3.1.3.1 Cơ sở nguồn gốc của mô hình tăng trƣởng
Luận văn sử dụng phƣơng pháp tăng trƣởng để tính toán và vận dụng các biến đƣa vào mô hình hồi quy tuyến tính đa biến dạng Logarit.
Trong kinh tế học[3]
, hàm Cobb-Douglas là nguồn gốc của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến gạng Logarit, đƣợc áp dụng để xem xét mối tƣơng quan giữa tăng trƣởng và các yếu tố ảnh hƣờng. Mô hình chuẩn gồm có 2 biến độc lập. Hơn nữa, mô hình mở rộng sẽ có nhiều biến độc lập hơn.
Hàm tổng quát: Y = f(K,L): Y là biến phụ thuộc; K, L là các biến độc lập. Hàm cụ thể: Y = aLα Kβ (3.1)
Trong đó: a là hệ số tăng trƣởng tự định, hay còn gọi là yếu tố tổng hợp (TFP: Total Factor Productivity). Yếu tố này chủ yếu là đại diện cho công nghệ, ý nghĩa chính là chất lƣợng của tăng trƣởng.
Nếu tổng (α + β) = 1, năng suất biên ổn định, có nghĩa là khi giá trị của biến đầu vào tăng lên 1 đơn vị thì đầu ra cũng tăng thêm 1 đơn vị.
Nếu tổng (α + β) > 1, năng suất biên lớn dần, tƣơng tự khi biến ở đầu vào tăng 1 đơn vị thì ở đầu ra sẽ tăng lớn hơn 1 đơn vị.
Nếu tổng (α + β) < 1, năng suất biên giảm dần, khi giá trị biến đầu vào tăng lên 1 đơn vị, thì đầu ra tăng nhỏ hơn 1 đơn vị.
3.1.3.2 Các bƣớc phân tích
Mô hình phân tích đƣợc tiến hành 2 bƣớc:
Bƣớc 1: Phân tích hồi quy để xác định hệ số co dãn, thực hiện các kiểm định. Bƣớc 2: Xác định đóng góp của từng yếu tố đối với tốc độ tăng trƣởng hay là sự biến động giá của luận văn đã đề cập.
Phƣơng pháp phân tích hồi quy:
Ƣớc lƣợng α và β: ta có phƣơng trình Logarit tƣơng đƣơng nhƣ sau:
Ln Y = Lna + αLn Li + β LnKi (3.2)
Sử dụng công cụ SPSS để ƣớc lƣợng α và β. Mô hình có dạng Logarit tuyến tính đa biến mở rộng nhƣ:
Ln Y = Lna + αLn Li + β LnKi + ... + γLnPi + ui (3.3)
Trong đó: i: là số quan sát từ i tới k; u: phần dƣ (Residuals).
Từ mô hình hồi quy đa biến mở rộng, luận văn vận dụng mô hình này đƣa vào ứng dụng nghiên cứu đề tài “Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá thị trường nhà và
đất tại Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2015 - 2020”. Mô hình cần ƣớc lƣợng
các hệ số Bêta (β) và cần phân tích có dạng:
LnBDG = β0 + β1LnM2 + β2LnTDNH + β3LnLSCK +β4LnTTGD + β5LnLP +
β6LnGV + ui (3.4)
Hệ thống kiểm định: Để mô hình hình hồi quy đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả, cần thực hiện 4 kiểm định nhƣ sau:
Mức ý nghĩa (Significance, sig.) của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. < 0,05). Kết luận tƣơng quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
(ii) Mức độ phù hợp của mô hình:
Nhằm xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Mô hình phù hợp khi có ít nhất một hệ số hồi quy khác không; Mô hình không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không.
Giả thuyết: H0: Các hệ số hồi quy đều bằng không H1: Có ít nhất một hệ số hồi quy khác không
Sử dụng Phƣơng sai ANOVA để kiểm định, nếu (Sig.< 0,05), Ta bác bỏ giả thuyết H0, và chấp nhận giả thuyết H1, => mô hình đƣợc xem là phù hợp.
