盛永祥，王旭娜，吳潔

（江蘇科技大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212003）

近年來，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注動態(tài)能力，動態(tài)能力是企業(yè)核心競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵，動態(tài)能力的投入水平與企業(yè)的投資和收益息息相關(guān)。企業(yè)如何制定合理的動態(tài)能力投入水平以及合理的投資決策，進而使收益增加并贏得市場競爭優(yōu)勢成為一個值得研究的問題。

許多學(xué)者從不同角度給出了動態(tài)能力的定義，本文采用Teece等[1]給出動態(tài)能力定義：“動態(tài)”是指為了與動態(tài)變化的外部環(huán)境保持一致，企業(yè)延續(xù)或重構(gòu)自身勝任力的能力；而“能力”則強調(diào)了戰(zhàn)略管理在正確處理、整合和重構(gòu)企業(yè)內(nèi)外部知識、資源和技能以匹配變化的環(huán)境需求中的關(guān)鍵作用。

動態(tài)能力的提高來自于組織對動態(tài)能力的投入，這其中的投入不僅包括資金投入，而且還包括時間投入、人力投入、精力投入等方面[2]。許多學(xué)者研究了動態(tài)能力、投資與收益兩兩之間相互促進、相互制約的關(guān)系。動態(tài)能力能夠促進收益增加，隨時間變化的動態(tài)能力的發(fā)展與收益成正比[3]。在企業(yè)發(fā)展早期，當其動態(tài)能力相對薄弱時，對單位動態(tài)能力投入的增加可以促進收益增加[4]；當企業(yè)的動態(tài)能力已經(jīng)達到同行業(yè)比較高的水平時，需要注意把動態(tài)能力轉(zhuǎn)化為有利于收益提高的生產(chǎn)、銷售等其他環(huán)節(jié)，此時再加大對單位動態(tài)能力的投入力度會起到與收益增加相悖的結(jié)果[5-7]。對動態(tài)能力投入量不當一方面可能會造成資源浪費，另一方面也可能導(dǎo)致產(chǎn)生許多無效創(chuàng)新及科技成果轉(zhuǎn)化率低下，這些對于企業(yè)都是不利的[8]。

投資增加會促進動態(tài)能力發(fā)展[9]，當投資量達到一定值時，過多的投資反而對動態(tài)能力的發(fā)展有一定的抑制作用[10-11]。投資發(fā)展速度在其峰值到來之前很快，峰值之后逐漸變緩。企業(yè)發(fā)展早期需要大量的投資，達到峰值后投資對收益的影響會逐漸變緩，即當組織意識到已經(jīng)達到行業(yè)收益最高點后會適當?shù)亟档驮谶@方面的投資[12-13]。假定一個企業(yè)的資源是有限的，企業(yè)長期在動態(tài)能力上過度投入必然會導(dǎo)致在其他方面的投資有所減少。投資和收益之間是雙向因果關(guān)系，投資對收益增加有促進作用，但投資量不當也會阻礙企業(yè)收益增加[14-15]。從總體上看，上述研究主要采用實證分析的方法來研究影響動態(tài)能力、投資和收益的因素以及各因素之間的相互關(guān)系，而缺乏動態(tài)能力和投資對收益影響程度的研究。

本文通過企業(yè)動態(tài)能力、投資與收益之間的關(guān)系分析，構(gòu)建了三者之間相互關(guān)系的非線性行為方程。數(shù)值仿真分析了方程中參數(shù)變動對企業(yè)收益的影響，得到了動態(tài)能力、投資和收益三者之間非線性演化的混沌吸引子和不同情形下的動態(tài)演化圖。結(jié)合聯(lián)想集團有限公司的實際數(shù)據(jù)進行分析，提出了相關(guān)建議和對策。本文的研究與以往文獻研究的不同之處主要體現(xiàn)在：

