［摘 要］文章以2007—2021年我國(guó)旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)上市公司為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的存在性、同群效應(yīng)形成的驅(qū)動(dòng)因素和作用機(jī)理。結(jié)果顯示：第一，旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在明顯的行業(yè)同群效應(yīng)，即公司在做出數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策時(shí)會(huì)受到來(lái)自細(xì)分行業(yè)同群群體中其他企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響；第二，行業(yè)同群效應(yīng)受到信息獲取模仿和競(jìng)爭(zhēng)模仿的驅(qū)動(dòng)，即企業(yè)所處環(huán)境的不確定水平和競(jìng)爭(zhēng)水平對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)產(chǎn)生正向影響；第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)遵循邏輯模仿律和先內(nèi)后外律，前者說(shuō)明企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型更容易受到績(jī)效相似的同群群體的影響，后者說(shuō)明企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型更容易受到產(chǎn)權(quán)性質(zhì)相同的同群群體的影響；第四，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)可顯著改善旅游企業(yè)的短期績(jī)效和長(zhǎng)期價(jià)值。

［關(guān)鍵詞］旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；同群效應(yīng)；信息模仿；競(jìng)爭(zhēng)模仿

［中圖分類號(hào)］F59

［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A

［文章編號(hào)］1002-5006（2024）10-0049-21

DOI： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2024.10.009

0 引言

在數(shù)字化浪潮的推動(dòng)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何推動(dòng)企業(yè)發(fā)展以及企業(yè)如何依托人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)搶抓轉(zhuǎn)型機(jī)遇已成為學(xué)術(shù)界和實(shí)業(yè)界的關(guān)注焦點(diǎn)[1]。旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)作為參與數(shù)字經(jīng)濟(jì)變革的重要產(chǎn)業(yè)之一，相關(guān)企業(yè)開(kāi)始積極利用數(shù)字技術(shù)來(lái)推動(dòng)自身發(fā)展。例如，山東文旅打造的“數(shù)智一體化”智慧文旅服務(wù)平臺(tái)已實(shí)現(xiàn)自助入住、人臉識(shí)別、智能送物機(jī)器人、人工智能電話等功能，形成全程無(wú)接觸、智能化的酒店服務(wù)閉環(huán)。該平臺(tái)服務(wù)的酒店數(shù)量已超過(guò)300家，服務(wù)會(huì)員數(shù)量超過(guò)600萬(wàn)，累計(jì)實(shí)現(xiàn)線上交易額4.3億元，提高整體運(yùn)營(yíng)效率超30%1。作為一種推動(dòng)文旅融合的技術(shù)支撐和賦能方式[2]，數(shù)字技Zlc/dsg/RRMcggQpaPvSsqCFlRmdQil4Bm6815dzJ6g=術(shù)從供給側(cè)拓展了旅游產(chǎn)業(yè)的邊界，旅游相關(guān)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化也迸發(fā)出了巨大的發(fā)展?jié)摿3]。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)中不斷出現(xiàn)的新興技術(shù)和嶄新的商業(yè)模式帶來(lái)的變革被稱為數(shù)字化轉(zhuǎn)型[4]。《“十四五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》也明確提出，要做強(qiáng)做優(yōu)做大國(guó)內(nèi)旅游市場(chǎng)，加快推進(jìn)以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為特征的智慧旅游，深化“互聯(lián)網(wǎng)+旅游”，對(duì)以數(shù)字化積極推進(jìn)旅游高質(zhì)量發(fā)展提出新的更高要求。事實(shí)上，旅游產(chǎn)品具有信息含量和無(wú)形價(jià)值高的特點(diǎn)，相比于制造業(yè)，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)更加敏感[5]，以旅游為代表的服務(wù)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率在2020年已達(dá)到40.7%，接近工業(yè)的2倍①。數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)減少中間費(fèi)用來(lái)降低經(jīng)營(yíng)成本，打造新理念進(jìn)而拓寬服務(wù)領(lǐng)域，推動(dòng)企業(yè)重構(gòu)價(jià)值鏈[6]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型這種去中介特征提升了旅游業(yè)的資源配置效率，重塑了旅游業(yè)發(fā)展基本機(jī)制，可帶動(dòng)旅游企業(yè)的組織變革[7]。在此背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為許多旅游企業(yè)改善經(jīng)營(yíng)績(jī)效、謀求持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的戰(zhàn)略選擇[8]，但現(xiàn)實(shí)中這種戰(zhàn)略行為的趨同是非理性的盲從，還是理性思考下的主動(dòng)學(xué)習(xí)和模仿，因此而產(chǎn)生的同群效應(yīng)又是如何形成的，數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的趨同是否促進(jìn)了旅游企業(yè)的發(fā)展等問(wèn)題尚不清楚。

同群效應(yīng)（peer effects）描述的是企業(yè)在環(huán)境不穩(wěn)定、信息不充分、結(jié)果不確定的決策環(huán)境中，企業(yè)在行為決策上更傾向于參考和模仿同群企業(yè)的行為導(dǎo)致的行為趨同[9]，不同于非理性的羊群效應(yīng)，同群效應(yīng)認(rèn)為個(gè)體雖然受到群內(nèi)其他個(gè)體的影響作出自身決策，但整個(gè)過(guò)程都保持理性思考。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，在技術(shù)路線、績(jī)效結(jié)果和社會(huì)評(píng)價(jià)等方面均存在較高的不確定性，在旅游業(yè)中，數(shù)字化更是沖擊著傳統(tǒng)旅游業(yè)務(wù)、商業(yè)模式和旅游企業(yè)的發(fā)展路徑[5]，相關(guān)旅游企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略制定和實(shí)施進(jìn)程中的同群效應(yīng)更有可能產(chǎn)生。一方面，現(xiàn)有數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究主要關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)因[10]、經(jīng)濟(jì)后果[11]及對(duì)企業(yè)行為的影響[12]。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)，現(xiàn)有研究雖對(duì)該效應(yīng)的存在性、影響因素[13]和網(wǎng)絡(luò)情境因素進(jìn)行了探析[14]，但這些研究忽視了行業(yè)差異，缺乏制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的對(duì)比分析，旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的制定及實(shí)施更是鮮有研究提及。另一方面，現(xiàn)有旅游企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究?jī)H關(guān)注該戰(zhàn)略對(duì)旅游企業(yè)績(jī)效提升的影響[8]，旅游企業(yè)間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)是否存在，同群效應(yīng)的形成受到哪些因素的影響，這種行為趨同又遵循何種模式，以及這一效應(yīng)對(duì)這些企業(yè)帶來(lái)了何種經(jīng)濟(jì)后果等問(wèn)題均不明晰。

針對(duì)上述問(wèn)題，本研究選取我國(guó)旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)上市公司作為研究樣本，旨在檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展浪潮中我國(guó)旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)是否通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加以應(yīng)對(duì)，并進(jìn)一步探究這種數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略在行業(yè)間的群體行為，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否存在同群效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上，研究同群效應(yīng)背后的影響因素和作用機(jī)理，以期為提高我國(guó)旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化水平、更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、發(fā)展更高質(zhì)量的旅游產(chǎn)業(yè)提供微觀層面的參考。

1 理論基礎(chǔ)和研究假設(shè)

1.1 旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)

旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)描述的是基于一定聯(lián)結(jié)關(guān)系，比如同一行業(yè)、同一區(qū)域、同一市場(chǎng)或同一關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)[15]，形成的特定群體內(nèi)部的旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)有意識(shí)地追隨或模仿群內(nèi)其他企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為。當(dāng)焦點(diǎn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為受到其同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型結(jié)果影響時(shí)，這類同群效應(yīng)被視為內(nèi)生同群效應(yīng)，而當(dāng)焦點(diǎn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為受到其同群群體的屬性特征影響時(shí)，這類同群效應(yīng)則被視為情境同群效應(yīng)，上述效應(yīng)常因同時(shí)存在而無(wú)法區(qū)分，需要明晰背后的作用機(jī)理才能有效識(shí)別[16]。一方面，隨著數(shù)字技術(shù)在旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)的快速大量應(yīng)用，同行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)要素和技術(shù)資源的流動(dòng)加速推動(dòng)著行業(yè)整體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型[17]；另一方面，相關(guān)研究顯示，旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升和數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)的地理空間擴(kuò)散相關(guān)[18]。這種地理、技術(shù)和行業(yè)的重疊會(huì)促進(jìn)企業(yè)間的學(xué)習(xí)[19]，從而誘發(fā)企業(yè)行為的趨同。因此，該行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)常表現(xiàn)為行業(yè)同群和地區(qū)同群，而要明晰其類型則需進(jìn)一步深入探究其影響因素和作用機(jī)理。

行業(yè)共性決定了同一領(lǐng)域內(nèi)企業(yè)面對(duì)共同的技術(shù)環(huán)境、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與增長(zhǎng)機(jī)遇[20]。在產(chǎn)業(yè)層面中，數(shù)字技術(shù)與旅游相關(guān)產(chǎn)業(yè)的深度融合加速旅游細(xì)分行業(yè)的數(shù)字化、智能化和協(xié)同化轉(zhuǎn)型[7]，催生著新業(yè)態(tài)、重塑著旅游業(yè)的服務(wù)體系[3]、推動(dòng)著市場(chǎng)范圍的擴(kuò)大和產(chǎn)業(yè)集聚[21]。當(dāng)旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)開(kāi)始采納新技術(shù)，如人工智能、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算等，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一種行業(yè)內(nèi)的壓力和動(dòng)力，促使其他企業(yè)也跟進(jìn)，以把握市場(chǎng)機(jī)遇推動(dòng)自身成長(zhǎng)。隨著行業(yè)內(nèi)更多企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，共享的知識(shí)庫(kù)和資源也相應(yīng)增加，有助于整個(gè)行業(yè)的數(shù)字化水平提升，比如智能設(shè)備的投入及管理、數(shù)據(jù)共享、最佳實(shí)踐、技術(shù)解決方案等。與此同時(shí)，新興的高邊際生產(chǎn)率旅游業(yè)態(tài)吸引了優(yōu)質(zhì)人力資本的集中，加速了傳統(tǒng)旅游子行業(yè)生產(chǎn)要素的重新分配[7]。在企業(yè)層面，首先，改善客戶體驗(yàn)是旅游企業(yè)的核心關(guān)注點(diǎn)。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如通過(guò)移動(dòng)應(yīng)用、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)推出的各項(xiàng)旅游產(chǎn)品和服務(wù)，可以極大地提升消費(fèi)者旅游體驗(yàn)[22]。當(dāng)一家企業(yè)通過(guò)這些技術(shù)成功地改善了客戶體驗(yàn)，其他企業(yè)往往會(huì)迅速跟進(jìn)。企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)促使它們采用更先進(jìn)的技術(shù)來(lái)獲取市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，而合作則有助于資源共享和風(fēng)險(xiǎn)分散，這兩方面共同推動(dòng)了行業(yè)內(nèi)同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其次，旅游業(yè)具有明顯的季節(jié)性特征，數(shù)字化可以幫助企業(yè)更有效地管理季節(jié)性需求波動(dòng)，如通過(guò)數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)旅游高峰期和淡季，從而優(yōu)化資源分配和營(yíng)銷(xiāo)策略。這種策略一旦被證明有效，將迅速被行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)采納。最后，旅游企業(yè)同時(shí)面臨全球化和本地化的需求，數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)能夠更好地理解不同文化和地域的需求，提供定制化服務(wù)。這種轉(zhuǎn)型的成功案例會(huì)激發(fā)行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)效仿，以滿足多元化的市場(chǎng)需求。綜上，提出如下假設(shè)：

H1a：旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在顯著的行業(yè)同群效應(yīng)

同一地區(qū)的公司面臨著相似的商業(yè)環(huán)境和地理優(yōu)勢(shì)，這些成員之間經(jīng)常存在一種共生關(guān)系[23]。不同地區(qū)政府對(duì)數(shù)字化的支持程度和基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度不同，這直接影響該地區(qū)旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型[24]。數(shù)字化程度較高的地區(qū)，消費(fèi)者對(duì)數(shù)字化服務(wù)的接受度和期望也相對(duì)較高，會(huì)促使當(dāng)?shù)氐穆糜渭跋嚓P(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在某個(gè)地區(qū)，一旦有企業(yè)成功實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型并從中受益，其他企業(yè)很可能模仿其策略，形成一種區(qū)域性的擴(kuò)散效應(yīng)[21]。這種效應(yīng)可能會(huì)超越單一企業(yè)的界限，影響整個(gè)地區(qū)的服務(wù)業(yè)格局。在某些著名旅游目的地，當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的數(shù)字化水平直接影響旅游者的整體體驗(yàn)。例如，使用數(shù)字導(dǎo)覽、在線預(yù)訂系統(tǒng)等服務(wù)，可顯著提升旅游者的便利性和滿意度。因此，這些地區(qū)的旅游業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會(huì)形成示范效應(yīng)，推動(dòng)周邊地區(qū)的同類企業(yè)進(jìn)行相似的轉(zhuǎn)型。在旅游熱點(diǎn)區(qū)域，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)突出其服務(wù)和提升客戶體驗(yàn)的重要手段，區(qū)內(nèi)企業(yè)也可能通過(guò)合作共享資源（如數(shù)據(jù)共享平臺(tái)），共同提升整個(gè)地區(qū)的旅游吸引力[25]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型，作為一種積極的社會(huì)價(jià)值判斷，可以給企業(yè)帶來(lái)良好的聲譽(yù)。隨著區(qū)域群體企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的提高，區(qū)域內(nèi)對(duì)數(shù)字化發(fā)展的社會(huì)期望也在提高。在這種情況下，企業(yè)更傾向于進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以獲得更多利益相關(guān)者的支持和認(rèn)可[26]。綜上，提出如下假設(shè)：

H1b：旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在顯著的地區(qū)同群效應(yīng)

1.2 旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)形成的影響因素分析

社會(huì)學(xué)習(xí)理論認(rèn)為，同群效應(yīng)源自個(gè)體對(duì)同群群體的主動(dòng)學(xué)習(xí)和模仿[27]，而個(gè)體的這種主動(dòng)行為主要源自基于信息理論的模仿和基于競(jìng)爭(zhēng)理論的模仿。一方面，當(dāng)不確定性非常高時(shí)，基于信息的動(dòng)機(jī)很可能會(huì)占主導(dǎo)地位，因?yàn)椴淮_定下的信息不對(duì)稱增加了一些公司擁有優(yōu)越信息的可能性，高不確定性意味著管理者對(duì)替代路徑的可能成功有較弱的先驗(yàn)概率，因此對(duì)外部信息源更開(kāi)放。另一方面，當(dāng)不確定性較低或競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手非常接近時(shí)，基于競(jìng)爭(zhēng)的動(dòng)機(jī)會(huì)占主導(dǎo)地位，競(jìng)爭(zhēng)越激烈，基于競(jìng)爭(zhēng)的模仿的可能性就越高[28]。

旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)是一個(gè)受季節(jié)性、經(jīng)濟(jì)狀況、宏觀政策和技術(shù)進(jìn)步等多種因素影響的行業(yè)。一方面，市場(chǎng)需求的不可預(yù)測(cè)性使得企業(yè)在規(guī)劃資源和服務(wù)時(shí)面臨挑戰(zhàn)，隨著技術(shù)的快速發(fā)展，旅游業(yè)的服務(wù)模式和消費(fèi)者預(yù)訂行為也在不斷變化。面對(duì)技術(shù)進(jìn)步和全球化帶來(lái)的不確定性，旅游企業(yè)需要不斷創(chuàng)新以保持競(jìng)爭(zhēng)力。移動(dòng)技術(shù)、社交媒體、人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展改變了消費(fèi)者的預(yù)訂和體驗(yàn)旅游產(chǎn)品的方式，增加了企業(yè)在技術(shù)投資和市場(chǎng)策略上的不確定性。另一方面，旅游領(lǐng)域涌現(xiàn)出各種新業(yè)態(tài)和新形態(tài)，其產(chǎn)業(yè)邊界不斷模糊化，內(nèi)部異質(zhì)化程度日益提高，平臺(tái)壟斷、大數(shù)據(jù)“殺熟”、數(shù)據(jù)孤島、數(shù)字鴻溝等問(wèn)題逐漸凸顯[3]。面對(duì)這種復(fù)雜環(huán)境，企業(yè)的信息成本和決策成本增加，此時(shí)來(lái)自同群企業(yè)的決策提供了有效的學(xué)習(xí)渠道[29]，數(shù)字化轉(zhuǎn)型雖是推動(dòng)創(chuàng)新、提高企業(yè)適應(yīng)性的關(guān)鍵因素，但它對(duì)于企業(yè)而言充滿不確定性，缺乏明確統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，此時(shí)企業(yè)會(huì)將同群企業(yè)的行為視為規(guī)范，成為決策時(shí)的重要信息來(lái)源[30]。在高度不確定的環(huán)境中，企業(yè)愿意主動(dòng)模仿同群企業(yè)來(lái)降低決策成本，這是一種信息“搭便車(chē)”的行為[31]，可增強(qiáng)自身行為的合法性，同時(shí)在高不確定性環(huán)境下與同群企業(yè)保持一致，以規(guī)避戰(zhàn)略背離帶來(lái)的不利影響。因此，旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略面臨的不確定性會(huì)促進(jìn)企業(yè)基于信息的模仿行為來(lái)降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。故提出如下假設(shè)：

H2：信息獲取模仿有助于旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的形成，即企業(yè)所處環(huán)境的不確定水平越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)越明顯