(iii) Hiện tƣợng đa cộng tuyến (Multicollinearruty):
Hiện tƣợng các biến độc lập có quan hệ gần nhƣ tuyến tính. Khi đó, hàm sẽ có sai số chuẩn (S.E) cao hơn, giá trị thống kê t thấp hơn và mức ý nghĩa Sig. sẽ lớn hơn 0,05 hay có thể không có ý nghĩa thống kê. Để xác định có đa cộng tuyến, mô hình sử dụng ma trận tƣơng quan Pearson. Nếu các hệ số tƣơng quan của các biến độc lập với nhau có trị số nhỏ hơn 0,5 và nếu hệ số phóng đại phƣơng sai VIF < 10 sẽ không có đa cộng tuyến.
(iv) Kiểm định tính dừng của Mô hình
Tính dừng theo toán học: một dãy số liệu theo thời gian có giá trị trung bình và phƣơng sai không đổi theo thời gian thì dãy số đƣợc xem nhƣ có tính dừng hay còn gọi là ổn định. Ngƣợc lại, ta nói dãy số liệu đó không có tính dừng.
Tính dừng của dữ liệu chuỗi thời gian và các kiểm định tính dừng: trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, một mô hình tốt đƣợc đƣa ra khi phân tích trên các dữ liệu dừng. Theo Gujarati (2003)[8] một chuỗi thời gian là dừng khi giá trị trung bình, phƣơng sai, hiệp phƣơng sai (tại các độ trễ khác nhau) giữ nguyên không đổi cho dù chuỗi đƣợc xác định vào thời điểm nào đi nữa. Chuỗi dừng có xu hƣớng trở về giá trị trung bình và những dao động quanh giá trị trung bình sẽ là nhƣ nhau. Nói cách
khác, một chuỗi thời gian không dừng sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc giá trị phƣơng sai thay đổi theo thời gian hoặc cả hai.
Có nhiều phƣơng pháp kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian: kiểm định Dickey– Fuller (DF), kiểm định Phillip–Person (PP) và kiểm định Dickey và Fuller mở rộng (ADF), kiểm tra bằng giản đồ tự tƣơng quan, kiểm định theo Phƣơng pháp Spearman’s Rho.
Việc thiết lập mô hình hồi quy phải trên cơ sở các biến số trong mô hình là các biến dừng để các chuỗi số liệu không có những biến động quá lớn làm cho việc đánh giá tác động của các biến số là không chính xác. Để kiểm định tính dừng theo chƣơng trình SPSS, Phƣơng pháp kiểm định Spearman sẽ sử dụng Hiện tƣợng Phƣơng sai phần dƣ không đổi để kiểm định.
Hiện tƣợng phƣơng sai phần dƣ không đổi (Heteroskedasticity): Là hiện tƣợng
các giá trị phần dƣ có phân phối không giống nhau, và các giá trị phƣơng sai không nhƣ nhau. Khi Phƣơng sai phần dƣ có xảy ra sẽ làm cho ƣớc lƣợng bình phƣơng bé nhất OLS của các hệ số hồi quy không hiệu quả. Khi đó, các kiểm định giả thuyết không sẽ không còn giá trị. Để kiểm tra không có phƣơng sai phần dƣ không đổi, mô hình sử dụng kiểm định Spearman.
Giả thuyết: H0: Phƣơng sai phần dƣ không đổi H1: Phƣơng sai phần dƣ thay đổi
Với điều kiện mức ý nghĩa (Sig.) của các hệ số tƣơng quan hạng Spearman[10]phải đảm bảo lớn hơn 0,05 Chấp nhận H0, nếu Sig. < 0,05 bác bỏ H0.
3.1.3.3 Mô hình định lƣợng cần phân tích
Từ giả thuyết nghiên cứu ở Bảng 3.2, luận văn vận dụng đƣa vào mô hình hồi quy tuyến tính dạng Logarit. Mô hình này thể hiện mối tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Mô hình cần phân tích trong nghiên cứu nhƣ sau:
LnBDG = β0 + β1LnM2 + β2LnTDNH + β3LnLSCK +β4LnTTGD + β5LnLP +
Trong đó:
- Biến phụ thuộc: BDG Biến động giá; ui: Residual (phần dƣ)
- Các biến độc lập: M2, TDNH, LSCK, TTGD, LP, GV. (Cung tiền, Tín dụng ngân hàng, Lãi suất Chiết khấu, Thị trƣờng giao dịch, Lạm phát, Giá vàng).
