4.2 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2.2 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ của người dân trong các dự án dân cư
Để xác định, đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định mua căn hộ chung cư của người dân trong các dự án dân cư trên địa bàn thành phố Cần Thơ, phương pháp hồi qui nhị phân Binary Logistic được sử dụng có 7 nhân tố ảnh hưởng thu được từ phần phân tích nhân tố khám phá ở trên bao gồm: “Khoảng cách”, “Tài chính”, “Không gian sống”, “Đặc tính tòa chung cư”, “Đặc tính căn hộ”, “Môi trường cảnh quan”, “Không gian sống bên
54
trong căn hộ”, “Không gian sống bên ngoài căn hộ”, với biến phụ thuộc là quyết định mua căn hộ chung của người dân trong các dự án dân cư. Giá trị của các biến độc lập được tính bằng giá trị hệ số tải nhân tố của các quan sát thuộc các nhân tố đó, còn giá trị của biến phụ thuộc mã hóa thành 2 trạng thái biểu hiện (1 = Quyết định mua căn hộ chung cư, 0 = Không quyết định mua căn hộ chung cư).
Sau khi đưa 7 biến độc lập vào cùng lúc để phân tích hồi Binary Logistic bằng phần mềm SPSS 20, có kết quả như sau:
Bảng 4.21: Bảng kết quả hồi qui Binary Logistic
Tên biến Hệ số B Hệ số tác
động biên (dy/dx)
Wald Giá trị
P
EXP(B)
Hằng số 5,750 1,844 9,720 0,002 314,187
A1: Khoảng cách 4,543 1,479 9,438 0,002 93,942
A2: Tài chính 5,453 1,828 8,898 0,003 233,545
A3: Đặc tính tòa chung cư 3,684 1,355 7,396 0,007 39,810
A4: Môi trường cảnh quan 4,149 1,324 9,815 0,002 63,366
A5: Đặc tính căn hộ 4,196 1,453 8,339 0,004 66,404
A6: Không gian sống bên
trong căn hộ
3,872 1,253 9,548 0,002 48,032
A7: Không gian sống bên
ngoài căn hộ
0,867 0,804 1,164 0,281 2,380
Hệ số sig 0,000
-2 Log likelihood 23,164
Xác suất dự báo trúng 90,3%
Nguồn: Số liệu khảo sát, 2019
4.2.2.1 Kiểm định Wald
Nhìn vào bảng 4.21 ta thấy sig của biến “Không gian sống bên ngoài căn hộ” là 0,281 > 0,1 nên mối liên hệ giữa “Quyết định mua căn hộ chung cư” và
“Không gian sống bên ngoài căn hộ” không có ý nghĩa thống kê.
Giá trị sig của các biến “Khoảng cách”, “Tài chính”, “Đặc tính tòa chung cư”, “Môi trường cảnh quan”, “Đặc tính căn hộ”, “Không gian sống bên trong căn hộ” lần lượt là 0,002, 0,003, 0,007, 0,002, 0,004, 0,002 < 0,01 nên mối liên
55
hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập có ý nghĩa thống kê với mức tin cậy chung là trên 99%.
Từ kết quả phân tích hồi qui Logistic trên ta thấy, giá trị mức ý nghĩa sig của các biến đều có giá trị < 0,01 nên các biến độc lập trong mô hình hồi quy Logistic có mối tương quan với biến phụ thuộc là quyết định mua căn hộ chung
cư. Mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi qui trên đều có độ tin cậy trên 99%. Bảng 4.22: Kiểm định giả thuyết của mô hình
STT Giả thyết Kết quả
1 H1 “Khoảng cách” có sự ảnh hưởng tích
cực đến quyết định mua căn hộ chung cư
của người dân
Phù hợp với mô hình ước lượng nên chấp nhận giả thuyết (p<1%)
2 H2: “Tài chính” có sự ảnh hưởng tích
cực đến quyết định mua căn hộ chung cư
của người dân.
Phù hợp với mô hình ước lượng nên chấp nhận giả thuyết (p<1%)
3 H3: “Đặc tính tòa chung cư” có sự ảnh
hưởng tích cực đến quyết định mua căn hộ
chung cư của người dân.
