tailieunhanh - Các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất ở và mô hình xá định vùng giá đất tại thị trấn Trâu Quỳ, huyện Gia Lâm, thành phố Hà Nội

Nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất ở và đề xuất mô hình xá định vùng giá đất ở đô thị tại thị trấn Trâu Quỳ, huyện Gia Lâm, thành phố Hà Nội. | Vietnam J. Agri. Sci. 2021 Vol. 19 No. 10 1383-1391 Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam 2021 19 10 1383-1391 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ ĐẤT Ở VÀ MÔ HÌNH XÁC ĐỊNH VÙNG GIÁ ĐẤT TẠI THỊ TRẤN TRÂU QUỲ HUYỆN GIA LÂM THÀNH PHỐ HÀ NỘI Phạm S Liêm1 Phạm Thanh Lan2 1 Khoa Địa Trường Đại học Khoa họ Tự nhiên Đại học Quốc Gia Hà Nội 2 Khoa Kinh tế và Phát triển nông thôn Học viện Nông nghiệp Việt Nam Tác giả liên hệ ptlan@ Ngày nhận bài Ngày chấp nhận đăng TÓM TẮT Nghi n u nh m phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất ở và đề xuất mô hình xá định vùng giá đất ở đô thị tại thị trấn Trâu Quỳ huyện Gia Lâm thành phố Hà Nội. Số liệu th cấp về thông tin đất đ i đư thu th p thông qua điều tra 129 chủ sử dụng đất có giao dịch về đất ở. Phương pháp phân tí h số liệu chính là mô hình hồi quy tuyến tính đ biến và phân tích không gian. Kết quả nghiên c u cho thấy giá đất ở đô thị tại thị trấn Trâu Quỳ chịu ảnh hưởng bởi 9 yếu tố trong đó loại đường tiếp giáp có ảnh hưởng lớn nhất đến giá đất tiếp đến là các yếu tố khoảng á h đến ch khoảng á h đến ủy ban nhân dân và khoảng á h đến trường học. Nghiên c u ũng đã phân nhóm đất ở đô thị của thị trấn thành 5 tiểu vùng giá đất với tiểu vùng ó giá đất rất thấp nhất dưới 26 triệu 2 2 đồng m và tiểu vùng ó giá đất rất o d o động trên 63 triệu đồng m . Từ khóa Vùng giá đất giá đất ở thị trấn Trâu Quỳ. Factors Affecting Residential Land Price and Model for Estimating Land Price Zone in Trau Quy Town Gia Lam District Hanoi ABSTRACT The study aimed to analyze the factors that affect residential land prices and recommend a model for determining residential urban land price zone in Trau Quy town Gia Lam district Ha Noi city. Secondary data on land information were collected through a survey of 129 land use owners having transactions in residential land. The main data analysis methods were multivariate linear regression model and spatial analysis. The research results showed that urban residential