Ngoài phương pháp nội suy thì phương pháp sử dụng các mô hình toán học trong đó có mô hình Hedonic thường được dùng để xác định giá đất. Đây là kỹ thuật được sử dụng rộng rãi để phân tích thị trường cho một đối tượng cụ thể có nhiều đặc điểm khác nhau [43]. Để so sánh mức độ phù hợp của bộ chỉ số ảnh hưởng của các yếu tố đến giá đất của khu vực thị trấn Quốc Oai, luận văn lựa chọn một trong hai phương pháp hồi quy trọng số địa lý (GWR) và hồi quy bình phương nhỏ nhất OLS (Ordinary Least Squares) để đối sánh với kết quả giá đất xây dựng từ bộ chỉ số ảnh hưởng của các yếu tố. Với mô hình OLS, đây là kỹ thuật hồi quy toàn cầu được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ tuyến tính giữa một biến phụ thuộc với một hoặc nhiều biến độc lập. Mô hình OLS giả định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là đồng nhất về mặt không gian. Hồi quy trọng số địa lý (GWR) là kỹ thuật hồi quy cục bộ được sử dụng để ước tính mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc theo không gian. Trong lĩnh vực định giá đất, đây là 2 phương pháp được sử dụng phổ biến nhằm xác định mức độ đóng góp của biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Ngoài thể hiện mối quan hệ giữa các biến, mô hình GWR còn cho phép giải thích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thay đổi theo không gian. Với mô hình này, một số tham số được sử dụng để đánh giá mô hình bao gồm: Residual, AICc, R2 Adjusted. Trong đó:
- Residual (𝜀): là tổng bình phương phần dư trong mô hình, là sự khác biệt giữa giá trị y quan sát được với giá trị ước tính được trả về bởi GWR. Giá trị này càng nhỏ, sự phù hợp của mô hình GWR càng lớn.
- AICc: là thước đo hiệu suất mô hình được dùng để so sánh các mô hình hồi quy với nhau. Nếu có hai mô hình hổi quy, mô hình nào có giá trị AICc thấp hơn thể hiện sự phù hợp hơn với tập dữ liệu.
- R2 Adjusted: là thước đo mức độ phù hợp của mô hình với tập dữ liệu. Giá trị R2 biến thiên trong đoạn [0,1]. Mô hình có giá trị R2 càng cao, mức độ phù hợp của mô hình càng lớn.
Mô hình hồi quy OLS và mô hình hồi quy trọng số địa lý (GWR) được thể hiện theo công thức sau:
𝑌𝑖 = 𝛽𝑖0 + 𝛽𝑖1𝑋𝑖1 + 𝛽𝑖2𝑋𝑖2+. . . +𝛽𝑖𝑝𝑋𝑖𝑝 + 𝜀𝑖
Trong đó: 𝑌𝑖 là biến phụ thuộc.
𝑋𝑖1, 𝑋𝑖2...𝑋𝑖𝑝 là các biến độc lập có ý nghĩa giải thích biến phụ thuộc.
𝜀𝑖 là sai số ngẫu nhiên.
𝛽𝑖𝑝 là hệ số hồi quy của từng biến độc lập.
Luận văn này thực hiện kiểm định mối quan hệ giữa chỉ số cá biệt và chỉ số vị trí đến giá đất tại thị trấn Quốc Oai thông qua hai mô hình hồi quy. Mô hình giá đất có dạng như sau:
𝑃 = 𝛽0+ 𝛽1𝑉𝑖𝑡𝑟𝑖 + 𝛽2𝐶𝑎𝑏𝑖𝑒𝑡 + 𝜀
Với dữ liệu đầu vào là 126 điểm giá thị trường, luận văn chạy mô hình hồi quy OLS và GWR. Để đánh giá và so sánh hiệu suất của mô hình OLS và GWR, chỉ số R2 Adjusted và Akaike hiệu chỉnh được sử dụng. R2 Adjusted đại diện cho hệ số xác định và đo lường mức độ phù hợp của dữ liệu, giá trị R2 Adjusted có giá trị nằm trong khoảng [0;1]. Các giá trị R2 Adjusted cao hơn thể hiện mức độ phù hợp hơn của mô hình, tương ứng bởi phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập [45]. Tiêu chí Akaike được sử dụng cho nghiên cứu với cỡ mẫu nhỏ, đây là thước đo tương đối hiệu suất mô hình, trong đó giá trị AICc nhỏ hơn giữa hai mô hình sẽ thể hiện hiệu suất cao hơn. Còn hệ số VIF (hệ số phóng đại phương sai)
hơn 2 cho thấy tính đa tuyến giữa các biến trong mô hình. Khi đó, sai số chuẩn của các hệ số lớn, ước lượng có độ tin cậy thấp.
