ekonomia krzywa philipsa

Wielokrotnie odwołujemy się w naszych analizach do krzywej Phillipsa, czyli relacji między inflacją a aktywnością gospodarczą. Stoi ona np. za naszymi niezbyt optymistycznymi prognozami opadania inflacji w obliczu odbicia wzrostu gospodarczego. Postanowiliśmy przybliżyć czytelnikowi wspomnianą zależność i pokazać, jak zmieniały się parametry tej krzywej w ostatnich latach. Skoro używamy jej w naszej prognozie to odpowiedź na tytułowe pytanie może być tylko jedno - krzywa żyje i ma się całkiem dobrze.

 

Krzywa Phillipsa - przypomnienie teorii

Zacznijmy od krótkiego przypomnienia teoretycznego, czym owa krzywa Phillipsa w ogóle jest. Jak nie trudno się domyślić, jej nazwa pochodzi od nazwiska. Konkretnie od A.W. Phillipsa, który w artykule z 1958 roku przebadał dane z ponad 100 lat dla płacy i bezrobocia w Wielkie Brytanii i zwrócił uwagę na odwrotnie proporcjonalną zależność między tymi zmiennymi. Wyższa stopa bezrobocia wiązana była z niższymi płacami, niższa stopa bezrobocia z wyższymi płacami. Dlaczego? Tu posłużymy się wyjaśnieniem, które znajdujemy w podręczniku do podstaw ekonomii Samuelsona i Nordhausa. Otóż przyczyną jest fakt, że pracownicy wywierają mniejszy nacisk na podwyżki płac w sytuacji, gdy mają do wyboru mniejszą ilość alternatywnych miejsc pracy, a dodatkowo, przy niskim poziomie zysków, kierownictwa firm będą stawiać bardziej stanowczy opór żądaniom płacowym.Później analogiczne zależności wskazano dla relacji stopy bezrobocia i inflacji. Stylizowany przykład można znaleźć na wykresie poniżej:

✕

Gdyby A. W. Phillips żył 20 lat temu, z pewnością śpiewałby wraz Sidneyem Polakiem:Popatrz jak wszystko szybko się zmienia, coś jest, a później tego nie ma.Taki los spotkał krzywą Philipsa w jej oryginalnej formie. W obszarze teoretycznym M. Friedman i E. Phelps kwestionowali tę zależność w długim terminie i przyznawali, że może ona dotyczyć jedynie krótkookresowych relacji. Również ze strony empirycznej oryginalną krzywą nie czekało nic dobrego. Na przestrzeni dalszych lat, wraz z występowaniem szoków różnej natury, relacje bezrobocia i inflacji rozjechały się:

✕

✕

Źródło: www.stlouisfed.org/open-vault/2020/january/what-is-phillips-curve-why-flattened 

We współczesnych modelach makroekonomicznych krzywa Phillipsa to już nieco szersze pojęcie. W miejsce stopy bezrobocia coraz częściej "wchodzi" inna miara aktywności gospodarczej, np. luka popytowa. Często nie jest to tylko zależność od jednej zmiennej ale też np. oczekiwań inflacyjnych, przeszłej inflacji, czy cen importu. Warto wspomnieć, że nie jest to arbitralna zależność - ekonomiści nie siedzą dziś nad zestawem danych i nie mówią "zmienna x chodzi z inflacją to dodajmy taką zmienną do krzywej Phillipsa". Jest to wynikowa przyjętych założeń do modeli. Założeń, dodajmy, które często nie są nadmiernie kontrowersyjne. Równanie na krzywą Phillipsa z zależnością od oczekiwań inflacyjnych i poziomu luki popytowej można otrzymać rozwiązując prosty neokeynesowski model, w którym gospodarstwa domowe maksymalizują użyteczność z konsumpcji, firmy maksymalizują zyski i istnieje pewna sztywność cen. Take warunki startowe dają krzywą Philipsa jako wynik modelu. Gdy rozszerzamy model o gospodarkę otwartą, to do krzywej Phillipsa dochodzą jeszcze ceny z zagranicy.

