地緣政治威脅、行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的時變沖擊
——基于潛在門限LT-TVP-VAR模型的實(shí)證分析

焦雨生

(武昌首義學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北 武漢 430064)

進(jìn)入21世紀(jì)以來，全球政治和經(jīng)濟(jì)動蕩導(dǎo)致了世界不確定性的不斷攀升。中東聯(lián)盟的變化、美國對阿富汗的軍事介入及撤出、英國脫歐等對歐盟的沖擊、中美貿(mào)易戰(zhàn)、敘利亞沖突、俄羅斯與烏克蘭沖突等世界各地的軍事動蕩和經(jīng)濟(jì)沖擊，使全球經(jīng)濟(jì)和政治風(fēng)險達(dá)到了頂峰，并不斷惡化著“地緣政治風(fēng)險”。通常來說，如果一個國家的增長軌跡正在上升，其未來繁榮基本上可預(yù)期，投資者將熱衷于投資這種經(jīng)濟(jì)體。反之，如果一個經(jīng)濟(jì)體面臨高的地緣政治風(fēng)險，其經(jīng)濟(jì)和社會就會表現(xiàn)出高度的不穩(wěn)定性，企業(yè)行為也會表現(xiàn)出較大的不確定性。諸如戰(zhàn)爭、軍事攻擊、政治政權(quán)不穩(wěn)定等意外事件，會增加與投資相關(guān)的風(fēng)險，強(qiáng)化投資者在投資這類風(fēng)險盛行的經(jīng)濟(jì)體時的觀望心態(tài)。隨著全球化程度的擴(kuò)大和市場之間相互聯(lián)系的增強(qiáng)，地緣政治風(fēng)險對一個經(jīng)濟(jì)體的影響已變得比以往任何時候都重要。

一、文獻(xiàn)綜述

(一)地緣政治風(fēng)險對石油的影響

大部分的研究都表明了地緣政治風(fēng)險對石油價格存在負(fù)向的影響，而在全球產(chǎn)能緊張的時期，恐怖主義對油價造成的影響更大。[1]Antonakakis等人(2017a)[2]分析了石油和股票市場之間的溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)這些溢出效應(yīng)似乎在經(jīng)濟(jì)動蕩和地緣政治動蕩時期達(dá)到頂峰。然而，Monge等人(2016)[3]分析了不同軍事沖突和政治事件前后油價的持久性和時間序列特性，認(rèn)為地緣政治沖突前后油價并沒有顯著差異。為了衡量地緣政治風(fēng)險，Caldara和Iacoviello (2018)[4]提出了地緣政治風(fēng)險指數(shù)(GPRs)，測算了主要國際報紙上與地緣政治緊張局勢有關(guān)的詞匯的發(fā)生頻率。利用該指數(shù)，并采用向量自回歸模型(VAR)。Caldara 和 Iacoviello (2018)[4]認(rèn)為由于發(fā)達(dá)國家和新興國家的產(chǎn)出收縮，油價受到地緣政治風(fēng)險的負(fù)面沖擊。Antonakakis等人(2017b)[5]利用超過一個世紀(jì)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建了VAR(p)-BEKK-GARCH(1，1)模型，發(fā)現(xiàn)地緣政治風(fēng)險負(fù)向沖擊了石油回報和波動性。Yusheng Jiao等人(2022)[6]采用Caldara and Iacoviello (2018)提出的地緣政治風(fēng)險指數(shù)表示政治風(fēng)險，用Baker et al(2016)[7]提出的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)來表示經(jīng)濟(jì)風(fēng)險，采用馬爾可夫切換(MSVAR)和時變參數(shù)向量自回歸模型(TVP-VAR)來研究政治風(fēng)險和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險對油價波動的沖擊。結(jié)果表明：地緣政治風(fēng)險和經(jīng)濟(jì)政策不確定性對油價的影響呈現(xiàn)復(fù)雜的非線性關(guān)系，可分為三個區(qū)制：低穩(wěn)定、高穩(wěn)定和高波動。各區(qū)制具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性；地緣政治風(fēng)險對油價的沖擊短期內(nèi)普遍為負(fù)面。

