Chương 2 : PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.2. PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ NHÀ Ở
Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS – là một trong những phần mềm
thống kê được sử dụng rất phổ biến và mạnh nhất trên tồn thế giới. Phương pháp phân tích theo mơ hình hồi qui tuyến tính Hedonic, sử dụng hàm Ln đối với các biến định lượng trong phương trình hồi qui. Mục đích để giảm bớt sự biến động về chêch lệch độ lớn cũng như thu hẹp độ biến thiên giữa số liệu và tăng mức độ chính xác của mơ hình. Sau đây là bảng thống kê các biến trong mơ hình:
Bảng 4.6: THỐNG KÊ CÁC BIẾN QUAN SÁT TRONG MƠ HÌNH
Biến Mơ tả ĐVT Kỳ vọng Giá trị TB Độ lệch chuẩn Biến phụ thuộc
Ln(GIA/m2) Giá nhà ở được mua bán triệu
đ/m2 2,309 0,3799
Biến độc lập
Ln(DIENTICH) Diện tích sàn của nhà m2 + 4,8835 0,068 Ln(DTKGNGOAI) Diện tích ngồi nhà m2 + 1.8275 0,016 Ln(TANG) Số tầng của nhà ở tầng - 0.6600 0.087 Ln(SPTAM) Số phòng tắm trong nhà Phòng + 0.7600 0,076 HUONG Hướng của nhà 1/0 + 0,66 0,046 VITRI Vị trí của căn nhà thuộc
mặt tiền/hẻm
1/0 + 0.42 0,046 Ln(KCTTAM) Khoảng cách từ nhà đến
trung tâm thành phố mét - 7,4741 0,021 TRUCCHINH Trục đường chính 1/0 + 0,46 0,051 THUE Người chịu tiền thuế 1/0 - 0,3 0,052 KYVONG Kỳ vọng vào giá nhà của
người mua 1/0 + 0,76 0,046 ANNINH Mức độ an ninh khu vực
quanh nhà 1-5 - 2.33 0,033 MOITRUONG
Mức độ ô nhiễm môi trường nước khu vực quanh nhà
1-5 - 1,93 0,039 THUNHAP Thu nhập của người mua
nhà 1-4 + 3,03 0,021
58
Trước khi phân tích các yếu tố tác động đến giá nhà ở tại Tp. Cần Thơ, tác giả sử dụng một số công cụ thống kê tiến hành kiểm tra giá trị của các biến số trong mơ hình nhằm tránh các trường hợp làm lệch kết quả nghiên cứu. Trước tiên là kiểm định đa cộng tuyến, trong bảng thống kê kết quả phân tích của mơ hình hồi quy cho thấy hệ số của yếu tố phóng đại phương sai (VIF) của các biến trong mơ hình đều có giá trị bé hơn 10. Như vậy, ta có thể kết luận trong mơ hình trên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến tham gia vào mơ hình. Kiểm định tự tương quan, kết quả trong mơ hình kiểm hịnh hệ số d của kiểm định Dubin - Watson cho kết quả d= 1,899. So sánh kết quả tìm được với những trường hợp trong quy tắc kiểm định, ta có: dU ≤ d = 1,899 ≤ 4 - dU. Kết quả kiểm định cho thấy d thuộc miền xác định chấp nhận giả thuyết H0. Do đó, có thể kết luận rằng khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình. Các phép kiểm định trên cho thấy các biến được đưa vào mơ hình là hồn tồn phù hợp.
