CEO特征與新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性

陳效林 劉業(yè)深 宋哲

摘 要：現(xiàn)有觀點通常認(rèn)為，大企業(yè)具有慣性，而小企業(yè)具有靈活性。已有研究關(guān)注CEO特征與一般企業(yè)戰(zhàn)略慣性的關(guān)聯(lián)，較少考慮相關(guān)結(jié)論對新創(chuàng)企業(yè)的適用性。此外，相關(guān)文獻(xiàn)主要圍繞因果推論展開，鮮有基于預(yù)測角度的定量研究。采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的C4.5決策樹算法，以我國2009—2019年經(jīng)營年限在12年以內(nèi)的上市公司為樣本，研究基于CEO多維特征構(gòu)建的C4.5決策樹能否預(yù)測新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性，并進(jìn)一步分析CEO特征的相對重要性及其對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性的影響機(jī)制。結(jié)果顯示：對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性，基于CEO特征構(gòu)建的C4.5決策樹具有一定的預(yù)測能力；在眾多CEO特征中，CEO學(xué)歷、持股比例和收入是預(yù)測新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性的3個關(guān)鍵特征；CEO特征與企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境間的6種交互均會導(dǎo)致新創(chuàng)企業(yè)產(chǎn)生戰(zhàn)略慣性，即殊途同歸。結(jié)論有助于深化新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性理論解釋，為新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略管理實踐提供啟發(fā)。

關(guān)鍵詞：戰(zhàn)略慣性；新創(chuàng)企業(yè)；機(jī)器學(xué)習(xí)；C4.5決策樹；首席執(zhí)行官（CEO）特征

DOI：10.6049/kjjbydc.2021100014

中圖分類號：F272.1

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-7348（2023）13-0060-11

0 引言

2021年中國國際服務(wù)貿(mào)易交易會全球服務(wù)貿(mào)易峰會上，習(xí)近平總書記提出將繼續(xù)支持中小企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，并設(shè)立北京證券交易所，打造服務(wù)創(chuàng)新型中小企業(yè)主陣地。這一舉動受到業(yè)界和學(xué)界廣泛討論，其中較為突出的觀點是：在復(fù)雜多變的環(huán)境下，靈活的戰(zhàn)略更新能力對于中小企業(yè)獲取可持續(xù)競爭優(yōu)勢，進(jìn)而取得成功至關(guān)重要。

新創(chuàng)企業(yè)資源有限，其所在行業(yè)往往缺乏指導(dǎo)活動的主導(dǎo)邏輯，產(chǎn)品定義和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在大量空白［1］。因此，新創(chuàng)企業(yè)的成功與其靈活的嘗試能力和適應(yīng)能力相關(guān)。不受類似成熟企業(yè)累贅結(jié)構(gòu)、不可替代資源、嵌入式慣例和管理信念的困擾［1］，新創(chuàng)企業(yè)通常被認(rèn)為靈活、有能力通過不斷嘗試調(diào)整組織形式、戰(zhàn)略、產(chǎn)品和商業(yè)模式，進(jìn)而取得成功［1］。

但在現(xiàn)實中，部分新創(chuàng)企業(yè)在戰(zhàn)略方面會表現(xiàn)出驚人的慣性，由此導(dǎo)致快速失敗。例如，在日益激烈的市場競爭中，OfO的CEO戴威始終堅持快速擴(kuò)張和高度自主戰(zhàn)略，最終因無法獲得足夠的資金支持導(dǎo)致失敗。可見，CEO特征（個性［4］、身份認(rèn)同［1］、社會網(wǎng)絡(luò)［5］等）可能成為新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性來源。高階梯隊理論認(rèn)為，企業(yè)經(jīng)營決策和日常行動受CEO的影響，CEO特征能夠影響企業(yè)最終決策和行動執(zhí)行。現(xiàn)有研究既未將一般企業(yè)和新創(chuàng)企業(yè)加以區(qū)分，也未系統(tǒng)解釋新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性成因，因而無法對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性成因形成系統(tǒng)性認(rèn)知。因此，有必要探索CEO特征與新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性的關(guān)系。

組織為實現(xiàn)目標(biāo)會構(gòu)建一套基本模式，該模式可以決定當(dāng)前和未來資源部署及其與環(huán)境互動方式。戰(zhàn)略慣性是指這一基本模式中的形式（form）、特性（quality）及狀態(tài)（state）隨時間變化傾向于維持現(xiàn)狀而不愿意改變的程度［6，7］。在理論層面，現(xiàn)有CEO特征與企業(yè)戰(zhàn)略慣性研究主要圍繞CEO的基本特征（例如背景［8］、經(jīng)歷［9］、持股比例［10–12］等）和個性特征（例如大五人格［4］、身份認(rèn)同［1］等）展開，鮮有學(xué)者關(guān)注相關(guān)研究結(jié)論對新創(chuàng)企業(yè)的適用性［13］。

研究方法上，現(xiàn)有文獻(xiàn)常用回歸方法，分析CEO特征對戰(zhàn)略慣性的凈效應(yīng)，強(qiáng)調(diào)在控制其它因素的基礎(chǔ)上觀察目標(biāo)自變量對因變量的邊際影響，但對于多個自變量間的聯(lián)合效應(yīng)關(guān)注不足。戰(zhàn)略調(diào)整本身具有動態(tài)性與復(fù)雜性［14，15］，由此導(dǎo)致相關(guān)研究經(jīng)常得出大相徑庭的結(jié)論，難以對戰(zhàn)略慣性形成系統(tǒng)性認(rèn)知。

研究視角上，以往研究大多基于解釋性建模視角圍繞CEO特征與戰(zhàn)略慣性因果推斷進(jìn)行分析，基于預(yù)測視角分析CEO特征對戰(zhàn)略慣性影響的研究鮮見。首先，預(yù)測性建模事先未對變量間的因果關(guān)系和函數(shù)形式進(jìn)行假定，能夠深度挖掘變量間的復(fù)雜聯(lián)系［12］，從而促進(jìn)解釋性模型構(gòu)建和理論進(jìn)步；其次，以效果預(yù)測作為解釋性模型評估視角，衡量各變量對預(yù)測精度的貢獻(xiàn)程度能夠評估各變量的相對重要性；最后，預(yù)測能力可以反映理論對實際問題的解釋能力。解釋性模型預(yù)測精度與其依托理論的可靠性成正比，如果解釋性模型預(yù)測精度較低，說明其依托理論有待進(jìn)一步完善［12］。需要注意的是，側(cè)重于預(yù)測的預(yù)測性模型與側(cè)重于解釋的解釋性模型并非呈對立關(guān)系，本文基于戰(zhàn)略慣性相關(guān)理論，構(gòu)建預(yù)測性模型，與以往理論及實證研究相輔相成。

為什么要采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法回答這一問題？首先，以往研究通常采用的線性擬合模型難以在經(jīng)濟(jì)波動環(huán)境下得出準(zhǔn)確結(jié)論［12］。第二，已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，CEO特征與戰(zhàn)略慣性呈非線性關(guān)系［12］，而傳統(tǒng)回歸方法并不適用于處理變量間的復(fù)雜非線性關(guān)系，而且變量間三重交互已到達(dá)回歸方法邊界（張明等，2020）。機(jī)器學(xué)習(xí)方法，例如決策樹（洪永淼、汪壽陽，2021）可以有效揭示變量間深層次交互等非線性特征對因變量的影響?；诖?，本文引入處理復(fù)雜問題的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，試圖從全面視角對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性成因作出解答。

本文以2009—2019年A股市場中成立12年內(nèi)的新創(chuàng)企業(yè)為樣本，采用C4.5決策樹算法實證評估CEO特征對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性的影響，并分析變量相對重要性及影響機(jī)制。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：對于新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性，基于多維CEO特征構(gòu)建的C4.5決策樹具有一定的預(yù)測能力；在CEO特征中， CEO學(xué)歷、持股比例和收入是預(yù)測新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性的3個關(guān)鍵指標(biāo)；CEO特征與企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境間的6種交互均會導(dǎo)致新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性。在更換C4.5決策樹模型參數(shù)、剔除分類閾值邊緣樣本、更換機(jī)器學(xué)習(xí)算法后，上述結(jié)果仍然穩(wěn)健。

本文可能具有以下邊際貢獻(xiàn)：第一，理論層面，針對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性研究的不足，采用C4.5決策樹方法探討CEO特征對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性的影響，檢驗以往研究結(jié)論的適用性，不僅對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性成因提出更深層次的見解，拓展新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性理論研究，而且可以為我國一般企業(yè)戰(zhàn)略慣性研究提供新的方向。第二，研究視角方面，采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的C4.5決策樹算法研究CEO特征對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性的影響，探究不同CEO特征的重要程度，并揭示CEO特征對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性的影響機(jī)制，結(jié)論對新創(chuàng)企業(yè)CEO選聘具有重要啟示意義。第三，方法層面，以往戰(zhàn)略管理研究常用回歸方法探討單一變量對因變量的凈效應(yīng)，而對多個變量的聯(lián)合效應(yīng)關(guān)注不足。本文采用C4.5決策樹算法研究CEO特征與企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境特征的聯(lián)合效應(yīng)對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性的影響，無疑是對現(xiàn)有相關(guān)研究的有益補(bǔ)充。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 戰(zhàn)略慣性影響因素

隨著市場競爭日益激烈，產(chǎn)品生命周期縮短，靈活“掉頭”的能力對于企業(yè)獲取可持續(xù)性競爭優(yōu)勢至關(guān)重要。已有文獻(xiàn)從結(jié)構(gòu)、資源、慣例和高管特征4個角度對一般企業(yè)戰(zhàn)略慣性成因進(jìn)行研究。

第一，隨著企業(yè)發(fā)展成長，會產(chǎn)生累贅結(jié)構(gòu)約束［16］，包括復(fù)雜的溝通渠道和冗長的決策程序，進(jìn)而阻礙風(fēng)險性變革發(fā)生。第二，慣性的另一個來源可能是企業(yè)現(xiàn)有資源存量。已有資源可能導(dǎo)致路徑依賴，企業(yè)傾向于投資已有資源，而不是尋找新資源［17］。第三，慣例及成功經(jīng)驗是戰(zhàn)略慣性的又一來源。公司發(fā)展歷史能夠塑造管理信念和慣例，導(dǎo)致決策者傾向于投資促使先前成功的活動［18］。

戰(zhàn)略慣性的最后一個來源為高管特征。大多數(shù)新創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)始人與CEO為同一人，相較于其他高管，CEO對其所在企業(yè)（特別是新創(chuàng)企業(yè)）具有支配性影響［4］，因而本文重點關(guān)注CEO特征對于新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性的影響?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，CEO性別、年齡、學(xué)歷、報酬、話語權(quán)、經(jīng)歷以及社會關(guān)系均會導(dǎo)致戰(zhàn)略慣性。在性別方面，相較于男性高管，女性CEO會表現(xiàn)出更多風(fēng)險厭惡，也更愿意實施穩(wěn)妥的企業(yè)戰(zhàn)略［19］。在年齡方面，一方面，年長CEO出于財務(wù)安全考慮會采取保守化經(jīng)營策略，而年輕CEO為證明自身能力傾向于采取積極的經(jīng)營策略；另一方面，相較于年長CEO，年輕CEO可能因難以承受決策失誤的后果而更加保守［20］。在學(xué)歷方面，教育能夠增加CEO信息量和技能存量，包括識別創(chuàng)新機(jī)會所需的信息和技能，而戰(zhàn)略調(diào)整是要求個體掌握的知識達(dá)到一定水平，并實現(xiàn)新舊知識交換、吸收和融合的過程，CEO學(xué)歷越高，企業(yè)戰(zhàn)略慣性產(chǎn)生的可能性越?。ㄍ醌k、祝繼高，2018）。在報酬方面，持股比例與薪酬水平會影響戰(zhàn)略慣性。例如，當(dāng)高管持股比例過高時會表現(xiàn)出風(fēng)險厭惡，進(jìn)而放棄高回報但具有一定風(fēng)險的經(jīng)營行為，導(dǎo)致戰(zhàn)略固化［10，12］。董靜等［21］基于行為代理理論研究發(fā)現(xiàn)，CEO的超額薪酬水平與戰(zhàn)略變革間呈現(xiàn)倒U型關(guān)系；CEO話語權(quán)與其預(yù)期結(jié)果實現(xiàn)的可能性正相關(guān)，缺少足夠權(quán)利的CEO戰(zhàn)略更新能力有限，進(jìn)而可能表現(xiàn)出戰(zhàn)略慣性。此外，高管經(jīng)歷也會對企業(yè)戰(zhàn)略慣性產(chǎn)生影響。相較于本土高管，擁有海外背景的高管具備跨文化交流能力，更了解、接受文化差異［8］，有助于消除戰(zhàn)略變革過程中因文化與價值觀差異帶來的沖突。具有學(xué)術(shù)經(jīng)歷的高管出于個人聲譽(yù)的考慮會更關(guān)注企業(yè)決策帶來的經(jīng)濟(jì)后果，并盡可能地避免冒險行為［22］。職業(yè)經(jīng)歷豐富的高管對風(fēng)險活動的認(rèn)知深刻，有能力識別并推動對企業(yè)有利但風(fēng)險較高的戰(zhàn)略變革，從而避免企業(yè)戰(zhàn)略僵化［9］。高管社會關(guān)系能夠影響企業(yè)戰(zhàn)略慣性，一方面，具有廣泛社會關(guān)系的高管在企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型時能夠通過社會網(wǎng)絡(luò)獲取更多資源支持；另一方面，廣泛社會關(guān)系帶來的網(wǎng)絡(luò)惰性導(dǎo)致高管難以獲取新的信息或機(jī)會［5］，進(jìn)而表現(xiàn)出戰(zhàn)略慣性。

