Promotion Incentive Effect of Pollution Reduction: Evidence from Provincial Party Secretaries and Governors
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摘要:目的/意义检验地方环境治理绩效对省级党政领导政治晋升的影响，以期窥探环境保护绩效考核制度的激励效应，为进一步优化地方环境治理和干部管理制度提供经验证据和政策建议。设计/方法考虑多维度的治理绩效，包括经济发展、环境保护、社会治安和民生保障等，构建官员晋升的多重影响因素模型，并以1997～2017年发生职务变动的省级党政领导为样本进行回归检验。结论/发现任期内二氧化硫（SO2）和工业化学需氧量（COD）的减排对省级党政领导的晋升均存在显著的正向影响，尤其是在2007年之后，SO2减排的影响大于工业COD减排的影响。地方GDP增长率对官员的晋升几率始终呈现显著的正向影响，但这种影响在2007年以后大幅减弱，并且开始小于SO2减排的影响。因此，以GDP为导向的地方官员考核机制已经发生显著转变。Abstract: [Purpose/Significance] Through examining the impact of local environmental governance on the political promotion of the provincial party secretaries and governors, it is expected to explore the incentive effect of the environmental performance appraisal system, and provide empirical evidence and policy suggestions for further optimizing local environmental governance and cadre management system. [Design/Methodology] Considering the multi-dimensional governance performance, including economic development, environmental protection, social security and people’s livelihood, this paper constructs the regression model for the officials’ promotion, and takes the provincial party secretaries and governors who changed their positions from 1997 to 2017 as samples. [Findings/Conclusions] Both the reduction of SO2 and industrial COD have a positive impact on the promotion odds of provincial officials, especially after 2007, but the impact of SO2 reduction is much larger than that of industrial COD reduction. Local GDP growth has a significant and steady positive impact on the political promotion of officials. However, after 2007, the impact of local GDP growth has weakened significantly and begun to be smaller than the impact of SO2 reduction. Therefore, the GDP-based performance management system for local officials has been undergoing significant reform.
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引言
改革开放以来，我国在全球经济总量中的占比从1978年的1.8%上升到2017年的16%，一跃成为世界第二大经济体。在经济快速发展的过程中，以省级党政领导为核心的地方政府扮演了关键角色。现有研究普遍认为，晋升期望是中国地方政府官员的核心行为动机[1]。因此，改革开放，特别是1994年分税制改革以来，以经济指标为核心的地方官员政绩考核机制诱发了围绕经济增长展开的“晋升锦标赛”，从而大大刺激了地方政府的经济发展动力[2]。晋升锦标赛理论认为，上级政府的行政发包、量化考核与绩效排名在官员晋升中起着决定性作用。因此，国家治理任务能够通过自上而下的行政体制层层分解，形成了各级政府各司其事的目标责任制和上级政府对下级政府的监督考核制。地方官员对于政策的解读与执行通常基于上级政府所传递的政治决心与行政压力，并在此基础上调节自身行为以获得符合更好晋升前景的政治绩效[3]。
