The recent scenarios of the global economy pictured a situation where the Top Management Team (TMT) is assuming a key role for the destiny of organizations. Despite this increasing relevance, in the last decades literature has focused mainly on the demographic features of TMT, disregarding the organizational elements within it (leadership styles, organizational culture, collaborative behaviors inside the team, formal and informal coordination mechanisms used to facilitate CEO tasks). The aim of the present work is to deepen the comprehension of these variables, studying the determinants of Decision Quality (DQ), in order to understand how leader has to act and the mechanisms that he has to use to reach the highest level of quality of the decision making process. The variables considered as independent in the study have been Relational Leadership (RL), Interfunctional Coordination (IC) and Behavioral Integration (BI). Concerning DQ, have been developed two different models according to the two components examined by Souitaris and Maestro (2010), Decision Comprehensiveness (DC) and Decision Speed (DS). Leadership and coordination mechanisms, referring respectively to the concepts of RL (Carmeli et al., 2009) and IC (Srikanth & Puranam, 2011), are considered as the antecedents of all the other constructs. Finally, organizational climate is included in the analysis using the concept of BI (Simsek et al., 2005). In order to validate or contradict the hypotheses formulated, a statistical model has been developed basing on a database of 241 observations, gathered thanks to a questionnaire administered to a wide sample of Italian companies, operating both in the manufacturing and service sectors. Firstly, has been assessed the reliability of the different set of items through a Confirmatory Factor Analysis (CFA). Then have been tested the hypotheses through the Structural Equation Modeling (SEM). The results obtained suggest that exists a correlation between RL and IC. Moreover evidences show that these two variables carry out a direct or indirect effect, through the mediating role of BI, on the two dimensions of DQ. Surprisingly, findings confirm the existence of a direct impact of RL on DS, not supporting the one on DC. Managerial implications and directions for future researches are suggested.

I recenti scenari dell’economia mondiale dipingono una situazione dove il Top Management Team (TMT) sta assumendo un ruolo chiave per il destino delle organizzazioni. Nonostante questa crescente rilevanza, negli ultimi decenni la letteratura si è focalizzata principalmente sulle caratteristiche demografiche del TMT, trascurando gli elementi organizzativi al suo interno (stili di leadership, cultura organizzativa, comportamenti collaborativi all’interno del team, meccanismi di coordinamento formali e informali usati per facilitare i compiti del CEO). Lo scopo del lavoro è di approfondire la comprensione di queste variabili, studiando le determinanti della Decision Quality (DQ), per capire come un leader deve agire e i meccanismi che deve usare per raggiungere il più alto livello di qualità del processo decisionale. Le variabili considerate indipendenti nello studio sono state la Relational Leadership (RL), l’Interfunctional Coordination (IC) e la Behavioral Integration (BI). Riguardo DQ, sono state sviluppati due diversi modelli in accordo con le due componenti esaminate da Souitaris e Maestro (2010), Decision Comprehensiveness (DC) e Decision Speed (DS). Leadership e meccanismi di coordinamento, che si riferiscono ai concetti di RL (Carmeli et al., 2009) e IC (Srikanth & Puranam, 2011), sono considerati come antecedenti a tutti gli altri costrutti. Infine, il clima organizzativo è incluso nell’analisi usando il concetto di BI. Per validare o contraddire le ipotesi formulate è stato sviluppato un modello statistico basato su un database di 241 osservazioni, raccolte tramite un questionario somministrato a un ampio campione di imprese Italiane, operanti nei settori manufatturiero e dei servizi. Per prima cosa, è stata valutata l’affidabilità dei diversi set di items attraverso una Confirmatory Factor Analysis (CFA). Quindi sono state testate le ipotesi tramite lo Structural Equation Modeling (SEM). I risultati ottenuti suggeriscono che esiste una correlazione fra RL e IC. Inoltre le evidenza mostrano che queste due variabili hanno un effetto diretto o indiretto, tramite il ruolo di mediazione della BI, sulle due componenti della DQ. Sorprendentemente, i risultati confermano l’esistenza di un impatto diretto della RL sulla DS, non supportando quello sulla DC. Implicazioni manageriali e direzioni per ricerche future sono suggerite.