Trong vòng những năm trở lại đây, giá trị nhà đất khu vực này bị ảnh hƣởng rất nhiều bởi ô nhiễm. Những ngƣời dân ở đây muốn chuyển đi chỗ khác ở nhƣng lại không bán đƣợc nhà đất vì không ai muốn sống ở nơi mà lúc nào cũng phải ngửi mùi hôi khó chịu ngoài ra vì điều kiện sống bắt buộc nên phải sống ở nơi ô nhiễm này. Trƣờng hợp có những ngƣời không biết nơi đây ô nhiễm nên đã mua đất và xây dựng nhà .Do đó tác giả tiến hành ƣớc lƣợng hàm tổn hại giá trị nhà đất để tính toán những tổn hại của ô nhiễm đến giá trị nhà đất nơi đây.
46
Bảng 4.12. Bảng thống kê các biến cho hàm giá nhà
Các biến Hệ số ƣớc lƣợng P_value C 17, 68923 0, 000*** LnDT 0, 601411 0, 000*** LnKCDTT -0, 302095 0, 044** LnKC 0, 116961 0, 090* LnANTT 0, 27596 0, 002** R-squared = 0.865 Adjusted R-squared = 0.844 F_statistics = 40.285 Prob(F_statistics) = 0.000000
Ghi chú: ***, ** , *là các kí hiệu có ý nghĩa thống kê ở mức tương ứng là α = 1%, 5%,10%
Nguồn tin: Điều tra tính toán tổng hợp
Phƣơng trình giá nhà đƣợc viết lại nhƣ sau:
LnP= 17,68923095 + 0,6014108534 * LnDT – 0,302094861* LnKCDTT + 0,1169607586 * LnKC + 0,275960175 * LnANTT
Hay P = e17,689*DT0,601 * KCDTT(-0,302) * KC0,11 * ANTT0,275
Đây là kết quả có đƣợc dựa trên kết xuất từ Eviews 3.0, để nhận xét, đánh giá chính xác về mô hình đề tài tiếp tục kiểm định mô hình và sự vi phạm các giả thiết, kết quả kiểm định đựợc trình bày bên dƣới và phụ lục 2,3,4.
Với kết quả ƣớc lƣợng. Nhận thấy mô hình có 4 biến có ý nghĩa thống kê và phù hợp với kỳ vọng dấu, các giá trị kiểm định t-Statistic và Pvalue là hợp lý .
Nhận xét chung: Tất cả các biến ƣớc lƣợng là phù hợp với kỳ vọng dấu và hệ
số ƣớc lƣợng là những con số thực, đáng tin cậy. Biến khoảng cách đến trung tâm là có mối quan hệ nghịch biến với giá nhà, điều này cũng dễ dàng chứng minh trong thực tế, khi khoảng cách đến khu tiện nghi mà càng xa thì giá nhà cũng sẽ giảm xuống vì mọi ngƣời ai cũng muốn sống ở gần những nơi nhƣ chợ, khu vui chơi, trung tâm thành phố … nên khi giá nhà ở gần những khu này thì sẽ cao hơn những khu xa trung tâm. Còn 3 biến diện tích nhà, an ninh trật tự và biến khoảng cách đến kênh thì có quan hệ đồng
47
biến với giá nhà, từ kết quả điều tra 30 hộ cho thấy rằng giá nhà ở xa con suối thì cao hơn so với các nhà ở gần con suối.
Kiểm định các giả thiết mô hình Kiểm định F (F-test)
Thiết lập giả thiết:
H0: 1 = 2 =……= i = 0 (Tất cả các biến đều không ảnh hƣởng đến Y). H1: Có ít nhất một i ≠ 0 (Có ít nhất một biến Xi ảnh hƣởng đến Y). Tìm giá trị thống kê kiểm định F (F-test) = F(k-1),(n-k),α = F (4, 25, 005) = 2,75 Xác định giá trị Ftính = 40.28537
So sánh nhận thấy Ftính > F-test
Vậy bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1 ở mức ý nghĩa 5%. Điều này chứng tỏ biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình hồi qui.
Hệ số xác định R2
Đây là chỉ số phản ánh mức độ thích hợp của mô hình, nó thể hiện bao nhiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập. Từ kết quả hồi qui R2 = 0,865 là chỉ số phản ánh mức độ thích hợp của mô hình. Nhƣ vậy, các yếu tố ảnh hƣởng đƣa vào trong mô hình ( diện tích sử dụng, khoảng cách đến trung tâm, khoảng cách đến kênh, an ninh trật tự) đã giải thích 86,5 % sự biến thiên của biến phụ thuộc cụ thể ở đây là giá nhà. Vậy mô hình thỏa mãn các điều kiện của một mô hình hồi quy tuyến tính.
Kiểm tra sự vi phạm các giả thiết của mô hình hồi qui xem phụ lục 2 Giải thích ý nghĩa của các biến
LN DT = 0,601 dấu của biến diện tích sử dụng cũng giống với kì vọng dấu ban đầu. Vậy nếu diện tích sử dụng của căn nhà tăng lên 1% thì giá nhà sẽ tăng lên 0,601%. Điều này cho thấy diện tích có ảnh hƣởng rất lớn đến giá nhà đất.
LN ANTT = 0,275 dấu của biến an ninh trật tự cũng giống nhƣ với dấu kì vọng ban đầu. Vậy nếu tình hình an ninh trật tự ở đây tốt hơn và tăng lên 1% thì giá nhà cũng sẽ tăng lên 0,275%.
LN KCDTT = - 0,302 dấu của biến khoảng cách đến các khu tiện nghi cùng với dâu kì vọng ban đầu, điều này cho thấy việc ở gần hay xa các tiện nghi trong cuộc sống
48
thì ảnh hƣởng đến giá nhà. Vậy nếu khoảng cách đến khu tiện nghi tăng lên 1% thì giá nhà ở đây sẽ giảm đi là 0,302%.
LN KC = 0,11 dấu của biến khoảng cách đến con suối giống nhƣ kì vọng ban đầu, vấn đề này cho thấy có sự ảnh hƣởng của ô nhiễm con suối đến giá nhà và nhà nào gần con suối thì giá nhà sẽ giảm xuống và ngƣợc lại. Vậy nếu khoảng cách đến suối tăng lên 1% thì giá nhà cũng sẽ tăng lên 0,11%. Hệ số này cũng cho thấy có sự biến đổi về giá nhà khi chất lƣợng môi trƣờng ở đây thay đổi mà cụ thể là khi khoảng cách đến con suối càng xa thì giá nhà sẽ tăng lên.
Mô hình trên cho thấy các yếu tố ảnh hƣởng đến giá nhà gồm diện tích sử dụng, khoảng cách đến khu tiện nghi, khoảng cách đến suối và tình hình an ninh trật tự. Trong đó thì yếu tố có tác động lớn nhất đến giá nhà là diện tích sử dụng của căn nhà.
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});