TCTC Online - Các phương pháp định giá đất truyền thống đang được áp dụng phổ biến ở Việt Nam hiện nay đã và đang góp phần không nhỏ vào những thành công trong công tác định giá đất cá biệt. Tuy nhiên, trong trường hợp định giá đất hàng loạt cho cả khu vực, cả thành phố… thì các phương pháp truyền thống trở nên kém hiệu quả, một số ước tính mang nặng cảm tính. Khắc phục các hạn chế trên, bài viết nghiên cứu và đề xuất giải pháp định giá đất hàng loạt bằng phương pháp phân tích hồi qui với mục tiêu dự báo giá đất cho khu vực nghiên cứu từ dữ liệu mẫu với độ tin cậy cao và có tính khoa học.
1. Các phương pháp định giá đất hiện nay Phương pháp xác định giá đất phổ biến nhất hiện nay là ước lượng giá trị thị trường, trên thế giới tồn tại hai xu hướng định giá: (i) phương pháp truyền thống chủ yếu sử dụng để định giá các mảnh đất cá biệt gồm có phương pháp so sánh trực tiếp, phương pháp chi phí, phương pháp thu nhập, phương pháp thặng dư, phương pháp chiết trừ; (ii) phương pháp định giá hàng loạt trên cơ sở dữ liệu thống kê thông tin giá đất và sự hỗ trợ của máy tính thông qua kỹ thuật phân tích thống kê. 1.1 Các phương pháp truyền thống - Phương pháp so sánh trực tiếp: là phương pháp xác định giá đất dựa trên cơ sở phân tích mức giá của thửa đất tương tự với thửa đất cần định giá đã giao dịch thành công hoặc đang giao dịch trên thị trường vào thời điểm định giá hoặc gần với thời điểm định giá để ước tính giá trị thị trường của thửa đất cần định giá. Phương pháp này đơn giản, phổ biến, dễ áp dụng nhưng không có mô hình và công thức nhất định nên kết quả định giá còn tuỳ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm và kiến thức của người định giá. - Phương pháp chi phí: là phương pháp thẩm định giá dựa trên cơ sở chi phí tạo ra tài sản tương tự tài sản cần thẩm định giá để xác định giá trị thị trường của tài sản cần thẩm định giá. Phương pháp này được sử dụng khi không có các bằng chứng thị trường thích hợp để so sánh, đất đai ít có sự thay đổi về chủ sở hữu và thiếu cơ sở dự báo trong tương lai. Tuy nhiên, phương pháp này khó thực hiện, người thẩm định giá phải có kiến thức và kinh nghiệm về xây dựng, về giá thành xây dựng. - Phương pháp thu nhập: là phương pháp thẩm định giá dựa trên cơ sở chuyển đổi các dòng thu nhập ròng trong tương lai có thể nhận được từ việc khai thác đất đai thành giá trị hiện tại của đất để ước tính giá trị thị trường của đất cần thẩm định giá. Phương pháp này phù hợp khi dùng để định giá đối với đất đai có thu lợi. Tuy nhiên, hạn chế đáng kể nhất của phương pháp này là thu nhập nhận được trên không gian lãnh thổ đó là tổng hòa của bốn yếu tố: đất đai, lao động, vốn và quản lý chứ không chỉ đơn thuần do đất đai mang lại. Phương pháp thu nhập không tách rời được ba yếu tố kia ra khỏi khả năng sinh lợi của tự bản thân đất đai, ngoài ra kết quả còn phụ thuộc vào tỷ suất chiết khấu, đây là yếu tố rất khó xác định chính xác. - Phương pháp thặng dư là phương pháp thẩm định giá mà giá trị thị trường của đất cần thẩm định giá được xác định căn cứ vào giá trị vốn hiện có bằng cách lấy giá trị ước tính của sự phát triển giả định của đất đai, trừ đi tất cả các chi phí phát sinh để tạo ra sự phát triển đó. Phương pháp thặng dư được áp dụng để đánh giá giá trị đất có tiềm năng phát triển.Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là mọi ước tính về chi phí và giá bán có thể bị thay đổi tuỳ theo các điều kiện của thị trường trong tương lai. - Phương pháp chiết trừ: là phương pháp xác định giá đất của những mảnh đất có tài sản gắn liền với đất, được tính bằng cách loại trừ phần giá trị tài sản gắn liền với đất ra khỏi tổng giá trị BĐS. Phương pháp này được áp dụng để xác định giá đất của thửa đất có tài sản gắn liền với đất trong trường hợp không có đủ dữ liệu về giá thị trường của các thửa đất trống tương tự, trong khi lại có thể thu thập được dữ liệu về giá thị trường của các thửa đất có tài sản gắn liền với đất tương tự với thửa đất cần xác định giá. Theo phương pháp này kết quả định giá cũng mang ý chí chủ quan của người định giá, bên cạnh đó việc ước tính giá trị tài sản gắn liền với đất đòi hỏi kinh nghiệm và kiến thức của giám định viên. 1.2 Phương pháp định giá hàng loạt Phương pháp này được thực hiện với sự trợ giúp của hệ thống thông tin đất đai ở dạng dữ liệu cơ sở, thông qua nhiều kỹ thuật phân tích hồi qui khác nhau trên cơ sở thiết lập mối quan hệ giữa giá trị của đất đai với các đặc tính riêng của đất. Đây là phương pháp khách quan và có độ tin cậy cao do kết quả định giá dựa trên cơ sở hồi qui của tất cả các dữ liệu mẫu nghiên cứu. Tuy nhiên, kỹ thuật phân tích hồi qui đòi hỏi dữ liệu phức tạp và phải được cập nhật thường xuyên, độ tin cậy của việc định giá phụ thuộc vào chất lượng của bộ dữ liệu. 2. Ứng dụng mô hình Decision Tree trong định giá đất đai Trong phạm vi bài nghiên cứu này, tác giả giới thiệu mô hình Decision Tree với sự hỗ trợ của phần mềm phân tích thống kê chuyên dụng DTREG [1] nhằm mô tả mối liên hệ giữa các biến tác động đến giá đất và dự đoán giá trị của đất cho toàn thị trường từ mẫu nghiên cứu trong trường hợp xác định giá đất hàng loạt. Phương pháp định giá đất hàng loạt được tiến hành thông qua các bước sau: Bước 1, thu thập dữ liệu: Thực hiện điều tra, khảo sát giá trị thị trường mua, bán, chuyển nhượng đất đai, BĐS tại khu vực nghiên cứu hoặc sử dụng dữ liệu lưu trữ về các giao dịch chuyển nhượng trên thị trường. Bước 2, xác định các cực vị thế (đơn cực hay đa cực): Căn cứ xác định cực vị thế là dựa vào tình hình kinh tế, xã hội của khu vực nghiên cứu và tham khảo thêm ý kiến chuyên gia, nhà làm chính sách, qui hoạch đất đai… Sau đó vạch ra các vùng vị thế và hiệu chỉnh các khoảng cách vị thế Bước 3, phân tích các biến số ảnh hưởng đến giá đất. Bước 4, ứng dụng mô hình Decision Tree: Dự báo giá đất từ mẫu nghiên cứu cho tổng thể thị trường. 2.1 Dữ liệu nghiên cứu và chọn biến cho mô hình Dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong quá trình điều tra, phỏng vấn trực tiếp các hộ gia đình (là đối tượng chuyển nhượng hoặc nhận chuyển nhượng BĐS), thông tin thu thập theo mẫu phiếu điều tra được lập sẵn. Do điều kiện Việt Nam hiện nay chưa có nguồn dữ liệu lưu trữ về các giao dịch mua bán, chuyển nhượng đất đai, BĐS trên thị trường, nên tác giả chọn Thành phố Hồ Chí Minh làm khu vực nghiên cứu thí điểm, trong đó chọn 4 Quận có “vị thế” khác nhau để điều tra, khảo sát và xây dựng mô hình hồi qui, đó là: Quận 1, Quận 3, Quận Bình Thạnh và Quận Gò Vấp. Nguồn thông tin được sự hỗ trợ bởi các sàn giao dịch BĐS tại TP. Hồ Chí Minh, các trung tâm môi giới BĐS, hệ thống mạng internet, các báo… và đến điều tra trực tiếp nơi có BĐS giao dịch, trong đó ưu tiên các BĐS đã giao dịch thành công. Thời điểm giao dịch trong khoảng thời gian từ tháng 01/2011 đến tháng 03/2011. Kết quả điều tra có được thông qua quá trình phân tích, xử lý, sàng lọc và chấp nhận 387 mẫu, mỗi mẫu ứng với một BĐS cụ thể. Đa số các mẫu điều tra được thực hiện ở ví trí hẻm, cụ thể: 116 mẫu mặt tiền đường, 45 mẫu hẻm cấp 1, 163 mẫu hẻm cấp 2, 46 mẫu hẻm cấp 3 và 17 mẫu hẻm cấp 4. Các biến được xác định sử dụng trong mô hình Decision Tree như sau: [2] Biến mục tiêu (biến phụ thuộc):
Các biến dự báo (biến độc lập):
