一把手为什么“老往外跑”? 280个市委书记的真实数据｜文化纵横_风闻

祝辰浪 周凌一

复旦大学国际关系与公共事务学院

任皓

湖南大学公共管理学院

【导读】近年来，各地党政机关纷纷组团开启赴外省市学习考察交流活动，互访互动成为各地官员交流发展经验的重要方式。“在路上”成为地方官员的群像特征之一。如何看待这一行为及其动机，其意义何在？

本文通过整理2000-2015年全国280余个地级市的市委书记异地考察数据，构建“行为选择-路径连接-网络特征”的框架，逐层分析地方官员异地考察的行为特征、路径选择以及演化规律。

作者指出，市委书记的考察行为总体趋于活跃，形成一个日益活跃、密集的地方官员考察网络。（1）行为选择方面，异地考察具有突出的行为自主性。考察时间与缘由，体现出地方特定需求与发展导向。（2）网络连接层面，表现为地理临近性、经济发展同质性与考察路径的关系，考察路径以跨省份和跨辖区的短途连接为主，但少数“明星型城市”驱动着官员为招商引资等需求开展“长途跋涉”。（3）宏观网络层面，异地考察具有规模大、密度低、非均质与多中心等特点。本文从地方官员异地考察这一自主性行为切入，分析自组织网络的社会建构过程，为理解地方政府间互动、官员决策提供了新的视野和图景。

本文节选自**《领导在路上：地方政府官员异地考察的行为和网络************》，********原载《公共管理评论》2023年第3期，******仅代表作者观点，供读者参考。

领导在路上：

地方政府官员异地考察的行为和网络

**▍**引言

**中国官员的考察学习活动日益活跃，“在路上”成为地方官员的群像特征之一。**通过实地考察，政府官员便于学习一手经验，推动先进政策与治理经验的传播；两地官员的面对面交流也有助于信息交换与信任凝聚，促进了政府间合作与协同。

从社会网络分析的角度看，异地考察构建了出访地和被访地的网络联结，促进了信息和资源在地方政府间的横向流动，是构建横向府际网络的有效形式。一方面，异地考察网络是典型的自组织网络，官员的自主考察行为构建从微观层面加强了政府间联系，进而涌现出宏观层面网络特征。这与由上级设计或外部干预形成的府际网络具有显著差异。另一方面，由考察行动构建的府际网络突出了官员在府际互动中的关键作用，体现了府际关系的人际性特征，有效弥补了目前研究偏重正式性、制度性和规则性网络的不足。

本研究整合“行为-网络”视角，构建“行为选择—路径连接—网络特征”框架，利用公开报道搜集并整理了2000—2015年全国280余个地级市市委书记异地考察数据库（共9576条），逐层分析官员异地考察行为和网络特征，主要回答以下研究问题：

（1）官员异地考察的行为特征、趋势与目标是什么?

（2）官员异地考察的路径选择和分布基于何种考量?

（3）官员异地考察所形成的府际网络具有何种特征与演化规律?

**▍**官员异地考察：行为和网络

（一）异地考察行为的理论内涵

一方面，官员赴外地开展现场调研、参观考察等活动，是开展政策学习、推动政策扩散的 “黄金标准”。不同研究分别使用“政策学习”“学习性旅游”“政策旅游”“实地访问”来概念化官员异地考察的实践现象，并检验了此类行为选择与城市属性、领导人特征、城市间竞争等因素的相关关系。在关于我国官员考察的研究中，基于政策学习的视角，马亮（2019）对我国城市间学习进行了类型划分并揭示了政策学习的特征和模式。多项研究进一步验证了异地考察能显著促进创新型政策的采纳和扩散。异地考察总体上被界定为政策学习的现实类型，表现为政策采纳与政策扩散的前置环节。

另一方面，也有研究从府际协作的角度探究了官员异地考察行为的理论内涵。区别于合作协定、一体化组织等正式模式，异地考察强调两地官员的直接互动，促进了互惠感知与信息交流，可被视作一种政府间非正式合作协议。相比于正式协作，非正式协作具有交易成本低、灵活性和自主性更强等优势，因此更有可能促进协同绩效的达成。例如，崔晶和汪星熹（2020）发现官员考察等行为促进了成渝城市群的经济增长，Ren et al. （2021）也发现省委书记异地交流促进了两省间的贸易往来。

