政府规模研究的知识结构、热点与前沿

〔摘 要〕以Web of Science数据库收录的2002-2014年政府规模研究文献为对象，利用CiteSpace Ⅲ软件对政府规模研究领域进行了高频关键词分析、高突现文献分析，对高中心性文献与代表性聚类进行了详细探讨，发现了政府规模研究的知识结构、热点与前沿：（1）政府规模与经济增长、社会福利的关系，以及增长与福利目标下合理政府规模与结构的研究；（2）政府规模与财政政策之间的关系，以及财政政策对实现政府各职能的影响机制研究；（3）政府规模与政治制度之间的关系，以及政治制度对政府职能的支持机理研究。

〔关键词〕政府规模；知识图谱；文献计量分析；CiteSpace Ⅲ

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.03.019

〔中图分类号〕F0626；D0351 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2016）03-0104-11

〔Abstract〕Based on 2041 papers from Web of Science by an topic search on government size between 2002 and 2014，this study carried on analysis about high-frequency words，high-bust and high-centrality references and representative clusters by using CiteSpace Ⅲ.The intellectual structure，hot topics and fronts of government size research were found，which were concerned with（1）the relationship between the size of government and economic growth，social welfare，as well as the reasonable government size and structure under the goal of maximizing growth rate and welfare；（2）the interaction between government size and fiscal policy，in addition to the effect mechanism of fiscal policy on realizing government functions；（3）the interaction between government size and political institutions，and then the support mechanism of the political system on government function.

〔Key words〕government size；mapping knowledge domain；bibliometric analysis；CiteSpace Ⅲ

政府对于国家经济与社会发展的影响举足轻重，因此政府规模一直是经济和公共政策的重点研究领域。有关政府规模的大小与结构也一直是政界和各国学者争论不休的话题。世界各国不断地进行政府改革，试图探寻最合理的政府规模，以提高政府的行政管理效率、保持社会稳定和提高经济增长水平，适应市场经济和社会发展的新需求。

政府规模的理论研究由来已久，主要集中在规模膨胀的原因解释与适度政府规模。关于规模膨胀的解释最早可以追溯到德国著名经济学家阿道夫・瓦格纳（Adolph Wagner），他提出当国民收入增长时，政府支出会以更大比例增长，被称为政府活动扩张法则。后继的研究者们在验证瓦格纳法则的过程中得到政府规模与经济增长关系的四种结论：正相关（Ram，1986；Lin，1994）、负相关（Barro，1991；Folster，Henrekson，1991）、非线性相关（Vedder，Gallaway，1998；Armey，1995）和不相关（Engen，Skinner，1992；Evans，1997）。理论视角也呈现出多元化的景象。“新古典主义理论”早期研究从需求和供给方面来解释政府规模的扩大问题，认为政府规模扩大的原因是需求的增长；而“公共选择理论”认为利益集团、官僚体制和财政幻觉导致了政府规模的增长；“系统科学理论”认为政府组织是一个复杂的开放系统，影响规模各因素之间应该是相互依存、相互联系的，且还具有一定的层次性。关于适度规模的研究，亚当斯密于1776年提出“小政府论”，认为自由的市场经济最有效率，应由市场发挥主导作用，政府要避免对经济过多干预；1929年，市场严重失灵，经济危机爆发，凯恩斯提出政府干预市场，建设“全能政府”，政府支出规模进入了快速增长时期；20世纪80年代，以美国学者奥斯本和盖布勒为代表的新公共管理学派提出用企业家精神去改造政府，把企业经营管理的一些成功方法移植到政府中来，使政府这类公共组织能像私人企业一样提高效率，建立“小而能的政府”；90年代，以罗伯特・登哈特夫妇为代表的学者针对新公共管理理论存在的问题，提出了新公共服务理论，建立“服务型政府”；权变系统组织理论则强调应不断寻求组织与环境及其他分系统的最大一致性，即政府规模不应该是确定的，而应随着与之相联系的外界环境的变化而进行相应的调整。

