地方立法意愿的社会经济约束
中图分类号：D901 文献标志码：A 文章编号：1001-862X（2016）04-0127-008
一、研究问题：地方立法冲动
2015年3月15日，第十二届全国人民代表大会第三次会议审议通过了《中华人民共和国立法法》（以下简称《立法法》）修正案，其最大亮点在于市级地方立法主体的扩充[1]，即将原来较大的市（1）（以下简称较大市）才享有的地方立法权扩大至全部设区的市（以下简称设区市）。 截至2015年12月31日，全国共有154个设区市获准开始行使立法权，占全部设区市的54.61%，这一比例反映出各设区市对行使立法权的渴望程度，可以预见不久之后我国全部设区的市均将开始行使立法权，并迎来“地方立法爆炸”。值得关注的是，各市为何如此钟情于获得立法权，强烈的立法冲动究竟因何而起、与当地社会经济各主要因素间具有何种关联？
为探寻上述问题的答案，鉴于设区市与较大市之间系人为区分而“缺乏根本性差异”[2]，本文使用与设区市行政规划级别相同的18个较大市的立法和社会经济统计资料，以各市每届人民代表大会常务委员会（以下简称人大常委会）所作立法行为数的年均值（届立法行为年均值）及其对18个市全部立法行为的占比（届立法行为占比）作为立法意愿的代理变量，采用主成分回归方法在解释意义上量化分析任期内社会经济因素对较大市人大常委会的立法意愿的影响。从较大市的资料中分析出的研究结论能在一定程度上解释我国普遍存在的“地方立法膨胀”[3]现象。
探讨地方立法与社会经济因素之间关系的既有研究成果主要侧重于两者辩证关系的定性判断，一方面强调区域社会经济发展对地方立法的决定作用，认为区域社会经济发展的阶段性决定了地方立法的内容和重点，区域社会经济发展的特殊性决定了地方立法的特色和优势[4] ，认为“在对地方立法的影响因素中，客观因素比主观因素更具有决定性”[5]；另一方面肯定法治环境对社会经济的发展具有重要影响，认为各地制定的大量的法规、规章，为地方的经济发展、社会管理、公共服务提供了法制保障，推动了地区社会经济发展和民主法治建设[6]，主张通过完善地方立法， 促进和保障经济快速健康发展。[7]在这些研究中，立法者这一关键的主体因素往往被忽略，论者似乎预设立法与社会经济之间的辩证关系必然发生，而对立法者主观意愿的存在价值缺乏关注。这种定性判断虽不乏哲学上的思辨价值，却不足以解释当前设区市表现出的强烈立法冲动现象，也很难清晰描述社会经济诸因素对地方立法的作用机制。有鉴于此，本研究以立法行为作为研究对象，采用统计分析方法揭示各主要社会经济因素对立法者立法意愿的影响，有助于清晰展现地方立法者与所处社会经济环境之间的相互关系。
二、研究基础：对象、假设、数据与分析框架
（一）研究对象的选择
基于研究问题的界定，考虑到设区市与较大市之间的高度相似性，本文选择较大市人大常委会的立法行为作为研究对象，理由是：
首先，有利于确定研究涉及的时间起止范围。1984年起国务院开始批准较大市，2015年3月15日《立法法》修正案对设区市立法权配置进行了重大调整，从而形成一段起止完整的立法史，通过对这些城市历届人大常委会立法行为的回顾与分析，不但能厘清地方立法与与其社会经济诸要素之间的相互关系，发现某些具有共性的立法规律，更能深刻认识影响地方立法者行使立法权时所处社会经济条件约束，并进而为正确看待即将到来的地方立法大幅增长提供预判基础。
其次，有利于清晰展现社会经济诸因素对地方立法者主观意愿的影响。与省、直辖市、自治区甚至省会市相比，较大市在我国享有地方立法权的行政区划中等级最低，这些城市的治理者一方面需要直面来自社会经济发展诸方面的压力并作出及时反应[8]，另一方面又缺乏更多的政治资源以克服各种既定约束和限制，因此立法者对急剧变化的社会经济条件认知更为敏感、反应更为直接，所作出的立法行为更能够体现其主观意愿受到的各社会经济因素的影响。
