企业投资趋同行为：“同群效应”抑或“羊群行为”？——基于Meta定量文献分析的视角

张 俭，肖 清

(南华大学 经济管理与法学学院，湖南 衡阳421001)

近年来，我国许多行业都出现了投资趋同现象。从前些年大火的光伏投资，到互联网公司外卖事业的“百团大战”，再到最近掀起的手机短视频APP投资热潮，蜂拥而至的企业投资看似毫无关系，但仅基于传统的宏观环境和企业自身特性并不能对此种现象做出很好的解释，而行为金融学的加入解决了这一难题。尽管20世纪90年代就开始陆续有学者关注这种趋同现象，但目前学术界众多学者的理论立足点侧重不同，实证研究中其称谓与界定也五花八门，如：同群行为、羊群行为、同业效应、潮涌现象、从众行为等等。也正因如此，现有关于企业投资趋同行为的研究结果也大相径庭。在此种情况下，如果采用传统的定性研究方法对这一类研究的文献进行综述，基于各学者理论立足点差异并不能对企业投资趋同行为本质作出区分。

基于此，本文采用Meta分析的方法，通过对众多单个定量研究结果进行综合再分析，以此探讨企业投资与不同界定下的同伴企业投资的相关关系，具体来说本文主要研究了以下3个问题：第一，企业投资趋同行为是否存在异质性？第二，企业投资趋同行为是基于羊群效应还是同群效应？第三，是否存在其他调节变量对企业投资趋同行为产生影响？因此本文的可能贡献主要体现在以下3个方面：第一，以Meta分析方法证实趋同对象不同时企业投资趋同行为确实存在异质性，丰富了企业投资趋同行为方面的研究。第二，基于现有文献对趋同对象的不同界定，提炼出最被认可的两种，即从心理学本义可以区分开的以同伴企业中领导企业为趋同对象的羊群行为和以所有同伴企业为趋同对象的同群效应，并予以异质性检验且证实了企业投资趋同行为不可一概而论，也为未来探究企业投资趋同行为为何产生不同经济影响提供思路。第三，研究了不同调节变量的加入对企业投资趋同行为的影响，为现有的企业投资趋同行为研究出现的分歧提供合理的解释。

一 理论回顾与假设提出

(一)理论回顾

传统经济学理论中的企业投资是基于企业自身条件及外部环境作出的独立决策。随着市场有效性和理性经济人假设的放松，以及心理学和行为科学与金融学的结合，研究者将行为金融学的相关知识引入企业投资问题的研究，发现了基于行为金融学的企业投资趋同行为，并对企业基于同伴群体的投资行为而做出相类似投资的趋同行为进行了丰富的理论阐释。

国外学者Scharfstein和Stein(1990)提出企业高管人员在不确定情境下做投资决策时会倾向于模仿行业中绩效领先者的行为，即企业投资存在羊群效应(Herd Behavior)[1]。随后企业投资趋同行为引起学术界的广泛关注，不同学者基于不同理论基础从不同角度、不同的层次对投资趋同行为进行研究，目前对于投资趋同行为的阐释可以分为理性和非理性两个层面(理论模型见图1)。

1.理性层面的趋同行为指企业基于利益最大化的权衡作出的趋同行为。信息不对称理论认为企业在做出投资决策时不可能获取全部信息，管理层为了获取足够可靠的信息需要花费相对应的开支，即信息获取成本。管理层在做出投资决策时会权衡信息获取成本和投资收益，理性参考行业领先者投资行为所反映的市场信息。Devenow和Welch(1996)提出投资者从众行为是基于信息或激励外部性的理性从众行为，其基于从众行为内部发生机理进一步将理性羊群行为划分为“无意羊群行为”和“有意羊群行为”[2]。“无意羊群行为”和林毅夫等(2007)[3]的“潮涌现象”观点一致，即企业基于对行业前景(产业升级方向或总需求等)存在共识从而采取类似决策；而“有意羊群行为”则和Scharfstein等人(1990)的结论类似，指投资者出于自身安全、收益和信息成本等自利因素的考虑，观察并模仿他人的交易行为。

2.非理性趋同行为的研究则通常围绕市场参与者的心理偏差展开。在非理性状态下，投资者有可能盲目地参与羊群，这一过程并没有自利动机驱动，甚至有可能违背企业自身利益最大化原则。一方面学者们基于心理学理论对这种非理性趋同行为作出相关解释，Avery和Zemsky(1998)研究金融市场的羊群行为时提出在不确定性与模糊性存在的环境中，人们通常表现出一些群体行为：在不存在客观规范时，人们通常会将其决策同其他人的决策进行对比，然后决定取舍[4]。熊智等(2011)根据Bo Hong的本能行为机制认为当群体内部具有高度一致性时，投资者自信程度提高，而自信程度的提高会进一步激励投资者采取与群体一致的行为[5]。另一方面，也有学者将管理者声誉作为主要诱因进行研究。如叶蓓等(2008)基于委托代理理论提出，由于委托人常以同行竞争者的相对绩效作为评价经理人业绩的基数，因此能力欠缺的经理人效仿他人行动以避免暴露自己的真实能力，而德高望重的经理人为了继续维持良好声誉，也宁愿附和他人而不愿冒离经叛道、决策失败之险[6]。

图1 投资趋同行为理论模型

(二)假设提出

1.羊群效应抑或同群效应

目前学术界对于企业投资趋同行为称谓五花八门，其中同群效应和羊群效应认可度最高，虽然都是用以描述企业投资趋同现象，但从心理学本义上来看，羊群效应和同群效应还是存在一定差别的。羊群效应(Herd Behavior)原指羊群中一旦头羊跑起来，其他羊也会不假思索地一哄而散的现象。而后Scharfstein等将其应用于企业投资领域，以此解释企业投资决策模仿行业中绩效领先者现象。随后更多学者开始对企业投资羊群效应进行理论分析和实证检验，叶玲等(2012)以行业内规模最大的前10%企业作为同伴企业研究投资羊群行为并证实其对企业价值产生消极影响[7]。而胡亚东则在控制产业政策因素后证实企业投资存在向行业领导者学习的羊群行为，且这种行为与企业价值呈倒U型关系[8]。同群效应(Peer Effect)则指个体在与其地位相同或类似群体的影响下会改变自身行为，即“近朱者赤，近墨者黑”，起初在教育学领域应用广泛，随后众多学者在金融学、管理学领域也开始使用同群效应概念。Graham(1999)通过对通讯行业的研究发现企业管理者在进行投资决策时存在盲目的趋同行为[9]。方军雄等(2012)研究发现企业投资与同行业投资均值的趋同损害了企业投资效率[10]。而Bo Hong等(2013)提供了企业投资同群行为与企业绩效正相关的证据[11]。梳理已有研究发现，现有文献对于同伴企业的界定有所差异，虽然基于实证数据都证实了企业投资趋同行为的存在性，但在探讨后续经济结果时却展现出明显不同。基于此，本文提出以下假设：

H1：同伴企业概念界定不同会对企业投资行为趋同行为程度产生影响。

H1a:同伴企业概念界定为行业领导者时，企业投资趋同行为程度更深。

H1b:同伴企业界定为同行业或同地区其他企业时，企业投资趋同行为程度更轻。

2.样本企业特征调节变量

(1)样本企业来源国别。企业投资趋同行为的研究起源于国外，发达国家的企业由于市场机制较健全，因此获得的同伴企业信息更多，投资趋同行为程度更强，如Park的研究中美国上市企业的同伴企业效应值为0.412，而本文获取的平均同伴企业效应值仅为0.306[12]；另一方面，近年来新兴经济体的迅猛发展使得一些发展中国家国内市场产业前景良好，但产业增速过快、企业数目陡增等一系列问题也随之而来，企业在投资时难以掌握和准确预测投资面的总量信息，因此企业在决策时倾向于参考同伴企业的相关决策以降低独立决策带来的风险[13-14]。因此，就样本企业来源国别不同对企业投资趋同行为造成的影响，本文提出假设H2：

H2:发展中国家企业和发达国家企业的企业投资趋同行为存在显著差异。

(2)样本企业行业。大多研究采纳全行业样本来进行投资趋同行为的研究，如邓嘉宜(2018)采用全行业样本避免因地区划分同伴企业导致地区同伴企业寥寥无几的问题[15]。也有学者采取全行业样本同时对不同的单一行业进行分类分析，使得结果更加完善。当然早期研究学者也有以单个行业来进行研究的，使其研究结果受到行业因素影响较大，如以钢铁行业进行研究的熊隆华(2009)[16]，以汽车行业为样本进行分析的张雁(2010)[17]。因此，就样本企业所处行业不同对企业趋同投资行为造成的影响，本文提出假设H3：

H3:样本企业为全行业和单个行业的，其企业趋同行为存在显著差异。

3.变量操作特征调节变量

(1)同伴企业划分标准。以往学者一般按照行业[18-19]、地区[20]、分析师个数[21]和地理位置距离等划分同伴群体企业。由于本文收集文献主要以行业为划分标准，其他划分标准纳入文献较少，故此就同伴企业划分标准不同对企业趋同投资行为造成的影响，本文提出假设：

H4:以行业划分同伴群体企业和以其他划分标准划分同伴群体企业，其企业趋同行为存在显著差异。

(2)投资水平测量指标。目前主要的衡量指标有两种：其一为现金流量法。现金流量法中投资水平指企业当年构建固定资产、无形资产及其它长期资产所支付的现金[22]。其二是资产负债表法。资产负债表中的投资水平是由本年固定资产、在建工程和无形资产的总额与上一年固定资产、无形资产与在建工程的总额的差额来体现。此外，还有以金融投资支出、研发投资支出等指标测量投资水平的。因此，就投资水平测量指标不同对企业趋同投资行为造成的影响，本文提出假设：

H5:以现金流量法、资产负债表法以及其它合理指标测量投资水平，其企业趋同行为存在显著差异。

(3)同伴企业投资水平测量。区别于上一个测量指标，同伴企业投资水平测量侧重于同伴企业投资是取中位数还是平均数，岑维等人(2018)认为取平均值会受到同伴企业极端值影响，因此采用中位数更为合理[23]。叶蓓和祝建军等学者则将投资平均数作为衡量同伴投资水平的指标，因为中位数仅能代表同伴企业的中等水平，而不能对整体水平作出解释。因此，就同伴企业投资水平测量指标不同对企业趋同投资行为造成的影响，本文提出假设：

H6:以同伴企业投资平均数和中位数测量同伴企业投资水平，其企业趋同行为存在显著差异。

二 研究方法与变量设置

本文将采用Meta分析法对上述假设进行检验。Meta分析法能将数个同类研究结果合并汇总，通过增大样本容量来提高和改进检验功效。它可以最大限度地减少偏差，力保结论的可靠性、客观性，特别是当多个研究结果并不一致时，能得到更为综合的分析结果，并通过寻找以往研究的差异，提供新的研究方向。

(一)文献收集

本文运用了多种搜索方法来寻找符合研究的实证文章。首先，使用“企业投资”“企业决策”“同群行为”“羊群效应”“同业效应”“模仿”“从众”“corporate investment”“herd behavior”“peer-firm”等作为关键词，在CNKI数据库(中国知网)、Elservier Science、SSRN、Web of Science中搜索相关实证研究文献。其次，搜索参考文献寻找可能被遗漏的文章。此外，以“企业投资”“corporate investment”为大方向再次选出可能相关的文章。最后通过以下几个标准对检索到的文献进行分析及筛选：(1)必须是产生了定量结果的实证研究，因此剔除了理论研究文献、综述性文献以及定性实证方法如案例研究文献。(2)必须具有相同的构项和关系，即研究问题必须是企业投资趋同行为，且必须有对企业投资趋同行为存在性的验证。(3)必须含有直接的或可转化的相关效应值，如相关系数、t值以及路径系数等，即必须报告企业投资存在趋同行为与否的相关系数、t值或路径系数。(4)剔除重复研究内容，当样本数据以及研究方法相同时，只取其中一篇。通过筛选，最终获得了时间跨度为2008年到2020年的实证文章38篇，主要包括学术期刊论文24篇，硕博士学位论文14篇。

进一步收集所得文献中数据时，其中一些文献仅报告回归系数且无其他可转换的数值，由于回归系数为协相关系数，其大小受到模型所含控制变量以及调节变量、中介变量等众多因素影响，因此再次剔除其中18篇文献，最后对余下的20篇文献进行数据收集以及编码。

(二)数据整理及编码

确定好可以进行分析的文献后，从中提取研究所需要的信息并加以编码。本文的效应值取企业投资水平与同伴企业投资水平的相关系数(或t值、路径系数)。设置虚拟变量“Herd”：将同伴企业界定为行业领导者的编码为1，界定为同行业或同地区其他企业的编码为0。此外就以下两个层面对趋同行为做进一步异质性检验。

