適應(yīng)性預(yù)期的菲利普斯曲線的研究
相關(guān)鏈接： 中國(guó)安全網(wǎng) 中國(guó)質(zhì)量網(wǎng) 中國(guó)論文網(wǎng) 中國(guó)資訊網(wǎng)
論文關(guān)鍵詞：菲利普斯曲線,理性預(yù)期,適應(yīng)性預(yù)期,實(shí)證
一、引言
中國(guó)目前面臨較為嚴(yán)重的通脹現(xiàn)象，并且在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中人們是很難做到理性預(yù)期的，這就使盧卡斯的理性預(yù)期的菲利普斯曲線難以檢驗(yàn)中國(guó)現(xiàn)有的通脹與失業(yè)的關(guān)系。但是現(xiàn)實(shí)中卻真實(shí)地存在著預(yù)期因素，不能完全舍棄這一因素，故需用適應(yīng)性預(yù)期來加以解釋。
二、盧卡斯的理性預(yù)期的菲利普斯曲線
盧卡斯最早在他的《預(yù)期與貨幣中性》、《產(chǎn)出與通貨膨脹的替代的若干國(guó)際證據(jù)》等文章中用理性預(yù)期假說對(duì)菲利普斯曲線進(jìn)行分析。其核心思想是：經(jīng)濟(jì)主體在完全信息或近乎完全信息的情況下，可以通過理性預(yù)期避免犯系統(tǒng)性錯(cuò)誤。從概率的角度講，經(jīng)濟(jì)主體的預(yù)期價(jià)格和現(xiàn)實(shí)價(jià)格之差的期望為零，即Ｅ（Ｐ－Ｐ）＝０。從而引發(fā)政策當(dāng)局的任何旨在調(diào)整價(jià)格的宏觀經(jīng)濟(jì)政策失效【１】。
三、檢驗(yàn)理性預(yù)期的存在與否
本文在此所引用的檢驗(yàn)指標(biāo)為消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)和CPI，檢驗(yàn)思想為作為經(jīng)濟(jì)先行指標(biāo)的消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)和作為經(jīng)濟(jì)滯后指標(biāo)的CPI在公眾存在理性預(yù)期的情況下不論中間傳導(dǎo)機(jī)制如何，最終二者步調(diào)應(yīng)當(dāng)較為一致。檢驗(yàn)一致與否的方法可用線性擬合操作，當(dāng)然不排除指數(shù)在編制中的口徑誤差和數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)時(shí)的核算誤差。但即便如此，根據(jù)數(shù)據(jù)作出的散點(diǎn)應(yīng)在回歸線兩側(cè)對(duì)稱分布，不應(yīng)出現(xiàn)較為極端的值。
如果現(xiàn)實(shí)真得像盧卡斯的理性預(yù)期的菲利普斯曲線模型中設(shè)想的那樣，那么公眾便恰如上文所述不會(huì)犯系統(tǒng)性錯(cuò)誤，即公眾的預(yù)期會(huì)和政府的步調(diào)高度一致�，F(xiàn)實(shí)中究竟如何，我們用數(shù)據(jù)來證明。如下是２００９年０８月至２０１０年０９月的消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)和經(jīng)過調(diào)整的ＣＰＩ。
|
日期 |
消費(fèi)者預(yù)期指數(shù) |
CPI |
|
2009.08 |
102 |
98.8 |
|
2009.09 |
102.2 |
99.2 |
|
2009.1 |
102.6 |
99.5 |
|
2009.11 |
103 |
100.6 |
|
2009.12 |
104 |
101.9 |
|
2010.01 |
104.6 |
102.515 |
|
2010.02 |
104.5 |
101.0568 |
|
2010.03 |
108.2 |
104.8576 |
|
2010.04 |
106.8 |
101.5664 |
|
2010.05 |
108.2 |
101.6566 |
|
2010.06 |
108.9 |
101.3565 |
|
2010.07 |
108.6 |
101.5439 |
|
2010.08 |
107.9 |
102.258 |
|
2010.09 |
104.8 |
102.7712 |
消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)可直接引用，而宏觀經(jīng)濟(jì)政策需要借鑒一個(gè)指標(biāo)。由于政府相對(duì)公眾而言處于信息絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地位，所以政府對(duì)于旨在調(diào)整價(jià)格的宏觀經(jīng)濟(jì)政策的結(jié)果的貢獻(xiàn)要遠(yuǎn)大于公眾，價(jià)格的一個(gè)顯示指標(biāo)便是ＣＰＩ，所以可用ＣＰＩ代表政府的物價(jià)政策【２】。作出散點(diǎn)圖：
通過散點(diǎn)圖可已看出消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)和經(jīng)過調(diào)整的ＣＰＩ兩者間難以有效擬合。并且有個(gè)別極端值的出現(xiàn)和散點(diǎn)周期性圍繞回歸線的現(xiàn)象出現(xiàn)，說明本文以上檢驗(yàn)的兩變量不是同步的，故理性預(yù)期難以通過實(shí)證檢驗(yàn)。繼續(xù)做最小二乘估計(jì)：
|
Dependent Variable: CPI |
||||
|
Method: Least Squares |
||||
|
Sample: 2009:08 2010:09 |
||||
|
Included observations: 14 |
||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
59.34818 |
14.18160 |
4.184872 |
0.0013 |
|
X |
0.398772 |
0.134450 |
2.965962 |
0.0118 |
|
R-squared |
0.422992 |
