专栏导语:国家治理体系中的央地关系研究

所谓中央与地方关系(央地关系),是指国家体制中中央政府和地方政府间纵向权力与资源配置的基本关系(景跃进等,2016)。作为国家治理体系中基础性的制度安排之一,中央和地方关系不仅关系到国家政权和体制的稳定,也直接影响到国家治理体系的效能。对于中国这样一个地区差异巨大的单一制国家,中央政府如何管理不同地区的各类事务并回应来自地方政府的各种需求,地方政府如何贯彻落实中央政策,中央和地方政府如何进行资源、人员和信息的互动,长期以来一直是中央和地方关系研究的重要议题。改革开放四十多年来,中国通过对中央和地方政府间关系的调整成功地处理了转型国家的一系列重要发展问题。一方面,在中央的统一领导下,中国“坚持全国一盘棋、集中力量办大事”的制度优势得到充分彰显。另一方面,地方积极性的发挥让中国的各项重大改革取得了举世瞩目的成就,地方政府在摸着石头过河中为“中国之治”源源不断地注入活力。与此同时,中国特色的中央和地方关系通过不同的体制机制设计,在不同政策领域呈现出或集权、或分权、或集权分权并行的多元组合,形成一个多维的权力和资源配置的混合结构,更是在治理效果上表现出极大的差异性。

官员更替、政策连续性与贫困治理绩效——来自国家级贫困县脱贫的经验证据

党的十八大以来,我国贫困治理体系呈现出中央统筹规划、地方因地制宜相结合的特征,促进了经济增长和民生保障的相互协调。现有研究从不同角度解释中国的脱贫奇迹以及相应的治理机制,无论在哪种机制下,地方官员在治理实践中一直扮演着十分重要的角色。论文将中国精准扶贫、脱贫攻坚作为实证研究背景,通过分析2012—2018年1948个县级行政单位的1733位县委书记的履历和辖区社会经济匹配数据,考察地方官员更替如何塑造中国贫困治理绩效。论文进一步探究区域经济、官僚政治情境与官员更替的交互效应,并考察官员更替对县级政府财政支出的影响,验证了地方官员影响贫困治理政策连续性的逻辑。研究发现:(1)县级官员更替引发扶贫政策不连续,对辖区贫困治理带来负面影响,长期频繁的官员更替则会产生长期的负面影响。(2)官员更替的影响在距离中心城市近、农业经济比重高的县更为明显。继任官员由外省调入时会放大该负面效应,由本县提拔时该负面效应不再显著;离任官员落马会放大该负面效应,获得提拔时该负面效应不再显著。(3)地方财政是官员更替影响治理绩效的作用渠道。研究为理解扶贫等社会政策领域地方治理绩效的来源拓展了新的理论思路,为优化官员人事管理机制提供了政策启示。

央地间官员流动、信息优势与政策试点——以国家可持续发展议程创新示范区为例

【问题】政策试点被认为是解释中国适应内外部环境的复杂变化并实现经济腾飞的关键。已有政策试点理论主要基于经济增长实践提出,然而对于强调经济、社会与环境协调的中国可持续发展政策试点尚缺乏充分解释。在复杂的央地关系格局下,哪些因素影响了可持续发展试点选择?中央政府为什么能够有效激励地方政府的积极参与?【方法】论文以中国可持续发展议程创新示范区为例,通过对试点选择过程追踪及关键节点分析,结合文献研究等方法,识别影响政策试点选择的因素及影响机制。【发现】论文发现,央地间官员流动形成的央地网络是影响政策试点选择的重要因素;基于央地网络形成的信息优势成为影响可持续发展试点选择的重要机制,并为地方政府参与可持续发展政策试点带来激励。【结论】本研究基于非传统的可持续发展政策试点探讨政策试点理论,回应了央地关系及政策试点研究领域的热点议题,实证了网络关系对于政策试点选择的影响,并提出了信息优势机制,为推动不同地区可持续发展提供了可行的"中国经验"。

Target classification using SIFT sequence scale invariants

On the basis of scale invariant feature transform（SIFT） descriptors,a novel kind of local invariants based on SIFT sequence scale（SIFT-SS） is proposed and applied to target classification.First of all,the merits of using an SIFT algorithm for target classification are discussed.Secondly,the scales of SIFT descriptors are sorted by descending as SIFT-SS,which is sent to a support vector machine（SVM） with radial based function（RBF） kernel in order to train SVM classifier,which will be used for achieving target classification.Experimental results indicate that the SIFT-SS algorithm is efficient for target classification and can obtain a higher recognition rate than affine moment invariants（AMI） and multi-scale auto-convolution（MSA） in some complex situations,such as the situation with the existence of noises and occlusions.Moreover,the computational time of SIFT-SS is shorter than MSA and longer than AMI.