- β0: Hằng số (Constant), là hệ số tự định trong mô hình
- Các β1, β2,β3, β4,β5,β6: là các hệ số hồi quy cần xét mức có ý nghĩa.
Bảng 3.2. Giải thích các biến trong mô hình
Tên biến Giải thích nội dung biến Nguồn số liệu Kỳ vọng dấu
BIẾN PHỤ THUỘC
LnBDG BDG: Biến động giá (Đơn vị tính: %)
Tổng cục thống kê và tổng hợp BIẾN ĐỘC LẬP LnM2 M2: Cung tiền (ĐVT: %) NHNN (+) LnTDNH TDNH:Tín dụng Ngân Hàng (ĐVT:%) NHNN (+) LnLSCK LSCK: Lãi suất Chiết Khấu (ĐVT: %) NHNN (+)
LnTTGD TTGD: Thị trƣờng giao dịch nhà đất (Theo tỷ trọng vốn hóa thị trƣờng %) Tổng hợp thị trƣờng BĐS (+) LnLP LP: Lạm phát (ĐVT: %) Tổng cục thống kê (+) LnGV GV: Giá vàng (ĐVT: Triệu. đ/lƣợng) Tổng cục thống kê (+)
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ lý thuyết)
3.2 Thực trạng về biến động giá thị trƣờng nhà đất tại thành phố Hồ Chí Minh 3.2.1 Sơ lƣợc tình hình thành phố Hồ Chí Minh 3.2.1 Sơ lƣợc tình hình thành phố Hồ Chí Minh
Thành phố Hồ Chí Mi có tốc độ đô thị hóa nhanh, với dân số khoảng 8 triệu ngƣời (2013), một bộ phận lớn ở khu vực đô thị hóa là ngƣời nhập cƣ từ các địa
phƣơng khác, thành phố luôn chịu áp lực lớn và ngày càng tăng về hạ tầng kỹ thuật, hạ tầng xã hội, đồng thời với việc chuyển dịch cơ cấu kinh tế, cơ cấu dân cƣ để thực hiện công nghiệp hóa hiện đại hóa.
Thành phố Hồ Chí Minh có diện tích tự nhiên (DTTN): 2.095 km2, chiếm 0,6% diện tích và 8,7% dân số so với cả nƣớc; là trung tâm kinh tế, đào tạo, khoa học kỹ thuật, tài chính…lớn nhất cả nƣớc, tập trung nguồn nhân lực chất lƣợng cao,…Thành phố phát triển kinh tế với tốc độ cao và đóng góp khoảng 21% GDP cả nƣớc (năm 2010). Thành phố có 24 đơn vị hành chánh trực thuộc, bao gồm 19 quận và 5 huyện; trong đó: khu vực 19 quận với tổng diện tích tự nhiên: 494 km2 (chỉ chiếm 24% DTTN toàn thành phố Hồ Chí Minh), dân số: 6,1 triệu ngƣời (chiếm đến 84% dân số toàn thành phố Hồ Chí Minh); khu vực 5 huyện: 1.601 km2 (chiếm đến 76% DTTN toàn thành phố Hồ Chí Minh), dân số: 1,4 triệu ngƣời (chỉ chiếm 16% dân số toàn thành phố Hồ Chí Minh).[25]
Thành phố Hồ Chí Minh là đô thị lớn, có hạ tầng kỹ thuật phát triển khá toàn diện: giao thông đƣờng thủy (cả đƣờng sông và đƣờng biển), đƣờng bộ, hàng không, đƣờng sắt,…tạo điều kiện thuận lợi trong giao lƣu kinh tế - văn hóa với các vùng trong cả nƣớc và quốc tế, thúc đẩy phát triển kinh tế, xã hội, văn hóa và du lịch,…của thành phố, từ đó tạo lực cho phát triển các tỉnh và cả nƣớc.
