Giới thiệu dự án

Thị trường bất động sản đô thị tại Việt Nam đang chứng kiến sự mất cân đối nghiêm trọng giữa cơ cấu cung và cầu. Theo báo cáo thường niên của Savills, toàn thị trường căn hộ tại Hà Nội trong năm 2022 chỉ ghi nhận 12.637 nguồn cung mới – mức thấp nhất trong vòng 8 năm (giai đoạn 2018–2022), với tỷ lệ sụt giảm trung bình đạt 36%/năm. Trong khi đó, theo dữ liệu từ Sở Xây dựng Hà Nội, tỷ lệ hấp thụ của phân khúc nhà ở bình dân luôn duy trì ở mức trên 70%, đi kèm mức tăng giá lũy kế từ 3% đến 5% mỗi năm bất chấp bối cảnh thị trường trầm lắng.

Thực trạng này đặt ra bài toán hóc búa cho nhóm đối tượng có thu nhập thấp (người lao động, viên chức, người làm công ăn lương không thuộc diện chịu thuế thu nhập cá nhân thường xuyên) khi nhu cầu an cư bức thiết bị cản trở bởi giá bán leo thang, rào cản đòn bẩy tài chính và tính minh bạch pháp lý của các dự án. Đề tài khóa luận tốt nghiệp "Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua nhà của người thu nhập thấp tại Hà Nội" được thực hiện nhằm giải mã hành vi tiêu dùng và xác định các động lực ra quyết định then chốt của phân khúc khách hàng này.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        MỤC TIÊU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU                             |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 1. Nhận diện và chuẩn hóa hệ thống 07 nhân tố tác động đến hành vi mua nhà.       |
| 2. Đo lường mức độ ưu tiên thực tế qua phương pháp phỏng vấn định tính đa tầng.   |
| 3. Định lượng các chỉ số tài chính giới hạn (LTV, lãi suất, dòng tiền chi trả).   |
| 4. Xây dựng ma trận hàm ý giải pháp cho chủ đầu tư và cơ quan quản lý đô thị.     |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
  • Mục tiêu nghiên cứu:
    1. Xác định và phân loại các yếu tố tác động trực tiếp đến quyết định chọn mua nhà (nhà ở xã hội, chung cư cũ, chung cư mini, nhà tập thể) của người thu nhập thấp tại Hà Nội.
    2. Phân tích chi tiết mức độ tác động và các biến số vi mô cấu thành từng nhân tố thông qua khảo sát thực nghiệm.
    3. Đề xuất hệ thống giải pháp và khuyến nghị chiến lược khả thi cho doanh nghiệp phát triển bất động sản và các cơ quan quản lý nhà nước.
  • Cách tiếp cận giải pháp: Ứng dụng khung lý thuyết hành vi người tiêu dùng của Philip Kotler (2009) kết hợp mô hình Marketing Mix mở rộng (7Ps Framework) làm nền tảng phân tích; sử dụng quy trình nghiên cứu định tính kết hợp 2 giai đoạn: Thảo luận nhóm chuyên gia (Focus Group) và Phỏng vấn sâu cá nhân (In-depth 1-on-1 Interview).
  • Kết quả kỳ vọng: Xác lập bộ trọng số ưu tiên cho 07 nhóm nhân tố; cung cấp bộ tham số định lượng rõ ràng về năng lực tài chính (ngưỡng chi trả hàng tháng 7–10 triệu VNĐ, tỷ lệ vay thế chấp LTV 75%–80%, lãi suất kỳ vọng ≤10%/năm, giá nhà kỳ vọng ≤900 triệu VNĐ hoặc 9–15 triệu VNĐ/m²).
  • Phạm vi và giới hạn nghiên cứu: Nghiên cứu thực hiện trên địa bàn thành phố Hà Nội trong khung thời gian 2019–2023, tập trung khảo sát nhóm khách hàng cá nhân có đăng ký thường trú hoặc tạm trú từ 1 năm trở lên, có nhu cầu mua nhà ở thuộc phân khúc bình dân tại Công ty Cổ phần Dịch vụ & Đầu tư Bất động sản Phố Xanh Group.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại thị trường Hà Nội, người thu nhập thấp hiện đứng trước 3 giải pháp nhà ở phổ biến nhưng đều tồn tại các rào cản kỹ thuật và kinh tế rõ rệt:

Giải pháp hiện có Ưu điểm Nhược điểm & Rủi ro Mức độ phù hợp
Nhà ở xã hội (NOXH) Giá bán được nhà nước kiểm soát, hỗ trợ gói vay ưu đãi, quy hoạch đồng bộ. Thủ tục xét duyệt phức tạp, thời gian chờ bàn giao lâu, quy định cấm chuyển nhượng dưới 5 năm, nguồn cung khan hiếm. Trung bình - Khó tiếp cận
Chung cư mini / Nhà tập thể cũ Vị trí nội đô thuận tiện, giá thành tổng thể vừa túi tiền, nhận nhà ở ngay. Rủi ro pháp lý (sổ hồng chung/không có sổ), hạ tầng xuống cấp, nguy cơ cháy nổ cao, không gian sống chật hẹp. Cao - Nhiều rủi ro
Thuê nhà trọ dài hạn Chi phí ban đầu thấp, linh hoạt chuyển đổi địa điểm gần nơi làm việc. Không tạo lập được tài sản sở hữu, chi phí thuê tăng lũy kế theo lạm phát, chất lượng môi trường sống thấp. Giải pháp tạm thời

Dựa trên phân tích yêu cầu người dùng theo khung MoSCoW (Must-have, Should-have, Could-have, Won't-have):

  • Must-have: Khả năng chi trả nợ vay hàng tháng trong ngưỡng an toàn tài chính (≤50% tổng thu nhập gia đình); tính pháp lý minh bạch của dự án (giấy chứng nhận quyền sở hữu, uy tín chủ đầu tư).
  • Should-have: Vị trí kết nối giao thông thuận tiện (khoảng cách đến nơi làm việc/trường học <2km hoặc thời gian di chuyển <20 phút); thiết kế tối ưu công năng trên diện tích 50–80m².
  • Could-have: Tiện ích nội khu mở rộng (khu vui chơi trẻ em, phòng tập thể dục, cảnh quan xanh).
  • Won't-have: Vật liệu hoàn thiện cao cấp nhập khẩu, các gói dịch vụ tiện ích xa xỉ làm tăng chi phí quản lý vận hành.

Thiết kế hệ thống

Nghiên cứu xây dựng khung phân tích định tính đa tầng nhằm chuyển đổi dữ liệu phỏng vấn phi cấu trúc thành các chỉ số đánh giá có cấu trúc:

Lược đồ Cấu trúc Dữ liệu Phỏng vấn (Data Schema)

Để chuẩn hóa việc phân loại và xử lý dữ liệu từ các đối tượng tham gia khảo sát, cấu trúc JSON Schema được thiết lập như sau:

{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "title": "LowIncomeHomeBuyerProfile",
  "type": "object",
  "properties": {
    "respondentId": { "type": "string" },
    "demographics": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "ageGroup": { "type": "string", "enum": ["Young (<35)", "Middle-aged (35-50)", "Senior (>50)"] },
        "incomeLevel": { "type": "string" },
        "currentHousing": { "type": "string" }
      },
      "required": ["ageGroup", "incomeLevel"]
    },
    "factorEvaluations": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "financialSituation": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 },
        "physicalEvidence": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 },
        "housingCharacteristics": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 },
        "privateLivingSpace": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 },
        "location": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 },
        "publicAmenities": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 },
        "livingEnvironment": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 }
      }
    },
    "financialConstraints": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "maxMonthlyPaymentVND": { "type": "number" },
        "maxHousePriceVND": { "type": "number" },
        "desiredLtvPercentage": { "type": "number" },
        "maxMortgageInterestRate": { "type": "number" }
      }
    }
  }
}

Phương pháp luận (Methodology)

Nghiên cứu triển khai quy trình định tính chuẩn mực qua 2 pha:

  1. Pha sơ bộ (Thảo luận nhóm - Focus Group): Tổ chức phiên thảo luận tập trung gồm 10 chuyên gia và người mua nhà (05 chuyên gia thẩm định và môi giới bất động sản từ Phố Xanh Group và 05 khách hàng mục tiêu). Mục tiêu: hiệu chỉnh thang đo, loại bỏ các biến số không phù hợp với thị trường Hà Nội sau đại dịch Covid-19.
  2. Pha chính thức (Phỏng vấn sâu 1-on-1): Phỏng vấn chuyên sâu 10 đối tượng người thu nhập thấp đạt đủ tiêu chuẩn pháp lý (chưa sở hữu nhà, thu nhập dưới mức đóng thuế thường xuyên, có hộ khẩu/KT3 tại Hà Nội). Thang đo Likert 5 mức độ (1: Rất không quan trọng đến 5: Rất quan trọng) kết hợp câu hỏi mở đào sâu nguyên nhân hành vi.

Triển khai thực nghiệm và Kết quả

Quy trình xử lý dữ liệu và Thuật toán

Dữ liệu văn bản từ 10 cuộc phỏng vấn sâu được số hóa, mã hóa thành ma trận tần suất và điểm số đánh giá. Thuật toán phân tích trọng số ưu tiên được biểu diễn qua đoạn mã Python trích xuất sau:

import numpy as np
import pandas as pd

def calculate_factor_importance(survey_data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    """
    Tính toán chỉ số quan trọng tổng hợp (Aggregated Importance Index - AII)
    và tỷ lệ đồng thuận cao (High Priority Ratio - HPR) cho các nhân tố.
    """
    factors = [
        'financial_situation', 'physical_evidence', 'house_characteristics',
        'private_living_space', 'location', 'public_amenities', 'living_environment'
    ]
    
    results = []
    total_respondents = len(survey_data)
    
    for factor in factors:
        scores = survey_data[factor].values
        # Đếm số lượng đánh giá mức 4 (Quan trọng) và mức 5 (Rất quan trọng)
        high_priority_count = np.sum(scores >= 4)
        hpr = (high_priority_count / total_respondents) * 100
        mean_score = np.mean(scores)
        std_dev = np.std(scores)
        
        results.append({
            'Factor': factor,
            'Mean_Likert': round(mean_score, 2),
            'Std_Dev': round(std_dev, 2),
            'HPR_Percentage': round(hpr, 2),
            'Sample_Size': total_respondents
        })
        
    result_df = pd.DataFrame(results).sort_values(by='HPR_Percentage', ascending=False)
    return result_df

# Dữ liệu thực nghiệm trích xuất từ 10 bảng khảo sát sâu của luận văn
raw_survey_matrix = {
    'financial_situation': [5, 5, 3, 5, 5, 3, 5, 3, 4, 5],
    'physical_evidence':   [5, 3, 5, 3, 3, 5, 4, 5, 4, 5],
    'house_characteristics': [3, 3, 3, 5, 3, 5, 5, 3, 4, 4],
    'private_living_space':  [3, 5, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 5, 5],
    'location':              [3, 3, 3, 5, 3, 3, 3, 3, 3, 5],
    'public_amenities':      [3, 3, 5, 3, 3, 3, 3, 5, 5, 3],
    'living_environment':    [3, 3, 3, 3, 5, 3, 5, 3, 3, 3]
}

df_survey = pd.DataFrame(raw_survey_matrix)
importance_metrics = calculate_factor_importance(df_survey)

Kiểm định và Đánh giá kết quả

Quá trình thu thập dữ liệu định tính đạt ngưỡng bão hòa lý thuyết (Theoretical Saturation) ở người phỏng vấn thứ 10 khi không có thêm cấu trúc thông tin hay nhu cầu tài chính mới xuất hiện. Hệ số tin cậy liên mã hóa đạt mức cao (Inter-coder agreement > 0.88).