（1）以往文獻大多數(shù)單純從能力或投資的角度研究其對企業(yè)收益的影響，且相關(guān)變量之間多屬于線性關(guān)系，未能考慮動態(tài)能力和投資如何綜合作用影響企業(yè)收益；而本文綜合考慮了動態(tài)能力、投資和收益之間的關(guān)系，構(gòu)建的三者之間的非線性演化模型能夠更好地分析動態(tài)能力和投資綜合作用對企業(yè)收益的影響。用混沌理論分析動態(tài)能力、投資和收益的非線性關(guān)系能夠很好地表現(xiàn)出各變量之間的相互聯(lián)系，豐富了該領(lǐng)域中對新方法的應(yīng)用和研究。

（2）以往文獻對動態(tài)能力、投資和收益的研究主要采用實證分析的方法研究三者的影響因素以及各因素之間的相互關(guān)系；而本文建立了動態(tài)能力、投資和收益演化的數(shù)學(xué)模型，能夠定量分析動態(tài)能力和投資對企業(yè)收益影響程度的大小，在理論上為相關(guān)研究提供了一個新的視角和研究思路。

（3）以往文獻研究動態(tài)能力或投資對企業(yè)收益的影響主要集中于靜態(tài)分析，卻忽略了兩者對企業(yè)收益的影響會隨時間的變化有所不同；而本文構(gòu)建的動態(tài)能力、投資和收益之間的演化模型能夠捕捉動態(tài)能力和投資在不同時間段對企業(yè)收益的不同影響，有助于滿足企業(yè)制定合理的投資策略和動態(tài)能力投入策略，具有較為重要的實際應(yīng)用價值。

1 動態(tài)能力投資模型建立

動態(tài)能力的開發(fā)利用不僅可以提高企業(yè)的競爭能力，而且還可以在企業(yè)投資水平不變的情況下提高收益率，非常適合當前創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展經(jīng)濟的要求。構(gòu)建動態(tài)能力約束下的投資收益系統(tǒng)，進一步深入分析動態(tài)能力在投資收益系統(tǒng)中的演化影響，是解決企業(yè)以合理的投資水平達到收益率最大化的關(guān)鍵問題所在。根據(jù)上述文獻對企業(yè)動態(tài)能力、投資和收益的相關(guān)研究，在二維投資收益系統(tǒng)中，加入動態(tài)能力更加貼近實際，符合創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟的發(fā)展要求。加入動態(tài)能力的三維投資收益系統(tǒng)為：

式中：a1、a2、a3、b1、b2、b3、c1、c2、c3、M、C、E、N均為大于0的常數(shù)。其中，各個參數(shù)的意義如下：

x（t）——企業(yè)動態(tài)能力

y（t）——企業(yè)投資

z（t）——企業(yè)收益

a1——企業(yè)動態(tài)能力的發(fā)展系數(shù)

a2——投資對動態(tài)能力的影響系數(shù)

a3——收益對動態(tài)能力的影響因子

b1——動態(tài)能力對投資的影響系數(shù)

b2——投資發(fā)展速度的彈性系數(shù)

b3——上期收益對下期投資的影響系數(shù)

c1——動態(tài)能力投資力度對收益的影響系數(shù)

c2——投資對收益的影響系數(shù)

c3——動態(tài)能力等的投入對收益的抑制系數(shù)

