LỜI CẢM ƠN
Nhân dịp hồn thành khóa luận tốt nghiệp: “Áp dụng mơ hình hồi quy
tuyến tính nhiều lớp để định giá đất trên địa bàn huyện Hoài Đức, thành
phố Hà Nội”, tơi xin trân trọng bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới cô giáo hƣớng
dẫn. TS.Cao Thị Thu Hiền, ngƣời đã tận tình giúp đỡ tơi trong suốt thời gian
thực hiện đề tài.
Tôi xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu trƣờng đại học Lâm Nghiệp,
khoa quản lí tài nguyên rừng và môi trƣờng, các thầy cô giáo trong bộ môn đã
hỗ trợ, giúp đỡ về mọi mặt để tơi có thể hồn thành đề tài.
Tơi xin chân thành cảm ơn UBND xã Vân Cơn, huyện Hồi Đức, thành
phố Hà Nội đã tạo mọi điều kiện thuận lợi, giúp đỡ tơi trong q trình tơi làm
đề tài.
Xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày 27 tháng 04 năm 2017
Sinh viên
Nguyễn Sỹ Dũng


MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH
CHƢƠNG 1 ĐẶT VẤN ĐỀ ............................................................................. 1
CHƢƠNG 2 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU.................................... 3
2.1. Trên thế giới ............................................................................................... 3
2.2. Ở Việt Nam ................................................................................................ 7
CHƢƠNG 3 MỤC TIÊU, ĐỐI TƢỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ
PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU................................................................... 10
3.1. Mục tiêu nghiên cứu ................................................................................. 10

3.2. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu ............................................................ 10
3.2.1. Đối tƣợng nghiên cứu............................................................................ 10
3.2.2. Phạm vi nghiên cứu ............................................................................... 10
3.3. Nội dung nghiên cứu ................................................................................ 10
3.4. Phƣơng pháp nghiên cứu .......................................................................... 10
3.4.1. Phƣơng pháp điều tra thu thập số liệu:.................................................. 10
3.4.2. Phƣơng pháp xử lý số liệu..................................................................... 11
CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN ................................................... 15
4.1. Khái quát địa bàn nghiên cứu................................................................... 15
4.1.1. Vị trí địa lí ............................................................................................. 15
4.1.2. Địa hình ................................................................................................. 16
4.1.3. Khí Hậu ................................................................................................. 16
4.1.4. Giao Thơng............................................................................................ 18
4.2. Phân tích một số nhân tố có ảnh hƣởng tới giá đất của huyện Hoài Đức,
thành phố Hà Nội. ........................................................................................... 18
4.2.1. Mã hóa số liệu ....................................................................................... 18


4.2.2. Thống kê mô tả biến định lƣợng và biến định tính ............................... 19
4.3. Xây dựng phƣơng trình tuyến tính nhiều lớp để dự đốn giá đất của
huyện Hồi Đức, thành phố Hà Nội. ............................................................... 22
4.3.1. Xây dựng phƣơng trình tuyến tính nhiều lớp. ....................................... 22
4.3.2. Kiểm tra sự khác nhau của các biến định tính ...................................... 26
4.3.3. Kiểm tra các điều kiện cho phƣơng trình tƣơng quan tuyến tính nhiều
lớp đƣợc chọn .................................................................................................. 29
CHƢƠNG 5 KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ ................................. 32
5.1. Kết luận .................................................................................................... 32
5.2. Tồn tại ...................................................................................................... 32
5.3. Kiến nghị .................................................................................................. 32
TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
HĐND

Hội đồng nhân dân

UBND

Ủy ban nhân dân

BĐS

Bất động sản

QSDĐ

Quyền sử dụng đất


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 3.1. Dung lƣợng mẫu cho xây dựng mơ hình tuyến tính nhiều lớp ....... 11
Bảng 4.1. Bảng mơ tả biến định lƣợng và biến định tính ............................... 19
Bảng 4.2. Thống kê mô tả biến định lƣợng về khảo sát giá đất của huyện Hoài
Đức ................................................................................................................................20
Bảng 4.3. Thơng kê mơ tả biến định tính về khảo sát giá đất của huyện Hoài
Đức .................................................................................................................. 21
Bảng 4.4. Kết quả phân tích mơ hình hồi quy tuyến tính nhiều lớp ............... 22
Bảng 4.5. Kết quả kiểm tra sự tồn tại của mơ hình trong tổng thể bằng

ANOVA. ......................................................................................................... 23
Bảng 4.6. Giá trị các tham số cần ƣớc lƣợng trong phƣơng trình. ................. 23
Bảng 4.7 Kết quả so sánh giá đất ở xã và thị trấn bằng tiêu chuẩn t của
Student. ............................................................................................................ 26
Bảng 4.8. Kết quả so sánh giá đất giữa mảnh đất có sổ đổ và khơng có sổ đỏ
bằng tiêu chuẩn t của stuent. ........................................................................... 27
Bảng 4.9. Kết quả so sánh giữa manh đất có hình vng và hình khác bằng
tiêu chuẩn t của student. .................................................................................. 27
Bảng 4.10. Kết quả so sánh giữa mảnh đất gần và xa cơ sở hạ tầng bằng tiêu
chuẩn t của student. ......................................................................................... 28
Bảng 4.11. Kết quả so sánh giữa mảnh đất có hoặc không bị ô nhiễm môi
trƣờng bằng tiêu chuẩn t của student .............................................................. 28
Bảng 4.12. Kết quả tính VIF cho phƣơng trình đƣợc lựa chọn ...................... 29


DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 4.1. Bản đồ vị trí địa lý huyện Hồi Đức, thành phố Hà Nội ................ 16
Hình 4.2. Kiểm tra điều kiện phân bố chuẩn .................................................. 30
Hình 4.3. Kiểm tra điều kiện sự bằng nhau của các phƣơng sai ..................... 31


CHƢƠNG 1
ĐẶT VẤN ĐỀ
Đất đai là tài nguyên quốc gia vô cùng quý giá, là tƣ liệu sản xuất đặc
biệt, là thành phần quan trọng hàng đầu của môi trƣờng sống, là địa bàn phân
bố các khu dân cƣ, xây dựng các cơ sở kinh tế, văn hóa, xã hội, an ninh và
quốc phòng. Đất đai là một loại tài nguyên không thể thay thế đƣợc. Loại tài
nguyên này đƣợc cố định về vị trí và giới hạn về diện tích, khơng thể tăng lên
cũng khơng tự mất đi. Trong sử dụng đất, diện tích các loại đất có thể đƣợc
chuyển đổi từ mục đích sử dụng này sang mục đích sử dụng khác.

