一、引 言
当前,中国经济发展已经进入以经济转型为主题的新常态阶段,简政放权成为构建完善的社会主义市场经济体制和优化资源配置效率的关键环节。在此背景下,中央政府提出,应当以壮士断腕的勇气深化政府自身革命,推动政府职能深刻转变(李克强,2018)。这一政策主张的经验源于传统计划经济体制配置要素资源的低效性(王克稳,2015),由于市场机制受到干扰,产品和要素价格产生扭曲(林毅夫,2017),经济运行效率低下。改革开放以来的中国经济增长奇迹与一系列铲除阻碍要素自由流动体制障碍的改革措施密切相关,其中以行政审批制度改革为典型代表。行政审批制度的改革发挥了政府帮扶之手的作用,同时斩断了政府过多伸向经济、社会的权利触须(沈岿,2014),恢复市场在资源配置中的基础性作用,能够最大化要素的价值。可以看出,提高资源配置效率可能是行政审批中心影响经济运行效率的重要途径,因此,研究行政审批改革影响资源配置效率的机制及其经济效应具有重要意义。
中国的行政审批制度改革具有逐步推进的特点。深圳市在1995年率先自发设立全国首个具有行政审批中心性质的机构。2001年,伴随着行政审批制度改革全面部署工作的开展,指导全国各地改革工作的改革工作领导小组成立。自此,行政审批中心陆续在全国各地推行。2013年,新一任中央政府履职后,将由行政审批改革发展而来的商事制度改革作为了推进简政放权、转变政府职能的“先手棋”。行政审批中心在全国范围内的推广必将对经济社会产生广泛而深入的影响。
然而,目前学界对于行政审批中心设立产生的具体影响仍然存在争议,原因主要在于政府管制可能存在着双重作用。一些研究认为,政府管制减少了市场失灵(Posner,1974;Breyer,1990;Rothstein,2015),提高了资源配置效率(North,1990;Maurer和Waldhoff,2017),这一影响被称为“帮扶之手”(Rothstein,2015)。另一些研究则认为,政府管制干预了企业经营,降低了企业绩效(陈信元和黄俊,2007;章卫东等,2014),此时政府管制扮演着“攫取之手”的角色(Frye和Shleifer,1996)。如果政府管制同时扮演了不同角色则意味着行政审批制度改革可能存在双重作用。一方面,行政审批制度改革能够有效促进政府职能转变,减少政府的自利性问题(顾平安,2008);另一方面,在审批制度改革进程中,服务粗放化和设立形式化等问题依然存在(艾琳等,2013),企业并未真正享受制度改革的红利,反而由于制度变更增加了企业负担,最终导致经济效率损失。行政审批中心作为推进行政审批制度改革的重要派生制度安排,在优化资源配置效率过程中究竟扮演何种角色?对总体宏观经济效率产生了多大影响呢?回答上述问题,对于进一步的深入推进审批制度改革具有重要意义。
现有关于行政审批中心的研究大部分都从行政审批中心自身问题、改进措施和作用效果(夏杰长和刘诚,2017;毕青苗等,2018)等角度展开,对于深入理解行政审批中心的经济效应具有重要参考价值。同时,企业的要素投入行为及资源配置效率可能是行政审批中心影响经济效率的重要途径,但鲜有文献从这一角度探究行政审批中心设立所产生的影响,也缺乏对由此带来的总量生产率的提升效应进行测算。为此,本文基于Hsieh和Klenow(2009)的测算框架,构建行政审批中心设立对企业资源配置效率影响的理论基础。在实证层面上,通过匹配行政审批中心设立信息与中国微观工业企业数据,分析审批中心设立对企业要素投入扭曲和资源配置效率的影响。在此基础上,测算设立行政审批中心所产生的总量生产率效应,并考察不同所有制企业中,行政审批中心设立对企业资源配置效率影响的异质性。
二、文献综述与理论假说
(一)行政审批改革对企业资本配置的影响。新制度经济学中经典的“诺斯悖论”充分展现了政府的双重性,即有着社会产出最大化和租金最大化的双重矛盾目标。行政垄断会引发诸如国家垄断利益部门化、政府监管难见成效等一系列社会问题,致使经济主体的行为受到消极影响。大量研究显示,赋予政府过度的权力会导致资源错配(Shleifer和Vishny,1993;韩剑和郑秋玲,2014;陈小亮和陈伟泽,2017),抑制企业创新(张峰等,2016),降低就业及减少创业机会(Ciccone和Papaioannou,2007;陈刚,2015),削弱审计市场绩效(于李胜和王艳艳,2010),导致经济多重失衡(陈斌开和陆铭,2016),对经济运行带来负面效应。此时,政府发挥的是“攫取之手”的作用。当政府的权力被适当地“关进笼子里”,正如实行有效的行政审批改革,破除“行政垄断”制度时,政府将会伸出“帮扶之手”,为经济带来正面影响。总体来讲,行政审批改革可有力地击破行政垄断的消极影响,推动社会主义市场经济制度实现良性发展,使得各生产要素能顺畅地流向经济效率更高的经济主体,促进资本配置实现优化,加速经济增长。作为行政审批改革的派生制度,行政审批中心具有相对于原制度的帕累托改进优势(陈时兴,2006),能够很好地提供各行为主体对制度供求的均衡点,有效地促进制度的改善。此外,行政审批中心能够有效减少制度实施过程中的“摩擦成本”(樊纲,1993),也有利于缩短企业及民众申请审批需花费的时间,除提高办事效率外,还可减少交易费用(陈天祥等,2012)。
