{"id":1677,"date":"2022-11-10T18:01:02","date_gmt":"2022-11-10T17:01:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/?p=1677"},"modified":"2025-11-24T15:26:41","modified_gmt":"2025-11-24T14:26:41","slug":"limpatto-che-il-background-dei-ceo-ha-sulla-performance-e-la-strategia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/limpatto-che-il-background-dei-ceo-ha-sulla-performance-e-la-strategia\/","title":{"rendered":"L&#8217;impatto che il background dei CEO ha sulla performance e la strategia"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\">[vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;.vc_custom_1705651695992{margin-bottom: 0px !important;}&#8221;]\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-thumbnail wp-image-5402 alignnone\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/duccio-bonetti.jpg\" alt=\"\" width=\"150\" height=\"150\" \/><\/p>\n<p style=\"font-size: 12px; margin: 0px; line-height: 1.2; text-align: left;\">Author: <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/ducciobonetti?lipi=urn%3Ali%3Apage%3Ad_flagship3_profile_view_base_contact_details%3BUEvd8p%2B9Sl6KIluKcNV1Rw%3D%3D\">Duccio Bonetti<\/a><br \/>\nDate: 10-11-2022<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>La domanda se il percorso formativo e professionale degli amministratori delegati svolga un ruolo attivo nel determinare i risultati aziendali \u00e8 stata affrontata in modo alquanto esteso dalla letteratura. Sebbene gli studi in materia siano piuttosto frammentati, \u00e8 possibile individuare un punto di partenza comune nella &#8220;Upper Echelons Theory&#8221;, inizialmente teorizzata da Hambrick e Mason (1984). Quest&#8217;ultima afferma che il background dei dirigenti determina fortemente i risultati organizzativi ed \u00e8 stata spesso considerata uno strumento importante ai fini dell&#8217;assunzione. La presente analisi segue questa direzione. In particolare, vengono presi in considerazione riferimenti come quelli di Gottesman e Morey, che mettono in relazione la formazione dei CEO con la performance aziendale, citando il maggior grado di intelligenza, le metodologie raffinate e la rete di contatti che si suppone i dirigenti istruiti abbiano rispetto a quelli non istruiti (Gottesman &amp; Morey, 2006). Vale quindi la pena di approfondire il tema dell&#8217;istruzione accademica e dell&#8217;esperienza lavorativa degli amministratori delegati, analizzando il loro impatto su tre dimensioni principali: la performance aziendale, l&#8217;intensit\u00e0 delle esportazioni e l&#8217;intensit\u00e0 di ricerca e sviluppo (R&amp;S). Queste tre dimensioni sono esaminate come variabili dipendenti in un quadro statistico e sono rappresentate dalle rispettive variabili di risposta: rendimento delle attivit\u00e0, ricavi internazionali rispetto ai ricavi totali e spese di R&amp;S rispetto ai ricavi totali.<\/p>\n<p>Le ipotesi dello studio si sviluppano intorno al presupposto che gli amministratori delegati con un livello di istruzione accademica pi\u00f9 elevato abbiano una maggiore conoscenza, una prospettiva pi\u00f9 ampia e un punto di vista pi\u00f9 a lungo termine. In totale sono sei e possono essere raggruppate in due modi diversi:<\/p>\n<ul>\n<li>Per variabile esplicativa (il tipo specifico di background in esame)<\/li>\n<\/ul>\n<p>o Istruzione accademica<\/p>\n<p>o Esperienza lavorativa<\/p>\n<ul>\n<li>Per variabile di risposta (la specifica dimensione aziendale analizzata)<\/li>\n<\/ul>\n<p>o Performance aziendale<\/p>\n<p>o Intensit\u00e0 delle esportazioni<\/p>\n<p>o Intensit\u00e0 di R&amp;S<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-1691 size-full\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/447866_10b900af61dd489f815b88c7c19c9027mv2.webp\" alt=\"\" width=\"939\" height=\"528\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/447866_10b900af61dd489f815b88c7c19c9027mv2.webp 939w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/447866_10b900af61dd489f815b88c7c19c9027mv2-300x169.webp 300w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/447866_10b900af61dd489f815b88c7c19c9027mv2-768x432.webp 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 939px) 100vw, 939px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Il campione considerato comprende le 100 societ\u00e0 europee con la maggiore capitalizzazione di mercato che hanno avuto un unico amministratore delegato nel quinquennio 2017-2021. Rispetto ai campioni della letteratura esistente, la scelta del luogo \u00e8 stata &#8220;razionalizzata&#8221;: l&#8217;attenzione non \u00e8 posta su un paese specifico ma \u00e8 piuttosto distribuita su tutta l&#8217;Europa. Questa decisione \u00e8 dovuta alla volont\u00e0 di esplorare una dimensione geografica non ancora ampiamente affrontata e di evitare possibili effetti legati agli specifici paesi, ampliando il punto di vista complessivo adottato. D&#8217;altra parte, il criterio della capitalizzazione di mercato \u00e8 stato implementato per garantire che si potessero effettuare confronti efficienti tra societ\u00e0 sufficientemente grandi. Infine, il periodo di cinque anni \u00e8 stato definito per tenere conto della fase iniziale in cui un dirigente deve sviluppare una chiara comprensione del nuovo contesto prima di entrare definitivamente in funzione.<\/p>\n<p>Per ciascuna delle tre variabili dipendenti precedentemente introdotte, viene costruito un modello specifico. Tutte e tre condividono le stesse variabili indipendenti, definite con l&#8217;obiettivo di misurare il pi\u00f9 precisamente possibile il background dei CEO. In particolare, le grandezze esplorate sono il livello di istruzione posseduto, l&#8217;ambito accademico affrontato e l&#8217;affinit\u00e0 con il precedente ruolo aziendale. Per quanto riguarda il processo analitico complessivo, questo pu\u00f2 essere suddiviso in quattro fasi che sono state ripetute per ciascuno dei tre modelli.<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Analisi uni variata:<\/strong> si costruisce un sotto modello per ogni variabile indipendente con l&#8217;obiettivo di considerare una variabile esplicativa alla volta e verificare le differenze.<\/li>\n<li><strong>Analisi multivariata:<\/strong> ora il punto di partenza \u00e8 un modello completo che include tutte le variabili esplicative disponibili. Quest&#8217;ultimo viene poi confrontato con pi\u00f9 modelli ridotti, in ognuno dei quali viene eliminata una diversa variabile esplicativa.<\/li>\n<li><strong>Trasformazioni logaritmiche:<\/strong> dopo aver trasformato logaritmicamente le variabili continue e strettamente positive, si ripetono le analisi pi\u00f9 rilevanti. Al termine di questa fase, viene identificato un modello finale conclusivo.<\/li>\n<li><strong>Controlli finali:<\/strong> per il modello finale vengono controllate tre situazioni distinte (comportamento dei residui, presenza di outlier ed eteroschedasticit\u00e0).<\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-1680 size-full\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/447866_b36b8e127de1454cb6c60978a85009b1mv2.png\" alt=\"\" width=\"740\" height=\"272\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/447866_b36b8e127de1454cb6c60978a85009b1mv2.png 740w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/447866_b36b8e127de1454cb6c60978a85009b1mv2-300x110.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 740px) 100vw, 740px\" \/><\/p>\n<p id=\"viewer-evi1u\" class=\"xVISr Y9Dpf bCMSCT OZy-3 lnyWN yMZv8w bCMSCT public-DraftStyleDefault-block-depth0 fixed-tab-size public-DraftStyleDefault-text-ltr\"><span class=\"B2EFF public-DraftStyleDefault-ltr\"> . , * , ** , *** indicano la significativit\u00e0 statistica rispettivamente al livello 90%, 95%, 99% e 99.9%<\/span><\/p>\n<div data-hook=\"rcv-block25\"><\/div>\n<p id=\"viewer-8pobf\" class=\"xVISr Y9Dpf bCMSCT OZy-3 _40ACk Ecq9kg bCMSCT public-DraftStyleDefault-block-depth0 fixed-tab-size public-DraftStyleDefault-text-ltr\"><span class=\"B2EFF public-DraftStyleDefault-ltr\">Dall&#8217;analisi dei tre modelli emerge che c&#8217;\u00e8 un&#8217;unica dimensione che ha costantemente pi\u00f9 di un livello significativo: quella che tiene conto dell&#8217;ambito accademico. Inoltre, \u00e8 interessante notare come il suo effetto varia in base alla variabile dipendente in oggetto. Gli amministratori delegati con una formazione in scienze sociali risultano avere un impatto positivo sulla performance aziendale, mentre allo stesso tempo risultano avere un impatto negativo sull&#8217;intensit\u00e0 di ricerca e sviluppo. Il contrario vale per i CEO con una formazione tecnica: l&#8217;effetto sulla performance \u00e8 negativo, mentre quello sull&#8217;intensit\u00e0 di R&amp;S \u00e8 positivo. Per quanto riguarda la dimensione del livello di istruzione, tra i fattori che descrivono i diversi tipi di titoli di studio posseduti dagli amministratori delegati, l&#8217;unico che risulta costantemente significativo \u00e8 quello che misura le osservazioni che non possiedono alcuna laurea. Tuttavia, quest&#8217;ultimo dato non \u00e8 affidabile, poich\u00e9 la percentuale di individui all&#8217;interno del campione che non hanno iniziato o completato gli studi universitari \u00e8 inferiore al 3%. Infine, le variabili relative al passato professionale sono molto meno significative dal punto di vista statistico: l&#8217;unico modello in cui hanno una certa rilevanza \u00e8 quello che studia l&#8217;intensit\u00e0 delle esportazioni, che \u00e8 anche l&#8217;unico a soffrire significativamente di eteroschedasticit\u00e0. I suoi risultati possono quindi essere considerati solo con un certo grado di riserva. Da un punto di vista generale, tutti i modelli presentano una certa struttura nell&#8217;errore, outlier e osservazioni ad alta leva, oltre a un R-quadro piuttosto basso. Questi limiti sono tuttavia in linea con quelli dei modelli trattati in letteratura e sono considerati difficilmente superabili.<\/span><\/p>\n<p id=\"viewer-70pag\" class=\"xVISr Y9Dpf bCMSCT OZy-3 _40ACk Ecq9kg bCMSCT public-DraftStyleDefault-block-depth0 fixed-tab-size public-DraftStyleDefault-text-ltr\"><span class=\"B2EFF public-DraftStyleDefault-ltr\">Nel complesso, questo studio fornisce alcune importanti implicazioni manageriali. In primo luogo, le aziende che sostituiscono il proprio CEO non dovrebbero concentrarsi solo sul livello di istruzione degli individui, ma anche sul campo accademico dei loro studi. Inoltre, queste stesse aziende dovrebbero innanzitutto chiedersi quali siano le loro esatte esigenze in termini di risultati, in quanto ci\u00f2 potrebbe aiutarle a definire meglio i requisiti che il dirigente dovrebbe avere da un punto di vista formativo.<\/span><\/p>\n<p id=\"viewer-1pddl\" class=\"xVISr Y9Dpf bCMSCT OZy-3 _40ACk Ecq9kg bCMSCT public-DraftStyleDefault-block-depth0 fixed-tab-size public-DraftStyleDefault-text-ltr\"><span class=\"B2EFF public-DraftStyleDefault-ltr\">Inoltre, sono stati individuati alcuni limiti, come il fatto che l&#8217;abbinamento di aziende provenienti da settori diversi rende pi\u00f9 difficile il confronto. Questi limiti sono apprezzati come punti di partenza per determinare nuove direzioni per gli studi futuri: tutti vengono quindi analizzati e per ognuno viene proposta una raccomandazione specifica su come migliorare.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-1693 size-full\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/447866_283bcb46e85b48d1a255b320b4a5c95cmv2.webp\" alt=\"\" width=\"940\" height=\"528\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/447866_283bcb46e85b48d1a255b320b4a5c95cmv2.webp 940w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/447866_283bcb46e85b48d1a255b320b4a5c95cmv2-300x169.webp 300w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/447866_283bcb46e85b48d1a255b320b4a5c95cmv2-768x431.webp 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 940px) 100vw, 940px\" \/>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][mk_padding_divider][\/vc_column][\/vc_row]\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/duccio-bonetti.jpg\" style=\"max-width:50px; height:auto; border-radius:50%;\"><\/p>\n<p>Duccio Bonetti<\/p>\n<p>La domanda se il percorso formativo e professionale degli amministratori delegati svolga un ruolo attivo nel determinare i risultati aziendali \u00e8 stata affrontata in modo alquanto esteso dalla letteratura. Sebbene gli studi in materia siano piuttosto frammentati, \u00e8 possibile individuare un punto di partenza comune nella &#8220;Upper Echelons Theory&#8221;, inizialmente teorizzata da Hambrick e Mason (1984). Quest&#8217;ultima afferma che il background dei dirigenti determina fortemente i risultati organizzativi ed \u00e8 stata spesso considerata uno strumento importante ai fini dell&#8217;assunzione. La presente analisi segue questa direzione. In particolare, vengono presi in considerazione riferimenti come quelli di Gottesman e Morey, che mettono in relazione la formazione dei CEO con la performance aziendale, citando il maggior grado di intelligenza, le metodologie raffinate e la rete di contatti che si suppone i dirigenti istruiti abbiano rispetto a quelli non istruiti (Gottesman &amp; Morey, 2006). Vale quindi la pena di approfondire il tema dell&#8217;istruzione accademica e dell&#8217;esperienza lavorativa degli amministratori delegati, analizzando il loro impatto su tre dimensioni principali: la performance aziendale, l&#8217;intensit\u00e0 delle esportazioni e l&#8217;intensit\u00e0 di ricerca e sviluppo (R&amp;S). 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