Correlations Moi truong xung quanh Vi tri Dac diem
can ho Tai chinh
Y dinh mua can ho Moi truong xung quanh Pearson Correlation 1 .553** .613** .386** .477** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 223 223 223 223 223 Vi tri Pearson Correlation .553** 1 .558** .405** .401** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 223 223 223 223 223 Dac diem can ho Pearson Correlation .613** .558** 1 .479** .587** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 223 223 223 223 223
Tai chinh Pearson
Correlation .386** .405** .479** 1 .342** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 223 223 223 223 223 Y dinh mua can ho Pearson Correlation .477** .401** .587** .342** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 223 223 223 223 223 (Ngu n: Ph l c 9)
Xemăk tăqu ătrongăb ngămaătr năh ăs ăt ngăquanătaăth yăđ căh ăs ăt ngăquană gi aăbi năph ăthu că“ụăđ nhămuac năh ăchungăc ătrungăc p, bình dân”ăvàăcácăbi năđ că l păcònăl iălàăkháăcao,ăs ăb ăcóăth ăk tălu năcácăbi năđ căl pănàyăcóăth ăđ aăvàoămôăhìnhă đ ăgi iăthíchăchoăýăđ nhămuaăc năh ăc aăng iămuaăl năđ u,ăhayănóiăcáchăkhácălàăcácă nhânăt ăđ cărútătríchănóiătrênăcóă nhăh ngăđ năquy tăđ nhăl aăch năc năh ăc aăng iă muaăl năđ u.
ngăth iăt tăc ăcácăbi năđ uăcóăt ngăquanăPearsonă<ă0,7ănênăkhôngăx yăraăhi nă t ngăđaăc ngătuy n.ăNh ăv y,ăvi căs ăd ngăphânătíchăh iăquyătuy nătínhălàăphùăh p.
4.4.2. Mô hình nghiên c u và các gi thuy t:
T ăcácăk tăqu ăphânătíchă ătrên,ăkhôngăcóăs ăthayăđ iătrongăcácăthànhăph nă nhă h ngăđ năýăđ nhămuaăc năh ăchungăc ătrungăc p,ăbìnhădânăc aăng iămuaănhàăl n đ u. TuyănhiênăMôăhìnhănghiênăc uăs ăgi ănguyênămôăhìnhăđ ăxu tăbanăđ uăg m:ă4ăbi năđ că l pălàăcácăbi năthànhăph nătácăđ ngăđ năýăđ nhămuaăc năh ăchungăc ătrungăc p, bình dân c aăng iămuaăl năđ uăvàă1ăbi năph ăthu călàăýăđ nhămua.
Hình 4.1: Mô hình nghiên c u ki măđnh
B ng 4.11: B ng tóm t t gi thuy t trong mô hình nghiên c u
4.4.3. Phân tích h i quy
Sauăkhiăquaăgiaiăđo n phân tích nhân t , Phân tích h iăquyăđ c ti n hành v i 4 bi năđ c l pălàă căđi măc năh (DD), Tài chính (TC), V trí (VT),ăMôiătr ng xung
Gi ăthuy t N iădung
H1 Y u t “ căđi măc năh ” cóătácăđ ngăd ngă(+) lênăụăđnh mua c năh chungăc ătrungăc p, bình dân c aăng i mua nhà l năđ u t i TP.HCM.
H2 Y uăt ă“TƠiăchính”cóătácăđ ngăd ng (+) lênăụăđ nhămuaăc năh ă chungăc ătrungăc p, bình dân c aăng iămuaănhàăl năđ uăt iăTP.HCM H3 Y uăt ă“V ătrí”cóătácăđ ngăd ngă(+) lênăụăđ nhămuaăc năh ăchungă
c ătrungăc p, bình dân c aăng iămuaănhàăl năđ uăt iăTP.HCM H4
Y uăt ă“Môiătr ngăxungăquanh”cóătácăđ ngăd ngă(+) lênăụăđ nhă mua c năh ăchungăc ătrungăc p, bình dân c aăng iămuaănhàăl năđ uă t iăTP.HCM. căđi m c năh Tài chính V trí Môiătr ng xung quanh
ụăđnh muaăc năh trung c p, bình dân c a khách hàng mua nhà l năđ u H1 H2 H3 H4
quanh (MT) và m t bi n ph thu călàăýăđnh mua c năh (YD), s d ngăph ngăphápă Enter. Phânătíchăt ngăquanăPearsonăđ c s d ngăđ xem xét s phù h păkhiăđ aăcácă thành ph n vào mô hình h i quy. K t qu c a phân tích h i quy s đ c s d ngăđ ki m đnh các gi thuy t t H1 đ n H4.