中国设立行政审批中心对资本配置的影响主要有两个方面:一方面,行政审批中心通过发挥“集中一地办公、跨部门业务协同”的优势,运用合并审批机制简化审批流程与环节,减少政府在前置审批过程中设置过多的程序,尽可能地弱化审批部门所拥有的、可直接支配社会资源的权力。除此之外,审批中心内部各审批部门之间的协作可在部门间产生制衡并促进规则透明,以减少腐败行为的发生,使其能够在既定的权力框架内提高行政审批效率,构建更良好的营商环境,减少和收缩政府抽租与企业寻租的机会和空间。同时,规范化管理的审批收费标准也减轻了企业审批费用的负担。总体而言,行政审批中心的设立降低了企业与政府打交道的制度性交易成本,使得企业原本用于寻租和应付抽租的资金投入到生产经营活动中的可能性增大。另一方面,审批中心内部审批事项的合并、流程的简化以及部门间的相互制衡等会弱化审批部门对经济活动的干预行为(王克稳,2015)。长期以来,“信贷歧视”普遍存在于中国的金融市场,集中表现为资本回报率较低的国有企业更易于获得信贷支持,而非国有企业的生存与发展大多只能依靠自有资本的筹措(邵挺,2010)。不同所有制企业间不对等的融资能力是中国企业资本错配的一个侧面反映。信贷机构对国有企业的偏好是在政府对信贷市场干预背景下的次优选择(方军雄,2007)。
行政审批中心的设立有利于减少政府部门对信贷机构决策的干扰,斩断政府过多伸向经济、社会的权利触须(沈岿,2014),减少过多偏向于国有企业的政策支持,促进国有企业资本的合理分配。除此之外,审批中心的设立还降低了企业进入市场的成本,有助于更多的企业进入市场。鉴于行政审批改革前非国有企业更多存在资本不足的情况,我们提出假说1:行政审批中心的设立将对企业的资本要素投入扭曲起到纠正作用,且主要通过改善企业资本投入的不足而产生作用。
(二)行政审批改革对企业劳动配置的影响。从劳动力要素的配置来看,新经济制度学派认为,要促进经济良性发展,需处理好劳动力分割问题,更全面地发挥劳动力资源配置效率。现有研究发现,行政垄断会限制劳动力的自由流动,严重损害了劳动者的利益,相应地,企业等经济主体的利益也受波及。行政垄断企业由政府直接参与经营,企业的人事、分配、经营等诸多方面也受到政府管控(杨良敏,2001),而企业也会有动力束缚劳动力在竞争行业与行政垄断行业间的自由流动,使得走关系式和缴费式流动成为了制度改革前普通人进入国企的途径。此外,行政垄断下的就业制度安排使得城市居民的就业过于固定,而户籍制度和排他性城市福利体制也进一步阻碍了劳动要素的在部门、地域和所有制间的自由流动(蔡昉,2007),致使企业自由雇佣劳动力的权利受到限制,寻找与企业发展相匹配的人力成本抬高,雇佣效率降低(蔡昉,2001),进一步恶化了资源配置效率(Yang和Cai,2003)。对此,解决部门间和区域间劳动力流动障碍,革除劳动力市场制度障碍和束缚,优化劳动资本的配置以提高经济运行效率迫在眉睫(曹玉书和楼东玮,2012;纪韶和李小亮,2019)。
制度改革旨在最大限度地挖掘效率潜力并获得收益(蔡昉,2008)。但改革初期,随着制度的逐步放松,在劳动力跨区域流动速度加快的同时,一个严峻的问题也随之产生,即政府管理和职能转变不到位,未能完全脱离政府与行政相对人之间“管理”与“被管理”的关系。不匹配的行政服务方式和不透明的政府部门利益分配等因素削弱了劳动力转移制度改革的有效性(纪韶和李小亮,2019)。作为一种新兴的行政组织形式,审批中心更加强调“客户关系”的服务理念。通过整合各部门职能,审批中心能够优化配置不同审批服务活动中的人力、信息资源和流程安排,有效解决审批手续“低效跑”的问题,满足公众对于“减少审批信息迷航”的需求。同时,通过合并政府部门,大力压缩办公程序、削减申报材料和降低收费标准,行政审批中心还能有效改善与市场化发展不匹配的行政审批方式,减少审批过程的随意性和盲目性,实现更公开透明的审批和更公平合理的审批收费,节省了公众的成本与代价。
长期以来,劳动力在跨区域流动过程中需要办理劳务用工手续和暂住证等相关证件,大多需要经过“多口审批”,且各部门都可以在手续办理过程中收取费用,多头、多层审批所产生的利益可得性滋生了腐败,加剧了外来劳动力进入的无序性,进一步恶化了劳动力市场环境,大大提高了政府部门监察难度(时宪民,1999)。而审批中心具有明确的职责分配和管理规定,形成了更好的制度环境与更高效透明的审批机制,加速了原来被限制资源要素的流动(陈时兴,2006)。由此,劳动力转移制度改革的落实程度能够得到推进,不同行业、部门、区域间劳动力流动效率也能得到提升。可以看出,行政审批中心改革主要通过促进劳动力的流动而影响企业劳动要素投入效率,这一影响对于不同劳动要素投入状况的企业可能存在差异。对于劳动要素投入过多的企业来说,劳动力供给的增加可能恶化了过度投入的情况;而对于劳动要素投入不足的企业,高效的劳动力流动机制带来的劳动力供应增加,更有可能会缓解企业的劳动力投入不足。结合上述分析,我们提出假说2:行政审批中心的设立将缓解企业的劳动要素投入扭曲,且政策效应随着要素投入状况不同而存在差异。
(三)行政审批改革对企业资源配置效率的影响机制。以上分析表明,过度的行政管制阻碍了市场机制的有效发挥,降低了资本和劳动要素的配置效率。从Hsieh和Klenow(2009)的资源错配理论可知,资本和劳动要素的配置效率与微观企业资源配置效率息息相关。行政审批改革作为厘清政府与市场、政府与企业边界的重要抓手,将行政审批限定在合理的范围之内,提高了市场配置资源的比重,改善了资源配置效率低下问题(North,1990;Williamson,2000),进而提升了资源配置效率。行政审批制度改革的历程表明,行政审批制度改革与行政审批中心的发展存在着相互促进的关系(艾琳等,2013)。行政审批制度改革的开展充分依托了行政审批中心的集成优势,将分散在各个部门的审批事项集聚到行政审批中心办理,对内构建对审批许可实施日常集中管理的平台,并对外提供“一站式”服务。通过清理、取消、下放和调整行政审批项目,减少政府对微观经济活动的直接干预与介入,压缩了寻租空间,提高了行政效能,引导了市场机制的有效发挥,这在一定程度上能优化资源配置(温家宝,2004)。鉴于不同企业资源配置效率的基础情况有所不同,结合上述分析我们提出假说3:通过重新整合行政部门原有资源、变革审批流程和减少政府直接干预,行政审批中心将对企业的资源配置效率产生重要影响,但政策效应随要素投入状况不同而存在差异。
