Biến Mơ hình cộng Mơ hình nhân Mơ hình mũ Mơ hình hỗn hợp
R2 81,7% 97,4% 83,6% 97,4%
R2 hiệu chỉnh 81,4% 97,4% 83,3% 97,4%
Sai số ước lượng 32870,99 0,268275 0,6778445 0,2696779
Bảng 2.5 cho thấy mơ hình nhân và mơ hình hỗn hợp có hệ số R2 hiệu chỉnh là 97,4% đạt cao nhất trong 4 mơ hình. Trong hai mơ hình nhân và mơ hình hỗn hợp thì mơ
hình hỗn hợp phù hợp với các quy luật kinh tế bất động sản Do đó, mơ hình được tác giả chọn lựa cho việc dự báo giá là mơ hình hỗn hợp. Cụ thể:
Kỳ vọng dấu:
Kết quả hồi quy mơ hình cho thấy các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê và có dấu phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả.
STT Mơ hình Kỳ vọng dấu Dấu mơ hình
1 GIA/DON_GIA 2 1/KC_TT + + 3 LOAI_DGT + + 4 KET_XE + + 5 LOAI_SD + + 6 MTST - - 7 VI_TRI + + 8 LND_TICH + +
Từ kết quả trên có thể chuyển sang cơng thức tốn học sau đây:
LnP = 1,157 + 1,414VI_TRI – 0,056MTST + 0,281LOAI_DGT + 0,083KET_XE + 0,143LOAI_SD + 2,2941/KC_TT + 1,211LND_TICH
Hay
LnP = 1,157 + 1,414X1 - 0,056X2 + 0,281X3 + 0,083X4 + 0,143X5 + 2,294X6 +1,211LnY
Suy ra mơ hình hỗn hợp được tác giả lựa chọn như sau:
P = e1,157e1,414X1 – 0,056X2 + 0,281X3 + 0,083X4 + 0,143X5 + 2,294X6Y1,211
Thảo luận kết quả mơ hình:
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy khoảng cách từ vị trí bất động sản đến trung tâm thành phố, diện tích đất, loại đường giao thơng nơi bất động sản tọa lạc, loại hình sử dụng chính của đoạn đường nơi bất động sản tọa lạc, môi trường sinh thái xung quanh nơi bất động sản tọa lạc, vị trí bất động sản ở mặt tiền hay ở trong hẻm,
tình trạng kẹt xe nơi bất động sản tọa lạc có ảnh hưởng đến đơn giá đất. Cụ thể ảnh hưởng các yếu tố này như sau:
- Khoảng cách từ vị trí bất động sản đến trung tâm thành phố, hệ số hồi quy của biến 1/KC_TT có giá trị là 2,294, mang dấu (+) tức là khoảng cách từ vị trí bất động sản đến trung tâm thành phố càng gần, thì đơn vị đảo nghịch thời gian lưu thơng tăng thì đơn giá đất sẽ tăng lên.
- Diện tích đất, hệ số hồi quy của biến này có giá trị là 1,211, mang dấu (+) tức là diện tích bất động sản tăng lên thì đơn giá sẽ tăng. Cụ thể khi diện tích bất động sản tăng thêm 1% thì đơn giá bất động sản sẽ tăng 1,211%.
- Loại hình sử dụng chính của đoạn đường nơi bất động sản tọa lạc, hệ số hồi quy của biến này có giá trị là 0,281, mang dấu (+) tức là bất động sản cứ tọa lạc trên đoạn đường có khả năng kinh doanh sinh lời thì đơn giá đất sẽ tăng tương ứng e0,281 – e0 = 0,324 triệu đồng.
- Môi trường xung quanh nơi bất động sản tọa lạc, hệ số hồi quy của biến này có giá trị là -0,056, mang dấu (-) tức là môi trường xung quanh bất động sản bị ơ nhiễm thì đơn giá đất sẽ giảm e0 - e-0,056 = 0,054 triệu đồng so với bất động sản tọa lạc tại môi trường không ô nhiễm.
- Vị trí đất mặt tiền hay đất hẻm, hệ số của biến này có giá trị là 1,414, mang dấu (+) tức là trung bình bất động sản tọa lạc trên mặt tiền có đơn giá cao hơn bất động sản tọa lạc trong hẻm e1,414 – e0 = 3,112 triệu đồng.
