Chương 4 : KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
4.4 Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất trong điều kiện nền kinh tế thị
4.4.2 Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất
4.4.2.1 Phân tích nhân tố khám phá đối với biến độc lập
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha chỉ giúp đánh giá mối quan hệ giữa các biến trong cùng một nhóm, cùng một nhân tố chứ không xem xét mối
106
quan hệ giữa tất cả các biến quan sát ở các nhân tố khác và phân tích nhân tố khám phá (EFA) là bước quan trọng để xem xét mối quan hệ giữa các biến ở tất cả các nhóm (các nhân tố) khác nhau nhằm phát hiện ra những biến quan sát tải lên nhiều nhân tố hoặc các biến quan sát bị phân sai nhân tố từ ban đầu.
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha như phần trên, nghiên cứu đã loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Như vậy thang đo chính thức của nghiên cứu gồm 28 quan sát.
Tiếp theo nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) để xác định mối quan hệ cơ bản giữa các biến đo lường. Kết quả phân tích nhân tố khám phá với các tiêu chí kiểm định phải thỏa điều kiện như sau: (i) chỉ số xem xét sự thích hợp của phân tích yếu tố Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) nằm trong khoảng [0,5-1] và KMO càng lớn sẽ càng tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2011), (ii) Kiểm định Bartlett’s với mức ý nghĩa (Sig. < 0,05) để đảm bảo các yếu tố có mối tương quan với nhau trong tổng thể, (iii) Hệ số Eigenvalue có giá trị từ 1 và cuối cùng là Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Kết quả nghiên cứu được thể hiện qua Bảng 4.13 và Bảng 4.14 bên dưới.
Bảng 4.13 Kết quả phân tích yếu tố khám phá biến độc lập
Thơng số Giá trị KMO 0,802 Kiểm định Bartlett’s Approx, Chi-Square 4.120,18 df 378 Sig, 0,000 Hệ số Eigenvalue Yếu tố 1 5,275 Yếu tố 2 3,300 Yếu tố 3 3,108 Yếu tố 4 2,442 Yếu tố 5 2,104 Yếu tố 6 1,707
Tổng phương sai giải thích
Yếu tố 1 14,631 Yếu tố 2 12,176 Yếu tố 3 11,070 Yếu tố 4 9,997 Yếu tố 5 8,300 Yếu tố 6 7,882 Tổng 64,056
(Nguồn: số liệu điều tra, 2019)
Qua kết quả phân tích Bảng 4.13 cho thấy, các thơng số đều thỏa mãn điều kiện trong phân tích yếu tố khám phá với:
- KMO nằm trong đoạn 0,5 < 0,802 < 1,0 - Bartlett’s Sig, = 0,000 < 0,05
107
- Tổng phương sai giải thích của 6 nhóm yếu tố bằng 64,056% > 50% điều này có nghĩa là 6 nhân tố này giải thích 64,056% biến thiên của dữ liệu nghiên cứu.
Tiếp theo tiến hành xem xét mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố gọi là hệ số tải nhân tố. Kết quả phân tích được thể hiện trong Bảng 4.14 bên dưới.
Bảng 4.14 Kết quả hệ số tải yếu tố của các biến độc lập
Biến quan sát Nhóm yếu tố
F1 F2 F3 F4 F5 F6 TN5 0,804 TN2 0,760 TN6 0,757 TN1 0,729 TN4 0,711 TN3 0,677 TN7 0,671 PLCS2 0,844 PLCS3 0,838 PLCS4 0,826 PLCS5 0,815 PLSC1 0,771 XH5 0,807 XH3 0,802 XH4 0,798 XH2 0,727 XH1 0,720 KT1 0,865 KT2 0,842 KT3 0,829 KT4 0,402 0,679 HT5 0,779 HT4 0,748 HT6 0,746 HT3 0,735 K1 0,881 K2 0,819 K3 0,785
(Nguồn: số liệu điều tra, 2019)
Qua Bảng 4.14 cho thấy hệ số tải Factor loading các yếu tố đều lớn hơn 0,3 tuy nhiên có một biến thể hiện giá trị ở 2 yếu tố cá biệt nhau là biến KT4, do đó cần loại bỏ ra khỏi nghiên cứu nhầm tránh những sai số khơng đáng có về sau. Vì thế nghiên cứu tiến hành chạy lại phân tích nhân tố lần 2. Kết quả nghiên cứu sau khi loại biến KT4 ra khỏi mơ hình được thể hiện qua Bảng 4.15 và Bảng 4.16 bên dưới.
