CHƯƠNG 3: TÁC ĐỘNG CỦA CHIẾN LƯỢC RAO GIÁ
3.4 Đo lường ảnh hưởng của chiến lược rao giá đối với khả năng bán của căn nhà
3.4.2 Kết quả đo lường tác động của chiến lược rao giá của người bán đối với khả năng bán của nhà ở
Như đã thảo luận trong phần phương pháp nghiên cứu của phần này (mục 3.4.1), trong nội dung này, tác giả luận án sẽ áp dụng mô hình khả năng bán nhà Cox để kiểm định tác động của chiến lược rao giá của người bán và các đặc tính của căn nhà đối với thời gian rao bán ứng với các mốc thời gian tương ứng là 1 tháng (30 ngày), 3 tháng (90 ngày), 6 tháng (180 ngày), và 9 tháng (270 ngày). Các hệ số của mô hình khả năng bán nhà Cox sẽ giúp tác giả trả lời câu hỏi về ảnh hưởng của chiến lược rao giá và đặc tính của căn nhà đối với khả năng bán của căn nhà. Và thông qua việc so sánh sự thay đổi hệ số ước tính giữa các mô hình Cox, tác giả có thể biết được sự thay đổi của các tác động này theo thời gian rao bán.
Tuy nhiên, trước hết, như đã đề cập trong mục 3.1.1 về biến phụ thuộc trong các mô hình khả năng bán nhà Cox, để có thể ước tính mô hình khả năng bán nhà Cox ứng với các mốc thời gian khác nhau, việc đầu tiên cần phải thiết lập các biến phụ cho các mô hình Cox là thời gian bán nhà (TOM) với các điều kiện kiểm duyệt tương ứng với các mốc thời gian muốn xem xét. Như vậy, với mốc thời gian xem xét là 30 ngày (1 tháng), tác giả luận án sẽ thiết lập biến kiểm duyệt là (OneMonth) với giá trị 1 đại diện cho trường hợp căn nhà có thời gian rao bán từ 30 ngày trở xuống và 0 cho trường hợp căn nhà có thời gian rao bán dài hơn 30 ngày. Tương tự, với mốc thời gian xem xét là 3 tháng (90 ngày), tác giả luận án sẽ thiết lập biến kiểm duyệt là (Threemonths) với giá trị 1 đại diện cho trường hợp căn nhà có thời gian rao bán từ 90 ngày trở xuống và 0 cho trường hợp căn nhà có thời gian rao bán dài hơn 90 ngày. Phương pháp tương
tự cũng được áp dụng để thiết lập các biến kiểm duyệt tương ứng với mốc thời gian rao bán 6 tháng (180 ngày) và 9 tháng (270 ngày) lần lượt là (Sixmonths) và (Ninemonths). Kết quả thiết lập biến kiểm duyệt được trình bày ở bảng 3.6 bên dưới.
Bảng 3.6: Kết quả thiết lập biến các biến kiểm duyệt cho mô hình khả năng bán nhà Mốc thời gian rao bán xem xét
Biến kiểm duyệt
1 Tháng Onemonth
Câu lệnh: stset tom, failure (onemonth == 1)
Số quan sát bị kiểm duyệt (giao dịch nhà ở có thời gian rao bán dưới 30 ngày) 108 Số quan sát kiểm duyệt (giao dịch nhà ở có thời gian rao bán hơn 30 ngày) 340
3 Tháng Threemonths
Câu lệnh: stset tom, failure (Threemonths == 1)
Số quan sát bị kiểm duyệt (giao dịch nhà ở có thời gian rao bán dưới 90 ngày) 260 Số quan sát kiểm duyệt (giao dịch nhà ở có thời gian rao bán hơn 90 ngày) 188
6 Tháng Sixmonths
Câu lệnh: stset tom, failure (Sixmonths == 1)
Số quan sát bị kiểm duyệt (giao dịch nhà ở có thời gian rao bán dưới 180 ngày) 366 Số quan sát kiểm duyệt (giao dịch nhà ở có thời gian rao bán hơn 180 ngày) 82
9 Tháng Ninemonths
Câu lệnh: stset tom, failure (Ninemonths == 1)
Số quan sát bị kiểm duyệt (giao dịch nhà ở có thời gian rao bán dưới 270 ngày) 380 Số quan sát kiểm duyệt (giao dịch nhà ở có thời gian rao bán hơn 270 ngày) 68
(Nguồn: kết quả dựa trên ước tính từ dữ liệu khảo sát của nghiên cứu)
Kết quả thiết lập biến phụ thuộc cho thấy, trong 448 quan sát giao dịch nhà ở riêng lẻ diễn ra trong khoảng thời gian từ 9/2017 đến 5/2018 tại khu vực các quận TP.HCM, có 108 giao dịch có thời gian rao bán từ 30 ngày trở xuống, đây là những quan sát bị kiểm duyệt trong mô hình khả năng bán nhà Cox với mốc thời gian rao bán 1 tháng. Từ đó, mô hình khả năng bán nhà Cox sẽ được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các đặc tính của các căn nhà bị kiểm duyệt này và những căn nhà còn lại (những quan sát kiểm duyệt) nhằm đo lường tác động của các đặc tính đối với khả năng bán của nhà ở trong khoảng thời gian rao bán một tháng (30 ngày).