Bảng 4.7: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY HEDONIC
Tên biến Hệ số B Hệ số Beta Mức ý nghĩa VIF
Hằng số 3,293 - 0,000 - DIENTICH 0,136 0,132 0,043 3,521 DTKGNGOAI 0,003 0,012 0,849 1,423 TANG -0,166 -0,171 0,057 3.056 SPTAM 0,152 0,202 0,047 3,915 HUONG 0,162 0,202 0,001 1,267 VITRI 0,114 0,149 0,015 1,408 KCTRUNGTAM -0,158 -0,469 0,000 1,483 TRUCCHINH 0,144 0,172 0,005 1,403 THUE -0.019 -0,023 0,687 1,200 KYVONG 0,118 0,133 0,025 1,320 ANNINH -0,039 -0,076 0,236 1,576 MOITRUONG -0,090 -0,165 0,023 1,978 THUNHAP 0,045 0.122 0,030 1,202 Mức ý nghĩa (Sig.F) 0,000 Hệ số R2 hiệu chỉnh 0,555 Hệ số Durbin-Waston 1,899
(Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy số liệu điều tra của tác giả, năm 2012)
Kết quả phân tích mơ hình hồi quy cho thấy, đầu tiên là hệ số của mức ý nghĩa quan sát Sig. rất nhỏ (Sig. = 0,000) cho thấy mức độ độ an toàn bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa là tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc là giá
59
nhà ở đối với các biến độc lập, như vậy mơ hình được đưa ra phù hợp với dữ liệu. Thứ hai, giá trị R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn giá trị R2, nên sử dụng R2 hiệu chỉnh để đánh giá mơ hình là phù hợp và nhằm để loại trừ khả năng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Như vậy, R2 hiệu chỉnh = 0,555 có ý nghĩa là 55,5% sự biến thiên của giá nhà trên m2 được giải thích bởi các yếu tố trong mơ hình, 44,5% cịn lại được giải thích bởi các yếu tố khác chưa được nghiên cứu trong mơ hình. Dựa vào kết quả phân tích mơ hình hồi quy, ta có thể giải thích ảnh hưởng của từng biến độc lập đến giá nhà ở qua phương trình như sau:
ln(GIA) = 3,293+ 0,136ln(DIENTICH) - 0.166ln(TANG) + 0,152ln(SPTAM) + 0,162HUONG + 0,114VITRI - 0,158 ln(KCTRUNGTAM) + 0,144TRUCCHINH + 0,118KYVONG - 0,09MOITRUONG + 0,045THUNHAP
Trong số tất cả 13 biến đưa vào mô hình nghiên cứu có 10 biến giải thích được sự ảnh hưởng của nó tác động lên giá nhà với mức ý nghĩa từ 1% đến 10%. Cụ thể là, biến DIENTICH (tổng diện tích sàn của nhà) có hệ số b = 0,136 và Sig. = 0,043 < α =5% nghĩa là diện tích sàn nhà có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, và hệ số β mang dấu dương cho thấy yếu tố diện tích tỷ lệ thuận với giá nhà, khi diện tích tăng thêm 1% thì giá nhà/m2 tăng thêm 13,6% khi các yếu tố khác không đổi. Thật vậy, phần lớn người mua nhà đều chọn nhà có khơng gian rộng rãi thống mát. Đối với phụ nữ khi chọn mua nhà thì họ thích diện tích của nhà bếp phải rộng rãi thuận tiện cho việc làm bếp. Về nam giới, khi chọn mua sẽ ưu tiên diện tích của phịng khách diện phải rộng rãi để họ trang trí những vật dụng mà họ thích và có thể thể hiện được tính cách hoặc sở thích của chủ ngôi nhà. Bên cạnh đó, một số trường hợp khác người mua lại muốn có diện tích của phịng tắm rộng rãi. Vì vậy, diện tích nhà rất quan trọng trong việc đánh giá giá trị của ngôi nhà, và quan trọng hơn nữa là thiết kế sao cho diện tích của từng phịng trong nhà phù hợp với mong muốn của người mua nhà nên diện tích càng lớn mức độ hài lịng của khách hàng càng cao nên giá nhà sẽ càng cao.
