Luận văn thạc sĩ key factors affecting house purchase decision of customers in vietnam

Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua nhà của khách hàng tại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc cho thị trường bất động sản.

• Tác giả: Phan Thanh Si
• Người hướng dẫn: Dr. Dinh Thai Hoang
• Trường học: University of Economics Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Master of Business
• Đề tài: Key Factors Affecting House Purchase Decision of Customers in Vietnam
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEGEMENTS
• ABSTRACT
• TABLE OF CONTENTS
• 1. RESEARCH PROBLEMS & RESEARCH QUESTIONS
• 2. SCOPE OF THE RESEARCH
• 3. DATA ANALYSIS METHOD
• 3.1. Validity measure by EFA (Exploratory Factor Analysis)
• 3.2. Multiple regression analysis
• 4. DATA ANALYSIS & RESULTS
• 4.1. ASSESSMENT MEASUREMENT SCALE
• 4.2. Exploratory Factor Analysis (EFA)
• 4.3. Assessment of data
• 4.4. Defining number of extracted factors
• 4.5. HYPOTHESES TESTING BY MULTIPLE REGRESSION
• 4.5.1. Checking assumption of Multiple Regression
• 4.5.2. Assessment multicollinearity of independent variables. Normality, linearity, homoscedasticity & outliers.
• 4.5.3. Evaluating the model
• 4.5.4. Evaluating the independent of variables
• 4.5.5. Checking hypotheses of model
• 4.5.6. Analysis effect of control variables by Multiple Regression
• 5. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS
• 6. RESEARCH LIMITATIONS & DIRECTIONS FOR FUTURE RESEARCH
• REFERENCES
• Appendix 1: The first draft of the questionnaire
• Appendix 2: The English questionnaire
• Appendix 3: The Vietnamese questionnaire

Tóm tắt

I. Tổng quan về yếu tố quyết định mua nhà tại Việt Nam

Việc mua nhà là một quyết định quan trọng trong cuộc sống của mỗi cá nhân. Tại Việt Nam, nhiều yếu tố ảnh hưởng đến quyết định này, từ tình hình kinh tế đến các yếu tố cá nhân. Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định mua nhà của khách hàng tại Việt Nam.

1.1. Tình hình thị trường bất động sản tại Việt Nam

Thị trường bất động sản Việt Nam đã trải qua nhiều biến động trong những năm qua. Sự phát triển nhanh chóng của đô thị hóa và nhu cầu nhà ở ngày càng tăng đã tạo ra nhiều cơ hội và thách thức cho người mua.

1.2. Đặc điểm của khách hàng mua nhà

Khách hàng mua nhà tại Việt Nam thường có những đặc điểm riêng biệt, bao gồm độ tuổi, thu nhập và nhu cầu sống. Những yếu tố này ảnh hưởng lớn đến quyết định mua nhà của họ.

II. Các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định mua nhà

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng có nhiều yếu tố quyết định đến việc mua nhà, bao gồm giá nhà, vị trí, và các yếu tố tài chính. Những yếu tố này không chỉ ảnh hưởng đến quyết định mà còn đến sự hài lòng của khách hàng sau khi mua.

2.1. Giá nhà tại Việt Nam

Giá nhà là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến quyết định mua nhà. Tình hình giá nhà tại Việt Nam có sự biến động lớn, đặc biệt là ở các thành phố lớn như Hồ Chí Minh và Hà Nội.

2.2. Vị trí nhà đất

Vị trí của nhà đất có ảnh hưởng lớn đến quyết định mua nhà. Khách hàng thường ưu tiên những khu vực gần trung tâm, có cơ sở hạ tầng phát triển và tiện ích xung quanh.

2.3. Tình hình tài chính và chính sách vay mua nhà

Tình hình tài chính cá nhân và các chính sách vay mua nhà cũng đóng vai trò quan trọng trong quyết định mua nhà. Khách hàng cần xem xét khả năng tài chính của mình trước khi đưa ra quyết định.

III. Thách thức trong việc mua nhà tại Việt Nam

Mặc dù có nhiều yếu tố thuận lợi, nhưng việc mua nhà tại Việt Nam cũng gặp phải nhiều thách thức. Những thách thức này có thể ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng và sự phát triển của thị trường bất động sản.

3.1. Khó khăn trong việc tiếp cận thông tin

Nhiều khách hàng gặp khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin chính xác về thị trường bất động sản. Điều này có thể dẫn đến quyết định sai lầm trong việc mua nhà.

