中国新凯恩斯混合菲利普斯曲线研究

黄正新++黄玉

摘要：引入房地产价格为供给冲击，重新构建中国新凯恩斯菲利普斯四因素混合模型，研究表明：在NKPC模型中，通胀预期、通胀惯性、供给冲击和产出缺口都同通胀之间存在着相互影响。通胀预期影响程度最大且持续时间最长。房地产价格对通胀的影响较为显著、时滞较长且政策效应缓慢。通胀自身具有较大惯性与波动性。产出缺口与通胀相互影响不大但持续时间较长，边际成本和通胀之间相互影响并非显著等，具有锚定公众预期、稳定通胀的政策意义。

关键词：新凯恩斯主义；菲利普斯混合模型；通胀预期；通货膨胀

一、引言

上世纪50年代菲利普斯曲线产生以后，很快替代了古典经济学的劳动边际产出曲线而成为构建宏观经济学中总供给曲线的主要依据，随后萨缪尔森用通胀率取代工资变化率，菲利普斯曲线又成为宏观经济理论与政策分析不可或缺的重要工具。但原始的菲利普斯曲线既缺乏微观经济基础又不能有效地解释西方六七十年代出现的经济滞胀现象。

80年代后新凯恩斯主义兴起，菲利普斯曲线研究又焕发了新的青春。新凯恩斯菲利普斯曲线以市场不完全性和非市场出清为假设，将新凯恩斯主义与新古典经济学有机地结合起来；以经济当事人追求利益最大化为原则，保持宏观经济学与微观经济学的一致性与相容性；强调短期均衡分析方法为主，坚持货币非中性与货币政策有效性统一；以理性预期和工资、价格粘性为前提，建立了前瞻性预期与后顾性预期有机结合的理论模型。新凯恩斯菲利普斯曲线是凯恩斯学派发展趋势的新阶段，也是近年来我国学界凯恩斯主义理论的研究方向。通过对新凯恩斯菲利普斯曲线模型中多变量的实证研究，可以分析同我国实际通胀和预期通胀紧密相关联的各因素如产出缺口、边际成本、通胀惯性等的影响程度和生成机制。特别是将近年来持续影响我国经济的房地产价格，引入新凯恩斯菲利普斯曲线模型分析，对我国经济理论研究与货币政策实施都具有积极的意义。

二、文献综述

混合的新凯恩斯菲利普斯曲线源于Fuhere和 Moore（1992）对经典模型进行了改进，构造了前向预期和后向预期相结合的混合型菲利普斯曲线，该模型的主要进展是在NKPC的基础上可以解释通胀的持续性。当前被广泛使用的新凯恩斯菲利普斯曲线是Cali和 Gertler（1999）提出的基于单位劳动成本的前向和混合型菲利普斯曲线，引入了前瞻型和后顾型的通货膨胀预期方式，而且能对货币政策起到中介传导作用，同时该模型还在目前的实证分析中广泛应用。Gordon（2009）认为Roberts提出的经典新凯恩斯菲利普斯曲线和Gordon的三角菲利普斯曲线只有互相融合，才能更好地解释美国的通货膨胀形成机制。

近年来，中外学者研究中国的新凯恩斯混合菲利普斯模型也颇有进展。Scheibe和 Vines（2005）分别基于适应性预期和理性预期的研究结果显示，基于理性预期的NKPC对中国通货膨胀的动态性质具有更好的解释能力。陈学彬（1997）认为，原始菲利普斯曲线、附加预期的菲利普斯曲线和新凯恩斯主义菲利普斯曲线都不能解释中国改革以来通货膨胀与经济增长的关系，在新凯恩斯主义菲利普斯曲线的基础上增加时间趋势项和回归估计残差校正项可以有效改善估计情况。杨继生（2009）运用我国1992-2007年的数据，基于新凯恩斯菲利普斯曲线，分析了通货膨胀预期的性质和流动性过剩对通货膨胀的影响，认为我国通货膨胀的动态性质具有短期新凯恩斯混合菲利普斯曲线的典型特征，同时存在着向后看的适应性预期和向前看的理性预期，流动性过剩对通货膨胀具有显著的推动作用。姜梅华（2011）通过新凯恩斯混合菲利普斯曲线产出缺口、通货膨胀惯性和通货膨胀预期三因素曲线机制的检验和分析，获得了我国通货膨胀率动态变化过程的一些重要特征。限于统计数据与实证方法技术上的原因，对于中国新凯恩斯混合菲利普斯曲线模型的研究，我国学者长期以来只局限于三个以内的影响因素分析。陈彦斌（2008）在Calvo（1983）、Gal和Gertler（1999）的交错定价模型基础上，加入成本推动冲击后率先提出了四因素的理论模型，解释变量为四种类型的通胀形成因素即超额需求或边际成本、石油冲击、通胀预期和通胀惯性。但以上研究均未考虑到一个近年来长期困扰和影响我国通货膨胀的重要因素即房地产价格。

中国目前用于研究新凯恩斯菲利普斯曲线模型的计量方法主要有三种。一是采用多元回归计量模型最小二乘估计法。陈彦斌（2008）认为，NKPC模型的最小二乘估计法比较GMM法而言，既能保证新凯恩斯主义模型框架的微观基础，相应计量模型又更具有稳健性。二是广义矩估计（GMM）法。杨小军（2011）等认为，由于NKPC中含有预期通胀项，运用最小二乘法估计的结果不是有效的，而GMM的一个便利之处就是它仅需要具体说明一些矩条件而不需要对整个密度做出假设，故此他利用GMM法对中国1997-2008年的季度数据进行了估计和检验；顾标和王剑锋（2010）采用单方程—GMM估计方法，基于1992-2007年间的季度宏观经济统计数据，分别以实际产出与实际单位劳动成本作为“缺口”代理变量，从实证层面考察了新凯恩斯菲利普斯曲线在我国的适当性问题。三是基于向量自回归（VAR）分析法。GMM存在着一些广受诟病的缺陷，比如小样本问题、过度识别与弱识别问题、对于工具变量的选择过于敏感等问题。由此李振和杨晓光（2007）采用VAR方法，利用1994年到2005年的季度数据，对中国经济的新凯恩斯菲利普斯曲线进行了估计和检验，从而有效地绕开了我国数据小样本尤为突出和弱识别等问题，同时充分考虑了解释变量的生成过程及其与被解释变量之间的相互关系，但他们的分析尚可深入，特别是尚未用脉冲函数分析变量之间的相互动态关系。

本文在借鉴前人研究成果的基础上又有所创新。首先，在中国的NKPC中加入了供给冲击变量即房地产价格，重新构建了四因素的新凯恩斯主义菲利普斯曲线理论模型，使混合模型更加贴近中国目前的现状。其次，通过实证方法的比较，我们采用了向量自回归（VAR）法来分析新凯恩斯菲利普斯曲线四因素混合模型各变量之间的动态关系。这是由于多元线性回归模型解释的关系是同期的，其无视了滞后效应与变量间的渐变性而具有非动态性；VAR分析方法的另一个优点在于能够绕开GMM存在着小样本、弱识别等问题，因此建立VAR模型的优点在于它是泛理论的，包括CPI在内的各个变量都是内生变量，从而避免了主观判断设定模型的缺点。最后，本文采用了最新的统计数据和改进概率测度法来计量通胀预期变量并且运用脉冲函数分析了各个变量相互之间的影响程度。

三、新凯恩斯菲利普斯四因素混合理论模型推导

在以上对NKPC模型来龙去脉进行分析的基础上，下面进一步推导四因素混合型的新凯恩斯菲利普斯曲线方程。本文的模型假设同样基于Calvo（1983）的交错定价模型：每一个离散时刻，厂商以概率1-α重新调整所生产商品的价格，其他厂商以概率α保持价格不变。则经济中的总价格水平 等于上一期价格水平和新调整价格水平的加权平均和，即：

（1）

新调整价格的厂商又可分为两类：一是按照“食指法则”即前向预期调整价格的厂商，在t时内设定的新价格为 ，其所占权重为w；二是按照“拇指法则”即后向预期调整价格的厂商，在t时内新设定的价格为 ，所占比例为w。厂商就会等于两类厂商所设定价格的加权平均和：