- Tình trạng kẹt xe nơi bất động sản tọa lạc, hệ số hồi quy của biến này có giá trị là 0,083, mang dấu (+) tức là trung bình bất động sản tọa lạc trên đoạn đường khơng có tình trạng kẹt xe thì đơn giá sẽ cao hơn bất động sản toạ lạc trên đoạn đường kẹt xe e0,083
– e0 = 0,086 triệu đồng.
Tóm tắt chương 2
Trên cơ sở lý thuyết đã trình bày trong chương 1, chương 2 tiến hành đề xuất mơ phân tích phù hợp với mục đích thẩm định giá đất hàng loạt trên địa bàn Quận 11.
Phương pháp nghiên cứu được sử dụng là nghiên cứu định lượng thông qua phần mềm SPSS để phân tích hồi quy, kiểm định sự phù hợp nhằm xác định tầm quan trọng và mức độ ảnh hưởng của các biến trong mơ hình nghiên cứu đề xuất. Bên cạnh đó chương 2 cũng giới thiệu một cách khái quát về tình hình kinh tế và xã hội của Quận 11 nơi tiến hành nghiên cứu.
CHƯƠNG 3
NHẬN XÉT VÀ KIẾN NGHỊ 3.1. Nhận xét về nghiên cứu
Từ kết quả của mơ hình hỗn hợp, tác giả xây dựng ra bảng giá đất dự báo của mơ hình và nhận xét các giá trị nhận được như sau:
STT Mức chênh lệch Số lượng bất động sản Tỷ lệ % 1 ≤ 20% 239 59 2 Từ trên 20% đến 40% 124 31 3 Từ trên 40% đến 60% 29 7 4 Từ trên 60% đến 80% 9 2 5 Từ trên 80% đến 100% 1 0,2 6 Từ trên 100% trở lên 3 0,8
Bảng 3.1. Tổng hợp số lượng chênh lệch của giá đất dự báo so với giá
Sử dụng mơ hình để ước tính giá đất cho bất động sản trên địa bàn Quận 11 ta thấy rằng cùng một hệ thống dữ liệu nhưng các kết quả giá đất ước tính từ các mơ hình đều có sự sai lệch với nhau và sai lệch với giá thị trường do tác giả thu thập. Mức độ chênh lệch ở các mơ hình là khác nhau do đặc điểm riêng biệt của từng mơ hình. Số lượng bất động sản được dự báo giá có sai số ≤ 20% là 59% tổng mẫu, từ trên 20% đến 40% là 31% tổng mẫu, từ trên 40% là 10% tổng mẫu. Có thể khẳng định mơ hình hồi quy giá đất về cơ bản là mô tả được sự biến thiên của giá đất theo sự thay đổi của các yếu tố đặc điểm đất đai tác động đến giá đất. Sai số trong xác định giá đất bằng mơ hình hồi quy có thể là do các ngun nhân sau:
- Với thời gian không nhiều, việc thu thập thông tin thực tế trên thị trường về đất
đai cũng phần nào bị giới hạn, chính vì vậy số lượng mẫu do tác giả sử dụng trong nghiên cứu không lớn về số lượng, đồng thời không phản ánh hết thực tế thị trường đất
đai trên địa bàn Quận 11. Số mẫu điều tra có thể khơng bao qt và đại diện hết cho cả vùng nghiên cứu, do số lượng các bất động sản giao dịch thành cơng rất ít mà chủ yếu là các bất động sản đang rao bán, hầu hết đều mang ý chí chủ quan của người bán, giá trị thực của bất động sản cịn phụ thuộc vào q trình thương lượng, đàm phán giá giữa hai bên mua bán.
- Dữ liệu khơng có sẵn: Nguồn cơ sở dự liệu làm đầu vào để phân tích hiện nay tại
TP. Hồ Chí Minh nói riêng và Việt Nam nói chung đều chưa có. Vì vậy phải tiến hành điều tra, nên ngay cả khi biết các yếu tố có ảnh hưởng đến giá bất động sản nhưng do khơng có những thơng tin định lượng về chúng nên khơng thể đưa vào mơ hình.
- Khi sử dụng phương pháp chiết trừ để tính giá trị cịn lại cơng trình xây dựng trên
đất, vì cịn phụ thuộc nhiều vào các yếu tố kỹ thuật như sàn, nền, khung cột… địi hỏi kiến thức chun mơn sâu, chính vì vậy với kinh nghiệm không nhiều về xây dựng trong quá trình thực hiện chắc chắn vẫn xảy ra những sai số nhất định, dẫn đến sự khơng chính xác đối với giá đất đầu vào.
