地方政府信任程度是与社会运行及经济发展质量密切相关的一种指标，代表着居民对政府绩效的评价（罗家德等，2017）。影响居民政府信任程度的因素众多，相对而言，政府治理绩效在塑造居民信任程度的过程中，发挥着重要甚至是主导作用。Yang和Tang（2010）在探讨了影响我国居民政府信任背后的文化传承、社会动员等因素后，发现了居民的政府绩效评价是决定信任程度的最主要因素。胡荣等（2011）从政府决策透明度、社区政务公开、法治环境等角度刻画了政府绩效，发现表现在这些方面的政府绩效对于城市居民的政府信任程度有显著的正面影响。孟天广和杨明（2012）利用2008年中国公民意识调查数据，研究发现居民对于经济增长、社会福利、公共产品等领域的积极评价都强化了政府信任程度，且该结论在那些拥有较高人均福利支出、较低不平等程度以及更低失业率的地区更为明显。高学德、翟学伟（2013）发现在食品安全、抗震救灾和司法制度层面，居民的政府绩效满意度直接提升了其政府信任程度。此外，Rothtein（2003）、游宇和张光（2015）发现基本公共服务供给的不平等性也会显著影响居民对政府的信任评价。

当然，除了治理绩效这个因素之外，也有文献涉及了经济体制、政府干预以及社会资本等层面的政府信任影响因素。例如，刘勇政和冯海波（2015）结合微观层面调查数据和省级层面数据，运用有序Logit模型研究发现我国财政分权体制对于居民政府信任产生了负面影响，且这种负向影响在农村更为明显。同时，该研究也发现更大的政府规模、更高的腐败程度以及收入不平等的扩大会显著降低居民的政府信任感。陈思霞和卢盛峰（2016）利用1990—2012年世界价值观调查数据（World Value Survey），分析发现如果政府干预对市场失灵的“减损”效应占主导地位，则政府干预有利于增加政府信任评价，而如果政府干预产生的超额负担超过其“减损”效应，则加大政府干预将会降低政府信任评价。陈思霞（2016）依据地区是否遭受自然灾害作为衡量政府干预政策的外生冲击，并利用2007年和2012年世界价值观调查数据进行计量分析，发现政府支出干预政策显著提高了居民的政府信任程度，该结论得以成立的机制是政府支出干预在微观上扩大了居民家庭收入规模，在宏观上有利于地方经济增长和城乡一体化发展。在社会资本影响政府信任的分析层面，刘米娜和杜俊荣（2013）在CGSS（2005）调查数据基础上，采用多层次线性回归模型研究发现，互助层面的实质性社会资本以及开放型网络层面的形式社会资本均可以促进居民的政府信任感。

鉴于地方政府信任对于维护我国社会秩序稳定与提升经济发展内在动力等方面具有重要作用，本文将分析的立足点定位于地方政府信任层面，并进而将基层审计机关的职能发挥作为影响地方政府信任的一个因素，考察其是否有利于提升社会平均意义上的政府信任程度。本文采用有序Probit模型以及工具变量回归等规范的计量方法，证实了作为基层审计机关工作业绩的审计违规违纪金额与居民政府信任程度之间存在稳健的正向因果关系。当然，也有文献如陈希晖等（2014）在国家层面论及了行政审计和政府信任之间的关联，这为本文研究提供了重要的理论导向。然而，与陈希晖等（（2014）所展示的直观理论假设相比，本文将视线从全国层面转移到了县区级基层审计机关，并更加重视通过有序Probit模型以及工具变量估计等规范的计量方法进行客观论证，从而为本文基本结论提供了稳健有效的经验证据。在这个意义上，本文不仅在实践上可以回答基层财政资金违规违纪信息的发布会得到普通居民的积极认同还是消极面对，而且也是对现有文献的深化和拓展。

三、模型设置与数据说明

（一）模型设置

由于CGSS（2010））中与政府信任程度相关的问题设置，也就是本文的因变量是有序分类变量，这就决定了本文需要采用有序Probit模型。有序Probit模型的基本假定是，因变量即受访者对政府信任的评价值（Trust）作为连续潜变量虽然不能被直接观测到，但是当我们假定了随机扰动项服从标准正态分布D时，则在给定影响因素的条件下，居民选择政府信任程度序数值m的概率决定过程可以由下式所决定：

