我国城市社区网格化管理创新扩散的事件史分析
杨代福+董利红
随着我国城镇化进程快速推进，经济成分和经济利益、社会生活方式、社会组织形式、就业岗位和就业方式的多样化 ，人们由“单位人”向“社会人”转变，城市人民群众的需求变得更加多样化、多层次，加上信息社会的到来，传统的城市社区管理模式由于不能充分了解居民的需求、职能超载、手段落后等，越来越难以适应经济社会的深刻变革。如何在新的时代背景下加强基层社会管理服务，提高基层组织的社会管理效能，成为各级党委、政府面临的重要而又紧迫的问题。为了解决这一问题，2004年，上海市率先在全国范围内推出城市社区网格化管理的创新举措。该举措是根据属地管理、地理布局、现状管理等原则，将管辖地域划分成若干网格状的单元，并对每一网格实施动态、全方位管理，同时根据网格划分，按照对等方式整合公共服务资源，对网格内的居民进行多元化、精细化、个性化服务的一种方式。自上海市首创城市社区网格化管理以来，截止2014年4月30日，我国大陆所有的省、直辖市和自治区中都有一定级别的地方政府实施了这一创新，即出现了一种“创新扩散”的现象。那么这种创新扩散的具体状况如何？是什么原因导致城市社区网格化管理创新的扩散？这两个问题极为值得我们开展研究进行回答，因为一则我们可以从中总结政策创新扩散的规律，二则我们可以为城市社区网格化管理在全国范围内进一步扩散或加速扩散、从而提高我国基层整体社会治理水平提供启示。鉴于目前从地级行政单位层面研究政策创新扩散的成果很少，本文试图从地级行政单位层面探究我国城市社区网格化管理创新扩散的具体状况与主要影响因素。
一、我国城市社区网格化管理创新扩散具体状况的实证分析
本文首先对我国城市社区网格化管理创新扩散的具体状况进行实证分析。我们采取“网络抽样”的方法获取有关数据。在因特网上利用“baidu”搜索引擎，搜索关键词“社区网格化管理”和中国大陆地级行政单位名称（共332个）进行反复搜索，称该过程为网络抽样。[1]若有报道指出某地级行政单位实行、推行了城市社区网格化管理，则认为该地级行政单位采纳了城市社区网格化管理，以该地级行政单位出台实施城市社区网格化管理的规范性文件的时间、召开现场推进会的时间等为依据，确定该地级行政单位采纳城市社区网格化管理的时间。其后，整理得到“采纳城市社区网格化管理的地级行政区划单位”、“采纳时间”等数据，据此共获取187组有效数据。统计结果显示，截止2014年4月30日，我国已有187个地级行政单位采纳了城市社区网格化管理创新，其中最早采纳城市社区网格化管理的地级行政单位是浙江省舟山市，采纳时间为2008年8月。各省（自治区）实行城市社区网格化管理的地级行政单位数占该省（自治区）地级行政单位总数的比例见图1。如果分区域考察，则可以发现，东部地区实行城市社区网格化管理的地级行政单位有53个，实行城市社区网格化管理的地级行政单位数占该地区地级行政单位总数的比例为54%；中部地区实行城市社区网格化管理的地级行政单位有68个，实行城市社区网格化管理的地级行政单位数占该地区地级行政单位总数的比例为65%；西部地区实行城市社区网格化管理的地级行政单位有66个，实行城市社区网格化管理的地级行政单位数占该地区地级行政单位总数的比例为51%。
鉴于我国城市社区网格化管理创新扩散时间仅6年不到，若以“年”为单位来考察我国城市社区网格化管理创新扩散的特征，显得颇为粗糙。为了更加清晰，我们以3个月为一个周期来进行考察。首先，对上述187组数据进行再整理，设定时间t，将其以每3个月作为一个计算单位，即以2008年8月1日为起点，记“2008年8月1日至2008年10月31日”为t=1，“2008年11月1日至2009年1月31日”为t=2。依次类推，所考察的扩散终止时间为2014年4月30日，对应的t=23。然后，将“时间t”作为横坐标，相应时点的总的采纳城市社区网格化管理的地级行政单位的数目作为纵坐标，绘制出创新扩散曲线。见图2。可以发现，我国城市社区网格化管理创新扩散曲线呈现“S形”，具有创新扩散的一般特征。根据该曲线，我们可以将我国城市社区网格化管理的创新扩散分为三个阶段：（1）第一阶段：2008年8月1日至2011年4月30日（1≤t≤11），采纳的发生相对不频繁；（2）第二阶段：2011年5月1日至2013年7月31日（11 二、我国城市社区网格化管理创新扩散影响因素的事件史分析 （一）研究假设 从行政生态理论来说，地级行政单位采纳城市社区网格化管理的行为不仅受地级行政单位自身因素的影响，也应受到其所处的环境（外部因素）的影响。