1.样本企业特征。一是企业来源国。由于本文多数文献来源于国内数据，国外文献样本企业有包含全球的，也有仅含发达国家或者发展中国家的，因此将样本企业全部来源于中国的编码为1，其余的一律编码为0。二是企业所处行业，部分文献将企业同伴定义为同行业企业，因此采纳全行业企业进行研究，而一些文献以地区进行划分，会采用某个行业作为研究对象，因此当样本企业为全行业时将其编码为1，其余为0。

2.变量操作特征。一是同伴企业划分标准，设置虚拟变量“同行业同伴企业”。将同行业其他企业作为同伴企业的取1，其他取0(包括按地区划分、分析师个数划分等)。二是投资水平测量指标，设置两个虚拟变量：“投资支出指标”，即采用现金流量法的编码为1，否则为0；“新增投资指标”，即采用资产负债表法的编码为1，否则为0，采用以上两种指标以外的则两项均编码为0。三是同伴投资水平的测量。设置虚拟变量“投资水平中位数”，取中位数值的编码为1，取平均值的编码为0。

三 结果分析

(一)偏倚性检验

对数据进行Meta分析前，要解决发表偏倚性问题。发表性偏倚指由于研究者不能完全收集全部的研究资料而造成的结果性偏倚。通常使用漏斗图来解决这一问题，根据漏斗图原理，各效应值如果成堆且对称地聚集在平均效应值周围，类似一个倒立的漏斗，说明众多研究学者通过其掌控的数据得出的分析类同，不存在发表性偏倚的问题。图2是本文研究效应值的分布情况，可以看出大部分研究都聚集在中位线附近，说明本研究存在发表偏倚的可能性较小。为了更加精确地估计发表性偏倚的风险，本文进一步引入失效安全数法。失效安全数是指要使元分析结果发生显著性改变，需要加入未发表研究的数量。失效安全数存在临界值(研究含效应值个数×5+1)。一旦本研究的失效安全数大于临界值，就说明此次元分析结果是可靠的。图3展示了CMA软件计算的本文失效安全数数值。结果证明，当p值为0.05时，失效安全数N=7 826，远大于其临界值101，说明本文元分析结论较为可靠。

图2 样本漏斗图

图3 失效安全数

(二)效应值异质性检验

分析是否存在异质性是检验企业投资趋同行为是否有差异的关键环节。效应值的异质性检验结果见表1。

由表1可知，Q值为6 546.150，远超出对应自由度和95%置信度的卡方值，表明研究间存在异质性，应采用随机模型分析，且存在影响因素对企业投资趋同行为大小产生作用。从随机模型中可看到I-squared的值为99.710，这表明99.710%的观察变异是由效应值之间的差异引起的，随机误差造成的观察变异较小。

表1 异质性检验结果

(三)企业投资趋同行为是羊群效应还是同群效应

除企业外全部同伴企业和除企业外同伴企业的领导者对趋同行为影响的羊群效应和同群效应进行Meta分析，检验结果如表2所示。

由表2可看出将其定义为同群效应时效应值(0.267)会比羊群效应效应值(0.077)更高，即企业投资水平更倾向于从大流而非标榜行业领导者，假设H1得到验证。

(四)其他调节变量影响分析

样本企业特征、变量操作特征因素作为调节变量对企业投资趋同行为影响的结果见表3。

表2 羊群效应和同群效应的Meta分析检验结果

表3 控制变量的检验结果

由表3可知，样本企业仅含国内企业时企业投资趋同行为会更弱，因此假设H2得到证实。样本企业采用全行业的企业趋同行为更弱，但由于仅有一篇文献研究单个行业内的企业投资趋同行为，结果并不完全具有代表性，可能是因为采用单个行业的文献恰好研究了步调更为一致的行业，也可能因为研究全行业的文献将各个行业的趋同性平均化之后降低了趋同程度，因此假设H3暂时未得到证实。

同伴企业不论是按行业划分，还是按其他标准划分对企业投资趋同行为都有显著影响。相较于关注仅有部分类似特征的同伴群体，企业更加关注同行业竞争对手的举动，故而按行业划分的趋同行为相关系数更大，假设H4得到证实。投资水平的具体衡量指标也对企业投资与其同伴投资相关性造成一定影响，假设H5得到证实。此外，选取同伴企业投资水平中位数使得实证研究更加谨慎，因此相较于取同伴企业投资水平平均值的研究来说，使用中位数值的研究效应值更小，假设H6得到证实。

