張婉婷，王 旭

（1.晉中學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理系，山西 晉中030600；2.吉林大學(xué) 管理學(xué)院，吉林 長春130022）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

21 世紀(jì)以來，世界經(jīng)濟(jì)形勢愈加復(fù)雜，經(jīng)濟(jì)不確定性顯著增強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展內(nèi)在矛盾逐步顯現(xiàn)，政策調(diào)控框架面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。世界經(jīng)濟(jì)危機(jī)的爆發(fā)與蔓延令各國貨幣當(dāng)局認(rèn)識(shí)到經(jīng)濟(jì)政策不單要關(guān)注通貨膨脹和經(jīng)濟(jì)增長，而且應(yīng)兼顧宏觀經(jīng)濟(jì)的其他階段性目標(biāo)。毫無疑問，金融穩(wěn)定對(duì)于預(yù)防金融風(fēng)險(xiǎn)及經(jīng)濟(jì)體系“灰犀?！币饬x重大，是經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定發(fā)展的有力保證，實(shí)時(shí)認(rèn)清和理解金融和經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢刻不容緩。在此背景下，構(gòu)建一個(gè)能實(shí)時(shí)反映金融狀況且信息含量豐富的綜合指標(biāo)顯得十分有必要（周德才等，2018）[1]。

隨著金融市場的逐步開放和發(fā)展，能夠刻畫金融市場趨勢性變動(dòng)和波動(dòng)轉(zhuǎn)折態(tài)勢的金融狀況指數(shù)在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的作用愈發(fā)凸顯，順理成章地成為理論界、學(xué)術(shù)界和決策層的關(guān)注重點(diǎn)。一些學(xué)者基于利率、匯率、股價(jià)、房價(jià)、證券指數(shù)等金融市場變量，嘗試運(yùn)用SVAR 模型、動(dòng)態(tài)因子模型、TVP-VAR 模型、狀態(tài)空間模型等時(shí)變方法定量測算反映中國金融市場運(yùn)行趨勢性和波動(dòng)特征的中國金融狀況指數(shù)，并進(jìn)一步對(duì)定量測算出的金融狀況指數(shù)能否作為一國宏觀經(jīng)濟(jì)先行指標(biāo)進(jìn)行必要的計(jì)量檢驗(yàn)，研究結(jié)果大多認(rèn)為定量測算的金融狀況指數(shù)能夠較好地匹配中國的金融市場運(yùn)行情況，且具有較為理想的指引功效。如徐國祥和鄭雯（2013）[2]、肖強(qiáng)和司穎華（2015）[3]、鄧創(chuàng)等（2016）[4]、金春雨和吳安兵（2017）[5]等的研究。

隨著動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法和混頻數(shù)據(jù)處理技術(shù)的逐步興起和應(yīng)用，一些學(xué)者開始嘗試基于BDFA-VAR 模型、MS-MF-VAR 模型、混頻動(dòng)態(tài)因子模型、TVPFAVAR 模型、MF-MS-DFM 模型、MI-TVP-SV-VAR模型等計(jì)量方法，測算中國的動(dòng)態(tài)時(shí)變金融狀況指數(shù)，并對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)變金融狀況指數(shù)的預(yù)測優(yōu)勢和宏觀經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)度進(jìn)行計(jì)量檢驗(yàn)。研究結(jié)論多證實(shí)：動(dòng)態(tài)時(shí)變金融狀況指數(shù)具有較好的金融市場解釋能力，且與經(jīng)濟(jì)增長和物價(jià)指數(shù)等宏觀經(jīng)濟(jì)變量關(guān)聯(lián)程度較大，呈現(xiàn)出一定的領(lǐng)先預(yù)測功效。如周德才等（2017）[6]、周 德才等（2018）[7]、尚玉皇和鄭挺國（2018）[8]、劉 金 全 和 張龍（2019）[9]、周德才等（2019）[10]、劉超等（2019）[11]的研究。