随着学科交叉融合的快速发展，新的理论和知识不断涌现，研究者们从不同的理论视角出发建立了不同的模型，得出了不同的甚至矛盾的结果，使得有关政府规模的研究呈现出复杂的态势。因此，梳理和理解政府规模研究领域现状与历史脉络，把握领域的知识结构与未来发展走向显得尤为重要。本文运用文献计量方法，采用CiteSpace39R10软件对政府规模研究领域绘制知识图谱，以求获得政府规模领域的文献数量、文献分布、高影响力作者、高产机构、核心期刊、关键文献、研究热点等宏观现状，并通过共被引聚类分析把握政府规模领域的知识结构与发展脉络。 1 研究方法和数据来源

11 研究方法

本文采用文献计量[1]和知识图谱可视化方法[2]，以图形和表格相结合的方式对数据进行分析和整理。首先，通过对文献信息计量分析研究领域文献数量、文献分布、高影响力作者、高产机构、核心期刊等概况；接下来，采用CiteSpace软件绘制政府规模研究领域的关键词网络、共被引聚类分析图谱与演化路径图谱，探讨政府规模领域研究的知识结构、热点与前沿；最后，通过对高中心性文献与代表性聚类的进一步详细讨论，深入考察与科学评价国际政府规模领域研究的结构特征与发展动态。

12 数据来源

选取Web of Science数据库核心合集下的Social Sciences Citation Index（SSCI）作为来源数据库，通过两次检索，第一次以“government size”or“size of government”or“government scale”为主题，以2002-2014年为时限进行检索（检索时间2015年8月3日），共得到308条文献记录，然后以一次检索的数据为“种子”进行引文的二次检索[3]，得到相应的施引文献1 762条。本文选取两者其中的研究论文（Article）、综述（Review）与会议论文（Meeting）共2041条文献，并经CiteSpace内置MYSQL数据库初步处理后，作为文章分析数据。

2 政府规模研究概况分析

通过文献计量法对政府规模研究领域的文献数量、分布、作者、机构、热点等作一个统计分析与必要说明。

21 文献数量分析

图1是以单一年份为统计单位得到的2002-2014年间政府规模研究领域Web of Science数据库核心合集下的SSCI收录的文献数量，在一定程度上直观、明了地呈现出政府规模领域的研究进展情况。由图1可知，政府规模的发文量从2002年的24篇到2013年的近350篇，整体上呈现出稳步的上升趋势，年均增长率约为123%。

22 文献分布分析

221 从学科分布角度

通过CiteSpace内置MYSQL数据库统计，政府规模是一个多学科交叉的研究领域，主要涉及经济学、政府与法律、公共行政、社会科学、社会学、国际关系等学科范畴（图2）。其中经济学是最主要的学科范畴，文献数量占到724%，其次是政府法律与公共行政，分别占总量的221%及102%。

222 从国家分布角度

以country为节点类型，每年一个时间切片，每个切片上选取前50个高频出现节点，选用最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST）剪枝算法，运行数据得到图3。

23 高影响力作者分析

本文从高被引作者和高产作者两个方面对国际范围内政府规模领域的高影响力作者进行分析。

表1列出了10位高产作者，他们的研究大致可以分为3类。第一类，主要研究社会信任、社会资本、政治制度、投票选举、宪法规则、政治竞争、税收结构、意识形态、民主、腐败等与政府规模、经济增长、生活满意度等之间的相互关系，高产作者主要有Bjornskov，Bergh，Potrafke与Aidt；第二类，主要研究财政政策、金融政策、财政改革等对政府规模的影响机制，高产作者主要有Sousa，Luca，Afonso与Furceri；第三类，主要研究政府规模与经济增长之间的关系，从事这一类型研究的高产作者主要有Bergh，Goel与Feldmann。

