Một số yếu tố ảnh hưởng đến giá đất ở tại huyện Ứng Hòa, thành phố Hà Nội

Kinh tế & Chính sách 162 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 MỘT SỐ YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ ĐẤT Ở TẠI HUYỆN ỨNG HÒA, THÀNH PHỐ HÀ NỘI Phạm Thế Trịnh1, Nguyễn Bá Long2, Phạm Quý Giang3, Phạm Thị Thanh Mừng3 1Sở Khoa học và Công nghệ Đắk Lắk 2Trường Đại học Lâm nghiệp 3Học viện Nông nghiệp Việt Nam TÓM TẮT Giá đất chịu ảnh hưởng của nhiều nhân tố khác nhau. Xác định các yếu tố ảnh hưởng tới giá đất ở và xây dựng mô hình toán học, ước lượng các hàm hồi quy về giá trị đất đai phục vụ xác định giá đất cụ thể. Nghiên cứu điều tra 174 hộ gia đình, cá nhân và 26 cán bộ công chức, viên chức, sau đó phân tích nhân tố khám phá (EFA) để xác định tầm quan trọng của 6 nhóm yếu tố theo thứ tự ảnh hưởng đến giá đất, bao gồm: cơ sở hạ tầng, pháp lý, vị trí, cá biệt, xã hội và kinh tế. Kết quả chạy mô hình hồi quy tuyến tính đã xác định được phương trình hồi quy tuyến tính là Y = -0,042 + 0,258*HAT + 0,256*PL + 0,233*VT + 0,180*CB + 0,170*XH + 0,168*KT. Trong phương trình này, nhóm yếu tố cơ sở hạ tầng (HAT) có ảnh hưởng lớn nhất đến giá đất ở tại huyện Ứng Hòa, ứng với tỷ lệ tầm quan trọng là 20,40%; tiếp đến là nhóm yếu tố pháp lý (PL), nhóm yếu tố vị trí (VT), nhóm yếu tố cá biệt (CB) và nhóm yếu tố xã hội (XH) với tỷ lệ tầm quan trọng tương ứng là 20,24%, 18,42%, 14,23%, và 13,44%. Cuối cùng là nhóm yếu tố kinh tế (KT) với tỷ lệ tầm quan trọng là 13,27%. Cơ sở hạ tầng là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất tới giá trị đất đai là do tác động của đô thị hóa, tức là những nơi có cơ sở hạ tầng tốt hơn sẽ có mức giá đất cao hơn. Từ khóa: Giá đất, giá đất ở, yếu tố cơ sở hạ tầng, yếu tố vị trí. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Đất đai là một trong những tài sản có giá trị lớn. Giá đất được quyết định bởi cơ chế cung cầu và khả năng sinh lợi (Willy H. Verheye, 2009). Giá đất (giá quyền sử dụng đất) là số tiền tính trên một đơn vị diện tích đất do Nhà nước quy định hoặc được hình thành trong giao dịch về quyền sử dụng đất (Quốc hội nước CHXHCN Việt Nam, 2013). Theo Hồ Thị Lam Trà (2008) thì giá đất phi nông nghiệp (trong đó có đất ở) khu vực nông thôn phụ thuộc vào vị trí của từng loại đất thuộc khu vực nào (tiếp xúc với trục chính đường giao thông tại trung tâm xã, khu thương mại, dịch vụ, trường học, khu công nghiệp, hay nằm ven với các trục đường hoặc sát các khu này). Vị trí tốt có liên quan đến khả năng sinh lợi cao, kết cấu hạ tầng thuận lợi hơn. Theo Trịnh Hữu Liên và Hoàng Văn Hùng (2013) phương pháp GAMA là phương pháp hữu hiệu được áp dụng ở nhiều nước đang phát triển. Đây là phương pháp định giá đất hàng loạt dựa trên mô hình toán học và kỹ thuật máy tính, xây dựng các mô hình toán học và ước lượng các hàm hồi quy về giá trị đất đai với các biến số độc lập là các đặc tính của thửa đất, các tham số, hệ số tương quan, hệ số hồi quy. Những yếu tố này phụ thuộc vào từng địa phương. Xây dựng được mô hình chuẩn thì sẽ là công cụ đắc lực trong định giá đất hàng loạt (xây dựng bảng giá đất) và cung cấp thông tin cơ bản trong định giá đất cá biệt. Đất đai là nguồn tài nguyên có hạn, trong khi đó nhu cầu sử dụng đất ngày càng tăng đã làm cho giá đất luôn có xu hướng tăng lên. Ở Việt Nam, việc xây dựng giá đất và quản lý giá đất là yêu cầu của công tác quản lý nhà nước về đất đai và người sử dụng đất (tính thuế, phí, tính tiền sử dụng