然而，以围绕经济增长展开的晋升锦标赛在很大程度上导致了地方官员在经济社会发展过程中漠视甚至忽略环境治理等社会成本和长期成本，特别是在短任职预期下，地方官员更容易采取以社会效益换取经济效益的功利策略[4~6]。虽然近年来生态环境保护力度不断加强，但目前我国依然是全球环境污染最严重的国家之一。根据耶鲁大学发布的《2018年环境绩效指数报告》，中国的环境绩效指数在参评的180个国家中仅位列第120位，其中空气质量排名倒数第四。基于我国的政治和行政体制，从理论上来说，如果能将经济发展领域的晋升锦标赛“移植”到环境保护领域，即将地方官员的政治晋升与其环境治理绩效建立联系，将对地方政府的环境治理行为产生积极影响。
事实上，早在1989年，国务院就开始在全国113个国家环保重点城市开展“城市环境综合整治定量考核”，并明确将考核结果作为市长政绩考核的重要内容。2005年12月，国务院首次提出“把环境保护纳入领导班子和领导干部考核的重要内容，并将考核情况作为干部选拔任用和奖惩的依据之一”。从“十一五”规划开始（2006～2010年），二氧化硫（SO2）和化学需氧量（COD）等主要污染物的减排被作为地方经济社会发展的约束性指标纳入。2006年7月，中共中央组织部发布并实施《体现科学发展观要求的地方党政领导班子和领导干部综合考核评价试行办法》。此后，《党政领导班子和领导干部年度考核办法（试行）》及《国务院关于加强环境保护重点工作的意见》等一系列政策文件进一步强调了环境保护工作在地方官员政绩考核中的重要性。这些政策措施一方面体现了中央政府对于环境治理的高度重视，另一方面也为地方官员搭建了表演舞台，促使其在环境治理中赢得更多符合升迁需求的政治资本。那么，在这个过程中，污染减排绩效是否真正影响了地方官员的政治生涯？这种影响是否随着中国经济社会发展和环境治理政策的变迁而有所变化？
现有研究已经对这个问题进行了一些探索，但结论并不一致。例如，孙伟增等以及Zheng等对2004～2009年86个重点城市的研究发现，以环境质量和能源利用效率改善为核心的环保考核对地方官员的晋升几率具有正向影响，且这种影响在大城市和政府行政力量较强的城市中更加显著[7~8]。张鹏等以1990～2014年26个省份的面板数据研究发现，单位GDP污染排放和能源消耗的降低均能够对省委书记的晋升产生积极影响[9]。Pu与Fu发现，相比于可见性较低的污染物来说（如水污染），可见性更强的污染物（如空气污染）对地方官员晋升的影响更大[10]。朱建军等利用2000～2014年31个省份的面板数据研究发现，地方环境保护绩效（空气污染综合指数）与官员晋升几率呈倒U型关系，表明环保绩效对官员晋升的“一票否决”效应已经开始显现[11]。吕凯波对国家生态功能区的县级领导研究发现，生态环境绩效对县委书记的晋升具有显著正向影响，而对县长的晋升影响并不显著[12]。
然而，Wu等对283个中小城市的研究则发现，市长和市委书记的晋升几率和环境污染治理支出并没有统计意义上的相关性，甚至如果官员在任期内主要投资环境治理，其获得政治升迁的几率为负[13]。同样，罗党论和赖再洪通过1999～2010年我国重污染行业上市公司所在的191个地级市相关数据研究也发现，如果地方官员在任期内将民生和环保作为决策重点，那么他们得到晋升的几率会不升反降。虽然重污染企业投资的增加对地方官员晋升概率有显著的负向影响，但环境治理绩效在官员晋升中并非处于决定性地位[14]。韩晶和张新闻利用2003～2014年大陆31个省份的数据发现绿色全要素生产率的增长对地方官员的政治晋升并不能产生显著影响[15]。盛明科和李代明利用2007～2016年的市级面板数据同样发现地方生态支出规模并不能对市长及市委书记的政治升迁产生显著影响，但地方生态治理绩效能够显著影响其晋升[16]。
一方面，虽然中央政府近年来一直强调将环境保护作为重要指标纳入官员政绩考核，但现有研究显示污染治理对于官员的政治升迁影响依然并不确定；另一方面，除了环境治理，近年来随着经济高速增长对社会发展带来的负面效应不断显现，经济发展目标已逐渐为更多元化的社会发展目标让步[17~18]，影响地方官员晋升的因素进一步复杂化。因此，在已有研究的基础上，本文进一步完善了官员晋升的多重影响因素模型，纳入多个维度的治理绩效，如经济发展、环境保护、社会治安和民生保障等。在此基础上，以1997～2017年发生职务变动的省长和省委书记为样本，检验了地方环境治理绩效是否对省级党政领导的政治升迁产生了影响，以期窥探环境保护绩效考核制度的激励效应，为进一步优化地方环境治理和干部管理制度提供经验证据和政策建议。
一、 研究设计
（一） 研究假设和模型设定
假设中央对于省级官员进行任免决定时，会对官员在其任期内的工作表现进行考核评价，并根据考评结果对官员的职务调动做出决定，即：
$$\begin{split}\\ {{{\rm{Promotion}}}_{it}=\beta }_{0}+{\beta }_{1}{{\rm{Performance}}}_{it}+{\varepsilon }_{it} \end{split} $$ (1) 在模型（1）中，被解释变量
