时间：2022-08-02 01:14:03
摘 要：1958年，菲利普斯根据英国1861-1913年间货币工资变动率与失业率的经验统计资料，提出了一条用以表示失业率和货币工资变动率之间交替关系的曲线，这条曲线就是著名的菲利普斯曲线的雏形。这条曲线表明：当较失业低时货币工资增长率较高；反之，当失业率较高时，货币工资增长率较低，甚至是负数。根据成本推动的通货膨胀理论，货币工资增长率可以表示为通货膨胀率。因此，这条曲线就可以换成通货膨胀率与失业率之间的交替关系，这就是现在的菲利普斯曲线了。
关键词：菲利普线；失业率；就业率；自适应期；奥肯定律；滞后期
中图分类号：F0 文献标志码：A 文章编号：1003-949X（2013）-03-0087-03
一、研究背景：2008年由于美国房地产次贷危机所引发金融风暴席卷全球，当然中国也不列外，因为经济全球化已是大事所趋，中国自2001年加入WTO以来就已经和世界成为了不可分的整体，尽管中国有强有力的国家宏观调控，但也受到了金融海啸的影响，尤其是中国南方的小企业，纷纷宣告产，小老板们没办法都携带妻儿逃亡了，造成了经济的不景气，许多人都失业了，失业率迅速提高，这按照菲利普曲线去想，这通货膨胀率应该是降低才符合逻辑，可不管官方怎么说我们都能切身体会到，其实物价是在涨，通货膨胀率是很高啊，这到底是怎么回事？菲利普曲线是错了？菲利普曲线难道真的像我们想象的那么简单吗？那就有待研究一下了。
二、（一）概念研究：菲利普曲线经历4个阶段3种基本表达形式
1.第一阶段就是传统的凯恩斯主义有2种表达形式1个是新西兰经济学家菲利普斯于1958年提出的，表示的是货币工资率与失业率的交替关系的经验曲线。另一个是李普于1960年从单一的市场劳动关系中解释了货币工资率与失业率交替的关系原因，此时由萨缪尔森和索洛对初始的菲利普曲线进行了修正，主要是将原来的货币工资变化率与失业率的关系变成通货膨胀与失业率的关系，当然这就是菲利普曲线成为了一种政策工具要么是高通货膨胀率低失业率，要么是低通货膨胀率高失业率政府在二者之间决策博弈。
2. 第二阶段菲利普曲线是一种纯货币主义，在萨缪尔森和索洛基础上有了新的发展。
60年代后期由货币主义学家弗里德曼和菲尔普斯在前人的基础上提出了适应性预期的概念，并提出了短期和长期菲利普曲线是不同的具体如下：
1）在短期内菲利普斯曲线斜率是负的，而在长期内菲利普曲线是垂直的也政府的政策在短期内有效而在长期内是无效的
2） 当通货膨胀被完全预期到时，它就既不影响相对价格与实际工资，也不影响厂商与工人对二者的计算，因而不影响失业率。此时的失业率是劳动市场在充分预知到通货膨胀而实现供求均衡时的失业率，也就是弗里德曼与费尔普斯称之为自然失业率。
3）上述通货膨胀是不可能被完全预期的，但却是受到通货预期的影响则附加预期的菲利普斯曲线在短期内倾斜而在长期内垂直。预期每变动一次，附加预期的菲利普斯曲线移动一次。根据上述观点，总需求管理政策短期内有效而长期内无效，因为长期内失业率总保持在自然失业率之上而不可更改。
3. 第三个阶段菲利普曲线就是新古典主义，他们对上述凯恩斯主义和货币主义的观点完全不一样，他们认为通货膨胀率和失业率不仅在长期内是垂直的，在短期内也是垂直的，也就是政府的政策在短期和长期内都是徒劳的，否定了凯恩斯的需求管理理念。
4. 第四个阶段菲利普线是新凯恩斯主义，描述的是经济增长率与物价上涨率的关系具体如下：费希尔泰勒等人还是在曲线中考虑理性预期的作用，得出了通货膨胀率与失业率负斜率的关系，理论的依据是货币的刚性而不是新古典主义的所说的灵活性，应该说他们的研究是对菲利普曲线的发展，他们用经济增长率代替失业率实现的途径是通过奥肯定律以上4个阶段三种基本形式是50 60年代的西方和欧美一些经济学家和学者的观点他们是否还符合我现在我们现在我经济的发展还有待分析
（二）计量经济学分析：首先对1979-2002年菲利普曲线进行分析：
主要是通货膨胀率与失业率的关系，参考的数据来自《中国统计年鉴》但统计年鉴没有真实的失业率数据，所以用已登记的城镇失业率来代替，因为从长期来看二者趋势是一致的。
2.而计算通货膨胀率有2种方法一种是通过CPI指数来计算，另一种是通过GDP平减指数来计算，但是因为GDP平减指数的定基指数实际GDP无法确定，所以只能用还不太成熟的CPI来进行计算：
――通货膨胀率
X1――城镇登记失业率指数
obs Y X1
1979 2.000000 5.400000
1980 6.000000 4.900000
1981 2.400000 3.800000
1982 1.900000 3.200000
1983 1.500000 2.300000
1984 2.800000 1.900000
1985 8.800000 1.800000
1986 6.000000 2.000000