总之，从考察行为出发，既有研究从政府间学习与合作的角度揭示了官员异地考察的理论内涵和实践意义。然而，这些研究多为个案研究，或仅涉及某一政策领域，尚不足以深度展现异地考察的一般性、全局性的理论意义。

（二）异地考察的网络意义

官员异地考察构建了出访地与被访地之间的网络联系，多重考察路径相互重叠，共同形塑横向府际网络的结构。**异地考察网的形成既具有坚实的微观行为基础，也反映了自下而上的网络建构过程。**部分研究从官员异地考察的角度刻画了政府间资源与政策联系，并对其结构模式和成因进行探索。例如，Lee and van de Meene（2012）构建了C40 城市间的气候政策学习网，Ansell et al.（2017）分析了瑞典城市间的知识聚合网。但是，这些研究多由单一截面数据支撑，网络数据也较多通过问卷调查和自我报告采集，并非直接测度现场学习的真实行为，且多置于西方的治理情境中。

关于我国的府际网络研究普遍采用共同发文、签署协议、协作会议、合作组织等刻画。此类方法偏重于正式、制度性网络，缺乏构建府际网络的微观基础，由此测量的府际关系效度与强度仍有待商榷异地考察网络与正式性网络存在显著差异，同时也与后者存在现实关联。马亮（2019）较早将我国领导干部的考察学习比喻为“地方政府的课堂”，并据此构建了城市之间的政策学习网络。Yi et al. （2022）基于广东省的研究表明，基于自主性决策的考察网络会受到对口支援、领导调动等“设计型网络”的正向影响。当前，地方政府间的网络化趋势不断加强，其背后原因除了公文、机构等正式性机制，更包含地方政府间、地方官员间自发互动的日趋频繁，换言之，府际网络的“人际性”特征极为重要。本研究通过由异地考察构建横向府际网络，能够将府际关系中有关人际互动的理论维度具象化，凸显府际网络构建的行动者基础。

（三）作为自组织机制的异地考察：理论框架和假设

自组织网络是网络治理的重要理论视角，指由各主体自主行为建立起的网络联结。自组织网络并非自上而下设计或受外部强制影响，由自组织的行为机制涌现出的网络结构具有分散性、去中心性和动态性特征。与之对应，现实中异地考察决策带有地方主官意志的深刻烙印，是以“轻松交谈、磋商和互访”构建的府际联系，并最终由多重路径叠加而形塑地方政府间横向互动的网络结构。因此，异地考察是典型的网络自组织机制，其过程涵盖“行为选择—路径连接—网络特征”三个依次关联、相互影响的层次（见图 1）。

1. 异地考察的行为选择

从自组织网络的理论视角看，官员考察决策的核心特征是自主性。异地考察是高度选择性和政治性的行为，地方政府官员具有较大的自主决定权。基于异地考察的行为自主性，本文提出以下理论假设。首先，处于“晋升锦标赛”中的官员面临激烈的政绩竞争，官员有越来越强的动力以异地考察的学习效应与协作效应争取发展资源，促进本地经济增长。由此，基于行为自主性，本文提出：

假设 1a：地方官员异地考察的行为具有主动性，考察总体趋于频繁。

在中国地方官员的政绩竞争中，长期以来，提升 GDP、增加财政收入等竞逐性任务指标占据地方官员较高的注意力分配，因此异地考察明显更具地方经济发展导向，表现为赴外考察也常伴随技术引进和招商引资。除经济议题外，虽然中央政府日益强调社会公平的政策导向，但是，地方政府具有相对自主性，会根据自身激励结构和社会经济做出“选择性回应”。表现在异地考察中，本文预期社会类主题的占比总体稳定，而在政策导向变迁、政治社会事件的时间节点，考察主题结构也可能呈现出细微变动。由此本文提出：

假设 1b：地方官员异地考察主题集中于地方经济发展，社会类占比大致稳定。

地方官员异地考察的政策目标与对象选择主要基于地方自身的特质和发展需求，如当地的要素禀赋、资源特征和发展阶段。鉴于中国地区间的发展水平、经济结构较不均衡，各地开展异地考察的角色模式将表现出异质性。其中，地方政府的“出访何地”“何地被访”的决策模式长期累积，表现出差异化的行动者角色，可以根据“出度-入度”框架识别出各地区的角色类型，反映各地开展府际合作与政策学习的行为逻辑。综上，由行为自主性还能推导出：

