Từ mô hình cây quyết định xác định các vùng giá trị đất là các tổ hợp các yếu tố vị thế đất đai với các mức giá tƣơng ứng. Cụ thể trên địa bàn thành phố Bạc Liêu xác định đƣợc 14 vùng giá trị.
Sơ đồ cây phân vùng giá trị đất có thể đƣợc chuyển sang dạng hàm số toán học theo các bƣớc nhƣ sau.
Bƣớc 1: Xác định vùng giá trị đất theo sơ đồ cây.
Theo sơ đồ cây nhƣ trên thì mỗi vùng giá trị đất Vi là một tổ hợp các yếu tố đặc điểm vị thế đất đai Xi đƣợc xác định theo các nhánh từ nút gốc hàng thứ 1 đến nút lá hàng thứ 3:
V1 = (1, 2, 3) có mức giá tƣơng ứng là P1; V2 = (1, 2, 4) có mức giá tƣơng ứng là P2; V3 = (1, 5, 6) có mức giá tƣơng ứng là P3; V4 = (1, 5, 7) có mức giá tƣơng ứng là P4.
Bƣớc 2: Xây dựng hàm giá đất có dạng nhƣ theo công thức (1) căn cứ vào kết quả phân vùng giá trị đất đai:
(1) Trong đó:
P: Giá đất của vùng giá trị đất đai; Pmin : Giá đất thấp nhất trong khu vực;
Vi: Vùng giá trị đất đai thứ i (i = 1...n), là biến số nhị nguyên Vi {0, 1}; αi: Tham số mũ của hàm giá đất, xác định theo công thức: , với Pi là giá đất của vùng giá trị đất đai thứ i xác định bằng cây quyết định đã đƣợc xây dựng ở bƣớc 1. Tham số mũ của các vùng giá trị đƣợc tính toán và trình bày trong bảng 3.8.
1
2 5
4
3 6 7
Bảng 3.8: Tổng hợp các tham số mũ hàm giá của các vùng giá trị đất
STT Vùng giá trị đất Mức giá trung bình
(đồng/m2) Tham số mũ 1 V1 62.950,0 6,4 2 V2 54.214,0 6,3 3 V3 42.333,0 6,0 4 V4 29.402,0 5,7 5 V5 17.714,0 5,2 6 V6 17.336,0 5,2 7 V7 16.550,0 5,1 8 V8 8.686,0 4,5 9 V9 11.634,0 4,8 10 V10 9.087,0 4,5 11 V11 8.039,0 4,4 12 V12 8.194,0 4,4 13 V13 3.204,0 3,5 14 V14 1.375,0 2,6 15 Vmin 100,0
(Nguồn: Tổng hợp kết quả tính toán)
Khi chuyển vùng giá trị theo tổ hợp các đặc điểm vị thế sang dạng công thức toán học nhƣ trên với khả năng tùy biến của nó, dễ dàng bổ sung thêm các yếu tố cấu thành giá trị đất theo ý kiến của các chuyên gia để điều chỉnh định giá đất sát với giá chuyển nhƣợng đất trên thị trƣờng trong phạm vi sai số cho phép.
Công thức toán học xác định giá của các vùng giá trị cấu thành từ tổ hợp các yếu tố đặc điểm vị thế của đất đai là công cụ hữu ích cho việc hoàn thiện bảng giá đất ở tại các thành phố.
