本文是一篇经济管理论文，本文从增长循环的视角对我国经济波动态势进行刻画和判断，增长循环研究的是经济系统相对于其趋势水平偏离程度的波动，更适合我国现阶段的实际情况。采用滤波方法计算出各个指标的缺口序列，将工业增加值序列的缺口作为基准，把每个备选指标与基准指标的时差相关系数计算出来，把相关系数较大的指标选为一致指标，利用动态因子模型合成了反映我国增长循环的景气指数。
第 1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
近年来，我国经济发展面临着错综复杂的国内外形势，经济下行压力持续加大，特别是新冠疫情的出现，更是对我国经济短期波动带来不可估量的影响。不少专家和学者认为中国推动经济增长的 “全球化红利”和改革开放为特征的 “制度红利”正在渐渐消失。而且中国制造业的国际竞争力也随着“人口红利”和 “资源红利”弱化而带来的严峻挑战，面对阻碍经济高质量发展的内外部不利因素，决策部门主动通过不断调整经济政策调控经济运行，金融危机过后，2010年“四万亿刺激政策”、2016 年“营改增”、2019 年多次降准降息，以及近期大规模减税降费等经济政策频频出台，这些政策调整在应对外生冲击、缓解经济结构性失衡的同时，也提高了经济政策不确定性程度。图 1.1 经济政策不确定性指数（简称 EPU）显示，步入新常态后我国的政策不确定性明显攀升，于 2019年 9 月达到 970.83 的峰值，并且波动幅度和波动频率远超历史水平，政策不确定性已然是当前不可忽略的重要经济现象，其会对经济运行产生何种影响是亟待解决的重要难题。政府在 2019 年工作报告中明确指出我国面临的不确定性因素明显增加，实现“稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投资、稳预期”工作目标的前提要求是在面临的困难和不确定性面前保持清醒,政府在 2021 年工作报告中以及“十四五”规划中明确指出，“要保持宏观政策的连续性和稳定性，促进经济运行在合理区间”，这都说明政策当局已经充分意识到保持宏观经济政策稳定对于经济平稳运行的重要性，经济政策不确定性问题已成为当下经济金融领域研究的热点问题之一。在政府频频出台经济政策对宏观经济进行精准、定向调控的新时期，深入厘清经济政策不确定性与经济景气之间的关系，有助于平抑经济波动，为经济高质量发展保驾护航。
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1.2 文献综述
Bloom（2009）的开创性研究考虑到了经济不确定性问题，为分析宏观经济波动提供了一个崭新的角度，此后诸多研究开始探讨经济不确定性是否是经济波动的来源（Born & Pfeifer，2014；Bianchi & Melosi，2017）。2008 年金融危机后，经济不确定性的主要表现形式为经济政策的不确定性，随着不确定性度量方法的不断演进，相关研究逐渐丰富。回顾相关文献发现，经济不确定性会通过 Hartman-Abel 效应机制、增长期权机制、实物期权机制、金融摩擦机制、消息和信任机制以及预防性储蓄机制对产出产生影响（Bloom，2014），但由于不同机制对产出的作用方向有所差异，研究中针对政策不确定性冲击对经济波动的具体作用方向和影响程度还存在较大争议。
部分研究结果显示，不确定性通过实物期权机制（Doshi等，2018）和金融摩擦机制加剧了经济波动（Gilchrist 等 2014），也有部分学者认为，政策不确定性对经济波动的影响微乎其微（Born & Pfeifer，2014；田磊、林建浩，2016），甚至具有逆周期调整产出的作用（孙永强等，2018）。但多数研究结果认同经济政策不确定性对企业创新、投资、进出口、居民消费等我国经济增长动能来源产生负向影响，加剧了经济周期波动。饶品贵等（2018）的研究表明经济政策不确定性升高导致企业投资显著下降，尤其是在金融危机之后经济政策不确定性对产出的负向影响更为显著。张峰等（2019）认为经济政策不确定性显著降低了制造业的产品创新，特别是突破式创新，在以创新为核心发展动力的当下，对企业创新的负面影响将严重掣肘经济增长。经济政策不确定性的上升也将阻碍企业出口规模扩大（毛其淋，2020）、抑制城镇消费（张龙和刘金全，2019）且不利于消费品质升级（张喜艳和刘莹，2020）。此外，经济政策不确定性的增加也会带来违约风险的上升（王博等，2019）、加强系统性风险的传染（杨子晖等，2020），金融状况的波动也将引发经济景气的波动加剧。
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第 2 章 我国增长型经济波动的测度
2.1 趋势循环分解方法演进历程
频域分析认为时间序列是各种不同频率的波动成分都叠加在一起，包括体现数据长期增长的低频成分和短期波动的高频成分。经济增长理论关注经济在长期中的发展轨迹，研究的是数据中的低频要素即趋势成分；而经济周期研究则致力于分析数据中的高频成分即循环要素的波动。
由于经济学家在对经济长期增长和经济周期波动关系的认识上并不一致，对于趋势和循环要素的分解问题以及分解手段方面的意见也大相径庭。经济短期波动很早以前就被视为经济总量围绕长期的确定性趋势（Deterministic Trend）的短期循环波动，决定经济的长期增长的因素和导致经济短期波动的因素彼此之间没有关系，关于研究经济周期时也就将长期增长和短期波动视为彼此分离的因素而分别加以研究。根据这样的思想，长期增长的趋势成分可以由某种确定形式的函数来表示，而剔除原序列的确定性趋势成分之后的剩余成分，是体现经济短期周期波动的循环要素。早期的趋势、循环要素的分解手段体现了对经济增长和经济波动关系的这种想法。