假设1c：不同地区在异地考察中表现为差异化的角色类型。

2. 异地考察的路径连接

哪些地区之间更有可能产生异地考察? 社会网络分析中的二元变量主要关注邻近性和同质性两大属性。理论上，邻近性和同质性能从两个相反的方向影响路径分布。一方面，邻近性和同质性可能与路径的分布正相关。地理位置接近意味着频繁的接触和信任互惠，经济社会发展相似性也表示两地可能具有共同利益和偏好，进而具有更低的交易成本，因此政策学习和府际合作就越有可能发生。

另一方面，异地考察的路径也有可能多分布在距离远、发展差距大的地区之间。理论上，地理位置更接近、发展程度接近的地区间存在竞争逻辑，反而是差距越大的地区间越有可能由异质性驱动“领导-追随型”的政策学习，以及互补性或援助性的政府间合作。例如，改革开放后我国长三角、珠三角地区率先发展起来，凭借丰富的技术、经验、资金，成为大量异质性连接的终点，是官员考察的“明星型城市”，这些“先行者”驱动了更远距离的考察之路。基于以上讨论，本文就异地考察的路径分布提出两组假设：

假设 2. 1a：邻近性越高的地区之间考察路径的分布越多。

假设 2. 1b：邻近性越低的地区之间考察路径的分布越多。

假设 2. 2a：同质性越高的地区之间考察路径的分布越多。

假设 2. 2b：异质性越高的地区之间考察路径的分布越多。

3. 异地考察的网络特征

这一组理论假设将围绕宏观层面的网络特征展开，表现为网络结构、网络分布的各项属性。网络结构中的网络规模由行动主体数量或连接频次衡量，中国地方政府数量多，连接频次高，因此考察网络将具有相当大的绝对规模。网络密度反映异地考察的活跃性，即社会网络中行动者联系的紧密程度，对于出访、被访地的双方政府来说，官员带队考察要花大量时间和资源来筹办和准备，近似于一种“稀缺资源”，本文预期异地考察网络密度较低。进一步考虑时间演化，日益活跃的考察活动会导致网络趋于密集。以上分析可被概括为：

假设 3a：地方官员异地考察网络的规模大、密度低；网络结构随时间趋于密集。

各地政府的考察决策具有自主性，反映的是各地差异化的发展状况而非统一的制度安排，因此考察网络的结构是非均衡的，表现为网络的中心性和集聚性。其中，点出、点入中心性是对有向连接集中程度的衡量，反映了网络核心位置与结构性地位，聚类系数是对网络主体集聚程度的衡量。中国是以超大规模国家和非均质社会为特征的政策场域，不同地理空间上的禀赋、条件和发展状况差异巨大，因此异地考察在空间分布上也将呈现出非均质性，考察次数与空间分布高度相关。综上所述，本文预期：

假设 3b：地方官员异地考察网络的分布不均匀，空间上呈现多中心结构。

最后，由地方“一把手”带队的综合性考察往往涉及丰富的政策领域和考察主题。基于网络生成的自组织性，各地区在不同的政策领域存在各自不同的优势资源、经验供给和发展需求，存在对不同政策主题的差异性的供需关系，由自发考察而形成的不同主题的考察子网络将呈现不同的结构模式，也就是：

假设 3c：地方官员异地考察网络结构在不同的主题上存在异质性。

**▍**研究对象与数据

本文研究的地方官员聚焦于作为“一把手” 的市委书记。首先，相比于其他官员，“一把手”的个人特质对辖区绩效有更强的影响。其次，市委书记带队的异地考察更具政治意义和综合性，往往超越单个政策领域，涉及地区经济社会的各个方面。最后，考虑到数据的完整性，对“一把手”考察活动的新闻报道往往更全面、更完整，研究信度更佳。

本研究的数据来源于2000—2015年共280余个地级市年鉴中“地方政府大事记”的报道和关于地方领导干部公开活动的记录，包括本地领导赴外地考察、外地领导赴本地考察的报道。第一步，研究团队手动筛选了关于市委书记的报道。第二步，由于同一考察事件可能被出发地、目的地同时记录，因此在整理过程中本研究进行相互比对，剔除了不具有实际内涵的礼仪性活动，删除了重复的报道。第三步，根据部分政府官方网站的公开报道查漏补缺，以保证记录尽可能完整。最终，本文获得了9576条地方“一把手”异地考察的记录。

