中国经济增速转变的驱动机理识别——基于外部不确定性、金融风险与核心通货膨胀三重视角

近年来,经济增长的频繁大幅波动使得经济增长的点预测和趋势预测难度明显加大,这对预测经济增长走势提出了更高要求。文章跳出传统的点估计和趋势估计思维,综合运用TVP-FAVARDMA模型、非预期条件波动率高维因子模型等高维数据模型以及分位数回归、Q-VAR和在险分布模型全面预测了我国经济增长的分布状态,从风险管理视角重新审视中国经济增长的形态变异。研究显示,外部经济不确定性、金融状况指数、核心通货膨胀对预测我国经济增长分布具有重要意义,但对经济增长分布的预测能力具有明显的差异性和时变性。在不同历史时期下,三类因素均阶段性地扮演过经济增长的核心影响要素。外部经济不确定性主要影响了贸易摩擦时期的经济增长,金融因素主导了金融危机时期的经济下行,在新冠疫情时期,通货膨胀包含了预测经济增长的有效信息,这肯定了疫情冲击的实体经济效应。进一步研究发现,未来经济增长具备较强的稳定性和确定性,这为经济的有序复苏奠定了良好基础。