网络视角下城市官员流动的空间减排效应及机制分析.pdf

一尧引 言党的二十大报告指出袁要积极稳妥推进碳达峰碳中和袁积极参与应对气候变化全球治理遥 其中袁环境治理体系是推进生态环境保护的基础制度保障遥 事实上袁早在 2006 年的野十一五冶规划时期袁中国政府就把节能减排摆上了更加突出的位置袁为了减排目标的落实袁制定并实施了节能目标责任制袁强化各级领导干部在地区节能减排中的关键作用遥 党的十八大以来袁以习近平同志为核心的党中央进一步加快推进生态文明顶层设计和制度体系建设袁推动构建现代环境治理体系袁更加突出强调要发挥好政府的主导作用遥 在野十四五冶时期袁以中央生态环境保护督察和生态文明建设目标评价考核体系为抓手袁中央部署包括大气污染防治攻坚战尧低碳城市建设等一系列促进低碳减排的政策安排袁取得了较大成绩咱1暂遥 然而袁基于地区差异视角袁现实中各地区碳减排绩效空间差异大遥 长期以来袁人们收稿日期院2022-09-15基金项目院国家社会科学基金重大项目渊21&ZD108冤曰国家社会科学基金一般项目渊20BJL034冤曰国家自然科学基金青年项目渊72204230冤作者简介院张瑾渊1989要冤袁女袁河南洛阳人袁北京大学能源研究院尧清华大学公共管理学院袁特聘副研究员袁硕士生导师袁研究方向院能源经济与环境袁公共政策与管理遥 贺思琪渊1995要冤袁通信作者袁女袁河南商丘人袁郑州大学能源环境经济研究中心尧商学院博士研究生袁研究方向院资源与环境经济遥 李金铠渊1973要冤袁通信作者袁男袁河南驻马店人袁郑州大学能源环境经济研究中心教授尧博士生导师袁研究方向院资源环境政策与管理遥网络视角下城市官员流动的空间减排效应及机制分析张瑾1袁2袁贺思琪3a袁3b袁李金铠3a渊1.北京大学 能源研究院袁北京 100871曰2.清华大学 公共管理学院袁北京 100083曰3.郑州大学 a.能源环境经济研究中心袁b.商学院袁河南 郑州 450001冤摘要院各级政府官员在现代环境治理中扮演重要角色袁地方官员异地调任的职业轨迹在任职地之间形成了一种空间关联网络袁是影响区域碳排放差异的重要因素遥 基于网络的视角袁利用 2008要2017 年地级市市长和市委书记的个人履历信息构造了官员流动的空间网络袁并借助社会网络分析法和空间计量模型识别了官员流动对地方碳排放的空间网络关联效应及网络的影响机制遥 研究发现院官员流动对地方碳排放存在显著的空间网络关联效应袁 即官员任职地之间的碳排放绩效存在显著的空间关联性袁总体上官员流动网络对地方碳排放水平有显著降低作用遥进一步研究发现袁在官员野流入地冶尧低碳试点城市尧经济发展水平较高的城市以及产业结构更轻型化的城市中袁官员流动网络的碳减排效应更显著遥机制分析表明袁官员流动网络能够显著推动城市创新在网络关联城市间扩散袁但对环境规制的扩散作用不显著袁最终能够通过促进地方环境规制水平尧改善城市创新环境来降低地方碳排放水平遥 该项研究为网络治理理论的有效性提供了经验支持袁 同时也拓展了经济地理空间关联及其社会经济影响研究的内涵袁为中国实现野双碳冶目标提供了有效干预点袁对完善现代环境治理体系具有重要理论与现实意义遥关键词院环境治理曰官员交流曰碳排放曰空间网络关联曰空间计量模型中图分类号院 F124.5曰X321文献标识码院A文章编号院1674-6511渊2023冤03-0085-18DOI:10.19808/ki.41-1408/F.2023.00262023 年 6 月第 36 卷第 3 期Jun.2023Vol.36 No.3Journal of Management85-基于环境经济学尧能源经济学等理论认为袁经济增长咱2暂尧产业与能源结构咱3-5暂尧技术进步咱6-7暂尧城镇化水平咱8暂等是造成碳排空间差异的主要因素袁 但忽略了中国特色环境治理体系中起主导作用的各级政府袁尤其是主政官员的重要影响咱9暂遥一方面袁已有研究指出袁官员的任期咱10暂尧个人特征咱11暂尧更替冲击咱12暂尧晋升激励咱13-14暂等方面特征对地方治理绩效具有重要影响遥 另一方面袁极具中国特色的干部异地任职制度袁又使得空间上分散尧分割的区域发生野关联冶遥 例如袁Yi 等人提出城市公共管理者的职位轨迹在任职地之间形成的野政策虫洞冶渊Policy Wormholes冤咱15暂袁使得两个城市之间的距离缩短袁成为政策行动上的野邻居冶咱16-17暂遥 也有学者观察到袁官员异地调任有助于克服城市间集体行动困境咱18暂袁并推动区域性先进经验的扩散与复制咱19-20暂遥 