澳門通貨膨脹與失業(yè)率的關(guān)系

王思沛 孫浩鈞

【摘 ?要】失業(yè)率與通貨膨脹率是澳門重要的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。論文根據(jù)澳門1998年1月至2022年8月的通貨膨脹與失業(yè)率月度數(shù)據(jù)，引入2003年沙士病毒、2020年新冠肺炎疫情兩個(gè)虛擬變量，建立VAR模型。采用單位根檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解法進(jìn)行分析研究，探討澳門通貨膨脹與失業(yè)率之間的短期和長(zhǎng)期關(guān)系，以及菲利普斯曲線在澳門的適用性，以此為澳門當(dāng)局作宏觀經(jīng)濟(jì)決策提供依據(jù)。實(shí)證結(jié)果表明，新冠肺炎疫情會(huì)使澳門的失業(yè)率增加，澳門通貨膨脹與失業(yè)率之間存在單向格蘭杰因果關(guān)系，且菲利普斯曲線在澳門并不適用。

【關(guān)鍵詞】失業(yè)率；通貨膨脹率；菲利普斯曲線；VAR模型

【中圖分類號(hào)】F822.5；F249.2 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號(hào)】1673-1069（2023）02-0066-04

1 引言

通貨膨脹率和失業(yè)率作為重要的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，受到各國(guó)監(jiān)管當(dāng)局的重視，由于這兩個(gè)指標(biāo)存在內(nèi)在沖突性，即當(dāng)通脹低的時(shí)候就要以高的失業(yè)率為代價(jià)，而充分就業(yè)時(shí)就要以高通脹為代價(jià)，因此各國(guó)在制定經(jīng)濟(jì)政策時(shí)會(huì)面臨決策難題。澳門作為中國(guó)的特別行政區(qū)，享有高度自治權(quán)，當(dāng)局應(yīng)該如何權(quán)衡通貨膨脹率和失業(yè)率呢？Samuelson和Solow[1]在Phillips[2]提出的工資-失業(yè)率曲線基礎(chǔ)上改良得到的產(chǎn)出-物價(jià)曲線，即表達(dá)通貨膨脹率與失業(yè)率之間函數(shù)關(guān)系的曲線受到學(xué)術(shù)界的廣泛認(rèn)可，可以解答這一問(wèn)題。大量學(xué)者用現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)證明在充分就業(yè)和價(jià)格穩(wěn)定這兩個(gè)目標(biāo)指標(biāo)有著不可調(diào)和的矛盾，當(dāng)局只能被迫選擇其中一個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)目標(biāo)，即當(dāng)局可以通過(guò)擴(kuò)張性的財(cái)政政策或?qū)捤傻呢泿耪叽龠M(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，降低失業(yè)率，但同時(shí)會(huì)伴隨著物價(jià)上漲，通貨膨脹增加。

由于受到亞洲金融危機(jī)的影響，澳門的消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)在回歸初期負(fù)增長(zhǎng)，通貨膨脹率小于零，處于通貨緊縮的狀態(tài)。澳門政府于2002年開(kāi)放賭權(quán)，2003年開(kāi)放自由行，旅游業(yè)和博彩業(yè)成為澳門的主要產(chǎn)業(yè)，帶動(dòng)澳門經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，澳門通脹率不斷攀升。然而，2020年新冠肺炎疫情爆發(fā)，對(duì)澳門的旅游博彩業(yè)造成了顯著的影響。澳門特區(qū)政府統(tǒng)計(jì)暨普查局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2020年澳門生產(chǎn)總值為1 944億澳門元，全年經(jīng)濟(jì)實(shí)質(zhì)收縮56.3%。2021年澳門本地生產(chǎn)總值為2 394億澳門元，綜觀2021年，雖然疫情反復(fù)，但與2020年相比有所改善，整體需求回升，全年經(jīng)濟(jì)實(shí)質(zhì)增長(zhǎng)18%；內(nèi)部需求按年上升3%。澳門統(tǒng)計(jì)局公布數(shù)據(jù)，2021年12月至2022年2月的新一期總體失業(yè)率為3.3%，其中，本地居民失業(yè)率則升至4.3%，澳門勞動(dòng)人口共38.63萬(wàn)人，勞動(dòng)力參與率為69.3%。本文根據(jù)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)新冠肺炎疫情期間，新冠肺炎疫情導(dǎo)致失業(yè)率上升，因此本文引入虛擬變量，考察新冠肺炎疫情對(duì)菲利普斯曲線的影響。

