它最经典的命题是：

企业做什么，取决于决策者注意到了什么；而决策者注意什么，又受到组织结构、规则、沟通渠道和具体情境的影响。

近三十年来，ABV已经成为战略管理和组织研究中极具影响力的理论之一。研究者不断考察CEO对创新、数字化、气候变化、国际化等议题究竟投入了多少注意力，并进一步分析这些注意如何影响企业战略行为。

但到了2026年，Journal of Management Studies 上的一组 Point–Counterpoint 文章突然把一个更加基础的问题重新摆上了桌面：

注意力究竟是什么？

它是一种像时间和资金一样有限、必须配置的稀缺资源？

还是一种在人与人互动、语言、技术、身体和组织实践中不断“做出来”的社会实践？

或者，这两个答案本来就不应该被设置成非此即彼？

围绕这个问题，三篇文章形成了一场非常精彩的ABV理论论战。

一、第一枪：不要再问“注意了多少”，而要问“怎样注意”

David Seidl、Violetta Splitter和Richard Whittington首先发难。

他们的文章标题就很鲜明：

Quality over Quantity of Attention!

他们认为，主流ABV长期受两个假设支配：

第一，注意力是有限的；第二，注意力是同质的。

于是研究者习惯测量高管对某个战略议题的注意强度、广度和持续时间，甚至通过年报、电话会议中的关键词频率来代理注意力。

这实际上隐含了一种“注意力货币观”：

注意力就像一枚枚相同的硬币，区别只是投给谁、投多少。

但问题是：

两小时的注意，真的总是同一种注意吗？

想象两个CEO都参加了两小时战略会议。

一个CEO全程看PPT、听汇报，很少提问。

另一个CEO不断追问、倾听、质疑，与员工共同重构问题。

如果按时间计算，两人的注意力完全一样。

但显然，他们产生的战略效果可能完全不同。

因此，Seidl等人主张，把研究重点从名词 attention 转向动词 attending：

不再把注意力看成一种预先存在、等待分配的资源，而是研究“注意究竟是怎样被做出来的”。

他们进一步提出，注意实践由五种基本“质量”构成：

社会性、话语性、物质性、身体性和历史性。

谁在会议里？谁有权说话？CEO是否真的参与？这些构成注意的社会性。

使用什么语言描述问题，会改变人们看到什么。

PPT、便利贴、仪表盘乃至算法和人工智能，并不是中性的工具，而会主动改变问题如何被呈现和理解。

眼神、动作、姿态乃至座位安排也会改变集体注意。

而且，今天如何注意一个问题，还受到过去注意实践的影响。人们会学习如何发现、表达和解释问题。

所以，他们提出一个大胆判断：

注意力不仅会被消耗，也可能通过学习和实践不断增长。

这就是所谓的 crescive attention。

二、Rhee反击：“Attention Is Attention”

