Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua bất động sản của người dân trên địa bàn TP. Hạ Long, tỉnh Quảng Ninh
TS. Vũ Thị Thương, TS. Lê Khánh Cường, Lê Phương Thảo
Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội
Email: vuthithhuong@vnu.edu.vn
Tóm tắt
Nghiên cứu định lượng thông qua khảo sát 158 khách hàng cùng phần mềm SPSS để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua bất động sản (BĐS) của người dân trên địa bàn TP. Hạ Long, tỉnh Quảng Ninh. Kết quả nghiên cứu cho thấy, có 6 yếu tố, xếp thứ tự từ cao xuống thấp, bao gồm: Vị trí; Tài chính; Cơ sở hạ tầng; Tâm linh; Môi trường xung quanh; Pháp lý, ảnh hưởng tới Quyết định mua BĐS. Trên sở kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường BĐS tại TP. Hạ Long trong giai đoạn tới.
Từ khóa: bất động sản, TP. Hạ Long, tỉnh Quảng Ninh
GIỚI THIỆU
TP. Hạ Long, với vai trò là trung tâm hành chính của tỉnh Quảng Ninh, được xem là một trong 3 cực tăng trưởng kinh tế quan trọng của vùng Đồng bằng Bắc Bộ, cùng với Hà Nội và Hải Phòng. Những năm qua, TP. Hạ Long đang trở thành một trong những điểm nóng của thị trường BĐS tại Việt Nam. Sự phát triển nhanh chóng của thành phố này, đặc biệt là trong lĩnh vực du lịch và kinh tế, đã tạo ra nhu cầu về nhà ở và đầu tư BĐS tăng cao. Việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua BĐS sẽ giúp người dân và các nhà đầu tư lựa chọn được BĐS phù hợp nhất với nhu cầu và mục tiêu sử dụng. Ngoài ra, việc hiểu rõ và nắm bắt được ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế và xã hội đối với thị trường BĐS là chìa khóa để đưa ra các quyết định mua BĐS có tính chiến lược và hiệu quả. Hơn nữa, nó còn giúp các cấp quản lý và chính quyền địa phương có cái nhìn sâu sắc hơn về thị trường BĐS; từ đó có thể đưa ra các chính sách và biện pháp quản lý hiệu quả hơn để đảm bảo sự phát triển bền vững và hài hòa của thị trường này.
Summary
The article uses quantitative research to survey 158 customers and analyze data with SPSS software to determine the factors affecting people's real estate purchase intention in Ha Long City, Quang Ninh Province. The research results show that 6 factors, ranked from high to low, including Location; Finance; Infrastructure; Spirituality; Surrounding environment; and Legality, affect the Decision to purchase real estate. Based on the research results, the authors propose some management implications to promote the sustainable development of the real estate market in Ha Long City in the coming period.
Keywords: real estate, Ha Long City, Quang Ninh Province
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết
Yếu tố vị trí
Vị trí của BĐS là một yếu tố quan trọng. Các thuộc tính vị trí tốt thường liên quan đến sự gần gũi và khả năng tiếp cận các tiện ích địa phương, như: trường học, trung tâm mua sắm và trung tâm giao thông (Clark và cộng sự, 2006; Kauko, 2007: Levine, 1998; Tan, 2011b). Elder và Zumpano (1991) lập luận rằng, giá của đất và nhà được phản ánh ở những vị trí tốt hoặc khu vực gần trường học, trung tâm mua sắm và phương tiện giao thông công cộng.
Daly và cộng sự (2003) cho rằng, vị trí có tác động lớn đến sở thích của người mua trong việc mua BĐS dân cư ở Úc, Anh và Ireland. Khoảng cách từ nhà đến nơi làm việc phần lớn được cân nhắc khi lựa chọn BĐS để đầu tư. Hơn nữa, Kauko (2003) đã xác định rằng, vị trí có mối tương quan chặt chẽ với sự gia tăng giá trị tài sản và hành vi sử dụng tài sản. Từ đó, giả thuyết H1 được xây dựng như sau:
H1: Yếu tố vị trí tác động cùng chiều đến Quyết định mua BĐS.
