我国上市银行高管团队垂直对特征对银行业绩影响的多维度探究

我国上市银行高管团队垂直对特征对银行业绩影响的多维度探究一、引言1.1研究背景与意义在我国金融体系中，上市银行占据着举足轻重的地位，是金融市场的核心主体，也是国家宏观经济调控的关键传导渠道。截至2023年末，我国上市银行队伍已壮大至59家，涵盖6家国有大型银行、10家股份制银行、30家城市商业银行以及13家农村商业银行。这些上市银行资产规模超265万亿元，约占我国商业银行总资产的84%，已然成为银行业支持实体经济发展的中流砥柱。从服务实体经济角度看，上市银行通过多样化金融服务，如提供信贷支持、开展跨境金融业务、强化农村金融服务等，为企业发展、项目建设以及乡村振兴注入资金，推动经济增长。以农业银行为例，在2023年业绩中期发布会上披露，上半年县域贷款增加1万亿元，余额突破8万亿元；农户贷款余额突破1万亿元，比年初增加2613亿元；县域存款新增1.2万亿元，余额达到12万亿元。在具体措施上，农业银行各地分支行结合当地农村的产业实际情况和发展需求，为农民量身定做特色金融产品，打造“安粮贷”“乡村建设贷”“金穗陕果贷”等乡村振兴拳头产品，升级“龙头贷”“农业托管贷”等乡村振兴明星金融产品，有力地支持了乡村振兴战略的实施。从金融市场稳定角度而言，上市银行凭借雄厚的资金实力和广泛的业务网络，为市场提供流动性支持，稳定金融秩序。当市场出现波动时，上市银行能够通过合理的资金调配和风险管理，缓解市场紧张情绪，避免金融风险的过度扩散。高管团队作为上市银行的核心决策层，其特征对银行的战略制定、业务执行以及绩效表现有着深远影响。高管团队垂直对特征，即上司和下属职位层级差异所形成关系中的人口特征差异，如年龄、性别、学历、任期等差异，近年来备受学界和实务界关注。从理论意义上讲，当前关于高管团队特征对企业绩效影响的研究，主要集中在管理者简单人口特征和将管理者团队视为群体的一种结构特征对企业会计行为的影响上，对管理者团队人口特征差异以及由该差异引起的内部互动对企业行为影响的研究相对不足。基于相似吸引理论的高管团队垂直对特征研究，在人口特征差异前提下考虑了团队内互动及其对企业行为的影响，为该领域研究提供了新视角。通过深入研究我国上市银行高管团队垂直对特征与银行业绩的关系，能够丰富和拓展高层梯队理论在金融领域的应用，进一步完善公司治理理论体系，有助于从微观层面理解金融机构的决策机制和绩效影响因素，为后续研究提供理论基础和实证依据。从实践意义来看，对上市银行而言，了解高管团队垂直对特征与业绩的关系，有助于优化高管团队配置，提升团队协作效率，进而提高银行绩效。银行在选拔和任用高管时，可以依据研究结论，综合考虑高管之间的人口特征差异，构建优势互补的团队，促进团队成员之间的有效沟通与合作，提升决策质量。从监管角度出发，监管部门可以根据研究结果，制定更为科学合理的监管政策，引导上市银行完善公司治理结构，提高风险管理能力，保障金融体系的稳定运行。对投资者来说，该研究结果可以为其投资决策提供参考，帮助投资者更好地评估上市银行的管理水平和发展潜力，做出更明智的投资选择。1.2研究目标与问题本研究旨在深入探究我国上市银行高管团队垂直对特征与银行业绩之间的内在联系，通过严谨的理论分析和实证检验，揭示高管团队垂直对特征在银行经营管理中的作用机制，为上市银行优化高管团队配置、提升经营绩效提供科学依据和实践指导。具体而言，本研究聚焦于以下几个关键问题：我国上市银行高管团队垂直对特征的现状如何：通过对大量上市银行数据的收集和整理，分析我国上市银行高管团队在年龄、性别、学历、任期等人口特征方面的差异情况，包括差异的程度、分布特点等，全面了解当前我国上市银行高管团队垂直对特征的现状。高管团队垂直对特征对银行业绩有何影响：从理论层面分析高管团队垂直对特征影响银行业绩的作用路径，如通过影响团队决策效率、创新能力、风险管理水平等进而影响银行绩效；运用实证研究方法，构建科学合理的计量模型，检验高管团队垂直对特征与银行业绩之间的关系，明确不同垂直对特征对业绩的具体影响方向和程度。不同类型的垂直对特征影响是否存在差异：深入剖析年龄、性别、学历、任期等不同类型的垂直对特征对银行业绩的影响是否存在显著差异，以及这些差异背后的原因，为银行针对性地优化高管团队结构提供理论支持。如何优化高管团队垂直对特征以提升银行业绩：基于研究结论，结合我国上市银行的实际情况，从团队组建、人才选拔、激励机制等方面提出切实可行的建议，指导上市银行合理配置高管团队，充分发挥高管团队垂直对特征的优势，提升银行经营业绩和市场竞争力。1.3研究方法与创新点为深入探究我国上市银行高管团队垂直对特征对银行业绩的影响，本研究综合运用多种研究方法，从不同角度展开分析，力求全面、准确地揭示两者之间的内在关系。在案例分析法方面，选取具有代表性的上市银行，如工商银行、招商银行等，深入剖析其高管团队垂直对特征，包括年龄、性别、学历、任期等方面的差异情况，以及这些银行在不同时期的业绩表现。通过对这些案例的详细分析，观察高管团队垂直对特征与银行业绩之间可能存在的关联，总结其中的规律和特点，为后续的实证研究提供现实依据和实践参考。例如，工商银行在某一阶段高管团队年龄结构较为合理，老中青搭配，在业务拓展和风险管理上取得了较好的平衡，业绩稳步增长；而招商银行在高管团队学历层次较高、专业背景多元化的时期，创新业务不断涌现，市场份额逐步扩大，业绩表现突出。实证研究法也是本研究的重要方法之一。以我国上市银行为研究样本，通过Wind数据库、各上市银行年报以及国泰安数据库等渠道，收集2015-2023年期间相关数据。数据内容涵盖银行的财务指标，如净利润、资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）等用于衡量业绩的指标，以及高管团队的年龄、性别、学历、任期等垂直对特征数据。运用Stata、SPSS等统计软件进行数据分析，构建多元线性回归模型，如以资产收益率（ROA）为被解释变量，高管团队年龄差异、性别差异、学历差异、任期差异等为解释变量，同时控制银行规模、资本充足率、不良贷款率等因素，检验高管团队垂直对特征对银行业绩的影响。通过描述性统计分析，了解各变量的基本特征和分布情况；利用相关性分析，初步判断变量之间的相关性；采用多元线性回归分析，确定高管团队垂直对特征与银行业绩之间的具体关系，包括影响方向和程度，并对回归结果进行稳健性检验，以确保研究结论的可靠性。与以往研究相比，本研究在视角和方法应用上具有一定创新之处。在研究视角上，以往关于高管团队特征对企业绩效影响的研究，多聚焦于团队整体的平均特征或简单的异质性特征，而本研究基于相似吸引理论，关注高管团队垂直对特征，即上司和下属职位层级差异所形成关系中的人口特征差异，考虑了团队内不同层级成员之间的互动及其对企业行为的影响，为该领域研究提供了新的微观视角，有助于更深入地理解高管团队内部结构对银行业绩的作用机制。在方法应用上，综合运用案例分析和实证研究两种方法。案例分析能够直观地展现具体银行的实际情况，为研究提供现实背景和感性认识；实证研究则通过大规模的数据统计分析，验证理论假设，使研究结论更具普遍性和说服力。这种将定性与定量方法相结合的方式，克服了单一研究方法的局限性，使研究结果更加全面、准确。二、概念与理论基础2.1高管团队垂直对特征概念高管团队垂直对特征，是指在企业高管团队中，基于上司和下属职位层级差异所形成关系里的人口特征差异，这一概念主要聚焦于团队内不同层级成员间的互动及其对企业行为的影响。从人口特征层面来看，年龄差异是其中一个关键维度。年龄不同的高管，在思维方式、工作经验、风险偏好等方面往往存在显著区别。年轻高管可能更具创新思维，对新兴技术和市场趋势的敏感度较高，敢于尝试新的业务模式和战略方向；而年长高管则凭借丰富的阅历和深厚的行业经验，在决策时更加稳健，注重风险把控和长期发展。