解析营销灵活性：在技术变革与市场结构变动背景下，其对客户心态指标及酒店经营绩效的影响

《Tourism Management》：Unpacking marketing agility: Effects on customer mindset metrics and hotel performance under technological dynamism and structural flux

　　戈马·阿加格 | 穆罕默德·阿里 | 诺拉·沙尔卡西 | 利亚德·艾德
诺丁汉商学院，诺丁汉特伦特大学，英国诺丁汉

**摘要**
本研究基于动态能力理论，探讨了市场敏捷性（MA）如何影响酒店绩效和客户心态指标（客户满意度、感知服务质量和忠诚度意愿）。通过使用多来源纵向数据集，我们将618位酒店经理在2019-2023年间进行的3090次酒店年度调查结果与10,000份消费者调查回应（汇总到酒店年度层面）以及客观财务和运营绩效指标相结合。研究结果表明，市场敏捷性能够提升酒店绩效，并且在技术动态性和结构变化较大的环境下效果更为显著。此外，市场敏捷性还能增强所有三项客户心态指标，特别是在忠诚度意愿这一前瞻性指标上效果最为明显。本研究明确了在市场波动较大的旅游业内，市场敏捷性何时能带来最大回报，并为管理者提供了关于优先投资敏捷性的实用指导。

**1. 引言**
市场敏捷性（MA）作为动态能力在市场层面的体现，日益受到学术界和管理者的关注（Zhou等人，2019；?zsomer & Gen?türk，2003）。然而，关于其对酒店绩效和客户影响的证据仍然有限，尤其是在服务行业这种高度不稳定的环境中（Zhou等人，2019）。鉴于酒店容易受到政治动荡、经济衰退、气候变化和自然灾害等因素导致的需求冲击和中断，这一空白颇为重要（Faulkner，2001；Ritchie & Jiang，2019）。因此，我们聚焦酒店行业，并将其置于更广泛的旅游和酒店系统中进行探讨（见图3）。

市场敏捷性指的是企业适应动态和不可预测环境的能力（Zhou等人，2019）。它通过增强感知能力、快速反应和灵活资源配置，支持机会寻找和危机应对（Teece，2007；Zahoor等人，2022）。本研究分析了市场敏捷性如何影响酒店绩效和客户心态指标（即客户满意度、感知服务质量和忠诚度意愿）（Morgan & Rego，2006；Petersen等人，2018），以及技术动态性和结构变化是否强化了市场敏捷性与绩效之间的关系（Teece等人，2016；Wielgos等人，2021）。

在实践中，酒店通过及时感知市场动态、快速决策以及根据客户期望和技术发展灵活调配营销和服务资源来实施市场敏捷性。由于构建和维护市场敏捷性需要成本，其价值应取决于具体情境。我们考虑了两个关键边界条件：技术动态性（外部因素）和结构变化（内部因素）（Wielgos等人，2021）。因此，我们探讨了市场敏捷性是否能够（1）提升酒店绩效；（2）改善客户心态指标；以及（3）是否在技术动态性和结构变化较大的环境下进一步增强这种关系。

现有研究表明，市场敏捷性对绩效的影响取决于特定行业环境（Grover等人，2018；Mikalef等人，2019；Thümler，2023）。因此，酒店必须考虑自身所处的环境，才能理解在市场波动较大的情况下敏捷性何时能带来最大回报（Zhou等人，2019）。基于以往研究，我们使用技术动态性和结构变化这两个属性来描述这一环境（Wielgos等人，2021）。尽管一些研究探讨了市场敏捷性的价值创造方式，但这些环境因素的作用仍不充分，尤其是在旅游行业（Asseraf等人，2019）。总体而言，文献大多未将行业环境作为市场敏捷性的系统边界条件（例如，Jun等人，2024；Zhou等人，2019）。即使在考虑了行业环境的情况下，这些因素如何限制或提升酒店绩效和客户结果仍不明确（例如，Ashrafi等人，2019；Zhou等人，2019）。为填补这一空白，我们提出了以下研究问题：（1）“市场敏捷性是否对酒店绩效有显著影响？”（2）“市场敏捷性是否对客户满意度、感知服务质量和忠诚度意愿有显著影响？”（3）“技术动态性和结构变化是否调节了市场敏捷性与酒店绩效之间的关系？”

本研究对旅游学和市场敏捷性研究做出了五项贡献。首先，它通过跨来源的纵向面板数据将市场敏捷性研究扩展到酒店领域，结合了经理评估的能力、客观绩效指标和消费者反馈。其次，我们不仅将客户心态指标视为单一概念，而是分析了三个不同的结果——客户满意度、感知服务质量和忠诚度意愿，并发现市场敏捷性在忠诚度意愿这一前瞻性指标上的影响最为显著。第三，我们通过引入技术动态性和结构变化这两个外部和内部边界条件，理论化和验证了市场敏捷性如何创造价值。第四，我们采用模糊数学方法，将市场敏捷性量化为一个多维度指标，涵盖了主动性、响应性和灵活性。最后，通过跨数据源和时间跨度进行分析，减少了方法学上的常见问题，提高了旅游和酒店研究中关于能力与绩效关联的可靠性。

**2. 文献综述与假设构建**
**2.1 市场敏捷性**
市场敏捷性通常从四个维度进行描述（即主动性、响应性、速度和灵活性）（Sherehiy等人，2007；Zhang，2011）。根据Zhou等人（2019）的定义，市场敏捷性是指企业感知市场机会并迅速灵活地满足客户需求的能力，同时适应各种中断和威胁。不同研究在概念化和操作化方面存在差异。部分研究将市场敏捷性置于更广泛的战略敏捷性框架中，探讨了个体、团队和组织层面的微观基础（Gomes等人，2020；Kalaignanam等人，2021）。定性证据进一步强调了市场敏捷性在机会寻找和危机应对中的双重作用（Moi & Cabiddu，2021，2022；Osei等人，2019；Poolton等人，2006）。定量研究指出，在市场不稳定性、复杂性和不确定性较高的环境中，市场敏捷性最具价值（Alghamdi & Agag，2024；Khan，2020；Li等人，2019；Thoumrungroje & Racela，2022；Zhou等人，2019）。这表明在市场变化迅速时，维护市场敏捷性会带来更大净收益（Teece等人，2016）。

