關(guān)于失業(yè)率與通貨膨脹率關(guān)系的實證分析

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1、關(guān)于失業(yè)率與通貨膨脹率關(guān)系的實證分析摘要：08年全球金融危機的爆發(fā)，造成了世界大范圍的失業(yè)，與此同時帶來了各國通貨膨脹率不同程度的提高。隨著世界各國應(yīng)對經(jīng)濟危機的政策出臺以及企業(yè)的共同努力，世界經(jīng)濟又在慢慢的復(fù)蘇，失業(yè)率也在穩(wěn)步下降，通貨膨脹率也得到了很好的控制。本文運用菲利普斯曲線說明失業(yè)率與通貨膨脹率之間的關(guān)系，并通過建立計量經(jīng)濟學模型進行實證分析。關(guān)鍵詞：失業(yè)率通貨膨脹率菲利普斯曲線顯著性檢驗一、問題的提出失業(yè)與通貨膨脹是短期宏觀經(jīng)濟運行中的兩個主要問題。如果經(jīng)濟決策者的目標是低失業(yè)和低通貨膨脹，則會發(fā)現(xiàn)低失業(yè)和低通貨膨脹目標往往是沖突的。利用總需求-總供給模型來求解，假設(shè)

2、決策者用擴張的財政政策或貨幣政策擴大總需求，達到低失業(yè)的目標，會使經(jīng)濟沿著短期總供給曲線變動到更高產(chǎn)出和更高物價水平的一點上，這在增加產(chǎn)出、降低失業(yè)的同時，導(dǎo)致了較高的物價水平，較高的物價水平意味著較高的通貨膨脹。反之，假設(shè)用緊縮的財政政策或者貨幣政策縮減總需求，達到低通貨膨脹的目標，則會導(dǎo)致較低的產(chǎn)出，較低的產(chǎn)出意味著較高的失業(yè)。在宏觀經(jīng)濟學種，失業(yè)和通貨膨脹這種負相關(guān)關(guān)系可以用菲利普斯曲線來說明，包括簡單菲利普斯曲線、附加預(yù)期的菲利普斯曲線。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相關(guān)關(guān)系，如下式所示：（1-1）locatedintheTomb,DongShen

3、Jiabang,deferthenextdayfocusedontheassassination.Linping,Zhejiang,1ofwhichliquorwinemasters(WuzhensaidinformationisCarpenter),whogotAfewbayonets,duetomissedfatal,whennightcame其中，為通貨膨脹率，為失業(yè)率，為自然失業(yè)率，為參數(shù)。附加預(yù)期的菲利普斯曲線除考慮了失業(yè)與通貨膨脹之間的負相關(guān)關(guān)系外，還考慮了通貨膨脹預(yù)期對通貨膨脹的影響，如下式所示（1-2）其中，為預(yù)期通貨膨脹率。無論簡單菲利普斯曲線，還是附加預(yù)期的菲

4、利普斯曲線，反映的都是經(jīng)濟變量之間的線性關(guān)系，可以建立現(xiàn)行計量經(jīng)濟學模型進行研究，這里應(yīng)用多元線性回歸模型對附加預(yù)期的菲利普斯曲線進性實證研究。二、模型與數(shù)據(jù)1.模型設(shè)定式（1-2）可化為(2-1)所以，可將模型設(shè)定為(2-2)其中，被解釋變量Y為“實際通貨膨脹率”，解釋變量X1為“失業(yè)率”，解釋變量X2為“預(yù)期通貨膨脹率”。2.樣本數(shù)據(jù)與變量的選擇相對應(yīng)，選取我國1990~2008年的實際通貨膨脹率、失業(yè)率、預(yù)期通貨膨脹率數(shù)據(jù)，如下表所示：年份實際通貨膨脹率Y失業(yè)率X1預(yù)期通貨膨脹率X219903.12.52.519913.42.3319926.42.35.5locatedin

5、theTomb,DongShenJiabang,deferthenextdayfocusedontheassassination.Linping,Zhejiang,1ofwhichliquorwinemasters(WuzhensaidinformationisCarpenter),whogotAfewbayonets,duetomissedfatal,whennightcame199314.72.611199424.12.823199517.12.91419968.33819972.83.141998-0.83.111999-1.43.1-220000.43.1-120010.

6、73.612002-0.84120031.24.3220043.94.23.520051.84.2320061.54.12.820074.844.520085.94.26.5（表2—1）三、參數(shù)估計運用EViews軟件進行模型參數(shù)估計，可得到下表的回歸分析結(jié)果：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:01/14/10Time:23:05Sample:19902008Includedobservations:19VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.??C2.8630931.497580

7、1.9118140.0740X1-0.9396510.414538-2.2667410.0376X21.0961960.04980122.011350.0000R-squared0.972504????Meandependentvar5.110526AdjustedR-squared0.969067????S.D.dependentvar6.732252S.E.ofregression1.184057????Akaikeinfocriterion3.319710Sumsquare