GIỚI THIỆU VỀ NGHIÊN CỨU
Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
Mục đích nghiên cứu của luận văn là xác định và lượng hóa ảnh hưởng của các yếu tố chính tác động đến giá nhà ở với những vấn đề cụ thể như sau: o Xem xét biến động của thị trường nhà ở Hải Phòng; o Về mặt lý thuyết, có những yếu tố nào tác động đến giá nhà ở; o Những yếu tố tác động và mức độ ảnh hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận Hải An; o Từ kết quả nghiên cứu được, có những gợi ý chính sách thế nào cho quản lý cấp địa phương và những thông tin tham khảo cho các bên mua bán trong việc định giá nhà?
1.3 Phương pháp và phạm vi nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu chủ yếu của luận văn là sự kết hợp giữa các phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng Các phương pháp nghiên cứu định tính được sử dụng để phân tích và tổng hợp các yếu tố tác động tới giá nhà nói chung và phân tích sự biến động của thị trường nhà đất ở thành phố Hải Phòng nói riêng Các phương pháp định lượng được sử dụng để thu thập và xử lý số liệu Số liệu sau khi được thu thập bằng phương pháp điều tra sử dụng bảng hỏi thì được xử lý và đưa vào mô hình bằng phương pháp phân tích hồi quy OLS Phần mềm phân tích số liệu được sử dụng là Stata phiên bản 11.0 Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các bất động sản nhà ở Phạm vi nghiên cứu được giới hạn trên địa bàn quận Hải An, thành phố Hải Phòng Tác giả chọn mẫu gồm 300 quan sát trên các tuyến đường thuộc các phường Cát Bi, Thành Tô, Đằng Lâm, Đông Hải, Đằng Hải, Nam Hải, Tràng Cát Các giao dịch nhà ở này diễn ra trong khoảng thời gian từ năm 2010 đến năm 2011.
1.4 Nội dung và các kết quả chính
Nội dung của luận văn trình bày lý thuyết về thị trường nhà ở và các yếu tố ảnh hưởng tới thị trường nhà ở, thị trường nhà ở Hải Phòng, mô hình ước lượng ảnh hưởng của các yếu tố đến giá nhà ở trên địa bàn quận Hải An, Hải Phòng Kết quả ước lượng cho thấy, tình trạng pháp lý, thiết kế, mặt tiền, diện tích đất, diện tích sử dụng, thu nhập của người mua nhà và gần trường học là những yếu tố có ảnh hưởng quan trọng tới giá nhà ở tại đây Từ đó, tác giả nêu lên một số đề xuất đối với người mua, người bán và quản lý cấp địa phương.
1.5 Các vấn đề còn hạn chế của nghiên cứu
Thứ nhất, một số biến quan trọng không được đưa vào mô hình như thu nhập trên đầu người của dân cư phường nơi ngôi nhà tọa lạc, thông tin quy hoạch, mức độ ô nhiễm của môi trường quanh ngôi nhà…Đây là những yếu tố ảnh hưởng quan trọng đến giá nhà ở, nhưng thông tin về các chỉ tiêu này rất khó để đo lường hoặc thu thập Ví dụ, chỉ tiêu thu nhập bình quân theo đầu người trong phạm vi phường không được các cơ quan thống kê, mà cá nhân tác giả không thể tiến hành điều tra được Tuy nhiên, thu nhập của người mua nhà sẽ được thu thập thông qua bảng câu hỏi khảo sát Thông tin về quy hoạch của từng vùng có được công bố rộng rãi nhưng thường chậm và không dễ hiểu…
Thứ hai, một số biến trong mô hình được xác định mang tính kinh nghiệm nên không thực sự chính xác Có thể kể đến như việc đo lường khoảng cách đến trung tâm quận chỉ mang tính ước lượng, không được sự hỗ trợ của một công cụ đo lường chuẩn mực nào Một biến khác là biến đại diện cho tình hình an ninh Việc đánh giá tình trạng an ninh khu phố là dựa trên cảm tính của từng cá nhân mua nhà, không có tiêu chuẩn chung để đánh giá Do đó, cùng một khu phố, có thể với người này thì tình hình an ninh là tốt, nhưng với người khác thì lại là kém
Thứ ba, thị trường nhà ở mang tính phân khúc Khách hàng ở từng phân khúc thị trường ứng với các mức giá nhà ở khác nhau có độ co giãn giá nhà ở theo các đặc tính của nhà ở là khác nhau Phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu thông thường OLS mà tác giả sử dụng mặc dù đơn giản và dễ áp dụng nhưng lại không cho thấy được sự khác nhau này.
Từ những hạn chế trên, tác giả đề xuất định hướng nghiên cứu tiếp theo cho đề tài là: o Sử dụng những phương pháp đo lường hiệu quả hơn cho các biến o Sử dụng phương pháp ước lượng phù hợp hơn cho tập dữ liệu, ví dụ như phương pháp hồi quy phân vị.
Nội dung luận văn được chia làm bốn chương: o Chương 1 – Giới thiệu về nghiên cứu Chương này trình bày về bối cảnh nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phương pháp và phạm vi nghiên cứu o Chương 2 – Thị trường nhà ở và các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở. Chương này trình bày tổng quan về thị trường nhà ở, các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở, ý nghĩa của việc xác định các yếu tố ảnh hưởng và giới thiệu số mô hình ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở Từ đó, tác giả đưa ra phương hướng lựa chọn mô hình yếu tố ảnh hưởng. o Chương 3 – Số liệu sử dụng và mô hình ước lượng Sau khi giới thiệu về thị trường nhà ở tại Hải Phòng, trên cơ sở số liệu thu thập được qua công tác khảo sát thực tế, chương này xây dựng mô hình ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở tại địa bàn một quận của thành phố - quận Hải An. o Chương 4 – Kết quả ước lượng Tác giả đưa ra kết quả ước lượng sau khi tiến hành kiểm định một số giả thiết, kiểm định mô hình và tham số Phần kết của luận văn là các kết luận và đề xuất.
THỊ TRƯỜNG NHÀ Ở VÀ
Thị trường nhà ở
Nhà ở là công trình xây dựng với mục đích để ở và phục vụ các nhu cầu sinh hoạt của hộ gia đình, cá nhân Trong các khu đô thị, nhà ở được tổ chức theo dạng tập trung dân cư thành các khu ở với hệ thống cơ sở hạ tầng đô thị hoàn chỉnh như hệ thống cấp thoát nước, hệ thống cấp điện, năng lượng, thông tin liên lạc, truyền thanh, truyền hình, hệ thống đường giao thông, môi trường và các công trình dịch vụ phục vụ các nhu cầu vật chất và văn hóa, tinh thần của con người.
Theo Luật Nhà ở năm 2005, Nhà ở được phân loại thành nhà ở thương mại, nhà ở xã hội, nhà ở công vụ, nhà biệt thự tại đô thị và nhà ở riêng lẻ của hộ gia đình, cá nhân Nhà ở thương mại là nhà ở do tổ chức , cá nhân thuộc các thành phần kinh tế đầu tư xây dựng để bán, cho thuê theo nhu cầu và cơ chế thị trường Nhà ở xã hội là nhà ở do Nhà nước hoặc các tổ chức cá nhân đầu tư xây dựng cho một số đối tượng có thu nhập thấp và có điều kiện về chỗ ở khó khăn mua, thuê hoặc thuê mua theo quy định của Nhà nước Nhà ở công vụ là nhà ở do Nhà nước đầu tư xây dựng cho các đối tượng là cán bộ, công chức, sĩ quan chuyên nghiệp mua, thuê hoặc thuê mua theo quy định của Nhà nước Nhà biệt thự tại đô thị là nhà ở riêng biệt (hoặc có nguồn gốc là nhà ở đang được dùng vào mục đích khác) có sân, vườn, hàng rào và lối ra vào riêng biệt, có số tầng chính không quá ba tầng (không kể tầng mái che cầu thang, tầng mái và tầng hầm), có ít nhất ba mặt nhà trông ra sân hoặc vườn, có diện tích xây dựng không vượt quá 50% diện tích khuôn viên đất, được xác định là khu chức năng trong quy hoạch đô thị được cấp có thẩm quyền phê duyệt Nhà chung cư là nhà ở có từ hai tầng trở lên, có lối đi, cầu thang và hệ thống công trình hạ tầng sử dụng chung cho nhiều hộ gia đình, cá nhân Nhà ở riêng lẻ của từng hộ gia đình, cá nhân là nhà ở do từng hộ gia đình, cá nhân xây dựng trên phần đất thuộc quyền sử dụng của mình.
2.1.2 Khái niệm về thị trường nhà ở
Khái niệm cổ điển về thị trường cho rằng, thị trường là nơi diễn ra các hoạt động trao đổi, mua bán hàng hóa Theo khái niệm này, thị trường được đồng nhất với chợ và những địa điểm mua bán hàng hóa cụ thể Ngày nay, với sự xuất hiện của rất nhiều phương thức giao dịch mới, khái niệm này trở nên ít được sử dụng. Theo quan niệm hiện đại, thị trường là quá trình người mua và người bán tác động qua lại lẫn nhau để giải quyết giá cả và số lượng hàng hoá mua bán Người mua và người bán là hai lực lượng cơ bản trên thị trường, đại diện cho hai phía cung cầu của thị trường Trong hệ thống thị trường, mọi thứ đều có giá cả, đó là giá trị bằng tiền của hàng hóa và dịch vụ Như vậy, tác động và hình thành thị trường được hiểu là một quá trình thay vì gắn với một địa điểm hay thời gian cụ thể
Trên cơ sở khái niệm thị trường, có một số khái niệm về thị trường nhà ở. Thị trường nhà ở là đầu mối thực hiện và chuyển dịch giá trị của hàng hóa nhà ở. Hay thị trường nhà ở là nơi tiến hành các giao dịch về nhà ở gồm chuyển nhượng, cho thuê, thế chấp và các dịch vụ có liên quan như môi giới, tư vấn…giữa các chủ thể trên thị trường Tuy nhiên, các khái niệm này đều xuất phát từ khái niệm cổ điển về thị trường trong khi với thị trường nhà ở, hàng hóa và địa điểm giao dịch thường ở cách xa nhau Một cách định nghĩa khác về thị trường nhà ở có thể khắc phục được nhược điểm này đó là thị trường nhà ở là thị trường trong đó những ngôi nhà được mua và bán trực tiếp bởi những người sở hữu hoặc gián tiếp thông qua môi giới Trong thị trường nhà ở, người mua và người bán vẫn là những lực lượng cơ bản Tuy nhiên, một lực lượng nữa cũng tham gia vào thị trường là môi giới Đây là lực lượng trung gian có vai trò kết nối giữa bên mua và bên bán, góp phần thúc đẩy sự phát triển của thị trường.