最后，较大市的各届人大常委会是实际的立法者。依据1986年修订的《中华人民共和国地方各级人民代表大会和地方各级人民政府组织法》（以下简称《地方人大和政府组织法》）第七条和第三十八条，较大市的地方立法权并非赋予城市本身，而是赋予该市的人大及其常委会，本文分析涉及的2133次立法行为均系18个市的常委会作出，并未发现较大市人大行使立法权的案例，因此可以认为人大常委会才是真正的立法者。
基于以上理由，本文从国务院法制办公室《法律法规全文检索系统》和《北大法宝法规数据库V5版》中检索18个较大市的人大及其常委会的1988年至2014年的全部立法文件，将法规立、改、废均视为立法行为进行统计。表1是18个市合计103届人大常委会的基本信息和立法数量。如表1所示，18个城市的103届人大常委会在1988年至2014年期间共计作出2133次立法行为，届均值为20.71次，标准差为13.69。由于各市被国务院确定为较大市的时间不同、各市人大常委会任期和届别计算不同（2），统计涉及各市的常委会届数存在一定的差异。 （二）研究假设
根据马克思主义法学关于法与社会经济诸物质条件之间关系的论断，法是对诸物质关系的规范表达，立法作为法的形成机制虽然体现了立法者的意志，但意志的内容归根结底仍然是由立法者所处的社会经济条件决定的。实证研究也表明国内生产总值、教育、城市化和基尼系数等社会经济指标与立法总数、诉讼率、律师率和法律毕业生率等法律指标之间存在着显著的线性正相关的关系，“法律指标的增长能够带来社会经济指标的增长， 而反过来社会经济指标的增长也会给中国的法律指标带来正面的影响”[9]。就较大市的立法者而言，由于其立法权在国家立法体制中位次最低，立法者与社会经济的联系更为密切，反应也更为迅捷。因此我们可以在总体上假定透过立法行为表达出来的立法意愿与所处社会经济场域之间具有统计关联，如果进一步将这种场域分为城市规模、经济发展、城镇化水平等维度，则可以提出如下系列假设：
（三）变量、数据与分析框架
为检验前文提出的各项假设，本文根据18个市人口、GDP等多项统计数据，设计若干变量并采用社会科学通常使用的回归方法展开分析。
1.变量设计
作为上层建筑的一部分，法是对社会经济各种关系的反映，而立法行为则是形成这一反映的过程机制，因此立法行为受到立法主体和社会经济诸因素的双重约束。从主体维度看，立法者的偏好必然影响立法目标的设定和立法路径的选择，进而作出立法与否、立哪些法的决策；从社会经济约束维度看，立法者的立法意愿和决策权最终必然受到所处环境的约束而不能任性妄为。在这个意义上，立法行为是立法者主观意志和客观环境约束下的产物，不仅表征了社会经济实践对规范秩序的法律诉求，也展现了立法者的价值偏好和利益选择。因此，立法行为是研究立法过程的窗口，可以通过对立法行为的观测来分析立法者的主观意愿与周遭约束条件之间的交互关系。基于这一思路并鉴于立法意愿的难以量化观测性，本文以每届人大常委会的立法行为年均值数（3）和该届人大立法行为数在18个城市103届常委会立法行为总数中的占比作为观察常委会立法意愿的代理变量，前者以每届大常委会立法行为数除以任期年数，反映了该届人大常委会行使立法权的频繁程度，用以表征每届常委会立法行为的绝对数量，后者以每届常委会立法行为数除以总立法行为数，代表每届常委会立法数在总立法行为数中的相对比，用以测量每届常委会立法行为的相对数量。一般而言，立法意愿越强烈，立法权的行使越频繁，立法行为年均值越高，在总立法行为数中的占比越高，因此可以通过比较各人大常委会立法行为均值和占比，来间接衡量各届人大常委会之间行使立法权意愿的强烈程度。被解释变量的基本信息见表2：
