數(shù)字化同群效應(yīng)對(duì)企業(yè)技術(shù)前沿距離的影響

中圖分類號(hào)：F273.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7312（2025）04-0452-10

Abstract： Under the background of the deep integration of digital economy and real economy，how digital peer efect affects enterprise technological frontier distance is a research that urgently needs to be explored.Taking the data of Chinese A-share listed firms in Shanghai and Shenzhen from 2O11 to 2023 as aresearch sample，this paper explores the impact of the digital peer effect on enterprise technological frontier distance by using a two-way fixed-effects model，and further examines the mediating role of dual inovation and the moderating role of strategic aggressiveness.It is found that the digital peer effect has asignificant negative impact on technological frontier distance，in which exploitative innovation plays a partial mediating role and exploratory innovation has a masking effect; and that strategic aggressiveness inhibits the negative relationship of the digital peer effect on technological frontier distance. The results of heterogeneity analyses indicate that state-owned firms（SOEs）and high-tech firms（HTEs） are more affected by the digital peer effect in the process of shortening the technological distance to industry frontier firms than non-SOEs and non-HTEs，respectively.The findings of the study help to clarify the influence mechanism of the digital peer effect on the technological catch-up of firms，and provide theoretical support for firms to accelerate digital transformation and shorten the distance to the techno

logical frontier.

Key words： digital transformation; peer effect; distance to technology frontier ;dual innovation; strategic aggressiveness

0 引言

當(dāng)今社會(huì)正在經(jīng)歷一場(chǎng)由數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)的深刻變革。人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù)的突破性發(fā)展，重塑了產(chǎn)業(yè)形態(tài)和社會(huì)運(yùn)行模式，企業(yè)和國(guó)家間技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)的基本邏輯也隨之發(fā)生變化[]。在此背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已演變?yōu)楹蟀l(fā)企業(yè)破解創(chuàng)新瓶頸、彌合技術(shù)鴻溝的重要戰(zhàn)略選擇[2]。然而，由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有資產(chǎn)投人高、回報(bào)周期長(zhǎng)等特點(diǎn)，往往導(dǎo)致企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)在轉(zhuǎn)型初期呈現(xiàn)邊際遞增態(tài)勢(shì)。這種負(fù)向激勵(lì)顯著制約了落后企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主動(dòng)性[3]。由此，探索有效的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑，最大化釋放數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新賦能效應(yīng)，已成為企業(yè)面臨的關(guān)鍵問(wèn)題。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，企業(yè)為了降低戰(zhàn)略實(shí)施的成本和風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)擺脫競(jìng)爭(zhēng)落后情境，通常會(huì)更加關(guān)注與其存在共生關(guān)系的其他企業(yè)的戰(zhàn)略決策，包括技術(shù)路徑、市場(chǎng)策略和政策實(shí)踐等，從而主動(dòng)或被動(dòng)地調(diào)整自身發(fā)展軌跡，形成群體性技術(shù)擴(kuò)散和競(jìng)爭(zhēng)互動(dòng)，這種現(xiàn)象就是數(shù)字化同群效應(yīng)[4-5]。數(shù)字化同群效應(yīng)的存在重塑了企業(yè)間的知識(shí)流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，為落后企業(yè)快速獲取行業(yè)領(lǐng)先者的顯性和隱形知識(shí)資產(chǎn)創(chuàng)造了條件。這種非對(duì)稱性知識(shí)轉(zhuǎn)移不僅降低了企業(yè)的技術(shù)搜尋成本，更催化了其動(dòng)態(tài)能力的迭代升級(jí)，為突破資源約束下的創(chuàng)新瓶頸提供了現(xiàn)實(shí)路徑。

相關(guān)文獻(xiàn)廣泛討論了數(shù)字化同群效應(yīng)對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的影響。例如，楊震寧等從創(chuàng)新模式的角度展開研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化同群效應(yīng)在促進(jìn)企業(yè)模仿創(chuàng)新和自主創(chuàng)新方面均效果顯著；明娟等[7的研究表明，數(shù)字化同群效應(yīng)已成為提升企業(yè)供應(yīng)鏈話語(yǔ)權(quán)的一種積極力量。此外，數(shù)字化同群效應(yīng)在提升企業(yè)國(guó)際化深度、促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展和提高企業(yè)價(jià)值等方面的作用也已得到證實(shí)[8-9]。然而，對(duì)于數(shù)字化同群效應(yīng)與技術(shù)追趕之間的關(guān)系，鮮有研究討論。落后企業(yè)的技術(shù)追趕過(guò)程和成果深刻影響著我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)和經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，探討數(shù)字化同群效應(yīng)對(duì)于技術(shù)基礎(chǔ)薄弱，創(chuàng)新資源有限的落后企業(yè)在技術(shù)追趕過(guò)程中的影響效應(yīng)具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

