吳克昌，吳楚泓

(華南理工大學 公共管理學院，廣東 廣州 510641)

一、問題的提出

2020年，突如其來的新型冠狀病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,簡稱COVID-19)以其極高的傳染率、極快的傳播速度、特效藥研發(fā)困難等屬性，被世界衛(wèi)生組織定義為“非常高”風險級別，且為國際關注的突發(fā)公共衛(wèi)生事件。這一重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件不僅嚴重危害了人民群眾的身體健康，還猛烈沖擊了國家的公共衛(wèi)生體系，使得正常的社會生產和生活秩序遭到了很大程度的破壞。為了降低疫情造成的負面影響，防止地區(qū)經濟運轉脫軌，2020年1月29日，國務院辦公廳發(fā)布了《關于組織做好疫情防控重點物資生產企業(yè)復工復產和調度安排工作的緊急通知》(1)http:∥www.gov.cn/zhengce/content/2020-01/30/content_5473087.htm。，全國多省市隨即響應。例如，2020年1月30日，四川省應對新冠炎疫情應急指揮部發(fā)布了《關于疫情防控重點物資生產企業(yè)復工復產和調度安排工作有關事項的公告》(2)http:∥www.ce.cn/cysc/ztpd/2020zt/zc/zs/sc/202002/19/t20200219_34307326.shtml。，成為第一批響應國家復工復產號召的省份之一。從全國各地的城市響應情況來看，短短兩個月內，該政策就得到了全國多個城市的積極響應。但值得注意的是，全國多座城市雖然均采納了該政策，但各城市間的政策響應速度卻存在著較大差異。那么，在嚴苛的“疫情防控”要求和高度的“恢復經濟”壓力并存背景下，到底哪些影響因素影響了各地方主體對復工復產政策響應行為的先后次序？換言之，城市間的政策響應速度差異何以產生？

在應急狀態(tài)下，如何減少危機影響、恢復經濟秩序，成為我國各地方政府和學術界思考的重要命題[1]。由此，復工復產政策一經提出便受到學術界的廣泛關注，已發(fā)表的研究涉及哲學、管理學、法學、政治學等多個領域。基于公共政策視角，有學者認為中國共產黨領導下的“新型舉國體制”是我們得以快速推進復工復產政策的關鍵[2]。還有學者圍繞政策內容或以地方經濟恢復結果為抓手開展研究，重點分析了“復工復產政策中政府和企業(yè)的角色定位”[3]“復工復產政策的精準性及優(yōu)化策略”[4-5]“政策擴散特征與核心內容”[6]等議題，厘清和挖掘了“地方治理思維與經濟恢復結果的關系”[7]和“決定地方企業(yè)復工復產率高低的原因”[8]。此外，部分學者在研究中已經關注到了復工復產政策的“地域間非同步”現(xiàn)象，即存在地方政府政策響應的異質性[9]和經濟恢復的區(qū)域性差異[7]，但此類探索多止步于現(xiàn)象描述和單維度因素的相關性驗證上，極少有研究較為系統(tǒng)地分析造成政策響應差異的影響因素。事實上，從中央率先發(fā)布政策，到地方紛紛響應就是一個自上而下的層級政策擴散過程[10]。政策響應本質上屬于政策擴散的一種表現(xiàn)形式。從具體概念的解讀看，政策擴散的概念源于西方，字面表達中多含有橫向地理空間維度的復制和推廣意涵。例如，羅杰斯(Rogers)認為政策擴散是指隨著時間的流逝，一項政策創(chuàng)新活動在其他地方交流和傳播的過程[11]；多羅維茨(Dolowitz)等學者也認為政策擴散是基于空間維度上的公共政策轉移[12]。然而，在中國語境下，政策響應更側重于表達在政策執(zhí)行過程中上級指示精神的向下傳遞，學者們認為其與中央行政指導[13]和高度控制的組織網絡[14]密切相關。因此，本文認為 “政策響應”在本質上與“政策擴散”是相似的，只是在具體的語境表達上有所差異，結合復工復產政策的發(fā)布情境(3)《突發(fā)公共衛(wèi)生事件應急條例》明確規(guī)定了中央對全國突發(fā)事件應急處理的統(tǒng)一領導、統(tǒng)一指揮，省、自治區(qū)、直轄市人民政府成立地方突發(fā)事件應急處理指揮部，負責領導、指揮本行政區(qū)域內突發(fā)事件應急處理工作。，本文采用“政策響應”作為文章的核心概念。

在現(xiàn)實中，危機情境中的政策響應現(xiàn)象并不鮮見。為了盡快減少較大規(guī)模的危機事件對地方造成的負面影響，中央政府往往率先發(fā)布指導性的政策文件，旨在為地方政府提供理論指引和行動參照。有別于以“鼓勵地方創(chuàng)新”為主要目的的政策擴散文本，這類政策多帶有“號召、倡議”的意圖。相應地，地方政府采納這類政策的行為也具有鮮明的響應特征。為此，在重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件中，研究城市政策響應速度差異不僅可以滿足理解響應型政策擴散過程的需要，還極具實際現(xiàn)象的回應價值。

本文聚焦新冠肺炎疫情背景，采用Cox比例風險回歸模型，以中國部分城市作為樣本分析單位，將疫情防控期間材料較為豐富、內容比較權威的復工復產政策作為研究對象，開展挖掘政策擴散現(xiàn)象中關于政策響應速度動因的探索性研究。

二、文獻述評與研究假設

(一)文獻回顧與評析

既有關于政策響應影響因素的文獻將研究對象重點集中在微觀主體上，多研究農民群體[15]、普通民眾[16]或者企業(yè)[17]對于某一政策的接受意愿，對城市一類的中觀層次主體政策響應情況關注較少。與地方政府政策響應相關的研究在研究內容上，又多聚焦于“政策響應與否”的差異而非“政策響應速度”的差異[18]。因此，本文認為，為了更好地分析以自上而下層級政策擴散形式為表征的復工復產政策城市響應差異，還需從關于地方政策擴散和政策創(chuàng)新的研究入手。

1.關注政策擴散的時空分布特征

在政策擴散的時空分布上，許多學者對常規(guī)情境下的政策擴散特征進行探究，發(fā)現(xiàn)其主要表現(xiàn)為兩種模式：一是漸進主義視域下的S型擴散模式[19-20]；二是間斷均衡理論視域下的陡峭S型、R型和階梯型等非漸進主義的擴散模式[21]，還有以政策爆發(fā)為典型特征的R型和反R型曲線[22]。其實，政策擴散的時空分布特征，本質是各地方主體政策響應速度差異演化圖譜的一種呈現(xiàn)方式，能夠反映出政策響應速度快慢的地方主體數(shù)量。值得一提的是，在新冠肺炎疫情暴發(fā)后，有學者開始跳脫出常規(guī)情境，嘗試研究重大公共危機事件背景下的政策擴散特點，如對健康碼的省際擴散曲線進行解讀，發(fā)現(xiàn)其呈現(xiàn)一種短期內采納數(shù)量迅速拉升的爆發(fā)式特征，屬于典型的R型曲線[23]。還有學者在梳理446份復工復產政策的發(fā)布時間點后，認為危機情境中的政策擴散相較于常規(guī)情境下的政策擴散而言，雖然曲線類型相似，但影響程度明顯更為激烈，一項公共政策從出臺直至覆蓋全國，可能只需要數(shù)月時間[24]。由此可見，地方主體的政策響應速度變化與其所處的環(huán)境密切相關，不同情境下的政策響應速度特征大不一樣，危機情境下推動政策響應時間急劇縮短的影響因素也有所區(qū)別。

2.聚焦政策擴散的影響因素及機制

部分學者致力于探索政策采納的影響因素及機制，前者多基于內部和外部分析框架開展分散性因素驗證研究，后者則以歸納政策采納動機為主。在影響因素提煉方面，有學者基于中國地級食品安全監(jiān)管機構改革進度的分析，發(fā)現(xiàn)央地關系是影響響應型政策擴散的關鍵分析維度[25]。還有學者采取案例分析的方法，對中國棚戶區(qū)改造政策的擴散過程進行分析，證實了政策屬性對中國社會政策創(chuàng)新擴散的影響，認為發(fā)展型社會政策的特殊屬性對該政策的擴散速度起到了積極影響作用[26]。這些研究不僅證實了政策性質在政策擴散過程中扮演的重要角色，還從某種意義上說明，響應型政策擴散的核心影響因素與一般政策創(chuàng)新擴散有所不同。除了政策屬性外，隨著越來越多常態(tài)情境下的政策擴散現(xiàn)象得到學術界的關注，政策響應影響因素集合也日益豐富。在已被證實的內部影響因素中，有區(qū)域經濟和城市化水平[27]、城市政策需求[28]、政治體制[29]，以及政府能力[30]、領導者特質[31]、現(xiàn)實問題的嚴峻程度[32]等；位于外部擴散模型中的影響因素則包括政策屬性[33]、橫向和縱向府際關系[34]、地方政府的競爭關系[35]、社會輿論導向[36]和所處社會氛圍[37]等。其中，區(qū)域經濟和城市化水平、政府能力、問題的嚴重性，以及橫向與縱向府際壓力發(fā)揮的作用，均在危機情境中的政策擴散模型中得到了檢驗[23]。在影響機制形成方面，自國外學者馬什(Marsh)和沙曼(Sharman)提煉出學習、競爭、強制和模仿機制[38]以來，這四類政策擴散機制不僅贏得了國外大多學者的認同，也成為了國內學者廣泛引用的理論模型[39-40]，用于驗證其在中國情境下的適用性。

由此可以發(fā)現(xiàn)，不論是政策響應還是政策擴散研究，依然較多立足于常規(guī)情境。但是，危機情境下政策擴散的特殊性，決定了其政策響應速度差異的解釋難以簡單從常規(guī)政策擴散框架中提煉出來，而是需結合具體的政策擴散過程納入不同因素，進而提出針對性強、解釋力足的新理論維度以供實證分析。另外，“城市政策響應與一般情況下政策擴散特征、影響因素有何不同？”等未知研究空間的存在，也使得“危機情境中政策響應速度差異的影響因素”成為富有研究潛力的學術議題。

(二)研究假設

政策響應既是一種地域間的政策擴散現(xiàn)象，又屬于地方領導人的危機決策行為。本文試圖從中觀層面解讀政策響應的影響因素及機制，因此，在模型選擇上，既要兼顧微觀層面理論模型中涉及的影響因素，又要關注宏觀層面的理論架構。在既有文獻所提供的理論基礎上，本文結合危機情境的特點和城市特質，提煉并歸納四類與城市政策響應速度相關的影響路徑。

1.組織-制度作用路徑

組織-制度作用路徑強調了在復雜府際關系網絡中，科層組織與剛性制度對政策擴散的作用，具體包括縱向府際間的制度設計和橫向水平間的競爭式合作。其中，一是在縱向府際關系上，自上而下的政策擴散被認為是最經典的模式，這種模式根本上產生于嚴密的多層級官僚組織中。一般而言，上級政府可以通過硬性的制度設計，強制下級政府采納該政策，即憑借以高位推動為代表的政治壓力，來強迫下級政府完成政策擴散過程。有學者以央地互動為視角，發(fā)現(xiàn)行政壓力、經濟激勵和地方預算執(zhí)行能力越強，中央政策自上而下擴散到地方的概率會顯著增加[41]。二是在橫向政府間關系上，地方政府間的競爭、合作、學習、地理位置等關系都會直接影響政策擴散[42]，對此，有學者通過對四川和天津兩個城市的比較分析，認為地方政府有著爭先式政策擴散思維，意味著他們不甘心做政策創(chuàng)新中的落后者[43]，甚至衍生出相應的學習機制[44]。復工復產作為在新冠肺炎疫情期間，黨中央和國家大力倡導的政策工具，雖然在縱向上并沒有直接對地方造成強制性的采納壓力，但省級政府復工復產通知的發(fā)出同樣帶有一定的政治影響力，勢必會加速省內城市的政策響應進程。此外，由于復工復產政策的出臺與當?shù)氐慕洕a秩序恢復息息相關，受到橫向上省內其他城市經濟發(fā)展競爭壓力的影響，許多城市也希望能借此盡快走出低迷的經濟狀態(tài)?；谏鲜龇治觯疚奶岢鰞蓚€假設：

假設1a：縱向科層壓力與城市政策響應速度呈正相關關系，即縱向科層壓力越大，省內城市的政策響應速度也更快。

假設1b：橫向區(qū)域壓力與城市政策響應速度呈正相關關系，即橫向區(qū)域壓力越大，城市的政策響應速度越快。

2.政策行動者作用路徑

政策行動者作用路徑偏向于解釋能動者個體或團體在政策擴散中的作用邏輯。在這一邏輯下，西方部分研究從政策制定者的公共服務動機出發(fā)，認為決策者的政治動機往往是出于連任或獲得更強的政治影響力，因此會傾向于去關注其他政府的行動，進而在政策學習機制效應的影響下，最終實現(xiàn)一項政策在國家或州際政府間的擴散[45]。中國學者則認為政策擴散過程會受到行動者的認知、利益、互動的影響[46]，還有學者提出“非漸進性政策擴散多是政府主要領導注意力變化的結果”，領導者注意力是政策響應的關鍵，這一觀點在中國網絡問政政策擴散的實證分析中得到檢驗[47]。除決策者外，政策企業(yè)家也被西方學者認為在政策擴散中發(fā)揮著巨大的作用，一些利益集團利用自身強大的社會影響力，足以改變政府間學習的壓力閥效應，還能同時強化政策響應的滾雪球效應[48]。同樣，在中國干部流動制度設計上，具有政策企業(yè)家精神的地方領導有利于打破原有利益格局，在較強政治激勵的作用下傾向于將“好”的政策復制到新的轄區(qū)[49]。這些聚焦政治變量對政策響應的研究，充分考慮到了執(zhí)政者或政策企業(yè)家在實踐中的心理動機和社會網絡關系，提煉出含政治影響力需要、注意力分配和政策企業(yè)家精神在內的微觀影響因素。聚焦本文的研究情境，突如其來的新冠肺炎疫情不僅挑戰(zhàn)了國家防疫體系，也是對地方領導和主要負責人城市治理能力的考驗，對其危機決策能力提出了更高的要求。有研究認為，領導的年齡[50]、受教育程度[51]與政策響應緊密相關。具體而言，年輕的領導更具有冒險精神，政治影響力訴求高且在政策響應上的擔憂和顧慮較少，注意力分配多向效益而非風險上傾斜；受教育程度高的領導則更具有政策企業(yè)家精神，能夠更為快速地接納并推廣新政策。此外，還有記者指出，新冠肺炎疫情期間國內部分地區(qū)出現(xiàn)了“問責泛化”現(xiàn)象，使得不少地方領導產生了避責心理，從而在一定程度上壓抑了他們主動決策和作為的積極性[52]。基于上述分析，本文提出三個假設：

