ROZDZIAŁ 8 DYSKUSJA NAD NEO

Marcin Brycz
ROZDZIAŁ 8
DYSKUSJA NAD NEO-KEYNESOWSKĄ KRZYWĄ PHILLIPSA –
WNIOSKI DLA POLSKI
Wprowadzenie
Blisko pięćdziesiąt lat tocząca się dyskusja nad krzywą Phillipsa nabrała nowego rozmachu od czasu publikacji Gali i Gretler (też nazywany GG) w 1999r. Przełomowe odkrycie
tych autorów pozwoliło otrzymać koszt krańcowy przedsiębiorstw, jako zmienną determinującą inflację na podstawie danych publikowanych przez urzędy statystyczne (jednostkowy
koszt pracy lub udział pracy w dochodzie). Model GG również odrzuca lukę popytową (odchylenia od trendu PKB), jako zmienną determinującą inflację, ponieważ jest ona ujemnie
skorelowana z inflacją przyspieszoną i dodatnio z inflacją opóźnioną. Z badań tych autorów
wynika również, że znacząca większość przedsiębiorstw ustala ceny swoich produktów, kierując się oczekiwaniami na przyszłość.
Model GG poddano także krytyce. Na przykład, Rudd i Whelan (2005) w przeprowadzonym badaniu odrzucili hipotezę, że inflacja jest przyczyną w sensie Grangera udziału pracy w dochodzie. Zakładali oni, że skoro udział pracy w dochodzie dobrze opisuje dynamikę
inflacji, to opóźniona inflacja będzie dobrym predyktorem udziału pracy w dochodzie. Również (Rudd, Whelan 2007) krytykują hybrydowy model NKPC. Autorzy uznają, że uzyskany
przez GG niski parametr oczekiwań formułowanych na podstawie opóźnionej inflacji jest
wynikiem specyfikacji modelu. Instrumenty użyte do estymacji GMM (opóźniona inflacja,
luka popytowa) powodują, że model wskaże duży parametr oczekiwań na przyszłość, nawet
gdyby w rzeczywistości podmioty gospodarcze formułowały oczekiwania tylko na podstawie
przeszłej inflacji.
Leith i Malley (2002) wyprowadzili NKPC dla gospodarki otwartej, gdzie zakłada się
produkcję dóbr na rynek krajowy, zagraniczny, dobra importowane oraz przepływ kapitału.
Celem pracy będzie sprawdzenie jak jednostkowy koszt pracy determinuje inflację w
Polsce oraz czy również można odrzucić wpływ luki popytowej na ceny. Ze względu na krytykę hybrydowej NKPC, oszacowany będzie jedynie model podstawowy, również po to, aby
wskazać wprost zależność pomiędzy kosztem krańcowym a inflacją.
W części pierwszej zostanie omówiony model Gali-Gertler (1999), część druga przedstawia estymację modelu, część trzecia natomiast wnioski.
Model
W modelu Gali-Gertler (1999) zakłada się, że istnieje dużo przedsiębiorstw, które
produkują specyficzne dobro. Innymi słowy można rozróżnić dobro każdego z przedsiębiorstw. Takie założenie prowadzi do funkcji krzywej popytu Dixita-Stiglitza1, oznacza to
1
Dixit i Stiglitz (1977) pokazali, że można rozróżnić dwa dowolne dobra w gospodarce:
pj
yi
= ( )1 /(1− ρ ) ,
yj
pi
gdzie 1 /(1 − ρ ) jest elastycznością substytucji dóbr yi,yj. Dixit i Stiglitz (1977) wyprowadzili krzywą popytu na
80
Marcin Brycz
także, że występuje niedoskonała konkurencja na rynku produktów. Szczegółowe wyprowadzenie modelu przedstawia Lawless i Whelan (2007), dlatego dalej opisany zostanie sam mechanizm ustalania cen.
