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文件治理中的政策采纳及其影响因素研究 ——基于国家和省级政府政策文本(2008-2018)数据
2021年03月15日 10:13 来源:《社会》(沪)2020年第4期 作者:刘河庆 字号
2021年03月15日 10:13
来源:《社会》(沪)2020年第4期 作者:刘河庆
关键词:文件治理;政策采纳;农村政策;政策文本数据

内容摘要:

关键词:文件治理;政策采纳;农村政策;政策文本数据

作者简介:

  内容提要:“文件治国”是中国国家治理的基本表现形态,不同中央政策在各地被采纳与实施的情况也是国家治理问题的核心研究议题。本文尝试突破以往政策扩散研究多只关注特定单项中央政策在各地扩散过程的局限,结合长时段大样本农村政策文本数据,对中央政府2008-2018年发布的多项农村政策在各地的扩散过程进行实证分析,相对系统地考察了中央层面的行政压力和经济激励,以及地方层面的执行能力和内在动力等因素及其交互作用对政策采纳的影响,进而对中国正式政策文件运作的基本过程和内在机制进行探讨。研究显示,自上而下的行政压力越大,经济激励越大,地方层面的执行能力越强,地方政府采纳中央农村政策的概率就越容易显著增加。从交互关系来看,中央政府对农村议题重视程度的提高会减小不同执行能力省份的政策采纳差异,也会减小不同经济激励政策的采纳差异。

  关 键 词:文件治理;政策采纳;农村政策;政策文本数据  

  项目基金:本文是国家社科基金重大项目“基于大型调查数据基础上的中国城镇社区结构异质性及其基层治理研究”(15ZDB172)和国家社科基金青年项目“大数据时代的算法社会学与算法治理研究”(19CSH012)的阶段性成果。

  作者简介:刘河庆,华中科技大学社会学院。

  农村问题作为关系国计民生的根本性问题,一直是政府和学界关注的焦点。特别是进入21世纪后,随着“三农”问题的日益突出,国家的政策重心开始重新转向农村(李培林,2002;渠敬东、周飞舟、应星,2009),在经济、社会等方面颁布了一系列政策,尝试运用自身的行政、财政等力量来解决农村的问题。

  政策虽然主要是由中央政府制订,但负责具体传递、执行的是地方政府(殷华方、潘镇、鲁明泓,2007;李林倬,2013)。面对中央政府如此全面涉及农村经济、社会发展等诸方面的政策,地方政府是否会因为自身具体情况、政策偏好的差异而在决定是否采纳特定政策上有所差异?比如,不同地方政府在财政资源、治理能力、政策采纳等方面存在的差异(周雪光、程宇,2012;孙秀林、周飞舟,2013)如何影响地方政府采纳和执行中央政策?又比如,相对于经济政策,社会政策被认为是消耗当地财政资源或不产生经济效益,同时在相当长一段时间内也不是地方政府官员绩效评价的最重要指标(Shi,2012),因此,地方政府是否会优先采纳经济政策?地方政府是否会因为上级政府重视程度的不同而改变其政策偏好?上述问题不仅是反映中央政府和地方政府关系的核心议题,也有助于我们深化对高度科层化、正式化的政府层级管理体制的运作过程的理解。

  针对上述问题,在已有文献,特别是政策扩散领域的文献中,已经有一系列颇具启发性的研究。政策扩散领域侧重于用实证资料来分析不同主题对各类政策或创新的采纳行为,分析诸如地方特征、政策偏好、外在压力等要素如何影响不同主体对特定政策的采纳(Heilmann,2008;Makse and Volden,2011;Shipan and Volden,2012;王浦劬、赖先进,2013;马亮,2015;Gilardi,2016;朱旭峰、赵慧,2016;朱亚鹏、丁淑娟,2016;F.Berry and W.Berry,2018)。比如,朱旭峰和赵慧(2016)以城市低保制度在全国各地建立的过程为例,分析了地方财政能力等要素对采纳该政策的时间的影响。已有政策扩散文献让我们深刻洞察了中国正式制度运作的整体情况和内在机理,但仍有需要加以深入研究的部分。首先,绝大多数研究是以一个政策为案例分析各地方政府对特定政策的采纳行为,因此,尽管已有文献基于不同政策实证分析了地方特征等因素对政策扩散的影响,但我们很难判断从特定的某项政策得出的研究结论是否适用于其他地方(Makse and Volden,2011),也无从辨析基于不同政策得出的不同结论正确与否;其次,长时段的基于多项政策的扩散情况的实证分析的缺乏,会导致研究者难以同时分析并比较地方政府自身特征、政策偏好、外在压力等因素对政策扩散的影响,进而难以有效分析特定时期内政策扩散的全貌及真实影响因素;最后,影响政策扩散的地方政府内部因素和外部因素之间的互动关系是目前研究较为欠缺的,对地方自身特征、偏好与外在的来自上级政府激励、监督的交互关系的实证分析有利于我们更为深入地理解中国各级政府间正式文件的运作过程。

  长时段大样本多级政府的农村政策文本数据的收集有助于我们突破以往国内相关研究多只关注单项特定政策的扩散过程及机制的局限,可以相对系统地考察一段时期内(2008-2018)多项中央农村政策在各级地方政府的扩散情况及其影响因素。具体而言,本文将基于中央政府和各省级政府的农村政策文本数据,以中央政府2008-2018年发布的农村政策在各省份的具体扩散过程为例,运用事件史模型(Event History Model),考察和比较自上而下的行政压力和经济激励以及地方政府自身层面的内部动力和执行能力等因素如何具体影响不同中央农村政策在地方政府的扩散情况。