Đất đai là một loại hàng hóa đặc biệt, loại hàng hóa này biểu hiện bằng
quyền sử dụng đất và có hai thuộc tính cơ bản của một loại hàng hóa đó là
thuộc tính giá trị và thuộc tính giá trị sử dụng. Đất đai là nhu cầu thiết yếu của
các tổ chức, hộ gia đình, cá nhân vì đất đai là nơi để sinh hoạt, lao động và
sản xuất, đồng thời là điều kiện cơ bản nhất để phát triển kinh tế - xã hội.
Ngày nay, khi xã hội ngày càng phát triển thì nhu cầu đất đai ngày càng lớn
và trở nên bức thiết, trong khi đó đất đai khơng thể sinh ra, phát triển hoặc mở
rộng về diện tích nên giá trị của đất đai ngày càng lớn, giá cả đất đai ngày
càng cao.
Từ những nhu cầu bức thiết về đất đai của xã hội, việc trao đổi mua bán
loại hàng hóa này là một xu thế tất yếu, từ đó hình thành nên một thị trƣờng
đất đai thuộc thị trƣờng bất động sản. Thị trƣờng này ở Việt Nam đang trong
quá trình phát triển và bƣớc đầu đƣợc mở rộng. Đến nay, các tác nhân tham
gia thị trƣờng bất động sản bắt đầu hoạt động có hiệu quả, tạo cơ sở cho thị
trƣờng đất đai hoạt động sôi nổi. Trong thị trƣờng này, quyền sử dụng đất có
một vị trí đặc biệt, giá của quyền sử dụng đất (còn gọi là giá đất) thu hút đƣợc
sự quan tâm của rất nhiều đối tƣợng, vì họ muốn áp dụng giá đất vào nhiều
mục đích khác nhau nhƣ: Chuyển nhƣợng, trao đổi quyền sử dụng đất, kinh
doanh hoặc đầu cơ đất đai…
1


Thực tế hiện nay, giá đất trên thị trƣờng biến động rất lớn, giá tăng cao
và nhanh qua các năm. Trong khi đó, để đảm bảo cho vấn đề ổn định kinh tế xã hội, giá đất của nhà nƣớc lại không tăng nên gây ra sự chênh lệch rất lớn so
với thị trƣờng. Điều này dẫn đến rất nhiều vấn đề bất cập trong công tác quản
lý và sử dụng đất. Cụ thể nhƣ, cơng tác giải phóng mặt bằng, nhiều dự án bị
kéo dài do không thỏa thuận đƣợc giá bồi thƣờng với ngƣời sử dụng đất khi
thu hồi đất, giải phóng mặt bằng và bố trí tái định cƣ. Nhƣ vậy, để khắc phục
đƣợc những hạn chế này, việc có một bảng giá đất thị trƣờng phù hợp là hết
sức cần thiết. Ngoài việc giải quyết những hạn chế trên, bảng giá đất này còn

hỗ trợ cho việc tìm kiếm cơ hội sử dụng đất của các cá nhân, tổ chức cũng
nhƣ cơ hội đầu tƣ phát triển kinh tế - xã hội của các nhà đầu tƣ. Tuy nhiên,
việc xây dựng một bảng giá đất thị trƣờng phù hợp với thực tế đòi hỏi rất
nhiều các vấn đề, trong đó việc xác định đầy đủ các yếu tố và mức độ ảnh
hƣởng của các yếu tố là việc làm quan trọng và cần thiết.
Huyện Hoài Đức đang trên đà hội nhập và phát triển,các hoạt động kinh tế
- xã hội của huyện ngày càng phong phú và đa dạng, nhiều chƣơng trình dự án
phát triển kinh tế - xã hội, nhất là phát triển cơ sở hạ tầng của địa phƣơng đƣợc
triển khai thực hiện đã gây áp lực lớn lên đất đai. Cùng với tiến trình phát triển
của địa phƣơng, nhu cầu sử dụng đất cũng ngày càng nhiều và phức tạp, đất đai
lại có giới hạn nên làm cho giá đất tăng cao và biến động mạnh, dẫn đến tình
trạng xuất hiện những bất cập do chênh lệch giá đất của nhà nƣớc và thực tế.
Việc xác định các yếu tố ảnh hƣởng đến giá đất ở trên thị trƣờng là vấn
đề quan trọng nhằm làm giảm chênh lệch giữa giá quy định của nhà nƣớc và
giá của thị trƣờng để phục vụ cho công tác thu hồi đất, giao đất và các công
việc khác liên quan đến lĩnh vực đất đai nói chung và đất ở nói riêng phù hợp
với cơ sở khoa học và thực tiễn để điều tiết thị trƣờng đất đai. Xuất phát từ
những lí do trên, tơi tiến hành thực hiện đề tài: “ Áp dụng mơ hình hồi quy
tuyến tính nhiều lớp để định giá đất trên địa bàn huyện Hoài Đức, thành
phố Hà Nội ”.
2


CHƢƠNG 2
TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Một cách tổng quát, trong mơ hình hedonic giá của một thửa đất (có thể
bao gồm cả các cơng trình trên thửa đất) phụ thuộc vào các đặc trƣng của
miếng đất nhƣ vị trí so với trung tâm, gần đƣờng, gần các khu tiện ích và giá
trị của các cơng trình trên miếng đất đó nhƣ diện tích nhà, số phịng ngủ, số
tầng,... Mục tiêu của mơ hình là xác định đƣợc một biểu diễn về giá của

