宏觀經濟波動、產權性質與企業投資趨同行為

趙懿清，張 悅

（1.首都經濟貿易大學會計學院，北京100070；2.北京大學光華管理學院，北京100871）

●管理視野

宏觀經濟波動、產權性質與企業投資趨同行為

趙懿清1，張 悅2

（1.首都經濟貿易大學會計學院，北京100070；2.北京大學光華管理學院，北京100871）

文章將宏觀經濟層面的經濟波動的影響投射到微觀企業行為上，研究了國有股權性質下的企業投資趨同行為。研究發現：企業投資趨同行為是企業在經濟波動感知水平上進行自我調整的結果；政府控制在一定程度上能夠抑制企業投資趨同行為，并且控股水平越高，對企業投資趨同行為的治理作用越大；而且政府控制會根據宏觀經濟的波動水平調節對企業投資趨同行為的治理效果，可以發現政府控制是一種有效的動態治理機制，合理加強政府控制以及采取適當的政府控制方式能夠在一定程度上起到合理引導企業投資和穩定經濟發展的緩沖作用。

宏觀經濟波動；產權性質；企業投資趨同行為

一、引言

2016年“國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要”明確指出，要積極穩妥化解產能過剩。產能過剩的一個重要因素可能是企業投資的盲目跟風導致投資過熱。從眾行為理論認為個體在群體行為影響下改變個人意見而與多數人取得一致認識的行為傾向。管理者由于信息量、了解程度、情境因素等多方面因素的影響，不敢貿然從事風險交易，而是模仿、復制他人投資決策，從而發生投資趨同行為。這種投資趨同行為可能會因為長時間或大規模的從眾，進而引發某一行業或某類項目上的過度投資，甚至引至投資過熱或產業失衡。因此為加快產業結構的轉型和調整，從微觀層面研究企業投資行為刻不容緩。

林毅夫等（2010）的研究認為產能過剩可能是轉型經濟體投資的“潮涌現象”［1］。而方軍雄（2012）研究指出產能過剩并非“潮涌現象”，而是企業投資行為的“羊群效應”所致［2］。因此，涌現出一批圍繞企業投資趨同行為——這一主題開展的研究。Knyazeva et al（2009）從產權保護和公司治理視角研究了公司投資趨同行為［3］。Khanna&Mathews（2010）對多階段決策的背景下投資決策的趨同效應，例如開拓新市場領域、R&D投資和早期的風險投資等，可能導致信息損失、劣質信息收集和錯誤決策［4］。陳德球和葉陳剛（2010）在考察中國情境下的政府質量和公司代理沖突對企業的投資趨同行為的影響［5］。宋常和趙懿清（2011）研究了地區性行政壟斷和產品競爭市場與企業投資趨同行為的關系［6］。顏向農和李思慧（2012）運用博弈論和貝葉斯法則，構建了經濟周期與企業投趨同行為的博弈模型［7］。葉玲和李心合（2012）研究發現控制產業政策與企業投資趨同有一定的相關關系［8］。Chen et al（2013）發現在中國政府干預對企業投資趨同行為有顯著影響［9］。胡亞東（2014）研究發現企業投資趨同行為與企業價值呈倒“U”形關系［10］。已有的研究大多認為企業投資趨同行為是“羊群效應”。然而由于投資行為存在理性與非理性，企業投資趨同行為在不同的條件下會有截然不同的實質。因此本文在已有的文獻基礎上，將宏觀經濟層面的經濟波動的影響投射到企業投資趨同行為上，進一步探明企業投資趨同行為的本質。

金融危機之后對“陰態經濟環境”研究的關注［11-13］，使經濟波動成為主要的研究視角［14-16］。個體模仿決策與行業趨同行為之間天然的傳導機制，會放大趨同行為的影響程度，有可能傳導到宏觀經濟層面成為一個重要的經濟問題。另一方面，企業行為往往是對制度的反應，政府干預是影響新興市場中公司的重要因素［17-18］。國有大中型企業是國民經濟的支柱，其經營狀直接關系到我國國民經濟的發展和社會主義制度的鞏固。而且政府治理效應并非一個靜態的過程，普適性的政府控制模式是不存在，只有適應企業投資決策和市場競爭環境變化而不斷調整的政府控制才是最準確和有效的［19］。