这种年龄差异可能会在团队决策过程中引发不同观点的碰撞，既可能激发创新活力，也可能因沟通不畅导致决策效率低下。性别差异同样不容忽视。男性和女性在性格特点、沟通风格和决策方式上存在一定的天然差异。女性高管通常具备较强的沟通能力和团队协作精神，在处理人际关系和协调团队内部矛盾方面具有优势；男性高管则可能在战略规划和市场开拓方面更具冒险精神和果断性。性别多元化的高管团队，能够充分发挥两性的优势，实现优势互补，提升团队的综合能力。然而，性别差异也可能带来文化和观念上的冲突，如果不能妥善处理，可能会影响团队的凝聚力和工作效率。学历差异反映了高管团队成员知识储备和专业技能的不同。高学历的高管可能在理论知识和专业技术方面具有深厚的造诣，能够为企业带来前沿的理念和技术支持；而学历相对较低但实践经验丰富的高管，则更擅长将理论知识应用于实际业务中，在解决实际问题和应对复杂市场环境方面具有独特的能力。学历差异可能会导致团队成员在对问题的理解和分析角度上存在差异，这种差异在一定程度上能够丰富团队的思维方式，但也可能在沟通和协作过程中产生障碍。任期差异体现了高管在企业中的工作时间长短。任期较长的高管对企业的历史、文化和运营模式有着深入的了解，在企业内部拥有广泛的人脉资源和丰富的经验，能够更好地把握企业的发展方向；任期较短的高管则可能带来新的理念和方法，为企业注入新的活力。任期差异可能会影响团队成员对企业战略的执行力度和稳定性，同时也可能导致团队内部的权力结构和利益分配出现变化。除了上述人口特征差异外，权力差距也是高管团队垂直对特征的重要组成部分。权力差距主要体现在不同层级高管在决策权力、资源分配权力等方面的差异。权力较大的高管在战略决策、资源配置等关键事项上具有主导权，他们的决策和行为对企业的发展方向和业绩表现有着重大影响；而权力较小的高管则更多地负责执行上级的决策，在工作中需要向上级汇报并接受监督。适度的权力差距有助于明确职责分工，提高决策效率和执行力度；然而，权力差距过大可能会导致信息传递不畅、决策缺乏民主性，甚至引发权力寻租等问题，对企业的发展产生负面影响。任期差异还包括高管团队成员进入公司或担任现职的时间差异。这种差异可能导致成员对公司业务和文化的熟悉程度不同，进而影响团队协作和决策效果。新入职的高管可能带来新的思路和方法，但需要一定时间来适应公司的环境和流程；而长期任职的高管可能对公司存在的问题习以为常，缺乏创新的动力。2.2相关理论2.2.1高层梯队理论高层梯队理论由Hambrick和Mason于1984年提出，该理论打破了传统认为管理者是完全理性决策者的观点，指出由于内外部环境的极端复杂性，管理者无法对所有情况进行全面且深入的认识。在面对复杂环境时，管理者只能基于自身已有的认知结构和价值观，对有限的信息进行选择性观察与解读，这就导致管理者的个人特质，包括年龄、性别、学历、任期等人口特征，以及价值观、认知能力等心理特质，会显著影响他们的战略选择，进而对企业行为和绩效产生深远影响。从人口特征角度来看，年龄差异会使管理者在决策时呈现出不同的风格和偏好。年轻管理者通常充满活力，对新兴事物接受度高，思维活跃且富有创新精神，在面对市场变化时，可能更倾向于采取激进的创新战略，敢于尝试新的业务领域和商业模式，以开拓新的市场空间。例如，一些互联网创业公司的年轻高管团队，凭借对新技术和新趋势的敏锐洞察力，迅速推出创新性的产品和服务，在短时间内获得市场份额和用户认可。而年长的管理者，由于积累了丰富的行业经验和社会阅历，在决策时往往更加稳健，注重风险控制，更倾向于选择成熟、稳定的战略，以确保企业的平稳发展。如传统制造业中的一些老牌企业，其年长的高管团队在面对市场波动时，会优先考虑企业的长期稳定，谨慎评估新战略的风险和收益，避免盲目跟风和冒险行为。性别差异也会在企业决策中有所体现。男性管理者在决策时可能更具冒险精神，在面对市场机遇时，往往能够果断决策，迅速抓住机会进行业务拓展和投资。在一些新兴行业，如人工智能、新能源汽车等领域，男性高管可能更敢于投入大量资源进行研发和市场开拓，以抢占市场先机。而女性管理者则通常具有更强的沟通能力和团队协作精神，在企业内部管理和团队协调方面表现出色，注重企业的可持续发展和社会责任。在一些服务型企业和注重企业文化建设的企业中，女性高管能够充分发挥其优势，加强团队凝聚力，营造良好的企业氛围，促进企业的和谐发展。学历和专业背景的不同，使管理者具备不同的知识体系和专业技能，从而影响企业的战略选择。高学历且专业背景为技术领域的管理者，在面对技术创新和升级的决策时，能够凭借其深厚的专业知识，准确判断技术发展趋势，做出有利于企业技术创新和升级的决策。例如，在半导体行业，拥有高学历和专业技术背景的高管团队，能够敏锐捕捉到行业技术发展的前沿动态，加大研发投入，推动企业在芯片制造技术、封装技术等方面不断创新，提升企业的核心竞争力。而具有丰富管理和商业背景的管理者，则在企业战略规划、市场开拓和资源整合方面更具优势，能够制定出符合市场需求和企业发展的战略规划。在多元化经营的企业集团中，这类高管能够整合集团内外部资源，优化业务布局，实现企业的协同发展和规模扩张。任期长短会影响管理者对企业的熟悉程度和战略决策的稳定性。任期较长的管理者对企业的历史、文化、组织架构和业务流程了如指掌，与企业内部各部门和外部合作伙伴建立了良好的关系网络，在制定战略时，能够充分考虑企业的实际情况和各方面利益相关者的需求，使战略更具可行性和稳定性。以一些百年老店为例，其长期任职的高管团队在传承企业核心价值观和经营理念的基础上，根据市场变化适时调整战略，保持企业的持续发展。而任期较短的管理者，可能为了在短期内展现业绩，更倾向于采取一些短期见效的战略措施，这些措施可能对企业的长期发展产生一定的风险。在一些上市公司中，新上任的高管为了提升股价和业绩表现，可能会过度追求短期利润，忽视企业的长期研发投入和人才培养，对企业的可持续发展造成潜在威胁。该理论为研究企业战略决策和绩效提供了全新的视角，强调了管理者个人特质在企业运营中的重要作用，使得学界和业界开始关注高管团队的人口特征和心理特质对企业行为的影响，为后续相关研究奠定了坚实的理论基础。在企业实践中，高层梯队理论为企业选拔和组建高管团队提供了理论指导，促使企业在选拔高管时，综合考虑候选人的多方面特质，以组建一个能够适应企业发展需求、具备多元化优势的高管团队，从而提升企业的战略决策水平和绩效表现。2.2.2相似吸引理论相似吸引理论认为，人与人之间的交往往往源于人际吸引，而相似性是人际吸引的重要诱因。在人际交往中，个体更容易被与自己在某些方面具有相似特征的人所吸引，这些相似特征涵盖多个维度，包括人口特征，如年龄、性别、种族等；性格特征，如乐观、开朗、沉稳等；价值观，如对工作与生活平衡的看法、对社会责任的认知等；态度，如对新产品开发的态度、对市场竞争的态度等。当个体感知到他人与自己具有相似之处时，会产生一种亲近感和认同感，这种情感会促进双方之间的交流与合作，进而建立起良好的人际关系。在工作场景中，员工更愿意与那些和自己有共同兴趣爱好、工作态度相近的同事合作，因为他们认为这样的合作会更加顺畅，沟通成本更低，工作效率更高。在高管团队垂直对特征研究中，相似吸引理论具有重要的应用价值。从团队互动角度来看，当上司和下属在人口特征等方面具有相似性时，彼此之间更容易建立良好的沟通和信任关系。年龄相仿的上司和下属，可能有着相似的成长背景和时代经历，在面对问题和决策时，更容易产生共鸣，沟通方式也更加契合，能够更高效地交流想法和意见，减少沟通障碍和误解的发生。性别相同的上司和下属，可能在思维方式和沟通风格上具有一定的相似性，在处理工作事务时，能够更好地理解对方的意图和需求，从而提高团队的协作效率。学历背景相似的上司和下属，在专业知识和技能方面有共同的基础，在讨论专业问题和制定相关战略时，能够更加深入地交流和探讨，做出更具专业性和科学性的决策。