CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. Mơ hình hồi quy ước lượng nhu cầu về nhà ở tại huyện Nhơn Trạch và các vùng
lân cận
Phần này tác giả sẽ chạy mơ hình hồi quy đề xuất để ước lượng độ co dãn của cầu về nhà ở theo giá, thu nhập và các yếu tố khác cho huyện Nhơn Trạch và các vùng lân cận. Kết quả này nhằm phục vụ cho việc ước lượng nhu cầu của thị trường cho dự án nhà ở cho người thu nhập thấp của cơng ty LICOGI 16 tại huyện Nhơn Trạch. Vì nhà ở là hàng hĩa đặc chủng gắn liền với yếu tố vị trí, người tiêu dùng sẽ chọn những địa điểm nào thuận tiện cho sinh hoạt và việc làm của họ. Thị trường trong mơ hình được giả định là những người cĩ nhu cầu thực về nhà ở thu nhập thấp khơng mang yếu tố đầu cơ, đầu tư.
Dữ liệu được sử dụng cho mơ hình được rút trích từ bộ VHLSS 2006. Kết quả cĩ 63 quan sát tại huyện Nhơn Trạch và các vùng lân cận (bao gồm thành phố Biên Hịa và huyện Long Thành, dữ liệu của các xã thuộc Quận 9 và huyện Nhà Bè khơng cĩ trong bộ VHLSS 2006). Bảng 3.1 thống kê mơ tả cho các biến định lượng: Square (diện tích nhà ở – đại diện cho lượng cầu), income (thu nhập bình quân đầu người/tháng), price (đơn giá theo m2), age (tuổi của chủ hộ).
3.1.1. Thống kê dữ liệu
Bảng 3.1 cho thấy diện tích trung bình của khu vực huyện Nhơn Trạch và các vùng lân cận là 79 m2. Thu nhập bình quân đầu người/tháng là khoảng 1 triệu 200 ngàn đồng. Tuổi trung bình của chủ hộ là 52 tuổi. Đơn giá theo m2 tại đây là khoảng 4,6 triệu/m2. Đây là mức đơn giá cao, điều này là do cơn sốt đất tại vùng này bắt đầu vào
năm 2006, đỉnh điểm là năm 2007. Độ lệch chuẩn của biến Price cũng rất cao. Điều này do 2 nguyên nhân:
- (1) Nhà ở khơng đồng nhất về giá giữa các vùng, khu vực (ví dụ 2 căn nhà ở khu vực A và B cĩ cùng diện tích, cùng chất lượng căn nhà nhưng giá căn nhà ở khu
vực A cao hơn do thuận lợi giao thơng, buơn bán, gần trường học…). Điều này sẽ gây ra hiện tượng phương sai thay đổi khi tiến hành chạy mơ hình.
- (2) Do cơn sốt nhà đất tại khu vực này khiến đơn giá trên m2 cĩ sự chênh lệch giữa vùng, khu vực, căn hộ.
Bảng 3.1: Thống kê mơ tả cho các biến định lượng
Tên biến Trung bình Độ lệch chuẩn
Diện tích 79,07 49,17
Thu nhập 1.173,85 1441,71
Giá 4.675,44 3123,91
Tuổi 52,46 12,36
Nguồn: Tác giả tính tốn từ bộ số liệu VHLSS, 2006
3.1.2. Kết quả hồi quy
Kết quả hồi quy theo mơ hình được đề xuất trong chương cơ sở lý luận lần lượt được thể hiện tại phụ lục 1 của luận văn. Bảng 1 của Phụ lục 1, thể hiện kết quả hầu hết các biến độc lập khơng cĩ ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10% (tác giả chọn
α=10% vì kích cỡ mẫu nhỏ). Kiểm định F cho thấy p-value của F-statistics bằng 0,2358
> α=0,1, chúng ta cĩ thể chấp nhận H0 với α=10%, nghĩa là mơ hình này khơng tồn tại. Điều này là do hiện tượng phương sai thay đổi đã đề cập ở trên. Để khắc phục, tác giả sử dụng phương pháp Huber-White robust standard errors (Woolbridge, 2001) để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi trong trường hợp khơng biết dạng mơ hình.
