Для цитирования:
Плущевская, Ю. Л., Смирнов, А. Н. (2023). Теории инфляции: ортодоксальные модификации и гетеродоксальная альтернатива. AlterEconomics, 20(4), 751–776. https://doi.org/10.31063/AlterEconomics/2023.20-4.2
Аннотация:
Стандартным мерам денежно-кредитной политики все меньше удается сдерживать нарастание инфляционного давления во многих странах мира. Возросла актуальность ревизии теоретических положений мейнстрима, на которые опираются практические рекомендации. Одновременно усилился интерес к альтернативным парадигмам. Цель статьи — оценить, насколько существенными были последние пересмотры доминирующей концепции инфляции и могли бы гетеродоксальные направления научной мысли предложить ей достойную замену. Обзор литературы показал, что исследования в традиции мейнстрима были сфокусированы на дискуссии о жизнеспособности кривой Филлипса, ее спецификациях и общем развитии прогнозно-аналитического аппарата. Инструментарий усложнялся, однако оставался незыблемым взгляд на инфляцию как результат разовых отклонений совокупного спроса от долгосрочного равновесия под действием внешних шоков. Принципиально иной подход предлагают гетеродоксальные течения. Посткейнсианство отводит главную роль в ценообразовании факторам на стороне предложения, в ценовой динамике — перераспределительным противоречиям, обладающим выраженной институциональной спецификой. Латиноамериканский структурализм делает акцент на дисбалансах в периферийных экономиках. В обеих теориях учет воспроизводственных и институциональных факторов позволяет получить широкий спектр траекторий инфляции, но при этом несколько размывается действие всеобщих закономерностей. Эволюционная экономика, теория больших циклов конъюнктуры анализируют инфляцию в контексте общего нелинейного развития сложной самоорганизующейся экономической системы с привлечением естественно-научного аппарата. Данный подход содержит в себе большой потенциал, но пока еще не проработан в достаточной мере. В целом, гетеродоксальные теории находятся на пути создания стройных концепций инфляции, способных давать действенные практические рекомендации. Этому мог бы способствовать их синтез, основанный на методологической и теоретической совместимости.
Плущевская Юлия Леонидовна — кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник, Институт экономики РАН; https://orcid.org/0009-0008-2073-8017 (Российская Федерация, 117218, г. Москва, Нахимовский проспект, 32; e-mail: pul@inecon.ru).
Смирнов Артем Николаевич — старший аналитик, Цифровая индустриальная платформа (Российская Федерация, 119334, г. Москва, проспект Вернадского, 6; e-mail: ansmirnov@nes.ru).
Акаев, А. А. (2013). Большие циклы конъюнктуры и инновационно-циклическая теория экономического развития Шумпетера-Кондратьева. Экономическая наука современной России, 2(61), 7–29.
Андреев, А. (2016). Прогнозирование инфляции методом комбинирования прогнозов в Банке России. Серия докладов об экономических исследованиях. https://cbr.ru/Content/Document/File/16726/wps_14.pdf (дата обращения: 23.08.2023)
Бобровников, А. В. (2004). Макроциклы в экономике стран Латинской Америки. Москва: ИЛА РАН, 500.
Бурлачков, В. К. (2020). Денежная теория и динамичная экономика: выводы для России. Москва: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 352.
Кондратьев, Н. Д. (2002а). Большие циклы экономической конъюнктуры. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Избранные труды (С. 341–400). Москва: Экономика.
Кондратьев, Н. Д. (2002б). Динамика цен промышленных и сельскохозяйственных товаров. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Избранные труды (С. 401–502). Москва: Экономика.
Кондратьевские волны. Серия электронных альманахов. https://www.socionauki.ru/almanac/k_waves/ (дата обращения: 23.08.2023)
Лав, Дж. Л. (2015а). Предисловие к русскому переводу. Истоки: качественные сдвиги в экономической реальности и экономической науке (С. 407–410). Москва: Изд. дом Высшей школы экономики.
Лав, Дж. Л. (2015б). Подъем и упадок экономического структурализма в Латинской Америке: новые аспекты. Истоки: качественные сдвиги в экономической реальности и экономической науке (С. 453–490). Москва: Изд. дом Высшей школы экономики.
Маевский, В. И. (1999). Эволюционная теория и неравновесные процессы (на примере экономики США). Экономическая наука современной России, 4, 45–62.
Маевский, В. И., Малков, С. Ю., Рубинштейн, А. А., Красильникова, Е. В. (2020). Теория воспроизводства капитала и не-нейтральность денег. Под ред. Маевского В. И. Москва; Санкт-Петербург: Нестор-История, 160.
