科学研究人才的招聘是否需要“三代审查”？基于教师教育与科研绩效背景的16所经济学院的实证研究_大学论文

科研人才招聘需要“查三代”吗？——基于16所经济学院教师教育背景和科研绩效的实证研究，本文主要内容关键词为：科研论文,人才招聘论文,绩效论文,经济学院论文,背景论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      目前国内人才招聘普遍存在着学历“查三代”的现象，即不仅要看求职者最后获得的学历和最后毕业学校的层次，还要看求职者本科时候的学校层次。比如，本科是否毕业于“211”或“985”工程高校往往成为高学历人才招聘的一个标准。据《中国青年报》社会调查中心通过民意中国网和网易新闻中心进行的一项调查发现，在1 078名被调查者中，57.5%的人感觉目前招聘中存在学历“查三代”现象，受访者中92.3%的人接受过大学教育①。另外，在回答“哪些单位在招聘中喜欢对应聘者学历‘查三代’”时，64.3%的人首选“政府机关”，接下来是“国企”(63.3%)、“事业单位”(62.5%)、“高校”(37.4%)、“外企”(23.9%)和“私企”(14.3)。而对于普遍存在的学历“查三代”现象，52.3%的受访者表示“反对”，但也有23.1%的人表示支持或非常支持。这项调查表明，学历“查三代”现象非常普遍，但对此的看法也存在较大分歧。注意到在喜欢查三代的单位名单中包括了“高校”。现在不少高校在招聘中也会加有“本科学校是‘211’或‘985’高校”的要求，如南开大学从2009年开始明确要求招聘的教师、管理及其他技术岗的人员本科须为“211”高校。有些高校(如厦门大学)虽然没有明文规定要求在人才招聘时对本科学历进行限制，但在实际操作时却有时会对本科学历进行一定的限制，尤其是对毕业于国内大学的博士生和科研人员。

      科研人才招聘“查三代”做法的前提假设是，“好的本科学校毕业的学生的能力一定会更强”。这个假设引起的争议实际上涉及至少四个方面的问题：劳动力市场歧视、劳动力市场上工作和求职者的误配(mismatch)、中国现行的教育体制以及人才招聘过程中的筛选机制②。

      1.劳动力市场歧视

      从法律的角度来看，虽然目前我国劳动力市场上普遍存在着歧视现象(Kuhn and Shen，2013)，但尚没有专门的反就业歧视法。一些劳动相关法律(如《劳动法》和《劳动合同法》)有零散规定，但并未明确规定就业歧视的内涵。国际劳工组织在《关于就业和职业歧视公约和建议书》中给“歧视”下了一个定义：“任何根据种族、肤色、性别、宗教、政治观点、民族、血统或社会出身所作的区别、排斥或优惠；其结果是取消或有损于在就业或职业上的机会均等或待遇平等，从而构成歧视。”③以本科毕业学校层次作为一个硬性的招聘标准，实际上就是根据“社会出身”对人群进行区别从而影响到就业上的机会平等，因为一个学生是否进入“211”或“985”高校就读跟其社会出身关系非常紧密。一方面，人们的教育水平总是与他们的父母的教育背景或者社会经济地位方面的指标正相关(

and Salvanes，2011)，从而导致进入“211”或“985”高校的机会在城市之间、不同收入家庭之间的分布并不均等。例如2000年至今，北京大学的农村生源仅有一成；清华大学2010级学生中，农村生源仅占17%④。另一方面，“211”高校在中国的区域分布非常不均衡：目前北京有26所，江苏有11所，上海有9所，而人口大省河南省则仅有1所，江西、山西、河北、广西、云南等省也都仅有1所(详见附录表A1)。而在目前的高考和大学招生制度下，很多一流高校都更偏向于多招本省考生，从而导致各地考生进入一流高校的机会并不均等⑤。

      从经济学的角度来看，阿罗(Arrow，1971)认为如果两个人是完全替代的，但雇主对某一人的评价相对于另一人评价更高，这就产生了歧视。如果在求职过程中，本科毕业于非“211”高校的求职者的能力与本科毕业于“211”高校的求职者的能力没有显著差异，那么学历“查三代”的做法实际上就是就业歧视。经济学家一般把歧视分为三类：偏好性歧视、统计性歧视和制度性歧视。“查三代”的做法涉及后面两种。统计性歧视是指当某人的个人特征无法完全观测到时，以某人所属群体特征作为该人个体特征的代理变量。制度性歧视则是政府、社会团体、企业等各种组织以法律、政策、程序等方式对某些个人或群体的不公平或歧视性对待(如我国的户籍程度)。学历“查三代”的做法实际上就是以求职者本科毕业学校是否是“211”或者“985”高校作为该人内在能力的代理变量。如果“查三代”并未制度化，仅仅是招聘者偶尔的做法，那么还仅仅是统计性歧视；但如果将其作为招聘政策或者程序中的一条具体规定来执行，那么就涉及制度性歧视。而目前逐渐普遍的学历“查三代”做法，实际上是在将原先的统计性歧视进一步转化成制度性歧视。目前，一些人大代表也认为这种做法涉及了就业歧视，呼吁政府立法防止“院校歧视”和“学历歧视”⑥。

      2.削弱劳动力市场运行效率

      有些用人单位以本科毕业于“211”高校作为人才招聘的一个标准，可能确实出于选拔人才的考虑；但如果以此作为硬性标准，则很容易排斥那部分本科毕业于非“211”高校但能力同样优秀的人员，从而削弱自身的人才储备，也限制了这部分优秀人才流动的空间。“211”高校学生数量仅占全国大学生总数的小部分，绝大部分学生本科就读于非“211”高校，这些就读于非“211”高校的学生中也有很多出类拔萃的优秀人才。以高校教师这一职业为例，虽然本科就读于好的大学接受了较好的基础课程的训练，但高校教学科研是一项专业性很强的工作，除了需要良好的基础、学术兴趣和专门的科研训练更为重要。国内本科非“211”出身的优秀经济学家并不少⑦。国外的相关研究也发现一流高校在招聘时更注重研究生阶段所受的训练和科研表现而不是本科的出身(Carson and Navarro，1988)。