(二)地緣政治風(fēng)險對股市的影響

恐怖主義對股市的影響研究產(chǎn)生了大量的成果，這些研究以事件研究方法為核心。Chen and Siems (2004)研究了14起恐怖襲擊的影響，認(rèn)為，美國、英國、法國、比利時、瑞典、澳大利亞和印度尼西亞的資本市場對這些事件很敏感。Barros and Gil-Alana (2009)[9]認(rèn)為地緣政治風(fēng)險對股市帶來了負(fù)向沖擊。Ramiah et al. (2010)[10]， Ramiah (2012)[11]， Graham and Ramiah (2012)[12]，Ramiah and Graham (2013)[13]和Ramiah and Hui (2015)[14]的研究認(rèn)為：“911”恐怖襲擊、巴厘島、馬德里、倫敦和孟買的恐怖襲擊分別影響了亞太市場的各個部門，特別是澳大利亞、馬來西亞、日本、印度尼西亞和新加坡，而Apergis and Apergis (2016)[15]的研究結(jié)果則恰好相反。Chen and Siems (2004)[8]和Richman et al. (2005)[16]從全球的角度進(jìn)行研究認(rèn)為這些恐怖襲擊不僅影響國內(nèi)股市，而且影響了全球的股市。Aslam and Kang (2013)[17]， Apergis and Apergis (2016)[15]和Veron et al. (2017)[18]這一領(lǐng)域的研究人員傾向于，要么使用將交互變量擬合到資產(chǎn)定價模型中，要么使用GARCH、TARCH、EGARCH和PARCH來確定系統(tǒng)風(fēng)險的變化。大多數(shù)研究顯示，恐怖主義事件發(fā)生后，國內(nèi)和國際市場的風(fēng)險會增加。在風(fēng)險擴(kuò)散過程中，由于信息不對稱和行為傳染的疊加，擴(kuò)大了對股市的影響[19]。

(三)地緣政治風(fēng)險對大宗商品的影響

第一個研究恐怖主義如何影響債券和大宗商品市場的是Chesney等人(2011)[20]的研究。他們使用事件研究方法、非參數(shù)條件分布方法和過濾后的GARCH-EVT模型，分析了25個恐怖主義事件如何影響金融市場。與股市類似，他們的分析顯示，恐怖襲擊后，大宗商品和黃金市場的回報出現(xiàn)了顯著的正面和負(fù)面反應(yīng)。與黃金在危機(jī)時期是“避險”投資的觀點(diǎn)相反，Chesney等人(2011)[20]表明，黃金市場表現(xiàn)出一種意想不到的方式，因?yàn)樗鼘惗乇ㄊ录]有反應(yīng)，甚至對其他事件表現(xiàn)負(fù)面反應(yīng)。他們認(rèn)為，利用大宗商品和黃金市場作為防范恐怖主義的對沖策略，可能并不總是奏效。

同樣，Guidolin 和La Ferrara (2010)[21]也調(diào)查了1974年至2004年期間101場國內(nèi)和國際軍事相關(guān)沖突對股市指數(shù)、匯率、石油和大宗商品價格的影響。研究表明，軍事沖突的爆發(fā)導(dǎo)致了不同的反應(yīng)。例如，雖然一場國際沖突導(dǎo)致了美元“避險”投資地位的強(qiáng)化，但黃金期貨價格并沒有明顯的差異。此外，國際沖突總體上導(dǎo)致石油期貨回報下降，但內(nèi)部沖突沒有差異。同樣，對于農(nóng)產(chǎn)品，國際沖突會降低價值，而內(nèi)部沖突則會產(chǎn)生相反的影響。

二、地緣政治風(fēng)險對經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊的理論分析

(一)供給機(jī)制：地緣政治行動——經(jīng)濟(jì)政策的環(huán)境和效果的改變——政策供給方的行動

地緣政治行動通常不是孤立的，在特定事件發(fā)生后，通常會引起政治、社會和經(jīng)濟(jì)環(huán)境的連鎖反應(yīng)。當(dāng)這些連鎖反應(yīng)發(fā)生后，原有經(jīng)濟(jì)政策的環(huán)境和效果也會隨之發(fā)生改變，一方面導(dǎo)致原有政策無法適應(yīng)新的政治、社會和經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)，另一方面也會導(dǎo)致政策之間發(fā)生沖突，這樣的現(xiàn)實(shí)促使政策供給方根據(jù)變化的環(huán)境做出適時的政策改變。