Thị trường nhà ở có thể được phân loại theo nhiều tiêu chí Luận văn đề cập đến hai tiêu chí phân loại phổ biến là phân loại dựa vào tính chất quan hệ trao đổi và phân loại dựa vào hàng hóa nhà ở trên thị trường Theo tính chất quan hệ trao đổi, thị trường nhà ở được chia thành: thị trường mua bán, thị trường thuê và cho thuê, thị trường thế chấp và bảo hiểm Theo loại hàng hóa nhà ở trên thị trường, có những loại thị trường nhà ở sau: thị trường nhà ở cao cấp, thị trường nhà ở bình dân
2.1.3 Đặc điểm của thị trường nhà ở
Thị trường nhà ở có sự cách biệt giữa hàng hóa với địa điểm giao dịch
Nếu như hàng hóa thông thường được giao dịch tại địa điểm có hàng hóa, thì giao dịch nhà ở không nhất thiết phải tiến hành tại có ngôi nhà, ngoại trừ việc kiểm tra thực địa Địa điểm giao dịch có thể ở đâu đó khác như tại sàn giao dịch, trên mạng internet Ngày nay, sự phát triển đa dạng của mạng thông tin liên lạc và hoạt động của các nhà môi giới chuyên nghiệp giúp cho các giao dịch nhà ở được tiến hành nhanh chóng và thuận tiện
Thị trường nhà ở mang tính vùng, tính khu vực sâu sắc và không tập trung, trải rộng trên khắp các vùng miền của đất nước
Thị trường nhà ở mang đặc tính này cũng do nhà ở là một loại hàng hoá hầu như không thể di dời về mặt vị trí Nó phản ánh yếu tố tâm lý, tập quán, thị hiếu của mỗi vùng, mỗi địa phương Mặt khác, thị trường nhà ở không tập trung mà trải rộng khắp mọi vùng miền của đất nước Cho dù ở vùng này có sự “dư thừa” nhà ở thì cũng không thể nào mang bán ở vùng khác được Ở mỗi địa phương sự phát triển của thị trường nhà ở cũng ở quy mô và trình độ không giống nhau Có thể thấy như thị trường nhà ở tại các thành phố lớn sôi động hơn thị trường nhà ở tại các vùng nông thôn hay miền núi Những địa phương có kinh tế tăng trưởng và phát triển tốt thì thị trường nhà ở tại đó cũng hoạt động sôi động.
Thị trường nhà ở chịu sự chi phối của yếu tố pháp luật
Cũng giống như các loại hàng hóa khác, sản phẩm của thị trường nhà đất chịu sự chi phối của yếu tố pháp luật Nhà ở được xây dựng trên đất, mà đất đai là tài sản thuộc sở hữu toàn dân Do đó, các giao dịch về nhà ở có ảnh hưởng quan trọng tới sự phát triển kinh tế xã hội, đòi hỏi sự quản lý chặt chẽ của Nhà nước Nhà nước quy định các giao dịch này phải qua đăng ký pháp lý Đây là một công cụ của Nhà nước nhằm bảo vệ lợi ích của Nhà nước, của cộng đồng và của công dân
Thị trường nhà ở có mối liên hệ mật thiết với thị trường vốn
Nhà ở được xây dựng trên đất, một loại tài nguyên quý của quốc gia Nhà ở cùng với đất ở tạo thành một loại tài sản có giá trị lớn Xây dựng nhà ở cần phải có vốn và thời gian Lượng vốn này thường lớn nên phần vốn tự có không đủ đáp ứng mà cần phải huy động từ các nguồn khác thông qua thị trường vốn Các kênh huy động vốn chính là vay các tổ chức tín dụng, phát hành cổ phiếu, hợp đồng góp vốn…Khi nhà ở được tạo lập (hoặc có thể mới xây dựng xong phần móng), các quyền gắn với nhà ở lại có thể đem ra trao đổi, mua bán, cho vay, thế chấp….tham gia vào thị trường vốn Ngoài ra, thị trường nhà ở còn có quan hệ trực tiếp với thị trường vật liệu xây dựng và đồ nội thất, thị trường lao động…
Các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở
Giấy tờ nhà đất thể hiện quyền về nhà ở và đất ở theo quy định của pháp luật.Nội dung của chúng xác định các quyền sở hữu, sử dụng, thuê mướn, cầm cố, thế chấp… Theo Nghị định 88/2009/NĐ-CP, chủ sở hữu nhà ở, đất ở được cấp Giấy chứng nhận quyền sử dụng đất, quyền sở hữu nhà ở và tài sản khác gắn liền với đất. Người mua những ngôi nhà không có giấy chứng nhận này hoặc các loại giấy tờ hợp lệ được pháp luật chấp thuận như sổ đỏ, sổ hồng… sẽ gặp những rủi ro nhất định khi xảy ra tranh chấp Giấy tờ nhà đất hợp lệ sẽ bảo vệ quyền và lợi ích của người mua trước pháp luật Hơn nữa, đây còn là cơ sở cho các hoạt động cầm cố, thế chấp, bảo lãnh khi chủ sở hữu có nhu cầu Do đó, những ngôi nhà có giấy tờ đầy đủ, hợp pháp sẽ có giá cao hơn những ngôi nhà không có giấy tờ hoặc có giấy tờ không đầy đủ Theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Mỹ Linh (2011), ngôi nhà có giấy tờ đầy đủ làm giá tính trên m 2 của nó tăng thêm 0.534%.
Vị trí của ngôi nhà là vị trí cụ thể của ngôi nhà trong thành phố Vị trí này được xác định bằng khoảng cách đến trung tâm thành phố, khu tập trung đông dân, khu thương mại và dịch vụ Đây là nơi tập trung của những tiện ích như mua sắm, vui chơi, giải trí…Nhà càng gần trung tâm, chủ nhà sẽ càng tốn ít thời gian di chuyển hơn khi sử dụng những tiện ích này Vì thế, khoảng cách đến trung tâm càng gần, giá nhà sẽ càng cao; khoảng cách đến trung tâm càng xa, giá nhà sẽ càng thấp Nói cách khác, khoảng cách có quan hệ nghịch biến với giá nhà Khoảng cách đến trung tâm thành phố tăng 1 đơn vị làm giá nhà giảm đi 0,18% Đây là kết quả nghiên cứu của Ziet cùng cộng sự (2007).
Diện tích gồm diện tích đất, diện tích mặt bằng và diện tích sử dụng Tùy theo sở thích và nhu cầu sử dụng, chủ nhà sẽ thiết kế ngôi nhà của mình có xây hết diện tích đất hay không Ở thành phố, quỹ đất ở eo hẹp, những ngôi nhà thường được xây hết đất, hoặc để lại một khoảng sân nhỏ Ở những vùng ngoại thành hay nông thôn, nhà thường thêm sân và cả vườn Những ngôi nhà biệt thự cũng có thiết kế gồm cả sân, vườn và gara ô tô Diện tích càng lớn, khả năng đáp ứng nhu cầu sử dụng càng tăng kéo theo giá nhà tăng Trong một nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng tới giá nhà, Zietz cùng các cộng sự (2007) đã chỉ ra rằng diện tích nhà ở tăng thêm 1 acre, giá nhà ở sẽ tăng thêm 15,49%, tương đương với khi diện tích nhà ở tăng thêm 1 m 2 , giá nhà sẽ tăng thêm 0,38%.
2.2.1.4 Chiều rộng và chiều sâu
Chiều rộng mảnh đất có ý nghĩa rất quan trọng đối với những ngôi nhà sử dụng vào việc kinh doanh Mặt tiền rộng là điều kiện thuận lợi cho việc trưng bày, quảng bá sản phẩm Cùng một diện tích như nhau, ngôi nhà có mặt tiền rộng hơn sẽ được bán với giá cao hơn.
Chiều sâu có nghĩa là ngôi nhà nằm ở trong ngõ hay mặt tiền Vị trí ngôi nhà ở trong ngõ hay mặt tiền sẽ ảnh hưởng rất lớn đến giá trị của nó Sở hữu một ngôi nhà ở mặt tiền, chủ nhà sẽ có thêm thu nhập nhờ các hoạt động cho thuê hay tự kinh doanh Hơn nữa, việc đi lại đối với một ngôi nhà ở mặt tiền cũng thuận tiện hơn trong ngõ Vì thế, một ngôi nhà ở mặt tiền sẽ có giá trị cao hơn một ngôi nhà trong ngõ Theo Trần Thanh Hùng cùng các cộng sự (2008), nhà ở mặt tiền có giá cao hơn nhà trong ngõ 0.280 triệu đồng.
Ngày nay, thiết kế được coi là một khâu quan trọng khi xây dựng nhà Thiết kế thể hiện khiếu thẩm mỹ của chủ nhà Đó là sự hài hòa giữa kiến trúc xây dựng và cảnh quan xung quanh ngôi nhà Ngoài việc đem lại vẻ đẹp cho ngôi nhà, thiết kế còn tạo cho ngôi nhà sự tiện dụng nhờ việc bố trí hợp lý các không gian khác nhau của ngôi nhà, làm nâng cao giá trị ngôi nhà Ngôi nhà có thiết kế vì thế sẽ có giá cao hơn ngôi nhà không có thiết kế.
2.2.1.6.Số phòng ngủ, số nhà vệ sinh
Phòng ngủ và nhà vệ sinh trong một ngôi nhà thường được xây cạnh nhau.Ngôi nhà có vài phòng ngủ thì nó cũng thường có vài nhà vệ sinh Số phòng càng lớn thì không gian sinh hoạt của ngôi nhà cũng càng lớn Tùy theo nhu cầu gia đình, người mua có thể chọn cho mình ngôi nhà có số phòng phù hợp Thông thường, số phòng càng nhiều, không gian sinh hoạt càng lớn thì giá nhà sẽ càng cao Theo Zietz cùng các cộng sự (2007), khi ngôi nhà có thêm 1 phòng ngủ, giá của nó sẽ tăng thêm 0,52%.
