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

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

1. Giới thiệu

Ngày duyệt đăng: 29/01/2019

đất khác trên lãnh thổ Việt Nam, vị trí tự
nhiên và những nét đặc biệt gắn liền với
quá trình hình thành của địa phương này
đã làm cho Thành phố sớm trở thành một
trong những đô thị sầm uất nhất về cơ sở

Thành phố Hồ Chí Minh là một trung tâm
kinh tế-văn hóa lớn nhất của cả nước. Tuy
hình thành muộn hơn so với những vùng

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:
University of Finance- Marketing

Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 207- Tháng 8. 2019

24

© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X


NGUYỄN QUYẾT

hạ tầng, kinh doanh sản xuất và quy mô

dân số. TP. HCM được xem là địa phương
năng động, sáng tạo đi đầu trong công
cuộc đổi mới các thiết chế, chính sách,
với các điều kiện thuận lợi cho sự phát
triển kinh tế, văn hóa, khoa học kĩ thuật,
tạo ra nhiều công ăn việc làm. Chính vì
thế, hàng năm TP.HCM thu hút một lượng
lớn người di cư với mục đích học tập
sinh sống và làm việc. Số liệu thống kê
năm 2017 cho thấy TP.HCM có 8,4 triệu
người, nhưng thực tế số người thường
xuyên sinh sống trên địa bàn đã lên đến 13
triệu người (Nguyễn Thành Phong, 2017).

29,6%; phân khúc trung cấp chiếm 38,1%
và phân khúc bình dân chiếm 21,1% (Báo
cáo thị trường bất động sản năm, 2017).

Như vậy, TP. HCM đang chịu áp lực rất
lớn về dân số, tác động lên toàn bộ hệ
thống cơ sở hạ tầng như bệnh viện, trường
học, giao thông và đặc biệt là nơi cư trú.
Vì thế, ngoài nhà ở riêng lẻ, biệt thự thì
chung cư là một lựa chọn phổ biến của
người tiêu dùng và nhu cầu hàng năm rất
lớn. EZland (2016) cho rằng nhu cầu nhà
ở tại TP.HCM trong năm 2017 khoảng
64.000 căn, năm 2018 khoảng 83.000
và năm 2019 khoảng 110.000 căn. Theo
CBRE Việt Nam (2018), giá căn hộ hiện

nay tại TP.HCM khá đa dạng, với 4 phân
khúc gồm hạng sang (giá USD/m2), hạng
bình dân (giá nhỏ hơn 800 USD/m2). Tổ
chức JLL (2016) ước lượng thu nhập trung
bình của hộ gia đình tại thành thị khoảng
460 USD/tháng, tại ngũ phân vị cuối (Q5)
khoảng 1.340 USD/tháng. Như vậy, theo
số liệu này thì việc khách hàng tiếp cận
mua căn hộ với một trong bốn phân khúc
trên là vô cùng khó khăn vì giá căn hộ
tương đối cao so với thu nhập. Tuy nhiên,
thực tế cho thấy, tổng lượng giao dịch nhà
ở chung cư tại TP. HCM trong năm 2017
đạt 40.786 giao dịch. Trong đó, ghi nhận
một lượng không nhỏ số giao dịch sản
phẩm chung cư ở phân khúc hạng sang
chiếm 11,2%; phân khúc cao cấp chiếm

2. Tổng quan lý thuyết

Vậy, ngoài yếu tố giá cả, quyết định mua
căn hộ còn chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu
tố khác cần phải quan tâm tìm hiểu. Mục
đích của bài viết này là xem xét những yếu
tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ
trên địa bàn TP.HCM, phân tích bằng mô
hình hồi quy logit thứ bậc. Qua đó, dựa
trên kết quả nghiên cứu, tác giả gợi ý một
số chính sách nhằm quản lý thị trường căn
hộ phát triển ổn định và bền vững hơn.