大量研究使用經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的歐美地區(qū)的數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證菲利普斯曲線，但其適用性一直存在爭(zhēng)議。澳門經(jīng)歷2003年“非典”后放開(kāi)自由行，并隨著近20年的快速發(fā)展，通貨膨脹也日益嚴(yán)重，加之2020年新冠肺炎疫情下澳門失業(yè)率屢創(chuàng)新高，就業(yè)形勢(shì)也越來(lái)越嚴(yán)峻，隨之表現(xiàn)出來(lái)的是通貨膨脹和失業(yè)率的矛盾日益突出。因此，驗(yàn)證這個(gè)理論在澳門是否適用對(duì)澳門經(jīng)濟(jì)具有重大意義，也對(duì)澳門政策決策的選擇具有重大的參考價(jià)值。本文的創(chuàng)新點(diǎn)如下：第一，以菲利普斯曲線切入2003年沙士病毒、2020年新冠肺炎疫情下澳門通貨膨脹與失業(yè)率攀升問(wèn)題，引入2003年沙士病毒、2020年新冠肺炎疫情兩個(gè)虛擬變量，考慮了沙士病毒、新冠肺炎疫情對(duì)澳門通貨膨脹和失業(yè)率可能產(chǎn)生的影響。第二，驗(yàn)證了菲利普斯曲線是否適用于澳門，探討如何讓澳門產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，提高勞動(dòng)力人口素質(zhì)，以適度通貨膨脹擴(kuò)大投資，拉長(zhǎng)就業(yè)鏈，降低失業(yè)率，消除經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌過(guò)程中的失衡等體制性現(xiàn)象，發(fā)揮經(jīng)濟(jì)活力本身對(duì)就業(yè)的帶動(dòng)作用，從根本上降低自然失業(yè)率，最終促進(jìn)經(jīng)濟(jì)健康、和諧發(fā)展。

2 文獻(xiàn)綜述

2.1 國(guó)外文獻(xiàn)

菲利普斯曲線最早由Phillips在《1861-1957年英國(guó)失業(yè)率與貨幣工資變動(dòng)率關(guān)系》一文提出，其基于現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)得出失業(yè)率與貨幣工資變動(dòng)率之間存在此消彼長(zhǎng)的關(guān)系，即失業(yè)率與名義工資變動(dòng)率存在非線性負(fù)相關(guān)。Samuelson和Solow在《反通貨膨脹研究》一文中對(duì)菲利普斯曲線進(jìn)行了改良，他們使用通貨膨脹率替代工資變動(dòng)率，并首次提出在不同程度失業(yè)率和價(jià)格穩(wěn)定之間存在反向變動(dòng)關(guān)系。這一改良被學(xué)術(shù)界廣泛認(rèn)同。Okun[3]使用美國(guó)的現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)實(shí)際GDP增長(zhǎng)與失業(yè)率負(fù)相關(guān)，即奧肯定律，被認(rèn)為是另一種形式的菲利普斯曲線。Friedman[4]從貨幣主義角度提出未來(lái)預(yù)期的菲利普斯曲線，他認(rèn)為決定勞動(dòng)力供求的應(yīng)是實(shí)際工資率而不是菲利普斯所使用的名義值，并且其認(rèn)為在長(zhǎng)期菲利普斯曲線是垂直的。Lucas[5]和Sargent[6]基于理性預(yù)期假說(shuō)對(duì)菲利普斯曲線進(jìn)行批判，其認(rèn)為實(shí)際失業(yè)率圍繞自然失業(yè)率上下波動(dòng)，通貨膨脹與失業(yè)率之間不存在穩(wěn)定關(guān)系。新凱恩斯主義學(xué)派學(xué)者使用預(yù)期通貨膨脹和通貨膨脹的滯后項(xiàng)這兩個(gè)變量，并考慮廠商定價(jià)行為對(duì)傳統(tǒng)的菲利普斯曲線進(jìn)行改良[7-9]。

