通过董事会多样性和治理结构解锁环境创新：一种机器学习方法

《Business Strategy and the Environment》：Unlocking Environmental Innovation Through Board Diversity and Governance: A Machine Learning Approach

本研究运用机器学习技术（随机森林、SHAP、PDP）分析酒店旅游业董事会多样性及战略技能对环境创新的影响，发现产品责任最显著，董事会技能与外部多样性协同提升创新，非线性关系为理论提供新视角。

　　

摘要

本研究通过运用强大的机器学习技术（如装袋算法、随机森林、提升算法、SHapley加性解释方法（SHAP）和偏依赖图（PDPs）），系统地探讨了董事会构成的多样性（性别多样性、非执行层成员多样性、独立董事多样性）以及具备特定战略技能的董事的存在（董事会特定技能占比）对企业在环境创新方面的影响。利用来自酒店和旅游行业的全面治理数据（Refinitiv，2015–2024年），研究结果发现了显著的预测关系，其中产品责任因素被确定为最具影响力的变量。分析进一步表明，董事会的特定技能和外部多样性能够显著提升企业的环境创新能力，尤其是在与积极的可持续发展实践相结合时效果更为明显。SHAP和PDP分析为这些非线性互动提供了更深入的见解，丰富了基于资源依赖理论、高层管理理论和利益相关者理论的理论视角。本研究为行业从业者提供了宝贵的战略建议，帮助他们利用针对性的治理结构来推动以可持续性为导向的创新。