ПРОСТОРОВА OLG-МОДЕЛЬ РЕГІОНАЛЬНОГО РИЗИКУ: ПРОДУКТИВНІСТЬ, МОБІЛЬНІСТЬ, ЖИТЛО ТА ПЕНСІЙНІ ТРАНСФЕРИ
DOI:
https://doi.org/10.15802/rtem2025/343902Ключові слова:
міжпоколінні трансфери, PAYG, продуктивність, житловий ринок, міграція, ризик, регіональна безпека, просторове моделюванняАнотація
Мета. Метою дослідження є розроблення узагальненої динамічної просторової теоретичної моделі, здатної відтворити взаємодію між регіональною безпекою, мобільністю робочої сили, жорсткістю житлового ринку та міжпоколінними фіскальними механізмами в умовах асиметричних шоків та воєнних загроз. Дослідження спрямоване на виявлення способів, якими просторові ризики здатні трансформувати поведінку економічних агентів, структуру ринку праці та довгострокову міжрегіональну рівновагу. Методика. Методичну основу становить динамічна просторово-економічна модель з перекриттям поколінь (OLG), у межах якої індивіди оптимізують вибір місця проживання, споживання, заощаджень та міграційних рішень. У моделі формалізовано вплив індексу регіонального ризику на продуктивність, заробітні плати, рентні ставки, локальну привабливість та параметри функціонування PAYG-пенсійної системи. Аналітичний апарат моделі містить проміжні доведення, що демонструють монотонний вплив ризику на ключові макроекономічні змінні, та визначає існування динамічної просторової рівноваги. Результати. Визначено аналітичну залежність регіонального ризику безпеки і встановлено характер впливу на ефективну продуктивність та заробітні плати, внутрішню міграцію молодого населення, тиск на обмежену пропозицію житла та формування стійких регіональних диференціалів ренти. Показано, що короткострокова нееластичність пропозиції на ринку житла посилює регіональні диспропорції й уповільнює вирівнювання економічних умов між територіями. Отримано аналітичний висновок, що зміни в розподілі зайнятості трансформують фіскальні параметри PAYG-системи, створюючи нові міжрегіональні дисбаланси. Наукова новизна. Уперше запропоновано інтегровану динамічну просторову модель, у якій показник безпеки одночасно виступає як якість середовища проживання, детермінантою продуктивності та фактором капіталізації на ринку житла. Така конструкція дає змогу ідентифікувати «мультиплікатор безпеки» як ключовий механізм поширення конфліктних шоків у просторовій економіці. Практична значимість. Результати дослідження можуть бути використані органами влади та аналітичними центрами для прогнозування післявоєнного відновлення, розроблення політики регіонального вирівнювання, оптимізації житлових та транспортних програм, а також оцінювання стійкості пенсійної системи в умовах демографічних і просторових зрушень.
Посилання
Behrens, K., & Murata, Y. (2007). General equilibrium models of monopolistic competition: A new approach. Journal of Economic Theory, 136(1), 776–787. https://doi.org/10.1016/j.jet.2006.10.001
Desmet, K., & Rossi-Hansberg, E. (2014). Spatial development. American Economic Review, 104(4), 1211–1243. https://doi.org/10.1257/aer.104.4.1211
Diamond, P. A. (1965). National debt in a neoclassical growth model. American Economic Review, 55(5), 1126–1150. https://www.aeaweb.org/aer/top20/55.5.1126-1150.pdf
Fang, Y., & Shao, Z. (2022). The Russia–Ukraine conflict and volatility risk of commodity markets. Finance Research Letters, 50, 103264. https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103264
Gluszak, M., & Trojanek, R. (2024). War in Ukraine, the refugee crisis, and the Polish housing market. Housing Studies, 40(5), 1043–1065. https://doi.org/10.1080/02673037.2024.2334822
International Organisation for Migration. (2024). Ukraine Housing Brief: Living conditions, rental costs and mobility factors. Geneva. https://dtm.iom.int/sites/g/files/tmzbdl1461/files/reports/IOM_UKR_%20Ukraine_Housing_brief_Living%20conditions%2C%20rental%20costs%20and%20mobility%20factors_July%202024.pdf
International Organisation for Migration. (2024). Ukraine internal displacement report: General population survey, round 16: IOM. https://dtm.iom.int/sites/g/files/tmzbdl1461/files/reports/GPS_R16_IDP_April_2024.pdf
Perelli-Harris, B., Zavisca, J., Levchuk, N., & Gerber, T. P. (2023). Internal displacement and subjective well-being: The case of Ukraine in 2018. Social Forces, 102(3), 1157–1179. https://doi.org/10.1093/sf/soad124 (cpc.ac.uk)
Proost, S., & Thisse, J.-F. (2019). What can be learned from spatial economics? Journal of Economic Literature, 57(3), 575–643. https://doi.org/10.1257/jel.20181414
Redding, S. J., & Rossi-Hansberg, E. (2017). Quantitative spatial economics. Annual Review of Economics, 9, 21–58. https://doi.org/10.1146/annurev-economics-063016-103713 (Princeton University)
Roback, J. (1982). Wages, rents, and the quality of life. Journal of Political Economy, 90(6), 1257–1278. https://doi.org/10.1086/261120
Trojanek, R., & Gluszak, M. (2022). Short-run impact of the Ukrainian refugee crisis on the housing market in Poland. Finance Research Letters, 50, 103264. https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103236

