إن منحنى فيليبس هو محاولة لوصف المقايضة الاقتصادية الكلية بين البطالة و التضخم. في أواخر الخمسينيات ، الاقتصاديين مثل A.W. بدأ فيليبس يلاحظ أنه ، من الناحية التاريخية ، كانت فترات البطالة المنخفضة مرتبطة بفترات التضخم المرتفع ، والعكس صحيح. تشير هذه النتيجة إلى وجود علاقة عكسية مستقرة بين معدل البطالة ومستوى التضخم ، كما هو موضح في المثال أعلاه.
ويستند المنطق وراء منحنى فيليبس على نموذج الاقتصاد الكلي التقليدي الطلب الكلي وإجمالي العرض. وبما أنه غالبًا ما يكون التضخم ناتجًا عن زيادة الطلب الكلي على السلع والخدمات ، فإنه من المنطقي أن يرتبط ارتفاع مستويات التضخم بمستويات أعلى من الإنتاج وبالتالي أقل البطالة.
يكتب منحنى فيليبس البسيط بشكل عام مع التضخم كدالة لمعدل البطالة ومعدل البطالة الافتراضي الذي كان سيحدث إذا كان التضخم يساوي الصفر. عادة ، يتم تمثيل معدل التضخم ب pi ومعدل البطالة يمثله ش. h في المعادلة هو ثابت إيجابي يضمن أن منحنى Phillips ينحدر لأسفل ، و uن هو معدل البطالة "الطبيعي" الذي سينتج إذا كان التضخم يساوي الصفر. (هذا لا يجب الخلط بينه وبين NAIRU ، وهو معدل البطالة الذي ينتج عن تضخم غير متسارع أو ثابت.)
يمكن كتابة التضخم والبطالة إما كأرقام أو كنسب مئوية ، لذلك من المهم أن تحدد من السياق المناسب. على سبيل المثال ، يمكن كتابة معدل بطالة يبلغ 5٪ إما 5٪ أو 0.05.
يصف منحنى فيليبس التأثير على البطالة لكل من معدلات التضخم الإيجابية والسلبية. (يشار إلى التضخم السلبي باسم الانكماش.) كما هو موضح في الرسم البياني أعلاه ، فإن البطالة أقل من المعدل الطبيعي عندما يكون التضخم إيجابيًا ، والبطالة أعلى من المعدل الطبيعي عندما يكون التضخم سلبيًا.
من الناحية النظرية ، يقدم منحنى فيليبس قائمة من الخيارات لواضعي السياسات - إذا تسبب التضخم الأعلى بالفعل في انخفاض مستويات البطالة، ثم يمكن للحكومة السيطرة على البطالة عن طريق السياسة النقدية طالما أنها مستعدة لقبول التغييرات في مستوى التضخم. لسوء الحظ ، سرعان ما علم الاقتصاديون أن العلاقة بين التضخم والبطالة لم تكن بسيطة كما كانوا يعتقدون من قبل.
ما فشل الاقتصاديون في البداية في إدراكه في بناء منحنى فيليبس هو أن الناس والشركات تأخذ المستوى المتوقع للتضخم في الاعتبار عند تحديد كمية الإنتاج وكم تستهلك. لذلك ، سيتم دمج مستوى معين من التضخم في نهاية المطاف في عملية صنع القرار ولن يؤثر على مستوى البطالة على المدى الطويل. إن منحنى فيليبس طويل المدى رأسي ، حيث أن الانتقال من معدل تضخم ثابت إلى آخر لا يؤثر على البطالة على المدى الطويل.
يتم توضيح هذا المفهوم في الشكل أعلاه. على المدى الطويل ، تعود البطالة إلى المعدل الطبيعي بغض النظر عن معدل التضخم الثابت الموجود في الاقتصاد.
على المدى القصير ، يمكن أن تؤثر التغيرات في معدل التضخم على البطالة ، ولكن لا يمكنها القيام بذلك إلا إذا لم يتم دمجها في قرارات الإنتاج والاستهلاك. ولهذا السبب ، يُنظر إلى منحنى فيليبس "المعزز للتوقعات" كنموذج أكثر واقعية للعلاقة قصيرة المدى بين التضخم والبطالة من منحنى فيليبس البسيط. يظهر منحنى فيليبس المعزز للتوقعات البطالة كدالة للفرق بين التضخم الفعلي والتضخم المتوقع - وبعبارة أخرى ، التضخم المفاجئ.
في المعادلة أعلاه ، يكون pi على الجانب الأيسر من المعادلة هو تضخم فعلي و pi على الجانب الأيمن من المعادلة هو تضخم متوقع. ش هو معدل البطالة ، وفي هذه المعادلة ، شن هو معدل البطالة الذي سينتج إذا كان التضخم الفعلي يساوي التضخم المتوقع.
نظرًا لأن الناس يميلون إلى تكوين التوقعات بناءً على السلوك السابق ، فإن فيليبس زاد التوقعات يقترح المنحنى أنه يمكن تحقيق انخفاض (على المدى القصير) في البطالة عن طريق التسارع التضخم. يظهر هذا في المعادلة أعلاه ، حيث يحل التضخم في الفترة الزمنية t-1 محل التضخم المتوقع. عندما يساوي التضخم تضخم الفترة الماضية ، فإن البطالة تساوي شنايرو، حيث تشير NAIRU إلى "معدل التضخم غير المتسارع للبطالة". من أجل الحد من البطالة أقل من NAIRU ، يجب أن يكون التضخم أعلى في الوقت الحاضر مما كان عليه في الماضي.
تسريع التضخم هو اقتراح محفوف بالمخاطر ، لسببين. أولاً ، يفرض تسارع التضخم تكاليف مختلفة على الاقتصاد والتي من المحتمل أن تفوق فوائد انخفاض البطالة. ثانيًا ، إذا أظهر البنك المركزي نمطًا من التضخم المتسارع ، فمن المحتمل تمامًا أن يفعله الناس البدء في توقع التضخم المتسارع ، والذي من شأنه أن يبطل تأثير التغيرات في التضخم على البطالة.