中国地方政府创新扩散的政治逻辑——评《创新与扩散：新型行政审批制度在中国城市的兴起》
唐朗诗[1]
自从Walker（1969）的开创性研究以来，[2]关于政府政策创新与扩散的研究不断丰富发展，涉及政治学、经济学、社会学等众多学科。在政治学科领域，早期的政府创新扩散研究主要集中在美国政治研究分支。但到20世纪90年代之后，政治学各个分支中的政府创新扩散研究都出现了快速的发展，其中比较政治学和国际关系分支的相关文献数量已经赶超美国政治研究分支。[3]这说明了对不同国家或地区的比较研究，日渐成为政府创新与扩散研究的重要发展方向。
中国的政府创新与扩散也受到了学界广泛关注，例如俞可平、何增科、杨雪冬、吴建南等学者就此发表了诸多重要文献。同时，中央编译局等机构联合设立了“中国地方政府创新奖”以鼓励地方政府政策创新实践。在早期的国内研究中，学者们多数是围绕“中国地方政府创新奖”的获奖案例来进行分析。[4]但是这些获奖案例基本都属于成功的实践，并不适宜做比较研究。[5]近年来，越来越多的学者开始运用事件史分析（event history analysis，EHA）等多种研究方法来探讨“效能建设”[6]、“城市公共自行车计划”[7]、“专利资助政策”[8]等不同领域政策创新和扩散的原因机制。
朱旭峰和张友浪合作的《创新与扩散：新型行政审批制度在中国城市的兴起》正是运用事件史分析方法，来探讨中国行政审批制度在全国城市兴起与扩散的机制。无论是理论构建还是在研究方法的采用上，这都是一篇非常出色的文章。文章的研究问题非常清晰，主要是探讨20世纪90年代以来中国新型审批制度是如何在全国各个城市得到创新和扩散的。由于新型审批制度改革的主要形式是“创立一站式的行政审批中心”，那么是哪些因素导致行政审批中心在全国城市的建立与扩散？作者以政府创新和扩散理论为视角来回答这个问题，主要揭示了三种（大）机制的效应。
首先，城市内部的经济和行政因素的影响作用。文章主要用了四个变量来测量，即一个城市内部的经济发展水平越高，或者第三产业占比越高，或者经济开放程度越低，或者该城市的行政级别越低，就越可能设立行政审批中心。
其次，纵向与横向的扩散效应，主要采用了三个变量。一方面，中央的命令或政策信号，即2001年国务院行政审批制度改革工作领导小组的设立以及2004年《行政许可法》的实施，这些来自于纵向制度的因素都会对地方行政审批制度改革产生影响；另一方面从横向而言，政策扩散也会受到“地理邻近城市”的影响，即同一个省内采纳政策创新的城市数量比例越高，一个城市就越可能采纳该政策。
最后，地方官员政治流动的作用。主要从“年龄”“任期”“职位来源”“前任去向”四个变量，分别探讨市委书记和市长对政策创新的意愿和影响作用。这一机制不但与政策企业家的个人特质有关，更是反映出中国干部制度对政策创新的独特作用。
文章对每一个大机制里面的各个小机制都进行详细的分析和检验（尽管个别变量假设并没有很好地通过显著性检验[9]）。这篇文章的创新点主要有以下几点：
首先，作者建立起较为完整的地方创新数据库，搜集了全国281个城市在不同时段的数据，分析了1 831个“市—年”观测点。文章数据质量很高，对变量的测量和指标度量甚为合理，因此极大增强了其理论的外部效度。
其次，将多个机制放在一个模型中进行检验。这不但推进了当前学界相关主题的理论研究，而且更为系统地揭示出中国地方政府创新扩散的复杂因素。以往的理论研究可能仅仅关注中国地方的内部因素和外部扩散机制，而忽略了中国官员政治流动的影响效应。
更为重要的是，文章在跨情境检验西方政府创新扩散理论的同时，构建起符合中国内在机理的政府创新扩散理论。如果说美国各州是联邦民主制下的政策实验室，那么中国地方政府创新扩散则是发生在政治集权下的地方分权体制中。可以说，中国中央政府对地方创新的影响以及地方官员的行为逻辑是迥异于美国的。
文章虽然指出了中国地方政府创新扩散也会受到经济因素影响，但更偏重于揭示中国独特的政治逻辑，如央地关系与干部人事制度对政策创新扩散的重要作用。作者在揭示这些政治因素之时，实际强调的是中国地方官员为了竞争晋升而发起政策创新，这也是“政治锦标赛”逻辑在地方政策创新扩散中的体现。
不过，文章在研究方法和因果机制上还有个别地方值得商榷。首先，在研究方法上，文章使用的是较为传统的“市—年事件史分析法”。自从Berry&Berry 1990年首次在对彩票政策扩散研究中引入事件史分析法，之后该方法成为创新扩散理论中最主流的分析方法。[10]但是Berry&Berry使用的是“州—年事件史分析”（state-year EHA），受到了后来研究者的批评，它常常被认为对政策扩散的分析过于笼统，只告诉我们一个地区采纳某项政策的概率，却难以发现诸如两地是否会因为环境相似而产生邻近扩散效应等具体机制。政策扩散往往呈现的是地区间相互依赖关系的结果，[11]因此Volden（2006）提出了“配对—年事件史分析”（dyad-year EHA）来解决这些问题。[12]同样在朱旭峰和张友浪一文中，“市—年事件史分析法”中只采用了“同一省份中前一年已建立行政审批中心的城市数量占比”作为自变量，来检验横向的邻近扩散效应，如此则难以处理Volden对传统事件史分析法的批评。