通过人工阅读的方法，本研究从每一条报道中提取实证研究需要的变量，包括出发地、目的地、年份、月份、考察内容等。编码是由研究团队自行完成的，包含3个层次：首先根据原始新闻报道概括考察内容；其次将语义相同或相近的考察内容合并为具体领域；最后将具体领域汇总为八个考察主题，包括工业建设、招商引资、新兴产业、经济发展、城市建设、农业农村、社会民生和生态环境。若报道中未涉及具体领域，例如仅提到“学习考察”“参观考察”等，研究团队首先在搜索引擎或政府官网查找信息更全的报道予以补充，若无法找到相关报道，编码时作空缺处理。由于考察内容和具体领域的类别数量太多，受篇幅所限，本文将以考察主题这一层次的编码研究官员为何考察等问题。

**▍**实证结果：从行为到网络

（一）考察行为与目标

异地考察是我国地方官员重要的治理行为，具有丰富特征和复杂动机，其行为选择与目标在很大程度上体现行为自主性。首先探究出访和被访的行为选择特征和考察主题，以及各地的角色类型等特征。

1. 何时考察：考察时间的趋势

**图2展示了地方官员每年的考察总次数，**从2000年的243次增长到2015年的662次，总体呈现上升趋势，这一发现与假设 1a 相符。2005—2006年、2009—2011年、2013—2014年是3个例外时段：在2013—2014年，考察次数的降幅达到样本期最大值，这可能是受2012年中央八项规定的影响，官员因公出访被严格审查和规范；考察次数在2005—2006年、2009—2011年分别下降了16. 3%和7. 5%，两次波动的时间间隔约5年。

在行动者层面，大量文献验证了中国的经济波动与官员任期之间的重要关联。本研究初步考察了官员任期与外出考察次数的关系。如图3所示，**官员平均访问次数在任期第一年达到最大值，并随着任期展开而逐渐下降。**这一结论从异地考察的角度，呼应了既有文献对我国地方官员行为动机的普遍假设，即地方官员的行为本质上是任期限制和绩效考核约束下的最优化决策，官员上任后大力发展地区经济，以便在换届之前拿出好的绩效，任期后半段则避免自身努力给继任者的正外溢效应。受数据和篇幅所限，官员访问次数的波动与政治周期的稳健关系有待进一步验证。

2. 为何考察：考察主题的分布

异地考察的主题分布是官员为何考察的体现。2000—2015年市委书记异地考察的主题分布中，招商引资和城市建设是最主要的考察主题，分别占比24. 31%和21. 74%，表明此段时期地方官员将重心投向招商引资、土地开发和城市基建等能迅速带来经济绩效的领域。各地政府纷纷设立开发区和工业园区，吸引域外资金流入和产业落地，同时形成经营城市的发展取向，实现繁荣的工业化与城市化进程。

图 4 展示了官员考察主题的时间变化趋势。**总体上看，各主题占当年考察主题总数的比例较为稳定。**具体而言，招商引资在2000—2004年、2012—2014年两个时段呈现明显的上升趋势，而在 2007—2012 年保持了较为稳定的水平。自 2000 年起围绕工业建设的考察合作占比开始波动上升，于 2007 年达到高峰，随后缓慢下降。城市建设包括基础设施建设、市容市貌改善、城区改造、新城建设等内容，这一领域总体占比波动下降。在 2000—2015 年，经济始终是官员考察的绝对重心，其中招商引资的开展趋于频繁和普遍，但随着时间推移，传统发展模式如工业、城市建设的占比有所降低，官员开始将更多精力置于新兴产业、转变经济结构和发展方式中。

此外，**农业农村在 2005 年后有稍明显的增长，这与当时提出社会主义新农村建设有关。**社会民生领域的比重总体保持稳定，其主要增长区间是 2003—2004 年、2006—2008 年和 2014 年以后。生态环境也呈现总体增长的趋势。值得注意的是，2003年前后出现了考察主题的结构性转折，最明显的是招商引资等主题的比例开始下降，诸如社会民生、生态环境、农业农村等主题的比例都小幅上升，一定程度上反映了 2003年以后的地方发展思路向科学发展与协调发展转型。

