Podważamy i poddajemy pod wątpliwość przełomowe badanie nt. przyczyn inflacji

Adam Suraj 26 stycznia, 2024

7 minut temu

Ekonomiści Robert J. Barro i F. Bianchi postawili tezę, że głównym czynnikiem odpowiedzialnym za inflację w latach 2020-2022 były nadmierne wydatki rządowe. Niestety w naszej opinii badanie empiryczne przeprowadzone przez ekonomistów jest nieprzekonujące. Postanowiliśmy wyjaśnić je w niniejszym tekście.

Barro i Bianchi: nadmierne wydatki rządowe to główna przyczyna inflacji

Zdaniem ekonomistów to właśnie duże wydatki rządowe połączone z niekonwencjonalnymi środkami polityki monetarnej (luzowanie ilościowe) są główną przyczyną historycznie wysokiej inflacji. Jak wyraźnie wskazują oni w swoim badaniu pt. Fiscal influences on inflation in OECD countries, 2020-2022:

Niedawna ekspansja fiskalna była głównym czynnikiem wpływającym na stopę inflacji w krajach OECD.

Teza ta nie tylko kłóci się z intuicją (przynajmniej naszą), ale również z niektórymi równie szokującymi dowodami empirycznymi ze strefy euro, które sugerują, iż w kulminacyjnym momencie narastania presji inflacyjnej, szoki podażowe wyjaśniały aż 70% inflacji (szerzej tę kwestię poruszyliśmy tutaj). Jak R. J. Barro i F. Bianchi doszli do takiego wniosku? W tym miejscu warto prześledzić krok po kroku metodykę, z której postanowili skorzystać badacze.

Mocna teza, a jaka metodyka?

W celu ustalenia relacji między wzrostem wydatków państwa a inflacją badacze skonstruowali zmienną wydatków rządowych (ekspansji fiskalnej). Równa się ona skumulowanemu wzrostowi relacji wydatków rządowych do PKB w latach 2020-2022 podzielonemu przez relację długu do PKB oraz średnią zapadalność długu w 2019 roku. Drugą zmienną objaśniającą, która ma wyjaśniać, w jakim stopniu to szoki zewnętrzne, podbiły inflację, jest położenie geograficzne względem Ukrainy lub Rosji. Kraje, które graniczą z jednym lub dwoma z tych krajów zostały oznaczone cyfrą „1”, natomiast inne kraje „0”. Zmienną objaśnianą jest zmiana inflacji w latach 2020-2022 w stosunku do lat 2010-2019. Na czym polega problem? Jak słusznie zauważają sami badacze na kwestii endogeniczności wydatków publicznych. Mimo że określenie to budzi grozę, w praktyce jest ono bardzo intuicyjne. Pozwólcie, że posłużymy się przykładem.

Wyobraźmy sobie, że postanowiliśmy sprawdzić, jakie czynniki odpowiadają za wielkość straty (w PLN) wywołanej przez pożar. W tym celu przeprowadzamy regresję, w której badamy, jak na wspomnianą zmienną miała wpływ liczba strażaków na miejscu zdarzenia. Przy czym zakładamy, że zmienna ta jest ustalany poza modelem, czyli w żaden sposób nie zależy od wielkości straty wywołanej przez pożar (relacja idzie tylko w jedną stronę). Co się okazuje? Strażacy niczym palenie papierosów szkodzą. Z wyliczeń jasno wynika, że im więcej strażaków się zjawia, tym pożar powoduje większe straty. Czas wyłączyć telewizor i włączyć myślenie!

Pisząc bardziej poważnie, nasze wyliczenia nie nadają się do niczego, ponieważ zupełnie niesłusznie założyliśmy, że liczba strażaków na miejscu zdarzenia jest zmienną egzogeniczną. W rzeczywistości jest ona endogeniczna i zależy od wielkości pożaru, który co należy podkreślić, jest najważniejszą zmienną objaśniającą wielkość straty (w PLN) wywołanej przez pożar. Im większa strata wywołana pożarem, tym większy pożar miał miejsce w danym budynku, tym więcej strażaków zostało wezwanych do jego ugaszania. Oznacza to, że ustalony przez nas związek jest całkowicie fałszywy (jednak możecie włączyć telewizor).

I właśnie taki problem może potencjalnie dotyczyć inflacji i wydatków rządowych. Dlaczego? Przyczyn jest wiele. Jak wskazują sami badacze:

Jedną z obaw jest to, że skumulowane wzrosty relacji wydatków sektora instytucji rządowych i samorządowych do PKB w latach 2020-2022 pozytywnie zareagowały na skalę spowolnienia gospodarczego, które w przypadku większości krajów koncentruje się na ujemnym tempie wzrostu realnego PKB w latach 2019-2020.

