĐS .......................................................................... 9

2.2.2 Phân loại thị trường BĐS ......................................................................... 10

2.2.3 Những đặc điểm của thị trường BĐS ...................................................... 11

2.2.4 Vai trò của thị trường BĐS ...................................................................... 11

2.2.5 Cung cầu thị trường BĐS ......................................................................... 13

2.2.6 Quan hệ cung – cầu thị trường BĐS ........................................................ 16

2.3 Thẩm định giá bất động sản ............................................................................... 17

2.3.1 Khái niệm thẩm định giá bất động sản ................................................... 17

2.3.2 Mục đích thẩm định giá bất động sản ..................................................... 19

2.3.3 Các yếu tố tác động đến giá trị BĐS ........................................................ 20

2.4 Mô hình Hedonic ................................................................................................. 23

2.4.1 Lịch sử ban đầu của mô hình Hedonic .................................................... 23

2.4.2 Mô hình định giá Hedonic ........................................................................ 25

2.4.3 Các nghiên cứu thực nghiệm .................................................................... 30

CHƯƠNG 3: QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU .................................................................... 34

3.1 Quy trình nghiên cứu .......................................................................................... 34

3.2 Quy trình chọn mẫu và thu thập dữ liệu ........................................................... 34

3.2.1 Quy trình chọn mẫu .................................................................................. 34

3.2.2 Quy trình thu thập số liệu ......................................................................... 35

3.3 Định nghĩa các biến ............................................................................................. 36

3.3.1 Biến phụ thuộc ........................................................................................... 36

3.3.2 Biến độc lập ................................................................................................ 37

3.4 Mô hình hồi quy ................................................................................................... 42

3.5 Kỳ vọng dấu ......................................................................................................... 42

3.6 Các giả thiết để áp dụng mô hình ....................................................................... 42

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CÚU ......................................................................... 43

4.1 Quy trình phân tích ............................................................................................. 43

4.2 Thống kê mô tả .................................................................................................... 44

4.2.1 Mô tả dữ liệu .............................................................................................. 44

4.2.2 Ma trận hệ số tương quan ........................................................................ 49

4.3 Phân tích kết quả hồi quy ................................................................................... 50

4.3.1 Kết quả hồi quy ......................................................................................... 50

4.3.2 Kiểm định hệ số Durbin-Watson ............................................................. 50

4.3.3 Kiểm định giả định không có quan sát dị biệt ........................................ 50

4.4 Kiểm định các giả định trong mô hình hồi quy ................................................ 53

4.4.1 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư ............................................. 53

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

giữa các phần dư) ............................................................................................................... 54

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

cộng tuyến)

..................................................................................................................... 55

4.4.4 Giả định liên hệ tuyến tính ....................................................................... 55

4.4.5 Giả định phương sai của sai số không đổi ............................................... 56

4.5 Kiểm định tìm nhân tố quan trọng nhất ............................................................ 57

4.6 Phân tích ý nghĩa của hệ số hồi quy ................................................................... 57

4.7 Vận dụng mô hình vào việc định giá bất động sản ........................................... 58

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ................................................................... 60

5.1 Kết luận ................................................................................................................ 60

5.1.1 Kết luận kết quả nghiên cứu .................................................................... 60

5.1.2 Những đóng góp của đề tài ....................................................................... 62

5.1.3 Những mặt hạn chế và hướng phát triển của đề tài ............................... 62

5.2 Kiến nghị .............................................................................................................. 63

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

TỪ VIẾT TẮT NỘI DUNG

Bất động sản BĐS

Diện tích đất DAT

Hồ Chí Minh HCM

Mô hình Hedonic HM

KC Khoảng cách từ BĐS đến Chợ Bến Thành

LG Chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước BĐS

NHA Diện tích nhà

TP Thành phố

VT Vị trị

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 4.2.1 Bảng thống kê mô tả 147 quan sát ........................................................ 44

Bảng 4.3.2 Bảng kiểm định hệ số Durbin-Watson .................................................. 50

Bảng 4.3.3 Bảng mô tả biến lnNha .......................................................................... 52

Bảng 4.4.2 Bảng kết quả kiểm định tính độc lập của sai số .................................... 54

Bảng 4.5 Bảng kết quả kiểm định tìm nhân tố quan trọng nhất .......................... 57

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, BIỂU ĐỒ

Hình 3.1 Sơ đồ quy trình nghiên cứu .................................................................... 34

Hình 3.2 Sơ đồ mô hình hồi quy giá BĐS ............................................................. 36

Hình 4.1 Sơ đồ quy trình phân tích ....................................................................... 43

Biểu đồ 4.2.1a Biểu đồ mô tả biến Price ............................................................... 45

Biểu đồ 4.2.1b Biểu đồ mô tả biến LnPrice .......................................................... 45

Biểu đồ 4.2.1c Biểu đồ mô tả biến VT .................................................................. 46

Biểu đồ 4.2.1d Biểu đồ mô tả biến DAT ............................................................... 46

Biểu đồ 4.2.1e Biểu đồ mô tả biến NHA .............................................................. 47

Biểu đồ 4.2.1f Biểu đồ mô tả biến LG .................................................................. 47

Biểu đồ 4.2.1g Biểu đồ mô tả biến ST .................................................................. 48

Biểu đồ 4.2.1h Biểu đồ mô tả biến KC .................................................................. 48

Biểu đồ 4.2.2 Biểu đồ ma trận hệ số tương quan giữa các biến .......................... 49

Biểu đồ 4.3.3 Biểu đồ mô tả biến LnNha ............................................................ 52

Biểu đồ 4.4.1 Biểu đồ kiểm định phân phối chuẩn của phần dư ......................... 54

Biều đồ 4.4.4 Biểu đồ kiểm định liên hệ tuyến tính ............................................ 55

Biểu đồ 4.4.5 Biểu đồ kiểm định phương sai thay đổi ........................................ 56

1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

1. 1 Lý do chọn đề tài

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

kinh tế vì liên quan trực tiếp tới một lượng tài sản rất lớn về quy mô, tính chất cũng

như giá trị nhiều mặt trong nền kinh tế quốc dân. Thị trường BĐS có quan hệ trực

tiếp với các thị trường khác như thị trường tài chính tín dụng, thị trường xây dựng,

thị trường vật liệu xây dựng, thị trường lao động và các thị trường khác. Theo phân

tích của các chuyên gia kinh tế, ở các nước phát triển nếu đầu tư vào lĩnh vực BĐS

tăng lên một đô la Mỹ thì sẽ có khả năng thúc đẩy các ngành có liên quan phát triển

từ 1,5 đến 2 đô la Mỹ. Vì vậy, phát triển và điều hành tốt thị trường BĐS sẽ có tác

dụng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua tạo lập các công trình, nhà xưởng, vật

kiến trúc, để từ đó tạo nên chuyển dịch đáng kể và quan trọng về cơ cấu trong các

ngành, các vùng lãnh thổ và trên phạm vi cả nước.

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

nhà đất hầu hết đều bắt đầu từ sốt nhà ở và lan tỏa sang các thị trường 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 tư tài sản. Ở các nước 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.

Tham gia giao dịch trên thị trường BĐS có nhiều chủ thể khác nhau, bao gồm các

cá nhân, các doanh nghiệp và các tổ chức sự nghiệp, nhà đầu tư (trong và ngoài

nước), nhà nước, các tổ chức tài chính và người môi giới. Mỗi chủ thể đóng một vai

trò nhất định trên thị trường BĐS. Giá trị thị trường của BĐS được ước tính thông

qua việc áp dụng các phương pháp định giá và các quy trình thẩm định để phản ánh

bản chất của tài sản và các tình huống mà các tài sản có nhiều khả năng được giao

dịch trên thị trường mở (Pagourtzi et al., 2003). Có nhiều phương pháp để xác định

2

giá trị thị trường của BĐS. Pagourtzi et al. (2003) phân loại các phương pháp này

thành hai loại: truyền thống và hiện đại. Trong bài luận văn tác giả sử dụng phương

pháp truyền thống thông qua việc ứng dụng mô hình Hedonic phân tích các nhân tố

tác động đến giá nhà ở trên địa bàn quận 11, thành phố Hồ Chí Minh. Với những lý

do trên, tác giả chọn đề tài: “Ứng dụng mô hình Hedonic xác định các nhân tố ảnh

hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh” nhằm đưa ra nhận

định tổng quan về các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở, nhân tố nào có tính chất

quan trọng nhất. Từ đó, giúp người tham gia thị trường BĐS có thể ước lượng giá

BĐS một cách chính xác nhất, từ đó có thể đưa ra các quyết định đầu tư đúng đắn;

Bên cạnh đó, sẽ giúp cho những nhà quản lý có thể đưa ra những chính sách điều

hành phù hợp và hiệu quả.

1. 2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu chung của đề tài là tìm hiểu và phân tích các nhân tố ảnh

hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh thông qua việc ứng

dụng mô hình hồi quy Hedonic. Mục tiêu cụ thể của đề tài như sau: (i) tìm hiểu

các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh;

(ii) phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. Hồ

Chí Minh; (iii) Ước lượng giá đối với các BĐS cụ thể trên địa bàn quận 11, TP.

Hồ Chí Minh.

1. 3 Câu hỏi nghiên cứu

Với mục tiêu nghiên cứu của đề tài, tác giả cần trả lời các câu hỏi sau: (i) Giá

nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh chịu ảnh hưởng bởi các nhân tố

nào; (ii) Trong các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP.

Hồ Chí Minh thì nhân tố nào có tính chất quyết định.

1. 4 Phạm vi nghiên cứu

Bài nghiên cứu thu thập dữ liệu theo phương pháp thuận tiện bằng cách điều tra

khảo sát các BĐS trên các tuyến đường thuộc địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh có

giao dịch mua bán thành công trong khoảng thời gian từ tháng 11/2014 đến hết

3

tháng 01/2015 bằng hình thức phỏng vấn trực tiếp chủ sở hữu BĐS thông qua bảng

khảo sát giá BĐS (Phụ lục 1).

1. 5 Phương 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 phương pháp sau:

Phương pháp điều tra khảo sát được sử dụng khi tiến hành điều tra khảo sát các

nhân tố ảnh hưởng đến giá BĐS có giao dịch mua bán thành công trên địa bàn quận

11, TP. Hồ Chí Minh thông qua Bảng khảo sát giá BĐS (Phụ lục 1).

Phương pháp phân tích, tổng hợp được sử dụng để phân tích, tổng hợp các lý thuyết

và các nghiên cứu thực nghiệm để tìm hiểu và phân tích các nhân tố tác động đến

giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh.

Phương pháp thống kê, mô tả được sử dụng để thống kê, mô tả các dữ liệu thu thập

được từ việc điều tra khảo sát thực tế 147 quan sát có giao dịch mua bán thành công

trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh thành bảng dữ liệu thứ cấp.

Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng thông qua việc ứng dụng mô

hình hồi quy Hedonic để xác định các nhân tố có ảnh hưởng 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 hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí

Minh thông qua việc ứng dụng mô hình Hedonic và sau đó thực hiện kiểm định các

giả định của mô hình hồi quy tìm được.

1. 6 Cấu trúc của đề tài

Đề tài nghiên cứu được cơ cấu gồm năm chương. Chương 1 giới thiệu tổng quan về

đề tài như lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phạm vi

nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu. Tiếp theo phần giới thiệu, trong chương 2

trình bày cơ sơ lý thuyết về BĐS, thị trường BĐS, thẩm định giá trị BĐS và giới

thiệu về mô hình Hedonic. Theo sau phần lý thuyết, trong chương 3 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. Tiếp theo, trong chương 4 trình bày kết quả

nghiên cứu về kết quả hồi quy và kiểm định các giả định của mô hình hồi quy. Phần

4

kết luận và kiến nghị sẽ trình bày trong Chương 5 bao gồm những đóng góp của đề

tài, những mặt còn hạn chế và hướng phát triển của đề tài, cuối cùng là những kiến

nghị của tác giả.

5

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Trong chương này tác giả trình bày các cơ sở lý thuyết nền tảng của đề

tài nghiên cứu về khái niệm và thuộc tính của BĐS; khái niệm, phân loại, đặc điểm

và vai trò của thị trường BĐS, cung cầu thị trường BĐS và quan hệ cung – cầu thị

trường BĐS; khái niệm về thẩm định giá trị bất động sản và các nhân tố ảnh hưởng

đến giá BĐS; giới thiệu về mô hình Hedonic (HM).

2.1 Lý thuyết về bất động sản

2.1.1 Các khái niệm về bất động sản

Thuật ngữ BĐS được sử dụng phổ biến ở nhiều quốc gia và ở mỗi nước đều có

những quy định cụ thể đã được luật hóa.

Hệ thống pháp luật của các nước trên thế giới đều đồng nhất ở chỗ xem BĐS gồm

đất đai và những tài sản gắn liền với đất đai, không tách rời với đất đai, được xác

định bởi vị trí địa lý của đất (Điều 86 Luật Dân sự Nhật Bản; Điều 517, Điều 518

Luật Dân sự Cộng hòa Pháp; Điều 94, Điều 96 Luật Dân sự Cộng hòa Liên Bang

Đức; Điều 139 Luật Dân sự Cộng hòa Liên Bang Nga). Tuy nhiên, nước Cộng hòa

Liên Bang Nga quy định cụ thể BĐS là mảnh đất, không phải đất đai nói chung.

Việc quy định cụ thể như nước Cộng Hòa Liên Bang Nga là hợp lý bởi đất đai nói

chung là một bộ phận của lãnh thổ, không thể được xem là đối tượng của giao dịch

dân sự. Bên cạnh đó, hệ thống pháp luật của mỗi nước cũng có những quy định

riêng thể hiện ở tiêu chí phân loại, tạo ra khu vực giáp ranh giữa hai khái niệm bất

động sản và động sản.

Mặc dù các nước đều đồng nhất ở chỗ xem BĐS gồm đất đai và những tài sản gắn

liền với đất đai nhưng mỗi nước lại có quan điểm khác nhau về những tài sản gắn

liền với đất đai được coi là BĐS. Theo Điều 520 Luật Dân sự Pháp quy định mùa

màng chưa gặt, trái cây chưa bứt khỏi cây là BĐS, nếu đã được bứt khỏi cây được

coi là động sản. Quy định này cũng được quy định ở Bộ Luật Dân sự Bắc Kỳ và Sài

Gòn cũ; Luật Dân sự Nhật Bản. Trong khi đó, theo Điều 100 Luật Dân sự Thái Lan

quy định BĐS là đất đai và những vật gắn liền với đất đai, bao gồm cả những quyền

6

gắn liền với việc sở hữu đất đai, còn Luật Dân sự Đức lại quy định BĐS bao gồm

đất đai và các tài sản gắn liền với đất.

Ở Việt Nam, theo Điều 174 Bộ Luật Dân sự năm 2005 của Nước Cộng hòa Xã

hội Chủ nghĩa Việt Nam quy định BĐS là các tài sản bao gồm đất đai; nhà,

công trình xây dựng gắn liền với đất đai, kể cả tài sản gắn liền với nhà, công

trình xây dựng đó; các tài sản khác gắn liền với đất đai; các tài sản khác do

pháp luật quy định.

Theo tiêu chuẩn thẩm định giá quốc tế, BĐS là đất đai và những công trình do

con người tạo nên gắn liền với đất. Đó là những vật hữu hình cùng với những

tài sản nằm ở trên, phía trên hay dưới mặt đất.

Từ các định nghĩa trên, cho thấy định nghĩa về BĐS rất rộng và đa dạng nhưng theo

cách hiểu khi làm đề tài nghiên cứu thì BĐS được hiểu là đất đai và tài sản vật chất

gắn liền với đất đai, có tính không thể dịch chuyển được.

2.1.2 Thuộc tính bất động sản

Bất động sản là một loại hàng hóa đặc biệt, chính những thuộc tính sau đây khiến

cho hàng hóa BĐS khác biệt so với những hàng hóa khác.

(i) Tính bất động – BĐS có tính bất động vì BĐS bao gồm đất đai và các tài sản gắn

liền với đất được định vị bằng tọa độ vị trí cố định. Tọa độ vị trí này được xác lập

bởi cơ quan địa chính và được ghi rõ trên giấy chứng nhận bao gồm các thông tin về

sơ đồ thửa, số tờ bản đồ, địa chỉ, diện tích đất, diện tích nhà và các thông tin khác.

Về mặt lý thuyết, con người có thể di dời các tài sản gắn liền với đất, bề mặt đất

nhưng không thể di dời được tọa độ vị trí của đất.

(ii) Tính khan hiếm – BĐS có tính khan hiếm vì BĐS gắn liền với tài nguyên đất

mà tài nguyên đất có tính hữu hạn. Có thể giải thích tính khan hiếm là do khan hiếm

tuyệt đối và khan hiếm tương đối.

Thứ nhất, tính khan hiếm tuyệt đối là do diện tích của lãnh thổ, quốc gia, khu vực,

địa phương có diện tích đất hữu hạn. Quy mô về diện tích đất cấp quốc gia chỉ thay

đổi khi xảy ra chiến tranh hoặc do thay đổi cơ chế quản lý sáp nhập, chia tách ranh

giới địa chính bởi cơ quan nhà nước có thẩm quyền. Do đó, tổng bề mặt diện tích

7

đất là không đổi và sự thay đổi về ranh giới, lãnh thổ, diện tích đều do tác động từ

con người. Bên cạnh đó, tài nguyên đất là tài nguyên không thể tái tạo, do đó không

thể làm tăng diện tích đất bằng các phương tiện kỹ thuật mặc dù trình độ khoa học

công nghệ ngày nay rất phát triển.

Thứ hai, tính khan hiếm tương đối bị tác động bởi hai yếu tố. Yếu tố tác động thứ

nhất là do việc tăng dân số cơ học ở nước ta quá nhanh, làm cho nhu cầu về sinh

sống, sinh hoạt, sản xuất, nghỉ ngơi tăng lên, điều này tác động rất mạnh đến quỹ

đất làm cho tính khan hiếm trở nên căng thẳng hơn. Yếu tố tác động thứ hai là do

kinh tế phát triển, thu nhập của cộng đồng dân cư tăng dẫn đến nhu cầu sử dụng đất

để ở, nghỉ dưỡng, kinh doanh, sản xuất tăng làm cho tài nguyên đất trở nên khan

hiếm hơn.

(iii) Tính bền vững theo thời gian – BĐS là tài sản được sử dụng lâu dài, riêng đất

đai thì bền vững theo thời gian và không thay đổi trạng thái vật chất. Chất lượng

của đất phụ thuộc vào sự khai thác và sử dụng của con người. Công trình gắn liền

với đất thì thời hạn sử dụng tùy thuộc vào vật liệu, kiến trúc và địa chất của nó. Đây

cũng là lý do trong các quy định về nghiệp vụ kế toán không được 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.

Mỗi BĐS đều có tuổi thọ vật lý và tuổi thọ kinh tế. Tuổi thọ kinh tế chấm dứt với

điều kiện thị trường trong trạng thái hoạt động bình thường mà chi phí sử dụng BĐS

lại ngang bằng với lợi ích thu được. Tuổi thọ vật lý dài hơn tuổi thọ kinh tế khá

nhiều vì nó chấm dứt khi kết cấu chịu lực chủ yếu của kiến trúc và công trình xây

dựng bị lão hóa và hư hỏng, không thể tiếp tục an toàn cho việc sử dụng. Trong

trường hợp này, để kéo dài tuổi thọ vật lý và có thể chứa được nhiều lần tuổi thọ

kinh tế của BĐS nếu xét thấy tiến hành cải tạo, nâng cấp BĐS thu được lợi ích lớn

hơn là phá đi và xây dựng mới. Thực tế đã chứng minh tuổi thọ kinh tế của BĐS có

liên quan đến tính chất sử dụng của BĐS đó, cụ thể như tuổi thọ kinh tế của nhà ở,

khách sạn, nhà hát là trên 40 năm; tuổi thọ kinh tế của nhà xưởng công nghiệp, nhà

ở phổ thông là trên 45 năm.

8

(iv) Tính đa chức năng sử dụng – BĐS là tài sản có nhiều chức năng sử dụng, về

mặt lý thuyết tài nguyên đất là yếu tố đầu vào của tất cả các hoạt động của con

người, ví dụ như sử dụng đất xây dựng nhà ở, làm nhà xưởng để sản xuất, trồng trọt

canh tác nông nghiệp, làm nơi để nghỉ dưỡng; còn nhiều công trình, tài sản gắn liền

với đất, con người có thể xây dựng phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau.

(v) Tính không đồng nhất – Mỗi BĐS là một tài sản riêng biệt không đồng nhất với

các tài sản khác, điều này thể hiện ở chỗ đất đai đều có tọa độ vị trí khác biệt; chất

lượng đất khác nhau; địa hình nơi cao, nơi thấp; cảnh quan, môi trường không đồng

nhất; Bên cạnh đó, các tài sản gắn liền với đất cũng có kết cấu, kiến trúc, trang thiết

bị rất phong phú và đa dạng.

