企業投資趨同行為：“同群效應”抑或“羊群行為”？
——基于Meta定量文獻分析的視角

張 儉，肖 清

(南華大學 經濟管理與法學學院，湖南 衡陽421001)

近年來，我國許多行業都出現了投資趨同現象。從前些年大火的光伏投資，到互聯網公司外賣事業的“百團大戰”，再到最近掀起的手機短視頻APP投資熱潮，蜂擁而至的企業投資看似毫無關系，但僅基于傳統的宏觀環境和企業自身特性并不能對此種現象做出很好的解釋，而行為金融學的加入解決了這一難題。盡管20世紀90年代就開始陸續有學者關注這種趨同現象，但目前學術界眾多學者的理論立足點側重不同，實證研究中其稱謂與界定也五花八門，如：同群行為、羊群行為、同業效應、潮涌現象、從眾行為等等。也正因如此，現有關于企業投資趨同行為的研究結果也大相徑庭。在此種情況下，如果采用傳統的定性研究方法對這一類研究的文獻進行綜述，基于各學者理論立足點差異并不能對企業投資趨同行為本質作出區分。

基于此，本文采用Meta分析的方法，通過對眾多單個定量研究結果進行綜合再分析，以此探討企業投資與不同界定下的同伴企業投資的相關關系，具體來說本文主要研究了以下3個問題：第一，企業投資趨同行為是否存在異質性？第二，企業投資趨同行為是基于羊群效應還是同群效應？第三，是否存在其他調節變量對企業投資趨同行為產生影響？因此本文的可能貢獻主要體現在以下3個方面：第一，以Meta分析方法證實趨同對象不同時企業投資趨同行為確實存在異質性，豐富了企業投資趨同行為方面的研究。第二，基于現有文獻對趨同對象的不同界定，提煉出最被認可的兩種，即從心理學本義可以區分開的以同伴企業中領導企業為趨同對象的羊群行為和以所有同伴企業為趨同對象的同群效應，并予以異質性檢驗且證實了企業投資趨同行為不可一概而論，也為未來探究企業投資趨同行為為何產生不同經濟影響提供思路。第三，研究了不同調節變量的加入對企業投資趨同行為的影響，為現有的企業投資趨同行為研究出現的分歧提供合理的解釋。

一 理論回顧與假設提出

(一)理論回顧

傳統經濟學理論中的企業投資是基于企業自身條件及外部環境作出的獨立決策。隨著市場有效性和理性經濟人假設的放松，以及心理學和行為科學與金融學的結合，研究者將行為金融學的相關知識引入企業投資問題的研究，發現了基于行為金融學的企業投資趨同行為，并對企業基于同伴群體的投資行為而做出相類似投資的趨同行為進行了豐富的理論闡釋。

國外學者Scharfstein和Stein(1990)提出企業高管人員在不確定情境下做投資決策時會傾向于模仿行業中績效領先者的行為，即企業投資存在羊群效應(Herd Behavior)[1]。隨后企業投資趨同行為引起學術界的廣泛關注，不同學者基于不同理論基礎從不同角度、不同的層次對投資趨同行為進行研究，目前對于投資趨同行為的闡釋可以分為理性和非理性兩個層面(理論模型見圖1)。

1.理性層面的趨同行為指企業基于利益最大化的權衡作出的趨同行為。信息不對稱理論認為企業在做出投資決策時不可能獲取全部信息，管理層為了獲取足夠可靠的信息需要花費相對應的開支，即信息獲取成本。管理層在做出投資決策時會權衡信息獲取成本和投資收益，理性參考行業領先者投資行為所反映的市場信息。Devenow和Welch(1996)提出投資者從眾行為是基于信息或激勵外部性的理性從眾行為，其基于從眾行為內部發生機理進一步將理性羊群行為劃分為“無意羊群行為”和“有意羊群行為”[2]。“無意羊群行為”和林毅夫等(2007)[3]的“潮涌現象”觀點一致，即企業基于對行業前景(產業升級方向或總需求等)存在共識從而采取類似決策；而“有意羊群行為”則和Scharfstein等人(1990)的結論類似，指投資者出于自身安全、收益和信息成本等自利因素的考慮，觀察并模仿他人的交易行為。

2.非理性趨同行為的研究則通常圍繞市場參與者的心理偏差展開。在非理性狀態下，投資者有可能盲目地參與羊群，這一過程并沒有自利動機驅動，甚至有可能違背企業自身利益最大化原則。一方面學者們基于心理學理論對這種非理性趨同行為作出相關解釋，Avery和Zemsky(1998)研究金融市場的羊群行為時提出在不確定性與模糊性存在的環境中，人們通常表現出一些群體行為：在不存在客觀規范時，人們通常會將其決策同其他人的決策進行對比，然后決定取舍[4]。熊智等(2011)根據Bo Hong的本能行為機制認為當群體內部具有高度一致性時，投資者自信程度提高，而自信程度的提高會進一步激勵投資者采取與群體一致的行為[5]。另一方面，也有學者將管理者聲譽作為主要誘因進行研究。如葉蓓等(2008)基于委托代理理論提出，由于委托人常以同行競爭者的相對績效作為評價經理人業績的基數，因此能力欠缺的經理人效仿他人行動以避免暴露自己的真實能力，而德高望重的經理人為了繼續維持良好聲譽，也寧愿附和他人而不愿冒離經叛道、決策失敗之險[6]。

圖1 投資趨同行為理論模型

(二)假設提出

1.羊群效應抑或同群效應

目前學術界對于企業投資趨同行為稱謂五花八門，其中同群效應和羊群效應認可度最高，雖然都是用以描述企業投資趨同現象，但從心理學本義上來看，羊群效應和同群效應還是存在一定差別的。羊群效應(Herd Behavior)原指羊群中一旦頭羊跑起來，其他羊也會不假思索地一哄而散的現象。而后Scharfstein等將其應用于企業投資領域，以此解釋企業投資決策模仿行業中績效領先者現象。隨后更多學者開始對企業投資羊群效應進行理論分析和實證檢驗，葉玲等(2012)以行業內規模最大的前10%企業作為同伴企業研究投資羊群行為并證實其對企業價值產生消極影響[7]。而胡亞東則在控制產業政策因素后證實企業投資存在向行業領導者學習的羊群行為，且這種行為與企業價值呈倒U型關系[8]。同群效應(Peer Effect)則指個體在與其地位相同或類似群體的影響下會改變自身行為，即“近朱者赤，近墨者黑”，起初在教育學領域應用廣泛，隨后眾多學者在金融學、管理學領域也開始使用同群效應概念。Graham(1999)通過對通訊行業的研究發現企業管理者在進行投資決策時存在盲目的趨同行為[9]。方軍雄等(2012)研究發現企業投資與同行業投資均值的趨同損害了企業投資效率[10]。而Bo Hong等(2013)提供了企業投資同群行為與企業績效正相關的證據[11]。梳理已有研究發現，現有文獻對于同伴企業的界定有所差異，雖然基于實證數據都證實了企業投資趨同行為的存在性，但在探討后續經濟結果時卻展現出明顯不同?；诖?，本文提出以下假設：

H1：同伴企業概念界定不同會對企業投資行為趨同行為程度產生影響。

H1a:同伴企業概念界定為行業領導者時，企業投資趨同行為程度更深。

H1b:同伴企業界定為同行業或同地區其他企業時，企業投資趨同行為程度更輕。

2.樣本企業特征調節變量

(1)樣本企業來源國別。企業投資趨同行為的研究起源于國外，發達國家的企業由于市場機制較健全，因此獲得的同伴企業信息更多，投資趨同行為程度更強，如Park的研究中美國上市企業的同伴企業效應值為0.412，而本文獲取的平均同伴企業效應值僅為0.306[12]；另一方面，近年來新興經濟體的迅猛發展使得一些發展中國家國內市場產業前景良好，但產業增速過快、企業數目陡增等一系列問題也隨之而來，企業在投資時難以掌握和準確預測投資面的總量信息，因此企業在決策時傾向于參考同伴企業的相關決策以降低獨立決策帶來的風險[13-14]。因此，就樣本企業來源國別不同對企業投資趨同行為造成的影響，本文提出假設H2：

H2:發展中國家企業和發達國家企業的企業投資趨同行為存在顯著差異。

(2)樣本企業行業。大多研究采納全行業樣本來進行投資趨同行為的研究，如鄧嘉宜(2018)采用全行業樣本避免因地區劃分同伴企業導致地區同伴企業寥寥無幾的問題[15]。也有學者采取全行業樣本同時對不同的單一行業進行分類分析，使得結果更加完善。當然早期研究學者也有以單個行業來進行研究的，使其研究結果受到行業因素影響較大，如以鋼鐵行業進行研究的熊隆華(2009)[16]，以汽車行業為樣本進行分析的張雁(2010)[17]。因此，就樣本企業所處行業不同對企業趨同投資行為造成的影響，本文提出假設H3：

