Xác định các nhân tố và mức độ ảnh hưởng đến giá nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh

51
Xác định các nhân tố và mức độ ...
TÓM TẮT
B̀i b́o ǹy tóm tắt công trình nghiên ću 
c̉a nhóm t́c gỉ nghiên ću v̀ ćc nhân t́ 
̉nh hưởng đ́n gí nh̀ ở ṭi TP.Hồ Ch́ Minh. 
Nghiên ću đã được tḥc hịn ṭi TP.Hồ Ch́ 
Minh t̀ th́ng 6-12 nĕm 2016 với ćc câu h̉i 
nghiên ću l̀ đi tìm ćc nhân t́ ̉nh hưởng 
đ́n gí nh̀ ở v̀ ḿc đ̣ ̉nh hưởng c̉a mỗi 
nhân t́ đó như th́ ǹo đ́i với gí nh̀ ở ṭi 
TP HCM. Nhóm t́c gỉ đã tổng hợp ćc cơ 
sở lý thuýt v̀ ḱt qủ nghiên ću liên quan 
trước đây, đưa ra mô hình nghiên ću v̀ tḥc 
hịn nghiên ću. Ḱt qủ nghiên ću phù hợp 
với ćc gỉ đ̣nh trong mô hình nghiên ću. 
Nhóm t́c gỉ đưa ra ćc kín ngḥ đ́i với ćc 
nhóm đ́i tượng có th̉ sử dụng ćc ḱt qủ 
nghiên ću trong nhu c̀u c̉a mình. 
Từ khóa: dịn t́ch đất, dịn t́ch nh̀, ṿ 
tŕ đất, ś t̀ng, sân thượng, ś phòng ng̉, 
chìu ṛng đường trước nh̀, khỏng ćch đ́n 
trung tâm, nh̀ kho.
XÁC ĐỊNH CÁC NHÂN TỐ VÀ MỨC ĐỘ ẢNH HƯỞNG ĐẾN 
GIÁ NHÀ Ở TẠI TP. HỒ CHÍ MINH
 Phạm Vĕn Tài, Nguyễn Vĕn Nguyện 2, 
Lê Thị Thu Hương 3, Phạm Huy Thông4
INDENTIFY FACTORS AND THEIR’S IMPACT LEVEL ON 
REAL ESTATE PRICE IN HCMC
ABSTRACT
The article summarizes authors’ research 
on the factors that impact on real estate price 
in HCM City. The research took place in HCM 
City from June to December 2016, focused 
on research questions which aim to identify 
impact factors on real estate price and their 
level in HCM City area. Base on literature 
reviews and concerned surveys’ data, authors 
team built up research model and performed 
1 TS. Khoa Thương Ṃi Qúc T́, Trường Cao Đẳng Kinh T́ Đ́i Ngọi Tp Hồ Ch́ Minh.
2 TS. Vịn Ph́t trỉn nguồn ḷc, Trường Đ̣i ḥc Tr̀ Vinh.
3 ThS. Công ty MTV Bò Sữa Vịt Nam.
4 SV. Chuyên ng̀nh Kinh doanh qúc t́, trường Đ̣i Ḥc Kinh T́ TP.Hồ Ch́ Minh.
the research. The results match with research 
hypothesis. Authors team issued suggestions 
for subjects that can beneit from the research 
results.
Key words: Land area, house area, land 
location, number of storeys, rooftop, number 
of bedrooms, the width of road in front of 
house, distance to downtown area, storehouse 
52
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
1. GIỚI THIỆU 
TP HCM là một trong những thành phố 
trọng điểm của Việt Nam với dân số đĕng ký 
hộ khẩu thường trú trên 8 triệu người (tháng 
12/2015). Nhu cầu nhà ở của người dân ngày 
một tĕng. Nhu cầu tìm hiểu giá nhà ở tại thành 
phố này cũng là nhu cầu quan tâm của người 
dân và các cơ quan hữu quan. Nhận thức được 
tầm quan trọng trong việc xây ḍng một mô 
hình định giá cho nhà ở làm sao để vừa đảm 
bảo mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận vừa đảm bảo 
mức giá được thị trường chấp nhận đồng thời 
để góp phần sáng tỏ cơ sở khoa học trong công 
tác định giá nhà ở, giúp công tác định giá phù 
hợp với giá thị trường nên các tác giả chọn 
đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà ở 
tại TP HCM” để nghiên cứu với các câu hỏi 
nghiên cứu là: Có ćc nhân t́ ǹo ̉nh hưởng 
đ́n gí nh̀ ở trên đ̣i b̀n TP HCM? Ḿc đ̣ 
̉nh hưởng c̉a ćc nhân t́ đó đ́n gí nh̀ ở 
ra sao?
Ch̉ ra các nhân tố liên quan đến đặc điểm 
vị thế và chất lượng của cĕn nhà có ảnh hưởng 
đến giá nhà trên địa bàn thành phố; Lượng hóa 
các nhân tố tác động đến giá trị của cĕn nhà; 
Đưa ra mô hình định giá nhà ở phù hợp cho 
thị trường TP HCM; Cung cấp thông tin cho 
những người mua và bán nhà có một tài liệu 
tham khảo về giá cả nhà hiện nay trên địa bàn 
TP; Đưa ra một số kiến nghị làm tài liệu tham 
khảo cho các nhà kinh doanh bất động sản.
Nghiên cứu được tḥc hiện bằng hai 
phương pháp: nghiên cứu định tính và nghiên 
cứu định lượng. Phương pháp định tính được 
tḥc hiện thông qua phỏng vấn sâu 7 chuyên 
gia về bất động sản, hiện đang giữ chức vụ 
quan trọng trong các công ty bất động sản hoặc 
công ty thẩm định giá tại TP HCM; Nghiên 
cứu định lượng thu thập dữ liệu bằng cách sử 
dụng các báo cáo thẩm định giá của 178 mẫu 
nhà phố tại một số công ty thẩm định giá ở 
TP HCM và dùng phần mềm thống kê chuyên 
ngành STATA để chạy mô hình hồi quy.
Nghiên cứu tập trung nghiên cứu cho đối 
tượng là nhà ở hay còn gọi là nhà trên địa bàn 
TPHCM với số lượng mẫu khảo sát là 178, tập 
trung tại quận ven trung tâm thành phố (Quận 
1) như: Bình Thạnh, Phú Nhuận, Quận 3, 4, 5, 
10, 11 vào nĕm 2015. 
2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC KẾT 
QUẢ NGHIÊN CỨU 
Theo Luật Nhà ở ban hành nĕm 2005 và̀ 
Điều 3 Nghị định số 71/2010/NĐ-CP ngày 
23/6/2010 của Chính phủ thì: “Nhà ở là công 
trình xây ḍng với mục đích để ở và phục 
vụ các nhu cầu sinh hoạt của hộ gia đình, cá 
nhân.” (Điều 1 của Luật Nhà ở).
Nhà ở gắn liền với vị trí không gian nên 
không thể di chuyển hay mang đi trao đổi mua 
bán dễ dàng được; Là tài sản có giá trị lớn; 
Có tính bền vững, lâu dài; Đa dạng, phong 
phú cả về số lượng lẫn chất lượng; Việc mua 
bán, chuyển nhượng nhà ở phải tḥc hiện theo 
những quy định chặt chẽ của pháp luật.
Định giá tài sản là việc đánh giá và đánh 
giá lại giá trị của tài sản phù hợp với thị trường 
tại một điểm hay thời điểm nhất định theo tiêu 
chuẩn Việt Nam hoặc thông lệ quốc tế.
Ngày 26/11/2004, Bộ Tài chính ban hành 
Thông tư số 114/2004/TT-BTC hướng dẫn 
tḥc hiện nghị định số 188/2004/NĐ-CP của 
Chính phủ về phương pháp xác định giá đất 
và khung giá các loại đất, theo đó quy định 
phương pháp xác định giá đất theo phương 
pháp so sánh tṛc tiếp và phương pháp thu 
nhập. Ngày 06/12/2007, Bộ Tài chính ban 
hành Thông tư số 145/2007/TT-BTC, theo đó 
đã quy định thêm hai phương pháp xác định 
giá đất là: phương pháp chiết trừ và phương 
pháp thặng dư. Như vậy việc xác định giá đất 
có các phương pháp để tḥc hiện: 
53
Xác định các nhân tố và mức độ ...
• Phương pháp định giá Hedonic:
Phương pháp định giá Hedonic được định 
nghĩa là kỹ thuật phân tích hồi quy được dùng 
để xác định giá trị của những thuộc tính liên 
quan đến hàng hóa trên thị trường trong các 
giai đoạn cụ thể. Mô hình hồi quy Hedonic 
được xây ḍng ḍa trên lý thuyết, hàng hóa 
là một tập hợp của nhiều đặc tính khác nhau 
và giá của hàng hóa được gắn liền với các 
đặc tính này. Nhưng một số đặc tính không 
được lượng hóa được nên được thểhiện dưới 
dạng biến giả. Hệ số của của các biến trong 
mô hình hồi quy thể hiện mức độ đóng góp, 
tác động của đặc tính đó đến giá chung của 
hàng hóa.
Mô hình Hedonic kiểm soát các đặc điểm 
của tài sản, do đó cho phép các nhà phân tích 
phân biệt được tác động ṣ thay đổi của mẫu,so 
với các phương pháp định giá truyền thống thì 
có thể nói hiện nay phương phápnày tḥc ṣ 
được coi là một trong các phương pháp xác 
định giá trị tiên tiến và được sử dụng nhiều tại 
các nước phát triển. 
• Lý thuyết Vị thế - Chất lượng
Lý thuyết Vị thế - Chất lượng được TS. 
