第二节 国内景气指数研究动态

一 宏观经济景气循环研究

在中国，吉林大学董文泉（1987）的研究团队与国家经委合作首次开展了中国经济周期的波动测定、分析和预测工作，编制了中国宏观经济增长率周期波动的先行、一致和滞后扩散指数和合成指数。后来，国家统计局、国家信息中心等政府机构也开始了这方面的研究并于90年代初正式投入应用（朱军和王长胜，1993；李文溥等，2001）。陈磊等（1993、1997）通过多元统计分析中的主成分分析方法，构建了先行、一致两组指标组的主成分分析来判断中国经济景气循环特征。高铁梅等（1994、1995）通过运用S-W型景气指数很好地反映了中国经济运行状况。毕大川和刘树成（1990）、董文泉等（1998）、张洋（2005）等全面系统地总结了国际上研究经济周期波动的各种实用的经济计量方法，并利用这些方法筛选的指标合成适合中国的景气指数和宏观经济预警机制。李晓芳等（2001）利用H-P滤波方法和阶段平均法对中国的经济指标进行了趋势分解，利用剔除趋势因素的一致经济指标构造了中国增长循环的合成指数，并与增长率循环进行了比较。阮俊豪（2013）实证研究了BDI指数风险测度及其与宏观经济景气指数关系。陈乐一等（2014）运用合成指数法分析了当前中国经济景气走势。史亚楠（2014）基于扩散指数对中国宏观经济景气进行了预测分析。顾海兵、张帅（2016）通过建立国家经济安全指标体系来预测分析“十三五”时期中国经济的安全水平。

近几年来，不少研究者从投资、物价、消费、就业和外贸等宏观经济的主要领域，对转型期中国经济的周期波动进行了实证研究（刘金全等，2017；于洋等，2017；李孝龙等，2017；沈少博等，2017；肖强，2017；刘玉红，2017；陈磊等，2017；肖强，2017；冷媛等，2017；卓勇良，2018；刘金全等，2018；邓创等，2018；祝梓翔等，2018；田素华等，2019；陈鑫等，2019；段亚菲，2019；赵文霞，2020；刘金全等，2019；李成等，2020）。一些学者研究了“新常态”下中国宏观经济的波动趋势及消费者景气指数（李庆晗，2017；赫永达等，2017；张裕辉，2017；刘金全等，2017；刘卉，2017；石亮惟等，2017，刘金全等，2019）；孔宪丽、梁宇云对2017年中国工业经济景气态势及特点进行了分析；张勇、姜亚彬（2016）对中国制造业PMI与宏观经济景气指数关系进行了实证分析；胡涛、王浩、邱文韬（2016）基于VAR模型研究了中国房地产景气指数与宏观经济景气指数的联动关系；伊军令（2017）研究了中国经济“L”形走势对相关行业的影响；闫绍武、王筝（2017）基于宏观经济政策目标构建了多维景气指数系统；郭路、翟大伟（2017）研究了区域经济周期波动与全国经济协同性；罗蓉、王昌林（2017）研究了中国“双创”景气指数；张言伟（2017）分析了经济景气循环对股市波动的影响；邓创、张甜、徐曼、赵珂（2019）基于货币流动性宽松程度、剩余收益模型以及银行资产负债表，对中国货币市场、股票市场与银行体系的风险进行了测度和评估，并在分析上述三个金融子市场风险变动规律及其传递机制的基础上，运用时变参数向量自回归模型实证检验了各金融市场风险与宏观经济景气之间的关联动态；李成、王柄权（2019）研究了金融结构、产业结构的相互作用对经济波动影响的理论机理，以及由此对经济波动产生的影响效应；杨淼、雷家骕（2019）基于熊彼特的创新周期诠释经济周期理论，对科技创新驱动经济增长景气的机理开展研究；何林峰（2019）运用混频数据马尔科夫区制转移模型来构造省级经济景气一致指数，并对各省的经济周期特征进行解释和比较，弥补了省级层面经济景气一致指数构建的空白；徐曼、邓创（2020）运用TVP-FAVAR模型构建动态金融形势指数测度中国金融周期，基于小波变换方法，探究了金融周期的波动特征，以及不同频率波动成分的叠加机理，并采用频域连通性方法，实证检验了不同频带下金融周期与经济周期之间的交互影响动态；刘玉娇、宋坤煌、王向（2020）基于时空电力数据，采用经典经济景气模型，在电力景气指数计算中引入了X13-ARIMA 季节调整算法，构建了基于电力大数据的经济景气指数，客观反映了经济运行状况，辅助预测经济发展的趋势，实现从电力视角观测经济的目标；孔亦舒（2019）则对世界经济景气指标体系进行了分析与比较，田素华、谢智勇（2020）对中美两国经济周期波动的差异性与协同性进行研究。

