研究背景与目标 [page::0][page::1]

• 研究聚焦美国菲利普斯曲线结构参数是否因疫情发生变化，特别区分结构斜率的稳定性（“骨架”）与基于劳动市场紧张度状态依赖的非线性调整（“形状”）。

- COVID-19疫情导致劳动市场极端紧缩，传统时序分析受通胀预期扰动难以识别菲利普斯曲线真实形态，采用MSA横截面对比与工具变量法剥离共同预期影响。

数据与变量构建 [page::2][page::5][page::6]

• 使用2001Q1至2024Q2美国MSA季度面板数据，衡量核心非贸易品通胀和劳动市场松弛（以岗位空缺率与失业率比值v/u为紧张度指标）。

- 通过shift-share工具变量基于地区行业初始权重及全国行业冲击构造外生劳动市场冲击。

• 控制滞后相对非贸易品价格，减少价格均值回复带来的混淆。

实证模型设定 [page::9][page::10][page::11]

• Model I（线性菲利普斯曲线）以劳动市场松弛变量解释非贸易品通胀，估计疫情前后斜率变化，采用2SLS法与交互项控制疫情时期效应。

- Model II（非线性状态依赖模型）引入紧张市场虚拟变量（v/u>1作为阈值）与劳动市场松弛交互，检测紧张市场下斜率陡峭化。

• 两模型均包含固定效应吸收MSA特质与时间共振动，并采用稳健标准误及多重工具变量检验。

主要发现 [page::12][page::13][page::14]

• 线性模型（Model I）预疫情斜率显著为负（约-0.71），疫情后斜率虽呈陡峭迹象，但统计显著性不足，结构斜率估计无明确永久变化证据。

- 无时间固定效应面板呈异象性正斜率，表明需严格控制全国预期冲击与大规模异质冲击。

• 非线性模型（Model II）显示非紧张市场斜率与模型I现象一致，紧张市场斜率额外陡峭约-0.25，累计斜率达-1左右，定性支持紧张市场激活斜率陡峭化假说。

- 疫情期间高v/u状态频繁出现，推测非线性“形状”而非线性结构“骨架”变动驱动疫情期通胀与劳动市场关系变化。

表格：菲利普斯曲线不同模型估计比较 [page::14]

| | Model I | Model II |
|------------------|---------------------------|----------------------------|
| slack (非紧张市场)| -0.7141 | -0.7505 |
| slack×疫情期 | -0.3288 (不显著) | — |
| slack×紧张市场虚拟 | — | -0.2545 (不显著) |
| 隐含斜率疫情后 | -1.0429 | -1.0050 |
| 结构斜率预疫情 | -0.0779 | -0.0828 |
| 结构斜率疫情后 | -0.6520 | -0.6286 |

结论与未来方向 [page::15][page::16]

• 疫情并未导致菲利普斯曲线线性结构的显著永久变化，但在高度紧张的劳动力市场条件下，菲利普斯曲线斜率存在状态依赖的非线性陡峭化。

- 该非线性形状效应可能反映招聘边际成本上升等微观机制，符合Benigno和Eggertsson的理论框架。

• 样本与指标选择有限，阈值单一，未来研究可考虑多样化非线性模型、动态阈值以及更细粒度数据以深化理解。

金融研究报告分析解构：《The Bones and Shapes of the Phillips Curve》

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1. 元数据与概览

• 报告标题： The Bones and Shapes of the Phillips Curve

- 作者： Hanyuan Jiang

• 发布机构： 伦敦政治经济学院（London School of Economics and Political Science）

- 日期： 未明确给出，数据涵盖2001年至2024年中期

• 主题： 美国菲利普斯曲线的结构稳定性与非线性形态，尤其聚焦疫情前后结构变化与非线性激活对通胀与劳动力市场的影响。

核心论点与目的

本文旨在回答两大核心问题：

1. 新冠疫情是否导致美国菲利普斯曲线的结构性“骨架” ($\kappa$) 发生了变化？

2. 疫情期间观察到的通胀与失业之间关系的转变，是否体现了菲利普斯曲线“形状” ($\lambda(\theta)$) 的激活，即非线性响应，由极端劳动力市场紧张程度引发？

