本文选取净息差（NIM）与净利差（NIS）作为评价银行绩效的指标。选取这两个指标而非净资产收益率和资产净利率，是因为银行不同于一般企业，主要收入来源是利息。已有的实证分析证明，净息差比起净资产收益率和资产净利率更能体现中国商业银行的绩效[9]。而净利差与净息差一起作为指标，更全面判断银行绩效的质量。
2.自变量
（1）团队人数（T M T Si z e,TS）
该指标是指每家银行的高层管理团队成员的总数。本文对高层管理团队界定是根据公司2012年半年报中确定的高层管理员。
（2）平均年龄（Average Age,AA）
该指标是根据每个银行的高层管理团队成员年龄的平均数表示。 （3）平均受教育水平（Average Education level,AEL）
本文将受教育水平划分为大专、本科、硕士、博士四个层次，并分别附值为1- 4 分。该指标是根据各成员受教育水平的平均数表示。
（4）异质性（Heterogeneity）
本文用Herfindahl指数来表示异质化程度, 计算公式为:H?1??Pi2。其中H代表异质化程度, Pi指每个类别人数占高层管理团队总人数的比例。H取之于0到1之间，值越大则表示异质化程度越高。
在本研究中，年龄异质化程度（AGEH）被划分7个阶段，背景异质化程度（BACH）被分为9个类型，团队任期异质化程度（PERH）被化为8个阶段。具体划分标准可见表1。其中，高层管理成员背景的类型主要依据成员最高学历的专业背景，若无相关资料，则依据其所获得的专业资格证书如高级经济师、注册会计师进行归类。
表1 TMT异质性划分标准
TMT年龄划分 <35为 36-40为 41-45为 46-50为 51-55 56-60 60以上
TMT背景 经济 金融 管理 会计 法学 营销 保险 理工科 其他 TMT任期划分（年） <1 1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7以上 3.控制变量
(1)银行规模（Bank Size,BS）
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银行规模的对其绩效有一定影响, 本文用各银行2012年中期的利息收入的自然对数表示银行规模。
（2）利息支出比（Cost to income ratio，CI）
类比资本负债率作为ROA与ROE的控制变量，将利息支出与利息收入的比率作为NIM与NIS的控制变量。
（三）描述性统计
根据附表1可得出自变量和因变量的描述性统计，结果见表2
表2 自变量和因变量的描述性统计
变量 TS AA AEL AGEH BACH PERH NIM NIS
观察值 16 16 16 16 16 16 16 16 最小值 6 44.4 2.4 0.57 0.24 0.52 最大值 平均数 15 56.9 3.6 0.79 0.76 0.90 10.38 51.84 3.10 0.67 0.59 0.72 标准差 2.45 3.03 0.33 0.06 0.15 0.11 2.1 2.08 3.47 3.34 2.76 2.60 0.32 0.33 从表2可看出，银行高层管理团队的团队规模人数最多为15人，最小为6人，所有银行高层管理团队的平均规模约为10人，离散程度一般；平均年龄最小约44岁，最高的约57岁，所有银行平均52岁，标准差不大。 平均受教育水平最小的是本科水平, 最高的达到硕士以上水平, 所有公司平均达到硕士以上水平, 标准差不大; 三个高层管理团队异质性指标最小值分别是0.57,0.24和0.52，可见异质性，尤其是年龄和任期的异质性差别较大, 而最大值都达到0. 75 以上, 即异质性比较高, 三个指标的均值约等于中间值, 标准差不大。企业绩效两个指标, 平均值也较偏向于中间值, 标准差比较小, 即离散程度比较低。
四、实证研究
（一）相关系数分析
根据表2可得出因变量和自变量的Pearson相关系数，且根据附表2可得出相关系数的显著水平，具体可见表3
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表3 因变量和自变量的Pearson相关系数（N=16)
1
2
3
4
5
6
7
8
1.TS 1 2.AA 0.317 1 3.AEL 1 0.451* 0.459* 4.AGEH 0.415 -0.241 0.191 1 5.BACH 0.705*** 0.324 0.572** 0.374 1 6.PERH 0.187 0.606** 0.466 0.088 0.399 1 7.NIM -0.089 -0.605** -0.440 -0.135 -0.489* -0.524** 1 8.NIS -0.150 -0.543** -0.493* -0.301 -0.512** -0.539** 0.979*** 1 注: *** 表示在1%水平上显著, ** 表示在5%水平上显著, * 表示在10%水平上显著。
从表3可得出, 两个评价银行绩效三个相关性比较大, 在1% 水平上显著正相关, 这两指标相互影响, 表明本文选择的绩效指标比较合理。高层管理团队特征六个指标中，背景异质性和团队规模在1% 水平上显著正相关, 即教育异质性程度越高, 团队规模越大; 背景异质性又与平均受教育水平在5%水平上正相关, 即背景异质性程度越高, 平均受教育水平越高;任期异质性和平均年龄在5%水平正相关，即任期异质性程度越高，团队平均年龄越高。平均受教育水平同时与团队规模和团队平均年龄在10%水平上正相关，即平均受教育水平越高，团队规模越大，团队平均年龄越高。绩效指标与高层管理团队特征六个指标关系中,净息差与平均年龄和任职期异质性均在5% 水平上负相关，与背景异质性在10%水平上负相关; 净利差与平均年龄、背景异质性、任期异质性在5% 水平上负相关, 与平均受教育水平在10% 水平上负相关。