为分析社会经济环境诸因素对立法意愿的影响，本文根据《中国城市统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》、18个城市及其所属省份的统计年鉴所提供的数据，设计11个解释变量从4个维度测量可能对立法者造成影响的因素。为消除各届人大常委会任期长短的影响，所有变量均为届任期年均值：（1）由于面积、人口和经济总量是城市规模的主要指标，因此以行政规划面积年均值、年末户籍总人口数年均值和GDP年均值作为测定城市规模的变量；（2）考虑到人均GDP是经济发展程度高低的主要标志、非农人口数是城市化程度的重要指标，因此分别以二者年均值测定城市经济和社会发展水平；（3）鉴于城市经济和社会发展速度主要体现为经济总量的增长幅度和城镇化速度，因此以GDP增幅年均值和户籍非农人口增幅年均值来分别测定城市经济和社会发展速度；（4）经济结构虽然内容丰富，但从宏观上看由三大产业组成的产业结构无疑是其中的重要内容，因此可以三大产业GDP占比年均值作为衡量经济结构的尺度。（4）而城市的社会结构和非农人口占比息息相关，因此可以户籍非农业人口占比年均值（以下简称非农人口占比）测量社会结构。（5）
考虑到财政收入是影响城市制度供给的重要因素，而各城市间财政收入差异较大，为统一比较基准，本文在分析过程中引入财政收入年均值（绝对数）和财政收入GDP占比年均值（相对数）作为控制变量。
在数据的使用方面，本文优先采纳《中国城市统计年鉴》和《中国人口统计年鉴》的数据，如有阙如才使用省年鉴中的数据，以求最大限度保证数据的客观性和真实性，各变量值在原始数据基础上换算成为年均值录入。表3是解释变量和控制变量的统计描述：
2.分析框架
由于解释变量的数据主要根据各市的行政规划面积、总人口数、非农人口数、GDP、GDP产业构成、财政收入等计算而来，因此变量之间存在明显的共线性，为了避免分析误差，本文采用主成分回归方法，从解释变量中提取主成分因子进行回归分析，然后从标准化回归模型中换算出以原始变量表示的普通回归模型，并以此为基础讨论各解释变量与立法意愿之间的关系。
三、实证发现：地方立法意愿的社会经济影响
（一）立法意愿及其影响因素的回归分析
由于前述自变量数目较多且存在多重共线性，不能直接进行线性回归分析，同时为尽可能保持模型的完整性，避免简单地剔除变量造成的信息遗漏，本文选择主成分回归分析方法分析立法意愿及其影响因素间的数量关系。
首先采用运用因子分析法（6），从各解释变量中通过提取公因子重新组合成不相关的新自变量，并选取新因子中提取特征值大于1、累积可解释原有变量85.071%总方差的5个因子作为分析的主因子。然后采用方差最大正交旋转法对初始因子进行旋转，使因子载荷矩阵系数在0和1间分化，确保以尽可能少的因子载荷较高的变量信息，从而清晰展现主因子对测试变量的载荷。为便于表达，将该5个因子分别编码为F1、F2、F3、F4和F5，表4是旋转后的因子载荷矩阵。经旋转处理后的5个因子呈现出相互独立的状态且分别反映了可能影响被解释变量的多个变量的信息，因此可以将该些主要因子用于回归分析，得到分析结果详见表6。
根据上表所含统计信息可以看出，运用5个因子的线性综合值来解释每届人大常委会的年均立法行为数和立法行为占比在总体上具有显著效果（p<0.05）。调整R2分别为0.168和0.143，根据科恩的效应规则[10]，该效应在社会科学研究领域属于中等（R2=0.13）以上的效应。其中 F2、F3、F5等三个因子的回归系数因缺乏显著性（p>0.05）应予以删除，在此基础上，将表4所示的F1、F4所荷载的原变量信息代入表5的模型，并从标准化得分中还原出解释变量和被解释变量的原值，形成表6所示以原变量直接进入的模型。根据表6可以看出，在控制财政收入因素的前提下： 首先，城市规模总体上并未强化立法意愿，因此推翻假设1关于城市规模越大，立法意愿越强烈的假定。行政面积年均值与被解释变量均呈微弱负相关――在其他变量保持不变的情况下，行政规划面积每增加1万平方公里，立法行为均值和届立法行为占比分别减少0.017次和0.001%，表明行政规划面积并不构成一个激励立法者积极行使立法权的因素，《立法法》第七十二条将行政规划面积作为确定设区市行使立法权的适格条件，其合理性值得商榷。而GDP年均值、人口年均值与被解释变量回归系数接近于0，表明二者与立法意愿的强弱无实质性关联。