实证研究发现，市场敏捷性与不同情境下的营销效果和企业绩效相关（Akter等人，2022；Asseraf等人，2019；Khan，2020；Tarn & Wang，2023；Zhou等人，2019；?zsomer & Gen?türk，2003）。然而，市场敏捷性如何转化为具体效果仍存在争议，需要进一步研究其在市场中的实际作用机制。在旅游和酒店行业，由于需求波动较大，研究强调了市场敏捷性的适应性和危机管理作用（Au-Yeung等人，2024；Khraim & Afaishat，2021；Lubowiecki-Vikuk等人，2023；Moi & Cabiddu，2021）。不过，针对酒店行业的大规模实证研究仍较为有限。

总体而言，市场敏捷性是一种动态元能力，帮助企业感知和抓住机会，同时重组资源以应对威胁（Khan，2020；Zhou等人，2019）。关于其为客户创造的价值及其发挥作用的条件，仍存在研究空白（见表1）。本研究探讨了市场敏捷性如何影响酒店绩效和客户心态指标，以及技术动态性和结构变化如何调节这些效应。

**表1. 市场敏捷性研究概览及贡献**
| 研究 | 背景/方法 | 中介变量/调节变量 | 主要发现 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ________ |
| Nemkova（2017） | 全球性企业 | 无 | 无 | “当决策者具有创造力并依赖非正式的短期规划时，全球性企业表现出较强的敏捷性。这种敏捷性能在领导者具备市场知识、国际经验、学习倾向和对模糊性的容忍度的情况下提升国际绩效。” | 企业（英国） | 定性 |
| Osei等人（2019） | 非洲新兴市场中的食品公司 | 无 | 无 | “在新兴市场环境中，三种敏捷性表现形式被确认为市场敏捷性的证据：韧性、响应性和主动性。” |
| Zhou等人（2019） | 中国食品加工行业 | 主观绩效 | 市场敏捷性（市场感知、速度、灵活性、响应性） | 创新能力（中介变量）；市场动荡（调节变量） | “市场敏捷性直接影响和企业绩效，这种影响受到市场动荡的调节。” | 实证（调查） |
| Khan（2020） | 在英国和美国市场中出口的巴基斯坦企业 | 主观绩效 | 市场敏捷性（市场感知、速度、灵活性、响应性） | 市场适应（中介变量） | 市场复杂性（调节变量） | “市场敏捷性在复杂市场环境中提升企业绩效；在简单市场中，这种影响通过市场适应机制实现。” | 实证（调查） |
| Gomes等人（2020） | 国际营销环境 | 无 | 无 | “本文区分了国际市场敏捷性与其他类型敏捷性，提出了三个组成部分：敏捷逻辑（开放性、非一致性）、敏捷学习（搜索、解释、意义建构）和敏捷行动（响应性、灵活性、承诺、协调性）。” | 概念性 |
| Homburg和Wielgos（2022） | 市场卓越研究 | 企业价值（客观） | 市场卓越的三个优先事项 | “研究证明企业可通过这三个优先事项实现有机增长。” | 1）定性（研究1）；2）实证：1）市场敏捷性；2）市场生态系统；3）终端用户 |
| Kalaignanam等人（2021） | 无 | 无 | “本文将市场敏捷性与其他类型敏捷性区分开来，围绕四个过程（意义建构、迭代、速度和市场决策）进行阐述，并指出了实施中的挑战。” | 概念性 |
| Moi和Cabaddu（2022） | B2B企业（意大利） | 无 | 无 | “敏捷营销策略如何帮助B2B企业在危机的不同阶段（事件发生、响应和调查）应对危机。” | 定性 |
| Liang等人（2022） | 实证（调查） | 企业绩效（主观） | 市场分析（中介变量） | 市场分析提升市场敏捷性，进而提升企业绩效；协调性和市场动荡会强化这种关系，但成功陷阱会削弱它。” | 实证（调查） |
| Khan（2022） | 创业企业绩效（主观） | 1）灵活资源；2）市场敏捷性（调节变量） | “不可模仿的资源同时提升产品开发和市场驱动能力；这两种能力又调节了资源与企业绩效之间的关系；市场敏捷性还增强了不可模仿资源对这两种能力的影响，并调节了它们之间的关系。” | 实证（调查） |
| ?zsomer和Gen?türk（2003） | 日本与土耳其的跨国公司子公司 | 企业绩效（主观） | 市场导向（中介变量） | “市场导向和市场计划标准化（中介变量）共同构成了国际市场敏捷性。” | 实证（调查） |

**2.2 动态能力理论**
我们的框架基于动态能力理论，该理论解释了企业如何在波动环境中构建更高阶的能力以适应变化。与普通能力不同，动态能力使企业能够在环境变化时实现更新和恢复力（Teece等人，2016）。动态能力包括感知机会和威胁、资源配置、根据变化调整日常运营和资产（Leonidou等人，2015；Teece等人，2012，2014；Teece等人，1997）。市场敏捷性作为面向市场的元能力，支持企业快速感知和响应市场变化，从而在机遇和危机中调整营销策略（Khan，2020；Zhou等人，2019）。尽管旅游和酒店领域的动态能力研究正在扩展，但对酒店特定动态能力的明确界定仍不足（Eisenhardt & Martin，2000；Seo等人，2021）。因此，我们将市场敏捷性视为支持酒店增长和危机应对的核心能力。服务主导逻辑进一步指出，价值是通过客户与企业互动共同创造的（Vargo & Lusch，2004）。市场敏捷性通过提升响应性、速度和灵活性，改善客户体验并增强客户心态指标（客户满意度、感知服务质量和忠诚度意愿）。概念框架与假设的构建
基于动态能力理论和市场营销敏捷性文献（Asseraf等人，2019；Kalaignanam等人，2021；Zhou等人，2019），我们认为市场营销敏捷性（MA）使酒店决策者能够感知并应对市场变化，重新配置营销资源，并将这些行动转化为更好的绩效结果。图1展示了概念框架（见图2）。下载：下载高分辨率图片（345KB）下载：下载全尺寸图片