Przedsiębiorstwa będą ustalały ceny swoich produktów na podstawie mechanizmu
opisanego przez Calvo w 1983. Sztywność cen typu Calvo zakłada, że istnieje stałe prawdopodobieństwo równe (1 − θ ) , że każde z przedsiębiorstw zmieni cenę swojego produktu w
każdym z okresów. Innymi słowy w każdym okresie przedsiębiorstwo podejmuje decyzje czy
zmienić cenę produkowanego przez siebie produktu, czy pozostawić ją bez zmian. Łatwo
obliczyć, że prawdopodobieństwo pozostawienia cen bez zmian wyniesie θ . Prawdopodobieństwo to nie zależy od upływu czasu, dlatego można obliczyć średni czas, przez który ceny
∞
pozostają bez zmian w gospodarce (1 − θ )∑k =k0θ k −1 = 1 /(1 − θ ) . Gdy np. θ = 0.75 i okres, w którym przedsiębiorstwa podejmują decyzje wynosi jeden kwartał, wtedy ceny pozostają bez
zmian średnio przez rok.
Indeks cen w gospodarce można, zatem zapisać jako odchylenie od stanu stacjonarnego (zerowej inflacji):
pt = θpt −1 + (1 − θ ) pt *
(1)
gdzie pt – indeks cen w okresie t, p* - ceny ustalane przez przedsiębiorstwa, które w okresie t
zdecydują się zmienić ceny.
Równanie pierwsze uzależnia indeks cen od średniej ważonej cen z okresu poprzedniego i cen, które zostaną w danym okresie zmienione. Mechanizm ustalenia cen optymalnych p* odbywa się na podstawie oczekiwań nominalnego kosztu krańcowego na przyszłość,
co można zapisać równaniem:
pt * = (1 − βθ )
∞
∑ (βθ )
k
E t {mctn+ k }
(2)
k =0
gdzie β <1 - parametr dyskontujący, Et mctn+ k - oczekiwany nominalny koszt krańcowy na
okres t+k.
Równanie drugie pokazuje, że przedsiębiorstwa ustalają ceny kierując się oczekiwaniem, co do nominalnego kosztu krańcowego na możliwie wiele okresów w przyszłości, im
dalsza prognoza tym waga mc w podejmowaniu decyzji jest mniejsza. Wpływ kosztu krańcowego na ustalenie optymalnej ceny jest także skorygowany o parametr θ , im większe
prawdopodobieństwo pozostawienia cen bez zmian tym koszt krańcowy słabiej wpływa na
wysokość cen.
Kolejnym etapem rozumowania autorów modelu GG jest połączenie równań (1) i (2).
Równanie (1) możemy przepisać:
pt* =
1
( pt − θpt −1 )
1−θ
(3)
Korzystając z metody kolejnych podstawień równanie drugie możemy zapisać w postaci:
pt* = (1 − θβ )mctn + (θβ )E t pt*+1
(4)
Następnie podstawiamy (3) do (4) i otrzymujemy:
1
θβ
( pt − θpt −1 ) = (1 − θβ )mctn +
( E t pt +1 − θpt )
1−θ
1−θ
Przekształcając (5) i oznaczając inflację (przyrost cen) π = pt − pt −1 otrzymujemy:
(1 − θ )(1 − θβ )
πt =
(mctn − pt ) + βE t π t +1
θ
(5)
(6)
Pt (i ) −α
) , gdzie Yt(i) – popyt na dobro i, Yt – ilość wszystkich dóbr, Pt(i) – cena
Pt
dobra i, Pt – zagregowany indeks cenowy, −α - elastyczność cenowa popytu
pojedyncze dobro: Yt (i ) = Yt (
Dyskusja nad neokeynesowską krzywą Phillipsa – wnioski dla Polski
81
Następnie oznaczając krańcowy koszt realny mct = mctn − pt otrzymujemy równanie neokeynesowskiej krzywej Phillipsa:
π t = λmct + βEπ t +1
(7)
gdzie:
λ = (1 − θ )(1 − βθ ) / θ
Równanie (7) uzależnia inflację od kosztu krańcowego w przedsiębiorstwach i oczekiwań
inflacyjnych. W sytuacji, gdy parametr θ przyjmuje wysoką wartość, a więc na rynku występują sztywności cenowe, wtedy inflacja będzie mniej wrażliwa na zmiany kosztu krańcowego
w przedsiębiorstwach.
