《Risks》：Risk Regimes and Price Stability: Threshold Effects of Geopolitical Risk, Economic Policy Uncertainty, and Energy-Related Uncertainty on Inflation in G7 Economies
地缘政治紧张局势加剧、政策冲击与能源市场动荡重新引发了对发达经济体价格稳定的担忧。本文考察地缘政治风险（GPR）、经济政策不确定性（EPU）与能源相关不确定性（EUI）是与通胀呈线性关联，还是通过不同的风险体制发生关联。研究采用考虑横截面依赖与斜率异质性的第二代面板方法，分析加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国与美国2013M2至2023M10的月度数据。CS-ARDL、CCEMG、AMG与CCEP估计表明，GPR与通胀呈正向关联，其中EUI的关联最为稳健，而EPU仅表现出微弱的线性显著性。块自举（block-bootstrap）检验识别出GPR与EUI存在显著门槛，EPU的证据较弱。动态CCE门槛估计显示，EUI与通胀的长期关联在其门槛之上要强数倍，且主要发生在2022年能源危机期间。这一放大效应在替代控制变量与设定下依然存在，但剔除2022年后失去显著性，表明体制识别由危机驱动。滞后估计表明EPU对通胀的响应存在时滞，而分位数回归揭示在较高通胀水平上关联更强。面板因果检验识别出GPR具有预测信息含量，而EPU或EUI不具备，同时通胀可预测上述三个不确定性指数。研究结果被解释为有条件的、依赖体制的关联而非结构性因果效应，支持风险敏感的货币政策与能源政策，并将估计门槛视为样本特定基准而非机械的政策触发点。
价格稳定是宏观经济稳定的核心。稳定且可预期的通胀能够锚定预期、维护收入与契约的实际价值，并使货币政策得以在不牺牲公信力的前提下支持产出与就业。在经历了近三十年的低而稳定通胀之后，G7经济体在2021至2023年间经历了自20世纪80年代初以来最显著的消费价格飙升。此次飙升与新冠疫情后经济重启、全球供应链中断、俄罗斯入侵乌克兰以及欧洲天然气与电力价格空前飙升同时发生。越来越多研究将这一轮通胀的很大份额归因于源自能源与大宗商品市场的总体冲击，而非仅仅是劳动力市场过热。与此同时，全球通胀在各经济体之间的同步性增强，使得某一主要经济体的冲击迅速传导至其他经济体。此次通胀经历也重新激发了人们对风险与不确定性宏观经济后果的兴趣。自Bloom（2009）的开创性贡献以来，不确定性已被视为经济周期的独立驱动因素，近期基于文本测量的进展使得区分不同不确定性来源成为可能。Baker等（2016）的经济政策不确定性指数捕捉财政、货币、贸易与监管决策的不确定性，Caldara与Iacoviello（2022）的地缘政治风险指数衡量战争、恐怖主义与国际紧张局势的威胁及现实发生，Dang等（2023）的能源相关不确定性指数则量化能源市场特有的不确定性。更为广泛的指标如Ahir等（2022）的世界不确定性指数对这些测度形成补充。综合性综述认为，不确定性冲击通常会抑制投资、招聘与产出，尽管这些效应的大小与持续性在不同测度、国家与时期之间差异显著。
通胀对不确定性的响应远比实体经济活动对不确定性的响应更不确定。理论提供了方向相反的渠道。不确定性通过预防性储蓄与推迟投资抑制总需求，从而压低价格（Basu and Bundick 2017; Leduc and Liu 2016）。不确定性也可能推高价格，因为面临未来成本与需求不确定的企业会设定更高的预防性加成，且某些类型的不确定性——尤其是地缘政治与能源相关不确定性——与供给中断和大宗商品价格飙升紧密相关（Born and Pfeifer 2021; Fernández-Villaverde and Guerrón-Quintana 2020）。Caldara等（2026）的最新证据显示，地缘政治风险主要通过大宗商品价格与供给中断在全球推高通胀，而Asadollah等（2024）发现地缘政治冲击短期内推高全球通胀，长期则由供应链压力主导。因此，哪种渠道占优是一个实证问题，答案很可能取决于不确定性来源。中等程度的风险上升可能被库存、对冲合约、长期供应安排与央行公信力所吸收。然而，一旦不确定性越过临界水平，这些缓冲可能被耗尽，企业可能更频繁、更激进地重新定价，预期可能失去锚定。后疫情时期的经历支持这一观点。具有非线性菲利普斯曲线的模型——即当经济已处于压力之下时通胀对压力变得更为敏感——比线性设定更好地解释了2021至2023年的通胀飙升（Benigno and Eggertsson 2023; Harding et al. 2023）。对不确定性冲击的研究表明，其效应在繁荣与衰退之间差异显著（Caggiano et al. 2020; Pellegrino 2021），而对通胀风险的研究表明，通胀上尾的驱动因素不同于其中央部分的驱动因素（Banerjee et al. 2024; López-Salido and Loria 2024）。因此，在平静期与动荡期之间取平均的线性模型，恰好在不确定性对政策最为重要的时刻低估了其通胀后果。
G7经济体为考察这些问题提供了天然场景。它们合计占世界产出与贸易的很大份额；其央行决策塑造全球金融条件；且它们都受到疫情、乌克兰战争与2022年能源冲击的影响。与此同时，它们在能源地位上差异显著。美国与加拿大是净能源生产国，而日本、意大利、德国与法国严重依赖进口燃料，英国处于中间位置。这种异质性意味着共同冲击在不同国家以不同强度传导。现有G7研究考察了政策不确定性对产出（Istiak and Serletis 2018）与失业（Nusair and Olson 2026）的影响、股市对地缘政治风险的响应（Bossman and Gubareva 2023）以及油价与政策不确定性之间的交互作用（Hailemariam et al. 2019）。关于不同不确定性来源如何共同塑造G7通胀、以及其效应是否随风险体制变化而改变的系统性证据仍然稀缺。
与本文最密切相关的几项研究留下了若干空白。Caldara等（2026）与Asadollah等（2024）确立了地缘政治风险的通胀效应，但分别考察不确定性来源，且未考虑风险依赖的响应。Anderl与Caporale（2023）研究了政策与油价不确定性的不对称性，聚焦于变化而非不确定性水平，且未控制共同因子。其他G7研究关注产出、失业、金融市场与排放而非通胀。因此仍存在四个空白：第一，地缘政治、政策与能源相关不确定性对通胀的相对重要性；第二，新近开发的能源不确定性指数对消费价格的含义；第三，需要考虑横截面依赖与斜率异质性；第四，在考虑共同因子、反向因果与能源价格冲击的情况下，通胀响应在不确定性越过可识别门槛时是否发生变化。
本文通过四项贡献弥补这些空白。第一，联合估计三个不确定性测度，识别它们与G7通胀的条件关联并区分各来源的相对重要性。第二，采用内生面板门槛框架检验通胀响应是否随不确定性水平变化，以及能源市场压力是否放大其他不确定性的效应。与考察经济周期阶段状态依赖的研究不同，该方法以不确定性水平界定体制。第三，通过纳入横截面平均、块自举推断以及针对能源价格与供应链冲击、反向因果、额外宏观经济控制与国家层面异质性的稳健性检验，增强体制估计的可信度。第四，分位数回归与Granger因果检验区分跨分布的条件通胀关联与预测关系，为结果的政策解读提供依据。实证上，研究结合第二代面板诊断、CS-ARDL、CCEMG、CCEP、AMG、动态CCE增广面板门槛模型、MMQR以及Dumitrescu与Hurlin（2012）和Juodis等（2021）的因果检验。贡献在于对不确定性来源与体制依赖通胀响应的综合评估，而非所用估计量的数量。宏观经济稳定通过价格稳定加以考察，鉴于其对G7央行的重要性以及所有七个经济体通胀数据的月度一致性可得性。
文章其余部分安排如下：第2节回顾理论与实证文献并提出假设；第3节描述数据与计量方法；第4节呈现实证结果及风险体制的稳健性与验证分析；第5节结合以往研究讨论发现；第6节总结政策含义、局限与未来研究方向。
2. 文献综述与假设发展
2.1. 不确定性与通胀的理论渠道