  二、文献综述与研究假设

  (一)政策扩散研究

  不同政策在不同时间由不同主体生成以后,是否会被其他主体采纳,在什么时间采纳,本身就是一个动态而复杂的过程,受政府间关系、政策特征等诸多因素的影响。沃克(Walker,1969)较早关注政策的创新与扩散,他认为政府推广政策是存在“创新”于其中的,而且,“只要特定政府首次采纳或推行某项政策均为创新,而不论有很多其他的政府可能在多年前已经推行了该项政策”。沃克基于美国各级政府的情况提出的“扩散模型”假设州与州之间存在学习、竞争以及面对州内来自选民的公共压力,上述因素是各州之间政策扩散的主要动力。延续上述定义和思路,已有文献主要通过内部决定因素模型(Internal Determinants)、外在扩散模型(Diffusion Model)等分析不同政策在各级政府间的扩散模式和动因。

  其中,内部决定模型关注特定地方政府的收入水平、治理水平、政策偏好等地方内部因素对政府是否采纳新的政策及采纳速度的影响(Gray,1973;Godwin and Schroedel,2000;罗杰斯,2002;Volden,2006;Shipan and Volden,2012;F.Berry and W.Berry,2018)。如贝里等(F.Berry and W.Berry,1990)使用实证数据分析了美国彩票制度在各州的扩散过程,发现各州本身特征对彩票制度的扩散有重要影响,其中,财政不健康的州相对于财政健康的州更容易采纳彩票制度,同时各州是否处于选举周期也同样影响彩票制度的扩散,选举年各州更容易采纳彩票政策。

  外在扩散模型更关注外部的压力和竞争对特定政府执行和推进政策的影响,并发展出全国互动模型(National Interaction Model)、区域扩散模型(Regional Diffusion Model)、领导跟进模型(Leader-Laggard Models)、同构模型(Isomorphism Models)、垂直影响模型(Vertical Influence Models)等主要解释模型(Walker,1969;Shipan and Volden,2008;Gilardi,2010;F.Berry and W.Berry,2018)。比如,基于美国政策扩散案例发展出的全国互动模型假设各州政府官员之间存在关于公共部门项目的全国交流网络,在这个网络中,未采纳特定政策的州的官员从其他州的同行那里了解政策的实施情况,进而影响该州的政策实施(Gray,1973);垂直影响模型则认为,各州不是效法其他州的政策,而是效法中央政府的政策,该模型更为强调来自更高层政府的纵向压力对地方政府的影响,比如,辛克尔(Hinkle,2015)发现,一旦某项政策被联邦法庭判决为合法,将显著提高该政策在其他州的被采纳率。

  中国关于特定政策扩散案例的研究也在不断增多,它们多基于中国治理体制与西方的差异,重点考察西方研究所关注的政策扩散主体内部因素与外部因素对中国政策扩散的影响。朱亚鹏和丁淑娟(2016)通过分析中国棚户区改造政策的扩散过程,考察了政策属性如何影响该政策的扩散速度和范围。除案例分析外,部分学者开始使用事件史模型、定性比较分析等计量模型对中国政策扩散过程进行量化分析,如,朱旭峰和张友浪(2015)以新行新政审批制度在各地的扩散过程为研究对象,基于事件史分析模型,检验了本地经济条件与行政因素等因素对地方行政审批中心建设的影响。章高荣(2017)则以省级政府社会组织双重管理体制改革为例,使用定性比较分析(QCA)等方法对“高风险、弱激励”政策的具体创新扩散机制分析后发现,研究一个地区既往试点经验、市场化水平和法治水平对政策创新具有较强的解释力。

  综上所述,国内外研究以内部效率和外部合法性压力为主要视角对政策扩散的模式和动因进行了详尽讨论,这虽然有助于我们理解中国的政策扩散过程,但仍有一些地方需要继续深化。首先,绝大多数研究是以一个政策为基础开展相关分析,在中国地方政府职责明显具有多目标特征(周黎安,2008)和经常需要在同一时间段面对自上而下的多项政策的情况下,后续研究难以判断从特定某项政策得出的研究结论是否适用于其他政策扩散场景(Makse and Volden,2011);其次,长时段的基于多项政策扩散情况的实证分析的缺乏,会导致研究者难以同时分析并比较地方政府自身特征、政策偏好为代表的内部效率因素,以及以自上而下的行政压力为代表的外部合法性因素对中国正式政策运作过程的真实影响;第三,影响政策扩散的地方政府内部因素和外部因素之间的互动关系是目前研究中较为欠缺的,在压力型体制下,自上而下的激励、监督与地方自身特征、偏好的交互关系对政策扩散的影响都尚有待进一步考察。

  (二)影响政策采纳的内外部因素

  在中国“文件传递链”中,中央政府发布具体文件之后,作为政策的重要传递者(贺东航、孔繁斌,2011;周黎安,2014),省级政府的内部特征(如本身的执行能力和执行偏好)无疑会影响其政策采纳行为。地方政府是否采纳特定中央政策,是较为浅层的地方政府对中央政策的反应方式(Glick and Hays,1991;李林倬,2013;Hinkle,2015),易于量化和监督。从这一角度而言,由于政策采纳容易被上级政府量化和监督,因此,地方政府不仅会受到内部的影响,在压力型体制下,其政策采纳也要遵循合法性的逻辑,还会受到来自中央政府自上而下的压力和信号(外部合法性压力)的影响(朱多刚、郭俊华,2016;朱旭峰、赵慧,2016)。在此背景下,基于长时段政策文本数据,同时考察地方政府内部因素和自上而下的外部因素及其交互关系如何影响中央农村政策在各地方政府的扩散,将有助于我们更深入理解中国正式文件扩散的运作过程。综上所述,本研究尝试同时考察中国政策传递过程中行为主体内部因素以及来自上级政府的外部因素的影响,从自上而下的行政压力和经济激励、地方政府自身的执行能力和内在动力,以及内外部因素的互动等方面提出本文的研究假设。