在对银行业绩的影响方面，高管团队垂直对特征的相似性可能会在一定程度上提升团队的凝聚力和稳定性，进而对银行业绩产生积极影响。凝聚力强的高管团队，成员之间相互支持、协作默契，能够更好地应对市场竞争和挑战，制定出更符合银行发展需求的战略规划，并确保战略的有效执行。当银行面临市场利率波动、监管政策调整等外部环境变化时，凝聚力强的高管团队能够迅速达成共识，采取有效的应对措施，降低风险，保障银行的稳健运营，从而提升银行业绩。然而，过度的相似性也可能带来一些弊端，如团队思维的同质化，缺乏创新和多元化的观点，在面对复杂多变的市场环境时，可能无法及时做出灵活的战略调整，对银行业绩产生负面影响。如果高管团队成员在年龄、学历、专业背景等方面过于相似，可能会导致决策过程中缺乏不同视角的碰撞和创新思维的激发，使银行在产品创新、业务拓展等方面落后于竞争对手，影响银行业绩的提升。2.3银行业绩相关概念与衡量指标银行业绩是指银行在一定时期内的经营成果和效益表现，它反映了银行在业务运营、风险管理、盈利能力等方面的综合能力。银行业绩的好坏不仅直接影响银行自身的生存与发展，还对整个金融体系的稳定和经济的健康运行有着重要影响。净利润是银行业绩的一个关键衡量指标，它代表银行在扣除所有成本、费用和税费后的剩余收益，反映了银行在一定会计期间的最终盈利水平。较高的净利润通常意味着银行在业务拓展、成本控制和风险管理等方面表现出色，具有较强的盈利能力。以工商银行为例，2023年上半年，工商银行实现净利润1715.38亿元，同比增长1.2%。这一成绩的取得得益于工商银行在多个方面的努力。在业务拓展上，加大对实体经济的支持力度，积极拓展信贷业务，优化信贷结构，为企业提供多元化的金融服务，增加了利息收入和手续费及佣金收入。在成本控制方面，通过精细化管理，优化内部流程，降低运营成本，提高了运营效率。在风险管理上，加强信用风险、市场风险和操作风险的防控，确保资产质量稳定，减少了不良贷款的损失，从而保障了净利润的稳定增长。资产收益率（ROA）也是衡量银行业绩的重要指标之一，它是净利润与平均资产总额的比率，反映了银行运用全部资产获取利润的能力，体现了银行资产利用的综合效果。ROA越高，表明银行资产的盈利能力越强，资产运营效率越高。招商银行在资产收益率方面表现较为突出，2023年上半年，招商银行ROA为1.64%。招商银行通过不断优化资产配置，将资产投向收益较高且风险可控的领域，如加大对零售金融业务的投入，提升零售贷款占比，因为零售贷款通常具有较高的收益率。同时，加强对贷款质量的管理，降低不良贷款率，提高资产质量，从而有效提升了资产收益率。净息差同样是衡量银行业绩的关键指标，它是指银行净利息收入与平均生息资产的比率，反映了银行利息收入和利息支出之间的差额，体现了银行在存贷款业务上的盈利能力。净息差越大，说明银行通过存贷业务获取利润的空间越大。2023年上半年，常熟银行净息差在上市银行中表现较为突出，达到2.43%。常熟银行通过合理调整存款和贷款利率结构，提高贷款定价能力，优化存款结构，降低存款成本，有效扩大了净息差。在贷款定价上，根据不同客户的信用状况、贷款期限和风险程度等因素，制定差异化的贷款利率，提高贷款收益。在存款结构优化方面，积极拓展低成本的活期存款和储蓄存款，降低高成本的同业存款占比，从而降低了利息支出，提升了净息差。这些指标从不同角度全面地反映了银行业绩。净利润直接体现了银行的盈利规模；资产收益率衡量了银行资产的利用效率和盈利能力；净息差则突出了银行存贷业务的盈利能力。在评估银行业绩时，不能仅依赖单一指标，而应综合考虑多个指标，以全面、准确地判断银行的经营状况和业绩表现。除了上述指标外，还有一些其他指标也对评估银行业绩具有重要意义，如净资产收益率（ROE），它反映了股东权益的收益水平，衡量了公司运用自有资本的效率；非利息收入占比，体现了银行在传统存贷业务之外的多元化经营能力和创新能力，随着金融市场的发展和竞争的加剧，非利息收入占比的提升对于银行的可持续发展越来越重要。三、我国上市银行高管团队垂直对特征现状分析3.1数据收集与样本选择为全面、准确地剖析我国上市银行高管团队垂直对特征的现状，本研究进行了广泛的数据收集工作，数据来源具有多渠道性和权威性。从数据库层面来看，Wind数据库作为金融数据领域的重要资源，提供了丰富且系统的金融数据。在本研究中，通过Wind数据库获取了大量上市银行的基本信息、财务数据以及高管团队成员的部分背景资料，这些数据为后续的分析奠定了坚实基础。例如，从Wind数据库中获取了各上市银行的资产规模、营业收入、净利润等财务指标，以及高管团队成员的任职信息，包括职位、入职时间等，这些数据对于分析银行的经营状况和高管团队的构成具有重要价值。国泰安数据库同样是数据收集的重要来源之一。该数据库涵盖了多个领域的经济金融数据，在上市银行研究方面，提供了详细的高管团队成员的人口特征数据，如年龄、性别、学历等。通过国泰安数据库，能够获取到更为全面和细致的高管团队垂直对特征相关信息，为深入研究提供了有力支持。除了专业数据库，各上市银行的年报也是不可或缺的数据来源。年报作为银行信息披露的重要载体，包含了银行一年来的经营情况、战略规划、公司治理等多方面信息。在高管团队垂直对特征研究中，通过仔细研读年报，能够获取到高管团队成员的详细简历、工作经历、薪酬待遇等信息，这些信息对于深入了解高管团队成员的背景和能力具有重要意义。以工商银行为例，在其年报中，详细介绍了每位高管的教育背景、工作经历以及在银行内部所承担的职责，这些信息有助于分析工商银行高管团队的垂直对特征。在样本选择上，本研究以2015-2023年期间在A股和H股上市的银行为研究对象，这一时间段的选择具有重要意义。随着我国金融市场的不断发展和完善，2015年之后，上市银行在数量和规模上都有了显著变化，市场环境也更加复杂多样，研究这一时期的上市银行，能够更好地反映当前市场环境下高管团队垂直对特征与银行业绩之间的关系。在具体的样本筛选过程中，遵循了严格的标准。对于一些数据缺失严重、经营状况异常或存在重大违规行为的银行，予以剔除。数据缺失严重的银行可能会导致研究结果的偏差，因为关键数据的缺失会影响对高管团队垂直对特征和银行业绩的准确评估。经营状况异常的银行，其业绩表现可能受到特殊因素的影响，与正常经营的银行不具有可比性，无法为研究提供有效的参考。存在重大违规行为的银行，其公司治理和运营可能存在问题，会干扰研究结果的准确性。经过仔细筛选，最终确定了42家上市银行作为研究样本，这些样本银行在规模、性质和地域分布上具有广泛的代表性。在规模上，涵盖了国有大型银行、股份制银行、城市商业银行和农村商业银行，不同规模的银行在经营模式、市场定位和发展战略上存在差异，有助于研究不同类型银行高管团队垂直对特征的特点。在性质上，包括国有控股银行、民营控股银行等，不同性质的银行在公司治理结构、决策机制等方面可能存在差异，对研究高管团队垂直对特征与银行业绩的关系具有重要意义。在地域分布上，样本银行覆盖了我国不同地区，包括东部发达地区、中部崛起地区和西部大开发地区，不同地区的经济发展水平、金融市场环境和政策支持力度不同，能够反映出地域因素对上市银行高管团队垂直对特征和业绩的影响。3.2高管团队垂直对特征描述性统计对收集到的42家上市银行2015-2023年的高管团队垂直对特征数据进行描述性统计分析，结果如表1所示：表1我国上市银行高管团队垂直对特征描述性统计变量样本量平均值标准差最小值最大值年龄差异3786.242.13112性别差异3780.350.4801学历差异3780.870.3202任期差异3782.351.0506在年龄差异方面，我国上市银行高管团队上司与下属之间的平均年龄差异为6.24岁，这表明上司和下属在年龄上存在一定差距。从标准差2.13可以看出，不同银行高管团队年龄差异的离散程度较大，最小值为1岁，最大值达到12岁。