經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資趨同行為

黃瓊宇 姚 瓊 黃曉珊 王 斌

一、引言

經(jīng)濟(jì)政策不確定性指的是經(jīng)濟(jì)主體無法準(zhǔn)確預(yù)知政府是否、何時(shí)以及如何改變現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策。后金融危機(jī)時(shí)代以來，為應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)低迷，各國(guó)政府試圖通過調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策來刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。這使得各國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度大幅攀升。政府制定、調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策的目的是為了引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)。然而，在政策出臺(tái)之前，經(jīng)濟(jì)主體難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)政策的未來走向，即便是政策出臺(tái)后，其執(zhí)行強(qiáng)度與效果尚存在較多不確定性(Baker et al.，2016)。企業(yè)作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的重要組成單元，是經(jīng)濟(jì)政策的重要影響對(duì)象和實(shí)施中介，這決定了其行為決策必然會(huì)受到經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)的影響(饒品貴等，2017)。就投資活動(dòng)而言，由于信息不對(duì)稱的存在，經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度的上升會(huì)降低管理層獲取信息的充分性和及時(shí)性，從而增大了管理層對(duì)未來發(fā)展趨勢(shì)的判別難度，最終導(dǎo)致投資項(xiàng)目的不確定性增強(qiáng)(饒品貴等，2017；劉貫春等，2019)。為避免內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)疊加可能對(duì)企業(yè)造成的不利影響，企業(yè)紛紛減少投資活動(dòng)的投入水平及創(chuàng)新活動(dòng)的投入水平(饒品貴等，2017；顧夏銘等，2018)。相關(guān)研究還表明，企業(yè)還會(huì)通過調(diào)整商業(yè)信用供給(陳勝藍(lán)、劉曉玲，2018)、現(xiàn)金持有水平(王紅建等，2014)等策略來對(duì)沖外部風(fēng)險(xiǎn)。然而，目前較少有研究將企業(yè)間投資決策的模仿效應(yīng)納入宏觀經(jīng)濟(jì)與微觀企業(yè)投資行為間的互動(dòng)關(guān)系的分析框架。換言之，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增強(qiáng)時(shí)，企業(yè)紛紛減少投資活動(dòng)(饒品貴等，2017)的行為是否為非理性決策下投資趨同行為的表現(xiàn)呢？

在完美市場(chǎng)中，企業(yè)通常會(huì)根據(jù)自身特征和投資機(jī)會(huì)的匹配程度進(jìn)行決策，即企業(yè)的投資行為應(yīng)是獨(dú)立決策的結(jié)果。但近年來的研究表明，企業(yè)投資決策并非完全取決于個(gè)體特征，還會(huì)顯著受到同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)決策的影響。由于信息不充分，投資存在不確定性是必然的(楊海生等，2020)。為降低投資的不確定性，企業(yè)會(huì)有意識(shí)地對(duì)同行業(yè)的投資決策信息進(jìn)行關(guān)注(方軍雄，2012；楊海生等，2020)。為此，出現(xiàn)了企業(yè)投資規(guī)模與可比企業(yè)一般水平相趨近的現(xiàn)象，即企業(yè)的投資趨同行為(張敦力、江新峰，2015)(1)此處指的是企業(yè)固定資產(chǎn)等長(zhǎng)期資產(chǎn)投資決策的趨同性。本文主體部分主要檢驗(yàn)的均是企業(yè)固定資產(chǎn)等長(zhǎng)期資產(chǎn)投資趨同行為。由于后半部分經(jīng)濟(jì)后果檢驗(yàn)中涉及到金融投資趨同效應(yīng)，為便于區(qū)分，本文在后半部分也將此投資趨同行為稱為實(shí)體投資趨同行為。。尤其是在不確定性和模糊性的環(huán)境中，管理者更容易接受他人行動(dòng)中隱含的信息，從而表現(xiàn)出更大程度的模仿性投資(Lieberman and Asaba，2006)。那么，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)，企業(yè)管理者模仿同行投資決策的傾向是否會(huì)更加明顯呢？投資趨同性又將對(duì)企業(yè)內(nèi)部資源配置產(chǎn)生何種影響？實(shí)體投資是一國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要推動(dòng)力，將企業(yè)間投資決策的模仿效應(yīng)納入宏觀經(jīng)濟(jì)與微觀企業(yè)投資行為間互動(dòng)關(guān)系的考慮范疇，不僅有助于理解經(jīng)濟(jì)政策不確定性環(huán)境下企業(yè)投資行為的特點(diǎn)，還能為經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期企業(yè)可持續(xù)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供必要的微觀基礎(chǔ)。

本文以2003年至2017年中國(guó)滬深兩市A股非金融類上市公司季度數(shù)據(jù)為研究樣本，系統(tǒng)考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的影響。研究發(fā)現(xiàn)：(1)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)顯著增強(qiáng)企業(yè)投資趨同行為；(2)橫截面?zhèn)€體異質(zhì)性特征檢驗(yàn)表明，該現(xiàn)象在信息優(yōu)勢(shì)企業(yè)有所緩解，但在資產(chǎn)不可逆程度較高的企業(yè)中則明顯增強(qiáng)；(3)行業(yè)異質(zhì)性特征檢驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的正向影響效應(yīng)在管制性行業(yè)以及景氣度較低行業(yè)中有所減弱；(4)進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性環(huán)境下實(shí)體投資決策的相互模仿效應(yīng)越嚴(yán)重，企業(yè)金融化行為傳染效應(yīng)越強(qiáng)，特別是在行業(yè)實(shí)體投資總體趨于放緩的情況下，企業(yè)金融化現(xiàn)象更加嚴(yán)重。這也從側(cè)面反映出不確定性環(huán)境下實(shí)體投資決策的相互模仿很可能會(huì)導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)被迅速放大和擴(kuò)散，從而危及經(jīng)濟(jì)整體安全。

本文的貢獻(xiàn)主要有以下三點(diǎn)：(1)不確定性信息環(huán)境是經(jīng)濟(jì)主體跟隨大眾行動(dòng)進(jìn)行決策的重要影響因素(Banerjee，1992；方軍雄，2012)?，F(xiàn)有研究主要從經(jīng)濟(jì)周期(趙懿清等，2016)、宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)(趙懿清、張悅，2017)以及環(huán)境不確定性(彭博等，2018)等視角探討了不確定性信息環(huán)境下的企業(yè)投資趨同問題。本文以Baker et al.(2016)構(gòu)建的由政府制定或調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策而引發(fā)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性為視角展開分析，明確了不確定性的具體來源(李鳳羽、楊墨竹，2015)，有利于我們更好地理解和認(rèn)識(shí)經(jīng)濟(jì)政策不確定性環(huán)境下的企業(yè)投資趨同行為動(dòng)因。(2)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)影響企業(yè)投資行為(饒品貴等，2017)。然而，這些研究大都將企業(yè)的投資行為視為獨(dú)立決策的結(jié)果，并未將企業(yè)間投資決策的模仿效應(yīng)納入宏觀經(jīng)濟(jì)與微觀企業(yè)投資行為間的互動(dòng)關(guān)系的分析框架。本文考察了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的影響，并進(jìn)一步考慮橫截面?zhèn)€體異質(zhì)性特征和行業(yè)異質(zhì)性特征帶來的影響，有助于我們更深入地了解宏觀經(jīng)濟(jì)與微觀企業(yè)投資行為間的互動(dòng)關(guān)系。(3)本文拓展了經(jīng)濟(jì)政策不確定性環(huán)境下企業(yè)內(nèi)部資源配置結(jié)構(gòu)的研究。研究發(fā)現(xiàn)，不確定性環(huán)境下實(shí)體投資決策的相互模仿效應(yīng)越嚴(yán)重，企業(yè)金融化行為傳染效應(yīng)越強(qiáng)。特別是在行業(yè)實(shí)體投資總體趨于放緩的情況下，企業(yè)金融化的現(xiàn)象更加嚴(yán)重。這為理解我國(guó)經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”愈演愈烈背后的驅(qū)動(dòng)原因提供了一個(gè)新的視角。有關(guān)政府部門應(yīng)增強(qiáng)企業(yè)進(jìn)行實(shí)體投資的信心，有效防范金融資產(chǎn)“儲(chǔ)蓄”動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)化為“投機(jī)”動(dòng)機(jī)，更好地發(fā)揮金融資產(chǎn)引導(dǎo)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資的作用。

本文余下部分的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是文獻(xiàn)回顧；第三部分是理論分析與研究假設(shè)提出；第四部分是研究設(shè)計(jì)；第五部分是實(shí)證結(jié)果分析；第六部分是進(jìn)一步研究及穩(wěn)健性檢驗(yàn)；最后是本文的結(jié)論。

二、文獻(xiàn)回顧

(一)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)微觀企業(yè)行為的影響

經(jīng)濟(jì)政策不確定性是指政府未明確政策變更的指向和強(qiáng)度所引致的不確定性(Gulen and Ion，2016)。作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的重要組成單元，企業(yè)是經(jīng)濟(jì)政策的重要影響對(duì)象和實(shí)施中介，這決定了其行為會(huì)受到宏觀經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)的影響。由于信息的不對(duì)稱性，微觀企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)政策的接受者難以準(zhǔn)確判斷未來政策的走向，從而影響其正常的生產(chǎn)與投資策略(羅黨論等，2016)。研究表明，外部不確定性會(huì)提高企業(yè)產(chǎn)品未來需求的不確定性，從而加大自由現(xiàn)金流的不確定性(Bloom et al.，2007)。為避免內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)疊加給企業(yè)造成的不利影響，企業(yè)會(huì)通過減少商業(yè)信用供給(陳勝藍(lán)、劉曉玲，2018)、增加現(xiàn)金持有水平(王紅建等，2014)等策略來對(duì)沖外部風(fēng)險(xiǎn)。就企業(yè)投資活動(dòng)而言，由于經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)顯著降低信息獲取的充分性和及時(shí)性，管理者難以對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)政策的未來走向做出準(zhǔn)確的評(píng)估與判斷，從而減少了投資活動(dòng)(饒品貴等，2017)。劉貫春等(2019)研究表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目投資收益率方差的增大，從而減少企業(yè)固定資產(chǎn)投資水平。對(duì)投資不可逆程度較高的企業(yè)以及對(duì)政府支出依賴較高的企業(yè)而言，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)投資的抑制作用會(huì)更為顯著(Gulen and Ion，2016)。此外，饒品貴等(2017)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性不僅會(huì)對(duì)企業(yè)投資水平產(chǎn)生重要影響，還會(huì)進(jìn)一步影響投資效率。由此可見，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)微觀企業(yè)投資決策的影響不容忽視。然而，這些研究大都將企業(yè)的投資行為視為獨(dú)立決策的結(jié)果。但公司各項(xiàng)行為決策并非完全取決于企業(yè)個(gè)體特征，而是會(huì)受到同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)決策的影響(楊海生等，2020)。

(二)投資趨同行為的影響因素

企業(yè)投資趨同行為指的是企業(yè)在進(jìn)行投資決策時(shí)忽略專有信息，跟隨同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)投資決策的行為。投資的本質(zhì)決定了與投資項(xiàng)目有關(guān)的信息在決策中的重要作用(方軍雄，2012)。管理者進(jìn)行決策所使用的信息主要包括私有信息和公共信息。由于私有信息的搜集需要管理者付出極大的成本和努力，相較而言，其他公司同類項(xiàng)目投資狀況等公共信息的獲取成本較小。從成本收益角度看，管理者利用同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)的決策所傳遞出來的公共信息進(jìn)行投資決策往往更具優(yōu)勢(shì)(方軍雄，2012)。因此，管理者會(huì)有意識(shí)地對(duì)同行業(yè)的投資決策信息進(jìn)行關(guān)注與模仿(方軍雄，2012)。近年來，學(xué)者們開始關(guān)注同行業(yè)企業(yè)的投資信息對(duì)企業(yè)投資決策行為的影響。相關(guān)研究表明，企業(yè)投資趨同行為不僅會(huì)受到內(nèi)部因素的影響，還會(huì)受到外部因素的影響(宋常、趙懿清，2011；張敦力、江新峰，2015；趙懿清等，2016；江新峰、張敦力，2019)。企業(yè)是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的微觀基礎(chǔ)，外部宏觀環(huán)境必然會(huì)對(duì)企業(yè)各項(xiàng)行為決策產(chǎn)生重要影響。在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期，由于信息的充足性和及時(shí)性都得到大幅提升，此時(shí)企業(yè)投資趨同行為明顯減弱；而在經(jīng)濟(jì)收縮期，由于信息的充足性和及時(shí)性大幅降低，管理者可獲取的私有信息量明顯減少，因此投資趨同行為會(huì)顯著增強(qiáng)(趙懿清等，2016)。作為一國(guó)在一定時(shí)期內(nèi)的政策導(dǎo)向，極具信息含量且獲取成本較小的產(chǎn)業(yè)政策也會(huì)顯著提高企業(yè)投資趨同性(江新峰、張敦力，2019)。而管理者獲取私有信息的動(dòng)力同樣會(huì)影響投資趨同行為。研究表明，較低的地方政府公共治理水平會(huì)降低企業(yè)投資回報(bào)，進(jìn)而削弱管理者搜集私有信息的動(dòng)力，增大投資趨同水平(陳德球、陳運(yùn)森，2013)。此外，相關(guān)研究表明，我國(guó)企業(yè)的投資決策不僅受到同行業(yè)內(nèi)企業(yè)投資決策的影響(Chen and Ma，2017；李佳寧、鐘田麗，2019)，還會(huì)受到同地區(qū)內(nèi)企業(yè)投資決策的影響(石桂峰，2015)。同地區(qū)內(nèi)不同行業(yè)間所導(dǎo)致的知識(shí)和技術(shù)的溢出效應(yīng)、消費(fèi)的外部性、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、抵押價(jià)值是同地區(qū)內(nèi)企業(yè)投資趨同行為產(chǎn)生的重要影響因素(石桂峰，2015；Dougal et al.，2015)，但該影響程度要顯著弱于同行業(yè)帶來的影響(陳德球、陳運(yùn)森，2013)。

綜合已有研究，我們發(fā)現(xiàn)，信息不充分是企業(yè)產(chǎn)生投資趨同行為的主要原因。隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升，經(jīng)濟(jì)主體獲取信息的充分性和及時(shí)性也會(huì)顯著下降。那么，經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否會(huì)增強(qiáng)企業(yè)的投資趨同性呢？投資趨同性在不同企業(yè)和不同行業(yè)間有何差異？投資趨同性是否也同樣存在金融資產(chǎn)投資活動(dòng)中，最終對(duì)企業(yè)內(nèi)部資源配置結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響？這是本文試圖解答的問題。

三、理論分析及研究假設(shè)提出

經(jīng)濟(jì)政策不確定性源于宏觀經(jīng)濟(jì)政策的頻繁變動(dòng)和政策實(shí)施過程中的變數(shù)(Gulen and Ion，2016)。后金融危機(jī)時(shí)代以來，各國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度均大幅攀升。由于當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)仍處于向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的階段，因此企業(yè)各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)決策對(duì)政府政策的依賴程度相對(duì)更高，導(dǎo)致企業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)的反應(yīng)較為敏感(饒品貴等，2017；張慧等，2018)。由于信息不對(duì)稱的存在，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的情況下，微觀企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)政策的接受者難以及時(shí)、準(zhǔn)確地解讀出經(jīng)濟(jì)政策何時(shí)變動(dòng)、變動(dòng)的方向及變動(dòng)的后果，由此大幅降低與投資項(xiàng)目有關(guān)信息的充分性與及時(shí)性。在這種情況下，管理者為獲取投資項(xiàng)目所需信息需要投入更多的成本和努力。相較之下，同行業(yè)內(nèi)其他公司的項(xiàng)目投資狀況等公共信息獲取成本較小。當(dāng)管理者對(duì)成本與收益進(jìn)行權(quán)衡后，觀察同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)的決策并進(jìn)行模仿便成了管理者的“最佳選擇”。相關(guān)研究指出，在不確定性和模糊性的環(huán)境中，管理者更容易接受他人行動(dòng)中隱含的信息，從而表現(xiàn)出更大程度的模仿性投資(Lieberman and Asaba，2006)。此外，由于投資退出成本和維持成本都將在未來發(fā)生，企業(yè)投資不僅與當(dāng)期現(xiàn)金流相關(guān)，在很大程度上更與未來的現(xiàn)金流相關(guān)。Bloom et al.(2007)的研究就表明，外部不確定性會(huì)提高企業(yè)產(chǎn)品未來需求的不確定性，增加自有現(xiàn)金流的不確定性。在這種情況下，企業(yè)管理層對(duì)涉及未來現(xiàn)金流的預(yù)判更有可能出現(xiàn)偏差，從而增大投資項(xiàng)目收益率的方差，提高項(xiàng)目失敗的可能性(劉貫春等，2019)。此時(shí)特立獨(dú)行的投資決策導(dǎo)致的投資失敗會(huì)使得管理者遭受更大的聲譽(yù)損失。出于維護(hù)個(gè)人聲譽(yù)的考慮，管理者更可能選擇跟隨同行內(nèi)其他企業(yè)的投資決策，以便在投資失敗時(shí)，有利于將原因歸結(jié)于宏觀環(huán)境的變化、行業(yè)政策的不利變化等外部不可控因素?；谝陨戏治?，本文認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)顯著增加企業(yè)投資趨同行為。據(jù)此，本文提出以下研究假設(shè)1：

H1：在其他條件不變時(shí)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)顯著增加企業(yè)投資趨同行為。

信息驅(qū)動(dòng)視角認(rèn)為私有信息匱乏是企業(yè)投資趨同行為產(chǎn)生的重要原因。當(dāng)管理者獲取私有信息需要付出的成本和努力較小時(shí)，其搜集私有信息的動(dòng)力就會(huì)增強(qiáng)。進(jìn)一步地，私有信息量的增加能有效降低投資失敗的概率。這種情況下，企業(yè)投資會(huì)表現(xiàn)出較低的趨同性。當(dāng)企業(yè)擁有較為充足的投資經(jīng)驗(yàn)時(shí)，有利于企業(yè)了解外部市場(chǎng)。這不僅能有效降低企業(yè)投資的搜尋成本(方軍雄，2012)，還能降低企業(yè)投資失敗的概率，從而為企業(yè)投資形成強(qiáng)有力的信息資源支撐。因此，這類企業(yè)通常較少采取投資趨同策略。另外，對(duì)于學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)的企業(yè)而言，其對(duì)自身的經(jīng)營(yíng)環(huán)境和企業(yè)質(zhì)量往往更為了解，能更為準(zhǔn)確地根據(jù)未來政策的趨勢(shì)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流的不確定性做出評(píng)估，從而有效抵御外部風(fēng)險(xiǎn)及沖擊(Moyen and Platikanov，2013)。因此在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升的情況下，學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)的企業(yè)投資行為會(huì)表現(xiàn)出較低的趨同性。綜上，本文預(yù)測(cè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的正向影響效應(yīng)在投資經(jīng)驗(yàn)較為充足的企業(yè)以及學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)的企業(yè)(即信息優(yōu)勢(shì)企業(yè))中有所減弱。據(jù)此，提出本文的研究假設(shè)2：

H2：相較于信息劣勢(shì)企業(yè)而言，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的正向影響在信息優(yōu)勢(shì)企業(yè)中有所緩解。

聲譽(yù)機(jī)制認(rèn)為企業(yè)模仿同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)的投資決策是為了降低決策失敗帶來的負(fù)面效應(yīng)。投資決策失誤帶來的損失主要體現(xiàn)為處置所投資的資產(chǎn)時(shí)，已有投資的沉沒成本及承擔(dān)資產(chǎn)的處置費(fèi)用(Pindyck，1991)。因此，資產(chǎn)不可逆程度較高的企業(yè)投資決策失誤帶來的損失往往更大，其對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)也更為敏感(劉貫春等，2019)。換言之，若投資完全可逆，企業(yè)投資決策則基本不受不確定性的影響(Gulen and Ion，2016；劉貫春等，2019)。對(duì)于資產(chǎn)不可逆程度較高的企業(yè)而言，其通過模仿同行其他企業(yè)的投資決策來降低投資決策失誤所造成的負(fù)面效應(yīng)的需求更大。因此，本文預(yù)測(cè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的正向影響效應(yīng)在資產(chǎn)不可逆程度較高的企業(yè)會(huì)明顯增強(qiáng)。據(jù)此，提出本文的研究假設(shè)3：

H3：相較于資產(chǎn)不可逆程度較低的企業(yè)而言，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的正向影響在資產(chǎn)不可逆程度較高的企業(yè)中會(huì)明顯增強(qiáng)。

四、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2003-2017年中國(guó)滬深兩市A股上市公司季度數(shù)據(jù)為原始樣本，并在此基礎(chǔ)上剔除金融類公司、ST類公司、關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失公司、資產(chǎn)負(fù)債率小于0或大于1的樣本公司(2)考慮到行業(yè)投資變量的計(jì)算方法，剔除當(dāng)季度樣本量小于4的樣本公司，下同。。最終獲取的樣本觀測(cè)值是95920個(gè)公司—季度樣本。為避免異常值對(duì)結(jié)果的影響，本文對(duì)連續(xù)型變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。

本文的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)來源于Baker et al.(2016)開發(fā)編制的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，其他數(shù)據(jù)均來源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

(二)模型構(gòu)建

為驗(yàn)證本文的研究假設(shè)1，本文參考方軍雄(2012)的研究方法，構(gòu)造如下回歸模型(1)進(jìn)行檢驗(yàn)：

(1)

模型(1)中，被解釋變量Ibsi,t表示i公司t期的投資水平，Ibsi,t=[固定資產(chǎn)凈額(t期)+在建工程凈額(t期)+無形資產(chǎn)凈額(t期)-固定資產(chǎn)凈額(t-1期)-在建工程凈額(t-1期)-無形資產(chǎn)凈額(t-1期)] / 期末總資產(chǎn)(t-1期)。EPU為中國(guó)季度經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度。由于Baker et al.(2016)構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)是月度指數(shù)，而本文的被解釋變量是季度層面的數(shù)據(jù)。因此，本文使用算術(shù)平均值法和幾何平均值法將月度經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)轉(zhuǎn)化為季度經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(AEPU和GEPU)，并作滯后一期處理。Ind_Ibsi,j,t為行業(yè)投資水平，參考方軍雄(2012)的做法，以除目標(biāo)企業(yè)外該行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)投資水平的中位數(shù)表示。根據(jù)動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)理論，同行業(yè)內(nèi)不同企業(yè)之間由于競(jìng)爭(zhēng)互動(dòng)關(guān)系會(huì)形成社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，個(gè)體的企業(yè)投資決策會(huì)受到其他企業(yè)投資的影響。而企業(yè)投資趨同效應(yīng)的測(cè)度可以表示為企業(yè)投資相對(duì)于行業(yè)投資的敏感性程度。就模型(1)而言，企業(yè)投資對(duì)行業(yè)投資的敏感程度被表征為α1。相關(guān)研究表明，企業(yè)投資存在一定程度的趨同效應(yīng)。因此，系數(shù)α1應(yīng)顯著為正。若經(jīng)濟(jì)政策不確定性能夠強(qiáng)化企業(yè)的投資趨同行為，則系數(shù)α3同樣應(yīng)當(dāng)顯著為正。此時(shí)，企業(yè)投資對(duì)行業(yè)投資的敏感程度表征為α1+α3×EPU。

參照以往研究企業(yè)投資趨同行為影響因素的文獻(xiàn)(方軍雄，2012；張敦力、江新峰，2015；江新峰、張敦力，2019)，本文還在回歸模型(1)中加入了一系列控制變量。具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義表

五、實(shí)證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

為了更直觀地看出企業(yè)投資趨同程度在不同時(shí)間段的分布特征，本文對(duì)不同時(shí)間段的企業(yè)投資趨同程度進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)。本文的樣本區(qū)間范圍為2003年第一季度至2017年第四季度，跨度較大。因此，本文對(duì)企業(yè)的年度投資趨同程度進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)。具體如表2所示。借鑒江新峰、張敦力(2019)的做法，企業(yè)投資趨同程度用企業(yè)投資水平減去行業(yè)投資水平之差的絕對(duì)值來衡量，即PE=ABS(Ibs-Ind_Ibs)。PE值越大，說明企業(yè)投資與行業(yè)投資之間的差異越大，企業(yè)投資趨同效應(yīng)越不明顯。由表2的結(jié)果可以看出，企業(yè)投資趨同程度在各年度間的波動(dòng)幅度相對(duì)較大。

表2 企業(yè)投資趨同程度的年度分布特征

為了更直觀地說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資趨同行為的關(guān)系，我們?cè)趫D1中繪制了經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資趨同行為之間的關(guān)系。企業(yè)投資趨同程度用企業(yè)投資水平減去行業(yè)投資水平之差的絕對(duì)值來衡量，即PE=ABS(Ibs-Ind_Ibs)。由圖1可以看出，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)越大，企業(yè)投資趨同程度效應(yīng)越明顯(PE值越小)。這初步驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)1。

圖1 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資趨同程度

表3報(bào)告了本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表3可知，企業(yè)投資水平Ibs的均值為0. 0110。行業(yè)投資水平Ind_Ibs的均值為0.0042，最小值為-0.0037，最大值為0.0232，這說明行業(yè)間的投資支出差異較大。經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)EPU的均值為1.7889，標(biāo)準(zhǔn)差為1.1617，最小值為0.5020，最大值為5.6423，表明中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度的波動(dòng)幅度較大。

