Демографические изменения и экономический ростНИР

Demographic changes and economic growth

Источник финансирования НИР

грант РФФИ

Этапы НИР

# Сроки Название
1 14 февраля 2018 г.-13 февраля 2019 г. Демографические изменения и экономический рост
Результаты этапа: Для анализа влияния изменения в возрастной структуре населения на экономические показатели использована динамическая модель эндогенного экономического роста с перекрывающимися поколениями, (см. приложенный файл Приложение 1.pdf). Модель построена в концепции общего экономического равновесия с привлечением гипотезы рациональных ожиданий. Модель состоит из следующих секторов: 1. сектора исследований и разработок, который создает новый дизайн промежуточных продуктов и продает патенты на их производство; 2. производственного сектора промежуточных товаров, где каждая фирма производит отдельную разновидность конечного продукта, купив бессрочный патент на его производство, из-за чего фирмы находятся в состоянии монополистической конкуренции; 4. сектора конченых товаров, производящихся при помощи промежуточных товаров и труда, где фирмы находятся в состоянии совершенной конкуренции; 3. конкурентного банковского сектора, который хранит депозиты населения и дает кредиты новым фирмам для покупки патентов, получая в обеспечение этих кредитов права на всю будущую операционную прибыль фирм, так что чистая прибыль фирм производителей промежуточных товаров нулевая. Оригинальность модели состоит в том, что при планировании домохозяйствами своего будущего потребления они учитывают изменения демографических показателей (смертности и рождаемости). Такая модификация модели позволят изучать как неожиданные изменения демографических показателей (шоки), так и ожидаемые изменения, такие как увеличение продолжительности жизни в следствии улучшения медицинского обслуживания и условий жизни населения и уменьшение рождаемости. Для простоты общая численность населения считалась постоянной, т.е. смертность оставалась равной рождаемости и оба этих параметра претерпевали резкое уменьшение. Анализ долгосрочной динамики модели показал, что уменьшение смертности и рождаемости приводит к замедлению темпов экономического роста. А если население предвидит уменьшение смертности и рождаемости, то замедление темпов экономического роста начинает происходить заранее. В целях разработки и апробации моделей и методов анализа пенсионных систем, в рамках проекта были произведены поиск, сбор и предварительная обработка демографических данных по РФ. В частности, были проанализированы следующие источники данных по половозрастной структуре и смертности населения России: 1. Международная база данных по смертности (Human Mortality Database, HMD), поддерживаемая институтом Макса Планка демографических исследований (Германия) и университетом Беркли (США), и доступная по адресу в сети интернет «https://www.mortality.org», является наиболее авторитетным н сегодняшний день источником качественных данных по смертности [3]. БД содержит длинный ряд данных численности и смертности по полу и возрасту в России, охватывает годы с 1959 по 2014 (по 2015 для численности населения), однолетние возрастные группы от возраста 0 до возраста 110+ (открытая возрастная группа). Хотя ряд когортных показателей смертности также рассчитан и представлен в БД, длина исходного ряда не позволяет рассчитать показатели дожития когорт, необходимые для моделирования пенсионных систем. Кроме того, БД HMD не содержит данных по России после 2014 (2015) года. 2. Данные по численности и смертности населения России в после 2014 года доступны в Российской БД по рождаемости и смертности, поддерживаемой центром демографических исследований РЭШ и доступной по адресу «demogr.nes.ru» . К преимуществам этой БД относится возможность анализа населения РФ с учетом населения Крыма, а также наличие оценок по регионам РФ. К сожалению, длина ряда в этой БД так же коротка для анализа демографических и пенсионных когорт, сами данные не полностью совместимы с данными HMD, а возрастная шкала ограничена верхним возрастом в 100 лет, чего недостаточно для перспективных расчетов в условиях увеличения продолжительности жизни. 3. Третьим источником данных по населению и смертности в России явилась работа Андреева Е.М., Дарского Л.Е., Харьковой Т.