（2）

再假设前向型厂商受到的供给冲击为房地产价格bSt，令供给冲击后的总名义边际成本等于实际边际成本、价格与房地产供给冲击之和，并且房地产供给冲击对于总名义成本的作用权重为 ，即有：

（3）

以上变量都是以对数形式表示的偏离平衡增长率的百分比，其中tmcnt+k为边际成本的对数。前向型厂商按照（Gall和Gertler，1999；Calvo，1983）每一期最优地设定新价格，为第t期厂商调整到的最优价格，其设定原则为所贴现的预期利润最大化。

（4）

其中β为主观贴现因子， 为t+k时不存在价格粘性的最优设定价格，再求所使用的厂商实际边际成本对稳态下边际成本的偏离即： ，为了简化令u=0，并代入（4）式可得到前向型厂商最优重置价格：

（5）

再将（3）式代入（5）式：

（6）

显而易见，后向型厂商的价格通常是按照适应性预期形成，因而可为：

（7）

其中πt-1=Pt-1-Pt-2是环比通胀率，再由（1）式变形可得到：

（8）

将（2）式代入（8）式可得：

（9）

再将前向型和后向型厂商预期价格即（6）（7）分别代入（9）式，经过一系列较为烦琐的数学推导，则可得到基于边际成本的混合四因素NKPC模型：

πt=λdmct+λfEtπt+1+λbπt-1+λSbSt （10）

λd、λf、λb、λs分别为边际成本、前向型预期价格、后向型预期价格和房地产价格供给冲击四变量的相应系数，其中：

λd=（1-α）（1-ω）（1-αβ）φ-1

λf=βαφ-1

λb=ωφ-1

λs=（1-α）（1-ω）（1-αβ） φ-1

令φ=α+ω（αβ+1-α）

同时，可以证明实际边际成本与产出缺口存在线性关系：mct=yt，yt为GDP偏离稳态的百分比。将此比例关系代入模型（10）得到基于产出缺口的新凯恩斯菲利普斯曲线四因素混合模型：

πt=λdyt+λfEtπt+1+λbπt-1+λSbSt （11）

四、变量与数据处理

本文需要通货膨胀率、单位劳动成本、产出缺口、商品房价格、通胀预期和通胀惯性等中国季度数据。囿于统计数据，本文时间跨度为1999年第四季度至2014年第一季度。不采用年度数据是因为本模型时间跨度比较长，无法克服卢卡斯批判即政策环境和模型结构的变化导致参数估计的失灵，而且年度数据也会影响新凯恩斯菲利普斯曲线混合模型关于微观基础和名义黏性的假设，因此不宜采用。月度数据也不是最佳选择，因为月度数据存在较大的季节性波动，并且频率过高，会导致计量回归方程不稳定。通胀预期数据来源于中国人民银行，其余数据来自中国国家统计局网站和各期的《中国经济景气月报》。

（一）实际通货膨胀率（πt）

采用我国居民消费价格指数月度环比数据来度量中国的通货膨胀率。由于中国人民银行问卷调查的季度时间跨度不是自然季度，而是上年的12月至当年2月为第一季度，3月至5月为第二季度，依此类推。为了数据的统一性和模型的有效性，实际通货膨胀的季度数据也要调整为与人行问卷相应的非自然季度数据。本文将居民消费价格指数的月度同比指数转换成月度环比数据，并用Eviews6.0软件对季度CPI环比进行季节性调整后，得到实际通货膨胀率记做pt。图1描绘了1999年第4季度至2014年第1季度实际通货膨胀率的走势。横轴数据的单位是季度。