报告采用MSA（美国都统计区）层面2001-2024年季度数据，结合“两阶段最小二乘法”（2SLS）和Bartik式Shift-Share工具变量，通过分离结构斜率稳定性与基于阈值模型的非线性分析，探讨通胀动力学的内在机制和疫情对结构的影响。[page::0,1,2]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言与研究背景

作者回顾了自上世纪八十年代以来的菲利普斯曲线争议，特别是疫情后低失业高通胀现象与历史平坦曲线观念的矛盾——即传统面板时间序列因长期通胀预期变动造成斜率识别困难。引入Hazell等（2022）跨地区差分法以及Benigno和Eggertsson（2023）关于劳动市场紧张度超过“Beveridge门槛”时斜率非线性放大的理论，报告构建了结合结构斜率稳定性与状态依赖形状的研究框架。强调了对跨地区数据的利用，消除国家层面共同预期波动，赋能更精确斜率识别。[page::1]

2.2 图表I解读

图I展示了2000-2024年MSA平均核心非贸易品通胀与全国短期(1季度领先)通胀预期的时间序列。显著表现：

• 2008-2012年“缺失的通胀下降”：实际通胀骤降至零，通胀预期仍保持4%，二者分离，扭曲了菲利普斯曲线估计。

- 2020年疫情开始时，预期与通胀齐头并进暴涨至约7-8%，体现出预期可能失锚或非线性激活，引起内生通胀快速上升。

此图揭示以时间序列分析无法剥离预期与斜率效应，推动采用跨区面板分析的逻辑。[page::2]

2.3 2.3 活动价格模型与结构斜率基础（第2章前半）

通过新凯恩斯菲利普斯曲线（NKPC）理论框架说明斜率参数$\kappa$源于Calvo(1983)定价刚性模型，价格重设概率$\xi$越高，曲线越平坦。文献表明美国产品价格每4-5季度重设一次，$\xi\approx0.75$，说明长期价格黏性稳定，为结构斜率稳定提供理论基础。[page::3]

2.4 搜索匹配摩擦与非线性机制（第2章后半）

依据Benigno和Eggertsson(2023)工作，劳动力市场由vacancy/unemployment比率$\theta$测量紧张度。当$\theta$超过1的门槛（Beveridge阈值），主导了招聘边际成本，而非平均工资，引发菲利普斯曲线斜率的状态依赖非线性放大，称为“Slanted-L菲利普斯曲线”。这一状态依赖机制解释了2020年代的通胀飙升不同于1970年代“大通胀”，且与需求冲击传导加剧相关。[page::4]

2.5 工具变量设计与识别策略（第2.3节）

利用Bartik (shift-share) 工具变量以缓解内生性：

• 工具变量利用疫情前各MSA产业份额权重与全国产业冲击相乘，构造出MSA层面对劳动力市场紧张度的外生冲击。

- 该工具设计假设全国级产业冲击与局部通胀剩余误差不相关，产业权重前置不受未来影响。

• 讨论文献对该工具的有效性及潜在局限（如行业集中度、空间误差相关性等）进行反思。

该策略增强因果解释力，克服传统工OLS受共同预期及需求供给冲击干扰的估计偏误。[page::4,5]

2.6 数据与样本描述（第3章）

• 使用2001Q1-2024Q2美国MSA季度面板数据。

- 核心非贸易品通胀测量为核心非贸易品CPI的四季度年化对数差分$\pi{it}=100\times \ln(CPIcore{it}/CPIcore{i,t-4})$，避开贸易品价格国际波动干扰和庇护类指标偏差。

• 劳动力市场紧张度$\theta{it}=v/u$ 直接观测；劳动力市场松弛度$s{it}=(1/\theta{it})-\text{mean}q(1/\theta{i,t})$ 表示MSA相对全国平均的劳动力市場松弛，用以代替传统失业率缺口。

- 控制变量为非贸易品滞后相对价格，捕捉区域价格均衡恢复趋势。

描述性数据显示疫情前松弛度标准差较高（0.74），疫情后明显压缩（0.34），而平均通胀由1.99%升至4.03%，劳动市场紧张度均值从0.59增至1.32，最大达到3.48，显示疫情导致劳动力市场极端紧张与通胀显著上升。[page::5-7]