H3:樣本企業為全行業和單個行業的，其企業趨同行為存在顯著差異。

3.變量操作特征調節變量

(1)同伴企業劃分標準。以往學者一般按照行業[18-19]、地區[20]、分析師個數[21]和地理位置距離等劃分同伴群體企業。由于本文收集文獻主要以行業為劃分標準，其他劃分標準納入文獻較少，故此就同伴企業劃分標準不同對企業趨同投資行為造成的影響，本文提出假設：

H4:以行業劃分同伴群體企業和以其他劃分標準劃分同伴群體企業，其企業趨同行為存在顯著差異。

(2)投資水平測量指標。目前主要的衡量指標有兩種：其一為現金流量法。現金流量法中投資水平指企業當年構建固定資產、無形資產及其它長期資產所支付的現金[22]。其二是資產負債表法。資產負債表中的投資水平是由本年固定資產、在建工程和無形資產的總額與上一年固定資產、無形資產與在建工程的總額的差額來體現。此外，還有以金融投資支出、研發投資支出等指標測量投資水平的。因此，就投資水平測量指標不同對企業趨同投資行為造成的影響，本文提出假設：

H5:以現金流量法、資產負債表法以及其它合理指標測量投資水平，其企業趨同行為存在顯著差異。

(3)同伴企業投資水平測量。區別于上一個測量指標，同伴企業投資水平測量側重于同伴企業投資是取中位數還是平均數，岑維等人(2018)認為取平均值會受到同伴企業極端值影響，因此采用中位數更為合理[23]。葉蓓和祝建軍等學者則將投資平均數作為衡量同伴投資水平的指標，因為中位數僅能代表同伴企業的中等水平，而不能對整體水平作出解釋。因此，就同伴企業投資水平測量指標不同對企業趨同投資行為造成的影響，本文提出假設：

H6:以同伴企業投資平均數和中位數測量同伴企業投資水平，其企業趨同行為存在顯著差異。

二 研究方法與變量設置

本文將采用Meta分析法對上述假設進行檢驗。Meta分析法能將數個同類研究結果合并匯總，通過增大樣本容量來提高和改進檢驗功效。它可以最大限度地減少偏差，力保結論的可靠性、客觀性，特別是當多個研究結果并不一致時，能得到更為綜合的分析結果，并通過尋找以往研究的差異，提供新的研究方向。

(一)文獻收集

本文運用了多種搜索方法來尋找符合研究的實證文章。首先，使用“企業投資”“企業決策”“同群行為”“羊群效應”“同業效應”“模仿”“從眾”“corporate investment”“herd behavior”“peer-firm”等作為關鍵詞，在CNKI數據庫(中國知網)、Elservier Science、SSRN、Web of Science中搜索相關實證研究文獻。其次，搜索參考文獻尋找可能被遺漏的文章。此外，以“企業投資”“corporate investment”為大方向再次選出可能相關的文章。最后通過以下幾個標準對檢索到的文獻進行分析及篩選：(1)必須是產生了定量結果的實證研究，因此剔除了理論研究文獻、綜述性文獻以及定性實證方法如案例研究文獻。(2)必須具有相同的構項和關系，即研究問題必須是企業投資趨同行為，且必須有對企業投資趨同行為存在性的驗證。(3)必須含有直接的或可轉化的相關效應值，如相關系數、t值以及路徑系數等，即必須報告企業投資存在趨同行為與否的相關系數、t值或路徑系數。(4)剔除重復研究內容，當樣本數據以及研究方法相同時，只取其中一篇。通過篩選，最終獲得了時間跨度為2008年到2020年的實證文章38篇，主要包括學術期刊論文24篇，碩博士學位論文14篇。

進一步收集所得文獻中數據時，其中一些文獻僅報告回歸系數且無其他可轉換的數值，由于回歸系數為協相關系數，其大小受到模型所含控制變量以及調節變量、中介變量等眾多因素影響，因此再次剔除其中18篇文獻，最后對余下的20篇文獻進行數據收集以及編碼。

(二)數據整理及編碼

確定好可以進行分析的文獻后，從中提取研究所需要的信息并加以編碼。本文的效應值取企業投資水平與同伴企業投資水平的相關系數(或t值、路徑系數)。設置虛擬變量“Herd”：將同伴企業界定為行業領導者的編碼為1，界定為同行業或同地區其他企業的編碼為0。此外就以下兩個層面對趨同行為做進一步異質性檢驗。