綜上分析，文中基于2011—2023年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)字化同群效應(yīng)與技術(shù)前沿距離之間的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，并進(jìn)一步考察雙元?jiǎng)?chuàng)新的中介作用和戰(zhàn)略激進(jìn)度的調(diào)節(jié)作用。文中的研究貢獻(xiàn)包括：第一，將數(shù)字化同群效應(yīng)引入技術(shù)追趕理論，突破了傳統(tǒng)追趕研究中以技術(shù)引進(jìn)為主導(dǎo)的線性范式，契合數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代技術(shù)擴(kuò)散的網(wǎng)絡(luò)化特征;第二，通過(guò)剖析雙元?jiǎng)?chuàng)新在數(shù)字化同群效應(yīng)與技術(shù)追趕之間的差異化作用路徑，為企業(yè)合理分配創(chuàng)新資源，平衡創(chuàng)新活動(dòng)提供了理論指導(dǎo)；第三，系統(tǒng)探討了企業(yè)戰(zhàn)略導(dǎo)向與數(shù)字化模仿行為的協(xié)同關(guān)系，為戰(zhàn)略定位不同的企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中選擇合適的技術(shù)追趕路徑提供了啟發(fā)。

理論分析與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字化同群效應(yīng)與技術(shù)前沿距離

根據(jù)信息經(jīng)濟(jì)理論，決策主體更加傾向于采納信息優(yōu)勢(shì)方的策略選擇。這種有限理性決策模式能夠有效幫助其規(guī)避創(chuàng)新探索過(guò)程中的沉沒成本風(fēng)險(xiǎn)[10-I]。尤其在動(dòng)態(tài)商業(yè)環(huán)境與技術(shù)變革的復(fù)雜背景下，數(shù)字化投入的不可逆性與高風(fēng)險(xiǎn)特征使得戰(zhàn)略跟隨行為成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)追趕的有效路徑。

相關(guān)研究表明，處于同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)的企業(yè)主體通常具有相似的創(chuàng)新需求和技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景[12]。為了維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，企業(yè)需要持續(xù)觀測(cè)同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者的技術(shù)演進(jìn)路徑，這種互動(dòng)機(jī)制使得企業(yè)能夠有效避免因技術(shù)代差而陷入的競(jìng)爭(zhēng)落后情境[13-14]。具體而言，行業(yè)領(lǐng)先者的數(shù)字化實(shí)踐對(duì)后發(fā)企業(yè)具有顯著的示范效應(yīng)，當(dāng)其數(shù)字化能級(jí)提升時(shí)，會(huì)通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)傳導(dǎo)機(jī)制驅(qū)動(dòng)跟隨企業(yè)的技術(shù)升級(jí)。這種互動(dòng)關(guān)系構(gòu)成了行業(yè)內(nèi)數(shù)字技術(shù)擴(kuò)散的重要通道[15]。學(xué)界普遍認(rèn)同數(shù)字化同群效應(yīng)的多重價(jià)值維度。首要價(jià)值體現(xiàn)在風(fēng)險(xiǎn)控制與成本優(yōu)化方面。通過(guò)吸收已經(jīng)得到驗(yàn)證的數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)，決策主體可顯著降低試錯(cuò)成本。尤其對(duì)于資源約束型企業(yè)而言，基于技術(shù)引進(jìn)的二次創(chuàng)新路徑使得其能夠有效利用數(shù)字技術(shù)的可擴(kuò)展性特征實(shí)現(xiàn)自身產(chǎn)品和服務(wù)的智能化改造，進(jìn)而構(gòu)建差異化的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。其次，數(shù)字化同群效應(yīng)能夠通過(guò)知識(shí)溢出和規(guī)模經(jīng)濟(jì)雙重機(jī)制，推動(dòng)數(shù)據(jù)要素在產(chǎn)業(yè)鏈層面的優(yōu)化配置[16]。這不僅加速了區(qū)域數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，更為企業(yè)突破創(chuàng)新孤島、整合跨領(lǐng)域資源創(chuàng)造了必要條件[17]。最后，數(shù)字化同群效應(yīng)能夠通過(guò)降低信息不對(duì)稱以緩解落后企業(yè)的融資約束，從而提高產(chǎn)業(yè)鏈循環(huán)效率，強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度[18]。同時(shí)，在技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)與網(wǎng)絡(luò)外部性的協(xié)同作用下，產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的技術(shù)勢(shì)差逐步收斂，這為后發(fā)企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)躍遷提供了可行性路徑[19]

基于以上分析，文中提出假設(shè)。

H1：數(shù)字化同群效應(yīng)能夠加速企業(yè)的技術(shù)追趕，縮小與行業(yè)前沿企業(yè)的技術(shù)距離。

1.2 雙元?jiǎng)?chuàng)新的中介效應(yīng)分析

企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的形成既依賴于對(duì)既有資源價(jià)值的整合與開發(fā)效能，也受制于突破性技術(shù)范式的建構(gòu)能力。作為創(chuàng)新戰(zhàn)略的2種典型路徑，利用式創(chuàng)新（ExploitativeInnovation）與探索式創(chuàng)新（Ex-ploratoryInnovation）在縮小企業(yè)技術(shù)勢(shì)差、促進(jìn)生產(chǎn)效能提升方面均具有顯著作用[20]。數(shù)字化同群效應(yīng)是在組織吸收同行企業(yè)知識(shí)溢出效應(yīng)與維持市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)地位兩大動(dòng)機(jī)雙重驅(qū)動(dòng)下形成的[。行業(yè)內(nèi)部主體間技術(shù)架構(gòu)的趨同性、知識(shí)儲(chǔ)備的互補(bǔ)性以及創(chuàng)新實(shí)踐的關(guān)聯(lián)性，為技術(shù)溢出構(gòu)建了制度基礎(chǔ)。同時(shí)，數(shù)據(jù)資源的模塊化特征與數(shù)字技術(shù)的可編輯屬性，進(jìn)一步強(qiáng)化了跨組織知識(shí)轉(zhuǎn)移的速率與規(guī)模。當(dāng)數(shù)字化先驅(qū)企業(yè)通過(guò)技術(shù)突破形成示范效應(yīng)時(shí)，不僅會(huì)向后發(fā)企業(yè)傳遞戰(zhàn)略決策的有效性信號(hào)，而且會(huì)溢出大量包括技術(shù)專利和數(shù)據(jù)資產(chǎn)等在內(nèi)的創(chuàng)新資源，驅(qū)動(dòng)其通過(guò)技術(shù)模仿與漸進(jìn)式改良實(shí)現(xiàn)追趕目標(biāo)[21-22]。這種沿襲既有技術(shù)軌跡、注重局部?jī)?yōu)化的創(chuàng)新模式，本質(zhì)上是利用式創(chuàng)新策略的典型特征。

