李冠超 郭 凱 李 政

一、引言

近幾年我國經(jīng)濟增速放緩，物價水平持續(xù)走低。在新常態(tài)下，我國通脹水平的動態(tài)變化受到通脹預(yù)期等多種因素影響，貨幣政策操作對于通脹變動的反應(yīng)呈現(xiàn)出非對稱性。菲利普斯曲線作為刻畫通脹與產(chǎn)出之間關(guān)系的曲線，其所包含的經(jīng)濟關(guān)系是貨幣政策傳導(dǎo)機制中的關(guān)鍵一環(huán)。在復(fù)雜的經(jīng)濟運行態(tài)勢以及宏觀經(jīng)濟政策的背景下，迫切需要探求我國菲利普斯曲線的具體形式。正是基于此，本文將結(jié)合我國的實際經(jīng)濟，利用平滑轉(zhuǎn)移回歸模型對我國菲利普斯曲線的非線性特征進行實證研究，并對我國的宏觀經(jīng)濟政策提出相應(yīng)的政策建議。

二、文獻綜述

盡管關(guān)于菲利普斯曲線的理論和實證研究不斷完善，但現(xiàn)有研究在擬合現(xiàn)實經(jīng)濟運行情況時仍存在局限性，其重要原因在于傳統(tǒng)的菲利普斯曲線大都基于線性或?qū)ΨQ性的假設(shè)，特別當(dāng)通脹動態(tài)發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化時，基于線性和對稱性假設(shè)的菲利普斯曲線的結(jié)論建議就備受質(zhì)疑。在此背景下，國外不少經(jīng)濟學(xué)家開始修正菲利普斯曲線的線性假設(shè)，試圖從非線性的角度來對菲利普斯曲線進行研究。

菲利普斯曲線最初由Phillips（1958）［1］提出，當(dāng)失業(yè)率極低時，通貨膨脹率急速上升，當(dāng)失業(yè)率較高時，通貨膨脹率會出現(xiàn)負值，且這一過程的變化速率是變化的，即最初的 “失業(yè)－工資”菲利普斯曲線是非線性的。此后的Lipsey（1960）［2］也認(rèn)為，工資的線性變動所帶來失業(yè)率或通貨膨脹率并不是線性的。現(xiàn)有的新凱恩斯理論的價格行為模型也開始采用非線性形式的分析方法，例如，在新凱恩斯的生產(chǎn)能力約束模型中，當(dāng)總需求對價格產(chǎn)生沖擊時，價格水平所進行的調(diào)整就是凸性的。實證分析方面，國外文獻也開始側(cè)重非線性菲利普斯曲線的研究。Clark等（1996）［3］利用美國30年間的相關(guān)數(shù)據(jù)對比了線性和非線性菲利普斯曲線，結(jié)果檢驗了非線性菲利普斯曲線的存在； Filardo（1998）［4］和 Dolado（2004）［5］的實證結(jié)論雖截然相反，但都認(rèn)為菲利普斯曲線會隨著經(jīng)濟對趨勢的偏離而在凸性與凹性之間進行轉(zhuǎn)換，即菲利普斯曲線存在非線性特征。

在非線性模型的選擇上，有的文獻采用運用條件自回歸模型研究通貨膨脹波動，如Engle（1983）［6］；有的文獻采用馬爾科夫機制轉(zhuǎn)移模型研究通脹與經(jīng)濟增長的非線性特征，如 Hamilton（1989）［7］。 現(xiàn)有文獻大多采用由 Granger和 Terasvira（1993）［9］提出的STR（Smooth Transition Regression）模型，由于STR模型具有平滑轉(zhuǎn)換的特性，因而也應(yīng)用于非線性菲利普斯曲線及其貨幣政策效應(yīng)的研究，其代表性的文獻有 Skalin 和 Terasvirta（1999）［9］、 Bruinshoofd 和 Can?delon（2004）［10］等。