Tương tự, với các mốc thời gian rao bán 3 tháng, 6 tháng và 9 tháng, kết quả kiểm duyệt cho thấy có 260 giao dịch có thời gian rao bán từ 90 ngày trở xuống, và những quan sát này sẽ có điều kiện kiểm duyệt threemonths = 1; 366 giao dịch có thời gian rao bán từ 180 ngày trở
xuống với điều kiện kiểm duyệt sixmonths=1; 380 giao dịch có thời gian rao bán từ 270 ngày trở xuống với điều kiện kiểm duyệt ninemonths=1.
Như vậy, biến thời gian rao bán TOM với các điều kiện kiểm duyệt theo các mốc thời gian sẽ được sử dụng làm biến phụ thuộc trong các mô hình khả năng bán nhà Cox ứng với mốc thời gian đó. Và kết quả ước tính các mô hình khả năng bán nhà Cox ứng với các mốc thời gian 1 tháng, 3 tháng, 6 tháng và 9 tháng được trình bày trong bảng 3.6 như sau:
Bảng 3.7: Kết quả ước tính mô hình khả năng bán nhà Cox
đối với các mốc thời gian 1 tháng, 3 tháng, 6 tháng, 9 tháng -- Breslow method for ties Mô hình Cox 1 tháng Mô hình Cox 3 tháng Mô hình Cox 6 tháng Mô hình Cox 9 tháng
Haz. Ratio
Sai số chuẩn mạnh
Haz. Ratio
Sai số chuẩn mạnh
Haz. Ratio
Sai số chuẩn mạnh
Haz. Ratio
Sai số chuẩn mạnh
DOP 2.0827* 0.7966 1.645* 0.4264 1.5549* 0.3829 1.4224 0.3293
Age 1.0106 0.0176 1.0107 0.0111 1.0243 0.0096 1.0258 0.0095
Lnfloorarea 1.207 0.3023 1.0723 0.1700 1.2188 0.1755 1.1882 0.1632 Lnslotarea 0.3305*** 0.1228 0.622** 0.1439 0.5898** 0.1240 0.5856** 0.1236 Widestreet 0.9829 0.0212 1.0023 0.0119 0.9909 0.0110 0.9945 0.0097
Acar 3.406* 2.4489 0.8632 0.2476 0.8772 0.2255 0.9281 0.2506
Dstreet 1.0007 0.0005 1.0005 0.0003 1 0.0004 1 0.0004
Lntcbd 0.9832 0.2434 1.1744 0.1904 1.2398 0.1737 1.1121 0.1366
Lntworkpla 0.9238 0.1797 1.0007 0.1177 1.1726 0.1165 1.1699 0.1139
Sun 1.1939 0.2527 1.1703 0.1586 1.107 0.1333 1.1336 0.1333
Safe 1.1533* 0.0906 1.1541* 0.0641 1.1472*** 0.0603 1.1359** 0.0603 Waste 1.6523*** 0.2781 1.7565*** 0.2191 1.6931*** 0.2306 1.6146*** 0.2317 Smelly 1.2283*** 0.0974 1.153*** 0.0523 1.0811** 0.0403 1.0802** 0.0398 Noisy 0.829*** 0.0500 0.8402*** 0.0328 0.8762*** 0.0322 0.892*** 0.0332
Flooding 1.1224 0.4305 0.9677 0.2175 1.0754 0.2192 1.0569 0.2203
No. of subjects = 448 No. of subjects = 448 No. of subjects = 448 No. of subjects = 448 No. of failures = 108 No. of failures = 260 No. of failures = 366 No. of failures = 380 Time at risk = 51242 Time at risk = 51242 Time at risk = 51242 Time at risk = 51242 Wald chi2(15) = 60.32 Wald chi2(15) = 91.65 Wald chi2(15) = 62.43 Wald chi2(15) = 56.09 Prob > chi2 = 0 Prob > chi2 = 0 Prob > chi2 = 0 Prob > chi2 = 0 Log pseudollh = -626.55 Log pseudollh = -1469.78 Log pseudollh = -1993.93 Log pseudollh = -2056.96 Ghi chú: - Các mô hình trong bảng được ước tính theo phương pháp Cox proportional hazards sai số chuẩn mạnh.
