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菲利普斯曲線在中國的實證研究
——以北京和上海為例

2016-07-12 07:38:04孫若塵
中國市場 2016年46期
關鍵詞:經濟模型

孫若塵

(北京航空航天大學 人文與社會科學學院,北京 100191)

菲利普斯曲線在中國的實證研究
——以北京和上海為例

孫若塵

(北京航空航天大學 人文與社會科學學院,北京 100191)

菲利普斯曲線在經濟學界一直受到異乎尋常的重視,經濟增長率與物價上漲率、失業率與物價上漲率的關系,是各國政府在實施宏觀調控中不可忽視的兩大重要關系。中國作為一個發展中國家,增長和發展是我們的主要任務,面對正處于經濟轉軌時期的我國經濟,經濟增長、物價和失業也是我國經濟發展必須協調的三個重要因素。北京和上海作為中國經濟發展的先鋒軍,菲利普斯曲線在中國的實證研究中具有代表性的意義,因此,文章以北京和上海兩個城市為例,對菲利普斯曲線在中國的應用做出實證分析,驗證這一曲線是否符合中國實際經濟的發展,并探究其對我國經濟的可持續發展的啟示。

菲利普斯曲線;經濟增長;就業;通貨膨脹

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.46.024

面對正處于經濟轉軌時期的我國經濟,經濟增長、物價和失業也是我國經濟發展必須協調的三個重要因素。作為短期宏觀經濟運行中的兩個主要問題:失業和物價,于是與經濟增長一道,再次成為經濟理論爭論的焦點,貨幣政策調控的重點。目前的文獻大多是根據中國整體情況或中國某一地區進行菲利普斯實證研究,[1][2][3]而沒有考慮中國的地區經濟差異性。本文主要討論近20年來菲利普斯曲線在北京和上海兩個地區的研究,考慮到數據的時效性,選取了近20年來三個地區的經濟數據。所有的數據均來自國家統計局1995年至2014年統計年鑒中和金融資訊軟件。

1 原始的菲利普斯曲線在北京和上海的適用性分析

原始的菲利普斯曲線模型為:Yt=β1+β2Xt+u

通過使用北京的數據,對當期的通貨膨脹率Yt和當期的失業率Xt回歸結果為:=9.1259-4.6283。通過使用上海的數據,對當期的通貨膨脹率Yt和當期的失業率Xt回歸結果為=14.9918-3.0432。

從總體來看,北京、上海的通貨膨脹率和失業率的負相關關系都是成立的。但R-squared不顯著,給定α=5%,即5%的上下界,查表可得臨界值dL=1.20,du=1.41,“北上廣”的三組DW值都處于(0,dL)區間,說明存在正相關,說明模型擬合得不好,解釋性不強。

2 引入GDP增長率的菲利普斯曲線在北京和上海的適用性分析

由于原始模型解釋性欠佳,在此我們引入另一個解釋變量:GDP增長率。模型為:

Yt=β1+β2Xt+β3Gt+u

2.1 研究北京地區的通脹率與失業率、GDP增長率

對當期的通貨膨脹率Yt和當期的失業率Xt以及GDP增長率Gt回歸結果得回歸方程:=9.5011-4.5995 Xt-0.0391Gt

這里依舊計算出北京的通貨膨脹率和失業率的負相關關系都是成立的,然而通過計算得出GDP增長率與通貨膨脹率也呈負相關,這與菲利普斯曲線理論相悖,根據數據可以判斷可能存在多重共線性。模型從整體上看通貨膨脹率與解釋變量之間線性關系不顯著。另外,R-squared=0.2595較小,模型擬合程度不高。綜上原因說明該模型對于北京通脹率解釋度不高,因此在后面會引入附加預期的菲利普斯模型。

2.2 研究上海地區的通脹率與失業率、GDP增長率

對當期的通貨膨脹率Yt和當期的失業率Xt以及GDP增長率Gt回歸結果得回歸方程:=8.7866-2.8589 Xt+ 0.5059Gt。

這里根據自變量系數可以看出上海的通貨膨脹率和失業率的負相關關系都是成立的,GDP增長率與通貨膨脹率的正相關關系也是成立的。然而根據DW∈(0,dL)存在正自相關,R-squared=0.3577擬合程度不高,說明該模型的解釋度仍舊不高,后面同樣需引入預期通貨膨脹模型。