在本研究中，我们将经济发展水平、财政资源、公众需求、地级行政单位的试点视为地级行政单位自身方面的关键影响因素，而将上级压力、邻近效应与下级政府的诱致视为影响地级行政单位创新采纳的关键外部因素。只有综合考虑这两个方面的因素，才能全面解释我国城市社区网格化管理创新扩散的机理。综上所述，笔者提出七个方面的研究假设。 1.经济发展水平假设 H1：地级行政单位的经济发展水平越高，其更可能采纳城市社区网格化管理创新。 2.财政资源假设 H2：地级行政单位的财政资源越丰富，其采纳城市社区网格化管理创新的可能性越大。 3.公众需求假设 H3：地级行政单位的公众需求越大，其采纳城市社区网格化管理创新的可能性越大。 4.“政策试点”假设 H4：地级行政单位开展城市社区网格化管理试点会增加其采纳城市社区网格化管理的可能性。 5.上级压力假设 H5：上级政府对实行城市社区网格化管理的要求和压力会增加地级行政单位采纳城市社区网格化管理的可能性。
6.邻近效应假设
H6：临近地级行政单位对城市社区网格化管理创新的采纳会增加地级行政单位采纳城市社区网格化管理的可能性。
7.下级政府的诱致假设
H7：辖区内下级政府对城市社区网格化管理创新的实行会增加地级行政单位采纳城市社区网格化管理的可能性。
（二）方法与数据
1.模型设定
对于“政策创新扩散”研究，目前主要集中在美国、加拿大与英国的学者对于本国各州、省间在政策创新时间上先后的规律的研究。在研究方法方面，尽管一些学者推崇质性研究，但占据主流的是定量研究。而进行定量研究的标准方法是事件史分析（Event history analysis）。穆利认为，当前研究政策创新扩散的标准方法是将政策采纳作为混合时间序列、离散的、非重复“事件”，运用事件史方法加以分析。[2]在政策创新扩散研究的集大成者——贝瑞夫妇看来，可以将一个州的政策采纳视作在一个特定时期可能发生或可能不发生的“事件”，政策创新扩散的基本研究问题是：在特定时期内，是什么因素决定了采纳事件将会发生的概率。[3]他们认为事件史分析是一个理想的方法论。[4]有学者认为，国外政策创新扩散研究的基本一致的研究范式，是通过事件史分析法来探索政策创新扩散的影响因素与机理。[5]
根据Yamaguchi（1991）的定义，事件史分析专门研究“事件发生的方式及其相关因素” 。[6]这里的“事件”代表着一种变化或从一种状态到另一种状态的转变，如跨省迁徙、获得晋升等变动。“事件史”即从对研究对象的观测到事件发生或观测期结束的历史或生存（持续）时间。对事件史的理解不仅要考虑是否发生了某种事情，而且要考虑是何时发生这一现象的，不仅关注它们在一个状态持续的时间长短，而且要关注从一个状态到另一个状态发生的概率大小或风险；对持续时间长短和事件的发生受一些因素的影响更是表现出了极大的兴趣。[7]
事件史分析具有两大优点。其一，在一般情况下，标准回归不能区分未删失和右删失观测问题，传统OLS回归的局限性就在于它不能把尚未发生某个事件的案例纳入分析的过程中，而事件史分析则利用“删失”解决了这一问题，从而可以最大限度地利用调查所得的信息，避免分析结果出现系统性的偏差。其二，传统OLS回归中的解释变量只能是在某一时点测得的横断面中的变量值，而对事件史这种纵观性数据而言，其中可能包含一些随着时间变化的解释变量，例如年龄、收入等，这时，传统的方法就显得无能为力。在事件史建模中，时变协变量可以容易地以各种方式归并于分析中，时变协变量在事件史分析的结果能够给出关于事件发生的风险（或持续期的结束或失效）怎样与时变协变量的变化有关的独特信息。[8]
本文研究我国城市社区网格化管理创新扩散，我们的基本研究问题是：在特定时期内，是什么因素决定了地级行政单位采纳城市社区网格化管理创新将会发生的概率。而且，如前所述，自2008年8月1日至2014年4月30日，我国有187个地级行政单位采纳了城市社区网格化管理创新，还有145个地级行政单位未采纳城市社区网格化管理创新，存在右删失。故我们采取事件史分析方法来进行分析。
事件史分析有多种模型，如参数模型、Cox模型和离散时间模型。[9]由于我们的时间单位是年，所以选择离散时间模型。离散时间风险模型的基本形式设定如下：
其中，协变量X是解释变量的集合，包括本文分析的影响地级行政单位采纳网格化管理的各项因素，h（j，X）表示在协变量的影响下，特定地级行政单位采纳网格化管理的风险率，β是待估计的各个协变量的回归系数，γ（j）是随时间变化的基准风险函数，μ为误差项。
