中國金融狀況指數(shù)的混頻測度、收縮特征及城鄉(xiāng)消費異質(zhì)性研究

張婉婷，王 旭

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

一、引言與文獻綜述

21 世紀以來，世界經(jīng)濟形勢愈加復(fù)雜，經(jīng)濟不確定性顯著增強，經(jīng)濟發(fā)展內(nèi)在矛盾逐步顯現(xiàn)，政策調(diào)控框架面臨嚴峻挑戰(zhàn)。世界經(jīng)濟危機的爆發(fā)與蔓延令各國貨幣當(dāng)局認識到經(jīng)濟政策不單要關(guān)注通貨膨脹和經(jīng)濟增長，而且應(yīng)兼顧宏觀經(jīng)濟的其他階段性目標。毫無疑問，金融穩(wěn)定對于預(yù)防金融風(fēng)險及經(jīng)濟體系“灰犀?！币饬x重大，是經(jīng)濟健康穩(wěn)定發(fā)展的有力保證，實時認清和理解金融和經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢刻不容緩。在此背景下，構(gòu)建一個能實時反映金融狀況且信息含量豐富的綜合指標顯得十分有必要（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和波動轉(zhuǎn)折態(tài)勢的金融狀況指數(shù)在經(jīng)濟系統(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。一些學(xué)者基于利率、匯率、股價、房價、證券指數(shù)等金融市場變量，嘗試運用SVAR 模型、動態(tài)因子模型、TVP-VAR 模型、狀態(tài)空間模型等時變方法定量測算反映中國金融市場運行趨勢性和波動特征的中國金融狀況指數(shù)，并進一步對定量測算出的金融狀況指數(shù)能否作為一國宏觀經(jīng)濟先行指標進行必要的計量檢驗，研究結(jié)果大多認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、混頻動態(tài)因子模型、TVPFAVAR 模型、MF-MS-DFM 模型、MI-TVP-SV-VAR模型等計量方法，測算中國的動態(tài)時變金融狀況指數(shù)，并對動態(tài)時變金融狀況指數(shù)的預(yù)測優(yōu)勢和宏觀經(jīng)濟關(guān)聯(lián)度進行計量檢驗。研究結(jié)論多證實：動態(tài)時變金融狀況指數(shù)具有較好的金融市場解釋能力，且與經(jīng)濟增長和物價指數(shù)等宏觀經(jīng)濟變量關(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)界對金融市場狀況測算方法和衡量指標等問題認識的逐步增強，一些學(xué)者開始在宏觀經(jīng)濟先行檢驗基礎(chǔ)上，對金融沖擊的宏觀經(jīng)濟效應(yīng)①本文中“金融沖擊的宏觀經(jīng)濟效應(yīng)”指“金融市場發(fā)展?fàn)顩r變動對宏觀經(jīng)濟的沖擊效應(yīng)”，后文不再解釋。（金融市場發(fā)展?fàn)顩r對宏觀經(jīng)濟的沖擊效應(yīng)）進行分析，主要觀測目標為經(jīng)濟增長和通貨膨脹，研究結(jié)果多支持金融狀況具有宏觀經(jīng)濟效應(yīng)，且良好的金融市場運行狀況通常起到宏觀經(jīng)濟正向驅(qū)動作用。如李正輝和鄭玉航（2015）[12]、肖強和白仲林（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)濟的關(guān)聯(lián)檢驗等問題的成果相對較多，雖有研究者定性分析了金融沖擊的宏觀經(jīng)濟效應(yīng)，但實證分析金融狀況消費效應(yīng)的文獻仍然較少，更未嘗試進行城鄉(xiāng)消費異質(zhì)性檢驗。為此，本文首先通過時變動態(tài)模型測算中國金融狀況指數(shù)，并對其消費效應(yīng)展開計量檢驗。本文的主要貢獻體現(xiàn)在如下兩個方面：第一，本文基于大量金融市場變量，運用混頻優(yōu)勢和動態(tài)時變的混頻動態(tài)因子模型測度中國金融狀況指數(shù)，克服了少量指標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，本文基于具有時變動態(tài)屬性的金融狀況指數(shù)描述中國金融沖擊的城鄉(xiāng)消費效應(yīng)及城鄉(xiāng)消費的異質(zhì)性響應(yīng)特征，這對理解和把握中國金融市場的動態(tài)狀況具有重要指導(dǎo)意義。