Luke Rhee随即发表了一篇几乎针锋相对的文章：

Attention Is Attention。

他的核心主张很简单：

不要为了让注意力概念变得更丰富，最后把整个组织实践都叫作“注意力”。

Rhee认为，ABV真正有解释力，是因为它始终建立在三个基础属性上：

scarcity、selectivity、situatedness——稀缺性、选择性和情境性。

其中最关键的是“稀缺”。

但Rhee所说的稀缺，并不是假设每个管理者固定拥有100单位注意力。

真正的含义是：

任何一次注意，都存在机会成本。

当你深入注意A时，就无法以同样程度同时注意B、C和D。

因此，scarcity的本质不是“固定库存”，而是不可消除的trade-off。

这也正是他对“注意力可以增长”最有力的反驳。

一个CEO完全可能通过训练变得越来越擅长理解人工智能。

但他为此投入的时间和认知资源，仍然意味着其他问题得到的关注减少。

所以：

能力增长，不等于稀缺性消失。

甚至可能出现一个悖论：

越擅长深入关注一个领域，越可能忽略外围信号。

企业为什么看不到颠覆性创新？

为什么忽视新竞争者？

为什么在危机发生前没有捕捉到弱信号？

Rhee认为，这些现象恰恰需要“稀缺—选择—忽视”这条因果链来解释。

三、真正的哲学分歧：Context究竟是“构成”注意，还是“影响”注意？

双方最深层的冲突，其实不是“数量还是质量”。

而是：

组织情境和注意力到底是什么关系？

Seidl等人认为：

社会关系、话语、技术、身体和历史共同构成注意。

Rhee则认为：

这些因素非常重要，但它们只是塑造和引导注意，不能等同于注意本身。

这看起来只是“constitute”与“shape”的区别，实际上后果很大。

如果PPT、会议形式、话语、互动和历史都被纳入“注意力”本身，那么我们就越来越难区分：

什么是原因？

什么是注意机制？

什么又是结果？

Rhee担心，ABV最终会从一种因果理论变成一种丰富的组织生活描述：

我们非常清楚地描述了大家怎样开会、怎样互动、怎样使用工具，却没有真正解释：

为什么这个问题进入了管理者视野，而另一个问题没有？

这是Rhee整篇文章最值得认真对待的批评。

四、第三条道路：问题也许不在“质量还是数量”

这场争论还有第三种声音。

Davide Nicolini等人的文章题目是：

Beyond Quality and Quantity。

他们认为，把问题设置成：

质量还是数量？

本身就可能是错误的。

真正需要反思的，是ABV尚未完全摆脱的 Simon’s legacy——西蒙遗产。

Herbert Simon讨论注意力时，面对的是20世纪中期的大型官僚组织。

当时信息主要以文件、报告、备忘录和层级汇报的形式流动。

于是一个自然的问题是：

信息越来越多，而高管时间有限，怎样把有限的信息处理能力配置给最重要的问题？

但今天的组织已经完全不同。

即时通信、社交媒体、大数据、算法、生成式AI和AI agent正在重构信息环境。

所以，Nicolini等人认为，与其抛弃ABV，不如扩展ABV。

他们提出三个很有启发性的转向。

五、从“配置注意”转向“竞争注意”

第一：

Allocation → Competition。

组织注意并不只是CEO从上往下分配的。

现实中大量力量同时争夺注意：

员工、客户、媒体、监管者、算法、KPI、突发事件、情绪、平台和AI系统……

因此，组织更像一个：

attentional arena——注意力竞技场。

不同问题和行动者不断争夺进入组织议程的机会。

这个转变非常重要。

因为它重新把权力、政治和竞争带回了ABV。

六、从“管理者决定关注什么”转向“情境把注意带向哪里”

第二：

Intentionality → Thicker Situatedness。

传统研究容易假设：

CEO决定关注AI，所以AI获得注意。

但现实往往不是这样。

会议原本讨论A，因为某人一句话突然转向B；

一条突发消息改变整个讨论；

一个异常数据让团队重新理解问题。

也就是说：

情境不仅约束注意，也可能主动生产注意。

因此，“situation”本身应该成为一个重要分析单位。

七、最有意思的问题也许是：什么时候注意力才真正“稀缺”？

第三：

Scarcity → When Scarcity?

