失業(yè)率與通貨膨脹率的計量分析-基于中國近20年數(shù)據(jù)分析

摘要充分就業(yè)和經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長一直以來都是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的宏觀目標(biāo)，而菲利普斯曲線則描述了失業(yè)率與通貨膨脹率在不同的經(jīng)濟(jì)周期和通脹預(yù)期下的相互關(guān)系。本論文從中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀出發(fā)，借助Eviews軟件建立計量回歸模型，并通過實證分析得出結(jié)論：通貨膨脹率與失業(yè)率存在正相關(guān)關(guān)系，但菲利普斯曲線在我國失靈。關(guān)鍵詞：菲利普斯曲線；通貨膨脹率；失業(yè)率

AbstractFullemploymentandstableeconomicgrowthhavealwaysbeenthemacrogoalsofnationaleconomicdevelopment,whilethePhillipscurvedescribestherelationshipbetweenunemploymentandinflationindifferenteconomiccyclesandinflationexpectations.BasedonthepresentsituationofChina'seconomicstructure,thispaperestablishesaneconometricregressionmodelwiththehelpofEviewssoftware,anddrawsaconclusionthroughempiricalanalysisthatthereisapositivecorrelationbetweeninflationrateandunemploymentrate,butPhillipscurvefailsinChina.Keywords:thePhillipsCurve,InflationRate,UnemploymentRate

序言21世紀(jì)以來，中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速.然而，在快速發(fā)展的過程中，出現(xiàn)了成本驅(qū)動的通貨膨脹趨勢.低通貨膨脹和低失業(yè)率兩個目標(biāo)經(jīng)常發(fā)生沖突。在宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中，失業(yè)與通貨膨脹的關(guān)系可用菲利普斯曲線來解釋。因此，對其進(jìn)行研究具有重要的現(xiàn)實意義，以解決我國的失業(yè)與通貨膨脹問題。。 本論文從中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀出發(fā)，在理論與實際情況相結(jié)合的基礎(chǔ)上，基于中國近20年以來的數(shù)據(jù)對失業(yè)率與通貨膨脹率進(jìn)行實證分析，重點探討兩者之間的關(guān)系，分析中國是否存在菲利普斯曲線。

