___________________________ NGHIÊN CỨU _________________________
RESEARCH
Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ử tại huyện Hoài Đức, thành phố Hà Nội
Dương Thị Hoàn
Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
NguyễnHữuCung
Học viện Hàng không Việt Nam
Asia-PacificEconomicReview
Bài viết sử dụng phương pháp ứngdụng mô hình giá Hedonic và giá chào bán để dự báo giátrị thị trường bất động sản và xâydựng mối tương quan giữa cácyếu tốảnhhưởng đến giá đất tại huyện Hoài Đức,thành phố Hà Nội năm 2021, 2022. Kết quả cho thấy có 6yếutố chính tác độngđếngiá bất độngsản gồm:diện tích, số phòng ngủ, trung tâm,loại, tiện ích, cấu trúc. Trong đóyếu tố trungtâm tácđộng tiêu cực, các yếu tố còn lạicótác động tíchcựcđến giá nhàtạikhu vực này.Dựatrên kểt quảnày,những người tham giathị trườngbất động sản có thể đưa ra dự đoán chính xác về giá nhàở,các cơquan quản lý thị trường có cái nhìn toàn diện về thị trường này, đặcbiệt là cácyếu tố ảnh hưởngđếngiánhà ở.
1. Mởđâu
Hiện nay, theo quy định của Nghị định số 44/2Ó14/NĐ-CP ngày 15/05/2014 của Chính phủ quy địnhvề giá đất, phương pháp xácđịnh giá BĐS bao gồm: phương pháp so sánh trực tiếp, phương pháp chiết trừ, phương pháp thu nhập, phương pháp thặngdư và phương pháp hệ số điều chỉnh giá đất. Đây là các phương pháp xác định giá BĐS theo cách tiếp cận truyền thống. Việc lựa chọn phương phápnàophụ thuộc vào tínhchất sử dụngcủa thửa đất, của BĐS đang xem xét, vào dữ liệuhiện có của tài sản,thôngtintrên thị trường về loại tài sản đó và trìnhđộ chuyên giađịnh giáBĐS. Các phươngpháp truyền thốngđể xác định giá BĐSgặp khó khan khi cần phảixác định giáBĐS với số lượng lớn hoặcxem xét giá cảcủa BĐS trong một thời kỳ dài.
Với lợi thế đặc biệt về vị trí địa lý, huyện Hoài Đức có tốc độ đô thị ho'anhanh, có vị trí giao thông thuận lợi đã và đang thu hútnhiều nhà đầu tư,nhiều người đến làm ăn sinh sống. Cùng với tốc độ đô thị hóa, sự gia tăng dân số thì nhu cầu về nhà ở của huyện ngày một gia tăng. Xuất pháttừ thực tế trên, việc xác địnhcác yếutố quyếtđịnh đến giá nhà ở tại huyện Hoài Đức, thành phố Hà Nội theo phương pháp hồi quy Hedoniclà điều cầnthiết. Vì vậy, mục đích của bài nghiên cứu này trước hếtsẽ xác định các yếutố ảnhhưởng đến giá nhà ởvà từ đó cung cẩp tiền đề khoa học cho các nghiên cứuliên quan đến thị trườngbất động sản trong thờigiantới.
2. Mô hình nghiên cứu
Mô hình định giá Hedonic được định nghĩalà kỹ thuật phântíchhồi quy được sử dụngđể xácđịnhgia trị của nhữngthuộctính liên quan đến hàng hóa trên
thị trường trong các giai đoạn cụ thể. Mô hình Hedonic là một mô hình mở với các biến được thu thập tùy vào dữ liệu và mô hình nghiên cứu. Có những mô hình chỉ sử dụng chủ yếu biến đặc tính nhàđe xác định giá BĐS (Hasan Selim,2009). Theo Gabriel K.B. (2011) sử dụngHedonicđể xét các yếu tốnhư khoảng cáchtừBĐS đến nhà thờ, khoảng cách từ BĐSđến nơi làm việc, anninh, nơi đậu xe. Kết quả hồi quy cho thấy yếutốnhàthờ có tác động tiêu cực đếngiáBĐS.