表2列出的10位高被引作者对政府规模领域的某个或某些主题都做出了突出的贡献。Alesina的著作《The Size of Nations》[4]对政府规模的研究产生了深远影响；Persson与Besley在财政政策、金融政策、经济政策对政府规模的影响机制方面做了深入研究；Barrro将政府引入到内生经济增长模型，通过数理推导得到政府最优规模，使政府最优规模的研究开始进入实证检验的阶段；Rodrik主要集中在贸易开放程度与经济增长、政府规模之间关系的研究；Oates（1972）的《fiscal federalism》[5]堪称财政分权研究的奠基之作，也是学者们进行财政分权与政府规模关系研究的基础文献之一；Acemoglu与Arellano对政策、制度、腐败等与政府规模、经济增长等多个研究主题都有涉及。

前10位高产作者中来自英国的有3位，前10位高被引作者中来自美国的学者就有5位。无论从高产作者还是高被引作者所做的主要研究来看，财政、金融、经济政策、腐败、民主、选举制度、经济增长与发展、社会福利水平等因素与政府规模关系的研究是政府规模研究领域的主流问题。

24 高产机构分析

从表3可知，排名前10的高产机构中，有4个来自美国，2个来自德国，其他4个分别来自英国、丹麦、希腊和意大利。

哈佛大学代表人物主要有Barro，Alesina，Rodrik，La porter，Glaeser等，几乎涉及所有与政府规模有关的研究；伦敦经济学院代表人物有Besley，Sousa，巴勒莫大学的代表人物有Furceri与Luca，雅典大学、康斯坦茨大学、基金组织与银行主要进行了财政政策、金融政策、公共政策及相关改革等方面对政府规模影响机制的研究；奥尔胡斯大学的主要代表人物是Bjornskov，主要进行了社会信任、社会资本、政治制度、投票选举、宪法规则、政治竞争、税收结构、意识形态、民主、腐败等与政府规模、经济增长、生活满意度等之间的相互关系的研究；伊利诺斯州立大学的代表人物Goel等主要进行了腐败、影子经济与政府支出问题的研究。

从高产机构分析得出的结果，本文进一步验证了有关各种经济、金融、财政政策与政府规模关系的研究是当今政府规模研究的主流之一。 25 核心期刊分析

核心期刊也被分成了两类，一类是被引频次最高的前10位期刊；另一类是发文量最大的前10位期刊（表4）。高被引期刊的平均影响因子30662，远高于高发文量期刊的平均影响因子10736。被引频次最高的期刊是《美国经济评论》，而发文量最高的期刊是由获得1986年诺贝尔经济学奖的布坎南和图洛克创办的《公共选择》。

26 研究热点分析

关键词包含作者最想传递的信息，是对文章观点及内容的高度概括与浓缩，出现频率或中心性较高的关键词可以代表研究领域的热点。以“关键词（Keyword）”为网络节点，以每年为一个时间切片，每个切片上选取前50个高频出现节点，选用最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST）剪枝算法，生成共词网络知识图谱（图4），共有199个网络节点，188条连线。通过综合分析与归纳出现频次、中心性排名各前20位关键词，本文总结得到政府规模研究的4个研究热点：经济增长、财政政策、政治制度与社会福利（表5）。从前面的分析结果以及这些关键词相关的文献数量与引用情况来看，进一步验证了这些研究热点问题的可靠性。

除此之外，排名前20的关键词中还有不平等（收入、种族、性别等）、经济开放程度、经济自由、国际援助、信任以及宗教、文化的异质性等，这些都是当前政府规模研究中被关注的问题。

3 政府规模研究聚类分析

每篇研究论文都会引用一定数量的参考文献，这些文献就是共被引网络中的节点。以“被引文献（cited reference）”为网络节点，以1年为1个时间切片，每个切片上选取前50最高频率出现节点，用MST算法剪枝，运行CiteSpace软件得到政府规模共被引网络图谱，共有280个网络节点及274条连线。黑色标签标示出了政府规模研究的基础性文献，用节点大小区别被引文献频次高低，而紫色光圈则标示出了节点的中心性大小。引用频次的高低反映出了文献的价值和经典程度，而中心性的高低则反映出了节点文献对于研究的枢纽作用和转折性意义。在此基础上再对网络图谱进行聚类，得到16个聚类，用关键词（LLR算法）作为聚类标签，得到政府规模研究共被引聚类分析网络图谱（图5）。从图上可以看到聚类Q值08915，S均值05203，因此聚类被认为是合理的[3]。

