企业金融化同群效应：“取长补短”抑或“盲目跟风”？

夏子航

(中山大学 管理学院，广东 广州 510275)

一、引言

近年来，非金融企业“金融化”的现象盛行，在部分企业金融化成功案例引领之下，大量实体企业开始追随进入金融领域。随着企业金融化发展的快速推进，其带来的相应问题与风险也逐渐暴露，企业金融化行为开始脱离实体经济本源，反而降低企业投资效率以及金融市场的稳定性[1][2]。2018年3月，中国人民银行、证监会等部门联合发布的《关于加强非金融企业投资金融机构监管的指导意见》指出，中国现阶段产业资本涉足金融存在着一定程度上的跟风效应。就我国现阶段企业金融化发展而言，上述跟风效应是否意味着企业只是一味盲目跟从，企业能否通过学习借鉴来帮助自身实现“趋利避险”？我国正面临经济发展“新形势”[3]，在全球新型肺炎疫情等突发事件的影响下，未来经济增速将有所放缓并趋于平稳、经济政策的不确定性水平也将持续增加，经济环境的动态变化，是否将进一步造成企业金融化同群行为的分化？

新近研究表明企业各类财务政策选择上存在着明显的同群效应[4][5][6][7]，然而，针对企业财务决策同群效应中如何选取学习模仿标杆、学习模仿路径是否受到外部环境因素调节，以上问题有待深入探讨。聚焦到企业金融化的行为上，王营和曹延求的研究发现，在董事网络的嵌入下，企业在金融化决策上同样存在着企业之间相互影响这一内生性互动[8]，而本文认为，学习机制的差异将可能导致同群行为对企业产生截然不同的影响。企业可“借他人之所长、补己之所短”，通过学习借鉴区域内其他融资能力强、投资效益高的企业，以此提高对外部环境动态的响应速度，并降低信息搜寻、失误交易所带来的交易成本[9]。相反地，企业金融化决策也可能被“盲目跟风”这一非理性行为所主导，金融市场投机行为的跟风效应将传递至企业层面，企业实施金融化可能只是一种纯粹跟随战略，并未能有效地发挥金融化的“蓄水池”功能或资本增值功能[10]。与此同时，本文也深化了李秋梅和梁权熙的研究[11]，进一步补充了企业金融化同群效应的基准选择问题，特别是，上述学习模仿的基准选择是与环境依存的，这将有助于加深对企业在金融化同群决策过程方面的理解。

本文以2008～2019年沪深A股上市公司为研究样本，考察经济环境动态对上市公司金融化区域同群行为的存在性及其学习机制的影响。研究发现，企业金融化具有显著的区域同群效应，企业在金融化决策中更容易受到区域内融资约束水平较高以及投资收益率低下的其他企业影响，这表明我国企业金融化更偏向于“盲目跟风”这一低效率行为，而非“取长补短”；随着经济增速放缓以及经济政策不确定性上升，企业金融化区域同群效应将更加明显，但是此时群体内的学习模仿行为更趋于理性，上述环境因素强化了企业向融资约束水平低、投资收益率高企业的效仿倾向。进一步研究表明，上述“盲目跟风”行为加剧了企业的融资约束，并对部分企业带来投资收益折损。整体而言，无论是从预防性储蓄动机抑或是逐利动机来看，企业金融化同群行为并未体现显著的效率。

本研究可能的贡献主要包括三个方面：一是揭示了企业金融化决策不仅受到外生性因素影响，同时还会受到区域内企业群的影响，从而使自身金融化行为和行为结果发生变化；二是揭示外部经济因素的动态变化将引起企业金融化的区域同群行为分化，致使企业在同群效应下，其学习模仿过程中将可能出现决策偏差；三是结合同群效应的学习机制来探讨企业金融化经济后果，为解释现有研究中所存在的冲突性证据提供新视角，揭示出“盲目跟风”下的企业金融化行为是导致投资效率低下以及企业融资约束加剧的原因之一。

二、文献回顾与理论分析

(一)企业金融化与企业同群行为相关研究综述

在企业金融化微观视角内涵的理解上①，现有研究将其界定为非金融企业进行金融资产投资或持股金融机构行为[12][13][14]。近年来，在企业金融化盛行的背景下，相关研究发现企业金融化可能存在不同动因：一方面，企业基于利润追逐动机，当金融投资收益率高于非金融业投资收益率时，将诱发非金融企业资本配置逐渐转向金融领域，通过买卖金融资产或参控股金融机构进入超额利润行业进行套利[15]；另一方面，在预防性储蓄动机下，金融资产投资可视为一种财务流动性储备，以降低现金流冲击带来的资金链断裂风险[16]。

