文/李林，山東科技大學(xué)

1 研究背景及意義

背景：改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，如今成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體，與此同時，我國也開始更加關(guān)注衡量經(jīng)濟(jì)的各項(xiàng)指標(biāo)，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)又好又快的發(fā)展，因此，失業(yè)率與通貨膨脹成為研究的重要內(nèi)容。

意義：失業(yè)率與通貨膨脹率是衡量一個國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要指標(biāo)，關(guān)系著國計(jì)民生，研究影響兩者的因素，從而相對應(yīng)的采取積極措施，可以更好地協(xié)調(diào)兩者的關(guān)系，使兩者達(dá)到一個平衡的狀態(tài)，這對我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)將框發(fā)展都具有重要意義，同時根據(jù)研究結(jié)果提出政策建議，可為進(jìn)一步發(fā)展提供參考。

2 評價模型的基本理論和計(jì)算方法

方法簡述：本課題主要的應(yīng)用方法就是主成分分析法以及多元線性回歸。

主成分分析的概述：主成分分析是將多個變量通過線性變換以選取出較少個數(shù)重要變量的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，其思想是將眾多具有一定相關(guān)性的變量，重新組合成一組新的互相無關(guān)的綜合指標(biāo)來代替原來的指標(biāo)。

設(shè)F1表示原變量的第一個線性組合所形成的主成分指標(biāo)，即F1= a11X1+ a21X2+ ...+ ap1Xp,由數(shù)學(xué)知識可知，每一個主成分所提取的信息量可用其方差來度量，其方差Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。常常希望第一主成分F1所含的信息量最大，因此在所有的線性組合中選取的F1應(yīng)該是X1，X2，…，XP的所有線性組合中方差最大的，故稱F1為第一主成分。如果第一主成分不足以代表原來p個指標(biāo)的信息，再考慮選取第二個主成分指標(biāo)F2，為有效地反映原信息，F(xiàn)1已有的信息就不需要再出現(xiàn)在F2中，即F2與F1要保持獨(dú)立、不相關(guān)。依此類推構(gòu)造出的F1、F2、……、Fm為原變量指標(biāo)X1、X2……XP第一、第二、……、第m個主成分。

多元線性回歸概述：多元線性回歸是研究多個自變量因素對因變量的影響，解釋變量可以有多個因素，被解釋變量時一個因素，運(yùn)用最小二乘法表可以求解多元線性回歸方程。

3 實(shí)證分析—影響中國失業(yè)率、通貨膨脹率率的因素

本文研究的是經(jīng)濟(jì)發(fā)展中對失業(yè)率與通貨膨脹率影響的因素，首先，在選取指標(biāo)過程中，綜合考慮了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個方面，比如消費(fèi)，投資，政府購買，對外貿(mào)易以及貨幣量的影響因素。在滿足以上科學(xué)性的前提下同時考慮：1、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，即數(shù)據(jù)的來源必須權(quán)威可靠。2、變量指標(biāo)的可操作性。3、要消除量綱的影響，進(jìn)行相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化操作。

3.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源：經(jīng)過綜合考慮，本文選取的變量有：GDP，城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資，貨幣供應(yīng)量，財政支出，凈出口，PPI，股票籌資額，外匯儲備這八個指標(biāo)，研究的是其對失業(yè)率通貨膨脹率的影響，其中通貨膨脹率以CPI度量。數(shù)據(jù)采用以年為單位的數(shù)據(jù)，用了2000-2014年共15年的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源是中國國家統(tǒng)計(jì)局。

3.2 主成分回歸

利用軟件對15年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，得到兩個主成分：

利用兩個主成分進(jìn)行回歸分析得到：

根據(jù)表達(dá)式，可以看出通貨膨脹率與兩個主成分的關(guān)系，第一個主成分主要反映與總需求相等的國民收入（消費(fèi)、投資、政府購買、凈出口），第二個則是生產(chǎn)者價格指數(shù)的增加以及對經(jīng)濟(jì)過熱的反映，從表達(dá)式看，兩者對通貨膨脹率都有一定的促進(jìn)作用，說明總需求多也會導(dǎo)致一定程度的通貨膨脹。同時兩者相比，第二個主成分的促進(jìn)作用更明顯，其中主要因素是PPI的變化，因此說明了生產(chǎn)者價格指數(shù)與消費(fèi)者價格相關(guān)程度較大。

接下來是對失業(yè)率的多元回歸分析，分析結(jié)果：

根據(jù)失業(yè)率數(shù)據(jù)：只有兩年不是在4.0-4.3的范圍內(nèi)，其余的還是很集中的，而且失業(yè)率在4.1與4.2的年份是最多的。這樣的特點(diǎn)可以近似為垂直的菲利普斯曲線，即失業(yè)率處于自然失業(yè)率，高通脹此時不會帶來低失業(yè)，人們的通貨膨脹預(yù)期與實(shí)際通貨膨脹一致。

4 結(jié)果分析

根據(jù)以上的分析結(jié)果，通貨膨脹率與總需求國民收入是息息相關(guān)的，當(dāng)經(jīng)濟(jì)比較高漲，總需求大，社會總產(chǎn)出比較多，價格水平上升，會導(dǎo)致一定程度的通貨膨脹。同時生產(chǎn)者價格指數(shù)也是對以CPI度量的通貨膨脹有較大影響的，而且這個方面的影響還是比較大的，根據(jù)多元回歸分析的結(jié)果也可以看出第二個主成分系數(shù)較大，也就是PPI變化率對通貨膨脹率影響更大一些，總需求影響次之。我們可以認(rèn)為，近十幾年以來，我國成本推進(jìn)型的通貨膨脹更為嚴(yán)重一些，這與經(jīng)濟(jì)全球化的國際沖擊有一定的關(guān)系。

再看失業(yè)率，用總產(chǎn)出總需求或者成本推進(jìn)是比較難解釋失業(yè)率的，通過菲利普斯曲線的理論，失業(yè)率可以近似認(rèn)為是自然失業(yè)率。因此傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)中用高通脹換取低失業(yè)在我國并不是很適用，降低失業(yè)率應(yīng)該從其他方面尋找原因。

【參考文獻(xiàn)】

[1]TamaraTodorova. “The Economic Dynamics of Inflation an d Unemployment”[J]. Theoretical Economics Letters,2012.

[2]甘益寧.中國失業(yè)問題原因與應(yīng)對策略研究[J].經(jīng)營管理者，2014.

[3]劉甲鵬.中國通貨膨脹問題研究觀點(diǎn)綜述[J].財經(jīng)政法資訊，2012.

[4]都陽，路旸.中國的自然失業(yè)率水平及其含義[J].世界經(jīng)濟(jì)，2011.