2020年上半年新冠肺炎疫情对经济产生巨大冲击力，“疫情经济”受到关注。张绍新、高璐、祁佳（2020）对疫情影响下的贵州宏观经济景气进行分析，认为疫情对全省经济景气冲击较大，经济增长预期下降需引起高度重视。复旦发展研究院疫情期间共发布六期“复旦——ZEW经济景气指数报告”，并对疫情下的宏观经济景气指数进行了解读。

二 企业与行业景气研究

中国人民银行1991年正式建立5000户工业企业景气调查制度，但所选企业以国有大、中型工业生产企业为主。1994年8月起，国家统计局开始进行企业景气调查工作，调查主要是借助信息公司的技术力量，开展对工业和建筑业企业直接问卷调查。到1998年，国家统计局在全国开展企业景气调查，编制了企业家信心指数和企业景气指数，分别按月度和季度在国家统计局官网发布。

1997年，王恩德对企业景气调查方法进行了改进，设计了对问卷调查结果进行统计和分析的计算机软件，对得到的结果进行定性、定量分析，使问卷调查法更加严谨、更加科学。同年，国家统计局建立了一套专门针对中国房地产发展动态趋势和变化程度的“国房景气指数”。从2001年开始，国家统计局又根据对商品与服务价格进行抽样调查的结果，编制发布了全国居民消费价格指数（CPI）。王呈斌（2009）基于问卷调查分析民营企业景气状况及其特征，浙江省工商局2010年结合抽样调查、相关部门的代表性经济指标，运用合成指数法编制发布了全国首个民营企业景气指数。黄晓波、曹春嫚、朱鹏（2013）基于2007—2012年中国上市公司的会计数据信息研究了企业景气指数。中国社会科学院金融研究所企业金融研究室尝试开发编制中国上市公司景气指数。浙江工商大学开发编制了“义乌中国小商品指数”。中国国际电子商务中心中国流通产业网开发编制了“中国大宗商品价格指数”。迄今国内学术界对中小企业景气指数的研究大都集中在工业企业领域。其他相关指数有中国中小企业国际合作协会与南开大学编制的中国中小企业经济发展指数、复旦大学编制的中小企业成长指数、中国中小企业协会编制的中小企业发展指数、中国企业评价协会编制的中小企业实力指数、宁波大红鹰学院研究团队研究编制的浙江省中小企业创新指数；浙江省浙商研究中心编制的浙商发展指数、阿里巴巴为中小微企业用户提供行业价格和供应及采购趋势的阿里指数以及百度推出的百度中小企业景气指数等。

