Bài giảng Kinh tế học vĩ mô: Lạm phát và Thất nghiệp - Nguyễn Hòa Bảo

Chia sẻ: Thanh Hoa | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:21

Thêm vào BST

Báo xấu

186
lượt xem 11
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Kinh tế học vĩ mô: Lạm phát và Thất nghiệp" cung cấp cho người học các kiến thức: Những kiểu thất nghiệp khác nhau trong nền kinh tế thất nghiệp trong ngắn hạn và thất nghiệp trong trung hạn/dài hạn, lạm phát dự kiến và lạm phát ngoài dự kiến,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế học vĩ mô: Lạm phát và Thất nghiệp - Nguyễn Hòa Bảo

Lạm phát và Thất nghiệp [Inflation and Unemployment] Nguyễn Hoài Bảo Bộ môn Kinh tế học – Khoa Kinh tế Phát triển – Đại học Kinh tế TP.HCM August 5, 2010 Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 1
Nội dung bài giảng này • Những kiểu thất nghiệp khác nhau trong nền kinh tế • Thất nghiệp trong ngắn hạn vs. thất nghiệp trong trung hạn/dài hạn. • Lạm phát dự kiến vs. lạm phát ngoài dự kiến. • Mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp (đường Philips ngắn hạn và dài hạn, NAIRU) • Chính sách tiền tệ trong mục tiêu lạm phát và tăng trưởng /thất nghiệp: Qui luật Taylor (Taylor rule) Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 2
Thất nghiệp Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 3
Những kiểu thất nghiệp khác nhau: • Frictional unemployment (thất nghiệp do ma sát): nếu người lao động bỏ công việc hiện tại để đi tìm việc mới vẫn chưa có, khi đó họ là người thất nghiệp và thất nghiệp kiểu này gọi là thất nghiệp do ma sát. • Structural unemployment (thất nghiệp do thay đổi cơ cấu kinh tế): sự chuyển đổi cơ cấu kinh tế có thể tạo ra một nhóm người thất nghiệp. Ví dụ như việc đô thị hóa nông thôn có thể tạo ra một nhóm người mà họ không thể nào thích ứng với công việc của thành thị - họ bị thất nghiệp do chuyển đổi cơ cấu gây ra. • Seasonal unemployment (thất nghiệp do mùa vụ): có những việc làm theo một mùa nhất định và vì thế khi sang mùa khác thị họ thất nghiệp. • Demand deficient (thất nghiệp do cầu giảm): sự sụt giảm của phía cầu sẽ tạo ra đình đốn kinh tế và thất nghiệp có thể xảy ra ở khắp mọi nơi. Keynes phần lớn tập trung vào phân tích dạng thất nghiệp này. • Technological unemployment (thất nghiệp do thay đổi công nghệ): cải tiến công nghệ có thể tạo ra thất nghiệp vì công nghệ có thể thay thế con người. Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 4
Thất nghiệp trong ngắn hạn vs dài hạn • Classical: nhóm này cho rằng thất nghiệp trong ngắn hạn chỉ là tạm thời, tiền lương sẽ nhanh chóng điều chỉnh để cân bằng thị trường lao động. Trong dài hạn, đối với họ không ai thất nghiệp cả, nếu có chẳng qua đó là thất nghiệp tự nguyện. • Keynesian: nhóm này cho rằng, ngay cả trong dài hạn thì thất nghiệp không tự nguyện vẫn có thể diễn ra (chứ đừng nói gì là ngắn hạn!) bởi vì tình trạng thị trường lao động không hoàn hảo. “Tiền lương cứng nhắc” chẳng hạn. Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 5
Lạm phát Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 6
Lạm phát dự kiến và ngoài dự kiến • Nếu các cá nhân “dự kiến” được lạm phát thì lạm phát thật ra không trở thành vấn đề. Bởi lẽ tất cả những tính toán/ra quyết định sẽ không còn bất trắc đối với biến lạm phát. • Tuy nhiên ít có ai dự kiến đúng lạm phát, hay nói cách khác bất trắc trong tương lai vẫn còn và vì thế lạm phát ngoài dự kiến (unanticipated inflation) vẫn là một chủ đề phân tích quan trọng. • Vì sao? • Thay đổi trong phân bổ thu nhập hay phân bổ sai tiền lương. Chẳng hạn, dự đoán lạm phát quá cao có thể dẫn đến chuyển thu nhập từ người sử dụng lao động sang người lao động, và ngược lại. • Tác động lên công ăn việc làm. Chẳng hạn, dự đoán lạm phát quá cao cũng có thể làm giảm cầu lao động và làm tăng thất nghiệp. Lạm phát là phần trăm thay đổi của chỉ số giá hàng năm: %∆P hay ký hiệu là π πt(%)= [(π – πt-1)/ πt-1]×100 Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 7