      3.高校录取制度缺陷

      中国的中学应试教育和高考录取制度可能更多地把考试成绩好的学生录取到了重点大学，而一些创造性强但不善于考试的学生可能只能进入普通高校。此外，中国的大学教育质量也引起了很多关注，其主要批评是现行中国大学教育限制了大学生的创造性和综合素质的发展(钱颖一，2011)。虽然研究生教育问题也颇多，但目标是提供专业的科研训练，而这些科研训练目前在中国大学的本科阶段比较缺乏，因此，研究生学校的层次和研究生教育经历应该与个人(科研)能力相关性更强。

      4.科研人才招聘时的筛选指标选取和政策问题

      为解决人才招聘中的信息不对称问题，招聘单位必然会寻找一些指标来综合衡量求职者的能力。比如，在招聘教师科研人员时，应聘者过去论文发表情况、其研究方向的前景、导师质量、接受的科研训练质量和学术演讲质量等往往成为较重要的指标和信号。但学历“查三代”的做法却往往将求职者在求职之初就进行分类，使得本科毕业于非“211”高校毕业的求职者没有机会向招聘单位进一步展示其内在能力。这种把“本科毕业于‘211’或者‘985’高校”这一标准的重要性看得远远高于其他考核指标的做法，使得求职者普遍反感，也使得招聘单位极易误判求职者的内在能力。Altonji and Pierret(2001)就发现，当招聘单位以教育水平作为求职者个人能力的代理变量时，往往会高估高学历者的内在能力。

      本科毕业学校层次在科研人才招聘中到底有多重要？目前，国内很少有基于微观数据的实证研究证据。回答这个问题对于劳动力市场供求双方都很重要。比如，如果在现有的招聘政策所遴选到的人才中，本科学校层次对研究生学历以上的求职者的工作绩效没有影响的话，那么这种学历“查三代”的人事政策就没有依据。如果非要执行的话，只会使本科学校层次不高的研究生人才无法施展才华，也会使用人单位错过合适的人才，造成工作和求职者的误配，降低劳动力市场效率。

      本文选取国内较好的16所高校经济学院(研究院)经济学教师作为样本来研究本科毕业学校层次和其他科研训练背景对教师的科研绩效的影响，以检验不同的信号显示可能造成的科研人才劳动力市场错配及其效率的差异，力图为现行的高学历人才招聘过程中的学历“查三代”做法提供基于劳动力市场微观数据的实证研究证据，并帮助用人单位选择反映与工作能力相关的评价标准。选取这个群体不但是因为数据比较容易得到(大多数教师都有自己的网页)，而且高校教师对提高人才培养质量和我国大学的国际竞争力具有关键作用。此外，经济学人才招聘经历了较大的改革，从21世纪以来，更多从国外取得研究生学位的经济学人才陆续归国从事教学科研，为国内教师样本提供了一个较好的参照组。

      我们采用发表在CSSCI中文期刊上的中文论文、SSCI期刊上的英文论文以及申请到的国家社会科学基金和自然科学基金课题作为教师科研成果。我们研究了影响样本中经济学教师科研成果的主要因素，具体包括性别、是否留校、最后学历毕业时间、是否曾出国留学或访问、本科是否毕业于“211”或“985”高校、本科毕业专业、科研经历等。我们发现，对于在国内接受科研训练的教师而言，在控制了这些主要个人特征和现就职的大学—院系固定效应后，本科学校为“211”(但非“985”)的高校与发表中英文论文和获得国家社科、自科基金并没有显著正相关关系；本科学校为“985”高校仅对发表英文论文有微弱的正影响，但对发表中文论文和获得国家基金没有影响。对科研绩效有较强的正的影响的因素是获得博士学位以及科研经历；但毕业后留校却对科研绩效有明显的负面影响。

      对“海归”教师而言，本科毕业于“211”(但非“985”)高校或者“985”高校对发表中文论文和申请国家社科、自科基金没有什么影响，但有助于其发表英文论文。我们也发现本科毕业于“211”或“985”高校非常有助于本科毕业生以后出国留学，这也许是其有助于发表英文论文的间接原因。

      总的说来，本科是否毕业于“211”或“985”高校对经济学教师的后期科研绩效没有什么影响，但个人科研经历和获得博士学位对科研绩效有较强的正面影响。本文的主要贡献在于选取了较有代表性的科研人才样本来做实证分析，从而为科研人才招聘学历“查三代”提供了否定的证据。虽然高校教师只代表劳动力市场的一小部分，但我们相信本文的结论对于其他人才的招聘也有一定的参考价值。比如，在人才招聘时，用人单位应该寻找到更加全面合理的反映实际能力的指标，而不是“唯学历论”或“唯院校论”⑧。

      本文第二节回顾相关文献，第三节介绍数据和主要变量，第四节对计量模型的设定和识别问题进行了讨论，第五节报告了实证分析的结果，第六节总结了一系列稳健性检验的结果，第七节检验本科毕业于“211”高校对毕业生升学去向的影响，最后一节对全文做了总结。

      二、相关文献

      本文的研究主要涉及两类文献：学校质量对个人在劳动力市场上表现的影响以及博士生就业市场问题。关于学校质量对个人在劳动力市场上表现的影响，国外已经积累了一定数量的研究。Card and Krueger(1992)发现，美国公立中小学学校质量越高，其培养出来的学生的劳动力市场表现越好。Card and Krueger(1996)通过对大量文献的综述发现，存在大量证据表明学校质量对劳动力市场有显著的正面影响。Bedard(2003)发现，学校投入越多，学生在劳动力市场上表现越好，但其影响有异质性。Dustmann et al.(2012)综合运用了德国社会保障记录数据、1987年人口普查数据等多种微观数据，发现就读中学(middle school)的层次对于就读中等教育(secondary education)学校的层次和接受高等教育类型没有影响，并且对于工资和职业选择也没有影响。以上这些研究都集中在中小学质量对于劳动力市场绩效的影响，而没有涉及高等教育。Long(2008，2010)利用美国数据发现，大学质量对大学生毕业后的收入有正面影响。