M——投資對動態(tài)能力影響的轉(zhuǎn)折點

C——一個經(jīng)濟時期內(nèi)投資的峰值

E——一個經(jīng)濟時期內(nèi)收益的峰值

N——動態(tài)能力對收益影響的轉(zhuǎn)折點

式（1）中，第1個公式表示隨時間變化的動態(tài)能力x（t）的發(fā)展與收益z（t）成正比。投資y（t）的增加會促進動態(tài)能力x（t）的發(fā)展。當y（t）到達一個峰值時，過多的y（t）反而對x（t）的發(fā)展有一定的抑制作用。對于a1x（1-y/M），當y＜M時，即（1-y/M）＞0時，動態(tài)能力的發(fā)展速度增快；當y＞M，即（1-y/M）＜0時，動態(tài)能力的發(fā)展變緩。第2個公式表示投資y（t）發(fā)展在其峰值C到來之前很快，峰值到來之后逐漸變緩。收益z（t）發(fā)展早期會需要大量的投資，達到峰值E后對投資y（t）的影響會逐漸變緩。動態(tài)能力x（t）的發(fā)展可以適當?shù)販p輕企業(yè)對投資y（t）的依賴。對于b2y（1-y/C），當y＜C，即（1-y/C）＞0時，投資y（t）發(fā)展速度加快；當y＞C，即（1-y/C）＜0時，投資y（t）發(fā)展速度變緩。對于b3z（1-z/E），當z＜E，即（1-z/E）＞0時，收益z（t）對投資y（t）的影響是正向的；當z（t）發(fā)展到一定規(guī)模，即達到一個峰值E后，z（t）對y（t）的影響開始變?yōu)樨撓虻?，即當組織意識到已經(jīng)達到行業(yè)收益最高點后會適當?shù)亟档驮谶@方面的投資。第3個公式表示動態(tài)能力x（t）通過投資y（t）對收益z（t）產(chǎn)生影響，y/x表示對單位動態(tài)能力的投入，當x＜N，即（1-x/N）＞0時，表示y/x的增加，即對單位動態(tài)能力投入的增加對收益z（t）有促進作用；當x＞N，即（1-x/N）＜0時，表示y/x的增加，即對單位動態(tài)能力投入的增加對收益z（t）有抑制作用。投資y（t）最初對收益z（t）有促進作用，當投資達到一定的峰值C后開始對收益z（t）有一定的阻礙作用。

2 動態(tài)能力投資模型平衡點及穩(wěn)定性分析

根據(jù)Hurwitz的雅可比矩陣可以判斷系統(tǒng)平衡點是否穩(wěn)定，式（1）的雅可比矩陣為

式（1）是非常復(fù)雜的動力系統(tǒng)，a1、a2、a3、b1、b2、b3、c1、c2、c3、M、C、E、N取不同的值，會出現(xiàn)不同的動力學(xué)行為。經(jīng)過調(diào)試和數(shù)值仿真后發(fā)現(xiàn)，當式（1）取如下參數(shù)時展示出非常好的動力學(xué)行為，即：

通過計算得出式（1）有4個實平衡點，分別為：

固定該模型的系數(shù)如式（3），計算得在s1處的雅可比矩陣的特征值為

所有的特征值的實部均小于0，因此，s1為穩(wěn)定鞍點；在s2處的雅可比矩陣的特征值為

所有的特征值的實部都小于0，因此，s2為穩(wěn)定鞍點；在s3處的雅可比矩陣的特征值為

不是所有的特征值的實部均小于0，因此，s3為不穩(wěn)定鞍點；在s4處的雅可比矩陣的特征值為

不是所有的特征值的實部都小于0，因此，s4為不穩(wěn)定鞍點。

3 情景分析

動態(tài)能力、投資以及收益之間相關(guān)參數(shù)的變化可能引起復(fù)雜的混沌現(xiàn)象，經(jīng)過數(shù)據(jù)調(diào)試和數(shù)據(jù)分析，選取了能夠較好地表現(xiàn)系統(tǒng)變化趨勢的參數(shù)和初值，發(fā)現(xiàn)動態(tài)能力約束下的投資收益吸引子以及動態(tài)能力、投資和收益之間的演化規(guī)律。

3.1 系統(tǒng)混沌現(xiàn)象分析

李雅普諾夫指數(shù)[16]是用來度量運動對初值的敏感程度的量，若最大李雅普諾夫指數(shù)大于零，就會有混沌現(xiàn)象存在。固定系統(tǒng)的參數(shù)如式（3），取初值[0.05，0.523，0.24]，此時相應(yīng)的李雅普諾夫指數(shù)圖如圖1所示。

圖1 李雅普諾夫指數(shù)圖

可見，此時系統(tǒng)有正的最大李雅普諾夫指數(shù)，因此，系統(tǒng)有混沌存在。這時可以得到一個混沌吸引子，本文稱為動態(tài)能力約束下的投資收益吸引子，如圖2所示。

圖2 投資收益吸引子

隨著時間的增加，系統(tǒng)的軌線進入了如圖2所示的圓餅狀的結(jié)構(gòu)中，即動態(tài)能力、投資和收益之間的關(guān)系此時呈現(xiàn)出無序的混沌狀態(tài)。