Lạm phát và thất nghiệp: Philips Curve Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 8
Alban William Phillips (1914 – 1975) • Là nhà kinh tế học New Zealand nhưng phần lớn thời gian làm việc ở trường London School of Ecomomics. • 1958 ông công bố 1 nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa tỷ lệ thay đổi tiền lương và tỷ lệ thất nghiệp cho nước Anh (xem hình bên) • Sau đó, năm 1960, Paul Samuelson và Robert Solow lại công bố một nghiên cứu với ý tưởng giống như của Philips nhưng đó là quan hệ nghịch chiều giữa tỷ lệ lạm phát với thất nghiệp cho nước Mỹ. Từ đó về sau mối quan hệ này (mặc dù có sửa đổi đôi chút) được gọi là đường cong Philips. Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 9
Lạm phát và thất nghiệp ở Mỹ (1900 – 1960) Hình trên cho thấy, trừ những điểm ∆ màu đen (đó là những năm 1931 – 1939), trong một giai đoạn dài dường như có quan hệ rõ ràng giữa lạm phát và thất nghệp: lạm phát cao thì thất nghiệp thấp, và ngược lại. Quan hệ nghịch biến này từ đó về sau gọi là đường cong Philips, chính xác hơn gọi là đường con Philips truyền thống (traditional Philips curve) và là một “chỉ dẫn” để các nhà làm chính sách khi cần đánh đổi giữa mục tiêu thất nghiệp và lạm phát. Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 10
Đường Philips truyền thống và vấnđề ảo giác tiền tệ Wage growth % (Inflation) W1 W2 u1 u0 Unemployment (%) Đường Philips Đường Philips ngoài biểu thị mối quan hệ nghịch biến giữa thất nghiệp và tiền lương (lạm phát) thì cho thấy một hiện tượng khác: đó người làm công đã cung thêm lao động của mình chỉ vì tiền lương danh nghĩa tăng chứ không điều chỉnh theo tiền lương thực. Tình huống này gọi là bị “ảo giác tiền tệ” (money illusion). Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 11
Vòng xoáy lương – giá (wage – price spiral) Tăng lương Thất nghiệp thấp (danh nghĩa) Daonh Daonh nghiệp lại nghiệp tăng tăng giá giá bán bán Công nhân đòi tăng lương vì giá cả tăng cao Tại sao thất nghiệp thấp/cao thì lạm phát cao/thấp. Một trong những lý giải đơn giản được gọi là “vòng xoáy lương – giá” như trong sơ đồ trên. Mỗi khi thất nghiệp thấp thì người làm công sẽ đòi tăng lương (vì họ dễ tiềm việc mới hơn) và phía chủ phải đáp ứng. Nếu tăng lương thì doanh nghiệp sẽ tăng giá. Nhưng khi tăng giá thì người làm công thấy thu nhập thực của mình giảm và họ lại đòi tăng lương, và cứ thế, cứ thế …. Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 12
Đường Philips sụp đổ? Kể từ sau 1970, số mối quan hệ lạm phát và thất nghiệp trên thực tế diễn ra đã không còn đúng như đường cong Philips truyền thống. Hình trên mô tả quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát của Mỹ trong giai đoạn 1970-1998. Chuyện gì đã xảy ra? Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 13
Xây dựng cơ sở lý thuyết cho đường Philips Nhớ lại đường AS: P = Pe + λ(Y – YP) Gọi ν là một cú sốc ngoại sinh (giá dầu tăng chẳng hạn) và + (-P-1) cho hai vế: P – P-1 = Pe – P-1 + λ(Y – YP) + ν (1) Hay (1) có thể viết lại dưới dạng đặt P – P-1 và Pe – P-1 là lạm phát: Π = Πe + λ(Y – YP) + ν (2) Nhớ lại Okun: đánh đổi giữa tăng trưởng và thất nghiệp: λ(Y – YP) = - β(u – un) (3) Thay (3) và (2) ta có được quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp: Π = Πe - β(u – un) + ν Như vậy, với cách xây dựng như thế này, đường Philips có thể phân tích thêm các nhân tố khác trong mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp và chính điều này có thể giải thích được quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp đã diễn ra trên thực tế (hình ở slide trên) mà đường Philips truyền thống đã không thể giải thích. Đường Philips này thường gọi là đường Philips điều chỉnh (modified Philips curve). Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 14