2.2 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)

大量學(xué)者對(duì)菲利普斯曲線在我國(guó)的適用性進(jìn)行了探討，然而得到的結(jié)論有所差異。陳學(xué)彬[10]認(rèn)為國(guó)內(nèi)菲利普斯曲線現(xiàn)象不顯著。黎德福[11]通過(guò)雙變量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行研究，認(rèn)為菲利普斯曲線不存在。張杰藐[12]使用1998年至2011年的年度數(shù)據(jù)建立VAR模型，采用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析來(lái)研究菲利普斯曲線在我國(guó)的適用性，其認(rèn)為我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，在高通脹的時(shí)期，失業(yè)率也居高不下，菲利普斯曲線在我國(guó)不成立。桑瑜[13]通過(guò)對(duì)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的分析也發(fā)現(xiàn)菲利普斯曲線在我國(guó)不成立，其認(rèn)為當(dāng)局應(yīng)該采用穩(wěn)定貨幣政策的同時(shí)，推動(dòng)供給側(cè)改革，以同時(shí)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大就業(yè)和抑制高通脹的兩大經(jīng)濟(jì)目標(biāo)。朱新蓉和李虹含[14]認(rèn)為菲利普斯曲線不足以解釋中國(guó)通貨膨脹的成因，中國(guó)的通貨膨脹還受其前期和預(yù)期的影響。而周長(zhǎng)才[15]通過(guò)觀察城市隱性失業(yè)率與農(nóng)村隱性失業(yè)率的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)失業(yè)率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率負(fù)相關(guān)。田思源等[16]采用1985年至2019年的數(shù)據(jù)建立VAR模型發(fā)現(xiàn)菲利普斯曲線在我國(guó)短期適用，長(zhǎng)期不適用。

通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的梳理，本文發(fā)現(xiàn)大多數(shù)文獻(xiàn)通過(guò)建立VAR模型對(duì)菲利普斯曲線在中國(guó)的適用性進(jìn)行實(shí)證研究。澳門特別行政區(qū)自回歸以來(lái)經(jīng)濟(jì)迅速增長(zhǎng)，同時(shí)也伴隨著通貨膨脹的增加。2020年新冠肺炎疫情爆發(fā)導(dǎo)致失業(yè)率的增加，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩。而現(xiàn)鮮有文獻(xiàn)對(duì)菲利普斯曲線在澳門的適用性進(jìn)行實(shí)證研究。因此，本文將借鑒前人的研究方式通過(guò)建立VAR模型對(duì)澳門通貨膨脹與失業(yè)率的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，同時(shí)考慮沙士病毒和新冠肺炎疫情對(duì)澳門失業(yè)率與通貨膨脹關(guān)系的影響。

3 變量選擇與模型設(shè)定

3.1 變量與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取1998年1月至2022年8月的共296個(gè)月度數(shù)據(jù)來(lái)分析澳門的通貨膨脹與失業(yè)率之間的關(guān)系，數(shù)據(jù)來(lái)源于CEIC數(shù)據(jù)庫(kù)。VAR模型要求時(shí)間序列平穩(wěn)，一般的時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在季節(jié)效應(yīng)和非平穩(wěn)性，為消除季節(jié)因素影響，本文采用CensusX-12方法對(duì)通貨膨脹與失業(yè)率的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)處理。此外，為了使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，消除時(shí)間序列中可能存在的異方差性，本文對(duì)經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整的通貨膨脹和失業(yè)率進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。具體變量設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源如表1所示。