2.2 Phân tích mô hình Decision Tree giá đất/m2 Chạy mô hình Decision Tree với 387 mẫu, 01 biến mục tiêu, 15 biến dự báo được phân thành 18 tầng, 77 nhóm và gồm có 155 node. Kết quả mô hình cho thấy, hệ số xác định điều chỉnh (Adjusted R-squared) R2 là 0.811 (81,1%) thể hiện độ thích hợp và khả năng dự báo của mô hình Decision Tree khá cao, có nghĩa 81,1% biến thiên của giá đất sẽ được giải thích bởi các yếu tố là các biến dự báo đã được chọn đưa vào mô hình, hay nói cách khác 81,1% giá cả thị trường của đấtđược dự báo bởi mô hình. Mức độ quan trọng của các biến được tính toán, dựa trên các yếu tố đó trong các phép tách chính và phép tách thay thế khi xây dựng mô hình cây. Phép tách chính là phép tách được thể hiện trên cây, phép tách thay thế là phép tách được sử dụng đối với những dòng dữ liệu có giá trị rỗng đối với thuộc tính được chọn làm phép tách chính trong node đang được tách. Các biến Mức độ quan trọng của biến KCTP(phut) 100.000 VTKV 61.595 VI TRI 47.386 MTKD 44.482 NGHE NGHIEP 36.241 KCQ(phut) 24.876 CR DUONG 18.644 MDGT 6.586 AN NINH 5.647 KCMT 4.115 LOAI HEM 3.730 CR HEM 1.635 MTST 0.906 PL 0.534 KC DUONG 0.013 Theo đó, biến khoảng cách đến trung tâm thành phố có ảnh hưởng lớn nhất đến giá đất, ứng với mức độ ảnh hưởng 100%; tiếp theo là các biến vị trí khu vực 61.595%; vị trí đất 47.386%; môi trường kinh doanh 44.482%. 3. Một số hàm ý từ kết quả nghiên cứu Mục tiêu của bài nghiên cứu là xây dựng mô hình Decision Tree giá đất/m2, từ dữ liệu mẫu thông qua quá trình phân tích hồi qui để làm cơ sở dự báo giá đất cho tổng thể cả vùng nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu giúp các nhà định giá đất, đặc biệt là làm cơ sở cho việc xây dựng bảng giá đất ban hành hàng năm của ủy ban nhân dân cấp tỉnh sát với giá thị trường giao dịch của đất đai; làm căn cứ tính thuế, tính tiền giao đất, cho thuê đất… và các nghĩa vụ tài chính khác. Việc công bố bảng giá đất hàng năm sát với giá thị trường là góp phần nâng cao hiệu quả của công tác quản lý Nhà nước về đất đai, giúp cho các nhà quản lý thị trường BĐS nói chung và quản lý giá đất nói riêng có cái nhìn tổng quan hơn về giá thị trường để có chính sách điều chỉnh cho phù hợp. Ngoài ra kết quả định giá đất còn phục vụ cho các mục đích thị trường như chuyển nhượng, chuyển đổi, bồi thường thiệt hại, thế chấp vay vốn, thanh lý tài sản, đấu giá tài sản... Bên cạnh đó, có thể tiếp tục nghiên cứu phát triển các ứng dụng khác từ mô hình như:
Tuy nhiên, mô hình cũng còn một số hạn chế:
Với những hạn chế trên, để mô hình giá đất được sử dụng hiệu quả, phổ biến và có độ tin cậy cao, cần thiết phải xây dựng một ngân hàng dữ liệu để thu thập thông tin về đất đai, BĐS một cách đầy đủ, chính xác, có độ tin cậy và điều này góp phần tiết kiệm thời gian, chi phí cho định giá viên. Tóm lại, đối với thị trường BĐS chưa trưởng thành như Việt Nam, phát triển các phương pháp tiếp cận mới cần phải kết hợp với những nỗ lực truyền thông để giải thích cách vận hành của hệ thống đối với các chủ thể có liên quan. Việc thẩm định hàng loạt có lợi thế về mục tiêu, tính kinh tế, qui mô và khả năng cập nhật các giá trị giao dịch thường xuyên. Tuy nhiên, việc áp dụng phương pháp này đòi hỏi một chi phí ban đầu cao và đội ngũ nhân viên chuyên môn, đây là điều khó đáp ứng ngay cả ở các nước phát triển với thị trường BĐS trưởng thành, nên khó khăn hơn đối với các nước đang phát triển và đang trong giai đoạn chuyển tiếp kinh tế như Việt Nam. Vì vậy, phải thiết lập lộ trình và xây dựng hệ thống thông tin dữ liệu đầy đủ nhằm phục vụ cho quá trình thẩm định giá đất. Tài liệu tham khảo
|
ThS. Nguyễn Thị Mỹ Linh Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh |
