推文作者： 中南财经政法大学财政税务学院 张文涛
原文信息： Marianne Bertrand, Robin Burgess, Arunish Chawla, Guo Xu, The Glittering Prizes: Career Incentives and Bureaucrat Performance, The Review of Economic Studies, Volume 87, Issue 2, March 2020, Pages 626–655.
原文链接： https://doi.org/10.1093/restud/rdz029
一、引言
官僚是国家能力的核心要素，他们负责执行国家政策从而会对社会发展产生重要影响。发展中国家的官员有效性是一个更加重要的问题，关系到发展和减贫措施的成败。遗憾的是，官僚体系内部的激励问题极少受到关注，我们几乎不知道什么因素会影响激励官员，以及这种激励在多大程度上影响潜在的增长。事实上，由于缺乏绩效工资、解雇等手段，职业生涯回报是官僚组织的主要激励手段。
本文利用印度精英行政队伍（IAS）研究了职业激励对官员绩效的影响，试图弥补现有文献的不足。IAS负责管理印度政府和国有企业的关键部门，对经济社会发展的影响极为重要；同时，IAS也是世界各国公务员制度的典型代表。IAS基于考试的选拔制度、终身任职期限、基于资历的晋升体系以及固定的退休年龄等特征使得同一年进入IAS中，那些年龄更小的雇员相比于年龄更大的雇员有更好的职业前景，因而这些年龄更小的个体面临着更加积极的职业激励。
研究发现，职业生涯激励的确会影响官员绩效，职业生涯中面临激励比较强的官员绩效状况好于面临的激励较差的官员。为了比较干净的的识别二者的关系，我们利用1998年的延迟退休改革作为准自然实验，这次改革使得改革前一部分无法成为IAS高级官员的人员获得了这一机会，从而提升了他们所面临的职业生涯激励。我们进一步发现这次改革减轻了年轻录取者和大龄录取者的绩效差距。
二、背景与数据
（一）印度公务员制度（IAS）
IAS是世界上比较典型的一种公务员制度。IAS约有3600名在职雇员，他们往往身居要职，负责执行国家政策。IAS的招聘基于全国一年一度的统一公务员考试，考生年龄限制在21-30岁之间；考试竞争压力非常大，以2015年为例，报名人数超过46万，最终录取人数仅为120人。IAS雇员在录取后，会被分配到各州的地方行政单位，接受为期两年的培训，并终身在一个部门任职。正式工作后，IAS雇员凭借任期和资历获得升职，在满足晋升所需要的服务期后，可以获得晋升机会，但现实中能否获得晋升还取决于职位空缺情况，一般而言，要成为IAS的高级领导人意味着至少需要服务30年；除此之外，IAS不同级别的官员间存在较大的工资差距，最后一个任期的工资水平会影响IAS官员在60岁退休后的养老金数量。比较宽泛的入职年龄、基于资历的晋升制度以及固定的退休年龄等因素导致相比于进入IAS时年龄比较小的录取人员，年龄大的个体面临更弱的职业激励，因为年龄比较大的录取者永远无法成为IAS的高级官员。
（二）官员绩效的度量
本项研究面临的最大挑战在于缺乏官员个体层面的绩效度量指标，为了解决这个问题，我们在2012-2013年收集了印度14个主要州相关人员对州内IAS官员的主观评价，用于度量官员绩效。评价的维度包括：工作有效性、廉洁程度、承受非法政治压力的能力、扶贫倾向以及总体评分；数据收集对象包括：IAS官员、州公务员、政治家、商业团体、媒体组织和社会公民。在数据收集的过程中，调研员首先编撰了各州的IAS官员名单，并在每州六类人员中挑选10人，由这10人对他们了解的IAS官员评分。同时，我们记录了调研对象做出评分的信息来源。
（三）其他行政数据
本文使用的其他行政数据包括三项：一是2975-2005年5635名IAS官员的描述信息，包括出生年份与地点、种姓状况、家庭背景、教育程度以及工作经历；二是1972年-2009年4107名IAS官员的内部排名信息，包括在公务员考试以及后期培训中的考试成绩、每年各州各部门的录取人数以及官员的初始职位；三是1949-2014年10817名IAS官员的职业信息，包括整个职业生涯期间的工作岗位、部门、任期以及薪酬。