- Hành vi con người: Giá đất phụ thuộc vào hành vi lựa chọn của từng cá nhân
trong xã hội, nên cho dù thành công trong việc đưa tất cả biến liên quan vào mơ hình thì chắc chắn vẫn còn một số “ngẫu nhiên” thuộc bản chất trong cá thể giá đất mà khơng thể giải thích được.
- Giá cả bất động sản tại Thành phố Hồ Chí Minh nói riêng và của Việt Nam nói
chung ln có sự biến động lớn, nó phụ thuộc nhiều vào yếu tố tâm lý, sức mua cũng như sự đầu cơ tích trữ, tuy nhiên đây là những yếu tố rất khó để có thể lượng hóa.
3.2. Hạn chế của đề tài
Bên cạnh việc lựa chọn được một mơ hình hồi quy phù hợp thì cũng nhận thấy rằng đề tài vẫn cịn một số hạn chế như sau:
- Với quy mô nghiên cứu nhỏ, dữ liệu thu thập được không nhiều nên kết quả mơ hình phần nào khơng thể hiện hết được tình hình biến động của giá bất động sản trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
- Các yếu tố tác động đến giá bất động sản được mã hóa đưa vào đề tài nghiên cứu vẫn chưa thể hiện hết những yếu tố thực tế có khả năng tác động đến giá của bất động sản nên ở một mức độ nào đó đề tài vẫn cần phải tiếp tục đầu tư nghiên cứu để hoàn thiện hơn.
3.3 Định hướng các giải pháp hồn thiện mơ hình giá đất
Trước tiên phải khẳng định rằng mơ hình hỗn hợp là phù hợp với thực tế thành phố Hồ Chí Minh nhất trong các mơ hình đã được lựa chọn trong nghiên cứu. Để mơ hình này có khả năng xác định giá đất chính xác hơn cần phải tiếp tục hồn thiện mơ hình theo các hướng sau đây:
- Kiểm tra mức độ chính xác của các dữ liệu đầu vào về giá cả đất đai và các yếu tố đặc điểm của đất đai.
- Xác định những vị trí đất đai có giá dự báo sai lệch lớn so với thực tế để điều tra bổ sung các yếu tố đặc điểm đất đai tác động đến giá đất. Có thể là các yếu tố hẻm thì cần bổ sung loại hẻm và cấp hẻm, yếu tố loại sử dụng đất cho mục đích kinh doanh thì cần bổ sung khả năng kinh doanh của từng vị trí đất, các đặc điểm về văn hóa, xã hội và kinh tế của các khu dân cư,...
- Có nghĩa là cần phải phân lớp dữ liệu, lớp dữ liệu toàn cục để xây dựng mơ hình chung cho tồn quận, lớp dữ liệu cục bộ để bổ sung vào mơ hình tồn cục các hệ số tác động của các yếu tố cục bộ. Cách tiếp cần từ toàn cục đến cục bộ, từ tổng quát đến chi tiết có thể thực hiện được bằng cơng thức tốn học của mơ hình hỗn hợp như đã trình bày ở phần trên.
3.4. Kiến nghị
Kết quả nghiên cứu giúp các tổ chức thẩm định giá đất, đặc biệt là làm cơ sở cho việc xây dựng bảng giá đất ban hành hàng năm của ủy ban nhân dân cấp tỉnh sát với giá thị trường giao dịch của đất đai, làm căn cứ tính thuế, tính tiền giao đất, cho thuê đất… và các nghĩa vụ tài chính khác. Việc cơng bố bảng giá đất hàng năm sát với giá thị trường là góp phần nâng cao hiệu quả của cơng tác quản lý nhà nước về đất đai, giúp cho các nhà
quản lý thị trường bất động sản nói chung và quản lý giá đất nói riêng có cái nhìn tổng quan hơn về giá thị trường để có chính sách điều chỉnh cho phù hợp. Kết quả thẩm định giá đất cịn phục vụ cho các mục đích quản lý khác, như quản lý tài chính về đất đai (là cơ sở để tính thuế sử dụng đất), quản lý việc giao đất, cho thuê đất, thu hồi đất, chuyển mục đích sử dụng đất (xác định tiền thuê đất, tiền sử dụng đất, đấu giá, bồi thường), quản lý và phát triển thị trường bất động sản. Với tầm quan trọng của việc thẩm định giá đất hàng loạt đối với sự phát triển của đất nước, vì vậy cần có những thay đổi mang tính hiệu quả thiết thực hơn với các kiến nghị như sau:
Kiến nghị đối với các tổ chức thẩm định giá độc lập:
- Nâng cao tay nghề cho các thẩm định viên, chuyên viên trực tiếp thực hiện các công việc thu thập số liệu, xử lý thông tin…bằng cách tham gia các lớp cập nhật kiến thức thẩm định giá, thường xuyên cập nhật những quy định mới nhất về thẩm định giá để có thể đáp ứng được yêu cầu ngày càng cao của khách hàng và của thị trường.
