CEO教育背景对银行绩效的影响——以亚洲上市商业银行为例

刘凌锦 王群琳

(1.迈阿密大学，美国 佛罗里达 33124；1.湖南财政经济学院，湖南 长沙 410205)

一、引言

在企业的尺度上，人才对于企业的发展有着举足轻重的作用。国内外顶尖的金融机构或咨询公司，为集中吸纳高层次专业人才以更好地满足客户需求、谋求机构自身发展，严格划定了校招的目标院校，将海内外知名学府划分为不同层级，分别代表不同部门和岗位的准入资格。这样一来，求职者的“教育背景”成为了进入此类机构的第一道关卡，而“名校”学历则是首关通行证。那么，落实到微观个体，作为企业经营的核心人物，CEO的教育背景是否重要？或者说，CEO的教育背景和企业绩效是否存在联系？通常我们认为教育背景越好的CEO将会对企业施加更正面的影响。以往对二者间关系的研究，主要分为以下三个类型：从人力资本的角度，经理人的教育程度在一定程度上揭示了人力资本存量的大小，而人力资本是企业的核心竞争力之源，因而经理人的教育程度应该与公司绩效正相关(Yao等, 2014)[1]。从企业的社会资源角度，教育程度高的CEO相较于教育背景较低的CEO可为企业提供更多、更高质量的社会资本，这种无形资源可以为企业带来物质、情感和信息上的有效帮助。比如教育履历优异的CEO会与更多的政府官员和政策制定者拥有稳定的社交连结，企业可借助这些优质社会关系网络作为信息传递的桥梁，从而为企业带来绩效增长。从CEO行为特征的角度，学历水平和学科背景会影响CEO的思维及认知方式，这些认知的基础性差异促使他们使用不同管道收集信息并对问题进行不同解读，从而影响他们的行为方式。比如，有研究认为，拥有更高教育成就的CEO拥有更强的信息处理能力和创新能力(Gottesman和Morey，2006)[2]。King等(2016)[3]认为学历水平可以衡量认知水平，而个人的认知水平会影响其决策能力和反应能力，进而影响其社会和经济成就；同时，有研究指出，接受不同学科教育的CEO会有不同的行为偏好，进而对企业绩效产生不同影响。Finkelstein和Hambrick(1996)发现具有理工科背景的CEO倾向于支持企业较高的研发成本，而商科或法律专业的CEO更多的是风险厌恶型[4]。

本文对现有相关研究的可能贡献在于：第一，我们此次选取银行业进行实证研究，从而扩展和补充了现有对“CEO教育背景和企业绩效关系”的研究。同时，我们首次将近年来发展势头迅猛的亚洲经济体作为研究对象，并将从ORBIS和彭博数据库中手动收集而来的信息加以整理并构建了一个独一无二的“CEO教育背景”数据组，数据库中包括亚洲243家上市商业银行在2011-2017年历任CEO的最高教育背景信息(含其最高学历水平和学科背景)。第二，我们将CEO的教育背景作为解释变量时，除了确定学历水平为衡量教育背景的维度之一，同时也考虑到学科背景影响。商科背景会为高层对运营和管理公司所涉及到的组织管理、成本效益、投融资和供应链等奠定一定的知识结构和认知基础，可能会使具有商科背景的管理者相较于无商科背景的CEO来说更具优势，从而影响企业绩效。故我们从“学历高低”和“学科背景”两个维度来构建“教育背景”，并提出三个假设，逐渐深入地探索这两个维度独立、交互对被解释变量产生的影响。第三，本研究也具有现实意义。研究强调了教育的重要性，肯定了管理者的教育背景对其管理企业并取得绩效所发挥的积极作用。董事会在任命CEO时确实该关注其教育背景，因为这或许将对企业未来绩效产生影响。

二、文献综述

近年来，出现了众多以CEO作为研究主体的文献，且研究CEO与公司绩效是否相关的文献已呈现角度的多元化趋势，变量的选择类似CEO任期、年龄、性别等(Wei和Zhe，2018)[5]。其中，选择CEO教育背景作为变量，研究其和企业绩效之间关系的文献不在少数。