(vi) Có giá trị cao – Tài sản BĐS trong mỗi gia đình, doanh nghiệp thường 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 thường rất cao ví dụ như các giao

dịch về chuyển nhượng 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 trường thường cao so với nhiều tài sản khác.

(vii) Chi phí giao dịch cao – Khi giao dịch BĐS người ta hay đắn đo, cân nhắc trước

khi đưa 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 được theo tỷ lệ giá giao dịch thành công nên dẫn đến chi phí giao dịch tăng.

Ngoài ra, các khoản phí khác như lệ phí trước bạ, thuế thu nhập cá nhân khi chuyển

nhượng BĐS cũng góp phần làm tăng chi phí giao dịch.

(viii) 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.

(ix) Chuyển hóa thành tiền kém – đây là tính chất đặc biệt của BĐS. So với thị

trường chứng khoán, vàng vật chất, ngoại tệ thì BĐS có sức hấp dẫn với các nhà

đầu tư, nhưng việc chuyển hóa thành tiền của ba thị trường đầu luôn thuận tiện hơn

9

vì không phải lúc nào BĐS cũng được giao dịch do các giao dịch BĐS thường có

giá trị lớn và chịu sự quản lý chặt chẽ của các thể chế pháp luật.

(x) 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 phương nơi BĐS

đó tọa lạc. Những yếu tố có thể là thích ở nhà thấp tầng, lô đất vuông vức, chọn

hướng nhà, không thích lô đất tóp hậu, tránh đường giao thông hướng vào lô đất.

2.2 Thị trường bất động sản

2.2.1 Khái niệm thị trường BĐS

Hiện nay, có rất nhiều định nghĩa khác nhau về thị trường. Hiểu theo nghĩa đen thì

thị trường là nơi mua bán hàng hóa. Theo quan điểm từ thời cổ đại đến cách đây gần

một thế kỷ, người ta hiểu thị trường là nơi để thực hiện hành vi mua bán. Và theo

quan điểm hiện nay thì định nghĩa về thị trường trở nên đa dạng hơn.

Theo Paul A. Samuelson (1989), thị trường là một quá trình trong đó người mua và

người bán một thứ hàng hóa tác động qua lại nhau để xác định giá cả và số lượng

hàng hóa.

Theo Rober S. Pindyek và Daniel L. Rubinfeld (1994), một thị trường là một tập

hợp những người mua và người bán tác động qua lại lẫn nhau, dẫn đến khả năng

trao đổi.

Theo tiêu chuẩn thẩm định giá quốc tế 2005, thị trường là một môi trường trong đó

sự trao đổi hàng hóa hay dịch vụ giữa người mua và người bán được thực hiện

thông qua cơ chế giá cả.

Tương tự như khái niệm về thị trường nói chung, có nhiều cách hiểu khác nhau về

thị trường BĐS nhưng có cùng một điểm chung về thị trường BĐS đó là tổng các

quan hệ giao dịch BĐS hàng hóa giữa các chủ thể của nền kinh tế thông qua một cơ

chế giá, tại một thời điểm xác định.

Theo Viện Thẩm định giá Hoa Kỳ thì thị trường là tập hợp các thỏa thuận trong đó

những người bán và những người mua gặp gỡ nhau thông qua cơ chế giá cả. Thị

trường BĐS là nơi tương tác giữa các cá nhân chuyển đổi quyền sở hữu tài sản để

nhận tài sản khác là tiền.

10

Theo Nguyễn Ngọc Vinh và Nguyễn Quỳnh Hoa (2012), thị trường BĐS là tổng

hòa các quan hệ giữa cung và cầu về các quyền của bất động sản theo quy luật thị

trường và theo quy định của luật pháp.

Do có nhiều quan niệm khác nhau về thị trường BĐS, theo cách hiểu khi làm đề tài,

tác giả thống nhất áp dụng khái niệm theo Nguyễn Ngọc Vinh và Nguyễn Quỳnh

Hoa (2012).

2.2.2 Phân loại thị trường BĐS

Để hiểu rõ hơn về thị trường BĐS không chỉ là giao dịch mua bán, chuyển nhượng

vì trong thực tế thị trường BĐS ngoài giao dịch mua bán chiếm tỷ trọng lớn nhất,

còn có các giao dịch khác như cho thuê, thế chấp, chuyển nhượng quyền sử dụng

đất và các giao dịch khác rất phong phú và đa dạng. Đồng thời, cũng phải xác định

rõ thị trường nhà và đất chỉ là hai phân khúc lớn xét theo quan điểm loại hình BĐS,

ngoài ra còn có những phân khúc khác nằm trong hệ thống như thị trường BĐS

thương mại, thị trường BĐS dịch vụ, BĐS công nghiệp và nhiều thị trường BĐS

khác. Do đó, chúng ta cần biết về cách phân loại và nhận dạng những thuộc tính

cũng như những đặc điểm cơ bản của thị trường BĐS.

Tùy theo những quan điểm khác nhau có thể phân loại thị trường BĐS thành nhiều

dạng khác nhau, cụ thể như sau:

(i) Theo quan hệ giao dịch, thị trường BĐS bao gồm các dạng sau: thị trường mua

bán, chuyển nhượng quyền sử dụng (dành cho đất ở); thị trường cho thuê; thị trường

thế chấp; thị trường bảo hiểm và các thị trường khác;

(ii) Theo quan điểm hàng hóa BĐS, thị trường BĐS bao gồm các loại sau: thị

trường đất đai (đất nông nghiệp, lâm nghiệp, đất ở); thị trường nhà ở (nhà phố,

nhà liên kế, biệt thự, nhà vườn); thị trường BĐS dịch vụ (khách sạn, cao ốc văn

phòng, nhà thuê, bến cảng); thị trường BĐS thương mại (chợ, trung tâm thương

mại, cửa hàng, siêu thị); thị trường BĐS công nghiệp (nhà xưởng, khu chế xuất,

khu công nghiệp).

(iii) Theo mức độ kiểm soát của Chính phủ, thị trường BĐS gồm hai dạng là thị

trường chính thức và thị trường phi chính thức.

11

(iv) Theo thu nhập có thể phân thị trường BĐS chia ra thành ba thị trường sau: thị

trường dành cho người thu nhập thấp; thị trường dành cho người thu nhập trung

bình và thị trường dành cho người thu nhập cao.

(v) Theo trình tự tham gia thị trường của việc khai thác dự án BĐS, có thể phân

loại thị trường BĐS thành các loại: thị trường chuyển nhượng quyền sử dụng đất

(giao đất, cho thuê đất); thị trường lập dự án và xây dựng các công trình (thị trường

sơ cấp); thị trường mua bán, cho thuê hoặc các giao dịch khác (thị trường thứ cấp).

2.2.3 Những đặc điểm của thị trường BĐS

Hàng hóa BĐS là loại hàng hóa đặc biệt so với các loại hàng hóa khác, do đó thị

trường BĐS có nhiều đặc điểm riêng mà chúng ta có thể nhận dạng như sau:

(i) Bản chất của giao dịch BĐS là giao dịch các quyền, lợi ích của BĐS đó, không

trao đổi bằng hiện vật như nhiều tài sản khác.

(ii) Thị trường BĐS là thị trường cạnh tranh không hoàn hảo, điều này thể hiện qua

các đặc điểm như không có thị trường trung tâm; tham gia và rút khỏi thị trường

chậm; thông tin bất cân xứng giữa các bên giao dịch; hàng hóa BĐS không đồng

nhất và chịu sự quản lý chặt chẽ của hệ thống pháp luật.

(iii) Thị trường bất động sản có mối tương quan chặt chẽ với thị trường vốn, thị

trường tài chính.

(iv) Thị trường BĐS mang đậm tính khu vực, vì đất đai là yếu tố không thể tách rời

của mỗi BĐS, do đó BĐS có thuộc tính không di dời được, vì vậy mà cung – cầu

BĐS mang tính địa phương về phong cách, kiểu mẫu, yếu tố tâm lý, phong thủy,

chính sách, cũng như phong tục, tập quán và thị hiếu nơi BĐS đó tọa lạc.

(v) Ở nước ta, giao dịch ngầm chiếm tỷ trọng cao trong hệ thống thị trường BĐS.

2.2.4 Vai trò của thị trường BĐS

Thị trường BĐS có vai trò rất lớn trong nền kinh tế quốc dân tác động trực tiếp lên

tốc độ tăng trưởng kinh tế tùy thuộc vào từng thời kỳ phát triển, do đó nhận thức

đầy đủ về vai trò của thị trường BĐS sẽ có ý nghĩa rất lớn trong việc xây dựng

chiến lược phát triển trong tương lai. Vai trò của thị trường BĐS thể hiện qua các

điểm sau:

12

(i) Phát triển thị trường BĐS góp phần phát triển thị trường vốn.

Khi chủ tài sản có nhu cầu vay vốn cho hoạt động sản xuất kinh doanh có thể sử

dụng BĐS để làm tài sản thế chấp đảm bảo cho khoản vay, khi được định chế tài

chính chấp thuận cho vay thì BĐS vẫn được chủ sở hữu hoặc người được quyền sử

dụng khai thác, vận hành. Bên vay và bên cho vay đều hưởng lợi, về mặt kinh tế sẽ

thúc đẩy thị trường vốn, tín dụng phát triển vì nguồn vốn vay được đưa vào hoạt

động sản xuất kinh doanh tạo ra của cải, vật chất cho xã hội.

(ii) Phát triển thị trường BĐS nhằm tăng nguồn thu cho ngân sách nhà nước

Với hệ thống pháp luật quản lý tốt thì khi thị trường BĐS phát triển tất cả các giao

dịch sẽ được đăng ký và các bên tham gia thị trường sẽ thực hiện các nghĩa vụ thuế,

góp phần tăng nguồn thu ngân sách nhà nước.

(iii) Phát triển thị trường BĐS nhằm mở rộng thị trường trong và ngoài nước, mở

rộng quan hệ quốc tế, chuyển giao công nghệ và kỹ năng quản lý. Đồng thời, tạo

điều kiện phát triển cho các thị trường bổ trợ

Khi thị trường BĐS phát triển, không những có cơ hội tiếp cận với công nghệ mới

trong kiến trúc, xây dựng cũng như quy trình kỹ thuật, kỹ năng quản lý từ các đối

tác liên doanh, mà còn tạo điều kiện cho các thị trường bổ trợ như thị trường vật tư,

lao động trong ngành xây dựng, thiết kế, trang trí nội thất và các thị trường khác có

điều kiện phát triển.

(iv) Góp phần vào sự ổn định cuộc sống, an ninh – xã hội

Thị trường BĐS phát triển kéo theo nhiều dự án được triển khai, hạ tầng kỹ thuật,

hạ tầng xã hội cũng dần hình thành, những khu nhà ở khang trang, tiện nghi hơn

không những tạo nên diện mạo mới của các khu đô thị, mà còn góp phần to lớn

trong việc phát triển an sinh – xã hội cho cộng đồng.

(v) Thúc đẩy hoàn thiện cơ chế chính sách quản lý

Mối tương quan giữa hệ thống pháp luật về quản lý thị trường và bản thân thị

trường BĐS luôn tồn tại quy luật cân bằng, điều này có thể hiểu rằng nếu cơ chế

luật nhằm quản lý thị trường BĐS tốt sẽ tạo động lực tốt để phát triển thị trường và

ngược lại nếu cơ chế quản lý lạc hậu hoặc không phù hợp thì hệ lụy sẽ làm cho thị

13

trường phát triển lệch lạc hoặc chậm phát triển, do đó sự phát triển của thị trường

BĐS sẽ làm cơ sở để hoàn thiện hơn về cơ chế chính sách quản lý thông qua các

văn bản pháp quy ngày càng hoàn thiện, thực tế và phù hợp hơn.

(vi) Sử dụng hợp lý, hiệu quả tài nguyên đất.

Vai trò khác của thị trường BĐS là khi thị trường phát triển xu hướng giá của tài

nguyên đất thông thường sẽ tăng lên theo thời gian, trong dài hạn điều này sẽ tác

động đến hành vi của người quản lý, khai thác, sử dụng BĐS là hướng tới sử dụng

hợp lý và hiệu quả hơn tài nguyên đất.

2.2.5 Cung cầu thị trường BĐS

(i) Cung thị trường BĐS

Cung thị trường BĐS là toàn bộ lượng hàng hóa BĐS sẵn sàng đưa ra thị trường để

giao dịch tại một thời điểm với một mức giá nhất định. Về lý thuyết cung thị trường

BĐS chịu tác động bởi các nhiều yếu tố và được phân loại thành hai nhóm sau:

Thứ nhất, nhóm yếu tố giá bao gồm giá BĐS hàng hóa, giá BĐS thay thế, giá các

yếu tố đầu vào (nguyên vật liệu, vật tư, lao động).

Đối với hàng hóa thông thường, cung hàng hóa co giãn tỷ lệ thuận với giá của nó

hay nói cách khác khi giá của một loại hàng hóa tăng thì cung thị trường của hàng

hóa đó tăng và ngược lại, nhưng đối với BĐS hàng hóa trong ngắn hạn quy luật

cung có thể không đúng, vì trong ngắn hạn khi giá của BĐS hàng hóa tăng thì lượng

cung BĐS hàng hóa đó hầu như không thay đổi, vì lượng cung đất đai là yếu tố

không thể thiếu của BĐS, BĐS là tài nguyên khan hiếm, chịu sự quản lý chặt chẽ

của pháp luật, dự án BĐS không thể cung ứng ngay sản phẩm vì thủ tục hành chính

rờm rà, vốn lớn, thời gian xây dựng dài.

Về lý thuyết cung thị trường BĐS chịu tác động của giá các yếu tố đầu vào hay nói

cách khác nếu giá nguyên vật liệu, vật tư trong ngành xây dựng thấp thì cung thị

trường hàng hóa BĐS sẽ tăng lên và khi giá các yếu tố đầu đó có xu hướng tăng lên

thì cung thị trường BĐS hàng hóa sẽ có xu hướng giảm.

14

Thứ hai, nhóm yếu tố ngoại tác bao gồm chính sách quy hoạch, chính sách thuế,

chính sách lãi suất, tín dụng, chính sách đầu tư, thủ tục hành chính, công nghệ xây

dựng, yếu tố tâm lý người cung ứng, số lượng doanh nghiệp tham gia thị trường.

Chính sách thuế, lãi suất, tín dụng tác động mạnh mẽ đến cung thị trường BĐS bởi

vì giữa thị trường BĐS và thị trường tài chính có mối liên hệ chặt chẽ với nhau. Hầu

như dự án BĐS nào cũng cần lượng vốn lớn, một phần do chính chủ đầu tư bỏ ra,

một phần do liên doanh góp vốn, hay phát hành cổ phiếu huy động vốn từ thị trường

chứng khoán và phần lớn lượng vốn còn lại phải vay của các định chế tài chính. Vì

vậy chính sách lãi suất, tín dụng và các chính sách tài chính khác có ý nghĩa rất

quan trọng đối với cung thị trường BĐS.

Nguồn cung BĐS phụ thuộc vào chính sách đầu tư vì BĐS hàng hóa có thể do các

cơ quan nhà nước đầu tư xây dựng từ các nguồn vốn ngân sách, các quỹ nhà ở khác

nhau thuộc sở hữu nhà nước và thông qua khu vực công nhà nước điều tiết quan hệ

cung cầu trên thị trường. Bên cạnh khu vực nhà nước nguồn cung BĐS chủ yếu

hình thành từ khu vực tư nhân do các doanh nghiệp, cá nhân thực hiện bằng nguồn

vốn của mình phải tuân thủ các nguyên tắc, quy định của các văn bản pháp luật và

nhà nước thực hiện điều tiết khu vực tư nhân bằng chính sách quy hoạch, các quy

định và tiêu chuẩn xây dựng. Thực tế cho thấy rằng khi hệ thống các văn bản pháp

quy càng không chặt chẽ và đồng bộ thì sẽ dẫn đến là hoạt động phi chính thức hay

gọi cách khác là thị trường ngầm sẽ càng tăng dẫn đến hạn chế sự phát triển của thị

trường BĐS trên toàn cục.

Mặt khác nguồn cung BĐS phụ thuộc rất lớn vào chính sách quy hoạch sử dụng của

hệ thống chính trị hay quyết định phân cấp của chính quyền địa phương vì tài

nguyên đất ở nước ta được hiến pháp quy định đất đai là tài sản của toàn dân, nhà

nước là cơ quan quản lý.

(ii) Cầu thị trường BĐS

Cầu thị trường BĐS là toàn bộ lượng BĐS hàng hóa mà người tiêu dùng sẵn sàng

chấp nhận và có khả năng thanh toán tại một thời điểm với một mức giá nhất định.

15

Chúng ta cần phân biệt giữa nhu cầu và cầu thị trường BĐS vì giữa chúng có sự

khác biệt về quy mô, phạm vi đối tượng xuất hiện. Ví dụ như cầu thường xuất hiện

với quy mô lớn và trên phạm vi rộng với tất cả đối tượng, nhưng cầu thực tế trên thị

trường lại không hoàn toàn trùng khớp do những nhu cầu không có khả năng thanh

toán thì lượng nhu cầu này không trở thành cầu trên thị trường, có những cá nhân

không có nhu cầu sử dụng nhưng có lượng tiền nhàn rỗi sẵn sàng mua BĐS đầu cơ

kiếm lợi trở thành lực lượng cầu xuất hiện trên thị trường. Chính sự khác biệt nêu

trên, cầu thị trường là phạm trù có quan hệ chặt chẽ với nhu cầu, khả năng thanh

toán và điều kiện hoạt động của thị trường.

Cầu thị trường BĐS hình thành trên những điều kiện bao gồm như sau: sự xuất hiện

của nhu cầu tiêu dùng về một dạng BĐS nào đó mà nhu cầu đó không thể tự thỏa

mãn bằng các quỹ BĐS sẵn có chính cho bản thân họ; Để đảm bảo khả năng thanh

toán cho các nhu cầu này phải có nguồn lực lượng tài chính, chỉ khi có các nguồn

lực tài chính cho thanh toán các nhu cầu mới được chuyển thành cầu trên thị

trường;Tính chất và điều kiện của thị trường tạo nên cơ hội cho những người đầu cơ

chờ BĐS tăng giá để kiếm lời; Phải có thị trường là môi trường để nhu cầu có khả

năng thanh toán trở thành cầu thực.

Cầu thị trường BĐS có nhiều loại khác nhau, song lượng cầu về đất đai và nhà ở

chiếm tỷ trọng lớn nhất. Cầu thị trường đất đai bao gồm đất đai cho sản xuất, đất

công nghiệp, giao thông, các công trình cộng đồng, dịch vụ, du lịch, cầu về đất xây

dựng các loại nhà và các công trình xây dựng khác. Cầu thị trường về nhà đất xuất

hiện rộng rãi và sôi động nhất trên thị trường BĐS. Trên thị trường nhà đất ngoài

cầu thị trường nhà đất thông thường còn xuất hiện cầu giả tạo của nhà kinh doanh

BĐS, điều này làm tăng giả tạo nhu cầu về nhà ở làm căng thẳng trong quan hệ

cung cầu và hệ lụy là giá BĐS tăng, giảm đột biến tại những thời điểm nhất định.

Những yếu tố tác động đến cầu thị trường BĐS bao gồm như: giá của BĐS hàng

hóa, quy mô dân số, thu nhập của dân cư; chính sách quy hoạch, đô thị hóa; chính

sách tín dụng và chính sách chính sách thuế; yếu tố tâm lý người tiêu dùng; số

lượng nhà đầu cơ, đầu tư, người mua; thị hiếu người tiêu dùng và các yếu tố khác.

16

Sự gia tăng về dân số là áp lực lớn làm gia tăng về nhu cầu nhà ở và đất ở, khi dân

số tăng thêm nhu cầu về sản xuất, thương mại, dịch vụ và nhu cầu khác tăng áp lực

nhu cầu về BĐS. Thu nhập tăng là điều kiện cơ bản để nâng cao chất lượng cuộc

sống, nhu cầu về nhà ở, đất ở và hoạt động sản xuất tăng lên đáng kể. Chính sách

quy hoạch, đô thị hóa tác động rất lớn lên cầu thị trường vì ai cũng muốn sống trong

khu vực có hạ tầng kỹ thuật, xã hội ổn định, có môi trường sống trong lành, cảnh

quan tốt. Mặt khác, chính sách thuế và tín dụng cũng tác động không nhỏ đến cầu

thị trường, khi có chính sách hỗ trợ về lãi suất hay mở cửa tín dụng cho thị trường

BĐS, thị trường sẽ có những phản ứng tức thời và cầu thị trường sẽ tăng lên rõ rệt.