2.2.1.7.Thời gian sử dụng và thời gian sử dụng còn lại
Thời gian sử dụng của một ngôi được tính bằng số năm kể từ khi ngôi nhà được hoàn thành và đưa vào sử dụng Thời gian sử dụng càng dài thì ngôi nhà càng cũ Thời gian sử dụng còn lại được tính bằng thời gian khấu hao trừ đi thời gian sử dụng Thời gian sử dụng càng dài thì thời gian sử dụng còn lại càng ngắn và giá nhà sẽ càng thấp Bởi lẽ, ngôi nhà là một loại tài sản và nó có hao mòn hữu hình và hao mòn vô hình theo thời gian Hao mòn hữu hình là sự suy giảm về giá trị của ngôi nhà do các điều kiện tự nhiên như mưa, gió hay do tác động của con người và các yếu tố khác Hao mòn vô hình là sự lạc hậu về công nghệ xây dựng, phong cách thiết kế…
2.2.2.Đặc điểm của người mua nhà
Các thông tin về đặc điểm của người mua nhà như thu nhập, giới tính, tuổi, nghề nghiệp là những yếu tố ảnh hưởng tới giá nhà Trong các yếu tố đó, yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất là thu nhập Thu nhập trực tiếp quyết định khả năng chi trả của người mua Thu nhập càng cao, khả năng chi trả của người mua càng lớn Giới tính và tuổi tác có liên quan tới sở thích và thói quen tiêu dùng của người mua Độ tuổi và giới tính khác nhau có tâm sinh lý khác nhau và do đó có nhu cầu khác nhau trong việc lựa chọn không gian sinh hoạt và tương ứng với nó là những ngôi nhà với mức giá khác nhau Ví dụ, những người lớn tuổi có khuynh hướng lựa chọn những ngôi nhà với diện tích lớn hơn và theo đó có mức giá cao hơn những người trẻ tuổi.Nghề nghiệp khác nhau cũng có những sự lựa chọn khác nhau đối với nhà ở Ví dụ,những người làm nghề kinh doanh có nhu cầu giao tiếp xã hội cao và họ thường lựa chọn những ngôi nhà sang trọng, đắt tiền hơn những tượng khác Một yếu tố khác cũng có ảnh hưởng tới giá nhà là trình độ học vấn Những người có trình độ học vấn cao thường có mức thu nhập cao hơn và do đó cũng có khả năng mua nhà giá cao hơn những người có trình độ học vấn thấp
2.2.3.Các yếu tố liên quan tới môi trường bên ngoài
2.2.3.1.Điều kiện hạ tầng Điều kiện hạ tầng gồm giao thông, hệ thống điện nước, điện thoại, bệnh viện, trường học, công viên…Các đô thị có điều kiện hạ tầng tốt và đầy đủ hơn hẳn vùng ngoại thành hay nông thôn, giao thông đi lại thuận tiện, điện và nước sạch được cung cấp đầy đủ, nhiều bệnh viện, trường học và công viên…Như vậy, cư dân ở đô thị được hưởng nhiều tiện ích hơn các vùng khác Vì thế, giá nhà ở tại các đô thị, nơi có điều kiện hạ tầng tốt hơn thì cao hơn.
Môi trường sống bao gồm các điều kiện môi trường tự nhiên và các điều kiện môi trường dân cư Các điều kiện môi trường tự nhiên gồm hướng, mức độ ô nhiễm… Các điều kiện môi trường dân cư gồm nghề nghiệp, mức thu nhập, trình độ học vấn…Môi trường tự nhiên có những ảnh hưởng nhất định tới giá nhà ở Môi trường tự nhiên ô nhiểm làm giảm sức khỏe của con người Ngôi nhà nào nằm trong vùng ô nhiễm sẽ khó bán hoặc bán được với giá thấp hơn Môi trường dân cư cũng có tác động tới giá nhà ở Khu dân cư mà đa phần người dân có việc làm và thu nhập ổn định sẽ tạo cảm giác an toàn hơn và nhà ở đó cũng bán được với giá cao hơn ở những khu có nhiều người thất nghiệp hay sinh sống bằng những nghề không lương thiện.
2.2.4 Các yếu tố thuộc môi trường vĩ mô
Những xu hướng kinh tế cần được xem xét gồm xu hướng kinh tế của thế giới, quốc gia và địa phương Các chỉ tiêu quan trọng để đánh giá tình hình kinh tế thế giới và quốc gia là cán cân thương mại, dự trữ ngoại tệ, mức tiền lương, lãi suất, dân số, việc làm, thu nhập … Đối với địa phương, các chỉ tiêu về cơ cấu kinh tế, lợi thế so sánh, định hướng phát triển cần được quan tâm Nếu dự báo về xu hướng kinh tế là sẽ tăng trưởng và phát triển tốt, niềm tin tiêu dùng cao, người mua sẽ sẵn sang trả giá cao để mua nhà.
Thị trường bất động sản nói chung và thị trường nhà ở nói riêng mang tính phân khúc và tính độc quyền nhóm Cung cầu nhà ở trên thị trường chính là cung cầu về lợi ích mà ngôi nhà đem lại Cùng với sự phát triển kinh tế các vùng miền và quá trình đô thị hóa, cầu về nhà ở ngày một tăng nhanh Trong khi đó, cung về nhà ở tăng chậm hơn, thậm chí là không tăng Sở dĩ như vậy vì quỹ đất ở là có giới hạn. Để mở rộng đất ở đô thị, cần tiến hành đô thị hóa vùng ngoại thành, nông thôn Đây thực sự là một vấn đề cần sự tính toán cân nhắc kỹ lưỡng và không thể làm ngay trong thời gian ngắn Sự mất cân đối cung cầu này đẩy giá đất ngày một tăng cao, kéo theo xu hướng tăng giá của nhà ở.
Luật đất đai năm 2003, luật nhà ở năm 2005 cùng các văn bản pháp luật khác như khung giá các loại đất, thuế chuyển quyền sử dụng đất, thuế trước bạ, quyền sở hữu nhà ở và kinh doanh nhà ở, về xây dựng kết cấu hạ tầng, về xử phạt vi phạm hành chính trong lĩnh vực đất đai, nhà ở… đã tạo cơ sở pháp lý quan trọng cho việc hình thành và phát triển thị trường nhà ở Đây là yếu tố ảnh hưởng quan trọng vì nó có thể thúc đẩy, hạn chế hoặc xóa bỏ sự tồn tại của thị trường này
2.2.4.4 Các chính sách kinh tế, tài chính tiền tệ của Nhà nước
Chính sách kinh tế của Nhà nước là một yếu tố có tác động gián tiếp tới giá nhà ở mà quy hoạch là một ví dụ Quy hoạch phát triển vùng kéo theo sự xác định và xác định lại mục đích sử dụng đất, từ sản xuất nông nghiệp sang sản xuất và hoạt động công nghiệp hoặc xây dựng khu đô thị mới, trung tâm thương mại và dịch vụ. Giá đất lúc này sẽ tăng gấp nhiều lần so với lúc trước quy hoạch.
Ý nghĩa của việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở
Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở chính là cơ sở cho việc xây dựng mô hình ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở Trong đó, giá nhà ở là biến phụ thuộc, còn các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở là các biến độc lập của mô hình Tất nhiên, chúng ta không thể biết hết được số lượng các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở Có những yếu tố không được đề cập tới và chúng tồn tại dưới dạng nhiễu ngẫu nhiên của mô hình Đến lượt mình, mô hình ước lượng sau khi được xây dựng sẽ cho thấy ảnh hưởng của từng yếu tố đến giá nhà ở ra sao Ảnh hưởng này có thể không giống nhau ở các phân đoạn thị trường xét theo giá nhà ở hoặc xét theo vùng miền Ví dụ, số phòng ngủ có thể có hiệu ứng dương đối với giá cả ở vùng này, nhưng lại có hiệu ứng âm hoặc không có ảnh hưởng gì tới giá cả ở vùng khác
Kết quả ước lượng của mô hình ý nghĩa quan trọng đối với những người tham gia thị trường Những người tham gia thị trường gồm người mua, người bán và giới trung gian Căn cứ trên mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố tới giá nhà, người mua và người bán xác định mức giá hợp lý đối với mỗi bên trước khi tiến hành đàm phán giao dịch Nhờ thế, bên bán không bị bán quá rẻ, còn bên mua không bị mua quá đắt Hơn thế nữa, bên bán còn có thể nâng cao giá trị cho ngôi nhà bằng cách bổ sung những yếu tố có ảnh hưởng dương và loại đi những yếu tố có ảnh hưởng âm tới giá mà ngôi nhà của mình
Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng tới giá nhà ở còn rất hữu ích đối với những nhà quản lý và hoạch định chính sách Các chính sách ban hành nhằm can thiệp vào thị trường nhà ở cần phải trên cơ sở phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới giá nhà ở Ví dụ, để khuyến khích sự phát triển của thị trường nhà ở, chính quyền đẩy nhanh tốc độ cấp sổ đỏ cho các hộ gia đình.
Một số mô hình ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở
Mô hình giá Hedonic là mô hình phân tích giá của một mặt hàng thành các yếu tố riêng biệt ảnh hưởng đến giá Theo đó, mô hình này có thể được dùng để đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến giá hàng hóa Áp dụng với giá nhà ở, mô hình này thường có dạng phổ biến như sau:
, trong đó: là các thuộc tính của ngôi nhà như: số sàn, có vườn, số phòng ngủ, số phòng tắm, diện tích sàn ngôi nhà, loại nhà, tuổi thọ, nguyên vật liệu, hay khoảng cách đến phương tiện công cộng, khoảng cách đến trung tâm thành phố, khoảng cách đến các tuyến đường chính, khoảng cách đến trung tâm mua sắm, tiện ích thể thao, tỷ lệ tội phạm, thu nhập trung bình của người dân, sự hiện diện của trường đại học, cho biết mức độ ảnh hưởng của các yếu tố thuộc tính đến giá của ngôi nhà.
Mô hình Hedonic đã được sử dụng trong khá nhiều các nghiên cứu Một trong số đó là mô hình giá bất động sản ứng dụng lý thuyết vị thế chất lượng của Trần Thanh Hùng cùng các cộng sự (năm 2008) Nghiên cứu được tiến hành trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh Hay một tác giả khác cũng sử dụng mô hình này trong nghiên cứu của mình là Bover (2002) với thị trường nhà ở Tây Ban Nha Đây là một mô hình tương đối đơn giản và dễ áp dụng Tuy nhiên, mô hình đòi hỏi một tập dữ liệu lớn và kết quả nghiên cứu lại phụ thuộc nhiều vào sự lựa chọn mô hình
2.4.2 Mô hình ước lượng ảnh hưởng của yếu tố lãi suất tới giá nhà ở
Mô hình này được nghiên cứu bởi Iossifov cùng đồng sự (2008) nhằm ước lượng ảnh hưởng của yếu tố lãi suất tới giá nhà ở Nghiên cứu được tiến hành với số liệu được thu nhập trên 20 quốc gia phát triển ở Tây Âu và châu Á trong thời kỳ từ năm 1980 đến năm 2007.
