本研究的主要目的是检查之间的因果关系决定领导干部管理偏好和PA的扩张。也就是说,这项研究需要一个有效的措施管理偏好,可能在职业转移过程中不断出现的领导干部,这是一个挑战。这是因为领导干部的晋升或转让在中国并不是随机的政治体制,和领导干部管理首选项的测量需要解决内生形成( 张、杨,2022年)。此外,很难直接观察到这些地区的领导干部所获得的经验。领导干部有更长时间的工作可能会积累更多的管理经验和更愿意采用高投入,高风险,高输出的发展模式( 陈s . et al ., 2019)。因此,评估结果可能不正确属性未被注意的能力差异的解释的影响领导干部与管理偏好PA扩张。衡量领导干部之间的因果关系与管理偏好和PA的扩张,本研究认为领导干部长大或服务/服务于山东、江苏、河北、辽宁管理首选项。和本研究构建一个多维固定效应模型,包括领导干部的固定效应特征,区域,和年( 徐,2018)。基准模型如下(见情商。 1): P 一个 我 t = β 0 + β 1 T r e 一个 t 我 t + β 2 T 我 米 e 我 t + β 3 T r e 一个 t 我 t · T 我 米 e 我 t + δ ∑ n X 我 t + 一个 我 + B t + C p + ε 我 t (1)

在哪里 我 代表该地区(县级), p 代表了城市, t 代表, P 一个 我 t 表示巴勒斯坦地区 t 的县 我 。 T r e 一个 t e d 我 t 作为一个治疗变量,表示“是否有领导干部执政地区偏好 我 在研究期间”,如果是,治疗组和样品 T r e 一个 t e d 我 t 是1。否则,如果样品对照组, T r e 一个 t e d 我 t 是0。 T 我 米 e 我 t 作为一个时间哑变量,表示“是否城市 p 由领导干部服务与管理偏好 t ”,如果是, T 我 米 e 我 t 是1;否则,如果 T 我 米 e 我 t 是0。 T r e 一个 t 我 t · T 我 米 e 我 t 是解释变量表明核心领导干部的影响与管理偏好PA的扩张,这估计系数需要专注。如果值是相当积极的,它表明,领导干部与管理偏好推动巴勒斯坦权力机构的扩张。 β 0 是一个常数项和 X 我 t 协变量的一组。 一个 我 表示个体固定效应的县 我 ,吸收与积累的经验相关联的异质性在当地领导干部。 C p 城市的区域固定效果吗 p ,用于吸收未被注意的区域资源禀赋。 B t 是一个固定效应吸收冲击和未被注意的时间 ε 我 t 表示随机扰动项。

指的是现有文献,本文设置了今年的PA土地面积作为解释变量来描述PA的发展而不是年度土地利用的变化。自从巴勒斯坦权力机构发展水平因地而异和规模差别很大,消除可能存在的异方差性,区域数据取对数形式。

本研究关注的影响领导干部与管理偏好PA的扩张。研究表明,省级领导干部的决策更多地受到中央政府的权力,而县级领导干部大多是本地和跨省或直辖市很少经历职场变化( 姚明和张,2015; 陈s . et al ., 2019)。因此,探索更为合理的管理偏好11月领导干部。此外,在中国的政治制度,有一些差异,市长和市党委书记的职责。因此,本研究使用虚拟变量 MTreat和 STreat描述市长和市党委书记是否有管理首选项,分别为核心模型的解释变量。此外,后缀 年代, j, h, l后添加了上述变量名来区分领导干部的偏好是否PA扩张与经验相关的山东、江苏、河北、辽宁,分别。

自PA的扩张也受到其他因素的影响,三组共包含在模型参考现有文献减少估计偏差造成的遗漏变量。所示 表1,一组是 个人电脑(代表领导干部的个人特点),一组 证券交易委员会(代表社会经济发展特征),最后一组 数控(代表地区的自然特征)。

领导干部的个人特征影响的程度,政府实现了不同的政策( 陈et al ., 2017; 陈z . et al ., 2019; 孟et al ., 2019)。例如,年龄和地方领导干部的任期内的长度与感知的职业晋升和身份的地方。学者大多认为年轻的领导干部,他们在当地的任期,越短越倾向于采用行为将导致短期内大量的区域经济发展和实现他们的推广目标 陈et al ., 2017)。随着年龄的增加,将会有一个转折点在促进领导干部的概率。它已经证明了领导干部后会选择更保守的管理策略,转折点在54岁( 陈s . et al ., 2019)。因此,本研究使用了连续变量 任期内和 年龄,以及哑变量 Age55(表明领导干部55岁或以上)的领导干部的个人特征。此外,前缀 米和 年代前面添加了上述变量的名字来区分市长和市党委书记的特点。