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

二、計量模型

金融狀況指數(shù)的正負反映一國的金融市場狀況，正值和負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)對穩(wěn)定金融市場意義重大。本文基于混頻動態(tài)因子模型測算中國金融狀況指數(shù)，并運用SV-TVP-FAVAR 模型檢驗金融沖擊的消費效應(yīng)及城鄉(xiāng)異質(zhì)性。

（一）混頻動態(tài)因子模型

本文采用混頻動態(tài)因子模型測算金融狀況指數(shù)。傳統(tǒng)動態(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，傳統(tǒng)文獻經(jīng)常采用按月累加的辦法進行“月季”數(shù)據(jù)同頻轉(zhuǎn)換，從而實現(xiàn)同頻模型匹配及后續(xù)實證分析，這種辦法必將帶來一定的經(jīng)濟信息遺漏，喪失金融狀況指數(shù)理應(yīng)具備的動態(tài)時變功效。鑒于此，本文擬運用混頻動態(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)對應(yīng)不可觀測的高頻指標，如下式：

進一步結(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，運用具有時變動態(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。進一步地，為了測算具有動態(tài)時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)價格層面等構(gòu)建包含利率、匯率、股價、房價、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、金融機構(gòu)各項貸款月末等數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)指標的替代變量?；祛l動態(tài)因子模型下的金融狀況指數(shù)測算所需基本指標數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(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張期轉(zhuǎn)折位置可能與現(xiàn)實政策頒布存在時間上的“毗鄰”錯位，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，由負到正的波動走勢主要是受當(dāng)時人民幣升值的正向驅(qū)動影響。再如，2016 年以來我國的金融市場運行較為平穩(wěn)，金融市場雖然沒有呈現(xiàn)擴張態(tài)勢，但整體運行穩(wěn)定向好，體現(xiàn)出供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革及積極穩(wěn)健的財政貨幣政策調(diào)控效果?？傊祛l動態(tài)因子模型測定的中國金融狀況指數(shù)波動情況很好地契合了世界金融危機前后的金融市場走勢，對股市、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張情況描述

表1 2003—2019年我國金融市場收縮期和擴張期的數(shù)值特征

為了進一步分析我國金融市場發(fā)展的階段性特征和波動轉(zhuǎn)折情況，本文參考張龍和劉金全（2019）[19]的研究，進行金融狀況指數(shù)的經(jīng)濟收縮和擴張期劃分，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（擴張期），其他情況則定義為金融市場平穩(wěn)期。根據(jù)本文對金融市場收縮期、擴張期和平穩(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 等三個錯位金融市場擴張期，2004Q3—2006Q3、2008Q2—2010Q3 和2012Q2—2013Q2 等三個錯位金融市場收縮期，2010Q4—2012Q1、2013Q3—2014Q4和2017Q4—2019Q3 等三個錯位金融市場平穩(wěn)期。結(jié)合經(jīng)濟發(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、擴張期和平穩(wěn)期的劃分，本文對2003年1季度至2019年3季度我國金融狀況指數(shù)進行統(tǒng)計描述性分析，總結(jié)不同時期我國金融市場發(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 個收縮期、3 個擴張期和3 個平穩(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張，也有“緩和變動”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度看，不同時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(擴張)強度通常較小，金融市場短持續(xù)期的收縮(擴張)強度通常較大，金融市場呈現(xiàn)出一定的時間“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張期的極值差較大，金融市場平穩(wěn)期的極值差較小；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張收縮的基本屬性。（3）從金融市場的標準差看，金融市場收縮期和金融市場擴張期的標準差較大，金融市場波動較為明顯，而金融市場平穩(wěn)期的標準差較小，且較為接近，說明金融市場平穩(wěn)期下的金融市場運行極為平穩(wěn)，波動較小。

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)展的階段性和波動情況極為吻合，也與當(dāng)期的中國宏觀經(jīng)濟基本面運行態(tài)勢較為匹配。進一步從均值、標準差、極值和收縮強度看，金融市場平穩(wěn)期均體現(xiàn)出更加平緩的穩(wěn)定性，波動性較小，金融市場收縮和擴張將帶來金融市場波動。不同金融市場收縮階段，金融狀況對宏觀經(jīng)濟的沖擊可能不同，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模型對金融沖擊的消費效應(yīng)展開實證分析。實證分析前，本文基于GDP、CPI等66組經(jīng)濟變量提取共同因子，共同因子與經(jīng)濟基本面后驗均值趨勢如圖2所示。

由圖2 可知，共同因子與經(jīng)濟基本面變量走勢和波動較為吻合，由此證實本文運用的計量模型結(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)錯位分布，同樣可以在一定程度上證實本文選取的變量指標較為合理，分析結(jié)果穩(wěn)健合理。

圖2 共同因子與經(jīng)濟基本面后驗均值趨勢圖

（一）金融沖擊下居民消費的三維脈沖響應(yīng)

在金融狀況指數(shù)測度基礎(chǔ)上，本文運用具有時變動態(tài)處理能力的SV-TVP-FAVAR 模型分析金融沖擊的消費效應(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)消費效應(yīng)如圖3、圖4所示。

圖3 金融沖擊下居民消費的響應(yīng)特征

圖4 金融沖擊下城（左）鄉(xiāng)（右）消費的響應(yīng)特征

由圖3 和圖4 可知，1 單位正向金融沖擊下城鄉(xiāng)消費的響應(yīng)特征異質(zhì)性明顯，不同消費的響應(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，不同消費表現(xiàn)出來的響應(yīng)特征理論上應(yīng)為金融沖擊對消費的直接沖擊效應(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偏差，不同階段和不同群體之間的差異可能加大這種正負偏差。

（二）金融沖擊下城鄉(xiāng)消費的異質(zhì)性響應(yīng)

為了進一步直觀對比不同時期金融沖擊對居民消費、城鎮(zhèn)消費和農(nóng)村消費的沖擊效應(yīng)，本文基于多重指標對不同消費的動態(tài)效應(yīng)進行二維展示，尤其是對城鄉(xiāng)消費下金融沖擊的動態(tài)消費效應(yīng)進行了異質(zhì)性檢驗，以期驗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居民消費的沖擊特征

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

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

總結(jié)來看，金融沖擊對各類消費均起到正向驅(qū)動作用，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，不同時期不同消費的響應(yīng)態(tài)勢存在一定異質(zhì)性。進一步地，本文基于多重指標對不同時期金融沖擊的消費效應(yīng)進行統(tǒng)計學(xué)分析。不同評價指標不同時期金融沖擊下各類消費的響應(yīng)特征如表2所示。

表2 不同階段不同消費對金融沖擊的響應(yīng)特征

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

從多指標的橫向?qū)Ρ瓤?，金融沖擊發(fā)生后，不同消費的響應(yīng)特征存在差異。其中，居民消費在收縮期的響應(yīng)顯著，城鎮(zhèn)消費在平穩(wěn)期的響應(yīng)顯著，農(nóng)村消費在擴張期的響應(yīng)較為顯著，這一結(jié)論符合不同類型消費群體的差異化觀念。主要原因在于：當(dāng)面對不同金融環(huán)境時，不同消費群體對待金融沖擊的態(tài)度不同，城鎮(zhèn)居民認為金融市場穩(wěn)定就可作為消費決策的信號，而農(nóng)村消費則需要更加良好的金融環(huán)境進行催生。進一步看，金融市場擴張期下，金融沖擊對不同消費的沖擊效果均有所弱化，分析其原因可能在于：當(dāng)金融市場處于擴張期，金融市場的整體運行態(tài)勢向好或趨向偏好，消費者會將很大比例的收入投資于股票、房地產(chǎn)等生利資產(chǎn)，消費支出可能有所減小，而金融沖擊下農(nóng)村居民消費效應(yīng)弱化程度不夠明顯的現(xiàn)象完全符合當(dāng)下我國農(nóng)村居民的消費支出結(jié)構(gòu)，農(nóng)村居民具有更加謹慎的投資動機和理財觀念，收入并沒有從消費向投資中過多轉(zhuǎn)移。這一結(jié)論拓展了張偉進和方振瑞（2013）[22]、金春雨和吳安兵（2017）[5]的研究結(jié)論，體現(xiàn)出不同消費群體對持有現(xiàn)金、未來收益及投資風(fēng)險的差異化決策及其“收入效應(yīng)”和“財富效應(yīng)”的反復(fù)博弈過程。

（三）穩(wěn)健性檢驗

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

圖7 穩(wěn)健性檢驗下金融沖擊對居民消費的沖擊特征

圖8 穩(wěn)健性檢驗下金融沖擊的城鄉(xiāng)消費異質(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)健性檢驗下，不同消費的響應(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)周期的相對對比結(jié)果并未發(fā)生變動。類似的，穩(wěn)健性檢驗中依然引入短期效應(yīng)、中期效應(yīng)和長期效應(yīng)等評價指標，不同時期金融沖擊下不同消費的響應(yīng)特征如表3所示。

表3 不同階段金融沖擊下不同消費的響應(yīng)特征

由表3 可知，不同評價指標下，不同時期不同消費下金融沖擊的消費效應(yīng)存在差異，且變換樣本區(qū)間后，不同評價指標下金融沖擊的消費效應(yīng)絕對數(shù)值均發(fā)生了一些變動，但橫、縱向?qū)Ρ群蟀l(fā)現(xiàn)：不同評價指標下金融沖擊的消費效應(yīng)絕對數(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)村消費效應(yīng)正在凸顯，體現(xiàn)出農(nóng)村消費在宏觀經(jīng)濟中的重要地位，農(nóng)村消費已經(jīng)由“生存型”消費逐步轉(zhuǎn)型為“發(fā)展型”消費。

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，運用SV-TVP-FAVAR 模型“量化”分析不同時期金融沖擊的動態(tài)消費效應(yīng)及城鄉(xiāng)消費異質(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行態(tài)勢，具有良好的宏觀經(jīng)濟信號指引功效。（2）金融沖擊發(fā)生后，雖然存在個別時點的金融沖擊消費負向溢出效應(yīng)，但總體上金融沖擊仍然起到較為明顯的正向消費驅(qū)動效應(yīng)。當(dāng)然，金融沖擊發(fā)生后，有的階段消費的響應(yīng)極值較大，有的階段消費的響應(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，不同消費的金融沖擊效應(yīng)差異較大。（3）不同評價指標下，各類消費對金融沖擊的響應(yīng)特征不同，存在城鄉(xiāng)消費響應(yīng)異質(zhì)性，不同時期“收入效應(yīng)”和“財富效應(yīng)”交互作用下的金融沖擊消費效應(yīng)更顯復(fù)雜。從多指標的對比看，金融沖擊發(fā)生后，居民消費在收縮期的響應(yīng)較為顯著，城鎮(zhèn)消費在平穩(wěn)期的響應(yīng)較為顯著，農(nóng)村消費在擴張期的響應(yīng)較為顯著。金融市場擴張期下，金融沖擊對不同消費的沖擊效果均有所弱化，體現(xiàn)出不同消費群體的差異投資動機，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態(tài)金融狀況指數(shù)并對金融沖擊的消費效應(yīng)及異質(zhì)性進行檢驗，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，基于動態(tài)金融狀況指數(shù)實時了解和掌握中國金融市場的趨勢性走勢和波動態(tài)勢，加深對各項經(jīng)濟政策的理解，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效應(yīng)，政策當(dāng)局應(yīng)充分發(fā)揮金融沖擊的正向消費驅(qū)動效應(yīng)，發(fā)揮金融沖擊的宏觀經(jīng)濟動力作用。（3）不同階段和評價指標下，金融沖擊的消費效應(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，在充分考慮城鄉(xiāng)消費主體的行為決策心理和投資動機基礎(chǔ)上，合理發(fā)揮金融沖擊的驅(qū)動力作用，有效兼顧我國的城鄉(xiāng)消費二元結(jié)構(gòu)特征和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，最大化金融沖擊的消費效應(yīng)，助推我國經(jīng)濟繼續(xù)邁向高質(zhì)量發(fā)展。