《表3 线性模型的参数估计结果》

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《劳动生产率与中国菲利普斯曲线的门限转换特征》

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注：括号中的数字为t统计量。

在估计非线性的菲利普斯模型之前，本文首先估计了它的线性模型以及分布滞后模型（ADRL）形式，结果如表3所示。从表3第二列的OLS估计结果来看，产出缺口的系数不仅没有显著性，而且其系数的符号与理论（实际产出超过潜在产出导致经济过热从而会带来通胀的上升）也不一致；虽然其他变量的系数较为显著，但整个模型的可决系数较低，且残差表现出一定自相关性，因此用线性模型描述通货膨胀率和产出值之间的关系，效果并不理想。为了更好地拟合菲利普斯曲线，接下来本文估计了分布滞后（ADRL）模型，将通货膨胀率与产出的缺口的滞后变量加入线性方程。通过SIC信息准则确定菲利普斯曲线中通货膨胀率的滞后阶数为2，产出缺口的滞后阶数为1。从表3中的估计结果来看，分布滞后模型的拟合优度有了大幅度的提升，由0.617717提高到0.757577，当期的产出缺口对通胀率有显著的正向影响，这意味着当期实际产出的增长快于潜在产出增长时产出缺口会显著地拉高通货膨胀率，这与理论上的菲利普斯曲线相一致。但是，滞后一期的产出缺口对通货膨胀率的影响为负，笔者认为当实际产出值偏离潜在产出时，货币当局会采取相应的宽松或者紧缩政策来提高或降低未来一期的通货膨胀率，所以滞后一期的产出缺口对通货膨胀率有负向的影响。表3中的劳动生产率调整与价格调整之差，即劳动生产率差异，对通货膨胀的影响显著，且方向相反，即生产率调整快于价格调整1个百分点会降低通货膨胀率0.79个百分点，这也是对前文劳动生产率差异进入菲利普斯曲线理论的一个验证。值得注意的是，在线性回归模型中高度显著的通货膨胀预期变量在分布滞后模型中变得不显著，可能的原因在于分布滞后模型中的滞后项能很好地描述向后型的预期（Backwardlooking），本文所用的向前型通货膨胀预期变量的系数在这里不显著。