(一)管理者综合教育背景对企业绩效的影响

企业管理者在其认知水平下对有限信息做出理解和分析并形成决策，教育背景往往可以反映认知水平，而不同的战略决策过程会导致企业最终绩效水平的差异。Hambrick和Mason(2003)[6]基于不完全理性提出高层梯队理论，表明高层管理者对于内外部环境和状况只能进行选择性观察，无法对所有可获取信息作理解、分析和加工；更为重要的是，对于视野范围内的信息，管理者既有的过往经验、认知结构和价值观决定了其解释力，进而影响企业战略决策过程和对应的绩效结果。大量心理学领域的研究观察个体认知能力与其所作决策之间的相关性。Jensen(1998)[7]提出，个体的认知能力或IQ的高低决定社会经济的发展结果，且认知水平与心智容量、寿命长短、反应速度和终生收入呈现正相关。同样的，智力更佳的个体表现出更多的耐心和更少的冲动行为(Parker和Fischoff，2005)[8]，个体知识影响决策能力，而教育背景常被认作为认知水平的关键指标(Lubinski和Humphreys，1997)[9]。Datta和Rajagopalan (1998)[10]提出综合教育背景和企业特定经验可同时解释CEO认知能力的变异；Chevalier和Ellison (1999)[11]也发现绩效较高的基金经理多数毕业于入学门槛更高的大学。因此，教育背景作为可客观度量的人口背景特征和认知水平的关键指标与企业绩效直接相关。随后，包括元分析(Dalton等，2006)[12]在内的大量研究支撑了高层梯队理论的观点。企业中员工所受的教育是企业独特的无形资产，可构成企业的竞争力，从而影响企业的绩效水平。企业的资源基础论(Wernerfelt)提出假设，企业拥有有形和无形资产，而独特的资产具备转变成竞争优势的能力，且由于企业资源的异质性使得它们在企业间不可流动也难以复制，从而决定了竞争力的差异。

与此同时，国内外也有相关研究表明，CEO教育背景与企业绩效之间关系并不显著。首先，MBA学位被认为无法提供有价值的管理知识、技能和能力，从而无法给个体和组织带来益处。Pfeffer和Fong(2002)提出，出于获得社会声誉和合法性的需要，商学院应该采用社会科学系的教学方式[13]。可是，研究和教学却逐渐偏离现实针对性的要求，向着如何完善商业模型的准确性和可控性发展。此类观点也被Mintzberg(2004)肯定，他认为MBA学位只提供单一的商业技能培训，无法兼顾到培养更广泛的管理实践能力[14]。利益至上的批判主义也曾指出MBA教育给未来的管理层人员错误灌输了经济层面优先考虑的理念，因此置道德问题于不顾。Ghoshal's (2005) 提出教学课程中无关道德的理论使得学生逐利时不考虑社会责任问题，从而引发了近期一系列商业丑闻和管理层不道德行为[15]。

(二)管理者学历水平与企业绩效的关系

首先，教育作为积累社会资本和个人成长的良好途径，可以被看作社会声望和阶级状况的强有力指标，Belliveau等(1996)[16]、Burt (1992)[17]的实证研究提出，教育背景声誉较高的CEO更倾向于与政府部门官员以及政策制定者保持良好的弱纽带关系，以此帮助企业得到更多的社会资源，类似政府招标和优惠税率等。在金融领域，Chevalier和Ellison(1999)研究了基金经理的教育背景与其他人口结构特征变量对共同基金收益率的影响，发现共同基金经理的学历水平与基金的风险调整后收益存在正相关[11]。也就是说，绩效较好的基金经理的本科学历多数来自于SAT录取平均分较高的大学，相较于普通的州立大学，来自常春藤盟校的CEO所管理的公司业绩高于平均水平。此后Perez-Gonzalez(2006)的研究也证实了这一结论，他表明没有常春藤盟校学历的CEO在公司治理方面可能表现不佳[18]。同样的，Maxam等(2006)提出毕业于美国顶尖大学的基金经理能够更好地管理对冲基金[19]。具体到银行业中也有类似实证研究，King等(2016)[3]建立了一个独特的手动收集数据库，其中包含1992年至2011年间149家银行的1032项数据，再使用固定效应模型，证实了高学历和高质量教育将会帮助CEO更好地管理企业且获得更高的企业绩效。但是，一些实证研究表明CEO学历水平与企业绩效之间相关性并不显著。Gottesman和Morey (2006)[2]将2000年1月1日前纽约证券交易所上市公司CEO中拥有美国本科学历的人员作为样本，检测了CEO教育质量和公司绩效之间的关系，提出没有证据表明出身名校的CEO会比其他人做得更好，其中名校的标准同样用SAT和GMAT历年录取平均分衡量；他们还表示CEO的个性特征，比如感召力、共同掌权的能力和努力程度，相较于学历，在创造企业卓越业绩方面更为重要。