Hoàng Hữu Phê và Giáo sư Patrick Wakely 
phát triển và công bố vào nĕm 2000 tại Đại 
học Tổng hợp London (UCL) dưới tiêu đề “Ṿ 
th́, chất lượng v̀ ṣ ḷa cḥn kh́c: Tín tới 
ṃt lý thuýt mới v̀ ṿ tŕ dân cư đô tḥ” (Phe 
& Wakely, 2000). Theo đó, bất động sản có 
hai thuộc tính: ṭ nhiên và xã hội, thuộc tính 
ṭ nhiên chính là chất lượng bất động sản, 
quyết định giá trị sử dụng, giá trị hữu hình của 
bất động sản; thuộc tính xã hội chính là vị thế 
của bất động sản, quyết định giá trị, giá trị vô 
hình của bất động sản. Cung cầu thị trường bất 
động sản là cung cầu về dịch vụ bất động sản, 
tức về tổ hợp chất lượng và vị thế, kết hợp với 
nhau theo một tỷ lệ nhất định, cân bằng cung 
cầu trên thị trường hình thành giá trị trao đổi 
của bất động sản. Giá trị trao đổi bất động sản 
= (giá trị chất lượng, giá trị vị thế).
• Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Wen Hai-zhen (2005) nghiên cứu phân tích 
các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà đô thị tại 
Hàng Châu, Trung Quốc ḍa trên 2.473 mẫu 
nhà được khảo sát nhà tḥc tế. Kết quả nghiên 
cứu nhận xét 14 trong 18 biến có ảnh hưởng 
quan trọng đến giá nhà khảo sát. Qua phân tích 
14 biến ảnh hưởng đến giá nhà sắp xếp theo thứ 
ṭ 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 ṿc, môi trường bên ngoài, gác 
mái, số tầng nhà, thời gian giao dịch, khu ṿc 
vui chơi giải trí, gần trường đại học.
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, phân 
tích ḍa trên số liệu khảo sát nhà toàn quốc 
nĕm 2004, cỡ mẫu trong mô hình là 5741 mẫu 
phân tích bao gồm 46 biến. Kết quả phân tích 
ch̉ 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 ḍng là những biến ảnh hưởng 
quan trọng đến giá nhà ở Thổ Nhĩ Kỳ. 
Cebula (2009) sử dụng mô hình định 
giá Hedonic nghiên cứu giá nhà ở tại thành 
phố Savannah, Georgia. Mô hình nghiên cứu 
những nhân tố tác động đến giá nhà như: các 
đặc tính vật lý bên trong và bên ngoài ngôi 
nhà, không gian ngôi nhà và các yếu tố khác 
liên quan đến ngôi nhà. Những ảnh hưởng tích 
c̣c được phát hiện là: số lượng phòng ngủ, 
phòng tắm, lò sưởi, không gian nhà để xe ô 
tô; diện tích không gian sống; số tầng của 
cĕn nhà, sân riêng, hồ bơi hoặc bồn tắm nước 
nóng, vật liệu, khoảng cách tới một công viên 
hoặc quảng trường. 
54
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
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 từ nĕm 
1997 đến 2001 bằng cách sử dụng mô hình 
định giá Hedonic nghiên cứu dữ liệu chéo qua 
mô hình log-log.
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 TP HCM từ tháng 6 đến tháng 12 nĕm 
2010 để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến 
giá bất động sản. Kết quả là những nhân tố vị 
trí, diện tích đất, diện tích nhà, khoảng cách 
tới trung tâm thành phố và khoảng cách từ bất 
động sản tới mặt tiền đường có ảnh hưởng đến 
giá bất động sản. 
3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Quy trình nghiên cứu
Để tḥc hiện được mục tiêu nghiên cứu, luận vĕn tiến hành nghiên cứu theo quy trình sau:
Hình 1: Quy trình nghiên ću c̉a đ̀ t̀i
3.2. Mô hình nghiên cứu
Từ kết quả nghiên cứu của các tác giả 
trong và ngoài nước đã được trình bày ở phần 
2, các tác giả đã tổng hợp và tham khảo ý kiến 
chuyên gia về các biến thường được sử dụng 
trong các nghiên cứu về giá nhà ở để tổng hợp 
và đưa vào mô hình. Ngoài ra, các tác giả đã 
đưa thêm biến tỷ lệ đất quy hoạch (Q), được 
tính là phầndiện tích đất vi phạm quy hoạch 
được công nhận chia cho tổng diện tích đất, 
vì sau khi khảo sát ý kiến các chuyên gia cho 
rằng nó có ảnh hưởng đến giá nhà đất.
Mô hình hồi quy có dạng: lnP= β x + ε. 
LnP = β0 + β1E+ β2U + β3L + β4W + β5R + β6S + β7ST + β8B + β9K + β10D + β11Q + ε
55
Xác định các nhân tố và mức độ ...
