老龄化对中国通货膨胀与失业率关系的影响

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1、理论研究老龄化对中国通货膨胀与失业率关系的影响高　见（中国人民银行研究生部，北京　100097）摘要：本文构建了一个理论模型，检验人口结构变化对通货膨胀率与失业率之间关系的影响，并利用中国的面板数据进行了实证检验。无论理论模型还是回归分析都表明，随着人口老龄化，通货膨胀与失业率的可替代性降低。一个不断老龄化的社会，对通货膨胀的容忍度在降低，通货膨胀与失业率之间的替代关系在发生变化，这将影响央行面对通货膨胀与失业率问题时的抉择。关键词：老龄化；通货膨胀率；失业率中图分类号：F821.0文献标识码：A文

2、章编号：1007-9041-2009(02)-0008-05中国是一个养老保障严重不足的国家，并已进入一、文献及理论模型严峻的老龄化社会。最近十多年，关于中国的老龄化通货膨胀与失业率这两个因素及其关系，既是中及养老体制改革的讨论和研究已经很多，并开始从单央银行作为宏观经济管理部门所非常关注的课题，也纯研究养老体制改革的模式、制度选择、（宏观）经跟居民福利密切相关。济学含义等，扩展到研究养老体制改革对居民行为、一般而言，老龄人口拥有更多的存量金融或物质企业绩效、国际资本流动、资本市场发展、财政税收资产

3、，其退休金相对于在职人员的工资等劳动收入来政策、货币政策模式等诸领域。说，是比较少的。年轻人拥有更多的人力资本，工作对于货币政策来说，通货膨胀与失业率之间的关收入比较高，而且长期来看，工资收入与通货膨胀是系始终是一个争论的焦点。人口结构的变迁导致的劳正相关的。老年人更多地依靠养老金或者积蓄而生活，动供给和资本存货的变动以及风险收益偏好的变化，而养老金给付标准的调整一般是滞后的，甚至是粘性是否会影响通货膨胀率与失业率之间的关系，是否导的。老年人应对通货膨胀的能力相对弱一些。对年轻致宏观经济政策的取舍权

4、衡发生变化，对货币政策来人来说，就业的压力更大，由于他们的收入水平处于说，这些都是基于人口结构变迁这一长期的基本面因上升期或者处于高位，能够较好地抵御通货膨胀的压素的演变而提出的中长期课题。力，但对失业问题更敏感。Miles（2002）分析认为，国外关于老龄化对通货膨胀与失业率关系影响的老龄化影响通货膨胀或失业率，老年人更在乎低通货研究，目前主要还限于定性的讨论或推测，基本上还膨胀率，而年轻人更在乎低失业率。Bean（2004）分没有系统的理论模型或严密的实证检验。析认为，老龄化通过影响通货膨胀与失

5、业率的相关性在中国，关于菲利普斯曲线是否存在，或者其形来影响货币政策传导机制，劳动力供给弹性增大，通态究竟如何，尚存在很多的争论和分歧，但这不应该货膨胀与失业率的可替代性降低，二者的关系曲线更影响我们对这方面进行尝试性研究。本文尝试建立一加扁平化；老年人对低通货膨胀更为偏好，人口老龄个理论模型，探讨人口结构老龄化对通货膨胀率与失化使得保持低通货膨胀更显必要。业率之间关系的影响，并利用中国的数据做了实证检中国国内关于这方面的研究，目前还比较少。本验①。文主要研究中国人口结构变化（老龄化）对于通货膨收稿

6、日期：2009-01-19作者简介：高　见（1973-），男，四川达州人，中国人民银行研究生部博士研究生，供职于中国民生银行总行。①作者感谢美国普度大学陈稻田（陈强兵）博士及纽约瑞士信贷集团鲁公路博士在理论建模等方面所给予的建议，感谢北京大学朱彤博士在数据收集和协助实证检验等方面所给予的帮助和支持。82009年第2期理论研究胀率与失业率之间关系的影响。我们试图验证，随着接下来，我们借鉴和参考菲利普斯曲线的某些模人口老龄化，失业率与通货膨胀率之间的替代关系发型设定。关于该曲线的模型设定，不同的经济学家

7、（或生变化，对等量的失业率变化，通货膨胀率的变动更经济学流派）有不同的公式表达。尽管这些模型主要小，也即通货膨胀率/失业率之比随着人口老龄化而是尚待检验的计量模型，而且关于菲利普斯曲线的存降低。在性及其形态争论很多，但为了避免复杂化，我们采下面，笔者结合相关宏观经济学理论，给出一个纳主流的观点予以推导。简单模型。简单起见，我们考虑只有一期的情形，不我们采用DavidRomer所著教科书《Advanced涉及跨期迭代问题。Macroeconomics》里现代凯恩斯主义对总供给的一个首先，生产函数Y=f

8、（L，K）=AKαLβ，为C-D典型表达相对应的附加预期的菲利普斯曲线，如下：—生产函数，其中A表示技术进步等因素，α、β分π=π*+λ（lnY-lnY）+ε（6）别表示资本弹性和劳动力弹性。当资本投入增加1％其中π为通货膨胀率，π*为潜在的或核心通货—时，产出增加α％；当劳动力投入增加1％时，产膨胀率，Y表示自然产量水平，ε为供给冲击。出增加β％。为简单起见，我们假定α=β=1/2，令将上式予以变换，得到：—1A=1。则生产函数为Y=（KL）。2π=λlnY+（π*