在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中，企業(yè)面臨著巨大的壓力來(lái)維持或提升其市場(chǎng)地位。群體成員之間“競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手”的身份可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的戰(zhàn)略行為做出反應(yīng)，以防止自身競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的喪失[32]。隨著競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度的提高，企業(yè)的獨(dú)立性下降[33]，企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)程度較高的市場(chǎng)中會(huì)更加密切地關(guān)注競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，并通過(guò)模仿達(dá)到與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的競(jìng)爭(zhēng)均衡[13，34]。在旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)中，企業(yè)在面對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決策時(shí)，為了不被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手超越，可能會(huì)模仿那些在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面取得成功的同行[35]，特別是行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略，以增加自身在市場(chǎng)中的份額和影響力。這意味著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展為旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)帶來(lái)了新的競(jìng)爭(zhēng)工具，這些技術(shù)（如大數(shù)據(jù)分析、人工智能、移動(dòng)應(yīng)用等）可以顯著提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和客戶服務(wù)質(zhì)量，成為企業(yè)在激烈競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出的關(guān)鍵。比如，數(shù)字化轉(zhuǎn)型孕育出數(shù)字景區(qū)、云端文博、元宇宙旅游等新型旅游產(chǎn)品、服務(wù)及商業(yè)模式，顯著提高了產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力[36]。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的環(huán)境下，一方面，企業(yè)需要快速響應(yīng)市場(chǎng)變化和技術(shù)創(chuàng)新，這種基于競(jìng)爭(zhēng)的模仿有助于企業(yè)更快地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而快速適應(yīng)市場(chǎng)變化；另一方面，為獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，企業(yè)不僅需要模仿，還需要在模仿的基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新，這促使企業(yè)不斷優(yōu)化其數(shù)字化戰(zhàn)略，提高服務(wù)效率和創(chuàng)新能力。此外，在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈時(shí)，企業(yè)可能通過(guò)模仿減少?zèng)Q策和投資風(fēng)險(xiǎn)。觀察同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果可以幫助企業(yè)更好地評(píng)估技術(shù)投資的風(fēng)險(xiǎn)和回報(bào)，避免盲目投資。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)間日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)會(huì)刺激它們出于競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)機(jī)的模仿，帶來(lái)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為決策的趨同。故提出如下假設(shè)：

H3：競(jìng)爭(zhēng)模仿有助于旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的形成，即行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)越明顯

1.3 旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)形成的行為模式分析

組織間模仿行為研究指出，在行動(dòng)主體具備模仿動(dòng)機(jī)和信息渠道后，還需選擇最終的模仿對(duì)象[35]，在此過(guò)程中，模仿行為方式主要遵從3條模仿定律：邏輯模仿律、先內(nèi)后外律和模仿級(jí)數(shù)律[37]。其中，邏輯模仿律認(rèn)為，模仿對(duì)象的選擇應(yīng)符合內(nèi)在邏輯規(guī)律，即強(qiáng)調(diào)的是對(duì)效率高、績(jī)效好的對(duì)象或代表最優(yōu)結(jié)果的行為和對(duì)象進(jìn)行模仿；先內(nèi)后外律認(rèn)為模仿對(duì)象的選擇遵循先內(nèi)后外的規(guī)律，即模仿者會(huì)優(yōu)先選擇和自己具有某種同質(zhì)性特征的對(duì)象進(jìn)行模仿；模仿級(jí)數(shù)律則主要強(qiáng)調(diào)模仿行為的增長(zhǎng)速度[38]。其中，前兩條模仿定律和模仿對(duì)象的選擇有關(guān)，故本文基于這兩條定律對(duì)旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的形成背后的行為邏輯進(jìn)行剖析。

邏輯模仿律在旅游業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型及其同群效應(yīng)中發(fā)揮著重要作用。模仿確實(shí)可以幫助領(lǐng)導(dǎo)者在對(duì)抗多個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手時(shí)保持領(lǐng)先地位，但模仿目標(biāo)的選擇很重要，模仿可能是動(dòng)態(tài)能力和創(chuàng)新的關(guān)鍵來(lái)源，反過(guò)來(lái)又產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，因此，無(wú)論是行業(yè)中的“弱企業(yè)”（weak firm）[39]，還是市場(chǎng)中的“高績(jī)效企業(yè)”（high performers）都會(huì)理性選擇適合自身的模仿對(duì)象而形成同群效應(yīng)[40]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，數(shù)字技術(shù)不斷滲透的背景下，不斷有旅游企業(yè)開(kāi)始數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以生成式人工智能（generative artificial intelligence，GAI）技術(shù)應(yīng)用為例，Expedia利用GAI為其客戶生成個(gè)性化的旅行行程，荷蘭皇家航空公司基于GAI進(jìn)行個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。但這種技術(shù)的應(yīng)用也存在負(fù)面影響，GAI可能會(huì)操縱在線酒店/餐廳評(píng)論或大規(guī)模創(chuàng)建虛假身份賬戶，會(huì)產(chǎn)生過(guò)時(shí)或誤導(dǎo)性的信息，可能對(duì)旅游利益相關(guān)者的相關(guān)決策、參與或福利水平產(chǎn)生不利影響[41]。可見(jiàn)，旅游企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，模仿對(duì)象的選擇和相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用往往更加審慎。與表現(xiàn)較差的同群成員相比，表現(xiàn)較好的同群群體可能會(huì)觸發(fā)更高水平的信任[42]，故高績(jī)效的企業(yè)往往會(huì)更關(guān)注和模仿數(shù)字化轉(zhuǎn)型績(jī)效較好的同群成員的戰(zhàn)略行為。對(duì)績(jī)效一般的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型本身是一個(gè)技術(shù)復(fù)雜度、異質(zhì)化程度、實(shí)施難度和風(fēng)險(xiǎn)較高的發(fā)展戰(zhàn)略，它們難以掌握市場(chǎng)上的那些明星企業(yè)實(shí)施數(shù)字化戰(zhàn)略的準(zhǔn)確信息，同時(shí)績(jī)效差距較大的企業(yè)之間往往對(duì)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和創(chuàng)新有著不同的理解，這增加了績(jī)效一般的企業(yè)向“高績(jī)效企業(yè)”模仿的難度[39]。相對(duì)而言，績(jī)效相似的群體成員之間更易共享知識(shí)和資源，獲得那些對(duì)自身有益的技術(shù)應(yīng)用、旅游產(chǎn)品服務(wù)及管理創(chuàng)新實(shí)踐的有效信息。因此，在旅游業(yè)這類人工智能技術(shù)快速應(yīng)用、旅游產(chǎn)品和管理創(chuàng)新層出不窮的行業(yè)中[43]，焦點(diǎn)企業(yè)更易學(xué)習(xí)和模仿與自身績(jī)效水平接近的群內(nèi)其他企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。故提出如下假設(shè)：

H4：旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)遵循邏輯模仿律，即焦點(diǎn)企業(yè)更容易受到績(jī)效相似的其他企業(yè)的影響

模仿行為除了服從邏輯模仿律外，還服從先內(nèi)后外律，意味著企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)往往傾向于模仿與自己基礎(chǔ)特征更接近的企業(yè)[37]。同群效應(yīng)會(huì)通過(guò)身份認(rèn)同而加強(qiáng)，企業(yè)會(huì)選擇與自己特點(diǎn)相似、情況相仿的同群企業(yè)[44]。在我國(guó)的制度體系下，產(chǎn)權(quán)差異使得國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)存在不同的內(nèi)在邏輯，國(guó)有企業(yè)的多重使命使其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中存在市場(chǎng)導(dǎo)向型、能力導(dǎo)向型和公共導(dǎo)向型等多種變革模式[45]。與國(guó)有企業(yè)相比，非國(guó)有企業(yè)的市場(chǎng)導(dǎo)向性更強(qiáng)[46]。因此，國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為路徑與價(jià)值目標(biāo)和一般企業(yè)存在差異。數(shù)字化轉(zhuǎn)型資金投入大、技術(shù)前沿性強(qiáng)、風(fēng)險(xiǎn)高、回報(bào)周期長(zhǎng)，國(guó)有企業(yè)的“天然優(yōu)勢(shì)”使其更易與其他具有技術(shù)優(yōu)勢(shì)的外部機(jī)構(gòu)形成合作，而民營(yíng)企業(yè)在逐利動(dòng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)和資本相對(duì)匱乏的限制下，很難將大量資源投入數(shù)字化轉(zhuǎn)型[47]。故國(guó)企的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于民營(yíng)企業(yè)而言，參考學(xué)習(xí)和模仿的價(jià)值相對(duì)有限。同時(shí)，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮下，許多民營(yíng)旅游企業(yè)面對(duì)激烈的競(jìng)爭(zhēng)，它們?cè)跀?shù)字化轉(zhuǎn)型和技術(shù)創(chuàng)新上相互合作、共創(chuàng)共享的意愿更加強(qiáng)烈[48]，從而使得民營(yíng)企業(yè)間數(shù)字化戰(zhàn)略的同群效應(yīng)更加明顯。綜上，提出如下假設(shè)：

H5：旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型同af336656843e6de8a9bb2baf809f33d7群效應(yīng)遵循先內(nèi)后外規(guī)律，即焦點(diǎn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型更易受到產(chǎn)權(quán)性質(zhì)相同的其他企業(yè)的影響

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究樣本

為探析旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)及背后的形成機(jī)制，本研究選擇的初始樣本為滬深兩市A股2007—2021年的旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)上市公司。