Нельсон, Р. Р., Уинтер, С. Дж. (2002). Эволюционная теория экономических изменений. Москва: Дело, 536.
Ореховский, П. А. (2016). Прерывистый тренд развития структурализма: альтернативная традиция экономического анализа: Доклад. Москва: Институт экономики РАН, 47. http://inecon.org/docs/2016/Orekhovsky_paper_20161027.pdf (дата обращения: 23.08.2023).
Протасов, А. Ю. (2013). Системные циклы накопления Дж. Арриги, и длинные волны инфляции. Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика, 5 (3), 3–24.
Розмаинский, И. В. (2010). Введение в посткейнсианство. Идеи и идеалы, 1 (3), 88–105.
Розмаинский, И. В. (2016). Посткейнсианцы и Дуглас Норт о неопределенности и институтах: пропущенная связь? Journal of Institutional Studies (Журнал институциональных исследований), 8 (3), 35–46. https://doi.org/10.17835/2076-6297.2016.8.3.035-046
Amitrano, C. R., Vasconcelos, L. (2019). Income Distribution, Inflation and Economic Growth:
A Post-Keynesian Approach. Panoeconomicus, 66 (3), 277–306. https://doi.org/10.2298/PAN1903277A
Ang, A., Bekaert, G., Wei, M. (2007). Do macro variables, asset markets, or surveys forecast inflation better? Journal of Monetary Economics, 54 (4), 1163–1212. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2006.04.006
Bańbura, M., Bobeica, E. (2023). Does the Phillips curve help to forecast euro area inflation? International Journal of Forecasting, 39 (1), 364–390. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.12.001
Benes, J., Kumhof, M., Laxton, D. (2014). Financial Crises in DSGE Models: A Prototype Model. https://www.imf.org/en/Publications/WP/Issues/2016/12/31/Financial-Crises-in-DSGE-Models-A-Prototype-Model-41467 (дата обращения: 23.08.2023)
Blanchard, O. J., Gali, J. (2007). The Macroeconomic Effects of Oil Shocks: Why are the 2000s so different from the 1970s? NBER Working Paper, 13368. https://doi.org/10.3386/w13368
Borio, C. (2014). The financial cycle and macroeconomics: What have we learnt? Journal of Banking & Finance, 45 (1), 182–198. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2013.07.031
Braga, J., Summa, R. (2020). The (Conflict-Augmented) Phillips Curve Is Alive and Well. ASTRIL Working Paper, 55. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.13709.59363
Bresser-Pereira, L. C. (2023). The Theory of Inertial Inflation: A Brief History. Revista de Economia Politica, 43 (2), 480–498. http://dx.doi.org/10.1590/0101-31572023-3433
Clarida, R., Galí, J., Gertler, M. (1999). The Science of Monetary Policy: A New Keynesian Perspective. Journal of Economic Literature, 37 (4), 1661–1707. http://dx.doi.org/10.1257/jel.37.4.1661
Coibion, O., Gorodnichenko, Y., Kamdar, R. (2018). The Formation of Expectations, Inflation, and the Phillips Curve. Journal of Economic Literature, 56 (4), 1447–1491. https://doi.org/10.1257/jel.20171300
Coibion, O., Gorodnichenko, Y., Ulate, M. (2019). Is inflation just around the corner? The Phillips curve and global inflationary pressures. AEA Papers and Proceedings, 109, 465–469. https://doi.org/10.1257/pandp.20191055
Del Negro, M., Giannoni, M. P., Schorfheide, F. (2015). Inflation in the great recession and new Keynesian models. American Economic Journal: Macroeconomics, 7 (1), 168–196. https://doi.org/10.1257/mac.20140097
Diebold, F. X., Shin, M. (2018). Machine learning for regularized survey forecast combination: Partially-egalitarian LASSO and its derivatives. International Journal of Forecasting, 35 (4), 1679–1691. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2018.09.006
Edge, R. M., Gürkaynak, R. S. (2011). How useful are estimated DSGE model forecasts? Finance and Economics Discussion Series, 2011 (11), 1–67 https://doi.org/10.17016/FEDS.2011.11
Faust, J., Wright, J. H. (2007). Comparing Greenbook and reduced form forecasts using a large realtime dataset. Journal of Business and Economic Statistics, 27 (4), 468–479. https://doi.org/10.1198/jbes.2009.07214
Fernández-Huerga, E., Pardo, A., Salvador, A. (2023). Compatibility and complementarity between institutional and post-Keynesian economics: a literature review with a particular focus on methodology. Economia Politica, 40, 413–443. https://doi.org/10.1007/s40888-023-00299-7