“同群效应”又称“传染效应”“模仿效应”或者“羊群效应”，其本质均是针对群体内和各个体之间的相互影响[17]。就企业微观层面来看，合法性理论认为，组织与组织内的个人均会通过设立与外部主体之间的比较基准来巩固或维持自身的合法性，这包括订立持平的比较基准，而持平的比较基准将导致行为决策上的跟随与迎合，甚至将出现区域性决策失误现象[18]。新近研究表明，企业在各类财务决策过程中，决策者之间相互模仿学习的现象时有发生，同群效应普遍存在于企业的资本结构决策[19]、并购投资决策[4]、股利发放政策[5][7]、合规性与利益相关者管理等方面[6]。

虽然不少研究从多个角度探究了我国企业金融化现象的成因，然而，已有研究的动机假说侧重讨论外生因素的决定作用，隐含了金融化策略的实施是基于独立决策的假设，忽略现实中企业金融化“跟风模仿”这一现象问题与决策倾向，金融化行为是否同时存在着企业群体下的内生性互动？在同群效应存在性讨论的基础上，目前对中间的学习与模仿机制的深入探讨依然较少，企业金融化决策过程中如何选取学习模仿标杆、学习模仿路径受到哪些内外部因素的调节，这些问题有待深入探讨。

(二)企业金融化的区域同群效应：动机与学习机制

1．企业金融化的区域同群效应的存在性

一方面，基于区域经济学理论视角，近年来我国区域经济发展布局不断加快，区域内部的企业网络特征正不断强化，网络关系促进了企业间对创新技术、管理知识、资源要素等方面的互动交流[9][20]，在人、物、信息等不同要素网络的嵌入影响之下，企业在金融化决策中将更容易受到区域内其他企业的影响，进而出现金融化的区域同群效应。另一方面，基于交易成本理论视角，由于不同企业在信息获取能力以及获取渠道上具有显著差异，信息匮乏将使某些企业个体在金融化过程中面临较高的决策风险，并且也增加金融化实施的交易成本。对于外部企业的金融化行为，其事实上可以视为是企业基于所获得的私人信息与公共信息，并且结合对区域内经济与政策因素预判后所做出的综合权衡结果，而采取模仿学习区域内其他企业的金融化行为这一策略选择，将有助于企业通过公共信息渠道来降低决策过程中的信息搜索成本[21]，以此提高决策合理性并且提升对外部环境的应变能力。综上所述提出研究假设H1a：

H1a：企业在金融化决策上存在区域内的同群效应。

2．企业金融化区域同群行为的学习机制

同群效应下的学习模仿过程当中，企业将基于某些特征因素来选取学习模仿的对象企业[22]。基于制度理论，在理性行为假设下，企业更倾向于对经营成功的企业或者在某些特征上具有领先地位的企业进行学习，以此强化组织同群行为的合法性[23]，例如，李志生的研究表明，是否领导企业、融资约束程度是我国企业过度负债同群行为中学习模仿对象选取的基准之一[24]。结合企业金融化的动机来看，现阶段我国企业的预防性储蓄动机与逐利动机并存[25]，在预防性储蓄动机下，为发挥金融化对缓解企业融资约束的功能，在制定投资策略的过程中将更可能参照地区内融资约束程度较低企业的金融化策略，而在利润追逐动机下，为进一步提高金融资产的投资效率，或将以投资收益水平较高的其他企业作为参考模仿对象，同时降低相关决策成本。

然而，在决策主体的认知偏差以及企业内部代理冲突的影响之下，同样有可能导致非理性的同群行为发生。一方面，在代理契约理论框架下，经理人与企业利益目标难以达到一致，受自身利益诉求的驱动，将通过效仿区域内其他企业的投资行为，以获取滥用企业现金流的机会，并且向监管层展示投资决策的“合法性”，为未来项目失败时寻求卸责空间[26]，此时，上述寻租行为将导致金融化决策脱离企业需求，并造成“跟风型”的低效率投资行为。另一方面，“过度自信”心理广泛存在于我国企业管理者群体[27]，这意味着，管理者在同群行为决策时，对融资约束高、投资收益率低的同类企业可能存在着过分乐观估计的问题，进而扭曲了学习模仿的选择基准，导致企业在学习模仿中未能有效将其他企业的融资能力、投资能力等因素纳入基准选取的决策框架当中，金融化同群行为最终呈现低效率性。基于此，本文分别从理性与非理性假设提出竞争性研究假设H1b与H1c：

H1b：在效率假设下，金融化区域同群效应当中更表现为“取长补短”，企业更容易受到区域内融资约束程度低、投资收益率高的其他企业所影响。

H1c：在低效率假设下，金融化区域同群效应当中更表现为“盲目跟风”，企业更容易受到区域内融资约束程度较高、投资收益率低的其他企业所影响。

3．外部经济环境动态与企业金融化同群行为分化

宏观经济波动对企业金融化行为有着重要影响，经济环境的不确定性会引起地区内融资环境改变与金融市场风险加剧，融资约束问题恶化与金融套利空间减小将导致企业金融化倾向发生改变[1]。此外，企业财务决策的同群行为同样受制于宏观经济环境，企业财务决策同群行为的存在性以及学习模仿机制均依存于所处的经济环境是否稳定以及市场制度发展是否成熟等外部条件[24]。从企业内部来看，基于管理层能力视角，在进行企业金融化决策的过程当中，为制定合理实施策略，需要企业高管对外部宏观经济形势以及相关监管政策趋势有着较强的预判准确度，然而，在外部经济不确定水平较高的环境之下，管理层对未来经济政策形势的预期准确程度将下降，并且判断难度也同时提升[28]，加之我国实体企业对金融资产投资经验普遍较少，该情景将可能强化管理者学习模仿其他企业的倾向，以此试图降低不确定性冲击所带来的决策偏差。

