- Trang Chủ
- Đầu tư Bất động sản
- Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh: Phân tích bằng mô hình hồi quy logit thứ bậc
Xem mẫu
- Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định
mua căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh:
Phân tích bằng mô hình hồi quy logit thứ bậc
Nguyễn Quyết
Khoa Cơ bản, Đại học Tài chính Maketing
Mục đích của bài viết này là phân tích những yếu tố tác động đến quyết
định mua căn hộ trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh (TP.HCM). Cơ sở lý
thuyết được phân tích và tổng hợp từ những nghiên cứu trước. Mẫu nghiên
cứu gồm 1.037 quan sát được chọn từ 70 dự án căn hộ trên địa bàn, nghiên
cứu sử dụng phương pháp phân tích định lượng và mô hình hồi quy logit
thứ bậc được sử dụng làm công cụ phân tích dữ liệu. Kết quả nghiên cứu
chỉ ra rằng quyết định mua căn hộ đối với mỗi phân phúc khác nhau bị ảnh
hưởng bởi những yếu tố khác nhau.
Từ khóa: Quyết định mua, mô hình hồi quy logit thứ bậc, căn hộ hạng sang,
hạng cao cấp, hạng trung cấp, hạng bình dân.
Ngày nhận: 08/01/2019 Ngày nhận bản sửa: 21/01/2019 Ngày duyệt đăng: 29/01/2019
1. Giới thiệu đất khác trên lãnh thổ Việt Nam, vị trí tự
nhiên và những nét đặc biệt gắn liền với
Thành phố Hồ Chí Minh là một trung tâm quá trình hình thành của địa phương này
kinh tế-văn hóa lớn nhất của cả nước. Tuy đã làm cho Thành phố sớm trở thành một
hình thành muộn hơn so với những vùng trong những đô thị sầm uất nhất về cơ sở
Purchase decision factors for apartments in Hochiminh City: An ordered logit regression model
approach
Abstract: The purpose of this article is to analyze the purchase decision factors for apartments in Ho Chi Minh
City. The theoretical foundations are analyzed and synthesized from previous studies. The sample of 1,037
observations was selected from 70 apartment projects in Ho Chi Minh City. The quantitative analysis method
and the ordered logit regression model as the data analysis tool was developed in study. Results of research
indicate that the decision to buy an apartment for each of the different segment is influenced by different
factors.
Keywords: Purchase decision, ordered logit regression model, luxury, premium, mid-end, affordable apartment.
Quyet Nguyen, PhD.
Email: nguyenquyetk16@gmail.com
University of Finance- Marketing
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng © Học viện Ngân hàng
Số 207- Tháng 8. 2019 24 ISSN 1859 - 011X
- NGUYỄN QUYẾT
hạ tầng, kinh doanh sản xuất và quy mô 29,6%; phân khúc trung cấp chiếm 38,1%
dân số. TP. HCM được xem là địa phương và phân khúc bình dân chiếm 21,1% (Báo
năng động, sáng tạo đi đầu trong công cáo thị trường bất động sản năm, 2017).
cuộc đổi mới các thiết chế, chính sách,
với các điều kiện thuận lợi cho sự phát Vậy, ngoài yếu tố giá cả, quyết định mua
triển kinh tế, văn hóa, khoa học kĩ thuật, căn hộ còn chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu
tạo ra nhiều công ăn việc làm. Chính vì tố khác cần phải quan tâm tìm hiểu. Mục
thế, hàng năm TP.HCM thu hút một lượng đích của bài viết này là xem xét những yếu
lớn người di cư với mục đích học tập tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ
sinh sống và làm việc. Số liệu thống kê trên địa bàn TP.HCM, phân tích bằng mô
năm 2017 cho thấy TP.HCM có 8,4 triệu hình hồi quy logit thứ bậc. Qua đó, dựa
người, nhưng thực tế số người thường trên kết quả nghiên cứu, tác giả gợi ý một
xuyên sinh sống trên địa bàn đã lên đến 13 số chính sách nhằm quản lý thị trường căn
triệu người (Nguyễn Thành Phong, 2017). hộ phát triển ổn định và bền vững hơn.
Như vậy, TP. HCM đang chịu áp lực rất 2. Tổng quan lý thuyết
lớn về dân số, tác động lên toàn bộ hệ
thống cơ sở hạ tầng như bệnh viện, trường 2.1. Mô hình hành vi người tiêu dùng
học, giao thông và đặc biệt là nơi cư trú.
