В последние десятилетия центральные банки все большего числа стран в рамках денежно-кредитной политики применяют режим инфляционного таргетирования, который зарекомендовал себя эффективным инструментом балансировки экономического роста и инфляции. В странах с межрегиональными различиями, локальные проявления роста цен могут существенно различаться, что влечет за собой смещение инфляционных ожиданий и их неодинаковое влияние на фактическую динамику цен в будущем. Статья посвящена исследованию детерминант инфляционных ожиданий населения Уральских регионов РФ. Методологическую основу исследования составили монетарные концепции, в первую очередь, разработанные в рамках новой кейнсианской теории, и увязывающие денежно-кредитную политику с оценками инфляционных ожиданий. В работе использованы методы статистической обработки опросных данных, собранных в ходе двух раундов мониторинга инфляционных ожиданий населения. Информационную базу исследования составили результаты опросов по выборке, состоящей из 2 976 респондентов. В ходе исследования выявлена региональная, социальная и аллокативная неоднородность восприятия динамики уровня цен и инфляционных ожиданий. Результаты исследования вносят вклад в понимание характера инфляционных ожиданий на примере населения регионов Урала и могут стать основой для выработки целевых коммуникационных мероприятий, направленных на таргетирование инфляции
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Экономическая наука прошла длинный путь к современному пониманию эффективной макроэкономической политики. Начиная с нормативных оценок действий властей для увеличения «богатства народов» в эпоху господства ранних теорий XVIII–XIX вв., сквозь позитивный анализ после «маржиналистской революции» через адаптацию количественных методов и завершая сбалансированными методами кейнсианской и посткейнсианской эпох, размышляя о неравномерности экономического развития и переменчивости темпов экономического роста, ученые не всегда обращали внимание на сопутствующие экономической динамике показатели, что, порой, приводило к серьезным упущениям в реальной практике и, как оказывалось позднее, даже уводило страны с траектории роста
Список литературы
1. Балацкий Е. В., Екимова Н. А., Юревич М. А. (2020). Влияние ожиданий населения на макроэкономические параметры: эконометрическая оценка на примере России // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. № 156 (2). С. 365-384. DOI: 10.14515/monitoring.2020.2.666 EDN: LRHQFX
2. Голощапова И. О., Андреев М. Л. (2017). Оценка инфляционных ожиданий российского населения методом машинного обучения // Вопросы экономики. № 6. С. 71-93. DOI: 10.32609/0042-8736-2017-6-71-93 EDN: YUPYQZ
3. Евстигнеева А., Карпов Д. (2023). Влияние негативных новостей на восприятие инфляции населением // Центральный банк РФ. Серия докладов об экономических исследованиях. № 111. https://cbr.ru/Content/Document/File/144918/wp_111.pdf.
4. Раннева Н. А. (2019). К вопросу об инфляционных ожиданиях: современные подходы // Вопросы экономики. № 2. С. 54-80. DOI: 10.32609/0042-8736-2019-2-54-80 EDN: YVWAHJ
5. Юревич М. А. (2021). Инфляционные ожидания и инфляция: наукастинг и прогнозирование // Journal of Economic Regulation. № 12 (2). С. 22-35. DOI: 10.17835/2078-5429.2021.12.2.022-035 EDN: CAZRQU
6. Armantier O., Bruin W. B., de, Topa G., Klaauw W., van der, Zafar B. (2015). Inflation expectations and behavior: Do survey respondents act on their beliefs? International Economic Review, vol. 56, no. 2, pp. 505-536. DOI: 10.1111/iere.12113
7. Arora V., Gomis-Porqueras P., Shi S. (2013). The divergence between core and headline inflation: Implications for consumers’ inflation expectations. Journal of Macroeconomics, vol. 38, pp. 497-504. DOI: 10.1016/j.jmacro.2013.07.006
8. Ascari G., Argia M. (2014). The macroeconomics of trend inflation. Journal of Economic Literature, vol. 52, pp. 679-739. DOI: 10.1257/jel.52.3.679
9. Berk J. M. (1999). Measuring inflation expectations: A survey data approach. Applied Economics, vol. 31, no. 11, pp. 1467-1480. DOI: 10.1080/000368499323337
10. Bernanke B. (July 10, 2007). Inflation expectations and inflation forecasting: Speech at the Monetary Economics Workshop of the NBER Summer Institute. Cambridge, MA. 29 p.