隨著理論界和學(xué)術(shù)界對(duì)金融市場狀況測算方法和衡量指標(biāo)等問題認(rèn)識(shí)的逐步增強(qiáng)，一些學(xué)者開始在宏觀經(jīng)濟(jì)先行檢驗(yàn)基礎(chǔ)上，對(duì)金融沖擊的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)①本文中“金融沖擊的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)”指“金融市場發(fā)展?fàn)顩r變動(dòng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的沖擊效應(yīng)”，后文不再解釋。（金融市場發(fā)展?fàn)顩r對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的沖擊效應(yīng)）進(jìn)行分析，主要觀測目標(biāo)為經(jīng)濟(jì)增長和通貨膨脹，研究結(jié)果多支持金融狀況具有宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，且良好的金融市場運(yùn)行狀況通常起到宏觀經(jīng)濟(jì)正向驅(qū)動(dòng)作用。如李正輝和鄭玉航（2015）[12]、肖強(qiáng)和白仲林（2015）[13]、鄧創(chuàng)等（2016）[4]、周德才等（2017）[6]、卞志村等（2019）[14]的研究。

梳理已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)：關(guān)于金融狀況指數(shù)的混頻測度、金融狀況指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)等問題的成果相對(duì)較多，雖有研究者定性分析了金融沖擊的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，但實(shí)證分析金融狀況消費(fèi)效應(yīng)的文獻(xiàn)仍然較少，更未嘗試進(jìn)行城鄉(xiāng)消費(fèi)異質(zhì)性檢驗(yàn)。為此，本文首先通過時(shí)變動(dòng)態(tài)模型測算中國金融狀況指數(shù)，并對(duì)其消費(fèi)效應(yīng)展開計(jì)量檢驗(yàn)。本文的主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在如下兩個(gè)方面：第一，本文基于大量金融市場變量，運(yùn)用混頻優(yōu)勢和動(dòng)態(tài)時(shí)變的混頻動(dòng)態(tài)因子模型測度中國金融狀況指數(shù)，克服了少量指標(biāo)和同頻方法衡量金融市場狀況可能帶來的滯后問題和信息遺漏；第二，本文基于具有時(shí)變動(dòng)態(tài)屬性的金融狀況指數(shù)描述中國金融沖擊的城鄉(xiāng)消費(fèi)效應(yīng)及城鄉(xiāng)消費(fèi)的異質(zhì)性響應(yīng)特征，這對(duì)理解和把握中國金融市場的動(dòng)態(tài)狀況具有重要指導(dǎo)意義。

本文的余下章節(jié)安排如下：第二部分為計(jì)量模型，介紹后文實(shí)證分析中應(yīng)用到的混頻動(dòng)態(tài)因子模型和SV-TVP-FAVAR模型；第三部分為中國金融狀況指數(shù)的混頻測度和收縮性分析，旨在通過混頻動(dòng)態(tài)因子模型測度中國金融狀況指數(shù)，并對(duì)金融狀況進(jìn)行收縮性描述；第四部分為金融沖擊下的城鄉(xiāng)消費(fèi)異質(zhì)性分析，旨在通過SV-TVP-FAVAR模型分析金融狀況對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)的沖擊情況；第五部分為結(jié)論與啟示，這部分主要是歸納前文實(shí)證部分的結(jié)論，并基于實(shí)證結(jié)論提出政策啟示。根據(jù)本文的研究思路和內(nèi)容分布，本文的研究重點(diǎn)為金融沖擊下的城鄉(xiāng)消費(fèi)異質(zhì)性分析，旨在檢驗(yàn)和對(duì)比金融狀況對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)的沖擊異質(zhì)性。

二、計(jì)量模型

金融狀況指數(shù)的正負(fù)反映一國的金融市場狀況，正值和負(fù)值表示金融市場狀況向好和趨差，科學(xué)測算金融狀況指數(shù)對(duì)穩(wěn)定金融市場意義重大。本文基于混頻動(dòng)態(tài)因子模型測算中國金融狀況指數(shù)，并運(yùn)用SV-TVP-FAVAR 模型檢驗(yàn)金融沖擊的消費(fèi)效應(yīng)及城鄉(xiāng)異質(zhì)性。

（一）混頻動(dòng)態(tài)因子模型

本文采用混頻動(dòng)態(tài)因子模型測算金融狀況指數(shù)。傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)因子模型表述如下：

毫無疑問，式（1）—（4）的金融狀況指數(shù)動(dòng)態(tài)因子模型要求變量數(shù)據(jù)同頻，如遇高低頻數(shù)據(jù)差異時(shí)，傳統(tǒng)文獻(xiàn)經(jīng)常采用按月累加的辦法進(jìn)行“月季”數(shù)據(jù)同頻轉(zhuǎn)換，從而實(shí)現(xiàn)同頻模型匹配及后續(xù)實(shí)證分析，這種辦法必將帶來一定的經(jīng)濟(jì)信息遺漏，喪失金融狀況指數(shù)理應(yīng)具備的動(dòng)態(tài)時(shí)變功效。鑒于此，本文擬運(yùn)用混頻動(dòng)態(tài)因子模型測算中國金融狀況指數(shù)，保留高頻數(shù)據(jù)的預(yù)測功效，假設(shè)低頻觀測數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)不可觀測的高頻指標(biāo)，如下式：