Л. [4], которая дополняет предыдущие два источника оценками населения и смертности по полу и возрасту в России в 1927-1959 годах. К сожалению, в этой работе содержатся оценки только по пятилетним возрастным группам от возраста 0-4 до открытой возрастной группы 85+ лет. Кроме того, оценки, приводимые в работе, прерываются военным периодом (1941-1945гг.) 4. Кроме перечисленных источников демографических данных, для перспективных расчетов использовались результаты двух демографических прогнозов населения России: прогноз до 2035 года, составленный совместно РАНХиГС, Росстатом и Международным институтом прикладного системного анализа (Австрия) [5], а также прогноз до 2100 года, составленный Отделом народонаселения ООН [2], который представлен только в пятилетних возрастных группах, до возраста 100+. Сопоставление прогнозов с последними данными показало, что первый оказался несколько оптимистичным, а второй – пессимистичным, в связи с чем мы усреднили два прогноза после проведения процедуры их согласования в базовом году и продления первого прогноза до 2100 года. Таким образом, ни один из имеющихся источников данных по населению России не содержит рядов данных достаточно длительных, чтобы провести анализ и моделирование пенсионных систем, в первую очередь – накопительной системы, которая должна анализироваться покогортно. В этой связи, исходные данные были обработаны на основе разработанных демографо-математических методов и моделей с тем, чтобы: • согласовать данные из разных источников; • интерполировать, при необходимости, данные для однолетних возрастных групп; • экстраполировать, при необходимости, показатели смертности и возрастной структуры численности населения в старших возрастах; • продлить прогноз РАНХиГС и др. до 2100 года; • интерполировать показатели для военного периода; • пересчитать календарные показатели смертности в когортные; • рассчитать таблицы смертности и показатели дожития для всех анализируемых календарных периодов и демографических когорт. Подробнее процедуры, разработанные для решения перечисленных задач обработки исходных данных, описаны в статье, подготовленной в рамках проекта и направленной в высокорейтинговый журнал PLOS ONE (статья прошла этап внутреннего отбора в редакции и находится на внешнем рецензировании, копия статьи прилагается к отчету). Программное обеспечение (на языке R) для вычислительной реализации разработанных в проекте демографо-математических моделей и процедур будет завершено и зарегистрировано в предстоящем году. На основе собранных и подготовленных данных по исторической и перспективной динамике численности, смертности и показателей дожития населения РФ, был проведен анализ пенсионной системы в контексте моделей, предложенных в [1], а также в свете принятых решений по пенсионной реформе в России. В работе был проведен анализ – впервые на основе длительных рядов данных и оценок по когортным показателям дожития, отражающих реалистичные переменные рождаемость и смертность, миграцию в Россию – экономических последствий и последствий для пенсионной системы демографической динамики и проводимых пенсионных реформ в России. Текст статьи прилагается к отчету. В частности, показано, что в России – в силу особенностей изменения рождаемости, смертности и миграции и вызванных ими демографических волн - наблюдается уникальный случай отрицательного эффекта демографической динамики на норму доходности солидарной пенсионной системы для когорт, которые выйдут на пенсию в середине текущего столетия. Это наблюдение имеет важное последствия для анализа затрат переход от распределительной к накопительной пенсионной системе. Подробнее результаты проведенного исследования приводятся в статье, прилагаемой к отчету. 1. Ediev D.M. Why increasing longevity may favour a PAYG pension system over a funded system. // Population studies. 2014. № 1 (68). C. 95–110. 2. UN Population Divsion World Population Prospects 2017 [Электронный ресурс]. URL: https://esa.un.org/unpd/wpp/ (дата обращения: 04.07.2017). 3. University of California (Berkeley), Max Planck Institute for Demographic Research (Rostock) Human Mortality Database. Online database sponsored by University of California, Berkeley (USA), and Max Planck Institute for Demographic Research (Germany) [Электронный ресурс]. URL: www.mortality.org (дата обращения: 15.05.2018). 4. Андреев Е.М., Дарский Л.Е., Харькова Т.Л. Демографическая история России: 1927-1959 / Е.М. Андреев, Л.Е. Дарский, Т.Л. Харькова, Москва: Информатика, 1998. 187 c. 5. Российская Академия Народного Хозяйства и Государственной Службы (РАНХиГС), Федеральная служба государственной статистики (Росстат), Международный Институт Прикладного Системного Анализа (IIASA) Российский демографический лист 2016 / Российская Академия Народного Хозяйства и Государственной Службы (РАНХиГС), Федеральная служба государственной статистики (Росстат), Международный Институт Прикладного Системного Анализа (IIASA), Москва, Россия и Лаксенбург, Австрия:, 2016.
2 14 февраля 2019 г.-13 января 2020 г. Демографические изменения и экономический рост