11. Blinder A., Rudd J. (2013). The supply-shock explanation of the great stagflation revisited. In: Bordo M. D., Orphanides A. (eds). Great inflation: The rebirth of modern central banking (pp. 119-175). Chicago: University of Chicago Press. DOI: 10.7208/chicago/9780226043555.003.0005
12. Cagan P. (1956). The monetary dynamics of hyperinflation. In: Friedman M. (ed.) Studies in the quantity theory of money (pp. 25-117). Chicago: University of Chicago Press. DOI: 10.1017/s002205070008685x
13. Caroll C. D. (2003). Macroeconomic expectations of households and professional forecasters. Quarterly Journal of Economics, vol. 118, no. 1, pp. 269-298. DOI: 10.1162/00335530360535207
14. Christensen J., Lopez J. (2016). Differing views on long-term inflation expectations (FRBSF Economic Letter no. 11). Federal Reserve Bank of San Francisco. 49 p.
15. Clarida R., Gali J., Gertler M. (2000). Monetary policy rules and macroeconomic stability: Evidence and some theory. Quaterly Journal of Economics, vol. 115, issue 1, pp. 147-180. DOI: 10.1162/003355300554692 EDN: DFXSCX
16. Coibion O., Gorodnichenko Y. (2015). Is the Phillips curve alive and well after all? Inflation expectations and the missing inflation. American Economic Journal: Macroeconomics, vol. 7, no. 1, pp. 197-232. DOI: 10.1257/mac.20130306
17. Coibion O., Gorodnichenko Y., Kamdar R. (2017). The formation of expectations, inflation and the Phillips curve (NBER Working Paper no. 23304). Cambridge, MA. 51 p. DOI: 10.3386/w23304
18. Friedman M. (1968). The role of monetary policy. American Economic Review, vol. 58, pp. 1-17. DOI: 10.4324/9780203443965-15
19. Huo Z., Rios-Rull J. V. (2020). Sticky wage models and labor supply constraints. American Economic Journal: Macroeconomics, vol. 12, pp. 284-318. DOI: 10.1257/mac.20180290 EDN: JSPBOB
20. Kahneman D. (2011). Thinking fast and slow. New York: Ferrar, Straus and Giroux. 499 p.
21. Lucas R. (1972). Expectations and the neutrality of money. Journal of Economic Theory, vol. 4, issue 2, pp. 103-124. DOI: 10.1016/0022-0531(72)90142-1
22. Lucas R., Rapping L. (1969). Real wages, employment and inflation. Journal of Political Economy, vol. 77, pp.721-754. DOI: 10.1086/259559
23. Mankiw N. G., Reis R., Wolfers J. (2003). Disagreement about inflation expectations. NBER Macroeconomics Annual, vol. 18, pp. 209-248. DOI: 10.1086/ma.18.3585256
24. Mavroedis S., Plagborg-Moller M., Stock J. (2014). Empirical evidence on inflation expectations in the New Keynesian Phillips Curve. Journal of Economic Literature, vol. 52, no.1, pp. 124-188. DOI: 10.1257/jel.52.1.124
25. McCallum B. (1976). Rational expectations and the natural rate hypothesis: Some consistent estimates. Econometrica, vol. 44, no. 1, pp. 43-52. DOI: 10.2307/1911379
26. Orphanides A. (2004). Monetary policy rules, macroeconomic stability and inflation: A view from the trenches. Journal of Money, Credit and Banking, vol. 36, no. 2, pp. 151-175. DOI: 10.1353/mcb.2004.0013
27. Pfajfar D., Zakelj B. (2014). Experimental evidence on inflation expectation formation. Journal of Economic Dynamics and Control, vol. 44, pp. 147-168. DOI: 10.1016/j.jedc.2014.04.012
28. Phelps E. (1967). Phillips curve, expectation of inflation and output unemployment over time. Economica, vol. 34, no. 135, pp. 254-281. DOI: 10.2307/2552025
29. Rudd J. (2021). Why do we think that inflation expectations matter for inflation? (and should we?) (Finance and Economics Discussion Series 2021-062). Washington: Board of Governors of the Federal Reserve System. 53 p. DOI: 10.17016/feds.2021.062
30. Sims C., Zha T. (2006). Were there regime switches in U.S. monetary policy? American Economic Review, vol. 96, pp. 54-81. DOI: 10.1257/000282806776157678
31. Solow R. (1979). What we know and don’t know about inflation. Technology Review, vol. 81, issue 3, pp. 30-46.
32. Sussman N., Zohar O. (2022). Have inflation expectations become unanchored? The role of oil prices and global aggregate demand. International Journal of Central Banking, vol. 18, no. 2, pp. 149-192.