宏观经济学文献识别了不确定性影响价格水平的三个广义渠道。第一个是总需求渠道。当不确定性上升时，家庭增加预防性储蓄，企业推迟不可逆投资与招聘决策直至不确定性解决，这种行为在实物期权文献中被描述为等待信息（Bloom 2009）。由此导致的总需求下降对价格形成下行压力。Leduc与Liu（2016）表明美国的不确定性冲击表现得像负向总需求冲击，推高失业并降低通胀，Basu与Bundick（2017）证明名义刚性与零下限放大了这种通缩效应。第二个是定价或加成渠道。在名义刚性下，无法连续调整价格的企业会参照未来边际成本与需求设定价格。当这些变得更不确定时，利润函数的不对称性促使企业将价格向上偏置，因为定价过低比定价过高代价更大。Fernández-Villaverde与Guerrón-Quintana（2020）综述经济周期文献并表明这种预防性定价可使不确定性冲击具有通胀性，而Born与Pfeifer（2021）发现不确定性冲击后工资加成上升，与预防性工资设定一致，尽管总体价格加成的响应不如标准模型预测的那样一致。不确定性还影响通胀预期。家庭与企业形成对能源等显著价格反应强烈的主观预期，不确定性上升往往扩大这些预期的离散度并使其上移（Weber et al. 2022）。第三个是供给或成本渠道。某些形式的不确定性与生产与贸易的实际或预期中断密切相关。地缘政治紧张威胁航运路线，制裁限制大宗商品获取，产油区冲突减少能源与食品供应。在这些情况下，不确定性不仅仅是二阶矩冲击，而是一阶矩供给损失的信号，推高投入成本。因此，不确定性对通胀的净效应取决于通缩性需求渠道与通胀性加成及供给渠道的相对强度，而这种平衡很可能因不确定性来源与经济状况而异（Castelnuovo 2023）。
这些渠道将不确定性文献与更早的通胀风险传统联系起来。Friedman（1977）认为高通胀提高通胀不确定性，扭曲相对价格并降低经济效率，Ball（1992）说明了高通胀为何增加对未来货币政策的不确定性。Cukierman与Meltzer（1986）逆转因果方向，证明当政策制定者有动机制造意外通胀时，对政策目标更大的不确定性可提高平均通胀。这种双向关系对本文分析有两个含义。第一，不确定性对通胀的效应无法先验确定符号，必须针对每种不确定性来源分别确立。第二，通胀本身可能提高测度到的不确定性，因此必须在实证设计中明确处理反向因果。近期关于通胀风险的研究通过表明不确定性与金融条件更多移动通胀分布的尾部而非中央部分，扩展了这一传统（Banerjee et al. 2024; López-Salido and Loria 2024）。以下小节回顾每种不确定性来源的证据，并从各文献脉络推导假设。
2.2. 地缘政治风险与通胀
Caldara与Iacoviello（2022）构建的地缘政治风险指数开启了快速扩展的实证文献。该指数计算讨论不利地缘政治事件与威胁的报纸文章份额，其国别版本允许分析各国敞口。Caldara与Iacoviello（2022）表明更高的地缘政治风险降低投资与就业并提高灾难概率。后续研究聚焦于大宗商品与金融市场。地缘政治风险影响油价，尽管效应的符号与大小随时间变化（Ivanovski and Hailemariam 2022），Mignon与Saadaoui（2024）发现更高的地缘政治风险通过信号供给中断推高油价。Cheng等（2023）记录了商品期货中的地缘政治风险溢价，Wang等（2022）表明乌克兰战争爆发后商品市场间的总波动溢出急剧上升。Aizenman等（2024）估计入侵使欧洲天然气价格涨幅远高于其他地区，反映了市场分割，Zhang等（2024）将原油价格的大幅上涨归因于战争及其连锁事件。
地缘政治风险与消费价格之间直接联系的证据出现较晚。Caldara等（2026）表明地缘政治风险冲击在大国面板中推高通胀，供给中断、大宗商品价格上涨与扩张性财政响应超过了消费者情绪走弱的通缩效应。他们估计乌克兰战争使全球通胀上升约1.2个百分点，同时降低产出。Asadollah等（2024）确认地缘政治风险冲击在一年内推高全球通胀，尽管其长期贡献相对于供应链压力较小。Tabash等（2027）表明对金砖经济体而言，地缘政治风险主要通过推高通胀与扰乱经济活动降低人类福祉。在宏观经济层面，Liadze等（2023）估计战争使2022年全球产出减少约百分之一，欧洲经济体承担最大成本。G7金融市场在冲突期间对地缘政治风险的反应也不对称（Bossman and Gubareva 2023; Umar et al. 2022）。源自美国、日本、英国与欧元区的金融压力也在贸易战与地缘政治裂痕中以时变强度溢出至其他主要经济体（Tabash et al. 2026）。地缘政治风险还通过其对能源使用的影响与环境结果相关联（Shanyazov et al. 2026; Syed et al. 2022），凸显其在经济活动中的普遍作用。总体而言，这些研究表明地缘政治风险在发达经济体中主要是通胀性的，但很少考察其效应在风险达到极端水平后是否改变。供给与成本渠道为预期地缘政治风险具有通胀效应提供了主要理论基础。地缘政治威胁信号大宗商品供应与贸易路线可能中断，推高预期边际成本与大宗商品风险溢价（Cheng et al. 2023; Mignon and Saadaoui 2024）。库存、对冲合约与闲置产能可吸收中等威胁，而急性事件耗尽这些缓冲并与实际供给损失同时发生（Aizenman et al. 2024; Caldara et al. 2026）。因此，地缘政治风险的通胀效应预期为正，并在风险超过临界水平后增强。
H1. 地缘政治风险对G7经济体通胀具有正向效应，且当地缘政治风险超过门槛水平时效应更强。
2.3. 经济政策不确定性与通胀
经济政策不确定性反映对谁将做出政策决策、将做出何种决策以及何时与如何实施的疑虑。Baker等（2016）表明政策不确定性上升预示投资、产出与就业下降。对G7而言，Istiak与Serletis（2018）发现政策不确定性是逆周期的，其产出效应因国家而异并随冲击规模增加，而Nusair与Olson（2026）记录了政策不确定性对失业的非对称与状态依赖效应。政策不确定性还跨境溢出。Biljanovska等（2021）表明源自大型经济体的不确定性抑制其贸易伙伴的活动，Caggiano等（2020）发现美国政策不确定性对其他经济体的溢出在衰退期远强于扩张期。政策不确定性的通胀含义是模糊的。通过需求渠道，政策不确定性倾向于通缩，而对财政赤字、贸易壁垒或未来货币政策路径的不确定性可能推高通胀预期与风险溢价。Anderl与Caporale（2023）发现政策不确定性与油价不确定性在发达与新兴经济体中对通胀的影响不对称，且允许不对称的估计效应大于线性模型。Pellegrino（2021）表明货币政策在高不确定性时期效果显著下降，这意味着当政策不确定性高企时央行抵消通胀冲击的能力可能减弱。Hailemariam等（2019）发现油价变动非线性影响G7政策不确定性，表明能源与政策不确定性相互交织。这些发现表明，在货币机构可信的发达经济体中，政策不确定性对通胀的效应可能为正但温和，且可能是状态依赖的。
尽管需求渠道意味着政策不确定性可能通缩，但样本期的三个特征表明通胀渠道在G7中更可能占优。第一，2016年后政策不确定性的很大份额涉及贸易政策、制裁与能源监管，这些直接影响进口成本与供应条件而非仅总需求。第二，对疫情与能源危机的财政响应提高了对公共债务与货币宽松未来路径的不确定性，按照Cukierman与Meltzer（1986），当政策制定者对价格稳定的承诺被认为不那么坚定时，这可提升通胀预期。第三，预防性定价意味着面临不确定监管与税收成本的企业将价格向上偏置（Fernández-Villaverde and Guerrón-Quintana 2020）。水平依赖源于同样推理。在中等水平，政策不确定性主要由常规政治噪音构成，可信央行与稳定机构可吸收之，因此其需求与价格效应倾向于相互抵消。在高水平，不确定性涉及政策框架本身，货币政策效果下降（Pellegrino 2021），提价渠道更可能占优。由于抵消性需求渠道仍然活跃，政策不确定性的净效应预期小于其他两个测度。
H2. 经济政策不确定性对G7经济体通胀具有正向但相对温和的效应，且当政策不确定性超过门槛水平时效应更大。
2.4. 能源相关不确定性与通胀
能源价格是发达经济体总体通胀最重要的决定因素之一。K?nzig（2021）表明关于未来石油供应的新闻对价格与经济活动具有大而持久的效应，Kilian与Zhou（2022）估计汽油价格冲击在2022年使美国总体通胀上升近两个百分点。采取包括柴油、天然气、煤炭与电力在内的更广视角，Kilian与Zhou（2023）认为能源价格冲击对2021至2022年通胀飙升贡献显著，尽管非能源因素也发挥了重要作用。Dao等（2024）表明在发达与新兴经济体中，2020年以来通胀的升降主要反映总体冲击的直接与间接效应，主要来自能源，而Bernanke与Blanchard（2025）发现给定工资的价格冲击（包括能源冲击）解释了美国疫情时期通胀飙升的大部分。然而，能源价格水平不同于能源市场的不确定性。Dang等（2023）的能源相关不确定性指数衡量国家报告与媒体报道中与能源主题相关的不确定性术语频率，从而捕捉关于能源供应、价格与政策的不确定性。早期应用表明能源不确定性影响欧元区银行借贷与绩效（Boungou et al. 2025）与发达经济体的可再生能源需求（Saliba 2024），而金融发展被发现降低大型国家面板的能源消费风险（Kuziboev et al. 2026）。能源相关不确定性可能通过若干机制影响通胀。它提高推迟能源密集型投资的期权价值，增加能源期货中的对冲成本与风险溢价，促使企业预防性地将预期成本上升转嫁给消费者，并使通胀预期对能源新闻更敏感（Weber et al. 2022）。由于能源几乎进入每个生产过程，这些效应可迅速通过供应链扩散。尽管存在这些机制，能源相关不确定性在解释G7通胀中的作用尚未被系统考察。两个特征将能源相关不确定性与其它测度区分开来，并支持其效应最大的预期。能源几乎进入每个生产过程，因此关于能源供应与价格的不确定性影响整个供应链的成本。能源价格对家庭也高度显著，其通胀预期对能源新闻反应强烈（Coibion and Gorodnichenko 2015; Weber et al. 2022）。当能源不确定性中等时，长期合同、管制电价与储存抑制向消费价格的传导。当其为极端时，如2022年欧洲天然气供应危机期间，这些缓冲被耗尽，合同重新定价，传导加速。
H3. 能源相关不确定性在三个不确定性测度中对通胀的正向效应最大，且该效应在能源相关不确定性门槛水平之上被放大。
2.5. 非线性、通胀风险与研究空白
近期研究的一个反复出现的主题是冲击的宏观经济效应取决于经济状态。Harding等（2023）表明非线性菲利普斯曲线——在通胀压力低迷时平坦、在高涨时陡峭——同时解释了全球金融危机后的失踪通缩与疫情后的通胀飙升。Benigno与Eggertsson（2023）得出类似结论并将陡峭化归因于劳动力市场紧张。在不确定性文献中，Caggiano等（2020）与Pellegrino（2021）记录了不确定性效应在经济周期阶段之间差异显著。通胀风险研究表明金融条件与汇率对通胀分布尾部的影响不同于对中央部分的影响（Banerjee et al. 2024; López-Salido and Loria 2024），Bobeica与Hartwig（2023）证明具有高斯误差的线性模型难以捕捉疫情后的通胀动态。识别此类体制变化的计量工具已经成熟。Hansen（1999）的面板门槛模型内生估计门槛值并用自举方法检验其显著性，Kremer等（2013）将该方法扩展到动态面板。Chudik等（2017）展示了如何通过用横截面平均增广回归在具有横截面依赖的异质性面板中估计门槛效应。将这些工具应用于不确定性与通胀关系的研究仍然罕见，据目前所知，尚无研究在考虑未观测共同因子的情况下联合估计地缘政治、政策与能源相关不确定性对G7通胀的门槛效应。图1总结了指导实证分析的概念框架。
图1. 连接地缘政治风险、经济政策不确定性与能源相关不确定性通过供给、预期与定价以及需求渠道影响通胀的概念框架，不确定性门槛之上存在体制依赖的传导。
假设H1至H3涉及由不确定性水平界定的体制。一种互补的非线性形式涉及通胀水平本身。当通胀已经很高时，企业更频繁地调整价格，名义刚性约束减弱，成本冲击传导更快（Benigno and Eggertsson 2023; Harding et al. 2023）。通胀风险研究表明移动通胀分布上尾的因素不同于移动其中央部分的因素（Banerjee et al. 2024; López-Salido and Loria 2024），这将不确定性文献直接与央行的风险管理视角联系起来。因此，不确定性预期在高通胀状态下比在低通胀状态下更重要。
H4. 三个不确定性测度的通胀效应向通胀分布的上分位数增强。
3. 数据与方法
3.1. 数据与变量
实证分析使用七个G7经济体——加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国与美国——的平衡面板。估计样本为2013年2月至2023年10月，每个国家T = 129个月度观测值，总计NT = 903个观测值。起点由所有国家层面不确定性指数共同跨度的需要决定，2012年的十二个月仅用于构建同比通胀。面板是平衡的。在此窗口内，通胀、三个不确定性指数与贸易差额对所有七个国家均完整，因此没有观测值被插值、填补或剔除。样本终点是所有核心序列联合可得的最后一个月，共同跨度之外的观测值被舍弃而非填补。因此样本覆盖低而稳定通胀期、COVID-19冲击、疫情后飙升与通缩开始，为通胀与不确定性提供了充分变异。月度频率至关重要，因为不确定性飙升往往短暂，在季度或年度数据中会被平滑掉。宏观经济稳定的价格稳定维度由消费价格通胀（INF）度量，计算为消费价格指数十二个月对数差的100倍。通胀是价格稳定最直接且被广泛监测的指标，是所有G7央行的首要使命，且与基于产出的稳定度量不同，它对所有国家月度可得。地缘政治风险（GPR）由Caldara与Iacoviello（2022）的国别地缘政治风险指数度量，反映讨论与各国相关的不利地缘政治事件与威胁的报纸文章份额。经济政策不确定性由Baker等（2016）的国家指数度量，取自然对数（lnEPU）以降低偏度并允许半弹性解释。能源相关不确定性（EUI）由Dang等（2023）的指数度量，捕捉国家层面能源市场与能源政策特有的不确定性。
三个不确定性测度分别使用而非合并为单一综合指数，原因有二。第一，它们捕捉概念上不同的风险来源，具有不同的传导渠道。第二，政策含义因来源而异。地缘政治风险需要外交与安全响应，政策不确定性需要制度与沟通改革，能源相关不确定性需要能源市场与供应政策。因此，分离三个测度允许识别对通胀最重要的不确定性维度以及其门槛信号对价格稳定风险最大的维度。所有指数均基于新闻，因此在各国间以一致方法月度可得，这对面板估计至关重要。贸易差额（TB）作为控制变量纳入，因为它总结外部需求条件与进口价格对国内通胀的压力。贸易差额恶化往往反映进口成本上升，尤其是对能源进口经济体，而改善往往伴随国内吸收减弱。由于贸易差额在各国间规模差异很大，该序列在每个国家内标准化为z分数。两个冲击虚拟变量完善设定。DCOVID从2020年3月至2021年6月等于1，捕捉疫情冲击与封锁措施，DENERGY从2022年1月至12月等于1，捕捉能源危机的急性阶段。表1总结变量。
表1. 变量定义、作用与来源。GPR为Caldara与Iacoviello（2022）的月度国别地缘政治风险指数，EPU为Baker等（2016）的国家新闻基指数，EUI为Dang等（2023）的月度国家层面能源不确定性指数。CPI数据来自OECD Data Explorer。同比通胀由所有项目CPI计算，使用非季调数据是合适的，因为十二个月变化消除了稳定的季节模式。贸易差额以月度货物出口减进口度量。在每个国家内标准化考虑了经济规模与货币差异，因此其系数反映相对于国别均值一个标准差的改善。同比通胀机械上具有持续性，因为连续观测共享十一个月度价格变化。这种重叠在静态回归中引入MA(11)误差结构，并可能夸大估计的自回归持续性。三种方法处理这一问题。动态设定包括滞后通胀，而推断使用十二阶滞后的Driscoll–Kraay标准误与十二个月块自举用于门槛与MMQR估计。主要门槛模型还使用季调CPI的月环比年化通胀重新估计，避免重叠观测。稳健性检验额外控制工业生产增长（IPG）、政策或影子利率（RATE; Wu and Xia 2016）、十二个月名义有效汇率变化（NEER; Forbes et al. 2018）、布伦特原油与欧洲天然气价格变化（OIL与GAS; Kilian 2009; Kilian and Zhou 2023）以及全球供应链压力指数（GSCPI; Benigno et al. 2022）。这些变量捕捉国内活动、货币政策、汇率传导、能源价格与供应链中断（Ascari et al. 2024）。它们进入第4.9节的门槛与线性模型而非基准设定，因为能源价格与供应链压力可能中介不确定性的效应，初始控制它们可能吸收所考察关系的一部分。
3.2. 模型设定
通胀与不确定性之间的基准关系设定为（1），其中i = 1, …, N索引国家，t = 1, …, T索引月份，αi表示国别截距。在高度一体化经济体中，误差项uit不太可能跨国独立。因此假设其遵循多因子结构，其中未观测共同因子——如全球大宗商品周期、同步货币政策或疫情相关中断——通过国别因子载荷影响每个国家。如果这些因子与回归量相关（这很可能，因为全球冲击同时影响不确定性与通胀），忽略它们的估计量将有偏且不一致（Pesaran 2006）。下述估计策略处理这一问题以及斜率异质性、通胀持续性与可能的非线性。
方程（1）将不确定性测度视为通胀的同期决定因素。基准的两个特征在稳健性分析中被放松。第一，允许不确定性以延迟影响通胀。合同重新谈判、大宗商品成本向消费价格的传导以及政策对冲击的响应均存在滞后（Havranek and Rusnak 2013），因此同期回归量可能低估总效应。滞后不确定性也减少 simultaneity 的范围，因为给定月份的通胀不能影响更早月份测度的不确定性。第二，额外宏观经济决定因素向量防范遗漏变量偏误。扩展设定为（2），其中??表示不确定性测度的滞后，Z包含IPG、RATE、NEER、OIL、GAS与GSCPI。?? = 0且θ = 0的情形重现方程（1）。滞后集覆盖能源与大宗商品成本通常到达消费价格的时间范围，从一个月到一年。