miếng đất dựa vào những đặc trƣng nói trên. Các mơ hình để xác định giá có
thể là các mơ hình đơn giản nhƣ mơ hình tuyến tính hay các mơ hình phức tạp
hơn nhƣ mơ hình mũ, mơ hình logarithm, ...Việc lựa chọn các mơ hình này sẽ
đƣợc đánh giá và tùy theo từng bộ số liệu cho phù hợp. Trong phạm vi nghiên
cứu này, tôi chi đi phân tích mơ hình tuyến tính nhiều lớp.
2.1. Trên thế giới
Hầu hết các nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp hedonic để tìm ra mối
quan hệ giữa thuộc tính xem xét và giá tài sản đƣợc ứng dụng trong thị trƣờng
nhà ở tại phƣơng Tây, Mỹ và Châu Âu. Một số ít nghiên cứu đƣợc thực hiện
trong thời gian gần đây ở một số nƣớc phƣơng Đông nhƣ Hồng Kông (Chang
et al,1999) và Hàn Quốc (Chin, 2002).
Bajari và Kahn (2007) đã sử dụng mơ hình hedonic để dự đốn nhu cầu
nhà ở và đánh giá lợi ích, chi phí của việc mở rộng đô thị.Tác giả đã sử dụng
thông tin dữ liệu về nhà ở tại thành phố Los Angeles từ năm 2000 đến năm
2003. Việc mở rộng đô thị có cả chi phí và lợi ích, chi phí là thời gian đi lại
hàng ngày từ nhà đến nơi làm việc xa hơn, lợi ích là ngƣời dân có thể mua
đƣợc mảnh đất hoặc ngôi nhà lớn hơn. Kết quả nghiên cứu cho thấy mức giá
cao ngƣời dân sẵn lòng trả để tránh đi lại hàng ngày xa hơn, ngƣợc lại một
mức giá thấp ngƣời dân sẵn lòng trả để có một mảnh đất hoặc ngơi nhà lớn
hơn.Tác giả cho thấy rằng giá ẩn của việc tăng thêm một phút đi lại là -218,00
và ƣớc tính chi phí cơ hội của thời gian là $27,30 cho mỗi giờ. Frew và Jud
3


(2003) dùng kỹ thuật mơ hình hedonic để dự báo giá trị căn hộ tại Portland
thuộc khu vực Oregon (Mỹ) trong thời gian từ năm 1996 đến năm 1999. Hàm
số là hàm bao gồm các biến nhƣ vị trí, tuổi, các tiện ích và tỉ lệ vốn hố. Kết
quả cho thấy rằng giá trị căn hộ giảm khi khoảng cách gia tăng so với trung
tâm thành phố. Giá trị tài sản giảm theo độ tuổi của dự án nhƣng ảnh hƣởng
của tuổi nhà lên giá nhà là tƣơng đối khiêm tốn. Sibel Selm (2008) nghiên cứu

về yếu tố nội tại của căn nhà đƣợc thực hiện tại Thổ Nhĩ Kỳ, ông xây dựng
mô hình giá nhà nhƣ sau: Mô hình này chứa 46 biến, trong nghiên cứu này
ông sử dụng hình thức bán logarit cho các mơ hình. Các biến bao gồm: Đặc
điểm về vị trí (nơng thơn, thành thị); loại nhà (tách rời, tầng hầm, liền kề, căn
hộ cao cấp, nhà ổ chuột, loại khác); tuổi của nhà; loại hình xây dựng; số lƣợng
phịng; diện tích nhà. Ngồi ra, cịn có các biến: loại sàn phịng khách, loại
sàn phịng ngủ, loại sàn phòng tắm, hệ thống lò sƣởi và một số biến khác. Do
đặc điểm của dữ liệu, các yếu tố môi trƣờng không đƣợc xem xét. Kết quả mơ
hình hồi quy hedonic của ơng cho thấy diện tích nhà, số lƣợng phòng, loại
nhà, hệ thống nƣớc, hồ bơi, đặc trƣng về vị trí và kiểu của tồ nhà là các biến
quan trọng nhất có ảnh hƣởng tới giá nhà.
Mơ hình này đƣợc tiếp tục và mở rộng bởi Hasan Selim (2009). Với hai
loại phƣơng pháp tiếp cận mô hình đƣợc sử dụng trong phân tích: Mơ hình
hồi quy hedonic và ANN. Các kết quả của mơ hình giá thụ hƣởng cho thấy hệ
thống nƣớc, hồ bơi, loại nhà, số phịng, kích thƣớc ngơi nhà, đặc trƣng về vị
trí và kiểu của toà nhà là các biến số quan trọng nhất ảnh hƣởng đến giá nhà.
Có thể thấy rằng giá nhà tại khu đô thị cao hơn khu vực nơng thơn 26,26%.
Bằng cách so sánh hiệu suất dự đốn giữa các hồi quy hedonic và mơ hình
ANN nghiên cứu này chứng minh rằng ANN có thể là một thay thế tốt hơn
cho các dự báo về giá nhà ở Thổ Nhĩ Kỳ.
Theo một nghiên cứu gần đây nhất của Gabriel Kayode Babawale
(03/2011), yếu tố ngoại tác tác động tới bất động sản cũng ảnh hƣởng tới giá
của bất động sản đó, ơng sử dụng mơ hình hedonic xét các yếu tố nhƣ:
4


Khoảng cách từ BĐS tới nhà thờ, khoảng cách từ bất động sản tới nơi làm
việc, an ninh, nơi đậu xe,…Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy yếu tố ngoại tác
nhà thờ ảnh hƣởng tiêu cực tới giá bất động sản, bất động sản càng xa nhà thờ
thì giá càng tăng.

Wen (2005) bằng cách áp dụng phƣơng pháp phân tích hồi quy hedonic,
tác giả đã xây dựng mơ hình hồi quy nghiên cứu trên thị trƣờng nhà ở tại khu
vực Hàn Châu, Trung Quốc. Với mơ hình này, tác giả đã chọn ra 18 đặc điểm
tƣơng ứng là các biến độc lập và xây dựng một mơ hình giá tuyến tính với số
liệu mẫu khảo sát thực địa của 290 nhà ở. Thông qua kết quả nghiên cứu cho
thấy diện tích sàn, mức độ trang trí, tầng nhà ở, nhà để xe, tầng áp mái, môi
trƣờng, cộng đồng quản lý, cơ sở vui chơi giải trí, điều kiện giao thơng, thời
gian giao dịch đã có ảnh hƣởng tích cực về giá nhà ở. Ngƣợc lại, khoảng cách
đến quận trung tâm và Hồ Tây có ảnh hƣởng tiêu cực đến giá nhà ở.
Bernardo (2002), trong một nghiên cứu ứng dụng mơ hình hedonic để
đánh giá ảnh hƣởng xấu của mơi trƣờng “mùi hôi” phát ra từ một nhà máy xử
lý nƣớc thảy đƣợc gọi là (ETE/North) tại Brasilia (vốn là thành phố Brazil).
Ông xác định 20 biến và xây dựng 4 mơ hình để phân tích ảnh hƣởng của mơi
trƣờng khơng khí tới giá của các căn hộ. Mơ hình giá hedonic cho ơ nhiễm
khơng khí đơ thị gồm các biến: Thu nhập bình quân đầu ngƣời của dân số
sống ở khu vực nghiên cứu; tổng diện tích của căn hộ/nhà; khoảng cách từ các
căn hộ tới trung tâm; tác động môi trƣờng; số năm sở hữu căn hộ; số phịng
ngủ của căn hộ; căn hộ có nhà để xe, thang máy, nhà thuốc trong căn hộ, cửa
hàng bánh trong khu căn hộ, hiệu sách trong khu căn hộ, cửa hàng thịt trong
khu căn hộ, trạm xăng trong khu căn hộ, cửa hàng rau và trái cây trong khu
căn hộ, nhà hàng trong khu căn hộ, quán bar trong khu căn hộ, các cơ sở dịch
vụ công cộng (trƣờng học, cơ quan công an, trung tâm y tế, bƣu điện và đền
thờ tôn giáo) đƣợc đặt tại các khu chung cƣ. Kết quả mơ hình cho thấy “chất
lƣợng khơng khí có ảnh hƣởng tới giá trị căn hộ”, biến mơi trƣờng là biến
quan trọng (tác động mạnh nhất) trong mô hình, kết quả cho thấy căn hộ càng
5


