一千位執行長教你安排時間

哪些因素讓執行長成效優異？這個問題早已被廣泛地研究，當然也包括《哈佛商業評論》裡的文章。不過，我們還是不太了解，執行長每一天都在做些什麼，而他們的行為，與他們經營公司的成敗之間有什麼關係。先前的研究通常有些限制。有些研究的樣本數過少，有些則過於依賴研究人員的詮釋，來區分不同「類型」的高階主管。

在新的研究當中，我們使用了六個國家、超過一千位執行長的調查資料，以及他們公司的財務績效，來探討這些問題。我們的證據顯示，平均來說，親自參與管理事務的執行長，成效低於維持高層次視野的領導人。

我們的資料涵蓋執行長在一週裡進行的每一項活動，以及這些活動是否是預先規畫的、另外有哪些人參與。我們運用「機器學習」（machine learning），決定執行長行為裡的哪些差異是最重要的。其實，我們問運算法的是：如果要把執行長分為兩種類型，來解釋他們的行為，要怎麼分類？

雖然演算法的結果在事前完全不可知，但它產生的分類，很類似約翰．科特（John Kotter）對「經理人」和「領導人」的區分（請參閱科特為本刊2011年11月號所寫文章〈領導人真正該做的事〉）。第一類是管理的行為（經理人），包括相對較頻繁的工廠訪察