W konsekwencji, gdy mówimy dziś o krzywej Philipsa często mamy na myśli taką zależność:

πt = ρπt-1+ βyt−1 + γπet+ λπ impt−1+ εt

Gdzie πt to inflacja, πt-1 to inflacja z poprzedniego okresu, yt−1 to miara presji popytowej (np. luka popytowa), πet to oczekiwania inflacyjne, πimptto inflacja dóbr importowanych, a εt to szok. Takim też równaniem będziemy zajmować się w dalszej części tekstu*. Jako, że jak już wspomnieliśmy wcześniej, nic w ekonomii nie jest stałe, również jego parametry zmieniają się w czasie. O tym dlaczego piszemy w kolejnym akapicie.

* W dalszej części tekstu będziemy się często posługiwać pojęciem stromizny krzywej. Patrząc na to równanie przedstawione w 5 wymiarach (4 dla zmiennych objaśniających, 1 dla zmiennej objaśnianej) wyobraźnia nie do końca podpowiada czym to nachylenie miałoby być. W przestrzeni 2 wymiarowej o nachylenie jest już łatwiej. Gdyby krzywa wyglądała πt = ρπt-1+ εt, to po estymacji parametrów wartość ρ określałaby, czy krzywa jest mniej, czy bardziej płaska. Im wyższe ρ tym krzywa bardziej stroma.

 

Dlaczego relacja osłabiała się na przestrzeni kilku minionych dekad?

Słabnąca zależność inflacji i stopy bezrobocia (lub innych miar pokazujących pewien rodzaj „zastoju” w gospodarce) znalazła się w ostatnich latach wśród tematów chętnie badanych przez ekonomistów. Nic dziwnego, gdyż okres od kryzysu finansowego sprzed 15 laty charakteryzował się bardzo niską inflacją (czasami deflacją) oraz wciąż spadającym bezrobociem. Banki centralne zmuszane były z okresu na okres do obniżania szacunków poziomu naturalnej stopy bezrobocia, poniżej którego sytuacja na rynku pracy zaczyna generować presję inflacyjną. Tak to już jest ze zmiennymi, których nie obserwujemy bezpośrednio. Jeśli z nich korzystamy to albo ich szacunek jest zły, albo zła jest opisywana nimi relacja (albo jedno i drugie). Być może też brakuje jakichś innych, ważnych zmiennych lub istnieje łatwo identyfikowalny proces, który wszystko zaburza. Ekonomiści od lat chcieli poznać odpowiedź, co jest przyczyną że jednym razem relacja jest silna, innym słaba. Literatura w tym zakresie jest dość bogata (przede wszystkim jeśli chodzi o gospodarki zagraniczne). Postanowiliśmy z niej skorzystać.

Przede wszystkim chcemy zacząć od bardzo ważnej uwagi. Mianowicie, nie jest prawdą, iż krzywa Phillipsa przestała zupełnie działać na przestrzeni ostatnich lat. Przykład z USA pokazuje, że dokonywane szacunki dynamiki płac na bazie wspomnianej krzywej były dość dobrej jakości. Dopiero nadejście pandemii zaburzyło ten obraz. Według autorów cytowanego badania wynikało to z czynników jednorazowych takich jak kłopoty z łańcuchami dostaw czy szoki realokacji zasobów. Ich zdaniem spadek tempa wzrostu płac w USA w okolice 4% (dane kwartalne ECI) byłby obecnie zgodny z wartościami wskazywanymi przez model.

Innym przykładem działania krzywej Phillipsa mogą być Niemcy, gdzie nachylenie w ostatnich latach w dalszym ciągu było zgodne z podręcznikowymi zależnościami. Niemniej prawdą jest, że wspomniane nachylenie (wrażliwość inflacji na różne miary „zastoju” w gospodarce) zauważalnie obniżyło się. W przypadku naszego zachodniego sąsiada miało to wynikać w dużym stopniu ze wzrostu imigracji, co oddziaływało w stronę luzowania napięć na rynku pracy. ​

