美國1953-2011年分階段菲利普斯曲線的理論分析和實證研究

李雨朦

（南開大學(xué)金融學(xué)院，天津 300071）

一、文獻綜述

菲利普斯曲線是描述失業(yè)率和通貨膨脹率之間關(guān)系的曲線，對于政府調(diào)整宏觀經(jīng)濟、在短期內(nèi)進行失業(yè)率和通貨膨脹的取舍有著毋庸置疑的重要作用。菲利普斯曲線的理論基礎(chǔ)和模型構(gòu)建大體可劃分為三個階段：

原始的菲利普斯曲線由Phillips（1958）提出的。他利用數(shù)理統(tǒng)計的方法發(fā)現(xiàn)了貨幣工資變化率和失業(yè)率之間的負的相關(guān)關(guān)系。

Lipsey（1960）在此基礎(chǔ)上提出了過度需求理論，給予了菲利普斯曲線微觀上的解釋。

Samuelson和Solow（1960）對菲利普斯曲線的修正是建設(shè)性的，他們將通貨膨脹率引入菲利普斯曲線中，使菲利普斯曲線成為了涉及失業(yè)率和通貨膨脹率之間關(guān)系的曲線。

而后，多位經(jīng)濟學(xué)家向傳統(tǒng)的菲利普斯曲線中引入了通脹預(yù)期。第一種是適應(yīng)性預(yù)期，幾乎由Friedman(1968)和Phelps（1967）同時提出。適應(yīng)性預(yù)期指人們根據(jù)最近觀察到的通貨膨脹來形成他們對通貨膨脹的預(yù)期，即

適應(yīng)性預(yù)期下的菲利普斯曲線可表示為

第二種是由Lucas(1973)提出的理性預(yù)期，是指公眾利用當期和未來信息對未來通脹率的預(yù)期，理性預(yù)期下的新凱恩斯菲利普斯曲線可以表示為

在理性預(yù)期的基礎(chǔ)上，產(chǎn)生了后顧菲利普斯曲線。后顧菲利普斯曲線采用以下形式:

其中yt為產(chǎn)出缺口。

新菲利普斯模型，又稱新凱恩斯菲利普斯曲線。該模型屬于黏性價格模型。以此為基礎(chǔ)，Gali和Gertler（2000）提出了混合菲利普斯曲線，該模型假設(shè)存在異質(zhì)廠商，將前瞻性和后顧性完美結(jié)合。

鑒于美國1952年到2014年這62年間經(jīng)濟波動較大，在不同的時期宏觀經(jīng)濟環(huán)境差異較大，因此本文擬采用分段形式對美國1953年到2014年的菲利普斯曲線做理論闡述和計量模型的構(gòu)建。

二、模型構(gòu)建

（一）1953年～1972年模型構(gòu)建

假定企業(yè)調(diào)整他們所取得價格具有粘滯性，在適應(yīng)性預(yù)期模型下，人們根據(jù)從前的通貨膨脹率來形成對通貨膨脹率的預(yù)期，假設(shè)人們預(yù)期今年的價格與去年同比例上升，因此有

菲利普斯曲線化為

（二）1973年～1993年模型構(gòu)建

在該時間區(qū)間，本文將繼續(xù)采用上文所構(gòu)建的價格粘滯和適應(yīng)性預(yù)期模型。但是，基于該時期美國經(jīng)濟受到石油價格上漲的巨大沖擊，因此將石油價格作為解釋變量引入菲利普斯曲線。該模型可表示為，

（三）1994年～2011年模型構(gòu)建

該時期的計量模型繼續(xù)沿用前文所述的黏性價格模型，但是在此基礎(chǔ)上，進一步結(jié)合了Gali和Gertler所構(gòu)建的GG模型，即混合型菲利普斯曲線，即假設(shè)部分比例的廠商前瞻性定價，剩余比例廠商后顧性定價。

于是，得到新凱恩斯混合菲利普斯曲線的方程，

三、模型估計及結(jié)果

（一）1953年～1972年模型估計

本文采用美國1953年～1972年的美國季度失業(yè)率和通貨膨脹數(shù)據(jù)對菲利普斯曲線模型進行最小二乘法估計。

使用懷特檢驗法對回歸做異方差檢驗。其中檢驗的統(tǒng)計量RT2=9.5972，在顯著水平為0.05的情況下，χ0.052=11.071。RT2=9.5972<11.071，假設(shè)檢驗通過，模型不存在異方差。

使用LM 檢驗對回歸做自相關(guān)檢驗。檢驗統(tǒng)計量Obs*R-squared=31.387過大，說明模型具有強自相關(guān)。

觀察殘差序列圖，從而殘差序列是AR（2）過程。于是，在上述回歸模型的基礎(chǔ)上，用AR（2）過程描述殘差序列從而提高回歸系數(shù)的有效性。

重新對模型進行估計，得到 LM 的檢驗統(tǒng)計量Obs*R-squared=1.22<5.991，所以模型已經(jīng)有效地消除了自相關(guān)。