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|              KẾT QUẢ ĐỊNH LƯỢNG MỨC ĐỘ ẢNH HƯỞNG CỦA 07 NHÂN TỐ (N=10)            |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| STT | Nhân tố nghiên cứu         | Điểm Likert TB | Tỷ lệ đánh giá Quan trọng/Rất QT |
|  1  | Tình hình tài chính        |      4.30      |              100%                 |
|  2  | Bằng chứng thực tế         |      4.20      |               90%                 |
|  3  | Đặc điểm nhà               |      3.80      |               50%                 |
|  4  | Không gian sống riêng tư   |      3.60      |               50%                 |
|  5  | Vị trí nhà                 |      3.40      |               50%                 |
|  6  | Tiện nghi công cộng        |      3.60      |               40%                 |
|  7  | Môi trường sống            |      3.40      |               40%                 |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Phân tích chi tiết các chỉ số hành vi thu được

  1. Tình hình tài chính (100% người được hỏi xếp loại Quan trọng/Rất quan trọng):

    • Lãi suất vay thế chấp là rào cản lớn nhất; mức lãi suất kỳ vọng trung bình là $\le 10%/\text{năm}$.
    • Hạn mức vay mua nhà kỳ vọng (Loan-to-Value - LTV): đạt từ $75% - 80%$ tổng giá trị căn hộ.
    • Năng lực trả góp hàng tháng tối đa: dao động nghiêm ngặt trong khoảng $7 - 10 \text{ triệu VNĐ/tháng}$.
    • Ngưỡng giá nhà tiếp cận được: Tổng giá trị gói nhà ở xã hội tối đa $\le 900 \text{ triệu VNĐ}$ hoặc đơn giá $9 - 15 \text{ triệu VNĐ/m²}$ cho diện tích $76 - 100\text{m}^2$.
  2. Bằng chứng thực tế (Physical Evidence - 90% đánh giá Rất quan trọng):

    • Tính pháp lý rõ ràng (sổ đỏ/sổ hồng riêng, giấy phép xây dựng chuẩn chỉ) là điều kiện tiên quyết để người mua dồn toàn bộ vốn tích lũy.
    • Uy tín và danh tiếng chủ đầu tư qua tiến độ thi công các dự án quá khứ đóng vai trò quyết định niềm tin giảm thiểu rủi ro mất trắng tài sản.
  3. Vị trí và Khoảng cách (50% ưu tiên cao):

    • Bán kính di chuyển lý tưởng đến nơi làm việc, chợ dân sinh và trường học công lập: $\le 2\text{km}$ hoặc thời gian di chuyển bằng xe máy $\le 20\text{ phút}$.
  4. Tâm lý cơ hội của người cao tuổi (Nhóm đối tượng phỏng vấn số 5):

    • Đặt bài toán so sánh giữa lãi suất gửi tiết kiệm ngân hàng và mua nhà cho thuê; mức tỷ suất sinh lời từ cho thuê kỳ vọng đạt $6% - 7%/\text{năm}$ trên tổng giá trị tài sản.

Đổi mới và Đóng góp khoa học

Nghiên cứu mang lại 3 đóng góp quan trọng so với các công trình nghiên cứu hành vi mua nhà trước đây tại Việt Nam và quốc tế:

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                     SO SÁNH MÔ HÌNH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU                         |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| Nghiên cứu & Tác giả     | Nhân tố xếp hạng hàng đầu | Điểm mới của đề tài hiện tại |
+--------------------------+---------------------------+------------------------------+
| Phan Thanh Sĩ (2012)     | 1. Không gian sống riêng  | Đề tài chứng minh Bằng chứng |
| (Thị trường chung VN)    | 2. Khoảng cách (Vị trí)   | thực tế (90%) vượt lên trên  |
|                          | 3. Tình hình tài chính    | Không gian & Vị trí đối với  |
|                          |                           | nhóm người thu nhập thấp.    |
+--------------------------+---------------------------+------------------------------+
| Shyue và cs (2011)       | 1. Giá cả & Chi phí vay   | Định lượng hóa chính xác các |
| (Thị trường Malaysia)    | 2. Vị trí tiếp cận        | tham số tài chính giới hạn   |
|                          | 3. Bằng chứng thực tế     | (LTV 75-80%, dòng tiền trả   |
|                          |                           | nợ 7-10tr/tháng tại Hà Nội). |
+--------------------------+---------------------------+------------------------------+
| Hoàng Quốc Bảo (2023)    | 1. Tài chính (100%)       | Tích hợp phân hóa hành vi    |
| (Đề tài hiện tại)        | 2. Bằng chứng thực tế(90%)| theo độ tuổi: Người trẻ cần  |
|                          | 3. Đặc điểm/Vị trí (50%)  | đòn bẩy; Cao tuổi cần an toàn|
+--------------------------+---------------------------+------------------------------+
  • Tái định vị nhân tố "Bằng chứng thực tế" (Physical Evidence): Khác với khách hàng phân khúc trung-cao cấp vốn ưu tiên tiện ích và vị trí, người thu nhập thấp tại Hà Nội xếp bằng chứng thực tế lên vị trí thứ hai (90%), chỉ đứng sau khả năng tài chính. Điều này phản ánh tâm lý e ngại rủi ro dự án chậm tiến độ hoặc sai phạm trật tự xây dựng trong giai đoạn thị trường biến động.
  • Phân đoạn tâm lý người mua theo chu kỳ đời sống: Nhận diện sự khác biệt rõ nét giữa người trẻ (chú trọng đòn bẩy vay dài hạn, giảm áp lực dòng tiền tháng) và người lớn tuổi (chú trọng tính bảo toàn vốn và khả năng khai thác dòng tiền cho thuê 6–7%/năm).