Pogorszenie relacji między aktywnością gospodarczą a inflacją tłumaczy kilka czynników, których identyfikacja została dokonanana na gospodarce amerykańskiej. Po pierwsze, polityka prowadzona przez Rezerwę Federalną od okresu wysokiej inflacji była skuteczna. Oznacza to, że bank centralny efektywnie zakotwiczył oczekiwania inflacyjne (co zresztą widać było w ankietach). W takim środowisku ciężej o wzrost żądań płacowych nawet przy względnie „ciaśniejszym” rynku pracy. Po drugie, począwszy od lat 80 zmienność danych o bezrobociu istotnie obniżyła się. Niższa zmienność sprzyjała obniżeniu nachylenia krzywej. Coraz trudniejsze było również wykrywanie nieliniowości w modelu (do tego aspektu wrócimy w dalszej części tekstu). Po trzecie, autorzy wskazują na potencjalny problem endogeniczności*, co prowadziło do pozytywnej korelacji między inflacją a luką w bezrobociu. W efekcie szacunki nachylenia krzywej Phillipsa od późnych lat 80 mogły być niedoszacowane. Argument ten sprawdzono na przykładzie danych regionalnych w USA, gdzie polityka pieniężna stała się zmienną egzogeniczną (jest narzucona z góry dla całego kraju). Wnioski wskazują na wyższy stopień wrażliwości inflacji na bezrobocie. Po czwarte, na co wskazuje badanie Fed, od lat 80 nastąpił drastyczny spadek uzwiązkowienia, co prowadziło do istotnego obniżenia siły przetargowej pracowników. Choć autorzy znajdują potwierdzenie tejże teorii w swoich badaniach, to jednak zaznaczają, iż przyczynowość może biec także w przeciwnym kierunku (spadek inflacji spowodował spadek popytu na uzwiązkowienie).

* O co chodzi? Załóżmy na chwilę, że nie ma banku centralnego i istnieje relacja opisana krzywą Phillipsa (wysokie bezrobocie utrudnia negocjacje płac i podnoszenie cen, niskie ułatwia - banku centralnego do tego nie potrzebujemy). W momencie jednak, w którym bank centralny dochodzi do równania i zaczyna odgrywać coraz bardziej aktywną rolę w stabilizowaniu inflacji, dochodzi kolejny czynnik, który zaburza te relacje - zaburza zależąc od inflacji i wpływając na nią. Przykładowo, załóżmy, że istnieje relacja wysoka inflacja=niskie bezrobocie, jednak bank centralny reaguje na wysoką inflację, podnosi stopy, tłumi wzrost, rośnie bezrobocie. Ruchy inflacji i bezrobocia są więc w dużej mierze zależne od tego jak reaguje bank centralny. Gdy staje się on zmienną której w równaniu nie ma, ale wpływa na zmienne z równania, zależność inflacja=bezrobocie staje się bardziej płaska, bo okresy wysoka inflacja + niskie bezrobocie stają się rzadsze (znikają).​

A w jaki sposób pandemia wpłynęła na stromiznę krzywej? Okres ten należy podzielić na dwie fazy: spadek aktywności oraz ożywienie. W tej pierwszej okazuje się, że nachylenie krzywej obniżyło się, kiedy w szacunkach uwzględnione zostały pierwsze trzy kwartały 2020. W drugiej fazie mamy do czynienia z kolei z zauważalnym wystromieniem krzywej. Badania chicagowskiego oddziału Fed wskazały, że faza post-pandemicznego ożywienia spowodowała wzrost nachylenia krzywej w 29 uprzemysłowionych gospodarkach. Sami autorzy są jednak ostrożni w daleko idącej interpretacji szacunków, gdyż uwzględniają one jedynie 6 kwartałów (ogólnie pamiętajmy jednak, że krzywa może ujawniać się silniej w krótkim niż długim okresie). Innymi słowy nie są przekonani czy dostrzegalne w badaniu wystromienie krzywej było tymczasowe czy trwałe.