2.7 图表II和III解读

• 图II：疫情开始后，MSA平均非贸易品通胀与紧张度步调一致大幅上升，两者间显著正相关，且紧张度超过1的阈值，伴随通胀陡增。

- 图III：跨地区劳动市场松弛差异明显，疫情对依赖现场服务的MSA冲击尤甚，且复苏节奏不一，提供非线性模型估计标识所需的区域异质化数据支持。

两图共同体现疫情对劳动力市场结构与通胀动态的深远影响，且支持分状态建模的必要性。[page::8,9]

2.8 估计模型详解（第4章）

• 模型I（线性菲利普斯曲线）：基于Hazell等（2022）跨区域差分法，估计线性斜率$\psi{\text{pre}}$和疫情后斜率变化$\Delta \psi$，以期检验结构斜率$\kappa$稳定性。利用2013-2019与2020-2024两段估计持久性参数$\rhou$，结合折现因子$\beta=0.99^{1/4}$映射$\psi$到结构斜率$\kappa$。

- 模型II（状态依赖非线性）：设置阈值变量$D^{\theta>\tau}$表示劳动市场紧张（$\theta>1$），通过交互项估计松弛度对通胀的边际响应在紧张与非紧张状态的差异，检验斜率随劳动力市场紧张状态的调整。

• 两模型均运用2SLS，第一阶段使用shift-share工具变量，第二阶段引入固定效应控制共同趋势，标准误聚类于MSA。

方法设计针对内生性、通胀预期波动和地区异质性，确保参数估计的识别与稳健。[page::9-11]

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3. 图表深度解读

3.1 图表IV (第12页)

• 内容描述： 分别绘制了2001-2019年与2020-2024年两段时间内非贸易品通胀（残差化后）与失业代理变量的散点图及拟合线，分“无时间固定效应”和“包含时间固定效应”两张图，展示线性斜率差异。

- 数据趋势与解读：
- 2001-2019年均表现为负斜率（分别约-0.294和-0.279），符合菲利普斯曲线理论。
- 2020-2024年无名义预期控制的图表中斜率异常为正（0.361），反映疫情期间全国性冲击使估计偏离预期。
- 控制时间效应后，疫情期间斜率负值更陡（-0.702），且较前期更陡，表明在控制共同预期冲击后，局部劳动力市场紧张对通胀有更强烈的压制作用。

• 文本联系： 强调时间固定效应对隔离国家通胀预期变动的重要性，说明疫情期间总量冲击使得简单线性估计产生偏误，支持探索非线性与状态依赖。[page::12-13]

3.2 表I比较结果分析（第14页）

| 指标 | Model I | Model II |
|------------------------------------|--------------------------|---------------------------------|
| Slack (Pre-Pandemic/Non-Tight) | -0.7141 | -0.7505 |
| Slack × Pandemic Period Interaction | -0.3288 (不显著) | - |
| Slack × Tight Market Dummy (β2) | | -0.2545 (不显著) |
| Implied Slope Slack (Post-Pandemic/Tight) | -1.0429 | -1.0050 |
| 结构斜率$\kappa$ (Pre-Pandemic/Non-Tight) | -0.0779 | -0.0828 |
| 结构斜率$\kappa$ (Post-Pandemic/Tight) | -0.6520 | -0.6286 |

• 解读：

- 两模型对松弛期的斜率估计高度一致，斜率约为-0.7，符合传统菲利普斯关系。
- 疫情后显著斜率变陡（约1左右），对应结构斜率$\kappa$升高接近8倍，指向劳动力市场紧张引发无常态非线性斜率放大的可能。
- 但交互项系数在统计意义上不显著，显示精确识别状态依赖性受限。
- 结果映射理论，疫情期间菲利普斯曲线的“形状”激活，非线性特征明显。

该表作为报告核心量化结果，体现了疫情带来的内在菲利普斯曲线形态转变，同时也谨慎表明线性模型在疫情背景下的解释力有限。[page::14]

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4. 估值分析（估价在本文中体现为斜率参数估计）

• 使用New-Keynesian菲利普斯曲线框架映射减弱版本（Reduced Form）的斜率参数$\psi$，结合AR(1)持久性估计劳动力松弛度动态，推导结构斜率$\kappa$，反映价格调整频率与宏观结构属性。