2.变量设置与测量
（1）因变量。离散时间风险模型为二项选择模型，地级行政单位每一个年度的数据作为一个观测值，如果从观测期开始到结束仍没有采纳城市社区网格化管理则为右删失，被解释变量的取值均为0，如果事件发生，则发生的那一年为最后一年记为1，其余为0。
（2）自变量
其一，经济发展水平。该变量采用人均GDP来进行衡量。
其二，财政资源。本文用人均地方财政一般预算收入来衡量财政资源。
其三，公众需求。对于公众需求，可以通过多种指标来衡量，如城镇化率、刑事案件立案数、上访人数、纠纷发生数、市区暂居人口数、失业率、居委会服务的居民平均人数等。考虑到数据可及性，笔者仅采用市区暂居人口数与市区人口数之比、城镇登记失业率来衡量公众需求。
其四、地级行政单位试点、上级压力、邻近效应、下级政府的诱致。笔者采用设置虚拟变量的办法来考察。
以上8个自变量均为时变变量，将该具有时变变量的离散时间数据集构建成人年数据集，运用具有时变变量的离散时间风险模型进行分析，模型表示为：
3.数据收集方法
由于本研究是从我国地级行政单位层面来探讨我国城市社区网格化管理创新扩散，目前我国共有332个地级行政单位（包括地级市、自治州、盟与地区），西藏自治区部分数据难以获得，笔者删掉西藏自治区7个地级行政单位的数据，因此共有325个观测个体。由于最早采纳城市社区网格化管理的地级行政单位（浙江省舟山市）的采纳时间为2008年8月，因2013年的数据目前难以获得，故样本涵盖2008年至2013年共6年，共有1769个记录数据，其中实施城市社区网格化管理的地级行政单位174个，未实施城市社区网格化管理的地级行政单位151个。
笔者采用两种方法收集资料。其一，通过查找既有统计资料获取人均GDP、人均地方财政一般预算收入、市区暂住人口数与市区人口数之比、城镇登记失业率四个指标的数据。具体而言，通过查询“中国经济与社会发展统计数据库”、各地级行政单位统计公报以及政府工作报告获得。其二，通过网络抽样法获得地级行政单位试点、上级压力与下级政府诱致的数据。
（三）结果与讨论
1.结果
本文运用Stata12进行分析。经过hausman检验和模型效果的比较，最终使用随机效应模型的面板数据估计方法对模型进行估计，表1给出了估计结果。
结果显示，人均地方财政一般预算收入、地级行政单位试点、省级政府压力、临近效应和下级政府诱致均与城市社区网格化管理创新扩散显著正相关， H2、H4、H5、H6、H7得到支持。而人均GDP的系数估计值不显著，H1没有得到支持；市区暂住人口数与市区人口数之比和城镇登记失业率的系数估计值也不显著，且市区暂住人口数与市区人口数之比的系数估计值为负，H3没有得到支持。
2.讨论
本文采用中国地级行政单位面板数据对我国城市社区网格化管理创新扩散的影响因素进行了研究。结果表明，财政资源、上级压力、地级行政单位试点、下级政府诱致、临近效应较为显著的影响我国城市社区网格化管理创新扩散，而经济发展水平与公众需求对我国城市社区网格化管理创新扩散在统计意义上影响不显著。
（1）由上文的logit模型可知，当自变量系数估计值为正时，系数估计值越大，则该自变量的变动所导致的地级行政单位对城市社区网格化管理创新采纳的概率越大。对财政资源、上级压力、地级行政单位试点、下级政府诱致和临近效应五个影响因素进行分析，它们的系数估计值均为正，且上级压力的系数估计值最大，依此可以推论上级压力所导致的地级行政单位对城市社区网格化管理创新采纳的概率最大。由此可以认为，在上述五个影响因素中，上级压力对我国城市社区网格化管理创新扩散起着主导作用。
（2）财政资源假设得到支持，但经济发展水平假设与公众需求假设没有得到支持，且市区暂住人口数与市区人口数之比的系数估计值为负，这表明，一方面，在我国城市社区网格化管理创新扩散中，地级行政单位会考虑自身的财政资源状况，具有一定的理性表现。但另一方面，地级行政单位不考虑当地的经济发展水平，也没有回应公众的需求，甚至与公众的需求背道而驰。综合两方面，可以发现，我国城市社区网格化管理创新扩散与经济社会因素有一定的关联性，但关联度不高。这与严荣的研究结果具有一致性，即政策创新扩散与经济社会因素关联度不高，呈现出有限理性学习的特征。[10]
（3）作为笔者新加入的变量，下级政府诱致在五个系数估计值显著的影响因素中，所导致的地级行政单位对城市社区网格化管理创新的采纳机会的影响居于第三位。这证明下级政府诱致对我国城市社区网格化管理创新扩散是具有相对较强的影响力的。因此，在研究我国政策创新扩散时，对于这一影响因素应给予适当的重视。