目錄TOC\o"1-4"\h\z\u1.通貨膨脹和失業(yè)的概述 .通貨膨脹和失業(yè)的概述1.1通貨膨脹的含義及衡量指標(biāo)1.1.1含義在一個國家或地區(qū)中，商品和勞動力的價格連續(xù)在一定時間內(nèi)普遍上漲，則這個國家或地區(qū)經(jīng)歷著通貨膨脹。1.1.2衡量指標(biāo)居民消費價格指數(shù)（CPI）、生產(chǎn)價格指數(shù)（PPI）及國內(nèi)總值（GDP）平減物價指數(shù)。 CPI：是衡量城鄉(xiāng)居民在一定時期內(nèi)購買的消費品和服務(wù)價格變化程度的指標(biāo)。 PPI：用來衡量生產(chǎn)者所生產(chǎn)的所有產(chǎn)品的價格的變動情況。這些產(chǎn)品包括半成品和原材料。 GDP平減指數(shù)：用來衡量一國經(jīng)濟(jì)在不同時期生產(chǎn)和提供的最終產(chǎn)品和服務(wù)價格的總體變化水平，能全面地反映價格水平的變動。 這三個衡量指標(biāo)有聯(lián)系也有區(qū)別，第一，GDP平減指數(shù)衡量的是全部的最終產(chǎn)品和勞務(wù)，而CPI針對消費品的價格水平的變動；第二，生產(chǎn)品的價格變動會引起GDP平減指數(shù)但不會直接影響CPI；第三，GDP平減指數(shù)只包括國內(nèi)產(chǎn)品，不計算進(jìn)口品，而CPI則受進(jìn)口產(chǎn)品的價格變動影響。1.1.3通貨膨脹的原因通貨膨脹的原因可以從三個方面來解釋，第一是從貨幣數(shù)量理論上來解釋，每一次通貨膨脹都可以歸因于貨幣供應(yīng)量過大。第二個方面是從總需求和總供給的角度來看，這是指供給短缺導(dǎo)致的價格水平的持續(xù)上升，這也可以解釋為什么會出現(xiàn)“過多的貨幣追逐過少的商品”這種情況。從供給的角度看，成本驅(qū)動的通貨膨脹是指在沒有過剩需求的情況下，供給成本的增加，從而導(dǎo)致總價格水平的持續(xù)上漲。這種通貨膨脹傾向于它是由更高的工資引起的，所以它被稱為工資驅(qū)動的通貨膨脹，它被用來區(qū)分它和由更高的利潤引起的成本驅(qū)動的通貨膨脹。第三個方面是，從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化的角度來看，它表現(xiàn)為結(jié)構(gòu)性因素通貨膨脹：在沒有需求驅(qū)動和成本驅(qū)動的情況下，總體上由于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變化，價格水平持續(xù)上升。從生產(chǎn)力提高的速度來看，不同生產(chǎn)部門的生產(chǎn)力是不同的；從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度看，不同生產(chǎn)部門的發(fā)展是不同的，有的部門發(fā)展迅速，有的部門比較落后；從與世界市場的關(guān)系來看，一些部門(開放部門)與世界市場保持密切聯(lián)系，一些部門(封閉部門)則被世界市場排斥在外，沒有過多聯(lián)系。生產(chǎn)率增長緩慢的部門、落后的部門和關(guān)閉的部門往往要求生產(chǎn)率增長迅速的部門。，那些正在快速增長的部門，以及那些對它們開放的國家，“跟上”并要求“趕上”它們，從而導(dǎo)致價格水平的上升。這會導(dǎo)致通貨膨脹。1.2失業(yè)的含義及衡量指標(biāo)1.2.1含義失業(yè)是指有勞動能力的人想找工作而找不到工作的社會現(xiàn)象。1.2.2衡量指標(biāo)及其說明失業(yè)率：是勞動人口中，失業(yè)人數(shù)和勞動力總?cè)藬?shù)的比率，是用來衡量一個經(jīng)濟(jì)體的失業(yè)情況的重要指標(biāo)。失業(yè)率并不是一成不變的，在經(jīng)濟(jì)繁榮時，工作機(jī)會較多，失業(yè)率會下降；在經(jīng)濟(jì)衰退和蕭條時，雇傭者會進(jìn)行大量裁員，工作機(jī)會減少，失業(yè)率上升。