中国省域间政府间腐败的传染效应研究

中国省域间政府间腐败的传染效应研究

一、高炉腐败的示范效应中国是一个典型的高增长和腐败国家。一方面,凭借对经济体制的渐进式改革,中国经济已经保持了连续30多年的高速增长。另一方面,中国经济在改革初期实行的价格和资源配置的“双轨制”也促进了腐败现象的蔓延。虽然随着经济市场化改革的进步,“双轨制”产生的租金规模逐渐消散,但是由于政治体制改革的停滞不前,中国经济中的腐败问题不仅未能随着经济体制改革的深化而得到有效的缓解,反而呈愈演愈烈之势。国际透明组织发布的腐败感知指数(CPI)显示,2012年中国的CPI得分是39,在全球176个国家中仅排名第80位,位于非常腐败的国家行列(1)。虽然有理论认为,在市场机制尚不完善的情境下,腐败将有助于企业避开政府蹩脚的市场管制,提高资源的配置效率,从而对经济运行起到“润滑剂”的作用。但是,针对中国的实证研究发现,腐败不仅显著地降低了经济增长率,而且,也显著地扩大了居民收入分配的不平等并降低了居民幸福感(陈刚,2012)。网络民意调查结果也显示,腐败已经成为了中国“建设和谐社会的最大障碍”(2)。因此,“反腐败是关系国家发展全局、关系最广大人民根本利益、关系社会公平正义和社会和谐稳定的重大问题和紧迫任务”(1)。理清腐败的发生机制,是有效防治腐败的基础。在中国过去20多年被人民检察院立案侦查的贪污贿赂案例中,有一个引人关注的现象,即高级别官员(简称“高官”)的腐败现象愈发普遍(2)。图1显示,自20世纪90年代以来,中国的地厅级和省部级官员的腐败频数持续上升,在1997年达到了第一个高峰期,当年分别有265位地厅级官员和7位省部级官员因为贪污贿赂等职务犯罪被立案查处;此后,中国的高官腐败率一直保持在高位水平,并在2004年前后进入了第二个高峰期,2004年更是有11位省部级官员被立案查处,这在新中国历史上是从未有过的。总体情况是,2002年的十六大至今,中国已有70多位省部级官员因为腐败问题而落马,这在历史上的任何一个国家可能都是非常罕见的(张维迎,2012)。社会互动的文献研究指出,腐败等犯罪行为具有明显的传染和示范效应(Manski,2000)。理论上,由于高级官员具有更高的威信和享有更大的决策权力,因此,与普通官员的腐败行为相比,高官腐败不仅造成了更多腐败租金的无效率浪费(王一江等,2008),(3)而且,还可能对其他官员的行为产生更强的传染和示范效应,进而促进腐败行为的进一步扩散。因此,频繁的高官腐败所产生的示范效应,很可能是造成中国官员高腐败率问题的一个重要机制。但是,在经验上,高官腐败是否会对其他官员的行为产生更强的示范效应,尚未得到文献研究的证实。基于上述考虑,本文将采用2003~2007年中国各省的数据,实证评估高官腐败的示范效应。本文余下的结构安排是:第二部分是对腐败行为社会互动的相关理论和文献的评述,第三部分是数据和回归方程的说明,第四部分是计量分析及对结果的讨论,第五部分是对全文的总结。二、腐败活动中的社会互动世界银行对腐败的定义是“为了私人利益而滥用公共权力的行为”。腐败是一国社会、经济、文化和政治制度的综合反映,并非为某个国家所独有,而是在全世界范围内都普遍存在的现象。同时,腐败行为不仅损害了社会公平和社会正义,还扭曲了法律规则和弱化了制度基础,因此,腐败也被认为是阻碍社会经济发展的最大障碍(WorldBank,2000)。长期以来,经济学家一直试图发现造成腐败的原因,发现政府规模和分权、市场竞争、公务员薪金、司法效率等变量对腐败都具有重要的影响(Lambsdorff,2006)。但是,上述变量尚不足以解释为什么位于同一地区的国家,往往都具有相近的腐败程度。比如,世界上腐败程度最严重的国家大多集中在撒哈拉沙漠以南非洲,而最清廉的国家则大多是OECD国家。社会互动(socialinteraction)理论对上述问题提供了一种可能的解释。社会互动(在很多时候也被称为传染效应、示范效应等)是指表面上看似独立的个人行为之间存在着明显的相互影响,即独立个体的行为在影响其周围人群行为的同时,也将会受到周围人群行为的影响(1)。现实生活中,我们经常观察到的,人们在日常生活中不经意间滋生的消费攀比行为就是一种典型的社会互动过程。在最近的20多年,经济学的理论和实证研究越来越重视对社会互动问题的研究,因为公共政策的政策效果(包括“好的”和“坏的”)都将会因为行为人之间的社会互动而以社会乘数(socialmultiplier)的比例被放大。社会互动不仅在劳动力市场、教育市场和金融市场等合法市场的交易过程中普遍存在,也存在于犯罪和腐败等“非法”活动中(Manski,2000)。现有的多种理论都能够解释腐败行为的社会互动,包括互惠(Robin,1998)、遵从(Henrich,2004)和信息传递(Bikhchandanietal.,1998)等。首先,互惠(reciprocity)理论意味着,如果社会中的腐败现象泛滥,那么,人们因腐败而产生的内疚感和负罪感将会下降,这将促使人们遵照行事,从而促进腐败活动的进一步滋生。其次,遵从(conformity)理论意味着,人们的行为动机是对现有社会规范(socialnorms)的遵从。由于腐败现象的泛滥可能本身就是当地偏好腐败的社会规范的直接表现,或者,腐败现象的泛滥将会扭曲社会规范,并塑造了当地偏好腐败的社会规范。因而,如果社会中存在着普遍的腐败现象,那么,这将会促使人们更多的从事腐败活动。最后,信息传递理论指出,在信息不完全的环境中,个人将会理性地按照与前人相同的方式行事,以节约信息成本。因而,在一个腐败活动泛滥的社会中,普遍存在的腐败活动将向人们传递这样一种信号,即腐败活动具有更高的收益和更低的成本,并进而促使人们普遍参与到腐败活动之中。实证文献也支持了腐败活动中的社会互动现象。比尔戈尔和戈伊尔以99个国家2001~2003年的数据为样本,并采用分位数回归分析发现,政府规模和经济自由等变量对腐败的影响与国家的腐败程度有关,但在那些高腐败国家,降低政府规模和提高经济自由并不能够显著地减少腐败(Billger&Goel,2009)。这意味着过去的高腐败将会对现在的腐败行为产生影响,并对反腐败的政策效果产生冲击。戈伊尔和尼尔森针对美国1995~2004年的数据分析发现,美国各州之间的腐败活动具有显著且可观的传染效应,如果邻州的腐败率上升10%,将会促使本州的腐败率增长4%~11%左右(Goel&Nelson,2007)。阿特拉采用1996~2002年的跨国数据分析发现,各国的腐败程度也存在着高度的地理相关性(Attila,2008)。位于低腐败地区的国家,其腐败程度往往更低;位于高腐败地区的国家,其腐败程度也往往更高,这说明腐败行为在国家之间也是会传染的。现有文献关注了腐败行为在平均意义上的社会互动效应,却忽视了社会互动的异质性问题。因为享有不同权威的个人,其行为对他人的影响很可能是有差异的。例如,现实中我们经常能够观察到的明星广告效应就是一个典型例子,即企业往往聘请体育娱乐明星来代言其产品,利用明星的社会影响力以扩大其产品的销售。就本文关注的腐败问题而言,像省部级等行政级别更高的官员,由于他们享有更高的威信和行政权力,类似于政府官员中的“明星”。因此,与普通官员相比,高级别官员的腐败行为可能会对其他官员的行为产生更强烈的示范效应,造成官员腐败行为的扩散。正如卡瓦哈尔指出的,领导者的廉正(integrity)声誉是影响组织内部腐败数量的重要因素(Carvajal,1999)。如果领导者的模范行为是不正直的(nonexemplary),这将会造成组织内部的腐败;反之,领导者廉正的模范行为则是对其他组织成员正直行事的最好激励。皮尔斯等也认为,领导者低下的腐败免疫能力是造成行政腐败的首要驱动因素(theprimarydriver)(Pearceetal.,2008)。但是,与普通官员相比,高级别官员的腐败是否具有更强的传染和示范效应,尚未得到实证研究的支持。在本文中,我们将采用中国各省的数据,实证评估腐败的传染效应(示范效应)是否会因为腐败官员的行政级别差异而有所不同。与现有文献相比,本文可能在如下三个方面做出了贡献。首先,以跨国数据为样本的研究发现,腐败现象在国家之间或国家内部各地区之间都具有显著的传染效应。但是,腐败在中国各省之间的传染效应并未得到合理的评估,本文的研究对此做了初步的尝试。其次,现有研究腐败传染效应的文献,并未区分腐败的传染效应是否会因为腐败官员的级别差异而有所不同,本文的研究则分别评估了普通官员腐败(非高官)和高官腐败各自的传染效应。最后,文献研究发现企业CEO和国家领导等官员的固定效应对于企业绩效和国家经济发展都具有显著的影响,但是官员固定效应是否也会对组织内部的腐败现象产生影响却并不清楚(Bertrand&Schoar,2003;Jones&Olken,2005)。本文的研究也将有助于回答上述问题。三、控制腐败率的变量为了检验腐败在中国各省之间是否具有显著的传染效应,本文将基准回归方程设定为如下形式:(1)式中,变量corruption是衡量官员腐败率的变量,本文借鉴文献研究中的普遍做法(陈刚,2012),以人民检察院立案侦查的贪污贿赂等腐败案件的涉案人数占公职人员数的比例(人/万人)来度量中国各省的官员腐败率。同时,上式下标i表示i省,j表示与i省在地理上相邻的省;X是影响官员腐败率的控制变量矩阵;ε是随机扰动项,β是回归系数。同时,为了进一步捕捉高官腐败是否具有更强的示范效应,我们将变量corruption拆分为高官腐败率和普通官员(非高官)腐败率,即:(2)式中,变量superior是衡量高官腐败率的变量,本文将地厅级以上行政级别的官员视为高官,并以人民检察院立案侦查的贪污贿赂等腐败案件数的涉案高官数占公职人员数的比例(人/万人)来度量高官腐败率;变量no-superior是衡量普通官员腐败率的变量,本文将县处级以下行政级别的官员视为普通官员(非高官),且以人民检察院立案侦查的贪污贿赂等腐败案件数的涉案非高官数占公职人员数的比例(人/万人)来度量普通官员腐败率。接下来,我们把(2)式带入回归方程(1),回归方程扩展为如下形式:(3)式中,γ1=β1α1,γ2=β1α2。显然,如果γ1≠γ2,说明普通官员腐败和高官腐败的传染效应存在差异。在控制变量矩阵X中,我们控制了如下一些影响腐败率的变量。(1)人均收入变量pergdp,本文以人均GDP的对数来度量。理论上,收入水平对腐败的影响是不确定的,一方面,收入水平的提高可能相应地增加了腐败的租金规模,进而可能激励官员更多地参与腐败;另一方面,收入水平的提高也将促进反腐败的社会规范的形成和普及,激励人们更少地参与腐败和更积极地揭露腐败等违背社会规范的行为,进而将有助于减少腐败(Treisman,2000)。(2)法治变量law,本文以每万人律师人数来度量。法治水平的提高增加了官员的腐败行为被侦察到的概率和官员腐败的成本,进而将对官员的腐败行为产生威慑效应。因此,预期这个变量的回归系数应显著为负。(3)经济开放变量open,本文以商品进出口贸易总额占GDP的百分比来度量。经济开放一方面意味着政府对贸易管制的放松,减少了政府官员的寻租空间,另一方面也促进了国内市场竞争并降低了企业平均利润,进而减少了企业可行贿的租金规模(Ades&DiTella,1999)。因此,预期变量open的回归系数显著为负。(4)经济的非国有化率nsoe,本文以非国有企业的职工人数占职工总数的百分比来度量。非国有化率是经济市场化程度的一个重要标志,经济非国有化率的提高意味着市场竞争的加剧,这将有助于减少腐败。但是,中国经济的民营化进程与法律制度的完善并不同步,同时,由于政府目前仍然掌握了大量的民营企业创立和发展所需的资源,因而,通过贿赂政府官员可能是民营企业获取资源的重要手段(周黎安、陶婧,2009)。因此,经济的非国有化率对官员腐败率的影响在理论上并不明确。(5)财政支出变量fisc,本文以人均财政支出额的自然对数来度量。财政支出是衡量政府规模的一个指标,庞大的政府规模扩大了政府官员的寻租空间,加剧了政府官员的官僚主义作风。因此,政府规模的增长将增加腐败(周黎安、陶婧,2009)。预期这个变量的回归系数应显著为正。(6)官员工资变量wage,本文以公共管理和社会组织行业平均工资的自然对数来度量。更高的工资收入增加了政府官员腐败的机会成本,因此,工资收入的增长能够减少官员的腐败行为。预期该变量的回归系数显著为负。在计量分析中,本文最终收集整理了2003~2007年间中国31个省(自治区、直辖市)的数据为样本(1)。其中,各省人民检察院立案查处的贪污贿赂等腐败官员数和腐败高官数摘自2008年各省人民检察院年度工作报告,同时,我们在历年《中国统计年鉴》上摘得各省公共管理和社会组织行业就业人员数,并以其来代理公职人员数。由此,本文得到了衡量各省官员腐败率的指标。图2显示,如果以本文定义的官员腐败率来看,中国在2003~2007年间官员腐败率最高的省份是福建(48.06人/万人),官员腐败率最低的省份是西藏(8.19人/万人)。就高官腐败率而言,北京市的高官腐败率(0.74人/万人)远远高于其他省份,这可能与北京是中国的政治中心有关。同时,也有7个省的高官腐败率为0(2)。当然,高官腐败率为0的省份,也可能是因为当地高级人民检察院在工作报告中并未单独汇报立案查处的高官人数。因此,本文在计量分析时也将考虑删除掉这些高官腐败率为0的省份样本,以做稳健性检验。本文用到的其他基础数据,除去律师人数摘自历年《中国律师年鉴》之外,其他数据均摘自历年《中国统计年鉴》。四、回归方法的确定接下来,本文构造了2003~2007年间71对与中国在地理上接壤的省份相匹配的样本,(3)分别估计了回归方程(3)。同时,为了缓解回归方程的联立性偏误,所有控制变量都以2003年的观测值纳入回归方程。回归结果汇报在了表1中。(一)腐败率的遗传效应和经济开放程度的提高第1、2列是对全样本的回归结果。第1列的回归方程中,我们只在控制变量中纳入了人均收入变量pergdp。此时,变量no-superior的回归系数为正,却未能通过显著性检验;变量superior的回归系数则在1%的显著性水平上为正,而且,其绝对值也远远高于变量no-superior的回归系数。上述结果说明,中国的官员腐败率在各省之间具有显著的传染效应,同时,中国的官员腐败率在地理上的传染效应可能主要来自高官腐败的示范效应,即如果邻省的高官腐败率上升,将会对本地官员的腐败行为产生显著的示范效应,并促使本地官员腐败率上升。但是,邻省普通官员(非高官)腐败率的上升对本地官员的行为则不具有显著的传染效应。