ZF如何确定政策重点？研究发展

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英文标题：
《How do governments determine policy priorities? Studying development
  strategies through spillover networks》
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作者：
Omar A. Guerrero, Gonzalo Casta\\~neda and Florian Ch\\\'avez-Ju\\\'arez
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  Determining policy priorities is a challenging task for any government because there may be, for example, a multiplicity of objectives to be simultaneously attained, a multidimensional policy space to be explored, inefficiencies in the implementation of public policies, interdependencies between policy issues, etc. Altogether, these factor s generate a complex landscape that governments need to navigate in order to reach their goals. To address this problem, we develop a framework to model the evolution of development indicators as a political economy game on a network. Our approach accounts for the --recently documented-- network of spillovers between policy issues, as well as the well-known political economy problem arising from budget assignment. This allows us to infer not only policy priorities, but also the effective use of resources in each policy issue. Using development indicators data from more than 100 countries over 11 years, we show that the country-specific context is a central determinant of the effectiveness of policy priorities. In addition, our model explains well-known aggregate facts about the relationship between corruption and development. Finally, this framework provides a new analytic tool to generate bespoke advice on development strategies.
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中文摘要：
对任何政府来说，确定政策优先次序都是一项具有挑战性的任务，因为可能需要同时实现多种目标，需要探索多层面的政策空间，公共政策执行效率低下，政策问题之间相互依存，等等，这些因素形成了一个复杂的局面，各国政府需要通过这些因素来实现其目标。为了解决这个问题，我们开发了一个框架，将发展指标的演变建模为网络上的政治经济博弈。我们的方法解释了——最近有文献记载的——政策问题之间的溢出网络，以及众所周知的预算分配引起的政治经济问题。这使我们不仅可以推断政策优先事项，而且可以推断每个政策问题中资源的有效利用情况。利用100多个国家11年来的发展指标数据，我们表明，具体国家的情况是决定政策优先事项有效性的核心因素。此外，我们的模型解释了有关腐败与发展之间关系的众所周知的综合事实。最后，该框架提供了一种新的分析工具，可以生成关于发展战略的定制建议。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
--> How_do_governments_determine_policy_priorities?_Studying_development_strategies_.pdf (1.75 MB)

2022-6-23 20:07:38 上传

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关键词：SIMULTANEOUS Contribution Quantitative relationship Development

政府如何确定政策重点？通过溢出网络研究发展战略。冈萨罗·卡斯塔·内达、弗洛里安·查韦斯·朱阿雷扎、奥马尔·A·格雷罗、c、，*伦敦大学学院艾伦图灵研究所经济系摘要确定政策优先次序对任何政府来说都是一项具有挑战性的任务，因为可能需要同时实现多个目标，需要探索多层面的政策空间，公共政策的执行效率、政策问题之间的相互依赖性等。总之，这些因素形成了一个复杂的局面，政府需要通过导航来实现其目标。为了解决这个问题，我们开发了一个框架，将发展指标的演变建模为网络上的政治经济博弈。我们的方法解释了最近记录的政策问题之间的溢出网络，以及众所周知的预算分配引起的政治经济问题。这使我们不仅可以推断政策重点，还可以推断每个政策问题中资源的有效使用。利用11年来100多个国家的发展指标数据，我们表明，国家特定环境是政策优先事项有效性的核心决定因素。此外，我们的模型解释了有关腐败与发展之间关系的众所周知的总体事实。最后，该框架提供了一种新的分析工具，用于生成定制的开发策略建议。关键词：公共政策、发展指标、行为博弈、网络、基于代理的建模、可持续发展目标*相应的authorEmail地址：gonzalo。castaneda@cide.edu（冈萨洛·卡斯塔·内达），弗洛里安。chavez@cide.edu（Florian Ch’avez Ju’arez），oguerrero@turing.ac.uk（奥马尔A。

格雷罗）预印本于20191年2月4日提交给爱思唯尔。引言在整个经济发展过程中，政府优先考虑公共政策，以实现特定目标。除其他原因外，这些目标的动机可能是内部政治协议、模仿成功国家或广泛的国际共识（最佳做法）。无论哪种情况，有效地确定政策优先级的任务一方面是由于实施过程中的不效率（如腐败），另一方面是因为处理大量的政策目标并非微不足道。例如，最近向可持续发展目标（SDG）的过渡意味着政府应增加其政策范围，以涵盖169个目标，而不是千年项目中的18个目标。此外，政府必须考虑232项有关相关政策问题的指标，而不是之前使用的48项指标【大会，2017年】。撇开众所周知的测量和数据生成问题不谈，实现发展目标的最大挑战之一是如何解释政策问题之间的相互依赖性【Nilsson等人，2016年】（调查见Pradhan等人【2017年】）。例如，学校教育很可能对劳动力市场产生积极影响，因此根据政府如何优先考虑和协调政策，分配的资源可能会变得互补或冗余。此外，政策问题关系结构可能因国家而异。例如，考虑到人力资本不是人口中的一般资产，卫生政策可以对海地这样一个贫穷国家的社会经济指标产生广泛影响。AsNilsson等人（2016年）指出：“SDG逻辑中隐含的是目标相互依赖，但没有人具体说明如何实现”。

