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(7)

　　(三)关于风险影响机制的讨论

　　除前文提出的三大假设外，估计结果还显示，官员变更引起的政策风险与经济增长风险之间也有着显著的内生影响，其中，政策风险对经济增长风险的影响要大于经济增长风险对政策风险的影响(b2py>b2yp，a2py>a2yp)。这一方面表明，政策不稳定性可能已成为目前影响中国经济增长(尤其是长期经济增长)最重要的宏观风险之一，另一方面也再次证实了，我国官员晋升体系中存在着重增长但轻风险的特征。

　　此外，进一步考察官员变更的波动、政策不确定性与经济增长风险之间的影响系数，我们还发现，尽管财政支出政策和银行信贷政策在其将政策风险向经济增长风险传导的过程中都具有逐步衰减的风险缓冲性质(a2ey<1，b2ey<1，a2pl<1，b2pl<1)，但却依然都存在着关键的风险节点。具体而言，财政支出政策的风险节点在于官员变更引起的政策风险对财政政策不确定性的催化作用(a2pe?1)，而银行信贷政策的风险节点则在于信贷政策不确定性在进入经济活动领域后的风险放大机制(a2ly>1，b2ly>1)。对此，我们的解释是，作为能较好实现政策意图但却缺乏经济调控弹性的直接干预型政策工具，财政政策不确定性更多地是产生自地方官员的执政阶段；与此相反，作为距政策制订端较远但却对经济活动有乘数效应的间接调控型政策工具，信贷政策不确定性却往往会随着经济活动的扩张而以倍增的速度膨胀。因此，从控制风险的角度来看，我们应通过控制地方政府的高风险政策行为来监控财政风险，而通过调节信贷资金在整体经济运行过程中的乘数效应来监控信贷风险。

　　六、进一步讨论

　　关于官员变更引起的政策不稳定性与经济增长之间的相互影响，一个有意义的问题是，这二者的相关性是否会随着时间而演变呢？下面，本文将以动态溢出效应和换届选举为例对这个问题展开进一步的讨论。

　　(一)动态溢出效应

　　之前的检验和估计结果均表明，官员变更引起的政策不稳定性和经济增长之间有着显著的相互影响。那么，二者之间的这种相互影响究竟有多大呢？特别地，我们还发现，官员变更是通过刺激财政政策和信贷政策的短视性扩张以及政策不确定性的提高来实现其对经济增长的抑制作用的。那么，财政政策和信贷政策在政策不稳定性对经济增长的影响机制中的相对作用孰大孰小呢？随着时间变化，上述的这些相互影响及相对作用又是否会保持稳定呢？我们认为，上述问题从新的角度更加审慎地考察了官员变更引起的政策不稳定性对经济增长的溢出效应，这不仅为我们的研究提供了稳健性检验支持，更是理解政策不稳定性与经济增长之间关系的重要参考依据。遗憾的是，GARCH-in-Mean模型本身并无法提供对这一溢出效应的直接衡量。有鉴于此，借用Diebold和Yilmaz(2009)的分析思路，我们通过分解被解释变量的预测误差中分别来自自身和其他变量的影响，进而测算出被解释变量之间的溢出指数(SpilloverIndex)(13)。

　　选用3个月(即1个季度)作为溢出效应的预测窗口，我们测算得到了官员变更比率与经济增长、官员变更比率与政策变动以及政策变动与经济增长之间的动态溢出路径。从图4中我们可以观察到如下几点。第一，除2007年底~2008年初因金融危机爆发而出现了一次突增外，官员变更与经济增长之间的相关性呈现整体下降趋势，这表明，我国经济增长中的政策因素以及官员晋升制度中的经济考核特征正在削弱。第二，官员变更与经济增长之间的财政支出政策传导渠道在早期(2006年前)表现得较为显著，但随着2007~2008年金融危机的爆发，地方官员的信贷调控倾向明显增强，虽然在危机后期(2010~2011年)，随着两个“4万亿”政策的推出，地方官员通过财政政策来调控经济增长的倾向有短暂回升，但从整体来看，财政政策的传导作用依然呈现出逐渐弱化的趋势，而信贷政策的传导作用则呈现出逐渐增强的趋势，到了近期(2012年后)，官员变更与经济增长之间的信贷联系纽带几乎已与其财政联系纽带同等重要了。第三，无论是财政政策还是信贷政策，官员变更与其政策工具之间的相关性几乎总是强于政策工具与经济增长之间的关系，这表明，从目前来看，中国的经济调控政策依然更多地是围绕着官员的执政意图而非最终的经济目标来制订实施的，但这种“以政治为指挥棒”的现象在2011年后有了明显的改善。最后，图4还显示，政策工具与经济增长之间的相关性远比官员变更与政策工具之间的相关性稳定得多，这表明，相对政策工具自身给经济增长带来的不确定影响而言，由官员变更引起的政策不稳定风险才是宏观经济增长更为重要的风险来源，因此，改善官员晋升体系以降低政策风险也许是我们化解与防范经济增长风险的一个有益思路。

　　(二)换届选举的影响

　　2002年11月，党的十六大选举出了以胡锦涛主席和温家宝总理为核心的新一届领导班子，而这次重要的政府换届选举恰好发生在我们的研究样本期间内。因此，为了更深入地考察官员变更引起的政策不稳定性与经济增长之间的关系，本文以选举换届后的2002年12月至2013年12月为新的样本区间，对上述的5个GARCH-in-Mean模型再次进行了估计，并将估计结果整理汇报于表4(14)。

　　我们发现，子样本的估计结果与全样本基本一致：(1)官员变更引起的政策不稳定性对经济增长有抑制作用，其中，政策不确定性效应要强于其政策短视性效应。(2)从总体来看，官员变更对经济增长的财政影响要强于其信贷影响，但相对来看，政策短视性效应在财政政策传导渠道中更为突出，而政策不确定性效应则在信贷政策传导渠道中表现得更为显著。(3)经济增长风险依然是官员晋升的负面考核指标，风险越高，职务变更的可能性越低。

　　与此同时，子样本也呈现出了一些与全样本相异的实证结果：(1)官员变更引起的政策不稳定性对经济增长的抑制作用减弱了，主要表现为由官员变更引发的政策不确定性预期对经济增长的负面效应减弱了；(2)经济增速对官员晋升的正向刺激作用变成了负向抑制作用，而经济风险对官员晋升的约束机制则变得更加强烈了；(3)财政政策工具的传导作用明显下降，而信贷政策工具的传导作用则有了显著提高。这些新发现表明，2002年底换届选举后，中国经济增长中的政策因素和政策风险都在逐步减弱，而官员变更制度中的经济考核指标也在逐步弱化；与此同时，地方政府的“计划性”职能特征也在逐步淡化，具有较强“市场性”特征的间接信贷调控职能的重要性正逐渐超越直接财政干预职能，对经济增长发挥着日益重要的影响力，这与前文的溢出效应动态演变路径的结论十分吻合。

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