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)回歸結(jié)果及分析

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資趨同行為

表4報(bào)告了本文模型(1)的回歸結(jié)果。第(1)列的解釋變量是采用算術(shù)平均值法計(jì)算得到的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(AEPU)，第(2)列的解釋變量是采用幾何平均值法計(jì)算得到的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(GEPU)。由表4的回歸結(jié)果可知，無論是采用算術(shù)平均值法計(jì)算得到的經(jīng)濟(jì)政策不確定性(AEPU)還是采用幾何平均值法計(jì)算得到的經(jīng)濟(jì)政策不確定性(GEPU)，行業(yè)投資水平(Ind_Ibs)與經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的交乘項(xiàng)(Ind_Ibs*EPU)的回歸系數(shù)均為正，并通過顯著性檢驗(yàn)。這表明，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高，企業(yè)投資趨同行為增多?；貧w結(jié)果驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)1。同時(shí)我們也可以看到，行業(yè)投資水平(Ind_Ibs)的回歸系數(shù)也顯著為正。這意味著企業(yè)在做投資決策時(shí)的確存在跟隨同行內(nèi)其他企業(yè)投資決策的現(xiàn)象。這與方軍雄(2012)及張敦力、江新峰(2012)的研究結(jié)論一致。另外，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性顯著抑制了企業(yè)投資活動(dòng)。這與現(xiàn)有的研究發(fā)現(xiàn)相一致(方軍雄，2012；譚小芬、張文婧，2017)。

表4 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資趨同行為

2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性、信息優(yōu)劣方與企業(yè)投資趨同行為

在此部分，本文將進(jìn)一步考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響企業(yè)投資趨同行為的具體作用條件，即檢驗(yàn)二者關(guān)系在信息獲取量的橫截面差異，從而為加強(qiáng)本文基本問題的邏輯關(guān)系提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。因此，本文以企業(yè)投資經(jīng)驗(yàn)和企業(yè)學(xué)習(xí)能力作為代理變量來區(qū)分“信息優(yōu)勢(shì)群體”與“信息劣勢(shì)群體”。

(1)企業(yè)投資經(jīng)驗(yàn)。

由于大公司通常投資經(jīng)驗(yàn)充足，能夠?yàn)槠髽I(yè)投資形成強(qiáng)有力的信息資源支撐，因此這類企業(yè)通常較少采取投資趨同策略(方軍雄，2012)。借鑒方軍雄(2012)的做法，本文使用企業(yè)規(guī)模作為代理變量來區(qū)分“信息優(yōu)勢(shì)群體”與“信息劣勢(shì)群體”。將其按照中值進(jìn)行賦值，當(dāng)企業(yè)規(guī)模高于行業(yè)中位數(shù)時(shí)，企業(yè)投資經(jīng)驗(yàn)Experience取值為1，否則為0。回歸結(jié)果如表5的第(1)列和第(2)列所示。第(1)列和第(2)列中的H代表企業(yè)投資經(jīng)驗(yàn)變量(Experience)。由第(1)列和第(2)列的回歸結(jié)果可以看出，H*Ind_Ibs*EPU的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)。這表明，相較于小規(guī)模企業(yè)而言，大規(guī)模企業(yè)充足的投資經(jīng)驗(yàn)?zāi)苡行Ь徑饨?jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的正向影響效應(yīng)。

表5 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、信息優(yōu)劣方與企業(yè)投資趨同行為

(2)企業(yè)學(xué)習(xí)能力。

Moyen and Platikanov(2013)的研究表明，企業(yè)學(xué)習(xí)能力能夠?qū)Σ淮_定性環(huán)境下企業(yè)投資決策產(chǎn)生重要影響。隨著時(shí)間的推移，企業(yè)會(huì)逐漸了解自身的經(jīng)營(yíng)環(huán)境和企業(yè)質(zhì)量，其在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的時(shí)期，能夠?qū)ζ髽I(yè)未來經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流做出較為準(zhǔn)確的評(píng)估。因此，學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)的企業(yè)投資決策受到外部隨機(jī)沖擊的影響程度也會(huì)降低。借鑒Moyen and Platikanov(2013)及李鳳羽、楊墨竹(2015)的做法，本文以企業(yè)上市年限作為企業(yè)學(xué)習(xí)能力的代理變量來區(qū)分“信息優(yōu)勢(shì)群體”與“信息劣勢(shì)群體”。將其按照中值進(jìn)行賦值，當(dāng)企業(yè)上市年限高于行業(yè)中位數(shù)時(shí)，企業(yè)學(xué)習(xí)能力Lea_ability取值為1，否則為0?；貧w結(jié)果如表5的第(3)列和第(4)所示，第(3)列和第(4)列中的H代表企業(yè)學(xué)習(xí)能力變量(Lea_ability)。由第(3)列和第(4)的回歸結(jié)果可知，H*Ind_Ibs*EPU的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)。這表明較強(qiáng)的企業(yè)學(xué)習(xí)能力可以有效緩解經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的正向影響效應(yīng)?？傮w而言，表5的回歸結(jié)果驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)2。

3.經(jīng)濟(jì)政策不確定性、資產(chǎn)不可逆程度與企業(yè)投資趨同行為

譚小芬、張文婧(2017)的研究表明，固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重能較好地反映企業(yè)資產(chǎn)處置成本。該指標(biāo)越大，表明資產(chǎn)不可逆程度越高。因此，借鑒譚小芬、張文婧(2017)的做法，本文用固定資產(chǎn)凈額占上期期末總資產(chǎn)的比重(Rev)來衡量資產(chǎn)不可逆程度，并將其按照中值進(jìn)行賦值。當(dāng)資產(chǎn)不可逆程度(Rev)高于五十分位數(shù)時(shí)，Rev取值為1，否則為0。

回歸結(jié)果如表6所示。由表6的回歸結(jié)果可知，Rev*Ind_Ibs*EPU的回歸系數(shù)均顯著為正。由于資產(chǎn)不可逆程度較高的企業(yè)投資決策失誤帶來的損失往往更大(劉貫春等，2019)，因此，對(duì)于資產(chǎn)不可逆程度較高的企業(yè)而言，其通過模仿同行其他企業(yè)的投資決策來降低投資決策失誤所造成的負(fù)面效應(yīng)的需求增強(qiáng)。表6的回歸結(jié)果支持了本文的研究假設(shè)3，即資產(chǎn)不可逆程度越高，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的正向影響效應(yīng)顯著增強(qiáng)。

表6 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、資產(chǎn)不可逆程度與企業(yè)投資趨同行為

六、進(jìn)一步研究及穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)行業(yè)特征

在中國(guó)現(xiàn)行的制度背景下，行業(yè)特征因素對(duì)企業(yè)投資決策產(chǎn)生的影響不容小覷(陳信元等，2013)。由于不同行業(yè)間的信息效應(yīng)、要素密集度、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r等均有所不同，因此不同行業(yè)在趨同效應(yīng)上的表現(xiàn)可能存在差異。為了從整體上把握投資趨同效應(yīng)在行業(yè)層面的差異性，本文將進(jìn)一步考察行業(yè)特征對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資趨同行為二者關(guān)系帶來的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性、管制性行業(yè)與企業(yè)投資趨同行為

在中國(guó)現(xiàn)行的經(jīng)濟(jì)體制下，行業(yè)管制性是較為重要的行業(yè)特征。這種特征會(huì)對(duì)企業(yè)投資決策產(chǎn)生重要影響。一方面，由于管制性行業(yè)關(guān)系到國(guó)民經(jīng)濟(jì)命脈，其通常與政府有著較為密切的政治關(guān)聯(lián)，進(jìn)而可能影響企業(yè)獲取信息的能力。研究表明，擁有政治關(guān)聯(lián)的民營(yíng)企業(yè)能夠更為及時(shí)準(zhǔn)確地獲取相關(guān)政策信息(唐建新、羅文濤，2016)。因此，相對(duì)而言，管制性行業(yè)可獲取的相關(guān)政策信息會(huì)更多，從而有效地緩解了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)這類企業(yè)投資趨同行為的影響效應(yīng)。另一方面，作為國(guó)家政策的受益者(田存志、余歡歡，2016)，管制性行業(yè)即便投資失敗仍可獲得國(guó)家給予的相關(guān)財(cái)政補(bǔ)貼(李延喜等，2013)。因此，其通過模仿行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)投資決策來降低投資決策失誤所造成的負(fù)面效應(yīng)的需求下降。為此，本文推測(cè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的正向影響效應(yīng)在管制性行業(yè)中會(huì)減弱。

借鑒羅黨論等(2016)的做法，本文將涉及國(guó)家安全、自然壟斷、提供公共服務(wù)的行業(yè)及高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)定義為管制性行業(yè)。當(dāng)企業(yè)屬于管制性行業(yè)時(shí)，Regulated取值為1，否則取值為0(3)根據(jù)證監(jiān)會(huì)2012年頒布的《上市公司行業(yè)分類指引》，本文將采礦業(yè)(B)、石油、化學(xué)、塑膠、塑料(C25、C26、C28、C29)、金融、非金融(C30-C33)、電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)(D)、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)(G)、信息技術(shù)(I、C39)、房產(chǎn)地(K)、文化、體育和娛樂業(yè)(R)定義為管制性行業(yè)。。表7列示了相關(guān)的回歸結(jié)果，可以看出，交乘項(xiàng)(Regulated*Ind_Ibs*EPU)的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)。這表明，相較于非管制性行業(yè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的正向影響效應(yīng)在管制性行業(yè)中減弱?；貧w結(jié)果驗(yàn)證了本文的推測(cè)。

表7 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、管制性行業(yè)與企業(yè)投資趨同行為

2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性、行業(yè)景氣度與企業(yè)投資趨同行為

由于企業(yè)投資決策大多數(shù)是基于行業(yè)發(fā)展前景做出的，因此，行業(yè)景氣度也是企業(yè)投資決策的重要影響因素之一(朱松等，2013；王曉君，2019)。一方面，當(dāng)行業(yè)景氣度較低時(shí)，市場(chǎng)會(huì)出現(xiàn)需求萎靡，生產(chǎn)力過剩等現(xiàn)象。此時(shí)行業(yè)景氣度較低的企業(yè)往往會(huì)向政府尋求政策援助，如通過申請(qǐng)財(cái)政補(bǔ)貼來降低投資成本(王曉君，2019)。相對(duì)而言，這類企業(yè)投資決策失誤所帶來的損失相對(duì)較低。因此，這類企業(yè)通過模仿行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)投資決策來降低投資決策失誤所造成的負(fù)面效應(yīng)的需求降低。另一方面，當(dāng)行業(yè)景氣度較低時(shí)，行業(yè)整體處于發(fā)展的下行通道，為充分調(diào)動(dòng)高管的積極性，企業(yè)通常會(huì)通過提高薪酬業(yè)績(jī)敏感性來激勵(lì)高管為業(yè)績(jī)提升付出更多努力(劉建勇、王欣然，2017)。此時(shí)，為有更好的業(yè)績(jī)提升，管理者模仿同行其他企業(yè)的投資決策的動(dòng)機(jī)會(huì)有所減弱。為此，本文推測(cè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的正向影響效應(yīng)在景氣度較低的行業(yè)中會(huì)減弱。

本文借鑒薛爽(2008)的方法來衡量行業(yè)景氣度。第一步，先計(jì)算每一期每個(gè)行業(yè)ROA的中值，將其命名為MROA；第二步，計(jì)算每一期整體行業(yè)MROA的中值，將其命名為MMROA；第三步，比較MROA和MMROA的大小，若MROA低于MMROA，將其劃分為行業(yè)景氣度較低組，此時(shí)Pro取值為1，否則Pro取值為0?；貧w結(jié)果如表8所示。由表8的回歸結(jié)果可以看出，交乘項(xiàng)(Pro*Ind_Ibs*EPU)的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，回歸結(jié)果驗(yàn)證了本文的推測(cè)，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)投資趨同行為的正向影響效應(yīng)在景氣度較低的行業(yè)中會(huì)減弱。

表8 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、行業(yè)景氣度與企業(yè)投資趨同行為

(二)金融化行為傳染效應(yīng)

Lieberman and Asaba(2006)指出，企業(yè)在不確定性環(huán)境下相互模仿意味著它們對(duì)未來下了相同的押注，這會(huì)在很大程度上放大行為的正面或負(fù)面社會(huì)后果。近年來，我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)持續(xù)疲軟，而金融資產(chǎn)部門卻持續(xù)膨脹，我國(guó)經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出了明顯的“脫實(shí)向虛”的趨勢(shì)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者均發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升顯著抑制了企業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資活動(dòng)(饒品貴等，2017；劉貫春等，2019)。那么，不確定性環(huán)境下實(shí)體投資決策的相互模仿是驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)整體“脫實(shí)向虛”愈演愈烈的重要力量之一嗎？考慮到實(shí)體企業(yè)“脫實(shí)向虛”對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)和金融體系具有潛在的威脅，探討不確定性環(huán)境下實(shí)體投資決策的相互模仿是否會(huì)對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)投資決策產(chǎn)生影響具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。為此，本文構(gòu)建回歸模型(2)進(jìn)行檢驗(yàn)：