3.3. 估计策略
估计分六步进行。第一，检验横截面依赖与斜率同质性。第二，用对横截面依赖稳健的单位根检验确定积分阶数。第三，考虑共同因子的线性异质性面板估计量提供方程（1）的基准估计。第四，动态CCE增广面板门槛模型检验并估计体制依赖效应。第五，分位数回归与面板因果检验考察分布异质性与预测关系。第六，一组稳健性与验证分析考察滞后效应、内生性、遗漏决定因素、2022年能源危机的作用与跨国异质性。横截面依赖用四个互补统计量检验，应用于每个序列与方程（1）固定效应估计的残差。Pesaran（2015）的CD检验基于跨国成对相关系数的平均值，在横截面独立或弱依赖的原假设下渐近标准正态。Breusch与Pagan（1980）的拉格朗日乘数检验基于成对相关系数平方和，对固定N与大T有效。由于其规模随N增大而恶化，还报告Baltagi等（2012）的缩放与偏误校正缩放版本。斜率同质性用Pesaran与Yamagata（2008）的delta检验考察，该检验将国别斜率估计与加权混合估计比较。对静态与动态设定均报告标准化统计量及其小样本调整版本。拒绝原假设意味着斜率跨国不同，因此混合估计量可能误导，均值组估计量更可取。在横截面依赖下，第一代面板单位根检验遭受严重的规模扭曲。因此积分阶数用Pesaran（2007）的横截面增广IPS（CIPS）检验确定，该检验用滞后水平与滞后一阶差分的横截面平均增广每个国家的Dickey–Fuller回归，然后平均所得国别t比率。原假设是所有序列含单位根，备择是至少一部分序列平稳。检验应用截距与两个增广滞后，临界值针对N = 7与T = 129模拟。
方程（1）首先用线性异质性面板估计量估计。首选估计量是Chudik与Pesaran（2015）的CS-ARDL估计量，它容纳异质斜率、动态与未观测共同因子，并在回归量弱外生时保持一致性。对每个国家，通胀对其自身滞后以及GPR、lnEPU、EUI与TB的当期与滞后值的ARDL(1,1)回归，用所有变量横截面平均的当期值与三个滞后增广，遵循Chudik与Pesaran（2015）的经验法则。每个回归量的国别长期系数通过将其短期系数之和除以1减自回归系数获得，误差校正项等于该分母的负值。报告的长期、短期与调整系数是国别估计的均值组平均。三个估计量作为稳健性检验。Pesaran（2006）的CCEMG估计量用通胀与回归量的横截面平均增广每个国家的静态回归，并平均国别斜率系数。CCEP估计量应用相同增广但混合斜率系数，推断基于Pesaran（2006）的非参数方差估计量。Eberhardt与Teal（2011）的AMG估计量则从一阶差分混合回归中时间虚拟变量的系数提取共同动态过程，并将该过程作为显式回归量纳入国别回归。所有线性模型包括两个冲击虚拟变量。每个估计量报告残差CD统计量，尽管在CCE型增广后其解释需谨慎，因为当包含横截面平均且N小时该统计量向下偏（Juodis and Reese 2022; Pesaran and Xie 2021）。估计量在可用观测数上不同。CS-ARDL估计量因横截面平均的三个滞后损失每个国家前三个月，AMG估计量因一阶差分损失第一个月。因此首选CS-ARDL估计基于从2013M5起882个观测的最短共同样本，其余估计量最多增加21个观测。
本文的核心问题是当不确定性超过临界水平后其通胀效应是否改变。为回答此问题，Hansen（1999）的固定效应面板门槛模型向两个方向扩展。遵循Kremer等（2013），加入滞后通胀以捕捉月度通胀的强持续性。遵循Chudik等（2017），用横截面平均增广回归以吸收未观测共同因子。动态CCE增广门槛模型为（3），其中x表示体制依赖回归量，q为门槛变量，γ为未知门槛，I(·)为指示函数，W包含体制无关回归量（即其余不确定性测度、TB与两个冲击虚拟变量），为INF、滞后INF、GPR、lnEPU、EUI与TB横截面平均的向量，具有国别载荷c。体制定义如下：当门槛变量不超过γ时观测属于低不确定性体制，否则属于高不确定性体制，因此每个国家的体制可随其不确定性指数越过门槛而逐月变化。估计四个设定。在模型1至3中，每个不确定性测度依次同时作为门槛变量与单一体制依赖回归量。在模型4中，能源相关不确定性作为门槛变量，所有三个不确定性测度在体制间切换，使模型捕捉不确定性传导的系统性转变。由于模型包含滞后通胀，体制特定长期效应为（4），标准误由体制系数与ρ的联合协方差矩阵通过delta方法获得。
对给定门槛值，方程（3）在其余参数上线性，经组内变换后用最小二乘估计。门槛通过在门槛变量第5至95百分位之间的300个网格点上最小化残差平方和选择，确保每个体制至少包含5%的观测。无门槛效应的原假设用比较线性与门槛模型的F统计量检验。由于门槛在原假设下不可识别，推断遵循Hansen（1996）并使用移动块自举。十二个月块在所有七个国家间联合重抽样，保持序列与同期横截面依赖（Gon?alves 2011）。模型在500次自举重复上估计（Davidson and MacKinnon 2000），p值由至少与观测统计量一样大的自举统计量比例计算。第二个门槛用相同程序序贯检验。遵循Hansen（2000），95%置信区间由似然比剖面获得。斜率推断使用Bartlett核的Driscoll与Kraay（1998）标准误。鉴于每个国家129个月度观测，与滞后因变量相关的固定效应偏误在时间维度上为一阶，支持长面板中的组内估计量。门槛稳定性通过检查似然比剖面、将修剪比例变为10%与15%、块长度变为6与24个月以及检查高体制观测的国别-月份分布来评估。
尽管斜率同质性检验拒绝同质系数，门槛模型在各国间混合体制斜率，因为国别门槛将依赖相对较少的高不确定性观测。横截面平均的国别载荷容纳对共同冲击的异质敞口。混合系数被解释为平均体制效应，并通过留一国家估计、区分净能源出口国（加拿大与美国）与能源进口国的交互项以及在混合门槛下国别高体制系数的Wald检验来评估。国别CS-ARDL长期估计提供补充证据。内生性可能源于共同冲击、通胀对新闻基不确定性测度的反馈以及遗漏决定因素。横截面平均处理共同因子，而CS-ARDL在弱外生性下容纳过去通胀的反馈（Chudik and Pesaran 2015）。滞后回归量与门槛变量一个月滞后进一步减少同期 simultaneity。作为额外检验，Seo与Shin（2016）的动态面板门槛估计量（按Seo et al. 2019实施）使用一阶差分GMM并允许内生回归量与门槛变量。不确定性与通胀的二至四阶滞后作为工具，Hansen J统计量评估过度识别约束，Seo与Shin（2016）自举检验线性。由于滞后不确定性测度可能仍与持续未观测冲击相关，这些程序缓解而非消除内生性。因此，估计被解释为条件关联而非结构性因果效应。最后，门槛模型捕捉按不确定性水平的体制依赖，但不确立不确定性效应是否在通胀分布上变化。该维度用Machado与Santos Silva（2019）基于位置-尺度模型的MMQR估计量考察。方程为（5），其中X包含GPR、lnEPU、EUI、TB与两个冲击虚拟变量，α与δ为国别位置与尺度效应，U为与X独立的零均值单位绝对均值未观测随机变量。通胀的条件分位函数为（6），其中q(τ)为U的第τ分位数。位置参数β捕捉回归量对条件均值的效应，尺度参数γ捕捉其对离散度的效应，分位数τ处的效应等于β + γq(τ)。因此正的尺度系数意味着变量效应跨分位数增加。该方法容纳国别固定效应，而传统分位数估计量处理不佳。标准误由300次移动块自举重复获得，十二个月块对所有国家联合抽取，保持序列与横截面依赖。由于基准MMQR不包括横截面平均，将其用所有变量的横截面平均加入X重新估计，以与CCE估计量相同的方式吸收共同因子。MMQR方法已被广泛应用于考察不确定性对宏观经济结果分布的异质效应（Syed et al. 2022）。
最后，预测关系用两个面板Granger因果检验考察。Dumitrescu与Hurlin（2012）检验估计国别回归，平均滞后因果变量联合显著性的个体Wald统计量并标准化该平均值。由于该检验在强横截面依赖下可能规模过大且在T相对滞后阶数不大时有偏，还应用Juodis等（2021）的检验。它在原假设下混合滞后因果变量的系数，用结合全样本估计与时间维度两半估计的半面板刀切法去除Nickell偏误，并依赖异方差稳健Wald统计量。实施遵循Xiao等（2023）。滞后阶数由一至六阶的贝叶斯信息准则选择，检验在水平上应用，因为所有序列平稳。因果检验回答比回归更窄的问题。它们确立一个变量的过去值是否改善对另一变量的预测，这是预测关系，而回归估计条件关联，两者在没有进一步假设时都不识别结构性因果效应。
4. 结果
4.1. 描述性统计
表2报告描述性统计与成对相关。样本平均通胀为2.00%，接近G7央行共同通胀目标，但其从?1.20%到11.19%的范围反映了从2010年代中期与疫情的通缩压力到2022年末一些欧洲经济体观察到的两位数通胀的转变。地缘政治风险强烈右偏，均值0.74，最大值6.90，表明该指数由罕见但大幅的飙升主导。能源相关不确定性显示类似模式，均值1.40，最大值6.01。政策不确定性的对数更接近对称，均值5.23。Jarque–Bera统计量在1%水平拒绝所有变量的正态性，GPR与EUI的过度峰度同时支持门槛与分位数方法，因为线性均值回归可能被最受关注的极端观测主导。通胀与所有三个不确定性测度正相关且显著，GPR系数0.27，lnEPU系数0.23，EUI系数0.26，与贸易差额负相关。回归量之间的相关性低，最大为lnEPU与EUI之间的0.25，所有方差膨胀因子低于1.09。因此多重共线性不是问题，三个不确定性测度携带 largely 不同的信息，支持其联合纳入。
表2. 描述性统计与相关矩阵。
4.2. 横截面依赖与斜率同质性
表3呈现横截面依赖检验。所有四个统计量在1%水平拒绝每个序列以及通胀对回归量与冲击虚拟变量固定效应回归残差的横截面独立原假设。依赖对通胀尤其强，其平均绝对成对相关达0.81，与发达经济体记录的高度通胀同步性一致（Ciccarelli and Mojon 2010; Ha et al. 2023）。地缘政治风险跨国也高度相关，反映重大地缘政治事件的全球性质，而政策不确定性显示最低（但仍可观）的平均相关。固定效应残差中的强依赖确认在条件于观测回归量后共同因子仍然存在。因此忽略这些因子的估计量将有偏，这证明CCE型与AMG方法的合理性。
表3. 横截面依赖检验。
表4中的斜率同质性检验在静态与动态设定中均拒绝同质斜率原假设。拒绝在静态模型中压倒性，一旦加入滞后通胀则较弱但在5%水平仍显著。因此通胀对不确定性的响应在G7经济体间不同，正如其不同的能源地位、贸易结构与货币政策框架所预期。因此混合估计量仅被解释为基准，线性推断主要依赖均值组估计量。
表4. 斜率同质性检验。
4.3. 面板单位根检验
表5报告CIPS检验结果。一旦考虑共同因子，所有五个序列在水平上1%水平拒绝单位根原假设，统计量从lnEPU的?3.10到GPR的?4.42，均远超模拟的1%临界值?2.72。因此所有序列平稳，I(0)。这一结果具有经济意义。忽略横截面依赖的传统逐国检验倾向于将2021与2022年的共同飙升归因于通胀、政策不确定性与贸易差额的随机趋势，而CIPS检验认识到这种持续性源于共同冲击。由于所有变量平稳，门槛与CS-ARDL模型在水平上估计而无虚假回归风险，且不需要协整分析。
表5. 第二代面板单位根检验（CIPS）。
4.4. 线性基准估计
表6呈现线性估计。结果在各估计量间高度一致。在首选CS-ARDL设定中，地缘政治风险指数一单位增加使长期通胀上升0.214个百分点，效应在5%水平显著。lnEPU一单位增加（对应政策不确定性指数约170%的上升）使长期通胀上升0.185个百分点。该效应仅在10%水平显著，因此证据弱于其他两个测度。能源相关不确定性具有最大且最精确估计的效应，一单位增加使长期通胀上升0.312个百分点，在1%水平显著。由于EUI标准差为0.73，能源相关不确定性一个标准差增加使通胀上升约0.23个百分点，而GPR一个标准差增加约0.17个百分点，lnEPU约0.10个百分点。贸易差额以负且高度显著的系数进入，表明外部状况改善与较低通胀相关，与进口价格在近期通胀飙升中的作用一致。短期系数符号相同但小得多，误差校正项?0.252意味着每月约四分之一偏离长期关系的部分被校正，因此一半冲击在约两到三个月内被吸收。CCEMG、AMG与CCEP估计接近CS-ARDL长期系数，表明发现不依赖于动态处理或近似共同因子的方法。各列观测数差异反映CS-ARDL模型中横截面平均的滞后与AMG估计量的一阶差分。由于首选CS-ARDL估计已使用最短共同样本且其他估计量最多增加21个观测（不到样本的3%），跨列比较基于几乎相同的样本。效应排序——能源相关不确定性第一、地缘政治风险第二、政策不确定性第三——在所有估计量中成立。残差CD统计量小而负。负值反映小N面板中CCE型增广后CD统计量的已知向下偏误而非剩余正依赖（Juodis and Reese 2022; Pesaran and Xie 2021），它们确认增广已吸收强共同成分。
表6. 线性基准估计。
4.5. 门槛效应检验
线性估计确立不确定性平均推高通胀，但可能掩盖重要非线性。表7报告门槛检验。当地缘政治风险为门槛变量时，单门槛统计量14.85在5%水平显著，估计门槛为1.425，约为指数样本均值的两倍。当政策不确定性为门槛变量时，证据较弱，统计量12.10仅在10%水平显著，对数门槛为5.120，对应EPU指数约167。最强证据出现在能源相关不确定性，其单门槛统计量18.94在1%水平显著，门槛为2.727。约88.5%的观测位于低体制，因此高不确定性体制包含有限的事件集，集中于2022年能源危机。该门槛的置信区间从2.426到2.772，较窄，表明体制边界被精确识别。当所有三个不确定性测度被允许以能源相关不确定性为门槛变量切换体制时，证据更强。检验统计量升至22.15，门槛估计为2.374，82.1%的观测位于低体制。在四个设定中双门槛统计量均不显著，自举p值从0.315到0.767。因此单一门槛区分低风险与高风险体制足以刻画非线性。自举p值按第3.3节所述从500次块自举重复计算。第4.9节表明这些结论对自举块长度与修剪比例稳健。在门槛可估计的每种设定中，地缘政治风险的单门槛检验保持5%水平显著，能源相关不确定性保持1%水平显著，而政策不确定性的检验仅保持10%水平显著。
表7. 门槛效应检验。
4.6. 动态门槛估计
表8呈现动态CCE增广门槛模型的估计。在所有四个设定中，高体制系数大幅超过低体制系数。在模型1中，地缘政治风险对通胀的短期效应在低体制为0.082，在高体制为0.285，Wald检验在5%水平拒绝两个系数相等。由于通胀高度持续，滞后通胀系数约0.93，长期效应大得多。GPR一单位上升使长期通胀在低体制上升1.09个百分点，在高体制上升3.80个百分点。因此地缘政治风险在所有水平上都具有通胀性，但其通胀力量在指数超过门槛后增加两倍以上，支持假设H1。对政策不确定性，系数从低体制的0.061升至0.184，但Wald检验仅在10%水平拒绝相等，与表7中弱门槛证据一致。长期效应从0.85升至2.56个百分点。假设H2获得部分支持，因为政策不确定性推高通胀但其体制依赖在统计上脆弱。最显著的体制依赖出现在能源相关不确定性。在模型3中，EUI系数从低体制的0.090升至0.342，相等性在1%水平被拒绝。隐含长期效应从1.27升至4.82个百分点，放大约四倍。当所有不确定性测度在模型4中切换体制时，EUI的高体制系数达0.381，其长期对应值达5.15个百分点，Wald统计量11.20提供对线性最强的拒绝。这些结果支持假设H3并表明能源相关不确定性是G7高通胀体制的主要触发因素。贸易差额在所有模型中保持约?0.05的负且高度显著短期系数，通胀持续性稳定在0.925至0.929，表明体制依赖系数不是通胀动态变化的假象。图2可视化长期效应并突出两个体制的对比。
表8. 动态CCE增广面板门槛估计。
图2. 动态CCE增广门槛模型中不确定性与通胀在低体制与高体制的长期效应。数值为通胀对体制依赖不确定性测度一单位增加的反应百分点，由表8计算。
这些估计隐含的经济量级相当可观。考虑能源相关不确定性从样本均值1.40升至估计门槛2.73。在低体制内，这一约1.3单位的增加按模型3使长期通胀上升约1.7个百分点。门槛之上每额外一单位能源相关不确定性在长期增加约4.8个百分点，而门槛之下约1.3个百分点。对地缘政治风险，从样本均值0.74升至门槛1.43使长期通胀上升约0.75个百分点，而门槛之上每额外一单位增加3.8个百分点。这些计算表明，不仅不确定性水平，而且到门槛的距离是评估通胀风险的相关指标。线性CS-ARDL估计产生小得多的长期效应，但两组结果在动态设定与体制结构上均不同。因此第4.9节报告具有与门槛模型相同样本、滞后通胀、控制与横截面平均的线性动态模型，以分离门槛结构的贡献。该基准表明两个差异来源不同。线性动态模型的长期效应接近门槛模型的低体制效应，且比CS-ARDL长期效应大数倍，因此所有动态长期效应更高的水平反映滞后通胀捕捉的持续性。相比之下，高体制效应比线性动态效应大三到四倍，这种放大归因于门槛结构。
4.7. 分布效应
