资料来源：冯博、陆铭，2018,《执政稳定、制度约束与经济增长》，《经济社会体制比较》，第2期，151-161页。

执政稳定、制度约束与经济增长

—— 一项跨国经验研究

冯博   陆铭^*

内容提要  本文利用跨国面板数据考察了威权体制下政党和经济增长之间的关系。当执政党能够规范化威权体制的政策制定过程，并使经济政策具备可预测性和持续性，我们就称威权体制具有“执政稳定性”。执政稳定性减少了经济政策带来的不确定性，有利于经济增长，但这种积极作用必须以权力受到约束为前提条件。通过计算执政党的平均执政时间，我们构建了“执政稳定性”指数，发现执政稳定与长期经济增长正相关，而且这种正相关是有条件的。具体地来说：（1）相对于个人集权式政体，非个人集权政体中执政稳定对经济增长存在促进作用；（2）相对于不允许多党竞选的情况，在多党选举合法化的威权体制下，执政稳定才能促进经济增长。

关键词  执政稳定性  制度约束  经济增长  威权体制  权力分享

一 引言

随着中国国际地位的提高，中国与其他国家的经济、政治和文化等方面的交往越来越多。尤其在经济方面，伴随着“一带一路”等国家战略的实施，中国企业对外投资和国际贸易的数量迅猛增长，而且越来越多地投向很多的威权体制国家。因此，理解威权体制国家的政治制度对经济增长的影响，能够增强对相关国家经济增长的预测力，是非常重要的。

不同的威权政体在制度和经济发展上差异很大（Besley和Kudamastu，2008）。例如，新加坡（1966—2008）、越南（1977—2008）和墨西哥（1929-2000）人均GDP年均增长率较高，分别大约为5.9%、4.5%和2.0%，政权持续时间也较长，但刚果民主共和国（扎伊尔，1961—1997）和乌干达（1972—1979）经济增长率分别为-3.7%和-2%[①]。其中，新加坡和墨西哥是允许多党选举的一党独大，越南是一党制政体，而扎伊尔和乌干达虽然有执政党，但实际上是个人集权，其中扎伊尔的蒙博托政权持续了三十多年（1965—1996），而乌干达的阿明政权则不到十年（1971—1978）。这些威权政体在政治制度和经济增长上都有显著的差异。

在一定的条件下，威权体制下的政党组织具有规范政策制定的功能。通过执政党（Ruling Party）这一平台，政治精英之间互相分享政治权力和利益，实现对国家的共同治理和集体决策，有利于国家经济政策规范化的制定和实施（Boix和Svolik，2013）。所以，在威权体制下，作为高层级的决策主体，一国政党的执政稳定能提高经济政策的可预测性，降低经济发展过程中的不确定性，从而有利于经济发展。

但是，政党上述功能的正常运转，依赖于政党制度能否有效地约束在位统治者的权力。否则，统治者可能因为短期利益的诱惑，违背政策承诺，这使得政党对经济政策制定的规范功能失灵，增加经济发展的不确定性，不利于长期的经济增长。

政党能否发挥制度约束作用，将权力关在笼子里，取决于执政党内部统治者和政治精

英间的力量对比：首先，在个人集权式的威权政体中，执政党（如果存在的话）不仅无法控制、反而依赖于在位统治者的权威而生存，它对在位统治者无法形成约束，政党的执政稳定将无法带来经济增长，所以只有在非个人集权政体中，执政稳定才能带来经济增长。其次，在允许多党选举的非民主政体中，党内成员可以退出执政党、组织或加入其他党派，在限制领导人方面具有更大的话语权，因此多党选举合法化的威权政体，执政党的执政稳定才会促进经济增长。

本文主要工作是：第一，定义了一个概念叫“执政稳定性”，它指的是，威权体制内政治精英协调集体决策，并保持政策制定的可预测性和持续性。第二，构建了“执政稳定性”的衡量，利用1950—2008年全球范围内90个国家和地区[②]在威权政体统治时期[③]的跨国面板数据，计算威权政体每一年对应最近十年中不同执政党的平均执政时间，是为“执政稳定性”指数。我们认为执政党规范经济政策的制定过程，所以执政党的平均执政时间越长，“执政稳定性”越高。第三，经验分析验证了我们关于“执政稳定性”和经济增长之间关系的理论假说：对于非个人集权和多党竞选合法化的政体，“执政稳定性”指数越高，经济增长越快。

本文由以下部分组成：第二部分为文献综述；第三部分对本文的假说进行逻辑展开，获得待检验的命题；第四部分为数据和描述性统计，详细介绍如何衡量“执政稳定性”，并着重展示这一衡量指标的统计特征；第五和第六部分是实证结果，前者针对威权体制的一般分析，后者则考察威权体制中制度约束是如何影响“执政稳定性”和经济发展两者间关系的；最后是总结。

二 文献综述

已经有大量的政治经济学文献比较民主和威权两种政治体制的不同[④]，但是，对不同威权体制之间的差异进行详细研究是最近十多年才有的进展。跟民主体制相比，威权体制中，社会大众约束统治者的制度渠道相对较少。所以，威权体制中政治精英的激励和约束跟民主体制中大不相同。

最早涉及威权政体的政治经济学关注威权政体的稳定和经济发展之间的关系。Olson（1993）、McGuire和Olson（1996）使用“坐寇”（stationary bandit）来描述那些为了有效征税而致力于发展经济的威权统治者。该理论认为，威权体制越稳定，预期在位时间越长，统治者对未来税收收益内部化的折现率更大，就越有激励提供公共产品、促进经济发展。Clague et al.（1996）的跨国经验研究结果从平均意义上支持了这一逻辑。

后续研究发展了不同的方法来衡量威权政体的稳定性和统治者预期在位时间。比如，使用政权统治时期内领导人更替次数和政变次数（Gandhi和Przeworski，2006），或者使用政权年龄（Clague et al.，1996）。但这些衡量方法依赖一个很强的假设：在同一政权时段内所有统治者的预期在位时间都是一样的。为了解决这一问题，Wright（2008a）预测了威权政权每一个时间点上政权垮台的概率，来作为对威权政体统治者预期在位时间的度量，当期政权垮台的预测概率越低，预期在位时间越长，从而更倾向于将外国援助用于投资公共产品、发展经济。