${{\rm{Promotion}}}_{it}$ 表示i省级党政领导在t年的职务变动情况，${{\rm{Performance}}}_{it}$ 表示发生职务变动的党政领导在任期内的工作绩效。根据经验观察及现有研究，本文将党政领导的工作绩效分为三个主要方面：环境治理绩效、经济发展绩效，以及社会治理绩效。同时，考虑到官员的个人属性，包括基本的个人特征和政治网络关系等对其职务晋升同样存在重要影响，对模型（1）进一步拓展如下：
$$ \begin{split} {{\rm{Promotion}}}_{it}=&\beta _{0}+{\beta }_{1}{{\rm{Environment}}}_{it}+{\beta }_{2}{{\rm{Economy}}}_{it}+\\ &{\beta }_{3}{{\rm{Society}}}_{it}+{\beta }_{4}{{\rm{Personal}}}_{it}+\mathrm{R}\mathrm{e}\mathrm{g}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}\;\mathrm{f}\mathrm{i}\mathrm{x}\mathrm{e}\mathrm{d}\;\\& \mathrm{e}\mathrm{f}\mathrm{f}\mathrm{e}\mathrm{c}\mathrm{t}+\mathrm{Y}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{r}\;\mathrm{f}\mathrm{i}\mathrm{x}\mathrm{e}\mathrm{d}\;\mathrm{e}\mathrm{f}\mathrm{f}\mathrm{e}\mathrm{c}\mathrm{t} +{\varepsilon }_{it} \end{split} $$ (2) 模型（2）中，
${{\rm{Environment}}}_{it}$ 表示发生职务变动的党政领导在任期内的环境治理绩效，${{\rm{Economy}}}_{it}$ 和${{\rm{Society}}}_{it}$ 分别是其任期内的经济发展绩效和社会治理绩效。具体来说，本文选取官员任期内辖区的SO2和COD减排率作为环境治理绩效，选取GDP增长率作为经济发展绩效，选取教育、医疗、社会治安等三个相关指标作为社会治理绩效。${{\rm{Personal}}}_{it}$ 则是表征官员个人属性的一系列变量，包括年龄、任期、学历、政治网络等。同时，模型控制了地区固定效应（Region fixed effect）和年份固定效应（Year fixed effect）以排除可能的遗漏变量影响。为了探究环境治理绩效对于省级官员职业晋升的影响，本研究假设：任期内的环境治理绩效对省级党政领导的晋升具有正向影响，即环境绩效越好，在职务变动时得到晋升的概率越大，反之亦然。另外，2006年，国家“十一五”规划首次将主要污染物的减排作为地方政府的“约束性”指标纳入，在我国的环境治理改革中具有里程碑式的意义。因此，本文进一步假设：相比于2007年以前（考虑到政策实施存在一定的滞后性），2007年以后污染减排对于省级党政领导的政治升迁影响更加显著。
（二） 变量说明及数据来源
本文的研究对象主要包括省级政府，即各省、直辖市及自治区的党委书记和行政领导（不含副职）。模型中的具体变量说明和数据来源如表1所示。
表 1 变量说明与数据来源变量 变量名 变量定义 数据来源 被解释变量 职务变动 Promotion 降职=1，平调=2，晋升=3 人民网、新华网、百度百科等 解释
变量环境治理绩效
(Environment)SO2减排率 SO2 任期内辖区SO2排放变化率 《中国环境年鉴》《中国环境统计
年鉴》、各级环境状况公报COD减排率 COD 任期内辖区工业COD排放变化率 《中国环境年鉴》《中国环境统计
年鉴》、各级环境状况公报控制
变量经济发展绩效
(Economy)经济增长率 GDP_growth 任期内辖区GDP变化率 《中国统计年鉴》 社会治理绩效
(Society)教育 Education2 任期内教育支出的变化率 《中国统计年鉴》 医疗 Medical 任期内每千人床位数的变化率 《中国卫生年鉴》《中国卫生年鉴》 社会治安 Security 任期内每万人检察院批准逮捕人数变化率 《中国检察年鉴》《中国检察年鉴》 个人特征
(Personal)年龄 Age 职务变动发生时的年龄 人民网、新华网、百度百科等 最高学历 Education1 本科以下=1，本科=2，
研究生=3，博士=4人民网、新华网、百度百科等 任期 Term 官员任期（月） 人民网、新华网、百度百科等 政治网络 Network 官员的政治网络关系 人民网、新华网、百度百科等 对主要变量的进一步解释说明如下：
1. 晋升判断
剔除由于健康问题、自杀、职务犯罪等导致非正常职务变动的官员，本文参考周黎安[19]、陶然等的做法[20]，对官员发生职务变动时的晋升情况基于三个方面进行判断：第一，根据《中华人民共和国公务员法》对官员级别高低的规定进行判断，例如从正部级变为副国级判断为升迁；第二，在正式级别相同的条件下，结合对相关政府官员的咨询，比较前后职位的相对重要性和“实权”大小，例如从省长调整为省委书记或调任国家发改委主任，以及从偏远省份同级调任到经济大省均判断为升迁；第三，在法定退休年龄（65岁）前2年内“退居二线”，如到人大或政协任职，即认为该官员是“平稳退休”，判断为平调；否则，判断为降职。