假設2a：領導學歷與城市政策響應速度呈正相關關系，即城市政府主要領導的受教育程度越高，城市的政策響應速度越快。

假設2b：領導年齡與城市政策響應速度呈負相關關系，即城市政府主要領導年齡越大，城市的政策響應速度會更慢。

假設2c：地方問責力度與城市政策響應速度呈負相關關系，即地方問責力度越大，城市的政策響應速度越慢。

3.政策適配屬性作用路徑

政策適配屬性作用路徑認為，不同政策在擴散特征上具有明顯的差別，不能忽略政策屬性的特殊性在地方采納中發(fā)揮的作用，有些政策的屬性與地方特質“天生”相契合。那么，是否存在一些政策天生就比某些政策擴散難度小？這一問題的答案顯然是肯定的，不同政策在推廣成本、政治收益、技術條件等屬性上有著天然的差異，這決定了不可能任何政策都表現(xiàn)出同樣的擴散特征和具有普適性的擴散機制。目前，有一些研究已經關注到政策的某些屬性，如政策的議題顯著性、可操作性、復雜性以及相對優(yōu)勢等對政策響應的作用[53-54]，認為在擴散動力學理論下，決策者會根據議題的顯著性、重要性和問題的復雜性進行差異化的注意力分配，而這種非均衡化的政策行動導致政策擴散的速度比預期更快，普遍規(guī)律的打破也意味著漸進性政策擴散過程的改變[21]。在一項對中國公共自行車擴散的研究中，學者認為府際關系和政策工具固然對政策擴散產生了極大的影響，但在擴散動因探索上，還應討論公共自行車本身在不同城市的受歡迎程度，以及城市道路、天氣、交通狀況等因素[30]。由此可見，政策屬性與地方所處環(huán)境的適配性是地方主體政策響應的重要考量指標，圍繞“政策是否適合在當?shù)貙嵤┎⑦M行推廣？”這一問題的答案也決定了政策響應速度的快慢。復工復產政策是一個能夠快速滿足區(qū)域經濟秩序恢復和生產力提升的政策工具。在疫情期間發(fā)達地區(qū)經濟運轉負荷加劇的背景下，有研究認為復工復產政策在經濟發(fā)展水平較高的地區(qū)易于被采納，因為此類區(qū)域大多對經濟發(fā)展水平的要求較高，使得企業(yè)和民眾對復工復產的需求和呼聲也更為強烈[24]。同樣，因為受疫情影響的企業(yè)數(shù)量更多的城市，不僅地區(qū)生產鏈受損程度更加嚴重，面臨的企業(yè)員工失業(yè)形勢也更為嚴峻，亟需啟用復工復產政策有序修復企業(yè)的生產力，進而恢復城市原有活力，本文認為，城市工業(yè)企業(yè)擁有量也與政策響應速度密切相關?；谏鲜龇治?，本文提出兩個假設：

假設3a：城市人均GDP與城市政策響應速度呈正相關關系，即經濟更為發(fā)達的城市，其政策響應速度會更快。

假設3b：城市工業(yè)企業(yè)數(shù)量與城市政策響應速度呈正相關關系，即城市的工業(yè)企業(yè)擁有量越多，城市的政策響應速度越快。

4.問題-能力作用路徑

問題-能力作用路徑指的是地方主體所面臨的問題嚴峻程度及解決該問題的能力和治理水平。該路徑其實并非在大多數(shù)政策擴散現(xiàn)象中均能得到證實，在既有研究中，大多政策都被認為是可供各地區(qū)予以采納和進行推廣的，其中，蘊含著“各地方主體均具備推廣該政策能力”的假設預判，被分析的政策普遍具有沒有衍生負面風險的可能性，對政策響應主體的基礎能力要求不高。在許多研究中，學者們多將問題-能力路徑并入政策行動者的作用路徑中一并分析，認為政策響應主體在衡量是否應該采納相關政策時，自然會結合地方所面臨問題的嚴峻程度，在對自身解決問題的能力進行判斷后，基于“效益-成本”的考量做出抉擇。然而，有學者在分析危機情境中政策響應影響因素時發(fā)現(xiàn)，在重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件背景下，隨著問題嚴峻程度的升級，政府主體的事件應對和問題解決能力顯得尤為重要[23]。此時，地方主體所面臨的問題復雜性已經遠遠超出了政府現(xiàn)有的能力范圍。因此，在特定情境中，問題的嚴峻程度和治理主體能力間的平衡，成為了影響城市政策響應快慢的重要因素。例如，在新冠肺炎疫情這一國際關注的突發(fā)衛(wèi)生公共事件面前，地方疫情的嚴峻程度和政府的聯(lián)防聯(lián)控能力，顯然成為了決定地方政策走向的重要衡量指標。另外，復工復產政策號召本身也蘊含著一個價值前提，即在落實好疫情防控要求的基礎上，有序復工復產。一旦出臺復工復產政策，不可避免會擴大人員流動和接觸范圍，無疑增加了病毒傳播的風險，符合危機政策特質，因此，地區(qū)的疫情嚴重程度和城市病患治愈能力成為了在危機情境中極具研究價值的影響因素。基于上述分析，本文提出兩個假設：