图1. 研究模型。下载：下载高分辨率图片（280KB）下载：下载全尺寸图片

图2. 特征值方差图（市场营销敏捷性）。

2.3.1. 市场营销敏捷性与酒店绩效
具有更强感知和响应能力的企业往往能实现更高的绩效（Roberts & Grover，2012；?zsomer & Gen?türk，2003）。市场营销敏捷性使酒店能够调整面向市场的活动，以适应不断变化的客户期望和干扰，从而支持机会捕捉和威胁缓解（Asseraf等人，2019；Khan，2020；Zhou等人，2019）。跨行业的证据表明，市场营销敏捷性与市场效果和财务绩效相关（Akter等人，2022；Alghamdi & Agag，2024；Asseraf等人，2019；Khan，2020；?zsomer & Gen?türk，2003），这表明在动荡环境下敏捷性有助于企业创造价值。在旅游和酒店行业，市场营销敏捷性与更好的酒店绩效和危机管理相关（Khraim & Afaishat，2021；Moi & Cabiddu，2021；Zhang等人，2024）。通过快速调整营销行动和服务流程，市场营销敏捷性应有助于酒店在波动性高时保持竞争力（Lubowiecki-Vikuk等人，2023）。关于危机沟通、分析和组织敏捷性的相关研究也指出了在干扰期间酒店绩效的好处（Devie等人，2023；Khalaf等人，2024；Mukolwe等人，2023）。因此，我们预计市场营销敏捷性会对酒店绩效产生积极影响。

H1. 市场营销敏捷性对酒店绩效有显著影响。

2.3.2. 市场营销敏捷性与客户心态指标：客户满意度、感知服务质量与忠诚度意图
客户满意度、感知服务质量和忠诚度意图是广泛使用的客户心态指标，用于捕捉客户对企业的评价和关系意图（Baehre等人，2022；de Haan等人，2015；Morgan & Rego，2006；Petersen等人，2018）。我们将这些结果视为不同的构念，并分别建立模型，以比较市场营销敏捷性对回顾性评估（满意度、服务质量）与前瞻性忠诚度意图的影响。通过提高感知能力、响应能力、速度和灵活性，市场营销敏捷性应能提升服务体验并满足不断变化的期望，从而增强客户心态指标（Gligor & Bozkurt，2021；Morgan, Vorhies, & Mason，2009；Nawaz等人，2024；Taheri等人，2024）。因此，我们预计市场营销敏捷性会提高客户满意度、感知服务质量和忠诚度意图。

H2. 市场营销敏捷性对客户满意度、服务质量与忠诚度意图有显著影响。

2.3.3. 技术动态性与结构流动的调节作用
动态能力研究表明，这种能力的价值取决于环境动态性（Barreto，2010）。根据Wielgos等人（2021）的观点，我们将外部技术动态性和内部结构流动视为市场营销敏捷性与绩效关系的边界条件。技术动态性反映了酒店面临的技术变化速度，而结构流动反映了规则、流程和结构在条件演变时的重构程度（Teece，2007；Wielgos等人，2021）。鉴于酒店业的数字化持续进行，这两种形式的动态性在理论上和实证上都非常重要（Zhou等人，2019）。当技术变化迅速时，动态能力更有价值，因为企业必须不断感知、抓住机会并重新配置以避免干扰（Eisenhardt & Martin，2000；Teece等人，2016；Zollo & Winter，2002）。在动态性较低的情况下，建立和维持敏捷性的成本可能超过收益；在动态性较高的情况下，市场营销敏捷性的净收益应该会增加（Helfat & Winter，2011；Winter，2003）。同样，当结构流动较高且常规较少僵硬时，通过沟通、实验和即兴发挥，市场营销敏捷性可以更有效地实施，从而增强其绩效效果（Maltz & Kohli，1996；Schrey?gg & Sydow，2010；Wielgos等人，2021）。因此，我们预计当技术动态性和结构流动较高时，市场营销敏捷性对酒店绩效的正面影响会更强。基于此推理，我们提出以下假设：

H3. 技术动态性在市场营销敏捷性与酒店绩效之间的关系中起调节作用；技术动态性越高，市场营销敏捷性与酒店绩效之间的正面关联越强。

H4. 结构流动在市场营销敏捷性与酒店绩效之间的关系中起调节作用；结构流动越高，市场营销敏捷性与酒店绩效之间的正面关联越强。

3. 研究方法
3.1. 样本与数据收集
我们结合了经理人调查、消费者调查和档案绩效数据来检验假设（Morgan等人，2018，2019）。经理人报告市场营销敏捷性和调节因素（技术动态性与结构流动），消费者报告客户心态指标（满意度、感知服务质量和忠诚度意图），酒店绩效和控制变量则来自客观的二手资料。样本包括2019年至2023年间观测到的美国公开上市的酒店企业（SIC 7011：酒店和汽车旅馆）。财务和股价数据来自Compustat和CRSP，季度变量使用第1百分位数和第99百分位数进行了Winsor化处理，以减少异常值的影响（Seo等人，2021）。我们使用年度关键信息员设计收集了618位高级经理人和总经理的3090份酒店年度调查；问题采用五点Likert量表进行测量（见附录A）。客户心态指标通过2019年1月至2023年12月的年度消费者调查进行测量。一家专业研究机构管理了一个纵向面板（2000名成员），共获得了10,000份响应；分层抽样和定期补充保持了样本的人口代表性。多项目测量涵盖了满意度、服务质量和忠诚度意图（见附录B）。

3.2. 测量方法
3.2.1. 酒店绩效
本研究整合了五个指标来考察酒店绩效的多个方面。首先，使用资产回报率（ROA）来评估“基于会计的绩效”，即通过净收入除以总资产计算（Seo等人，2021；Sharma等人，2022）。其次，使用“Tobin's Q”（总资产的市场价值与总资产的账面价值之比）作为“基于市场的绩效”指标（Tobin，1969）。此外，“运营绩效指标”包括“每间可用房间的收入”（RevPAR）、“的平均每日房价”（ADR）和“入住率”（Occ）。使用“行业特定的绩效指标”如“RevPAR、ADR和Occ”可以增进我们对酒店公司运营效率的理解（Anguera-Torrell & Boto-García，2024；Phillips等人，2017；Smith Travel Research，2024）。表2展示了研究变量的具体操作方式。