Mô hình được biểu diễn dưới dạng tuyến tính bán logarit Biến phụ thuộc của mô hình là chỉ số giá nhà ở Biến này được đặt bằng dạng logarit Các biến độc lập của mô hình gồm:
Tổng sản phẩm quốc nội tính trên đầu người thực (GDP/ người): GDP được tính theo giá sức mua tương đương (PPP) GDP/ người cao tương ứng với giá nhà ở cao Biến này được thể hiện ở dạng logarit.
Tỷ lệ lãi suất trong ngắn hạn đại diện cho chi phí cơ hội của hoạt động đầu tư vào nhà ở Chi phí cơ hội cao làm giảm cầu về sở hữu nhà ở, và do đó làm giảm giá nhà.
Tỷ lệ lạm phát đại diện cho gánh nặng hoàn trả của các khoản vay thế chấp
(Poterba, 1984) Lạm phát làm tăng khối lượng các khoản vay thế chấp về mặt danh nghĩa Lạm phát cao tương ứng với giá nhà cao. Độ dốc của đường cong lợi tức là đường biểu diễn quan hệ giữa tỷ lệ lãi suất và thời điểm đến hạn của khoản vay Sự trải rộng giữa tỷ lệ lãi suất ngắn hạn và dài hạn cho thấy hướng dịch chuyển của tỉ lệ lãi suất ngắn hạn trong tương lai và do đó cho thấy các lợi tức tiềm năng có được hay mất đi của việc sở hữu nhà ở (Himmelberg cùng đồng sự, 2005)
Tỷ lệ thất nghiệp ảnh hưởng tới về sự phân bổ thu nhập giữa các hộ gia đình
(Blinder and Esaki, 1978) Tỷ lệ thất nghiệp cao làm giảm bớt số tiền dành để mua nhà ở.
Tỷ lệ cân đối ngân sách ban đầu của chính phủ trên GDP là tỷ lệ cân đối ngân sách chính phủ sau khi trừ đi khoản trả lãi Cân bằng giá nhà ở và ngân sách chính phủ có thể có tương quan dương bởi giá nhà cao hơn làm tăng thu nhập từ thuế bất động sản do chúng có đồng chu kỳ.
Tỷ lệ cán cân tài khoản vãng lai trên GDP- sự tăng lên của giá nhà dẫn tới mức tiêu dùng cao hơn và tiết kiệm thấp hơn, gây ảnh hưởng âm với cân bằng đầu tư – tiết kiệm, do đó làm giảm tài khoản vãng lai và ngược lại
Lượng cung tiền mở rộng thực tế (M2) lớn làm tăng khả năng tiếp cận tới những dịch vụ tài chính và kích thích cầu về nhà ở M2 được thể hiện ở dạng logarit.
Tỷ lệ dân số hoạt động là tỷ lệ những người có việc làm hoặc đang tích cực tìm việc trong tổng dân số Đây chính là những khách hàng tiềm năng của thị trường Tỷ lệ này càng cao, giá nhà sẽ càng cao.
2.4.3 Mô hình kinh tế vĩ mô xác định giá nhà ở
Mô hình này được nghiên cứu bởi Stepanyan cùng đồng sự (2010) nhằm ước lượng ảnh hưởng của một số yếu tố kinh tế vĩ mô tới giá nhà ở trên cấp độ quốc gia. Địa bàn nghiên cứu được tiến hành là các quốc gia thuộc Liên bang Xô Viết cũ Số liệu được thu thập là các giao dịch được thực hiện trong khoảng thời gian từ năm
1994 đến năm 2009 Biến phụ thuộc của mô hình là chỉ số giá nhà Các biến độc lập của mô hình gồm tổng sản phẩm quốc nội (GDP), sự chuyển tiền và dòng ngoại tệ.
Mối liên hệ dài hạn giữa giá nhà và các yếu tố ảnh hưởng của nó được biểu diễn như sau:
HPit = Ɵ0 + Ɵ1GDPit + Ɵ2REMit + ài + Ɛit (1) Trong đó, i và t lần lượt chỉ quốc gia và thời gian; HP là logarit của chỉ số giá nhà, GDP là logarit của chỉ số GDP thực, REM là logarit của chỉ số chuyển tiền, ài là hiệu ứng cố định đặc thự cho mỗi quốc gia GDP và REM được chuyển thành chỉ số bằng cách so sánh với quý I năm 2008 (REM (remittance) là hiệu số giữa số tiền chuyển của lao động nước ngoài về trong nước và lao động trong nước ra nước ngoài) Nếu các biến là đồng liên kết bậc 1 I(1) [cointegration of degree one], thì sai số Ɛit là đồng liên kết bậc 0 I(0) với tất cả các nước i
Mô hình tự hồi quy trễ phân phối của (1) trong dài hạn được biểu diễn như sau:
HPit = δ10iGDPit + δ11iGDPit-1 + δ20iREMit + δ21iREMit-1 + λ HPit-1 + ài + Ɛit (2)
Mô hình hiệu chỉnh sai số trong ngắn hạn được biểu diễn như sau:
Thị trường nhà ở tại Hải Phòng
Hải Phòng là một thành phố biển nằm ở vùng Duyên Hải Bắc Bộvới diện tích đất tự nhiên 1.519 km2 và số dân 1.855.675 người (số liệu năm 2010) Về kinh tế, Hải Phòng giữ vai trò quan trọng đối với sự phát triển kinh tế của cả nước Năm
2010, GDP của Hải Phòng đạt 24.003 tỷ đồng, bằng 35% GDP thủ đô Hà Nội và 4,4% GDP cả nước Từ năm 2005 đến nay luôn là một trong năm tỉnh thành phố đóng góp ngân sách nhiều nhất cả nước Năm 2009, thu ngân sách nhà nước của địa phương đạt 34.000 tỉ đồng Dự kiến trong năm 2011, thành phố Hải Phòng sẽ đóng góp cho ngân sách nhà nước 43.480 tỉ đồng.Hải Phòng có nhiều khu công nghiệp, thương mại lớn và trung tâm dịch vụ, du lịch, giáo dục, y tế của vùng duyên hải Bắc
Bộ Với cảng biển nước sâu, thành phố có vận tải biển rất phát triển và là đầu mối giao thông đường biển phía Bắc Đây là trung tâm xuất phát luồng hàng xuất nhập khẩu lớn nhất miền Bắc.
Cùng với sự phát triển kinh tế của thành phố là quá trình đô thị hóa đang diễn ra nhanh chóng Nhiều khu đô thị trung tâm và nhiều khu đô thị vệ tinh hiện đại đang được triển khai xây dựng như khu đô thị ngã Năm – sân bay Cát Bi, khu đô thị
Xi măng Hải Phòng, khu đô thị bắc sông Cấm, khu đô thị Cái Giá – Cát Bà…Các giao dịch nhà đất tại các khu vực này diễn ra hết sức sôi động với mức giá tăng khá nhanh Đầu năm 2010, đất tại tuyến 2, khu ngã Năm sân bay Cát Bi có giá từ 26 đến
28 triệu đồng/ m 2 thì đến đầu năm nay, giá đã là 65 triệu đồng/ m 2 Khu Hồ Sen –Cầu Rào 2, tại vị trí đường 51m, giá cũng tăng từ 12 triệu đồng/ m 2 đến 40 triệu đồng/ m 2 chỉ trong vòng một năm Bên cạnh những khu vực trên, các khu đô thị cũ,các khu dân cư, khu tập thể vẫn có giao dịch Mức giá tại các khu vực này có tăng, nhưng không tăng nhiều Đây là giao dịch của những người có nhu cầu thực sự về nhà ở Sở dĩ có sự khác biệt giữa hai phân khúc nhà ở này là do nhà đầu tư và đầu cơ thường hướng đến các khu đô thị mới để đón đầu nhu cầu của các khách hàng tiềm năng hơn là các khu vực khác
Tuy nhiên, cơ cấu sản phẩm của thị trường còn chưa đáp ứng được nhu cầu của người mua Nhu cầu sản phẩm nhà ở của đa số người dân là những căn nhà giá thấp trong khi phần lớn những sản phẩm cung ra thị trường là đất nền hoặc những căn hộ chung cư cao cấp Thu nhập bình quân đầu người của người dân thành phố là 1.742 USD/người, nghĩa là khoảng hơn 3 triệu đồng một tháng Những căn hộ chung cư cao cấp như khu Thụy Dương Plaza giá từ 3 đến 3,5 tỷ là một khoản chi vượt quá khả năng của đa số người dân Những căn hộ chung cư khác có giá thấp hơn, khoảng hơn một tỷ đồng/căn hộ như dự án Tinh thành Quốc tế, thì lại ở cách xa trung tâm thành phố Hiện tại, chỉ duy nhất dự án Sunlight Tower với những căn hộ có giá từ 1,3 đến 1,8 tỷ nằm trong khu vực nội thành Tuy nhiên, ngay cả mức giá này cũng không thật sự hấp dẫn người mua vì nhà chung cư còn là một khái niệm khá xa lạ với người dân Hải Phòng Một sản phẩm nữa là đất nền cũng trong tình trạng tương tự Đối tượng mua sản phẩm này đa số là giới đầu cơ Có thể thấy như dự án ngã năm sân bay Cát Bi với đa số các lô đất đều đã bán hết nhưng không có mấy ngôi nhà được xây dựng tại đây vì người mua đất để đầu cơ thay vì có nhu cầu thực sự.
Dự kiến đến năm 2025, Hải Phòng sẽ trở thành đô thị đặc biệt và thành phố quốc tế Hàng loạt những dự án lớn về xây dựng cơ sở hạ tầng của thành phố đang được triển khai như dự án đường ô tố cao tốc Hà Nội - Hải Phòng, dự án khu kinh tế Đình Vũ – Cát Hải, dự án sân bay quốc tế Tiên Lãng…Đến năm 2025, thành phố sẽ có khoảng 3 triệu dân với khoảng 80% là dân cư đô thị Điều này cho thấy tiềm năng phát triển của thị trường nhà ở tại Hải Phòng là rất lớn Tuy nhiên, để có thể cụ thể hóa tiềm năng đó, các nhà đầu tư cần chủ động hơn trong việc thay đổi cơ cấu sản phẩm sao cho phù hợp với nhu cầu của thị trường Ngoài ra, một điều kiện không thể thiếu được là sự thông thoáng của chính quyền thành phố trong công tác cấp giấy chứng nhận đầu tư, đền bù, giải phóng mặt bằng đối với những dự án nhà ở đem lại hiệu quả xã hội cao.
