Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá bất động sản

TS. Hà Văn Dũng – Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh Phùng Thị Thu Hà - Đại học Lâm nghiệp – Phân hiệu miền Nam

(Taichinh) - Trong kỹ thuật định giá bất động sản và nghiên cứu thị trường nhà ở, giá bất động sản thường được phân tích bằng mô hình Hedonic dựa trên các nhân tố tác động đến giá. Nghiên cứu này sử dụng mô hình định giá Hedonic nhằm xác định các biến số ảnh hưởng đến giá bất động sản trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh. Tác giả sử dụng mô hình Hedonic và xây dựng được hàm hồi quy giá bất động sản phụ thuộc vào 5 biến cơ bản. Kết quả nghiên cứu kiểm chứng được những vấn đề lý thuyết quan trọng quanh phương pháp định giá bất động sản ứng dụng mô hình Hedonic và đưa ra những định hướng nghiên cứu tiếp theo.  
Ảnh minh họa. Nguồn: InternetẢnh minh họa. Nguồn: Internet

Thị trường bất động sản (BĐS) là một trong những thị trường quan trọng của nền kinh tế vì liên quan trực tiếp đến một lượng tài sản rất lớn về quy mô, tính chất cũng như giá trị nhiều mặt trong nền kinh tế quốc dân. Việc phát triển và quản lý có hiệu quả thị trường này sẽ góp phần quan trọng vào quá trình thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội, tạo khả năng thu hút các nguồn vốn đầu tư cho phát triển, đóng góp thiết thực vào quá trình phát triển đô thị và nông thôn bền vững theo hướng công nghiệp hoá, hiện đại hóa đất nước.

Khủng hoảng tài chính thế giới năm 2008 xuất phát từ chính sách cho vay thế chấp BĐS tại Hoa Kỳ, là tác nhân cơ bản gây nên sự suy thoái kinh tế của hầu hết các nước trên thế giới đã chứng tỏ những ảnh hưởng rất lớn từ thị trường BĐS đối với nền kinh tế. Vì vậy, việc điều hành thị trường BĐS nhằm phát huy những mặt tích cực và hạn chế các mặt tiêu cực là vấn đề cần quan tâm nghiên cứu.

Thị trường nhà ở là bộ phận quan trọng nhất của thị trường BĐS. Theo Malpezzi (2003), trong quá trình phát triển, thị trường nhà ở là một trong những nơi ứng dụng rộng rãi mô hình định giá Hedonic vì nó ước tính được giá trị của các đặc điểm riêng lẻ cấu thành nên giá trị chung của cả căn nhà. Mô hình này cho phép giảm mức độ chủ quan trong việc đánh giá giá trị căn nhà vì nó cho phép xác định giá hàng hóa theo thuộc tính của chúng.

Tổng quan nghiên cứu

Mô hình Hedonic dựa trên lý thuyết người tiêu dùng của Lancaster (1966). Kể từ khi Rosen (1974) mở rộng lý thuyết này ra thị trường nhà ở, mô hình Hedonic đã được ứng dụng rộng rãi như là một công cụ để đánh giá thị trường BĐS và phân tích đô thị. Rosen (1974) đã đưa ra cách xử lý toàn diện đối với giá ẩn hay giá thụ hưởng. Lý thuyết giá ẩn đã tạo ra một vấn đề trong kinh tế học cân bằng không gian, giúp định hướng người tiêu dùng cũng như người sản xuất đưa ra các quyết định về vị trí liên quan đến các đặc điểm không gian.

Ban đầu mô hình được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa giảm thiểu ô nhiễm không khí tác động đến giá trị tài sản. Mô hình Hedonic trở thành một nghiên cứu quan trọng trong nửa sau của những năm 1970 và cả năm 1980. Trong thời kỳ này, phương thức giá Hedonic đã được vận dụng như là công cụ quan trọng đối với nghiên cứu học thuật, được sử dụng trong cả nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm xác định giá trị tiền tệ của hàng hóa liên quan đến đặc tính môi trường và địa điểm của BĐS.

Một số nghiên cứu thực nghiệm gần đây ứng dụng mô hình Hedonic để xác định giá BĐS. Sergio et. al. (2002), trong nghiên cứu ứng dụng mô hình Hedonic để đánh giá tác động của môi trường mà tiêu biểu là “mùi hôi” phát ra từ một nhà máy xử lý nước thải tại Brasilia, tác giả xác định 20 biến và xây dựng 4 mô hình để phân tích ảnh hưởng của môi trường không khí tới giá của các căn hộ. Kết quả mô hình cho thấy “Chất lượng không khí có ảnh hưởng tới giá trị căn hộ” căn hộ càng nằm gần nhà máy xử lý nước thải thì có giá trị càng thấp.

Selim (2008) nghiên cứu các yếu tố/giá trị nội tại của căn nhà được thực hiện tại Thổ Nhĩ Kỳ, kết quả của mô hình hồi quy Hedonic cho thấy, diện tích nhà, số lượng phòng, loại nhà, hệ thống nước, hồ bơi, đặc trưng về vị trí và kiểu nhà là các biến quan trọng nhất có ảnh hưởng tới giá nhà.

Theo nghiên cứu của Babawale (2011), yếu tố ngoại tác động tới BĐS cũng ảnh hưởng tới giá của BĐS. Ông sử dụng mô hình Hedonic xét các yếu tố như: Khoảng cách từ BĐS tới nhà thờ, khoảng cách từ BĐS tới nơi làm việc, an ninh, nơi đậu xe. Kết quả mô hình hồi quy cho thấy, yếu tố ngoại cảnh như nhà thờ ảnh hưởng tiêu cực tới giá BĐS, BĐS càng xa nhà thờ thì giá càng tăng.

Ngoài ra, ở nước ta cũng có một số nghiên cứu về giá BĐS, các nghiên cứu cũng dựa trên mô hình hồi quy Hedonic. Kim (2007) xem xét tác động của pháp lý đến giá nhà tại TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội. Tác giả xây dựng mô hình với các biến đại diện cho pháp lý như giấy tờ pháp lý sổ hồng, sổ đỏ và các giấy tờ/quyền pháp lý khác có liên quan.

Nghiên cứu của Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011) đã ứng dụng mô hình Hedonic và thuyết vị thế chất lượng đối với 160 mẫu để xác định giá BĐS ở khu vực TP. Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy vị trí, khoảng cách từ BĐS đến mặt tiền đường, khoảng cách từ BĐS đến trung tâm, diện tích đất và diện tích nhà là những biến có ảnh hưởng quan trọng đến giá của BĐS.

Theo lý thuyết vị thế - chất lượng được phát triển gần đây, Hoàng Hữu Phê và Wakely (2000), đã đưa ra một số gợi ý định hướng xây dựng cơ sở khoa học và phương pháp định giá BĐS phù hợp với thể chế kinh tế thị trường. Bài nghiên cứu chỉ ra giá BĐS phụ thuộc vào yếu tố chất lượng và vị thế: Kết quả hồi quy cho thấy, biến diện tích khuôn viên ảnh hưởng mạnh nhất tới giá BĐS, sau đó là các biến khoảng cách tới trung tâm thành phố, số tầng xây dựng, vị trí nhà đất mặt tiền hay trong hẻm.

Phương pháp nghiên cứu

Trong bài nghiên cứu này, tác giả giới hạn nghiên cứu BĐS là nhà để ở và thực hiện khảo sát 245 BĐS đã có giao dịch mua bán thành công trên các tuyến đường thuộc địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh. Khi có giao dịch mua bán thành công, người mua BĐS sẽ thực hiện kê khai lệ phí trước bạ và các loại thuế có liên quan đến BĐS tại Chi cục thuế quận 6, TP. Hồ Chí Minh. Quy trình chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng, mẫu trong đề tài là các BĐS đã có đầy đủ giấy tờ hợp lệ như giấy chứng nhận quyền sử dụng đất, quyền sở hữu nhà ở và tài sản khác gắn liền với đất; hồ sơ lệ phí trước bạ, bản vẽ hiện trạng.

Thông qua việc ứng dụng mô hình Hedonic để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở, nghiên cứu sẽ giúp những người tham gia thị trường có thể ước lượng giá bất động sản một cách đúng đắn bằng cách dựa vào các nhân tố tác động mạnh như diện tích nhà, vị trí, diện tích đất, khoảng cách đến trung tâm.

Trong khoảng thời gian từ tháng 01/2016 đến 06/2016 nghiên cứu tiến hành khảo sát là tương đối ngắn nên thị trường BĐS chưa có nhiều biến động, giúp giảm thiểu những biến động vĩ mô trên thị trường như biến động về đầu tư vốn, lãi suất, tỷ giá. Nghiên cứu ước tính có 5 biến giải thích trong mô hình, với khoảng 245 quan sát là chấp nhận được và kết quả mô hình hồi quy có thể mang tính đại diện cho khu vực khảo sát. Số liệu về khoảng cách tới trung tâm quận, do có địa chỉ cụ thể nên tác giả thực hiện đo lường thông qua trang web tìm kiếm địa chỉ phổ biến (google) để bổ sung vào đề tài nghiên cứu.