      近几年来出现了一些研究我国学校质量对劳动力市场影响的文献，主要集中在高等教育方面。Zhong(2011)运用中国居民收入调查数据库(CHIPS)2002年的数据发现，就读大学质量对于劳动者工资有较大的正面影响。Hartog et al.(2010)运用北京大学教育经济学研究所和国家统计局“2004中国城市人口教育与就业调查”数据发现，大学声誉对于本科生的工资有较强的正面影响。Li et al.(2012)发现，在控制个人特征后精英大学毕业生的收入比其他学校的毕业生高出10.7%，并且女生和父母受教育较好的家庭的学生的工资溢价要更高。

      在博士生就业市场方面，Carson and Navarro(1988)对1985-1986年美国经济学博士生的学术就业市场进行了分析，发现超过60%的前20名的经济系把未发表、已发表的论文、博士论文的质量和完成的概率看作招聘筛选时最重要的方面；在评价阶段则把解释论文和回答问题的能力作为主要评价标准；而在博士生做学校访问面试时，70%以上的招聘学校则把论文宣讲、回答问题作为主要的评价方面。Barbezat(1992)对美国1988-1989年博士生就业数据进行了分析，发现研究生阶段的经济系的排名、博士生阶段学习时间长度、婚姻状况等对就业有显著影响。1989年毕业于美国前46名经济系的博士生中，前15名经济系的博士生更有可能进入最好的经济系工作。男性就业更注重薪酬，而女性就业则更注重学生质量、教学任务、社会交往、职业交往和合作的机会。Siegfried and Stock(1999)搜集了美国1977年、1986年/1987年和1996年经济学博士生就业数据，发现排名更靠前的经济系培养出来的博士生就业更好，收入也更高，并且更倾向于从事学术研究工作。Stock and Alston(2000)发现，研究生接受科研训练所在研究生院系的质量越高，在就业和收入方面越有优势。Chen and Mckinnish(2005)则发现，在美国越好的经济系在人才招聘时其搜寻范围会越宽。这些研究均表明，招聘方关注的是求职者博士毕业院系的质量而不是本科毕业院系的层次。此外，Grove and Wu(2007)利用1989年美国最好的5个经济系博士点申请人的数据研究发现，申请者本科毕业学校的质量对于申请者能否最终获得博士学位、17年后的科研论文发表绩效没有解释力。

      国内对于博士生就业市场的研究很少。古继宝等(2009)以中国科技大学理学院已毕业的博士生为样本，发现硕士毕业学校层次对于科研绩效没有显著影响，而博士生阶段导师的质量和指导量对博士生的科研绩效影响最大。他们的研究方法存在较多局限性：其样本仅限于中国科技大学理学院毕业的博士生，并不具有代表性，尤其是如果这个学院本身培养的博士生质量都较高的话；科研成果的衡量只包括了发表论文，没有考虑到主持科研基金项目；控制变量较少，没有考虑到毕业生从事科研工作的经历、就职单位科研环境的差异等。这些问题在本研究中都得到了合理的处理。

      三、数据及变量描述

      本文主要研究目前国内经济学教学科研人员的本科毕业学校层次对其科研绩效的影响。我们选取的样本是国内排名靠前的16所经济学院(系)或研究院的2011年在职的全职教师。这些院系具体包括：北京大学经济学院、北京大学光华管理学院应用经济系、北京大学国家发展研究所中国经济研究中心、清华大学经济管理学院经济学系、中国人民大学经济学院、南开大学经济学院(不含风险管理与保险系)、上海财经大学经济学院、复旦大学经济学院、厦门大学经济学院、厦门大学王亚南经济研究院、西安交通大学经济与金融学院(不含统计系、银行信息管理系和电子商务系)、中山大学岭南学院、中央财经大学经济学院、武汉大学经济与管理学院金融系与财政税收系、北京师范大学经济与工商管理学院的经济学系和国际金融系、华中科技大学经济学院等。样本总数为1257位教师。我们去掉了国外本科毕业和1980年以前获得最后学位的样本；另因部分教师的信息公开不详，最终有效样本为1 036个⑨。

      教师的个人信息主要来自教师的个人网页；我们同时也参考互联网上的相关资料以及和有关教师通过电子邮件进行确认和补充。科研绩效的衡量分为两个方面：个人发表中英文研究论文的数量和个人主持的国家社科基金和自然科学基金的项数，不包括其书籍著作、会议演讲、工作论文、咨询项目等。教师论文发表信息主要来自教师个人网上公布的信息，但我们同时在中国知网(CNKI)和SSCI数据库进行了检索确认和补充。对于中文论文，我们限定为发表在历年CSSCI经济类期刊目录里的期刊论文。为区分研究成果质量，我们将《中国社会科学》、《经济研究》、《经济学(季刊)》、《管理世界》作为高质量期刊，发表于其上的论文归入“中文A类”；其他CSSCI经济类期刊论文作为普通成果；不属于CSSCI经济类期刊的则不列入⑩。CSSCI期刊以1998-2011年期间历年CSSCI期刊目录为准；对于1998年以前发表的论文，我们以1998年的CSSCI经济学类目录为准。英文论文不分类，只要发表于当年SSCI、SCI、EI期刊上的英文论文(EI会议论文不列入)，均计入英文论文成果。

      目前，国内高校教师很多是毕业后留校的本校培养的博士(有些人甚至是本硕博和工作都在同一所学校)，但这种就业方式减少了院校之间交流的机会。创新性的学术研究越来越重视多元化的交流和合作，留校很可能会影响到科研创新。我们以博士毕业学校与目前就业单位是否相同来认定其是否留校。

      从事科研工作时间越长，研究经验和学术积累就会越多，研究成果相对来说可能会越多。由于历史原因，我们只统计在改革开放以后获得的科研成果，所以最早的科研起始时间为1980年。我们以一个教师的最初发表论文的时间和最后发表论文的时间来计算其科研经历年限，并将科研成果数限定于此一期间。对于已经从事科研工作但尚未发表论文的教师，我们以其最后学历取得时间来计算其开始从事科研工作的时间。由于有些人在获得最后学位后相当长时间内不发表论文，或者在发表一定数量论文后相当长时间不再发表论文，为了估计的稳健性考虑，我们另外计算并试用了三种不同科研经历年限(参见第六节)，但结果基本相同。