Quá trình đô thị hóa ở nước ta là quá trình tập trung khu dân cư và mở rộng không

gian đô thị không chỉ gia tăng cầu thị trường rất lớn về nhà ở đô thị mà còn các

công trình kiến trúc chức năng như cao ốc văn phòng, khách sạn, thương mại, dịch

vụ. Mặt khác thị hiếu của người tiêu dùng về kết cấu hạ tầng, kiểu mẫu BĐS và các

yếu tố khác cũng tác động đến cầu thị trường BĐS.

2.2.6 Quan hệ cung – cầu thị trường BĐS

Trong thị trường cạnh tranh thông thường, giá cả của hàng hóa sẽ điều tiết cung cầu,

nếu giá cả của một loại hàng hóa tăng sẽ kích thích cung làm cho lượng cung của

hàng hóa đó có xu hướng tăng lên, bên cạnh đó giá tăng sẽ có tác động đến cầu, làm

lượng cầu giảm và ngược lại khi giá giảm cầu thị trường có xu hướng tăng lên

nhưng lượng cung của thị trường hàng hóa sẽ có xu hướng giảm. Tại một thời điểm

khảo sát về dạng hàng hóa cung và cầu tương tác nhau hình thành giá cân bằng và

sản lượng cân bằng, nhưng theo lý thuyết cung và cầu chịu tác động bởi rất nhiều

yếu tố nên giá cân bằng sẽ thay đổi và hình thành giá cân bằng mới. Do đó, khi

quan sát giá thị trường của một loại hàng hóa BĐS tại một thời điểm người ta đưa ra

nhận xét về quan hệ cung cầu và phân tích những yếu tố tác động lên giá nhằm tìm

ra những giải pháp thích hợp hướng tới tối ưu hóa hoạt động sản xuất kinh doanh.

Nhưng BĐS là hàng hóa đặc biệt vì nguồn cung tài nguyên đất vừa hạn chế, vừa

chịu sự quản lý chặt chẽ của hệ thống pháp luật và công trình BĐS được thiết kế,

17

xây dựng trong thời gian tương đối dài, tác động đến sự co giãn của cung thị trường

BĐS tùy thời hạn khác nhau.

Trong ngắn hạn cung thị trường BĐS thông thường không co giãn, do đó giá cân

bằng của BĐS đó về lý thuyết chỉ phụ thuộc vào cầu thị trường của nó, cầu tăng thì

giá tăng và ngược lại.

Trong dài hạn cung thị trường sẽ điều chỉnh theo tín hiệu từ thị trường nên cung co

giãn tốt hơn dẫn đến biên độ thay đổi về giá trở nên cân bằng hơn.

2.3 Thẩm định giá bất động sản

2.3.1 Khái niệm thẩm định giá bất động sản

Cho đến hiện nay thì vẫn còn nhiều khái niệm về định giá BĐS theo các cách tiếp

cận khác nhau. Dường như chưa có một định nghĩa thật sự thống nhất cách dùng

thuật ngữ thẩm định giá và định giá giữa các nước cũng như trong các văn bản luật

của Việt Nam.

Xét về mặt thuật ngữ, mặt bản chất khái niệm thẩm định giá BĐS và định giá BĐS

là tương đồng với nhau. Theo trường phái của Hoa Kỳ thì thuật ngữ định giá tài sản

là Appraisal, theo trường phái Anh Quốc thì thuật ngữ này là Valuation. Cả hai

thuật ngữ này đều cùng một nghĩa là định giá giá trị, đánh giá giá trị, xác định giá trị

và đều có nguồn từ tiếng Pháp là Appraisal xuất hiện vào cuối thế kỷ XV, còn thuật

ngữ Valuation xuất hiện vào năm 1592.

Theo W.Searooke, Viện Đại học Portmouth của Vương quốc Anh định nghĩa đánh

giá giá trị tài sản là ước tính giá trị quyền sở hữu tài sản cụ thể, bằng hình thái tiền

tệ cho mục đích đã được xác định rõ.

Theo Lim Lan Yuan, Chủ tịch Hiệp hội đánh giá tài sản Quốc tế, Giám đốc của Công

ty định giá tài sản Singapore định nghĩa đánh giá giá trị tài sản là một nghệ thuật hay

khoa học về ước tính giá trị cho một mục đích cụ thể của một tài sản cụ thể tại một

thời điểm, có cân nhắc đến tất cả các đặc điểm của tài sản cũng như xem xét đến tất

cả các yếu tố căn bản của thị trường bao gồm các loại đầu tư lựa chọn.

Theo Greg MC Namara, Chủ tịch hiệp hội đánh giá giá trị tài sản Australia (AVO)

định nghĩa đánh giá giá trị tài sản là việc xác định giá trị của một BĐS tại thời điểm

18

có tính đến bản chất của BĐS và mục đích của đánh giá giá trị tài sản. Do vậy, việc

đánh giá giá trị tài sản là áp dụng dữ liệu thị trường so sánh mà các nhà định giá tài

sản thu thập được và phân tích chúng, sau đó so sánh với các tài sản được yêu cầu

đánh giá để hình thành giá trị của chúng.

Theo Jon Dunckley, Chủ tịch hiệp hội đánh giá giá trị tài sản New Zealand, thành

viên trong Ban Giám đốc của Hiệp hội đánh giá giá trị tài sản Quốc tế định nghĩa

đánh giá giá trị tài sản là xác định giá cả của tài sản đó. Xác định giá cả là tìm ra giá

trị của một tài sản định bán trong một tập hợp giả định các điều kiện của một thị

trường nhất định, tại một thời điểm nhất định.

Theo David C. Ling và Wayne R. Archer (2005), Thẩm định giá (appraisal) là việc

ước tính giá trị thị trường hợp lý của một tài sản một cách khách quan, không thiên

vị dưới dạng văn bản, thường được áp dụng cho một tài sản thẩm định (subject

property), tại một thời điểm nhất định.

Tại Việt Nam, quy định về thẩm định giá tài sản nói chung và BĐS nói riêng cũng

được quy định cụ thể bằng các văn bản pháp luật.

Theo Điều 4 Pháp lệnh số 40/2002/PL-UBTVQH10 của Ủy ban Thường vụ Quốc

hội ngày 10 tháng 5 năm 2002, quy định thẩm định giá là việc đánh giá hoặc đánh

giá lại giá trị của tài sản phù hợp với thị trường tại một địa điểm, thời điểm nhất

định theo tiêu chuẩn của Việt Nam hoặc thông lệ quốc tế.

Theo Khoản 9, Điều 4 Luật Kinh doanh BĐS năm 2005 quy định định giá BĐS là

hoạt động tư vấn, xác định giá của một BĐS cụ thể tại một thời điểm xác định.

Theo các tác giả Nguyễn Văn Thọ, Phạm Huỳnh Nhung, Trần Công Luận (2008),

Thẩm định giá bất động sản – Lý luận và thực tiễn đã định nghĩa thẩm định giá

BĐS là ước tính về giá trị của các quyền sở hữu BĐS cụ thể bằng hình thức tiền tệ

cho một mục đích đã xác định rõ trong những điều kiện của một thị trường nhất

định với những phương pháp phù hợp.

Trong đề tài tác giả xin gọi một cách thống nhất về tên và khái niệm thẩm định giá

BĐS là việc xác định giá trị thị trường của một BĐS tại một địa điểm và một thời

điểm nhất định.

19

2.3.2 Mục đích thẩm định giá bất động sản

Có thể phân các mục đích thẩm định giá BĐS theo quan điểm chức năng phục vụ và

quan điểm đối tượng phục vụ.

(i) Theo quan điểm chức năng có thể phân ra làm ba mục đích thẩm định giá BĐS.

Thứ nhất, thẩm định giá thông thường nhằm đưa ra giá trị ước tính về BĐS cần

thẩm định phản ánh các dữ liệu thị trường thích hợp; Thứ hai, tư vấn thẩm định giá

nhằm phân tích, gợi ý hay ý kiến về một vấn đề xác định do khách hàng yêu cầu,

trong đó giá trị ước tính của BĐS là một phần trong tổng giá trị tài sản, kết quả

thẩm định này có tác động đến việc đưa ra quyết định cuối cùng của khách hàng về

vấn đề quan tâm; Thứ ba, tái thẩm định nhằm kiểm định lại kết quả thẩm định giá trị

do thẩm định viên khác tiến hành nhằm đánh giá chất lượng hay trình bày quan

điểm khác về nghiệp vụ do các cá nhân hay các tổ chức yêu cầu.

(ii) Theo quan điểm đối tượng phục vụ những mục đích thẩm định giá trị BĐS có

thể phân chia ra làm hai nhóm. Nhóm thứ nhất – nhóm khu vực tư, thẩm định giá

phục vụ cho mục đích gắn liền với thị trường, kinh tế, tài chính, tín dụng mà khách

hàng chủ yếu là các cá nhân, tổ chức tư nhân có nhu cầu thẩm định giá trị BĐS cho

các mục đích như mua bán, chuyển nhượng, bảo hiểm, thế chấp, góp vốn, bảo lãnh,

tư vấn, đầu tư, sáp nhập, giải thể, cho thuê, chứng minh tài sản. Nhóm thứ hai -

nhóm khu vực công, thẩm định giá phục vụ cho các mục đích gắn liền với công tác

quản lý nhà nước mà khách hàng chủ yếu là các cơ quan, tổ chức nhà nước có nhu

cầu thẩm định giá trị phục vụ cho các mục đích như: đánh thuế, xử án, phân chia tài

sản, bồi thường, thừa kế, lập khung giá đất, cổ phần hóa doanh nghiệp nhà nước.

Tại các nước có nghiệp vụ thẩm định giá BĐS phát triển, việc đào tạo và tác nghiệp

thẩm định giá BĐS phân ra hai khu vực hoạt động chủ yếu, đó là khu vực công và

khu vực tư. Định giá các BĐS phục vụ cho công tác quản lý nhà nước như bồi

thường giải phóng mặt bằng, lập khung giá đất định kỳ để thu thuế là phục vụ cho

khu vực công, nếu thẩm định giá phục vụ cho nhu cầu thị trường chính là khu vực

tư. Các phương pháp thực hiện trong hai khu vực trên có nhiều điểm tương đồng về

cơ sở lý luận nhưng cũng có nhiều điểm khác nhau về phương thức tính toán.

20

2.3.3 Các yếu tố tác động đến giá trị BĐS

a) Các đặc tính cần thiết của một BĐS để có giá trên thị trường

(i) Tính hữu ích được thể hiện trên các khía cạnh liên quan đến kích thước, hình

dáng, địa điểm, không gian địa lý, khả năng sử dụng và huy động nó ở thời điểm

nhất định. Tính hữu ích được xác định như khả năng cung cấp dịch vụ hoặc làm

thỏa mãn nhu cầu.

(ii) Tính khan hiếm của BĐS chỉ mang tính tương đối, phải được xem xét trong mối

quan hệ cung cầu; việc sử dụng trong hiện tại và tương lai của BĐS.

(iii) Tính yêu cầu là một khái niệm chỉ sự cần thiết, cũng chỉ khả năng tiền tệ để có

thể đáp ứng yêu cầu đó. Người mua có yêu cầu nhưng cũng phải có sức mua, có khả

năng để đáp ứng yêu cầu đó. Các nhà đầu tư BĐS, nhà xây dựng phải quan tâm đến

sức mua trong việc phát triển thị trường quy mô lớn nhằm đáp ứng yêu cầu lâu dài.

(iv) Có thể chuyển giao được là khả năng có thể chuyển giao các quyền sở hữu hoặc

quyền sử dụng tài sản BĐS đó. Một BĐS chỉ có giá trên thị trường nếu có thể

chuyển giao được quyền sở hữu hay quyền sử dụng.

b) Các yếu tố ảnh hưởng tới giá trị bất động sản

Thứ nhất, nhóm yếu tố tác động vĩ mô

Chính sách của nhà nước tác động rất lớn và trực tiếp đến giá BĐS, thể hiện trên

các mặt chủ yếu như là:

(i) Nhà nước ban hành các quy định về quyền sở hữu, thuê đất, sử dụng, chuyển

nhượng BĐS. Sự thay đổi về các quy định trong từng thời kỳ sẽ tác động đến giá trị

BĐS trên thị trường. Cụ thể, như khi có thay đổi về chính sách của nhà nước về mở

rộng đối tượng là Việt Kiều và người nước ngoài được mua và sở hữu quyền sử

dụng đất ở hoặc nhà ở đã tác động lớn đến thị trường.

(ii) Nhà nước quy định các chính sách về nghĩa vụ tài chính có liên quan đến quyền

sử dụng đất (thuế, tiền thuê đất, tiền sử dụng đất). Các chính sách này ảnh hưởng trực

tiếp đến chi phí tạo lập và chi phí sử dụng BĐS nên tác động đến giá trị BĐS. Nhà

nước hoạch định và công bố quy hoạch về việc sử dụng đất cho từng khu vực. Đây là

yếu tố quan trọng và ảnh hưởng lớn đến giá trị BĐS trên thị trường.

21

(iii) Các chính sách về tài chính, tín dụng tiền tệ nhằm mục tiêu thắt chặt hay nới

lỏng khả năng cung tiền tệ cho thị trường BĐS.

(iv) Các chính sách thuế thu nhập cá nhân đối với thu nhập có được từ hoạt động

chuyển nhượng, mua bán BĐS.

(v) Các yếu tố kinh tế chung của quốc gia và địa phương ảnh hưởng đến cầu, có tác

động đến cung BĐS và làm ảnh hưởng đến giá BĐS. Có thể thấy giá BĐS biến

động tỷ lệ thuận với mức độ tăng giá nói chung, mức tăng trưởng kinh tế và thu

nhập quốc dân của quốc gia và địa phượng. Các yếu tố này liên quan đến sự biến

động của tổng sản phẩm quốc gia, thu nhập bình quân đầu người và tiết kiệm cá

nhân. Đây là những tiêu chí nói chung, khi kinh tế tăng trưởng thì thu nhập của

người dân tăng dẫn tới nhu cầu về nhà ở tăng, nhu cầu về văn phòng cho thuê tăng,

và nhiều nhu cầu khác làm cho nhu cầu về BĐS tăng.

Cung cầu bất động sản: Nếu thị trường hoàn hảo, giá trên thị trường là giá cân

bằng giữa cung và cầu.

Các yêu tố ảnh hưởng đến cầu bao gồm các yếu tố như sau: (i) Thu nhập của người

dân, khi mức thu nhập tăng lên sẽ làm cho nhu cầu về BĐS tăng; (ii) Việc làm và

nghề nghiệp là việc chuyển dịch cơ cấu kinh tế tạo ra nhiều việc làm, dẫn đến nhu

cầu dịch chuyển nơi ở và làm phát sinh nhu cầu về nhà ở, đất ở; (iii) Đô thị hóa có

các đặc trưng rõ nét là tập trung quy mô dân số cho sự phát triển cả về bề mặt lẫn

không gian. Quá trình đô thị hóa làm thay đổi tổng cầu về nhà ở và làm thay đổi kết

cấu về nhà ở.

Các yếu tố ảnh hưởng đến cung bao gồm các yếu tố sau: (i) Tốc độ tăng trưởng của

cung BĐS tỷ lệ thuận với sự phát triển kinh tế; (ii) Sự phát triển của kết cấu hạ tầng

làm cho điều kiện tiếp cận đất đai ở một khu vực trở nên dễ dàng hơn và thu hút đầu

tư vào kinh doanh BĐS ở vùng này; (iii) Sự tham gia của nhà nước thể hiện trên các

khía cạnh quy hoạch, chuyển mục đích sử dụng đất nông nghiệp vào mục đích đất ở

hoặc sản xuất kinh doanh phi nông nghiệp sẽ tạo điều kiện tăng cung. Khi nhà nước

bán BĐS thuộc sở hữu nhà nước ra thị trường hoặc tăng vốn đầu tư cho các công ty

kinh doanh BĐS của nhà nước, cung BĐS tăng; (iv) Hoạt động của các nhà cung

22

ứng và môi giới trong kinh doanh BĐS cũng gây ra tác động đến giá BĐS. (vi) Các

yếu tố xã hội – tâm lý có tác động lớn đến giá trị BĐS. Một khu vực mà mật độ dân

số đột nhiên tăng cao do tốc độ tăng dân số cơ học thì giá trị BĐS nơi đó sẽ tăng lên

do cân bằng cung - cầu bị phá vỡ. Mặt khác, các yếu tố khác trong vùng như: chất

lượng dịch vụ y tế, giáo dục, trình độ dân trí, vấn đề an ninh, tập quán người dân

trong vùng cũng có ảnh hưởng đến giá trị BĐS. Tình trạng những người sống trong

BĐS, tình trạng sức khỏe, nghề nghiệp và tình trạng việc làm, các mối quan hệ tình

cảm gia đình, xã hội của những người đang chung sống.

Thứ hai, nhóm yếu tố tác động vi mô

Đặc điểm thực thể riêng của BĐS đây chính là các đặc điểm riêng của BĐS như

tính hữu ích, tính khan hiếm, có yêu cầu và có thể chuyển giao được. Ngoài ra, các

yếu tố về địa điểm tọa lạc của BĐS, hình dạng, quy mô kích thước của lô đất, kiểu

nhà, loại nhà, kích thước và tuổi của nhà mà chúng ta gọi chung là nhóm yếu tố tự

nhiên ảnh hưởng rất lớn đến giá trị thị trường của BĐS đó. Nhóm yếu tố tự nhiên

bao gồm:

(i) Vị trí của BĐS: khả năng sinh lời do yếu tố vị trí BĐS mang lại càng cao thì giá

trị của BĐS càng lớn. Mỗi BĐS luôn đồng thời tồn tại hai loại vị trí đó là vị trí tuyệt

đối và vị trí tương đối. Xét trên phương diện tổng quát, cả hai loại vị trí nói trên đều

có vai trò quan trọng việc xác lập giá trị BĐS. Những BĐS nằm tại trung tâm đô thị

hay một vùng nào đó sẽ có giá trị lớn hơn những BĐS nhà đất cùng loại nằm ở các

vùng ven trung tâm (vị trí tương đối). Những BĐS nằm tại các ngã 4 hay ngã 3, trên

các trục lộ giao thông quan trọng lại có giá trị hơn những BĐS nằm ở vị trí khác (vị

trí tuyệt đối). Việc xem xét, đánh giá ưu thế về vị trí BĐS là cực kỳ quan trọng, đặc

biệt là đối với việc xác định giá đất.

(ii) Kích thước, hình thể, diện tích thửa đất hoặc lô đất. Một kích thước và diện tích

thửa đất tối ưu khi nó thỏa mãn một loại nhu cầu cụ thể của đa số dân cư trong

vùng. Ví dụ tại Hà Nội, với nhu cầu để ở, thì loại kích thước và diện tích tối ưu khi

mặt tiền thửa đất từ 4m đến 5m và chiều sâu thửa đất là từ 10m đến 15m.

23

(iii) Địa hình BĐS tọa lạc cao hay thấp so với BĐS khác trong vùng lân cận có tác

động đến giá trị BĐS. Ở những khu vực thấp, thường hay bị ngập nước vào mùa

mưa hay bị hiện tượng triều cường thì giá của BĐS sẽ thấp, ngược lại giá của nó sẽ

cao hơn.

(iv) Hình thức (kiến trúc) bên ngoài của BĐS (đối với BĐS là nhà hoặc là các công

trình xây dựng khác). Nếu 2 BĐS có giá xây dựng như nhau, BĐS nào có kiến trúc

phù hợp với thị hiếu thì giá trị của nó sẽ cao hơn và ngược lại.

(v) Đặc điểm trên bề mặt đất và dưới lòng đất (độ dày của lớp bề mặt, tính chất thổ

nhưỡng, tính chất vật lý). Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trên đến giá trị BĐS tùy

thuộc vào mục đích sử dụng đất. Ví dụ như độ màu mỡ của đất có thể quan trọng

đối với giá trị đất khi sử dụng vào mục đích nông nghiệp, nhưng lại không quan

trọng khi sử dụng đất cho xây dựng.

(vi) Tình trạng môi trường trong lành hay bị ô nhiễm nặng, yên tĩnh hay ồn ào đều

ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị BĐS.

(vii) Các tiện lợi và nguy cơ rủi ro của tự nhiên. Những BĐS nằm ở những vùng

thường hay bị các sự cố của thiên tai (bão, lụt, động đất, khí hậu khắc nghiệt) làm

cho giá trị BĐS bị sút giảm và ngược lại.

(viii) Các tình trạng sử dụng BĐS và tính chất pháp lý của BĐS ảnh hưởng tới giá

BĐS. Tính chất pháp lý của BĐS như là các giấy tờ chứng thư pháp lý về quyền sử

dụng đất, sở hữu nhà ở, giấy phép xây dựng, hồ sơ thuế; Các tình trạng sử dụng

BĐS như là BĐS đang tình trạng sở hữu chung, đang cho thuê, thế chấp, hoặc đang

tranh chấp sử dụng đất, quyền sở hữu nhà.