Jednakże, czy tak rzeczywiście było? Zgodnie z testem przeprowadzonym przez ekonomistów, nie ma wątpliwości, że zmiana wydatków rządowych w latach 2020-2022 w rzeczywistości nie została spowodowana ani załamaniem gospodarczym poprzedzającym ten okres, ani skalą pandemii w danym kraju. Jak widać poniżej, spadek PKB w latach 2019-2020 ani liczba zgonów spowodowanych przez COVID-19 nie miały istotnego statystycznie wpływu na zmienną objaśniającą.

Co więcej, współczynnik R^2, pokazujący jak dużą część zmienności wydatków rządowych wyjaśniają analizowane zmienne, jest wręcz śmiesznie niski. Nie zdziwiłoby nas, gdyby liczba gofrów konsumowanych przez mieszkańców danego państwa w latach 2019-2020 byłaby w stanie lepiej wytłumaczyć zmiany wydatków publicznych. Spokojnie więc można założyć, że przynajmniej wobec tych czynników wydatki publiczne były całkowicie egzogeniczne (poniżej zamieszczamy fragment badania, w którym na to wskazują).

R. J. Barro, F. Bianchi (2023): Fiscal Influences on Inflation in OECD Countries, 2020-2022. NBER

Jednakże to nie wszystko. Należy zauważyć, że możliwy jest również inny kanał, który uczyniłby z wydatków rządowych zmienną endogeniczną. Otóż wiele krajów na szok podażowy prowadzący do wzrostu cen energii i żywności zareagowało ekspansją fiskalną w postaci obniżek VAT na żywność czy dopłat do rachunków za energię dla gospodarstw domowych i firm. W tym przypadku naszą tajemniczą zmienną, stojącą w ukryciu i decydującą zarówno o wielkości inflacji, jak i wielkości wydatków rządowych był udział energii oraz żywności w koszyku. Im był on większy tym szok wywołany przez rosyjską inwazję, miał silniejszy wpływ na podniesienie tempa wzrostu cen oraz zwiększenie wydatków rządowych w celu uchronienia poziomu życia mieszkańców danego kraju.

Zobacz też: Recesja w Niemczech? Francja: potrzymaj mi piwo

Wydatki rządowe mogły być tym wyższe, im szok cenowy silniejszy

Przeprowadzamy dokładnie ten sam test, który autorzy przeprowadzili wcześniej, z tymże badamy związek pomiędzy udziałem energii i żywności w koszyku inflacyjnym HICP (2020 r.) a zmienną wydatków rządowych w latach 2020-2022. Jak widać poniżej, mimo że R^2 nadal pozostaje dosyć niskie, choć już nie aż tak niskie, parametr przy udziale energii i żywności w koszyku inflacyjnym jest silnie statystycznie istotny. Wartość „p” informuje nas, jakie jest prawdopodobieństwo, że parametry regresji są przypadkowe, tj. nie mają wartości dowodowej (niczego nie dowodzą). Przyjmuje się różne poziomy p. dla badań statystycznych: z reguły p. ≤ 0,05. W tym przypadku przyjmuje ona wartość wynoszącą zaledwie 0,0082! Potwierdza to nasze przypuszczenia, że kraje z wyższym udziałem energii i żywności w koszyku inflacyjnym reagowały na szok podażowy bardziej aktywną polityką fiskalną.

Do tego pozostaje problem symultaniczności. Mogło być tak, że wydatki rządowe napędzały inflację, ale również inflacja napędzała wydatki rządowe (wyższa inflacja = > więcej środków na tarcze ochronne mające ochronić obywateli przed szybkim wzrostem cen = > szybszy wzrost cen = > itd.). Jak Barro i Bianchi kontrolują taką możliwość? Otóż w przypadku problemu symultaniczności nie robią tego wcale. Z kolei w przypadku szoku wywołanego przez rosyjską inwazją wprowadzają oni wcześniej wspomnianą zmienną kontrolną, która jest w naszej opinii mocno niedoskonała.

Zmienna kontrolna, czyli kamień węgielny solidnego badania

W modelach regresji OLS bardzo istotna jest zmienna kontrolna. Pozwala ona bowiem ograniczyć ryzyko fałszywie zawyżonego związku między zmienną objaśnianą a interesującą nas zmienną objaśniającą. Gdy zmienna kontrolna nie jest optymalna, wtedy badanie może być nadmiernie stronnicze, prowadząc do złych wyników i wniosków. Zdaje się, że Barro i Bianchi częściowo popełnili ten — wydaje się trywialny — błąd (wiemy, że brzmi to dość dziwnie i mało wiarygodnie z ust nomen omen jeszcze studentów ekonomii). Posiadanie granicy z Ukrainą lub Rosją faktycznie jest w stanie wyłapać część szoku spowodowanego przez działania Putina. Powiemy więcej! W naszej opinii jest ona fantastyczna na płaszczyźnie egzogeniczności (w jaki sposób tempo wzrostu cen mogłoby wpłynąć na to, czy się ma granicę jednym z tych dwóch państw).

