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原文信息：Shaoda Wang & David Y. Yang (2022). Policy Experimentation in China: The Political Economy of Policy Learning. Journal of Political Economy Revision requested [Current draft (September 2023)]

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引言

改革开放以来，许多全国性政策的出台前都会在一些地区进行政策试点，如果在试点地区政策取得了良好的效果，那么会大范围进行推广，甚至写入国家法律中。这种模式最早可以追溯到革命战争时期党在选定地区进行土地改革的做法。通常，中央政府会在省级选择试验点，然后省级政府将试点委托给所管辖的地级市或者县。试点地区会被赋予一定的自由裁量权，进行灵活的政策创新。

一般认为，进行“由点到面”的试点可以减少国家的决策失误。但本研究基于652个政策试点样本发现：试点选择的代表性、参与试点对地方政府和官员的额外激励、中央政府对政策试点结果的简单解释等问题会减弱对政策有效性的评估，从而使政策推广后效果不如试点地区。

本文对改革开放以来中国政策试点制首次进行了全面的实证检验，并发现了政策缺乏可推广性的关键原因，为政策实验和政策学习等方面的研究做出了贡献。

政策实验的数据和特点

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作者在北京大学法学院主办的“北大法宝”平台上收集了1980年至2020年所出台的包含有“试验点”和“试验区”关键词的19812份政府文件。其中，中央政府文件4399份，地方政府文件15413份。根据主题将具有相似目标的政策进行合并，最终确定了652个不同的政策试验。

在数据特点方面，作者首先提取了试点的启动时间，发现在20世纪80年代和90年代，政策试验的数量较少，而从90年代末开始急剧增加，在2010年达到峰值后逐步减少。近十年的变化可能因为许多部门从M型转向U型垂直管理。其次，作者绘制了按省级进行数量汇总的试点分布图，并将试验分为中央指定与地方自愿参与，发现42.6%的试验是地方政府自愿参加的。

作者根据中央结束试点的文件发现，42%的政策试点最终上升为国家政策，而58%的政策未进行推广。根据文件中是否制定详细全国推广时间表、是否在五年规划被提及等衡量了政策的事前不确定性。同时，作者还测量了一些辅助特征，比如中央政府是否对试点给予财政补助、地方政府如何将资源分配给试点领域，构建了属于同一政策的地方文件成对相似性矩阵，来衡量跨时间和地区的政策差异。

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概念框架

为了指导实证分析，本文构建了一个概念框架，强调了试点期间影响政策学习的关键因素。

上式中，是观察到的政策试验效果，指特定政策，指试验前试点地的社会经济特征，指试验期间当地官员的激励和努力。是在平均经济特征和平均官员激励情况下的试点效果。存在以下两种情况使得与存在差异，首先是选取的试点的经济特征不能代表平均水平时，比如在富裕地区进行试点后在落后地区进行推广，这样的政策效果没有可比性，用来衡量这种异质性效果。其次是地方官员受到的激励程度不同，用衡量这种异质性效果。是与经济水平和官员激励相关的扰动项，其与政策试点本身无关。比如降雨量可能会促进某地经济增长，进而影响试点效果。

基于此，将中央政府决定是否在全国范围推出政策的规则表示如下：

当时，中央政府考虑到了样本选择偏差，所追求的是政策推向全国后的平均政策最大化，而当时，中央政府评估政策出现选择偏差。当时，中央政府同样缺乏成熟考虑。而衡量了试点期间除经济因素之外的其他因素，如地方政治稳定。

实证结果

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1.试验地选择是否具有代表性？

作者对参与试点和不参与试点地区试点前一年的地方财政支出水平进行比较，对两组之间地方财政支出没有显著差异的零假设进行了t检验，统计量构造如下：

比较是在同一省份下不同的县之间进行的，而针对大约四分之一试验只有一个试验点的情况，作者将一个点与随机选择的四个单点试验合并，再与非试验组进行比较。t检验结果如下图所示：

保守统计，可以在63.3%的试验中以10%的水平拒绝原假设，这表明大多数试点选择的地区经济状况相对较好。随后，作者又针对每个政策领域的试点进行了检验，发现了相似的试验地选择模式，如农业政策试点通常在农业产量高的地区进行，人口政策试点在人数较多地区实行等。

作者对这种现象给出了几种解释。第一，中央政府确定性比较高的政策可能会选择优势地区进行试点，如中央在试点前就已经制定了详细的推广计划，但检验结果显示更确定的政策不会选择更好的地区。第二，对于复杂的试点政策，更富裕的地区政府治理能力更强，可以提供更准确的试验信号。通过检验发现该解释成立。第三，央地政府之间存在利益错位，中央政府希望试点地区具有代表性，所选择的省级层面地区较为平均，但省级随后确定的市和县都是比较好的地区，出现了委托-代理问题。