综合上述结果和讨论，可以发现，我国地级行政单位城市社区网格化管理创新扩散具有这样一个特征，即创新扩散过程是一个上级压力主导下的有限理性学习过程。其一，上级压力居于相对主导的地位，我国是单一制国家，上级的压力具有现实而强大的力量。可以说，我国地级行政单位城市社区网格化管理创新扩散具有一定的强制性制度变迁色彩。其二，地级行政单位具有三种学习途径： “试点”学习、向下级学习和向邻近地级行政单位学习。从三种途径的系数估计值来看，“试点”学习的系数估计值最大，其次为向下级学习，再次为向邻近地级行政单位学习。这说明“政策试点”这种学习途径的影响力最大，影响力居第二位的为向下级学习，影响力居第三位的为向邻近地级行政单位学习。“试点”学习影响力最大，其可能原因在于：一是在试点前要进行科学选点，选择的有代表性的试点更能反映全局。二是相对严格的实验程序（如检查、评估、汇报）更能对政策进行更好地把握。“向下级学习”影响力居第二位，其可能的原因是，由于辖区内下级政府的异质性，下级政府的自主创新不一定具有代表性，下级政府的创新经验是否能够推广需要更多的考量。但由于是下级政府的自主行为，不需要上级政府的计划和实施，会降低地级行政单位的学习成本。影响力居第三位的为向邻近地级行政单位学习。由于是同一级别的政府，层次、地位的相似性导致向邻近地级行政单位学习有动力也有价值。但这种学习不在本行政区域内，调查、交流受到一定的限制，难以获得创新的全面信息。虽然三种途径影响力大小有别，但还是在一定程度说明了地级行政单位的学习途径并非单一的。其三，尽管学习途径多元化，但这种学习是有限理性的。可能的原因有：一是随着经济社会的持续快速发展，政策问题和政策生态（如公众需求）不断变迁，决策者难以完全掌握各种信息；二是当地政府未能建立起有效的公众参与渠道，致使公众难以通畅地表达自己的利益需求，因而难以掌握公众需要方面的信息。三是由于政绩饥渴，行政理性让位于官僚理性。如对上不对下、不顾当地实际大搞“政绩工程”、“形象工程”。
四、结论
本文从我国地级行政单位层面，运用定量方法对我国城市社区网格化管理创新扩散进行了研究。截止2014年4月30日，我国已有187个地级行政单位采纳了城市社区网格化管理创新，城市社区网格化管理创新扩散曲线呈现“S形”，具有创新扩散的一般特征。财政资源、上级压力、地级行政单位试点、下级政府诱致和临近效应对我国城市社区网格化管理创新扩散有较显著的影响，而经济发展水平与公众需求对我国城市社区网格化管理创新扩散在统计学意义上影响不显著，综合来看，我国城市社区网格化管理创新扩散具有“上级压力主导下的有限理性学习”特点。
本研究的政策启示在于：其一，鉴于上级压力的主导作用，尚未实施城市社区网格化管理的省级政府应适时出台实行城市社区网格化管理的举措。这对于进一步推进我国城市社区网格化管理的创新扩散具有重要意义。其二、作为具有中国特色的政策制定的基本经验，“政策试点”的显著的积极效应在本文中再一次得到证明。各级政府继续坚持运用这一重要经验对于我国政策创新扩散是不无裨益的。其三，基于下级政府的诱致作用，地级行政单位一方面要采取激励措施促进下级政府的创新，另一方面要进行更多的调查与跟踪，及时地将下级政府的创新进行总结、提炼和推广。这也将进一步促进我国城市社区网格化管理的创新扩散。其四，鉴于邻近效应，各地级行政单位应加强与周边地级行政单位的互动交流，建立创新信息共享平台，实现政策创新信息及时有效的传播。这也将对我国城市社区网格化管理创新的进一步扩散产生积极作用。最后，基于地方行政单位在采纳城市社区网格化管理创新中的有限理性行为，地方党政主要领导应树立正确的政绩观，建立多元的、有效的公众参与社会管理的渠道，充分了解当地公众的实际需求，在清楚政策问题、了解政策生态以及掌握二者张力关系的基础上去采纳创新。理性的增进，有利于提升城市社区网格化管理创新扩散的合意结果。
基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目“中国政策工具创新及其扩散研究”（09XJC810006），国家社会科学基金项目“我国社会治理创新扩散理论建构与实证研究”（14BSH017）
参考文献：
[1] 杨静文.我国政务中心制度创新扩散实证分析[J].中国行政管理，2006（6）：41—44.