Dựa trên cáctài liệu hiệntại, có thể nhận ra rằng giá nhà thường bịảnhhưởng bởi diệntích nhà, kiểu nhà, cấu trúc nhà, số phòng ngủ, sốphòngtắm, mức độ gần trung tâm thành phố, các tiện nghi đi kèm (chẳnghạnnhư nóng -bồn tắm, hồ bơi) và cáctiện ích địa phương (như công viên, quảng trường, trường học, trung tâm mua sắm), được bao gồm trongnghiêncửunày. Bài nghiên cứuđưa ra các giả thuyếttổng hợp ở bảng 1 như sau:
Bàng 1:Các giã thuyết nghiên cứa Giả thuyết nghiên cứu Mô tà giâ thuyết Hi: Diện tích nhà có tác
độngtíchcực đếngiá nhà (DIENTICH)
Ngôi nhà có kíchthước lớn cókhá năng cung cấp khônggian rộng hơn và thoáimái hơn hoặc gia đinh có thê sử dụng ngôi nhà đẻ kinhdoanh, làmvàn phòng.
H2: Số lượng phòng ngũ cỏ tác độngtích cực đen giánhà (PHONGNGU)
Ngôi nhà cónhiều phòng ngũ thường đát hơnvìđápứngđược nhu câu cùa cácgia đình lớn, cung câpđủ khônggianriêng tư chomôi thành viên ưong giađình.
H3: Số lượng phòng tấm có tốc độngtích cực đến giá nhà (PHONGTAM)
Số lượngphòngvệ sinhđáp ứng được nhu cầu cơbàncũa các hộgiađình. Đây là yếutố bátbuộcphải cỏ ưongmột ngôi nhà vànhậnđược nhiềusự quantâm của người mua
H4: Vị trígần trun^ tâm tác động tiêu cực đen giá nhà (TRUNGTAM)
Nhà càng xa công viên, quàngtrường, trườnghọc hoặc trung tâmmua sám, trungtâm thành phốthì càng khókhăn cho các hộgia đình cho việc dichuyển.Nhừng ngôi nhà có khoảng cách xa trung tâm hơn có thê bán với giá thấp hơn.
H5: Loại hình nhà ởcó tác động tích cực đến giá nhà(LOAI)
Loại nhà bao gồm các loại: nhà mặt phố, ngõ. hèm hoặc có sân vườn tạokhông gian xanhvàcải thiện đáng kể mức sống.
Nhà có mặt phố, ngỗ to thi giácàng cao vàngược lại H6: Tiện íchnội khu có
tác động tích cực đến giá nhà (TIENICH)
Nhàgầncôngviên,trườnghọc hoặc siêu thịtạođiều kiệncho các hộgiađình vuichơi giãi trí, học tập haymua sắm. Những ngôi nhà nàyđược ưa chuộng và đắt tiềnhơn
H7: Cấu trúc nhà có tác độngtíchcực đến giá nhà (CAUTRUC)
Ngôinhà có cấutrúc mớivàhiện đạisẽ dễ dàng được bán với giá trị cao hơn so với nhà đãqua sử dụng nhiều năm.trang thiết bị lạc hậu.
86
Kinh tế Châu Á - Thái Bình Dương (Tháng 3/ 2022)3. Phương pháp nghiên cứu và cơ sở dữliệu Trong nghiên cứu này, tác giả tiếnhành phương pháp tiếp cận 3 giai đoạn: từ khai thác dữ liệu, lọc làm sạch dữ liệu,cuối cùng làsửdụngmô hình định giá Hedonic để đánh giá tác độngcủacácyếu tố đến giá nhà ở tại huyện HoàiĐức, TP.Hà Nội. Mô hình này được sử dụng để đo lường tác động của các thuộc tính ảnh hưởng đến giá giao dịch tổng thể.
