第1章序言
第1节选题背景
1.1.1.选题背景
改革开放35年以来,随着中国经济持续快速发展,中国GDP超越日本,跃居世界第二大经济体,但是发展带来的经济、社会、生态等问题也日益凸显,尤其是发展的不平衡性问题,如城乡差距、地区差异、收入差距等问题,以及由此产生的社会不稳定因素已经严重阻碍经济持续健康发展,并影响和谐社会的建设。而研宄发展不平衡、特别是地区或者省份发展的不平衡性问题,不仅要看这个地区或者省份的环境、资源、人口素质和科技发展水平,还要看整个国家经济制度、经济发展战略以及基于国家经济制度和经济发展战略下的国家资源分配情况,更要看国家政治势力的分配对于财政资源分配的影响。
以上背景正是促成本文研究的动机,试图从政治势力的分配影响国家财政资源分配的角度,分析影响中国发展不平衡的政治资源分配即政治势力的分配和财政资源分配之间的关系。具体来说,本文将以政治势力的分配作为衡量政治资源的指标,以中央补助的分配作为衡量财政资源的指标,构建政治势力的分配模型,通过政治势力的分配模型与中央补助的进行回归分析,研究政治势力分配与中央补助分配之间的关系,区分各省对中央政策的影响力,进而推断出中国发展不平衡性问题尤其是地区间的发展不平衡性问题,一定程度上是由于政治势力的分配不均衡造成的。
1.1.2.选题意义
学术意义,已有的研究要么是对中共政党政治的研究,要么就是对中共财政体制存在的问题进行探讨,目前国内学术界对于政治势力的定量分析研究还没有相关文献研究成果,而对于中央补助的研究也主要是集中于财政体制、转移支付制度方面的研究,更没有从政治势力与中央补助关系的角度进行研究。因此本文将通过研宄2002年——2012年这十年各省分配到的中国政治势力情况,中央补助的分配情况以及政治势力与中央补助的关系研究,以期填补国内学术界在此的空白。
现实意义,正如研宄背景中提到的,改革开放三十多年以来,随着经济社会的快速发展,经济总量己经超越日本,成为世界第二大经济体,但是发展所带来的问题,尤其是发展不平衡性问题突出,已经成为制约经济社会发展的首要问题,造成发展不平衡的原因学界主要从自然资源,人口规模,经济条件等方面研究,
本文从政治势力的视角进行研究,试图找出导致发展不平衡问题的政治原因,以期能够起到抛砖引玉,引起学术界对于中国政治势力与地方财政关系的研究。.......................
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第2章样本、变量与数据
第1节样本
2.1. 1.中央补助
选取十六大期间即2003年至2007年的各省通过转移支付所分配到的中央补助金额作为中央补助样本数据。而各省人口规模、受教育程度、发展水平、发展速度、地区差异、民族地区差异等数据样本由于数据较多暂不放在这里。
2.1.2 政治势力
选取2002年 2012年十六大和十七大两届中国共产党全国代表大会对于政治势力的分配情况,即职位分配,包括中央委员人数、政治局委员人数、政治局常务委员人数,以及委员们的职务所在地包括祖籍地、发源地、现职地的人数进行统计。
第2节变量与数据
2. 2. 1.因变量
本文选取各省市获得中央补助作为因变量,一是由于中央补助的数据资料获取较为方便准确,《中国财政年鉴》中关于中央对于地方的补助数据,在各省市年度收入决算项中作为单独一项列出,这样不仅方便资料的获取,且可以确保获取的资料具有高度的准确性和可靠性。二是由于政府转移支付就是不同层级的政府为争夺更对的财政资源而进行的一场博弈,而博弈的方式和结果取决于上下级政府各自的控制能力。不同层级政府的行为模式,都是在给定约束条件下将自身利益最大化,因此各级政府讨价还价的能力就决定着一国财政转移付的目标和效果,而政治势力的分配又决定着政府的讨价还价能力,即各省分配的政治势力的多寡有决定着其对于中央政策影响能力的强弱。因此本文以中央补助作为因变量来检验四种政治势力的测度模型,找出最具解释力的政治势力测度模型。
2.2.1.1.数据来源与处理
由于本文假定各省所占政治势力的高低与其所分配的中央补助具有相关性,由于政治势力是以中共十六大和中共十七大两届(2002年一2012年)十年进行研究,相应的中央补助研究的时间段也应该和政治势力的相同,由于中央补助的数据整理自《中国统年鉴》、《中国财政年鉴》。而《中国财政年鉴》和《中国统计年鉴》的统计数据都是统计上年的数据,如,最新的国家统计年鉴是2012年的《中国统计年鉴》,统计数据为2011年的统计数据,由此,十七大后五年的统计数据缺少2012年的统计数据不具有回归分析的意义,因而,本文通过对十六大政治势力和中央补助的回归分析,确定更具解释力的政治势力模型,通过此模型来预测十七大政治势力对于中央补助分配的影响。......................