Vì thế, ngoài nhà ở riêng lẻ, biệt thự thì Theo quan điểm của lý thuyết tài chính cổ
chung cư là một lựa chọn phổ biến của điển, hành vi nhà đầu tư là duy lý, nghĩa
người tiêu dùng và nhu cầu hàng năm rất là quá trình ra quyết định phải dựa trên
lớn. EZland (2016) cho rằng nhu cầu nhà tất cả những thông tin hiện tại có giá trị,
ở tại TP.HCM trong năm 2017 khoảng người ra quyết định cân nhắc giữa lợi ích
64.000 căn, năm 2018 khoảng 83.000 và chi phí (Kishore, 2006). Hành vi này
và năm 2019 khoảng 110.000 căn. Theo là cơ sở ra đời khái niệm tối đa hóa hữu
CBRE Việt Nam (2018), giá căn hộ hiện dụng. Trong tài chính, hành vi tối đa hóa
nay tại TP.HCM khá đa dạng, với 4 phân hữu dụng của mỗi cá nhân là cơ sở dẫn tới
khúc gồm hạng sang (giá USD/m2), hạng sự ra đời của Lý thuyết Thị trường hiệu
bình dân (giá nhỏ hơn 800 USD/m2). Tổ quả (Fama, 1970). Dưới quan điểm của
chức JLL (2016) ước lượng thu nhập trung Lý thuyết này thì những biến động trên thị
bình của hộ gia đình tại thành thị khoảng trường bất động sản là không thể dự báo
460 USD/tháng, tại ngũ phân vị cuối (Q5) được dựa trên những thông tin hiện tại.
khoảng 1.340 USD/tháng. Như vậy, theo Mặc dù tính thanh khoản trên thị trường
số liệu này thì việc khách hàng tiếp cận là tương đối kém, nhưng phần lớn những
mua căn hộ với một trong bốn phân khúc nhà nghiên cứu cho rằng thị trường này
trên là vô cùng khó khăn vì giá căn hộ hiệu quả và những người tham gia thị
tương đối cao so với thu nhập. Tuy nhiên, trường thực hiện hành động hợp lý. Tuy
thực tế cho thấy, tổng lượng giao dịch nhà nhiên, cuối thập niên 1980, những kết quả
ở chung cư tại TP. HCM trong năm 2017 nghiên cứu đã khẳng định rằng thị trường
đạt 40.786 giao dịch. Trong đó, ghi nhận bất động sản là không hiệu quả đã trở nên
một lượng không nhỏ số giao dịch sản phổ biến (Diego Salzman và Remco C.J.
phẩm chung cư ở phân khúc hạng sang Zwinkels, 2017). Nghĩa là, ngoài những
chiếm 11,2%; phân khúc cao cấp chiếm yếu tố cơ bản thì biến động trên thị trường
Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 25
- Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh:
Phân tích bằng mô hình hồi quy logit thứ bậc
Hình 1. Mô hình hành vi người tiêu dùng
Nguồn tiếp thị Tâm lý KH
• Sản phẩm, • Động cơ Quyết định mua
Quá trình quyết • Chọn sản
dịch vụ • Nhận định mua
• Giá sản phẩm thức phẩm
• Nhận biết • Chọn nhãn
• Phân phối • Hiểu biết • Tìm thông tin
• Truyền thông • Trí nhớ hiệu
• Đánh giá tiêu • Chọn người
chí bán
• Quyết định • Lượng mua
Nguồn khác Đặc điểm
mua • Thời gian mua
• Kinh tế KH
• Hành vi sau • Phương thức
• Kỹ thuật • Văn hóa
mua TT
• Chính trị • Xã hội
• Văn hóa • Cá nhân
Nguồn: Kotler and Keller (2009).
bất động sản có thể được dự báo và giải của bản thân họ. Cá nhân đánh giá (có thể
thích dựa trên hành vi của người tham gia điều chỉnh) các tiêu chí khác nhau để xem
thị trường (gọi là hành vi bất động sản). xét sản phẩm nào có thể đáp ứng tốt nhất
nhu cầu của họ để đưa ra quyết định mua,
Trong khoa học tiếp thị, mô hình hành những tiêu chí được quan tâm phổ biến
vi người tiêu dùng được sử dụng để giải là giá cả, vị trí, chất lượng, phí giao dịch,
thích lý do người tiêu dùng quyết định bảo hành…
mua một hàng hóa hoặc dịch vụ cụ thể
(Quester et al., 2011). Quá trình quyết 2.2. Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết
định mua được hình thành phụ thuộc vào định mua căn hộ
tâm lý và đặc điểm của khách hàng sau
khi họ bị kích thích bởi hoạt động tiếp thị Theo Blackley et al. (1986) và Thibodeau
và từ những yếu tố khác. Quy trình quyết (1989), các yếu tố ảnh hưởng đến quyết
định mua được chia thành 5 giai đoạn: định mua hàng (hay mua căn hộ) của
Nhận ra vấn đề; tìm thông tin; đánh giá người tiêu dùng thay đổi theo thời gian
các tiêu chí; quyết định mua; và hành vi và môi trường. Bởi vì thị trường bất động
sau mua. Tuy nhiên, trong thực tế quy sản rất đặc biệt, không chỉ quan tâm đến
trình này có thể bỏ qua giai đoạn hoặc đảo tài chính mà còn liên quan tới tiếp thị,
lộn thứ tự. Hơn nữa, trong những thị phần tâm lý, quản lý, pháp luật, lập kế hoạch
khác nhau, người tiêu dùng sẽ có những mà còn các hoạt động khác. Black et al.
