同群行为与企业金融化投资动因分析

（对外经济贸易大学国际经济贸易学院，北京 100029）

引 言

金融发展是实体经济的资金来源与重要支撑，脱离了实体经济的金融发展便成为无源之水、无本之木。2019年2月，习总书记在中共中央政治局集体学习讲话中提出，“经济是肌体，金融是血脉，两者共生共荣”。近年来，随着我国经济新常态发展理念的提出与经济增速放缓，实体经济发展出现了 “脱实向虚”的迹象，金融对实体经济支撑作用成为各方讨论的焦点。同时，2012以来，上市公司脱离主业经营、进行金融化投资的现象越发普遍。

“同群效应”是指公司的财务决策不仅受到公司自身发展与目标影响，还受到同行业、同地区其他公司行为影响（Leary 和 Robert， 2014）［1］。 在企业获得信息渠道有限的背景下，模仿性同群行为会对企业经营决策产生影响，同时又会造成系统性风险的扩大。企业金融化行为是否与同群效应有关？金融化同群行为的发生，是基于企业的盲目追风模仿，还是竞争压力下企业的必然选择？同群行为表现为同群获利追逐，还是同群亏损震慑？上述问题是本文关注的焦点。

本文的边际贡献在于：（1）现有文献多从企业自身经营动因与蓄水池动因角度，分析金融化投资行为产生动因及对脱实向虚行为影响，但鲜有文献从同群效应视角分析同群金融化投资对企业自身金融化投资行为影响。本文将同群效应分析加入金融化动因分析中，对金融化投资动因有了进一步扩展和更为全面的认识；（2）现有文献认为，金融投资与实体投资之间的套利动机并不明显。本文在此基础上进一步从同群角度分析了企业金融化投资具有盲目追随特征，丰富了现有理论对套利动机的理解；（3）本文进一步指出了企业脱实向虚与业绩压力之间的关联性，从竞争性模仿动机上进一步为未来政策如何提升实体效率提供了依据。

1 文献回顾及假设提出

1.1 金融化主要动因

企业金融化的动机包括预防性储蓄动机和投机套利动机。对于 “蓄水池效应”来说， “预防性储蓄”理论认为，企业持有金融资产的目的是流动性储备，以防止现金流冲击带来的资金链断裂风险（胡奕明等，2017）［2］。相较于固定资产，金融资产的流动性更强，当企业面临财务困境时，企业能够迅速通过出售金融资产及时获得流动性，从而缓解企业的资金压力。同时，当企业认为未来将面临着宏观经济的不确定或潜在的投资机会时，也会偏好于持有金融资产，尤其是那些本身就存在融资约束的企业（Almeida 和 Campello， 2007）［3］；对于 “实体替代” 动机来说，杜勇等（2017）［4］通过长期与短期金融化投资期限划分，指出长期金融化投资会对业绩造成负面冲击，更具有脱实向虚的特征。Seo等（2012）［5］分别通过韩国的数据验证了 “挤出效应” 的存在。 Tori等（2017）［6］认为，金融化投资及产生收益均对实体投资产生负面影响。

同时，也有学者从套利动机出发，认为金融投资收益率较实体经济投资收益率更高时，企业会以金融资产投资替代实体经济投资（Demir和Firat， 2009）［7］。 也有学者认为， 套利动机并不存在。张成思和郑宁（2019）［8］认为，金融化投资与套利动机并无直接相关性，而是与金融化投资能够提供更为稳定的收益有关。同时也有文献认为，金融化具有保值性投资特征，企业在卖空行为等外部冲击下，通过保值性金融投资行为应对业绩压力（俞毛毛和马妍妍，2020）［9］。

1.2 同群效应与投资行为

同群效应是基于多个理论模型产生的，当市场上有多个参与者时，决策者的理性决策行为受到其他决策者的影响，容易出现对同行的模仿行为（Scharfstein 和 Stein， 1990）［10］。 尽管每个公司的决策者都可以通过直接分析来决定公司的最优行为，但是同群行为背景下，又会受到同群公司行为的影响。在极端情况下，信息级联可能发生，在这种情况下，公司采取的财务政策完全不依赖于他观察同行决策之前所获得的先验信息（Banerjee， 1992）［11］。 产生同群效应的行为解释主要是管理者的非理性预期。如当同行管理者的股利决策超过了管理者的内部决策过程时，公司管理者就会忽视内部分析的有效性（Bénabou 等， 2016）［12］，就会产生同群效应。