1987 7.300000 2.000000
1988 18.50000 2.000000
1989 17.80000 2.600000
1990 2.100000 2.500000
1991 2.900000 2.300000
1992 5.400000 2.300000
1993 13.20000 2.600000
1994 21.70000 2.800000
1995 14.80000 2.900000
1996 6.100000 3.000000
1997 0.800000 3.100000
1998 -2.600000 3.100000
1999 -3.000000 3.100000
2000 -1.500000 3.100000
2001 -0.800000 3.600000
2002 -1.300000 4.000000
上图是1979――2002年通货膨胀率与失业率的数据绘制的曲线，纵轴表示通胀率，横轴为城镇失业指数。从图1中可以看出，首先，中国转型期的菲利普斯曲线出现了以下几种情形：
（1）斜率为负的菲利普斯曲线，即失业率与通货膨胀率之间相互交替关系，在1979――1980年、1983――1985年、1985――1986年、1990――1991年、1994――1997年、2001――2002年出现过。
（2）垂直的菲利普斯曲线，即失业率不变，通货膨胀率上升或下降的情形，在1986――1988年、1991――1992年、1997――2000年出现过。
（3）正斜率的菲利普斯曲线，即失业率与通货膨胀率相互促进的情形，在1992――1994年、2000――2001年分别出现过。除此以外，1980――1983年、1989――1990年还出现过失业率与通货膨胀率同时降低的情形，即失业率与通货膨胀同时降低的正斜率菲利普斯曲线。
可见，中国经济转轨时期的菲利普斯曲线既不符合菲利普斯的相互交替曲线，也不符合弗里德曼的菲利普斯曲线长期内无效结论。短期上看，菲利普斯曲线三种基本形式在我国经济转轨时期都出现过。有个别年份出现了正相关关系，但绝大多数年份都呈负相关变动关系，符合基本的菲利普斯曲线。
从上图可以看出1986――1988年、1991――1992年、1997――2000年的菲利普曲线出现了陡峭性变形，随着通货膨胀率的上升，失业率应该下降，但实际上失业率没有改变，究其原因主要包括以下几点：
首先、从劳动力供给方面考虑。在经济上升时期，会对劳动力产生过量需求，因此失业率就应该下降。但是中国国情决定了这不可能因为有来自大量农村剩余劳动力转入城镇，使得劳动力数量大幅增加，城镇就业情况受到冲击，因此，失业率没有下降。
其次、劳动力的需求方面。随着科技的不断进步，各行各业的科技含量逐步提高，与此同时，同量产业所吸纳的劳动力就会逐渐减少，因此，经济增长对就业情况并没有太大的改善。反而对劳动力的数量会减少，但质量要求会上升也就是要求高素质。
政策建议：我国处于经济上升时期经济GDP的快速增长，这伴随着高通货膨胀但这不意味着我国是低失业率，金融海啸席卷中国，而出现的高失业率高通货膨胀的情况也是正常的现象，解决失业问题还是一个还重要的问题，人民政府任重而道远。
（二）经济增长率与失业率的关系
X2――国内生产总值增长指数（GDP），并继续沿用通货膨胀率――Y，可得下表与图。在图中，纵轴为物价变动率，横轴为GDP增长率。二者之间的变动关系表现如下：
1979――1983，这一时期中国不存在菲利普斯曲线所揭示的产出――物价关系。
1984――1986年、1987――1990年、1999――2000年的价格周期均呈现出基本的菲利普斯曲线关系――曲线略向右上方倾斜，只是在1989年出现了典型的滞胀（4.1%的GDP增长率对应着17.8%的通货膨胀率），但大体仍表现为基本的菲利普斯曲线的形状。紧随其后，1990年价格水平已迅速下降了15.7个百分点（1989年的价格增长率为17.8%，1990年为2.1%），这一段曲线也基本符合经济增长率与价格水平之间的同向变动关系。
1991――1998年价格周期的产出――物价曲线，1992――1994年曲线表现出现左上方倾斜，GDP指标由右向左逐步下降，价格水平也相应回落。从1998年开始，价格指标从负增长开始逐步向正增长变动。从以上数据分析可以看出，后两个周期的产出――物价曲线也呈现出基本的菲利普斯曲线关系。
obs X2 Y
1979 7.600000 2.000000
1980 7.800000 6.000000
1981 5.200000 2.400000
1982 9.100000 1.900000
1983 10.90000 1.500000
1984 15.20000 2.800000
1985 13.50000 8.800000
1986 8.800000 6.000000