首先，采用間接型界定方式，在中國(guó)證監(jiān)會(huì)2012版行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)上，將文化、體育和娛樂(lè)業(yè)，住宿和餐飲業(yè)，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)共5個(gè)行業(yè)門(mén)類納入研究樣本。其次，參考畢金玲和董淑悅[8]的做法，將文化、體育和娛樂(lè)業(yè)，住宿和餐飲業(yè)，以及水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)中的水利管理業(yè)和公共設(shè)施管理業(yè)兩個(gè)細(xì)分行業(yè)納入研究樣本，然后篩選出信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)兩個(gè)行業(yè)內(nèi)，公司經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)中涵蓋旅游業(yè)務(wù)的上市公司，添加到研究樣本中1。最后，為了保證研究質(zhì)量，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下處理：1）剔除上市狀態(tài)為特別處理（special treatment，ST）和特別轉(zhuǎn)讓（particular transfer，PT）的公司樣本；2）剔除主要變量缺失的樣本。經(jīng)過(guò)樣本篩選后，最終得到951個(gè)樣本觀測(cè)值。此外，為了消除個(gè)別極端異常值對(duì)研究結(jié)果造成影響，本文對(duì)所有連續(xù)性變量在1%和99%水平上進(jìn)行了Winsorize處理。本文所涉及的數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.2 變量選擇及測(cè)度

1）被解釋變量。本文的被解釋變量為數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過(guò)對(duì)上市公司年報(bào)的關(guān)鍵詞進(jìn)行文本分析可以更加客觀全面地反映企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平，故借鑒趙宸宇等[49]、吳非等[50]的研究，以年報(bào)中與“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)的詞頻衡量上市公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。本文借助國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中上市公司數(shù)字化的數(shù)據(jù)，對(duì)人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用5個(gè)方面的詞頻進(jìn)行了加總，作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平（Digit）的代理指標(biāo)。

2）解釋變量。本文的解釋變量為同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，目前針對(duì)同群群體的定義主要集中在行業(yè)、地區(qū)上：在行業(yè)同群方面，參照《上市公司行業(yè)分類指引》對(duì)行業(yè)做進(jìn)一步的細(xì)分，將與焦點(diǎn)企業(yè)處于同一行業(yè)內(nèi)的其他企業(yè)界定為行業(yè)同群企業(yè)，同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型為與焦點(diǎn)企業(yè)同處于一個(gè)細(xì)分行業(yè)的其他企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的平均值；在地區(qū)同群方面，將與焦點(diǎn)企業(yè)總部處于同一地區(qū)（省、自治區(qū)、直轄市）的其他企業(yè)界定為地區(qū)同群企業(yè)，同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型為與焦點(diǎn)企業(yè)同處于同一地區(qū)的其他企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的平均值。

3）其他變量。一是環(huán)境不確定性，在研究服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)（地區(qū)）同群效應(yīng)的形成機(jī)制中引入環(huán)境不確定性變量（EU），用來(lái)衡量企業(yè)面臨的外部環(huán)境不確定水平的高低。借鑒Ghosh和Olsen[51]的做法，采用企業(yè)過(guò)去5年非正常收入經(jīng)過(guò)行業(yè)調(diào)整后的變異系數(shù)作為環(huán)境不確定性的衡量指標(biāo)。首先，將企業(yè)過(guò)去5年的銷(xiāo)售收入作為因變量，對(duì)年份作普通最小二乘回歸（ordinary leasr squares，OLS），得到的殘差作為企業(yè)的非正常銷(xiāo)售收入；其次，用非正常銷(xiāo)售收入的標(biāo)準(zhǔn)差與平均數(shù)的比值作為未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性；最后，用未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性與同年同行業(yè)環(huán)境不確定性的比值作為經(jīng)過(guò)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性。二是行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度，在研究服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)（地區(qū)）同群效應(yīng)的形成機(jī)制中引入行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度變量，用來(lái)衡量企業(yè)面臨的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的激烈程度，采用赫芬達(dá)爾指數(shù)（Herfindahl-Hirschman index，HHI）對(duì)競(jìng)爭(zhēng)程度進(jìn)行度量。三是企業(yè)績(jī)效，在針對(duì)服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)（地區(qū)）同群效應(yīng)影響路徑的研究中，本文引入了企業(yè)績(jī)效變量。借助凈資產(chǎn)收益率這一盈利能力指標(biāo)來(lái)衡量企業(yè)績(jī)效的高低，并將凈資產(chǎn)收益率位于同群群體前30%的企業(yè)定義為高績(jī)效企業(yè)。四是產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，在針對(duì)服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)（地區(qū)）同群效應(yīng)影響路徑的研究中，引入了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）這一變量將同群群體劃分為國(guó)有企業(yè)還是非國(guó)有企業(yè)。當(dāng)企業(yè)是國(guó)有企業(yè)時(shí)SOE取值為1，否則為0。

4）控制變量。在參考有關(guān)行業(yè)同群效應(yīng)和地區(qū)同群效應(yīng)的研究后，本文選擇公司年齡、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、公司規(guī)模、營(yíng)業(yè)收入、收入增長(zhǎng)率、資產(chǎn)負(fù)債率、經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量、股權(quán)集中度等10個(gè)控制變量。此外，本文的研究數(shù)據(jù)涉及多個(gè)省份、不同行業(yè)和不同年份，本文分別設(shè)置了年度控制變量、行業(yè)（大類）控制變量和地區(qū)（省級(jí)）控制變量。上述變量類型、定義及測(cè)量具體如表1所示。

2.3 模型構(gòu)建

為了驗(yàn)證前文假設(shè)，本文分別構(gòu)建了如下計(jì)量模型：

[Digiti，t=α0+α1×Peeri，t+Controlski，t+εi，t] （1）

[Digiti，t=α0+α1×Peeri，t+α2×EUi，t+α3× Peeri，t×EUi，t+Controlski，t+εi，t] （2）

[Digiti，t=α0+α1×Peeri，t+α2×HHIi，t+α3× Peeri，t×HHIi，t+Controlski，t+εi，t] （3）

[Digiti，t=α0+α1×Peer_highi，t+α2×Peer_otheri，t+Controlski，t+εi，t] （4）

[Digiti，t=α0+α1×Peer_soei，t+α2× Peer_elsei，t+Controlski，t+εi，t] （5）

式（1）～式（5）中，[i、t]代表公司與年份，[k]表示控制變量的個(gè)數(shù)，[εi，t]是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。式（1）為驗(yàn)證旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)是否存在的基準(zhǔn)模型，檢驗(yàn)同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。式（2）和式（3）分別在外部層面檢驗(yàn)焦點(diǎn)企業(yè)面臨的環(huán)境不確定性和競(jìng)爭(zhēng)程度對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的影響。式（4）和式（5）分別在內(nèi)部層面檢驗(yàn)邏輯模仿（模仿績(jī)效高的同群企業(yè)）和由內(nèi)而外（模仿相同類型的同群企業(yè)）這兩種同群效應(yīng)形成背后的行為模式。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)性分析

表2顯示的是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)性系數(shù)。被解釋變量（Digit）的均值為6.293，最大值為59，說(shuō)明我國(guó)大部分旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)上市公司已開(kāi)始著手實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，標(biāo)準(zhǔn)差為12.340，高于除股權(quán)集中度外的其他所有變量，說(shuō)明這些旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差異較大。行業(yè)同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Peer_ind）和地區(qū)同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Peer_reg）的均值分別為6.244和6.319，比較接近被解釋變量的均值，說(shuō)明焦點(diǎn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度和其同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在趨同，初步證實(shí)了行業(yè)（地區(qū)）同群效應(yīng)的存在性?？刂谱兞糠矫妫瑯颖竟倦m存在一定的年齡差異，但總資產(chǎn)增長(zhǎng)率和資產(chǎn)負(fù)債率的差別相對(duì)較小，營(yíng)業(yè)收入和營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率的數(shù)據(jù)說(shuō)明雖然大部分企業(yè)的收入在增長(zhǎng)，但也存在個(gè)別收入下降的企業(yè)。

相關(guān)性分析的結(jié)果顯示被解釋變量（Digit）與行業(yè)同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Peer_ind）的相關(guān)系數(shù)為0.260且在1%水平上顯著，說(shuō)明焦點(diǎn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與行業(yè)同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有正相關(guān)關(guān)系，初步證明了H1a。被解釋變量（Digit）與地區(qū)同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Peer_reg）之間的相關(guān)系數(shù)為-0.008，說(shuō)明焦點(diǎn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與地區(qū)同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有負(fù)相關(guān)關(guān)系，但其系數(shù)的絕對(duì)值和統(tǒng)計(jì)的顯著性均小于行業(yè)同群群體，更加準(zhǔn)確的關(guān)系有待回歸分析做進(jìn)一步驗(yàn)證。控制變量中公司年齡（Age）、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（Asset_growth）、公司規(guī)模（Size）、營(yíng)業(yè)收入（Income）、收入增長(zhǎng)率（Income_growth）、股權(quán)集中度（Ownership）均與企業(yè)自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度顯著相關(guān)，說(shuō)明控制變量的選擇良好，與被解釋變量存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。為進(jìn)一步說(shuō)明共線性問(wèn)題，本文對(duì)解釋變量及控制變量進(jìn)行了方差膨脹因子檢驗(yàn)（variance inflation factor，VIF），VIF最大值為3.18，均值為1.49，均小于臨界值5，說(shuō)明回歸模型構(gòu)建良好，變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