总体而言，官员为何考察，具有明显的地方个体需求和发展导向，以经济建设为中心，上级政府和国家大政方针更多发挥间接影响；在反映政策导向、政治事件和社会事件的时间节点上，考察主题的结构呈现出较细微的变动幅度；此外，还有部分地区官员响应国家号召，开展结对、支援和社会民生等方面的主动合作。以上发现与假设 1b相一致。

3. 考察角色：城市类型的划分

从出访或被访行为的单一维度看，官员平均每年出访次数最多的城市是宜春（5. 75 次）、合肥（5. 75 次），其次是盐城（5. 63 次）、宿迁（5. 38 次）、潍坊（5. 38 次）、无锡（5. 31 次）、东莞（5. 25 次）等。深圳（20. 93 次）、苏州（18. 06 次）、宁波（12. 25次）等位于长三角、珠三角的经济发达城市则是最常接待外来考察团的城市。

进一步，研究团队根据考察次数的不同组合，以城市节点出度和入度的中位数构建类型学框架 。如图 5 所示，第一类是“待客型城市”，虽然这些城市很少向外寻求合作，但相对较多地接待了外来考察团，典型城市如芜湖市、金华市、泉州市等。第二类是“活跃型城市”，这一类城市占比最高，既经常接待其他城市的考察团，自身的官员也经常外出考察，在异地考察的区域合作联系中占据核心地位，典型城市包括潍坊市、东莞市、无锡市、苏州市等。第三类是“孤立型城市”，这些城市既没有受到其他城市的关注，自身的官员也很少外出访问，典型城市如吕梁市、鸡西市、阳泉市等。第四类是“外求型城市”，这些城市主要作为学习者和合作寻求者，典型城市包括巴中市、内江市、兰州市、景德镇市等。

图 6 展示了 4 类角色在坐标轴上的分布情况，横轴表示 2000—2015 年某城市节点的出度，纵轴表示入度，总体上二者呈现较强的相关性。此外，本文也发现在“活跃型城市”中存在一些离群点，即深圳、苏州、宁波、广州、杭州、东莞、无锡，这些城市可以被看作“明星型城市”。“明星型城市”的出度和入度较高，而且从绝对数量上看入度明显多于出度，是地方政府官员考察的最突出的**“净流入地”**。以上发现支持了假设 1c。

（二）路径分布与连接生成

异地考察在两地政府之间建立了双边联系，目的地选择决定了连接生成，路径分布反映了行为选择的因素。对异地考察的研究需要进一步以路径与连接为分析单元，并探究其成因。

1. 邻近性与路径分布

本文首先考察邻近性与路径分布的关系，包含3个维度。其一，从地理邻接性的角度，赴相邻地级市的占比为18. 1%，青海、东北地区官员明显较少赴相邻地级市考察；这一比例的空间分布在同一省份内部也存在较强异质性。其二，从省内或跨省访问来看，省内访问占比为35. 3%，这一比例在时间上总体保持稳定。广东、山东等经济发达省份省内考察占比高，而西北地区、华北地区有较高比例的跨省路径分布，其中宁夏、吉林、山西三省份的跨省考察占比超过了 80%。其三，从访问距离来看，异地考察的距离分布是一个“左偏”分布，偏度为1. 55，平均711. 2公里，中位数是460. 9公里，大部分是短途出行。

进一步考察考察主题和邻近度的关系，本文发现，以招商引资为主题的考察中赴省外和非接壤地的占比明显更高，其直线距离分布的偏度显著更低（0. 65），直线距离平均数（921. 1公里）和中位数（857. 7公里）更高，表明官员更愿意为了招商引资开展长途和跨域考察。在城市建设、工业建设两个主题下，赴接壤地区（见图7）、省内地区（见图8）考察的占比显著高于非接壤和省外地区，官员更多赴邻近地区考察。综合以上结果可知，考察路径总体上以跨省份和跨辖区的短途路径为主。但是在不同地区或不同考察主题下，邻近性和路径分布（假设 2. 1a、2. 1b）可能存在不同方向的相关关系。