三、测算框架、数据来源与模型设定
(一)资源配置效应测算框架。基于Hsieh和Klenow(2009)的测算框架,本文分别以τKsi和τLsi作为衡量资本要素投入扭曲和劳动要素投入扭曲程度的指标,并通过测算企业最优产出规模与实际产出规模之间的差异,构建资源配置效率测算指标,反映微观企业层面的资源配置效率。
1.要素扭曲的测算。假设企业的两种生产投入要素是劳动L和资本K,构造出企业i的生产函数为柯布−道格拉斯函数(C−D)形式:
${\pi _{si}} = {P_{si}}{Y_{si}} - \left({1 + {\tau _{Ksi}}} \right)R{K_{si}} - \left({1 + {\tau _{Lsi}}} \right)\omega {L_{si}}$ | (1) |
其中,R和ω分别表示企业的资本和劳动价格。由(2)式可知,要素投入扭曲为正表明最后一单位投入要素的边际产出大于边际成本,要素投入不足;要素投入扭曲为负表明最后一单位投入要素的边际产出小于边际成本,要素投入过度。
在利润最大化目标下,资本的边际产出价值为:
$MRP{K_{si}} \equiv {\alpha _s}\frac{{\sigma - 1}}{\sigma }\frac{{{P_{si}}{Y_{si}}}}{{{K_{si}}}} = \left({1 + {\tau _{Ksi}}} \right)R$ | (2) |
劳动的边际产出价值为:
$MRP{L_{si}} \equiv {\beta _s}\frac{{\sigma - 1}}{\sigma }\frac{{{P_{si}}{Y_{si}}}}{{{L_{si}}}} = \left({1 + {\tau _{Lsi}}} \right)\omega $ | (3) |
基于古典经济理论,在无摩擦的环境下,要素能够自由流动,此时各生产部门的边际成本与边际收益相等,进而达到帕累托最优状态。从(3)、(4)式可以得出,在各种扭曲因素的影响作用下,要素的边际成本和边际收益会偏离最优配置状态。
根据(2)、(3)式,可以求得资本、劳动要素投入扭曲τKsi、τLsi。其中,
2.资源配置效率的测算。在上述设定下,可以进一步得到去除要素投入扭曲后的企业理想规模。具体而言,令τKsi=0,求出资本要素投入不存在扭曲情况下的企业理想产出规模:
令τLsi=0,求出劳动要素投入不存在扭曲情况下的企业理想产出规模:
在两类要素都不存在扭曲时,即τKsi=0和τLsi=0,企业的最优产出规模为:
基于上面三个产出规模式能够分别求得在扭曲情形下,企业实际产出规模和最优产出规模间的关系:
${Y_{Ksi}} = {Y_{si}}{\left( {1 + {\tau _{Ksi}}} \right)^{\sigma {\alpha _s}}}$ | (4) |
${Y_{Lsi}} = {Y_{si}}{\left( {1 + {\tau _{Lsi}}} \right)^{\sigma {\beta _s}}}$ | (5) |
${Y_{Esi}} = {Y_{si}}{\left( {1 + {\tau _{Ksi}}} \right)^{\sigma {\alpha _s}}}{\left( {1 + {\tau _{Lsi}}} \right)^{\sigma {\beta _s}}}$ | (6) |
基于式(4)至(5)可以发现,要素投入扭曲楔子、投入份额和要素产出贡献率与扭曲造成的规模偏离度存在相关性。
我们利用企业实际产出规模和式(6)表示的企业最优产出规模的差异,估计在资本和劳动投入要素扭曲共同作用下,企业的资源配置效率:
${M_{si}} ={{{Y_{Esi}}}}/{{{Y_{si}}}} - 1$ | (7) |
要素配置扭曲造成的企业实际产出规模、最优产出规模间的偏离程度可由式(7)表示。即企业实际产出规模与最优产出规模间的偏离程度越大,企业要素投入扭曲情况越严重,要素配置的效率越低。
(二)数据说明。本文使用的行政审批中心数据主要源于中山大学岭南学院徐现祥教授团队整理的中国地级行政单位行政审批中心数据库,数据截至2015年12月(毕青苗等,2018)。鉴于样本中直辖市的观测值众多(166 090个样本),但行政审批中心数据库中缺少直辖市的相关信息,笔者通过整理当地政府官网信息、政府工作文件和电话咨询等方式手工补入直辖市的审批中心数据。经过补充、匹配、剔除缺失值等处理后,收集了270个地级行政单位与直辖市的行政审批中心数据。资料显示,全国从2001年开始推广行政审批改革,各地相继设立行政审批中心,且成立时间大多集中于2001至2006年,该时期的设立数量共占总体的60.25%。行政审批中心的设立,在时间和空间上具有渐进实施的特征,能充分反映各地进行改革的差异,为分析行政审批改革对企业资源配置效率的影响提供了较好的样本。