Phân tích hồi quy nhiều lần cho phép xácđịnhgiá trị tài sản, trongsố các biến số khác, dựa trên đặc điểm cẩu trúc, đặc điểm vùng lâncận, khả năngtiếp cận vàcác loại hìnhsửdụng đất.
Dựa trên mô hình định giá Hedonic và các giả thuyếtđã phát triểntrước đây, môhình nghiên cứu đượcáp dụng cho thị trường nhà ờ như sau:
GIÁ = po + pi DIỆNTÍCH + p2 PHÒNG NGỦ + J33 PHÒNG TAM + p4 trungTÂM +P5 LOẠI + p6 TIẸN TÍCH + p7 CẤU TRÚC +£
Trongđó:
- Biến phụ thuộc [GIÁ]: Giá nhà (tỷ trên mét vuông).
- Cácbiến độc lập:
+ DIỆNTÍCH: Diệntích nhà (mét vuông);
+ PHÒNG NGỦ: số phòng ngủ;
+ PHÒNGTẮM: số lượng phòng tắm;
+ TRUNGTÂM: Gần trung tâm thànhphố (km);
+ LOẠI: Ngôi nhàcómặt phố hay không (= 1 nếu có,= 0nếu không);
+ TIỆN TÍCH: Ngôi nhàcó cáctiện ích địa phương như công viên, quảng trường, trường học hoặc trung tâm mua sắm haykhông (= 1 nểu có, = 0nếu không);
+ CẤUTRÚC: Ngôinhà có cấu trúc mới không (=
1nếucó, = 0 nếu không);
+
e:
lỗi(5%); pi: Hệ số; PO: Hằngsố.Hiệnnay, cácthôngtinvề giánhà bịhạnchế do các sắn giáo dịch bất động sản hoặc hiệp hội bất động
Bài nghiên cứu thuthập số liệu khảo sátcủa 195 căn nhà từhai thị trường bất động sản trực tuyến chotot.com và batdongsan.com.vn tại khu vực huyện Hoài Đức, thànhphố Hà Nội từ tháng 9 năm 2021 đến tháng 1 năm 2022.Đây đềulàgia quảng cáo, có thể khác với giá giao dịch. Các thuộc tính được tìm kiếm như: giá BĐS, diện tích, số phòng ngủ, mới xâyhaycũ,....
4. Kếtquả và phân tích
Đầu tiên,bài viết phân tích mối tương quan giữa cácbiến. Kết quả được thể hiệntrong Bảng 2 như sau:
Bảng 2 cho thấy khoảng cách từ ngôi nhà đến trung tam (TRUNG TÂM) co tươngquan nghịch với giá cua nó (GIÁ) trongkhi các biến độc lập khác có liênquan cùngchiều với giá nhà (GIA).
GIA DIEN TICH
PHONG NGƯ
PHONG TAM
TRƯNG
TAM LOAI TIENICH CAƯ TRƯC
GIA 1.000
DIENTICH 0.128 1.000 PHONGNGƯ0.776 0.146 1.000 PHONGTAM 0.546 0.167 0.656 1.000 TRƯNGTAM-0.5900.010 -0.473 -0.369 1.000 LOAI 0.595 -0.046 D.429 0.315 -0.300 1.000 TIENICH 0.776 0.082 0.471 0.334 -0.413 0.615 1.000 CAUTRƯC 0.712 -0.092 0.536 0.370 -0.422 0.435 0.661 1.000
Sau khi kiểm tra, mô hình được coi là không có vấnđề nghiêm trọngvề đa cộng tuyến (MeanVIF = l,77<10).