可是，“坐寇”理论假设威权体制的统治集团是铁板一块，未考虑威权国家内部的博弈问题，从而忽略这样一种可能性：在位统治者为了维护自身的政治生存，采取的一些策略往往不利于经济发展，但由于这些策略对统治者本身有利，所以无效率的政策长期得不到纠正。所以“坐寇”理论无法解释，为什么在一些经济很差的国家，其威权体制却能长期维持（如扎伊尔的蒙博托政权）。另外，“坐寇”理论没有涉及威权体制中制度所扮演的角色。Acemoglu et al.（2004）、Padro-i-Miquel（2007）指出制度也构成了威权体制的激励和约束条件，当制度对统治者的约束很薄弱时，民众即使受到剥削也无法反抗，所以导致了表面上的政权稳定，但经济表现乏善可陈。

近来，对威权体制的研究不再视统治集团为铁板一块，采用体制内政治博弈的视角（Bueno de Mesquita et al.，2003），并且转向研究正式的政治制度在威权体制中所扮演的角色（Pepinsky，2014）。这一“制度主义”转向所发展起来的研究，一般将威权政体中一些“仿民主制度”（例如政党、立法机构等）的存在，解释为威权体制中不同政治参与人之间博弈互动的均衡结果。

统治集团建立政党及其他制度的首要原因是为了规范威权政治的权力游戏，保障自身的政治生存和政权的稳定。概括地说，威权制度具有两种功能：其一，规范了威权体制内外之间的博弈关系，统治集团在政策上做出一定妥协，和体制外的社会力量进行合作、甚至把它们收买或吸纳入体制内，所以有可能实现社会群体对体制内精英的约束和问责（Wintrobe，1998，p65；Gandhi和Przeworski，2006；Gandhi和Przeworski，2007；Wright，2008b）。其二，规范威权体制内部的博弈关系，作用在于促进统治集团的“权力分享”（power-sharing）——体制内精英对政治权力和利益的共享。具体机制包括：政府核心职位任命和权力交接的规则化（Magaloni，2008）、促进集团内部信息共享和加强对领导人的监督和约束（Myerson，2008；Boix和Svolik，2013；Gelbach和Keefer，2011）。现有文献一般认为，威权政体下的政党和立法机构等正式制度都有利于威权体制的稳定存续（Geddes，2003；Magaloni和Kricheli，2010）和经济发展（Gandhi，2008a，p150-160；2008b；Gelbach和Keefer，2011）。

但是，在威权体制中，制度作为统治阶级满足自身生存需要而操纵的工具，是政治精英策略互动的结果，对在位者的权力并不一定具有真正的约束。威权体制能否建立制度约束，取决于一些更深层次的条件（Pepinsky，2014）。在理论方面，Boix和Svolik（2013）指出当统治集团内部力量保持平衡时，政党和立法机构等威权制度对在位统治者才有约束力，因为在位者害怕事后遭到其他政治精英的报复，所以不敢违反制度规则。在经验研究方面，Wright（2008b）关注威权体制中的立法机构是否对统治者构成约束力，发现如果威权体制的运行对国内投资的依赖程度较高，立法机构才能真正起到约束政府权力的作用，才会促进威权体制下的经济增长。Miller（2015）发现威权体制下的多党竞选增强了社会对政府的问责，有利于社会和经济发展，而在不允许多党选举的威权政体中，政党的存在跟社会发展水平并不相关。

上述文献对我们有两点启发：第一，考察威权体制的政治经济关系时，不能将精英集团看成是铁板一块，必须考虑政治精英之间的策略互动，而且，经验证据表明，对威权体制的存续和有效运作造成妨碍的首要矛盾来自体制内精英之间的冲突（Svolik，2009），所以我们将体制内精英之间的互动视为影响经济政策的持续性和可预测性的关键。鉴于执政党是党内精英赖以分享权力、实现连贯政策制定的必要条件，本文将执政党作为观察对象。第二，对经济发展来说，对权力的制度约束也很重要，这意味着对于不同的威权体制，执政党的运行和经济发展之间的关系存在异质性。现有文献中，针对威权体制中的正式制度在什么条件下能促进经济增长这一问题，相关的经验研究方兴未艾，本文可以视为在此一方向上作进一步的探索和补充。

三 理论假说

（一）“执政稳定性”和经济发展

我们将体制内精英之间的矛盾作为论述的出发点，来论述执政党（Ruling Party）是如何规范体制内政治精英之间的博弈、从而影响经济政策制定和经济发展的。我们假设，所有政治精英的首要目标就是追求政治生存，因为处于统治地位会给他们带来税收和各种物质或非物质的政治租金。另外，威权体制并非铁板一块，大多数威权政体都不是由单个统治者治理国家，我们假设威权体制由一个核心领导人（在位统治者）和其他政治精英组成，这些体制内精英互相之间必须分享政治权力和经济利益（即Svolik（2012）所谓的“权力分享”）才能共同统治国家。

威权体制下的政党组织能够促进体制内精英的“权力分享”（Boix和Svolik，2013），在一定条件下，它能使威权体制内的核心领导人和其他政治精英的利益捆绑在一起，实现共同治理和集体决策。如果执政党控制了权力交接程序和政策制定权，而执政党内部高级职位通常在政治精英中进行分配，那么就能保证权力和利益在体制内精英之间的分享，从而使得政策制定由体制内精英集体负责（Magaloni，2008）。

首先，政党内部包含各种附属机构或委员会，对国家政策进行审慎裁断，同时促进党内成员的信息交流，提高党内精英集体决策的能力。其次，政党规定了定期和常规化的权力交替、选举和晋升机制，规范体制内政治竞争。所以，执政党在促进体制内精英共同治理的过程中，通过协调党内的集体决策，还增加了政策制定过程的规范性和可预测性，为稳定的经济环境提供了必要条件。

在“权力分享”的理论框架下，我们将党内精英协调集体决策、并保持政策可预测性的能力，称为“执政稳定性”[⑤]。在威权体制中，尽管政党领导层可能随时间而变化，但通过政党的“权力分享”机制，他们的利益和政策倾向在很大程度上跟党内精英捆绑在一起，只要党内精英预期执政党的未来在位时间越长，党内集体决策就越能发挥长效机制，使得政策能够保持连贯性和可预测性。所以，“执政稳定性”越高，国家的政策环境越稳定。

“执政稳定性”有利于威权体制下的经济发展。其一，大多数威权政体是发展中经济体，在经济发展的早期阶段，“执政稳定性”通过提供稳定的政策环境，降低不确定性，在其他条件给定的情况下，能提高投资收益率，从而刺激投资和经济增长。其二，如果执政党能够协调好体制内精英的权力和利益分享，“执政稳定性”越高，党内精英预期未来执政时间越长，相应的政治收益也越高，使他们更有动力去创造和维护有利于经济发展的政策环境。