Số liệu sử dụng
3.2.1 Xác định số liệu cần thu thập
Về mặt lý thuyết, giá nhà ở chịu ảnh hưởng của bốn nhóm yếu tố Các nhóm đó là đặc điểm của ngôi nhà, đặc điểm người mua nhà, các yếu tố liên quan tới môi trường bên ngoài ngôi nhà, và các yếu tố kinh tế vĩ mô Song, do phạm vi nghiên cứu của luận văn giới hạn trong địa bàn một quận với các giao dịch diễn ra trong khoảng thời gian ngắn, các yếu tố kinh tế vĩ mô có thể coi như không thay đổi Tác giả tập trung nghiên cứu ba nhóm yếu tố ảnh hưởng còn lại Như vậy, số liệu cần thu thập gồm: thông tin chung về ngôi nhà, đặc điểm của nhà ở, đặc điểm của người mua nhà và các yếu tố liên quan đến môi trường bên ngoài ngôi nhà.
Thông tin chung về ngôi nhà được giao dịch là địa chỉ ngôi nhà, nó được bán với giá bao nhiêu và vào thời điểm nào.
Mỗi người mua có một danh mục riêng các đặc điểm mà họ quan tâm về ngôi nhà Nhưng nhìn chung, mọi người đều cho những đặc điểm sau là quan trọng: tình trạng pháp lý, khoảng cách đến UBND quận là bao xa, diện tích mảnh đất là bao nhiêu, nó rộng bao nhiêu, diện tích sử dụng của ngôi nhà là bao nhiêu, vị trí ngôi nhà ở trong ngõ hay mặt tiền, ngôi nhà có thiết kế không, số phòng ngủ và nhà vệ sinh có trong ngôi nhà và thời gian sử dụng của ngôi nhà
Thông tin cần thu thập về người mua nhà gồm giới tính, tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập hàng tháng.
Các yếu tố liên quan đến môi trường bên ngoài ngôi nhà rất đa dạng Có một số thông tin quan trọng là nhà ở có thuộc tuyến đường hay ách tắc hoặc nhiều tai nạn giao thông không, tháng trước có mất điện không, có mất nước không, có truyền hình cáp hoặc internet không, có bệnh viện trong vòng bán kính 5 km không, ngôi nhà cách chợ bao xa, có trường học trong vòng bán kính 3 km không, người mua có quan tâm tới hướng nhà không, an ninh khu dân cư ra sao, quy mô dân số nơi phường tọa lạc là bao nhiêu.
Khung chọn mẫu là các giao dịch nhà ở trên địa bàn quận Hải An, Hải Phòng Các giao dịch này diễn ra trong khoảng thời gian từ năm 2010 đến năm 2011.
Luận văn sử dụng một dạng của kỹ thuật chọn mẫu phi xác suất đó là chọn mẫu phán đoán Kỹ thuật lấy mẫu này phù hợp trong trường hợp không có được thông tin về số lượng đơn vị tổng thể và người đi thu thập thông tin sẽ trực tiếp quyết định sự thích hợp của các đối tượng để tiến hành chọn mẫu So với cách chọn mẫu xác suất, cách chọn mẫu này tỏ ra phù hợp hơn bởi cách chọn mẫu xác suất đòi hỏi phải có được danh sách cụ thể tổng thể nghiên cứu mà việc xác định này là rất khó khăn Do thời gian nghiên cứu khá ngắn, luận văn chọn 300 giao dịch nhà ở diễn ra trong thời gian từ năm 2010 đến hiện tại trên địa bàn quận Hải An làm cơ sở để nghiên cứu.
Quá trình thu thập thông tin được tiến hành dưới hình thức phỏng vấn bằng phiếu khảo sát/bảng hỏi Phiếu câu hỏi được thiết kế dựa trên nghiên cứu trong lý thuyết và thực tế về các yếu tố tác động tới giá nhà ở Phiếu câu hỏi này được khảo sát thử nghiệm trên một mẫu gồm 10 quan sát để kiểm tra tính phù hợp, nhất quán, và có thể trả lời của các câu hỏi Sau đó, bảng câu hỏi được điều chỉnh và và sử dụng chính thức Nội dung của bảng hỏi này được thể hiện tại phụ lục số 7 Mỗi hộ tham gia cuộc khảo sát được yêu cầu điền thông tin vào một bảng hỏi Sau khi thu thập đủ 300 phiếu điều tra, tác giả kiểm tra và hoàn thiện từng nội dung trả lời trên mỗi phiếu Phiếu điều tra đạt yêu cầu là những phiếu có nội dung trả lời đầy đủ và rõ ràng
Thông tin trên 300 phiếu điều tra đạt yêu cầu được nhập vào bảng tính Excel, sau đó được xử lý và phân tích trên phần mềm Stata 11.0 Sở dĩ tác giả dùng thêm một bước nhập qua Excel vì đây là một chương trình rất hữu dụng cho việc xử lý dữ liệu thô, loại bỏ những sai sót trong quá trình nhập liệu như lỗi đánh máy, nhập dữ liệu trùng…
3.2.3 Thông tin mẫu khảo sát
Mẫu gồm 300 quan sát trên địa bàn 7 phường của quận Hải An Thông tin cụ thể được mô tả như sau:
Bảng 3.1: Số quan sát tại mỗi phường của quận Hải An
STT Tên phường Số quan sát Tỷ trọng (%)
Nguồn: Kết quả khảo sát thực tế
Như vậy, phường có số quan sát nhiều nhất là Đông Hải 1 với 82 quan sát, chiếm tỷ lệ 27% số quan sát được chọn Phường có số quan sát ít nhất là phường Tràng Cát và Nam Hải với 5 quan sát, chiếm tỷ lệ 2% Sở dĩ có sự chênh lệch về việc chọn lựa như vậy vì Đông Hải 1 vốn là phường được thành lập từ lâu Dân cư ở khu vực này rất đông đúc và các giao dịch nhà ở diễn ra thường xuyên Trong khi đó, Tràng Cát và Nam Hải là những phường mới thành lập, mà trước đó thuộc khu vực ngoại thành Dân cư ở những khu vực này khá thưa thớt Các giao dịch đất ở được tiến hành là chủ yếu Thông tin về mẫu nghiên cứu được thể hiện trong bảng dưới đây:
Bảng 3.2: Thông tin về mẫu nghiên cứu
ST T Tên biến Đơn vị Trung bình Độ lệch chuẩn
2 Có giấy tờ đầy đủ 0,92 0,28 0,00 1,00
4 Khoảng cách tới UBND quận km 3,91 1,95 0,50 13,00
12 Số nhà vệ sinh phòng 2,47 1,20 1,00 5,00
13 Thời gian sử dụng của ngôi nhà năm 4 4 16 0
II Đặc điểm người mua nhà
ST T Tên biến Đơn vị Trung bình Độ lệch chuẩn
T Tên biến Đơn vị Trung bình Độ lệch chuẩn
III Các yếu tố liên quan tới môi trường xung quanh ngôi nhà
5 Truyền hình cáp hoặc internet 0,79 0,41 0,00 1,00
6 Bệnh viện trong phạm vi 5 km 0,76 0,43 0,00 1,00
7 Khoảng cách tới chợ gần nhất km 1,26 0,89 0,10 5,50
8 Có trường học trong phạm vi 3 km 0,74 0,44 0,00 1,00
9 Có quan tâm tới hướng 0,81 0,39 0,00 1,00
10 An ninh khu dân cư tốt 0,68 0,47 0,00 1,00
11 An ninh khu dân cư bình thường 0,32 0,47 0,00 1,00
12 Dân số phường nghìn người 16449 4075 8248 21251
Về đặc điểm ngôi nhà
Các ngôi nhà được chọn điều tra nằm trong phạm vi bán kính 13 km với tâm điểm là UBND quận Hải An Đây là một bán kính đủ rộng để bao quát cả khu vực quận vì diện tích quận này chỉ khoảng 88,39 km2 Qua khảo sát, giá của các ngôi nhà trung bình đạt 2.087 triệu đồng Tuy nhiên, mức giá này không đồng đều với độ lệch chuẩn lên đến 1.299 triệu đồng Mức giá thấp nhất là 450 triệu đồng và cao nhất là 8.000 triệu đồng Các ngôi nhà được bán hầu hết đều có giấy tờ đầy đủ Con số này lên tới 91,7 % Số các ngôi nhà thiếu giấy tờ chiếm tỷ lệ rất nhỏ, chỉ khoảng
7 %, và tỷ lệ các ngôi nhà không có giấy tờ chỉ là 1,3% Chủ nhà tại khu vực này dường như khá chú trọng việc thiết kế nhà Điều này được minh chứng bởi 61% các ngôi nhà được xây có thiết kế Trên một diện tích đất không rộng lắm là 68,3 m2 thì thiết kế sẽ đem lại diện tích sử dụng lớn hơn cho mỗi ngôi nhà Trung bình thì mỗi ngôi nhà có khoảng 3 phòng ngủ và 2 nhà vệ sinh
Về đặc điểm người mua nhà Đối tượng mua nhà là khá đa dạng theo tuổi, theo trình độ học vấn, và theo nghề nghiệp Trong mẫu điều tra, chủ hộ mua nhà có độ tuổi biến động từ 25 đến 62 tuổi, và độ tuổi trung bình của người mua nhà trên địa bàn là 45 tuổi Theo trình độ học vấn của người mua nhà, phần lớn người mua đã tốt nghiệp từ PTTH đến Cao đẳng và con số này là 55%, tỷ lệ người mua nhà chưa tốt nghiệp PTTH chiếm khoảng 11%, và tốt nghiệp từ đại học đến sau đại học chiếm 34 % trong tổng số quan sát thuộc mẫu điều tra Người mua nhà trong mẫu điều tra này chủ yếu là các đối tượng có thu nhập ổn định và ở mức khá trở lên Mức thu nhập trung bình của những người mua nhà khoảng 8 triệu đồng/tháng Người có thu nhập thấp nhất là 3 triệu đồng/tháng và cao nhất là 30 triệu đồng/tháng Về nghề nghiệp, có đến 1/3 số người mua nhà làm trong lĩnh vực kinh doanh, khoảng gần 1/3 nữa là cán bộ công chức, viên chức làm việc trong khu vực nhà nước Người mua nhà làm nghề nông hầu như không đáng kể, chỉ chiếm khoảng 2,3% Điều này có thể thấy rằng với đa số nông dân việc mua nhà ở khu vực đô thị là một vấn đề không thể là một quyết định dễ dàng với họ.