2.4 Mô hình Hedonic

2.4.1 Lịch sử ban đầu của mô hình Hedonic

Trong bài phát biểu của mình, Malpezzi (2002) đã cho rằng nghiên cứu của Court

(1939) được xem là khởi điểm của mô hình Hedonic. Court là một nhà kinh tế học

của Hiệp hội sản xuất ô tô từ những năm 1930 - 1940. Ông cho rằng một biến đơn

nhất không đủ phản ánh nhu cầu về ô tô. Mô hình Hedonic của ông định giá thông

24

qua ba biến là độ khô, khoảng cách trục và mã lực. Đồng thời, mô hình này tiên tiến

khi áp dụng hàm Semi-log, dựa trên giá bán thực tế trong các giai đoạn khác nhau.

Thuật ngữ Hedonic được Goodman (1998) thảo luận và trở nên phổ biến trong các

tác phẩm nghiên cứu của Griliches (1971) về nhu cầu phân bón. Tuy nhiên, theo

Colwell và Dillmore (1999) cho rằng Court không phải là cha đẻ của mô hình

Hedonic. Mười bảy năm trước khi Court thực hiện mô hình, Haas (1922) của

trường Đại học Minnesota đã áp dụng mô hình Hedonic để định giá đất nông

nghiệp. Năm 1926, Wallace đã tiến hành nghiên cứu về định giá đất nông nghiệp

ở Iowa.

Mục tiêu của người bán là bán nhà với mức giá cao nhưng trong thời gian ngắn bởi

vì giá bán và thời gian trên thị trường là hai biến tương tác với nhau, nên một số

nghiên cứu đã đưa cả hai biến này vào trong mô hình hai trạng thái. Khi đưa biến

thời gian vào mô hình sẽ có ảnh hưởng trong hàm giá bán. Nghĩa là thời gian rao

bán càng lâu thì giá bán càng hạ. Tuy nhiên, khi đưa giá bán vào hàm ước lượng

thời gian trên thị trường, kết quả càng phức tạp. Bởi vì trong một số trường hợp, giá

bán cao thì dẫn đến thời gian bán lâu hơn, nhưng có tình huống khác là thời gian

bán nhanh hơn. Sau đây là một số nghiên cứu về giá bán và thời gian giao dịch trên

thị trường.

Jud, Seak và Winkler kiểm tra ảnh hưởng của nhà môi giới, hãng môi giới và chiến

lược tiếp thị lên mô hình thị trường sử dụng mô hình khoảng thời gian. Kết quả cho

thấy biến phụ thuộc khoảng thời gian tỷ lệ thuận. Nghĩa là xác suất bán một tài sản

tăng lên khi thời gian xuất hiện của nó lâu hơn trên thị trường. Giá bán càng cao thì

thời gian bán càng lâu. Đồng thời, nếu giảm giá niêm yết thì thời gian bán sẽ giảm.

Những kiểu nhà không điển hình thì sẽ có thời gian bán trên thị trường lâu hơn.

Một nghiên cứu 1996 bởi Forgey, Rutherford và Springer sử dụng mô hình bình

phương nhỏ nhất với hai biến là giá nhà và thời gian thị trường. Kết quả cho thấy

tính thanh khoản của nhà phụ thuộc vào nổ lực tìm kiếm nhà của người mua, điều

kiện thị trường, yếu tố vật chất của tài sản, quy mô của công ty môi giới và giá niêm

25

yết. Những ngôi nhà có độ thanh khoản cao thì sẽ bán với giá cao hơn và giá bán đó

tăng cùng với nổ lực tìm kiếm khách hàng của người bán.

Haag, Rutherford và Thomson (2000) đã sử dụng mô hình OLS cho giá bán và thời

gian trên thị trường. Kết quả nghiên cứu cho rằng thời gian trên thị trường có tác

động tỷ lệ nghịch với giá bán.

Knight (2002) sử dụng mô hình hợp lý xác suất cực đại và thông tin về sự thay đổi

giá bán trong thời gian tiếp thị của ngôi nhà để kiểm tra mối quan hệ giữa giá bán

và thời gian thị trường. Ông cho rằng những ngôi nhà có sự điều chỉnh giá lớn trong

những lần nghiên cứu sẽ có thời gian bán lâu hơn và giá bán cũng thấp hơn trung

bình trong những lần điều chỉnh.

Anglin, Rutherford và Springer đã nghiên cứu về tầm quan trọng của việc lập giá

bán ban đầu và thời gian trên thị trường. Nghiên cứu đo mức độ định giá quá mức là

tỷ lệ phần trăm của giá niêm yết thực tế và giá niêm yết dự tính. Kết quả mô hình

cho rằng không có sự đánh đổi giữa giá bán và thời gian bán trên thị trường, nhưng

giá bán dự tính và thời gian bán dự tính sẽ thay đổi thế nào dựa vào giá niêm yết

khởi điểm. Họ thấy rằng tăng giá niêm yết sẽ làm tăng thời gian bán trên thị trường.

Các nghiên cứu này minh họa những khó khăn trong việc định hình mối quan hệ

giữa giá bán và thời gian thị trường. Vì vậy, hầu hết các nghiên cứu có liên quan

đến mô hình định giá Hedonic đều lựa chọn bỏ qua vấn đề trên bằng cách sử dụng

mô hình Hedonic giản đơn. Mặc dù vậy, biến điều kiện thị trường đôi khi cũng

được sử dụng như biến giải thích.

2.4.2 Mô hình định giá Hedonic

a) Cơ sở lý luận

Thuật ngữ Hedonic được sử dụng để mô tả tỷ trọng về tầm quan trọng tương 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 hưởng

là giá ẩn của các thuộc tính và các tác nhân kinh tế sẽ biết được 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,

26

hoặc giá ẩn cho các thuộc tính của một hàng hóa đối với nhiều đối tượng người tiêu

dùng khác nhau. Giá mua được xác định là số tiền tối đa mà một người tiêu dùng

sẵn sàng trả cho một hàng hóa với điều kiện là họ duy trì được một mức độ thỏa

mãn hoặc hài lòng nhất định. Hàm về giá bán được định nghĩa là hàm để xác định

mức giá tối thiểu mà nhà sản xuất chấp nhận bán hàng hóa để có được một khoản

lợi nhuận nhất định.

Lý thuyết về các hàm đo lường độ thỏa dụng sẽ tạo cơ sở để phân tích các hàng hóa

đặc biệt như nhà ở mà các thuộc tính riêng lẻ của chúng không có mức giá rõ ràng.

Việc áp dụng phương pháp truyền thống như Hedonic trong các nghiên cứu về nhà

đất là nhằm mục đích đưa ra các suy luận về giá trị không thể quan sát được của các

thuộc tính khác nhau chẳng hạn như phương tiện đi lại (tàu điện ngầm, đường sắt,

hoặc đường cao tốc), tiếng ồn sân bay, chất lượng không khí và các tiện nghi khác

(Jassen et al., 2001).

Trong ba thập kỷ qua, phương pháp hồi quy Hedonic đã được áp dụng rộng rãi

trong các nghiên cứu về thị trường nhà đất đánh giá mối quan hệ giữa giá nhà và

các đặc điểm của nó. Tuy nhiên, phương pháp này đã vướng phải những chỉ trích

phát sinh từ những vấn đề tiềm ẩn liên quan đến việc ước tính và các giả định mô

hình cơ bản, chẳng hạn như xác định nhu cầu cung - cầu, tính bất cân xứng của thị

trường, việc lựa chọn các biến độc lập, lựa chọn dạng phương trình và phân khúc

thị trường.

Phần lớn các nghiên cứu về giá được thực hiện bằng mô hình Hedonic và dựa trên

phân tích hồi quy đa biến. Về cơ bản, các phương 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 như 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 được những vấn đề trên thì mô hình ANN đã được áp dụng. Phương

pháp này về cơ bản khác với các phương pháp truyền thống bởi vì kết quả của mô

27

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 HM không chỉ là sự ước lượng giá trị

của nhiều yếu tố riêng lẻ mà còn đo lường sở thích người mua tác động ra sao đến

giá nhà.

Dạng HM phương trình đơn nhất, mô hình này chỉ đơn thuần đo lường 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 tuyết đối hoặc được logarit. Dạng thường được

sử dụng nhất là dạng bán logarit, trong đó biến giá được logarit tự nhiên trong khi

các biến độc lập thì ở dạng tự nhiên. Trong cùng một mẫu, mô hình thể hiện phương

sai của từng yếu tố ở các vùng giá khác nhau.

Kinh tế lượng 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 người tiêu dùng là người

chấp nhận giá sẽ đưa ra quyết định lượng mua dựa trên giá cả. Nhưng trong mô hình

HM phi tuyến tính, khi giá còn biến động theo chất lượng thì người tiêu dùng sẽ lựa

chọn cả tiêu chí về chất lượng và giá cả.

Lancaster (1996) và Rosen (1974) có đề cập đến mô hình các yếu tố ảnh hưởng giá

nhà, tuy nhiên lại không chỉ ra cụ thể đó là những yếu tố nào. Chúng ta có thể đưa

vào mô hình vô số các biến, nhưng mối tương quan cao giữa một số biến có dẫn đến

một số vấn đề trong ước lượng mô hình hồi quy. Ví dụ, biến vị trí có thể rất quan

trọng trong mô hình nhưng lại phản ánh về một biến khác chẳng hạn như chất lượng

trường 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 thường là giá bán và nó đóng vai trò đại

diện cho giá trị của ngôi nhà. Sử dụng giá trị quan sát được sẽ làm giảm thiểu những

sai lệch so với các phương pháp khác, ví dụ như chủ nhà tự định giá cho ngôi nhà

của mình.

28

Đã có nhiều nghiên cứu được tiến hành để tìm ra dạng hàm chính xác cho mô hình.

Follain và Malpezzi (1980) 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 phương

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 – phương sai phụ

thuộc vào một biến ngẫu nhiên khác).

c) Chức năng giá Hedonic

Chức năng giá Hedonic giải thích giá nhà về chất lượng và số lượng. 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 thường được thể

hiện bởi đặc điểm cấu trúc của nó, sự tiện nghi bên trong, chất lượng môi trường

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 cư, biệt thự), diện tích bãi đậu xe. Các thuộc

tính môi trường có thể là chất lượng không khí ở địa phương, cho dù căn nhà có vị

trí trên bãi biển, công viên quốc gia, sân bay, đường cao tốc. Các biến vị trí bao

gồm đặc tính khu vực tức 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 lượng đường giao thông,

trường học, khoảng cách từ BĐS đến bệnh viện, trạm xe buýt, trung tâm thành phố,

ga đường sắt, sân bay.

Hàm hồi quy Hedonic có dạng như sau:

P = F(s1,s2,s3,….si; n1,n2,n3….nj;e1,e2,e3….ek)

Với:

s1, s2, s3 là các biến cấu trúc của ngôi nhà;

n1,n2,n3 là biến khu dân cư;

e1,e2,e3 là các biến môi trường.

29

Hình thức của hàm có thể là hàm tuyến tính hoặc là hàm phi tuyến tính. Sử dụng

phân tích hồi quy để ước tính mối quan hệ giữa mức độ của một đặc trưng 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 ước tính giá chức năng Hedonic

cho một thị trường cụ thể, một trong những đòi hỏi là số lượng quan sát mô tả giá

bán và đặc điểm của rất nhiều tài sản trong thị trường này. Một trong những giả

định cơ bản của HM là các hộ gia đình có thông tin hoàn hảo. Nếu hộ gia đình bán

một BĐS không nhận thức được giá của thị trường và đặc điểm của các tài sản khác

trên thị trường thì có khả năng là giá mà họ trả cho tài sản cần bán sẽ thấp hơn giá

trên thị trường, có thể dẫn đến tổn thất trong giao dịch.

Ngoài ra, giá trị BĐS không điều chỉnh ngay lập tức khi có những thay đổi trong

cầu hoặc cung thị trường. Trong thực tế, nhiều yếu tố thông tin không hoàn 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 trường BĐS rất đa dạng và có giá trị đáng kể.

Một vấn đề nữa mà chúng ta cần quan tâm là hiện tượng đa cộng tuyến. Thông

thường các đặc điểm môi trường sẽ có cộng tuyến với nhau. Chẳng hạn như tài sản

gần đường 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 trường nhà ở đang trong trạng thái cân bằng.

Nhưng thực tế không chắc rằng một thị trường nhà ở sẽ được 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 ước 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 được 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

30

các yếu tố ngoại tác là biến xác định giá trị BĐS, nghiên cứu gần đây của Gabriel. K.

B (3/2011). Và nhiều những nghiên cứu khác kết hợp cả yếu tố nội tác và ngoại tác

ảnh hưởng tới giá BĐS như Taylor, L.O. 2002; Bernardo (2002); Ustaogl, E. (2003),

và nhiều nghiên cứu khác nữa. Tuy nhiên, Mô hình Hedonic cơ bản đầu tiên được

Ridker (1967) trình bày là Pi = f (S1i … Ski , N1i … Nmi , Z1i … Zni )

Trong đó:

Pi : Giá nhà (Price house)

S: Đặc điểm kết cấu nhà ở (1 … k) như kích diện tích nhà, số lượng phòng, loại

hình xây dựng và các nhân tố khác;

N: Đặc điểm khu dân cư (1 … m) như khoảng cách tới nơi làm việc, chất lượng của

trường học, tỷ lệ tội phạm địa phương và các nhân tố khác;

Z: Môi trường đặc trưng (1 … n) như chất lượng không khí, nguồn nước, tiếng ồn,

và các nhân tố khác.

Mô hình được viết dưới dạng:

Pi = α0 + α1S1i + α2iS2i +...+ αkiSki + β1N1i + β2iN2i +…+ βmNmi + γaZai (1)

2.4.3 Các nghiên cứu thực nghiệm

Trong phần này, tác giả đưa 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

2.4.3). Mô hình Hedonic dựa trên lý thuyết người tiêu dùng của Lancaster (1966).

Kể từ khi Rosen (1974) mở rộng lý thuyết này ra thị trường nhà ở, mô hình Hedonic

đã được ứng dụng rộng rãi như là một công cụ để đánh giá thị trường BĐS và phân

tích đô thị. Rosen (1974) đã đưa ra cách xử lý toàn diện đối với giá ẩn hay giá thụ

hưởng. Lý thuyết giá ẩn đã tạo ra một vấn đề trong kinh tế học cân bằng không

gian, giúp định hướng người tiêu dùng cũng như người sản xuất đưa ra các quyết

định về vị trí liên quan đến các đặc điểm không gian.

Mô hình Hedonic là một trong những phương pháp lâu đời xác định giá trị kinh tế

được phát triển bởi Lancaster (1966), Ridker (1967), Griliches (1971), Rosen

(1974) và các nhà nghiên cứu khác. Ban đầu, nó được sử dụng để nghiên cứu mối

quan hệ giữa giảm thiểu ô nhiễm không khí và giá trị tài sản. Trong giai đoạn này,

31

phương pháp Hedonic đã được vận dụng như là công cụ quan trọng đối với nghiên

cứu học thuật, được sử dụng trong cả nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm để xác

định giá trị của hàng hóa mà chúng có liên quan đến đặc tính môi trường và địa

điểm của bất động sản.

Một số nghiên cứu gần đây ứng dụng mô hình Hedonic để xác định giá bất động

sản. Sergio A.B. và cộng sự (2002), đã ứng dụng mô hình Hedonic để đánh giá tác

động của môi trường mà tiêu biểu là mùi hôi phát ra từ một nhà máy xử lý chất thải

ở Brasil. Ông xây dựng 20 biến và xây dựng 4 mô hình để phân tích ảnh hưởng của

môi trường không khí đến giá của căn hộ. Kết quả cho thấy chất lượng không khí có

ảnh hưởng đến giá căn hộ, căn hộ càng nằm gần nhà máy xử lý chất thải thì giá trị

càng thấp.

Theo Selim. S (2008) nghiên cứu về giá trị nội tại của căn nhà được thực hiện tại

Thổ Nhĩ Kỳ, ông xây dựng mô hình giá nhà như sau:

Ln(P) = bx+u

Kết quả mô hình hồi quy nhà cho thấy số lượng phòng, diện tích nhà, loại nhà, hồ

bơi, hệ thống nước, đặc trưng về vị trí và kiểu nhà là những biến quan trọng nhất có

ảnh hưởng đến giá nhà. Mô hình này được tiếp tục mở rộng bởi Selim.H (2009), với

hai loại phương pháp tiếp cận được 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 thoát nước,

hồ bơi, loại nhà, số phòng, kích thước ngôi nhà, đặc trưng về vị trí và kiểu nhà là

các biến số quan trọng nhất ảnh hưởng đến giá nhà. Tại khu vực đô thị thì giá nhà

cao hơn ở nông thôn 26.26%.

Theo một nghiên cứu gần đây nhất của Gabriel K.B. (2011), yếu tố ngoại tác ảnh

hưởng đến BĐS cũng ảnh hưởng đến giá BĐS đó. Ông sử dụng Hedonic để xét các

yếu tố như khoảng cách từ BĐS đến nhà thờ, khoảng cách từ BĐS đến nơi làm việc,

an ninh, nơi đậu xe. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố ngoại tác nhà thờ có tác động

tiêu cực đến giá BĐS. Càng ở xa nhà thờ thì giá nhà càng tăng.

Nhà ở là một lĩnh vực quan trọng trong chất lượng cuộc sống. Do đó, việc định giá

nhà phù hợp với các đặc tính của ngôi nhà là hết sức cần thiết. Để đạt được mục tiêu

32

này thì các nhà nghiên cứu có kinh nghiệm thường quy định rõ các hàm giá thỏa

dụng và mô hình thỏa dụng (Ogwang và Wang, 1999). Adair et al. (2000) tập trung

vào các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc giá của thị trường BĐS ở khu vực đô thị

Belfast, tìm hiểu tác động tương đối của các đặc điểm BĐS, các yếu tố kinh tế xã

hội. Phân tích đã đi đến kết luận về sự phức tạp của các mối tương quan ở khu vực

đô thị. Janssen et al. (2001) đã so sánh hiệu suất của phương pháp OLS, bình

phương trung bình tối thiểu (một phương pháp hiệu quả khi đánh giá mối tương

quan giữa thu nhập/giá đối với các khu căn hộ). Messe và Wallace (2003) so sánh

hai phương pháp trên nhằm đánh giá tác động của các yếu tố cơ bản của thị trường

lên giá nhà đất. Phương pháp đầu tiên tuân theo quy trình hai bước truyền thống.

Theo đó, bước đầu tiên ước tính chỉ số giá nhà đất rồi sau đó sử dụng chỉ số này ước

định trong mô hình cấu trúc tiếp theo. Phương pháp thứ hai áp dụng chiến lược lọc

Kalman cho phép ước định đồng thời các tham số của mô hình, chỉ số giá và các

tham số của mô hình cấu trúc đối với giá nhà đất. Stevenson (2004) đã xem xét lại

vấn đề về tính dị biến của các mô hình Hedonic.

Kim và Park (2005) đã xác định mô hình không gian đối với các thay đổi về giá nhà

đất và các yếu tố quyết định đến giá nhà đất ở Seoul và các thị trấn mới lân cận. Kết

quả phân tích nhóm cho thấy mô hình không gian về tốc độ thay đổi giá nhà đất

không liên quan đến giá nhà đất.

Fan et al. (2006) đã áp dụng phương pháp quyết định hình cây, một công cụ xác

định mẫu thống kê quan trọng trong việc tìm hiểu mối liên hệ giữa giá nhà đất và

các đặc điểm của nhà. Kestens et al. (2006) đã sử dụng dữ liệu sơ cấp của hộ gia

đình trong mô hình hedonic nhằm đánh giá tính không đồng nhất của giá nhà đối

với loại nhà, tuổi tác, trình độ học vấn và tình trạng sở hữu trước đây của người

mua. Hai mô hình được sử dụng cho mục đích này là mô hình đầu tiên sử dụng các

số hạng để triển khai, trong khi mô hình thứ hai thì áp dụng phép hồi quy quyền số

địa lý.

Ngoài ra, ở nước ta cũng có một số nghiên cứu về giá bất động sản, các nghiên cứu

cũng dựa trên mô hình hồi quy Hedonic. Kim (2007) xem xét tác động của pháp lý

33

đến giá nhà tại thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội. Tác giả xây dựng mô hình với

các biến đại diện cho pháp lý như giấy tờ pháp lý sổ hồng, sổ đỏ và các giấy tờ khác

có liên quan. Nghiên cứu của Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011) đã ứng

dụng mô hình Hedonic và thuyết vị thế chất lượng đối với 160 mẫu để xác định giá

BĐS ở TP. Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy vị trí, khoảng cách từ BĐS đến mặt tiền

đường, khoảng cách từ BĐS đến trung tâm, diện tích đất và diện tích nhà là những

biến có ảnh hưởng quan trọng đến giá của BĐS.

