【文章內(nèi)容簡介】 鎮(zhèn)黨委副書記、街道辦事處黨工委副書記；（3）鄉(xiāng)長、鎮(zhèn)長、街道辦事處主任；（4）副鄉(xiāng)長、副鎮(zhèn)長、街道辦事處副主任。（四）數(shù)據(jù)采集有關(guān)鄉(xiāng)鎮(zhèn)領(lǐng)導(dǎo)人以及各鄉(xiāng)鎮(zhèn)相關(guān)經(jīng)濟數(shù)據(jù)的資料來源有：X市市委組織部編寫的《中國共產(chǎn)黨浙江省X市組織史資料第三卷》、《X市鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）領(lǐng)導(dǎo)干部花名冊》，中共X市委辦公室編的《電話號碼簿》，X市統(tǒng)計局編寫的《1997X市統(tǒng)計年鑒》、《1998X市統(tǒng)計年鑒》、《1999X市統(tǒng)計年鑒》、《2000X市統(tǒng)計年鑒》、《2001X市統(tǒng)計年鑒》共5冊。其中《中國共產(chǎn)黨浙江省X市組織史資料第三卷》、《X市鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）領(lǐng)導(dǎo)干部花名冊》、《電話號碼簿》為內(nèi)部資料，19972001年的5冊統(tǒng)計年鑒為正式出版物。在這些資料中筆者獲得了19972001五年中共265位領(lǐng)導(dǎo)人的樣本。數(shù)據(jù)的收集在中國可以說是一個特別的難題，尤其是對于這樣一個以領(lǐng)導(dǎo)人為研究對象的數(shù)據(jù)，在相關(guān)的組織部門是屬于保密范疇的。正是由于這個原因，筆者事先設(shè)計的某些變量的數(shù)據(jù)采集無法完成（例如鄉(xiāng)鎮(zhèn)財政支出、鄉(xiāng)鎮(zhèn)計劃生育狀況等變量）。12四、鄉(xiāng)鎮(zhèn)領(lǐng)導(dǎo)的基本特征（一）年齡從表1的數(shù)據(jù)可以看出職業(yè)發(fā)展?fàn)顩r和年齡之間的關(guān)系特征。（1）從“降職”這個屬性來看，4650歲、5155歲兩個群體的降職可能性（%、%）明顯高于其他群體，可以印證干部年輕化的要求，因為對于鄉(xiāng)鎮(zhèn)一級的官員而言，這個年齡如果沒有職業(yè)發(fā)展的指望的話，那么基本上可以為退休做準(zhǔn)備了。他們一般要從一線的領(lǐng)導(dǎo)崗位退到二線的崗位，比如人大或者政協(xié)，雖然他們的行政級別以及福利待遇不會改變，但是實際的政治地位已經(jīng)開始下降，按照筆者前文的界定，應(yīng)當(dāng)屬降職范疇。（2）3135歲、3640歲、4145歲三個年齡段的人在“升職”方面具有優(yōu)勢，特別后面兩個年齡段，他們升職職業(yè)發(fā)展的概率明顯高于“平調(diào)/不變”以及“降職”的概率。這一點也是符合筆者的預(yù)期。（3）表中還呈現(xiàn)出3135年齡段留任或者平調(diào)的可能性很大，也就是說在這個年齡段對于官員積累資歷是非常重要的，當(dāng)這些人作為年輕干部被提拔之后，基本的任職資歷顯然是必須的。當(dāng)然，這還不僅是任職資歷的問題，對于中國政治結(jié)構(gòu)中最底層這一級地方政權(quán)而言，雖然行政級別不是很高，但是“麻雀雖小、五臟齊全”，因而豐富其中領(lǐng)導(dǎo)人的實踐經(jīng)驗也是非常必要的方面。表1 領(lǐng)導(dǎo)年齡與職業(yè)發(fā)展2630歲3135歲3640歲4145歲4650歲5155歲合計降職案例數(shù)14513932百分比%%%%%%平調(diào)/不變案例數(shù)112191713971百分比%%%%%%%升職案例數(shù)10273310585百分比%%%%%%合計 案例數(shù)12350553623188百分比%%%%%%%*N=18813誠如前文所引文字，鄧小平同志在80年代，多次提到要實現(xiàn)所謂的干部年輕化的問題，并且為保證政策的前后銜接，中共在十二大后還特別成立了一個過度性質(zhì)的顧問委員會14以便老同志有步驟地離休、退休。