- 估值显示疫情后整体斜率加剧（$\kappa$从约-0.08升至-0.63至-0.65），反映实际经济紧张度激增下通胀对岗位紧张响应敏感度极大提升。

• 推断$\lambda(\theta)$形状模型斜率上升，支持边际成本结构状态依赖非线性假设。

- 说明线性模型在极端状态下的低拟合度与需要非线性建模的理论必要性。

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5. 风险因素评估

• 识别风险：

- Shift-share工具变量的有效性假设可能被产业权重分布和全国冲击特定性违背。
- 直接测量劳动力市场紧张度指数$v/u$与真实招聘边际成本的匹配程度有限，可能导致测量误差。
- 工具变量的跨区域相关性与空间效应可能引起推断误差。
- 疫情期间通胀的异质性冲击及政策干预导致的冲击复杂性，增加模型规格错误风险。
- 简化的阈值模型可能忽视更细腻的平滑或多阶段状态依赖，限制对疫情结构变化的捕捉。

• 缓解措施：

- 差分固定效应控制国家通胀预期，降低宏观共振影响。
- 聚类标准误与Driscoll-Kraay等稳健性检验缓解空间相关扰动。
- 分析强调未来需更精细化模型与数据源，改进非线性识别。

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告表述谨慎，尤其对疫情后斜率变化的统计显著性保持保留，避免过度解释。

- 模型I线性拟合在疫情期间拟合度较差，体现出线性关系框架的局限。

• 形状模型虽然方向与文献一致，但基于二元阈值的简化处理可能掩盖连续性的实际动态。

- 劳动力市场紧张的测度依赖面板级别统计，难以捕捉边际招聘成本内生变化。

• 疫情带来的极端环境可能使得历史参数和结构性估计面临样本外风险。

- 研究承认未来需引入更复杂估计方法和细粒度微观数据，以厘清非线性机制。

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7. 结论性综合

本报告系统地分析了美国菲利普斯曲线在新冠疫情前后的结构特征，运用MSA层面丰富面板数据与前沿计量工具变量识别策略，检验疫情是否引发了结构斜率（骨架）变动或状态依赖非线性斜率（形状）激活。主要发现包括：

• 疫情前菲利普斯曲线展现一贯的负向、稳定的线性特征，劳动力市场松弛每增加1单位导致非贸易品核心通胀约0.7个百分点下降，结构斜率约-0.08。

- 疫情后，线性斜率指标显著加深（隐含结构斜率约-0.65），意味着通胀对劳动力市场紧张反应更敏感，兼具非线性激活特征。

• 非线性模型（形状假说）支持疫情期间当劳动市场紧张度超过1的Beveridge门槛时菲利普斯曲线斜率进一步上升，虽然统计显著性未完全达到传统阈值。

- 图表支持疫情期间的斜率加深与劳动力市场紧张度异常波动显著相关，且国家层面通胀预期控制对识别至关重要。

• 该研究丰富了菲利普斯曲线的经济解释框架，强调疫情冲击期间宏观结构与微观机制的复杂交织，指出未来研究需更细致探索平滑阈值、招聘成本直接测度及多层次非线性模型。

整体上，报告表现出高水平的理论渊源与计量严谨，结论客观中肯，既不轻易断言结构折线的永久改变，也明确非线性形状激活是解释近期通胀新现象的有力机制。报告为政策制定者提供了理解失业与通胀权衡动态的新视角，特别是在极端经济状况下的预期管理与劳动力市场调控中具有重要意义。[page::0-16]

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参考文献

报告广泛引用当代菲利普斯曲线、价格粘性、搜索匹配摩擦及计量识别的经典与前沿文献，包括：

• Hazell et al. (2022), Benigno & Eggertsson (2023, 2024)

- Bartik (1991), Goldsmith-Pinkham et al. (2020)

• Nakamura & Steinsson (2008), Eichenbaum et al. (2011)

- Bernanke (2007), Blanchard (2016), Coibion & Gorodnichenko (2015)

• Crump et al. (2024), Domash & Summers (2022)

充分体现了研究严谨依托文献体系。[page::16-17]

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总结

本报告通过丰富的MSA分区面板数据，系统识别和区分菲利普斯曲线“骨架”结构与“形状”非线性的不同驱动，揭示了疫情时期美国劳动力市场极端紧张状态引发菲利普斯曲线非线性斜率加剧特征。运用多模型验证与工具变量因果识别，告诫线性估计在极端冲击下的局限性，提供了理解新时代通胀与失业关系的关键参考，具有理论创新与实证政策双重价值。

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