(三)管理者学科背景与企业绩效的关系

管理者教育背景的另一个分支变量为学科背景。例如，Finkelstein和Hambrick(1996)[4], Barker和Mueller(2002)[20]均发现CEO所拥有的专业背景对于企业的研究和开发经费产生影响。当CEO持有的学位涉及专业技术领域时，企业在研究与开发专项上所花费的成本将大大增多，远超过商科或法学专业CEO管理的企业。相类似的，Graham和Harvey(2002)[21]、Graham等(2005)[22]提出持有MBA学位的CEO和CFO会在更多情况下运用商科专业知识技能，比如在资本预算管理时使用净现值，在资本成本核算时使用资产定价模型等。Betrand和Schoar(2003)将1969年至1999年间500家企业的数据作为样本，研究管理层如何影响企业行为和业绩，研究发现持有MBA学位的CEO会采取进取型的管理方式，且企业资本回报率高于其他企业约1个百分点[23]。然而，一些研究结果与上述观点相悖。Gottesman等(2006)[2]指出企业的财务表现与CEO教育背景无关，更具体而言，持有MBA学位的管理层人员并不会比其他学科背景的管理者表现更佳，甚至有数据显示，无MBA或法学硕士学位的CEO会更好地管理企业，使得其风险调整下的市场表现优于其他同类型公司。

三、样本选择与研究方法

(一)样本选取及数据来源

本文以亚洲上市的商业银行作为研究对象，研究时间从2011年至2017年，最终确立了243家银行样本，得到1298个观测值。样本数据主要来自于ORBIS 数据库和彭博数据库，其中，CEO受教育程度由于无已知数据库可直接获取，本文采取手工搜集的方式进行了逐一归纳和整理。同时，我们使用了谷歌、彭博等多个渠道进行对比验证，以确保信息的准确性与真实性。另外，根据信息披露的完整程度，我们剔除了有数据缺失的公司样本，力求取得更为真实的实证结果。依据过往文献的研究分析，我们发现国外文献甚少研究亚洲银行，而国内文献则更注重于研究CEO特征(如年龄、薪酬、任期等)对公司绩效的影响。因此，本文的研究内容将聚焦于亚洲地区，研究CEO学历背景对银行绩效会产生何种影响。本文的数据包含了亚洲23个国家及地区，它们分别是中国、亚美尼亚、阿塞拜疆、孟加拉、布鲁吉亚、香港、印尼、印度、日本、吉尔吉斯斯坦、韩国、哈萨克、斯里兰卡、缅甸、马来西亚、尼泊尔、菲律宾、巴基斯坦、新加坡、泰国、台湾、乌兹别克斯坦和越南。

(二)研究变量定义及说明

如表1所示，本文共分为三类变量：被解释变量是银行绩效，用资产报酬率(ROA)作为衡量指标；解释变量分别是CEO的学科背景和学历水平，均为虚拟变量，用以研究CEO专业是否为商科及其学历程度的高低对银行绩效有何影响。同时，为尽量排除自变量以外对实验结果会产生影响的因素，我们共选取了七个控制变量，分别是国民生产总值、总资产、储蓄率、净资产负债率、非利息收入率、所有者权益比率和留存收益率。

表1 变量设计

1.被解释变量

本研究选用总资产收益率(ROA)作为衡量被解释变量的指标，使用净资产(ROE)做稳定性检验。对于公司绩效的研究方法，张慧和安同良(2005)[24]提出国内外学者对该变量的衡量指标主要分财务指标和价值指标两大类。财务指标如总资产收益率(ROA)、净资产收益率(ROE)和投资回报率(ROI)等；价值指标如托宾Q、经济增加值(EVA)及市场增加值(MVA)等。综合以往文献看，研究者们最常使用ROA和托宾Q作为衡量公司绩效的指标，其中，托宾Q值(企业市值 / 企业重置成本)在反映公司的全面价值和其成长性方面有重要意义，而本文着重研究银行短期绩效，因此选用ROA作为衡量被解释变量的指标，另使用ROE做稳定性检验。