(三)计量模型设定。为检验设立行政审批中心对企业资源配置效率的影响,建立如下计量模型:
${\tau _{Fsi}} = {\alpha _F} + {\beta _F}trea{t_{sit}} + {\gamma _F}{X_{si}} + {\varepsilon _{si}}$ | (8) |
其中,τFsi为被解释变量,下标F可分别指企业的资本要素投入的扭曲程度τKsi、劳动要素投入的扭曲程度τLsi和企业资源配置效率Msi。treatsi,t表示企业i所在城市s在t年是否设立行政审批中心的虚拟变量,是本文的核心解释变量。当城市s在t年设立或已经设立行政审批中心取值为1,当城市s在t年未设立行政审批中心则取值为0。
控制变量Xsi包含企业、城市、省份三个层面的变量。企业维度的变量包括:以企业年末从业人员数度量的企业规模,以企业人均固定资产衡量的企业资本密集度,以失业保险衡量的企业福利程度指标和企业收入及企业存续时间。城市特征变量主要来自于各年份的《城市统计年鉴》,包括:以地区的GDP衡量的经济发展水平,以地区人口规模衡量的城市规模和地区第二产业就业人口数量。
鉴于市场化使得要素投入流向生产效率更高的企业,能够显著地影响企业资源配置效率(樊纲等,2011),本文进一步将省份层面的市场化水平纳入控制变量,数据来自于中国经济改革研究基金会国民经济研究所编制的中国分省市场化进程指数(樊纲等,2011a),具体变量包括:①市场分配资源的占比;②政府对企业的干预程度;③市场决定价格程度;④金融市场化程度;⑤劳动力流动性。变量的详细构建方式参见樊纲等(2011)。此外,Xsi还包括地区固定效应、行业固定效应和年份固定效应,以此反映行业、年份、地区层面不可观测因素对企业要素投入扭曲和资源配置效率的影响。最后,εsi是随机扰动项。
四、行政审批中心的资源配置效率
(一)基本回归结果。理论部分的分析显示,要素投入扭曲为正,表明企业最后一单位投入要素的边际产出大于边际成本,要素投入不足;要素投入扭曲值为负,表明企业最后一单位投入要素的边际产出小于边际成本,代表要素投入过度。不同要素投入状况下,行政审批中心影响的估计值具有不同的涵义:在要素投入不足的情况下,行政审批中心设立的估计值为正意味着其加剧了要素扭曲,反之则缓解了要素扭曲;在要素投入过度的情况下,行政审批中心设立的估计值为正意味着其缓解了要素扭曲,反之则加剧了要素扭曲。对中国要素投入扭曲进行统计分析发现,中国工业企业资本要素投入扭曲的均值为正,表明资本要素在总体上投入不足;企业劳动要素投入扭曲的均值为负,代表劳动要素在总体上投入过度。
表1报告了行政审批中心设立对企业资源配置效率的估计结果。为检验估计结果的稳健性,本文采用逐步加入控制变量的方式,依次控制企业特征、城市特征和省份特征等变量。其中,第1至2列的被解释变量为资本投入扭曲,第3至4列的被解释变量为劳动投入扭曲,第5至6列的被解释变量为资源配置效率。
变量 | 资本投入扭曲 | 劳动投入扭曲 | 资源配置效率 | |||
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
行政审批中心设立 | −0.4700*** (0.0160) |
−0.2085*** (0.0305) |
−0.1864*** (0.0015) |
−0.0421*** (0.0028) |
−25.9801*** (1.2759) |
−14.6781*** (2.6033) |
企业资本密集度 | −0.0123*** (0.0003) |
−0.0207*** (0.0005) |
0.0000*** (0.0000) |
−0.0000
(0.0000) |
−0.4237*** (0.0114) |
−0.7372*** (0.0188) |
企业员工数量 | −3.9334*** (0.0176) |
−3.8976*** (0.0220) |
−0.4954*** (0.0014) |
−0.5847*** (0.0015) |
−266.80*** (1.4595) |
−240.90*** (1.4933) |
企业收入 | 3.3566*** (0.0187) |
3.3522*** (0.0243) |
0.4712*** (0.0013) |
0.5347*** (0.0014) |
251.5729*** (1.5068) |
226.5914*** (1.5275) |
企业年龄 | −0.0261*** (0.0007) |
−0.0293*** (0.0008) |
−0.0011*** (0.0001) |
−0.0009*** (0.0001) |
1.0348*** (0.0483) |
0.9491*** (0.0565) |
失业保险 | −0.0002*** (0.0000) |
−0.0002*** (0.0000) |
−0.0001*** (0.0000) |
−0.0001*** (0.0000) |
−0.0113*** (0.0016) |
−0.0103*** (0.0019) |
城市特征 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
市场化环境 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 | 是 |