quyết định khác nhau dựa vào những tính (2003) cho rằng nếu mọi vấn đề bất động
chất quan trọng của những thuộc tính hàng sản được xem là một vấn đề tài chính thì
hóa mà họ quan tâm (Blackwell, Miniard, các nhà khoa học đã bỏ lỡ cơ hội sử dụng
Engel, 2006; Kotler, Armstrong, 2009; những hiểu biết từ các ngành khác. Do
Quester et al., 2011). vậy, nếu có sự thay đổi trong chính sách
vi mô hoặc vĩ mô thì chắc chắn sẽ làm ảnh
Theo Blackwell et al., (2006), khách hàng hưởng đến quyết định của người mua căn
quyết định mua sản phẩm khi các đặc hộ. Cho đến nay, nhiều nghiên cứu về chủ
điểm sản phẩm phải phù hợp với đặc điểm đề này đã chỉ ra sự phức tạp và tính đa
26 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 2019
- NGUYỄN QUYẾT
Bảng 1. Yếu tố ảnh hưởng tới quyết định mua căn hộ
TT Yếu tố Thành phần Nghiên cứu trước
Giá bán, chi phí bảo trì, chi Ibrahim Mohammed Khrais (2016); Mansi Misra,
1 Kinh tế
phí đầu tư Gagan Katiyar and A.K. Dey (2013).
Gần trung tâm, trường, Sirmans, Machpherson, Zietz (2005); McMillen
2 Vị trí chợ, bệnh viện, khu hành (2002); Tse (2002); Muth (1970); Ridker, Henning
chính, sông (1967)
Hướng, số tầng, năm xây, Sirmans, Macpherson, Zietz (2005); Keskin
3 Cấu trúc
số căn, diện tích, số phòng (2008); Haddad, Judah (2011); Aldmour (2004);
4 Chính sách Thuế, lãi suất Connie and Fernando (2001); Manski (2000)
Thương hiệu chủ đầu tư, Hyesung Park, Donghoon Lee, Sunkuk Kim
5 Khác
tiện ích (2016)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 2. Biến phụ thuộc
dạng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết
TT Phân loại Giá trung bình Quyết
định mua căn hộ, chúng tùy thuộc vào
(USD/m2) định mua
không gian, thời gian và đối tượng nghiên
1 Hạng sang > 3.500 Hạng A
cứu (Ibrahim Mohammed Khrais, 2016;
Mansi Misra, Gagan Katiyar and A.K. 2 Cao cấp 1.500-3.500 Hạng B
Dey, 2013). Trong nghiên cứu này, dựa 3 Trung cấp 800-1.500 Hạng C
trên kết quả của các nghiên cứu trước, các 4 Bình dân < 800 Hạng D
yếu tố được nhóm lại theo đặc điểm của
Nguồn: CBRE Việt Nam (2018)
mỗi yếu tố tại Bảng 1.
3. Phương pháp nghiên cứu Mặt khác, biến độc lập được lựa chọn trên
cơ sở kết quả của các nghiên cứu trước,
3.1. Biến nghiên cứu gồm 14 biến thuộc các yếu tố kinh tế (1
biến), vị trí (5 biến), cấu trúc căn hộ (5
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp biến), chính sách (1 biến) và những yếu tố
định lượng, sử dụng mô hình hồi quy logit khác (2 biến) khác (Bảng 3).
