中国进入“新常态”以来,宏观经济处于长期结构性调整过程中,具体表现为,GDP趋于平稳,周期性明显减弱,偏离其他经济周期类指标;通货膨胀总指标之间、总指标与子成分之间存在结构性分化。此类重要宏观经济指标的动态变化暗示着宏观经济正处于复杂的调整阶段。除此之外,全球爆发的“新冠疫情”亦对中国宏观经济造成重大冲击,宏观经济不确定性显著增强,加大了货币政策的实施难度。在此特殊时期,中国国债收益率曲线与宏观经济的相互影响机制显然受到宏观、金融多维信息冲击的共同影响。在此背景下,对如何精准测度国债收益率动态变化,以及如何更全面地刻画国债收益率与复杂宏观基本面的相互作用机制进行研究,将为货币政策提供有价值的参考,因此具有丰富的现实意义。本文重点关注两个方面,一是如何利用宏观信息更精准地测度国债收益率,二是如何测度国债收益率与宏观基本面的相互作用机制。考虑到混频多维宏观信息对国债收益率的影响,本文提出一种混频动态因子利率期限结构模型（DMF-NS）,该模型能同时识别潜在宏观因子和利率因子,结合混频多维宏观信息,提高对国债利率动态变化的测度能力。再次,本文将全样本分为“新常态”之前、“新常态”之后和新冠疫情期间三个子样本,并通过方差分解分析与脉冲响应分析,讨论在中国宏观经济结构转型时期和宏观经济不确定增强时期,中国国债收益率与宏观基本面的双向作用机制。结果发现:首先,与同频动态因子利率期限结构模型（DSF-NS）和传统混频利率期限结构模型（MF-NS）相比,混频动态因子利率期限结构模型改进对国债收益率曲线的拟合效果,同时在经济不确定性显著增强时期,混频动态因子期限结构模型对国债收益率的测度显著优于传统混频模型。其次,双向作用机制方面:对比“新常态”前后实证结果,我们发现“新常态”之后潜在宏观因子对利率因子变动解释程度显著增强,这说明新常态之后,经济调整使得宏观经济对利率期限结构影响加大。而利率因子对潜在宏观因子变动的解释程度有所下降,其中水平因子解释了较大部分潜在通货膨胀因子的变动,曲率因子与水平因子解释了较大部分潜在经济周期因子变动。在新常态特殊时期,潜在宏观因子对利率因子解释程度明显下降,而利率因子对潜在宏观因子解释程度增加,这说明新冠疫情期间中国人民银行实施的短期货币政策有效地影响了宏观经济。其中水平因子与斜率因子解释了较大程度潜在通货膨胀因子和潜在经济周期因子的变动。但利率因子对潜在宏观因子的影响较为短效,影响时间明显低于经济稳定时期。综合来看,本文的创新点主要有两个方面:首先,本文结合混频方法、动态因子模型和Nelson-Siegel利率期限结构模型,提出新的混频动态因子Nelson-Siegel模型,拓展了当前的利率期限结构模型研究。其次,基于混频动态因子Nelson-Siegel模型,本文测度了中国进入“新常态”前后,以及新冠疫情期间国债收益率与宏观基本面的相互作用机制,从一定程度上丰富了对货币政策传导机制的研究。最后,结合实证结果与现实情形,本文提出了两点政策建议:一是,完善市场基础设施建设与监管体系,推动国债一、二级市场发展,促进国债收益率成为金融市场中可靠的定价标准与稳定的流动性资产;二是,坚定地推动利率市场化,增强市场参与者对利率的自主权,完善货币传导机制,让国债成为更有效的宏观调控手段。