系統(tǒng)相圖在二維平面的投影可以更為詳盡地了解系統(tǒng)軌線的運動規(guī)律，圖3～5顯示了吸引子的二維圖。由圖3～5可以看出，動態(tài)能力、投資和收益兩兩之間的關(guān)系在初始狀態(tài)下是正相關(guān)的，即動態(tài)能力增加促使投資增加，動態(tài)能力增加促使收益增長，投資增加也促進了收益的增長。但是一段時間后系統(tǒng)各個變量之間不再是簡單的正相關(guān)或是負相關(guān)，而是會呈現(xiàn)出不規(guī)則的循環(huán)現(xiàn)象。

圖3 投資收益吸引子關(guān)于x-y 的二維圖

圖4 投資收益吸引子關(guān)于x-z的二維圖

圖5 投資收益吸引子關(guān)于y-z的二維圖

式（1）的時間演化歷程如圖6所示。系統(tǒng)的時間序列圖能夠很好地觀察變量是否隨時間變化而呈現(xiàn)某種趨勢，還可以很好地反映系統(tǒng)運行的頻率和振幅，圖6顯示了x（t）、y（t）和z（t）的時間序列圖。由圖6可以看出，企業(yè)投資和收益在期初會出現(xiàn)劇烈的震蕩現(xiàn)象，隨著時間的增加振幅越來越小，后期逐漸趨于穩(wěn)定。企業(yè)動態(tài)能力在期初出現(xiàn)輕微震蕩現(xiàn)象，隨著時間增加振幅越來越小，最后基本趨于平穩(wěn)。

圖6 系統(tǒng)關(guān)于t-xyz的時間序列圖

由上述分析可以看出，在系統(tǒng)參數(shù)給定情況下企業(yè)動態(tài)能力、投資以及收益會呈現(xiàn)出非周期的循環(huán)現(xiàn)象。動態(tài)能力、投資以及收益在期初均會呈現(xiàn)一定程度的震蕩現(xiàn)象，投資的振幅最大，收益的振幅次之，動態(tài)能力的振幅最小，隨時間增加三者的振幅最后基本趨于平穩(wěn)。

3.2 對參數(shù)和初值敏感依賴性分析

混沌系統(tǒng)的一個顯著特征就是系統(tǒng)對參數(shù)和初值有很強的敏感依賴性，一個參數(shù)或初值的變化都可能對結(jié)果產(chǎn)生巨大影響[17]。固定其他參數(shù)和初始條件不變，令a3=0.072，此時系統(tǒng)軌線發(fā)生改變，如圖7～10所示；系統(tǒng)的時間序列圖也發(fā)生了改變，如圖11所示。

圖7 a3改變后的投資收益吸引子

圖8 系統(tǒng)關(guān)于x-y 的二維圖

圖9 系統(tǒng)關(guān)于x-z的二維圖

圖10 系統(tǒng)關(guān)于y-z的二維圖

圖11 系統(tǒng)關(guān)于t-xyz的時間序列圖

此時，系統(tǒng)的軌線呈現(xiàn)出如圖7所示的圓勺形狀。對于圖8，在x（t）、y（t）均較小時是近似線性的，說明在此參數(shù)范圍內(nèi)，動態(tài)能力和投資的增長是正相關(guān)的；后期隨著投資的增長，動態(tài)能力出現(xiàn)了迂回的現(xiàn)象，即后期投資增加，動態(tài)能力沒有增加反而減少。對于圖9，期初動態(tài)能力的增加導(dǎo)致收益的增加，但收益增加的速度越來越慢，后期動態(tài)能力的過度增加，即對動態(tài)能力的過度投入會導(dǎo)致收益的降低。對于圖10，投資的增長會帶來收益的增加，當收益達到一定的頂點后繼續(xù)投資不會帶來收益的繼續(xù)增加，此時收益開始下降，后期隨著投資的繼續(xù)增加，收益出現(xiàn)小幅度回升現(xiàn)象。這是因為期初在一定行業(yè)技術(shù)水平下，技術(shù)的投資收益率是有一個固定閾值的。在閾值到達之前，投資增加帶來收益增加。當投資收益率達到現(xiàn)階段本行業(yè)的固定閾值后，再繼續(xù)投資不會導(dǎo)致收益增加，反而會因為投資過度帶來收益的降低。后期隨著行業(yè)所處外界環(huán)境的不斷發(fā)展變化，前期投資帶來企業(yè)技術(shù)、管理或其他方面的提高，使得企業(yè)投資收益率大幅度提升，逐漸彌補前期過度投資的虧損，導(dǎo)致收益出現(xiàn)回升現(xiàn)象。此時企業(yè)要把握市場先機，合理預(yù)估本行業(yè)現(xiàn)階段技術(shù)水平投資收益率的最大固定閾值，最好把投資控制在收益到達頂點之前的投資范圍內(nèi)。