表2. 研究变量的操作化。
变量 定义/测量方法 来源
市场营销敏捷性 “本研究从市场营销的角度出发，将市场营销敏捷性定义为企业在主动预测和感知市场机会方面的能力，并迅速灵活地应对这些机会，以更好地满足客户需求”（Kritchanchai，2004；Poolton等人，2006；Sharifi & Zhang，1999）。
客户满意度 “客户i在时间t的满意度水平（每年调查一次”（Ganesan，1994）。
服务质量 “客户i在时间t的服务质量水平（每年调查一次”（Cronin等人，2000）。
忠诚度意图 “客户i在时间t的忠诚度意图水平（每年调查一次”（Beatty等人，1996）。
企业绩效 “ROA定义为净收入除以总资产”（Goll & Rasheed，2004；Smith Travel Research，2024；Tobin，1969）。
Tobin's Q “总资产的市场价值与总资产的账面价值之比”。
运营绩效指标 “每间可用房间的收入（RevPAR）、平均每日房价（ADR）和入住率（Occ）作为运营绩效指标”。
RevPAR “RevPAR表示每间房间产生的收入，计算方法为总房间收入除以公司拥有和特许/管理的房间总数”。
ADR “ADR表示每间入住房间的平均房价，计算方法为总房间收入除以销售的房间总数”。
Occ “Occ是入住房间的百分比，定义为入住房间总数与可用房间总数的比率”。
企业规模 “以t时刻的员工数量的对数表示”（Connelly等人，2016）。
企业年龄 “自成立以来的年数”（Liang等人，2022）。
行业集中度 “以t时刻的企业销售额的两位数SIC Herfindahl指数表示”（Cobb & Lin，2017）。
行业增长 “计算为行业三年平均销售额增长的中位数的滞后值（t - 2, t ?1, t）”（Cobb & Lin，2017）。
行业稳定性 “以行业三年平均销售额增长的中位数的滞后标准差表示（t - 2, t - 1, t）”（Nath & Mahajan，2011）。

3.2.2. 市场营销敏捷性
酒店经理被要求一次性填写一份涵盖一年的电子问卷，并在随后每年的固定时间重复填写（2019-2023年）。每份调查包含十五个与测量市场营销敏捷性相关的陈述，使用Likert量表进行评估，范围从1“强烈反对”到5“强烈同意”（有关“市场营销敏捷性测量”的更多细节见附录A）。与以往的研究一致（例如，Hendiani & Bagherpour，2019），采用了模糊数学技术来开发市场营销敏捷性指数。模糊技术的一个独特之处在于它能够同时考虑市场营销敏捷性的主要维度（即“主动性、响应性、灵活性和速度”）。此外，模糊技术融入了与活动相关的不确定性，从而提高了测量的准确性（Hendiani & Bagherpour，2019）。这种方法的核心思想是创建可以适应技术的模糊数学方程，然后使用这些方程结合市场营销敏捷性的所有维度及其相应参数来得出市场营销敏捷性的测量结果。以下步骤将解决所有这些问题（Zadeh，2015）：首先，我们开发了包含市场营销敏捷性主要维度（即“主动性、响应性、灵活性和速度”）的研究问卷，并将其分发给酒店经理。为了建立时间顺序，我们在分析年的前一年（t - 1）测量了市场营销敏捷性。通过电话联系了样本框架中的所有酒店，并提供了相关人员的电子邮件地址和电话号码。通过定向直邮邀请这些人员参加在线调查。在初次寄送问卷后的第三周和第五周再次发送和打电话。有效响应率为77.25%，来自618家酒店的key informants返回了完整的问卷（618份中的819份），从而获得了3090个企业年度观测值。以往的研究建议和样本的描述性统计表明，我们的受访者对市场营销敏捷性有很高的了解。71.5%的酒店员工人数超过50人，且成立时间超过五年（82%）。这些统计数据表明这些酒店在市场营销敏捷性方面有丰富经验。大多数受访者是高级管理人员（54%）和总经理（31%）。

其次，我们估计了最基本和最抽象属性的模糊隶属函数。所有属性的隶属函数都假设为三角型。本研究中的替代值（原始数据）可以通过转换程序相对于某个标准的最佳和最差值进行标准化。第三，我们分别确定了每个维度的模糊度（即主动性、响应性、灵活性和速度）。第四，我们评估了所有维度的总模糊度。我们使用模糊化接口将“清晰数据”转换为“模糊数据”，使用以下公式：
(1) μ(xi) = Zi ? WV
其中μ(xi)表示线性转换指数值，Zi：每个属性或每个问题的原始值，BV：最佳值，WV：最差值。
每个维度的模糊度（f）（即主动性（pro）、响应性（rsp）、灵活性（flx）和速度（spd）可以按以下方式计算：
(2) f(pro)j = 1 ? [∑i=1n pro(2μpro(xi) ? 1)2]?
(3) f(rsp)j = 1 ? [∑i=1n rsp(2μrsp(xi) ? 1)2]?
(4) f(flx)j = 1 ? [∑i=1n flx(2μflx(xi) ? 1)2]?
(5) f(spd)j = 1 ? [∑i=1n spd(2μspd(xi) ? 1)2]?
其中：
j：模糊成员三角形的“状态（悲观、乐观和最可能）”。
n pro：与主动性维度相关的属性数量。
n rsp：与响应性维度相关的属性数量。
n flx：与灵活性维度相关的属性数量。
n spd：与速度维度相关的属性数量。
为了计算市场营销敏捷性指数（MAI），我们使用了所有维度的全局测量方法，如下所示：
(6) f(MAI)j = 1 [∑i=1n dims(2μinfr(xi) ? 1)2]?

