影響我國失業及通貨膨脹的因素分析

文/李林，山東科技大學

1 研究背景及意義

背景：改革開放以來，中國經濟高速發展，如今成為世界第二大經濟體，與此同時，我國也開始更加關注衡量經濟的各項指標，以促進經濟又好又快的發展，因此，失業率與通貨膨脹成為研究的重要內容。

意義：失業率與通貨膨脹率是衡量一個國家經濟發展的重要指標，關系著國計民生，研究影響兩者的因素，從而相對應的采取積極措施，可以更好地協調兩者的關系，使兩者達到一個平衡的狀態，這對我國經濟持續將框發展都具有重要意義，同時根據研究結果提出政策建議，可為進一步發展提供參考。

2 評價模型的基本理論和計算方法

方法簡述：本課題主要的應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重要變量的一種多元統計分析方法，其思想是將眾多具有一定相關性的變量，重新組合成一組新的互相無關的綜合指標來代替原來的指標。

設F1表示原變量的第一個線性組合所形成的主成分指標，即F1= a11X1+ a21X2+ ...+ ap1Xp,由數學知識可知，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個指標的信息，再考慮選取第二個主成分指標F2，為有效地反映原信息，F1已有的信息就不需要再出現在F2中，即F2與F1要保持獨立、不相關。依此類推構造出的F1、F2、……、Fm為原變量指標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，運用最小二乘法表可以求解多元線性回歸方程。

3 實證分析—影響中國失業率、通貨膨脹率率的因素

本文研究的是經濟發展中對失業率與通貨膨脹率影響的因素，首先，在選取指標過程中，綜合考慮了經濟發展的各個方面，比如消費，投資，政府購買，對外貿易以及貨幣量的影響因素。在滿足以上科學性的前提下同時考慮：1、數據的準確性，即數據的來源必須權威可靠。2、變量指標的可操作性。3、要消除量綱的影響，進行相應的標準化操作。

3.1 指標選取與數據來源：經過綜合考慮，本文選取的變量有：GDP，城鎮單位就業人員平均工資，貨幣供應量，財政支出，凈出口，PPI，股票籌資額，外匯儲備這八個指標，研究的是其對失業率通貨膨脹率的影響，其中通貨膨脹率以CPI度量。數據采用以年為單位的數據，用了2000-2014年共15年的數據，數據來源是中國國家統計局。

3.2 主成分回歸

利用軟件對15年的經濟數據指標進行主成分分析，得到兩個主成分：

利用兩個主成分進行回歸分析得到：

根據表達式，可以看出通貨膨脹率與兩個主成分的關系，第一個主成分主要反映與總需求相等的國民收入（消費、投資、政府購買、凈出口），第二個則是生產者價格指數的增加以及對經濟過熱的反映，從表達式看，兩者對通貨膨脹率都有一定的促進作用，說明總需求多也會導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作用更明顯，其中主要因素是PPI的變化，因此說明了生產者價格指數與消費者價格相關程度較大。

接下來是對失業率的多元回歸分析，分析結果：

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

4 結果分析

根據以上的分析結果，通貨膨脹率與總需求國民收入是息息相關的，當經濟比較高漲，總需求大，社會總產出比較多，價格水平上升，會導致一定程度的通貨膨脹。同時生產者價格指數也是對以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，根據多元回歸分析的結果也可以看出第二個主成分系數較大，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。我們可以認為，近十幾年以來，我國成本推進型的通貨膨脹更為嚴重一些，這與經濟全球化的國際沖擊有一定的關系。

再看失業率，用總產出總需求或者成本推進是比較難解釋失業率的，通過菲利普斯曲線的理論，失業率可以近似認為是自然失業率。因此傳統經濟學中用高通脹換取低失業在我國并不是很適用，降低失業率應該從其他方面尋找原因。

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