【《劳动收入份额与通货膨胀的关系实证研究》5900字】

劳动收入份额与通货膨胀的关系实证研究菲利普斯曲线最早由Phillips于1958年提出，主要刻画工资率与失业率、通货膨胀率与经济增长率之间的相关关系。随着国内外学者的不断研究，许多用于刻画通货膨胀产生机制的里程碑模型被不断提出，尤其是新凯恩斯主义菲利普斯曲线（NKPC）的提出，更是为货币当局的政策制定与执行提供了强有力的理论依据。与传统菲利普斯曲线相比，新凯恩斯主义菲利普斯曲线引入了垄断竞争、粘性价格以及理性预期等思想，其为宏观总量之间的关系提供了坚实的微观基础，较好地解决了传统菲利普斯曲线在理论上存在的问题，尤其是将通货膨胀同实际边际成本联系起来，避开了潜在产出等周期性变量的测算，从而为经济转型过程中通货膨胀的动态变化提供了更为恰当的解释。由于在柯布道格拉斯生产函数的形式下，实际边际成本可以表示为劳动收入份额，具体见下文第二章中具体见下文第二章中NKPC模型的推导。一、劳动收入份额与通货膨胀的实证研究国内外关于劳动收入份额与通货膨胀之间关系的研究已经形成了大量的研究成果，根据变量选取、数据处理方法、时间区间以及研究方法的不同，研究结论也有所不同。Shannon和Wallace（1986）研究了单位劳动成本与通胀之间的关系，结果表明单位劳动成本是物价的Granger原因，反之则不成立。Mehra（1991）使用美国20世纪50年代到80年代的非农单位劳动成本数据，发现单位劳动成本并不能解释价格的成因，而产出缺口则能较好的解释价格的成因。Ghali（1999）使用1959-1989年的数据，实证研究发现单位劳动成本对物价有明显的推动作用。Gali和Gertler（1999）使用美国1960-1997的季度数据，估算了非农产业部门的劳动收入份额和通货膨胀之间的关系，研究表明劳动收入份额比产出缺口更能解释通货膨胀的变化。Schmidt(2000)研究则表明1960-1994年的非农单位劳动成本和物价之间存在双向因果关系。Alcalá和Sancho（2000）选取了OECD的16个国家的面板数据，使用GMM方法估计了通货膨胀和劳动收入份额之间的关系，发现两者存在稳健的正相关。Sbordne（2002）将劳动收入份额引入到新凯恩斯菲利普斯曲线中，提出劳动收入份额适合作为实际边际成本的代理变量，并发现如果劳动收入份额换成产出缺口，模型的拟合优度将显著下降。Batini，Jackson和Nickell（2005）用二次调整成本模型推导了开放经济下的新凯恩斯菲利普斯曲线，发现劳动收入份额在估计结果中显著，并且对于预测通胀有一定帮助。Rudd和Whelan（2005）对美国非农部门的劳动收入份额、产出与单位劳动成本通货膨胀建立了VAR模型，发现劳动收入份额对于通货膨胀的解释力度很小，无法作为实际边际成本的代理变量。Chowdhury，Hoffmann和Schabert（2006）考察了货币政策传导机制，发现除法国之外的国家劳动收入份额的解释力不如利率。Benigno和Lopez-Salido（2006）对欧洲国家进行混合估计得到的劳动收入份额系数大部分显著为正。Boung，Cappelen和Swensen（2010）检验了欧元区和美国的通货膨胀与劳动收入份额之间的协整关系，认为含有误差项的混合型具有更好的拟合能力。Hoxha（2010）利用单方程回归和误差修正模型对1996至2007年欧盟工业和服务业部门单位劳动成本与通货膨胀关系进行了检验，结果表明两者存在双向因果关系。Tatierská（2010）利用欧元区的11个国家进行了研究，发现其中的8个国家单位劳动成本和通货膨胀之间的关系是显著的，但是爱尔兰和葡萄牙等国家的单位劳动成本和通货膨胀之间的关系却是不显著的。Korenok，Radchenko和Swanson（2010）用13个OECD国家数据估计新凯恩斯菲利普斯曲线，发现劳动收入份额虽然符号符合预期，但是系数非常小，在混合型NKPC里系数不显著。Lawless和Whelan（2011）检验了欧洲的通胀率和劳动收入份额，发现Calvo形式的模型不能得到符合现实的参数，认为传统的产出缺口解释能力更强。Robert和Mark（2012）研究发现通货膨胀与劳动收入份额之间并没有明显的趋势关系。Groen（2014）建立了通胀率、实际产出增长率、劳动收入份额和折现率四变量的MS-VAR模型，发现劳动收入份额对通货膨胀有稳健而显著的正向影响。Norkute（2015）利用因子GMM和meta分析，估计了欧元区国家和部门的菲利普斯曲线，结果表明通货膨胀和劳动收入份额之间的正向关系是不成立的。