Bảng 1: Diễn gỉi ćc bín trong mô hình nghiên ću
STT BIẾN KÝ HIỆU ĐVT LOẠI MÔ TẢ BIẾN
KỲ 
VỌNG
Giá nhà ở P Đồng Định lượng
Logarit ṭ nhiên của giá nhà ở 
(VNĐ/m2).	Nhóm đặc điểm thuộc cấu trúc cĕn nhà
1 Diện tích đất E M2 Định lượng Diện tích đất (m2) +
2 Diện tích nhà U M2 Định lượng Diện tích nhà (m2) +
3 Sân thượng R Biến giả
1=có sân thượng
0= không có sân thượng
+
4 Hình dáng đất S Biến giả
1= đất vuông vức hoặc nở hậu
0= đất không nở hậu
+
5 Số tầng St Định lượng Số tầng của cĕn nhà +
6 Số phòng ngủ B Định lượng Số lượng phòng ngủ trong nhà +
7 Kho K Biến giả
1= có nhà kho
0= không có nhà kho
+
	Nhóm đặc điểm thuộc vị trí cĕn nhà
8 Vị trí L Biến giả
1= mặt tiền
0 = trong hẻm
+
9 Chiều rộng đường trước nhà W M
Định 
lượng
Chiều rộng đường trước nhà 
(m) +
10
Khoảng cách từ bất 
động sản tới trung 
tâm TP
D Km Định lượng
Khoảng cách từ bất động sản tới 
trung tâm TP - Chợ Bến Thành. -
	Nhóm đặc điểm thuộc pháp lý của cĕn nhà
11 Quy hoạch Q % Định lượng
Diện tích đất trong quy hoạch 
(lộ giới)- tỷ lệ đất nằm trong 
quy hoạch trên tổng diện tích 
đất.
-
Ghi chú: (-) Quan hệ nghịch biến
 (+) Quan hệ đồng biến
56
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu:
 Trong bài nghiên cứu, khảo sát 178 mẫu 
nhà ở trong phạm vi TP. Hồ Chí Minh, tập trung 
vào các quận 1, 3, 4, 5, 10, 11, Bình Thạnh, Phú 
Nhuận. Mẫu được chọn một cách ngẫu nhiên. 
Các tác giả quyết định chọn mẫu tại các quận 
này nhằm tránh gây biến động lớn trong mẫu, 
các quận có vị trí nằm xung quanh khu trung 
tâm (Chợ Bến Thành) và mức độ phát triển kinh 
tế tương đối bằng nhau. Các quận Tân Bình, Tân 
Phú, Gò Vấp tuy kinh tế đang phát triển khá tốt 
nhưng do khoảng cách xa trung tâm thành phố 
sẽ tạo ra ṣ không tương đồng trong mẫu nghiên 
cứu nên được bỏ qua.
Bảng 2: Th́ng kê mô t̉ ćc bín trong mô hình
Biến Số mẫu Trung bình Độ lệch chuẩn
Giá trị 
nhỏ nhất
Giá trị lớn 
nhất
LnP 178 21.90673 0.745541 20.21077 24.18606
E 178 64.19421 42.65484 12.5 282.7
U 178 150.573 115.9453 22.2 954.65
L 178 0.241573 0.4292442 0 1
W 178 4.351404 2.345325 1 16.5
R 178 0.2134831 0.4109218 0 1
S 178 0.4831461 0.5011255 0 1
ST 178 1.550562 1.135072 0 5
B 178 3.286517 1.674649 1 10
K 178 0.1853933 0.3897125 0 1
D 178 4.305337 1.530461 1.44 7.82
Q 178 4.883708 11.8938 0 82.1
 Nguồn: Ḱt qủ t́nh tón c̉a ćc t́c gỉ
Do dân cư tập trung đông đúc nên diện 
tích nhà ở TP. HCM thường nhỏ. Trong mẫu 
nghiên cứu nhà có diện tích đất nhỏ nhất là 
12.5m2, lớn nhất là 282.7m2, trung bình 64m2. 
Diện tích sử dụng khoảng 150m2 trung bình 
khoảng 2 lầu và 3 phòng ngủ, vừa đủ diện 
tích cho gia đình 4 đến 5 thành viên. Diện tích 
đất lớn nhất ch̉ khoảng 283 m2 nhưng diện 
tích nhà lớn nhất 954.65m2 cho thấy nhà xây 
lầu là khá phổ biến trong mẫu thuộc các quận 
Phú Nhuận, Quận 5. Bên cạnh đó, khoảng 
cách trung bình đến trung tâm thành phố gần 
4.3km, xa nhất vào gần 7.82 km.
Qua khảo sát nhận thấy đặc điểm nhà ở 
tại TP. Hồ Chí Minhthường có lầu, diện tích 
sử dụng trung bình 150m2 phù hợp với sinh 
hoạt của hộ gia đình 4 đến 5 người. Do các 
quận nằm trong nghiên cứu đều là các quận 
gần quận trung tâm nên có độ tương đồng cao 
về biến khoảng cách đến trung tâm thành phố.
4.2. Phân tích tương quan
Biến L và biến W có tương quan khá cao 
với giá nhà, mức độ từ 0.40-0.56. Người mua 
nhà có xu hướng muốn mặt trước nhà rộng 
rãi, thoáng mát, ở vị trí đẹp, mặt tiền thuận 
57
Xác định các nhân tố và mức độ ...
