政策不稳定性与经济增长——来自中国地方官员变更的经验证据(4)

　　其次，由于投资是决定经济增长最重要的环节，地方官员的晋升竞争必然主要表现为投资竞争，而在中国当前的金融体系下，投资竞争的成败就在于金融资源(尤其是银行信贷资源)的支持(巴曙松等，2005)，因此，地方官员必然有着干预银行信贷的强烈动机。虽然随着国有银行的垂直化管理改革，地方政府已不再拥有国有银行地方分行的实际使用权，而其能够通过股权直接掌控的城商行在整个信贷体系中也仅占很小的一部分比例，从而基本失去了对信贷供给的控制力，然而，不断推进的分权制改革也赋予了地方政府许多隐性的信贷干预功能。利用行政审批、土地征用、贷款担保、信贷优惠等与企业投融资紧密相关的政策手段，地方政府能够通过对企业信贷需求的调控来实现其对银行信贷的实际干预，进而逐步推动了其财政功能从“行政化”向“金融化”的转变，而地方财权的加重更是进一步强化了地方政府运用这些信贷干预政策的能力及影响力(钱先航等，2011)。

　　根据以上论述，本文提出了如下假设。

　　(H2)官员变更引起的政策不稳定性会通过财政支出与银行信贷显著地影响经济增长；类似地，政策短视性效应与政策不确定性效应在上述两种政策传导渠道中都会有显著体现。

　　(三)政策不稳定性与经济增长之间的内生性

　　本文关注的第三个假设是官员变更引起的政策不稳定性与经济增长之间的内生性；也就是说，不仅官员变更会显著影响经济增长，经济增长对官员变更也有显著作用。一般说来，作为考量官员政绩的主要指标，高速的经济增长与适度的经济风险总是被视为在任官员拥有正确的决策思路和良好的执政能力的标志。由于大多数西方学者认为，为保持政策的稳定性，避免因政策不连贯而产生的对投资活动的不利影响，也为了最大效率地发挥官员已获得的信息和经验优势，取得良好政绩的官员应当留任，而只有政绩不佳的官员才会被替换。因此，经济增长速度越快，官员变更的可能性就越低；反之，经济风险越大，官员变更的可能性就越高，即官员变更与经济增长速度和经济风险之间分别有着负向和正向的相关关系。

　　然而，也许是受传统文化思想的影响，中国更多地是采用“奖勤”而非“罚懒”的机制。要想获得更多更好的晋升机会，地方官员必须努力做出比同僚们更突出的政绩，周黎安(2007)所描述的“晋升锦标赛”现象正是这一“奖勤”机制的直接表现。而与此形成鲜明对比的是，即便未能在任上取得政绩的突破，只要不犯大错误，多数官员大多能平稳地度过其任期，甚至获得连任，诸如“39岁现象”、“59岁现象”等都是对上述“非罚懒机制”的最佳诠释。王贤彬和徐现祥(2008)对地方官员来源、去向与经济增长的经验研究进一步证实了，1978~2005年，省级地方官员中至少有85%是来自直接或间接的晋升途径(其中，由本省和外省直接晋升而来的省长省委书记达71%)；而省级地方官员离任后，至少有33%的省长省委书记会调入中央，且随着官员的年轻化和学历化，上述比例还有着逐年上升的趋势。因此，与国外研究不同的是，我们认为，中国官员变更与经济增长速度之间存在着正相关关系，经济增长速度越快，官员获得晋升的机率越大，官员变更的比率也就越高。类似地，中国官员变更与经济风险之间则存在着负相关关系，即经济风险越大，官员获得晋升的机率越小，官员变更比率也越低。

　　总结如上观点，本文提出了第三个假设。

　　(H3)经济增长速度与官员变更比率正相关，而经济增长风险则与官员变更比率负相关。

　　四、实证设计

　　(一)样本选择与数据来源

　　本文以1999~2013年全国近400个地级市(4)为样本，通过中国经济网“地方党政领导人物库”、中国共产党新闻网“中国党政领导干部资料库”和人民网公布的干部资料等权威媒体资源，手动收集整理了这些地级市每个月份内发生职位变更的市长和/或市委书记的总人数，并以当月全国地级市市长和市委书记的职位总数为基数，计算得到了地方官员变更比率的月度数据。如图2所示，1999~2013年，地方官员变更的情形相当普遍，平均每年约有近三成的地级市出现了至少一位地区最高行政长官的职务变更，有近15%的地级市则面临着同时更换市长和市委书记的局面。此外，除个别年份外，市长和市委书记的变更频率几乎完全一致，这表明，至少在地级市的层面上，市长和市委书记在政府决策体系中有着近似等同的重要性，因此，本文通过加总二者的职位变更来整体上考察由地方官员变更引起的政策不稳定性是合适的。最后，我们还发现，地方官员变更比率存在着较大的年度差异，最高时可达到40%，而最低时只有12%，这一时序异质性无疑为本文将对波动率的考察作为分析重点引入实证模型的研究思路提供了实际数据支持。

　　除此之外，本文还从中经网获得了关于GDP(5)、财政支出和银行信贷的月度数据，并以2005年为不变价格将以上名义数据调整为实际数据。另考虑到宏观数据往往会受到季节变动的影响，我们进一步对这些实际数据进行了季节调整。最后，鉴于这些时序数据中存在的非平稳(non-stationary)问题(6)，我们最终依据单位根检验和平稳性检验的结果选取了这3个宏观变量的月度增长率作为本文的实证研究对象。

　　通过表1对月度官员变更率、GDP月度增长率、财政支出月度增长率以及银行信贷月度增长率的基本统计描述我们可以看到，在1999~2013年间，我国官员变更比率、GDP增长、财政支出增长以及银行信贷增长的波动都极不稳定；更准确地说，所有4个变量均呈现出了显著的非正态特征。因此，传统的OLS估计方法显然是不适用的，为了准确地反映这一时序异质性，我们有必要在实证模型中引入GARCH结构(7)。

　　(二)模型设计与变量说明

　　为了选择最合适的实证模型来检验前文提出的理论假设，本文在模型设计时着重考察了如下3个问题。第一，考虑到官员变更与经济增长之间存在的内生性，本文构建了包含官员变更和经济增长两个变量的VAR模型作为我们实证分析的基本框架。诚然，影响经济增长的因素很多，一个完整的VAR系统显然不仅限于两个变量。然而，正如Frankel和Romer(1999)在其关于贸易和收入的经典文献中所建议的，当我们关注的重点为两个变量的相关关系时，一个双变量的简约模型(reducedform)是最直观的一种稳定结构，更多变量的引入不仅无助于对结构稳定性的改进，反而可能因分化吸收原有变量的解释力而导致对这两个变量相关性的低估，从而违背了我们的研究初衷(8)。因此，为了更好地理解变量之间的相互依存关系，本文逐一选取了“官员变更——政策工具——经济增长”这一传导机制的每个环节上所涉及的一对变量来分别构建双元VAR的简约模型。

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