2. 同质性与路径分布

本文以目的地与出发地的人均 GDP 差值作为经济社会同质性的测量指标，绘制了经济社会发展同质性与考察路径的概率密度分布图（见图 9）。一方面，考察路径更多集中在原点区域，说明在条件相似的地区异地考察更加频繁，与假设 2. 2a 相符，这可能与异地考察有更强的非正式性和自主性有关。同时，异地考察的政策学习属性也驱动了地方政府更可能赴经济社会发展类似的地区进行经验学习。另一方面，对比分布形状，考察频次更多分布在原点的右侧，意味着前往更发达的地区考察更为频繁。其中，值得注意的是，在横轴右端即地区人均 GDP差值较大的区域，分布了大量考察路径，这是典型的由异质性驱动的学习、观摩与双边合作。虽然实证发现总体上支持假设2. 2a，但是当GDP差值进一步拉大时，由异质性驱动的路径（假设2. 2b）逐渐引人注目。改革开放以来，中央通过树立政策实践的榜样和典型，再以党的典型宣传鼓励地方向先进地区学习，常见的形式包括向国内发达地区的政策学习、向政策领先地区学习等。在分级制政策试验过程中，还出现了“成百上千的代表团集聚在典型地区的政治考察”的经典现象，这本质上是由发达地区和先进地区驱动的异质性合作。

图10进一步展示了同质性与考察主题的关系。相似地区的考察活动更多  发生在城市建设、工业建设领域，新兴产业中的文旅产业、社会民生类主题也占据相对更大的比重。随着地区经济差距的不断加大，招商引资逐渐成为考察发达地区的重中之重，城市建设、工业建设的比重有所下降，初步展示了此类异质性合作的内容。

3. 目的地为“明星型城市”的考察路径

实践中地方官员常常打出“考察先进取经验”“学习榜样促提升”等旗号，通过相互学习追赶或对标先进，由“榜样城市”“典型城市”“明星型城市”驱动的合作也惹人注目。为了进一步回答此类联系为何生成的问题，本文基于深圳、苏州、宁波、广州、杭州、东莞、无锡7个“明星型城市”进行研究（见表1）。图9将终点为“明星型城市”的考察路径用深灰色单独标出，由此可知，这7座城市的考察分布覆盖了绝大多数异质性合作，是透视经济上的异质性何以驱动连接生成的典型性样本。

这7个城市均是所在省份乃至全国的经济中心或政治中心，吸引大量省内考察；此外，还驱动了山东、安徽、四川等省份的路径，这些地区距离上述“明星型城市”较近，开展合作的机会较多，且相对欠发达，有很强的学习和合作的需求。从时间上看，这7个城市最受青睐的年份存在差异。在2006年以前，目的地为宁波和苏州的路径相对更多，依托劳动力和区位优势，两地的乡镇工业、轻工业和外向型经济发展显著。东莞和无锡在 2007—2013 年先后迎来考察高峰。而深圳自 2007 年后被访数量明显增多，此时深圳特区的开放型制造业积累了深厚优势，高新技术产业发展程度领先，深圳因此成为全国接待考察团最多的城市。

从考察内容来看，招商引资和经济发展均是首要主题，此外深圳、东莞的新兴产业，以及宁波、广州、杭州、无锡的城市建设，也获得了较多关注。宁波、苏州、无锡、东莞更多驱动“经验输出型”的路径；而深圳、广州、杭州的招商引资占比较高，倾向于“资金输出型”模式。除此之外，7个城市的考察内容也体现了各自特色。珠三角地区有承接产业转移、产业园合作等投资、招商、产业合作，苏州、无锡、宁波有更多工业、民营经济、社会发展内容，而杭州以电子商务和服务业、美丽乡村为特色，这可能与杭州在2014年后形成信息产业和数字经济优势有关。尽管这7个城市都驱动异质性合作，吸引各地官员“长途跋涉”，但具体在地理位置、产业优势和发展阶段等方面存在差异，在活跃年份、接待地区和合作内容方面也呈现不同特点，为全国各地贡献丰富、多样的政策经验。以上发现为假设2. 2的后续研究提供了丰富的经验直觉和启示。

（三）考察网络结构与分布

异地考察的二元连接形成后，相互叠加构成了宏观的网络结构。个体自发的连接反映了社会关系和社会资本的配置，各种连接和要素的流动形塑了府际网络结构。本研究从整体上刻画异地考察的自组织网络结构，并考察网络动态演化过程和主题子网络的结构类型。

