Luận văn Thạc sĩ Quản trị kinh doanh: Các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM

---------------------------

LÊ THỊ THU HƯƠNG

CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ NHÀ Ở

TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Chuyên ngành: Kế toán

Mã số ngành: 60340301

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 09 năm 2015

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM

---------------------------

LÊ THỊ THU HƯƠNG

CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ NHÀ Ở

TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Chuyên ngành : Kế toán

Mã số ngành: 60340301

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. PHẠM VĂN TÀI

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 09 năm 2015

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

TS. PHẠM VĂN TÀI

Luận văn Thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ TP. Hồ

Chí Minh ngày 31 tháng 10 năm 2015.

Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm:

TT

Họ và tên

Chức danh Hội đồng

PGS.TS. Phan Đình Nguyên

Chủ tịch

2 TS. Hà Văn Dũng

Phản biện 1

3 TS. Nguyễn Thị Mỹ Linh

Phản biện 2

PGS.TS. Lê Quốc Hội

Ủy viên

5 TS. Phan Mỹ Hạnh

Ủy viên, Thư ký

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận sau khi Luận văn đã

được sửa chữa (nếu có).

Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn

PGS.TS. PHAN ĐÌNH NGUYÊN

TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ TP. HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

PHÒNG QLKH – ĐTSĐH

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

TP. HCM, ngày..… tháng….. năm 2015

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: LÊ THỊ THU HƯƠNG

Giới tính: Nữ

Ngày, tháng, năm sinh: 28/09/1991

Nơi sinh: Hải Phòng

Chuyên ngành: Kế Toán

MSHV: 1341850070

I- Tên đề tài:

Các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh

II- Nhiệm vụ và nội dung:

Nghiên cứu xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở tại thành phố Hồ Chí

Minh, đánh giá mức độ tác động đồng thời cung cấp một mô hình định giá làm tài liệu

tham khảo cho các nhà đầu tư cũng như những người mua bán nhà ở trên thị trường.

III- Ngày giao nhiệm vụ: 17/03/2015

IV- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 17/09/2015

V- Cán bộ hướng dẫn: TS. PHẠM VĂN TÀI

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH

(Họ tên và chữ ký)

TS. PHẠM VĂN TÀI

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, có sự hỗ trợ từ

giảng viên hướng dẫn là TS. Phạm Văn Tài. Các số liệu, kết quả nêu trong Luận văn

là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện Luận văn này

đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong Luận văn đã được chỉ rõ nguồn

gốc.

Học viên thực hiện Luận văn

LÊ THỊ THU HƯƠNG

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS. Phạm Văn Tài, người đã tận tình

hướng dẫn và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình tôi thực hiện luận văn này, cũng như đã

giúp đỡ tôi hoàn thiện kiến thức chuyên môn của bản thân.

Tôi xin trân trọng cám ơn đến Ban Giám hiệu, Phòng Quản lý khoa học – Đào

tạo sau đại học, Khoa Kế toán – Tài chính – Ngân hàng, Phòng Tổ chức – Hành chính

và toàn thể các Quý Thầy, Cô tham gia giảng dạy của trường Đại học Công nghệ TP.

Hồ Chí Minh đã truyền đạt những kiến thức quý báu và giúp đỡ tôi trong thời gian tôi

tham gia khóa học cho đến khi hoàn thành luận văn.

Cuối cùng, tôi xin cám ơn gia đình, bạn bè và các đồng nghiệp đã động viên

giúp đỡ, khích lệ và tạo mọi điều kiện tốt nhất để tôi theo học và hoàn thành Luận

văn tốt nghiệp này.

LÊ THỊ THU HƯƠNG

iii

TÓM TẮT

Nghiên cứu sử dụng mô hình Hedonic và thuyết Vị thế - Chất lượng để xác

định các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh. Trong nghiên

cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu của 178 căn nhà trên địa bàn thành phố Hồ Chí

Minh trong một năm, từ tháng giêng đến tháng mười hai năm 2014, sử dụng một

biến độc lập và mười một biến phụ thuộc. Nghiên cứu phát hiện rằng tám trong

mười một biến có ảnh hưởng đáng kể đến giá nhà.

Kết quả chỉ ra rằng giá của một ngôi nhà bị ảnh hưởng mạnh bởi các biến vị

trí, biến số tầng và các biến thuộc về cấu trúc của căn nhà. Một số các biến số có

ảnh hưởng tích cực đến giá nhà ở là vị trí của căn nhà, số tầng, số phòng ngủ, diện

tích đất, diện tích nhà và chiều rộng mặt đường trước nhà. Các biến khác có tác

động tiêu cực đến giá cả là khoảng cách đến trung tâm thành phố và căn nhà có

phần đất nằm trong quy hoạch.

ABSTRACT

This research applied the Hedonic model and Status-Quality theory to

identify the factors that affect the housing price in Ho Chi Minh City. In this

research, I used the data of 178 housing in Ho Chi Minh City within one year, from

January to December 2014, one dependent and 11 independent variables have been

used. This research found that 8 out of 11 variables had significant influence on

housing prices.

The results indicate that the price of a house is strongly influenced by some

location variables, floors variables and structural variables. Some of these variables

have a positive effect on the housing price are the location of housing, floors,

number of bedroom, land area, house area and front road width. Other variables

have a negative effect on price are distance to the central city district and land with

planning.

Keywords: Hedonic model, housing price, housing market.

MỤC LỤC

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

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

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

ABSTRACT .............................................................................................................. iv

MỤC LỤC ................................................................................................................... v

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ........................................................................ viii

DANH MỤC CÁC BẢNG ...................................................................................... ix

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy của mô hình bằng phương pháp OLS ......................... ix

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, HÌNH ......................................................................... x

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ........................................ 1

1.1 Lý do nghiên cứu ............................................................................................ 1

1.2 Vấn đề nghiên cứu .......................................................................................... 2

1.3 Câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu ..................................................................... 3

1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu ................................................................................... 3

1.3.2 Câu hỏi nghiên cứu ..................................................................................... 3

1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .................................................................... 4

1.5.1 Đối tượng nghiên cứu .................................................................................. 4

1.5.2 Phạm vi nghiên cứu ..................................................................................... 4

1.6 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu ............................................................ 4

1.7 Kết cấu của đề tài nghiên cứu ............................................................................ 5

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC 6

2.1 Khái niệm và đặc điểm của nhà ở: ..................................................................... 6

2.1.1 Khái niệm nhà ở: ......................................................................................... 6

4.4.

nhỏ nhất OLS ....................................................................................................... 34

4.3. Kết quả mô hình nghiên cứu theo phương pháp ước lượng bình phương

4.2. Phân tích tương quan ................................................................................... 32

................................................................................ 30

ẫ

2.1.2 Đặc điểm của nhà ở ..................................................................................... 6

2.2 Định giá tài sản .................................................................................................. 7

2.2.1. Khái niệm về định giá tài sản. .................................................................... 7

2.2.2. Các phương pháp định giá bất động sản: .................................................. 8

2.3. Phương pháp định giá Hedonic ...................................................................... 10

2.4 Lý thuyết Vị thế - Chất lượng ...................................................................... 13

2.5 Tổng quan các nghiên cứu trước đây ............................................................... 14

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................. 18

3.1 Quy trình nghiên cứu: ...................................................................................... 18

3.1 Mô hình nghiên cứu ......................................................................................... 19

3.1.1 Cơ sở xây dựng mô hình ............................................................................ 19

3.1.2 Mô hình nghiên cứu ................................................................................... 21

3.2 Giả thuyết nghiên cứu ...................................................................................... 27

3.3 Phương pháp nghiên cứu: ................................................................................ 28

3.4 Phương pháp thu thập dữ liệu ...................................................................... 28

3.5 Phương pháp xử lý dữ liệu ............................................................................... 29

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................................. 30

4.1. Mô

vii

4.4.3. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư ............................................. 37

4.4.4. Tổng hợp kết quả kiểm định .................................................................. 38

4.5. Kết quả mô hình nghiên cứu .......................................................................... 38

4.6. Thảo luận kết quả nghiên cứu ..................................................................... 40

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................ 44

5.1 Kết luận ............................................................................................................ 44

5.2 Một số kiến nghị .............................................................................................. 45

5.3 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo .......................................................... 48

5.3.1. Hạn chế ..................................................................................................... 48

5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo. .................................................................... 48

TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................... 50

PHỤ LỤC

viii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Bất động sản

BĐS

Thành phố

Phương pháp bình phương nhỏ nhất

OLS

Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát

GLS

DANH MỤC CÁC BẢNG

Tên bảng biểu

Trang

Bảng 3.1: Tổng hợp kết quả các nghiên cứu trước

Bảng 3.2: Diễn giải các biến trong mô hình nghiên cứu

Bảng 4.1: Thống kê các quận trong mẫu nghiên cứu

Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Bảng 4.3: Ma trận tương quan giữa các biến nghiên cứu

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy của mô hình bằng phương pháp OLS

Bảng 4.5: Kiểm định phương sai của sai số không đổi

Bảng 4.6 : Kiểm định đa cộng tuyến

Bảng 4.7: Kết quả nghiên cứu sau khi dùng phương pháp GLS

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, HÌNH

Tên các hình

Trang

Biểu đồ 4.1: Biểu đồ histogram của phần dư

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu của đề tài

Hình 3.2: Các nhân tố tác động đến giá nhà ở

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

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

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

sở lý thuyết trước đây để phân tích và làm rõ lĩnh vực mà tác giả nghiên cứu. Nội

dung của chương bao gồm 7 phần: (1) Lý do nghiên cứu, (2) Vấn đề nghiên cứu, (3)

Câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu, (4) Phương pháp nghiên cứu, (5) Phạm vi và đối

tượng nghiên cứu, (6) Ý nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu, (7) Kết cấu của đề

tài nghiên cứu.

1.1 Lý do nghiên cứu

Kinh tế phát triển có xu hướng làm gia tăng mọi nhu cầu xã hội, trong đó nhu

cầu nhà ở là cơ bản và thiết yếu của con người. Như Ph-Ăngghen nói: “con người

trước hết phải ăn uống, chỗ ở và mặc đã rồi mới có thể làm chính trị, khoa học,

nghệ thuật, tôn giáo…”. Nhà ở vừa là phương tiện quan trọng để bảo vệ con người

trước các hiện tượng tự nhiên như nắng, mưa, gió, bão, vừa là nơi con người ăn

uống, nghỉ ngơi để tái tạo sức lao động. Cùng với sự phát triển của xã hội, ngày nay

nhà ở không chỉ đơn thuần cung cấp một nơi sinh sống mà còn là một trong những

tài sản có giá trị lớn, nằm trong danh mục đầu tư. Trên thực tế, việc sở hữu nhà ở

còn được xem là dấu hiệu của “sự tăng trưởng trong cuộc sống” và vì thế các thông

tin về giá cả cũng như thị trường bất động sản luôn nhận được sự quan tâm và theo

dõi.

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

thì TP. Hồ Chí Minh là đô thị lớn nhất Việt Nam, theo dữ liệu từ Tổng cục thống kê

thì mật độ dân số ở TP. Hồ Chí Minh vào năm 2011 là 3.589 người/km2. Hơn nữa

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

nghệ, văn hóa của cả nước, chính vì thế số lượng nhập cư vào, ra là rất lớn nhằm

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

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

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

đặt ra đối với các cấp chính quyền nhà nước. Tuy nhiên phần lớn việc định giá nhà

ở trong thời gian vừa qua vẫn còn mang nặng tính chủ quan áp đặt, cách thức tổ

chức chủ yếu dựa trên kinh nghiệm… Tình trạng thiếu các thông tin liên quan đến

lĩnh vực BĐS như: quy hoạch, chính sách, dự án, định giá… nên các doanh nghiệp

và nhà đầu tư, người có nhu cầu mua - bán, thuê - cho thuê đều lúng túng.

Trên thế giới từ khá lâu đã có nhiều nghiên cứu về thị trường nhà ở được thực

hiện qua nhiều góc nhìn khác nhau. Đặc biệt tại các nước phát triển mà ở đó thị

trường bất động sản (BĐS) đã hình thành lâu đời, các phương pháp mới nhất để

định giá nhà ở thường dựa mô hình định giá Hedonic, sử dụng hàm hồi quy trong đó

các thuộc tính của nhà ở như vị trí, diện tích, số tầng, số phòng… được xem như các

biến số độc lập và giá nhà là biến số phụ thuộc. Mô hình này cho phép giảm mức độ

chủ quan trong việc đánh giá giá trị của căn nhà vì nó cho phép xác định giá hàng

hóa theo thuộc tính của chúng. Trong khi đó tại Việt Nam phương pháp thường

được sử dụng trong định giá nhà ở là phương pháp so sánh giá bán, tức là giá trị của

căn nhà này dựa trên giá bán tương tự của căn nhà khác có nhiều đặc điểm tương

đối giống nhau trong cùng thị trường để ước tính giá trị thực của nó.

Nhận thức được tầm quan trọng trong việc xây dựng một mô hình định giá cho

nhà ở làm sao để vừa đảm bảo mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận vừa đảm bảo mức giá

được thị trường chấp nhận đồng thời để góp phần sáng tỏ cơ sở khoa học trong công

tác định giá nhà ở, giúp công tác định giá phù hợp với giá thị trường nên tác giả

chọn đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh”

làm đề tài nghiên cứu.

1.2 Vấn đề nghiên cứu

Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn thành phố Hồ Chí

Minh, từ đó đưa ra những đề nghị làm căn cứ cho công tác định giá cũng như thông

tin tham khảo cho những nhà đầu tư, những người có nhu cầu bán cũng như mua

nhà.

1.3 Câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu

1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu này nhằm vào các mục tiêu sau đây:

 Mục tiêu tổng quát:

Xác định các nhân tố tác động đến giá nhà ở trên địa bàn thành phố Hồ

Chí Minh.

 Mục tiêu cụ thể:

- Chỉ ra các nhân tố liên quan đến đặc điểm vị thế và chất lượng của căn nhà

có ảnh hưởng đến giá nhà trên địa bàn thành phố. Lượng hóa các nhân tố

tác động đến giá trị của căn nhà.

- Đưa ra mô hình định giá nhà ở phù hợp cho thị trường thành phố Hồ Chí

Minh.

- Cung cấp thông tin cho những người mua và người bán nhà có một tài liệu

tham khảo về giá cả nhà hiện nay trên địa bàn Thành phố.

- Đưa ra một số kiến nghị làm tài liệu tham khảo cho các nhà kinh doanh

BĐS.

1.3.2 Câu hỏi nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu của nghiên cứu, đề tài tiến hành trả lời các câu hỏi sau:

− Có các nhân tố nào ảnh hưởng đến giá nhà ở trên đại bàn thành phố Hồ Chí

Minh?

− Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến giá nhà ở ra sao?

1.4. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện bằng hai phương pháp: nghiên cứu định tính và

nghiên cứu định lượng.

Phương pháp định tính được thực hiện thông qua kỹ thuật phỏng vấn sâu 7

chuyên gia về BĐS, hiện đang giữ chức vụ quan trọng trong các công ty BĐS hoặc

công ty thẩm định giá tại thành phố Hồ Chí Minh nhằm làm gia tăng căn cứ để đưa

các biến vào trong mô hình sao cho phù hợp với địa bàn nghiên cứu.

Nghiên cứu định lượng thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng các báo cáo thẩm

định giá của 178 mẫu nhà phố tại một số công ty thẩm định ở thành phố Hồ Chí

Minh trên cơ sở thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy.

Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phần mềm thống kê chuyên ngành

STATA để chạy mô hình hồi quy. Từ kết quả kiểm định xác định các nhân tố ảnh

hưởng đến giá nhà đất và mức độ ảnh hưởng của chúng.

1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.5.1 Đối tượng nghiên cứu

Đề tài tập trung nghiên cứu cho đối tượng là nhà ở hay còn gọi là nhà phố

(không bao gồm căn hộ chung cư, biệt thự) trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.

1.5.2 Phạm vi nghiên cứu

Bài nghiên cứu khảo sát 178 mẫu nhà ở trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh,

tập trung tại quận ven trung tâm thành phố (Quận 1) như: Bình Thạnh, Phú Nhuận,

Quận 3, Quận 4, Quận 5, Quận 10, Quận 11 vào năm 2014. Lý do chọn các quận

vùng ven trung tâm vì muốn tạo tính đồng đều trong việc chọn mẫu. Thời gian

nghiên cứu trong năm 2014 có thể giảm thiểu được những biến động vĩ mô trên thị

trường như biến động về đầu tư vốn, lãi suất, tỉ giá...

1.6 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu

Làm tài liệu tham khảo cho những người quan tâm đến giá nhà ở trên thành

phố Hồ Chí Minh.

Giúp các nhà đầu tư, các nhà quản lý và doanh nghiệp có thêm một căn cứ

khoa học về công tác định giá nhà ở để tham khảo trong quá trình đưa ra quyết định

quản lý và kinh doanh.

1.7 Kết cấu của đề tài nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu bao gồm 5 chương theo thứ tự:

Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu

Chương 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

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

kiến chuyên gia về lĩnh vực bất động sản và tình hình nhà đất hiện nay tại thành phố

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

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

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

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

này và đến giá nhà ở trên một phương diện khoa học theo hướng điều tra và nghiên

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

là tư liệu tham khảo cho những nhà đầu tư cũng như những người có nhu cầu sử

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

ngày 23/6/2010 của Chính phủ

-CP

ề

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

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

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

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

Hedonic và thuyết vị thế chất lượng. Đồng thời tổng quan các nghiên cứu trước về

các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở làm căn cứ để xây dựng mô hình nghiên cứu

ở chương 3.

2.1 Khái niệm và đặc điểm của nhà ở:

2.1.1 Khái niệm nhà ở:

Theo từ điển Tiếng Việt "nhà" được định nghĩa là: “công trình xây dựng có

mái, có tường vách để ở hay để dùng vào một công việc nào đó”.

Theo Luật Nhà ở

− Việc giao dịch mua bán, chuyển nhượng nhà ở phải thực hiện theo những

quy định hết sức chặt chẽ của pháp luật.

2.2 Định giá tài sản

2.2.1. Khái niệm về định giá tài sản.

Định nghĩa về định giá, cho tới hiện nay, có nhiều định nghĩa khác nhau, tuy

nhiên, các định nghĩa đều coi định giá là việc ước tính giá cả của tài sản tại một thời

điểm nhất định. Theo từ điển Oxford, định giá tài sản được hiểu như sau : “Định giá

tài sản là sự ước tính giá trị của các quyền sở hữu tài sản bằng hình thái tiền tệ phù

hợp với một thị trường, tại một thời điểm, theo những tiêu chuẩn cho mục đích nhất

định”. Theo nghiên cứu của các giáo sư viện đại học Potstmouth, Vương quốc Anh:

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

tiền tệ cho mục đích xác định”.

