本肉丸在大學選修了貨幣銀行學這堂課程，又剛好最近市場對於聯準會降息的路徑炒得沸沸揚揚，因此對這個主題產生興趣。
維持物價穩定與充分就業的平衡是聯準會最大的職責，他們可以透過提高利率，來降低市場流動性，趨緩通貨膨脹，從而使物價穩定，但也會導致民間投機需求降低、減少工作崗位、增加失業率。而凱因斯在《就業、利息和貨幣通論》中提到，政府應通過擴張性的財政和貨幣政策來促進就業，即使可能會暫時提高通膨，他的核心觀點如下:
- 需求不足是失業的主要原因
凱因斯認為，經濟體中的總需求（包括消費、投資、政府支出等）不足時，會導致企業減少生產和雇用，從而引發高失業率。 - 政府干預的重要性
當市場機制無法自行恢復總需求時，政府應透過增加公共支出（如基礎建設建設）或降低稅收來直接刺激需求。同時，中央銀行可以透過降低利率或增加貨幣供應來促進投資和消費。 - 短期通膨的容忍度
凱因斯承認，這種政策可能會導致通貨膨脹，但他認為，低失業率和經濟增長比短期通膨更重要。只要能成功提升需求並帶動就業，輕微的通膨是可接受的。
物價穩定
一般而言通膨的傳導是從原物料->生產者->批發商->經銷商->消費者，我們可以先觀察生產者物價指數PPI，PPI反映的是與工業企業生產環節的價格變動情況。透過圖表能夠看到2020年受到新冠疫情的影響，這次危機對美國經濟的衝擊極為嚴重，導致經濟活動急劇下滑、失業率飆升以及金融市場動盪，聯準會不得已展開無限量化寬鬆，也進而引發PPI急速上升。到了2022年，聯準會在這時採取了積極的緊縮性貨幣政策，目的是對抗因無限QE和大規模財政刺激措施而導致的高通脹。經過兩年多高利率的時代，PPI終於穩定在3%的水準。
接著可以進一步觀察與我們日常消費較相關的消費者物價指數(CPI)，CPI主要是由食品、能源、商品、服務所組成。食品及能源較容易受到短期的因素所影響，例如在12月受到禽流感雞蛋供給減少，以及節慶前雞蛋需求增加，導致食品CPI短期內上升。又如中東戰事、以阿衝突等地緣政治的影響，使得石油的供給減少，引起能源CPI的短期震盪。若是扣掉這兩項，只探討商品及服務的話，則是所謂的核心CPI。
美國 CPI 組成
零售銷售增長迅速，可能反映出消費需求強勁，進而可能推高價格，導致商品CPI上升。零售銷售數據是由耐久財(如汽車、大型家電)及非耐久財(如衛生紙、洗衣精)所組成，而耐久財的銷量容易受到景氣的影響，這與其屬性及邊際消費傾向（Marginal Propensity to Consume, MPC）的特點有直接關係，消費者收入穩定或增加，對未來的預期樂觀，會更傾向於購買耐久財。數據的強勁，也代表著終端消費市場的復甦，股市也較容易來到非理性繁榮的階段。透過圖表觀察藍色折線圖顯示，年度增長率從前期低點逐步回升，達到3.8%，表明與去年同期相比，整體銷售活動有所改善。雖然月增速度穩定，但0.7%的增幅屬於溫和增長，未顯示出強勁復甦跡象。
零售銷售數據
若再細看零售銷售細項的話，可以觀察到近月的漲幅，大多來自於黃色的汽車銷量，以及粉色的無店鋪銷售(電子商務)，汽車的銷量可能是受到颶風的影響，因為家用汽車的毀損，不得已購買新車。年底的節日購物季（如黑色星期五、聖誕節）通常是零售銷售的重要推力，可進一步驗證市場是否持續回暖。
零售銷售細項
從商品及服務對核心CPI的占比，可以知道其實商品並不是導致通膨下不來的原因，近期還是由藍色的服務所推動，服務可細分為租金成本、交通服務、醫療服務、休閒服務、教育和通訊服務、個人服務。
核心 CPI
計算租金成本的兩大項目，分別是業主等權租金OER及實質租金。然而受到高利率的影響，房屋供給量大減，對於有剛性需求，或是有換屋需求的民眾，只能以更高的價格來購買房產。雖然租金成本並未計算房價的漲幅，但是卻會透過OER來影響它，當房價漲幅較高時，自住者往往會受到原賦效應（Endowment Effect） 對自己的房屋價值產生主觀的高估，認為其「租金價值」應該同步上升。這種心理偏差可能影響調查數據或模型計算，導致OER被高估。
租金成本
雖然薪資通膨本身不是CPI的一部分，但它會導致企業成本提升，間接影響到服務通膨，而且受到工會及法規的牽制，薪資通膨擁有極強的僵固性，透過觀察美國每小時實薪及核心CPI的圖表，聯準會展開的高強度升息，確實讓核心CPI大幅下降，但薪資通膨的跌幅卻相對緩和，此僵固性也讓聯準會遲遲無法決定降息的路徑。
薪資
充分就業
充分就業（Full Employment）是一個經濟概念，指的是勞動市場達到最大可能的就業水平，而不會引發通膨加速上升。其中非農就業數據（Nonfarm Payrolls, NFP） 是衡量美國就業市場最重要的指標之一，由 美國勞工統計局（BLS） 每月第一個星期五發布，反映除農業外的所有新增就業人數。非農就業報告（NFP） 主要來自兩大調查：
- 企業調查（Establishment Survey, CES）
核心數據包括: 非農就業人數、平均時薪、平均工時。特點是樣本量大，以「企業名 冊」為基礎，能準確衡量企業層面的就業變化。以下圖表為非農就業人數月變化量，2024年11月非農就業人數增加了22.7萬人，高於市場預期的20.2萬人，顯示就業市場表現優於預期。
非農就業人口
- 家庭調查（Household Survey, CPS）
核心數據包括: 失業率、勞動參與率。特點是包含自營職業者、農業工作者、非正式就業人員，可以衡量個人就業狀況，而非企業層面變動。觀察失業率的變化，雖然就業人數增加，但同期失業率卻上升至4.2%，略高於前值的4.1%。
非農失業率
非農就業數據（企業調查）與失業率（家庭調查）之間的差異，可能來至於非法勞工的統計方式。在家庭調查中受訪者需要提供身份資訊，而非法勞工可能不願意參與調查，以及非法勞工往往不被視為正式的勞動力人口，因為他們沒有合法的社會安全號碼（SSN），所以他們較難被納入家庭調查的樣本中。但是企業調查是透過企業回報的薪資數據來統計新增就業人口，報告中不一定會區分勞工的合法身份，尤其是在非正式雇傭（如現金支付的工作）。
結語
在探討物價穩定的過程中，我們從PPI到CPI，再深入分析CPI的細項，發現租金成本受到業主等權租金的高估，並揭示了影響服務項目的隱性成本（如薪資）僵固性，這些因素共同造成美國通膨遲遲未能達到3%的目標。隨後，我們轉向充分就業的議題，透過家庭調查與企業調查數據的背離，發現非法勞工對美國就業市場的隱性衝擊。這些非法勞工並未完全納入統計，造成了就業市場的扭曲，進一步加劇了本土民眾的就業困難。尤其在高失業率的情況下，這種現象對勞動市場的穩定性產生了挑戰，也使得政策制定者面臨更為複雜的決策。
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