Qua kết quả của bài nghiên cứu, cho thấy đƣợc giá của BĐS trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh không nhữnng chỉ phụ thuộc vào diện tích đất, diện tích nhà mà còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhƣ yếu tố về chiều ngang mặt đƣờng/hẻm phía trƣớc và vị trí của BĐS. Trong cùng một khu vực, BĐS có diện tích đất lớn, chiều ngang mặt đƣờng phía trƣớc rộng và ở vị trí mặt tiền đƣờng thì giá BĐS này sẽ cao hơn gấp nhiều lần so với BĐS có cùng đặc điểm nhƣng ở vị trí trong hẻm. Bên cạnh đó, yếu tố khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận 6 cũng có ảnh hƣởng tới giá BĐS, điều này chứng tỏ nhu cầu sống và làm việc tại các khu vực gần trung tâm là tƣơng đối cao, vì thuận lợi về mặt lợi thế kinh doanh, giao thông, tiết kiệm đƣợc thời gian và chi phí di chuyển. Với tính chất “tính chịu ảnh hƣởng lẫn nhau” của BĐS, vấn đề đặt ra có liên quan chủ yếu là giao thông, việc mở rộng chiều ngang mặt đƣờng/hẻm phía trƣớc BĐS, một mặt làm giảm thiểu tình trạng kẹt xe, ùn tắc giao thông nhƣng đồng thời cũng làm cho cảnh quan phía trƣớc BĐS thoáng mát, làm giá trị BĐS tăng. Vì vậy, cần điều chỉnh giá đất để phù hợp với thị trƣờng.
Đất đai là tài nguyên quan trọng, việc xác định giá đất để tính toán giá trị quyền sử dụng đất khi nhà nƣớc tiến hành trao quyền sử dụng đất cho các đối tƣợng sử dụng là cần thiết, tránh thất thoát, lãng phí tài nguyên quốc gia. Công tác xây dựng bảng giá đất hiện nay đƣợc tiến hành hàng năm mất nhiều công sức và kinh phí tài chính, nhƣng hiệu quả lại chƣa cao do: (i) bảng giá không phù hợp với giá thị trƣờng, bị giới hạn bởi khung giá trần của Chính phủ đã quá lạc hậu không đƣợc cập nhật thƣờng xuyên; (ii) bảng giá không 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 việckhông xác định đƣợc các yếu tố vị thế đất đai và mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố này đến giá đất. 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. Do đó, cần 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 BĐS. Đề nghị điều chỉnh khung giá đất do Chính phủ quy định cho phù hợp với giá đất thị trƣờng, điều chỉnh quy trình xây dựng bảng giá đất đai của các địa phƣơng 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.
Theo bảng giá đất ở quận 6, TP. Hồ Chí Minh ban hành kèm theo số 51/2014/QĐ-UBND ngày 31/12/2014 của Ủy ban nhân dân TP. Hồ Chí Minh mới ban hành áp dụng từ ngày 01/01/2015 đến 31/12/2019 thì mức giá cao nhất trong bảng giá đất của quận 6 chỉ là 43,6 triệu đồng/m2, mức giá này là quá thấp so với giá trị mà đề tài ƣớc lƣợng đƣợc từ số liệu thực tế. Vì vậy, để phù hợp với đơn giá thị trƣờng, mỗi năm nhà nƣớc nên ban hành lại bảng giá đất có tính đến các yếu tố của thị trƣờng, các yếu tố tác động đến giá đất do việc chênh lệch về giá đất có thể sẽ dẫn đến các tình trạng sau:
Thứ nhất, ảnh hƣởng đến các khoản thu phí, lệ phí của ngân sách nhà nƣớc do khung giá đất quá thấp, mức giá mà Nhà nƣớc ban hành là cơ sở để áp dụng thu lệ phí trƣớc bạ đối với ngƣời mua tài sản và là cơ sở so sánh với giá giao dịch do ngƣời bán và ngƣời mua kê khai trên hợp đồng để xác định thuế thu nhập cá nhân mà bên bán phải chịu, dẫn đến tình trạng kê khai ngang bằng với giá do Nhà nƣớc quy định nhằm trốn tránh nghĩa vụ thuế, gây tổn thất cho ngân sách. Đồng thời, với mức giá giao dịch đƣợc xác định trên hợp đồng giao dịch có công chứng sẽ không phản ánh đúng với giá cả trên thị trƣờng.
