对宏观经济周期的识别是宏观经济研究的重要问题,一国宏观经济通常呈现出“繁荣、衰退、萧条、复苏”的周期性变化。改革开放以来,我国宏观经济经历过年均10%的高速扩张阶段,随着国家经济体量的不断扩大,增速逐渐放缓,截至目前,经济增速维持在7%左右,我国经济进入了“新常态”。对宏观经济周期的研究意义重大,无论是政府制定相应的调控政策,还是企业拟定未来的发展战略,又或者是居民对闲散资金的配置,都需要以当前的经济运行态势为参考,只有准确、及时的识别出当前所处的经济状态,才能更有效的制定应对措施,以降低因经济波动而造成的影响。自从Burns和Mitchell(1964)开创性的提出被广泛认可的宏观经济周期定义以来,国内外学者对经济周期进行了多角度的实证研究,如经济周期的测定与预测、周期的波动性分析、经济周期的影响因素分析及国际经济周期的研究等。在诸多研究文献中研究人员多采用官方定期公布的宏观经济变量数据进行相应的分析,由于部分变量数据的发布具有滞后性,因此研究结论在时效性方面可能存在一定的不足。随着互联网的不断发展,网络数据因其具有的实效性高、涵盖范围广等优质属性逐渐成为一种除官方统计数据以外重要的数据来源,为学者所使用,用以理论研究和实际应用的诸多方面。鉴于识别经济周期时对时效性的要求,本文在前人研究的基础上,通过加入网络新闻数据变量,以期更及时辨析出当前所处的周期区制(1)状态及可能出现的经济拐点。文章通过获取“和讯网”、“新浪财经”、“搜狐财经”中刊登的2002年1月1日至2017年9月30日共计126,656篇财经新闻数据作为原始语料库(2),运用潜在狄利克雷分配模型(LDA模型)提取语料库所反映的30个主题,计算各主题的情绪值序列,同时参照中国经济景气监测中心(CEMAC)构造景气指数时的指标筛选原则,最终筛选出7个具有代表性的主题,采用动态因子模型(DFM)估计反映7个主题共同变动趋势的动态因子,即本文所构造的基于网络新闻数据的情绪指数,命名为WEBINDEX。将WEB-INDEX与实际GDP季度同比增长率对比分析发现,二者走势趋同性较高,与实际GDP季度同比增长率相比,在某些时段内WEBINDEX具有领先性,因此可以将WEB-INDEX用于经济周期区制状态识别研究。将WEB-INDEX与实际GDP季度同比增长率数据,通过马尔科夫机制转移向量自回归模型(MS-VAR)进行实证分析,识别我国2002年以来的宏观经济运行态势,结果显示2002年以来,我国宏观经济共经历了两次扩张过程,分别为:2002年第三季度至2007年第四季度经济“软扩张”阶段,2009年第二季度至2011年第二季度宏观经济复苏阶段。同时也经历了两次收缩过程,分别为:2008年第一季度至2009年第一季度因金融危机造成的经济增速下滑阶段,2011年第三季度至2017年第三季度因“欧债危机”及国家经济结构调整经济增速下滑阶段。本文还利用2002年以来实际GDP季度同比增长率数据,采用单变量马尔科夫机制转移模型实证分析,并作为基准模型与MS-VAR模型的实证结果进行对比,结果显示加入WEB-INDEX后的MS-VAR模型,在经济周期拐点识别上更加及时,其中经济由扩张状态向收缩状态转换时,可以领先3个季度识别到该拐点,经济由收缩状态向扩张状态转换时,可以领先1个季度识别到该拐点,说明加入网络情绪指数后能够更及时的识别出经济的下行态势,同时也说明将网络新闻数据运用在宏观经济周期区制识别上具有可行性。文中通过分析还发现2002年以来我国宏观经济处于扩张状态的自转移概率为0.9351,平均持续时间为15.41个季度,处于收缩状态的自转移概率为0.9620,平均持续时间为26.32个季度,经济周期存在着非对称性特征。