在外部经济环境风险上升的状况下，为应对经济基本面转弱以及未来政策的不确定性，债权人等金融机构对企业的授信将趋向谨慎并且压缩授信规模[3]；另一方面，随经济增长放缓，实体经济投资收益率将下降，这将对企业盈利形成压力，基于上述分析，企业金融化同群行为当中更可能倾向于关注模仿对象的融资约束以及投资收益状况，通过学习借鉴其他表现较佳的企业来快速应对目前环境变化，以缓解未来所面临的融资难问题以及实现资产的保值增值，并同时降低决策失败所带来的相关交易成本。但是，也应注意到上述决策可能是非效率的，经济环境不确定性上升时，金融体系的系统性风险加剧使得管理层更难识别出外部企业的真实融资能力与投资能力[1]，进而使本来非效率的同群效应进一步加剧，甚至在学习模仿过程中做出逆向选择行为。综上原因，本文提出研究假设H2a、H2b和H2c：

H2a：随着经济增速放缓以及经济政策不确定性上升，上市公司金融化区域同群效应更为明显。

H2b：在效率假设下，随着经济增速放缓以及经济政策不确定性上升，区域内企业对融资约束较低、投资收益率较高企业的金融化行为学习倾向将更为明显。

H2c：在低效率假设下，随着经济增速放缓以及经济政策不确定性上升，将进一步加剧对区域内融资约束较高、投资收益率较低企业的金融化行为学习倾向。

本部分所提出假设的逻辑关系如图1所示。

图1 本文研究假设之间的逻辑关系

三、变量设计与检验模型构建

(一)研究变量设计

1．企业金融化代理变量设计(Fin)

借鉴已有相关研究的做法[2]，通过企业对金融资产投资行为来测度企业金融化水平，以企业年度财务报告中的资产负债表相关项目来估算出企业持有金融资产的规模。本文将金融资产以及类金融资产均纳入金融资产的界定范围中，在计算企业当期所持有的金融资产总规模基础上，除以当期资产总额，以此作为企业金融化的代理变量(Fin)，具体计算公式如下：

Fin=(交易性金融资产+可供出售金融资产净额+持有至到期投资净额+衍生金融资产+发放贷款及垫款净额+投资性房地产净额)/总资产

2．外部经济环境动态的代理变量设计(Envir_Dyn)

本文从经济增长以及经济政策不确定性两个方面来衡量外部经济环境的动态变化：(1)针对经济增长的测度方法选择，已有研究主要以名义GDP增长率或实际GDP增长率作为主要衡量手段，而由于名义GDP增长率同时受到价格因素的影响，将会为经济增长研究带来一定的影响，这也是大部分文献采用实际GDP增长率的主要原因[29]，因此，本文将采用实际GDP增长率作为经济增长的代理变量(GDP_AGrowth)；(2)针对经济政策不确定性的测度，本文基于媒体舆论视角，利用Baker等发布的经济政策不确定性指数形成代理变量(EPU)，对月度数据进行年度平均后作为代理变量，该指数的测算是基于对《南华早报》的关键词频率出现综合计算而得，以该报报道中是否出现“中国”“经济”“不确定性”以及“政策”这4个关键词的报道数占当月文章总数之比形成对应衡量指标[30]。

3．控制变量

根据已有相关文献，本文还同时对企业个体的相关特征进行了控制，这包括企业的盈利能力(ROA)、企业年龄(Age)、财务杠杆水平(Lev)、财务流动性(Cash)、未来成长性(Growth)、公司治理水平(Ind_Dir)这6个方面因素，此外，考虑到我国市场化进程对企业金融化行为有着显著的影响，本文也对该外部制度环境因素进行了控制，具体变量定义如表1所示。

表1 变量说明

(二)检验模型设计

1．企业金融化的区域同群效应存在性以及学习基准选择偏好检验

为检验研究假设H1a，本文借鉴Manski以及Parsons等的思路建立模型[17][18]，检验企业金融化是否存在着区域内的同群效应，具体模型如式(1)所示：

Fini,t=α1Fin_SPDIi,t-1+α2Fin_SPSIi,t-1+α3Fin_SIDPi,t-1+τControli,t-1+∑Year+∑Indu+πi,t

(1)

