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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。

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