亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Greening the career incentive structure for local officials in China: Does less pollution increase the chances of promotion for Chinese local leaders?

内生性 中国 晋升(国际象棋) 工具变量 激励 污染 业务 构造(python库) 经济增长 公共经济学 经济 政治学 法学 计量经济学 政治 生物 微观经济学 计算机科学 程序设计语言 生态学
作者
Mingqin Wu,Xun Cao
出处
期刊:Journal of Environmental Economics and Management [Elsevier BV]
卷期号:107: 102440-102440 被引量:173
标识
DOI:10.1016/j.jeem.2021.102440
摘要

Does it pay to be “greener” as a local official in China? In this paper, we examine the effect of local environment regulation outcomes, i.e., local pollution, on leaders’ chances of promotion. This is an important question because only when the Chinese cadre evaluation system rewards local officials’ green behaviors, these officials would move away from their past priority in promoting economic growth at all costs, so that the environmental crisis in China might be addressed. We collect party secretary data for Chinese counties between 2001 and 2014 to measure promotion patterns. We construct county-year SO2 and PM2.5 pollution measures using NASA satellite data. We adopt an instrumental variable approach to deal with potential endogeneity issues of the pollution variables: for both PM 2.5 and SO2, we use ventilation coefficient, i.e., the product of wind speed and mixing layer height, as the instrument. Our empirical analysis shows that for county party secretaries, those who are able to reduce air pollution are more likely to be promoted. We find similar results for county magistrates. However, we do not find evidence for this pollution-promotion link for prefecture and provincial party secretaries.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
狮子座发布了新的文献求助10
1秒前
iwonderhao完成签到,获得积分20
3秒前
4秒前
10秒前
Lucky发布了新的文献求助10
14秒前
16秒前
17秒前
ritata完成签到 ,获得积分10
26秒前
流氓恐龙完成签到,获得积分10
26秒前
昏睡的乌冬面完成签到 ,获得积分10
29秒前
30秒前
肉酱完成签到 ,获得积分10
32秒前
矮小的羽毛完成签到,获得积分20
34秒前
Lucky完成签到,获得积分20
34秒前
科研通AI2S应助Lucky采纳,获得10
43秒前
53秒前
zhen完成签到,获得积分10
56秒前
HuLL完成签到 ,获得积分10
58秒前
zhen发布了新的文献求助10
59秒前
1分钟前
1分钟前
orixero应助tz采纳,获得10
1分钟前
深情安青应助123采纳,获得10
1分钟前
汉堡包应助不辩采纳,获得10
1分钟前
倷倷完成签到 ,获得积分10
1分钟前
iwonderhao发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
123发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
Clara发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
tz发布了新的文献求助10
1分钟前
iwonderhao发布了新的文献求助10
1分钟前
不辩发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Animal Physiology 2000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3736611
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3280584
关于积分的说明 10020021
捐赠科研通 2997241
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1644486
邀请新用户注册赠送积分活动 782041
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749648