Kế đến là biến TANG (số tầng nhà) có hệ số b = -0,166, Sig. = 0,057< α = 10%, hệ số β mang dấu âm có nghĩa là số tầng nhà tỷ lệ nghịch với giá nhà, như vậy số tầng tăng lên 1% thì giá nhà/m2 giảm 16,6% khi cố định các yếu tố khác. Về ưu điểm của tầng nhà là tiết kiệm được diện tích đất xây dựng, cũng như là số
60
tiền bỏ ra để mua thêm đất xây dựng. Do vậy, để tiết kiệm diện tích đất nên xây thêm tầng nhà và đây có thể xem là đặc điểm khác so với nhà ở thành thị và nơng thơn vì nhà ở thơn q thì rất ít nhà xây có lầu. Nhưng nhược điểm của nhà có nhiều tầng là việc đi lại cầu thang lên xuống trong nhà sẽ gặp nhiều khó khăn nếu trong nhà có người lớn tuổi, thêm vào đó việc xây dựng nhà cao tầng địi hỏi phải nền móng vững chắc và an tồn. Cho nên, việc đánh giá giữa nhà trệt và nhà có nhiều tầng có cùng diện tích với nhau thì nhà trệt sẽ được đánh giá cao hơn do có phần diện tích đất xây dựng nhiều hơn nhà cao tầng.
Biến SPTAM (số phòng tắm trong nhà) theo kết quả cho thấy hệ số β mang dấu dương điều này kết luận biến tỷ lệ thuận với giá nhà đúng với kỳ vọng ban đầu, hệ số b=0,152 cho biết khi số phòng tắm tăng lên 1% thì giá nhà/m2 tăng thêm 15,2% với các yếu tố khác không đổi, mức ý nghĩa thống kê của biến là ở mức 5% (Sig.=0,047). Điều này được giải thích như sau, nếu như số lượng phòng tắm trong nhà càng nhiều cho thấy sự tiện nghi của nhà càng cao chất lượng càng tốt do vậy mà người mua nhà sẵn sàng trả thêm số tiền để có được sự tiện ích này nên số phịng tắm tương quan thuận với giá nhà.
Tiếp theo, biến HUONG (hướng nhà) mức ý nghĩa thống kê của biến ở mức 1% (Sig. = 0,001), hệ số β mang dấu dương có nghĩa là hướng nhà và giá căn nhà tỷ lệ thuận phù hợp với nhận định ban đầu, kết quả cho thấy nếu nhà có hướng tốt tác động làm tăng thêm 16,2% giá trị mỗi m2 của căn nhà khi các yếu tố khác không đổi. Hướng nhà được người mua đánh giá là hướng tốt là nhà có hướng thuộc hướng nam là tốt nhất kế đó là các hướng cận nam như đông nam và tây nam. Theo thực tế cho thấy, người mua nhà có quan tâm đến hướng của ngôi nhà mà họ chọn mua sao cho hướng căn nhà phù hợp với vị trí hay phù hợp với tuổi tác của người chủ hộ. Các ngôi nhà được xây dựng theo hướng như trên sẽ được người mua quan tâm nhiều hơn và làm tăng giá trị của ngôi nhà lên. Do vậy, yếu tố hướng nhà có sự tương quan thuận với giá nhà.
Biến VITRI (vị trí tọa lạc của nhà) theo bảng kết quả cho thây mức ý nghĩa thống kê của biến là 5% (Sig. = 0,015), hệ số β mang dấu tương tức là vị trí căn nhà tỷ lệ thuận với giá của nó. Ngơi nhà định giá ở mặt tiền (đường chính) thì giá nhà/m2 tăng 11,4% và ngược lại với nhà ở vị trí trong hẻm (đường phụ) khi các yếu tố khác không đổi. Thật vậy, đa số đáp viên đều trả lời vị trí rất quan
61
trọng với ngơi nhà ví dụ như một ngơi nhà đẹp trang trí và chất liệu rất đắt tiền nhưng vị trí lại nằm ở trong góc hay sâu trong hẻm khó thuận lợi để nhìn thấy hoặc thuận tiện cho đi lại thì cũng sẽ được đánh giá thấp. Do vậy, với vị trí thuận lợi nằm ngay mặt tiền của đường hoặc trục chính của khu dân cư thì giá nhà sẽ cao hơn vị trí khác do tại ví trí mặt tiền thuận lợi cho việc kinh doanh mua bán, có nhiều người qua lại và tạo cho chủ nhà thu nhập đây được xem là giá trị tăng thêm của ngôi nhà thuộc vị trí mặt tiền. Do vậy, mà vị trí nhà có tác động cùng chiều với giá nhà.
