Użyteczność krzywej Philipsa w polskich warunkach rynkowych

     Krzywa Philipsa przedstawia zależność między poziomem inflacji a stopą bezrobocia. Dowodzi ona, że wyższej stopie inflacji towarzyszy niższa stopa bezrobocia i odwrotnie. W niniejszym artykule zagadnienie krzywej Philipsa zostanie zostanie przedstawione również w formie graficznej, w postaci wykresu liniowego. Warto pamiętać, że zależność ta może być potraktowana jako element analizy makrootoczenia przedsiębiorstwa.

     Profesor A.W. Philips wykazał w roku 1958, że w Wielkiemj Brytani istnieje bardzo silna statystyczna zależność pomiędzy poziomem inflacji a bezrobociem. Podobne związki zostały zidentyfikowane również w innych krajach, a następnie zależność ta została nazwana właśnie "Krzywą Philipsa". Warto odnieść tą teorię do rządów, które sprawowały w tamtym okresie władzę - mowa o rządach Keynesowskich, którym Krzywa Philipsa była jak najbardziej na rękę. Ówcześni rządzący wskazując palcem wybrany punkt odniesienia na krzywej bezrobocia, mogliby osiągnąć go odpowiednio "sterując inflacją" m.in. przy pomocy narzędzi fiskalnych a w tym przez zwiększenie podaży pieniądza. Uważa się, że krzywa Philipsa przestała odpowiadać faktom w latach 70, kiedy to po wzroście bezrobocia powyżej 10% - poziom inflacji przestał reagować na zmiany.

    Obecnie istnieje wiele teorii  - a raczej spekulacji o istnieniu krzywej Philipsa. Niektórzy uważają, że była ona jedynie wypadkową lat 60, kiedy to przypadkowo poziom inflacji cechował się wysoką zależnością względem bezrobocia. Inni twierdzą, że choć krzywa miała racje bytu w tamtym okresie, to lata 70 stanowiły jej kres. Najważniejsze jest to, że większość tych teorii nie ma żadnego pokrycia w praktyce. Z tego też względu opierając się na danych historycznych (1990-2013) postanowiłem postarać się określić zależność pomiędzy stopą inflacji a bezrobociem.

Krzywa Philipsa w praktyce

Poziom bezrobocia i inflacji w Polsce 1990-2013

Tabela obok zawiera dane dotyczące inflacji oraz stopy bezrobocia w Polsce od roku 1990 do 2013 - okres ten obejmuje więc 23 lata. Dane zostały zgromadzone głównie za pomocą statystyk publikowanych przez Główny Urząd Statystyczny - ewentualne miejscowe braki w okolicach lat 90 uzupełniałem danymi z pozostałych źródeł. Na ich podstawie stworzyłem wykres obrazujący zestawienie bezrobocia i inflacji w Polsce w analizowanym okresie, a następnie obliczyłem wskaźniki, które poddane zostaną dalszej analizie i interpretacji. 

Wykres inflacji i bezrobocia w polsce
Krzywa Philipsa w praktyce w polskich warunkach rynkowych

Współczynnik korelacji Pearsona - Na podstawie zgromadzonych wcześniej danych obliczyłem współczynnik korelacji pearsona pomiędzy poziomem inflacji a stopą bezrobocia w Polsce dla 2 horyzontów czasowych. Pierwszy z nich obejmujący okres 1990-2013 wskazuje na ujemny poziom korelacji -50%. Sugeruje to, że pomiędzy bezrobociem a inflacją występowała umiarkowana ujemna zależność. Sugeruje to, że zgodnie z podstawowym założeniem krzywej Philipsa stopa bezrobocia poruszała się w kierunku odwrotnym niżeli poziom bezrobocia. Podobny poziom wskaźnika został obliczony dla 10 letniego horyzontu czasowego.

 

Współczynnik determinacji (R2) - Jest to inaczej kwadrat współczynnika korelacji Pearsona. Sugeruje, że omawiany model (w tym wypadku Krzywa Philipsa) w 25% dla 1 analizowanego okresu i w 22% dla kolejnego okresu wyjaśnia zależność pomiędzy bezrobociem a inflacją w Polsce. Choć ocena poziomu tego wskaźnika może być w dużej mierze subiektywna, to ciężko istotność omawianego modelu potwierdzać tak niskim poziomem zależności między dwiema zmiennymi ...

 

Beta - Podobnie jak w przypadku inwestycji w papiery wartościowe, współczynnik Beta sugeruje o ile statystycznie zmieni się poziom zmiennej objaśnianej, gdy o 1% zmieni się wartość zmiennej objaśniającej. W przypadku Krzywej Philipsa dla polskich warunków rynkowych zwiększenie poziomu inflacji o 1% spowoduje statystycznie zmniejszenie poziomu stopy bezrobocia o 0,09%. Ten wynik, będzie miał bardzo istotny wpływ na wynik przeprowadzanych badań.

Krzywa Philipsa w polskich warunkach rynkowych

     Zgodnie z przeprowadzonymi wcześniej badaniami, powyższy wykres ukazuje graficzne kształtowanie się "Krzywej Philipsa" w Polsce. Jeśli zależność odkryta przez profesora A. W. Philipsa jest prawdziwa i ma odzwierciedlenie w czasach bieżących, to bazując na statystyce należało by w bardzo dużym stopniu wpłynąć na poziom inflacji, aby obniżyć ewentualny poziom bezrobocia w kraju.  

     Przykładowo chcąc, obniżyć bezrobocie kraju do 10% - Rząd musiałby doprowadzić do inflacji na poziomie ok. 37,8%. Oczywiste jest, że tak wysoki poziom wzrostu cen dóbr i usług (inflacja galopująca) będzie w bardzo negatywny sposób oddziaływać na gospodarkę, zjadając wszystkie oszczędności i narażając na straty większość banków i instytucji finansowych, które udzielały długoterminowych kredytów i pożyczek, a także przeciętnych pracowników.

    Podsumowując ... Ciężko jest ustalić, że Krzywa Philipsa ma faktyczne odzwierciedlenie w czasach bieżących. Posługując się nawet danymi ilościowymi - wymiernymi, korelacja wskazuje na "umiarkowaną" zależność, co nie daje jednoznacznej odpowiedzi na postawione pytanie. Wiemy natomiast, że nawet gdyby zależność ta miała rację bytu obecnie, bo stosowanie polityki fiskalnej państwa pod jej kontem było by bardzo nieefektywne, gdyż:

1) Tak mocny interwencjonizm państwowy, z samego założenia w bardzo dużym stopniu zakłóca swobodne funkcjonowanie mechanizmów rynkowych. (Powrót to Keynesizmu).

2) Nawet dla zwolenników teorii Keynesa chcących obniżyć bezrobocie o 1%, nieracjonalna byłaby emisja pieniądza w takim stopniu aby zwiększyć poziom inflacji do około 12% (na podstawie badań statystycznych).

Write a comment

Comments: 0