3.2 實(shí)證結(jié)果及分析

3.2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的存在性檢驗(yàn)

本研究使用面板固定效應(yīng)模型，對(duì)旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的存在性進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果如表3所示。其中，在行業(yè)同群效應(yīng)的檢驗(yàn)方面，模型（1）放入了行業(yè)同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（Peer_ind）和控制變量，同時(shí)僅控制了年份，模型（2）則在模型（1）的基礎(chǔ)上同時(shí)控制年份和地區(qū)；在地區(qū)同群效應(yīng)的檢驗(yàn)方面，模型（3）放入了地區(qū)同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（Peer_reg）和控制變量，同時(shí)僅控制了年份，模型（4）則在模型（3）的基礎(chǔ)上同時(shí)控制年份和行業(yè)。

表3中的回歸結(jié)果顯示，行業(yè)同群（Peer_ind）的估計(jì)系數(shù)在模型（1）（β=0.241，p<0.01）和模型（2）（β=0.239，p<0.01）中均顯著為正，說(shuō)明在只控制年份效應(yīng)和同時(shí)控制年份及地區(qū)效應(yīng)后，行業(yè)同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有顯著的促進(jìn)作用，即樣本企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上存在顯著的行業(yè)同群效應(yīng)，H1a成立。地區(qū)同群（Peer_reg）的估計(jì)系數(shù)僅在模型（3）中顯著，在同時(shí)控制年份和行業(yè)固定效應(yīng)后，其系數(shù)并未在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著，說(shuō)明樣本企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上并不存在顯著的地區(qū)同群效應(yīng)，H1b未得到支持。

3.2.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)形成的影響因素分析

在旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的存在性檢驗(yàn)中，僅驗(yàn)證了行業(yè)同群效應(yīng)的存在，故后續(xù)僅針對(duì)行業(yè)同群效應(yīng)的形成進(jìn)行討論和分析。一方面，為了驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型中同群效應(yīng)的形成是否由企業(yè)間的信息模仿導(dǎo)致，本研究在模型（1）的基礎(chǔ)上加入了環(huán)境不確定性變量（EU），并加入了其和行業(yè)同群的交互項(xiàng)形成模型（5）（僅控制年份固定效應(yīng)）和模型（6）（同時(shí)控制年份和地區(qū)固定效應(yīng)）進(jìn)行檢驗(yàn)。如果H2成立，在模型（6）中行業(yè)同群的回歸系數(shù)應(yīng)為正，同時(shí)，其和環(huán)境不確定性的交互項(xiàng)的回歸系數(shù)應(yīng)顯著為正。另一方面，為了驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型中同群效應(yīng)的形成機(jī)制是否由于企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)模仿導(dǎo)致，本研究在模型（1）的基礎(chǔ)上加入了行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度（HHI）及其和行業(yè)同群的交互項(xiàng)形成模型（7）（僅控制年份固定效應(yīng)）和模型（8）（同時(shí)控制年份和地區(qū)固定效應(yīng)）進(jìn)行檢驗(yàn)。如果H3成立，在模型（8）中行業(yè)的回歸系數(shù)應(yīng)為正，同時(shí)其和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的交互項(xiàng)的回歸系數(shù)應(yīng)顯著為正。

表4中模型（5）和模型（6）的回歸結(jié)果顯示，行業(yè)同群的系數(shù)均為正，且行業(yè)同群和環(huán)境不確定性的交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為正（β=0.043，p<0.01；β=0.043，p<0.01），顯示環(huán)境不確定性對(duì)行業(yè)同群效應(yīng)存在顯著正向影響，說(shuō)明環(huán)境不確定性越高，企業(yè)信息獲取模仿的需求也越旺盛，同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)的影響越大，H2得以驗(yàn)證。表4中模型（7）和模型（8）的回歸結(jié)果顯示，行業(yè)同群的系數(shù)均為負(fù)，且行業(yè)同群和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為正（β=0.497，p<0.01；β=0.489，p<0.01），說(shuō)明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度對(duì)行業(yè)同群效應(yīng)存在顯著影響。具體而言，當(dāng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度加劇時(shí)，同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)有促進(jìn)作用，H3得以驗(yàn)證。

在分別驗(yàn)證了同群效應(yīng)的信息模仿和競(jìng)爭(zhēng)模仿對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)形成的影響后，本文進(jìn)一步進(jìn)行了異質(zhì)性檢驗(yàn)。具體而言，根據(jù)總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（Asset_growth）將全體樣本分為擴(kuò)張組和收縮組兩個(gè)子樣本，擴(kuò)張組企業(yè)的總資產(chǎn)增長(zhǎng)率大于零，收縮組企業(yè)的總資產(chǎn)增長(zhǎng)率小于零，在兩個(gè)子樣本中分別進(jìn)行比較分析?；貧w結(jié)果如表5所示。

表5中的模型（9）代表擴(kuò)張組的回歸結(jié)果，模型（10）代表收縮組的回歸結(jié)果。模型（9）的回歸結(jié)果顯示擴(kuò)張組中行業(yè)同群和環(huán)境不確定性的交互項(xiàng)系數(shù)為正，但不顯著；模型（10）的回歸結(jié)果顯示收縮組中行業(yè)同群和環(huán)境不確定性的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正（β=0.151，p<0.01），說(shuō)明在同一行業(yè)內(nèi)的企業(yè)中，當(dāng)其總資產(chǎn)增長(zhǎng)率為負(fù)，即處在收縮過(guò)程中時(shí)，環(huán)境不確定性越高，同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)的影響越大。同理，表5中的模型（11）代表擴(kuò)張組的回歸結(jié)果，模型（12）代表收縮組的回歸結(jié)果。模型（11）的回歸結(jié)果顯示，擴(kuò)張組中行業(yè)同群和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正（β=0.421，p<0.01）；模型（12）的回歸結(jié)果顯示收縮組中行業(yè)同群和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的交互項(xiàng)系數(shù)也顯著為正（β=1.530，p<0.01），說(shuō)明同一行業(yè)內(nèi)的企業(yè)中，不論其處在擴(kuò)張還是收縮的過(guò)程中，當(dāng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度加劇時(shí)，同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度均對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)有促進(jìn)作用，且處于收縮過(guò)程中的企業(yè)受到競(jìng)爭(zhēng)模仿的影響相對(duì)更大。原因可能在于競(jìng)爭(zhēng)升級(jí)加速了服務(wù)行業(yè)的技術(shù)迭代和服務(wù)產(chǎn)品更新[52]，處于競(jìng)爭(zhēng)程度較高的行業(yè)企業(yè)為了保持自身競(jìng)爭(zhēng)水平，會(huì)對(duì)外部變化具有更高的敏感程度[53]。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和數(shù)字技術(shù)在旅游業(yè)中的日益廣泛的應(yīng)用，在面臨嚴(yán)峻的外部競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，擴(kuò)張中的旅游企業(yè)既需要通過(guò)模仿同群企業(yè)的成熟做法來(lái)進(jìn)一步鞏固自身優(yōu)勢(shì)，也需要避免其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型開(kāi)發(fā)新的技術(shù)和產(chǎn)品顛覆其行業(yè)地位。而收縮中的旅游企業(yè)也亟須通過(guò)模仿同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)改善發(fā)展困境，縮小差距。因而，無(wú)論是總資產(chǎn)處于擴(kuò)張中的企業(yè)，還是總資產(chǎn)處于收縮中的企業(yè)，在面臨激烈的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，會(huì)強(qiáng)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型這種主動(dòng)模仿行為。

3.2.3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)形成的行為模式分析

一方面，為驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型中同群效應(yīng)的形成是否遵循邏輯模仿的規(guī)律，本研究根據(jù)資產(chǎn)報(bào)酬率將樣本分為高績(jī)效組和普通組兩個(gè)子樣本，分別在兩個(gè)子樣本中計(jì)算同群效應(yīng)并進(jìn)行回歸分析。另一方面，為驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型中同群效應(yīng)的形成是否遵循先內(nèi)后外的規(guī)律，本研究根據(jù)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將樣本分為國(guó)有企業(yè)組和非國(guó)有企業(yè)組兩個(gè)子樣本，并分別在兩個(gè)子樣本中計(jì)算同群效應(yīng)并進(jìn)行回歸分析?；貧w結(jié)果如表6所示。

表6中的模型（13）代表高績(jī)效組的回歸結(jié)果，模型（14）代表普通績(jī)效組的回歸結(jié)果。模型（13）的回歸結(jié)果顯示，高績(jī)效組中高績(jī)效同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Peer_high）（β=0.723，p<0.01）和普通績(jī)效同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Peer_other）（β=0.427，p<0.01）的回歸系數(shù)均為正且顯著，說(shuō)明同一行業(yè)內(nèi)的其他企業(yè)，不論其是否屬于高績(jī)效群體，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平均會(huì)顯著影響高績(jī)效組企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同時(shí)，高績(jī)效同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)的絕對(duì)值大于普通績(jī)效同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)的絕對(duì)值，說(shuō)明高績(jī)效組受到來(lái)自高績(jī)效同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響更大，即行業(yè)同群效應(yīng)更顯著。模型（14）的回歸結(jié)果顯示，普通績(jī)效組中高績(jī)效同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Peer_high）（β=0.188，p<0.05）和普通績(jī)效同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Peer_other）（β=0.667，p<0.01）的回歸系數(shù)均為正且顯著，同時(shí)后者回歸系數(shù)的絕對(duì)值大于前者，說(shuō)明普通績(jī)效組受到來(lái)自普通績(jī)效同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響更大，行業(yè)同群效應(yīng)更顯著。