1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)與高管特征

目前，機(jī)器學(xué)習(xí)在工商管理研究領(lǐng)域受到越來越多的學(xué)者關(guān)注。據(jù)筆者了解，盡管尚未有學(xué)者采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對戰(zhàn)略慣性進(jìn)行研究，但在無監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域（unsupervised learning）和有監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域（supervised learning），已有學(xué)者將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于高管行為與特征研究。

在無監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以構(gòu)建難以直接觀測或衡量的變量。例如，胡楠等（2021）采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對企業(yè)年報進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，構(gòu)建管理者短視主義這一指標(biāo)，并分析其對企業(yè)長期投資的影響；Gow等［23］基于電話會議記錄采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對CEO大五人格進(jìn)行測量，并進(jìn)一步研究CEO大五人格對公司投融資選擇和經(jīng)營業(yè)績的影響。總體而言，將機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域，能夠豐富高管特征研究。

在有監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法的主要目標(biāo)是為了解決從特征變量（x）到結(jié)果變量（y）的預(yù)測問題。與傳統(tǒng)線性回歸模型相比，機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠處理變量間更加復(fù)雜的非線性和交互關(guān)系，達(dá)到更好的擬合效果［12，24］。近年來，比較典型的研究成果如陸瑤等［12］采用Boosting回歸樹方法分析高管特征與公司業(yè)績的關(guān)聯(lián)性；劉斌等［25］采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對董事會成員內(nèi)部控制維度下的專業(yè)勝任能力進(jìn)行預(yù)測，并進(jìn)一步分析專業(yè)勝任能力對企業(yè)內(nèi)部控制水平的影響。簡而言之，將機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于有監(jiān)督學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域能夠提升傳統(tǒng)方法的預(yù)測精度，在高管特征方面的應(yīng)用具有廣闊的探索空間。

1.3 文獻(xiàn)評述

（1）大量研究揭示了一般企業(yè)戰(zhàn)略慣性成因，但結(jié)論可能不適用于新創(chuàng)企業(yè)。在結(jié)構(gòu)方面，大多數(shù)新創(chuàng)企業(yè)規(guī)模較小，結(jié)構(gòu)層次有限［1］；在資源方面，大多數(shù)新創(chuàng)企業(yè)缺乏資源［1］；在慣例與成功經(jīng)驗方面，新創(chuàng)企業(yè)沒有成功和失敗的歷史，不受慣例約束［26］。因此，結(jié)構(gòu)觀、資源觀和慣例觀并不能系統(tǒng)地解釋新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性成因，但CEO特征可能成為新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性成因。盡管現(xiàn)有研究成果頗豐，但新創(chuàng)企業(yè)面臨更多不確定性、信息不對稱性和資金約束［13］，因而會限制CEO主觀能動性的發(fā)揮。同時，新創(chuàng)企業(yè)難以承受戰(zhàn)略變革成本和風(fēng)險。因此，以往相關(guān)研究結(jié)論是否適用于新創(chuàng)企業(yè)有待進(jìn)一步檢驗。

（2）以往CEO特征研究主要圍繞某一個人特質(zhì)，探討其對戰(zhàn)略慣性的影響，缺少全面比較CEO特征相對重要性的研究。此外，我國獨特的制度文化環(huán)境下，直接套用國外相關(guān)研究結(jié)論不具有可操作性［12］，因而需要綜合考慮CEO特征對我國公司戰(zhàn)略慣性的影響。

（3） 現(xiàn)有CEO特征與企業(yè)戰(zhàn)略慣性研究結(jié)論常常大相徑庭，部分原因在于戰(zhàn)略變革具有動態(tài)性和復(fù)雜性，而常用回歸方法僅關(guān)注單一變量對因變量的凈效應(yīng)，對多個變量的聯(lián)合效應(yīng)關(guān)注不足。其基本假設(shè)是自變量相互獨立，呈現(xiàn)因果對稱性和單向線性關(guān)系，變量間的三重交互已達(dá)到回歸方法邊界（程聰，賈良定，2016），而戰(zhàn)略調(diào)整具有動態(tài)性和復(fù)雜性［14，15］。因此，采用傳統(tǒng)回歸方法得到的研究結(jié)論無論是在解釋、預(yù)測還是指導(dǎo)戰(zhàn)略實踐上不可避免地出現(xiàn)一定程度的無力感。事實上，Rajagopalan ＆ Spreitzer［27］早就呼吁未來研究者應(yīng)綜合考慮環(huán)境、組織和管理者因素間交互對企業(yè)戰(zhàn)略更新的影響，但受限于研究方法，學(xué)界對上述問題的研究遲遲沒有進(jìn)展。

