1、“.....是通过信号传递来发挥作用，本质上是种间接的外在作用。所以高管学术经历对这两种情况作用的程度可能有所差别。因此提出假设相比于投资不足，有学术经历的高管对过度投资的降低作用更显著。高管学术经历与企业非效率投资论文原稿。摘要文章以年沪深股上市公司为样本，研究了高管学术经历对企业非效率投资的影响。研究结果表明，高管团队成员拥有学术经历，对企业非效率投资可以起到显著的缓解作用。然后，将非效率投资分为投资过度与投资不足两种情况进行研究，结果表明高管学术经历对企业过度投资的缓解作用更明显，并且这结果在采用倾向得分匹配法和两阶段回归法控制内生性等问题后仍旧成立。文章的研究丰富了高管特征对企业经营决策影响方面的相关研究，对于高管聘用选拔条件的确定和任用有参考意义。模型设定为检验上文提出的假设，构建了如下的回归模型ε其中，因变量表示非效率投资......”。

2、“.....自变量分别用这个指标来衡量，是个虚拟变量，表示高管是否具有学术经历，如果高管团队中有人具有学术经历则取，否则取为团队中有学术经历的高管人数为拥有学术背景的高管人数占比。为控制变量，借鉴姜付秀等申慧慧等的研究，控制变量选取如下股权性质，如果是国有控股企业则取，否则取表示独立董事占全部董事的比例表示董事会规模，用董事会人数的自然对数来衡量为第大股东持股比例为股权制衡度，用第至第十大股东的持股比例之和来表示表示董事长和的兼任情况，两职合取，否则取表示企业亏损或者盈利的虚拟变量，如果实证分析描述性统计分析由下页表的样本分布可知，高管有学术经历的样本量为，占全部样本量的近，样本量整体上呈增加的趋势，與我国上市公司数量增长的情况致。从下页表主要变量的描述性统计可以看出，非效率投资的均值为，中位数为，说明投资不足的样本量大于投资过度的样本量，但投资不足的程度比投资过度低......”。

3、“.....其中投资过度样本量为，投资不足样本量为的均值为，中位数为，最小值和最大值分别为和，说明样本中高管有学术经历的人数具有很大的差异为，说明有学术经历高管的人数占高管团队人数比例的平均值为。其余变量在此不详述。高管学术经历与企业非效率投资的回归分析下页表是高管学术经历与企业非效率投资全样本回归以及将样本分为过度投资和投资不足组分别进行回归的结果。从表可以看出，和在的水平上显著负相关，说明有学术经历的高管可以降低企业非效率投资的程度，和在的水平上显著负相关，说明高管团队中，有学术经历的高管人数越多，所占比例越大，其对过度投资的降低作用也越大，假设得到验证。在过度投资组中，和在的水平上显著负相关，这两个指标与在的水平上呈显著负相关，这充分说明高管有学术经历可以显著降低企业过度投资的程度而在投资不足组，衡量高管学术经历的个变量和都呈负相关的关系......”。

4、“.....说明高管学术经历对投资不足的缓解作用不如对过度投资的作用明显，即相比于投资不足，其对于过度投资的降低程度更显著，假设得到验证。内生性检验法。构建影响上市公司聘任有学术经历高管的模型，将虚拟变量即高管是否拥有学术经历作为因变量，然后对每个控制变量进行回归，模型设定如下ε利用构建的模型对样本进行回归，会得到每个公司的个值，然后选择最邻近匹配的方法，为所有具备学术经历高管的公司匹配个与之概率最贴近但是却无学术经历高管的公司，最终有个样本。运用模型再次进行回归，结果见下页表。下页表前列分别为匹配前后利用模型进行回归的结果，可以看到在匹配前，两组样本存在较大差异，而匹配后，控制变量组间差异不明显，配对有效。第列为利用匹配后的样本重新进行回归的结果，可以看到，全样本组过度投资组中自变量的所有指标回归系数都显著为负，而投资不足组中的回归系数虽为负，但并不显著......”。