1987 11.60000 7.300000
1988 11.30000 18.50000
1989 4.100000 17.80000
1990 3.800000 2.100000
1991 9.200000 2.900000
1992 14.20000 5.400000
1993 13.50000 13.20000
1994 12.60000 21.70000
1995 10.50000 14.80000
1996 9.600000 6.100000
1997 8.800000 0.800000
1998 7.800000 -2.600000
1999 7.100000 -3.000000
2000 8.000000 -1.500000
2001 7.500000 -0.800000
2002 8.000000 -1.300000
2.（分析）第一周期是由于中国还是计划经济，在经过1979――1984年得以调整不合理价格为主的初始阶段后，到了1984年实行市场经济才算真正的可以进行菲利普曲线回归，所以在这个段不存在什么菲利普斯曲线。
第二周期中1987――1990，1991
――1996年出现了变形：当曲线向右移动到达顶端开始转折时，通货膨胀率滞后一年或两年到达波峰，下面我们就建立模型，说明出现滞后情况的原因。
首先，GDP增长率的滞后效应。当期GDP增长时，需求膨胀，使得生产资料行业的价格先受到影响，产生上升的现象，由于滞后效应，这种上升的趋势传导到生活资料行业还需要一段时间，因此，GDP增长在先，而通货膨胀率的上升在后。
其次，通货膨胀率自身的滞后效应。当期的通货膨胀率往往会受到上一期通货膨胀率的影响，通常表现为当上一期的物价水平较高时，下一期的物价水平也会比较高。
因为GDP增长率与其滞后值之间有很强的共线性，根据自适应预期模型，我们用通货膨胀率本身的滞后值来代替，即建立一阶自回归模型。
Y=a+b1x2+b2y（-1）+u
Dependent Variable： Y
Method： Least Squares
Date： 12/19/04 Time： 03：12
Sample（adjusted）： 1980 2002
Included observations： 23 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -7.975681 3.497475 -2.280411 0.0337
Y（-1） 0.736217 0.145039 5.075996 0.0001
X2 0.988143 0.328188 3.010901 0.0069
R-squared 0.604406 Mean dependent var 5.686957
Adjusted R-squared 0.564847 S.D. dependent var 7.076742
S.E. of regression 4.668254 Akaike info criterion 6.040555
Sum squared resid 435.8519 Schwarz criterion 6.188663
Log likelihood -66.46638 F-statistic 15.27845
Durbin-Watson stat 1.560943 Prob（F-statistic） 0.000094
回归分析结果：
Y = -7.975681+0.736217 Y（-1）+ 0.988143 X2+u
Se （3.497475） （0.145039） （0.328188）
T （-2.280411） （5.075996） （3.010901）
R-squared=0.604406？ F=15.27845？ DW=1.560943
1. 模型的检验：
由回归结果可以看出，每个参数的t检验都显著，F检验也显著，模型的拟合程度较好
多重共线性
F检验显著，t检验也显著，所以模型可能不存在多重共线性
异方差检验
White 检验
White Heteroskedasticity Test：
F-statistic 2.483119 Probability？0.080491
Obs*R-squared 8.178543 Probability 0.085253
Test Equation：
Dependent Variable： RESID^2
Method： Least Squares
Date： 12/26/04 Time： 22：01
Sample： 1980 2002
Included observations： 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 35.98343 43.98317 0.818118 0.4240