四 研究局限及结论

(一)研究结论

本文利用Meta分析对现有关于企业投资趋同行为方面的实证研究进行了整合分析，主要得出如下结论。

1.企业投资趋同行为确实存在异质性

尽管现有学者从动因上找到不同理论对趋同行为进行了更深层次分析，但就投资趋同行为本身而言，其异质性也是存在的。具体而言，同伴企业概念界定的不同使得企业投资趋同行为展现出差异，行业、地区或其他特征相似划分的群体中表现出的企业投资趋同现象是基于理性角度对宏观环境、行业前景抱有相同看法，还是非理性心理的盲目从众不得而知，但向类似特征群体中绩效好的领导者企业学习的企业投资趋同现象更加偏向于类理性行为。从信息不对称角度来看，大企业的信息获取及战略部署能力更强，中小企业以大企业为投资风向标无可厚非。就此而言，企业投资趋同行为本身就具有一定异质性，在动因分析前应将本质不同的企业投资趋同行为进行划分，而在进一步的结果研究时，也需要考虑不同的企业投资趋同行为是否会对企业绩效产生不同的影响。

2.从心理学本义将企业投资羊群效应和同群效应区分开来具有现实意义

已有文献对于企业投资趋同行为的研究并未考虑到其异质性，对于企业投资趋同行为的称谓以及同伴群体的界定不一，但实际研究却大相径庭：比如羊群效应原本突出头羊的领跑行为，但企业投资羊群行为大多将其定义为群体盲目的从众行为，导致企业投资趋同与企业价值之间的相关关系相差甚远。再如同群效应，心理学又称同伴行为，本指在周围类似群体的影响下改变自己本身的行为，但企业投资同群行为或者研究跟随大规模企业，或者研究跟随具有类似特征的全体同伴。归根到底，现有研究并未从趋同行为本质上将其进行区分，而本研究通过对现有文献的分类对比发现：从本质上看企业投资羊群效应和企业投资同群效应有所差异，做投资决策时企业更趋向于“同群”——和同伴群体保持步调一致。一是基于前景共识导致趋同，二是趋利避害的心理本能，和同群体保持步调一致既不会树大招风也不会独自失败退场。

3.还存在一些调节变量使得企业投资趋同行为存在异质性

在复杂的市场环境中，必然存在一些因素使得企业投资趋同行为有所差异。首先，样本企业来源国不同会导致企业投资趋同行为具有异质性。发达国家由于市场机制完善，信息获取更加全面准确，从而趋同行为更强，更偏向于理性趋同，而发展中国家主要是近些年快速发展的新兴经济体现象，导致行业前景良好，企业投资陡增，而大多企业并没有掌握和准确预测投资总量信息的能力，从而趋向和同伴保持一致，此种趋同行为是为避免失败而采取的被动应对举措，其主观能动性并不强，因此导致的趋同行为较弱。其次关于同伴群体划分标准，按行业划分的群体企业投资趋同行为更强。这是因为同行业的企业其相似特征更多，面临的产业环境同质性更明显，且对竞争对手的分析属于企业战略管理的一个重要组成部分，企业收集竞争对手的相关信息自然更全面，因此企业在现有资源下和同行业企业保持步调一致相对来说更具可能性；而投资水平的衡量指标导致企业投资趋同行为显著差异，主要是因为趋同行为在时间上表现出滞后性，新增资本衡量的企业投资趋同行为显然较弱。此外，采用同伴企业投资水平中位数时所表现的趋同行为更为保守。

(二)研究局限

本文仍存在以下三方面不足：第一，在文献筛选时由于条件严苛删除了部分做了实证研究但未含可转化为效应值的文献，损失了部分样本数；第二，已有文献对于同伴企业的界定有很多，但因为采用其他趋同对象界定的实证性文章数量较少，因此在文献筛选后并未涵盖所有种类的界定，故而研究中仅设置一个“同行业企业为同伴企业”的虚拟变量，这在一定程度上降低了效应值的多样性；第三，没有设置时间变量，如样本数据期间或文献发表年份，这是因为样本数据期间极端值太多，一部分文献样本数据跨越度较大，如Dougal等学者的数据期间为1970—2009年，而一部分学者数据时间跨越度太小，仅有4年，而本文总体样本数量相对而言偏少，此种情况下无法将时间变量纳入研究。这些都需要在今后的研究中进一步探讨。