Yếu tố tài chính
Các yếu tố tài chính rất quan trọng trong quyết định mua BĐS. Tài chính đề cập đến sức khỏe tài chính của một người, đòi hỏi phải có tiền, mức lương, thanh toán, mức lãi suất và khoản vay. Nó cũng cho thấy sự hiện diện của thế chấp, điều kiện mua, giá nhà, giá trị đánh giá tài sản, cơ hội được thừa nhận nhanh chóng và thời gian chờ đợi (Chia và cộng sự, 2016; Jamil, 2015). Tài chính cũng có thể được xác định là khoản vay dài hạn với ngân hàng để mua nhà (Jan và cộng sự, 2016), khoản vay này cũng đã trở thành yếu tố quan trọng nhất trong giá nhà ở Malaysia (Chia, 2016). Từ đó, giả thuyết H2 được xây dựng như sau:
H2: Yếu tố tài chính tác động cùng chiều đến Quyết định mua BĐS.
Yếu tố pháp lý
Pháp lý đóng vai trò vô cùng quan trọng trong đầu tư BĐS để bảo đảm quyền lợi giữa các bên khi thực hiện giao dịch mua bán BĐS. Đáng chú ý là những thủ tục và giấy tờ pháp lý liên quan phải theo đúng quy định của Nhà nước, bảo đảm phù hợp với từng loại sản phẩm BĐS. Hoàng Văn Dương (2022) chỉ ra rằng, thủ tục mua bán đơn giản, nhưng mang lại hiệu quả tốt, thì giao dịch được diễn ra thuận lợi, hiệu quả, nhanh chóng và giúp khách hàng tiết kiệm thời gian hơn. Từ đó, giả thuyết H3 được xây dựng như sau:
H3: Yếu tố pháp lý tác động cùng chiều đến Quyết định mua BĐS.
Yếu tố tâm linh
Niềm tin mê tín vẫn đóng một vai trò trong quyết định mua BĐS và ảnh hưởng đến hành động và cách ứng xử của thế hệ trẻ, vì niềm tin này được truyền từ thế hệ này sang thế hệ khác (Hui và cộng sự, 2019). Nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua BĐS của khách hàng cá nhân tại tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu” của Bạch Văn Lượng (2022) chỉ ra rằng, yếu tố tâm linh liên quan xuất phát từ quan niệm “có thờ có thiêng, có kiêng có lành” của người dân Việt Nam nói chung và tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu nói riêng, cũng có ảnh hưởng đối với Quyết định mua BĐS của khách hàng cá nhân. Từ đó, giả thuyết H4 được xây dựng như sau:
H4: Yếu tố tâm linh tác động cùng chiều đến Quyết định mua BĐS.
Yếu tố cơ sở hạ tầng
Khả năng tiếp cận các cơ sở hạ tầng cơ bản trong khu vực là một yếu tố quan trọng. Khan và cộng sự (2017) cho rằng, quy trình ra quyết định quan trọng nhất đối với ngôi nhà là sự hiện diện của các tiện nghi, bao gồm: vị trí, sân chơi, khu thể thao và tổ chức, trong đó cần tính đến các nền văn hóa mang tính biểu tượng và xã hội hóa. Các tiện ích chung, bao gồm: giao thông công cộng, điện nước, là những yếu tố cần thiết trong quyết định mua BĐS của người mua. Việc quy hoạch sử dụng đất hợp lý để giám sát không gian mở và giải trí, khu nhà ở và các tiện ích cộng đồng là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến nơi cư trú của cá nhân (Yakob và cộng sự, 2012). Từ đó, giả thuyết H5 được xây dựng như sau:
H5: Yếu tố cơ sở hạ tầng tác động cùng chiều đến Quyết định mua BĐS.
Yếu tố môi trường xung quanh
Môi trường an toàn, sạch đẹp là một trong những yếu tố được người mua nhà quan tâm (Kueh và Chiew, 2005). Những người hàng xóm sống cạnh ngôi nhà cũng góp phần ảnh hưởng đến sự hài lòng của người mua (Djebarni và Al-Abed, 2000). Còn Thanaraju, P và cộng sự (2019) chỉ ra rằng, mức độ an ninh trong khu vực lân cận, ô nhiễm, an ninh được bảo vệ và có cổng, môi trường xanh và xung quanh sạch sẽ ảnh hưởng đến sở thích nhà ở của người mua nhà ở Kuala Lumpur. Nghiên cứu của Võ Phạm Thành Nhân (2013) cho rằng, bên cạnh việc xem xét tình hình tài chính, vị trí, đặc điểm nhà, không gian sống, khách hàng còn xem xét các yếu tố về môi trường sống. Từ đó, giả thuyết H6 được xây dựng như sau:
H6: Yếu tố môi trường xung quanh tác động cùng chiều đến Quyết định mua BĐS.
