中国特色小镇政策创新扩散研究
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摘要：本文以2010-2017年中国332个地级市特色小镇政策的扩散为例，运用基于二元Logistic回归的事件史分析法，探究特色小镇政策的影响因素。结果发现，城区面积、财政资源、区域位置、上级压力与特色小镇政策的扩散之间存在显著正相关，其中财政资源是影响扩散发生的关键因素;人口规模和邻近效应与政策扩散之间存在显著负相关，而人口密度和经济发展水平的假设未获得支持。
关键词：特色小镇 政策创新扩散 事件史分析
一、理论与研究假设
政策创新扩散的研究始于20世纪60年代。1969年美国学者Walker开创了这个课题的研究，他将政策创新定义为“不管政策出现多久，也不论其他政府是否已经采纳它，只要某个政府之前没采纳而现在采纳就被称为政策创新”。经过后续Gary、Rogers等学者的研究，政策创新扩散研究逐步成型，开始形成了基本的概念体系，Berry夫妇首次使用事件史分析法（EHA）进行实证分析为这一课题带来经典的定量分析方法。国内学者在介绍西方政策创新扩散理论的同时，也将这一理论用于本土化的案例分析，探究暂住证制度、城市公共自行车等政策的扩散机制及影响因素。
（一）研究假设
1.内部因素。我们可以将政策创新扩散的影响因素简单地分为内部因素与外部因素。内部因素即地区内部的政治、经济、社会、文化特征等，其中以地区经济发展水平和财政资源为代表。Rogers曾指出：不论如何衡量社会地位（通常表现为可支配收入、生活水平与拥有的资产等），结果都表明社会地位与创新性成正比，个体社会经济状况每提高一个单位，该个体的创新性程度也会相应地成比例上升。
2.外部因素。外部因素则主要指上级、同级、下级政府的压力。由于中国单一制的体制原因，中国各级政府都对下级政府具有较强的制约力，往往可以通过具体的命令形式或是宽泛的上级政府精神来影响下级政府对政策创新的采纳。而由于存在相类似的经济、社会问题，地理上相邻的地区对政策创新的采纳会对政府的创新采纳行为产生重要影响。
（二）模型设定
事件史分析方法是运用离散状态、连续时间的随机模型来分析纵贯性数据的统计分析方法的集合。本文研究对象采取的是离散时间单位，设定的因变量为“某地级市是否实施了特色小镇政策”，作为一个二元变量，在此需要采用离散时间Logit模型。其思路是：P（t）代表某个个体在时间t上发生某事件的概率，我们可以通过下列Logit模型方程拟合观察数据：
其中，X1代表一般自变量，x2（t）代表动态自变量，a（t）弋表截距，只要模型中还有代表不同时期的虚拟变量，它便会随时期变化。这样，我们就可以应用常规logistic回归进行系数估计和检验，解释各自变量对事件的影响。
二、数据收集及变量设定
（一）数据来源及变量设定
本文以全国332个地级市为研究对象，通过网络抽样的方法对这些地级市2010-2017年实施特色小镇政策的情况进行收集整理，在全网络以及各地级市的政府网站加上“特色小镇”为关键词进行搜索，确定所查地级市实施特色小镇政策的最早时间（精确到月份），以该地级市当年是否实施特色小镇政策作为因变量，实施了取值为1.否则为0。自变量数据则是通过Wind经济数据库以及各地级市统计年鉴收集获得，包括各市的人口规模、人口密度、城区面积、财政资源、经济发展水平、区域位置、临近效应、上级压力这8个變量，同时为了控制潜在的多重共线性影响，部分自变量以取对数后的结果进行后续实证分析。
三、实证分析
对变量进行Logistic回归分析的结果如下所示，括号内的数字表示变量的回归系数，***、**、*分别表示该变量在1%、5%、10%的显著水平。结果表明城区面积（0.236*）、财政资源（1.115***）、区域位置（0.722***）、邻近效应（-0.145**）、上级压力（0.357*）这五个变量的回归系数P值小于0.1或小于0.05.说明5个原假设H3、H4、H6、H7、H8得到支持;而人口规模（-0.479*）虽然通过显著性检验，但其回归系数为负值，这与原假设H1相悖。人口密度（0.080）和经济发展水平（-0.262）两个变量的回归系数假设检验P值均大于0.1.在统计学上显著不相关，说明原假设H2、H5无法得到支持。
四、结论与政策启示
第一，加大对西部地区的财政支持，鼓励政策创新。本文的实证分析证实了财政资源的丰富与否与政策的是否采纳之间存在正相关关系，而且财政资源在众多影响因素中是影响程度最大的一个。发展水平相对落后的西部地区政府财政资源相对匮乏，即便进行了政策创新也无力实施更无力推广，因此也难以获得政策创新所带来的收益，容易陷入恶性循环，导致地区发展和政策创新双双落后。因此需要加大对西部地区的财政支持，给予当地政府更多可支配资源，鼓励创新政策同时也确保其有能力实施和推广创新政策，促进西部地区更好地发展。
第二，优化政府间层级关系，加强创新引导。在中国这样一个单一制的国家中，政策创新自上而下的扩散模式占据主导地位，长期以来大部分下级政府习惯于等待和执行上级政府的指令性命令，通常缺乏政策创新的主动性。因此上级政府应完善制度支持，减弱对下级政府的政策创新控制，下放政策创新权力，鼓励下级政府进行自主政策创新，增强下级政府决策的主动性，促进创新政策自下而上和同一层级扩散。
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