X2 -7.090668 9.193672 -0.771255 0.4506
X2^2 0.372088 0.470195 0.791349 0.4390
Y（-1）？3.729659 2.078561 1.794347 0.0896
Y（-1）^2 -0.104144 0.111992 -0.929922 0.3647
R-squared 0.355589 Mean dependent var 18.95008
Adjusted R-squared 0.212386 S.D. dependent var 26.09341
S.E. of regression 23.15727 Akaike info criterion 9.312155
Sum squared resid 9652.665 Schwarz criterion 9.559001
Log likelihood -102.0898 F-statistic 2.483119
Durbin-Watson stat 1.957941 Prob（F-statistic） 0.080491
由结果看出，模型不存在异方差
ARCH检验
ARCH Test：
F-statistic 2.338825 Probability 0.141848
Obs*R-squared？2.303351 Proba bility 0.129095
Test Equation：
Dependent Variable： RESID^2
Method： Least Squares
Date： 12/26/04 Time： 22：04
Sample（adjusted）： 1981 2002
Included observations： 22 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 12.28715 6.956408 1.766307 0.0926
RESID^2（-1） 0.327335 0.214040 1.529322 0.1418
R-squared？0.104698 Mean dependent var 18.76604
Adjusted R-squared？0.059933 S.D. dependent var 26.69217
S.E. of regression 25.87994 Akaike info criterion 9.431322
Sum squared resid 13395.43 Schwarz criterion 9.530507
Log likelihood -101.7445 F-statistic 2.338825
Durbin-Watson stat 1.884855 Prob（F-statistic） 0.141848
由回归结果看出，模型存不在异方差
自相关检验
由于方程含有滞后变量，所以我们采用德宾―h检验
D=1.560943？ 计算结果h=1.465415
最终的回归结果如下：
Y = -7.975681+0.736217 Y（-1）+ 0.988143 X2+u
Se （3.497475） （0.145039） （0.328188）
T （-2.280411） （5.075996） （3.010901）
R-squared=0.604406 F=15.27845 DW=1.560943
四、研究结果及意义：从上面的研究和分析中我们发现菲利普曲线的斜率有负的时候也有垂直的时候，更有是正的时候这在上世纪50-60前人研究时从来没出现过，这说明理论要不断实践不断发展，金融海啸席卷全球，中国经济出现的高失业率高通货膨胀率也不足为奇，当然更重要的好似经济全球化已不可逆转，人们的观念、理论甚至思维方式都要发生改变，否则理论很难再继续发展，社会也不会在进步。另外我们知道经济政策的三大目标就是经济稳定增长，充分就业，低通货膨胀率，而菲利普曲线关系到这三者，因此其重要程度不言而喻，对他的研究不仅有利于国计民生，还为以后的人对经济研究做下铺垫。
五、论文不足：
一方面是数据问题由于许多数据想要的没有只能用其他数据代替，这也许就产生了很大的问题，另一方面也是由于个人对计量经济学方面研究还处于很肤浅的层次所以难免有些地方做的不到位许多检验都没去做这早早下结论是不科学的是不对的，因为科学的问题是很严谨的不容一点点问题，所以在以后我还会对这一问题做更深入的研究。
参考文献：
[1]《菲利普斯曲线在中国经济的适用性分析》 王政霞，张卫―《广西社会科学》2003.02
[2]《质疑菲利普斯曲线―并论通胀与失业率的关系》 朱国晓―《中央财大学报》2000.09
[3]《中国的菲利普斯曲线》 刘树成
[4]《美国新经济与菲利普斯曲线》黄海清―《金融参考》2001.01