Mô hình nghiên cứu
Trên cơ sở kế thừa các kết quả nghiên cứu đi trước, nhóm tác giả đề xuất mô hình Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua BĐS của người dân trên địa bàn TP. Hạ Long, tỉnh Quảng Ninh như Hình 1.
Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất
 |
Nguồn: Nhóm tác giả nghiên cứu đề xuất
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp thu thập tài liệu với dữ liệu thứ cấp bao gồm: thông tin về tình hình BĐS, kinh tế - xã hội của TP. Hạ Long và những thông tin liên quan được thu thập từ các công trình nghiên cứu đã xuất bản, internet, các báo cáo, những nguồn tài liệu, văn bản và số liệu đã được công bố... Dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua khảo sát người dân trên địa bàn TP. Hạ Long, tỉnh Quảng Ninh theo nội dung bảng câu hỏi nghiên cứu đã được chuẩn bị sẵn để tạo điều kiện thuận lợi nhất cho người tham gia khảo sát; tiết kiệm chi phí đi lại và dễ tiếp cận đối tượng. Thang đo Likert 5 điểm được sử dụng để đo lường giá trị các biến quan sát. Số mẫu quan sát tối thiểu đề xuất được tính ra là 110. Tuy nhiên, để tăng độ tin cậy và dự phòng trường hợp có phiếu khảo sát bị lỗi, nghiên cứu thực hiện với cỡ mẫu lớn hơn, đạt 158 quan sát.
Sau khi thu thập, dữ liệu được mã hóa và xử lý bằng phần mềm SPSS. Thang đo các thành phần trong mô hình nghiên cứu được đánh giá độ tin cậy dựa vào hệ số kiểm định Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo và hệ số Cronbach’s Alpha. Sau khi đánh giá độ tin cậy đạt yêu cầu sẽ được phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đo lường sự hội tụ và rút gọn biến quan sát trước khi phân tích hồi quy (Bài viết sử dụng các viết số thập phân theo chuẩn quốc tế).
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Thang đo quyết định mua BĐS gồm 3 biến quan sát có kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo như Bảng 1.
Bảng 1: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo quyết định mua BĐS
|
Biến quan sát | Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến tổng | Cronbach's Alpha nếu loại biến |
| QD1 | 7,03 | 3,980 | 0,597 | 0,739 |
| QD2 | 6,87 | 3,798 | 0,639 | 0,695 |
| QD3 | 7,11 | 3,426 | 0,643 | 0,692 |
| Thang đo: Quyết định mua BĐS: Cronbach's Alpha = 0,786 | ||||
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của nhóm tác giả
Kết quả cho thấy, thang đo Quyết định mua BĐS đạt độ tin cậy.
Thang đo 6 thành phần ảnh hưởng đến quyết định mua BĐS có kết quả đánh giá độ tin cậy ban đầu như Bảng 2.
Bảng 2: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo 6 yếu tố
ảnh hưởng đến quyết định mua BĐS
|
Biến quan sát | Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Tương quan biến tổng | Cronbach's Alpha nếu loại biến |
|---|---|---|---|---|
| Vị trí (VT): α = 0,683 | ||||
| VT1 | 7,34 | 2,698 | 0,547 | 0,537 |
| VT2 | 7,15 | 2,384 | 0,514 | 0,569 |
| VT3 | 7,47 | 2,620 | 0,441 | 0,664 |
| Tài chính (TC): α = 0,802 | ||||
| TC1 | 7,30 | 3,347 | 0,634 | 0,746 |
| TC2 | 7,46 | 4,409 | 0,663 | 0,715 |
| TC3 | 7,39 | 3,501 | 0,648 | 0,730 |
| Pháp lý (PL): α = 0,830 | ||||
| PL1 | 7,15 | 2,970 | 0,681 | 0,774 |
| PL2 | 7,16 | 2,796 | 0,689 | 0,773 |
| PL3 | 7,54 | 3,550 | 0,730 | 0,751 |
| Tâm linh (TL): α = 0,790 | ||||
| TL1 | 6,52 | 3,062 | 0,683 | 0,664 |
| TL2 | 6,73 | 3,674 | 0,584 | 0,764 |
| TL3 | 6,33 | 3,330 | 0,632 | 0,716 |
| Cơ sở hạ tầng (HT): α = 0,885 | ||||
| HT1 | 7,82 | 3,612 | 0,821 | 0,795 |
| HT2 | 7,90 | 3,760 | 0,782 | 0,832 |
| HT3 | 7,90 | 4,614 | 0,743 | 0,871 |
| Môi trường xung quanh (MT): α = 0,729 | ||||
| MT1 | 11,27 | 5,190 | 0,492 | 0,683 |
| MT2 | 11,23 | 4,308 | 0,726 | 0,537 |
| MT3 | 10,79 | 5,134 | 0,446 | 0,713 |
| MT4 | 11,08 | 5,465 | 0,432 | 0,716 |
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của nhóm tác giả
Kết quả cho thấy, các thang đo thành phần “Vị trí”, “Tài chính”, “Pháp lý”, “Tâm linh”, “Cơ sở hạ tầng”, “Môi trường xung quanh”, đều đạt độ tin cậy.