進(jìn)一步結(jié)合式（1）—式（5），可以得到如下方程：

根據(jù)式（6）—式（10），得到如下狀態(tài)空間方程：

至此，構(gòu)建了測算我國金融狀況指數(shù)的混頻動(dòng)態(tài)因子模型。

（二）SV-TVP-FAVAR模型

本文將在中國金融狀況指數(shù)測算的基礎(chǔ)上，運(yùn)用具有時(shí)變動(dòng)態(tài)處理能力的SV-TVP-FAVAR 模型分析中國金融市場沖擊的城鄉(xiāng)消費(fèi)效應(yīng)。SV-TVPFAVAR 模型的構(gòu)建過程和說明始于VAR 模型，VAR模型構(gòu)建過程如下：

此外，本文假定xit能夠經(jīng)由ft、zt和fcit進(jìn)行回歸分析獲得，xit和uit滿足如下條件：

式（18）中，F(xiàn)(L)=diag(c1(L),…,cn(L))，ξj=(In-F(L))，j=f,z,fci，Ht=diag(exp(h1t),…,exp(hnt))，t=1,2,…,T，hit=hit-1+ηht。此外，本文利用三角矩陣將因子誤差的協(xié)方差矩陣進(jìn)行分解處理：

式（19）中∑t=diag(σ1t,…,σk+1t)，Rt滿足下三角矩陣形式：

式（21）中，φ=D,r,logσ 為新息向量，Qφ為協(xié)方差矩陣，為0/1型隨機(jī)變量。接下來，本文通過滯后算子將TVP-FAVAR 模型延伸成SV-TVP-FAVAR方程：

至此，本文得到脈沖響應(yīng)分析的VEM方程：

需要說明的是，為了分析需要，本文參照Kim&Nelson（1999）[16]、Stock&Watson（1989）[17]的做法，將模型的參數(shù)先驗(yàn)分布設(shè)定為如下形式：

式（26）中，dim(D)=m×m×p，dim(r)=0.5m×(m-1)，dim(σ)=m，首期滯后系數(shù)?=0.9，其他滯后系數(shù)D?=0，變量系數(shù)

三、中國金融狀況指數(shù)的混頻測度和收縮性分析

（一）中國金融狀況指數(shù)的混頻測度

根據(jù)研究需要，本文的變量數(shù)據(jù)區(qū)間選為2003年1 月至2019 年9 月，模型具體測算過程中，本文將采用季度數(shù)據(jù)和月度數(shù)據(jù)的混合頻次取樣。進(jìn)一步地，為了測算具有動(dòng)態(tài)時(shí)變功效的中國金融狀況指數(shù)，本文參考Goodhart & Hofmann（2002）[18]，劉金全和張龍（2019）[9]以及卞志村等（2019）[14]的研究成果，基于利率層面、匯率層面和資產(chǎn)價(jià)格層面等構(gòu)建包含利率、匯率、股價(jià)、房價(jià)、貨幣供給、信貸等金融變量的模型測算中國金融狀況指數(shù)，并分別以7 天銀行間同業(yè)拆借利率、實(shí)際有效匯率、上證綜合指數(shù)與深圳成指、國房景氣指數(shù)、廣義貨幣供給量、金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款月末等數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)指標(biāo)的替代變量?；祛l動(dòng)態(tài)因子模型下的金融狀況指數(shù)測算所需基本指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫（http://db.cei.gov.cn/），2003年1季度至2019年3季度我國的金融狀況指數(shù)的趨勢性走勢和波動(dòng)情況如圖1所示。