108 Thông số Giá trị KMO 0,791 Kiểm định Bartlett’s Approx, Chi-Square 3,837,734 df 351 Sig, 0,000 Hệ số Eigenvalue Yếu tố 1 4,872 Yếu tố 2 3,257 Yếu tố 3 3,043 Yếu tố 4 2,401 Yếu tố 5 2,096 Yếu tố 6 1,667
Tổng phương sai giải thích
Yếu tố 1 14,788 Yếu tố 2 12,614 Yếu tố 3 11,382 Yếu tố 4 8,701 Yếu tố 5 8,554 Yếu tố 6 8,171 Tổng 64,210
(Nguồn: số liệu điều tra, 2019)
Qua kết quả thể hiện trong Bảng 4.15 sau khi phân tích lần 2 cho thấy, các thông số đều thỏa mãn điều kiện trong phân tích yếu tố khám phá với:
- KMO nằm trong đoạn 0,5 < 0,792 < 1,0 - Bartlett’s Sig. = 0,000 < 0,05
- Hệ số Eigenvalue của 6 nhóm yếu tố có giá trị > 1.
- Tổng phương sai giải thích của 6 nhóm yếu tố bằng 64,21% > 50% nghĩa là 6 nhân tố này giải thích 64,21% biến thiên của dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.16 Kết quả hệ số tải nhân tố của các biến độc lập (lần 2)
Biến quan sát Nhóm yếu tố
F1 F2 F3 F4 F5 F6 TN5 0,811 TN2 0,759 TN6 0,756 TN1 0,734 TN4 0,720 TN3 0,680 TN7 0,676 PLCS2 0,845 PLCS3 0,838 PLCS4 0,826 PLCS5 0,814 PLSC1 0,772 XH5 0,809 XH3 0,804 XH4 0,800 XH2 0,725 XH1 0,718 KT1 0,901 KT2 0,848
109
Biến quan sát Nhóm yếu tố
F1 F2 F3 F4 F5 F6 KT3 0,800 HT5 0,779 HT4 0,755 HT6 0,737 HT3 0,726 K1 0,882 K2 0,819 K3 0,787
Như vậy tổng hợp kết quả các thông số từ Bảng 4.15 và Bảng 4.16 nghiên cứu có 6 nhóm yếu tố biến độc lập với 27 thành phần quan sát phù hợp trong phân tích cụ thể như sau:
- Nhóm yếu tố tự nhiên (F1) tập hợp 7 biến quan sát (TN1, TN2, TN3, TN4, TN5, TN6, TN7) có hệ số tải nhân tố từ 0,676 đến 0,811.
- Nhóm yếu tố pháp lý, chính sách Nhà nước (F2) tập hợp 5 biến quan sát (PLCS1, PLCS2, PLCS3, PLCS4¸ PLCS5) có hệ số truyền tải nhân tố từ 0,772 đến 0,845.
- Nhóm yếu tố xã hội (F3) tập hợp 5 biến quan sát (XH1, XH2, XH3, XH4, XH5) có hệ số truyền tải nhân tố từ 0,718 đến 0,809.
- Nhóm yếu tố kinh tế (F4) tập hợp 3 biến quan sát (KT1, KT2, KT3) có hệ số tải nhân tố từ 0,800 đến 0,901.
- Nhóm yếu tố hạ tầng (F5) tập hợp 4 biến quan sát (HT3, HT4, HT5, HT6) có hệ số truyền tải nhân tố từ 0,726 đến 0,779.
- Nhóm yếu tố cá biệt (F6) tập hợp 3 biến quan sát (K1, K2, K3) có hệ số truyền tải nhân tố từ 0,787 đến 0,882.