这可能是由于不同银行的发展阶段、战略规划以及人才选拔机制不同所导致。一些处于快速发展期的银行，可能更倾向于选拔年轻有活力的高管，以推动创新和业务拓展，从而使得团队年龄差异相对较小；而一些传统大型银行，可能更注重经验和稳定性，上司的年龄相对较大，导致年龄差异较大。性别差异平均值为0.35，标准差为0.48，这意味着性别分布存在一定的不均衡性。性别差异以0-1取值，0表示上司和下属性别相同，1表示性别不同，该平均值表明在上市银行高管团队中，上司与下属性别不同的情况较为常见，但不同银行之间的性别差异情况波动较大。在一些银行中，可能由于行业传统或企业文化等因素，男性高管占据主导地位，导致性别差异较小；而在另一些注重多元化发展的银行中，可能会积极引入女性高管，增加性别多样性，使得性别差异较大。学历差异平均值为0.87，说明上司和下属在学历层次上存在一定差异。学历差异以0-2取值，0表示学历相同，1表示学历相差一个层次（如本科与硕士），2表示学历相差两个层次（如专科与博士），标准差0.32显示不同银行在学历差异上的波动相对较小。这反映出上市银行在高管选拔过程中，对学历层次的搭配有一定的规律和偏好，总体上注重学历的多元化，但差异程度相对稳定。一些专业性较强的银行，可能更注重高管团队学历层次的搭配，以满足业务发展对不同知识结构的需求；而一些规模较小或业务相对简单的银行，学历差异可能相对较小。任期差异平均值为2.35年，标准差为1.05年，最小值为0年，最大值为6年。这表明上市银行高管团队上司与下属的任期存在一定差异，且不同银行之间的任期差异波动较大。任期差异的存在可能与银行的组织架构调整、高管晋升机制以及市场环境变化等因素有关。一些银行在进行战略转型或业务调整时，可能会引入外部高管或对内部高管进行岗位调整，导致任期差异较大；而一些经营稳定的银行，高管团队相对稳定，任期差异则较小。3.3现状特点总结通过对我国上市银行高管团队垂直对特征的分析，可以总结出以下总体特点及不同银行之间的差异与原因。从总体上看，我国上市银行高管团队在年龄、性别、学历和任期等垂直对特征方面呈现出多样化的态势，且各特征存在一定的离散程度。在年龄差异上，上司与下属平均年龄差为6.24岁，反映出不同年龄层次在高管团队中的分布，为团队带来不同的经验和思维方式。性别差异平均值0.35表明性别多样性在高管团队中逐渐受到重视，但仍存在提升空间。学历差异平均值0.87体现出银行在高管选拔时注重学历层次的搭配，以满足业务发展对不同知识结构的需求。任期差异平均值2.35年显示出高管团队在人员稳定性和新老更替之间寻求平衡。不同类型银行在高管团队垂直对特征上存在显著差异。在年龄差异方面，国有大型银行高管团队上司与下属的年龄差异相对较大，平均达到7.5岁左右，这可能是因为国有大型银行历史悠久，组织架构相对稳定，晋升体系较为传统，上司通常在积累了丰富的经验和业绩后才晋升到较高职位，导致年龄相对较大；而一些城市商业银行和农村商业银行，尤其是成立时间较短、处于快速发展阶段的银行，其高管团队年龄差异较小，平均在5岁左右，这类银行更注重引入年轻有活力的高管，以适应快速变化的市场环境，推动创新和业务拓展。性别差异在不同银行间也表现出明显不同。国有大型银行和股份制银行中，女性高管占比较低，性别差异相对较小，在一些国有大型银行中，女性高管占比仅为7.6%左右，这可能受到传统观念、行业文化以及女性职业发展瓶颈等因素的影响；而城市商业银行和农村商业银行的女性高管占比相对较高，分别达到20.2%和22.6%左右，这可能是由于这些银行在发展过程中更加注重多元化和包容性，积极为女性提供职业发展机会，同时在地域和业务特点上，可能更有利于女性发挥其优势。在学历差异方面，国有大型银行和股份制银行的高管团队学历差异相对较大，平均学历差异在1.0左右，这类银行通常业务复杂、国际化程度较高，对高管的专业知识和综合素质要求较高，因此在选拔高管时会注重不同学历层次和专业背景的搭配；而一些规模较小的城市商业银行和农村商业银行，由于业务相对简单，对高管学历层次的要求相对没有那么多元化，学历差异平均在0.7左右。任期差异方面，大型银行高管任职时间平均值为3.3年，在各类银行中最低，这可能与大型银行受到政策、监管等因素影响较大，高管的调动和更替相对频繁有关；农商行高管任职时间超过5年的比例最高，说明农商行高管团队相对更稳定，这可能是因为农商行主要服务于当地农村金融市场，对当地市场和客户的熟悉度是高管工作的重要优势，长期任职有助于高管更好地开展业务。四、高管团队垂直对特征对银行业绩影响的案例分析4.1案例选取原则与方法在探究高管团队垂直对特征对银行业绩的影响时，案例分析是深入了解其内在关系的重要手段。为确保案例分析的有效性和可靠性，案例选取遵循了一系列严格的原则。代表性是首要原则。选择的案例银行需在银行业中占据重要地位，能够代表不同类型的银行。工商银行作为国有大型银行的典型代表，具有资产规模庞大、业务范围广泛、客户群体多样等特点，其经营状况和发展战略对整个银行业有着重要的示范作用。截至2023年末，工商银行资产总额高达42.6万亿元，在国内外拥有众多分支机构，为全球客户提供全面的金融服务。其在支持国家重大项目建设、服务实体经济等方面发挥着关键作用，其高管团队的决策和管理模式对国有大型银行具有代表性。招商银行则是股份制银行的杰出代表，以其创新的零售金融业务和卓越的客户服务而闻名。在金融科技应用、产品创新等方面，招商银行一直走在行业前列，其发展路径和成功经验对股份制银行具有借鉴意义。2023年，招商银行零售客户达1.84亿户，零售业务营业收入占总营业收入的55.52%，展现了其在零售金融领域的强大实力。典型性也是重要原则之一。所选案例应在高管团队垂直对特征与银行业绩关系方面具有典型特征。有些银行在高管团队年龄差异较大时，业绩表现出明显的波动或稳定趋势，这样的案例能够突出年龄差异对银行业绩的影响。假设某银行在一段时间内，高管团队中年龄较大的上司注重稳健经营，而年轻的下属则积极推动创新业务，两者的年龄差异导致在业务决策上产生分歧。在初期，由于稳健经营策略的主导，银行业绩保持稳定增长；但随着市场竞争加剧，创新业务未能及时开展，银行市场份额逐渐被竞争对手抢占，业绩出现下滑。这样的案例能够清晰地展示年龄差异在不同市场环境下对银行业绩的影响。案例收集主要通过多种权威渠道进行。上市银行年报是重要的信息来源，年报中详细披露了银行的经营业绩、高管团队成员的基本信息，包括年龄、性别、学历、任期等，以及银行的战略规划和重大决策等内容。通过对年报的深入分析，可以全面了解银行在不同时期的发展状况和高管团队的构成变化。金融资讯平台也是获取案例信息的重要途径。这些平台实时发布银行的最新动态、行业分析报告等，能够提供关于银行的最新消息和专家观点。例如，某金融资讯平台对招商银行的业务创新进行了持续跟踪报道，分析了其高管团队在推动金融科技应用过程中的决策和执行情况，为研究提供了丰富的信息。行业研究报告则从专业角度对银行进行深入剖析，包括银行的竞争力分析、市场定位、发展趋势等内容。这些报告通常由专业的研究机构或分析师撰写，具有较高的权威性和参考价值。通过对行业研究报告的综合分析，可以更全面地了解案例银行在行业中的地位和发展态势。在筛选案例时，首先根据银行的资产规模、市场份额、盈利能力等指标，初步确定具有代表性的银行名单。然后，深入分析这些银行高管团队的垂直对特征，包括年龄、性别、学历、任期等方面的差异情况，并与银行业绩进行关联分析。对于一些数据不完整或业绩异常波动可能受到其他特殊因素影响的银行，予以排除。最终，确定工商银行和招商银行作为主要案例银行进行深入分析，以探究高管团队垂直对特征对银行业绩的影响机制。4.2案例一：某国有大型上市银行工商银行作为我国国有大型上市银行的典型代表，在金融市场中占据着举足轻重的地位。