Według szacunków MFW do podbicia nachylenia krzywej prowadzić mogły nie same zmiany w nachyleniu krzywej Philipsa, co mechanizmy wywierające dodatkowy wpływ zmienne, które znajdują się w specyfikacji krzywej (to niejako czynniki spoza modelu, które powodują, że relacja wydaje się mocniejsza niż w rzeczywistości). Eksperci MFW sugerują, że powinniśmy skupić się tutaj na 4 czynnikach. Po pierwsze, bez żadnego zaskoczenia, na pierwszym miejscu znajduje się agresywna odpowiedź polityki fiskalnej, która skokowo podniosła zagregowany popyt i uratowała bilanse gospodarstw domowych i firm. Po drugie, ograniczona zdolność gospodarstw domowych do konsumpcji usług, co poskutkowało przesunięciem popytu na towary (zwłaszcza dobra trwałe). Taki obrót sprawy zaprowadził nas do znacznego skoku inflacji w tej kategorii koszyka. Po trzecie, pandemia ograniczyła zdaniem autorów badania potencjalny PKB oraz siłę roboczą (co widać choćby po niższej aktywności zawodowej w USA). Wreszcie po czwarte, w pewnym stopniu do podbicia wzrostu inflacji mogło przyłożyć się tempo odbicia gospodarczego. To było zdecydowanie szybsze na tle poprzednich recesji. Biorąc pod uwagę sztywną krzywą podaży w krótkim okresie musiało to zostać odzwierciedlone we wzroście cen.

W powyższej części przedstawiliśmy potencjalne argumenty za osłabieniem analizowanej relacji. W ostatnim czasie uległa ona jednak wyraźnej poprawie. Nie wszyscy wierzą jednak w trwałość poprawy wskazując dodatkowe czynniki, których wystąpienie było fenomenem wyjątkowym i niepowtarzalnym. Nasze zdanie w tym temacie prezentujemy w dalszej części tekstu. Jeśli nie doczytacie do końca, nie dowiecie się.

 

Jak zmieniały się parametry krzywej Phillipsa dla Polski?

Żeby odpowiedzieć na tytułowe pytanie, czy analizowana krzywa jest jeszcze do czegokolwiek przydatna postanowiliśmy spojrzeć na zmiany jej parametrów w ostatnich okresach. Podążaliśmy podejściem zaproponowanym np. w artykule K. Szafranka (link), tj. estymowaliśmy krzywą Phillipsa dla różnych zmiennych i różnych okresów. Patrzyliśmy przy tym, jak zmieniały się w czasie parametry stojące przy tych zmiennych oraz istotność statystyczna tych parametrów. Podobne podejście można spotkać też np. w Łyziak 2016. Wspomniane artykuły dotyczyły analizy okresu niskiej inflacji (lata 2011-15) i skupiały się na tym jak wygląda płaszczenie krzywej Phillipsa w tamtym czasie. Nowe dane i okres wysokiej inflacji spowodowały, że warto naszym zdaniem powtórzyć to ćwiczenie.

​Wzięliśmy pod ​uwagę ​5 ​zmiennych inflacyjnych: CPI, inflację bazową oraz pozostałe miary inflacji bazowej publikowane przez NBP (inflacja po wyłączeniu cen najbardziej zmiennych, inflacja po wyłączeniu cen administrowanych, 15% średnia obcięta). ​Dla większej czytelności tekstu przedstawimy wyniki tylko dla inflacji ogółem i inflacji bazowej. ​Wyniki dla pozostałych zmiennych zawarliśmy w załączniku.

Wśród zmiennych, które obrazowały siłę popytową przeanalizowaliśmy: dynamikę PKB r/r, 3 miary luki popytowej (uzyskiwane odpowiednio za pomocą filtrów Hodricka-Prescotta, Christiano-Fitzgeralda i Hamiltona), stopę bezrobocia, stopę bezrobocia dla długotrwale bezrobotnych, odchylenie obu tych stóp od trendu (wyliczanego filtrem HP) i wykorzystanie mocy produkcyjnych. Łącznie 9 różnych zmiennych.

W przypadku cen importu uwzględniliśmy w estymacji: deflator cen importu, ceny ropy Brent w PLN, indeks cen surowców wg MFW (w PLN) i realny kurs walutowy (REER).

Natomiast dla oczekiwań inflacyjnych wzięliśmy następujące zmienne: oczekiwania wyliczane metodą probabilistyczną, gdzie zmienną odniesienia jest inflacja z poprzedniego okresu, oczekiwania wyliczane metodą probabilistyczną przy odniesieniu do odczuwanej inflacji, oczekiwania wyliczane metodami regresyjnymi, cel inflacyjny i średnią inflację z poprzednich 4 kwartałów. O tym jak wyliczaliśmy oczekiwania można przeczytać tutaj i tutaj.