假設4a：地區(qū)疫情嚴重程度與城市政策響應速度呈負相關關系，即疫情形勢更嚴峻的城市，其政策響應速度會較慢。

假設4b：病患治愈能力與城市政策響應速度呈正相關關系，即病患治愈能力更強的城市，其政策響應速度更快。

三、研究設計

(一)研究方法

事件史分析作為在政策擴散和響應研究中被廣泛引用的分析技術，主要用于分析包含縱向時間序列和橫向界面數(shù)據的組合數(shù)據[55]。相對于傳統(tǒng)的OLS模型，該方法能抵消自變量隨時間變化對因變量產生的影響，因而受到眾多政策擴散影響因素研究者的青睞[56]。本文以城市正式發(fā)布復工復產政策為該城市政策響應行為發(fā)生的標志，由于模型中的部分自變量在政策響應的時間段內發(fā)生了連續(xù)變化，因此，采用連續(xù)時間事件史分析的方法，設置二分變量(取值為0和1)衡量政策響應結果，通過二元Logit模型進行估計，利用半參數(shù)Cox模型，分析城市復工復產政策響應的影響因素。

(二) 變量測量與數(shù)據來源

由于我國復工復產政策發(fā)文來源多樣、涉及領域廣泛，內容包括金融支持、信息系統(tǒng)建設和企業(yè)生產要求等。為了提高研究的精準性，本文以全國范圍內的復工復產政策出臺速度為研究對象，建立了統(tǒng)一的復工復產政策文本收集標準。

一方面，明確目標政策范圍及發(fā)布時間點，在中央復工復產政策信號釋放文本的選取上，選擇國務院辦公廳最早發(fā)布的《關于組織做好疫情防控重點物資生產企業(yè)復工復產和調度安排工作的緊急通知》作為中央提出復工復產政策號召的標志，認為它是自新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，掀起全國復工復產大潮的起點。同時，考慮到不同地區(qū)具有區(qū)域特殊性，城市間對不同領域復工復產的關注度和迫切度均有所區(qū)別，導致各城市復工復產政策信號可能萌芽于不同治理和服務領域，本文將城市出臺的第一份與“復工復產”內容相關的政策文本，視為城市響應復工復產政策信號的標志。另一方面，盡可能保證地級市政策文本的完整性，采取三種途徑進行資料收集：一是在“北大法寶”數(shù)據庫中以“復工復產”為關鍵詞進行搜索和篩選，共收集了118個城市的政策文本；二是在各省級政府網站和城市網站用相同的關鍵詞進行檢索，補充收集復工復產政策文本175份；三是以“復工復產”為主題詞在百度搜索引擎中檢索與城市出臺復工復產政策相關的新聞報道，確定政策出臺的確切時間，補充收集13個城市樣本，總計306份。

對于其他待檢測的條件變量數(shù)據，本文則借助人民網地方領導資料庫(4)https:∥ldzl.people.com.cn/dfzlk/front/firstPage.htm。、中央紀委國家監(jiān)委網站(5)https:∥www.ccdi.gov.cn/index_m.html。、各省級紀委監(jiān)委網站、《2020中國城市統(tǒng)計年鑒》[57]、2019年全國各省人口普查數(shù)據、2019年部分城市國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、國家衛(wèi)生健康委員會官方網站的疫情通報等收集計算得來。在對數(shù)據進行篩選并刪除缺失值后，共得到283個完整的地級市政策響應速度變量數(shù)據庫，其中，各類變量及測量方法如表1所示。

表1 政策響應研究的各類變量(單位)及測量路徑

1.因變量

本文研究的因變量為全國的地級市政府i在時間t響應復工復產政策號召的概率，在地級市政府i未響應該政策號召的時間點，這一變量被賦值為0；在地級市政府發(fā)布了復工復產政策的時間點，這一變量被賦值為1；在地級市政府i響應復工復產政策號召之后的時間中，由于不再具有發(fā)生該事件的概率而被剔除。需要說明的是，在首輪復工復產政策實施后，新冠肺炎疫情再次反彈，不少城市在控制住疫情反彈趨勢后再次發(fā)出復工復產的政策號召，為了保證所測因變量由初次疫情暴發(fā)所引起，本文將因變量的選取時間范圍控制在新冠肺炎疫情第一輪全面暴發(fā)直至得到初步控制的時期，即2020年1月23日(武漢“封城”)—2020年4月8日(武漢“解封”)。