行业固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
年份固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
地域固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
常数项 | 3.0519*** (0.1605) |
−23.7270*** (1.3365) |
0.3809*** (0.0169) |
−5.5665*** (0.1190) |
290.3758*** (14.1550) |
−1 099.61*** (118.3909) |
观测值 | 1 645 486 | 1 464 373 | 1 645 486 | 1 464 373 | 1 645 486 | 1 464 373 |
R方 | 0.162 | 0.236 | 0.263 | 0.368 | 0.099 | 0.202 |
注:括号内是稳健标准误,*表示P<0.1,**表示P<0.05,***表示P<0.001。下表同。 |
对于企业资本投入扭曲,表1第1、2列显示,行政审批中心的设立能够缓解企业的资本要素投入扭曲。逐步加入企业层面特征、城市层面特征、省份层面特征等控制变量后,估计系数绝对值会发生一定幅度下降,但基本符号和显著性水平不变。在中国工业企业资本要素总体投入不足的背景下,设立行政审批中心显著缓解了资本投入不足。第2列结果显示,行政审批中心设立的估计系数为−0.2085,且非常显著。这意味着企业面临的资本扭曲得到了显著缓解。
对于劳动投入扭曲,表1第3至4列显示,设立行政审批中心显著恶化了企业劳动要素投入扭曲。这一结果在逐步加入控制变量后仍旧稳健。第4列结果显示,核心变量的估计系数为−0.0421,且在1%的水平上显著。此外,劳动要素扭曲的均值为−0.0382。因此,这一估计结果意味着企业劳动要素扭曲恶化了110.21%。可能的原因是中国在推进城市化的进程中,设立行政审批中心通过下放和简化土地和户籍审批制度,促进了劳动力的流动,使得乡镇劳动力更多流向了城市企业,加剧了劳动过度投入的情况。
对于资源配置效率,表1第5至6列表明,行政审批中心的设立会对企业资源错配起显著的矫正作用。在逐步控制企业、城市和省份层面特征后,基本符号不变。具体而言,第6列结果显示,行政审批中心设立之后,企业资源错配效率提升8.13%。总体来说,在各类要素扭曲中,核心变量估计系数的绝对值逐渐下降,表明若不考虑上述因素,行政审批中心设立的影响将被高估。
(二)不同要素投入状况分析。根据理论分析可知,不同的要素投入扭曲情况下,估计系数的经济含义具有较大差异,根据样本总体状况来分析,估计结果只是反映了整体样本的情况,并未反映要素具体的投入状况。因此,为了更为细致地分析行政审批中心设立产生的具体影响,进一步分不同要素投入状况进行分析。
表2分别了报告行政审批中心在要素投入不足和过度情况下产生的影响。在要素投入不足的情况下,行政审批中心设立影响系数的估计值为负,说明行政审批中心设立使企业要素投入不足的情况得到了缓解。具体来看,第1列的结果表明,在资本要素投入不足的情况下,设立行政审批中心对资本要素投入扭曲的缓解幅度为2.15%;①第2列的结果表明,在劳动要素投入不足的情况下,设立行政审批中心对劳动要素投入扭曲的缓解幅度为3.46%;在资源配置效率方面,第3列的结果表明,设立行政审批中心对企业资源配置效率的改善幅度为7.61%。表2第4至6列表明,在要素投入过度的情况下,行政审批中心设立的估计系数均为负,但仅对劳动投入扭曲的影响较为显著。这一结果说明,对于要素投入过度的企业,行政审批中心设立在一定程度恶化了企业劳动投入过度的情况,且幅度为1.66%,但是对资本要素投入扭曲和资源配置效率无显著影响。
要素投入不足 | 要素投入过度 | |||||
变量 | (1)资本扭曲 | (2)劳动扭曲 | (3)资源配置效率 | (4)资本扭曲 | (5)劳动扭曲 | (6)资源配置效率 |
行政审批中心 | −0.1854*** (0.0332) |
−0.0404*** (0.0059) |
−19.7116*** (3.5713) |
−0.0003
(0.0016) |
−0.0089*** (0.0009) |
−0.0026
(0.0017) |
控制变量 | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes |
观测值 | 1 309 755 | 427 486 | 1 038 368 | 154 618 | 1 036 887 | 426 005 |
R方 | 0.239 | 0.173 | 0.220 | 0.073 | 0.223 | 0.115 |
可以发现,设立行政审批中心对不同投入要素扭曲状态的企业有着不同的影响。对于要素投入不足的企业,行政审批中心能显著缓解企业要素投入的不足,发挥“帮扶之手”的作用;但对于要素投入过度的企业,行政审批中心显著恶化了企业劳动投入扭曲,降低了企业劳动投入的配置效率。在此情况下,行政审批中心则发挥了“攫取之手”的角色。因此,如果只从单一视角评价行政审批中心对微观企业资源配置的影响将导致结论的片面性。
(三)内生性分析。基本估计模型已尽可能地控制可能影响企业要素投入扭曲和资源配置效率的因素,并加入地区、行业和年份固定效应,以减轻遗漏变量偏误的影响。这一处理方式可能仍然未能排除因样本选择偏差和反向因果造成的估计偏误。为了分析可能的内生性问题带来的影响,本文运用工具变量法进一步考察。