Результаты этапа: Получены численные решения уравнений состояния экономики. Сначала мы аналитически вывели траекторию сбалансированного роста, [1], как единственно возможное стационарное решение. Затем мы использовали центральную силу нашей модели - то, что она позволяет проводить численный анализ влияния ожидаемых изменений смертности и рождаемости - для ответа на вопрос о том, приводит ли ожидаемое снижение смертности и рождаемости к более высокому ВВП на душу населения в долгосрочной перспективе, чем в неожиданном случае, [2], Приложении 1. Мы рассмотрели эталонный случай, в котором прирост населения равен нулю, так что рождаемость компенсирует смертность. При этом мы устраняем эффект масштаба но, тем не менее, получаем содержательное описание каналов, по которым распространяется реакция на демографические изменения. На основе полученных результатов подготовлена статья в Приложении 1. Для общей задачи устойчивости стационарных решений был выведен метод приближённой оценки границ устойчивости, [3]. Проведён экономико-математический анализ демографической динамики по регионам РФ. Исследована взаимосвязь экономического развития и распределения населения по возрастам, [4], Приложение 2. Предполагается, что при моделировании экономического роста распределение населения по возрастам, помимо прочего, в определенной степени отражает запас человеческого капитала. В работе проведён эконометрический анализ влияния возрастной структуры населения на экономическое развитие в российских регионах с использованием панельных данных с 2001 по 2016 год. Результаты построенных моделей позволили сделать вывод, что на экономическое развитие регионов России положительным образом влияют капиталовооруженность и возрастные группы 16-24 и 25-39 лет. Начата работа по разработке моделей затрат перехода с распределительной к накопительной пенсионной системе. В 2019 году было проведено уточнение демографических оценок и прогнозов населения и показателей продолжительности жизни для РФ на основе новых (2019 г.) прогнозов отдела народонаселения ООН. Результаты [5,6] апробированы на международных научных мероприятиях и выложены в открытый доступ на веб-ресурсе, созданном в рамках проекта (http://ncshta.ru/page/content/1340/rffi-18-010-01169-demograficheskie-izmenenija-i-ekonom icheskii-rost-v-2019-g.html). На основе полученных результатов для РФ, а также результатов демографической реконструкции и прогнозирования для регионов России, проведен экономико-демографический анализ пенсионной системы по регионам РФ. Продолжена разработка демографо-математической модели пенсионной системы с учетом переменных рождаемости и смертности, миграции, процентной ставки, природной ренты и (для накопительной системы) затрат перехода от распределительной к накопительной схеме. Разработано программное обеспечение, заявка на оформление авторских прав на которое направлена в Роспатент, Приложение 3. Начата работа по разработке модели «Парето-оптимальности» распределительной пенсионной системы, которая важна для анализа затрат перехода от распределительной к накопительной схеме. [1] Беляков А.О., Курбацкий А.Н., Prettner K. Anticipated expansions of life expectancy and their long-run growth effects. 2020, MIC 2019 Conference Proceedings - Managing Geostrategic Issues (в печати) [2] Беляков А.О., Курбацкий А.Н., Prettner K. The growth effects of anticipated versus unanticipated rises in life expectancy. (подготовлено к подаче в журнал, Приложение 1) [3] Беляков А.О, Сейранян А.П. Approximations of the monodromy matrix by averaging method. 2019, Современные проблемы математики и механики. Материалы Международной конференции, посвященной 80-летию академика РАН В.А. Садовничего, 823-825 [4] Артамонов Н.В., Курбацкий А.Н., Халимов Т.М. Взаимосвязь экономического развития и возрастной структуры населения регионов Российской Федерации (подготовлено к подаче в журнал, Приложение 2) [5] Эдиев Д.М. Demographics of the Russian pension reform. 2019, Proceedings of 18th Applied Stochastic Models and Data Analysis International Conference with the Demographics 2019 Workshop Florence, Italy: 11-14 June, 2019, 407-425 [6] Эдиев Д.М. Demographics of the Russian pension reform. The Plenum series on demographic methods and population analysis, 2020 (в печати)
3 14 января 2020 г.-13 января 2021 г. Демографические изменения и экономический рост
Результаты этапа: Мы показали, что ожидаемое старение связано с более быстрым экономическим ростом при переходе к новой траектории сбалансированного роста и, следовательно, более высоким уровнем ВВП на душу населения в долгосрочной перспективе. Статья принята в печать в Journal of mathematical Economics. С уточнёнными демографическими оценками и прогнозами населения и показателей продолжительности жизни для РФ на основе новых (2019 г.) прогнозов отдела народонаселения ООН, создан программный комплекс для демографо-математического моделирования пенсионной системы с учётом переменных рождаемости и смертности, миграции. Получено свидетельство государственной регистрации программного комплекса. Показано, что на экономическое развитие регионов России положительным образом влияют капиталовооруженность и возрастные группы 16-24 и 25-39 лет.

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".