Nicolini等人并不否认人类存在认知限制。

但他们提出一个更微妙的问题：

“有限”一定等于“稀缺”吗？

十个人共同分析一个问题，与一个人单独分析，组织层面的处理能力显然不同。

AI又使这个问题更加复杂。

AI可以筛选信息、总结材料、识别异常、生成方案、代理执行。

因此：

技术既可能争夺人的注意，也可能扩大组织的注意能力。

未来真正值得研究的，可能不是简单判断：

注意力到底稀缺不稀缺。

而是：

在什么条件下注意力表现为scarcity，在什么条件下又出现attentional abundance？ 

八、我的判断：三方其实讨论的是三个不同层次

如果把这场论战抽象出来，我认为真正值得保留的并不是：

Quantity vs. Quality。

而是三个层次：

第一层：Attention Constraint

为什么人和组织不可能什么都关注？

这一层，Rhee最有说服力。

scarcity和trade-off不能轻易删除。

否则ABV很难解释最经典的问题：

为什么企业会看不见某些重要事情？

第二层：Attention Configuration

有限注意力究竟如何组织？

是宽还是窄？

持续还是间歇？

集中还是分散？

探索与利用之间如何切换？

这是传统ABV仍然非常重要的研究空间。

第三层：Attending Practice

注意实际上是怎样发生的？

这里Seidl等人的贡献非常重要。

CEO在年报里说了30次“人工智能”，并不意味着他真正理解AI。

一个企业有很多“绿色”关键词，也不意味着气候议题真正进入了战略决策过程。

所以，仅用词频、时间或数量代理attention，确实可能把完全不同的注意活动压缩成同一个数字。

更合理的框架也许是：

Constraint → Configuration → Practice → Outcome

注意约束
↓
注意配置
↓
注意实践
↓
战略行为与组织结果

这样，我们既不需要抛弃scarcity，也不必忽略attending。

九、AI时代让这场争论突然变得极其现实

人工智能正在把这场理论争论从哲学问题变成组织现实。

AI到底减少了注意力稀缺，还是加剧了注意力稀缺？

答案可能是：

两者同时发生。

AI可以帮管理者阅读100份报告、总结1000条信息。

这是attention augmentation。

但AI也可以在一分钟内生成100个方案、100份分析和1000条建议。

于是新的瓶颈变成：

人到底应该相信哪一个？

信息生产成本越接近于零，真正昂贵的资源就越可能变成：

判断、选择与注意。

与此同时，AI agent还意味着，未来组织中的注意主体可能已经不再只是CEO、TMT和员工。

我们越来越需要研究：

human + AI + algorithms + routines + structures

组成的混合注意系统。

这也许才是2026年这场ABV论战最大的意义。

十、ABV真正值得研究的下一步

未来，与其继续不断增加：

“CEO attention to AI”
“CEO attention to climate”
“CEO attention to digitalization”

这样的变量，更重要的问题可能是：

什么能够进入组织视野？ 谁有能力让一个问题变得值得关注？ 一个议题获得注意时，另一个什么议题被挤出了？ AI是在扩展组织注意，还是制造更多必须被选择的信息？ 人和AI如何共同形成新的注意力结构？

甚至还有一个过去长期被低估的问题：

组织为什么“不注意”某件事情？

企业为什么看到了碳减排，却没有看到气候适应？

为什么看到了AI应用，却没有看到AI治理？

为什么看到了效率，却没有看到韧性？

从研究“attention to X”进一步走向研究 inattention、attention trade-offs和human–AI attention systems，很可能是ABV下一轮理论发展的重要方向。

结语

这场论战表面上是在争：

注意力的数量重要，还是质量重要？

但真正的问题其实是：

我们究竟希望“attention”这个概念解释什么？

Seidl等人提醒我们：

不要把注意力简化成时间和词频，要研究人们究竟怎样注意。

Rhee提醒我们：

如果失去scarcity和selectivity，attention可能变成一个包罗万象、却失去因果解释力的概念。

Nicolini等人则提醒我们：

最有前景的道路或许不是在两个阵营中选边，而是研究认知、实践、情境、技术和竞争如何共同塑造组织注意。

因此，这场争论未必意味着ABV正在分裂。

恰恰相反。

它可能意味着，在Ocasio提出ABV近三十年之后，这一理论正在进入第二次真正重要的生长阶段。

而AI的出现，很可能正是推动这次生长最重要的现实力量之一。

Seidl, D., Splitter, V., & Whittington, R. (2026). Quality over quantity of attention! Towards a qualitative Attention-Based View. Journal of Management Studies.

Rhee, L. (2026). Attention is attention: Preserving ontological integrity in organizational research. Journal of Management Studies.

Nicolini, D., Hurst, M., Mengis, J., & Baeriswyl, M. (2026). Beyond quality and quantity: Enriching the study of organizational attention. Journal of Management Studies.