Phân tích EFA
Phân tích nhân tố biến Quyết định mua BĐS
Kết quả phân tích nhân tố biến Quyết định mua BĐS được thể hiện ở Bảng 3.
Bảng 3: Kiểm định KMO và Bartlett của biến Quyết định mua BĐS
| Hệ số KMO | 0,703 | |
|
Kiểm định Bartlett | Chi bình phương | 134,352 |
| df | 3 | |
| Sig. | 0,000 | |
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của tác giả
Kết quả phân tích EFA biến Quyết định mua BĐS cho thấy, các biến có tương quan chặt với nhau, nên đáp ứng được điều kiện của phân tích nhân tố. Với tiêu chuẩn Eigenvalues > 1, biến Quyết định mua BĐS được rút trích thành 1 nhân tố thể hiện ở Bảng 4.
Bảng 4: Kết quả phân tích EFA của biến Quyết định mua BĐS
| Biến quan sát | Hệ số tải nhân tố |
|
| 1 |
| QĐ1: Tôi đang có ý định mua BĐS | 0,848 |
| QĐ2: Tôi đang cố gắng mua BĐS | 0,845 |
| QĐ3: Tôi sẽ mua BĐS trong tương lai | 0,818 |
| Eigenvalues | 2,102 |
| Tổng phương sai trích % | 70,074 |
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của nhóm tác giả
Tổng phương sai trích là 72,074% > 50% cho thấy, nhân tố này giải thích 72,074% biến thiên của dữ liệu. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều > 0,5 đạt yêu cầu về kiểm định giá trị hội tụ, nên không có biến quan sát nào bị loại.
Phân tích nhân tố các biến ảnh hưởng đến quyết định mua BĐS
Phân tích EFA lần 1 cho thấy, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều > 0,5, đạt yêu cầu về kiểm định giá trị hội tụ.
Bảng 4: Kết quả ma trận xoay
|
Biến quan sát | Nhân tố | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| HT1 | 0,889 |
|
|
|
|
|
| HT2 | 0,885 |
|
|
|
|
|
| HT3 | 0,848 |
|
|
|
|
|
| PL1 |
| 0,846 |
|
|
|
|
| PL3 |
| 0,804 |
|
|
|
|
| PL2 |
| 0,794 |
|
|
|
|
| MT2 |
|
| 0,867 |
|
|
|
| MT4 |
|
| 0,723 |
|
|
|
| MT3 |
|
| 0,659 |
|
|
|
| MT1 |
|
| 0,612 |
|
|
|
| TC3 |
|
|
| 0,813 |
|
|
| TC2 |
|
|
| 0,809 |
|
|
| TC1 |
|
|
| 0,787 |
|
|
| TL1 |
|
|
|
| 0,809 |
|
| TL2 |
|
|
|
| 0,801 |
|
| TL3 |
|
|
|
| 0,801 |
|
| VT1 |
|
|
|
|
| 0,824 |
| VT2 |
|
|
|
|
| 0,783 |
| VT3 |
|
|
|
|
| 0,736 |
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của nhóm tác giả
Kết quả phân tích nhân tố các thành phần ảnh hưởng đến quyết định mua BĐS được thể hiện ở Bảng 5.
Bảng 5: Kiểm định KMO và Bartlett của các biến ảnh hưởng đến Quyết định mua BĐS
| Hệ số KMO | 0,710 | |
| Kiểm định Bartlett | Chi bình phương | 1272,380 |
| df | 171 | |
| Sig. | 0,000 | |
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của nhóm tác giả
Kết quả phân tích EFA 6 thành phần ảnh hưởng đến quyết định mua BĐS cho thấy, các biến có tương quan chặt với nhau, nên đáp ứng được điều kiện của phân tích nhân tố. Với tiêu chuẩn Eigenvalues > 1, 6 thành phần ảnh hưởng đến Quyết định mua BĐS được rút trích thành 6 nhân tố được thể hiện ở Bảng 6.
