6.10 Эмпирические приложения

Средний уровень инфляции и проблема выбора между выпуском и инфляцией

В работе Ball, Mankiw and D. Romer (1988) отмечается, что если реальные эффекты шоков агрегированного спроса обусловлены фрикциями в подстройке цен, то величина данных эффектов, скорее всего, должна быть связана со средним уровнем инфляции. Приводится следующий простой аргумент. Чем выше средний уровень инфляции, тем чаще фирмы вынуждены подстраивать свои цены вслед за изменением уровня цен. Следовательно, они быстрее реагируют на шоки, и их реальные эффекты будут слабее.

Тест данной гипотезы, проводимый Болом, Менкью и Ромером, аналогичен тесту Лукаса на наличие взаимосвязи между дисперсией агрегированного спроса и реальными эффектами шоков спроса. Следуя Лукасу, авторы вначале строят оценку реального воздействия шоков спроса (обозначенную за ), используя широкую выборку по странам и спецификацию (6.34). Затем они проверяют, как полученная оценка связана со средним уровнем инфляции.

На Рис. 6.5 представлена корреляционная диаграмма для оценки и среднего уровня инфляции по 43 странам, включенным Болом, Менкью и Ромером в выборку. Как видно из диаграммы, зависимость является отрицательной. Соответствующая регрессия (с дополнительным квадратным членом, учитывающим явно наблюдаемую нелинейность) имеет вид:

(6.95)

где - средний уровень инфляции в стране , а величины в скобках – стандартные ошибки. Точечная оценка означает, что , что будет меньше нуля для . Таким образом, выявлена статистически значимая отрицательная взаимосвязь между средним уровнем инфляции и построенной оценкой реального воздействия шоков агрегированного спроса.

Средний уровень инфляции

Рис. 6.5. Проблема выбора между выпуском и инфляцией

И средний уровень инфляции (из статьи Ball, Mankiw and Romer, 1988)

Как мы помним, модель Лукаса предсказывает, что дисперсия шоков агрегированного спроса влияет на , и это подтверждается статистикой. Более того, страны с более высоким средним уровнем инфляции, как правило, характеризуются большей дисперсией шоков агрегированного спроса. Так что, возможно, результат, полученный в (6.95), имеет место не потому, что непосредственно влияет на , а потому, что средний уровень инфляции коррелирован со стандартным отклонением темпа роста номинального ВНП ( ), который оказывает непосредственное воздействие на . Но возможна и противоположная ситуация, когда результат тестирования подтверждает гипотезу Лукаса просто потому, что и - коррелированны.

Чтобы проверить, какая из этих двух гипотез является справедливой, следует включить обе переменные в регрессию. Опять же, учитывая явную нелинейность, имеет смысл включить также и квадратные члены.

(6.96)

Коэффициенты перед показателями средней инфляции существенно не изменились по сравнению с предшествующей регрессией и остались статистически значимыми. Напротив, показатели отклонения играют незначительную роль. Нулевая гипотеза, что коэффициенты перед и равны нулю, не может быть отвергнута на любом разумном доверительном интервале. И точечная оценка говорит о том, что разумные изменения оказывают количественно слабое воздействие на . Например, изменение с 0.05 до 0.10 изменяет на 0.04. Таким образом, результаты говорят в пользу новой кейнсианской теории, а не модели Лукаса.³⁸

Работа Kiley (2000) продолжает анализ, дополнительно учитывая характер персистентности колебаний выпуска. Вначале он отмечает, что из новых кейнсианских моделей следует, что отклонения выпуска от нормального уровня носят менее персистентный характер в случаях, когда средний уровень инфляции является относительно высоким. Здесь снова можно говорить о том, что для более высокой средней инфляции частота подстройки цен должна быть выше. Следовательно, экономика быстрее будет возвращаться к равновесию с гибкими ценами после шока. Статистика подтверждает данную гипотезу.

