全球高通脹環境下的影響與應對
在2022年5月的我們，是否正感受到通貨膨脹(通脹)帶來的消費支出成本的提升呢?
自2020年的美國無限QE的政策下，讓我意識到狀況有點問題是在2021年1月中，在工作上收到供應商的漲價10%的通知，過沒多久供應商再來連續3次的漲價通知，也發現常吃的幾間餐廳跟食材也漲價了，而且尤其牛肉更是調幅到30%以上。
在那時我有個很深刻的記憶點是Fed的會議還在跟大家說通脹無疑，這是短期狀況，但是仔細細挖後，覺得Fed擷取統計數據的結果太過於詭異(連結)，且當大宗商品(原物料)的價格飆升是個需要非常警戒的訊號。在美股的歷史統計，原物料的價格飆升後發生經濟危機的機率高達70%，這也是讓我整個動起來想要把腦中的大量資料做整理，理出一個思路與後續要應對的策略。
截至2022年5月11日的歐美各國的消費者物價指數的狀況如下，美國(8.3%)、英國(7%)、歐元區(7.5%)，都已經創下40年來新高。歐美等國的高通脹狀況早晚會擴散至全世界並達到一個平衡，就跟水中的濃度擴散一般。
生活的食、衣、住、行受到影響加劇，而股市、債市、持有現金也都逐漸後到影響。在高通脹時代，形成股票、債券、現金三殺局面，這樣的高通脹趨勢，已經不是1-2年就會回降過往水平，後續的應對策略應該及早規劃才是。
高通脹到底會造成哪些影響，下述會先針對「通貨膨脹」進行成因剖析，如成因、衡量指數等，從這些因素結合社會現況推論造成的影響。再藉由過往的高通脹的歷史經驗，由此來對這次高通脹可能造成的影響進行規劃，即便最糟狀況發生的話，還能有所準備。
通脹是指我們要購買物品的價格呈現上升狀況，形成原因可成為
- 從「需求面」所引發，主要為過多的需求集中少量的商品及服務，使得商品及服務的價格上升。
- 供給下降、需求上升，形成供需失衡(供應不應求)的造成漲價，如晶片荒
- 薪資提升使得消費需求與品質的提升，帶動該區域的市場價格的提升，如新竹、台北
- 從「供給面」所引發，主要為原物料價格漲價或供應鏈因素，使得商品及服務的生產成本上升，進而影響價格。
- 製造成本、人事成本、運輸成本的上升，使得企業轉嫁生產成本到消費者，造成漲價，CPI指數增，如政府調整基本薪資、員工向老闆要求加薪、油價調漲
- 印鈔票，資金供給總量增加，供給的貨幣總數變多後， 原先每1元對應的1元價值，變成>1元對應1元價值，意味著鈔票變的不值錢，如美國無限QE[註1]
- 從國外進口的商品價格上漲，國內同類型商品也會跟著向上提價，接近價格水平。
- 從「信用面」所引發，主要為國家的政治、經濟狀況不穩定，使該國信用崩潰，而法定貨幣迅速貶值。
- 信用面→國家信用崩潰→戰爭、政治不穩定 ，如俄烏戰爭的俄羅斯、非洲、委內瑞拉、土耳其
- 從「心理面」所引發，主要為消費者預期某事件將發生，而提前進行的購買行為，使供需短期失衡的價格上升。
- 如，颱風逼近前消費者提前大量購買蔬菜，造成菜價上漲。
推看形成通脹的需求、供給、信用、心理層面因素後，再來觀察衡量消費物價指數(Consumer Price Index, CPI)[註2]與其指標成份的組成，由成份漲幅變化，了解哪個因素造成高通脹的主因。
從上圖中，可了解近一年的統計數據(連結)中，漲幅近10%的都是食物(9.4%)、能源(30.3%)居多
- 食物品項中，不管是麵包烘焙類、肉蛋魚類、蔬菜水果、飲品等，都至少有7%的漲幅。
- 能源品項中，一般車輛使用的gasoline漲幅達到43.6%、工商業(輪船、工廠、飛機、化學用品)使用的Fuel oil漲幅達到80.5%、能源發電類達到11%、天然氣類達到22.7%。
- 即便除去食物、能源類品項， 除去漲幅高的新車(13.2%)、二手車(22.7%)、航空票價(33.3%)外，其他項目還有4.6%漲幅。在前三高的項目中，透露出些資訊，航空票價是因為高油價而轉嫁給消費者；新車漲幅是因部分疫情停工、供應鏈缺工缺料、原物料漲價而轉嫁給消費者；二手車的漲幅是因為新車的生產尚未恢復，而呈現生產速度趕不及消費速度。自己在2021年Q2Q3在看車時，也有發現這狀況，因為缺料、原物料漲價、供應鏈問題，出現拔配備、漲車價、較長時間交車的情形。