34

CHƯƠNG 3: QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Trong chương 3, tác giả sẽ trình bày cụ thể về quy trình nghiên cứu bao

gồm: quy trình chọn mẫu và thu thập dữ liệu, 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 mục tiêu nghiên cứu đề ra, đề tài sẽ thực hiện theo quy trình nghiên

cứu như sau:

Xử lý số liệu

Tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng tới giá BĐS Xác định các yếu tố vi mô tác động đến giá BĐS

Tiến hành khảo sát các BĐS đang giao dịch mua bán

Chạy mô hình hồi quy bằng phần mềm SPSS 20 Xác định mô hình hồi quy phù hợp

Kết luận các nhân tố các tác động đến giá BĐS Tiến hành kiểm định các giả định của mô hình

Hình 3.1 Sơ đồ quy trình nghiên cứu

3.2 Quy trình chọn mẫu và thu thập dữ liệu

3.2.1 Quy trình chọn mẫu

Trong bài nghiên cứu này, tác giả thực hiện khảo sát 147 BĐS đã có giao dịch mua

bán thành công trên các tuyến đường thuộc địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh.

Quy trình chọn mẫu được thu thập một cách thuận tiện, mẫu trong đề tài là các BĐS

đã có đầy đủ giấy tờ hợp lệ như giấy chứng nhận quyền sử dụng đất hoặc Giấy

chứng nhận quyền sử dụng đất ở, quyền sở hữu nhà ở và tài sản khác gắn liền với

đất; hồ sơ lệ phí trước bạ; bản vẽ hiện trạng.

35

Trong khoảng thời gian từ ngày 01/10/2014 đến ngày 30/01/2015 mà đề tài tiến

hành khảo sát là tương đối ngắn, nên thị trường BĐS chưa có nhiều biến động, giúp

giảm thiểu những biến động vĩ mô trên thị trường, như biến động về đầu tư vốn, lãi

suất, tỷ giá.

Đề tài nghiên cứu ước 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

được của Nguyễn Đình Thọ (2011) là n > 50+8p, thì số quan sát tối thiểu cần phải

đạt được của mô hình là 50 + 8 x 6 #98 quan sát. Như vậy, với 147 quan sát mà đề

tài tiến hành khảo sát là chấp nhận được và kết quả mô hình hồi quy có thể mang

tính đại diện cho khu vực khảo sát.

3.2.2 Quy trình 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 đường thuộc địa bàn quận 11, TP. HCM nên bộ dữ liệu này được xem là phù

hợp nội dung nghiên cứu của đề tài. Quy trình thu thập dữ liệu như sau:

Khi có giao dịch mua bán thành công, người mua BĐS sẽ thực hiện kê khai lệ phí

trước bạ và các loại thuế có liên quan đến BĐS tại Chi cục thuế quận 11, TP. HCM,

khi đó tác giả sẽ thực hiện phỏng vấn trực tiếp người mua BĐS thông qua bảng câu

hỏi điều tra khảo sát giá BĐS (phụ lục 1). Với 200 phiếu khảo sát phát ra, tác giả

chỉ thu thập được 147 phiếu - đạt tỷ lệ 73,5% tổng số phiếu phát ra, số phiếu còn lại

tác giả không thu thập được là do người mua BĐS từ chối cung cấp thông tin.

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 ứng dụng phần mềm Microsotf Excel, cụ thể gồm: họ tên

Chủ sở hữu BĐS; địa chỉ BĐS; diện tích đất; diện tích nhà; vị trí BĐS; chiều ngang

mặt đường, hẻm phía trước; số tầng; khoảng cách từ BĐS đến Chợ Bến Thành.

Riêng số liệu về khoảng cách từ BĐS đến Chợ Bến Thành do có địa chỉ cụ thể nên

tác giả thực hiện đo lường thông qua trang Web tìm kiếm địa điểm phổ biến

https://maps.google.com/ 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.

36

3.3 Định nghĩa các biến

Trong quá trình phân tích, chúng ta có thể nhận thấy giá BĐS chịu tác động của

nhiều nhân tố. Đề tài sẽ đi sâu nghiên cứu tác động của nhóm yếu tố vi mô tới giá

BĐS, cụ thể là nhóm yếu tố tự nhiên như: diện tích đất; diện tích nhà; vị trí của

BĐS (mặt tiền đường hay trong hẻm); chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước

BĐS; Số tầng của BĐS và khoảng cách từ BĐS đến trung tâm thành phố. Trong đó,

có những nhân tố được đo lường bằng biến định lượng, nhưng có nhân tố lại được

Vị trí BĐS

Diện tích đất

Diện tích nhà

Giá bất động sản

Chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước Số tầng

Khoảng cách từ BĐS đến Chợ Bến Thành

lượng hóa bằng thang đo định tính.

Hình 3.2 Sơ đồ mô hình hồi quy giá BĐS

3.3.1 Biến phụ thuộc

Là biến giá BĐS (Price), giá BĐS có thể được tính theo giá thị trường hoặc theo giá

phi thị trường. Đề tài lựa chọn giá thị trường làm căn cứ xác định giá của BĐS

nghiên cứu.

Giá trị thị trường bất động sản là mức giá ước tính sẽ được mua bán trên thị trường

vào thời điểm thẩm định giá giữa một bên là người mua sẵn sàng mua và một bên là

người bán sẵn sàng bán trong một giao dịch khách quan và độc lập trong điều kiện

thương mại bình thường.

Hầu hết các bài nghiên cứu sử dụng mô hình Hedonic về giá BĐS trước đây đều

chuyển sang dạng mô hình logarit. Mô hình này phù hợp với những dữ liệu tương

đối tốt, hệ số ước lượng từ mô hình có thể giải thích được tỷ lệ đóng góp của các

37

đặc tính hàng hóa vào trong hàng hóa đó một cách trực tiếp (Halvorsen và

Palmquist 1980). Bên cạnh đó, theo Woolbridge (2006), mô hình semi-logarit

thường được sử dụng đối với chuỗi dữ liệu không có phân phối chuẩn như chuỗi dữ

liệu có đơn vị là tiền tệ hoặc chuỗi dữ liệu có giá trị dương. Do đó, nhằm tìm ra các

nhân tố ảnh hưởng đến giá BĐS, trong đề tài tác giả sử dụng mô hình logarit và

biến giá BĐS (LnPRICE) là biến phụ thuộc.

3.3.2 Biến độc lập

Trong mô hình, tác giả chọn 6 biến giải thích liệt kê dưới đây.

Biến vị trí bất động sản (VT)

Trong bài nghiên cứu, yếu tố vị trí BĐS là một yếu tố quan trọng được xem xét đến

khi xác định các nhân tố tác động đến giá BĐS. Theo đó, vị trí theo tuyến đường,

từng vùng, từng khu vực là một yếu tố quan trọng trong định giá giá trị tài sản. Theo

Brasington (1999), biến vị trí có mối quan hệ đồng biến với giá nhà.

Theo Điểm 2 Điều 4 Quy định về giá các loại đất trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh áp

dụng từ ngày 01/01/2015 đến ngày 31/12/2019 của Ủy ban nhân dân TP. Hồ Chí

Minh ban hành kèm theo Quyết định số 51/2014/QĐ-UBND ngày 31/12/2015 của

UBND TP. Hồ Chí Minh, quy định về phân loại vị trí như sau:

- Vị trí 1: Đất có vị trí mặt tiền đường áp dụng đối với các thửa đất, khu đất có ít

nhất một mặt giáp với đường được quy định trong Bảng giá đất.

- Các vị trí không tiếp giáp với mặt tiền đường bao gồm:

+ Vị trí 2: áp dụng đối với các thửa đất, khu đất có ít nhất một mặt tiếp giáp với

hẻm có độ rộng từ 5m trở lên.

+ Vị trí 3: áp dụng đối với các thửa đất, khu đất có ít nhất một mặt tiếp giáp với

hẻm có độ rộng từ 3m đến dưới 5m.

+ Vị trí 4: áp dụng đối với các thửa đất, khu đất có những vị trí còn lại.

Trong bài nghiên cứu, dựa trên cách phân loại vị trí trên, tác giả chia vị trí của BĐS

được thành 2 loại chính:

- BĐS có vị trí mặt tiền đường là những BĐS ở vị trí 1.

- BĐS có vị trí trong hẻm bao gồm những BĐS ở các vị trí 2, 3, 4.

38

Các BĐS có vị trí mặt tiền đường thường có nhiều lợi thế hơn các BĐS ở trong hẻm

về giao thông, kinh doanh đều thuận lợi hơn. Vì vậy, các thẩm định viên khi xác

định giá BĐS yếu tố lợi thế sẽ được xem xét, thêm từ (5% - 30%) tùy theo mức độ.

Ngược lại, khi xác định giá của các BĐS trong hẻm do có vị trí không thuận lợi so

với các BĐS ở mặt tiền đường nên có thể giảm giá từ (20% -50%) tùy khoảng cách

từ BĐS đến mặt tiền đường. Từ những lập luận trên, tác giả cho rằng BĐS ở vị trí

mặt tiền đường có giá cao hơn các BĐS có vị trí trong hẻm.

Kỳ vọng về dấu của biến vị trí BĐS (VT), đề tài kỳ vọng biến VT mang giá trị

dương, tỷ lệ thuận với biến giá BĐS, tức là BĐS ở mặt tiền đường thì giá cao hơn

BĐS tọa lạc trong hẻm. Biến vị trí (VT) được mã hóa thành 2 giá trị như sau: nhận

giá trị 1 nếu BĐS tọa lạc mặt tiền đường, nhận giá trị 0 nếu BĐS tọa lạc trong hẻm.

Biến diện tích đất (DAT)

Biến diện tích đất (DAT) là biến giải thích tiếp theo được xem xét đưa vào mô hình,

diện tích đất và giá đất là một trong những cơ sở hình thành nên giá trị của đất nói

riêng và giá trị của BĐS nói chung.

Theo nội dung Điều 29 Nghị định 43/2014/NĐ-CP của Chính phủ quy định chi tiết

thi hành một số điều của Luật Đất đai 2013 có hiệu lực thi hành từ ngày 01/7/2014,

thì những thửa đất đang sử dụng nhỏ hơn 30m2 sẽ được cấp giấy chứng nhận quyền

sử dụng đất, quyền sở hữu nhà ở và tài sản khác gắn liền với đất. Tuy nhiên, diện

tích đất quá nhỏ sẽ làm giảm nhu cầu trên thị trường, dẫn đến giá BĐS giảm. Tương

tự, diện tích đất quá lớn và nhu cầu mua đất với diện tích lớn chủ yếu dùng cho

công việc kinh doanh, xây dựng cao ốc văn phòng, do đó mà nhu cầu mua dùng làm

nhà ở cũng giảm, cũng ảnh hưởng đến giá BĐS.

Biến diện tích đất (DAT) là biến theo quy luật phân phối chuẩn, diện tích đất tăng

tới một lúc nào đó sẽ làm cho giá BĐS giảm. Trong các nghiên cứu trước đây, để sử

dụng biến DAT có phân phối chuẩn bằng cách lấy bình phương diện tích đất

(DAT2) nhưng do mẫu của đề tài được khảo sát tại quận 11, TP.HCM, là một trong

các quận trung tâm của thành phố lớn, nơi có nhiều hoạt động kinh doanh, thương

mại, cao ốc văn phòng cho thuê và các mục đích khác, vì vậy nhu cầu mặt bằng với

39

diện tích lớn là khá cao. Diện tích đất trung bình của mẫu khảo sát là 56,142 m2,

diện tích này không lớn theo khảo sát của Hiệp hội BĐS TP. Hồ Chí Minh diện tích

BĐS trung bình tại TP. HCM là 105,04 m2, do đó trong đề tài biến diện tích đất

(DAT) là biến giải thích được chọn đưa vào trong mô hình.

Kỳ vọng về dấu của biến diện tích đất (DAT), đề tài kỳ vọng biến DAT mang giá trị

dương, tức là diện tích đất càng lớn thì giá BĐS càng cao.

Biến diện tích nhà (NHA)

Biến tiếp theo được đưa vào mô hình là biến diện tích nhà (NHA). Trên thực tế, giá

trị nhà ảnh hưởng không đáng kể đến giá BĐS, cụ thể như ví dụ sau: Nếu một BĐS

có diện tích là 50m2, đơn giá đất tại thời điểm quy định là 100 triệu đồng/m2 thì giá

trị đất là 50m2 x 100 triệu đồng = 5 tỷ đồng, BĐS với kiến trúc gồm 2 tầng có tổng

diện tích là 100m2, đơn giá xây dựng mới của BĐS là 5 triệu đồng/m2 thì giá trị nhà

là 100m2 x 5 triệu đồng = 500 triệu đồng. Ví dụ xét trong trường hợp BĐS là nhà

xây dựng mới, trong quá trình sử dụng phải giảm trừ tỷ lệ hao mòn, hư hỏng, cũ nên

giá trị nhà sẽ thấp hơn nếu là nhà cũ. Như vậy, tổng giá trị BĐS là 5,5 tỷ đồng,

trong đó giá trị nhà chỉ chiếm hơn 9% tổng giá trị BĐS.

Tuy nhiên, theo một số nghiên cứu gần đây, diện tích nhà vẫn ảnh hường tới giá của

BĐS. Theo Brasington (1999), diện tích sử dụng ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến giá nhà,

Ông cho rằng tính hữu dụng của một căn nhà sẽ tăng lên nếu diện tích sử dụng lớn.

Tương tự với kết quả nghiên cứu của Brasington (1999), nghiên cứu của Sibel

Selim (2008) đã cũng đưa ra kết quả là diện tích sử dụng cũng có quan hệ đồng biến

với giá nhà. Bên cạnh đó, nghiên cứu của Dalton và Zabel (2008) về giá nhà, hai

ông cho rằng diện tích sử dụng tăng tỷ lệ thuận với giá nhà nhưng tăng đến một lúc

nào đó thì giá nhà sẽ không tăng nữa mà lại có xu hướng giảm. Dalton và Zabel

(2008) sử dụng 670.349 quan sát trong bài nghiên cứu tiến hành để hồi quy và kết

quả đúng như nhận định ban đầu, giá nhà cùng dấu với diện tích và ngược dấu với

diện tích bình phương.

Vận dụng kết quả nghiên cứu của những bài nghiên cứu trên, biến diện tích nhà

(NHA) được đưa vào mô hình. Diện tích nhà trung bình đề tài khảo sát là 124,47m2,

40

do diện tích nhà khảo sát trung bình không quá lớn, mặt khác với xu hướng phát

triển kinh tế, nhu cầu mặt bằng cho buôn bán, văn phòng ngày càng nhiều, yêu cầu

mặt bằng rộng rãi, thoáng mát ngày càng cao và là BĐS ở trung tâm thành phố lớn

thì nhu cầu về nhà có diện tích lớn là rất cao, do đó diện tích nhà có tăng hơn nữa

thì cũng không làm giá BĐS giảm.

Kỳ vọng về dấu của biến diện tích nhà (NHA), đề tài kỳ vọng biến NHA mang giá

trị dương, tức là diện tích nhà càng lớn thì giá BĐS càng cao.

Biến chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước BĐS (LG)

Trên thực tế, BĐS tọa lạc ở nơi có chiều ngang đường, hẻm phía trước càng lớn thì

càng thuận tiện cho giao thông, buôn bán và sinh hoạt của người sử dụng. Bên cạnh

đó, các BĐS tọa lạc ở những con đường lớn của trung tâm thành phố, nơi diễn ra

các hoạt động kinh doanh sầm uất sẽ có giá BĐS sẽ cao hơn. Kết quả từ bài nghiên

cứu của Kim (2007) cho thấy biến chiều ngang đường trước nhà có quan hệ đồng

biến với giá nhà.

Chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước BĐS chính là chiều ngang của lòng đường,

chiều ngang của hẻm phía trước của BĐS hay còn được gọi là lộ giới, đề tài khảo

sát các BĐS tọa lạc trên các tuyến đường thuộc địa bàn quận 11, TP. HCM có chiều

ngang nhỏ nhất 2,5 mét và chiều ngang lớn nhất là 40 mét.

Biến chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước BĐS (LG) được đưa vào mô hình hồi

quy, biến LG tỷ lệ thuận với biến giá BĐS.

Kỳ vọng dấu của biến chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước (LG), đề tài kỳ vọng

biến LG mang giá trị dương, tức là chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước BĐS

càng lớn thì giá của BĐS càng cao.

Biến số tầng (ST)

Tùy thuộc vào quy hoạch của từng nơi, từng khu vực mà nhà nước ban hành các

quy định bắt buộc chủ sở hữu BĐS phải tuân thủ trong việc xây dựng nhà (số tầng,

chiều cao giữa các tầng và các thông số kỹ thuật khác) phải phù hợp với quy hoạch

chung. Ví dụ, đối với khu vực gần sân bay, nhà nước quy định không được phép

xây dựng các BĐS với kiến trúc trên 4 tầng. Số tầng được phép xây dựng sẽ xác

41

định tổng diện tích nhà hay nói cách khác chính là tổng diện tích sử dụng. Do đó,

biến số tầng có nét tương đồng với diện tích nhà. Đối với các BĐS chỉ có 1 tầng trệt

thì bị hạn chế về không gian sinh hoạt, do diện tích đất có giới hạn. Do đó, người sử

dụng có nhu cầu mua nhà để ở thì nhu cầu mua nhà có nhiều tầng để sử dụng khá

cao. Tuy nhiên, nếu số tầng lớn hơn 3 tầng thì nhu cầu mua căn nhà đó giảm bởi vì

khi có nhu cầu sửa chữa hay xây dựng mới thì sẽ gặp một số khó khăn nhất định. Vì

vậy, BĐS có số tầng xây dựng càng nhiều thì nhu cầu mua càng giảm, dẫn đến giá

BĐS giảm.

Kỳ vọng dấu của biến số tầng (ST), đề tài kỳ vọng biến ST sẽ mang giá trị âm, tức

là BĐS càng xây dựng nhiều tầng thì giá BĐS càng giảm. Biến ST sẽ được mã hóa

thành 2 giá trị như sau: nhận giá trị 1 nếu số tầng nhỏ hơn bằng 3, nhận giá trị 0 nếu

số tầng lớn hơn 3 (từ 4 tầng trở lên).

Biến khoảng cách từ bất động sản đến trung tâm (KC)

Biến khoảng cách từ BĐS tới trung tâm thành phố (KC) được đưa ra trong bài

nghiên cứu của Kim (2007). Vì vậy, để xem xét sự tác động của biến khoảng cách

từ BĐS đến trung tâm thành phố có tác động đến giá BĐS trên địa bàn quận 11, TP.

HCM hay không, tác giả đã đưa biến này vào mô hình nghiên cứu.

Về vị trí địa lý, Chợ Bến Thành thuộc địa bàn quận 1, TP. HCM, tọa lạc giữa các

tuyến đường Lê Thánh Tôn, Phan Chu Trinh, Phan Bội Châu và trông ra Quảng

trường Quách Thị Trang. Chợ Bến Thành là một biểu tượng văn hóa của TP. Hồ

Chí Minh, một trong những điểm dừng du lịch nổi tiếng trên thế giới, đồng thời

cũng là nơi diễn ra các hoạt động buôn bán sầm uất, do đó Chợ Bến Thành được

xem là trung tâm của TP. Hồ Chí Minh. Vì vậy, trong bài nghiên cứu, tác giả chọn

biến khoảng cách từ BĐS đến Chợ Bến Thành.

Do từng BĐS được khảo sát trong bài nghiên cứu này đều có địa chỉ cụ thể nên tác

giả thực hiện đo lường biến này thông qua trang web tìm kiếm địa điểm phổ biến

https://maps.google.com/ để đo khoảng cách từ BĐS đến Chợ Bến Thành.

42

Kỳ vọng dấu của biến khoảng cách từ BĐS đến Chợ Bến Thành (KC), đề tài kỳ

vọng biến KC mang giá trị âm, tức là BĐS càng xa trung tâm thành phố thì giá sẽ

thấp hơn BĐS gần trung tâm thành phố.