nằm gần nhà máy xử lý nƣớc thải thì có giá trị càng thấp. Điều này đƣợc thể
hiện rõ nét hơn ở biến diện tích, cho thấy căn hộ có số phịng ngủ càng lớn thì

giá càng cao. Bên cạnh đó mơ hình cho thấy căn hộ ở gần qn Bar thì thƣờng
ồn ào hơn do đó giá trị thấp hơn.Các biến ảnh hƣởng tiêu cực tới giá của căn
hộ nhƣ: Nhà thuốc trong khu vực căn hộ; cửa hàng bánh trong khu căn hộ;
cửa hàng thịt trong khu căn hộ; hiệu sách trong khu căn hộ.
Richard J. Cebula (2009) nghiên cứu ứng dụng mơ hình Hedonic Pricing
Model cho thị trƣờng nhà ở của thành phố Savannah, Georgia. Khu Savannah
Historic Landmark nằm tiếp giáp với trung tâm thành phố Savannah. Mơ hình
cho thấy giá của một ngơi nhà cho một gia đình ở thành phố Savannah đƣợc
ảnh hƣởng tích cực bởi số lƣợng phòng tắm, lò sƣởi, phòng ngủ, số tầng xây
dựng, khơng gian để xe ơ tơ. Ngồi ra, nhà thiết kế nhƣ là một di tích lịch sử
quốc gia có xu hƣớng làm cho giá căn nhà đƣợc nâng lên, cũng nhƣ tính năng
mà chỉ đơn giản là nằm trong khu Savannah Historic Landmark.
Qua cách tóm lƣợc các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về việc sử
dụng mơ hình hedonic price để nghiên cứu các biến tác động lên giá của bất
động sản nói chung và giá nhà ở nói riêng gồm các biến sau: Biến vị trí, loại nhà,
các tiện ích do căn nhà mang lại, tuổi của căn nhà, kiểu dáng tòa nhà, khoảng
cách từ bất động sản đến trung tâm thành phố, khoảng cách từ căn nhà đến nơi
làm việc, an ninh, nơi đậu xe, diện tích sàn xây dựng, mức độ trang trí, số tầng
nhà, nhà để xe, môi trƣờng xung quanh, khu vui chơi giải trí, điều kiện giao
thơng, thời gian giao dịch, chất lƣợng khơng khí,... đều có tác động tích cực lên
giá bất động sản nói chung và giá nhà nói riêng.
Các nghiên cứu thực nghiệm đều sử dụng mơ hình hedonic price vì đây
là mơ hình hồi quy với giả thiết là thay đổi môi trƣờng. Kết quả của một
chƣơng trình cải thiện mơi trƣờng sẽ ảnh hƣởng đến lợi ích trong tƣơng lai và
do đó tác động đến giá trị tài sản. Nói cách khác, cải thiện mơi trƣờng sẽ làm
thay đổi giá bất động sản. Với mô hình hedonic price có thể đo lƣờng các ảnh
hƣởng của thay đổi phúc lợi trong các tài sản và dịch vụ môi trƣờng bằng
6



cách ƣớc lƣợng ảnh hƣởng của các thuộc tính mơi trƣờng lên giá trị của hàng
hóa (Anil Markandya et al, 2002). Để có một thƣớc đo của thuộc tính mơi
trƣờng ảnh hƣởng nhƣ thế nào lên phúc lợi của các cá nhân, mơ hình hedonic
price sẽ:
- Xác định sự chênh lệch giá trị tài sản là bao nhiêu do có sự khác biệt về
môi trƣờng giữa các tài sản
- Suy ra giá ngƣời ta sẵn lòng trả cho một sự cải thiện trong chất lƣợng
môi trƣờng là bao nhiêu và giá trị xã hội của sự cải thiện này là gì.
2.2. Ở Việt Nam
Tại Việt Nam có rất ít nghiên cứu ứng dụng nào rõ ràng áp dụng mơ hình
hedonic để đánh giá tác động của các yếu tố lên giá nhà ở.
Nghiên cứu của Nguyễn Quỳnh Hoa (2013) về việc xây dựng hồi quy
định giá đất hàng loạt trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, kết quả nghiên
cứu cho thấy các biến khoảng cách đến trung tâm, hình dáng lơ đất, lộ giới,
mơi trƣờng trong mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê.
Tác giả Lê Hồng Việt Phƣơng (2010) đã sử dụng bộ dữ liệu VHLSS
2006 (khảo sát mức sống hộ gia đình năm 2006 do Tổng Cục thống kê Việt
Nam điều tra) để phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến giá nhà tại Việt Nam.
Mô hình hồi quy bao gồm các yếu tố nội tại của nhà ở (diện tích, điện nƣớc,
nhà vệ sinh và vị trí), yếu tố đặc điểm của hộ gia đình (chi tiêu của hộ gia
đình) và các đặc tính về cộng đồng (số hộ nghèo trong khu vực, khoảng cách
đến trƣờng học, chợ, bệnh viện và tỷ lệ giáo viên trên học sinh). Kết quả cho
thấy các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, việc sử dụng dữ
liệu về giá nhà trên phạm vi cả nƣớc sẽ có sự khác nhau về các yếu tố ảnh
hƣởng theo vùng miền mà tác giả đã không đề cập đến.
Bên cạnh đó Kim (2007) cịn xem xét đến tác động pháp lý đến giá nhà
tại thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội, tác giả xây dựng mơ hình với các biến
đại diện cho pháp lý nhƣ giấy tờ pháp lý sổ hồng, sổ đỏ, các quyền pháp lý
liên quan.
7