Bảng 6: Kết quả phân tích EFA của các biến ảnh hưởng đến Quyết định mua BĐS
| Tổng phương sai trích | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Nhân tố | Hệ số Eigenvalues khởi tạo | Chỉ số sau khi trích | Chỉ số sau khi xoay | ||||||
|
| Tổng | % phương sai
| % tích lũy | Tổng | % phương sai
| % tích lũy | Tổng | % phương sai
| % tích lũy |
| 1 | 4,080 | 21,474 | 21,474 | 4,080 | 21,474 | 21,474 | 2,568 | 13,513 | 13,513 |
| 2 | 3,349 | 17,626 | 39,100 | 3,349 | 17,626 | 39,100 | 2,312 | 12,167 | 25,680 |
| 3 | 1,971 | 10,374 | 49,474 | 1,971 | 10,374 | 49,474 | 2,278 | 11,991 | 37,671 |
| 4 | 1,688 | 8,884 | 58,358 | 1,688 | 8,884 | 58,358 | 2,257 | 11,880 | 49,551 |
| 5 | 1,279 | 6,729 | 65,088 | 1,279 | 6,729 | 65,088 | 2,201 | 11,582 | 61,132 |
| 6 | 1,133 | 5,964 | 71,052 | 1,133 | 5,964 | 71,052 | 1,885 | 9,920 | 71,052 |
| 7 | 0,805 | 4,238 | 75,290 |
|
|
|
|
|
|
| 8 | 0,682 | 3,588 | 78,878 |
|
|
|
|
|
|
| 9 | 0,625 | 3,289 | 82,167 |
|
|
|
|
|
|
| 10 | 0,570 | 3,000 | 85,167 |
|
|
|
|
|
|
| 11 | 0,491 | 2,587 | 87,754 |
|
|
|
|
|
|
| 12 | 0,437 | 2,302 | 90,056 |
|
|
|
|
|
|
| 13 | 0,386 | 2,032 | 92,087 |
|
|
|
|
|
|
| 14 | 0,369 | 1,940 | 94,027 |
|
|
|
|
|
|
| 15 | 0,301 | 1,583 | 95,610 |
|
|
|
|
|
|
| 16 | 0,273 | 1,438 | 97,048 |
|
|
|
|
|
|
| 17 | 0,225 | 1,186 | 98,234 |
|
|
|
|
|
|
| 18 | 0,173 | 0,909 | 99,142 |
|
|
|
|
|
|
| 19 | 0,163 | 0,858 | 100,000 |
|
|
|
|
|
|
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của nhóm tác giả
Tổng phương sai trích là 71,052% > 50% cho thấy, 6 nhân tố này giải thích được 71,052% biến thiên của dữ liệu. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều > 0,5, đạt yêu cầu về kiểm định giá trị hội tụ, nên không có biến quan sát nào bị loại.
Phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Phân tích tương quan
Trước khi phân tích hồi quy, cần xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến thông qua ma trận hệ số tương quan ở Bảng 7.
Bảng 7: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
|
|
| F_VT | F_TC | F_PL | F_TL | F_HT | F_MT | F_QD |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
F_VT | Pearson Correlation | 1 | 0,051 | -0,036 | 0,040 | 0,085 | -0,004 | 0,379** |
| Sig. (2-tailed) |
| 0,525 | 0,651 | 0,620 | 0,291 | 0,964 | 0,000 | |
| N | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | |
|
F_TC | Pearson Correlation | 0,051 | 1 | 0,438** | 0,319** | -0,006 | -0,084 | 0,487** |
| Sig. (2-tailed) | 0,525 |
| 0,000 | 0,000 | 0,940 | 0,291 | 0,000 | |
| N | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | |
|
F_PL | Pearson Correlation | -0,036 | 0,438** | 1 | 0,396** | -0,184* | -0,120 | 0,330** |
| Sig. (2-tailed) | 0,651 | 0,000 |
| 0,000 | 0,020 | 0,032 | 0,000 | |
| N | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | |
|
F_TL | Pearson Correlation | 0,040 | 0,319** | 0,396** | 1 | 0,022 | 0,148 | 0,507** |
| Sig. (2-tailed) | 0,620 | 0,000 | 0,000 |
| 0,786 | 0,064 | 0,000 | |
| N | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | |
|
F_HT | Pearson Correlation | 0,085 | 0,006 | -0,184* | 0,022 | 1 | 0,388** | 0,392** |
| Sig. (2-tailed) | 0,291 | 0,940 | 0,020 | 0,786 |
| -0,000 | 0,000 | |
| N | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | |
|
F_MT | Pearson Correlation | -0,004 | -0,084 | -0,120 | 0,148 | 0,388** | 1 | 0,313** |
| Sig. (2-tailed) | 0,964 | 0,291 | 0,132 | 0,064 | 0,000 |
| 0,000 | |
| N | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | |
|
F_QD | Pearson Correlation | 0,379** | 0,487** | 0,330** | 0,507** | 0,392** | 0,313** | 1 |
| Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 |
| |
| N | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 | 158 |
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của nhóm tác giả
Ma trận hệ số tương quan ở trên cho thấy, biến phụ thuộc Quyết định mua BĐS (QĐ) có tương quan với 6 biến độc lập. Giữa các biến độc lập cũng có tương quan với nhau, nhưng hệ số tương quan thấp, nên khả năng không có hiện tượng tự tương quan. Vì vậy, có thể kết luận, các biến độc lập có thể đưa vào phân tích hồi quy để đo lường mức độ ảnh hưởng đến Quyết định mua của người mua BĐS.