Đường Philips điều chỉnh π (lạm phát) LRPC β 1 πe+v SRPC Thất nghiệp NAIRU = un Với một πe hoặc v cho trước thì tỷ lệ thất nghiệp vẫn nghịch chiều với tỷ lệ lạm phát – và đây là đường Philips trong ngắn hạn (SRPC). Khi có sự thay đổi hai biết này, đặc biệt là πe , thì đường Philips sẽ dịch chuyển sang phải/trái. Trong dài hạn, khi tỷ lệ thất nghiệp bằng với tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên thì đường Philips trở nên thẳng đứng hay còn gọi là đường Philips dài hạn (LRPC). Tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên này còn gọi là Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment (NAIRU). Tại NAIRU, giả sử v = 0 thì lạm phát là do πe gây ra. Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 15
Điều chỉnh từ ngắn hạn sang dài hạn của PC π (lạm phát) LRPC π2 C B π1 A SRPC (với πe2) SRPC (với πe1) u un Thất nghiệp Giả sử rằng ban đầu nền kinh tế tại A có tỷ lệ thất nghiệp tại un, tuy nhiên chính phủ muốn giảm tỷ lệ này xuống u bằng cách tăng AD. Khi đó tỷ lệ thất nghiệp giảm xuống đúng mục tiêu – u nhưng lạm phát ở mức cao hơn là (tại B)…Khi lạm phát cao hơn như vậy sẽ làm do người dân điều chỉnh kỳ vọng của mình theo hướng tăng (từ πe1 lên πe2) nên đường Philips cũng dịch sang phải. Kết quả là tỷ lệ thất nghiệp rồi cũng quay trở lại với tỷ lệ thất nghiệp ban đầu – tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên (hay NAIRU) tại C. Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 16
Thay đổi của lạm phát và thất nghiệp của Mỹ (1970 – 1998) Giả sử rằng người dân kỳ vọng theo kiểu thích nghi (adaptive expectation), nghĩa là giá kỳ vọng của năm hiện tại được hình thành từ giá của (các ) năm trước đó: πe = π-1. Khi đó viết lại đường Philips π - π-1 = β(u – un) + ν hay ∆π = β(u – un) + ν. Đồ thị bên vẽ lại quan hệ này và cho thấy một lần nữa số liệu thực tế xác nhận đường Philips điều chỉnh(*). (*) ngoài tên gọi Philips điều chỉnh thì quan hệ này còn gọi với những tên khác như: expectatons – augmented Philips curve hoặc accelerationist Philips curve. Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 17
Taylor Rule Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 18
John Taylor và qui tắc cho chính sách tiền tệ • Ngân hàng trung ương luôn luôn phải đối điện với câu hỏi rằng: với lãi suất nào thì nền kinh tế tăng trưởng ổn định với một tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát chấp nhận được? • John Taylor, một nhà kinh tế học hiện tại đang làm việc ở đại học Stanford, năm 1993 trong một bài viết của mình ông đã đề nghị một qui tắc để xác định lãi suất như bên dưới. • Đối với Mỹ, Taylor đề nghị απ = αy = 0.5 • Bài tập: Nếu lãi suất thực tại mức lạm ppát mục tiêu 3% là 2% và hiện nay output gap là 1. Hiện nay lạm phát là 8% thì lãi suất mà ngân hàng cần hướng tới là bao nhiêu? Taylor rule: it = πt + r*t + απ(πt – π*t) + αy(yt – y*t) Trong đó: it là lãi suất danh nghĩa trong ngắn hạn; πt là lạm phát còn π*t mong muốn (mục tiêu); r*t là lãi suất thực cân bằng ứng với π*t ; yt là tăng trưởng GDP còn y*t là tăng trưởng của GDP tiềm năng. Chênh lệch giữa (yt – y*t) còn gọi là “output gap”; và απ và αy là hai hệ số mang giá trị dương. Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 19
Có ai áp dụng “Taylor rule” không? Đồ thị trên mô tả lãi suất theo Taylor Rule và lãi suất thực tế mà FED (ngân hàng trung ương của Mỹ) điều hành. Nếu hai đường này mà càng gần nhau thì chứng tỏ đề nghị của Taylor được sử dụng trong thực tế. Alan Greenspan là thống đốc FED trong giai đoạn 1987 – 2006 và nhiều người cho rằng ông đã khai thác Taylor rule. Macroeconomics/Nguyễn Hoài Bảo 20