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通膨的恐懼：消除你對貨幣供給過多的疑慮，從聯準會政策看收入、失業率、惡性通膨問題的解答

為了解決失業率中國的問題，作者RobertHockett 這樣論述：

「通膨居高不下，令人憂慮1970年代惡性通膨會歷史重演嗎？！」 「聯準會快馬加鞭持續加碼升息打通膨， 身為舵手，能引導經濟避開水深火熱、順利『軟著陸』嗎？」 ……這些在在都是全球關心的重要金融議題 就讓聯準會專家一次為你揭開央行背後的思路與作為   　　◆為什麼萬物齊漲就是薪水沒漲？老百姓怎麼這麼倒楣！ 　　我們努力工作賺錢，享受生活小確幸，像是活在一棟巨型建築中，即便對其中的管路系統一知半解甚至一無所知，只要每個人各司其職，就可以活得好好的──直到有天發現漏洞百出或發生緊急事故。明明生活方式沒有改變，卻驚覺加班時間愈來愈多，存款數字愈來愈少，這才急著問：「錢都到哪裡去了？」「政府都在幹什

麼？」   　　◆為什麼央行「升升不息」？說是為了救經濟，央行究竟在做什麼！ 　　2008年金融海嘯和COVID-19大流行期間，全球政府為了救經濟，紛紛「大撒幣」；現在為了經濟過熱和一去不復返的物價指數，由美國的中央銀行──聯準會帶頭搶救，不斷調高利率（升息）。從金融危機的刺激景氣政策，到通膨升溫下的全球升息潮，央行的所作所為讓民眾不解，直呼吃不消，甚至對未來茫然、恐懼。這其實是因為民眾對於「金錢」與「聯準會（央行）」的理解不夠。   　　◆現在，是了解「金錢是什麼」以及「央行在幹嘛」的最佳時機！ 　　央行做為一個國家控制經濟和金融的權威單位，擁有可以影響其他經濟活動的工具，這個工具就是貨幣

政策。所謂貨幣政策，就是央行可以透過控制貨幣的供給量來達到防止通膨或振興經濟的措施。常見的作法有調節利率（升降息）、監管私人銀行的放貸和公開市場操作等。   　　然而，2008年金融海嘯後，傳統的貨幣政策已經無法改善經濟問題。美國聯準會擔負起央行的職責，開啟新型的貨幣政策「量化寬鬆」來救經濟。   　　「量化寬鬆」中的「量化」，指創造指定額度的貨幣，而「寬鬆」則是減低銀行的資金壓力。聯準會之所以最後得使出「量化」這個手段，是因為當時名目利率逼近或者達到0，控制利率已經失效。當時，聯準利用憑空創造出來的錢，在公開市場購買國家債券、借錢給存款機構、從銀行購買資產等手段，讓政府債券收益率下降和降低銀

行同業拆借利率，銀行從而坐擁大量只能賺取極低利息的資產，這時就可以舒緩市場的資金壓力。此舉被大眾媒體批為「印鈔票」，事實上，量化寬鬆政策只是調整電腦帳目，讓銀行可以增加存款，透過借貸，再創造更多的貨幣供給，讓市場活絡。   　　自從施行量化寬鬆政策救經濟，其風險慢慢提高，無中生有的錢（貨幣）過多，導致通膨高於預期。這時央行又會透過升息（調節利率）來穩定通膨率。   　　從上面的描述，我們可以看到央行的工作，他們對錢的使用，以及他們控制經濟所使用的工具。這也是作者寫這本書的初衷，他們希望藉由介紹「錢」和「聯準會」，來消解民眾對印鈔的謠言與通膨的恐懼。   　　藉由本書，讓耶魯博士兼美國金融監管專

家羅伯特．霍克特、與哈佛博士兼暢銷哲學作家亞倫．詹姆斯告訴你：   　　◆金錢，真的可以無中生有 　　事實上，「錢」不是央行印出來的，它來自於我們對彼此「無中生有的承諾」。本書的兩位作者基於對金錢與聯準會的深刻認識，展開一場令人大開眼界又鼓舞人心的討論。他們不僅要探索「錢是什麼」、「錢怎麼來」，還要展示央行如何建立一個為所有人服務的經濟型態，而且不需加稅、不需額外的監管。   　　◆央行，真的可以消除我們的恐懼 　　我們對央行感到相當陌生，它卻離我們的生活非常近，無論收入、失業率、通膨率或貨幣供給，其實都與央行的政策息息相關。讀完本書，我們將了解圍繞在通貨膨脹的政治言論是多麼虛偽；被妖魔化的赤

字問題，實際上只是計算全體國民財富的另一種方式；強大的中央銀行，可以如何使我們擺脫私人銀行業務的濫用。   　　一旦更了解金錢的本質與央行的能力，我們將知道如何能擁有更多的錢，以及貨幣政策如何協助修補我們的社會契約，讓我們不必老是擔心社會瀕臨崩潰──最終，打造更繁榮、更健康的政策及社會。   各界專業推薦   　　Miula | M觀點創辦人 　　周岐原 | 風傳媒財經主編　 　　股乾爹 | 股乾爹製作人 　　美股韭菜王 | 基金經理人 　　孫明德 | 台經院景氣中心 主任 　　乾隆來 | 今周刊專欄作家 　　張弘昌 | 股市觀察家   　　輕鬆而且有趣。本書帶來歷史、哲學和制度常識，告訴我們

經濟問題在很大程度上並不是貨幣、銀行、赤字和公共債務本身帶來的神祕現象。人們只希望能源、環境、金融詐欺、種族主義、全球化和冠狀病毒等真正的困難，就這麼容易被解決。──高伯瑞（James K. Galbraith），《不公：每個人都需要知道》（Inequality: What Everyone Needs to Know）作者   　　理解金錢的意義並不容易。幸運的是，在本書中，我們擁有兩位了不起的老師！他們嘲笑自己，同時誘使你更深入理解金錢是一種社會契約。兩位作者不僅是智慧大師，也是絕妙的文字大師。──保羅• 麥考利（Paul McCully），美國太平洋投資管理公司(PIMCO) 前執行董事

暨首席經濟學家   　　一個及時、且令人興奮的新社會契約提案。書中的每一點都很值得討論。裡面包含許多挑釁的極端論點，以及一些重大財政問題的明智解決方案 ──《柯克斯書評》（Kirkus Reviews）

失業率中國進入發燒排行的影片

經濟數據發佈對澳幣匯率影響

為了解決失業率中國的問題，作者劉冠宏 這樣論述：

對於經濟數據的敏感度也會影響匯率的浮動，有時候國際在預期心理下匯率的浮動會在各項經濟數據公布之前就反映在該幣值的升降，此時公布的經濟數據對於匯率的影響就相當有限，所以本研究會參照去年同期數據，探討月數據波動是否與前期數據波動吻合，若是波動超乎預期就可以經由實證研究判斷經濟數據公布時匯率波動的相關性。過去研究多專注在一國的國內因素對該國匯率的影響，本研究將會加入中國及美國的經濟發布因素探討，期能多方研究不同國家的因素對於澳幣匯率有多少影響。經過實證之後發現對澳幣匯率有顯著影響的為澳洲失業率、中國進口總額、美國工業生產指數，往後追蹤澳幣匯率時可觀察澳洲、中國、美國所屬之因素，進而推衍出影響以上因

素的其他外在影響因素，有更多的資料可以判斷澳幣的走勢，不再侷限於澳洲國家本身的單獨因素。最後在複迴歸中加入利率的要素，由實證中可以發現與澳幣匯率最為息息相關依舊是澳洲利率，加上美國利率的影響，已經足夠將原來的澳洲失業率結果變的不顯著及中國進口總額的符號反轉，由此可見眾多因素雖然與澳幣匯率相關，但是關聯性最高的仍然是澳洲及美國利率，其餘因素的共線性過高而互相干擾使迴歸結果與之前迥異。

全能政府：極權國家與總體戰爭的興起

為了解決失業率中國的問題，作者LudwigvonMises 這樣論述：

　　「全能政府」真的是人們心目中的理想政治體制嗎？   　　米塞斯以國家至上主義概括社會主義和干預主義。將「國家至上或政府掌權者與官僚至上」，與資本主義或市場經濟的本質「消費者至上」或「消費者主權」或「公民自由至上」作對比，來突顯問題之所在：「一個極其有害的教條主義，才是造成世態混亂的一個根本原因。」   　　十九世紀末，所有歐洲國家都熱中於委給政府更多權力，以國家名義壓制個人的一切活動與努力，在「經濟民族主義」，也就是「國家至上主義」下，政府控制越來越多的商業活動。他們貶斥生產手段私有制和市場經濟，熱烈支持進步主義的經濟管理辦法，為實現全能政府奮鬥。   　　米塞斯察覺到一九四零年代已是

個人主義讓位給全能政府的時代，人民服從國家至上主義，允許政府管理人間一切事務，深信政府將使人間變成天堂。   　　在極權主義的道路上最為先進的國家，甚至公民個人的閒暇時間如何使用，也被認為是政府的工作，德國是最重要的一個代表性國家，而當時人類文明危機的焦點就在德國，它一直是國際和平的干擾者，兩次世界大戰都是德國的戰爭。有鑑於此，米塞斯乃撰本書，探索描述究竟發生了哪些變化與事件，以致形成當時德國與歐洲這樣不幸的事態。   　　在這本書中，米塞斯就以國家至上主義一詞概括社會主義和干預主義。反對政府干預者所信奉的是資本主義或自由經濟，如今則被強加指責認為是「市場萬能」論者。其實，政府干預或管制，往往

不知不覺落入「全能政府」而不自知。平實而言，「市場萬能」或「全能政府」指涉的就是「政府的角色是什麼」以及「個人自由究竟是如何」的問題。

單變量失業率預測模式與結構性失業之研究

為了解決失業率中國的問題，作者趙慕芬 這樣論述：

近年由於全球經濟景氣趨緩，許多國家陷入失業率攀高的困境中，台灣地區的失業率也屢創新高，引起許多社會討論與政策關注。失業率為勞動市場重要指標之一，若能加以精準預測，將能提供許多有關人力資源的資訊。而造成失業率之成因眾多，且其中有些因素操作化不易，加以各個學者建構多變量模式時，所採用的變數種類以及變數個數均不相同，顯示多變量模式應用於失業率預測上仍有所爭議。故本研究將失業率預測模式的重心置於單變量的方法上，利用ARIMA模式，以及灰預測與類神經網路，預測臺灣地區失業率，並比較上述三種方法之預測績效。 此外，近來台灣地區，除了失業率屢創新高外，另一議題則是討論究竟何種類型勞動力

所面臨之就業環境日漸嚴峻，但是以往針對結構性失業的趨勢評估研究，研究者多採主觀觀察，共識為輔導重點應放在結構性失業惡化嚴重的勞動力上，但在界定哪一群勞動力為失業狀況嚴重惡化時，卻缺乏共識。本研究試圖使用灰預測之發展係數進行評估，以評估各個勞動力組別間的結構性失業趨勢，以客觀的量化證據取代主觀觀察。 針對三種單變量預測方法的研究發現，ARIMA模式表現較為突出，但是在配適ARIMA模式時，宜多方嘗試，才可配適一個較為合適的預測模式，以獲致較佳的預測效果。此外，若需要使用灰預測或類神經網路時，所使用的歷史資料不宜過多，過多的陳舊歷史資料，可能有負面影響。 而

在以客觀量化資料取代主觀觀察，以界定勞動力中結構性失業惡化嚴重的群組，研究中所採用的灰預測發展係數，所獲致的評估結果與國內相關研究也有相當的一致性，應為一可行指標，或許日後進行結構性失業惡化程度評估時，除了主觀觀察之外，還可兼考量此一量化指標。