Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy: mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng. Tuy vậy, mô hình có hiện tượ
Kiểm định độ phù hợp của mô hình: mô hình có mức ý nghĩa là 0.0000 < 1%
nên ta bác bỏ giả thiết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập bằng 0.
Chỉ tiêu R2 bằng 81.30% thể hiện mức độ giải thích của các biến độc lập trong mô hình là 81.30%, hay mức độ phù hợp của mô hình là khá cao.
Bảng 4.7: Kết quả nghiên cứu sau khi dùng phương pháp GLS LnGIA
Hệ số hồi quy
Độ lệch
chuẩn T P>|t| Khoảng tin cậy 95%
DTDAT 0.0085547 0.000838 10.21 0.000* 0.0069002 0.0102092 DTSUDUNG 0.001224 0.0004364 2.80 0.006* 0.0003624 0.0020856 VITRI 0.5590146 0.0643334 8.69 0.000* 0.4319974 0.6860318 CRDUONG 0.0599932 0.0120647 4.97 0.000* 0.0361731 0.0838133 SANTHUONG 0.0213981 0.0662586 0.32 0.747 -0.10942 0.1522163 HINHDANGDAT 0.0313926 0.496665 0.63 0.528 -0.066669 0.1294521 SOTANG 0.0718349 0.0367229 1.96 0.052*** -0.0006692 0.144339 PHONGNGU 0.0387915 0.0232996 1.66 0.098*** -0.0072102 0.0847933 NHAKHO 0.0180277 0.0698474 0.26 0.797 -0.119876 0.1559314 KHOANGCACH -0.037676 0.0164684 -2.29 0.023** -0.0701905 -0.0051615 QUYHOACH -0.0051556 0.0021475 -2.40 0.017** -0.0093955 -0.0009157 _CONS 20.7026 0.108201 191.33 0.000 20.48897 20.91623
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả) Ghi chú: *, **, và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
Các biến trong mô hình có ý nghĩa tương đối lớn và dấu của hệ số phù hợp với kỳ vọng của tác giả:
+ Các biến diện tích đất (DTDAT), diện tích sử dụng (DTSUDUNG), vị trí nhà (VITRI), chiều rộng mặt đường trước nhà (CRDUONG) tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%.
+ Biến khoảng cách đến mặt tiền đường (KHOANGCACH) và biến quy hoạch (QUYHOACH) tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
+ Biến số tầng (SOTANG) và biến số phòng ngủ (PHONGNGU) tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%.
+ Các biến SANTHUONG, HINHDANGDAT, NHAKHO đại diện cho các nhân tố sân thượng, hình dáng đất và nhà kho đều không có ý nghĩa thống kê với bộ dữ liệu thu thập được vì mức ý nghĩa >10%.
4.6. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Theo kết quả nghiên cứu, mức độ tác động của các biến trong mô hình được giải thích như sau:
Hệ số của biến DTDAT - diện tích đất mang dấu (+) đúng với dấu kỳ vọng của mô hình. Hệ số hồi quy của biến này là 0.0086 tức khi diện tích đất tăng lên 1m2 thì giá nhà tăng lên 0.86%. Tương tự khi diện tích sử dụng của căn hộ (biến DTSUDUNG) cũng mang dấu (+) và khi diện tích sử dụng tăng lên 1m2 thì giá nhà tăng lên 0.12%. Hai biến này là hai biến thường được sử dụng nhất trong các nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà trong các nghiên cứu trước và thường có ý nghĩa thống kê khá lớn. Kết quả này cũng phù hợp với các nghiên cứu trước trên thế giới như nghiên cứu của Cebula (2009), Wen Hai-zhen (2005).
Biến vị trí căn nhà có tác động nhiều nhất đến giá nhà, dấu của biến này cũng mang dấu (+) đúng với kỳ vọng của mô hình. Nếu nhà ở mặt tiền đường thì giá sẽ tăng 55.9% so với nhà trong hẻm. Thực tế mặt đường là nơi thuận tiện trong giao thông, kinh doanh buôn bán hoặc cho thuê nên giá trị của nó sẽ cao hơn các căn nhà
trong hẻm. Vị trí của căn nhà là rất quan trọng, “nhất vị nhì hướng” là một trong những câu nói dễ dàng bắt gặp khi nói về một BĐS nào đó, có thể nói vị trí là một yếu tố quan trọng bậc nhất cấu thành nên giá nhà.
Chiều rộng mặt đường trước nhà cũng có tác động cùng chiều với giá nhà.
Kết quả nghiên cứu cho thấy nếu chiều rộng mặt đường trước nhà tăng 1m thì giá nhà có xu hướng tăng 5,99%. Điều này cũng dễ hiểu, người mua luôn mong muốn mặt bằng trước nhà rộng rãi và thông thoáng để giao thông thuận tiện và dễ dàng.
Nếu BĐS ở trong hẻm nhưng hẻm càng rộng thì giá nhà càng cao.
Biến số tầng của căn nhà mang dấu (+) đúng với dấu kỳ vọng của mô hình.
