CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC 6
2.5 T ổng quan các nghiên cứu trước đây
Trong phần này tác giả đánh giá đến những nghiên cứu trước ở Việt Nam và trên thế giới sử dụng mô hình Hedonic để định giá bán của BĐS.
Kain và Quigley (1970) phát hiện ra rằng chất lượng các dịch vụ nhà ở, số phòng, số lượng phòng tắm và diện tích sàn có ảnh hưởng đến giá nhà trong mô hình bán logarit. Nghiên cứu này cũng bao gồm biến khoảng cách đến các khu vực trung tâm nhưng nó không có ý nghĩa thống kê.
Tse và Love (2000) nghiên cứu nhằm mục tiêu xác định các nhân tố làm tăng giá nhà tại trung tâm Hong Kong năm 1999. Dữ liệu nghiên cứu dựa trên 139 giao dịch thực tế từ 01/1999 đến 03/1999 và được đưa vào mô hình tuyến tính hedonic dạng logarit để phân tích. Các biến trong mô hình gồm diện tích sàn nhà, tuổi của nhà và các biến giả về bãi đỗ xe, khoảng cách đến trung tâm mua sắm, khoảng cách đến trung tâm thể thao, khoảng cách đến nghĩa trang. Kết quả của các mô hình cho thấy tất cả các biến đều có ý nghĩa, ngoại trừ biến giả khả năng tiếp cận trung tâm mua sắm. Trong đó, diện tích nhà và sự có sẵn của bãi đỗ xe ảnh hưởng mạnh đến giá nhà ở. Ngược lại, nhà được xây dựng càng lâu có giá giao dịch càng thấp.
Khoảng cách từ nhà đến nghĩa trang càng gần làm cho giá nhà càng giảm.
Theo Morancho (2003) sử dụng mô hình Hedonic để nghiên cứu mối quan hệ giữa giá nhà ở và khu vực cây xanh đô thị (công viên, cây xanh). Nghiên cứu quan sát 810 nhà ở tại thành phố Castellón (Tây Ban Nha), kết quả cho thấy ngoài những biến có ảnh hưởng chính đến giá nhà ở như diện tích nhà ở, kích thước của ban công, số phòng tắm, số tuổi (năm xây dựng) của ngôi nhà, thang máy và một nhà kho nhỏ thì khu vực đô thị xanh (công viên, cây xanh) cũng có ảnh hưởng đáng kể đến giá nhà, cụ thể là cứ xa khu vực xanh đô thị 100m thì giá nhà lại giảm 300.000 Pesetas (đơn vị tiền tệ Tây Ban Nha-khoảng 1800 Euro).
Wen Hai-zhen (2005) nghiên cứu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà đô thị tại Hàng Châu, Trung Quốc dựa vào mô hình định giá Hedonic. Bài nghiên cứu chọn ra 18 biến độc lập để phân tích sự tác động của các biến ảnh hưởng đến giá nhà tại thành phố Hàng Châu, theo 2.473 mẫu nhà và dữ liệu của 290 nhà được khảo sát nhà thực tế. Kết quả nghiên cứu nhận xét 14 trong 18 biến có ảnh hưởng quan trọng đến giá nhà khảo sát. Các biến được phân chia thành 4 nhóm và tỷ lệ ảnh hưởng đến giá nhà là: nhóm đặc điểm thuộc cấu trúc (60%), nhóm đặc điểm thuộc khu vực xung quanh nhà (16,5%), nhóm đặc điểm thuộc vị trí (19,8%) và nhóm đặc điểm khác (2,7%). Qua phân tích 14 biến ảnh hưởng đến giá nhà sắp xếp theo thứ tự mức độ ảnh hưởng nhiều đến ít: diện tích sàn, khoảng cách đến hồ phía Tây, môi trường bên trong, khoảng cách đến trung tâm thương mại, điều kiện giao thông, bãi đậu xe, mức độ trang trí, quản lý khu vực, môi trường bên ngoài, gác mái, số tầng nhà, thời gian giao dịch, khu vực vui chơi giải trí, gần trường đại học. Và bốn biến khác (tuổi nhà, hướng nhà, gần khu vực bệnh viện siêu thị, chợ, bưu điện, gần trường mẫu giáo, tiểu học, trung học) hệ số phân tích cho thấy không ảnh hưởng đến giá nhà.
Theo Selim (2008) sử dụng mô hình tuyến tính Hedonic để nghiên cứu những nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà tại Thổ Nhĩ Kỳ, mô hình như sau:
LnP = bx + u.