Kết quả sau khi phân tích nhân tố EFA, thang đo có sự thay đổi, nhóm yếu tố kinh tế đã loại đi biến KT4 (Nguồn cung đất đai trên thị trường) vì đa phần những người được phỏng vấn không đánh giá đây là yếu tố làm ảnh hưởng đến giá đất, họ cho rằng dù cho nguồn cung có dồi dào nhưng vị trí khơng phù hợp cũng khơng làm giá đất có sự thay đổi, thị hiếu khách hàng chọn đầu tư luôn hướng về khu vực trung tâm, gần nơi tập trung nhiều dịch vụ tiện ích và sơi động. Bên cạnh đó là vấn đề về giá sản phẩm, nguồn cung dồi dào tuy nhiên giá sản phẩm lại không phù hợp cho những người khu vực xung quanh, ngược lại đối với tâm lý những nhà đầu tư (như phân tích ở trên) họ ln có xu hướng đầu tư khu vực trung tâm có tiềm năng sinh lợi.
Vào những năm 2010 – 2011 tình trạng giao dịch ít trong khu vực bất động sản cao cấp, nhà đầu tư thiếu vốn từ tín dụng, người tiêu dùng thiếu niềm tin vào thị trường, thiếu cung nhà ở giá rẻ xảy ra ở hầu hết các đô thị và thừa cung dẫn đến tồn đọng nhiều nhà ở giá trung bình và cao. Nghịch lý cơ bản đã xảy ra trong
110
thị trường bất động sản Việt Nam, cung thừa và cầu lớn nhưng đường cung và đường cầu không gặp nhau. Đây cũng là hệ quả tất yếu của q trình đầu tư nóng đẩy tăng trưởng kinh tế lên cao nhưng hiệu quả đầu tư khơng được kiển sốt tốt, thị trường bất động sản gắn mật thiết với đầu cơ và trữ tiền tiết kiệm vào bất động sản. Đây cũng là một trong những nguyên nhân chính dẫn tới lạm phát và cũng là sự trả giá tất yếu của phát triển nóng trong thị trường bất động sản (Đặng Hùng Võ, 2017).
Tóm lại, kết quả phân tích cho thấy mơ hình nghiên cứu hồn tồn phù hợp và khẳng định có mối liên hệ chặt chẽ giữa các thang đo với ảnh hưởng đến giá đất tại thành phố Cần Thơ. Đồng thời nghiên cứu khẳng định rằng giá đất chịu ảnh hưởng bởi 27 biến quan sát thuộc 6 nhóm nhân tố: tự nhiên; kinh tế; xã hội; hạ tầng; pháp lý, chính sách Nhà nước và nhóm yếu tố cá biệt.
4.4.2.2 Phân tích yếu tố khám phá biến phụ thuộc
Thang đo định giá đất gồm 4 biến quan sát, phân tích yếu tố khám phá biến phụ thuộc được sử dụng để kiểm định lại độ hội tụ của các biến quan sát.
Bảng 4.17 Phân tích yếu tố khám phá biến phụ thuộc
Thông số Giá trị KMO 0,841 Kiểm định Bartlett's Approx, Chi-Square 797,837 df 6 Sig, 0,000 Hệ số Eigenvalue 3,077
Tổng phương sai giải thích 76,916
Hệ số tải yếu tố
GĐ3 0,899
GĐ2 0,880
GĐ1 0,879
GĐ4 0,850
(Nguồn: số liệu điều tra, 2019)
Kết quả phân tích yếu tố khám phá biến phụ thuộc được thể hiện trong Bảng 4.17 cho thấy các thơng số đều thỏa mãn điều kiện trong phân tích yếu tố khám phá (EFA) đối với biến phụ thuộc như sau:
- KMO nằm trong đoạn 0,5 < 0,841 < 1,0 - Bartlett’s Sig,= 0,000 < 0,05
- Hệ số Eigenvalue = 3,077 > 1.