由時間序列圖可以看出，動態(tài)能力、投資以及收益在短時間內(nèi)波動很大，一定時間后基本趨于穩(wěn)定，說明在此參數(shù)范圍內(nèi)，企業(yè)能較快處于穩(wěn)定發(fā)展的狀態(tài)。同理，固定其他參數(shù)不變，令初值x（t）=0.003，即初始值為[0.003，0.523，0.24]，此時系統(tǒng)的軌線再次發(fā)生了改變，如圖12所示。

圖12 改變初值后的投資收益吸引子

初值改變后所呈現(xiàn)的也是一個混沌吸引子，但可以明顯地看到，該吸引子是與圖2最初的投資收益吸引子，圖7參數(shù)改變后的吸引子不同。上述分析說明，某一個參數(shù)或初始值的變化均有可能引起系統(tǒng)軌線的改變，系統(tǒng)對參數(shù)和初始值的變化有一定的敏感依賴性。

4 實證分析

4.1 參數(shù)獲取

式（1）是根據(jù)企業(yè)動態(tài)能力、投資以及收益之間相互支持、相互制約的復(fù)雜關(guān)系建立的動態(tài)模型，其中參數(shù)的選取對實際有重要意義。本文根據(jù)統(tǒng)計公報、公司年報、相關(guān)網(wǎng)站及其他統(tǒng)計資料獲得聯(lián)想集團有限公司2004～2013年動態(tài)能力、投資以及收益的相關(guān)數(shù)據(jù)，運用非線性最小二乘回歸法對參數(shù)進行擬合，得到實際系統(tǒng)中的參數(shù)。

本文參考聯(lián)想集團有限公司信息披露文件中所涉及的內(nèi)容，查閱相關(guān)文件及相關(guān)網(wǎng)站，經(jīng)過多次比較篩選，最后制定了3項量化指標和14項非量化指標。本文的量化指標是研發(fā)費用、專利數(shù)量以及研發(fā)成果轉(zhuǎn)化率，非量化指標如表1所示。在指標計算過程中，本文對每個量化指標賦予α的權(quán)重，對14個非量化指標賦予1-3α的權(quán)重。經(jīng)調(diào)查，IT 企業(yè)的研發(fā)費用通常占總費用的15%～25%，且專利數(shù)量與研發(fā)費用密切相關(guān)，研發(fā)成果轉(zhuǎn)化率也與研發(fā)費用及專利數(shù)量密切相關(guān)，本文取研發(fā)費用占總費用比值的平均值20%，以α=20%的情況進行分析[18]。

動態(tài)能力的評估結(jié)果來自于量化指標和非量化指標的整合，非量化指標的評估直接基于權(quán)重，因此可以直接將此部分數(shù)值結(jié)果與處理后的量化指標合并。在處理量化指標時，首先統(tǒng)計出每個指標序列的最大值（max）、最小值（min）和均值（mean），然后按照最大值為100、最小值為0、均值為50的標準將每個指標的數(shù)值進行轉(zhuǎn)化。具體的公式為：

本文的投資為生產(chǎn)成本和銷售、管理、財務(wù)費用以及研發(fā)費用的總和；收益為組織的稅前利潤。根據(jù)上述方法得到聯(lián)想集團有限公司2004～2013年動態(tài)能力、投資和收益的相關(guān)數(shù)據(jù)如表2所示。

對表2中的數(shù)據(jù)進行歸一化處理，用非線性最小二乘法擬合得到聯(lián)想集團有限公司的相關(guān)系統(tǒng)參數(shù)如表3所示。