thứ bậc (Ordered logit regression model)
để làm cơ sở phân tích, do đó để đáp ứng 3.2. Phương pháp chọn mẫu
cho phương pháp này các biến được định
nghĩa và đo lường như sau: Trong năm 2017, TP. HCM có khoảng 70
dự án bất động sản mới chào bán, cung
Theo tổ chức CBRE Việt Nam (2018), cấp ra thị trường khoảng 37.067 căn hộ
dựa trên tiêu chí về giá bán, thị trường căn với bốn phân khúc khác nhau (Hội môi
hộ tại TP. HCM được chia thành 4 phân giới bất động sản Việt Nam, 2017). Trong
khúc: hạng sang, cao cấp, trung cấp và đó, phân khúc bình dân chiếm 21,1%,
bình dân. Trong nghiên cứu này thang đo trung cấp chiếm 38,1%, cao cấp chiếm
thứ bậc được sử dụng để đo lường biến 29,6%, còn lại phân khúc hạng sang chiếm
phụ thuộc (Bảng 2). 11,2%. Nghiên cứu này sử dụng phương
pháp chọn mẫu thuận tiện, gồm 1.037
Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 27
- Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh:
Phân tích bằng mô hình hồi quy logit thứ bậc
quan sát (dữ liệu thứ cấp) được khai thác từ hồ sơ bán căn hộ của 70 dự án nói
Bảng 3. Biến độc lập
TT Yếu tố Tên biến Mã hóa Đơn vị
1 Kinh tế Giá bán căn hộ gia USD/m2
2 Vị trí Gần nơi làm việc cquan m
Gần siêu thị sthi m
Gần bệnh viện bvien m
Gần sông song m
Gần trường học cấp 1 truong m
3 Cấu trúc Diện tích căn hộ dtich m2
Số tầng tang tầng
Năm xây tuoi năm
Số căn hộ scan căn
Hồ bơi hboi Biến giả
4 Chính sách Vay ngân hàng vay Biến giả
5 Khác Chủ đầu tư nước ngoài nngoai Biến giả
Phức hợp phhop Biến giả
Nguồn: Tác giả tổng hợp theo các nghiên cứu trong Bảng 1
Bảng 4. Kết quả thống kê mô tả
TT Variable Obs Mean Std.Dev Min Max
1 qdinh 1.037 2,49277 0,92956 1 4
2 gia 1.037 1502,41 824,582 678,28 3960,36
3 cquan 1.037 5245,01 1,02535 5242,17 5248,53
4 sthi 1.037 1320,01 0,98514 1317,11 1323,26
5 bvien 1.037 973,501 744,078 893,59 3798,75
6 song 1.037 931,976 0,9876 929,09 935,4
7 truong 1.037 563,34 121,977 400,4 1101,1
8 dtich 1.037 91,035 11,6475 56,94 122,59
9 tang 1.037 17,0299 1,06546 14 20
10 tuoi 1.037 3,74446 1,39265 1 7
11 scan 1.037 589,987 1,04244 587 593
12 hboi 1.037 0,40694 0,4915 0 1
13 vay 1.037 0,42527 0,49462 0 1
14 nngoai 1.037 0,16201 0,36863 0 1
15 phhop 1.037 0,53713 0,49886 0 1
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata 14
28 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 2019
- NGUYỄN QUYẾT
trên, trong vòng 7 năm tính đến thời điểm Mục đích của phân tích thống mô tả là để
nghiên cứu (trong năm 2018) và được hiểu biết tổng quan về mẫu nghiên cứu,
phân bổ tỷ lệ tương ứng theo từng phân trong nghiên cứu này sử dụng 15 biến,
khúc. gồm một biến phụ thuộc (quyết định chọn
căn hộ-qdinh) được mã hóa theo thang đo
3.3. Mô hình hồi quy logit thứ bậc thứ bậc từ 1 (căn hộ bình dân) tới 4 (căn
hộ hạng sang) và 14 biến độc lập trong
Xét mô hình hồi quy có biến phụ thuộc Y đó có 4 biến giả (biến nhị phân). Kết quả
với thang đo thứ bậc, biến này được phân Bảng 4 cho thấy, mẫu có 1.037 quan sát,
loại có thứ tự từ j = 1, 2, 3,…, J và X được giá bán căn hộ bình quân của 4 phân khúc
ký hiệu là vectơ p chiều của biến độc lập. là 1.502,41 USD/m2, giá bán thấp nhất là
Giả sử πj = Pr(Y = j) là kết quả xác suất 678,28 USD/m2 và cao nhất là 3.960,36
của phân loại j. Do đó hàm xác suất tích USD/ m2. Về cấu trúc căn hộ, diện tích
lũy của Y có thể được biễu diễn như sau: căn hộ bình quân là 91,035 m2, nhỏ nhất
là 56,94 m2 và lớn nhất là 122,59 m2.
Pr(Y ≤ j) = π1 + π2 + ... + πj, j = 1,2, ...,J Số tầng bình quân 17 tầng, năm xây bình
(1) quân là gần 4 năm tính đến thời điểm
nghiên cứu.
