克服战略坚持性：多情景分析对战略重新定位的影响
研究摘要：为了在不可预测的环境中茁壮成长，管理者必须调整他们的决策方式以适应不断变化的事件。然而，一个主要的障碍是战略坚持性，即倾向于坚持以往成功的战略。我们研究了多情景分析是否能够帮助克服战略坚持性的不利影响。在一项使用多轮战略模拟的实验研究中，我们发现多情景分析通过促进战略重新定位，即适应性地调整战略选择的模式，减轻了战略坚持性的影响。多情景分析间接地影响了战略重新定位，因为它能够增强对新战略的信念，而其效果取决于先前的表现。我们讨论了这一发现对战略适应的认知微观基础研究的启示。
管理摘要：当管理者发现以前成功的战略不再奏效时，他们可以做些什么？我们发现，多情景分析（即一种常见的战略规划技术）可以帮助决策者切换到新的战略。在我们的研究中，使用要求参与者改变战略才能成功的商业模拟游戏，我们发现那些在多情景分析练习中想象了不同行业未来的参与者，更有可能相信新的战略，并因此更有可能切换到获胜的战略。然而，这种干预对那些使用旧战略取得高成功率的参与者效果较弱。我们讨论了如何利用基于情景的干预技术来帮助管理者重新调整战略方向。
Healey, M. P., & Hodgkinson, G. P. (2024). Overcoming strategic persistence: Effects of multiple scenario analysis on strategic reorientation. Strategic Management Journal, 45(8), 1423–1445. https://doi.org/10.1002/smj.3589
扁平化层级结构对申请者性别多样性的影响：实验证据
研究摘要：本文探讨了求职者对雇主正式层级结构的认知如何影响其申请者群体的规模和性别构成。基于性别化组织和组织设计的相关文献，我们提出了对这些关系的相反观点。为了解决这些观点之间的争议，我们首先与一家招聘公司合作进行了实地实验。研究发现，在招聘材料中突出扁平化的层级结构对申请者群体的规模没有显著影响，但显著减少了女性在其中的比例。随后进行的问卷调查实验识别出几种潜在机制（例如对职业发展、非正式性、工作量和适应性的认知）。我们的研究结果表明，公司日益采用的扁平化层级结构可能会无意中削弱吸引更多女性申请者的努力。
管理摘要：通过两项劳动力市场实验，研究发现将招聘公司的层级结构描述为“扁平化”且管理层级较少，会减少女性在申请者群体中的比例。我们表明，这种女性申请比例的下降可能是由于女性相比男性更容易认为扁平化的层级结构会带来适应困难、工作负担加重以及职业发展机会减少。这些发现表明，为了减少职场中的性别隔离，具有扁平化结构的组织在招聘过程中可能需要淡化其层级结构的宣传。此外，公司应考虑其组织特征如何有助于营造一个更具包容性的工作环境。
Hurst, R., Lee, S. (R.), & Frake, J. (2024). The effect of flatter hierarchy on applicant pool gender diversity: Evidence from experiments. Strategic Management Journal, 45(8), 1446–1484. https://doi.org/10.1002/smj.3590
新阿尔戈英雄：风险投资支持企业的国际迁移
研究摘要：我们利用一个新颖的纵向数据集，结合了20年间从VentureXpert下载的16次记录，来分析获得风险投资支持的初创企业的国际迁移情况。研究发现：（i）在我们的样本中，1078家公司（占1.4%）进行了迁移；（ii）移民流入量高的国家通常也有高的流出量；（iii）迁移的公司通常会前往投资者更多的地方；（iv）迁移模式最强烈的预测因素是迁移前的投资者及其关系网；（v）迁移公司筹集到的资金比未迁移公司更多，主要来自迁移目的地的投资者。整体来看，这些模式与初创企业主要为寻找人才或客户而迁移的预期不符。相反，这种跨国迁移更像是国际贸易，初创企业寻求的是资本，而投资者之间的社交关系则定义了这些“航线”。
管理摘要：尽管许多知名初创企业将总部从一个国家迁移到另一个国家，但关于这一现象的系统信息一直稀缺。这类迁移到底有多频繁？初创企业为什么会迁移？经过20年的数据积累，我们建立了一个可以回答这些问题的数据库。国际迁移似乎很少见。当初创企业确实迁移时，它们往往会前往风险资本更多的地方，尤其是在现有投资者在这些地方有关系网时。此外，迁移公司比未迁移公司筹集到更多的资金，且主要来自目的地国家的投资者。资本的可获得性，而非人才获取或客户接近性，似乎是初创企业迁移的最强预测因素。
Shi, Y., Sorenson, O., & Waguespack, D. M. (2024). The new argonauts: The international migration of venture-backed companies. Strategic Management Journal, 45(8), 1485–1509. https://doi.org/10.1002/smj.3591
员工流动性如何影响企业新技术的采用？以机器学习为例
研究摘要：我们研究了员工流动性如何影响新技术的采用，利用州级对竞业禁止协议可执行性的改变作为员工流动性的外生冲击。通过分析2010年至2018年间超过153,000家企业的数据，我们发现，有助于员工流动的变化与企业采用机器学习的可能性显著下降有关。此外，我们发现这种下降的幅度取决于企业的规模、所在行业中预测分析技术的采用程度以及同一行业和地点的大型企业数量。这些结果与以下观点一致：员工外流的增加会提高新技术采用的成本，特别是在技术扩散的早期阶段，需要进行大量下游投资的情况下。
管理摘要：成功采用诸如机器学习等新技术的企业需要拥有具备实施这些技术经验的熟练员工。在技术扩散的早期阶段，早期采用者的员工通常通过在职学习获得这些技能，而这些学习成本由采用者承担。因此，如果这些早期采用者面临熟练员工离职风险的增加，他们对采用新技术的动力就会减弱。我们通过将竞业禁止协议的可执行性变化作为员工流动性变化的代理变量，研究了这一可能性，结果发现，随着员工流动性风险的增加，特别是在较大规模企业、技术采用可能更有利的行业以及拥有许多大型竞争企业的地点，机器学习的采用可能性显著降低。