2.自變量

(1)組織-制度作用路徑自變量。該變量大類由縱向科層壓力和橫向區(qū)域壓力構成。前者采用省級政府政策出臺時間點與樣本城市政策響應時間點之間的差異天數(shù)測量，若某一城市出臺復工復產政策的時間晚于其所在省份政策發(fā)布時間點1天，則該城市所受到的縱向壓力值計為“1”，晚2天則計為“2”，以此類推。若城市政策發(fā)布時間早于所在省份的政策發(fā)布時間，則計為負數(shù)。因此，若城市的政策出臺時間與省級政策出臺時間差異天數(shù)數(shù)值越小，說明該城市所屬省份政策出臺越快，其受到的縱向科層壓力也越大。后者則用在樣本城市采納政策前，其所在省域內其他已采納政策城市的數(shù)量作為代表。二者的數(shù)據由“北大法寶”數(shù)據庫、全國各省市地方網站和百度引擎中檢索出的新聞報道得來。

(2)政策行動者作用路徑自變量。該變量大類由城市領導學歷、城市領導年齡和地方被問責官員數(shù)量構成。其中，城市領導的學歷和年齡的測量以城市市委書記(“一把手”)為研究對象，由人民網地方領導資料庫檢索而來，并對城市領導的學歷重新賦值，即“本科”取值為1；“碩士”取值為2；“博士及以上學歷”取值為3。地方被問責官員數(shù)量則通過中央紀委國家監(jiān)委網站、各省級紀委監(jiān)委網站檢索，以城市在響應政策前因疫情防控不力被問責的地區(qū)官員通報衡量，存在被通報的官員計為“1”，否則計為“0”。

(3)政策適配屬性作用路徑自變量。該變量大類由城市人均GDP和城市工業(yè)企業(yè)數(shù)量構成?？紤]到新冠肺炎疫情較大規(guī)模暴發(fā)的時間為2020年初，所以該變量大類取值主要來源于《2020中國城市統(tǒng)計年鑒》和2019年部分城市國民經濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報中的2019年末統(tǒng)計數(shù)據。

(4)問題-能力作用路徑自變量。該變量大類由城市面臨問題的嚴峻性和城市解決該問題的能力構成。相關數(shù)據來源于國家衛(wèi)生健康委員會官方網站的疫情通報，分別選擇該城市所在省份于政策響應前一天的累計確診人數(shù)和新增治愈病例人數(shù)報告，結合2019年全國各省人口普查數(shù)據計算結果予以代表。

四、政策響應特征及其影響因素

(一)復工復產政策的城市響應特征

本文為了清晰地呈現(xiàn)出復工復產政策的城市響應特點，采用Kaplan-Meier方法對政策響應風險函數(shù)進行估計。該方法中的生存函數(shù)S(t)反映的是某一個體隨時間t推移，存活概率的變化情況。就復工復產政策的響應情形而言，政策得到城市響應，被視為“死亡(=1)”，觀察結束；政策還未得到響應，被視為“存活(=0)”。t指的是在政策還未得到響應時間段內的任一時間點，所以S(t)表示政策在t時間點上，政策仍未得到城市響應的可能性。出于方便直觀觀察的考慮，本文選擇1-減累積生存分析函數(shù)作為全國復工復產政策城市響應情況的觀測指標(詳見圖1)。

圖1 基于Kaplan-Meier估計的城市復工復產政策響應情況資料來源：作者繪制。

從全國城市復工復產政策的響應情況來看，全國各城市的政策響應速度的確存在著一定的差距，呈現(xiàn)出節(jié)奏不一的政策響應格局。就整體特點而言，從2020年1月31日綿陽市、日照市發(fā)布政策以來，短短兩個月內，復工復產政策就擴散至全國283個地級市中，呈現(xiàn)出政策響應城市個體數(shù)量“爆發(fā)式”增長的特點。就階段性響應特點而言，可劃分為“2020年1月31日—2020年2月19日”“2020年2月20日—2020年2月29日”“2020年3月1日—2020年3月27日”三個時期：一是快速增長期，在此期間響應復工復產政策的城市數(shù)量急劇上升至219個；二是增長放緩期，在此期間雖然政策響應的城市個數(shù)依舊在增加，但增加速度開始逐步放緩；三是平穩(wěn)增長期，在此期間政策響應的城市個數(shù)以一種較低的速率穩(wěn)步增長。由此可見，相較于S型的漸進式政策擴散形態(tài)，復工復產政策的城市響應呈現(xiàn)出典型的R型曲線特征，而與以往所研究的爆發(fā)式政策擴散特征相比，爆發(fā)式政策響應從開始至結束整體過程的用時更短，變化特點更為劇烈。

(二)復工復產政策響應的Cox比例風險回歸分析

本文采用SPSS24.0軟件進行生存分析，得到描述性統(tǒng)計和共線性診斷(詳見表2)。結果表明，各條件變量的方差膨脹因子均小于5，各變量之間不存在共線性問題，適合進行Cox模型進行檢驗。