上述回归模型即式（1）中，o为正态分布函数。Trust是受访者的政府信任程度，其下标i和j分别表示受访者i及其所处于的j县区。CGSS（2010）问卷中直接询问了受访者对于本地政府机构的信任程度。本文除了选取受访者对于本地政府机构的信任程度作为因变量之外，还依据刘勇政和冯海波（2015）的划分方法，在CGSS（2010）调查问卷中选取了涉及到受访者对于政府机构和政府官员目标指向的满意度评价问题。最终，共得到与政府信任主题相关的8个问题作为因变量，我们将其定义为Trust1-Trust8。每个因变量的具体含义如表1 所示，其中共4个问题涉及对于政府机构的信任，4个问题涉及对于政府官员的信任。对于这些问题的回答选项而言，CGSS（2010）均设定了一个由低到高有序排列为1、2、3、4、5的数值即m，依次表示“完全不同意”、"比较不同意"、"无所谓同意不同意"、"比较同意"、"完全同意"。多样化的因变量选取具有互为推论、互为佐证的作用，进而可以有效排除回归结果的偶然性。

关于因变量值得说明的还有两点，其一，虽然8个因变量之间可以相互佐证，然而第一个问题即Trust1直接询问了受访者对于本地政府机构的信任程度，故它是本文最为重要的因变量，因为它与研究政府信任程度的主题联系最为紧密。基于篇幅考虑，后文的稳健性检验部分也主要针对Trust1展开；其二，根据CGSS（2010）问卷中Trust4与Trust7的表述逻辑，这两个问题属于政府信任程度的反向度量指标。具体而言，Trust4的表述是“您是否同意：如果政府侵占了我个人的利益，我只能忍了”，问卷中给出了从“完全不同意”到“完全同意”共5个选项，并分别赋予了数值1至5。本文认为，如果受访者的政府信任程度越高，则其更有可能在受到利益侵占时选择不忍受，并在政府提供的可能渠道表达自己的利益诉求，这是因为受访者会预期到值得信任的政府很可能会纠正相应的利益侵占行为。此时，对于Trust4 的回答数值就越接近于1；反之，对于Trust4的回答数值越接近于5。受访者对于Trust4回答的数值越大，代表同意Trust4中观点的程度越高，同时也就代表着更低的政府信任程度。对于Trust7而言，其表述是“您是否同意：政府官员不太在乎像我这样的人在想些什么”，显然该问题也属于政府信任程度的反向度量问题。如果受访者越不同意Trust7中的观点，即选项值越接近于1时，代表着其越高的政府信任程度。

接下来，我们对回归模型即式（1）中的核心自变量和控制变量进行说明。Auditj，是核心自变量，即CGSS（2010）所抽样出的样本县区审计局的职能变量，本文选取经过对数化处理之后的2009年县区级审计机关查出的违规金额作为其代理变量。之所以选取该变量，是因为其可以较为全面地衡量基层审计机关的职能发挥程度，同时也代表了其工作业绩。除了核心自变量之外，还需要控制其他可能影响政府信任程度的因素，以提高系数估计精度，并在最大程度上满足计量回归过程中“其他条件不变”这一基本前提。作为一种个体主观评价，政府信任程度不可避免地会受到居民个体特征Xij和地区经济特征Zj的影响。基于陈刚和李树（2012）、高琳（2012）、Blanco和Ruiz（2013）、左翔和李明（2016）的相关研究，个体特征X，包括了性别、民族、年龄对数值及其平方、政治面貌、教育程度、婚姻状况、健康状况、户口登记状况、户口登记地、工作经历、生活幸福程度、单位类型、宗教信仰、个人全年总收入对数值等因素；同时，县区经济特征Z包括了县区级财政预算支出对数值、年末总人口对数值、户籍城市化率、第二产业增加值对数值等因素。

（二）数据说明

将2010年中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，CGSS）与其抽样的县区数据相结合，匹配形成了本文的截面数据结构。正如引言中所述，由于近些年中国社会综合调查（CGSS）不再报告CGSS调查样本所处的省级以下行政辖区信息，这样，2010年的CGSS调查数据是能获取到，且可以与县区级数据相匹配的最近年份数据。在进行计量回归之前，我们对CGSS（2010）的初始数据进行了整理，具体如下：针对本文因变量即有序虚拟变量以及众多个体特征控制变量，我们删除了选择“拒绝回答”、"不知道"、“不适用”以及“无法选择”的受访者样本。同时，对于县区经济特征变量而言，也存在部分缺失。上述因素都导致了后文中实际使用到的受访者样本总数少于CGSS（2010）的初始样本量。此外，由于CGSS（2010）的调查访谈在2010年6月已经开始进行，此时核心自变量与县区特征控制变量就不再适宜采用2010年末的统计数值。故而，在回归模型中除了受访者个体特征之外的其他变量数据均采用了2009年数值，数据来源于对应年份的《中国县（市）社会经济统计年鉴》。表2报告了经过数据整理后本文主要变量的描述性统计情况。