式(1)中，分别对企业金融化的内生性互动、关联效应以及外生性互动同时进行控制：(1)内生性互动：区域内企业群体受到同区域其他企业金融化行为的影响程度，亦即企业金融化的区域同群效应，以上市公司所处省份的不同行业其他企业的金融化平均水平作为代理变量(Fin_SPDI)，该变量回归系数α1若显著则表明企业金融化具有明显的区域同群效应；(2)关联效应：企业群体可能具有相似的财务特征，或者处于相似的制度环境当中，这事实上也可能导致区域内企业在金融化决策上出现趋同，因此以上市公司所在省份的同行业其他企业的金融化平均水平作为代理变量(Fin_SPSI)，目的在于控制行业共性以及区域制度环境因素对企业金融化所产生的“关联效应”；(3)外生性互动：区域内企业金融化决策还将会受到群体的外生特征所影响，包括宏观经济环境以及其他共同遗漏变量等，本文以不同省份但同一行业的其他上市公司的金融化平均水平作为代理变量(Fin_SIDP)，该变量除控制“外生性互动”之外，也对区域外的“关联效应”进行控制。

在证实上市公司金融化区域同群效应存在性的基础上，为检验研究假设H1b与H1c，借鉴陆蓉和常维的研究方法[6]，本文分别基于企业的融资约束与投资收益特征，对内生性互动变量Fin_SPDI进行重新计算，分离出企业在不同特征基准之下的互动行为，以此考察在同群效应下企业金融化模仿与学习基准的选取倾向。具体模型如式(2)所示：

Fini,t=β1Fin_SPDI_HighKZi,t-1+β2Fin_SPDI_LowKZi,t-1+ψControli,t-1+∑Year+∑Indu+σi,t

(2)

Fini,t=χ1Fin_SPDI_HighIRi,t-1+χ2Fin_SPDI_LowIRi,t-1+υControli,t-1+∑Year+∑Indu+ϑi,t

(3)

式(2)中，分别对各个省份中的上市公司融资约束水平进行区分，借鉴魏志华等的研究[32]，基于企业经营性净现金流、股利发放、杠杆水平、现金持有水平以及未来成长性5个维度指标构建融资约束指数(KZ)，通过该指数对样本整体区分为融资约束程度较高、融资约束程度较低2组子样本，重新计算出该省份内除该上市公司外不同行业企业的金融化平均水平，对应生成变量Fin_SPDI_HighKZ以及Fin_SPDI_LowKZ。

式(3)则是考察企业是否基于企业投资收益率作为学习模仿的选取基准，先以当期利润表中的“公允价值变动损益”项目除以上文中所计算出的金融资产规模②，以此作为企业金融资产投资收益率的代理变量(Inv_Ret)，然后，分别基于各个省份中投资收益率较高、投资收益率较低的两组上市公司子样本，计算同一省份内不同行业企业的金融化平均水平Fin_SPDI_HighIR、Fin_SPDI_LowIR，若回归系数χ1显著为正，表明上市公司对投资收益率较高的其他上市公司具有学习效应，此时将支持效率性假设。

2．外部经济环境动态对企业金融化区域同群行为的影响检验

首先，考察外部经济环境动态对企业金融化区域同群效应存在性的调节影响，即对研究假设H2a的检验，在模型(1)的基础上引入外部经济环境动态的变量集，并与内生性互动变量进行交互，具体模型如式(4)所示：

Fini,t=φ1Fin_SPDIi,t-1+φ2Fin_SPDIi,t-1*Envir_Dyni,t-1+φ3Envir_Dyni,t-1+οControli,t-1+∑Year+∑Indu+ρi,t

(4)

式(4)中的Envir_Dyn代表的是外部环境动态相关变量集，包括经济增长水平(GDP_AGrowth)以及经济政策不确定性程度(EPU)，通过观察交互项Fin_SPDI*Envir_Dyn的回归系数来判断经济环境变化下企业金融化同群行为的改变，依据本文研究假设H2a，若经济增长放缓加剧了企业金融化的同群行为，则预测系数φ2显著为负，当调节变量为经济政策不确定性程度时，预测系数φ2显著为正。

然后，进一步检验外部经济环境动态下，金融化同群效应中企业的模仿学习基准选取是否发生改变，为实现检验目的，在模型(2)与模型(3)的基础上引入外部环境动态的相关变量集进行交互，具体模型如式(5)与式(6)所示：

Fini,t=γ1Fin_SPDI_HighKZi,t-1+γ2Fin_SPDI_LowKZi,t-1+γ3Fin_SPDI_HighKZi,t-1*Envir_Dyni,t-1+γ4Fin_SPDI_LowKZi,t-1*Envir_Dyni,t-1+γ5Envir_Dyni,t-1+ηControli,t-1+∑Year+∑Indu+ωi,t

(5)

Fini,t=λ1Fin_SPDI_HighIRi,t-1+λ2Fin_SPDI_LowIRi,t-1+λ3Fin_SPDI_HighIRi,t-1*Envir_Dyni,t-1+λ4Fin_SPDI_LowIRi,t-1*Envir_Dyni,t-1+λ5Envir_Dyni,t-1+κControli,t-1+∑Year+∑Indu+ζi,t