目前，我國統(tǒng)計并公布使用的失業(yè)率為“城鎮(zhèn)登記失業(yè)率”。在反映我國的就業(yè)情況時具有很大的局限性。雖然“城市登記失業(yè)率”不能完全代替“失業(yè)率”來解釋我國的失業(yè)狀況，但由于我國的實際情況。很多學(xué)者只能用“城市登記失業(yè)率”來分析。在本文中，也是如此1.2.3失業(yè)的產(chǎn)生原因為考察失業(yè)的原因，在這里把失業(yè)分為三種類型，即周期性失業(yè)、摩擦性失業(yè)和結(jié)構(gòu)性失業(yè)。摩擦性失業(yè)的原因是在生產(chǎn)過程中，由于個人偏好不同，能力不同，工作的屬性也不同，勞動者和用人單位之間的信息流動不完全在尋找合適的工作需要一定的時間等原因造成的短期、局部性的失業(yè)。摩擦性失業(yè)總是存在，無法避免。結(jié)構(gòu)性失業(yè)則是由于技術(shù)進(jìn)步、消費者偏好變化、勞動力的非流動性等因素導(dǎo)致的勞動力的供給和需求不匹配所造成的。工資只能上漲不能下降，我們把這稱為工資剛性。在工資剛性的情況下，人們失業(yè)并不是自愿失業(yè)，在現(xiàn)行的工資水平下，勞動供給量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過勞動需求量，即使有職位空缺，也無法填補現(xiàn)有的職位空缺，只能等待招工。周期性失業(yè)，是由于經(jīng)濟(jì)需求不足而造成的失業(yè)。1.3從菲利普斯曲線分析兩者關(guān)系1.3.1菲利普斯曲線的提出1958年，經(jīng)濟(jì)學(xué)家菲利普斯首次提出了這一概念。在研究了1861年至1957年英國失業(yè)和貨幣工資增長的數(shù)據(jù)后，他得出一條向右下方傾斜的曲線，這條向右下方傾斜的曲線可以用來表示失業(yè)和貨幣工資增長之間的關(guān)系。這是最初的菲利普斯曲線。1.3.2短期菲利普斯曲線和長期菲利普斯曲線短期菲利普斯曲線是在預(yù)期的通貨膨脹率不變的情況下，一條向右下方傾斜的曲線，它表示失業(yè)率和通貨膨脹率存在替代關(guān)系。長期菲利普斯曲線是一條垂直于自然失業(yè)率的垂直線，表明從長期來看，失業(yè)與通貨膨脹之間沒有其他關(guān)系。因為從長遠(yuǎn)來看，通脹最終將與預(yù)期相同。預(yù)期的通貨膨脹和失業(yè)都將導(dǎo)致菲利普斯曲線的轉(zhuǎn)變。政府也能解決失業(yè)的問題嗎？增加通貨膨脹不會有問題嗎？答案是否定的。如果政府通過提高通脹來降低失業(yè)率，雖然短期內(nèi)失業(yè)率就會下降。但是，從長遠(yuǎn)來看，失業(yè)率的不平衡是不可能永遠(yuǎn)持續(xù)下去的，在很長一段時間內(nèi)，失業(yè)率最終將恢復(fù)到自然失業(yè)率的水平。一旦通貨膨脹上升，就會發(fā)生長期與較高水平掛鉤，這是很難降低的。人們只能忍受高通脹的痛苦。西方的選舉國家可能會利用他們的權(quán)利選舉前的通貨膨脹和較低的失業(yè)率以緩解公眾的憤怒。但從長遠(yuǎn)來看，失業(yè)率會回升，但人們會接受高通脹帶來的痛苦。這只是政治上的手段，對人民有好處也沒有好處。2.中國近些年來通貨膨脹與失業(yè)率的相關(guān)概況及模型分析2.1通貨膨脹與失業(yè)率的相關(guān)概況2.1.1我國近年來通貨膨脹概況圖SEQ圖\*ARABIC11999年至2018年通貨膨脹趨勢圖SEQ圖\*ARABIC11999年至2018年通貨膨脹趨勢圖SEQ圖\*ARABIC1從圖1中可以看出，在2003年到2008年里，發(fā)生過一次通貨膨脹，這次通貨膨脹始于房地產(chǎn)市場，房地產(chǎn)市場價格的上漲必然會導(dǎo)致與房地產(chǎn)相關(guān)的產(chǎn)品價格、工資和服務(wù)價格的上漲。2004年以后，通貨膨脹反映在固定資產(chǎn)投資規(guī)模過大，造成社會需求過剩，工資收入增加，成本上升，勞動生產(chǎn)率提高。