根據2021年11月25日，德國工商總會的調查報告中指出， 海外3200間德國企業中有超過50%公司出現原料供貨不穩、貨櫃缺櫃、員工病假導致生產量下降等，生產效率降低的問題，這些狀況導致生產無法滿足需求。到了2022年嚴重缺工、缺料、原物料漲價的主因來自中國、俄羅斯。
2022年4月開始的中國上海疫情造成非常嚴重的供應鏈中斷問題，上海在2021年的GDP是RMB￥4.32tn(佔中國的4%)，且產業包含金融、科技、鋼鐵、化學、車企、快遞行業等，疫情而整個經濟運作停擺，外省運送物資到上海都卡在高速公路上，連上海內的快遞網點也都停擺癱瘓，更加劇原物料供料、生產、出貨的流程，使得整個生產時間又更拉長。
不僅是全球依賴中國的供應鏈出現嚴重問題，在2022年2月底所發動的俄烏戰爭，因俄羅斯把持住原油、天然氣的重要資源，全球對俄羅斯的經濟制裁，使得這些能源資源吃緊，而使得能源價格進一步拉抬。下圖是歐洲對於俄羅斯的原油、煤礦、天然氣的依賴程度，從圖中可看出歐洲對能源有25~45%的依賴度，因此能源短缺會從歐洲的能源價格擴散到生活用品，在擴散到歐洲以外的國家。
由2020年到2022年的狀況，推敲整個過程是由中共病毒引發的全球疫情，使美國金融市場出現流動性枯竭後，促使Fed在短時間內進行三碼降息與無限QE救市。隨著廉價借貸成本、全球經濟運作停擺、供應鏈不穩定間引發缺貨預期(心理狀態)而大幅提前預定訂單。
除此外，OPEC+的產油量從2020Q1Q2的增產狀況，在2020年5月開始實施為期兩年的減產計畫， 2020年5~7月將每日減產1000萬桶，2020年8~12月將每日減產800萬桶，2021年1月至2022年4月將每日減產600萬桶。在產油的減產計畫下，與大幅的提前訂單，使物料需求上升、能源油料供給下降，因此緩步形成物料價格抬價的現象。這也是為何我會在2021年1月後留意到周遭的產品價格都在頻繁漲價，這時也正是我們正經歷的隱形通脹[註3]。
再到今年2022Q1，俄羅斯向烏克蘭發動戰爭，全球國家聯手經濟制裁俄羅斯；中共病毒在中國再度爆發，上海進行封城。這兩個大事件，再度引發生產供應鏈停擺、能源價格再向上攀升。
在近期4/28公布的美國GDP為-1.4%的負增長，這個數據讓我也開始更關注後續的發展，不只是7月份再呈現負值就形成經濟衰退[註4]；另外擔憂這樣的經濟狀態，是否已經形成停滯性通脹[註5]。若到糟糕的呈現顯性通脹與與經濟衰退，後續都支出與投資都將要轉為保守的來渡過寒冬。
通脹的影響
享受眼前廉價電子產品、而身邊資產價格持續高漲。這是大幅印鈔與低利率的狀況下，讓企業能用低廉的借貸成本來發展，企業廠家可用低廉成本進行研發與生產，藉此持續向下攤薄成本。這使得企業毛利率有所提升、企業本身的債務也持續累積。高盈利的銷售成績，也是企業股價推升的主因。
溫和的通脹能有助於人民的可運用資金增加，用來提高個人消費，進而使企業獲利上升。當企業獲利成長時，就能將利潤用於增加投資廠房、人才、設備等，藉此再拉高生產力，形成正向的馬太效應。
但通脹速度太快，使人民的薪資調幅追不上通脹速度與資產價格飛漲時，資產泡沫會抬高生活成本，進一步到生活必需品漲價，這就會讓人受困於老鼠迴圈中，無論怎麼努力都無法擺脫；或比較貼近現況的，資產價格飛漲抬高生活成本，生活必需品漲價，使人民的購買力下降購，因此消費意願會轉而傾向保守，消退影響延伸至實體經濟、製造業蕭條，演變經濟下行的機率加劇。
過往應對高通脹的處理案例
停滯性通脹難處理的原因是"就業與貨幣寬鬆不可兼得的只能選一個"。這邊選用兩個經典的案例，從政府角度處理通脹[註6]與巴菲特在高通脹時期的投資來探討。