Ph ngătrìnhăh iăquyăb i cóăd ngănh ăsau:
YD =ăă 0+ăă 1*DD +ă 2*TC +ă 3*VT +ă 4*MT +ă i
Trong đó
YD : ụăđ nhămuaăc năh ăchungăc ătrungăc p,ăbìnhădânăc aăng iămuaănhàăl nă đ u
DD : căđi măc năh TC : Tài chính VT :ăV ătríă
MT : Môiătr ngăxungăquanh i :ăSaiăs
4.4.4. Ki măđnh mô hình h i quy 4.4.4.1. Ki m đ nhăkíchăth c m u 4.4.4.1. Ki m đ nhăkíchăth c m u
Kíchăth căm uăc ngălàăm tăv năđ ăquanătâmăkhiăs ăd ngăMLR.ă
Côngăth căkinhănghi măth ngădùngăđ ătínhăkíchăth căm uăcho MLRănh ăsau:ă n>= 50+ 8p, taăth yătrongămôăhìnhăc aăchúngătaăcó:ăn=223 kíchăth căm uăp=làăs ăbi nă đ căl pătrongămô hình = 4 => 50 + 8.4 = 82. Th aăđi uăki năkíchăth căm uă(vìăkíchă th căm uătácăgi thuăth păđ călàă223 >ăkíchăth căm uăyêuăc uălàă82).
Ho căchúngătaăcóăth ădùngătiêuăchíăđòiăh iăv ăkíchăth căm uăc aăEFA,ăvìăEFAă luônăđòiăh iăkíchăth căm uăl năh nănhi uăsoăv iăMLR.ăTh ngălàăcôngăth cătrênăcóă kíchăth căm uăluônănh ăh năkíchăth căm uăđòiăh iăchoăEFA.ăNh ngăchúngătaăđưăki mă đ nhăCronbachă alphaă vàăEFAăth aă đi uăki năchoănênăkíchăth că m uă m tăl nă n aăl iă đ căkh ngăđ nhălàăth aăđi uăki năchoăcácăti năđ nghiênăc uăti pătheo.
4.4.4.2.ă ánhăgiáăđ ăphùăh păc aămôăhìnhăhôiăquyătuy nătínhăb i B ng 4.12: K t qu đánhăgiáăđ phù h p c a mô hình Tóm t t mô hình Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .624a .389 .378 .78874074 2.195 (Ngu n: Ph l c 10)
ăđánhăgiáăđ ăphùăh păc aămôăhìnhătaăxemăxétăgiáătr ăR2đi uăch nh.ăK tăqu ăchoă th yăđ ăphùăh păc aămôăhìnhălàă37,8%,ăngh aălàămôăhìnhăh iăquyăb i đ căs ăd ngăphùă h păv iăt păd ăli uă ăm că37,8% hay 37,8%ăs ăkhácăbi tăc aăụăđ nhămuaăc năh ăcóăth ă đ căgi iăthíchăb iăs ăkhácăbi tăc aă4 bi năđ căl păk ătrên,ăcònăl iălàădoăcácăy uăt ăkhácă vàăsaiăs .