借鉴毕青苗等(2018)的做法,本文以同省其他地级市行政审批中心设立比率作为工具变量,分析内生性问题的影响。有效的工具变量需要满足相关性和外生性两个条件:①相关性。同一省份的不同城市之间会互相观察、学习和模仿对方的创新行为,行政审批中心作为审批制度改革的创新措施会向同省其他地级市扩散,省内设立行政审批中心的城市越多,扩散效应越大(朱旭峰和张友浪,2015)。②外生性。省内地级市审批中心设立率作为宏观政策的具体形式,微观企业主体难以通过改变自身行为影响其政策推行,进而影响其要素投入扭曲和资源配置效率。而是通过影响该市设置行政审批中心的概率进而作用于要素投入扭曲和资源配置效率。尽管该变量可能通过其他途径影响企业的资源配置效率,例如,省内设立行政审批中心的数量越多,营商制度环境可能更优越,而优越的制度环境有利于企业投入更多精力到生产性活动中,从而推动资源配置效率提升。但这些问题可通过控制地区固定效应、年份固定效应来分别控制各个地区的特性以及不同时间外生冲击的影响。
对于内生性问题的存在性,我们进行了豪斯曼检验,结果表明,资本要素投入扭曲和资源配置效率均未通过显著性水平为10%的统计检验;劳动投入扭曲则在1%的水平上显著,表明该变量存在显著的内生性问题,需要使用工具变量法。2SLS回归分析结果如表3所示。与基本回归结果相比,回归结果并无太大变动,说明本文结果稳健。
资本投入扭曲 | 劳动投入扭曲 | 资源配置效率 | |
行政审批中心设立 | −0.2386***(0.0778) | −0.2166***(0.0072) | −28.7787***(6.0943) |
常数项 | −25.0346***(1.4412) | −5.9102***(0.1290) | −1 202.3349***(125.8483) |
控制变量 | Yes | Yes | Yes |
豪斯曼检验(P值) | 0.9824 | 0.0000 | 0.1550 |
观测值 | 1 464 373 | 1 464 373 | 1 464 373 |
R方 | 0.2358 | 0.3663 | 0.2017 |
五、行政审批中心设立的总量生产率效应
上述分析表明,行政审批中心设立显著改善了企业资本要素投入的配置效率,虽然同时恶化了劳动要素投入的配置效率,但从总体上看,审批中心设立使企业最优产出规模与企业实际产出规模之间的差距缩小了,改善了企业资源配置效率。企业资源配置效率的提升能够引起微观企业产出水平的提升,进而影响宏观经济的产出水平。下文本文将基于设立行政审批中心影响企业产出规模的作用机制,进一步探讨该机制所引发的总量生产率变动效应。
(一)测算框架。基于理论部分的测算框架及微观企业资源配置效率影响的实证结果,我们可得到消除行政审批中心影响后,由其他因素导致的资本和劳动要素投入扭曲幅度。定义扭曲楔子分别为τF-Isi,具体估算方法如下:
${\tau _{F - Isi}} = {\tau _{Fsi}} - {\beta _F}Trea{t_{si,t}}$ | (9) |
其中,βF为前文估计得到的设立行政审批中心对企业两类要素K和L投入扭曲的影响系数。Treatsi,t表示企业i所在城市s在t年是否设立行政审批中心的虚拟变量,据此可以得到消除设立行政审批中心影响后的要素投入扭曲。在此基础上,可以测算出消除行政审批中心对各类要素投入扭曲的影响后,企业的次优产出规模:②
${Y_{F - Isi}} = {Y_{si}}{\left( {1 + {\tau _{F - Isi}}} \right)^{\sigma {\alpha _s}}}$ | (10) |
基于行政审批中心设立对微观企业资源配置效率影响的估计结果,本文使用式(10)所得出的企业次优产出规模(消除行政审批中心设立对要素投入扭曲的影响以外其他导致要素投入扭曲的因素)和企业实际产出规模(消除所有导致资源配置扭曲的影响),加总得到实际总产出和次优总产出,再计算两者间的差值,进而测算出设立行政审批中心通过资源配置扭曲对总量生产率的影响,原理如下:
假设最终产品的生产以CES函数形式表示,使用此函数形式,即使企业的全要素生产率(TFP)不可知,也能获得与真实结果较为接近的生产总量。总量生产函数的设定如下:
${M_F} = {{{Y_F}}}/{Y} - 1$ | (11) |
式(11)表示消除要素投入扭曲后总量生产率提升幅度。MF越大,资本或劳动要素投入扭曲所引起的宏观经济效率损失越严重。
为进一步测算行政审批中心对总量生产率的影响,测算剔除除行政审批中心以外对要素投入扭曲的影响后经济总产出水平:
${M_{F - I}} = {{{Y_{F - I}}}}/{Y} - 1$ | (12) |
式(12)表示除设立行政审批中心以外的其他因素导致的资本投入和劳动投入扭曲均剔除后,总量生产率的变化幅度。MF-I数值越大,表明除行政审批中心影响外,对应的资本和劳动要素投入扭曲造成的宏观经济效率损失越严重。
基于上述推导,可进一步量化行政审批中心设立对宏观总量生产率的影响。行政审批中心设立通过资本、劳动投入配置,以及综合起来的企业资源配置效率所带来的总量生产率变化幅度为:
$ {I_F} = {M_F} - {M_{F - I}} $ | (13) |
(二)测算结果分析。