Bảng 2 trong phụ lục 1 là kết quả hồi quy sau khi điều chỉnh bằng phương pháp Hubber-White. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy ước lượng trở nên tốt hơn, kết quả là
các chỉ tiêu t-statistic và p-value t-statistic tốt hơn. Sau đĩ, tác giả tiếp tục bỏ các biến khơng cĩ ý nghĩa thống kê ra khỏi mơ hình.
Sau khi loại bỏ các biến khơng cĩ ý nghĩa thống kê ra khỏi mơ hình (với α=10%), biến ln_price vẫn khơng cĩ ý nghĩa thống kê. Điều này là do mối quan hệ giữa giá nhà (Price) và lượng cầu nhà (đại diện là diện tích nhà ở-Square) giả định là nghịch biến như các hàng hĩa thơng thường. Trong phạm vi đề tài này, tác giả khơng phân tích mối quan hệ đồng biến giữa giá nhà và lượng cầu nhà (trong trường hợp giá nhà kỳ vọng ở tương lai sẽ tăng) vì khơng đủ dữ liệu và khả năng về thời gian, năng lực. Tuy nhiên, thực tế thời điểm thu thập dữ liệu, tại khu vực này đang bắt đầu cơn sốt đất. Nghĩa là giá nhà trong tương lại được kỳ vọng tăng rất cao (giá nhà và lượng cầu nhà cĩ khả năng quan hệ đồng biến). Sự mâu thuẫn giữa giả định mối quan hệ nghịch biến giữa giá nhà và lượng cầu nhà trong mơ hình và thực tế cĩ lẽ là ngun nhân khiến cho biến
ln_price khơng cĩ ý nghĩa thống kê.
Trong bảng 3.2 Hệ số của biến ln_income bằng 0,16 nghĩa là độ co dãn của cầu theo thu nhập bằng 0,16. Nghĩa là, khi thu nhập cao hơn, người ta sẽ cĩ nhu cầu được sống trong một căn nhà tốt hơn, khang trang hơn. Những người cĩ trình độ đại học (biến
university) sẽ cĩ nhu cầu về nhà cao hơn những đối tượng khác. Biến house1 và
house2 cĩ ý nghĩa thống kê với α=10%, nghĩa là nhà cĩ phịng tắm và phịng vệ sinh riêng (biến giả house1) và nhà cĩ phịng tắm và phịng vệ sinh dùng chung (biến giả house2) sẽ cĩ lượng cầu cao hơn các loại nhà khác (VD: nhà bán kiên cố).
Bảng 3.2: Kết quả hồi quy cuối cùng _cons 3.049223 .5873484 5.19 0.000 1.873517 4.224928 house2 .708107 .1815118 3.90 0.000 .3447717 1.071442 house1 .2607817 .1428861 1.83 0.073 -.0252358 .5467993 university .3668223 .0976743 3.76 0.000 .171306 .5623386 ln_income .1628147 .0842489 1.93 0.058 -.0058277 .3314572 ln_square Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust Root MSE = .50199 R-squared = 0.1457 Prob > F = 0.0001 F( 4, 58) = 7.06 Linear regression Number of obs = 63
Chỉ tiêu R2 của mơ hình là 14,57%, nghĩa là các biến thu nhập, trình độ giáo dục, nhà cấp 1, nhà cấp 2 chỉ giải thích được 14,75% lượng cầu về nhà ở. Điều này được giải thích rằng, trong kinh tế vi mơ nghiên cứu hành vi người tiêu dùng ( cụ thể trong trường hợp này là lượng cầu về nhà ở) khơng chỉ phụ thuộc vào các yếu tố trên mà cịn phụ thuộc vào các yếu tố khác chưa đo lường được, quan sát được: yếu tố tâm lý, hồn cảnh …; cĩ thể hạn chế của mơ hình là cịn bỏ sĩt các biến khác tác động mạnh hơn đến lượng cầu về nhà ở. Hơn nữa, tại Việt Nam chưa cĩ nghiên cứu thực nghiệm nào liên quan đến việc xác định lượng cầu về nhà ở nên chưa cĩ căn cứ cụ thể cho trường hợp này.