- Xây dựng một hệ thống dữ liệu thông tin về giá đất, bất động sản … một cách chính xác nhất với thực tế theo từng giai đoạn cụ thể, để có thể phục vụ cho cơng tác thẩm định giá tại doanh nghiệp nói riêng và hoạt động thẩm định giá của cả nước nói chung.
Kiến nghị đối với nhà nước:
- Đối với vấn đề quản lý đất đai, Nhà nước cần có thêm sự linh hoạt, phải thường xuyên có những cuộc khảo sát, thu thập dữ liệu để cập nhật được tình hình thị trường một cách chính xác nhất, đồng thời cập nhật liên tục những sự thay đổi để có thể theo kịp thị trường.
- Khung giá đất do Chính phủ quy định và được ban hành định kỳ 05 năm một lần đối với từng loại đất, theo từng vùng, khi giá đất thị trường có biến động lớn thì phải có sự điều chỉnh khung giá đất cho phù hợp hơn với tình hình thực tế.
- Bảng giá đất do Ủy ban nhân dân cấp tỉnh quy định và được xây dựng định kỳ 05 năm một lần; khi giá đất thị trường có biến động lớn thì điều chỉnh bảng giá đất cho phù
hợp theo quy định của Chính phủ và được sử dụng để làm căn cứ xác định nghĩa vụ tài chính trong các trường hợp sau: Tính tiền sử dụng đất, tính thuế sử dụng đất, tính phí và lệ phí trong quản lý, sử dụng đất đai, tính giá trị quyền sử dụng đất để trả cho người tự nguyện trả lại đất cho Nhà nước đối với trường hợp đất có nguồn gốc do Nhà nước giao đất, cơng nhận quyền sử dụng đất có thu tiền sử dụng đất; thuê đất trả tiền thuê đất một lần cho cả thời gian thuê.
- Hồn thiện quy trình xây dựng bảng giá đất và xác định giá đất cụ thể làm cơ sở để tổ chức, cá nhân hành nghề định giá thống nhất thực hiện.
- Bổ sung các chế tài đối với hành vi vi phạm các quy định về giá đất và định giá đất trong quá trình tiến hành định giá đất của các tổ chức, doanh nghiệp định giá đất, nhằm tạo được một hành lang pháp lý hồn thiện hơn trong cơng tác xây dựng và quản lý giá đất.
- Xây dựng bộ tài liệu chuẩn xác nhất, thường xuyên cập nhật kiến thức mới trên thế giới và trong khu vực, tổ chức các lớp bồi dưỡng, cấp nhật kiến thức chuyên môn cho đội ngũ định giá viên, những người đang hành nghề định giá đất nói riêng và thẩm định giá tài sả nói chung.
- Phối hợp chặt chẽ với các cơ sở đào tạo định giá viên để cải tiến chương trình giảng dạy, nâng cao chất lượng tài liệu phục vụ giảng dạy, nghiên cứu về định giá đất.
- Việc thiết yếu và quan trọng nhất là chúng ta phải xây dựng một ngân hàng dữ liệu thông tin về giá đất đai, bất động sản, sự biến động về giá đất đai, nhu cầu của thị trường,…. một cách đầy đủ, chính xác, có độ tin cậy và góp phần tiết kiệm thời gian, chi phí trong cơng tác thẩm định gía đất.
Tóm lại, đối với thị trường bất động sản chưa trưởng thành như Việt Nam, phát triển các phương pháp tiếp cận mới cần phải kết hợp với những nỗ lực truyền thơng để giải thích cách vận hành của hệ thống đối với các chủ thể có liên quan. Việc thẩm định hàng loạt có lợi thế về mục tiêu, tính kinh tế, qui mô và khả năng cập nhật các giá trị giao dịch thường xuyên. Tuy nhiên, việc áp dụng phương pháp này địi hỏi một chi phí ban
đầu cao và đội ngũ nhân viên chuyên môn, đây là điều khó đáp ứng ngay cả ở các nước phát triển với thị trường bất động sản trưởng thành, nên khó khăn hơn đối với các nước