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一、理論模型

(一)勞動力流動和通貨膨脹發展中國家經濟在整體上存在二元結構，可劃分為農業部門和現代工業部門。農業部門存在大量剩余勞動力，其邊際產出基本為零，該部門的勞動者獲得生存收入，農業部門產出占總產出的比例很小?，F代工業部門是經濟增長的主要來源，假設其情形與Gali等［4］模型一致。隨著經濟的發展，勞動力由農業部門向現代工業部門轉移，且勞動無限供給。二元經濟結構是發展中國家最根本特征，經濟發展的過程就是二元經濟向一元經濟轉變的過程，伴隨該過程的是勞動力從農業部門向現代工業部門的流動。研究發展中國家的宏觀經濟變量關系問題，必須考慮二元經濟結構這個關鍵特征，而勞動力流動速度是反映該特征的核心變量。勞動力流動速度主要通過兩條途徑影響價格水平:其一，勞動力流動速度變化會導致工業部門工資率變化，進而通過總供給而影響價格水平。根據二元經濟結構理論，勞動力流動的主要驅動力是兩部門收入存在的差別。勞動力流動速度越快，需求水平的增長速度也越快，兩者成同方向變化。這使得價格水平出現上漲壓力。由此可知，勞動力流動速度越快，工業部門工資水平增長率越快，經由供給使得通貨膨脹出現上漲壓力;同時，需求水平快速提高，也促使通貨膨脹出現上漲。

(二)混合NKPCGali等［4］擴展了關于廠商定價行為的假設。假設壟斷競爭廠商存在兩種定價行為，一是前向型定價，即基準模型中的定價方式。二是后向型定價，即一部分廠商根據以前時期的價格來設定價格。這里假定比例為1－ω的廠商采取前向型定價，比例為ω的廠商采用后向型定價。

(三)二元經濟結構的混合NKPC由于，實際邊際成本與產出缺口存在近似線性關系:

二、實證檢驗

(一)計量模型依據(17)式，可以構建相應的計量模型:上面計量模型中包含通脹預期項πt+1，該項的數值顯然會受到隨機干擾項的影響，即解釋變量與隨機干擾項相關，采用最小二乘法估計參數值不是有效的，故采用GMM估計方法。GMM方法不要求擾動項的準確分布信息，允許隨機擾動項存在異方差和序列相關，是一個穩健估計量。GMM估計方法的基本思想是選擇最小距離的估計量，通過設定矩條件估計得出參數值，該方法是估計前瞻性計量模型參數的有效方法，且本文模型的數據樣本數量為89，可以滿足其樣本數量要求。GMM估計方法的重要問題是工具變量的選擇。工具變量的選擇應滿足兩個條件:(1)工具變量與其替代的解釋變量高度相關;(2)工具變量與隨即擾動項不相關。本文的計量模型所使用的數據均為時間序列數據，按照常用的工具變量的選擇方法，采用解釋變量或被解釋變量的滯后值作為工具變量。選擇的工具變量數不小于被估計參數的個數，以保證GMM估計量可識別，常數項會被自動加到工具變量中。

(二)數據說明①本文選取1992年第1季度到2014年第1季度期間的季度數據為樣本。自1978年以來，中國經濟結構經歷了由計劃經濟向社會主義市場經濟的變革。1992年以前，中國經濟處于變革的前期，整體上仍具有明顯的計劃經濟特征，1992年至2014年期間，經濟結構更接近于本文模型的假設情形。此外，年度數據的時間跨度過長，月度數據變化又過快，所以本文選用季度數據，這也是進行菲利普斯曲線模型經驗研究的慣例。模型中涉及的變量有五個:通貨膨脹率為被解釋變量，產出缺口、通脹預期、通脹慣性(滯后一期通脹率)、勞動力流動速度缺口為解釋變量。(1)通貨膨脹率和通脹慣性:采用居民消費價格指數(CPI)環比。季度CPI環比指數為季度內三個月CPI指數乘積。(2)產出缺口:產出缺口以實際產出偏離潛在產出的百分比來表示，即yt=(Yt－Y*t)Y*t，Yt為t期的實際產出，Y*t為t期的潛在產出，實際產出=名義GDP/GDP平減指數。采用H－P濾波方法(λ取1600)將實際產出分解為趨勢部分Tt和周期部分Ct，即Yt=Tt+Ct，趨勢部分即潛在產出，產出缺口由CtTt給出。(3)通脹預期:目前通脹預期數據的估算方法主要有:一是調查數據方法。研究人員通過設計調查問卷直接收集消費者對未來物價水平走勢的看法，然后把這些對通脹趨勢的定性估計進行量化，轉化為可以使用的定量數據，如Roberts(1995)和文獻［14］。而這種方法獲得的數據的可靠性很難令人信服。二是采用適用性預期。常用的處理方式是以滯后若干期通脹的加權平均作為通脹預期的變量，即πet=(1－θ)∑∞j=0θjπt－j，其中θ∈(0，1)。該方法的使用以持續穩定的貨幣政策為前提。三是采用理性預期。該方法以t+1期通脹的實際值作為通脹預期，即Etπt+1=πt+1+ηt+1，ηt+1為理性預期誤差。此外，還有以對實際利率的預測替代對通脹預期的預測，如利用金融市場上有價證券名義利率與實際利率的差別來估計通脹預期，如Fasolo和Portugal(2004)。云航等［21］將狀態空間模型和Hamilton(1989)的Markov區制轉移模型結合起來，在實際通貨膨脹率和實際經濟增長率的整體系統下估算了通脹預期。該方法建立在分析通脹預期形成的基礎上，是一種更為接近預期形成現實的方法，本文借鑒該方法估算通脹預期數值。(4)勞動力流動速度缺口:該變量指勞動力流動速度偏離穩態流動速度的百分比，vt=(Vt－V*t)V*t，Vt為勞動力流動速度，以非農產業(第二、三產業)就業在總就業(第一、二、三產業)中的占比來度量，V*t是勞動力流動速度穩態值。同樣采用H-P濾波方法(λ取1600)，分離出穩態值，進而計算出該缺口。

