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虛擬變量，建立VAR模型。采用單位根檢驗、格蘭杰因果檢驗、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)濟決策提供依據(jù)。實證結(jié)果表明，新冠肺炎疫情會使澳門的失業(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】F822.5；F249.2 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】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)濟指標(biāo)，受到各國監(jiān)管當(dāng)局的重視，由于這兩個指標(biāo)存在內(nèi)在沖突性，即當(dāng)通脹低的時候就要以高的失業(yè)率為代價，而充分就業(yè)時就要以高通脹為代價，因此各國在制定經(jīng)濟政策時會面臨決策難題。澳門作為中國的特別行政區(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，可以解答這一問題。大量學(xué)者用現(xiàn)實數(shù)據(jù)證明在充分就業(yè)和價格穩(wěn)定這兩個目標(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宏觀經(jīng)濟目標(biāo)，即當(dāng)局可以通過擴張性的財政政策或?qū)捤傻呢泿耪叽龠M(jìn)經(jīng)濟增長，降低失業(yè)率，但同時會伴隨著物價上漲，通貨膨脹增加。

由于受到亞洲金融危機的影響，澳門的消費者物價指數(shù)在回歸初期負(fù)增長，通貨膨脹率小于零，處于通貨緊縮的狀態(tài)。澳門政府于2002年開放賭權(quán)，2003年開放自由行，旅游業(yè)和博彩業(yè)成為澳門的主要產(chǎn)業(yè)，帶動澳門經(jīng)濟高速發(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)濟實質(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)濟實質(zhì)增長18%；內(nèi)部需求按年上升3%。澳門統(tǒng)計局公布數(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%，澳門勞動人口共38.63萬人，勞動力參與率為69.3%。本文根據(jù)現(xiàn)實數(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菲利普斯曲線的影響。

大量研究使用經(jīng)濟發(fā)達(dá)的歐美地區(qū)的數(shù)據(jù)來驗證菲利普斯曲線，但其適用性一直存在爭議。澳門經(jīng)歷2003年“非典”后放開自由行，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)形勢也越來越嚴(yán)峻，隨之表現(xiàn)出來的是通貨膨脹和失業(yè)率的矛盾日益突出。因此，驗證這個理論在澳門是否適用對澳門經(jīng)濟具有重大意義，也對澳門政策決策的選擇具有重大的參考價值。本文的創(chuàng)新點如下：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)率攀升問題，引入2003年沙士病毒、2020年新冠肺炎疫情兩個虛擬變量，考慮了沙士病毒、新冠肺炎疫情對澳門通貨膨脹和失業(yè)率可能產(chǎn)生的影響。第二，驗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，提高勞動力人口素質(zhì)，以適度通貨膨脹擴大投資，拉長就業(yè)鏈，降低失業(yè)率，消除經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌過程中的失衡等體制性現(xiàn)象，發(fā)揮經(jīng)濟活力本身對就業(yè)的帶動作用，從根本上降低自然失業(yè)率，最終促進(jìn)經(jīng)濟健康、和諧發(fā)展。

2 文獻(xiàn)綜述

2.1 國外文獻(xiàn)

菲利普斯曲線最早由Phillips在《1861-1957年英國失業(yè)率與貨幣工資變動率關(guān)系》一文提出，其基于現(xiàn)實數(shù)據(jù)得出失業(yè)率與貨幣工資變動率之間存在此消彼長的關(guān)系，即失業(yè)率與名義工資變動率存在非線性負(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率，并首次提出在不同程度失業(yè)率和價格穩(wěn)定之間存在反向變動關(guān)系。這一改良被學(xué)術(shù)界廣泛認(rèn)同。Okun[3]使用美國的現(xiàn)實數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究發(fā)現(xiàn)實際GDP增長與失業(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預(yù)期的菲利普斯曲線，他認(rèn)為決定勞動力供求的應(yīng)是實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)期假說對菲利普斯曲線進(jìn)行批判，其認(rèn)為實際失業(yè)率圍繞自然失業(yè)率上下波動，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這兩個變量，并考慮廠商定價行為對傳統(tǒng)的菲利普斯曲線進(jìn)行改良[7-9]。

2.2 國內(nèi)文獻(xiàn)

大量學(xué)者對菲利普斯曲線在我國的適用性進(jìn)行了探討，然而得到的結(jié)論有所差異。陳學(xué)彬[10]認(rèn)為國內(nèi)菲利普斯曲線現(xiàn)象不顯著。黎德福[11]通過雙變量經(jīng)濟模型進(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)分析來研究菲利普斯曲線在我國的適用性，其認(rèn)為我國經(jīng)濟高速增長，在高通脹的時期，失業(yè)率也居高不下，菲利普斯曲線在我國不成立。桑瑜[13]通過對現(xiàn)實數(shù)據(jù)的分析也發(fā)現(xiàn)菲利普斯曲線在我國不成立，其認(rèn)為當(dāng)局應(yīng)該采用穩(wěn)定貨幣政策的同時，推動供給側(cè)改革，以同時實現(xiàn)擴大就業(yè)和抑制高通脹的兩大經(jīng)濟目標(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通貨膨脹的成因，中國的通貨膨脹還受其前期和預(yù)期的影響。而周長才[15]通過觀察城市隱性失業(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)濟增長率負(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短期適用，長期不適用。

