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使用同频数据分析财政支出政策效果，会因为使用了加总或差值方法处理数据破坏了数据结构，导致部分前瞻性信息丢失，从而扭曲了变量之间的关系，影响对政策效果的评估。为保持数据的初始性和完整性，构建混频数据模型能够更充分地发掘数据之间的内在联系，提高对财政支出政策分析的准确性。文章构建的混频向量自回归模型实证结果表明，相比于同频数据模型，前者能够更早地识别出财政支出政策发挥作用的时间，且对政策影响程度的判断也更为准确。因而，可使用更高频率指标“观测”财政支出政策发挥作用时点，并依据经济季度数据及时判断与调整财政支出