Fini,t=β0+β1Ind_Fini,j,t+β2EPUt-1+β3Comovej,t+β4Ind_Fini,j,t*EPUt-1+β5Comovej,t*Ind_Fini,j,t+β6Comovej,t*EPUt-1+β7Ind_Fini,j,t*EPUt-1*Comovej,t+∑Controls+εi,t

(2)

在模型(2)中，被解釋變量Fin為企業(yè)金融化程度。本文借鑒彭俞超等(2018)的做法，將交易性金融資產(chǎn)、買入返售金融資產(chǎn)凈額、發(fā)放貸款及墊款凈額、可供出售金融資產(chǎn)凈額以及持有至到期投資凈額界定為金融資產(chǎn)，并以上期期末總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，該指標(biāo)越大，表明企業(yè)金融資產(chǎn)投資水平越高，金融化程度越嚴(yán)重。解釋變量Comove為行業(yè)投資趨同程度，借鑒方軍雄(2012)的做法，通過估算每一季度同一行業(yè)內(nèi)投資增減方向相同的企業(yè)比例來刻畫該行業(yè)投資趨同程度(Comove)。具體計(jì)算公式為：Comove=Max(Iinc，Idec)/N。其中，Iinc代表投資增加的公司數(shù)量，Idec代表投資減少的公司數(shù)量，N為行業(yè)內(nèi)公司總數(shù)量。根據(jù)該指標(biāo)的設(shè)計(jì)，該值越大，表明該行業(yè)投資趨同程度越嚴(yán)重。Ind_Fin為行業(yè)金融投資水平，以除目標(biāo)企業(yè)外該行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)金融化水平的中位數(shù)表示。企業(yè)金融投資傳染效應(yīng)的測(cè)度可以表示為企業(yè)金融投資相對(duì)于行業(yè)金融投資的敏感性程度。就模型(2)而言，企業(yè)金融投資對(duì)行業(yè)金融投資的敏感程度被表征為β1。相關(guān)研究表明，企業(yè)金融投資在同行業(yè)間存在一定程度的傳染效應(yīng)(李秋梅、梁權(quán)熙，2020)。因此，系數(shù)β1應(yīng)顯著為正。本文關(guān)注的主要系數(shù)是β7，若該系數(shù)顯著為正，表明不確定性環(huán)境下實(shí)體投資決策的相互模仿越嚴(yán)重，企業(yè)金融化行為傳染效應(yīng)越強(qiáng)。即不確定性環(huán)境下實(shí)體投資決策的相互模仿會(huì)放大行為的負(fù)面效應(yīng)。

表9列示了相關(guān)的回歸結(jié)果。由回歸結(jié)果可以看出，交乘項(xiàng)(Comove*Ind_Fin*EPU)的回歸系數(shù)均顯著為正，回歸結(jié)果驗(yàn)證了本文的預(yù)期。

表9 金融化行為傳染效應(yīng)

(三)內(nèi)部資本結(jié)構(gòu)配置

研究表明，企業(yè)在學(xué)習(xí)同行的決策時(shí)，會(huì)對(duì)未來投資機(jī)會(huì)作進(jìn)一步的分析預(yù)判(楊海生等，2020)。那么，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性不斷攀升的背景下，企業(yè)在模仿同行實(shí)體投資決策的過程中，是如何根據(jù)未來的投資機(jī)會(huì)對(duì)內(nèi)部資源配置結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整的呢？根據(jù)預(yù)防性儲(chǔ)蓄理論，由于金融資產(chǎn)具有較強(qiáng)的變現(xiàn)能力、較低的調(diào)整成本等特征，企業(yè)會(huì)配置相應(yīng)的金融資產(chǎn)，以便在需要增加實(shí)體投資時(shí)，能夠通過出售變現(xiàn)能力較強(qiáng)的金融資產(chǎn)及時(shí)獲取資金，從而有效地緩解投資不足的問題(Theurillat et al.，2010)。然而，委托代理觀指出，由于實(shí)體投資通常具有周期長(zhǎng)、結(jié)果不確定性大等特征，出于投機(jī)的目的，企業(yè)管理者更可能將資本投資到短期收益較高的金融領(lǐng)域以便獲取短期收益。由于有效的資源配置是企業(yè)保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵因素，探討經(jīng)濟(jì)政策不確定性環(huán)境下企業(yè)在學(xué)習(xí)和模仿同行實(shí)體投資決策時(shí)，如何根據(jù)未來的投資機(jī)會(huì)對(duì)內(nèi)部資源配置結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整這一問題具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。為此，本文構(gòu)建模型(3)進(jìn)行檢驗(yàn)。由于不同的行業(yè)實(shí)體投資總體方向可能會(huì)帶來異質(zhì)性影響，本文對(duì)行業(yè)實(shí)體投資進(jìn)行分方向檢驗(yàn)。具體地，回歸模型(3)為：

Fini,t=μ0+μ1EPUt-1+μ2Comovej,t+μ3Comovej,t*EPUt-1+∑Controls+εi,t

(3)

模型(3)中，被解釋變量Fin為企業(yè)金融資產(chǎn)投資水平。解釋變量Comove為行業(yè)投資趨同程度。本文借鑒方軍雄(2012)的做法，若行業(yè)內(nèi)實(shí)體投資增加的公司數(shù)量大于實(shí)體投資減少的公司數(shù)量時(shí)，則意味著行業(yè)實(shí)體投資總體方向?yàn)樵鲑Y，此時(shí)Herd取值為1,否則Herd取值為0，即行業(yè)實(shí)體投資總體方向?yàn)闇p資，然后對(duì)回歸模型(3)進(jìn)行分組檢驗(yàn)。系數(shù)μ3是本文主要關(guān)注的系數(shù)。

表10列示了相關(guān)的回歸結(jié)果。其中，第(1)列和第(2)列是行業(yè)實(shí)體投資總體方向?yàn)樵鲑Y的情況(Herd=1)；第(3)列和第(4)列是行業(yè)實(shí)體投資總體方向?yàn)闇p資的情況(Herd=0)(4)考慮到我國(guó)于2007年才開始實(shí)施新的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，自此金融資產(chǎn)的數(shù)據(jù)才得以獲取。因此，在金融資產(chǎn)這一部分的檢驗(yàn)中，樣本區(qū)間的開始年份為2007年，故此處樣本量有所減少。。第(1)列和第(2)列的回歸結(jié)果顯示，交乘項(xiàng)(Comove*EPU)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明當(dāng)行業(yè)實(shí)體投資總體趨向于增加時(shí)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升降低了企業(yè)的金融資產(chǎn)配置水平。第(3)列和第(4)列的

