AI的战略方向:CIO与董事会(MISQ 2021)

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文章标题

STRATEGIC DIRECTIONS FOR AI: THE ROLE OF CIOS AND BOARDS OF DIRECTORS
作者

Jingyu Li（香港中文大学）Mengxiang Li（香港浸会大学）Xincheng Wang（同济大学）Jason Bennett Thatcher（天普大学，美国）

发表期刊


MIS Quarterly（信息系统领域顶级期刊）
文章主旨


基于高层梯队理论（Upper Echelons Theory），探究首席信息官（CIO）的存在及董事会特征（教育多样性、研发经验、AI经验）如何影响企业AI战略导向（AI Orientation）的形成，并通过中国上市公司数据验证其作用机制。



背景信息

AI的战略重要性作为颠覆性技术，AI可重构商业模式，但也伴随高风险（如安德森癌症中心6200万美元投资失败案例）。管理挑战企业需制定明确的AI战略导向（AI Orientation）以平衡机遇与风险。研究缺口
现有研究多关注传统IT（如ERP），缺乏对AI战略形成机制的探讨；新兴市场（如中国）CIO渗透率低（仅1.8%），其作用未被充分研究；董事会如何调节CIO与AI战略的关系尚不明确。

核心内容与理论框架

理论基础：高层梯队理论

高层管理者的背景特征（如CIO的技术专长、董事会的教育多样性）影响企业战略决策。核心变量关系

A[CIO存在] --> B[AI战略导向]
C[董事会教育多样性] -->|正向调节| B
D[董事会研发经验] -->|正向调节| B
E[董事会AI经验] -->|正向调节| B
关键概念定义

AI战略导向（AI Orientation）

企业引入和应用AI的整体战略方向与目标，涵盖投资、管理、应用框架。操作化企业年报文本挖掘（7类AI关键词），编码为二元变量（是否制定AI战略）。

CIO存在（CIO Presence）

二元变量（2011–2015年是否存在正式CIO职位）。

董事会特征

教育多样性Blau指数衡量12大学科背景的异质性。研发经验董事会中具研发背景的人数。AI经验通过连锁董事（Interlock）获取其他企业AI战略经验（二元变量）。

研究问题

CIO的存在是否促进企业形成AI战略导向？董事会特征（教育多样性、研发经验、AI经验）如何调节CIO与AI战略导向的关系？

研究假设

H1CIO存在 → 正向影响AI战略导向（支持，β=0.652, p<0.01）。H2董事会教育多样性 → 正向调节CIO与AI战略的关系（支持，交互项β=0.548, p<0.01）。H3董事会研发经验 → 正向调节（支持，交互项β=0.635, p<0.01）。H4董事会AI经验 → 正向调节（支持，交互项β=1.462, p<0.01）。

研究方法

数据来源

样本中国1,454家上市公司（2011–2018年），聚焦高科技制造/服务业（电信、汽车、电子等）。数据库

CSMAR（中国股票市场与会计研究数据库）企业年报（文本挖掘AI战略关键词）第三方平台（天眼查）验证职位信息

变量测量

变量类型	测量方法
因变量	AI战略导向（二元变量，基于年报7类AI关键词文本挖掘）
自变量	CIO存在（二元变量）
调节变量	董事会教育多样性（Blau指数）、研发经验（人数计数）、AI经验（连锁董事网络）
控制变量	企业年龄/规模、所有权集中度、财务绩效、董事会规模、行业竞争、传统IT战略导向等

分析方法

主模型Probit回归（因变量为二元变量）+ 行业聚类稳健标准误。内生性处理

工具变量法（2SLS）：以销售额和ROA作为CIO存在的工具变量（F统计量=10.35>10，排除弱工具变量问题）。

稳健性检验

面板数据模型（2009–2018年）替代变量（媒体覆盖度替代年报、CTO纳入CIO定义）匹配法（Coarsened Exact Matching，减少样本选择偏差）

研究结论

CIO的核心作用设立CIO职位显著提升企业制定AI战略导向的概率（支持H1）。董事会的调节作用

教育多样性高的董事会更易理解CIO的技术提案（支持H2）；具研发经验的董事会能评估AI风险并支持创新（支持H3）；通过连锁董事获取AI经验的董事会减少对AI的疑虑（支持H4）。

AI vs. 传统IT的差异

董事会特征仅调节AI战略导向，不影响传统IT战略（如ERP导向）。解释AI的高成本、高风险及变革性特质迫使董事会积极参与，而传统IT已形成共识。

创新点与贡献

理论贡献

首次将高层梯队理论应用于AI战略研究，揭示CIO与董事会的协同机制。阐明董事会关注AI（而非传统IT）的深层原因：AI对组织权力结构、资源分配的颠覆性影响。

实践启示

企业应设立CIO职位并优化董事会构成（如增加技术背景成员）；新兴市场需提升CIO在高管团队中的地位（中国CIO渗透率仅1.8%）。

方法论创新

开发AI战略导向的文本挖掘框架（7类关键词+专家验证）；利用连锁董事网络量化董事会AI经验。

研究局限与未来方向

局限性	未来研究方向
截面数据难以捕捉AI部署全周期	纵向研究AI战略的动态形成过程
仅聚焦中国高科技企业	跨文化比较（如中美董事会治理差异）
CIO存在性简化（未考虑个人特质）	探究CIO技能、权力结构对AI战略的影响
AI导向测量偏重技术术语	开发更全面的AI战略维度（如伦理、组织变革）

Research Gap

新兴市场CIO研究不足发达国家CIO渗透率高（美国4.6%），但新兴市场（中国1.8%）的作用机制未被深入探讨。董事会与CIO互动机制空白董事会如何通过正式/非正式渠道影响CIO的技术提案尚不明确。AI与传统IT的战略差异为何董事会仅深度参与AI战略？需结合资源依赖理论或制度理论进一步解释。

总结：本研究为AI战略管理提供了理论框架与实践路径，强调CIO与董事会的协同是推动AI落地的关键，尤其为新兴市场企业构建技术领导团队提供了实证依据。