Nhƣ vậy để hoàn thiện phân cấp vị trí đất (vùng giá trị) thì phải căn cứ vào các yếu tố đặc điểm vị thế của đất đai, chuyển đổi tƣ duy xây dựng bảng giá đất theo tuyến và đoạn đƣờng sang tƣ duy vùng giá trị với việc sử dụng công cụ toán học thuần túy để tính toán điều chỉnh tăng giảm giá đất của các vùng theo sự xuất hiện của các yếu tố đặc điểm theo công thức P = Pmin eαX, khi xuất hiện yếu tố vị thế nào đó thì X = 1, khi không có yếu tố vị thế thì X = 0, tham số α đƣợc xác định bởi các chuyên gia hay bằng phƣơng pháp thống kê.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Kết luận
(1) Công tác xây dựng bảng giá đất hiện nay đƣợc tiến hành định kỳ mất nhiều công sức và kinh phí tài chính, nhƣng hiệu quả lại chƣa cao là do:(i) bảng giá không phù hợp với giá thị trƣờng, bị giới hạn bởi khung giátrần của Chính phủ đã quá lạc hậu không đƣợc cập nhật thƣờng xuyên; (ii) bảng giá không có tính công bằng giữa các các vùng và khu vực có sự tƣơng đồng về các điều kiện tự nhiên, kỹ thuật hạ tầng, kinh tế - xã hội và chính trị của đất đai, có nguyên nhân từ việc không xác định đƣợc các yếu tố vị thế đất đai và mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố này đến giá đất.
(2) Bảng giá bị giới hạn khung giá trần hiện nay không những gây thất thoát ngân sách, mà còn gây ra sự mất công bằng khi thực hiện nghĩa vụ tài chính giữa các ngƣời sử dụng đất với nhau.
(3) Các yếu tố đƣợc dự báo là có ảnh hƣởng đến giá đất đƣợc phân tích và phân cấp rõ ràng làm nguồn dữ liệu đầu vào cho phần mềm DTREG. Đây là các phần mềm phân tích thống kê có khả năng phân tích dữ liệu điều tra để xác định các yếu tố cấu thành giá trị đất đất và mức độ ảnh hƣởng của từng yếu tố đến giá đất.
(4) Bằng phần mềm DTREG xây dựng đƣợc mô hình cây quyết định,phân cấp các mức giá trung bình khác nhau tƣơng ứng với các vị trí theo từng tổ hợp các yếu tố cấu thành giá trị đất. Đây là kết quả khách quan và khoa học với các tiêu chí rõ ràng. Kết quả của mô hình có hệ số tƣơng quan cao, mô tả đƣợc 92,48% sự thay đổi của giá đất,với các biến dự báo quan trọng phản ánh các yếu tố vị thế của đất đai tại thành phố Bạc Liêu là khu vực, khả năng kinh doanh, cấp đƣờng và độ rộng đƣờng phố.
2. Kiến nghị
(1) Xây dựng hệ thống thông tin đất đai để phục vụ cho công tác quản lý đất đai nói chung và công tác định giá đất thông qua phân tích các số liệu về chuyển nhƣợng quyền sử dụng đất trên thị trƣờng bất động sản.
(2) Đề nghị điều chỉnh khung giá đất do Chính phủ quy định cho phù hợp với giá đất thị trƣờng.
(3) Đề nghị điều chỉnh quy trình xây dựng bảng giá đất đai của các địa phƣơng theo đề xuất hoàn thiện quy trình của đề tài. Để bảng giá đất đai phục vụ tốt cho công tác quản lý đất đai cũng nhƣ là tài liệu tham khảo hữu ích cho nhiều đối tƣợng khác trong các giao dịch về quyền sử dụng đất, quy trình định giá cần đƣợc xây dựng khách quan, khoa học, đảm bảo giá đất đƣợc xác định sát với giá chuyển nhƣợng trên thị trƣờng trong điều kiện bình thƣờng. Quy trình cụ thể gồm các bƣớc cơ bản: (i) công tác chuẩn bị; (ii) điều tra, thu thập số liệu, tài liệu; (iii) phân tích, xử lý số liệu để xác định và định lƣợng các yếu tố ảnh hƣởng đến giá bằng phƣơng pháp phân tích hồi quy; (iv) xây dựng phƣơng án giá và bảng giá; (v) trình thẩm định và phê duyệt.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
1. Ngô Đức Cát (2000),Giáo trình kinh tế tài nguyên đất, NXB Nông nghiệp.
2. Đào Thị Gọn (2007),Nghiên cứu ứng dụng phương pháp định giá đất tại thành phố Vũng Tàu, tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu, Đề tài cấp bộ - Bộ Giáo dục và Đào tạo. 3. Nguyễn Mạnh Hùng, Trần Văn Trọng, Lý Hƣng Thành, Trần Thanh Hùng,
Hoàng Hữu Phê(2008),Phương pháp định giá bất động sản ứng dụng lý thuyết Vị thế - chất lượng.