Bài nghiên cứu sử dụng phân tích định tính và phân tích định lượng thông qua mô hình hồi quy đa biến để nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở tại quận 6, TP. Hồ Chí Minh, đồng thời xác định mức độ tác động của từng yếu tố đến yếu tố giá BĐS.

ảnh 1
Kết quả nghiên cứu

Mô tả biến và mô hình hồi quy

Thị trường BĐS đã phát triển, nhiều nghiên cứu về chủ đề này đã thực hiện trong thời gian qua từ nhiều khía cạnh khác nhau tại nhiều nước trên thế giới. Tuy nhiên, tại Việt Nam, những nghiên cứu về thị trường BĐS vẫn còn khá mới mẻ. Vì thế, kế thừa các nghiên cứu trước đây, đồng thời dựa vào điều kiện thực tế tại địa bàn nghiên cứu, bài viết sẽ đi sâu nghiên cứu tác động của nhóm yếu tố vi mô tới giá BĐS, cụ thể:
Biến phụ thuộc: Giá BĐS
Biến độc lập được tổ chức thành 2 nhóm:
Nhóm biến phản ánh chất lượng của BĐS: Diện tích đất, diện tích nhà.
Nhóm biến phản ánh vị thế của BĐS: Vị trí BĐS, chiều ngang mặt đường/hẻm phía trước, khoảng cách từ BĐS tới trung tâm quận 6.
Mô hình giá BĐS có dạng:

ảnh 2

Tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê và dấu của các hệ số phù hợp với sự kỳ vọng. Sau khi thực hiện các kiểm định về hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi và phân phối chuẩn của hàm hồi quy, mô hình trên được xác định là phù hợp và được viết lại như sau:

Tác giả đã xây dựng được hàm hồi quy đa biến với biến phụ thuộc là giá nhà ở (lnPRICE) và xác định được 5 nhân tố tác động đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh là diện tích đất, diện tích nhà, vị trí, chiều ngang mặt đường/hẻm phía trước BĐS, khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận. Từ kết quả nghiên cứu, các kết luận có thể rút ra. Tương tự như các nghiên cứu trước, giá BĐS giao dịch chịu tác động của diện tích BĐS đó.

Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi diện tích đất tăng 1m2 thì giá BĐS trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh bình quân tăng 0,5%. Hay khi diện tích nhà tăng 1m2 thì giá BĐS trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh bình quân tăng 0,3%.

Một BĐS có vị trí mặt tiền đường thông thường sẽ có giá cao hơn một BĐS khác nằm trong hẻm hay trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu BĐS có vị trí mặt tiền đường thì giá BĐS đó sẽ cao hơn BĐS có vị trí trong hẻm là 59,1%. Giá BĐS còn chịu tác động của chiều rộng đường trước nhà và trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi chiều ngang mặt tiền đường/hẻm phía trước tăng thêm 1m thì giá BĐS trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh bình quân tăng 2%.

ảnh 3

Ngoài ra, nghiên cứu còn chỉ ra rằng, khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận 6 có tác động nghịch biến đến giá giao dịch BĐS. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận 6 (Chợ Bình Tây) xa thêm 1km thì giá BĐS trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh bình quân giảm 14,5%.

Để đánh giá mức độ tác động của các yếu tố đến giá giao dịch BĐS trên địa bàn quận 6, các hệ số hồi quy được chuẩn hóa và kết quả được tính toán ở Bảng 3.

Từ bảng kết quả hồi quy, hệ số beta chuẩn hóa cho thấy được tầm quan trọng của từng biến trong mô hình hồi quy hay mức độ tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc lnPRICE. Hệ số beta chuẩn hóa của biến NHA đạt giá trị cao nhất (0,370) nên diện tích nhà là yếu tố tác động mạnh nhất đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh. Tiếp theo là biến VT đạt giá trị 0,369, tức là vị trí là yếu tố tác động mạnh tiếp theo.

ảnh 4

Biến DAT đạt giá trị 0,257 cho thấy diện tích đất có tác động tương đối mạnh đến giá nhà ở. Biến KQ6 có hệ số chuẩn hóa là 0,201 chứng tỏ khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận 6 (Chợ Bình Tây) tác động không quan trọng bằng các yếu tố khác đến giá BĐS và cuối cùng là yếu tố chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước có tác động ít nhất đến giá BĐS trong số các yếu tố phân tích trong bài.

Kết luận và khuyến nghị

Nghiên cứu này ứng dụng mô hình Hedonic và thuyết vị thế chất lượng để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh. Kết quả của mô hình cho thấy sự phù hợp của dữ liệu thu thập với mô hình nghiên cứu. Kết quả thu được của nhóm tác giả cũng giống với các nghiên cứu trước đây trên thế giới cũng như tại Việt Nam.