表2 政策響應研究的各類變量描述性統(tǒng)計及結果分析

本文先將組織-制度作用路徑、政策行動者作用路徑、政策適配屬性作用、問題-能力作用路徑所含變量分別代入模型一至模型四中，再將所有變量代入模型五中，得到的Cox比例風險回歸結果(詳見表3)。

在模型一中，縱向科層壓力與橫向區(qū)域壓力均對政策響應速度產生了顯著影響，影響方向為負，說明在組織-制度作用路徑中，縱向壓力每升高一個單位，即每一個發(fā)布了復工復產政策的省份，都會使其省內城市政策響應可能性下降至原有的87.9%。當橫向區(qū)域壓力上升一個單位，即每增加一個響應速度更快的同省份其他城市或者相鄰城市，該地方政府政策響應的可能性會下降至原有的96.2%，假設1a、1b未通過檢驗。

在模型二中，地方問責力度對政策響應速度產生了顯著影響，且影響方向為負，領導學歷和年齡則對結果變量的影響并不顯著，說明在政策行動者作用路徑中，相較于未出現(xiàn)因疫情防控不力被問責的官員的城市，已存在因疫情防控不力被問責的官員城市的政策響應可能性低至原有的59%，假設2b未通過檢驗，假設2c得到驗證。

在模型三中，城市人均GDP和城市工業(yè)企業(yè)數(shù)量均對政策響應速度產生了顯著影響，前者影響方向為負，后者影響方向為正，說明在政策適配屬性作用路徑中，地方人均生產總值每增加一個單位，政策響應的可能性會下降至原有的96.3%，假設3a未通過檢驗；相反，城市工業(yè)企業(yè)擁有量的上升，其政策響應可能性會增加，假設3b得到驗證。

表3 政策響應的Cox比例風險回歸結果

在模型四中，疫情嚴峻程度和病患治愈能力均對政策響應速度產生了顯著影響，前者影響方向為負，后者影響方向為正，說明在問題-能力作用路徑中，城市疫情嚴峻程度每上升一個單位，城市的政策響應可能性會下降至原有的1.7%，然而當城市的病患治愈能力有所提升時，其政策響應可能性會大幅增加，假設4a、4b均得到驗證。

在模型五中，縱向科層壓力、橫向區(qū)域壓力、地方問責力度和城市人均GDP均通過了檢驗，說明上述變量的穩(wěn)健性較好。領導者年齡、城市工業(yè)企業(yè)數(shù)量、疫情嚴峻程度和病患治愈能力未能通過檢驗，說明在控制各類因素的前提下上述因素對政策響應速度的解釋力較弱。值得注意的是，領導者學歷通過了模型檢驗，說明在控制其他變量后，領導者學歷對結果變量起到了顯著的正向影響作用，即領導者學歷每上升一個單位，城市的政策響應可能性會增加35%，假設2a成立。

五、結論與討論

本文以新冠肺炎疫情期間全國城市的復工復產政策響應速度為研究對象，對危機情境下的政策響應速度影響因素進行了研究?；诩扔嘘P于“政策擴散”的研究，結合危機情境的特點，提出了包含組織-制度作用路徑、政策行動者作用路徑、政策適配屬性作用路徑和問題-能力作用路徑在內的分析架構和研究假設。Kaplan-Meier估計表明，全國城市復工復產的政策響應呈現(xiàn)出典型的爆發(fā)式特點，且相較于一般的政策爆發(fā)現(xiàn)象，存在更短的大規(guī)模集中響應時間段。通過Cox比例風險回歸方法加以分析，發(fā)現(xiàn)縱向科層壓力、橫向區(qū)域壓力、領導者的學歷、地方問責力度、城市人均GDP、城市工業(yè)企業(yè)數(shù)量、疫情嚴峻程度和病患治愈能力均對城市的政策響應速度起到了顯著的影響作用。其中，更高的領導者學歷和病毒治愈成功率，以及擁有更多工業(yè)企業(yè)的城市，其政策響應的可能性更高，響應速度更快；而縱向科層壓力、橫向區(qū)域壓力或者地方問責力度的增大、疫情形勢嚴峻程度的加劇、城市經濟發(fā)達程度的提高則使得城市的政策響應行為變得緩慢。研究發(fā)現(xiàn)不僅有助于豐富危機情境下的政策響應速度研究，還對進一步理解政策響應速度的影響機理奠定了實證基礎。