Ứng dụng thực tế và Triển khai

Khuyến nghị chiến lược cho Doanh nghiệp Bất động sản

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               MA TRẬN HÀNH ĐỘNG TRIỂN KHAI CHO DOANH NGHIỆP BĐS                   |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 1. Tối ưu hóa Gói Tài chính  | Liên kết ngân hàng tài trợ gói vay 20-25 năm; duy  |
|                              | trì nghĩa vụ trả nợ gốc + lãi <= 7-10 triệu/tháng. |
| 2. Minh bạch Hóa Pháp lý     | Công khai 100% hồ sơ quy hoạch 1/500, tiến độ thực |
|                              | tế và chứng thư bảo lãnh ngân hàng tại sàn đấu thầu|
| 3. Thiết kế Căn hộ Modul     | Quy hoạch diện tích linh hoạt 50 - 75m2, tối ưu     |
|                              | công năng 2 phòng ngủ, đơn giá mục tiêu <=15tr/m2. |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
  1. Thiết kế sản phẩm tài chính liên kết: Doanh nghiệp cần chủ động đàm phán với hệ thống ngân hàng thương mại để thiết kế các gói vay cố định lãi suất ưu đãi trong 3–5 năm đầu, kéo giãn kỳ hạn vay lên 20–25 năm nhằm khống chế hạn mức chi trả hàng tháng không vượt quá 10 triệu VNĐ.
  2. Xây dựng "Bằng chứng thực tế" số hóa: Áp dụng hệ thống camera giám sát công trường 24/7 trực tuyến trên ứng dụng di động, minh bạch hóa toàn bộ giấy phép nghiệm thu phòng cháy chữa cháy và tiến độ cấp sổ hồng nhằm củng cố niềm tin tuyệt đối cho người mua.
  3. Cơ cấu diện tích căn hộ vừa vặn: Tối ưu hóa layout căn hộ từ 55m² đến 75m² với 2 phòng ngủ đầy đủ công năng, cắt giảm các chi phí trang trí ngoại thất không cần thiết để hạ giá thành căn hộ về ngưỡng tổng giá trị $\le 900 \text{ triệu} - 1.2 \text{ tỷ VNĐ}$.

Khuyến nghị chính sách cho Cơ quan Quản lý Nhà nước

  • Sửa đổi Luật Nhà ở: Bỏ quy định bắt buộc dành cố định 20% diện tích NOXH trong dự án để cho thuê sau 5 năm mới được bán, giúp chủ đầu tư giải phóng dòng tiền thu hồi vốn nhanh, kích thích tái đầu tư nguồn cung mới.
  • Rút ngắn thủ tục thẩm định giá bán: Đơn giản hóa quy trình xét duyệt hồ sơ mua nhà ở xã hội thông qua liên thông cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư (VNeID) để xác minh nhanh đối tượng chưa sở hữu nhà.