相較于聚焦現(xiàn)有技術(shù)體系改良的利用式創(chuàng)新，探索式創(chuàng)新活動(dòng)通常需要承擔(dān)更高的研發(fā)投入、更長(zhǎng)的回報(bào)周期以及更復(fù)雜的技術(shù)驗(yàn)證過(guò)程[23]。加之?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型蘊(yùn)含的技術(shù)與市場(chǎng)不確定性風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步提高了企業(yè)開展探索式創(chuàng)新的決策成本。根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)力學(xué)，同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的階段性成果會(huì)引發(fā)橫向競(jìng)爭(zhēng)主體的戰(zhàn)略響應(yīng)。這種壓力傳導(dǎo)機(jī)制促使企業(yè)將資源配置的重心向短期效能顯著的技術(shù)改良方向傾斜。特別是資源約束型中小企業(yè)，在面臨創(chuàng)新投入的預(yù)算剛性時(shí)，往往優(yōu)先選擇已被同群主體驗(yàn)證的技術(shù)方案。這種資源配置和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向極大地限制了探索式創(chuàng)新活動(dòng)的開展。

通過(guò)以上分析能夠看出，探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新在數(shù)字化同群效應(yīng)和技術(shù)前沿距離之間發(fā)揮了不同的中介作用機(jī)制。因此，文中提出以下假設(shè)。

H2a ：探索式創(chuàng)新在數(shù)字化同群效應(yīng)和技術(shù)前沿距離之間存在遮掩效應(yīng)；

H2b：利用式創(chuàng)新在數(shù)字化同群效應(yīng)和技術(shù)前沿距離之間發(fā)揮部分中介作用。

1.3 戰(zhàn)略激進(jìn)度的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

企業(yè)戰(zhàn)略選擇作為組織發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，不僅塑造了其資源部署的方向，更對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。戰(zhàn)略激進(jìn)度體現(xiàn)了企業(yè)在戰(zhàn)略制定與實(shí)施中的風(fēng)險(xiǎn)偏好水平，根據(jù)其強(qiáng)度差異可劃分為激進(jìn)型和保守型2種類型[24]。采取激進(jìn)戰(zhàn)略的決策主體往往以市場(chǎng)導(dǎo)向?yàn)榛鶞?zhǔn)，通過(guò)前瞻性布局謀求超額收益與行業(yè)主導(dǎo)權(quán)[25]。為了構(gòu)建技術(shù)壁壘與鎖定先發(fā)優(yōu)勢(shì)，這類企業(yè)通常采取高強(qiáng)度研發(fā)投入、跨領(lǐng)域并購(gòu)整合及突破性市場(chǎng)滲透等策略，其行為模式具有顯著的高風(fēng)險(xiǎn)、高收益特征[26]。從行為經(jīng)濟(jì)學(xué)視角來(lái)看，由于模仿同行企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑可能削弱企業(yè)的異質(zhì)性競(jìng)爭(zhēng)力，因此激進(jìn)型企業(yè)在數(shù)字化決策中表現(xiàn)出較低程度的同群效應(yīng)敏感性。

相比之下，戰(zhàn)略保守型企業(yè)通常專注于細(xì)分市場(chǎng)領(lǐng)域，以專業(yè)化產(chǎn)品和服務(wù)構(gòu)建核心競(jìng)爭(zhēng)力。受限于資源稟賦與管理層風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向，這類組織更傾向于維持當(dāng)前的治理結(jié)構(gòu)與標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)流程。根據(jù)動(dòng)態(tài)能力理論，在技術(shù)創(chuàng)新能力相對(duì)薄弱且試錯(cuò)成本敏感的情境下，戰(zhàn)略保守型企業(yè)需要通過(guò)持續(xù)監(jiān)測(cè)行業(yè)標(biāo)桿的數(shù)字化進(jìn)程，實(shí)施漸進(jìn)式的技術(shù)追趕策略[27]。這種戰(zhàn)略跟隨行為本質(zhì)上是基于信息不對(duì)稱條件下，通過(guò)降低探索成本實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)可控的技術(shù)升級(jí)路徑。

綜上分析，在數(shù)字化同群效應(yīng)縮短企業(yè)技術(shù)前沿距離的作用路徑中，戰(zhàn)略激進(jìn)度可能產(chǎn)生抑制作用，即采用保守型戰(zhàn)略的企業(yè)相較于采用激進(jìn)型戰(zhàn)略的企業(yè)在技術(shù)追趕過(guò)程中更容易受到同行數(shù)字化的影響。由此，文中提出如下假設(shè)。