表9报告MMQR估计，图3绘制三个不确定性测度的分位数系数。位置效应确认线性发现，GPR、lnEPU与EUI的系数正且显著，贸易差额系数为负。更重要的是，所有三个不确定性测度的尺度效应正且显著，意味着不确定性不仅提高通胀的条件均值还扩大其分布。能源相关不确定性的系数从第10百分位的0.112升至第90百分位的0.448，增加四倍。地缘政治风险的系数从0.048（仅10%水平显著）升至0.211（1%水平显著），政策不确定性的系数从0.082升至0.298。这些模式支持假设H4并表明当通胀已经高企时不确定性对价格稳定危害最大。贸易差额显示镜像。其负系数从第10百分位的?0.310增强至第90百分位的?1.011，其负尺度效应表明外部改善压缩通胀上尾。疫情虚拟变量具有负位置效应，与2020年需求与能源价格崩溃一致，而能源危机虚拟变量在所有分位数使通胀上升三个百分点以上。两个虚拟变量的尺度效应不显著，因此这些事件移动了通胀分布而未在不确定性测度已捕捉的范围之外实质改变其形状。
表9. MMQR分布估计。
图3. 地缘政治风险、经济政策不确定性（对数）与能源相关不确定性跨通胀分布分位数的MMQR系数。阴影区域为基于表9自举标准误的95%置信带。
4.8. 面板因果
表10报告面板因果检验。由于Dumitrescu–Hurlin统计量在强横截面依赖下规模过大，Juodis–Karavias–Sarafidis（JKS）结果被视为首选证据。两个检验均表明地缘政治风险Granger因果通胀，JKS Wald统计量8.03，系数和为正0.153。贸易差额也Granger因果通胀，系数和为负。相比之下，政策不确定性与能源相关不确定性在两个检验下均不Granger因果通胀，JKS p值分别等于0.318与0.997。通胀Granger因果所有四个变量，反向的JKS统计量大，从贸易差额的10.01到能源相关不确定性的75.38。因此从通胀到测度不确定性的反馈强烈。价格上涨吸引媒体对能源、政策与地缘政治发展的关注，并提高新闻基指数中不确定性的显著性。政策与能源相关不确定性缺乏滞后预测力并不与回归结果矛盾。门槛与线性模型捕捉月内同期效应，而Granger检验考察过去值是否改善对通胀的预测。能源相关不确定性主要在同月且主要在高体制（仅覆盖样本一小部分）影响通胀，线性因果检验在所有观测上平均该效应。因此应区分三个层次的证据。回归确立对共同因子稳健的不确定性与通胀条件关联。因果检验确立预测关系，对地缘政治风险成立但对政策与能源相关不确定性不成立。两组结果均不识别结构性因果效应，第4.9节的滞后与工具变量估计进一步处理这一点。
表10. 面板Granger因果检验。
4.9. 风险体制的稳健性与验证
稳健性分析考察门槛结果的七个方面，即门槛推断、体制有效性、与线性估计的可比性、2022年能源危机的影响、时序与反向因果、额外宏观经济控制与跨国异质性。表11表明门槛推断对替代自举块长度与修剪比例总体稳健。使用六个月与二十四个月块，地缘政治风险保持5%水平显著，能源相关不确定性在单回归量与系统设定中均保持1%水平显著。政策不确定性仅保持10%水平显著。将修剪增至10%使估计与显著性水平不变。在15%修剪下，地缘政治风险、政策不确定性与系统门槛保持稳定，但单回归量EUI门槛无法估计，因为其位置接近第88百分位落在可容许网格之外。这反映高EUI体制观测有限而非普遍门槛不稳定。高不确定性体制也跨越所有七个经济体，尽管其普遍性不同。国别份额从地缘政治风险约12%至50%、能源相关不确定性6%至19%不等，与第4.2节报告的跨国异质性一致。其时序也因不确定性来源而异。至少四分之三的高GPR观测与大多数高EPU观测发生在2022年之外，而约三分之二的高EUI观测落在2022年。因此高EUI体制集中于能源危机附近但并非其独有。下面对2022年能源危机的分析进一步考察这一问题。
表11. 门槛推断与体制验证。
为分离门槛结构的贡献，用相同样本、滞后通胀、控制与横截面平均但每个不确定性测度单一系数估计线性动态CCE模型。表12还报告用横截面平均增广的MMQR估计。线性模型产生地缘政治风险与能源相关不确定性的正显著系数，而政策不确定性仅在10%水平显著。通胀持续性与门槛模型相同。隐含长期效应接近低不确定性体制且远小于高不确定性体制。高体制效应对能源相关不确定性几乎是线性估计的四倍，对地缘政治风险是三倍以上。因此较大的长期效应部分反映动态设定捕捉的通胀持续性，而额外放大反映门槛结构。向MMQR加入横截面平均使所有三个不确定性测度的上分位数系数保持正且显著，相对表9仅温和下降。这确认分布模式对控制共同因子稳健。
表12. 可比线性动态设定与CCE增广MMQR。
高EUI体制集中于2022年，当时能源价格与供应中断也达到峰值。为评估门槛是否仅捕捉这些冲击，表13在控制石油与天然气价格变化、GSCPI以及三者联合的情况下重新估计模型3与4。进一步检验排除2022年、将能源危机期从2021年9月延长至2023年3月以及使用月环比年化通胀。在直接控制下门槛几乎不变且在1%水平显著。尽管高体制系数有所下降，但仍超过低体制系数的三倍，且其相等性在每个设定中被拒绝。更广的危机定义与替代通胀测度产生类似结果。主要例外是排除2022年的样本。在这种情况下，门槛不再显著且体制系数统计上不可区分，尽管能源相关不确定性在两个体制中仍与通胀正相关且显著。这些发现表明放大并非仅归因于同期能源价格与供应链冲击。然而，体制转变主要由2022年事件识别，表明高EUI体制反映异常高企的能源市场不确定性下的通胀动态，而非跨多个独立事件确立的模式。
表13. 控制能源价格与供应链压力并排除2022年事件的估计（q = EUI）。
表14报告使用一、三、六与十二个月不确定性滞后的CS-ARDL与CCEMG长期估计、门槛变量滞后一个月的门槛模型以及Seo与Shin（2016）的一阶差分GMM门槛估计量。滞后不确定性减少同期反馈担忧，而GMM允许内生回归量与门槛变量。滞后剖面因不确定性来源而异。地缘政治风险效应同期最强，在六与十二个月时下降并变得不显著，与通过大宗商品市场的快速传导一致。政策不确定性表现出延迟效应，从三个月到十二个月在5%水平显著，在六个月达峰。因此其弱的同期估计低估了其与通胀的较长期关联。能源相关不确定性在较短时间范围内效应最强，到十二个月时消退。误差校正估计在各滞后设定中保持稳定。将门槛变量滞后一个月使估计门槛不变，体制系数差异在1%水平显著，表明体制结果并非仅由同期反馈驱动。GMM估计也产生接近基准的门槛并在5%水平拒绝能源相关不确定性的线性，同时通过Hansen过度识别约束检验。地缘政治风险在工具化下保持正且显著，而政策不确定性失去显著性。总体而言，这些发现支持地缘政治风险与通胀的正关联以及能源相关不确定性门槛的存在，尽管第3.3节讨论的内部工具局限仍然相关。
表14. 滞后不确定性与工具变量门槛估计。
表15将工业生产增长、政策或影子利率、名义有效汇率变化以及能源价格与供应链控制加入线性与门槛模型。模型充分性用RESET型检验、残差横截面依赖（CD）与贝叶斯信息准则（BIC）评估。额外变量具有预期符号。工业生产增长、石油与天然气价格通胀以及供应链压力提高通胀，而更高政策利率与货币升值降低通胀。尽管纳入这些控制减弱不确定性系数，主要发现保持不变。地缘政治风险与能源相关不确定性在各设定中保持正且显著，高体制EUI系数仍比低体制系数大数倍。政策不确定性在CS-ARDL中不显著，在其他模型中仅10%水平显著，确认其相对弱的同期通胀关联。RESET型检验不拒绝门槛模型的功能形式，其BIC值低于线性模型。残差CD统计量保持负且与表6量级相似，与CCE增广在小面板中可能产生的向下偏误一致。
表15. 含额外宏观经济决定因素的扩展设定。
表16报告表6均值组估计背后的国别CS-ARDL长期系数、留一国家门槛估计以及净能源出口国与进口国的高体制EUI系数。结果确认与G7经济体能源地位一致的显著跨国异质性。EUI在德国与意大利长期效应最大，其次是英国与法国，在加拿大与美国（均为净能源出口国）效应最小。系数在这两个国家分别仅在10%与5%水平显著。地缘政治风险在德国与意大利效应最强但在加拿大不显著。政策不确定性在英国效应最大，可能反映围绕脱欧的长期不确定性，在加拿大与日本不显著。当依次排除每个国家时混合门槛保持在窄范围内，表明其位置不由单一经济体驱动。然而高体制EUI效应在能源进口国远大于出口国，Wald检验在5%水平拒绝国别系数相等。因此混合体制估计代表对能源市场压力敞口系统性不同的经济体之间的平均值。
表16. 国别估计与留一国家门槛估计。
5. 讨论
