Коефіцієнт демографічного навантаження як предиктор фіскальних показників: панельний аналіз постсоціалістичних економік ЄС
Стригуль А. А., Осипова С. К.

Стригуль А. А., Осипова С. К. Коефіцієнт демографічного навантаження як предиктор фіскальних показників: панельний аналіз постсоціалістичних економік ЄС. Проблеми економіки. 2026. №2. C. 68–78.
https://doi.org/10.32983/2222-0712-2026-2-68-78

Розділ: Світова економіка та міжнародні відносини

УДК 314.18:336.14(4-11)

Анотація:
У статті досліджується вплив демографічного старіння, виміряного через коефіцієнт навантаження людей похилого віку (OADR), на ключові фіскальні показники одинадцяти постсоціалістичних країн Центральної та Східної Європи – членів ЄС (Болгарії, Чехії, Естонії, Хорватії, Латвії, Литви, Угорщини, Польщі, Румунії, Словенії та Словаччини) за період 2000–2023 рр. Застосовано багаторівневу емпіричну методологію, що охоплює панельні тести на стаціонарність, коінтеграційний аналіз, кореляційний аналіз, OLS-регресію у рівнях та специфікацію у першій різниці з коригуванням стандартних похибок за методом Ньюї-Веста. Видатки на охорону здоров'я та пенсійні видатки проаналізовано за підперіодом 2013–2023 рр. Підтверджено три канали впливу демографічного старіння: значущий позитивний зв'язок з видатками на охорону здоров'я (п'ять країн), позитивний зв'язок із загальним рівнем зайнятості (чотири країни) та типологічний розподіл між країнами-реформаторами і нереформаторами пенсійних систем за показником пенсійних видатків як частки ВВП. Зростання зайнятості в умовах підвищення OADR узгоджується з гіпотезою відкладеного виходу на пенсію. Виражена міжкраїнова гетерогенність результатів унеможливлює побудову єдиної регіональної моделі та підкреслює визначальну роль інституційного середовища у формуванні фіскальної реакції на демографічне навантаження. Отримані результати створюють емпіричну основу для диференційованих підходів до фіскального планування та реформування систем соціального захисту з урахуванням демографічних траєкторій окремих постсоціалістичних економік. Цінність дослідження полягає у комплексному застосуванні багаторівневої економетричної методології до постсоціалістичних економік ЄС, що дозволяє отримати багатовимірну емпіричну картину фіскальних наслідків демографічного старіння та сприяє глибшому розумінню цього явища в регіональному контексті.

Ключові слова: демографічне старіння; коефіцієнт демографічного навантаження; фіскальна політика; державні видатки; охорона здоров'я; пенсійна система; зайнятість; постсоціалістичні країни.

Рис.: 5. Табл.: 4. Бібл.: 20.

Стригуль Антон Андрійович – аспірант, кафедра обліку і фінансів, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут» (вул. Кирпичова, 2, Харків, 61002, Україна)
Email: anton.stryhul@emmb.khpi.edu.ua
Осипова Світлана Костянтинівна – кандидат економічних наук, доцент, кафедра обліку і фінансів, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут» (вул. Кирпичова, 2, Харків, 61002, Україна)
Email: Svitlana.Osipova@khpi.edu.ua