(三)參數估計過程和結果分析1．單位根檢驗本文采用的是時間序列的宏觀經濟數據，為避免數據不穩定而導致計量模型參數估計出現偏差和偽回歸，先對相關數據進行平穩性檢驗。單位根檢驗結果見表1。本文對變量yt、πt、Etπt+1和vt分別進行ADF、PP、DF-GLS檢驗，結果顯示yt、πt和vt在5%的顯著水平下，拒絕原假設H0:存在單位根。而Etπt+1不能通過穩定性檢驗，為非穩定序列。進一步對Etπt+1的一階差分進行單位根檢驗，其ADF、PP、DF-GLS檢驗統計量分別為－5．513735、－5．623668和－5．550893，通過5%的顯著水平的平穩性檢驗。Etπt+1的一階差分為平穩過程，是一階單整，即I(1)。2．四組工具變量檢驗根據計量模型，本文為內生變量Etπt+1選取的工具變量主要涉及通貨膨脹、產出缺口和通脹預期的滯后期。采用GMM估計方法，工具變量的選擇較為敏感，工具變量集的微小變化可能導致估計參數的顯著變動。為了增強檢驗結果的信服力，本文選取四組工具變量進行檢驗。從表2可以看出參數估計值的變化范圍及其穩健程度。λ3估計值的變化范圍是0．40～0．45，λ1估計值的變化范圍是0．33～0．40，λ4估計值的變化范圍是0．18～0．20，λ2估計值的變化范圍是0．0001～0．0009，這四個參數的估計值均表現出良好的穩健性，其估計值較為穩定，說明使用這四個變量作為通貨膨脹的解釋變量是適當的。通過對估計參數數值的比較，可以看出各個解釋變量對通貨膨脹的影響在程度上的差異，滯后一期通貨膨脹的影響效果最大，其次是產出缺口和勞動力流動速度缺口，而通脹預期的估計參數相對很小，基本上不會產生效果。常數項的估計值變化范圍很小，其絕對值小于0．04，說明截距點距離原點很近。相對于其他估計四組工具變量集的估計結果基本保持一致，說明GMM的估計結果是穩健有效的。

三、結論

本文在Gali等［4］的混合模型的基礎上，結合中國的二元經濟結構特征，引入勞動力流動速度缺口變量，構建了二元經濟條件下的混合NKPC模型。利用中國從1992年第1季度到2014年第1季度的宏觀季度數據對計量模型進行了檢驗，估計結果具有較強的穩健性，得出如下結論:第一，勞動力流動速度缺口作為通貨膨脹的解釋變量在經濟理論上和實證檢驗上都具有顯著性。勞動力流動速度缺口是體現發展中國家二元經濟特征的核心變量。在理論上，該變量通過影響工業部門的工資水平和需求，進而影響通貨膨脹，這種作用機制是明確的。在經驗檢驗上，該變量每變化1個單位，通貨膨脹率變化0．18到0．20，該變量在經驗檢驗上是顯著的。第二，在通貨膨脹的四個決定因素中，滯后一期通脹對當期通貨膨脹的影響最為顯著，其次是產出缺口和勞動力流動速度缺口。相對于其他解釋變量，通脹預期變量的影響程度很小，基本可以忽略。第三，鑒于滯后一期通脹、產出缺口和勞動力流動速度缺口對通貨膨脹具有較強的解釋力，在調控通貨膨脹的宏觀政策的取向上，應該重點關注這三個因素，尤其是勞動力流動速度缺口因素。中國正處于經濟結構轉軌過程中，農村大量剩余勞動力向城市轉移必然會對通貨膨脹產生重要影響，農村剩余勞動力流動和就業政策是調控通貨膨脹的重要手段。

作者：尹雙明王俊彥單位：山東財經大學經濟學院青島大學商學院