Về các yếu tố liên quan tới môi trường xung quanh ngôi nhà
Là một quận mới được quy hoạch, Hải An có điều kiện cơ sở hạ tầng tốt và đầy đủ Các tuyến đường trong tình trạng tốt và ít xảy ra ách tắc hay tai nạn Chỉ một số ít các tuyến đường hay xảy ra ách tắc và tai nạn giao thống đường bao Nguyễn Bỉnh Khiêm hay đường bao Trần Hưng Đạo Tỷ lệ các tuyến đường hay xảy ra ách tắc là 4% và tỷ lệ các tuyến đường hay xảy ra tai nạn là 6% Các bệnh viện, trường học và chợ cũng được xây dựng nhiều gần các khu dân cư Hơn 2/3 các ngôi nhà trong mẫu nghiên cứu ở gần bệnh viện và trường học Các tiện tích khác như điện, nước, truyền hình cáp hay internet cũng được cung cấp khá đầy đủ.
Tỷ lệ các hộ có bị mất nước trong tháng là 13%, tỷ lệ các hộ bị mất điện trong tháng là 8 % và có gần 80% số hộ có sử dụng truyền hình cáp, internet Một yếu tố nữa mà người mua quan tâm khi lựa chọn nhà là an ninh khu dân cư Theo đánh giá của họ, có đến 68% các khu dân cư có an ninh tốt, 32% các khu có an ninh bình thường và không có khu nào có an ninh kém.
Kiểm tra và hiệu chỉnh dữ liệu: Dữ liệu được thiết lập trên cơ sở những thông tin của phiếu khảo sát Dữ liệu là đầu vào của mô hình ước lượng Nhập dữ liệu vì thế là một công việc rất quan trọng Tuy nhiên, vì được nhập bằng tay nên khâu này thường hay xảy ra sai sót Việc kiểm tra và hiệu chỉnh dữ liệu được tiến hành qua hai khâu Khâu thứ nhất kiểm tra trên bảng tính Excel nhằm phát hiện và loại bỏ những sai sót do đánh máy, dữ liệu không nhất quán và dữ liệu trùng nhau.Khâu thứ hai kiểm tra trên phần mềm Stata nhằm phát hiện những dữ liệu dị biệt.Đây là những dữ liệu mà đặc tính của chúng khác xa với đặc tính chung của toàn bộ tập dữ liệu Sự có mặt của chúng sẽ làm cho kết quả ước lượng bị chệch và trở thành không tốt Cách đơn giản nhất để phát hiện ra những dữ liệu loại này là sử dụng đồ thị dạng ma trận Đồ thị này biểu diễn quan hệ giữa từng cặp biến Dữ liệu bất thường thể hiện trên đồ thị là những giá trị đứng tách biệt hoàn toàn khỏi những điểm còn lại trong tập dữ liệu Trong trường hợp này, tác giả quan tâm tới quan hệ của biến phụ thuộc với từng nhóm biến độc lập Ba đồ thị biểu diễn quan hệ của biến phụ thuộc với ba nhóm biến được thể hiện trên phụ lục số 3 Kết quả quan sát trực quan cho thấy không có dữ liệu nào bất thường ở ba nhóm biến ngoại trừ đồ thị biểu diễn quan hệ của biến phụ thuộc với biến số phòng ngủ ở nhóm biến đặc điểm của ngôi nhà
Nhìn trên biểu đồ, số phòng ngủ biến động từ 1 đến 9 Trong đó, hầu hết các nhà đều có số phòng từ 1 đến 5 Tuy nhiên, có duy nhất một ngôi nhà có số phòng là 6 và một ngôi nhà có số phòng là 9 Giá trị 6 khá gần với các giá trị còn lại của tập dữ liệu Giá trị 9 lớn hơn hẳn các giá trị còn lại và có thể coi là một dữ liệu dị biệt Quan sát có số phòng ngủ là 9 được thay thế bằng quan sát khác có số phòng
Hình 3.1: Đồ thị biểu diễn quan hệ giữa giá nhà và số phòng ngủ
KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG
Phương pháp ước lượng
Mô hình các yếu tố ảnh hưởng đã xây dựng được ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường OLS (Ordinary Least Squares) Đây là một phương pháp phổ biến được sử dụng để ước lượng các hệ số của một phương trình hồi quy tuyến tính trên cơ sở tối thiểu hóa tổng bình phương các sai số Kết quả ước lượng các tham số của mô hình bằng phương pháp OLS được thể hiện trên phụ lục số 7
Trước khi chấp nhận và phân tích kết quả ước lượng này, một số kiểm định tham số và mô hình cần phải được tiến hành Một khi chưa được kiểm định, các khuyết tật của mô hình như đa cộng tuyến, tính không phân phối chuẩn của phần dư, mô hình định dạng sai…sẽ làm cho kết quả ước lượng không tốt Khi đó, những dự báo, phân tích dựa trên kết quả này sẽ trở nên vô nghĩa Trong phần tiếp theo, tác giả tiến hành các kiểm định về tham số, mô hình và đưa ra những hiệu chỉnh cần thiết cho mô hình ước lượng.
Kiểm định mô hình và kiểm định khác
4.2.1 Kiểm định đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng xảy ra khi một biến là sự kết hợp tuyến tính của các biến còn lại và một nhiễu ngẫu nhiên Khi xảy ra đa cộng tuyến, ước lượng của các hệ số không hiệu quả do phương sai của ước lượng lớn Một trong những cách để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến là sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF. VIF được tính theo công thức sau:
VIF j = , trong đó, R 2 j là hệ số xác định của mô hình hồi quy phụ Xj theo các biến độc lập khác
Nếu giá trị VIFj >10 thì Xj có đa cộng tuyến cao với các biến khác
Sau đây là bảng VIF thu được từ mô hình:
Bảng 4.1 : Kết quả phân tích đa cộng tuyến của mô hình bằng VIF
An ninh khu dân cư tốt 36.62 0.027308
An ninh khu dân cư bình thường 36.08 0.027719
Có giấy tờ đầy đủ 6.38 0.156834
Khoảng cách tới chợ gần nhất 1.85 0.540447
Tốt nghiệp từ PTTH đến CĐ 1.52 0.656893
Khoảng cách tới UBND quận 1.52 0.659121
Truyền hình cáp hoặc internet 1.38 0.723585
Có quan tâm tới hướng 1.34 0.748534
Có thể thấy, giá trị VIF của hai biến an ninh khu dân cư bình thường và an ninh khu dân cư tốt rất cao, lên tới 36,62 và 36,08 Điều này chứng tỏ sự có mặt của cả hai biến trong mô hình làm xuất hiện đa cộng tuyến Để khắc phục, tác giả gộp hai biến này thành một biến là an ninh khu dân cư tốt
Kết quả sau khi tiến hành gộp biến được thể hiện trên phụ lục số 8 Trên bảng này, các giá trị VIF khá tương đồng và không có giá trị nào lớn quá 10 Có thể chấp nhận được giả thuyết là mô hình không có đa cộng tuyến.
4.2.2 Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư Để kết quả ước lượng mô hình nhận được từ phương pháp ước lượng OLS là tuyến tính, không chệch và có phương sai nhỏ nhất trong lớp các ước lượng không chệch, có một số giả thiết cần phải được đáp ứng Trong số đó, giả thiết quan trọng nhất là phần dư tuân theo quy luật phân phối chuẩn Đây là điều kiện để đảm bảo tính hợp lệ của kiểm định t-test và F-test Để kiểm định giả thiết phần dư có phân phối chuẩn, tác giả sử dụng đồ thị phần dư Trên đồ thị, hình dạng phân phối của phần dư được so sánh với phân phối chuẩn Nếu hai đường này càng gần nhau, phân phối của phần dư càng tiến gần đến phân phối chuẩn.
Kernel density estimate Normal density kernel = epanechnikov, bandwidth = 0.0769
Hình 4.1 : Đồ thị phân phối phần dư
Nhìn trên đồ thị, hình dáng phân phối của đồ thị phần dư là khá đối xứng và gần với phân phối chuẩn Như vậy, có thể chấp nhận giả thiết phần dư có phân phối chuẩn.
4.2.3 Kiểm định về dạng mô hình
Mô hình tối ưu là mô hình mà biến phụ thuộc được tiên đoán một cách đầy đủ, đơn giản và hợp lý Mô hình khi được xây dựng với càng nhiều biến thì khả năng giải thích cho biến độc lập sẽ càng cao Tuy vậy, việc bổ sung thêm biến có thể làm tăng mối liên hệ giữa các biến độc lập và làm chệch kết quả ước lượng. Luận văn sử dụng tiêu chuẩn thông tin Bayesian BIC (Bayesian Information Criterion) để lựa chọn mô hình tối ưu Bằng tiêu chuẩn BIC, mô hình nào có BIC thấp nhất sẽ được coi là tối ưu nhất trong số các mô hình được chọn BIC là một giá được xây dựng trên cơ sở hàm khả năng Likelihood Nó được tính bằng công thức sau:
BIC = -2.LnL + k.ln(n), trong đó, L là giá trị lớn nhất của hàm khả năng cho mô hình ước lượng, k là số biến độc lập của mô hình, n là kích thước mẫu.
Sau đây là bảng phân tích 3 mô hình Mô hình 1 là mô hình gốc ban đầu với đầy đủ sự có mặt của các biến độc lập Mô hình 2 và mô hình 3 được xây dựng bằng cách loại bỏ dần một số biến bằng kết quả phân tích p-value của mô hình 1 và bằng kinh nghiệm thực tế Trong mô hình 2 có sự thu hẹp mỗi nhóm biến giả Cụ thể, nhóm biến tình trạng pháp lý gồm hai biến giả là có giấy tờ đầy đủ và thiếu giấy tờ, nhưng chỉ có biến thiếu giấy tờ là có ý nghĩa thống kê (p-value = 0,030) còn biến có giấy tờ đầy đủ thì không (p-value=0,999) Hai biến này được nhóm lại thành một biến là có giấy tờ đầy đủ Việc tương tự cũng được tiến hành với các nhóm biến vị trí (gộp thành biến mặt tiền), nhóm biến nghề nghiệp (gộp thành biến kinh doanh), nhóm biến trình độ (gộp thành biến chưa tốt nghiệp PTTH), nhóm biến an ninh khu dân cư (gộp thành biến an ninh khu dân cư tốt) Trong mô hình 3 có sự loại bỏ của hai biến là chiều rộng đất và số nhà vệ sinh Trên thực tế, chiều rộng đất và diện tích đất có quan hệ với nhau chặt chẽ vì chiều rộng là một trong những yếu tố để tính ra diện tích Trong khi đó, số phòng ngủ và số nhà vệ sinh cũng có quan hệ khá chặt chẽ vì phòng ngủ và nhà vệ sinh thường được xây cạnh nhau trong một ngôi nhà Sự có mặt đồng thời của hai cặp biến này sẽ có khả năng gây ra đa cộng tuyến cho mô hình.