Phân tích hồi quy bội
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp “Enter”, tức là các biến độc lập được đưa vào cùng một lúc để đo lường ảnh hưởng các biến này đến quyết định mua của người mua BĐS. Các kiểm định được áp dụng thông qua hệ số xác định R2 hiệu chỉnh và kiểm định mức ý nghĩa F; đồng thời, dự đoán hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số VIF. Cuối cùng, kiểm tra sự vi phạm các giả định của hồi quy để đảm bảo mô hình phù hợp với lý thuyết hồi quy, bao gồm: kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính và giả định phương sai của phần dư không đổi bằng biểu đồ phân tán Scatterplot, kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư bằng biểu đồ Histogram, kiểm tra tính độc lập của phần dư dùng đại lượng thống kê Durblin-Watson.
Bảng 8: Tóm tắt mô hình hồi quy
| Mô hình | R | R2 | R2 điều chỉnh | Độ lệch chuẩn ước tính | Durbin-Watson |
| 1 | 0,817a | 0,667 | 0,654 | 0,540 | 1,706 |
| a. Biến dự đoán: (Hằng số), MT, TL, PL, VT, TC, HT | |||||
| b. Biến phụ thuộc: QDtb | |||||
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của nhóm tác giả
Kết quả phân tích hồi quy (Bảng 8) cho thấy, mô hình hồi quy có hệ số R2 là 0,667 và hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,654 cho thấy, sự tương quan chặt chẽ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (0,5 < R2 < 0,8). Hệ số R2 hiệu chỉnh cho thấy, 6 biến độc lập trong mô hình hồi quy đã giải thích được 65,4% sự biến thiên của biến phụ thuộc; còn lại 34,6% là do tác động của các nhân tố khác chưa có điều kiện đưa vào mô hình.
Bảng 8 có hệ số Durbin-Waston = 1,706, giá trị thỏa mãn nằm trong khoảng 1-3 cho thấy, mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định sự tồn tại của mô hình
Bảng 9: Phân tích ANOVA
| Mô hình | Tổng bình phương | df | Trung bình bình phương | F | Sig. | |
| 1 | Hồi quy | 88,337 | 6 | 14,723 | 50,467 | 0,000b |
|
| Phần dư | 44,051 | 151 | 0,292 |
|
|
|
| Tổng | 132,388 | 157 |
|
|
|
| a. Biến phụ thuộc: QDtb | ||||||
| b. Biến dự đoán: (Hằng số), MT, TL, PL, VT, TC, HT | ||||||
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của nhóm tác giả
Bảng 9 cho thấy, mô hình hồi quy có Sig. = 0,000 < 0,05, nên mô hình luôn tồn tại.
Bảng 10: Tóm tắt kết quả hồi quy
| Mô hình | Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa | Hệ số hồi quy chuẩn hóa | t | Sig. | Kiểm tra đa cộng tuyến | |||
| B | Sai số chuẩn | Beta | Độ chấp nhận | VIF | ||||
| 1 | (Hằng số) | - 2,954 | 0,408 |
| - 7,242 | 0,000 |
|
|
|
| F_VT | 0,410 | 0,058 | 0,332 | 7,025 | 0,000 | 0,984 | 1,016 |
|
| F_TC | 0,331 | 0,056 | 0,318 | 5,933 | 0,000 | 0,765 | 1,307 |
|
| F_PL | 0,183 | 0,061 | 0,169 | 2.,87 | 0,003 | 0,691 | 1,448 |
|
| F_TL | 0,297 | 0,055 | 0,290 | 5,428 | 0,000 | 0,774 | 1,292 |
|
| F_HT | 0,293 | 0,049 | 0,310 | 5,947 | 0,000 | 0,813 | 1,230 |
|
| F_MT | 0,255 | 0,067 | 0,199 | 3,795 | 0,000 | 0,804 | 1,243 |
| ||||||||
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của nhóm tác giả
Kết quả kiểm định cho thấy, các hệ số phóng đại phương sai (VIF) các biến đều < 10 chứng tỏ, mô hình không có hiện tương đa cộng tuyến (Bảng 10).
Từ kết quả phân tích hồi quy, mô hình hồi quy được viết như sau:
QĐ = 0,410VT + 0,331TC + 0,183PL + 0,297TL + 0,293HT + 0,255MT
Các biến độc lập có tương quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc QĐ.
KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
Kết quả nghiên cứu cho thấy, cả 6 yếu tố: Vị trí; Tài chính; Pháp lý; Tâm linh; Cơ sở hạ tầng và Môi trường xung quanh đều tác động đến Quyết định mua BĐS của người dân trên địa bàn TP. Hạ Long, tỉnh Quảng Ninh.
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường BĐS như sau:
Về vị trí
Khi nghiên cứu lựa chọn địa điểm xây dựng dự án BĐS, các công ty cần tuân thủ một số nguyên tắc, như: lựa chọn vùng đặt địa điểm, sau đó mới chọn địa điểm cụ thể. Khi lựa chọn địa điểm, cần cân nhắc vị trí gần các khu tiện ích (trường học, cơ sở y tế, siêu thị…), gần phương tiện giao thông công cộng, nằm ở trung tâm thành phố, khu vực ven đô và lựa chọn vị trí có tiềm năng tăng giá trị thị trường.
Về tài chính
Các yếu tố, như: giá BĐS, lãi suất ngân hàng, khả năng chi trả và thu nhập của khách hàng đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định tài chính. Tuy nhiên, hầu hết người mua tiềm năng đều còn trẻ và có nguồn tài chính hạn chế, nên họ gặp khó khăn trong việc mua BĐS. Để khắc phục trở ngại này, các doanh nghiệp BĐS nên đưa ra giải pháp thế chấp để hỗ trợ khách hàng trẻ mua BĐS. Những giải pháp này nên bao gồm các chính sách mới, như: lựa chọn trả chậm và kết nối với các ngân hàng cho vay.
Về cơ sở hạ tầng
Cơ sở hạ tầng phát triển tốt, bao gồm: cơ sở vật chất và mạng lưới giao thông, có thể mang lại lợi nhuận cao cho các nhà đầu tư. Trong tương lai, các khu vực được kết nối tốt với mạng lưới giao thông mạnh mẽ và các dự án tọa lạc tại các nút giao thông trọng điểm sẽ làm tăng giá trị cơ sở hạ tầng khu vực, kéo theo nhiều dự án BĐS hơn. Ngành BĐS không ngừng phát triển và vươn tới những tầm cao mới.
Về tâm linh
Khách hàng rất quan tâm đến phong thủy của một BĐS trước khi đưa ra quyết định mua hàng. Vì vậy, các doanh nghiệp kinh doanh BĐS nên tiến hành nghiên cứu, đánh giá các yếu tố tâm linh, tôn giáo có thể tác động đến cộng đồng và khách hàng tiềm năng.
Về môi trường xung quanh
Chất lượng cuộc sống và tiềm năng đầu tư trong tương lai bị ảnh hưởng bởi không gian sống và cộng đồng xung quanh (Vuong và Nguyen, 2024). Người mua đặc biệt quan tâm đến một môi trường xanh, sạch, đẹp, an ninh, an toàn. Vì vậy, các doanh nghiệp BĐS nên ưu tiên môi trường xung quanh dự án và cung cấp dịch vụ an ninh cho khách hàng. Điều này sẽ giúp đảm bảo sự hài lòng của khách hàng và gia tăng giá trị của các dự án BĐS.
Về pháp lý
Những cân nhắc về mặt pháp lý là rất quan trọng trong việc đảm bảo rằng việc mua BĐS là hợp pháp, các quyền được bảo vệ và quyền sở hữu được đảm bảo. Vì vậy, các doanh nghiệp BĐS cần cung cấp thông tin toàn diện, minh bạch về các quy định, luật pháp và quy trình pháp lý liên quan đến mua bán, sở hữu BĐS. Điều này có thể giúp khách hàng cảm thấy tin tưởng và thoải mái hơn khi đưa ra quyết định đầu tư vào BĐS. Phát triển các sản phẩm BĐS chất lượng cao, tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp luật sẽ thu hút sự quan tâm của khách hàng và tăng khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp trên thị trường./.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Bạch Văn Lượng (2022), Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua BĐS của khách hàng cá nhân tại tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu, Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Bà Rịa - Vũng Tàu.