2. 官员任期
本文的模型估算采用年度数据，对官员工作绩效的界定也是任期终止年和初始年的相对变化，而官员任期很可能不是一个完整的年份，因此，为了合理测量官员的工作绩效，就需要对官员任期的年份归属进行界定。参考张军、盛明科等的做法，若官员在上半年就任，则该年为任期初始年；若在下半年就任，则下一年为任期初始年。同理，若官员在上半年离任，则界定上一年为任期终止年；若在下半年离任，则界定当年为任期终止年。
3. 环境治理绩效
虽然表征地区环境状况的指标较多，且近年来国家的环保考核指标也在不断丰富完善，但由于本研究的时间跨度较长，为了保证不同时期官员环境治理绩效的可比性，本文选取长期以来我国总量控制政策中的两大目标污染物，SO2和COD作为测量官员环境治理绩效的指标。同时，作为中央政府对地方环境污染的主要控制指标，二者在理论上更适合检验政策效应。但是，由于1997年之前的统计数据仅统计各地区工业废水中的COD排放量，为了保证官员任期始末以及所有样本官员测量指标的一致性，本文最终选取工业废水COD排放量为环境治理绩效指标。
以SO2为例，官员任期内的污染物减排率的计算方法为：
SO2减排率=（官员任期末年辖区SO2排放量–官员任期初年辖区SO2排放量）/官员任期初年辖区SO2排放量
4. 政治网络
经验研究表明官员的政治网络关系对其职业晋升具有重要影响[21]。但是，由于准确的个人网络关系数据无法获取，本文假设官员间的网络关系发生在具有相同出生地、教育机构和工作机构的领导人之间。如果地方官员与国家最高领导人（政治局常委）的出生地、本科学校和工作单位重叠，则认为该官员具备相应的政治网络。
参考Opper和Brehm的研究[22]，本文通过地缘、学缘、业缘三个维度对官员个人的政治网络关系进行刻画。具体来说，计算地方官员与当期所有政治局常委之间的地缘关系、学缘关系及业缘关系，并加总构成官员的政治网络关系指数：
$$ {{{网络关系}}}_{it}=\frac{{{{地缘关系数}}}_{it}}{{{{常委人数}}}_{t}}+\frac{{{{学缘关系数}}}_{it}}{{{{常委人数}}}_{t}}+\frac{{{{业缘关系数}}}_{it}}{{{{常委人数}}}_{t}} $$ (3) 其中，i为不同省份，t为该官员发生职务变动时的年份，
$ {{\text{常委人数}}}_{t} $ 是t年时的政治局常委人数，$ {{\text{地缘关系数}}}_{it} $ 、$ {{\text{学缘关系数}}}_{it} $ 、$ {{\text{业缘关系数}}}_{it} $ 分别是指当期的政治局常委中，与该地方官员的出生地、本科学校和曾任职单位有重叠的常委人数。二、 估计结果
（一） 描述性统计
表2汇报了模型中主要变量的描述性统计结果。其中，省级党政领导的样本总数为358个，但任期内的环境、经济和社会治理绩效指标值由于数据来源问题存在不同程度的缺失。
表 2 样本描述性统计变量 观测值 均值 标准差 最小值 最大值 SO2 302 0.066 0.422 –0.920 2.212 COD 301 –0.034 1.018 –0.870 10.978 GDP_growth 358 1.118 1.152 –0.270 8.967 Education2 254 0.923 0.775 –0.065 4.687 Medical 305 0.167 0.243 –0.455 1.360 Security 335 0.118 0.817 –0.824 13.992 Age 358 60.437 4.278 46.583 69.833 Term 358 53.567 27.902 12.000 187.000 Network 358 0.205 0.195 0.000 0.889 Education1 频次 百分比 1（专科） 37 10.34 2（本科） 186 51.96 3（硕士） 111 31.01 4（博士及以上） 24 6.70 总计 358 100.00 Promotion 频次 百分比 1（降职） 70 20.67 2（平调） 120 33.52 3（晋升） 164 45.81 总计 358 100.00 从表2来看，样本官员在任期内的环境、经济、社会绩效都存在显著差异。从平均值来看，样本官员任期内的SO2排放不仅没有降低，反而增加了6.6%。任期内SO2减排力度最大的是韩正任职上海市委书记期间（2012～2017年），工业废水COD减排率最大的是张春贤任新疆维吾尔自治区党委书记期间（2010～2016年），而经济增长率最高的是和志强任职云南省省长期间（1985～1997年）。
在官员的个人特征方面，发生职务变动时的平均年龄约为60岁，官员职务变动基本围绕党代会的召开呈现周期性波动。省部级领导的平均任期约四年半，接近90%的省部级官员拥有本科及以上学历。样本的地域分布为东部105个、中部130个、西部123个，分布较为均匀。
（二） 全样本回归结果
