Межрегиональный инфляционный дифференциал как следствие неоднородности российского экономического пространства
DOI:
https://doi.org/10.17059/2020-1-24Ключевые слова:
инфляция, инфляционный дифференциал, динамические стохастические модели, шоки спроса и предложения, торгуемые и неторгуемые товары, метод Байеса, функции импульсного отклика, гибкие и жесткие заработные платы, декомпозиция дисперсий, эффект Балассы-СамуэльсонаАннотация
Необходимость устойчивого пространственного развития регионов предопределяет актуальность анализа причин региональной дифференциации темпов роста потребительских цен для разработки соответствующей политики на федеральном и региональном уровнях. Поэтому целью предлагаемой публикации является анализ влияния различных шоков спроса и предложения в секторах торгуемых и неторгуемых товаров и несовершенств рынка труда на различия темпов роста цен в российских регионах. В качестве регионов выступают Свердловская область и остальные регионы Российской Федерации (РФ). Решение поставленной задачи осуществляется на основе региональной модели общего равновесия, параметры которой оцениваются посредством байесовской эконометрики на статистических данных экономик Свердловской области, остальных регионов и РФ. Рассматриваются два вида моделей — с гибкими и жесткими заработными платами, отражающими совершенный и несовершенный рынок труда. Влияние шоков спроса и предложения в секторах торгуемых и неторгуемых товаров на различия темпов роста цен в исследуемых регионах проанализировано с помощью функций импульсного отклика и декомпозиций дисперсий эндогенных переменных. Главный вывод работы заключается в утверждении, что основной вклад в дифференциацию темпов роста потребительских цен между регионами вносят технологические шоки (шоки производительности) в секторе неторгуемых товаров. Вклад шоков производительности в секторе торгуемых товаров в инфляционный дифференциал незначителен, особенно при совершенной мобильности трудовых ресурсов. Несовершенства рынка труда приводят к возрастанию дифференциации темпов роста потребительских цен между регионами. Причем этот процесс более ярко выражен в Свердловской области и характерен как для сектора торгуемых, так и неторгуемых товаров и услуг. Показано отсутствие эффекта Балассы — Самуэльсона на региональном уровне. Полученные результаты могут использоваться при разработке эффективной политики устойчивого пространственного развития регионов.
Библиографические ссылки
Perevyshin, Yu., Sinelnikov-Murylev, S. & Trunin, P. (2017). Faktory differentsiatsii tsen v rossiyskikh regionakh [Determinants of Price Differentiation across Russian Regions]. Ekonomicheskiy zhurnal VSHE [The HSE Economic Journal], 3, 361–384. (In Russ.)
Perevyshin, Yu. & Skrobotov, A. (2017). Skhodimost tsen na otdelnye tovary v rossiyskikh regionakh [The Price Convergence of Individual Goods in the Russian Regions]. Zhurnal Novoy Ekonomicheskoy Assotsiatsii [Journal of the New Economic Association], 3, 71–102. (In Russ.)
Creindel, V. M. (2007). Inflyatsiya i byudzhetnyy defitsit — Est li svyaz na regionalnom urovne? [Inflation and the Regional Budget Deficit — is there a Correlation?]. Ekonomika i matematicheskie metody [Economics and Mathematical Methods], 2, 34–43. (In Russ.)
Duarte, M. & Wolman, A. (2008). Fiscal Policy and regional inflation in a currency Union. Journal of international Economics, 2, 384–401.
Altissimo, F., Benigno, P. & Rodrguez-Palenzuela, D. (2005). Long-Run Determinants of Inflation Differentials in a Monetary Union. NBER Working Paper, 11473, 37.
Erceg, C. J., Guerrier, L. & Gust, C. (2006). SIGMA: A New Open Economy Model for Policy Analysis. International Journal of Central Banking, 2, 111–144.
Rees, D., Smith, P. & Hall, J. (2015). A Multi-sector Model of the Australian Economy. Economic Research Department, Reserve Bank of Australia, 7, 63.
Ivashchenko, S. M. (2016). Mnogosektornaya model dinamicheskogo stokhasticheskogo obshchego ekonomicheskogo ravnovesiya rossiyskoy ekonomiki [Multiple Sectors DSGE Model of Russia]. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Ekonomika [St Petersburg University Journal of Economic Studies], 3, 176–202. (In Russ.)
Lubik, T. & Schorfheide, F. (2005). A Bayesian Look at New Open Economy Macroeconomics. NBER Macroeconomics Annual, 20, 313–366.
Sargent, T. & Wallace, N. (1976). Rational Expectation and the Theory of Economic Policy. Journal of Monetary Economics, 2, 169–183.
Muth, J. F. (1961). Rational Expectations and the Theory of Price Movements. Econometrica, 29, 315–335.
Kydland, F. E. & Prescott, E. C. (1982). Time to Build and Aggregate Fluctuations. Econometrica, 50, 1345–1371.
Kim, J. (2000). Constructing and estimating a realistic optimizing model of monetary policy. Journal of Monetary Economics, 45, 329–359.
Smets, F. & Wouters, R. (2003). An estimated dynamic stochastic general equilibrium model of the euro area. Journal of the European Economic Association, 1, 1123–1175.
Ireland, P. (2001). Sticky price models of the business cycle: specification and stability. Journal of Monetary Economics, 47, 3–18.
Klein, P. (2000). Using the generalized Schur form to solve a multivariate linear rational expectations model. Journal of Economic Dynamics and Control, 24, 1405–1423.
Calvo, G. (1983). Staggered Prices in a Utility Maximizing Framework. Journal of Monetary Economics, 12, 383–398.
Shulgin, A. G. (2014). Skolko pravil monetarnoy politiki neobkhodimo pri otsenke DSGE — modeli dlya Rossii? [How much monetary policy rules do we need to estimate DSGE model for Russia?]. Prikladnaya ekonometrika [Applied Econometrics], 36, 3–31. (In Russ.)
Fedorova, E. A. & Lysenkova, A. V. (2013). Modelirovanie pravila Teylora dlya denezhno-kreditnoy politiki Banka Rossii: Empiricheskiy analiz [Modeling of Taylor rule for monetary policy in Russia: empirical analysis]. Finansy i kredit [Finance and credit], 37(565), 10–17 (In Russ).
Taylor, J. B. (1993). Discretion versus policy rules in practice. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 39, 195–214.
Fernandez-Villaverde, J. & Rubio-Ramirez, J. (2004). Comparing dynamic equilibrium models to data: a Bayesian approach. Journal of Econometrics, 123, 153–187.
Geweke, J. (1999). Using simulation methods for Bayesian econometric models: Inference. Econometric Reviews, 18, 1–126.
Serkov, L. A. & Yelizarov, D. B. (2017). Modelirovanie ozhidaniy v sistemakh s geterogennymi agentami pri nali- chii tenevogo sektora ekonomiki [Modeling of Expectations in the Systems with Heterogeneous Agents in the Presence of Shadow Economy]. Izvestiya UrGEU [Journal of the Ural State University of Economics], 2, 17–26.
Balassa, B. (1964). The Purchasing Power Parity Doctrine: A Reappraisal. Journal of Political Economy, 72, 584–596.
Adolfson, M., Laseen, S., Lindé, J. & Villani, M. (2008). Empirical Properties of Closed and Open Economy DSGE Models of the Euro Area. Macroeconomic Dynamics, 12, 2–19.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2020 Серков Леонид Александрович
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
