Đề tài Các yếu tố ảnh hưởng đến giá phòng trọ cho sinh viên ở khu vực làng Đại học Linh Trung – Thủ Đức

MỤC LỤC Phần 1: LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 2 Phần 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 3 Phần 3: SỐ LIỆU 5 3.1. Phạm vi thu thập số liệu 5 3.2. Nguồn số liệu 5 3.3. Số liệu 5 Phần 4:PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT 8 Kiểm định t - test: 10 Kiểm định F – test 10 Phần 5:KẾT LUẬN 13 5.1. Mô hình tối ưu 13 5.2. Ý nghĩa kinh tế của mô hình 13 5.3. Kiến nghị 13 5.4. Ứng dụng mô hình 13 Phần 1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Hằng năm, vào mỗi độ khai trường, hàng ngàn lượt sinh viên đổ về các thành phố lớn để học tập. Cùng với nỗi lo cơm áo, học hành thì chỗ trọ cũng là một vấn đề nan giải của sinh viên xa nhà. Riêng tại khu vực làng Đại học Linh Trung – Thủ Đức, kí túc xá chỉ đáp ứng được khoảng 9.000 chỗ ở cho sinh viên. Số sinh viên còn lại phải đi tìm nhà trọ ở ngoài. Trong đó, khu trọ ở làng Đại học Linh Trung – Thủ Đức là một trong những sự lựa chọn của sinh viên các trường đại học ở khu vực này. Nhắc đến nhà trọ cho sinh viên, chúng ta thường nghĩ đến những khu nhà trọ chật chội, ngột ngạt nằm sâu trong các hẻm giữa lòng thành phố phồn hoa. Gần đây, tuy các chủ nhà trọ đã có sự quan tâm hơn đến chất lượng phòng trọ của mình như phòng ở rộng hơn, thoáng mát hơn và còn quan tâm hơn đến các dịch vụ hỗ trợ học tập cho sinh viên như kết nối mạng Internet… Vậy làm thế nào để xác định những yếu tố nào ảnh hường đến giá phòng trọ ở khu vực này và mức đọ tác động của chúng như thế nào và làm cách nào để những sinh viên lần đầu đi thuê phòng trọ ở khu vực này có thể dự tính được mức giá thuê phòng… Đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến giá phòng trọ cho sinh viên ở khu vực làng Đại học Linh Trung – Thủ Đức” của nhóm mong muốn giải quyết những vấn đề trên. Phần 2 CƠ SỞ LÝ LUẬN Như chúng ta đã biết, giá cả là một trong những vấn đề nhạy cảm và để xác định giá một tài sản đó là một yếu tố không dễ. Và vấn đề giá phòng trọ như đã nói ở trên rất được sinh viên quan tâm và nhất là sinh viên ở khu vực làng Đại học Quốc Gia – Linh Trung – Thủ Đức. Khi nghiên cứu vấn đề này, dựa trên cơ sở các lý thuyết hành vi người tiêu dùng và chi phí lợi ích của người cung ứng chúng tôi đã đưa ra những biến ảnh hưởng tới giá phòng trọ. Bên cạnh đó, để không làm mất đi tính thực tiễn và vì mỗi khu nhà trọ ở một nơi lại có những đặc tính riêng nên chúng tôi sau khi đã nghiên cứu, đến một số phòng trọ đã rút ra được một số yếu tố sau: Trước khi đề cập đến giá phòng khu vực làng Đại học Thủ đức, chúng tôi sẽ nói về các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà trọ nói chung. Đó là: Diện tích: diện tích càng rộng, giá càng cao hơn. Đây là điều dễ hiểu bởi không gian càng rộng thì chúng ta càng thấy dễ chịu hơn, thoáng hơn, thoải mái hơn và dĩ nhiên chi phí xây dựng cao hơn. Số người trong phòng: sự gia tăng số người sẽ dẫn tới gia tăng giá cả hoặc không. Điều này phụ thuộc vào cảm nhận chủ quan của người cho thuê. Đặc điểm vị trí: trong ngõ hẻm hay ở ngoài mặt đường. Khoảng cách so với trung tâm Thành phố: một điều chúng ta dễ nhận thấy là giá phòng ở các quận 1, quận 3, hay quận 10… đó là những nơi có mức sống cao và nhộn nhịp thì giá cả bao giờ cũng cao hơn những vùng xa xôi như thủ đức, quận 2… Ngập nước hay không: ở Thành phố Hồ Chí Minh việc triều cường hay ngập nước do mưa ở vùng trũng xảy ra là không phải ít, nó gây trở ngại cho việc đi lại. Do đó việc lựa chọn chỗ khô ráo là điều cần thiết. An ninh: như tình hình trộm cắp, nghiện hút, mại dâm, ma túy… Tuy nhiên với đề tài chỉ trong phạm vi làng Đại học Quốc Gia – Linh Trung – Thủ Đức, do vậy mà khi lựa chọn biến chúng tôi chỉ chọn những biến đặc trưng, và ảnh hưởng rõ ràng nhất ở khu vực này. Vì chỉ xét trong có một khu vực nhỏ nên về khoảng cách so với trung tâm thành phố là như nhau, không khác nhau giữa các phòng trọ. Vì thế mà nó không có ý nghĩa giải thích trong trường hợp này. Về đặc điểm vị trí : theo thực tế mà nhóm chúng tôi quan sát thấy là hầu hết các khu nhà tọ đều nằm trong ngõ hẻm ( không có sự khác biệt. Về vấn đề ngập nước: địa hình như nhau nên chẳng có gì đặc trưng. Sau khi đã xem xong, chúng tôi quyết định đi đến nghiên cứu các biến sau: Thứ nhất, SQUARE (m2) là diện tích phòng trọ. Đây là biến quan trọng ảnh hưởng lớn tới giá phòng (điều này hầu như ai cũng biết). Kỳ vọng mang dấu dương (+). Thứ hai, NUMBER (người) là số người thuê phòng đó. Kinh nghiệm tìm hiểu thông tin về giá nhà trọ của nhóm, nhóm nhận thấy rằng số người ở trọ càng đông thì giá càng cao. Kỳ vọng dấu dương (+). Thứ ba, INCR (biến dummy) phòng trọ có tăng giá khi tăng người ở hay không; INCR=1: phòng tăng giá khi tăng người ở, INCR=0: phòng không tăng giá khi tăng người ở (khoán phòng cho người trọ, người cho thuê không quan tâm đến số người ở thêm trong phòng sau khi đã cho thuê trọ). Kỳ vọng dấu dương (+). Thứ tư, TIME (phút) là thời gian đi bộ từ chỗ trọ đến trường đại học gần nhất. Chỗ trọ của chúng ta càng gần các trường thì giá càng cao vì lúc đó họ nghĩ là chúng ta đi học sẽ thuận lợi hơn, dù có thể xa trường của chúng ta. Kỳ vọng dấu âm (-). Thứ năm, SAFE (đo theo mức độ) là an ninh khu trọ. Các mức độ được quy ra thang điểm như sau: rất tệ (1điểm); tệ (2 điểm); bình thường (3 điểm); tốt (4 điểm); rất tốt ( 5 điểm). Do các phòng trọ tại làng Đại học có điểm chung là: hầu hết mỗi phòng đều có nhà vệ sinh, do vậy chúng tôi khônng đưa biến này vào mô hình. Giá điện, nước, mạng internet cùng nột số dịch vụ khác được trả hàng tháng, không tính vào giá phòng, do vậy chúng tôi không đưa các biến này vào mô hình. Biến được giải thích là PRICE (VNĐ): giá phòng trọ. Phần 3 SỐ LIỆU 3.1. Phạm vi thu thập số liệu Số liệu được thu thập tại khu vực làng Đại học – Linh Trung – Thủ Đức trong tháng 5/2009. 