- Tổng phương sai giải thích = 76,916% > 50%. - Hệ số tải yếu tố đều lớn hơn 0,5.
Như vậy hệ số tương quan của tất cả các biến đều đạt yêu cầu, nhân tố tạo thành giải thích được 76,916 % biến thiên của dữ liệu hay nói cách khác giá đất chịu ảnh hưởng 76,916 % đối với các biến quan sát. Các biến quan sát GĐ1, GĐ2,
111
GĐ3, GĐ4 có hệ số tải nhân tố khá cao từ 0,850 đến 0,899. Theo kết quả này cho thấy việc định giá đất hiện nay tại thành phố Cần Thơ đang chịu tác động mạnh nhất từ yếu tố GĐ3 (Giá đất dựa vào quy định của pháp luật) và chịu ảnh hưởng thấp nhất từ yếu tố GĐ1 (Giá đất dựa vào giá giao dịch thị trường).
Tóm lại qua các kiểm định chất lượng thang đo và các kiểm định của mơ hình EFA kết quả có 06 thang đo đại diện cho các yếu tố tác động đến giá đất và 01 thang đo đại diện cho việc định giá đất chung của Nhà nước với 27 biến đặc trưng. Kết quả được tổng hợp trong Bảng 4.18 bên dưới:
Bảng 4.18 Mơ hình điều chỉnh qua kiểm định Cronbach's Alpha và phân tích nhân tố khám phá
STT Thang đo Biến đặc trưng Giải thích thang đo
1 TN TN1, TN2, TN3, TN4, TN5, TN6, TN7 Nhân tố tự nhiên 2 PLCS PLCS1, PLCS2, PLCS3, PLCS4¸ PLCS5 Nhân tố Pháp lý và chính sách điều tiết của Nhà nước 3 XH XH1, XH2, XH3, XH4, XH5 Nhân tố xã hội 4 HT HT3, HT4, HT5, HT6 Nhân tố hạ tầng 5 KT KT1, KT2, KT3 Nhân tố kinh tế 6 K K1, K2, K3 Nhân tố cá biệt 7 GĐ GĐ1, GĐ2, GĐ3, GĐ4 Giá đất
(Nguồn: số liệu điều tra, 2019)
Tóm lại qua các kiểm định chất lượng thang đo và các phân tích nhân tố khám phá của mơ hình EFA, kết quả đã xác định được 27 yếu tố có tác động đến giá đất trên địa bàn thành phố Cần Thơ trong điều kiện nền kinh tế thị trường. Giá đất chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố tự nhiên, pháp luật và chính sách điều tiết của Nhà nước, kinh tế, cơ sở hạ tầng kỹ thuật và xã hội.
Bước tiếp theo để có thể xác định được mức độ ảnh hưởng mạnh hay yếu của từng yếu tố đến giá đất, nghiên cứu tiến hành phân tích thứ bậc AHP để xác định trọng số từng yếu tố đối với giá đất cho từng vùng nghiên cứu nhằm kiểm tra sự khác biệt về các yếu tố ảnh hưởng giữa các vùng đô thị (quận Ninh Kiều), vùng ven đô (quận Cái Răng) và vùng nông thôn (huyện Cờ Đỏ) làm cơ sở đề xuất giải pháp thích hợp cho việc định giá đất từng vùng.
4.5 Xác định trọng số của các yếu tố đến giá đất trên địa bàn thành phố Cần Thơ
Để có thể đưa ra các giải pháp phù hợp, nghiên cứu tiến hành
phân tích đa tiêu chí thơng qua việc ứng dụng phương pháp AHP để xác định trọng số các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất. Yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến mơ hình là yếu tố có trọng số lớn.
Nghiên cứu tiến hành xác định trọng số cho các vùng khác nhau: đô thị, ven đô và nông thôn để xem xét ứng với mỗi vùng có sự khác biệt giữa các yếu tố hay
112
khơng và có sự thay đổi về trọng số cho từng vùng như thế nào. Trên cơ sở tính toán trọng số giúp nhà quản lý đưa ra được các quyết định cuối cùng hợp lý nhất.