1、 中國上市銀行高層管理團隊背景特征與組織績效關系的實證研究 內容摘要高層管理團隊的背景特征的影響其認知和價值觀，最終影響戰(zhàn)略選擇正確與否?；谇叭搜芯?，針對性探討銀行業(yè)的高管背景特征的影響。通過對16個上市銀行樣本進行多元線性回歸分析可知，平均年齡和年齡、背景和任期異質性都與銀行績效之間負相關。團隊規(guī)模和教育水平與銀行績效的實證都沒有得到支持?；趯嵶C結果，本文建議銀行打造一支年齡集中于4550歲、學術背景和任期相似的高層管理隊伍。關鍵詞：高層管理團隊 上市銀行 異質性 背景特征AbstractThe character of top management team members has a

2、n impact on their cognition and sense of worth,finally affecting on the validity of strategic selection.This article is investigated on effects of TMT character specially in banking industry on the basic of fomer research.After havingmultiple regression analysis on 16 listed banks,I found that avera

3、ge age ,age, heterogeneity,background heterogeneity and working period heterogeneity have negative correlation with bank performance.The correlation between both team size and average education level ,however,wasnt gotten practical support.As a result,it was suggested to build top management team in

4、 banking industry whose menbers are aging from 45 t0 50 and have similar academic backgroud and working period.Key words: Top Management Team Listed Bank Heterogeneity Background Character 我國上市銀行的TMT背景特征與組織績效關系的實證研究一、引言1984年，Hambrick 和Mason 提出“高層梯隊理論”,該理論認為由于戰(zhàn)略決策者所處的環(huán)境非常復雜,管理者已有認知結構和價值觀決定了其對相關信息的解釋力

5、，影響其對戰(zhàn)略的選擇，而管理者的認知和價值觀主要產生于管理者本人的背景特征。1也就是說，管理者特質影響著他們的戰(zhàn)略選擇，并進而影響企業(yè)的行為。而戰(zhàn)略選擇的正確與否，可通過企業(yè)的績效來體現。如今，國內外對高層管理團隊的（Top management team,TMT）的研究愈加重視，因為人們意識到在如今動蕩的市場環(huán)境中，戰(zhàn)略的選擇僅僅依靠單個管理者的知識與能力往往是不夠的。然而，以后關于高層管理團隊背景特征的實證研究存在兩種現象：（1）國內外的實證研究存在差異。如魏立群和王智慧在2002年通過對滬、深兩市的114家上市公司高管的有關特征與其業(yè)績之間關系的實證分析，得出的結論與西方研究差異。2（2

6、）王博在2009年對上市商業(yè)銀行高層管理團隊背景特征與戰(zhàn)略選擇進行實證研究，得出年齡與多元化戰(zhàn)略選擇呈正相關關系，3與國內跨行業(yè)研究結果都不一致。因此，本文將研究范圍限定于國內單一行業(yè)中，希望結論更加有針對性。除此，本文也有一定現實意義：我國銀行業(yè)仍處于轉型改革期的，需要嚴格打造一支優(yōu)質管理團隊在發(fā)展期做出正確的戰(zhàn)略選擇以提高績效。由于高層管理團隊的決策偏好與團隊成員的背景特征有很大的聯系，那么本文的實證結果可對處中國銀行業(yè)高層管理團隊人員的選拔和變換提供參考性建議二、文獻綜述與研究假設高層管理團隊組是指人口統(tǒng)計學角度的性別、年齡、工作年限、所學專業(yè)、教育程度、職能經驗等基本背景。2研究表明，

7、背景特征對組織績效有重要的影響。由于銀行女性高層管理員所占人數非常少，故本文不對性別特征與銀行績效進行研究。（一）團隊規(guī)模 團隊的規(guī)模是指高層管理成員的人數,是一個關鍵的人口特征。一般，公司高層管理界定為董事長、董事( 不包括獨立董事) 、總經理、副總經理、財務總監(jiān)、董事會秘書等成員4。從社會資源整合角度看，大團隊的豐富的成員背景整合提高了整體解決問題能力，豐富的成員社會資本拓寬了企業(yè)的網絡關系。從團隊沖突角度看，團隊人數的增加會導致得團隊內的情感沖突與認知沖突的增加，從而增加成員之間抵觸和不滿情緒, 妨礙交流和影響團隊的凝聚力。在我國，金融組織的發(fā)展需要豐富的社會人際資源，這是由于金融市場信