3.2. Nguồn số liệu Nhóm đã tiến hành điều tra số liệu tại các dãy nhà trọ cho sinh viên ở khu vực làng Đại học – Linh Trung – Thủ Đức. 3.3. Số liệu STT  PRICE  SQUARE  NUMB  INCR  TIME  SAFE   1  1000000  36  5  1  5  4   2  800000  24  4  0  5  4   3  600000  9  2  0  2  4   4  800000  22.75  3  1  3  2   5  700000  12  3  0  5  3   6  600000  11.25  3  1  5  1   7  750000  15  3  1  5  2   8  750000  12  3  1  10  3   9  600000  6  1  0  1  4   10  700000  20  4  0  15  4   11  600000  14  3  0  10  1   12  500000  10  2  1  15  2   13  300000  8.64  1  1  10  3   14  600000  18  2  0  5  1   15  400000  25  2  1  5  3   16  400000  12  1  1  5  3   17  450000  20  2  1  3  3   18  700000  16  3  1  5  3   19  750000  30  4  1  10  5   20  700000  30  3  1  15  3   21  450000  12  1  0  5  1   22  500000  12  2  0  5  1   23  700000  15  3  0  5  4   24  400000  16  2  0  10  3   25  800000  15  3  0  5  3   26  450000  10  2  1  3  2   27  1100000  30  4  0  10  4   28  1600000  40  7  0  10  4   29  600000  10  2  0  5  5   30  800000  12  3  1  2  3   31  800000  12  3  1  5  3   32  1000000  20  3  0  5  3   33  750000  12  2  1  3  4   34  700000  9  3  0  15  4   35  500000  13  3  0  5  1   36  500000  15  2  0  5  2   37  600000  9  3  1  10  2   38  300000  15  2  1  10  1   39  500000  16  3  0  3  2   40  500000  5  2  0  5  3   41  250000  5  2  0  4  2   42  400000  9  2  0  3  4   43  650000  24  4  1  10  3   44  600000  14  3  0  5  4   45  400000  16  1  1  5  4   46  1200000  12  4  0  10  3   47  500000  24  2  0  7  4   48  350000  16  2  0  5  2   49  300000  12  1  1  5  1   50  400000  10  1  0  10  3   51  600000  24  2  1  5  2   52  450000  10  3  0  10  3   53  600000  14  2  1  10  3   54  700000  22.5  2  0  10  2   55  600000  12  3  0  5  4   56  500000  14  2  1  5  3   57  300000  12  2  0  10  4   58  400000  30  2  0  5  3   59  700000  22  4  0  5  2   60  800000  12  5  0  3  3   61  600000  12  2  1  10  5   62  600000  16  2  0  5  2   63  500000  12  2  1  10  1   64  400000  16  3  0  10  3   65  600000  12  2  1  15  4   66  700000  18  4  1  10  3   67  700000  12  4  0  15  3   68  600000  10  3  1  10  3   69  650000  12  4  1  15  2   70  750000  12  4  1  5  3   71  600000  18  4  0  7  1   72  300000  10  1  0  10  3   73  500000  20  2  0  15  2   74  500000  20  1  0  5  3   75  600000  9.6  3  1  10  3   76  600000  18  2  0  10  3   77  600000  17.5  2  0  25  3   78  600000  22.5  3  1  5  2   79  600000  17.5  2  0  5  3   80  600000  17.5  2  0  25  3   81  700000  11.88  3  0  15  5   82  700000  16.8  2  0  5  4   83  700000  21.5  2  0  15  3   84  750000  18  4  1  5  1   85  750000  18  4  1  5  1   86  800000  19.125  3  1  15  4   87  800000  13  4  1  15  2   88  1000000  21  4  1  2  3   Phần 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT Mô hình nghiên cứu bao gồm các biến: Các biến đưa vào mô hình bao gồm: ký hiệu của các biến đã đề cập: PRICE: giá 1 phòng trọ dành cho sinh viên SQUARE: diện tích 1 phòng trọ NUMB: số người ở trong 1 phòng trọ INCR (biến dummy): phòng trọ có tăng giá khi tăng người ở hay không; INCR=1: phòng tăng giá khi tăng người ở, INCR=0: phòng không tăng giá khi tăng người ở. TIME: thời gian từ nơi trọ đến trường đại học, cao đẳng, trung cấp, dạy nghề… gần nhất SAFE: an ninh Mô hình dự kiến: PRICE=  β1  +β2 SQUARE  +β3 NUMB  +β4 INCR  +β5 TIME  +β6 SAFE  + ε     (+)  (+)  (+)  (-)  (+)    Nhóm điều tra 88 mẫu, nhóm sử dụng 80 mẫu để ước lượng mô hình, kết quả ước lượng thể hiện trong mô hình sau: Dependent Variable: PRICE     Method: Least Squares     Date: 05/20/09 Time: 01:44     Sample: 1 80      Included observations: 80                 Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.                 C  101194.5  60653.76  1.668396  0.0995   SQUARE  4419.999  2488.420  1.776227  0.0798   NUMB  134288.2  15739.88  8.531715  0.0000   INCR  1689.472  30067.85  0.056189  0.9553   TIME  -1969.549  3516.933  -0.560019  0.5772   SAFE  34191.44  14439.21  2.367958  0.0205               R-squared  0.635209      Mean dependent var  610625.0   Adjusted R-squared  0.610561      S.D. dependent var  212979.7   S.E. of regression  132910.2      Akaike info criterion  26.50477   Sum squared resid  1.31E+12      Schwarz criterion  26.68343   Log likelihood  -1054.191      F-statistic  25.77113   Durbin-Watson stat  1.581559      Prob(F-statistic)  0.000000               Kết quả ước lượng được tóm tắt lại như sau: PRICE = 101194* + 4415SQUARE* + 134288NUMB*** + 1689INCR (60653.76) (2488.420) (15739.88) (30067.85) - 1970TIME + 34191SAFE** (3516.933) (14439.21) N = 80, Adjusted R2 = 61%, AIC = 26.5, SW = 26.68% Chú thích: * là ở mức ý nghĩa 10%, ** là ở mức ý nghĩa 5%, *** là ở mức ý nghĩa 1%. Số trong ngoặc là standard error Các dấu của các hệ số ước lượng phù hợp với kỳ vọng ban đầu. (Nhóm cho chạy thử một số mô hình các cặp biến trong mô hình ở một số dạng hàm, nhóm nhận thấy các biến này độc lập với nhau, không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến của mô hình). Kiểm định t - test: Kiểm định giả thiết: H0: (1 = 0 vs H1: (1 ≠ 0 Ta thấy, p – value = 0.0995 < 0.1, do đó, RH0 tức là (1 có ya nghĩa giải ythích cho mô hình. Tương tự, ta có thể dễ dàng nhận thấy biến SQUARE, NUMB, SAFE có ý nghĩa giải thích cho mô hình còn 2 biến INCR và biến TIME là không có ý nghĩa giải thích cho mô hình. Tuy nhiên có nên cùng lúc bỏ cả hai biến này đi hay không, ta tiến hành kiểm định F Kiểm định F - test Kiểm định giả thiết H0:
=0 H1: không phải H0 Mô hình có ràng buộc, tức là mô hình đồng thời bỏ đi INCR và TIME có bảng kết xuất như sau: Dependent Variable: PRICE     Method: Least Squares     Date: 05/20/09 Time: 02:00     Sample: 1 80      Included observations: 80                 Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.                 C  91748.62  55341.02  1.657877  0.1015   SQUARE  4416.844  2457.232  1.797488  0.0762   NUMB  133412.4  15483.69  8.616316  0.0000   SAFE  33257.98  14161.24  2.348522  0.0214               R-squared  0.633654      Mean dependent var  610625.0   Adjusted R-squared  0.619193      S.D. dependent var  212979.7   S.E. of regression  131428.8      Akaike info criterion  26.45902   Sum squared resid  1.31E+12      Schwarz criterion  26.57813   Log likelihood  -1054.361      F-statistic  43.81812   Durbin-Watson stat  1.577444      Prob(F-statistic)  0.000000               Ta có: ESSU = 1.31x1012, ESSR = 1.31x1012, số biến ràng buộc: J=2, số bậc tự do: N – K=74 Ta có
Kiểm định ở mức ý nghĩa 5%. Giá trị tra bảng: F0.05(2,74)=3.12 . Vì vậy, không thể bác bỏ giả thuyết H0, và quyết định loại ICNR và TIME ra khỏi mô hình. Các biến trên bảng trên đều có ý nghĩa, vậy ta có mô hình cuối cùng như sau: PRICE =  91748.62  +4416.844SQUARE  +133412.4NUMB    (55341.02)  (2457.232)  (15483.69)     + 33257.98 SAFE      (14161.24)    Phần 5 KẾT LUẬN 5.1. Mô hình tối ưu PRICE =  91748.62  +4416.844SQUARE  +133412.4NUMB    (55341.02)  (2457.232)  (15483.69)     + 33257.98 SAFE      (14161.24)    5.2. Ý nghĩa kinh tế của mô hình Với các yếu tố khác không đổi, nếu diện tích tăng lên 1 m2 thì giá phòng trọ tăng thêm 4417 ngàn đồng. Với các yếu tố khác không đổi, nếu tăng thêm một người, giá phòng trọ tăng thêm 133412 ngàn đồng. Với các yếu tố khác không đổi, nếu an tăng lên 1 đơn vị thì giá phòng trọ tăng lên 33258 ngàn đồng. 5.3. Ứng dụng mô hình Với mô hình này, chúng ta có thể xây dựng biểu giá phòng trọ của khu vực Làng Đại học – Linh Trung – Thủ Đức. Trong đó, giá phòng trọ được xếp hạng theo mức độ từ thấp đến cao cùng với các tiêu chuẩn: diện tích, số người ở tối đa cho phép, thời gian đi bộ đến một trường đại học gần nhất, và mức độ an ninh do chính người ở trọ đánh giá. Biểu giá này sẽ do trung tâm hỗ trợ sinh viên cung cấp miễn phí cho sinh viên, nhất là sinh viên năm nhất. Việc làm này nhằm ngăn chặn tình trạng các chủ phòng trọ lợi dụng sinh viên năm nhất còn bỡ ngỡ, lạ lẫm trước môi trường mới nâng giá phòng trọ lên một cách bất hợp lý. Các sinh viên có thể chiếu những nhu cầu mong muốn của mình vào bảng này để tìm ra được căn phòng phù hợp với nhu cầu cũng như khả năng chi trả của mình. 5.4. Kiến nghị Từ kết quả nghiên cứu giá phòng trọ của khu vực Làng Đại học – Linh Trung – Thủ Đức,với 37.5% số người được hỏi cho rằng giá phòng trọ như vậy là chưa hợp lý, chúng tôi có một số kiến nghị sau: Một số phòng trọ hiện nay không đáp ứng được những tiêu chuẩn cần thiết như: diện tích trên một người ở. Đơn cử, trong quá trình đi điều tra, chúng tôi thấy có phòng 2 người ở trong một căn phòng rộng 5 m2. Do vậy, yêu cầu đặt ra là: cần phải có một tổ chức đề ra những tiêu chuẩn chung cho các chủ nhà trọ và bắt buộc họ thực hiện theo. Nếu vi phạm sẽ bị chính quyền địa phương xử lý. Về an ninh, trật tự. Nhìn chung những người được hỏi cho rằng các vụ mất trộm xe máy, điện thoại di động, áo quần, giày dép… thường xuyên xảy ra ở khu trọ của mình. Vấn đề chỉ là ai cẩn trọng hơn và có thể nói là may mắn hơn những người khác thì chưa bị mất mà thôi. Do đó, cần tăng cường đội ngũ tuần tra ban đêm. Đội ngũ này có thể bao gồm công an, dân quân, sinh viên tình nguyện… Đội ngũ này làm việc theo ca và thay nhau tuần tra tại những điểm nóng về tệ nạn trộm cắp tại khu vực này. Bên cạnh đó, cần lắp đặt thêm hệ thống đèn đường, đặc biệt là khu vực gần nhà điều hành Đại học Quốc Gia Thành phố Hồ Chí Minh và trường Đại học Thể dục thể thao.