Региональная инфляция и возрастная структура населения: взгляд сквозь призму пространственно-временного подхода

Д. С. Терещенко; В. С. Щербаков

doi:10.32609/0042-8736-2025-4-112-135

Региональная инфляция и возрастная структура населения: взгляд сквозь призму пространственно-временного подхода

Д. С. Терещенко, В. С. Щербаков

https://doi.org/10.32609/0042-8736-2025-4-112-135

Полный текст:

PDF (Rus)

сгенерировать QR код

Аннотация

Рассматривается влияние возрастной структуры населения на региональную инфляцию в Российской Федерации. Определен характер влияния (проинфляционный или дефляционный) всех групп населения (моложе трудоспособного возраста, трудоспособного возраста, старше трудоспособного возраста). Использованы динамический и пространственно-эконометрический подходы к моделированию инфляции в контексте демографических процессов. Исследование проводилось для 79 регионов России на двух подвыборках (2003—2014 гг. и 2015—2021 гг.). Это позволяет учесть эффект от реализации режима таргетирования инфляции, который был введен с 2015 г. Установлено, что влияние населения младше трудоспособного возраста имеет дефляционный характер, а старше трудоспособного возраста — инфляционный. По группе трудоспособного возраста статистически значимых результатов не получено.

Ключевые слова

региональная инфляция, демография, пространственная эконометрика, возрастная структура населения, денежно-кредитная политика

JEL: С23, E31, J11, R23

Об авторах

Д. С. Терещенко

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия

Терещенко Дмитрий Сергеевич, ст. преподаватель департамента экономики Санкт-Петербургской школы экономики и менеджмента, м. н. с. Центра теории рынков и пространственной экономики

Санкт-Петербург

В. С. Щербаков

Банк России; Омский государственный университет имени Ф. М. Достоевского
Россия

Щербаков Василий Сергеевич, к. э. н., начальник экономического отдела Отделения по Омской области Сибирского главного управления; доцент факультета экономики, психологии и менеджмента

Омск

Список литературы

1. Андреев А., Грищенко В., Лымарь М., Орлов Д., Шубин И. (2023). Факторы формирования инфляционных ожиданий и их влияние на поведение индивидов по данным обследования финансов домохозяйств. Аналитическая записка. М.: Банк России.

2. Антонова Д., Вымятнина Ю. (2018). Инфляция и возрастная структура населения: Пример развивающихся экономик // Деньги и кредит. № 4. C. 3–25. https://doi.org/10.31477/rjmf.201804.03

3. Банк России (2023a). Обзор денежно-кредитной политики. Доклад для общественных консультаций.

4. Банк России (2023b). Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2024 год и период 2025 и 2026 годов.

5. Банк России (2024). Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2025 год и период 2026 и 2027 годов.

6. Грищенко В. О., Синяков А. А. (2024). Демография и равновесные процентные ставки: конкурирующие концепции и российский опыт // Журнал Новой экономической ассоциации. № 1. C. 229–239. https://doi.org/10.31737/22212264_2024_1_229-239

7. Иноземцев Е. С., Кротова Ю. И. (2024). Кривая Филлипса с пространственными эффектами на данных регионов России // Журнал Новой экономической ассоциации. № 2. С. 35–56. https://doi.org/10.31737/22212264_2024_2_35-56

8. Капелюшников Р. И. (2023). Российский рынок труда: статистический портрет на фоне кризисов // Вопросы экономики. № 8. C. 5–37. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2023-8-5-37

9. Кириллов А. М. (2017). Инфляция цен на продовольственные товары в регионах России: пространственный анализ // Пространственная экономика. № 4. С. 41–58. https://doi.org/10.14530/se.2017.4.041-058

10. Кириллов А. М. (2021). Исследование пространственной автокорреляции: случай российской региональной инфляции // Прикладная эконометрика. № 4. С. 5–22. https://doi.org/10.22394/1993-7601-2021-64-5-22

11. Ляшок В. Ю. (2024). Изменение трудового поведения населения старшего возраста в 2018–2023 гг. // Журнал Новой экономической ассоциации. № 4. С. 276– 283. https://doi.org/10.31737/22212264_2024_4_276-283

12. Пеникас Г. И. (2023). Взросление населения – катализатор экономического роста, а не его ингибитор // Финансы и бизнес. № 3. C. 3–18.