其次，从城市社会经济发展程度看，较高的城镇化水平会激励更多的立法行为。模型显示人均GDP与被解释变量相关性非常弱（回归系数接近于0），但非农人口占比对立法行为均值和届立法行为占比有一定的影响：在其他变量保持不变的情况下，非农业人口每增加1万人，年均立法行为将增加0.008次，占比提高0.001%，这一结果部分支持了假设2的预判，也即较高的城镇化水平在一定程度上会激发更多的立法行为，从而表现出较强的立法欲望。
再次，城市社会经济发展速度对立法意愿的影响截然相反。代表社会经济发展速度的GDP增幅、非农人口增幅与立法行为均值和占比具有非常显著的统计关联，但方向相反：在其他变量保持不变的情况下，GDP增幅与立法行为数及其占比数呈负相关，GDP增速均值每提高1个百分点，立法行为年均值减少1.549次，届立法行为占比降低0.327%；而非农人口增幅年均值每增加一个百分点，立法行为数将增加1.250次，届立法行为占比随之提高0.260%。这一结果表明经济发展速度越快立法意愿越微弱，城镇化越迅猛立法意愿越强烈，因此部分否定了假设3的预判。
最后，社会经济结构方面，立法行为年均值和占比与第三产业GDP占比、非农业人口占比之间呈显著正相关，而与第一、第二产业GDP占比呈负相关，支持了关于社会经济结构与立法意愿相关的假设4，其中第三产业GDP占比在其他变量保持不变的情况下每增长1%，立法行为年均值增加0.153次，占比上升0.032%。由于产业结构和非农人口占比两项指标与城镇化高度相关，因此这一发现再次证明城镇化与地方立法行为之间具有内在的关联性。
（二）社会经济因素、城镇化与立法意愿
前述统计结果表明，非农人口和产业结构相关变量是激励或抑制较大市立法意愿的主要因素，而这些因素恰好也是促进或阻碍城镇化的主要动力，因此城镇化背景成为理解各社会经济因素对立法意愿的作用机制的关键，其基本逻辑关系是“农业―非农”人口结构和产业结构的变化推动城镇化，城镇化带来的治理压力催生制度和秩序需求，制度和秩序需求迫使立法者作出回应。
首先，立法冲动和立法抑制的解释变量组均是影响城镇化的主要因素，其中第三产业发展和非农人口增长相关变量促进城镇化，而第一产业GDP占比和财政收入GDP占比则显著阻碍城镇化，第二产业GDP占比与城镇化相关程度较弱。
农业原初就业水平、农业向非农产业转变两个因素共同影响特定地区的城镇化水平。[11]我国第三产业以劳动密集型的服务业为主，单位产值劳动人数容纳能力要显著大于资本密集型的加工制造业，第三产业发展能大力带动非农产业的就业增长，比第二产业更直接地作用于城镇化进程，成为推动中国城镇化发展的主要动力。[12]城镇化率与第三产业呈显著正相关而与工业产值占GDP 比重相关程度不高。[13]相反，农业化率与城镇化之间呈显著的负相关关系。[14]税收负担的增加也必然挤压经济发展的空间，进而削弱经济活动的积极性，抑制对成本高度敏感的第三产业发展，并最终降低城镇化的速度。由于18个较大市基本为矿业资源型城市，GDP增长主要依赖采掘业和冶炼业发展，因此这些城市的GDP增长与第二产业的占比增长具有同构性，无助于推进城镇化进程。
其次，城镇化带来的城市治理压力催生强烈的制度需求。城镇化首先是人口的城镇化，与传统社会相比，城镇化具有集中性，表现为大量农业人口在短期内向城市集中、城市规模迅速扩大、社会经济活动围绕城市为中心展开，这与以分散的村落为基本居住和活动单位的传统社会形成鲜明对比。地理范围相对有限的城市集中了大量人口和社会经济活动，必然引发公共空间利用与私人领域保护、公共产品供给与成本分摊等一系列个体难以解决的矛盾和冲突，必须建立以强制规范为基础的社会秩序以确保城市功能正常运转和市民正常生活。
然而，快速的城镇化进程下，道德等内生性规则因人口的高度流动而难以提供这种秩序。人们自发在城市之间、城市和农村之间流动，形成与集中趋势相对应的另一种城市张力。与此同时，大量集中的城市人口高度“异质性”[15]化，彼此之间在职业、文化、经济地位和思想意识等方面的差异悬殊。这种流动性和差异化极大地阻碍了道德等内生性规则的形成，难以通过声誉机制和重复博弈矫正社会失范行为。此种情形下，以国家暴力为基础的法律规则具有道德等规范难以比拟的优势，成为维持秩序、裁决争议和矫正失范行为的主导性规则，法治因之成为城镇化的题中之义。[16]
