刘力钢，田瑞岩

（辽宁大学 商学院，辽宁 沈阳 110036）

基于动态能力理论的互联网企业竞争优势研究

刘力钢1，田瑞岩2

（辽宁大学 商学院，辽宁 沈阳 110036）

从动态能力视角研究互联网企业的竞争优势，构建包括机会识别能力、资源整合能力、组织柔性和技术柔性能力,以及组织学习等五个维度的动态能力模型，并验证其与互联网企业竞争优势盈利性与成长性的关系。实证结果发现，动态能力存在行业特殊性，企业规模和成立时间影响着动态能力的形成过程，机会识别和资源整合能力是互联网企业竞争优势盈利性和成长性的稳定影响因素，组织柔性、技术柔性和组织学习对盈利性也有较显著影响。

动态能力；竞争优势；互联网企业

一、引言

与传统企业不同，互联网企业通过互联网络开展业务，这种新兴的企业形式吸引了众多学者对互联网企业如何成长、获取竞争优势的关注，并发展出三个研究视角：1.网络经济学视角；2.以价值创造为基础的商业模式视角；3.核心资源视角。首先，在互联网行业早期，网络经济学中的正网络外部性成为互联网企业构建竞争优势的基本原则，强调先动优势（firstmover advantage）和“赢家通吃”（winner take all），这种对竞争优势和价值创造的忽视最终导致互联网泡沫，使得学术界逐渐重视对价值创造型商业模式的研究。然而，商业模式在分析层面上属于竞争策略，无法完全解释竞争优势的本质。“核心资源观”则将“注意力”视为互联网企业构建竞争优势的核心资源，认为在信息大爆炸和免费模式盛行的网络经济时代，比竞争对手获取更多注意力就意味着获取了竞争优势。但注意力与其他资源一样具有静态性和时效性，随着行业竞争基础的改变原有资源和能力组合会失效，甚至成为制约企业发展的核心刚性，企业只有根据环境变化动态调整才能建立持久竞争优势。

在高新技术推动下，互联网企业呈现出动态复杂的“超竞争”（Hyper-competitive）特性。摩根士丹利的调查表明，中国互联网企业平均寿命为3至5年，年平均自然死亡率达到20%至30%，互联网企业的生存和发展问题越来越受到关注。随着互联网行业在国民经济中的地位逐渐提高，如何构建可持续竞争优势成为互联网企业的核心。

本文从竞争优势的动态能力视角出发，认为在技术创新加快、商业模式趋同、市场竞争激烈的行业背景下，动态能力是互联网企业获取持续竞争优势的源泉。与以往研究发现的动态能力共性相比，动态能力还存在行业特殊性。

二、文献综述与假设提出

（一）互联网行业的超竞争性

首先，互联网行业存在正网络外部性和开展业务的最低有效规模（Mininum OptimalScale），达到这一最低规模的互联网企业能够迅速吸引用户加入网络、抢占市场份额，形成规模优势，互联网企业为了率先达到最低有效规模，在新的利基市场中发起先动战略，甚至在尚未找到合适盈利模式的情况下过度投资进行市场扩张，加剧市场的恶性竞争。其次，以云计算、大数据等高新技术的飞速发展使互联网商业模式创新更为复杂多变，新的利基市场层出不穷，有力推动了产业模块化和产业间融合，互联网企业呈现与实体经济逐渐融合的趋势。

（二）动态能力与竞争优势

在动态复杂的环境中，随着行业内竞争基础不断改变，作为企业原有竞争优势基础的资源与能力组合在新的竞争情景下有可能会失效，甚至使企业陷入核心刚性与能力陷阱。而动态能力理论（dynamic capability theory）将外部环境纳入到竞争优势的研究框架中，认为资源与能力只能带来暂时的竞争优势，持续竞争优势来源于应对环境变化的动态能力（dynamic capability），表现为不断调整、整合和重构企业内外部资源与能力，以适应环境的动态变化，获取比竞争对手更好的市场表现和高于行业平均水平的绩效。