2.试点是否引起地方政府策略性努力？

首先，作者关注了参与试点对官员晋升激励的影响。结果发现，在官员的任期内所参与的试点政策推广到了全国，那么晋升概率增加了23.5%，并且政策试点数量越少，晋升概率越高。

地方政府为了获得激励，可能会增加试点领域的财政支出，从而改善政策效果。作者将每个政策试验与相应地区财政支出六个领域之一相匹配，使用三重差分法进行检验。

如上式，是t年i县在k领域的财政支出占总支出的比率，是t年i县在k领域的试点政策数量，是地区-年份固定效应，是领域-年份固定效应，是地区-领域固定效应。结果如下表所示：

一项试验使相应领域的地方支出在总财政支出中的份额增加了约1.3%，当地方官员面临更大的激励时，试验所在领域财政支出比例增长更大。作者发现，当试点政策推广到全国后，非试点地区的相应财政支出并没有增加，而试点在试验地区完成后，该地区相应财政支出停止增加。这说明这些增加的财政支出是试点所带来的激励。并且利用成对文本相似性分析发现，对于政治激励较强的官员，其政策文件在实施细节方面更具有差异性。

3.中央政府是否有效评估了试点效果？

如果在试点期间，地方政府财政收入由于其他冲击而增加，使得当地经济水平提高，这可能会影响中央政府对试点效果的评估。作者关注了试点期间县级农用地转为住宅用地所获得的土地收入（即土地出让金），这笔收入占地方预算总收入的75%以上。作者使用工具变量法研究了土地额外收入对政策推广全国的影响，模型如下：

根据相关标准，坡度在15°以下的土地才能被用作建筑用地，并且土地价格会受到国家利率变动的影响，而这两个因素并不会对政策推广有直接影响，因此，使用15°以下的土地指标与利率的交互项作为土地收入的工具变量进行回归。结果如下：

土地收入显著地影响了政策推广，这表明地方政府在评估试点有效性时没有排除地方财政因素影响，将试点结果简单归因为政策的有效性，从而推广了政策。

地方官员的更替所导致的政治激励的变化是否也会影响中央对试点政策的评估？作者估计了如下模型：

如上，是政策向全国推广的指标，是政策p在i地区试点期间当地党委书记的变动指标，作者根据试点期间官员年龄和级别构建了政治激励的指标，而激励的变化指试点期间现任官员与继任官员激励指标之差。模型将激励增加和激励减少对政策推广的影响分开进行估计，并包含了年度、部门、和省级固定效应，结果如下：

这表明单纯的官员变动不会影响政策推广，但是当继任官员政治激励比前任更高时（比如一个年轻官员与退休官员），政策效果更有可能被中央认可从而全国推广。在低风险的政策以及试点结束时发生的官员更替，政治激励作用都很显著，这说明中央对试点效果的评估也没有排除官员激励的影响。

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结论

本文对中国四十年来广泛应用的试点制进行了实证研究，并发现了三个基本事实，即试点的选择更偏向经济条件较好地区，地方政府会对试点政策更多倾斜资源，以及中央政府在评估政策试点的成效时未排除这些因素的影响。这使得中央观察到的政策效果并非政策本身所带来的，从而在推广到全国后政策有效性不尽如人意。

在真实的环境中，政策试验和政策学习不可避免地要受到各种约束和扭曲，政府推动了政策试验的启动与实施，所收集到的信息也会存在偏差。本文的研究与研究联邦制下地方政府主动进行政策试验的文献形成了对比：自上而下推动的政策试验能克服信息搭便车以及试验不足的倾向。尽管政策试点可以促进改革和避免决策失误，但要注重试验进行的方式，否则收集到的信息不会导致更好的决策。

Abstract 

Many governments engage in policy experimentation in various forms to resolve uncertainty and facilitate learning. However, little is understood about the characteristics of policy experimentation, and how the structure of experimentation may affect policy learning and policy outcomes. We describe and explain China’s policy experimentation since 1980, among the largest and most systematic in recent history. We collect comprehensive data on policy experiments conducted in China over the past four decades. We document three facts. First, about 90% of the experiments exhibit positive sample selection in terms of a locality’s economic development. Second, career driven local politicians allocate more resources to ensure the experiments’success, and such effort is not replicable when policies roll out to the entire country. Third, the central government is not fully sophisticated when interpreting experimentation outcomes. Under certain experimentation objectives, these facts imply that policy learning may be biased and national policies originating from the experimentation may be distorted. Taken together, while China’s bureaucratic and institutional conditions make policy experimentation possible at an unparalleled scale, the complex political environments can also impose limitation on effective policy learning.

推文作者：李俊洁，中国社会科学院大学数量经济学硕士研究生。

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