- *, **, *** thể hiện các mức ý nghĩa lần lượt ở mức 10%, 5% và 1%.
(Nguồn: Ước lượng dựa trên dữ liệu khảo sát của nghiên cứu)
Kết quả ước tính của mô hình Cox 1 tháng minh chứng rằng chiến lược rao giá của người bán có tác động mạnh lên khả năng bán của căn nhà trong 30 ngày rao bán đầu tiên. Cụ thể, hệ số HR của mô hình là 2,08 với mức ý nghĩa 10% cho thấy khả năng bán của căn nhà trong một ngày rao bán bất kỳ trong 30 ngày rao bán đầu tiên sẽ tăng thêm 1,08% cho mỗi 1% rao vượt giá của người bán. Kết quả này đã tái khẳng định những phát hiện trong mô hình tác động của chiến lược rao giá đối với giá bán và thời gian rao bán (trong mục 3.3.2 & 3.3.3), theo đó người mua nhà trên thị trường nhà ờ Việt Nam hiện đang có phản ứng mạnh với tâm lý kỳ thị về chất lượng nhà ở, do đó một tín hiệu về chất lượng “tốt” của căn nhà thông quan chiến lược rao vượt giá sẽ không chỉ có tác động giúp gia tăng giá bán của căn nhà, giúp rút ngắn thời gian rao bán của căn nhà, mà còn có tác động gia tăng mạnh khả năng bán của căn nhà trong mọi thời điểm rao bán trong khoảng thời gian 30 ngày đầu rao bán. Tuy nhiên, hệ số HR của các mô hình Cox 3 tháng, 6 tháng, 9 tháng cho thấy rằng mức động tác động của chiến lược rao giá lên khả năng bán của căn nhà có xu hướng giảm dần theo thời gian rao bán.
Cụ thể, khi thời gian rao bán vượt quá 30 ngày thì mức tác động của 1% rao vượt giá chỉ còn làm gia tăng khả năng bán lên thêm 0,645%, và khi thời gian rao bán vượt 90 ngày thì mức tác động này chỉ còn 0,555%, và nếu vượt qua 180 ngày thì chiến lược rao giá của người bán không còn tác động có ý nghĩa lên khả năng bán của căn nhà nữa. Việc này cho thấy, mặc dù chiến lược rao giá vượt quá mức giá kỳ vọng thị trường là một tín hiệu “tốt” về chất lượng căn nhà và có tác động khuyến khích người mua, nhưng khi thời gian rao bán bị kéo dài thì như lập luận của Taylor (1999), đây cũng là một tín hiệu “không tốt” về chất lượng nhà ở và do đó làm triệt tiêu tác động của chiến lược rao giá.
Như vậy, ta có thể kết luận rằng người mua nhà Việt Nam hiện đang chịu ảnh hưởng mạnh bởi tâm lý kỳ thị, do đó rao vượt giá là một chiến lược tốt của người bán nhằm gia tăng giá bán, gia tăng khả năng bán của căn nhà và thông qua đó rút ngắn thời gian rao bán. Tuy nhiên, nếu thời gian rao bán bị kéo dài thì chiến lược rao vượt giá không còn là một tín hiệu tốt về chất lượng căn nhà nữa. Ngoài ra, kết quả thực nghiệm của đề tài cũng cho thấy rằng thời gian rao bán cũng là một tín hiệu về chất lượng của căn nhà đối với người mua như là theo lập luận của Taylor (1999), và căn nhà có thời gian rao bán kéo dài thì càng khó bán hơn.