实证结果为不确定性如何塑造G7通胀提供了连贯图景。三个发现突出。第一，所有三个不确定性来源均与更高通胀相关，尽管政策不确定性的证据较弱，能源相关不确定性在每个设定中效应最大。第二，不确定性的通胀效应是体制依赖的，一旦地缘政治风险或能源相关不确定性超过可识别门槛，放大明显。第三，不确定性在通胀已经高企时最重要，如上升的分位数系数所示。本节结合理论渠道与以往证据讨论这些发现。不确定性对通胀的正效应表明，在样本期内对G7而言，通胀性加成与供给渠道主导了Leduc与Liu（2016）及Basu与Bundick（2017）强调的通缩性需求渠道。这一结果并不与其证据矛盾，后者主要涉及疫情前美国的广泛宏观金融不确定性。本文考察的不确定性来源性质不同。地缘政治与能源相关不确定性与大宗商品的可得性与价格紧密相关，因此不确定性上升既信号潜在供给损失也信号更大的结果离散度。因此该发现与Caldara等（2026）一致，他们表明地缘政治风险主要通过大宗商品价格与供给中断推高通胀，也与Asadollah等（2024）一致，他们记录了地缘政治冲击的短期通胀效应。它也符合Fernández-Villaverde与Guerrón-Quintana（2020）及Born与Pfeifer（2021）讨论的预防性定价机制，即面临不确定成本的企业设定更高价格以保护利润。
能源相关不确定性的主导作用值得特别关注。能源几乎是所有生产与分配活动的投入，能源价格是家庭最可见的价格之一。因此关于能源供应与政策的不确定性同时影响企业的成本预期与家庭的通胀预期，后者已知对显著能源价格反应强烈（Weber et al. 2022）。该发现补充了能源价格冲击驱动疫情后通胀飙升很大份额的证据（Dao et al. 2024; Kilian and Zhou 2022, 2023），通过表明关于能源市场的不确定性具有超出能源价格水平的通胀后果。它还将Boungou等（2025）与Saliba（2024）对能源相关不确定性指数的早期应用从银行与可再生能源扩展到消费价格，并确认Dang等（2023）开发的测度对宏观经济分析的价值。政策不确定性效应最小且最不稳健，其体制依赖弱。这一模式与G7的制度特征一致。具有明确通胀目标的独立央行锚定预期以抵御财政与监管噪音，因此政策不确定性主要通过风险溢价与需求的温和变化影响通胀。该发现与Istiak与Serletis（2018）及Nusair与Olson（2026）一致，他们表明政策不确定性在G7的效应跨国异质且不对称，也与Anderl与Caporale（2023）一致，他们发现需要不对称设定才能检测政策不确定性的可观通胀效应。温和的线性效应也表明在发达经济体中政策不确定性的抑需求与提价后果部分相互抵消。滞后估计为这一解释增加了动态维度。政策不确定性的效应在三到六个月增强，因此其弱的同期效应部分反映政策决策及其预期到达价格所需的时间。
门槛结果是本研究的主要贡献。能源相关不确定性的估计门槛2.727几乎比样本均值高两个标准差，其界定的高体制主要覆盖2022年能源危机的月份。在该体制中，通胀对能源相关不确定性的长期响应几乎比低体制大四倍。放大的效应与Harding等（2023）及Benigno与Eggertsson（2023）描述的非线性菲利普斯曲线机制一致。当经济处于压力之下时，企业更频繁地改变价格并更快传导成本上升，因此相同冲击产生更大的通胀响应。它也符合不确定性效应随经济状态而异（Caggiano et al. 2020）以及高不确定性时货币政策效果下降（Pellegrino 2021）的证据。在实践中，越过能源不确定性门槛的经济体进入一个通胀对新消息更敏感、通胀持续性放大短期冲击、通缩成本上升的体制。门槛值本身应解读为样本特定估计。它反映2013至2023年新闻基指数的标度并主要由一次重大事件识别，因此它标记的是本样本内通胀响应发生变化的区域而非普遍截止值。稳健性分析以两种方式限定这一解释。放大在直接控制能源价格与供应链压力后依然存在，因此它反映关于能源市场的不确定性而非仅能源价格水平。然而一旦排除2022年门槛不再显著，确认体制证据主要依赖一次例外事件。
地缘政治风险的门槛——约为指数样本均值两倍——有类似解释。作为国际关系常态的中等地缘政治紧张对价格影响有限，而急性风险事件如乌克兰战争爆发与大宗商品市场中断同时发生并迅速传导至消费价格（Aizenman et al. 2024; Liadze et al. 2023; Wang et al. 2022）。所有不确定性测度根据能源相关不确定性切换体制的系统门槛模型提供对线性最强拒绝，这一发现尤其具有启发性。它表明能源市场压力充当其他不确定性来源变得更具通胀性的门户。当能源不确定性高企时，地缘政治与政策冲击更可能被解读为对供应与成本的威胁，其对价格的效应相应被放大。斜率同质性的拒绝也具有经济解释。G7经济体在能源市场敞口、进口燃料依赖、零售能源市场结构以及批发价格通过管制电价传导至消费者的速度上不同。德国、意大利与日本等能源进口经济体可能比加拿大与美国等净出口国经历更强更快的能源不确定性成本传导，后者能源价格上涨也提高国民收入并部分抵消通胀冲动。货币政策框架与汇率对地缘政治冲击响应的差异进一步促成异质性。因此表6报告的均值组估计应解读为异质群体间的平均效应，面板门槛估计应解读为体制转变的共同成分，后者在某些经济体可能更明显。这种异质性凸显为何允许国别斜率的CS-ARDL与CCEMG估计量比对所有G7成员施加单一系数的混合估计量提供更可靠基准。表16的国别估计支持这一推理。能源相关不确定性的长期效应在德国与意大利最大，在加拿大与美国最小，能源进口经济体的高体制效应远大于两个净出口国，尽管没有单一经济体决定混合门槛的位置。
分位数结果从不同角度强化这一解释。所有三个不确定性测度的正尺度效应意味着不确定性扩大通胀分布并提高上行通胀风险。该发现与通胀风险文献一致，后者表明通胀上尾的驱动因素不同于其中央部分的驱动因素（Banerjee et al. 2024; López-Salido and Loria 2024）。它也帮助解释为何聚焦条件均值的线性预测模型难以预见2021至2023年飙升的幅度（Bobeica and Hartwig 2023）。贸易差额的相反模式——其效应向上分位数增强——表明外部条件包括进口价格与全球供应链压力（Ascari et al. 2024）在高通胀状态下尤其相关。因果结果增加两个限定。第一，地缘政治风险是唯一对通胀具有显著滞后预测含量的不确定性测度，表明地缘政治发展通过大宗商品市场与供应链以短延迟影响价格，如Mignon与Saadaoui（2024）对油价及Cheng等（2023）对商品期货的发现。相比之下，能源相关与政策不确定性似乎以线性Granger检验未捕捉的状态依赖方式同期影响通胀。第二，从通胀到所有不确定性测度的强反馈表明关系是双向的。高通胀提高媒体对能源、政策与地缘政治的注意力，这反映在新闻基不确定性指数中。这种反馈可形成通胀与不确定性相互放大的自我强化循环，这一机制在高不确定性体制中尤其危险。双向性也要求谨慎将系数解释为结构性因果效应，尽管使用横截面平均与滞后通胀缓解了共同冲击最明显的偏误来源。第4.9节的滞后与工具变量估计缩小但未消除条件关联与因果之间的差距。滞后估计支持地缘政治与能源相关不确定性的效应方向并表明政策不确定性以数月延迟而非月内起作用，GMM估计在工具化下确认地缘政治风险的效应与能源相关不确定性的门槛。
超越G7，结果承载三个更广泛的经济教训。第一，不确定性的通胀后果取决于其来源。与大宗商品实物供应相关的不确定性——如地缘政治与能源相关不确定性——表现为不利供给冲击并推高价格，而关于政策决策的不确定性部分表现为需求冲击且价格效应较弱。这一区分适用于任何经济体，并解释为何依赖单一综合不确定性指数的研究可能对效应符号得出冲突结论。第二，不确定性充当状态变量。相同的不确定性增加在平静期效应小、在动荡期效应大，因为库存、对冲合约与锚定预期等缓冲是有限的。能源进口依赖更大、供应多元化程度更低或货币公信力更弱的经济体可能在更低的不确定性水平耗尽这些缓冲，表明许多新兴能源进口国面临比G7更低的有效门槛。第三，从通胀到测度不确定性的反馈意味着通胀与不确定性可相互强化。一旦通胀上升，媒体对能源、政策与地缘政治风险的注意力增加，提高测度不确定性并在高体制中进一步推高通胀。尽早打破这一循环比在预期调整后逆转成本更低。最后，第4.2节记录的强横截面依赖与斜率异质性承载方法教训。G7通胀高度同步，与Ciccarelli与Mojon（2010）及Ha等（2023）识别的全球通胀因子一致，且不确定性跨境溢出（Biljanovska et al. 2021）。忽略这些特征的研究有将共同冲击归因于国别不确定性并获得有偏估计的风险。CS-ARDL、CCEMG、AMG与CCEP估计量结果的一致性以及用横截面平均增广后门槛估计的稳定性表明，发现并非由未建模的共同因子驱动。CIPS结果进一步表明国别序列中表观非平稳性可能是共同冲击的假象，这强化了第二代检验在一体化经济体面板中的重要性（Karavias et al. 2023; Pesaran 2007）。
6. 结论
