-我国菲利普斯曲线的实证研究

摘 要：菲利普斯曲线作为一种统计规律描述自其诞生便注定了其动态拟合通货膨胀率及与之相关经济变量关系的角色。本文以Eviews8.0为工具，运用中国1979年-2013年统计数据对中国失业率及通货膨胀关系进行拟合，由此探讨三类基本的菲利普斯曲线关系在中国是否存在，并对其重要政策含义作出简要分析。

关键词：通货膨胀率失业率菲利普斯曲线

一、引言

从改革开放至今，中国的名义及实际GDP一直保持着较高的增长率，但伴随的是我国经济在各个发展时期也受到了来自通货膨胀不同程度的影响。这是由货币当局行政控制纸币本位制下法定不兑换货币发行所必可避免的一个体制性威胁（范爱军等，2009）。采取何种措施有效地抑制通货膨胀增速，将其控制在“通货膨胀目标”范围之内，一直是各国政府所谨慎实施而又为之头疼的问题。至此，围绕反映宏观经济决策的两大基本而关键的变量――通货膨胀率及失业率之间重要关系的菲利普斯曲线的争论从未停止过。

菲利普斯曲线作为一种统计规律描述自其诞生便注定了其动态拟合通货膨胀率及与之相关经济变量关系的角色。对菲利普斯曲线的研究起源于对英、美等一些发达国家五六十年代失业率与货币工资变化率、物价上涨率及经济增长率之间关系的研究，并随着其研究对象的动态扩展及深化而逐步形成了一套较为完整的理论研究体系。基本的或可称之为传统的菲利普斯曲线有三种表达方式，表明了三对经济变量两个反向和一个正向的交替关系。本文将采用中国数据实证研究三种不同形式的菲利普斯曲线，以求找出最N近中国实际情况的形式，并得出相关的政策研究结论，为政府的政策制定提供些许参考。

二、中国菲利普斯曲线实证――数据及模型检验

（一）数据来源及说明

本文采用1979-2013的年度数据，样本容量为35，其中所有指标以及指标计算过程中所用数据皆来自于2013年《中国统计年鉴》。在指标选择方面，笔者选用CPI指数为度量指标衡量通货膨胀率，原因在于理论界研究经验表明在涉及民生问题是以CPI衡量的通货膨胀率更为贴切（范爱军等，2009）且整体波动更大些；选用城镇登记失业率作为全国失业率的代替指标，这是由于我国尚未有完整的失业统计资料。

1.中国1979年-2013年失业率变化情况

如图2.1展示了我国1979年-2013年失业率变动情况。从总体趋势上看来，我国失业率水平自改革开放以来呈先降低后增长的态势。1979年-1985年间，我国失业率经历了一个快速下降的过程，从5.4%降到1.8%。此后，我国失业率便呈增长的趋势，但失业率总体水平却平稳地控制在4%以内。

2.中国1979-2013年通货膨胀率变化情况

通货膨胀率变化情况如图2.2所示。观察可发现，1979-2013年间我国通货膨胀率经历了较大波动，主要可分为三段：1979年-1997年，在此期间我国通货率一直为正数且起伏很大；1998年-2003年，1998年我国在改革开放以来首次出现通货紧缩现象，此后通货膨胀率呈时正时负状态，但整体波动不大，通货膨胀率或通货紧缩率都很低，居于1%-3%区间内；2004年-2013年，我国通货膨胀率再次回到整体为正的水平，除2008年、2009年及2011年外，此时我国通货膨胀率一直较稳定地维持在5%以内。由此可见，改革开放以来特别是进入21世纪后我国政府的通货膨胀管理水平逐渐提高，经济发展水平日趋平稳。

（二）计量模型检验及结果

1.平稳性检验

由于传统的时间序列模型只能描述平稳时间序列的变化规律，为此，在时间系列模型的发展过程中，一个重要的特征是对统计均衡关系做某种形式的假设，其中一种非常重要的假设就是平稳性假设。而在实践中遇到的经济和金融数据大多是非平稳的时间序列，这警示我们，在运用时间序列数据进行回归分析的时候，须先对各个变量的时间序列进行平稳性检验，并根据检验结果选择建模方法。本文拟采用协整分析法对经济变量的时间序列进行建模分析。首先，我们将先检验变量的序列平稳性。本文由于采集的样本容量达35个，应满足大样本性质，故而笔者也将采用ADF单位根检验法分别对变量的时间序列进行平稳性检验。检验结果如下所示（见表2.2与表2.3）：

