任職時間的界定與描述性分析

本研究過錄 1978 年以來曾任中共黨務、政府正部級（含以上）政治菁英的 個人資料以及仕途經歷。我們將菁英的第一個黨政領導職務，記錄為菁英成為正 部層級菁英的「進入狀態」，而將最後一個領導職務的離開時間，視為菁英離開 權力核心的「轉換狀態」。值得說明的是，雖然菁英離開領導職務，如轉任人大、

政協後在層級上仍為正部級或甚至晉升至政協副主席、人大副委員長，也享有相 同福利待遇，但卻不具政治與決策影響力。因此，本研究將黨務與政府部門領導 職務的任職，視為中共菁英在本研究定義上的「任職時間」。

中共政治菁英任職，特別是擔任掌握權力的正（省）部級（含以上）職務時 間為何？如第二章研究方法所說明，菁英個人任、離職的「狀態轉移」可視為是 個人在生命歷程中所發生的不同事件。在記錄時間下，「事件史分析」便是相當 適合用來分析這類研究問題的分析方法。下表 6-1 為黨政菁英於黨政正部級以上 職務任職時間的一覽表。透過「生命表」（life table）的紀錄，可以呈現事件史分 析方法的估計特性。由於各個菁英的任職時間不同，因此隨著任職時間累加，研 究個案數目將逐漸減少，同時累積離職人數逐漸增加。其次，「存活函數」的估 計也考量研究資料的「受限」（censored）（即至觀察時間尚未離職之菁英）特性。

表 6-1 黨政菁英的任職時間一覽表（Life table）

說明：關於存活函數的估計，筆者所運用的是 Kaplan-Meier 估計法。值得說明的是，由 於部份領導菁英的任職歷程有所中斷，而 Kaplan-Meier 估計法將會將這些任職記錄 個案視為左截斷（left truncation）事件，在合併計算下導致受限個案數將於某些時 間點出現負值。¹

1 請見 Mario A. Cleves, William W. Gould and Roberto G. Gutierrez, An Introduction to Survival

除了以表格列出菁英任職時間的樣態外，接下來筆者將以更具體的「存活函 數」與「風險函數」圖示對中共黨政菁英的任職時間進行描述性分析，如下圖 6-1。²首先，「存活函數」（survival function）呈現的是領導菁英隨著任職時間的 增加，而逐漸離開職務的狀態。當時間為 0 時，即菁英初任職於黨政正部級（含 以上）領導職務，則每個菁英的離職存活率都是 1。但隨著時間進展便開始出現 菁英離職的現象，讓菁英存活率呈現明顯下降的趨勢。因此存活函數多為不對稱 的偏斜分佈（skew distribution）結果。

其次，「風險函數」（hazard function）則是政治菁英於各個時間點離職可能 性的描述性估計。³大體來說，改革開放以來中共政治菁英於正部級（含以上）

任職的時間，平均為 6.616 年，最小值是 0.08 年（即一個月），最大值則是 25.75 年。然而，由於我們必須考量部份「事件尚未發生」個案的特點，因此「平均數」

的指標將無法涵蓋這些現任菁英未發生離職事件之現象。而事件史分析裡，從樣 本「分佈」出發的描述則較能體現如此的特性。就全體曾任中共黨政正部級以上 職務的政治菁英上，其任職時間的中位數為 5.420。這就菁英任職時間的分佈上，

5 年成為一個重要的分水嶺，有半數菁英的任職時間在約 5 年半以下，這也是當 存活函數為 0.5 時，於觀察時間（年度）的數值。

另一方面，從風險函數的分佈裡，可以發現中共黨政領導菁英離職的幅度大 致呈現幾個重要的趨勢。首先，中共菁英任正部級職務約 0-5 年間出現離職風險 急速增加的現象，5 年後的離職風險率則呈現斜率較為緩慢增加的趨勢；其次，

離職最高峰出現在任職約 15 左右，這段時間為中共菁英離開第一線領導職務的 高峰期，而後出現下降的現象；最後，約 22 年後又出現另一波離職風險增加的 現象。大體來說，離職風險大致呈現「單峰分佈」的型態。

Analysis Using Stata (College Station, Texas: Stata Press, 2004), pp. 97-99 的說明。

2 本章分析所運用的統計軟體為 Stata 9.0。

3 「風險函數」主要是菁英於不同任職時間裡，離職的比率。然而若具體將各個時間點標示出來，

則將在變動幅度較大的情況下，無法呈現一致性的趨勢。因此，研究者取數個時間點的風險函 數的平均值來整現整體的事件發生趨勢（smoothed hazard estimates）。估計式可見 Judith D.

Singer and John B. Willett, Applied Longitudinal Data Analysis (New York: Oxford University Press, 2003), pp. 483-497 的說明。而程式語法可見 Mario A. Cleves, William W. Gould and Roberto G.

Gutierrez, An Introduction to Survival Analysis Using Stata, pp. 102-105, pp. 111-113.

存活函數（survival function）

時間(年)

風險函數（hazard function）

時間(年)

指標 平均數 最小值 中位數 最大值

時間 年( ) 6.616 0.080 5.420 25.750 資料來源：本研究自行整理

圖 6-1 黨政菁英離職風險函數與存活函數