3.2 模型設(shè)定

根據(jù)菲利普斯曲線的理論基礎(chǔ)，失業(yè)率與通貨膨脹之間具有內(nèi)生性。而普通的OLS回歸要求解釋變量嚴(yán)格外生，而Sims[17]提出的向量自回歸模型能很好地解決變量?jī)?nèi)生這一問(wèn)題，因此，本研究通過(guò)建立VAR模型來(lái)考察失業(yè)率與通貨膨脹率之間的相互影響。在VAR模型中，每一個(gè)變量都會(huì)作為被解釋變量來(lái)構(gòu)建一個(gè)方程，再將每一個(gè)被解釋變量的滯后值作為解釋變量，方程的個(gè)數(shù)與被解釋變量的個(gè)數(shù)一致，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時(shí)間序列變量組成的向量自回歸模型。p維VAR模型設(shè)定如下：

Yt=ɑ+BiYt-i+εt

式中，Yt為k維內(nèi)生變量，Bi為系數(shù)矩陣，ɑ為常數(shù)項(xiàng)，εt為k維誤差向量，p為滯后階數(shù)，t表示時(shí)期。

4 實(shí)證結(jié)果

4.1 單位根檢驗(yàn)

為了避免偽回歸，本文首先通過(guò)ADF檢驗(yàn)來(lái)判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性。實(shí)證結(jié)果表明，通貨膨脹與失業(yè)率的對(duì)數(shù)序列的P值均大于0.05，在統(tǒng)計(jì)上不顯著，說(shuō)明這兩個(gè)序列不平穩(wěn)。因此，本文對(duì)上述兩個(gè)序列進(jìn)行差分處理，ADF檢驗(yàn)的結(jié)果表明，通貨膨脹與失業(yè)率的對(duì)數(shù)序列通過(guò)一階差分后平穩(wěn)，可以建立VAR模型。ADF的檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

4.2 滯后階數(shù)的選取及VAR模型估計(jì)

4.2.1 滯后階數(shù)的選擇

若模型的殘差項(xiàng)存在序列相關(guān)性，VAR模型的估計(jì)結(jié)果會(huì)出現(xiàn)有偏且非一致性等問(wèn)題，為保證本文VAR模型估計(jì)結(jié)果的可靠性，本文綜合考慮了FPE及AIC信息準(zhǔn)則，本文VAR模型的滯后階數(shù)采用滯后8階。具體估計(jì)結(jié)果如表3所示。

4.2.2 模型估計(jì)

表4展示了本文VAR模型的估計(jì)結(jié)果。由表4可知，本文VAR模型中兩個(gè)方程均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。在方程1，即以通貨膨脹作為被解釋變量的方程中，通貨膨脹除滯后5階和滯后6階不顯著之外，其余各階均在0.05的統(tǒng)計(jì)水平上顯著；失業(yè)率僅在滯后1階和滯后3階顯著。實(shí)證結(jié)果表明，澳門的通貨膨脹受到自身的影響較大，而失業(yè)率對(duì)通貨膨脹影響不大。另外，在方程1中，SARS的參數(shù)估計(jì)為正，且P值為0.068，邊緣顯著，說(shuō)明2003年的沙士病毒對(duì)澳門的失業(yè)率造成了一定的影響。而COVID-19的參數(shù)估計(jì)在統(tǒng)計(jì)上不顯著，說(shuō)明新冠肺炎疫情對(duì)澳門的通貨膨脹影響不明顯。

在方程2，即以失業(yè)率作為被解釋變量的方程中，通貨膨脹除在滯后4階和滯后8階邊緣顯著外，其余各階均不顯著；失業(yè)率在滯后1、3、7階在0.1的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說(shuō)明通貨膨脹和失業(yè)率自身均對(duì)失業(yè)率有一定影響，但影響不大。另外，在方程2中，SARS的參數(shù)估計(jì)在統(tǒng)計(jì)上不顯著，說(shuō)明沙士病毒對(duì)澳門的失業(yè)率影響不明顯。而COVID-19的參數(shù)為0.005 6，在統(tǒng)計(jì)上顯著為正，說(shuō)明新冠肺炎疫情會(huì)影響澳門的本地失業(yè)率。