伴随景气指数分析的进一步深入，关于景气指数的评价对象也逐渐出现了分化，近几年来更多研究将景气指数评价应用于具体区域、具体行业领域的企业及其他组织的分析。关于行业和企业景气的研究主要集中在工矿业（黄伟，2017；岳福斌，2017；李园等，2017；杨航，2018；孙云杰，2018；王肃宁等，2018；何健文，2018；王思童，2020），房地产及建筑（李园等，2017；叶青等，2017；王文胜等，2018；李海，2018；吴传清，2019；陶文晶，2019），交通及旅游（晁鸿鹏，2017；刘改芳等，2017；陈建华等，2017；王璐，2018；陈莉，2018；张晓磊等，2018；刘干等，2018；席玮，2019；刘春涛，2019；曹键，2020），金融证券及财富（张言伟，2017；张甜等，2018；邓创等，2019；周德才，2019；孔晴2020；江红莉，2020），商业、互联网及其他服务业（陈越，2017；韩兆洲，2017；任玉佩，2017；朱雅娜，2017；肖武等，2017；李秀娣等，2017；袁静等，2017；田瑞强等，2018；陈磊等，2019；王艺枞，2019；陈莉，2019；祝梓翔，2019），航运贸易（黄伟，2017；芦畅等，2018；周红梅，2018；舒服华等，2018；周德全，2019；陈悠超，2020；李慧，2020），资源能源（邱向京等，2018；罗阿华，2018；仇红剑等，2018；李赋欣等，2018；李方一等，2018；史雷等，2018；沈西林，2020；俄木叶子，2020）及其他特定行业与企业（曹晓昂，2017；李晓梅，2017；雷英杰，2017；郑广宇等，2018；杨广青等，2018；叫婷婷，2019；李晶等，2019）等。

新近研究中，刘轶芳等（2017）研究开发了中国绿色产业景气指数；李宝娟等（2017）构建了中国环保产业景气指数体系并开展实证研究；孙颖（2017）对物流业景气指数与制造业采购经理指数关系进行了检验研究；陈越（2017）研究了软件与信息技术服务业景气指数；陈国政（2017）研究了上市企业景气指数指标体系；耿林、史珍珍等（2017）基于网络大数据研究了中国就业景气指数的构建、预测及劳动力市场景气状况；吴凤菊（2017）基于调研数据研究了中小企业政府融资支持指数；王燕茹、王凯凯（2018）探讨了加权马尔可夫模型在企业景气指数预测中的应用；曹小艳、沈杰（2018）基于宏观数据、工业景气调查和实地调研数据对中国钢铁企业经营状况及其对下游企业经营影响进行了分析；许亚岚（2018）研究了产业景气指数助力智慧城市建设状况；高骞、徐超等（2018）基于重点行业用电情况研究了江苏省宏观经济景气状况。

新冠肺炎疫情期间，由经济日报社中国经济趋势研究院、国家统计局中国经济景气监测中心共同编制的2020年第一季度中经产业景气指数报告认为：中国工业加速复工复产，长期向好态势不变。中经产业景气指数2020年第二季度报告认为：中国工业供应链产业链逐步修复，生产销售逐步好转，盈利状况有所改善，工业景气明显提升，表现出良好的韧性和潜力。中国人民大学中国就业研究所与智联招聘联合推出的中国就业市场景气（CIER）报告显示：2020年第一季度受新冠肺炎疫情突发事件冲击，中国就业市场景气指数陡然下降。第二季度各月招聘需求人数环比上升，求职申请人数环比下降，CIER指数逐月回升。同比变化方面，招聘需求人数减少，求职申请人数增加，第二季度CIER指数1.35较之上年同期降低1.89，但下降幅度逐月收窄。基于计量模型的预测显示，2020年第三季度CIER指数将高于第二季度，但低于上年同期水平。

三 景气监测预警研究

1988年以前，中国经济预警研究主要侧重于经济周期和宏观经济问题的研究，最早由国家经委委托吉林大学系统工程研究所撰写中国经济循环的测定和预测报告，而首次宏观经济预警研讨会是由东北财经大学受国家统计局委托于1987年9月以全国青年统计科学讨论会为名召开的。1988年以后，中国学者更多地关注先行指标，在引入西方景气循环指数和经济波动周期理论研究成果的基础上，将预测重点从长期波动向短期变化转变。中国经济体制改革研究所（1989）在月度经济指标中选出先行、一致和滞后指标，并利用扩散指数法进行计算，找出三组指标分别对应的基准循环日期。同年，国家统计局也研制了六组综合监测预警指数，并利用五种不同颜色的灯区来代表指数不同的运行区间，从而更直观地表示经济循环波动的冷热状态。

