8 4 研究结果02（第3页）

模型五：放入控制变量公司年龄、公司规模和公司战略类型，企业家个人层次的创新性维度、超前行动性维度和风险承担性维度，企业高层管理团队层次的共享愿景与社会整合维度和权变薪酬奖励体系维度，企业组织层次的资源存量维度和战略联盟维度，以及企业外部环境层次影响因素的市场动**程度维度、竞争强度维度、技术动**程度维度和政府政策动**程度维度，考虑控制变量、企业家个人层次影响因素、企业高层管理团队特征、组织层次因素以及企业外部环境层次因素对企业动态能力的直接作用。其回归模型可以表示如下。

DC=β0+β1·AGE+β2·SIZE+β3·STRATEGY1+β4·STRATEGY2+β5·STRATEGY3+β6·INNOVATIVENESS+β7·PROAESS+β8·RISKTAKING+β9·SVSI+β10·CRS+β11·RS+β10·SA+β13·MT+β14·CI+β15·TT+β16·GPT+ε

&a（“β”）为标准化回归系数（Standardizet）是用来评估自变量对因变量直接影响的程度，或称之为路径系数（Patht）。用SPSS16。0对模型进行多元回归分析，并进行Durbin-Watson检验和多重共线性检验（earityDiagnositics），分析结果如表8-32所示。

表8-32企业动态能力多层次影响模型的检验：直接效应

注：强制性的自变量进入方法，表中显示了标准回归系数。***表示显著性水平p＜0。001；**表示显著性水平p＜0。01；*表示显著性水平p＜0。05；+表示显著性水平p＜0。1。

从统计结果可以看到，所有模型的Durbin-Watson值都接近于2，表明残差与自变量互相独立，即误差项的独立性比较强。从多重共线性检验（earityDiagnositics）结果来看，所有变量的VIF值都在1～3之间，按照张文彤、闫洁（2006）所指，VIF＜5都可以视为不存在多重共线性问题。

第一阶段，我们在回归模型中只加入公司年龄、公司规模和公司战略类型等控制变量。由于模型1只放入控制变量公司年龄、公司规模和公司战略类型，考虑控制变量对企业动态能力的直接作用，我们称之为基本模型。从回归系数和显著性检验结果来看，在基本模型（模型1）之中，公司年龄（β=0。222，p＜0。05）、公司战略类型1（β=0。305，p＜0。1）以及公司战略类型3（β=0。303，p＜0。1）对企业动态能力有显著的正向影响。

第二阶段，我们在回归模型中加入企业家个人层次影响要素。与基本模型相比，加入了企业家个人层次影响因素（创新性维度、超前行动性维度和风险承担性维度）的模型2比基本模型（即模型1）对企业动态能力的解释力有所提高，使得可调整的R2从0。042上升到0。305。同时，加入了企业家个人层次影响因素（创新性维度、超前行动性维度和风险承担性维度）的模型2的F值是13。374，并且在统计上表现了显著性（p＜0。001），假设8得到了验证，即企业家个人层次影响因素在总体上与企业动态能力呈现正向的相关关系，也就是说企业家个人层次影响因素在总体上对动态能力有显著的积极影响。

在模型2中，企业家个人层次影响因素的超前行动性维度（β=0。414，p＜0。001）和风险承担性维度（β=0。177，p＜0。05）体现出了比较明显的相关关系，但创新性维度在统计上不显著。于是，假设8。2和假设8。3得到了验证，即超前行动性维度和风险承担性维度与企业动态能力的正向相关关系得到了验证，但是创新性并不显著。

第三阶段，我们在回归模型中加入企业高层管理团队层次的影响要素。与基本模型相比，加入了企业高层管理团队层次影响要素（共享愿景与社会整合维度和权变薪酬奖励体系维度）的模型3比基本模型（即模型1）对企业动态能力的解释力有所提高，使得可调整的R2从0。042上升到0。468。同时，加入了企业高层管理团队层次影响要素（共享愿景与社会整合维度和权变薪酬奖励体系维度）的模型3的F值是20。919，并且在统计上表现了显著性（p＜0。001），假设9得到了验证，即企业高层管理团队层次影响要素在总体上与企业动态能力呈现正向的相关关系，也就是说企业高层管理团队层次影响要素在总体上对动态能力有显著的积极影响。

在模型3中，企业高层管理团队层次影响要素的共享愿景与社会整合维度（β=0。306，p＜0。001）和权变薪酬奖励体系维度（β=0。257，p＜0。001）都体现出了比较明显的相关关系。于是，假设9。1和假设9。2得到了验证，即共享愿景与社会整合维度和权变薪酬奖励体系维度与企业动态能力的正向相关关系得到了验证。