Phân tích dựa trên số liệu khảo sát nhà toàn quốc năm 2004, cỡ mẫu trong mô hình là 5741 mẫu phân tích bao gồm 46 biến, có các biến như: đặc điểm về vị trí, loại nhà, tuổi xây dựng, loại xây dựng, loại sàn phòng ở, loại sàn phòng tắm, số phòng, hệ thống khí đốt, diện tích, và nhiều đặc điểm cấu trúc khác như là hồ bơi, bãi đậu xe, hệ thống nước, thang máy, truyền hình cáp, máy nước nóng. Kết quả phân tích chỉ ra giá nhà ở thành thị cao hơn nông thôn 26.26%. Thêm vào đó, các biến hệ thống nước, hồ bơi, loại nhà, số phòng, diện tích, đặc điểm vị trí, loại xây dựng là những biến ảnh hưởng quan trọng đến giá nhà ở Thổ Nhĩ Kỳ.
Cebula (2009) nghiên cứu mô hình định giá Hedonic áp dụng cho thị trường nhà ở tại thành phố Savannah, Georgia. Mô hình nghiên cứu như sau:
ln(RSALESPRj) = f(Ij, Ej, SCj, Oj) Trong đó:
ln(RSALESPRj): logarit tự nhiên của giá nhà trong năm 2005 Ij : Vector của các đặc tính vật lý bên trong ngôi nhà.
Ej: Vector của các đặc tính vật lý bên ngoài ngôi nhà.
SCj : Vector của các biến kiểm soát không gian ngôi nhà Oj: Vector của các yếu tố khác liên quan đến ngôi nhà
Những phát hiện chính của nghiên cứu này là giá bán thực tế của những ngôi nhà ở Savannah trong giai đoạn 2000-2005 có ảnh hưởng tích cực bởi: số lượng phòng ngủ, phòng tắm, lò sưởi, không gian nhà để xe ô tô; diện tích không gian sống; số tầng của căn nhà, sân riêng, hồ bơi hoặc bồn tắm nước nóng, vật liệu làm nhà, khoảng cách từ nhà tới một công viên hoặc quảng trường. Ngoài ra nghiên cứu còn chỉ ra giá bán nhà ở Savannah còn chịu ảnh hưởng bởi yếu tố mùa của cung và cầu nhà ở, cụ thể là giá bán nhà có xu hướng cao hơn vào tháng năm và tháng bảy.
Nghiên cứu của Sema (2010) nghiên cứu mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở tại Addis Ababa, thủ đô của Ethiopia trong giai đoạn năm năm từ năm
1997 đến 2001 bằng cách sử dụng mô hình định giá Hedonic nghiên cứu dữ liệu chéo qua mô hình log-log. Ngoài các biến thuộc về đặc tính của ngôi nhà và được sử dụng trong nhiều nghiên cứu khác như biến diện tích sàn nhà, tuổi nhà … thì nghiên cứu còn nghiên cứu về sự ảnh hưởng của các ngày lễ đến giá của ngôi nhà, kết quả cho thấy giá nhà tại Addis Ababa chịu ảnh hưởng bởi các ngày lễ trong năm như lễ Phục Sinh, Giáng sinh.
Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011) sử dụng mô hình Hedonic và thuyết vị thế - chất lượng nghiên cứu 160 mẫu nhà ở trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh từ tháng 6 đến tháng 12 năm 2010 để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến giá BĐS. Kết quả là những nhân tố vị trí BĐS, diện tích đất, diện tích nhà, khoảng cách từ BĐS tới trung tâm thành phố và khoảng cách từ BĐS tới mặt tiền đường là các nhân tố có ảnh hưởng đến giá BĐS; trong đó, vị trí tọa lạc của BĐS có ảnh hưởng mạnh nhất. Giá BĐS tọa lạc trong hẻm thấp hơn giá BĐS tọa lạc trên mặt tiền đường; trung bình BĐS nằm sâu trong hẻm thêm 1m, giá trị giao dịch giảm 0,14%.
Bên cạnh đó, khoảng cách từ BĐS đến trung tâm thành phố tỷ lệ nghịch với giá của BĐS vì BĐS ở vị trí càng xa trung tâm, giá trị được giao dịch càng giảm. Hai nhân tố diện tích nhà và diện tích đất tỷ lệ thuận với giá của BĐS mặc dù hệ số ảnh hưởng là không lớn.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Tóm lại, nghiên cứu sử dụng mô hình định giá Hedonic và thuyết vị thế chất lượng của Hoàng Hữu Phê và Patrick Wakely (2000) để làm căn cứ cho mô hình nghiên cứu. Qua phần lược khảo các tài liệu của các nhà nghiên cứu trước đã cho thấy giá nhà chịu ảnh hưởng bởi các nhân tố thuộc về đặc điểm cấu trúc, tuổi thọ, vị trí, các yếu tố thuộc về tính hữu dụng của căn nhà như nhà kho, máy nước nóng, sân thượng, hồ bơi, lò sưởi. Ngoài ra các nghiện cứu trước còn sử dụng các biến thuộc về môi trường sống để đánh giá tác động của nó đến giá nhà. Dựa vào mô hình định giá Hedonic và cá nghiên cứu trước này, tác giả sẽ tổng hợp và trình bày các nhân tố tác động đến giá nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh trong chương sau.