关于中国的Phillips曲线的实证分析

2015-11-23徐萍萍

山西农经 2015年3期

关键词：菲利普斯格兰杰失业率

□徐萍萍

□徐萍萍

本文将从最基本的菲利普斯曲线理论出发，通过对我国自然失业率的估算，并从劳动力市场和预期因素变化的角度解读我国通货膨胀的形成机制，检验菲利普斯曲线在我国的有效性，并提出合理的政策建议。

Phillips曲线；通货膨胀率；失业率

1　数据来源与描述性分析

1.1数据来源

用于实证分析的数据是1979~2013年中国的城镇登记失业率以及通货膨胀率，其中通货膨胀率一直沿用居民消费物价指数的增长率，这些数据来源于《中国统计年鉴》（1980~2014）。

1.2描述性分析

从1979~2013年中国城镇居民登记失业率的变化情况表明，中国城镇居民失业率呈现先降低后增长的趋势，1979~1985年失业率从5.4%持续降低到1.8%，下降速度较快，之后从1985~2003年呈现稳步增长现象，之后维持在4%左右；从1998~2013年中国的通货膨胀率有了明显的改变，其波动幅度明显减弱，并且出现有时正有时负的状态，但是为正的时间点占大多数，可见中国在进入21世纪之后通货膨胀率一直维持得比较稳定。

2　平稳性检验（ADF检验）

经过一阶差分后的各变量ADF值均小于各显著性水平下的ADF临界值，拒绝含有单位跟的原假说，说明各变量一阶差分序列是平稳的。因此，中国通货膨胀率与城镇失业率为一阶单整序列，可以进行协整检验。

3　协整检验

差分后的两个变量通过ADF检验都被证实是平稳的，但不能说明它们之间的线性组合也是平稳的。为了探究两者之间的线性组合关系，此时就需要通过协整检验来确定两个变量之间的线性组合是否存在着长期稳定的关系。协整检验又称为E-G两步法，第一步是建立回归方程模型，第二步是检验单整性。本文用EViews7.0工具进行分析。

3.1建立1979年~2013年中国通货膨胀率与失业率的回归方程模型

3.1.1原始菲利普斯曲线在中国的实证研究。对通货膨胀率（PI）与城镇失业率（U）两个一阶单整变量建立回归模型：PIt=C+茁Ut+着t其中着为误差项

运用EViews7.0对1979年-2013年通货膨胀率与城镇失业率做协整检验，结果得到回归方程：PIt=15.66319+3.028528Ut（1）

上式（1）表明，我国失业率每上涨1个一个百分点，通货膨胀率下降3.028528%，即通货膨胀率与失业率之间存在负相关关系。

3.1.2附加预期的菲利普斯曲线在中国的实证研究。对通货膨胀率（PI）与城镇失业率（U）两个一阶单整变量建立回归模型：

其中着为误差项

运用EViews7.0得到模型参数估计结果，得到回归方程如下：PIt=8.176976+0.557629PIt-1-1.730233Ut（2）

方程表明，我国失业率每上涨1个百分点，通货膨胀率下降1.730233%，即通货膨胀率与失业率之间存在负相关关系。

4　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做出判断。通过格兰杰检验在“城镇失业率不是通货膨胀率的格兰杰原因”一项中，其概率P值为0.0346，小于置信度0.05，拒绝原假设，即认为城镇失业率是通货膨胀率的格兰杰原因。在“通货膨胀率不是城镇失业率的格兰杰”原因一项中，其概率为0.1135，大于置信度0.05，即通货膨胀率不是城镇失业率的格兰杰。

综上所述，1979-2013年城镇失业率与通货膨胀率通过格兰杰因果关系检验得到，城镇失业率影响通货膨胀率，而通货膨胀率对城镇失业率不起作用，两者之间仅仅是单向作用。