Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 43, 02/2018<br />
<br />
<br />
XÁC ĐỊNH THỰC TRẠNG BONG BÓNG GIÁ THỊ TRƯỜNG<br />
CĂN HỘ TẠI KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH<br />
DETERMINING THE CURRENT APARTMENT MARKET BUBBLE<br />
IN HOCHIMINH CITY<br />
Nguyễn Thị Bích Hồng1, Trương Thành Hiệp2<br />
<br />
Ngày nhận: 19/12/2017 Ngày nhận bản sửa: 15/1/2018 Ngày đăng: 5/2/2018<br />
<br />
Tóm tắt<br />
Tình trạng bong bóng giá nhà ở là vấn đề gây ra nhiều tác động bất lợi cho sự phát triển và ổn<br />
định của nền kinh tế, đặc biệt là khi bong bóng nổ sẽ gây thiệt hại một khối lượng của cải khổng<br />
lồ đồng thời kèm theo một giai đoạn bất ổn kinh tế kéo dài. Do đó xác định tình trạng bong bóng<br />
sớm là rất cần thiết đối với các cơ quan quản lý. Theo ECB thì có hai phương pháp thường được<br />
áp dụng để xác định khả năng xảy ra bong bóng giá nhà ở là phương pháp tín hiệu và phương<br />
pháp rời rạc. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu thực nghiệm tại các thị trường nhà ở đang phát triển<br />
cho thấy rằng phương pháp tín hiệu có hiệu quả và phù hợp hơn. Thông qua phương pháp tín<br />
hiệu với hai chỉ số P/R và P/I, tác giả nhận định thị trường căn hộ tại khu vực TPHCM đang rơi<br />
vào tình trạng gần mức ngưỡng cảnh báo tình trạng bong bóng giá.<br />
Từ khóa: bong bóng giá, căn hộ, phương pháp tín hiệu<br />
Abstract<br />
The housing price bubble is a problem that has a lot of negative impact on the economy's<br />
development and stability, especially when the bubble bursts causing huge losses in wealth.<br />
following a period of prolonged economic instability. Early identification of bubbles is essential<br />
for regulatory authorities. According to the ECB, two commonly used methods to determine the<br />
probability of housing price bubbles are the signal method and the discrete choice method.<br />
However, many empirical studies in developing housing markets show that signaling methods<br />
are more effective and appropriate. Through the signaling method with two P R and P/I ratios,<br />
the author identified the apartment market in HCM City is closed to the warning level of price<br />
bubbles.<br />
Key words: price bubbles, aparment, signalling methods<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
1<br />
Đại học Kinh tế TP.HCM<br />
2<br />
Đại học Kinh tế TP.HCM<br />
41<br />
Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 43, 02/2018<br />
<br />
<br />
1. Đặt vấn đề ý rằng bong bóng giá nhà là hiện tượng gây tác<br />
Nhà ở một tài sản quan trọng nhất của các động tiêu cực lên nền kinh tế do nguồn lực của<br />
hộ gia đình và là tài sản chiếm tỷ trọng lớn nền kinh tế sẽ được phân bổ không tối ưu<br />
nhất trong tổng giá trị tài sản của hộ và do đó (Tirole, 1985; Chakraborty et al., 2016); là<br />
một sự biến động trong giá trị tài sản nhà ở nguyên nhân dẫn tới sự khan hiếm tài chính<br />
(giá nhà) sẽ làm thay đổi đáng kể tài sản của trên thị trường khi các ngân hàng hạn chế việc<br />
hộ và do đó tác động trực tiếp đến hành vi tiêu cho các doanh nghiệp vay để tập trung đầu tư<br />
dùng của hộ. Tương tự, xây dựng và việc làm vào bong bóng (Farhi và Tirole, 2012). Đặc<br />
trong khu vực kinh tế nhà ở chiếm một tỷ phần biệt, bong bóng nổ sẽ gây thiệt hại một khối<br />