3.2. Tình trạng pháp lý của bất động sản

Tình trạng pháp lý của bất động sản cũng là một yếu tố quan trọng. Nhiều khách hàng lo ngại về tính hợp pháp của các dự án bất động sản, điều này ảnh hưởng đến quyết định mua nhà.

IV. Phương pháp giải quyết vấn đề trong quyết định mua nhà

Để giải quyết các vấn đề trong quyết định mua nhà, cần có những phương pháp và giải pháp cụ thể. Các nhà phát triển bất động sản và chính phủ cần hợp tác để cải thiện tình hình thị trường.

4.1. Cải thiện thông tin thị trường

Cần có các kênh thông tin rõ ràng và minh bạch để khách hàng có thể dễ dàng tiếp cận thông tin về thị trường bất động sản.

4.2. Tăng cường chính sách hỗ trợ tài chính

Chính phủ cần có các chính sách hỗ trợ tài chính cho người mua nhà, giúp họ dễ dàng tiếp cận nguồn vốn và giảm bớt gánh nặng tài chính.

V. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố như giá nhà, vị trí và tình hình tài chính có ảnh hưởng lớn đến quyết định mua nhà. Những kết quả này có thể được áp dụng để cải thiện chiến lược marketing của các nhà phát triển bất động sản.

5.1. Kết quả khảo sát từ khách hàng

Khảo sát cho thấy rằng khách hàng ưu tiên các yếu tố như giá cả và vị trí khi quyết định mua nhà. Điều này cho thấy rằng các nhà phát triển cần chú trọng đến những yếu tố này trong chiến lược của mình.

5.2. Ứng dụng vào chiến lược phát triển bất động sản

Các nhà phát triển bất động sản có thể sử dụng những thông tin từ nghiên cứu này để điều chỉnh chiến lược phát triển của mình, từ đó đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.

VI. Kết luận và tương lai của thị trường bất động sản

Thị trường bất động sản tại Việt Nam đang có nhiều tiềm năng phát triển. Tuy nhiên, cần phải giải quyết các vấn đề hiện tại để tạo ra một môi trường mua nhà thuận lợi hơn cho khách hàng.

6.1. Tương lai của thị trường bất động sản

Dự báo rằng thị trường bất động sản sẽ tiếp tục phát triển trong những năm tới, nhưng cần có sự điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

6.2. Vai trò của công nghệ trong quyết định mua nhà

Công nghệ sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện trải nghiệm mua nhà của khách hàng, từ việc tìm kiếm thông tin đến việc thực hiện giao dịch.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường bất động sản Việt Nam ghi nhận sự gia tăng nhanh chóng về nhu cầu nhà ở khi quy mô dân số cả nước chạm mốc 89 triệu người vào năm 2010 với tốc độ tăng trưởng bình quân 1,03 triệu người mỗi năm, tương đương 1,2%/năm. Tại trung tâm kinh tế trọng điểm như Thành phố Hồ Chí Minh, dân số ghi nhận chính thức đạt khoảng 7,2 triệu người vào tháng 4/2009 và thực tế còn cao hơn nhiều do làn sóng nhập cư chưa thống kê. Tuy nhiên, giai đoạn cuối năm 2012 chứng kiến cuộc khủng hoảng đóng băng bất động sản sâu sắc do sự lệch pha nghiêm trọng giữa cung và cầu cùng tình trạng thiếu hụt thông tin thị trường. Theo thống kê của Bộ Xây dựng thực hiện trên 44 tỉnh thành tính đến ngày 30/8/2012, toàn quốc có 16.469 căn hộ tồn kho (riêng Thành phố Hồ Chí Minh chiếm 10.108 căn) và 4.116 căn nhà thấp tầng chưa tiêu thụ (Thành phố Hồ Chí Minh chiếm 1.131 căn).

Trước thực trạng đó, nghiên cứu này được thực hiện nhằm xác định các nhân tố cốt lõi tác động đến quyết định mua nhà của khách hàng tại Việt Nam và đo lường định lượng mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố trong bối cảnh thực tiễn. Nghiên cứu được triển khai tại Thành phố Hồ Chí Minh trong khung thời gian 4 tuần, từ giữa tháng 9/2012 đến cuối tháng 10/2012. Đối tượng khảo sát tập trung vào các học viên cao học, sinh viên văn bằng hai khối ngành kinh tế và nhóm khách hàng có thu nhập ổn định. Kết quả nghiên cứu làm sáng tỏ mô hình hành vi giải thích được 35,6% sự biến thiên của quyết định mua nhà (R2 = 0,356), mang lại giá trị thực tiễn to lớn giúp các nhà phát triển dự án và cơ quan quản lý tái cơ cấu nguồn cung phù hợp với khả năng thanh toán của người dân.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu xây dựng mô hình phân tích dựa trên sự kết hợp của Thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behavior của Ajzen, 1991) và Lý thuyết thang bậc nhu cầu (Maslow's Hierarchy of Needs áp dụng trong bất động sản của Sengul và cộng sự, 2010). Thuyết hành vi có kế hoạch chỉ ra mối liên hệ chặt chẽ giữa thái độ, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi đối với ý định và quyết định chi tiêu giá trị lớn. Đồng thời, nghiên cứu kế thừa mô hình lựa chọn nhà ở của Adair và cộng sự (1996) cùng Opoku và Abdul-Muhmin (2010) để thiết lập 5 khái niệm cốt lõi:

• Không gian sống riêng (Private Living Space): Quy mô diện tích phòng khách, phòng bếp, số lượng phòng ngủ và phòng tắm nhằm đáp ứng sự thoải mái cho gia đình.
• Khoảng cách và khả năng tiếp cận (Distance): Vị trí kết nối từ nơi ở đến nơi làm việc, trường học, chợ dân sinh và các tuyến đường giao thông huyết mạch.
• Đặc điểm nhà ở (House Feature): Kết cấu xây dựng, chất lượng hoàn thiện công trình, thiết kế nội ngoại thất và tình trạng pháp lý của bất động sản.
• Tình trạng tài chính (Financial Status): Mức giá bán, thu nhập hàng tháng, tỷ lệ vay vốn ngân hàng, lãi suất vay và thời hạn thanh toán.
• Môi trường xung quanh (Environment): Mức độ an ninh trật tự, tình trạng ô nhiễm không khí, mức độ tiếng ồn và mối quan hệ cộng đồng dân cư.

Mô hình nghiên cứu ban đầu tích hợp 5 nhóm biến độc lập với 34 biến quan sát đo lường trên thang đo Likert 5 điểm, đảm bảo tính kế thừa từ các công trình học thuật quốc tế với ngưỡng tin cậy lý thuyết yêu cầu Cronbach's Alpha lớn hơn 0,70.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu áp dụng quy trình thực nghiệm kết hợp giữa nghiên cứu sơ bộ và khảo sát định lượng chính thức:

• Nguồn dữ liệu và cỡ mẫu: Giai đoạn thử nghiệm tiến hành lấy ý kiến chuyên gia từ 2 chuyên viên Sacomreal, 3 cán bộ quản lý Công ty Xây dựng Hòa Bình và khảo sát thử nghiệm 15 đáp viên để tinh chỉnh bảng hỏi. Khảo sát chính thức phát ra 263 phiếu theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện có phân tầng tại các lớp học buổi tối thuộc Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) và chuỗi cà phê sách tại đường Nguyễn Oanh. Kết quả thu về 239 phiếu, sau khi làm sạch loại bỏ các phiếu lỗi thu được 230 mẫu hợp lệ (N = 230).
• Lý do lựa chọn phương pháp phân tích: Quy mô 230 mẫu hoàn toàn thỏa mãn các điều kiện phân tích định lượng khắt khe: vượt mức tối thiểu 170 mẫu cho phân tích nhân tố khám phá EFA (tỷ lệ 5 quan sát cho 1 biến trên 34 biến ban đầu) và vượt xa yêu cầu 90 mẫu cho phân tích hồi quy tuyến tính bội theo công thức của Tabachnick và Fidell (2007).
• Kỹ thuật phân tích: Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS qua 3 bước: đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha (loại biến có tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,30), phân tích nhân tố khám phá EFA bằng phương pháp trích Principal Axis Factoring và phép xoay Promax (trích 6 nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1,0 giải thích 64,26% tổng phương sai), và cuối cùng là phân tích hồi quy tuyến tính bội (Multiple Linear Regression) để kiểm định các giả thuyết và phân tích vai trò của các biến nhân khẩu học.
• Timeline nghiên cứu: Toàn bộ công tác thu thập và xử lý dữ liệu được hoàn tất trong 4 tuần từ giữa tháng 9/2012 đến cuối tháng 10/2012.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Kết quả phân tích thống kê mô tả và hồi quy tuyến tính bội từ 230 quan sát hợp lệ đã mang lại những phát hiện quan trọng về hành vi tiêu dùng bất động sản:

• Khoảng cách là yếu tố chi phối mạnh nhất: Biến "Khoảng cách" (Distance) đạt hệ số Beta chuẩn hóa cao nhất với Beta = 0,522 (t = 8,597; Sig. = 0,000). Điều này khẳng định vị trí giao thông thuận tiện tới nơi làm việc, trường học và trục đường chính là tiêu chí tiên quyết thúc đẩy quyết định mua nhà.
• Không gian sống riêng đóng vai trò quan trọng thứ hai: Biến "Không gian sống riêng" (Living Space) đạt hệ số Beta = 0,186 (Sig. = 0,002) với hệ số tương quan tuyến tính đơn r = 0,329. Diện tích phòng bếp, số lượng phòng ngủ và phòng tắm ảnh hưởng trực tiếp và có ý nghĩa thống kê đến lựa chọn an cư.
• Sự tương tác của các yếu tố bổ trợ: Các biến "Đặc điểm nhà ở" (Beta = 0,003; Sig. = 0,951), "Tài chính" (Beta = 0,071; Sig. = 0,234) và "Môi trường" (Beta = -0,048; Sig. = 0,425) dù có tương quan đơn dương với quyết định mua (r từ 0,150 đến 0,233) nhưng không đạt ý nghĩa thống kê độc lập trong mô hình hồi quy tổng thể do bị chi phối bởi khoảng cách và không gian sử dụng.
• Cơ cấu thị hiếu và mức giá ưa chuộng: Có tới 87,3% khách hàng lựa chọn mức giá dưới 20 triệu đồng/m2, trong khi phân khúc từ 21 đến 32 triệu đồng/m2 chỉ chiếm 9,1% và trên 32 triệu đồng/m2 chỉ chiếm 3,5%. Về loại hình, 72,6% ưu tiên nhà riêng lẻ diện tích nhỏ dưới 100m2 (chiếm 84,7% tổng mẫu), trong khi căn hộ chung cư chỉ chiếm 21,6%. Phân tích hồi quy biến kiểm soát cho thấy các yếu tố nhân khẩu học (với 99,1% người được khảo sát dưới 35 tuổi, 67,0% là nữ giới và 89,6% có thu nhập dưới 15 triệu đồng/tháng) không tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê đối với quyết định mua (Sig. > 0,05).

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cốt lõi khiến "Khoảng cách" và "Không gian sống" trở thành hai nhân tố chi phối mạnh nhất xuất phát từ thực trạng hạ tầng giao thông đô thị tại Thành phố Hồ Chí Minh. Tình trạng ùn tắc giao thông vào giờ cao điểm buộc người mua nhà, đặc biệt là nhóm lao động trẻ (chiếm 99,1% độ tuổi dưới 35), phải đặt ưu tiên rút ngắn thời gian di chuyển đến nơi làm việc và trường học của con cái lên hàng đầu.

Về cấu trúc dữ liệu, sự phân hóa thị hiếu có thể được minh họa trực quan thông qua biểu đồ hình tròn thể hiện tỷ trọng loại hình nhà ở với 72,6% chọn nhà riêng lẻ so với 21,6% chọn chung cư, cùng bảng ma trận phân tích tương quan EFA trích xuất 6 nhân tố giải thích 64,26% biến thiên dữ liệu. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Opoku và Abdul-Muhmin (2010) tại thị trường các nước đang phát triển khi người tiêu dùng thu nhập trung bình luôn ưu tiên tối ưu hóa không gian bên trong ngôi nhà thay vì các tiện ích cảnh quan phụ trợ. Tuy nhiên, kết quả này có sự khác biệt so với nghiên cứu của Haddad (2011) tại Jordan khi không ghi nhận sự phân hóa theo giới tính hay độ tuổi, phản ánh tính đồng nhất trong nhu cầu an cư lập nghiệp của thế hệ trí thức trẻ tại các đô thị Việt Nam.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các bằng chứng định lượng từ mô hình nghiên cứu, 4 nhóm giải pháp chiến lược được đề xuất cho các bên liên quan:

• Tái cấu trúc danh mục sản phẩm nhà ở: Các doanh nghiệp bất động sản cần chủ động chuyển hướng ít nhất 65% tổng nguồn cung sang phân khúc nhà ở giá bình dân dưới 20 triệu đồng/m2 với diện tích linh hoạt từ 50m2 đến 80m2. Lộ trình triển khai cần thực hiện trong vòng 12 đến 24 tháng nhằm giải phóng áp lực tồn kho và tiếp cận trúng tệp 87,3% khách hàng có nhu cầu ở thực.
• Tối ưu hóa vị trí và kết nối giao thông: Chủ đầu tư dự án cần ưu tiên lựa chọn các quỹ đất nằm trong bán kính kết nối giao thông dưới 5 đến 7 km tính từ trung tâm việc làm, trường học và các trục đường vành đai. Việc đầu tư hạ tầng đường nội khu kết nối trực tiếp ra đường lớn sẽ gia tăng trực tiếp giá trị cạnh tranh cho dự án, đánh trúng nhân tố có trọng số cao nhất (Beta = 0,522).
• Thiết kế công năng căn hộ thông minh: Đội ngũ kiến trúc sư và bộ phận phát triển sản phẩm cần tập trung tối ưu hóa bố cục phòng khách, phòng ngủ và nhà bếp, loại bỏ hoàn toàn các không gian thừa để giảm tổng giá thành xây dựng nhưng vẫn đảm bảo tiện nghi sinh hoạt cho các gia đình trẻ (nhóm độc thân chiếm 83,0% và gia đình có con chiếm 8,7%).
• Triển khai gói hỗ trợ tài chính dài hạn: Ngân hàng thương mại phối hợp cùng cơ quan quản lý nhà nước xây dựng các gói vay mua nhà với thời hạn kéo dài 15 đến 20 năm, tỷ lệ cho vay đạt 70% giá trị căn nhà với lãi suất ưu đãi ổn định từ 8% đến 10%/năm. Giải pháp này giúp nhóm 89,6% khách hàng có thu nhập dưới 15 triệu đồng/tháng hiện thực hóa khả năng thanh toán nợ gốc và lãi vay hàng tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị ứng dụng thiết thực cho 4 nhóm đối tượng cụ thể:

• Chủ đầu tư và nhà phát triển dự án bất động sản: Sử dụng số liệu thị hiếu (87,3% chọn giá dưới 20 triệu đồng/m2 và 72,6% chuộng nhà riêng lẻ nhỏ) để thẩm định tính khả thi của dự án mới, định giá bán hợp lý và thiết kế sản phẩm sát với nhu cầu thị trường, hạn chế rủi ro đọng vốn.
• Doanh nghiệp phân phối và chuyên viên tư vấn môi giới: Ứng dụng bộ tiêu chí đánh giá trọng số khách hàng (tập trung vào khoảng cách di chuyển và diện tích phòng ở) để xây dựng kịch bản tư vấn bán hàng sắc bén, nâng cao tỷ lệ chuyển đổi giao dịch thành công.
• Cơ quan hoạch định chính sách và quản lý đô thị: Tham khảo cơ sở dữ liệu định lượng từ 230 mẫu khảo sát thực tế tại Thành phố Hồ Chí Minh để ban hành các đề án phát triển nhà ở xã hội, quy hoạch mạng lưới giao thông kết nối và thiết lập chính sách tín dụng kích cầu thị trường.
• Giảng viên, học viên cao học và nhà nghiên cứu kinh tế: Tiếp cận phương pháp luận phân tích định lượng chuẩn mực kết hợp kiểm định Cronbach's Alpha, EFA 6 nhân tố và hồi quy tuyến tính bội giải thích 35,6% phương sai trong nghiên cứu hành vi người tiêu dùng tại các thị trường mới nổi.

Câu hỏi thường gặp

Yếu tố nào tác động mạnh nhất đến quyết định mua nhà của khách hàng tại Thành phố Hồ Chí Minh? Nhân tố Khoảng cách và vị trí (Distance) có tác động mạnh nhất với hệ số Beta chuẩn hóa đạt 0,522 (t = 8,597; Sig. = 0,000). Khách hàng đặc biệt chú trọng khoảng cách từ nhà đến nơi làm việc, trường học của con và khả năng tiếp cận trực tiếp các trục đường giao thông chính.

Tại sao nhân tố tài chính không đạt ý nghĩa thống kê độc lập trong mô hình hồi quy bội? Dù có tương quan đơn dương (r = 0,150), biến Tài chính có Sig. = 0,234 (lớn hơn 0,05) trong mô hình hồi quy bội tổng thể giải thích 35,6% biến thiên. Điều này cho thấy khi khách hàng đã xác định được vị trí phù hợp và không gian sống đáp ứng nhu cầu, yếu tố tài chính sẽ được điều chỉnh linh hoạt thông qua các phương án vay vốn dài hạn.

Khách hàng đô thị ưa chuộng phân khúc giá và loại hình nhà ở nào nhất? Thống kê thực nghiệm chỉ ra 87,3% người khảo sát chọn mức giá dưới 20 triệu đồng/m2 và 84,7% chọn diện tích dưới 100m2. Loại hình nhà riêng lẻ chiếm ưu thế vượt trội với 72,6% lựa chọn, trong khi căn hộ chung cư chỉ chiếm 21,6% tổng nhu cầu.