Obserwowalny koszt krańcowy
Oszacowanie NKPC w postaci (7) przysparza trudności ze względu na dostępność odpowiedniego szeregu czasowego dla realnego kosztu krańcowego. Gali i Gertler (1999) wykazali, że
jednostkowy koszt pracy odzwierciedla realny koszt krańcowy w gospodarce. Rozumowanie
tego wywodu można zacząć od funkcji produkcji Cobba-Duoglasa:
Yt = At K tα k N tα n
(8)
gdzie: Yt – produkcja, At – technologia, Kt – kapitał, Nt – praca, α k , α n - parametry modelu.
Realny koszt krańcowy można wyrazić przez iloraz płacy realnej przez krańcową produktywność pracy, co możemy zapisać wzorem:
MC t = (Wt / Pt ) /(∂Yt / ∂N t )
(9)
gdzie: MCt – realny koszt krańcowy, Wt – płaca, Pt – poziom cen.
Następnie na podstawie (8) możemy przekształcić (9):
MCt =
St
αn
(10)
gdzie: S t ≡ (Wt N t ) /( Pt Yt )
W równaniu (10) S jest tożsame z ilorazem funduszu płac przez wartość produkcji, innymi
słowy udziałem pracy w dochodzie lub jednostkowym kosztem pracy. Na podstawie (10) i
oznaczając małymi literami procentowe odchylenie od stanu równowagi (ang. steady-state)
możemy zapisać:
mct = s t
(11)
Następnie podstawiając (11) do (7) otrzymujemy
π t = λst + βEt π t +1
(12)
gdzie:
λ = (1 − θ )(1 − βθ ) / θ
Ekonometryczna specyfikacja modelu
Przedmiotem estymacji będzie równanie (12). Z koncepcji racjonalnych oczekiwań
wynika, że błąd prognozy inflacji na okres t+1 jest nieskorelowany z informacjami z okresu t
i wcześniejszego (Welfe, 2003), co znaczy, że możemy równanie (12) zapisać następująco:
E t {(π t − λst − βπ t +1 )z t } = 0
(13)
gdzie zt oznacza wektor zmiennych instrumentalnych na okres t lub wcześniejszy. Postać (13)
nazywana jest też warunkiem ortogonalnym, a więc wartość oczekiwana szacowanego równania i wektora zmiennych instrumentalnych wynosi 0. Mając warunek ortogonalny możemy
oszacować parametry równania metodą GMM.
Równanie (13) będzie oszacowane na podstawie danych kwartalnych 1996q1-2006q1.
Miarą inflacji jest procentowa zmiana deflatora PKB, kosztu krańcowego procentowa zmiana
82
Marcin Brycz
jednostkowego kosztu pracy w sektorze przedsiębiorstw bez rolnictwa2. Szeregi te pochodzą
z bazy OECD i są wyrównane sezonowo. W obu przypadkach przeprowadzono testy pierwiastka jednostkowego – ADF i PP oraz nie stwierdzono, aby omawiane procesy były I(1);
wyniki przedstawia tabela (1)
Tabela 1. Testy pierwiastka jednostkowego
Augmented Dickey-Fuller
Phillips-Perron
Zmienna
πt
st
test – t
test – t
-2.635280* -6.118852***
-3.738313*** -3.704574***
Źródło: opracowanie własne. ***-poziom istotności <0.01; *0.1
Kolejnym etapem badania będzie estymacja równania (13) z następującymi instrumentami – inflacja do 2 opóźnień, jednostkowy koszt pracy do trzech opóźnień, przyrost realnego kursu walutowego3 do jednego opóźnienia oraz luka popytowa (HP) – jedno opóźnienie.
Wyniki przedstawione są poniżej, a w nawiasach podano odchylenia standardowe.:
π t = 0.1764 s t + 0.9716 π t +1
(0.078)
(0.0922)
(14)
Wyniki estymacji (14) wyglądają zadowalająco – parametry są istotne i mają znaki zgodne z
teorią. Parametr β jest bliski jedności, co odpowiada koncepcji racjonalnych oczekiwań.