本文认为，互联网企业的竞争优势来源于机会识别、资源整合、组织柔性、技术柔性、组织学习等五个动态能力维度。机会识别能力表现为企业对环境中机会信息的搜寻、感知、意图归因和诠释，以及确信并采取行动的一系列标准和规则，这有助于企业维持与环境的匹配互动关系，它是促进企业动态配置和调整资源与能力组合构建与维持竞争优势的基础。资源整合能力指企业通过评估内外部资源价值，并对其进行重新配置和组合以形成新的资源与能力组合。组织柔性能力指企业在组织权力与职责配置、信息流动规则和程序上保持灵活性和动态性的能力。技术柔性能力意味着企业现有的技术快速灵活地改进，以增加产品线和服务的功能，并运用到产品中，提升顾客认同感。组织学习能力指通过对新知识的传播、共享和默会以及新行为模式的学习，形成新的处理问题的思维和相对稳定的集体行为模式。

本研究假设互联网企业的机会识别能力、资源整合能力、组织柔性能力、技术柔性能力和组织学习能力均对竞争优势的成长性和盈利性有正向影响。

图1 互联网企业竞争优势构成维度模型

三、研究设计

本文以互联网企业为研究对象，采取滚动抽样法，在互联网企业比较密集的中关村科技园区，以及委托青岛市工商局和威海市人事局向当地互联网企业发放问卷。调查问卷共计发放问卷400份，回收250份，剔除回答不完整和非有效作答的问卷后得到有效问卷205份，问卷有效回收率51.25%。

根据以往研究，企业规模和成立年限对企业绩效有影响，而商业模式是互联网企业价值创造的重要手段，因此，选取它们作为本研究的控制变量。问卷主体测度互联网企业的动态能力和竞争优势。变量测量维度及依据如表1所示。量表中涉及到国外学者的测量题项均采取“双向互译”的方法进行调整，以保证被调查者对题项语言表述的理解基本一致。

表1 问卷设计表

四、研究结果及分析

本研究采用大样本问卷调查收集数据，综合运用描述性统计分析、相关分析、修正后题项总相关系数、探索性因子分析、方差分析以及回归分析对变量间关系进行检验。

（一）问卷信度与效度检验

本研究利用SPSS17.0对动态能力及竞争优势各维度进行信度分析和探索性因子分析，并剔除或调整部分信度过低、交叉载荷与公因子方差较低的测项。调整之后各维度题项的Cronbachα的值都不低于0.6，整体KMO值达到了0.94，数据收集具有较好的信度。（见表2）

表2 题项调整情况及效果列表

动态能力各维度的主成分分析（见表3）发现，动态能力各维度的解释力度较平均，技术柔性相对突出，与贺小刚和李新春2006年对中国企业动态能力共性的研究（组织变革能力尤为突出，达到41.749%）存在明显不同，说明动态能力确实存在行业特殊性，我国的互联网企业更为重视内部动态管理能力的均衡协调发展。技术应用于多种业务并能够柔性调整的技术柔性能力是其动态能力的主要表现形式，与当前互联网企业争相开发云计算、大数据等新技术，拓展现有业务与新技术相融合的观察相一致。

表3 动态能力主成分分析表（正交旋转后）

表5描述性统计分析结果显示，我国互联网企业盈利性好于成长性，但总体都比较低（均值为2.1931和1.5151），生存状况并不理想，这与互联网企业高死亡率的观察基本相符。在动态能力五个维度中，机会识别和资源整合能力相对得分较高（4.0369和4.2290），组织学习的表现最差（均值为2.60），说明我国互联网企业在寻求和发现机会、整合内外部资源抓住市场机会方面表现较好，但内部价值链各环节的集体学习能力较差。此外，各维度之间有较为显著的相关性，体现了动态能力结构上的协同性，这是动态能力发挥作用的内在机理。