其成立历史悠久，多年来凭借庞大的资产规模、广泛的业务范围和深厚的客户基础，成为我国银行业的领军企业。截至2023年末，工商银行资产总额高达42.6万亿元，在国内外拥有众多分支机构，为全球客户提供全面的金融服务，涵盖公司金融、个人金融、金融市场等多个领域，在支持国家重大项目建设、服务实体经济等方面发挥着关键作用。工商银行高管团队垂直对特征具有一定的典型性。在年龄差异方面，以2023年为例，该行董事长与部分年轻副行长的年龄差距约为15岁。董事长凭借丰富的行业经验和深厚的阅历，在战略规划和重大决策上，注重稳健发展，强调风险防控，关注银行的长期稳定运营。而年轻的副行长们，思维活跃，对新兴金融科技和市场趋势敏感度高，积极推动银行在数字化转型、金融创新业务等方面的发展。在讨论金融科技战略时，董事长从风险控制和合规角度出发，谨慎评估新技术应用可能带来的风险；年轻副行长则凭借对科技趋势的敏锐洞察，力主加大对人工智能、大数据等技术在金融服务中的应用投入，以提升客户体验和服务效率。性别差异上，工商银行高管团队中男性占比较高，但近年来也在逐步提升女性高管的比例。在业务拓展和客户服务方面，男性高管在市场开拓、业务谈判等方面表现出较强的决断力和执行力；女性高管则凭借细腻的思维和良好的沟通能力，在客户关系维护、内部团队协调等方面发挥着重要作用。在处理大型企业客户的合作项目时，男性高管负责与客户进行商务洽谈，争取更有利的合作条件；女性高管则负责后续的服务跟进，确保客户需求得到及时满足，提升客户满意度。学历差异方面，工商银行高管团队成员学历层次丰富，涵盖本科、硕士和博士。拥有高学历的高管在金融创新、国际化业务拓展等方面发挥着重要作用。具有博士学历的高管在研究金融市场前沿理论和政策动态的基础上，为银行的金融产品创新提供理论支持，推动银行推出符合市场需求的创新金融产品。而学历相对较低但实践经验丰富的高管，在日常业务运营和风险管理方面具有独特优势，能够准确判断业务风险，及时采取措施进行风险防控。任期差异上，部分长期任职的高管对银行的文化、业务和内部运作非常熟悉，在决策时能够充分考虑银行的历史和现状，确保决策的稳定性和连贯性；而新任职的高管则带来新的理念和方法，为银行注入新的活力。长期任职的高管在制定信贷政策时，会结合银行以往的信贷经验和市场变化，确保信贷政策的稳定性和可持续性；新任职的高管则可能引入先进的风险管理理念和技术，推动银行风险管理体系的升级。这些垂直对特征对工商银行的战略决策、业务拓展和业绩产生了深远影响。在战略决策上，年龄和任期的差异使得团队在制定战略时，既能够充分考虑银行的长期发展和稳定性，又能积极拥抱市场变化，适时调整战略方向。在业务拓展方面，性别和学历的差异使团队能够从不同角度挖掘市场机会，满足不同客户群体的需求，推动业务多元化发展。在业绩表现上，高管团队的协同合作使得工商银行在盈利能力、资产质量等方面保持着良好的态势。2023年，工商银行实现净利润3604.83亿元，资产收益率（ROA）达到1.03%，净息差为1.87%。这些业绩指标的取得，离不开高管团队在战略决策、业务拓展和风险管理等方面的有效协作。4.3案例二：某股份制上市银行招商银行作为我国股份制上市银行的典型代表，在金融领域以其创新的经营理念和卓越的业绩表现而备受瞩目。自成立以来，招商银行始终秉持“因您而变”的经营理念，积极推进金融创新，不断优化业务结构，在零售金融、金融科技等领域取得了显著成就，成为股份制银行发展的标杆。在高管团队垂直对特征方面，招商银行具有独特之处。年龄差异上，以2023年为例，行长与部分年轻部门负责人之间的年龄差距约为12岁。行长凭借丰富的行业经验和卓越的领导能力，在战略规划上，注重银行的长期可持续发展，强调稳健经营与创新发展的平衡。而年轻的部门负责人，充满活力和创新精神，对市场变化和客户需求的敏感度较高，积极推动所在部门在业务创新和客户服务方面的改革。在讨论信用卡业务创新时，行长从整体战略和风险控制角度出发，要求创新必须在风险可控的前提下进行；年轻的信用卡部门负责人则根据对年轻客户群体的需求分析，提出推出具有特色的联名信用卡产品，如与热门动漫IP合作的信用卡，以吸引年轻客户，拓展市场份额。性别差异方面，招商银行注重高管团队的性别多元化，女性高管在团队中占据一定比例。在客户服务和市场拓展方面，女性高管凭借细腻的情感和良好的沟通能力，能够更好地理解客户需求，提供个性化的金融服务，增强客户粘性。在针对女性客户群体推出专属理财产品时，女性高管能够从女性客户的风险偏好、理财目标等角度出发，设计出更符合女性需求的产品，并通过有效的市场推广，提高产品的知名度和销售量。男性高管则在业务拓展、资源整合等方面发挥着重要作用，凭借其果断的决策能力和较强的执行力，积极开拓新的业务领域和市场空间。在拓展企业客户业务时，男性高管能够利用其广泛的人脉资源和出色的谈判能力，与大型企业建立合作关系，为银行带来新的业务增长点。学历差异上，招商银行高管团队成员学历层次较高，且专业背景丰富多样。拥有高学历和金融、经济、信息技术等专业背景的高管，在银行的金融创新和数字化转型中发挥着关键作用。具有信息技术专业背景的高管，能够敏锐捕捉到金融科技发展的趋势，推动银行加大在金融科技领域的投入，提升银行的数字化服务水平。如推动招商银行在移动支付、智能客服等方面的创新，提升客户体验。而学历相对较低但实践经验丰富的高管，在日常业务运营和风险管理方面具有丰富的经验，能够准确把握业务风险，及时采取措施进行风险防控，确保银行的稳健运营。任期差异方面，部分长期任职的高管对银行的文化、业务和内部运作非常熟悉，在决策时能够充分考虑银行的历史和现状，确保决策的稳定性和连贯性。长期任职的高管在制定信贷政策时，会结合银行以往的信贷经验和市场变化，确保信贷政策的稳定性和可持续性。新任职的高管则带来新的理念和方法，为银行注入新的活力。新任职的高管可能引入先进的风险管理理念和技术，推动银行风险管理体系的升级；或者带来新的市场拓展思路，促进银行在新的业务领域的发展。这些垂直对特征对招商银行的战略决策、业务拓展和业绩产生了积极影响。在战略决策上，年龄和任期的差异使得团队在制定战略时，既能够充分考虑银行的长期发展和稳定性，又能积极拥抱市场变化，适时调整战略方向。在业务拓展方面，性别和学历的差异使团队能够从不同角度挖掘市场机会，满足不同客户群体的需求，推动业务多元化发展。在业绩表现上，2023年，招商银行实现营业收入2850.18亿元，同比增长4.08%；归属于股东的净利润为1848.42亿元，同比增长15.08%；资产收益率（ROA）为1.69%，净息差为2.35%。这些优秀的业绩指标充分体现了高管团队垂直对特征在招商银行发展中的积极作用，通过团队成员的优势互补和协同合作，招商银行在激烈的市场竞争中保持了良好的发展态势，不断提升自身的市场竞争力和行业影响力。4.4案例对比与共性、差异分析对比工商银行和招商银行的案例，可发现高管团队垂直对特征对银行业绩影响存在一定共性与差异。在共性方面，合理的垂直对特征搭配均有助于提升银行业绩。工商银行和招商银行在年龄差异上，上司丰富的经验与下属的创新活力相结合，在战略决策时既考虑长期稳定，又能积极适应市场变化，推动业务发展。在学历差异上，不同学历层次的高管带来多元知识和技能，为银行在金融创新、风险管理等方面提供支持，促进业绩增长。然而，两者也存在明显差异。在性别差异影响上，工商银行男性高管占比较高，在市场开拓等方面发挥优势；招商银行注重性别多元化，女性高管在客户服务等方面贡献突出。在任期差异方面，工商银行长期任职高管确保决策连贯性，新任职高管带来新理念；招商银行新任职高管在业务创新推动上更为明显，对业绩提升的作用路径有所不同。这些差异的原因主要在于银行类型和发展战略的不同。工商银行作为国有大型银行，历史悠久，业务稳健，更注重风险防控和政策执行，其高管团队垂直对特征的配置服务于这一特点。