Yếu tố diện tích cũng cho thấy một kết quả tương tự như mô hình thời gian rao bán, với việc người mua nhà thích những căn nhà có diện tích khuôn viên nhỏ hơn. Kết quả ước tính hệ số HR là 0,33 với mức ý nghĩa 1% trong mô hình Cox 1 tháng cho thấy rằng việc gia tăng thêm 1% diện tích tích khuôn viên sẽ làm giảm 0,67% khả năng bán của căn nhà trong 1 ngày rao bán bất kỳ nào đó trong khoảng thời gian 30 ngày rao bán đầu tiên. Điều này hàm ý rằng, tại mức bình quân mẫu (71,2 m2), cứ 1 m2 tăng thêm của diện tích khuôn viên sẽ làm khả năng bán của căn nhà giảm đi 0,94%. Ngược lại, diện tích sàn không được tìm thấy bằng chứng về tác động lên khả năng bán của căn nhà trong mô hình Cox mốc thời gian 30 ngày, kết quả này phù hợp với phát hiện trong mô hình tác động đến thời gian rao bán của nhà ở. Điều này cho thấy người mua nhà thích những căn nhà riêng lẻ có diện tích nhỏ hơn nên những căn nhà có đặc tính này sẽ có khả năng bán cao hơn. Tuy nhiên, hệ số HR của yếu tố này trong các mô hình Cox với mốc thời gian dài hơn cho thấy rằng việc giảm 1m2 diện tích khuôn viên chỉ còn giúp gia tăng khả năng bán của căn nhà thêm khoảng 0,56% cho những căn nhà có thời gian rao bán dài hơn 30 ngày, nghĩa là tác động của yếu tố diện tích khuôn viên lên khả năng bán nhà bị giảm theo thời gian rao bán. Theo tác giả nghiên cứu, nguyên nhân có thể cũng là do tâm lý kỳ thị của người mua nhà, theo đó những căn nhà riêng lẻ có diện tích khuôn viên nhỏ là “hàng hiếm” đối với người mua nhà (lập luận này đã được thảo luận trong mục 3.3.3) và do đó những căn nhà riêng lẻ có diện tích nhỏ nhưng lại có thời gian rao bán dài hơn 30 ngày sẽ là tín hiệu đối với người mua nhà về chất lượng “tồi” của căn nhà và do đó tác động của đặc tính này lên khả năng bán của căn nhà bị giảm.
Một phát hiện “thú vị” khác của mô hình Cox, đó là đặc tính xe hơi vào trong nhà (ACAR) có tác động rất mạnh lên khả năng bán của căn nhà, một căn nhà có thể cho xe hơi vào trong nhà có khả năng bán cao hơn 2,4 lần một căn nhà tương tự như xe hơi không thể vào trong nhà. Việc này cho thấy xe hơi có thể vào trong nhà là một đặc tính rất thu hút người mua và do đó có tác động mạnh lên khả năng bán của căn nhà. Tuy nhiên, đặc tính này chỉ có tác động trong khoảng thời gian 30 ngày đầu rao bán, nếu thời gian rao bán vượt quá 30 ngày thì đặc tính này không còn có tác động lên khả năng bán của căn nhà nữa. Theo tác giả nghiên cứu, nguyên nhân của hiện tượng này có thể là do sự khác biệt trong hành vi mua nhà giữa 2
nhóm người mua khác nhau, những người mua nhà với điều kiện về tài chính rộng rãi hơn, là những người mua có quá trình tìm kiếm ngắn và ngưỡng mua thấp do có chi phí tìm kiếm cao (xem lại các lý thuyết tìm kiếm) nên thường có quá trình tìm hiểu, thương lượng và quyết định mua nhanh chóng nên những căn nhà được giao dịch sẽ có thời gian rao bán ngắn (ngắn hơn 30 ngày), và những đối tượng này thường bị thu hút mạnh bởi khả năng chấp nhận xe hơi của căn nhà do có nhu cầu về xe hơi. Ngược lại, người mua có điều kiện tài chính eo hẹp hơn thường có quá trình tìm kiếm, thương lượng và quyết định mua dài hơn và do đó những căn nhà được mua bởi đối tượng này thường có thời gian rao bán dài (dài hơn 30 ngày), và với đối tượng này thì thường không có nhu cầu về sở hữu xe hơi nên đặc tính xe hơi có thể vào trong nhà là không cần thiết nên yếu tố này không có tác động lên khả năng mua nhà của họ.