Nghiên cứu của Lê Khƣơng Ninh (2011) về các yếu tố ảnh hƣởng đến
giá đất ven đô thị vùng đồng bằng sông Cửu Long tập trung vào đất ở và đất
vƣờn. Kết quả là đối với đất ở chịu tác động bởi các biến: Khoảng cách đến
trung tâm đô thị và đến trung tâm thƣơng mại, mặt tiền, ô nhiễm nƣớc, an
ninh, kỳ vọng giá, quy hoạch treo và loại đơ thị. Đối với đất vƣờn thì giá đất
chịu tác động bởi khoảng cách đến trung tâm thƣơng mại, mặt tiền, đến trục
đƣờng chính, nguồn nƣớc, quy hoạch treo và loại đô thị.
Nghiên cứu của Nguyễn Thị Mỹ Linh (2011) về phân tích các yếu tố tác
động lên giá đất bằng mơ hình Decision Tree, kết quả nghiên cứu thực
nghiệm tại thành phố Hồ Chí Minh là các biến khoảng cách đến trung tâm
thành phố, vị trí khu vực, vị trí đất và mơi trƣờng kinh doanh có ý nghĩa thống
kê lớn nhất.
Nhóm tác giả Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011) ứng dụng mơ
hình hedonic về các yếu tố ảnh hƣởng tới giá bất động sản tại thành phố Hồ
Chí Minh. Mơ hình hedonic cho biết các yếu tố ảnh hƣởng tới giá của bất
động sản. Các biến ảnh hƣởng lớn nhất tới giá bất động sản bán là vị trí bất
động sản, diện tích đất, diện tích nhà, khoảng cách từ bất động sản tới trung
tâm thành phố và khoảng cách từ bất động sản tới mặt tiền đƣờng. Nhóm tác
giả Nguyễn Quốc Nghi, Nguyễn Đinh Yến Oanh, Quách Tôn Mộng Tuyền và
Nguyễn Thị Hải Anh (2012) đã ứng dụng mơ hình hedonic xác định các nhân
tố ảnh hƣởng đến giá nhà cho thuê tại thành phố Cần Thơ. Nhóm tác giả đã sử
dụng mơ hình hedonic để xác định các biến số ảnh hƣởng đến giá nhà cho
thuê ở thành phố Cần Thơ là diện tích sàn cho thuê, vị trí toạ lạc, trục chính,
chi phí sinh hoạt của ngƣời thuê nhà, hình thức cho thuê và giá cho thuê trƣớc
đây. Trong đó, giá cho thuê trƣớc đây là yếu tố có tác động mạnh nhất đến giá
nhà cho thuê hiện tại. Nghiên cứu của tác giả Nguyễn Văn Minh (2012) đã
ứng dụng mơ hình hedonic price định lƣợng thành phần cấu tạo giá nhà tại
thành phố Hồ Chí Minh tác giả đã xác định các biến số ảnh hƣởng đến giá nhà

tại thành phố Hồ Chí Minh là khoảng cách đến trung tâm, chiều rộng đƣờng
8


trƣớc nhà, diện tích đất, diện tích sàn, số phịng ngủ, số phòng vệ sinh, nhà để
xe hơi, khu vƣờn, cấp nhà, tiện nghi xung quanh ngôi nhà, khu vực trung tâm
thành phố, khu vực phía Đơng thành phố, khu vực phía Tây thành phố, khu
vực phía Nam thành phố, khu vực phía Bắc thành phố. Kết quả cho thấy tất cả
các biến đều có tác động lên giá nhà, trong đó biến khoảng cách đến trung
tâm thành phố là tác động mạnh nhất.
Từ các nghiên cứu trên chúng ta có thể rút ra bài học là có thể ứng dụng
mơ hình hedonic price để dự đốn giá bất động sản nói chung và giá đất ở nói
riêng nhƣng phải đảm bảo các điều kiện giả định của mơ hình nhƣ:
Các yếu tố tác động đến giá đất ở gồm: Yếu tố vị trí, yếu tố cấu trúc, yếu
tố hạ tầng xã hội. Các biến thƣờng dùng là: Khoảng cách đến trung tâm thành
phố, hình dáng lơ đất, lộ giới, mơi trƣờng, diện tích thửa đất, điện, nƣớc, vị trí
thửa đất, chi tiêu hộ gia đình, số hộ nghèo trong khu vực, khoảng cách đến
trƣờng học, chợ, bệnh viện, tỷ lệ giáo viên trên học sinh, giấy tờ pháp lý sổ
hồng, sổ đỏ, chiều dài mặt tiền thửa đất, ô nhiễm nƣớc, an ninh, kỳ vọng giá
quy hoạch treo và loại đô thị, môi trƣờng kinh doanh, khoảng cách đến mặt
tiền đƣờng, chiều sâu hẻm, loại đƣờng....
Dựa theo các kết quả nghiên cứu nêu trên và xét thấy điều kiện thực tế
của huyện Hoài Đức, thành phố Hà Nội thỏa điều kiện của mơ hình hedonic
price nhƣ đã nêu ở trên. Nên có thể vận dụng mơ hình hồi quy tuyến tính để
định giá đất ở trên địa bàn huyện Hoài Đức, thành Phố Hà Nội.

9


CHƢƠNG 3

MỤC TIÊU, ĐỐI TƢỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU
3.1. Mục tiêu nghiên cứu
- Xác định một số yếu tố có ảnh hƣởng đến giá đất ở huyện Hồi Đức,
thành phố Hà Nội
- Ứng dụng phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhiều lớp để dự đốn giá đất
ở huyện Hoài Đức, thành phố Hà Nội
3.2. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
3.2.1. Đối tượng nghiên cứu
- Giá trị đất ở và các yếu tố đặc điểm đất đai ảnh hƣởng đến giá đất ở.
3.2.2. Phạm vi nghiên cứu
- Phạm vi không gian: Đề tài thực hiện trên phạm vi địa bàn 1 thị trấn và
2 xã của huyện Hoài Đức, thành phố Hà Nội.
- Phạm vi thời gian: Số liệu và giá trị thị trƣờng của giá đất ở đƣợc thu
thập vào tháng 02 năm 2017 đến tháng 03 năm 2017
3.3. Nội dung nghiên cứu
- Một số đặc điểm tự nhiên khu vực nghiên cứu.
- Phân tích một số nhân tố có ảnh hƣởng tới giá đất của huyện Hoài Đức,
thành phố Hà Nội.
- Xây dựng phƣơng trình tuyến tính nhiều lớp để dự đốn giá đất của
huyện Hoài Đức, thành phố Hà Nội.
3.4. Phƣơng pháp nghiên cứu
Để tiến hành nghiên cứu các nội dung trên, đề tài đã sử dụng tổng hợp
các phƣơng pháp, phƣơng tiện và tƣ liệu nghiên cứu sau:
3.4.1. Phương pháp điều tra thu thập số liệu:
- Tiến hành điều tra thu thập các thông tin số liệu, tài liệu về điều kiện tự
nhiên, kinh tế - xã hội.
- Huyện Hoài Đức gồm 1 thị trấn và 19 xã, trong nghiên cứu này, lựa
10