Bảng 3: Ma tṛn tương quan giữa ćc bín nghiên ću
LnP E U L W R S ST B K D Q
LnP 1.000
E 0.6825 1.000
U 0.6936 0.507 1.000
L 0.569 0.2134 0.2812 1.000
W 0.4011 0.1286 0.1927 0.2974 1.000
R 0.1872 0.0156 0.3045 0.0903 0.0718 1.000
S 0.0804 0.0076 0.0982 0.0322 0.0090 0.0450 1.0000
ST 0.401 -0.019 0.6449 0.224 0.1836 0.2917 0.1157 1.0000
B 0.511 0.267 0.7066 0.186 0.1348 0.3622 0.0832 0.6537 1.0000
K 0.2304 0.1274 0.1877 0.1023 0.3613 -0.0016 0.0884 0.1639 0.0913 1.000
D -0.0518 0.0620 0.0596 -0.0575 0.0494 0.0658 -0.0465 -0.0795 -0.0141 0.068 1.000
Q -0.0518 0.0057 -0.109 0.1139 0.1063 -0.1457 -0.0091 -0.0896 -0.0268 -0.039 -0.0884 1.000
Nguồn: Ḱt qủ t́nh t ...  ý nghĩa α= 5%, kiểm định White cho kết quả là: Prob = 0.0013
Vậy Prob < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0: mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 5: Kỉm đ̣nh phương sai c̉a sai ś không đổi
χ2 (73) = 114.75
Prob >χ2 = 0.0013
Source χ2 Df P
Heteroskedasticity 114.75 73 0.0013
Skewness 34.06 11 0.0004
Kurtosis 1.81 1 0.1788
Total 150.61 85 0.0000
Nguồn: Ḱt qủ t́nh tón c̉a ćc t́c gỉ
4.5. Kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình
Bảng 6 : Kỉm đ̣nh đa c̣ng tuýn
Biến VIF 1/VIF
U 3.83 0.261302
ST 2.84 0.352494
B 2.46 0.406711
E 1.95 0.511930
W 1.28 0.778362
R 1.21 0.823058
L 1.21 0.825285
K 1.21 0.829722
Q 1.09 0.918623
D 1.06 0.945438
S 1.02 0.976616
Giá trị trung bình 1.74
 Nguồn: Ḱt qủ t́nh tón c̉a t́c gỉ
59
Xác định các nhân tố và mức độ ...
Kết quả ở bảng 6 cho thấy hiện tượng đa 
cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là 
không nghiêm trọng.Nghiên cứu không kiểm 
định ṭ tương quan do kiểm định này thường 
được xét với số liệu liên quan đến yếu tố thời 
gian. Trong nghiên cứu này tác giả ch̉ khảo 
sát số liệu trong nĕm 2015 (dữ liệu chéo) nên 
bỏ qua kiểm định này.
4.6. Tổng hợp kết quả kiểm định
Mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến được 
đánh giá là không nghiêm trọng. Tuy vậy, mô 
hình có hiện tượng phương sai thay đổi. Hiện 
tượng này sẽ làm cho các ước lượng thu được 
bằng các phương pháp OLS không hiệu quả, 
các kiểm định hệ số hồi qui không còn đáng 
tin cậy. Do vậy, các tác giả dùng phương pháp 
GLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay 
đổi để đảm bảo ước lượng thu được vững và 
hiệu quả. 
4.7. Kết quả mô hình nghiên cứu
Sau khi dùng phương pháp GLS để khắc 
phục hiện tượng phương sai thay đổi ta có 
phương trình hồi quy sau:
LnP = 20.7026 + 0.0086 E + 0.0012 U + 
0.5590 L + 0.0599 W + 0.0718 ST + 0.0388 
B – 0.0377 D – 0.0052 Q + ε
Bảng 7: Ḱt qủ nghiên ću sau khi dùng phương ph́p GLS
LnP Hệ số hồi quy
Độ lệch 
chuẩn T P>|t| Khoảng tin cậy 95%
E 0.0085547 0.000838 10.21 0.000* 0.0069002 0.0102092
U 0.001224 0.0004364 2.80 0.006* 0.0003624 0.0020856
L 0.5590146 0.0643334 8.69 0.000* 0.4319974 0.6860318
W 0.0599932 0.0120647 4.97 0.000* 0.0361731 0.0838133
R 0.0213981 0.0662586 0.32 0.747 -0.10942 0.1522163
S 0.0313926 0.496665 0.63 0.528 -0.066669 0.1294521
ST 0.0718349 0.0367229 1.96 0.052*** -0.0006692 0.144339
B 0.0387915 0.0232996 1.66 0.098*** -0.0072102 0.0847933
K 0.0180277 0.0698474 0.26 0.797 -0.119876 0.1559314
D -0.037676 0.0164684 -2.29 0.023** -0.0701905 -0.0051615
Q -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: Ḱt qủ t́nh tón c̉a ćc t́c gỉ
Ghi chú: *, **, và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
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. Ch̉ 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.