  1.自上而下的行政压力与农村政策采纳

  特定的地方政府是否采纳某项政策创新,会受外部特别是上级政府的压力的影响。如,辛克尔(Hinkle,2015)基于美国的实证数据研究发现,不管何种类型的政策,一旦某个州实施的某项政策被更高等级的联邦法庭判决为合法,就将显著提高该政策在其他各州的被采纳率。在中国,来自上级政府的压力和政策信号同样对地方政府包括政策的采纳和执行在内的行为有重要影响,如,朱旭峰和张友浪(2015)的研究发现,尽管地方政府在处理辖区事务时拥有很大的行政自主权,但中央政府也会通过一系列手段试图控制地方政府,他们通过实证数据发现,如果中央政府表明了对有关特定政策目标的重视和支持,地方政府积极回应相应政策创新的概率就会有所提升。从相对宏观的角度来看,在不同时期政府或决策者认为至关重要的问题可能是不同的(王绍光,2008),也就是说,每个议题对国家的重要性在一定时间内是客观给定的。已有研究借用“注意力”概念分析政府或决策者对在不同时期对不同议题重视程度的变化及其后果。如,琼斯和鲍姆加特纳(Jones and Baumgartner,2005)以等待美国议会对某个议题听证会的天数来测量美国政府的注意力,并对政府注意力对政策变化的影响等方面进行了分析。陈思丞和孟庆国(2016)则以领导人批示作为领导人注意力的度量,分析了领导人注意力的变动机制,该研究发现,议题重要性、问题严重性和领导偏好影响领导人的注意力分配。综上所述,本研究认为,在农村政策在各省的扩散过程中,中央政府在不同年份对农村问题的注意力对各省份是否采纳中央农村政策以及采纳的速度有重要影响。在中央政府高度重视农村问题的年份,地方政府鉴于上级政府的压力,相比于其他年份可能会更积极地响应中央政府的农村政策。由此,提出以下假设:

  假设1(“行政压力”假设):中央政府对农村问题的注意力指数越高,地方政府执行中央农村政策的概率就越高。

  2.自上而下的经济激励与农村政策采纳

  在正式制度的运作过程中,中央政府除了通过强调某一事项来增加行政压力外,同样会通过在政策中加入专项经费等经济激励的方式影响各地的政策采纳行为,这涉及政策成本问题。已有研究表明,政策执行的成本、政策内容的复杂性等与政策执行主体的执行动力以及政策的执行难度等密切相关,从而影响政策的纵向扩散。如,多个基于对美国政策扩散的研究均检验了政策执行成本、政策本身的复杂性、相对优势性等政策属性对政策扩散的影响,并发现,政策的执行成本、复杂性等属性越高,越会显著降低这些政策在各地扩散的概率(Nicholson-Crotty,2009;Makse and Volden,2011)。而中国目前的政策扩散研究多以一个具体政策在各地的扩散过程为研究对象,因此,已有研究很难直接比较政策执行成本等政策属性对中国政策扩散的具体影响。实际上,政策本身的差异可能是很大的,较为典型的,比如,在中央政府不同时期出台的不同农村政策中,中央政府的财政投入和支持的力度存在较大差异,中央政府对部分政策的财政支持力度较大,而有的政策可能完全没有支持。从地方政府的角度看,这种不同可能意味着上述政策所具有的激励效应完全不同,对于有中央财政支持的具有较强激励的农村政策,地方政府采纳和执行的动力更高,而对于没有中央财政支持的激励较弱的农村政策,地方政府采纳和执行的动力往往较低。我们由此提出以下假设:

  假设2(“经济激励”假设):相对于没有中央财政支持的农村政策,有中央财政支持的农村政策地方政府执行的概率更高。

  3.地方执行能力与农村政策采纳

  中央政府自上而下发布的政策是否被采纳往往与地方政府的自身特征密切相关,政策扩散领域的内部决定因素模型强调特定主体自身的收入水平、治理水平、产业结构等特征对其是否采纳新政策的影响(Shipan and Volden,2012;朱旭峰、赵慧,2016;F.Berry and W.Berry,2018)。如,贝里等(F.Berry and W.Berry,1990)在研究特定政策在美国各州的扩散速度时发现,相比于规模小、资源少的州,规模大、资源多的州更有能力也更容易采纳新政策。而朱旭峰和赵慧(2016)在分析城市居民最低生活保障制度在不同地方政府的扩散过程时发现,地方政府的财政资源对于城市低保制度在各地的扩散速度有重要影响。相较于城市低保制度等以城市居民为主要对象的政策,农村政策的主要实施对象是农民,而省份自身的经济发展水平、城市化水平会对中央农村政策的扩散有决定性影响。由于农村政策,特别是社会保障类的农村政策在各地的具体实施往往需要一定的财政资源作为保障,因此可以预想,经济发展水平高的地区往往有财政资源和治理能力(F.Berry and W.Berry,1990),这促使它们更有能力和动力去实施新发布的农村政策。由此我们提出以下假设:

  假设3(“地方执行能力”假设):一个省份的经济发展水平越高,就越有可能采纳中央政府的各项农村政策。

  4.地方内在动力与农村政策扩散

  不同政策对地方政府而言的执行动力是不一样的,如,已有研究指出,政策类型关系到政策执行主体的执行动力,从而对政策采纳有重要影响。比如,在对刑事司法政策在美国各州扩散的研究中,马克塞和沃登(Makse and Volden,2011)分析了相对优势性、兼容性、复杂性、可观察性和试用性等五种政策属性对政策扩散速度的影响,发现政策本身的相对优势属性、复杂性以及与以往实践的兼容性均会影响政策扩散的速度。而穆尼和李(Mooney and Lee,1995)发现,经济政策和道德政策在地方政府中的扩散速度是有差异的,地方政府更注重地方公众对于道德政策的公共舆论。在中国的治理体制下,地方政府在行政、财政等方面拥有较大的自主权(周黎安,2008),它们往往会根据对激励和惩罚的评估做出最有利于自身的选择。有研究指出,因为在中国经济发展类政策和公共产品供给类政策对地方领导人的政治收益方面的激励效应完全不同,所以会影响地方政府对政策的采纳和推进速度(Heilmann,2008)。其他研究也证明了中国官员的行动表现出强弱激励并存的特征,在经济发展、航天技术、竞技体育、高铁、灾害救援和重建等领域的激励较强,而在食品安全、安全生产、社会保障和环境治理等领域的激励较弱(练宏,2016)。具体到中央政府的农村政策领域,假设地方政府面临推动农村基础设施建设、推动农村经济发展、促进农村社会进步、加强农村文化建设等多项任务,但由于部分任务难以进行有效考察,同时官员政绩考核中经济建设往往被视为重要指标(周黎安,2008),因此,从地方政府的视角来看,中央政府不同时期出台的涉及农村经济发展、社会发展等多方面的政策,可能意味着完全不同的激励效应,对于农村经济发展、农业现代化等激励较强的经济政策,地方政府采纳和执行的积极性可能更高,而对于农村留守儿童、农村居民最低生活保障制度等激励较弱的社会政策,地方政府的积极性则可能相对较低。由此,本文提出以下假设:

  假设4(“地方执行动力”假设):相对于社会类政策,地方政府执行中央发布的经济类农村政策的概率更高。

  5.内外部因素的互动与农村政策采纳

  在中国政策扩散的具体实践中,除了上述自上而下的行政压力和经济激励、地方政府自身的执行能力和内在动力分别对政策扩散的影响外,内外部因素间的互动也扮演着重要角色。部分学者发现,尽管中国政策试点更多是地方政府的主动行为,但受地方政府本身因素和意愿的影响,在试点过程中,地方政府会不断揣摩上级政府的意图,因此,试点政策本身就体现了中央政府的偏好和意图(Mei and Liu,2013)。在某县级卫生局文件制订的案例中,李林倬(2013)发现,尽管部分政策文件不符合地方政府偏好,但当上级重视时,该卫生局会通过及时匹配上级的文件,或在上级检查前突击发布相关文件等方式来掩盖自身的政策偏好和工作重心。由此可见,作为政策执行的直接主体,尽管地方政府的特征和偏好会对其是否采纳特定政策有重要影响,但鉴于政策是否采纳及采纳速度容易被上级监督和量化(Glick and Hays,1991;Hinkle,2015),因此,在压力型体制下,地方政府可能会因为自上而下的外部压力的不同而调整其政策采纳行为,也即,地方政府内部因素对政策采纳的影响可能会因外部因素的不同而有所差异。由此,本文提出以下假设:

  假设5(“内外部因素互动”假设):地方政府内部因素对其政策采纳概率的影响会因为自上而下的外部压力的不同而存在差异。

  三、研究设计

  (一)数据收集与整理

  本文所使用的数据包括中央和各省份与农村有关的政策文本数据,以及特定年份人均GDP、市场化指数等反映各省份特征的年鉴数据。其中,政策文本数据部分,我们分别收集了中央和各省级政府及政府办公厅发布的时间跨度为2008年6月至2018年4月与农村有关的政策文件,①数据的具体收集和清理步骤如下:(1)分别以“农”“乡”“村”“镇”等作为关键词在中央和各省份的政府门户网站进行检索,保留标题中包括上述关键词的政策文本;②(2)搜索完成后,编写网络爬虫程序抓取包括政策文本的标题、具体内容、发布时间、成文时间、发文机构、发文文号等在内的全部文本信息;(3)抓取完成后,再进一步对抓取结果进行清理。首先会批量删除政府新闻等非政策文本的信息;其次,考虑到标准的统一及分析的规范性,在中央政府层面只保留发布时间为2008年6月至2017年12月的相关政策文本,在省级政府层面保留发布时间为2008年6月至2018年4月的相关政策文本;最后,因为以不同关键词分别进行搜索可能存在政策重复的情况,故分别对中央和各个省的重复帖子进行删除。经过清理后,本研究共收集时间跨度为2008-2018年包括中央和省级③两个层次的2 867个农村相关政策文本。

  基于研究需要,我们对收集的政府文本数据做了如下整理。首先,对收集的中央政府或政府办公厅发布的农村政策分别按照标题的主要内容识别出每个政策的标题关键词。④其次,以省份为单位,分别以中央政策的标题关键词与各省份收集的政策文件的题目进行匹配,有可以匹配的文件,表示该省份实施了相关的中央政策,没有匹配的文件则表明该省份尚未实施相关的中央政策,⑤在此基础上,我们初步生成了本研究的基础数据库,包括中央政府的各项农村政策在除港澳台地区、西藏、宁夏、海南以外的其他28个省份是否有实施。如果有实施,实施的具体时间、文件标题、文件内容也将被纳入本研究的数据库。同时,按照研究需要,本研究将数据进一步转换为事件史模型设定的数据结构(Boehmke,2009)(数据具体转换过程如图1所示),在中央的某项政策country[,i]在特定年份t1发布之后,各省份开始处于被观测状态,如province[,j]在特定年份t3实施了该项中央政策,则该省在观测年份t1和t2赋值为0;观测年份t3赋值为1,该省份在t3之后的观测年份不列入分析范围。综上所述,我们生成了28个省份采纳不同中央农村政策的事件史数据,包括7 347个有效观测值。最后,我们将上述生成的事件史数据与各省份特定年份人均GDP、市场化指数等反映各省份特征的年鉴数据按照省份和年份进行匹配,从而生成最终的研究数据。

  

  图1 政策扩散数据的事件史数据结构

  (二)变量说明

  1.因变量

  本研究的因变量为“政策是否采纳”,为虚拟变量,即,一旦某项中央农村政策发布之后,在之后的年份若特定省份(province[,j])未采纳该项政策,因变量赋值为0,反之,赋值为1。同时,像上面数据整理部分所说明的,一旦某省份采纳了中央的某项政策,则意味着该省份不再具备再次采纳该政策的可能,因此,采纳之后的年份的观测值在本研究中将被剔除。