表6列出了主要的7个聚类信息，包括聚类编号、大小、S值、标签和平均年份。大聚类更具有代表性因为其有更多文献作为支撑，S值反映聚类成员的同质性和一致性。为突显出主要网络层次，增加图谱可读性，本文用MST算法对单片网络和合成网络都进行了剪枝，但因此降低了聚类的S值。通过观察分析，聚类1和4都是关于经济增长主题的研究，故将其二者合并；聚类6和8都是关于财政政策主题的研究，也将其合并为一个聚类。得到表6的七大聚类S值都在048以上，聚类质量尚可[3]。平均年份代表该聚类的新近程度，从表6可以看到，七大聚类平均出版年份都在1995-2000年之间。

31 高中心性文献分析

表7列出了政府规模研究前10位高中心性被引文献，这些文献对整个网络结构中的节点与聚类都起着重要的连接作用。

Meltzer and Richard（1981）[20]用收入再分配份额衡量政府规模，认为在多数通过规则下，税收与转移支付政策的选择依赖于中位选民的偏好，政府规模的扩大是因为中位选民的收入水平降低与收入不平等使得政府加大再分配规模。通过施引文献分析发现，在Meltzer研究的基础上，Adserà et al（2002）对贸易、民主与公共部门规模之间的关系进行了研究；Alesina et al（2004）进行了收入不公平、政府规模与幸福感之间关系的研究；Alesina et al（2005）还进行了选民偏好对再分配总量影响的研究；Erik et al（2010）研究了政治极化与政府规模的关系；Andreas et al（2014）研究了信任、政府规模与收入不平等之间的关系。

Hettich and Winer（1999）[21]建立选举行为模型，根据选举通过的财政政策，多角度检验了民主国家的税收体系以及对政府规模产生的影响。通过施引文献分析发现，在他们研究的基础上，Gould et al（2002）研究了选举、政党、宪法、立法与行政规则对政策选择，进而对政府规模的影响；Allers and Elhorst（2005）利用空间计量分析了地方政府的税收模仿与标杆竞争对地方政府规模的影响；Aidt et al（2009）对税收结构、政府规模与选举权的扩张之间的关系进行了研究；Aidt et al（2013）进行了民主化与政府规模关系的研究。

Mueller（2003）[14]运用公共选择理论――政府作为公共物品的提供者与外部性的消除者、收入与财富的再分配者、利益集团、官僚、财政幻觉与税收弹性等深入剖析了政府规模的增长的原因。通过施引文献分析发现，在Mueller研究的基础上，Alesina et al（2005）对腐败、不平等与政府规模关系进行了研究；Potrafke（2009）研究了全球化环境下政党政治对政府社会支出规模的影响；Getzner（2015）对文化支出规模的决定因素进行了研究。

Treisman（2000）[22]通过理论综述与实证分析国家法律体系、经济发展水平、政府规模、政治稳定、经济开放、宗教、民主等因素对腐败的影响，得出经济自由化政策是少量可行的降低腐败程度与控制政府规模，继而提高经济发展率的经济杠杆。通过施引文献分析发现，在Treisman研究的基础上，Adserà et al（2003）进一步讨论了政治责任与政府质量、政府规模之间的关系；Arikan（2004）研究了财政分权对腐败水平、政府规模的作用机制；Olken（2006）讨论了腐败与再分配关系问题；Treisman（2007）本人对民主体制、贸易开放、商业规则等对腐败、政府规模的影响机制进行了进一步研究。 Persson（2000）[10]结合了宏观经济政策理论、公共选择理论以及政治学中的理性选择学说3种学术精华，提出了一种统一的分析方法，分析了货币政策对经济发展与政府规模的影响。通过施引文献分析发现，在Persson研究的基础上，Milesi-Ferretti et al（2002）进一步探讨了选举制度与公共支出之间的关系；Lee（2004）研究了选民与选举政策的关系及对政府规模产生的影响；Borck（2007）研究了选举、不平等与再分配总量之间的关系；Campante（2011）从也不同角度重新讨论了不平等与再分配的关系。