3.2.3. 客户心态指标：客户满意度、感知服务质量和忠诚度意图
客户满意度、感知服务质量和忠诚度意图是反映客户对特定酒店的评价和意图的客户心态指标（Petersen等人，2018）。我们将这些视为不同的因变量，并将消费者对酒店的回应汇总到酒店年度层面，以与酒店年度能力理论（Chan, 1998; Klein & Kozlowski, 2000）保持一致，这也与之前的市场营销策略研究结果相符（Fornell et al., 2016; Morgan & Rego, 2006; Rego et al., 2013）。使用了多项目量表（详见附录B），表2总结了构建的操守化过程。3.2.4. 外部和内部动态性我们采用了Jaworski和Kohli（1993）以及Wielgos等人（2021）提出的方法来评估技术动态性和结构流动性（更多细节见附录A）。3.2.5. 控制变量为了减少遗漏变量偏差，我们使用了基于SIC的成熟度量标准来控制公司规模和年龄，以及行业增长和稳定性（Connelly et al., 2016; Liang et al., 2022; Rutz & Watson, 2019）。表3报告了描述性统计和相关性。表3. 描述性统计和相关性。变量 MSD α AVE CR1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1. 敏捷性 3.14 1.41 0.94 0.50 70.92 0.71 2 2. ROA 0.67 8.90 --- 0.437 - 3. Topin Q 0.38 4.21 --- 0.321 0.329 - 4. RevPAR 14 5.21 67.89 --- 0.552 0.430 0.347 - 5. ADR 16 2.49 81.20 --- 0.326 0.362 0.420 0.523 - 6. OCC 0.39 0.21 --- 0.489 0.438 0.490 0.434 0.389 - 7. 满意度 3.10 1.45 0.92 0.50 60.90 0.518 0.319 0.366 0.438 0.239 0.517 0.71 18. 服务质量 2.67 1.86 0.88 0.624 0.86 0.435 0.446 0.510 0.312 0.361 0.336 0.401 0.789 9. 忠诚度 2.86 1.49 0.89 0.588 0.87 0.389 0.410 0.327 0.236 0.528 0.329 0.538 0.767 10. 规模 24.19 14.26 --- 0.422 0.510 0.366 0.582 0.340 0.538 0.213 0.426 0.572 - 11. 年龄 11.46 3.16 --- 0.465 0.432 0.421 0.511 0.445 0.420 0.428 0.339 0.501 0.348 - 12. 集中度 0.12 0.09 --- 0.610 0.387 0.627 0.390 0.320 0.412 0.209 0.446 0.377 0.526 0.635 - 13. 增长 0.08 0.12 --- 0.344 0.415 0.403 0.543 0.436 0.604 0.301 0.430 0.519 0.349 0.420 0.419 - 14. 稳定性 0.19 0.11 --- 0.321 0.627 0.541 0.339 0.447 0.332 0.319 0.374 0.325 0.210 0.508 0.440 0.318 注：?p < 0.10; ??p < 0.05; ???p < 0.01。M = 平均值，SD = 标准差，α = 克朗巴赫alpha，AVE = 提取的平均方差，CA = 综合可靠性。由于核心预测变量（市场敏捷性）是酒店年度能力，且我们的假设关注酒店层面的结果，因此将顾客回应汇总到酒店年度层面。这与研究的目的一致，即将公司层面的能力与公司在特定年份内的绩效结果以及顾客对酒店的共同评价联系起来。为了评估这种汇总方法在经验上的合理性，我们评估了酒店年度内的一致性（rwg）和类内相关性（ICC1和ICC2）。rwg统计结果超过了0.70的接受标准，表明酒店年度内的一致性很强（James et al., 1984）。ICC诊断结果表明汇总测量的类间方差有意义，可靠性也可接受（Bliese, 2000）。这些结果共同支持将顾客满意度、服务质量和忠诚度意图汇总到酒店年度层面，这与之前的市场营销和战略研究结果一致（例如，Fornell et al., 2016; Rego et al., 2013）。3.3. 多共线性为了解决潜在的多共线性问题，我们检查了方差膨胀因子（VIFs）。所有VIF值都低于常规阈值，表明尽管结果之间存在相关性，但没有出现会损害推断的问题性重叠（Hair, Black, et al., 2019; Hair, Black, et al., 2019）。我们还区分了回顾性评估（满意度和服务质量）和前瞻性结果（忠诚度意图）。这种区分使我们能够测试市场敏捷性对未来导向的关系意图是否比对回顾性服务评估有更强的影响（Katsikeas et al., 2016; Morgan & Rego, 2006）。3.4. 模型设定我们的研究采用了纵向策略来分析时间序列数据。本文提出了“特定面板回归模型”来评估每个假设。第一个回归方程用于测试第一个假设，第二个方程用于测试第二个假设。此外，第三个假设使用了第三个方程来测试第三个假设。模型公式如下：(7)FP_it=β0+β1MA_it+β2SIZE_it+β3AGE_it+β4GRW_it+β5CON_it+β6STB_it+ε_it (8)FP_it=β0+β1MA_it+β2TD_it+β3(MA×TD)_it+β4SIZE_it+β5AGE_it+β6GRW_it+β7CON_it+β8STB_it+ε_it (9)FP_it=β0+β1MA_it+β2SF_it+β3(MA×SF)_it+β4SIZE_it+β5AGE_it+β6GRW_it+β7CON_it+β8STB_it+ε_it (10)OUTCOME_it=β0+β1MA_it+β2SIZE_it+β3AGE_it+β4GRW_it+β5CON_it+β6STB_it+ε_it其中FP代表酒店绩效；OUTCOME分别代表顾客满意度、服务质量或忠诚度意图；MA是市场敏捷性；TD是技术动态性；SF是结构流动性；SIZE是公司规模；AGE是公司年龄；GRW是行业增长；CON是行业集中度；STB是行业稳定性；MA×TD是市场敏捷性与技术动态性的交互作用；MA×SF是市场敏捷性与结构流动性的交互作用。