作为拉动经济增长的“三驾马车”,投资、消费与净出口对经济的拉动作用并不平衡,长期以来,我国经济增长主要靠投资拉动。然而进入新常态以来,投资增速不断下滑,甚至低于GDP增速。而消费在经济增长中的占比却不断增大,已逐渐成为经济增长重要引擎,扮演着愈加重要的角色。另一方面,由于受到经济结构转型、增长动力转换、发展模式转变等交互作用的影响,近几年消费增速始终处于下行的状态。面对这一宏观经济形势,要实现“稳增长”的总目标,“稳消费”成为当务之急。在此背景下,本文采用景气分析、小波分解与重构、动态模型平均(DMA)方法测度中国消费增长率周期,预测其短期走势,在此基础上分析其影响因素,旨在揭示现阶段消费增速的周期波动特征,预判其未来走势,厘清消费周期波动的主要影响因素,这对于制定合理有效的消费政策、维持我国消费稳定增长,提高消费对经济增长的贡献率具有一定的现实意义。本文的主要研究工作包括以下几个方面:(1)中国消费增长率周期的测度与波动特征分析。本文采用景气分析方法进行消费景气测度,进而从周期角度系统地阐释我国消费的变动特征。首先,选取社会消费品零售总额同比增速作为监测对象;其次,采用BB方法测定我国消费周期转折点,依据转折点划分消费增长率周期,总结出消费增长的周期波动特征为:周期长度平均为4年零4个月,但从2009年5月至2016年11月的第四轮周期波动开始出现结构性变化,长度拉长至7.5年。目前来看,消费周期正处于第五次周期波动的收缩期,截止到2019年3月谷底未现。(2)消费先行指标的筛选以及先行期的确定。采用小波分解与重构的方法进行先行指标的筛选,构建消费的先行指标体系。经合成得到先行合成指数,将其与基准指标的走势进行对比,通过多种统计方法,测算出先行合成指数相对于基准指标的先行期。最后,基于消费先行合成指数的走势,对基准指标走势做出预判:短期之内,消费将在小范围内波动,出现较大程度的扩张或收缩的概率很小,该结论有待时间的进一步证明。(3)消费增速的影响因素分析。本文采用动态模型平均(DMA)方法分析论证了影响消费周期波动的主要因素,以揭示各影响因素的变动对消费增速变动的影响程度,从而为丰富我国消费领域研究和政府的宏观调控提供依据。模型结果显示:人均收入、货币供应量、固定资产投资、工业增加值的增速水平与消费增速大体保持正向关系,而消费者价格指数、房地产均价的时变系数在2018年由正转负。意味着物价的增长速度加快,对我国居民的消费增速产生了抑制作用;房地产均价增速对于消费波动的影响由财富效应转变为挤出效应。本文的创新点在于:(1)从周期角度对消费做了全面监测与分析,并总结其波动特征,特别是测度出新常态下消费周期波动的特征,丰富了我国消费周期波动领域的研究。(2)构建了预判消费走势的先行指标体系。采用小波分解与重构的方法将指标分为不同频带,分别从不同频带上寻找消费的先行指标并提取周期成分,有助于得到性状优良的先行合成指数。我国进入新常态时期之后,消费周期波动渐趋微波化、位势下降、波幅收窄,精准的刻画消费周期变得更加困难,本文对于小波分解与重构的应用一定程度上解决了这一难题。(3)在探索消费波动的影响因素时,采用DMA方法这一具有时变性质的动态模型揭示消费波动的影响因素。该方法克服了一些传统模型的局限性,能够更好地刻画消费波动的动态变化特点,以及主要解释变量对消费波动的贡献程度,消除了变量选择过程中的主观因素,结果更为可信。