Bàng 3: Kết quã ước lượng Dependent variable: House price (PRICE)
Variables Coef. p>|z|
Constant 17.093*** 0.000
DIENTICH 0.001** 0.023
PHONGNGU 0.065*** 0.000
PHONGTAM 0.003 0.640
TRUNGTAM -0.020*** 0.000
LOAI 0.148** 0.036
TIENICH 0.087*** 0.000
CAUTRUC 0.050*** 0.000
R-squared 85.59%
Significance level F(8, 196) = 276.08 Prob>F - 0.000***
**vò *** cho biết mức ý nghía ở mức 5% và 1%
CÓ thể thấy từ Bảng 3, kết quả ước lượng có ý nghĩaở mức 1%(Prob> F = 0,000). Cụ thể,các biến đọc lập có thể chiếm 85,59% sự biến động của giá nhà. Như vậy, các biển độc lập giải thích được 85,59% sự biến thiên của biến giá. Phần còn lại 14,41% đượcgiải thích bởi các biến ngoàimô hình và sai số ngẫu nhiên.Có thểkết luậnrằng mô hình phùhợpvà có giátrị ứngdụngthựctế.
Cụ thể, TRUNG TÂM có tác động tiêu cực (p = 0.020) lên GIÁ ở mứcý nghĩa 1% trong khi GIA bị ảnhhưởng tíchcực bởi DIENTICH (P =0,001, ở mức ý nghĩa 5%), PHÓNG NGU (p = 0,065, ở 1%) mức ý nghĩa), LOAI (P = 0,148, ở mức ý nghĩa 5%), TIENICH (P = 0,087,mức ý nghĩa 1%), CAU TRÚC(p
= 0,050, với mức ý nghĩa 1%). Tuy nhiên, nghiên cứu đã không tìm thấy ảnh hưởng đáng kể của PHONGTAM lên GIÁ. Do đó, kết quả ước tínhcủa mô hìnhcó phươngtrìnhsau:
GIÁ = 17,093 + 0,001 DIENTICH + 0,065 PHÒNG NGỦ - 0,020 TRUNG TÂM + 0,148 LOẠI + 0,087 TIENICH + 0,050 CẤU TRÚC + £
- Tác động của kích thước nhà (DIENTICH) đến giá nhà (GÍÁ): Kết quảcho thấyảnh hưởngtích cực đến GIÁ.Điềunày cho thấy nhữngngôi nhà có diện tích lớn hơn thường có giá cao hơn. Kết quả này đã được báo cáobởi Yayarvà Demir (2014). Theo đó,
Kinh tế Châu À - Thái Bình Dương (Tháng 3/ 2022)
87
NGHIÊN cứu
RESEARCH
những ngôi nhà có diện tích lớn đápứng được nhu cầu của những gia đình đông người, mang đến không gian rộngrãi, thoải mái. Những ngôi nhànày cũng có thể được sử dụng đặc biệt để kinh doanh hoặc vănphòng của họ.
- Ảnh hưởng của số lượng phòng ngủ (PHÒNG NGỦ) đến giá nhà (GIÁ): Kết quả cho thấy PHÒNG NGỬ ảnh hưởng tích cực đến GIÁ. Điều này phù hợp với kếtquả củaSelim (2009). Theo đó, những ngôi nhà cónhiềuphòngngủ hơnphùhợp với nhữnggia đình có nhiều thànhviên. Nhữngngôi nhànày cho phép khách của họ ở lại.
- Ảnh hưởng của vị trí nhà (TRUNG TÂM)đếngiá nhà (GIÁ): kết quả là sự ảnh hưởng tiêu cực của TRUNG TÂM đến GIÁ. Điều này cho thấy những căn nhà xa trung tâm, khoảng cách cànglớn thì có thể bán được với giá thấp hơn những cănnhà gần trung tâm. Điều này là do những người sống ở khu trước đây cảm thấy khó khăn khi đi đến cơ quan hoặc trung tâm thị trấn.Ngoài ra,các tiệnnghicông cộng của họ bị hạn chế hơn so vớisau này. Điều này phù hợp với kết quả trong các nghiên cứu của Selim (2009),YayarvàDemir (2014)
- Tác động của loạinhà(LOẠI) đếngiánhà(GIÁ):
kết quả cho thấy GIÁ bị ảnh hưởng tích cực bởi LOẠI.Ở các đô thị có dân số cao, nhà mặt phố, mặt tiền có giá cao hơn nhà trong ngõ, hẻm. Điều này phù hợp với kết quả trong nghiên cứu của Selim (2009)
- Tác độngcủatiện nghi địa phương (TIENICH) đến giá nhà (GIÁ): Nghiên cứu xác định ảnh hưởng tích cựccủa công viên đối với GIÁ. Nhà ở gần công viên, quảng trường, trường học, trungtâm thương mại đượcưu tiên hơn vì tiện lợi cho việc giải trí,học tậphay mua sắm. Do đó, chúngđượcbán với giátrị cao. Điều này phù hợp với những phát hiện của Cebula (2009), Selim (2009)
- Ảnh hưởng của cấutrúc nhà (CẤU TRÚC) đến giá nhà (GIÁ): Nghiên cứu cho thấy GIÁ CẢ bị ảnh hưởng tíchcực bởiCẤU TRÚC. Kết quả này cũngđã được tìm thấytrong phân tích của Cebula (2009).