通過對文獻(xiàn)的梳理，本文發(fā)現(xiàn)大多數(shù)文獻(xiàn)通過建立VAR模型對菲利普斯曲線在中國的適用性進(jìn)行實證研究。澳門特別行政區(qū)自回歸以來經(jīng)濟迅速增長，同時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)濟增長放緩。而現(xiàn)鮮有文獻(xiàn)對菲利普斯曲線在澳門的適用性進(jìn)行實證研究。因此，本文將借鑒前人的研究方式通過建立VAR模型對澳門通貨膨脹與失業(yè)率的關(guān)系進(jìn)行實證研究，同時考慮沙士病毒和新冠肺炎疫情對澳門失業(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)來源

本文選取1998年1月至2022年8月的共296個月度數(shù)據(jù)來分析澳門的通貨膨脹與失業(yè)率之間的關(guān)系，數(shù)據(jù)來源于CEIC數(shù)據(jù)庫。VAR模型要求時間序列平穩(wěn)，一般的時間序列數(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)，消除時間序列中可能存在的異方差性，本文對經(jīng)過季節(jié)調(diào)整的通貨膨脹和失業(yè)率進(jìn)行對數(shù)化處理。具體變量設(shè)定與數(shù)據(jù)來源如表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內(nèi)生這一問題，因此，本研究通過建立VAR模型來考察失業(yè)率與通貨膨脹率之間的相互影響。在VAR模型中，每一個變量都會作為被解釋變量來構(gòu)建一個方程，再將每一個被解釋變量的滯后值作為解釋變量，方程的個數(shù)與被解釋變量的個數(shù)一致，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時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，εt為k維誤差向量，p為滯后階數(shù)，t表示時期。

4 實證結(jié)果

4.1 單位根檢驗

為了避免偽回歸，本文首先通過ADF檢驗來判斷時間序列的平穩(wěn)性。實證結(jié)果表明，通貨膨脹與失業(yè)率的對數(shù)序列的P值均大于0.05，在統(tǒng)計上不顯著，說明這兩個序列不平穩(wěn)。因此，本文對上述兩個序列進(jìn)行差分處理，ADF檢驗的結(jié)果表明，通貨膨脹與失業(yè)率的對數(shù)序列通過一階差分后平穩(wěn)，可以建立VAR模型。ADF的檢驗結(jié)果如表2所示。

4.2 滯后階數(shù)的選取及VAR模型估計

4.2.1 滯后階數(shù)的選擇

若模型的殘差項存在序列相關(guān)性，VAR模型的估計結(jié)果會出現(xiàn)有偏且非一致性等問題，為保證本文VAR模型估計結(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。具體估計結(jié)果如表3所示。

4.2.2 模型估計

表4展示了本文VAR模型的估計結(jié)果。由表4可知，本文VAR模型中兩個方程均在1%的統(tǒng)計水平上顯著。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)計水平上顯著；失業(yè)率僅在滯后1階和滯后3階顯著。實證結(jié)果表明，澳門的通貨膨脹受到自身的影響較大，而失業(yè)率對通貨膨脹影響不大。另外，在方程1中，SARS的參數(shù)估計為正，且P值為0.068，邊緣顯著，說明2003年的沙士病毒對澳門的失業(yè)率造成了一定的影響。而COVID-19的參數(shù)估計在統(tǒng)計上不顯著，說明新冠肺炎疫情對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)計水平上顯著，說明通貨膨脹和失業(yè)率自身均對失業(yè)率有一定影響，但影響不大。另外，在方程2中，SARS的參數(shù)估計在統(tǒng)計上不顯著，說明沙士病毒對澳門的失業(yè)率影響不明顯。而COVID-19的參數(shù)為0.005 6，在統(tǒng)計上顯著為正，說明新冠肺炎疫情會影響澳門的本地失業(yè)率。

4.3 可靠性檢驗

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

4.4 格蘭杰因果檢驗

表6展示了格蘭杰因果檢驗的實證結(jié)果。當(dāng)以通貨膨脹作為被解釋變量時，失業(yè)率的P值以及方程整體的P值均小于0.05，說明失業(yè)率是通貨膨脹的格蘭杰原因，可以通過失業(yè)率來預(yù)測通貨膨脹。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標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊后，失業(yè)率短期會下降，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期會穿過橫軸，在第8期有一個上升的趨勢，結(jié)果并不收斂。說明通貨膨脹的增加，在短期會造成失業(yè)率的下降，而長期會導(dǎo)致失業(yè)率的上升。在短期，適度范圍內(nèi)的通貨膨脹，會使得經(jīng)濟繁榮降低失業(yè)率，而長期來說，實證結(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，即這兩個變量對另一個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期開始幾乎趨于穩(wěn)定。而通貨膨脹對失業(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%。總體來看，通貨膨脹和失業(yè)率對自身的方差貢獻(xiàn)是最大的，它們對另一個變量的方差貢獻(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)濟結(jié)構(gòu)單一，澳門GDP增長主要依賴旅游博彩業(yè)，因此，澳門的經(jīng)濟發(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)濟增長受到?jīng)_擊，失業(yè)率上升。根本的解決措施應(yīng)是通過加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，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，通過橫琴粵澳深合區(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)，帶動澳門的經(jīng)濟發(fā)展，實現(xiàn)經(jīng)濟增長。

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