Ở nước ta, cho đến nay vẫn còn nhiều tranh cãi về việc nên dùng từ “định giá”

hay từ “thẩm định giá” trong hoạt ước tính giá cả của các hàng hoá, tài sản. Trên

thực tế, từ định giá tài sản và thẩm định giá tài sản đang được sử dụng trong nhiều

văn bản pháp luật cũng như trong thực tế với cùng nội dung và ý nghĩa kinh tế.

Theo Pháp lệnh Giá được công bố ngày 8 tháng 2 năm 2002, chính thức có

hiệu lực thi hành từ ngày 1 tháng 7 năm 2002, đã giải thích về “Thẩm định giá” tại

điều 4 khoản 3 là: “Thẩm định giá là việc đánh giá và đánh giá lại giá trị của tài sản

phù hợp với một thị trường tại một địa điểm, thời điểm nhất định theo tiêu chuẩn

của Việt Nam hoặc theo thông lệ quốc tế”. Tuy tên gọi là Thẩm định giá, nhưng

trong giải thích từ ngữ của Pháp lệnh Giá thì thừa nhận đó là việc đánh giá và đánh

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

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

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

hoặc thông lệ quốc tế.

2.2.2. Các phương pháp định giá bất động sản:

Ngày 26/11/2004, Bộ Tài chính ban hành Thông tư số 114/2004/TT-BTC

hướng dẫn thực hiện nghị định số 188/2004/NĐ-CP của Chính phủ về phương pháp

xác định giá đất và khung giá các loại đất. Theo đó quy định phương pháp xác định

giá đất theo phương pháp so sánh trực tiếp và phương pháp thu nhập. Ngày

06/12/2007, Bộ Tài chính ban hành Thông tư số 145/2007/TT-BTC hướng dẫn áp

dụng thực hiện Nghị định 123/2007/NĐ-CP ngày 27/07/2007 của Chính phủ về việc

sửa đổi, bổ sung một số điều của Nghị định 188/2004/NĐ-CP. Theo đó đã quy định

thêm hai phương pháp xác định giá đất là: phương pháp chiết trừ và phương pháp

thặng dư. Như vậy việc xác định giá đất có bốn phương pháp để thực hiện. Ngoài ra

còn có phương pháp chi phí, các nước trên thế giới cũng đã áp dụng để tính giá đất

(Nguyễn Thế Huấn và Phan Thị Thu Hằng, 2008). Cụ thể các phương pháp như sau:

a/ Phương pháp so sánh/ so sánh trực tiếp:

Phương pháp so sánh thị trường dựa trên lý thuyết cho rằng: Giá trị thị trường

của BĐS có mối quan hệ mật thiết với giá cả của BĐS tương tự có thể so sánh

được, đã giao dịch trên thị trường. Đây là phương pháp sử dụng rộng rãi và phổ

biến nhất hiện nay ở Việt Nam cũng như nhiều nước trên thế giới. Điều kiện tiên

quyết để áp dụng phương pháp so sánh là: Yêu cầu thị trường phải phát triển trong

điều kiện bình thường, thị trường thường xuyên giao dịch; thông tin thu thập có thể

so sánh được và có chất lượng đáng tin cậy, giá cả của BĐS so sánh là trung thực và

chính xác.

Bên cạnh những ưu điểm về sự thuận tiện và dễ dàng áp dụng thì phương pháp

so sánh cũng có những hạn chế nhất định. Phương pháp này không có mô hình và

công thức nhất định, vì vậy kết quả định giá còn tùy thuộc rất nhiều vào kinh

nghiệm và kiến thức của người định giá.

b/ Phương pháp thu nhập (còn gọi là phương pháp đầu tư hoặc phương pháp vốn

hóa):

Phương pháp này dựa trên cơ sở thu nhập ròng trung bình hàng năm trong

tương lai từ một BĐS, tương ứng với một tỷ lệ (%) thu hồi vốn nhất định đối với

BĐS đó (còn gọi là tỷ lệ vốn hóa) để tính ra giá trị của BĐS đó. Mặt hạn chế của

phương pháp này là các tham số để tính toán giá trị BĐS đòi hỏi độ chính xác cao,

trong khi việc xác định chúng lại phải tiến hành trong điều kiện dự kiến trước, vì

vậy độ chính xác của kết quả tính toán thường bị hạn chế.

c/ Phương pháp chi phí ( phương pháp giá thành):

Phương pháp này chủ yếu được áp dụng để định giá những BĐS không có

hoặc rất ít khi xảy ra việc mua bán chúng trên thị trường BĐS (nhà thờ, trường học,

bệnh viện, công sở…) Dựa trên nguyên tắc thay thế, phương pháp chi phí cho phép

giả định rằng, giá trị của một tài sản hiện có, có thể đo bằng chi phí làm ra một tài

sản tương tự có vai trò như là một vật thay thế, nghĩa là giá trị của khu đất thay thế

cộng với chi phí xây dựng hiện hành.

Có thể hiểu đơn giản theo công thức: Giá bất động sản = Giá đất đai + Chi phí

xây dựng mới – Lượng khấu hao tích lũy.

d/ Phương pháp lợi nhuận (hay phương pháp hạch toán):

Phương pháp này được sử dụng để xác định giá của các tài sản đặc biệt như

rạp chiếu phim, khách sạn và những tài sản khác mà giá trị của nó chủ yếu phụ

thuộc vào khả năng sinh lời từ tài sản đó, mặt hạn chế của phương pháp này là chỉ

áp dụng để xác định giá trị cho những BĐS mà hoạt động của nó có tạo ra lợi

nhuận.

e/ Phương pháp thặng dư (hay phương pháp phân tích kinh doanh / phát triển giả

định):

Phương pháp này thường được áp dụng để tính toán giá trị của những BĐS

không phải theo hiện trạng sử dụng mà căn cứ vào mục đích sẽ được sử dụng chúng

trong tương lai, theo quy hoạch sẽ được cấp có thẩm quyền phê duyệt. Thực chất

phương pháp thặng dư là một dạng của phương pháp giá thành, chúng thực hiện

theo nguyên tắc: Giá trị đất đai được xác định trên cơ sở giá trị còn lại sau khi lấy

giá trị công trình BĐS trừ đi tổng số chi phí và lợi nhuận.

Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc giá nhà được lấy từ kết quả thẩm định

giá của một số công ty thẩm định giá tại thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả thẩm định

giá trị tài sản được xác định dựa trên cơ sở giá trị thị trường tại thời điểm thẩm định.

Theo tiêu chuẩn 02 - Tiêu chuẩn thẩm định giá Việt Nam: “Giá thị trường của một

tài sản là mức giá ước tính của tài sản tại thời điểm, địa 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 mua bán khách quan, độc lập, có đủ thông tin, các bên tham gia hành

động một cách có hiểu biết, thận trọng và không bị ép buộc" trong điều kiện thương

mại bình thường.

2.3. Phương pháp định giá Hedonic

Thuật ngữ “hedonic” xuất phát từ tiếng Hy Lạp “hedonikos” nghĩa là sự hài

lòng. Phương pháp định giá Hedonic được định nghĩa là kỹ thuật phân tích hồi quy

được dùng để xác định giá trị của những thuộc tính liên quan đến hàng hóa trên thị

trường trong các giai đoạn cụ thể. Mô hình hồi quy Hedonic được xây dựng dựa

trên lý thuyết, hàng hóa là một tập hợp của nhiều đặc tính khác nhau và giá của

hàng hóa được gắn liền với các đặc tính này. Nhưng một số đặc tính không được

lượng hóa được nên được thể hiện dưới dạng biến giả. Hệ số của của các biến trong

mô hình hồi quy thể hiện mức độ đóng góp, tác động của đặc tính đó đến giá chung

của hàng hóa.

Theo Griliches (1971) trích trong Nguyễn Quốc Nghị (2012), phương pháp

Hedonic dựa trên cơ sở: giá của một hàng hóa không đồng nhất có thể được xác

định thông qua những thuộc tính liên quan đến hàng hóa đó. Vì thế, hàm hồi quy

Hedonic có dạng: pi = h(ci), với pi là giá của hàng hóa và ci là vector của các đặc

tính liên quan đến hàng hóa. Những thuộc tính có thể đo lường được như kích cỡ,

tốc độ, trọng lượng,… sẽ ảnh hưởng đến giá trị của hàng hóa. Malpezzi (2002) đã

chỉ ra rằng Court (1939) được xem là người đầu tiên áp dụng phương pháp hồi quy

Hedonic. Phương pháp của ông liên hệ giá của xe ô tô với những đặc điểm tạo ra sự

hài lòng của khách hàng như sức mạnh của động cơ, tốc độ, trang trí nội thất của

xe,… Vì thế, mô hình được biết đến với tên gọi “mô hình định giá Hedonic”. Mô

hình Hedonic được phát triển hoàn chỉnh hơn qua hai nghiên cứu quan trọng là lý

thuyết tiêu dùng của Lancaster (1966) và mô hình giá Hedonic và thị trường ẩn của

Rosen (1974). Ngoài ra nó còn được sử dụng để ước tính nhu cầu về một loại hàng

hóa, mô hình

Một trong những nghiên cứu đầu tiên áp dụng mô hình định giá Hedonic vào

thị trường nhà ở là của Ridker và Henning (1967), nghiên cứu về ảnh hưởng của ô

nhiễm không khí đến giá BĐS, tính toán tác động của cải thiện chất lượng môi

trường lên giá nhà ở, mô hình như sau:

Pi = f (S1i ... Ski , N1i ... Nmi , Z1i ... Zni)

Trong đó: Pi: Giá nhà

S = đặc điểm kết cấu nhà ở (1...k), như diện tích nhà, số lượng phòng,

loại hình xây dựng và một số nhân tố khác.

N = đặc điểm môi trường xung quanh (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.

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

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

nhất, đồng thời nhu cầu của người tiêu thụ cũng không đồng nhất. Thật vậy, BĐS

nói chung và nhà ở nói riêng có tính dị biệt cao, mỗi căn nhà có một vị trí nhất định,

diện tích, thời gian, chất liệu xây dựng khác nhau. Bên cạnh đó, mức độ thỏa dụng

của người mua khác nhau nên định giá căn nhà cũng khác nhau. Hơn nữa một căn

nhà có cùng một nhóm đặc điểm được định giá khác nhau theo từng người mua,

việc định giá vì thế cũng trở nên khó khăn. Từ đó, phương pháp Hedonic được sử

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

giá trị chung của cả căn nhà.

Mô hình Hedonic kiểm soát các đặc điểm của tài sản, do đó cho phép các nhà

phân tích phân biệt được tác động sự thay đổi của mẫu. So với các phương pháp

định giá truyền thống như phương pháp so sánh, phương pháp chi phí, phương pháp

thu nhập, phương pháp lợi nhuận hoặc phương pháp thặng dư thì có thể nói hiện

nay phương pháp định giá bằng mô hình Hedonic thực sự được coi là một trong các

phương pháp xác định giá trị tiên tiến và được sử dụng nhiều tại các nước phát

triển.

Tại các thị trường nhà ở phát triển như Mỹ và Anh, rất nhiều nghiên cứu đã

được thực hiện để xem xét mối quan hệ giữa giá nhà và các thuộc tính về nhà ở như

nghiên cứu của Sirmans and Zietz et al (2005), Grether và Mieszkowski, 1974).

Theo Griliches (1991) và Brent R. Moulton (2001) trích trong Lê Thị Huyền Trâm

(2012), vào năm 1968, Cục điều tra dân số Hoa Kỳ là cơ quan chính phủ đầu tiên áp

dụng phương pháp Hedonic để tính giá nhà ở dựa trên những đặc điểm như diện

tích sàn, số phòng tắm, vị trí và máy điều hòa. Năm 1987, Cục thống kê lao động

Hoa Kỳ chính thức ứng dụng phương pháp Hedonic để tính chỉ số giá nhà cho thuê.

Bên cạnh đó, phương pháp định giá này được sử dụng rộng rãi vào hệ thống thống

kê của các quốc gia thuộc Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế, đặc biệt là trong

thị trường hàng hóa công nghệ cao và thị trường nhà ở.

Việc sử dụng mô hình Hedonic để đánh giá các nhân tố tác động đến giá nhà ở

tại các thị trường đang phát triển như Châu Mỹ latinh và Châu Á cũng nhận được

những kết quả đáng khích lệ. Ví dụ Pasha và Butt (1996) nghiên cứu thực nghiệm

các nhu cầu các thuộc tính về nhà ở ở Pakistan bằng cách sử dụng các phương pháp

Hedonic đã tìm thấy kích thước lô đất, không gian sống, số phòng của ngôi nhà, số

lượng phòng tắm ảnh hưởng đến giá nhà ở tại Pakistan. Wen Hai-zhen (2005)

nghiên cứu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà đô thị tại Hàng Châu,

Trung Quốc.

2.4 Lý thuyết Vị thế - Chất lượng

Lý thuyết Vị thế - Chất lượng được TS. Hoàng Hữu Phê và Giáo sư Patrick

Wakely phát triển và công bố vào năm 2000 tại Đại học Tổng hợp London (UCL)

dưới tiêu đề “Vị thế, chất lượng và sự lựa chọn khác: Tiến tới một lý thuyết mới về

vị trí dân cư đô thị” (Phe & Wakely, 2000). Nội dung chính của lý thuyết này là về

động học dân cư đô thị, lý giải sự dịch chuyển của người dân trong không gian đô

thị hoàn toàn khác biệt so với lý thuyết được chấp nhận rộng rãi hiện nay, phát triển

bởi W. Alonso (1964).

Lý thuyết Vị thế - Chất lượng có thể được phát biểu vắn tắt như sau:

- Các đô thị có cấu trúc (đa) cực, các cực phát triển là nơi có (các) vị thế xã

hội cao nhất. Vị thế xã hội có thể đặc trưng cho tài sản, quyền lực chính trị,

kinh doanh, văn hóa, chủng tộc, giáo dục..., tùy theo hình thái xã hội. Các

khu dân cư tạo các vành đai đồng tâm quanh các cực vị thế xã hội;

- Giá trị nhà ở tạo bởi 2 thành phần: Vị thế xã hội nơi ở và chất lượng nhà ở;

Vị thế như định nghĩa ở trên chỉ có thể đo được một cách gián tiếp; Chất

lượng được hình thành từ các yếu tố vật thể và vì thế có thể đo đếm được

trực tiếp;

- Tại mỗi điểm vị thế có một giá trị chất lượng tương ứng. Quỹ tích các điểm

này tạo thành mặt ngưỡng trong không gian 3 chiều. Mặt ngưỡng chia toàn

bộ quỹ nhà thành hai phần: vùng mong muốn và vùng không mong muốn;

- Tại mức giá trị thấp, giá nhà đặc trưng chủ yếu bởi giá trị sử dụng. Tại mức

giá trị cao hơn, giá nhà được đặc trưng bởi giá trị trao đổi.

Chất lượng BĐS bao gồm các đặc tính vật lý hữu hình đo đếm được như diện

tích đất, diện tích xây dựng, số lượng phòng, số tầng cao, kết cấu công trình,

nguyên vật liệu xây dựng… Vị thế BĐS là một hình thức đo sự mong muốn về mặt

xã hội gắn với nhà ở tại một vị trí xác định. Nó có thể đại diện cho của cải, văn hoá

giáo dục, chất lượng môi trường… phụ thuộc vào hệ thống giá trị hiện thời của một

xã hội nhất định, và theo nghĩa đó có có liên quan chặt chẽ tới các điều kiện lịch sử

cụ thể, có thể coi đó là chiều thời gian (Hoàng Hữu Phê và Patrick Wakely, 2000).

Tóm lại, BĐS có hai thuộc tính: thuộc tính tự nhiên và thuộc tính xã hội, thuộc

tính tự nhiên chính là chất lượng BĐS, quyết định giá trị sử dụng, giá trị hữu hình

của BĐS; thuộc tính xã hội chính là vị thế của BĐS, quyết định giá trị, giá trị vô

hình của BĐS. Cung cầu thị trường BĐS là cung cầu về dịch vụ BĐS, tức về tổ hợp

chất lượng và vị thế, kết hợp với nhau theo một tỷ lệ nhất định, cân bằng cung cầu

trên thị trường hình thành giá trị trao đổi của BĐS. Giá trị trao đổi BĐS = (giá trị

chất lượng, giá trị vị thế).

2.5 Tổng quan các nghiên cứu trước đây

Trong phần này tác giả đánh giá đến những nghiên cứu trước ở Việt Nam và

trên thế giới sử dụng mô hình Hedonic để định giá bán của BĐS.

Kain và Quigley (1970) phát hiện ra rằng chất lượng các dịch vụ nhà ở, số

phòng, số lượng phòng tắm và diện tích sàn có ảnh hưởng đến giá nhà trong mô

hình bán logarit. Nghiên cứu này cũng bao gồm biến khoảng cách đến các khu vực

trung tâm nhưng nó không có ý nghĩa thống kê.

Tse và Love (2000) nghiên cứu nhằm mục tiêu xác định các nhân tố làm tăng

giá nhà tại trung tâm Hong Kong năm 1999. Dữ liệu nghiên cứu dựa trên 139 giao

dịch thực tế từ 01/1999 đến 03/1999 và được đưa vào mô hình tuyến tính hedonic

dạng logarit để phân tích. Các biến trong mô hình gồm diện tích sàn nhà, tuổi của

nhà và các biến giả về bãi đỗ xe, khoảng cách đến trung tâm mua sắm, khoảng cách

đến trung tâm thể thao, khoảng cách đến nghĩa trang. Kết quả của các mô hình cho

thấy tất cả các biến đều có ý nghĩa, ngoại trừ biến giả khả năng tiếp cận trung tâm

mua sắm. Trong đó, diện tích nhà và sự có sẵn của bãi đỗ xe ảnh hưởng mạnh đến

giá nhà ở. Ngược lại, nhà được xây dựng càng lâu có giá giao dịch càng thấp.

Khoảng cách từ nhà đến nghĩa trang càng gần làm cho giá nhà càng giảm.

Theo Morancho (2003) sử dụng mô hình Hedonic để nghiên cứu mối quan hệ

giữa giá nhà ở và khu vực cây xanh đô thị (công viên, cây xanh). Nghiên cứu quan

sát 810 nhà ở tại thành phố Castellón (Tây Ban Nha), kết quả cho thấy ngoài những

biến có ảnh hưởng chính đến giá nhà ở như diện tích nhà ở, kích thước của ban

công, số phòng tắm, số tuổi (năm xây dựng) của ngôi nhà, thang máy và một nhà

kho nhỏ thì khu vực đô thị xanh (công viên, cây xanh) cũng có ảnh hưởng đáng kể

đến giá nhà, cụ thể là cứ xa khu vực xanh đô thị 100m thì giá nhà lại giảm 300.000

Pesetas (đơn vị tiền tệ Tây Ban Nha-khoảng 1800 Euro).