3 附加預期的菲利普斯曲線在中國的適用性分析

其模型為:Yt=β1+β2Yt-1+β3X+u

其中,Yt是當期的通貨膨脹率,Yt-1是滯后一期的通貨膨脹率,Xt是當期的失業率。

3.1 研究北京地區附加預期的菲利普斯模型

3.2 研究上海地區附加預期的菲利普斯模型

4 菲利普斯-奧肯曲線在中國的適用性分析

菲利普斯-奧肯曲線模型為:Yt=β1+β2Gt+β3Yt-1+u

4.1 北京菲利普斯-奧肯模型

為了檢查異方差性,我們使用Breusch-Pagan檢驗。結果表明,在置信水平α=0.05水平下,因為Prob.F(2,16)=0.7425。因此不能拒絕原假設,不存在異方差。

由于模型中含有滯后被解釋變量,如果用DW法則DW值總是趨近于2,即在一階自回歸中,當隨機擾動項存在自相關時,DW檢驗傾向于得出非自相關的結論。所以采用德賓-h檢驗,結果表明不具有自相關關系。

雖然通過了自相關和異方差的檢驗,但該方程明顯具有多重共線性。因此,菲利普斯-奧肯模型是不能解釋北京通貨膨脹率的。

4.2 上海菲利普斯-奧肯模型

在進行多重共線性檢驗時我們發現,兩解釋變量系數相關系數低,所以不存在嚴重的多重共線性。經過Breusch-Pagan檢驗,我們發現不存在異方差。

為了檢驗是否存在自相關檢驗,我們采用德賓-h檢驗,結果顯示,h=-0.7063041<1.96,所以不能拒絕原假設,所以最終模型為=0.8389+0.0437G t+0.3369

從這個模型中可以看出通貨膨脹率和GDP增長率與通貨膨脹滯后一期呈正相關關系,符合菲利普斯-奧肯模型的經濟意義。并且通過了多重共線性、自相關、異方差的檢驗。且決定系數接近0.5,與之前的模型相比,擬合度較好。

因此在對上海地區進行經濟分析時,菲利普斯奧肯模型更有解釋意義。

對北京和上海的菲利普斯-奧肯模型的檢驗中發現北京通貨膨脹率和GDP增長率呈負相關關系是不符合菲利普斯經濟意義的。上海的經濟數據更加符合菲利普斯-奧肯模型。

政策建議如下內容:

第一,不宜套用傳統菲利普斯曲線及政策導向治理我國通脹與失業。我國通脹非完全由工資成本增長率推動,失業率和通脹率無穩定負相關關系下,可通過促進由技術創新引致的集約式經濟增長、優化產業結構、增加政府適當投入等綜合治理措施,以控制通脹和失業壓力。具體講,保持經濟適度快速增長,在勞動生產增長率超過工資成本增長率條件下,能抑制工資成本推進型通脹和由供不應求引致的需求推動型通脹,而且集約式經濟增長本身具有減低生產成本、產品價格和通脹的趨勢。但是,這種經濟增長雖能隨生產規模擴大提供新增就業機會,但也會因產業結構升級或自動化程度提高等技術進步而對勞動力需求下降。

第二,注重滯后效應,遏制通貨膨脹。我們的研究發現,預期通貨率與前一期通貨膨脹率存在正相關關系,當期通貨膨脹率與失業率存在正相關關系,因此要解決失業難題就需要遏制通貨膨脹,同時注重滯后效應的影響。采用“松財政,緊貨幣”的政策組合,以擴張性財政政策來促進就業,刺激經濟增長,用緊縮性的貨幣政策控制通貨膨脹。為了打破低工資、低物價和高失業的經濟運行怪圈,我國在長期還是應該采取積極的財政政策和適度從寬的貨幣政策,以保持宏觀經濟政策的連續性與穩定性,更有利于促進經濟增長。同時,對于滯后效應,我們要解決好農業、能源、主要原材料等“瓶頸”制約。這樣,經濟的增長就不會帶動這些產業物價的大幅上升,有利于保持物價的穩定性。

[1]龐明川.長期的菲利普斯曲線與經濟周期[J].山東財政學院學報,1999(7).

[2]王政霞.菲利普斯曲線在中國經濟的適用性分析[J].廣西社會科學,2003(2).

[3]潘烽.菲利普斯曲線中國實證研究[D].南昌:江西財經大學,2006.

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