通货膨胀和就业问题是宏观经济学的两个基本问题.doc

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通货膨胀和就业问题是宏观经济学的两个基本问题

通货膨胀与就业问题是宏观经济学的两个基本问题,而当前我国正面临着通货膨胀居高不下和就业压力越来越大的问题,研究通货膨胀和就业的关系无疑有着十分重要的意义。? 由于我国的失业率的在统计方面的缺陷,借助奥肯定律建立了“基于产出缺口的菲利普斯曲线”模型,并开始检验这一模型在中国的适用性,并改进原来的模型建立了通货膨胀率和产出缺口的模型,证实菲利普斯曲线在我国是存在的,且具有适应性预期。 为了使菲利普斯曲线更好地运用于政策实践中,在前面的基础上又建立了动态最优化模型,得到的结论是:虽然通货膨胀政策可以降低周期性失业率,但效果还是不太大,所以我们更多的要关注如何降低自然失业率认。面对当前新一轮的通货膨胀和就业问题,:治理通胀是必要的,但不要忘了就业,要适度,把握好节奏。 通货膨胀与就业问题,它不但是一个经济问题,也是一个政治问题。实现充分就业和物价稳定,一直是各国政府追求的目标。长期以来,国内外学者致力于研究二者之间的关系,取得了丰富的研究成果,为治理通货膨胀和失业提供了有力的理论支持和切实可行的政策建议。 我国同样面临着如何治理通货膨胀和失业的问题。1980年是中国经济体制改革以来的第一次高通货膨胀期,其形成的主要原因是我国开始实行改革开放政策,党的工作重心刚转移到社会主义现代化建设上来,这段时期,经济增长速度迅猛,投资规模猛增,财政支出加大导致出现较严重财政赤字,盲目扩大进口导致外贸赤字,外汇储备迅速接近于零;1985年第二次通货膨胀形成的主要原因是我国开始了从单一的农村改革向城市、农村同时推进的综合改革方向转变,物价、国有企业经营机制、税制、金融体制等一系列的综合改革同时展开,而价格机制改革力度最大;1989年的通货膨胀是由于1985年中央采取的紧缩政策在尚未完全见到成效的情况下,又开始全面松动,导致需求量的严重膨胀;1993一1995年的通货膨胀达到了建国以来的最高水平。 就失业问题而言,在建国后很长一段时间内,我国政府一直认为,在社会主义制度下,完全可以通过计划经济体制来解决。此后,我国在城镇劳动就业领域实行国家统包统配的就业政策。至于农民,因为他们拥有土地,因此认为他们不存在失业。所以,长期以来我国不承认存在失业问题,导致我国失业统计的长期空白。20世纪70年代后期,大批知识青年回城,造成前所未有的失业高峰。在这种形势下,我国才开始建立失业统计。改革开放以来,我国经历了四次失业高峰。随着我国经济的发展,劳动就业数量不断增加,国有企业改革的深入,加入世界贸易组织后产业结构调整的加剧,尽管政府为解决下岗职工的就业也出台了许多切实可行的措施,但我国仍然面临着严重的就业压力,甚至出现了大学生失业的现象;另一方面经济发达的沿海特区出现了“民工荒”,这一现象又同我国大量农村劳动力急需转移的状况很不协调。如何解决我国大量的闲置劳动力的就业问题,不但是对我国政府的执政能力是个严峻的考验,同时对经济理论界也是一个巨大的挑战。对于通货膨胀和失业之间关系的直观表述就是菲利普斯曲线,它表明通货膨胀率和失业率之间存在替代关系,即要么失业率高通货膨胀率低,要么通货膨胀率低失业率高,无法同时实现充分就业和无通货膨胀,政府所能做的事情就是在自己力所能及的范围内,尽可能地减少通货膨胀和失业之和,由此看来,菲利普斯曲线是一个十分有用的工具,政府可以根据实际的失业率和通货膨胀率的情况,根据通货膨胀和失业之间的关系,有意识地运用财政政策和货币政策,在失业率和通货膨胀率之间寻找恰当的平衡点,选择一个社会可以接受的通货膨胀和失业率的组合。 整个二十世纪六十年代,通货膨胀率和失业率之间的关系基本上是符合菲利普斯曲线的。但七十年代以后,随着西方国家经济中“滞胀”的出现,通货膨胀和失业之间的替代关系好像不存在了,以Friedman为代表的货币主义学派、理性预期学派等学派围绕菲利普斯曲线展开了激烈的争论,对菲利普斯曲线进行了修正,并提出了自己对菲利普斯曲线的观点。尤其是二十世纪九十年代美国“新经济”出现,即美国经济中出现了一高两低即经济高速增长、低失业率和低通货膨胀率的新情况,有人就提出菲利普斯曲线失灵了。目前为止,理论界比较普遍的看法是,就长期而言,不存在通货膨胀与失业相互替代的菲利普斯曲线。短期而论,有两种观点:一是短期菲利普斯曲线存在;二是短期的菲利普斯曲线也是垂直的。我国经济学界对这个问题的看法也存在很大差异。对现实经济中是否存在菲利普斯曲线大致有三种不同的观点。第一种观点认为,中国现实经济中存在菲利普斯曲线;第二种观点认为,中国现实经济中不存在菲利普斯曲线;第三种观点认为,是否存在菲利普斯曲线并不确定,尚无规律可循。持第一种观点的学者主要以中国经济增长率和通货膨胀的时间序列数据证明它们之间的关系。但也有人认为,从目前几个回归方程来看,尽管拟合程度很高,但由

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