第2列中,我们在将所有控制变量都纳入了回归方程之后,变量no-superior和superior的回归系数同样是为正的,而且,变量no-superior的回归系数仍然未能通过显著性检验,变量superior的回归系数的显著性水平虽然下降了,但是依然通过了10%的显著性检验。第2列的回归结果同样说明,中国各省的官员腐败率具有显著的传染效应,而且中国的官员腐败率在地理上的传染效应主要是来自高官腐败的示范效应,普通官员腐败在地理上的传染效应并不显著。主要原因可能是,高级别官员由于掌握了更多的资源和权力,并且也往往具有更高的威信,类似于政府官员中的“明星”,从而使得高官的行为往往是普通官员行为的一个参照标尺。因此,高官的腐败行为不仅可能使组织内部形成一种偏好腐败的组织文化,更大程度地降低了其他官员腐败的心理成本(负罪感和内疚感等),而且高官的腐败行为产生的信息传递效应也更为明显,即高官腐败将向其他官员发出更强烈的腐败行为具有高收益和低成本的信息。这都将促使其他官员更普遍地发生腐败行为。国内学者针对中国高官腐败的案例调查也支持了上述观点。这些文献发现,高官腐败往往会导致腐败窝案和腐败串案,即“一旦一个地区的一把手有腐败行为,有可能整个领导班子都会受到腐蚀”(过勇,2003)。控制变量的回归结果显示(第2列),人均收入变量pergdp的回归系数在10%的显著性水平上为正,说明收入水平的增长提高了官员腐败率。这与理论预期并不矛盾,因为,前文的理论分析表明,收入水平的增长的确可能会因为增加了腐败租金规模而提高官员的腐败率。法治变量law和经济开放变量open的回归系数均显著为负,说明法治水平和经济开放程度的提高都显著地降低了官员腐败率,这与理论预期是一致的。其中,法治水平的提高能够降低官员腐败率,主要原因是法治水平的提高相应地增加了官员的腐败行为被侦查到的概率和腐败的成本,这会对官员的腐败行为产生威慑效应。经济开放则是由于减少了政府官员的寻租空间,同时促进了市场竞争并降低了企业可负担的贿赂租金规模,进而降低了官员腐败率。非国有经济变量nsoe的回归系数显著为正,说明非国有经济的发展提高了官员腐败率,主要原因可能是,中国政府目前依然掌握着大量的非国有经济创立和发展所需的资源,同时,中国的法律制度也并不完善,进而可能使得贿赂政府官员成为非国有经济获取相关资源的一种重要手段(周黎安、陶婧,2009)。财政支出变量fisc的回归系数显著为负,说明财政支出显著降低了官员腐败率,这与我们的理论预期并不一致。主要原因可能是,我们用来度量财政支出变量的数据并未包括中央政府的财政支出,仅仅考虑了地方政府的财政支出。地方政府财政支出规模的增长可能在一定程度上反映了中央向地方财政分权程度的上升,现有的文献研究则证实,财政分权有助于减少腐败(Fisman&Gatti,2002)。官员工资变量wage的回归系数显著为负,说明官员工资水平的上升减少了官员腐败率,这符合我们的理论预期,因为,高工资提高了官员腐败的机会成本,进而将会促使官员腐败率的下降。(二)非党组织腐败率no-超氧化的遗传响应在本文的回归样本中,天津等7个省份的高官腐败率变量superior的赋值为0。这可能是由于这些省份在2003~2007年间并未发生高官腐败的案件,但也有可能是这些省的高级人民检察院在年度工作报告中并未单独汇报立案查处的腐败高官人数。由于很难确定这些省份的高级人民检察院没有在年度工作报告中汇报立案查处的腐败高官人数的真正原因,因此,我们剔除了邻省高官腐败率变量superior赋值为0的极值样本,并遵循之前的策略再次估计了回归方程(3),结果见表3中的第3列和第4列。删除极值样本后的回归结果显示,非高官腐败率变量no-superior的回归系数不显著地为正,高官腐败率变量su