 Các biến trong mô hình có ý nghĩa 
tương đối lớn và dấu của hệ số phù hợp với kỳ 
vọng của tác giả. Ch̉ có các biến sân thượng, 
hình dáng đất, nhà kholà không có ý nghĩa 
thống kê với bộ dữ liệu thu thập được vì mức 
ý nghĩa >10%.
60
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
4.8. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Mức độ tác động của các biến trong mô 
hình được giải thích như sau:
Hệ số của biến E - 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 tĕng lên 1m2 thì giá nhà tĕng lên 
0.86%. Tương ṭ khi diện tích sử dụng của cĕn 
hộ (biến U) cũng mang dấu (+) và khi diện 
tích sử dụng tĕng lên 1m2 thì giá nhà tĕng lên 
0.12%. Hai biến này 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. 
Biến vị trí cĕn nhà mang dấu (+) và có tác 
động nhiều nhất đến giá nhà. Nếu nhà ở mặt 
tiền đường thì giá sẽ tĕng 55.9% so với nhà 
trong hẻm. Tḥc vậy, 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 cĕn nhà trong hẻm. 
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 tĕng 1m thì giá nhà có xu hướng 
tĕng 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 bất động sản ở trong hẻm nhưng 
hẻm càng rộng thì giá nhà càng cao.
Biến số tầng của cĕn nhà mang dấu (+) 
đúng với dấu kỳ vọng của mô hình. Khi cĕn nhà 
tĕng thêm 1 tầng thì giá của nó tĕng 7.18%. Vì 
tḥc tế tại khu ṿc thành phố và các quận ven 
quận trung tâm thành phố thì không nhiều đất 
để có thể xây ḍng các cĕn nhà rộng rãi nên 
xây tầng là giải pháp tối ưu để gia tĕngdiện 
tích sử dụng của cĕn nhà. 
Giá của các cĕn nhà trong mẫu cũng phụ 
thuộc vào nhân tố số lượng phòng ngủ. Tḥc tế 
tại các khu đô thị lớn như TP HCM, việc nhiều 
thành viên trong gia đình cùng sinh sống trong 
1 cĕn 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 tĕng theo. 
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. 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 tḥc 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 tĕng 3,77%.
Biến mang tính mới của mô hình liên quan 
đến tính pháp lý của cĕn nhà đó là biến quy 
hoạch (Q) cũng có ý nghĩa thống kê. Biến Q 
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 tĕng 1% trên tổng diện 
tích đất thì giá sẽ giảm 0,52%. Tḥc tế cũng 
cho thấy nếu cĕn nhà có phần đất nằm trong 
diện quy hoạch thì giá trị sẽ bị giảm đi. 
Theo kết quả hồi quy thì quan niệm về 
hình dáng nở hậu hay tóp hậu của bất động sản 
không có ảnh hưởng tới giá của bất động sản. 
Trước đây ở TP HCM việc phân lô đất nền còn 
chưa được quy hoạch r̃ ràng nên tình trạng 
đất không vuông vức là khá phổ biến. 
Biến nhà kho cũng không có ý nghĩa thống 
kê trong mô hình. Do diện tích nhà ở thành 
61
Xác định các nhân tố và mức độ ...
phố thường chật hẹp và người dân thường sử 
dụng đất để xây ḍng vào nhiều mục đích hữu 
dụng hơn như là ch̉ để làm nhà kho. Tương 
ṭ, biến R không có ảnh hưởng lớn đến giá nhà 
ở do mức độ hữu dụng không cao. 
5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
5.1. Kết luận
Để hiểu r̃ hơn kết quả nghiên cứu, ta phân 
tích hai trường hợp cơ bản:	Trường hợp 1: Cĕn nhà nằm ở mặt tiền 
đường, với diện tích đất 64.19m2, diện tích sử 
dụng 150.57m2 tức nhà hai lầu có ba phòng 
ngủ (theo mẫu nghiên cứu), chiều rộng mặt 
tiền đường trước nhà 5.58m, khoảng cách đến 
trung tâm thành phố là 4.3 km và có 4.88% 
diện tích đất nằm trong diện quy hoạch, ta tính 
được LnP = 22.4009, suy ra giá cĕn nhà này là 
5.352.841.185 đồng.	Trường hợp 2: Cĕn nhà nằm ở trong 
hẻm, với diện tích đất 64.19m2, diện tích sử 
dụng 150.57m2 tức nhà hai lầu có ba phòng 
ngủ (theo mẫu nghiên cứu), chiều rộng đường 
trước nhà 3.95m, khoảng cách đến trung tâm 
thành phố là 4.3 km và có 4.88% diện tích 
đất nằm trong diện quy hoạch, ta tính được 
LnP = 21.7449, suy ra giá cĕn nhà này là 
2.777.606.214 đồng. 
Vậy ta dễ nhận thấy ṣ khác nhau r̃ rệt 
giữa giá nhà mặt tiền đường và trong hẻm với 
cùng diện tích và kết cấu. 