由圖1可知，2003年以來，我國的金融狀況指數(shù)與經(jīng)濟(jì)基本面階段性走勢高度一致，但由于存在政策效果的領(lǐng)先效應(yīng)或滯后效應(yīng)，金融市場的收縮期或擴(kuò)張期轉(zhuǎn)折位置可能與現(xiàn)實(shí)政策頒布存在時(shí)間上的“毗鄰”錯(cuò)位，但這并不影響本文的后續(xù)分析和研究結(jié)論。舉例來說，從2003年1季度，金融狀況指數(shù)迅速攀升，由負(fù)到正的波動(dòng)走勢主要是受當(dāng)時(shí)人民幣升值的正向驅(qū)動(dòng)影響。再如，2016 年以來我國的金融市場運(yùn)行較為平穩(wěn)，金融市場雖然沒有呈現(xiàn)擴(kuò)張態(tài)勢，但整體運(yùn)行穩(wěn)定向好，體現(xiàn)出供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革及積極穩(wěn)健的財(cái)政貨幣政策調(diào)控效果?？傊祛l動(dòng)態(tài)因子模型測定的中國金融狀況指數(shù)波動(dòng)情況很好地契合了世界金融危機(jī)前后的金融市場走勢，對(duì)股市、房市、匯率市場具有較好的解釋能力。

圖1 2003—2019年中國金融狀況走勢圖

（二）中國金融市場收縮和擴(kuò)張情況描述

表1 2003—2019年我國金融市場收縮期和擴(kuò)張期的數(shù)值特征

為了進(jìn)一步分析我國金融市場發(fā)展的階段性特征和波動(dòng)轉(zhuǎn)折情況，本文參考張龍和劉金全（2019）[19]的研究，進(jìn)行金融狀況指數(shù)的經(jīng)濟(jì)收縮和擴(kuò)張期劃分，將中國金融狀況指數(shù)連續(xù)一年及以上的下降（上升）定義為金融市場收縮期（擴(kuò)張期），其他情況則定義為金融市場平穩(wěn)期。根據(jù)本文對(duì)金融市場收縮期、擴(kuò)張期和平穩(wěn)期的界定，在2003年1季度至2019年3季度研究區(qū)間內(nèi)，我國共出現(xiàn)2003Q1—2004Q2、2006Q4—2008Q1 和2015Q1—2017Q3 等三個(gè)錯(cuò)位金融市場擴(kuò)張期，2004Q3—2006Q3、2008Q2—2010Q3 和2012Q2—2013Q2 等三個(gè)錯(cuò)位金融市場收縮期，2010Q4—2012Q1、2013Q3—2014Q4和2017Q4—2019Q3 等三個(gè)錯(cuò)位金融市場平穩(wěn)期。結(jié)合經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階段性特征可知，本文關(guān)于金融市場發(fā)展的收縮期、擴(kuò)張期和平穩(wěn)期較為合理。根據(jù)上述關(guān)于我國金融市場發(fā)展的收縮期、擴(kuò)張期和平穩(wěn)期的劃分，本文對(duì)2003年1季度至2019年3季度我國金融狀況指數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述性分析，總結(jié)不同時(shí)期我國金融市場發(fā)展的差異化特征。2003—2019 年中國金融市場收縮情況如表1所示。

由表1可知，2003年以來，我國金融市場大致存在3 個(gè)收縮期、3 個(gè)擴(kuò)張期和3 個(gè)平穩(wěn)期，中國金融狀況收縮情況呈現(xiàn)出一定的異質(zhì)性特征，不同階段下的金融市場運(yùn)行態(tài)勢存在較大差異，既有“急增急降”的金融市場收縮或金融市場擴(kuò)張，也有“緩和變動(dòng)”的金融市場平穩(wěn)走勢。具體來說有以下幾方面。（1）從金融市場的收縮性和收縮強(qiáng)度看，不同時(shí)期下我國金融市場的持續(xù)期不同，金融市場長持續(xù)期的收縮(擴(kuò)張)強(qiáng)度通常較小，金融市場短持續(xù)期的收縮(擴(kuò)張)強(qiáng)度通常較大，金融市場呈現(xiàn)出一定的時(shí)間“熨平效應(yīng)”。（2）從金融市場的收縮均值和極值看，金融市場收縮期和金融市場擴(kuò)張期的均值變化較大，金融市場平穩(wěn)期的均值較為接近；金融市場收縮期和擴(kuò)張期的極值差較大，金融市場平穩(wěn)期的極值差較??；金融市場的收縮均值和極值數(shù)值特征符合中國金融市場擴(kuò)張收縮的基本屬性。（3）從金融市場的標(biāo)準(zhǔn)差看，金融市場收縮期和金融市場擴(kuò)張期的標(biāo)準(zhǔn)差較大，金融市場波動(dòng)較為明顯，而金融市場平穩(wěn)期的標(biāo)準(zhǔn)差較小，且較為接近，說明金融市場平穩(wěn)期下的金融市場運(yùn)行極為平穩(wěn)，波動(dòng)較小。