Wen Hai-zhen (2005) nghiên cứu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà

đô thị tại Hàng Châu, Trung Quốc dựa vào mô hình định giá Hedonic. Bài nghiên

cứu chọn ra 18 biến độc lập để phân tích sự tác động của các biến ảnh hưởng đến

giá nhà tại thành phố Hàng Châu, theo 2.473 mẫu nhà và dữ liệu của 290 nhà được

khảo sát nhà thực tế. Kết quả nghiên cứu nhận xét 14 trong 18 biến có ảnh hưởng

quan trọng đến giá nhà khảo sát. Các biến được phân chia thành 4 nhóm và tỷ lệ ảnh

hưởng đến giá nhà là: nhóm đặc điểm thuộc cấu trúc (60%), nhóm đặc điểm thuộc

khu vực xung quanh nhà (16,5%), nhóm đặc điểm thuộc vị trí (19,8%) và nhóm đặc

điểm khác (2,7%). Qua phân tích 14 biến ảnh hưởng đến giá nhà sắp xếp theo thứ tự

mức độ ảnh hưởng nhiều đến ít: diện tích sàn, khoảng cách đến hồ phía Tây, môi

trường bên trong, khoảng cách đến trung tâm thương mại, điều kiện giao thông, bãi

đậu xe, mức độ trang trí, quản lý khu vực, môi trường bên ngoài, gác mái, số tầng

nhà, thời gian giao dịch, khu vực vui chơi giải trí, gần trường đại học. Và bốn biến

khác (tuổi nhà, hướng nhà, gần khu vực bệnh viện siêu thị, chợ, bưu điện, gần

trường mẫu giáo, tiểu học, trung học) hệ số phân tích cho thấy không ảnh hưởng

đến giá nhà.

Theo Selim (2008) sử dụng mô hình tuyến tính Hedonic để nghiên cứu những

nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà tại Thổ Nhĩ Kỳ, mô hình như sau:

LnP = bx + u.

Phân tích dựa trên số liệu khảo sát nhà toàn quốc năm 2004, cỡ mẫu trong

mô hình là 5741 mẫu phân tích bao gồm 46 biến, có các biến như: đặc điểm về vị

trí, loại nhà, tuổi xây dựng, loại xây dựng, loại sàn phòng ở, loại sàn phòng tắm,

số phòng, hệ thống khí đốt, diện tích, và nhiều đặc điểm cấu trúc khác như là

hồ bơi, bãi đậu xe, hệ thống nước, thang máy, truyền hình cáp, máy nước nóng. Kết

quả phân tích chỉ ra giá nhà ở thành thị cao hơn nông thôn 26.26%. Thêm vào đó,

các biến hệ thống nước, hồ bơi, loại nhà, số phòng, diện tích, đặc điểm vị trí, loại

xây dựng là những biến ảnh hưởng quan trọng đến giá nhà ở Thổ Nhĩ Kỳ.

Cebula (2009) nghiên cứu mô hình định giá Hedonic áp dụng cho thị trường

nhà ở tại thành phố Savannah, Georgia. Mô hình nghiên cứu như sau:

ln(RSALESPRj) = f(Ij, Ej, SCj, Oj)

Trong đó:

ln(RSALESPRj): logarit tự nhiên của giá nhà trong năm 2005

Ij : Vector của các đặc tính vật lý bên trong ngôi nhà.

Ej: Vector của các đặc tính vật lý bên ngoài ngôi nhà.

SCj : Vector của các biến kiểm soát không gian ngôi nhà

Oj: Vector của các yếu tố khác liên quan đến ngôi nhà

Những phát hiện chính của nghiên cứu này là giá bán thực tế của những ngôi

nhà ở Savannah trong giai đoạn 2000-2005 có ảnh hưởng tích cực bởi: số lượng

phòng ngủ, phòng tắm, lò sưởi, không gian nhà để xe ô tô; diện tích không gian

sống; số tầng của căn nhà, sân riêng, hồ bơi hoặc bồn tắm nước nóng, vật liệu làm

nhà, khoảng cách từ nhà tới một công viên hoặc quảng trường. Ngoài ra nghiên cứu

còn chỉ ra giá bán nhà ở Savannah còn chịu ảnh hưởng bởi yếu tố mùa của cung và

cầu nhà ở, cụ thể là giá bán nhà có xu hướng cao hơn vào tháng năm và tháng bảy.

Nghiên cứu của Sema (2010) nghiên cứu mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến

giá nhà ở tại Addis Ababa, thủ đô của Ethiopia trong giai đoạn năm năm từ năm

1997 đến 2001 bằng cách sử dụng mô hình định giá Hedonic nghiên cứu dữ liệu

chéo qua mô hình log-log. Ngoài các biến thuộc về đặc tính của ngôi nhà và được

sử dụng trong nhiều nghiên cứu khác như biến diện tích sàn nhà, tuổi nhà … thì

nghiên cứu còn nghiên cứu về sự ảnh hưởng của các ngày lễ đến giá của ngôi nhà,

kết quả cho thấy giá nhà tại Addis Ababa chịu ảnh hưởng bởi các ngày lễ trong năm

như lễ Phục Sinh, Giáng sinh.

Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011) sử dụng mô hình Hedonic và

thuyết vị thế - chất lượng nghiên cứu 160 mẫu nhà ở trên địa bàn thành phố Hồ Chí

Minh từ tháng 6 đến tháng 12 năm 2010 để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá

BĐS. Kết quả là những nhân tố vị trí BĐS, diện tích đất, diện tích nhà, khoảng cách

từ BĐS tới trung tâm thành phố và khoảng cách từ BĐS tới mặt tiền đường là các

nhân tố có ảnh hưởng đến giá BĐS; trong đó, vị trí tọa lạc của BĐS có ảnh hưởng

mạnh nhất. Giá BĐS tọa lạc trong hẻm thấp hơn giá BĐS tọa lạc trên mặt tiền

đường; trung bình BĐS nằm sâu trong hẻm thêm 1m, giá trị giao dịch giảm 0,14%.

Bên cạnh đó, khoảng cách từ BĐS đến trung tâm thành phố tỷ lệ nghịch với giá của

BĐS vì BĐS ở vị trí càng xa trung tâm, giá trị được giao dịch càng giảm. Hai nhân

tố diện tích nhà và diện tích đất tỷ lệ thuận với giá của BĐS mặc dù hệ số ảnh

hưởng là không lớn.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Tóm lại, nghiên cứu sử dụng mô hình định giá Hedonic và thuyết vị thế chất

lượng của Hoàng Hữu Phê và Patrick Wakely (2000) để làm căn cứ cho mô hình

nghiên cứu. Qua phần lược khảo các tài liệu của các nhà nghiên cứu trước đã cho

thấy giá nhà chịu ảnh hưởng bởi các nhân tố thuộc về đặc điểm cấu trúc, tuổi thọ, vị

trí, các yếu tố thuộc về tính hữu dụng của căn nhà như nhà kho, máy nước nóng, sân

thượng, hồ bơi, lò sưởi. Ngoài ra các nghiện cứu trước còn sử dụng các biến thuộc

về môi trường sống để đánh giá tác động của nó đến giá nhà. Dựa vào mô hình định

giá Hedonic và cá nghiên cứu trước này, tác giả sẽ tổng hợp và trình bày các nhân

tố tác động đến giá nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh trong chương sau.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 2 tác giả đã giới thiệu tổng quan cơ sở lý thuyết cũng như các nghiên

cứu trước có liên quan đến đề tài. Ở Chương 3 tác giả sẽ trình bày phương pháp

nghiên cứu, mô hình nghiên cứu, cách thu thập, xử lý dữ liệu và căn cứ xây dựng

mô hình hồi quy.

3.1 Quy trình nghiên cứu:

Để thực hiện được mục tiêu nghiên cứu, luận văn tiến hành nghiên cứu theo

quy trình sau:

Nghiên cứu tổng quan và khảo sát ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực BĐS

Xác định vấn đề nghiên cứu

Phỏng vấn chuyên sâu và xin ý kiến chuyên gia về lĩnh vực BĐS để xây dựng và hoàn thiện mô hình nghiên cứu

Xử lý số liệu bằng phần mềm STATA

Thu thập số liệu thẩm định giá từ các công ty thẩm định giá tại TP. Hồ Chí Minh.

Kết quả hồi quy

Phân tích kết quả hồi quy

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu của đề tài

3.1 Mô hình nghiên cứu

3.1.1 Cơ sở xây dựng mô hình

Theo Malpezzi (2002) lưu ý rằng kinh nghiệm từ nhiều nghiên cứu trước cho

thấy các biến sau thường xuất hiện trong việc phân tích giá nhà ở dựa trên mô hình

Hedonic:

• Số lượng phòng, loại phòng (phòng ngủ, phòng tắm, v.v)

• Diện tích sàn

• Thể loại nhà (gia đình đơn, nhiều gia đình, liền kề, riêng lẻ)

• Hệ thống sẵn có ( sưởi ấm, làm mát)

• Tuổi của căn nhà

• Về các cấu trúc căn nhà (có tầng hầm, lò sưởi, nhà để xe, v.v)

• Vật liệu xây dựng và chất lượng của căn nhà.

Từ kết quả nghiên cứu của các tác giả trong và ngoài nước đã được trình bày ở

chương 2, tác giả đã tổng hợp và tham khảo ý kiến chuyên gia về các biến thường

được sử dụng trong các nghiên cứu về giá nhà ở để tổng hợp và đưa vào mô hình.

Ngoài ra, tác giả đã đưa thêm biến tỷ lệ đất quy hoạch (QUYHOACH), được tính là

phần diện tích đất vi phạm quy hoạch được công nhận chia cho tổng diện tích đất, vì

sau khi khảo sát ý kiến các chuyên gia cho rằng nó có ảnh hưởng đến giá nhà đất.

Kết quả tổng hợp kết quả các nghiên cứu trước liên quan đến các biến sử dụng

trong mô hình được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 3.1: Tổng hợp kết quả các nghiên cứu trước

Chiều tác

STT

Tên biến

Nguồn

động

(+)

1 DTDAT: Diện tích đất Wilhelmsson (2000); Trần Thu Vân và Nguyễn

Thị Giang (2011);

Wilhelmsson (2000); Morancho (2003); Wen Hai-

2 DTSUDUNG: Diện tích

(+)

zhen (2005); Selim. S (2008); Cebula (2009);

nhà

Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011)

3 VITRI: Vị trí của ngôi

Selim. S (2008); Shimizu (2009); Anthony

(+)

(2012); Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang

nhà (Mặt

tiền-

trong

(2011)

hẻm)

4 CRDUONG: Chiều rộng

Shimizu (2009); Trần Thu Vân và Nguyễn Thị

(+)

đường trước nhà

Giang (2011)

SANTHUONG:

Sân

Morancho (2003); Trần Thu Vân và Nguyễn Thị

(+)/(N/A)

thượng

Giang (2011); Wen Hai-zhen (2005); Maurer

(2004).

6 HINHDANGDAT: Hình

Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011)

(N/A)

dáng đất (Nở hậu hay

tóp hậu)

SOTANG: Số lầu của

Morancho (2003); Wen Hai-zhen (2005); Cebula

(+)/ (-)

căn nhà

(2009); Anthony (2012); Trần Thu Vân và

Nguyễn Thị Giang (2011); Lê Thị Huyền Trâm

(2012)

PHONGNGU: Số lượng

Kain and Quigley (1970); Morancho (2003);

(+)

phòng ngủ

Cebula (2009); Anthony (2012); Shimizu (2009);

Selim (2008); Ottensmann et al. (2008)

9 NHAKHO: Nhà kho

Morancho (2003), Ottensmann et al. (2008)

(+)

Ottensmann(2008); Trần Thu Vân và Nguyễn Thị

(-)/ (N/A)

10 KHOANGCACH:

Giang (2011); Kain và Quigley (1970) Shimizu

Khoảng cách từ nhà đến

(2009);

trung tâm thành phố.

3.1.2 Mô hình nghiên cứu

Không có một cơ sở lý thuyết nào quy định về dạng hàm của một mô hình hồi

quy Hedonic, (Rosen (1974). Thông thường là các hàm tuyến tính hoặc hàm semi-

log (hay bán logarit). Tuy nhiên, dạng hàm semi-log có ưu điểm hơn so với dạng

hàm tuyến tính bởi các yếu tố sau:

− Một là: Mô hình semi-log sẽ cho biết được giá trị tăng (giảm) của ngôi nhà

tương ứng với phần tăng (giảm) trong kích thước và chất lượng của ngôi nhà.

− Hai là: Giải thích các hệ số trong mô hình semi-log khá đơn giản.

− Ba là: Mô hình semi-log thường giảm bớt được các vấn đề trong thống kê mô

tả như tự tương quan hay phương sai thay đổi.

− Thứ tư: Mô hình semi-log tính toán khá đơn giản.

Vì biến giá nhà tương đối lớn và thường bị sai lệch nên nghiên cứu sẽ lấy logarit tự

nhiên biến này, đây cũng là đặc điểm chung thường được sử dụng nhất trong các mô

hình định giá Hedonic trên thế giới (Ottensmann(2008)).

Mô hình hồi quy có dạng: lnP= β x + ε. Trong đó P giá nhà, β hệ số hồi quy, x các

biến giải thích, ε độ lệch chuẩn. Mô hình với 11 biến giải thích trong đó có 3 biến vị thế

của BĐS là vị trí BĐS, khoảng cách từ BĐS tới trung tâm (chợ Bến Thành), chiều rộng

đường đường phía trước. Bảy biến giải thích thuộc về chất lượng của BĐS là diện tích

đất, diện tích nhà, số lầu, sân thượng, hình dáng, số phòng ngủ và có nhà kho. Một biến

thuộc về tính pháp lý của căn nhà và mang tính mới của đề tài là biến quy hoạch.

LnGIA = β0 + β1 DTDAT + β2 DTSUDUNG + β3 VITRI + β4CRDUONG +

β5SANTHUONG + β6 HINHDANGDAT + β7 SOTANG + β8 PHONGNGU + β9

NHAKHO + β10 KHOANGCACH + β11 QUYHOACH + ε

 Biến phụ thuộc:

LnGIA: Logarit tự nhiên của giá nhà.

 Biến độc lập:

Căn cứ vào đặc thù của nhà ở và căn cứ vào các nghiên cứu trước đây, tác giả

dự kiến các biến để đưa vào mô hình như sau:

− DTDAT: Diện tích đất. Giá đất chiếm một tỷ trọng cao trong việc quyết định

giá BĐS, chính vì vậy diện tích đất tỷ lệ thuận với giá nhà, tức diện tích đất càng

lớn thì giá nhà càng cao. Nghiên cứu của các tác giả Wilhelmsson (2000), Trần Thu

Vân và Nguyễn Thị Giang (2011), Ahmad Ahmadpour, và ctg (2012) cũng có cùng

kết quả là giá nhà chịu sự ảnh hưởng của diện tích đất. Chính vì vậy dấu kỳ vọng

của biến này mang dấu (+).

− DTSUDUNG: Diện tích nhà hay diện tích sử dụng của căn nhà có tác động

cùng chiều tới giá nhà. Biến này và biến diện tích đất được sử dụng trong nhiều

nghiên cứu như nghiên cứu của Selim.S (2008), Cebula (2009) và cho cùng kết quả

diện tích nhà càng lớn thì giá nhà càng cao. Vì vậy hệ số β kỳ vọng có giá trị (+).

− VITRI: Vị trí của ngôi nhà (Mặt tiền- trong hẻm): Vị trí được xem là một

trong những nhân tố quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến giá nhà. Thực tế giá nhà

mặt tiền thường có giá cao hơn nhà trong hẻm do thuận lợi về giao thông cũng như

làm kinh doanh. Vì vậy hệ số β kỳ vọng có giá trị (+).

− CRDUONG: Chiều rộng đường trước nhà: Theo nghiên cứu của Shimizu

(2009) thì chiều rộng đường trước nhà có tác động cùng chiều đến giá nhà. Theo kết

quả thảo luận nhóm thì các chuyên gia có ý kiến cho rằng chiều rộng đường phía

trước nhà cũng có ảnh hưởng đến giá nhà. Nếu mặt đường càng rộng thì giao thông

càng thuận lợi. Mặt khác ngày càng nhiều gia đình có điều kiện mua sắm xe hơi nên

mặt đường ( hoặc hẻm) xe hơi có thể vào được thì giá sẽ cao hơn, chính vì vậy hệ số

β kỳ vọng có giá trị (+).

− SANTHUONG: Sân thượng. Tại thành phố lớn như thành phố Hồ Chí

Minh, khi diện tích không cho phép và khó để có 1 không gian rộng rãi để phục vụ

sinh hoạt trong gia đình, nhiều hộ đã tận dụng sân thượng để trồng rau, trồng cây,

nơi để máy nước nóng năng lượng mặt trời hay bồn nước…. Theo nghiên cứu của

Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011) cũng đưa biến này vào mô hình nhưng

không có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên theo khi tác giả tham khảo ý kiến chuyên gia

thì biến này lại được đánh giá là có ảnh hưởng đến giá trị của căn nhà nên tác giả

vẫn quyết định chọn biến này để đưa vào mô hình nghiên cứu với dấu kỳ vọng là

dấu (+).

− PHONGNGU: Số lượng phòng ngủ: Nhiều nghiên cứu trên thế giới chỉ ra

rằng số lượng phòng ngủ có tác động tích cực đến giá BĐS. Sirmans et al. (2005)

tìm thấy, số lượng phòng (bao gồm phòng tắm, phòng sinh hoạt chung và phòng

ngủ) có ảnh hưởng đến giá cả theo hướng tích cực, điều này có nghĩa là khi số

phòng tăng, giá của BĐS cũng tăng. Thực tế nếu số lượng phòng ngủ nhiều phản

ánh chất lượng của ngôi nhà nên giá nhà tăng, vì vậy hệ số β kỳ vọng có giá trị (+).

− NHAKHO: Nhà kho. Theo nghiên cứu của Morancho (2003), nhà kho là

một trong những biến có ảnh hưởng chính đến giá nhà ở tại thành phố Castellón,

Tây Ban Nha. Nhiều nhà ở hiện nay thường thiết kế thêm 1 phòng nhỏ để đồ đạc và

các vật dụng chưa cần thiết của gia đình, tăng tính tiện ích của căn nhà, vì vậy hệ số

β kỳ vọng có giá trị (+).