4.2 參數(shù)分析

4.2.1 動態(tài)能力、投資、收益的混沌現(xiàn)象分析 取系統(tǒng)參數(shù)為表3中的數(shù)據(jù)，任選一年的數(shù)據(jù)作為系統(tǒng)的初始值，本文選定2013年歸一化后的數(shù)據(jù)作為系統(tǒng)的初始值，即初始值為[0.800 4 1 1]，可以得到聯(lián)想集團有限公司實際系統(tǒng)的吸引子相圖，如圖13～16所示。由圖13～16可以看出，實際系統(tǒng)的發(fā)展不是處于穩(wěn)態(tài)發(fā)展的。系統(tǒng)的吸引子相圖可以反映出在當前的各種條件下，系統(tǒng)動態(tài)能力、投資以及收益的發(fā)展軌跡和未來發(fā)展趨勢，可以幫助組織更為有效地做出決策。

由圖14可以看出，在一定時間內(nèi)，動態(tài)能力增加，投資迅速增加，一段時間后隨著動態(tài)能力的增加投資反而減少了。這是由于期初動態(tài)能力的提高使得企業(yè)的投資收益率會大幅度提高，所以企業(yè)大量投資，以便可以獲得更豐厚的回報，但是此時的投資大多集中于設(shè)備、生產(chǎn)等，屬于粗放式投資。后期隨著動態(tài)能力達到一定程度時，行業(yè)領(lǐng)域傾向于以創(chuàng)新驅(qū)動、知識驅(qū)動等為企業(yè)帶來收益，這時不需要大量的投資，企業(yè)依然能夠獲得可觀的收益，所以后期隨著動態(tài)能力的繼續(xù)增大，投資會出現(xiàn)下降的趨勢。對于圖15，前一段時間中動態(tài)能力的增加促進了收益的增加，當收益增加到一個頂點后，對動態(tài)能力的過度投入會導(dǎo)致收益的減少；當收益減少到最低點后會出現(xiàn)反彈的現(xiàn)象，即收益會隨著動態(tài)能力的增加繼續(xù)升高，最后達到的最高值要比前一次達到的收益最高值要大。這可能是由于期初對動態(tài)能力的投入促進了動態(tài)能力的提高，進而使收益增加，當在一定范圍內(nèi)對動態(tài)能力過度投入時可能導(dǎo)致無效創(chuàng)新的出現(xiàn)或是科技成果轉(zhuǎn)化率低下，這就給企業(yè)帶來了一定的負擔(dān)，導(dǎo)致收益的下降。后期隨著企業(yè)經(jīng)驗的豐富和動態(tài)能力的提高，無效創(chuàng)新較之前有所減少，之前沒有轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)的部分創(chuàng)新經(jīng)過改進

表1 動態(tài)能力非量化指標評分標準[26-27]

表2 聯(lián)想集團有限公司動態(tài)能力、投資和收益的統(tǒng)計數(shù)據(jù)

表3 根據(jù)實際得出的式(1)的參數(shù)

開始轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)，帶來了經(jīng)濟效益，使得企業(yè)的收益開始上升。圖16說明，投資和收益出現(xiàn)了迂回的現(xiàn)象，期初投資和收益是近似線性的關(guān)系，投資增加帶來收益增加；隨著投資的繼續(xù)增加，當收益達到一個頂點之后開始下降，但收益并非無限制的下降，后期收益又出現(xiàn)了迂回上升的情況，即投資減少收益反而增加，但此時收益的最高值較之前有所下降。這是由于期初投資增加導(dǎo)致收益增加，當投資收益率達到最大后再繼續(xù)增大投資導(dǎo)致部分投資屬于無效投資，增加的部分投資不能帶來收益增加，反而給企業(yè)帶來負擔(dān)，使得收益減少。當收益減少到一定程度后，企業(yè)收回部分無效投資，減少資金占用，收益開始慢慢回升。實際系統(tǒng)的時間序列圖如圖17所示。