四、实证结果

（一）基准回归结果

对于有序Probit 模型而言，采用最小二乘（OLS）方法进行系数估计将导致拟合值落在有效区间之外的问题，进而导致系数估计偏差。故而，通常采用极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation）以获得有序Probit模型系数的一致估计量（陈刚、李树，2012；高琳，2012；左翔、李明，2016）。在回归过程中，在总是包含乡镇/街道固定效应的前提下，我们首先考察了只加入核心自变量的回归结果，然后再分别或同时加入个体特征控制变量和县区特征控制变量，各种情形下核心自变量系数估计结果一致，限于篇幅，这里仅展示同时未加入和同时加入个体和县区层面控制变量的结果，如表3和表4所示。鉴于控制变量对于保持回归过程“其他条件不变”的重要意义，后文中我们均以表4作为基准估计结果。由于政府信任程度是个体层面的评价，故而为了应对可能存在的组内相关性（Within-groups Correlation），回归中我们将标准误聚类到乡镇/街道级，并在回归表格中展示了聚类稳健标准误（Robust Stand Error）。同时，我们也将表4中的核心自变量系数估计值及其置信区间在图1中展示了出来。

从表4可知，在控制乡镇/街道固定效应的前提下，核心自变量即审计违规金额对数值对于因变量都至少在5%水平上显著，且呈现出了逻辑一致的作用方向。具体而言，对于两个反向度量问题Trust4和Trust7而言，核心自变量的估计系数呈现出了显著负值，而其他6 个正向问题则呈现出了显著正值。这意味着核心自变量对于政府机构和政府官员信任程度的作用具有很好的内在稳定性。具体而言，回归结论显示，县区级审计机关的职能发挥越强，即审查出的违规金额越高，则平均而言辖区居民就更加信任本地政府机构，更倾向于服从政府，更认同向政府机构所提的建议能够被采纳，当个人利益被侵占时更愿意积极表达诉求，更加同意政府官员的工作是为老百姓服务，更加认同政府官员会重视群众意见，同时，也会更加认为自己对于政府部门的建议能够向相关负责人有效传递。

进一步，为了展示核心自变量对政府信任取值各区段概率的影响方向和大小，需要计算核心自变量对于因变量的边际影响。对于非线性模型而言，常常计算两类并不完全等价的边际效应：其一是平均边际效应（Average Marginal Effects），即分别计算每个样本观测值对应的边际效应，然后对所有的边际效应估计值进行算术平均；其二是计算样本均值处的边际效应（Marginal Effects at the Means of Independent Variables），即将回归模型等式右侧的变量统一取各自均值之后计算出的边际效应。本文分别采用上述两类方式计算了核心自变量的边际效应后，发现二者结果较为近似。同时，由于本文核心自变量是自然对数，故在计算边际效应时选择了“d（y）/d（Inx）”类型的半弹性形式。

在同时包含个体与县区特征控制变量情形下，表5展示了基于上述第一类方式即核心自变量的平均边际效应测算结果。除了因变量为Trust8时平均边际效应不显著之外，表5 进一步证实了表4得出的基本结论。详细而言，针对因变量Trust1，县区级审计违规金额增加1%，则受访者选择本地政府机构“比较可信”与“完全可信”的概率分别增加了8.1%和43.9%，选择“完全同意”Trust2观点的概率增加了68.8%，选择“比较同意”和“完全同意”Trust3的概率分别增加了14.9%和5.5%，选择“完全同意”Trust5的概率增加50.6%，选择“比较同意”和“完全同意”Trust6的概率分别增加了8.4%和4%。同时，对于反向度量问题Trust4而言，县区级审计违规金额增加1%，则受访者选择“比较同意”和“完全同意”这两个反向度量问题的概率分别降低了5.8%和2.8%；对于反向度量问题Trust7而言，则是分别降低了8.8%和15.3%。