Khi căn nhà tăng thêm 1 tầng thì giá của nó tăng 7.18%. Vì thực tế tại khu vực thành phố và các quận ven quận trung tâm thành phố thì không nhiều đất để có thể xây dựng các căn nhà rộng rãi nên xây tầng là giải pháp tối ưu để gia tăng diện tích sử dụng của căn nhà. Kết quả này cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu của Wen Hai-zhen (2005).
Giá của các căn nhà trong mẫu cũng phụ thuộc vào nhân tố số lượng phòng ngủ. Thực tế tại các khu đô thị lớn như thành phố Hồ Chí Minh, việc nhiều thành viên trong gia đình cùng sinh sống trong 1 căn nhà là khá phổ biến chính vì thế nhà ở phải đáp ứng đủ số phòng ngủ thường được đánh giá cao hơn. Hơn nữa nhà có số lượng phòng ngủ nhiều hơn đồng nghĩa diện tích sử dụng lớn và tính hữu dụng cao nên giá trị của nó cũng được tăng theo. Kết quả này cũng phù hợp nhiều nghiên cứu trước như nghiên cứu của Morancho (2003); Selim (2008); Cebula (2009); Anthony (2012).
Khoảng cách đến trung tâm thành phố cũng có ý nghĩa trong dữ liệu nghiên cứu. Điều này phù hợp với đa số các nghiên cứu trên thế giới và một số nghiên cứu ở Việt Nam. Thật vậy, khoảng cách từ nhà ở đến trung tâm càng gần thì càng thuận lợi trong việc di chuyển cũng như ít tốn thời gian để đi đến các khu thương mại, mua sắm, các khu giải trí cũng như công sở. Bằng chứng thực tế cho thấy rằng càng
gần trung tâm thành phố thì giá nhà càng cao. Trong mô hình nghiên cứu này, cứ gần trung tâm thành phố thêm 1 km thì giá nhà tăng 3,77%. Kết quả này phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trước như nghiên cứu của Ottensmann(2008), Shimizu(2009).
Biến mang tính mới của mô hình liên quan đến tính pháp lý của căn nhà đó là biến quy hoạch (QUYHOACH) cũng có ý nghĩa thống kê. Biến QUYHOACH có tác động ngược chiều đến giá nhà, chiều tác động đúng với kỳ vọng của tác giả cũng như kết quả từ việc khảo sát ý kiến chuyên gia. Mức độ ảnh hưởng của biến này không cao nhưng cũng có ý nghĩa thống kê do nếu đất vi phạm quy hoạch mà tăng 1% trên tổng diện tích đất thì giá sẽ giảm 0,52%. Thực tế cũng cho thấy nếu căn nhà có phần đất nằm trong diện quy hoạch thì giá trị của nó sẽ bị giảm đi.
Theo kết quả hồi quy thì quan niệm về hình dáng nở hậu hay tóp hậu của BĐS không có ảnh hưởng tới giá của BĐS. Trước đây ở thành phố Hồ Chí Minh việc phân lô đất nền còn chưa được quy hoạch rõ ràng nên tình trạng đất không vuông vức là khá phổ biến. Hiện cũng chưa có nghiên cứu khoa học nào chứng minh về việc đất nở hậu hay tóp hậu sẽ ảnh hưởng đến sự giàu có của gia chủ. Hơn nữa theo kinh nghiệm trong lĩnh vực xây dựng hoàn toàn có thể khắc phục được tình trạng lô đất không vuông vức bằng cách xây các phòng khách, phòng ngủ, phòng ăn cho vuông vức, phần còn lại sẽ làm các công trình phụ hay làm tiểu cảnh, việc này vừa che được khuyết điểm của lô đất vừa làm tăng tính thẩm mỹ cho ngôi nhà.
Biến nhà kho cũng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Do diện tích nhà ở thành phố thường chật hẹp và người dân thường sử dụng đất để xây dựng vào nhiều mục đích hữu dụng hơn như là chỉ để làm nhà kho.
Kết quả hồi quy cũng cho thấy biến sân thượng cũng không có ý nghĩa thống kê với số liệu trong mẫu nghiên cứu. Cũng giống như biến NHAKHO, biến SANTHUONG không có ảnh hưởng lớn đến giá nhà ở do mức độ hữu dụng không cao. Rất ít các nghiên cứu trước đưa biến này vào mô hình hồi quy, một số nghiên
cứu như Morancho (2003) cũng không tìm thấy mối quan hệ giữa biến này đến giá nhà.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
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 tác giả cũng giống với nhiều nghiên cứu trước trên thế giới cũng như tại Việt Nam. Trong 11 biến độc lập đưa vào mô hình thì có 8 biến tác động đến giá nhà ở trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, cụ thể là những biến diện tích đất, diện tích nhà, vị trí BĐS, số tầng của căn nhà, số phòng ngủ và chiều rộng đường phía trước nhà có tác động cùng chiều lên giá nhà, trong đó biến vị trí căn nhà có tác động mạnh nhất đến giá nhà. Biến khoảng cách đến trung tâm thành phố có tác động nghịch biến lên giá nhà. Biến mang tính mới của mô hình là biến QUYHOACH cũng có tác động nghịch biến đến giá nhà ở mức ý nghĩa 5%.
Chương cuối cùng thảo luận kết quả nghiên cứu, những hạn chế của nghiên cứu này và đề nghị những hướng nghiên cứu tiếp theo.