國內(nèi)關(guān)于菲利普斯曲線的傳統(tǒng)研究側(cè)重兩個方面：一是對傳統(tǒng)菲利普斯曲線在我國的適用性進行檢驗，這些研究見于早期文獻，如陳學(xué)彬（1996）［11］、劉樹成（1997）［12］、 范從來（2000）［13］、 閔正良（2002）［14］等；二是檢驗我國的短期和長期菲利普斯曲線，如張煥明（2003）［15］、 徐秋慧和李秀玉（2008）［16］、 楊繼生（2009）［17］、 賀根慶和王偉（2013）［18］等。 張煥明（2003）［15］認(rèn)為我國菲利普斯曲線在短期內(nèi)呈直線，而長期內(nèi)向右下方傾斜。近期研究開始轉(zhuǎn)向我國菲利普斯曲線的具體形式，研究視角側(cè)重于對通脹預(yù)期形式的判定、對通脹慣性的解釋以及通貨膨脹的非線性、非對稱性等方面，并因此更為側(cè)重于對混合菲利普斯曲線以及非線性菲利普斯曲線的擴展和修正。在混合菲利普斯曲線的研究方面，楊繼生（2009）［17］認(rèn)為我國菲利普斯曲線具有短期混合菲利普斯曲線的形式；在非線性菲利普斯曲線的研究方面，如劉金全等（2006）［19］、王少平和彭方平（2006）［20］、 陳建寶和喬寧寧（2013）［21］等。 劉金全等（2006）［19］采用包含區(qū)制轉(zhuǎn)移的狀態(tài)空間模型對我國的通貨膨脹動態(tài)進行實證研究，認(rèn)為我國菲利普斯曲線具有長期菲利普斯曲線的特征。王少平和彭方平（2006）［20］利用ESTR模型對我國通貨膨脹的非線性特征進行了實證研究，結(jié)論表明我國通貨膨脹動態(tài)以及通貨膨脹與通貨緊縮之間的轉(zhuǎn)換都呈現(xiàn)出明顯的非線性特征。許冰和章上峰（2008）［22］認(rèn)為我國菲利普斯曲線的非線性可以被描述為三次多項式的形式。孫燕（2012）［23］則利用擴展的 LSTR模型進行實證分析，表明我國的產(chǎn)出缺口與通貨膨脹之間存在顯著的非線性。

現(xiàn)有研究認(rèn)為我國菲利普斯曲線具有混合預(yù)期特征和非線性特征，本文研究則將這兩種特征結(jié)合起來，這也是本文研究的創(chuàng)新之處，具體體現(xiàn)在兩個方面：（1）采用高階滯后的混合菲利普斯曲線形式對我國菲利普斯曲線的非線性特征進行實證研究，因而能較全面地涵蓋影響我國通貨膨脹的預(yù)期因素，并很好地擬合了我國的通貨膨脹動態(tài)。（2）采用雙二階邏輯平滑轉(zhuǎn)移機制模型對我國菲利普斯曲線的非線性特征進行實證研究。二階邏輯平滑轉(zhuǎn)移函數(shù)意味著非線性轉(zhuǎn)換過程當(dāng)中應(yīng)具有雙閾值，這對于我國頻繁變動的菲利普斯曲線形式具有更高的解釋力。

本文結(jié)構(gòu)安排如下：第三部分簡要介紹了所采用的平滑轉(zhuǎn)移回歸模型，并對相關(guān)指標(biāo)變量的含義與計算依據(jù)做了說明。第四部分首先對指標(biāo)變量進行數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗，其次對平滑轉(zhuǎn)移回歸模型進行檢驗和選擇，最后對基于雙閾值邏輯平滑轉(zhuǎn)移機制的我國菲利普斯曲線的非線性特征進行實證分析。第五部分為主要結(jié)論總結(jié)和建議。

三、計量模型與指標(biāo)變量

（一）計量模型設(shè)定：平滑轉(zhuǎn)移回歸模型（STR）

本文所運用的平滑轉(zhuǎn)移回歸模型（STR）采用STR模型的一般表達式，形式如下：

其中：yt為被解釋變量；xt＝（1，x～′t）′為解釋變量向量；x～t＝（y1，…，yt－k；z1t，…，zmt）′；p＝k＋m；參數(shù)φ1＝（φ1，0，φ1，1，…，φ1，p）′與φ2＝（φ2，0，φ2，1，…，φ2，p）′分別表示模型線性部分與非線性部分的參數(shù)向量；εt為獨立同分布的隨機擾動項。

轉(zhuǎn)移函數(shù)G（γ，c；st）反映了機制轉(zhuǎn)換的過程，是可觀測變量st的連續(xù)函數(shù)，值域為 ［0，1］。其中，可觀測變量st為閾值變量，它可以是解釋變量向量中任一元素或是其滯后期，也可以是多個元素的線性組合，甚至可以是一個確定的時間趨勢。轉(zhuǎn)移函數(shù)會隨著st的變動在其0～1之間平滑轉(zhuǎn)換。參數(shù)γ為轉(zhuǎn)移速度，用于衡量平滑轉(zhuǎn)移的平滑程度，反映了由狀態(tài)0轉(zhuǎn)變?yōu)闋顟B(tài)1的速度。參數(shù)c為閾值，表示機制轉(zhuǎn)換發(fā)生的轉(zhuǎn)折點。在c處實現(xiàn)平滑的機制轉(zhuǎn)移的方式則取決于轉(zhuǎn)移函數(shù)的具體形式。

根據(jù)轉(zhuǎn)移函數(shù)形式的不同，STR模型分為邏輯平滑轉(zhuǎn)移模型（LSTR）和指數(shù)平滑轉(zhuǎn)移模型（ESTR）兩類。 LSTR 模型形式為：G（γ，c；st） ＝ ｛1 ＋ exp［－γ（st－c）］｝－1，且γ＞0；ESTR模型形式為：G（γ，c；st）＝1－exp［－γ（st－c）2］，且γ＞0 。 特別地，在LSTR模型中，當(dāng)γ→＋∞時，函數(shù)的轉(zhuǎn)移速度會變得無限大，可以實現(xiàn)在閾值處的瞬時變化，此時STR模型就會退化成門限自回歸模型（TAR）；當(dāng)γ→0時，轉(zhuǎn)移函數(shù)為確定的值1/2，此時STR模型就會轉(zhuǎn)變?yōu)榫€性模型。

（二）指標(biāo)變量與數(shù)據(jù)

STR模型的參數(shù)估計所使用的變量指標(biāo)包括產(chǎn)出缺口、通脹率和通脹預(yù)期。本文選取2000年第一季度至2016年第四季度的季度數(shù)據(jù)，共計65個，數(shù)據(jù)來源為中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。

1.通脹率。

在經(jīng)濟研究中，用于衡量通貨膨脹的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)有消費者價格指數(shù)（CPI）、商品零售價格指數(shù)（RPI）以及GDP平減指數(shù)。三者之中，又以CPI與RPI更為普遍，而兩者間的區(qū)別僅在于消費者價格指數(shù)包含了服務(wù)價格水平的變動，因而，本文選取消費者價格指數(shù)CPI的數(shù)據(jù)來衡量通脹率。本文中，所選取的CPI數(shù)據(jù)是官方公布的2000年至2016年的同比數(shù)據(jù)。由于官方公布的CPI數(shù)據(jù)僅為月度數(shù)據(jù)，可通過三個月度的移動平均值作為季度CPI數(shù)據(jù)，而后通過公式（季度CPI－1）×100%對季度CPI數(shù)據(jù)進行處理，將其轉(zhuǎn)化為季度CPI通貨膨脹率，記為πt。

2.通脹預(yù)期。

理論上，通脹預(yù)期區(qū)分為適應(yīng)性預(yù)期與理性預(yù)期。適應(yīng)性預(yù)期是指，經(jīng)濟主體依據(jù)過去的信息做出經(jīng)濟決策，即這種預(yù)期體現(xiàn)了代理人 “后顧性”的行為特征。而理性預(yù)期則假定代理人可以理性地處理影響經(jīng)濟決策的所有信息，并能夠依據(jù)完全的信息做出符合現(xiàn)實經(jīng)濟運行情況的經(jīng)濟決策，這無疑是對代理人 “前瞻性”行為特征的體現(xiàn)。因此，理性預(yù)期相比于適應(yīng)性預(yù)期具有更合理的微觀基礎(chǔ)，本文所采用的通脹預(yù)期即是理性預(yù)期。在經(jīng)濟研究中，通常將經(jīng)濟變量的條件期望作為理性預(yù)期的代理變量，以理性通脹預(yù)期為例，其表達式為Etπt＋1，即代理人能以t期的完全信息對t＋1期的通脹率作無偏一致的估計。在實證研究中，通常將t＋1期的通脹率作為理性通脹預(yù)期的測度，本文也采用這一做法。

3.產(chǎn)出缺口。

產(chǎn)出缺口是指實際產(chǎn)出與潛在產(chǎn)出之間的偏差，經(jīng)濟的周期變動常被用來反映總供求之間的差異，并進而影響通貨膨脹。因此，對產(chǎn)出缺口的正確估計是建立菲利普斯曲線經(jīng)濟模型的關(guān)鍵。在現(xiàn)有的研究中，估計產(chǎn)出缺口的方法可以分為兩類：（1）利用柯布－道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)估計潛在產(chǎn)出；（2）對實際產(chǎn)出的時間進行分解（線性趨勢、HP濾波、卡爾曼濾波）。考慮到HP濾波在趨勢剔除方法中的適應(yīng)性和靈活性，本文采用HP濾波方法來對產(chǎn)出缺口進行估計。首先，為了消除名義GDP中的價格因素，需要以CPI為基礎(chǔ)將我國的名義GDP數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實際GDP，其具體做法是：季度實際GDP＝名義 GDP/（1＋CPI）。其次，由于我國的實際GDP數(shù)據(jù)存在顯著的季節(jié)因素，為了消除季節(jié)因素的影響，本文應(yīng)用X－12方法對我國的實際季度GDP數(shù)據(jù)進行了季節(jié)調(diào)整。最后，利用HP濾波方法將我國的實際季度GDP數(shù)據(jù)進行分解，得到我國的潛在產(chǎn)出序列，并利用公式：產(chǎn)出缺口＝（實際季度GDP－潛在GDP） /潛在GDP×100，得到我國的產(chǎn)出缺口數(shù)據(jù)序列，記為yt。

四、實證分析

（一）數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

使用相關(guān)變量進行建模之前，應(yīng)首先對其進行平穩(wěn)性檢驗，以確保變量的數(shù)據(jù)屬性能夠符合計量模型的要求。本文將采用ADF方法和PP方法分別對變量作平穩(wěn)性檢驗。表1給出了檢驗結(jié)果，檢驗表明在5%的顯著水平上，各變量的ADF值和PP值均小于臨界值，P值均為0，因而均為平穩(wěn)序列。

表1 變量的平穩(wěn)性檢驗

（二）基于雙閾值LSTR模型的我國菲利普斯曲線非線性特征的實證研究

1.我國菲利普斯曲線非線性形式的設(shè)定與檢驗。

由于我國菲利普斯曲線具有混合預(yù)期特征，因而本文將我國菲利普斯曲線的形式設(shè)定為高階滯后的混合菲利普斯曲線，并依據(jù)式（1）給出其非線性表達式：

其中：πt為當(dāng)期通脹率；yt為產(chǎn)出缺口；Etπt＋1為通脹預(yù)期；πt－i為滯后期通脹率；λ1、λ2為權(quán)衡系數(shù)；κ1、κ2為預(yù)期增廣系數(shù)；φ1，i、φ2，i為高階滯后系數(shù)；d為滯后階數(shù)；G（γ，c；st） 為一階或二階邏輯平滑轉(zhuǎn)移函數(shù)（LSTR）。

機制轉(zhuǎn)移函數(shù)選擇ESTR或LSTR決定了非線性模型以何種方式在不同機制間進行平滑轉(zhuǎn)換。對機制轉(zhuǎn)移函數(shù)的選取通常在其三階泰勒展開式基礎(chǔ)上，基于三個貫序檢驗F統(tǒng)計量的顯著性來判斷。由于二階LSTR與ESTR具有相同的泰勒展開形式，區(qū)別僅在于其所表示的低機制長度不同，同時考慮到現(xiàn)有研究結(jié)論以及我國的現(xiàn)實狀況，因而本文將在一階與二階邏輯平滑轉(zhuǎn)移函數(shù)（LSTR）之間選擇G（γ，c，st）的函數(shù)形式。