先前的研究表明，当“解释变量和控制变量”与误差相关时，“普通最小二乘法”（OLS）可能会产生不一致和有偏的参数估计，从而导致无效的结果（Petersen, 2009）。尽管普通最小二乘法（OLS）估计需要严格的“外生性假设”，但很可能存在未观察到的变量同时影响“因变量和解释变量”。此外，某些解释变量可能与回归中因变量的先前值有关。为了解决由于“不可观察的异方差性和内生性”引起的估计问题，我们使用了Arellano和Bover（1995）提出的带有工具变量的“动态广义矩方法（GMM）面板估计器”。GMM估计过程包括两个步骤。为了减轻未观察到的异方差性可能引起的任何偏差，我们首先对估计模型中的所有因素进行了不同的处理。在初始差分之后，我们使用GMM来估计每个模型，利用因变量、解释变量和控制变量的滞后值作为工具变量。具体来说，GMM估计方法如先前研究（Glen et al., 2001）所述，纳入了相关因素的两个滞后值。此外，我们检查了从回归模型（2）和（3）中得出的方差膨胀因子（VIFs），以评估“多共线性”的存在和包含多个交互组分的必要性。作为预防“多共线性”问题的措施，我们在生成交互作用之前对主要效应变量进行了中心化处理（Aiken et al., 1991）。为了避免同时性问题，所有独立变量和控制变量都滞后了一个时期，以确保它们在时间上优先于因变量（Buch et al., 2013）。4. 结果4.1. 市场敏捷性与酒店绩效之间的联系假设1研究了MA对酒店绩效的影响。使用“带工具变量的动态面板GMM估计器”对“回归模型”（1）进行了估计。我们还使用“Hansen J检验”（Hansen, 1982a, 1982b; Hansen, 1982a, 1982b）评估了工具变量的有效性。表4展示了不同绩效指标对MA的回归分析结果。表4中的所有“J统计量”（p > 0.05）表明不能拒绝关于工具变量有效性的零假设。MA的系数对所有绩效指标都表现出正面且统计上显著的值（p < 0.05），从而支持了H1。MA对绩效的经济影响在住宿绩效（即RevPAR、ADR、Occ）上比在“会计和市场指标”（即ROA、Q）上更为显著。与之前的研究一致，我们的结果表明，MA通过有效地分配和重组资源提高了酒店的运营绩效。表4. MA对公司绩效的影响。空单元格因变量 ROAQ RevPAR ADROCC MAi,t 0.162? 0.196? 0.510?? 0.210?? 0.206?? (3.182) (2.880) (2.061) (2.495) (2.514) SIZEi,t 0.067 0.083 0.095 0.105? 0.073 (1.028) (1.290) (1.046) (1.637) (1.201) AGEi,t 0.053 0.091 0.065 0.055 0.086 (1.275) (1.064) (1.230) (1.073) CONi,t 0.077 0.012? 0.067 0.089 0.091 (1.205) (1.780) (1.063) (1.250) (1.062) GRWi,t 0.056 0.210? 0.013? 0.074 0.053 (1.290) (2.039) (1.489) (1.106) (1.268) STBi,t 0.099 0.017? 0.063 0.071 0.058 (1.025) (1.469) (1.259) (1.308) (1.260) N309 0 309 0 309 0 309 0 309 0 J0.83 0.79 0.52 0.61 0.64 注：? 在0.05水平上显著，?? 在0.01水平上显著。“J统计量遵循自由度为（I-r）的卡方分布”。其中I是矩条件的数量，r是在零假设下所有工具变量都有效的参数数量。4.2. 技术动态性的调节作用将技术动态性作为调节因素包括在回归分析中的结果如表5所示。与先前的研究一致，“回归模型”使用“带工具变量的动态GMM面板估计方法”（2）进行估计。根据“Hansen J检验”结果，无法在任何显著性水平上拒绝矩条件定义准确的零假设。此外，所有“方差膨胀”变量都小于10，表明不存在显著的“多共线性”（Cohen et al., 2003）。MA和TD的系数与绩效表现出正面且统计上显著的关系。然而，我们认为，对于面临更高技术动态性的酒店公司来说，MA的优势可能更为明显。所有模型中的交互项估计（MA?TD）和绩效都表现出正面且统计上显著的信号和联系（p < 0.05），从而证明了技术动态性的调节作用。证据表明，当酒店在服务交易中遇到更高水平的技术动态性时，MA对绩效的影响更为显著。这一观察结果支持了我们的观点，即MA是酒店的一个可行战略选择，因为它使酒店能够提高其适应日益技术先进情况的能力。表5. 技术动态性对MA-绩效关系的调节作用。空单元格因变量 ROAQ RevPAR ADROCC MAi,t 0.027? 0.108? 0.399?? 0.208?? 0.219?? (2.360) (2.149) (2.104) (2.541) (2.637) TDi,t 0.034? 0.068? 0.049? 0.047? 0.083? (2.419) (2.089) (3.015) (3.108) (1.884) (MA?TD)i,t 0.078? 0.093? 0.078? 0.091? 0.094? (2.475) (2.108) (2.447) (2.054) (1.893) SIZEi,t 0.078 0.093 0.081 0.087 0.093 (1.636) (1.430) (1.341) (1.540) (1.038) AGEi,t 0.040 0.065 0.074 0.063 0.076 (1.083) (1.021) (1.230) (1.029) (1.449) CONi,t 0.065 0.089 0.072 0.065 0.087 (1.320) (1.046) (1.054) (1.040) (1.210) GRWi,t 0.067 0.038? 0.013? 0.084 0.089 (1.320) (2.239) (1.489) (1.151) (1.038) STBi,t 0.042 0.027? 