(6)

式(5)与式(6)的回归过程中将依据企业不同的融资约束水平以及投资收益水平，进行分样本组检验。依据本文研究假设H2b与H2c，若经济环境恶化增强了企业金融化对“预防性储蓄”功能的需求，对于调节变量为经济增长水平(GDP_AGrowth)，式(5)中交互项系数γ3将显著为正，或γ4将显著为负；当调节变量为经济政策不确定性时(EPU)，预期交互项系数γ3将显著为负，或γ4将显著为正。另一方面，若经济环境恶化增强了企业金融化对“利润追逐”功能的需求，当调节变量为经济增长水平时，式(6)中交互项λ3回归系数将显著为负，当调节变量为经济政策不确定程度时，λ3将显著为正。

(三)样本选择与效度考虑

本文选取2008～2019年沪深A股主板上市公司作为研究样本。本文将企业群体数量定义为至少为3家，对于某一省份内不同行业、省份内同一行业、不同省份但同一行业这三种情况，若企业数量少于3家，则对上述样本进行剔除处理，除此外，本文还对金融行业上市公司、ST上市公司以及变量值存在缺失的上市公司样本进行了剔除处理。在实证过程中，为提高研究效度，本文还进行了以下处理：(1)异常值处理：对连续变量均进行了头尾端1%的Winsorize处理；(2)多重共线性问题：我们计算了模型变量之间的Pearson相关系数，发现变量之间不存在强相关性问题，此外也计算了模型的VIF值，发现VIF值均在10以下，因此并未有明显的多重共线性问题；(3)内生性问题控制：在回归中的所有自变量均使用滞后一期指标，通过跨期处理以控制部分控制变量与因变量间的内生关系；(4)考虑到本文所采用的样本时间区间较长，为控制企业财务决策可能存在的跨期相似性，本文基于年度对模型变量回归标准误差进行聚类调整。

四、实证结果与分析

(一)描述性分析结果

表2报告了各变量的描述性统计结果。对企业金融化水平变量(Fin)进行观察，其均值为0.039，标准差为0.080，中位数为0.006，可见现阶段我国企业在整体上的金融化程度不高，但是个体之间差别较大，企业持有的金融资产占总资产之比最大值达到57.10%。对于控制变量，企业总资产收益率(ROA)的均值为0.043，标准差为0.062；资产负债率(Lev)的均值为0.440，中位数为0.427；产权属性(State)的均值为0.375，表明样本中国有企业数量占比为37.50%。

表2 变量描述性统计结果

(二)回归结果分析

1．企业金融化区域同群效应的存在性检验

表3为对企业金融化是否存在区域同群效应的检验结果。Fin_SPDI在列(1)～(3)中的回归系数分别为0.294、0.163以及0.111，以上系数均在5%水平上显著；Fin_SIDP的回归系数在列(2)与列(3)中分别为0.153与0.204，同样呈现显著；Fin_SPSI的回归系数分别为0.595与0.573，对应t值分别为22.908以及21.425。综上检验结果能够看出，企业金融化具有明显的区域同群效应，同一地区内的企业在金融化决策中存在着相互仿效的倾向，特别地，针对地区内处于同一行业的上市公司，金融化行为的同群效应更为明显。整体来看，上述检验结果验证了本文研究假设H1a。

表3 企业金融化同群效应存在性的检验结果

对控制变量进行观察，列(3)中，变量Lev以及变量Cash的回归系数分别为-0.046与-0.026，两者均呈现显著，这意味着，当企业负债水平较高或财务流动性较好时，上市公司金融化的倾向将降低。此外，市场化进程变量Mtk_Index的回归系数为0.002且在5%水平上显著，该结果表明外部市场化进程提高也将提高企业金融化水平。

2．同群效应下学习模仿标杆选择偏好的相关检验

在验证企业金融化同群效应存在性的基础之上，进一步考察企业在模仿学习过程中对基准选取的倾向，相关检验结果如表4所示。列(1)报告的是基于融资约束作为模仿学习的基准判断，Fin_SPDI_HighKZ与Fin_SPDI_LowKZ在该列中的回归系数分别为0.076与0.012，对应t值分别为4.919与0.471。上述证据表明，从预防性储蓄动机视角来看，在企业金融化同群学习模仿行过程中，区域内企业群体的金融化决策主要受到融资约束问题较为严重的企业个体所影响，而非向融资约束水平低的企业“取长补短”。列(2)报告的则是基于金融资产投资收益状况作为模仿学习的基准判断，Fin_SPDI_HighIR与Fin_SPDI_LowIR的回归系数分别为0.003与0.035，对应t值分别为0.257与3.027。这意味着，从利润追逐动机视角来看，区域内企业群体的金融化决策更显著地受到投资效率较低的企业所影响，这也说明了金融化的区域同群效应并未有效地将企业的投资效率作为学习模仿的选取基准，这实质上在一定程度同样支持“盲目跟风”的低效率假说。