[2] Christopher Z. Mooney. Modeling Regional Effects on State Policy Diffusion[J]，Political Research Quarterly， 2001，54（1）：103-124.
[3] Frances Stokes Berry and William D. Berry. State Lottery Adoptions as Policy Innovations： An Event History Analysis[J]，The American Political Science Review， 1990，84（2）：395-415.
[4][美]保罗.[A].萨巴蒂尔.政策过程理论[M]. 彭宗超、钟开斌等译.北京：生活.读书.新知三联书店，2004.
[5]马亮. 府际关系与政府创新扩散：一个文献综述[J] . 甘肃行政学院学报，2011（6）：33—41.
[6]Yamaguchi，Kazuo（1991）.Event History Analysis[M]. Newbury Park，CA：Sage Publications，Inc.
[7][8][9]杜本峰.事件史分析及其应用[M].北京：经济科学出版社，2008.
[10]严荣.转型背景下政策创新的扩散与有限理性学习[J].上海行政学院学报，2008（5）：35—43.
作者单位：杨代福，重庆大学公共管理学院
董利红，重庆大学经济与工商管理学院
责任编辑：张 波
（三）结果与讨论
1.结果
本文运用Stata12进行分析。经过hausman检验和模型效果的比较，最终使用随机效应模型的面板数据估计方法对模型进行估计，表1给出了估计结果。
结果显示，人均地方财政一般预算收入、地级行政单位试点、省级政府压力、临近效应和下级政府诱致均与城市社区网格化管理创新扩散显著正相关， H2、H4、H5、H6、H7得到支持。而人均GDP的系数估计值不显著，H1没有得到支持；市区暂住人口数与市区人口数之比和城镇登记失业率的系数估计值也不显著，且市区暂住人口数与市区人口数之比的系数估计值为负，H3没有得到支持。
2.讨论
本文采用中国地级行政单位面板数据对我国城市社区网格化管理创新扩散的影响因素进行了研究。结果表明，财政资源、上级压力、地级行政单位试点、下级政府诱致、临近效应较为显著的影响我国城市社区网格化管理创新扩散，而经济发展水平与公众需求对我国城市社区网格化管理创新扩散在统计意义上影响不显著。
（1）由上文的logit模型可知，当自变量系数估计值为正时，系数估计值越大，则该自变量的变动所导致的地级行政单位对城市社区网格化管理创新采纳的概率越大。对财政资源、上级压力、地级行政单位试点、下级政府诱致和临近效应五个影响因素进行分析，它们的系数估计值均为正，且上级压力的系数估计值最大，依此可以推论上级压力所导致的地级行政单位对城市社区网格化管理创新采纳的概率最大。由此可以认为，在上述五个影响因素中，上级压力对我国城市社区网格化管理创新扩散起着主导作用。
（2）财政资源假设得到支持，但经济发展水平假设与公众需求假设没有得到支持，且市区暂住人口数与市区人口数之比的系数估计值为负，这表明，一方面，在我国城市社区网格化管理创新扩散中，地级行政单位会考虑自身的财政资源状况，具有一定的理性表现。但另一方面，地级行政单位不考虑当地的经济发展水平，也没有回应公众的需求，甚至与公众的需求背道而驰。综合两方面，可以发现，我国城市社区网格化管理创新扩散与经济社会因素有一定的关联性，但关联度不高。这与严荣的研究结果具有一致性，即政策创新扩散与经济社会因素关联度不高，呈现出有限理性学习的特征。[10]
（3）作为笔者新加入的变量，下级政府诱致在五个系数估计值显著的影响因素中，所导致的地级行政单位对城市社区网格化管理创新的采纳机会的影响居于第三位。这证明下级政府诱致对我国城市社区网格化管理创新扩散是具有相对较强的影响力的。因此，在研究我国政策创新扩散时，对于这一影响因素应给予适当的重视。