首先，確定非線性混合菲利普斯曲線（2）的滯后階數(shù)d。確定滯后階數(shù)的一般方法是，先通過觀察備選序列的相關(guān)圖得出其可能的滯后階數(shù)，再根據(jù)每一滯后階數(shù)下線性自回歸方程的AIC值來判斷出最優(yōu)滯后階數(shù)（Granger和 Terasvirta，1993［8］）。 比較通脹序列的相關(guān)圖，可以將d的范圍確定在6階之內(nèi)，進一步比較線性AR（d）方程的AIC值，d＝5時AIC值最小，因而選取d＝5作為混合菲利普斯曲線（2）的滯后階數(shù)。

其次，確定LSTR的閾值變量?；赥erasvirta（1994）［24］提出的對STR模型進行非線性檢驗的可行方法，對轉(zhuǎn)換函數(shù)進行三階泰勒展開，并通過比較不同閾值變量下F統(tǒng)計量的P值來選擇合適的閾值變量。本文分別選取1～6階滯后通脹率、通脹預(yù)期和產(chǎn)出缺口作為閾值變量對模型進行非線性檢驗。表2給出了非線性檢驗結(jié)果，顯然，只有在以通脹預(yù)期作為閾值變量時，P值最小，菲利普斯曲線非線性特征最顯著。

表2 LSTR閾值變量的選取

最后，確定LSTR的函數(shù)形式。本文將STR模型的轉(zhuǎn)換函數(shù)限定為邏輯平滑轉(zhuǎn)移函數(shù)，因而轉(zhuǎn)換函數(shù)將在一階LSTR與二階LSTR中進行選取。表3給出了通過F統(tǒng)計量計算得到的各貫序假設(shè)在5%顯著性水平上的P值，結(jié)果表明，拒絕原假設(shè)H03：β2＝0｜β3＝0的P值最小，這表明在轉(zhuǎn)換函數(shù)的泰勒展開式中，二次項的系數(shù)不為0，因而應(yīng)該選擇二階LSTR作為非線性混合菲利普斯曲線（2）的轉(zhuǎn)換函數(shù)，結(jié)合滯后階數(shù)，我國菲利普斯曲線非線性具體形式可以設(shè)定為：

其中：G（·）為二階 LSTR函數(shù)，且G（·）＝｛1 ＋ exp［－γ（Eπt＋1－c1）（Eπt＋1－c2）］｝－1 ；c1和c2為二階LSTR函數(shù)的雙閾值。

表3 LSTR轉(zhuǎn)換函數(shù)的選取

2.基于雙閾值LSTR的我國菲利普斯曲線的非線性特征。

本文采用 Terasvira（1994）［24］提出的網(wǎng)格點搜索方法來估計二階LSTR函數(shù)的轉(zhuǎn)移速度γ和雙閾值c1、c2。本文的網(wǎng)格點構(gòu)造將轉(zhuǎn)移速度限定在0～10的范圍內(nèi)，以其1/30作為步長，同時以轉(zhuǎn)換的變量極差作為搜索區(qū)間，仍以其1/30作為步長，共構(gòu)造900個網(wǎng)格點。同時，為避免轉(zhuǎn)換速度受數(shù)據(jù)本身大小的影響、無法收斂和過度估計等問題，本文還將二階LSTR轉(zhuǎn)換函數(shù)進行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

當(dāng)以通脹預(yù)期作為轉(zhuǎn)換變量時，通過網(wǎng)格點搜索方法所得到的殘差平方和最小且轉(zhuǎn)換速度最大的轉(zhuǎn)換函數(shù)為：