表3报告了全样本的有序概率模型（Ordered Probit）回归结果。列（1）到列（3）的初步估计显示，SO2减排率与官员晋升几率在1%的显著性水平上呈现负相关关系，即官员任期内辖区的SO2减排率越大，官员晋升的概率也越大，工业COD排放变化率与官员晋升不具有显著性关系。在逐步加入控制变量后，发现SO2的回归结果依然稳健。同时，工业COD也显现出与官员晋升的负相关性，即任期内辖区工业COD减排率越大，官员晋升概率越大，但结果并不十分稳健。从列（8）的最终结果来看，SO2和工业COD的减排都会对官员晋升产生正向影响，但SO2减排的影响力显著大于工业COD。已有研究认为在面临污染减排考核时，我国的地方官员会优先治理“可见性”更强的空气污染[10,23]。2015年《中国环境状况公报》显示，国家环保部“01012369”热线受理的1145件举报中，涉及空气污染的有896件，达56.8%，在所有污染类型中占比最高。人民智库2018年的调查也显示，超九成的受访者最关注的环境问题是空气质量，超八成的受访者会主动查看空气质量指数。因此，相比于水污染来说，空气污染获得的公众关注度更高，在有限的治理资源和经济成本约束下，地方官员对SO2减排的回应性强于COD。
表 3 全样本回归结果（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8） SO2 –0.153*** –0.163*** –0.164** –0.242*** –0.295*** –0.276*** (0.0524) (0.0565) (0.0731) (0.0404) (0.0283) (0.0380) COD –0.0193 –0.00521 –0.00523 0.0300*** –0.0428*** –0.0210* (0.0231) (0.0192) (0.0195) (0.00815) (0.0103) (0.0121) GDP_growth 0.00369 0.127 0.288*** 0.270*** 0.287*** (0.0610) (0.186) (0.0726) (0.0556) (0.0673) Medical –0.0254 –0.0334 –0.0260 –0.0335 (0.0486) (0.0415) (0.0469) (0.0410) Education2 –0.224* –0.0348 –0.0720 –0.0326 (0.130) (0.225) (0.191) (0.220) Security 0.267*** 0.250** 0.341*** 0.249** (0.0872) (0.119) (0.120) (0.122) Age –0.0838*** –0.0813** –0.0850** (0.0320) (0.0334) (0.0332) Term –0.00679 –0.00716 –0.00686 (0.00834) (0.00728) (0.00831) Education1 0.235*** 0.227*** 0.230*** (0.0879) (0.0812) (0.0836) Network 0.823*** 0.926*** 0.832*** (0.284) (0.324) (0.295) 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是 地区固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是 观测值 302 301 300 300 253 253 254 253 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 官员任期内的总体经济增长率（GDP_growth）与其政治晋升概率呈现出显著的正相关关系，且相关系数的绝对值与SO2减排的相关系数大致相同，表明中央政府一直在试图追求经济增长与污染减排之间的平衡。在社会治理绩效方面，每万人检察院批准逮捕人数变化率（Security）与官员晋升几率呈现显著的正相关关系，表明官员任期内对违法犯罪行为的打击力度越大，则晋升概率越大。教育支出的变化率（Education2）和每千人床位数的变化率（Medical）与省级党政领导的政治晋升几率均未呈现出显著的相关关系，表明总体来说地方政府的公共服务供给尚未被纳入中央政府对地方官员的政绩考核体系。
在官员的个人属性方面，发生职务变动时的年龄（Age）与其政治晋升概率在1%的显著性水平上呈现稳健的负相关关系，即职务变动时越年轻的省级党政领导晋升概率越大，符合我党所一直倡导的干部队伍“年轻化”趋势。由于晋升通道的有限性以及官员任职的年龄限制，相比于同僚来说，较高级别的官员往往在年轻时就获得提拔。此外，官员的受教育水平（Education1）以及政治网络关系（Network）与政治晋升在1%的显著性水平上均呈现稳定的正相关关系，体现了干部队伍建设的“知识化”与“专业化”，也表明地缘、学缘、业缘等社会网络关系对省级党政领导的政治生涯同样具有显著影响，与已有的研究发现一致[21]。
（三） 分时间段回归结果