8、息膨脹數量和擴散速度是驚人，而人作為市場中的主要參與者，對市場的發(fā)展進程和改革方向有著深遠影響，因此金融圈中人際關系整合會創(chuàng)造巨大的價值。因此，本文假設：H1:高層管理團隊規(guī)模與組織績效呈正相關關系。（二）平均年齡 員工的年齡會影響其進行學習和創(chuàng)新能力、工作滿意度、調整戰(zhàn)略的意愿和生產效率。研究表明,年齡小的員工靈活性較高, 變通能力較強, 更傾向于對企業(yè)的戰(zhàn)略性改革。隨著，年齡的增長，人的生理機能和心理機逐步下降，對于新的知識、理念和改變的接受存在一定困難。然而，一方面，專業(yè)性的員工對工作的滿意度會隨著年齡的增長而提高，即年齡較大的員工對組織現狀更具感情。5另一方面，年長的高層管理員往往累積

9、了一定的社會關系資源和工作經驗。 雖然管理者的靈活性和創(chuàng)新能力在一定程度上決定了組織的學習和創(chuàng)新能力， 也就影響一個企業(yè)的競爭力，年輕的管理者也更能適應不斷轉型變革的銀行業(yè)，但發(fā)展不成熟的中國的銀行業(yè)更需要年長的高層管理員。一方面，政府在許多層面上對銀行進行干預，媒體對各種金融信息進行披露，客戶對于服務質量的要求比以往更高，所以管理員的社會關系資源異常重要；另一方面，中國不成熟的銀行業(yè)面臨著許多挑戰(zhàn)和難題，因此成熟的判斷經驗非常可貴?；诖?，本文假設:H2:高層管理團隊平均年齡與組織績效呈正相關關系。（三）教育水平 高層管理員的教育水平可以在一定程度上反映其的知識和技能基礎水平，進而體現個人的

10、認知能力和獲取所需信息的能力。從人力資本理論的角度看，教育水平越高說明人力資本投資的成本越高，也就意味著需要追求更高的回報以達到收支平衡，那么受教育程度高的高層管理員就更加追求企業(yè)高績效。6其次，銀行業(yè)的高層管理團隊平均學歷越高，所執(zhí)行的戰(zhàn)略變革更可能成功。7再者，高層管理團隊的社會認知復雜度與平均教育水平呈相關關系, 而高的社會認知復雜度能夠幫助高層管理團隊在當前復雜的多元化經營環(huán)境中快速定位適合企業(yè)自身的經營業(yè)務。當今金融行業(yè)的產品、發(fā)展區(qū)域和業(yè)務都呈多元化的發(fā)展趨勢，所以本文假設：H3:高層管理團隊平均受教育水平與組織績效呈正相關關系。（四）異質性異質性是指人口特征方面的差異程度。已有的

11、研究表明，企業(yè)高層管理團隊成員的相似或差異程度可以通過其決策過程影響到組織的績效。銀行業(yè)經常通過招聘管理培訓生，要求他們在一定期限內在各部門進行輪崗，提高團隊成員之間的差異性，以提升組織的創(chuàng)新能力。異質性可為團隊在決策過程中帶來多樣的信息來源和信息解讀能力。根據信息決策理論可知，多樣的信息來源和解讀能力可保證異質性的高層管理團隊有比較高的決策質量。8然而，團隊成員在經驗上的多樣性使得成員間非正式的交流減少, 具有相似人口特征的個體更加傾向具有相類似的社會、教育以及工作經歷，而這些類似的經歷能夠為他們創(chuàng)造溝通所需要的共同語言，從而形成和諧的工作關系。處于不同年齡層次的高層管理員的價值觀可能有所不

