此次演讲的内容还是比较有趣的,鲍威尔提到了5个关键点:
油价对美国GDP的影响或许是中性的。
重提前美联储主席格林斯潘在90年代末的「低估科技进步」论。
借美联储引入劳动力市场大数据表达了对劳动力市场未来的持续乐观。
回顾了货币政策常态化的补充内容,表态扩表「时辰已到」,间接承认银行准备金不足。
重新回到数据依赖性。
相比于之前几次发布会时的糟糕表现。本次演讲鲍威尔可谓「以正视听」,重新将美联储的货币政策严格的界定在基于数据的可控范围内。一改之前不断提及外部风险的模棱两可态度。
综合其核心表态来看,或许10月再次降息的概率不大。
无论鲍威尔是否对当下的经济周期(数据)和金融周期(回购市场异象) 过于乐观,好事在于他重新拥抱了可控的数据依赖性。
以下为演讲全文:
非常高兴有机会在全国商业经济学协会的第61届年会上发言。
在美联储,我们通常会说货币政策是基于数据的(数据依赖性)。我们之所以这么说,是为了强调货币政策永远不会在预设的过程中发生,并且我们会根据传入的信息进行适当的调整。但这寥寥数语并不能说明依赖数据的政策决策对我们(美联储)有多么深远的意义。从一个多世纪以前开始,美联储就竭尽全力收集并严格分析最佳信息,从而为我们所服务的公众做出明智的政策决定。
本次会议的主题是「卡车和TB(数据):整合'新经济'与'旧经济'」,这个主题抓住了依赖数据的政策制定的主要挑战的本质。我们必须尽最大可能实时地弄清经济中正在发生的深刻变化——诸如劳动力市场的运转,生产率增长的速度以及推动通货膨胀的因素等问题的含义。
当然,诸如此类的问题一直伴随着我们。事实上,在100年前,第一批美联储的决策者们意识到有必要就迅速发展的工业状况提供更及时的信息,并决定为美国创建并发布生产指数。今天,我将向那些跟踪工业格局变化的人们100年来(通常是在幕后)的奉献致敬。
接下来,我将谈谈我们充满活力的经济目前正在对政策所提出的三大挑战:首先,石油价格急剧上涨对美国经济会产生什么后果?在波斯湾最近发生的事件之后,这个从未显得无关紧要的问题再次引起了我们的注意。尽管这个问题对我们来说很熟悉,但是能源领域的技术进步正在迅速改变我们对答案的评估。
其次,随着TB级的数据在经济上与卡车货物的竞争愈发激烈,衡量产量和生产率的最佳方法是什么?更激进的问题在于,最近的生产率下降是否会成为过时的衡量标准?
第三,劳动力市场有多紧张?鉴于我们需要履行最大化就业和价格稳定的任务,这个问题是我们工作的核心。但是,在充满活力的经济环境中,实时地回答这一问题非常困难,因为一个地区的工作机会在增加可能以其他地区的工作机会减少为代价。8月,美国劳工统计局(BLS)宣布,截至今年3月的一年中,就业人数可能比先前报告的少50万。我将讨论在面对这样的数据修订时,我们如何使用大数据来改善对就业市场状况的掌握。
这三个非常不同的问题突出了当前在「数据依赖」这一简单主题下的广泛问题。在探讨了这些问题以后,我将简要评论货币市场和货币政策的最新进展。
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