2.解释变量

Maxam(2006)[19]在“学历水平”和“学校资质”这两个维度下选取了6个解释变量来综合评判CEO的受教育程度，并采用因子分析法(factor analysis techniques)得到教育指数(education index),从而量化所有解释变量。由于本研究选取的样本属于亚洲范围且无统一的学校排名来判别学校资质，因此我们去掉学校资质的维度，仅提取“学历水平”作为“教育背景”的衡量维度之一。Betrand和Schoar (2003)引用虚拟变量分析CEO是否具有的MBA学位，进而研究持有MBA学位的CEO是否会采取某一类型的管理方式[23]。由此，我们得到启发，将CEO最高学历中的学历背景作为衡量其教育背景的另一维度。因此，我们运用学历背景和学历水平作为衡量教育背景的两个维度。首先，我们假定本科和硕士的差距与硕士和博士的差距，在CEO个人对银行绩效上的影响相同。基于这种假设，我们规定：学科背景定义为0或1，分别表示CEO的最高学历所学专业与商科无关或有关；学历水平定义为1、2、3，分别表示CEO取得的最高学历为本科、硕士或博士，并规定MBA为硕士学位。

3.控制变量

分析大量已有文献并结合本文模型，我们选取了以下7个可能会对公司绩效产生影响的变量作为控制变量。

(1)国民生产总值：由于宏观经济环境的好坏对银行绩效会产生一定的影响，本文将国民生产总值取自然对数纳入模型中进行控制。雷蕾等(2016)在研究货币政策与银行绩效的关系时采用了该变量为控制变量[25]。

(2)总资产：本文选取了亚洲两百多家银行，各银行在公司规模上差异较大，而银行利润会受到资产规模的影响，一般来说，资产水平越高，该银行的利润越大。因此我们将总资产取自然对数值作为控制变量。

(3)储蓄率：储蓄率反映的是银行的流动资金，高储蓄率能够为经济增长提供充足的资金来源。

(4)净资产负债率：董斌和张振(2015)选用资产负债率作为公司绩效的控制变量，以此反映公司资本结构[26]。龚雪(2016)指出，资产负债率是既可以反映公司的偿债能力，也能够体现公司使用债权人资金进行经营活动的能力；尤其对银行业而言，资产负债率是一项衡量银行安全性的重要指标，因为该比率在一定程度上反映了银行吸收存款和发放贷款的相对大小[27]。

(5)非利息收入占比：非利息收入指银行除利差获利外，通过其他经营活动产生的收入，如代理业务手续费、顾问咨询费和投资盈利等。各银行由于自身定位不同，其收入结构也差异较大，继而影响银行绩效。

(6)所有者权益比率：该比率用以综合考虑银行债务的杠杆作用和财务风险，侧面反映了银行的长期偿债能力和长期财务状况。

(7)留存收益比率：该比率表明当期收益有多大比例将留在银行，用于银行自身发展。

(三)模型与方法

根据以往文献来看，学者们对高管的学历水平与公司绩效的研究较多，且呈现出一定的相关性，所以模型(1)仅将CEO的学历水平作为解释变量；在模型(1)的基础上，我们想更详细地探究“CEO的学科背景是否与商科相关”和银行绩效的关系，为此模型(2)加入了学科背景作为自变量；综上两个模型都是分别探讨单一解释变量对因变量的影响，因此模型(3)又在模型(2)的基础上加入了学历水平乘以学科背景的交互项，以求研究两者共同对银行绩效产生的影响。综上所述，我们建立如下三个模型进行回归分析，逐步深入探讨CEO教育背景与银行绩效的关系。

ROAit=β0+β1Degreeit+β4GDPit+β5Sizeit+β6Depositit+β7Loansit+β8Nointit+β9Equityit+β10REarnit+εit

(1)

ROAit=β0+β1Degreeit+β2Majorit+β4GDPit+β5Sizeit+β6Depositit+β7Loansit+β8Nointit+β9Equityit+β10REarnit+εit

(2)

ROAit=β0+β1Degreeit+β2Majorit+β3Degree*Majorit+β4GDPit+β5Sizeit+β6Depositit+β7Loansit+β8Nointit+β9Equityit+β10Rearnit+εit

(3)