Lấy logarit của hàm xác suất tích lũy (gọi
là logit) Về vị trí căn hộ, phần lớn căn hộ không
quá xa so với trường học, bệnh viện, siêu
logit[Pr(Y≤j)] = log[Pr(Y ≤ j)÷(1 − Pr(Y ≤ thị, cơ quan làm việc. Mặt khác gần 54%
j))] = αj + βΧ, j = 1,2,..., J-1 số chung cư khảo sát là khu phức hợp (kết
hợp thương mại và cư trú) và những dự án
Trong đó: có chủ đầu tư nước ngoài chiếm khoảng
αj là hệ số chặn (hay còn gọi là điểm cắt) 16,201%.
thỏa điều kiện α1 ≤ α2 ≤ ... ≤αJ-1 và là β
véc tơ hệ số của biến độc lập, hệ số này 4.2. Kết quả ước lượng mô hình hồi quy
mô tả tác động của biến độc lập đến tỷ logit thứ bậc
số khả dĩ của phân loại j hoặc phân loại
nhỏ hơn j. Theo Long, J. S. (2006) và Để đánh giá xem liệu các biến độc lập có
Freese, J. (2014), hệ số trong phương trình thật sự tác động lên quyết định mua căn hộ
(2) sẽ không nhất quán nếu sử dụng ước (biến phụ thuộc) hay không, nghiên cứu
lượng bằng phương pháp OLS (Ordinary này sử dụng mô hình hồi quy logit thứ bậc
least squares), do đó chúng phải được làm công cụ phân tích.
thay thế bằng ước lượng hợp lý cực đại
(LM-maximum likelihood). Trong nghiên Kết quả Bảng 5 cho thấy mô hình có 3
cứu này, biến phụ thuộc gồm 4 phân loại điểm cắt (vì biến phụ thuộc được chia
(Bảng 2) và biến độc lập gồm 14 biến thành 4 khoảng theo thang đo thứ bậc) và
(Bảng 3). đều có ý nghĩa thống kê mức cao. Điều
này cho thấy, biến phụ thuộc chia thành 4
4. Kết quả nghiên cứu nhóm phân loại là hợp lý, không thể gộp
chung để phân tích, prob> chi2=0,335
4.1. Phân tích thống kê mô tả chứng tỏ rằng sử dụng mô hình logit thứ
Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 29
- Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh:
Phân tích bằng mô hình hồi quy logit thứ bậc
Bảng 5. Kết quả ước lượng hệ số mô hình Biến độc lập Hệ số mô hình Tỷ số Odds
hồi quy Observations 1,037 1,037
Biến độc lập Hệ số mô hình Tỷ số Odds
Standard errors in parentheses: Chi2(28)= 5.32,
gia -0.0106*** 0.989*** prob> chi2=0.335, *** p
- NGUYỄN QUYẾT
Bảng 6. Hệ số tác động biên của mô hình Ordered logit
TT Biến độc lập Bình dân Trung cấp Cao cấp Hạng sang
1 gia -0.00058** -0.00149** 0.00149 0.00060
(0.00012) (0.00030) (0.00092) (0.00055)
2 cquan -0.00101** -0.00130** 0.00131 0.00051
(0.00034) (0.00033) (0.00090) (0.00043)
3 sthi -0.00007 -0.00676 0.00680 0.00027**
(0.00007) (0.00375) (0.00496) (0.00009)
4 bvien -0.00156 -0.00015 0.00015 0.00057**
(0.00130) (0.00009) (0.00011) (0.00018)
5 song -0.00010 -0.00970 0.00977 0.00038***
(0.00007) (0.00746) (0.00688) (0.00027)
6 truong -0.00023*** -0.00022** 0.00022** 0.00086
(0.00006) (0.00010) (0.00009) (0.00069)
7 dtich 0.00010 0.00092 -0.00093 0.00036***
(0.00008) (0.00084) (0.00054) (0.00014)
8 tang 0.00020 0.01915 -0.01928 -0.00008***
(0.00011) (0.01368) (0.01506) (-0.00003)
9 tuoi -0.00024 0.02306 -0.02322*** -0.00009**
(0.00014) (0.00941) (0.00870) (0.00003)
10 scan -0.00026 -0.00249 0.00251 0.00098**
(0.00018) (0.00143) (0.00171) (0.00033)
11 hboi -0.11808 0.07440** 0.05498** -0.01129
(0.09840) (0.03221) (0.01768) (0.00684)
12 vay 0.00041** 0.03964** 0.03989** -0.07933
(0.00034) (0.01548) (0.01628) (0.05876)
13 nngoai -0.00051 -0.05926 0.05953*** 0.00024***
(0.00010) (0.04939) (0.02074) (0.00004)
14 phhop 0.00171 0.16571 0.16674*** 0.00069***
(0.00191) (0.12747) (0.05810) (0.00022)
Standard errors in parentheses: *** p
- Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh:
Phân tích bằng mô hình hồi quy logit thứ bậc
Tuy nhiên trong quyết định mua đã bắt bằng phương pháp định lượng, phân tích