H3：戰(zhàn)略激進(jìn)度越低，數(shù)字化同群效應(yīng)對(duì)技術(shù)前沿距離的影響越顯著。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

文中選取2011—2023年滬深A(yù)股上市企業(yè)作為初始研究樣本，并通過(guò)以下標(biāo)準(zhǔn)化篩選流程構(gòu)建分析數(shù)據(jù)集： ① 排除金融行業(yè)上市公司及保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)； ② 排除被實(shí)施特殊處理（包括ST、 ^*ST 及退市風(fēng)險(xiǎn)警示）的觀測(cè)樣本； ③ 排除研究數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的企業(yè)。同時(shí)，為了控制極端值對(duì)估計(jì)結(jié)果的干擾，保證研究結(jié)論的可靠性，文中對(duì)所有的連續(xù)變量實(shí)施 1% 分位數(shù)雙側(cè)縮尾處理。經(jīng)上述標(biāo)準(zhǔn)化處理后得到10491個(gè)企業(yè)-年度觀測(cè)值。企業(yè)專利數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局（SIPO），企業(yè)特征數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)字化水平相關(guān)數(shù)據(jù)通過(guò)利用Python對(duì)巨潮資訊網(wǎng)和滬深證券交易所官方網(wǎng)站中的企業(yè)年報(bào)爬取得到。

2.2關(guān)鍵變量定義及度量

2.2.1 被解釋變量：技術(shù)前沿距離

現(xiàn)有研究多采用專利數(shù)據(jù)測(cè)度企業(yè)間的技術(shù)距離[28-29]。文中考慮到中國(guó)上市公司的專利信息披露在數(shù)據(jù)完整性和規(guī)范性方面存在明顯不足，采用專利持有量差異測(cè)度技術(shù)距離可能會(huì)導(dǎo)致較大的誤差。而全要素生產(chǎn)率作為衡量企業(yè)資源配置效率和創(chuàng)新能力的核心指標(biāo)，能夠綜合體現(xiàn)焦點(diǎn)企業(yè)的技術(shù)水平。因此文中參考BAS等[30]的研究，將同一個(gè)行業(yè)中全要素生產(chǎn)率最高的前3位企業(yè)作為該細(xì)分行業(yè)的技術(shù)前沿，并采用前沿企業(yè)生產(chǎn)率的均值與焦點(diǎn)企業(yè)生產(chǎn)率的比值衡量焦點(diǎn)企業(yè)的技術(shù)距離。其中全要素生產(chǎn)率采用OP半?yún)?shù)法測(cè)量得到。

2.2.2核心解釋變量：數(shù)字化同群效應(yīng)

文中以與焦點(diǎn)企業(yè)所處同一行業(yè)的其他企業(yè)數(shù)字化水平的平均值度量數(shù)字化同群效應(yīng)。數(shù)字化水平參考趙宸宇[31]的研究，使用企業(yè)數(shù)字化特征詞匯頻數(shù)與年報(bào)“管理層討論與分析\"（MDamp;A）部分長(zhǎng)度的比值進(jìn)行測(cè)度。具體步驟為：首先，使用Python篩選出公司年報(bào)中企業(yè)數(shù)字化的相關(guān)詞匯，從構(gòu)成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心底層架構(gòu)，即人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)這4個(gè)方面構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化術(shù)語(yǔ)詞庫(kù)；其次，利用機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)出樣本企業(yè)年報(bào)中MDamp;A部分的數(shù)字化特征詞匯出現(xiàn)的次數(shù)；最后計(jì)算特征詞匯頻數(shù)總和與MDamp;A語(yǔ)段長(zhǎng)度的比值。為了方便分析，文中將該比值乘以100后的值作為企業(yè)數(shù)字化水平的衡量指標(biāo)。數(shù)字化同群效應(yīng)用P表示，其定義如下式所示，其中，N為觀測(cè)年行業(yè)樣本企業(yè)數(shù)，D為企業(yè)的數(shù)字化水平。

2.2.3中介變量：雙元?jiǎng)?chuàng)新

文中通過(guò)借鑒張慶壘等[23]的研究方法度量企業(yè)的雙元?jiǎng)?chuàng)新。當(dāng)樣本企業(yè)本年度申請(qǐng)專利的國(guó)際專利分類代碼（IPC）與前5年觀測(cè)期內(nèi)已有技術(shù)領(lǐng)域存在重疊時(shí)，將此類專利數(shù)量定義為利用式創(chuàng)新指標(biāo)，用I表示。如果申請(qǐng)專利中涉及全新IPC子類，即企業(yè)在最近5年技術(shù)創(chuàng)新中未曾涉足的技術(shù)領(lǐng)域，將這些首次出現(xiàn)的專利計(jì)數(shù)界定為探索式創(chuàng)新指標(biāo)，用R表示。

2.2.4調(diào)節(jié)變量：戰(zhàn)略激進(jìn)度

文中借鑒蘇濤永等3的研究，選取6個(gè)關(guān)鍵觀測(cè)維度對(duì)戰(zhàn)略激進(jìn)度進(jìn)行量化評(píng)估，具體包括創(chuàng)新投人強(qiáng)度、人力資本密集度（員工數(shù)量占營(yíng)業(yè)收入的比重）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、銷售費(fèi)用和管理費(fèi)用占銷售收入的比重、員工人數(shù)波動(dòng)性（員工人數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差與均值之比）、資本密度（固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重）。除資本密度采取反向賦值法外，其余5項(xiàng)指標(biāo)按照行業(yè)-年度從小到大排列并平均分為5組，以 0～4 分賦值。最后將所有指標(biāo)得分加總即得到戰(zhàn)略激進(jìn)度評(píng)分，取值范圍為0～24，評(píng)分越高表明企業(yè)的戰(zhàn)略選擇越激進(jìn)。

2.2.5 控制變量

為了控制公司自身屬性以及治理特征對(duì)技術(shù)前沿距離的影響，文中參考數(shù)字化與技術(shù)追趕領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)，選取資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率、董事會(huì)規(guī)模、托賓Q值、企業(yè)年齡、資本密集度、以及高管薪酬激勵(lì)作為控制變量。各變量具體定義見表1。

2.3 模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)數(shù)字化同群效應(yīng)對(duì)技術(shù)前沿距離的影響，構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型（1）、（2）

+εi，t

為了檢驗(yàn)雙元?jiǎng)?chuàng)新在數(shù)字化同群效應(yīng)和技術(shù)前沿距離之間的傳導(dǎo)機(jī)制，構(gòu)建中介效應(yīng)模型（3）、（4）

為了檢驗(yàn)戰(zhàn)略激進(jìn)度的調(diào)節(jié)作用，構(gòu)建模型（5）

在上述模型中， T_i，t 為被解釋變量，表示樣本企業(yè)在觀測(cè)年與行業(yè)前沿企業(yè)的技術(shù)距離； P_i，t 為核心解釋變量數(shù)字化同群效應(yīng)；中介變量M為企業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新，分別考慮了探索式創(chuàng)新（R）和利用式創(chuàng)新（I；S為文中的調(diào)節(jié)變量戰(zhàn)略激進(jìn)度。Controls表示控制變量； ε_i，t 為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，Year和Indy分別為年份和行業(yè)固定效應(yīng)。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

表2為文中的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。觀察標(biāo)準(zhǔn)差可知，技術(shù)前沿距離的離散程度偏低，說(shuō)明上市公司本身具有一定的技術(shù)基礎(chǔ)，與行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)之間的技術(shù)距離普遍較小。數(shù)字化同群效應(yīng)的均值為0.788，最大值為2.736，最小值為0.125，標(biāo)準(zhǔn)差為0.56，說(shuō)明不同企業(yè)受到同群企業(yè)的數(shù)字化影響效應(yīng)存在明顯差異?？刂谱兞康拿枋鲂越y(tǒng)計(jì)結(jié)果與所參考文獻(xiàn)基本相同，這里不再贅述。此外，主要變量的VIF值在 1.11～1.39 之間，均值為1.26，表明不存在嚴(yán)重的多重共線問(wèn)題

3.2數(shù)字化同群效應(yīng)與技術(shù)前沿距離基準(zhǔn)回歸

表3為數(shù)字化同群效應(yīng)對(duì)技術(shù)前沿距離影響的回歸結(jié)果。其中，第（1）列為不考慮控制變量的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，數(shù)字化同群效應(yīng)與技術(shù)前沿距離在 1% 的水平下顯著負(fù)相關(guān)。第（2）列加入控制變量后P的系數(shù)為-0.030，并在 1% 的水平上顯著。該結(jié)果表明，數(shù)字化同群效應(yīng)與技術(shù)前沿距離之間存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，即數(shù)字化同群效應(yīng)越強(qiáng)，企業(yè)與行業(yè)前沿企業(yè)間的技術(shù)距離越小，由此支持了H1的推斷。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.3.1更換被解釋變量度量方式

文中初始階段將同一行業(yè)內(nèi)全要素生產(chǎn)率位居前3位的企業(yè)界定為技術(shù)前沿，測(cè)度了樣本企業(yè)的技術(shù)距離。為了增強(qiáng)研究結(jié)論的穩(wěn)健性并降低極端值的干擾，現(xiàn)將技術(shù)前沿距離指標(biāo)修正為同一行業(yè)中生產(chǎn)率最高的前10位企業(yè)的平均全要素生產(chǎn)率。表4列（1）顯示了更換被解釋變量度量方式后利用基準(zhǔn)模型重新進(jìn)行回歸的結(jié)果，其中，P的系數(shù)仍然在 1% 水平上顯著為負(fù)，因此驗(yàn)證了研究的穩(wěn)健性。

3.3.2考察未來(lái)期效應(yīng)

考慮到數(shù)字化同群效應(yīng)對(duì)企業(yè)技術(shù)追趕活動(dòng)的影響具有長(zhǎng)期性，文中分別使用技術(shù)前沿距離的未來(lái)一期和未來(lái)兩期作為被解釋變量進(jìn)行回歸分析以驗(yàn)證模型的穩(wěn)健性?；貧w結(jié)果見表4列（2）和列（3），各解釋變量的系數(shù)在 1% 水平上顯著為負(fù)，因此驗(yàn)證了研究的穩(wěn)健性。

3.3.3剔除特殊年份數(shù)據(jù)

疫情等特殊情況的出現(xiàn)，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程放緩，進(jìn)而對(duì)數(shù)字化同群效應(yīng)與企業(yè)技術(shù)前沿距離之間的影響關(guān)系產(chǎn)生干擾?；诖?，文中參考吳非等[33]的做法，剔除疫情年份數(shù)據(jù)，僅保留2018年及以前的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表4列（4）為縮短樣本區(qū)間進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果，P的系數(shù)仍然在 1% 的水平上顯著為負(fù)，進(jìn)一步說(shuō)明了研究的穩(wěn)健性。

