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.