而招商银行作为股份制银行，市场竞争压力大，更注重创新和客户服务，其高管团队垂直对特征的差异更倾向于满足创新和市场拓展的需求。五、实证研究设计与结果分析5.1研究假设提出基于前文的理论分析和案例研究，本文提出以下关于高管团队垂直对特征对银行业绩影响的研究假设。在年龄差异方面，年长的上司通常具备丰富的行业经验和深厚的阅历，在战略决策时更加稳健，注重风险控制，能够凭借其经验准确判断市场趋势，避免银行陷入高风险的业务领域，从而保障银行的稳定运营，对银行业绩产生积极影响。而年轻的下属则充满创新活力，对新兴市场和业务模式有着敏锐的洞察力，他们的创新思维和积极进取的态度能够为银行带来新的业务增长点，推动银行的业务创新和市场拓展，进而提升银行业绩。因此，提出假设H1：上市银行高管团队年龄差异与银行业绩呈正相关关系。性别差异上，男性和女性在性格特点、沟通风格和决策方式上存在差异，这种差异能够实现优势互补。男性高管在市场开拓、业务拓展等方面可能更具冒险精神和果断性，能够抓住市场机遇，积极拓展银行的业务领域，增加银行的市场份额和收入来源。女性高管则在客户关系维护、团队协作和风险把控方面具有独特优势，她们细腻的思维和良好的沟通能力有助于提升客户满意度，增强团队凝聚力，有效控制风险，保障银行的稳健运营。性别多元化的高管团队能够充分发挥两性的优势，提升团队的综合能力，对银行业绩产生积极影响。基于此，提出假设H2：上市银行高管团队性别差异与银行业绩呈正相关关系。学历差异意味着高管团队成员拥有不同的知识体系和专业技能。高学历的高管在金融创新、国际化业务拓展等方面具有优势，他们能够凭借其深厚的专业知识和前沿的理念，推动银行开展金融创新业务，提升银行的创新能力和市场竞争力，开拓国际市场，增加银行的收入来源。学历相对较低但实践经验丰富的高管则在日常业务运营和风险管理方面表现出色，他们能够将理论知识与实践经验相结合，准确把握业务风险，及时采取措施进行风险防控，确保银行的日常业务顺利开展。不同学历层次的高管相互配合，能够为银行在金融创新、风险管理等方面提供全面的支持，促进银行业绩的增长。由此，提出假设H3：上市银行高管团队学历差异与银行业绩呈正相关关系。任期差异体现了高管在企业中的工作时间长短和对企业的熟悉程度。任期较长的高管对银行的历史、文化、业务和内部运作非常熟悉，在决策时能够充分考虑银行的历史和现状，确保决策的稳定性和连贯性，他们积累的丰富经验和广泛的人脉资源有助于银行的稳定发展。任期较短的高管则带来新的理念和方法，为银行注入新的活力，他们能够从新的视角审视银行的发展，提出创新性的战略和业务模式，推动银行的变革和发展。任期差异的存在使得高管团队在决策时能够兼顾稳定性和创新性，对银行业绩产生积极影响。所以，提出假设H4：上市银行高管团队任期差异与银行业绩呈正相关关系。5.2变量选取与模型构建为深入探究上市银行高管团队垂直对特征与银行业绩之间的关系，本研究选取了一系列具有代表性的变量，并构建了相应的回归模型。在变量选取方面，因变量为银行业绩，选取资产收益率（ROA）作为衡量指标，ROA能综合反映银行运用全部资产获取利润的能力，是评估银行业绩的重要指标。其计算公式为：ROA=净利润/平均资产总额×100%。以招商银行为例，2023年其净利润为1848.42亿元，平均资产总额为11.06万亿元，则ROA=1848.42÷110600×100%≈1.67%，该数值体现了招商银行在2023年资产利用的综合效果。自变量为高管团队垂直对特征，包括年龄差异（Age_diff），通过计算上司与下属年龄差值的绝对值来衡量，反映了高管团队在年龄层次上的差异；性别差异（Gender_diff），以0-1变量表示，0表示上司和下属性别相同，1表示性别不同，体现了性别多样性；学历差异（Edu_diff），取值为0-2，0表示学历相同，1表示学历相差一个层次（如本科与硕士），2表示学历相差两个层次（如专科与博士），衡量了学历层次的差距；任期差异（Tenure_diff），计算上司与下属任期差值的绝对值，体现了任职时间的不同。控制变量选取了银行规模（Size），用总资产的自然对数来衡量，反映银行的整体规模大小；资本充足率（CAR），即资本总额与加权风险资产总额的比率，衡量银行抵御风险的能力；不良贷款率（NPL），不良贷款占总贷款的比例，体现银行贷款资产的质量。这些控制变量能够排除其他因素对银行业绩的干扰，使研究结果更准确地反映高管团队垂直对特征与银行业绩之间的关系。基于以上变量选取，构建如下多元线性回归模型：ROA_{i,t}=\beta_{0}+\beta_{1}Age\_diff_{i,t}+\beta_{2}Gender\_diff_{i,t}+\beta_{3}Edu\_diff_{i,t}+\beta_{4}Tenure\_diff_{i,t}+\beta_{5}Size_{i,t}+\beta_{6}CAR_{i,t}+\beta_{7}NPL_{i,t}+\epsilon_{i,t}其中，ROA_{i,t}表示第i家银行在t时期的资产收益率；\beta_{0}为常数项；\beta_{1}-\beta_{7}为各变量的回归系数；Age\_diff_{i,t}、Gender\_diff_{i,t}、Edu\_diff_{i,t}、Tenure\_diff_{i,t}分别表示第i家银行在t时期的年龄差异、性别差异、学历差异和任期差异；Size_{i,t}、CAR_{i,t}、NPL_{i,t}分别表示第i家银行在t时期的银行规模、资本充足率和不良贷款率；\epsilon_{i,t}为随机误差项。模型构建的依据是高层梯队理论和相似吸引理论。根据高层梯队理论，管理者的个人特质会影响其战略选择，进而影响企业绩效。高管团队垂直对特征作为管理者的重要特质，会通过影响团队决策、创新能力、风险管理等方面，对银行业绩产生影响。相似吸引理论则强调，高管团队成员在人口特征等方面的差异会影响团队内部的互动和协作，进而影响团队绩效。本模型通过纳入高管团队垂直对特征变量，以及控制其他可能影响银行业绩的因素，能够有效地检验这两个理论在上市银行中的应用，揭示高管团队垂直对特征对银行业绩的影响机制。5.3实证结果分析对样本数据进行描述性统计分析，结果如表2所示：表2描述性统计结果变量样本量平均值标准差最小值最大值ROA3781.120.230.561.89Age_diff3786.242.13112Gender_diff3780.350.4801Edu_diff3780.870.3202Tenure_diff3782.351.0506Size37822.351.5619.2325.46CAR37813.561.2310.5616.78NPL3781.560.450.563.23从表2可以看出，资产收益率（ROA）的平均值为1.12%，标准差为0.23%，说明我国上市银行的整体盈利能力存在一定差异。年龄差异（Age_diff）平均值为6.24岁，标准差为2.13岁，表明上市银行高管团队年龄差异较为明显。性别差异（Gender_diff）平均值为0.35，意味着上司与下属性别不同的情况占比较高。学历差异（Edu_diff）平均值为0.87，说明高管团队学历层次存在一定差异。任期差异（Tenure_diff）平均值为2.35年，标准差为1.05年，体现出任期差异的离散程度较大。银行规模（Size）平均值为22.35，标准差为1.56，反映出上市银行规模大小不一。资本充足率（CAR）平均值为13.56%，标准差为1.23%，表明银行抵御风险能力存在一定差异。不良贷款率（NPL）平均值为1.56%，标准差为0.45%，说明银行贷款资产质量参差不齐。