0.049 0.090 0.064 (1.495) (1.536) (1.432) (1.126) (1.479) N309 0 309 0 309 0 309 0 309 0 J0.78 0.72 0.81 0.66 0.48 注：? 在0.05水平上显著，?? 在0.01水平上显著。“J统计量遵循自由度为（I-r）的卡方分布”。其中I是矩条件的数量，r是在零假设下所有工具变量都有效的参数数量。4.3. 结构流动性的调节作用总体而言，研究结果强调了市场营销敏捷性（MA）作为能力的重要性，这种能力支持酒店业的绩效和客户关系成果（Kalaignanam等人，2021年；Khan，2020年）。5.2. 理论意义 本研究通过超越敏捷性普遍具有价值的假设，推进了关于市场营销敏捷性的理论，明确了（i）敏捷性如何通过价值创造路径影响酒店业绩效，（ii）敏捷性效应最显著的结果领域，以及（iii）放大或减弱其回报的边界条件。基于动态能力理论（Teece，2007年；Teece等人，2016年），我们将敏捷性概念化为一种面向市场的重构能力，帮助酒店感知变化、重新分配资源，并调整营销行动，从而在不确定性中创造和捕获价值。首先，本研究从理论上并实证测试了一种能力-价值架构，将敏捷性与客户成果（客户满意度、感知服务质量和忠诚意图）及酒店绩效联系起来。以往的敏捷性研究主要关注企业绩效，通常是财务或运营方面的，很少在同一解释逻辑中纳入基于客户的价值表现（Agag等人，2025年；Asseraf等人，2019年；Khan，2020年；Vesterinen等人，2025年；Zhou等人，2019年）。在酒店业中，这种分离具有重要意义，因为价值是在服务互动中共同创造的，并首先反映在客户的评价和关系意图上（Kandampully等人，2018年；Vargo & Lusch，2004年）。通过将敏捷性与满意度、服务质量和忠诚意图联系起来，我们的框架阐明了动态能力如何成为无形的关系资产（Barney，1991年），并解释了为什么敏捷性不仅对即时财务绩效重要。这种整合进一步揭示了敏捷性如何影响客户对酒店的评估和行为意向，这对于理解服务行业的持续竞争优势至关重要（Fornell等人，2016年；Petersen等人，2018年）。其次，研究结果通过证明敏捷性的效应是结果接近的而非结果不变的，细化了敏捷性研究中的绩效理论。具体而言，敏捷性对酒店特定运营指标（如RevPAR、ADR、入住率）的影响更强，而对更远端的会计或市场指标（如ROA、Tobin's Q）的影响较弱。这一模式扩展了之前的研究（Kalaignanam等人，2021年；Zhou等人，2019年），表明在服务环境中，动态能力在最接近能力应用点的指标中最为明显，即需求管理、定价和服务配置。更广泛地说，这鼓励旅游学者针对营销行动不同距离的结果来理论和测试敏捷性，有助于协调依赖不同绩效代理变量研究之间的混合发现（Katsikeas等人，2016年）。第三，研究通过指定解释敏捷性何时产生更大回报的边界条件，推动了基于权变条件的理论发展。技术动态性和结构流动性加强了敏捷性与绩效之间的关系。从动态能力的角度来看，技术动态性反映了更高的重构需求，而结构流动性反映了组织在重新分配资源和改变常规方面的接受度和实施能力（Eisenhardt & Martin，2000年；Teece等人，2016年）。这一区别在理论上有重要意义，因为构建和维持敏捷性是有成本的，因此当市场变化迅速且组织结构足够灵活以允许行动时，其净收益应会增加（Barreto，2010年；Zhou等人，2019年）。通过在酒店业中确立这些边界条件，研究阐明了敏捷性何时更有可能转化为卓越的绩效，而不仅仅是被视为一种普遍有益的能力。最后，研究通过显示敏捷性根据客户的时间导向不同地影响客户成果，为基于客户的理论做出了贡献。虽然敏捷性提高了回顾性评估（如满意度和服务质量），但其最强的效应体现在前瞻性忠诚意图上。这种不对称性在理论上很重要，因为它表明敏捷性塑造了客户对未来的期望及其继续维持关系的意愿，而不仅仅是他们对服务交付的回顾性评估。在波动性环境中，可见的敏捷性可以作为一种可信度信号，表明企业能够持续适应并可靠地提供服务，这对忠诚度的形成尤为重要（Bolton等人，2021年；Fornell等人，2016年）。这些发现为酒店业中的客户指标理论增添了细微差别，表明敏捷性对未来价值指标尤其重要，而不仅仅是当下评估（Morgan & Rego，2006年；Petersen等人，2018年）。此外，基于模糊性的敏捷性操作化和多源纵向研究设计通过捕捉敏捷性的多维度性，减轻了先前研究中常见的方法问题（Barreto，2010年；Podsakoff等人，2003年）。5.3. 管理意义 本研究的结果为旅游、旅行和酒店业的决策者提供了几个重要的管理启示。通过实证确定市场营销敏捷性在推动企业绩效和客户成果（满意度、服务质量和忠诚意图）中的关键作用，研究强调酒店和旅游管理者应将敏捷性视为一种需要深思熟虑的投资和培养的核心战略能力。首先，管理者应认识到敏捷性是一个包含主动性、响应性、灵活性和速度的多维构建。这些要素必须融入日常运营和战略规划中。例如，万豪国际等酒店连锁企业通过使用大数据分析来预测客人偏好并定制不同市场的产品，展现了主动性。同样，阿联酋航空公司在COVID-19疫情期间迅速调整航线、定价和机上安全措施，以安抚客户并恢复需求，体现了响应性。管理者可以从这些例子中学习，确保他们的组织不仅能够识别机会，还能在面对新兴威胁时果断采取行动。其次，研究强调了在寻求机会与应对危机之间保持平衡的重要性。许多酒店业务传统上关注增长机会，如市场扩张、品牌重塑或技术创新。虽然这些仍然重要，但敏捷性还包括为外部冲击（如政治不稳定、货币波动、自然灾害或疫情）做好准备。例如，在2010年的火山灰云危机期间，灵活的航空公司和旅游运营商迅速提供退款、替代交通安排和清晰沟通，保持了客户信任并最小化了声誉损害。因此，管理者必须将敏捷性视为一种双重目的的能力：它在机会出现时促进增长，同时在动荡时期保障生存。第三，敏捷性不应仅限于营销部门，而应在整个组织中制度化。例如，酒店可以通过培训员工处理多种职能并根据客人需求调整服务交付来将敏捷性融入人力资源实践。阿科酒店在疫情期间的应对就是一个很好的例子，员工被重新部署到新的角色，如实施卫生协议或数字签到，以维持运营和客户满意度。这表明敏捷性扩展到了运营灵活性和跨职能合作，而不仅仅是促销策略。第四，关于前瞻性与回顾性客户成果的发现为管理者提供了可操作的见解。敏捷性对忠诚意图的更强影响表明，酒店应关注塑造客户的前瞻性行为，而不仅仅是监控过去的满意度。