三、理论与实证
（一）理论模型
为了分析职业激励对官员绩效的影响，本文首先构建了一个理论模型。官员的目标在于实现整个职业生涯的收入最大化，考虑年轻和年长的录取人员，二者能力存在差别；其职业生涯包括初级阶段和高级阶段两个时期，每个阶段都会获得固定的工资；官员的产出取决于能力和努力两个要素。由此，我们可以得到两个定理：定理1表明在改革前，年长与年轻官员的绩效差别取决于激励效应和选择效应，激励效应由晋升概率决定，晋升概率是官员绩效的线性函数；选择效应取决于二者的能力差别。本文的目的在于分析激励效应对官员绩效的影响。定理2引入了延迟退休改革，延迟退休改革提升了年长录取人员的晋升概率，从而提升了对这一群体的激励，如果延迟退休改革不改变官员的能力，利用改革后两组人员的绩效差别减去改革前两组人员的绩效差别，就能消除选择效应的影响。
（二）实证分析
为了分析官员激励对绩效的影响，本文寻找了三个层面的变异来源，试图度量官僚所面临的激励差别，并利用其他指标度量官员绩效。
1. Variation 1: 入职年龄差别
在IAS制度条件下，年轻入职人员相比于年长入职人员面临更强的职业生涯激励，可以预期的是入职年龄与绩效会呈现负向关系。为消除调研员调查方式对估计结果的影响，本文控制了访员固定效应；同时，为确保在同一年进入同一州的群体间进行比较，我们加入了州与录取年份的固定效应。回归结果表明，官员面临的激励越低，绩效越差（Column 1-3）。事实上，利用入职年龄作为官员激励的代理指标可能会引入年龄本身的因素，因此，我们计算了同一年在同一部门入职人员晋升为IAS高级官员的概率（Reaching top），并将其引入回归，研究发现晋升概率越高，官员的表现越好（Column 4），在加入晋升概率后，年龄的效应变得不显著，这意味着入职年龄的确是通过激励因素影响绩效（Column 5），其他维度的度量指标与基准结果类似（Panel B）。
2. Variation 2：延迟退休改革
为了厘清职业激励与官员绩效的关系，本文利用1998年延迟退休改革进行识别，试图减轻选择效应的影响。我们发现改革前入职年龄越大，绩效越差；但在改革后，年龄与绩效的关系发生了反转（Column 1-2）。加入入职年龄与入职人员是否在98年之后加入IAS虚拟变量的交乘项，研究发现延迟退休改革会减轻入职年龄的负向激励效果（Column 3-5），其他维度的度量指标与基准结果类似（Panel B）。
3. Variation 3：年龄结构的随机变化
为了彻底分离其他因素的干扰，我们利用同一年进入同一部门的年龄结构的随机变化进行回归。联邦政府会根据考试成绩、种姓状况以及个人偏好将IAS录取人员分配至各州。在这个过程中，同一年进入同一州的录取人员会产生年龄结构的随机变化。利用这个变量进行回归发现部门里年轻工作人员占比越高，其绩效表现越差（Panel A）；同样的，延迟退休改革削弱了这种效应（Panel B）。
4. 绩效指标再度量：是否停职
利用主观评分度量绩效存在一些潜在的缺陷，一是评分的质量无法确定，评分的差别能否度量绩效差别仍有待商榷；二是评价指标的适用性有待改进，最理想的情形时找到一个同时适用于改革前和改革后的绩效指标，但本文调查时间滞后于延迟退休改革，缺乏改革前官员绩效的评价指标。为此，我们利用“是否停职”度量绩效，在控制个体固定效应的基础上，利用面板数据再次回归，得到了类似的结果（Table 6）。
四、结论
本文研究发现职业生涯激励的确会影响官员绩效，深入了解如何激励官员是一项重要的工作，这是改善公共政策执行效果以及推动增长与发展的核心问题。
推荐理由：
官员激励是一个非常重要的话题，现实设计研究中很难为官员激励找到一个代理变量，本文基于印度的研究场景，以入职年龄的差异来度量激励程度的区别，考察了职业生涯激励的效果。本文的故事比较简单，但作者识别这个问题的过程尤其值得我们学习，从不同的角度和思路去寻找新的变异，让故事变得可信。