（二）考虑县区政府面临的地方廉政环境：一个竞争性假说的排除

由于审计机关的审计范围覆盖了地方政府机构的各个组成部分，这就有可能使得本文回归模型产生来自于地方政府整体层面的遗漏变量偏差。这里我们重点关注地方廉政氛围是否干扰了本文基本结论。由于辖区廉政环境因素与核心自变量之间具有紧密相关性，故而其会作为混淆因素使得核心自变量的系数估计出现偏误。为了排除上述竞争性假说的干扰，我们需要在控制变量中加入能够反映地区廉政环境的变量。

遗憾的是，限于数据的可获得性，在地级市与县级政府层面很难找到合适的地区廉政环境代理变量。退而求其次，本文在省级层面选择职务犯罪立案数对数值指标用以衡量地区廉政环境，数据来自《中国检察年鉴》。由于基准估计模型中核心自变量采用的是2009年数值，故上述廉政环境变量也相应地选取2009年数值。在控制变量中加入省级层面职务犯罪立案数对数值之后，估计结果如表6所示。从表6可知，对于8个政府信任因变量而言，核心自变量即审计违规金额对数值的系数与表4的基准回归相比，核心自变量即审计违规金额对数值的估计系数仅发生了微小变化ꎬ故原有结论维持不变。

（三）考虑少量居民与地方政府之间的利益矛盾：一个可能的干扰因素

在前述控制变量中，我们没有考虑一个直觉上比较重要、但是样本数量明显会较少的干扰因素，即近年来时常出现的少量居民与地方政府之间的利益矛盾，是否会使得本文基本结果出现偏误。CGSS（2010）调查问卷中询问了过去一年中，受访者是否曾受过到政府有关部门或工作人员的不公正对待。遗憾的是，CGSS调查中没有进一步询问受访者这些不公正对待最终获得了如何处理。基于是否曾受过不公正对待问题，我们就可以检验少量居民与地方政府之间的利益矛盾是否对本文基本结论形成干扰。在删除拒绝回答的样本后，本文构建了相应的虚拟变量，赋值规则为过去一年受过到政府有关部门或工作人员的不公正对待时赋值为1，反之为0。

依据CGSS（2010）调研数据的统计显示，受到过不公正对待的样本数占总体样本的9. 09%。为了考察少量居民与地方政府之间的利益矛盾是否会对本文结论产生干扰，我们在控制变量集里加入了是否受到过不公正对待虚拟变量，估计结果如表7所示。从表7可知，核心自变量系数估计值与表4相比变动幅度较小。上述情形意味着，本文关于审计机关职能发挥有利于提升政府信任程度的结论，并未受到少量居民与地方政府之间的曾经发生过利益矛盾的干扰。

（四）基层行政审计与居民政府信任之间的影响机制探讨

关于行政审计职能通过何种机制影响了居民的政府信任，我们认为可以从直接和间接两个层面来理解：

首先，是直接机制层面，也就是审计机关发挥了自身职能并将审计结果信息向社会公布并被居民获取之后，通过何种直接性机制对居民政府信任产生了影响。对于这个层面的发生机制，我们不得不承认，受限于论文主题是研究县区级审计职能发挥对于辖区居民政府信任度的影响，而这其中的被解释变量即政府信任，是微观调查受访者依据审计信息对地方政府进行心理判断后的外在思维倾向。这时，机制分析的核心就是居民对于审计信息的心理加工过程。我们认为，在控制了县区级财政预算支出、第二产业增加值等经济特征变量之后，县区审计违规信息一定程度上可以被理解为审计有效程度。而较高的审计有效程度，也意味着其可以向居民传递地方政府面临着严格审查监督约束的信息。在该逻辑链条下，居民对于地方政府信任的提升，就是其在接触审计信息之后的一个逻辑判断结果。遗憾的是，这种发生于心理范围的直接机制仅能依据实证结果进行反向推导，难以被清晰地检验。