本研究则发现企业规模与机会识别能力显著正相关（如表5所示），说明与小企业相比，大企业有更充足的资源建立外部关系网络、分析行业市场和技术动态，进行信息情报收集，更容易发现和把握市场机会。成立年限与组织柔性、机会识别和组织学习能力都显著相关，从而印证了企业能力的形成具有渐进演化性。

表5 各变量描述性统计、相关分析与平均提炼方差（AVE）的平方根

企业竞争优势的来源一直是战略管理研究的核心，McGahan和Porter（1997）对美国上市公司的研究发现在影响企业经营单位利润的因素中，“时间”“产业”“母公司”分别解释了2%、19%、4%的利润变异，而“业务单位”自身解释程度为32%。而本研究发现（如表6所示），动态能力对盈利性和成长性的解释力度达到40.2%和32.4%，企业规模、成立时间等其他内生变量的解释力度为4%和7.7%。作为内生变量，互联网企业的动态能力是企业竞争优势的主要来源，正如Rumelt（1991）和Schmalensee（1985）的论断，经济或企业组织过程（economic or organizational process）是企业竞争优势的来源，而这种组织能力被Teece明确定义为动态能力。同时，这一结果大大高于贺小刚等2006年对多行业中国企业动态能力功效的研究（动态能力对盈利性和成长性的解释力度只有12.6%和13.7%），这体现了互联网行业的特征，环境越复杂动态，动态能力的作用越明显。

表6 互联网企业竞争优势构成维度回归模型

动态能力对互联网企业竞争优势的成长性和盈利性两个维度都有正向影响，但各维度的作用效果不同。在盈利性方面，机会识别能力（p=0.000<0.01）和资源整合能力（p=0.000<0.01）对盈利性的影响是非常显著的，组织学习能力（p=0.005<0.05）其次，而其余能力维度的影响并不十分显著；而加入控制变量之后，机会识别能力（p=0.000<0.01）和资源整合能力（p=0.000<0.01）的影响作用依然显著，而组织学习（p=0.013<0.05）、组织柔性（p=0.038<0.05）和技术柔性能力（p=0.023<0.05）的作用都得到提升，对盈利性的影响较为显著；控制变量只有商业模式（p=0.008<0.05）对盈利性的影响较为显著。成长性分析方面，在未加入控制变量之前，只有机会识别能力（p=0.000<0.01）和资源整合能力（p=0.000<0.01）的影响显著，而其他因素均不显著；在加入控制变量之后，除了机会识别能力（p=0.000<0.01）和资源整合能力（p=0.000<0.01）的影响依然显著外，企业规模（p=0.002<0.05）对互联网企业成长性的影响最为显著，而其他变量虽然显著性有所提升，但均不显著。

五、结果讨论与未来研究方向

本文基于动态能力视角验证动态能力是否对互联网企业竞争优势有影响，以及对于互联网企业来说，什么类型的动态能力对竞争优势有影响，与中国背景下动态能力的共性相比是否存在不同行业背景下的个性特征。研究结果表明，动态能力确实具有行业特殊性，在盈利性方面，机会识别能力、资源整合能力和组织学习能力是十分稳健的影响因素，技术柔性能力和组织柔性能力的影响作用其次，也比较显著；在成长性方面，机会识别能力和资源整合能力同样是十分稳定的影响因素，除此之外，其他维度的影响均不显著。

为了研究动态能力的特殊性，本文没有将企业的所有制形式（体现制度差异）、地理（体现市场因素的影响）等外生变量纳入研究，可能会失去发现有价值研究的机会。未来的研究可以进一步发现动态能力与核心资源，尤其是注意力资源、虚拟网络中的资源与实体网络中的资源的配置与整合过程对企业获得和保持竞争优势的影响。

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F270

A

1674－5450（2014）01－0005－04

2013－11－02

刘力钢，男，辽宁沈阳人，辽宁大学教授，管理学博士，博士研究生导师，主要从事企业战略与可持续发展研究。

【责任编辑 李 菁】