同群效应同样对企业投资行为具有重要影响（Chen 和 Ma， 2017）［13］， 同时此种影响在具有信息优势的企业中表现得更为明显。Foucault和Fresard（2014）［14］认为，企业投资决策受同群公司估值影响明显，当同群公司股价能够传递更多信息时，企业自身股价对投资行为的影响降低。股利分配方面， Grennan和 Jillian（2019）［15］认为，同群公司股利分配增加，会增加目标企业股利分配15%以上。

作为信息交流与传播的重要途径，企业金融化投资具有较强的透明度，同时跟随者能够通过二级市场获得模仿企业的金融产品投资价值，进而直接影响金融化投资决策。与传统投资相比，由于金融化产品的变现能力强、门槛低，短期资金监管较为宽松，金融化投资的跟风性、模仿性更强。同时，信息不对称的情况下，企业能够快速获得收益缓解短期业绩与资金压力，满足股东价值需求。

基于以上分析，本文提出假设1：

假设1：同群公司金融化行为对目标公司金融化行为产生影响，当同群公司金融化投资比例增加时，目标公司金融化投资比例相应增加。

1.3 同群效应产生的内外部机制

同群效应存在两种机制：外部机制方面，企业通过观察式模仿追逐获得过高收益的企业投资行为（陆蓉和常维，2018）［16］，或通过并购方式改善业绩（万良勇等，2016）［17］。同时，同群企业遭受投资亏损或违规惩罚，也会形成震慑作用；内部机制方面，竞争性模仿行为能够维持企业市场占有率，与同行业对手更好地开展竞争活动（Lieberman和Asaba， 2016）［18］； 过往的投资经验同样会提升金融化行为经验，减少同群模仿行为。

由于资本跨行业流动与企业模仿动机等因素，加上金融化投资行为自身存在的投资者 “非理性”因素，造成有限理性理论支撑下，金融化投资同样存在较为严重的同群行为特征。短期来看，企业无法获得足够的信息，在非理性特征与信息不对称共存的情况下，可能会追随行业投资赢家进行金融化投资行为。但在非理性动机存在的条件下，亏损震慑作用却不一定存在；长期来看，竞争性模仿下企业会通过获得长期稳定收益作为应对竞争的主要方式。若同群竞争对手存在此种行为，企业为维持自身市场份额，同样存在模仿动机。

基于以上分析，本文提出以下假设：

假设2a：企业短期存在观察式模仿下的跟风追涨特征，同时企业投资行为较少受到行业亏损的震慑；

假设2b：企业长期存在竞争性模仿下保值性投资行为，此种行为随行业竞争度提升而提升。

2 数据说明与模型设定

2.1 变量说明

2.1.1 金融化度量方法

本文参照刘珺等（2014）［19］对于金融资产的划分方式，将金融资产投资按照初始持有动机以及是否存在脱实向虚行为，分为两类：（1）短期金融资产，即交易性金融资产；（2）中长期金融资产，包含其他各类金融资产，包括衍生金融资产、可供出售金融资产、持有到期投资、投资性房地产4个科目。由于长期股权投资中包含一部分非金融投资科目，本文暂未将此科目中金融投资资产部分列入到金融资产核算中。同时，本文采用短期与长期金融化投资之和占总资产比例，表示企业金融化投资强度。

2.1.2 同群行为度量方法

本文借鉴陆蓉和常维（2018）［16］对于同群效应的识别方法，分别将剔除自身后，同群金融化投资比例，区分为公司所在省份但不同行业平均比例（peerfinpro1）、所在行业但不同省份平均比例（peerfinpro2）、同一省份同一行业平均比例（peerfinpro3）3个变量，作为核心解释变量。

2.1.3 主要控制变量

本文采用公司投资行为分析中常用的控制变量，其中财务指标包括：企业规模（size）、企业杠杆水平（lev）、主营业务收入增长率水平（incgrowth）、成长性（tobinq）；公司治理指标包括：企业董事会规模（boardnum）、两权合一变量（dual）、企业前十大股东占比（top10）；引入同群财务指标。同时，在回归中对行业、年份固定效应进行控制。

本文所使用的变量名称及定义如表1所示①。

表1 变量名称及定义

续 表

2.2 实证分析模型

2.2.1 同群效应与企业金融化投资行为

为验证假设1观点，本文参照陆蓉和常维（2018）［16］、 万良勇等（2016）［17］对于企业金融化投资行为的分析方式，通过面板固定效应模型进行回归分析，回归方程如式（1）所示。