3.4 Mô hình hồi quy

LnPRICE = β0 + β1VT + β2DAT + β3NHA + β4LG + β5ST + β6KC

3.5 Kỳ vọng dấu

Biến độc lập

Tên biến Mô tả Kỳ vọng về dấu

LnPRICE Logarit cơ số e của giá BĐS

Biến phụ thuộc

Tên biến Mô tả Kỳ vọng về dấu

Vị trí: Biến giả (nhận giá trị 1 nếu BĐS ở mặt VT + tiền đường, nhận giá trị 0 nếu BĐS trong hẻm)

DAT Diện tích đất (m2) +

NHA Diện tích nhà (m2) +

LG Chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước (m) +

Số tầng: Biến giả (nhận giá trị 1 nếu số tầng <=3, ST - nhận giá trị 0 nếu số tầng >3)

KC Khoảng cách từ BĐS đến trung tâm TP (km) -

3.6 Các giả thiết để áp dụng mô hình

Giá trị BĐS mà được đề cập trong đề tài là giá cung. Cung BĐS chịu ảnh hưởng bởi

nhiều yếu tố, ví dụ như 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 hành khảo sát từ ngày 01/10/2014 đến ngày 30/01/2015 với

những điều kiện về thị trường hoạt động cụ thể như sau:

(i) Lãi suất tiền gửi VNĐ khoảng 12%.

(ii) Mức lạm phát tính chung cho cả nước là 5,93 %.

43

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CÚU

Trong chương này, tác giả sẽ đưa ra quy trình phân tích từ việc thống kê

mô tả các quan sát đến kết quả hồi quy và nêu các ý kiến thảo luận về kết quả

nghiên cứu của đề tài.

4.1 Quy trình phân tích

Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, đề tài sẽ thực hiện theo quy trình phân tích như

sau:

(1)

Mô tả dữ liệu quan sát thông qua bảng thống kê mô tả và mô tả từng biến bằng đồ thị

(5)

(2)

(1)

Kiểm tra mối quan hệ tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập

Chạy mô hình hồi quy bằng phần mềm SPSS 20 (2)

(3)

(6)

(4)

Kiểm tra trong mô hình có các quan sát có tính dị biệt hay không (Nếu có loại bỏ các quan sát đó)

(7)

Loại bỏ các biến không có ý nghĩa và xác định mô hình hồi quy phù hợp

(8)

Kiểm định các giả định trong mô hình hồi quy

Kết luận về mô hình hồi quy

Hình 4.1 Sơ đồ quy trình phân tích

44

4.2 Thống kê mô tả

4.2.1 Mô tả dữ liệu

Bảng 4.2.1 Bảng thống kê mô tả 147 quan sát

Descriptive Statistics

Giá trị thống kê

Độ cong

Độ nhọn

Biến

Số mẫu

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

Giá trị trung bình

Độ lệch chuẩn

Giá trị thống kê

Sai số chuẩn

Giá trị thống kê

Sai số chuẩn

100000000

250000000

523734693

438686041

Price

147

2.217

.200

5.538

.397

0.00

00.00

8.7755

2.97403

DAT

147

11.30

224.20

56.1420

36.90945

2.165

.200

5.429

.397

NHA

147

17.50

985.00

124.4771

111.66031

3.926

.200

24.650

.397

LG

147

2.50

40.00

14.8646

10.20107

.847

.200

-.378

.397

KC

147

4.80

8.90

7.4707

.67288

-.633

.200

1.793

.397

LnPrice

147

20.72

23.94

22.1261

.68354

.477

.200

-.144

.397

Valid N

147

(listwise)

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 dữ liệu mô tả

cụ thể từng biến như sau:

a) Mô tả biến Price

Theo Gujarati (2006), mô hình hợp lý cho một biến ngẫu nhiên liên tục mà giá trị

của nó phụ thuộc vào nhiều nhân tố nhưng mỗi yếu tố chỉ ảnh hưởng nhỏ lên giá trị

biến đó là mô hình có phân phối chuẩn. Trong mô hình hồi quy, biến Price chịu ảnh

hưởng của 6 biến giải thích, việc lựa chọn phân phối chuẩn cho mô hình hồi quy là

cần thiết.

45

Biểu đồ 4.2.1a Biểu đồ mô tả biến Price

b) Mô tả biến LnPrice

Qua thống kê mô tả cho thấy mức giá BĐS tập trung từ mức 2 tỷ đến 9 tỷ đồng,

nhưng lại không có phân phối chuẩn. Đề tài sẽ sẽ lấy logarit tự nhiên của biến Price

(LnPrice) để biến giá đạt phân phối chuẩn.

Biểu đồ 4.2.1b Biểu đồ mô tả biến LnPrice

46

c) Mô tả biến VT

Trong 147 BĐS được khảo sát, trong đó có 67 BĐS ở vị trí mặt tiền đường, chiếm

45,58% số quan sát. Ngược lại, có 80 BĐS ở vị trí trong hẻm và chiếm 54,42 % số

quan sát.

Biểu đồ 4.2.1c Biểu đồ mô tả biến VT

d) Mô tả biến DAT

Trong 147 BĐS được khảo sát, BĐS có diện tích đất nhỏ nhất là 11,3m2 và diện tích

lớn nhất là 224,2m2 và diện tích phần lớn tập trung từ 30m2 đến 65m2. Với diện tích

trung bình của các BĐS là 56,14m2 là tương đối nhỏ, nên biến DAT có phân phối

lệch trái.

Biểu đồ 4.2.1d Biểu đồ mô tả biến DAT

47

e) Mô tả biến NHA

Trong 147 BĐS được khảo sát, BĐS có diện tích nhà nhỏ nhất là 17,5m2 và diện

tích lớn nhất là 985m2 và diện tích phần lớn tập trung từ 30m2 đến 70m2. Với diện

tích trung bình của các BĐS là 124,47m2 là tương đối nhỏ, nên biến DAT có phân

phối lệch trái.

Biểu đồ 4.2.1e mô tả biến NHA

f) Mô tả biến LG

Qua khảo sát 147 BĐS trên các tuyến đường thuộc địa bàn Quận 11, TP HCM cho

thấy chiều ngang mặt đường lớn nhất là 40m trên tuyến đường Hồng Bàng và nhỏ

nhất là 6m trên tuyến đường Thái Phiên; Chiều ngang hẻm Nguyễn Chí Thanh là

nhỏ nhất 2,5m và hẻm Ông Ích Khiêm có chiều ngang lớn nhất là 16m. Như biểu đồ

thì biến LG có phân phối lệch trái.

Biểu đồ 4.2.1f Biểu đồ mô tả Biến LG

48

g) Mô tả biến ST

Trong 147 BĐS được khảo sát, có 124 BĐS có số tầng là nhỏ hơn hoặc bằng 3 tầng,

chiếm 84,35% số quan sát. Ngược lại, có 23 BĐS có số tầng lớn hơn 3 tầng và

chiếm 15,65% số quan sát.

Biểu đồ 4.2.1g Biểu đồ mô tả biến ST

h) Mô tả biến KC

Khoảng cách xa nhất từ BĐS đến Chợ Bến Thành là 8.9 km và gần nhất là 4,8 km.

Khoảng cách trung bình là 7,74 km và biến KC có phân phối chuẩn do các BĐS

được khảo sát chỉ tập trung ở địa bàn Quận 11.

Biểu đồ 4.2.1h Biểu đồ mô tả biến KC

49

4.2.2 Ma trận hệ số tương quan

Một cách trực quan, tác giả sẽ xem xét mối quan hệ giữa biến LnPrice với các biến

độc lập, qua các biểu đồ cho thấy rằng có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ

thuộc với các biến độc lập (xem biểu đồ 4.2.2)

Biểu đồ 4.2.2 Biểu đồ ma trận hệ số tương quan giữa các biến

Cụ thể hơn, chúng ta tiến hành phân tích hệ số tương quan giữa biến LnPrice và với

các biến độc lập.

Trong bảng kết quả ma trận hệ số tương quan các biến độc lập đều có tương

quan với biến phụ thuộc nên ta có thể đưa chúng vào mô hình hồi quy tuyến tính

(xem phụ lục 4.2.2) và có thể kết luận rằng giữa biến LnPrice và các biến độc lập

có tương quan tuyến tính với nhau. Giữa biến DAT với biến NHA, giữa biến VT

với biến LG có mối quan hệ tuyến tính có ý nghĩa (tuy nhiên tương quan không

lớn <0.8), do đó cần chú ý khi phân tích hồi quy có thể xảy ra hiện tượng đa

cộng tuyến.

50

4.3 Phân tích kết quả hồi quy

4.3.1 Kết quả hồi quy

Từ kết quả hồi quy (xem phụ lục 4.3.1) cho thấy trong 6 biến giải thích của mô hình

thì có 5 biến có ý nghĩa với hệ số Sig. của các biến này đều nhỏ hơn 0.05. Điều này

cho thấy giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh chịu ảnh hưởng bởi các

nhân tố cụ thể như sau: vị trí BĐS; diện tích đất; diện tích nhà; chiều ngang mặt

đường, hẻm phía trước BĐS; khoảng cách từ BĐS đến trung tâm thành phố (Chợ

Bến Thành). Riêng biến ST không có ý nghĩa do hệ số Sig. = 0.123 lớn hơn 0.05,

chứng tỏ yếu tố số tầng của BĐS không có ảnh hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn

quận 11, TP. Hồ Chí Minh.

Hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 10, do đó có thể nói rằng không có dấu hiệu

của hiện tượng đa cộng tuyến.

4.3.2 Kiểm định hệ số Durbin-Watson

Bảng 4.3.2 Bảng kiểm định hệ số Durbin – Watson

Model Summaryb

Std. Error of the

Model

R

R Square

Adjusted R Square

Estimate

Durbin-Watson

1

.935a

.874

.869

.24777

1.778

a. Predictors: (Constant), KC, DAT, ST, LG, NHA, VT

b. Dependent Variable: LnPrice

Hệ số Durbin-Watson = 1.778 nằm trong khoảng từ 1.4 - 2.5. Theo quy tắc kinh

nghiệm, điều này cho thấy rằng không có hiện tượng tương quan xảy ra.

4.3.3 Kiểm định giả định không có quan sát dị biệt

Để kiểm tra trong mô hình quan sát có quan sát dị biệt hay không, tác giả sử dụng

phân tích phần dư thông qua khoảng cách Mahalanobis và khoảng cách Cook, mẫu

quan sát có tính dị biệt khi giá trị Cook tối đa lớn hơn 1, và giá trị Mahalanobis lớn

hơn chi bình phương với bậc tự do 6, mức ý nghĩa 5% (độ tin cậy 95%) = 12.59,

ngoài ra hệ số LV phải lớn hơn 6 (là số biến độc lập)*2/147 = 0.08, Tuy nhiên, đối

với những mẫu nhỏ thì cần lưu ý khi sử dụng hệ số này. Do đó, tác giả sẽ loại những

quan sát có Mahal > 12.59 và Cook > 1 ra khỏi mô hình hồi quy.

51

Dựa vào bảng kết quả kiểm định giả định không có quan sát dị biệt (xem phụ lục

4.3.3) cho thấy mô hình khảo sát có các quan sát dị biệt, do đó tác giả thực hiện loại

bỏ các quan sát có tính dị biệt ra khỏi mô hình và thống kê lại số lượng các quan

sát, kết quả là từ 147 quan sát ban đầu loại đi 14 quan sát có tính dị biệt còn lại 133

quan sát, các quan sát được thống kê mô tả ở phụ lục 4.3.4.

Theo sơ đồ quy trình phân tích, tác giả thực hiện kiểm định sự tương quan giữa các

biến độc lập và biến phụ thuộc, từ Bảng kết quả kiểm định sự tương quan giữa các

biến độc lập và biến phụ thuộc của 133 quan sát (phụ lục 4.3.5) cho thấy trong ma

trận hệ số tương quan các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc nên có

thể đưa các biến này vào mô hình hồi quy tuyến tính và chúng ta kết luận rằng giữa

biến LnPrice và các biến độc lập có tương quan tuyến tính với nhau.

Bước tiếp theo tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy mô hình sau khi loại bỏ các quan

sát có tính dị biệt để tiếp tục phân tích. Qua bảng kết quả hồi quy 6 biến sau khi loại

bỏ các biến dị biệt (phụ lục 4.3.6) cho thấy biến ST có hệ số Sig. = 0.541 > 0.05, do

đó biến ST cũng không có ý nghĩa trong mô hình sau khi đã loại bỏ 14 biến có tính

dị biệt. Điều này có thể là do nhu cầu về mua nhà ở có số tầng lớn hơn 3 thấp vì khi

chủ sở hữu có nhu cầu xây dựng lại hoặc cần sửa chữa sẽ gặp một số khó khăn nhất

định. Bên cạnh đó, do đặc thù riêng về công dụng của nhà, số tầng xây dựng của

những căn nhà phố dùng để ở thường chỉ có từ 1-3 tầng, còn nhà có nhiều tầng trở

lên thì thường tập trung sử dụng vào mục đích kinh doanh như là văn phòng cho

thuê, cho thuê nhà trọ, khách sạn, trung tâm mua sắm, và các mục đích khác. Từ đó,

có thể kết luận trong bài nghiên này, số tầng của BĐS không có tác động đến giá

BĐS trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh.

Bên cạnh đó, biến NHA có Sig. = 0.091 > 0.05, do đó biến NHA cũng không có ý

nghĩa. Tuy nhiên, về mặt lý thuyết và tham khảo các mô hình nghiên cứu trước, cho

thấy rằng việc bỏ yếu tố diện tích nhà ra khỏi mô hình là không phù hợp. Qua phân

tích mô tả ban đầu, cho thấy rằng biến NHA không có phân phối chuẩn, vì vậy tác

giả thực hiện chuẩn hóa biến NHA bằng cách lấy logarit của biến biến NHA

52

(LnNha) để thu hẹp khoảng biến thiên và tiến hành hồi quy với các biến còn lại

trong mô hình trên.

Mô tả kết quả sau khi biến đổi biến NHA thành biến LnNha như sau:

Bảng 4.3.3 Bảng mô tả biến LnNha

Statistics

LnNha

Valid

N

133

Missing

0

Mean

4.5077

Median

4.5951

Mode

5.09

Skewness

-.157

Std. Error of Skewness

.210

Kurtosis

-.530

Std. Error of Kurtosis

.417

Sum

599.53

Biểu đồ 4.3.3 Biểu đồ mô tả biến LnNha

Sau đó tác giả thực hiện kiểm tra sự tương quan, từ bảng kết quả ma trận hệ số

tương quan giữa các biến VT, DAT, LG, KC, LnNha và biến phụ thuộc LnPrice

(xem phụ lục 4.3.7) cho rằng có sự tự tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến

độc lập.

Tiếp theo, tác giả thực hiện chạy mô hình hồi quy với biến phụ thuộc Ln(Price) và 5

biến độc lập: DAT, VT, KC, LC, LnNha. Thông qua bảng kết quả hồi quy (xem phụ

lục 4.3.8), cho thấy hệ số R2 điều chỉnh của mô hình đạt 0.859 chứng tỏ 5 biến trong

mô hình có thể giải thích được 85,9% biến thiên của giá nhà ở trên địa bàn quận 11,

TP. Hồ Chí Minh.

bị bác bỏ và tồn tại mối quan

Thực hiện kiểm định ANOVA (xem phụ lục 4.3.8), kết quả giá trị F của mô hình

đạt 161,612 với Sig. = 0.000, chứng tỏ giả thuyết H0

hệ tuyến tính giữa biến LnPrice với ít nhất một trong các biến VT, DAT, LnNha,

LG, KC.

53

Từ bảng kết quả hồi quy với biến phụ thuộc Ln(Price) và 5 biến độc lập: DAT, VT,

KC, LC, LnNha (xem phụ lục 4.3.8) cho thấy cả 5 biến độc lập đều có ý nghĩa do hệ

số Sig. đều nhỏ hơn 0.05 và hệ số Beta (β) của các biến này đều có dấu đúng với kỳ

vọng dấu ban đầu. Do đó, đề tài sẽ tập trung phân tích và tiếp tục kiểm định các giả

định trong mô hình hồi quy sau:

LnPRICE = 21,552 + 0,212*VT + 0,012*DAT + 0,081*LnNha + 0.025*LG

- 0.122*KC (2)

Từ bảng kết quả hồi quy (phụ lục 4.3.8), hệ số β chuẩn hóa (Standardized

Coefficients Beta) cho thấy được 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 DAT đạt giá trị cao nhất (0.475) nên diện tích đất của BĐS

là yếu tố tác động mạnh nhất đến giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. HCM. Tiếp

theo là biến LG đạt giá trị 0.394, tức là Chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước là

yếu tố tác mạnh cũng không kém yếu tố diện tích đất. Biến VT đạt giá trị 0.17 cho

thấy vị trí của BĐS cũng tác động đến giá nhà ở. Biến tiếp theo là biến KC đạt

0.114, chứng tỏ Khoảng cách từ BĐS đến Chợ Bến Thành tác động đến giá nhà ở

và cuối cùng là biến LnNha, yếu tố Diện tích nhà (0.086).

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 tương quan, loại bỏ các

quan sát có tính dị biệt, loại bỏ các biến không có ý nghĩa trong mô hình. Tác giả

chọn mô hình phù hợp là mô hình hồi quy (2) là để phân tích và tiến hành kiểm định

các giả định trong mô hình hồi quy.

LnPRICE = 21,552 + 0,212*VT + 0,012*DAT + 0,081*LnNha + 0.025*LG

- 0.122*KC (2)

4.4.1 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư

Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn, để kiểm định giả định này, tác giả

sử dụng Biểu đồ tần số Histogram để khảo sát phân phối của phần dư. Về mặt số

học có thể nói rằng phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean=0 và độ

54

lệch chuẩn Std.Dev=0.981) và Biểu đồ 4.4.1 cho thấy phần dư có phân phối chuẩn.

Do đó, có thể kết luận rằng giả thiết phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.

Biểu đồ 4.4.1 Biểu đồ kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

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 dư không có mối quan hệ

tương quan. Một lý do dẫn đến hiện tượng này là các biến có ảnh hưởng không

được đưa hết vào mô hình là do giới hạn về mục tiêu nghiên cứu của đề tài, hoặc

chọn dạng mô hình sai, sai số trong đo lường các biến. Khi mô hình có hiện tượng

này, sẽ dẫn đến vấn đề tương quan chuỗi trong sai số và tương quan chuỗi gây ra

những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mô hình hồi quy tuyến tính như hiện

tượng phương sai thay đổi. Đại lượng thống kế Durbin-Watson dùng để kiểm định

tương quan của các sai số kề nhau. Hệ số Durbin-Watson thường nằm ở trong

khoảng 1.4 – 2.5 là phù hợp.

Bảng 4.4.2 Bảng kết quả kiểm định tính độc lập của sai số

Model Summaryb

Adjusted R

Std. Error of the

Model

R

R Square

Square

Estimate

Durbin-Watson

1

.930a

.864

.859

.23409

1.455

a. Predictors: (Constant), LnNha, KC, LG, DAT, VT

b. Dependent Variable: LnPrice

55

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

cộng tuyến)

Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau.

Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông

tin rất giống nhau, khó tách rời ảnh hưởng 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 tượng đa cộng tuyến xảy ra.

Qua bảng kiểm định ở phụ lục 4.3.8, Hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 10, do đó

có thể kết luận rằng không có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.

4.4.4 Giả định liên hệ tuyến tính

Tiến hành vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán xem mô hình có

liên hệ tuyến tính. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được

thỏa mãn, thì sẽ không nhận thấy có liên hệ giữa các giá trị dự đoán và phần dư.

Nếu giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn thì phần dư phải phân tán ngẫu nhiên

trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0.

Biểu đồ 4.4.4 Biểu đồ kiểm định giả định liên hệ tuyến tính

56

4.4.5 Giả định phương sai của sai số không đổi

Hiện tượng phương sai thay đổi gây ra khá nhiều hậu quả đối với mô hình ước

lượng bằng phương pháp OLS. Nó làm cho ước lượng của các hệ số hồi quy không

chệch nhưng 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 phương sai đồng nhất và phân phối chuẩn của phần dư.

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 đường chéo, các điểm quan sát thực tế sẽ

tập trung sát đường chéo nếu dữ liệu có phân phối chuẩn và phương sai phần dư là

đồng nhất.

Dựa vào biểu đồ P-P plot cho thấy giả định phương sai của sai số không đổi không

bị vi phạm.

Biểu đồ 4.4.5 Biểu đồ kiểm định phương sai thay đổi

57

4.5 Kiểm định tìm nhân tố quan trọng nhất

Theo hệ số Beta chuẩn hóa thì biến DAT và biến LG là 2 biến có ảnh hưởng nhiều

nhất đến biến phụ thuộc LnPrice.

Để tìm biến có ảnh hưởng nhất đến biến phụ thuộc LnPrice trong mô hình hồi quy,

tác giả xét đến sự tương quan của biến DAT và biến LG với biến LnPrice để xác

định tầm quan trọng của biến DAT và biến LG khi được sử dụng riêng biệt để dự

đoán giá nhà ở. Khi nhìn vào hệ số tương quan, kết quả cho thấy biến DAT (r =

0.778) tác động đến biến LnPice nhiều hơn là biến LG (r = 0.754), tức là diện tích

đất có ảnh hưởng tới giá nhà ở hơn là chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước của

BĐS. Do đó, có thể kết luận rằng biến DAT quan trọng hơn biến LG khi dự đoán

giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP HCM.