4.4.4.3. Ki măđ nhăđ phù h p c a mô hình
Ti pătheoătácăgi ăti năhànhăphépăki măđ nhăFăv ăđ ăphùăh păc aămôăhìnhăh iăquyă tuy nătínhăt ngăth ,ăxemăbi năph ăthu căcóăliênăh nătuy nătínhăv iătoànăb ăt păh păcácă bi năđ căl păhayăkhông.ăGi ăthuy tăH0đ căđ tăraălà:
Gi ăthuy tăH0:ă 0=ă 1=ă 2 =ă 3 =ă 4 = 0 (t tăc ăh ăs ăh iăquyăriêngăph năb ngă0)
B ng 4.13: K t qu ki măđ nhăđ phù h p c a mô hình
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 86.380 4 21.595 34.712 .000a
Residual 135.620 218 .622
Total 222.000 222
Taăth yăgiáătr ăsig.=0,000ăr tănh ,ăđi uănàyăchoăphépătácăgi ăbácăb ăgi ăthuy tăH0, c ngăcóăngh aălàăk tăh păc aăcácăbi năhi năcóătrongămôăhìnhăcóăth ăgi iăthíchăđ căthayă đ iăc aăÝ đ nh mua c n h ,ămôăhìnhătácăgi ăxâyăd ngălàăphùăh păv iăt păd ăli u,ăm căđ ă phùăh pălàă37,8%
4.4.4.4. Ki m tra hi năt ngăđaăc ng tuy n
Nhìnăvàoăb ngăphânătíchăbênăd iăsauăkhiăch yămôăhìnhăh iăquyăb i,ătaăcóăk tăqu ă nh ăsau:
B ng 4.14: K t qu ki m tra hi năt ngăđaăc ng tuy n
Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standa rdized Coeffi cients t Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Zero - order Partia l Part Toler ance VIF 1 (Constant) -2.867E- 17 .053 .000 1.000
Moi truong xung
quanh .266 .053 .266 5.032 .000 .266 .323 .266 .556 1.798 Vi tri .226 .053 .226 4.276 .000 .226 .278 .226 .602 1.661 Dac diem can ho .486 .053 .486 9.189 .000 .486 .528 .486 .514 1.947 Tai chinh .174 .053 .174 3.287 .001 .174 .217 .174 .739 1.354
(Ngu n: Ph l c 10)
Tácăgi ăth yăgiáătr ăVIFăc aăcácăbi năđ uănh ăh nă2ănênăhi năt ngăđaăc ngătuy nă khôngăb ăviăph m.ăCácăbi năđ căl păkhôngăt ngăquanăcaoăv iănhau,ănênăcóăth ăyênătâmă s d ngăph ngătrìnhăh iăquy.
4.4.4.5. Ki măđnh s t t ngăquanăv i nhau B ng 4.15: B ng k t qu ki măđnh Durbin-Watson Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .624a .389 .378 .78874074 2.195 (Ngu n: Ph l c 10)
Nhìnăvàoăh ămôăhìnhăModelăSummarybătaăth yăh ăs ăDurbin-Watson = 2.195= 2(1-r tuong quan) => r tuong quan = 1 - (2.195/2) = -0.1 < 0.3
Ch ngăt ăkhôngăcóăhi năt ngăt ăt ngăquanăx yăraăt călàăkhôngăcóăhi năt ngăt ă t ngăquan.ăCácăsaiăl chăng uănhiênăhoànătoànăđ căl păv iănhauăv ăph ngădi năth ngăkêă (khôngăxu tăhi năhi năt ngăliênăquanătheoăchu iăth iăgianăc aăcácăgiáătr ăsaiăl ch),ănênă s ăd ngăph ngătrìnhăh iăquyăđ căch pănh n.
4.4.4.6. Ki măđnh liên h tuy n tính gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p c ngănh hi n t ngăph ngăsaiăthayăđ i (heteroskedasticity)
Ki m tra gi đnh này b ng cách v đ th phân tán gi a các ph năd ăvàăgiáătr d đoánămàămôăhìnhăh i quy tuy nătínhăchoăra.ăNg i ta hay v bi uăđ phân tán gi a 2 giá tr nàyăđưăđ c chu n hóa (standardized) v i ph năd ătrênătr c tung và giá tr d đoánă trên tr c hoành. N u gi đnh liên h tuy nătínhăvàăph ngăsaiăb ngănhauăđ c th a mãn, thì ta s không nh n th y có liên h gì gi a các giá tr d đoánăv i ph năd ,ăchúngăs phân tán ng u nhiên.