1.行政审批中心设立的总体经济效应测算。基于上述理论,本文测算了行政审批中心通过影响企业要素投入扭曲所带来的总量生产率提升效应。从总效应看(表4),行政审批中心通过影响各要素投入扭曲程度,使总量生产率增加了0.95%。分别从资本和劳动要素投入来看,行政审批中心通过对资本和劳动投入扭曲的纠正,分别使总体经济效应变化约0.35%和−0.83%。可以看出,劳动投入扭曲纠正带来的经济效应略高于资本投入扭曲的纠正,而各要素投入扭曲一并纠正之后,总体产出水平优于单一要素投入扭曲纠正所带来的提升效应。此结果表明,虽然行政审批中心设立恶化了劳动要素投入扭曲,且劳动投入扭曲纠正带来的总量生产率恶化效应高于资本投入扭曲纠正所带来的总量生产率增进效应,但总体上依然可以促进对总量生产率的提升。
要素 | 1998年 | 1999年 | 2000年 | 2001年 | 2002年 | 2003年 | 2004年 | 2005年 | 2006年 | 2007年 | 均值 |
资本投入 | 0.0020 | 0.0011 | 0.0017 | 0.0027 | 0.0055 | 0.0067 | 0.0044 | 0.0044 | 0.0032 | 0.0031 | 0.0035 |
劳动投入 | −0.0038 | −0.0021 | −0.0030 | −0.0065 | −0.0132 | −0.0164 | −0.0119 | −0.0100 | −0.0069 | −0.0096 | −0.0083 |
所有投入 | 0.0049 | 0.0029 | 0.0037 | 0.0062 | 0.0140 | 0.0216 | 0.0137 | 0.0134 | 0.0056 | 0.0085 | 0.0095 |
从时间轴上来看,行政审批中心设立对总体经济产出产生了积极影响,但其影响幅度总体上呈现先减后增再减的趋势。在2001年以前,行政审批中心在各地大多是自发建立,缺乏相对成熟的制度规范与配套措施,其对总量生产率提升效应有限。而在2001—2005年,行政审批中心在全国范围内逐步推广并改进,其对总量生产率的增进效应呈现增长趋势,在2003年达到峰值,为2.16%。后续年份虽有一定的下降趋势,但总体的提升效应仍然较高。
2.不同所有制宏观经济效应测算。国有企业和非国有企业所面临的政策环境存在明显差别。与非国有企业相比,国有企业在经营过程中能够享受到偏向性政策,比如政府对市场的直接干预和对国有企业的重点扶持(包括金融抑制、税费减免和市场垄断等),其资源分配受到政府干预的影响较大。因此,分不同所有制考察设立行政审批中心对企业总量生产率的影响很有必要。
表5报告了设立行政审批中心对不同所有制企业总量生产率的提升效应。从总效应看,私营企业、港澳台企业的总量生产率提升幅度最高。可能的原因是:一方面,私营企业和港澳台企业是中国私营经济的主体。行政审批改革营造了更加公开透明、平等竞争的营商环境,保护了私营企业和港澳台企业的合法权益。另一方面,国有企业和集体企业受到国家偏向性政策支持,在获取资源上享受着优于其他所有制企业的便利,受行政审批改革的影响较小。而外资企业受到政府准入管理和逐案审批制度的严格管控,地方层面的行政审批中心设立并不能触及关于外资审批层面的制度,所以行政审批中心对外资企业资源配置效率的提升作用甚微。这为下一步政府部署外资引进计划,营造更高水平的对外开放环境提供了重要参考。
企业所有制 | 1998年 | 1999年 | 2000年 | 2001年 | 2002年 | 2003年 | 2004年 | 2005年 | 2006年 | 2007年 | 均值 | |
消除资本投入扭曲 | 国有企业 | 0.0030 | 0.0021 | 0.0011 | 0.0024 | 0.0099 | 0.0071 | 0.0100 | 0.0111 | 0.0019 | 0.0012 | 0.0050 |
集体企业 | 0.0010 | 0.0005 | 0.0012 | 0.0017 | 0.0039 | 0.0048 | 0.0036 | 0.0010 | 0.0014 | 0.0008 | 0.0020 | |
股份制公司 | 0.0003 | 0.0006 | 0.0028 | 0.0050 | 0.0073 | 0.0084 | 0.0036 | 0.0029 | 0.0021 | 0.0019 | 0.0035 | |
港澳台企业 | 0.0040 | 0.0028 | 0.0037 | 0.0061 | 0.0091 | 0.0070 | 0.0046 | 0.0090 | 0.0038 | 0.0052 | 0.0055 | |
外资企业 | 0.0017 | 0.0018 | 0.0000 | 0.0027 | 0.0072 | 0.0085 | 0.0053 | 0.0023 | 0.0017 | 0.0029 | 0.0034 | |
私营企业 | 0.0006 | 0.0005 | 0.0011 | 0.0019 | 0.0034 | 0.0055 | 0.0137 | 0.0032 | 0.0019 | 0.0002 | 0.0032 | |
消除劳动投入扭曲 | 国有企业 | −0.0054 | −0.0047 | −0.0025 | −0.0075 | −0.0179 | −0.0197 | −0.0273 | −0.0162 | −0.0023 | −0.0015 | −0.0105 |