chọn ngẫu nhiên thị trấn Trạm Trôi và 2 xã là An Khánh và Vân Côn làm địa
điểm nghiên cứu.
- Sử dụng bảng câu hỏi (phụ biểu 01) để phỏng vấn các chủ sở hữu về
giá đất và một số nhân tố ảnh hƣởng tới giá đất. Dung lƣợng mẫu (số chủ sở
hữu đất) cho nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp xác định dung lƣợng mẫu
của Tabachnick & Fidell, 2007 nhƣ sau: 50 + (8 x m) = 50 + (8 x 11) = 138
Trong đó: m là số biến độc lập trong mơ hình tuyến tính nhiều lớp.
Vậy số chủ sở hữu đất cần phải phỏng vấn để thu thập thông tin là 140.
Tổng 140 chủ sở hữu đất đƣợc lựa chọn ngẫu nhiên ở 3 địa điểm nghiên cứu
để phỏng vấn thu thập những thông tin cần thiết. Cụ thể nhƣ sau:
Bảng 3.1. Dung lƣợng mẫu cho xây dựng mơ hình tuyến tính nhiều lớp
Thị trấn/xã

Số chủ sở hữu

Thị trấn Trạm Trôi

51

Xã An Khánh

50

Xã Vân Côn

39

3.4.2. Phương pháp xử lý số liệu.
Sau khi thu thập số liệu, bƣớc đầu tiên là biên tập, mã hóa số liệu gốc để

phát hiện những sai sót và đảm bảo độ chính xác của bộ số liệu. Để xây dựng
đƣợc mơ hình tuyến tính nhiều lớp cho việc dự đốn giá đất ở huyện Hoài
Đức, thành phố Hà Nội, đề tài xác định biến phục thuộc là Giá đất (triệu
đồng/m2). Các biến độc lập là diện tích mảnh đất ở (m2), khoảng cách tới
trung tâm thị trấn Trạm Trôi (km), khoảng cách tới đƣờng Quốc Lộ 32 (km),
hình dạng, chiều sâu, chiều rộng mặt tiền của mảnh đất, cơ sở hạ tầng
(gần/xa), an ninh xã hội (tốt/xấu), sổ đỏ (có/khơng), ơ nhiễm mơi trƣờng
(có/khơng), vị trí của mảnh đất đó nằm ở thị trấn hay ở xã (Xem chi tiết phụ
biểu 02).
Phƣơng trình tuyến tính nhiều lớp có dạng tổng qt nhƣ sau:
Y(G_Dat) = a0 + a1.DT + a2.KC_TT + a3.KC_QL + a4 HD + a5.CS +
a6.MT + a7.CSHT + a8.ANXH + a9.SĐ + a10.ONMT + a11VT + εi
11


Trong đó:
- G_Dat: Giá đất của mảnh đất ở (triệu đồng/m2). Đây là biến định
lƣợng. Giá đất đƣợc tính bằng cách lấy giá giao dịch thành công của thửa đất.
- DT: Diện tích của mảnh đất ở (m2). Đây là biến định lƣợng, dấu của hệ
số a1 đi theo biến này đƣợc kỳ vọng là dấu dƣơng (+). Vì nếu diện tích thửa
đất tăng lên thì khả năng đáp ứng nhu cầu sinh hoạt của con ngƣời càng cao,
đồng thời khả năng đầu tƣ phát triển thửa đất càng lớn, giá đất càng cao.
- KC_TT: Khoảng cách tới trung tâm huyện (km). Khoảng cách đƣợc đo
tƣơng đối chính xác từ vị trí của thửa đất cụ thể đến trung tâm huyện bằng
phần mềm MicroStation SE. Trong thực tế, các thửa đất càng gần trung tâm
thì khả năng đáp ứng đƣợc các nhu cầu thiết yếu của con ngƣời càng cao, khả
năng kinh doanh buôn bán càng lớn nên giá sẽ cao hơn giá các lô đất ở xa
trung tâm huyện. Vì vậy, dấu của hệ số a2 đi theo biến này đƣợc mong đợi là
dấu âm (-), nghĩa là khi khoảng cách từ mảnh đất tới trung tâm thị trấn tăng
lên thì giá đất sẽ bị giảm.

- KC_QL: khoảng cách tới đƣờng Quốc Lộ 32 (km). Khoảng cách đƣợc
đo tƣơng đối chính xác từ vị trí của thửa đất cụ thể đến đƣờng quốc lộ 32
bằng phần mềm MicroStation SE. Trên thực tế, các thửa đất càng gần đƣờng
quốc lộ thì khả năng đáp ứng đƣợc các nhu cầu thiết yếu của con ngƣời càng
cao, khả năng kinh doanh buôn bán càng lớn nên giá sẽ cao hơn giá các lô đất
ở xa đƣờng quốc lộ. Tƣơng tự nhƣ biến khoảng cách tới trung tâm thị trấn,
dấu kỳ vọng của hệ số a3 cũng là dấu âm (-).
- HD: Hình dạng mảnh đất. Đây là biến mơ tả hình dạng của mảnh đất ở.
Đây là biến định tính. Khi áp dụng phƣơng trình tuyến tính nhiều lớp thì biến
này cần đƣợc mã hóa với 2 giá trị sau: mã là “1” nếu mảnh đất có dạng hình
vng và mã là “0” nếu mảnh đất có các hình dạng khác nhƣ hình chữ nhật,
…
- CS: Chiều sâu (m). Biến này mơ tả mảnh đất có chiều dài bao nhiêu m.
- MT: Mặt tiền (m). Biến mặt tiền mô tả mảnh đất rộng bao nhiêu m.
12