综合上述结果和讨论，可以发现，我国地级行政单位城市社区网格化管理创新扩散具有这样一个特征，即创新扩散过程是一个上级压力主导下的有限理性学习过程。其一，上级压力居于相对主导的地位，我国是单一制国家，上级的压力具有现实而强大的力量。可以说，我国地级行政单位城市社区网格化管理创新扩散具有一定的强制性制度变迁色彩。其二，地级行政单位具有三种学习途径： “试点”学习、向下级学习和向邻近地级行政单位学习。从三种途径的系数估计值来看，“试点”学习的系数估计值最大，其次为向下级学习，再次为向邻近地级行政单位学习。这说明“政策试点”这种学习途径的影响力最大，影响力居第二位的为向下级学习，影响力居第三位的为向邻近地级行政单位学习。“试点”学习影响力最大，其可能原因在于：一是在试点前要进行科学选点，选择的有代表性的试点更能反映全局。二是相对严格的实验程序（如检查、评估、汇报）更能对政策进行更好地把握。“向下级学习”影响力居第二位，其可能的原因是，由于辖区内下级政府的异质性，下级政府的自主创新不一定具有代表性，下级政府的创新经验是否能够推广需要更多的考量。但由于是下级政府的自主行为，不需要上级政府的计划和实施，会降低地级行政单位的学习成本。影响力居第三位的为向邻近地级行政单位学习。由于是同一级别的政府，层次、地位的相似性导致向邻近地级行政单位学习有动力也有价值。但这种学习不在本行政区域内，调查、交流受到一定的限制，难以获得创新的全面信息。虽然三种途径影响力大小有别，但还是在一定程度说明了地级行政单位的学习途径并非单一的。其三，尽管学习途径多元化，但这种学习是有限理性的。可能的原因有：一是随着经济社会的持续快速发展，政策问题和政策生态（如公众需求）不断变迁，决策者难以完全掌握各种信息；二是当地政府未能建立起有效的公众参与渠道，致使公众难以通畅地表达自己的利益需求，因而难以掌握公众需要方面的信息。三是由于政绩饥渴，行政理性让位于官僚理性。如对上不对下、不顾当地实际大搞“政绩工程”、“形象工程”。
四、结论
本文从我国地级行政单位层面，运用定量方法对我国城市社区网格化管理创新扩散进行了研究。截止2014年4月30日，我国已有187个地级行政单位采纳了城市社区网格化管理创新，城市社区网格化管理创新扩散曲线呈现“S形”，具有创新扩散的一般特征。财政资源、上级压力、地级行政单位试点、下级政府诱致和临近效应对我国城市社区网格化管理创新扩散有较显著的影响，而经济发展水平与公众需求对我国城市社区网格化管理创新扩散在统计学意义上影响不显著，综合来看，我国城市社区网格化管理创新扩散具有“上级压力主导下的有限理性学习”特点。
本研究的政策启示在于：其一，鉴于上级压力的主导作用，尚未实施城市社区网格化管理的省级政府应适时出台实行城市社区网格化管理的举措。这对于进一步推进我国城市社区网格化管理的创新扩散具有重要意义。其二、作为具有中国特色的政策制定的基本经验，“政策试点”的显著的积极效应在本文中再一次得到证明。各级政府继续坚持运用这一重要经验对于我国政策创新扩散是不无裨益的。其三，基于下级政府的诱致作用，地级行政单位一方面要采取激励措施促进下级政府的创新，另一方面要进行更多的调查与跟踪，及时地将下级政府的创新进行总结、提炼和推广。这也将进一步促进我国城市社区网格化管理的创新扩散。其四，鉴于邻近效应，各地级行政单位应加强与周边地级行政单位的互动交流，建立创新信息共享平台，实现政策创新信息及时有效的传播。这也将对我国城市社区网格化管理创新的进一步扩散产生积极作用。最后，基于地方行政单位在采纳城市社区网格化管理创新中的有限理性行为，地方党政主要领导应树立正确的政绩观，建立多元的、有效的公众参与社会管理的渠道，充分了解当地公众的实际需求，在清楚政策问题、了解政策生态以及掌握二者张力关系的基础上去采纳创新。理性的增进，有利于提升城市社区网格化管理创新扩散的合意结果。
基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目“中国政策工具创新及其扩散研究”（09XJC810006），国家社会科学基金项目“我国社会治理创新扩散理论建构与实证研究”（14BSH017）
参考文献：
[1] 杨静文.我国政务中心制度创新扩散实证分析[J].中国行政管理，2006（6）：41—44.