4. Trần Thanh Hùng (2000), Các cơ chế điều chỉnh nhà nước về quan hệ đất đai, Luận án tiến sỹ, GUZ, Matxcova.
5.Trần Thanh Hùng (2010), Lý thuyết Vị thế - Chất lượng: Các ứng dụng trong nghiên cứu và quản lý thị trường bất động sản, Tập san HTKH kỷ niệm 65 năm Ngày truyền thống ngành Quản lý đất đai – Bộ TN&MT.
6. Trần Thanh Hùng (2012), Mô hình toán học cho lý thuyết Vị thế - Chất lượng và ứng dụng trong định giá bất động sản, Tập san Hội thảo KHCN lần I Trƣờng Đại học Tài nguyên và Môi trƣờng Tp.HCM.
7. Trần Thanh Hùng & ctv (2012), Nghiên cứu xây dựng mô hình định giá đất ứng dụng lý thuyết Vị thế - Chất lượng tại thị xã Gò Công tỉnh Tiền Giang, Tập san Hội thảo KHCN lần I Trƣờng Đại học Tài nguyên và Môi trƣờng Tp.HCM. 8. Nguyễn Đình Kháng và Vũ Văn Phúc(2000),Một số vấn đề lý luận của Mác và
Lênin về địa tô, ruộng đất.
9. Đào Văn Khiêm và Bùi Thị Thu Hòa(2009),Tính toán giá trị kinh tế của đất đai tại một số tỉnh Đồng bằng sông Hồng.
10. Trịnh Hữu Liên (2009), Nghiên cứu cơ sở khoa học và phương pháp xây dựng vùng giá trị đất, Đề tài NCKH cấp Bộ.
11. Nguyễn Thị Mỹ Linh (2011), Ứng dụng mô hình "Decision Tree" trong định giá đất hàng loạt ở Việt Nam.
12. Dƣơng Thị Bình Minh, Trần Thanh Hùng, Nguyễn Thị Mỹ Linh (2012),Thuế đất trống – Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng đất, Tạp chí Phát triển (số 175, tháng 1/2012).
13. Nguyễn Khắc Minh (2002),Các phương pháp phân tích và dự báo trong kinh tế, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.
14. NXB Nông nghiệp(1980), Những quy định về quản lý ruộng đất.
15. Hoàng Hữu Phê và Patrick Wakely (Vol. 37, No. 1, January 2000),Vị thế - chất lượng và sự lựa chọn khác: Tiến tới một Lý thuyết mới về Vị trí Dân cư Đô thị,Tạp chí Đô thị học (Urban Studies)xuất bản tại Vƣơng quốc Anh.
16.Hoàng Hữu Phê (2013),Điều tra khảo sát thí điểm tính toán chỉ số giá bất động sản ứng dụng lý thuyết Vị thế - Chất lượng, Dự án SNKT., Bộ Xây dựng. 17. Tôn Thất Nguyễn Thiêm (2005), Dấu ấn thương hiệu, tập 1,2,3, NXB Trẻ. 18. Tổng cục địa chính (2000),Cơ sở khoa học cho việc hoạch định các chính sách
và sử dụng hợp lý quỹ đất đai, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp nhà nƣớc. 19. Tổng cục Quản lý đất đai – Bộ TN&MT (2011), Thử nghiệm xây dựng mô hình
định giá đất làm cơ sở xây dựng bảng giá đất trên địa bàn cấp tỉnh, Dự án SNKT.
20. Bùi Ngọc Tuân (2004), Nghiên cứu một số nguyên nhân cơ bản làm biến động giá đất đô thị trên thị trường và đề xuất phương pháp định giá đất đô thị phù hợp ở nước.