本文使用2013至2023年月度数据与一组处理横截面依赖、斜率异质性、非线性与分布异质性的第二代面板方法，考察了地缘政治风险、经济政策不确定性与能源相关不确定性对G7经济体通胀的效应。结果表明地缘政治风险与能源相关不确定性与更高通胀稳健相关，而与政策不确定性的关联较弱；能源相关不确定性是三者中最重要的，且地缘政治风险与能源相关不确定性的通胀效应强烈体制依赖。能源相关不确定性效应的放大在控制能源价格、供应链压力与额外宏观经济决定因素后依然存在；门槛在工具变量估计下仍显著，政策不确定性的效应以数月延迟累积。在估计门槛之上，通胀对不确定性的长期响应增加三到四倍。效应在通胀分布的上分位数也更强，且通胀反馈至测度不确定性。因此不确定性应被视为可使发达经济体从价格稳定体制转入高且波动通胀体制的状态变量，尽管估计的体制边界特定于样本与新闻基指数的标度。
若干政策含义随之而来，并以体制证据依赖七个经济体与少数高不确定性事件的谨慎加以陈述。第一，央行可将不确定性指标——尤其是能源相关不确定性——视为评估通胀风险所用信息集的一部分。估计门槛最好用作指示性范围，信号通胀对新冲击的响应可能何时增强，而非政策行动的机械触发点。当能源相关不确定性向其历史分布上部移动时，货币当局有理由更仔细考察第二轮效应与预期失锚的风险，并更多权重于通胀持续的情景。第二，由于不确定性提高上行通胀风险多于中位通胀，权衡尾部结果的风险管理货币政策方法比仅聚焦中央预测的方法更适合高不确定性时期。关于反应函数的清晰沟通也可减少反馈至价格的不确定性成分。第三，能源政策是宏观经济稳定的一部分。战略储备、供应来源多元化、互联与储存投资以及向国内生产可再生能源的转型减少对能源市场不确定性的敞口并降低进入高通胀体制的概率。能源危机中的财政支持在有针对性与临时性时最有效，从而保护脆弱家庭而不增加需求压力或政策不确定性。第四，由于不确定性与通胀在G7间强相关，协调响应可能比孤立国家措施更有效，例如通过联合管理能源储备、考虑能源市场溢出的制裁设计以及不确定性指标的信息交换。第五，政策不确定性的弱作用凸显制度公信力的价值。可预测的财政规则与透明的贸易与监管政策有助于保持政策不确定性与通胀之间相对良性的联系。这些含义扩展至G7之外的其他能源进口经济体，那里更弱的缓冲与更不稳固的货币公信力可能使体制转变既更可能也成本更高。
本研究存在局限并开辟未来研究方向。通胀仅捕捉宏观经济稳定的一个维度，未来工作可在同一框架内考察产出波动、失业或综合稳定指数。样本虽在时间维度上较长，但仅包含七个国家，限制了均值组估计量的精度与基于横截面平均检验的效力。将分析扩展至更广的OECD或新兴经济体将允许检验此处识别的门槛是否特定于发达经济体。高不确定性体制集中于少数事件，主要是2022年能源危机，因此门槛估计是样本特定的并应随新事件积累而验证，且混合门槛模型施加共同体制系数，国别检验只能部分放松。门槛检验在排除2022年后也失去显著性，确认高EUI体制主要由该事件识别。新闻基指数也可能受媒体对通胀本身的注意力影响。滞后与GMM估计缓解这一担忧，但工具是内部的且可能仍与持续冲击相关，因此外部工具或叙事冲击将提供更清晰的识别。最后，将通胀分解为能源、食品与核心成分并允许门槛跨国变化，将更详细地描绘不确定性向价格的传导与国家能源结构的作用。
作者贡献：概念化，T.S.、S.K.、Z.M.与N.S.；方法，I.A.与N.S.；软件，Z.M.与N.S.；验证，S.K.与I.F.；形式分析，T.S.与N.S.；调查，T.S.、S.K.与N.R.；资源，I.F.与N.R.；数据管理，I.F.与N.R.；写作—初稿，T.S.与N.S.；写作—审阅与编辑，S.K.、Z.M.、I.A.与I.F.；可视化，I.A.与N.R.；监督，Z.M.与I.A.；项目管理，Z.M.；资金获取，T.S.、S.K.、Z.M.、I.A.、N.S.、I.F.与N.R.。所有作者已阅读并同意稿件的出版版本。
资金：本研究未获得外部资助。
数据可得性声明：本研究使用的数据公开可得。用于构建平衡面板的序列识别如下。地缘政治风险为Caldara与Iacoviello（2022）的月度国别近期GPR指数，文件data_gpr_export.xls中的序列GPRC_CAN、GPRC_FRA、GPRC_DEU、GPRC_ITA、GPRC_JPN、GPRC_GBR与GPRC_USA，网址https://www.matteoiacoviello.com/gpr.htm（2026年9月2日访问）。经济政策不确定性为Baker等（2016）的月度国家新闻基指数，文件Global_Policy_Uncertainty_Data.xlsx中加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国与美国列，网址https://www.policyuncertainty.com（2026年9月2日访问）。能源相关不确定性为Dang等（2023）的月度国家层面EUI，EUI数据集中同样七个国家的列，网址https://www.policyuncertainty.com/energy_uncertainty.html（2026年9月5日访问）。消费价格取自OECD Data Explorer数据流OECD.SDD.TPS DSD_PRICES@DF_PRICES_ALL（消费价格指数），使用所有项目国家CPI，指数2015 = 100，月度，序列键形式为REF_AREA.M.N.CPI.IX._T.N._Z，其中REF_AREA为CAN、FRA、DEU、ITA、JPN、GBR或USA，用于同比通胀的非季调序列，以及用于月环比通胀的相应季调键（调整代码Y）。贸易差额取自OECD Data Explorer数据流OECD.SDD.TPS DSD_IMTS@DF_IMTS（国际商品贸易统计），度量XTNTVA01（货物净贸易，出口减进口），月度，美元，季调，同样七个参考区域。所有序列在估计样本的每个国家与月份均可得，因此不需要插值或填补。工业生产可从同一来源获得，名义有效汇率来自国际清算银行https://data.bis.org（2026年9月16日访问），油价来自美国能源信息署https://www.eia.gov（2026年11月2日访问），天然气价格来自世界银行商品价格数据https://www.worldbank.org/en/research/commodity-markets（2026年9月9日访问），全球供应链压力指数来自纽约联邦储备银行https://www.newyorkfed.org/research/policy/gscpi（2026年9月12日访问），影子短期利率来自https://sites.google.com/view/jingcynthiawu/shadow-rates（2026年9月10日访问）。汇编数据集可应通讯作者合理要求提供。
利益冲突：作者声明无利益冲突。
缩写：本手稿使用以下缩写。AMG增广均值组；CADF横截面增广Dickey–Fuller；CCE共同相关效应；CCEMG共同相关效应均值组；CCEP共同相关效应混合；CD横截面依赖；CIPS横截面增广Im–Pesaran–Shin；CPI消费价格指数；CS-ARDL横截面增广自回归分布滞后；DH Dumitrescu–Hurlin；ECT误差校正项；EPU经济政策不确定性；EUI能源相关不确定性指数；GPR地缘政治风险；HPJ半面板刀切法；INF通胀；JKS Juodis–Karavias–Sarafidis；MMQR矩分位数回归；TB贸易差额；FD-GMM一阶差分广义矩方法；GSCPI全球供应链压力指数；IPG工业生产增长；NEER名义有效汇率；RATE政策或影子利率。
参考文献：（略）
图1. 连接地缘政治风险、经济政策不确定性与能源相关不确定性通过供给、预期与定价以及需求渠道影响通胀的概念框架，不确定性门槛之上存在体制依赖的传导。
图2. 动态CCE增广门槛模型中不确定性与通胀在低体制与高体制的长期效应。数值为通胀对体制依赖不确定性测度一单位增加的反应百分点，由表8计算。
图3. 地缘政治风险、经济政策不确定性（对数）与能源相关不确定性跨通胀分布分位数的MMQR系数。阴影区域为基于表9自举标准误的95%置信带。
表1. 变量定义、作用与来源。
表2. 描述性统计与相关矩阵。
表3. 横截面依赖检验。
表4. 斜率同质性检验。
表5. 第二代面板单位根检验（CIPS）。
表6. 线性基准估计。
表7. 门槛效应检验。
表8. 动态CCE增广面板门槛估计。
表9. MMQR分布估计。
表10. 面板Granger因果检验。
表11. 门槛推断与体制验证。
表12. 可比线性动态设定与CCE增广MMQR。
表13. 控制能源价格与供应链压力并排除2022年事件的估计（q = EUI）。
表14. 滞后不确定性与工具变量门槛估计。
表15. 含额外宏观经济决定因素的扩展设定。
表16. 国别估计与留一国家门槛估计。
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