[2] Christopher Z. Mooney. Modeling Regional Effects on State Policy Diffusion[J]，Political Research Quarterly， 2001，54（1）：103-124.
[3] Frances Stokes Berry and William D. Berry. State Lottery Adoptions as Policy Innovations： An Event History Analysis[J]，The American Political Science Review， 1990，84（2）：395-415.
[4][美]保罗.[A].萨巴蒂尔.政策过程理论[M]. 彭宗超、钟开斌等译.北京：生活.读书.新知三联书店，2004.
[5]马亮. 府际关系与政府创新扩散：一个文献综述[J] . 甘肃行政学院学报，2011（6）：33—41.
[6]Yamaguchi，Kazuo（1991）.Event History Analysis[M]. Newbury Park，CA：Sage Publications，Inc.
[7][8][9]杜本峰.事件史分析及其应用[M].北京：经济科学出版社，2008.
[10]严荣.转型背景下政策创新的扩散与有限理性学习[J].上海行政学院学报，2008（5）：35—43.
作者单位：杨代福，重庆大学公共管理学院
董利红，重庆大学经济与工商管理学院
责任编辑：张 波
（三）结果与讨论
1.结果
本文运用Stata12进行分析。经过hausman检验和模型效果的比较，最终使用随机效应模型的面板数据估计方法对模型进行估计，表1给出了估计结果。
结果显示，人均地方财政一般预算收入、地级行政单位试点、省级政府压力、临近效应和下级政府诱致均与城市社区网格化管理创新扩散显著正相关， H2、H4、H5、H6、H7得到支持。而人均GDP的系数估计值不显著，H1没有得到支持；市区暂住人口数与市区人口数之比和城镇登记失业率的系数估计值也不显著，且市区暂住人口数与市区人口数之比的系数估计值为负，H3没有得到支持。
2.讨论
本文采用中国地级行政单位面板数据对我国城市社区网格化管理创新扩散的影响因素进行了研究。结果表明，财政资源、上级压力、地级行政单位试点、下级政府诱致、临近效应较为显著的影响我国城市社区网格化管理创新扩散，而经济发展水平与公众需求对我国城市社区网格化管理创新扩散在统计意义上影响不显著。
（1）由上文的logit模型可知，当自变量系数估计值为正时，系数估计值越大，则该自变量的变动所导致的地级行政单位对城市社区网格化管理创新采纳的概率越大。对财政资源、上级压力、地级行政单位试点、下级政府诱致和临近效应五个影响因素进行分析，它们的系数估计值均为正，且上级压力的系数估计值最大，依此可以推论上级压力所导致的地级行政单位对城市社区网格化管理创新采纳的概率最大。由此可以认为，在上述五个影响因素中，上级压力对我国城市社区网格化管理创新扩散起着主导作用。
（2）财政资源假设得到支持，但经济发展水平假设与公众需求假设没有得到支持，且市区暂住人口数与市区人口数之比的系数估计值为负，这表明，一方面，在我国城市社区网格化管理创新扩散中，地级行政单位会考虑自身的财政资源状况，具有一定的理性表现。但另一方面，地级行政单位不考虑当地的经济发展水平，也没有回应公众的需求，甚至与公众的需求背道而驰。综合两方面，可以发现，我国城市社区网格化管理创新扩散与经济社会因素有一定的关联性，但关联度不高。这与严荣的研究结果具有一致性，即政策创新扩散与经济社会因素关联度不高，呈现出有限理性学习的特征。[10]
（3）作为笔者新加入的变量，下级政府诱致在五个系数估计值显著的影响因素中，所导致的地级行政单位对城市社区网格化管理创新的采纳机会的影响居于第三位。这证明下级政府诱致对我国城市社区网格化管理创新扩散是具有相对较强的影响力的。因此，在研究我国政策创新扩散时，对于这一影响因素应给予适当的重视。
