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菲利普斯曲线在中国的实证研究

2016-04-11刘梦佳

市场研究 2016年8期
关键词:菲利普斯失业率回归方程

◇刘梦佳

菲利普斯曲线在中国的实证研究

◇刘梦佳

我国的金融体制能否运用西方菲利普斯曲线进行实证研究,国内学者有着不一样的观点。本文据1979年到2013年之间的失业率和通货膨胀率来拟合菲利普斯曲线,对我国的宏观经济数据进行实证分析与研究,探索菲利普斯曲线在中国是否存在。

菲利普斯曲线;失业率;通货膨胀率

10.13999/j.cnki.scyj.2016.08.014

一、引言

在宏观经济学中有一个非常重要的曲线,那就是菲利普斯曲线。1958年,著名经济学家在冥思苦想货币工资变化率与失业率之间的关系,偶然发现两者之间存在着负向关系。虽然这一偶然的结论对于当时的菲利普斯本人来说并不十分重要,但是却对宏观经济学今后的发展起着举足轻重的地位。菲利普斯曲线在此后的几十年间一直受到许多经济学家的广泛关注,并对其理论进行深入的探索与研究,将其发展成为一套成熟的理论。这样的发展使得菲利普斯曲线从起初只能简单地描述失业率与工资变化率之间的关系,到现在可以分析失业率与通胀率之间的关系,在经济学家分析国家宏观经济时,常运用这一曲线来表示国家的经济情况,并参考此曲线制定有关的国家经济政策和重大决定。

菲利普斯曲线以失业率、通货膨胀率为描述对象,描绘了两者与经济发展之间的关系。通常曲线的走势是从高处向右下方下降,其所表达的经济意义就是:在经济状况属于发展向上势头的时候,有工作的人数就会上升,即没工作人所占的概率就会降低,那么随之而来的就会使国家经济的通胀率提高;反过来,当经济状况不理想的时候,没有工作的人数就会增加,其所占比例也会增加,但是通胀率则会降低。这一现象表示,在国家经济中,失业率和通胀率不会出现同涨同跌的情况,所以在面对复杂的经济形势,应妥善处理两者之间的关系,尽量在之间找到一个平衡点。

我国当前经济形势较为特殊,菲利普斯曲线在中国经济大背景下是否同样适用,能否利用这一理论分析我国当前经济形势,并提出意见与建议,本文就这一问题进行实证分析与研究。

二、文献综述

中国现今发展势头正旺,国内的经济状况也越来越好。但随之出现的失业与通胀问题同样令人担忧,学者们也在思考能否通过运用菲利普斯曲线实证研究解决我国的经济问题。因此学者们在这一领域也有许多建树。

对于菲利普斯曲线是否适用于中国经济,国内学者们存在两者观点,第一种观点就是菲利普斯曲线能用于研究中国经济,并适用于中国经济的特殊形式。刘树成在其著作《论中国的菲利普斯曲线》中就表明了这一观点。同样的,在《菲利普斯曲线与我国现阶段的货币政策目标》一文中,范从来也认可这一想法,并基于此做出了实证分析,证明了在中国经济环境的大背景下,这一特殊的宏观经济曲线是存在的。当然,第二种观点就是认为菲利普斯曲线不适用于中国。左大培在《围绕着通货膨胀的“替换”作用的经济学争论》一文中提出了自己看法,认为在中国通胀率与失业率并不存在直接的负向关系,两者之间并不能互相产生影响。

栗树和在《经济增长、货币供应与价格水平——建国以来我国物价总水平变动》一文中以我国建国以来的通胀率和失业率数据为研究对象进行实证研究。结果发现,我国的Phillips曲线在20世纪53年到85年先后呈现了三个不同的进程。第一部分的走势是倾斜着升高,第二部分的走势是曲线的斜率在正负之间轮流替换,第三部分的走势是倾斜着降低。《1979~2000年我国菲利普斯曲线的实证研究》中,张焕明创造性地将经济增长率加入到Phillips曲线模型之中,并做出实证研究。研究结果表明这样能对我国的经济形势进行更好的拟合,是我国学者基于本国国情对Phillips曲线模型进行的一次成功改进。

三、菲利普斯曲线的几种形式

作为用来描述与解释通货膨胀率与失业率之间替代关系的菲利普斯曲线πt=θπt-1+(μ+z)-αut,经历了时代的演变,在众多研究者和学者的研究和分析下,菲利普斯曲线主要包括以下三种类型。

1.第一类菲利普斯曲线

在早期,菲利普斯三人在1960年首次发现了失业人口所占比率和通胀率的相互影响,他们三人依据美国历史数据得到,平均通货膨胀率在他们检验的大部分时间里接近于零,由于过去的年平均通货膨胀率等于零,因此他们预期下一年的通货膨胀率也等于零是合理的,所以有曲线中的πtε=0,即预期通货膨胀是零。因此得到θ=0,得到πt=(μ+z)-αut,这就是我们所得到的表示通货膨胀率和失业率之间相对关系的原始的Phillips曲线。