本文在已有研究的基礎(chǔ)上，采用機(jī)器學(xué)習(xí)中C4.5決策樹算法研究新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性問題，從整體視角探究環(huán)境、組織和CEO特征間聯(lián)合效應(yīng)對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性的影響。

2 數(shù)據(jù)來源與變量說明

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取2009—2019年新創(chuàng)企業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，其中CEO特征及相關(guān)行業(yè)特征數(shù)據(jù)來源于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫，戰(zhàn)略慣性相關(guān)數(shù)據(jù)來源于萬德（WIND）數(shù)據(jù)庫。參考吳偉偉［13］的研究成果，以經(jīng)營年限小于12年為新創(chuàng)企業(yè)識別標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)獲取時間跨度為2009—2019年。剔除缺失數(shù)據(jù)后，得到1 344個樣本。其中，使用R語言完成數(shù)據(jù)預(yù)處理，使用Weka軟件（3.9.5）中的J48分類器完成數(shù)據(jù)分析。

2.2 變量說明

戰(zhàn)略慣性一般根據(jù)前一年與后一年業(yè)務(wù)多元化程度變化幅度加以測量［7，28］，相關(guān)指標(biāo)包括收入熵指數(shù)［7］、赫芬達(dá)爾指數(shù)（鄧新明等，2021）。本文選擇赫芬達(dá)爾指數(shù)衡量業(yè)務(wù)多元化程度，原因如下：在計算前后兩年業(yè)務(wù)多元化程度變化幅度時，收入熵指數(shù)無法準(zhǔn)確測量，最終戰(zhàn)略慣性指數(shù)計算公式如下：

HHIt－HHIt－1∕HHIt－1（1）

考慮到戰(zhàn)略慣性指數(shù)中有超過38%的樣本取值為0，本文對因變量進(jìn)行離散化處理［29］，以此降低噪音［30］并提高模型的可解釋性［31］。

CEO多維個人特征為本文核心變量，結(jié)合現(xiàn)有研究成果以及數(shù)據(jù)可得性進(jìn)行相關(guān)變量選取。在文獻(xiàn)綜述部分，將CEO特征分為基本特征與個性特征?？紤]到數(shù)據(jù)可得性，本文主要選取CEO基本特征的相關(guān)變量，包括CEO性別、年齡、學(xué)歷、收入、持股數(shù)量、是否兼任董事長、職業(yè)經(jīng)歷、海外背景、學(xué)術(shù)背景、金融背景和兼職情況。此外，張明等（2019）發(fā)現(xiàn)，高管特征對戰(zhàn)略變革的影響并不是單一和對稱的，高管特征與組織外部環(huán)境及內(nèi)部因素具有較強(qiáng)的交互性?；诖?，本文結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)［7，8，22］，選取年份、企業(yè)所有權(quán)、前期資產(chǎn)收益率、個股勒納指數(shù)和行業(yè)勒納指數(shù)構(gòu)建基準(zhǔn)模型，從整體視角研究新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性成因，上述變量具體定義見表1。

由相關(guān)系數(shù)可以看出（見表2），預(yù)測變量與被預(yù)測變量（Cat.Inertia）間的相關(guān)系數(shù)較小，均小于0.2，說明新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性成因可能具有非對稱、多維度等非線性特點。相較于傳統(tǒng)回歸模型，C4.5決策樹模型更善于處理變量間的復(fù)雜聯(lián)系。

從因果推斷視角出發(fā)，上述變量間可能存在內(nèi)生性問題，導(dǎo)致解釋性模型中參數(shù)估計有偏。由此，本文采用預(yù)測性建模關(guān)注變量間的相關(guān)性，預(yù)測結(jié)果不受變量間內(nèi)生性問題的影響［12］。

3 研究方法與模型構(gòu)建

3.1 C4.5決策樹

本文采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法C4.5決策樹，該算法是由CLS和ID3算法發(fā)展而來［32］，基本思想是通過特征值劃分預(yù)測結(jié)果變量。本文選擇C4.5決策樹算法作為研究方法，主要原因如下：首先，在眾多機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，C4.5決策樹模型的可解釋性較強(qiáng)。與隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等“黑箱算法”不同，C4.5決策樹可以通過繪制樹狀圖進(jìn)一步挖掘模型背后的管理學(xué)內(nèi)涵。其次，C4.5決策樹算法的分類準(zhǔn)確率較高，具有建模方便、可解釋性較強(qiáng)、不受離群值及變量單調(diào)變化影響等優(yōu)點［12］。最后，決策樹具有變量篩選功能，能夠自動識別并剔除不相關(guān)變量。

3.2 模型構(gòu)建

首先，本文對被預(yù)測變量戰(zhàn)略慣性（Cat.Inertia）進(jìn)行均衡化處理，構(gòu)建包含外部環(huán)境和企業(yè)內(nèi)部特征的基準(zhǔn)模型，以及包含所有特征的全模型（見表3）。其次，在參數(shù)設(shè)定方面，C4.5決策樹模型參數(shù)設(shè)置主要涉及葉子節(jié)點覆蓋樣本量的最小值，該參數(shù)涉及模型泛化能力與分類準(zhǔn)確率間的權(quán)衡。基于樣本數(shù)，本文將葉子節(jié)點覆蓋樣本量的最小值設(shè)置為30，以確保生成的決策樹具有較高的泛化能力與預(yù)測精度。最后，在預(yù)測方法選取上，本文選擇的預(yù)測方法為十折交叉［33］。相較于隨機(jī)劃分訓(xùn)練集與測試集的方法，十折交叉的預(yù)測結(jié)果較少受劃分隨機(jī)性干擾，結(jié)果可重復(fù)性強(qiáng)。

4 實證檢驗與結(jié)果分析

4.1 實證結(jié)果

表4為基準(zhǔn)模型與全模型中的模型訓(xùn)練準(zhǔn)確率（Train）及預(yù)測準(zhǔn)確率（Cv10）。其中，訓(xùn)練準(zhǔn)確率能夠反映模型對數(shù)據(jù)集的分類能力，預(yù)測準(zhǔn)確率以十折交叉的準(zhǔn)確率均值表示，能夠反映模型對戰(zhàn)略慣性的預(yù)測能力。通過分析發(fā)現(xiàn)，相較于基準(zhǔn)模型，全模型在訓(xùn)練表現(xiàn)和預(yù)測表現(xiàn)方面有所提升，以此判斷CEO特征對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性預(yù)測的貢獻(xiàn)。同時，將C4.5決策樹與傳統(tǒng)邏輯回歸進(jìn)行對比，探求相較于傳統(tǒng)邏輯回歸方法，C4.5決策樹能夠在多大程度上提升模型預(yù)測能力。