Thứ hai, mất hiệu lực nhà nƣớc trong công tác đền bù, giải tỏa mặt bằng khi Nhà nƣớc thu hồi đất để thực hiện các công trình công cộng do giá đền bù, giải tỏa căn cứ vào giá do Nhà nƣớc ban hành hoặc giá thị trƣờng tại thời điểm giải tỏa, đền bù nhƣng do khung giá đất quá thấp và thời gian chờ xác định giá đất theo giá thị trƣờng thì quá dài dẫn đến tình trạng ngƣời dân không chịu di dời, làm chậm tiến độ thi công, gây thiệt hại cho cả ngƣời dân, nhà đầu tƣ và Nhà nƣớc.
Do đó, cần phải điều chỉnh nâng khung giá đất phù hợp với giá thị trƣờng thông qua việc xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh để ƣớc tính mức giá thị trƣờng chính xác. Điều này sẽ cải thiện đƣợc tình trạng thất thu ngân sách, hiệu lực quản lý Nhà nƣớc đƣợc thi hành, quyền lợi của ngƣời dân đƣợc đảm bảo, dẫn đến thị trƣờng nhà ở đƣợc bình ổn và phát triển bền vững.
Từ kết quả của nghiên cứu và thực tế tình hình thị trƣờng nhà đất tại TP. Hồ Chí Minh hiện nay, tác giả đƣa ra một số gợi ý cho các chủ thể nhƣ sau:
Đối với nhà nƣớc:
Mặc dù giá cả hình thành dựa trên quan hệ cung cầu, do thị trƣờng quyết định nhƣng cũng cần có một cơ quan thẩm định giá của Chính phủ để xác định rõ mức giá thực của căn nhà, làm thông tin tham khảo và thẩm định cho đúng với giá trị thực cũng nhƣ giá thị trƣờng, góp phần xây dựng một thị trƣờng BĐS lành mạnh.
Phải có lộ trình quy hoạch cũng nhƣ phân lô nhóm khu vực và quy định giá đất cụ thể, có thể thay đổi theo từng giai đoạn nhƣng phải đảm bảo phù hợp với thị trƣờng, với khả năng và thu nhập của ngƣời dân.
Công tác đền bù, giải phóng mặt bằng ngoài việc thực hiện theo quy định còn phải đảm bảo quyền lợi cho ngƣời dân. Việc đền bù khảo sát phải đƣợc điều tra nghiên cứu cẩn thận, giá trị từng căn nhà nên đƣợc mở rộng bằng nhiều cách tính khác nhau, trong đó nên áp dụng mô hình Hedonic trong việc định giá.
Xây dựng các định chế hỗ trợ thị trƣờng mang tính chuyên nghiệp nhƣ sàn giao dịch BĐS để mọi thông tin thị trƣờng đƣợc cập nhật kịp thời, đầy đủ và chính xác, hỗ trợ cho nhà đầu tƣ từ tiếp cận đến lúc ra quyết định.
đối tƣợng cần sử dụng có thể tiếp cận đến các nguồn thông tin một cách dễ dàng, nhanh chóng, trung thực và đầy đủ nhất.
Đối với nhà đầu tƣ, công ty thẩm định giá:
Khi quyết định đầu tƣ vào một BĐS, nhà đầu tƣ nên tham khảo sơ qua về mô hình định giá để lƣợng hóa các nhân tố tác động sao cho giá cả đƣợc chấp nhận một cách hợp lý, phù hợp với giá cả thị trƣờng để tránh bị thiệt hại.
Khi đầu tƣ vào BĐS, đặc biệt là thị trƣờng nhà ở xây mới, các nhà đầu tƣ nên quan tâm đến cấu trúc của ngôi nhà cũng nhƣ vị thế của nó, ngoài việc phù hợp với thị hiếu của ngƣời dân còn phải phù hợp với khả năng chi trả của họ.
Các công ty thẩm định giá nên sử dụng kết quả của mô nghiên cứu này và thay thế các biến để ứng dụng trong việc định giá nhà ở đƣợc nhanh chóng và có độ tin cậy cao hơn, kết quả định giá mang tính khách quan hơn.
Đối với ngƣời bán nhà:
Nên tham khảo kết quả của mô hình nghiên cứu để có thể định giá bán tốt nhất cho BĐS của mình.