同樣在地方縣一級以上的黨委也建立了相應(yīng)的機構(gòu)以解決干部老化的問題。所以年輕化成了中國共產(chǎn)黨一大改革任務(wù)，而且，不同級別的干部在年齡上的要求也是有很大差異的，在年齡問題上的限制程度是隨著行政級別的提高有所放松的。因此，就本文所分析的鄉(xiāng)鎮(zhèn)官員而言，50歲可能是一個比較尷尬的年齡，表1顯示了這個方面的特點。當(dāng)然，在省部級以上這個年齡可能是很年輕的，特別是在中央政治局這個層面而言。15因此，對于省級領(lǐng)導(dǎo)人而言，4550歲年齡段的領(lǐng)導(dǎo)可能是屬于一個相對年輕的群體，而5155歲是一個升職職業(yè)發(fā)展可能性更大的群體?？梢姡瑢τ诓煌瑢蛹壍念I(lǐng)導(dǎo)而言，“年輕化”是一個相對的概念，在鄉(xiāng)鎮(zhèn)（中國最底層的政權(quán)）與?。ㄖ袊罡邔拥牡胤秸?quán)）的領(lǐng)導(dǎo)人之間，“正當(dāng)年”的概念相差10歲左右，顯然這種差異是不同政權(quán)層級對于領(lǐng)導(dǎo)人素質(zhì)要求的差異性造成的。（1）從教育經(jīng)歷的角度看，鄉(xiāng)鎮(zhèn)領(lǐng)導(dǎo)的學(xué)歷結(jié)構(gòu)當(dāng)中，絕大部分是高中學(xué)歷或成人/函授大專學(xué)歷，而省級領(lǐng)導(dǎo)人則大部分是大學(xué)本科學(xué)歷，那么這之間就存在4年左右的時間差，他們在教育經(jīng)歷上的差異帶來了任職年齡的差異。（2）從政治成長的角度看，省級領(lǐng)導(dǎo)比鄉(xiāng)鎮(zhèn)領(lǐng)導(dǎo)多經(jīng)歷了縣處、地廳兩大層級，其間少則六年、五年，多則十年、八年。因此，鄉(xiāng)鎮(zhèn)官員的年齡通常集中在40歲左右。（二）性別從表2可以明顯看出，女性在升職職業(yè)發(fā)展當(dāng)中的政治優(yōu)勢，其統(tǒng)計檢驗是不顯著的，原因顯然是女性在總體當(dāng)中過于少的比重。在中國的政治當(dāng)中男性占有絕對的優(yōu)勢，而女性絕對量的優(yōu)勢是沒有的，但在相對量上有明顯的優(yōu)勢?？梢姡栽谥袊l(xiāng)鎮(zhèn)政治當(dāng)中具有特定的政治標(biāo)榜含義，一般而言，從中國共產(chǎn)黨的組織要求而言，要求在一個班子當(dāng)中至少有一名女性成員，從經(jīng)驗上看，往往也是“至多”只有一名女性，而且更多的集中在班子當(dāng)中非一線意義的成員，比如政協(xié)或者人大，所以在筆者所界定的鄉(xiāng)鎮(zhèn)領(lǐng)導(dǎo)的概念中，女性比重是相對較少的。表2 領(lǐng)導(dǎo)性別與職業(yè)發(fā)展男性女性 合計降職案例數(shù)46147百分比%%%平調(diào)/不變案例數(shù)1431144百分比%%%升職案例數(shù)1134117百分比%%%合計案例數(shù)3026308百分比%%%*N=30816（三）學(xué)歷與“年輕化”問題緊密相連的另外一個問題是“知識化”的問題。17對于這個問題筆者的預(yù)期是學(xué)歷越高的干部升職的可能性越大，顯然這一點從表3當(dāng)中是可以得到充分證明的，兩類本科的升職可能性（%、%）明顯高于大專（%、%）與高中（%）學(xué)歷的官員，而且，初中學(xué)歷的官員全部被降職。表3 領(lǐng)導(dǎo)學(xué)歷與職業(yè)發(fā)展初中高中/中專成人/函授大專普通大專成人/函授本科普通本科降職案例數(shù)21811010百分比%%%0% 0平調(diào)/不變案例數(shù) 02928347百分比 0%%%%%升職案例數(shù)0283121311百分比 0%%%%%合計案例數(shù)2757051818百分比%%%%%%*N=18818但是，其中依然出現(xiàn)一些與基本假設(shè)的邏輯不完全符合的情況：普通本科學(xué)歷官員的升職的可能性比成人本科升職的可能性低11個百分點；普通大專的升職可能性也要比成人大專升職的可能性低4個百分點，而且，相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計檢驗也不顯著。從邏輯上看，其關(guān)系很可能是被其他變量所掩蓋，當(dāng)分析引入年齡變量之后，情況有所變化（如表4）。表4 升職者的年齡與學(xué)歷 年齡 中專高中成人大專大專成人本科本科合計3135案例數(shù)1400510百分比%%00%%3640案例數(shù)21408327百分比%%0%%%4145案例數(shù)131214333百分比%%%%%%4650案例數(shù)71110 10百分比%%%%0 %5255案例數(shù)50 0 0 0 5百分比%0 0 0 0 % 合計案例數(shù)28312131185百分比%%%%%%從被“升職”了這部分領(lǐng)導(dǎo)人的年齡結(jié)構(gòu)與學(xué)歷結(jié)構(gòu)來看，是年齡因素掩蓋了上述的問題，也就是說普通本科學(xué)歷的官員大部分顯得比較年輕，集中在35歲左右，上文筆者分析提到，就年齡而言，鄉(xiāng)鎮(zhèn)官員升職年齡集中在40左右，所以，大部分成人或函授本科學(xué)歷而同時年齡也相對大一些的官員升職的可能性更大，因為這個關(guān)系到任職的資歷問題。五、經(jīng)濟績效和官員職業(yè)發(fā)展在這一小節(jié)中，我們將鄉(xiāng)鎮(zhèn)官員的職業(yè)發(fā)展變化作為一個研究單位，每一個官員每一年的職務(wù)變動狀況構(gòu)成一個觀測值，而自變量也分別與年度、任職鄉(xiāng)鎮(zhèn)對應(yīng)，可以選用任職鄉(xiāng)鎮(zhèn)的年度經(jīng)濟發(fā)展速度、年度稅收增長速度、年度人口比重以及領(lǐng)導(dǎo)人當(dāng)年的年齡、工齡、黨齡等等變量。這樣筆者所采集到的265個樣本在此就轉(zhuǎn)變成了1019個案例。方法基本上采用多項Logit模型（Multinomial Logit Model），19[26](P251)因為因變量是分類變量，自變量分別是定類變量、定序變量。該回歸主要的匯報結(jié)果是分析組與參照組的發(fā)生比率，既發(fā)生比之比。20[27](P191)因此，筆者在此將有關(guān)的變量進行重新編碼（Recode），自變量學(xué)歷由原來的多分類變量轉(zhuǎn)變?yōu)槎诸愖兞浚ㄌ摂M變量）EDU，即將所有獲得成人或函授大專以上學(xué)歷的領(lǐng)導(dǎo)人編碼為1，將此學(xué)歷以下的人員編碼為0，以此考察學(xué)歷因素在職業(yè)發(fā)展當(dāng)中的作用。核心的經(jīng)濟績效指標(biāo)有兩個方面的幾個變量：（1）鄉(xiāng)鎮(zhèn)年度工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（GNT）及其發(fā)展速度（GS）；（2）鄉(xiāng)鎮(zhèn)年度稅收總額（TAXT，包括地方稅收與國家稅收）及其發(fā)展速度（TAXS）。這樣四組變量就成為相互替換的變量，而不能同時納入一個回歸模型，因為他們之間的高度相關(guān)性，21從統(tǒng)計上看必然會導(dǎo)致多重共線性的問題。同時，由于變量屬性之間的差異過大，使得每一個變量屬性值下面的案例數(shù)量過少，從而造成回歸統(tǒng)計檢驗不顯著，因此，筆者將上述定比變量分別進行了重新編碼，成為二分類變量，即經(jīng)濟績效相對高與經(jīng)濟績效相對低兩類，分類臨界點為該變量的中值，從而保證統(tǒng)計上必要的案例數(shù)。所以，基本的工作假設(shè)是：（1）獲得成人大學(xué)專科以上學(xué)歷的領(lǐng)導(dǎo)人比沒有獲得該學(xué)歷的領(lǐng)導(dǎo)人更有可能被提升；（2）任職所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)的經(jīng)濟績效高的領(lǐng)導(dǎo)人比任職所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟績效低的領(lǐng)導(dǎo)人更有可能被提升；（3）擔(dān)任鄉(xiāng)鎮(zhèn)書記職務(wù)的領(lǐng)導(dǎo)人比擔(dān)任其他職務(wù)的領(lǐng)導(dǎo)人更不可能被提升；（4）獲得成人大學(xué)專科以上學(xué)歷的領(lǐng)導(dǎo)人比沒有獲得該學(xué)歷的領(lǐng)導(dǎo)人更不可能被降職；（5）任職所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)的經(jīng)濟績效高的領(lǐng)導(dǎo)人比任職所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟績效低的領(lǐng)導(dǎo)人更不可能被降職；（6）擔(dān)任鄉(xiāng)鎮(zhèn)書記職務(wù)的領(lǐng)導(dǎo)人比擔(dān)任其他職務(wù)的領(lǐng)導(dǎo)人更有可能被降職。（一）現(xiàn)任職務(wù)與職業(yè)變動表5 職務(wù)與職業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的關(guān)系（N=1019） 職業(yè)發(fā)展?fàn)顩r BStd. ErrorWalddfSig.Exp(B)降職Intercept.3211.000[ZW=書記].4321.000[ZW=鎮(zhèn)長].4891.026[ZW=副書記].4081.014[ZW=副鎮(zhèn)長]0..0..平調(diào)Intercept.1621.000[ZW=書記].862.2801.002[ZW=鎮(zhèn)長].642.2881.026[ZW=副書記].471.2331.043[ZW=副鎮(zhèn)長]0..0..升職Intercept.1751.000[ZW=書記].529.3311.110[ZW=鎮(zhèn)長].820.2951.005[ZW=副書記].601.2451.014[ZW=副鎮(zhèn)長]0..0..參照組是留任組。根據(jù)Multinomial Logit Model回歸顯示，當(dāng)下任職職務(wù)對于職業(yè)發(fā)展影響非常大，Sig.＜.05。從降職的可能性來看書記降職對于副鎮(zhèn)長降職的發(fā)生比率22（RRR，OR），這明顯符合經(jīng)驗的邏輯，對于一個縣級單位而言，唯一可以作為鄉(xiāng)鎮(zhèn)書記職業(yè)發(fā)展的道路是成為本縣的縣級領(lǐng)導(dǎo)，但是這種政治資源又是非常有限的，所以大部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)書記在年齡到期限之后的仕途就轉(zhuǎn)入“二線”，比如政協(xié)、人大工作或者是非領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)的主任科員，根據(jù)筆者前文的界