Dấu của hệ số a5 và a6 của 2 biến chiều sâu và mặt tiền đều mong đợi là dấu
(+) vì khi chiều sâu và chiều rộng tăng lên thì diện tích mảnh đất cũng tăng
lên.
- CSHT: Cơ sở hạ tầng. Đây là biến định tính nên cũng cần đƣợc mã
hóa. Nếu nhƣ vị trí thửa đất gần từ 2 hoặc hơn các cơ sở hạ tầng nhƣ trƣờng
học, bệnh viện, chợ, siêu thị, ... từ 2km trở lại thì nhận giá trị “1”, còn nếu
thửa đất tọa lạc trên vị trí cách trƣờng học, bệnh viện, chợ, siêu thị, … trên 2
km thì nhận giá trị “0”, dấu kỳ vọng của biến này là dấu (+).
- ANXH: An ninh xã hội. Biến định tính này mơ tả tình trạng an ninh
của mảnh đất. Nếu an ninh xã hội tốt, mã hóa là “1”, nếu an ninh xã hội
khơng tốt, mã hóa là “0”, dấu kỳ vọng của biến này là dấu (+)
- SĐ: Sổ đỏ. Biến định tính này cũng đƣợc mã hóa với 2 giá trị là “0” và
“1”. Nếu mảnh đất có sổ đỏ thì có giá trị là “1” và ngƣợc lại sẽ mang giá trị

“0”. Dấu kỳ vọng của biến này là dấu (+).
- ONMT: Ơ nhiễm mơi trƣờng. Biến này cũng đƣợc mã hóa với 2 giá
trị: Nếu mảnh đất nằm ở môi trƣờng khơng bị ơ nhiễm sẽ có giá trị “1” và
ngƣợc lại thì có giá trị “0”. Dấu kỳ vọng của biến này là dấu (+).
- VT: Vị trí. Biến này mô tả mảnh đất nằm ở thị trấn Trạm Trôi hay ở 2
xã An Khánh và Vân Côn. Nếu mảnh đất nằm ở thị trấn thì sẽ đƣợc mã hóa
với giá trị là “1”, nếu mảnh đất nằm ở xã (An Khánh, Vân Cơn) sẽ có giá trị
“0”. Dấu kỳ vọng của biến này là dấu (+)
εi là sai số ngẫu nhiên
a0 là hệ số tự do, a1, …, a11 là hệ số hồi quy.
Phƣơng pháp “Backward Elimination” sẽ đƣợc sử dụng. Trong phƣơng
pháp này, phƣơng trình đầu tiên sẽ bao gồm tất cả các biến độc lập và sau đó
các biến mà có giá trị p-value > 0,05 sẽ bị. loại bỏ. Tại mỗi bƣớc, bảng kết
quả sẽ cung cấp một số thông tin thống kê nhƣ là tên biến, giá trị p-value
tƣơng ứng với từng biến, hệ số xác định R2. Phƣơng trình cuối cùng sẽ là
phƣơng trình bao gồm các biến đều tồn tại.
13


Tiêu chuẩn thống kê khác đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là tiêu
chuẩn t của Student. Từ kết quả của tiêu chuẩn này sẽ cho biết giá đất trong
cũng một biến định tính có khác nhau khơng. Ví dụ, giá đất của mảnh đất có
sổ đỏ hay khơng có sổ đỏ có khác nhau khơng, …
Tất cả các giả thuyết thống kê đều đƣợc kiểm tra với mức ý nghĩa là
0.05. Số liệu đƣợc xử lý trên phần mềm SPSS 20.0

14


CHƢƠNG 4

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
4.1. Khái quát địa bàn nghiên cứu
4.1.1. Vị trí địa lí
Huyện Hồi Đức là một trong những cửa ngõ thủ đô, một trong những
khu vực phát triển kinh tế - xã hội trọng điểm của thành phố Hà Nội. Ranh
giới hành chính đƣợc xác định nhƣ sau:
- Phía Bắc giáp huyện Đan Phƣợng.
- Phía Đơng giáp huyện Từ Liêm.
- Phía Tây giáp huyện Quốc Oai
- Phía Nam giáp quận Hà Đơng
Qua nhiều lần thay đổi về địa giới hành chính, hiện nay huyện Hồi Đức
có 1 thị trấn và 19 xã với tổng diện tích tự nhiên 82,38 km² (theo thống kê,
kiểm kê đất đai năm 2015), dân số 190.612 ngƣời (dân số trung bình năm
2015). Trong đó thị trấn Trạm Trơi là trung tâm kinh tế, chính trị văn hóa của
huyện.
Hồi Đức là cửa ngõ phía tây của thành phố Hà Nội, có vị trí trọng yếu
về an ninh quốc phịng với sự giao lƣu thuận lợi bằng các tuyến giao thông
quan trọng nhƣ: Đại lộ Thăng Long, Quốc lộ 32, tỉnh lộ 442 và đƣờng đê tả
sơng đáy.
Với vị trí địa lý nhƣ trên khả năng thu hút đầu tƣ vào huyện Hoài Đức rất
thuận lợi, tạo động lực thúc đẩy phát triển kinh - tế xã hội của huyện nói riêng
và của thành phố Hà Nội nói chung. Tuy nhiên cũng sẽ nảy sinh nhiều vấn đề
phức tạp trong quản lý, sử dụng đất đai trên địa bàn thành phố nhất là trong
thời kỳ cơng nghiệp hố - hiện đại hố đất nƣớc. Vì vậy, nhiệm vụ của cơng
tác quy hoạch sử dụng đất đai phải chính xác, kịp thời và hợp lý để vừa phát
huy đƣợc lợi thế về vị trí địa lý, vừa điều chỉnh và khắc phục những vấn đề sử
dụng đất không đúng, phát sinh.
15



Hình 4.1. Bản đồ vị trí địa lý huyện Hồi Đức, thành phố Hà Nội
4.1.2. Địa hình
Địa hình của huyện nằm trong vùng chuyển tiếp giữa miền núi và đồng
bằng, gồm 3 vùng đồi núi, đồng bằng, vùng bãi. Trong vùng có một số núi sót
nhƣ núi Voi, vua Bà, núi Thầy, Hồng Xá (núi đá vơi). Trong huyện có sơng
Tích và sơng Đáy chảy qua. Huyện có vùng là đồng bằng châu thổ, bằng
phẳng, độ cao trung bình là 5m.
4.1.3. Khí Hậu
Huyện Hồi Đức nằm trong nền chung của khí hậu miền Bắc Việt Nam