      由于国内经济学教育和研究的范式和西方主流经济学有很大差别，有没有国外留学或访问的经历对于经济学教师的教学科研有很重要的影响。目前留学归国人员越来越多，国内科研人员出国访问也很多，但情况差异很大。如教师出国只是交流、访问、做博士后，我们只认定为“出国访问”而不认定其为“留学人员”。如果获得了国外高校的学位，则认定为“留学人员”。“211”高校以教育部公布的截至2011年3月31日列于“211”工程高校名单为准，共112所高校(参见附表A1)。国家已经批准两期“985”工程高校共39所，所有“985”工程高校均在“211”高校名单内(参见附表A2)。为了区别“985”和非“985”的“211”高校，本文下文所定义的“211”高校仅指非“985”的“211”高校。

      最后学历毕业学校(主要是博士毕业学校，样本中有905人为博士)的质量或排名可能对教师科研绩效有很大影响。在认定博士毕业学校(未取得博士学位的人员以其最后学位为准)层次时，我们同时参考了上海交通大学高等教育研究院世界一流大学研究中心发布的2011年“世界大学学术排名”和国内的“211”、“985”高校名单(11)。我们将2011年“世界大学学术排名”中第1—50名列为第一类，第51—100名列为第二类，第101—200名列为第三类，第201—300名列为第四类(北京大学在此类)，第301—400名列为第五类，第401—500名列为第六类，未进入前500名但进入“985”名单的高校为第七类，未入全球前500名和国内“985”名单但进入“211”名单的为第八类，其他高校为第九类(12)。这个分级方法有些主观，但其他类似的分法并不改变本文的基本结论。注意到这个排名反映的是大学整体的排名，与各大学经济学院系的排名并不必然完全吻合。

      本科所学专业很可能会影响到其后期科研绩效，比如理工类专业数学课程学得较多，对于研究生阶段学习经济学比较有利。我们将本科专业分为以下几类：经济管理类、理工科类、其他和未知。“其他”包括文学(含外语)、医学、农学、法学、教育学、历史学、哲学、社会学等人文社科类专业。对于本科修双学位的人员，我们以其主修专业为本科专业。如果本科专业信息缺失，则归入“未知”一类。

      表1报告了主要变量的描述性统计量。样本中29%的教师为女性，55%的老师为留校。样本中获得博士学位的人约为87%。有近26%的人从海外获得学位；除这部分“海归”外，另有28%的人虽然未在国外获得学位但有出国访问交流的经历。大约63%的教师本科毕业于“985”高校，73%毕业于“211”高校，但仍有27%毕业于非“211”高校。在本(专)科专业方面，58%的人所学专业为经济管理类专业，约28%的人为理工类专业，来自文史类等学科的人则较少，仅为11%。

      

      注：论文发表中时间长度是根据第一篇论文到最后一篇论文之间的时间长度计算。论文数均是按作者数量进行折算后的数量。

      在科研成果方面，样本中平均每人发表论文数约为6.3篇，其中中文A类期刊论文平均为0.8篇，英文论文0.4篇。有202人(约19%)发表过英文论文，其中有148人是在2000年以后获得最后学位的，120人(约占59%)有留学经历，这说明年轻教师和“海归”教师是发表英文论文的主力。在申请科研基金方面，平均每3人曾经申请到一个国家自然科学基金，每2.5人申请到一个国家社会科学基金。

      图1给出了本科“211”(含“985”)和非“211”高校毕业的教师的不同科研成果类型的比较。在人均发表中文论文数方面，非“211”高校毕业的教师比“211”高校毕业的教师要多(但统计上不显著)；但在发表中文A类和英文论文方面，“211”高校毕业的教师则更强(统计上显著)。此外，“211”高校毕业的教师与毕业于非“211”高校的老师在获得科研基金方面几乎相同。总的来说，图1直观地显示了“211”高校毕业的教师和非“211”高校毕业的教师在发表高质量论文方面有显著区别，但在发表一般论文和主持课题方面并无显著区别。但因为非“211”高校毕业的老师中留学人员较少，在发表高质量论文方面的差异还有待进一步观察。

      由于我们的样本为1980年以后毕业的科研人员，时间跨度较大，而这30年里中国改革开放的进程不断加速导致不同年代间存在较大的异质性，因此我们进一步比较了1980年代、1990年代和2000年后获得最后学位的三种科研人员群体的各项指标(参见附表A3)。与前20年相比，在2000年后获得最后学位的科研人员中，女性、拥有博士学位、留学和出国访问等方面的比例均较高，留校比例则较低；此外，本科毕业于“211”和“985”高校的科研人员比例也均稍有所下降(但并无明显的统计差异)，可能是早期的科研人员中有相当部分是留校的，导致早期科研人员中本科来自“211”或者“985”高校的比重稍高。而近年来，随着市场化进程的加速，人才流动性加强，反而给了本科毕业于非“211”和“985”高校的科研人员更多向上流动的机会。

      

      图1 科研成果比较

      注：中文论文总数t检验的p值为0.37，中文A类为0.03，英文论文总数为0.01，基金总数为0.87。

      四、计量模型设定

      为了估计本科是否毕业于“211”或“985”高校对教师科研绩效的影响，我们建立以下基本计量模型：

      

      其中，

为在院系j工作的教师i的科研绩效指标，为以下变量之一：年均中文论文数、年均中文A类期刊论文数、年均英文论文数、国家社科基金项数、国家自然科学基金项数、两项基金总数；BA211和BA985均是哑变量，BA211等于1表示本科毕业于非“985”的“211”高校；BA985等于1表示本科毕业于“985”高校；

是教师目前就职的院系固定效应，控制因学校—院系不同对教师科研绩效的影响，比如，北京大学经济学院和北京大学光华管理学院应用经济系是两个不同的院系；X是其他个人层面的控制变量，包括性别、是否拥有博士学位、最高学历毕业学校排名、是否留学、是否出国访问、是否留校、本科专业类型、科研经历(在科研基金模型中)；

