Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
THỊ TRƯỜNG NHÀ Ở VÀ LẠM PHÁT – NGHIÊN CỨU<br />
TRƯỜNG HỢP TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH<br />
Bùi Ngọc Toản*, Đoàn Thị Thu Trang**<br />
TÓM TẮT<br />
Bài nghiên cứu kiểm định mối quan hệ Nghiên cứu này được cấp kinh phí thực<br />
giữa thị trường nhà ở và lạm phát tại thành hiện bởi Trường Đại học Công nghiệp Tp.Hồ<br />
phố Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu cho Chí Minh (IUH) trong đề tài mã số 183.<br />
thấy lạm phát bị tác động bởi thị trường nhà NH01.<br />
ở, xu hướng tác động thay đổi theo thời gian. Từ khóa: lạm phát, thị trường nhà ở, bất<br />
Thị trường nhà ở và lạm phát còn bị tác động động sản, thành phố Hồ Chí Minh.<br />
bởi các cú sốc của chính nó trong quá khứ.<br />
<br />
<br />
THE HOUSING MARKET AND INFLATION - CASE STUDY<br />
IN HO CHI MINH CITY<br />
ABSTRACT<br />
This paper examines the relationship This research was funded by the University<br />
between the housing market and inflation of Industry of Hochiminh City (IUH) under<br />
in Ho Chi Minh City. the research results the project number 183.NH01.<br />
show that inflation is affected by the housing Key words: inflation, the housing market,<br />
market, with the trend of change over time. real estate, Ho Chi Minh city.<br />
The housing market and inflation are also<br />
affected by shocks in the past.<br />
<br />
1. GIỚI THIỆU<br />
Giai đoạn vừa qua, thành phố Hồ Chí đầu người (Lê Thanh Ngọc, 2014). Sự biến<br />
Minh cùng với cả nước đã trải qua nhiều thăng động của thị trường nhà ở không chỉ tạo cảm<br />
trầm bởi những tác động từ suy thoái kinh tế giác băn khoăn lo lắng cho các đối tượng tham<br />
mang lại, đặc biệt là vấn đề lạm phát tăng cao. gia thị trường, thu hút sự quan tâm lớn của<br />
Không chỉ vậy, thành phố Hồ Chí Minh luôn các nhà nghiên cứu, các nhà hoạch định chính<br />
chịu áp lực ngày càng tăng về cơ sở hạ tầng, sách, mà còn ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế<br />
cũng như nhu cầu lớn về nhà ở của người dân, của mỗi quốc gia (Valadez, 2010). Trên thế<br />
điều này đã làm cho giá nhà ở trên thị trường giới, có khá nhiều nghiên cứu đã kiểm định<br />
biến động liên tục một cách khó lường và mối quan hệ giữa thị trường nhà ở và lạm phát,<br />
tiềm ẩn nhiều rủi ro, nhiều lúc giá nhà ở đã hầu hết các nghiên cứu này đều cho rằng tồn<br />
tăng rất cao và vượt xa thu nhập bình quân tại mối quan hệ giữa thị trường nhà ở và lạm<br />
*<br />
ThS. Đại học Công nghiệp Tp.HCM. Email: buingoctoan@iuh.edu.vn<br />
**<br />
ThS. Đại học Công nghiệp Tp.HCM. Email: doanthithutrang@iuh.edu.vn<br />
<br />
80<br />
Thị trường nhà ở và lạm phát – nghiên cứu trường hợp tại Thành phố Hồ Chí Minh<br />
<br />
<br />
phát, đồng thời các yếu tố này còn bị tác động khác, Amonhaemanon và các cộng sự (2013)<br />
bởi các cú sốc trong quá khứ của chính nó, cũng cho rằng lạm phát có tác động ngược<br />
chiều tác động không ổn định và phụ thuộc chiều đến thị trường nhà ở tại Thái Lan; tuy<br />
vào thời gian nghiên cứu. Tuy nhiên, ở Việt nhiên, tác động này chuyển sang hướng cùng<br />
Nam, nhóm tác giả chưa thấy bài nghiên cứu chiều ở độ trễ 3 và 4 năm.<br />
nào đề cập đến vấn đề này. Với bài nghiên cứu<br />
này, nhóm tác giả sẽ tiến hành kiểm định mối 2.1.2. Lạm phát có mối quan hệ cùng<br />
quan hệ giữa thị trường nhà ở và lạm phát tại chiều với thị trường nhà ở: một số nghiên<br />
thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu cứu cho rằng khi lạm phát ở mức vừa phải sẽ<br />
có giá trị tham khảo đối với các nhà quản lý tạo động lực kích thích sự phát triển của thị<br />
trong ngành bất động sản, cũng như các nhà trường nhà ở. Đồng thời, khi thị trường nhà ở<br />
nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách. phát triển ở mức phù hợp và bền vững sẽ góp<br />
phần ổn định nền kinh tế, khiến cho lạm phát<br />
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU đạt giá trị vừa phải. Có thể kế đến các nghiên<br />
2.1. Mô hình nghiên cứu cứu: Gasparėnienė và các cộng sự (2017) cho<br />
Qua quá trình lược khảo kết quả của các rằng lạm phát tác động cùng chiều và giải thích<br />
nghiên cứu trước, nhóm tác giả thấy rằng một được 39,35% sự biến động của thị trường nhà ở<br />
số quan điểm cho rằng tồn tại mối quan hệ tại Lithuania. Cũng trong năm này, Tupenaite<br />
ngược chiều giữa thị trường nhà ở và lạm và các cộng sự (2017) cho rằng thị trường nhà<br />
phát. Tuy nhiên, cũng có một số quan điểm ở tại Cộng hòa Litva bị tác động bởi lạm phát<br />
khác cho rằng tồn tại mối quan hệ cùng chiều và xu hướng tác động chủ yếu là cùng chiều.<br />
giữa thị trường nhà ở và lạm phát. Dưới đây Trước đó, Zhang và các cộng sự (2016) đã sử<br />
là nội dung tổng hợp của các quan điểm trên. dụng phương pháp VAR và cho rằng lạm phát<br />
có tác động cùng chiều đến thị trường nhà ở,<br />
2.1.1 Lạm phát có mối quan hệ ngược<br />
sau đó dần chuyển sang tác động ngược chiều,<br />
chiều với thị trường nhà ở: quan điểm này<br />
tác động này thể hiện mạnh tại các thành phố<br />
cho rằng, khi lạm phát tăng quá cao, nền<br />
hạng nhất; ngoài ra, nghiên cứu cũng tìm thấy<br />
kinh tế sẽ gặp khó khăn và kìm hãm sự phát<br />
tác động cùng chiều của thị trường nhà ở đến<br />
triển của thị trường nhà ở. Đồng thời, khi thị<br />
lạm phát, tác động này tăng dần ở các thành<br />
trường nhà ở bị suy thoái và giảm sút, sẽ tác<br />
phố có quy mô nhỏ.<br />
động xấu đến nền kinh tế, khiến cho lạm phát<br />
tăng cao. Với quan điểm này, có thể kể đến Dựa trên cơ sở này, nhóm tác giả sẽ sử<br />
các nghiên cứu như: Wadud và các cộng sự dụng mô hình ước lượng VAR để khám khá<br />
(2012) đã sử dụng phương pháp VAR và cho tác động của lạm phát đến thị trường nhà ở<br />
rằng lạm phát có tác động ngược chiều đến (phương trình 1) và tác động của thị trường<br />
thị trường nhà ở tại Australia, những tác động nhà ở đến lạm phát (phương trình 2).<br />
này đạt giá trị cao trong vòng một năm đầu Phương trình tác động của lạm phát đến<br />
và giảm dần sau đó. Trong một nghiên cứu thị trường nhà ở:<br />
<br />
<br />
<br />
(1)<br />
<br />
<br />
81<br />
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật<br />
<br />
Phương trình tác động của thị trường nhà ở đến lạm phát:<br />
n n<br />
CPI t = β 0 + ∑ β1 j H<br />
P t− j + ∑ β 2 j CPI t − j + ε 2t (2)<br />
j =1 j =1<br />
<br />
Trong đó, HPt phản ánh thị trường nhà ở đầu từ quý 1 năm 2009, nên nhóm nghiên cứu<br />
(chỉ số giá nhà ở) tại thành phố Hồ Chí Minh tiến hành thu thập dữ liệu từ thời điểm này.<br />
trong quý t. CPIt phản ánh lạm phát (chỉ số giá<br />