2.1. Mô hình hành vi người tiêu dùng
Theo quan điểm của lý thuyết tài chính cổ
điển, hành vi nhà đầu tư là duy lý, nghĩa
là quá trình ra quyết định phải dựa trên
tất cả những thông tin hiện tại có giá trị,
người ra quyết định cân nhắc giữa lợi ích
và chi phí (Kishore, 2006). Hành vi này
là cơ sở ra đời khái niệm tối đa hóa hữu
dụng. Trong tài chính, hành vi tối đa hóa
hữu dụng của mỗi cá nhân là cơ sở dẫn tới
sự ra đời của Lý thuyết Thị trường hiệu
quả (Fama, 1970). Dưới quan điểm của
Lý thuyết này thì những biến động trên thị
trường bất động sản là không thể dự báo
được dựa trên những thông tin hiện tại.
Mặc dù tính thanh khoản trên thị trường
là tương đối kém, nhưng phần lớn những
nhà nghiên cứu cho rằng thị trường này
hiệu quả và những người tham gia thị
trường thực hiện hành động hợp lý. Tuy
nhiên, cuối thập niên 1980, những kết quả
nghiên cứu đã khẳng định rằng thị trường
bất động sản là không hiệu quả đã trở nên
phổ biến (Diego Salzman và Remco C.J.
Zwinkels, 2017). Nghĩa là, ngoài những
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
•Sản phẩm,
dịch vụ
•Giá sản phẩm
•Phân phối
•Truyền thông

Tâm lý KH
•Động cơ
•Nhận
thức
•Hiểu biết
•Trí nhớ

Nguồn khác
•Kinh tế
•Kỹ thuật
•Chính trị
•Văn hóa

Đặc điểm
KH
•Văn hóa
•Xã hội

•Cá nhân

Quá trình quyết
định mua
•Nhận biết
•Tìm thông tin
•Đánh giá tiêu
chí
•Quyết định
mua
•Hành vi sau
mua

Quyết định mua
•Chọn sản
phẩm
•Chọn nhãn
hiệu
•Chọn người
bán
•Lượng mua
•Thời gian mua
•Phương thức
TT

Nguồn: Kotler and Keller (2009).

bất động sản có thể được dự báo và giải
thích dựa trên hành vi của người tham gia
thị trường (gọi là hành vi bất động sản).

Trong khoa học tiếp thị, mô hình hành
vi người tiêu dùng được sử dụng để giải
thích lý do người tiêu dùng quyết định
mua một hàng hóa hoặc dịch vụ cụ thể
(Quester et al., 2011). Quá trình quyết
định mua được hình thành phụ thuộc vào
tâm lý và đặc điểm của khách hàng sau
khi họ bị kích thích bởi hoạt động tiếp thị
và từ những yếu tố khác. Quy trình quyết
định mua được chia thành 5 giai đoạn:
Nhận ra vấn đề; tìm thông tin; đánh giá
các tiêu chí; quyết định mua; và hành vi
sau mua. Tuy nhiên, trong thực tế quy
trình này có thể bỏ qua giai đoạn hoặc đảo
lộn thứ tự. Hơn nữa, trong những thị phần
khác nhau, người tiêu dùng sẽ có những
quyết định khác nhau dựa vào những tính
chất quan trọng của những thuộc tính hàng
hóa mà họ quan tâm (Blackwell, Miniard,
Engel, 2006; Kotler, Armstrong, 2009;
Quester et al., 2011).
Theo Blackwell et al., (2006), khách hàng
quyết định mua sản phẩm khi các đặc
điểm sản phẩm phải phù hợp với đặc điểm

26

của bản thân họ. Cá nhân đánh giá (có thể
điều chỉnh) các tiêu chí khác nhau để xem
xét sản phẩm nào có thể đáp ứng tốt nhất