13. Смирнова Ж. (2023). Новые вызовы для денежно-кредитной политики. Аналитическая записка. М.: Банк России.

14. Шевченко Е. С. (2021). Влияние демографических процессов на уровень инфляции в регионах России // Пространственная экономика. № 1. С. 123–143. https://doi.org/10.14530/se.2021.1.123-143

15. Шевченко Е. С. (2022). Оценки влияния демографических факторов на уровень инфляции в регионах России // Экономика и математические методы. Т. 58, № 4. C. 71–82. https://doi.org/10.31857/S042473880023020-1

16. Aginta H. (2022). Spatiotemporal analysis of regional inflation in an emerging country: The case of Indonesia. Regional Science Policy & Practice, Vol. 14, No. 3, pp. 667–689. https://doi.org/10.1111/rsp3.12539

17. Aginta H. (2024). Inflation and spatial spillovers in a large archipelago: Evidence from Indonesia. Economic Papers: A Journal of Applied Economics and Policy, Vol. 43, No 1, pp. 91–103. https://doi.org/10.1111/1759-3441.12381

18. Aksoy Y., Basso H., Grasl T., Smith R. (2015). Demographic structure and macroeconomic trends. Banco de Espana Working Paper, No. 1528. https://doi.org/10.2139/ssrn.2669321

19. Aksoy Y., Basso H. S., Smith R. P., Grasl T. (2019). Demographic structure and macroeconomic trends. American Economic Journal: Macroeconomics, Vol. 11, No. 1, pp. 193–222. https://doi.org/10.1257/mac.20170114

20. Andrews D., Oberoi J., Wirjanto T., Zhou C. (2018). Demography and inflation: An international study. North American Actuarial Journal, Vol. 22, No. 2, pp. 210–222. https://doi.org/10.1080/10920277.2017.1387572

21. Berg K. A., Curtis C. C., Lugauer S., Mark N. C. (2019). Demographics and monetary policy shocks. NBER Working Paper, No. 25970. https://doi.org/10.3386/w25970

22. Bobeica E., Lis E., Nickel Ch., Sun Y. (2017). Demographics and inflation. ECB Working Paper, No. 2006. https://doi.org/10.2866/339353

23. de Albuquerque P. C. A. M., Caiado J., Pereira A. (2020). Population aging and inflation: Evidence from panel cointegration. Journal of Applied Economics, Vol. 23, No. 1, pp. 469–484. https://doi.org/10.1080/15140326.2020.1795518

24. Elhorst J. P. (2012). Dynamic spatial panels: Models, methods, and inferences. Journal of Geographical Systems, Vol. 14, No. 1, pp. 5–28. https://doi.org/10.1007/s10109-011-0158-4

25. Gajewski P. (2015). Is ageing deflationary? Some evidence from OECD countries. Applied Economics Letters, Vol. 22, No. 11, pp. 916–919. https://doi.org/10.1080/13504851.2014.987911

26. Goodhart C., Pradhan M. (2017). Demographics will reverse three multi-decade global trends. BIS Working Paper, No. 656.

27. Goh S. K., McNown R., Wong K. N. (2020). Macroeconomic implications of population aging: Evidence from Japan. Journal of Asian Economics, Vol. 68, pp. 1–17. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2020.101198

28. Juselius M., Takáts E. (2015). Can demography affect inflation and monetary policy? BIS Working Paper, No. 485, pp. 1–50.