表4 企业金融化区域同群行为的学习标杆选择

结合前文研究假设部分的逻辑分析，本文进一步比较在不同代理成本水平之下，企业金融化同群效应的学习标杆决策是否存在着显著差异。借鉴陈冬华等的研究设计[33]，以上市公司管理费用率作为代理成本的代理变量(Agent_Cost)，并且基于该变量对样本整体进行分组，若Agent_Cost大于样本均值，则定义为代理成本较高组，否则定义为代理成本较低组。基于上述两组样本重新对模型(2)与模型(3)进行回归。对于表4中的列(3)与列(4)，变量Fin_SPDI_LowKZ的回归系数分别为0.027与-0.040，对应t值为0.635与-0.851，两列中变量Fin_SPDI_HighKZ的回归系数为0.073与0.045，对应t值则为2.125与0.681，可见针对区域内代理问题较为明显的企业，其金融化决策显著受到融资约束问题较为严重的企业个体所影响。另一方面，观察列(5)与列(6)，当中仅有变量Fin_SPDI_LowIR的回归系数在代理成本较高的企业样本组中呈现显著，对应回归系数为0.033，这也表明了对低投资收益的金融化行为模仿同样存在于代理问题较为严重的企业当中，综合上述证据，这揭示了企业代理问题导致了金融化同群行为中学习标杆选择决策的扭曲，使得上述决策存在明显的盲目性与非理性。综合上述两个方面动机的检验结果来看，企业的金融资产投资决策“盲目跟风”倾向更为显著，进一步支持本文的研究假设H1c。

3．外部经济环境动态对企业金融化同群效应的影响检验

首先，考察外部经济环境对企业金融化同群效应存在性的调节影响，检验结果如表5所示。列(1)中GDP增长变量GDP_AGrowth的回归系数为-0.002，对应t值为-3.919，交互项Fin_SPDI* GDP_AGrowth的回归系数为-0.020，对应t值为-3.345，可见在经济增速较高的背景下，企业金融化行为在区域内的同群效应将减弱，实体经济投资收益的提高将对金融资产投资形成替代，此时对区域内其他企业金融化的模仿学习倾向也将显著降低。此外，列(2)中是基于名义GDP增长的检验结果，其所得出结论与GDP实际增长率发现一致。另一方面，从经济政策环境动态来看，列(3)中交互项Fin_SPDI*EPU的回归系数为0.001，对应t值为4.853，该结果说明了在较高的经济政策不确定性环境下，企业金融化的区域同群行为不降反增，为对冲外部经济政策不确定性所带来的决策成本，企业将更倾向于仿效区域内其他企业的金融化行为，假设H2a得以证实。总体而言，企业金融化的区域同群行为均受到外部经济增长以及经济政策环境的调节影响，因此，“稳增长”以及“稳政策”均有助于降低上述同群行为倾向。

表5 外部环境因素对金融化区域同群效应存在性的调节影响

进一步地，本文考察在企业金融化区域同群效应下，外部经济环境动态对当中学习模仿机制的影响。表6报告了对融资约束标杆选择的影响检验结果，对于经济政策不确定性，交互项Fin_SPDI_HighKZ*EPU在列(2)与列(3)中的回归系数分别为-0.001与0.001，两者均未呈现显著；交互项Fin_SPDI_LowKZ*EPU在列(1)至列(3)中的回归系数均显著为正，以上证据表明，外部经济政策不确定性的冲击将改变企业在金融化同群效应中的学习行为，无论是融资约束较高的企业抑或是融资约束较低的企业，外部经济政策的不确定性均强化了其向地区内融资约束程度较低的其他企业借鉴模仿倾向，以此发挥金融化的预防性储蓄功能，缓解未来所可能遇到的融资困难问题。与此同时，对于经济增长因素，列(5)中交互项Fin_SPDI_LowKZ*GDP_AGrowth的回归系数呈现显著，其系数为-0.029，对应t值为-3.151，上述结果揭示了随着经济增速放缓，该环境因素也将同样强化融资约束高的企业向融资约束低的企业进行学习模仿。总体而言，在外部经济环境恶化的情况下，企业金融化同群效应将出现分化现象，其学习行为更趋向理性，对金融化的“蓄水池”功能需求更为明显。

表6 经济环境对企业融资约束学习标杆选择的影响

表7报告了外部经济环境动态对逐利动机下的学习模仿标杆选择影响的检验结果。一方面，交互项Fin_SPDI_HighIR *EPU在列(2)与列(3)中的回归系数均为0.001，但仅有在投资收益率低的子样本企业中表现出显著；Fin_SPDI_LowIR*EPU的回归系数在列(2)与列(3)中均未有达到显著水平，可见在经济政策不确定性较高的环境之下，企业金融化同群行为中对所仿效企业的投资能力识别逐步强化，此时投资收益率较低的企业将更倾向于学习模仿区域内投资收益率高的企业。另一方面，交互项Fin_SPDI_HighIR*GDP_AGrowth在列(5)与列(6)中的回归系数分别为-0.027和-0.019，对应t值为-2.339和-2.430，从以上结果可以看出，经济增速放缓下，企业金融化的同群效应中更倾向于学习地区内投资收益较高的企业，同群行为趋向理性化③。

