《Journal of Business Research》：Dynamic Capabilities May Not Be Efficient: A Multiyear Econometric Analysis of Multiple Performance Dimensions Shows the Robust Absence of Systematic Relationships
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尽管动态能力（Dynamic Capabilities, DCs）理论上构成企业能力的演化，但研究往往从静态视角考察这一现象。本文提出一种捕捉动态能力的方法，以理解其纵向效应。对一项涵盖11年的动态面板数据集的分析显示，动态能力对多个不同绩效维度的效应主要为零
尽管动态能力（Dynamic Capabilities, DCs）理论上构成企业能力的演化，但研究往往从静态视角考察这一现象。本文提出一种捕捉动态能力的方法，以理解其纵向效应。对一项涵盖11年的动态面板数据集的分析显示，动态能力对多个不同绩效维度的效应主要为零。结果表明，感知（sensing）、抓住（seizing）和重构（reconfiguration）能力并非普遍导致卓越结果，包括技术强度（technological intensity）和环境动态性（environmental dynamism），且不改变企业状况。值得注意的是，在一般模型以及按不同技术强度水平分组的企业中，均观察到零效应。这些见解推进了动态能力理论，强调了能力-绩效关系的条件性和有时矛盾的性质，为管理者在动态环境中导航战略投资提供了实践指导。
**动态能力未必高效：基于多年计量经济分析的绩效维度系统关系缺失**
**研究背景与问题**
动态能力（Dynamic Capabilities, DCs）理论源于战略管理领域，主张企业通过感知（sensing）、抓住（seizing）和重构（reconfiguration）三类能力，在不确定环境中调整资源以获取竞争优势和卓越绩效（Teece, 2007, 2019）。然而，尽管该理论在学术界受到广泛关注，实证研究结果却支离破碎且相互矛盾（Baía & Ferreira, 2024; Pfajfar et al., 2024）。现有问题包括：多数研究采用横截面数据，无法揭示能力积累的因果时序；绩效测量维度单一且不一致；理论假设往往隐含直接正向关系，但实际效应可能依赖于中间机制或环境条件（Kalubanga & Gudergan, 2022）。此外，研究偏向发达经济体，新兴市场情境下的动态能力效果尚不明确（Mustafa et al., 2022）。因此，有必要开展纵向研究，采用多维度绩效指标，在控制路径依赖和内生性的条件下，系统检验动态能力对绩效的长期效应。
**研究内容与结论**
研究人员对90家巴西证券交易所（B3）上市企业2009–2019年的面板数据进行分析，利用网络爬虫（web scraping）收集企业年度报告、可持续发展报告等强制性披露文本，基于Teece（2007）的三维度框架构建关键词词典，通过词频统计作为感知、抓住和重构能力的代理变量。采用双向固定效应（Two-Way Fixed Effects, TWFE）模型和两阶段系统广义矩估计（System GMM）进行回归分析，控制滞后绩效、企业固定效应、年份固定效应以及多个控制变量（企业规模、杠杆率、研发支出、专利数等）。结果表明：感知、抓住和重构能力对会计盈利指标（ROA、ROE）无显著正向效应，对市场价值指标（Tobin’s Q、市账比）、增长指标（销售收入）和运营效率指标（资产周转率、折旧/销售比）也基本呈现零效应。即使在按技术强度（低、中、高）分组后，这一模式依然稳健。值得注意的是，抓住能力对ROE出现负向效应（β = -5.195, p < 0.05），而三者的交互项仅对Tobin’s Q有微弱正效应（β = 0.004, p < 0.10），但效应量极小且不稳定。系统GMM稳健性检验确认了固定效应结果，排除了反向因果和动态内生性的干扰。
**结论与意义**
研究人员指出，动态能力并非系统性带来绩效提升，其效应远较理论假设有限、条件性且不确定，至少在新兴市场背景下如此。这一发现挑战了动态能力直接正向绩效的主流假设，支持了Winter（2003）、Schilke（2014）等学者关于动态能力成本高昂、未必创造价值的观点。论文发表在《Journal of Business Research》。
**主要关键的技术方法**
研究人员采用纵向面板数据设计，样本来源为巴西证券交易所（B3）上市的90家企业，按经济合作与发展组织（OECD）技术强度标准分类（低、中、高）。主要技术方法包括：（1）网络爬虫收集企业2009–2019年年度报告等强制披露文本；（2）基于Teece（2007）的感知、抓住、重构三维度，构建关键词词典，利用NVivo软件进行词频统计作为动态能力代理变量；（3）运用双向固定效应（TWFE）面板回归模型，纳入滞后一期的动态能力变量和滞后绩效变量以控制路径依赖；（4）采用两阶段系统广义矩估计（System GMM）进行稳健性检验，处理动态面板偏差和内生性问题。
**研究结果**
**4.1 描述性统计与相关矩阵**
描述性统计显示，90家巴西上市企业样本中，ROA均值接近零（-0.6%），ROE均值为7.995%，Tobin’s Q和市账比均大于1，表明企业市场价值高于账面价值。专利数均值10项，但中位数为零，分布呈负偏态。词频统计显示，感知维度出现频率最高，约为抓住和重构的两倍，且该模式不受技术强度分组影响。相关矩阵初步显示动态能力与绩效变量存在小至中等正相关，但未控制其他因素。
**4.2 主要结果**
- **模型1（ROA）**：双固定效应模型逐步加入控制变量后，感知、抓住、重构对ROA的系数均不显著（p > 0.05），支持假设H1–H3。三向交互项系数为负且边缘显著（β = -0.056, p < 0.1），但效应量极小，支持假设H4。
- **模型2（多维度绩效）**：针对ROE、Tobin’s Q、市账比、销售收入、折旧/销售比、资产周转率六个因变量，感知和重构在所有模型中均无显著效应。抓住对ROE有显著负效应（β = -5.195, p < 0.05），但对其他变量无显著影响。三向交互项仅对Tobin’s Q有微弱正效应（β = 0.004, p < 0.1），其余均为零效应。
- **技术强度分组**：按低、中、高技术强度分别重估模型，感知、抓住、重构系数仍不显著，且无系统性差异，表明技术强度不调节动态能力-绩效关系。
**4.3 稳健性**
运用两阶段系统GMM估计，Arellano–Bond检验显示无二阶序列相关，Hansen检验支持工具变量有效性。GMM结果与固定效应结果一致，进一步确认了动态能力与绩效之间缺乏系统性关联的稳健性。
**讨论与结论**
**讨论**：研究结果对动态能力（DCs）文献中“DCs直接正向影响绩效”的假设提出挑战。在巴西新兴市场背景下，机构不稳定、资源约束可能削弱能力投资的绩效回报。感知作为上游能力，仅创造选项而非实现价值；抓住涉及资源承诺，易因估计错误导致负效应；重构属于高阶能力，其绩效影响间接且需长期才能显现。三者的联合作用（资产编排）亦未产生显著绩效增益，说明能力开发可能反映组织活动而非战略有效性。技术强度情境未改变零效应模式，表明环境动态性并非充分条件。
**结论翻译**：总之，本文并不认为动态能力无关紧要，而是表明其绩效影响远比通常假设的要有限、有条件且不确定，至少在新兴市场背景下如此。通过接受零结果并将其置于纵向逻辑中，本文有助于更现实和累积地理解动态能力及其在企业战略中的作用。