đất, bồi thường khi thu hồi đất). Giá đất là cầu nối giữa mối quan hệ về đất đai - thị trường - sự quản lý của nhà nước, là công cụ kinh tế để người quản lý và sử dụng đất tiếp cận với cơ chế thị trường, đồng thời cũng là căn cứ để đánh giá sự công bằng trong phân phối đất đai. Ứng Hòa là một huyện thuần nông ngoại thành nằm về phía Nam Hà Nội có 28 xã và 01 thị trấn, nằm trên đường quốc lộ 21B, cách Kinh tế & Chính sách TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 163 quận Hà Đông 30 km về phía Bắc và giáp khu du lịch Chùa Hương về phía Nam. Huyện có đường tỉnh 428, đường tỉnh 78 đi qua và các đường liên huyện, liên xã tạo cơ hội để giao lưu với thị trường bên ngoài tiếp cận với tiến bộ khoa học kỹ thuật (UBND huyện Ứng Hòa, 2018). Cùng với tốc độ đô thị hóa, sự gia tăng dân số và nhiều yếu tố ảnh hưởng khác thì nhu cầu về đất ở của huyện ngày một gia tăng, thị trường đất ở diễn ra sôi động. Tuy nhiên, giá đất ở trong bảng giá (khi tính thuế, phí phục vụ chuyển quyền SDĐ) và giá đất ở (giá cụ thể) phục vụ bồi thường và tính tiền sử dụng đất khi giao đất, cho thuê đất, công nhận quyền SDĐ chưa sát với thị trường. Xuất phát từ vấn đề trên việc nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến giá đất ở trên địa bàn huyện là hết sức cần thiết, làm căn cứ xây dựng bảng giá đất và xác định giá đất cụ thể tại địa phương. 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Phương pháp chọn điểm nghiên cứu Huyện Ứng Hòa được chia làm 3 khu vực đặc trưng là: khu vực thuộc thị trấn Vân Đình, khu vực cận thị trấn và khu vực xa thị trấn. Căn cứ vào bảng giá quy định đã ban hành của UBND Thành phố Hà Nội giai đoạn 2015 – 2019, mức độ phát triển của huyện Ứng Hòa, kết quả chọn ra các khu vực điều tra có tính chất đại diện, phản ánh được sự phát triển kinh tế - xã hội của huyện vì vậy theo các tuyến đường khác nhau thì giá đất của các đường có nhiều biến động, cụ thể: - Khu vực I gồm 03 tuyến đường: quốc lộ 21B đoạn qua thị trấn (đoạn từ Sân vận động đến đầu cầu Vân Đình), đường 428 đoạn qua thị trấn (đoạn giáp Quốc lộ 21B đến đầu cầu Hậu Xá) và đường hai bên sông Nhuệ (đoạn từ cống Vân Đình đến Xí nghiệp gạch). Đây là các tuyến đường thuộc thị trấn Vân Đình, nơi có điều kiện kinh tế - xã hội phát triển, tập trung cơ quan hành chính của huyện. - Khu vực II gồm 03 tuyến đường: quốc lộ 21B (đoạn giáp địa phận Thanh Oai đến giáp thị trấn Vân Đình), đường 428A (đoạn giáp địa phận thị trấn đến hết địa phận huyện Ứng Hòa) và đường Cần Thơ - Xuân Quang (đoạn giáp đê Sông Nhuệ đến giáp địa phận xã Đội Bình). Đây là khu vực lân cận thị trấn, có điều kiện phát triển về kinh tế - xã hội khá. - Khu vực III gồm 03 tuyến đường: Quốc lộ 21B (đoạn giáp xã Hòa Nam đến hết địa phận huyện Ứng Hòa), đường Minh Đức - Đại Cường (đoạn giáp đường 428 đến hết địa phận huyện Ứng Hòa) và đường 426 (đoạn giáp Tỉnh lộ 428 đến giáp Quốc lộ 21B). Đây là khu vực xa thị trấn, giáp ranh với các huyện khác, điều kiện kinh tế - xã hội kém hơn. 2.2. Phương pháp điều tra số liệu sơ cấp Sử dụng phiếu điều tra có sẵn điều tra hộ gia đình, cá nhân thực hiện chuyển nhượng quyền sử dụng đất trên địa bàn huyện Ứng Hòa để xác định giá đất thị trường và các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất ở tại huyện Ứng Hòa. Ngoài ra, kết quả còn thực hiện điều tra đối với 26 công chức, viên chức là cán bộ ngành tài nguyên và môi trường để tìm hiểu về các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất ở; những vấn đề tồn tại, khó khăn trong công tác định giá đất trên địa bàn huyện Ứng Hòa, thành phố Hà Nội. Thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến giá đất gồm: không ảnh hưởng (1), ít ảnh hưởng (2), ảnh hưởng trung bình (3), ảnh hưởng (4) và rất ảnh hưởng (5). Kích thước của mẫu áp dụng trong nghiên cứu được dựa theo yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến, cụ thể: Theo Hair at al (1998), kích cỡ mẫu tối thiểu cho phân tích nhân tố khám phá là gấp 5 lần tổng số biến quan sát (n = 5*m). Đối với phân tích hồi quy đa biến thì cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là n = 50 + 8*m (m: số nhóm yếu tố ảnh hưởng đến giá đất) (Tabachnick và Fidell, 1996). Như vậy, số phiếu đảm bảo cho phân tích nhân tố khám phá và hồi quy tuyến tính trong nghiên Kinh tế & Chính sách 164 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 cứu này tối thiểu lần lượt là 125 phiếu và 98 phiếu. Căn cứ vào thực trạng giao dịch quyền sử dụng đất tại huyện Ứng Hòa, đề tài lựa chọn điều tra 200 phiếu trong đó hộ gia đình cá nhân điều tra 174 phiếu và công chức, viên chức điều tra 26 phiếu. Số lượng phiếu tại mỗi tuyến đường phụ thuộc vào thực trạng giao dịch trong năm 2018. Trên cơ sở điều tra, phỏng vấn 26 công chức, viên chức là cán bộ ngành tài nguyên và môi trường trên địa bàn quận Ứng Hòa, đề tài đã xác định được 6 nhóm với 25 yếu tố được coi là có ảnh hưởng đến giá đất ở trên địa bàn huyện Ứng Hòa (Bảng 1). Bảng 1. Các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất ở trên địa bàn huyện Ứng Hòa STT Yếu tố ảnh hưởng Ký hiệu I Nhóm yếu tố vị trí VT 1 Khoảng cách đến trung tâm VT1 2 Khoảng cách đến trường học VT2 3 Khoảng cách đến bến xe VT3 4 Khoảng cách đến bệnh viện VT4 5 Khoảng cách đến chợ VT5 II Nhóm yếu tố kinh tế KT 6 Tốc độ tăng trưởng kinh tế trong khu vực KT1 7 Thu nhập và tiêu dùng của dân cư KT2 8 Khả năng mang lại thu nhập của thửa đất KT3 9 Mức lãi suất ngân hàng KT4 III Nhóm yếu tố xã hội XH 10 Tốc độ đô thị hóa XH1 11 Mật độ dân số XH2 12 Chất lượng y tế - giáo dục XH3 13 Trình độ dân trí XH4 14 An ninh xã hội XH5 IV Nhóm yếu tố pháp lý PL 15 Tình trạng pháp lý của thửa đất PL1 16 Hạn chế về quyền sử dụng đất PL2 17 Hạn chế quy hoạch PL3 V Nhóm yếu tố cá biệt CB 18 Hình dáng CB1 19 Diện tích CB2 20 Chiều rộng mặt tiền CB3 21 Chiều sâu thửa đất CB4 VI Nhóm yếu tố cơ sở hạ tầng HT 22 Hệ thống giao thông HT1 23 Hệ thống điện nước HT2 24 Hệ thống thông tin liên lạc HT3 25 Hệ thống cơ sở giáo dục, y tế HT4 2.3. Phương pháp thống kê, tổng hợp Thống kê kết quả từ các phiếu điều tra, bảng giá đất được ban hành của UBND thành phố Hà Nội theo các năm; báo cáo của phòng Tài nguyên và Môi trường; Báo cáo về tình hình phát triển kinh tế, xã hội của UBND huyện. Sắp xếp dữ liệu theo thời gian, theo đối tượng nghiên cứu, loại bỏ các số liệu không cần thiết bằng phần mềm Excel 2016. Ngoài ra, đề tài sử dụng phần mềm Excel 2016 để tính giá đất ở thị trường trung bình của các thửa đất được trên cùng một vị trí của tuyến đường điều tra. 2.4. Phương pháp xử lý số liệu Kiểm định thang đo: Độ tin cậy của thang đo được kiểm định thông qua hệ số Cronbach’s alpha và hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation). Số liệu đảm bảo độ Kinh tế & Chính sách TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 165 tin cậy khi hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng [0,6 - 0,95] (Hair at al, 1998), hệ số tương quan biến tổng > 0,3 (Hair at al, 1998; Nunnally & Bernstein, 1994). Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA: Các biến chỉ được chấp nhận khi hệ số thích hợp KMO (Kaiser - Meyer - OlKIN) nằm trong khoảng [0,5 - 1] và các trọng số tải của chính nó ở nhân tố khác nhỏ hơn 0,35 (Igbaria et al, 1995) hoặc khoảng cách giữa 2 trọng số tải (Factor Loading) cùng 1 biến ở 2 nhân tố khác nhau lớn hơn 0,3. Theo Hair et al, (1998), nếu chọn trọng số tải > 0,3 thì cỡ mẫu phải ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn trọng số tải > 0,55 và nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì trọng số tải phải > 0,75. Đối với nghiên cứu này trọng số tải được chọn là > 0,5 vì số mẫu điều tra tối thiểu là 250 mẫu. Ngoài ra, thang đo chỉ được chấp nhận khi tổng phương sai giải thích (Total Variance Explained) > 50%; hệ số Barlett’s với mức ý nghĩa sig < 0,05 để đảm bảo các yếu tố có mối tương quan với nhau; hệ số Eigenvalue có giá trị ≥ 1 để đảm bảo các nhóm nhân tố có sự khác biệt. Phương pháp phân tích hồi quy: Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy đa biến có dạng Yi = βo + β1X1 + β2X2 + β3X3+ β4X4 ++βnXn + Ei để xác định mức độ của các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất. Trong đó: + Yi là biến phụ thuộc thể hiện giá của thửa đất. + X1; X2; X3; X4; Xn là các biến độc lập thể hiện các yếu tố ảnh hưởng tới giá đất. + βo là hằng số, giá trị của Y khi tất cả các giá trị của X bằng 0. + β1; β2; β4; β4; βn là các hệ số hồi quy. + E1 là sai số chuẩn. Nghiên cứu sử dụng phần mềm Excel 2016 và SPSS 20.0 để tổng hợp, xử lý. 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1. Phân tích độ tin cậy của thang đo Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo được thể hiện ở bảng 2. Bảng 2. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo STT Biến quan sát Ký hiệu Tương quan biến tổng I Nhóm yếu tố vị trí (Alpha = 0,837) VT 1 Khoảng cách đến trung tâm VT1 0,627 2 Khoảng cách đến trường học VT2 0,759 3 Khoảng cách đến bến xe VT3 0,629 4 Khoảng cách đến bệnh viện VT4 0,672 5 Khoảng cách đến chợ VT5 0,521 II Nhóm yếu tố kinh tế (Alpha = 0,819) KT 6 Tốc độ tăng trưởng kinh tế trong khu vực KT1 0,690 7 Thu nhập và tiêu dùng của dân cư KT2 0,617 8 Khả năng mang lại thu nhập của thửa đất KT3 0,643 9 Mức lãi suất ngân hàng KT4 0,631 III Nhóm yếu tố xã hội (Alpha = 0,837) XH 10 Tốc độ đô thị hóa XH1 0,675 11 Mật độ dân số XH2 0,751 12 Chất lượng y tế - giáo dục XH3 0,590 13 Trình độ dân trí XH4 0,663 14 An ninh xã hội XH5 0,557 IV Nhóm yếu tố pháp lý (Alpha = 0,818) PL 15 Tình trạng pháp lý của thửa đất PL1 0,639 16 Hạn chế về quyền sử dụng đất PL2 0,687 17 Hạn chế quy hoạch PL3 0,720 Kinh tế & Chính sách 166 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 STT Biến quan sát Ký hiệu Tương quan biến tổng V Nhóm yếu tố cá biệt (Alpha = 0,856) CB 18 Hình dáng CB1 0,780 19 Diện tích CB2 0,737 20 Chiều rộng mặt tiền CB3 0,690 21 Chiều sâu thửa đất CB4 0,620 VI Nhóm yếu tố cơ sở hạ tầng (Alpha = 0,851) HT 22 Hệ thống giao thông HT1 0,717 23 Hệ thống điện nước HT2 0,684 24 Hệ thống thông tin liên lạc HT3 0,715 25 Hệ thống cơ sở giáo dục, y tế HT4 0,671 Hệ số Cronbach’s Alpha dùng để kiểm định độ tin cậy của thang đo. Hệ số này chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến - tổng (Corrected Item - Total Correlation) sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo. Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Về lý thuyết, hệ số này càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, điều này không hoàn toàn chính xác, khi hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (từ 0,95 trở lên) thì nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau, hiện tượng này gọi là trùng lặp trong thang đo. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo tại bảng 2 cho thấy, các nhóm yếu tố đều có hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng từ 0,6 - 0,95, chứng tỏ số liệu đảm bảo độ tin cậy. Kết quả phân tích hệ số tương quan biến tổng đối với 25 biến quan sát cũng đều cho giá trị lớn hơn 0,3 nên đạt độ tin cậy và phù hợp cho các bước phân tích tiếp theo (Bảng 2). 3.2. Phân tích nhân tố khám phá Phân tích nhân tố khám phá (EFA) dùng để rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập F (với F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Trong nghiên cứu này, thay vì nghiên cứu 25 yếu tố nhỏ ảnh hưởng của giá đất, ta nghiên cứu 6 nhóm yếu tố lớn, trong mỗi nhóm yếu tố lớn này gồm các yếu tố nhỏ có sự tương quan với nhau. Điều này sẽ giúp tiết kiệm thời gian và kinh phí khi nghiên cứu. Số liệu bảng 3 thể hiện kết quả kiểm định tính thích hợp của phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) = 0,895, thỏa mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1. Như vậy phân tích nhân tố khám phá là phù hợp cho dữ liệu thực tế. Ngoài ra, kiểm định Barlett’s có giá trị sig = 0,000 < 0,05 cho thấy số liệu thực tế hoàn toàn phù hợp với phân tích EFA và các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện. Bảng 3. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s Test TT Chỉ tiêu Giá trị 1 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.KMO 0,886 2 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2542,248 df 300 Sig. 0,000 Kinh tế & Chính sách TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 167 Kết quả đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát trong mô hình với nhân tố kết quả được thể hiện ở bảng 4. Số liệu tại bảng 4 cho thấy tổng phương sai trích của biến độc lập là 67,805 > 50% (phân tích EFA đạt yêu cầu). Số liệu này cho thấy 67,805% sự thay đổi của nhân tố kết quả là do các yếu tố (biến) đưa ra trong mô hình tại nên, tức là các biến quan sát trong nghiên cứu này đã giải thích được 67,805% sự biến thiên của giá đất tại huyện Ứng Hòa. Bảng 4. Tổng phương sai giải thích và trọng số tải của ma trận xoay cho biến độc lập Yếu tố Hệ số Eigenvalues Tổng phương sai giải thích Tổng Phương sai (%) Tích lũy (%) Tổng Phương sai (%) Tích lũy (%) 1 8,474 33,896 33,896 3,092 12,367 12,367 2 2,785 11,139 45,035 3,061 12,246 24,612 3 1,741 6,962 51,997 3,034 12,135 36,747 4 1,594 6,376 58,373 2,974 11,895 48,642 5 1,268 5,070 63,443 2,596 10,385 59,028 6 1,090 4,362 67,805 2,194 8,777 67,805 7 0,737 2,949 70,753 8 0,707 2,828 73,581 9 0,628 2,511 76,093 10 0,598 2,392 78,484 11 0,562 2,248 80,732 12 0,527 2,108 82,840 13 0,473 1,893 84,733 14 0,461 1,846 86,579 15 0,446 1,783 88,362 16 0,412 1,648 90,009 17 0,385 1,540 91,549 18 0,366 1,464 93,014 19 0,340 1,359 94,373 20 0,303 1,213 95,586 21 0,270 1,081 96,667 22 0,236 0,942 97,609 23 0,216 0,866 98,475 24 0,196 0,784 99,259 25 0,185 0,741 100,000 Kết quả ma trận xoay xác định trọng số tải tại bảng 5 cho thấy, từ 6 nhóm yếu tố với 25 biến quan sát được sắp xếp thành 6 nhóm không theo thứ tự ban đầu. Hệ số tải của các biến đều có giá trị > 0. Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, hệ số tải > 0,4 được xem là quan trọng và hệ số tải > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Như vậy, có thể khẳng định được từng yếu tố trong mỗi nhân tố có sự tương quan với nhân tố mà yếu tố đó là thành phần, phân tích EFA có ý nghĩa thực tiễn. Như vậy, việc phân tích nhân tố khám phá EFA đã xác định được 06 nhóm nhân tố gồm vị trí, kinh tế, xã hội, pháp lý, cá biệt và cơ sở hạ tầng đủ điều kiện đưa vào mô hình hồi quy để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến giá đất tại địa bàn huyện Ứng Hòa. Kinh tế & Chính sách 168 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 Bảng 5. Kết quả trọng số tải của ma trận xoay TT Biến Thành phần 1 2 3 4 5 6 1 XH2 0,745 2 XH4 0,737 3 XH1 0,716 4 XH5 0,708 5 XH3 0,678 6 VT2 0,805 7 VT1 0,728 8 VT4 0,697 9 VT3 0,696 10 VT5 0,688 11 CB1 0,815 12 CB3 0,807 13 CB2 0,775 14 CB4 0,728 15 HT1 0,846 16 HT3 0,807 17 HT2 0,788 18 HT4 0,780 19 KT4 0,715 20 KT2 0,692 21 KT1 0,672 22 KT3 0,665 23 PL1 0,783 24 PL3 0,741 25 PL2 0,722 3.3. Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tới giá đất ở trên địa bàn huyện Ứng Hòa Kết quả phân tích hồi quy đa biến tại bảng 6 cho thấy: hệ số Sig. = 0,00 nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 1% do vậy mô hình hồi quy có ý nghĩa, các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y. Giá trị R 2 hiệu chỉnh = 0,708 cho biết các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được 70,8% sự biến đổi của biến phụ thuộc giá đất ở, đồng thời giá trị này cũng cho thấy 70,8% mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến giá đất ở được giải thích bởi 6 nhóm yếu tố và 25 biến quan sát đưa vào mô hình nghiên cứu. Kết quả phân tích phương sai cho giá trị Sig. = 0 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính đa biến là phù hợp với nghiên cứu này. Bên cạnh đó, hệ số Durbin Watson (d) có giá trị = 2,043, nằm trong khoảng 1 đến 3 chứng tỏ mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflationon Factor - VIF) của tất cả các biến đưa vào mô hình đều nhỏ hơn 2 nên mô hình nghiên cứu không có hiện tượng đa cộng tuyến. Ngoài ra, sig kiểm định t hệ số hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc (giá đất) và không biến nào bị loại khỏi mô hình. Hệ số (β) tại bảng 6 đều mang dấu dương cho thấy 6 nhóm yếu tố đều có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều với giá đất ở tại huyện Ứng Hòa. Hệ số (β) cho biết mức độ quan trọng của các nhóm yếu tố trong mô hình nghiên cứu. Nhóm yếu tố “cơ sở hạ tầng” có ý nghĩa quan trọng nhất tức có ảnh hưởng lớn nhất với hệ số β = 0,258, tiếp đến là các nhóm yếu tố “pháp lý”, “vị trí”, “cá biệt”, “xã hội” với hệ số β có giá trị lần lượt là 0,256, 0,233, 0,180 và 0,170. Nhóm yếu tố “kinh tế” có mức độ ảnh hưởng thấp nhất với hệ số β = 0,168. Yếu tố vị trí luôn được coi là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất tới giá đất ở nhiều nơi, nhưng tại địa điểm nghiên cứu thì chỉ xếp thứ 3. Kinh tế & Chính sách TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 169 Bảng 6. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính Nhóm yếu tố Hệ số hồi quy chuẩn hóa (β) t Thống kê đa cộng tuyến Tỷ lệ ảnh hưởng (%) Thứ tự ảnh hưởng Sai số (Sig.) VIF Hằng số -0,042 -0,221 0,826 VT 0,233 5,175 0,000 1,383 18,42 3 KT 0,168 3,446 0,001 1,618 13,27 6 XH 0,170 3,743 0,000 1,405 13,44 5 PL 0,256 5,351 0,000 1,564 20,24 2 CB 0,180 4,001 0,000 1,383 14,23 4 HT 0,258 6,014 0,000 1,261 20,40 1 Sig.F = 0,000 Hệ số R 2 = 0,717 Hệ số R 2 hiệu chỉnh = 0,708 Durbin-Watson = 2,043 Phương trình hồi quy thể hiện mức độ ảnh hưởng của các nhóm yếu tố đến giá đất ở trên địa bàn huyện Ứng Hòa được xác định từ hệ số hồi quy chuẩn hóa có dạng Y = -0,042 + 0,258*HAT + 0,256*PL + 0,233*VT + 0,180*CB + 0,170*XH + 0,168*KT. Căn cứ vào hệ số hồi quy được chuẩn hóa, có thể chuyển đổi sang dạng phần trăm và được sắp xếp theo thứ tự ưu tiên từ cao tới thấp như sau: nhóm yếu tố cơ sở hạ tầng có ảnh hưởng lớn nhất đến giá đất ở tại huyện Ứng Hòa với tỷ lệ 20,40%; tiếp đến là nhóm yếu tố pháp lý, nhóm yếu tố vị trí, nhóm yếu tố cá biệt và nhóm yếu tố xã hội với tỷ lệ đóng góp tương ứng là 20,24%, 18,42%, 14,23%, và 13,44%; cuối cùng là nhóm yếu tố kinh tế với tỷ lệ đóng góp là 13,27%. Kết quả nghiên cứu tại thành phố Thái Nguyên, tỉnh Thái Nguyên của Nguyễn Ngọc Anh (2016) về các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất ở chỉ ra rằng: nhóm yếu tố vị trí là nhóm yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến sự biến động của giá đất với sự đóng góp 34,17%; nhóm yếu tố hạ tầng đóng góp 22,48%; nhóm yếu tố môi trường đóng góp 15,26%; nhóm yếu tố chính sách đóng góp 11,62%; nhóm yếu tố cá biệt đóng góp 7,97%; nhóm yếu tố kinh tế đóng góp 6,45%, nhóm yếu tố xã hội đóng góp 2,05%. Kết quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất ở của Phan Thị Thanh Huyền và cộng sự (2017) tại thành phố Điện Biên, tỉnh Điện Biên cũng chỉ ra rằng: nhóm yếu tố khu vực là nhóm yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến sự biến động của giá đất với sự đóng góp là 23,9%, tiếp đến là nhóm yếu tố cá biệt (15,78%), nhóm yếu tố kinh tế (12,6%) và cuối cùng là nhóm yếu tố xã hội (8,93%). Hai nghiên cứu trên đều chỉ ra nhóm yếu tố vị trí và nhóm yếu tố khu vực có ảnh hưởng lớn nhất đến giá đất ở, tiếp đến là nhóm yếu tố cơ sở hạ tầng và nhóm yếu tố cá biệt. Điều này cũng lý giải tại sao khi quy định giá đất ở tại khung giá đất, cũng như bảng giá quy định, nhóm yếu tố vị trí là nhóm yếu tố cơ sở để xây dựng giá đất. Tuy nhiên với nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất ở trên địa bàn huyện Ứng Hòa thành phố Hà Nội thì nhóm yếu tố cơ sở hạ tầng được xác định là nhóm yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến giá đất ở. Điều này phù hợp với điều kiện thực tế, huyện Ứng Hòa là huyện ngoại thành thành phố Hà Nội, cơ sở hạ tầng đang từng bước hoàn thiện, ở khu vực cơ sở hạ tầng được hoàn thiện và nâng cấp giá đất có xu hướng tăng cao rõ rệt. 4. KẾT LUẬN - Giá đất ở trên địa bàn huyện Ứng Hòa chịu ảnh hưởng bởi 6 nhóm yếu tố chính theo thứ tự ảnh hưởng gồm: nhóm yếu tố cơ sở hạ tầng, nhóm yếu tố pháp lý, nhóm yếu tố vị trí, nhóm yếu tố cá biệt, nhóm yếu tố xã hội và nhóm yếu tố kinh tế. Kinh tế & Chính sách 170 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 - Kết quả chạy mô hình hồi quy tuyến tính đã xác định được phương trình hồi quy tuyến tính là Y = -0,042 + 0,258*HAT + 0,256*PL + 0,233*VT + 0,180*CB + 0,170*XH + 0,168*KT. Nhóm yếu tố cơ sở hạ tầng có ảnh hưởng lớn nhất đến giá đất ở tại huyện Ứng Hòa với tỷ lệ 20,40%; tiếp đến là nhóm yếu tố pháp lý, nhóm yếu tố vị trí, nhóm yếu tố cá biệt và nhóm yếu tố xã hội với tỷ lệ đóng góp tương ứng là 20,24%, 18,42%, 14,23%, và 13,44%; cuối cùng là nhóm yếu tố kinh tế với tỷ lệ đóng góp là 13,27%. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Nguyễn Ngọc Anh (2017). Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất ở đô thị trên địa bàn thành phố Thái nguyên. Luận án Tiến sĩ, Trường Đại học Nông Lâm Thái Nguyên. 2. Hair Jr. J. F. Anderson R. E. Tatham R. L. & Black W. C. (1998). Multivariate Data Analysis (5th ed.). New York: Macmillan Publishing Company. 3. Phan Thi Thanh Huyen, Lo Thi Hong & Ho Thi Lam Tra (2017). Factors Affecting Residential Land Price in Dien Bien Phu city, Dien Bien province. Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam, 15 (9): 1186 - 1195. 4. Igbaria, M., Livari, J and Maragahh, H. (1995). Why do individuals use computer technology? A finish case study. Information and Management, Vol. 29, pp 227-238. 5. Likert, R. A (1932). A technique for measuarement a attitudes, Archives of Phychology, Vol. 140, No 55. 6. Trịnh Hữu Liên, Hoàng Văn Hùng (2013). Xây dựng vùng giá trị đất đai. Tr.122. NXB Nông nghiệp, Hà Nội. 7. Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). New York: McGraw-Hill 8. Quốc hội nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam (2013). Luật Đất đai. NXB Chính trị Quốc gia, Hà Nội. 9. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (1996). Using Multivariate Statistics (3rd ed.). New York: Harper Collins. 10. Hồ Thị Lam Trà (2006). Giáo trình Định giá đất. Nhà xuất bản Nông nghiệp, Hà Nội. 11. UBND huyện Ứng Hòa (2018). Báo cáo thuyết minh tổng hợp Kế hoạch sử dụng đất năm 2018 huyện Ứng Hòa. 12. Willy H. Verheye (2009). Encyclopedia of land use, land cover and soil sciences - Land use planning, Volumn III, Eolss publishers Co. Ltd.,Oxford, United Kingdom. SOME FACTORS AFFECTING RESIDENTIAL LAND PRICES IN UNG HOA DISTRICT, HANOI CITY Pham The Trinh1, Nguyen Ba Long2, Pham Quy Giang3, Pham Thi Thanh Mung3 1Dak Lak Department of Science and Technology 2Vietnam National University of Forestry 3Vietnam National University of Agriculture SUMMARY Land price is influenced by many different factors. Identifying affecting factors on residential land prices and building mathematical models, estimating regression functions on land values for determining specific land prices. The research surveyed 174 households, individuals and 26 officials and civil servants, then using the method of EFA (Exploratory Factor Analysis) to identify the importance of 6 factor groups in sequence affecting land price, including: infrastructure factors, legal factors, location factors, irregular factors, social factors, and economic factors. The results of running the linear regression model have determined the linear regression equation as Y = -0.042 + 0.258*HAT + 0.256*PL + 0.233*VT + 0.180*CB + 0.170*XH + 0.168*KT. In this equation, the group of infrastructure factors (HAT) has the greatest impact on the price of residential land in Ung Hoa district, accounted for 20.40%; followed by legal factors (PL), group of location factors (VT), group of irregular factors (CB) and social factors (XH), accounted for 20.24%, 18.42%, 14.23%, and 13.44% respectively. Finally, the group of economic factors (KT) has an importance of 13.27%. The infrastructure factor accounts for the greatest effect on the land price due to the impact of urbanization, meaning that the area in which the infrastructure is better will result in higher land prices. Keywords: Infrastructure factors, land prices, location factors, residential land prices. Ngày nhận bài : 18/02/2020 Ngày phản biện : 20/03/2020 Ngày quyết định đăng : 27/3/2020