1.0Fortune Insighthttps://prime.fortuneinsight.com/web曾國平教授https://prime.fortuneinsight.com/web/posts/author/byrontkprich600338<blockquote class="wp-embedded-content"><a href="https://prime.fortuneinsight.com/web/posts/491699">用博奕論解釋「規則」好過「因時制宜」</a></blockquote> <script type='text/javascript'> <!--//--><![CDATA[//><!-- !function(c,d){"use strict";var e=!1,n=!1;if(d.querySelector)if(c.addEventListener)e=!0;if(c.wp=c.wp||{},!c.wp.receiveEmbedMessage)if(c.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if(t)if(t.secret||t.message||t.value)if(!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var r,a,i,s=d.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),n=d.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=0;o<n.length;o++)n[o].style.display="none";for(o=0;o<s.length;o++)if(r=s[o],e.source===r.contentWindow){if(r.removeAttribute("style"),"height"===t.message){if(1e3<(i=parseInt(t.value,10)))i=1e3;else if(~~i<200)i=200;r.height=i}if("link"===t.message)if(a=d.createElement("a"),i=d.createElement("a"),a.href=r.getAttribute("src"),i.href=t.value,i.host===a.host)if(d.activeElement===r)c.top.location.href=t.value}}},e)c.addEventListener("message",c.wp.receiveEmbedMessage,!1),d.addEventListener("DOMContentLoaded",t,!1),c.addEventListener("load",t,!1);function t(){if(!n){n=!0;for(var e,t,r=-1!==navigator.appVersion.indexOf("MSIE 10"),a=!!navigator.userAgent.match(/Trident.*rv:11\./),i=d.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),s=0;s<i.length;s++){if(!(e=i[s]).getAttribute("data-secret"))t=Math.random().toString(36).substr(2,10),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t);if(r||a)(t=e.cloneNode(!0)).removeAttribute("security"),e.parentNode.replaceChild(t,e)}}}}(window,document); //--><!]]> </script><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://prime.fortuneinsight.com/web/posts/491699/embed" width="600" height="338" title="“用博奕論解釋「規則」好過「因時制宜」” — Fortune Insight" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe>https://prime.fortuneinsight.com/web/wp-content/uploads/2020/11/download.jpg276183貨幣政策，為何守規則(rules)好過因時制宜(discretion)？今日先講理論，下次講實證。 我要講的理論，來自經濟學者Robert J. Barro和David B. Gordon在1983年發表的兩篇文章。Barro很有名，香港一位藍色前輩很喜歡引用他的有關政府支出的研究。Gordon就神秘得多，曾經是我欄友徐家健的同事，現在退休了，網上連照片也找不到。他的父親是Donald Gordon，很多年前在我母校華盛頓大學任教，對後來的諾貝爾獎得主Douglas North有很大影響。至於North，他的一個親戚，現在又是我的同事… 現在就讓我以最最簡單的數學，為大家介紹這個著名模型吧。 首先，有條菲利浦曲線，將失業率和通漲率扯上關係。 失業率=自然失業率 – (通漲率 – 預期通漲率) 若果通漲率比預期的高，出乎意料，亦即是說加薪追不上通漲，那工人就相對地便宜了，多加聘用多加生產，失業率就會比自然失業率低，反之亦然。若果預期正確，那失業率就等如自然的水平。為了方便，且假設自然失業率為6%。 貨幣政策目的，在於控制通漲率和失業率，將兩者都帶到理想的水平。用數式來表達，可以寫成 政策損失 = (通漲率 – 通漲率目標)^2 + (失業率 – k* 自然失業率)^2 央行想將損失減到最低。第一部份，不難明白，只要通漲率太高或太低，央行都不喜歡，達標的話整個部份就變成零。第二部份，央行同樣想失業率達標，但目標不是自然失業率，而是一個較低的數字。為什麼呢？可能是政治考慮或壓力要「搞好經濟」，又可能是勞動市場有太多無效率的監管，令自然失業率太高。數式中的k，就是一個大於零小於一的數字，描述央行的失業率目標有多「進取」。為了方便，且將k定為0.5，以及將通漲率目標定為2%。 於是，我們就有兩條數式： 失業率=6% – (通漲率- 預期通漲率) 政策損失 = (通漲率 – 2%)^2 + (失業率 – 0.5* 6%)^2 若果央行因時制宜，結果會如何呢？我們將現實簡化，假設央行可以透過貨幣政策影響通漲率，讓我們直接跳過其中過程，把央行想像成可以直接選擇通漲率。 將第一條數式放到第二條之中，我們會得到： 政策損失 = (通漲率 – 2%)^2 + (6% – (通漲率 – […]