该地区社会经济发展状况的特点是经济指标,工业发展指标,财务压力指标,和人口统计指标。首先,有一个积极的经济发展与农业发展之间的关系,也和大部分地区经济快速发展经历更大的农业增长( 巴尔德斯和培育,2010年)。因此,本研究使用了连续变量 lnMpgrp(代表日志市政地区生产总值(gdp)的价值 人均),以反映区域经济发展水平( 张陆,2016)。第二,双边区域工业化对农业发展的影响。如果一个城市经历工业化农业退化为代价的,在这一地区景观破碎度会抑制PA扩张( 粉丝,2004)。如果一个地区采用一种新型工业化技术,坐标工业和农业的发展,它为PA扩张可能带来新的机遇( 粉丝,2004)。增加农业产出效应表明农业现代化程度的提高和增强的可能性PA扩张( 黄2010年)。因此,本研究包含连续变量 Mprimary(代表的比例市第一产业增加值占地区生产总值(gdp))来捕获农业产出效应和连续变量 Rsgrp(代表的比例县第二产业增加值占地区生产总值(gdp))描述该地区的工业化。最后,有人建议,地方财政压力会影响土地财政决定第二年,虽然可能会有一些惯性影响财政支出的规模和结构( 吴et al ., 2019),这将反过来影响PA扩张。因此,本研究使用了连续变量 lnMfpressure(代表市政公共财政缺口的日志值), Rfpressure(代表县财政的比例差距地区生产总值),和 lagFpressure(代表县公共财政缺口)的一年期滞后值来衡量财务压力的地方政府( 王et al ., 2013; 杨和彭,2015年; 小王和阴,2019; 吴et al ., 2019)。在快速城市化,城市人口大幅增长了对城市建设用地的需求,进而增加了扩大PA的困难( 刘et al ., 2020)。因此,本研究使用了连续变量 lnMpopulation(代表全市人口密度测井值)对区域发展的人口压力。

该地区的自然特征的特点是区域气候适宜性。尽管PA全年农业生产相比,露天的优势,确定天气仍将影响PA设施的建设成本和管理成本在生产过程( Eben-Chaime et al ., 2011)。由于中国规模巨大,气候特点和自然灾害的类型,可能会遇到因地方而异,导致不同的气候适宜性PA在不同地区的发展( 高et al ., 2022)。 Zhang et al。(2021)评估气候适宜性考评的基础上每天的气象数据从1990年到2019年在中国。结果表明,播种期内每年7月至2月,不合适的地区主要集中在东北、西北、西南、华北;播种期内每年从3月到6月,不合适的地区主要集中在中南部、中国西北和西南区域( Zhang et al ., 2021)。在这项研究中,虚拟变量 Unsuit72和 Unsuit36将描述的领域的一部分结合气候不适合带两个播种时期,分别。

本文运用面板数据的特点,11月干部与县级宏观统计数据的定量估计从2014年到2018年在中国314个地市级城市和1792个县。一方面,个人和任期11月领导干部是获得公共信息平台如人民网、新华网在线,和百度搜索,手工编制的作者。另一方面,中国县的区域宏观经济数据收集统计年鉴(县,市卷)从2015年到2019年(国家统计局农村社会经济 国家统计局农村社会经济调查显示,2015年,2019年)。考虑到特殊的行政区划中国的四个直辖市(北京、天津、上海和重庆),和关键变量的缺失数据在香港,澳门,台湾,和其他一些县市,这些领域的数据被排除在外。移动平均法用于处理一些缺失值。

基于上述模型的设置,显示了生成的结果 表2。核心解释变量的系数模型(1)是积极的,在1%的显著水平。协变量模型(2),添加到模型中,也显示了积极重要系数在1%的水平。模型(3)-(5)把个人、地区和会期时间效应考虑在内,分别,其中核心解释变量的系数回归是相似的和仍然显著。模型拟合效果得到显著提高装配效率的增加价值(R2),和减少结果Akaike信息准则(AIC)和施瓦茨或贝叶斯信息准则(BIC)所示。根据模型(5),连接市长可以显著提高PA 10.8%的规模,也证实了假设1。在模型(6),交互项的系数是统计学意义和积极的为0.951,这表明更好发展第二产业在县级地区可以显著提高连接的管理偏好市长PA扩张。在模型(1)的结果模型(6),核心解释变量和协变量相关的系数很大程度上保持一致性,方向,和意义,这意味着市长与连接到山东、江苏、河北、辽宁有重大贡献PA扩张。此外,连接市党委书记的结果没有报告由于其微不足道的影响PA扩张。

基于模型(5),在不同的地区影响领导干部的执政偏好PA扩张估计通过添加交互方面领导干部和地区虚拟变量之间也通过替换为领导干部核心解释变量与山东、江苏、河北、辽宁地区,分别。

模型的结果(7)模型(9) 表3表明积极影响PA扩张将显著削弱在连接领导干部服务西部地区或全面的气候不适合区域。具体来说,交互项系数的模型(7)和模型(8)都是统计学意义和负面,−−0.268和0.279。而领导干部的执政偏好变量都是显著的和积极的,0.218和0.204。这表明连接领导干部的积极影响PA的扩张将会减少区域特征位于西部地区管辖。同样,交互项系数模型(9)是显著和消极,与−0.226。因此,连接领导干部的积极影响PA扩张的地区的全面的气候不适合播种3月到6月期间将极大地影响了气候特征,如高温和缺乏阳光( Zhang et al ., 2021)。此外,领导干部的管理偏好模型的系数(10)模型(12)明显积极但不同。市长与江苏、连接、市党委书记与连接山东和辽宁两省都有重要的积极管理考评的偏好为扩大规模0.293,0.150,和0.408,分别。的影响,不同地区的领导干部与他们不同,连接和PA的成功经验在辽宁省可能相对更容易传播。

(1)估算方法的变化。考虑到领导干部的晋升或转让的非随机样本选择和评估的结果可能导致的偏见。因此,这一部分首先采用PSM方法消除不匹配的样本,然后重新估算模型的多维固定后果模型(5)。其中,PSM方法应用与内核匹配方法,和模型的协变量包括上面提到的区域社会经济发展特点和自然特征。的估计结果的核心解释变量和相关控制变量模型(13) 表4通常是一致的与模型(5) 表2。这表明使用多维固定效应模型估计结果的主要文本是健壮的和不受样本选择偏差的影响。

市领导干部与连接山东、江苏、河北、辽宁有一定的偏爱决定发展中。PA的规模在县级地区管辖联系市长平均高出10.8%以下的市长没有连接,和这个估计在10%的显著水平。市长的年龄也有显著积极影响PA扩张。作为市长的年龄增加1年,PA的规模将大大增加了1.1%。但是,与连接市长,估计连接市党委书记PA扩张的影响并不显著。这可能是由于不同的市长和市党委书记之间的责任。

根据代理理论的网络部门,领导干部的职业转移是伴随着跨地区或组织间扩散的政策创新 易et al ., 2018)。当领导干部从管辖权转移 我 对管辖范围内 j ,他们会把他们的专业经验,管理知识和创新的政策观点积累在以前服务的地方他们的新工作场所( 刘和彝语,2021年)。年长的领导干部,他们积累更多的经验,这有助于政策扩散。例如,2012年,一位官员出生于河北省河北和曾被转移到广元城市,四川,2016年正式被任命为广元城市的市长。从相关统计数据,可以看出,PA的平均膨胀率在2016 - 2018年相比大大增加,在2014 - 2015,从平均每年增长86公顷到163公顷/年( 国家统计局农村社会经济调查显示,2015年,2019年)。指相关新闻报道正式上台后,我们发现市长明确承诺,重点发展现代农业在会议上,他被正式任命,并特别注意后续任期期间农业现代化和转换( 广元农业统计局,2016年; 广元日报,2016年)。他不仅参观了农村地区的几次调查的当前状态农业产业也发起项目几个现代农业园区的建设和升级现有的公园( 四川日报,2016年; 广元市政府办公室,2018年)。综上所述,官方的积极影响农业产业转型和PA扩张可能源于他在他的出生地的专业经验积累和前的就业(河北),以及在广元城市大约四年任期。这些经历不仅给了他一个深入了解河北省现代农业发展模式,但也使他能够使目标明确农业转型的建议基于广元城市的本地资源和产业特点,进而导致了广元市城区PA模型的有效扩散。

