Phillips Curve係咩?Phillips Curve 係一個講述失業同通脹率之間有反向關係嘅理論。學界多年黎有唔同版本,最「先進」嘅New Keynesian Phillips Curve,講嘅係通脹率同Output Gap(大約等於失業率同自然失業率嘅差距)之間嘅短期反向關係。

近十年有關Phillips Curve最大嘅疑問係,條綫嘅斜度係咪愈黎愈細?即係Phillips Curve變得偏平,失業率下降時通脹上升嘅幅度愈來愈細。唔少人以呢個理論,描述金融海嘯後通脹長期低於2%嘅情況。

Phillips Curve唔似以前咁斜,算係現時學界一個小共識,不過好多學者都疑問呢個情況係咪短期現象,甚至可能只係統計方法上嘅遺漏。

最近芝加哥商學院一年一度嘅Monetary Policy Forum,重點討論嘅論文《Prospects for Inflation in a High Pressure Economy: Is the Phillips Curve Dead or is It Just Hibernating?》,就係試以解答上述問題。

作者Peter Hooper、 Frederic Mishkin 及 Amir Sufi 同意美國嘅Phillips Curve近年變得偏平。

佢地計算左1961年至2018年Phillips Curve嘅斜度係-0.14,失業率每低過自然失業率一個百份點,通脹率就大約升0.14%。但如果只以1988年至2018年間嘅數據數,Phillips Curve嘅斜度只係-0.037,即係通脹率對失業嘅反應低左。

呢個係學界近年共識嘅情況,但三位學者就指出大家假設Phillips Curve係直綫一條,可能造成Phillips Curve變平呢個「錯覺」。

假若Phillips Curve係曲綫,可以預期嘅係失業率(同自然失業率嘅差距)唔同,曲綫嘅斜度亦會唔同。三位發現,只要簡單將數據分成失業率低於自然及高於自然兩批,就可以得出兩個明顯唔同嘅曲綫斜度。(下圖Spline兩條綫)

當失業率高於自然,斜度只係-0.05;但當失業率低於自然,即係勞動市場愈來愈旺,斜度就變成-0.42,即係通脹對失業率嘅變化有更大嘅反應。Phillips Curve平左,可能只係因為失業率跌得未夠低。

上述數字係1961至2018數據,可惜若只用1988年以後嘅數據,上述「唔係直綫」嘅情況就大致消失,似乎無法回應Phillips Curve變平嘅講法。

不過,三位嘅疑問係1988年以後美國全國失業率低於自然嘅比率頗少,低於自然2個百份點嘅情況只佔4%。換言之,極低失業嘅數據太少,令Phillips Curve斜度嘅估算偏低。

解決方法,係唔再用全國通脹及失業數據估算Phillips Curve,改用州份嘅數據。係呢個安排下,失業極低嘅情況多左,令估算低失業時通脹反應嘅能力高啲。(留意,因為州份係無自然失業率估算,所以只能以失業率本身黎計算Phillips Curve。)

可以見到,用州份數據計,當失業率愈低Phillips Curve愈斜,即係通脹反應愈大。而係失業率低過4%時,Phillips Curve嘅斜度接近-0.7!

上述故事嘅啟示係,三位學者認為Phillips Curve雖然係估算上明顯係較以往平,但唔等於央行可以一路推低失業率都仲預期通脹穩定,勞動市場愈旺,Phillips Curve會慢慢變斜,通脹反應會愈來愈高,通脹升幅會慢慢加速。呢個係Phillips Curve唔係直綫嘅重要含意。


英文版本在此

登記本網Newsletter,就可以不定期收到專業嘅經濟學術及經濟時事討論