在“911”恐怖襲擊后，反恐成了全世界的政治正確，美國獲得了入侵阿富汗的道德優(yōu)勢，隨著美國戰(zhàn)略重點(diǎn)的轉(zhuǎn)移，客觀上使中國獲得了難得的戰(zhàn)略機(jī)遇期，同時得益于加入“WTO”的政策紅利，中國的全球化步伐開始加快，經(jīng)濟(jì)政策的不確定性也在攀升。根據(jù)Bake et al(2016)[7]編制的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)顯示，在“911”恐怖襲擊后，世界主要國家，特別是大國的經(jīng)濟(jì)政策不確定性明顯提升，并出現(xiàn)了較大的波動。2022年2月24日，俄羅斯總統(tǒng)普京宣布對烏克蘭實(shí)施“特別軍事行動”，俄烏沖突出現(xiàn)了質(zhì)的變化。在美國的推動下，美國和北約主要國家陸續(xù)對俄羅斯追加經(jīng)濟(jì)制裁，在多方面因素的共同作用下，“能源危機(jī)”、“糧食危機(jī)”、“嚴(yán)重通貨膨脹”等字眼頻繁出現(xiàn)在西方國家的主要媒體，相關(guān)國家經(jīng)濟(jì)政策的環(huán)境和效果出現(xiàn)了明顯的變化，與此同時，經(jīng)濟(jì)政策不確定性也在迅速攀升。

(二)需求機(jī)制：地緣政治行動——宏觀經(jīng)濟(jì)變量的沖擊——政策需求方的訴求

地緣政治行動往往具有突發(fā)性，因此對宏觀經(jīng)濟(jì)變量的沖擊通常較為猛烈。地緣政治行動對宏觀經(jīng)濟(jì)變量的沖擊主要體現(xiàn)在：石油、大宗商品、金融市場，這些沖擊又會迅速演變?yōu)閷ζ髽I(yè)可變成本、行業(yè)交易成本、總體物流成本、資金流動等的沖擊，并影響到公共政策需求方的利益分配。公共政策需求方在政策壓力下，通過各種方式進(jìn)行利益表達(dá)，最終影響公共政策供給，并導(dǎo)致公共政策供給和需求的博弈，當(dāng)政策供給適應(yīng)政策需求時，公共政策市場達(dá)到一種均衡態(tài)[22，23]。

同樣以2022年俄羅斯“特別軍事行動”為例，事件發(fā)生后，全球股市、匯市等金融市場，石油、糧食等大宗商品市場出現(xiàn)了較大的波動，對相關(guān)國家的宏觀經(jīng)濟(jì)帶來了較大的沖擊。以石油為例，根據(jù)歐洲布倫特原油FOB價格來看，原油價格從2022年2月的97.13美元/桶，直線飆升到3月份的117.25美元/桶，一度飆升至130美元/桶以上，而上一次原油價格突破100美元是在2014年8月。俄烏兩國擁有眾多大宗商品品種，并在全球貿(mào)易中占比較大，例如俄羅斯的鎳、鈀、石油、天然氣、金屬、玉米、小麥、化肥和烏克蘭的玉米、小麥以及化肥。俄烏沖突以來，大宗商品普遍上漲，部分商品出現(xiàn)極端行情。

(三)預(yù)期機(jī)制：地緣政治威脅——預(yù)期的改變——政策供需者的未雨綢繆

對不利地緣政治事件的認(rèn)識往往是對未來不良事件擔(dān)憂加劇的催化劑。例如，恐怖襲擊可能會增加未來襲擊或戰(zhàn)爭的威脅[4]。Caldara and Iacoviello (2018)[4]構(gòu)造了地緣政治行動指數(shù)(GPA)和地緣政治威脅指數(shù)(GPT)，GPT索引搜索的文章包括與威脅和軍事集結(jié)相關(guān)的短語，而GPA索引搜索的是涉及不良事件實(shí)現(xiàn)或升級的短語。地緣政治威脅有可能轉(zhuǎn)變?yōu)榈鼐壵涡袆?，也有可能不影響地緣政治行動。比如在第二次世界大?zhàn)期間，GPT指數(shù)在戰(zhàn)爭風(fēng)險新聞報道的推動下上升，例如在納粹德國吞并捷克斯洛伐克期間。隨著戰(zhàn)爭的進(jìn)展，GPA指數(shù)在戰(zhàn)爭開始、珍珠港事件后以及諾曼底登陸前后飆升。相反在1960年由于柏林危機(jī)和古巴導(dǎo)彈危機(jī)導(dǎo)致GPT指數(shù)飆升，由于危機(jī)的解決，最終沒有導(dǎo)致戰(zhàn)爭等地緣政治行動[4]。

由于地緣政治威脅存在轉(zhuǎn)變?yōu)榈鼐壵涡袆拥目赡苄?，一方面?jīng)濟(jì)政策供需者對于未來經(jīng)濟(jì)形勢的預(yù)期會發(fā)生改變，出于對不確定性的擔(dān)憂，會傾向于采取保守的經(jīng)濟(jì)政策；另一方面，地緣政治威脅會引發(fā)恐慌情緒，這種恐慌情況有可能在微觀主體的互動中非線性地放大，甚至有可能產(chǎn)生“蝴蝶效應(yīng)”。由于經(jīng)濟(jì)預(yù)期的改變和恐慌情緒的蔓延，政策供需者會根據(jù)自身利益調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策或反映政策訴求，從而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)政策不確定性的加劇。

三、實(shí)證分析

(一)模型、數(shù)據(jù)與參數(shù)估計

1.LT-TVP-VAR模型。Primiceri(2005)[24]在結(jié)構(gòu)性向量自回歸模型(SVAR)中引入了隨機(jī)波動率，允許SVAR模型系數(shù)和協(xié)方差矩陣具有時變特征，將其擴(kuò)展為TVP-VAR模型，并得到廣泛的認(rèn)可[25]。此后，Nakajima and West (2013)[26]在TVP-VAR模型基礎(chǔ)上了建立了LT-TVP-VAR模型。該模型可以有效地捕捉變量間的結(jié)構(gòu)變化，減少協(xié)方差矩陣的估計誤差，從而提高TVP-VAR模型的估計效果。

根據(jù)Primiceri(2005)[24]，TVP-VAR可以寫成如下：

(1)

βt+1=βt+uβ，t，αt+1=αt+uα，t，ht+1=ht+uh，t

(2)

uβ，tuα，t和uh，t假設(shè)為正態(tài)分布，其均值為零，對角協(xié)方差矩陣為∑β， ∑α 和∑h。假設(shè)結(jié)構(gòu)沖擊與時變參數(shù)無關(guān)：在此基礎(chǔ)上，參考齊紅倩和席旭文(2015)[27]引入如下的潛在門限設(shè)定：

bt=βtsbt；sbt=I(|βt|≥db)

at=αtsat；sat=I(|αt|≥da)

(3)

其中，I(.)為指示變量，db和da為待估潛在門限值。潛在門限時變參數(shù)向量自回歸模型(LT-TVP-VAR)結(jié)構(gòu)為時變系數(shù)提供了全序列和動態(tài)的、適應(yīng)性強(qiáng)的變量選擇，能夠在閾值機(jī)制定義的模型中轉(zhuǎn)換特定系數(shù)或系數(shù)的集合，從而具有更強(qiáng)的估計效果。

2.數(shù)據(jù)來源和描述。本文以中國為研究對象，地緣政治威脅和行動分別用對應(yīng)的指數(shù)來表示，數(shù)據(jù)來自經(jīng)濟(jì)政策不確定性網(wǎng)站，采用Caldara and Iacoviello(2018)[4]的計算方法，通過10家報紙電子檔案的自動文本搜索結(jié)果統(tǒng)計每個月每份報紙上與不利地緣政治事件相關(guān)的文章數(shù)量來計算該指數(shù)。地緣政治威脅搜索了有關(guān)戰(zhàn)爭威脅、和平威脅、軍事集結(jié)、核威脅和恐怖威脅等詞語，地緣政治行為搜索了戰(zhàn)爭開始、戰(zhàn)爭升級、恐怖行為等詞語。中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)來自經(jīng)濟(jì)政策不確定性網(wǎng)站(http://www.policyuncertainty.com/)，該指數(shù)是Steven J. Davis, Dingqian Liu and Xuguang Sheng利用Baker et al(2016)[7]的方法，基于《人民日報》和《光明日報》進(jìn)行測算的。

表1 各變量描述性統(tǒng)計

在取對數(shù)處理后，中國地緣政治威脅、行動和經(jīng)濟(jì)政策不確定性分別用lngprt、lngpra和lnepu表示，數(shù)據(jù)區(qū)間為2000年1月到2022年2月，共266期月度數(shù)據(jù)。采用美國商業(yè)部普查局開發(fā)的X-11方法進(jìn)行季節(jié)調(diào)整后，所有序列均在至少5%的顯著性水平下平穩(wěn)。描述性統(tǒng)計及序列折線圖見圖1。

圖1 各變量折線圖

從圖1可以看出：地緣政治威脅、行動與經(jīng)濟(jì)政策不確定性波動趨勢大致一致，特別在第60期到第225期，即從2004年12月到2018年9月。在第25期到第60期，以及第225期到266期，即從2002年1月到2004年12月，以及2018年9月到2022年2月，各序列均出現(xiàn)了較為劇烈的波動。各序列在不同時段表現(xiàn)出現(xiàn)波動差異性也說明了TVP-VAR模型中潛在門限存在的可能性。

3.模型參數(shù)估計結(jié)果和適用性的進(jìn)一步說明。在貝葉斯框架下運(yùn)用MCMC方法進(jìn)行模型估計。根據(jù)VAR模型中滯后階數(shù)的判定準(zhǔn)則，選用二階滯后構(gòu)建模型。MCMC次數(shù)為50000次，包括5000個樣本的預(yù)模擬期。模型設(shè)定截距項，設(shè)定時變系數(shù)beta 和同期關(guān)系系數(shù) alpha存在潛在門限值，設(shè)定脈沖的帶寬為5%、16%、84%、95%。模擬結(jié)果見表2。

表2 MCMC抽樣模擬結(jié)果

Geweke收斂診斷值可以確定馬爾可夫鏈的收斂性，無效影響因子可以確定仿真生成的無關(guān)樣本數(shù)。由于所有Geweke收斂診斷值小于1.96，因此所有參數(shù)都不拒絕在顯著性水平為5%時收斂到后驗(yàn)分布的原始假設(shè)。從無效影響因子來看，最小值為34.50，最大值為308.73(db2)，即至少可生成50000/308.73≈162個無關(guān)樣本。根據(jù)兩種統(tǒng)計的診斷結(jié)果，本文建立的模型取得了良好的估計效果。

模型估計效果良好僅僅是統(tǒng)計意義上的。本文適用LT-TVP-VAR模型的理由如下：

首先，采用多區(qū)制馬爾科夫向量自回歸模型(MSVAR)，根據(jù)對數(shù)似然比的最大值和AIC、HQ和SC值最小的原則，最佳模型是MSIH(3)-VAR(3)模型。各區(qū)制轉(zhuǎn)移概率和轉(zhuǎn)移性質(zhì)見表3，維持每個區(qū)制原始狀態(tài)的概率代表了每個區(qū)制的穩(wěn)定性，維持在區(qū)制1的概率為0.9606，從區(qū)制1轉(zhuǎn)移到區(qū)制2和3的概率均在0.05以下；維持在區(qū)制2的概率為0.9563，從區(qū)制2轉(zhuǎn)移到區(qū)制1和3的概率均在0.04以下；維持在區(qū)制3的概率為0.6462，從區(qū)制3轉(zhuǎn)移到區(qū)制2的概率為0.3236，而轉(zhuǎn)移到區(qū)制1的概率為0.00026。此外，系統(tǒng)有76.55%的時間處于區(qū)制2中，平均持續(xù)時間為21.58個月；17.29%的時間處于區(qū)制1，平均持續(xù)時間為22.23個月；6.16%的時間處于區(qū)制3，平均持續(xù)時間為2.54個月?？偟膩砜?，區(qū)制1和2的穩(wěn)定性較強(qiáng)，而區(qū)制3的穩(wěn)定性較差，有39.36%的概率轉(zhuǎn)移到區(qū)制2。

表3 各區(qū)制轉(zhuǎn)移概率和轉(zhuǎn)移性質(zhì)

各變量明顯呈現(xiàn)出三區(qū)制的特征，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對地緣政治威脅和行動的脈沖響應(yīng)表現(xiàn)出復(fù)雜的非線性關(guān)系。在這種背景下，有必要使用TVP-VAR模型來研究地緣政治威脅和行動在時變環(huán)境下對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響。

其次，根據(jù)齊紅倩和席旭文(2015)[27]、Primiceri(2005)[24]和Nakajima and West (2013)[26]的研究，TVP-VAR模型適用于變動較為平緩、序列較為平滑的時間序列數(shù)據(jù)。在“局部平滑”的思想下，允許方差和協(xié)方差在短期內(nèi)通常緩慢和不可預(yù)測的變化，變量的序列更新包括對隨時間不斷衰減的累積信息的貼現(xiàn)(Nakajima and West，2013)[26]。從圖1可以看出：在第25期到第60期，以及第225期到266期，各序列均出現(xiàn)了較為劇烈的波動。當(dāng)變量波動較為劇烈時，TVP-VAR模型的協(xié)方差矩陣容易出現(xiàn)無限放大的問題。LT-TVP-VAR模型通過潛在門限的設(shè)定，可以有效地平滑掉劇烈波動的部分?jǐn)?shù)據(jù)，得到良好的估計效果。

最后，根據(jù)表4，模型估計的所有潛在門限值可接受率均大于22%，最高為93.6%，表明地緣政治威脅和行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊的門限效應(yīng)顯著存在。通過比較LT-TVP-VAR模型與TVP-VAR模型的估計結(jié)果(見表5)，可以看出：無論是Geweke收斂診斷值還是無效影響因子，LT-TVP-VAR模型的參數(shù)值均小于TVP-VAR模型。由于篇幅的原因，表5僅僅列出了協(xié)方差矩陣中的對角線元素的估計值，很明顯，LT-TVP-VAR模型的估計值亦均小于TVP-VAR模型。說明了LT-TVP-VAR模型比TVP-VAR模型具有更加良好的估計效果。

表4 潛在門限值可接受率(%)

表5 LT-TVP-VAR模型與TVP-VAR模型的估計結(jié)果比較

(二)LT-TVP-VAR：基于不同滯后期的脈沖響應(yīng)分析

用提前3、6和9的脈沖響應(yīng)表征短期、中期和長期沖擊。從圖2中可以看出：

1.地緣政治威脅對其自身和地緣政治行動的脈沖響應(yīng)為正，并表現(xiàn)出近似的特征，且地緣政治威脅對其自身的脈沖響應(yīng)更強(qiáng)，中期和長期效應(yīng)明顯大于短期效應(yīng)?？傮w來看：2000年到2010年，地緣政治威脅對其自身和地緣政治行動的脈沖響應(yīng)上升和下降的趨勢不明顯；2010年到2020年，地緣政治威脅對其自身的脈沖響應(yīng)微弱下降，在2020年后則明顯上升；2010年到2016年，地緣政治威脅對地緣政治行動的脈沖響應(yīng)明顯下降，在2016年后明顯上升，并在2020年后大幅度上升。

2.地緣政治行動對其自身和地緣政治威脅的脈沖響應(yīng)為正，并表現(xiàn)出近似的特征，且地緣政治行動對地緣政治威脅的脈沖響應(yīng)更強(qiáng)。短期、中期和長期脈沖響應(yīng)未呈現(xiàn)出明顯的分離?？傮w來看：2000年到2011年，地緣政治行動對其自身和地緣政治威脅的脈沖響應(yīng)存在上升趨勢，對地緣政治威脅的脈沖響應(yīng)上升趨勢更加明顯；2011年到2020年地緣政治行動對其自身和地緣政治威脅的脈沖響應(yīng)存在下降趨勢；2020年后脈沖響應(yīng)則不斷上升。

3.經(jīng)濟(jì)政策不確定性對地緣政治威脅和行動的脈沖響應(yīng)為正，且對地緣政治威脅的脈沖響應(yīng)更強(qiáng)，短期、中期和長期脈沖響應(yīng)未呈現(xiàn)出明顯的分離。經(jīng)濟(jì)政策不確定性對地緣政治威脅的脈沖響應(yīng)在2000年到2010年雖然在個別年份波動較大，但是無明顯上升或下降趨勢。2010年到2020年，脈沖響應(yīng)持續(xù)下滑，2020年后迅速上升。經(jīng)濟(jì)政策不確定性對地緣政治行動的脈沖響應(yīng)在2000年到2010年持續(xù)明顯上升。2010年到2017年，脈沖響應(yīng)持續(xù)明顯下降，2017年后迅速上升。

圖2 不同提前期內(nèi)各變量脈沖響應(yīng)圖

(三)LT-TVP-VAR：基于特定時間點(diǎn)的脈沖響應(yīng)分析

為考察在特定時間點(diǎn)上地緣政治威脅和行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響，本文選定兩類共4個時間點(diǎn)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。4個特定時間點(diǎn)的詳情見表6，脈沖響應(yīng)見圖3。

表6 特定時間點(diǎn)詳情及脈沖響應(yīng)均值

(a) 2001年9月 (b) 2016年7月 (c) 2001年12月 (d) 2008年7月圖3 特定時間點(diǎn)的脈沖響應(yīng)

從表6和圖3可以看出：

1.在四個特定時間點(diǎn)上，各脈沖響應(yīng)在至少12期內(nèi)均為正，說明地緣政治威脅和行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的沖擊是長期的，而且經(jīng)濟(jì)政策不確定性對地緣政治威脅的脈沖響應(yīng)大于對地緣政治行動的脈沖響應(yīng)。脈沖響應(yīng)的前四期均表現(xiàn)出同樣的特征：第一期脈沖響應(yīng)處于最低值，第二期迅速上升至最高點(diǎn)，第三期小幅回落后呈現(xiàn)窄幅波動，并收斂到[0.4，0.5]和[0.2，0.3]。

2.經(jīng)濟(jì)政策相關(guān)的不確定事件推高了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對地緣政治威脅和行動的脈沖響應(yīng)。比如：“911”恐怖襲擊這一突發(fā)事件導(dǎo)致地緣政治威脅和行動指數(shù)迅速上升，三個月后，中國順利加入“WTO”，其間，地緣政治威脅和行動指數(shù)未發(fā)生明顯的變化，而經(jīng)濟(jì)政策不確定性對地緣政治威脅的脈沖響應(yīng)從0.3768增加到0.3876，對地緣政治行動的脈沖響應(yīng)從0.1925增加到0.2141。再如：2008年全球金融危機(jī)對中國影響最大的是2009年，而從2008年到2009年，地緣政治威脅和行動指數(shù)未發(fā)生明顯的變化，而經(jīng)濟(jì)政策不確定性對地緣政治威脅和行動的脈沖響應(yīng)則明顯上升。

為了進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文選取了其他時間點(diǎn)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，包括了：t=39(2003年3月，第二次海灣戰(zhàn)爭)、t=187(2015年7月，“一帶一路”實(shí)質(zhì)性推進(jìn))、t=214(2017年10月，中國共產(chǎn)黨第十九次代表大會召開)，得出了同樣的結(jié)論。

四、結(jié) 論

以中國為研究對象，通過基于潛在門限的LT-TVP-VAR模型分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對地緣政治威脅和行動的脈沖響應(yīng)，結(jié)論如下：

1.地緣政治威脅和行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響呈現(xiàn)出復(fù)雜非線性的特點(diǎn)，且各變量呈現(xiàn)較大波動性和階段性，在采用MSVAR分析后，發(fā)現(xiàn)地緣政治威脅和行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響呈現(xiàn)明顯的三區(qū)制特征，故采用基于潛在門限的LT-TVP-VAR模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。通過與TVP-VAR模型的估計效果的比較，發(fā)現(xiàn)LT-TVP-VAR模型的估計效果更為良好。

2.地緣政治威脅和行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響為正，且是長期的，且經(jīng)濟(jì)政策不確定性對地緣政治威脅的脈沖響應(yīng)大于地緣政治行動。需要注意的是，雖然在理論上地緣政治風(fēng)險可以區(qū)分為地緣政治威脅和地緣政治行動，但實(shí)際上兩者較難區(qū)分，且存在相互影響，此外，地緣政治威脅對行動的影響要大于其反向影響。從內(nèi)在邏輯上來看，地緣政治威脅和行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響源自對政策供給、政策需求和政策預(yù)期的影響

3.地緣政治威脅和行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響呈現(xiàn)出明顯的階段性。在2011年以前，地緣政治威脅對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響保持高位平穩(wěn)，而地緣政治行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響雖然較小，卻不斷上升。2011年以后，地緣政治威脅和行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響都呈現(xiàn)出明顯的“V”型特征，不同的是，前者在2020年達(dá)到最低點(diǎn)，而后者在2018年達(dá)到最低點(diǎn)。從原因上來看，前者受到了2020年以來新冠疫情的影響，而后者受到了2018年以來中美貿(mào)易沖突和2020年以來新冠疫情影響的疊加，這些都直接或間接推高了中國的經(jīng)濟(jì)政策不確定性，這也說明了本文對2018年以來地緣政治威脅和行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響分析可能存在高估。

4.與地緣政治風(fēng)險相關(guān)的地緣政治事件和與經(jīng)濟(jì)政策不確定性相關(guān)的經(jīng)濟(jì)事件會推高地緣政治威脅和行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響。以特定時間點(diǎn)發(fā)生的地緣政治和經(jīng)濟(jì)事件作為案例印證了上述結(jié)論，以多時點(diǎn)事件為案例進(jìn)行穩(wěn)健性分析，并作為案例比較亦印證了上述結(jié)論?；谔囟〞r點(diǎn)的12期脈沖響應(yīng)分析表明：前三期(短期)波動較為明顯(第一期為最低點(diǎn)，第二期為最高點(diǎn))，此后波幅逐步收窄，但不會收斂到零值。

隨著俄烏沖突的繼續(xù)、新冠疫情的反復(fù)和多點(diǎn)散發(fā)、西方民粹主義的泛濫，地緣政治風(fēng)險和經(jīng)濟(jì)政策不確定性日益受到學(xué)界和政府的關(guān)注。根據(jù)本文結(jié)論，提出如下政策建議：

1.政府和企業(yè)應(yīng)時刻關(guān)注地緣政治風(fēng)險對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響，尤其應(yīng)該關(guān)注地緣政治威脅對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響，由于地緣政治威脅對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響主要通過預(yù)期機(jī)制發(fā)揮作用，因此在受到地緣政治威脅沖擊的時候要做好輿論導(dǎo)向。

2.當(dāng)具體的地緣政治事件發(fā)生時，要盡量避免經(jīng)濟(jì)政策出現(xiàn)較大的調(diào)整，以“穩(wěn)定壓倒一切”的思維布局經(jīng)濟(jì)政策出臺的時機(jī)，避免地緣政治事件和經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整(包括預(yù)期調(diào)整)事件在時間上的重合，至少應(yīng)該在地緣政治事件發(fā)生三個月之后。

本文也存在一定的缺陷：第一，雖然注意到了中美貿(mào)易沖突和新冠疫情對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響，但并未在模型中分析上述影響，原因在于一方面本文的重點(diǎn)是分析地緣政治威脅和行動對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響，另一方面，如果在模型中考慮中美貿(mào)易沖突和新冠疫情，有可能產(chǎn)生“維數(shù)災(zāi)難”，影響模型的估計效果。第二，提出了地緣政治威脅影響經(jīng)濟(jì)政策不確定性的預(yù)期機(jī)制，但是在模型分析中，由于難以衡量預(yù)期，故沒有加入預(yù)期變量，下一步的研究可以從這兩個方面展開。