表4报告了1997～2007年以及2008～2017年两个时间段的模型估计结果。结果显示，2007年以前，省级党政领导任期内的SO2与工业COD减排率与政治晋升概率均没有显著的相关性。这一时期，虽然国家环境保护部门已开始实施主要污染物排放总量控制制度，但对于地方政府的约束性有限。中央政府对环境保护工作的重视程度仍然不足，导致环境保护在地方政府的政策议程中始终处于弱势地位，对地方官员环境治理行为的激励作用有限。2007年以后，随着“十一五”规划将主要污染物减排作为约束性指标纳入并分解实施，省级党政领导任期内的SO2及工业COD减排率与政治晋升概率均开始呈现显著的负相关关系，即减排率越大，晋升概率越大。
表 4 分时间段回归结果1997～2007 2008～2017 （1） （2） （3） （4） （5） （6） SO2 0.165 0.174 –1.424*** –1.368*** (0.239) (0.250) (0.141) (0.165) COD –0.00919 –0.0165 –0.130*** –0.0550* (0.0243) (0.0266) (0.0229) (0.0326) GDP_growth 0.820** 0.792** 0.816** 0.471** 0.382** 0.455** (0.337) (0.361) (0.347) (0.238) (0.157) (0.214) Medical –0.0179 –0.0270* –0.0175 –0.0667 0.324 –0.0781 (0.0139) (0.0154) (0.0141) (0.396) (0.719) (0.394) Education2 –0.507*** –0.480*** –0.510*** 0.385 0.0941 0.398 (0.120) (0.0950) (0.121) (0.322) (0.208) (0.299) Security 0.156 0.405 0.154 –0.629* –0.236 –0.653* (0.462) (0.327) (0.464) (0.364) (0.183) (0.381) Age –0.0472*** –0.0514*** –0.0483*** –0.171** –0.161* –0.175** (0.00959) (0.0170) (0.0113) (0.0833) (0.0868) (0.0881) Term –0.00133 –0.00133 –0.00123 –0.0277*** –0.0218*** –0.0277*** (0.00575) (0.00592) (0.00616) (0.00684) (0.00516) (0.00656) Education1 0.316*** 0.309** 0.312*** 0.104 0.120 0.0937 (0.115) (0.131) (0.117) (0.168) (0.163) (0.162) Network 0.557** 0.472* 0.548** 1.496** 1.738** 1.559** (0.228) (0.247) (0.223) (0.605) (0.696) (0.690) 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 地区固定效应 是 是 是 是 是 是 观测值 112 113 112 141 141 141 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 任期内辖区的经济增长率（GDP_growth）与省级领导的政治晋升概率在前后两个阶段都呈现显著的正向关系，但第二阶段的相关系数明显减小，且相关系数的绝对值小于SO2减排的相关系数。这个结果表明在这一阶段，随着中央环境保护考核的加强，地方经济增长对于官员政治晋升的影响正在减小。
在社会治理绩效方面，每千人床位数的变化率（Medical）在两个阶段对省部级领导的政治晋升均无显著影响。每万人检察院批准逮捕人数变化率（Security）在第一阶段与官员晋升无显著性关系，在第二阶段呈现出一定的负相关性，但并不稳健，且显著性水平较低。值得注意的是，地方教育支出的增长率（Education2）在2007年以前与省级党政领导的政治晋升出现了显著的负相关关系。这个结果也印证了此前的一些研究发现：虽然教育等民生保障是地方政府重要的财政支出，但在地方官员晋升评价体系中地位较低，如果地方官员在任期内将民生作为其决策重点，那么他得到晋升的几率不升反降[14]。2007年以后，地方教育支出的变化对省级党政领导的晋升无显著影响。
在个人特征方面，2007年后，发生职务变动时的年龄（Age）与政治晋升的负相关性相比于2007年以前显著增强，进一步体现了省级领导干部提拔任用的年轻化趋势。最高学历（Education1）仅在2007年以前与省级党政领导的晋升呈现正相关性，2007年以后，省级官员的高学历基本成为常态，特别是2012年十八大以来发生职务变动的官员中，拥有硕士及以上学历者超过80%。官员的政治网络关系（Network）在两阶段均对其职务晋升有显著的正向影响，且在2007年以后的影响更大。
三、 结论与政策建议
