Page 180 - 《社会》2022年第4期

市场化改革与腐败治理：基于微观案件数据的实证分析

间资源配置型职位涉及的腐败案件数量要高于改革前后。 在操作上，通
过引入企业改制、 土地市场改革进度哑变量和职位类型哑变量的交互
项来实现，具体模型设置如下：
（1）
Y i，p，t = 琢 + 茁 position it × Reform t + 啄X i，p，t + 着 i，p，t
其中， 被解释变量是该职位在特定年份腐败案件数量，i 代表第 i 个职
位，p 代表案件发生的省份，t 代表第 t 年；向量 X i，p，t 代表一系列控制变
量，琢 为截距项，着 i，p，t 为独立于解释变量的随机扰动项。 核心解释变量
是职位类型和改革的交互项。 就职位类型变量 position it 的赋值方法而
言， 我们将企业改制或土地市场改革期间具有资源配置权力的岗位定
义为处理组，将在此期间没有资源配置权力的岗位定义为控制组。 图 4
展示了改革期间和资源配置型职位哑变量交互项的点估计值和对应的
90%置信区间。 从左至右的系数分别是企业改制相关的资源配置型职
位作用在改制之前和改革期间在腐败程度上的差异（点估计值是 0.04，
标准误是 0.03）、企业改制相关的资源配置型职位作用在改制期间和改
革之后在腐败程度上的差异（点估计值是 0.08，标准误是 0.07）、土 地
开发相关的资源配置型职位作用在土地市场改革之前和改革期间在腐
败程度上的差异（点估计值是 0.12，标准误是 0.04）。 上述结果意味着，
首先，不管使用“改革前”还是“改革后”作为对照组，资源配置型职位
上腐败问题的发生概率在企业改制前后均没有显著变化。 这意味着该
类型职位的腐败问题的增加可能主要是严重程度的变化。 其次，资源配
置型职位上腐败问题的出现概率在土地市场改革期间与改革之前相比
有显著提高， 说明该类型职位的腐败问题增加可能同时由发生的概率
和严重程度所驱动。 下面我们将进一步检验改革与腐败问题严重程度
之间的关系。
（二）配置资源权力与腐败问题严重程度
基于截面数据可以检验不同职位类 型对 腐败问 题 严 重 程 度 的影
响，用如下方程表示：
Y' = c + 琢 position i + X' 茁 + year + u （2）
其中，向量 Y' 包含涉案官员的腐败程度：受贿总金额、受贿次数和平均
受贿金额。 position i 表示涉案官员是否具有配置资源的权力，“有”取值
为1，否则为 0。 向量 X' 表示影响被解释变量的个人和社会经济指标。
year 是年份固定效应，以控制那些随时间变化且影响腐败问题的因素，

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