Những ngôinhàcó mới xây và kiếntrúc, kiểu dáng hiện đại được ưutiên hơn và có giácao hơn.
5. Kêt luận
Quanghiên cứu này cho thấy tại khu vựchuyện Hoài Đức, Hà Nội vị trí gần trung tâm ảnh hưởng tiêu cực đếngiá nhà. Trong khi đó,nhữngngôi nhà códiện tích lớn,cấutrúc mới hiện đại, nhiều phòng ngủ, sân vườn và các tiện ích nội khu (như quảng trường, công viên, trường học, trung tâmmua sắm) có giátrị hơn. Dựa trên những kết quảnày, những người tham gia thị trường nhà ở có thể đưa ra dự đoán chính xác về giánhàở,các cơ quanquản lý thị trường nhà ở có thể có cái nhìn toàn diện về thị
trường này, đặc biệtlà các yếutốảnhhưởngđến giá nhà. Đây làđiều cần thiết, là căn cứ để đưa ra các giải pháp phù hợp nhằm thúc đẩythị trường nhà ở hiệu quả và bền vững. Hơn nữa, kết quả nàycóthể được các thẩm định viên áp dụng rộng rãi với chi phí thấp trong khi chủ đầu tư có thể giới thiệu những căn nhà có giátrị cao,đáp ứngnhu cầu của khách hàng. Đốivới các nhàphân phối,nó tạo điều kiện cải thiệncác kênh phân phối, do đó các dự án của họ có thể được giớithiệu mộtcách nhanh chóng và hiệu quả đến khách hàng. Kết quả cũng chophép người mua xác định giá trị thực của căn nhà một cách dễ dàng. Mặc dù đạtđược mụctiêu, nghiêncứu vẫn có hạn chếriêng khi khôngphântích cácyếu tố quyếtđịnh kháccó thểảnhhưởng đến giá nhà như cácyếu tố kinh tế vĩmô, uytín của chủ đầu tư và hiệu quả hoạtđộngcủakênh phân phối nhà ở./.
Asia-PacificEconomicReview
Tài liệu tham khảo
Amenyah, I.D., Fletcher,E.A. 2013. Factors deter mining residential rental prices. Asian Economic andFinancial Review,3(1),39-50.
Baek, u., Sim, Y, Lee, S.K. 2019. Analysis of Hierarchical Competition Structure and Pricing Strategy in the Hotel Industry. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 6(4), 179-187
Case, B.J., Clapp, R., Dubin & M., Rodriguez, (2004). Modelling spatial and temporalhouse price patterns: a comparision of four model. Journal of Real Estate Finance and Economics, vol. 29, issue 2, pp.167-191.
[11] Kim, 2007. The impact ofSocial Norms in the Market Pricing of Private Property Right in VietNam. North Versus South, vol 35, pp.2079 - 2095.
Shimizu, c. 2014. Estimation of Hedonic single family house price function considering neighbor hood effect variables. Sustainability,6, 2946-2960.
Yayar, R., Demir, D. 2014. Hedonic estimation of housing market prices in Turkey. Makalenin kabul tarihi: Temmuz, 43, 67-82.