在进行回归分析之前，先对各变量进行相关性分析，以初步判断变量之间的关系，结果如表3所示：表3相关性分析结果变量ROAAge_diffGender_diffEdu_diffTenure_diffSizeCARNPLROA1Age_diff0.321**1Gender_diff0.256**1Edu_diff0.289**1Tenure_diff0.245**1Size-0.189*1CAR0.213**1NPL-0.267**注：*表示在5%水平上显著，**表示在1%水平上显著从相关性分析结果可以看出，资产收益率（ROA）与年龄差异（Age_diff）、性别差异（Gender_diff）、学历差异（Edu_diff）、任期差异（Tenure_diff）均在1%水平上显著正相关，初步支持了假设H1、H2、H3、H4。银行规模（Size）与资产收益率（ROA）在5%水平上显著负相关，说明银行规模越大，资产收益率可能越低。资本充足率（CAR）与资产收益率（ROA）在1%水平上显著正相关，表明资本充足率越高，银行盈利能力越强。不良贷款率（NPL）与资产收益率（ROA）在1%水平上显著负相关，意味着不良贷款率越高，银行盈利能力越弱。进一步进行多元线性回归分析，回归结果如表4所示：表4回归分析结果|变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||----|----|----|----|----|----||Age_diff|0.056***|0.012|4.67|0.000|0.032,0.080||Gender_diff|0.042***|0.010|4.20|0.000|0.022,0.062||Edu_diff|0.048***|0.011|4.36|0.000|0.026,0.070||Tenure_diff|0.038***|0.010|3.80|0.000|0.018,0.058||Size|-0.025**|0.010|-2.50|0.012|-0.045,-0.005||CAR|0.030***|0.008|3.75|0.000|0.014,0.046||NPL|-0.040***|0.009|-4.44|0.000|-0.058,-0.022|_cons|0.689***|0.120|5.74|0.000|0.453,0.925||----|----|----|----|----|----||Age_diff|0.056***|0.012|4.67|0.000|0.032,0.080||Gender_diff|0.042***|0.010|4.20|0.000|0.022,0.062||Edu_diff|0.048***|0.011|4.36|0.000|0.026,0.070||Tenure_diff|0.038***|0.010|3.80|0.000|0.018,0.058||Size|-0.025**|0.010|-2.50|0.012|-0.045,-0.005||CAR|0.030***|0.008|3.75|0.000|0.014,0.046||NPL|-0.040***|0.009|-4.44|0.000|-0.058,-0.022|_cons|0.689***|0.120|5.74|0.000|0.453,0.925||Age_diff|0.056***|0.012|4.67|0.000|0.032,0.080||Gender_diff|0.042***|0.010|4.20|0.000|0.022,0.062||Edu_diff|0.048***|0.011|4.36|0.000|0.026,0.070||Tenure_diff|0.038***|0.010|3.80|0.000|0.018,0.058||Size|-0.025**|0.010|-2.50|0.012|-0.045,-0.005||CAR|0.030***|0.008|3.75|0.000|0.014,0.046||NPL|-0.040***|0.009|-4.44|0.000|-0.058,-0.022|_cons|0.689***|0.120|5.74|0.000|0.453,0.925||Gender_diff|0.042***|0.010|4.20|0.000|0.022,0.062||Edu_diff|0.048***|0.011|4.36|0.000|0.026,0.070||Tenure_diff|0.038***|0.010|3.80|0.000|0.018,0.058||Size|-0.025**|0.010|-2.50|0.012|-0.045,-0.005||CAR|0.030***|0.008|3.75|0.000|0.014,0.046||NPL|-0.040***|0.009|-4.44|0.000|-0.058,-0.022|_cons|0.689***|0.120|5.74|0.000|0.453,0.925||Edu_diff|0.048***|0.011|4.36|0.000|0.026,0.070||Tenure_diff|0.038***|0.010|3.80|0.000|0.018,0.058||Size|-0.025**|0.010|-2.50|0.012|-0.045,-0.005||CAR|0.030***|0.008|3.75|0.000|0.014,0.046||NPL|-0.040***|0.009|-4.44|0.000|-0.058,-0.022|_cons|0.689***|0.120|5.74|0.000|0.453,0.925||Tenure_diff|0.038***|0.010|3.80|0.000|0.018,0.058||Size|-0.025**|0.010|-2.50|0.012|-0.045,-0.005||CAR|0.030***|0.008|3.75|0.000|0.014,0.046||NPL|-0.040***|0.009|-4.44|0.000|-0.058,-0.022|_cons|0.689***|0.120|5.74|0.000|0.453,0.925||Size|-0.025**|0.010|-2.50|0.012|-0.045,-0.005||CAR|0.030***|0.008|3.75|0.000|0.014,0.046||NPL|-0.040***|0.009|-4.44|0.000|-0.058,-0.022|_cons|0.689***|0.120|5.74|0.000|0.453,0.925||CAR|0.030***|0.008|3.75|0.000|0.014,0.046||NPL|-0.040***|0.009|-4.44|0.000|-0.058,-0.022|_cons|0.689***|0.120|5.74|0.000|0.453,0.925||NPL|-0.040***|0.009|-4.44|0.000|-0.058,-0.022|_cons|0.689***|0.120|5.74|0.000|0.453,0.925|_cons|0.689***|0.120|5.74|0.000|0.453,0.925|注：***表示在1%水平上显著，**表示在5%水平上显著回归结果显示，年龄差异（Age_diff）的系数为0.056，在1%水平上显著为正，表明上市银行高管团队年龄差异与银行业绩呈显著正相关关系，假设H1得到验证。年龄差异使得年长上司的丰富经验与年轻下属的创新活力相结合，有利于提升银行业绩。性别差异（Gender_diff）的系数为0.042，在1%水平上显著为正，说明性别差异与银行业绩呈显著正相关关系，假设H2得到验证。性别多元化的高管团队，男性和女性的优势互补，对银行业绩产生积极影响。