其中i代表企业，t代表年份，j代表企业所在行业，p代表企业所在省份，-j代表同行业其他公司，-p代表同省份其他公司。等式右端第1项表示年度t中同一省份、不同行业的企业平均金融化投资比例；第2项表示年度t中同一行业、不同省份企业平均金融化投资比例；第3项表示年度t中，同一行业、同一省份企业平均金融化投资比例。本文回归中分别通过将3个变量同时引入回归方程和逐一引入的方式，分析不同同群划分方式对企业金融化投资影响。同时本文中引入行业和年份固定效应。若β1～β3中1个或几个系数显著大于0，说明同行业、同地区样本金融化投资比例会显著影响企业自身金融化投资选择。

2.2.2 模仿性动机与竞争性动机验证

进一步地，为验证假设2a与假设2b成立性，本文分别引入同群收益指标与行业竞争度指标，进行模仿动机与竞争动机验证。

（1）观察式模仿性动机

为验证假设2a成立性，本文借鉴陆蓉和常维（2018）［16］的分析方法，对同年份中同省份但不同行业样本进行分析，以投资收益占金融资产比重作为近似金融投资回报率，计算同群均值水平。若企业上一年度投资收益率小于同群收益率，则L_CAR＝1，否则为0；若上一年同行业投资收益率均值小于0，则S_CAR＝1，否则为0。

观察式模仿行为回归方程如下所示：

回归方程中若β1a＞0，则说明企业存在追涨动机；若β1b＞0，则说明同群亏损对企业存在震慑作用。

（2）竞争模仿动机检验

为验证假设2b成立，本文在主回归中加入HHI调节变量，以及企业投资经验变量，分析企业过往投资经验，以及行业竞争性状况是否会影响到同群动机下金融化投资比例。HHI根据该年度同一行业企业销售收入份额计算得出。回归模型如下：

若λ3显著小于0，说明样本所在行业竞争度提升会造成同群样本金融化投资比例增加，对样本企业自身金融化投资正向影响越明显，竞争性动机成立；若γ3显著小于0，说明以往投资经验的增加会降低企业模仿性投资欲望。

3 实证分析结果

3.1 同群效应与金融化动机

本文分别对同行业、同地区上市公司金融化行为，是否能够通过同群行为动机，带来企业自身金融化投资比例提升进行面板固定效应回归分析，结果如表2所示。

表2 上市公司金融化投资同群效应存在性检验

从回归结果能够看出：（1）企业金融化投资比例更多受到同地区金融化投资行为影响，并且同地区、同行业样本同群行为同样会影响企业自身金融化行为决策； （2）企业自身现金状况提升，会降低金融化投资动机，同时负债率对金融化投资比率影响较小。

从实证分析可以看出，同一省份资本富余程度、相关政策、金融开放度等宏观因素对企业信息获得与投资决策影响较大，开放度较高的省份企业能够获得更多的市场信息。同时，企业金融化决策又与自身业绩特征存在关联性，盈利能力较弱的企业更易于受到同群投资行为影响。除此之外，投机动机下，金融化投资受到融资约束影响较小，企业存在一定投机动机。上述分析证明了假设1的观点，即同群金融化投资增加，会提升样本企业金融化投资比例。

3.2 同群金融化行为的动机分析

3.2.1 基于观察式模仿动机的检验（外部学习机制）

本文通过引入企业自身投资收益与同群企业投资收益之间关系变量，以及同群是否发生亏损变量，分析同群效应是否是通过模仿机制来实现。回归结果如表3所示。

表3 基于观察式学习模仿行为的同群效应检验

由表3能够看出，若上一年度同群样本金融化投资平均收益率大于样本自身投资收益，会触发样本企业增加自身金融化投资强度，存在 “跟风”模仿行为；若上一年度同地区、非同行业个体发生亏损，并不会对企业金融化投资产生震慑作用，说明同群模仿存在一定的短期非理性特征。同群理论认为，若同群公司产生业绩亏损或受到惩罚，会对目标公司产生 “震慑”作用（陈工孟和高宁， 2005； 陆蓉和常维， 2018）［20，16］。 实证分析能够看出，此种惩罚机制并不一定适用于企业短期金融化投资的模仿行为，而同群获利情况下的跟风模仿行为是企业外部模仿的主要方式。

3.2.2 基于金融化投资经验的动因检验（内部学习机制）

本文借鉴万良勇等（2016）［17］对内部经验的研究方法，建立公司金融投资经验的虚拟变量（exper），若公司在前3年进行过金融投资行为，则exper＝1，否则exper＝0。同时，本文借鉴Giroud和Mueller（2011）［21］分析方法，将行业竞争度HHI指标引入机制分析中。在前文分析基础上，进一步通过调节效应模型分析同群动机下内部机制的实现方式。回归结果如表4所示。