2.3. Phương pháp phân tích<br />
tiêu dùng) tại Việt Nam trong quý t. εit và ε2t<br />
Bài nghiên cứu vận dụng phương pháp<br />
đều là sai số.<br />
phân tích mô hình tự hồi quy véctơ (VAR)<br />
2.2. Dữ liệu nghiên cứu nhằm kiểm định mối quan hệ giữa thị trường<br />
Dữ liệu lạm phát được thu thập từ nguồn nhà ở và lạm phát tại thành phố Hồ Chí Minh.<br />
Tổng cục Thống kê Việt Nam. Dữ liệu chỉ số<br />
giá nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh được thu 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN<br />
thập từ nguồn của Tập đoàn Savills. Chúng tôi 3.1. Kiểm định tính dừng<br />
sử dụng dữ liệu theo quý trong giai đoạn từ quý Trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả<br />
1 năm 2009 đến quý 2 năm 2017. Với đặc thù sử dụng kiểm định Dickey-Fuller (Dickey và<br />
của Việt Nam, hiện chỉ có Tập đoàn Savills Fuller, 1979) để kiểm định tính dừng của hai<br />
cung cấp về chỉ số giá nhà ở với thời điểm bắt chuỗi dữ liệu. Với giả thuyết H0 là chuỗi dữ<br />
liệu không có tính dừng.<br />
<br />
<br />
Bảng 1. Kiểm định tính dừng<br />
Biến Chuỗi dữ liệu gốc Chuỗi dữ liệu sai phân bậc 1<br />
Thị trường nhà ở 0.6872 0.0000***<br />
Lạm phát 0.6044 0.0057***<br />
Ghi chú: *** có ý nghĩa ở mức 1% Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả<br />
Bảng 1 cho thấy cả hai chuỗi dữ liệu phản Qua quá trình kiểm định độ trễ tối ưu của<br />
ánh thị trường nhà ở và lạm phát đều không có mô hình, nhóm nghiên cứu xác định sử dụng<br />
tính dừng ở chuỗi dữ liệu gốc, nhưng có tính mô hình ước lượng VAR ở độ trễ 1. Kết quả<br />
dừng ở sai phân bậc 1 với mức ý nghĩa 1%. mô hình VAR như sau:<br />
<br />
Bảng 2. Kết quả mô hình VAR<br />
Thị trường nhà ở Lạm phát<br />
Biến<br />
Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa<br />
Hằng số -0,2277 0,366 -0,0217 0,955<br />
DHP(-1) 0,0891 0,613 0,3408 0,206<br />
DCPI(-1) 0,0001 0,999 0,4134 0,009***<br />
Ghi chú: *** có ý nghĩa ở mức 1%<br />
Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả<br />
<br />
82<br />
Thị trường nhà ở và lạm phát – nghiên cứu trường hợp tại Thành phố Hồ Chí Minh<br />
<br />
<br />
Hình 1. Kết quả phản ứng đẩy<br />
Tác động của cú sốc trong thị trường nhà ở Tác động của cú sốc trong lạm phát (quá<br />
(quá khứ) đến thị trường nhà ở (hiện tại) khứ) đến thị trường nhà ở (hiện tại)<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Tác động của cú sốc trong lạm phát (quá khứ) Tác động của cú sốc trong thị trường nhà ở<br />
đến lạm phát (hiện tại) đến lạm phát (hiện tại)<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 2. Vòng tròn đơn vị<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Kết quả kiểm định sự ổn định của mô hình đơn vị nên mô hình VAR với độ trễ 1 có tính<br />
cho thấy các nghiệm đều nằm trong vòng tròn ổn định và phù hợp.<br />
<br />
<br />
83<br />
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật<br />
<br />
Với bộ dữ liệu thu thập được, bài nghiên Chí Minh, nhóm tác giả đã sử dụng mô hình<br />
cứu chưa tìm thấy tác động có ý nghĩa thống tự hồi quy véctơ (VAR) để làm sáng tỏ vấn<br />
kê của lạm phát đến thị trường nhà ở. Ở chiều đề cần nghiên cứu và đạt được mục tiêu đề<br />
ngược lại, bài nghiên cứu tìm thấy tác động ra. Kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát bị<br />