回歸結(jié)果如表1所示。

表1

該階段實證結(jié)果表明：

（1）失業(yè)率系數(shù)為β＝-0.0168，顯著通過假設(shè)。說明該時期失業(yè)率和通貨膨脹率存在著相關(guān)替代關(guān)系。

（2）α＝0.8984，說明在該時期人們對通貨膨脹率的預(yù)期為適應(yīng)性預(yù)期。且由該模型的自相關(guān)性可以推測，該時期通貨膨脹率有很強的慣性，這也與當時經(jīng)濟的平穩(wěn)繁榮發(fā)展有關(guān)。

（二）1973年～1993年模型估計

1.數(shù)據(jù)處理。

本段引入ODCE組織的年度數(shù)據(jù)對模型參數(shù)進行估計。

使用懷特檢驗，檢驗統(tǒng)計量Obs*R-squared=16.23448<χ0.052（9）=16.919，懷特檢驗通過，可以認為無異方差存在。

在LM 檢驗下，檢驗統(tǒng)計量Obs*R-squared=2.276，統(tǒng)計量服從自由度為2的χ2分布，而2.276<χ0.052(2)=5.991，所以模型通過了LM檢驗，可以認為沒有自相關(guān)。

模型的回歸結(jié)果如表格2所示。

表2

該階段實證結(jié)果表明：

（1）石油價格的系數(shù)γ＝0.046917，在5%的顯著水平上通過檢驗，顯著性很強。進一步印證了石油國輸出組織壟斷經(jīng)營抬高價格對美國經(jīng)濟的巨大沖擊。

（2）β＝-0.728601，說明美國在該時期存在嚴重的通貨膨脹慣性。在該時期，經(jīng)濟波動較大，人們對經(jīng)濟失去信心，不會輕易根據(jù)現(xiàn)期信息輕易改變對高通貨膨脹的看法，因而該時期始終維持高通脹。

（三）1993年～2011年模型估計

通貨膨脹率、失業(yè)率和與其通貨膨脹率數(shù)據(jù)均來自于聯(lián)邦儲備銀行，為季度數(shù)據(jù)。由于預(yù)期通貨膨脹率時間序列為非平穩(wěn)序列，對數(shù)據(jù)作一階差分處理。

對參數(shù)進行最小二乘法估計，估計結(jié)果如表格3所示。

表3

該階段實證結(jié)果表明：

（1）預(yù)期通貨膨脹率系數(shù)β＝1.138655，且在1%通過顯著性檢驗。而上期通貨膨脹的系數(shù)γ=0.100312，而且未能通過10%以內(nèi)的顯著性檢驗，說明美國現(xiàn)期對通貨膨脹率的預(yù)期主要為理性預(yù)期而非適應(yīng)性預(yù)期。

（2）失業(yè)率系數(shù)α=-0.047532，且在20%通過顯著性檢驗。說明失業(yè)率和通貨膨脹率間的關(guān)系不夠顯著，美國現(xiàn)期經(jīng)濟增長對通貨膨脹的拉動作用不夠明顯。

四、結(jié)論

首先，總體而言，美國的失業(yè)率作為產(chǎn)出缺口的替代變量，對通貨膨脹率的影響是顯著的，即從實體經(jīng)濟角度出發(fā)，實際產(chǎn)出超過潛在產(chǎn)出是通脹產(chǎn)生的主要經(jīng)濟因素。

其次，美國廠商的定價策略在不同時期發(fā)生了改變。因而，美國的貨幣政策應(yīng)該主要從控制通脹預(yù)期入手，為防止通脹預(yù)期過高以致自我實現(xiàn)，可以增強貨幣政策操作的透明度、獨立性以及公開承諾通脹率的目標區(qū)間來穩(wěn)定通脹預(yù)期。

最后，在各個不同時期，由于宏觀經(jīng)濟狀況的差異，各時期的菲利普斯曲線具有不同的形態(tài)，即使是針對統(tǒng)一解釋變量，不同時期的系數(shù)也可能差異巨大，因此對宏觀經(jīng)濟的調(diào)控應(yīng)該建立在動態(tài)的角度上。

[1]郭凱，艾洪德，鄭重.通脹慣性、混合菲利普斯曲線與中國通脹動態(tài)特征[J].國際金融研究，2013，02:74-84.

[2]Calvo，G.A.，1983.“Staggered Prices in a Utility-Maximizing Framework.”Journal of Monetary Economics，No.12，pp.383-398.

[3]Estrella，A.and Fuhrer，J.C.，2002.“Monetary PolicyShifts and the Stability of Monetary Policy Models.”Review ofEconomics and Statistics，85(1)，pp.94-104.

[4]Fuhrer，J.C.and Moore，G.R.，1995.“InflationPersistence.”Quarterly Journal of Economics，110(1)，pp.127-160.

[5]Galí，J.and Gertler，M.，1999.“Inflation Dynamics:AStructural Econometric Analysis.”Journal of Monetary Economics，44，pp.195-222.