Bảng 3.21: Kết quả mô hình hồi quy OLS
Biến số Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Thống kê T
Hệ số chặn 6,08 0,48 12,61
K_vitri 20,69 1,55 13,34
K_Cabiet 14,10 1,15 12,24
R2 hiệu chỉnh = 0,8113; VIF = 1,18
Akaike’s Information Criterion (AICc): 534,72
Bảng 3.23 cho thấy, giá trị R2 hiệu chỉnh của mô hình OLS là 0,8113 cho thấy 81,13% giá đất tại thị trấn Quốc Oai được giải thích bởi các biến trong mô hình. Giá trị hồi quy tương ứng với biến vị trí và cá biệt lần lượt là 20,69 và 14,10. Giá trị VIF =1,18 < 2 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
Bảng 3.22: Kết quả chạy mô hình hồi quy GWR
Biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Thống kê T
Hệ số chặn 6,06 0,48 12,62
K_vitri 20,74 1,55 13,38
K_Cabiet 14,08 1,16 12,13
Phần dư: 0,01
R2 hiệu chỉnh = 0,8115
Akaike’s Information Criterion (AICc): 534,64
Trong mô mình GWR, giá trị R2 hiệu chỉnh là 0,8115 cho thấy 81,15%, giá đất tại thị trấn Quốc Oai được giải thích bởi các biến trong mô hình. Giá trị hồi quy tương ứng với biến vị trí và cá biệt lần lượt là 20,74 và 14,08. So sánh giá trị AICc giữa hai mô hình cho thấy, giá trị AICc của mô hình OLS là 534,72 lớn hơn giá trị AICc của mô hình GWR (534,64). Kết quả này thể hiện mô hình GWR có hiệu suất cao hơn so với mô hình OLS. Hơn nữa, giá trị R2 hiệu chỉnh của mô hình GWR cao hơn mô hình OLS, như vậy tính phù hợp của mô hình GWR với tập dữ liệu tốt hơn. Do đó, luận văn sử dụng kết quả mô hình GWR để đối sánh với kết quả giá đất của thị trấn Quốc Oai được xây dựng bằng bộ chỉ số ảnh hưởng của các yếu tố.
Như vậy, từ kết quả hồi quy GWR, mô hình giá đất có dạng sau:
𝑃 = 6,06 + 20,74. 𝐾𝑉𝑖𝑡𝑟𝑖+ 14,08. 𝐾𝐶𝑎𝑏𝑖𝑒𝑡+ 0,01
Từ phương trình hồi quy cho thấy, chỉ số vị trí và chỉ số cá biệt đều có tương quan thuận với giá đất. Khi giá trị chỉ số Vị trí tăng lên 0,1 đơn vị, giá đất ở đô thị
tại thị trấn Quốc Oai tăng 2,074 triệu đồng/m2 và ngược lại. Khi giá trị chỉ số Cá biệt tăng 0,1 đơn vị, giá đất ở đô thị tại thị trấn Quốc Oai tăng 1,408 triệu đồng/m2. Theo kết quả tính toán hệ số hồi quy, nhân tố vị trí (𝛽 = 20,74) là nhân tố có mức độ ảnh hưởng rất cao đến giá đất ở đô thị ở thị trấn Quốc Oai, nhân tố cá biệt có hệ số thấp hơn (𝛽 = 14,08). So sánh tỉ lệ ảnh hưởng của hai nhân tố này đến giá đất với trọng số xác định bằng phương pháp phân tích thứ bậc (AHP), kết quả cho thấy sự chênh lệch nhỏ khi xác định bởi hai phương pháp.
Bảng 3.23: Bảng so sánh trọng số nhân tố của phương pháp AHP và GWR
Trọng số nhân tố vị trí
Trọng số nhân tố cá biệt
Phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) 0,6 0,4 Phương pháp hồi quy trọng số địa lý (GWR) 0,596 0,404
Sử dụng kết quả mô hình hồi quy trọng số địa lý để định giá đất cho khu vực thị trấn Quốc Oai, kết quả thu được giá đất thị trường của từng thửa đất. Kết quả so sánh giá đất thực hiện bằng hai phương pháp được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 3.24: Bảng so sánh giá đất của phương pháp sử dụng chỉ số ảnh hưởng và phương pháp GWR Giá đất trung bình Giá trị trung vị Giá đất lớn nhất Giá đất nhỏ nhất Độ lệch chuẩn Phương pháp sử dụng chỉ số ảnh hưởng 13,54 12,72 28,42 6,53 4,75 Phương pháp hồi quy
GWR 13,68 13,27 26,46 9,67 4,02
Từ bảng 3.26, giá đất trung bình khi sử dụng hai phương pháp chênh lệch rất nhỏ (0,14 triệu đồng/m2). Tuy nhiên, giá trị trung bình này chưa phản ánh được tổng thể giá đất vì có thửa đất giá rất cao, nhưng có những thửa đất giá thấp. Do đó, nghiên cứu sử dụng giá trị trung vị để đánh giá mức giá đất tại thị trấn. Kết quả cho thấy, giá trị trung vị khi thực hiện bởi hai phương pháp rất sát nhau. Giá trị trung vị này cũng đã phản ảnh 50% các thửa đất có giá dưới 12,27 triệu đồng/m2. Kết quả so sánh phân bố không gian của giá đất tính bằng chỉ số của yếu tố ảnh hưởng và kết quả chạy mô hình hồi quy trọng số địa lý cho thấy có sự tương đồng về mức giá.