  2.关键自变量

  中央政府注意力指数 该变量测量不同年份中央政府对农村工作的注意力,以反映外部的行政压力,为连续变量。本研究通过对历年政府工作报告⑥进行主题模型⑦分析来生成不同年份中央政府对农村工作的注意力指数。之所以选择政府工作报告,是因为每年的政府工作报告作为具有施政纲领性质的政策性文本,其内容所涉及的政府工作目标及其实施方案是中国政府每年工作的行动纲领(邓雪琳,2015)。具体计算步骤为:(1)使用R语言对所有政策报告进行分词并删除常用停用词;⑧(2)结合“混乱度”(Perplexity)等指标确定对于历年的中央政府工作报告这一文本集合而言的最优主题数量(Blei,et al.,2003;黄荣贵,2017);(3)在此基础上,使用主题模型对上述文本集合进行分析,根据主题模型的分析结果,归纳出与农村、农业、农民等相关的主题,然后计算上述主题在不同年份的政府工作报告中的分布概率,并以此概率作为中央政府对农村工作的注意力指数。

  政策是否有中央财政资助 此变量衡量外部的经济激励,本文依据“中央财政”“中央资金投入”“中央直接补贴”等相关关键词依次识别各项农村政策是否有中央财政资助,若有中央财政资助,该变量赋值为1,若无,赋值为0。同时,部分中央政府的农村政策在包含中央财政资助的同时,也会要求地方政府拿出一部分财政资金进行配套,为更准确地评估中央层面的经济激励对政策扩散的影响,我们将这部分仍赋值为0,而将只有中央财政资助的赋值为1。

  人均GDP对数 该变量反映不同省份的经济发展水平,即执行能力,为连续变量,具体测量方式为特定省份(province[,j])在前一年(即t-1年)的人均区域生产总值(GDP)的对数。

  政策类型 该变量反映地方政府采纳和执行政策的内在动力,为虚拟变量。具体操作化过程为我们依次对中央的各项农村政策的内容,特别是政策的目标进行人工判读,若特定政策的政策目标和主要内容主要涉及留守儿童保护、农村低保、乡村教师等社会领域,则认为该政策为社会政策,赋值为0;若特定政策的政策目标和主要内容主要涉及农村金融、农村基础设施建设、农业现代化等经济领域,则该政策为经济政策,赋值为1。

  3.控制变量

  在本研究中,我们对中央农村政策的主要目标对象、中央农村政策的发文机构、农村政策文本的长度等可能影响中央农村政策在各省纵向扩散的变量进行了控制。

  中央农村政策的主要目标对象 我们将中央农村政策的主要目标对象分为农业、农村、农民、农民工四类,以控制政策目标对象的差异对政策扩散的影响。若特定中央农村政策主要涉及农业发展、粮食供给等主题,则该政策的主要目标对象为农业,赋值为0;若特定政策主要涉及农村基础设施建设、农村环境等主题,则该政策的主要目标对象为农村,赋值为1;若特定政策主要涉及农民增收、农村人力资本投资等主题,则该政策的主要目标对象为农民,赋值为2;若特定政策主要涉及农民工培训、农民工返乡创业等主题,则该政策的主要目标对象为农民工,赋值为3。

  中央农村政策的发文机构 此变量主要考察中央农村政策的发文机构的差异对不同政策在不同省份扩散的影响,为二分虚拟变量。若某项政策的发文机构为国务院(“国发”),该变量赋值为0;若某项政策的发文机构为国务院办公厅(“国办发”),则赋值为1。

  农村政策文本的长度 本研究使用该变量来尝试控制政策文本本身的内容长度对政策扩散的影响,在模型中使用文本长度的自然对数形式。

  表1具体报告了本文主要自变量的描述性统计结果。在自上而下的行政压力方面,中央对农村议题的注意力的均值为0.14。而“政策是否有中央财政资助”变量的数据表明,有相当比例的中央政府的农村政策中包含中央财政的资助,具体比例为33.66%。在省份内部特征变量方面,在所有观测值中,各省份人均GDP的对数的均值为10.61,其中,最大值为11.59,最小值为8.65,该统计量也反映各省份在经济发展方面的较大差距。中央政府的农村政策的类型同样存在较大差异,涉及农村社会保障等方面的社会类政策的比例为29.93%。

  表1 事件史样本基本特征的描述性统计(N=7 347)

  均值/百分比 标准差 最小值 最大值 简要说明  
注意力指数 0.14 0.07 0.1 0.21    
政策是否有中央财政资助(%) 33.66          
人均GDP对数 10.61 0.44 8.65 11.59 前一年人均GDP对数  
政策类型(%)            
社会政策 29.93          
经济政策 70.07          
政策目标(%)            
农业 41.80          
农村 39.11          
农民 8.07          
农民工 11.02          
中央农村政策文本长度 4947 3646 434 30849 不包括政策附录部分  
发文机构(%)            
国发 39.08          
国办发 60.92      

  注:本表所统计的所有主要变量的描述值,均为生成事件史模型所需数据之后对该数据进行统计得出的值。

  在控制变量方面,有关政策目标对象的变量统计表明,中央政府的农村政策的具体目标对象存在一定差异。具体来说,41.80%的具体目标对象为农业,这些政策主要涉及农业发展、粮食供给等主题;39.11%的具体目标对象为农村,涉及农村基础设施建设、农村环境等主题;而政策目标对象为农民和农民工的占比相对较少,分别为8.07%和11.02%。表1中中央的农村政策文本的文本长度均值为4 947个字符,其中,文本长度最长的政策文本有30 849个字符。从中央的农村政策文本的发布机构来看,“国发”的农村政策文本的占比为39.08%,而“国办发”的农村政策文本的占比为60.92%。