Đặc điểm nhân khẩu học như độ tuổi, giới tính và thu nhập có tạo ra sự khác biệt trong quyết định mua nhà không? Kết quả kiểm định hồi quy biến kiểm soát khẳng định không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (Sig. > 0,05) giữa các nhóm giới tính, độ tuổi hay thu nhập. Do mẫu khảo sát tập trung vào lực lượng lao động trẻ (99,1% dưới 35 tuổi và 89,6% có thu nhập dưới 15 triệu đồng/tháng), nhu cầu an cư của nhóm này mang tính đồng nhất rất cao.

Quy mô mẫu 230 quan sát có đảm bảo độ tin cậy khoa học cho phân tích định lượng không? Cỡ mẫu 230 hoàn toàn vượt chuẩn kiểm định: lớn hơn mức tối thiểu 170 mẫu cho phân tích nhân tố EFA (5 quan sát trên 34 biến) và vượt xa yêu cầu 90 mẫu cho hồi quy tuyến tính bội theo công thức tiêu chuẩn, đảm bảo độ tin cậy của toàn bộ kết quả phân tích.

Kết luận

Tổng kết những đóng góp học thuật và giá trị thực tiễn cốt lõi từ công trình nghiên cứu:

• Xác lập mô hình 5 nhân tố: Kiểm định thành công thang đo 21 biến quan sát chuẩn hóa, chứng minh Khoảng cách (Beta = 0,522) và Không gian sống riêng (Beta = 0,186) là hai trụ cột chi phối hành vi mua nhà.
• Đo lường năng lực giải thích: Mô hình hồi quy tuyến tính bội giải thích được 35,6% sự biến thiên của quyết định mua nhà trong bối cảnh thị trường bất động sản đô thị.
• Nhận diện chính xác nhu cầu cốt lõi: Khẳng định phân khúc nhà ở giá bình dân dưới 20 triệu đồng/m2 và diện tích dưới 100m2 chiếm tới 87,3% thị phần nhu cầu thực.
• Định hình thị hiếu loại hình: Ghi nhận 72,6% người tiêu dùng ưu tiên sở hữu nhà riêng lẻ diện tích nhỏ hơn so với căn hộ chung cư cao tầng.
• Định hướng hành động tiếp theo: Doanh nghiệp và nhà hoạch định cần triển khai ngay chiến lược phát triển sản phẩm giá rẻ trong lộ trình 12 đến 24 tháng tới để đón đầu sự phục hồi của thị trường.

Quý bạn đọc, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp quan tâm có thể khai thác toàn diện dữ liệu và mô hình phân tích của luận văn để áp dụng vào các dự án nghiên cứu thị trường và chiến lược đầu tư bất động sản thực tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

UNIVERSITY OF ECONOMICS HO CHI MINH CITY International School of Business -------------------- PHAN THANH SI KEY FACTORS AFFECTING HOUSE PURCHASE DECISION OF CUSTOMERS IN VIETNAM ID: 60340102 MASTER OF BUSINESS (Honours) SUPERVISOR: DINH THAI HOANG, Ph. Ho Chi Minh City - Year 2012 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] ii ACKNOWLEGEMENTS First of all, I would like to express my deep appreciation to my supervisor, Dr. Dinh Thai Hoang who instructed and helped me enthusiastically during period of the thesis. I also would like to thank you all my colleagues and friends of Hoa Binh Corporation and Sacomreal for their valuable contributions to give comments and suggestion to revise the questionnaire survey.

I am grateful to the supervisory board for providing me with their available advices and patient supports when I need. I will never forget the friendly postgraduate students for helping me during studying and doing thesis. The most special thanks go to my parents, my brothers and sisters who always create the most convenient conditions for me as well as support me all time. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] iii ABSTRACT The main purpose of the study is to investigate the effecting of key factors on housing purchase decision of customers in Vietnam.

First, a model which is proposed based on analyzing of previous literature. Then the model is tested on a pilot test which is conducted of a small real estate professional group and another group of 15 respondents, and on a larger survey of 263 samples. The study finds out a strong positive relationship between top two factors, including “living space”, “distance” and customers’ housing purchase decision. The three weaker positive relationship factors are “feature”, “finance” and “environment” to housing decision makers.