而成本，又伴隨著基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模和社會消費需求的增加。貨幣和信貸投資大幅增加，經(jīng)濟(jì)過熱，通貨膨脹加劇。2008年的國際金融風(fēng)暴引發(fā)了國際經(jīng)濟(jì)動蕩，大批外向型企業(yè)嚴(yán)重緊縮，沖擊沉重，甚至破產(chǎn)，員工人數(shù)眾多，都面臨失業(yè)的情況。2.1.2我國近年來失業(yè)率概況將1999~2018年度共20組數(shù)據(jù)設(shè)為樣本空間，因為我國的失業(yè)率統(tǒng)計指標(biāo)不夠全面，考慮到實際研究的需要以及獲取數(shù)據(jù)的方便，所以采用城鎮(zhèn)登記失業(yè)率代替失業(yè)率。表1可以看出，中國的失業(yè)率自2002年以來已達(dá)到4.0%的相對峰值。一直持續(xù)在4.1%左右,在接下來的13年里，中國的失業(yè)率一直處于不穩(wěn)定的上升趨勢，有兩個相對高點，分別是2003年的4.3%和2009年的4.3%。預(yù)計2018年后，在相關(guān)國家政策的調(diào)控下根據(jù)，中國的失業(yè)率將緩慢下降。 表SEQ表\*ARABIC1近年來我國城鎮(zhèn)失業(yè)率時間城鎮(zhèn)失業(yè)率（%）時間城鎮(zhèn)失業(yè)率（%）1999年3.12009年4.32000年3.12010年4.12001年3.62011年4.12002年4.02012年4.12003年4.32013年4.12004年4.22014年4.12005年4.22015年4.12006年4.12016年4.02007年4.02017年3.92008年4.22018年3.8以上圖表根據(jù)<<中國統(tǒng)計年鑒>>所獲數(shù)據(jù)編制2.2模型構(gòu)建在宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中，失業(yè)和通貨膨脹這種負(fù)相關(guān)關(guān)系可以用菲利普斯曲線來說明，其中，簡單菲利普斯曲線只是描述了失業(yè)與通貨膨脹之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系，如下式所示：π=﹣ε（μ-μ※）(2-1)其中，π為通貨膨脹率，μ為失業(yè)率，μ※為自然失業(yè)率，ε為參數(shù).?????式(2-1)可化為π=β0﹢β1μ﹢ε??????????????(2-2)?即Y=β0﹢β1χ﹢μ(2-3)其中，被解釋變量Y為“通貨膨脹率”，解釋變量χ為“失業(yè)率”。樣本數(shù)據(jù)如表2所示：表SEQ表\*ARABIC2時間城鎮(zhèn)登記失業(yè)率χ通貨膨脹率y（%）?時間城鎮(zhèn)登記失業(yè)率χ通貨膨脹率y1999年3.17.72009年4.39.42000年3.18.52010年4.110.62001年3.68.32011年4.19.62002年4.09.12012年4.17.92003年4.310.02013年4.17.82004年4.210.12014年4.17.32005年4.211.42015年4.16.92006年4.112.72016年4.06.72007年4.014.22017年3.96.82008年4.29.72018年3.86.62.3參數(shù)估計運用Eviews軟件進(jìn)行模型參數(shù)估計，可得到表3的回歸分析結(jié)果：表SEQ表\*ARABIC3DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/18/19Time:02:32Sample:19992018Includedobservations:20VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C2.0074245.4522320.3681840.7170X1.7777271.3686291.2989100.2104R-squared0.085699

