CEO个人特征、创新投入与创新绩效的关系——基于XGBoost树模型的经验证据

摘要：

现有的CEO特征研究主要聚焦探讨CEO单个特征与企业创新之间的相关性,然而,它没有解决如何从CEO特征的角度预测公司创新的问题.本文通过使用机器学习XGBoost模型,研究了CEO个人背景特征对预测企业创新的相对重要性.基于2009～2016年A股上市公司样本进行研究,结果表明:1)整体而言,CEO个人特征对企业创新投入具有较好的预测能力,而对企业创新绩效的预测能力较弱;2)在CEO的个人背景中,海外背景和学历对企业创新投入的预测能力较强;3)高管的学历对企业创新投入的影响呈现出"非线性"的特点,且CEO的MBA学历教育对企业创新绩效并无实质提升作用.本文的研究结果丰富了"高管特征与企业创新关系"理论,并且对企业管理者的聘任决策有重要的实践指导意义.

关键词：创新投入、创新绩效、CEO特征、XGBoost、机器学习

所属期刊栏目：30

分类号：F276;F425(企业经济)

在线出版日期：2023-02-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：81-93