nhu cầu của họ để đưa ra quyết định mua,
những tiêu chí được quan tâm phổ biến
là giá cả, vị trí, chất lượng, phí giao dịch,
bảo hành…
2.2. Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết
định mua căn hộ
Theo Blackley et al. (1986) và Thibodeau
(1989), các yếu tố ảnh hưởng đến quyết
định mua hàng (hay mua căn hộ) của
người tiêu dùng thay đổi theo thời gian
và môi trường. Bởi vì thị trường bất động
sản rất đặc biệt, không chỉ quan tâm đến
tài chính mà còn liên quan tới tiếp thị,
tâm lý, quản lý, pháp luật, lập kế hoạch
mà còn các hoạt động khác. Black et al.
(2003) cho rằng nếu mọi vấn đề bất động
sản được xem là một vấn đề tài chính thì
các nhà khoa học đã bỏ lỡ cơ hội sử dụng
những hiểu biết từ các ngành khác. Do
vậy, nếu có sự thay đổi trong chính sách
vi mô hoặc vĩ mô thì chắc chắn sẽ làm ảnh
hưởng đến quyết định của người mua căn
hộ. Cho đến nay, nhiều nghiên cứu về chủ
đề này đã chỉ ra sự phức tạp và tính đa

Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 2019


NGUYỄN QUYẾT

TT Yếu tố

Bảng 1. Yếu tố ảnh hưởng tới quyết định mua căn hộ

Thành phần

Nghiên cứu trước

1

Kinh tế

Giá bán, chi phí bảo trì, chi Ibrahim Mohammed Khrais (2016); Mansi Misra,
phí đầu tư
Gagan Katiyar and A.K. Dey (2013).

2

Vị trí

Gần trung tâm, trường,
chợ, bệnh viện, khu hành
chính, sông

3

Cấu trúc

Hướng, số tầng, năm xây, Sirmans, Macpherson, Zietz (2005); Keskin
số căn, diện tích, số phòng (2008); Haddad, Judah (2011); Aldmour (2004);

4

Chính sách

Thuế, lãi suất

5

Khác

Thương hiệu chủ đầu tư, Hyesung Park, Donghoon Lee, Sunkuk Kim
tiện ích
(2016)

Sirmans, Machpherson, Zietz (2005); McMillen
(2002); Tse (2002); Muth (1970); Ridker, Henning
(1967)

Connie and Fernando (2001); Manski (2000)

Nguồn: Tác giả tổng hợp

dạng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết
định mua căn hộ, chúng tùy thuộc vào
không gian, thời gian và đối tượng nghiên
cứu (Ibrahim Mohammed Khrais, 2016;
Mansi Misra, Gagan Katiyar and A.K.
Dey, 2013). Trong nghiên cứu này, dựa
trên kết quả của các nghiên cứu trước, các

yếu tố được nhóm lại theo đặc điểm của
mỗi yếu tố tại Bảng 1.
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Biến nghiên cứu
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp
định lượng, sử dụng mô hình hồi quy logit
thứ bậc (Ordered logit regression model)
để làm cơ sở phân tích, do đó để đáp ứng
cho phương pháp này các biến được định
nghĩa và đo lường như sau:
Theo tổ chức CBRE Việt Nam (2018),
dựa trên tiêu chí về giá bán, thị trường căn
hộ tại TP. HCM được chia thành 4 phân
khúc: hạng sang, cao cấp, trung cấp và
bình dân. Trong nghiên cứu này thang đo
thứ bậc được sử dụng để đo lường biến
phụ thuộc (Bảng 2).

Bảng 2. Biến phụ thuộc
TT

Phân loại Giá trung bình Quyết
(USD/m2)
định mua

1

Hạng sang

> 3.500

Hạng A

2

Cao cấp

1.500-3.500

Hạng B

3

Trung cấp

800-1.500

Hạng C

4

Bình dân

< 800

Hạng D

Nguồn: CBRE Việt Nam (2018)

Mặt khác, biến độc lập được lựa chọn trên

cơ sở kết quả của các nghiên cứu trước,
gồm 14 biến thuộc các yếu tố kinh tế (1
biến), vị trí (5 biến), cấu trúc căn hộ (5
biến), chính sách (1 biến) và những yếu tố
khác (2 biến) khác (Bảng 3).
3.2. Phương pháp chọn mẫu
Trong năm 2017, TP. HCM có khoảng 70
dự án bất động sản mới chào bán, cung
cấp ra thị trường khoảng 37.067 căn hộ
với bốn phân khúc khác nhau (Hội môi
giới bất động sản Việt Nam, 2017). Trong
đó, phân khúc bình dân chiếm 21,1%,
trung cấp chiếm 38,1%, cao cấp chiếm
29,6%, còn lại phân khúc hạng sang chiếm
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