從表4可以看出：首先，基于C4.5決策樹的機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠較好地預(yù)測新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性，基準(zhǔn)模型和全模型均具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確率。其中，模型訓(xùn)練準(zhǔn)確率分別為70.98%和75.00%，十折交叉下的預(yù)測準(zhǔn)確率分別為65.10%和68.97%，說明本文選取的CEO特征對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性具有不錯的預(yù)測效果。其次，相較于傳統(tǒng)邏輯回歸方法，C4.5決策樹能夠較大程度地提高模型預(yù)測準(zhǔn)確率。相較邏輯回歸，其在基準(zhǔn)模型中的準(zhǔn)確率分別提升9.60%和5.20 %，在全模型中分別提升13.76%和9.67%，說明C4.5決策樹更適合處理復(fù)雜預(yù)測問題。

此外，CEO特征對于新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性預(yù)測具有顯著貢獻(xiàn)。加入CEO特征后，模型訓(xùn)練準(zhǔn)確率和測試準(zhǔn)確率分別提升4.02%、3.87%，說明CEO特征能夠在一定程度上預(yù)測新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性。

最后，在邏輯回歸中加入CEO特征后，全模型準(zhǔn)確率有所降低，說明CEO特征對于戰(zhàn)略慣性的影響可能具有非線性特點，因而選擇C4.5決策模型對變量間關(guān)系進(jìn)行分析更為合適。

4.2 CEO特征相對重要性分析

由表5可知各變量對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性預(yù)測的相對重要性，在CEO特征后面標(biāo)注*號以便區(qū)分。采用各變量劃分?jǐn)?shù)據(jù)集后的信息增益率，衡量變量相對重要性。本文對十折交叉后的信息增益率均值進(jìn)行歸一化處理得到表5。由表5可以看出，在眾多特征中，CEO特征的重要性總計為0.63，較公司和環(huán)境特征（0.37）高出0.26。可見，CEO特征對于新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性預(yù)測具有重要貢獻(xiàn)。在眾多CEO特征中，CEO學(xué)歷、持股比例和收入較為關(guān)鍵，主要反映CEO的風(fēng)險偏好；CEO年齡、CE0董事長兼任和職業(yè)經(jīng)歷多樣性對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性預(yù)測的貢獻(xiàn)較低，主要反映CEO工作技能積累［12］；CEO學(xué)術(shù)背景、性別、是否兼職、海外經(jīng)歷和金融背景對于新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性預(yù)測無貢獻(xiàn)，主要反映CEO外部資源積累［12］。對于新創(chuàng)企業(yè)而言，CEO風(fēng)險偏好對戰(zhàn)略慣性的影響大于CEO工作技能積累和外部資源積累。例如，CEO可能因害怕失去或知識存量受限而避免冒險，傾向于維持現(xiàn)有戰(zhàn)略。

4.3 戰(zhàn)略慣性影響機(jī)制決策樹

在大多數(shù)問題中，最優(yōu)交互深度均較低［34］。參照陸瑤等［12］的研究成果，本文繪制交互深度為6且分類準(zhǔn)確率大于60%節(jié)點的決策樹圖。在圖1中，葉節(jié)點中的0代表該節(jié)點分類為“無慣性”，1代表分類為“有慣性”，后面的（a/b）表示該葉節(jié)點共包含a個樣本，其中不支持葉節(jié)點分類的樣本有b個。例如，1（38/3）表示該葉節(jié)點類別為“有慣性”，葉節(jié)點共包含38個樣本，其中3個樣本的實際類別為“無慣性”。顏色越深代表該葉子節(jié)點“有慣性”樣本的比例越大。

基于決策樹圖1，可以得到以下13條規(guī)則：

規(guī)則1：當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為國有企業(yè)，CEO收入大于13.6時，企業(yè)無慣性。

這一發(fā)現(xiàn)符合代理理論與行為理論的觀點。一方面，代理問題導(dǎo)致國有企業(yè)CEO低估戰(zhàn)略調(diào)整風(fēng)險；另一方面，行為理論將CEO視為風(fēng)險厭惡者［11］，薪酬較高的CEO出于收入考慮會主動進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)整，持續(xù)創(chuàng)造價值。

規(guī)則2：當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為國有企業(yè)，CEO收入小于等于13.64且行業(yè)勒納指數(shù)大于0.24時，企業(yè)有慣性。

不思進(jìn)取的CEO導(dǎo)致新創(chuàng)企業(yè)產(chǎn)生戰(zhàn)略慣性。基于激勵理論，戰(zhàn)略調(diào)整具有風(fēng)險性，而收入較少的CEO缺乏動力進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)整，表現(xiàn)為不思進(jìn)取。此外，競爭相對緩和的外部環(huán)境也使CEO缺乏戰(zhàn)略調(diào)整動機(jī)。

規(guī)則3：當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為國有企業(yè)，CEO收入小于等于13.64，行業(yè)納指數(shù)小于等于0.24，個股勒納數(shù)大于0.05時，企業(yè)無慣性。

這類CEO具有居安思危的特點。國有企業(yè)CEO通常由政府任命，企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r與其政治前景相關(guān)［35］，出于對自身發(fā)展前景的考慮，CEO會評估和預(yù)測企業(yè)面臨的威脅，從而制定應(yīng)對戰(zhàn)略。同時，領(lǐng)先的行業(yè)地位以及與政府天然的政治關(guān)聯(lián)能夠為其戰(zhàn)略調(diào)整提供保障。

規(guī)則4：當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為國有企業(yè)，CEO收入小于等于13.64，個股勒納指數(shù)小于等于0.05，行業(yè)勒納指數(shù)介于0.06～0.24之間時，企業(yè)無慣性。

這類CEO具有窮則思變的特點。在競爭尚未白熱化的行業(yè)中，CEO出于自身發(fā)展前景的考慮會通過戰(zhàn)略調(diào)整促進(jìn)企業(yè)發(fā)展，憑借與政府的政治關(guān)聯(lián)獲取一定的政策支持，進(jìn)而克服因弱勢行業(yè)地位帶來的資源困境。

規(guī)則5：當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為國有企業(yè)，CEO收入小于等于13.64，個股勒納指數(shù)小于等于0.05，行業(yè)勒納指數(shù)小于等于0.06時，企業(yè)有慣性。

束手就縛的CEO導(dǎo)致新創(chuàng)企業(yè)產(chǎn)生戰(zhàn)略慣性。基于窮則思變的戰(zhàn)略調(diào)整并不總能有效，在競爭異常激烈的行業(yè)中，弱勢企業(yè)CEO難以實現(xiàn)突圍。此時，CEO可能將其不利處境歸咎于“因承擔(dān)社會任務(wù)而無法在高度競爭行業(yè)中占據(jù)一席之地”?！岸嘤鄤幼鳌保ㄈ鐟?zhàn)略調(diào)整）可能降低信息不對稱程度，削弱政府補(bǔ)助力度，甚至可能使CEO承擔(dān)其本可推卸的責(zé)任（宋鐵波等，2019）。因此，CEO會選擇束手就縛。

規(guī)則6：當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為民營企業(yè)，CEO持股比例大于0.44時，企業(yè)有慣性。

“糖多壞齒”的CEO導(dǎo)致新創(chuàng)企業(yè)產(chǎn)生戰(zhàn)略慣性。行為理論認(rèn)為，CEO追求損失最小化，持股比例與其風(fēng)險厭惡程度正相關(guān)。過高的持股比例會損害CEO的企業(yè)家精神，CEO可能采取穩(wěn)健經(jīng)營方式以保護(hù)自身既得利益，這一現(xiàn)象被稱為壕溝防守效應(yīng)［10–12］。

規(guī)則7：當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為民營企業(yè)，CEO持股比例小于等于0.44，行業(yè)勒納指數(shù)小于等于0.04時，企業(yè)無慣性。

當(dāng)民營企業(yè)處于激烈的行業(yè)競爭時，難以像國有企業(yè)一樣獲得政策或經(jīng)濟(jì)支持，面臨不變等死的處境。持股比例較低的CEO具有一定的冒險精神，愿意通過戰(zhàn)略調(diào)整帶領(lǐng)企業(yè)走出困境。

規(guī)則8：當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為民營企業(yè)，CEO持股比例小于等于0.44，行業(yè)勒納指數(shù)介于0.04～0.11之間，CEO年齡小于等于3.61時，企業(yè)無慣性。

規(guī)則9：當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為民營企業(yè)，CEO持股比例小于等于0.44，行業(yè)勒納指數(shù)介于0.04～0.11之間，CEO年齡大于3.61時，企業(yè)具有慣性。

拘泥守舊的CEO會導(dǎo)致新創(chuàng)企業(yè)產(chǎn)生戰(zhàn)略慣性。基于管理信號理論［20］，在競爭尚未白熱化的行業(yè)中，年輕CEO試圖通過積極的經(jīng)營戰(zhàn)略向市場傳遞信號，以證明自身是具有卓越能力的管理者。相比之下，年長CEO不愿意輕易改變企業(yè)戰(zhàn)略，出于財務(wù)安全和職業(yè)安全的考慮，他們更加愿意維持穩(wěn)定。

規(guī)則10：當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為民營企業(yè)，CEO持股比例小于等于0.44，行業(yè)勒納指數(shù)大于0.11，上期資產(chǎn)收益小于等于0.02時，企業(yè)無慣性。

組織適應(yīng)理論認(rèn)為，較低的企業(yè)績效會引發(fā)戰(zhàn)略變革，因為戰(zhàn)略變革是績效好轉(zhuǎn)的必要條件。此外，面臨經(jīng)營困境的民營企業(yè)迫切需要釋放戰(zhàn)略變革信號，以獲取外部資源支持。當(dāng)市場競爭相對緩和時，具備風(fēng)險承擔(dān)能力的CEO更有動力通過戰(zhàn)略調(diào)整將企業(yè)做大做強(qiáng)。

剩余3個葉子節(jié)點可以合并整理為：

規(guī)則11：當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為民營企業(yè)，CEO持股比例小于等于0.44，資產(chǎn)收益大于0.02，行業(yè)勒納指數(shù)大于0.2時，企業(yè)有慣性（無論CEO職業(yè)經(jīng)歷如何）。

偏安一隅的CEO導(dǎo)致新創(chuàng)企業(yè)產(chǎn)生戰(zhàn)略慣性。當(dāng)市場競爭程度下降且企業(yè)經(jīng)營績效尚可時，CEO缺乏戰(zhàn)略變革動力，進(jìn)而選擇偏安一隅，傾向于維持穩(wěn)定。

規(guī)則12：當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為民營企業(yè)，CEO持股比例小于等于0.44，資產(chǎn)收益大于0.02，行業(yè)勒納指數(shù)介于0.11～0.2之間時，若CEO職業(yè)經(jīng)歷多樣性小于等于2，則企業(yè)無慣性。

規(guī)則13：當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為民營企業(yè)，CEO持股比例小于等于0.44，資產(chǎn)收益大于0.02，行業(yè)勒納指數(shù)介于0.11～0.2之間時，若CEO職業(yè)經(jīng)歷多樣性大于2，則企業(yè)有慣性。

久經(jīng)世故的CEO導(dǎo)致新創(chuàng)企業(yè)產(chǎn)生戰(zhàn)略慣性。相較于職業(yè)經(jīng)歷較少的CEO，具有豐富職業(yè)經(jīng)歷的CEO擁有過人的膽識與豐富的職業(yè)經(jīng)歷。當(dāng)企業(yè)生存空間被壓縮時，具有豐富職業(yè)經(jīng)歷的CEO對風(fēng)險容忍度較高［9］，會將一定程度的競爭視作常態(tài)，因而不愿意耗費精力與資源進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)整。相比之下，職業(yè)經(jīng)歷較少的CEO會在行業(yè)競爭尚未白熱化前及時進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)整。