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第3章实证分析......................................................25
第1节各省影响中央政策能力的四种类型...............25
第2节四种政治势力模型结果分析..........................26
第3节自变量与因变量相关性分析...........................31
3. 3. 1.简单相关性分析............................................31
3. 3. 2.偏相关关系....................................................33
3. 3. 3.选择解释变量................................................35
第4节政治势与的中央补助的回归分析......................37
第4章结论与探讨.....................................................39
第一节各省影响中央政策能力的区分类型................39
第二节十七大后各省影响中央政策能力预测...........40
结论与探讨
经过回归分析其中模型三中的Adjuesrted R2值最高,为0. 592,拟合优度相比其他三个模型最高,因此模型三最具解释力,根据其回归方程式可知,当某省占政治势力总量的比率增加1%时,其所分配到的中央补助占中央补助总量的比率会增加1.010%,据此可以推知,占政治势力总量的比率越高的省份,其影响中央政策的能力也就越高。根据模型三计算的各省政治势力占比可绘制成,从图中可以看出,广东和上海的政治势力占比远高于其他省份。利用SPSS对模型三进行描述性统计分析,得出31个省份的平均数为0.83%,标准差为0.70%。借鉴王嘉洲教授对各省影响中央政策能力的区分方法,即以平均数为中心,往前往后同时加一个标准差,可将各省影响中央政策的能力区分为四类:第一类是无力影响型,即占政治势力总量的比率小于0.13%的省份,其对于中央政策的影响力最低,31各省份中只有广西属于此类型。第二类是稍有影响型,即占政治势力总量的比率大于等于0. 13%其小于0. 83%的省份,对中央政策影响力比较低。属于稍有影响力的省份有18个,占总数的58.1%,具体包括宁夏、福建、海南、内蒙、青海、甘肃、贵州、北京、西藏、山西、黑龙江、陕西、湖南、四川。
第三类是有力影响型,即战争势力总量的比率大于等于0. 83%且小于1. 53%的省份,对中央政策的影响力较高,属于有力影响型的省份共有七个。具体包括辽宁、河北、天津、山东、江西、安徽、江苏。
第四类是强有力影响型,即占政治势力总量的比率大于等于1.53%的省份,对中央政策的影响力最高,属于强有力影响型的省份浙江、新疆、湖北、上海、广东。
根据模型三,计算十七大各省占十七大政治势力总量的比值,绘制图。利用SPSS进行描述性统计分析,输出31个省份的平均值为0. 800%,标注差为0. 696%。
借鉴王嘉洲教授对各省影响中央政策能力的区分方法,即以平均数为中心,往前往后同时加一个标准差,可将各省影响中央政策的能力区分为四类:
第一类是无力影响型,即占政治势力总量的比率小于0.104%的省份,其对于中央政策的影响力最低,31各省份中北京属于此类型。这里主要是将职务地位于北京的,基本上都计算到中央的政治势力中,由此导致北京的政治势力分配变小。
第二类是稍有影响型,即占政治势力总量的比率大于等于0. 104%其小于0. 800%的省份,对中央政策影响力比较低。属于稍有影响力的省份有16个,占总数的51. 6%,具体包括贵州广西、甘肃、青海、云南、江西、宁夏、内蒙、黑龙江、海南、河南、西藏、福建、四川、湖北、吉林。
第三类是有力影响型,即战争势力总量的比率大于等于0. 800%且小于1. 496%的省份,对中央政策的影响力较高,属于有力影响型的省份共有8个。具体包括山西、新疆、湖南、陕西、山东、河北、广东、上海。
第四类是强有力影响型,即占政治势力总量的比率大于等于1.496%的省份,对中央政策的影响力最高,属于强有力影响型的省份江苏、天津、浙江、辽宁、安徽、重庆。
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