2. Chia, C. W., Shardell, M., Tanaka, T., Liu, D. D., Gravenstein, K. S., Simonsick, E. M., and Ferrucci, L. (2016), Chronic Low-Calorie Sweetener Use and Risk of Abdominal Obesity among Older Adults: A Cohort Study, PLoS One, 11(11), e0167241, doi: 10.1371/journal.pone.0167241. eCollection 2016.
3. Clark, P. U., Archer, D., Pollard, D., Blum, J. D., Rial, J., Brovkin, V., Pisias, N. G., and Roy, M. (2006), The Mid-Pleistocene Transition: Characteristics, Mechanisms, and Implications for Long-Term Changes in Atmospheric pCO2, Quaternary Science Reviews, 25(23), 3150-3184.
4. Daly, J., Gronow, S., Jenkins, D., and Plimmer, F. (2003), Consumer behaviour in the valuation of residential property: A comparative study in the UK, Ireldan dan Australia. Property Management, 21(5), 295-314.
5. Djebarni, R., and Abdullah Al-Abed (2000), Satisfaction Level with Neighbourhoods in Low-Income Public Housing in Yemen, Property Management, 18(4), 230-242.
6. Elder, H. W., and Zumpano, L. V. (1991), Tenure Choice, Housing Demand and Residential Location, Journal of Real Estate Research, 6(3), 341-356.
7. Hoàng, Văn Dương (2022), Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua BĐS tại TP. Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh, Luận văn thạc sĩ, Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh.
8. Hui, M. K., Wai, W. C. W., Mei, N. S. (2019), The effect of Superstitious Belief on Property Purchase Intention, International Journal of Real Estate Studies, 13 (2), 1-13.
9. Jamil, F. M., Sabol, T. J., Hamre, B. K., and Pianta, R. C. (2015), Assessing teachers’ skills in detecting and identifying effective interactions in the classroom: Theory and measurement, The Elementary School Journal, 115(3), 407-432.
10. Jan, Bardhan, Sarkar and Kumar (2016), Framework to assess and locate affordable and accessible housing for developing nations: Empirical evidence from Mumbai, Habitat International, 5(7), 88-99.
11. Kauko (2003), Residential property value and locational externalities: On the complementarity and substitutability of approaches, Journal of Property Investment and Finance, 21(3), 250-270.
12. Kauko, T. (2007), Policy Impact and House Price Development at the Neighbourhood-level-a Comparison of Four Urban Regeneration Areas using the Concept of “Artificial” Value Creation, European Planning Studies, 17(1), 85-107.
13. Khan, P. A. M., Azmi, A., Juhari, N. H., Khair, N., Daud, S. Z. (2017), Housing Preference for First Time Home Buyer in Malaysia, International Journal of Real Estate Studies, 11(2), 1-6.
14. Kueh, Chiok Choo and Fei Ha Chiew (2005), Factors Influencing House Buyers’ Purchasing Decision, Universiti Teknologi MARA.
15. Levine, J. M., and Moreland, R. L. (1998), Small groups, In D. T. Gilbert, S. T. Fiske, & G. Lindzey (Eds.), The handbook of social psychology (4th ed.), 415-469, McGraw-Hill.
16. Tan, S.-Y. (2011), Counseling and psychotherapy: A Christian perspective, Baker Academic.
17. Thanaraju, P., Khan. P. A. M., Juhari, N. H., Sivanthan, S., Khair, N. (2019), Factors Affecting the Housing Preferences of Homebuyers in Kuala Lumpur, Journal of the Malaysian Institute of Planners, 17(1), 138-148.
18. Võ, Phạm Thành Nhân (2013), Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua nhà của khách hàng tại TP. Hồ Chí Minh, Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
19. Vuong, Q. H., Nguyen, M. H. (2024). Better Economics for the Earth: A Lesson from Quantum and Information Theories. AISDL.
20. Yakob, Laith, and Archie C. A. Clements. (2012), A Mathematical Model of Chikungunya Dynamics and Control: The Major Epidemic on Réunion Island, PLOS ONE, 8(3), 1-6.
| Ngày nhận bài: 02/8/2024; Ngày phản biện: 25/8/2024; Ngày duyệt đăng: 19/9/2024 |
Bình luận