Quan tâm đến các nhân tố thuộc về đặc điểm cấu trúc xây dựng và vị trí xây dựng để làm căn cứ xác định giá bán hợp lý và có lợi nhuận tốt nhất.
Trƣớc khi quyết định bán nhà có thể cải tạo một số công trình mà có thể nhận thấy sẽ có lợi cho ngôi nhà để đƣợc giá cao. Tuy nhiên khi áp dụng cách thức này cần quan tâm đến chi phí và lợi ích đạt đƣợc
Đối với ngƣời mua nhà:
Có thể tham khảo thông tin từ nghiên cứu, chú ý tới các nhân tố chủ yếu tác động mạnh mẽ đến giá nhà làm căn cứ xác định giá mua cho phù hợp với nhu cầu cũng nhƣ khả năng tài chính của mình.
Sử dụng các kết quả của mô hình nghiên cứu kết hợp với các phƣơng pháp tính toán giá nhà ở khác nhau để có căn cứ thỏa thuận giá mua nhà với ngƣời bán. Ngoài các phƣơng pháp so sánh hay chi phí thì nên kết hợp với việc sử dụng mô hình hồi quy nhằm có một căn cứ khoa học cho việc ra quyết định của mình.
thì các nhân tố thuộc về cấu trúc, chất lƣợng cũng nhƣ vị thế của căn nhà có ảnh hƣởng mạnh mẽ đến giá nhà. Ngƣời mua cần lƣu ý để đánh giá kịp thời tác động của các nhân tố này đến giá BĐS muốn mua.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT
1. Bộ Tài chính: Thông tƣ số 114/2004/TT-BTC ngày 26 tháng 11 năm 2004. 2. Bộ Tài chính: Thông tƣ số 145/2007/TT-BTC ngày 06 tháng 12 năm 2007. 3. Chính phủ: Nghị định số 188/2004/NĐ-CP ngày 16 tháng 11 năm 2004. 4. Chính phủ: Nghị định số 123/2007/NĐ-CP ngày 27 tháng 07 năm 2007. 5. David Begg, Stanley Fischer và Rudiger Dorndusch (2005), Kinh tế học vĩ
mô, bản dịch của NXB Thống kê.
6. Hoàng Văn Cƣờng, 2006. Thị trường bất động sản. NXB Xây dựng, Hà Nội. 7. Hoàng Hữu Phê và Patrick Wakely, 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,
xuất bản tại Vƣơng quốc Anh, Vol. 37, No. 1.
8. Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu
với SPSS. NXB Thống kê, Hà Nội.
9. Lê Thanh Ngọc, 2014. Bong bóng bất động sản nhà đất để ở tại TP. Hồ Chí
Minh. Luận án tiến sĩ. Trƣờng Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh.
10.Lê Thị Huyền Trâm, 2012. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở tại Thành phố Cần Thơ. Luận văn thạc sĩ. Trƣờng Đại học Cần Thơ.
11.Lục Mạnh Hiển, 2014. Định giá nhà ở thương mại xây dựng mới ở các doanh nghiệp đầu tư, xây dựng và kinh doanh nhà ở. Luận án tiến sĩ. Trƣờng Đại học Kinh Tế Quốc Dân.
12.Nguyễn Đình Thọ, 2011. Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh. NXB Lao động – Xã hội, Hà Nội.
13.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. Tạp chí địa chính tháng 6/2008, trang 1-8.
14.Nguyễn Ngọc Vinh, 2008. Nhân tố chính sách tác động đến giá nhà ở, nghiên cứu tình huống tại Việt Nam. Tạp chí phát triển kinh tế, số 254.
Nguyễn Ngọc Vinh, 2012. Thẩm định giá bất động sản. NXB Lao động - Xã hội, Hà Nội.
16.Nguyễn Quốc Nghị, 2012. Ứng dụng mô hình Hedonic xác định các nhân
tố ảnh hưởng đến giá nhà cho thuê ở thành phố Cần Thơ. Kỷ yếu Khoa
học 2012: 186-194.
17.Nguyễn Thế Huấn, Phan Thị Thu Hằng, Hồ Thị Lam Trà, Nguyễn Văn Quân, 2009. Giáo trình Định giá đất và Bất động sản. NXB Nông nghiệp,
Hà Nội.
18.Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, Nguyễn Khánh Duy, 2009. Dự báo
và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính. NXB Thống kê, Hà Nội.