th (ph l c 11:ăđ th Scatterplot) cho th y ph năd ăphânătánăng u nhiên trong m tăvùngăxungăquanhăđ ngăđiăquaătungăăđ 0 ch không t o thành m t hình d ng nào. Nh ăv y giá tr d đoánăvàăph năd ăđ c l pănhauăvàăph ngăsaiăc a ph năd ăkhôngăthay đ i.ăNh ăv y mô hình h i quy phù h p.
4.4.4.7. Gi đ nh v phân ph i chu n c a ph năd ă
Ph năd ăcóăth không tuân theo phân ph i chu n vì nh ngălýădoănh :ăs d ng sai môăhình,ăph ngăsaiăkhôngăph i là h ng s , s l ng các ph năd ăkhôngăđ nhi uăđ phân tích,….Vìăv y chúng ta nên th nhi u cách kh o sát khác nhau. M t cách kh o sát đ năgi n nh t là xây d ng bi uăđ t n s c a các ph năd ă
Bi uăđ t n s c a ph năd ăchu n hóa (ph l c 11 :ăđ th Histogram) cho th y m tăđ ng cong phân ph i chu năđ căđ t ch ng lên bi uăđ t n s . Th t không h p lý khi chúng ta k v ng r ng các ph năd ăquanăsátăcóăphânăph i hoàn toàn chu n vì luôn luôn có nh ng chênh l ch do l y m u. Ngay c khi các sai s có phân ph i chu n trong t ng th điăn a thì ph năd ătrongăm uăquanăsátăc ngăch x p x chu n. đây,ătaăcóăth nói phân ph i ph năd ăx p x chu nă(trungăbìnhăMeană=ă0.00,ăvàăđ l ch chu n Std.Dev. = 0.991 t c là g n b ngăă1).ăăDoăăđóăăcóăăth k t lu n r ng gi thi t phân ph i chu n không b vi ph m. 4.4.5. Ki măđnh các gi thuy t B ng 4.16: K t qu phân tích h i quy b i Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standa rdized Coeffi cients t Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Zero-
order Partial Part Toler
ance VIF 1 (Constant) -2.867E-
17 .053 .000 1.000
Moi truong xung
quanh .266 .053 .266 5.032 .000 .266 .323 .266 .556 1.798 Vi tri .226 .053 .226 4.276 .000 .226 .278 .226 .602 1.661 Dac diem can ho .486 .053 .486 9.189 .000 .486 .528 .486 .514 1.947 Tai chinh .174 .053 .174 3.287 .001 .174 .217 .174 .739 1.354
H s h i quy th hi năd i hai d ng:ă(1)ăch aăchu n hóa (Unstandardized) và (2) chu n hóa (Standardized). Vì h s h iăquyăch aăchu n hóa (B), giá tr c a nó ph thu c vàoăthangăđoăchoănênăchúngătaăkhôngăth dùng chúng đ so sánh m căđ tácăđ ng c a các bi năđ c l p vào bi n ph thu c trong cùng m tămôăhìnhăđ c. H s h i quy chu n hóa (beta, ký hi uă )ălàăh s chúngătaăđưăchu n hóa các bi n. Vì v yăchúngăđ c dùng đ so sánh m căđ tácăđ ng c a các bi n ph thu c vào bi năđ c l p. Bi năđ c l p nào có tr ng s này càng l năcóăngh aălàăbi năđóăcóătácăđ ng m nh vào bi n ph thu c.
Vì th ,ăph ngătrìnhăh i quy tuy nătínhăđ c th hi nănh ăsau:
ụă đ nhă muaă c nă h =ă 0,266*Môiă tr ng xung quanh + 0,226*V trí + 0,486* căđi m c năh + 0,174*Tài chính
Thôngăquaăcácăh ăs ăh iăquyăchu năhóaătaăbi tăđ căm căđ ăquanătr ngăc aăcácă nhânăt ăthamăgiaăvàoăph ngătrình.ă âyăchínhălàăc năc ăđ ătácăgi ăxâyăd ngăýăki năđ ă xu tăchoălu năv nănày.
căđi măc năh
Gi ăthuy tăH1:ăY uăt ă“ căđi măc năh ”ăcóătácăđ ngăd ng lênăụăđ nhămuaăc nă h ăc aăng iămuaănhàăl năđ uăt iăTP.HCM.