Mean dependent var |
101.3987 |
|
|
Adjusted R-squared |
0.374908 |
S.D. dependent var |
1.572565 |
|
|
S.E. of regression |
1.243313 |
Akaike info criterion |
3.405000 |
|
|
Sum squared resid |
18.54993 |
Schwarz criterion |
3.496294 |
|
|
Log likelihood |
-21.83500 |
F-statistic |
8.796928 |
|
|
Durbin-Watson stat |
1.161390 |
Prob(F-statistic) |
0.011789 |
|
四、適應(yīng)性預(yù)期下的菲利普斯曲線模型
由于適應(yīng)性預(yù)期存在修正的因素【３】，所以其可以看作滯后變量模型。公式為Ｐ－Ｐ＝－λ（Ｕ－Ｕ）。但是在現(xiàn)實(shí)中由于物價(jià)和就業(yè)率都是宏觀經(jīng)濟(jì)的滯后指標(biāo)，故在研究中可以在不考慮滯后性的情況下給予研究。因?yàn)楝F(xiàn)在所需考慮的滯后因素的存在是由于預(yù)期引起的，而現(xiàn)在進(jìn)行的是對(duì)預(yù)期的研究，如果這樣，會(huì)陷入自相關(guān)的泥潭中而無法進(jìn)行簡(jiǎn)單有效的分析。
五、對(duì)于適應(yīng)性預(yù)期下的菲利普斯曲線模型的實(shí)證
用通貨膨脹率作為Ｐ－Ｐ指標(biāo)，用城鎮(zhèn)登記失業(yè)率作為－λ（Ｕ－Ｕ）的指標(biāo)。
|
項(xiàng)目 |
2004 |
2005 |
2006 |
2007 |
2008 |
|
城鎮(zhèn)登記失業(yè)率 (%) |
4.2 |
4.2 |
4.1 |
4 |
4.2 |
|
居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù) (%) |
103.9 |
101.8 |
101.5 |
104.8 |
105.9 |
|
通貨膨脹率 |
3.9 |
1.8 |
1.5 |
4.8 |
5.9 |
做出散點(diǎn)圖和進(jìn)行最小二乘估計(jì)得：
|
Dependent Variable: TONG |
||||
|
Method: Least Squares |
||||
|
Date: 11/28/10 Time: 11:05 |
||||
|
Sample: 2004 2008 |
||||
|
Included observations: 5 |
||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
8.237500 |
50.76231 |
0.162276 |
0.8814 |
|
SHI |
-1.125000 |
12.25914 |
-0.091768 |
0.9327 |
|
R-squared |
0.002799 |
Mean dependent var |
3.580000 |
|
|
Adjusted R-squared |
-0.329601 |
S.D. dependent var |
1.901841 |
|
|
S.E. of regression |
2.192981 |
Akaike info criterion |
4.697575 |
|
|
Sum squared resid |
14.42750 |
Schwarz criterion |
4.541350 |
|
|
Log likelihood |
-9.743938 |
F-statistic |
0.008421 |
|
|
Durbin-Watson stat |
1.143368 |
Prob(F-statistic) |
0.932667 |
|
這不是說明適應(yīng)性預(yù)期的錯(cuò)誤，恰恰說明其正確性和合理性，因?yàn)檫m應(yīng)性預(yù)期就是公眾不能夠準(zhǔn)確的預(yù)期政府政策，所以R-squared值越小，擬合越差，越說明解釋變量（失業(yè)率）不能完全解釋被解釋變量（通貨膨脹率）并且菲利普斯曲線本身就是一種通過觀察進(jìn)行的規(guī)律性總結(jié)，并不存在完全的因果關(guān)系。
六、結(jié)論與不足
（１）盧卡斯的理性預(yù)期菲利普斯曲線在現(xiàn)實(shí)中走不通，因?yàn)楣娞幱谛畔⒘觿?shì)地位，不能獲得足夠的信息同政策當(dāng)局相抗衡。
�。ǎ玻┻m應(yīng)性預(yù)期更具有現(xiàn)實(shí)操作性，并且現(xiàn)實(shí)中的政府政策的調(diào)節(jié)每每有效也側(cè)面證實(shí)了適應(yīng)性預(yù)期的不完全預(yù)測(cè)性。
（３）在實(shí)證適應(yīng)性預(yù)期時(shí)樣本量過少，一定程度地影響了可信度和精度的要求。
七、政策建議
�。ǎ保┱畱�(yīng)始終宣示公眾所不具有的理性預(yù)期，這樣可避免誘發(fā)公眾的選美效應(yīng)心里，達(dá)到適應(yīng)性預(yù)期政策的真正目的。
（２）政府在操作時(shí)應(yīng)注意量化標(biāo)準(zhǔn)，以避免過于激烈，造成適應(yīng)性預(yù)期的過度震蕩。
參考文獻(xiàn)
1 林志弟.菲利普斯曲線的研究發(fā)展進(jìn)程.經(jīng)濟(jì)評(píng)述.2010年第1期(下)
2 陳杰.轉(zhuǎn)型時(shí)期我國(guó)“產(chǎn)出——物價(jià)”菲利普斯曲線的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì).經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯.2010年第2期.
3 李永寧,趙鈞,黃明皓.經(jīng)濟(jì)學(xué)家的通話膨脹預(yù)期:理論與實(shí)踐.經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理.2010年第4期.