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

为了更加清楚地展示各个变量的基本特征，我们将对各个变量进行描述性统计分析。从表2可以看出，CEO的平均受教育(Degree)为1.66，学科背景(Major)的平均值为0.45。这表明在1298个研究样本中，大约45% 的样本CEO最高学科背景与商科有关。此外，银行绩效方面，研究样本资产平均回报率 (ROA)为1.0325%，净资产收益率(ROE)平均值约为10.58%。对于控制变量，所有者权益比率(Equity Capital)、非利息收入率(Non-interest income)和净贷款比率(Loans)的平均值分别为9.49%、28.87% 和 56.90%。其他变量的波动都相对较小，平均留存收益率(Retained Earning)和平均储蓄率(Deposits)分别是2.28%和82.88%。

表2 变量描述性统计

(二)相关性分析

在对各变量描述统计之后，我们又对各个变量进行了相关性检验，检验结果如表3所示。除了绩效变量ROA和ROE外，各个变量之间的相关系数都不高，这表明各个变量之间不存在多重共线性问题。此外，从表3中我们可以看出：第一，资产回报率(ROA)与银行规模、国民生产总值(GDP)、储蓄率和净贷款率呈负相关关系；其他三个控制变量均与银行绩效(ROA)之间有正相关关系。第二，对于净资产收益率(ROE)来说，结果显示，只与GDP、Deposits 和Loans 变量呈现负相关关系，而与银行规模(Size)和其他控制变量存在正相关关系。

表3 变量相关性分析

(三)面板模型的估计

首先进行固定效应检验。建立模型之初，选择建立混合面板模型还是固定效应模型是通过F检验来确定的；关于建立固定效应模型还是随机效应模型，则需使用Hausman检验来确定。我们对所有的回归方程进行了上述两个检验，其结果如表4所示。F检验结果显示，所有回归方程均显著拒绝原假设(Pooled OLS), 也就是关于选择混合效应模型还是固定效应模型，我们应该选择固定效应；同样，Hausman检验结果显示，所有回归方程均显著拒绝原假设(Random effect)，也就是关于选择固定效应还是随机效应模型，我们应该选择固定效应。所以，两个检验结果均支持建立固定效应模型。

表4 F检验和Hausman 检验结果

(四)估计结果及分析

通过表5，可以看到模型(1)回归方程的检验F值为41.87，说明整个回归模型是显著的。学历水平变量Degree的系数为0.185且在1%的水平下显著，表明学历水平与银行绩效之间存在显著正相关关系，换句话说，对于亚洲商业银行来说，高学历的CEO比低学历的CEO在管理银行方面表现得要更好。银行规模的系数是-0.108且在5%的水平下显著，表明其与银行绩效ROA是负相关关系。留存收益率、所有者权益比率和非利息收入率与银行绩效的系数分别是12.848、5.113和0.008，且都在1%的置信水平下显著，表明这些因变量都正相关于银行绩效变量。此外，净贷款率的系数是-0.005，且在10%的置信水平下显著，表明与绩效有较显著的负相关关系。而对于储蓄率和宏观变量GDP来说，回归结果显示，与银行绩效没有显著的关系。模型(2)只考虑了学历水平和学科背景对银行绩效，并不考虑两者的交互作用。我们可以看到回归方程的F检验值是38.81，同样表明方程是显著的。学历水平 (Degree) 和学科背景 (Major)的系数分别为0.140和0.243，且结果分别在5%和1%的水平下显著，表明两个变量对银行绩效都有显著正相关的影响，这也意味着对于亚洲地区上市商业银行，受教育程度高的CEO可能帮助银行达到更高的绩效水平，或者具有商科背景的CEO管理的银行比那些由非商科出身的CEO管理的银行绩效水平要高。而模型(2) 中净贷款率不显著，表明当考虑专业背景变量时，净贷款率对银行绩效的影响不重要了。模型(3)的F值 (35.52) 满足方程显著的条件，表明模型(3) 总体是显著的。当加入交互项后，我们发现CEO的学历水平和学科背景变量系数分别是0.034和-0.165，交互项的系数为0.025且在5%的水平下显著。CEO的学科背景越强，将加强学历水平对银行绩效的影响程度，换言之，CEO的学历水平和学科背景之间存在着交互效应(interaction effect)。而CEO的学历水平越高，将会削弱学科背景对银行绩效的影响程度，换句话说，CEO的学历越高，学科背景对银行绩效的影响也就越小。