Về các yếu tố thuộc môi trường xung quanh, kết quả ước tính của các mô hình Cox cho thấy rằng ngoài yếu tố ngập lụt, các yếu tố môi trường xung quanh khác như tình hình an ninh, tình hình thu gom rác, mùi hôi và tiếng ồn đều là những yếu tố có tác động lên khả năng bán của căn nhà. Trong đó, tình hình thu gom rác thải là yếu tố môi trường xung quanh có tác động mạnh nhất đến khả năng bán của căn nhà, theo đó một căn nhà tọa lạc trong khu vực có tình hình thu gom rác được đánh giá tốt hơn sẽ có khả năng bán cao hơn 65% so với căn nhà tương tự có tình hình thu gom rác tệ hơn. Các yếu tố khác như tình hình an ninh và mùi hôi có mức tác động lần lượt làm tăng thêm 15,3% và 22,8% khả năng bán của căn nhà cho mỗi cấp độ chênh lệch trong đánh giá. Riêng đặc tính tiếng ồn, khu vực càng ồn thì khả năng bán của căn nhà càng cao, với khoảng 17% khả năng bán tăng thêm khi khu vực xung quanh có tình trạng tiếng ồn cao hơn. Còn đối với tình trạng ngập lụt, các mô hình Cox đều xác định đặc tính ngập lụt không có tác động đối với khả năng bán của căn nhà dù là mới rao bán hay thời gian rao bán dài hơn. Điều này, giúp khẳng định lập luận rằng người mua nhà dù không thích căn nhà bị ngập (giá căn nhà bị ngập sẽ giảm, mô hình 7 mục 3.3.2) nhưng do đặc tính không bị ngập là không hiếm nên người mua cũng không chịu áp lực cạnh tranh và rút ngắn thời gian giao dịch nếu căn nhà đó không bị ngập. Ngoài ra, một phát hiện “thú vị” khác của luận án là khi so sánh mức độ tác động của các đặc tính môi trường xung quanh này đối với khả năng bán của căn nhà giữa các mô hình Cox thì tác giả nghiên cứu nhận thấy mức độ tác
động này của các yếu tố môi trường xung quanh lên khả năng bán nhà là tương đối cố định theo thời gian rao bán.
Như vậy, kết quả ước tính các mô hình khả năng bán nhà Cox theo các mốc thời gian rao bán được trình bày trong bảng 3.5 đã giúp tác giả trả lời được các câu hỏi nghiên cứu số 1.4 của luận án. Cụ thể chiến lược rao giá của người bán có tác động làm gia tăng khả năng bán của nhà ở khá mạnh, với việc tăng thêm 1% rao vượt giá thì khả năng bán trong một thời điểm bất kỳ nào đó trong 30 ngày rao bán đầu tiên của căn nhà sẽ tăng thêm bình quân 1,08%. Tuy nhiên, tác động của chiến lược rao giá có xu hướng giảm dần theo thời gian rao bán, và khi thời gian rao bán của căn nhà bị kéo dài hơn 180 ngày (vượt quá mốc 6 tháng) thì chiến lược rao giá không còn tác động lên khả năng bán của căn nhà nữa.
Bên cạnh chiến lược rao giá của người bán (DOP), luận án cũng phát hiện một số đặc tính khác của căn nhà cũng có tác động đến khả năng bán của căn nhà. Các yếu tố đó là diện tích khuôn viên, khả năng xe hơi vào trong nhà, tình hình an ninh trong khu vực, tình trạng thu gom rác, mùi hôi và tình trạng tiếng ồn trong khu vực. Trong đó, có tác động mạnh nhất lên khả năng bán của nhà ở là đặc tính xe hơi vào trong nhà với việc làm khả năng bán của căn nhà tăng thêm 2,4 lần so với căn nhà không thể cho xe hơi vào.
Luận án cũng phát hiện rằng mức độ tác động của các yếu tố lên khả năng bán của nhà ở có sự thay đổi theo độ dài thời gian rao bán. Cụ thể, chiến lược rao giá được phát hiện có tác động mạnh trong 30 ngày đầu rao bán, sau đó mức độ tác động của chiến lược này giảm dần và nếu thời gian rao bán kéo dài quá 180 ngày thì chiến lược rao giá không còn có tác động có ý nghĩa lên khả năng bán của căn nhà nữa. Tương tự, đặc tính khuôn viên cũng được tìm thấy có tác động mạnh nhất lên khả năng bán của nhà ở trong 30 ngày rao bán đầu tiên, sau đó mức độ tác động của đặc tính này lên khả năng bán nhà được phát hiện giảm đi gần một nữa khi thời gian rao bán bị kéo dài hơn. Đặc biệt, đặc tính xe hơi vào nhà, trong 30 ngày rao bán đầu tiên của nhà ở, đặc tính xe hơi vào trong nhà được phát hiện có tác động rất mạnh lên khả năng bán của nhà ở với sự chênh lệch khả năng bán lên đến 240%, nhưng khi thời gian bán bị kéo dài hơn 30 ngày thì đặc tính này được tìm thấy không còn có tác động có ý nghĩa lên khả năng bán của nhà ở nữa.