Meandependentvar9.065000AdjustedR-squared0.034904

S.D.dependentvar2.057918S.E.ofregression2.021684

Akaikeinfocriterion4.340378Sumsquaredresid73.56970

Schwarzcriterion4.439951Loglikelihood-41.40378

Hannan-Quinncriter.4.359816F-statistic1.687168

Durbin-Watsonstat0.534817Prob(F-statistic)0.210368

模型估計結(jié)果為：Y=2.0074243813+1.7777268561*X(0.368184)(1.298910)R2=0.085699F=1.6871682.4模型檢驗2.4.1擬合優(yōu)度檢驗從回歸估計的結(jié)果看，模型擬合較差，可決系數(shù)R2=0.085699，表明居民消費價格的變化的8.57%可由城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的變化來解釋。2.4.2方程顯著性檢驗——F檢驗給定5%的顯著性水平下，查F分布表，得到臨界值F0.05(1,18)=4.41，顯然有F=1.69，即F<Fα(1,18),所以不拒絕原假設(shè)H0，表明模型的線性關(guān)系在5%的顯著性水平下不成立。2.4.3變量顯著性檢驗——t檢驗給定顯著性水平α=0.05，由表中可以看出，t(β1）=1.3，查t分布表得t0.05(18)=2.145，可見t(β1）<t0.05(18)，所以拒絕原假設(shè)H0，這表明解釋變量“失業(yè)率”都在5%的顯著性水平下對被解釋變量“通貨膨脹率”影響微弱，沒有通過變量的顯著性檢驗。2.4.4經(jīng)濟(jì)意義檢驗根據(jù)回歸結(jié)果，參數(shù)β1=1.7777268561，說明失業(yè)率每增加1%，就會使通貨膨脹率上升1.778%，與理論模型中描述的失業(yè)率與通貨膨脹率之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系的結(jié)論相悖。3．我國的失業(yè)—通脹菲利普斯曲線圖SEQ圖\*ARABIC2根據(jù)1999年至2018年的國內(nèi)通貨膨脹率和失業(yè)率統(tǒng)計數(shù)據(jù)，兩者之間存在著微量的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.085699，但是這種統(tǒng)計結(jié)果是與菲利普斯曲線結(jié)論相違背的。從圖2中可以看出，1999年以來，國內(nèi)通貨膨脹率與失業(yè)率之間的關(guān)系曲線與菲利普斯曲線走向不符表現(xiàn)為以下情況：第一，呈負(fù)相關(guān)的菲利普斯曲線，說明國內(nèi)失業(yè)率和通貨膨脹率之間存在著相互替代關(guān)系；第二，無斜率的菲利普斯曲線，說明當(dāng)失業(yè)率不變時，通貨膨脹率變動或者當(dāng)通貨膨脹率不變時，失業(yè)率的增減變動；第三，正相關(guān)的菲利普斯曲線，說明兩者之間相互促進(jìn)。此外，當(dāng)兩者同時下降時，菲利普斯曲線呈正相關(guān)，說明從1999年以來，菲利普斯曲線不存在交替曲線。3.1菲利普斯曲線在中國的失靈原因分析根據(jù)以上數(shù)據(jù)分析，我們可以得出：中國通貨膨脹率與失業(yè)率的正向相關(guān)性與簡單菲利普斯曲線所描述的通貨膨脹率與失業(yè)率的相互替代關(guān)系不吻合。首先，通貨膨脹率與失業(yè)率之間的相關(guān)系數(shù)明顯偏低。其次，我國通貨膨脹率與失業(yè)率之間不存在明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，反而表現(xiàn)出了正相關(guān)關(guān)系；第三，兩者之間的相關(guān)系數(shù)絕對值為0.2，說明兩者之間的相關(guān)關(guān)系比較小。即菲利普斯曲線在我國失靈。有關(guān)學(xué)者認(rèn)為：我們在研究時，忽略了預(yù)期通貨膨脹這一重要因素，由于對重要因素的忽略造成了實際存在的通貨膨脹率與菲利普斯概念中的通貨膨脹率不一致。就我國目前的經(jīng)濟(jì)狀況而言，通貨膨脹主要表現(xiàn)為“滯漲”，也就是說國內(nèi)實際經(jīng)濟(jì)發(fā)展與GDP數(shù)據(jù)顯示不一致。