因此袁就环境治理而言袁官员的空间流动不仅会影响本地环境绩效袁同时也会影响野关联冶城市的环境绩效遥事实上袁地方官员的跨地区流动有利于其同时掌握任职地与关联地的资源与信息优势袁可能会通过影响地方之间的环境治理经验政策尧信息知识的交流扩散袁对地区间关联与碳减排施加影响遥 然而袁现有考虑官员交流对环境治理影响的研究中袁多数基于案例分析尧定性探索等方式探究官员异地调任在政策扩散尧府际合作尧经济协同等经济社会治理领域的影响咱19,21-22暂袁少有文献量化分析官员流动对地方碳排放治理的作用遥 近两年袁已有学者尝试采用双重差分法或设定虚拟变量的方式来测度官员流动在地方碳治理中的作用咱23-24暂遥 但这种方法仅顾及本地官员变动对地方环境治理野是否冶有影响袁无法有效揭示其具体影响机制遥 本文认为袁在官员交流测度中袁仅通过采用野是否发生官员交流冶无法有效刻画官员交流本身的特征遥 本文借鉴社会网络理论袁以官员异地任职轨迹形成的空间网络为观测对象袁深入分析官员交流对区域碳减排的空间网络关联效应袁以及官员流动网络对地区碳排放绩效的作用机制遥在已有研究基础上袁本文利用地级市市长和市委书记的个人履历信息构造了官员流动的空间网络袁并结合社会网络分析法和空间计量模型袁从网络视角来识别官员流动在地方碳排放治理中的作用遥 具体来说袁本文主要回答以下三个问题院第一袁官员流动是否会促使地方间碳排放治理绩效相互关联袁即是否存在空间网络关联效应曰第二袁若存在空间网络关联效应袁则官员流动网络对地方碳排放有怎样的影响曰第三袁官员流动网络如何影响地方碳减排遥 这种讨论既弥补了学术界对官员异地调任的空间关联实证讨论的不足袁也拓展了官员对地方治理的研究范式在网络治理理论上的研究视角与方法袁这也是本文的创新所在遥 同时袁本文也为网络治理理论的有效性提供了经验支持袁为我国实现野双碳冶目标提供了有效干预点袁对完善我国现代环境治理体系建设具有重要的政策意义遥文本余下部分安排如下院第二部分探讨理论机制与研究假设曰第三部分介绍官员流动网络的构建尧实证方法与数据来源曰第四部分进行回归检验袁探讨官员流动的空间网络关联效应和地方碳减排效应机制曰第五部分总结全文袁并提出政策建议遥二尧理论机制与研究假设为回答前文所述的三个问题袁本文首先检验了官员流动是否会促使地方间碳排放治理绩效相互关联袁即是否存在空间网络关联效应遥 基于此袁进一步剖析官员流动网络对地方碳排放的影响及作用机制袁并提出相应的研究假设遥渊一冤官员流动的空间网络及空间网络关联效应网络最早被运用在社会学相关研究中袁并将个体在参照或模仿他人同类行为时受到的影响称为网络视角下城市官员流动的空间减排效应及机制分析86-网络效应咱25暂遥 在公共管理领域袁已有学者基于官员流动构建了上下级社会关系网络以探究网络在精英晋升尧政治资源分配中的作用袁如势力网络渊Factions Network冤尧集团网络渊Cliques Network冤尧惠顾网络渊Patronage Network冤等咱25-28暂袁却忽视了网络在地方治理中的影响遥并且袁这类网络侧重于垂直官员间委托人-管理人-代理人的关系袁即官员间非正式的社会关系咱29暂袁尚未关注到官员网络在任职地之间存在的空间联系遥 有学者从制度性集体行动渊Institutional Collective Action袁ICA冤理论出发袁指出跨域流动的官员能够借助其对曾任辖区的信息优势和人脉关系袁减少由于地理距离和空间不相邻等野天然屏障冶带来的信息尧谈判等交易成本袁从而畅通城市间的信息沟通袁增进地方间的交流合作咱30暂遥 已有文献通过对长三角尧珠三角尧京津冀等城市群的研究证实袁地方官员跨域流动在一定程度上促进了区域协同发展咱18,31暂遥 显然袁官员异地流动所积累的社会关系网络在空间上将引发显著的空间关联效应遥空间关联最早见于从地理学第一定律出发的尧与地理距离相关的事物间关系的研究咱32暂遥 随着空间计量经济学的发展与应用袁地理距离逐渐拓展至广义野距离冶袁如经济距离尧产业距离尧技术距离等遥根据前文分析袁空间关联的度量除地理尧经济等因素外袁还可能是官员流动形成的社会关系在空间上产生的网络关联遥 鉴于此袁本文进一步提出官员流动的空间网络渊简称野官员流动网络冶冤袁这种空间网络关联效应的产生不是由于经济生产要素尧资源等流动引发的产出绩效关联袁而是由于主政人员流动携来的信息尧知识尧经验尧价值观等引发的政策尧制度层面的关联遥有学者基于政策扩散的理论框架咱15,19-20暂指出袁官员在不同任职地中积累的管理经验尧创新政策等袁可通过工作流动携带跨越地理边界袁给任职地带来相似的管理范式袁从而使得一个地区的管理绩效与网络关联地区的管理绩效呈相关性咱18,22暂遥例如袁当履新地所面临的社会问题与原任地并非迥异时袁官员就会复制自己已有的成功经验袁或将履新的问题纳入原有政策范式中遥 总之袁官员的跨域流动会在不同任职地之间形成网络袁由此引发的任职地间在经济尧社会尧环境等方面的空间网络关联不容忽视渊见图 1冤遥 由此袁本文提出以下假设院H1院官员流动对地方碳排放的影响存在空间网络关联效应遥图 1 官员流动的空间网络及空间网络关联效应渊二冤官员流动网络对地方碳排放的影响及机制网络治理理论指出袁城市能够通过参与网络袁在交流合作活动中将网络行为转换为网络优势咱33暂遥陆军等学者指出袁参与网络数量的增加会增强网络优势袁加速跨区要素流动速度袁强化知识扩散和技术溢出咱34暂袁甚至更深层次的资源交互与整合咱35暂遥 为进一步探究官员流动网络对地方碳排放的影响袁本文以官员流动网络中心度来衡量城市官员流动的影响力遥 结合前文分析袁一个城市的官员流动网络中心度越高袁意味着该城市与其他城市建立的官员流动网络关联范围越广袁官员积累的新思想尧新管理前沿2023 年 6 月87-政策和新理念的传播和扩散更频繁和广泛袁 地方政府吸纳的碳减排政策与治理经验也更为前沿完善咱34,36暂袁 更有利于提高地方碳排放治理水平遥 基于张克构建的地方主官异地交流与政策扩散理论框架袁异地调任官员更倾向于主动推广具有绩效合法性的管理经验与创新政策袁即获得上级领导认可尧学者倾向尧媒体报道或公众支持的经验或政策咱19暂遥 我国早于 2009 年就将低碳经济理念引入环保法规中袁并于 2014 年将碳排放指标正式纳入干部政绩考核体系中袁这表明碳减排政策或相近的环保政策具有绩效合法性遥 在这一逻辑下可以假设袁主政官员更倾向于推广成功的低碳治理经验和创新政策袁而非失败的做法遥 因此可以认为袁低碳管理经验与创新政策的野扩散效应冶有利于促进地方碳排放水平的下降遥 并且袁一个城市与其他城市的官员交流越多袁意味着与更多城市形成野网络伙伴关系冶袁与其他城市交流学习的机会增多袁吸纳的低碳治理经验与创新政策也更为前沿全面袁使得地方碳排放绩效也就越高遥 由此袁本文提出以下假设院H2院官员流动网络有利于降低地方碳排放水平遥具体来说袁官员空间流动网络主要从提高环境规制水平和改善城市创新环境两条路径影响地区碳排放遥关于环境政策的研究表明袁较高的环境规制水平会带来较好的环境治理效果咱37-38暂遥一方面袁基于前文政策扩散分析袁官员空间流动网络有利于环境规制经验或政策在网络关联地之间扩散袁网络城市的影响力越高袁意味着其所吸纳的碳减排政策与管理经验也越为前沿袁环境规制水平也越高遥 另一方面袁政府官员和企业经营者之间的野合谋冶往往是阻碍地方碳减排的主要因素咱10,39暂遥尽管没有直接证据表明主政官员和地方企业的合谋是政企合谋的主要原因袁但以主政官员为首的地方政府组织却会由于主政人员的长期执政而产生更高的腐败可能性咱40-41暂遥已有研究表明袁主政官员更替带来的震慑作用可显著削弱环境规制政策执行中的政企合谋袁倒逼企业绿色转型袁改善当地环境质量咱42-43暂遥 总之袁无论通过推动正面因素抑或通过消除负面干扰袁官员流动网络都会通过推动环境规制扩散而给地方带来更高的环境规制水平袁从而降低地方碳排放水平遥此外袁创新作为新时代背景下城市发展的主导战略袁可以通过变革城市治理模式来驱动城市高质量发展遥 已有研究证实袁城市创新行为是降低环境污染的关键因素咱44-46暂袁从组织外获取异质性信息和技术则是探索性创新行为的主要手段咱47暂遥 关系网络理论指出袁组织间关系网络是组织从外部获取信息与资源的重要方式咱48暂袁其能有效减少复杂多变的外部环境给获取新事物带来的干扰袁为组织挖掘新思想尧新模式尧新技术和新产品等探索性创新提供平台咱35暂遥 可见袁官员流动网络能够为网络关联城市提供信息与知识的交流平台袁有助于改善网络中城市的创新环境袁从而降低地方碳排放水平遥 由此袁本文提出以下假设院H3院官员流动网络能够推动环境规制与城市创新在网络关联城市间扩散遥H4院官员流动网络能够通过提高环境规制水平尧改善城市创新环境来降低地方碳排放水平遥三尧研究设计渊一冤官员流动的空间网络构建我国特有的干部异地交流制度为本文的官员空间流动提供了适配的经验研究样本遥 叶党政领导干部交流工作规定曳渊中办发也2006页19 