H ăs ăh iăquyăchu năhóaă0,486,ăsig( 1)=0,000 < 5%: y uăt ătàiăchínhătácăđ ngă cùngăchi uăv iăýăđ nhămua,ăvìătr ngăs ăh iăquyă ăc aăbi nănàyăcóăýăngh aăth ngăkê.
Nh năxét:ăK tăqu ăcu căkh oăsátăchoăth yă“ căđi măc năh ”ăcóătácăđ ngăcùng chi uăv iăýăđ nhămuaăc năh .ă i uănàyăđưă ngăh ăk tăqu ănghiênăc uăc aăAriyawansa, 2007.ăNgoàiăra,ăđây là c ngăy uăt ătácăđ ngăm nhănh tăđ năụăđ nhămuaăc năh ăc aăng iă muaănhàăl năđ uătrongăs ănh ngănhânăt ăcònăl i. i uănàyăch ngăt ănh ngăng iămuaă nhàăl năđ uăr tăquanătâmăđ nă“Ch tăl ngăxâyăd ng”,ă“Tínhăphápălý”,ă“Thi tăk ”,ă“Di nă tích”ăvàă“Trangăthi tăb ăc năh ”.
Tài chính
Gi ăthuy tăH2:ăY uăt ă“Tàiăchính”ăcóătácăđ ng d ngălênăụăđ nhămuaăc năh ăc aă ng iămuaănhàăl năđ uăt iăTP.HCM.
cùngăchi uăv iăýăđ nhămua,ăvìătr ngăs ăh iăquyă ăc aăbi nănàyăcóăýăngh aăth ngăkê. Tuy nhiênătácăđ ngăc aăy uăt ănàyălàăy uănh tăsoăv iănh ngăy uăt ăcònăl i. i uănàyăcóăth ălýă gi iăb iăkhiămuaănhàăl năđ uăthìăng iămuaănhàăs ăđ căs ăgiúpăđ ăr tă nhi uăt ăphíaă ng iăthân,ăgiaăđình,ăb năbè doăđóăy uăt ăgiá,ălưiăsu tăngânăhàng,ăth iăgianăthanh toán khôngă nhăh ngănhi uăđ năýăđ nhămuaăc năh .
V ătrí
Gi ă thuy tă H3:ă Y uă t ă “V ă trí”ă cóă tácă đ ngă d ngă lênă ụă đ nhă muaă c nă h ă c aă ng iămuaănhàăl năđ uăt iăTP.HCM.
H ăs ăh iăquyăchu năhóaă0.226; sig( 3)=0,000ă<ă5%:ă y uăt ătàiăchínhătácăđ ngă cùng chi uăv iăýăđ nhămua, vìătr ngăs ăh iăquyă ăc aăbi nănàyăcóăýăngh aăth ngăkê.
Môiătr ngăxungăquanh
Gi ăthuy tăH5:ăY uăt ă“Môiătr ngăxungăquanh”ăcóătácăđ ngăd ngălênăụăđ nhă muaăc năh ăc aăng iămuaănhàăl năđ uăt iăTP.HCM.
H ăs ăh iăquyăchu năhóaă0.266; sig( 5)=0,000 <ă5%:ă y uăt ătàiăchínhătácăđ ngă cùngăchi uăv iăýăđ nhămua,ăvìătr ngăs ăh iăquy ăc aăbi nănàyăcóăýăngh aăth ngăkê.