Список використаних у статті джерел

Zokalj M. The impact of population aging on public finance in the European Union. Financial Theory and Practice. 2016. Vol. 40. No. 4. P. 383–412. DOI: https://doi.org/10.3326/fintp.40.4.2
The macroeconomic and fiscal impact of population ageing. ECB Occasional Paper No. 296. Frankfurt : European Central Bank, 2021. URL: https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpops/ecb.op296~aaf209ffe5.en.pdf
Miles D. Macroeconomic impacts of changes in life expectancy and fertility. The Journal of the Economics of Ageing. 2023. Vol. 24. 100425. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeoa.2022.100425
Tang B., Li Z. A Country-Level Empirical Study on the Fiscal Effect of Elderly Population Health: The Mediating Role of Healthcare Resources. Healthcare. 2021. Vol. 10. No. 1. P. 30. DOI: https://doi.org/10.3390/healthcare10010030
Breyer F., Lorenz N. The "red herring" after 20 years: ageing and health care expenditures. European Journal of Health Economics. 2021. Vol. 22. No. 5. P. 661–667. DOI: https://doi.org/10.1007/s10198-020-01203-x
Wu P. C., Liu S. Y., Pan S. C. Nonlinear relationship between health care expenditure and its determinants: a panel smooth transition regression model. Empirica. 2014. Vol. 41. P. 713–729. DOI: https://doi.org/10.1007/s10663-013-9233-z
Lee K. Varying effects of public pensions: Pension spending and old-age employment under different pension regimes. Journal of European Social Policy. 2024. Vol. 34. No. 1. P. 3–19. DOI: https://doi.org/10.1177/09589287231223391
Amaglobeli D., Chai H., Dabla-Norris E., Dybczak K., Soto M., Tieman A. F. The Future of Saving: The Role of Pension System Design in an Aging World. IMF Staff Discussion Notes, No. 2019/001. Washington, DC : International Monetary Fund, 2019. 47 p. DOI: https://doi.org/10.5089/9781484388990.006
Clements B. J. Equitable and Sustainable Pension Systems. Equitable and Sustainable Pensions. Washington, DC : International Monetary Fund, 2014. Ch. 1. DOI: https://doi.org/10.5089/9781616359508.071.ch001
Cho D., Lee K. Pension sustainability and government effectiveness in the presence of population aging. Economic Modelling. 2025. Vol. 147. 107048. DOI: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2025.107048
Pilipiec P., Groot W., Pavlova M. The Effect of an Increase of the Retirement Age on the Health, Well-Being, and Labor Force Participation of Older Workers: a Systematic Literature Review. Journal of Population Ageing. 2021. Vol. 14. P. 271–315. DOI: https://doi.org/10.1007/s12062-020-09280-9
Boulhol H., Geppert C. Population ageing: Pension policies alone will not prevent the decline in the relative size of the labour force. VoxEU.org / CEPR. 2018. URL: https://cepr.org/voxeu/columns/population-ageing-pension-policies-alone-will-not-prevent-decline-relative-size
Kao C. Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data. Journal of Econometrics. 1999. Vol. 90. No. 1. P. 1–44. DOI: https://doi.org/10.1016/S0304-4076(98)00023-2
Ventosa-Santaularia D. Spurious Regression. Journal of Probability and Statistics. 2009. 802975. 27 p. DOI: https://doi.org/10.1155/2009/802975
Petersen M. A. Estimating standard errors in finance panel data sets: Comparing approaches. NBER Working Paper Series, No. 11280. Cambridge, MA : National Bureau of Economic Research, 2005. 67 p. URL: http://www.nber.org/papers/w11280
Cerami A. Ageing and the politics of pension reforms in Central Europe, South-Eastern Europe and the Baltic States. International Journal of Social Welfare. 2011. Vol. 20. No. 4. P. 331–343. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1468-2397.2010.00748.x
Guardiancich I. Pension Reforms in Central, Eastern and Southeastern Europe: From Post-Socialist Transition to the Global Financial Crisis. London : Routledge, 2013. DOI: https://doi.org/10.4324/9780203098196
Krpan M., Pavkovic A., Zmuk B. Cluster analysis of new EU member states' pension systems. Interdisciplinary Description of Complex Systems. 2020. Vol. 18. No. 2B. P. 208–222. DOI: https://doi.org/10.7906/indecs.18.2.10
Karaalp-Orhan H., Evcim N., Deyneli F. What are the main determinants of social expenditure? A panel data approach for EU and OECD countries. International Journal of Social Economics. 2024. Vol. 51. DOI: https://doi.org/10.1108/IJSE-05-2023-0384
Eurostat. Соціально-демографічні та економічні показники // Eurostat. URL: https://ec.europa.eu/eurostat