整體來看，新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性成因存在殊途同歸現(xiàn)象，6種規(guī)則（規(guī)則2、5、6、9、11、13）均會導(dǎo)致新創(chuàng)企業(yè)產(chǎn)生戰(zhàn)略慣性。此外，環(huán)境生存壓力對民營企業(yè)戰(zhàn)略調(diào)整的推動力大于國有企業(yè)，當(dāng)競爭異常激烈時，行業(yè)地位相對弱勢的國有企業(yè)具有戰(zhàn)略慣性。由于企業(yè)性質(zhì)差異，薪酬與股權(quán)這兩種常見激勵機(jī)制發(fā)揮的作用不同，行為理論將CEO視為風(fēng)險厭惡者，新創(chuàng)民營企業(yè)CEO會因與企業(yè)利益高度趨同（高持股）表現(xiàn)出戰(zhàn)略慣性。在新創(chuàng)國有企業(yè)中，代理問題與國有企業(yè)的固有屬性使得CEO與企業(yè)利益難以趨同，因而高收入CEO可能出于對收入下滑的厭惡而主動進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)整。

5 穩(wěn)健性檢驗

5.1 更換參數(shù)

C4.5決策樹模型主要涉及葉子節(jié)點最小樣本數(shù)（M）的參數(shù)設(shè)置，本文進(jìn)一步嘗試計算其它M值設(shè)定下的模型訓(xùn)練準(zhǔn)確率和預(yù)測準(zhǔn)確率。如果模型準(zhǔn)確率對參數(shù)設(shè)定較為敏感，或與不同參數(shù)設(shè)置下的平均水平差距較大，則說明本文設(shè)置的參數(shù)不具有代表性。

由表6可以看出，在“M=30”設(shè)定下的模型精度與不同參數(shù)設(shè)置下的平均值無顯著差距，CEO特征對預(yù)測準(zhǔn)確率提升的貢獻(xiàn)程度略高于平均水平但不超過2%。綜上可知，本文基本結(jié)論具有穩(wěn)健性。

5.2 剔除分類閾值邊緣樣本

先前戰(zhàn)略慣性（Inertia是否為0）的分類方法可能導(dǎo)致模型預(yù)測精度受處于分類閾值邊緣樣本的干擾，本文將0～0.928（均值）間的樣本剔除，共剔除492個樣本，占總樣本的36.63%，觀察剔除部分樣本后模型在訓(xùn)練集與測試集中的表現(xiàn)，同樣在訓(xùn)練集中對因變量進(jìn)行均衡化處理，葉子節(jié)點最小樣本數(shù)等比縮小為20。

由表7可以看出，在剔除分類閾值邊緣樣本后，模型訓(xùn)練準(zhǔn)確率和預(yù)測準(zhǔn)確率均具有一定程度的提升，而且主要體現(xiàn)在基準(zhǔn)模型中。在全模型中，準(zhǔn)確率提升程度不大，其中預(yù)測準(zhǔn)確率提升不足1%。此外，剔除部分樣本后，CEO特征對模型預(yù)測準(zhǔn)確率的貢獻(xiàn)有所下降（2.94VS4.02，0.94VS3.87），說明閾值邊緣樣本并未對研究結(jié)果產(chǎn)生明顯干擾。綜上可知，本文基本結(jié)論具有穩(wěn)健性。

5.3 更換機(jī)器學(xué)習(xí)算法

在預(yù)測方面，決策樹被認(rèn)為是一種弱學(xué)習(xí)器，單獨使用可能得不到精確的結(jié)果［12］。以決策樹為基礎(chǔ)分類器的集成算法（隨機(jī)森林和AdaBoost）具有穩(wěn)定性，如果更換機(jī)器學(xué)習(xí)算法后，基于CEO特征對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性進(jìn)行預(yù)測的準(zhǔn)確率明顯下降，則說明本文結(jié)論不具有穩(wěn)健性。表8結(jié)果顯示，更換機(jī)器學(xué)習(xí)算法后，CEO特征仍然能夠在較大程度上預(yù)測新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性。在隨機(jī)森林和AdaBoost算法中，加入CEO特征后，訓(xùn)練準(zhǔn)確率提升幅度分別為8.56%和11.64%，預(yù)測準(zhǔn)確率提升幅度分別為7.22%和10.04%，說明CEO特征能夠在一定程度上預(yù)測新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性。綜上可知，本文基本結(jié)論具有穩(wěn)健性。

6 結(jié)語

6.1 結(jié)論

以往研究主要關(guān)注CEO特征對一般企業(yè)戰(zhàn)略慣性的影響，較少關(guān)注相關(guān)研究結(jié)論對新創(chuàng)企業(yè)的適用性，更缺乏預(yù)測角度下CEO特征與新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性間的定量研究。本文采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的C4.5決策樹算法，考察CEO多維特征對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性的影響及作用機(jī)制，得到以下主要結(jié)論：

（1）對于新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性，基于CEO多維特征構(gòu)建的C4.5決策樹具有一定的預(yù)測能力。

（2）在諸多CEO特征中，CEO學(xué)歷、持股比例和收入是新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性預(yù)測的3個關(guān)鍵指標(biāo)。

（3）CEO特征與企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境之間的6種交互均會導(dǎo)致新創(chuàng)企業(yè)產(chǎn)生戰(zhàn)略慣性，即殊途同歸。

6.2 政策建議

（1）應(yīng)充分認(rèn)識到薪酬激勵與股權(quán)激勵的異質(zhì)性。在競爭激烈的行業(yè)中，為保持新創(chuàng)民營企業(yè)靈活的“掉頭”能力，CEO持股比例最好不超過44%，從而避免產(chǎn)生“壕溝”防守效應(yīng)。在新創(chuàng)國有企業(yè)中，董事會可考慮給予CEO更高的薪酬，以此激勵CEO通過戰(zhàn)略調(diào)整為企業(yè)創(chuàng)造價值。

（2）對于新創(chuàng)民營企業(yè)而言，在競爭尚未白熱化的行業(yè)中，為維持自身敏捷性，除控制CEO持股比例外，還應(yīng)意識到CEO的精力與認(rèn)知也會影響企業(yè)戰(zhàn)略慣性。因此，在選聘CEO時，可優(yōu)先考慮精力充沛的年輕CEO，以提升企業(yè)動態(tài)調(diào)整能力。