号冤指出袁干部异地交流指通过调任尧转任等方式对干部工作岗位进行跨地区调整袁交流的对象重点为县级以上地方党委尧政府正职领导及其他领导成员遥 考虑到地网络视角下城市官员流动的空间减排效应及机制分析88-方公共决策中的支配性权威袁并参考既有文献设定咱49暂袁本文的官员空间流动特指某一地级市市长或市委书记由其他地级市调任而来袁无论职务尧级别尧工作内容变动与否遥表 1 展示了 2008 年与 2017 年官员空间流动频率遥 我国每年有 418 个市长和市委书记的岗位可能发生官员变更淤袁2008 年有 25.36%的岗位发生了官员空间流动袁 考虑到一个职位的变动会涉及两个城市袁这意味着每年有大于 25.36%的地级市通过官员空间流动建立某种关联袁至 2017 年这一数据上升至 33.25%遥 这表明我国地级市官员空间流动已成常态化发展袁官员之间很可能存在着复杂且广泛的关系网络遥表 1 官员空间流动频率2008 年10641825.36%年份流动次数总岗位数占比2017 年13941833.25%注院数据来源为研究团队搜集整理的中国地级市领导履历数据计算而得遥基于官员流动的定义袁本文进一步采用社会网络分析法渊SNA冤构造了官员流动的空间网络遥如图2 所示袁将官员任职城市视为网络节点袁将官员流动轨迹作为节点间的连线袁并用箭头表示其流动方向遥 当官员从一个城市调任至另一个城市任市长或市委书记时袁则视为两个节点城市之间形成空间网络关联遥 具体而言袁若第 t 年城市 j 的市长和市委书记从城市 i 流入袁则第 t 年的官员流动网络矩阵中元素 aij赋值为 2曰若只有一人从城市 i 流向城市 j袁则赋值 aij为 1曰若无流入则为 0遥 由此构建了第 t年有向的官员流动网络矩阵 Nijt=渊aij冤n伊n遥 由图 2 可以看出袁2008要2017 年间袁官员流动网络密度显著增加袁再次表明地级市层面的官员空间流动频率上升袁城市间空间网络关联愈发密切袁很可能对地方碳排放治理绩效产生一定影响遥a.2008 年官员流动网络b.2017 年官员流动网络图 2 可视化官员流动的空间网络渊二冤模型设定1.空间网络权重矩阵借鉴 Boix 和 Trull佴n 的做法咱50暂袁本文基于空间计量模型袁采用空间权重矩阵来衡量官员流动形成管理前沿2023 年 6 月89-的空间网络关联遥具体而言袁基于前文构造的官员流动网络矩阵 Nijt袁对每年的网络矩阵对称化处理后将所有年份加总袁得到如下矩阵 Bij院渊1冤进一步袁将矩阵 Bij标准化袁得到官员流动的空间网络权重矩阵袁其每个元素通过如下计算而来院渊2冤此外袁传统关于空间关联的研究多依赖于地理上的邻近性咱51-53暂袁因此本文还控制了地理权重矩阵袁以验证与已有研究成果的一致性和适用性袁即城市 i 与城市 j 之间地理距离矩阵的倒数袁并进行了行标准化处理遥2.空间网络关联性检验本文以官员流动的空间网络权重矩阵和地理权重矩阵为基础袁 分别对碳排放进行Moran爷s I 检验袁公式如下院渊3冤Moran爷s I 大于 0则表明城市碳排放之间呈正相关袁小于 0 为负相关袁接近 0 表示城市碳排放之间不存在空间关联性遥 表 2 是在两种不同权重矩阵下的检验结果遥 结果显示袁两个空间权重矩阵下的莫兰指数均至少在 5%的水平上显著大于 0袁这表明地级市碳排放之间存在强烈的空间关联性袁面板回归分析方法失效袁应进一步采用空间计量进行实证分析遥表 2 不同空间权重矩阵下碳排放莫兰指数z 值2.3562.2142.4952.8693.0052.6142.2043.2872.6192.157p 值0.0090.0130.0060.0020.0010.0040.0140.0010.0040.015Moran爷s I0.089*0.084*0.081*0.075*0.075*0.068*0.067*0.071*0.071*0.065*Moran爷s I0.236*0.227*0.250*0.276*0.295*0.254*0.210*0.294*0.237*0.188*2008200920102011201220132014201520162017z 值11.34710.78110.4629.6869.6638.7938.6699.2439.2018.428空间网络权重矩阵年份p 值0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.000地理权重矩阵注院*尧*尧*分别表示通过 1%尧5%尧10%水平下的显著性检验遥 下同遥3.