1.樣本企業特征。一是企業來源國。由于本文多數文獻來源于國內數據，國外文獻樣本企業有包含全球的，也有僅含發達國家或者發展中國家的，因此將樣本企業全部來源于中國的編碼為1，其余的一律編碼為0。二是企業所處行業，部分文獻將企業同伴定義為同行業企業，因此采納全行業企業進行研究，而一些文獻以地區進行劃分，會采用某個行業作為研究對象，因此當樣本企業為全行業時將其編碼為1，其余為0。

2.變量操作特征。一是同伴企業劃分標準，設置虛擬變量“同行業同伴企業”。將同行業其他企業作為同伴企業的取1，其他取0(包括按地區劃分、分析師個數劃分等)。二是投資水平測量指標，設置兩個虛擬變量：“投資支出指標”，即采用現金流量法的編碼為1，否則為0；“新增投資指標”，即采用資產負債表法的編碼為1，否則為0，采用以上兩種指標以外的則兩項均編碼為0。三是同伴投資水平的測量。設置虛擬變量“投資水平中位數”，取中位數值的編碼為1，取平均值的編碼為0。

三 結果分析

(一)偏倚性檢驗

對數據進行Meta分析前，要解決發表偏倚性問題。發表性偏倚指由于研究者不能完全收集全部的研究資料而造成的結果性偏倚。通常使用漏斗圖來解決這一問題，根據漏斗圖原理，各效應值如果成堆且對稱地聚集在平均效應值周圍，類似一個倒立的漏斗，說明眾多研究學者通過其掌控的數據得出的分析類同，不存在發表性偏倚的問題。圖2是本文研究效應值的分布情況，可以看出大部分研究都聚集在中位線附近，說明本研究存在發表偏倚的可能性較小。為了更加精確地估計發表性偏倚的風險，本文進一步引入失效安全數法。失效安全數是指要使元分析結果發生顯著性改變，需要加入未發表研究的數量。失效安全數存在臨界值(研究含效應值個數×5+1)。一旦本研究的失效安全數大于臨界值，就說明此次元分析結果是可靠的。圖3展示了CMA軟件計算的本文失效安全數數值。結果證明，當p值為0.05時，失效安全數N=7 826，遠大于其臨界值101，說明本文元分析結論較為可靠。

圖2 樣本漏斗圖

圖3 失效安全數

(二)效應值異質性檢驗

分析是否存在異質性是檢驗企業投資趨同行為是否有差異的關鍵環節。效應值的異質性檢驗結果見表1。

由表1可知，Q值為6 546.150，遠超出對應自由度和95%置信度的卡方值，表明研究間存在異質性，應采用隨機模型分析，且存在影響因素對企業投資趨同行為大小產生作用。從隨機模型中可看到I-squared的值為99.710，這表明99.710%的觀察變異是由效應值之間的差異引起的，隨機誤差造成的觀察變異較小。

表1 異質性檢驗結果

(三)企業投資趨同行為是羊群效應還是同群效應

除企業外全部同伴企業和除企業外同伴企業的領導者對趨同行為影響的羊群效應和同群效應進行Meta分析，檢驗結果如表2所示。

由表2可看出將其定義為同群效應時效應值(0.267)會比羊群效應效應值(0.077)更高，即企業投資水平更傾向于從大流而非標榜行業領導者，假設H1得到驗證。

(四)其他調節變量影響分析

樣本企業特征、變量操作特征因素作為調節變量對企業投資趨同行為影響的結果見表3。

表2 羊群效應和同群效應的Meta分析檢驗結果

表3 控制變量的檢驗結果

由表3可知，樣本企業僅含國內企業時企業投資趨同行為會更弱，因此假設H2得到證實。樣本企業采用全行業的企業趨同行為更弱，但由于僅有一篇文獻研究單個行業內的企業投資趨同行為，結果并不完全具有代表性，可能是因為采用單個行業的文獻恰好研究了步調更為一致的行業，也可能因為研究全行業的文獻將各個行業的趨同性平均化之后降低了趨同程度，因此假設H3暫時未得到證實。

同伴企業不論是按行業劃分，還是按其他標準劃分對企業投資趨同行為都有顯著影響。相較于關注僅有部分類似特征的同伴群體，企業更加關注同行業競爭對手的舉動，故而按行業劃分的趨同行為相關系數更大，假設H4得到證實。投資水平的具體衡量指標也對企業投資與其同伴投資相關性造成一定影響，假設H5得到證實。此外，選取同伴企業投資水平中位數使得實證研究更加謹慎，因此相較于取同伴企業投資水平平均值的研究來說，使用中位數值的研究效應值更小，假設H6得到證實。

