Thị trường nhà ở và lạm phát – nghiên cứu trường hợp tại Thành phố Hồ Chí Minh

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