12、同，年齡較高者保守，年紀輕者偏好改變。背景差異大的高層團隊會從不同的角度分析一個復雜的問題，但可能會降低決策效率。再者，一個團隊頻繁性調動成員會降低成員歸屬感，短時間的合作減少了成員間相互了解、非正式溝通的機會。因此，本文假設：H4a:高層管理團隊年齡差距與組織績效呈負相關關系。H4b:高層管理背景差異與組織績效呈負相關關系。H4c:高層管理團隊任職年限差異與組織績效呈負相關關系。三、樣本、數據來源于變量選取（一）樣本與數據來源本文選取2012年中國上市銀行為樣本, 共獲得16 個有效樣本。數據主要來源于廣發(fā)證券的數據庫, 上市公司的2012年中期年報，對于不足的數據通過查找新浪財經網站、鳳凰

13、財經網站和搜索引擎來補充。（二）變量選取1.因變量本文選取凈息差（NIM）與凈利差（NIS）作為評價銀行績效的指標。選取這兩個指標而非凈資產收益率和資產凈利率，是因為銀行不同于一般企業(yè)，主要收入來源是利息。已有的實證分析證明，凈息差比起凈資產收益率和資產凈利率更能體現中國商業(yè)銀行的績效9。而凈利差與凈息差一起作為指標，更全面判斷銀行績效的質量。2.自變量（1）團隊人數（T M T Si z e,TS）該指標是指每家銀行的高層管理團隊成員的總數。本文對高層管理團隊界定是根據公司2012年半年報中確定的高層管理員。（2）平均年齡（Average Age,AA）該指標是根據每個銀行的高層管理團隊成員

14、年齡的平均數表示。（3）平均受教育水平（Average Education level,AEL）本文將受教育水平劃分為大專、本科、碩士、博士四個層次，并分別附值為1- 4 分。該指標是根據各成員受教育水平的平均數表示。（4）異質性（Heterogeneity）本文用Herfindahl指數來表示異質化程度, 計算公式為:。其中H代表異質化程度, 指每個類別人數占高層管理團隊總人數的比例。H取之于0到1之間，值越大則表示異質化程度越高。在本研究中，年齡異質化程度（AGEH）被劃分7個階段，背景異質化程度（BACH）被分為9個類型，團隊任期異質化程度（PERH）被化為8個階段。具體劃分標準可見表1

15、。其中，高層管理成員背景的類型主要依據成員最高學歷的專業(yè)背景，若無相關資料，則依據其所獲得的專業(yè)資格證書如高級經濟師、注冊會計師進行歸類。表1 TMT異質性劃分標準TMT年齡劃分TMT背景TMT任期劃分（年）<35為經濟<136-40為金融1-241-45為管理2-346-50為會計3-451-55法學4-556-60營銷5-660以上保險6-7理工科7以上其他3.控制變量(1)銀行規(guī)模（Bank Size,BS）銀行規(guī)模的對其績效有一定影響, 本文用各銀行2012年中期的利息收入的自然對數表示銀行規(guī)模。（2）利息支出比（Cost to income ratio，CI）類比資本負債

16、率作為ROA與ROE的控制變量，將利息支出與利息收入的比率作為NIM與NIS的控制變量。（三）描述性統(tǒng)計根據附表1可得出自變量和因變量的描述性統(tǒng)計，結果見表2表2 自變量和因變量的描述性統(tǒng)計變量觀察值最小值最大值平均數標準差TS1661510.38 2.45AA1644.456.951.84 3.03AEL162.43.63.10 0.33AGEH160.570.790.67 0.06BACH160.240.760.59 0.15PERH160.520.900.72 0.11NIM162.13.472.760.32NIS162.083.342.600.33從表2可看出，銀行高層管理團隊的團隊規(guī)