再次，面对城镇化产生的制度需求和治理压力，较大市的立法者必然主动或被动进行立法回应。较大市作为我国近300个设区的市的典型，是我国城镇化的主力，面对城镇化带来的治理挑战和制度需求，这些城市的治理者必须作出积极回应以确保城市秩序稳定和机能运转正常，而制定地方性法规是回应制度需求的最重要手段。从这一视角看，较大市的立法冲动可以认为是对城镇化所生制度和秩序需求的积极回应，进一步证明了全面赋予设区的市地方立法权具有高度的合理性和强烈的现实需要。
四、结 论
本文以立法行为均值和占比作为地方立法者立法意愿的代理变量，对18个市人大常委会的2133次立法行为与同期社会经济诸要素之间关系的分析表明，尽管这些城市享有广泛的立法权，但权力的行使并非信马由缰而是受到社会经济多方面因素的约束。其中，非农人口均值、非农人口占比、第三产业GDP占比和非农人口增幅均值四个变量均与立法意愿增强相关，能够对地方立法冲动作出合理解释；而第一产业GDP占比、第二产业GDP占比、GDP增幅等变量均与立法意愿减弱相关，能够解释地方立法抑制现象；行政面积均值、GDP均值、人均GDP均值、人口均值等变量则与立法意愿之间缺乏明晰的相关性。进一步分析发现，解释立法冲动的变量同时也是推进城镇化进程的主要因素，而解释立法抑制的变量则与城镇化关系微弱甚至呈负相关，因此可以认为地方立法冲动现象系对城镇化进程所生制度需求的积极回应。 如果依法治理是未来城市治理的发展方向和可欲目标，则本文研究结论的意义在于：首先，有助于增进城镇化与地方立法之间关系的理解，思考地方立法在城镇化中的作用和意义；其次，在评估地方立法绩效时，应当跳出就法律评法律的思维束缚，重点判断立法者是否适时回应和满足了城镇化发展对法律规则的需求，而不应完全局限于对立法本身的技术细节评判；最后，地方法制建设呈现出体系化特征[17]，GDP的增长并不必然激发更强的立法意愿，如果加强地方立法是实现依法治理的重要组成部分，则应当降低经济增长因素在决定地方党政领导晋升中的权重，以激励地方治理者改进产业结构促进城市化进程，进而在促进城镇化和改进经济结构中提高城市治理的水平。
注释：
（1）“较大的市”这一特殊概念是为了解决地级市立法权而于1982年创设，非省会设区的市一旦认定为“较大的市”，就拥有了地方立法权。除省会城市外，国务院先后分四次共批准了19个较大的市：吉林市、大连市、唐山市、大同市、包头市、邯郸市、鞍山市、本溪市、抚顺市、齐齐哈尔市、青岛市、无锡市、淮南市、洛阳市、宁波市、淄博市、苏州市、徐州市、重庆市，其中重庆市1997年升级为直辖市。
（2）尽管1986年修订的《中华人民共和国地方各级人民代表大会和地方各级人民政府组织法》第六条规定设区的市的人民代表大会每届任期五年，但实践中各市常委会任期并不完全一致，每届时间起点和届数计算差异也很大。
（3）使用年均值的原因是考虑到各地人大的任期存在差异，通过计算平均值可以消除任期长短差异的影响。
（4）以三大产业GDP占比和非农人口占比测量经济和社会结构显然有以偏代全之嫌，但考虑到很难找到一个综合性指标用以综合界定经济结构和社会结构，且产业结构属于经济结构的主要内容之一，而人口结构是社会结构的主要方面，因此以二者表征社会经济结构仍具有一定的合理性。
《中国人口统计年鉴》中的各地区非农业人口、农业人口为公安部的户籍数据，各地区市非农业人口、农业人口是指市区与县级市的非农业人口、农业人口，不包括市辖县的数据。
（5）《中国人口统计年鉴》中的各地区非农业人口、农业人口为公安部的户籍数据，各地区市非农业人口、农业人口是指市区与县级市的非农业人口、农业人口，不包括市辖县的数据。
（6）KMO和Bartlett's测试表明：KMO=0.617，达到因子分析的要求，Bartlett球形度检验值=1123.537， sig=0.000，说明数据具有较强相关性，适宜作因子分析。