其次，是间接机制层面，也就是审计机关的职能发挥是否可以通过其他一些中介性政府行为，而间接影响居民的政府信任。鉴于CGSS（2010）询问了“您是否受到过政府有关部门或工作人员的不公正对待”，由此，就可以考察县区级审计机关职能发挥，对于辖区居民受到不公正对待的发生概率是否产生了影响。显然，在不公正对待现象不利于提升居民政府信任的前提下，如果审计职能发挥可以降低居民受到不公正对待的发生概率，则可以将其作为本文基本结论的间接机制。我们发现，在CGSS（2010）总体样本中有9%的受访者曾受到过不公正对待。进一步，采用一个县区内曾受到政府不公正对待的人数，占该县区受访者样本总数比例，作为辖区居民受到不公正对待发生概率的衡量指标，该变量采用百分数表示。在同样控制居民个体和县区特征控制变量集，采用OLS法进行聚类稳健估计发现，核心自变量即县区审计违规金额对数值的系数为-0.83，且在1%水平上显著。这意味着，县区审计违规金额增加1%，会使得辖区内受到不公正对待的人数比例下降0.83个百分点。可见，基层政府部门的审计职能发挥，会通过抑制政府部门或官员损害居民利益行为的发生，而间接达到提升居民政府信任的作用。

五、稳健性检验

为了增强基本结论的稳健性，本文基于样本代表性、核心自变量替换、异质性验证以及工具变量估计等多个角度进行了检验。本部分稳健性检验仅针对与研究主题关联最紧密的因变量Trust1，即受访者对于本地政府机构的信任程度问题进行回归分析。判断回归结论是否具有外部有效性（External Validly）时，首先需要考虑的因素是样本代表性问题。由于我国直辖市管辖的县区与普通地市级管辖的县区相比，在行政级别以及地方财政收支权限等方面存在显著差异，故而我们有必要删除直辖市受访者样本。同时，考虑到新疆和西藏这两个民族自治区的特殊性及其地区数据完整性不高，我们也删除了CGSS（2010）中涉及这二者的179个受访者样本。最终，在因变量设置为Trust1，且删除4个直辖市以及新疆、西藏受访者样本后的有序Pobit模型估计结果，如表8第1列所示。可以发现原有结论维持不变。为了更全面地实现稳健性检验效果，后续部分的稳健性检验将依据删除4个直辖市以及新疆、西藏受访者后的样本展开分析。其他稳健性检验具体如下：

1.替换核心自变量

审计机关工作具有较高的细致性和复杂性，从而造成审计过程往往具有较长的时间跨度。由此，虽然本文核心自变量是2009年的县区审计违规金额，但是在滞后效应作用下，我们不能排除核心自变量本身也可能蕴含了之前年份县区审计机关工作业绩对于辖区居民政府信任程度的影响。同时，考虑到不同年份的审计工作量可能存在波动性，我们对核心自变量进行了均值化替换。详细而言，本文从《中国审计年鉴》中重新搜集了2007年和2008年CGSS（2010）抽样县区的审计违规金额，并分别将核心自变量替换为2007—2008年审计违规金额均值对数值、2008—2009年审计违规金额均值对数值以及2007—2009年审计违规金额均值对数值。同样采用有序Probit模型，并在删除4个直辖市与新疆、西藏受访者样本情形下的估计结果如表8后3列所示。由估计结果可知，县区级审计机关职能发挥对于居民地方政府信任程度的提升作用是稳健存在的。

此外，对于核心自变量，虽然已经通过控制县区级财政预算支出、第二产业增加值等经济特征变量，在一定程度上可以满足计量回归时“其他条件不变”的要求。然而，使用经地区经济发展水平调整后的相对值可能更为合适。这里，我们搜集了CGSS（2010）中所抽样的样本县区的GDP变量，并采用审计金额与GDP之比重新作为核心自变量进行了检验，回归结果如表9所示。从表9中可知，原有的结论基本未发生改变，除因变量为Trust7时核心自变量系数不显著之外，其他因变量系数符号方向均与基准回归保持了一致。鉴于采用审计金额水平值对数作为因变量时，符合半弹性模型的逻辑，其经济含义同样也较为明确，本文其他部分的核心自变量继续采用审计金额对数值。

2.不同异质性分组情形下的分样本估计

我们也会有兴趣了解在不同异质性设置规则下，即进行分组回归之后原有的结论是否依然成立。众所周知，20世纪末信息技术的发展使得普通居民融入网络性信息传播过程的媒体环境大大改善，各类网络自媒体作为现代信息沟通的有效工具彻底改变了传统交流方式，并具备了将关键信息短时间内传播到社会各个角落的能力（刘静，2015）。依据上述分析，我们可以提出一个逻辑假设，即那些信息获取意愿与能力越强的居民群体，也就越有可能获得地方审计信息，并进而使得核心自变量即违规金额对数值对于政府信任程度的影响作用变得更大。

为了验证这个假设，我们对CGSS（2010）样本进行了分组检验。首先，在信息获取意愿层面，依据电视以及包括手机上网在内的互联网使用意愿进行分组。具体是，将选择“从不”、"很少"、“有时”使用电视或互联网的受访者归为低意愿组，而将选择“经常”、“总是”的受访者归为高意愿组。如果审计机关行为信息确实是通过这些渠道传递给了普通居民，那么，基层行政审计提升政府信任程度的作用在经常使用电视或者互联网的人群中发生的作用应该更明显。其次，在信息获取能力层面，按照CGSS（2010）问卷中受访者对于“如何申请法律援助“如何找信访局”的了解程度进行分组，分组方式与衡量电视和互联网使用意愿时一致。接下来，为了节约篇幅，我们仅选取与本文研究主题关联最紧密的因变量即Trust1。按照上述信息获取意愿和能力进行分组，并采用有序Probit模型的估计结果如表10 所示。从表10可知，在具有较高信息获取意愿，以及足够信息获取能力的受访者分组中，核心自变量即审计违规金额对数值均更高程度地发挥了促进居民政府信任程度的作用。

3.基于工具变量法的内生性处理

一般而言，在考察地区经济变量对于微观个体变量所产生影响的匹配数据结构中，互为因果导致的内生性问题并不会特别严重。这是因为在我国向上负责的政府层级治理体系下，县区级审计机关对上级审计机关和同级人民政府负责，其职能发挥仅在相当有限的程度上受到个体居民意识因素的影响。尽管如此，为了加强本文结论的稳健性，本文还是进行了基于工具变量法的内生性处理。

由于有序Probit模型的工具变量估计较为复杂（Chesher and Smolinski，2012），因此，目前学者们通常会采取以下两类简化处理方式：第一类是直接将有序选择因变量视为普通连续变量，并采用两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计。第二类是先将有序因变量转化为二元虚拟变量，进而可将有序Probit模型转化为普通的Probit 模型，之后再采用包含连续型内生变量的工具变量Probit模型（Instrumental Variables Probit Model）进行估计。本文认为，上述第二类处理方式即将有序Pobit模型通过合理的方式转化为Pobit模型之后再进行工具变量估计，更接近于有序Probit模型的本质属性，故而我们采用第二类方式进行回归。具体而言，工具变量Probit 模型的因变量是将Trust1的前三个选项（m=1、2、3）赋值为0，而后两个选项（m=4、5）赋值为1。当然，基于稳健性考虑，我们也调整了受访者回答中立性选项时（m=3）的分组位置，即重新将Trust1的前两个选项（m=1、2）赋值为0，而后三个选项（m=3、4、5）赋值为1。正如高琳（2012）所指出的，这样处理也有利于考察是否存在受访者出于礼貌而高报政府行为满意度等非真实评价问题。

有效的工具变量需要与内生核心自变量相关，且其本身应该尽量外生。依据此要求，本文依据样本县区的上级政府市长在两年内是否发生变动来构建工具变量。一方面，在“新官上任三把火”的预期作用下，如果上级政府市长发生变动，则地方政府部门原有的职能运转节奏有可能发生变动，从而也就可能影响县区级审计机关的行为特征。另一方面，对于县区级审计机关而言，市级领导变动由省级政府层面决定，具有较好的外生性。本文核心自变量即审计违规金额对数值是根据2009年的统计数据得来，再考虑到新的市长官员上任对于行政部门运转节奏产生影响可能存在一定的时滞，故而这里构建工具变量时选取了2007和2008年样本县区所对应的市长与前一年相比是否发生了变动。工具变量构建规则是，如果市长存在变动，则工具变量赋值为1，否则为0，数据来自陈硕（2016）发布的《地市级党委书记及市长数据库（2000—2010）》。

由于本文所选取的工具变量是二元虚拟变量，同时也由于它们是根据地级市市长是否变动生成的，此时，对于工具变量Probit模型中需要控制的地区固定效应而言，就不适宜再选取地级市及其以下层次的固定效应变量，因为这样在包含工具变量的回归方程中会出现过度控制而带来的严格多重共线性。因而，我们在进行工具变量Probit模型估计时，将地区固定效应控制在了省级行政单位。目前针对工具变量Probit模型有两类估计方法，分别是极大似然估计法（MLE）和基于Newey（1987）的两步估计法（Newey's Two-step Estimation）。其中，前者是采用极大似然法将简约式方程与Probit模型进行联合估计（Joint Estimation）而得出，后者是在第一阶段回归中采用最小二乘法（OLS）而得出。最终，采用工具变量法的估计结果如表11所示。由表11可知，在针对Trust1的两种因变量设置以及两类估计方式情形下，核心自变量即审计违规金额对数值均对本地政府机构信任产生了至少在10%显著性水平上的正向影响。针对工具变量而言，2007年市长是否变动工具变量不显著，而2008年市长是否变动工具变量则至少在1%水平显著为正。这说明，由于时间上更为接近2009年，2008年的市长变动工具变量更能影响基层审计机关的运转状态。此外，两步估计方式下第一阶段回归的F统计值均大于210，远超过了判断工具变量有效性的经验分界点10（Staiger and Stock，1997;Stock and Yogo，2002），这意味着上述回归不存在弱工具变量（Weak Instruments）问题。

六、结论

普通居民会如何认识审计机关所披露的财政资金违规违纪信息，我们认为存在两种可能性：其可能会由于更多地知晓了地方政府机关的违规行为而产生消极情绪，也有可能由于更多地了解了审计机关的有效作为而更加信任政府机构。为了在社会平均意义上给予上述疑问一个确定性的答案，并考察基层审计行为对于社会运行与经济发展质量的影响，本文在常规的反腐败职能之外，研究了县区级审计机关的职能发挥是否有利于提升居民政府信任水平。通过将我国大型微观个体调查CGSS（2010）数据与其所抽样的县区数据相匹配，本文采用规范的计量方法，证实了作为基层审计机关工作业绩的审计违规违纪金额与居民政府信任程度之间存在稳健的正向因果关系。

具体而言，本文实证研究发现，县区级审计机关的职能发挥越强，即审查出的违规金额越高，则平均而言，辖区居民就更加信任本地政府机构，更倾向于服从政府，更认同向政府机构所提的建议能够被采纳，当个人利益被侵占时更愿意积极表达诉求，更加同意政府官员的工作是为老百姓服务，更加认同政府官员会重视群众意见，同时，也会更加认为自己对于政府部门的建议能够向相关负责人有效传递。进一步的边际效应测算、竞争性假说的排除以及包括工具变量估计在内的多种稳健性检验也强化了上述结论。

本文上述结论意味着，基层审计机关的职能发挥不仅没有在普通居民心理上产生消极影响，而且会增强居民对政府的信任程度。基层审计机关作为常态化的行政内部监督系统，除了在反腐败层面的重要性之外，对于社会运行与经济发展质量也具有潜移默化的积极作用。显然，这种积极作用有利于增强居民对于地方政府行政治理的认可和支持。在这个意义上，本文研究结论为我国基层政府治理工作中如何提高公信力并进而避免“塔西佗陷阱”（Tacitus Trap）提供了借鉴。

在审计机关独立性存在一定争议的前提下，我国各级政府部门及审计机关应该拓展以下三个方面的工作：（1）需要适当增强基层审计机关的独立性。虽然在法律层面，我国《宪法》和《审计法》规定了各级审计机关具有独立行使审计监督权的权力，可以不受其他行政机关、社会团体和个人的干预，但是行政审计机关本质上毕竟属于政府内部监督而非独立监督。如果再考虑到我国地方各级审计机关所面临的双重领导体制，此时，审计机关的独立性作用发挥就可能受到较大程度的限制。缺乏独立性，会直接或间接地约束基层审计机关发挥自身职能的有效空间。（2）可以尝试适当强化我国基层审计机关的审计约束力。在国家监察体制改革正在向纵深推进的大背景下，现有的审计机关体系仅具备有限的行政强制权，且主要集中于财政违规资金限期缴纳或退还方面。尤其是在事后给予违规部门或违规官员进行行政处分层面，基层审计机关仅具有建议性权利。显然，上述现状也正是强化我国基层审计机关的审计约束力的必要性所在。（3）应该继续加强财政资金违规违纪信息披露工作。通过互联网推送、电视新闻、报纸传递等各类有效渠道，将审计机关自身的职能发挥信息，更快、更多地传播给普通居民，拉近政府与公众的信息距离与心理距离，避免由于信息不对称而可能产生的审计职能低估问题。