第四阶段，我们在回归模型中加入企业组织层次的影响要素。与基本模型相比，加入了企业组织层次影响要素（资源存量维度和战略联盟维度）的模型4比基本模型（即模型1）对企业动态能力的解释力有所提高，使得可调整的R2从0。042上升到0。533。同时，加入了企业组织层次影响要素（资源存量维度和战略联盟维度）的模型4的F值是22。532，并且在统计上表现了显著性（p＜0。001），假设10得到了验证，即企业组织层次影响要素在总体上与企业动态能力呈现正向的相关关系，也就是说企业组织层次影响要素在总体上对动态能力有显著的积极影响。

在模型3中，企业组织层次影响要素的资源存量维度（β=0。220，p＜0。001）和战略联盟维度（β=0。178，p＜0。01）都体现出了比较明显的相关关系。于是，假设10。1和假设10。2得到了验证，即资源存量维度和战略联盟维度与企业动态能力的正向相关关系得到了验证。

第五阶段，我们在回归模型中加入企业外部环境层次的影响要素。与基本模型相比，加入了企业外部环境层次影响要素（市场的动**程度维度、竞争强度维度、技术的动**程度维度、政府政策的动**程度维度）的模型5比基本模型（即模型1）对企业动态能力的解释力有所提高，使得可调整的R2从0。042上升到0。567。同时，加入了企业外部环境层次影响要素（市场的动**程度维度、竞争强度维度、技术的动**程度维度、政府政策的动**程度维度）的模型5的F值是19。492，并且在统计上表现了显著性（p＜0。001），假设11得到了验证，即企业外部环境层次影响要素在总体上与企业动态能力呈现正向的相关关系，也就是说企业外部环境层次影响要素在总体上对动态能力有显著的积极影响。

在模型5中，企业外部环境层次影响要素的市场的动**程度维度（β=0。210，p＜0。001）和政府政策的动**程度维度（β=0。101，p＜0。05）体现出了比较明显的相关关系，但市场的竞争强度维度与技术的动**程度维度不显著。于是，假设11。1得到了验证，即市场的动**程度维度与企业动态能力的正向相关关系得到了验证，而政府政策的动**程度维度与企业动态能力之间不呈现正向相关关系，而是呈负向相关关系。

8。4。7企业动态能力跨层次交互影响模型的检验：互补效应＆替代效应

在理论综述和文献梳理部分，我们假设企业家个人层次、企业高层管理团队层次、组织层次、外部环境层次等不同层次影响因素在对企业动态能力影响的过程中，可能会存在跨层次的交互影响效应。因此，为了验证理论分析部分提出的假设，我们首先在总体上检验企业家个人层次、企业高层管理团队层次、组织层次、外部环境层次之间是否存在交互效应。具体做法是在回归模型中加入企业家个人层次、企业高层管理团队层次、组织层次、外部环境层次之间的交互项，建立模型6来比较变量间的作用及其变化。其回归模型可以表示如下。

DC=β0+β1·AGE+β2·SIZE+β3·STRATEGY1+β4·STRATEGY2+β5·STRATEGY3+β6·IEAM_LEVEL+β8·A_LEVEL1+β9·ENVIR_LEVEL+β10·IEAM_LEVEL+β11·INDIVI_LEVEL·A_LEVEL+β12·INDIVI_LEVEL·EEAM_LEVEL·A_LEVEL+β14·TEAM_LEVEL·ENVIR_LEVEL+β15·A_LEVEL·ENVIR_LEVEL+ε

与上面的分析相似，第一阶段，我们在回归模型中只加入公司年龄、公司规模和公司战略类型等控制变量。由于模型1只放入控制变量公司年龄、公司规模和公司战略类型，考虑控制变量对企业动态能力的直接作用，我们称之为基本模型。从回归系数和显著性检验结果来看，在基本模型（模型1）之中，公司年龄（β=0。222，p＜0。05）、公司战略类型1（β=0。305，p＜0。1）以及公司战略类型3（β=0。303，p＜0。1）对企业动态能力有显著的正向影响。