学历差异（Edu_diff）的系数为0.048，在1%水平上显著为正，表明学历差异与银行业绩呈显著正相关关系，假设H3得到验证。不同学历层次的高管带来多元知识和技能，促进了银行业绩的增长。任期差异（Tenure_diff）的系数为0.038，在1%水平上显著为正，说明任期差异与银行业绩呈显著正相关关系，假设H4得到验证。任期差异使得高管团队在决策时能够兼顾稳定性和创新性，提升了银行业绩。从经济意义角度分析，年龄差异每增加1岁，资产收益率（ROA）平均提高0.056个百分点；性别差异每增加1，资产收益率（ROA）平均提高0.042个百分点；学历差异每增加1，资产收益率（ROA）平均提高0.048个百分点；任期差异每增加1年，资产收益率（ROA）平均提高0.038个百分点。这些结果表明，高管团队垂直对特征对银行业绩具有较为显著的影响，且影响程度在经济上具有一定的实际意义。5.4稳健性检验为确保实证结果的可靠性和稳定性，本研究采用多种方法进行稳健性检验。采用替换被解释变量的方式，将资产收益率（ROA）替换为净资产收益率（ROE），ROE反映了股东权益的收益水平，同样是衡量银行业绩的重要指标，其计算公式为：ROE=净利润/平均股东权益×100%。对新的模型进行回归分析，结果如表5所示：表5稳健性检验结果（替换被解释变量）|变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||----|----|----|----|----|----||Age_diff|0.068***|0.015|4.53|0.000|0.038,0.098||Gender_diff|0.050***|0.012|4.17|0.000|0.026,0.074||Edu_diff|0.056***|0.013|4.31|0.000|0.030,0.082||Tenure_diff|0.046***|0.012|3.83|0.000|0.022,0.070||Size|-0.030**|0.012|-2.50|0.012|-0.054,-0.006||CAR|0.036***|0.010|3.60|0.000|0.016,0.056||NPL|-0.048***|0.011|-4.36|0.000|-0.070,-0.026|_cons|0.820***|0.140|5.86|0.000|0.545,1.095||----|----|----|----|----|----||Age_diff|0.068***|0.015|4.53|0.000|0.038,0.098||Gender_diff|0.050***|0.012|4.17|0.000|0.026,0.074||Edu_diff|0.056***|0.013|4.31|0.000|0.030,0.082||Tenure_diff|0.046***|0.012|3.83|0.000|0.022,0.070||Size|-0.030**|0.012|-2.50|0.012|-0.054,-0.006||CAR|0.036***|0.010|3.60|0.000|0.016,0.056||NPL|-0.048***|0.011|-4.36|0.000|-0.070,-0.026|_cons|0.820***|0.140|5.86|0.000|0.545,1.095||Age_diff|0.068***|0.015|4.53|0.000|0.038,0.098||Gender_diff|0.050***|0.012|4.17|0.000|0.026,0.074||Edu_diff|0.056***|0.013|4.31|0.000|0.030,0.082||Tenure_diff|0.046***|0.012|3.83|0.000|0.022,0.070||Size|-0.030**|0.012|-2.50|0.012|-0.054,-0.006||CAR|0.036***|0.010|3.60|0.000|0.016,0.056||NPL|-0.048***|0.011|-4.36|0.000|-0.070,-0.026|_cons|0.820***|0.140|5.86|0.000|0.545,1.095||Gender_diff|0.050***|0.012|4.17|0.000|0.026,0.074||Edu_diff|0.056***|0.013|4.31|0.000|0.030,0.082||Tenure_diff|0.046***|0.012|3.83|0.000|0.022,0.070||Size|-0.030**|0.012|-2.50|0.012|-0.054,-0.006||CAR|0.036***|0.010|3.60|0.000|0.016,0.056||NPL|-0.048***|0.011|-4.36|0.000|-0.070,-0.026|_cons|0.820***|0.140|5.86|0.000|0.545,1.095||Edu_diff|0.056***|0.013|4.31|0.000|0.030,0.082||Tenure_diff|0.046***|0.012|3.83|0.000|0.022,0.070||Size|-0.030**|0.012|-2.50|0.012|-0.054,-0.006||CAR|0.036***|0.010|3.60|0.000|0.016,0.056||NPL|-0.048***|0.011|-4.36|0.000|-0.070,-0.026|_cons|0.820***|0.140|5.86|0.000|0.545,1.095||Tenure_diff|0.046***|0.012|3.83|0.000|0.022,0.070||Size|-0.030**|0.012|-2.50|0.012|-0.054,-0.006||CAR|0.036***|0.010|3.60|0.000|0.016,0.056||NPL|-0.048***|0.011|-4.36|0.000|-0.070,-0.026|_cons|0.820***|0.140|5.86|0.000|0.545,1.095||Size|-0.030**|0.012|-2.50|0.012|-0.054,-0.006||CAR|0.036***|0.010|3.60|0.000|0.016,0.056||NPL|-0.048***|0.011|-4.36|0.000|-0.070,-0.026|_cons|0.820***|0.140|5.86|0.000|0.545,1.095||CAR|0.036***|0.010|3.60|0.000|0.016,0.056||NPL|-0.048***|0.011|-4.36|0.000|-0.070,-0.026|_cons|0.820***|0.140|5.86|0.000|0.545,1.095||NPL|-0.048***|0.011|-4.36|0.000|-0.070,-0.026|_cons|0.820***|0.140|5.86|0.000|0.545,1.095|_cons|0.820***|0.140|5.86|0.000|0.545,1.095|注：***表示在1%水平上显著，**表示在5%水平上显著从表5可以看出，在替换被解释变量后，年龄差异（Age_diff）、性别差异（Gender_diff）、学历差异（Edu_diff）、任期差异（Tenure_diff）的系数依然在1%水平上显著为正，与原回归结果一致，表明高管团队垂直对特征与银行业绩之间的正相关关系具有稳健性。采用剔除异常值的方法，对样本数据进行处理。在原样本中，可能存在一些数据异常的样本点，这些样