− HINHDANGDAT: Hình dáng đất: theo theo quan niệm của người phương

Đông nói chung và người Việt Nam nói riêng cho rằng “hình dáng nở hậu sẽ giống

như một chiếc túi đựng vàng” giúp gia chủ thêm giàu có, tức hình dáng đất nở hậu

sẽ tốt hơn tóp hậu. có thể nói biến HINHDANGDAT là đại diện cho yếu tố phong

thủy - một trong những yếu tố được quan tâm khá nhiều trong việc ra quyết định

mua nhà. Trên thực tế có thể nói hình dáng nở hậu vẫn được ưa chuộng hơn lô đất

tóp hậu hay không vuông vức. Tuy ở kết quả nghiên cứu của Trần Thu Vân và

Nguyễn Thị Giang (2011), biến HINHDANGDAT không có ảnh hưởng đến giá nhà

nhưng theo kết quả phỏng vấn chuyên gia cho rằng nhân tố hình dáng rất quan trọng

trong việc quyết định giá của nhà ở. Chính vì lý do đó mà tác giả quyết định đưa

thêm biến này vào mô hình với kỳ vọng hệ số β có giá trị (+).

− KHOANGCACH: Khoảng cách từ nhà đến trung tâm thành phố. Dấu kỳ

vọng là dấu (-) vì khoảng cách càng xa trung tâm thành phố thì giá nhà càng giảm.

Biến này được sử dụng khá phổ biến trong các nghiên cứu về giá nhà ở như nghiên

cứu của Selim (2008), Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011). Ngoài ra các

nhà nghiên cứu còn được mở rộng bằng việc đo lường khoảng cách đến siêu thị,

trường học, bệnh viện, nhà thờ…Ví dụ như nghiên cứu khoảng cách từ nhà ở đến

các trung tâm việc làm của Ottensmann at et (2008).

− QUYHOACH: quy hoạch được tính bằng cách lấy diện tích đất vi phạm quy

hoạch được công nhận chia cho tổng diện tích đất. Qua khảo sát ý kiến chuyên gia

bằng bảng câu hỏi mở (Phụ lục 1), tác giả nhận thấy tình trạng phổ biến tại nhiều đô

thị đang phát triển trong đó có thành phố Hồ Chí Minh, do nhiều hộ gia đình không

đủ khả năng tự tạo lập nhà ở và do quá trình quy hoạch đô thị chưa được thực hiện

triệt để dẫn đến tình trạng nhiều hộ gia đình tự ý lấn chiếm đất công, lấn ra lộ giới

hay có đất nằm trong diện giải tỏa, quy hoạch đô thị của thành phố khá là phổ biến.

Điều này theo ý kiến của các chuyên gia là cũng có ảnh hưởng đến giá trị của căn

nhà. Tại các công ty thẩm định mà bài nghiên cứu lấy mẫu, thông thường phần đất

vi phạm quy hoạch hay xâm phạm lộ giới sẽ được định giá bằng 70% giá thị trường

tại thời điểm thẩm định, chính vì lý do đó mà tác giả quyết định đưa thêm biến quy

hoạch (QUYHOACH) vào mô hình với dấu kỳ vọng là dấu (-) để xác định mức độ

ảnh hưởng của sự quy hoạch lên BĐS cũng như tăng tính mới cho đề tài, cụ thể hoá

các yếu tố mang tính đặc thù tại địa bàn nghiên cứu đưa vào mô hình.

Có nhiều nhân tố quyết định đến giá trị tài sản và thường được phân vào nhiều

nhóm khác nhau. Ví dụ trong nghiên cứu của Wilhelmsson (2000) đã xác định bốn

nhóm nhân tố chính tác động đến giá tài sản bao gồm: các cấu trúc hình thành lên

tài sản, nhóm thuộc tính về vị trí của tài sản, nhóm thuộc tính về môi trường xung

quanh và các thuộc tính vĩ mô như lạm phát và lãi suất. Nghiên cứu của Wen Hai-

zhen (2005) xác định 4 nhóm ảnh hưởng đến giá nhà là: nhóm đặc điểm thuộc cấu

trúc, nhóm đặc điểm thuộc khu vực xung quanh nhà, nhóm đặc điểm thuộc vị trí và

nhóm đặc điểm khác. Đối với nghiên cứu này nhằm phân tích các yếu tố vi mô và

trong phạm vi của đề tài tác giả chỉ phân chia các nhân tố trên làm ba nhóm chính là

nhóm các đặc điểm thuộc cấu trúc của căn nhà (diện tích đất, diện tích sử dụng, sân

thượng, nhà kho, số phòng ngủ, số tầng, hình dáng đất nở hậu hay tóp hậu), nhóm

đặc điểm thuộc vị trí của căn nhà (khoảng cách đến trung tâm thành phố, vị trí mặt

tiền hay trong hẻm, chiều rộng mặt đường trước nhà) và nhóm thuộc về tính pháp lý

của căn nhà (phần đất thuộc diện quy hoạch hay vi phạm lộ giới được công nhận).

Diện tích sử dụng

Vị trí

Diện tích đất

Sân thượng

Khoảng cách đên TTTP

Giá nhà ở

Nhà kho

Chiều rộng đường trước nhà

Hình dáng đất

Số phòng ngủ

Số tầng

Quy hoạch

Hình 3.2: Các nhân tố tác động đến giá nhà ở

Bảng 3.2 Diễn giải các biến trong mô hình nghiên cứu

STT

BIẾN

KÝ HIỆU

LOẠI

MÔ TẢ BIẾN

ĐƠN VỊ TÍNH

DẤU KỲ VỌNG

Giá nhà ở

GIA

Đồng

Định lượng

Logarit tự nhiên của giá nhà ở (Đồng).

 Nhóm đặc điểm thuộc cấu trúc căn nhà

Diện tích đất DTDAT

Diện tích nhà DTSUDUNG

M2 M2

Sân thượng

SANTHUONG

Định lượng Diện tích đất (m2) Định Diện tích nhà (m2) lượng Biến giả

HINHDANGDAT

Hình dáng đất

Biến giả

1=có sân thượng 0= không có sân thượng 1= đất vuông vức hoặc nở hậu 0= đất không nở hậu

Số tầng

SOTANG

Số tầng của căn nhà

Số phòng ngủ PHONGNGU

Kho

NHAKHO

Định lượng Định lượng Biến giả

Số lượng phòng ngủ trong nhà 1= có nhà kho 0= không có nhà kho

 Nhóm đặc điểm thuộc vị trí căn nhà

VITRI

Biến giả

1= mặt tiền 0 = trong hẻm

CRDUONG

Định lượng

Chiều rộng đường trước nhà (m)

KHOANGCACH

Định lượng

Khoảng cách từ BĐS tới trung tâm thành phố - Chợ Bến Thành.

Vị trí Chiều rộng đường trước nhà Khoảng cách từ BĐS tới trung tâm thành phố

 Nhóm đặc điểm thuộc pháp lý của căn nhà

Quy hoạch

QUYHOACH

Định lượng

Diện tích đất trong quy hoạch (lộ giới)- tỷ lệ đất nằm trong quy hoạch trên tổng diện tích đất.

Ghi chú: (-) Quan hệ nghịch biến

(+) Quan hệ đồng biến

3.2 Giả thuyết nghiên cứu

Giả thuyết H1: Tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa diện tích của căn nhà đối

với giá của nó.

Giả thuyết H2: Tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa diện tích đất với giá của

căn nhà.

Giả thuyết H3: Tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa vị trí (mặt tiền hay trong

hẻm) đối với giá của ngôi nhà.

Giả thuyết H4: Tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa chiều rộng đường trước

nhà với giá của ngôi nhà.

Giả thuyết H5: Tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa sân thượng đối với giá

của ngôi nhà.

Giả thuyết H6: Tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa hình dáng đất với giá của

căn nhà.

Giả thuyết H7: Tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa số tầng của căn nhà với

giá của căn nhà.

Giả thuyết H8: Tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa số phòng ngủ với giá của

căn nhà.

Giả thuyết H9: Tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa nhà kho đối với giá của

ngôi nhà.

Giả thuyết H10: Tồn tại mối quan hệ nghịch biến giữa khoảng cách từ nhà ở

đến trung tâm thành phố đối với giá của ngôi nhà.

Giả thuyết H11: Tồn tại mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ lệ phần đất nằm

trong diện quy hoạch đối với giá của ngôi nhà.

vữ

ằm đảm bảo ước lượng thu được

3.4 Phương pháp thu thập dữ liệu

Nguồn dữ liệu sử dụng cho bài nghiên cứu này được lấy từ báo cáo kết quả

thẩm định giá của một số công ty thẩm định giá tại thành phố Hồ Chí Minh. Thời

gian nghiên cứu trong năm 2014.

Theo Green (1991) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng kích thước

mẫu được tính theo công thức kinh nghiệm n > = 8p + 50, trong đó: n là cỡ mẫu, p

3.3 Phương pháp nghiên cứu:

Nghiên cứu được thực hiện bằng hai phương pháp: nghiên cứu định tính và

nghiên cứu định lượng.

Phương pháp định tính được thực hiện thông qua kỹ thuật phỏng vấn sâu 7

chuyên gia về BĐS, hiện đang giữ chức vụ quan trọng trong các công ty BĐS hoặc

công ty thẩm định giá tại thành phố Hồ Chí Minh nhằm làm gia tăng căn cứ để đưa

các biến vào trong mô hình sao cho phù hợp với địa bàn nghiên cứu.

Nghiên cứu định lượng thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng các báo cáo thẩm

định giá của 178 mẫu nhà phố tại một số công ty thẩm định giá ở thành phố Hồ Chí

Minh trên cơ sở thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy:

Thống kê mô tả: Tập hợp dữ liệu và phân tích tổng quan về dữ liệu thu thập

được.

Phân tích tương quan: Xác định mức độ tương quan giữa các biến.

Phân tích hồi quy tuyến tính: Thực hiện hồi quy tuyến tính theo phương pháp

bình quân bé nhất (OLS) - đây cũng là phương pháp ước lượng phổ biến nhất trong

các nghiên cứu sử dụng mô hình Hedonic của các học giả trên thế giới. Sau đó,

nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) để khắc

phục khắc phục hiện tượ

là số biến độc lập của mô hình. Trong điều kiện nguồn lực của tác giả, cỡ mẫu được

chọn là 178 quan sát, như vậy tính đại diện của cỡ mẫu là khá tốt.

3.5 Phương pháp xử lý dữ liệu

Trong bài nghiên cứu này sử dụng phương pháp bình phương bé nhất OLS -

phương pháp được sử dụng thường xuyên khi phân tích mô hình Hedonic. Tác giả

sử dụng phần mềm thống kê chuyên ngành STATA để chạy mô hình hồi quy. Từ

kết quả kiểm định xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà đất và mức độ ảnh

hưởng của chúng.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu đã đề ra, luận văn sử dụng các phương

pháp nghiên cứu chính là định tính và định lượng. Phương pháp định tính là tham

khảo ý kiến chuyên gia. Luận văn đã lựa chọn hai nhóm đối tượng chính là các lãnh

đạo doanh nghiệp xây dựng và đầu tư kinh doanh nhà ở và các chuyên viên trực tiếp

thẩm định giá nhằm có căn cứ để đưa thêm biến QUYHOACH vào mô hình.

Phương pháp định lượng là luận văn đã sử dụng 11 biến giải thích, điều tra 178 mẫu

và sử dụng phần mềm STATA để xây dựng và kiểm định mô hình đã đề xuất.

quanh khu trung tâm (Chợ Bến Thành) và mức độ phát triển kinh tế tương đối bằng

quận này nhằm tránh gây biến động lớn trong mẫu, các quận có vị trí nằm xung

chọn mẫu được thu thập một cách ngẫu nhiên. Tác giả quyết định chọn mẫu tại các

Minh, tập trung vào các quận 1, 3. 4, 5,10, 11, Bình Thạnh, Phú Nhuận. Quá trình

Trong bài nghiên cứu, khảo sát 178 mẫu nhà ở trong phạm vi TP. Hồ Chí

(Nguồn: Số liệu nghiên cứu của tác giả)

Mẫu nghiên cứu

178

100

Phú Nhuận

15,17

Bình Thạnh

24,72

12,36

10,11

8,43

11,80

15,17

2,25

Quận

Số lượng

Tỷ lệ (%)

Bảng 4.1: Thống kê các quận trong mẫu nghiên cứu:

độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất.

thập được từ nghiên cứu thực nghiệm như: tổng số mẫu quan sát, giá trị trung bình,

Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu

ẫ

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương 3 đã trình bày căn cứ và phương pháp nghiên cứu được sử dụng để

xây dựng, đánh giá mô hình. Chương 4 sẽ trình bày quá trình phân tích số liệu nhà

ở thu thập từ các công ty thẩm định giá trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh trong

năm 2014. Kết quả được trình bày dưới dạng thống kê mô tả, kiểm định tương quan

giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.

Mô

4.1.

nhau. Các quận Tân Bình, Tân Phú, Gò Vấp tuy kinh tế đang phát triển khá tốt

nhưng do khoảng cách xa trung tâm thành phố sẽ tạo ra sự không tương đồng trong

mẫu nghiên cứu nên tác giả bỏ qua các quận này.

Trong mẫu nghiên cứu thì quận Bình Thạnh có số mẫu nhiều nhất là 44 mẫu,

chiếm tỷ lệ 24.72%, thấp nhất là có 4 mẫu ở quận 1 nhưng khoảng cách đến trung

tâm thành phố vào khoảng 4-5 km nên tác giả cũng quyết định đưa 4 mẫu này vào

mô hình.

Các thông số về thống kê mô tả các biến trong mô hình được thể hiện ở bảng

4.2 sau:

Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Giá trị

Giá trị lớn

Độ lệch

Biến

Số mẫu Trung bình

chuẩn

nhỏ nhất

nhất

LnGIA

178 21.90673

0.745541

20.21077

24.18606

DTDAT

178 64.19421

42.65484

12.5

282.7 DTSUDUNG

150.573 115.9453

22.2

954.65

178 VITRI

0.241573

0.4292442

0

1

178 CRDUONG

4.351404

2.345325

1

16.5

178 SANTHUONG

178 0.2134831

0.4109218

0

1 HINHDANGDAT

178 0.4831461

0.5011255

0

1 SOTANG

1.550562

1.135072

0

5

178 PHONGNGU

3.286517

1.674649

1

10

178 NHAKHO

178 0.1853933

0.3897125

0

1 KHOANGCACH

178 4.305337

1.530461

1.44

7.82 QUYHOACH

178 4.883708

11.8938

0

82.1

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Do dân cư tập trung đông đúc nên diện tích nhà ở TP. Hồ Chí Minh thường nhỏ. Trong mẫu nghiên cứu nhà có diện tích đất nhỏ nhất là 12.5m2, lớn nhất là 282.7m2, trung bình 64m2. Diện tích sử dụng khoảng 150m2 trung bình khoảng 2

lầu và 3 phòng ngủ, vừa đủ diện tích cho gia đình 4 đến 5 thành viên. Diện tích đất lớn nhất chỉ khoảng 283 m2 nhưng diện tích nhà có diện tích lớn nhất 954.65m2 cho

thấy nhà xây lầu là khá phổ biến trong mẫu thuộc các quận Phú Nhuận, Quận 5.

Bên cạnh đó, theo khảo số liệu thẩm định, khoảng cách trung bình đến trung tâm

thành phố của các BĐS này khoảng 4.3km, xa nhất vào khoảng 7.82km, như vậy

phản ánh tương đối mức độ tương đồng của mẫu về biến khoảng cách đến trung tâm

thành phố.

Biến quy hoạch trung bình vào khoảng 5%, cao nhất có nhà 82% diện tích đất

nằm trong diện quy hoạch.

Qua khảo sát nhận thấy đặc điểm nhà ở tại TP. Hồ Chí Minh thường có lầu, diện tích sử dụng trung bình 150m2 phù hợp với sinh hoạt của hộ gia đình 4 đến 5

người. Do các quận nghiên cứu đều là các quận gần quận trung tâm nên có độ tương

đồng cao về biến khoảng cách đến trung tâm thành phố.

4.2. Phân tích tương quan

Mối tương quan giữa các biến trong mô hình được thể hiện ở bảng 4.3, nó cho

thấy một sự ước tính sơ bộ về mối tương quan giữa các nhân tố tác động đến giá

nhà.

Dựa vào bảng phân tích tương quan ta thấy:

+ Các biến thuộc về vị trí của ngôi nhà (Biến vị trí VITRI, biến chiều rộng

đường trước nhà CRDUONG) có tương quan khá cao với giá nhà, mức độ từ 0.40-

0.56. Người mua nhà có xu hướng muốn mặt trước nhà rộng rãi, thoáng mát, ở vị trí

đẹp, mặt tiền thuận tiện kinh doanh buôn bán, điều đó góp phần đẩy giá nhà lên cao

theo tỷ lệ thuận. Vị trí càng đẹp, giá càng cao.

+ Các biến diện tích đất, diện tích nhà, số tầng, số lượng phòng ngủ có mối

tương quan dương, mức độ khoảng từ 0.40 đến 0.69 cho thấy tầm quan trọng của

các biến thuộc về cấu trúc của ngôi nhà trong việc xác định giá cả của nó. Giá cả

phụ thuộc khá nhiều vào các đặc điểm cấu trúc điển hình của căn nhà như số phòng

ngủ, số tầng, diện tích.

Bảng 4.3: Ma trận tương quan giữa các biến nghiên cứu

LnGIA

DTDAT DTSUDUNG

VITRI

SOTANG PHONGNGU NHAKHO KHOANG

QUYHOACH

CRDUONG SANTHUONG HINHDANG

DAT

CACH

1.0000

LnGIA

0.6825 1.0000

DTDAT

0.6936 0.5070

1.0000

DTSUDUNG

0.5690 0.2134

0.2812

1.0000

VITRI

0.4011 0.1286

0.1927

0.2974

1.0000

CRDUONG

0.1872 0.0156

0.3045

0.0903

0.0718

1.0000

SANTHUONG

0.0804 0.0076

0.0982

0.0322

0.0090

0.0450

1.0000

HINHDANGDAT

0.4013 -0.0190

0.6449

0.2241

0.1836

0.2917

0.1157

1.0000

SOTANG

0.5109 0.2671

0.7066

0.1861

0.1348

0.3622

0.0832

0.6537

1.0000

PHONGNGU

0.2304 0.1274

0.1877

0.1023

0.3613

-0.0016

0.0884

0.1639

0.0913

1.0000

NHAKHO

-0.0518 0.0620

0.0596

-0.0575

0.0494

0.0658

-0.0465

-0.0795

-0.0141

0.0680

1.0000

KHOANGCACH

-0.0518 0.0057

-0.1091

0.1139

0.1063

-0.1457

-0.0091

-0.0896

-0.0268

-0.0391

-0.0884

1.0000

QUYHOACH

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

+ Các biến sân thượng, nhà kho, hình dáng đất cũng có tương quan dương

nhưng mức độ thấp hơn, từ 0,08 đến 0,23. Sân thượng và nhà kho là những kiến

trúc mang tính tiện ích cho ngôi nhà nên dự đoán của tác giả là tương quan dương

đến giá nhà.