是残差项，包括没有观测到的个人特征和其他影响个人科研绩效的因素。

      模型(1)可能存在自选择(self-selection；sorting)问题。比如，如果能力更强的人更偏好于进入样本中的学校求职，或者这些学校更有能力筛选、招聘到能力更强的毕业生，那么进入我们样本的本科非“211”高校的教师更可能处于非“211”高校人员能力分布顶端，这样就会导致BA211和BA985的系数存在被低估的偏误，使我们更有可能不能拒绝BA211和BA985的系数等于0。我们采用的策略是用观测到的测度个人能力的变量来近似地控制观测不到的个人能力(Altonji et al.，2005；Dale and Krueger，2002)。具体来说，假设人们按能力从低到高依次排序，在完全自选择(perfect sorting)的情况下，能力高的人会进入层次更高的大学就业，能力低的人会进入层次较低的大学就业，因此我们可以用教师目前就职的所在大学一院系作为个人能力的代理变量。具体来说，我们在模型(1)中不但加入了观测到的个人特征，还加入了教师就业的大学一院系的固定效应来控制观测不到的个人能力。此外，大学一院系固定效应还可以控制由于教师所处的科研环境和招聘政策的不同而给科研绩效带来的影响。就职院系的不同可能导致异方差与同一院系内的扰动项相关，因此模型估计的标准误按院系聚类(cluster)调整。作为进一步对个人观测不到的能力的控制，我们还加入了教师本科毕业学校的固定效应，但所得结论非常相似。

      虽然我们无法完全控制观测不到的个人能力，但这并不会对我们的结论产生较大影响。我们所要研究的问题是对于招聘者在原有招聘政策下招聘进的老师，本科毕业于“211”和“985”高校与科研绩效的关系。我们假设招聘单位在招聘时已经采取多种方式来考查应聘者的能力，假如在原有招聘政策下本科是否毕业于“211”或“985”高校对科研绩效并没有显著影响，那么说明在原招聘政策外并没有必要再添加一个新的硬性招聘条款。

      另一个可能的估计偏误是变量BA211、BA985与其他个人层次的控制变量可能高度相关。比如，本科毕业于“211”和“985”大学的人更可能在本校读研进而留校，更有可能考入较好的学校攻读研究生学位，更有可能出国留学。但我们样本中BA211与是否留校、是否有博士学位、是否留学、最后学历学校的层次的相关系数很低，分别为0.06、-0.01、-0.03和0.01，BA985与这些变量的相关系数则分别为0.07、-0.001、0.18和-0.26。因此，多重共线性不是一个严重问题。

      第三个问题是由于中国经济学教育和研究在近三十多年间产生了巨大变化，不同年代的毕业生由于所受的科研训练、学术环境不同而存在较大异质性。我们按最后学位获得时间来分成1980年代、1990年代和2000年代三个期间，但由于1980年代和1990年代的毕业生在样本中较少，我们便分成1980后(即全样本)、1990后(剔除1980年代样本)和2000后(仅含2000年以后样本)三个样本来进行计量分析，从中也能看出不同年代毕业生的差异。

      五、结果分析

      (一)对科研论文的影响：基本结果

      我们首先估计了模型(1)的最简单的情形：右边只包含了关键变量“本科是否毕业于非‘985’的‘211’高校”(BA211)和“本科是否毕业于‘985’高校”(BA985)。表2报告了一组使用不同个人科研论文绩效指标和不同样本的结果。第一部分是全样本，第二部分是取得国外高校学位的留学子样本；第三部分是只取得了国内高校学位的非留学子样本。从表2中我们可以看到，在全部样本中，在年均中文论文发表数量和中文A类期刊论文数量方面，BA211的系数统计上并不显著(第一部分第1、2列)，即使对于1990年或者2000年以后毕业的人员也是如此(第一部分第4、5、7、8列)。这个关系在留学样本和非留学样本中同样存在，表明本科是否毕业于“211”高校对于中文论文数量和质量都没有影响。同样BA985的系数在发表中文论文总数和中文A类论文方面也无显著正效应，表明本科毕业于“985”高校对于发表中文论文的质量和数量都没有什么显著影响。

      在全样本中，本科毕业于“211”或“985”高校对发表英文论文数有显著的正的影响(第一部分第3、6、9列)，但这个结果主要是因为发表英文论文的主力是“海归”教师。从留学样本的第3、6、9列可以看出，相对于本科毕业于一般高校的留学教师，本科毕业于“211”高校的留学教师年均英文论文数量增加0.2—0.3篇(留学样本中人年均英文论文数为1.13篇)；本科毕业于“985”高校的留学教师则增加约0.1篇；从非留学样本的第3、6、9列可以看出，本科毕业于“211”或“985”高校对于国内教师的英文论文发表并无帮助。注意到所有模型估计结果的R[2]都很小，绝大多数都接近于0，这也说明BA211和BA985对于个人科研成果的解释力非常弱。总结来说，对于毕业于国内院校的教师，本科是否毕业于“211”或“985”高校无论是对于中文论文发表的数量和质量还是英文论文数量，都几乎没有什么影响；本科毕业于“211”或“985”高校仅对“海归”教师发表英文论文有一定的正面影响。由于这些模型没有控制个人能力，因此估计结果都是偏高的。

      

      (二)控制个人特征和学校—院系效应后的科研论文结果

      因为没有考虑影响个人科研绩效的一些主要个人特征变量以及教师工作所在院校的差异，表2的结果可能被高估。表3报告了控制个人主要特征和学校—院系固定效应后的回归结果。个人特征包括性别(=1为女性)、是否留校、是否拥有博士学位、是否从国外取得学位(“留学”)、是否曾出国访问、最高学历毕业学校排名、本科专业类型(经管、理工、其他和缺失)等。为了控制不同大学和不同院系对个人科研绩效的影响以及尽量控制观测不到的个人能力，我们还加入了学校—院系固定效应，且对标准误差聚类在学校—院系水平上进行稳健性估计。

      

      

      

      表3全样本结果表明，女性教师的科研绩效低于男性教师，可能是因为女性教师更注重教学(Barbezat，1992)。留校的教师科研产出显著低于非留校的教师。拥有博士学位对发表中文论文的数量和质量有明显促进作用。出国留学并获得学位对发表英文论文有显著的正的影响，但对发表中文论文和中文A类论文影响反而为负，这与国内高质量的中文经济类学术期刊很少以及目前国内高校对“海归”教师的考核过分注重发表英文论文有关。最后毕业学校层次(层次取值越小表示学校质量越高)越高，对于发表高质量中文论文和英文论文有正面的影响，但统计上都不显著，这很可能是学校的排名与经济学院系的排名并非完全一致。在本科专业方面，相对于文史哲等其他专业，本科经管类专业毕业的教师在发表中文论文方面更有优势，但在发表中文A类和外文论文方面则并无优势。

      我们所关心的关键变量是BA211和BA985。从表3可以看到，在控制了影响个人科研绩效的一些主要个人特征和学校一院系影响后，BA211和BA985的系数和显著性与表2基本相似：在全样本、留学样本以及非留学样本中，本科毕业于“211”或“985”高校对于发表中文论文的数量和质量都没有统计上显著的正面影响。在全样本中，本科毕业于“211”或“985”学校对发表英文论文有一定的统计上显著的正面影响，但这依然是因为“海归”教师是发表英文的主力；在留学样本中，BA211和BA985对年均发表英文论文数量的影响为0.2—0.3篇和0.1篇左右；在非留学样本中，BA211和BA985在年均发表英文论文数量模型中虽然为正，但统计上几乎都不显著。

      总的来说，即使控制了影响个人科研绩效的主要个人特征和所在大学、院系的异质性后，我们仍然得出与表2同样的结论：对于毕业于国内院校的教师来说，本科是否毕业于“211”和“985”高校无论是对中文论文发表的数量和质量还是英文论文数量，都几乎没有什么影响；但本科毕业于“211”或“985”高校对“海归”教师发表英文论文有较大的正面影响。

      注意到表3留学样本中BA211和BA985的系数比表2留学样本中相应的系数都要大，说明自选择问题在留学样本中比较突出，也就是说，本科毕业于非“211”高校但后来出国留学的教师都是原来本科非“211”高校中能力最强的学生。但这个自选择问题在非留学样本中很弱，因为表3非留学样本中BA211和BA985的系数与表2中相应的系数没有大的变化，有的甚至更小。

      我们也利用全样本估计了模型(1)，但加入了留学哑变量和BA211、BA985的交叉项。BA211和BA985的系数与表3中全样本结果中对应的系数基本相同，但留学哑变量和BA211、BA985的交叉项的系数在中文论文总数和英文论文数模型中显著为正，总的规律与表3的留学样本的结果基本一致。类似的，如果采用全样本但加入毕业于不同年代的哑变量和BA211、BA985的交叉项，所得结果的规律与表3按最后毕业时间分样本估计的结果也基本一致。

      如果毕业学生的质量和毕业学校的质量高度相关的话，可以用本科毕业学校的固定效应来更好地控制观测不到的个人能力特征。我们在表3的模型中进一步加入了教师本科毕业学校的固定效应，但结论和表3的结论相似且更弱：本科毕业于“211”或“985”高校对发表英文论文的正效应也变得不显著了。由于加入了更多学校固定效应导致自由度的损失，我们倾向于以表3的结果作为主要结果。

      (三)对科研基金项数的影响

      获得或主持国家社会科学和自然科学基金的项数也是科研绩效的一个重要衡量指标。我们分别采用教师在样本时间内获得或主持的社科基金项数、自然科学基金项数、两项基金总数作为被解释变量，但在自变量中加入了科研经历以控制科研时间长短对获得基金项数的影响以及反映基金政策变化的时间段哑变量，其他自变量与表3中的模型相同(13)。表4报告了在控制个人特征、学校—院系固定效应和时间趋势后本科是否“211”和“985”高校对基金项数的影响。在三个样本的所有模型中，BA211和BA985的系数都是负的或者是正的但统计上不显著，表明本科毕业于“211”或“985”高校对于获得国家社科、自科基金没有正面影响。有助于获得基金项数的主要因素是获得博士学位和科研经历时间；留校对获得基金却有一定的负面影响。此外，教师发表的论文数量和质量可能会影响教师获得科研基金的概率。我们加入了教师年均论文发表数作为而外的控制变量，重新估计了表4的所有模型。教师年均论文发表数的系数在0.05—0.35之间，且大多数统计上都在5%水平上显著；其他变量系数与表4仍然基本相同。

      这里特别强调一下最后学历(主要是博士学历)毕业时间是2000年及以后的教师样本。中国的经济学教育在2000年左右经历了结构性的变化(14)。这部分教师基本上在本科和研究生阶段接受了较好的现代经济学的训练，因此本科是否毕业于“211”高校可能对后来的科研绩效有正的影响。但我们的实证发现，仍然是几乎没有影响。由于目前“查三代”政策主要针对国内院校毕业生或年轻求职者，因此我们的实证结果表明，从本科是否毕业于“211”或“985”高校对工作绩效的角度看，目前人才招聘“查三代”的做法并没有什么依据。

      

      

      

      六、稳健性检验

      为了检验前面的结论是否稳健，我们还做了一系列的稳健性检验。为节省篇幅，我们没有用表格具体报告估计结果，只是总结了主要发现(15)。

      首先，我们去掉了年均发表论文数量或者科研基金获得项数最多的2%的观测值，以检验我们的结果是不是因为少数教师科研能力非常强而导致的。分别去掉年均中文论文数、年均中文A类期刊论文数、年均英文论文数、主持国家社科基金数和国家自然科学基金数最多的2%的教师样本后，对于国内教师样本来说，结果基本一致，但BA211和BA985的系数的显著性受到了较大削弱，之前显著的系数现在显著性水平大幅下降且系数的值也变小。这表明本科毕业于“211”或“985”高校的科研人员样本内部的差异虽然较大，但加上或去掉少数研究能力非常强的教师并不影响我们的结论。

      其次，我们检验了样本选择对结论的影响。在数据搜集过程中我们发现，并不是所有老师都会公布自己的学历信息，比如，南开大学经济学院没有公布本科学校信息的教师有26.9%，中央财经大学经济学院为23%。这可能导致一个样本选择问题：那些科研成果较少或者本科不是毕业于“211”学校的老师可能更不愿意公布个人本科学校信息，从而不能进入我们的最后样本中。如果本科非“211”学校的教师科研能力确实要低一些的话，这个样本选择问题会导致我们前面的估计结果出现向下的偏差。但在未公布个人本科学校信息的122人中，南开大学经济学院有49人，中央财经大学经济学院有12人，中山大学岭南学院有11人，中国人民大学经济学院有10人。而有些学校的样本缺失率则较低，如厦门大学、北大光华管理学院、北大CCER和清华大学为0，西安交通大学为3%，武汉大学为2%，北京大学经济学院为8%，复旦大学为9%，并且这6个学校的9个学院的教师总人数达567人，这9个学院的平均样本缺失率仅为3.7%。这9个学院组成的子样本受因信息公布样本选择效应带来的估计偏误影响较小，因此我们以这9个学院子样本重新做了计量分析。估计结果与全样本的结果基本一致。在论文模型中，BA211和BA985的影响更弱：在基金模型中，BA211和BA985的系数仍然都不显著。因此，即使考虑到可能存在的样本选择问题，我们的结果也基本一样：本科是否毕业于“211”或“985”高校与教师科研绩效几乎没有什么关系。

      不同的科研经历计算方法影响对个人年均论文发表数量的测度。我们尝试了其他几种可能的科研经历计算方法，但总的结果和上节非常一致。除了以第一篇论文发表时间至最后一篇论文发表时间作为科研经历外，由于某些人只发表过一篇论文，我们又计算了第二种科研时段：以最后学位获得时间为起始时间，发表最后一篇论文为终止时间。有些人在一段时间内发表论文后，可能长期未再发表论文，但只要该科研人员仍在从事科研工作，即使其未再发表论文，我们也认为其仍在从事科研，于是我们计算了第三种科研经历：以最后学位获得时间为起始时间，2012年为终止时间。最后学位作为科研起始时间仍然无法排除某些人在获得最后学位后从事一段时间其他工作后再来从事科研工作的可能性，并且有些人在获得最后学位之前就已经发表相当数量的论文，因此我们又计算了第四种科研时段：以发表第一篇论文时间为起始时间，以2012年为终止时间。这四种计算方式平均来说有近2—4年的差异，但最大值和最小值差异较小。我们试用了每种科研经历测度方法来重新估计表3和表4的模型，但结果几乎一样，本科毕业于“211”或“985”高校对于教师个人科研绩效几乎没有影响。此外，我们还尝试加入了科研经历的线性项和平方项，以控制科研经验影响的非线性，但结论仍然基本相同。

      由于一个人时间精力有限，如果着重发表英文论文，则可能会减少中文论文的发表；如果追求发表高质量的中文论文，则可能会减少一般质量论文的发表，这意味年均中文论文发表数量、年均中文A类论文发表数量、年均英文论文发表数量三个方程的残差项可能相关，这可能会导致估计结果的一些偏差。我们采用“似不相关回归”(seemingly unrelated regression，SUR)方法来处理这个残差项相关的问题。我们发现，所有结果仍然稳健。方差—协方差矩阵的估计表明，年均英文论文发表数量和中文论文总数有较弱的负相关，但与发表中文A类期刊论文有较弱的正相关，这与直觉及现实观察一致：有能力发表英文论文的教师通常也更倾向于发表中文A类期刊论文。

      前面我们在计算人年均论文发表方面并没有考虑到作者署名顺序问题。目前国内大部分高校在科研绩效考核时考虑到论文署名顺序问题，比如在国内论文方面更注重第一作者，而在英文论文方面注重通信作者或者第一作者。为了体现论文中第一作者和通信作者的贡献，对于2个及2个以上作者的论文，我们对第一作者和通信作者赋予0.6的权重，而其他作者则平分剩下的0.4，并以此折算后的论文数来计算科研绩效并进行计量分析，但分析结果与前并无显著区别。

      最后，我们还对最后毕业学校(主要是博士毕业学校)变量做了稳健性检验。本科阶段的学习并不主要针对科研，但研究生阶段的科研训练对于科研工作的绩效可能具有非常重要的影响。在我国，“211”和“985”高校承担了绝大部分博士生的培养工作(16)。因此，博士毕业学校是否是“211”或“985”高校对于科研绩效影响可能很重要。我们用博士是否毕业于“211”高校代替最后学校排名，研究了其对科研绩效的影响，发现其系数统计上并不显著。但“211”高校内部的科研水平和博士培养质量有较大差异。比如，我们发现博士毕业学校是否排名进入世界前500名对于非留学样本的中文A类论文和英文论文发表有着非常显著的正面影响，对于2000年以后毕业的国内博士生更是如此。

      七、本科毕业于“211”和“985”高校的优势

      我们发现本科毕业于“211”或“985”高校对教师的科研绩效并无影响，那么，本科就读于“211”或“985”高校到底有什么优势呢？我们发现，优势之一是有助于本科毕业生以后出国留学或者访问，可能是因为这些学校的国际知名度更高，可以更好地解决国外高校招生时面临的信息不对称问题。

      我们分别以哑变量是否留学和是否出国访问作为被解释变量，用BA211、BA985、性别、本科毕业专业等做解释变量，估计了Probit模型。表5报告了估计结果。第1列表明，相对于非“211”高校毕业生，本科毕业于非“985”的“211”高校或者“985”高校能提高毕业生后来出国留学的概率分别为0.11、0.19；在第2列我们进一步估计了含有本科毕业院校随机效应的Probit模型以进一步控制观测不到的个人能力，BA211和BA985的边际效应都大幅度提高了约3倍，分别为0.32(11%水平显著)、0.58(5%水平显著)。第3列表明本科毕业于“985”学校对后来出国访问的概率可提高约0.1，但考虑到本科毕业学校的随机效应(第4列)后，边际效应虽然增加了1倍，但统计上不显著。

