中央政府与地方经济的关系主要基于以下三方面：投资审批、政策优惠、转移支付。而中央官员由于选民支持、种族偏袒、情感联络等对地方经济有着比较大的影响，主要表现在地方经济增长，转移支付，基础设施、教育、健康，企业发展等方面。但研究中国这方面的问题则遇到了几个挑战：反向因果（政治晋升）与跨地区跨年GDP的可比性。来自上海财经大学的范子英教授试图利用我国部长数据及DMSP/OLS灯光数据来解决这两个问题，探讨中国政治关联与经济增长的关系。
范教授介绍了卫星灯光原始数据的基本情况及存在的问题：不同年份之间不可比、部分年份有两颗卫星、2008年后发生位移等，进行了针对性的处理。第一步：内部校准Intercalibration，第二步：同年度数据合成。第三步：不同年度时间序列修正。校准后得到了更为科学合理的卫星灯光数据。
范教授采用DID模型，数据样本为02-03年国务院17个实权部委部长更换的相关数据，Y变量为单位土地面积上的灯光亮度，方程右边为Minister×D03及土地、人口、城市化、教育等控制变量。
实证结果表明，来自某个地级市的部长上任对该地级市的经济增长有着显著的影响，增长贡献为20%，重要部委作用更为明显；上任与卸任不对称，没有“人走茶凉”；工作地不重要：感情重于关系；比其他国家严重（4%）；主要渠道：投资增加22%。
在讨论环节，陆铭教授对卫星数据处理的第三步提出了质疑，建议可以省去这一步。而兰小欢博士则认为该模型有可能会将其实是某位中央委员及更高级别领导对地级市的影响混淆为是某位部长的影响。范教授表示会充分考虑这些建议，做进一步的修改完善。
鄢让 供稿