從1970年代開始的越南戰爭，使得美國政府財政支出越來越大，為應對通脹而開啟一系列的貨幣擴張，美元也隨之貶值。1973年的第一次石油危機使得OPEC對美國禁運，造成物價通脹大幅上升。美國總統只能在通脹跟經濟間二選一，1974-1980年間，在不斷貨幣緊縮與寬鬆間來回施行，造成通脹數據無法有效下降。
直到1980年，美國總統雷根與Fed主席保羅沃爾克，決心聯手解決通脹問題。從大幅加息、嚴控貨幣供給量的首要政策，直到1986年才將通脹下壓至1.9%。
接下來看巴菲特的波克夏·海瑟威(Berkshire Hathaway)控股公司，在這16年間(1970-1986)的操作思維，在股東信中表示持續持有淨資產80%在股市，在1970-1980年的高通脹時期，初期通脹造成股市回撤，大盤呈現40%的跌幅，而波克夏的表現還比大盤差，但到了後期的波克夏的投報率呈現正報酬外、有跑贏大盤回報率、也有幾次100%以上的回報率。
雖在通脹後期呈現20%的年複利回報率，但是扣除高通脹率10-15%後，僅剩5-10%的回報率，在加上稅務支出後，就幾乎為零的報酬率，即使高通脹時期並非能帶來高報酬。且高通脹時期，企業成本支出是沉重負擔，若是盈利能力不佳、現金流匱乏的公司，會無法抵抗通脹帶來的影響。對此，巴菲特表明短時間內無解決方法，若以長期投資體質佳的公司，才能有抗通脹效果。
巴菲特在這段時期投資的公司是找尋能穩定現金流收入、擁有市場訂價權、高盈利率等，找尋體質強勁的公司。
現在美國應對高通脹的政策
政府面對治理通脹的流程圖如下，政府只能在貨幣緊縮跟放鬆間抉擇， Joy Biden與Powell宣告勢在必行的升息來壓制高通脹，壓制通脹會導致經濟趨緩。且2020年代的時間段已經與1970年代大不相同，現在美國債務已經達到$30tn(連結)，持續的升息勢必會對國債的利息支出形成巨大壓力，怎麼平衡拿捏是Fed最頭痛的問題。
今年(2022年)適逢期中選舉，會不會為了選票的短期利益，減緩打擊通脹力道，這需要持續觀察。從過往1970-1986年的總統大選的案例中，若總統為了選票、保就業率，而通脹問題就會被往後丟。在2022年的當下，牽涉到政治因素的美國總統是否願意賭上政治生涯來大搞收縮，來治理滯脹，真的要好好觀察。
通脹時期的投資方向與想法
在低通脹時期(3%↓)，可藉由投資大盤的方式是來讓自己的資產抵抗通脹；但到了高通脹時期(10%↑)，且已經開始多少影響到生活、飲食成本，這時把錢投入下述四類別中，長期雖能保值，但短期不一定有抗通脹成效，這時需要考慮的點應著重於，如何撐過這段時間且能有資金裕度能在經濟狀況衰退時定期定額投入。下述列舉在不同通脹時其，可進行的投資方向
低通脹時期
- 股市
- 債市
- 房地產
高通脹時期
- 股市
- 擁有產品訂價權公司
- 持續穩定現金流公司
- 高盈利公司
- 原物料相關股(DBC)
- 石油相關能源股
- 黃金(GLD)
- 房地產
- 加密貨幣(BTC)
高通脹時期的投資，需保持一個想法是"短期不一定能有高報酬來勝過通脹水平"，巴菲特已經給我們說明了，因此應該著眼於3-5年能有穩定金流、高爆發的趨勢/產業發展的標的，在不影響生活的狀況下進行佈局，可能才是較佳的方案。
以股市為例，像是Apple、Amazon、Google、Tesla這類擁有使用者黏度高的公司，他們才容易轉嫁成本給消費者且有訂價掌控權，這類是我們可以觀察的名單指標。或像REIT的標的，以5G基地台、伺服器廠房相關等，這類REIT標的就會更有成長空間，跟持續增加派發的股息，也是可觀察的名單。
黃金、比特幣就完全是反通脹類資產，因為總量恆定，會因為供給量減少、貨幣濫發而推高其價格，且其有可計算的挖掘成本，在特定時間可進行無風險套利的佈局此資產。
我的想法與做法
高通脹的走勢已經坐實，這個大趨勢會走多久，我不知道，但持續3-5年的機率頗高的，後續發展走勢還是得看美國總統與Fed主席的作為。