總結(jié)來看，中國金融狀況指數(shù)的收縮情況與我國金融市場發(fā)展的階段性和波動(dòng)情況極為吻合，也與當(dāng)期的中國宏觀經(jīng)濟(jì)基本面運(yùn)行態(tài)勢較為匹配。進(jìn)一步從均值、標(biāo)準(zhǔn)差、極值和收縮強(qiáng)度看，金融市場平穩(wěn)期均體現(xiàn)出更加平緩的穩(wěn)定性，波動(dòng)性較小，金融市場收縮和擴(kuò)張將帶來金融市場波動(dòng)。不同金融市場收縮階段，金融狀況對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的沖擊可能不同，政策制定部門理應(yīng)根據(jù)不同金融沖擊的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，有區(qū)分地采取相應(yīng)的政策措施。

四、金融沖擊下的城鄉(xiāng)消費(fèi)異質(zhì)性分析

在中國金融狀況指數(shù)和金融市場收縮性測度與描述的基礎(chǔ)上，本文將基于SV-TVP-FAVAR模型對(duì)金融沖擊的消費(fèi)效應(yīng)展開實(shí)證分析。實(shí)證分析前，本文基于GDP、CPI等66組經(jīng)濟(jì)變量提取共同因子，共同因子與經(jīng)濟(jì)基本面后驗(yàn)均值趨勢如圖2所示。

由圖2 可知，共同因子與經(jīng)濟(jì)基本面變量走勢和波動(dòng)較為吻合，由此證實(shí)本文運(yùn)用的計(jì)量模型結(jié)論可靠，說明本文的變量選取和模型應(yīng)用較為合理。此外，三維脈沖響應(yīng)圖（見圖3和圖4）不存在沖擊響應(yīng)異質(zhì)性和響應(yīng)錯(cuò)位分布，同樣可以在一定程度上證實(shí)本文選取的變量指標(biāo)較為合理，分析結(jié)果穩(wěn)健合理。

圖2 共同因子與經(jīng)濟(jì)基本面后驗(yàn)均值趨勢圖

（一）金融沖擊下居民消費(fèi)的三維脈沖響應(yīng)

在金融狀況指數(shù)測度基礎(chǔ)上，本文運(yùn)用具有時(shí)變動(dòng)態(tài)處理能力的SV-TVP-FAVAR 模型分析金融沖擊的消費(fèi)效應(yīng)。結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性，本文將樣本區(qū)間最終定為2003 年1 季度至2019 年3 季度，模型分析所用變量數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)。金融沖擊的城鄉(xiāng)消費(fèi)效應(yīng)如圖3、圖4所示。

圖3 金融沖擊下居民消費(fèi)的響應(yīng)特征

圖4 金融沖擊下城（左）鄉(xiāng)（右）消費(fèi)的響應(yīng)特征

由圖3 和圖4 可知，1 單位正向金融沖擊下城鄉(xiāng)消費(fèi)的響應(yīng)特征異質(zhì)性明顯，不同消費(fèi)的響應(yīng)極值和響應(yīng)周期存在較大差異，基本涵蓋極值大小和周期長短的各種組合情形。這一結(jié)論與鄢莉莉和王一鳴（2012）[20]的研究結(jié)論基本一致。分析其原因可能在于：金融沖擊發(fā)生后，不同消費(fèi)表現(xiàn)出來的響應(yīng)特征理論上應(yīng)為金融沖擊對(duì)消費(fèi)的直接沖擊效應(yīng)和間接沖擊效應(yīng)綜合加總，而金融沖擊的直接效應(yīng)和經(jīng)由產(chǎn)出傳遞的間接效應(yīng)之間可能存在階段性的正負(fù)偏差，不同階段和不同群體之間的差異可能加大這種正負(fù)偏差。

（二）金融沖擊下城鄉(xiāng)消費(fèi)的異質(zhì)性響應(yīng)

為了進(jìn)一步直觀對(duì)比不同時(shí)期金融沖擊對(duì)居民消費(fèi)、城鎮(zhèn)消費(fèi)和農(nóng)村消費(fèi)的沖擊效應(yīng)，本文基于多重指標(biāo)對(duì)不同消費(fèi)的動(dòng)態(tài)效應(yīng)進(jìn)行二維展示，尤其是對(duì)城鄉(xiāng)消費(fèi)下金融沖擊的動(dòng)態(tài)消費(fèi)效應(yīng)進(jìn)行了異質(zhì)性檢驗(yàn)，以期驗(yàn)證和拓展三維脈沖響應(yīng)分析的研究結(jié)論。不同階段金融沖擊下不同消費(fèi)的響應(yīng)特征如圖5和圖6所示。

圖5 不同階段下金融沖擊對(duì)居民消費(fèi)的沖擊特征

圖6 不同階段下金融沖擊的城鄉(xiāng)消費(fèi)異質(zhì)性響應(yīng)

（1）金融市場收縮期下不同消費(fèi)的響應(yīng)特征。金融沖擊發(fā)生后，居民消費(fèi)很快實(shí)現(xiàn)極大值，極大值達(dá)到0.132，14 個(gè)季度后基本降至穩(wěn)態(tài)水平；城鎮(zhèn)消費(fèi)迅速達(dá)到響應(yīng)極大值0.195，并于沖擊后第10 個(gè)季度衰減至穩(wěn)態(tài)；農(nóng)村消費(fèi)極大值為0.079，6個(gè)季度左右基本降至穩(wěn)態(tài)水平。（2）金融市場擴(kuò)張期下不同消費(fèi)的響應(yīng)特征。金融沖擊發(fā)生后，居民消費(fèi)很快實(shí)現(xiàn)極大值，極大值達(dá)到0.095，15 個(gè)季度后基本降至穩(wěn)態(tài)水平；城鎮(zhèn)消費(fèi)迅速達(dá)到響應(yīng)極大值0.056，并于沖擊后第8 個(gè)季度衰減至穩(wěn)態(tài)附近；農(nóng)村消費(fèi)很快實(shí)現(xiàn)極大值，極大值達(dá)到0.132，6 個(gè)季度后基本降至穩(wěn)態(tài)水平。（3）金融市場平穩(wěn)期下不同消費(fèi)的響應(yīng)特征。金融沖擊發(fā)生后，居民消費(fèi)迅速達(dá)到響應(yīng)極大值0.165，并于沖擊后第11 個(gè)季度衰減至穩(wěn)態(tài)；城鎮(zhèn)消費(fèi)迅速達(dá)到響應(yīng)極大值0.231，并于沖擊后第6 個(gè)季度衰減至穩(wěn)態(tài)附近；農(nóng)村消費(fèi)很快實(shí)現(xiàn)極大值，極大值達(dá)到0.173，6個(gè)季度后基本降至穩(wěn)態(tài)水平。

總結(jié)來看，金融沖擊對(duì)各類消費(fèi)均起到正向驅(qū)動(dòng)作用，體現(xiàn)出一定的沖擊共性，這與王升泉和陳浪南（2019）[21]的研究結(jié)論一致。與之不同的是，本文的研究還發(fā)現(xiàn)：金融沖擊發(fā)生后，不同時(shí)期不同消費(fèi)的響應(yīng)態(tài)勢存在一定異質(zhì)性。進(jìn)一步地，本文基于多重指標(biāo)對(duì)不同時(shí)期金融沖擊的消費(fèi)效應(yīng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。不同評(píng)價(jià)指標(biāo)不同時(shí)期金融沖擊下各類消費(fèi)的響應(yīng)特征如表2所示。

表2 不同階段不同消費(fèi)對(duì)金融沖擊的響應(yīng)特征

由表2 可知，不同時(shí)期下的金融沖擊動(dòng)態(tài)消費(fèi)效應(yīng)較為復(fù)雜。（1）居民消費(fèi)的響應(yīng)特征。從沖擊極值看，金融沖擊在平穩(wěn)期的作用效果相對(duì)顯著；從短、中、長期效應(yīng)看，金融沖擊的作用效果由強(qiáng)到弱依次為收縮期、平穩(wěn)期和擴(kuò)張期；從響應(yīng)周期看，金融沖擊在收縮期和擴(kuò)張期的作用效果優(yōu)于平穩(wěn)期。（2）城鎮(zhèn)消費(fèi)的響應(yīng)特征。從沖擊極值、短期效應(yīng)、中期效應(yīng)和長期效應(yīng)看，金融沖擊的作用效果由強(qiáng)到弱依次為平穩(wěn)期、收縮期和擴(kuò)張期；從響應(yīng)周期看，金融沖擊在收縮期和擴(kuò)張期的作用效果優(yōu)于平穩(wěn)期。（3）農(nóng)村消費(fèi)的響應(yīng)特征。從短期效應(yīng)、中期效應(yīng)和長期效應(yīng)看，金融沖擊的作用效果由強(qiáng)到弱依次為擴(kuò)張期、平穩(wěn)期和收縮期；從沖擊極值看，金融沖擊在平穩(wěn)期和擴(kuò)張期的作用效果優(yōu)于收縮期。

從多指標(biāo)的橫向?qū)Ρ瓤?，金融沖擊發(fā)生后，不同消費(fèi)的響應(yīng)特征存在差異。其中，居民消費(fèi)在收縮期的響應(yīng)顯著，城鎮(zhèn)消費(fèi)在平穩(wěn)期的響應(yīng)顯著，農(nóng)村消費(fèi)在擴(kuò)張期的響應(yīng)較為顯著，這一結(jié)論符合不同類型消費(fèi)群體的差異化觀念。主要原因在于：當(dāng)面對(duì)不同金融環(huán)境時(shí)，不同消費(fèi)群體對(duì)待金融沖擊的態(tài)度不同，城鎮(zhèn)居民認(rèn)為金融市場穩(wěn)定就可作為消費(fèi)決策的信號(hào)，而農(nóng)村消費(fèi)則需要更加良好的金融環(huán)境進(jìn)行催生。進(jìn)一步看，金融市場擴(kuò)張期下，金融沖擊對(duì)不同消費(fèi)的沖擊效果均有所弱化，分析其原因可能在于：當(dāng)金融市場處于擴(kuò)張期，金融市場的整體運(yùn)行態(tài)勢向好或趨向偏好，消費(fèi)者會(huì)將很大比例的收入投資于股票、房地產(chǎn)等生利資產(chǎn)，消費(fèi)支出可能有所減小，而金融沖擊下農(nóng)村居民消費(fèi)效應(yīng)弱化程度不夠明顯的現(xiàn)象完全符合當(dāng)下我國農(nóng)村居民的消費(fèi)支出結(jié)構(gòu)，農(nóng)村居民具有更加謹(jǐn)慎的投資動(dòng)機(jī)和理財(cái)觀念，收入并沒有從消費(fèi)向投資中過多轉(zhuǎn)移。這一結(jié)論拓展了張偉進(jìn)和方振瑞（2013）[22]、金春雨和吳安兵（2017）[5]的研究結(jié)論，體現(xiàn)出不同消費(fèi)群體對(duì)持有現(xiàn)金、未來收益及投資風(fēng)險(xiǎn)的差異化決策及其“收入效應(yīng)”和“財(cái)富效應(yīng)”的反復(fù)博弈過程。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采取不同時(shí)期選取典型階段的辦法對(duì)分析結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)下金融沖擊對(duì)不同消費(fèi)的沖擊特征如圖7和圖8所示。

圖7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)下金融沖擊對(duì)居民消費(fèi)的沖擊特征

圖8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)下金融沖擊的城鄉(xiāng)消費(fèi)異質(zhì)性響應(yīng)

由圖7 和圖8 可知，典型區(qū)間替換后，1 單位正向金融沖擊發(fā)生后，不同消費(fèi)的沖擊特征仍然呈現(xiàn)出一定的異質(zhì)性。具體來看，典型區(qū)間替換穩(wěn)健性檢驗(yàn)下，不同消費(fèi)的響應(yīng)極值和響應(yīng)周期與圖5 和圖6 中顯示的響應(yīng)極值和響應(yīng)周期雖然有所不同，但響應(yīng)極值和響應(yīng)周期的相對(duì)對(duì)比結(jié)果并未發(fā)生變動(dòng)。類似的，穩(wěn)健性檢驗(yàn)中依然引入短期效應(yīng)、中期效應(yīng)和長期效應(yīng)等評(píng)價(jià)指標(biāo)，不同時(shí)期金融沖擊下不同消費(fèi)的響應(yīng)特征如表3所示。

表3 不同階段金融沖擊下不同消費(fèi)的響應(yīng)特征

由表3 可知，不同評(píng)價(jià)指標(biāo)下，不同時(shí)期不同消費(fèi)下金融沖擊的消費(fèi)效應(yīng)存在差異，且變換樣本區(qū)間后，不同評(píng)價(jià)指標(biāo)下金融沖擊的消費(fèi)效應(yīng)絕對(duì)數(shù)值均發(fā)生了一些變動(dòng)，但橫、縱向?qū)Ρ群蟀l(fā)現(xiàn)：不同評(píng)價(jià)指標(biāo)下金融沖擊的消費(fèi)效應(yīng)絕對(duì)數(shù)值并未改變，由此說明本文的研究結(jié)論穩(wěn)健性較好。此外，樣本區(qū)間就近替換后，金融沖擊的農(nóng)村消費(fèi)效應(yīng)正在凸顯，體現(xiàn)出農(nóng)村消費(fèi)在宏觀經(jīng)濟(jì)中的重要地位，農(nóng)村消費(fèi)已經(jīng)由“生存型”消費(fèi)逐步轉(zhuǎn)型為“發(fā)展型”消費(fèi)。