  (三)模型设定

  自从贝里等(F.Berry and W.Berry,1990)使用离散时间事件史模型来分析美国彩票制度在各州的扩散过程之后,事件史模型开始成为政策扩散研究,特别是分析特定政府(如美国的州政府)在某一年是否采取一项特定政策的标准方法。在事件史模型中,因变量是“发生的风险”,即特定主体i在特定时间t发生“某个事件”的概率,直接被观察的因变量是一个二分虚拟变量,已有研究多通过Logit模型或Probit模型对事情是否发生进行估计。本研究采用事件史模型来分析中央政府2008-2018年发布的中央的农村政策在28个省份的具体扩散情况。同时,由于中央政府不同的农村政策在不同年份均有被不同省份采纳的可能性,参照马克塞和沃登(Makse and Volden,2011)的做法,我们构建包含28个省份采纳不同中央农村政策的7 347个有效观测值的混合截面数据进行混合回归分析(pooled regression analysis)。另外,鉴于本文的因变量具体为特定省份在特定年份是否采纳了中央的某项农村政策,为虚拟变量,本研究使用Logit模型估计最终的结果,⑨具体模型如下:

  logit(p[,j,t,i])=log(p[,j,t,i]/1-p[,j,t,i])=β[,0]+β[,1]country a+β[,2]country b+β[,3]province a+β[,4]province b+β[,5]control (1)

  其中,p[,j,t,i]是某一省级政府j在年份t决定采纳特定中央农村政策i的概率,在公式1中我们除了对相关控制变量进行控制外,同时对自上而下的行政压力(country a)、自上而下的经济激励(country b)以及省级政府的执行能力(province a)、省级政府对特定政策的执行动力(province b)等变量进行分析。

  同时,考虑到同一省份在同一年内采用的多种政策间存在相互依赖的可能性,为估计稳健的标准误,本研究以省份和年为单位聚类获得调整后的标准误。

  四、实证分析结果

  根据上述模型设定和相关说明,我们使用事件史模型考察一段时期内(2008-2018)的多项中央的农村政策在地方政府的扩散情况及其影响因素。

  表2报告了基于事件史模型的6个回归分析结果。模型1报告了包括中央政府发布的农村政策的政策目标对象、发文机构、政策文本的长度等控制变量的基础模型,结果显示,相对于中央政府发布的政策目标对象为农业的政策,政策目标对象为农村、农民、农民工的政策被各省份接纳的概率均更高,其中,以政策目标对象为农民工的政策概率最高(系数为0.548,p<0.001),这也体现出地方政府在采纳和执行中央政府一系列农村政策时,往往会针对政策的具体目标而有所评估和考量。中央政府的政策发文机构这一变量的影响同样显著为正(系数为0.102,p<0.05),也即,相对于“国发”的农村政策,“国办发”的农村政策在各省份扩散的概率更高。中央政府农村政策的文本长度同样对政策的纵向扩散有正向影响(系数为0.141,p<0.05),文本长度越长,扩散的概率相对就越高。

  表2 中国农村政策的纵向扩散机制的事件史模型分析(N=7 347)

  模型1 基础模型 模型2 行政压力模型 模型3 经济激励模型 模型4 地方执行能力模型 模型 5地方内在动力模型 模型6 全模型  
主要自变量              
中央政府注意力指数   2.728**       3.554***  
政策是否有中央财政资助     0.094*     0.106*  
人均GDP对数       0.172*   0.255**  
政策类型(“经济政策”=0)         -0.009 -0.083[+]  
控制变量              
政策目标对象(“农业”=0)              
农村 0.126* 0.127* 0.118* 0.132* 0.129* 0.152*  
农民 0.348*** 0.394*** 0.370*** 0.315*** 0.352*** 0.334***  
农民工 0.548*** 0.601*** 0.581*** 0.514*** 0.546*** 0.523***  
发文机构(“国发”=0) 0.102* 0.138* 0.122* 0.072* 0.103* 0.042*  
中央农村政策文本长度对数 0.141* 0.165* 0.132* 0.125* 0.142* 0.147**  
常数 -2.301*** -2.892*** -2.268*** -3.959*** -2.312*** -5.571***  
Pseudo R[2] 0.023 0.028 0.024 0.027 0.023 0.042

  注:***p<0.001,**p<0.01,*p<0.05,[+]p<0.1。

  模型2重点考察自上而下的行政压力即中央政府对农村问题的注意力对中央农村政策扩散的影响。结果显示,中央政府对农村议题的注意力指数对农村政策扩散的影响显著为正(系数为2.728,p<0.01),这就证实了假设1,即自上而下的行政压力会影响政策在下级政府的扩散,在中央政府高度重视农村问题的年份,地方政府会更积极地响应中央政府的农村政策。鉴于政府存在明显的多目标、多任务属性,政府在不同时期对不同目标的注意力存在差异,也即中央政府对农村议题的重视程度在不同时期可能存在变化,模型2的结果则证明中央政府注意力的这种变化对地方政府的政策采纳行为有重要影响。

  模型3在基础模型的基础上考察了中央层面的经济激励对地方政策采纳的影响,结果显示,该变量对政策扩散有显著的正向影响(系数为0.094,p<0.1),也即,相较于没有财政资助的农村政策而言,有中央政府财政资助的农村政策在各省扩散的概率更高,这体现了中央经济激励对政策扩散的作用,证实了假设2。

  模型4考察了省份自身的执行能力对政策扩散的影响,结果显示,在控制其他变量的基础上,省级人均GDP越高,其采纳中央政府各项农村政策的概率越高(系数为0.172,p<0.05),以上结果与国内外基于某项单一政策进行的政策扩散研究的结果类似,在中国农村政策领域,不同省份的经济发展水平对政策采纳有不同影响,经济发展水平高的地区有更大的执行能力去实施中央政府发布的各项的农村政策。