5、“.....所以在考虑了样本选择偏差后假设仍旧成立。两阶段回归法。上文研究了学术经历这高管特征对企业投资效率的影响，但是反过来，投资效率好的企业也可能会更吸引这些学术人才，从而带来样本自选择的问题。在此，我们使用两阶段法来解决这问题。借鉴，我们将上年度企业所在行业的其他公司拥有学术经历高管的比例作为第阶段中的工具变量进行回归分析，首先进行回归，计算得到逆米尔斯比率后，将其加入第阶段的控制变量，对模型再次进行回归，结果如下页表所示。从下页表我们可以看出，第列前的系数都显著为正，说明自选择问题的确存在，但是所有自变量的回归结果与前述基本吻合，这说明在考虑这问题后，前面的研究结果仍旧成立。结论本文研究了高管学术经历对企业非效率投资的影响。研究发现，高管团队成员的学术经历可以降低企业非效率投资的程度，并且高管团队中有学术经历的人数越多比例越大，其改善作用越明显。另外......”。

6、“.....结果显示，高管学术经历对企业过度投资的缓解作用更明显。本文首次研究了高管学术经历对企业投资效率的影响，丰富了高管特征对企业经营决策影响的相关研究，对于理解企业管理中所遇到的问题有定意义。另外本文的发现也为高管聘用选拔条件的确定和任用有参考意义。主要参考文献姜付秀，伊志宏，蘇飞等管理者背景特征与企业过度投资行为管理世界，韩静，陈志红，杨晓星高管团队背景特征视角下的会计稳健性与投资效率关系研究会计研究，卢馨，张乐乐，李慧敏等高管团队背景特征与投资效率基于高管激励的调节效应研究审计与经济研究周楷唐，麻志明，吴联生高管学术经历与公司债务融资成本经济研究，李延喜，曾伟强，马壮等外部治理环境产权性质与上市公司投资效率南开管理评论，。本文可能的贡献主要有以下两个方面目前关于高管特征对企业投资效率影响的文献十分丰富......”。

7、“.....本文的研究可以丰富相关研究。本文所研究的高管学术经历是指高管曾任职高校或科研机构等，从事学术研究，它与教育背景有着明显的差别，它们对高管个人特质的塑造和影响是不同的，该研究对于高管聘用选拔条件的确定以及如何提升企业投资效率的研究都有着重要意义。高管学术经历与企业非效率投资论文原稿。模型设定为检验上文提出的假设，构建了如下的回归模型ε其中，因变量表示非效率投资，用模型计算得到的残差的绝对值衡量。自变量分别用这个指标来衡量，是个虚拟变量，表示高管是否具有学术经历，如果高管团队中有人具有学术经历则取，否则取为团队中有学术经历的高管人数为拥有学术背景的高管人数占比。为控制变量，借鉴姜付秀等申慧慧等的研究，控制变量选取如下股权性质，如果是国有控股企业则取，否则取表示独立董事占全部董事的比例表示董事会规模，用董事会人数的自然对数来衡量为第大股东持股比例为股权制衡度......”。

8、“.....两职合取，否则取表示企业亏损或者盈利的虚拟变量，如果实证分析描述性统计分析由下页表的样本分布可知，高管有学术经历的样本量为，占全部样本量的近，样本量整体上呈增加的趋势，與我国上市公司数量增长的情况致。从下页表主要变量的描述性统计可以看出，非效率投资的均值为，中位数为，说明投资不足的样本量大于投资过度的样本量，但投资不足的程度比投资过度低，通过对和这两个变量比较也可以得到这点，其中投资过度样本量为，投资不足样本量为的均值为，中位数为，最小值和最大值分别为和，说明样本中高管有学术经历的人数具有很大的差异为，说明有学术经历高管的人数占高管团队人数比例的平均值为。其余变量在此不详述。高管学术经历与企业非效率投资的回归分析下页表是高管学术经历与企业非效率投资全样本回归以及将样本分为过度投资和投资不足组分别进行回归的结果......”。

9、“.....和在的水平上显著负相关，说明有学术经历的高管可以降低企业非效率投资的程度，和在的水平上显著负相关，说明高管团队中，有学术经历的高管人数越多，所占比例越大，其对过度投资的降低作用也越大，假设得到验证。在过度投资组中，和在的水平上显著负相关，这两个指标与在的水平上呈显著负相关，这充分说明高管有学术经历可以显著降低企业过度投资的程度而在投资不足组，衡量高管学术经历的个变量和都呈负相关的关系，但并不显著，说明高管学术经历对投资不足的缓解作用不如对过度投资的作用明显，即相比于投资不足，其对于过度投资的降低程度更显著，假设得到验证。内生性检验法。构建影响上市公司聘任有学术经历高管的模型，将虚拟变量即高管是否拥有学术经历作为因变量，然后对每个控制变量进行回归，模型设定如下ε利用构建的模型对样本进行回归，会得到每个公司的个值，然后选择最邻近匹配的方法......”。