Thành phố Hồ Chí Minh nằm ở trung tâm vùng kinh tế trọng điểm phía Nam (vùng có thế mạnh về phát triển công nghiệp và dịch vụ), gần với vùng đồng bằng sông Cửu Long (sản xuất lúa và thủy sản lớn nhất nƣớc) và Tây Nguyên (sản xuất cây công nghiệp lớn nhất nƣớc), tạo nên sự giao thoa về phát triển kinh tế - xã hội giữa các vùng, hình thành nên thành phố Hồ Chí Minh phát triển kinh tế xã hội rất đa dạng.
3.2.1.1 Đặc điểm riêng của thị trƣờng nhà đất tại thành phố Hồ Chí Minh
Tính hỗn hợp của các cấp độ phát triển: thị trƣờng nhà đất tại thành phố Hồ Chí Minh gồm nhiều phân khúc khác nhau, mỗi phân khúc đạt đến một cấp độ phát triển đặc thù.
Cấp độ sơ khởi: Là cấp độ phát triển ban đầu của thị trƣờng bất động sản nhà đất để ở, khi quyền sử dụng đất đai trở thành hàng hóa đƣợc đem ra giao dịch trên thị trƣờng. Ở cấp độ này, thị trƣờng xây dựng chƣa phát triển, hàng hóa giao dịch trên thị trƣờng chủ yếu là đất nền phục vụ mục đích xây dựng nhà ở. Các giao dịch mang tính đơn lẻ, manh mún và phân tán. Đây là cấp độ phát triển của phân khúc đất ở bình dân trong các khu dân cƣ tự phát.
Cấp độ tập trung hóa: các nhà đầu tƣ chuyên nghiệp bắt đầu tham gia sâu rộng vào thị trƣờng, chủ yếu bằng vốn tự có. Hàng hóa giao dịch trong thị trƣờng này không chỉ là đất nền, một phần rất lớn là nhà ở, gồm nhà ở riêng lẻ và nhà chung cƣ. Quá trình phân phối hàng hóa mang tính tập trung và tƣơng đối chuyên nghiệp.
Cấp độ tiền tệ hóa: ở cấp độ này, thông qua các khoản cho vay thế chấp nhà đất, thị trƣờng vốn còn có vai trò thúc đẩy cầu nhà đất, qua đó làm cho hoạt động giao dịch trên thị trƣờng bất động sản nhà đất để ở ngày càng sôi động.
Cấp độ tài chính hóa: một số dự án bất động sản nhà đất để ở tại thành phố Hồ Chí Minh đã phát triển tiệm cận đến cấp độ tài chính hóa. Thông qua việc sử dụng các công cụ tài chính nhƣ phát hành cổ phiếu, trái phiếu...các doanh nghiệp bất động sản đã huy động nguồn vốn to lớn từ nhiều chủ thể khác nhau trong xã hội để phát triển dự án bất động sản nhà đất để ở.
Tính bất đối xứng thông tin giữa các bên tham gia: Nhìn chung thị trƣờng bất động sản nhà đất để ở thành phố Hồ Chí Minh, tính bất đối xứng thông tin giữa các chủ thể tham gia thị trƣờng là đặc biệt cao. Điều này biểu hiện ở chỗ, công tác quy hoạch đất đai và đô thị còn thiếu bài bản. Chính quyền vẫn chƣa xây dựng đƣợc một hệ thống cơ sở dữ liệu về nhà đất, đặc biệt hệ thống chỉ số giá bất động sản nhà và đất ở, làm cơ sở cho việc định giá và giao dịch. Các thông tin về dự án nhà và đất ở, thiếu công khai minh bạch dẫn đến khả năng tiếp cận thông tin của ngƣời dân rất hạn chế.
Quá trình tiêu thụ sản phẩm qua nhiều khâu trung gian: do hệ thống thông tin nhà đất để ở trên thị trƣờng thiếu công khai và minh bạch, các giao dịch nhà đất
giữa ngƣời mua và ngƣời bán phần lớn phải trải qua nhiều khâu trung gian. Ngoài các nhà môi giới, nhà định giá, nhà tƣ vấn pháp luật, một lực lƣợng lớn tham gia vào thị trƣờng trong giai đoạn xảy ra các cơn sốt giá nhà đất là các nhà đầu cơ, những ngƣời mua nhà đất vào giai đoạn trƣớc và sau đó bán lại với mức giá cao hơn để hƣởng chênh lệch giá. Do khả năng tiếp cận thông tin dự án bất động sản nhà đất để ở hạn chế, phần lớn ngƣời mua nhà đất cho mục đích để ở phải mua lại nhà đất từ các tay đầu cơ sau khi bất động sản nhà đất để ở này đã đƣợc sang nhƣợng qua tay nhiều nhà đầu cơ khác. Điều này khiến mức giá giao dịch cuối cùng bị đẩy lên rất cao so với giá gốc ban đầu của chủ đầu tƣ dự án.
3.2.1.2 Đặc điểm về giá đất trên thị trƣờng
Thời gian qua giá đất trên thị trƣờng không có nhiều biến động tuy nhiên giá đất vẫn không giảm, giá đất do Nhà nƣớc xác định thƣờng thấp hơn nhiều so với giá trị thực của đất đai, không phản ánh đúng giá thị trƣờng. Vì vậy, giá đất do Nhà nƣớc ban hành không có tính khả thi và gây khó khăn trong việc áp dụng trên thực tế đặc biệt là trong lĩnh vực định giá đất để tính tiền bồi thƣờng.[12]
Giá đất cũng phụ thuộc vào nhiều yếu tố, qua tìm hiểu, đất đai còn đƣợc coi là một tài sản đặc biệt vì bản thân nó không do lao động làm ra, mà lao động tác động vào đất đai để biến nó từ trạng thái hoang hóa, trở thành sử dụng vào đa mục đích (đặc điểm này ảnh hƣởng rất lớn đến giá đất). Đất đai đƣợc coi là tài sản đặc biệt của mỗi quốc gia, của mỗi gia đình và chuyển tiếp qua các thế hệ, là một trong những phƣơng thức tích lũy của cải, vật chất và đƣợc thừa kế hoặc trao đổi. Chính vì vậy, Nhà nƣớc ngày càng chú trọng đến quản lý có hiệu quả hơn nguồn tài sản này, bởi các nguồn thu từ đất đai. Tại khoản 23, Điều 4 Luật Đất đai năm 2003 có quy định “Giá quyền sử dụng đất (sau đây gọi là giá đất) là số tiền tính trên một đơn vị diện tích đất do Nhà nƣớc quy định hoặc đƣợc hình thành trong giao dịch về quyền sử dụng đất”.[16]
Theo Điều 55 Luật Đất đai năm 2003 quy định giá đất đƣợc hình thành trong nhiều trƣờng hợp[13]:
Do uỷ ban nhân dân tỉnh, thành phố trực thuộc trung ƣơng quy định giá theo quy định tại khoản 3 và khoản 4 Điều 56 của Luật này.
Do đấu giá quyền sử dụng đất hoặc đấu thầu dự án có sử dụng đất;
Do ngƣời sử dụng đất thoả thuận về giá đất với những ngƣời có liên quan khi thực hiện các quyền chuyển nhƣợng, cho thuê, cho thuê lại quyền sử dụng đất; góp vốn bằng quyền sử dụng đất[12].
3.2.2 Thực trạng thị trƣờng nhà đất từ năm 1986 đến nay 3.2.2.1 Giai đoạn từ năm 1986 đến năm 1993 3.2.2.1 Giai đoạn từ năm 1986 đến năm 1993
Luật đất đai đầu tiên năm 1988 đƣợc ban hành là một bƣớc tiến, đã phân định vai trò nhà nƣớc, trách nhiệm, quyền lợi của ngƣời sử dụng đất. Sau khi Nghị quyết Đại hội Đảng lần thứ VI với đƣờng lối đổi mới phát triển nền kinh tế nhiều thành