Hình 3.10: Kết quả so sánh phân bố không gian giá đất thực hiện bằng kỹ thuật nội suy IDW và phương pháp GWR
Hình 3.11: Biểu đồ chênh lệch giá đất của phương pháp dùng chỉ số ảnh hưởng của yếu tố và GWR
Qua biểu đồ, có thể thấy khi so sánh hai phương pháp sử dụng chỉ số yếu tố ảnh hưởng và phương pháp hồi quy trọng số địa lý, có thể thấy rằng, kết quả của hai phương pháp khá tốt, mức độ chênh lệch về giá không đáng kể. Từ hình 3.11, đồ thị mật độ xác suất có dạng hình chuông, do vậy các giá trị chênh lệch mức giá của hai phương pháp tuân theo hàm phân phối chuẩn. Để kiểm tra mức độ cho phép chênh lệch về giá của hai phương pháp, luận văn sử dụng giá trị trung bình và độ lệch chuẩn. Cơ sở của phương pháp kiểm tra này là nếu dữ liệu tuân theo phân bố chuẩn
thì khoảng 95% số quan sát nằm trong khoảng ( 𝒳 − 2𝑠, 𝒳 + 2𝑠 ) trong đó 𝒳 là trung bình mẫu và s là độ lệch chuẩn mẫu [14]. Giá trị độ lệch không nằm trong khoảng ( 𝒳 − 2𝑠, 𝒳 + 2𝑠 ) là các giá trị bất thưởng.
Theo thống kê, giá trị độ lệch trung bình là 𝒳 = 0,004 triệu đồng, độ lệch chuẩn là 𝑠 = 1,64. Như vậy, những giá trị chênh lệch nằm ngoài khoảng (0,004 - 2.1,64; 0,004 + 2.1,64) (- 3,28; 3,28) được coi là sự chênh lớn. Kết quả thống kê thể hiện 95,03% các thửa đất có chênh lệch trong ngưỡng cho phép. Trong đó số thửa có mức chênh lệch nhỏ hơn 1,64 triệu đồng/m2 chiếm 72,5%, số thửa có mức chênh lệch nhỏ hơn 2,5 triệu đồng/m2 chiếm tỉ lệ 89,01% tổng số thửa được định giá. Các kết quả này có sự chênh lệch không nhiều với các mẫu giá được điều tra bổ sung. Khoảng 3% các thửa đất có sự chênh lệch lớn về giá (chênh lệch hơn 4 triệu đồng/m2) nằm khu vực có ít điểm giá thu thập, hoặc giá thu thập không bao trùm các thửa đất, do đó ảnh hưởng đến kết quả nội suy.
Như vậy, kết quả thực nghiệm đã thể hiện tính chính xác khi sử dụng phương pháp chỉ số ảnh hưởng của các yếu tố trong công tác định giá. Với phương pháp này, kết quả định giá cho kết quả tương đương với các mô hình hồi quy khác như mô hình OLS và GWR. Theo đó, giá đất ở đô thị tại thị trấn Quốc Oai có sự khác biệt lớn giữa khu vực trung tâm và các khu dân cư trong làng, xóm của thị trấn. Trong khi ở trung tâm thị trấn, giá đất ở đô thị khá cao, có thửa lên đến 28 triệu đồng/m2 thì khu dân cư ở trong làng xóm giá đất ở đô thị chỉ bằng một nửa thậm chí bằng 1/4 so với khu trung tâm. Sự khác biệt lớn này chủ yếu do sự tác động của nhân tố vị trí tới giá đất.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Định giá đất ở đô thị là nhiệm vụ quan trọng không chỉ trong công tác quản lý nhà nước về đất đai mà còn trong thị trường bất động sản. Kết quả của luận văn đã cho thấy sự kết hợp phương pháp thống kê, GIS và phương pháp phân tích thứ bậc AHP trong công tác định giá đem lại kết quả tương đồng so với các mô hình hồi quy Hedonic.