根据上述分析，我们有如下待检验的命题1：

命题1    威权体制下，“执政稳定性”越高的国家，经济增长越快。

（二）制度约束

“执政稳定性”对经济增长的促进作用，取决于执政党集体决策功能的正常运转。根据本章第一小节的论述，党内精英参与集体决策的前提是，在位统治者允许执政党组织掌握一定的决策权力，如此，执政党才能成为决策主体。集体决策决定了统治者不能单方面改变政策，必须得到党内其他精英的同意。换句话说，执政党必须对在位统治者的权力产生一定程度的制度约束。否则，在位统治者的权力不受约束，他（她）就有动机为了自身周围小集团的短期利益而破坏集体决策所制定出来的长期政策，降低了政府承诺的可信度，增加了私人投资者面临的政治风险，不利于经济发展。

威权体制下，在执政党能够对权力能否形成制度约束这一方面，存在巨大的国家间差异，因此不能一概而论。Svolik（2012，p2）指出，威权制度的约束力取决于体制内精英之间的力量对比，原因在于，威权体制缺乏一个具有权威的独立第三方，对体制内精英之间的矛盾进行仲裁，政治精英想要可信地惩罚违反制度规则的在位统治者，他们的最终手段只有暴力和叛变。当政治精英力量太弱，叛变成功的几率很小，这一惩罚措施就没有足够的威慑力。只有当统治者和政治精英之间的力量处于平衡时，这种惩罚才会构成对前者的有效报复[⑥]。

在考虑威权体制内精英之间力量平衡的条件时，首先，我们必须区分威权政体中的个人集权和非个人集权政体，顾名思义，这两者中在位统治者的权力大小是不一样的。在个人集权（personal rule）政体中，相较于体制内其他精英，统治者的个人力量很强。弱制度环境和强大的个人力量使得统治者可以采取各种“非制度化”的手段来维护自身权威，比如建立自身的亲密小圈子之类，来代替执政党的集体领导。其次，由于统治者的强势使得政治精英叛变成功的概率不高，即使统治者事后破坏制度规则，政治精英也无法用反叛来威胁他，所以个人集权政体中的正式制度规则是不可信的。在这些政体中，尽管领导人可能建立了政党，而且可能长期执政，但执政党不但不能约束他，反而依赖于他的权威而存在，这个时候，党的“权力分享”和集体决策功能就失灵了。比如蒙博托（Mobutu）治下的刚果民主共和国和特鲁希略（Trujillo）治下的多米尼加共和国，由于缺乏制度约束，统治者疯狂掠夺国家财富，或者垄断国家经济命脉，政治上腐败，国家经济也陷入困境。

在非个人集权政体中，统治者和政治精英的力量对比相对平衡，统治者害怕体制内精英的反抗，所以才会遵守执政党集体领导的制度规则。当在位统治者能够受到制度的有效约束，执政党的集体决策机制才能够发挥长效作用。此时，在执政党的“执政稳定”下，统治集团才有激励实施稳定的经济政策，并且获得相应的政治收益（包括税收和政治租金等等）。比如墨西哥、越南和新加坡长期的一党独大并没有阻碍经济增长，相反，这些具备一定制度化水平的威权国家在各自执政党的长期治理下获得了显著的发展成就。

    影响威权体制内力量平衡的另一个约束条件是，该威权政体是否允许多党选举。上个世纪90年代以来，越来越多的威权国家形成了“选举式威权体制”（Electoral Authoritarianism），引入了常规化的多党选举，但这些国家在许多其他方面仍然不符合民主国家的标准（Diamond，2002；Levitsky和Way，2002)。实际上，90年代之前，在墨西哥、巴拉圭和新加坡等国家和地区，已经形成了允许多党选举条件下的一党独大局面。而在90年代之后兴起的“选举式威权体制”政体中，多党选举不乏竞争激烈的例子。

从前面的分析我们知道，由于第三方仲裁者的缺失，叛变是政治精英惩罚对手机会主义行为的最终武器。多党选举为那些不满在位者的政治精英提供了可信的退出机制（Magaloni，2008），党内精英可以通过退出执政党、加入甚至建立新的反对党的方式，来惩罚那些违背执政党集体领导制度的领导人。这种退出机制虽然使得在位者可能在选举中面临反对党的压力，但减少了体制内精英发动叛变的可能性，因为多党选举使原来的体制内精英掌握了和平地反对在位者的备选手段，实际上增加了他们在原有执政党集体决策中讨价还价的能力。而且，多党选举令统治者面临更大的竞争压力和不确定性，作为一种付出实际成本的信号，统治者如果允许多党选举，说明他确实想维护党内“权力分享”和集体决策的承诺。因此，在允许多党选举的情况下，威权体制的“执政稳定性”越高，集体决策机制在长期能更有效地发挥规范政策制定的作用，有利于国家政策环境的稳定性，促进经济发展。但是，如果不允许多党选举，执政党本身可能并不存在这样一种“退出”机制，执政党对领导人的约束力就打了折扣，可能无法发挥集体决策功能，此时，“执政稳定”将无法带来经济增长。

根据上述论证，有以下待检验的命题2：

命题2    威权体制下，“执政稳定性”和经济增长的正相关性，以对统治者存在制度约束（非个人集权式政体或允许多党选举）为前提条件。

四.数据描述

（一）区分民主和威权体制

鉴于有关民主体制下的经济增长已经有了大量研究，我们首先需要筛选出威权体制的国家。我们使用Polity IV数据库中的复合指标Polity2来衡量政体的民主程度，它的数值范围介于-10和+10之间，数值越大表示政体民主程度越高。Polity2综合衡量了一个国家政治制度中对行政长官权力的约束、对行政长官的选拔和政治参与等多方面的特征[⑦]。我们使用两分法来划分民主和威权，当Polity2大于0时划为民主政体，当它小于或等于0时为威权政体。威权政体的观测值数量（4224）大约占威权和民主总样本（11844，从1950年至2008年）的35.7%。