+ Biến KHOANGCACH tác động ngược chiều đến LnGIA. Điều này cho thấy

rằng khoảng cách càng xa khu trung tâm thì giá càng giảm. Các dịch vụ cũng như

sự thuận tiện khi ở ngay trung tâm thành phố luôn là ưu tiên của người mua nhà, vì

thế đối với nhà ở xa trung tâm, tiêu tốn quá nhiều thời gian cho việc di chuyển sẽ

không được người mua nhà lựa chọn. Cũng vì thế, giá nhà ở gần trung tâm bao giờ

cũng cao hơn so với khu vực ngoại thành. Tuy nhiên, với những người có thu nhập

thấp, cần giá nhà vừa đủ khả năng thì những nhà ở khu xa trung tâm được họ lưu ý.

Bên cạnh đó biến QUYHOACH cũng có tương quan âm đến giá nhà, tức giá

nhà giảm đi nếu ngôi nhà đó có phần đất vi phạm lộ giới hay trong diện quy hoạch

của thành phố. Mức độ tương quan của 2 biến này đều là -0.0518.

Kết quả tương quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước trên thế

giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt

Nam.

4.3. Kết quả mô hình nghiên cứu theo phương pháp ước lượng bình phương

nhỏ nhất OLS

Phân tích tương quan trên đây chưa thể là cơ sở để kết luận sự tác động của

các yếu tố đến giá nhà. Vì thế, tác giả tiến hành phân tích mô hình theo phương

pháp OLS để có cái nhìn chính xác hơn. Kết quả được thể hiện trong bảng 4.4 sau:

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy của mô hình bằng phương pháp OLS

Sai số

Hệ số hồi

P>|t|

Khoảng tin cậy 95%

LnGIA

quy

chuẩn

DTDAT

0.0084324 0.0008176

10.31

0.000*

0.0068181

0.0100467

DTSUDUNG

0.0011304

0.000421

0.008*

0.0002991

0.0019616

2.68

VITRI

0.5594712 0.0639931

0.000*

0.433126

0.6858164

8.74

CRDUONG

0.0588991 0.0120599

0.000*

0.0350884

0.0827097

4.88

SANTHUONG

0.0195672 0.0669368

0.770

-0.11259

0.1517244

0.29

HINHDANGDAT

0.031575 0.0503884

0.532

-0.0679099

0.1310598

0.63

SOTANG

0.02724219 0.0370288

1.96 0.052***

-0.0006862

0.1455301

PHONGNGU

0.0404496 0.0233654

1.73 0.085***

-0.005682

0.0865812

NHAKHO

0.0191767 0.0702957

0.27

0.785

-0.1196121

0.1579655

KHOANGCACH

-0.0392884 0.0167687

-2.34

0.020**

-0.0723959

-0.0061809

QUYHOACH

-0.0052896

0.002189

-2.42

0.017**

-0.0096115

-0.0009677

_CONS

20.73053 0.1100621

188.35

0.000

20.51322

20.94783

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

uy

thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến

tính với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là cung cấp cho mô hình những

Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến

4.4.2. Kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Total

150.61

85 0.0000

1.81

1 0.1788

Kurtosis

34.06

11 0.0004

Skewness

114.75

73 0.0013

Heteroskedasticity

Source

χ2

Prob > χ2

0.0013

χ2 (73)

114.75

Bảng 4.5: Kiểm định phương sai của sai số không đổi

sai thay đổi.

ả thuyết H0 tức mô hình có hiện tượng phương

4.4.1. Kiểm định phương sai của sai số không đổi

Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng

phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy không

còn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R2 không dùng được.

Bởi vì phương sai của sai số thay đổi làm mất tính hiệu quả của ước lượng, nên cần

thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm

định White, với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi.

Với mức ý nghĩa α = 5%, kiểm định White cho kết quả là: Prob = 0.0013

Vậ

Ghi chú: *, **, và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.

4.4.

phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là

nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của

kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có hiện tượng đa cộng tuyến và hệ số R2 vẫn khá cao (Hoàng Trọng và Chu

Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Bảng 4.6 : Kiểm định đa cộng tuyến

Biến

VIF

1/VIF

DTSUDUNG

3.83

0.261302

2.84

0.352494

SOTANG

2.46

0.406711

PHONGNGU

1.95

0.511930

DTDAT

1.28

0.778362

CRDUONG

1.21

0.823058

SANTHUONG

1.21

0.825285

VITRI

1.21

0.829722

NHAKHO

1.09

0.918623

QUYHOACH

1.06

0.945438

KHOANGCACH

1.02

0.976616

HINHDANGDAT

Giá trị trung bình

1.74

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số nhân tử

phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Theo Hoàng Trọng và Chu

Nguyễn Mộng Ngọc (2008) nếu hệ số VIF vượt quá 10 thì có dấu hiệu của đa cộng

tuyến trong mô hình.

Dựa vào bảng 4.6 kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại

phương sai, kết quả cho thấy rằng biến DTSUDUNG có VIF lớn nhất trong mô hình

là 3.83, biến HINHDANGDAT có VIF nhỏ nhất là 1.02, trung bình VIF của các

biến trong mô hình là 1.74. VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện

tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiêm trọng.

4.4.3. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

Tính chất phân phối chuẩn của phần dư là một điều kiện quan trọng để các giá

trị mức ý nghĩa (p_value) trong các kiểm định thống kê có ý nghĩa. Tác giả sử dụng

cả phương biểu đồ histogram và phương pháp xem xét các giá trị Skewness và

Kurtosis.

Biểu đồ 4.1: Biểu đồ histogram của phần dư:

5 . 1

y t i s n e D

5 .

Residuals

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Skewness và Kurtosis là hai chỉ số chính chúng ta cần xem xét để quyết định

biến định lượng có phân phối chuẩn hay không. Một biến có phân phối chuẩn khi

giá trị của Skewness và Kurtosis tiến gần đến giá trị 0 và 3.

hiện tượ

Với biến phụ thuộc là LnGIA, sau khi dùng phương pháp GLS để khắc phục

4.5. Kết quả mô hình nghiên cứu

thu được vững và hiệu quả.

sau khi đã kiểm định phân phối chuẩn của phần dư để đảm bảo ước lượng

ện tượng này sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng các

phương pháp OLS không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi qui không còn đáng tin

cậy. Do vậy, tác giả dùng phương pháp GLS để khắc phục hiện tượng phương sai

Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư:

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Với giả thuyết H0 là phần dư có phân phối chuẩn, kết quả kiểm định cho thấy

Prob = 0.3029 > 5%. Vậy, phần dư của mô hình có phân phối chuẩn.

Nghiên cứu không kiểm định tự tương quan do kiểm định này thường được

xét với số liệu liên quan đến yếu tố thời gian. Trong nghiên cứu này tác giả chỉ khảo

sát số liệu trong năm 2014 (dữ liệu chéo) nên bỏ qua kiểm định này.

4.4.4. Tổng hợp kết quả kiểm định

Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy: mô hình có hiện tượng đa

cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng. Tuy vậy, mô hình có hiện tượ

Kiểm định độ phù hợp của mô hình: mô hình có mức ý nghĩa là 0.0000 < 1%

nên ta bác bỏ giả thiết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập bằng 0.

Chỉ tiêu R2 bằng 81.30% thể hiện mức độ giải thích của các biến độc lập trong

mô hình là 81.30%, hay mức độ phù hợp của mô hình là khá cao.

Bảng 4.7: Kết quả nghiên cứu sau khi dùng phương pháp GLS

Hệ số

Độ lệch

T

P>|t|

Khoảng tin cậy 95%

LnGIA

hồi quy

chuẩn

0.0085547

0.000838

10.21

0.000*

0.0069002

0.0102092

DTDAT

0.001224 0.0004364

2.80

0.006*

0.0003624

0.0020856

DTSUDUNG

0.5590146 0.0643334

8.69

0.000*

0.4319974

0.6860318

VITRI

0.0599932 0.0120647

4.97

0.000*

0.0361731

0.0838133

CRDUONG

0.0213981 0.0662586

0.32

0.747

-0.10942

0.1522163

SANTHUONG

0.0313926

0.496665

0.63

0.528

-0.066669

0.1294521

HINHDANGDAT

0.0718349 0.0367229

1.96 0.052***

-0.0006692

0.144339

SOTANG

0.0387915 0.0232996

1.66 0.098***

-0.0072102

0.0847933

PHONGNGU

0.0180277 0.0698474

0.26

0.797

-0.119876

0.1559314

NHAKHO

-0.037676 0.0164684

-2.29

0.023**

-0.0701905

-0.0051615

KHOANGCACH

-0.0051556 0.0021475

-2.40

0.017**

-0.0093955

-0.0009157

QUYHOACH

20.7026

0.108201 191.33

0.000

20.48897

20.91623

_CONS

(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả)

Ghi chú: *, **, và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.

Các biến trong mô hình có ý nghĩa tương đối lớn và dấu của hệ số phù hợp với

kỳ vọng của tác giả:

+ Các biến diện tích đất (DTDAT), diện tích sử dụng (DTSUDUNG), vị trí

nhà (VITRI), chiều rộng mặt đường trước nhà (CRDUONG) tác động cùng

chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%.

+ Biến khoảng cách đến mặt tiền đường (KHOANGCACH) và biến quy hoạch

(QUYHOACH) tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa

5%.

+ Biến số tầng (SOTANG) và biến số phòng ngủ (PHONGNGU) tác động

cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%.

+ Các biến SANTHUONG, HINHDANGDAT, NHAKHO đại diện cho các

nhân tố sân thượng, hình dáng đất và nhà kho đều không có ý nghĩa thống kê

với bộ dữ liệu thu thập được vì mức ý nghĩa >10%.

4.6. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Theo kết quả nghiên cứu, mức độ tác động của các biến trong mô hình được

giải thích như sau:

Hệ số của biến DTDAT - diện tích đất mang dấu (+) đúng với dấu kỳ vọng

của mô hình. Hệ số hồi quy của biến này là 0.0086 tức khi diện tích đất tăng lên 1m2 thì giá nhà tăng lên 0.86%. Tương tự khi diện tích sử dụng của căn hộ (biến DTSUDUNG) cũng mang dấu (+) và khi diện tích sử dụng tăng lên 1m2 thì giá nhà

tăng lên 0.12%. Hai biến này là hai biến thường được sử dụng nhất trong các nghiên

cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà trong các nghiên cứu trước và thường có

ý nghĩa thống kê khá lớn. Kết quả này cũng phù hợp với các nghiên cứu trước trên

thế giới như nghiên cứu của Cebula (2009), Wen Hai-zhen (2005).

Biến vị trí căn nhà có tác động nhiều nhất đến giá nhà, dấu của biến này cũng

mang dấu (+) đúng với kỳ vọng của mô hình. Nếu nhà ở mặt tiền đường thì giá sẽ

tăng 55.9% so với nhà trong hẻm. Thực tế mặt đường là nơi thuận tiện trong giao

thông, kinh doanh buôn bán hoặc cho thuê nên giá trị của nó sẽ cao hơn các căn nhà

trong hẻm. Vị trí của căn nhà là rất quan trọng, “nhất vị nhì hướng” là một trong

những câu nói dễ dàng bắt gặp khi nói về một BĐS nào đó, có thể nói vị trí là một

yếu tố quan trọng bậc nhất cấu thành nên giá nhà.

Chiều rộng mặt đường trước nhà cũng có tác động cùng chiều với giá nhà.

Kết quả nghiên cứu cho thấy nếu chiều rộng mặt đường trước nhà tăng 1m thì giá

nhà có xu hướng tăng 5,99%. Điều này cũng dễ hiểu, người mua luôn mong muốn

mặt bằng trước nhà rộng rãi và thông thoáng để giao thông thuận tiện và dễ dàng.

Nếu BĐS ở trong hẻm nhưng hẻm càng rộng thì giá nhà càng cao.

Biến số tầng của căn nhà mang dấu (+) đúng với dấu kỳ vọng của mô hình.

Khi căn nhà tăng thêm 1 tầng thì giá của nó tăng 7.18%. Vì thực tế tại khu vực

thành phố và các quận ven quận trung tâm thành phố thì không nhiều đất để có thể

xây dựng các căn nhà rộng rãi nên xây tầng là giải pháp tối ưu để gia tăng diện tích

sử dụng của căn nhà. Kết quả này cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu của Wen

Hai-zhen (2005).

Giá của các căn nhà trong mẫu cũng phụ thuộc vào nhân tố số lượng phòng

ngủ. Thực tế tại các khu đô thị lớn như thành phố Hồ Chí Minh, việc nhiều thành

viên trong gia đình cùng sinh sống trong 1 căn nhà là khá phổ biến chính vì thế nhà

ở phải đáp ứng đủ số phòng ngủ thường được đánh giá cao hơn. Hơn nữa nhà có số

lượng phòng ngủ nhiều hơn đồng nghĩa diện tích sử dụng lớn và tính hữu dụng cao

nên giá trị của nó cũng được tăng theo. Kết quả này cũng phù hợp nhiều nghiên cứu

trước như nghiên cứu của Morancho (2003); Selim (2008); Cebula (2009); Anthony

(2012).

Khoảng cách đến trung tâm thành phố cũng có ý nghĩa trong dữ liệu nghiên

cứu. Điều này phù hợp với đa số các nghiên cứu trên thế giới và một số nghiên cứu

ở Việt Nam. Thật vậy, khoảng cách từ nhà ở đến trung tâm càng gần thì càng thuận

lợi trong việc di chuyển cũng như ít tốn thời gian để đi đến các khu thương mại,

mua sắm, các khu giải trí cũng như công sở. Bằng chứng thực tế cho thấy rằng càng

gần trung tâm thành phố thì giá nhà càng cao. Trong mô hình nghiên cứu này, cứ

gần trung tâm thành phố thêm 1 km thì giá nhà tăng 3,77%. Kết quả này phù hợp

với kết quả của các nghiên cứu trước như nghiên cứu của Ottensmann(2008),

Shimizu(2009).

Biến mang tính mới của mô hình liên quan đến tính pháp lý của căn nhà đó

là biến quy hoạch (QUYHOACH) cũng có ý nghĩa thống kê. Biến QUYHOACH có

tác động ngược chiều đến giá nhà, chiều tác động đúng với kỳ vọng của tác giả

cũng như kết quả từ việc khảo sát ý kiến chuyên gia. Mức độ ảnh hưởng của biến

này không cao nhưng cũng có ý nghĩa thống kê do nếu đất vi phạm quy hoạch mà

tăng 1% trên tổng diện tích đất thì giá sẽ giảm 0,52%. Thực tế cũng cho thấy nếu

căn nhà có phần đất nằm trong diện quy hoạch thì giá trị của nó sẽ bị giảm đi.

Theo kết quả hồi quy thì quan niệm về hình dáng nở hậu hay tóp hậu của BĐS

không có ảnh hưởng tới giá của BĐS. Trước đây ở thành phố Hồ Chí Minh việc

phân lô đất nền còn chưa được quy hoạch rõ ràng nên tình trạng đất không vuông

vức là khá phổ biến. Hiện cũng chưa có nghiên cứu khoa học nào chứng minh về

việc đất nở hậu hay tóp hậu sẽ ảnh hưởng đến sự giàu có của gia chủ. Hơn nữa theo

kinh nghiệm trong lĩnh vực xây dựng hoàn toàn có thể khắc phục được tình trạng lô

đất không vuông vức bằng cách xây các phòng khách, phòng ngủ, phòng ăn cho

vuông vức, phần còn lại sẽ làm các công trình phụ hay làm tiểu cảnh, việc này vừa

che được khuyết điểm của lô đất vừa làm tăng tính thẩm mỹ cho ngôi nhà.

Biến nhà kho cũng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Do diện tích nhà

ở thành phố thường chật hẹp và người dân thường sử dụng đất để xây dựng vào

nhiều mục đích hữu dụng hơn như là chỉ để làm nhà kho.

Kết quả hồi quy cũng cho thấy biến sân thượng cũng không có ý nghĩa thống

kê với số liệu trong mẫu nghiên cứu. Cũng giống như biến NHAKHO, biến

SANTHUONG không có ảnh hưởng lớn đến giá nhà ở do mức độ hữu dụng không

cao. Rất ít các nghiên cứu trước đưa biến này vào mô hình hồi quy, một số nghiên

cứu như Morancho (2003) cũng không tìm thấy mối quan hệ giữa biến này đến giá

nhà.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Kết quả của mô hình cho thấy sự phù hợp của dữ liệu thu thập với mô hình

nghiên cứu. Kết quả thu được của tác giả cũng giống với nhiều nghiên cứu trước

trên thế giới cũng như tại Việt Nam. Trong 11 biến độc lập đưa vào mô hình thì có

8 biến tác động đến giá nhà ở trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, cụ thể là những

biến diện tích đất, diện tích nhà, vị trí BĐS, số tầng của căn nhà, số phòng ngủ và

chiều rộng đường phía trước nhà có tác động cùng chiều lên giá nhà, trong đó biến

vị trí căn nhà có tác động mạnh nhất đến giá nhà. Biến khoảng cách đến trung tâm

thành phố có tác động nghịch biến lên giá nhà. Biến mang tính mới của mô hình là

biến QUYHOACH cũng có tác động nghịch biến đến giá nhà ở mức ý nghĩa 5%.

Chương cuối cùng thảo luận kết quả nghiên cứu, những hạn chế của nghiên cứu này

và đề nghị những hướng nghiên cứu tiếp theo.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Ở chương 5 tác giả tóm tắt lại những kết quả của nghiên cứu đồng thời đưa ra

các kiến nghị cũng như một số mặt hạn chế của đề tài. Chương này bao gồm 3 phần

chính: (1) Kết luận, (2) Một số giải pháp và kiến nghị, (3) Những hạn chế của

nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo.

5.1 Kết luận

Nghiên cứu này ứng dụng mô hình Hedonic và thuyết vị thế chất lượng để xác

định các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở tại TP. Hồ Chí Minh. Kết quả phương

trình hồi quy của mô hình nghiên cứu định lượng như sau:

LnGIA = 20.7026 + 0.0086 DTDAT + 0.0012 DTSUDUNG + 0.5590

VITRI + 0.0599 CRDUONG + 0.0718 SOTANG + 0.0388 PHONGNGU –

0.0377 KHOANGCACH – 0.0052 QUYHOACH + ε

Kết quả của mô hình hồi quy cho thấy biến vị trí căn nhà ở mặt tiền đường hay

trong hẻm có tác động mạnh nhất đến giá nhà, để hiểu rõ hơn kết quả nghiên cứu, ta

phân tích hai trường hợp cơ bản:

 Trường hợp 1: Căn nhà nằm ở mặt tiền đường, với diện tích đất 64.19m2, diện tích sử dụng 150.57m2 tức nhà hai lầu có ba phòng ngủ (theo mẫu nghiên cứu),

chiều rộng mặt tiền đường trước nhà 5.58m, khoảng cách đến trung tâm thành phố

là 4.3 km và có 4.88% diện tích đất nằm trong diện quy hoạch, ta tính được LnGIA

= 22.4009, suy ra giá căn nhà này là 5.352.841.185 đồng.

