Slika, ki razdvaja FED

Obožujem, kadar znajo novinarji dobro pisati o ekonomiji, kar je izjemno redko (no, še huje je, da je tudi večina akademskih ekonomistov nepismenih; kar sicer ni čudno, glede na to, da so v življenju prebrali kvečjemu 5 leposlovnih del, pa še te zaradi zahtev bralne značke v osnovni šoli). No, Neil Irwin je v Upshot (New York Times) čudovito opisal, kako 57 let star graf razdvaja Fed glede tega, kaj narediti z obrestno mero. V mislih je seveda imel Phillipsovo krivuljo: negativno povezavo med brezposelnostjo in inflacijo, ki jo je leta 1958 novozelandski ekonomist na LSE William Phillips prikazal na britanskih zgodovinskih podatkih.

Fed opazuje izjemno nizko stopnjo brezposelnosti v ZDA in na podlagi Phillipsove krivulje bi ta nizka stopnja brezposelnosti morala povzročiti, da bo raven cen (inflacija) začela hitro naraščati, zato Fedov board s prstom na sprožilcu čaka, kdaj dvigniti obrestno mero, da bi preprečil rast cen nad ciljno ravnijo). Je trenutek že prišel?

Phillipsova krivulja je eden izmed ključnih elementov makroekonomije. Njen pomen za monetarno ekonomijo je jasen: če obstaja strukturna povezava med inflacijo in brezposelnostjo, obstaja razlog za aktivno monetarno politiko, da poskuša z instrumenti, ki jih ima na voljo, izgladiti fluktuacije v zaposlenosti.

No, problem Phillipsove krivulje pa je, prvič, da nima teoretične verzije (ni modela), in drugič, da nihče ne ve, ali takšna povezava v realnem življenju obstaja ali ne.

Na temo Phillipsove krivulje je bilo narejeno nekaj sto znanstvenih raziskav in inducirala je najmanj 7 Nobelovih nagrad za ekonomijo (Friedman, Phelps, Lucas, Sargent, Prescott, Sims, Mundell). Intuicija je sicer preprosta: ob nizki brezposelnosti (ko malo ljudi išče službo) morajo delodajalci ponuditi višje plače, slednje pa se odrazijo v večjem povpraševanju po proizvodih in posledično v višji splošni ravni cen (inflaciji). Inflacija pa postane trdovratna, ko stopnja brezposelnosti pade pod “naravno stopnjo” (med 4 in 6%).

Toda kako to v praksi pokazati in ali lahko denimo gibanje stopnje brezposelnosti uporabimo kot napoved za gibanje inflacije? Težko.

Ekonomski raziskovalci se ne morejo zmeniti niti, kako Phillipsovo krivuljo natančno opredeliti. Gre za povezavo med stopnjo inflacije in stopnjo brezposelnosti? Za povezavo med pričakovano stopnjo inflacije in tekočo stopnjo brezposelnosti? Za povezavo med spremembo stopnje inflacije in tekočo stopnjo brezposelnosti? Če namreč narišete slednjo, boste dobili na prvi pogled lepo linearno negativno povezavo:

Slika 1: Phillipsova krivulja v ZDA 1960-2010

(sprememba stopnje inflacije glede na stopnjo brezposelnosti)

Philipsova1Vir: Blanchard et al, 2014

Če pa narišete Phillipsovo krivuljo za ZDA kot povezavo med tekočo stopnjo inflacije in tekočo stopnjo brezposelnosti in zraven dopišete še leta za vsako točko, boste dobili eno takšno “zmešano kačo”:

Slika 2: Phillipsova krivulja v ZDA 1971-2006

(stopnja inflacije glede na stopnjo brezposelnosti)

Philipsova2Problem je, da v določenih obdobjih povezava med brezposelnostjo in inflacijo deluje v “pravi” smeri (denimo v 1970-ih), v prvi polovici 1980-ih je šla povezava v povsem “napačni” smeri, nato do leta 1992 spet v “pravi” smeri, od takrat naprej pa precej zbegano cik-cakasto “bluzi”.

Razlage so seveda lahko, da bodisi sploh ni povezave bodisi pa je ne znamo na pravi način opredeliti. Ena izmed dobrih razlag (oziroma razlaga, ki je meni zelo všeč), je tista, ki so jo leta 2013 dali Nicolini, Fitzgerald in Hotlemeyer (2013) iz minesotske podružnice Fed (razlaga je seveda ustrezno “sladkovodna” in temelji na racionalnih pričakovanjih). Pravijo, da je problem lahko v tem, da se v zgodbo med inflacijo in brezposlenostjo vpleta centralna banka (Fed), ki zasleduje “dvojni mandat” (stabilno in nizko raven cen ter polno zaposlenost):

What impact will there be on this relationship if we incorporate central bank responses to a Phillips curve trade-off?

Again, assume that the central bank cares about stabilizing annual inflation at 2 percent (leaving aside, for now, the Fed’s “maximum employment” mandate). The central bank observes the current unemployment rate, and it understands the Phillips curve relationship illustrated in Figure 1. In addition, it knows this inflation-unemployment trade-off can be used to achieve its inflation target. By setting an expansionary monetary policy, it can shift the curve outward—meaning that by changing interest rates, the central bank can achieve its future inflation target despite higher unemployment. Alternatively, it could set a restrictive policy to shift the curve inward, achieving its 2 percent inflation target with lower unemployment.

Why is future inflation uncorrelated with its fundamentals? Because the central bank is following its legislatively set mandate—price stability. It is using policy to keep inflation at 2 percent despite changes in the underlying economy, including movements in the unemployment rate.