Następnie możemy oszacować parametry strukturalne modelu - równanie (12) zostanie przedstawione z użyciem następujących warunków ortogonalnych:
E t {(θπ t − (1 − θ )(1 − βθ ) s t − θβπ t +1 )z t } = 0
Et {(π t − θ
−1
(1 − θ )(1 − θβ ) st − βπ t +1 )z t } = 0
(15)
(16)
Równanie 16 jest przekształconym równaniem (15), ponieważ estymacja GMM jest wrażliwa
na postawiony warunek ortogonalny dla małej próby, dlatego taka specyfikacja będzie dodatkowym sprawdzeniem modelu. Wyniki estymacji znajdują się w tabeli (2).
2
Zgodnie z teorią st – powinno wynosić log-odchylenie od wartości kosztu krańcowego w punkcie równowagi.
GG zastosowali odchylenie od średniej, a także logarytmiczne wygładzenie ULC; (Yazgan i Yilmazkuday,
2005) zastosowali odchylenie od trendu HP.
3
Ze względu na fakt, że na gospodarkę polską znacznie wpływają warunki zewnętrzne – kurs walutowy może
być efektywnym instrumentem.
83
Dyskusja nad neokeynesowską krzywą Phillipsa – wnioski dla Polski
Tabela 2. Wyniki estymacji strukturalnej NKPC
Parametr
θ (15)
β (15)
θ (16)
β (16)
wartość
0.630
0.980
0.666
0.972
Odchyl. std.
0.0425
0.1051
0.0497
0.0921
Test-t
14.8
9.3
13.4
10.5
J-stat
5.595
(0.470)
6.920
(0.328)
D
2.7
2.9
Źródło: opracowanie własne. J-stat – test J Hansena (por. Greene, 2003, s.549) D oznacza
średni czas, przez który ceny pozostają niezmienione (w kwartałach).
W tym przypadku również estymacja wygląda zadowalająco – należy odrzucić hipotezę, że
model jest ponad-zidentyfikowany (na podstawie statystyki J). W obu specyfikacjach warunków ortogonalnych otrzymano zbliżone parametry. Z modelu GG również wynika, że średni
czas, w jakim producenci pozostawiają ceny na tym samym poziomie wynosi ok. 2,7-2,9
kwartału.
Interesującą kwestią jest także to, jak kształtował się parametr prawdopodobieństwa
Calvo i wynikający z niego czas, w którym ceny pozostają sztywne w dwu okresach polskiej
transformacji systemowej. W połowie lat dziewięćdziesiątych mieliśmy do czynienia z wysoką inflacją, co powinno sugerować większą wrażliwość zmian cen na zmianę kosztu krańcowego w porównaniu z okresem 2001-2006, kiedy inflacja zmniejszyła się do ‘normalnego
poziomu’. Wyniki estymacji dla tych okresów przedstawia tabela (3).
Tabela 3. Wyniki estymacji strukturalnej NKPC
Parametr
Wartość
θ (15)
β (15)
0.601
0.838
0.626
0.858
θ (16)
β (16)
θ (15)
β (15)
θ (16)
β (16)
0.854
0.942
0.856
0.910
Odchyl. std.
Test-t
1996q1 – 2000q4
0.022
27.3
0.038
21.7
0.021
29.2
0.028
31.1
2001q1-2006q1
0.225
3.8
0.121
7.7
0.224
3.82
0.133
6.84
J-stat
D
6.00
(0.54)
6.08
(0.53)
2.5
2.17
(0.33)
1.46
(0.48)
6.8
2.7
6.9
Źródło: opracowanie własne. W nawiasach podano numery szacowanych równań. Instrumenty dla okresu 2001-06 luka popytowa, inflacja, zmiana jedn. koszt pracy (dulc), kurs walutowy po 1 opóźnieniu; dla okresu 1996-2000 kurs opóźnienie 4 i 2, dulc (1-3) inflacja (1-5).
W tabeli (3) znajdują się wyniki estymacji warunków ortogonalnych (15) i (16) dla
dwu okresów transformacji gospodarczej w Polsce. Wyniki estymacji są zadowalające:
zmienne są istotne i mają znaki zgodne z teorią ekonomiczną. Statystyka J wskazuje, że model nie jest ponad-zidentyfikowany.
