你見過真的菲利普曲線嗎？

宏觀經濟研究的重點是了解市場如何真實運作，而非基於完全不切實際的模型來假設或預測市場 「應該」如何運作。

經濟學家採用數學工具對經濟現象進行分析通常被歸於計量經濟學範疇。長期以來，在計量經濟學中使用的主要工具是回歸分析，但迄今為回歸分析並沒有幫助經濟學家對經濟現象有過任何重大且深入的洞察。原因十分簡單，對經濟現象的回歸分析無法區分因果關係，因此不會帶來新的、有價值的、定性的認知。更糟的是，有時候數據分析和基於模型的理論預期混合在一起，使得分析的結論完全無效。舉例來說，宏觀經濟學家或者對宏觀經濟學有興趣的人想必都聽說過菲利普曲線，但在課本上或文獻上見到的大都是理想化的模型（如圖1）。

圖1 理想化的菲利普曲線

實際情況如何呢？如果依照真實數據（Ormerod，1994）對菲利普曲線進行「推導」，能夠通過回歸分析來反映通貨膨脹與就業之間的關係嗎？在圖2中，一根突兀的直線穿過了一片高度分散的數據點，難道這就是真實的菲利普曲線？技術上的進一步改進沒有取得讓人滿意的結果，實際上沒有任何曲線能夠反映這些數據點之間的關聯（詳細的例子見McCandless，1991)。菲利普曲線在真實世界中並不存在。

圖2 通脹（I）與失業率（U）數據的展示

回歸分析不能對分離原因和結果，相關性研究也不等同於理解了某些現象為何發生及如何發生。在湍流理論中，我們無法預測天氣。但我們了解天氣，並可以基於熱流體動力學方程定性和可靠地描述天氣。即使我們無法預測颶風和龍捲風何時何地會生成，但我們非常了解其形成和運動的物理學。

而經濟學則完全相反，我們不知道有什麼通用的市場規律可以用來定性地解釋增長，泡沫，衰退，蕭條，財富分配不均等經濟現象。我們不能系統地使用數學語言解釋為什麼阿根廷、巴西、墨西哥和泰國在放鬆管制、開放市場之後卻遭遇了經濟崩潰。也沒有什麼標準的經濟學模型可以在數學上解釋為什麼次貸危機會發生及之後市場的劇烈波動。這種極端事件從一開始就被新古典經濟理論排除在均衡假設之外的，在金融市場的標準理論中期權價格也是基於小幅波動的預期之中。

宏觀經濟研究的重點是了解市場如何真實運作，而非基於完全不切實際的模型來假設或預測市場 「應該」如何運作。只有深入本質，才能發現有價值的結論。

小貼士

什麼是菲利普斯曲線？

菲利普斯曲線（英語：Phillips Curve），紐西蘭統計學家威廉·菲利普斯（A.W.Phillips）於1958年根據英國近百年（1861-1957）的總體經濟數據，畫出了一條表現通貨膨脹與失業率關係的曲線，數據以名義工資率的變化率與失業率呈負相關關係，低工資變化率與低失業率不能並存，高工資變化率與高失業率不能並存。進而推論通貨膨脹率與失業率的關係（因通貨膨脹的數據難以取得，於是以名義工資的增長率來代替通貨膨脹率），得出通貨膨脹率與失業率的負關係。

此曲線表明：通貨膨脹率與失業率存在交替關係，通貨膨脹率高時，失業率低；通貨膨脹率低時，失業率高。

1960年代，美國經濟學家薩繆爾森和索洛根據美國宏觀經濟數據證實了菲利普斯曲線所表示的交替關係在美國同樣存在，並指出，可以根據菲利普斯曲線所揭示的這種關係來指導宏觀經濟政策，通過緊縮或擴張的財政政策與貨幣政策，將通貨膨脹和失業控制在社會可接受的水平。

但60年代末米爾頓·弗里德曼和埃德蒙·費爾普斯等人發表文章適應性預期批評菲利普斯曲線，否定通貨膨脹率與失業率在長期經濟中存在相關性，並認為，政府利用菲利普斯曲線在通貨膨脹和失業率之間進行權衡是危險的。在當時人們很難接受這樣大膽的觀點，因為薩繆爾森和羅伯特·索洛有歷史數據支持。埃德蒙·費爾普斯因此而獲得2006年度諾貝爾經濟學獎。

本文由超級數學建模編輯整理

本文來自央行觀察

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