Phù hợp với mô hình ước lượng nên chấp nhận giả thuyết (p<1%)
4 H4: “Môi trường cảnh quan” có sự
ảnh hưởng tích cực/ tiêu cực đến quyết định
mua căn hộ chung cư của người dân.
Phù hợp với mô hình ước lượng nên chấp nhận giả thuyết (p<1%)
5 H5: “Đặc tính căn hộ” có sự ảnh
hưởng tích cực đến quyết định mua căn hộ
chung cư của người dân.
Phù hợp với mô hình ước lượng nên chấp nhận giả thuyết (p<1%)
6 H6: “Không gian sống bên trong căn
hộ” có sự ảnh hưởng tích cực đến quyết
định mua căn hộ chung cư của người dân.
Phù hợp với mô hình ước lượng nên chấp nhận giả thuyết (p<1%)
7 H7: “Không gian sống bên ngoài căn
hộ” có sự ảnh hưởng tích cực đến quyết
định mua căn hộ chung cư của người dân.
Bác bỏ giả thuyết
Nguồn: Số liệu khảo sát, 2019 4.2.2.2 Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Bảng 4.23: Kết quả kiểm định Omnibus
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 112.637 7 .000
Block 112.637 7 .000
Model 112.637 7 .000
Nguồn: Kết quả phân tích, 2019
56
Dựa vào kết quả kiểm định mức độ phù hợp của mô hình, ta có sig 0,00 < 0,01 như vậy mô hình hiệu chỉnh cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc
và các biến độc lập trong mô hình có ý nghĩa thống kê với khoảng tin cậy trên 99%.
4.2.2.3 Kiểm định mức độ giải thích của mô hình
Bảng 4.24: Kiểm định mức độ giải thích của mô hình
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell
R Square Nagelkerke R Square
1 23.164a .634 .903
Nguồn: Số liệu khảo sát, 2019
Hệ số mức độ giải thích của mô hình: R2 Nagelkerke = 0,903. Điều này có nghĩa là 90,3% sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi 7 biến độc lập trong mô hình, còn lại là do yếu tố khác.
4.2.2.4 Kiểm định mức độ dự báo chính xác của mô hình
Bảng 4.25: Kiểm định mức độ chính xác dự báo của mô hình
Observed
Predicted QDMCH
Percentage Correct
0 1
Step 1 QDMC
H
0 30 3 90.9
1 3 76 96.2
Overall Percentage 94.6
Nguồn: Số liệu khảo sát, 2019
Trong 112 phiếu trả lời “Quyết định mua căn hộ” thì với biến 0 là “Không quyết định mua căn hộ”, mô hình dự báo chính xác là 30. Vậy tỷ lệ chính xác 90,9%.
Tương tự, đối với biến 1 là “Quyết định mua căn hộ”, mô hình dự báo chính xác là 76. Vậy tỷ lệ dự báo đúng 96,2%.
4.2.2.5 Phân tích kết quả hồi qui
+ Biến “Khoảng cách”: Có B1= 4,543, già sử P0 = 10%, eB1= 93,942
P1 = (10%*93,942) / (1-10%*( 1 – 93,942 )) = 0,9125 = 91,25%
Nếu xác suất “Quyết định mua căn hộ” của người dân là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, thì tỷ lệ yếu tố “Khoảng cách” ảnh hưởng đến biến phụ thuộc sẽ là 91,25% (Tăng so với ban đầu là 81,25%).
+ Biến “Tài chính”: Có B2= 5,453, già sử P0= 10%, eB2= 233,545
P1 = (10%*233,545) / (1-10%*( 1 – 233,545 )) = 0,9628 = 96,28%
57
Nếu xác suất “Quyết định mua căn hộ” của người dân là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, thì tỷ lệ yếu tố “Tài chính” ảnh hưởng đến biến phụ thuộc sẽ là 96,28% (Tăng so với ban đầu là 86,28%)
+ Biến “Đặc tính tòa chung cư”: Có B3 = 3,684, già sử P0= 10%, eB3 = 39,810
P1 = (10%*39,810) / (1-10%*( 1 – 39,810)) = 0,8156 = 81,56%
Nếu xác suất “Quyết định mua căn hộ” của người dân là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, thì tỷ lệ yếu tố “Đặc tính tòa chung cư” ảnh hưởng đến biến phụ thuộc sẽ là 81,56% (Tăng so với ban đầu là 71,56%).
+ Biến “ Môi trường cảnh quan”: Có B4= 4,149, già sử P0= 10%, eB4 = 63,366
P1 = (10%*63,366) / (1-10%*( 1 – 63,366)) = 0,8756 = 84,56%
Nếu xác suất “Quyết định mua căn hộ” của người dân là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, thì tỷ lệ yếu tố “Môi trường cảnh quan” ảnh hưởng đến biến phụ thuộc sẽ là 87,56% (Tăng so với ban đầu là 77,56%).
+ Biến “Đặc tính căn hộ”: Có B5= 4,196, già sử P0= 10%, eB5= 66,404
P1 = (10%*66,404) / (1 - 10%*( 1 – 66,404)) = 0,8806 = 88,06% Nếu xác suất “Quyết định mua căn hộ” của người dân là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, thì tỷ lệ yếu tố “Đặc tính căn hộ” ảnh hưởng đến biến phụ thuộc sẽ là 88,06% (Tăng so với ban đầu là 88,06%).
+ Biến “Không gian sống bên trong căn hộ”: Có B6= 3,872, già sử P0= 10%, eB6= 48,032
P1 = (10%*48,032) / (1 - 10%*(1 – 48,032)) = 0,8422 = 84,22%
Nếu xác suất “Quyết định mua căn hộ” của người dân là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, thì tỷ lệ yếu tố “Không gian sống bên trong căn hộ” ảnh hưởng đến biến phụ thuộc sẽ là 84,22% (Tăng so với ban đầu là 74,22%).
Từ các hệ số hồi quy ta viết được phương trình:
Loge = [QĐMCC(Y=1)/ QĐMCC(Y=0)] = 5,750 + 4,543*A1 + 5,453*A2 + 3,684*A3 + 4,149*A5 + 4,196*A6
Như vậy, khi đưa 7 biến độc lập vào phân tích hồi qui Binary Logistic, các
hệ số hồi quy (ngoại trừ biến độc lập A7 là “Không gian sống bên ngoài chung cư”) đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% và có giá trị dương, chứng tỏ các biến độc lập có sự ảnh hưởng tích cực đến với biến phụ thuộc. Trong đó, biến độc lập “Tài chính” có hệ số tác động biên lớn nhất (1,828) trong 7 hệ số hồi qui của các biến đưa vào phân tích nên có ảnh hưởng mạnh nhất đến biến phụ thuộc “Quyết định mua căn hộ chung cư” của người dân trong các dự án dân cư tại thành phố Cần Thơ, tiếp theo là hệ số tác động biên của biến độc lập
“Khoảng cách” có hệ số tác động biên là 0,494 và hệ số tác động biên của biến độc lập “Không gian sống bên trong căn hộ” nhỏ nhất (1,253) trong 7 hệ số hồi
58
1,479 1,828 1,355
1,324 1,453 1,253
qui của các biến đưa vào phân tích nên có ảnh hưởng yếu nhất đến biến phụ thuộc “Quyết định mua căn hộ chung cư” của người dân trong các dự án dân cư tại thành phố Cần Thơ. Như vậy, muốn nâng cao xác suất “Quyết định mua căn
hộ chung cư” của người dân trong các dự án dân cư tại thành phố Cần Thơ thì
ta cần chú ý đến “Tài chính” như giá căn hộ, phương thức thanh toán, lệ phí trước bạ mua chung cư, thời gian thanh toán và thu nhập của khách hàng.
“Khoảng cách” thì ta cần chú ý đến như khoảng cách đến vị trí trung tâm thành phố, đường chính, trường học, nơi làm việc của khách hàng,…
Mô hình nghiên cứu sau khi được phân tích minh họa như sau:
Hình 4.4: Mô hình nghiên cứu cuối cùng
Khoảng cách (A1)
Đặc tính căn hộ (A5)
Tài chính (A2)
Đặc tính tòa chung cư (A3)
Môi trường cảnh quan (A4)
Không gian sống bên trong căn hộ (A6)
QUYẾT ĐỊNH MUA CĂN HỘ CHUNG
CƯ
59
CHƯƠNG 5: GIẢI PHÁP NÂNG CAO MỨC ĐỘ QUYẾT
ĐỊNH MUA CĂN HỘ CHUNG CƯ