W pierwszym z omawianych okresów (1996-2000) przeciętny czas zmiany cen wyniósł 2,5 kwartału, natomiast w latach 2001-2006 – 6,8-6,9 kwartału. W drugim z omawianych okresów znacznie wydłużył się czas, przez który ceny średnio pozostają bez zmian. Wy-
84
Marcin Brycz
nik ten sugeruje, że na rynku produktów w latach 2001-2006 znacznie zwiększyły się sztywności cen. Fakt można wiązać z zastojem ekonomicznym oraz ze znacznie mniejszą inflacją
niż w latach 1996-2000. Przeprowadzono także wnioskowanie dotyczące różnicy parametrów
sztywności rynkowej w dwu badanych okresach. Niestety nie udało się potwierdzić tego
wniosku testem t, ponieważ dla okresu 2001-06 występuje duże odchylenie standardowe tego
parametru; być może będzie to możliwe w przyszłości, gdy będziemy dysponować większą
próbą.
Kolejnym elementem badania sztywności rynkowej będzie porównanie tego parametru
z innymi dostępnymi badaniami NKPC. Na wykresie (1) przedstawiono czas, przez jaki ceny
pozostają sztywne w wybranych krajach.
Wykres 1. Sztywności cen Calvo
8
7
6
5
4
3
2
1
Tu
rc
ja
a
G
re
cj
ol
an
di
a
H
gi
a
nl
an
di
a
Fi
Be
l
a
zp
an
i
is
tr i
a
H
Au
s
ło
ch
y
W
PL
-1
KG
H
O
R
EU
an
cj
a
Fr
PL
hi
le
C
PL
-2
0
Źródło: opracowanie własne. Oś pionowa oznacza czas, przez jaki ceny pozostają niezmienione w kwartałach. Wyniki pochodzą z prac: (Cespedes, Ochoa, Soto, 2005), (Genberg, Pauwels, 2005) (Rumler, 2005), (Yazgan, Yilmazkuday, 2005) i stanowią medianę z przedstawionych specyfikacji. PL-1 okres 1996-2000 PL-2 okres 2001-2006
Pierwszy okres transformacji ustrojowej w Polsce (1996-2000) (PL-1) charakteryzuje
się elastycznym rynkiem produktów, jednak sztywności rynkowe nie odbiegają znacząco od
rozwiniętych krajów UE. Drugi z badanych okresów (PL-2) charakteryzuje się znacznym
usztywnieniem rynku produktów i znacznie odbiega od innych krajów UE.
Kolejnym aspektem neo-keynesowskiej krzywej Phillipsa jest wpływ luki popytowej
(odchylenia od trendu PKB) na inflację, jak wcześniej wspomniano obecnie to podejście jest
krytykowane, jednak jak wynika z badań (Przystupa, Wróbel, 2006); (Kokoszczyński, Łyziak,
Pawłowska, Przystupa, Wróbel, 2002) w polskiej gospodarce luka popytowa istotnie wpływa
na inflację. Poniżej przedstawione są wyniki estymacji równania (13), jednak w tym przypadku luka obliczona filtrem HP jest przybliżeniem kosztu krańcowego.
π t = 0.222 luka _ pkb + 0.918 π t +1
(17)4
( 0.077 )
( 0.031)
Równanie (17) implikuje, że w badanym okresie luka popytowa ma istotny wpływ na inflację;
4
Aby zaoszczędzić miejsca nie podano pełnych wyników estymacji; instrumenty: ceny – opóźnienia od 1 do 3
luka_pkb 1 i 2; kurs walutowy 1 i 2; w nawiasach podano odchylenia std.; luka_pkb – różnica logarytmów pkb i
jego trendu HP
Dyskusja nad neokeynesowską krzywą Phillipsa – wnioski dla Polski
85
parametr luki jest większy od parametru otrzymanego na podstawie jednostkowego kosztu
pracy. Parametr beta przyjmuje znak i wartość zgodną z postulowaną teorią ekonomiczną
(bliską 1). Na wykresie (2) przedstawiono przebieg zmienności jednostkowego kosztu pracy,
luki popytowej oraz inflacji. Obserwacja tych szeregów wskazuje na to, że zarówno luka popytowa jak i jednostkowy koszt pracy ma istotne znaczenie w kształtowaniu się inflacji w
Polsce.