  模型5重点分析了地方政府政策执行的内在动力对政策扩散的影响,结果显示,在基础控制变量保持不变时,社会政策相较于经济政策被采纳的概率更低(系数为-0.009),但这种负向效应并不显著。值得一提的是,在模型5中,当我们在控制基础控制变量的基础上,进一步控制人均GDP对数、城镇化率、中央政府注意力指数和政策是否有中央财政资助之后,政策类型这一变量在回归结果中为显著的负向影响(系数为-0.083,p<0.1)。总体而言,经济类政策和社会类政策对政策采纳的影响在农村政策领域并不稳定,这可能与农村政策领域的特殊性有关。尽管农村政策领域也可以按照政策目标和内容区分经济类政策和社会类政策,从而分析两者的差异,但当深入到具体的农村政策文本时,即使是农业现代化、农村基础设施建设等经济类政策,相比于城市产业发展等经济发展政策,仍多为消耗当地财政资源或不产生经济效益的政策,也即,农村政策,无论是经济类政策还是社会类政策,均属于弱激励政策,这就影响了政策类型指标在农村政策扩散中的作用。

  模型6为全模型,在放入控制变量的基础上,我们将中央政府注意力指数、政策是否有中央财政资助、省级政府人均GDP对数、政策类型等主要自变量同时纳入回归方程,⑩从分析结果可知,当主要自变量同时被纳入模型时,上述自变量解释系数的方向和显著性未发生明显的逆转,均支持模型2到模型5所得出的主要结论。

  五、交互效应分析

  上文分别考察了自上而下的行政压力与经济激励、地方政府自身的执行能力和动力分别对政策采纳的影响,在此基础上,本节尝试以自上而下的行政压力与其他自变量的交互关系为例,进一步深入分析内外部因素间的互动是如何影响中国政策扩散过程的。

  表3呈现了自上而下的行政压力与其他自变量交互关系的事件史模型分析结果。其中,模型1首先考察了人均GDP对数和中央政府注意力指数两个变量及其交互项的影响,从数据来看,人均GDP对数(系数为0.978,p<0.01)和中央政府注意力指数(系数为47.610,p<0.05)这两个变量均显著为正,而两者的交互项的系数则显著为负(系数为-4.226,p<0.05)。也即,人均GDP对数对政策扩散的影响会因中央政府注意力指数的不同而有所差异,在中央政府对农村议题的重视程度相对较低时,人均GDP高的省份相对于人均GDP低的省份采纳中央政府的农村政策的概率明显更高。但在中央政府对农村议题的重视程度高度重视时,人均GDP高的省份与人均GDP低的省份在采纳中央农村政策时的差异明显变小。这体现出在农村政策扩散过程中省区市执行能力和来自上级政府的行政压力的具体关系,尽管相对于经济发展水平高的地区,经济发展水平低的地区实施中央政府发布的各项农村政策的能力和资源相对较小,而一旦中央政府表现出高度重视农村议题的信号,往往就会促使经济发展水平低的地区去更积极响应中央农村政策,从而降低与经济发展水平高的地区的差异。

  模型2考察政策类型和中央政府注意力指数的交互项,以进一步检验在中央政府对农村议题的重视程度不同的情况下,政策类型对政策采纳的影响是否存在差异。结果显示,在控制其他变量的基础上,中央政府注意力系数这一变量的影响仍显著为正,而政策类型以及两个变量的交互项均不显著。

  表3 主要自变量的交互作用机制的事件史模型分析(N=7 347)

  模型1 模型2 模型3  
自变量        
人均GDP对数×中央注意力指数 -4.226*      
社会类政策×中央注意力指数   -0.539    
是否中央财政资助×中央注意力指数     -3.814*  
中央政府注意力指数 47.610* 3.840*** 5.364***  
政策是否有中央财政资助 0.102[+] 0.153[+] 0.617**  
人均GDP对数 0.978** 0.302** 0.302**  
社会类政策(“否”=0) -0.054 0.003 -0.061  
控制变量        
政策目标对象(“农业”=0)        
农村 0.137** 0.153** 0.143**  
农民 0.317*** 0.334*** 0.325***  
农民工 0.505*** 0.527*** 0.543***  
发文机构(“国发”=0) 0.051* 0.045* 0.027[+]  
中央农村政策文本长度的对数 0.133* 0.128* 0.111*  
常数 -12.74*** -10.06*** -11.14***  
Pseudo R[2] 0.049 0.045 0.048

  注:***p<0.001,**p<0.01,*p<0.05,[+]p<0.1。

  模型3则进一步考察政策中是否有中央财政资助和中央政府注意力指数及其交互项对政策采纳的影响,从结果来看,在控制其他变量的基础上,政策中是否有中央财政资助(系数为0.617,p<0.01)和中央政府注意力指数(系数为5.364,p<0.001)这两个变量均显著为正,而两者的交互项的系数显著为负(系数为-3.814,p<0.05)。也即,自上而下的经济激励对政策扩散的正向作用受到自上而下的行政压力的影响,在中央政府对农村议题的重视程度相对较低时,相比于没有中央财政资助的政策,有中央财政资助的农村政策被各省份采纳的概率明显更高,但在中央政府对农村议题的重视程度提高时,有和没有中央财政资助的中央农村政策在被各省份采纳的概率上的差距便会缩小。

  六、结论与讨论

  政策文件在中国是具有特殊意义的政府行政内容之一,特定政策的采纳与变动性实施也是反映中央政府和地方政府之间博弈关系的核心研究议题。本文通过收集长时段大样本的农村政策文本数据,尝试突破以往国内相关研究多只关注单项特定政策的扩散过程及机制的局限,相对系统地考察了一段时期内(2008-2018)的多项中央农村政策在各地方政府的扩散情况,并考察和对比自上而下的行政压力和经济激励、地方层面的执行能力和内在动力等因素,及其交互作用对中央农村政策纵向扩散的影响。

  研究结果显示,自上而下的行政压力和经济激励的提升均会显著提升中央政府的农村政策被地方政府采纳的概率。从地方层面的影响来看,地方层面的执行能力的提高会显著增加地方政府采纳中央政府农村政策的概率,经济类政策和社会类政策对政策采纳的影响在农村政策领域不稳定。长时段大样本的农村政策文本数据的收集有助于我们直接分析和比较地方政府内部因素与自上而下的外部因素对政策扩散影响,以上结果也显示,在分析中国的正式政策文件的运作过程时,不能仅套用地方经济激励、政策偏好等简单的机制去解释地方对中央政策的采纳行为,纵向的自上而下的行政压力和激励同样对地方政府的政策执行行为有重要影响。