Biến KCTRUNGTAM (khoảng cách từ nhà đến trung tâm thành phố) là biến có mức ý nghĩa thống kê tin cậy 1% (Sig. = 0,000), và hệ số β mang dấu âm tức là khoảng cách nhà đến trung tâm thành phố quan hệ tỷ lệ nghịch với giá nhà. Tác giả chọn trung tâm thành phố là quận Ninh Kiều và chọn Đại lộ hịa bình là cột mốc để tính khoảng cách, như vậy nhà ở càng xa với trung tâm thì giá càng thấp, hệ số b= 0,158 có tác động mạnh đối với giá nhà, cho thấy khoảng cách xa thêm 1% thì làm giảm 15,8% trên mỗi m2 giá nhà khi cố định các yếu tố khác. Yếu tố này được giải thích như sau, vị trí nhà ngay trung tâm thành phố sẽ có giá rất cao vì vị trí ngay trung tâm rất thuận lợi cho việc kinh doanh, mở văn phỏng nên được người mua nhà đánh giá cao về mặt thuận lợi này do vậy mà giá nhà rất cao nếu nhà thuộc trung tâm thành phố.
Biến TRUCCHINH (nhà thuộc trục đường chính của thành phố) có mức ý nghĩa thống kê là 1% (Sig. = 0,005< α = 1%), có hệ số β dương đúng với kỳ vọng ban đầu, cho thấy căn nhà thuộc đường chính tỷ lệ thuận với giá nhà và ngược lại nếu nhà khơng thuộc trục đường chính của thành phố, hệ số b = 0,144 có nghĩa là giá nhà/m2 sẽ tăng thêm 14,4% nếu căn nhà thuộc trục đường chính và các yếu tố khác không đổi. Điều này cho thấy, nhà ở thuộc các trục đường chính nơi có lộ giới rộng và thuộc các tuyến đường giao thông trung tâm của thành phố, đặc điểm là đông người nên nhà ở rất thuận tiện cho việc kinh doanh hay mở văn phòng đại diện ngay trên các trục đường chính do đó giá nhà sẽ tương quan thuận với biến trục đường chính.
KYVONG (kỳ vọng của người mua vào giá nhà) là biến giả, có mức ý nghĩa thống kê 5% (Sig.= 0,025 < α= 5%), là biến có tác động lớn đến giá nhà và hệ số β dương thể hiện quan hệ tỷ lệ thuận với giá nhà, đúng với kỳ vọng khi xây
62
dựng biến. Khi người mua kỳ vọng vào giá nhà sẽ tăng lên có tác động tăng giá nhà, hệ số b= 0,118 cho thấy khi người mua nhà có kỳ vọng tăng giá tác động tăng 11,8% giá nhà/m2 với các yếu tố khác khơng đổi. Tính chất biến kỳ vọng này giống như là tính chất của lạm phát ỳ, khi người mua kỳ vọng vào mức giá tăng trong tương lai do vậy mà kỳ vọng này làm tăng thêm giá trị cho ngôi nhà. Và hầu hết đáp viên khi phỏng vấn họ đều mong muốn giá trị căn nhà mà họ mua sẽ tăng lên trong tương lai hay họ mua nhà cho việc kinh doanh qua tay để kiếm lợi nhuận.Vì sự kỳ vọng của mỗi người giá nhà đều sẽ tăng và có người muốn lợi dụng đều này đưa ra những thông tin không đúng sự thật lừa dối mọi người mua nhà và đẩy giá nhà ngày càng tăng. Do vậy, thông qua việc kinh doanh mua bán nhà qua tay nhiều người dẫn đến việc giá nhà sẽ trở nên tăng đột biến hay giá ảo (giá nhà đã được thổi lên nhiều lần với giá trị thật của nó) gây bất lợi đối với thị trường thiệt hại cho người bán lẫn người mua khi giá nhà đã ở mức quá cao sẽ khơng cịn người mua nhà nữa và giá được điều chỉnh để trở về giá trị thật của nó.