Lizzeri（2001）[15]对比了两种不同的选举制度下，政府公共物品的供应情况。在赢者通吃（利益全部被赢者占有）情况下，政府提供的公共物品比例制度（利益根据选票比例分配）下数量更少。通过施引文献分析发现，在Lizzeri研究的基础上，Milesi-Ferretti et al（2002）进一步讨论了选举制度与公共支出之间的关系；Gerring（2004）探讨了政治制度对腐败与政府规模的影响；Persson（2007）研究了在议会民主制度下，选举制度对政府规模的影响机制；Enikolopov（2014）则讨论了政客、官僚与再分配的关系。

Hamilton（1994）对于计量经济时间序列模型的分析方法被广泛应用于政府规模的相关研究，而PENN WORLD TABLES（佩恩表）数据库是关于国家的购买力平价计算的GDP等数据，因为其高可信度与国家间的可比性受到研究者们的青睐。

32 高被引文献分析

表8列出了政府规模研究的前10篇高被引文献，有6篇来自美国。高被引文献被称为经典文献或奠基性文献，它们开创性的贡献共同构成一个研究领域的知识基础。主要涉及经济开放程度、再分配政策、经济政策、腐败与政府规模、经济增长的关系以及政府绩效的影响因素等。其中La Porta（1999）[23]，Montinola（2002）[24]与Treisman（2000）[22]探讨了腐败与规模问题；Meltzer（1981）[20]，Persson（2000）[10]，Lane（2003）[25]对财政政策对规模的影响进行了研究；Rodrik（1998）[26]研究经济开放程度对规模的影响；而Arellano（1991）[27]与Blundell（1998）[28]是关于计量面板模型设定与检验问题。

33 高突现性文献分析

科学文献可分为持续高被引的经典文献（classic articles）和在短暂时间内达到被引峰值的过渡文献（transient articles），第二种更普遍[2]。利用Kleinberg设计的突变检测算法（burst detection algorithm）识别代表着研究前沿的突现词。表9列出了突现值最大并且突现持续时间在2010-2014年间的8个文献。其中突现值最高的Beck（1995）[29]与突现值第三的Roodman（2009）[30]都是关于计量经济方法的讨论，它们引发了计量方法在政府规模领域中应用的热潮。其它的几篇分别讨论了财政政策、财政分权、健康卫生支出等问题，可见这些热点问题依旧活跃在政府规模研究的前沿。

34 代表性聚类分析

每个聚类都包含了相应的被引与施引文献，为了更深入地了解政府规模研究的内部结构，本文以腐败、经济增长与财政政策三大聚类为例，分别列出了前五位被引频次最高的被引文献和前五位覆盖率最高的施引文献。

聚类#0“corruption”（表10）中共包含23篇共被引文献，左边被引的几位作者Glaeser，Mauro，La porter，Shleifer与Egorov都长期致力于腐败与规模关系的研究，关于腐败对政府规模、经济增长的影响做出了重大贡献。右边施引作者中的Goel（2010，2011）在这些研究的基础上，从不同的理论角度及在不同的国家范围内研究了腐败与支出的关系。

聚类#1、4“economic growth”（表11）中共包含40篇共被引文献，左边的Barro从宏观经济学视角对经济增长影响机制进行分析，认为政府规模是影响经济增长的一个关键因素。右边五个主要的施引文献都发表于2010年、2011年，在Barro等人研究基础上引入了新的中介、调节变量，建立了计量经济模型，得到了与前人相似或矛盾的结论。

聚类#6、8“fiscal policy”（表12）中共包含37篇共被引文献，左边Persson，Besley都长时间致力于财政政策、金融政策、经济政策与政府规模的相互影响问题的研究。右边的施引文献在左边被引文献的基础上，通过细分变量，使用不同的测量方法与数据，得到了更细致的结论。