五、結(jié)論與啟示

本文在中國金融狀況指數(shù)混頻測度基礎(chǔ)上，運(yùn)用SV-TVP-FAVAR 模型“量化”分析不同時(shí)期金融沖擊的動(dòng)態(tài)消費(fèi)效應(yīng)及城鄉(xiāng)消費(fèi)異質(zhì)性響應(yīng)特征，主要研究結(jié)論如下。（1）混頻測度的中國金融狀況指數(shù)很好地契合了同期中國金融市場的運(yùn)行態(tài)勢，具有良好的宏觀經(jīng)濟(jì)信號(hào)指引功效。（2）金融沖擊發(fā)生后，雖然存在個(gè)別時(shí)點(diǎn)的金融沖擊消費(fèi)負(fù)向溢出效應(yīng)，但總體上金融沖擊仍然起到較為明顯的正向消費(fèi)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。當(dāng)然，金融沖擊發(fā)生后，有的階段消費(fèi)的響應(yīng)極值較大，有的階段消費(fèi)的響應(yīng)極值較小，有的階段金融沖擊效應(yīng)衰減較快，有的階段金融沖擊效應(yīng)衰減較慢，不同消費(fèi)的金融沖擊效應(yīng)差異較大。（3）不同評(píng)價(jià)指標(biāo)下，各類消費(fèi)對(duì)金融沖擊的響應(yīng)特征不同，存在城鄉(xiāng)消費(fèi)響應(yīng)異質(zhì)性，不同時(shí)期“收入效應(yīng)”和“財(cái)富效應(yīng)”交互作用下的金融沖擊消費(fèi)效應(yīng)更顯復(fù)雜。從多指標(biāo)的對(duì)比看，金融沖擊發(fā)生后，居民消費(fèi)在收縮期的響應(yīng)較為顯著，城鎮(zhèn)消費(fèi)在平穩(wěn)期的響應(yīng)較為顯著，農(nóng)村消費(fèi)在擴(kuò)張期的響應(yīng)較為顯著。金融市場擴(kuò)張期下，金融沖擊對(duì)不同消費(fèi)的沖擊效果均有所弱化，體現(xiàn)出不同消費(fèi)群體的差異投資動(dòng)機(jī)，金融沖擊的農(nóng)村效應(yīng)正在凸顯。

本文基于混頻方法測算了動(dòng)態(tài)金融狀況指數(shù)并對(duì)金融沖擊的消費(fèi)效應(yīng)及異質(zhì)性進(jìn)行檢驗(yàn)，所得結(jié)論具有重要的政策啟示。（1）政策當(dāng)局應(yīng)充分利用混頻數(shù)據(jù)的測算優(yōu)勢，基于動(dòng)態(tài)金融狀況指數(shù)實(shí)時(shí)了解和掌握中國金融市場的趨勢性走勢和波動(dòng)態(tài)勢，加深對(duì)各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)政策的理解，在此基礎(chǔ)上優(yōu)化自身的行為決策。（2）金融沖擊多數(shù)情況下具有正向消費(fèi)效應(yīng)，政策當(dāng)局應(yīng)充分發(fā)揮金融沖擊的正向消費(fèi)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，發(fā)揮金融沖擊的宏觀經(jīng)濟(jì)動(dòng)力作用。（3）不同階段和評(píng)價(jià)指標(biāo)下，金融沖擊的消費(fèi)效應(yīng)不同，政策當(dāng)局應(yīng)在兼顧政府的階段性宏觀調(diào)控目標(biāo)，在充分考慮城鄉(xiāng)消費(fèi)主體的行為決策心理和投資動(dòng)機(jī)基礎(chǔ)上，合理發(fā)揮金融沖擊的驅(qū)動(dòng)力作用，有效兼顧我國的城鄉(xiāng)消費(fèi)二元結(jié)構(gòu)特征和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，最大化金融沖擊的消費(fèi)效應(yīng)，助推我國經(jīng)濟(jì)繼續(xù)邁向高質(zhì)量發(fā)展。