Bảng 4.2 : Kết quả phân tích lựa chọn mô hình tối ưu
Có giấy tờ đầy đủ
Khoảng cách tới UBND quận 0,045 ** 0,028 ** 0,031 **
Truyền hình cáp hoặc internet 0,720 0,641 0,621
Khoảng cách tới chợ gần nhất 0,246 0,204 0,200
Có trường học trong phạm vi 3 km 0,000
Có quan tâm tới hướng 0,883 0,959 0,931
An ninh khu dân cư tốt 0,125 0,930 0,888
An ninh khu dân cư bình thường 0,114 - -
Ghi chú: ***: hệ số có ý nghĩa thống kê tại mức 1%.
**: hệ số có ý nghĩa thống kê tại mức 5%
*: hệ số có ý nghĩa thống kê tại mức 10%
Nhìn vào bảng kết quả cho thấy, cả 3 mô hình đều phù hợp với dữ liệu sử dụng với P-value của kiểm định F đều là 0,0000 Tuy nhiên, xét về tiêu chuẩn Bayes, mô hình 3 có BIC nhỏ nhất (216,33) Đồng thời, mô hình 3 cũng có giá trị F lớn nhất (50,16) Vậy, mô hình 3 là mô hình tốt nhất trong số các mô hình đã chọn. Trong phần tiếp theo, tác giả sẽ tiến hành kiểm định tham số đối với mô hình này.
Kiểm định tham số nghĩa là kiểm tra xem các hệ số hồi quy có có ý nghĩa thống kê hay không, nói cách khác là chúng có khác 0 hay không Nếu một hệ số ứng với một biến độc lập là bằng 0 thì nó không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc
H1: βi # 0 Để tiến hành kiểm định, tác giả sử dụng kiểm định t (t-test) Các công thức để tính giá trị t quan sát sẽ không được đề cập tới ở đây vì kiểm định được thực hiện trên phần mềm Stata Nếu |tkd| hoặc p-value thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, nghĩa là không có cơ sở để nói rằng biến độc lập đó là không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Có thể chấp nhận giả thuyết H1 là biến độc lập có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc Ở đây, tác giả quan tâm tới giá trị p-value P-value là xác suất để | tkd| tại mức ý nghĩa α Quy tắc ra quyết định như sau:
P-value < 0,1, giả thuyết H0 bị bác bỏ với mức ý nghĩa là 10%
P-value < 0,05, giả thuyết H0 bị bác bỏ với mức ý nghĩa là 5%
P-value < 0,01, giả thuyết H0 bị bác bỏ với mức ý nghĩa là 1%
Kết quả kiểm định tham số đối với mô hình đã được lựa chọn ở phần trên được thể hiện trên phụ lục số 6 Bảng kết quả cho thấy, các biến có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1% gồm có: có giấy tờ đầy đủ, diện tích đất, diện tích sử dụng, mặt tiền, số phòng ngủ, tuổi, chưa tốt nghiệp PTTH, thu nhập và có trường học trong phạm vi 3 km Các biến khoảng cách tới UBND quận, thiết kế có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% Xét ở mức ý nghĩa 10%, có thêm biến làm kinh doanh có ý nghĩa thống kê Việc mở rộng mức ý nghĩa sẽ làm tăng số lượng các biến có ý nghĩa thống kê nhưng cũng đồng nghĩa với việc làm tăng tỷ lệ mắc sai lầm loại 1 khi loại bỏ một giả thuyết đúng.Với các biến còn lại, không có ý nghĩa thống kê, nhưng tác giả vẫn giữ lại trong mô hình vì theo lý thuyết, đây là những biến có ảnh hưởng tới giá nhà.
Kết quả ước lượng
Sau khi thực hiện những kiểm định cần thiết, luận văn sử dụng phương pháp ước lượng OLS cho mô hình đã được kiểm định, kết quả ước lượng thu được trong bảng dưới đây:
Bảng 4.3 : Kết quả ước lượng sau kiểm định
Tên biến Hệ số Đặc điểm của ngôi nhà
Có giấy tờ đầy đủ 0,3215727 ***
Khoảng cách tới UBND quận -0,0221615 **
Thời gian đã sử dụng -0,005482
Tên biến Hệ số Đặc điểm người mua nhà
Các yếu tố liên quan tới môi trường bên ngoài ngôi nhà
Truyền hình cáp hoặc internet -0,0230481
Khoảng cách tới chợ gần nhất -0,0322477
Có trường học trong phạm vi 3 km -0,1851974 ***
Có quan tâm tới hướng -0,0041351
An ninh khu dân cư tốt 0,0060357
Số quan sát 300 Độ xác định R 2 0,8140
Mô hình ước lượng có hệ số xác định bội R 2 = 0,8140, nghĩa là mô hình có khả năng giải thích được 81,40% sự biến động của giá nhà ở Giá trị F = 50,16 với p-value=0,0000 < 0,05 chứng tỏ mô hình là phù hợp với dữ liệu sử dụng.
Nhóm biến đặc điểm của ngôi nhà là nhóm biến chứa nhiều biến số ảnh hưởng có ý nghĩa tới giá nhà nhất Có đến 7/12 biến số ảnh hưởng có ý nghĩa tới giá nhà thuộc về nhóm biến này Xét các biến có ý nghĩa thống kê, dấu của các hệ số ước lượng đều phù hợp với lý thuyết đã trình bày
Tình trạng pháp lý là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng tới giá nhà ở Tỷ lệ cấp giấy chứng nhận quyền sử dụng đất ở Hải An mới đạt 60% Đây là một quận mới thành lập Những địa bàn phường như Tràng Cát, Đằng Lâm, tỷ lệ này đạt rất thấp Trong khi đó, người mua nhà lại chỉ thấy yên tâm khi mua những ngôi nhà đã được cấp sổ đỏ Những ngôi nhà có giấy tờ hợp pháp được giao dịch với mức giá cao hơn hẳn những ngôi nhà có hoặc không có giấy tờ Với mức ý nghĩa 1%, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, một ngôi nhà có giấy tờ đầy đủ có giá cao hơn những ngôi nhà không có giấy tờ hay có giấy tờ không đầy đủ 32,16%
Các yếu tố khác trong nhóm biến này đều có ảnh hưởng lớn tới giá nhà theo cơ chế lý thuyết đã trình bày Một ngôi nhà có thiết kế có giá cao hơn ngôi nhà không có thiết kế là 12,7% Các yếu tố như diện tích đất, diện tích sử dụng, mặt tiền vốn dĩ là những yếu tố có ảnh hưởng tới giá nhà trong hầu hết các nghiên cứu Theo kết quả hiện có, diện tích đất tăng lên 1 m 2 làm giá nhà ở tăng thêm 6%; diện tích sử dụng tăng thêm 1 m 2 làm giá nhà ở tăng thêm 2,1%; vị trí mặt tiền làm ngôi nhà gia tăng 16,38% giá trị Yếu tố số phòng ngủ cũng có ảnh hưởng khá quan trọng theo kết quả nghiên cứu này Ngôi nhà có thêm một phòng ngủ làm giá của nó tăng thêm 8,4% Trong đó, khoảng cách tới UBND quận có biến động trái chiều với giá nhà ở Khoảng cách này càng lớn, giá nhà ở càng giảm Cụ thể, khi khoảng cách xa thêm 1 km thì giá nhà ở sẽ giảm đi 2,22%.
Trong nhóm biến này, biến thời gian sử dụng của ngôi nhà không ảnh hưởng tới giá nhà mặc dù theo lý thuyết, thời gian sử dụng có ảnh hưởng âm tới giá nhà. Điều này có thể giải thích do thông tin về thời gian sử dụng được cung cấp không chính xác bởi người mua nhà Một ngôi nhà có thể qua tay rất nhiều chủ nhà và người chủ nhà mới khó có thể xác định được thời điểm mà ngôi nhà được xây dựng để tính ra chính xác thời gian sử dụng của ngôi nhà.
Nhóm biến đặc điểm của người mua nhà có ba yếu tố ảnh hưởng tới giá nhà là trình độ thu nhập và nghề nghiệp Về trình độ, người mua nhà có trình độ chưa tốt nghiệp PTTH có xu hướng trả giá nhà thấp hơn các đối tượng khác tới 20,26% Điều này có thể lý giải do những người có trình độ văn hóa thấp thường làm những nghề lao động phổ thông với mức thu nhập không cao Do đó, họ cũng chi tiêu ít hơn cho nhà ở Về nghề nghiệp, người làm nghề kinh doanh có xu hướng mua nhà giá cao hơn những người làm nghề nghiệp khác 7,44% Việc kinh doanh đem lại cho họ mức thu nhập hầu như khá hơn các công việc khác Hơn nữa, họ cũng là những người thường xuyên phải giao tiếp nên cũng có nhu cầu ở những ngôi nhà sang trọng và cao cấp hơn Về thu nhập, biến này có ảnh hưởng dương đối với giá nhà ở Một triệu đồng thu nhập tăng thêm tương ứng với 2,02% tăng thêm của giá nhà So sánh với lý thuyết thì kết quả này có xu hướng san bằng ảnh hưởng của từng mức thu nhập tới giá nhà Vì theo lý thuyết, các mức thu nhập khác nhau có ảnh hưởng khác nhau tới giá nhà Đây cũng là một hạn chế do phương pháp ước lượng OLS mang lại Phương pháp này chỉ cho phép hồi quy toàn bộ giá trị của tập dữ liệu về giá trị trung bình mà không thể phân nhóm dữ liệu.
Giới tính là biến duy nhất không ảnh hưởng tới giá nhà trong nhóm biến này.Trước đây, nam giới là đối tượng phổ biến nhất tham gia các giao dịch về bất động sản Tuy nhiên, cùng với sự phát triển của xã hội, ngày càng nhiều phụ nữ ngày tham gia vào các hoạt động kinh doanh, mua bán bất động sản Do đó, giới tính không còn là yếu tố ảnh hưởng tới giá nhà nữa
Nhóm biến các yếu tố liên quan tới môi trường bên ngoài ngôi nhà có duy nhất một yếu tố ảnh hưởng có ý nghĩa tới giá nhà đó là yếu tố có trường học trong phạm vi 3 km quanh ngôi nhà Theo lý thuyết đã trình bày, những ngôi nhà ở gần các trường học có giá cao hơn so với những ngôi nhà ở xa Tuy nhiên, theo kết quả ước lượng thu được, những ngôi nhà ở gần trường học lại có giá thấp hơn so với những ngôi nhà không ở gần trường học Cụ thể, việc ở gần trường học làm giá nhà giảm tới 18,52% Điều này có thể giải thích là do trên địa bàn quận, các khu vực trường học như trường PTTH Lê Quý Đôn, trường PTTH Đằng Lâm, trường PTTH Hải An…thường xuyên xảy ra tắc đường Thời điểm đầu và cuối các buổi học là lúc có rất đông học sinh Việc các em đi bộ và đi xe không theo hàng lối thường gây ra tình trạng giao thông ách tắc khu vực gần cổng trường Sự ồn ào cũng là một bất tiện khác nữa do trường học mang lại Sự tấp nập đông đúc gần trường học là một thuận lợi đối với những hộ làm kinh doanh buôn bán nhỏ, nhưng lại là một bất lợi đối với những hộ có nhà chỉ để ở.
