多维动态能力(四维z-score等权)
「多维动态能力(四维z-score等权)」，覆盖 1990-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 17 个变量，样本量约 94,913。 衡量企业整合与重构资源以适应环境变化的动态能力。
| 时间跨度 | 1990-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 17 |
| 样本量 | 94,913 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 6位股票代码
- StkName [股票简称] — 股票简称
- Year [年份] — 财务年度
- Province [省份] — 公司注册所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
- City [城市] — 公司注册所在城市
- CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册所在区县
- CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
- IPCClassCount [IPC分类号数量] — 参考李婉红等(2026, 研究与发展管理)和Teece(2007, SMJ)的方法，统计企业当年申请专利涉及的不同IPC分类号(前3位)数量，用于衡量机会感知能力。单位：个
- Oppor [机会感知能力] — 参考李婉红等(2026, 研究与发展管理)和李梅等(2022)的方法，计算公式为：ln(IPC分类号数量+1)，衡量企业技术多样性和机会感知能力，越大代表技术领域越广泛
- Adapt [环境适应能力] — 参考李婉红等(2026, 研究与发展管理)和Nadkarni & Narayanan(2007, SMJ)的方法，计算公式为：ln(资本支出/研发支出/销售费用近3年变异系数的均值)，衡量企业战略灵活性和环境适应能力
- Coord [协调整合能力] — 参考李婉红等(2026, 研究与发展管理)和刘宇嘉等(2024)的方法，使用总资产周转率衡量企业资源协调整合能力，越大代表资产运营效率越高。单位：比例
- Absor [学习吸收能力] — 参考李婉红等(2026, 研究与发展管理)和李梅等(2022)的方法，计算公式为：ln(研发投入强度百分比+1)，衡量企业知识获取和学习吸收能力
- MDC [多维动态能力] — 参考李婉红等(2026, 研究与发展管理)和Teece(2007, SMJ)的方法，计算公式为：4个子维度(机会感知/环境适应/协调整合/学习吸收)年度内z-score标准化后取均值，z-score在[-3,3]范围内截尾处理。用作研究变量，越大代表企业多维动态能力越强
常见问题
- 「多维动态能力(四维z-score等权)」是什么数据集？
- 多维动态能力(四维z-score等权)，隶属公司治理。衡量企业整合与重构资源以适应环境变化的动态能力。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1990-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 17 个变量。核心指标包括：IPC分类号数量、机会感知能力、环境适应能力、协调整合能力、学习吸收能力、多维动态能力。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 94,913 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 本数据集基于Teece提出的动态能力理论框架，旨在构建一个衡量企业多维动态能力的综合指标。动态能力是企业整合、构建和重构内外部资源以适应快速变化环境的能力。参考李婉红等的研究，该综合指标从机会感知、环境适应、协调整合和学习吸收四个维度进行测度。 首先，计算四个子维度指标。机会感知能力（$Oppor$）衡量企业识别和把握新市场与技术机会的能力，采用企业当年专利申请所涉及的国际专利分类（IPC）大类（前三位）的种类数（$IPCClassCount$）来表征技术多样性，并对其取自然对数以平滑数据。环境适应能力（$Adapt$）衡量企业战略的灵活性，参考Nadkarni和Narayanan的方法，计算资本支出、研发支出和销售费用近三年的变异系数，并取其均值，最后取自然对数。协调整合能力（$Coord$）衡量企业配置和利用资源的效率，直接采用总资产周转率，即营业收入除以总资产。学习吸收能力（$Absor$）衡量企业获取和消化新知识的能力，采用研发投入强度（研发支出占营业收入的比例）并取自然对数。 在获得四个子维度指标后，为消除量纲影响并使其具有可比性，对每个指标在年度内进行标准化处理，计算其z-score。最后，将标准化后的四个子维度指标进行等权平均，得到多维动态能力综合指标（$MDC$）。该指标值越大，代表企业的多维动态能力越强。 多维动态能力综合指标的计算公式为： $$MDC = \frac{z(Oppor) + z(Adapt) + z(Coord) + z(Absor)}{4}$$ 其中$Oppor = \ln(IPCClassCount + 1)$，$IPCClassCount$为企业当年专利申请涉及的IPC大类种类数；$Adapt = \ln(\frac{CV(Capex) + CV(RD) + CV(Sell)}{3})$，$CV(Capex)$、$CV(RD)$、$CV(Sell)$分别为资本支出、研发支出、销售费用近三年的变异系数；$Coord = \frac{营业收入}{总资产}$；$Absor = \ln(研发投入强度 + 1)$，研发投入强度为研发支出除以营业收入。 补充说明 - 在计算多维动态能力综合指标（$MDC$）前，对各子维度的年度z-score进行了截尾处理，将超出[-3, 3]范围的值分别替换为-3或3。 参考文献 [1]Teece D J. Explicating dynamic capabilities: the nature and microfoundations of (sustainable) enterprise performance[J]. Strategic Management Journal, 2007, 28(13): 1319-1350. [2]Nadkarni S, Narayanan V K. Strategic schemas, strategic flexibility, and firm performance: the moderating role of industry clockspeed[J]. Strategic Management Journal, 2007, 28(3): 243-270. [3]李婉红,薛青廉,王帆.数字化创新、多维动态能力与企业绿色转型[J].研究与发展管理,2026,38(1):64-77.DOI:10.13581/j.cnki.rdm.20241193.
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