1. 整体网络特征

利用2000—2015年中国市委书记异地考察活动大数据，本文构建了2000—2015年各地市委书记的异地考察网络，总体网络密度为0. 074，这与假设3a相符，从整体网络结构的角度再次验证了官员考察是一种具有高度选择性、稀缺性的行为。

官员考察网络的空间分布呈现明显的多中心结构，以长三角、珠三角、四川省、北京市四地为顶点，隐约构成两两相连的四边形。新疆、西藏和青海等西部省份的网络较为稀疏，以东西向连接为主。根据 Chang（2008）的方法，本文计算了出访、被访的莫兰指数，衡量考察次数是否存在空间自相关（相似值在空间上是否互相靠近）。结果显示，出访的莫兰指数为 0. 315，被访的莫兰指数为 0. 181，考察次数与空间分布呈现高度相关性，且逐年计算发现出访地和被访地的这种空间结构特征能随年份变化保持稳健，部分验证了假设 3b。

2. 网络结构及其时空分布

网络结构形成后会随着时间推移而演化，分析网络动态变化对评估府际合作的产出和过程至关重要。图 11 对地方官员考察网络动态进行可视化处理，有助于直观地揭示地方领导人异地考察网络的演化模式；表 2 运用社会网络分析方法，以两年为间隔对异地考察的网络结构指标进行了多截面的考察。

关于网络的绝对规模，节点数是参与官员异地考察网络的地方政府数量，连线数代表地方政府两两之间互相考察的连接频次。2000—2015 年网络规模较大，节点数总体保持稳定，连线数呈现总体增长的趋势而增速逐渐下降。其次，网络密度反映各行动者间联系的紧密程度的相对值，是网络中实际存在的联系数与理论上可容纳的联系数上限之比，2000 年以来市委书记的考察行为总体趋于活跃，因此网络结构总体趋于密集，在 2008—2009 年达到最大值，如假设 3a 所言，本文证实了一个日益活跃、密集的地方官员考察网络。

在有向网络中，节点的点出中心性、点入中心性分别对应出访、被访两种行为，出度更高体现了在网络中更具活跃性，入度更高表示在网络中更具欢迎度。**2000—2006 年，华北、西南、中南和华东地区均有较多出访的活跃地，总体活跃度差别较小、分布较为分散；而 2008 年以后，出访活跃地主要分布在江苏、安徽、山东、广东，且这些地区的聚集度更高，高中心度始终稳健。**中西部地区的被访次数总体极少，活跃中心相对更短，例如，四川在2008—2011年接待次数显著提升，这与汶川地震和灾后重建的对口支援项目有关。2010—2011 年，新疆短暂地成为各地官员到访的活跃地区，图中呈现出的明显的蓝色分布，可能与 2010 年中共中央、国务院在北京召开新疆工作座谈会开展对口援疆工作有关。

从网络的集群度来看，Watts（1999）提出了衡量网络连接是否高度群集在地方邻域的“聚类系数”计算方法，即通过一个节点的邻接点之间相互连接的程度，表示现实中网络成员在多大程度上存在聚集的现象。从中心度出发，用 Freeman（1978）方法计算的中心势指标衡量了个体间的位置优势（点度的集中性）在网络中分布的不均等程度，现实中点入中心势、点出中心势分别反映了地方官员的被访、出访行为在多大程度上表现出集中于某个行动者的趋势。2000—2015 年网络聚类系数保持稳定，在 2006—2007 年达到最大值。点入中心势呈现下降趋势，考察目的地的选择呈现先集中后分散的规律；点出中心势则总体上升，少数热衷于外出考察的活跃中心随时间推移而越发凸显。总之，地方政府间的访问网络是动态演化的，从空间上看，始终保持多中心的网络结构，经济发达或政策先行地的高中心度始终稳健，而中西部地区活跃中心的产生更多是短期的，与重大社会事件和国家政策导向有关。这些发现支持并拓展了假设 3b。