Trong 5 biến tác động đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh, cụ thể là những biến: diện tích đất, diện tích nhà, vị trí BĐS và chiều ngang mặt đường/hẻm phía trước nhà có tác động cùng chiều lên giá nhà, trong đó biến diện tích nhà và vị trí căn nhà có tác động mạnh nhất đến giá nhà. Biến khoảng cách đến trung tâm quận 6 (Chợ Bình Tây) có tác động nghịch biến lên giá nhà.

Từ kết quả hồi quy và các giả định trong mô hình đều không bị vi phạm, tác giả cho rằng có thể vận dụng mô hình để xác định giá trị nhà ở cụ thể của các BĐS trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh.
Kết quả trên góp phần vào việc xác định giá cả nhà ở thực tế và chính xác hơn, góp phần xây dựng một thị trường BĐS lành mạnh và phát triển.

Thông qua nghiên cứu này nhóm tác giả cũng muốn đề xuất một phương pháp tính giá dựa trên mô hình định giá Hedonic vào công tác định giá nhà ở nói chung và BĐS nói riêng. Mặc dù phương pháp này không mới so với thế giới nhưng tại Việt Nam - nơi thị trường BĐS phát triển trễ và thông tin chưa đầy đủ thì có thể áp dụng để giải quyết tình trạng thiếu thông tin về BĐS, để các giao dịch BĐS được thực hiện chính xác và thực tế hơn.

Thông qua việc ứng dụng mô hình Hedonic để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 6, TP. Hồ Chí Minh, bài nghiên cứu sẽ giúp những người tham gia thị trường có thể ước lượng giá BĐS một cách đúng đắn bằng cách dựa vào các nhân tố tác động mạnh như diện tích nhà, vị trí, diện tích đất, khoảng cách từ BĐS đến trung tâm quận 6 (chợ Bình Tây), chiều ngang mặt đường/hẻm phía trước BĐS.

Dựa trên mô hình hồi quy, chúng ta có thể xây dựng giá gốc, làm cơ sở để xây dựng chỉ số giá. Trên thế giới, chỉ số giá Hedonic (Hedonic Price Index) được tính toán và áp dụng trong lĩnh vực kinh tế. Khi xây dựng chỉ số giá thông qua mô hình Hedonic sẽ giúp chúng ta quan sát thị trường một cách dễ dàng hơn như chỉ số chứng khoán VN-Index, Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và các chỉ số khác. Từ đó, nhà quản lý có thể đưa ra những chính sách, biện pháp hợp lý khi thị trường gặp bất ổn.

Tài liệu tham khảo:

 1. Hoàng Hữu Phê, và Wakely, P. (2000), “Vị thế, chất lượng và sự lựa chọn khác: Tiến tới một lý thuyết mới về vị trí dân cư đô thị”, Tạp chí Đô thị học, xuất bản tại Vương quốc Anh, Vol. 37, No. 1;

2. Nguyễn Quốc Nghi (2012), “Ứng dụng mô hình Hedonic xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà cho thuê ở thành phố Cần Thơ”, Kỷ yếu khoa học, 186-194;

3. Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011), “Ứng dụng mô hình Hedonic về các yếu tố ảnh hưởng tới giá bất động sản tại TP. Hồ Chí Minh”, Tạp chí Phát triển kinh tế, số 254, 18-23;

4. Babawale, G. K. (2011) “The impact of Neighbourhood Churches on House Prices”. Journal of Sustainable Development Vol 4, No. 1, p.246-253;

5. Kim, A. M. (2007), “North versus South: The impact of social norms in the market pricing of private property rights in Vietnam”. World Development, Vol. 35, No. 12, pp 2079-2095;

6. Lancaster K. J. (1966), “A new Approach to Consumer Theory” Journal of Political Economy, Vol. 74, p: 132-156;

7. Malpezzi, S. (2002), “Hedonic Pricing Models: A Selective and Applied Review”, University of Wisconsin, the Center for Urban Land Economics Research;

8. Sérgio A. B. et al. (2002), “Economics of Air Pollution: Hedonic Price Model and Smell Consequences of Sewage Treatment Plants in Urban Areas”. Economics of Air Pollution, No. 234, pp 1-25.


Bài đăng trên tạp chí Tài chính kỳ I tháng 11/2016

Bình luận

Ý kiến của bạn sẽ được biên tập trước khi đăng. Xin vui lòng gõ tiếng Việt có dấu
  • tối đa 150 từ
  • tiếng Việt có dấu

Cùng chuyên mục