通过观察图2.1，我们可知我国失业率序列变化存在一定趋势的，因此，我们在进行ADF检验前，需设定序列含有常数项和时间序列项。由水平检验结果可知，我国失业率序列的ADF值为-1.1999，伴随概率为0.2061，在10%显著性水平下接受原假设，即失业率序列是一个非平稳的序列。此时，我们通过对失业率序列进行一阶差分，得到一阶差分后的ADF值为-2.9201，伴随概率为0.0048，在1%显著性水平下拒绝原假设，表明我国失业率一阶差分序列平稳。

对通货膨胀率序列的处理同以上对失业率序列的步骤，需特别注意的是通过观察通货膨胀率序列，我们得出该序列不包含常数项和趋势项。通过检验结果我们很容易得出结论：通货膨胀一阶差分序列平稳。

2.协整检验

在前文，我们通过检验得知我国1979年-2013年失业率时间序列和通货膨胀率时间序列都是非平稳的，但是经过一阶差分后，两个变量序列都变为单整序列。但这还不能构成我们进行序列协整分析的充分条件，因为我们还无法保证这两个序列的线性组合具有长期平衡或平稳的关系，而这一条件恰恰是运用协整分析法建模的基本出发点。为此，我们将运用基于回归残差的AEG检验法对两个变量序列进行协整检验。该检验法主要分两步：第一步，建立回归方程；第二步，检验残差序列的平稳性，即是否存在协整关系。

建立回归方程。①基于“失业――工资”菲利普斯曲线的中国失业率与通货膨胀率实证研究；②基于“失业――物价”菲利普斯曲线的中国失业率与通货膨胀率实证研究，③基于“产出――物价”菲利普斯曲线的中国失业率与通货膨胀率实证研究

单整性检验。检验一组变量之间是否存在协整关系等价于检验其回归方的残差序列是否是一个平稳序列。为判断上述三个回归方程的残差序列是否平稳，我们将对前文所得到的三个回归方程的残差序列分别进行ADF检验，不含常数和时间趋势，由SIC准则确定滞后阶数。

（三）格兰杰因果关系检验

在经济分析中，常常要对经济变量之间的因果关系作出判断。在前文中，我们通过运用三种不同的菲利普斯曲线模型对1979年-2013年中国失业率及通货膨胀率关系进行拟合，得到二者存在长期均衡的负相关关系。至此，我们可能会进一步想象：我国失业率与通货膨胀率之间是否存在因果关系呢？政府是否可以通过改变它们其中的一个指标的水平以实现另一个指标保持在“目标状态”的目的呢？为此，我们采用格兰杰因果检验方法检验1979年-2013年通货膨胀率与失业率之间的因果关系。

三、结论与总结

本在基于西方学者给出的三种描述失业率与通货膨胀关系的菲利普斯曲线运用中国1979年-2013年的真实数据进行实证分析。结果显示我国总体上也存在菲利普斯曲线特征，即通货膨胀和失业率之间存在负相关关系，这说明理论作为西方经典经济理论，对我国具有很强的借鉴作用。但是我们应知道通货膨胀率与失业率两个指标作为影响宏观经济系统的基本变量，所涉及的关系极其复杂，而菲利普斯曲线只是揭示了通货膨胀与失业率之间的一般关系，实际上，根据不同国家、不同时期、不同的经济发展状况，甚至是针对不同的政策研究目标，我们可以对菲利普斯曲线作出相应的变形，以更好地反映经济发展实际，从而提高其政策辐射的灵敏性与准确度。此外，通过计量检验，我们还得到“城镇失业率是通货膨胀率的格兰杰原因，而通货膨胀率不是失业率的格兰杰原因”这一重要结论。此项结果表明，通货膨胀率与失业率之间并不如西方学者所总结的那样，存在显著的“Tradeoff”效应，实际上我们可以通过改变失业率以影响通货膨胀率，但却无法通过改变通货膨胀率作用于失业率。这将警示政府在拟定相关政策时要避免片面西方经济理论的引导而步入误区，要切实做到理论联系实际。

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