图1 1999年第4季度-2014年第1季度的实际通货膨胀率

（二）通货膨胀惯性（πt-1）

如前文所述，通胀惯性是按照“拇指法则”即后向型调整价格的厂商，通常是按照适应性预期形成，其特点是总是慢一期。因此统计指标直接采用滞后一期的实际通货膨胀率数据。

（三）边际成本（mct）

边际成本指标囿于统计数据可以近似用单位劳动成本来作为代理变量，即用人均实际工资除以人均实际产出得到，也就是名义报酬除以名义产出。其中名义报酬采用《中国经济景气月报》中的“城镇单位就业人员劳动报酬”指标表示为WN；由于我国没有直接给出城镇GDP的统计数据，一种可行的办法是用全国的GDP减去非城镇的GDP，非城镇GDP的统计数据本文采用第一产业的GDP，数据均来自国家统计局给出的自然季度数据，一并将其调整为非自然季度的数据。

（四）产出缺口（yt）

产出缺口即实际GDP偏离潜在GDP的程度，用百分比来表示。其中潜在GDP测度主要有两种方法，即趋势分解法和经济结构估计法。本文选择趋势分解法即对实际GDP进行HP滤波处理即可得到潜在GDP。产出缺口即为对数实际GDP减去对数潜在GDP。同上将自然季度数据转化为月度数据，然后简单加权平均为非自然季度数据。

（五）供给冲击（bSt）

运用房地产价格来衡量供给冲击，因为该数据在我国属于长期投资并未包含在消费价格指数CPI统计样本中，却对通货膨胀影响很大。将《中国经济景气月报》中“商品房销售总额”除以“商品房销售面积”得到每月商品房价格，然后按照中国人民银行的非自然季度数加权平均推算出每个季度的价格，再取季度价格序列的对数差分得到季度价格的变化率。

（六）通货膨胀预期（Etπt+1）

根据中国人民银行历年《居民储蓄问卷调查系统》数据，分别运用差额统计法（BAL）（肖争艳、陈彦斌，2004），概率法（C-P）和改进概率法（CPM）（张蓓，2009）三种不同的方法，来构建预期通胀率的最佳量化指标。首先，根据以上三种方法分别计算出变量数据系列。其中改进概率法需要先确定参数a的值，我们分别设定了a=0.5和a=1.5，然后使用EVIEW6.0软件对以上数据进行测算，得到了四种不同的预期通胀变量数据序列记 、 、 和 。其次，对四种预期通胀率测算方法进行比较与遴选，分别计算出它们的MAE、RMSE和TUI，并用来度量实际通胀率与预期通胀率之间的偏差，数值越小则表示偏差越小（预测性能越好）。

从表1中可以看出，在改进概率法第二种情形（a=0.015）下，预期通胀率的三种预测性能指标值都是最小的，说明预期通胀率与实际通胀率之间的偏差最小。因此在下文的实证研究中，我们就采用这种预期通胀率，即=pεt4。

表1 四种计算方法下的预期通货膨胀率比较

预测指标 差额法（BAL） 概率法（C-P） 改进概率法（a=0.005） 改进概率法（a=0.015）

MAE 0.0054 0.0053 0.0055 0.0050

RMSE 0.0071 0.0069 0.0072 0.0065

TUI 0.6758 0.6657 0.6991 0.6278

五、实证分析

我们利用Eviews6.0来进行实证分析。本文使用的数据都是时间序列数据，软件首先对数据进行平稳性检验，然后运用通过检验的数据建立向量自回归模型，并且进行格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数分析以及方差分解等一系列实证。

（一）平稳性检验

建立动态计量模型要求数据序列是平稳的，因此需要对得到的变量数据进行平稳性检验。对各经济时间序列数据分别采用ADF检验法，检验结果从表2中可知，由于之前对变量原始数据进行了取对数差分处理，因此所有的变量在5%的显著性水平下都是平稳的，平稳序列可以不用再做协整而直接用来构建VAR计量。