（二）关键解释变量

根据第三章第一小节中的论述，为了衡量威权政体的“执政稳定性”，我们找出威权国家每年对应的最近十年中执政过的不同政党，计算它们的平均执政时间，这就是我们的“执政稳定性”指数，记为RS，单位为年[⑧]。比如，如果某一个国家从1990—1992年的三年中由政党A执政，从1993—1996年的四年中由政党B执政，而从1997-1999的三年中又出现政党轮替，再次由政党A执政，那么，该国在1999年最近的十年中分别由两个不同政党统治过，“执政稳定性”1999年的观测值取平均数为5年（=10/2）。虽然在这十年中，A党执政了两次，B党执政了一次，但是总共经历了两个不同的执政党[⑨]。然后，2001年的观测值则分别是1991-2001年这十年内不同执政党的平均执政时间。依此类推，该国每一年都会被按照这种方式赋值。

本文所使用关于各国历年执政党身份的信息来源于CHISOLS（Change in Source of Leader Support）数据集[⑩]，包含了COW（Correlates of War project）数据集中1919—2008年所有50万人口以上的国家，识别了这些国家在不同时期的实际最高统治者和他们的党派身份。二战前后国际体系发生巨大变动，所以我们截取了1950—2008年的数据，实际有效国家数量为121，将实际最高领导人所属的党派身份定义为“执政党”（Ruling Party）[11]。对于不同体制的国家，我们作出如下处理：

1.对于总统制国家，总统被识别为实际最高领导人，其党派即执政党。

2.对于议会制国家，总理（或首相）被识别为实际最高领导人。如果总理（或首相）所属党派在议会占绝对多数，那么该党派就是执政党；如果总理（或首相）所属党派没有绝对多数，与其他政党组成联合政府，执政联盟被视为一个“执政党”，正式成为执政联盟一部分的政党才会被识别，无论其成员是否出任政府内阁职务。所以，当联合政府的执政联盟中党派成分或席位数量顺序发生变化时，则发生了政党更迭；自然地，在绝对多数和联合政府之间的转化也是政党更迭。

3.对于社会主义国家，一般以国家主席一为实际领导人，其党派信息也较好识别。

4.我们只利用具有执政党信息的观测值，也就是说，剔除了实际最高领导者党派信息未知的，标记为“无党派”的（non-party，比如俄罗斯普京，2001—），党派标记为属于军队的（military，如智利皮诺切特时期，1973—1989）和被君主皇室实际控制的（如沙特家族统治下的沙特阿拉伯，1950—）观测值。

5.在议会制情况下，组成联合政府的执政联盟中有成员党派信息未知、无党派和属于军队的，但其他成员党派信息不属于以上三者其中任何一类的，这些观测值都被保留了下来，将记录的执政联盟作为“执政党”。

我们认为，上述“执政稳定性”的衡量方式有如下几个优点：（1）计算非常简单直接；（2）取十年平均是为了反映执政党在长期中协调集体决策、规范政策制定的能力；（3）每年计算一次，还能够捕捉政策环境稳定性随时间推移而发生的变化；（4）不仅包含政权内部权力更迭引起的政党轮替，也包含了政权更迭引发的政党更迭，综合体现了执政党执政环境的稳定程度（从而综合体现国家政策的持续性），不必区分同一个国家的不同政权（regimes），因为对政权的区分总会带来测量误差[12]；（5）以执政党作为观察对象，避免将威权体制的统治集团看成铁板一块，考虑到了体制内精英集体领导和决策下共同治理国家并分享政治收益的可能性。

本文的“执政稳定性”指标可能存在以下潜在缺陷。首先，由于取十年平均执政时间，不一定跟具体某些政党的实际执政长度相吻合；其次，十年的区间长度具有任意性，而且十年范围内不同的国家的政治变迁的步伐不一定一致；第三，样本中仅剩下具有政党组织的国家，未能衡量那些不具有政党组织的国家的执政稳定性；最后，个人集权式政体也可能会建立执政党，这些政体中的执政党信息也被CHISOLS数据集记录下来，但个人集权式政体中的执政党不一定能有效地约束和制衡统治者，因此这种政体中执政党平均时间可能无法反映“执政稳定性”。

针对第一个缺陷，我们认为，平均执政时间虽然不一定对应具体某个政党的实际在位时段，但它反映了不同的执政党在十年之内轮替的可能性。

针对第二个缺陷，由于我们对每一年都计算最近十年的平均值，只要某年发生政党轮替，那么当年的观测值就能体现政党轮替导致“执政稳定性”程度发生变化，能捕捉不同国家政治变迁步伐各异带来的差异性。

关于第三点缺陷，我们的目的本来就是研究政党的影响，而且政党主导型政权（party-based regimes）本身也可能具备其他类型政体的特征，形成各种不同的“混合政体”（hybrid regimes）[13]，这种异质性可以用来供验证第三部分的命题。

对于第四点缺陷，是否个人集权关系着执政党能否有效制约领导人，实际上是样本的异质性，也可以用来验证第三部分的推论，详见第四部分。

（三）被解释变量

被解释变量为每一年最近十年的人均实际GDP年均增长率，数据来源于宾大世界表（Penn World Table第9版）中1950—2008年的产出端实际GDP总量（2011年百万美元固定价格），它计算自国民账户，并经购买力平价（PPP）调整，再除以宾大世界表中相应年份的各国人口数量，转化为人均实际GDP。具体地，我们以人均实际GDP的对数相减来计算，即每一年的人均GDP对数值减去9年前的人均实际GDP对数值，再除以9。例如，2000年的被解释变量是1991-2000年间的年均增长率，而1999年的被解释变量则是1990-1999年间的年均增长率，依次类推。如果我们以y来表示人均实际GDP，以g来表示被解释变量，t表示时间（年份），那么有：

 实际上，这种对数相减方法在数学上相当于计算每年人均GDP增长率的9年移动平均值：

其中是每年人均GDP增长率。

Durlauf et al.（2005）认为，在经济增长的经验研究中直接使用年度数据，以年度增长率作为因变量，可能缺乏年与年之间变动，且容易受到短期经济波动的混淆，所以，为了估计自变量对长期经济增长的影响，他们建议使用五年或十年的非重叠区间平均数据组成“国家-时间区间”为单位的面板数据。但是，Attanasio et al.（2000）、Papaioannou和Siourounis（2008）指出，使用时间区间平均数据使得面板数据的时间维度大幅缩短，结果更容易受到不同国家之间的异质性的影响，从而造成遗漏变量偏误，而且使用区间平均数据会导致我们只能看到平均数据影响下的总体效应（overall effect），看不到其中的动态效果。