表5 CEO教育背景对银行绩效变化的影响

续表5

(五)稳健性检验

为了进一步检验上述实证结果的稳定性，使用绩效ROE变量代替模型中的ROA变量考察CEO教育背景与银行绩效的关系有怎样的变化，结果如表6所示。结果显示，解释变量学历水平(Degree)和学科背景(Major)以及交互项与被解释变量的显著性和相关性大致相同，在被解释变量为ROE的情况下，解释变量在方向及显著性上仍然保持不变，总的来说，解释变量可以通过稳健性检验。

表6 稳健性检验

续表6

五、研究结论与建议

(一)研究结论

选取2011-2017年亚洲上市商业银行1298个数据作为样本，分析了CEO教育背景对商业银行绩效的影响，并分别考察了CEO的学历水平和学科背景两个因素对绩效的影响。研究表明，CEO的教育背景很大程度上影响了银行绩效，且两者之间的关系是正向的。通过控制银行特征和地区特征，我们发现单独考虑CEO学历水平对银行绩效的影响时，两者之间呈现显著正相关关系，换言之，对于亚洲地区的上市商业银行来说，CEO的学历越高，在银行治理方面表现出的能力越强。究其原因，我们认为高学历CEO相较于学历较低者而言，可以为组织和企业提供更多高质量的社会资本；另一方面，CEO是企业人力资本的一种，其知识、技能和能力可以视为银行的无形资产，而教育作为培养和锻炼能力的主要途径之一，将会对企业绩效产生正向影响。当加入并考虑学科背景因素时，我们发现学科背景同样与银行绩效呈现显著正相关关系。也就是说，在亚洲地区，具有商科背景CEO的银行会比无商科背景的绩效更高。我们认为，行业背景相关度更高的教育可以使CEO制定更专业的战略用于改善组织绩效。对于银行业而言，商科教育可以为商业银行的首席执行官提供必要的金融专业知识，如资本预算技术、投融资和财务报表分析能力，以此创造更好的商业绩效。当考虑学历水平和学科背景的交互效应时，研究结果显示，CEO的学历水平越高，将会削弱学科背景对银行绩效的影响。换言之，CEO学历水平越高，学科背景对绩效的影响程度会越小。现实情况下，随着学历水平的提高，所学知识领域日益扩大，银行业管理者所需的金融业和管理知识将逐步被囊括，说明广泛的知识在一定程度上可以弥补专业差异对于绩效的负面影响。同样在考虑学历水平和学科背景交互效应的情况下，商科背景使CEO(相较于无商科背景的CEO而言)学历水平与银行绩效间的正向关系加强。在我们看来，这是由于银行管理的专业属性所决定的：银行业不同于其他实体行业，所以高层管理者具备的商业专业知识可以帮助银行取得更好的绩效。

(二)主要建议

基于上述研究结论提出如下几点建议：第一，重视高学历人才的聘用与引进。银行业的竞争说到底是人才的竞争，正如本文实证结果所示，高学历CEO不论在提升银行绩效还是管理能力上都更胜一筹。因此，我们虽不提倡一味强调CEO的教育背景，但肯定高学历在企业CEO的选取或聘任上仍具有重要意义。第二，建立并完善银行激励机制。首先，为鼓励人才培养，可根据CEO的学历水平设立适当的激励措施。简言之，CEO的学历水平越高，其薪酬、股权或其他物质和非物质奖励则适当增加。其次，根据锦标赛理论，CEO与其他高层管理者需要有一定的薪酬差距，这种差距有助于CEO实现自我认同、调动个人积极性、发挥其经营管理才能，并最终带领银行提高绩效。再者，有了激励制度，还需体现其公正性和透明性，即所有的奖励措施应当明确并公开，杜绝腐败。第三，设立高层团队人才培养计划。从长远角度来看，银行若要实现盈利增长并壮大自身实力，就需要不断提高组织人员的素质及业务能力；尤其对银行高管而言，CEO的管理水平、决策能力乃至创新思维，对银行绩效都起到举足轻重的作用。因此，银行可设立高层团队人才培养计划，例如：举办海外学习、访问优秀银行和举行专家座谈等活动，这些活动将是提高银行软实力的重要途径。第四，定期举办业务考核和评优活动。业务考核包含对CEO年度或季度实现的绩效的定量考核，该考核数据将作为高管团队评优活动的依据，如此不仅有助于CEO积极提升其专业素养，为银行发展贡献智慧，还可促进银行内部良性竞争。