Wykres 2. Przebieg zmienności inflacji, luki popytowej i jednostkowego kosztu krańcowego
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
97
98
99
00
Inflacja
01
02
Luka
03
04
05
06
DULC
Źródło: opracowanie własne. Dane OECD. Oś pionowa - procenty
Wykres (2) przedstawia korelacje, pomiędzy przyrostem defatora PKB, luki popytowej (HP)
oraz przyrostu jednostkowego kosztu krańcowego. Można zauważyć, że luka popytowa podobnie koreluje z inflacją, co jednostkowy koszt pracy, co implikuje, że obie zmienne są odpowiednie do szacowania NKPC.
Wykres (3) przedstawia korelacje pomiędzy luką popytową, jednostkowym kosztem
pracy, a przyspieszoną/opóźnioną inflacją. Obie zmienne pozytywnie korelują z inflacją zarówno tą z okresów wcześniejszy jak i przyspieszoną. Fakt ten potwierdza, że luka popytowa
może być predykatorem inflacji w Polsce.
86
Marcin Brycz
Wykres 3. Korelacje krzyżowe inflacji, luki popytowej i jednostkowego kosztu pracy.
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
L
1
2
3
4
5
6
DULC
Źródło: opracowanie własne. Oś pozioma oznacza opóźnienia/przyspieszenia inflacji (zmiany
deflatora PKB), na osi pionowej są odłożone korelacje pomiędzy inflacją a: L(luką HP PKB) i
DULC – przyrostu jednostkowego kosztu pracy; obie zmienne są w czasie t. Okres 1997q12006q1
Związkom pomiędzy inflacją, jednostkowym kosztem pracy i luką popytową można
przyjrzeć się bliżej za pomocą testów przyczynowości (tabele 4 i 5). Rozpatrzymy dwa ich
rodzaje: test Grangera, który bada czy można lepiej prognozować zmienną poprzez drugą
zmienną opóźnioną; test Simsa-GMD z kolei bada, czy można lepiej prognozować zmienną
przez przyspieszoną inną zmienną (przyszłość nie może wpływać na teraźniejszość). Odmienne konstrukcje obu testów implikują ich komplementarność. Związek między inflacją i
luką popytową wyklucza test Grangera, natomiast test Simsa wyklucza wpływ inflacji na lukę
popytową (HP), ale nie odrzuca związku przyczynowego między luką a inflacją. Wynik ten
jest po części zadowalający, ponieważ pozwala stwierdzić, że badanie korelacji pomiędzy
tymi zmiennymi wykres (3) nie są bezsensowne. Kolejne testy dowodzą, że zarówno przeszłymi obserwacjami luki HP nie można lepiej prognozować jednostkowego kosztu pracy jak
i odwrotnie, może to sugerować, że obie zmienne występują jednocześnie, zważywszy, że
korelacja obu zmiennych wynosi 0.32 i jest istotna. Dla ostatnich z przedstawionych par
zmiennych (inflacja i jednostkowy koszt pracy) testy przyczynowości nie określają jej kierunku, jednak można zauważyć, że w obu testach wyższe wartości statystyk są przy hipotezie,
że inflacja nie jest przyczyną jednostkowego kosztu pracy.
87
Dyskusja nad neokeynesowską krzywą Phillipsa – wnioski dla Polski
Tabela 4. Test przyczynowości Grangera dla jednostkowego kosztu pracy, luki popytowej i
inflacji.
H0
Inflacja nie jest przyczyną w sensie Grangera L
L nie jest przyczyną w sensie Grangera inflacji
DULC nie jest przyczyną w sensie Grangera L
L nie jest przyczyną w sensie Grangera DULC
DULC nie jest przyczyną w sensie Grangera Inflacji
Inflacja nie jest przyczyną w sensie Grangera DULC
F-stat.
8.49
23.34
3.15
3.58
0.37
1.01
P
0.000
0.000
0.056
0.037
0.697
0.373
Źródło: opracowanie własne. DULC – jednostkowy koszt pracy, L – luka HP.