Chen, R., Balasubramanian, N., & Forman, C. (2024). How does worker mobility affect business adoption of a new technology? The case of machine learning. Strategic Management Journal, 45(8), 1510–1538. https://doi.org/10.1002/smj.3595
吸引且可信：利用历史方法改进战略中的最佳解释推理
研究摘要：许多战略研究隐含地依赖于最佳解释推理（IBE）或现代溯因推理。我们借鉴了最近在科学哲学领域的研究，探讨了如何得出“最佳”解释，即那些在有用性、普遍性和提供意义上具有吸引力，并且在接近真相的意义上具有可能性的解释。观察结果的解释需要对背景的理解，而这仅靠统计分析是无法提供的。在这一接触点上，历史方法——解释学、情境化和来源批判——可以通过帮助学者（1）生成新的候选解释和（2）系统地判断、优先考虑和平衡构成解释的吸引力和可能性的解释美德，从而改进IBE。
管理摘要：许多战略研究通过数据和理论的迭代使用来推导观察到的现象的最佳解释。我们借鉴了最近在科学哲学领域的研究，探讨了如何得出既有用、普遍、提供意义，同时又接近真相的最佳解释。解释观察结果需要对背景的理解，而这仅靠统计分析是无法提供的。在这一接触点上，历史学领域的方法工具可以通过帮助学者（1）生成新的候选解释和（2）系统地判断和优先考虑解释，来改进确定最佳解释的过程。
Pillai, S. D., Goldfarb, B., & Kirsch, D. (2024). Lovely and likely: Using historical methods to improve inference to the best explanation in strategy. Strategic Management Journal, 45(8), 1539–1566. https://doi.org/10.1002/smj.3593
STEM创业中的性别差距：平价医疗法案改革的影响
研究摘要：本文探讨了《平价医疗法案》（ACA）健康保险改革是否缩小了科学、技术、工程和数学（STEM）领域创业中的性别差距。我认为，ACA通过减轻雇主提供的健康保险所带来的流动性限制，鼓励了创业活动，并具有重要的条件性：其影响仅限于女性，因为在供给端的成本减少和需求端的健康保险需求方面存在性别差异，并且这种影响特定于STEM领域的女性创业（相较于非STEM领域），因为在保险市场中导航所需的人力和财力更高。利用ACA准实验方法，我发现缩小STEM创业性别差距的证据是一致的。令人惊讶的是，这些影响主要由已婚女性创办的非公司化企业的STEM创业增加所推动。定性访谈的见解和实证研究结果为这些模式提供了解释。
管理摘要：本研究探讨了通过缓解由雇主提供的工作福利所施加的劳动力市场流动性限制，是否能够缩小科学、技术、工程和数学（STEM）领域的创业性别差距。通过美国ACA改革的视角，我发现更广泛的、更负担得起的个人保险市场的健康保险获得机会，显著鼓励了女性（相较于男性）的STEM（相较于非STEM）创业，从而缩小了STEM领域的创业性别差距。与普遍假设相反，这一效应主要由已婚（相较于未婚）女性以及非公司化（相较于公司化）的自我就业推动。研究结果帮助识别了从促进STEM创业多样性的政策努力中受益的群体，并暗示雇主提供的工作福利作为员工保留工具的有效性取决于各种员工特征。
Bao, J. (2024). Gender gap in STEM entrepreneurship: Effects of the Affordable Care Act reform. Strategic Management Journal, 45(8), 1567–1596. https://doi.org/10.1002/smj.3594
基于机器学习的数据融合方法在多模态数据分析中的应用：微型企业可信度测量的应用
研究摘要：多模态数据，包括相互依赖的非结构化文本、图像和音频数据，共同描述同一来源，以视频为典型例子，为战略研究人员提供了丰富的信息。我们强调在评估多模态数据时捕捉不同模态之间相互依赖性的理论重要性。为实现视频数据的自动化分析，我们引入了先进的深度机器学习和数据融合方法，这些方法全面考虑了所有模态内和模态间的相互依赖性。通过对抖音直播电商中草根卖家可信度的实证研究，我们突出了人际互动在微型企业商业成功中的关键作用。我们提供了数据和算法的访问权限，以促进依赖多模态数据的战略研究中的数据融合。
管理摘要：本研究突出了言语和非言语沟通在实现战略目标中的重要作用。通过对多模态数据的分析——包括文本、图像和音频——我们展示了人际互动在增强可信度方面的必要性，从而促进了微型企业的成功。利用先进的机器学习技术，如多模态数据的融合和可解释的人工智能，我们显著提高了在评估可信度时的预测准确性和理论解释性。通过将战略研究与尖端的计算技术相结合，我们为实践者提供了增强沟通效果和培养基于信任的关系的可操作性策略。我们还提供了数据和代码的访问权限，供进一步探索。
Luo, X., Jia, N., Ouyang, E., & Fang, Z. (2024). Introducing machine-learning-based data fusion methods for analyzing multimodal data: An application of measuring trustworthiness of microenterprises. Strategic Management Journal, 45(8), 1597–1629. https://doi.org/10.1002/smj.3597
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