其中，轉(zhuǎn)移速度γ＝5.3805，閾值c1＝0.0243，閾值c2＝0.0737，標(biāo)準(zhǔn)差δs＝0.00046。 式（4） 給出了我國二階LSTR非線性菲利普斯曲線的轉(zhuǎn)移速度和雙閾值。當(dāng)通脹預(yù)期低于2.43%或高于7.37%時，我國菲利普斯曲線處于高機制；當(dāng)通脹預(yù)期位于2.43%～7.37%之間時，我國菲利普斯曲線處于低機制。同時，轉(zhuǎn)換速度為5.3805，說明我國菲利普斯曲線在高低兩種機制間的轉(zhuǎn)換是相對迅速的。圖1給出了雙閾值LSTR的具體轉(zhuǎn)換圖。

圖1 雙閾值LSTR轉(zhuǎn)換函數(shù)

將二階LSTR（4）代入非線性菲利普斯曲線（3），采用NLS方法進行參數(shù)估計。表4給出了基于雙閾值LSTR的非線性菲利普斯曲線（3）的具體估計值。

表4 基于雙閾值LSTR的非線性菲利普斯曲線的參數(shù)估計

為了確保模型的可靠性，本文根據(jù)模型本身存在的自相關(guān)性與異方差性的強弱來判斷模型的整體擬合情況。本文分別使用Ljung?Box Q檢驗和 ARCH?LM檢驗來對模型的自相關(guān)性與異方差性進行檢驗。表5和表6分別給出了雙閾值LSTR模型與線性模型的Ljung?Box Q檢驗結(jié)果，可以看出盡管非線性模型并未徹底消除模型的自相關(guān)性（1、2階自相關(guān)性并不十分顯著），但與線性模型相比，其自相關(guān)性已經(jīng)表現(xiàn)得很弱，所以LSTR模型擬合效果較好。表7和表8分別給出了雙閾值LSTR模型與線性模型的ARCH?LMj檢驗結(jié)果（滯后階數(shù)為3），可以看出盡管線性模型與LSTR模型的條件異方差性質(zhì)均不顯著，但LSTR模型的檢驗效果仍然要顯著好于線性模型。

表5 雙閾值LSTR模型的自相關(guān)性檢驗

表6 線性模型的自相關(guān)性檢驗

表7 雙閾值LSTR模型的ARCH?LM檢驗

表8 線性模型的ARCH?LM檢驗

基于雙閾值LSTR的非線性菲利普斯曲線（3）的估計結(jié)果（表4）表明，在我國菲利普斯曲線所處的不同機制，其所表示的通貨膨脹與其各個影響因素之間的關(guān)系也不同?？梢詫⑼ㄘ浥蛎泴Ξa(chǎn)出缺口、通脹預(yù)期以及滯后通脹的反應(yīng)系數(shù)依次表示為：λ＝λ1＋λ2G（·），κ＝κ1＋κ2G（·），φ＝φ1＋φ2G（·）。

當(dāng)通脹預(yù)期處于中間水平（2.43%，7.37%）時，即我國菲利普斯曲線處于低機制時，轉(zhuǎn)換函數(shù)值G（·）趨于0。此時，通貨膨脹對于產(chǎn)出缺口的反應(yīng)系數(shù)取決于線性部分λ1，且顯著為負（－0.23829），通貨膨脹與產(chǎn)出缺口負相關(guān)。同時，通貨膨脹對于通脹預(yù)期的反應(yīng)系數(shù)取決于線性部分κ1，且顯著為正（0.65737），通貨膨脹與通脹預(yù)期正相關(guān)。通貨膨脹對于各滯后期通脹的反應(yīng)系數(shù)同樣取決于線性部分φ1，且只有二期滯后的系數(shù)不顯著，這表明當(dāng)我國菲利普斯曲線處于低機制時，通脹慣性顯著。