空间计量模型的设定在模型设定之前袁本文进行了 Hausman尧LM尧LR 等一系列模型设定检验袁见表 3遥 依据检验结果袁空间网络权重矩阵与地理权重矩阵下的 Hausman 统计量均显著袁故选择固定效应模型曰LM 统计量系()()112Tijijijtijtn ntb=+BNN?lijWijwgijWlijWgijW()()11211MoranInnijiijnnijiijnwxxwxx=网络视角下城市官员流动的空间减排效应及机制分析21ijijTijtbwb=90-数也通过了显著性检验袁 表明模型兼具空间误差和空间滞后两者特征袁 可以采用空间杜宾模型渊SDM冤曰结合 LR 和 Wald 统计量结果袁可以显著拒绝 SDM 模型简化为空间误差模型渊SEM冤袁但不能拒绝简化为空间滞后模型渊SLM冤遥综上分析袁本文将采用双固定效应的空间滞后模型和空间杜宾模型进行实证分析袁以相互印证结果的可靠性遥 为检验官员流动对地方碳排放的空间网络关联效应袁本文分别构建空间滞后模型与空间杜宾模型如下院渊4冤渊5冤式中袁表示城市 i 第 t年的碳排放水平曰为控制变量集合曰为官员流动的空间网络权重矩阵袁即为空间网络关联效应的估算曰和分别表示时间固定效应和地区固定效应袁为随机干扰项遥为进一步考察官员流动网络对地方碳排放的影响袁本文将网络具象化袁将网络中心度纳入空间计量模型中袁并控制地理权重矩阵袁构建模型如下院渊6冤渊7冤表 3 空间计量模型选择检验渊三冤数据来源和变量选取本文采用 2008要2017 年全国 195 个地级市数据进行实证检验于袁具体的数据指标主要包括以下4 个部分遥1.被解释变量院碳排放水平借鉴吴茵茵等学者的做法咱54暂袁本文采用地级市二氧化碳排放量的对数来衡量地方碳排放水平渊lnc冤袁数据来源于中国碳排放核算数据库遥2.核心解释变量院官员流动网络中心度本文的官员流动网络是基于官员异地交流制度而构建袁数据来自团队手动收集整理的中国地级市领导履历数据集袁主要来源为党政干部领导资料库尧各城市官方网站尧百度百科等遥 借鉴既有文献的做法咱43暂袁关于样本范围确定的技术处理袁本文考虑了以下因素院一是将官员任职地与地级市相匹配袁并通过职位流动轨迹将不同城市连通起来曰二是考虑到官员调任至新城市需要一定时间才能落LM-lagR-LM-lagLM-errorR-LM-errorLM-lagR-LM-lagLM-errorR-LM-error961.165*836.064*136.49*11.39*79.61*12.82*2 089.78*2 022.99*LR-spatial-lagWald-spatial-lagLR-spatial-errorWald-spatial-errorLR-spatial-lagWald-spatial-lagLR-spatial-errorWald-spatial-errorHausman 统计量42.19*31.28*空间权重矩阵6.494.7922.17*34.05*-369.662.91-362.1414.70*lWgWLM 统计量LR 与 Wald 统计量()0lnlnlitittiititcZc=+W()0lnlnllititittiititcZZc=+WWlnitcitZlWtiitgW()01lnlngititittiititcdegZc=+W()01lnlngggititititittiititcdegZdegZc=+WWW管理前沿2023 年 6 月91-实其管理思路尧创新政策袁因此选择任期超过一年的异地交流官员作为样本曰三是为保持面板数据中官员与城市的匹配关系袁对一个发生不止 1 次官员交流的城市袁以当年任职时间最长的官员为在任官员曰四是与其余变量数据来源的时间范围和空间范围保持一致遥基于构建的官员流动网络袁本文以网络度数中心度渊deg冤作为衡量节点城市与其他城市建立的官员流动网络关联程度袁计算公式如下院渊8冤式中袁为节点城市 i 第 t 年的网络中心度袁表示第 t 年节点城市 i 与其他城市的空间关联度袁即第 t 年城市 i 所连接的其他城市数量遥 高中心度意味着该城市发生官员空间流动水平较高袁也即该市与较多城市建立了官员流动网络关联遥3.