It is also found that there is no difference in decision making of customers according to different demographics consisting of gender, age, marital status, monthly income and education level. Key works: real estate, purchase factors, Vietnam TIEU LUAN MOI download : [e-mail] iv TABLE OF CONTENTS ACKNOWLEGEMENTS .iii LIST OF TABLES. vii LIST OF FIGURES. RESEARCH PROBLEMS & RESEARCH QUESTIONS.

SCOPE OF THE RESEARCH. 15 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. DATA ANALYSIS METHOD. Validity measure by EFA (Exploratory Factor Analysis).

Multiple regression analysis. DATA ANALYSIS & RESULTS. ASSESSMENT MEASUREMENT SCALE. Exploratory Factor Analysis (EFA).

Assessment of data. Defining number of extracted factors. HYPOTHESES TESTING BY MULTIPLE REGRESSION. Checking assumption of Multiple Regression.

Assessment multicollinearity of independent variables. Normality, linearity, homoscedasticity & outliers. Evaluating the model. Evaluating the independent of variables.

Checking hypotheses of model. Analysis effect of control variables by Multiple Regression. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS. RESEARCH LIMITATIONS & DIRECTIONS FOR FUTURE RESEARCH.

37 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] vi REFERENCES. 38 Appendix 1: The first draft of the questionnaire. 42 Appendix 2: The English questionnaire. 45 Appendix 3: The Vietnamese questionnaire.

49 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] vii LIST OF TABLES Table 3.1: Main factors affecting customers’ housing purchase decision .1: Codebook of questionnaire items .2: Characteristics of respondents .3: Cronbach’s Alpha test results .5: Correlations among variables .6: Coefficient table of MLR .9: Cronbach’s Alpha with full items for each constructs .10: KMO and Bartlett’s test .11: Total variance explained .12: Correlation among variables (Partial only) .14: Factor Correlation Matrix .19: Cofficients of MLR including Sex_Render .20: Cofficients of MLR including Marital_Render .21: Cofficients of MLR including Education_Render .22: Cofficients of MLR including Age_Render.23: Cofficients of MLR including Career_Render .24: Cofficients of MLR including Income_Render. 65 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] viii LIST OF FIGURES Figure 2.2: Regression standardized residual. 63 ABBREVATIONS EFA : Exploratory Factor Analysis GSO : Vietnam Government Statistics Office HCMC : Ho Chi Minh City Mil. : Million MLR : Multiple Linear Regression UEH : University of Economic TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.

BACKGROUND As universal population levels continue to rise, the housing shortage in many developing countries has reached critical levels (Morel, 2001, p. Real estate is one of the most important things to citizens, so “the house purchase decision of them can change their life” (Wells, 1993). The house purchase decisions are different from other business decisions due to “the innate, durable and long-term characteristics of real estate”. It is a highly differentiated product with “each specific site unique and fixed in location” (Kinnard, 1968).

In Vietnam, it is known as the third largest population in South East Asia and ranked the 14th largest in the world in terms of total population. Its population estimated of 89 million in 2010 (GSO, 2011). The annual average growth population of Vietnam from 2000 to 2010 was approximately 1.03 million people per year or 1. Particularly, one of the top economic centers of Vietnam is Ho Chi Minh City which has around 7.2 million people as in April 2009, but its actual population is likely to be significantly higher because of unrecorded migration from rural areas.

The real estate market in Vietnam has significantly changed during from the 1990s to now and it might be seen as three times fever and declining prices in the last 20 years. Up to the end of 2012, the large real estate outstanding loans and a big number of inventories created a serious crisis. However, according to the Deputy Minister of Construction Nguyen Tran Nam, he emphasized that “people’s housing demand is very large and solvency is high, but the real estate market lacked of information”. RESEARCH PROBLEMS & RESEARCH QUESTIONS In general, the real estate in Vietnam has got many difficulties in making effort to satisfy customer demands.

According to incomplete statistics of the Ministry of Construction surveyed in 44 provinces up to August 30th, 2012, the country now TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 2 had 16,469 unsold apartments, in which HCMC was 10,108 unsold apartments and total number of inventories of low buildings was 4,116, in which HCMC was 1,131 ones (Anh, 2012). Therefore, the Prime Minister stressed that the solution to rescue real estate market should be included in the Resolution of the Government. The main reasons of the crisis were the real estate market supply did not meet customer demands, the investors lacked of exact information of customer and real estate market conditions. “There are two main fields of customer research are how customers go about making decisions and how decisions should be made.