4.3 可靠性檢驗(yàn)

表5展示了殘差自相關(guān)檢驗(yàn)的結(jié)果，實(shí)證結(jié)果顯示，模型的殘差可以接受無(wú)自相關(guān)的假設(shè)。圖1展示了可靠性檢驗(yàn)的結(jié)果，本模型的特征值均在單位圓內(nèi)，說(shuō)明本文的VAR系統(tǒng)穩(wěn)健，上文中VAR參數(shù)估計(jì)結(jié)果可靠。

4.4 格蘭杰因果檢驗(yàn)

表6展示了格蘭杰因果檢驗(yàn)的實(shí)證結(jié)果。當(dāng)以通貨膨脹作為被解釋變量時(shí)，失業(yè)率的P值以及方程整體的P值均小于0.05，說(shuō)明失業(yè)率是通貨膨脹的格蘭杰原因，可以通過(guò)失業(yè)率來(lái)預(yù)測(cè)通貨膨脹。而當(dāng)失業(yè)率作為被解釋變量，通貨膨脹的P值與方程整體的P值均大于0.1，說(shuō)明通貨膨脹不是失業(yè)率的格蘭杰原因。因此，澳門的失業(yè)率與通貨膨脹之間存在著一個(gè)單向格蘭杰因果關(guān)系。

4.5 脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖2展示了脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果。右上角的橫軸，表示給通貨膨脹一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊后，失業(yè)率短期會(huì)下降，然后效果慢慢減弱，脈沖響應(yīng)函數(shù)在第3期、第5期和第7期會(huì)穿過(guò)橫軸，在第8期有一個(gè)上升的趨勢(shì)，結(jié)果并不收斂。說(shuō)明通貨膨脹的增加，在短期會(huì)造成失業(yè)率的下降，而長(zhǎng)期會(huì)導(dǎo)致失業(yè)率的上升。在短期，適度范圍內(nèi)的通貨膨脹，會(huì)使得經(jīng)濟(jì)繁榮降低失業(yè)率，而長(zhǎng)期來(lái)說(shuō)，實(shí)證結(jié)果并不好。根據(jù)圖2左下角的圖，給失業(yè)率一單位正標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，通貨膨脹的響應(yīng)接近于0且不顯著。從脈沖響應(yīng)的結(jié)果看，當(dāng)失業(yè)率受到外部沖擊對(duì)通貨膨脹影響并不明顯。

4.6 方差分解

表7展示了通貨膨脹和失業(yè)率前8期的方差分解情況，即這兩個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量以及自身的方差貢獻(xiàn)度。通貨膨脹在第1期自身的貢獻(xiàn)程度高達(dá)100%，之后隨之降低，第8期降為89.60%。失業(yè)率對(duì)通貨膨脹的方差貢獻(xiàn)度在第一期為1.578%，逐漸緩慢增大，到第8期貢獻(xiàn)度為10.460%。失業(yè)率在第1期自身的貢獻(xiàn)程度高達(dá)98.42%，之后雖然有降低，但降低的幅度不大，從第5期開(kāi)始幾乎趨于穩(wěn)定。而通貨膨脹對(duì)失業(yè)率的方差貢獻(xiàn)度很小，從第1期的0緩慢增加到第8期的4.88%?？傮w來(lái)看，通貨膨脹和失業(yè)率對(duì)自身的方差貢獻(xiàn)是最大的，它們對(duì)另一個(gè)變量的方差貢獻(xiàn)度較小。

