■ 袁 帅

（南京航空航天大学经济与管理学院 江苏南京 211106）

一、引言

自2008年全球金融危机以来，全球化经济体系的改革转型以及欧债危机、西亚北非动荡、英国脱欧、中美贸易摩擦等不确定性事件的发生，都极大地冲击了全球经济运行和发展。2020年初爆发的新冠肺炎疫情（COVID-19）导致国内大量企业停工、生产停滞、供应链断裂，经济发展不得不按下暂停键。紧随而来，受疫情全球大流行的影响，部分国家和地区施行了进出口管制甚至是禁运等贸易限制措施，这些措施叠加近年来不断升温的单边主义和贸易保护主义，大大提升了全球经济的不确定性（张丽娟，2020）。

宏观经济不确定性（Macroeconomic Uncertainty，简记为MEU）是重要的经济参数，与经济运行和诸多经济指标密切相关。在宏观层面，Bloom（2014）认为外生事件的冲击会造成不确定性的增加并引发经济衰退，而衰退期间经济增长放缓会造成更大的不确定性。Sylvain和Zheng（2016）发现不确定性的增加会导致失业率上升、通货紧缩和名义利率下降。在微观层面，Bloom等（2018）发现不确定性使企业决策变得更加谨慎，包括在短期内缩减招聘和投资等，这也将在很大程度上减弱经济对刺激性政策的反应。王义中和宋敏（2014）认为高不确定性会减弱外部需求、流动性资金需求和长期资金需求对公司投资的正向促进作用。因此，完善宏观经济不确定性的测度方法对于精准量化不确定性、分析宏观经济波动、制定新常态下的经济政策等具有重要意义。

随着数据科学和计算机技术的快速发展，人们能够获取的信息越来越多，对信息的处理能力越来越强。……