四 研究局限及結論

(一)研究結論

本文利用Meta分析對現有關于企業投資趨同行為方面的實證研究進行了整合分析，主要得出如下結論。

1.企業投資趨同行為確實存在異質性

盡管現有學者從動因上找到不同理論對趨同行為進行了更深層次分析，但就投資趨同行為本身而言，其異質性也是存在的。具體而言，同伴企業概念界定的不同使得企業投資趨同行為展現出差異，行業、地區或其他特征相似劃分的群體中表現出的企業投資趨同現象是基于理性角度對宏觀環境、行業前景抱有相同看法，還是非理性心理的盲目從眾不得而知，但向類似特征群體中績效好的領導者企業學習的企業投資趨同現象更加偏向于類理性行為。從信息不對稱角度來看，大企業的信息獲取及戰略部署能力更強，中小企業以大企業為投資風向標無可厚非。就此而言，企業投資趨同行為本身就具有一定異質性，在動因分析前應將本質不同的企業投資趨同行為進行劃分，而在進一步的結果研究時，也需要考慮不同的企業投資趨同行為是否會對企業績效產生不同的影響。

2.從心理學本義將企業投資羊群效應和同群效應區分開來具有現實意義

已有文獻對于企業投資趨同行為的研究并未考慮到其異質性，對于企業投資趨同行為的稱謂以及同伴群體的界定不一，但實際研究卻大相徑庭：比如羊群效應原本突出頭羊的領跑行為，但企業投資羊群行為大多將其定義為群體盲目的從眾行為，導致企業投資趨同與企業價值之間的相關關系相差甚遠。再如同群效應，心理學又稱同伴行為，本指在周圍類似群體的影響下改變自己本身的行為，但企業投資同群行為或者研究跟隨大規模企業，或者研究跟隨具有類似特征的全體同伴。歸根到底，現有研究并未從趨同行為本質上將其進行區分，而本研究通過對現有文獻的分類對比發現：從本質上看企業投資羊群效應和企業投資同群效應有所差異，做投資決策時企業更趨向于“同群”——和同伴群體保持步調一致。一是基于前景共識導致趨同，二是趨利避害的心理本能，和同群體保持步調一致既不會樹大招風也不會獨自失敗退場。

3.還存在一些調節變量使得企業投資趨同行為存在異質性

在復雜的市場環境中，必然存在一些因素使得企業投資趨同行為有所差異。首先，樣本企業來源國不同會導致企業投資趨同行為具有異質性。發達國家由于市場機制完善，信息獲取更加全面準確，從而趨同行為更強，更偏向于理性趨同，而發展中國家主要是近些年快速發展的新興經濟體現象，導致行業前景良好，企業投資陡增，而大多企業并沒有掌握和準確預測投資總量信息的能力，從而趨向和同伴保持一致，此種趨同行為是為避免失敗而采取的被動應對舉措，其主觀能動性并不強，因此導致的趨同行為較弱。其次關于同伴群體劃分標準，按行業劃分的群體企業投資趨同行為更強。這是因為同行業的企業其相似特征更多，面臨的產業環境同質性更明顯，且對競爭對手的分析屬于企業戰略管理的一個重要組成部分，企業收集競爭對手的相關信息自然更全面，因此企業在現有資源下和同行業企業保持步調一致相對來說更具可能性；而投資水平的衡量指標導致企業投資趨同行為顯著差異，主要是因為趨同行為在時間上表現出滯后性，新增資本衡量的企業投資趨同行為顯然較弱。此外，采用同伴企業投資水平中位數時所表現的趨同行為更為保守。

(二)研究局限

本文仍存在以下三方面不足：第一，在文獻篩選時由于條件嚴苛刪除了部分做了實證研究但未含可轉化為效應值的文獻，損失了部分樣本數；第二，已有文獻對于同伴企業的界定有很多，但因為采用其他趨同對象界定的實證性文章數量較少，因此在文獻篩選后并未涵蓋所有種類的界定，故而研究中僅設置一個“同行業企業為同伴企業”的虛擬變量，這在一定程度上降低了效應值的多樣性；第三，沒有設置時間變量，如樣本數據期間或文獻發表年份，這是因為樣本數據期間極端值太多，一部分文獻樣本數據跨越度較大，如Dougal等學者的數據期間為1970—2009年，而一部分學者數據時間跨越度太小，僅有4年，而本文總體樣本數量相對而言偏少，此種情況下無法將時間變量納入研究。這些都需要在今后的研究中進一步探討。