金融大数据在宏观经济政策效果评估中的作用体现在以下几个方面：

1. **实时监测与预警**：
- 利用金融大数据，政府和研究机构能够实时跟踪金融市场、企业经营状况、消费者行为等各类经济指标的变化，对政策实施后的市场反应进行快速捕捉，提前发现可能的潜在风险和问题。

2. **精准分析与预测**：
- 通过深度挖掘和分析海量的金融数据，可以更准确地量化宏观经济政策对不同行业、地区乃至全球范围内的影响程度和传导机制，为政策制定者提供更加精确的决策依据。

3. **动态评估与反馈**：
- 在政策实施过程中，金融大数据能实时反映经济活动的动态变化，使政策制定者能够及时调整和完善政策设计，确保政策目标的有效实现，并形成从政策制定到执行再到评估的闭环反馈系统。

4. **因果关系推断**：
- 利用先进的统计模型和机器学习技术，可以从复杂的金融大数据中识别出政策变量与其他经济变量之间的因果联系，从而科学评价政策的实际效果和间接效应。

5. **微观基础与宏观视角结合**：
- 金融大数据不仅包含宏观层面的经济总量信息，也包括大量微观主体（如企业和个人）的行为数据。这使得政策效果评估能够既关注整体宏观经济走势，又兼顾微观市场主体的个体差异和市场结构特征。

6. **社会福利评估**：
- 通过对涉及居民消费、就业、收入分配等领域的大数据分析，可以更深入地了解政策对社会福利的影响，帮助政策制定者更好地权衡经济增长与社会公平之间的关系。

总之，金融大数据在宏观经济政策效果评估中扮演了重要角色，它极大地提高了政策评估的精度、效率和时效性，有助于政策制定者更加科学、精准地实施宏观经济管理，促进经济持续健康发展。