官员个人特征变量考虑到地方官员个人效应是影响其决策的重要因素咱55暂袁选择以下官员个人特征变量院市长与市委书记各自的任期渊市委书记 sten袁市长 mten冤尧年龄渊市委书记 sage袁市长 mten冤尧受教育程度渊市委书记 sedu袁市长 medu袁大专及以下赋值为 1袁本科为 2袁硕士为 3袁博士为 4冤袁数据仍来自团队搜集整理的中国地级市领导履历数据集遥4.控制变量除上述变量外袁本文对其他影响碳排放的因素加以控制袁主要包括经济发展水平渊lngdp袁人均GDP 的对数冤尧产业结构渊str袁二产与三产的比值冤尧外商直接投资渊fdi袁实际利用外商直接投资额与GDP 比重冤尧人口规模渊pd袁年末常住人口与土地面积的比值冤袁数据整理自 EPSDATA 数据库袁并经过GDP 平减指数处理遥 表 4 报告了变量的描述性统计结果遥表 4 描述性统计结果均值3.130.28910.3530.0031.428437.5934.0913.05852.9612.5463.10350.687标准差0.6950.2610.6310.0030.584266.1342.4980.6863.4471.4890.6153.734最小值1.22901.38100.29421.20311411138样本数1 9501 9501 9501 9501 9501 9501 9501 9501 9501 9501 9501 950变量lncdeglngdpfdistrpdstensedusagemtenmedumage最大值4.7771.44212.8690.0197.211 440.3711346012460四尧实证结果与分析渊一冤基准回归结果为考察官员流动对地方碳排放的空间网络关联效应袁 本文采用官员流动的空间网络权重矩阵渊Wl冤进行回归遥 表 5 第渊1冤渊2冤列为空间滞后模型渊SLM冤的估计结果袁第渊3冤渊4冤列为空间杜宾模型itijtjdegX=itdegijtX网络视角下城市官员流动的空间减排效应及机制分析92-渊SDM冤的结果袁均在控制经济社会因素的基础上逐步引入市长和市委书记的个人特征变量遥从总体上看袁无论是采用 SLM 还是 SDM袁空间滞后项渊Wl伊lnc冤的系数均在 1%水平上显著为正袁意味着官员流动会在任职地之间形成网络袁使得网络关联地的碳排放会对本地区碳排放产生显著的正向影响袁这与 Yi 等咱16暂尧Zhu 与 Meng咱20暂的观点相近遥 该结果表明了官员流动对地方碳排放的影响存在空间网络关联效应袁印证了假设 1遥 表 5 第渊5冤渊6冤列为官员流动网络影响地方碳排放的估计结果遥 无论采用 SLM还是 SDM袁网络中心度渊deg冤的估计系数均显著为负袁意味着网络中心度每提高 1 单位袁地方碳排放水平将降低 0.2%遥 这表明官员流动网络有利于降低地方碳排放水平袁印证了假说 2遥表 5 基准回归结果渊3冤lnc0.701*渊0.013冤0.015*渊0.003冤1.930*渊0.628冤0.012*渊0.004冤0.000 03渊0.000 04冤YESYESYES1 9500.128渊4冤lnc0.703*渊0.013冤0.014*渊0.003冤1.831*渊0.622冤0.010*渊0.004冤渊0.000 05冤渊0.000 04冤0.000 8渊0.000 6冤-0.004*渊0.002冤0.000 5*渊0.000 3冤0.000 8*渊0.000 3冤-0.001渊0.001冤-0.000 01渊0.000 02冤YESYESYES1 9500.105渊5冤lnc-0.002*渊0.001冤0.009*渊0.004冤2.228*渊0.718冤0.009*渊0.004冤0.000 06渊0.000 05冤2.501*渊0.035冤YESYES1 9500.030渊2冤lnc0.701*渊0.013冤0.015*渊0.003冤1.228*渊0.575冤0.011*渊0.003冤0.000 05渊0.000 04冤0.000 8渊0.000 6冤-0.004*渊0.002冤0.000 6*渊0.000 3冤0.000 8*渊0.000 4冤0.001渊0.002冤0.000 9*渊0.000 3冤YESYES1 9500.181渊1冤lnc0.702*渊0.013冤0.015*渊0.003冤1.587*渊0.576冤0.012*渊0.003冤0.000 04渊0.00 003冤YESYES1 9500.166Wl伊lncdeglngdpfdistrpdmtenmedumagestensedusageWg伊lncW伊Z地区效应时间效应NR-squared渊6冤lnc-0.002*渊0.001冤0.013*渊0.005冤2.246*渊0.882冤0.012*渊0.005冤0.000 