當(dāng)通脹預(yù)期處于較低（低于2.43%）或較高水平（高于7.37%）時，我國菲利普斯曲線處于高機制，轉(zhuǎn)換函數(shù)值G（·）趨于1。此時，通貨膨脹對于產(chǎn)出缺口的反應(yīng)系數(shù)為λ1＋λ2，且顯著為正（0.31482－0.24829＝0.06653），通貨膨脹與產(chǎn)出缺口正相關(guān)。通貨膨脹對于通脹預(yù)期的反應(yīng)系數(shù)為κ1＋κ2，而由于其非線性部分的系數(shù)不顯著，其最終系數(shù)仍由其線性部分決定。通貨膨脹對于各滯后期的反應(yīng)系數(shù)為φ1＋φ2，盡管其非線性部分的一期滯后系數(shù)并不顯著，但其他系數(shù)均顯著，通脹慣性仍然存在。

進一步地，圖2給出了我國非線性菲利普斯曲線的區(qū)制轉(zhuǎn)移圖。從中可以對2000年第一季度到2016年第一季度我國菲利普斯曲線高低機制的分布進行分析。從圖中可以看出，我國菲利普斯曲線處于高機制的時段主要分布在2000年至2002年、2004年下半年至2006年年底、2008年下半年至2009年年底，以及2013年下半年至今，其余季度的菲利普斯曲線均處于低機制，且高低機制的轉(zhuǎn)換速度較快。

圖2 我國非線性菲利普斯曲線的區(qū)制轉(zhuǎn)移圖

五、結(jié)論與建議

采用雙閾值邏輯平滑轉(zhuǎn)移機制模型，利用2000年第一季度至2016年第一季度的季度經(jīng)濟數(shù)據(jù)對我國菲利普曲線的非線性特征進行了實證分析。實證檢驗結(jié)果表明：我國菲利普斯曲線具有通脹預(yù)期為閾值變量的二階LSTR的非線性形式。主要結(jié)論和建議如下：

第一，產(chǎn)出缺口對我國通脹具有非對稱影響。當(dāng)通脹預(yù)期在（0.0243，0.0737）時，菲利普斯曲線處于低機制，產(chǎn)出缺口系數(shù)顯著為－0.24829，當(dāng)通脹預(yù)期小于0.0243或大于0.0737時，菲利普斯曲線處于高機制，產(chǎn)出缺口系數(shù)為0.06653。當(dāng)我國通脹預(yù)期處于較高或較低水平時，經(jīng)濟增長對通脹的影響更多表現(xiàn)為正向，此時可采取擴張性貨幣與財政政策來刺激經(jīng)濟增長同時抑制通縮，也可通過緊縮性政策來應(yīng)對通脹壓力。當(dāng)通脹預(yù)期處于中間水平時，經(jīng)濟增長與通脹呈反向變化，此時通過擴張性政策來抑制通縮或通過緊縮性政策來抑制通脹均會適得其反。

第二，通脹預(yù)期對我國通脹具有顯著正影響。通脹預(yù)期是影響我國通脹的關(guān)鍵因素，無論菲利普斯曲線處于低機制或高機制，通脹預(yù)期對于通脹影響都取決于菲利普斯曲線的線性部分，其系數(shù)為0.65737，且影響程度相對于產(chǎn)出缺口對于通脹的影響更大。因此，通過實施通脹預(yù)期管理可以更好地對我國通脹變動進行調(diào)控。這需要政府在制定貨幣政策時應(yīng)考慮預(yù)期因素，通過向公眾釋放有效信息，使公眾產(chǎn)生與政府意圖相一致的預(yù)期，同時利用公開市場操作的政策微調(diào)，強化貨幣政策調(diào)整的信號功能。

第三，我國通脹動態(tài)存在慣性特征。在我國菲利普斯曲線的兩種機制當(dāng)中，通脹慣性對我國通脹的影響系數(shù)遠高于通脹預(yù)期與產(chǎn)出缺口的影響系數(shù)。當(dāng)菲利普斯曲線處于低機制時，通脹預(yù)期處于中間水平，這種影響更顯著且持續(xù)性更長。這意味著，政府在制定貨幣政策時，不僅需要關(guān)注短期內(nèi)各個因素對于通脹的影響，還應(yīng)考慮通脹動態(tài)中存在的慣性特征。通脹慣性特征表明了我國貨幣政策存在著明顯的滯后性，因而實施貨幣政策時應(yīng)盡量避免頻繁操作，給政策效果的顯現(xiàn)留有一定的滯后期。

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