（3）對于處在競爭白熱化行業(yè)中的新創(chuàng)國有企業(yè)而言，政府在提供資金或政策扶持的同時，要加強(qiáng)溝通交流，給予CEO充分信任，鼓勵CEO大膽嘗試，使其更多地依靠自身能力將企業(yè)做大做強(qiáng)。

6.3 不足與展望

本研究存在以下不足之處：首先，受數(shù)據(jù)可得性的影響，主要考察CEO基本特征對新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性的影響，未來研究可進(jìn)一步考慮CEO個性特征（如大五人格等）的影響機(jī)制。其次，新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性不一定是公司發(fā)展的“苦藥”，還可能幫助新創(chuàng)企業(yè)降本增效，提升企業(yè)凝聚力。因此，不必視新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性為洪水猛獸。那么在何種情境下戰(zhàn)略慣性可以成為公司發(fā)展動力，這一問題值得深入研究。最后，盡管新創(chuàng)企業(yè)戰(zhàn)略慣性成因存在殊途同歸現(xiàn)象，但殊途同歸并不意味著殊途同效。未來可進(jìn)一步研究不同類型戰(zhàn)略慣性成因可能帶來的后果。

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（責(zé)任編輯：張 悅）

英文標(biāo)題Relationship between CEO Characteristics and Start-up's Strategic Inertia：Evidence from C4.5 Decision Tree

英文作者Chen Xiaolin1， Liu Yeshen2， Song Zhe2

英文作者單位（1.School of Marketing & Logistics Management， Nanjing University of Finance & Economics， Nanjing 210023，China；2.Business School ，Nanjing University， Nanjing 210093，China）

英文摘要Abstract：The existing views generally argue that large companies have inertia， while small companies have flexibility. In reality， however， some start-ups suffer from rapid failure due to strategic inertia （e.g.， OFO）. Unlike the sources of strategic inertia in mature firms， start-ups are not constrained by resource stocks， structural constraints， routines， or experiences of success or failure. The multiple factors that have influenced mature firms to generate strategic inertia cannot explain why start-ups have strategic inertia. CEO characteristics may be an important source of strategic inertia in start-ups. According to the upper echelon theory， a firm's business decisions and daily actions are influenced by the CEO， and the CEO's characteristics influence the final decisions and execution of the firm's actions. Previous studies on CEO characteristics and strategic inertia have not distinguished between general firms and start-ups which have special properties. Moreover， unlike mature firms， start-ups suffer from higher uncertainty， information asymmetry and financial constraints， which limit the exercise of CEO initiative， and it is difficult for start-ups to bear the costs and risks of strategic change. Therefore， it needs further investigation if the findings of previous studies on CEO characteristics and strategic inertia in mature firms are equally appropriate to explain the strategic inertia of start-ups.

In terms of research methods， the regression methods commonly used in existing studies usually center around the "net effect" of CEO characteristics on strategic inertia， and pay insufficient attention to the "joint effect" between multiple independent variables. Therefore， this study applies the C4.5 decision tree algorithm to study the influence of the "joint effect" of CEO characteristics and the internal and external environmental factors on the strategic inertia of start-ups， which helps to form a macro and systematic understanding of the causes of strategic inertia in start-ups. Moreover， previous studies mostly adopt explanatory modeling focusing on the causal inference between CEO characteristics and strategic inertia. However， the predictive nature of CEO characteristics on strategic inertia can also be examined. First， predictive analysis facilitates deeper excavation of the complex linkages behind variables and promotes the advancement of explanatory models and theories. Second， the predictive effect offers a new perspective to evaluate explanatory models， and it can evaluate the relative importance of each variable and test the relevance of previous theories to practice by measuring the degree of each variable's contribution to prediction accuracy. Finally， the degree of predictive capability can reflect the capability of theories to explain practical problems， and the predictive accuracy of explanatory models is directly proportional to the reliability of the theories on which they are based. Thus， this paper applies the C4.5 decision tree algorithm in machine learning to investigate the predictability of CEO characteristics for the strategic inertia of start-ups and explores the importance of different CEO characteristics in predicting strategic inertia.

This paper uses samples between 2009 and 2019 from China's listed companies with operating periods less than 12 years， and applies the C4.5 decision tree based on multidimensional CEO features to predict strategic inertia and investigate the influence mechanism. It is confirmed that the C4.5 decision tree can predict the strategic inertia of start-ups with promising accuracy; among multiple CEO characteristics， CEO education，share ratio and income are the three most important predictors of strategic inertia in start-ups; interactions among CEO characteristics， and the internal and external environment of the companies contribute to six different scenarios of strategic inertia. This paper not only studies the strategic inertia of start-ups from a systematic perspective but also provides inspiration for strategic management practices for start-ups.

The following policy recommendations are proposed. First， in a competitive industry， to maintain the flexible turnaround ability of private start-ups， the CEO should hold no more than 44% of the share ratio to avoid the "trench defense effect". In the case of state-owned start-ups， the board of directors or government departments can give the CEO a higher salary to stimulate the CEO's "loss aversion" mentality and motivate the CEO to create value through strategic adjustments. Second， for new private start-ups in moderately competitive industries， in order to maintain the flexibility of enterprises， young CEOs can be given priority under the same conditions when selecting and hiring CEOs. Finally， for state-owned start-ups in industries with cutthroat competition， the government should give full trust to the CEO and encourage the CEO to rely more on themselves to make breakthroughs in a highly competitive industry.

英文關(guān)鍵詞Key Words：Strategic Inertia; New Ventures;Machine Learning ;C4.5 Decision Tree；CEO Characteristics

收稿日期：2021-10-08? 修回日期：2022-02-28

基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目（19BGL081）；國家自然科學(xué)基金重點項目（72132003）

作者簡介：陳效林（1972-），男，江蘇淮安人，博士，南京財經(jīng)大學(xué)營銷與物流管理學(xué)院副教授，研究方向為創(chuàng)新管理、戰(zhàn)略管理；劉業(yè)深（1996-），男，江蘇南京人，南京大學(xué)商學(xué)院博士研究生，研究方向為創(chuàng)新管理、戰(zhàn)略管理；宋哲（1978-），男，江蘇揚州人，博士，南京大學(xué)商學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向為大數(shù)據(jù)分析、創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)管理。