cùng chiều của thị trường nhà ở đến lạm phát tác động bởi thị trường nhà ở, xu hướng tác<br />
sau một quý, sau đó xu hướng tác động chuyển động thay đổi theo thời gian. Đồng thời, thị<br />
sang ngược chiều, tuy nhiên tác động này khá trường nhà ở và lạm phát còn bị tác động bởi<br />
yếu. Ngoài ra, nghiên cứu còn tìm thấy tác các cú sốc của chính nó trong quá khứ. Kết<br />
động cùng chiều của cú sốc trong lạm phát ở quả nghiên cứu là cơ sở để góp phần giúp<br />
quá khứ đến lạm phát ở hiện tại với mức ý<br />
nhà quản lý trong ngành bất động sản, cũng<br />
nghĩa 1%. Sau đó, xu hướng tác động chuyển<br />
như các nhà nghiên cứu và nhà hoạch định<br />
sang ngược chiều.<br />
chính sách thấy rõ được mối quan hệ giữa thị<br />
Điều này thể hiện rằng thị trường nhà ở có trường nhà ở và lạm phát tại thành phố Hồ<br />
tác động đến lạm phát và xu hướng tác động Chí Minh. Kết quả nghiên cứu là bằng chứng<br />
thay đổi theo thời gian. Ngoài ra, thị trường thực nghiệm tại thành phố Hồ Chí Minh, do<br />
nhà ở và lạm phát còn bị tác động bởi các cú đó mang lại giá trị thiết thực và ý nghĩa. Tuy<br />
sốc của chính nó trong quá khứ. Điều này đã<br />
nhiên, bài nghiên cứu còn gặp phải một số<br />
phản ánh phần nào sự biến động liên tục cũng<br />
hạn chế như: chưa đề cập đến các biến kiểm<br />
như sự bất ổn của thị trường nhà ở tại thành<br />
soát có thể tác động đến thị trường nhà ở và<br />
phố Hồ Chí Minh.<br />
lạm phát, chưa nghiên cứu ở các địa phương<br />
4. KẾT LUẬN khác tại Việt Nam để có cơ sở so sánh giữa<br />
Với mục tiêu kiểm định mối quan hệ giữa các địa phương,… đây cũng là hướng nghiên<br />
lạm phát và thị trường nhà ở tại thành phố Hồ cứu cho các bài nghiên cứu tiếp theo.<br />
<br />
<br />
TÀI LIỆU THAM KHẢO<br />
[1]. Amonhaemanon, D., Ceuster, M., Annaert, J., Hau, L. (2013), The Inflation-Hedging Ability of<br />
Real estate Evidence in Thailand: 1987-2011, Procedia Economics and Finance, 5 ( 2013 ) 40-49.<br />
[2]. Dickey, D.A., Fuller, W. A. (1979), Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series<br />
with Unit Root, Journal of the American Statistical Association, 74 427-432.<br />
[3]. Gasparėnienė, L., Remeikienė, R., Skuka, A. (2017), Assessment Of The Impact Of Macroeconomic<br />
Factors On Housing Price Level: Lithuanian Case, Intellectual Economics, 10 (2) 122-127.<br />
[4]. Lê Thanh Ngọc (2014), Phân tích ảnh hưởng của các nhân tố tài chính đến bong bóng bất động<br />
sản tại Tp. Hồ Chí Minh, Tạp chí Phát triển và Hội nhập, 15 (25) 58-64.<br />
[5]. Tupenaite, L., Kanapeckiene, L., Naimaviciene, J. (2017), Determinants of Housing Market<br />
Fluctuations: Case Study of Lithuania, Procedia Engineering, 172 (2017) 1169-1175.<br />
[6]. Valadez, R. (2010), The Housing Bubble and The GDP: a correlation perspective, Journal of Case<br />
Research in Business and Economics, 3(10490) 1-18.<br />
[7]. Zhang, H., Li, L., Hui, E., Li, V. (2016), Comparisons of the relations between housing prices<br />
and the macroeconomy in China’s first-, second- and third-tier cities, Habitat International, 57<br />
(2016) 24-42.<br />
[8]. Wadud, M., Bashar, O., Ahmed, H. (2012), Monetary policy and the housing market in Australia,<br />
Journal of Policy Modeling, 34 (2012) 849-863.<br />
<br />
84<br />