đầu quan tâm đến những tiện ích phục vụ bằng mô hình logit thứ bậc đã cho thấy
cho cuộc sống. quyết định mua đối với mỗi phân loại căn
hộ khác nhau chịu ảnh hưởng bởi những
Nhóm quyết định mua căn hộ cao cấp: yếu tố khác nhau. Để phát triển thị trường
Trong nhóm này, kết quả nghiên cứu cho căn hộ hiệu quả, bài viết đề xuất một vài
thấy quyết định mua chịu ảnh hưởng bởi giải pháp sau:
6 yếu tố gồm: Khoảng cách từ căn hộ tới
trường học, thời gian căn hộ xây dựng tính Thứ nhất, đối với chủ đầu tư, nhà quản
đến hiện tại (biến tuoi có ý nghĩa), chính lý bất động sản cần hiểu rõ phân khúc thị
sách, có hồ bơi, chủ đầu tư nước ngoài và trường cho từng loại căn hộ để có chiến
có khu phức hợp. Vậy so với hai nhóm lược tiếp thị sản phẩm hợp lý với từng đối
đầu, nhóm này trong hành vi quyết định tượng. Ngoài ra, các dự án cũng phải được
mua đã thể hiện sự quan tâm đến yếu tố xem xét một cách kỹ lưỡng về các đặc
về chất lượng và những tiện ích phục vụ điểm, mô hình, thiết kế và quản lý nhằm
cho cuộc sống tương đối rõ rệt. Chẳng hạn đáp ứng đúng xu hướng nhu cầu của từng
nếu những dự án có chủ đầu tư nước ngoài nhóm khách hàng. Một dự án không thể
thì khả năng quyết định mua tăng khoảng phù hợp cho tất cả mọi khách hàng mà tùy
5,953% (giả sử các yếu tố khác không vào mức thu nhập, khả năng chi trả, đặc
đổi). điểm công việc, đẳng cấp sống.
Nhóm quyết định mua căn hộ hạng sang: Thứ hai, trong mỗi nhóm phân khúc,
So với những nhóm khác, nhóm này trong người làm công tác tiếp thị cần lựa chọn
quyết định mua chịu tác động rất nhiều khách hàng mục tiêu, tìm hiểu những nhu
yếu tố, đặc biệt là yếu tố vị trí căn hộ như cầu, mong muốn của nhóm này mà chủ
gần siêu thị, gần bệnh viện, gần sông. Mặt đầu tư cần phải đáp ứng.
khác, những yếu tố khác thể hiện sự tiện
ích trong cuộc sống cũng được nhóm này Thứ ba, những nội dung cần truyền thông
quan tâm như có khu phức hợp. Một phát nên ngắn gọn, rõ ràng, tập trung vào nhu
hiện khá thú vị là yếu tố giá cả và yếu tố cầu, mong muốn của từng đối tượng. Đối
chính sách (biến vay) không ảnh hưởng với nhóm quyết định mua căn hộ bình dân
đến quyết định mua trong nhóm này. Bởi và trung cấp cần truyền thông mạnh mẽ về
vì những người quyết định mua loại căn giá. Ngược lại, nhóm quyết định mua căn
hộ hạng sang thường là những người có hộ cao cấp và hạng sang cần truyền thông
thu nhập rất cao, kéo theo mức sống và về các dịch vụ tiện ích. Đây là mấu chốt
tiêu chuẩn sống cũng khá cao. Do vậy, tác động đến quyết định mua căn hộ tại dự
điều quan tâm khi quyết định mua là vấn án.
đề chất lượng, tiện ích căn hộ sao cho đảm
bảo cuộc sống thật sự có ý nghĩa. 6. Hạn chế nghiên cứu
5. Kết luận Tương tự như những nghiên cứu khác,
nghiên cứu này vẫn còn tồn tại một số hạn
Kết quả nghiên cứu những yếu tố tác động chế nhất định mà nghiên cứu trong tương
đến quyết định mua căn hộ tại TP. HCM lai cần phải khắc phục.
32 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 2019
- NGUYỄN QUYẾT
Thứ nhất, quyết định mua căn hộ trên thị tư và những người mua để ở nhưng trong
trường bao gồm quyết định của nhà đầu
xem tiếp trang 47
Tài liệu tham khảo
1. Black, R.T., M.G. Brown, J. Diaz, K.M. Gibler, and T.V. Grissom (2003). Behavioral research in Real Estate: A
Search for the Boundaries. Journal of Real Estate Practice and Education, 6: 1, pp. 85-112.
2. Blackley, D. M., Follain, J. R., and Lee, H. (1986). An Evaluation of Hedonic Price Indexes for Thirty-four Large
SMSAs. Real Estate Economics, 14(2), pp.179-205.
