Page 111 - 党政研究2019年第3期
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阈值 １ － ６． ３３２ － ８． ０１１ － ５． ３０３
（ － ７． １３） （ － ４． ７２） （ － ４． ２４）
阈值 ２ － ３． ３９４ － ４． ２２６ － ２． ３６４
（ － ３． ９１） （ － ２． ５５） （ － １． ９３）
样本量 １１１０ ５８６ ５２４
注：括号内为 ｔ统计量，１％、５％、１０％的显著性水平分别用 、 、表示
我们认为，这种现象出现的原因是官员的工作业绩衡量不准确，即以 ＧＤＰ 移动平均
增长率衡量官员的经济工作成绩是有待考量的。首先，假设中央以周边省份为考核基准是
值得商榷的，事实上，即使是相邻的省份，它们之间的经济社会条件也可能存在较大差
异，由此引发的测度误差当然是很大的，简言之，这种控制任职时间效应的做法是粗糙
的；其次，如果只控制地区禀赋效应，则随着时代的变迁，实证结论可能会发生变化，理
论本身也会受到质疑。有鉴于此，考虑相对绩效考核的成立前提是参与竞争的选手所处的
环境必须大致相同，本文以硬件条件相近、结构风险类似为依据，对全国省份进行了重新
划分，如表 ４ 所示。
表 ４ 重新划分相似省份表
省份
三个直辖市 北京 上海 天津
东北两省 黑龙江 吉林
北部沿海三省 河北 山东 辽宁
东部沿海四省 江苏 浙江 福建 广东
西北三省 陕西 山西 河南
四个自治区 西藏 新疆 内蒙古 宁夏
中部四省 湖北 湖南 江西 安徽
西南四省市 广西 海南 重庆 四川
西部地区四省 云南 贵州 青海 甘肃
依据上述划分计算每个地区的 ＧＤＰ 相对增长率，并对全部样本进行回归，如表 ５ 所
示。第 （ １）至第 （ ３）列分别报告了全部官员、省委书记和省长样本的估计结果。第
（ １）列的回归结果中，ＧＤＰ 相对增长率的系数在 １％的水平上显著且系数为正，这代表经
济绩效表现越好，地方官员的晋升概率越大，与我们的预期方向一致。在控制变量中，任
期时间长短对晋升没有显著的作用，但是年龄和年龄 ６５ 的系数却通过了 １％的显著性水
平检验且方向为负，说明年龄越大，对其晋升越不利，也说明退休政策执行得颇为成功，
中央背景和教育背景不显著，说明两者在晋升过程中的作用不大。
表 ５ 有序 Ｐｒｏｂｉｔ模型：经济绩效对省级首长升迁的影响
（ １） （ ２） （ ３）
ＧＤＰ相对 １． ４８２ １． ５８８ ０． １４５
增长率 （ ２． ６７） （ １． ８６） （ ０． ０９）
任期 ０． ０１９５ － ０． ０１６４ ０． ０５３４
（ ０． ８１） （ － ０． ４２） （ １． ４２）
年龄 － ０． ０７２２ － ０． ０９７１ － ０． ０５４７
（ － ５． ３８） （ － ３． ８１） （ － ２． ７８）
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