According to this theory, the estimated coefficient of the Philips curve should always be zero—that is, there should be no measurable relationship between unemployment and inflation. This stark result reflects the fact that we are considering a central bank with a single mandate. But, in reality, the Federal Reserve has a dual mandate: to stabilize inflation and maximize employment. If a central bank is charged with a dual mandate, the estimated coefficient of the Phillips curve in our theory depends on how much weight it puts on each objective. If it is concerned to any extent about its employment mandate, then the estimated coefficient of the Phillips curve will be negative—a trade-off between inflation and unemployment will exist.

Vir: Nicolini, Fitzgerald in Hotlemeyer (2013)

Zgornja razlaga mi je všeč, ker nekako sovpada z obdobjem, ko so Fed in ostale centralne banke začele uporabljati 2% cilj inflacije in ko je povezava med brezposelnostjo in inflacijo izginila.

Lahko pa je bilo tudi kaj drugega.

Tja, in potem je tukaj slovenska Phillipsova krivulja, ki je, čeprav je opredeljena neomonetaristično (popravljena za inflacijska pričakovanja) kot povezava med spremembo stopnje inflacije in tekočo stopnjo brezposelnosti, še vedno enako “zmešana kača” kot keynesianska verzija krivulje (povezava med tekočo stopnjo inflacije in tekočo stopnjo brezposelnosti):

Slika 3: “Neomonetaristična” Phillipsova krivulja v Sloveniji 1994-2013

(sprememba stopnje inflacije glede na stopnjo brezposelnosti)

Philipsova_Slo1

Povezava med spremembo stopnje inflacije (pospeškom inflacije) v sliki 3 se sicer zdi, da gre večkrat v pravo (negativno) smer, denimo v 1990-ih in med 2003 in 2008. Toda naj vas to ne zavede, v času tranzicije (med 1993 in 1999) sta šli inflacija in brezposelnost v isti smeri (obe sta se zmanjševali).

Če Philipsovo krivuljo za Slovenijo narišete v keynesianski verziji (povezava med tekočo stopnjo inflacije in tekočo stopnjo brezposelnosti), je bila v 1990-ih povezava med inflacijo in brezposelnostjo v Sloveniji dejansko pozitivna (slika 4). Pravi trade-off med inflacijo in brezposelnostjo se je dejansko dogajal v letih 2005-2008 (visoka konjunktura), ko tako “neomonetaristična” kot “keynesianska” Phillipsova krivulja izkazujeta negativno povezavo.

Slika 4: “Keynesianska” Phillipsova krivulja v Sloveniji 1994-2013

(stopnja inflacije glede na stopnjo brezposelnosti)

Philipsova_Slo2

Te slike in podatke je torej “treba znati brati”. Treba je razumeti kontekst, v katerem se stvari dogajajo in gledati tudi druge kazalce, ne zgolj dveh pri presoji, kaj narediti z monetarno politiko (če kaj).

In tukaj vstopi Neil Irwin s svojim opisom, kako je smiselno ocenjevati bolj kompleksne verzije Phillipsove krivulje, ki lahko dajo boljše ocene prihodnje inflacije na podlagi današnje stopnje brezposlenosti.  In naprej, da kljub temu, da se v nobenem trenutku ne moremo zanesti, da bo ta empirično ugotovljena povezava dala pravo oceno jutrišnje inflacije, Fed preprosto nima boljšega orodja pri presoji ali naj dvigne obrestno mero, da bi se izognil hitri rasti cen v prihodnje:

Robert J. Gordon, an economist at Northwestern University, has his own version that he argues explains inflation levels throughout recent decades. But it is hardly simple. Its prediction for inflation relies not just on joblessness but also on measures of productivity growth, shifts in food and energy prices and overall inflation over the six preceding years.

In other words, just knowing the unemployment rate may tell you very little about what inflation will be. But if you add a few more variables, you can do a better job at predictions.

An important implication of Mr. Gordon’s model is that much of the inflation rate in 2016 or even 2020 is decided by economic shifts that have already happened (recent productivity levels, for example) or by factors that policy makers have little control over (like what happens to oil prices).

His model predicts that if unemployment levels keep falling the way they have recently, inflation won’t reach the Fed’s 2 percent target until 2020. Mr. Gordon doubts that whether the central bank raises interest rates this week or in December or six months from now will make much difference to that outcome.

In a way, the debate over how much faith the Fed puts in the Phillips curve shows the broader dilemma of economic policy. For all the researchers over the decades and centuries who have tried to understand how the economy really works and to predict its course with precision, our ability to know where the economy is heading next year is no better than the ability of weather forecasters to predict whether it will rain three weeks from today. The United States economy is, after all, determined largely by the endlessly complicated interactions of 320 million people producing $17 trillion worth of stuff, which even relatively complex models can’t keep up with.

There’s a difference, though, between economic forecasting and weather forecasting. People don’t have any short-term influence over the weather, but central banks and other economic policy makers do have influence over the short-term course of the economy. So for all its faults, the Phillips curve — particularly its more sophisticated varieties — may be the best tool that Janet Yellen and company have to work with.

Vir: Neil Irwin, Upshot

Meni je všeč, da je Irwin znal te ključne dileme Fed povezati z makroekonomskimi koncepti, pokazati na njihovo nedorečenost in na prepletenost med ravnanjem ekonomske politike ter obnašanjem makroekonomskih agregatov ter seveda na ključno vlogo človeške presoje pri analizi podatkov in odločitvah za nek ukrep. Pri nas noben novinar še slišal ni za Phillipsovo krivuljo, pač pa zgolj kot papige prepisujejo, kaj pravijo “finančni analitiki”, ki enako kot novinarji nimajo pojma, pač pa čredno sledijo govoricam.

%d bloggers like this: