研究生学历能否提升企业绩效？

尹璐 胡英 刘进 黄洁

DOI： 10.16750/j.adge.2024.06.004

摘要：基于上市公司高层管理者的简历数据，采用基准回归模型，实证测量了研究生学历与企业绩效的作用机制。研究发现，从整体趋势审视，企业高管团队包括董事长的学历水平与企业绩效呈明显正相关。从异质性维度审视，不同发展阶段、不同股权性质、不同规模的企业，董事长和高管团队的学历对企业绩效的影响呈现差异化。因此，高学历高管数量应与企业实况相匹配，区分并重视企业异质性对学历的影响与需求，同时应创新高校现有就业指导政策中的常规做法。

关键词：研究生学历；企业绩效；学历水平；企业异质性

上市公司高层管理者（以下简称“高管”）作为企业运营的核心群体，是企业战略目标的制订者、企业成长变革的推动者，更是企业绩效的直接影响者；无数历史经验表明，这一群体职场核心竞争力的高下，决定了上市公司是否良性发展。正如Kakati所指出，以综合素质为资源基础的高管竞争力是公司生存与发展的决定性因素^[1]。“竞争力”是一个抽象概念，形塑企业高管竞争力的因素较多，如从业经历、专业技能、资源协调与优势要素调动能力，等等；其中，“学历背景”是关键因素^[2]。

当前，我国追求高学历教育借以提升个人职场竞争力的学子越来越多。据国家统计局和中国教育在线最新数据，2022年研究生招生数高达124万，相比1993年的4.21万人，30余年间，招生规模增长近30倍^[3-4]。与此同时，随着近年就业观念与经济形势的变化，大量硕、博士毕业生纷纷选择各级各类企业就职^[5-6]。那么，每年数量庞大的研究生进入职场后，能否有效提升相关企业的绩效？研究生学历与企业绩效之间的作用关系如何？两者是否呈现正相关？如果正相关，是微弱的正相关抑或极强的正相关？这些问题均需理论界及时回应。科学恰当的回应，既可为相关企业提供具体问题的解决之道，又可为高校就业服务工作的进一步完善提供因应之策。

事实上，学界早已留意到“学历背景”与“企业绩效”之间的内在逻辑关联与相互影响机制，相关成果颇丰。但多数研究或是基于粗放式概念如“教育背景”“整体特质”等展开，或是基于中小样本集测量，以致结论缺乏普适性与纵深感。因此，本文尝试将“研究生学历”从“学历背景”中剥离并作为被解释变量，同时借助不同性质上市公司及其高管在2000—2022年的综合数据信息，实证测量与规范分析“研究生学历”与“企业绩效”的耦合效应和作用机制，以期补益高校就业服务体系，并为新时期企业人才需求政策的完善提供新思路。

一、文献回顾

当前学界关于企业高管的研究生学历与企业绩效之间的关系考察极为鲜见，但对于其学历背景与企业绩效之间的关系研究并不沉寂。学者多从宏观层面即径直从“教育背景”这一整体概念出发，论述教育背景与企业绩效的作用关系^[7-10]。就中观层面而言，有学者把“教育背景”这一概念稍作分解，将其转化为学历、专业、异质性等指标，进而与企业绩效做关联考察^[11-13]。对高管学历背景与企业绩效的关系考察，既往研究大多止步于中小样本及描述性统计，对两者之间的作用机制并未进行深入挖掘；相关成果也没有对研究所指涉的核心概念作结构化解析，即没有细化“教育背景”这一概念，仅囿于较为笼统的中宏观分析，以致在机理阐释与规律适用方面缺乏一定程度的纵深感与普适性，研究结论也难以转化成现实的对策与建议。如此一来，对学历背景特别是研究生学历与企业绩效两者之间更为精准的关系考察便留下了研究余地。

二、研究设计与数据来源

1.研究设计

本文的研究问题是企业高管的研究生学历能否提高上市公司绩效，即高管学历水平与绩效的作用关系及异质性影响分析。既有文献表明，高管学位层次愈高，经营战略变革的意愿则愈强^[14]，进而，企业绩效提升的可能性也愈大；反之，学历学位层次偏低的高管，在公司绩效考核中，表现则不尽人意^[15-16]；同时，作为企业高管团队中的最高管理者——董事长，其学历水平也与企业绩效的高低息息相关。由此，本文提出假设1。

假设1：企业高管团队和董事长的学历水平与企业绩效相关。

作为影响企业绩效的重要因素，除学历外，还存在其他诸多变量如企业生命周期、企业性质与规模等，其中，高管团队的学历尤其是硕、博士研究生学历对企业绩效均有可能产生影响。关于企业生命周期（初创期、成长期、成熟期及衰退期^[17]）对企业绩效影响的既有研究表明，学历水平较高的高管团队，其思维开阔缜密、审视问题全面、战略眼光良好、学习和获取信息的能力优秀，因此在企业生命周期的不同发展阶段能够制定正确的战略决策来提升企业绩效^[18]。但经典文献却显示，企业的异质性特征包括人员特征、经营状态、管理风格、治理结构在不同发展阶段，会呈现显著差异^[19]。与之相应，不同性质与规模企业的高管团队也对企业绩效有影响，如国企与非国企、中小企业与大企业在战略决策、管理体制、学历背景、企业文化、薪酬体系方面，均有较大差别，也正是以上差别产生了相异的企业绩效，由此提出假设2。

假设2：异质性企业的高管团队和董事长学历影响企业绩效具有差异性。

假设2a：处于不同发展阶段的上市公司高管团队和董事长学历对企业绩效的影响不同。

假设2b：不同性质上市公司董事长和高管学历对企业绩效的影响不同。

假设2c：不同规模上市公司董事长和高管学历对企业绩效的影响不同。

2.数据来源

本研究数据源自国泰安（CSMAR）的董监高教育背景明细库和公司研究系列数据库。本文先将董监高教育背景明细库的信息汇总至年份–企业层面并整合成一个数据集，再通过识别年份和企业证券代码，将整理好的董监高信息数据集和公司研究系列数据集合二为一，同时对数据做了如下处理：①剔除关键信息缺失的上市公司样本；②剔除发生过ST或*ST或PT的上市公司样本；③对回归模型涉及的连续变量TobinQ，ROA，Size和Leverage进行上下1%水平的Winsorize（缩尾）处理，以消除异常值造成的影响。最终形成涵盖4975个上市公司2000—2022年间的不平衡面板数据集。样本各变量的具体分布情况见表1。从数据分布可以看到，董事长受教育年限总体上高于高管团队的平均受教育年限，高管中本科学历占比最高，而董事长中硕士研究生学历占比最高。

3.变量选取

（1）被解释变量。企业业绩：参考已有学者的研究^[20-23]，本文选取托宾Q值（TobinQ）来衡量企业的长期绩效；托宾Q值等于公司股价和重置成本的比值，其综合考虑了资金的时间价值，涵盖了会计指标不具备的信息，可较为准确地反映企业的绩效水平和发展趋势。为了检验结果的稳健性，使用总资产收益率（ROA）来衡量企业业绩，其值等于净利润与总资产的比值。

1. 解释变量。本文的解释变量是公司高管团队的学历水平和董事长的学历水平。对于学历水平分为两个层面考察，一个层面是平均受教育年限（Education），假定小学毕业年限为6年，初中毕业年限为9年，高中或中专毕业年限为12年，专科毕业年限为15年，本科毕业年限为16年，硕士研究生毕业年限为19年^[24]，博士研究生毕业年限是22年。另一个层面是不同的受教育阶段。借鉴已有研究成果^[25-26]，用不同学历的高管占高管总人数的比例来衡量学历，高管团队中中专及以下、大专、本科、硕士研究生和博士研究生学历的人员比例分别为Edu_Mid，Edu_Col，Edu_Uni，Edu_Mas和Edu_Doc。此外，为探究公司董事长不同受教育阶段的差异化影响，还构建了中专及中专以下（Middle）、大专（College）、本科（University）、硕士研究生（Master）和博士研究生（Doctor）受教育阶段的虚拟变量，分析处于不同受教育阶段的董事长对企业绩效的影响，重点关注大专及以上学历对企业绩效的影响，以中专及中专以下学历为参照指标。
2. 控制变量。借鉴已有研究^[21，27-28]，本文构建了以下控制变量：企业规模（Size），用企业总资产的对数来衡量；资产负债率（Leverage），取值为企业的总负债与总资产的比值；企业年龄（Firmage），即企业成立到某年份的时间，单位为年；高管团队规模（Team），用公司当年高管总人数的对数来衡量。此外，众多相关研究表明^[29-31]，在不同行业和不同年份，董事长和高管层的教育背景对企业绩效的影响存在差异性，因此本文在回归分析中加入代表企业所属行业和年份的固定效应，以消除市场行业和时间因素的影响。

4.模型介绍：基准回归模型

鉴于高管的学历水平在时间和行业两个层面存在差异，本文构建如下双重固定效应模型识别公司高管和董事长的学历水平对公司业绩的影响：（1）

下标i、j、t分别表示企业、行业和年份。表示企业业绩，用TobinQ值作为代理变量，分别表示公司董事长受教育年限（Education1）和公司高管平均受教育年限（Education2）。是公司基本特征变量，包括企业规模、资产负债率、企业年龄和高管团队规模。和分别是行业固定效应和时间固定效应，用以消除行业层面不随时间变化的影响因素和时间趋势的干扰，为随机扰动项。本文重点关注系数，该系数反映了公司高管和董事长的学历水平对公司业绩的净效应。

在公式（1）的基础上，本文将分解成不同受教育阶段的虚拟变量和比例变量，分别生成公式（2）和公式（3）：（2）（3）

其中，和分别代表t年j行业的董事长i是否为中专及中专以下、大专、本科、硕士研究生和博士研究生学历的受教育程度，是虚拟变量（若董事长是该受教育程度则取值为1，反之为0）。和则分别代表了接受过中专及中专以下教育、大专教育、本科教育、硕士研究生教育和博士研究生教育的高管占高管团队总数的比例，取值在0–1之间。本文重点关注系数，和，即分析董事长和高管团队的研究生学历对公司业绩的净效应。

三、研究发现

1.相关性分析与共线性诊断

为排除各个变量间存在的多重共线性情况，本研究首先对上文所提变量做pearson相关性检验，分别对董事长维度和高管团队维度的被解释变量、解释变量和控制变量做相关性分析。结果表明，无论是董事长维度还是高管团队维度的相关性分析，各变量之间的相关系数都较小，大多在0.2以下，因此可认为变量之间不存在多重共线性问题。进一步对相关性分析的变量做相关性诊断，根据多重共线性检验结果，四个方程变量的方差膨胀系数VIF的取值均低于临界值10，且大多接近1，可以判定模型变量之间也没有共线性问题。

2.上市公司董事长和高管团队的学历水平对企业绩效的影响分析

为探究上市公司董事长和高管团队的学历水平对企业绩效的具体影响，本文根据公式（1）、公式（2）、公式（3），分别对董事长和高管团队的学历水平与企业绩效做回归分析，结果如表2所示。模型（1）和模型（3）的解释变量分别是董事长和高管团队的受教育年限，Education变量的回归系数表明，在排除企业基本特征、时间和地区因素的干扰后，董事长的受教育年限每增加一年，企业的托宾Q值将平均显著增加1.9%；高管团队的平均受教育年限每增加一年，企业的托宾Q值将平均显著增加9.4%。这反映出董事长和高管团队的学历水平与企业绩效存在显著的正相关性，而且高管团队的受教育年限对企业绩效的影响更加显著。模型（2）和模型（4）的解释变量分别是董事长的受教育阶段和高管团队的受教育阶段占比，模型（2）的回归系数表明，相较于获得本科学历的董事长，拥有硕士研究生学历的董事长对企业绩效的贡献率增加了约为0.1%[0.169–0.168]，而拥有博士研究生学历的董事长对企业绩效的贡献率增加了约为8.5%[0.253–0.168]；在已获得硕士学历的基础上，董事长增加一年博士研究生教育对企业绩效的贡献率约为2.8%[（0.253–0.169）/3]。模型（4）的参照对象是获得中专及以下学历的高管占比，其回归系数反映出高管团队中高学历高管比例越高，企业绩效则越高，而且该正相关关系系数会随着学历层次的提升而增加，尤其是博士研究生占比的贡献率远高于其他类别。由此，假设1得以验证。

3.上市公司董事长和高管团队学历对企业绩效的差异化影响分析

（1）处于不同发展阶段的上市公司董事长和高管团队的学历对企业绩效的影响不同。参考部分学

者的研究成果^[32-33]，本文用营业收入增长率、留存收益率、资本支出率及企业年龄等四个指标的综合得分来划分企业发展阶段，并采用分行业处理的方法对四个指标的总得分进行排序，即每一行业得分最低的1/3代表衰退期企业，最高的1/3代表成长期企业，中间的1/3代表成熟期企业。在最终的分析样本中，共有4358家的11564个处于成长阶段的企业观测值、5327家的12405个处于成熟阶段的企业观测值和5140家的12464个处于衰退阶段的企业观测值。表3即为全生命周期视角下董事长和高管团队的学历水平与企业绩效的回归结果。模型（1）–（3）的结果表明，总体而论，董事长的学历水平越高，对企业绩效的促进作用越大，尤其是对于处在成长阶段的企业而言，这一规律尤为明显。其中，对于处于成长期和成熟期的企业，董事长的硕士研究生学历具有显著的正效应，但对于处于衰退期的企业，董事长的硕士研究生学历对企业绩效的促进作用却不如本科学历。模型（4）–（6）的回归结果表明，总体看来，高管团队学历水平对企业业绩的影响符合基准回归结果，即高管团队的学历水平越高，这一影响越显著。比较处于不同发展阶段的企业可以发现，处于成熟阶段的企业总体上受到的影响最大，其次是衰退期，最后是成长期。由此，假设2a得以验证。

（2）不同股权性质上市公司董事长和高管团队的学历水平对企业绩效的影响不同。本文构建股权性质虚拟变量，将国有企业赋值为1，非国有企业赋值为0。表4报告了不同股权性质上市公司的董事长和高管团队的学历水平对企业绩效的差异化影响结果。总体而言，高管学历对企业绩效的影响在非国有企业更加显著。模型（1）和（3）的回归结果显示，国有企业上市公司董事长的学历水平与企业绩效无关，高管团队的学历水平与企业绩效部分相关，而且回归系数值均远低于基准回归结果，主要体现在硕士研究生高管比例和博士研究生高管比例与企业绩效正相关。根据模型（2）和（4）的回归结果，非国有企业上市公司董事长和高管团队的学历水平都与企业绩效呈显著正相关，而且回归系数值比基准回归结果更大，这在一定程度上反映出上市公司的董事长和高管团队的学历水平对企业绩效的影响主要作用于非国有企业。由此，假设2b得以验证。

（3）不同规模上市公司董事长和高管的学历水平对企业绩效的影响不同。本文将企业资产作为企业规模的代理变量，将位于中位数以上的样本设置为大规模企业，位于中位数以下的样本设置为小规模企业。表5报告了不同规模上市公司的董事长和高管团队的学历水平对企业绩效的差异化影响结果。总体看来，高管学历对企业绩效的影响在小规模企业表现更加显著。根据模型（1）和（3）的回归结果，大规模企业上市公司董事长的学历水平与企业绩效无关，高管团队的学历水平与企业绩效部分相关，主要体现在硕士研究生高管比例和博士研究生高管比例与企业绩效正相关。根据模型（2）和（4）的回归结果，小规模企业上市公司董事长和高管团队的学历水平都与企业绩效呈显著正相关，而且回归系数值比基准回归结果更大，这在一定程度上反映出上市公司的董事长和高管团队的学历水平对企业绩效的影响主要作用于小规模企业。由此，假设2c得以验证。

由以上三方面可知，假设2得以验证。

4.稳健性检验

（1）更换被解释变量和滞后一期回归。为检验研究结果的准确性，本文用总资产收益率取代托宾Q值来衡量企业业绩，对表2的结果进行一系列的稳健性检验。以ROA作为被解释变量的稳健性检验结果见表6的列（1）（2）（5）和（6），回归结果与表2的基准回归结果基本一致，验证了本研究结果的适用性和稳定性。另外，公司董事长和高管团队的学历水平对企业业绩的影响可能存在滞后性，因此本文将因变量托宾Q值提前一期生成新变量F.TobinQ，滞后一期的回归结果见列（3）（4）（7）和（8），回归结果与表2的基准回归结果基本相同，只是系数值有所下降，这表明董事长和高管团队的学历水平对企业业绩的当期影响更加显著，也具有持久性，这一结果进一步说明了本研究模型的适当性和研究结论的可靠性。

（2）反向因果和工具变量法。在计量模型的估计中，内生性问题往往会导致OLS估计结果有偏和不一致，虽然本文已经控制了其他影响董事长和高管团队学历水平与企业绩效之间关系的重要变量，但还有可能遗漏某些重要解释变量，如果这些解释变量能够同时影响高管学历水平和企业绩效，可能会造成OLS回归结果的偏误。对于这一问题，本文采用工具变量法，寻找与公司高管学历相关但独立于企业绩效的工具变量并做回归。借鉴周京奎等学者的思路^[34]，本文将相应的宏观变量作为研究中微观变量的工具变量，即将各省平均受教育年限作为上市公司董事长和高管团队平均受教育年限的工具变量，用二阶段最小二乘法（2SLS）估计方程（1）。根据各省统计局公布的数据，本文生成了2003-2021年期间各省份的平均受教育年限变量Provedu，用来衡量各省的人力资本水平，其中，各省平均受教育年限＝（文盲人数×1+小学学历人数×6+初中学历人数×9+高中和中专学历人数×12+大专及本科以上学历人数×16）/6岁以上人口总数。利用有限信息最大似然法（LIML）检验发现，该工具变量满足相关性假设，且弱识别检验F值均远大于10，排除弱工具变量情形。表7的列（1）和（3）汇报了第一阶段回归结果，可以发现工具变量（各省平均受教育年限）与内生变量（上市公司董事长和高管团队的平均受教育年限）具有显著的正相关关系，与前文相关性假设检验结果一致。列（2）和（4）汇报了第二阶段回归结果，结果显示上市公司董事长和高管团队的平均受教育年限的系数显著为正，并且大于OLS方法的估计系数，这表明不考虑内生性影响时，容易低估上市公司董事长和高管团队的平均受教育年限对企业绩效的作用。综上，上述的稳健性分析进一步支持了基本回归结果，即上市公司董事长和高管团队的学历水平对企业绩效有显著且稳健的正效应。

四、研究结论与建议

1.研究结论

（1）基于整体趋势审视，企业高管团队包括董事长的学历水平与企业绩效呈明显正相关。实证结果表明，无论是高管团队的受教育年限还是董事长的受教育年限，都与企业托宾Q值的变化趋势始终保持一致，这与既往多数研究结果相吻合。比较而言，较之本科学历的董事长，拥有硕士研究生学历和博士研究生学历的董事长对企业绩效的贡献率约增加了0.1%和8.5%；值得关注的是，博士研究生学历显示出极强的经济效应。与此同时，回归系数显示，高管团队的整体学历水平对企业绩效的贡献依旧呈明显正效应，尤其是博士研究生学历的贡献率远高于其他类别学历的贡献率。

（2）基于异质性维度审视，不同发展阶段、不同股权性质、不同规模的企业，董事长和高管团队的学历对企业绩效的影响呈现差异化。实证结果显示：①总体看来，董事长和高管团队的研究生学历与企业绩效均呈正相关。其中，对于处在不同发展阶段的企业而言，董事长的学历水平越高，对企业绩效的正效益越显著，然而，对于衰退期的企业，董事长的硕士研究生学历对企业绩效的正效益不如本科学历。高管团队的整体学历水平在企业生命周期的各个阶段均与绩效呈正相关，总体而言，这一效应对于处于成熟阶段的企业最显著，其次是衰退期，最后是成长期。②基于企业不同股权性质审视，董事长与高管团队的学历水平和企业绩效呈差异化相关。对于国企而言，董事长的学历水平与企业绩效无明显相关，高管团队的学历中仅有硕、博士研究生学历与企业绩效呈正相关；对于非国企而言，董事长和高管团队的学历水平均与企业绩效呈显著正相关，而且总体效益高于基准回归结果。③基于企业规模大小审视，大规模企业上市公司董事长的学历水平与企业绩效无明显相关，高管团队的学历水平与企业绩效呈现部分相关，其中，高管团队的硕、博士研究生学历与企业绩效呈正相关，小规模企业上市公司董事长和高管团队的学历水平均与企业绩效呈显著正相关，且总体效益高于全体企业回归结果。

2.建议

（1）学历总量控制：“规模适切”，高学历高管数量应与企业实际情况相匹配。从企业整体绩效审视，虽然高管团队的研究生学历与企业绩效之间有明显的统计学关联，但本研究显示，在衰退期企业和国有企业，研究生学历并不是提升企业绩效的必备条件，甚至会出现学历“倒挂”现象。企业如果忽视自身的实际状况，盲目增加高学历高管人数，可能会导致高学历人才供给与实际需求的严重脱节，如此一来，既不能提升学历的边际效应，也无法使人力成本投入产出比最大化。因此，对于企业而言，在招募和使用高学历人才时，应统筹考虑企业的实际状况，以适切的高学历高管团队规模匹配现实情势，实现企业内部人力资源配置最优化。

（2）学历结构调整：“精准优化”，区分并重视企业异质性对学历的影响与需求。基于企业经营视角审视，企业应当充分关照异质特征所带来的不同学历需求，尤其应注意提升董事长及高管层的学历水平，适当增加这一群体的深造机会，具体而言：①对于处在不同生命周期的企业，应使高管团队的学历水平与企业的发展阶段相称：针对成长期与成熟期的企业，应尽可能提升董事长的学历水平，而处在衰退期的企业，同时提升董事长和高管团队的学历水平，或是提升企业绩效的有效途径之一；②对于国企而言，提升高管团队的学历水平尤其是尽可能提高硕、博士研究生学历的占比，对于企业绩效可能有良效；而对于非国企而言，则应同时提升董事长和高管团队的学历水平；③对于大规模企业上市公司而言，应尽可能提升高管团队的学历水平，而小规模企业上市公司的董事长和高管团队的共同学历提升，则有利于其滚动发展。

（3）服务手法更新：“分类推送”，创新高校现有就业指导政策中的常规做法。当前，高校的研究生就业指导工作不尽如人意，就业指导政策也不完善甚至缺失^[35-36]。在此情势下，受教主体人力资本价值的彰显成为难题。虽说价值彰显是一个动态历史过程，绝非在学历教育阶段就可以将其全部完成，但是，适切的岗位却是充分发挥毕业生人力资本价值的“加速器”；因此，高校就业部门应充当就业工作的“排头兵”，先期进入市场摸排不同企业的经营状况、股权性质与规模大小，将上述信息进行分类处理，再推送至与企业特质相匹配的本科毕业生和硕、博士毕业生手中。如此“分类推送”，既可防止“一锅端”的就业指导政策，又有利于创新就业指导政策中的常规做法。

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（责任编辑  周玉清）

作者简介：尹璐，河南科技学院马克思主义学院（校聘）副教授，新乡 453000；胡英，北京理工大学教育学院硕士研究生，北京 100081；刘进（通讯作者），北京理工大学教育学院副教授，国际预防和争端解决研究院研究员，北京100081；黄洁，首都经济贸易大学讲师，中国ESG研究院研究员，北京 100070。

基金项目：国家自然科学基金青年项目“女性参与企业决策层的阻碍机制和促进策略研究”（编号：72002140）