值得一提的是，近年来政策创新扩散研究领域中的新方法发展极为迅速（或许理论创新已经进入到缓慢发展期），比如运用地理信息系统（GIS）来区分美国州彩票政策扩散的学习效应和竞争效应[13]、利用空间计量模型来分析欧洲民主国家间政党政策的扩散[14]、采用调查实验法来检验政策学习与官员党派意识形态偏见关系等[15]。研究方法上的不断创新，促使该领域研究的因果机制更加严谨、效度更高。
其次，从横向的扩散机制来看，该文其实只考虑到了城市政府间的竞争效应。[16]但不少文献已经指出，横向扩散机制中还包括了学习、模仿、竞争。[17]因此，本文对横向扩散机制的探讨稍显简略。在现实情境下，作为政策企业家的地方官员未必都出自竞争的考量来采纳政策，而且学习效应和竞争效应导致的结果也是不一样的，需要将其区分开来。[18]
而从纵向的扩散机制来看，中国行政层级较多，中央与市级之间还存在省级政府，中央的命令并非直接到达市级的，而是经过了省级政府来传达（省级政府也可能根据中央命令而制定符合本省的目标任务），但文章中并没有分析省级政府对市级政府政策创新的影响，比如市级政策创新是否会受到不同省份各自政策规定的影响？市级官员的创新意愿是否受到上级政府的影响？[19]
同时也可能存在“自下而上”的扩散机制。例如Shipan&Volden（2006）曾提出了“自下而上的联邦主义”概念，指出了美国市一级禁烟政策会对更高层级的政策扩散产生“滚雪球效应”（snowball effect）或“压力阀效应”（pressure valve effect）。[20]那么，尤其是在中国行政审批制度改革的初期，市级行政审批中心的建立与否，是否受到县级行政审批制度改革的影响？可惜文章中并没有对“自下而上的扩散机制”进行描述与探讨，其实在中国很多政策创新的领域中，“自下而上的扩散机制”也是常见的。
此外，中国情境下地方政府创新与扩散是一个非常复杂的过程，经历过诸多不同的阶段，不同阶段扩散机制也是不一样的，这些多个机制也不是同时产生同等效应的。[21]就如Heilmann（2008）所指出，中国成功的政策扩散，是“分级制下的政策试验”（experimentation under hierarchy）。首先是地方发起，得到中央认可后在地方试点，再进行全国推广，从而减少了政治风险，这是一个“由点到面”的扩散过程。[22]因此我们常常发现，在地方政府创新初期，即使地方官员出于晋升竞争逻辑提出新政策，但如果一个政策创新不被中央政府所认可与推行的话，那么它基本是不可能在全国范围内得到扩散的。
最后需要补充的是，中国情境下的政策创新与扩散其实还涉及到一个更困难的学术研究难题，即如何明了更高层级的政府决策过程，从而使得我们更明晰地了解政府内部的运作。比如“政治锦标赛”机制认为地方官员会为了政治晋升而追求GDP增长，但是也有不少研究提出质疑，认为这并不一定符合中国政府官员日常行为逻辑。同理可知，地方官员是为了政治晋升而努力去创新吗？一项新政策的提出与执行实际上涉及到的是利益再调整与权力再分配的问题，所以我们要更完整地明了政府决策过程，去探究政策过程中上下级之间、政府内部之间是如何进行互动的。然而，由于难以进入田野获取真实的材料，这成为了中国政府行为研究的难点。总体而言，瑕不掩瑜，这篇文章具有极高价值的理论创新性，而且朱旭峰教授与合作者后续一系列研究都对上述问题进行了持续性探讨与完善。
【注释】
[1]唐朗诗，华东理工大学社会与公共管理学院。
[2]J．Walker，“The Diffusion of Innovations among the American States”，American Political Science Review，1969，63（3），pp．880-899．
[3]E．Graham，C．Shipan，C．Volden，“The Diffusion of Policy Diffusion Research in Political Science”，British Journal of Political Science，2013，43（3），pp．673-701．有趣的是，Graham等同时指出，政治学科各分支的研究趋势都呈现为S曲线，这与政府政策创新扩散的趋势是一样的。
[4]俞可平主编：《政府创新的中国经验：基于“中国地方政府创新奖”的研究》，中央编译出版社2011年版。
[5]参见Gary King或Barbara Geddes对比较研究中样本选择偏差的讨论，加里·金、罗伯特·基欧汉、悉尼·维巴：《社会科学中的研究设计》，陈硕译，格致出版社2014年版；芭芭拉·格迪斯：《范式与沙堡：比较政治中的理论构建和研究设计》，陈子恪、刘骥等译，重庆大学出版社2012年版。
[6]吴建南、张攀、刘张立：《“效能建设”十年扩散：面向中国省份的事件史分析》，《中国行政管理》2014年第1期。
[7]马亮：《公共服务创新的扩散：中国城市公共自行车计划的实证分析》，《公共行政评论》2015年第3期。
[8]朱多刚、郭俊华：《专利资助政策的创新与扩散：面向中国省份的事件史分析》，《公共行政评论》2016年第5期。
[9]当然，不能仅仅依靠p值显著性来判断假设能否被证实，目前学界对p值也是存在诸多争议的。
[10]F．Berry，W．Berry，“State Lottery Adoptions as Policy Innovations：An Event History Analysis”，American Political Science Review，1990，84（2），pp．395-415．
