Phillips Curve Is a Particular Case that Economists Misinterpret the Correlation between Two Dependent Variables for Causal Relation
Notice bibliographique
Résumé
Since labor supply and labor demand determines both employment and wage in labor market endogenously, both wage and employment, which we observe, are dependent variable in the sense of ex-post. Since unemployment is equal to labor supply minus labor demand, unemployment is dependent variable in the sense of ex-post, too. There is no causal relation between two dependent variables because independent variable explains dependent variable. Thus, the relationship between ex-post unemployment and ex-post wage in Phillips (1958) is not causal relation but correlation as meaningless as the strong correlation between ice cream sale and drowning rate. Similarly, both price and quantity we observe are determined by supply and demand endogenously in the sense of ex-post. Thus, inflation rate is dependent variable because inflation rate is the change in price level (i.e., change in the average price of all goods in the sense of ex-post). Hence, we are not permitted to explain unemployment rate by inflation rate and vice versa. As Friedman (1977) conjectured that Phillips curve is correlation which is misinterpreted for causal relation (i.e., trade-off) by economists, I conclude that Phillips curve is meaningless correlation between two dependent variables so that economic policy based on Phillips curve is invalid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».