在实践中，这意味着将敏捷的营销流程（快速感知和迅速重构产品、渠道和沟通）与关系建设举措（如灵活的预订政策、个性化互动和响应式服务恢复）结合起来，以增强客户返回的意愿。第五，研究在方法上的创新——开发了市场营销敏捷性指数——表明管理者应采用客观、数据驱动的方法来评估组织内的敏捷性水平。旅游企业可以跟踪敏捷性指标，如对客户咨询的响应速度、新产品的上市时间，或调整库存和定价的灵活性。例如，像Booking.com这样的在线旅行社不断测量点击流数据和用户反馈，以快速重新设计数字界面和促销策略，展示敏捷性指标如何指导实时管理决策。第六，环境动态性的调节作用具有重要的实践意义。管理者必须明白，在快速技术变化和结构流动性的不确定环境中，敏捷性的好处会被放大。例如，人工智能驱动的聊天机器人在客户服务中的兴起扰乱了传统的沟通渠道。快速整合AI聊天机器人的旅游公司（如Expedia和Trip.com）提供了更快、全天候的支持，提高了客户满意度并降低了运营成本。同样，正在经历结构变化的酒店（如合并或数字化转型项目）应利用敏捷性，使内部重构与市场导向活动保持一致，确保中断不会侵蚀客户信任。最后，管理者应将市场营销敏捷性视为长期投资，而不仅仅是短期战术调整。培养敏捷性需要持续学习、知识共享和技术采纳。例如，在COVID-19疫情期间，迪拜等目的地通过将自己重新定位为安全的旅游中心，快速实施数字健康护照，并推广混合式会议和活动，成功地利用了敏捷性策略。这些案例表明，敏捷性有助于恢复和长期品牌定位。5.4. 对政策制定者的影响 本研究的结果对旅游、旅行和酒店业的政策制定者具有重要意义。我们的结果表明，市场营销敏捷性不仅是企业绩效的驱动因素，也是一种使组织能够应对不确定性、降低风险并有效应对危机的战略能力。对于政策制定者来说，这强调了需要设计支持性的制度框架，以鼓励旅游和酒店企业的敏捷性和韧性。首先，政策制定者应考虑将增强敏捷性的原则纳入行业发展策略。例如，政府主导的旅游委员会可以鼓励企业采用数字工具、数据分析和适应性营销实践，帮助他们预测机会和威胁。此类举措可以通过补贴、税收激励或培训计划来支持，以促进创新、响应性和灵活性。其次，监管框架应优先考虑韧性规划。政策制定者可以制定指南和应急计划，要求旅游和酒店企业发展危机管理协议，重点是在疫情、政治不稳定或与气候相关的事件等中断期间保持运营连续性和客户信任。目的地营销组织（DMOs）在COVID-19期间的经验表明了政府-行业合作在促进敏捷性品牌重塑、资源重新分配和恢复策略方面的价值。第三，政策制定者应加强跨部门合作和知识共享平台。通过促进公共机构、私营企业和学术机构之间的合作，政府可以加速营销敏捷性最佳实践的传播。例如，公共-私人创新实验室或区域韧性中心可以为旅游中小企业提供所需的资源和专业知识，以建立适应能力。最后，鉴于旅游和酒店业的全球竞争力，国家政策应旨在将敏捷性制度化，作为可持续竞争力的标杆。将敏捷性指标纳入国家旅游战略将标志着向主动、面向未来的政策制定的转变，确保企业更好地抓住机会，同时抵御威胁。6. 局限性和未来研究方向 本研究为后续研究奠定了基础，以增强对市场营销敏捷性对酒店绩效和客户成果影响的理解。像所有研究一样，我们的研究也有一些局限性，这可能为未来的研究提供机会。首先，我们的研究关注敏捷性对绩效和客户成果的直接影响。未来的研究可以探讨中介机制（如创新能力、服务流程创新或员工敏捷性），这些机制将敏捷性转化为绩效优势（Zhou等人，2019年）。其次，虽然本研究关注技术动态性和结构流动性作为调节因素，但这必然限制了动态能力文献中强调的更广泛的外部和内部权变因素（Teece等人，2016年）。未来的研究可以通过考察其他外部因素（如市场动荡、竞争激烈程度、监管变化、社会政治不稳定性和与气候相关的风险）和内部权变因素（如领导风格、组织文化和资源禀赋）来扩展框架，这些因素可能会影响敏捷性的价值。第三，客户满意度、服务质量和忠诚意图捕捉了重要的基于客户的成果，但未来的工作可以探讨额外的关系构建，如信任和承诺，并将它们与财务成果联系起来（Hunt & Morgan，1994年；Petersen等人，2018年）。第四，由于客户成果汇总到酒店-年份层面，以符合企业-年份的理论框架，当酒店-年份客户样本有限时，可能会有一些组合问题。我们通过组内共识诊断以及使用多层次和替代聚合/建模策略进行了广泛的稳健性检验来解决这个问题（补充材料，附录B），但未来的研究可以通过增加酒店年度内的顾客样本或利用顾客行为数据（例如，忠诚度计划交易或评论文本）来进一步降低组合性问题。最后，本研究的局限性在于它依赖于关键信息提供者方法来衡量市场敏捷性和相关组织属性。尽管高级经理和总经理能够很好地评估全公司的日常运营、决策流程和资源重组，但从单一信息提供者那里获得的感知测量结果可能会受到认知偏见或选择性回忆的影响。我们通过选择具有跨职能监督能力的信息提供者、使用经过验证的多项目量表、区分预测变量和结果的测量来源，并采用纵向研究设计来缓解这些问题。未来的研究可以通过将基于调查的评估与定性过程研究、内部决策日志、数字痕迹数据或适应性营销行为指标等替代来源进行三角验证来增强测量的有效性。

**CRediT 作者贡献声明：**
- Gomaa Agag：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，可视化，验证，监督，资源协调，项目管理工作，方法论，数据分析，数据管理，概念化。
- Mohamed Ali：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，可视化，验证，监督，软件开发，资源协调，数据收集，概念化。
- Nora Sharkasi：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，验证，监督，软件开发，项目管理工作，数据收集，概念化。
- Riyad Eid：撰写——审阅与编辑，验证，监督，项目管理工作，数据分析。

**影响声明：**
市场敏捷性有助于酒店感知市场需求的变化，调整产品和服务，并在情况变化时重新配置市场活动。本研究利用了美国上市酒店五年的多源数据，表明更高的市场敏捷性能够提升酒店的运营和财务绩效，并加强顾客满意度、服务质量的感知以及客户忠诚度等指标，尤其是在技术快速变革和内部结构频繁调整的背景下。这些发现为管理者提供了实用指导，指出哪些敏捷性投资能带来最大的回报，包括市场感知、快速决策和灵活的服务设计，从而帮助旅游企业在冲击和数字颠覆中保持韧性。研究结果还为行业培训和政策举措提供了依据，旨在提高服务品质、客户保留率和酒店业的长期竞争力。