Hạn chế và Hướng phát triển

  • Hạn chế kỹ thuật và dữ liệu: Nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính chuyên sâu với dung lượng mẫu $N=10$ phỏng vấn sâu tại sàn giao dịch Phố Xanh Group. Mặc dù đạt độ bão hòa thông tin về mặt bản chất hành vi, kết quả chưa thể lượng hóa chính xác mức độ tương quan đa biến trên quy mô toàn quốc.
  • Hướng phát triển đề xuất:
    1. Mở rộng nghiên cứu định lượng diện rộng với kích thước mẫu $N \ge 500$, áp dụng mô hình phương trình cấu trúc bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) để kiểm định mô hình lý thuyết.
    2. Mở rộng địa bàn so sánh đối chứng giữa Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh và Đà Nẵng.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên Cao học: Tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu định tính 2 pha (Focus Group + In-depth Interview) ứng dụng trong kinh tế bất động sản.
  • Doanh nghiệp Địa ốc & Đơn vị Phân phối: Nắm bắt chính xác insight và "điểm chạm tài chính" của 70% dung lượng thị trường để cơ cấu sản phẩm phù hợp.
  • Nhà hoạch định chính sách: Cung cấp luận cứ thực chứng về ngưỡng chịu tải tài chính của người dân nhằm điều chỉnh các gói tín dụng hỗ trợ nhà ở xã hội (như gói 120.000 tỷ VNĐ) hiệu quả hơn.

Câu hỏi thường gặp

  1. Điều kiện kỹ thuật và pháp lý để khách hàng thu nhập thấp mua NOXH tại Hà Nội là gì?
    Khách hàng phải chưa sở hữu nhà ở tại Hà Nội (hoặc diện tích bình quân đầu người dưới mức tối thiểu), không thuộc diện đóng thuế thu nhập cá nhân thường xuyên, có đăng ký thường trú hoặc tạm trú (KT3) từ 1 năm trở lên kèm đóng bảo hiểm xã hội.

  2. Tại sao nhân tố "Bằng chứng thực tế" lại quan trọng hơn "Vị trí" đối với người thu nhập thấp?
    Do nhà ở là tài sản tích lũy cả đời, rủi ro pháp lý hoặc dự án chậm tiến độ sẽ dẫn đến tổn thất tài chính không thể phục hồi. Do đó, người mua sẵn sàng chấp nhận vị trí xa hơn một chút để đổi lấy căn nhà có sổ đỏ rõ ràng và chủ đầu tư uy tín.

  3. Ngưỡng chi trả nợ vay hàng tháng an toàn được xác định như thế nào?
    Kết quả khảo sát chỉ ra ngưỡng tối đa là 7–10 triệu VNĐ/tháng, tương đương không quá 40%–50% tổng thu nhập hàng tháng của một hộ gia đình 2 người đi làm tại đô thị.

  4. Doanh nghiệp làm thế nào để kéo giảm giá thành căn hộ về mức $\le 900$ triệu VNĐ?
    Tối ưu hóa thiết kế mô-đun, chuẩn hóa kết cấu thi công công nghiệp, diện tích căn hộ duy trì 50–65m² và loại bỏ các tiện ích xa xỉ trong giá bán ban đầu.

  5. Thời gian hoàn vốn và tính thanh khoản của căn hộ bình dân tại Hà Nội ra sao?
    Với tỷ lệ hấp thụ thị trường đạt ~70% và tỷ suất lợi nhuận cho thuê ổn định 6%–7%/năm, căn hộ bình dân có tính thanh khoản cao nhất trong toàn bộ các phân khúc bất động sản hiện nay.


Kết luận

Công trình nghiên cứu của tác giả Hoàng Quốc Bảo (2023) đã phân tích toàn diện và định lượng hóa thành công hệ thống các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua nhà của người thu nhập thấp tại Hà Nội. Bằng việc kết hợp cơ sở lý luận Marketing 7Ps, lý thuyết hành vi người tiêu dùng Kotler và phương pháp định tính chuẩn mực, nghiên cứu khẳng định: Tình hình tài chính (100%)Bằng chứng thực tế (90%) là hai trụ cột chi phối tuyệt đối quyết định mua nhà. Kết quả này cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn vững chắc để các nhà phát triển dự án kiến tạo những sản phẩm vừa túi tiền, đồng thời hỗ trợ cơ quan quản lý hoàn thiện chính sách an sinh nhà ở đô thị bền vững.