【知网首发】战略管理研究中的机器学习：研究述评与展望

本文系统梳理了1999—2022年间发表在国际顶尖战略管理期刊的27篇文献，探讨了机器学习在战略管理研究中的四个主要应用：变量测量、特征选择、模型估计和因果推断。研究发现，自然语言处理技术和分类算法提高了变量测量和特征选择的能力，随机森林和支持向量机等算法增强了模型估计的稳健性，而双重套索、双重机器学习和广义随机森林等方法为因果推断提供了技术支持。本文旨在为运用机器学习技术深化战略管理研究提供指导和建议，并为未来研究奠定了方法论基础。