29. Juselius M., Takáts E. (2018). The enduring link between demography and inflation. BIS Working Paper, No. 722.

30. Juselius M., Takáts E. (2021). Inflation and demography through time. Journal of Economic Dynamics and Control, Vol. 128, article 104136. https://doi.org/10.1016/j.jedc.2021.104136

31. Katagiri M., Konishi H., Ueda K. (2019). Aging and deflation from a fiscal perspective. Journal of Monetary Economics, Vol. 111, pp. 1–15. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2019.01.018

32. Lee J., Lee J., Miyamoto H. (2024). Aging and inflation regional evidence from Japan and the US. Economics Letters, Vol. 235, article 111569. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2024.111569

33. Lee L., Yu J. (2010a). A spatial dynamic panel data model with both time and individual fixed effects. Econometric Theory, Vol. 26, No. 2, pp. 564–597. https://doi.org/10.1017/S0266466609100099

34. Lee L., Yu J. (2010b). Estimation of spatial autoregressive panel data models with fixed effects. Journal of Econometrics, Vol. 154, No. 2, pp. 165–185. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2009.08.001

35. LeSage J., Pace R. K. (2009). Introduction to spatial econometrics. New York: Chapman and Hall/CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781420064254

36. Lindh T., Malmberg B. (2000). Can age structure forecast inflation trends? Journal of Economics and Business, Vol. 52, No. 1–2, pp. 31–49. https://doi.org/10.1016/S0148-6195(99)00026-0

37. Liu Y., Westelius N. (2017). The impact of demographics on productivity and inflation in Japan. Journal of International Commerce, Economics and Policy, Vol. 8, No. 2, article 1750008. https://doi.org/10.1142/S1793993317500089

38. Marques H., Pino G., de Dios Tena Horrillo J. (2014). Regional inflation dynamics using spacetime models. Empirical Economics, Vol. 47, pp. 1147–1172. https://doi.org/10.1007/s00181-013-0763-9

39. Ma S. E., Tang T. C. (2023). Too old or too young – Does population ageing matter for inflation? International Journal of Economics and Management, Vol. 17, No. 1, pp. 93–112. https://doi.org/10.47836/ijeam.17.1.07

40. Pohnpattanapaisankul K. (2019). The impact of demographics on inflation in Thailand. Applied Economics Journal, Vol. 26, No. 2, pp. 1–21. https://doi.org/10.22004/ag.econ.338423

41. Rai K., Garg B. (2024). Demographic transition and inflation. Economic Systems, Vol. 48, No. 4, article 101214. https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2024.101214

42. Westelius N. J., Liu Y. (2016). The impact of demographics on productivity and inflation in Japan. IMF Working Paper, No. 16/237. https://doi.org/10.5089/9781475559712.001

43. UN (2022). World population prospects 2022. New York: United Nations, Department of Economic and Social Affairs.

44. Yesilyurt F., Elhorst J.P. (2014). A regional analysis of inflation dynamics in Turkey. Annals of Regional Science, Vol. 52, No. 1, pp. 1–17. https://doi.org/10.1007/s00168-013-0570-4

45. Yoon J.-W., Kim J., Lee J. (2014). Impact of demographic changes on inflation and the macroeconomy. IMF Working Paper, No. 2014/210. https://doi.org/10.5089/9781498396783.001

46. Yu J., De Jong R., Lee L. F. (2008). Quasi-maximum likelihood estimators for spatial dynamic panel data with fixed effects when both n and T are large. Journal of Econometrics, Vol. 146, No. 1, pp. 118–134. https://doi.org/10.1016/j.jeconom. 2008.08.002.

Дополнительные файлы

Рецензия

Для цитирования:

Терещенко Д.С., Щербаков В.С. Региональная инфляция и возрастная структура населения: взгляд сквозь призму пространственно-временного подхода. Вопросы экономики. 2025;(4):112-135. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2025-4-112-135

For citation:

Tereshchenko D.S., Shcherbakov V.S. Regional inflation and the age structure of the population: a view through the prism of a space-time approach. Voprosy Ekonomiki. 2025;(4):112-135. (In Russ.) https://doi.org/10.32609/0042-8736-2025-4-112-135

ISSN 0042-8736 (Print)

Логин
Пароль
	Запомнить меня
Регистрация нового пользователя Забыли Ваш пароль?

Войти

Вопросы экономики

Региональная инфляция и возрастная структура населения: взгляд сквозь призму пространственно-временного подхода

Полный текст:

Аннотация

Ключевые слова

Об авторах

Список литературы

Дополнительные файлы

Рецензия

Для цитирования:

For citation:

Использование куки-файлов