  从自上而下的行政压力与其他自变量的交互作用来看,地方层面的执行能力以及中央层面的经济激励对政策扩散的影响均会因自上而下的行政压力的不同而有所差异,在中央政府对农村议题高度重视时,政策执行能力强的省份与政策执行能力弱的省份在采纳中央农村政策时的差异明显变小,而经济激励强的中央农村政策与经济激励弱的中央农村政策被各省份采纳的概率上的差距同样会缩小。也即,尽管地方政府面对来自上级的众多政策文件时会考虑本地的特征与政策偏好,但在压力型体制下,自上而下的行政压力会改变地方的政策偏好和优先度。以往政策扩散文献对影响政策扩散的地方政府内部因素和外部因素之间的互动关系缺乏关注,本研究表明,基于长时段多个政策文件考察政策扩散过程中内外部因素的互动非常必要,这有助于深入理解自上而下的行政压力和经济激励以及地方层面的执行能力和动力在中国文件治理中的真实影响。

  本研究也存在一定局限性和需要加以深化的地方。首先,鉴于市、县两级政府在建设政府网站以及公开数字化政策文本上存在滞后和相互间的巨大差异的问题,本研究只以中央—省区市两级政府为主要研究对象,纳入市、县两级政府的政策文本数据有待我们在将来基于更多层级政府的考察厘清中国政策文件运作过程的全貌。其次,本研究主要分析国家和省级农村政策文本,因此,本文的结论只适用于农村政策这一特定领域,如果要进一步验证本文的结论是否适用于其他政策领域,还需要通过收集更为全面的政策文本数据。同时,因数据限制,本研究只以政府系统的文件作为分析对象,未将中共中央与国务院联合发文等类型的文件纳入研究,当数据可以全面获取时,还应该充分考虑党务系统的文件,以评估政策文件级别、类型对政策扩散的具体影响。

  感谢梁玉成、蔡禾、王宁、吴晓刚、吴愈晓、孙秀林、陈家建、黄晓星等学者和《社会》匿名审稿专家给本文提出的宝贵意见。文责自负。

  ①之所以选择2008年作为收集中央和各省份政策数据的时间起点,是因为国务院2007年4月5日发布,并自2008年5月1日起开始施行《中华人民共和国政府信息公开条例》,条例中明确规定各级政府应在各自职责范围内主动公开包括行政法规、规章和规范性文件等政府文件的具体内容。在研究中,我们查阅各省级政府的官方网站,发现相对完整的政府文件公开情况可以追溯到2008年,而2008年之前的政府文件部分省级政府未公开,为保证对比的科学性,本研究将数据收集的起点定为2008年6月。

  ②在实际抓取过程中,为保证政策文件的标准的统一和分析的规范性,参照已有研究,我们保留政府和政府办公厅发布的文件,而对于函、令等类型的文件暂不列入研究范围。

  ③在省级层面,本研究所收集的政策文本数据包括除港澳台地区、西藏、宁夏、海南以外的其他28个省份,之所以未将西藏、宁夏、海南纳入本文的研究范围,是因为在上述省区的政府网站上检索相关政策,只能完整显示2013年之后的信息,为保证各省份之间比较的规范性,故暂时未考虑这几个省区。

  ④如2015年10月发布的《国务院办公厅关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》和2016年2月发布的《国务院关于加强农村留守儿童关爱保护工作的意见》两个政策文件,其标题关键词分别被编码为“农村电子商务”和“农村留守儿童关爱保护”。

  ⑤需要说明的是,在政策实施过程中,存在部分政策是由某个或某几个省份率先实施,而后中央政府正式发布文件,其后该政策才在其他省份逐步实施的情况。如2014年4月发布的《国务院办公厅关于金融服务“三农”发展的若干意见》,该政策在中央政府正式发布前已有浙江、江苏等省执行类似政策,如浙江省早在2008年已发布类似政策文件《浙江省人民政府关于金融服务“三农”发展的意见》。针对上述情况,为保证事件史模型中起点的一致性,以单个政策为单位,若某项政策存在部分省份早于中央政府发布的情况,则对该政策的分析不包括发布时间早于中央政策的省份。

  ⑥国务院历年政府工作报告可以分为工作回顾、目标任务和主要工作内容三大部分,其中,目标任务和主要工作内容为新一年的政府行动纲领和工作要点,工作回顾则是对政府之前工作的回顾和总结。考虑到中央政府注意力指数主要反映政府新一年对各种议题的重视程度,为保证该指数的准确性和科学性,在实际处理时,我们首先删除政府工作报告文本中工作回顾的部分,然后对文本进行主题模型分析。

  ⑦主题模型作为典型的无监督模型,简要来说是对特定文字隐含的主题进行建模的方法。在主题模型中,主题由一组词汇的统计分布所定义,构成同一主题的词汇更有可能出现在同一文本中,模型结果将估计出每个主题所对应的关键词及概率(Blei,et al.,2003),同时,也可以估计出每一个文本所对应的各主题的概率。研究者可以根据不同主题或主题组合在每个文本中的具体概率来量化比较文本的主要特征。

  ⑧中文停用词主要包括类似“的”“吗”“呀”等无实际意义的词汇和标点符号,本文使用的中文文本分析是应用较为广泛的哈工大停用词表以及四川大学机器智能实验室停用词库生成本文的停用词表。

  ⑨在研究中,我们同时使用了Probit模型来进行估计,得出的结果与Logit无明显差异,在此,本文只报告Logit模型的结果。

  ⑩在该模型中,各变量的方差膨胀因子(VIF)均小于5,不存在严重的多重共线性问题。

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