CURVA DI PHILLIPS: l’appiattimento progressivo e le questioni tecniche che potrebbero influenzarlo

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La curva di Phillips è la curva che descrive la relazione fra disoccupazione ed inflazione: secondo la teoria economica più bassa è la disoccupazione maggiore è la dinamica salariale e quindi l’inflazione derivante. La curva di Phillips è una curva derivante da osservazioni di carattere empirico quindi il suo andamento può variare, anche notevolmente, nel tempo e con le modalità di osservazione dei dati. Vediamo l* andamento dagli anni 50 ad oggi per gli USA

La disoccupazione è calcolata rispetto al NAIRU, il tasso di disoccupazione strutturale al di sotto del quale l’inflazione , in teoria, dovrebbe crescere. Vediamo come la curva si sta progressivamente appiattendo, come se la relazione fra inflazione e disoccupazione non esistesse più. Praticamente con tassi di disoccupazione anche bassissimi non c’è nessuna spinta sui prezzi, e questo giustifica anche una politica economica, soprattutto monetaria, fortemente interventista, con tassi bassi o negativi. Questo fenomeno è dovuto all’avanzamento tecnologico che richiede sempre meno intervento umano nei processi produttivi e rende quindi i prezzi dei prodotti meno sensibili alla crescita delle paghe.

Secondo Kathleen Curran Aguiar però parte di questo appiattimento è in realtà dovuto ai cambiamenti tecnici del BLS, l’ufficio statistico USA. Nel 1998 quest’organo, nel calcolo dell’inflazione, cessò di considerare il costo degli immobili per i proprietari, con rilevazioni dirette, passando a considerare il costo degli immobili sul mercato sulla base degli affitti, la cui rilevazione era più semplice, e non più sui costi di proprietà. Secondo la Curran questo ha fatto perdere la sensibilità all’incremento dei costi immobiliari, rendendo la curva molto più piatta che nei decenni precedenti.

Non sappiamo quanto questo sia vero, ma ci interessava farvelo notare per mettere in luce quanto molte teorie e misurazioni economiche ed ecomometriche derivino da convenzioni il cui cambiamento, anche minimo, può portare ad effetti estremamente sensibili. In generale i dati dovrebbero essere sempre considerati cum grano salis.