综合上述结果和讨论，可以发现，我国地级行政单位城市社区网格化管理创新扩散具有这样一个特征，即创新扩散过程是一个上级压力主导下的有限理性学习过程。其一，上级压力居于相对主导的地位，我国是单一制国家，上级的压力具有现实而强大的力量。可以说，我国地级行政单位城市社区网格化管理创新扩散具有一定的强制性制度变迁色彩。其二，地级行政单位具有三种学习途径： “试点”学习、向下级学习和向邻近地级行政单位学习。从三种途径的系数估计值来看，“试点”学习的系数估计值最大，其次为向下级学习，再次为向邻近地级行政单位学习。这说明“政策试点”这种学习途径的影响力最大，影响力居第二位的为向下级学习，影响力居第三位的为向邻近地级行政单位学习。“试点”学习影响力最大，其可能原因在于：一是在试点前要进行科学选点，选择的有代表性的试点更能反映全局。二是相对严格的实验程序（如检查、评估、汇报）更能对政策进行更好地把握。“向下级学习”影响力居第二位，其可能的原因是，由于辖区内下级政府的异质性，下级政府的自主创新不一定具有代表性，下级政府的创新经验是否能够推广需要更多的考量。但由于是下级政府的自主行为，不需要上级政府的计划和实施，会降低地级行政单位的学习成本。影响力居第三位的为向邻近地级行政单位学习。由于是同一级别的政府，层次、地位的相似性导致向邻近地级行政单位学习有动力也有价值。但这种学习不在本行政区域内，调查、交流受到一定的限制，难以获得创新的全面信息。虽然三种途径影响力大小有别，但还是在一定程度说明了地级行政单位的学习途径并非单一的。其三，尽管学习途径多元化，但这种学习是有限理性的。可能的原因有：一是随着经济社会的持续快速发展，政策问题和政策生态（如公众需求）不断变迁，决策者难以完全掌握各种信息；二是当地政府未能建立起有效的公众参与渠道，致使公众难以通畅地表达自己的利益需求，因而难以掌握公众需要方面的信息。三是由于政绩饥渴，行政理性让位于官僚理性。如对上不对下、不顾当地实际大搞“政绩工程”、“形象工程”。
四、结论
本文从我国地级行政单位层面，运用定量方法对我国城市社区网格化管理创新扩散进行了研究。截止2014年4月30日，我国已有187个地级行政单位采纳了城市社区网格化管理创新，城市社区网格化管理创新扩散曲线呈现“S形”，具有创新扩散的一般特征。财政资源、上级压力、地级行政单位试点、下级政府诱致和临近效应对我国城市社区网格化管理创新扩散有较显著的影响，而经济发展水平与公众需求对我国城市社区网格化管理创新扩散在统计学意义上影响不显著，综合来看，我国城市社区网格化管理创新扩散具有“上级压力主导下的有限理性学习”特点。
本研究的政策启示在于：其一，鉴于上级压力的主导作用，尚未实施城市社区网格化管理的省级政府应适时出台实行城市社区网格化管理的举措。这对于进一步推进我国城市社区网格化管理的创新扩散具有重要意义。其二、作为具有中国特色的政策制定的基本经验，“政策试点”的显著的积极效应在本文中再一次得到证明。各级政府继续坚持运用这一重要经验对于我国政策创新扩散是不无裨益的。其三，基于下级政府的诱致作用，地级行政单位一方面要采取激励措施促进下级政府的创新，另一方面要进行更多的调查与跟踪，及时地将下级政府的创新进行总结、提炼和推广。这也将进一步促进我国城市社区网格化管理的创新扩散。其四，鉴于邻近效应，各地级行政单位应加强与周边地级行政单位的互动交流，建立创新信息共享平台，实现政策创新信息及时有效的传播。这也将对我国城市社区网格化管理创新的进一步扩散产生积极作用。最后，基于地方行政单位在采纳城市社区网格化管理创新中的有限理性行为，地方党政主要领导应树立正确的政绩观，建立多元的、有效的公众参与社会管理的渠道，充分了解当地公众的实际需求，在清楚政策问题、了解政策生态以及掌握二者张力关系的基础上去采纳创新。理性的增进，有利于提升城市社区网格化管理创新扩散的合意结果。
基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目“中国政策工具创新及其扩散研究”（09XJC810006），国家社会科学基金项目“我国社会治理创新扩散理论建构与实证研究”（14BSH017）
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作者单位：杨代福，重庆大学公共管理学院
董利红，重庆大学经济与工商管理学院
责任编辑：张 波