连接市长和市党委书记不一致对领导代理网络之间的政策扩散的影响。在中国当地的政治体制,地方官员包括市长和市市委书记( 陈z . et al ., 2019)。他们有不同的职责。前者负责管理,而后者管理党务( 卢和王出版社,2019年版)。虽然市党委书记更强大的比市长,市长有更具体的责任比市市委书记决定经济发展和社会管理( 卢和王出版社,2019年版)。即连接市长拥有更突出的积极影响在决定是否促进PA的扩张和在指定具体计划发展,配套设施建设,项目启动。然而,连接市党委书记可能更关注采用实践将导致快速和显著的区域经济提升。

有明显的地理差异的积极影响领导干部对政策扩散连接。对于那些在中国西部地区,连接的积极作用在市长和市委秘书PA扩张明显削弱和统计学意义都是在1%的水平。积极的影响的同时,联系市党委书记PA扩张明显削弱了在10%的水平,对那些地区的全面的气候不适合地区播种3月到6月期间。这可能是与区域特征有关。此外,还有政策的积极影响扩散的差异与连接到不同的地区领导干部。市长与辽宁省的积极影响是相对最高,其次是市党委书记与江苏省和市长与山东省相对最低。这可能是由于PA在这四个地区的流行模型是不同的,因此不同的扩散困难。

农业政策的好处有地区差异扩散,考虑到不同地区的产业结构和气候适应性特点,以及作物的生长特性。领导干部联系服务的动机在不同地区的扩张PA是不同的。气候现象,导致不适合地区发展PA播种3月到6月期间主要是高温和缺乏阳光,影响1348年县级地区样本,数量远远超过县级地区受气候影响July-February播种时期 Zhang et al ., 2021)。此外,3月到6月是一个重要的播种时期对大多数粮食作物、油料作物、蔬菜( 李et al ., 2014),这意味着一个相对广泛的暴露在3月到6月期间气候不适合。即连接领导干部的司法管辖区面对气候不适合将仔细考虑是否扩大PA; 3月到6月毕竟,它可能不是经济投资额外生产应对气候风险管理成本。此外,在模型(6) 表2地区生产总值,变量的系数和市长的交互项管理偏好和二级部门输出在1%的显著水平。这意味着更好的地区经济和二级部门可以提供足够的输入对巴勒斯坦权力机构的支持,进而强化连接市长PA扩张的积极影响。然而,西部地区的经济实力和基础设施相对较弱( 阴et al ., 2019),这使得PA的扩张的难度,减少了PA扩张的动力连接的领导干部。与此同时,在中国西部大部分地区不适合PA的扩张。例如,位于西部地区的745个县在这项研究中,645个县必须面对不合适的气候条件在July-February播种时期,和671个县播种3月到6月期间。这意味着这一地区的农业产业不需要盲目转变为PA。

四个中国知名PA发展地区——山东、江苏、河北、辽宁和省份PA发展历史上伟大的差异,体现在技术难度和传播范围的差异。山东和辽宁两省的两个主要来源是巴勒斯坦权力机构在中国。其中,辽宁省是最大的太阳能温室面积和PA生产的关键领域,形成了大规模的生产模式,结合multi-seasonal生产太阳能温室在夏天冬天在寒冷的棚屋和生产( 李et al ., 2013)。辽宁省PA模型可以很好地应对气候约束在北部地区( 李et al ., 2013; 当地习俗,2022)。此外,山东省已经成为中国与智能温室蔬菜生产的中心太阳能温室( Ou et al ., 2021)。多达7个技术迭代使山东省非常成熟的种植技术和管理模式来支持。山东和辽宁两省的技术和管理优势的PA的领导干部与他们更有动力提高PA扩张。然而,重要的是要注意,山东省“寿光蔬菜”品牌已在许多地方由于更广泛的推广媒体和政府事业的支持合作 陈,2021),它会导致不准确的可能性估计的影响领导干部在PA与山东省扩张只是用他们的联系。此外,江苏是一个快速发展的地区的PA(新时代 金和江,2009年)和该地区形成了丰富的优势产业集群区域在PA,比如太阳能温室基地江苏省北部,钢架温室基地在江淮地区,和智能温室基本沿着海岸和河流,等等。 萍et al ., 2010)。这些可以提供多样化的学习模板领导干部与江苏省PA扩张的,提高他们的积极性。最后,尽管河北省相对最小的四个区域方面的考评的速度和规模发展,也形成了三大温室蔬菜主要生产区域( 汉et al ., 2017)。自河北PA模型仍然需要优化和突出的小型温室技术没有突出的比较优势在其他三个区域( 高,2012),领导干部与它不太积极促进PA技术。