Nie wszystkie z nich były analizowane w artykule K. Szafranka (my też nie przeanalizowaliśmy wszystkich zmiennych, które wziął na tapetautor). Nasz wybór determinowany był dostępnością danych.

Dla każdego z analizowanych typów inflacji to więc 180 kombinacji zmiennych. Wziąwszy pod uwagę fakt, że procedurę powtórzyliśmy dla 5 miar inflacji i 3 różnych okresów, łącznie wyestymowaliśmy 2700 równań. Poniżej rezultaty części z tych obliczeń.

 

CPI - inflacja ogółem

Idea artykułu do którego się odwołujemy polegała m.in. na porównaniu oszacowań parametrów dla próby skróconej do końca 2011 roku (przed rozpoczęciem okresu niskiej inflacji) i parametrów dla całej próby (czyli do końca 2015 roku). My rozszerzyliśmy analizę na dane do końca 2022 roku i w ten sposób możemy porównać charakterystyki krzywej zahaczające o 3 różne okresy.

W każdym z tych okresów, parametr przy presji popytowej był w większości istotny statystycznie. Pozwala to wnioskować, że relacja pomiędzy inflacją a np. luką popytową wciąż istnieje. Podobnie rzecz ma się z innymi składowymi krzywej - cenami importu, oczekiwaniami inflacyjnymi i odniesieniem do inflacji z okresu poprzedniego (czyli de facto uporczywości* inflacji). Wraz z rozszerzaniem próby, parametry ogólnie rzadziej były istotne statystycznie. Rozszerzenie próby poza 2015 rok dało jednak pewien wzrost odsetka istotności, a w szczególnych przypadkach (oczekiwania inflacyjne) wróciliśmy do wartości sprzed 2011 roku.

* Zdecydowaliśmy, że nie będziemy wprowadzać do tekstu nowego słowa "persystencja" (ale na wykresach będzie) i zastąpimy go słowem uporczywość. Dość dobrze oddaje to znaczenie słowa persistent.

Jaka jest siła tych relacji? Analogicznie z tym, co można przeczytać w artykule Szafranek (2016) krzywa wypłaszczała się w latach 2011-15. Zarówno wzrost luki popytowej, wzrost cen importu jak i wzrost oczekiwań inflacyjnych miał wówczas mniejsze przełożenie na inflację (mniejszą wartość parametru stojącego przy zmiennej), niż w poprzednich 8 latach.

✕

✕

✕

✕

Źródło: obliczenia własne. Zarówno na tym jak i na każdym kolejnym wykresie czarna linia oznacza linię 45 stopni. Jeśli punkty leżą na tej linii oznacza to, że oszacowania parametrów nie zmieniły się pomiędzy próbami. Linia czerwona to natomiast regresja wyznaczona w oparciu o uzyskane wyniki - wypłaszczanie oznacza słabszy wpływ na inflację (mniejszą wartość parametru przy zmiennej), stromienie silniejszy.

Gdy jednak porównamy 2 "prawie" dekady, czyli parametry dla lat 2003-2011 i 2003-2022 widzimy, że dla niektórych parametrów owo wypłaszczanie się krzywej zawróciło. Mowa tu o persystencji inflacji i zależności inflacji od cen importu.

✕

✕

✕

✕

Jeszcze lepiej widać to na porównaniu estymacji dla prób 2003-2015 i 2003-2022. Krzywe dla uporczywości inflacji i zależności od cen importu wyraźnie się wystromiły, co oznacza silniejszy wpływ wahań tych zmiennych na CPI. Krzywe dla miar presji popytowej i oczekiwań inflacyjnych nie są tak spłaszczone jak dla próby kończącej się w 2015 roku. Są oczywiście nieco bardziej płaskie (linia czerwona poniżej czarnej linii oznaczającej 45 stopni), ale nie w takim stopniu. O ile więcej w okresach niskiej inflacji, relacje krzywej Phillipsa mogły być nieco słabsze, o tyle w czasach kryzysu pandemicznego i późniejszego okresu wysokiej inflacji relacje te wróciły bliżej poziomów z poprzednich lat.