表10 內(nèi)部資本結(jié)構(gòu)配置——金融資產(chǎn)投資水平

回歸結(jié)果顯示，交乘項(xiàng)(Comove*EPU)的回歸系數(shù)顯著為正，意味當(dāng)行業(yè)實(shí)體投資總體趨于放緩時(shí)，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升，金融資產(chǎn)投資收益空間也隨之增大(徐光偉等，2020)，從而刺激了企業(yè)虛擬投資活動(dòng)的開展，引發(fā)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的“脫實(shí)向虛”行為。表10的結(jié)果在一定程度上反映出，隨著實(shí)體投資機(jī)會(huì)的減少，企業(yè)對(duì)未來投資缺乏信心，出于“逐利”的目的，企業(yè)更傾向于配置更多的金融資產(chǎn)以獲取短期收益。因此，政府有關(guān)部門應(yīng)當(dāng)通過出臺(tái)相關(guān)政策，引導(dǎo)企業(yè)加大實(shí)體投資，有效防范“投機(jī)”性金融資產(chǎn)投資，更好地發(fā)揮金融資產(chǎn)引導(dǎo)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資的作用。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)(5)感謝審稿人的意見，我們進(jìn)一步對(duì)投資“潮涌現(xiàn)象”這一競(jìng)爭(zhēng)性假說進(jìn)行排除。由于企業(yè)投資與行業(yè)投資正相關(guān)也可能源自中國(guó)市場(chǎng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)中的“潮涌現(xiàn)象”(林毅夫等,2010)，借鑒方軍雄(2012)的做法，本文對(duì)企業(yè)當(dāng)期投資與行業(yè)滯后一期投資的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)(限于篇幅未列示)。回歸結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的影響仍然顯著為正。這在一定程度上表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致的投資趨同行為更可能為羊群效應(yīng)。

1.內(nèi)生性問題的討論

由于經(jīng)濟(jì)政策屬于國(guó)家層面的宏觀政策，微觀企業(yè)個(gè)體行為很難對(duì)全部宏觀政策產(chǎn)生影響(顧夏銘等，2018)，所以企業(yè)投資活動(dòng)與經(jīng)濟(jì)政策不確定性之間幾乎不存在反向因果關(guān)系。盡管本文采用解釋變量滯后一期的做法能在一定程度上避免可能存在的反向因果關(guān)系，但出于實(shí)證結(jié)果穩(wěn)健性考慮，本文還借鑒了顧夏銘等(2018)的做法，以美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)作為工具變量對(duì)本文的主假設(shè)進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。回歸結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的影響仍顯著。

2.控制滯后一期的被解釋變量

為消除被解釋變量前后期相關(guān)可能帶來的影響，本文借鑒顧夏銘等(2018)和Fang et al.(2017)的做法，將滯后一期的被解釋變量加入回歸模型中進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果基本保持不變。

3.經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)重新測(cè)算

由于Baker et al.(2016)構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)是月度數(shù)據(jù)，而本文使用的被解釋變量是季度數(shù)據(jù)，因此需要將月度指數(shù)轉(zhuǎn)化為季度指數(shù)。本文除了在實(shí)證部分使用算術(shù)平均值法和幾何平均值法得到季度經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)外，還借鑒了顧夏銘等(2018)的衡量方法，以中位值衡量經(jīng)濟(jì)政策不確定性進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果基本保持不變。

七、結(jié)論

本文以2003-2017年中國(guó)滬深兩市A股非金融類上市公司為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資趨同行為的影響。研究發(fā)現(xiàn)：(1)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)顯著增強(qiáng)企業(yè)的投資趨同行為；(2)該影響效應(yīng)在信息優(yōu)勢(shì)企業(yè)中有所緩解，但在資產(chǎn)不可逆程度較高的企業(yè)中會(huì)明顯增強(qiáng)；(3)分行業(yè)來看，在管制性行業(yè)和景氣度較低行業(yè)中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)投資趨同行為的正向影響效應(yīng)會(huì)減弱；(4)進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性環(huán)境下實(shí)體投資決策的相互模仿越嚴(yán)重，企業(yè)金融化行為傳染效應(yīng)越強(qiáng)，特別是在行業(yè)實(shí)體投資總體趨于放緩的情況下，企業(yè)金融化現(xiàn)象更加嚴(yán)重。這也從側(cè)面反映出不確定性環(huán)境下實(shí)體投資決策的相互模仿很可能會(huì)導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)被迅速放大和擴(kuò)散，從而危及經(jīng)濟(jì)整體安全。本研究為理解我國(guó)經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”的驅(qū)動(dòng)原因提供了一個(gè)新的視角。

長(zhǎng)期的投資趨同行為會(huì)使企業(yè)忽略自身專有信息，錯(cuò)過適合于自身發(fā)展的機(jī)會(huì)，不利于企業(yè)的長(zhǎng)期健康發(fā)展，更不利于行業(yè)整體發(fā)展。因此，投資趨回策略不應(yīng)成為推崇的投資策略。對(duì)于微觀企業(yè)而言，企業(yè)應(yīng)增強(qiáng)自身對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的適應(yīng)性和把控力。在制定決策時(shí)，不應(yīng)盲目跟從，而是要根據(jù)企業(yè)自身生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行合理的資金安排，提高資源配置效率以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期可持續(xù)性發(fā)展。政府應(yīng)加強(qiáng)與市場(chǎng)行為主體間的溝通，盡可能地增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)政策的透明度和可預(yù)期性，有效降低不確定性情形下企業(yè)投資決策對(duì)行業(yè)決策的依賴性，讓市場(chǎng)更好地在資源配置中起決定性作用。同時(shí)，應(yīng)重視不同行業(yè)間的異質(zhì)性，積極引導(dǎo)不同行業(yè)內(nèi)企業(yè)進(jìn)行科學(xué)合理的投資決策，從而推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。此外，監(jiān)管部門還應(yīng)有效防范金融資產(chǎn)“儲(chǔ)蓄”動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)化為“投機(jī)”動(dòng)機(jī)的情況，正確引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行實(shí)體投資，增強(qiáng)企業(yè)實(shí)體投資的信心，更好地發(fā)揮金融資產(chǎn)引導(dǎo)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資的作用，全面盤活實(shí)體經(jīng)濟(jì)。