Hướng nghiên cứu

Ảnh hưởng của cơ cấu tuổi đến lạm phát

Ảnh hưởng của yếu tố nhân khẩu học đến lạm phát và chính sách tiền tệ

Bên cạnh vấn đề tiền tệ, cầu kéo hay chi phí đẩy thì lạm phát trong một số trường hợp còn do cấu trúc dân số. Cụ thể, sử dụng mẫu dữ liệu bảng của 22 quốc gia OECD trong giai đoạn 1955 – 2014, Juselius and Takáts (2015, 2016) cho thấy tồn tại một ảnh hưởng dạng U ngược của các nhóm tuổi khác nhau đến lạm phát. Cụ thể:

Cơ cấu dân số và lạm phát
Nhóm phụ thuộc làm tăng lạm phát, trong khi nhóm lao động chính lại có tác động khác nhau ở các quốc gia và các thời điểm.

Nhóm dân số trẻ (từ 5 đến 29 tuổi) và dân số già (từ 65 đến 79 tuổi) có ảnh hưởng làm tăng lạm phát. Trong khi nhóm dân số ở độ tuổi lao động chính (30 đến 64 tuổi) lại có những ảnh hưởng trái ngược theo các quốc gia và thời gian (xem Biểu đồ 1). Mô hình hình chữ U này ổn định (robust) và không biến mất khi bổ sung các biến số khác vào mô hình, chẳng hạn như thay đổi sản lượng, giá dầu, lãi suất thực, tăng dân số và các công cụ tài khóa.

Hiệu ứng cấu trúc tuổi này giải thích phần lớn lạm phát theo xu hướng và khoảng một phần ba sự thay đổi của lạm phát tổng thể. Ở mỗi năm, ảnh hưởng được tính bằng cách nhân hệ số ước tính trong mô hình hình chữ U với tỷ trọng dân số ứng với các nhóm tuổi. Hiệu quả giải thích là lớn, chẳng hạn, nó đã giải thích khoảng 5 điểm phần trăm của việc giảm tỷ lệ lạm phát trung bình giữa các quốc gia từ cuối những năm 1970 đến đầu những năm 2000 (Biểu đồ 2, bên trái).

Cơ cấu dân số và lạm phát
Sự khác nhau về cơ cấu dân số dẫn đến sự khác biệt về chính sách kiểm soát lạm phát ở các quốc gia

Hơn nữa, cấu trúc tuổi dường như giải thích sự khác biệt của các quốc gia. Ví dụ: sự thay đổi lớn hơn trong xu hướng lạm phát ở Hoa Kỳ, so với Đức, hầu hết phản ánh những thay đổi lớn hơn về cấu trúc tuổi của Hoa Kỳ (Biểu đồ 2, giữa và bên phải).

Cần bổ sung biến cơ cấu dân số và các biến nhân khẩu học khác khi xem xét mối quan hệ với lạm phát, chính sách tiền tệ.

Tham khảo

Bullard, James, Carlos Garriga, and Christopher J. Waller, (2012). Demographics, Redistribution, and Optimal Inflation. Federal Reserve Bank of St. Louis Review, November/December, Vol. 94, No. 6, pp. 419–39. https://files.stlouisfed.org/files/htdocs/publications/review/12/11/Bullard.pdf

Fedotenkov, Igor, (2018). Population Ageing and Inflation with Endogenous Money Creation. Research in Economics, Volume 72, Issue 3, Pages 392-403, Available at https://doi.org/10.1016/j.rie.2018.07.004

Juselius M and Takáts, E (2015). Can demography affect inflation and monetary policy? BIS Working Papers No 485. https://www.bis.org/publ/work485.pdf

Juselius M and Takáts, E (2016). Age and Inflation. Finance and Development, Vol. 53, No. 1.
https://www.imf.org/external/pubs/ft/fandd/2016/03/pdf/juselius.pdf

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

Law Chee-Hong (2021). Population Ageing and Price Level in Japan. Malaysian Journal of Economic Studies, Vol. 58 No. 2. https://doi.org/10.22452/MJES.vol58no2.8

Lindh, Thomas & Malmberg, Bo, (1998). Age structure and inflation – a Wicksellian interpretation of the OECD data. Journal of Economic Behavior & Organization, Elsevier, vol. 36(1), pages 19-37, July. https://doi.org/10.1016/S0167-2681(98)00068-7

Source
Juselius and Takáts (2015)Juselius and Takáts (2016)Juselius and Takáts (2021)

Bài liên quan

Back to top button