✕

✕

✕

✕

Inflacja bazowa

Większość z tych wniosków możemy podtrzymać również w przypadku inflacji bazowej. W porównaniu do inflacji ogółem widoczny jest fakt, że inflacja z poprzedniego okresu jest istotna statystycznie w niemal każdym z analizowanych modeli. To sygnał potencjalnie wysokiej uporczywości inflacji (inflacja bazowa rzeczywiście taką jest). Pozostałe parametry również w większości wciąż pozostają istotne statystycznie.

Podobnie jak w przypadku inflacji ogółem, krzywa Phillipsa w latach 2011-2015 dla inflacji bazowej wypłaszczała się.

✕

✕

✕

✕

Część z tych relacji pozostała niemalże niezmienna, gdy rozszerzymy próbę do końca 2022 roku. Z taką sytuacją mamy do czynienia w przypadku presji popytowej. Pogłębiło się natomiast wypłaszczanie wobec oczekiwań inflacyjnych. Wystromiła się natomiast nieco zależność od przeszłej inflacji i cen importu.

✕

✕

✕

✕

Znów lepiej to widać na wykresach dot. porównania prób kończących się w 2015 i 2022 roku. Krzywa dla persystencji inflacji przesunęła się wyraźnie w górę. Wystromiła się zależność związana z cenami importu - nie powinno to wszak dziwić, ani w przypadku inflacji bazowej, ani omawianego wcześniej ogólnego CPI. Ostatnie wzrosty inflacji były w dużej mierze powodowane czynnikami zewnętrznymi (ceny energii, ceny żywności) co skutkowało przesunięciami w krzywej. Zależność od oczekiwań inflacyjnych w dalszym ciągu słabła.

✕

✕

✕

✕

 

Wnioski ogółem

Zależności opisane krzywą Phillipsa nie ma co składać przedwcześnie do grobu. Zmieniają się one w czasie, ale wciąż pozostają one istotne i co do kierunku wskazują oddziaływanie zmiennych np. z realnej gospodarki (luka popytowa, bezrobocie itd.) na inflację. Wciąż możemy więc wnioskować o swego rodzaju "wymienności" inflacji i luki popytowej, nawet jeśli nie jest ona widoczna zawsze i wszędzie.

 

Czy krzywa Phillipsa nabierze znaczenia? Jakie mamy ku temu powody?

We wcześniejszej części opracowania wskazywaliśmy, że krzywa Phillipsa jest wciąż „żywa”. Dyskusja dotyczy siły tej zależności i jej zmian na przestrzeni ostatnich lat. Nie ulega jednak wątpliwości, że największe zainteresowanie budzi to, co nieznane. Grunt do ożywienia wspomnianej zależności jest według nas całkiem żyzny, tak w polskich jak i zagranicznych warunkach. Poniższy przegląd należy traktować dwojako. Po pierwsze, mamy powody aby sądzić, że zmienne napędzające krzywą będą przez długi czas zaburzone. Mogą też występować inne procesy, które zaburzać będą typowe dostosowania zmiennych, które model obejmuje. Z jednej strony może to zmieniać samą inflację bez względu na to, czy krzywa Philipsa jest bardziej stroma lub bardziej płaska. Z drugiej strony, większy "ruch" po stronie zmiennych objaśniających sugeruje też, że ich znaczenie dla krzywej jest większe bądź mniejsze. Możemy więc dyskutować zarówno o tym jak wygląda sama krzywa (stromienie/płaszczenie) jak i komentować płynące z niej wyniki inflacyjne.

Naszym zdaniem wiele czynników, które oddziaływały w ostatnich dekadach w stronę spadku nachylenia krzywej może zmienić kierunek, a nawet jeśli siła wpływu zostaje ta sama, to skala ruchu samych zmiennych jest tak duża, że inflacja powinna być wyższa (koniunkcja tych dwóch przypadków też może się wydarzyć). Przede wszystkim zacznijmy od oczekiwań inflacyjnych, które stanowią istotny element krzywej. Te, w zależności od kraju i miary, uległy w większym lub mniejszym stopniu odkotwiczeniu. Wiele zależy jednak na jaki horyzont spoglądamy. W Stanach Zjednoczonych, choć nie tylko, największy problem jest z krótkoterminowymi oczekiwaniami, co jest dość naturalnym zachowaniem społeczeństwa. Jeśli faktycznie bieżąca dekada ma być zdominowana przez podwyższoną inflację, a argumentów ku temu nie brakuje, wówczas powinno to prowadzić do nie tylko do wystromienia krzywej, ale też po prostu w każdym przypadku wyższej inflacji. Czynnik ten ma jeszcze większe zastosowanie w krajach rozwijających się (vide Polska), gdzie procesy cenotwórcze bardziej czerpią ze swoich przeszłych realizacji (wyższy stopień inercji). Jest to zgodne ze słabszym zakotwiczeniem oczekiwań inflacyjnych. Tym samym raz puszczona inflacja samopas w takim kraju będzie (ceteris paribus) mieć większą tendencję do zakorzenienia. W Polsce problem ten jest dość poważny, przynajmniej tak wynika z naszych obserwacji. Ponadto, wraz z podwyższoną inflacją najpewniej powinniśmy liczyć się także z większą jej zmiennością (być może z czasem odpowie na to także stopa bezrobocia lub inna miara „zastoju” w gospodarce).