由于对每年都计算一次最近十年年均增长率，本文使用的方法综合了时间区间面板和年度面板的好处：（1）可以平滑掉短期经济周期带来的增长冲击（Islam，1995；Beck et al.，2000）；（2）因变量计算所基于的时间区间与自变量的计算时间区间相一致（都是每年的最近十年）；（3）在年度单位上仍然能够捕捉每一年的增长率变化，从而构成了以“国家-年度”为观测单位的面板数据，可以有较长的时间维度，能为研究提供更多的信息。

（四）控制变量

执政党更迭总会伴随着领导人权力交替，为了保证我们估计出的效应来自政党制度的稳定性，而非领导人替换所带来的影响，我们还需要控制领导人更迭的频率。我们采用CHISOLS数据中记录的每年领导人更替的次数“totalldtrans”，计算出每年对应的最近十年的年平均领导人更替次数“ldtn”，作为控制变量。尽管有可能同一个领导人在十年内执政过超过一次（也就是下台后过一段时间又上台），但是我们仍将其视为多次领导人更迭。

其他控制变量还包括：计算自Penn World Table（第9版）的人力资本指数、人口增长率和贸易开放度；来自世界银行World Development Indicators（WDI）数据集的农业占总GDP比例，城市人口比例，和以工作人口比例衡量的人口抚养比例。而对于其他控制变量，我们都使用每一年对应最近十年的年平均数值[14]。

（五）主要变量的描述性统计

表1是主要变量的描述性统计：因变量每十年人均实际GDP的年平均增长率（g）、关键解释变量“执政稳定性”（每十年不同执政党的平均执政年数，RS）、控制变量每十年中领导人更替的年均次数（ldtn）和当年人均实际GDP的自然对数（lny）。

表1                        主要变量的描述性统计

（六）“执政稳定性”的性质

表2考察了考察“执政稳定性”指数（RS）与政治稳定、宪法规则和政党政治的关系。由于“执政稳定性”由每一年最近十年平均执政时间计算而来，包含最近十年的信息，所以我们做如下处理：用于划分样本的变量“Polity2”，我们取10年滞后值来划分出威权政体；对于各个相关变量，无论是二元变量还是连续变量，都取10年平均值或加总值，形成连续的指数，以便跟“执政稳定性”指数（RS）对应起来。

表2              “执政稳定性”的性质

注: ***、 ** 和 * 分别表示相关系数在1%、5%和10%的水平上统计显著。

我们使用每一年对应的最近十年内政权更迭的频率（ave10regch）、最近十年内领导人更迭的频率（ldtn）来衡量政治不稳定[15]，发现它们跟“执政稳定性”指标之间负相关，说明“执政稳定性”能够（反向地）反映政权更迭和政府更替所带来的政治不稳定。在我们的假说中，“执政稳定性”衡量了执政党在长期发挥集体决策、规范经济政策制定的能力，反映了政治和政策环境的稳定性，如果“执政稳定性”越高，那么政权应该越稳定，政府更替也不会太频繁。

另外，我们还考察了“执政稳定性”指标在刻画政府的政治行为方面是否符合常理，包括宪法规则和政党政治两方面。宪法规则的两个重要方面包括政府形式（parliamentary，议会制相对于总统制）和选举规则（dpi_pr，比例代表制相对于多数制）。这两个“0—1”二元变量也被分别转化为十年平均的连续变量ave10parlmt和dpi_ave10pr。我们发现相对于总统制，实行议会制的威权政体“执政稳定性”指数更低，可能是因为，对于议会制政府来说，其政府首脑需要获得议会多数的信任票才能维持权力，而总统制的政府首脑则不需要，所以议会制下更有可能出现政党更迭。另外，相对于多数制，比例代表制的威权政体“执政稳定性”指数更低，可能是因为比例代表制更有利于少数派政党在政府中获得席位，减少了多数派政党占据绝对多数并长期执政的概率。最后，我们再看“执政稳定性”指数跟政党政治的相关性：执政党得票份额（dpi_ave10gvs）越大，“执政稳定性”越高；而政府极化指数（dpi_ave10gf）越高，“执政稳定性”越低[16]。说明“执政稳定性”指数和关于政府行为、政治过程的一些常识是一致的。

五 实证结果：对威权体制的一般分析

首先，我们先分析所有威权政体的一般情况，探讨“执政稳定性”对经济发展的影响，以验证第三部分的命题1。然后，我们集中对不同制度的威权政体进行分样本异质性分析，探讨“政治稳定性”对经济增长的促进作用是否取决于政党对领导人约束力的强弱，又是否依赖于政体的政治竞争程度，从而分别验证命题2和命题3。

（一）威权政体的一般分析

命题1认为，对于威权政体的整体一般情况来说，“执政稳定性”和经济增长正相关。相应的回归方程如下：

 （1）

其中，下标i和t分别代表国家和年份。因变量g_i,t是人均实际GDP的十年年均增长率（并未转化为百分数），关键解释变量RS_i,t是“执政稳定性”指数（单位为年）。在所有情况下，我们都控制十年内领导人更替频率ldtn_i,t，以分离掉领导人更替的影响。

在所有情况下，我们还加入了两个重要的控制变量：滞后十年的人均实际GDP十年年均增长率g_i,t-10，和滞后二十年的人均GDP对数lny_i,t-20[17]。控制g_i,t-10是为了控制因变量的自相关性，吸收人均GDP增长动态的持续性造成的影响，因为过去的经济增长速度与今天的增长相关，同时，过去的经济增长可能通过改变经济结构或政体内部经济资源分配的状况，从而打破政体内部原有力量平衡，引发“执政稳定性”指数的变动。加入lny_i,t-20的目的在于控制经济增长的收敛效应（Convergence Effect），因为按照新古典总增长理论，给定其他条件，初始人均收入越低的国家经济增长会更快，而且过去的收入反映了一个国家过往的经济基础，从而也会对今天的“执政稳定性”有影响。由于因变量是每一年对应的最近十年的年均增长率，关键解释变量又是根据执政党十年平均执政时间算出来的，所以滞后增长控制的是滞后十年期的值，滞后收入控制的是滞后二十年期的值。

X_i,t代表其他控制变量。μ_i代表国家固定效应，控制了所有国家特定的、不随时间变化的不可观测因素，这些不可观测因素可能既与g_i,t相关，也可能与RS_i,t相关；η_t代表年份固定效应，控制了随时间变化、但对所有威权国家影响都相同的因素。ε_i,t为随机扰动项。