Bên cạnh đó biến mang tính mới của mô 
hình là biến Q cũng có tương quan dương, 
tuy mức độ ảnh hưởng không cao nhưng cũng 
có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Nếu đất vi 
phạm quy hoạch mà tĕng 1% trên tổng diện 
tích đất thì giá sẽ giảm 0,52%. Các nghiên 
cứu tại Việt Nam chưa đề cập nhiều đến biến 
mang tính pháp lý này của ngôi nhà, dữ liệu 
nghiên cứu tuy còn hạn chế nhưng cũng giải 
thích phần nào ṣ thay đổi giá nhà nếu cĕn 
nhà có diện tích đất vi phạm lộ giới hay bị 
quy hoạch.
Khám phá quan trọng của nghiên cứu này 
là xác định được các nhân tố ảnh hưởng mạnh 
mẽ đến giá trị của một cĕn nhà theo thứ ṭgiảm 
dần là vị trí của cĕn nhà, số lầu,chiều rộng mặt 
đường trước nhà, số phòng ngủ, khoảng cách 
đến trung tâm thành phố, diện tích đất ,diện 
tích nhà và tỷ lệ đất phạm quy hoạch.Trong 
phạm vi mẫu nghiên cứu không tìm thấy ṣ 
tác động của các biến sân thượng, nhà kho hay 
hình dạng của lô đất có ảnh hưởng đến giá nhà.
5.2. Một số giải pháp và kiến nghị	Đối với nhà nước
Cần có một cơ quan thẩm định giá của 
Chính phủ để xác định r̃ mức giá tḥc của 
cĕn nhà.Phải có lộ trình quy hoạch cũng như 
phân lô nhóm khu ṿc và quy định giá đất cụ 
thể, có thể thay đổi theo từng giai đoạn nhưng 
phải đảm bảo phù hợp với thị trường, với khả 
nĕng và thu nhập của người dân.
Công tác đền bù, giải phóng mặt bằng 
ngoài việc tḥc hiện theo quy định còn phải 
đảm bảo quyền lợi cho người dân. Việc đền 
bù phải được khảo sát, điều tra nghiên cứu cẩn 
thận, giá trị từng cĕn nhà nên được mở rộng 
bằng nhiều cách tính khác nhau, trong đó nên 
áp dụng mô hình Hedonic trong việc định giá.
Xây ḍng các định chế hỗ trợ thị trường 
mang tính chuyên nghiệp như sàn giao dịch bất 
động sản để mọi thông tin thị trường được cập 
nhật kịp thời, đầy đủ và chính xác, hỗ trợ cho 
nhà đầu tư từ tiếp cận đến lúc ra quyết định. 	Đối với nhà đầu tư
Khi quyết định đầu tư vào một bất động 
sản, nhà đầu tư nên tham khảo sơ qua về mô 
hình định giá để lượng hóa các nhân tố tác 
động sao cho giá cả được chấp nhận một cách 
hợp lý, phù hợp với giá cả thị trường để tránh 
bị thiệt hại.
62
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
Thường xuyên cập nhật giá cả và các yếu 
tố tác động đến giá nhà đất làm cơ cở và cĕn 
cứ cho việc ra quyết định. Nguồn thông tin 
phải đầy đủ và chính xác, nên tham khảo tại 
các sàn giao dịch hay công ty kinh doanh bất 
động sản có uy tín.Khi đầu tư vào bất động 
sản, đặc biệt là thị trường nhà ở xây mới, các 
nhà đầu tư nên quan tâm đến cấu trúc của ngôi 
nhà cũng như vị thế của nó. Cụ thể để có được 
giá bán tốt nhất thì ngoài các nhân tố cơ bản 
hình thành nên giá trị cĕn nhà như diện tích 
đất và nhà thì cũng nên quan tâm đến thiết kế 
số tầng, số phòng ngủ của bất động sản, ngoài 
việc phù hợp với thị hiếu của người dân còn 
phải phù hợp với khả nĕng chi trả của họ. Nếu 
xây nhà cho phân khúc tầm trung thì nên xây 
trong hẻm, số tầng và số phòng phù hợp với 
nhu cầu sử dụng của một hộ gia đình cơ bản 
(bốn đến sáu người), không nhất thiết phải có 
sân thượng hay nhà kho.Những động sản có 
giao thông thuận lợi, có thể dễ dàng di chuyển 
đến khu trung tâm thì giá bán cao hơn các khu 
ṿc còn lại.