17、模人數最多為15人，最小為6人，所有銀行高層管理團隊的平均規(guī)模約為10人，離散程度一般；平均年齡最小約44歲，最高的約57歲，所有銀行平均52歲，標準差不大。 平均受教育水平最小的是本科水平, 最高的達到碩士以上水平, 所有公司平均達到碩士以上水平, 標準差不大; 三個高層管理團隊異質性指標最小值分別是0.57,0.24和0.52，可見異質性，尤其是年齡和任期的異質性差別較大, 而最大值都達到0. 75 以上, 即異質性比較高, 三個指標的均值約等于中間值, 標準差不大。企業(yè)績效兩個指標, 平均值也較偏向于中間值, 標準差比較小, 即離散程度比較低。四、實證研究（一）相關系數分析根據表2可得出

18、因變量和自變量的Pearson相關系數，且根據附表2可得出相關系數的顯著水平，具體可見表3表3 因變量和自變量的Pearson相關系數（N=16)123456781.TS12.AA0.317 13.AEL0.451* 0.459* 14.AGEH0.415 -0.241 0.191 15.BACH0.705* 0.324 0.572* 0.374 16.PERH0.187 0.606* 0.466 0.088 0.399 17.NIM-0.089 -0.605* -0.440 -0.135 -0.489* -0.524* 18.NIS-0.150 -0.543* -0.493* -0.301

19、-0.512* -0.539* 0.979* 1注: * 表示在1%水平上顯著, * 表示在5%水平上顯著, * 表示在10%水平上顯著。從表3可得出, 兩個評價銀行績效三個相關性比較大, 在1% 水平上顯著正相關, 這兩指標相互影響, 表明本文選擇的績效指標比較合理。高層管理團隊特征六個指標中，背景異質性和團隊規(guī)模在1% 水平上顯著正相關, 即教育異質性程度越高, 團隊規(guī)模越大; 背景異質性又與平均受教育水平在5%水平上正相關, 即背景異質性程度越高, 平均受教育水平越高;任期異質性和平均年齡在5%水平正相關，即任期異質性程度越高，團隊平均年齡越高。平均受教育水平同時與團隊規(guī)模和團隊平均年齡

20、在10%水平上正相關，即平均受教育水平越高，團隊規(guī)模越大，團隊平均年齡越高。績效指標與高層管理團隊特征六個指標關系中,凈息差與平均年齡和任職期異質性均在5% 水平上負相關，與背景異質性在10%水平上負相關; 凈利差與平均年齡、背景異質性、任期異質性在5% 水平上負相關, 與平均受教育水平在10% 水平上負相關。（二）多元線性回歸分析在進行多元線性回歸分析時, 本文將評價銀行績效的兩個指標分別作為因變量。 自變量分兩個步驟進入回歸方程, 首先對控制變量與因變量進行回歸分析, 再加入自變量進行回歸。結果可見表4,而分析過程可見附表3-6表3 多元線性回歸分析變量NIMNIS模型1模型2模型1模型2

21、常數項0.7050.9400.6270.922BS-0.200*-0.121*-0.171*-0.091*CI-0.045*-0.030*-0.042*-0.029*TS0.069*0.060*AA-0.054*-0.045*AEL0.018*-0.129*AGEH-1.882*-2.010*BACH-0.879*-0.722*PERH-0.340*-0.513*F檢驗6.4076.6694.2034.974R0.4960.8840.3930.850調整后R0.4190.7510.2990.679注: * 表示在1%水平上顯著, * 表示在5%水平上顯著, * 表示在10%水平上顯著。從表3可

22、得, 除了NIS的模型1，其他3個模型都通過了F檢驗, 即模型等等整體顯著水平比高。從模型2的調整后的可決系數都比模型1的值高，可看出模型中加入變量, 都提高了對因變量的解釋力。高層管理團隊背景特征在模型中對凈息差解釋能力為0.231，對凈利差的解釋能力為0.38，這說明上市銀行的高層管理團隊的背景特征對組織績效有不小的影響。團隊規(guī)模與凈利差的的回歸系數在1%水平上顯著，與凈息差的回歸系數在10%水平上顯著，且回歸系數都為正，但與相關系數分析不一致，因此假設H1不明確。而平均年齡與兩個銀行績效指標的回歸系數都在1%水平上顯著, 且回歸系數為負, 所以假設H2得到反向驗證。平均受教育水平與兩個績