由于因变量和自变量都是十年平均值，所以如果用当年的Polity2的非正数值来定义威权政体，可能会引起样本选择问题。为了寻求一种较为“外生”的样本选取方法，在回归中，我们采取Polity2的滞后十年数值的非正数来定义威权政体。

表3展示了回归方程（1）应用到所有威权政体样本的结果[18]。第（1）列是基准回归结果，除了关键解释变量RS_i,t之外我们仅仅加入了一些必要的控制变量ldtn_i,t、g_i,t-10和lny_i,t-20，以及控制了两种固定效应。关键解释变量RS_i,t的系数为正，大小为0.0037，并且在1%的水平上显著。显然，“执政稳定性”指数更高的威权政体，经济增长更快。该估计结果的经济含义是，假设威权国家的“执政稳定性”指数（执政党平均执政时间）增加4年（相当于美国执政党一届任期的时间），相当于“执政稳定性”指数在威权政体样本中平均值（6.65）的60.2%，那么对应的十年内人均GDP的年均增长率会提高1.48个百分点（0.0037×4×100%）。这个估计值相当于因变量g_i,t在所有威权政体样本中平均值（约为0.014，标准差约为0.049）的105.7%。进一步地，增长率有1.48的百分点的提高，几乎跟威权体制民主转型的效果相当，比如Papaioannou和Siourounis （2008）、Acemoglu et al.（forthcoming）发现自20世纪60年代至今，民主转型通常伴随着人均GDP年均大约1%的增长。最后，领导人更替频率ldtn_i,t的系数不显著。

由于使用了动态面板，因变量的滞后值出现在方程右边，该滞后值可能跟扰动项相关，所以因变量滞后值的估计系数是有偏的（即“动态面板偏差”），这可能导致关键解释变量的系数也是有偏的。所以，第（2）列对第（1）列的基准回归进行差分GMM估计。我们使用RS_i,t的所有滞后值作为其工具变量，使用g_i,t-10的滞后2期到10期的所有滞后值作为g_i,t-10的工具变量，估计的结果跟第（1）列类似，“执政稳定性”指数的提高伴随着经济增长的加速，估计系数值比动态面板固定效应估计系数要高。变量ldtn_i,t的系数仍然不显著。对GMM估计中差分方程的随机扰动项的二阶序列自相关检验统计量AR（2）的p值为0.569，说明模型不存在二阶序列自相关。Hansen检验统计量p值为0.128，通过了过度识别检验。但是，对于T较大的动态面板数据，GMM估计面临工具变量过多问题（Alvarez和Arellano, 2003）。而且，第（1）列和第（2）列的结果类似，由于我们的样本的时间维度T较大，平均为T=19.2，动态面板偏差随着T增大而减小，所以动态面板偏差对我们的估计结果来说并不是太大问题。所以在后面的所有回归中，我们放弃GMM方法，转而使用动态面板固定效应。

政治经济学中一个重要的观点是，威权体制的民主转型会对制度变迁和经济发展都产生影响，所以民主程度是一个遗漏变量。表3第（3）列在第（1）列基础上再加入Polity2的最近十年平均值ave10polity2，以控制期间民主化带来的效应，结果显示对关键解释变量的系数大小、方向和显著性没有太大影响。

表3         “执政稳定性”（RS）和经济增长：威权政体的一般分析

注: ***、 ** 和 * 分别表示相关系数在1%、5%和10%的水平上统计显著。括号内为聚类稳健标准误。

当外部冲击和经济结构的变迁等改变了政局，那么“执政稳定性”可能会发生变化，同时这些外部冲击和经济结构因素也会影响经济增长。因此，第（4）列和第（5）列分别在第（1）列基础上再控制了国家的经济特征（农业人口比重ave10gdpagr、城市人口比重ave10popurb、贸易开放度ave10tradeopen和人力资本指数pwt9_hc）与社会和人口学特征（人口增长率pwt9_10popg和劳动人口占比ave10agedr）[19]。控制这些特征变量后，结果改变并不大。

另外，20世纪90年代，前苏联及其卫星国（我们简写为“SOV”）的制度转型引起了国际政治经济秩序的巨大变动，可能会影响我们的估计结果。在第（6）列中，我们在第（1）列的基础上增加了前苏联及其卫星国虚拟变量和1989年、1990年、1991年和1992年之后四个虚拟变量的交互项。在控制SOV制度转型的相关影响后，关键解释变量RS_i,t的系数跟第（1）列基准回归类似。

综合上述结果，我们可以认为“执政稳定性”指数越高的威权政体，确实具有更高的经济增长速度。然后，下面表4中进一步考察实证结果的可靠性。

表4                     对威权政体的进一步分析

     注: ***、 **和* 分别表示相关系数在1%、5%和10%的水平上统计显著。括号内为聚类稳健标准误。

表4第（1）列复制了表3第（1）列的基准回归结果。在第（1）列的基础上，第（2）列方程右边控制了RS_i,t的一阶滞后值RS_i,t-1，但是并不影响当期RS_i,t系数的方向和显著性，系数大小也没有太大改变。但是，第（3）列在第（2）列的基础上，把因变量由当期的最近十年年均增长率g_i,t替换成去年（即滞后一期）的十年年均增长率g_i,t-1。比较第（2）和（3）列的结果可知，当期的“执政稳定性”指标对当期的增长有显著为正的影响（第2列），但是对过去的增长率并无影响（第3列）。这减轻了对我们的基础回归是由虚假的趋势所驱动的担心。

以上结果都是针对威权政体而言的，因为威权国家在制度上并没有成熟的民主国家那么复杂和完善，所以威权体制内精英具有更多的政策自主权，成熟的民主体制中，无论是执政者还是执政党，在政策上都受到多方的制衡和约束（例如独立的司法权对行政和立法机构的约束等）。因此，我们预期，威权体制“执政稳定性”（执政党的平均在位时间）和经济发展之间的关系，对民主国家并不适用。为了进一步验证我们的假说只对威权体制适用，第（4）列中选取了每一年对应的最近十年内都保持民主政体（即十年中Polity2都大于0）的样本，按照相同规则对这部分样本构造出自变量RS_i,t和因变量g_i,t，并进行估计，发现RS_i,t的系数在统计上和实际意义上都不显著，说明民主体制中，“执政稳定性”和经济增长不存在相关关系。