Ngoài ra, ta cũng cần xem xét đến ảnh hưởng của các biến DAT và LG đến biến

LnPrice trong mối quan hệ phụ thuộc với các biến khác trong mô hình thông qua

tương quan từng phần và tương quan riêng.

Correlations

Model

Zero-order

Partial

Part

1

(Constant)

VT

.755

.254

.097

DAT

.778

.683

.344

LG

.754

.536

.234

KC

-.211

-.287

-.111

LnNha

.523

.177

.066

Bảng 4.5 Bảng kết quả kiểm định tìm nhân tố quan trọng nhất

Nhìn vào hệ số tương quan từng phần và tương quan riêng, kết quả cho thấy biến

DAT quan trọng hơn biến LG và biến DAT là biến quan trọng nhất trong mô hình

định giá này.

4.6 Phân tích ý nghĩa của hệ số hồi quy

Sau khi thực hiện loại bỏ biến ST, thay đổi biến NHA thành LnNha để giảm sự biến

thiên và thực hiện các kiểm định, đề tài xác định được mô hình hồi quy như sau:

LnPRICE = 21,552 + 0,212*VT + 0,012*DAT + 0,081*LnNha + 0,025*LG

- 0,122*KC (2)

58

Ý nghĩa của các hệ số hồi quy như sau:

Vị trí BĐS với điều kiện các các yếu tố khác không đổi, nếu BĐS có vị trí mặt tiền

đường thì giá BĐS đó sẽ cao hơn BĐS có vị trí trong hẻm là 21,2%. Vì BĐS ở vị trí

mặt tiền đường thì thuận lợi về nhiều mặt như giao thông, tự kinh doanh hoặc cho

thuê mặt bằng và các yếu tố khác. Với cùng diện tích và kiến trúc như nhau, nhưng

BĐS có vị trí ở mặt tiền đường thì giá sẽ cao hơn.

Diện tích đất với điều kiện các các yếu tố khác không đổi, giá BĐS sẽ tăng 1,2%

nếu diện diện tích đất tăng thêm 1m2. Theo kết quả hồi quy và phân tích trên thì diện

tích đất là yếu tố quan trọng nhất đối với giá BĐS. Tại trung tâm thành phố, nhu cầu

về đất có diện tích lớn sẽ nhiều hơn, cơ hội cho các giao dịch sẽ thuận lợi hơn.

Diện tích nhà tương tự như biến diện tích đất, với các điều kiện khác không đổi,

diện tích nhà thay đổi 1% thì giá nhà thay đổi 0.081%. Trên thực tế như đã phân

tích ở trên, diện tích nhà chỉ ảnh hưởng nhỏ đến giá trị bất động sản, ví dụ đối với

những nhà cùng diện tích đất, tuy là nhà trệt có ở vị trí ở mặt tiền đường nhưng giá

BĐS lại cao hơn những nhà nhiều tầng nhưng có vị trí trong hẻm do những nhà có

diện tích nhà lớn nhưng trong hẻm thì cũng không có được các lợi thế về vị trí.

Chiều ngang mặt tiền đường, hẻm phía trước nếu các yếu tố khác không đổi, nếu

chiều ngang mặt tiền đường, hẻm phía trước BĐS tăng thêm 1m thì giá của BĐS sẽ

tăng thêm 2,5%. Do chiều ngang mặt tiền đường, hẻm phía trước càng rộng thì càng

thuận tiện cho giao thông, việc đi lại cũng dễ dàng hơn.

Khoảng cách từ BĐS đến Chợ Bến Thành với điều kiện các yếu tố khác không

đổi, giá BĐS sẽ giảm 12,2% nếu BĐS xa trung tâm thêm 1 km. Điều nay có thể lý

giải ở chỗ BĐS càng gần trung tâm thì sẽ có nhiều có nhiều cơ hội kinh doanh, cơ

hội giao dịch trong mua bán cũng thuận lợi hơn.

4.7 Vận dụng mô hình vào việc định giá bất động sản

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 (2) để xác định giá trị nhà ở cụ thể của các BĐS ở địa

bàn quận 11, TP HCM

59

LnPRICE = 21,552 + 0,212*VT + 0,012*DAT + 0,081*LnNha + 0,025*LG

- 0,122*KC (2)

BĐS được chọn để vận dụng vào mô hình hồi quy tìm được là BĐS có các số liệu

như bảng dưới đây:

Biến VT DAT NHA LG KC Tung độ gốc

Mean 1 49,28 111,155 14,12 7,5 21,552

BĐS tọa lạc ở mặt tiền đường

Qua bảng thống kê mô tả biến, chọn ngẫu nhiên một BĐS có các giá trị trung bình

của các quan sát và hàm hồi quy tìm được, tác giả vận dụng mô hình để tính giá một

BĐS cụ thể. Kết quả lnPrice = 21,552 + 0,212*1 + 0,012*49,28 +

0,081*Ln(111,115) + 0,025*14,12 - 0,122*7,5 = 22.17494 tưong đương 4 tỷ

554 triệu đồng

BĐS có vị trí mặt tiền đường, diện tích đất là 49,28 m2, diện tích nhà là 111,115 m2,

có chiều ngang mặt đường là 14,12 m, khoảng cách từ BĐS đến Chợ Bến Thành là

7,5 km thì có mức giá là 4 tỷ 554 triệu đồng. Và nếu chỉ tính riêng cho phần đất thì

đất của BĐS có giá 4 tỷ 344 triệu đồng, tương ứng với 88,14 triệu đồng/m2. Với

những yếu tố thuận lợi, giá này được cho là phù hợp với thị trường tại thời điểm

tiến hành khảo sát.

BĐS tọa lạc ở hẻm

Cùng một BĐS có cùng các số liệu trên nhưng có vị trí trong hẻm thì có lnPrice =

21.58136 => Price = 4,437 tương đương với giá BĐS là 4 tỷ 437 triệu đồng. Và nếu

chỉ tính riêng cho phần đất thì đất của BĐS có giá 4 tỷ 230 triệu đồng, tương ứng

với 85,83 triệu đồng/m2. Giá này được cho là phù hợp với thị trường tại thời điểm

tiến hành khảo sát.

60

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Trong chương này, tác giả sẽ đưa ra kết luận về kết quả nghiên cứu,

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

Từ việc kế thừa kết quả của các nghiên cứu trước và thông qua công cụ SPSS 20,

tác giả đã xây dựng được hàm hồi quy đa biến với biến phụ thuộc là giá nhà ở

(LnPrice). Bằng phương pháp định lượng này, tác giả đã xác định năm nhân tố có

tác động đến giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. HCM là diện tích đất; chiều ngang

đường, hẻm phía trước; vị trí của BĐS; khoảng cách từ BĐS đến trung tâm thành

phố; diện tích nhà. Mức độ giải thích sự biến động của 5 biến này là 85,9%, sự phù

hợp của mô hình hồi quy đều được đảm bảo và các kiểm định hàm hồi quy không vi

phạm bất cứ giả định quan trọng nào. Kết luận mức độ tác động của các nhân tố đến

giá nhà ở như sau:

(i) Diện tích đất có tác động mạnh nhất đến giá nhà ở và cũng 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 xưa “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 người 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, người sử dụng có thể dùng cho thuê, dùng làm văn phòng, tự

kinh doanh và các mục đích khác. Ngoài ra, khi BĐS có diện tích đất lớn, người sử

dụng có thể cải thiện chất lượng 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 đất lớn sẽ đáp ứng được nhiều nhu cầu hơn, do đó mà giá

BĐS sẽ cao hơn.

(ii) Chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước BĐS cũng là nhân tố tác động mạnh

không kém nhân tố diện tích đất đến giá nhà ở. Chiều ngang mặt đường, hẻm phía

61

trước càng rộng thì giá của BĐS càng cao. Điều này là phù hợp với thực tế, nếu hai

BĐS có tất cả các đặc điểm như nhau về diện tích đất, diện tích nhà và các đặc điểm

khác nhưng một BĐS tọa lạc trên con đường rộng 2m thì giá của BĐS này giảm rất

nhiều so với giá của BĐS còn lại tọa lạc ở con đường có chiều ngang 8m, vì đối với

những con đường có chiều ngang hẹp thì việc giao thông đi lại trong vùng sẽ khó

khăn, có thể gây ra ùn tắc bất cứ lúc nào, làm giảm hiệu quả cuộc sống. Bên cạnh

đó, theo tính chất “tính chịu ảnh hưởng lẫn nhau” thì chiều ngang mặt đường, hẻm

có chiều ngang càng lớn sẽ làm cho cảnh quan phía trước BĐS thoáng mát, làm

tăng giá trị của BĐS.

(iii) Vị trí BĐS là nhân tố tiếp theo có tác động mạnh đến giá nhà ở, bài nghiên cứu

cũng góp phần xác định tầm quan trọng của nhân tố vị trí BĐS. Nếu hai BĐS có

cùng diện tích, số tầng, cách trang trí và các đặc điểm khác nhưng BĐS ở vị trí mặt

tiền đường thì giá BĐS sẽ cao hơn nhiều so với BĐS ở vị trí trong hẻm. Một nguyên

tắc vàng bắt buộc phải luôn luôn ghi nhớ đối với bất kỳ ai sở hữu BĐS, hoặc tham

gia vào thị trường BĐS đó là “Vị trí – Vị trí – Vị trí”.

(iv) Khoảng cách từ BĐS đến trung tâm thành phố (Chợ Bến Thành) là nhân tố có

tác động đến giá nhà ở. Các BĐS càng xa trung tâm thành phố thì giá sẽ càng giảm

và điều này cũng phù hợp với thực tế. Đối với những BĐS có cùng các đặc điểm về

diện tích đất, diện tích nhà, kiến trúc xây dựng và các đặc điểm khác nhưng ở gần

trung tâm thành phố thì có giá sẽ cao hơn các BĐS ở cách xa trung tâm. Nguyên

nhân chính là do các BĐS ở gần trung tâm thành phố sẽ có lợi thế về kinh doanh,

giao thông; không phải tốn kém nhiều thời gian, chi phí kinh tế và chi phí cơ hội

cho việc đi lại.

(v) Diện tích nhà là nhân tố có tác động kém nhất trong những nhân tố tác động đến

giá nhà ở. Đúng với nhận định ban đầu, diện tích nhà là nhân tố có ảnh hưởng rất

nhỏ đến giá trị của BĐS. Một BĐS có diện tích nhà lớn với kiến trúc nhiều tầng

nhưng diện tích đất (diện tích sàn xây dựng) quá nhỏ, tọa lạc ở những vị trí không

thuận lợi thì giá của BĐS đó sẽ không cao bằng những BĐS có diện tích đất lớn

cùng vị trí.

62

5.1.2 Những đóng góp của đề tài

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

giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh, phần nào giúp ta hiểu được những

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

người tham gia thị trường có thể ước lượng giá BĐS một cách đúng đắn bằng cách

dựa vào các nhân tố tác động mạnh như diện tích đất; vị trí; chiều ngang mặt đường,

hẻm phía trước; khoảng cách từ BĐS đến trung tâm thành phố, diện tích nhà.

Với các dữ liệu thu thập được, 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 được hàm hồi quy và

kết quả giải thích được 85,9% sự biến thiên của giá, do đó mà những người tham

gia thị trường có thể ứng dụng hàm này để ước 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) được tính toán và

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

giúp sẽ chúng ta quan sát thị trường một cách dễ dàng hơn như chỉ số chứng khoán

VNIndex, chỉ số giá tiêu dùng CPI, và các chỉ số khác. Từ đó, nhà quản lý có thể

đưa ra những chính sách, biện pháp hợp lý khi thị trường gặp bất ổn.

5.1.3 Những mặt hạn chế và hướng phát triển của đề tài

Với bộ dữ liệu mà tác giả thu thập được trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh, tác

giả xây dựng được mô hình hồi quy thông qua 6 biến ban đầu, kết quả có 5 biến tác

động đến giá nhà ở như là diện tích đất; chiều ngang đường, hẻm phía trước; vị trí

của BĐS, khoảng cách từ BĐS đến trung tâm thành phố; diện tích nhà. Tuy nhiên

với 5 biến đưa vào mô hình hồi quy giá chỉ phù hợp với loại hình nhà riêng lẻ được

khảo sát trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh. Các biến được lựa chọn đưa vào

mô hình và các hệ số ảnh hưởng của các biến có thể thay đổi nếu hàm mô hình giá

được xây dựng cho những căn nhà riêng lẻ ở những quận huyện khác của thành phố

Hồ Chí Minh. Bên cạnh đó, những người tham gia thị trường cần phải có sự điều

63

chỉnh phù hợp với xu hướng của thị trường vì mô hình hồi quy chưa tính đến các

biến động lớn của thị trường.

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 hưởng đến giá BĐS, nhưng tại Việt Nam

còn khá ít những nghiên cứu này. Tác giả nhận thấy, ngoài các biến có ý nghĩa

trong đề tài, tác giả chỉ mới thu thập được số liệu về số tầng và tổng giá trị chung

của BĐS, còn nhiều biến có khả năng cũng có tác động đến giá của BĐS có thể đưa

vào mô hình như là các biến chi tiết hơn về căn nhà như kết cấu (giá BĐS xây dựng

có sàn đúc bằng bê tông cốt thép sẽ cao hơn giá BĐS xây dựng có sàn đúc giả hoặc

sàn ván); nội thất bên trong BĐS (giá BĐS được trang trí bằng nội thất cao cấp sẽ

cao hơn giá BĐS được trang trí bằng nội thất thông thường); Biến thu nhập của chủ

hộ (Thu nhập của chủ hộ tăng sẽ ảnh hưởng đến nhu cầu BĐS vì vậy mà ảnh hưởng

đến giá BĐS), tình trạng giao thông trong khu vực (nếu giao thông được thuận lợi,

không có tình trạng kẹt xe, ùn tắc giao thông thì giá BĐS sẽ cao hơn), môi trường

sống (Nếu BĐS ở gần công viên, trường học thì chất lượng cuộc sống được nâng

lên, giá BĐS sẽ tăng), và nhiều biến khác nữa. Còn rất nhiều biến tác giả muốn đưa

vào mô hình nhưng bộ dữ liệu không thể đáp ứng được 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 dữ liệu, dữ liệu này quá ít và chỉ tập trung

thu thập tại Quận 11, TP. HCM, vì vậy cần mở rộng phạm vi nghiên cứu để mẫu

quan sát có thể đại diện được và áp dụng rộng hơn.

Hạn chế cuối cùng đó là sự tác động lẫn nhau giữa các biến cũng không được xem

xét trong bài nghiên cứu này, cũng như tác giả chưa thực hiện kiểm tra lại mô hình

và so sánh kết quả nghiên cứu của học viên với các nghiên cứu trước.

5.2 Kiến nghị

Qua kết quả của bài nghiên cứu, cho thấy được giá của BĐS trên địa bàn quận 11,

TP. Hồ Chí Minh không những chỉ phụ thuộc vào diện tích đất, mà còn phụ thuộc

vào nhiều yếu tố khác như yếu tố về chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước và vị

64

trí của BĐS. Trong cùng một khu vực, BĐS có diện tích đất lớn, chiều ngang mặt

đường phía trước rộng và ở vị trí mặt tiền đường thì giá BĐS này sẽ cao hơn gấp

nhiều lần so với BĐS có cùng đặc điểm nhưng ở vị trí trong hẻm.

Bên cạnh đó, yếu tố khoảng cách từ BĐS đến trung tâm thành phố vẫn có ảnh

hưởng tới giá BĐS, điều này chứng tỏ nhu cầu sống và làm việc tại các khu vực gần

trung tâm thành phố là tương đối cao, vì thuận lợi về mặt lợi thế kinh doanh, giao

thông, tiết kiệm được thời gian và chi phí di chuyển. Với tính chất “tính chịu ảnh

hưởng lẫn nhau” của BĐS, vấn đề đặt ra có liên quan chủ yếu là giao thông, việc

mở rộng chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước BĐS, một mặt làm giảm thiểu

được tình trạng kẹt xe, ùn tắc giao thông, nhưng đồng thời cũng làm cho giá BĐS

tăng. Vì vậy, cần điều chỉnh giá đất để phù hợp với thị trường.

Theo bảng giá đất ở quận 11, TP. Hồ Chí Minh ban hành kèm theo số 51/2014/QĐ-

UBND ngày 31/12/2014 của Ủy ban nhân dân Thành phố 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 11 chỉ là 39,6 triệu đồng/m2, mức giá này là quá thấp so với giá trị

mà đề tài ước lượng được từ số liệu thực tế. Vì vậy, để phù hợp với đơn giá thị

trường, mỗi năm nhà nước nên ban hành lại bảng giá đất có tính đến các yếu tố của

thị trường, 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 hưởng đến các khoản thu phí, lệ phí của ngân sách nhà nước do

khung giá đất quá thấp, mức giá mà Nhà nước ban hành là cơ sở để áp dụng thu lệ

phí trước bạ đối với người mua tài sản và là cơ sở so sánh với giá giao dịch do

người bán và người 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 nước

quy định nhằm trốn tránh nghĩa vụ thuế, gây tổn thất cho ngân sách. Đồng thời, với

mức giá giao dịch được xác định trên hợp đồng giao dịch có công chứng sẽ không

phản ánh đúng với giá cả trên thị trường.

Thứ hai, mất hiệu lực nhà nước trong công tác đền bù, giải tỏa mặt bằng khi Nhà

nước thu hồi đất để thực hiện các công trình công cộng do giá đền bù, giải tỏa căn

65

cứ vào giá do nhà nước ban hành hoặc giá thị trường tại thời điểm giải tỏa, đền bù

nhưng do khung giá đất quá thấp và thời gian chờ xác định giá đất theo giá thị

trường thì quá dài dẫn đến tình trạng người dân không chịu di dời, làm chậm tiến độ

thi công, gây thiệt hại cho cả người dân, nhà đầu tư và Nhà nước.

Do đó, cần phải điều chỉnh nâng khung giá đất phù hợp với giá thị trường thông qua

việc xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn TP. HCM để ước

tính mức giá thị trường chính xác. Điều này sẽ cải thiện được tình trạng thất thu ngân

sách, hiệu lực quản lý nhà nước được thi hành, quyền lợi của người dân được đảm

bảo, dẫn đến thị trường nhà ở được bình ổn và phát triển bền vững.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu Tiếng Việt

Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007. Thống kê ứng dụng trong Kinh tế

- Xã hội. Nhà xuất bản Thống kê.

Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu với

SPSS. Nhà xuất bản Hồng Đức.

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.

Nguyễn Ngọc Vinh, 2010. Thị trường bất động sản Thành phố Hồ Chí Minh – Thực

trạng và giải pháp. Đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường. Đại học Kinh tế Thành

phố Hồ Chí Minh.

Nguyễn Ngọc Vinh và Nguyễn Quỳnh Hoa, 2012. Giáo trình thẩm định giá trị bất

động sản. Nhà xuất bản Lao động xã hội.

Nguyễn Mạnh Hùng, Phùng Thanh Bình và Nguyễn Khánh Duy, 2009. Dự báo và

phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính. Nhà xuất bản Thống kê.

Nguyễn Quang Đông, 2007. Kinh tế lượng cao cấp. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ

Thuật.

Nguyễn Văn Thọ, Phạm Huỳnh Nhung và Trần Công Luận, 2008. Thẩm định giá

Bất động sản – Lý luận và thực tiễn.

Paul A. Samuel và William D. Nordhaus. Kinh tế học. Viện quan hệ quốc tế - 1989,

trang 53.

Robert S. Pindyck và Daniel L. Rubinfeld, 1994. Kinh tế học vi mô. Nhà xuất bản

khoa học kỹ thuật – 1994, trang 33.

Thái Bá Cẩn và Trần Nguyên Nam, 2003. Thị trường bất động sản – Những vấn đề

lý luận và thực tiễn ở Việt Nam. Nhà xuất bản Tài Chính.

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.

Tài liệu Tiếng anh

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, voll.

A.T. Court., 1939. House price index with Automotive Examples. Automobile

Manufacturers Association, pp. 99 – 119

Benson, E.D., Hansen, J. L., Schwartz, A.L & Smersh, G.T., 1998. Pricing

residential amenities: The value of a view. Journal of Real Estate Finance and

Economics.

Bernardo. P. M, et al., August 2002. Hedonic price model and smell consequences

of sewage treatment plants in Urban areas. Economics of air pollution, no. 234, pp

1 – 25.

Bloomquist, G. and Worley, L., 1981. Hedonic prices, demands for urban housing

attributes and benefit estimates. Jourmal of Real Estates Finance and Economics.

Brasington, Diane Hite, 2008. A mixed index approach to indentifying hedonic price

models. Regional Science and Urban Economics, vol.38, pp.271-284

Brown, James N. and Harvey S.Rosen., 1982. On the Estimation of Structural

Hedonic Price Models. Econometrica 50, pp 765- 768.