表6中的模型（15）代表國(guó)有企業(yè)組的回歸結(jié)果，模型（16）代表非國(guó)有企業(yè)組的回歸結(jié)果。模型（15）的回歸結(jié)果顯示國(guó)有企業(yè)組中同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Peer_soe）的回歸系數(shù)為正且顯著（β=0.786，p<0.01），非國(guó)有企業(yè)組中同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Peer_else）的回歸系數(shù)為正但不顯著，說(shuō)明國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平僅受到來(lái)自國(guó)有企業(yè)組的同群群體影響，非國(guó)有同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不能顯著影響國(guó)有企業(yè)組的焦點(diǎn)企業(yè)。模型（16）的回歸結(jié)果顯示非國(guó)有企業(yè)組中國(guó)有企業(yè)同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Peer_soe）的回歸系數(shù)為負(fù)且不顯著，非國(guó)有企業(yè)同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Peer_else）的回歸系數(shù)顯著為正（β=0.794，p<0.01），說(shuō)明對(duì)于非國(guó)有組的樣本而言，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型只受到來(lái)自非國(guó)有同群群體的影響，國(guó)有企業(yè)組的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平不會(huì)顯著影響非國(guó)有企業(yè)組中焦點(diǎn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

綜上，屬于高績(jī)效樣本組的焦點(diǎn)企業(yè)同時(shí)受到來(lái)自高績(jī)效群體和普通績(jī)效群體的影響，但高績(jī)效群體的影響更大；屬于普通績(jī)效樣本組的焦點(diǎn)企業(yè)受到來(lái)自高績(jī)效群體和普通績(jī)效群體的影響，同時(shí)普通績(jī)效群體的影響更大。說(shuō)明旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)同群效應(yīng)的形成遵循邏輯模仿律，H4得以驗(yàn)證。國(guó)有性質(zhì)的焦點(diǎn)企業(yè)顯著受到來(lái)自國(guó)有群體的影響；非國(guó)有性質(zhì)的焦點(diǎn)企業(yè)顯著受到來(lái)自非國(guó)有群體的影響。說(shuō)明旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)的形成遵循先內(nèi)后外律，H5得以驗(yàn)證。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性處理

3.3.1 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1）安慰劑檢驗(yàn)。本文檢驗(yàn)了行業(yè)同群效應(yīng)的存在性，但也存在一種可能，即焦點(diǎn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非由于受到同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，而是某種共同的外部因素在發(fā)揮作用，而該外部因素是不可觀測(cè)到的，因此也沒(méi)有被納入實(shí)證模型中檢驗(yàn)。為了排除這種可能的外部因素，本文借鑒王玉濤等[54]的作法，通過(guò)安慰劑檢驗(yàn)來(lái)證明同群效應(yīng)并非來(lái)自于同群群體共同的外部因素，而是來(lái)自于同群企業(yè)間的相互學(xué)習(xí)和影響。具體檢驗(yàn)邏輯如下：首先，保證原有同群群體的個(gè)數(shù)和每個(gè)同群群體中包含的企業(yè)數(shù)量不變；其次，逐個(gè)為焦點(diǎn)企業(yè)構(gòu)建同群群體，但這一過(guò)程保持隨機(jī)，即不再依據(jù)同一行業(yè)、同一地區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)；再次，基于隨機(jī)構(gòu)建的同群群體計(jì)算同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型；最后，保持其他控制變量不變，用新的同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)模型（1）進(jìn)行重復(fù)回歸檢驗(yàn)，并記錄每次的回歸系數(shù)。如果解釋變量的系數(shù)依然顯著為正，說(shuō)明隨機(jī)分組后同群效應(yīng)依然存在，企業(yè)數(shù)字化同群效應(yīng)是共同的外部因素在發(fā)揮作用；如果解釋變量的系數(shù)不顯著，說(shuō)明隨機(jī)分組后同群效應(yīng)不存在，企業(yè)數(shù)字化同群效應(yīng)是同群群體內(nèi)部作用的結(jié)果。

安慰劑檢驗(yàn)中多次重復(fù)回歸的目的是使同群群體的劃分過(guò)程變得隨機(jī)，通過(guò)隨機(jī)分組使得同群群體的構(gòu)建不受其他標(biāo)準(zhǔn)影響。對(duì)于重復(fù)檢驗(yàn)的次數(shù)，學(xué)術(shù)界并未有統(tǒng)一的結(jié)論，常見(jiàn)的做法是重復(fù)隨機(jī)過(guò)程500次。為了確保研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本文在安慰劑檢驗(yàn)中將隨機(jī)過(guò)程重復(fù)2000次。結(jié)果顯示，在2000次模擬中，解釋變量同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)的絕對(duì)值總是小于實(shí)際回歸中的系數(shù)0.239。圖1更加直觀地展示了2000次模擬回歸中回歸系數(shù)的分布情況，其中橫軸為估計(jì)系數(shù)，縱軸為概率密度，垂直于橫軸的虛線表示實(shí)際回歸系數(shù)0.239?？梢钥闯?，模擬回歸的系數(shù)分布在0附近，且服從正態(tài)分布，絕對(duì)值均小于0.239。該結(jié)果符合安慰劑檢驗(yàn)的預(yù)期，說(shuō)明隨機(jī)分組后同群效應(yīng)不存在。

2）穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本研究采取替換核心變量的測(cè)量方式對(duì)計(jì)量模型進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，一是更換被解釋變量的測(cè)量方式，借鑒陳慶江等[13]的做法，將單個(gè)企業(yè)年報(bào)中與“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)的詞頻與所屬同群群體的詞頻總和之比作為被解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新度量方式，即將被解釋變量從絕對(duì)變量變成了相對(duì)變量；二是更換解釋變量的測(cè)量方式，借鑒張敦力和江新峰[55]的做法，保持原有被解釋變量的度量方式不變，對(duì)原有解釋變量用群中位數(shù)進(jìn)行代替，構(gòu)造新的解釋變量（New_peer_ind）衡量同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。表7的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，無(wú)論是更換被解釋變量的測(cè)量方式，還是改變解釋變量的測(cè)量方式，核心變量回歸系數(shù)的符號(hào)和顯著性均和原有回歸結(jié)果保持一致，說(shuō)明本研究的實(shí)證結(jié)論較為穩(wěn)健。

3.3.2 內(nèi)生性問(wèn)題及處理

第一，樣本自選擇問(wèn)題。由于研究樣本均隸屬于旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)，可能存在樣本自選擇問(wèn)題，因此采用Heckman兩階段方法進(jìn)行檢驗(yàn)。具體過(guò)程如下：第一階段采用Probit模型估計(jì)是否具有數(shù)字化轉(zhuǎn)型有的概率（具有數(shù)字化轉(zhuǎn)型為1，否則為0），在回歸中選擇影響企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的變量為公司年齡、公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度變量、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、凈資產(chǎn)收益率，進(jìn)而計(jì)算得到逆米爾斯比率；第二階段將第一階段計(jì)算出的逆米爾斯比率代入模型（1）中，作為新的變量進(jìn)行回歸。若回歸結(jié)果顯示出逆米爾斯比率顯著，則反映出樣本確實(shí)存在自選擇問(wèn)題，且經(jīng)過(guò)了有效調(diào)整1。表8是Heckman兩階段的回歸結(jié)果，顯示第一階段的回歸結(jié)果顯示公司年齡、公司規(guī)模、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)4個(gè)變量的系數(shù)均為正且顯著；資產(chǎn)負(fù)債率的系數(shù)為負(fù)且顯著。Heckman第二階段的回歸結(jié)果顯示，逆米爾斯比率為正但不顯著，同時(shí)經(jīng)過(guò)調(diào)整后的主要解釋變量（Peer_ind）的回歸系數(shù)顯著為正（β=0.416，p<0.01）。這一結(jié)果顯示在考慮了樣本自選擇問(wèn)題后，樣本企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)依然顯著存在。

第二，考慮到同群效應(yīng)檢驗(yàn)中可能存在反向因果的內(nèi)生性問(wèn)題，即焦點(diǎn)企業(yè)受到同群群體影響的同時(shí)，又作為其他焦點(diǎn)企業(yè)的同群群體，本研究選擇工具變量進(jìn)行了內(nèi)生性檢驗(yàn)：借鑒汪莉等[56]的做法，將“同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的滯后項(xiàng)作為工具變量，表9中模型（21）和模型（22）的結(jié)果顯示，不可識(shí)別檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為404.422，（p<0.01），通過(guò)了不可識(shí)別的檢驗(yàn)，弱工具變量統(tǒng)計(jì)值大于10%的臨界值16.38，說(shuō)明選擇的工具變量是合適的。表10中的第一階段的回歸結(jié)果顯示，上述工具變量和同群群體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著正相關(guān)，第二階段中同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)也顯著為正，和行業(yè)同群效應(yīng)存在性檢驗(yàn)結(jié)果保持一致。