Trong nhóm biến các yếu tố liên quan tới môi trường bên ngoài, hầu hết các biến này đều không ảnh hưởng tới giá nhà trong phạm vi nghiên cứu Sau đây, tác giả sẽ lần lượt xét tới các yếu tố này
Xét cặp biến phản ánh tình trạng giao thông là hay tắc đường và hay xảy ra tai nạn Sở dĩ các yếu tố này không ảnh hưởng tới giá nhà trên địa bàn quận Hải An vì tình trạng tắc đường và tai nạn xảy ra trên rất ít các tuyến đường của quận Đó là đường bao Nguyễn Bỉnh Khiêm, đường bao Trần Hưng Đạo
Xét các biến phản ánh cơ sở hạ tầng tại khu vực ngôi nhà tọa lạc là mất điện,mất nước và truyền hình cáp/ internet Trong năm vừa qua, tình trạng mất điện và nước hầu như không xảy ra trên địa bàn quận; trong khi truyền hình cáp và internet cũng trở nên phổ cập tại địa bàn này Do đó, người mua nhà cũng không mấy quan tâm tới các yếu tố này.
Yếu tố khác cần xét đến là bệnh viện cách 5 km Địa bàn quận có hai bệnh viện là bệnh viện Hải An và bệnh viện Văn Cao Tuy nhiện, chất lượng dịch vụ khám chữa bệnh của các bệnh viện này không cao Người dân khi bị bệnh thường đi khám chữa bệnh tại các bệnh viện tuyến trên như Việt Tiệp thay vì tới các bệnh viện này Do đó, yếu tố có bệnh viện trong phạm vi 5 km không ảnh hưởng tới giá nhà
Gần chợ là một yếu tố có ảnh hưởng tới giá nhà theo lý thuyết Tuy nhiên, điều này lại không đúng với giá nhà tại quận Hải An Hải An có diện tích hơn 88 km 2 Quận này có 8 chợ lớn là siêu thị Big C, chợ Lũng, chợ Nam Hải, chợ Cát Bi, chợ Đằng Lâm, chợ Đổng Quốc Bình, chợ Cầu Rào, chợ Đoạn Xá Ngoài ra, tại những khu dân cư đông đúc còn thêm những chợ cóc hoặc những hộ buôn bán thực phẩm nhỏ Như vậy, thực phẩm được cung cấp rất sẵn và chợ cũng rất gần các khu dân cư Vì thế, yếu tố gần chợ không có ảnh hưởng gì nhiều tới giá nhà ở.
Yếu tố hướng nhà cũng không có ảnh hưởng tới giá nhà theo kết quả nghiên cứu Xem hướng nhà vốn dĩ rất được người mua quan tâm khi chọn nhà Người phương Đông trước kia quan niệm rằng cần phải chọn hướng nhà hợp với tuổi của mình để thuận lợi cho công việc làm ăn Tuy nhiên, ngày nay, các ngôi nhà đều được xây hướng mặt ra phía đường thay vì xây theo hướng “hợp với tuổi của chủ nhà” Với những người mua có quan tâm tới hướng nhà, họ cũng xem đó như một thông tin tham khảo chứ không phải là một yếu tố ảnh hưởng tới giá nhà.
Kết luận và đề xuất
Trong các phần trước của luận văn, tác giả đã trình bày mô hình và kết quả ước lượng các nhân tố ảnh hưởng tới giá nhà ở Dựa trên các kết quả phân tích định tính cũng như kết quả hồi quy thực nghiệm, luận văn đưa ra một số kết luận và đề xuất như sau:
Nhóm yếu tố làm gia tăng giá trị nhiều nhất cho ngôi nhà là những yếu tố thuộc về đặc điểm của chính ngôi nhà đó Thứ nhất, đăng ký pháp lý có ảnh hưởng lớn tới giá nhà Việc đăng ký pháp lý hay cụ thể là xin giấy chứng nhận quyền sở hữu nhà cũng là một thủ tục quan trọng khi tiến hành giao dịch Nhờ đăng ký pháp lý, chủ nhà sẽ bán được nhà với giá cao hơn Người mua chỉ nên mua những ngôi nhà đã có đăng ký pháp lý để tránh những rủi ro cho bản thân mình Về phía chính quyền, UBND quận cần phối hợp với các phường trong việc đẩy nhanh tiến độ cấp giấy chứng nhận quyền sở hữu cho các tổ chức và cá nhân có nhu cầu Mặc dù hiện nay, cơ chế một cửa đã được áp dụng trong việc giải quyết các thủ tục hành chính tại Hải Phòng trong đó có công tác cấp giấy chứng nhận về nhà đất, nhưng trình độ và thái độ phục vụ của các cán bộ chuyên trách cũng là một vấn đề cần phải quan tâm Ngoài ra, hiện tại, bảng giá đất ban hành hàng năm quy định mức giá như nhau đối với đất trên toàn bộ tuyến đường Điều này là bất hợp lý vì mảnh đất có giấy tờ đầy đủ và thiếu hoặc không có giấy tờ có giá trị khác nhau rất lớn Chính quyền nên có những điều chỉnh trong quy định mức giá đất như bổ sung hệ số phân loại đối với mảnh đất đã được cấp giấy chứng nhận quyền sử dụng và chưa được cấp giấy chứng nhận quyền sử dụng Thứ hai, vị trí mặt tiền đem lại cho ngôi nhà giá trị cao hơn hẳn các vị trí khác Trên địa bàn quận, hầu hết những con đường trong những khu đông dân cư đều rất nhỏ hẹp Chính quyền cần có những chính sách cải tạo nâng cấp, mở rộng những con đường này Về phía mình, người dân cũng cần chủ động hiến đất, đóng góp công sức làm đường nhằm làm gia tăng giá trị cho ngôi nhà Kết quả này không những có ý nghĩa về mặt kinh tế mà còn có cả ý nghĩa về góc độ quy hoạch Quy hoạch các khu dân dân cần phải gắn chặt với việc quy hoạch cơ sở hạ tầng, nhất là cơ ở hạ tầng giao thông Thứ ba, thiết kế và diện tích sử dụng cũng là những yếu tố ảnh hưởng tới giá nhà Trước khi xây dựng, chủ nhà nên thuê một đội ngũ thiết kế chuyên nghiệp để có thể tận dụng được tối đa lợi thế của mảnh đất, đáp ứng tốt nhất nhu cầu sinh hoạt của gia đình, làm tăng diện tích sử dụng đồng thời tạo nên giá trị cao cho ngôi nhà
Thu nhập là một yếu tố ảnh hưởng quan trọng tới giá nhà ở Thu nhập bình quân của những người mua nhà đạt khoảng 8 triệu đồng/tháng Trong khi đó, mức thu nhập bình quân của người dân thành phố chỉ bằng chưa đầy một nửa, khoảng 3 triệu Điều này cho thấy giá nhà ở hiện nay đang quá cao so với khả năng thanh toán của người dân Để giải quyết vấn đề này, chính quyền thành phố cần có những chính sách khuyến khích phát triển cho những dự án đầu tư xây dựng nhà cho người thu nhập thấp Có thể kể đến những chính sách như miễn, giảm tiền thuê đất, cho vay lãi suất thấp, đơn giản hóa thủ tục cấp giấy phép xây dựng…Về phía chủ dự án, họ cũng cần chủ động đưa ra những chính sách kích thích tiêu dùng như hướng dẫn,trợ giúp người mua thực hiện các thủ tục mua thế chấp với bên thứ ba là ngân hàng hoặc trực tiếp cho khách hàng mua nhà trả góp với lãi suất thấp, bán hàng theo hình thức thuê mua (nghĩa là ban đầu cho khách hàng thuê nhà, sau một thời gian, khách hàng có quyền mua lại căn hộ đó).
Gần trường học là một yếu tố có ảnh hưởng âm tới giá nhà do sự ách tắc và ồn ào do trường học mang lại vào các thời điểm trước và sau các buổi học Chính quyền thành phố cần có sự phối hợp với sở giáo dục đào tạo và lãnh đạo nhà trường trong việc giáo dục ý thức chấp hành luật lệ giao thông cho các em học sinh như không chen lấn xô đẩy, đi theo hàng lối, không đi thành hàng ba, hàng bốn trên đường, đi đúng phần đường quy định Một gợi ý nữa cũng được đưa ra là sắp xếp giờ học và giờ tan học luân phiên giữa các lớp học Thí dụ, chia số lớp học trong một buổi thành hai nửa, thời gian học của hai nửa này sẽ cách nhau khoảng 15 phút.Mục đích của việc làm này là nhằm giảm tải số lượng học sinh vào các giờ cao điểm Bởi lẽ, giờ học của các em cũng là giờ đi làm của các công ty, doanh nghiệp.Lưu lượng người vào thời điểm đó nếu được giảm bớt sẽ hạn chế được đáng kể sự ách tắc
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
1.Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Thống kê ứng dụng trong kinh tế xã hội, NXB Thống kê
2.Nguyễn Quang Dong (2008), Bài giảng kinh tế lượng, NXB Giao thông vận tải 3.Nguyễn Quang Dong (2008), Bài tập kinh tế lượng, NXB Khoa học kỹ thuật 4.Hồ Thị Lam Trà (2005), Giáo trình định giá đất đai, website: http://tailieu.vn
5 Nguyễn Thị Mỹ Linh (2011), “Ứng dụng mô hình "Decision Tree" trong định giá đất hoàng loạt ở Việt Nam”, website: http://www.tapchitaichinh.vn
1.Plamen Iossifov, Martin Čihák, and Amar Shanghavi (2008), "Interest Rate Elasticity of Residential Housing Prices", IMF Working Paper No WP/08/247
2.Vahram Stepanyan, Tigran Poghosyan, and Aidyn Bibolov (2010), "House Price Determinants in Selected Countries of the Former Soviet Union", IMF Working Paper No WP/10/104
3.Visit Limsombunchai, Christopher Gan, and Minsoo Lee (2004), " House Price Prediction: Hedonic Price Model vs Artificial Neural Network", American Journal of Applied Sciences