表2单位根检验

变量 ADF统计量 5%临界值 结论

（通货膨胀率）

-3.854564 -2.919952 平稳

（边际成本）

-5.214721 -2.916566 平稳

（产出缺口）

-4.976245 -2.961649 平稳

（通胀预期）

-3.209028 -2.916566 平稳

（通胀惯性）

-3.928747 -2.919952 平稳

（供给冲击）

-7.802998 -2.917650 平稳

（二）选择最优滞后期

将产出缺口、通胀预期、通胀惯性和供给冲击作为内生变量，常数C作为外生变量建立无约束VAR模型。在VAR模型中解释变量的最大滞后阶数，若选择得太小会使残差值产生自相关，并且导致参数估计的非一致性；而最大滞后阶数选择过大又会导致自由度严重降低，影响模型参数的有效性。因此，本文根据LR、AIC、SC和HQ准则判定VAR最优滞后阶数，测算结果如表3所示：在LR准则、AIC准则和HQ准则下选择的最优滞后阶数为8阶，而在SC准则下最优滞后期选择为6阶，我们按照大多数原则，暂设定为VAR（8）模型。

表3最优滞后期选择

LR准则 AIC准则 SC准则 HQ准则

选择的最优滞后阶数 8 8 8 6

对应统计量值 64.56 -22.27 -20.56 -21.49

再从图2可以看出，对模型整体进行平稳性检验得出特征方程的根都在单位圆内，说明VAR（8）模型结构稳定，因此VAR模型的滞后期我们选定为8阶。

图2 VAR模型特征方程的特征根

（三）格兰杰因果关系检验

由于通胀惯性本身就是通货膨胀的滞后变量，因此我们只要分别对实际通胀、边际成本、产出缺口、预期通胀和供给冲击各变量进行格兰杰因果关系检验，结果见表4。mct方程的检验结果表明，在显著性水平10%下，实际通胀和边际成本都不能拒绝原假设，即肯定了二者之间都不是彼此的格兰杰原因，说明我国边际成本和实际通胀之间的相互影响是不显著的。 yt和Etπt+1方程的检验结果表明，在显著性水平10%下，原假设都是小概率事件，可以忽略不计，因此实际通货膨胀与产出缺口之间互为格兰杰原因；实际通胀与预期通胀之间也互为格兰杰原因。bSt方程的检验结果表明，在显著性水平10%下，都拒绝了原假设，说明我国房地产供给冲击与实际通胀之间互为格兰杰原因。

表4格兰杰因果关系检验

原假设 F统计量 P值 结论

方程

不是 的格兰杰原因

0.92670 0.4028 不是格兰杰原因

不是 的格兰杰原因

0.56420 0.5725 不是格兰杰原因

方程

不是 的格兰杰原因

2.39567 0.0031 是格兰杰原因

不是 的格兰杰原因

1.94578 0.0001 是格兰杰原因

方程

不是 的格兰杰原因

1.25020 0.0087 是格兰杰原因

不是 的格兰杰原因

3.17004 0.0009 是格兰杰原因

方程

不是 的格兰杰原因

0.64749 0.0569 是格兰杰原因

不是 的格兰杰原因

0.16461 0.0864 是格兰杰原因

（四）建立向量自回归模型（VAR）

根据格兰杰因果关系检验得出，估计超额需求中产出缺口与边际成本两个指标，因为边际成本mct与πt之间不存在格兰杰因果关系，因此本文选用产出缺口yt作为衡量超额需求的指标来构建模型。

（12）

由于模型篇幅太长，我们将中间的过渡部分采用省略号。模型的检验结果表明：各子方程通胀惯性、产出缺口、通胀预期和供给冲击的拟合优度分别为0.955226、0.869780、0.995158和0.882111，都较高，其中通胀预期最高，说明通胀预期对实际通胀的影响程度最大，其他变量对实际通胀的影响程度依次为通胀惯性、房地产价格和产出缺口；同时我们还发现，以上变量只有在滞后8期时拟合优度才最高，表明影响我国以上变量的“时滞”较长，政策效应缓慢，其中最有现实说服力的就是房地产价格。另外各个子方程残差平方和都较小，AICS和SC也同样较小。VAR系统整体的决定性残差为2.10E-16，调整最大似然值为580.6513，AIC值为-19.83590，SC值为-17.79125，由此VAR模型的子方程和整体的估计结果都通过检验且比较理想。

（五）脉冲响应函数分析

脉冲响应函数用于衡量随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前或未来取值的影响程度，通过扰动项的轨迹可以看出其影响力是如何传播到其他所有变量的过程。根据估计出的VAR结果作脉冲响应函数分析得到图3。实线表示脉冲响应函数，虚线表示响应函数加上或减去两倍标准差的置信带。

1.产出缺口与实际通货膨胀的相互脉冲响应分析

图（a）反映了产出缺口对来自当前通胀率一个标准差冲击的脉冲响应。产出缺口开始为0.5%，后逐步上升，到第3期达到最大，接近1%，冲击作用力随时间的推移而逐渐衰减为负向。图（b）反映了通胀率对来自产出缺口的一个标准差冲击的脉冲响应。从零开始然后上下波动直到第10期才完全消失。说明产出缺口与通货膨胀相互影响并不大，但持续时间较长。

2.实际通货膨胀与通胀预期的相互脉冲响应分析

图（c）反映了通胀预期对来自通胀率的一个标准差冲击的脉冲响应。冲击开始为最大0.1%，然后迅速减小为负向直到第8期达到最大，为-0.1%并持续时间很长。图（d）反映了实际通胀率对来自通胀预期的一个标准差冲击的脉冲响应。冲击开始为零，随后作用力迅速增强，到第2期最大值0.25%，再逐渐向下波动到第6期，达到最大负值为-0.4%。这说明通胀预期具有自我实现、波幅较大的特征。

3.实际通货膨胀与供给冲击的相互脉冲响应分析

图（e）反映了供给冲击对来自实际通胀率的一个标准差冲击的脉冲响应。标准差冲击刚开始较大，为0.1%，之后在零附近上下微弱波动。图（f）反映了通胀率对来自房地产价格一个标准差冲击的脉冲响应。第1到第6期都是负向的，且在第5期达到最大值 -0.3%，在第6期冲击减为零后均为正向的，且在第8期达到最大0.35%。表明房地产价格对通胀率的影响较大并且具有一定的滞后性。

4.实际通胀率对来自通胀惯性冲击的脉冲响应分析

图（g）显示过去的通胀率对现在的通胀率的影响，刚开始是正向的并在第3期达到最大值0.3%，从第4期开始影响转为负向，在5-8期维持在 -0.25% 的影响水平并逐渐减弱。说明实际通胀自身具有惯性与波动性。

图3 VAR模型的脉冲响应函数分析

（六）方差分解

方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击力的权重。下面在脉冲响应函数的基础上进一步分析通胀预期、边际成本、供给冲击以及通胀惯性对实际通胀率的影响。

由图4可知，中国NKPC四因素模型在不考虑通胀率自身贡献率的情况下，通胀预期对实际通胀率的影响最为显著，房地产价格供给冲击次之，产出缺口第三。

图4 VAR模型的方差分解分析

六、主要结论与政策建议

（一）主要结论

在借鉴前人研究成果的基础上，本文引入房地产价格作为供给冲击变量，利用最新的统计数据与向量自回归（VAR）法，重新构建并实证了中国新凯恩斯菲利普斯四因素混合模型，分析得出以下基本结论：

第一，通过比较与遴选采用了最优的改进概率法（a=0.015）来测度中国的通货膨胀预期，得到的预期通胀和实际通胀走势大致相同且较为平稳。

第二，在NKPC四因素模型中，通胀预期、通胀惯性、房地产价格和产出缺口都同通货膨胀之间存在着相互影响。通胀预期对实际通胀的影响不仅程度最大，而且持续时间最长。现实经济生活中，一方面，人们通胀预期的形成会使得他们加快将货币资产转化为消费品与实物资产，形成需求拉上型通货膨胀；另一方面，通胀预期也会使得工资和利润有不断上升的趋势，进而形成成本推进型通货膨胀。这正说明通胀预期具有自我实现、波动性较大和逐步衰减的特征。

第三，房地产供给冲击和通货膨胀之间的相互影响是比较显著的。在我国的价格统计口径中，房地产价格是不包含在CPI的统计样本中的，但它对我国城乡居民消费价格和厂商的生产成本影响很大。同时，我国房地产价格对通胀及其他变量影响的“时滞”较长，政策作用效应缓慢。