表7 经济环境对投资收益学习标杆选择的影响

整体来看，无论是在预防性储蓄动机下，抑或是在追逐利润动机下，外部经济环境的恶化将使得企业在金融化同群学习行为上更趋向理性，这均支持了效率假说，即本文的研究假设H2b。结合经济发展趋势来看，未来较长时间内经济增速将有所放缓并进入稳定增长阶段，而该经济环境事实上将有利于抑制非理性的企业金融化同群行为发生，这也揭示了“稳增长”对新形势下的金融监管与风险防控具有一定意义。

五、进一步扩展与稳健性检验

(一)企业金融化区域同群效应的经济后果

从经济后果来看，企业金融化行为是否具有效率性问题仍然存在着争议，相关研究发现企业金融化将带来抑制实体经济投资[12]、挤压企业创新投入[13]、加剧股价崩盘风险等负面后果[34]，而部分学者则发现企业金融化能有助于提高企业投资效率以及缓解财务困境[4]。基于此，本文基于中介效应检验思路，结合同群效应的学习机制来探讨企业金融化经济后果。

本文以企业融资约束程度(KZ)以及投资收益率(Inv_Ret)作为被解释变量，建立对应的中介效应检验模型，检验结果如表8所示。当被解释变量为KZ时，变量Fin仅在列(3)中呈现显著，回归系数为0.378，对应t值为2.605，综合模型(1)的检验结果(对应前文表3)来看，可见企业金融化同群行为将加剧企业的融资约束程度，并且主要作用于融资约束较低的企业④，虽然该类企业由于融资能力相对较强，但是，资金滥用于“跟风型”的金融化投资实质上未有发挥“储水池”效应，反而加剧了企业融资约束水平。当被解释变量为Inv_Ret时，Fin在列(5)与列(6)中的回归系数分别为-0.103和0.042，两者均达到显著水平，这说明现阶段的金融化同群行为在投资收益上更偏向是一种“趋向平均”的结果，即金融化区域学习模仿行为拖累了投资收益率高企业，但在一定程度上也有助于投资收益率低的企业改善自身投资收益水平，整体而言，无论是从预防性储蓄动机抑或是逐利动机来看，企业金融化同群行为并未体现显著的效率性。

表8 企业金融化区域同群效应的经济后果影响检验

(二)国有企业与民营企业金融化区域同群效应差异比较

值得注意的是，在中国特殊制度背景之下，产权性质的差异、政治关联程度等因素均会对企业经营决策带来不同影响，进而表现为投资行为上的分化，基于此，本文进一步探讨两种产权属性下，企业金融化区域同群行为决策中是否存在着差异。通过检验发现，与国有企业相比，民营企业具有更强的金融化区域同群效应倾向，并且，随着经济增速放缓以及经济政策不确定提高，民营企业对其他企业金融化行为的学习模仿倾向比国有企业更为明显⑤。

(三)货币政策选择对企业金融化区域同群效应的影响

此外，本文还考察了不同取向的货币政策是否也将对我国企业金融化区域同群效应造成影响⑥。相关检验发现，宽松的货币政策将强化企业金融化区域同群效应，在扩张性的货币政策下，企业金融化的逐利动机也有所加强，高投资收益的企业具有更强的金融化同群行为动机，并且也出现了模仿学习低投资收益企业的非理性行为。综合来看，我国现阶段采取扩张性的货币政策反而强化了对金融化的“利润追逐”需求，未来在货币政策的实施中，应当进一步拓宽企业信贷获取渠道，并强化对金融投机行为的监管，避免货币投放增加引发的实体企业对金融资产投资的“盲目跟风”⑤。

(四)稳健性检验

1．内生性问题进一步控制

借鉴Adhikari和Agrawal以及Leary和Roberts的思路[5][19]，本文以行业中其他上市公司的特征风险(特征回报率的12个月标准差)作为工具变量，基于月度回报率分行业进行CAPM模型回归，以样本当年度的前60个月作为估计区间。例如，2015年的样本则以2010年1月至2014年12月的月收益率作为估计样本，回归估计出该区间CAPM模型的参数，然后将这些参数代入2015年1至12月的月收益率样本中，计算出12个月的预期报酬，并对实际月报酬率与预期报酬率求差，上述结果则为特征回报率。基于2SLS重新检验后发现，本文结论基本不变。此外，本文还借鉴白重恩等的研究思路[35]，以主成分分析法构建公司治理水平综合指数，并进一步计算出区域内其他企业的平均治理水平作为第二个工具变量(G_SPDI)，基于此进行2SLS回归发现原结论同样未有产生变化⑤。