六  制度约束

（一） 个人集权和非个人集权政体的比较

命题2告诉我们，只有在非个人集权的政体中，执政者能够受到制度约束，“执政稳定性”跟经济增长速度正相关。下面表5通过子样本异质性分析来检验这一点。

表5               制度约束：非个人集权和个人集权的比较

注: ***、 ** 和 * 分别表示相关系数在1%、5%和10%的水平上统计显著。括号内为聚类稳健标准误。

第（1）列复制了表3的威权政体全样本基准回归。第（2）和第（3）列将基准回归分别用于非个人集权政体和个人集权政体的子样本。对于区分政体是否为个人集权，我们使用CHISOLS数据集中的虚拟变量“per”，它是按照Geddes（1999，2003）和Geddes et al.（2014）提出的规则所定义：当政权的支持者仅局限于单个领导人周围的小圈子、而非基于一系列的政策目标而组织起来的时候，就是个人集权政体（per=1），否则，就是非个人集权政体（per=0）。由于因变量和关键解释变量都是十年平均值，为了保证样本分割的方法尽量地“外生”，用per的滞后十年值来划分个人集权和非个人集权子样本。我们发现，非个人集权子样本中，RS_i,t跟经济增长的关系是显著为正的，为0.0028。所以，假设“执政稳定性”指数（执政党平均执政时间）增加4年（相当于美国一届执政党），相当于该指数在威权政体样本中平均值（6.65）的60.2%，那么对应十年内人均GDP的年均增长率会提高大约1.1个百分点（4×0.0028×100%），相当于因变量g_i,t在所有威权政体样本中平均值（约为0.014，标准差约为0.049）的78.6%。在个人集权子样本中，虽然估计系数仍然为正，且似乎系数更大了，但其标准误也大幅度增加，使得系数在统计上并不显著异于零，其经济学含义是，在个人集权子样本中，执政党平均执政时间增加后导致了经济增长的分化，可能有的样本中经济增长变好了，有的样本经济增长更差了，总的来说，执政稳定性与经济增长不显著相关。

个人集权和非个人集权的区别在于统治集团内部力量分布，决定了制度对领导人的限制程度的高低不同。为了保证稳健性，我们还采用了其他方式来衡量对领导人的约束。我们运用Polity IV数据集中的变量Xconst来区分制度对行政长官约束的强弱。Xconst取值范围从1至5，赋值越高，约束越有效：1代表对领导人的权威没有约束，3代表存在轻微或温和的约束，5代表存在可观的约束，2和4分别代表相邻两个状态的过渡状态。我们将Xconst的滞后十年值大于或等于3定义为存在约束，即第（4）列，小于3为缺乏约束，即第（5）列。比较两列结果，发现只有对行政长官存在约束的子样本中，RS_i,t的系数才是显著为正的，为0.0031，这意味着“执政稳定性”增加4年（相当于美国一届执政党），相当于该指数在威权政体样本中平均值（6.65）的60.2%，十年内人均GDP年均增长率会提高约1.2个百分点（4×0.0031×100%），相当于因变量g_i,t在所有威权政体样本中平均值（约为0.014，标准差约为0.049）的85.7%。

以上结果表明，“执政稳定性”和经济增长之间的正相关性，以对领导人有制度约束（非个人集权政体）为前提条件。

（二）多党选举合法与非法之间的比较

同样根据命题2，允许多党选举的威权政体相对于不允许多党选举的政体，“执政稳定性”跟经济增长的正相关性更强。表6同样通过子样本异质性分析来检验这一点。

表6                   制度约束：多党选举的合法与非法之间的比较

注: ***、 ** 和 * 分别表示相关系数在1%、5%和10%的水平上统计显著。括号内为聚类稳健标准误。

表6第（1）列再次复制了威权政体全样本的基准回归结果。首先，我们用DPI数据集中行政长官选举竞争性指数dpi_eipc来定义多党选举是否合法化：dpi_eipc的滞后10年值小于5则是非法（第2列），大于等于5则是合法（第3列）。然后，为了稳健起见，再使用该数据集中立法机构选举竞争性指数dpi_lipc来定义多党选举是否合法化：dpi_lipc的滞后10年值小于5则是非法（第4列），大于等于5则是合法（第5列）[20]。通过比较（2）和（3）、比较（4）和（5）列，我们发现只有在选举中多党竞争合法化的子样本存在“执政稳定性效应”，RS_i,t系数显著为正。尤其是第（4）列，立法机构选举中多党合法化的政体中RS_i,t系数大小和威权政体全样本基准回归结果一样，为0.0037，这意味着“执政稳定性”增加4年（相当于美国一届执政党），相当于该指数在威权政体样本中平均值（6.65）的60.2%，那么十年内人均GDP年均增长率会提高约1.48个百分点（4×0.0037×100%），相当于因变量g_i,t在所有威权政体样本中平均值（约为0.014，标准差约为0.049）的105.7%。这说明，“执政稳定性”和经济增长之间的正相关性，以存在制度约束（多党选举合法）为前提条件。

总之，我们验证了“执政稳定性”和威权体制下经济发展之间的正相关性，而且这一正相关性以对领导人存在制度约束为前提。

七  总结

为了在全球化经济体系中发挥更大影响力，我国实施了“一带一路”等国家战略，加强区域经济和发展合作，辐射范围包括欧亚大陆上许多国家，其中包括很多“威权”国家。超国家机构平台的顺利运行，需要跟相关主权国家内部政治过程相互协调。因此，研究这些“威权”国家内部的政治过程，对于我国应对区域政治经济方面的挑战至关重要。

一般认为，威权体制的统治集团优先考虑的是自身政治生存，在不同的条件下，统治者追求政治生存所采用的政策可能会、也可能不会有利于经济发展。执政党通过促进体制内集体领导、规范政策制定过程，使得政府政策更具备持续性和可预测性，我们称之为“执政稳定性”。“执政稳定性”越高的威权国家，经济发展的不确定性越低，经济增长会更快。我们发现，如果威权国家的“执政稳定性”（执政党平均执政时间）指数增加4年（相当于美国总统一届任期的时间），那么对应的十年内人均GDP的年均增长率会提高1.48个百分点，这一效应几乎跟威权体制民主转型的效果相当。所以，关于发展的政治经济学研究应该超越“民主-威权”两分法，转而关注不同“威权体制”的制度差异对经济发展的影响。