Peneva和Rudd（2017）使用TVP/SVVAR模型研究劳动力成本对通货膨胀的传导机制，发现单位劳动成本对于通货膨胀的贡献很小。Bobeica,Ciccarelli和Vansteenkiste（2019）选取了欧元区的4个国家（德国、法国、意大利和西班牙）分别建立了VAR模型，探究了单位劳动成本与通货膨胀之间的关系。研究得出单位劳动成本与通货膨胀之间有很强的相关性，但是各个国家之间是存在异质性的。Taylor和Nelson（2021）对美国的通货膨胀和劳动收入份额进行格兰杰因果检验时发现，滞后两阶时劳动收入份额和通货膨胀之间互为格兰杰因果，但当滞后四阶时，通货膨胀和劳动收入份额之间只存在单向因果关系。对于我国劳动收入份额与通货膨胀之间的关系，也有大量的学者对此进行了研究。曾利飞等（2006）采用广义矩（GMM）方法实证研究了开放经济下新凯恩斯混合菲利普斯曲线，结果表明资本边际成本和进口中间品边际成本对我国的通货膨胀影响最大，而劳动力边际成本对通货膨胀影响则很小。李振和杨晓光（2007）利用VAR模型对新凯恩斯菲利普斯曲线在中国的适用性进行了检验。研究发现：单位劳动成本和通货膨胀之间不存在Granger因果关系，VAR模型的估计结果既不显著也不符合经济理论的假设，表明单位劳动力成本对通胀的影响很小，产出缺口更适合作为实际边际成本的代理变量。陈彦斌（2008）建立了需求、成本、通胀预期和通胀惯性四因素的新凯恩斯菲利普斯曲线，研究表明通胀预期对当前通胀的影响最显著，其次是通胀惯性，劳动收入份额第三，而石油供给冲击的影响不显著。耿强等(2011)采用GMM方法估计了开放经济下的新凯恩斯菲利普斯曲线，用单位从业人员劳动报酬与非农产业增加值的比值来表示劳动收入份额，研究表明劳动力成本已经成为推动我国物价上涨的重要原因。巩师恩和范从来（2013）考虑了我国城乡二元结构的特征，构建了二元劳动力结构下的通货膨胀方程，并通过时间序列数据检验了相关关系后发现，城镇居民劳动收入对通货膨胀具有显著的正向影响，但农村居民劳动收入与通货膨胀之间的关系则不显著。杨小军等（2012）选取我国1997-2008年的季度数据，使用GMM方法对通货膨胀、产出缺口、利率和劳动收入份额进行估计，发现劳动收入份额对通货膨胀存在显著影响。张怀宇（2013）分别选取了劳动收入份额和产出缺口作为驱动变量，对多种形式的菲利普斯曲线使用GMM方法进行了估计，研究表明劳动收入份额上升对通货膨胀有推动作用，并且劳动收入份额比产出缺口更适合作为NKPC的驱动变量。王佳和张晓晶（2016）基于三角模型对我国劳动收入份额与通货膨胀之间的关系进行实证研究。结果表明，城镇非私营单位的劳动收入份额对通胀具有显著影响，而私营企业的劳动收入份额则对通胀没有显著影响。由目前的研究现状可以看出，国内外学者大多使用劳动收入份额或者单位劳动成本作为实际边际成本的代理变量，来研究通货膨胀的动态变化。劳动收入份额是指劳动报酬占名义国内生产总值的比重，单位劳动成本是用人均劳动报酬除以劳动生产率，或者劳动报酬除以实际国内生产总值。从计算公式上来看，二者只是分母的细微差别。从概念上来看，劳动收入份额是指产值中劳动收入的比例，单位劳动成本是指单位产值中劳动的成本，前者强调总量，后者强调个量。在Cobb-Douglas生产函数形式下，单位劳动成本恰好为劳动收入份额，二者对于通货膨胀的影响机理是一样的。鉴于数据的可得性，本文选取劳动收入份额作为实际边际成本来研究劳动成本对通货膨胀的影响。国内外学者对于劳动收入份额与通货膨胀之间关系的研究结论有所差异，有的认为劳动收入份额可以作为通货膨胀的驱动变量加入到新凯恩斯菲利普斯曲线中，有的则研究得出劳动收入份额与通货膨胀之间没有显著的关系。这不仅是由于模型设定的不同以及样本时间周期的差异，关于变量的选取和计算上也会对模型结果产生影响。在变量的选取方面，已有文献在采用劳动收入份额作为实际边际成本的代理变量从而研究我国成本推动型通货膨胀时，对劳动收入份额的定义不是很明确，只是简单的用劳动报酬或者城镇单位就业人员劳动报酬除以增加值，并没有考虑到核算方法和统计口径的改变。另一方面在模型的设定上，我国都是采用单方程线性模型，而国外则多采用VAR模型来研究内生变量之间的动态关系，并加入了非线性的影响机制。而劳动收入份额的定义是实际工资再除以劳动生产率，如果假设实际工资不变，那么劳动生产率的任何变化都会被归入到系数中，因此引起系数的改变。此时就要考虑到非线性模型或者时变参数模型，而我国尚未有学者采用过非线性模型来研究劳动收入份额与通货膨胀之间的关系。针对以往文献中存在的不足，本文将在前人研究的基础上，专门针对劳动收入份额的计算进行详细的介绍，并考虑劳动收入份额与通货膨胀之间可能存在的非线性机制，从而测算二者之间的关系，以期给出更加准确的结果。