集体企业 | −0.0017 | −0.0010 | −0.0028 | −0.0054 | −0.0126 | −0.0157 | −0.0155 | −0.0081 | −0.0075 | −0.0078 | −0.0078 | |
股份制公司 | −0.0001 | −0.0010 | −0.0029 | −0.0085 | −0.0155 | −0.0196 | −0.0144 | −0.0092 | −0.0070 | −0.0076 | −0.0086 | |
港澳台企业 | −0.0042 | −0.0033 | −0.0040 | −0.0090 | −0.0147 | −0.0137 | −0.0035 | −0.0242 | −0.0086 | −0.0139 | −0.0099 | |
外资企业 | −0.0030 | −0.0015 | 0.0000 | −0.0050 | −0.0098 | −0.0139 | −0.0106 | −0.0063 | −0.0054 | −0.0092 | −0.0065 | |
私营企业 | −0.0006 | −0.0004 | −0.0006 | −0.0005 | −0.0002 | −0.0005 | −0.2216 | −0.0095 | −0.0069 | −0.0079 | −0.0249 | |
消除所有要素投入扭曲 | 国有企业 | 0.0113 | 0.0133 | 0.0006 | 0.0064 | 0.0247 | 0.0041 | 0.0289 | 0.0126 | 0.0022 | 0.0001 | 0.0104 |
集体企业 | 0.0030 | 0.0031 | 0.0033 | 0.0072 | 0.0409 | 0.0260 | 0.0147 | 0.0034 | 0.0051 | 0.0023 | 0.0109 | |
股份制公司 | 0.0001 | 0.0030 | 0.0068 | 0.0104 | 0.0167 | 0.0216 | 0.0114 | 0.0065 | 0.0083 | 0.0134 | 0.0098 | |
港澳台企业 | 0.0031 | 0.0015 | 0.0045 | 0.0172 | 0.0331 | 0.0127 | 0.0037 | 0.1085 | 0.0026 | 0.0234 | 0.0210 | |
外资企业 | 0.0020 | 0.0015 | 0.0000 | 0.0042 | 0.0179 | 0.0377 | 0.0196 | 0.0074 | 0.0039 | 0.0087 | 0.0103 | |
私营企业 | 0.0013 | 0.0012 | 0.0010 | 0.0013 | 0.0009 | 0.0055 | 0.2352 | 0.0150 | 0.0091 | 0.0011 | 0.0272 |
六、结论与启示
行政审批中心设立是否会显著影响企业的资源配置效率?此项制度改革将会在多大程度上影响企业的总体规模分布?总量生产率也将如何变化呢?基于Hsieh和Klenow(2009)的资源配置测算框架、行政审批中心设立信息与工业企业数据库,本文对上述问题进行了研究,为分析审批制度改革和企业生产率提升提供了一个独具中国特色的、基于微观层面的传导路径与解释机理。
经验研究发现:(1)行政审批中心对企业资源配置效率的影响取决于企业的要素投入状况。具体而言,在企业要素投入不足的情况下,行政审批中心的设立改善了企业的资源配置效率,缓解了要素投入不足的问题,提升了企业的资源配置效率。在企业要素投入过度的情况下,行政审批中心设立恶化了企业资源配置效率,使劳动要素扭曲恶化了1.66%,加剧了要素投入过度的问题。(2)总体而言,行政审批中心通过影响企业要素投入状况使得总量生产率提升约0.95%。进一步分析发现,设立行政审批中心对总量生产率的影响具有较强异质性,总量生产率增进效应在不同所有制间表现出显著差异,设立行政审批中心对港澳台企业、私营企业的总量生产率提升效应显著高于其他所有制企业。
本文具有明确的政策含义:(1)提升资源配置效率的需要催生了行政审批制度的改革(王克稳,2015),作为改善资源配置的重要抓手,行政审批中心将对企业资源配置效率产生显著影响。宏观上,行政审批中心优化了资源配置,促进了要素的跨区域流动,有利于宏观经济效率的提升。微观上,促进了企业平均规模的提升,发挥了规模经济效益。为进一步释放行政审批制度改革促进企业资源配置效率提升和推动经济发展的作用,应明确行政审批制度改革的目的,加大推行简政放权力度,充分发挥市场机制在资源配置中的决定性作用。具体而言,完善财政补贴制度,加强政务信息披露和监督,通过行政审批制度来调整对低效率国有企业的倾向性政策,运用市场力量将更多优质资源向生产效率更高的私营企业进行配置。(2)建成全面小康社会需大力推进区域协调发展。管理者应充分发挥“帮扶之手”的作用,依托行政审批中心,通过户籍和土地等审批制度改革,建立土地有效流转机制,破除阻碍劳动力要素自由流动的障碍,并打破劳动力市场分割;通过精减投资审批事项和环节,提升民间投资和企业融资的便利性,适度给予资金缺乏地区一定的政策倾斜,引导资本流向亟需发展的区域,并一定程度上兼顾效率与公平。
① 计算方法为估计系数除以样本均值,下同。
② 同时考虑资本和劳动要素所受到的影响,企业的次优产出规模为
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