Кривая Филипса. Взаимосвязь безработицы и инфляции в краткосрочном и долгосрочном периодах

Рассчитанная таким образом  альтернативная оценка уровней безработицы, скажем, за 1996-2004 годы (для них имеются результаты нескольких сторонних исследований, которые сможем использовать для сравнения) отображена в таблице 1.

 

 

Таблица 1 – Альтернативная оценка безработицы на основе официальных данных за              1996-2004 гг.

Годы	% от экономически активного  населения (в среднем за период)
	Число обратившихся за получением статуса безработного	Потери рабочего времени	Альтернативная  оценка уровня безработицы	Уровень безработицы  по официальным данным
1996	6,6	4,0	10,6	4
1997	6,0	1,4	7,4	2,8
1998	6,8	1,0	7,8	2,4
1999	6,3	0,9	7,2	2,1
2000	6,6	1,0	7,6	2,1
2001	6,8	1,1	7,9	2,3
2002	7,4	1,4	8,8	2,9
2003	7,2	0,8	8,0	3,1
2004	6,5	0,5	7,0	1,9

       Примечание – Источник: [17, с. 69].

 

Обратим внимание на тот  факт, что рассчитанная подобным методом  оценка мало отличается от результатов  отмеченного нами выше исследования НИСЭПИ. Напомним, что за 1998 год цифра составила 7% (по нашим расчетам – 7.8%), за 2002 год – 9.1% (8.8%). Это может косвенно свидетельствовать о том, что при анализе рынка труда на полученные нами результаты с некоторой степенью достоверности опираться можно.

Однако при исследовании взаимосвязи инфляции и безработицы использование оценочных данных с неясной степенью релевантности может существенно ухудшить качество моделей. Для того чтобы оценить возможности использования официальной статистики, сравним полученные альтернативные итоги с итогами Национального статистического комитета.

Рисунок 7 – Сравнение официального и рассчитанного уровней безработицы, 1996-2004 гг.  

Примечание – Источник: собственная разработка.

Даже посредством визуального  анализа, можем заключить, что корреляция между официальным уровнем безработицы  и уровнем, рассчитанным по описанной  нами методике, выражена весьма четко. Отсюда следует вывод, что в целом  методика Национального статистического  комитета занижает итоги, причем разница между ними и реальными уровнями относительна постоянна.

Еще раз подчеркнем тот факт, что любая альтернативная оценка, рассчитанная при использовании косвенных показателей (например, количества граждан, обратившихся в центры занятости), вряд ли может использоваться для построения моделей. Однако можно с уверенностью сказать, что связь между официально публикуемым и реальным уровнем безработицы весьма тесная. Учитывая все вышеизложенное, при построении корреляции уровня безработицы и темпов инфляции будем использовать официальную статистику, но, в то же время, для решения проблем, которые могут возникнуть в ходе анализа, будем обращаться и к приблизительным оценкам реального уровня безработицы.

Поскольку никаких официальных  данных о возможных механизмах взаимосвязи  инфляции и безработицы в РБ не имеется, проведем собственное исследование макроэкономических показателей и  их корреляции. Заранее сформируем несколько гипотез, чтобы в последующем  оценить их возможную достоверность  или бесперспективность.

Итак, взаимосвязь инфляции и безработицы в РБ может быть описана следующим образом:

1. Классическая (краткосрочная) кривая Филипса. Инфляция и безработица имеют отрицательную взаимозависимость.
2. Набор краткосрочных кривых Филипса, образовавшийся в результате колебаний совокупного предложения.
3. Краткосрочная кривая Филипса с учетом временного лага. Инфляция и безработица движутся в разных направлениях, но с отставанием во времени.
4. Долгосрочная кривая Филипса: прямой корреляции между инфляцией и безработицей не наблюдается (и наоборот).
5. Темпы роста цен не зависят от уровня безработицы (и наоборот) вследствие наличия множества немонетарных факторов, оказывающих влияние как на первый показатель, так и на второй.

Прежде всего, для анализа будут использованы данные Национального статистического комитета Республики Беларусь по уровню безработицы и инфляции.

Анализируемый временной отрезок: 1996-2010 гг. Показатели первой половины 90-х годов использованы не будут, поскольку экономическая обстановка того времени характеризовалась чрезвычайной нестабильностью. Учитывая, что пертурбации происходили не в рамках рыночной экономики, а резкого к ней перехода, применение каких бы то ни было макроэкономических законов к тому периоду весьма затруднительно. Данные за 2010 год являются прогнозируемыми, рассчитанными экспертами МВФ на основе реальных данных за первые 9 месяцев 2010 года.

 

 

3.2  Моделирование связей между инфляцией и безработицей в РБ на

       основе эмпирических данных

 

Итак, согласно имеющейся  официальной статистике, уровни безработицы  в РБ в течение рассматриваемого периода изменялись следующим образом:

 

Таблица 2 – Безработица в РБ в 1996 – 2010 гг.

 

Годы	Уровень безработицы, %
1996	4
1997	2,8
1998	2,4
1999	2,1
2000	2,1
2001	2,3
2002	2,9
2003	3,1
2004	1,9
2005	1,5
2006	1,2
2007	1
2008	0,8
2009	0,9
2010	0,9

  Примечание – Источник: [18].

 

 

 

Общее представление о  динамике уровня безработицы можно  получить из следующего графика:

  Рисунок 8 – Изменение уровня безработицы в РБ в 1996-2010 гг.

          Примечание – Источник: [18].

 

В свою очередь, так выглядят данные по инфляции в РБ по подсчетам  Национального статистического комитета:

 

Таблица 3 – Рост потребительских цен в РБ в 1996 – 2010 гг.

 

Годы	Рост потребительских  цен, %
1996	52,7
1997	63,8
1998	73
1999	293,7
2000	168,6
2001	61,1
2002	42,6
2003	28,4
2004	18
2005	10,3
2006	7
2007	8,4
2008	14,8
2009	13
2010	10

 

Примечание – Источник: [18].

 

 

Рисунок 8 отображает динамику инфляции на протяжении обозначенного периода.

 

     Рисунок 9 – Инфляция в РБ в 1996-2010 гг.

          Примечание – Источник: [18].

 

Начнем анализ взаимосвязи  инфляции и безработицы с построения общего графика для двух показателей.

 

   Рисунок 10 – Инфляция и безработица в РБ в 1996-2010 гг.

Примечание – Источник: собственная разработка.

 

В исследовании МВФ под  названием «Republic of Belarus: selected issues» (прим. рус. «Республика Беларусь: избранные вопросы»), которое было опубликовано в 2003 г., специалисты отмечают, что, имея на руках данные по Республике Беларусь, можно с достаточной степенью уверенности говорить о применимости к нашей экономике оригинальной модели Филипса [19, с. 36].

Действительно, выделив данные за 1996-2003 гг. в отдельный график (см. рис. 10), можем наблюдать ситуацию, весьма похожую на ту, что описывает традиционная краткосрочная кривая Филипса.

 

Рисунок 11 – Инфляция и безработица в РБ в 1996-2003 гг.

Примечание – Источник: собственная разработка.

Действительно ли на протяжении указанного периода в Беларуси существовала подобная зависимость или это  лишь совпадение? Безработица в эти  годы исчислялась отнюдь не в таких  мизерных величинах, какие характерны для конца 2000-х. Это означает, что привлечение дополнительной рабочей силы (на фоне слабого эффекта предприятий по увеличению производительности труда) могло рассматриваться как одно из ключевых мероприятий для ускорения темпов экономического роста. Да и в целом власти проводили достаточно активную фискальную политику. Известно, что направление экономической политики в стране характеризуется как социальное. Помимо прочего, это выражается в том, что проблеме безработицы (так же как и достигнутым успехам в борьбе с ней) власти уделяли и уделяют куда больше внимания, чем проблеме инфляции. В этом есть определенный смысл: в период перестроечных процессов, для которых характерна высокая степень социальной напряженности, высокая безработица оказывает на состояние общества куда большее негативное влияние, чем инфляция.

В главе 1 мы упоминали о  политике «stop-go», проводя которую правительства стран с целью достичь определенных показателей инфляции, влияют через косвенные инструменты на совокупный спрос, а значит и на безработицу. Возможно, в нашем анализе мы сталкиваемся с противоположной ситуацией: в погоне за низкими показателями безработицы, не был учтен тот факт, что изменения не могут не затронуть и уровень цен. Даже в случае, если уровень безработицы корректировался не через прямое воздействие на совокупный спрос, ничто не мешает действовать обратной связи, механизм которой был рассмотрен в главе 1.

Если это все же наглядная  иллюстрация закона Филипса, имеем  ли мы дело с одной кривой или  несколькими (то есть ее сдвигами)? В исследовании МВФ за 2003 год утверждается, что влияние шоков предложения на белорусскую экономику весьма ограничено, что объясняется активным участием Национального банка в противодействии внешним пертурбациям [19, c. 36]. Это может служить объяснением тому, что построенный график можно описать даже одной кривой с небольшим отклонением данных от тренда. Такие наблюдения могут служить подтверждением существования связи между безработицей и инфляцией, по крайней мере, в указанный период.

То есть, очевидно, что цифры 1996-2003 года как минимум соответствуют гипотезам 1 и 2 о взаимосвязи уровня безработицы и темпов роста цен.

Однако, если данные за 1996-2003 гг. «укладываются» в концепцию Филипса, то более поздние показатели выбиваются из описанной нами выше зависимости. Выделим показатели за 2004-2010 гг. в  отдельный график.

 

 

 

 

     

Рисунок 12 – Инфляция и безработица в РБ в 2004-2010 гг. и линейные

тренды функции их взаимодействия.

              Примечание – Источник: собственная разработка.

 

 

 

Как видно из рисунка, данные за более поздний период образуют весьма противоречивую картину. С одной  стороны, на основе цифр за 2006-2010 гг. получили линейной приближение с выше средней степенью достоверности ¹⁾

(R² = 0,784), соответствующее уже выявленным нами закономерностям. С другой стороны, за период 2004-2006 гг. показатели демонстрировали, казалось бы, абсолютно противоположное поведение: уровень безработицы снижался вместе с уровнем инфляции.

Однако в таком подходе  кроется некоторый подвох: на восприятие данных может влиять еще и масштабирование модели. Если на рис. 11 мы видим два периода с трендами, значительно наклоненными к осям координат, то, при соответствующем масштабировании (см. рис 12), та же зависимость предстает в ином свете.

 

 

 

 

 

 

 

 

_______________

¹⁾ Показатель достоверности аппроксимации вычисляется по формуле

,

где , . Коэффициент принимает значения от 0 до 1; чем ближе значение к единице, тем лучше построенная линия тренда описывает изменение заданных показателей. Например, коэффициент равный 0,88 означает, что построенная модель на 88% отвечает заданным данным.

 

 

           

                            Рисунок 13 – Инфляция и безработица в РБ в 2004-2010 гг.

        Примечание – Источник: собственная разработка.

 

 

Если анализировать данные с такого угла, становится понятно, что связь между инфляцией и безработицей в рассматриваемый период выражена не так сильно. Это вытекает, прежде всего, из небольших колебаний уровня безработицы. Действительно, уровень безработицы к 2004 году по официальным данным достиг значения в 1,9% от трудоспособного населения, что представляет собой очень низкий показатель. Дальнейшее уменьшение числа безработных сопряжено с все большим объемом различных мер, которые потребуется предпринять, включая степень поддержки совокупного спроса. В то же время уровень инфляции все еще достаточно высок и может претерпевать значительные колебания.