Diện tích căn hộ

dtich

m2

Số tầng

tang

tầng

Năm xây

tuoi

năm

Số căn hộ

scan

căn

Hồ bơi

hboi

Biến giả

3

Cấu trúc

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

TT

Variable

Bảng 4. Kết quả thống kê mô tả

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
nghiên cứu (trong năm 2018) và được
phân bổ tỷ lệ tương ứng theo từng phân
khúc.
3.3. Mô hình hồi quy logit thứ bậc
Xét mô hình hồi quy có biến phụ thuộc Y
với thang đo thứ bậc, biến này được phân
loại có thứ tự từ j = 1, 2, 3,…, J và X được
ký hiệu là vectơ p chiều của biến độc lập.
Giả sử πj = Pr(Y = j) là kết quả xác suất
của phân loại j. Do đó hàm xác suất tích

lũy của Y có thể được biễu diễn như sau:
Pr(Y ≤ j) = π1 + π2 + ... + πj, j = 1,2, ...,J
(1)
Lấy logarit của hàm xác suất tích lũy (gọi
là logit)
logit[Pr(Y≤j)] = log[Pr(Y ≤ j)÷(1 − Pr(Y ≤
j))] = αj + βΧ, j = 1,2,..., J-1
Trong đó:
αj là hệ số chặn (hay còn gọi là điểm cắt)
thỏa điều kiện α1 ≤ α2 ≤ ... ≤αJ-1 và là β
véc tơ hệ số của biến độc lập, hệ số này
mô tả tác động của biến độc lập đến tỷ
số khả dĩ của phân loại j hoặc phân loại
nhỏ hơn j. Theo Long, J. S. (2006) và
Freese, J. (2014), hệ số trong phương trình
(2) sẽ không nhất quán nếu sử dụng ước
lượng bằng phương pháp OLS (Ordinary
least squares), do đó chúng phải được
thay thế bằng ước lượng hợp lý cực đại
(LM-maximum likelihood). Trong nghiên
cứu này, biến phụ thuộc gồm 4 phân loại
(Bảng 2) và biến độc lập gồm 14 biến
(Bảng 3).
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Phân tích thống kê mô tả

Mục đích của phân tích thống mô tả là để
hiểu biết tổng quan về mẫu nghiên cứu,
trong nghiên cứu này sử dụng 15 biến,
gồm một biến phụ thuộc (quyết định chọn

căn hộ-qdinh) được mã hóa theo thang đo
thứ bậc từ 1 (căn hộ bình dân) tới 4 (căn
hộ hạng sang) và 14 biến độc lập trong
đó có 4 biến giả (biến nhị phân). Kết quả
Bảng 4 cho thấy, mẫu có 1.037 quan sát,
giá bán căn hộ bình quân của 4 phân khúc
là 1.502,41 USD/m2, giá bán thấp nhất là
678,28 USD/m2 và cao nhất là 3.960,36
USD/ m2. Về cấu trúc căn hộ, diện tích
căn hộ bình quân là 91,035 m2, nhỏ nhất
là 56,94 m2 và lớn nhất là 122,59 m2.
Số tầng bình quân 17 tầng, năm xây bình
quân là gần 4 năm tính đến thời điểm
nghiên cứu.
Về vị trí căn hộ, phần lớn căn hộ không
quá xa so với trường học, bệnh viện, siêu
thị, cơ quan làm việc. Mặt khác gần 54%
số chung cư khảo sát là khu phức hợp (kết
hợp thương mại và cư trú) và những dự án
có chủ đầu tư nước ngoài chiếm khoảng
16,201%.
4.2. Kết quả ước lượng mô hình hồi quy
logit thứ bậc
Để đánh giá xem liệu các biến độc lập có
thật sự tác động lên quyết định mua căn hộ
(biến phụ thuộc) hay không, nghiên cứu
này sử dụng mô hình hồi quy logit thứ bậc
làm công cụ phân tích.
Kết quả Bảng 5 cho thấy mô hình có 3
điểm cắt (vì biến phụ thuộc được chia

thành 4 khoảng theo thang đo thứ bậc) và
đều có ý nghĩa thống kê mức cao. Điều
này cho thấy, biến phụ thuộc chia thành 4
nhóm phân loại là hợp lý, không thể gộp
chung để phân tích, prob> chi2=0,335
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
hồi quy

Biến độc lập Hệ số mô hình Tỷ số Odds
gia
cquan
sthi
bvien
song
truong
dtich
tang
tuoi
scan
hboi
vay

nngoai
phhop
Constant cut1
Constant cut2
Constant cut3

30

-0.0106***

0.989***

(0.000846)

(0.000837)

0.00934

1.009

(0.0724)

(0.0731)

0.0484

1.050

(0.0767)

(0.0805)

1.05e-05

1.000

(0.000102)

(0.000102)

0.0695

1.072

(0.0761)

(0.0816)

0.00157**

1.002**

(0.000683)

(0.000684)

-0.00659

0.993

(0.00645)

(0.00641)

-0.137**

0.872**

(0.0699)

(0.0610)

0.165***

1.180***

(0.0566)

(0.0668)

0.0178

1.018

(0.0708)

(0.0721)

0.551***

0.577***

(0.177)

(0.102)

0.280*

1.323*

(0.153)

(0.203)

0.389**

1.476**

(0.196)

(0.289)

1.147***

0.318***

(0.155)

(0.0493)

163.6***

17.464***

(40.9)

(4.366)

171.7***

3.558**

(40.3)

(1.437)

177.6***

11.330**

(40.0)

(5.37)

Biến độc lập Hệ số mô hình Tỷ số Odds
Observations

1,037

1,037

Standard errors in parentheses: Chi2(28)= 5.32,
prob> chi2=0.335, *** p<0.01, ** p<0.05, *
p<0.1
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata 14.

bậc để phân tích là thích hợp. Dấu và mức
ý nghĩa thống kê của hệ số ước lượng mô
hình Ordered logit cho thấy chiều hướng
tác động của biến độc lập lên biến quyết
định chọn mua căn hộ (biến phụ thuộc)
nhưng không thể giải thích chi tiết cho
từng nhóm phân loại. Đối với tỷ số khả dĩ
(Odds) cho biết ở mỗi phân loại khi biến
độc lập tăng lên một đơn vị thì biến phụ
thuộc thay đổi bao nhiêu. Để giải thích sự
ảnh hưởng của biến độc lập lên từng phân
loại thì cần phải căn cứ vào hệ số tác động
biên (Long, J. S. và Freese, J., 2014).
Kết quả Bảng 6 cho thấy tổng hệ số tác
động biên của từng biến đều bằng không.
Nhìn chung, ảnh hưởng của những yếu
tố lên quyết định mua căn hộ theo từng
nhóm phân loại có sự khác nhau đáng kể,
cụ thể:
Nhóm quyết định mua căn hộ bình dân:
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, những
người trong nhóm này chịu ảnh hưởng bởi
4 yếu tố gồm giá bán căn hộ (biến gia có
ý nghĩa thống kê mức 5%), khoảng cách

từ căn hộ tới nơi làm việc (biến cquan
có ý nghĩa thống kê 5%), khoảng cách từ
căn hộ tới trường cấp 1 (biến truong có
ý nghĩa thống kê mức 1%) và chính sách
(biến vay có ý nghĩa thống kê 5%). Cụ thể,
nếu giá căn hộ tăng 1 đơn vị thì khả năng
mua căn hộ của họ giảm khoảng 0,058%,
giả sử các yếu tố khác không đổi. Tương
tự, nếu được tiếp cận vốn vay thì khả năng
mua căn hộ của họ tăng khoảng 0,041%.

Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 2019


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**
(0.00012)

-0.00149**
(0.00030)

0.00149
(0.00092)

0.00060
(0.00055)

2

cquan

-0.00101**
(0.00034)

-0.00130**
(0.00033)

0.00131
(0.00090)

0.00051
(0.00043)

3

sthi

-0.00007
(0.00007)

-0.00676
(0.00375)

0.00680
(0.00496)

0.00027**
(0.00009)

4

bvien

-0.00156
(0.00130)

-0.00015
(0.00009)

0.00015
(0.00011)

0.00057**

(0.00018)

5

song

-0.00010
(0.00007)

-0.00970
(0.00746)

0.00977
(0.00688)

0.00038***
(0.00027)

6

truong

-0.00023***
(0.00006)

-0.00022**
(0.00010)

0.00022**
(0.00009)

0.00086
(0.00069)

7

dtich

0.00010
(0.00008)

0.00092
(0.00084)

-0.00093
(0.00054)

0.00036***
(0.00014)

8

tang

0.00020
(0.00011)

0.01915
(0.01368)

-0.01928
(0.01506)

-0.00008***
(-0.00003)

9

tuoi

-0.00024
(0.00014)

0.02306
(0.00941)

-0.02322***
(0.00870)

-0.00009**
(0.00003)

10

scan

-0.00026
(0.00018)

-0.00249

(0.00143)

0.00251
(0.00171)

0.00098**
(0.00033)

11

hboi

-0.11808
(0.09840)

0.07440**
(0.03221)

0.05498**
(0.01768)

-0.01129
(0.00684)

12

vay

0.00041**
(0.00034)

0.03964**
(0.01548)

0.03989**
(0.01628)

-0.07933
(0.05876)

13

nngoai

-0.00051
(0.00010)

-0.05926
(0.04939)

0.05953***
(0.02074)

0.00024***
(0.00004)

14

phhop

0.00171
(0.00191)

0.16571
(0.12747)

0.16674***
(0.05810)

0.00069***
(0.00022)

Standard errors in parentheses: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Nguồn: Kết quả xử lý từ Stata 14

Luận giải cho vấn đề này, bởi vì những
người trong nhóm này thường là những
người có thu nhập thấp, thu nhập là mối lo
thường trực, đối với họ chọn mua căn hộ
thì giá là ưu tiên hàng đầu.
Nhóm quyết định mua căn hộ trung cấp:
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, những
người trong nhóm này chịu ảnh hưởng
bởi 5 yếu tố gồm giá bán căn hộ, khoảng

cách từ căn hộ tới nơi làm việc, khoảng
cách từ căn hộ tới trường, chính sách nhà
nước và cấu trúc căn hộ (biến hboi có ý
nghĩa thống kê mức 1%). Nếu được tiếp
cận vốn vay thì khả năng mua căn hộ của

họ tăng khoảng 3,964% (giả sử các yếu
tố khác không đổi). Vậy có thể thấy rằng,
những yếu tố ảnh hưởng lên quyết định
mua căn hộ trung cấp không khác nhiều so
với nhóm quyết định mua căn hộ bình dân.

Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng

31


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
đầu quan tâm đến những tiện ích phục vụ
cho cuộc sống.
Nhóm quyết định mua căn hộ cao cấp:
Trong nhóm này, kết quả nghiên cứu cho
thấy quyết định mua chịu ảnh hưởng bởi
6 yếu tố gồm: Khoảng cách từ căn hộ tới
trường học, thời gian căn hộ xây dựng tính
đến hiện tại (biến tuoi có ý nghĩa), chính
sách, có hồ bơi, chủ đầu tư nước ngoài và
có khu phức hợp. Vậy so với hai nhóm
đầu, nhóm này trong hành vi quyết định
mua đã thể hiện sự quan tâm đến yếu tố
về chất lượng và những tiện ích phục vụ
cho cuộc sống tương đối rõ rệt. Chẳng hạn
nếu những dự án có chủ đầu tư nước ngoài

thì khả năng quyết định mua tăng khoảng
5,953% (giả sử các yếu tố khác không
đổi).

Thứ nhất, đối với chủ đầu tư, nhà quản
lý bất động sản cần hiểu rõ phân khúc thị
trường cho từng loại căn hộ để có chiến
lược tiếp thị sản phẩm hợp lý với từng đối
tượng. Ngoài ra, các dự án cũng phải được
xem xét một cách kỹ lưỡng về các đặc
điểm, mô hình, thiết kế và quản lý nhằm
đáp ứng đúng xu hướng nhu cầu của từng
nhóm khách hàng. Một dự án không thể
phù hợp cho tất cả mọi khách hàng mà tùy
vào mức thu nhập, khả năng chi trả, đặc
điểm công việc, đẳng cấp sống.

Nhóm quyết định mua căn hộ hạng sang:
So với những nhóm khác, nhóm này trong
quyết định mua chịu tác động rất nhiều
yếu tố, đặc biệt là yếu tố vị trí căn hộ như
gần siêu thị, gần bệnh viện, gần sông. Mặt
khác, những yếu tố khác thể hiện sự tiện
ích trong cuộc sống cũng được nhóm này
quan tâm như có khu phức hợp. Một phát
hiện khá thú vị là yếu tố giá cả và yếu tố
chính sách (biến vay) không ảnh hưởng
đến quyết định mua trong nhóm này. Bởi
vì những người quyết định mua loại căn
hộ hạng sang thường là những người có

thu nhập rất cao, kéo theo mức sống và
tiêu chuẩn sống cũng khá cao. Do vậy,
điều quan tâm khi quyết định mua là vấn
đề chất lượng, tiện ích căn hộ sao cho đảm
bảo cuộc sống thật sự có ý nghĩa.

Thứ hai, trong mỗi nhóm phân khúc,
người làm công tác tiếp thị cần lựa chọn
khách hàng mục tiêu, tìm hiểu những nhu
cầu, mong muốn của nhóm này mà chủ
đầu tư cần phải đáp ứng.

5. Kết luận

Tương tự như những nghiên cứu khác,
nghiên cứu này vẫn còn tồn tại một số hạn
chế nhất định mà nghiên cứu trong tương
lai cần phải khắc phục.

Kết quả nghiên cứu những yếu tố tác động
đến quyết định mua căn hộ tại TP. HCM

32

bằng phương pháp định lượng, phân tích
bằng mô hình logit thứ bậc đã cho thấy
quyết định mua đối với mỗi phân loại căn
hộ khác nhau chịu ảnh hưởng bởi những
yếu tố khác nhau. Để phát triển thị trường
căn hộ hiệu quả, bài viết đề xuất một vài

giải pháp sau:

Thứ ba, những nội dung cần truyền thông
nên ngắn gọn, rõ ràng, tập trung vào nhu
cầu, mong muốn của từng đối tượng. Đối
với nhóm quyết định mua căn hộ bình dân
và trung cấp cần truyền thông mạnh mẽ về
giá. Ngược lại, nhóm quyết định mua căn
hộ cao cấp và hạng sang cần truyền thông
về các dịch vụ tiện ích. Đây là mấu chốt
tác động đến quyết định mua căn hộ tại dự
án.
6. Hạn chế nghiên cứu

Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 2019


NGUYỄN QUYẾT

Thứ nhất, quyết định mua căn hộ trên thị
trường bao gồm quyết định của nhà đầu

tư và những người mua để ở nhưng trong
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 .
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
.
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 />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 multiparticipation. Journal of Competition Law & Economics, 1(2), 339-354.

tiếp theo trang 33

nghiên cứu này chưa tách biệt hai nhóm để
phân tích, do đó chưa thấy được sự khác
biệt trong quyết định của hai đối tượng
này.
Thứ hai, số liệu sử dụng phân tích là dữ
liệu thứ cấp, do đó chưa lượng hóa đầy
đủ các biến thuộc về nhân khẩu học của
người mua. Mặt khác, quan hệ kinh tế đa
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.

Thứ ba, về mặt thống kê, cỡ mẫu nghiên
cứu đã đảm bảo tính đại diện nhưng so với
thực tế vẫn còn khá bé, dẫn đến kết quả
mô hình nghiên cứu có thể bị thiên lệch.
Vấn đề này đã gợi ra một hướng nghiên
cứu trong tương lai với cỡ mẫu lớn hơn,
kỳ vọng sẽ giải quyết những hạn chế trên
một cách thấu đáo, đầy đủ và hoàn thiện
hơn. ■

Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng

47