1979年-2013年我國菲利普斯曲線的實證研究

王佳玫

摘 要：菲利普斯曲線作為一種統計規律描述自其誕生便注定了其動態擬合通貨膨脹率及與之相關經濟變量關系的角色。本文以Eviews8.0為工具，運用中國1979年-2013年統計數據對中國失業率及通貨膨脹關系進行擬合，由此探討三類基本的菲利普斯曲線關系在中國是否存在，并對其重要政策含義作出簡要分析。

關鍵詞：通貨膨脹率失業率菲利普斯曲線

一、引言

從改革開放至今，中國的名義及實際GDP一直保持著較高的增長率，但伴隨的是我國經濟在各個發展時期也受到了來自通貨膨脹不同程度的影響。這是由貨幣當局行政控制紙幣本位制下法定不兌換貨幣發行所必可避免的一個體制性威脅（范愛軍等，2009）。采取何種措施有效地抑制通貨膨脹增速，將其控制在“通貨膨脹目標”范圍之內，一直是各國政府所謹慎實施而又為之頭疼的問題。至此，圍繞反映宏觀經濟決策的兩大基本而關鍵的變量——通貨膨脹率及失業率之間重要關系的菲利普斯曲線的爭論從未停止過。

菲利普斯曲線作為一種統計規律描述自其誕生便注定了其動態擬合通貨膨脹率及與之相關經濟變量關系的角色。對菲利普斯曲線的研究起源于對英、美等一些發達國家五六十年代失業率與貨幣工資變化率、物價上漲率及經濟增長率之間關系的研究，并隨著其研究對象的動態擴展及深化而逐步形成了一套較為完整的理論研究體系?；镜幕蚩煞Q之為傳統的菲利普斯曲線有三種表達方式，表明了三對經濟變量兩個反向和一個正向的交替關系。本文將采用中國數據實證研究三種不同形式的菲利普斯曲線，以求找出最貼近中國實際情況的形式，并得出相關的政策研究結論，為政府的政策制定提供些許參考。

二、中國菲利普斯曲線實證——數據及模型檢驗

（一）數據來源及說明

本文采用1979-2013的年度數據，樣本容量為35，其中所有指標以及指標計算過程中所用數據皆來自于2013年《中國統計年鑒》。在指標選擇方面，筆者選用CPI指數為度量指標衡量通貨膨脹率，原因在于理論界研究經驗表明在涉及民生問題是以CPI衡量的通貨膨脹率更為貼切（范愛軍等，2009）且整體波動更大些；選用城鎮登記失業率作為全國失業率的代替指標，這是由于我國尚未有完整的失業統計資料。

1.中國1979年-2013年失業率變化情況

如圖2.1展示了我國1979年-2013年失業率變動情況。從總體趨勢上看來，我國失業率水平自改革開放以來呈先降低后增長的態勢。1979年-1985年間，我國失業率經歷了一個快速下降的過程，從5.4%降到1.8%。此后，我國失業率便呈增長的趨勢，但失業率總體水平卻平穩地控制在4%以內。

2.中國1979-2013年通貨膨脹率變化情況

通貨膨脹率變化情況如圖2.2所示。觀察可發現，1979-2013年間我國通貨膨脹率經歷了較大波動，主要可分為三段：1979年-1997年，在此期間我國通貨率一直為正數且起伏很大；1998年-2003年，1998年我國在改革開放以來首次出現通貨緊縮現象，此后通貨膨脹率呈時正時負狀態，但整體波動不大，通貨膨脹率或通貨緊縮率都很低，居于1%-3%區間內；2004年-2013年，我國通貨膨脹率再次回到整體為正的水平，除2008年、2009年及2011年外，此時我國通貨膨脹率一直較穩定地維持在5%以內。由此可見，改革開放以來特別是進入21世紀后我國政府的通貨膨脹管理水平逐漸提高，經濟發展水平日趨平穩。

（二）計量模型檢驗及結果

1.平穩性檢驗

由于傳統的時間序列模型只能描述平穩時間序列的變化規律，為此，在時間系列模型的發展過程中，一個重要的特征是對統計均衡關系做某種形式的假設，其中一種非常重要的假設就是平穩性假設。而在實踐中遇到的經濟和金融數據大多是非平穩的時間序列，這警示我們，在運用時間序列數據進行回歸分析的時候，須先對各個變量的時間序列進行平穩性檢驗，并根據檢驗結果選擇建模方法。本文擬采用協整分析法對經濟變量的時間序列進行建模分析。首先，我們將先檢驗變量的序列平穩性。本文由于采集的樣本容量達35個，應滿足大樣本性質，故而筆者也將采用ADF單位根檢驗法分別對變量的時間序列進行平穩性檢驗。檢驗結果如下所示（見表2.2與表2.3）：