本文以1997～2017年发生职务变动的省级党政领导为样本，检验了区域环境治理绩效对官员职业晋升的影响。结果表明，省级党政领导任期内辖区的SO2和工业COD减排率越大，在发生职务变动时的晋升几率也就越大，即存在国控污染物减排的晋升激励效应。进一步检验发现，污染减排对职务晋升的影响在2007年以后更加显著，也就是污染减排首次以“约束性”指标的形式被纳入国民经济和社会发展规划后。但是，总体来说，SO2减排的晋升激励效应显著大于工业COD减排的影响，这在一定程度上解释了为什么地方政府更加重视治理可见性更强的空气污染。
同期对经济增长指标的检验表明，任期内辖区的GDP增长率始终与官员的晋升几率呈显著的正相关关系，但这种影响在2007年以后显著减弱。更重要的是，2007年以后经济发展绩效对官员晋升的影响开始小于SO2减排的影响。教育和医疗支出与官员晋升基本无显著性关系，但在2007年以前，如果地方官员加大地方教育支出，其晋升几率反而会降低。每万人检察院批准逮捕人数变化率与官员政治晋升呈现正相关性，但阶段性特征并不明显。此外，省级党政领导提拔任用的年轻化、知识化和专业化趋势也得到了数据支撑。
因此，与很多研究所指出的我国以GDP为导向的地方官员政绩考核仍未完全转变的观点不同，本文的研究发现，虽然GDP考核对于地方官员的职业生涯来说依然重要，但其影响力随着近年来国家生态文明战略的广泛实施正在显著弱化。而且，从根本上来说，在国家发展的任何阶段，地方经济增长都是支撑社会体系运行的基本指标，将其纳入地方官员的绩效考核体系无可厚非。因此，从中央政府的政策意图来看，以GDP为导向的官员政绩考核机制已经发生根本性的转变。但是，由于环境问题的复杂性、长期性以及绩效考核制度本身存在的缺陷，当下我国依然存在较为突出的环境–经济矛盾。因此，除了引导地方政府间的良性竞争行为，杜绝“以环境换增长”，中央政府应进一步完善环境保护绩效考核制度体系，包括丰富指标内容、完善指标核查体系、加强考核结果的运用、构建稳定常态的绩效考核制度等[24]。
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表 1 变量说明与数据来源
变量 变量名 变量定义 数据来源 被解释变量 职务变动 Promotion 降职=1，平调=2，晋升=3 人民网、新华网、百度百科等 解释
变量环境治理绩效
(Environment)SO2减排率 SO2 任期内辖区SO2排放变化率 《中国环境年鉴》《中国环境统计
年鉴》、各级环境状况公报COD减排率 COD 任期内辖区工业COD排放变化率 《中国环境年鉴》《中国环境统计
年鉴》、各级环境状况公报控制
变量经济发展绩效
(Economy)经济增长率 GDP_growth 任期内辖区GDP变化率 《中国统计年鉴》 社会治理绩效
(Society)教育 Education2 任期内教育支出的变化率 《中国统计年鉴》 医疗 Medical 任期内每千人床位数的变化率 《中国卫生年鉴》《中国卫生年鉴》 社会治安 Security 任期内每万人检察院批准逮捕人数变化率 《中国检察年鉴》《中国检察年鉴》 个人特征
(Personal)年龄 Age 职务变动发生时的年龄 人民网、新华网、百度百科等 最高学历 Education1 本科以下=1，本科=2，
研究生=3，博士=4人民网、新华网、百度百科等 任期 Term 官员任期（月） 人民网、新华网、百度百科等 政治网络 Network 官员的政治网络关系 人民网、新华网、百度百科等 
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表 2 样本描述性统计
变量 观测值 均值 标准差 最小值 最大值 SO2 302 0.066 0.422 –0.920 2.212 COD 301 –0.034 1.018 –0.870 10.978 GDP_growth 358 1.118 1.152 –0.270 8.967 Education2 254 0.923 0.775 –0.065 4.687 Medical 305 0.167 0.243 –0.455 1.360 Security 335 0.118 0.817 –0.824 13.992 Age 358 60.437 4.278 46.583 69.833 Term 358 53.567 27.902 12.000 187.000 Network 358 0.205 0.195 0.000 0.889 Education1 频次 百分比 1（专科） 37 10.34 2（本科） 186 51.96 3（硕士） 111 31.01 4（博士及以上） 24 6.70 总计 358 100.00 Promotion 频次 百分比 1（降职） 70 20.67 2（平调） 120 33.52 3（晋升） 164 45.81 总计 358 100.00
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表 3 全样本回归结果