23、效指標都在1%顯著，但回歸系數為一正一負，雖然平均受教育水平與凈息差的相關系數為負，但顯著水平低，故回歸系數的分析正確度較高，則假設H3結果待定。異質性指標與凈利差、凈息差都在1%水平上顯著，回歸系數為負，則假設H4a、H4b和H4c都得到支持。在控制變量與企業(yè)財務績效的回歸分析中，可以發(fā)現: 控制變量對銀行績效指標的有一定的顯著性影響，但影響較小。而年齡異質性和背景異質對銀行績效的解釋程度更占分量，前者與凈息差和凈利差的回歸系數分別為-1.882和-2.01，而后者與與凈息差和凈利差的回歸系數分別為-0.879和-0.722，四個數值的絕對值遠遠大于其他回歸系數的絕對值。五、結論與展望（一）

24、總結與建議綜上所述, 我國上市銀行高層管理團隊的一些背景特征對組織績效是一定影響，且影響不小。這說明高管團隊對組織的績效發(fā)揮一定作用，打造一支適應銀行業(yè)特征的高層管理隊伍對有效提高銀行績效具有重大作用。我國上市銀行高層管理團隊規(guī)模與組織績效的相關系數為負數，而與組織績效的多元回歸分析的系數為正數，這說明只有與其他背景特征共同作用，規(guī)模大的高層管理團隊才能夠對企業(yè)績效帶來正面影響。我國上市銀行高層管理團隊平均年齡與組織績效呈負相關。這說明金融創(chuàng)新和戰(zhàn)略變革對銀行績效提高十分重要，而伴隨著市場經濟的完善，政府對銀行的影響也下降了。通過分析16家上市銀行的166人高層管理員的年齡，發(fā)現僅有3人年齡低

25、于40歲，10人年齡高于退休年齡60，且年齡最高者為71歲，大部分年齡層為50-60歲之間。一般，45歲的研究生畢業(yè)者都具有20歲的工齡。本文建議在保證高層管理員具有一定工作經驗前提下，降低整體高層管理團隊的平均年齡。我國上市銀行高層管理團隊平均受教育水平與凈息差呈正相關，但與凈利差呈負相關，故對組織績效的相關性不明確。凈息差表示的是銀行資金的運用結果，凈利差表示資金收益與成本的差額，這就說明團隊教育水平越高有助于資金的運用結果，但可能存在導致資金成本高的影響。我國上市銀行高層管理團隊的異質性與組織績效呈負相關。首先，結合平均年齡與組織績效負相關這一結論，本文建議更多的高層管理團隊選拔的年齡層

26、次集中于4550這一年齡段，促進在探討戰(zhàn)略變革、改革創(chuàng)新的問題研究的和諧溝通。其次，本文建議要選拔相似背景的高層管理員以創(chuàng)造溝通所的共同語言，促進和諧的工作關系，分析166名上市銀行高層管理員，大多數管理員的背景為經濟、金融和管理。前兩者在宏觀上可歸為一類，但是微觀上經濟背景管理員可能更關注整個市場環(huán)境而金融背景管理員則更關注貨幣資源。管理背景的高層管理員則更加關注銀行內部人力資源。最后，同一時段的任職可促進團隊文化的發(fā)展，高層管理團隊的換屆可采取固定任期制。（二）意義與不足綜上述, 本文的主要研究意義于: ( 1) 選取了上市銀行作為研究樣本, 彌補了該銀行行業(yè)高層管理團隊背景特征與組織績效