3. CBRE Việt Nam, Báo cáo thị trường quý I năm 2018. Truy cập ngày 15/10/2018, từ http://www.cbrevietnam.com.
4. Connie, S. and Fernando, B.A. (2001). Motivation and perception factors influence buying home behaviour in Dilly,
East Timor. PRRES 7th Annual Conference.
5. Diego Salzman và Remco C.J. Zwinkels (2017). Behavioral Real Estate. Journal of Real Estate Literature. Volume
25, pp. 1-20.
6. Fama, E.F (1970). Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. Journal of finance, 25:2,
pp. 383-417.
7. Hội Môi giới Bất động sản Việt Nam, Báo cáo thị trường bất động sản (2017). Truy cập ngày 15/10/2018, từ
https://realtorvietnam.org.
8. Hyesung Park, Donghoon Lee, Sunkuk Kim (2016). A Feasible Sales Price Decision Model of Apartment Housing
Units Considering the Market Price and Buying Power. Journal of Asian Architecture And Building Engineering,
Vol.15, No.2, pp. 201-208.
9. brahim Mohammed Khrais (2016). Factors Affecting The Jordanian Purchasing Behavior Of Housing Apartments:
An Empirical Study In Irbid City. European Scientific Journal, Vol.12, No.7, pp. 446-458.
10. Jones Lang LaSalle-JLL (2016). Tóm tắt thị trường bất động sản Việt Nam. Truy cập ngày 15/8/2018, từ http://
www.joneslanglasalle.com.vn.
11. Kishore, R (2006). Theory of Behavioral Finance and its Application to Property Market: A Change in Paradigm.
Paper presented at the Twelfth Annual Pacific Rim Real Estate Society Conference.
12. Kotler, Philip, Keller, Kevin Lane. (2009). Marketing Management (5th ed.). New Jersey: Pearson Education, Inc.
13. Long, J. S., & Freese, J. (2006). Regression models for categorical dependent variables using stata (2nd ed.).
College Station, TX: Stata Press.
14. Long, J. S., & Freese, J. (2014). Regression models for categorical dependent variables using stata (3rd ed.).
College Station, TX: Stata Press.
15. Manski, C. (2000). Economic analysis of social interactions. Journal of Economic Perspectives, Vol. 14, No. 3, pp.
115-136.
16. Mansi Misra, Gagan Katiyar and A.K. Dey (2013). Consumer perception and buyer behaviour for purchase of
residential apartments in NCR. Int. J. Indian Culture and Business Management, Vol. 6, No. 1, pp. 56-68.
17. McMillen, D. P. (2002). The Return of Centralization to Chicago: Using Repeat Sales to
Identify Changes in House Price Distance Gradients. Regional Science and Urban
Economics, 33(3), pp. 287-304.
18. Muth, R. F. (1970). Cities and Housing. Journal of the American Statistical Association,
65(331), pp. 1408-1411.
19. Nguyễn Thành Phong (2017). Dự báo dân số Tp. Hồ Chí Minh đến năm 2025 là 10 triệu người nhưng nay đã đạt
13 triệu người. Truy cập ngày 15/10/2018, tại http://cafebiz.vn/.
20. Quester, Pascale, Pettigrew, Simone, Hawkins, Del I. (2011). Consumer Behavior:
Implications for Marketing Strategy (6th ed.). Sydney: McGraw-Hill Australia Pty Limited.
21. Ridker, R. G., & Henning, J. A. (1967). The Determinants of Residential Property Values
with Special Reference to Air Pollution. The Review of Economics and Statistics,
49(2), pp. 246-257.
22. Sirmans, G. S., Macpherson, D. A., & Zietz, E. N. (2005). The Composition of Hedonic
Pricing Models. Journal of Real Estate Literature, 13(1), pp. 1-44.
23. Thibodeau, T. G. (1989). Housing price indexes from the 1974 to1983 SIMSA annual housing surveys. Real Estate
Economics, 17(1), pp.100-117.
24. Tse, R. Y. (2002). Estimating Neighbourhood Effects in House Prices: Towards a New Hedonic Model Approach.
Urban Studies, 39(7), pp. 1165-1180.
25. EZLand (2016). Affordable Housing Market Overviews. Retrieved October 15, 2018 from: https://www.
vietnambusiness.tv/docs.
Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 33
- LƯƠNG MINH HÀ - TÔ PHƯƠNG NGỌC - NGUYỄN BÍCH NGỌC - NGUYỄN THỊ MINH TÂM - LÊ VŨ THU TRANG
5. Lương Minh Hà, Nguyễn Minh Chi, Ngô Trần Vân Khanh (2018), Đánh giá hiệu quả hoạt động doanh nghiệp sau
mua bán sáp nhập tại Việt Nam 2005-2016, Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng, 192, 49 -56.
6. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Báo cáo thường niên các năm từ 2005 đến 2017.
7. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2010), Thông tư số 04/2010/TT-NHNN ngày 11/02/2010.
8. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2011), Dự thảo định hướng và giải pháp cơ cấu lại hệ thống ngân hàng Việt Nam
giai đoạn 2011- 2015.
9. Nguyễn Thế Bính (2015), Tập trung thị trường trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam, Tạp chí Phát triển & Hội
nhập, 26(36), 33 – 37.
10. Nguyễn Ngọc Lý, Trần Văn Quyết, Dương Thanh Tình (2013), Mua bán và sáp nhập (M&A) ngân hàng tại Việt
Nam- những vấn đề đặt ra từ thương vụ sáp nhập ngân hàng TMCP Sài Gòn- Đệ Nhất- Tín Nghĩa, Tạp chí Khoa học &
Công nghệ, 105(05), 137 – 143.
11. Nguyễn Thị Kim Nhung (2017), Hoạt động tín dụng ngân hàng thực hiện theo đúng định hướng điều hành của
Ngân hàng Nhà nước, Tạp chí Thị trường tài chính tiền tệ, 5, 16 – 19.
12. Nguyễn Trọng Tài (2008), Cạnh tranh của các Ngân hàng thương mại nhìn từ góc độ lý luận và thực tiễn tại Việt
Nam, Tạp chí Ngân hàng, 3.
13. Nguyễn Xuân Thành (2006), Bản thảo: Ngân hàng thương mại Việt Nam: Từ những thay đổi về luật và chính sách
giai đoạn 2006-2010 đến các sự kiện tái cơ cấu giai đoạn 2011-2015, Chương trình giảng dạy Kinh tế Fullbright TP.
HCM.
14. Nguyễn Hồng Yến, Vũ Thị Kim Thanh (2017), Nâng cao hiệu quả hoạt động huy động vốn của các ngân hàng
thương mại, Tạp chí Công thương.
15. Ngô Đức Huyền Ngân (2009), Sáp nhập và mua lại Ngân hàng thương mại tại Việt Nam, Luận văn Thạc sĩ Kinh tế,
Trường Đại học kinh tế TP. HCM.
16. Phan Ánh Hè (2018), M&A – Công cụ hữu hiệu cơ cấu lại doanh nghiệp để nâng cao khả năng cạnh tranh của
doanh nghiệp Việt Nam khi tham gia CPTPP, Tạp chí Công thương.
17. Phan Quan Viet (2014), Some Recommendations of M&A Activity in Vietnam Today, Macrothink Institute.
18. Shipra Jindal (2008), A study on Mergers & Acquisition in Banking industry - A global phenomenon.
19. Tô Ngọc Hưng (2013), Tăng trưởng tín dụng năm 2012 và một số khuyến nghị chính sách cho năm 2013, Tạp chí
Ngân hàng, 4, 26 – 22.
20. Thủ tướng Chính phủ (2012), Quyết định số 254/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ: Phê duyệt Đề án “Cơ cấu lại
hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011-2015”.
21. Vuong Quan Hoang, Tran Tri Dung và Nguyen Thi Chau Ha (2009), Mergers and Acquisitions in Vietnam’s
Emerging Market Economy, 1990-2009, Université Libre de Bruxelles - Solvay Brussels School of Economics and
Management Centre Emile Bernheim.
22. Vương Thị Minh Đức (2018), Hoạt động mua bán và sáp nhập các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, Luận án
Tiến sĩ Kinh tế, Học viện Ngân hàng.
23. Wesman, L. D. (2005). Assessing market power: The trade-off between market concentration and multi-
participation. Journal of Competition Law & Economics, 1(2), 339-354.
tiếp theo trang 33
nghiên cứu này chưa tách biệt hai nhóm để Thứ ba, về mặt thống kê, cỡ mẫu nghiên
phân tích, do đó chưa thấy được sự khác cứu đã đảm bảo tính đại diện nhưng so với
biệt trong quyết định của hai đối tượng thực tế vẫn còn khá bé, dẫn đến kết quả
này. mô hình nghiên cứu có thể bị thiên lệch.
Vấn đề này đã gợi ra một hướng nghiên
Thứ hai, số liệu sử dụng phân tích là dữ cứu trong tương lai với cỡ mẫu lớn hơn,
liệu thứ cấp, do đó chưa lượng hóa đầy kỳ vọng sẽ giải quyết những hạn chế trên
đủ các biến thuộc về nhân khẩu học của một cách thấu đáo, đầy đủ và hoàn thiện
người mua. Mặt khác, quan hệ kinh tế đa hơn. ■
dạng và phức tạp, do đó những biến trong
mô hình chưa thể bao quát hết những tình
huống thực tế dẫn đến mô hình giải thích
chưa cao.
Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 47
nguon tai.lieu . vn