3.4 進(jìn)一步研究與討論：同群效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)后果

在探究旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的存在性、其形成的影響因素和作用機(jī)理后，本文進(jìn)一步探究這種同群效應(yīng)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)后果。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)投資大、見(jiàn)效慢、風(fēng)險(xiǎn)高的投資活動(dòng)，需要企業(yè)投入資金對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)和信息設(shè)備進(jìn)行改造，巨大的投入可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的成本增加，而效益沒(méi)有明顯變化，導(dǎo)致公司價(jià)值下降[57]；另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)優(yōu)化資源配置，降低運(yùn)營(yíng)成本，提高運(yùn)營(yíng)效率。在此過(guò)程中，企業(yè)能有效利用先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)加速開(kāi)發(fā)新的產(chǎn)品和服務(wù)，更好地滿足消費(fèi)者的新需求，把握市場(chǎng)機(jī)遇，給企業(yè)帶來(lái)正向的業(yè)績(jī)回報(bào)[58]。此外，已有結(jié)論顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中存在顯著的同群效應(yīng)，企業(yè)在作出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決策前，會(huì)有意識(shí)地主動(dòng)觀察和學(xué)習(xí)同群群體的決策，同群效應(yīng)的存在會(huì)減弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的不確定性，進(jìn)而幫助企業(yè)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、降低成本，這也可能導(dǎo)致企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效，提升公司價(jià)值[59]。

為了進(jìn)一步探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)企業(yè)的影響，本文借鑒畢金玲和董淑悅[8]的做法，構(gòu)建了如下模型對(duì)行業(yè)同群效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行了檢驗(yàn)：

[Consequencei，t=α0+α1×Peer_indi，t+α2×Digiti，t+ α3×Peer_indi，t×Digiti，t+Controlski，t+εi，t] （6）

式（6）中，代表經(jīng)濟(jì)后果的被解釋變量（Consequence）為代表短期影響的績(jī)效指標(biāo)（凈資產(chǎn)收益率）和代表長(zhǎng)期影響的企業(yè)長(zhǎng)期價(jià)值指標(biāo)（托賓Q值）。針對(duì)短期t4bE3d97xUQyjwIAlzSbYQ==影響，分別從營(yíng)業(yè)成本和運(yùn)營(yíng)效率兩方面檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)短期績(jī)效的影響，其中，營(yíng)業(yè)成本指標(biāo)為營(yíng)業(yè)成本率，運(yùn)營(yíng)效率為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率；針對(duì)長(zhǎng)期影響，由于企業(yè)長(zhǎng)期價(jià)值與其能力增長(zhǎng)息息相關(guān)[60]，故參照楊林等[61]的思路和方法，分別從企業(yè)創(chuàng)新能力和適應(yīng)能力兩方面檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)長(zhǎng)期價(jià)值的影響，其中，創(chuàng)新能力采用樣本公司年度研發(fā)投入強(qiáng)度和研發(fā)人員比例來(lái)測(cè)度，對(duì)上述兩個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后加總。適應(yīng)能力則采用企業(yè)對(duì)研發(fā)、資本以及銷(xiāo)售這3種企業(yè)主要支出變異系數(shù)的負(fù)數(shù)測(cè)度。

在經(jīng)濟(jì)后果層面，本文借鑒鄭兵云等[62]的做法，針對(duì)被解釋變量進(jìn)行了行業(yè)調(diào)整，以凈資產(chǎn)收益率為例，用焦點(diǎn)企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率減去該焦點(diǎn)企業(yè)所屬行業(yè)當(dāng)年的平均凈資產(chǎn)收益率，得到經(jīng)過(guò)行業(yè)調(diào)整后的指標(biāo)值，其他3個(gè)變量同理。在短期影響方面，表10中的結(jié)果顯示，模型（23）中交互項(xiàng)的回歸系數(shù)顯著為正（β=1.230，p<0.01），說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)會(huì)提高焦點(diǎn)企業(yè)的短期績(jī)效；模型（24）中交互項(xiàng)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)（β=-14.983，p<0.1），說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)會(huì)降低焦點(diǎn)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本；模型（25）中交互項(xiàng)的回歸系數(shù)不顯著，說(shuō)明同群效應(yīng)并未提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率。上述結(jié)果說(shuō)明，數(shù)字化同群效應(yīng)主要通過(guò)降低營(yíng)業(yè)成本而非提升運(yùn)營(yíng)效率來(lái)改善焦點(diǎn)企業(yè)的短期績(jī)效。在長(zhǎng)期影響方面，模型（26）中交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正（β=0.304，p<0.05），意味著從長(zhǎng)期來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)對(duì)企業(yè)整體價(jià)值有正向的提升作用；模型（27）中交互項(xiàng)影響系數(shù)顯著為正（β=0.552，p<0.05），說(shuō)明數(shù)字化同群效應(yīng)可顯著改善焦點(diǎn)企業(yè)的創(chuàng)新能力；模型（28）中交互項(xiàng)系數(shù)并不顯著，說(shuō)明數(shù)字化同群效應(yīng)未能促進(jìn)焦點(diǎn)企業(yè)適應(yīng)能力的提升。上述結(jié)論說(shuō)明，數(shù)字化同群效應(yīng)主要通過(guò)強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新能力而非企業(yè)適應(yīng)能力來(lái)提升焦點(diǎn)企業(yè)的長(zhǎng)期價(jià)值。

4 結(jié)論與總結(jié)

4.1 研究結(jié)論

本文選取我國(guó)滬深兩市A股旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)上市公司2007—2021年的數(shù)據(jù)作為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的存在性、該同群效應(yīng)形成的驅(qū)動(dòng)因素和作用機(jī)理、該同群效應(yīng)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)后果，實(shí)證結(jié)論穩(wěn)健，具體如下。

第一，我國(guó)旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在顯著的行業(yè)同群效應(yīng)，但不存在明顯的地區(qū)同群效應(yīng)。即當(dāng)同群群體數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度上升時(shí)，焦點(diǎn)企業(yè)自身也更傾向于數(shù)字化轉(zhuǎn)型。此外，在安慰劑檢驗(yàn)中經(jīng)過(guò)隨機(jī)分組后的同群群體并沒(méi)有顯示出行業(yè)同群效應(yīng)，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)同群效應(yīng)確實(shí)是因群體內(nèi)企業(yè)的相互學(xué)習(xí)和模仿而非同群群體受到的共同外部因素所導(dǎo)致的，即焦點(diǎn)企業(yè)在作出決策前會(huì)觀察、模仿和學(xué)習(xí)其他企業(yè)的行為。

第二，上述同群效應(yīng)的形成受到企業(yè)間信息模仿和競(jìng)爭(zhēng)模仿的驅(qū)動(dòng)。當(dāng)前旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不斷滲透下，新業(yè)態(tài)、新模式、新技術(shù)和新產(chǎn)品均給旅游企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策帶來(lái)了更高的信息需求，當(dāng)面臨的外部環(huán)境劇烈動(dòng)蕩時(shí)，這些企業(yè)既需要通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型搶抓市場(chǎng)機(jī)遇，又需要找到相對(duì)可靠的轉(zhuǎn)型路徑。因此，企業(yè)面臨的環(huán)境不確定性增加時(shí)，同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)的影響越大。與此同時(shí)，同行業(yè)的群內(nèi)企業(yè)存在天然的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，這種關(guān)系也促使企業(yè)為了維持自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)或縮減與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的差距而模仿群內(nèi)成員的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因此，企業(yè)所處的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境越激烈時(shí)，同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)的影響越大。異質(zhì)性檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，信息獲取模仿的影響僅存在于處于收縮狀態(tài)的企業(yè)，相對(duì)于正在擴(kuò)張的企業(yè)，競(jìng)爭(zhēng)模仿對(duì)處于收縮狀態(tài)企業(yè)的影響更大。

第三，上述同群效應(yīng)形成背后的行為模式遵循邏輯模仿律和先內(nèi)后外律。盡管存在同群效應(yīng)，但并非所有的同群群體對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)有相同水平的影響。邏輯模仿律表明，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型更易受到績(jī)效相似的其他企業(yè)的影響，高績(jī)效的焦點(diǎn)企業(yè)受到來(lái)自高績(jī)效群體的影響更大，普通績(jī)效的焦點(diǎn)企業(yè)受到來(lái)自普通績(jī)效群體的影響更大。先內(nèi)后外律表明，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型更容易受到產(chǎn)權(quán)性質(zhì)相同的其他企業(yè)的影響，國(guó)有性質(zhì)的焦點(diǎn)企業(yè)受到國(guó)有群體的影響更大，非國(guó)有性質(zhì)的焦點(diǎn)企業(yè)受到非國(guó)有群體的影響更大。

第四，旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)在短期內(nèi)對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益有正向帶動(dòng)作用，在長(zhǎng)期內(nèi)也促進(jìn)了企業(yè)價(jià)值的提升?？梢?jiàn)，這種數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)于旅游業(yè)發(fā)展來(lái)說(shuō)，并非僅僅是“流量”，同時(shí)也切切實(shí)實(shí)地提升了旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“質(zhì)量”[63]。