相关早期研究方面，毕大川（1990）首次从理论到应用层面对中国宏观经济周期波动进行了全面分析，顾海兵等（1993）从农业经济、固定资产投资、通货膨胀、粮食生产和财政问题五个方面进行了预警讨论。吴明录、贺剑敏（1994）利用经济扩散指数和经济综合指数设计了适合中国经济短期波动的监测预警系统，并对近年来中国经济波动状况进行了简要评价。谢佳斌等（2007）系统地介绍了中国宏观经济景气监测的预警体系的建立、统计数据的处理和经济景气度的确定以及描绘等，从总体上客观、灵敏、形象地反映中国经济运行态势。除此之外，张新红等（2008）学者构建了基于BP神经网络的经济周期波动监测预警模型系统，并进行了仿真预测和预警，在实证应用方面产生了较大影响。

新近的区域景气监测预警研究方面，池仁勇、刘道学、金陈飞等（2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019）连续七年基于浙江省中小企业景气监测数据对浙江11个地市中小企业的综合景气及主要行业景气指数进行了研究分析。王亚南（2014）对全国中心城市文化教育消费需求景气状况进行了测评；孙赫等（2015）探讨了山东省旅游景气指数的构建；吴凤菊（2016）专门研究了南京软件与信息技术服务类中小企业景气指数；庄幼绯、卢为民等（2016）基于景气循环理论及基本规律，结合上海实际，提出影响上海土地市场景气的指标因素，在此基础上构建上海土地市场当前景气指数、未来景气指数和综合景气指数，并通过主客观赋权法进行赋权；吴卫华、王红玲（2016）基于工业企业财务调查数据，对工业企业景气指数和预警信号系统构建进行研究，以此对江苏省工业企业景气状况和未来走势进行了分析预测；王红云、李正辉（2016）研究构建了虚拟经济运行景气监测指标体系。

李晓梅等（2017）借鉴景气监测方法专门研究了广西卷烟业景气预警；李博、王建国（2017）等构建了基于神经网络的景气预测模型；陈敏（2017）研究了滞后合成指数在区域经济中的预警作用；任保平、李梦欣（2017）研究了构建新常态下地方经济景气增长质量检测预警系统的理论与方法，从经济增长的动态检测、趋势预测、识别预测以及政策选择四大模块构建系统，且以山西省为例进行了演示分析与指数模拟；韩兆洲、任玉佩（2017）主要针对广东省经济运行监测预警指数进行了研究；许雪（2017）用时差分方法并结合MTV模型研究了陕西投资经济周期波动监测分析；郭娜等（2018）运用主成分分析法构建了金融风险指数FRI；王金明（2018）基于具有时变转换概率的马尔可夫区制转换模型（MS-TVTP）研究利差能否预警中国经济周期的阶段转换，结果表明国债期限利差的波动对经济周期阶段转换具有显著的预警作用。

陈莉（2019）对中国生产性服务业景气监测预警系统的构建与应用进行了研究。周德才、刘尧杰、陈雪娇（2020）使用新构建的多频率MFMS-DF模型，对由11个年、季、月三种频率保险指标组成的混频样本数据进行实证建模与估计，首次提出并构建了中国混频非对称保险景气指数（中国MFAIBI）进行预警分析，并与同频指数比较分析。结果表明：中国MFAIBI是保险业更优的一致指数，能够刻画中国保险景气状态的实时周期变化，并能进行预警。桂文林、程慧（2020）基于改进的动态Probit模型对中国经济景气进行预测。

在应用网络大数据进行景气监测预测方面，“阿里指数”2012年11月上线以来，根据每天阿里巴巴网站运营的基本数据（包括每天网站浏览量、每天浏览的人次、每天新增供求产品数、新增公司数和产品数），为用户提供企业生产和采购预测及区域、行业商品流通最新动态。“百度指数”2014年上线，以其网民行为数据为基础研发大型数据分享平台，编制发布全国部分地区的中小企业景气指数和宏观经济指数。“微信指数”2017年3月推出以来，基于微信大数据提供关键词热度变化，成为当前组合营销的最新渠道之一。