27、關系實證研究的不足；( 2) 根據實證研究發(fā)現,銀行業(yè)高層管理團隊平均年齡與組織績效并非呈正相關關系, 證明我國金融市場逐漸走向成熟。由于研究過程中一些客觀條件的限制, 本文還存在一些不足之處: ( 1) 高層管理團隊范圍仍是一個不明確的問題, 本文選擇的依據是根據各銀行自身的報表，而沒有統(tǒng)一標準 ；( 2) 本論文的樣本數據僅取半年年報, 數據期限較短, 忽略了高層管理團隊背景特征對銀行績效的影響是滯后性的, 因此, 基于時間序列的實證研究將更有意義；( 3) 本文在控制變量指標和銀行績指標直接借鑒學者實證研究成果， 但由于樣本的差異可能導致直接使用無法得到相同結論。注 釋1 Hambric

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33、2.23.30.570.660.782.892.68中國銀行1055.93.10.660.760.782.12.08招商銀行1356.93.10.60.580.843.112.98興業(yè)銀行750.72.40.610.240.573.022.99浦發(fā)銀行1051.82.90.660.580.642.642.43平安銀行1452.23.40.770.760.72.422.22農業(yè)銀行6513.20.610.30.672.852.71寧波銀行944.42.40.690.490.523.473.34南京銀行949.62.890.790.590.92.612.34民生銀行13483.40.730.730

34、.583.142.93交通銀行1052.13.10.660.680.782.612.47建設銀行1553.43.10.70.650.722.712.53華夏銀行950.13.30.660.490.772.82.59光大銀行1052.73.20.720.490.662.72.48工商銀行1254.83.60.740.70.832.662.48北京銀行953.63.20.620.670.722.52.34資料來源：廣發(fā)證券同花順數據庫附表2 相關系數顯著性水平檢驗TSAAAELAGEHEDUHPERHNIMNISTSAA1.252 AEL1.892 1.934 AGEH1.706 -0.928 0

35、.727 EDUH3.721 1.282 2.609 1.511 PERH0.711 2.853 1.971 0.329 1.627 NIM-0.358 -2.787 -1.688 -0.783 -1.973 -2.139 NIS-0.567 -2.419 -2.121 -1.181 -2.230 -2.397 17.946 由于N小于30（N=16），則相關系數r的顯著性采用t-檢驗來確定。根據表1的值與公式t=可得出每個相關系數的t值，結果可見附表2。根據自由度為14的t分布臨界值表，當2.977,則r在1%水平上顯著；當2.9772.145，則r在5%水平上顯著；當2.1451.761，

36、則r在10&水平上顯著。附表3 控制變量與NIM的回歸系數分析回歸統(tǒng)計（N=16）方差分析Multiple R0.705 dfSSMSFSignificance FR Square0.496 回歸分析2.0.774 0.387 6.407 0.012 調整后R Square0.419 殘差130.785 0.060 標準誤差0.246 總計151.559 回歸系數估值分析系數標準誤差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept8.1051.5125.3590.0004.83811.3724.83811.372BS-0.

37、2000.066-3.0460.009-0.341-0.058-0.341-0.058CI-0.0450.014-3.2120.007-0.075-0.015-0.075-0.015本分析中，F=6.407>F(1,14)=4.6,因此該回歸分析呈顯著性水平。附表4 自變量和控制變量與NIM的回歸系數分析回歸統(tǒng)計（N=16）方差分析Multiple R0.940dfSSMSFSignificance FR Square0.884回歸分析81.378 0.172 6.669 0.011 調整后R Square0.751殘差70.181 0.026 標準誤差0.161總計151.559 回歸

38、系數估值分析系數標準誤差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept10.1471.2737.9680.0007.13613.1587.13613.158TS0.0690.0322.1640.067-0.0060.144-0.0060.144AA-0.0540.029-1.8310.110-0.1230.016-0.1230.016AEL0.0180.1850.0970.925-0.4200.457-0.4200.457AGEH-1.8820.931-2.0220.083-4.0820.319-4.0820.319EDUH-0.8790.492-1.7860.117-2.0420.285-2.0420.285PERH-0.3400.688-0.4950.636-1.9661.286-1.9661.286BS-0.12