通過觀察圖2.1，我們可知我國失業率序列變化存在一定趨勢的，因此，我們在進行ADF檢驗前，需設定序列含有常數項和時間序列項。由水平檢驗結果可知，我國失業率序列的ADF值為-1.1999，伴隨概率為0.2061，在10%顯著性水平下接受原假設，即失業率序列是一個非平穩的序列。此時，我們通過對失業率序列進行一階差分，得到一階差分后的ADF值為-2.9201，伴隨概率為0.0048，在1%顯著性水平下拒絕原假設，表明我國失業率一階差分序列平穩。

對通貨膨脹率序列的處理同以上對失業率序列的步驟，需特別注意的是通過觀察通貨膨脹率序列，我們得出該序列不包含常數項和趨勢項。通過檢驗結果我們很容易得出結論：通貨膨脹一階差分序列平穩。

2.協整檢驗

在前文，我們通過檢驗得知我國1979年-2013年失業率時間序列和通貨膨脹率時間序列都是非平穩的，但是經過一階差分后，兩個變量序列都變為單整序列。但這還不能構成我們進行序列協整分析的充分條件，因為我們還無法保證這兩個序列的線性組合具有長期平衡或平穩的關系，而這一條件恰恰是運用協整分析法建模的基本出發點。為此，我們將運用基于回歸殘差的AEG檢驗法對兩個變量序列進行協整檢驗。該檢驗法主要分兩步：第一步，建立回歸方程；第二步，檢驗殘差序列的平穩性，即是否存在協整關系。

建立回歸方程。①基于“失業——工資”菲利普斯曲線的中國失業率與通貨膨脹率實證研究；②基于“失業——物價”菲利普斯曲線的中國失業率與通貨膨脹率實證研究，③基于“產出——物價”菲利普斯曲線的中國失業率與通貨膨脹率實證研究

單整性檢驗。檢驗一組變量之間是否存在協整關系等價于檢驗其回歸方的殘差序列是否是一個平穩序列。為判斷上述三個回歸方程的殘差序列是否平穩，我們將對前文所得到的三個回歸方程的殘差序列分別進行ADF檢驗，不含常數和時間趨勢，由SIC準則確定滯后階數。

（三）格蘭杰因果關系檢驗

在經濟分析中，常常要對經濟變量之間的因果關系作出判斷。在前文中，我們通過運用三種不同的菲利普斯曲線模型對1979年-2013年中國失業率及通貨膨脹率關系進行擬合，得到二者存在長期均衡的負相關關系。至此，我們可能還會進一步想象：我國失業率與通貨膨脹率之間是否存在因果關系呢？政府是否可以通過改變它們其中的一個指標的水平以實現另一個指標保持在“目標狀態”的目的呢？為此，我們采用格蘭杰因果檢驗方法檢驗1979年-2013年通貨膨脹率與失業率之間的因果關系。

三、結論與總結

本在基于西方學者給出的三種描述失業率與通貨膨脹關系的菲利普斯曲線運用中國1979年-2013年的真實數據進行實證分析。結果顯示我國總體上也存在菲利普斯曲線特征，即通貨膨脹和失業率之間存在負相關關系，這說明理論作為西方經典經濟理論，對我國具有很強的借鑒作用。但是我們應知道通貨膨脹率與失業率兩個指標作為影響宏觀經濟系統的基本變量，所涉及的關系極其復雜，而菲利普斯曲線只是揭示了通貨膨脹與失業率之間的一般關系，實際上，根據不同國家、不同時期、不同的經濟發展狀況，甚至是針對不同的政策研究目標，我們可以對菲利普斯曲線作出相應的變形，以更好地反映經濟發展實際，從而提高其政策輻射的靈敏性與準確度。此外，通過計量檢驗，我們還得到“城鎮失業率是通貨膨脹率的格蘭杰原因，而通貨膨脹率不是失業率的格蘭杰原因”這一重要結論。此項結果表明，通貨膨脹率與失業率之間并不如西方學者所總結的那樣，存在顯著的“Tradeoff”效應，實際上我們可以通過改變失業率以影響通貨膨脹率，但卻無法通過改變通貨膨脹率作用于失業率。這將警示政府在擬定相關政策時要避免片面西方經濟理論的引導而步入誤區，要切實做到理論聯系實際。

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