3. 主题子网络的分布模式

对于主题子网络而言，某主题的考察活跃度由网络密度刻画，密度高则表示此类合作积累了较多的信任和社会资本，行动者对集体行动目标有明确的认知和态度。此外，从供需分析的视角看，出访可以被理解为该领域的“需求端”，而目的地反映了资源或经验的“供给侧”，合作网络是出访网和被访网的叠加。因此，可以从网络密度和点出/ 入中心性两个维度概括主题子网络的分布模式。本研究将各主题子网络的空间分布模式进行可视化和空间分析，并由表 3 展示各主题子网络的网络结构指标。

**第一类是“密集-交错型”模式，**招商引资、经济发展属于此种模式。招商引资和经济发展的网络密度较高，反映考察行为选择主要以经济建设为中心，其中招商引资网的密度居于首位。赴外考察与接待考察团的活跃中心相互交错、很少重叠，前者集中在安徽、四川、河南等地，后者集中在广东、浙江、北京、江苏等地，反映现实中产业、资本从沿海发达地区、工业大省向中西部地区的流动。点入中心势显著高于点出中心势，考察的活跃目的地分布非常集中，而招商引资和经济发展成为较多地区外出考察的主要内容，其活跃中心的分布相对分散。

**第二类是“密集-重叠型”模式，包括城市建设、工业建设和新兴产业。此类考察也与经济发展相关，网络同样较为密集。**但与第一类“交错型”网络不同，这些主题的高频出发地和目的地有较多重叠，城市建设中的山东、河南、广东和江苏，工业建设中的四川、河南、山东，同时成为出访中心和被访中心，这也从网络结构的角度再次验证了城市建设、工业建设的异地考察与邻近度和同质性正相关。新兴产业的出访和被访中心都集中在长三角和珠三角地区。在这类结构中，出访网和被访网的聚集程度差异较小，即点入中心势和点出中心势的差距显著低于“密集-交错型”结构，其中城市建设在 13 个省份都是排在首位的被访主题。

**第三类是“松散-分离型”模式，包括农业农村、社会民生、生态环境。此类网络密度较低，各城市之间联系较为松散，在考察主题整体分布中处于边缘位置。**出访中心和被访中心的分布也较为分散，整体网络聚类系数较低。空间分布上，河南、广西、甘肃等地城市化进程较落后，第一产业比重很大，对于农业农村发展有更强的需求，而浙江、江苏、山东和四川向外贡献了较多相关经验。广东、浙江、四川对于社会民生也有相对较多的考察次数，体现了对于经济与社会、民生等各领域的协调发展的重视。围绕生态环境领域的考察与合作分散在全国各地，在浙江和广东，同一省份内部出现了被访和出访中心的明显的差异化分布模式，总体上并未表现出明显的集中趋势。

以上实证发现与假设 3c 相符。

**▍**结论与讨论

本文呈现了中国地方官员异地考察行为特征与其所形塑的府际网络图景，并基于**“行为选择—路径连接—网络特征”的理论框架，探究了官员异地考察网络的结构特征与生成机制**，以全局性和一般化视角拓展了地方官员考察学习的讨论。首先，在行为选择层面，异地考察具有突出的行为自主性，且总体趋于活跃，何时考察、为何考察与角色类型均体现出地方个体需求和发展导向。其次，网络连接的特征表现为地理邻近性、经济发展同质性与考察路径的关系，考察路径以跨省份和跨辖区的短途连接为主，网络连接也较多分布在条件相似的地区间，但少数“明星型城市”驱动着官员为招商引资等需求开展“长途跋涉”。最后，异地考察的宏观网络体现出规模大、密度低、非均质与多中心等结构性特征，在不同时段、空间和主题的网络分布均呈现出差异性的网络模式。

基于上述发现，本文的边际贡献如下。第一，基于新闻大数据构建了长时段、大样本的市委书记异地考察数据库，刻画中国地方官员异地考察的“全景图”，为学界理解中国的官员考察行为和府际网络提供了全新视角和经验认知。第二，由异地考察这一直接互动行为自下而上构建起的府际网络，具有坚实的微观行为基础，是从方法层面对既有研究偏重正式和制度性关系、实质性效度不足的有益补充，更强调了官员作为决策者和参与者在府际互动中的关键理论作用。第三，本研究以行为自主性为入口，分层探索了自组织网络的社会建构过程，而自组织性在过去研究中被处理为一种“既定的”网络类型，缺乏对自组织过程及其各逻辑环节特征的实证阐释。