Inflation Dynamics in Indonesia: A Systematic Review of Monetary Determinants, Growth Nexus, Spatial Transmission, and Forecasting Methodologies

Resumen Técnico: Dinámicas de la Inflación en Indonesia

Planteamiento del Problema
La gestión de la inflación sigue siendo un desafío macroeconómico crítico para Indonesia, caracterizado por una compleja interacción de condiciones monetarias domésticas, políticas fiscales, choques de materias primas globales y estructuras de mercado regionales. Si bien numerosos estudios empíricos han investigado la inflación indonesia utilizando diversos ángulos metodológicos, la literatura carece de una síntesis unificada que mapee los hallazgos colectivos a través de los determinantes macroeconómicos, la transmisión espacial y los dominios de previsión. Esta brecha es particularmente significativa dada la búsqueda de Indonesia de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y el volátil entorno macroeconómico pospandemia. La ausencia de una revisión exhaustiva dificulta la formulación de políticas monetarias y fiscales coordinadas y la modernización de la infraestructura de previsión del banco central.

Metodología
Este estudio emplea una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL) que se adhiere al marco de los Elementos de Informe Preferidos para Revisiones Sistemáticas y Metaanálisis (PRISMA) para garantizar el rigor, la transparencia y la replicabilidad.

• Estrategia de Búsqueda: Se realizó una búsqueda exhaustiva en Scopus, Google Scholar, ScienceDirect y el repositorio del Bulletin of Monetary Economics and Banking (BMEB) utilizando combinaciones de palabras clave específicas (p. ej., "inflación Indonesia", "política monetaria", "NARDL", "inflación espacial").
• Criterios de Inclusión: La revisión se centró en artículos de revistas revisados por pares y actas de conferencias publicados entre enero de 2018 y abril de 2026 (proyectado a 2026 en el texto) que abordaran específicamente la economía indonesia, trataran la inflación como una variable primaria y utilizaran metodologías empíricas cuantitativas con resultados claramente reportados.
• Síntesis de Datos: Se seleccionaron nueve estudios empíricos para el análisis. La extracción de datos cubrió autoría, detalles de publicación, periodos de datos, metodologías, variables y hallazgos clave. Los estudios se sintetizaron en seis grupos temáticos: (i) determinantes macroeconómicos, (ii) nexo inflación-crecimiento, (iii) transmisión de la política monetaria, (iv) inflación de alimentos y política fiscal, (v) dinámicas espaciales y (vi) metodologías de previsión.

Contribuciones Clave y Resultados
La revisión sintetiza la evidencia de nueve estudios que utilizan diversas técnicas, incluyendo el Modelo de Rezagos Distribuidos Autorregresivos No Lineales (NARDL), Causalidad de Granger, Regresión de Umbral, Vectores Autorregresivos de Tiempo Variable (TV-VAR), GARCH, Memoria de Corto Plazo de Largo Corto (LSTM) y ARIMA Espacio-Temporal (GSTARIMA/STARIMA). Los hallazgos clave son:

1. Primacía Monetaria: El suministro de dinero (M1/M2) se identifica como la causa principal de Granger de la inflación, lo que respalda el marco monetarista. Las tasas de interés y el suministro de dinero ejercen impactos parciales negativos significativos sobre la inflación, mientras que el gasto público tiene un impacto positivo. Esto valida la efectividad de los instrumentos monetarios tanto basados en cantidad como en precio en Indonesia.
2. Nexo Inflación-Crecimiento No Lineal: La relación entre la inflación y el crecimiento económico es no lineal. Una regresión de umbral identifica un umbral crítico cercano al 9,59%, más allá del cual la inflación afecta significativamente de forma negativa al crecimiento. Tras ajustar por cambios estructurales, este umbral desciende al 5,22%, alineándose con el rango de objetivos históricos de Bank Indonesia. Crucialmente, este umbral es espacialmente heterogéneo; las provincias orientales exhiben una mayor tolerancia a la inflación que las provincias occidentales debido a diferencias estructurales en la monetización e infraestructura.
3. Dinámicas Fiscales y de Inflación de Alimentos: Los choques en el gasto público producen aumentos persistentes y significativos en la inflación de los alimentos, particularmente durante y después de la pandemia. Los incrementos en los precios mundiales de los alimentos se transmiten de forma asimétrica al Índice de Precios al Consumidor (IPC), con aumentos de precios que tienen un efecto más fuerte que las disminuciones, lo que indica rigidez de precios a la baja. El tipo de cambio es la variable externa más influyente que afecta la inflación doméstica.
4. Transmisión Espacial: Existe un movimiento conjunto espacial significativo a través de las 34 provincias de Indonesia. Los cambios de precios en una provincia se transmiten a sus vecinas a través del comercio interregional y los mercados de materias primas compartidos, siendo los productos alimenticios el motor dominante. Los modelos que incorporan pesos espaciales (STARIMA) superan a los modelos puramente temporales en precisión de previsión.
5. Desempeño de la Previsión: Los enfoques de aprendizaje automático, específicamente las redes neuronales de Memoria de Corto Plazo de Largo Corto (LSTM), demuestran una precisión de previsión competitiva, superando a los modelos ARIMA tradicionales en la captura de dependencias secuenciales a largo plazo. Sin embargo, los modelos actuales enfrentan limitaciones respecto a la completitud de las variables de entrada, como la exclusión de las expectativas de inflación y la dinámica del sector informal.

Significancia de la Revisión
El documento posiciona su significancia en tres dimensiones distintas:

• Teórica: Mapea la evidencia empírica sobre el nexo no lineal inflación-crecimiento y los canales específicos de transmisión monetaria dentro del contexto indonesio, destacando la heterogeneidad regional en los umbrales de inflación.
• Metodológica: Examina un espectro de enfoques que van desde modelos econométricos clásicos (OLS, Causalidad de Granger) hasta técnicas de vanguardia de aprendizaje automático (LSTM, ANN), ofreciendo un panorama comparativo de la eficacia metodológica.
• Política: Destila conocimientos accionables para Bank Indonesia y el gobierno nacional. Los hallazgos subrayan la necesidad de políticas monetarias-fiscales coordinadas para gestionar la inflación de alimentos inducida por la política fiscal, la adopción de objetivos de inflación sensibles a la región para dar cuenta de la heterogeneidad espacial, y la integración de herramientas de aprendizaje automático en las prácticas de previsión del banco central para mejorar la precisión.

La revisión concluye que, si bien se ha progresado significativamente en la comprensión de la inflación en Indonesia, la investigación futura debe abordar las brechas en la integración de la dinámica espacial con el aprendizaje automático, la incorporación de las expectativas de inflación y el análisis de los impactos distributivos de la inflación entre los grupos de ingresos.