Микроэкономические данные относительно подстройки цен

Основное предположение анализа, проводимого в данной части главы, состоит в том, что на уровне фирмы существуют определенные препятствия на пути подстройки цены. Поэтому вполне естественно было бы исследовать ценовую политику на микроэкономическом уровне. Это даст ответ на вопрос, существуют ли препятствия на пути подстройки цен, и если да, то какие формы они принимают.

Наиболее яркими примерами исследований в данной области являются Carlton (1986), Cecchetti (1986), Lach and Tsiddon (1992), Kashyap (1995) и Blinder (1998). Можно выделить два основных результата этих работ. Во-первых, редкая подстройка цен обнаруживается всеми исследователями. Например, Карлтон и Блаиндер, рассматривающие самые широкие выборки товаров, отмечают, что период времени между подстройками цен составляет в среднем около года. И есть товары, цены на которые меняются еще реже. Например, согласно наблюдениям Цечетти, цены журналов меняются в среднем раз в три года.

Во-вторых, обнаруживается, что подстройка цен не носит какой-то определенный, простой характер. По мнению Кашиап, лучше всего это демонстрируют цены в каталоге L.L. Bean. Как и в других примерах, подстройка цен в данном случае носит нечастый характер: в среднем цены меняются только после того, как инфляция съедает 10 процентов реальной стоимости. Только очень большие издержки подстройки цен или очень низкие потери в прибыли, вызванные нежеланием установить оптимальную цену, могут объяснить данное наблюдение с позиций теории издержек меню. Кроме того, хотя Bean выпускает за год более 20 каталогов, цены изменяются только в двух из них (осенью и весной). И даже в этих каталогах большая часть цен не меняется. Ни один из фактов не подтверждает гипотезу, что препятствиями на пути подстройки цен являются издержки на тиражирование и рассылку каталогов с новыми ценами. Кроме того, моменты изменения цен не являются регулярными. Так что, это не соответствует предположениям моделей Фишера и Тейлора о существовании постоянного интервала времени между моментами подстройки цен. И, наконец, величина подстройки варьируется очень сильно. Повторная подстройка может последовать после значительного изменения цены с такой же вероятностью, как и после незначительного. Если препятствия на пути подстройки цен носят форму определенных постоянных издержек, то логично было бы предположить, что подстройки цен будут иметь примерно одинаковую величину, и что фирмы будут идти на сравнительно небольшие изменения лишь в том случае, когда ожидается, что новые цены продержатся сравнительно долго. Таким образом, микроэкономические данные о подстройке цен носят загадочный характер.

В работе Levy, Bergen, Dutta, and Venable (1997) исследуется иной микроэкономический аспект подстройки цен, а именно, издержки изменения номинальных цен. Авторы скрупулезно рассматривают все этапы процесса изменения цен в супермаркетах, как то: наклейка новых ярлычков и установка новых ценников на полках, введение новых цен в компьютерную базу данных, проверка вновь установленных цен и исправление ошибок.

Данный подход не учитывает возможность существования более утонченных и менее дорогостоящих методов подстройки цен к агрегированным шокам. Например, магазин может ввести дисконт фактор, снижающий общую сумму покупки при оплате (и сделать это так, чтобы покупатели всегда видели его). Тогда можно в ответ на агрегированные шоки менять только лишь дисконт фактор, а не все цены на полках, что будет обходиться магазину намного дешевле.

Несмотря на это соображение, информация об издержках подстройки цен является весьма важной. Неожиданный результат наблюдений Леви, Бергена, Дутты и Венабля состоит в том, что эти издержки довольно высоки. В среднем по рассматриваемой ими выборке магазинов, расходы на изменение цен составляют от 0.5 до 1 процента выручки. Средние издержки подстройки цены для магазинов из рассматриваемой выборки в 1991-1992 году составляли 50 центов. Таким образом, общее мнение, что физические издержки изменения номинальных цен пренебрежимо малы, далеко не всегда является справедливым. Для магазинов из выборки Леви, Бергена, Дутты и Венабля данные издержки хоть и не являются большими, но и считать их пренебрежимо малыми также нельзя.