21. Viện Nghiên cứu và Phổ biến kiến thức bách khoa (1998), Đại từ điển kinh tế thị trường.
22. Đặng Hùng Võ(2012),Đổi mới pháp luật về tài chính đất đai, Tạp chí Tài chính (số 10/2012).
23. Mã Khắc Vỹ, (Tôn Gia Huyên và các cộng sự biên dịch) (1995), Lý luận và phƣơng pháp định giá đất đai, NXB Cải cách, Bắc Kinh.
Tiếng Anh
24. Alonso W. (1964),Location and Land Use, Harvard University Press, Cambridge, Massachusetts.
25. Edward Glaeser (2002), Non-Market Interactions, Department of Economics, Harvard University.
26. Kim Jeong Moon. (2010),Residential Location Decisions: Heterogeneityand the Trade-off between Location and Housing Quality, Dissertation, Ohio State University.
27. Land Administration in Sweden (2012),an overview, Olof Färnkvist, Lantmäteriet.
28. Von Thunen J. H. (1826),Der Isolierte Staat in Beziehung auf Landwirtschaft un National Ekonomie, Hamburg, English translation, C.M. Wartenburg (1966)
PHỤ LỤC
1. Giới thiệu phần mềm DTREG
DTREG là chƣơng trình phân tích thống kê mạnh mẽ, có khả năng xây dựng cây quyết định phân lớp, hồi quy và máy vector hỗ trợ (SVM) để mô tả mối liên hệ giữa dữ liệu, và có thể sử dụng để dự đoán giá trị khảo sát trong tƣơng lai.
DTREG chấp nhận tập hợp dữ liệu chứa nhiều dòng với một cột cho mỗi biến. Một trong các biến là biến mục tiêu, giá trị của nó đƣợc mô hình hóa và đƣợc dự đoán nhƣ là một hàm của biến dự báo. DTREG phân tích giá trị và cho ra một mô hình chỉ cách tốt nhất để dự đoán giá trị của biến kết quả dựa trên giá trị biến dự báo. Ngoài việc xây dựng mô hình dự báo, DTREG còn đo chất lƣợng mô hình.
DTREG có thể tạo những mô hình cây đơn cổ điển (SingleTree) cũng nhƣ TreeBoost, Decision Tree Forest gồm có nhiều cây. DTREG cũng có thể xây dựng mô hình Support Vector Machine (SVM) và Hồi quy logictic (Logistic Regression).
DTREG bao gồm ngôn ngữ chuyển đổi dữ liệu (DTL: data transformation language) để chuyển đổi biến, tạo ra biến mới và chọn các dòng để phân tích.
Chƣơng trình DTREG phân tích tập giá trị dữ liệu và tạo ra cây quyết định. Cây quyết định có thể sử dụng để dự đoán giá trị của biến mục tiêu dựa trên những giá trị của những biến dự báo. Giống nhƣ một cái cây thật, cây quyết định có gốc, nhánh và lá. Một dự đoán đƣợc tạo bằng cách căn cứ vào cây từ gốc, theo nhánh trái hoặc phải dựa vào giá trị biến dự báo cho đến khi tới lá. Mỗi lá chỉ ra giá trị có khả năng phù hợp nhất cho biến mục tiêu đã cho bởi giá trị dự báo dẫn đến lá.
Khái niệm cây quyết định đã có từ lâu, nó bắt nguồn từ khái niệm cơ bản về quá trình suy diễn, nhƣng khả năng phân tích một tập dữ liệu lớn với nhiều biến lại đòi hỏi năng lực của máy tính rất lớn mà điều này là không khả thi cho đến hiện nay, khi mà những máy tính tốc độ cao đƣợc phát triển.
Kỹ thuật cây quyết định là một công cụ mạnh và hiệu quả trong việc phân lớp và dự báo. Các đối tƣợng dữ liệu đƣợc phân thành các lớp. Các giá trị của đối tƣợng dữ liệu chƣa biết sẽ đƣợc dự đoán, dự báo. Tri thức đƣợc rút ra trong kỹ thuật này thƣờng đƣợc mô tả dƣới dạng tƣờng minh, đơn giản, trực quan, dễ hiểu đối với ngƣời sử dụng.