 Trường hợp 2: Căn nhà nằm ở trong hẻm, với diện tích đất 64.19m2, diện tích sử dụng 150.57m2 tức nhà hai lầu có ba phòng ngủ (theo mẫu nghiên cứu),

chiều rộng đường trước nhà 3.95m, khoảng cách đến trung tâm thành phố là 4.3 km

và có 4.88% diện tích đất nằm trong diện quy hoạch, ta tính được LnGIA =

21.7449, suy ra giá căn nhà này là 2.777.606.214 đồng.

Vậy ta dễ nhận thấy sự khác nhau rõ rệt giữa giá nhà mặt tiền đường và trong

hẻm với cùng diện tích và kết cấu.

Bên cạnh đó biến mang tính mới của mô hình là biến QUYHOACH cũng có

tương quan dương, tuy mức độ ảnh hưởng không cao nhưng cũng có ý nghĩa thống

kê ở mức 5%. Nếu đất vi phạm quy hoạch mà tăng 1% trên tổng diện tích đất thì giá

sẽ giảm 0,52%. Các nghiên cứu tại Việt Nam chưa đề cập nhiều đến biến mang tính

pháp lý này của ngôi nhà, dữ liệu nghiên cứu tuy còn hạn chế nhưng cũng giải thích

phần nào sự thay đổi giá nhà nếu căn nhà có diện tích đất vi phạm lộ giới hay bị quy

hoạch.

Khám phá quan trọng của luận án này là xác định được các nhân tố ảnh hưởng

mạnh mẽ đến giá trị của một căn nhà theo thứ tự giảm dần là vị trí của căn nhà, số

lầu, chiều rộng mặt đường trước nhà, số phòng ngủ, khoảng cách đến trung tâm

thành phố, diện tích đất ,diện tích nhà và tỷ lệ đất phạm quy hoạch. Trong phạm vi

mẫu nghiên cứu không tìm thấy sự tác động của các biến sân thượng, nhà kho hay

hình dạng của lô đất có ảnh hưởng đến giá nhà.

Hy vọng rằng với kết quả nêu trên phần nào góp phần vào việc xác định giá cả

nhà ở thực tế và chính xác hơn, góp phần xây dựng một thị trường BĐS lành mạnh

và phát triển. Thông qua nghiên cứu này tác giả cũng muốn đề xuất một phương

pháp tính giá dựa trên mô hình định giá Hedonic vào công tác định giá nhà ở nói

chung và BĐS nói riêng. Mặc dù phương pháp này không mới so với thế giới nhưng

tại Việt Nam- nơi thị trường BĐS phát triển trễ và thông tin chưa đầy đủ thì có thể

áp dụng để giải quyết tình trạng thiếu thông tin về BĐS, để các giao dịch BĐS được

thực hiện chính xác và thực tế hơn.

5.2 Một số kiến nghị

Từ kết quả của nghiên cứu và thực tế tình hình thị trường nhà đất tại TP. Hồ

Chí Minh hiện nay, tác giả đưa ra một số gợi ý cho các chủ thể như sau:

 Đối với nhà nước

Mặc dù giá cả hình thành dựa trên quan hệ cung cầu, do thị trường quyết định

nhưng cũng cần có một cơ quan thẩm định giá của Chính phủ để xác định rõ mức

giá thực của căn nhà, làm thông tin tham khảo và thẩm định cho đúng với giá trị

thực cũng như giá thị trường , góp phần xây dựng một thị trường BĐS lành mạnh.

Phải có lộ trình quy hoạch cũng như phân lô nhóm khu vực và quy định giá đất

cụ thể, có thể thay đổi theo từng giai đoạn nhưng phải đảm bảo phù hợp với thị

trường, với khả năng và thu nhập của người dân.

Công tác đền bù, giải phóng mặt bằng ngoài việc thực hiện theo quy định còn

phải đảm bảo quyền lợi cho người dân. Việc đền bù khảo sát phải được điều tra

nghiên cứu cẩn thận, giá trị từng căn nhà nên được mở rộng bằng nhiều cách tính

khác nhau, trong đó nên áp dụng mô hình Hedonic trong việc định giá.

Xây dựng các định chế hỗ trợ thị trường mang tính chuyên nghiệp như sàn

giao dịch BĐS để mọi thông tin thị trường được cập nhật kịp thời, đầy đủ và chính

xác, hỗ trợ cho nhà đầu tư từ tiếp cận đến lúc ra quyết định.

Xây dựng và công bố bộ cơ sở dữ liệu về thị trường BĐS để đảm bảo cho các

đối tượng cần sử dụng có thể tiếp cận đến các nguồn thông tin một cách dễ dàng,

nhanh chóng, trung thực và đầy đủ nhất.

 Đối với nhà đầu tư, công ty thẩm định giá

Khi quyết định đầu tư vào một BĐS, nhà đầu tư nên tham khảo sơ qua về mô

hình định giá để lượng hóa các nhân tố tác động sao cho giá cả được chấp nhận một

cách hợp lý, phù hợp với giá cả thị trường để tránh bị thiệt hại.

Khi đầu tư vào BĐS, đặc biệt là thị trường nhà ở xây mới, các nhà đầu tư nên

quan tâm đến cấu trúc của ngôi nhà cũng như vị thế của nó. Cụ thể để có được giá

bán tốt nhất thì ngoài các nhân tố cơ bản hình thành nên giá trị căn nhà như diện

tích đất, diện tích nhà thì nhà đầu tư cũng nên quan tâm đến thiết kế số tầng, số

phòng ngủ của BĐS, ngoài việc phù hợp với thị hiếu của người dân còn phải phù

hợp với khả năng chi trả của họ. Nếu xây nhà cho phân khúc tầm trung thì nên xây

trong hẻm, số tầng và số phòng phù hợp với nhu cầu sử dụng của một hộ gia đình

cơ bản (bốn đến sáu người), không nhất thiết phải có sân thượng hay nhà kho

Những động sản có giao thông thuận lợi, có thể dễ dàng di chuyển đến khu trung

tâm thì giá bán cao hơn các khu vực còn lại.

Các công ty thẩm định giá nên sử dụng kết quả của mô nghiên cứu này và thay

thế các biến để ứng dụng trong việc định giá nhà ở được nhanh chóng và có độ tin

cậy cao hơn, kết quả định giá mang tính khách quan hơn.

 Đối với người bán nhà:

Nên tham khảo kết quả của mô hình nghiên cứu để có thể định giá bán tốt nhất

cho BĐS của mình.

Quan tâm đến các nhân tố thuộc về đặc điểm cấu trúc xây dựng như số lầu,

diện tích sử dụng, và vị trí xây dựng như vị trí xây dựng, khoảng cách đến trung tâm

thành phố để làm căn cứ xác định giá bán hợp lý và có lợi nhuận tốt nhất.

Trước khi quyết định bán nhà có thể cải tạo một số công trình mà có thể nhận

thấy sẽ có lợi cho ngôi nhà để được giá cao. Ví dụ nhà kho nếu ít sử dụng có thể cải

tạo, trang trí làm phòng ngủ để gia tăng tiện ích cho ngôi nhà (Vì theo kết quả

nghiên cứu của đề tài thì biến nhà kho không có ảnh hưởng đến giá nhà, trong khi

đó phòng ngủ lại tác động tích cực). Tuy nhiên khi áp dụng cách thức này cần quan

tâm đến chi phí và lợi ích đạt được

 Đối với người mua nhà:

Có thể tham khảo thông tin từ nghiên cứu, chú ý tới các nhân tố chủ yếu tác

động mạnh mẽ đến giá nhà làm căn cứ xác định giá mua cho phù hợp với nhu cầu

cũng như khả năng tài chính của mình.

Sử dụng các kết quả của mô hình nghiên cứu kết hợp với các phương pháp

tính toán giá nhà ở khác nhau để có căn cứ thỏa thuận giá mua nhà với người bán.

Ngoài các phương pháp so sánh hay chi phí thì nên kết hợp với việc sử dụng mô

hình hồi quy nhằm có một căn cứ khoa học cho việc ra quyết định của mình.

Ngoài các nhân tố vĩ mô của nền kinh tế, đặc điểm môi trường xung quanh thì

các nhân tố thuộc về cấu trúc, chất lượng cũng như vị thế của căn nhà có ảnh hưởng

mạnh mẽ đến giá nhà. Người mua cần lưu ý để đánh giá kịp thời tác động của các

nhân tố này đến giá BĐS muốn mua.

5.3 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

5.3.1. Hạn chế

Số liệu của mẫu nghiên cứu thu thập từ các công ty thẩm định giá. Tuy nhiên,

mức giá này không phải là giá cả thực sự giao dịch trên thị trường của BĐS. Mức

giá do các tổ chức định giá xác định có thể bằng với giá thị trường, có thể cao hơn

hoặc thấp hơn. Mức độ chính xác của mức giá ước tính phụ thuộc vào trình độ của

người định giá, uy tín của các tổ chức (doanh nghiệp) cung cấp dịch vụ định giá

BĐS và các điều kiện kinh tế xã hội khác.

Các căn nhà được chọn làm mẫu còn tương đối nhỏ so với số biến độc lập

được đưa vào mô hình.

Còn một số biến đại diện cho đặc tính của môi trường sống xung quanh nhà

chưa được đưa vào nghiên cứu như cây xanh đô thị, khoảng cách đến bệnh viện,

trường học và gần các dịch vụ tiện ích của đô thị như khu vui chơi, khu mua sắm,

trung tâm thương mại…

5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo.

Xuất phát từ những hạn chế của mình, luận văn đề xuất hướng nghiên cứu tiếp

theo cho đề tài này như sau:

Thứ nhất, tác giả mong rằng trong tương lai sẽ có nhiều nghiên cứu hơn nữa

về giá nhà ở cũng như giá của các loại BĐS khác tại Việt Nam. Các nghiên cứu có

thể sử dụng giá trị giao dịch thực tế thay vì sử dụng giá thẩm định của căn nhà để

phản ánh chân thực hơn nữa kết quả nghiên cứu. Các nghiên cứu cũng nên sử dụng

cỡ mẫu lớn hơn và mở rộng số năm của mẫu.

Thứ hai, các nghiên cứu trong tương lai có thể thêm các biến thể hiện các nhân

tố về môi trường hay cảnh quan đô thị vì thực tế tại Việt Nam nói chung và thế giới

nói riêng, mức sống ngày càng cao thì nhu cầu hưởng thụ về không gian sống hòa

hợp với tự nhiên ngày càng được chú trọng. Những nơi có môi trường sống thân

thiện thì giá trị sẽ tăng cao hơn những khu vực bị ô nhiễm.

Thứ ba, với điều kiện về thời gian và dữ liệu tốt hơn, hướng cứu nên mở rộng

địa bàn nghiên cứu và so sánh mức độ chênh lệch giá cả giữa khu vực nội thành và

ngoại thành, từ đó đưa ra gợi ý cho các nhà đầu tư BĐS nên mở rộng hướng đầu tư

của mình để đạt được hiệu quả cũng như giảm tải tình trạng quá tải dân cư trong nội

thành, góp phần phát triển kinh tế cho khu các khu vực ngoại thành.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

A. Tiếng Việt

Bộ Tài Chính (2014). Thông tư Ban hành Tiêu chuẩn thẩm định giá Việt Nam Số

01, 02, 03 và 04, Bộ Tài Chính, 158/2014/TT-BTC. Hà Nội

C.Mác và Ph. Ăngghen. Toàn tập, t.19. NXB Chính trị quốc gia, Hà Nội, 1995, tr.

500.

Chính phủ nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam (2010), Nghị định Quy định

chi tiết và hướng dẫn thi hành Luật Nhà ở, Chính phủ,71/2010/NĐ-CP, Hà

Nội.

Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc: Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS

(tập 1&2), Nxb. Hồng Đức, TP.HCM, 2008.

Lê Thị Huyền Trâm (2012), Phân Tích Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Giá Nhà Ở Tại

Thành Phố Cần Thơ. (Thạc sỹ), Khoa Kinh tế- Quản trị Kinh Doanh, Đại

học Cần Thơ.

Lục Mạnh Hiển (2014), “Định giá nhà ở thương mại xây dựng mới ở các doanh

nghiệp đầu tư, xây dựng và kinh doanh nhà ở”. (Tiến sỹ), Khoa Quản Trị

Kinh Doanh, Đại học Kinh Tế Quốc Dân.

Nguyễn Đình Thọ (2011). Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Trong Kinh Doanh.

Nhà Xuất Bản Lao Động Xã Hội

Nguyễn Quốc Nghị (2012), “Ứng dụng mô hình Hedonic xác định các nhân tố ảnh

hưởng đến giá nhà cho thuê ở thành phố Cần Thơ”, Kỷ yếu Khoa học 2012:

186-194.

Nguyễn Thế Huấn, Phan Thị Thu Hằng, Hồ Thị Lam Trà, Nguyễn Văn Quân: Giáo

trình Định giá đất và Bất động sản, Nxb. Nông nghiệp, 2009.

Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011), “Ứng dụng mô hình Hedonic về các

yếu tố ảnh hưởng tới giá BĐS tại Tp. Hồ Chí Minh”, Tạp chí Phát triển

kinh tế, Số 254, 18-23.

Ủy ban thường vụ Quốc hội (2002). Pháp lệnh giá, Ủy ban thường vụ Quốc hội,

40/2002/PL-UBTVQH10. Hà Nội.

B. Tiếng Anh

Anthony Owusu-Ansah (2012), Examination of the Determinants of Housing

Values in Urban Ghana and Implications for Policy Makers, The African

Real Estate Society Conference, 24th -27th October 2012, Accra, Ghana.

Cebula J.Richard (2009), “The Hedonic Pricing Model Applied to the Housing

Market of the City of Savannah and Its Savannah Historic Landmark

District”, The Review of Regional Studies, 39 (1), 9–22.

Grether, D. M., and Peter Mieszkowski (1974), Determinants of Real Estate

Values, Journal Of Urban Economics, 1 , 127-146.

Herath, Shanaka and Maier, Gunther (2010) “The hedonic GIA method in real

estate and housing market research. A review of the literature”. SRE -

Discussion Papers, 2010/03. WU Vienna University of Economics and

Business, Vienna.

Hoang Huu Phe and Patrick Wakely (2000), “Status, Quality and the Other Trade-

off: Towards a New Theory of Urban Residential Location”, Urban Studies,

37(1), 7-35.

Kain John F., Quigley John M. (1970), “Measuring the Value of Housing Quality”,

Journal of the American Statistical Association, 65(330), 532-548.

Malpezzi, S. (2002), Hedonic Pricing Models: A Selective and Applied. Review,

University of Wisconsin; the Center for Urban Land Economics Research,

Madison. Download

from http://www.bus.wisc.edu/realestate/pdf/pdf/

Hedonic%20Pricing%20Models%20Survey%20fo r%20Maclennan.pdf .

Maurer, R., Pitzer, M., & Sebastian, S. (2004). “Hedonic GIA indices for the Paris

housing market”. Allgemeines Statistisches, 88, 303-326.

Morancho A.Bengochea (2003), “A hedonic valuation of urban green areas”,

Landscape and Urban QUYHOACH 66, 35–41.

Ottensmann, J. R., Seth Paytona, and Joyce Man (2008), “Urban Location and

Housing GIAs within a Hedonic Model”, The Journal of Regional Analysis

& Policy.

Pasha, H. A., & Butt, M. S. (1996). “Demand for housing attributes in developing

countries: a study of Pakistan”. Urban Studies, 33(7), 1141-1154.

Raymond Y.C. Tse, Peter E.D. Love

(2000). “Measuring

residential

property values in Hong Kong”, Property Management, (18).

Ridker, Ronald G. and John A. Henning; (1967), “The Determinants of

Residential Property Values with Special Reference to Air Pollution”,

The Review of Economics and Statistics, 49(2), 246–257.

Rosen .S (1974), “Hedonic GIAs and Implicit Markets: Product Differentiation in

Pure Competition”, The Journal of Political Economy,82 (1), 34-35.

Selim S. (2008), “Determinants of house GIAs in Turkey: Hedonic regression

model”, Doðuþ niversitesi Dergisi, pp. 65- 76.

Sema, Negash Zerga (2010), “Modeling Hedonic Real Estate GIA for Small-Family

Houses in Addis Ababa”, Royal Institute of Technology, Stockholm,

Sweden.

Shimizu Chihiro (2009). “Estimation of Hedonic Single-Family House GIA

Function Considering Neighborhood Effect Variables”, Journal of Real

Estate Finance and Economics, 35, 476-495

Sirmans, G. S., Macpherson, D. A. and Zietz, E. N. (2005). “The composition of

hedonic pricing models”. Journal of Real Estate Literature, 13(1), pp. 3-43.

Wen Hai-zhen

(2005). “Hedonic GIA analysis of urban housing: An

empirical research on Hangzhou, China”, Journal of Zhejiang University

Science, 6A8:907-914.

Wilhelmsson Mats (2000), “The Impact of Trafic Noise on the Values of Single-

family Houses”, Journal of Environmental QUYHOACH and Management,

43(6) , 799–815.

C. Webside:

Lý thuyết vị thế - Chất lượng và các ứng dụng chính sách trong phát triển đô thị và

thị trường BĐS, 24/07/2013, từ:

vi-the-chat-luong-va-cac-ung-dung-chinh-sach-trong-phat-trien-do-thi-va-

thi-truong-bat-dong-san>

Tổng cục thống kê, từ

ItemID=12875 >

Vũ Lê (2010). Kiều bào chê nhà đất TP HCM đắt đỏ [online], 19/05/2015, từ

tp-hcm-dat-do-2703581.html>

PHỤ LỤC

Phụ lục 1:

PHIẾU KHẢO SÁT

Đề tài: Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở

trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

(Thông tin thu thập được từ Quý Ông (Bà) tuyệt đối được giữ kín, hoàn toàn chỉ dùng

làm cơ sở cho mục đích nghiên cứu khoa học)

Quý Ông (Bà) vui lòng đánh dấu  vào ô thích hợp, vui lòng không để trống.

Phần 1: Thông tin cá nhân của Quý Ông (Bà):

Câu 1. Họ và tên: .....................................................................................................................

Câu 2. Địa chỉ: ........................................................................................................................

Câu 3. Số điện thoại: ..............................................................................................................