第四，实际通货膨胀自身具有惯性与波动性。其中通胀惯性影响较大，说明我国公众的通胀预期基本上还是一种不断接近现实通胀的学习型、适应性的非完全理性预期。另外，边际成本和通货膨胀之间的相互影响不显著，产出缺口与通货膨胀相互影响并不大但持续时间较长。

（二）政策建议

本文结论具有较强的宏观经济政策含义。鉴于中国通胀预期具有自我实现、波动性较大等特征，我们提出如下政策建议：

1.加强通胀预期管理，提高货币政策的公信力与执行的透明度

货币政策的有效性很大程度上取决于中央银行承诺的可信程度，即公众是否相信中央银行的行动和其公布的目标是一致的。央行应根据宏观经济形势的变化，及时向公众提供货币政策及操作意图的相关信息。同时，央行有责任教育公众理解并参与政策制定过程，可以通过发表货币政策报告、年度报告、统计公告、通胀数据及数据采集等方式“锚定”公众的通货膨胀预期。

2.转变经济增长方式，提高宏观经济增长质量

经济增长方式要由政府投资拉动型为主导，真正转向市场内生增长型为主导，这就需要通过民间投资有效启动来实现。要在进一步深化改革、简政放权的基础上，逐步形成经济增长由“政府投资”的单引擎拉动，向“政府投资+民间投资”的双引擎驱动转变，真正实现政府宏观政策稳健、社会保障托底、微观经济放活的战略目标。

3.加强对通货膨胀的调控，熨平经济周期性波动

由于我国居民的通胀预期是一种适应性的有限理性预期，为此，货币当局应采取措施有效地控制实际通货膨胀，维持社会经济的稳定持续健康发展。要克服通货膨胀的高惯性与熨平经济增长的周期性波动，央行要明确货币政策操作导向，继续实施稳健的货币政策与积极的财政政策。可实施通货膨胀目标制，就是中央银行事先明确宣布一个具体数值的通货膨胀率，中央银行的货币政策操作就在于确保物价水平的上涨率保持在它宣布的目标范围内，使经济运行保持在一个稳定且持续增长的理想状态上。

4.要加大“供给侧”的改革力度，继续房地产市场调控和稳定房价

“供需错位”已成我国经济持续增长的最大路障。以房地产为例，近年来，扶持楼市以稳定经济并为改革腾挪空间的政策，如退出限制性政策、提高需求杠杆、降低购房成本、保障房货币化等，基本围绕“需求侧”展开。用住建部官员的话来说，能出的政策已出尽了。但楼市始终没能“去库存”，而楼市有效需求，特别城市新移民、外来人群“住房难”问题又亟待解决。侧重“需求侧”的楼市政策空间收窄，改善“供给侧”成了新的选择。楼市“供给侧”的政策改善要侧重两个层面：一是加快户籍制度改革，释放楼市有效需求；二是建立住宅政策性银行，提升外来人口“市民化”后的住房支付能力。总之，要长期关注与持续有效地调控房地产价格，加大保障性公租房的供给力度，逐步改善和保障民生，降低房地产供给冲击对通货膨胀的影响等。

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Studies on the New Keynesian Hybrid Phillips Curve of China：

Based on the Statistic Data of The Peoples Bank of China from 1999 to 2014

Huang Zhengxin and Huang Yu

（School of Finance Guangdong University of Finance and economics）

Abstract：This paper creates a New Keynesian Hybrid Phillips Curve containing four factors of China by introducing the real property price as supply shocks. The research shows that in the NKPC model， there is a mutual influence among inflation expectation， inflation inertia， supply shocks， GDP gap and inflation. The influence of inflation expectation is the largest and longest. Real estate prices impact on inflation is significant， and the effect of policies slow long time lag. Inflation itself has the inertia and fluctuation .The influence between GDP gap and inflation is not very large but has the long duration. The influence between marginal cost and inflation is not significant.

Key Words：The new Keynes doctrine； Phillips mixture model； Inflation Expectation； Inflation

■责任编辑 汪晓清