In addition, “creating true value for customer and customer notion focused approach” is confirmed (Edwards & Fasolo, 2001). It is found that “customer decision making is one of the most important areas of customer behavior and it requires gathering a lot of regarding information” (Bettman et al., 1998 & Simonson et al. There have been many published academic research about customer house purchase with variety of both developed and developing countries. However, “the national and cultural characteristics play a very significant role in house purchase decision, that mean finding which is applied in specific context may not extend to another context” (Opoku & Abdul-Muhmin, 2010).

The real estate in Vietnam has got specific characteristics to which connected customer demands closely. In recent years, researchers, domestic and foreign companies attracted to real estate field in Vietnam with a number of research works. However, there has been not enough research into the way customers making decision to buy real estate as well as which major factors have got relationship with customer decision. Consequently, in the term of real estate purchase decision of customers, the research questions of the thesis are raised as two following questions: TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 3  What are the key factors affecting the house purchase decision of customers in Vietnam?  How is impact of these factors on house purchase decision of customers evaluated in Vietnamese context? Understanding relationship between main factors affecting customer house purchase decision is an important role for both real estate developers and enterprises to satisfy customers’ demand and to have available strategies in the real estate field.

RESEARCH PURPOSE Based on the research questions, the main purpose of this thesis is to identify what factors have impact on house purchase dicision of customers and examine how these factors influence their decision of buying house in Vietnam. SCOPE OF THE RESEARCH The research is conducted in Ho Chi Minh City with the respondents who are the postgraduates and students of UEH with various careers, as well as customers of a small book-coffee. The timeframe of research lasts from the middle of September to the end of October in 2012. RESEARCH STRUCTURES The research is divided into five chapters.

The first chapter introduces about background, research problems, research questions, research purpose, scope of research and research structures. The second chapter covers literature review of the previous research and shows hypotheses, as well as the conceptual framework of the research. The third chapter presents the research process, sampling size, measurement scale, main survey, and data analysis method. The fourth chapter concentrates on preparation data, descriptive data, assessment measurement scale and hypotheses testing.

Finally, the fifth chapter points out research overview, research findings, managerial implications, research limitations and directions for future research. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. LITERATURE REVIEW This chapter presents overview of previous literatures relating to housing purchase decision making of customers. Also, a conceptual framework is built up and relative hypotheses of research are raised.

Feature Firstly, “features” of the building structure itself is an important determinant of a household choice of residence (Quigley, as cited in Haddad, 2011, p. Also, it is confirmed that “feature” has significant effects on customers’ house purchase decision making (Sengul et al. The “feature” of house includes “design”, “house size” and “quality of building” determinants relating to decision making to buy a house of an individual (Adair et al., 1996; Daly et al., 2003; Sengul et al.218; Opoku & Abdul-Muhmin, 2010). There is a positive impact of house features on customers’ house purchase decision.

Living space Secondly, “private living space” is one of most important factors affecting to “consumer housing decision”. Living space consists of “size of living room”, “size of kitchen”, “quantity of bathrooms” and “quantity of bedrooms” (Opoku & Abdul- Muhmin, 2010, p. In addition, it is accepted that there is relationship between the “space customer” and customers’ purchase making process (Graaskamp, 1981). There is a positive impact of living space on customers’ house purchase decision.

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Finance Thirdly, “financial” status is much significant to customer house choice (Hinkle and Combs, 1987, p.375; Kaynak & Stevenson, as cited in Sengul et al. The “financial” element of real estate requires access to a relative large amount of “capital” and as well as “borrowing costs” (Xiao & Tan, 2007, p. In addition, “financial” status bases on combination of “house price”, “mortgage loans”, “income” and “payment term” (Opoku & Abdul-Muhmin, 2010; Yongzhou, 2009, p.

Haddad et al. (2011) finds out the “economic” factor which is consisted of five variables, such as “income”, “interest rate”, “area”, “conversion” and “taxes”. Moreover, Adair et al.24) and Daly et al.306) group “interest rate”, “maximum mortgage”, “maximum monthly payment”, and “length of time payment” into “financial” factor. There is a positive impact of financial status on customers’ house purchase decision.

Distance Fourthly, one of the most important factors affecting individual “decision” making to buy a house is “location” factor (Kaynak & Stevenson, as cited in Sengul et al. The “residential location” has an influence on “people’s housing choice” (Zabel & Kiel, as cited in Opoku & Abdul-Muhmin, 2010, p. Distance to choose house can be affected by “width of adjacent” and “location to school” (Opoku & Abdul-Muhmin, 2010). Moreover, “distance to central business”, “distance to school” and “distance to work” are considered (Adair et al.

In addition, “access to recreational facilities” and “access to main roads” are proposed (Iman et al. There is a positive impact of distance on customers’ house purchase decision.