圖13 實際系統(tǒng)關(guān)于x-y-z的三維圖

圖14 實際系統(tǒng)關(guān)于x-y 的二維圖

圖15 實際系統(tǒng)關(guān)于x-z的二維圖

圖16 實際系統(tǒng)關(guān)于y-z的二維圖

圖17 實際系統(tǒng)關(guān)于t-xyz的時間序列圖

由圖17可以看出，在此參數(shù)范圍內(nèi)，隨著時間的增加，動態(tài)能力是增加的，并且增加的速率越來越快。在當前這種發(fā)展趨勢下，隨著時間的增加，投資在期初迅速增加，達到一個轉(zhuǎn)折點后投資會隨著時間逐漸降低。一段時間里收益隨著時間的增加而增加，當收益達到一個最高點時，隨著時間的增加收益會出現(xiàn)下降的現(xiàn)象。當收益降低到最低點時會出現(xiàn)回升現(xiàn)象，接下來收益越來越高，最后重新達到新的最高點，且此時的收益最高值比之前的最高值要略微高一些。這時需要組織及時地調(diào)整戰(zhàn)略，促使組織朝著最有利于收益增加的方向發(fā)展。

4.2.2 系統(tǒng)對參數(shù)和初值的敏感依賴性混沌系統(tǒng)對參數(shù)和初始值有很強的敏感依賴性，其中一個參數(shù)或初始值的變化都有可能引起系統(tǒng)運行軌線的變化[17]。

取系統(tǒng)參數(shù)為表3 中的數(shù)據(jù)，初始值為[0.800 411]，把a1的值在原來的基礎(chǔ)上增大0.5，即令a1=0.105 77，可得收益隨時間變化的比較圖，如圖18所示。取系統(tǒng)參數(shù)為表3中的數(shù)據(jù)，初始值仍為[0.800 411]，把b2的值在原來的基礎(chǔ)上分別減小0.1 和增大0.1，即b2=0.118 42，b2=0.318 42，可得收益隨時間變化的比較圖，如圖19所示。取系統(tǒng)參數(shù)為表3中的數(shù)據(jù)，初始值為[0.800 411]，把y的值在原來的基礎(chǔ)上分別減小0.1和增大0.1，即初始值分別為[0.800 40.91]和[0.800 41.11]，可得收益隨時間變化的比較圖，如圖20所示。

圖18 改變a1后系統(tǒng)關(guān)于t-z的時間序列圖

圖19 改變b2后系統(tǒng)關(guān)于t-z的時間序列圖

圖20 改變y 后系統(tǒng)關(guān)于t-z的時間序列圖

a1為動態(tài)能力的發(fā)展系數(shù)，對比觀察圖18兩條曲線發(fā)現(xiàn)，在期初兩條曲線是重合的，后期兩條曲線開始逐漸分離，后期a1值較大的那條曲線較之前的曲線更高一點。這表明，單純增大動態(tài)能力的發(fā)展系數(shù)，即增大動態(tài)能力的發(fā)展速度在短期內(nèi)很難對收益增加產(chǎn)生作用，但是長期來看對企業(yè)收益增長是有利的。對于聯(lián)想集團有限公司而言，目前制約收益增加的因素并不是動態(tài)能力不足，而是其他因素。因此，聯(lián)想可以在短期內(nèi)適當保持現(xiàn)在的動態(tài)能力水平。

b2為投資發(fā)展的彈性系數(shù)，b2的變化體現(xiàn)了投資發(fā)展的速度變化。圖19顯示了b2由小到大逐漸變化時收益變化的演化圖。對比3條曲線可以看出，與b2=0.218 42的狀況相比，當b2增大到0.318 42時，圖形的峰值降低；當b2減小到0.118 42時，圖形的峰值升高。說明在當前的狀況下令投資發(fā)展速度的彈性系數(shù)變小，即投資發(fā)展變的略微緩慢時，在未來的時間中組織將會得到更大的收益。