19.Quốc hội Việt Nam: Bộ luật dân sự Việt Nam năm 2005. 20.Quốc hội Việt Nam: Luật Giá năm 2012.
21.Tổng cục Thống kê: Niên giám thống kê năm 2015.
22.Thái Bá Cẩn, 2003. Thị trường bất động sản - Những vấn đề lý luận và thực
tiễn ở Việt Nam. NXB Tài chính, Hà Nội.
23.Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang, 2011. Ứng dụng mô hình Hedonic về các yếu tố ảnh hưởng tới giá bất động sản tại TP. Hồ Chí Minh, Tạp chí Phát
triển kinh tế, số 254, trang 18-23.
24.Viện Thẩm định giá Hoa kỳ, “The Appraisal of Real Estate”, Twelfth Edition. Appraisal Institue.
TIẾNG ANH
25.Adair, A. S. , Greal, S. , Smyth, A, Cooper, J & Ryley, T. , 2000. House prices and accessibility: The testing of relationships within the Belfast urban area. Housing Studies.
26.Anna Scherbina (2012), Asset Bubbles: an Application to Residential Real Estate, European Financial Management, 18 (3)
27.Anthony Owusu-Ansah (2012), Examination of the Determinants of Housing Values in Urban Ghana and Implications for Policy Makers,
28.Brasington, Diane Hite (2008). A mixed index approach to identifying hedonic price models. Regional Science and Urban Economics, Vol. 38, pp 271-284.
29.Cebula J.Richard (2009), “The Hedonic Pricing Model Applied to the Housing Market of the City of Savannah and Its Savannah Historic Landmark District”, The Review of Regional Studies, 39 (1), 9–22.
30.Court A. T. (1939), Hedonic Price Indexes with Automotive Examples, The
Dynamics of Automobile Demand, New York: General Motors, p: 387-399.
31.Eda Ustaoglu (2003). Hedonic Price Analysis of Office Rents: A Case Study
Of The Office Market In Ankara. Middle East Technical University,
Unpublished MSc. Thesis.
32.Gabriel Kayode Babawale (2011). The impact of Neighbourhood Churches
on House Prices. Journal of Sustainable Development Vol 4, No. 1, pp 246-
253.
33.Goodman, Allen C. , 1998. Andrew Court and The invention of Hedonic price analysis. Journal of urban economics, vol 44, pp 291-298.
34.Griliches Z. (1971). Hedonic Price Indexes for Automobiles: An Econometric Analysis of Quality Change, Price Indexes and Quality
Change, Harvard University Press, p: 55-87.
35.Hasan Selim (2009). Determinants of house prices in Turkey: Hedonic regression versus artificial neural network. Expert Systems with
Applications 36, pp 2843-2852.
36.Hoang Huu Phe and Patrick Wakely (2000), “Status, Quality and the Other Trade- off: Towards a New Theory of Urban Residential Location”, Urban
Studies, 37(1), 7-35.
37.James R. Follain Jr., Stephen Malpezzi (1981). The flight to the suburbs: Insights gained from an analysis of central-city vs suburban housing cost.
Quality”, Journal of the American Statistical Association, 65(330), 532-548. 39.Kim, 2007. North versus South: The impact of social norms in the market
pricing of private property rights in Vietnam. World Development, Vol. 35,
No. 12, pp 2079-2095.
40.Lancaster K. J. (1966). A new Approach to Consumer Theory, Journal of Political Economy, Vol. 74, p: 132-156.
41.Malpezzi Stephen (2002). Chapter 5: Hedonic Pricing Models: A Selective
and Applied Review, Housing Economics and Public Policy, Blackwell
Science Ltd, Oxford, UK.
42.Morancho A. Bengochea (2003). A Hedonic Valuation of Urban Green Areas. Landscape and Urban Planning, Vol. 66, pp 35-41.
43.Ottensmann, J. R., Seth Paytona, and Joyce Man (2008), “Urban
Location and Housing Prices within a Hedonic Model”, The Journal of
Regional Analysis & Policy.
44.Shimizu Chihiro (2009). “Estimation of Hedonic Single-Family House GIA Function Considering Neighborhood Effect Variables”, Journal of Real Estate Finance and Economics, 35, 476-495
45.Ridker, Ronald G., & John A. Henning (1967). The Determinants of Residential Property Values with Special Reference to Air Pollution, The
Review of Economics and Statistics, Vol. 49, No. 2, p: 246-257.