二、行业菲利普斯曲线NKPC模型通常使用宏观经济数据进行检验，然而，与某些宏观经济理论不同的是，这种定价行为理论也可以应用于部门数据。这是因为该模型的潜在微观基础（比如价格粘性、企业特定需求函数和最优定价）都可以假设适用于单个部门，而不是整个经济。事实上，有许多理由可以预期，当应用于行业数据时，该模型将更加准确。将NKPC模型应用于行业领域有以下优点（Whelan，2007）：第一，在NKPC模型中，决定通货膨胀压力的并不是劳动收入份额本身。相反，决定通胀压力的是劳动收入份额与最优加成水平ω之间的偏离。具体见下文第二章的NKPC理论模型。而ω的值又是由微观市场结构（）和技术水平（资本的产出弹性）决定的，这些参数很可能会因行业而异，因此劳动收入份额的真实通胀水平也会因行业而异。预期该模型更适用于行业层面的第二个原因是关于价格粘性的假设，总体模型依赖于所有价格具有同等粘性的假设，因此所有企业的参数（不能调整当期价格的企业所占的比例）都是相同的。然而，从Bils和Klenow（2004）、Dhyneetal（2005)对消费者价格的研究中，发现的最有力的事实是价格粘性在不同行业中存在系统地不同。比如，服务业的价格粘性往往比制造业高得多。因此利用Calvo（1983）理论预测通货膨胀对劳动收入份额敏感性的时候，在不同部门之间应该有系统的不同，因此，当对整个经济体进行混合估计时，而部门产出是变化的时候，对于总体的估计模型将变得不稳定。具体见下文第二章的NKPC理论模型。鉴于此，国外一些学者将NKPC模型应用到行业层面，来研究行业与总体之间是否存在差异，以及不同行业之间是否存在异质性。Lawless和Whelan（2007）在对欧洲总体劳动收入份额和通货膨胀进行研究时发现：当贴现率特别高时，二者之间存在正相关。但是在对欧盟和美国的56个行业的数据进行研究时，却发现劳动收入份额和通货膨胀之间是负相关的。Leith和Malley（2007）对美国制造业部门的定价行为进行了研究，发现不同部门之间存在显著差异，大多数部门通胀预期在通货膨胀中的作用较大，但是工业集中度较高的行业在定价方面的通货膨胀惯性较大。Imbs，Jondeau和Pelgrin（2011）选取法国16个部门的数据，估计了行业层面的菲利普斯曲线并与总体菲利普斯曲线进行对比，结果表明有些行业的边际成本很显著，但是有的行业的边际成本系数不显著。P.Byrne，Kontonikas和Montagnoli（2013）对行业数据采取面板估计，研究表明，实际边际成本对通货膨胀具有正向影响，而在总体菲利普斯曲线中，通货膨胀和实际边际成本之间并没有很强的相关性。Norkute（2015）估计了欧元区国家不同行业的菲利普斯曲线，认为无论是在国家层面还是行业层面，通货膨胀和实际边际成本之间的正向关系都是不成立的，结果对NKPC用于分析欧元区通货膨胀动态和货币政策的适用性提出了质疑。Seydl和Spittler（2016）从行业层面研究了全球化对于菲利普斯曲线变平缓的原因，认为商品和服务部门对于斜率变缓的贡献是不一样的，以更好的理解通货膨胀和劳动力市场之间的关系。Luengo-Prado，Rao和Sheremirov（2018）从行业层面研究了美国金融危机后的菲利普斯曲线，认为金融危机后菲利普斯曲线斜率变小，出现了扁平化，在住房、服装和食物行业尤为显著，前瞻性通胀预期成分的权重增加，后顾型通胀成分权重减小。F.Rötheli（2019）使用德国和瑞士工业行业的调查数据，发现工业行业总体的菲利普斯曲线中通胀惯性比通胀预期占比更大，然而工业中的分部门中通胀预期是更为显著的决定因素。并且不同部门之间也存在差异：有些部门中的价格上涨是由特定行业的产出驱动的，而其他部门则是由整个工业行业的总产出推动的。Saygılı（2019）选取17个OECD国家制造业行业分部门的数据，运用面板数据PSCE回归分析估计了开放经济下的新凯恩斯菲利普斯曲线，研究得出各行业在进出口增加值方面具有异质性，取决于各部门融入全球价值链的程度和贸易性质。国外对于行业层面的菲利普斯曲线进行研究得出的结论有所不同，有的得出行业与总体之间的菲利普斯曲线存在差异，行业之间也有异质性，有的则不存在这种情况。但是国内至今还没有学者对行业层面的劳动收入份额与通货膨胀之间的关系进行研究。因此，本文将借鉴国外的研究思路，利用中国数据来探究行业层面的劳动收入份额与通货膨胀之间是否存在关系，以及行业间的异质性对总体劳动收入份额和通胀之间的微观影响机制。