33. Williams J. (2006). The Phillips curve in an era of well anchored inflation expectations (unpublished manuscript). Federal Reserve Bank of San Francisco. 39 p.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Преимущественно центр-периферийная модель развития территорий, длительное доминирование трансфертов в структуре доходов муниципальных бюджетов сформировали затяжной, хронический характер социально-экономических проблем. Это обуславливает необходимость пересмотра целей, принципов и содержания муниципального управления, особенно в сфере экономики. Статья направлена на ревизию положений теорий местного самоуправления в контексте развивающейся концепции экономики благополучия, которые составили методологическую базу работы. Использовался комплекс общенаучных методов, включая ретроспективный анализ и систематизацию. Проведен обзор дореволюционных работ российских ученых и публицистов за период 1870–1917 гг., посвященных земскому и городскому самоуправлению. Выявлен образ благополучия территории местного самоуправления, заключающийся в обеспечении наружного и внутреннего благоустройства территории; попечении о продовольственной обеспеченности, здоровье, образовании, безопасности от различных угроз (пожаров, болезней, преступности); организации экономической жизни территории через муниципализацию общественно значимых производств и услуг, трудоустройство безработных, а также стимулирование экономической деятельности посредством кооперации и выдачи кредитов. На основе сопоставления нарративов концепции экономики благополучия и положений теорий местного самоуправления показано, что эта концепция может быть реализована средствами местного самоуправления, так как их теоретическая база соответствует друг другу. Сделан вывод о необходимости реализации потенциала системы местного самоуправления, заложенного Александром II. Для этого требуется увеличить тесноту взаимодействия жителей и органов управления, распространить знания о муниципальном управлении, предоставить большие финансовые возможности местным властям для концентрации на решении локальных проблем и выражении интересов местного населения
Цифровые экосистемы банков способствуют увеличению продуктовой линейки финансовых и нефинансовых услуг, что дает возможность повысить качество и скорость обслуживания клиентов. В то же время расширяющийся спектр нефинансовых услуг банков повышает размеры их непрофильных активов и влияет на их финансовую устойчивость. Это создает определенные сложности в управлении экосистемами, как на уровне отдельного банка, так и на уровне регулирования финансовых рынков. Исследование направлено на изучение теоретических и практических аспектов формирования и развития экосистем в банковском секторе РФ. Методология работы включает теорию отраслевых рынков и концепцию экосистем. Использовались методы сравнительного и структурного анализа. Информационной базой послужили данные публичной и внутренней отчетности банков ПАО Сбербанк, АО «Тинькофф Банк» и Банк ВТБ (ПАО). Результаты исследования показали, что банковские экосистемы отличаются по ключевому направлению деятельности (ядро экосистемы «Тинькофф Банк», например, инвестиции и образование, а ВТБ – жилищная программа), характеру взаимодействия их участников, а также по способу формирования (универсальный, нишевый, аутсорсинговый, инсорсинговый). Особенности развития цифровых экосистем банков обусловлены их специализацией, структурой иммобилизационных активов, клиентской базы и уровнем цифровизации бизнес-процессов. Значимость исследования состоит в выявлении структурно-функциональных особенностей цифровых экосистем в банковском секторе, а также в обосновании необходимости дальнейшего совершенствования методик учета и оценки иммобилизационных активов банков
Пандемия COVID-19 привела к общему экономическому спаду в большинстве стран мира. В значительной мере его причины лежат в сфере рынка труда. Введенные ограничительные меры привели к тому, что многие работники вынуждены были оставаться дома, а часть из них и вовсе лишилась работы. Скорость экономического оживления в разных странах варьировалась по мере снятия карантинных ограничений. Одним из определяющих факторов восстановительного процесса является степень гибкости рынка труда и его способность адаптироваться к меняющимся экономическим условиям. Статья посвящена изучению взаимосвязи гибкости рынка труда и скорости восстановления темпов роста ВВП в период ослабления пандемии и отмены карантинных мер. Методологической базой исследования послужили положения теории экономики труда. Методы включали множественный и логистический регрессионный анализ. Информационную базу составляют данные Всемирного Банка и статистической службы Европейского союза, включающие показатели для оценки гибкости рынка труда и ВВП стран мира за 2020–2021 гг. В результате установлена обратная взаимосвязь между скоростью восстановления темпов роста ВВП в постковидный период и долей частичной занятости в экономике. Однако, учитывая, что показатель частичной занятости отражает не только гибкость рынка труда, но и во многом является следствием общего спада производства и безработицы, можно связать медленные темпы восстановления с большей слабостью экономики. Таким образом, полученные результаты недостаточны для опровержения гипотезы о том, что большая гибкость рынка труда приводит к ускоренному восстановлению экономики стран. В то же время доказано, что страны Восточной Европы в целом быстрее оправились от последствий кризиса COVID-19, чем другие страны ЕС. Исследование вносит вклад в понимание процессов трансформации рынка труда под влиянием пандемии, а также выступает источником информации для разработки и внедрения политики в сфере регулирования рынков труда