然而，还有很多研究认为经济的长期增长和短期波动是彼此相关、互相影响的。Schumpeter 认为，生产力增长和经济周期之间是紧密相关的，经济增长过程中经济周期波动固有的内在成分。按照这样的观点，增长的过程本身就是波动的，所以不需要分离趋势和循环要素。20世纪 80年代以来，强调生产力冲击的 RBC 理论家们也认为应该将经济增长和经济周期统一起来研究。随着时间序列技术的进步和冲击理论的发展，人们认为冲击成分存在不衰减且逐渐累积的情况，它不是只引起经济短期波动的暂时冲击（Transitory Shock），而是能够让数据具有随机趋势（Stochastic Trend）的永久冲击（Permanent Shock）。暂时冲击仅仅引起经济的短期波动，而永久冲击产生长期增长。由于对长期经济增长和短期波动认识发生了变化，时间序列趋势分解手段也随之改变，很多经济学家不认为宏观经济变量存在确定性趋势，即不认为趋势可以由确定的函数形式来描述，而且，经过单位根检验发现了绝大多数的时间序列并不是趋势平稳的，也就是说，它们是存在单位根的差分平稳过程，而不是由确定性趋势成分和剩余的平稳循环成分构成的。因此，在对时间序列的趋势、循环分解时，除了将趋势视为确定性时间函数这种传统的方法外，又出现了许多分离趋势和循环要素的新方法。
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2.2 我国增长循环景气指数的计算
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图 2.3 中显示了分别使用 HP 滤波和 BP 滤波两种方法计算出的工业增加值缺口。从频域角度来看，滤波方法的实质是通过某种设定把部分频率成分过滤掉，研究中经常使用的 HP 滤波仅仅把低频波动成分过滤掉了，而将保留下来了剩余所有的频率波动成分，对于经济周期波动问题的研究来说具有局限性。Baxter & King（1999）认为，经济周期波动应该考虑符合朱格拉周期和基钦周期的长度特征的序列，即序列中周期长度为 18 至 96 个月的成分。BP 滤波可以设定把周期长度在 18至 96个月之间的波动成分给保留下来，BP滤波可以把 HP滤波序列中的高频噪音成分剔除掉，这对于研究增长周期波动而言更为适用。
利用相同的方法，把其他备选指标的缺口序列计算出来。许多研究刻画周期波动时致力于尽可能多的选取指标合成指数，却容易把各指标间的先行滞后关系给忽略，但是，因为各指标序列并不是同时变动的，不考察序列间先行滞后关系将会导致部分波动被抵消，导致最终结果出现偏差。
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第 3 章 经济政策不确定性的时变影响研究 ................. 21
3.1 TVP-SV-VAR 模型的设定和数据说明 ........................................ 21
3.2 不同时点处经济政策不确定性冲击的脉冲响应 ....................... 23
3.3 不同滞后期经济政策不确定性冲击的脉冲响应 ....................... 25
第 4 章 不同经济波动阶段经济政策不确定性的非对称影响 ........... 29
4.1 MS-VAR 模型设定 ................................... 30
4.2 实证结果分析 ......................................... 33
4.3 经济政策不确定性对经济波动的非对称影响分析................... 37
结论 ........................... 41
第 4 章 不同经济波动阶段经济政策不确定性的非对称影响
4.1 MS-VAR 模型设定
马尔科夫区制转移模型（Markov switching model）最早由 Goldfeld(1973）引入计量经济学模型。之后，Krolzig 将 markov 模型与 var 模型相结合，建立了马尔科夫区制转移向量自回归（MS-VAR）模型。1989 年，汉密尔顿第一次将其应用于对经济周期的研究，随后，马尔科夫区制转换模型在经济学、金融学等方面得到了广泛地应用。
表 4.1 报告了 SW 景气指数序列的 JB 统计量检验结果，可见偏度小于零、峰度大于 3，表明序列呈现左偏、尖峰态势。根据 JB 统计量的检验结果，p=0.000098，拒绝 SW 景气指数服从正态分布的假设，说明 SW 景气指数不服从正态分布。因此，使用一般的线型模型来刻画该序列显然不太合适，我们选择使用 MS-VAR 模型来进行分析。
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结论
当前，我国正处于发展转型的重要战略机遇期，国际经济环境日趋严峻，新冠疫情的出现更对国内外经济形势造成了不可估量的负面影响。世界各国都采取各种经济政策稳定经济，我国也不例外，为了宏观经济和金融稳定而采取了货币和财政政策。宏观经济政策在稳定宏观经济的同时，也带来政策不确定性的上升，公众和市场面临的经济政策不确定性显著增强，会对总体经济产生何种影响是本文关注的主题。本文揭示了政策不确定性对我国短期经济波动的动态影响效应及其非对称特征，深入研究经济不确定性对经济波动的影响。本文研究旨在为政策制定提供有益参考，以保障我国经济短期平稳运行和长期高质量增长。
改革开放以来，研究者大都依据增长率周期来研究我国的经济周期波动状况，但是我国进入新常态后，人口红利消失，劳动力成本也升高了，我国经济总量不再保持以往很高的速度增长，倘若依旧按照增长率循环的视角来分析宏观经济波动，就会得出经济持续处于衰退状态的错误结论。因此本文从增长循环的视角对我国经济波动态势进行刻画和判断，增长循环研究的是经济系统相对于其趋势水平偏离程度的波动，更适合我国现阶段的实际情况。采用滤波方法计算出各个指标的缺口序列，将工业增加值序列的缺口作为基准，把每个备选指标与基准指标的时差相关系数计算出来，把相关系数较大的指标选为一致指标，利用动态因子模型合成了反映我国增长循环的景气指数。
参考文献（略）