Innym argumentem za odrodzeniem zależności jest możliwe obniżenie potencjalnego PKB wskutek transformacji energetycznej. Taki argument podniosła szefowa MFW w swoimwystąpieniuz sierpnia poprzedniego roku. Wynikać ma to z konieczności ograniczenia zużycia nieodnawialnej energii, co mogłoby hamować wzrost gospodarczy. Z drugiej strony zastrzega ona, że efekt ten mógłby być słabszy, gdyby wpływy z tytułu opodatkowania paliw kopalnych były przeznaczane na zwiększenie zdolności produkcyjnej gospodarki (np. poprzez stwarzanie zachęt do podejmowania „zielonych” inwestycji). Tak czy inaczej, jeśli zakładamy, że mamy do czynienia z ograniczeniem funkcji produkcji i jednocześnie konieczny jest dodatkowy popyt (środki), aby to ograniczenie zwalczyć, wówczas środowisko staje się bardziej inflacyjne przy każdym poziomie aktywności gospodarczej.

Wysoka i zmienna inflacja jest sporym problemem zarówno dla przedsiębiorców jak i pracowników, którzy starają się negocjować wyższe wynagrodzenia. W poprzednich akapitach wskazywaliśmy na potężny spadek uzwiązkowienia w amerykańskiej gospodarce, który mógł przyczyniać się do osłabienie relacji wynikającej z krzywej Phillipsa. Jeśli faktycznie niska i stabilna inflacja miała zmniejszać bodziec do partycypacji w związku zawodowym, obecne środowisko powinno zdecydowanie oddziaływać w przeciwnym kierunku. Zresztą widać to już obecnie w wielu krajach Europy, ale także w Japonii, gdzie rola związków zawodowych jest znacznie większa. Odwrócenie trendu na tym polu mogłoby podbić siłę przetargową pracowników, co powinno z kolei zwiększać nachylenie krzywej.Przypomnijmy, że wszystko to dzieje się w sytuacji bardzo niskich stóp bezrobocia, które same z siebie utrudniają sprowadzenie inflacji do celu.

W polskich, ale też europejskich, warunkach spore znaczenie mogą mieć także kwestie migracyjne. W ciągu minionego roku do Polski napłynęła ogromna liczba osób z Ukrainy, co w pewnym stopniu już zwiększyło i będzie zwiększać (w najbliższym czasie) zasoby siły roboczej. Taka sytuacja powinna w pewnym stopniu osłabiać zależność między bezrobociem a inflacją. Z drugiej strony można też podejrzewać, że nisko wiszące owoce imigracji zostały zerwane. Innymi słowy ciężko oczekiwać, że do Polski w kolejnych latach będzie napływać ludność w tempie choćby zbliżonym do tego z ostatnich kwartałów. Ograniczony potencjał do zwiększania siły roboczej w horyzoncie kilku dekad powinien intensyfikować presje płacowe. To potencjalny argument za zwiększeniem wrażliwości inflacji/płac na zmiany bezrobocia.​​​​

Widzimy więc, że sporo elementów inflacyjnej układanki poprzesuwało się naszym zdaniem ewidentnie w kierunku wysokiej inflacji. Stąd też pozostajemy sceptykami w zakresie jej powrotu do celu, gdy minie okres mechanicznych spadków, wiedzionych odwróceniem szoków cenowych.