09渊0.000 06冤0.945*渊0.017冤YESYESYES1 9500.038官员流动的空间网络关联效应官员流动网络的影响解释变量注院括号内数据表示稳健标准误袁下同遥管理前沿2023 年 6 月93-表 5 第渊2冤渊4冤列展示了市长和市委书记个人特征变量对碳排放的影响遥 结果显示袁市委书记任期渊sten冤对地方碳排放存在显著正向影响遥 这是因为官员任期越长袁意味着城市平均每年发生的官员流动水平越低袁即网络中心度较低袁不利于降低碳排放水平遥 市长受教育程度渊medu冤的估计系数显著为负袁表明市长受教育程度越高袁地方碳排放水平就越低遥 这可能是因为受教育程度较高的官员接纳尧学习新知识的能力相对较强袁更有利于推动创新政策的扩散与落实袁从而促进地方高质量发展袁提高碳排放治理水平遥市委书记与市长年龄渊sage尧mage冤的估计系数显著为正袁这与受教育程度相似袁即年轻的官员更易吸纳创新政策与先进管理经验咱56暂袁从而有利于提高碳排放治理水平遥控制经济社会因素的估计结果显示袁经济发展水平渊lngdp冤的估计系数均在 1%的水平上显著为正袁意味着地方经济发展水平越高袁碳排放水平也就越高袁表明样本期内我国经济发展与碳排放尚未脱钩咱57-58暂遥 外商直接投资渊fdi冤的估计系数在至少 5%的水平上显著为正袁意味着外商直接投资的提高也会导致碳排放水平的增加袁与现有文献结果一致咱59暂遥 产业结构渊str冤的估计系数均在 1%的水平上显著为正袁即二产比重越高袁碳排放量就越大袁这与二产的高能耗特性有关袁印证了已有文献结论咱60暂遥 人口规模渊pd冤的估计系数为正袁但不显著遥 此外袁表 5 第渊5冤渊6冤列还控制了地理空间滞后项渊Wg伊lnc冤袁估计系数均在 1%的水平上显著袁表明碳排放在地理空间上存在空间关联效应袁验证了本文与已有研究成果的适用性与一致性咱16暂遥渊二冤稳健性检验1.变量替代回归借鉴王磊等学者做法咱24暂袁本文采用人均碳排放量渊pc冤代替被解释变量重新回归袁表 6 第渊1冤渊2冤列结果显示袁Wl伊pc 的系数显著为正袁deg 的系数显著为负袁与前文得到的结果一致遥 此外袁地方碳排表 6 基于变量替换与样本筛选的稳健性检验渊3冤lncs0.614 3*渊0.015 92冤YESYESYES1 9500.103 0渊4冤lncs-0.002渊0.001 32冤YESYESYESYES1 9500.065 2渊5冤lnc0.647 7*渊0.014 5冤YESYESYES1 7300.175 6渊2冤pc-0.000 32*渊0.000 2冤YESYESYESYESYES1 9500.022 8渊1冤pc0.212 6*渊0.023 7冤YESYESYES1 9500.030 1degWl伊pcWl伊lncsWl伊lncWg伊pcWg伊lncsWg伊lnc控制变量地区效应时间效应NR-squared渊6冤lnc-0.003*渊0.001 5冤YESYESYESYES1 7300.133 9变量替代回归样本重新筛选解释变量网络视角下城市官员流动的空间减排效应及机制分析94-放水平除了直接以二氧化碳排放量表示外袁还可以从植被碳封存值中反映遥 虽然植被仅能封存大气中部分二氧化碳袁但在一定程度上也能反映出碳排放高低遥 因此袁本文以地级市陆生植被碳封存值的对数渊lncs冤代替被解释变量重新回归袁数据来源于 Chen 等渊2020冤遥 表 6 第渊3冤渊4冤列的结果依然未发生实质性改变遥2.对回归样本重新筛选样本特殊值的存在对回归结果可能造成的影响也是不可忽视的问题遥 考虑到重点城市在政治经济地位及官员流动等方面的特殊性袁将省会城市予以剔除袁得到普通城市总体样本遥 按前文思路回归袁结果分别见表 6 的渊5冤渊6冤列袁可以发现袁相应的回归结果再次印证了前文的结论遥3.