現階段的美國，Fed主席Powell已經表示升息決心。但說的跟做的，到底有沒有一致，這是需要觀察的。我擬訂的3-5年的決策是先守再攻，減少債務、再增加其他現金流收入、並鑽研有爆發性的項目。先確保最糟經濟狀況發生時，自己的生活不會受到影響，再依照經濟狀況再度執行定期定額策略在數位貨幣與美股，主要以未來5年大爆發的產業為主。
我這邊要提及一點，我以美國的通脹數據為標準來準備後續可能會發生的狀況，即便我人在台灣，且台灣的CPI統計比例、漲幅、狀況等都有所不同，但我沒以台灣數據做為基準來呈現文章內容。
好了，以上是我整理的通脹的成因與產生的影響，及應對高通脹我的主要對策。有什麼想法歡迎一起來討論，這文章對你有幫助的話，就拍手跟follow，我這邊後續還有許多題材，會為了解決朋友知識跟實務而撰寫的。
備註
註1.美國量化寬鬆政策造成的貨幣增發效應，並非會分配到所有民間與各商品，其有邊際效益遞減、滯後性、指向性。這邊以貨幣、商品的角度作解釋。
貨幣：央行印出鈔票1000元提供給首批的A，此時A拿其中的100元向商人B購買按原來價值定價的商品後，B拿到增發資金的10%，相當是他手上的錢已經貶值10%。隨後A再將手上900元陸續交易給商人B、C、D......，而商人B、C、D......再把這些鈔票拿來購買、支付用途後，就再往下一層擴散，如此擴散到整體市場，最終鈔票就達到貶值100%。
(消費)商品：央行印出鈔票1000元提供給首批掌握的A，A將手上1000元陸續交易給商人B、C、D......購買按原來價值定價的商品後，商人B、C、D......再跟其他人交易時，這些人手上的資金呈現貶值，為了維持原有商品價值，因此漲價應對，而商人將這些漲價轉嫁給終端的消費者。最終我們感覺到怎麼好多東西都在漲價時，鈔票也達到貶值100%的效果。
(資產)商品：央行印出鈔票1000元提供給首批掌握的A，A為了手上鈔票的價值、無風險套利，因而去購買資產(房產、股票等)，因此推升上場中的資產價格。一般百姓、投資者也將資金投入這些資產中，就加劇資產價格的上升。此時A再出售手中的資產就會讓鈔票逐步擴散到整個市場中，最終鈔票就達到貶值100%。
從上述的狀況中，可以了解到資金效應的擴散不是立馬形成，是緩步擴散達成，且增發的資金不會流向每個商品形成通脹，貨幣指向性進入供給小於需求的商品。
註2.U.S. Bureau of Labor Statistics統計的消費物價指數(Consumer Price Index, CPI)(連結)由初始衡量商品成本的指數，為能明確估量生活質量所需的成本開銷，或去除對物價敏感的能源及食物，而演變出延伸出其他觀察物價指數的指標，如生活成本指數(Cost of living index, COLI) 、核心消費者物價指數 (core CPI)。但我自己還是比偏好觀察CPI與成份各項的支出狀況，較能讓我全面的了解狀況。
註3.物價是由不同品項的價格統包所形成，組合的各品項有不同程度漲幅，因此生活必需品持續漲價的過程，但生活非必需品沒有明顯的漲價時，就會讓呈現的CPI數值不高，但又覺得支付的日常變多，因而陷入「隱形通脹」。
隱形通脹產生的影響會比溫和通脹還大，因為初始只有部分商品持續漲價，但觀察CPI又無異狀，但後續發現生活支出呈現異常時，而CPI也拉高到異於正常水準時，這時我們才會意識到通脹嚴重性。這時整體狀況會由隱形通脹轉為顯性通脹。
隱性通脹對於生活用品的漲價外，也會提高資產價格，對我們生活形成雙殺局面。
註4. 經濟衰退的定義
從Recession, investopedia(連結)中所提及的，連續兩季度的GDP衰退
註5. 停滯性通脹是指經濟環境受供給面的影響，造成經濟成長停滯與高通膨同時發生的情況，當伴隨著企業獲利衰退、民間消費支出疲弱、失業率上升等反面效應加劇時，整體停滯性通脹就變得更加嚴重。