第一，與以往府際關系因素在政策擴散中所發(fā)揮的積極作用不同，組織-制度作用路徑在全國城市復工復產政策響應速度上發(fā)揮了負向的影響作用。從縱向科層壓力上看，在中央釋放出明確的政策信號后，國內許多地級市政府的政策響應速度快于其所屬的省級政府，這一現(xiàn)象可能與地方政府的管轄范圍大小有關。出于控制風險的考量，省級的復工復產政策一般選擇在全省疫情蔓延形勢趨于穩(wěn)定后發(fā)布，若同一省份中各城市疫情嚴峻程度程度不一，難免會延緩省級政府響應政策的速度，相較之下，地級市政府由于管轄區(qū)域面積較小，在疫情形勢向好的前提下，為了快速恢復自身經濟秩序，極有可能先于省級政府響應。從橫向區(qū)域壓力上看，同省其他城市或地域相鄰城市的政策采納行為不僅未形成響應激勵效應，反而發(fā)揮了“反激勵”的作用，這可能與復工復產的政策本質有關，該政策并非帶有積極傾向的創(chuàng)新驅動型政策，而是對外響應中央號召，對內解決現(xiàn)實難題的恢復式政策。作為一種對地方政績并無顯著助益，反而還伴隨潛在風險的政策，復工復產政策的采納和實施難以調動城市主要領導者的晉升積極性，使得各城市間并未就此形成明顯的競爭關系。因此，當省內其他城市或者相鄰城市已經采納復工復產政策后，其他城市多持觀望態(tài)度，希望在判斷已采納城市的政策響應效果后再做決定。

第二，在政策行動者作用路徑中，領導者特質變量影響作用存在不穩(wěn)定性，地方問責力度影響作用的穩(wěn)健性較好。國內外的政策響應研究均肯定了地方領導者在政策響應過程中的重要地位，然而，根據復工復產政策響應的回歸分析結果，本文發(fā)現(xiàn)：雖然領導者特質依舊能夠對政策響應速度產生影響，即如果城市領導者學歷更高，那么他們可能采納復工復產政策的速度也更快，但是這個結果不具有較高的穩(wěn)定性，其影響作用容易受到其他因素的制約。值得注意的是，地方問責力度作為一個有別于一般政策擴散現(xiàn)象，在危機情境下引入的新變量，對政策響應速度起到了顯著的影響作用，這一結果可以在一定程度上證實部分學者對“問責泛化”現(xiàn)象所提出的猜想，即新冠肺炎疫情期間，面對日益增大的問責壓力，許多地方干部在接到通知后會“瞻前顧后”，反復猶豫和掂量，盡量選擇和執(zhí)行問責風險低的活動。嚴峻的疫情形勢無疑使得復工復產成為了一個帶有極大問責風險的政策。相較于其他城市，存在因疫情防控不力被通報問責官員的城市官員不敢輕易行動，其所在城市的政策響應速度也更慢。

第三，在政策適配屬性作用路徑中，城市的經濟發(fā)達程度和工業(yè)企業(yè)數(shù)量決定著復工復產政策是否符合地方需要。具體而言，基于現(xiàn)實的地方經濟發(fā)展需要，人們普遍認為經濟越發(fā)達的城市可能越傾向于更快采納復工復產政策，然而實證結果卻與人們的理論預設相悖，即經濟越發(fā)達的城市政策響應速度更慢。原因可能在于疫情嚴峻程度起到了中介變量或調節(jié)變量的影響作用。換言之，經濟越發(fā)達的城市往往具有更大的城市規(guī)模，疫情影響范圍和城市受損程度也更大，在疫情形勢較為嚴峻的背景下，城市的政策響應速度極有可能被延緩。同樣，模型三雖然證實工業(yè)企業(yè)數(shù)量更多的城市有著更大的復工復產政策需求，但這一結果不具有較好的穩(wěn)定性，容易受到其他因素的制約。由此，本文認為：復工復產政策屬性與城市特性間的作用路徑較為復雜，有待進一步識別關系、深入研討和驗證。

第四，在問題-能力作用路徑中，疫情嚴峻程度和病患治愈能力儼然成為了影響城市政策響應速度的關鍵因素。與常態(tài)化的政策擴散過程不同，城市間復工復產政策的響應過程所面臨的現(xiàn)實問題主要源于危機情境，結果表明：如果一個城市的疫情防控形勢較為嚴峻，那么它的政策響應速度會更慢；如果一個城市的病患治愈能力更強，那么它的政策響應速度會更快。其分析結果說明政策響應時城市所處的決策情境與政策響應速度息息相關，不僅證實了情境轉換對政策響應速度變化影響的重要性，也對未來探究危機情境下政策響應速度的影響因素具有啟發(fā)性意義。

城市響應作為需要城市領導者予以綜合考量的危機決策行為，受到許多細微因素的影響，每個城市均有其獨特的決策情境，定量研究方法只能從普遍意義上識別我國城市政策響應的一般性規(guī)律，無法精細化辨別每個城市間影響因素的作用差異。例如，社會輿情等具有全國普遍性導向，但部分地區(qū)存在細小差別的變量并未納入模型中。未來一方面可以引入案例研究法，更為精準地打開不同城市的“政策響應黑箱”；另一方面，對于本文子模型中通過模型檢驗，卻在控制其他因素后未能通過檢驗，或者檢驗結果與原假設相反的自變量，如：領導者學歷、城市工業(yè)企業(yè)數(shù)量、城市人均GDP、疫情嚴峻程度和地方的病患治愈能力等因素，他們與因變量的作用路徑之間，是否存在其他變量發(fā)揮了中介或者調節(jié)效應，均可以通過研究設計的深化加以檢驗。