3.3.4工具變量法

處于技術(shù)追趕階段的企業(yè)往往展現(xiàn)出更強(qiáng)的技術(shù)學(xué)習(xí)與產(chǎn)業(yè)升級(jí)動(dòng)能，這類企業(yè)通常對(duì)數(shù)字化浪潮中的技術(shù)革新保持著更敏銳的行業(yè)觸覺。由于需要通過(guò)技術(shù)吸收實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展，它們對(duì)產(chǎn)業(yè)前沿動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)更為密切，特別是對(duì)行業(yè)先行者數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑的解析能力和戰(zhàn)略響應(yīng)的敏捷性顯著提升，這種戰(zhàn)略警覺性既源于后發(fā)優(yōu)勢(shì)的驅(qū)動(dòng)，也來(lái)自市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的倒逼機(jī)制。因此，為了緩解逆向因果關(guān)系等內(nèi)生性偏差對(duì)研究結(jié)論的影響，文中借鑒袁淳等[34]、劉耀彬等的做法，采用企業(yè)注冊(cè)省份的互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)構(gòu)建基礎(chǔ)指標(biāo)（IBA），繼而通過(guò)計(jì)算同行業(yè)其他企業(yè)注冊(cè)省份的IBA均值形成行業(yè)同群工具變量（K）。工具變量適用性檢驗(yàn)結(jié)果表明，LM統(tǒng)計(jì)量和Wald-F統(tǒng)計(jì)量均遠(yuǎn)大于臨界值，因此工具變量不存在識(shí)別不足和弱工具變量問(wèn)題。表5列（2）為第二階段回歸結(jié)果，數(shù)字化同群效應(yīng)與技術(shù)前沿距離仍然在 10% 水平上顯著負(fù)相關(guān)，由此驗(yàn)證了研究的穩(wěn)健性。

3.3.5 傾向得分匹配

將數(shù)字化同群效應(yīng)按照中位數(shù)劃分為高效應(yīng)組和低效應(yīng)組，然后選擇一些企業(yè)特征指標(biāo)作為匹配變量按照 1：3 最近鄰法進(jìn)行傾向得分匹配（PSM）。處理結(jié)果顯示，平均處理效應(yīng)ATT的t檢驗(yàn)值為21.29，并在 1% 的水平下顯著，說(shuō)明匹配效果比較理想。表5列（3）為PSM匹配后的樣本基準(zhǔn)回歸結(jié)果，P的系數(shù)在 1% 的水平下顯著為負(fù)，因此驗(yàn)證了研究的穩(wěn)健性。

3.4 進(jìn)一步分析

3.4.1雙元?jiǎng)?chuàng)新中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表6報(bào)告了雙元?jiǎng)?chuàng)新在數(shù)字化同群效應(yīng)與技術(shù)前沿距離作用路徑中的中介效應(yīng)回歸結(jié)果。由列（1）可知，數(shù)字化同群效應(yīng)與探索式創(chuàng)新存在顯著的負(fù)向相關(guān)性，即當(dāng)企業(yè)受到同行企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的影響越大時(shí)，其自身的探索式創(chuàng)新能力會(huì)呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)。這在某種程度上體現(xiàn)出，企業(yè)過(guò)度依賴于學(xué)習(xí)和模仿同行企業(yè)的數(shù)字技術(shù)和戰(zhàn)略會(huì)導(dǎo)致其創(chuàng)造個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)的能力被削弱。表6列（2）顯示，探索式創(chuàng)新與企業(yè)的技術(shù)前沿距離存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，而基礎(chǔ)回歸結(jié)果表明數(shù)字化同群效應(yīng)與技術(shù)前沿距離也顯著負(fù)相關(guān)，因此可以得出，探索式創(chuàng)新在數(shù)字化同群效應(yīng)和技術(shù)前沿距離之間存在顯著的遮掩效應(yīng)，假設(shè)H2a得以驗(yàn)證。表6列（3）列（4）顯示，數(shù)字化同群效應(yīng)顯著正向影響企業(yè)的利用式創(chuàng)新，且利用式創(chuàng)新顯著負(fù)向影響技術(shù)前沿距離，表明在數(shù)字化同群效應(yīng)和技術(shù)前沿距離的作用路徑中，利用式創(chuàng)新發(fā)揮顯著的中介效應(yīng)，假設(shè)H2b得以驗(yàn)證。此外，文中進(jìn)行了Bootstrap檢驗(yàn)以驗(yàn)證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，結(jié)果見表7，探索式創(chuàng)新的間接效應(yīng)置信區(qū)間為［0.001，0.005]，直接效應(yīng)置信區(qū)間為[-0.037，-0.007]，均不包含0，但是直接效應(yīng)系數(shù)為-0.022，間接效應(yīng)系數(shù)為0.003，二者方向相反，總效應(yīng)被削弱，因此存在遮掩效應(yīng)；利用式創(chuàng)新的間接效應(yīng)置信區(qū)間為 [-0.006，-0.000] ，直接效應(yīng)置信區(qū)間為[-0.030，-0.003]，均不包含0，說(shuō)明存在部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占比為 14.8% 0