MOITRUONG (môi trường nước) là biến có ý nghĩa trong mơ hình với mức ý nghĩa thống kê là 5% (Sig. = 0,023 < α= 5%), hệ số β mang dấu âm thể hiện mối quan hệ nghịch chiều với giá nhà phù hợp kỳ vọng ban đầu, khi môi trường nước được đánh giá bị ô nhiễm, tác động làm giảm 9% giá mỗi m2 nhà với các yếu tố khác khơng đổi. Vì mơi trường nước có ảnh hưởng rất lớn đối với cuộc sống hằng ngày đối với mọi người đặc biệt là với người dân vùng ĐBSCL do vậy tác động của mơi trường nước có ảnh hưởng đến quyết định mua nhà và yêu cầu đặt ra là vấn đề cấp thoát nước phải tốt, khơng bị tình trạng ngập lụt vào mùa mưa lũ. Do vậy những khu vực thường bị ảnh hưởng môi trường nước ô nhiễm giá nhà sẽ thấp hơn ở những khu vực khác.
Cuối cùng, biến THUNHAP (thu nhập của người mua nhà) có mức ý nghĩa thống kê trong mơ hình ở mức 5% (Sig.= 0,030), hệ số β dương cho thấy tác động thu nhập của người mua nhà tỷ lệ thuận với giá nhà và phù hợp với mức kỳ vọng ban đầu. Thu nhập của người mua nhà cao thì lựa chọn nhà giá cao, thu nhập của người mua nhà tăng thêm 1 đơn vị tính thì giá nhà/m2 tăng thêm 4,5% với các yếu tố khác không đổi. Qua thực tế cho thấy, khi thu nhập tăng tức là mức sống của người mua nhà tăng và do vậy nhu cầu về nhà ở sẽ được tăng lên ở
63
mức cao hơn, và người mua nhà sẽ yêu cầu nhà ở được tiện nghi hơn, chất lượng hơn. Như vậy, người mua nhà sẵn sàng bỏ ra số tiền họ tích góp để mua nhà tận hưởng cuộc sống xứng đáng với mức thu nhập của họ nên biến thu nhập có sự tương quan thuận với giá nhà.
Trên đây là ý nghĩa thống kê của 10 biến có ý nghĩa trong mơ hình. Các biến khơng có ý nghĩa khi quan sát là diện tích khơng gian ngồi nhà, người chịu thuế và an ninh. Tại trung tâm Tp. Cần Thơ có rất ít nhà có đầy đủ diện tích khơng gian ngồi cho cả phần sân vườn, diện tích đậu xe, hay phần diện tích khơng gian ngồi nhà. Phần lớn người dân không quan trọng đến việc có hay khơng có diện tích này nên biến khơng có ý nghĩa trong mơ hình. Kế đến là biến người chịu tiền thuế khi mua nhà thực tế là người mua nhà không quan tâm việc tiền thuế phải đóng, vì họ hiểu phần trách nhiệm đó thuộc về người nào và sẵn sàng chấp nhận đóng thuế là bổn phận của mình ít người mặc cả về tiền thuế. Cuối cùng là về an ninh quanh khu vực nhà, khi phỏng vấn cho thấy việc mọi đều đánh giá mức độ an ninh khu vực quanh nhà mỗi người đều ở mức độ là an ninh hoặc khá an ninh, cho thấy việc an ninh của khu vực quanh nhà không ảnh