Jednakże nie bierze ona pod uwagę tego, co ma w naszej opinii znaczenie, czyli udziału energii oraz żywności w koszyku inflacyjnym. Państwo mogło równie dobrze w ogóle nie graniczyć z Rosją, mało z nią handlować, ale ze względu na duży odsetek obu rodzajów dóbr w wydatkach konsumentów, silnie odczuć rosyjski imperializm. Z tego powodu zdecydowaliśmy się odtworzyć badanie R. J. Barro i F. Bianchi’ego z inną lepszą zmienną kontrolną: udziałem energii i żywności w koszyku inflacyjnym.

Zobacz też: Przewoźnik już nie chce Boeingów. Popyt jest za mały

Odtworzenie badania Barro i Bianchi’ego

Nieco modyfikujemy próbę danych, a następnie budujemy modele. W naszej próbie danych znajdują się 23 gospodarki: kraje UE + Norwegia i Szwajcaria, bez Węgier, Bułgarii, Chorwacji, Cypru, Malty i Rumunii. Węgier nie ma, ponieważ wskaźniki dla tego kraju były silnie odstające. Natomiast innych ww. krajów UE nie ma z prostego powodu: w badaniu, które rekonstruujemy, zmienne wydatków rządowych nie zostały oszacowane. Tak czy inaczej, 23 gospodarki różniące się pod względem struktury to wciąż solidna próba.

Dla takiej próby danych budujemy dwa modele. Pierwszy model jest tak samo zbudowany, jak model z badania Barro i Bianchi’ego, czyli zmienne objaśniające to zmienna wydatków rządowych i granica z Ukrainą-Rosją (tak = 1, nie = 0), natomiast zmienna objaśniana to zmiana inflacji w latach 2020-2022 względem poprzedniej dekady. Poniżej załączamy parametry regresji modelu.

Współczynnik regresji dla zmiennej wydatków rządowych wynosi 0,24 z bardzo wysoką istotnością statystyczną. Natomiast współczynnik regresji dla zmiennej geograficznej to 0,02 z równie wysoką istotnością statystyczną. Ogólnie rzecz biorąc, wnioski nie różnią się znacznie od parametrów regresji z badania Barro i Bianchi’ego: znaczny dodatni wpływ (choć nieco mniejszy dla tej próby danych) ekspansji fiskalnej i marginalny dodatni wpływ bliskości geograficznej z Ukrainą lub Rosją na inflację.

Następnie budujemy podobny model regresji OLS, ale gdzie drugą zmienną objaśniającą jest udział energii i żywności w koszyku inflacji HICP, a nie granica z Ukrainą lub Rosją. Wyniki? Po pierwsze, nieznacznie spada parametr regresji dla ekspansji fiskalnej. Po drugie, znacznie rośnie współczynnik regresji dla zmiennej kontrolnej, czyli udziału energii i żywności w koszyku inflacyjnym (0,15 kontra 0,02 w poprzednim modelu). Po trzecie, istotność statystyczna zmniejsza się dla obu zmiennych objaśniających, choć wciąż jest bardzo wysoka.

Na (prawie) sam koniec budujemy model z trzema zmiennymi objaśniającymi: 1) zmienna wydatków rządowych, 2) waga energii i żywności w koszyku HICP, 3) zmienna geograficzna. Współczynniki regresji dla tych zmiennych to odpowiednio 0,19; 0,8 oraz 0,02. Waga energii i żywności w koszyku znacznie silniej wyjaśnia wzrost inflacji, aniżeli zmienna bliskości geograficznej względem Ukrainy-Rosji i mieści się w granicy istotności statystycznej przy założeniu p. ≤ 0,01.

Podsumowanie

Jakie można wyciągnąć z tego wnioski? Założenie egzogeniczności wydatków rządowych w modelu zbudowanym przez R. J. Barro i F. Bianchi’ego jest mocno wątpliwe, co może zaburzać wyniki. To zaś poddaje pod wątpliwość wnioski, do których doszli badacze. Czy to oznacza, że duże wydatki rządowe nie miały istotnego znaczenia? Może zależały one podobnie jak inflacja od udziału energii oraz żywności w koszyku inflacyjnym? Niestety nadal zwyczajnie tego nie wiemy i nie udawajmy, że jest inaczej. Niewątpliwie super byłoby niczym mędrzec syjonu usiąść i zacząć się wymądrzać pisząc, że „inflacja na 300 proc. została spowodowana głównie przez XYZ”. Jednakże obecne wydarzenia nadal są bardzo świeże, a czynników, które się na siebie nałożyły, jest zwyczajnie bardzo dużo. Czekajmy, czytajmy i analizujmy, a przede wszystkim nie dawajmy się badaniom, tylko, dlatego że potwierdzają to, w co już wierzymy.

To tyle z naszej polemiki. Być może R. J. Barro i F. Bianchi wykorzystają ją do rekonstrukcji badania (śmiech). Wszelkie słowa krytyki prosimy kierować na następujące adresy e-mail: