基于31个省份事件史分析的河长制创新与扩散的影响因素

梅正午,刘文璋,孙玉栋

基于31个省份事件史分析的河长制创新与扩散的影响因素

梅正午,刘文璋,孙玉栋*

(中国人民大学公共管理学院,北京 100872)

利用事件史分析(EHA)模型对河长制政策2010～2016年在省级层面的扩散进行实证研究,结果表明:水污染越是严重的地区,越倾向于采纳河长制,平均而言,人均水污染排放量每增加一个单位,一个省份河长制政策得到采纳的优势会增加30.2%;财政自给率在水污染严重程度与河长制采纳之间具有负向调节效应,即面临严重的环境污染,财政自给率高的省份不太倾向于采纳河长制,而财政自给率低的省份则更加倾向于采纳河长制;河长制政策采纳具有明显的政治周期性,在党代会召开的当年,省政府更加倾向于采纳河长制;邻近省份的政策采纳并不会对河长制的横向扩散产生显著影响.

河长制；创新扩散；事件史分析

河长制是由各地的党政负责人作为其所在辖区河流湖泊的河长,分级分段承担对应的责任,设立专门的河长办公室,协同各个单位,统筹规划水资源保护、水环境治理的一项创新制度[1].河长制政策源于2007年江苏省太湖流域发生的蓝藻事件导致的饮用水危机,截止到2016年底,全国共有天津、江西、北京等8个省份(自治区、直辖市)先后采纳了河长制政策.2016年12月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于全面推行河长制的意见》[2],河长制变为全国性政策.但影响河长制在省级政府之间扩散的因素尚无系统研究.省级政府通常是政策扩散的主体,其在政策制定、资源调动、利益协调方面的自主权要大于市级政府和县级政府[3].而河长制政策涉及的河流治理,空间跨度大[4]、范围广,需要较高层次如省级政府的协调[5]和共同治理[6].因此,本文以省级层面河长制的创新与扩散过程作为研究对象,采用事件史分析(EHA)模型,分析河长制政策在省级层面扩散的影响因素.

政策创新是指地方政府对一项政策的首次采纳,而不论该政策的存在时间有多久,或者是否已经有其它政府采纳了该项政策[7],强调一项政策在某一地区的首次实际应用.本文则以河长制政策在一个省份的首次采纳作为该省的政策创新.政策创新在时间层面表现为S型曲线,在空间层面存在“邻近效应”[8],在区域层面则有“领导者-追随者”效应[9].常见的政策创新扩散主要包含学习、竞争、强制、模仿4种机制[10].

就河长制政策创新扩散的研究而言,主要集中在河长制扩散的进程和机制[11]、路径和内容等方面[12].而关于河长制扩散的影响因素研究相对较少.熊烨等认为,河长制扩散的主要影响因素包含资源禀赋、行政压力、政策需求、外部力量[13],但该文侧重于定性分析.金刚等[14]实证分析了官员年龄对河长制扩散的影响.但是针对的是市级层面而非省级层面.与此同时,上述研究并未涉及河长制横向扩散的影响因素.

本文采用事件史分析(EHA)模型定量分析了河长制政策在省际横向扩散的影响因素,丰富了关于环境政策扩散的研究.同时,通过引入政治周期因素和财政自给率因素,为政策创新和扩散中关于环境治理压力,地方自主性[15]、政治周期等理论提供了有益探索.

1 研究方法

1.1 研究假设

政策创新与问题的严重程度密不可分.朱多刚等指出,地方官员可能采纳某项新政策,是由于他们认识到了问题的严重性,急需采纳新的方案来应对面临的挑战[16].同理,环境污染越严重的地区,越可能采纳一项新的环境政策.一方面,随着居民环保意识的增强,环境污染会对当地居民的微观行为产生影响,进而通过某种途径增加地方政府环保作为的压力[17].另一方面,现有对环境污染的惩罚机制,如“十一五”规划明确指出,实行严格的环保绩效考核、环境执法责任和责任追究制,也决定了地方官员在面临严重的环境污染和约束性减排目标[18]时更容易采纳一项新的环境政策.由此,提出假设1:

H1:水污染的严重程度与河长制的采纳具有相关性.水污染越严重的地区,越倾向于采纳河长制.

政策的创新与实施需要大量的资源[19].财政自给率越高的地区,意味着该地区有充足的财力资源,这就为该地区进行政策创新与实施提供了前提条件.Walker的研究发现,经济发达的州更加容易进行政策创新[7].制定和实施一项新的环境政策需要大量的成本,包括信息成本、专家咨询及公众参与成本、政策文本制作费用、水质量自动检测站的安装运行费用等等[20],这些无疑需要大量的财力投入.因此,财政自给率可能会对水污染严重程度与河长制的采纳之间具有正向的调节作用,即面临严重的环境污染,财政自给率越高的地区,越有可能采纳河长制.由此,本文提出假设2:

H2:财政自给率对水污染严重程度与河长制采纳之间具有正向调节效应,水污染严重程度与河长制采纳之间的正向关系,会随着财政自给率的提高而增加.

河长制是“领导挂帅、高位协调”机制的制度创新[21],其政策的采纳与政治周期之间存在一定的相关性.余靖雯等指出,在选举当年,政治家会采取一些扩张性政策(如减少税收、增加转移支付等)以赢得选民的支持[22].环境治理既是官员考核体系的一部分,同时也有利于获得当地居民的支持,为地方政府官员积累良好的声誉.加之“晋升锦标赛”也鼓励地方政府进行政策创新[23].因此,在党代会召开的当年,地方政府更加倾向于采纳新的环境政策以提高当地的环境治理水平.由此提出假设3:

H3:河长制的采纳具有政治周期性,党代会召开当年,省政府更有可能采纳该政策.

政策扩散包含学习、竞争、强制、模仿4种机制.一方面,相邻的地方政府可能面临类似的问题,其往往会学习、模仿邻近地方政府的政策.另一方面,出于竞争的需要,当某一地方政府出台了一项政策并且取得了相应的绩效后,邻近的地方政府也会出台类似的政策,以避免落后.吴建南等分析了“效能建设”政策在省际之间的扩散,发现了邻近省份和各省效能建设的政策采纳之间呈正相关关系[24].本文提出假设4:

H4:假如邻近的省份采纳了河长制,则该省份会倾向于采纳河长制政策.

1.2 数据来源

本文仅考虑河长制在各省之间的自主扩散,故收集了2010～2016年河长制在31个省份之间的政策扩散数据.根据《中国统计年鉴》[25]整理了各省水污染严重程度数据,测算了各省财政自给率.根据各省政府官方网站,整理了各省召开党代会的时间.根据各省地理位置和相互关系,收集了相邻省份政策采纳情况数据.本文的因变量与王洛忠等[12]统计的2010～2016年河长制的政策采纳保持一致,主要依据某省是否出台了从省级层面实施河长制政策的文件,来衡量某一省份是否采纳河长制政策.以江苏省为例,江苏省2010年发布了《江苏省水利厅关于建立河长制的实施办法》[26],就意味着该省采纳了河长制政策.

1.3 变量测量

1.3.1 因变量 本文的因变量为省级政府在时间采纳河长制的概率,用于观测因变量河长制的政策采纳,反映了某一省级政府采纳河长制的时点.河长制采纳为虚拟变量,如果省级政府在第年采纳了该政策,则赋值为1.反之,赋值为0.省份在采纳河长制以后的年份被剔除.部分省份,地级市河长制的采纳要早于省级政府,这种情况依旧赋值为0.因为本文主要研究的是河长制在省级政府之间的扩散.

1.3.2 自变量 ①水污染的严重程度.河长制主要用于治理水污染,改善水环境.参考许静等[27]本文主要采用人均废水排放总量(废水排放总量/该省年末常住人口)来衡量水污染的严重程度.②财政自给率.财政自给率在一定程度上反映了省级政府的财政实力.本文采用省级一般公共预算收入/省级一般公共预算支出衡量省级政府的财政自给率.③政治周期.党代会每5a召开一次,具有一定的周期性.政治周期是指由于党代会召开的可预见性,党代会的召开作为一种外部激励,地方官员通常会采取有助于自身仕途发展的行为.本文设置党代会为虚拟变量,反映党代会对河长制采纳的影响.plp表示党代会,如果是党代会召开当年,则赋值为1.反之,赋值为0.④邻近省份政策采纳.邻近省份政策采纳体现了河长制的扩散,反映了该省份受到其它省份河长制政策采纳的影响.邻近省份,是指在地理位置上与该省份接壤的其他省份.以山东省为例,其邻近省份为与其接壤的河北、河南、安徽、江苏等4省.参考Berry等[28]研究,采用相邻省份中采纳河长制省份的数量/所有相邻省份的总数来衡量.

1.3.3 控制变量 人口规模采用省内的年末常住人口衡量[29],人均水资源量用省份的水资源总量/省内年末常住人口衡量.

影响河长制政策采纳的因素具有时滞性,按照分析影响因素的常用思路[30],本文自变量和控制变量均采用滞后一期纳入模型.

表1 变量的描述性统计

1.4 模型设定

采用事件史分析(EHA)模型对河长制2010～ 2016年在31个省份之间的政策扩散进行实证研究,由于一个省份在某年采纳河长制后,之后年份的样本会被剔除,故最终对201个样本进行了回归.EHA模型自从被用于研究政策创新扩散以来,已经得到大量应用.因变量河长制政策采纳是一个虚拟变量,故采用logit模型分析自变量对河长制扩散的影响.由于事件史分析(EHA)模型使用的数据结构为“生存数据”而非“面板数据”,故不需要考虑时间和城市固定效应.对于时间发生事件的预测需要基于第-1期的变量,这样可以较好的满足因果关系预测以及先后顺序,对于探究事件发生概率的影响因素具有很好的适用性.计量模型如下:

式中:p代表一个地区在第年决定采纳河长制的概率;p/(1- p)表示优势比;logit(p)为取对数后的优势,这一过程称之为“logit 转换”.公式的右边,0为常数项,其余的变量依次为水污染的严重程度、财政自给率、水污染的严重程度×财政自给率、政治周期、邻近省份政策采纳、人均水资源量、人口规模,为随机扰动项.

2 结果与讨论

2.1 回归分析结果

采用Stata15.1对数据进行分析.由表2可以看出,回归方程的似然函数值、伪2、卡方值,这些指标可以反应模型的拟合优度,模型在0.01的水平上显著,表明模型很好的拟合了数据,且可以较好地解释因变量.

表2 基于logit回归的事件史分析结果

注:*,**和***分别表示相关系数通过0.10,0.05和0.01水平的显著性检验.

由表2可知,第一,水污染严重程度(1=0.264,£0.1),这意味着水污染严重程度与河长制采纳之间呈正向相关关系,并且在0.1的水平上显著.表明水污染越是严重的地区,省政府越倾向于采纳河长制.进一步结合水污染严重程度的优势比变化,可以发现,人均水污染排放量每增加一个单位,一个省份河长制政策得到采纳的优势会增加30.2%.假设1得到支持.第二,财政自给率(2=30.12,£0.05),这意味着财政自给率与河长制采纳之间呈正向相关关系,并且在0.05的水平上显著,结合财政自给率的优势比变化,可以看出,财政自给率每提高一个百分点,一个省份采纳河长制政策的优势会增加(1.20e+15)%.第三,水污染严重程度和财政自给率的交互项(3=-0.431,£0.05),这意味着水污染严重程度和财政自给率的交互项对河长制采纳有负向影响,并且在0.05的水平上显著.即财政自给率在水污染严重程度和河长制采纳之间具有负向调节作用,面临严重的水污染,财政自给率高的省份不倾向于采纳河长制,而财政自给率低的省份倾向于采纳河长制,假设2未得到支持.第四,政治周期(4=1.638,£0.05),这意味着政治周期与河长制政策采纳之间具有显著的正相关关系,并且在0.05的水平上显著.这表明河长制的采纳具有政治周期性,在党代会召开的当年,省政府更有可能采纳河长制,进一步的结合政治周期的优势比变化,可以发现,在党代会召开当年,一个省份采纳河长制政策的优势会增加412.4%.假设3得到支持.第五,邻近省份政策采纳(5=3.438,>0.1),这意味着邻近省份政策采纳与河长制采纳之间呈正相关关系,但在0.1水平上未能通过显著性检验.这表明邻近省份对河长制的采纳并不会对该省份河长制的采纳产生显著影响,假设4未得到支持.最后,控制变量中,人均水资源量(6=0.006,>0.1)和人口规模(7=-0.02,>0.1),均未在0.1的水平上通过显著性检验.这表明人均水资源量和人口规模均未对河长制的采纳产生显著影响.

2.2 案例分析

选取河长制政策在广东省、福建省、海南省、云南省、贵州省的扩散进行分析.选择以上5省的主要原因:第一,广东省毗邻福建省和海南省,可以较好的验证邻近省份河长制政策采纳对另一省份政策采纳的影响.第二,5省在水污染程度方面的差异性较大,便于识别水污染严重程度对河长制政策采纳的影响.第三,广东省、福建省、海南省、云南省、贵州省在财政自给率方面存在一定的差异性,便于分析财政自给率对于水污染严重程度与河长制政策采纳之间的负向调节作用是否存在.

2.2.1 河长制政策在5省的创新与扩散 为了更加明晰各级部门在流域保护方面的责任,确保流域保护管理的进一步规范化,减少水污染,保障用水安全.2014年8月26日,福建省发布了《福建省河长制实施方案》[31],要求2014年底,在全省全面推行河长制,进而从省级层面明确了河长制政策的实施.2016年8月17日,海南省水务厅发布了《海南省城镇内河(湖)河长制实施办法》[32],从省级层面确定了在海南省实施河长制政策.截止2016年12月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于全面推行河长制的意见》[2]之前,广东省、云南省和贵州省尚未从省级层面明确在所在辖区实施河长制政策.

2.2.2 多要素作用下的河长制创新与扩散 河长制政策的创新与扩散是多要素共同作用的结果.第一,在水污染严重程度方面,由图1可以发现,福建省和海南省的水污染程度相对较高,结合两省均已出台在全省推行河长制的政策,可以证实,水污染越是严重的地区,越是倾向于采纳河长制政策,即河长制政策的采纳会受到当地水污染程度的影响.第二,在财政自给率方面,由图2可以看,福建省和海南省的财政自给率相对较高,由于两省均已出台在全省推行河长制的政策,可以证实,河长制政策的采纳在一定的程度上会受到地方财政实力的影响.第三,在水污染严重程度与财政自给率的交互项方面,结合图1和图2可以发现,总体而言,广东省的财政自给率和水污染严重程度都是最高的,然而广东省却未在省级层面出台河长制政策.由此可见,财政自给率对水污染严重程度与河长制政策采纳之间起到了负向的调节作用.即面临严重的环境污染,财政自给率高的地区反而不倾向于采纳河长制政策.第四,在邻近省份政策采纳方面,广东省毗邻海南省和福建省,在福建省和海南省均已出台河长制政策的情况下,广东省并未出台河长制政策.由此可以看出,邻近省份对河长制政策的采纳,并不会对该省份河长制政策的采纳产生显著影响.第五,在政治周期方面,海南省出台河长制政策的时间为2016年,而海南省第七次党代会的召开时间为2017年.考虑到河长制政策的实施需要提前准备,且其所产生的政策效应具有一定的滞后性,2016年出台的政策,其政策效应往往在2017年才能够显现出来,为了在党代会召开当年呈现良好的环境治理效果,地发官员往往会提前实施河长制政策.由此可见,河长制政策的采纳会受到政治周期的影响.

图1 广东、福建、海南、贵州和云南五省的水污染程度

图2 广东、福建、海南、贵州和云南五省的财政自给率

2.3 讨论

案例分析表明,①就水污染的严重程度而言,水污染越是严重的地区,越是倾向于采纳河长制;水污染较弱的地区,采纳河长制的概率则相对较小.这表明,问题的严重性是影响政策创新与扩散的重要因素之一.这与Berry等[28]关于财政危机严重程度, Mintrom[33]关于教育质量水平落后情况的研究具有内在逻辑的一致性.②面临严重的环境污染,财政自给率高的地区不倾向于采纳河长制.相反,财政自给率低的地区更加倾向于采纳河长制.这与李健等[34]对政府购买服务政策在全国31个省份扩散的研究具有一致性,即省份较贫穷时倾向于采纳政府购买服务政策.正如张平淡[35]指出,在财政分权背景下,地方政府会降低环境规制水平和环境标准,以牺牲环境为代价而吸引外资流入,从而形成“逐底竞争”的现象.③党代会召开的当年,省政府更倾向于采纳河长制.这与朱多刚等[16]对专利资助政策在中国省际之间扩散的研究不太一致,该研究发现专利资助在省际之间的扩散并不具有政治周期性.可能的原因是与政策本身的属性有一定的关系,马亮[36]指出,不同的公共政策或公共服务,其所面临的政治氛围和政策属性并不相同.相比较于专利资助政策,环境治理直接关乎官员的晋升[37],且在党代会召开当年采纳河长制可以为官员赢得良好的政治声誉,获得民众的支持.因而,在党代会召开当年,地方政府会更加倾向于采纳河长制.朱旭峰等[38]关于行政审批制度的研究也支持了这一点,其研究表明,现有干部人事管理制度政绩考核可以促使地方政府自主进行政策的创新.④邻近省份河长制采纳对地方政府河长制政策采纳并无显著影响.这与现有的研究并不太一致,张克[39]、李健等[34]的研究表明,邻近省份的政策采纳会显著影响本省的政策采纳.可能的原因是环境政策与其它政策不同,地方政府存在环境政策领域的竞争.相比较于环境政策比自己严格的省份,地方政府更加关注环境政策比自己宽松的省份.杨海生等[40]指出,为了防止资本向外扩散带给当地经济、就业的负面影响,防止外来人口涌入给当地居民福利带来损失,地方政府对待环境政策比自己宽松的省份重视程度远大于环境政策比自己严格的省份.环境政策是争夺资本和劳动力的一种工具,为此,地方政府会降低环境规制的水平,以求吸引更多的企业,即利用竞争到底的环境政策[41]实现本地区经济利益的最大化.财政自给率较高的地区,往往工业企业聚集的较多,采纳一项新的环境政策所带来的成本可能要比财政自给率低的地区大的多.环境规制水平的提高可能会导致污染企业的外移[42],进而会对当地的经济发展以及就业产生不利影响.张华[43]指出,现有的财政分权使得地方政府获得了一定的财政自主权,为了争夺流动性资源,地方政府可以选择实施符合自身利益的政策.

2.4 研究的不确定性分析

一是影响河长制省际扩散的因素较多,本文无法覆盖全部的变量.比如,政策企业家可能在河长制的扩散中也发挥了一定的作用,本文暂未考虑在内.二是本文仅仅分析了河长制的采纳与否,并未对政策采纳的程度和状况进行研究,未来可以围绕此方面开展相应的研究.三是本文分析的是河长制在各省之间的扩散,未来可以进一步分析地级市层面的政策创新与扩散,找出其它可能影响地级市政策创新与扩散的因素.

3 结论

3.1 水污染严重程度对河长制采纳具有显著的正向影响.水污染越是严重的地区,越是倾向于采纳河长制;水污染较弱的地区,采纳河长制的概率则相对较小.平均而言,控制其他变量的情况下,人均废水排放量每增加一单位,一个省份采纳河长制政策的优势会上升30.2%.

3.2 财政自给率在水污染严重程度与河长制采纳之间起到了负向的调节作用.即面临严重的环境污染,财政自给率低的地区更加倾向于采纳河长制,而财政自给率高的地区则不倾向于采纳河长制.

3.3 河长制的采纳具有政治周期,但不受邻近省份河长制采纳的影响.具体而言,政治周期对河长制具有显著的正向影响,即在党代会召开的当年,省政府更倾向于采纳河长制;邻近省份河长制采纳对地方政府河长制政策采纳并无显著影响.

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Influencing factors of policy diffusion of river chief system based on event history analysis of 31 provinces.

MEI Zheng-wu, LIU Wen-zhang, SUN Yu-dong*

(School of Public Administration and Policy, Renmin University of China, Beijing 100872, China)., 2021,41(6)：2956～2963

Using the event history analysis (EHA) model, we conducted an empirical study on the diffusion of river chief system (RCS) policy at the provincial level from 2010 to 2016. The RCS policy was more likely to be adopted by provinces with more serious water pollution. Specifically, on average, a one-unit increase in per capita water pollution emission increased the odds of RCS policy adoption by 30.2%; but the effect of water pollution on the adoption of RCS policy was negatively moderated by the fiscal self-financing rate. Under same water pollution level, provinces with low fiscal self-financing rate were more likely to adopt the RCS policy. Provincial governments were more likely to adopt the RCS policy in the years when the party congresses were held. The adoption of the RCS policy in a certain province did not have a significant impact on the horizontal policy diffusion across its neighboring provinces.

river chief system；policy diffusion；event history analysis

X321

A

1000-6923(2021)06-2956-08

2020-11-17

教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(17JZD014);北京市社会科学基金重大项目(18ZDA10);中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目(21XNH032);中央高校建设世界一流大学(学科)和特色发展引导专项资金

* 责任作者,教授,sunyudong@ruc.edu.cn

梅正午(1991-),男,河南禹州人,中国人民大学博士研究生,主要从事环境政策研究.发表论文10篇.