rất lớn trong tổng hoạt động của nền kinh tế, lượng của cải khổng lồ đồng thời kèm theo<br />
do đó sự biến động trên thị trường này sẽ ảnh một giai đoạn bất ổn kinh tế kéo dài (Sheng,<br />
hưởng mạnh đến sản lượng của nền kinh tế 2009). Cecchetti et al (2000, 2003); Roubini<br />
(GDP) và chu kỳ kinh tế. Trong một nghiên (2006) cho rằng ngân hàng trung ương nên chủ<br />
cứu gây ảnh hưởng rất lớn, Case et al (2005) động thực hiện tăng lãi suất khi có bong bóng<br />
đã chứng minh rằng sự tăng trưởng tiêu dùng xảy ra nhằm ngăn chặn sự phát triển của bong<br />
(thông qua tốc độ tăng trưởng doanh thu bán lẻ bóng. Tuy nhiên, Bernanke1 (2002), Frait và<br />
tại các bang của Mỹ) có liên quan mật thiết có Komárek (2007) quan ngại rằng ngân hàng<br />
ý nghĩa đến sự tốc độ tăng trưởng giá trị tài trung ương không thể xác định chắc chắn tình<br />
sản nhà ở mà không phải là tốc độ tăng trưởng trạng bong bóng trên thị trường. Tương tự,<br />
giá trị tài sản chứng khoán. Leamer (2007) thì Mishkin (2011) cũng đưa ra nhận định là ngân<br />
nhấn mạnh rằng 8 trong 10 đợt suy thoái xảy hàng trung ương không có lợi thế về thông tin<br />
ra sau Thế chiến II có thể được nhận diện hơn những người tham gia thị trường khác,<br />
trước thông qua thị trường nhà ở và do đó ông nên khi ngân hàng trung ương xác định tình<br />
đề nghị xem xét sự biến động trên thị trường trạng bong bóng thì cũng gần như chắc chắn là<br />
nhà ở như là chỉ số hàng đầu phản ánh sự biến cả thị trường đều biết điều đó và bong bóng đã<br />
động nền kinh tế thực. ở mức trầm trọng.<br />
Do đó, những biến động trên thị trường bất Với thực trạng mức giá căn hộ tăng liên tục<br />
động sản, đã từ lâu, đã trở thành đối tượng ở cả thị trường sơ cấp và thứ cấp ở cả Hà Nội<br />
theo dõi chặt chẽ của các nhà quản lý kinh tế và TP HCM từ 2014 đến 2017Q1 cho thấy nhu<br />
vĩ mô và cũng là lĩnh vực thu hút nhiều nhà cầu xác định tình trạng bong bóng trên thị<br />
nghiên cứu trên thế giới. Trong đó, hiện tượng trường đang là nhu cầu cần thiết của các cơ<br />
bong bóng bất động sản là một trong những quan quản lý. Trên cơ sở đó, nhóm tác giả thực<br />
đối tượng nhận được nhiều sự quan tâm của hiện đề tài xác định thực trạng bong bóng giá<br />
các nhà nghiên cứu trong việc giải thích, dự trên thị trường căn hộ tại khu vực thành phố<br />
báo và kiểm soát tình trạng bong bóng như là Hồ Chí Minh.<br />
các nghiên cứu của Xiaoling (2007)<br />
Agnello và Schuknecht (2009), Anna Prior<br />
(2009), Yongzhou Hou (2010), Fawley và<br />
Wen (2013), Dreger và Kholodilin<br />
(2013)…trong đó, hầu hết các tác giả đều đồng 1<br />
Ben Bernanke: Chủ tịch thứ 14 của Cục<br />
Dự trữ liên bang Mỹ từ 1/2/2006 – 31/1/2014<br />
42<br />
Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 43, 02/2018<br />
<br />
<br />
<br />
Biểu đồ 1.1: Tốc độ tăng giá căn hộ tại HN và HCM<br />
3.500%<br />
3.000%<br />
2.500%<br />
2.000%<br />
1.500%<br />
1.000%<br />
.500%<br />
.000%<br />
Q4/2014 Q1/2015 Q2/2015 Q3/2015 Q4/2015 Q1/2016 Q2/2016 Q3/2016 Q4/2016 Q1/2017<br />
<br />
Giá sơ cấp_HCM Giá thứ cấp_HCM Giá sơ cấp_HN Giá thứ cấp_HN<br />
<br />
Nguồn: tổng hợp từ các báo cáo nghiên cứu thị trường của Jones Lang LaSalle<br />
2. Tổng quan nghiên cứu giá nền tảng (từ lợi ích kỳ vọng) và phần bong<br />
2.1 Cơ sở lý thuyết