第二阶段，我们在回归模型中加入企业家个人层次、企业高层管理团队层次、组织层次、外部环境层次等层次的影响要素以及它们之间的乘积项目。与基本模型相比，加入了企业家个人层次、企业高层管理团队层次、组织层次、外部环境层次等层次的影响要素以及它们之间乘积项目的模型6比基本模型（即模型1）对企业动态能力的解释力有所提高，使得可调整的R2从0。042上升到0。538。同时，加入了企业家个人层次影响因素（创新性维度、超前行动性维度和风险承担性维度）的模型6的F值是18。544，并且在统计上表现了显著性（p＜0。001），这表明所建立的回归方程显著。实证结果发现：企业高层管理团队层次与组织层次影响要素的交互项目与企业动态能力表现为显著的负相关关系（β=-1。059，p＜0。1），这表明企业高层管理团队层次与组织层次影响要素之间存在替代效应，假设12部分得到了验证。

从上面的分析可以得知，企业高层管理团队层次与组织层次影响要素之间存在替代效应，接下来我们深入挖掘到底是企业高层管理团队层次与组织层次影响要素哪些维度之间存在替代效应。具体做法是在回归模型中加入企业高层管理团队层次和组织层次各个维度之间的交互项，建立模型7来比较变量间的作用及其变化。其回归模型可以表示如下。

DC=β0+β1·AGE+β2·SIZE+β3·STRATEGY1+β4·STRATEGY2+β5·STRATEGY3+β6·INNOVATIVENESS+β7·PROAESS+β8·RISKTAKING+β9·SVSI+β10·CRS+β11·RS+β12·SA+β13·MT+β14·CI+β15·TT+β16·GPT+β17·PROAESS·SVSI+β18·RS·SVSI+β19·SA·SVSI+β20·MT·SVSI+β21·GPT·SVSI+β22·PROAESS·CRS+Β23·RS·CRS+β24·SA·CRS+β25·MT·CRS+β26·GPT·CRS+β27·PROAESS·RS+β28·MT·RS+β29·GPT·RS+β30·PROAESS·SA+β31·MT·SA+β32·GPT·SA+ε

表8-33企业动态能力跨层次交互影响模型的检验：互补效应＆替代效应

注：强制性的自变量进入方法，表中显示了标准回归系数。***表示显著性水平p＜0。001；**表示显著性水平p＜0。01；*表示显著性水平p＜0。05；+表示显著性水平p＜0。1。

表8-34企业动态能力跨层次交互影响模型的检验：互补效应＆替代效应

续表

注：强制性的自变量进入方法，表中显示了标准回归系数。***表示显著性水平p＜0。001；**表示显著性水平p＜0。01；*表示显著性水平p＜0。05；+表示显著性水平p＜0。1。

与上面的分析相似，第一阶段，我们在回归模型中只加入公司年龄、公司规模和公司战略类型等控制变量。由于模型1只放入控制变量公司年龄、公司规模和公司战略类型，考虑控制变量对企业动态能力的直接作用，我们称之为基本模型。从回归系数和显著性检验结果来看，在基本模型（模型1）之中，公司年龄（β=0。222，p＜0。05）、公司战略类型1（β=0。305，p＜0。1）以及公司战略类型3（β=0。303，p＜0。1）对企业动态能力有显著的正向影响。

第二阶段，我们在回归模型中加入企业高层管理团队层次与组织层次影响要素各个维度之间的乘积项目。同时，在前面由于采用各个层次因子的均值，这有可能造成一些信息的丢失。为了检查信息是否丢失，本部分也把企业高层管理团队层次与组织层次影响要素各个维度与其他层次影响要素维度之间的乘积项目加入回归方程，从而最大程度地发现可能遗漏的信息。与基本模型相比，模型7比基本模型（即模型1）对企业动态能力的解释力有所提高，使得可调整的R2从0。042上升到0。569。同时，模型7的F值是10。322，并且在统计上表现了显著性（p＜0。001），这表明所建立的回归方程显著。实证结果发现：企业高层管理团队层次的权变薪酬奖励体系维度与组织层次的资源存量维度之间的交互项目与企业动态能力表现为显著的负相关关系（β=-1。239，p＜0。05），这表明企业高层管理团队层次的权变薪酬奖励体系维度与组织层次的资源存量维度之间存在替代效应。同时，我们发现企业家个人层次的超前行动性维度与组织层次的资源存量维度之间的交互项目与企业动态能力表现为显著的正相关关系（β=1。863，p＜0。05），这表明企业家个人层次的超前行动性维度与组织层次的资源存量维度之间存在互补效应。这表明假设12部分得到了验证。

8。4。8假设检验结果汇总

综合前述各假设检验的结果，可以得到本部分研究的实证结果。全部的假设检验及结果汇总如表8-35所示。

表8-35假设检验结果汇总表

续表