由于我國房地產(chǎn)行業(yè)在市場結(jié)構(gòu)中占比較重，所以導(dǎo)致了我國經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)飛速發(fā)展和泡沫經(jīng)濟(jì)的局面。除開資本密集型行業(yè)，其他行業(yè)的發(fā)展經(jīng)濟(jì)增長率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能對GDP的增長造成多大影響的。由于中國行業(yè)結(jié)構(gòu)的原因，導(dǎo)致了菲利普斯理論在中國的實踐中出現(xiàn)失靈。3.1.1城鎮(zhèn)登記失業(yè)率并不能完全表示失業(yè)率根據(jù)以上數(shù)據(jù)分析，可以得出菲利普斯理論在中國出現(xiàn)失靈現(xiàn)象，但是從中國整體的發(fā)展?fàn)顩r來看，失靈程度遠(yuǎn)不止于次。上述分析的主要依據(jù)是城市失業(yè)率和消費物價水平指數(shù)，這兩個數(shù)據(jù)不能代替中國整體的失業(yè)率和膨脹率，所以以上分析數(shù)據(jù)過于片面?！俺鞘械怯浭I(yè)率”這個數(shù)據(jù)是我國失業(yè)率的基本參考數(shù)值，但是它存在著一定的誤差，忽略了農(nóng)村和地方性的失業(yè)率，不能反映中國整體的失業(yè)情況。且城鎮(zhèn)登記失業(yè)率與失業(yè)率是兩個相關(guān)概念，二者有明顯區(qū)別。失業(yè)率與城市登記失業(yè)率的關(guān)系是前者包括后者，后者只是前者的局部，失業(yè)率除了城市登記失業(yè)率之外，還有部分未登記的城鄉(xiāng)失業(yè)率;第二，失業(yè)率通常是指最低工齡或者以下的工作人員的失業(yè)率，退休年齡僅限于16歲或以上和50歲（女性45歲）的失業(yè)人員。根據(jù)以往失業(yè)率統(tǒng)計數(shù)據(jù)制度來看，都是以“城鎮(zhèn)登記失業(yè)率”為重要指標(biāo)，所以本文所涉及到的失業(yè)率數(shù)據(jù)全部都是根據(jù)“城鎮(zhèn)登記失業(yè)率”中的數(shù)據(jù)。3.1.2我國CPI反映市場價格不力根據(jù)中央銀行2006年的城市價格滿意度調(diào)查顯示：63.4%到90%的居民認(rèn)為現(xiàn)階段的價格過高，43.7%的居民認(rèn)為未來價格上漲的趨勢明顯。中國存在明顯的通脹壓力。根據(jù)我國CPI數(shù)據(jù)顯示，其增長率維持在很低的水平，理論上不存在價格上漲的壓力增加現(xiàn)象。究其原因，是因為我國CPI數(shù)據(jù)統(tǒng)計的范圍很小，沒有考慮到全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異性。消費物價指數(shù)只反映了人們?nèi)粘Ｉ钕M，但并不總是正確反映房地產(chǎn)、股票市場、外匯市場和其他資產(chǎn)的價格。所以，中國統(tǒng)計局提供的CPI數(shù)據(jù)缺乏實踐性，不能正確反映中國的消費物價情況。根據(jù)上述分析，中國實際的失業(yè)率與通貨膨脹率之間的關(guān)系與菲利普斯曲線中的關(guān)系不一致，所以結(jié)合中國的實際發(fā)展?fàn)顩r，菲利普斯理論在中國出現(xiàn)失靈是必然結(jié)果。4．結(jié)論與啟示國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長和失業(yè)率與菲利普斯理論不一致，有著獨自的特點。從近幾年來看，我國失業(yè)率與通貨膨脹率都有較大的變動。但是，從近20年來我國失業(yè)率與通貨膨脹率的幾次波動來看，一方面是內(nèi)部因素，如2010年國內(nèi)貨幣政策和財政政策的變化作為拐點；另一方面是外部因素，如2008年金融危機(jī)的巨大影響。在當(dāng)時的國際情況下的取舍決策。目前，我國正面臨著微妙的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢，在宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控政策的制定和執(zhí)行上，既要防止盲目的擴(kuò)張導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)陷入高通脹，高失業(yè)狀態(tài)，滯脹，又要防止通貨緊縮的回潮。

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