2．核心变量替换重检验

首先，本文将投资性房地产项目进行剔除，重新计算企业金融化水平(Fin2)以及对应的同群效应变量，基于上述变量对原模型重新进行检验后发现，原结论基本保持不变；此外，在同群效应学习机制检验中，本文采用以现金流视角来对企业金融资产投资收益来进行衡量，以上市公司现金流量表中的“收到的其他与投资活动有关的现金”与“支付的其他与投资活动有关的现金”之差大致测度收益规模，以此计算出投资收益率(Inv_Ret2)，基于该收益率重新计算的同群效应指标，重检验发现原结论基本保持不变⑤。

3．替代性假设考虑

地方国有企业在政府干预下可能导致投资决策趋同，地方国资委对企业的政策干预也将可能导致财务政策的趋同效应，本文结合相关研究，基于实际控制人股权结构链条对样本作进一步约束。首先，根据年报披露的控制关系图，手工收集并加工样本上市公司的金字塔股权控制层级总数，以控制链上的企业为节点，同一控制链上的两个节点之间为一层级，根据从实际控制人到上市公司所经历的最少控制层的来控制层级。然后，剔除国有实际控制人直接控制上市公司的样本企业，以此将受到强政府干预的样本排除。在控制政府监管部门或者国资委等的政策干预对本文结果的影响下，本文的结论保持不变⑤。

六、结论与启示

(一)研究结论

本文以2008～2019年沪深A股上市公司为研究样本，考察区域内上市公司金融化同群行为的存在性，以及其学习机制随外部经济环境的动态变化。研究发现，企业金融化具有显著的区域同群效应，企业在金融化决策中更容易受到区域内融资约束水平较高以及投资收益率低下的其他企业所影响，这表明我国企业金融化更偏向于“盲目跟风”这一非效率行为；外部经济环境动态对企业金融化同群行为具有调节作用，随着经济增速放缓以及经济政策不确定性上升，虽然企业金融化区域同群效应将更加明显，但是此时群体内的学习模仿行为更趋于理性，上述环境因素强化了企业向融资约束水平低、投资收益率高企业的效仿倾向。

(二)理论启示与政策建议

1．加强对企业金融化“盲目跟风”行为的监管，建立试点企业引导“以强带弱”。探索采取分类监管思路，通过科学的指标体系识别出不同企业的金融化效率水平，对融资难、投资能力差的企业采取重点监管，针对金融化效率较高、金融资产投资确实能够为实体企业带来积极效应的企业，可尝试建立试点并促进其与外部企业之间交流，带动地区内其他企业金融化效率提升。

2．处理好“稳增长”与企业金融化同群效应间的关系。中国经济发展已经开始从高速度向高质量转变，未来经济增速将放缓并进入稳定增长阶段，企业金融化的同群效应倾向虽然可能进一步加强，但其学习机制将更趋向理性，因此，在未来对企业金融化行为的监管上并非一味限制与“封堵”，更应考虑是否能够通过引导效率性的金融化同群效应来降低企业经营风险，并发挥企业金融投资活动对资本市场的“稳定器”功能。

3．优化货币政策手段、疏通货币传导渠道。现阶段，扩张的货币政策与紧缩的货币传导渠道二者之间矛盾仍未得到充分解决，未来在货币政策宽松的实施过程中，应当加大力度拓宽企业信贷获取渠道，避免企业陷入流动性宽松的误区，以防在逐利动机驱使下对金融资产投资的“盲目跟风”。

注释：

①本文基于短期持有视角研究企业对金融资产的投资行为，事实上这也与现有研究基于长期持有视角研究持股金融机构投资行为的相关研究形成互补。

②诚然，本文单纯以公允价值变动损益来衡量企业金融资产投资收益，并未将所有金融资产投资收益纳入观察之中。一方面，结合现实情况来看，该损益项目受企业其他投资行为的噪音影响较小，能够直观地反映企业对市场价值波动的判断以及对投资组合的管理能力。结合同群效应的决策过程来看，在信息搜寻成本最小化导向下，外部企业能够直接在利润表中获取并可将该数据直接纳入至自身决策框架当中，这也符合学习基准选择的便利性与可比性原则。

③这也表明了企业金融化对其他企业的模仿学习过程中，对学习标杆的选取是环境依存的。在外部经济环境不确定性水平上升的背景之下，此时将会把其他企业的某些关键特征纳入到学习模仿的决策当中，这也导致了在主检验中系数不显著，而在调节效应中交互项呈现显著。

④对列(2)系数进行了Sobel检验后发现，中介效应依然不显著。

⑤ 鉴于篇幅，检验结果未有在此报告，相关结果留有备索。

⑥本文采用中国人民银行和国家统计局共同发布的《银行家问卷调查》当中的货币政策感受指数作为货币政策宽松与紧缩程度的代理变量。