[11]F．Gilardi，“Four Ways We Can Improve Policy Diffusion Research”，State Politics&Policy Quarterly，2016，16（1），pp．8-21．
[12]“配对—年事件史分析”方法中分析单位是“一对州地区两两之间的关系—年”，比 如A州跟随B州采纳了政策创新，则因变量取值1，否则为0；并且注重对采纳成功与失败政策的州进行各自配对。参见C．Volden，“States as Policy Laboratories：Emulating Success in the Children's Health Insurance Program”，American Journal of Political Science，2006，50（2），pp．294-312．
[13]W．Berry，B．Baybeck，“Using Geographic Information Systems to Study Interstate Competition”，American Political Science Review，2005，99（4），pp．505-519．
[14]T．Böhmelt，L．Ezrow，R．Lehrer，H．Ward，“Party Policy Diffusion”，American Political Science Review，2016，110（2），pp．397-410．
[15]D．Butler，C．Volden，A．Dynes，B．Shor，“Ideology，Learning，and Policy Diffusion：Experimental Evidence”，American Journal of Political Science，2017，61（1），pp．37-49．
[16]需要指出的是，虽然文中对关于横向扩散效应的假设6的阐释是基于横向竞争的 逻辑，但这一指标并没有明显反映为竞争效应，因为作者将所有邻近城市进行简单同等赋权，可能只反映出邻近城市的学习效应，因此这一指标的度量并没有区分出学习或竞争效应。参见W．Berry，B．Baybeck，“Using Geographic Information Systems to Study Interstate Competition”，American Political Science Review，2005，99（4），pp．505-519．
[17]C．Shipan，C．Volden，“The Mechanisms of Policy Diffusion”，American Journal of Political Science，2008，52（4），pp．840-857．
[18]F．Boehmke，R．Witmer，“Disentangling Diffusion：The Effects of Social Learning and Economic Competition on State Policy Innovation and Expansion”，Political Research Quarterly，2004，57（1），pp．39-51．
[19]朱旭峰和赵慧在另外一篇探讨中国城市低保政策扩散的文章中则考虑了省级政府对市级政策扩散的影响作用，运用今井浩辅（Kosuke Imai）的因果中介分析模型，识别中央命令如何通过省级政府而影响到市级低保政策的扩散。参见朱旭峰、赵慧：《政府间关系视角下的社会政策扩散——以城市低保制度为例（1993—1999）》，《中国社会科学》2016年第8期。
[20]C．Shipan，C．Volden，“Bottom-Up Federalism：The Diffusion of Antismoking Policies from US Cities to States”，American Journal of Political Science，2006，50（4），pp．825-843．
[21]这篇文章并没有区别不同阶段的扩散机制。不过，朱旭峰和张友浪在此文基础上改进的另外一篇文章则同时运用了事件史分析和分段常数指数模型来识别行政审批制度扩散的动态机制，指出在扩散初期，主要是城市内部的经济因素起作用，而中后期则是由外部机制起主导作用，例如中国加入WTO事件、中央发布行政命令及地方官员政治流动等因素。参见X．Zhu，Y．Zhang，“Political Mobility and Dynamic Diffusion of Innovation：The Spread of Municipal Pro-Business Administrative Reform in China”，Journal of Public Administration Research and Theory，2016，26（3），pp．535-551．
[22]S．Heilmann，“Policy Experimentation in China's Economic Rise”，Studies in Comparative International Development，2008，43（1），pp．1-26．