Tabela 5. Test przyczynowości Simsa-GMD
H0:
LMF P
Inflacja nie jest przyczyną w sensie Simsa L
0.11 0.898
L nie jest przyczyną w sensie Simsa inflacji
7.12 0.003
DULC nie jest przyczyną w sensie Simsa L
1.35 0.272
L nie jest przyczyną w sensie Simsa DULC
7.67 0.002
DULC nie jest przyczyną w sensie Simsa inflacji 1.21 0.312
Inflacja nie jest przyczyną w sensie Simsa DULC 1.58 0.221
Źródło: opracowanie własne. Testowanie warunków ograniczających LMF (por. Charemza i
Deadman, 1997, s. 161)
Zakończenie
Polska jest kolejnym krajem, w którym można udowodnić wpływ jednostkowego
kosztu pracy na inflację i kolejny raz można potwierdzić adekwatność modelu Gali, Gertler.
Udowodnić można także, że luka popytowa wyznaczona trendem Hodricka-Prescotta stanowi
dobre przybliżenie kosztu krańcowego w NKPC, o czym może świadczyć jednoczesne występowanie obu zmiennych oraz pozytywną korelacja z inflacją (także przyspieszoną i opóźnioną)
Krzywa Phillipsa w Polsce nie odbiega znaczącą od krajów strefy euro – można zauważyć podobny parametr sztywności cen Calvo. Sztywności rynkowe w Polsce mogą się
różnić dla okresu drugiej połowy lat dziewięćdziesiątych i lat 2001-2006. W ostatnim okresie
prawdopodobnie zwiększyły się sztywności rynkowe, jednak nie można tego jednoznacznie
potwierdzić, prawdopodobnie ze względu na niewielką próbę badawczą.
Dane dla Polski potwierdzają częściowo krytykę Rudd i Whelana – nie można udowodnić testami przyczynowości, że jednostkowy koszt pracy nie jest przyczyną inflacji ani
inflacja nie jest przyczyną jednostkowego kosztu pracy.
BIBLIOGRAFIA:
1. Charemza, W., Deadman, D., (1997) Nowa Ekonometria, PWE
2. Cespedes, F.L., Ochoa, M., Soto, G., (2005) An Estimated New Phillips Curve for Chile,
Central Bank of Chile
3. Dixit, A., Stiglitz, J.E., (1997) Monopolistic Competition and Optimal Product Diversity,
88
Marcin Brycz
The American Economic Review
4. Gali, J., Gertler, M., (1999) Inflation dynamics: A structural econometric analysis, Journal
of Monetary Economics v. 44
5. Genberg, H., Pauwels., (2005) An open-economy new Keynesian Phillips curve: evidence
from Hong-Kong, Pacific Economic Review, 10(2)
6. Greene, W., (2003), Econometric Analysis, Pearson Education, New Jersey.
7. Kokoszczyński, R., Łyziak, R., Pawłowska, M., Przystupa, J., Wróbel, E., (2002), Mechanizm transmisji polityki pieniężnej-współczesne ramy teoretyczne, nowe wyniki empiryczne dla Polski, Materiały i Studia NBP
8. Lawless, M., Whelan, K., (2007) Understanding the dynamics of labor shares and inflation, EBC working paper series no 784 / july 2007
9. Leith, C., Malley., (2002) Estimated Open Economy New Keynesian Phillips Curves for
G7, CESifo Working Paper Series No. 834
10. Przystupa, J., Wróbel, E., (2006) Looking for an Optima Monetary Policy Rule: The Case
of Poland under IT Framework, Materiały i Studia NBP
11. Rudd, J., Whelan, K., (2005) Does Labor’s Share Drive Inflation?, Journal of Money,
Credit, and Banking,
12. Rudd, J., Whelan, K., (2007) Modelling Inflation Dynamics: A Critical Survey of Recent
Research, Journal of Money, Credit, and Banking,
13. Rumler, F., (2005) Estimates of the open economy new Keynesian Phillips curve for euro
aera countries, ECB working paper series,
14. Welfe, A., (2003) Ekonometria, metody i ich zastosowanie, PWN