表4 上市公司金融化投资形成机制检验（竞争性模仿）

续 表

由表4回归结果能够看出：从（1）、（2）列结果来看，公司具有的金融投资经验，并不会降低同群模仿意愿，调节效应能够看出，经验增加反而会提升企业同群模仿动机；从（3）、（4）列结果来看，从行业竞争机制分析，行业竞争度增加会提升企业长期金融化投资意愿。

从实证分析来看，信息不对称、经验缺乏并非企业进行同群模仿行为的重要动因，企业金融化投资的模仿行为更可能是由于盲目跟风或短期利益驱动，并不受企业过往投资经验、理性信息获取等因素影响。同时，行业竞争度提高的情况下，加大了企业业绩压力，企业通过保值性金融化投资获得稳定收益作为应对竞争的手段。

通过以上分析能够看出，企业同时存在内、外部同群特征：从外部看，追涨动机与信息获取机制的缺乏，导致了企业模仿性动机的存在；从内部看，行业竞争度提升带来的业绩压力，又会使企业追求保值收益，同时以往投资经验并不会缓解同群动机。短期内部追涨动机与长期外部竞争机制均是同群行为的主要原因。上述分析证明了假设2a与2b的观点。

4 稳健性分析

4.1 Tobit模型回归

本文主回归因变量为目标企业金融化投资比例，该比例存在上下截尾现象，故本文运用Tobit模型进一步进行稳健性检验，结果如表5所示。

表5 同群效应与金融化投资Tobit回归

从表5回归结果能够看出：（1）目标企业金融投资比例对不同地区、不同行业样本同群金融化投资行为回归结果保持稳健性，其中同地区、不同行业企业的同群行为对目标企业金融投资影响最为明显；（2）与面板固定效应模型相比，Tobit模型在控制截尾因素后，同群影响有所降低，但影响显著性未发生变化。

4.2 同群投资样本个数变化作为因变量

李世刚（2018）［22］提出，同群效应分析方程存在同群企业、目标企业共同面临行业共同销售影响因素造成的影响，虽然通过年度固定效应、行业固定效应能够控制大多数行业共同因素，但趋同特征同样会使本文分析产生内生性问题。本文借鉴Knyazeva等（2008）［23］采用的方法，用同年度、同省份样本作为同群衡量标准，以金融化投资比例的增加或者减少二者最大值作为同群金融化投资行为的代理变量，以克服上文中所述的行业趋同趋势。

具体构造方程为：

其中NQ_increase表示年度同群样本中，金融化投资比例比上年增加样本数目；NQ_decrease表示年度同群样本中，金融化投资比例比上年减少样本数目，N为同群企业个数。通过求二者最大值并计算占比，作为年度同群样本的金融化投资行为代理变量，分析其对目标企业金融化投资比例的影响。其中comove、NQ_increase、NQ_decrease数值通过取自然对数处理。回归结构如表6所示。

表6 金融化同群投资变化样本个数稳健性检验

从表6能够看出：（1）同群个体中进行金融化投资的企业数量增加会造成对目标企业金融化投资比例相应增加，而同群个体中进行金融化投资的企业数量减少，对目标企业金融化行为影响不明显。这说明同群行为下，企业风险控制意识不足，同群行为多表现为跟风进入而非退出； （2）通过目标公司金融化投资比例增加和减少进行分组回归分析可知，同群行为对目标公司金融投资比例增加具有更大影响。上述分析与前文证明观点一致，说明了分析结论的稳健性。

5 结论与政策建议

本文选取2009～2018年A股上市公司数据，从同群效应角度分析金融化行为动因以及具体的实现方式。研究发现：（1）同群企业金融化投资行为，能够对目标企业自身金融化投资决策产生影响；（2）外部机制来看，观察式模仿动机存在于同群盈利下企业跟风行为，同群亏损不一定能够实现投资震慑作用，同群行为存在非理性特征；（3）内部机制来看，过往投资经验不会通过信息渠道抑制同群行为，而竞争性模仿是企业应对同群竞争的主要方式。

基于上述分析，本文提出以下政策建议：（1）通过卖空机制的引入、信息披露渠道的增加等方式，充分发挥股东 “用脚投票”的监督作用，通过股价机制和行业交流方式为企业提供更多的信息来源，为投资决策提供更多自主选择；（2）合理规范企业金融投资行为，避免企业盲目跟风模仿造成的投资损失，同时避免跟风投资行为造成的脱实向虚与系统性金融风险的扩散；（3）引导市场合理竞争，通过财政扶持、产业集群形成等方式为企业提供配套发展环境，避免行业恶性竞争造成的企业脱实向虚行为。

注释：

①变量描述统计部分因篇幅限制，作者备索。

②变量前加peer表示行业同群对应的财务指标，以去除自身后同年度、同行业样本财务指标均值表示。