3.4.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

表8報(bào)告了戰(zhàn)略激進(jìn)度對(duì)數(shù)字化同群效應(yīng)與技術(shù)前沿距離關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果。列（1）和列（2）為基于戰(zhàn)略激進(jìn)度高低進(jìn)行分組檢驗(yàn)的結(jié)果，其中自變量P的系數(shù)均顯著為負(fù)，戰(zhàn)略保守型企業(yè)在技術(shù)追趕過(guò)程中受到的同行數(shù)字化影響效應(yīng)較戰(zhàn)略激進(jìn)型企業(yè)更大。列（3）為加入戰(zhàn)略激進(jìn)度調(diào)節(jié)變量的回歸結(jié)果，其中，數(shù)字化同群效應(yīng)和戰(zhàn)略激進(jìn)度的交互項(xiàng)系數(shù)為0.008，并在 1% 的水平上顯著。以上結(jié)果說(shuō)明，企業(yè)的戰(zhàn)略激進(jìn)度顯著削弱了數(shù)字化同群效應(yīng)與技術(shù)前沿距離之間的負(fù)向影響關(guān)系。由此，假設(shè)H3得以驗(yàn)證。

3.5 異質(zhì)性分析

3.5.1基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

基于企業(yè)的所有權(quán)性質(zhì)不同，文中分別對(duì)國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)進(jìn)行了回歸分析。回歸結(jié)果見表9列（1）列（2），數(shù)字化同群效應(yīng)在促進(jìn)國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)的前沿技術(shù)追趕方面均具有顯著的正向作用，尤其在國(guó)有企業(yè)中，這種促進(jìn)效應(yīng)更加明顯。造成這種現(xiàn)象的主要原因可能在于：首先，國(guó)有企業(yè)在資源稟賦和政策支持方面具有天然的優(yōu)勢(shì)。在國(guó)家戰(zhàn)略導(dǎo)向下，國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與國(guó)家政策目標(biāo)深度綁定，形成“技術(shù)-管理”雙元融合機(jī)制，而同群效應(yīng)的存在加速了這種政策紅利的擴(kuò)散。相比之下，非國(guó)有企業(yè)更多依賴市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)，資源獲取的分散性導(dǎo)致同群效應(yīng)在技術(shù)追趕中的邊際效用較低。其次，國(guó)有企業(yè)的決策邏輯更注重穩(wěn)健性和合規(guī)性，其管理層對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)容忍度較低。依托同群效應(yīng)模仿已被驗(yàn)證的數(shù)字化路徑，可有效規(guī)避試錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)。非國(guó)有企業(yè)雖靈活性更高，但缺乏資源緩沖機(jī)制，過(guò)度依賴同群效應(yīng)容易陷人“創(chuàng)新債務(wù)”困境。

3.5.2基于企業(yè)科技性質(zhì)的異質(zhì)性分析

基于企業(yè)的科技性質(zhì)不同，文中分別對(duì)高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)進(jìn)行了回歸分析?；貧w結(jié)果見表9列（3）列（4），數(shù)字化同群效應(yīng)在促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)的前沿技術(shù)追趕方面均具有顯著的正向作用，尤其在高新技術(shù)企業(yè)中，這種促進(jìn)效應(yīng)更加明顯。造成這種現(xiàn)象的原因可能在于：首先，高新技術(shù)企業(yè)通常具備更強(qiáng)的技術(shù)吸收與再創(chuàng)新能力，其研發(fā)投入強(qiáng)度、專利儲(chǔ)備及人才密度均顯著高于非高新技術(shù)企業(yè)。在同群效應(yīng)驅(qū)動(dòng)下，高新技術(shù)企業(yè)可通過(guò)快速解碼行業(yè)標(biāo)桿的數(shù)字化實(shí)踐（如人工智能算法優(yōu)化、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用），結(jié)合自身技術(shù)積累進(jìn)行二次創(chuàng)新，形成“模仿-迭代-超越”的追趕路徑。而非高新技術(shù)企業(yè)受限于技術(shù)基礎(chǔ)薄弱，往往只能實(shí)現(xiàn)對(duì)簡(jiǎn)單技術(shù)的復(fù)制，難以突破核心瓶頸。其次，高新技術(shù)企業(yè)普遍享有定向政策支持，例如研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除、專項(xiàng)補(bǔ)貼等。其數(shù)字化轉(zhuǎn)型常被納入?yún)^(qū)域創(chuàng)新體系或產(chǎn)業(yè)集群規(guī)劃，這有助于高新技術(shù)企業(yè)間的知識(shí)共享與協(xié)同研發(fā)。相比之下，非高新技術(shù)企業(yè)由于缺乏政策支持，同群效應(yīng)的技術(shù)擴(kuò)散效率顯著降低。

4 結(jié)論與建議

4.1結(jié)論

探索行業(yè)同群企業(yè)間的數(shù)字協(xié)同產(chǎn)生的交互效應(yīng)對(duì)企業(yè)技術(shù)追趕過(guò)程的影響機(jī)制，對(duì)于拓展數(shù)字創(chuàng)新管理理論邊界具有重要理論價(jià)值。以2011—2023年滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象，考察了數(shù)字化同群效應(yīng)對(duì)企業(yè)技術(shù)前沿距離的影響、作用機(jī)制和異質(zhì)性。