但是，威权体制的缺陷也很明显，它缺乏一个具备足够权威的独立第三方，来对党内精英的冲突进行仲裁。若要党内精英致力于本国发展，实现“执政稳定性”下的经济增长，必须以领导人的权力受到制度约束为前提条件。我们发现，只有当威权体制中存在制度约束（非个人集权政体或允许多党选举）的前提下，“执政稳定性”指数和经济发展才会正相关。

总之，威权体制内政治精英的激励和约束是复杂的。基于本文经验研究，在发展对外投资、贸易和合作等国际经贸关系时，应该注重对于对象国政治经济环境的评估，在威权国家中，应重点发展与对执政者存在制度约束的国家的经贸关系，从而最大化本国利益。

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*   冯博：复旦大学经济学院经济系  电子邮箱：fengbocpu@163.com。 陆铭（通讯作者）：上海交通大学安泰经济与管理学院  电子邮箱：luming1973@sjtu.edu.cn。作者感谢国家社会科学基金重大项目（13&ZD015）的资助。感谢上海交通大学中国发展研究院和复旦大学“当代中国经济与社会工作室”的研究支持。 

[①]  人均GDP增长率计算自宾大世界表（Penn World Table）第9版。威权体制下政权持续时间段的划分是根据Geddes et al.（2014）。

[②]  考虑到历史上存在国家和政权的合并和分裂，同一片领土上合并或分裂前后划分为不同的国家。

[③]  有的时候，同一个国家在一段时间内处于民主政体统治下，另一段时间内处于威权政体。

[④]  这方面的研究可以参见一些经典的著作，比如Acemoglu和Robinson（2006），Przeworski et al.（2000）等等。

[⑤] 值得注意的是，“执政稳定性”与一般的“政治稳定”概念具有显著区别。“执政稳定性”不认为统治集团是铁板一块，强调体制内精英的“权力分享”和集体决策有利于形成稳定的政策环境，突出了执政党的功能。而一般的“政治稳定”概念并不一定体现这一点。比如说，在一个政治稳定、很少发生社会动乱和冲突的国家，却有可能因为频繁的政党更替而带来剧烈的政策变化。所以，为了研究威权体制执政党运行和经济发展之间的关系，采用“执政稳定性”概念更符合本文的主旨。

[⑥] 在成熟民主政体中，有一系列的法律和制度规则（选举、新闻、行政和立法的分立、宪法法院等）规范政府行为，制度可以视为外生给定且具有约束力的（binding）。但在威权政体中，制度是政治参与人之间博弈的均衡结果，是体制内精英特意创造出来维护自身统治的，所以它对政府的约束并不是绝对的（unbinding）。所以，在研究威权政治制度的经济后果时，必须考虑到这些制度不是外生的，这是目前文献尚未完满解决的问题（Pepinsky，2014）。将制度看成是博弈均衡本身也源于制度经济学的观点，在中文文献中，聂辉华（2008）很好地归纳总结了这一分析方法所带来的好处。

[⑦]  具体见Marshall et al.（2016）第二章。

[⑧]  尽管单位是年数，我们不取对数，因为那样会使关键解释变量的估计系数含义不明。

[⑨]  实际上，这相当于A党的两次任期时间被合并，再跟B党的执政时间进行平均。

[⑩]  CHISOLS数据集由Rice大学的Brett Ashley Leeds和Vanderbilt大学的Michaela Mattes构建。

[11]  其信息大体上跟www.worldstatesman.org中的信息一致。

[12]  正如第二部分文献综述中提到的Wright（2008a）的研究，对传统衡量政治稳定的变量进行了梳理，用政权更迭和政权年龄来衡量政治稳定都会遇到如何划分不同政权统治时期（regime spells）的问题。

[13]  例如，在威权体制样本中，有些一党制政权，又可能同时是个人集权，或又可能同时是军政权，甚至三者皆是，例如印尼（1966—1998）。

[14] 来自DPI和WDI数据集的控制变量均已被Teorell et al.（2017）编纂整理入QoG（Quality of Government）综合数据集中，我们直接使用QoG综合数据库里上述各类数据集的数据。

[15] 政权更迭(regch)的定义包括民主和威权政体之间的更迭（regtrans）、不同类型威权政体之间的更迭（auttrans）和不同类型民主政权之间的更迭（demtrans），这三个变量来自CHISOLS数据集，这三者数量的十年加总值就是ave10regch。

[16]  我们利用DPI数据集中标注政府形式的变量“system”来区分政府形式，当该变量标注为“Parliamentary”时，parliamentary取值为1，而当该变量为“Presidential”或者“Assembly-elected Presidential”时，parliamentary取值为0。比例代表制虚拟变量“dpi_pr”来自DPI数据集中变量“PR”，1为比例代表制，0则否。而执政党得票份额dpi_gvs和政府极化指数dpi_gf分别来源于DPI数据集的变量numvote和govfrac，其中numvote指政府中执政的所有党派（考虑到可能出现不同政党组成的联合政府）在选举中得票总数占所有票数的比例，govfrac指从政府的执政联盟中随机抽取的两个代理人来自不同的党派的概率，概率越高，政府极化程度越高。本文对之分别取每一年对应的最近十年平均值即得到“dpi_ave10gvs”和“dpi_ave10gf”。DPI数据集由Cruz, Keefer和Scarascini（2016）构建，他们更新了Beck et al. (2001)的数据。

[17]  我们完全可以加入更多的滞后阶数，使用更丰富的模型设定，但出于对样本损失的担心，我们仅使用方程（1）的设定。

[18] 在不同组别的控制变量下，样本量发生了变动，这是因为有些控制变量有缺失值的缘故。

[19] 农业人口比重、城市人口比重和贸易开放度都取了每一年对应的最近十年平均值。人力资本指数来自于Penn World Table(9v)，使用教育回报率对教育年限进行加权而成。在研究经济增长的文献中（Barro，1996），人力资本属于影响增长的初始条件，所以我们给予它跟人均GDP一样的对待：控制滞后20年的人力资本指数。人口增长率和劳动人口占比也取了十年平均值。

[20] dpi_eipc取值范围为从1到7，数值越高行政长官选举的竞争性越高：1代表不存在行政长官；2表示行政长官并非选举产生；3表示行政长官由选举产生，但仅存在一个候选人；4为一个政党、多个候选人；5为多党选举合法，但只有一个党赢得席位；6为多党选举而且席位由不同的党派分别获得，但最大党获得75%以上的席位；7代表最大党获得少于75%席位。dpi_lipc的定义类似，只不过行政长官选举换成了立法机构选举（其中dpi_lipc=1代表不存在立法机构）。