（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8） SO2 –0.153*** –0.163*** –0.164** –0.242*** –0.295*** –0.276*** (0.0524) (0.0565) (0.0731) (0.0404) (0.0283) (0.0380) COD –0.0193 –0.00521 –0.00523 0.0300*** –0.0428*** –0.0210* (0.0231) (0.0192) (0.0195) (0.00815) (0.0103) (0.0121) GDP_growth 0.00369 0.127 0.288*** 0.270*** 0.287*** (0.0610) (0.186) (0.0726) (0.0556) (0.0673) Medical –0.0254 –0.0334 –0.0260 –0.0335 (0.0486) (0.0415) (0.0469) (0.0410) Education2 –0.224* –0.0348 –0.0720 –0.0326 (0.130) (0.225) (0.191) (0.220) Security 0.267*** 0.250** 0.341*** 0.249** (0.0872) (0.119) (0.120) (0.122) Age –0.0838*** –0.0813** –0.0850** (0.0320) (0.0334) (0.0332) Term –0.00679 –0.00716 –0.00686 (0.00834) (0.00728) (0.00831) Education1 0.235*** 0.227*** 0.230*** (0.0879) (0.0812) (0.0836) Network 0.823*** 0.926*** 0.832*** (0.284) (0.324) (0.295) 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是 地区固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是 观测值 302 301 300 300 253 253 254 253 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
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表 4 分时间段回归结果
1997～2007 2008～2017 （1） （2） （3） （4） （5） （6） SO2 0.165 0.174 –1.424*** –1.368*** (0.239) (0.250) (0.141) (0.165) COD –0.00919 –0.0165 –0.130*** –0.0550* (0.0243) (0.0266) (0.0229) (0.0326) GDP_growth 0.820** 0.792** 0.816** 0.471** 0.382** 0.455** (0.337) (0.361) (0.347) (0.238) (0.157) (0.214) Medical –0.0179 –0.0270* –0.0175 –0.0667 0.324 –0.0781 (0.0139) (0.0154) (0.0141) (0.396) (0.719) (0.394) Education2 –0.507*** –0.480*** –0.510*** 0.385 0.0941 0.398 (0.120) (0.0950) (0.121) (0.322) (0.208) (0.299) Security 0.156 0.405 0.154 –0.629* –0.236 –0.653* (0.462) (0.327) (0.464) (0.364) (0.183) (0.381) Age –0.0472*** –0.0514*** –0.0483*** –0.171** –0.161* –0.175** (0.00959) (0.0170) (0.0113) (0.0833) (0.0868) (0.0881) Term –0.00133 –0.00133 –0.00123 –0.0277*** –0.0218*** –0.0277*** (0.00575) (0.00592) (0.00616) (0.00684) (0.00516) (0.00656) Education1 0.316*** 0.309** 0.312*** 0.104 0.120 0.0937 (0.115) (0.131) (0.117) (0.168) (0.163) (0.162) Network 0.557** 0.472* 0.548** 1.496** 1.738** 1.559** (0.228) (0.247) (0.223) (0.605) (0.696) (0.690) 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 地区固定效应 是 是 是 是 是 是 观测值 112 113 112 141 141 141 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
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