[1]GregoryC.Chow，An-lohLin.Bestlinearunbiasedinterpolation,distribution,andextrapolationoftimeseriesbyrelatedseries.ThereviewofEconomicsandStatistics，1971：372-375[2]JohnB.Taylor.Aggregatedynamicsandstaggeredcontracts.Journalofpoliticaleconomy，1980，88（1）：1-23[3]RoqueB.Fernandez.Amethodologicalnoteontheestimationoftimeseries.TheReviewofEconomicsandStatistics，1981，63（3）：471-476[4]OrleyAshenfelter，DavidCard.Timeseriesrepresentationsofeconomicvariablesandalternativemodelsofthelabourmarket.TheReviewofEconomicStudies，1982，49（5）：761-782[5]CalvoGuillermoA.Staggeredpricesinautility-maximizingframework.North-Holland，1983，12（3）[6]RobertJ.Gordon.USinflation,labor'sshare,andthenaturalrateofunemployment:NationalBureauofEconomicResearchCambridge,Mass.,USA，1988[7]YashP.Mehra.Wagegrowthandtheinflationprocess:Anempiricalnote.TheAmericanEconomicReview，1991，81（4）：931-937[8]王健.新凯恩斯主义价格粘性理论.经济学动态，1995（06）：69-72[9]王健.价格粘性的微观机理──兼析通货膨胀的特殊原因.中国人民大学学报，1996（03）：14-18[10]JordiGalı，MarkGertler.Inflationdynamics:Astructuraleconometricanalysis.JournalofmonetaryEconomics，1999，44（2）：195-222[11]KhalifaH.Ghali.Wagegrowthandtheinflationprocess:Amultivariatecointegrationanalysis.JournalofMoney,CreditandBanking，1999：417-431[12]NicolettaBatini，BrianJackson，StephenNickell.InflationDynamicsandtheLabourShareintheUK:ExternalMPCUnitDiscussionPaper，2000[13]FranciscoAlcalá，IsraelSanchoy.In‡ationandFactorShares¤.，2000[14]MartinB.Schmidt.Thedynamicbehaviorofwagesandprices:Cointegrationtestswithinalargemacroeconomicsystem.SouthernEconomicJournal，2000：123-138[15]JeremyB.Rudd，KarlWhelan.DoestheLaborShareofIncomeDriveInflation?AvailableatSSRN318701，2002[16]SilviaFabiani，JulianBenedictMorgan.AggregationandEuroareaPhillipscurves.AvailableatSSRN387701，2003[17]JeremyRudd，KarlWhelan.Canrationalexpectationssticky-pricemodelsexplaininflationdynamics?AmericanEconomicReview，2006，96（1）：303-320[18]JanJ.Groen，HaroonMumtaz.InvestigatingtheStructuralStabilityofthePhillipsCurveTrade-Off:BankofEnglandWorkingPaper,forthcoming，20