      

      本文检验了本科学校层次对于高校经济学教师科研绩效的影响(17)。利用国内较好的16所大学的经济学院(研究院)的教师样本，在控制了影响教师科研绩效的主要因素后，我们发现，总体而言，对于在国内高校研究生毕业的经济学教师，本科是否毕业于“211”或“985”高校对发表中文论文的数量和质量、发表英文论文的数量和获得国家科研基金的总项数并没有显著影响。对于“海归”教师，本科毕业于“211”或“985”高校对英文论文发表数量有正面的影响，但这可能是因为本科毕业于“211”和“985”高校有助于这些人出国留学。影响教师科研绩效的主要因素有是否留校、是否获得博士学位、个人的科研经历、最后毕业学校的质量等；留校有显著的负面影响，但获得博士学位和科研经历有显著的正面影响。我们的结论表明：目前国内人才招聘中经常存在的学历“查三代”的做法并没有实证研究的依据。值得注意的是，这个结论在外推到其他样本时可能需要谨慎，因为虽然基于数据结构我们尽可能地处理了样本选择问题，但并不能完全解决样本选择问题。但本文的研究表明，要招聘到合适的人才，用人单位应该去寻找与能力相关性更强的指标，而非“唯学历论”或“唯院校论”。比如，在高校人才招聘时，即使仅仅从信息甄别的角度来看，对国内毕业的硕士生和博士生而言，研究生毕业学校的质量、求职者是否发表过研究论文、工作论文的质量、学术讲演时的表现等指标与个人科研能力相关性比本科是否毕业“211”或“985”高校更强，更适合做筛选指标。

      

      

      

      感谢厦门大学王亚南经济研究院学术讲座参与者的有益评论，尤其是董晓芳、方颖、龙小宁、任宇、沈凯玲、王璐航、钟威等教授的评论；同时感谢北京师范大学邢春冰教授提供的热情帮助和2012年中国经济学年会上王金营教授及其他参会者的有益点评；我们也非常感谢回复了我们咨询邮件的各经济院校的教师以及邓光宏、翁佳妮、银浩博、赵子傲、赵霞五位同学出色的助研工作；非常感谢匿名审稿人的宝贵修改意见，文责自负。

      ①《74.9%的人认为“查三代”加剧“唯学历是用”》，《中国青年报》2011年6月14日。

      ②一些用人单位宣称因为收到太多求职简历，只好采用本科毕业学校排名来筛选简历。这种做法其实也隐含了对“211”高校毕业生能力更强的假设。

      ③参见http://www.ilo.org/dyn/normlex/en/f?p=1000:12100:0::NO::P12100_INSTRUMENT_ID:312256。

      ④参见http://edu.sina.com.cn/gaokao/2011-08-06/1118309006.shtml。

      ⑤例如，2012年北京大学在北京计划招生数量占其当年全国招生总数的18.18%，清华大学为12.12%；复旦大学在上海招生数量占其当年招生总数的27.8%，上海交通大学则为28.36%，均远远超过各自地区占全国人口的比重。参见http://www.jyb.cn/gk/gksx/201207/t20120730_504619.html。

      ⑥比如，全国人大代表、湘潭大学校长罗和安，东北师范大学校长史宁中，全国政协代表、广东外语外贸大学副校长顾也力，深圳大学校长章必功均持此类观点。参见http://edu.people.com.cn/GB/17349722.html以及http://www.chinajilin.com.cn/2011zhuanti/content/2011-03/09/content_2196749.htm。

      ⑦例如，中国人民大学现任经济学院院长杨瑞龙教授、复旦大学前经济学院院长袁志刚教授、山东大学前经济研究院院长黄少安教授等本科均就读于非“211”高校。

      ⑧Holmstrom(1979)认为，信息不对称情况下对代理人进行考核时应该选取与其努力相关性最强的变量来作考核指标。这点同样也可以推广到招聘问题上。在对应聘者内在能力不清楚时，应该选取与内在能力相关性最强的指标。

      ⑨对于个人信息不完全但有电子邮件地址的教师，我们均发了电子邮件和教师联系。部分教师电子邮件地址无法获知或没有回复邮件，无法确知本科毕业学校，故不在样本中。

      ⑩《世界经济》在很多高校中也被列为“A类”中文期刊。我们将《世界经济》计入“A类”重新计算了科研绩效，但所有估计结果几乎与本文报告的结果一样。

      (11)参见http://www.shanghairanking.cn/ARWU2011.html。

      (12)少量科研人员毕业自中国科学院、中国社会科学院和巴黎社会科学高等研究院等研究机构，我们均认定其为第四类，上海社会科学院列为第九类。

      (13)国家社科、自科基金分别从1991和1986年开始设立；两者的资助力度均有明显的时间趋势。为了控制这种上涨的时间趋势，我们把样本中的基金时间段分为5个阶段：1991-1995、1996-2000、2001-2005、2006-2010和2011-2012年，分别以相应哑变量表示。

      (14)人大福特班后对国内经济学教育和研究影响最深入的两件事可能是CCER的创办和中国人民大学出版社“经济科学译丛”的出版。CCER创办于1994年，该年开始培养双学位本科生和研究生，该届学生毕业时间应在1996-1997年，博士毕业时间最早是在2001-2002年(假设其本科毕业出国留学)和2000年(假设其在国内读博)，因此对于中国经济学教育的影响也应该是在2000年左右才开始。“经济科学译丛”是从1997年才开始大规模译介国外经济学教材，国内对这批经济学教材的吸收可能也需要两三年时间，因此，其影响真正产生的时间也是在2000年左右才开始。

      (15)有兴趣的读者如果需要这些结果，可以与作者联系。

      (16)根据世界银行和国务院发展研究中心联合课题组(2012)的数据，“211”工程高校培养了五分之四的博士生。在我们样本中，仅有39人最后学位不是来自“211”高校，73人最后学位不是来自“985”高校。

      (17)由于数据的限制，本文没能检验本科学校层次对于教师教学能力的影响。这可以作为下一步的研究课题。

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