美國經濟有無轉糟，可從GDP、PMI、企業財報盈利、就業率/失業率、勞動參與率來進行綜合判斷。2022年4月28日，發表的美國實質GDP季增率-1.4%，為整體狀況投下負分。
企業盈利狀況，這邊以科技業的前段班FAANG為主要觀察對象(因為美國科技業佔據38%，且世界前幾大的公司都是科技業為主)。如下圖中可看到，科技業的公司雖營收或淨利狀況不錯，但營運成本的人事費用呈現的漲幅幾乎都16~35%的同比增幅，因此公司要維持盈利的狀況勢必是要在產品提高售價來補足。
但需要注意的是Q1營收是計算到3月，而3月中才發生俄羅斯被國際、企業經濟制裁；4月發生上海封城，這些的影響陸續在Q2財報才能看出影響程度，將持續觀察後續狀況。
若Q2影響加劇作實，營運成本居高不下，營收呈現更大程度的趨緩或衰減，將使公司的營運呈現保守，如減少研發預算、減少廣告投放、削減人力成本等，這將形成負向馬太效應。
就業率/失業率，從現況來看就業率已經逐步恢復，快達到疫情前的水準，非農就業率也還有5%的幅度才能打平疫情當時所造成的失業影響，由此狀態來看整體就業市場已逐步回穩。
從直觀的就業率，淺白的看到就業狀況已經快回到標準，為了判斷這數據是否如表面呈現的狀況，在深看就業者與失業者的人口總合與15~64歲的適齡勞動人口的比率(勞動參與率)。統計數據的勞動就業人口還沒恢復疫情前水平，且從每次的金融海嘯後就有一定比率的勞動人口在減少，並持續呈現向下趨勢。從疫情發生至今，勞動參與人口也已經恢復2/3的水準，由此狀況能為整體狀況投下正分。
註6.1970-1986年，美國政府治理通脹的時間軸
在1970年代的美國一方面與蘇聯冷戰，另一邊與越南熱戰，使得財政支出越來越大，形成入不敷出的情況，且當時全球出口份額由19.9%→13.4%。總統甘迺迪與副總統約翰遜為了應對經濟衰退，持續實施貨幣擴張政策。
在1969年1月，消費者物價已經出現滯脹跡象，尼克松在上任美國總統後，為了延續經濟與連任，因此持續進行貨幣寬鬆政策，使得貨幣存量增速達12%(美元貶值)。
1973年，尼克松總統終止布林頓森林體系，從此美元與黃金脫鉤，而成為信用貨幣。後續美國對美元持續寬鬆政策，且當時發生第一次石油危機，OPEC對美國石油禁運，最終食品物價漲幅25~50%、工業產值下降15.3%。
1974年，GDP呈現衰退-0.5%、通脹高達12%、失業率9%。最終尼克森總統為求連任，而爆發水門事件的醜聞。隨後副總統福特繼任總統，進行貨幣緊縮的政策並放掉就業率。
1975年，美國貨幣緊縮政策奏效，通脹率由12%→7%
1976年，因福特總統堅持緊縮的政策，導致失業居高不下，因此在選舉中不被支持而落敗，後續繼任卡特繼任總統。卡特總統希望下次的總統大選順利連任，因此又再度開啟貨幣寬鬆，使得貨幣存量增速重回12%(美元貶值)，寬鬆美元的政策下，創造GDP均速超過5%。
1979年的兩伊(伊朗、伊拉克)戰爭爆發，導致石油危機爆發，美國通脹率迅速飆升到15%。這時期的美國企業破產數1.5萬家、銀行破產數、失業率9.2%都創新高，工業產值下降11.8%。
1968-1980年間的美國GDP增速2.9%、通脹率10.46%、失業率10.8%，這12年間的甘迺迪、尼克松/福特、卡特的反覆貨幣寬鬆政策外，伊朗原油產量下降30%，這些因素都使得通脹居高不下。
1980年，美國通脹率上升至14.8%、CPI達到20%。繼任的總統雷根與Fed主席保羅沃爾克，決心聯手解決通脹問題。幾個首要政策是嚴控貨幣供給量、持續大幅度加息，最終加息到21%。這些財政措施讓投資人與人民看到政府鐵了心的在執行。
1981年，美國經濟呈現極度緊縮，汽車、製造業、中小企業呈現蕭條。
1983年，美國通脹率下降至3.2%、GDP增速達到4.5%。
1984年，美國GDP增速達到7.2%。
1986年，美國通脹率下降至1.9%。
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