Nh năxét:ăK tăqu ăcu căkh oăsátăchoăth yă“Môiătr ngăxungăquanh”ăcóătácăđ ngă cùngăăchi uăv iăýăđ nhămuaăc năh .ă âyălàăy uăt ăm nhăth ănhìătácăđ ngăđ năýăđ nhămuaă c năh ăsauăy uăt ă“ căđi măc năh ”. i uănàyăc ngăđ ngăthu năv iănghiênăc uă“ ápă ngănhuăc uăvàăs ăl aăch năc aăng iămuaănhàăl năđ uăt iăKualaăLumpur”ă(TanăTeckă Hong, 2012).
B ng 4.17: Tóm t t k t qu ki măđnh gi thuy t.
Gi ă
thuy t N iădung Beta Sig. K tăqu ăki măđ nh
H1
Y u t “ căđi măc năh ”ăcóătácăđ ng d ngă(+)ălênăụăđ nh mua c năh chung c ătrungăc p, bình dân c aăng i mua nhà l năđ u t i TP.HCM.
.486 .000 Ch p nh n H1
H2
Y uăt ă“TƠiăchính”cóătácăđ ngăd ngă (+) lênăụăđ nhămuaăc năh ăchungăc ă trungăc p, bình dân c aăng iămuaănhàă l năđ uăt iăTP.HCM
.174 .001 Ch pănh năH2
H3
Y uăt ă“V ătrí”cóătácăđ ngăd ng (+) lênăụăđ nhămuaăc năh ăchungăc ătrungă c p, bình dân c aăng iămuaănhàăl năđ uă t iăTP.HCM
.226 .000 Ch pănh năH3
H4
Y uăt ă“Môiătr ngăxungăquanh” có tác đ ngăd ngă(+)lênăụăđ nhămuaăc năh ă chungăc ătrungăc p, bình dân c aăng iă muaănhàăl năđ uăt iăTP.HCM.
Tómăt tăch ngă4
Ch ngănàyătrìnhăbàyăk t qu phân tích bao g m nh ng n i dung sau:
ánhăgiáăđ tin c y c aăthangăđoăthôngăquaăh s Cronbach Alpha. Phân tích nhân t EFA sau khi lo i b các bi năquanăsátăkhôngăđ t yêu c u thì có 4 nhân t đ c rút ra và mô hình m i khôngăthayăđ i so v i mô hình lý thuy tăđ xu tăbanăđ u.
Phân tích h iăquyăđaăbi n và ki măđ nh gi thuy tăđưăkh ngăđ nhănh ăsau:ăụăđnh mua c năh chungăc ătrungăc p, bình dân c aăng i mua l năđ u ch u s nhăh ng b i 4 nhân t làă“ căđi măc năh ”,ă“Tàiăchính”,ă“V trí”ăvàă“Môiătr ngăxungăquanh”.ăTrongă đó,ănhânăt có nhăh ng l n nh tăđ năụăđ nhămuaăc năh làă“ căđi măc năh ”.ă
Ch ngăti p theo s trình bày tóm t t k t qu nghiên c u, k t lu n,ăýăngh aăc a nghiên c u, h n ch vàăh ng nghiên c u ti p theo.
Ch ngă5:ăK t lu n và ki n ngh
Ch ngănàyătómăt tăcácănh ngăcáiăchínhătrongălu năv nănày,ătrìnhăbàyăcácăk tăqu ă nghiênăc uăchính,ăđ ăxu tăhàmăýăqu nălý,ănghiênăc uăchoăth yăh năch ăvàăki năngh ăchoă cácănghiênăc uătrongăt ngălai.
5.1. T ng quan nghiên c u
Nghiênăc uăxácăđ nhăcácăy uăt ăquanătr ngămàăcácăđ iălýăb tăđ ngăs n,ăcácăcôngă tyăho căcácănhàăđ uăt ănênăt pătrungăkhiăh ăd ăki năs ăbi tăv ănh ngăl nhăv căliênăquană đ năv iănhàă ănóiăchungăvàăc năh ăchungăc trungăc p,ăbìnhădân nóiăriêngăđ araăýăđ nhă muaăc aăkháchăhàng.