	Đối với người bán nhà:−	 Nên tham khảo kết quả của mô hình 
nghiên cứu để có thể định giá bán tốt nhất cho 
bất động sản của mình.−	 Quan tâm đến các nhân tố thuộc về 
đặc điểm cấu trúc xây ḍng như số lầu, diện 
tích sử dụng, và vị trí xây ḍng như vị trí xây 
ḍng, khoảng cách đến trung tâm thành phố 
để làm cĕn cứ xác định giá bán hợp lý và có 
lợi nhuận tốt nhất.−	 Trước khi quyết định bán nhà có thể 
cải tạo một số công trình mà có thể nhận thấy 
sẽ có lợi cho ngôi nhà để được giá cao. Ví dụ 
nhà kho nếu ít sử dụng có thể cải tạo, trang trí 
làm phòng ngủ để gia tĕng tiện ích cho ngôi 
nhà (Vì theo kết quả nghiên cứu của đề tài thì 
biến nhà kho không có ảnh hưởng đến giá nhà, 
trong khi đó phòng ngủ lại tác động tích c̣c). −	 Cần tìm hiểu kỹ thông tin về nơi cĕn 
nhà mình xây ḍng, về đặc điểm cấu trúc và 
vị trí của bất động sản, giá cả là không giống 
nhau ở những vị trí khác nhau.	Đối với người mua nhà:−	 Có thể tham khảo thông tin từ nghiên 
cứu, chú ý tới các nhân tố chủ yếu tác động 
mạnh mẽ đến giá nhà làm cĕn cứ xác định giá 
mua cho phù hợp với nhu cầu cũng như khả 
nĕng tài chính của mình.−	 Sử dụng các kết quả của mô hình 
nghiên cứu kết hợp với các phương pháp tính 
toán giá nhà ở khác nhau để có cĕn cứ thỏa 
thuận giá mua nhà với người bán. −	 Ngoài các nhân tố vĩ mô của nền kinh 
tế, đặc điểm môi trường xung quanh thì các 
nhân tố thuộc về cấu trúc, chất lượng cũng 
như vị thế của cĕn nhà có ảnh hưởng mạnh mẽ 
đến giá nhà. Người mua cần lưu ý để đánh giá 
kịp thời tác động của các nhân tố này đến giá 
bất động sản muốn mua.
5.3. Hạn chế của nghiên cứu−	 Số liệu của mẫu nghiên cứu thu thập từ 
các công ty thẩm định giá vì thế mức độ chính 
xác của mức giá ước tính phụ thuộc vào trình 
độ của người định giá, uy tín của các tổ chức 
(doanh nghiệp) cung cấp dịch vụ định giá bất 
động sản và các điều kiện kinh tế xã hội khác.−	 Mẫu nghiên cứu còn tương đối nhỏ so 
với số biến độc lập được đưa vào mô hình.−	 Thêm một số biến đại diện cho đặc tính 
của môi trường sống xung quanh nhà chưa 
được đưa vào nghiên cứu như cây xanh đô thị, 
khoảng cách đến bệnh viện, trường học và gần 
các dịch vụ tiện ích của đô thị như khu vui 
chơi, khu mua sắm
63
Xác định các nhân tố và mức độ ...
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] Anthony Owusu-Ansah. 2012. 
“Examination of the Determinants of 
Housing Values in Urban Ghana and 
Implications for Policy Makers”, The African 
Real Estate Society Conference, 24th -27th 
October 2012, Accra, Ghana.
[2] Bonin O. 2013.“Urban location and 
multi-level hedonic models for the Ile-
de France region”,Universit́ Paris Est, 
Laboratoire Ville Mobilit́ Transport.
[3] Cebula J.Richard. 2009. “The Hedonic 
Pricing Model Applied to the Housing 
Market of the City of Savannah and Its 
Savannah Historic Landmark District”,The 
Review of Regional Studies, 2009, Vol. 39, 
No. 1, pp. 9–22.
 [4] Cục thống kê TP.Hồ Chí Minh, thông tin 
v̀ ś lịu th́ng kê 2015:
guest/home
[5] Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng 
Ngọc: Phân t́ch dữ lịu nghiên ću với SPSS 
(ṭp 1&2), Nxb.Hồng Đức, TP.HCM, 2008.
[6] Hoang Huu Phe and Patrick Wakely. 
2000.“Status, Quality and the Other 
Trade-off: Towards a New Theory of Urban 
Residential Location”, Urban Studies, Vol. 
37, No.1, 7-35.
[7] Lục Mạnh Hiển, Định giá nhà ở thương 
mại xây ḍng mới ở các doanh nghiệp đầu tư, 
xây ḍng và kinh doanh nhà ở,2014.
[8] Nguyễn Quốc Nghị, Ứng dụng mô hình 
Hedonic x́c đ̣nh ćc nhân t́ ̉nh hưởng đ́n 
gí nh̀ cho thuê ở th̀nh ph́ C̀n Thơ, Kỷ 
yếu Khoa học 2012: 186-194,2012.
[9] Selim S. 2008.“Determinants of house 
prices in Turkey: Hedonic regression model”, 
Doðuþ niversitesi Dergisi, 
pp. 65- 76.
[10] Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang, 
Ứng dụng mô hình Hedonic v̀ ćc ýu t́ ̉nh 
hưởng tới gí bất đ̣ng s̉n ṭi Tp. Hồ Ch́ 
Minh, Tạp chí Ph́t trỉn kinh t́, Số 254, nĕm 
(2011) 18-23,2011.