DTREG có các đặc tính ƣu việt sau:
- Dễ sử dụng: DTREG là một ứng dụng thiết thực đƣợc cài đặt dễ dàng trên các hệ thống Windows bất kỳ. DTREG dùng giá trị phân cách dấu phẩy những file dữ liệu để dễ dàng tạo ra hầu hết các nguồn dữ liệu bất kỳ. Một khi bạn tạo những file dữ liệu của bạn, ngay khi cung cấp nó vào trong DTREG, và để DTREG làm tất cả công việc tạo cây quyết định, SVM hoặc mô hình Logistic Regression. Ngay cả những phân tích phức tạp cũng có thể thực hiện trong vài phút.
- Cây phân lớp và cây hồi quy: DTREG có thể xây dựng cây phân lớp nơi mà biến kết quả đƣợc dự đoán là categorical và cây hồi quy khi mà biến kết quả là continuous nhƣ số lƣợng thu vào hoặc bán ra.
Bằng cách đánh dấu (check) một button, bạn có thể điều khiển DTREG xây dựng một lớp mô hình Single-tree, một mô hình TreeBoost gồm có một chuỗi cây, Decision Tree Forest.
- Tự động tỉa (pruning) cây: DTREG sử dụng V-fold cross-validation để quyết định kích thƣớc tối ƣu của cây. Thủ tục này để tránh vấn đề vƣợt giới hạn nơi đó cây phát sinh phù hợp tốt với dữ liệu “huấn luyện” nhƣng không cung cấp dự đoán chính xác dữ liệu mới.
- Việc chia thay thế (Surrogate splitters) cho dữ liệu thiếu: DTREG sử dụng một kỹ thuật tinh vi để giải quyết việc chia thay thế dữ liệu (Surrogate splitters ) trong trƣờng hợp thiếu giá trị. Điều này cho phép những trƣờng hợp có giá trị và một vài trƣờng hợp thiếu giá trị đƣợc sử dụng để dự đoán giá trị cho những trƣờng hợp thiếu giá trị.
- Trình bày trực quan cây: DTREG có thể trình bày cây quyết định đã phát sinh trên màn hình, ghi vào file hình ảnh .jpg hoặc file .png để in nó. Khi in DTREG sử dụng kỹ thuật tinh vi để đánh số cây qua nhiều trang.
- DTREG chấp nhận dữ liệu text cũng nhƣ dữ liệu số: Data transformation language (DTL) DTREG bao gồm một ngôn ngữ chuyển đổi dữ liệu để chuyển đổi biến, tạo các biến mới.
- Lƣu những thông tin đã phân tích vào Project files: DTREG lƣu tất cả những thông tin về biến, phân tích tham số cũng nhƣ bản tƣờng thuật và cây phát
sinh vào project file. Sau này bạn có thể mở project file, những tham số thay đổi hoặc trả về với một tập dữ liệu khác.
- Cho điểm những giá trị dự đoán: Khi cây quyết định đã đƣợc xây dựng, bạn có thể dùng DTREG để cho điểm tập dữ liệu mới và giá trị dự đoán cho biến kết quả.
- Tạo Source code tính điểm: Chức năng “Translate” trong DTREG phát sinh source code C, C++ và SAS@ để tính toán giá trị dự đoán. Source code này có thể đƣợc bao gồm trong chƣơng trình ứng dụng để thực hiện việc cho điểm vùng dữ liệu lớn.
- Có khả năng rất mạnh: Enterprise Version của DTREG có thể sử dụng không giới hạn số dòng dữ liệu. DTREG có thể xây dựng cây phân lớp với những biến dự báo có hàng trăm loại biến dự báo đƣợc sử dụng một thuật toán gom cụmhiệu quả. (Nhiều chƣơng trình cây quyết định khác hạn chế biến dự báo tối đa là 16 loại).
- Thƣ viện DTREG COM: DTREG COM Library có thể đƣợc gọi từ chƣơng trình ứng dụng để tính toán dự báo giá trị biến kết quả sử dụng cây quyết định phát