Câu 4. Giới tính:

 Nam

 Nữ

Câu 5. Độ tuổi của Quý Ông (Bà):

 Từ 18 đến 24 tuổi

 Từ 25 đến 34 tuổi

 Từ 35 đến 44 tuổi

 Từ 45 đến 54 tuổi

 Trên 55 tuổi

Câu 6. Trình độ học vấn của Quý Ông (Bà):

 Trung cấp trở xuống

 Cao đẳng

 Đại học

 Trên đại học

Câu 7. Ông (Bà) đang công tác tại:

 Công ty thẩm định giá

 Công ty kinh doanh bất động sản

 Chuyên gia độc lập

 Tổ chức khác: ......................................................................................................

Phần 2: Ý kiến của Quý Ông (Bà) về các yếu tố tác động đến giá nhà ở trên địa

bàn thành phố Hồ Chí Minh

Câu 1: Theo Ông (Bà), Các yếu tố nào thuộc về cấu trúc của ngôi nhà có ảnh hưởng

đến giá bán

................................................................................................................................

Câu 2: Theo Ông (Bà), những yếu tố nào thuộc đặc điểm vị thế của của ngôi nhà có

ảnh hưởng đến giá bán?

................................................................................................................................

Câu 3: Theo Ông (Bà), những bất động sản có phần đất nằm trong diện quy hoạch

hoặc đất vi phạm lộ giới có ảnh hưởng đến giá của căn nhà không?

................................................................................................................................

Xin chân thành cám ơn Quý Ông (Bà)!

Phụ lục 2:

BẢNG 1: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

STT Tên Chủ Tài Sản

Địa Chỉ

GIA

DTDAT DTSUDUNG VITRI CRDUONG SANTHUONG HINHDANGDAT SOTANG PHONGNGU NHAKHO KHOANGCACH QUYHOACH

Ng 1 54.00 111.50 1 5.00 1 0 1 2 1 5.63 0 5,029,000,000

28.70 108.20 0 3.00 1 1 2 2 0 3.22 10.8 2 1,752,000,000 Nguyễn Thị Thanh Vân

27.40 70.47 0 1.50 0 0 2 3 0 2.32 0 3 1,790,000,000 Nguyễn Xuân Nguyên

4 0 0 0 0 3 1 4.50 42.00 23.38 15.00 52.4

5 49.40 45.30 0 6.00 0 0 0 1 0 4.93 0 Nguyễn Văn Hiếu Nguyễn Văn Hiếu 1,921,000,000 2,614,000,000

6 49.30 97.00 0 6.00 0 0 1 3 0 5.00 0 Nguyễn Văn Huấn 2,591,000,000

1 27.30 85.90 4.50 0 0 1 3 0 3.70 0 7 Mai Như Phượng 2,061,000,000

51.40 127.70 0 2.50 0 0 2 2 0 3.30 0 8 Phạm Thiên Kim 3,507,000,000

9 Nguyễn Thị Thu 164.80 393.20 1 4.35 0 0 3 5 0 2.68 9.6 31,906,000,000

10 Trần Hiếu Nghĩa 0 30.00 66.60 4.00 0 0 2 4 0 4.32 26.3 1,439,000,000

11 Nguyễn Thị Chi 40.50 270.40 1 4.00 0 0 4 5 0 6.52 0 Số 62/151 Lý Chính Thắng, Phường 8, Quận 3 Số 335/43/8 Điện Biên Phủ, Phường 4, Quận 3 Số 606/5 Đường 3/2, Phường 14, Quận 10 Số 606/18 Đường 3/2, Phường 14, Quận 10 Số 548/19 Điện Biên Phủ, Phường 21, Quận Bình Thạnh Số 624 Trường Sa, Phường 17, Quận Phú Nhuận Số 280/23 Đường Cách Mạng Tháng 8, Phường 10, Quận 3 Số 33C1 Tú Xương, Phường 7, Quận 3 Số 31/8 Công trường chợ Nguyễn Văn Trỗi, đường Lê Văn Sỹ, Phường 13, Quận 3 Số 85 Âu Cơ, Phường 14, Quận 11

12 50.00 150.00 0 5.00 0 0 0 3 0 2.90 0 5,436,000,000 3,616,000,000

13 Lê Hồng Xuân 140.30 404.50 0 6.00 0 1 3 5 1 5.14 0 11,816,000,000 Số 473/8 Tô Hiến Thành, Phường 14, Quận 10 1 14 Torsten Velden Số 92 Bùi Hữu Nghĩa, 56.80 131.50 4.65 1 1 1 3 0 3.65 0

Phường 7, Quận 5 10,034,000,000

15 44.80 143.50 0 6.00 1 0 2 5 1 3.28 12.3 4,570,000,000

16 118.20 549.76 0 5.00 0 1 3 5 0 3.48 0 Nguyễn Nhật Nam 8,114,000,000

17 115.00 84.00 0 2.50 0 0 0 2 1 5.93 0 3,078,000,000 Nguyễn Xuân Thái Duy

18 79.80 125.60 1 8.00 0 1 1 3 0 1.96 0 7,511,000,000 Nguyễn Văn Dũng

19 Ngô Thị Lệ Thu 38.90 106.50 0 3.00 0 0 2 4 0 2.05 0 1,523,000,000 Số 392/5 Cao Thắng, Phường 12, Quận 10 Số 502/12 Xô Viết Nghệ Tĩnh, Phường 25, Quận Bình Thạnh Số 121 Nguyễn Tất Thành, Phường 13, Quận 4 Số 148/12/50/15/2 - 148/12/50/15/4 Tôn Đản, Phường 8, Quận 4

20 48.90 70.60 0 5.00 0 0 0 2 0 4.09 17.9 3,449,000,000

21 Lê Thị Túy Hoa 54.50 305.00 0 4.00 0 1 5 6 1 2.89 0 5,458,000,000

22 41.00 160.10 0 4.50 0 0 2 5 0 3.08 0

23 61.80 367.80 1 4.60 0 0 4 5 0 3.52 8.9 Phạm Thị Mai Trang Lê Thị Bích Thủy 3,603,000,000 11,154,000,000

24 Đình Toàn 50.40 211.20 0 2.50 0 0 2 6 0 3.32 0 3,221,000,000

25 59.90 187.00 0 3.00 1 1 2 4 0 5.56 0 3,416,000,000 Trần Thị Hồng Cẩm

26 51.10 102.20 0 2.00 0 1 1 3 0 5.32 0 1,706,000,000 Nguyễn Thị Thủy

27 Trần Kim Hạnh 41.20 82.82 0 4.00 0 1 1 3 0 4.72 0 2,275,000,000

28 57.50 139.40 0 3.00 0 0 1 3 0 4.86 0 Hoàng Phương Đông 3,957,000,000

29 Lê Phú Hữu 0 30.00 60.00 2.00 0 0 0 2 0 3.94 0 1,226,000,000 Số 582/48 Điện Biên Phủ, Phường 11, Quận 10 Số 131/20 Đường 3/2, Phường 11, Quận 10 Số 412 Cao Thắng, Phường 12, Quận 10 Số 150/16/5 Lý Chính Thắng, Phường 7, Quận 3 Số 1168/33/35 Trường Sa, Phường 13, Quận Phú Nhuận Số 316/17 Bùi Đình Túy, Phường 12, Quận Bình Thạnh Số 185/5C Trần Kế Xương, Phường 07, Quận Phú Nhuận Số 16 Hoàng Diệu, Phường 10, Quận Phú Nhuận Số 45/7B (số mới 71/50/3) Điện Biên Phủ, Phường 15, Quận Bình Thạnh

30 Thái Minh 39.40 78.80 5.00 1 0 0 1 1 0 5.76 14.9 2,648,000,000

31 76.90 145.40 2.50 0 0 1 0 3 0 6.58 0 2,239,000,000 Huỳnh Kim Xuân

32 Phạm Hồng Sơn 35.70 102.70 1.50 0 0 1 2 3 0 6.39 0.4 1,371,000,000

78.00 153.10 33 Đặng Thanh Sơn 2.00 0 0 1 2 3 0 2.38 0 2,743,000,000

34 Đỗ Quang Dược 40.00 80.00 2.00 0 1 0 2 1 0 5.18 0 1,798,000,000

35 27.04 139.20 2.00 0 0 0 2 3 0 3.68 12.9 1,504,000,000 Trần Thị Như Vân

36 Hồ Xuân Bảo 36.00 74.40 6.50 0 0 0 2 2 0 6.86 31 2,017,000,000

37 50.30 177.90 4.70 1 1 0 2 5 0 6.07 0 3,826,000,000 Nguyễn Hữu Nhơn

38 129.20 676.30 4.80 1 1 0 3 5 0 5.25 0 20,734,000,000 Đôn Thị Kim Hồng

39 Mai Việt Hùng 49.30 133.00 4.50 0 0 1 2 2 0 7.82 4.1 2,164,000,000

40 84.90 22.20 3.50 0 0 0 0 1 0 5.93 0 3,322,000,000 Lê Thị Minh Mẫn

41 282.70 253.30 5.10 1 0 0 1 3 0 4.16 26.8 16,585,000,000 Hà Thị Xuân Hiền

42 Nguyễn Thị Vân 52.90 57.20 2.00 0 0 1 0 3 0 5.67 0 1,566,000,000

5.50 0 112.10 267.34 1 1 1 6 0 7.39 0 43 6,365,000,000 Huỳnh Thị Thùy Khanh

44 Dương Thị Đoan 5.25 0 61.90 202.20 1 1 2 4 1 4.79 0 5,667,000,000

45 0 53.20 75.60 10.00 0 0 1 2 0 5.73 0 Nguyễn Thị Bích Mai Số 136B Công Chúa Ngọc Hân, Phường 12, Quận 11 Số 336/41 Phan Văn Trị, Phường 11, Quận Bình Thạnh Số 45/23/17 Đường 100 Bình Thới, Phường 14, Quận 11 Số 312/5A Tôn Đản, Phường 4, Quận 4 115/13 Lê Quang Định, Phường 14, Quận Bình Thạnh Số 113/79/4 Trần Văn Đang, Phường 11, Quận 3 Số 168/8 Hàn Hải Nguyên, Phường 8, Quận 11 Số 199 Nguyễn Văn Đậu, Phường 11, Quận Bình Thạnh Số 478 Trường Sa, Phường 2, Quận Phú Nhuận Số 109/8 Lạc Long Quân, Phường 1, Quận 11 Số 220/57C Hoàng Hoa Thám, Phường 5, Quận Bình Thạnh 28 Trần Cao Vân, Phường 12, Quận Phú Nhuận Số 257/3 Lê Quang Định, Phường 7, Quận Bình Thạnh Số 180/28A Lạc Long Quân, Phường 10, Quận 11 Số 154/22-24 Nguyễn Kim, Phường 6, Quận 10 Số 51H Phan Tây Hồ, Phường 7, Quận Phú 2,944,000,000

Nhuận

46 43.80 120.80 0 4.00 0 0 2 3 0 5.22 0 1,763,000,000 Lê Thị Thanh Huyền Số 58/26/24 Phan Chu Trinh, Phường 24, Quận Bình Thạnh

47 71.50 139.60 0 5.00 0 0 1 1 0 3.50 0 4,301,000,000

69.10 137.90 48 0 2.50 1 0 1 3 0 5.23 0 Khuất Thị Mai Trang 3,491,000,000

49 Hà Bạch Tuyết 31.50 31.50 3.96 26.3 0 2.00 0 0 0 2 0 1,163,000,000

50 85.91 386.40 13.00 1 1 0 4 5 1 3.89 0 13,817,000,000 Nguyễn Mai Oanh Số 35/3 Đồng Nai, Phường 15, Quận 10 Số 108/38GBIS Trần Quang Diệu (Số mới 704/17/18 Trường Sa), Phường 14, Quận 3 Số 15 Nguyễn Chí Thanh, Phường 9 ,Quận 5

51 35.00 35.00 0 4.50 0 1 1 2 0 5.16 0 1,430,000,000

52 Nguyễn Minh Hà 177.50 122.80 0 4.50 0 1 0 1 1 5.58 0 7,599,000,000

53 Bùi Thành Nam 69.00 140.80 0 2.50 0 0 2 2 0 3.58 0 2,980,000,000

54 Lê Đăng Thịnh 53.20 85.50 0 3.50 0 0 1 2 0 2.34 0 1,857,000,000

60.30 60.30 0 4.50 0 0 0 4 0 6.32 27.7 55 Trần Thị Thu Hà 1,810,000,000

56 Trần Thăng 28.00 69.70 0 2.50 0 1 1 2 0 6.42 7.5 1,292,000,000

57 29.80 49.60 1 5.00 0 0 1 1 0 4.38 0 2,338,000,000 Nguyễn Tường Mạnh

58 Lê Tâm Kiên 95.30 72.90 0 3.50 0 0 0 4 0 3.94 0 5,711,000,000

59 101.10 112.50 1 5.10 0 0 0 2 0 4.88 0 Trương Thị Mai Phương 12,461,000,000

60 55.30 95.20 0 2.00 0 0 1 3 0 3.29 0 1,510,000,000 Phan Thị Ngọc Tuyết Số 423/12 Nguyễn Kiệm, Phường 9, Quận Phú Nhuận Số 142/6C Phan Văn Hân, Phường 17, Quận Bình Thạnh Số 111/7/14 Xóm Chiếu, Phường 6, Quận 4 Số 685/52/61 Xô Viết Nghệ Tĩnh, Phường 26, Quận Bình Thạnh 220/8E Lê Thị Bạch Cát, Phường 11, Quận 11 Số 237/84D Trần Văn Đang, Phường 11, Quận 3 Số 81/14 Nguyễn Cửu Vân, Phường17, Quận Bình Thạnh Số 32 Tản Đà, Phường 10, Quận 5 Số 88/48/3 Nguyễn Khoái, Phường 2, Quận 4

61 135.50 155.30 1 5.30 0 0 1 4 1 3.57 39.4 6,737,000,000 Nguyễn Tiến Dũng Số 74A Tôn Thất Thuyết, Phường 16, Quận 4

62 95.05 312.30 1 4.70 1 0 2 8 0 0 6.37 8,695,000,000 Nguyễn Văn Chính

63 Lạc Tam 40.32 85.27 0 3.00 0 1 1 1 0 0 3.91 2,672,000,000

64 70.40 206.50 1 5.50 0 1 2 3 0 0 4.76 5,477,000,000 Phạm Ngọc Hưng

65 34.10 48.30 0 2.30 0 0 0 2 0 2.96 32.9 Nguyễn Thị Hồng 1,088,000,000

66 70.60 180.79 0 2.00 0 1 2 3 0 3.64 10.4 Nguyễn Ngọc Vinh 2,294,000,000

41.80 121.30 0 4.00 0 0 2 3 0 5.75 1.9 67 1,922,000,000 Trần Thị Tường Vi

68 48.30 144.57 0 3.00 0 1 2 4 0 0 2.43 Hoàng Huy Hoàng 2,022,000,000

69 Trần Thị Thu Hà 45.40 109.90 0 4.00 0 0 2 3 0 0 5.76 2,057,000,000

70 30.10 49.60 0 2.30 0 1 0 2 0 3.74 14.9 1,023,000,000 Nguyễn Thị Hồng

71 92.00 255.80 0 2.50 0 0 3 5 0 4.26 10.1 4,056,000,000 Nguyễn Tương Thân

72 37.30 37.30 0 1.50 0 1 0 1 0 3.23 10.6 Chu Thị Ngọc Phương 1,248,000,000

73 Đinh Thị Lan 0 42.30 79.00 10.00 0 1 1 1 0 1.53 14.4 1,844,000,000

1 55.00 273.81 16.00 0 1 4 4 1 4.64 0 74 Hồ Thị Duyên 7,571,000,000

75 Hồng Huệ Thanh 44.50 33.40 0 2.00 0 0 0 1 0 1.60 14.2 1,146,000,000

76 27.20 69.40 0 4.00 1 0 1 3 0 4.13 0 Huỳnh Thị Kim Phượng Số 956/1 Trần Hưng Đạo, Phường 7, Quận 5 Số 94 Vũ Tùng, Phường 2, Quận Bình Thạnh Số 196/33A Tôn Thất Thuyết, Phường 03, Quận 04 Số 58/46/6 Tôn Thất Thuyết, Phường 18, Quận 4 Số 408/29 Chu Văn An, Phường 12, Quận Bình Thạnh Số 334/6A Tôn Đản, Phường 4, Quận 4 Số 393/4 Chu Văn An (nay là số 393/4A1 Chu Văn An), Phường 12, Quận Bình Thạnh Số 209/10/5E Tôn Thất Thuyết, Phường 03, Quận 04 Số 96/16 Duy Tân, Phường 15, Quận Phú Nhuận Số 837/14 Hoàng Sa, Phường 9, Quận 3 Số 232/81 đường Đoàn Văn Bơ, Phường 10, Quận 4 Số 35 Hoàng Văn Thụ, Phường 15, Quận Phú Nhuận Số 109/F1/1 Bến Vân Đồn, Phường 09, Quận 4 Số 77/14 đường An Bình, Phường 6, Quận 1,371,000,000

77 72.60 127.66 16.50 1 0 1 1 3 1 4.52 0 9,016,000,000 Huỳnh Thị Phước Mỹ

78 Hồ Văn Tâm 164.10 112.30 3.00 0 0 0 0 1 0 1.45 5.9 2,303,000,000

132.50 269.80 79 5.00 1 0 1 2 4 0 2.49 0 8,296,000,000 Ngô Thị Thu Hường

80 34.70 104.90 6.00 0 0 0 2 2 1 4.07 0 2,275,000,000 Nguyễn Thị Thảo

81 47.14 132.85 3.50 0 0 1 2 2 1 6.28 0 2,189,000,000 Nguyễn Thị Thu An

82 Tsàn Phu Khành 26.00 64.60 6.72 13.4 5.50 0 0 0 1 5 1 1,429,000,000

40.00 150.20 5.00 1 1 1 2 2 0 4.30 0 83 Võ Nhật Liễu 3,859,000,000

58.30 205.90 3.00 0 0 1 2 4 1 6.91 0 84 3,158,000,000 Vũ Thị Bích Hồng

85 39.40 110.90 3.00 0 0 0 2 4 0 2.89 12.4 2,864,000,000 Nguyễn Hoàng Nam

86 70.60 180.50 3.00 0 0 1 3 3 0 5.22 0 4,393,000,000 Nguyễn Đức Huy

59.40 210.90 87 4.50 1 0 0 3 5 0 2.65 0 12,308,000,000 Nguyễn Nhật Luân

88 Võ Hữu Tài 76.10 160.90 5.00 1 0 1 3 4 1 4.04 0 5,961,000,000

89 Võ Trường Sinh 12.50 22.50 0 3.00 0 1 0 2 0 2.44 0 599,000,000

90 Ngô Văn Ngọc 37.00 192.30 5.00 0 0 1 3 3 1 3.57 0 2,702,000,000

91 La Mỹ Dung 117.70 292.00 7.00 0 1 1 2 6 0 5.29 0 Số 247 Phan Đăng Lưu, Phường 1, Quận Phú Nhuận Số 142D/25A Cô Giang, Phường 02, Quận Phú Nhuận Số 175 Tôn Đản, Phường 15, Quận 4 Số 270/86 Phan Đình Phùng, Phường 01, Quận Phú Nhuận Số 230/9B Nguyễn Xí, Phường 13, Quận Bình Thạnh Số 19J Lạc Long Quân, Phường 05, Quận 11 Số 21 đường Hoa Cúc, Phường 7, Quận Phú Nhuận Số 423/32D Lạc Long Quân, Phường 05, Quận 11 Số 233/17 Nguyễn Trãi, Phường 2, Quận 5 Số 40/20 đường Lam Sơn, Phường 6, Quận Bình Thạnh Số 266 Pasteur, Phường 8, Quận 3 Số 14 Trần Hữu Trang, Phường 11, Quận Phú Nhuận Số 86/7 Trương Định, Phường 9, Quận 3, Thành phố Hồ Chí Minh (Số cũ: 14/5 Kỳ Đồng, Phường 9, Quận 3 Số 453/123 Lê Văn Sỹ, Phường 12, Quận 3 Số 24/15/7 Đường D3, Phường 25, Quận Bình 7,400,000,000

Thạnh

23.10 69.30 92 Đỗ Văn Hải 2.00 0 0 0 2 3 0 1.63 23.1 1,078,000,000

93 180.10 441.70 6.00 0 0 1 2 5 1 2.45 0 13,139,000,000 Hoàng Thị Minh Thanh

94 Lâm Ngọc Hà 66.60 363.20 4.50 1 1 1 4 10 0 4.00 0

95 32.90 101.50 10.00 0 0 0 2 2 1 2.58 0 Phạm Quang Tuyên 6,376,000,000 3,889,000,000

96 Lê Trọng Minh 68.70 129.30 5.30 1 0 1 2 4 0 5.78 37.3 3,148,000,000

97 44.80 81.64 3.00 0 0 1 1 3 0 2.99 82.1 Võ Thị Ngọc Tuyết 1,666,000,000

98 139.90 193.20 8.00 0 1 0 1 3 1 4.07 0 7,370,000,000 Võ Hoàng Nguyên Nghiêm

99 Lê Văn Ly 97.10 80.00 5.00 1 0 1 0 2 0 3.47 0 4,593,000,000

100 Lê Văn Bảy 39.60 160.50 1.50 0 0 0 2 5 1 2.78 0 1,689,000,000

101 Huỳnh Kim Thọ 76.60 234.90 5.00 0 0 0 2 2 1 6.82 2.2 4,045,000,000

102 Huỳnh Kim Thọ 56.10 86.70 4.00 1 0 0 0 1 1 6.48 0 3,841,000,000

103 47.60 93.40 5.50 1 0 0 1 2 0 2.01 0 5,721,000,000 Nguyễn Thị Thanh Liễu

104 37.60 125.80 7.50 0 0 1 2 4 0 1.94 0 4,298,000,000 Nguyễn Thị Trinh

105 Nguyễn Thị Hiệp 5.50 0 0 1 3 4 0 36.90 159.10 6.92 10.8 2,260,000,000

106 51.00 101.60 4.50 1 0 0 1 3 0 4.77 0 6,422,000,000 Nguyễn Tấn Công

107 Đặng Minh Nam 66.80 133.60 2.50 0 0 0 1 4 0 4.65 0 2,575,000,000 Số 83/64 Lê Văn Linh, Phường 13, Quận 4 Số 117/10 Vườn Chuối, Phường 4, Quận 3 Số 18 Cô Bắc, Phường 2, Quận Phú Nhuận Số 7/1C Kỳ Đồng, Phường 9, Quận 3 Số 101 Nguyễn Khuyến, Phường 12, Quận Bình Thạnh Số 897/70 Trần Hưng Đạo, Phường 1, Quận 5 Số 270/2A Phan Đình Phùng, Phường 01, Quận Phú Nhuận Số 49 Võ Duy Ninh, Phường 22, Quận Bình Thạnh Số 148/12/7/5/3 đường Tôn Đản, Phường 8, Quận 4 Số 551/12 Minh Phụng, Phường 10, Quận 11 Số 215A Bình Thới, Phường 10, Quận 11 Số 89 đường Vườn Chuối, Phường 04, Quận 3 Số 491/38 Nguyễn Đình Chiểu, Phường 2, Quận 3 Số 106A/78 Lạc Long Quân, Phường 3, Quận 11 Số 265 Lương Nhữ Học, Phường 12, Quận 5 Số 207/1 Bạch Đằng, Phường 15, Quận Bình Thạnh

108 Mai Hồng Thanh 106.11 161.66 1 5.00 0 1 2 4 1 6.40 0 7,393,000,000

109 63.91 291.56 0 4.50 1 1 3 4 0 3.96 0 5,933,000,000 Lê Thị Thúy Tươi

110 172.10 954.65 1 5.00 1 1 5 10 5.87 5.8 1 19,344,000,000 Phan Thanh Tùng

111 26.80 53.60 0 3.00 0 1 1 3 1 5.88 0 900,000,000 Trịnh Thành Nguyên

63.80 121.76 112 Nguyễn Hữu Tú 1 5.50 0 1 2 3 0 2.23 50.9 3,377,000,000

113 38.90 77.80 0 1.00 0 1 1 3 0 2.47 0 Lê Thị Kim Hoàng 1,564,000,000

48.80 115.60 0 5.50 0 0 2 4 1 2.78 0 114 3,104,000,000 Trần Thị Hoàng Oanh

115 Lê Văn Nhã 56.00 245.60 1 5.00 1 1 3 8 0 2.55 5.5 11,542,000,000

116 22.60 75.80 0 2.00 1 0 2 3 0 1.70 0 933,000,000 Nguyễn Thị Kim Trinh

117 23.00 74.20 0 6.00 1 0 2 3 0 1.89 0 2,084,000,000 Phạm Hồng Dũng Số 53 Đường 281 Lý Thường Kiệt, Phường 15, Quận 11 Số 18/10 Hồ Biểu Chánh, Phường 11, Quận Phú Nhuận Số 28 đường Kim Biên, Phường 13, Quận 5 Số 207/52/49A Nguyễn Văn Đậu, Phường 11, Quận Bình Thạnh 434 Đoàn Văn Bơ, Phường 14, Quận 4 Số 23/2B Đinh Tiên Hoàng, Phường 3, Quận Bình Thạnh 463B/44C Cách Mạng Tháng 8, Phường 13, Quận 10 Số 255A Trần Bình Trọng, Phường 04, Quận 5 Số 243/94/3 Hoàng Diệu, Phường 04, Quận 4 Số 16/70 Nguyễn Thiện Thuật, Phường 2, Quận 3

46.20 85.60 118 Trần Thanh Phú 0 2.00 0 1 1 3 0 2.55 0 1,382,000,000

119 52.90 128.90 0 2.50 1 1 1 3 0 7.45 2.4 2,364,000,000 Nguyễn Trọng Minh Huy

120 Tô Phước Xương 32.00 62.00 0 3.00 0 0 0 2 0 5.35 0 1,373,000,000

31.30 122.80 1 4.00 1 0 2 2 0 5.46 0 121 2,673,000,000 Võ Thị Thu Trang Số 17 Bình Lợi, Phường 13, Quận Bình Thạnh Số 66/96D Lãnh Binh Thăng, Phường 13, Quận 11 Số 06 Lê Tự Tài, Phường 4, Quận Phú Nhuận

122 229.30 109.35 0 3.00 0 0 0 3 0 5.70 0 8,193,000,000

123 54.50 276.26 0 6.00 0 0 3 4 0 6.60 0 Nguyễn Vĩnh Nghi 102/30 đường 100 Bình Thới, Phường 14, 4,266,000,000

Quận 11

124 Vòng Trác Vinh 37.10 58.40 0 5.00 0 0 0 1 0 6.75 0 1,480,000,000 Số 297/9 Lạc Long Quân, Phường 3, Quận 11

125 65.70 283.34 1 4.50 0 1 4 5 1 3.42 0 15,506,000,000

126 33.00 118.04 0 3.00 1 1 2 4 0 2.38 0 2,073,000,000 Nguyễn Ngọc Tuyết Số 242/21/11 Nguyễn Thiện Thuật, Phường 3, Quận 3

127 85.90 231.10 0 6.00 0 1 2 5 0 2.53 0 9,679,000,000

41.30 74.40 0 3.00 0 1 1 2 1 5.67 0 128 1,615,000,000

129 Vũ Thái Anh 15.50 56.50 1 4.00 1 0 2 2 0 4.81 0 1,697,000,000

130 39.00 64.00 0 4.00 0 0 0 2 0 7.01 0 1,486,000,000 Nguyễn Hữu Đức

131 Mai Thanh Cần 67.30 127.90 1 4.00 0 1 2 5 0 3.78 26.4 8,287,000,000

132 32.70 60.10 0 2.50 0 1 1 1 0 3.50 2.4 Phạm Thị Kim Oanh 1,914,000,000

133 20.90 41.80 0 5.00 0 0 1 1 0 4.71 0 1,079,000,000 Trần Thị Phi Yến

134 Phan Hồng Hải 44.98 131.59 0 4.50 1 1 3 6 0 3.80 0 2,735,000,000

34.40 120.20 0 4.00 1 1 3 5 0 4.42 0 135 2,199,000,000 Nguyễn Khánh Chi

39.90 84.20 0 2.50 0 1 0 2 0 4.98 0 136 1,980,000,000 Nguyễn Hoàng Thông

137 Vũ Minh Hoàng 64.00 121.90 0 3.00 1 1 2 3 0 2.85 0 4,376,000,000

138 52.80 80.50 0 3.50 0 1 1 2 1 3.25 0 Hoàng Thị Minh Hiền 2,830,000,000

139 58.10 148.90 0 5.00 0 1 2 3 0 3.36 0 3,664,000,000 Nguyễn Khắc Hanh Số 102A Lê Quang Định, Phường 14, Quận Bình Thạnh Số 134/5/24 Lạc Long Quân, Phường 3, Quận 11 Số 136 Phan Đình Phùng, Phường 2, Quận Phú Nhuận Số 411/1 Bà Hạt, Phường 4, Quận 10 Số 146/37/2 Vũ Tùng, Phường 2, Quận Bình Thạnh Số 7B/99/18 Thành Thái, Phường 14, Quận 10 29/32/4 Đoàn Thị Điểm, Phường 1, Quận Phú Nhuận Số 1168/33/5 Trường Sa, Phường 13, Quận Phú Nhuận Số 52/11 Đinh Tiên Hoàng, Phường Đakao, Quận 1 Số 316/7B Lê Văn Sỹ, Phường 14, Quận 3 38/10/22D Trần Khắc Chân, Phường Tân Định, Quận 1

140 Trần Ngọc Danh 56.70 167.80 0 2.00 1 1 2 4 0 4.57 7.7 2,798,000,000

141 33.10 72.20 0 1.50 0 1 1 2 0 3.35 0 2,002,000,000 Nguyễn Khắc Hanh

142 Võ Thị Tài 47.20 84.00 0 7.00 0 1 1 2 0 6.92 15 1,945,000,000

143 54.40 76.32 2.00 0 0 0 1 2 0 3.00 0 1,744,000,000 Quách Thị Mỹ Hạnh

144 49.70 155.80 0 6.00 1 1 2 4 1 3.41 3.6 3,795,000,000 Hoàng Thị Minh Hiền 239/1D Nguyễn Công Hoan, Phường 7, Quận Phú Nhuận 53/112/51 Trần Khánh Dư, Phường Tân Định, Quận 1 106I/65 Lạc Long Quân, Phường 3, Quận 11 Số 88/37/11 (số cũ 88/37/9) Nguyễn Khoái, Phường 02, Quận 4 Số 118/27A Trần Quang Diệu, Phường 14, Quận Phú Nhuận

145 57.60 201.00 0 5.00 0 1 3 4 0 5.03 0 4,338,000,000 Lê Thị Thanh Thu

35.50 71.00 0 5.00 0 1 0 2 0 7.01 0 146 1,591,000,000 Nguyễn Thị Thúy

147 133.30 191.50 0 3.00 0 0 1 5 0 4.50 0 6,430,000,000 Nguyễn Phùng Thu Thủy

148 Lê Ngọc Bảo 49.90 78.60 0 5.00 0 0 1 2 0 2.61 0

149 92.90 369.60 0 7.50 1 0 3 8 0 11.4 5.45

150 38.80 116.40 0 3.60 0 1 2 4 0 1.79 0 2,307,000,000 6,516,000,000 2,270,000,000 Nguyễn Văn Hiệp Huỳnh Tích Hồng

151 Long Phương 25.20 91.00 1 4.50 0 1 4 3 0 2.01 27.8 4,321,000,000

152 44.80 89.60 0 3.50 0 1 0 2 0 4.49 0 1,600,000,000 Huỳnh Quang Tấn

153 244.90 159.29 0 4.50 0 0 0 4 0 4.54 0 8,901,000,000 Nguyễn Văn Định

154 27.40 67.90 1 4.50 0 1 2 4 0 2.13 0 5,680,000,000 Võ Huỳnh Ngọc Linh

155 54.00 91.60 0 3.00 0 1 0 2 0 2.21 0 Diệp Minh Tuyền 2,272,000,000 Số 445/2G Lạc Long Quân, Phường 5, Quận 11 Số 227/35 Nguyễn Trọng Tuyển, Phường 8, Quận Phú Nhuận Số 105K/2 Hồ Thị Kỷ, Phường 1, Quận 10 Số 389 Lê Đại Hành, Phường 11, Quận 11 26F/11 Lê Quốc Hưng, Phường 12, Quận 4 Số 61 Nguyễn Thiện Thuật, Phường 2, Quận 3 Số 602/39/9Q Điện Biên Phủ, Phường 22, Quận Bình Thạnh 241/7A Điện Biên Phủ, Phường 15, Quận Bình Thạnh Số 567 Nguyễn Đình Chiểu, Phường 2, Quận 3 Số 217C Bến Vân Đồn, Phường 5, Quận 4 156 Trần Phong Lam 57.00 235.50 0 4.00 0 1 3 5 0 6.68 0

3,607,000,000 Phường 26, Quận Bình Thạnh

157 Phạm Kim Minh 101.31 122.79 0 6.00 0 1 1 2 0 4.98 0 4,452,000,000

158 118.50 243.40 0 5.00 1 1 2 5 0 4.95 0 Võ Thị Ngọc Duyên 6,079,000,000

38.00 114.18 0 2.50 0 0 2 3 0 5.78 0 159 Võ Thúy Phượng 1,444,000,000

160 Lý Chín Tỷ 65.40 99.35 0 2.50 0 0 0 1 0 5.85 0 2,464,000,000

42.90 92.40 2.00 0 0 1 0 3 0 4.17 0 161 Từ Ngọc Nhiều 1,871,000,000

28.40 47.10 0 4.00 0 0 1 2 0 3.39 0 162 1,462,000,000 Tăng Thị Thảo Trinh

163 Bùi Kim Phượng 21.90 43.80 0 2.00 0 1 0 1 0 4.52 0 825,000,000

164 Kiều Ngọc Anh 86.50 170.30 1 5.00 0 1 1 3 1 1.44 0 13,882,000,000

165 Lý Biện Hùng 138.60 296.90 1 4.50 0 0 2 5 0 5.66 0 7,466,000,000

166 Vũ Trọng Vĩnh 125.80 349.25 0 3.00 1 0 2 7 0 4.11 0 7,407,000,000

167 70.80 125.00 0 2.50 0 0 1 4 0 5.00 0 2,152,000,000 Nguyễn Đình Long 82/2/10 Đinh Bộ Lĩnh, Phường 6, Quận Bình Thạnh Số 305/9 Chu Văn An, Phường 12, Quận Bình Thạnh Số 479/2 Nguyễn Chí Thanh, Phường 15, Quận 5 Số 181/27 Tân Phước, Phường 6, Quận 10, Thành phố Hồ Chí Minh Số 108/44M Trần Quang Diệu, Phường 14, Quận 3 Số 88/20 Vũ Tùng, Phường 2, Quận Bình Thạnh Số 242 Nguyễn Đình Chiểu, Phường 6, Quận 3 Số 28B Tăng Bạt Hổ, Phường 11, Quận Bình Thạnh Số 116/10/25 Tô Hiến Thành, Phường 15, Quận 10 Số 35/15 Ngô Đức Kế, Phường 12, Quận Bình Thạnh

168 108.30 170.24 1 5.50 0 1 0 2 0 3.43 59.6 14,329,000,000 Nguyễn Thị Thùy Linh

169 50.90 261.50 0 6.00 0 0 4 8 0 2.67 0 6,420,000,000 Nguyễn Thị Thúy

170 145.50 190.70 0 4.50 0 1 1 4 0 6.01 0 Nguyễn Bửu Minh 4,939,000,000 Số D35 Bis Nguyễn Trãi, Phường Nguyễn Cư Trinh, Quận 1 Số 482/31 Lê Quang Định, Phường 11, Quận Bình Thạnh 171 Nguyễn Thái Số 163/14/32C Tô 39.20 72.60 0 2.00 0 0 1 1 0 3.48 0

Đăng Trinh

1,752,000,000

172 Nguyễn Anh Lan 61.30 181.90 0 2.00 1 1 2 4 0 3.58 0 3,956,000,000

173 1 161.20 139.20 5.00 0 1 0 2 0 3.35 0 Dương Thị Thái Hà 7,445,000,000

47.30 264.05 0 4.00 1 0 3 4 0 3.39 0 174 Trần Phong Lam 2,818,000,000

175 0 56.26 252.60 3.00 0 0 3 4 0 4.11 0 4,316,000,000 Nguyễn Phước Thường

176 Mạch Quốc Dân 0 4.00 0 0 2 5 0 55.74 161.92 5.39 25 3,040,000,000

177 0 32.80 61.50 2.00 0 0 1 1 0 6.70 0 1,128,000,000 Võ Thị Đăng Chiếu

178 0 42.70 125.74 8.00 1 0 2 3 0 7.03 0 3,037,000,000 Phan Hoàng Ngân Hiến Thành, Phường 13, Quận 10 Số 518/2/1 Lê Văn Sỹ, Phường 11, Quận Phú Nhuận Số 177A Trần Văn Đang, Phường 11, Quận 3 Số 66/55 Xô Viết Nghệ Tĩnh, Phường 21, Quận Bình Thạnh Số 347/18/8 Huỳnh Văn Bánh, Phường 11, Quận Phú Nhuận Số 253/4 Hà Tôn Quyền, Phường 6, Quận 11 Số 445/26/4A1 Nơ Trang Long, Phường 13, Quận Bình Thạnh Số 161A/3A Lạc Long Quân, Phường 3, Quận 11