1）數(shù)字化同群效應(yīng)對(duì)企業(yè)技術(shù)追趕具有顯著促進(jìn)作用，能夠有效縮小企業(yè)與行業(yè)技術(shù)前沿的距離。這一結(jié)論在控制內(nèi)生性問(wèn)題及通過(guò)多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立，從而證實(shí)了數(shù)字化同群效應(yīng)的技術(shù)溢出機(jī)制。

2）機(jī)制檢驗(yàn)表明，不同類型的創(chuàng)新在該過(guò)程中呈現(xiàn)差異化傳導(dǎo)路徑。具體而言，利用式創(chuàng)新在數(shù)字化同群效應(yīng)與技術(shù)追趕之間發(fā)揮部分中介作用，而探索式創(chuàng)新則存在顯著的遮掩效應(yīng)。這一發(fā)現(xiàn)揭示了數(shù)字化技術(shù)擴(kuò)散中創(chuàng)新路徑選擇的復(fù)雜機(jī)理。

3）戰(zhàn)略導(dǎo)向的調(diào)節(jié)分析顯示，戰(zhàn)略激進(jìn)度顯著弱化數(shù)字化同群效應(yīng)的技術(shù)追趕效應(yīng)。相較于戰(zhàn)略激進(jìn)型企業(yè)，戰(zhàn)略保守型企業(yè)的數(shù)字化同群效應(yīng)對(duì)技術(shù)追趕的促進(jìn)作用更為顯著，這表明組織戰(zhàn)略與數(shù)字化模仿行為存在重要協(xié)同關(guān)系。

4）異質(zhì)性分析進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)在縮短與行業(yè)前沿企業(yè)技術(shù)距離的過(guò)程中受數(shù)字化同群效應(yīng)的影響更大。相對(duì)于非高新技術(shù)企業(yè)，高新技術(shù)企業(yè)在縮短與行業(yè)前沿企業(yè)技術(shù)距離的過(guò)程中受數(shù)字化同群效應(yīng)的影響更大。這暗示制度因素和技術(shù)基礎(chǔ)在數(shù)字化技術(shù)擴(kuò)散中具有門檻效應(yīng)。

4.2建議

1）構(gòu)建數(shù)字化協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，強(qiáng)化同群技術(shù)溢出效應(yīng)。地方政府、行業(yè)協(xié)會(huì)等應(yīng)著力打造區(qū)域性數(shù)字創(chuàng)新樞紐，運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建可信經(jīng)驗(yàn)共享通道。這種制度性數(shù)字平臺(tái)顯著降低了后發(fā)企業(yè)的試錯(cuò)成本，在微觀層面能夠促進(jìn)隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型最佳實(shí)踐的擴(kuò)散。同時(shí)，對(duì)企業(yè)而言，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中要積極關(guān)注和利用同群企業(yè)間數(shù)字技術(shù)協(xié)同演化的相互影響與帶動(dòng)作用。企業(yè)積極地嵌入到數(shù)字化平臺(tái)與生態(tài)系統(tǒng)中，能夠幫助企業(yè)收集、分析各類交互數(shù)據(jù)，為企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新指明方向。

2）優(yōu)化創(chuàng)新資源配置，平衡雙元?jiǎng)?chuàng)新能力。在技術(shù)追趕過(guò)程中，企業(yè)的創(chuàng)新戰(zhàn)略選擇需遵循動(dòng)態(tài)適配原則。對(duì)于處于技術(shù)追趕初級(jí)階段的后發(fā)企業(yè)，應(yīng)該側(cè)重于提升利用式創(chuàng)新能力，通過(guò)系統(tǒng)整合同群網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)溢出資源，快速吸收同群企業(yè)的技術(shù)紅利，改良現(xiàn)有的技術(shù)架構(gòu)，以提高自身的生產(chǎn)效率，縮小與前沿企業(yè)的技術(shù)距離。而對(duì)于與行業(yè)前沿企業(yè)技術(shù)差距較小的企業(yè)，通過(guò)適當(dāng)提升研發(fā)強(qiáng)度，開展探索式創(chuàng)新活動(dòng)有助于提升非對(duì)稱競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，甚至顛覆行業(yè)領(lǐng)先者的市場(chǎng)地位。但同時(shí)也要注意探索式創(chuàng)新存在顯著的資源擠占效應(yīng)，這可能阻礙企業(yè)既有技術(shù)的迭代升級(jí)。

3）實(shí)施戰(zhàn)略導(dǎo)向的數(shù)字化路徑選擇。企業(yè)的戰(zhàn)略導(dǎo)向是建立在對(duì)自身資源稟賦、核心能力以及市場(chǎng)占位的系統(tǒng)性分析基礎(chǔ)之上的，因此其數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑的選擇需與戰(zhàn)略導(dǎo)向保持一致。具體而言，現(xiàn)階段實(shí)施激進(jìn)型戰(zhàn)略的企業(yè)應(yīng)減少對(duì)同群企業(yè)數(shù)字化決策的模仿，通過(guò)開展探索式數(shù)字創(chuàng)新活動(dòng)構(gòu)建差異化的技術(shù)轉(zhuǎn)型路徑。而對(duì)于戰(zhàn)略保守型企業(yè)，建議采用跟隨式創(chuàng)新策略，通過(guò)數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)等技術(shù)加強(qiáng)同群學(xué)習(xí)，以優(yōu)化現(xiàn)有技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的穩(wěn)健推進(jìn)。

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（責(zé)任編輯：嚴(yán)焱）