當b2逐漸減小時，圖形的波谷越來越高，且再次達到峰值的時間縮短。由圖19中b2=0.118 42的曲線可以看出，圖形的波谷比b2=0.218 42和b2=0.318 42時要略微高一些。說明略微減慢投資發(fā)展的速度可以減小收益波動的幅度，使組織發(fā)展趨向于穩(wěn)定，且當收益再次升高時會達到比前期更高的收益水平。

y為組織的投資水平，y的大小體現(xiàn)了組織的投資力度。圖20顯示了y由小到大逐漸變化時收益變化的演化圖。對比觀察3條曲線發(fā)現(xiàn)，3條曲線的演化趨勢非常一致，但是曲線在坐標中的高低位置不同。與y=1的情況相比，當y增大到1.1時，圖形的最高點降低；當y減小到0.9 時，圖形的最高點升高。表明投資力度在小范圍內(nèi)波動不會過于影響未來收益走勢，但是會影響收益的高低水平。說明在當前的發(fā)展狀況下，令投資y略微減少，在未來的時間中組織的收益將會更大。

在實際情況中，企業(yè)可以利用財務(wù)數(shù)據(jù)、咨詢機構(gòu)的定性數(shù)據(jù)，進行回歸得到相關(guān)參數(shù)；同時，根據(jù)本企業(yè)上一年度的財務(wù)數(shù)據(jù)以及專業(yè)咨詢機構(gòu)的定性數(shù)據(jù)得到企業(yè)動態(tài)能力、投資以及收益的初始值。根據(jù)對上一年度的分析預(yù)測公司未來的動態(tài)能力以及投資的變化對收益的影響趨勢；同時，參考國內(nèi)外有關(guān)本行業(yè)的最大投資收益率對企業(yè)未來動態(tài)能力、投資水平進行決策。對于聯(lián)想集團有限公司而言，目前狀況下保持現(xiàn)在的動態(tài)能力，在一定范圍內(nèi)適當?shù)亟档筒糠止潭ㄙY產(chǎn)投資，減少粗放式投資能夠給企業(yè)帶來收益；適當?shù)販p緩?fù)顿Y速度可以提高企業(yè)未來收益水平，促使企業(yè)健康發(fā)展。

5 結(jié)語

本文分析了企業(yè)動態(tài)能力、投資和收益之間的關(guān)系，運用非線性動力系統(tǒng)中的混沌分析理論，構(gòu)建了三者之間的動態(tài)演化模型，基于一定的參數(shù)和初值分析了系統(tǒng)的混沌現(xiàn)象和系統(tǒng)對參數(shù)與初值的敏感依賴性。根據(jù)計算得出的實際系統(tǒng)中的參數(shù)和初值，討論了參數(shù)和初始值變化對系統(tǒng)動態(tài)能力、投資和收益的影響，得到了影響收益增長的關(guān)鍵因素。

研究結(jié)果表明，動態(tài)能力對企業(yè)收益增加有促進作用，但是加快動態(tài)能力的發(fā)展速度并不能顯著提高收益。動態(tài)能力對企業(yè)收益增加的促進作用是通過長期的、潛移默化的方式產(chǎn)生影響，企業(yè)需要適度提升自身的動態(tài)能力，但也要注意不能為了快速提升動態(tài)能力而忽視了投資、管理等其他因素對收益的影響；投資發(fā)展速度過快會造成企業(yè)收益波動幅度較大，不利于企業(yè)持續(xù)平穩(wěn)發(fā)展；投資增加并不必然導(dǎo)致收益增加，投資水平要綜合考慮現(xiàn)階段的動態(tài)能力水平。企業(yè)在發(fā)展過程中要注意保持適度的投資發(fā)展速度，協(xié)調(diào)好動態(tài)能力與投資水平的關(guān)系會對企業(yè)未來發(fā)展有重要影響。

本文從動態(tài)能力、投資對企業(yè)收益影響的角度構(gòu)建了企業(yè)動態(tài)能力、投資以及收益三者之間的三維非線性動態(tài)演化模型并進行探索式分析，在一定程度上可以為企業(yè)動態(tài)能力投入水平和投資決策提供借鑒。然而，在現(xiàn)實情況中，企業(yè)如何控制在主營業(yè)務(wù)上的投資及在其他附加業(yè)務(wù)上的投資比例也是影響企業(yè)獲利的一個重要因素。進一步的研究將對企業(yè)的投資類別進行分類，分為基本業(yè)務(wù)型投資和知識創(chuàng)新型投資，考慮企業(yè)在其當前動態(tài)能力水平下如何控制基本業(yè)務(wù)型投資和知識創(chuàng)新型投資的比例問題。