D aătrênăcácănghiênăc uătr căđây,ăcácăbi năchínhăđưăđ căl aăch năvàăchiaăthànhă cácănhómăvàăm tămôăhìnhăđ căt oăraăđ ăth ăhi năm iăquanăh ăgi aăb nbi năđ căl păbaoă g mă" căđi măc năh ", "Tàiăchính",ă"V ătrí",ă“Môiătr ngăxungăquanh"ă,vàăm tăbi nă ph ăthu c làă“ụăđ nhămua c năh ăchungăc ătrungăc p,ăbìnhădânăc aăng iămuaănhàăl nă đ u”.ă
Nghiênăc uănàyăđ căb tăđ uăv iănghiênăc uăđ nhătínhđ ăđi uăch nhăb ngăcâuăh iă vàăki mătraăýăngh aărõăràngăv ăcâuăh iăđưs aăđ i.ăNghiênăc uchínhăth căđ căth căhi nă b ngăph ngăphápăđ nhăl ngăs ăd ngăb ngăcâuăh iăkh oăsátătheoăph ngăphápăthu nă ti n,ăk tăqu ăthuăđ că223 b ngătr ăl iăphùăh p.ăNghiênăc uăđ nhăl ngăth căhi năquaă cácăb c:ăki măđ nhăthangăđoă(đánhăgiáăđ ătinăc yăCronbachăalphaăvàăphânătíchănhânăt ă khámăpháăEFA).ăKi măđ nhăcácăgi ăthuy tăc aăph ngăphápăh iăquyăb i đ căth căhi nă trênăph năm măSPSSă16.0.
5.2. K t qu nghiên c u
Qua phân tích h iăquyăđưăch ra r ng y u t “ căđi măc năh ”,ă"Tàiăchính",ă"V trí",ă“Môiătr ng xung quanh" đ u tácăđ ngăd ngălênă“ụăđ nhămuaănhà”. Trongăđóăy u t “ căđi măc năh ”ătácăđ ng m nh nh t và y u t “Môiătr ngăxungăquanh”ătácăđ ng m nh th hai lênă“ụăđ nhămua” và y u t tácăđ ng y u nh tălàă“Tàiăchính”. Và s tác
đ ngă d ngă nàyă phùă h p v i nh ng nghiên c uă tr c c a Tan Teck Hong, 2012; Ariyawansa, 2007 và Reed cùng c ng s , 2007.
K t qu c a nghiên c u ch ra r ng t l ng i mua nhà l năđ u mong mu n s h u di n tích t 50 m2 đ n 100 m2 chi m t l cao nh t 70%. Còn v đ caoăc năh ng i đ c ph ng v n mong mu nălàăd i t ng 10 v i t l là 67%. Còn v th i gian thanh toán thì th iăgianăd iă5ăn măđ c mong mu n nh t v i t l 58%.
Các k t qu trên b sung vào lý thuy t v ýăđnh ch nămuaăc năh ,ăđ c bi t là vai trò c a “ căđi măc năh ”ăvàă“Môiătr ngăxungăquanh”ăc aăc năh đó. Bên c nhăđó,ăv m t th c ti n, k t qu này giúp các nhà qu n tr đ aăraănh ng quy tăđ nhăđúngăđ n trong côngătácăđi u hành doanh nghi p c a mình.
5.3. óngăgópăc a nghiên c u 5.3.1.ă óngăgópăv m t lý thuy t 5.3.1.ă óngăgópăv m t lý thuy t
Nghiên c uăđưăđóngăgópăthêmătàiăli u khoa h cătrongăl nhăv c b tăđ ng s n nói chung và c năh chungăc ătrungăc p, bình dân nói riêng. Nghiêu c uăđư đánhăgiáăm i t ngăquan gi a các khái ni m y u t nhăh ngăđ năýăđ nh mua c năh chungăc ătrung c p, bình dân c aăng i mua nhà l năđ u,ăđóngăgópăchoălýăthuy t v ýăđ nhămuaăc năh đ căđaăd ngăvàăphongăphúăh n.
B ng vi c xây d ng mô hình lý thuy t d aătrênămôăhìnhă“ ápă ng nhu c u và s