2.第二类菲利普斯曲线

随着经济理论的进一步发展,由于美国受到石油价格上涨的两次打击,研究者们发现失业率和通货膨胀之间不再适用原始的菲利普斯曲线关系,而去年的年平均通货膨胀率对现年的通货膨胀率是有影响的,且他们之间的影响是正向的。即第一类菲利普斯曲线变成了πt=θπt-1+(μ+z)-αut。

3.第三类菲利普斯曲线

当通货膨胀变得更加持久的时候,工人和企业开始改变他们形成预期的方式。他们开始假定如果去年的通货膨胀较大,那么同样的在第二年也可能是偏大。影响参数、去年的通胀率对今年的预期通胀率的影响开始稳步增加。证据表明,到20世纪70年代,人们通过预期今年的通货膨胀率与去年相等来形成预期,换句话说,θ现在等于1,然后变换形式后可得新的曲线πt-πt-1=(μ+z)-αut,这个就是称为附加预期的菲利普斯曲线。

四、实证研究

本文数据来源于《2014年中国统计年鉴》的1979年到2013年的我国的失业率和通胀率,其中通胀率基于居民消费物价指数的增长率。文中的计量分析结果均通过Eviews软件。

1.描述性统计分析

对通胀率进行简单的描述分析,得出在20世纪我国的通胀率变化幅度比较大,且数值一直都大于零。2000年之后,通胀率的变化程度不是很大,较为平缓。在1994年时曲线出现了最高点,达到了25.01;而在1999年时出现了最低点,值为-1.29。

对失业率进行简单的描述分析,可以了解到,1985年之前我国的失业人数快速的减少,1985年的失业率是1979年到2013年之间35年中失业率最低的一年。1985年之后我国的失业率一直处在缓慢上升的状态,1997年到2000年失业率维持不变,2000年到2003年失业率上升得最快,之后减少一些后随之增加,2009年时到达最高点,2010年之后失业率趋于平稳状态。

做出失业率与通货膨胀率的相关趋势,可以看出,失业人口数相对较少时,通胀率相对较大;失业人口数比较多的时候,通胀率相对较少。由此我们可以认为,中国1979~2013年之间的失业率与通货膨胀率的变化呈现负相关。

2.三种状态下的Phillips曲线拟合分析

(1)预期通货膨胀率为零的Phillips曲线

当θ等于0时,Phillips曲线的数学模型变为:πt=(μ+z)-αut。

我们从软件运行分析结果中可以得出,两者之间的关系系数为0.197471,说明失业率与通货膨胀率之间具有一定的线性相关性,且由于系数为-3.02,所以两者存在负相关。方程也通过了显著性检验,P值0.007486<0.05,且方程中所有参数都通过了显著性检验。从而可以得到在θ等于0的条件下的Phillips曲线:πt=15.66319-3.028528 μt。

(2)受预期通货膨胀率影响的Phillips曲线

当θ大于0时,Phillips曲线的数学模型变为:πt=θπt-1+ (μ+z)-αut。

从软件运行分析结果中可以得出,相关系数为0.464668,说明失业率与当期和前期通货膨胀率之间具有一定的线性相关性,且为负相关。且方程通过显著性检验,P值为0.000062<0.05,说明方程拟合效果显著。对回归方程中的参数进行显著性检验,P值为0.0004<0.05,P(u)=0.1056,说明在存在滞后期通货膨胀率的回归方程中,失业率对通货膨胀率的影响不显著。

在θ大于0的条件下的Phillips曲线:πt=0.557629πt-1+8.176976-1.730233ut

其拟合优度不显著,只有0.46,有待进一步验证。

(3)θ为1时的Phillips曲线

当θ等于1时,Phillips曲线的数学模型变为:πt-πt-1=(μ+z)-αut

从软件运行分析结果可得到回归方程为:

πt-πt-1=1.746546-0.530588ut

我们从R2得出该回归方程不显著,且对于回归参数的检验也是不显著的,由此可以说明对于中国历年的通货膨胀率与失业率来说,此类型的Phillips曲线不太适用于中国的经济状态。

(4)Phillips曲线与自然失业率的关系

出现自然失业率时,实际失业率和自然失业率两者之间的差异可以影响通胀率的变化情况。当实际失业人口数大于自然失业人口数时,通胀率会减少;若两者关系相反,则通胀率会增加。

五、结语

依据中国1979年至2013年的通货膨胀率与失业率的数据,我们将其运用到phillips曲线中进行拟合,对其进行探索思考,从回归角度我们发现phillips曲线在我国一定程度上也是可以适用,即通货膨胀率和失业率之间的相互影响关系是负向的,但是也存在不适用性。这两者之间具体产生怎样的相互影响是很复杂的,国际上每个国家的情况不尽相同,对这一西方经典理论完全照搬照套是不可取的,应该具体问题具体分析。如何从菲利普斯曲线中找到适合中国国情的关系理论还需进一步探索研究。

[1]刘树成.论中国的菲利普斯曲线[J].管理世界,1991(06).

[2]陈学彬.对我国经济运行中的菲利普斯曲线关系和通胀预期的实证分析[J].财经研究,1996(08).

[3]张焕明.1979~2000年我国菲利普斯曲线的实证研究[J].管理科学,2003(02).

(作者单位:江西财经大学统计学院)

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