（二）多元线性回归分析
在进行多元线性回归分析时, 本文将评价银行绩效的两个指标分别作为因变量。 自变量分两个步骤进入回归方程, 首先对控制变量与因变量进行回归分析, 再加入自变量进行回归。结果可见表4,而分析过程可见附表3-6
表3 多元线性回归分析 NIM
变 量 常数项
BS CI TS AA AEL
模型1 0.705 -0.200*** -0.045***
模型2 0.940 -0.121*** -0.030* 0.069* -0.054*** 0.018*** 第6页
模型1 0.627 -0.171** -0.042*
NIS
模型2 0.922 -0.091*** -0.029** 0.060*** -0.045*** -0.129***
AGEH BACH PERH F检验 R 调整后R
22 6.407 0.496
-1.882** -0.879*** -0.340*** 6.669 0.884
4.203 0.393
-2.010*** -0.722*** -0.513*** 4.974 0.850
0.419 0.751 0.299 0.679
注: *** 表示在1%水平上显著, ** 表示在5%水平上显著, * 表示在10%水平上显著。
从表3可得, 除了NIS的模型1，其他3个模型都通过了F检验, 即模型等等整体显著水平比高。从模型2的调整后的可决系数都比模型1的值高，可看出模型中加入变量, 都提高了对因变量的解释力。高层管理团队背景特征在模型中对净息差解释能力为0.231，对净利差的解释能力为0.38，这说明上市银行的高层管理团队的背景特征对组织绩效有不小的影响。
团队规模与净利差的的回归系数在1%水平上显著，与净息差的回归系数在10%水平上显著，且回归系数都为正，但与相关系数分析不一致，因此假设H1不明确。而平均年龄与两个银行绩效指标的回归系数都在1%水平上显著, 且回归系数为负, 所以假设H2得到反向验证。平均受教育水平与两个绩效指标都在1%显著，但回归系数为一正一负，虽然平均受教育水平与净息差的相关系数为负，但显著水平低，故回归系数的分析正确度较高，则假设H3结果待定。异质性指标与净利差、净息差都在1%水平上显著，回归系数为负，则假设H4a、H4b和H4c都得到支持。
在控制变量与企业财务绩效的回归分析中，可以发现: 控制变量对银行绩效指标的有一定的显著性影响，但影响较小。而年龄异质性和背景异质对银行绩效的解释程度更占分量，前者与净息差和净利差的回归系数分别为-1.882和-2.01，而后者与与净息差和净利差的回归系数分别为-0.879和-0.722，四个数值的绝对值远远大于其他回归系数的绝对值。
五、结论与展望
（一）总结与建议
综上所述, 我国上市银行高层管理团队的一些背景特征对组织绩效是一定影响，且影响不小。这说明高管团队对组织的绩效发挥一定作用，打造一支适应银行业特征的高层管理队伍对有效提高银行绩效具有重大作用。
我国上市银行高层管理团队规模与组织绩效的相关系数为负数，而与组织绩效的多元回归分析的系数为正数，这说明只有与其他背景特征共同作用，规模大的高层管
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理团队才能够对企业绩效带来正面影响。
我国上市银行高层管理团队平均年龄与组织绩效呈负相关。这说明金融创新和战略变革对银行绩效提高十分重要，而伴随着市场经济的完善，政府对银行的影响也下降了。通过分析16家上市银行的166人高层管理员的年龄，发现仅有3人年龄低于40岁，10人年龄高于退休年龄60，且年龄最高者为71岁，大部分年龄层为50-60岁之间。一般，45岁的研究生毕业者都具有20岁的工龄。本文建议在保证高层管理员具有一定工作经验前提下，降低整体高层管理团队的平均年龄。
我国上市银行高层管理团队平均受教育水平与净息差呈正相关，但与净利差呈负相关，故对组织绩效的相关性不明确。净息差表示的是银行资金的运用结果，净利差表示资金收益与成本的差额，这就说明团队教育水平越高有助于资金的运用结果，但可能存在导致资金成本高的影响。
我国上市银行高层管理团队的异质性与组织绩效呈负相关。首先，结合平均年龄与组织绩效负相关这一结论，本文建议更多的高层管理团队选拔的年龄层次集中于45—50这一年龄段，促进在探讨战略变革、改革创新的问题研究的和谐沟通。其次，本文建议要选拔相似背景的高层管理员以创造沟通所的共同语言，促进和谐的工作关系，分析166名上市银行高层管理员，大多数管理员的背景为经济、金融和管理。前两者在宏观上可归为一类，但是微观上经济背景管理员可能更关注整个市场环境而金融背景管理员则更关注货币资源。管理背景的高层管理员则更加关注银行内部人力资源。最后，同一时段的任职可促进团队文化的发展，高层管理团队的换届可采取固定任期制。
（二）意义与不足
综上述, 本文的主要研究意义于: ( 1) 选取了上市银行作为研究样本, 弥补了该银行行业高层管理团队背景特征与组织绩效关系实证研究的不足；( 2) 根据实证研究发现,银行业高层管理团队平均年龄与组织绩效并非呈正相关关系, 证明我国金融市场逐渐走向成熟。
由于研究过程中一些客观条件的限制, 本文还存在一些不足之处: ( 1) 高层管理团队范围仍是一个不明确的问题, 本文选择的依据是根据各银行自身的报表，而没有统一标准 ；( 2) 本论文的样本数据仅取半年年报, 数据期限较短, 忽略了高层管理团队背景特征对银行绩效的影响是滞后性的, 因此, 基于时间序列的实证研究将更有意义；( 3) 本文在控制变量指标和银行绩指标直接借鉴学者实证研究成果， 但由于样本的差异可能导致直接使用无法得到相同结论。
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