4.2 管理啟示

第一，旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)大都已開(kāi)始數(shù)字化轉(zhuǎn)型，且存在明顯的行業(yè)同群效應(yīng)。這表明越來(lái)越多的旅游企業(yè)已經(jīng)深刻認(rèn)識(shí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的緊迫性和重要性，并開(kāi)始實(shí)施這一戰(zhàn)略。行業(yè)同群效應(yīng)說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略在行業(yè)內(nèi)具有同群外溢效應(yīng)，說(shuō)明應(yīng)積極鼓勵(lì)行業(yè)內(nèi)具備一定基礎(chǔ)的相關(guān)企業(yè)采用前沿技術(shù)、探索旅游數(shù)智化新模式、總結(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗(yàn)，然后通過(guò)這批企業(yè)產(chǎn)生的同群外溢效應(yīng)扎實(shí)推動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。但值得注意的是，區(qū)域同群效應(yīng)并不存在，說(shuō)明旅游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的空間溢出效應(yīng)尚不明顯，這在某種程度上反映出區(qū)內(nèi)旅游企業(yè)間的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)有限，這也啟示我們?cè)诮ㄔO(shè)旅游數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群時(shí)，不能僅關(guān)注建立在互聯(lián)網(wǎng)上的虛擬集聚，還應(yīng)關(guān)注地理范圍內(nèi)的資源集聚、知識(shí)和信息的共享與流動(dòng)，幫助旅游業(yè)擺脫鮑莫爾成本?。措S著旅游業(yè)產(chǎn)出的增長(zhǎng)，旅游產(chǎn)品和服務(wù)成本越來(lái)越高，導(dǎo)致旅游業(yè)產(chǎn)出增速下降），更好地構(gòu)建和推動(dòng)旅游業(yè)發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力。

第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)形成背后是信息模仿與競(jìng)爭(zhēng)模仿的雙輪驅(qū)動(dòng)，信息模仿建立在數(shù)字化進(jìn)程中的合作與共創(chuàng)共享的基礎(chǔ)上，競(jìng)爭(zhēng)模仿則建立在市場(chǎng)份額爭(zhēng)奪的基礎(chǔ)上。這說(shuō)明在旅游業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)進(jìn)程中，企業(yè)間的合作和競(jìng)爭(zhēng)雖有助于帶來(lái)更大的正外部性來(lái)拓展市場(chǎng)邊界、擴(kuò)大市場(chǎng)份額，但也需要積極鼓勵(lì)新技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，促進(jìn)這些企業(yè)的創(chuàng)新行為，以防范行為趨同導(dǎo)致過(guò)度的同質(zhì)化，同時(shí)避免形jC9EG1x5A9wCMLsHdMVhlw==成“贏者通吃”的行業(yè)環(huán)境[64]。

第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)同群效應(yīng)的影響路徑顯示旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)中企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在明顯的界線，高績(jī)效和一般績(jī)效企業(yè)在模仿對(duì)象上有著不同的選擇，國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)也傾向于選擇相同類型企業(yè)進(jìn)行模仿。這說(shuō)明不同企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式和路徑差異會(huì)導(dǎo)致其在不同類型企業(yè)的適用性存在不同，也顯示出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的學(xué)習(xí)渠道和示范效應(yīng)相對(duì)有限。因此，可充分發(fā)揮監(jiān)管機(jī)構(gòu)的作用，通過(guò)它們展示不同企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度和進(jìn)展，加強(qiáng)宣傳和組織學(xué)習(xí)等方式，引導(dǎo)行業(yè)內(nèi)的企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功案例進(jìn)行學(xué)習(xí)和良性模仿，充分發(fā)揮市場(chǎng)的積極作用，促進(jìn)行業(yè)整體數(shù)字化水平健康發(fā)展。

4.3 研究不足及展望

本文雖對(duì)旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的驅(qū)動(dòng)因素、作用機(jī)理和經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行了分析和討論，但仍存在一些不足之處：一是數(shù)據(jù)的可得性制約了相關(guān)指標(biāo)的度量方法，文章有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)度方式并未很好地反映企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的實(shí)際投資額、技術(shù)應(yīng)用的廣度和深度等相關(guān)信息，未來(lái)確實(shí)極有必要沿著這一思路進(jìn)一步探索更準(zhǔn)確全面的測(cè)度方式；二是沒(méi)有考慮更多的環(huán)境和情境因素，在不同研究情境下，可能會(huì)出現(xiàn)不同的研究結(jié)論；三是信息模仿和競(jìng)爭(zhēng)模仿動(dòng)機(jī)可能同時(shí)存在，邏輯模仿律和先內(nèi)后外律也可能同時(shí)存在，本研究尚未對(duì)多種驅(qū)動(dòng)因素和作用路徑共存下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)進(jìn)行更深一步的探析；四是本研究?jī)H區(qū)分了行業(yè)同群和地區(qū)同群，尚未進(jìn)行更為細(xì)致的同群群體的劃分，未來(lái)可基于共同股權(quán)、連鎖董事、供應(yīng)鏈等實(shí)際關(guān)聯(lián)對(duì)同群進(jìn)行更嚴(yán)格的界定，有助于形成更為穩(wěn)健的結(jié)論。

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［收稿日期］2024-02-20； ［修訂日期］2024-05-30

［作者簡(jiǎn)介］劉冰（1981—），黑龍江牡丹江人，博士，教授，研究方向?yàn)閼?zhàn)略管理、數(shù)字平臺(tái)和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，E-mail： liub33@mail.sysu.edu.cn；鄧睿（1999—），河南濟(jì)源人；羅超亮（1987—），湖北仙桃人，博士，副教授，研究方向?yàn)閼?zhàn)略管理與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，E-mail： luochl3@mail3.sysu.edu.cn，通訊作者。

引用格式：劉冰， 鄧睿， 羅超亮. 旅游及相關(guān)服務(wù)業(yè)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)研究[J]. 旅游學(xué)刊， 2024， 39（10）： 49-69. [LIU Bing， DENG Rui， LUO Chaoliang. A study of peer effects in the digital transformation of listed companies in tourism and related service enterprises[J]. Tourism Tribune， 2024， 39（10）： 49-69.]

A Study of Peer Effects in the Digital Transformation of Listed Companies in

Tourism and Related Service Enterprises

LIU Bing1，2， DENG Rui3， LUO Chaoliang4

（1. Business School， Sun Yat-sen University， Shenzhen 518107， China; 2. Research Center for Innovation， Entrepreneurship， and

Technology Finance， Sun Yat-sen University， Shenzhen， 518107， China; 3. School of Tourism Management， Sun Yat-sen University，

Guangzhou 510275， China; 4. School of Business， Guizhou University of Finance and Economics， Guiyang 550025， China）

Abstract： In the context of an increasingly digitalized landscape， digital transformation has emerged as a pivotal strategic decision for numerous tourism enterprises aiming to enhance their business efficacy and secure a sustainable competitive edge. However， this trend raises a critical inquiry， namely， is it indicative of a deliberate learning and adaptation process underpinned by rational deliberation， or is it merely indicative of irrational conformity？ Furthermore， the mechanisms and trajectories underlying this phenomenon remain to be elucidated， and it is imperative to assess whether the widespread adoption of digital transformation strategies is beneficial for the growth and development of tourism enterprises. Clarity on these issues is yet to be achieved in the literature.

To address these issues， we use a sample of listed companies in tourism and related service enterprises for the period 2007—2021， and empirically examine the existence of a digital transformation peer effect， the influencing factors， and the behavior patterns in the formation of the peer effect. Our findings reveal， first， that there is an obvious industry peer effect in the digital transformation of listed companies in tourism and related service enterprises; that is， when making digital transformation decisions， enterprises are influenced by the digital transformation of other enterprises in their industry peer groups. Second， we find that imitation of information acquisition and competition are part of the industry peer effect， and that high levels of uncertainty and competition in the enterprises’ environments enhance the digital transformation peer effect. Third， our research reveals that the peer effect of digital transformation follows the laws of logical imitation and imitation from within to without. This is indicated by the fact that enterprises are more likely to be influenced by the digital transformation of enterprises with similar performance or the same type of property rights. Fourth， we find that the logical digital transformation peer effect can significantly improve the short-term performance and long-term value of tourism and related service enterprises.

In summary， in this study， we delve into the collective behavioral patterns underpinning the strategy of digital transformation across various enterprises through this exploration， we provide micro-level insights into the factors that are instrumental in enhancing the digitalization efforts of China’s tourism and related service enterprises that can facilitate a more effective digital transformation process， and contribute to the development of an increasingly sophisticated， high-quality tourism industry. The findings of this study not only broaden the theoretical understanding of digital transformation strategies in the tourism sector but also provide practical guidance for industry practitioners aiming to navigate the complexities of digital integration and innovation.

Keywords： tourism and related services industry; digital transformation; peer effects; information-based imitation; rivalry-based imitation

[責(zé)任編輯：劉 魯；責(zé)任校對(duì)：王 婧]