Case, B.J., Clapp, R., Dubin & M., Rodriguez, 2004. Modelling spatial and

temporal house price patterns: a comparision of four model. Journal of Real Estate

Finance and Economics, vol. 29, issue 2, pp. 167-191.

Colwell, P. F. & Dillmore, G., 1999. Who was first? An examination of an early

hedonic study. Land Economics.

Fan Meng, Ye Wang, Jing Li, 2013. An Approach to buil industry asset price index:

Take Four Industries for examples. Procedia Computer Science.

Gabriel Kayode Babawale, 2011. The impact of Neighbourhood Churches on House

Prices. Vol 4, pp 246 – 253.

Genesee, D. and C.J. Mayer. Equity and Time to Sale in the real Estate Market.

American Economic Review.

Goodman, Allen C., 1998. Andrew Court and The invention of Hedonic price

analysis. Journal of Urban Economics, vol.44, pp 291 – 298.

Goodman, A. and T. Thibodeau. Dwelling Age Heteroscedasticity in Repeat Sales

House Price Equations. Real Estates Economics.

Griliches, Z., ed., 1971. Price Indexes and Quality Changes: Studies in New

Methods of Measurement. Cambridge, Mass: Harvard U. Press.

Hasan Selim, 2009. Determinants of house prices in Turkey: Hedonic regression

versus artificial neural network. Expert Systems with Applications, pp 2843 – 2852.

James Follain, Gill-Chin Lim, Bertrand Renaud, 1980. The demand for housing in

developing countries: The case of Korea. Journal of Urban Economics.

James R. Follain Jr., Stephen Malpezi, 1981. The flight to the suburbs: Insights

gained from an analysis of central-city vs suburban housing cost. Journal of Urban

Economics.

Jud, G. D and Seaks, T. G, 1994. Sample selection bias in estimating housing sales

Price. Journal of Real Estate Research, no.9, pp. 289 – 297.

Kim, 2007. The impact of Social Norms in the Market Pricing of Private Property

Right in VietNam. North Versus South, vol 35, pp.2079 – 2095.

Kim, S.,2005. Search Hedonic price and Housing Demand, Review of Economics

and Statistics.

Knight, J. R., 2002. Listing Price, Time on Market, and Ultimate Selling Price:

Causes and Effects of Listing Price Changes. Real Estate Economics.

Knight, J. R, C. F Sirmans and G. Tumbull, List Price Signaling a Buyer Behavior

in the Housing Market. Journal of Real Estate Finance and Economics.

Kwang Sik Kim, Sung Joong Park, Young-Jun Kweon., 2005. Highway traffic noise

effects on land price in an urban area. Transportation Research Part D:

Transportand Environment, vol 12, pp.275-280.

Lancaster K. J., 1966. A New Approach to Consumer Theory. Journal of Political

Economy, pp.132 – 157.

M. Dalton, G. Finlayson, 2013. Hedonics, satiation and satiety, Satiation, satiety

and Control of Food Intake, pp. 221 – 237.

Malpezzi, S., 2002. Hedonic Pricing Models: A Selective and Applied Review, in

Housing Economics and Public Policy. Essays in Honor of Duncan Maclennan.

Palmquist R., 1980. Estimating the demand for characteristics of housing. The

review of Economic and Statistics, vol.66, no.3, pp.304-404.

Paul M. Anglin., 2006. Value and liquidity under changing market conditions;

Original Research Article. Journal of Housing Economics, vol. 15, pp.293-304

Raymond B. Palmquist., 1979. Hedonic price and depreciation indexes foe

residential housing: A comment. Journal of Urban Economics.

Ridker, R.G., 1967. Economic Cost of Air Pollution: Studies and Measure. Praeger,

New York.

Ridker, Ronald G., and John A Henning, 1967. The Determinants of Residential

Property Values with Special Reference to Air pollution. The Review of Economic

and Statistics, vol.49, no.2, pp 246 – 257.

Rober Halvorsen, Henry O. Pollakowski, 1981. Choice of functional form for

hedonic price equations. Journal of Urban Economics.

Rosen S., 1974. Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in

Pure Competition. Journal of Political Economics, pp. 34 – 55.

Simon Stevenson, 2004. New empirical evidence on heteroscedasticity in hedonic

housing models. Journal of Housing Economics.

Timothy J. Dalton, 2004. A household hedonic model of rice traits: economic values

from farmers in West Africa. Agricultural Economics, Vol31, pp.149-159.

Ustaoglu, E., 2003. Hedonic price analysis of office rent: A case study of office

market in Ankara. Middle East Technical University, Unpublished MSc. Thesis.

Wang, K.O and Wolverton, 1999. Real Estate Valuation Theory. Journal of

Housing Economics.

Wayne R. Archer, Dean H. Gatzlaff, David C. Ling, 1996. Measuring the

Importance of Location in House Price Appreciation. Journal of Urban Economics,

vol.40, pp.334-353.

Wayne R. Archer, David C. Ling, Gary A. McGill, 1997. Demographic versus

Option-Driven Mortgage Terminations. Journal of Housing Economics.

PHỤ LỤC

Quận: ……………………………………..…

Phiếu số:…….…

Phường:…………………………………..….

Đường: ……………………………….…..….

Đoạn đường:…………………………………

Phụ lục 1. Bảng khảo sát giá BĐS

BẢNG KHẢO SÁT GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN

1.1 Tên chủ sử dụng: ...………………….………………………………………………….

1.2 Địa chỉ: ………………………………………………………………………………….

1.3. Tình trạng pháp lý

Giấy hường

Giấy đỏ

Giấy hồng

Khác

1.4 Giá giao dịch: ………………….………… (triệu đồng) hoặc……………….(cây vàng)

1.5 Thời điểm giao dịch: tháng 12 năm 2014

Trả ngay

Trả chậm

Khác

1. THÔNG TIN CHUNG

2. THÔNG TIN VỀ THỬA ĐẤT

2.2 Diện tích khuôn viên:

Chiều dài (m2) Chiều rộng (m2) Tổng diện tích (m2)

2.3 Diện tích nhà: …………………………..

2.4 Số tầng: …………………………………

2.5.Vị trí:

Mặt tiền đường

Trong hẻm

2.6 Chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước: ………………………………..

2.1 Vị trí tọa lạc của thửa đất: (thửa số)…………………., (Tờ bản đồ)……………………

3.1 Cách trung tâm thành phố: ……………………………….km

3.2 Khoảng cách đến trục đường chính:……………………...km

3. THÔNG TIN VỊ TRÍ

4. Ý KIẾN KHÁC CỦA NGƯỜI ĐƯỢC KHẢO SÁT

………………………………………………………………………………………

………………………………………………………………………………………

Tôi xin cam đoan về tính chính xác những thông tin mà tôi thu thập được

Ngày … tháng … năm 2014

Chữ ký

Họ và tên người thu thập số liệu

Phụ lục 2.4.3 Bảng tóm tắt các nghiên cứu thực nghiệm

STT Tác giả Nội dung nghiên cứu

1 Sergio A.B. và cộng sự (2002) Ảnh hưởng của môi trường (mùi hôi phát ra từ một nhà máy xử lý chất thải) đến giá căn hộ ở Brasil

Selim. S (2008) Giá trị nội tại của căn nhà có ảnh hưởng đến giá nhà ở Thổ Nhĩ Kỳ 2

Selim. H (2009) 3 Mở rộng mô hình của Selim. S (2008) với hai phương pháp là hồi quy Hedonic và phương pháp ANN

Gabriel K.B. (2011) 4 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 hưởng đến BĐS thì cũng ảnh hưởng đến giá của BĐS

5 OgWang và Wang (1999) Dùng hàm giá thỏa dụng và mô hình thỏa dụng để đánh giá đặc tính của ngôi nhà (chất lượng cuộc sống) đến giá nhà ở

Adair và cộng sự (2000) Các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc giá của thị trường BĐS ở khu vực đô thị Belfast 6

7 Janssen và cộng sự (2001) So sánh hiệu suất của phương pháp OLS, bình phương trung bình tối thiểu nhằm đánh giá mối tương quan giữa thu nhập với giá đối với các khu căn hộ

8 Messe và Wallace (2003) So sánh hai phương pháp (OLS, bình phương trung bình tối thiểu) nhằm đánh giá tác động của các yếu tố cơ bản của thị trường lên giá nhà đất

9 Stevenson (2004) Xem xét lại vấn đề về tính dị biến của mô hình Hedonic

STT Tác giả Nội dung nghiên cứu

10 Kim và Park (2005) Xác định mô hình không gian đối với các thay đổi về giá nhà đất và các yếu tố quyết định đến giá nhà đất ở Seoul và các thị trấn lân cận

11 Fan và cộng sự (2006) Áp dụng phương pháp quyết định hình cây tìm hiểu mối liên hệ giữa giá nhà đất và các đặc điểm căn nhà

12 Kestens và cộng sự (2006) Đánh giá tính không đồng nhất của giá nhà đối với loại nhà, tuổi tác, trình độ học vấn và tình trạng sở hữu trước đây của người mua

Kim (2007) Tác động của pháp lý đến giá nhà tại TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội 13

14 Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011) Dùng mô hình Hedonic và thuyết vị thế chất lượng để xác định giá BĐS ở TP. Hồ Chí Minh

Phụ lục 4.2.2 Bảng kết quả ma trận hệ số tương quan

Correlations

LnPrice

VT

DAT

NHA

LG

ST

KC

Pearson Correlation

1

.698**

.764**

.558**

.712**

-.186*

-.234**

LnPrice

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.000

.000

.024

.004

147

147

147

147

147

147

147

N

Pearson Correlation

1

.345**

.245**

.767**

-.170*

-.223**

.698**

VT

Sig. (2-tailed)

.000

.003

.000

.040

.007

.000

147

147

147

147

147

147

147

N

Pearson Correlation

.764**

.345**

1

.612**

.333**

-.105

-.043

DAT

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.207

.000

.602

.000

147

147

147

147

147

147

147

N

Pearson Correlation

.558**

.245**

.612**

1

.166*

-.506**

-.195*

NHA

Sig. (2-tailed)

.000

.003

.045

.000

.018

.000

147

147

147

147

147

147

147

N

Pearson Correlation

.712**

.767**

.333**

.166*

1

-.120

-.069

LG

Sig. (2-tailed)

.000

.000

.000

.148

.409

.045

147

147

147

147

147

147

147

N

Pearson Correlation

-.186*

-.170*

-.105

-.506**

1

-.120

.269**

ST

Sig. (2-tailed)

.024

.040

.207

.000

.001

.148

147

147

147

147

147

147

147

N

Pearson Correlation

-.234**

-.223**

-.043

-.195*

-.069

.269**

1

KC

Sig. (2-tailed)

.004

.007

.602

.018

.409

.001

147

147

147

147

147

147

147

N

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Phụ lục 4.3.1 Bảng mô tả kết quả hồi quy 6 biến với 147 quan sát

Model Summary

Model

R

R Square

Adjusted R

Std. Error of the

Durbin - Watson

Square

Estimate

1

.935a

.874

.869

.24777

1.778

a. Predictors: (Constant), VT, DAT, NHA, LG, KC, ST

b. Dependent Variable: LnPrice

ANOVAa

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

Regression

59.620

6

9.937

161.861

.000b

Residual

8.595

140

.061

1

Total

68.214

146

a. Dependent Variable: LnPrice

b. Predictors: (Constant), VT, DAT, NHA, LG, KC, ST

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Standardized

t

Sig.

95.0%

Collinearity Statistics

Coefficients

Coefficients

Confidence

Interval for B

B

Beta

Lower

Upper

Tolerance

VIF

Std.

Bound

Bound

Error

(Constant)

21.918

88.319

.000

.248

21.427 22.408

VT

.238

.067

.174

3.544

.001

.105

.371

.372

2.688

DAT

.009

.001

.474 11.221

.000

.007

.010

.504

1.984

NHA

.001

.000

.163

3.514

.001

.000

.002

.417

2.398

LG

.026

.003

.391

8.141

.000

.020

.033

.389

2.570

KC

-.134

.033

-.132

-4.086

.000

-.199

-.069

.866

1.155

ST

.109

.070

.058

1.551

.123

-0.30

.248

.643

1.555

a. Dependent Variable: LnPrice

b. Predictors: (Constant), VT, DAT, NHA, LG, KC, ST

Phụ lục 4.3.3 Bảng kết quả kiểm định giả định không có quan sát dị biệt

Residuals Statisticsa

Minimum Maximum

Mean

Std. Deviation

N

Predicted Value

21.2107

24.4759

22.1261

.63903

147

Std. Predicted Value

-1.432

3.677

.000

1.000

147

Standard Error of Predicted Value

.030

.170

.050

.020

147

Adjusted Predicted Value

21.2244

25.0282

22.1311

.65686

147

Residual

-.65451

.68128

.00000

.24263

147

Std. Residual

-2.642

2.750

.000

.979

147

Stud. Residual

-3.429

2.817

-.009

1.020

147

Deleted Residual

-1.16942

.71532

-.00502

.26675

147

Stud. Deleted Residual

-3.570

2.891

-.009

1.030

147

Mahal. Distance

1.085

67.962

5.959

7.520

147

Cook's Distance

.000

1.503

.017

.124

147

Centered Leverage Value

.007

.465

.041

.052

147

a. Dependent Variable: LnPrice

Phụ lục 4.3.4 Bảng thống kê mô tả 133 quan sát

Descriptive Statistics

Giá trị thống kê

Độ cong

Độ nhọn

Biến

Giá trị

Giá trị

Giá trị

Độ lệch

Giá trị

Sai số

Giá trị

Sai số

Số mẫu

nhỏ nhất

lớn nhất

trung bình

chuẩn

thống kê

chuẩn

thống kê

chuẩn

Price

10000000

19000000

45976691

33637278

2.030

.210

4.940

.417

133

000.00

72.9323

39.85765

00.00

LnPrice

23.67

22.0437

.62303

.378

.210

-.173

.417

133

20.72

145.30

49.2898 24.59135

1.604

.210

2.921

.417

133

11.30

DAT

457.00 111.1550 72.55650

1.484

.210

3.435

.417

133

17.50

NHA

40.00

14.1286

9.72450

.937

.210

-.130

.417

133

2.50

LG

7.5000

.57787

-.056

8.80

.210

-.657

.417

133

6.20

KC

1.00

.4361

.49777

.261

.210

-1.962

.417

133

.00

VT

1.00

.8797

.32654

-2.361

.210

3.629

.417

133

.00

ST

Valid N

133

(listwise)

Descriptive Statistics

Mean

Std. Deviation

N

LnPrice

22.0437

.62303

133

VT

.4361

.49777

133

DAT

49.2898

24.59135

133

NHA

111.1550

72.55650

133

LG

14.1286

9.72450

133

ST

.8797

.32654

133

KC

7.5000

.57787

133

Phụ lục 4.3.5 Bảng kết quả kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập và

biến phụ thuộc của 133 quan sát

Correlations

LnPrice

VT

DAT

NHA

LG

ST

KC

Pearson

LnPrice

1.000

.755

.778

.550

.754

-.124

-.211

Correlation

VT

.755

1.000

.473

.356

.794

-.141

-.171

1.000

.653

.778

.473

DAT

.419

-.049

-.050

.653

1.000

.550

.356

NHA

.217

-.516

-.139

.754

.794

.419

.217

1.000

LG

-.076

-.082

-.124

-.141

-.049

-.516

ST

-.076

1.000

.197

-.211

-.171

-.050

-.139

KC

-.082

.197

1.000

Sig. (1-

LnPrice

.

.000

.000

.000

.000

.077

.007

tailed)

VT

.000

.

.000

.000

.000

.053

.024

DAT

.000

.000

.

.000

.000

.286

.285

NHA

.000

.000

.000

.

.006

.000

.055

LG

.000

.000

.000

.006

.

.192

.173

ST

.077

.053

.286

.000

.192

.

.012

KC

.007

.024

.285

.055

.173

.012

.

N

LnPrice

133

133

133

133

133

133

133

VT

133

133

133

133

133

133

133

DAT

133

133

133

133

133

133

133

NHA

133

133

133

133

133

133

133

LG

133

133

133

133

133

133

133

ST

133

133

133

133

133

133

133

KC

133

133

133

133

133

133

133

Phụ lục 4.3.6 Bảng kết quả hồi quy 6 biến sau khi loại bỏ các biến dị biệt

Variables Entered/Removeda

Model

Variables Entered

Variables Removed

Method

1

KC, DAT, ST, LG, VT, NHAb

. Enter

a. Dependent Variable: LnPrice

b. All requested variables entered.

Model Summaryb

Adjusted R

Std. Error of the

Model

R

R Square

Square

Estimate

Durbin-Watson

1

.929a

.863

.857

.23575

1.515

a. Predictors: (Constant), KC, DAT, ST, LG, VT, NHA

b. Dependent Variable: LnPrice

ANOVAa

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

7.373

132.653

.000b

44.236

6

Residual

7.003

126

.056

Total

51.238

132

a. Dependent Variable: LnPrice

b. Predictors: (Constant), KC, DAT, ST, LG, VT, NHA

Coefficientsa

95.0%

Unstandardized

Standardized

Confidence

Collinearity

Coefficients

Coefficients

Interval for B

Statistics

Std.

Lower

Upper

Tolera

Model

B

Beta

T

Sig.

Bound

Bound

nce

VIF

Error

1

(Constant)

21.826

76.987

.000

.283

21.265 22.387

VT

.213

.072

.170

2.939

.004

.070

.356

.324

3.087

DAT

.012

.001

.463

8.744

.000

.009

.014

.386

2.588

NHA

.001

.000

.098

1.701

.091

.000

.002

.324

3.091

LG

.025

.004

.396

7.076

.000

.018

.032

.346

2.886

ST

.051

.083

.027

.613

.541

-.114

.216

.568

1.762

KC

-.127

.037

-.118

-3.449

.001

-.200

-.054

.933

1.071

a. Dependent Variable: LnPrice

Phụ lục 4.3.7 Bảng kết quả kiểm định sự tự tương quan giữa biến phụ thuộc và

các biến độc lập sau khi đã biến đổi biến NHA thành LnNha

Correlations

LnPrice

VT

DAT

LG

KC

LnNha

Pearson

LnPrice

1.000

.755

.778

.754

-.211

.523

Correlation

VT

1.000

.473

.794

.755

-.171

.327

DAT

.473

1.000

.419

.778

-.050

.609

LG

.794

.419

1.000

.754

-.082

.193

KC

1.000

-.141

-.171

-.050

-.082

-.211

LnNha

-.141

1.000

.327

.609

.193

.523

.000

.000

.000

.

.007

.000

Sig. (1-tailed)

LnPrice

VT

.

.000

.000

.000

.024

.000

DAT

.000

.

.000

.000

.285

.000

LG

.000

.000

.

.000

.173

.013

KC

.024

.285

.173

.007

.

.052

LnNha

.000

.000

.013

.000

.052

.

LnPrice

133

133

133

133

133

133

N

VT

133

133

133

133

133

133

DAT

133

133

133

133

133

133

LG

133

133

133

133

133

133

KC

133

133

133

133

133

133

LnNha

133

133

133

133

133

133

Phụ lục 4.3.8 Bảng kết quả hồi quy với biến phụ thuộc Ln(Price) và 5 biến độc

lập: DAT, VT, KC, LC, LnNha

Variables Entered/Removeda

Model

Variables Entered

Variables Removed

Method

1

LnNha, KC, LG, DAT, VTb

. Enter

a. Dependent Variable: LnPrice

b. All requested variables entered.

Model Summaryb

Std. Error of the

Model

R

R Square

Adjusted R Square

Estimate

Durbin-Watson

1

.930a

.864

.859

.23409

1.455

a. Predictors: (Constant), LnNha, KC, LG, DAT, VT

b. Dependent Variable: LnPrice

ANOVAa

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

8.856

161.612

.000b

44.279

5

Residual

6.959

127

.055

Total

51.238

132

a. Dependent Variable: LnPrice

b. Predictors: (Constant), LnNha, KC, LG, DAT, VT

Coefficientsa

Standar

dized

95.0%

Unstandardized

Coefficie

Confidence

Collinearity

Coefficients

nts

Interval for B

Statistics

Std.

Lower

Upper

Model

B

Beta

T

Sig.

Bound

Bound Tolerance

VIF

Error

1

(Constant)

21.552

65.075

.000

.331

20.897 22.207

VT

.212

.072

.170

2.964

.004

.071

.354

.326 3.066

DAT

.012

.001

.475

10.526

.000

.010

.014

.525 1.905

LG

.025

.004

.394

7.153

.000

.018

.032

.352 2.843

KC

-.122

.036

-.114

-3.381

.001

-.194

-.051

.949 1.054

LnNha

.081

.040

.086

2.023

.045

.002

.161

.596 1.677