一些人试图将可持续发展目标描述为成对关联的网络【勒布朗克，2015年】。然而，如何从相关性转变为因果关系并不明显。更重要的是，我们还不清楚如何在不遇到传统统计模型众所周知的局限性的情况下，将此类网络用于规定目的（见第2节）。我们建议从发展指标之间的积极溢出效应来考虑这种相互依赖性。在这个网络中，每个节点代表一个政策问题，而关于可持续发展目标之间成对相关性的文献【Nilsson等人，2016年，Pradhan等人，2017年】也认为从一个节点到另一个节点象征着从前者到后者的溢出。这种网络结构可能是特定经济体所特有的，导致资源的独特分配，而不是其他国家所面临的相同政策问题。因此，一套适用于一个国家的政策可能对另一个国家无效。此外，中央当局在向不同的政府机构分配资源时，需要考虑政治经济因素。例如，面对不完善的监管，积极的网络效应可以掩盖政府官员的无能。更令人担忧的是，这些情况可能会刺激人们将公共资金转用于私人收益。这些机制共同塑造了全世界观察到的发展战略；因此，构建一个理解它们的框架至关重要。

理想情况下，这种框架可以用来阐明国家将公共政策优先化的复杂过程，并为希望实现特定目标的ZF提供一些建议。在本文中，我们借助行为经济学和网络科学的思想和工具，以开发一种新的方法来解决制定政策优先事项的问题，并提供一种实用的指导工具。该方法建立在一个模型上，中央ZF向不同的官员分配资源，这些官员最终决定这些资源中有多少将实际用于其原始目的。这一模式有三个显著特点：1）政策问题之间的国家特定溢出网络（相互依赖）；2） 区别政策设计和实施的政治经济学考虑；3）一个通过行为博弈实现发展目标的中央权力机构，通过分配资源来实现发展目标，同时，其工作人员也了解腐败有多少可以不被发现。提出的模型允许根据观察到的指标推断政策优先级，并评估其是否适合实现特定目标。考虑到这一目标，我们认为，随着国家的发展，它们留下了反映在政策指标中的“发展足迹”。也就是说，发展中国家可以用发达国家实施消极关系的政策作为指导。在这里，我们关注积极因素，因为它们在公共政策和模拟发展指标增长方面具有自然的经济解释。未来的扩展可能也会考虑消极违规行为。一般来说，人们可以想到实施过程中的不足之处。

然而，在发展中国家，被理解为挪用公款的腐败概念非常突出。因此，在本文中，我们采用了这个概念。以实现其目前的发展阶段。事实上，在对发展中国家结构转型的研究中，观察到了一个循序渐进的发展过程，即各国遵循成功的案例【Akamatsu，1962年】。本文其余部分的结构如下。在第2节中，我们回顾了与所考虑问题相关的文献，并就替代方法的局限性发表了一些评论。第3节介绍了理论模型并进行了简要的计算分析。在第4节中，我们描述了数据、数据的归一化以及溢出网络的估计方法。第5节介绍了使用117个国家的信息对模型进行外部验证的不同测试。然后，在第6节中，我们执行内部验证测试，分析结果对模型组件（或社会机制）的敏感性。接下来，第7节将对样本中所包括的国家进行回顾性和前瞻性分析。前者允许我们推断出这些国家在过去十年中所采取的政策重点。后者允许确定在跟踪更发达国家的发展足迹时出现的政策优先事项。最后，我们在第8节总结了模型的实证结果，并对未来的扩展提出了建议。2、相关文献和替代方法研究一套政策如何影响一个地区（如国家、州或市）的经济发展的文献采用了不同的方法。

在这篇综述中，我们比较了三种经常被考虑的方法和一种更接近我们的方法：经济计量分析、基准研究、增长诊断和相互依赖网络。特别是，我们将重点讨论其主要局限性，以及我们的框架如何帮助克服这些局限性。2.1. 回归分析大多数基于计量经济学的研究集中于线性回归分析。考虑线性关系的直接含义是隐含的公共政策之间可替代性假设。这反过来又防止任何政策问题被视为对因变量（通常是GDP增长）的约束。因此，为了考虑参数异质性的统计和经济意义，基于回归的方法可能会采用更复杂的技术，例如在规定的规范中包括阈值【Minier，2007年】，分位数回归【Canarella和Polany‘自变量’调整了相关政策的使用。另一个问题来自于估计平均效应。例如，当咨询顾问将其政策建议建立在这些工具的基础上时，他们‘忘记’了因变量和自变量之间的关系对应于具有数据集平均特征的假设国家在手边。因此，不可能进行国别分析。此外，罗德里克的批评表明，政策不是随机变量，而是政府作出的有意识的战略决策；因此，跨国数据很难提供足够的变化来评估特定国家特定公共政策的相关性【Rodrik，2012年】。最后，政策目标往往来自国际共识。因此，短期跨国观察不太可能是独立的。2.2.

基准研究顾问和技术官僚倾向于通过基准比较，就社会经济发展相关问题（如竞争力、社会发展、增长、福利等）阐明他们的政策建议。为此，他们使用了大量指标来描述国家或国际层面的不同现实【Rondo Brovetto和Saliterr，2007年，Huggins，2010年】。通过单独分析这些指标，他们建立了落后地区应在选定政策子集中努力实现的最低标准。有很多原因导致这种常见做法通常会导致错误的推断和误导建议；这里我们提到一些。首先，缺乏理论支持无助于明确应如何制定政策重点。其次，在如何选择建议的政策方面，存在着高度的随意性。第三，这种过于简单的做法没有考虑到公共政策的非线性和相互依存性。第四，这种方法无法评估建议的公共政策的有效性。lard，2004年），通过广义加性混合模型估计非线性依赖性，GAMM【Wood，2006年】，或将国家纳入不同的群体，以限制公共政策之间的替代程度【Lee和Kim，2009年】。然而，这些实践在缩放变量数量方面存在问题，并为许多规范提供了位置。因此，模型选择成为一个需要额外方法的问题【Vuong，1989，Doornik和Hendry，2015】。在选择具有交互术语的模型时，也会出现类似的问题。2.3.

增长诊断增长诊断方法旨在确定在特定时期内能够刺激特定地区增长的关键政策干预措施【Hausmann等人，2005年，2008年，Rodrik，20092010】。它基于这样一种观点，即特定因素（如金融、教育、基础设施和治理机构）的价格和影子价格反映了资源的稀缺性。因此，它旨在发现所研究经济中的关键瓶颈。正如Aghion和Durlauf【2009年】以及Felipe和Usui【2008年】指出的那样，增长诊断的局限性之一在于难以确定全面的政策优先事项列表。一方面，每个政策问题对专家知识的要求使得可伸缩性不可侵犯（即，指标越多，执行分析的可能性就越小）。另一方面，如果扭曲的价格不允许识别约束条件，则必须评估非价格信号（例如非正式活动）。其他限制包括在选择政策问题时的任意性和只关注GDP增长的政策目标的一维视图【哈伯曼和帕德鲁特，2011年】。2.4. 相互依存网络有关相互依存网络的文献侧重于政策问题之间的相互作用。最流行的方法是使用贝叶斯网络推断特定社会经济指标的改善如何影响政策目标。这是通过估计目标和处理变量之间概率依赖关系的网络结构来实现的【Czy˙zewska和Mroczek，2014，Ceriani和Gigliarano，2016，Cinicioglu等人，2017】。

除了提供直观的网络可视化外，该方法还允许研究人员推断哪些政策对特定目标的影响最大（即诊断分析），并评估特定政策问题对任何指标的影响（即预测分析）。然而，上述贝叶斯方法有几个缺点。首先，需要类似的重复（即“相似”国家的汇总数据）才能使估算程序可行，因为可用的时间序列通常短于给定的国家。因此，在计算边际概率时，该框架仅适用于具有统计结构相似性的一组国家。因此，不可能（至少今天的可用数据集不可能）逐个分析国家。其次，这种方法并没有试图估计因果关系，所以，任何解释都必须仅用结构依赖性来表示。第三，数据分析没有经济理论的支持，这使得SIT成为一种预测方法，而不是一种政策/规定工具。Castaneda等人【2017年】提出了另一条研究路线，该路线基于构建一套相互依存的政策的想法，他们采用了机器学习方法。这里，“政策效应”被视为不同发展指标的外生成分。作者通过一种遗传算法来估计这些影响，该算法将先前特定的发展目标和模拟结果之间的距离最小化（反映在相关指标的水平上）。该网络通过允许政策效应之间的溢出效应而变得相关。然而，这种方法的数据分析缺乏理论基础，并受到缩放限制的影响。