Ffrench-Davis, R., Torres, M. (2020). Neo-Structuralism. In Vernengo, M., Caldentey, E.P., Rosser Jr, B.J. (Eds.), The New Palgrave Dictionary of Economics. London: Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1057/978-1-349-95121-5_3122-1
Gallegati, M. (2016). Wavelet Estimation of Kondratieff Waves: An Application to Long Cycles in Prices and World GDP. Kondratieff Waves: Cycles, Crises, and Forecasts, 99–120. https://www.sociostudies.org/upload/sociostudies.org/almanac/k_waves_3/099-120.pdf (дата обращения: 23.08.2023)
Gordon, R. J. (2013). The Phillips curve is alive and well: Inflation and the NAIRU during the slow recovery. National Bureau of Economic Research. Working Paper Series, 19390. https://doi.org/10.3386/w19390
Inoue, A., Kilian, L. (2008). How useful is bagging in forecasting economic time series? A case study of US consumer price inflation. Journal of the American Statistical Association, 103 (482), 511–522. https://doi.org/10.1198/016214507000000473
Jørgensen, P. L., Lansing, K. J. (2023). Anchored inflation expectations and the flatter Phillips curve. Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper 2019–27. https://doi.org/https://doi.org/10.24148/wp2019-27
Kar, S., Bashir, A., Jain, M. (2021). New Approaches to Forecasting Growth and Inflation: Big Data and Machine Learning. IEG Working Paper, 446. https://iegindia.org/upload/publication/Workpap/wp446.pdf (дата обращения: 23.08.2023)
Kiley, M. T. (2014). An evaluation of the inflationary pressure associated with short-and long-term unemployment. Finance and Economics Discussion Series, 2014 (28), 1–19. https://doi.org/10.17016/FEDS.2014.28
Kim, H. (2020). A missing element in the empirical post Keynesian theory of inflation—total credits to households: A first-differenced VAR approach to U.S. inflation. Journal of Post Keynesian Economics, 43 (4), 640–656. https://doi.org/10.1080/01603477.2019.1672559
King, M. (2012). Twenty years of inflation targeting, speech in London School of Economics. https://www.bis.org/review/r121010f.pdf (дата обращения: 23.08.2023)
Lavoie, M. (2014). Post-Keynesian Economics: New Foundations. Cheltenham, UK; Northampton, MA, USA: Edward Elgar, 660.
Lütkepohl, H. (2005). New introduction to multiple time series analysis. Berlin: Springer Science
& Business Media, 764. https://doi.org/10.1007/978-3-540-27752-1
Masini, R. P., Medeiros, M. C., Mendes, E. F. (2021). Machine learning advances for time series forecasting. Journal of economic surveys, 37 (1), 76–111. https://doi.org/10.1111/joes.12429
Medeiros, M. C., Vasconcelos, G. F., Veiga, A., Zilberman, E. (2019). Forecasting inflation
in a data-rich environment: the benefits of machine learning methods. Journal of Business and Economic Statistics, 39 (1), 98–119. https://doi.org/10.1080/07350015.2019.1637745
Missio, F., Jayme, F. G., Oreiro, J. L. (2015). The Structuralist Tradition in Economics: Methodological and Macroeconomics Aspects. Brazilian Journal of Political Economy, 35 (2), 247–266. https://doi.org/10.1590/0101-31572015v35n02a03
Ratner, D., Sim, J. W. (2020). Who Killed the Phillips Curve? A Murder Mystery. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.26370.43209
Smets, F., Wouters, R. (2003). An estimated dynamic stochastic general equilibrium model of the euro area. Journal of the European economic association, 1 (5), 1123–1175. https://doi.org/10.1162/154247603770383415
Staiger, D., Stock, J. H., Watson, M. W. (2001). Prices, wages and the U.S. NAIRU in the 1990s. NBER Working Paper, 8320. https://doi.org/10.3386/w8320
Stock, J. H., Watson, M. W. (2007). Why has U.S. inflation become harder to forecast? Journal of Money, Credit and banking, 39 (1), 3–33. https://doi.org/10.1111/j.1538-4616.2007.00014.x
Taylor, L. (1991). Income Distribution, Inflation, and Growth: Lectures on Structuralist Macroeconomic Theory. The MIT Press.
Van Ees, H., Garretsen, H. (1996). Endogenizing the natural rate of unemployment: Phelps’s structural slumps and the Post Walrasian framework. In Colander D. (Ed.), Beyond Microfoundations: Post Walrasian Macroeconomics (pp. 189–206). Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781139174626.013