16


và nằm trong vùng tiểu khí hậu đồng bằng Bắc Bộ với các đặc điểm nhƣ sau:
- Chế độ khí hậu của vùng đồng bằng Sông Hồng, chịu ảnh hƣởng của
gió biển, khí hậu nóng ẩm và có mùa lạnh do ảnh hƣởng của gió mùa Đơng
Bắc, với nhiệt độ trung bình năm là 23,80C, lƣợng mƣa trung bình 1700 mm 1800 mm.
- Chế độ nhiệt: nhiệt độ trung bình năm dao động 23,1 - 23,30C tại trạm
Hoài Đức. Mùa lạnh từ tháng 11 đến tháng 3 năm sau và có nhiệt độ trung
bình thấp nhất là 13,60C. Mùa nóng từ tháng 4 đến tháng 10, nhiệt độ trung
bình thƣờng trên 230C, tháng nóng nhất là tháng 7.
- Chế độ ẩm: độ ẩm tƣơng đối trung bình từ 83 - 85 . Tháng có ẩm độ
trung bình cao nhất là tháng 3, tháng 4 (87 - 89 ), các tháng có độ ẩm tƣơng
đối thấp là các tháng 11, tháng 12 (80 - 81%).
- Chế độ bức xạ: hàng năm có khoảng 120 - 140 ngày nắng với tổng số
giờ nắng trung bình tại trạm của quận là 1.617 giờ. Tuy nhiên số giờ nắng
không phân bổ đều trong năm, mùa đơng thƣờng có những đợt khơng có nắng
kéo dài 2 - 5 ngày, mùa hè số giờ nắng trên ngày cao dẫn đến ảnh hƣởng tới
sản xuất nông nghiệp - hạn chế sinh trƣởng phát triển của cây trồng trong vụ
Đông Xuân và gây hạn trong vụ hè.

- Chế độ mƣa: lƣợng mƣa phân bổ không đều, mùa mƣa từ tháng 5 đến
tháng 10 chiếm 85 - 90

tổng lƣợng mƣa trong năm và mƣa lớn thƣờng tập

trung vào các tháng 6, 7, 8. Mùa khô thƣờng diễn ra từ tháng 11 đến tháng 4
năm sau chiếm 10 - 15

lƣợng mƣa cả năm và thƣờng chỉ có mƣa phùn,

tháng mƣa ít nhất là tháng 12, 1 và tháng 2.
- Đặc điểm khí hậu nhiệt đới, gió mùa nóng ẩm vào mùa hạ và lạnh khô
vào mùa đông, là một trong những thuận lợi để cho quận phát triển một nền
nông nghiệp đa dạng với các loại cây trồng có nguồn gốc nhiệt đới, á nhiệt
đới và ôn đới, đặc biệt là các cây trồng co giá trị sản phẩm, kinh tế cao nhƣ
rau cao cấp - súp lơ, cà rốt, cây màu, cây vụ đông và hoa cây cảnh các loại.
17


4.1.4. Giao Thông
Mạng lƣới giao thông đƣợc đầu tƣ xây dựng góp phần tạo động lực phát
triển kinh tế - xã hội và đáp ứng nhu cầu đi lại của nhân dân. Hiện tại, huyện
Hồi Đức có 133km đƣờng nhựa; trên 90% đƣờng liên thơn,xã đƣợc đổ bê
tơng. Huyện Hồi Đức hiện có 05 chi nhánh cơng ty Taxi và các tuyến xe
buýt hoạt động trong nội thành đến các vùng ven, đáp ứng vận chuyển hành
khách công cộng. Đặc biệt đã tập trung xây dựng hệ thống giao thông, thốt
nƣớc, chiếu sáng ở trung tâm thị trấn Trạm Trơi góp phần quan trọng trong
cải thiện đời sống nhân dân và tạo vẻ mỹ quan đơ thị.
4.2. Phân tích một số nhân tố có ảnh hƣởng tới giá đất của huyện Hồi
Đức, thành phố Hà Nội.

4.2.1. Mã hóa số liệu
Số liệu điều tra tại huyện Hoài Đức đƣợc thu thập theo phiếu điều tra với
140 phiếu. Sau đó, số liệu đƣợc tổng hợp và phân loại các phiếu theo thị trấn,
xã và thực hiện loại bỏ các phiếu đột biến về giá trong cùng một khu vực khảo
sát. Trong quá trình điều tra, có những phiếu khơng lấy đƣợc đầy đủ thơng tin
của các biến trong mơ hình, do đó tác giả tiếp tục loại bỏ các phiếu này và
cuối cùng còn lại 125 phiếu đạt yêu cầu. Kết quả điều tra đƣợc 125 phiếu thực
hiện trên địa bàn 2 xã và 1 thị trấn. Số liệu khảo sát của từng thửa đất đƣợc
tổng hợp và thống kê chính xác vào bảng biểu, sau đó đƣợc mã hóa và đƣa
vào mơ hình hồi quy để phân tích. (xem Bảng 3.1)
Với các biến về hình dạng mảnh đất, cơ sở hạ tầng, an ninh xã hội, sổ đỏ,
ô nhiễm môi trƣờng và vị trí là những biến định tính nên cần phải đƣợc mã
hóa để trở thành biến định lƣợng .Kết quả nhƣ sau:

18


Bảng 4.1. Bảng mô tả biến định lƣợng và biến định tính
Mã biến
Tên biến

TT

trong phƣơng

Giá trị

trình
1
2

3
4
5
6
7
8
9
10

Diện tích mảnh đất ở

DT

Khoảng cách tới trung tâm
huyện
Khoảng cách tới đƣờng Quốc
Lộ 32
Hình dạng

KC_TT
KC_QL
HD

Chiều sâu mảnh đất

CS

Chiều rộng mặt tiền của mảnh
đất
Cơ sở hạ tầng


MT
CSHT

An ninh xã hội

ANXH

Sổ đỏ

SĐ

Ơ nhiễm mơi trƣờng

ONMT

11 Vị trí của mảnh đất

VT

Số liệu từ phiếu
phỏng vấn
Số liệu từ phiếu
phỏng vấn
Số liệu từ phiếu
phỏng vấn
“1” = hình vng,
“0” = hình khác
Số liệu từ phiếu
phỏng vấn

Số liệu từ phiếu
phỏng vấn
“1” = gần, “0” =
xa
“1” = tốt, “0” =
xấu
“1” = có, “0” =
khơng
“1” = khơng, “0”
= có
“1” = thị trấn, “0”
= xã

4.2.2. Thống kê mô tả biến định lượng và biến định tính
a) Biến định lượng
Các biến định lƣợng trong nghiên cứu này là giá đất, diện tích mảnh đất,
19