郑挺国、靳炜、方匡南、林洪伟|媒体信息、预期冲击与经济周期波动———基于中文财经类报刊数据

作者简介

郑挺国

经济学博士，厦门大学经济学院与王亚南经济研究院教授、博士生导师。主要研究方向为宏观经济与政策分析、宏观计量学、金融计量学、大数据方法与应用等。先后在《经济研究》、《管理世界》、《经济学季刊》、《世界经济》、Journal of Econometrics、Journal of Business & Economic Statistics、Journal of Multivariate Analysis等国内外学术期刊发表论文近80篇。主持完成国家自然科学基金项目三项，主持和参与其他省部级以上项目十余项，成果多次获得省部级以上奖项。

靳炜

厦门大学王亚南经济研究院     

方匡南

厦门大学经济学院统计与数据科学系     

林洪伟

厦门大学经济学院统计与数据科学系         

媒体信息、预期冲击与经济周期波动

———基于中文财经类报刊数据

研究背景

经济周期的来源一直以来是宏观经济学研究中争论的焦点。在众多宏观经济理论中，预期驱动的经济周期理论强调公众预期的重要性。根据此理论，即使没有宏观经济基本面的外生冲击，公众预期的改变也会导致重要宏观经济变量的共同变动趋势。预期驱动的经济周期理论也为预期管理和前瞻性指导等宏观经济周期提供了理论依据。如何测度公众预期依旧是一个悬而未决的问题。早期的研究中，学者们常用例如资产价格或基于调查问卷的公众预期等前瞻性变量来测度周期，但这种做法的合理性依旧存在争议。

作为公众的重要信息来源，新闻媒体在公众预期的形成过程中扮演了不可忽视的作用。根据叙事经济学的理论，新闻媒体报道中的流行叙事可以通过左右公众预期来对宏观经济产生影响，因媒体报道文本数据的非结构化特性，现有的研究鲜有使用媒体数据来考察公众预期和经济周期的关系。借助自然语言处理技术中常用的潜在狄利克雷（Latent Dirichlet Allocation, LDA）模型，本文使用财经类新闻报刊文本数据来研究预期冲击对我国宏观经济的影响。

主要发现

首先，我们收集了2000年至2021年《经济日报》、《经济参考报》和《21世纪经济报道》三份财经类报刊的新闻报道全文数据。在经过数据清洗后，使用LDA模型将非结构化的文本数据转化为结构化的新闻主题关注度。类似于宏观计量中常用的主成分分析，LDA也是对可观测变量（词频）背后的潜在变量（主题）的推断。LDA模型可以给出两个结果：主题的词语分布和新闻的主题分布。其中前者可以帮助识别新闻主题，后者衡量了新闻编辑在不同时间在各个主题上分配的关注多少，即新闻主题关注度。

其次，为了将新闻主题关注度和预期驱动经济周期理论相结合，我们通过新闻主题关注度对上证综指收益率的预测作为公众预期的代理变量，即新闻指数。作为资产收益率中能被新闻主题关注度所解释的部分，新闻指数可以视作公众阅读新闻报道后，结合当前宏观经济状况对未来宏观经济基本面的预测。实证结果表明，新闻指数相对于产出、投资和消费等关键宏观经济变量具有领先性质，证实了其作为公众预期代理变量的合理性。

最后，我们构建结构向量自回归（Structural Vector Auto-Regression, SVAR）模型来定量分析预期冲击在我国宏观经济波动中的作用。通过在系统中同时加入新闻指数和资产收益率，我们可以识别预期冲击和噪声冲击。其中前者代表了公众对未来宏观经济基本面的影响，而后者则源自于公众的“动物精神”。脉冲响应分析表明，预期冲击能够导致全要素生产率、消费、产出等宏观经济变量的上升，并收敛到更高的稳态水平上。相比之下，噪声冲击只能带来暂时的影响，伴随着冲击的消失而逐渐衰减。通过分析不同冲击对资产收益率预测误差方差的贡献，我们发现，短期内噪声冲击贡献较大，而长期内预期冲击占主导地位。

政策启示

本文将前沿的文本数据分析和经典的预期冲击经济周期理论相结合，为预期驱动的经济周期理论和叙事经济学提供了基于我国数据的实证证据。本文研究表明，新闻媒体在公众预期塑造中有重要的作用，也为预期管理和预期引导提供了政策依据。

数据公开

论文附件已在《数量经济技术经济研究》网站http://www.jqte.net/公开。如在科研工作中使用了作者提供的数据和程序等附件内容，请务必在研究成果上注明引文和下载附件出处。

原文刊发

《数量经济技术经济研究》2023年第2期

转自：“香樟经济学术圈”微信公众号

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