Необходимость оценки экономической эффективности налоговых расходов в последнее десятилетие приобрела особую значимость в связи с увеличением количества ситуаций, когда налоговые льготы используются заинтересованными сторонами для личного обогащения. Проблема обостряется также тем, что налоговые расходы – это недополученные средства бюджета. Целесообразность их осуществления может быть доказана или опровергнута на основе оценки их влияния на экономический рост. Статья посвящена такой оценке на примере США. Методологическую основу исследования составила концепция эндогенного роста Барро. Использовались эконометрические методы исследования. Информационной базой являются материалы Глобальной базы данных о налоговых расходах (Global Tax Expenditures Database – GTED), Департамента казначейства США, Бюро экономического анализа США и Бюро переписи населения США за 1998–2022 гг. Проведенный анализ указывает на отсутствие корреляции между долей налоговых расходов конкретной сферы в их общей величине и их эффективностью (силой положительного влияния на ВВП). Так, наибольший удельный вес имеют налоговые расходы в сфере торговли и жилищного строительства (35, 4 %), однако, их влияние достаточно слабое в сравнении с другими категориями – на 1 доллар расходов приходится 0,04 доллара общего прироста ВВП. В то же время налоговые расходы в социальной сфере (2 %), имеющие несущественный удельный вес, приносят в 10 раз большую отдачу (0,49 доллара общего прироста ВВП на 1 доллар). Таким образом, структура налоговых расходов, имеющая ярко-выраженную социальную направленность, является для США наиболее предпочтительной.
Сравнение рекомендаций, следующих из теоретического экономического моделирования национальной инновационной системы с предложениями, основанными на анализе нарративов акторов российской инновационной системы (РИС), может служить базисом для разработки стратегии в области регулирования инновационного развития. Статья направлена на разработку рекомендаций для реализации государственной инновационной политики. Методологической базой исследования является нарративная экономика в сочетании с элементами оригинального институционализма. Используются качественные методы нарративного анализа. Информационную базу составляют нарративы акторов РИС, содержащиеся в рейтинговых и специализированных российских СМИ, и интернет-ресурсах, а также 27 глубинных интервью, отобранных методом построения экспертной сетевой выборки. Результаты исследования показали, что акторы РИС отмечают значимую роль государства в развитии инновационной деятельности, указывая при этом на такие проблемы, как непоследовательность действий правительства, нестабильность инновационной политики, отсутствие эффективных механизмов, способствующих увеличению финансирования инновационных проектов и др. Особую важность при реализации экономической политики респонденты придают включенности бизнеса в инновационную деятельность, расширению его экономической свободы, созданию и развитию предпринимательской инициативы. Результаты исследования позволяют идентифицировать важнейшие факторы и способы повышения активности в национальной инновационной системе
Шеринг-экономика и соответствующие ей модели потребления и использования ресурсов представляют собой формы взаимодействия экономических агентов, основанные на применении цифровых технологий. Вместе с тем развитие шеринг-экономики проходит ряд этапов, которые определяют особенности ее внедрения и распространения. Статья посвящена идентификации и характеристике периодов развития шеринг-экономики. Методологическая база исследования представлена положениями институциональной экономической теории, цифровой экономики, экономики совместного пользования. Использовались методы систематизации и компаративного анализа. В результате выделено пять этапов развития шеринг-экономики: базовый, технологический, платформенный, социальный и продвинутый, отличающиеся масштабом распространения и уровнем развития цифровых технологий, а также инициирующие и поддерживающие текущие институциональные изменения. Доказано, что на смену этапов шеринг-экономики повлияли такие внешние факторы, как появление крупных ИТ-гигантов и пандемия COVID-19. Уровень цифровизации стимулировал развитие новых инструментов шеринг-экономики, способствовал изменению характера потребления товаров и услуг. Практическая значимость полученных результатов состоит в возможности использования представленной периодизации при прогнозировании распространения проектов шеринг-экономики в отдельных сферах.
Издательство
- Издательство
- УрГЭУ
- Регион
- Россия, Екатеринбург
- Почтовый адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- Юр. адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- ФИО
- Силин Яков Петрович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- odo@usue.ru
- Сайт
- https://www.usue.ru/