35 演化路径分析

图5的layout方式选择“时区图（timezone）”，政府规模发展脉络清晰地展示在图6上。通过前面部分对热点问题、高中心性文献、高突现文献、高被引文献与代表性聚类的详细分析，结合图6，不难发现，政府规模始终以经济增长、财政规模、政治制度、社会福利为研究主线而逐步演进的。其中财政政策是实现政府资源配置、收入再分配、维护宏观经济稳定各职能的工具，政治制度是实现政府职能的保证，而经济增长与社会福利则是政府行为的最终目的。后继研究都是在已有文献的基础上，通过理论视角、研究方法、研究范围、概念测量、模型设计、使用数据等的改变以及引入新的中介变量、调节变量改变问题边界等方式，不断对政府规模领域研究进行拓展。在和平与发展的全球大背景下，政府的基本职能不会发生大的改变，因此对应有关政府规模的研究主题也不会发生大的改变，将继续遵循目前的研究主线逐步演进。

4 主要结论

通过文献计量分析与绘制知识图谱，笔者发现：

（1）政府规模是一个多学科交叉的研究领域，主要涉及经济学、政府与法律、公共行政等范畴。其中经济学是最主要的学科范畴，文献数量占到724%。2002-2014年政府规模领域的文献稳定增长，在2013年达到一个峰值。美国在这个领域的研究遥遥领先，前10位高被引作者中，5位来自美国；前10大高产机构，4个来自美国；前10篇高被引文献，6篇来自美国。而目前最高产的作者是丹麦奥尔胡斯大学的Bjornskov。最高被引期刊是《美国经济评论》，最高发文量期刊是《公共选择》。通过对政府规模研究高频关键词分析，总结归纳出政府规模研究的4个研究热点：经济增长、财政政策、政治制度、社会福利与政府规模的关系研究。通过突变文献检测，发现使用计量经济学方法对这些热点问题进行进一步的实证分析是目前政府规模研究的主流与前沿。另外不公平、经济开放程度、经济自由、外国援助、信任以及宗教、文化的异质性等，也都是当前政府规模研究中被关注的问题。 （2）通过对共被引网络聚类分析，共得到16个聚类，其中前7个聚类分别是economic growth，fiscal policy，corruption，business cycles，government expenditure，life satisfaction，每个聚类形成的平均年份均在1995-2000年之间。通过对高中心性文献、高被引文献及代表性聚类中施引与被引文献的详细分析，确立了政府规模研究的知识结构：政府规模与经济增长、社会福利的关系，以及增长与福利目标下的合理政府规模与结构的研究；政府规模与财政政策之间的关系，以及财政政策对实现政府各职能的影响机制研究；政府规模与政治制度之间的关系，以及政治制度对政府职能的支持机理研究。

文章数据来源仅限定在Web of Science数据库，时间仅选取了2002-2014年，加上分析方法本身的局限，影响了研究结果的精确性。因此要准确把握政府规模领域的研究现状和发展趋势，还需进一步对文献内容进行深入的分析。尽管如此，本文对政府规模的研究现状进行了梳理，对其中一些关键文献与作者得以识别，对研究热点与前沿进行了展示，对知识结构与发展脉络进行了清晰演示，为人们系统了解政府规模研究文献提供了可靠依据，避免了传统方法归纳文献的主观性，为进一步的研究提供参考，也为中国政府规模领域国际化研究成果的产出提供一定借鉴和启示。

根据上述研究发现，笔者认为中国未来的政府规模研究可以朝以下两个方面努力：其一，追踪关键作者、核心期刊的相关研究，将国外的研究理论、视角、方法本土化，在中国具体国情下对相关变量间的因果关系进行细致探讨，使得政府规模研究更加有效地服务于中国经济与民生，推动政府规模领域研究的纵深化和国际化发展。其二，要强调科学研究方法的使用，简单的描述研究并不能够满足政府规模研究的需求，要提倡使用实证方法，更加细致地探究政府规模研究中的因果关系。

参考文献

[1]邱均平.文献计量学的定义及其研究对象[J].图书馆学通讯，1986，（2）：71.

[2]陈超美，陈悦，侯剑华，等.CiteSpace Ⅱ：科学文献中新趋势与新动态的识别与可视化[J].情报学报，2009，28（3）：401-421.