2. Qua nghiên cứu, luận văn đã xây dựng được quy trình ứng dụng GIS và phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) trong định giá đất ở đô thị. Ưu điểm của quy trình là sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để lựa chọn danh mục các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất bằng phương pháp định lượng.
3. Kết quả thử nghiệm tại thị trấn Quốc Oai, huyện Quốc Oai, thành phố Hà Nội cho thấy, 16 yếu tố thuộc 5 nhóm nhân tố có ảnh hưởng đến giá đất ở đô thị tại thị trấn Quốc Oai. Trong đó, 9 yếu tố từ 2 nhóm nhân tố Vị trí và cá biệt có ảnh hưởng mạnh và tác động trực tiếp đến công tác định giá. Luận văn đã chỉ ra 03 yếu tố (loại đường tiếp giáp, khoảng cách đến trung tâm hành chính, khoảng cách đến chợ) có ảnh hưởng lớn nhất đến giá đất ở đô thị tại thị trấn Quốc Oai. Từ bộ trọng số và dữ liệu giá giao dịch thực tế trên thị trường, nghiên cứu đã xây dựng được bản đồ chỉ số ảnh hưởng của các yếu tố từ nhóm chỉ số nhân tố vị trí và nhóm chỉ số nhân tố cá biệt. Kết quả của các chỉ số này được sử dụng phục vụ định giá hàng loạt dựa trên thế mạnh phân tích không gian của GIS.
4. Qua quá trình định giá hành loạt, giá đất ở tại khu vực thị trấn Quốc Oai có sự phân hóa rõ rệt về mức giá tùy thuộc vị trí gần hay xa trung tâm thị trấn. Mức giá cao nhất khoảng 27 - 28 triệu đồng/m2 thuộc khu vực xung quanh trung tâm hành chính huyện Quốc Oai và bệnh viện đa khoa Quốc Oai, trong khi đó, mức giá thấp nhất là 6,5 triệu đồng/m2 nằm trong các cụm dân cư trong làng. Kết quả này cũng đã được so sánh với kết quả khi thực hiện bằng phương pháp GWR. Qua so sánh, sự chênh lệch kết quả giữa hai phương pháp là không đáng kể.
Qua quá trình thực hiện luận văn tác giả xin đưa ra một số kiến nghị sau: Cần có thêm những nghiên cứu về ứng dụng GIS và AHP trong định giá đất ở khu vực mang tính chất đối trọng như khu vực đang thực hiện quy hoạch, khu vực quy hoạch sử dụng đất đã ổn định để xác định khả năng ứng dụng của phương pháp này với các vùng khác nhau.
Ngoài ra, cần đẩy mạnh khai thác những điểm mạnh của GIS và thống kê toán học để nâng cao độ chính xác của công tác định giá đất phục vụ công tác quản lý thị trường quyền sử dụng đất và bất động sản.
DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN
1. Cuong Doan Quang, Tuan Tran Van, Hung Vu Khac (2019), Application of open source technology to buiding cadastral information system for land registration and complete cadastral records system (A case study of Hanoi city, Vietnam), FIG Peer Review Journal, ISSN 2307 - 4086.
2. Cuong Doan Quang (2019), GIS and Fuzzy logic approach for providing land value information: a case study in Hanoi city, 15th International Asian Urbanization Conference, Ho Chi Minh city.
3. Đoàn Quang Cương, Trần Quốc Bình (2019), Ứng dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích thứ bậc (AHP) trong định giá đất ở đô thị,
Tạp chí Khoa học: Các Khoa học Trái đất và Môi trường (Đã được chấp nhận đăng).
TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT
1. Trần Quốc Bình, Lê Phương Thúy, Đỗ Thị Minh Tâm (2010), "Nghiên cứu xây dựng phần mềm hệ thống thông tin đất đai cấp cơ sở ở khu vực đô thị (Thử nghiệm tại phường Nguyễn Du, quận Hai Bà Trưng, thành phố Hà Nội)", Đề tài NCKH QG.08.14.
2. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2014), Thông tư số 36 quy định chi tiết phương pháp định giá đất, xây dựng điều chỉnh bảng giá đất, định giá đất cụ thể và tư vấn xác định giá đất, Hà Nội.
3. Bộ Xây dựng (2005), TCVN 4054: 2005 Đường Ô tô - yêu cầu thiết kế, Hà Nội.
4. Phạm Khánh Chi (2016), GIS và thống kê không gian trong nghiên cứu cấu trúc không gian đô thị, truy cập ngày 19/08/2019, tại trang web
http://www.geoviet.vn/goc-ky-thuat/vn/401/474/535/0/gis-va-thong-ke- khong-gian-trong-nghien-cuu-cau-truc-khong-gian-do-thi-(phan-ii).aspx.