曹光宇,周黎安,翁翕

• 1:北京大学光华管理学院

摘要(Abstract)：

本文利用1995—2016年地级面板数据,分析官员更替对经济增长的影响。实证结果表明,地级行政区党委书记更替会导致GDP增长率下降0.4个百分点。进一步分析发现,发生于年初的官员更替对经济增长的负面影响较弱;离任官员获得晋升有助于降低此负面影响,落马则会放大此效应;若官员更替导致增长目标的提出者和执行者不同,会降低目标的完成度。此外,政府主官转任党委主官的惯例安排和县域行政区的相对独立性可以在一定程度上缓解该负面影响。

关键词(KeyWords)： 官员更替;经济增长;作用机制

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 曹光宇,周黎安,翁翕

DOI: 10.16513/j.cnki.cje.20191227.001

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• (1)经济学领域对此议题已有诸多研究,可参见Xu(2011)的综述性文章及周黎安(2017)的专著。
• (1)杨海生等(2014)也利用了具体到月度的官员更替信息,但其主要计量方法为Garch-in-Mean模型,样本颗粒度则为国家-月度层面的时间序列数据。月度官员更替信息在其研究中的作用主要是提升样本颗粒度和数据量,与本文的思路存在较大差异。
• (1)具体而言,我国地级行政区包括地级市、自治州、地区和盟四种类型,每种类型行政区的具体数量在不断变动之中。其党委主官依次称为市委书记、州委书记、地委书记和盟委书记,政府主官依次称为市长、州长、专员和盟长。除非另行说明,下文将以“市”统一指代地级行政区,“市委书记”统一指代四类党委主官,以“市长”统一指代四类政府主官。与之类似,下文也将以“省”统一指代省、自治区、直辖市和特别行政区等四类省级行政区,以“县”统一指代县、县级市、旗等县级行政区;其党政主官的称呼原则同此。
• (2)感谢不具名的受访人为我们补充提供了此方面的信息,从成本核算和技术可行性的角度为“对当地的经济统计以自然年为主要周期”提供依据。
• (1)例如,当官员在一年中离任月份较晚时,其离任信息的公开扩散或者离任官员自身得知信息的事件也可能越晚。如果官员在年底离任,可能在上半年并不知晓即将到来的工作调整,那么该地区及相应主体在上半年的行为和绩效就不受显著影响。如果我们假定人事信息的传播周期为半年,那么离任官员效应对应的函数就会呈现以6月为最低点的V型。此时总体效应函数与图2会有所差异,特别是最低点的位置会发生偏移,但并不会改变假设1的核心内容,即发生于年初的官员更替对经济增长影响较小。由于图2仅为示意图,受文章篇幅所限,此处未过多罗列。此外,由于此处假设离任官员效应和继任官员效应对经济增长的影响均为负面,故图2纵轴的上端点为0、整个绘图区域位于纵轴的负半轴,曲线位置越低表明负面影响越大。
• (1)在部分特殊情况下,也会有两会于前一年的年底或当年的下半年召开,原因包括但不限于以下几种:(1)由于“撤地设市”等涉及行政区划调整的重大事件;(2)需要选举或推荐出席全国或省级两会的人大代表或政协委员;(3)当地在本应召开两会的常规时间遭受严重自然灾害;(4)地方政府提出需要经人民代表大会表决通过的重大战略规划或纲领性文件。本文作者收集的两会时间数据当中,3.73%于前一年10—12月召开,95.58%于当年的1—6月召开,0.69%于当年的7—12月召开。
• (2)需要强调的是,无论情况1还是情况2,都是对发生官员更替当年的经济增长目标执行情况产生影响,而不会对前一年的经济增长目标完成度产生影响。因为当Y年发生官员更替时,(Y-1)年已经度过、其经济增长目标完成度也已成为既定事实。感谢匿名审稿人对此提出的建议。
• (1)需要额外说明的是,此处我们主要考察“市委书记是否由本市市长转任”,而非“市委书记由本地官员还是外地官员调任”。具体而言,后者包括前者,还包括若干种其他情况,比如本市专职副书记、本市市委常委、本市大型国企负责人调任市委书记。关于后者的研究,可参见戴亦一等(2014)、申宇等(2015)、Persson and Zhuravskaya(2016)、罗党论等(2016)、陈德球和陈运森(2018)。
• (2)如果在正式履职之前有代理阶段,则其到任时间自代理之时算起。
• (1)曾用名《中国县(市)社会经济统计年鉴》《中国县(市)社会经济统计概要》。
• (1)此系数的大小与王贤彬等(2009)基于省级官员更替所得的估计结果高度一致,也在一定程度上佐证了此实证结果的可靠性。
• (1)我们也尝试利用一阶滞后的省内其他地市官员更替次数(Turnover Ohert c,t-1)作为工具变量,实证结果依然保持稳健。此外,借鉴王贤彬等(2009)、Fang et al.(2018)的做法,我们还尝试(1)以c市t-1年在任市委书记任职时间的相关信息作为Turnoverct的工具变量,具体而言包括以下两个指标:其一是该官员截至t-1年为止在c市累计担任市委书记的时间(Tenc,t-1);其二我们基于样本计算出市委书记离任时任期的中位数为4年,并生成一个虚拟变量Abovec,t-1,当Tenc,t-1≥4时该变量取1,否则取0。
• (2)以官员年龄一阶滞后项(Agec,t-1)和表示官员年龄高于离任年龄中位数的虚拟变量(Above_Agec,t-1)作为工具变量。(3)以Tenc,t-1、Abovec,t-1、Agec,t-1、Above_Agec,t-1同时作为工具变量。所得β估计值均在1%的水平上显著,此处因篇幅所限未逐一汇报,备索。
• (2)我们还以Turnoverct的前置项或滞后项作为自变量进行了回归,以探究官员更替是否会带来预期效应(anticipation effects)或长期影响。实证结果与王贤彬等(2009)基于省级数据所得的结论一致,即官员更替对经济增长的负面影响主要集中于发生更替的当年。由于此结果是对既有研究结论在市级层面的复现,而本文希望重点讨论官员更替对经济增长产生影响的机制,故未在正文中进行汇报,备索。
• (1)此处我们采用相对严格的提拔定义,即官员不仅要实现行政级别的提升,其新任岗位还需要是一线领导岗位。例如,对非副省级城市、非省委常委兼任的正厅级市委书记来说,以下任职视为晋升:(1)省委副书记、省委常委;(2)副省长、省长助理;(3)副省级市的市委书记、市长;(4)正部级中央部委的副职或副部级中央部委的正职;(5)央企、部属高校、人民团体当中的实职副部级领导岗位;(6)省级高级人民法院院长或高级人民检察院检察长。特别需要强调的是,正厅级市委书记升任省人大常委会副主任或省政协副主席不算作提拔。对副省级城市或由省委常委兼任的副部级市委书记而言,其晋升的定义比正厅级市委书记晋升标准也相应高一级,因篇幅有限此处不再赘述。