处理内生性问题动态空间面板模型可用于解决遗漏变量导致的内生性问题咱61暂袁同时兼顾碳排放的动态变化遥 本文引入了被解释变量的一阶滞后项袁具体估计结果如表 7 的渊1冤渊2冤列所示遥 研究发现袁碳排放的一阶滞后项渊L.lnc冤均通过了 1%的显著性检验袁反映了碳排放的动态性尧连续性特征袁且动态空间面板模型的估计结果与前文回归结果一致袁在一定程度上排除了遗漏变量带来的内生性问题遥考虑到官员流动水平与碳排放可能存在互为因果的内生性问题遥 本文借鉴邹新月与王旺的做法袁将网络中心度作为内生解释变量袁以其一阶滞后项渊L.deg冤作为工具变量袁运用两阶段最小二乘法渊2SLS冤对模型重新回归袁以克服内生性问题咱62暂遥 研究发现袁弱工具变量检验的 F统计值为 13.62袁拒绝弱工具变量原假设袁因而所选的工具变量与内生变量高度相关遥 由于工具变量数与内生解释变量数相等袁属于野恰好识别冶袁因此不存在过度识别问题遥 综上所述袁本文选取的工具变量是有效的遥 表 7 第渊3冤列结果进一步支持了回归结果的可靠性遥表 7 内生性检验渊1冤lnc0.472 7*渊0.014 2冤0.504 1*渊0.015 4冤YESYESYES1 7550.839 1渊2冤lnc0.397 9*渊0.014 5冤-0.002 4*渊0.001 1冤YESYESYESYES175 50.944 2L.lncWl伊lncdegWg伊lnc控制变量地区效应时间效应NR-squared工具变量渊3冤lnc-0.004 2*渊0.002 5冤YESYESYES1 7550.994 7动态空间面板解释变量渊三冤异质性分析本文基于官员流动方向尧是否为低碳试点城市尧经济发展水平和三产比重的差异进行异质性分析袁从而检验官员流动网络对地方碳排放的影响遥管理前沿2023 年 6 月95-考虑到官员职业轨迹是有向的袁本文将网络中心度拆分为点入度和点出度来衡量不同流向下网络的影响遥 其中袁点入度指其他城市的官员流入该城市的度数袁是受其他节点的影响袁点出度指从该城市流出官员的度数袁是对其他节点造成的影响遥 表 8 第渊1冤渊2冤列分别检验了一个城市发生的官员流入度渊indeg冤与流出度渊outdeg冤对碳排放的影响遥 结果显示袁官员流入度的系数显著为负袁且绝对值大于相反方向上的流出度系数的绝对值袁这表明官员流动网络对官员流入地与流出地碳排放的影响是非对称的袁这与 Yi尧Chen咱15的有向野政策虫洞冶的结论相近遥 这可能是源于我国干部政绩考核与其现任辖区的政绩表现高度相关袁而与原任地的社会发展情况关系较小咱63暂袁因此在晋升激励作用下咱64暂袁地方官员更有动力将原任地的低碳管理经验和创新政策携带至履新地袁而将现任地经验反馈给原任地的积极性不高袁从而使得官员流动网络对官员流入地碳减排的促进作用更强袁而对流出地的影响不显著遥表 8 第渊3冤渊4冤列将是否为低碳试点城市虚拟变量渊lcc冤与 deg 的交叉项纳入模型进行回归遥 结果显示袁无论是采用 SLM 还是 SDM袁交互项系数均在 1%的水平上显著为负袁这表明相比于非试点城市袁低碳试点城市建立空间网络关联对碳减排的促进更强遥 这可能是由于低碳试点城市在碳排放治理方面往往比其他城市更为前沿完善咱60暂袁且碳治理绩效在官员政绩考核中比重相对较高袁因此地方官员更有甄别力尧更有动力从关联地学习先进低碳管理经验和政策袁从而提高碳减排绩效遥表 8 官员流动网络对地方碳排放影响的异质性检验渊5冤lnc-0.001 8(0.001 2)-0.003 3*(0.001 8)YESYESYESYES1 9500.030 8渊6冤lnc-0.002 2(0.001 3)-0.004 4*(0.002 0)YESYESYESYESYES1 9500.066 3渊7冤lnc-0.001 8(0.001 2)-0.008 9*(0.003 3)YESYESYESYES1 9500.023 7渊4冤lnc-0.000 6(0.001 4)-0.008 2*(0.002 5)YESYESYESYESYES1 9500.031 3渊3冤lnc-0.000 2(0.001 3)-0.007 9*(0.002 1)YESYESYESYES1 9500.023 3渊8冤lnc-0.002 3*(0.001 3)-0.013 8*(0.003 6)YESYESYESYESYES1 9500.113 0degindegoutdegdeg伊lcccdeg伊cgdpcdeg伊cthiWg伊lncWg伊Z控制变量时间效应地区效应NR-squared渊1冤lnc-0.003 3*(0.001 9)YESYESYESYES1 9500.032 3渊2冤lnc-0.001 1(0.001 6)YESYESYESYES1 9500.031 5解释变量官员流向低碳试点城市经济发展水平三产比重为缓解共线性问题袁表 8 第渊5冤渊6冤列用去中心化后的经济发展水平渊cgdp冤与去中心化后的网格网络视角下城