5 結(jié)論與建議

本文根據(jù)澳門1998-2022年的通貨膨脹與失業(yè)率數(shù)據(jù)，采用VAR模型法分析研究發(fā)現(xiàn)，澳門通貨膨脹與失業(yè)率具有單向格蘭杰因果關(guān)系，即通貨膨脹是失業(yè)率的格蘭杰原因，但菲利普斯曲線在澳門短期、長(zhǎng)期都不成立，即通貨膨脹與失業(yè)率之間不存在明顯的相關(guān)關(guān)系；而2020-2022年新冠肺炎疫情對(duì)澳門本地失業(yè)率有影響，但是2003年沙士病毒影響不明顯。

澳門經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)單一，澳門GDP增長(zhǎng)主要依賴旅游博彩業(yè)，因此，澳門的經(jīng)濟(jì)發(fā)展容易受到外部因素的沖擊。2020年新冠肺炎疫情的爆發(fā)，嚴(yán)重影響了旅游博彩業(yè)的收入，澳門經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受到?jīng)_擊，失業(yè)率上升。根本的解決措施應(yīng)是通過(guò)加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，產(chǎn)業(yè)適度多元化，發(fā)展中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代金融服務(wù)業(yè)等其他產(chǎn)業(yè)。同時(shí)，通過(guò)橫琴粵澳深合區(qū)的建設(shè)，為澳門人提供更多的崗位，促進(jìn)就業(yè)創(chuàng)業(yè)，帶動(dòng)澳門的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

【參考文獻(xiàn)】

【1】Samuelson，P.A.and Solow，R.M.Analytical aspects of anti-inflation policy.American Economic Review[J].Papers and Proceedings，1960（50）：94-177.

【2】Phillips， A. W . The Relation between Unemployment and the Rate of Change of Money Wage Rates in the United Kingdom， 1861-1957[J]. Economica，1958，25（100）：283.

【3】Okun A M. Potential GNP： its measurement and significance[J].in Proceedings of the Business and Economics Stats Section，1962.

【4】Friedman， M.The Role of Monetary Policy[J].American Economic Review，1968（53）：2-17.

【5】Lucas Jr.，R.Expectations and the Neutrality of Money[J].Journal of Economic Theory，1972，4（2）：103-124.

【6】The Stability of Models of Money and Growth with Perfect Foresight[J]. Econometrica，1973，41（6）：1043-1048.

【7】Rotemberg J J. Monopolistic price adjustment and aggregate output[J]. The Review of Economic Studies，1982，49（4）： 517-531.

【8】Taylor J B. Aggregate dynamics and staggered contracts[J]. Journal of political economy，1980，88（1）：1-23.

【9】Calvo G A. Staggered Prices in a Utility-Maximizing Framework[J]. Journal of Monetary Economics，1983，12（3）：383-398.

【10】陳學(xué)彬.對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的菲利普斯曲線關(guān)系和通脹預(yù)期的實(shí)證分析[J].財(cái)經(jīng)研究，1996（08）：3-8+64.

【11】黎德福.二元經(jīng)濟(jì)條件下中國(guó)的菲利普斯曲線和奧肯法則[J].世界經(jīng)濟(jì)，2005（8）：53-61.

【12】張杰藐.通貨膨脹、失業(yè)率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)互動(dòng)關(guān)系的探討[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2012（18）：159-162.

【13】桑瑜.“菲利普斯曲線”存疑：對(duì)通脹與失業(yè)關(guān)系的再討論[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2017，38（09）：146-158.

【14】朱新蓉，李虹含.新凱恩斯主義菲利普斯曲線下中國(guó)通貨膨脹的成因解讀[J].金融理論與實(shí)踐，2013（08）：22-26.

【15】周長(zhǎng)才.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與失業(yè)：奧肯定律在中國(guó)的存在性檢驗(yàn)[J].學(xué)術(shù)研究，2001（12）：36-40.

【16】田思源，劉永文，何志康.中國(guó)通貨膨脹與失業(yè)率的關(guān)系研究——基于VAR模型的實(shí)證研究[J].生產(chǎn)力研究，2021（05）：115-118.

【17】Macroeconomics and Reality[J]. Econometrica，1980，48（1）：1-48.