[3]陈悦，陈超美，刘则渊，等.CiteSpace知识图谱的方法论功能[J].科学学研究，2015，（2）：242-253.

[4]Alberto A，Spolaore E.The Size of Nations.Cambridge：MA：MIT Press，2003.

[5]Oates W.Fiscal Federalism.London：Edward Elgar Publishing Ltd，1972.

[6]Barro R J.Government spending in a simple model of endogeneous growth[J].Journal of Political Economy，1990，98（5）：103-125.

[7]Barro R J.Economic growth in a cross section of countries[J].The Quarterly Journal of Economics.1991，106（2）：407-443.

[8]Afonso A，Furceri D.Government size，composition，volatility and economic growth[J].European Journal of Political Economy，2010，26（4）：517-532.

[9]Bergh A，Henrekson M.Government size and growth：a survey and interpretation of the evidence[J].Journal of Economic Surveys，2011，25（5）：872-897.

[10]Persson T，Tabellini G.Political Economics：Explaining Economic Policy.Cambridge：MIT Press，2000.

[11]Kneller R，Bleaney M F，Gemmell N，et al.Fiscal policy and growth：evidence from OECD countries[J].Journal of Public Economics，1999，74：171-190.

[12]Afonso A，Agnello L，Furceri D.Fiscal policy responsiveness，persistence，and discretion[J].Public Choice，2010，145（3/4）：503-530.

[13]Goel R K，Nelson M A.Government fragmentation versus fiscal decentralization and corruption[J].Public Choice，2011，148（3/4）：471-490.

[14]Mueller D C.Public Choice Ⅲ.Cambridge：Cambridge University Press，2003.

[15]Lizzeri A，Persico N.The Provision of Public Goods under Alternative Electoral Incentives[J].The American Economic Review，2001，91（1）：225-239. [16]Alonso J A.Colonisation，Institutions and Development：New Evidence[J].Journal of Development Studies，2011，47（7）：937-958.

[17]Berggren N，Bjrnskov C，Lipka D.Legitimacy and the cost of government[J].Public Choice，2015，162：307-328.

[18]Bjrnskov C.The happy few：cross-country evidence on social capital and life satisfaction[J].KYKLOS，2003，56（1）：3-16.

[19]Bjrnskov C，Dreher A，Fischer J.The bigger the better evidence of the effect of government size on life satisfaction around the world[J].Public Choice，2007，130（3/4）：267-292.

[20]Meltzer A H，Richard S F.A rational theory of the size of government[J].Journal of Political Economy，1981，89（5）：914-927.

[21]Hettich W，Winer S L.Democratic Choice and Taxation：A Theoretical and Empirical Analysis.Cambridge：Cambridge University Press，1999.

[22]Treisman D.The causes of corruption：a cross-national study[J].Journal of Public Economics，2000，76：399-457.

[23]La Porta R，de Silanes F L，Shleifer A，et al.The quality of government[J].Journal of Law，Economics，and Organization.1999，15（1）：222-280.

[24]Montinola G R，Jackman R W.Sources of corruption：a cross-country study[J].British Journal of Political Science，2002，32（1）：147-170.

[25]Lane P R.The cyclical behaviour of fiscal policy：evidence from the OECD[J].Journal of Public Economics，2003，87（12）：2661-2675.

[26]Rodrik D.Why do more open economies have bigger governments？[J].Journal of Political Economy，1998，106（5）：997-1033.

[27]Arellano M，Bond S.Some tests of specification for panel data：monte carlo evidence and an application to employment equations[J].The Review of Economic Studies，1991，58（2）：277-297.

[28]Blundell R，Bond S.Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models[J].Journal of Econometrics，1998，87：115-143.

[29]Beck N，Katz J N.What to do（and not to do）with time-series cross-section data[J].The American Political Science Review，1995，89（3）：634-647.

[30]Roodman D.How to do xtabond2：an introduction to difference and system GMM in Stata[J].The Stata Journal，2009，9（1）：86-136.