ดัชนีความทุกข์กับนโยบายการเงิน
บทคัดย่อ
ศาสตราจารย์ อาเธอร์ โอกุน (Arthur Okun) สร้างดัชนีความทุกข์ หรือ Misery Index ขึ้นเพื่อเป็นตัวชี้วัดระดับความรุนแรงของปัญหาเศรษฐกิจมหภาค ณ ช่วงเวลาหนึ่งๆ ด้วยวิธีการง่ายๆ คือ นำเอาอัตราเงินเฟ้ อมาบวกเข้ากับอัตราการว่างงาน แม้ดัชนีความทุกข์จะมิได้ถูกคำนวณขึ้นด้วยวิธีการที่สลับซับซ้อนแต่ความสำคัญของดัชนีนี้อยู่ตรงที่เป็นตัวเลขซึ่งสรุปให้เห็นถึงระดับความรุนแรงของปัญหาที่บั่นทอนเสถียรภาพด้านเศรษฐกิจของประเทศ นั่นคือปัญหาเสถียรภาพด้านราคา (ซึ่งสะท้อนในตัวเลขอัตรา เงินเฟ้ อ) และปัญหาเสถียรภาพด้านการผลิต (สะท้อนในตัวเลขอัตราการว่างงาน)
และเมื่อภาวะเศรษฐกิจถดถอยกำลังจะคุกคามเสถียรภาพทางเศรษฐกิจของประเทศไทยในช่วงปี ที่ผ่านมา ดัชนีความทุกข์ได้ถูกกล่าวขานถึงอีกครั้งบนหน้าหนังสือพิมพ์ของไทยและได้มีการเชื่อมโยงดัชนีตัวนี้กับการดำเนินนโยบายการเงินแบบเป้าหมายเงินเฟ้อ (Inflation Targeting) ของธนาคารแห่งประเทศไทยด้วยโดยนักเศรษฐศาสตร์สำนักเคนส์เซียนในประเทศไทย ไม่เห็นด้วยกับการที่ธนาคารแห่งประเทศไทยให้น้ำหนัก ความสำคัญกับปัญหาเงินเฟ้อ มากกว่าปัญหาการว่างงาน ทั้งนี้สืบเนื่องมาจากนักเศรษฐศาสตร์สำนักนี้เชื่อว่า เส้นฟิลิปส์ (Phillips Curve) ซึ่งแสดงความสัมพันธ์ในเชิงผกผันระหว่างอัตราเงินเฟ้อและอัตราการว่างงานนั้นมีอยู่จริง
บทความนี้ต้องการนำเสนอมุมมองในเรื่องดัชนีความทุกข์ เส้นฟิลิปส์ และการดำเนินนโยบายการเงินเพื่อรักษาเสถียรภาพทางเศรษฐกิจที่แตกต่างไปจากมุมมองของนักเศรษฐศาสตร์สำนักเคนส์เซียน โดยในบทความนี้จะตั้งคำถามถึงความมีตัวตันอยู่จริงของเส้นฟิ ลิปส์ในระบบเศรษฐกิจไทย เพราะหากเส้นฟิลิปส์นั้นไม่ได้มีตัวตนในลักษณะของความสัมพันธ์ในระยะยาวที่มีเสถียรภาพ (Stable Long-run Relationship) แล้ว ธนาคารแห่งประเทศไทยก็จะไม่เผชิญกับสถานการณ์ที่ต้อง “เลือก” เป้าหมายทางเศรษฐกิจที่ต้องการจะบรรลุ ทั้งปัญหาเงินเฟ้อ และปัญหาการว่างงานสามารถที่จะแก้ไขไปพร้อมๆ กันได้ ในงานศึกษาเชิงประจักษ์ด้วยวิธีการทางเศรษฐมิติเราพบเส้นฟิลิปส์ในระยะสั้นของประเทศไทย แต่ไม่พบความสัมพันธ์ที่มีเสถียรภาพในระยะยาว
นอกจากนี้ บทความนี้จะนำเสนอแบบจำลองที่เราเห็นว่ามีศักยภาพเพียงพอจะให้มุมมองเกี่ยวกับ ผลกระทบของนโยบายทางเลือกต่างๆ ซึ่งผลการวิเคราะห์ของแบบจำลองเหล่านี้สามารถนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจเลือกนโยบายที่เหมาะสมสำหรับการรักษาเสถียรภาพทางเศรษฐกิจได้ โดยแบบจำลองที่เรานำเสนอในบทความนี้ ได้แก่ แบบจำลอง Structural Vector Autoregression
(SVAR) และแบบจำลอง Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE)
References
2. Bhanthumnavin, Kanyarat (2002) “The Phillips Curve in Thailand”, St. Antony’s College, University of Oxford, Working Paper.
3. Binyamini, Alon and Assaf Razin (2008) “Inflation-Output Tradeoff as Equilibrium Outcome of Globalization” NBER Working Paper No. 14379.
4. Brischetto, Andrea and Graham Voss (1999) “A Structural Vector Autoregression Model of Monetary Policy in Australia” Research Discussion Papers No. RDP1999-11, Reserve Bank of Australia, December 1999.
5. Friedman, Milton (1968) “The Role of Monetary Policy.” American Economic Review 58 (March), pp. 1-17.
6. Gali, Jordi and Tommaso Monacelli (2005) “Monetary Policy and Exchange Rate Volatility in a Small Open Economy” Review of Economic Studies, Vol. 72, pp. 707-734.
7. Kim, Soyung and Noriel Roubini (2000) “Exchange Rate Anomalies in the Industrial Countries: A Solution with a Structural VAR Approach” Journal of Monetary Economics, Vol. 45 No.3, pp. 561-586.
8. Lee, Kittichai (2005) “Optimal Interest Rate Rule in an Estimated Equilibrium Model for Thailand” Master of Economics Thesis, Thammasat University.
9. Phelps, Edmund S. (1968) “Money-Wage Dynamics and Labor Market Equilibrium. ” Journal of Political Economy, Vol. 76, pp. 678-711.
10. Tanboon, Surach (2008) “The Bank of Thailand Structural Model for Policy Analysis”, BOT Working Paper.
11. Taylor, John (1993) “Discretion versus Policy Rules in Practice,” Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, Vol 39, pp. 195-214.
12. Woodford, Micheal (1999) “Optimal Monetary Policy Inertia,” NBER Working Paper No. 7261.