二、理論分析與研究假設

投資趨同行為產生于信息不對稱的市場環境中，這是由于發掘信息需要較高的固定成本，復制信息卻只需較低的邊際成本，從而使信息成為一種非排他性產品。正是因為存在信息的排他性，理性投資者僅購買與資產相關的信息。可是他們不得不為需求量低的信息支付更高成本，而需求量高的信息反而支付較低成本［20］。因此從成本出發，投資者會更傾向于購買其他人都購買的信息，即需求量較高的信息。投資者將根據需求較高的公共信息集對資產進行定價，而一個資產的價格就會影響到其他資產價格，資產定價就發生趨同效應。投資趨同行為往往產生于含有大量信息的交易［21］，信息量越大，透明度越高，投資趨同行為就會越多［22］。在這種情況下，由于他人的決策中可能含有投資者自身不具備的信息，觀察他人的行為并跟從可能才是最優決策，從而由信息引致了從眾行為。

企業投資趨同行為是當多個投資決策主體向同一方向或同類項目投資時所形成的現象。投資者在做出企業投資趨同決策時，有時甚至與他們自有的信息相反，而與群體投資決策一致。Jensen和Meck?ling（1992）認為由于信息轉移的高成本性和分散性，需要圍繞決策所需的專門知識進行決策權的配置［23］。對企業投資行為而言，管理者純依靠公共信息是不夠的，他們可能掌握著其他投資者所不知曉的私人信息［24-25］，對公司未來投資決策做出精確地識別和評價，并最終做出正確的投資決策。當公司管理者在投資決策時利用更多的私有信息，公司投資會表現出較低的一致性。行為金融學將這一現象定義為易得性啟發偏差，即投資在形成自己的判斷的過程中，往往會賦予那些最為常見的、最熟悉的信息以更大的權重。企業投資趨同行為就是將最近的信息賦以更高的權重，也被稱為近因效應。

宏觀經濟波動主要是宏觀經濟超出（低于）投資者預期的部分。當經濟波動很大時，市場會充斥著更為復雜和難以分辨的信息，投資發生損失的概率顯著提升，投資機會的選擇和判斷就更為困難，而且還有可能降低投資邊際收益。投資具有不確定與不可撤銷的特性，因此在這種情況下，管理者的投資行為更為謹慎，大大削弱了管理者對公共信息的依賴［15］，抑制“易得性啟發偏差”，迫使管理者主動收集信息，從而令他們更多地依靠自己發掘的專有信息進行投資決策，減少了企業投資趨同行為的發生。而當宏觀經濟較為穩定的情況下，投資機會的可選方向能夠被較為清晰地辨識，而且依賴公有信息做出的投資決策的風險較低，因此無論是投資機會驅動的理性羊群效應還是“易得性啟發偏差”下的非理性羊群效應都會增加。基于此，提出基本假設1。

H1：宏觀經濟波動與企業投資趨同行為存在負相關。

各級國資委負責對國有企業重大事項的監督管理，通過統計、稽核對所管國有資產的保值增值情況進行監管。有大量研究表明國有企業投資行為也是管控的重點［26-27］。因此，國有企業的投資決策會更為謹慎，通常需要執行“三重一大”集體決策制度。群體決策的有效性遠遠高于任何優秀的個體，團隊決策從很大程度上抑制了模仿其他企業進行投資的可能性。國資委對國有企業經營范圍有一定的限制，不允許其隨意更改主營業務范圍，而且重大資金使用需要經國資委批準，提升了投資決策的規范性，從宏觀層面進一步抑制企業投資趨同行為的發生。現階段國有企業信息集成系統構建較為完善，能夠獲得更多信息。不僅如此，國有企業已形成了較為規范的信息收集程序和較為充分的信息分析能力，并且經過多年的積累已經形成一定的信息儲備規模，信息收集上的正反饋效應會大大降低其對公共信息的依賴，企業決策者會加大對企業專有信息的重視，降低對短期外生變量的關注，避免了近因效應的影響，從而減少了企業投資的趨同行為。基于此，提出基本假設2。

H2：與非國有企業相比，國有企業中的投資趨同行為更低。

宏觀經濟波動和國有股權控制都能夠有效抑制企業投資趨同行為。而在經濟波動的大背景下，國有股權控制的治理效應會表現出動態性。當管理者面臨更大的經濟波動時，經濟環境的不確定性和外部信息的復雜化會抑制管理者的“易得性啟發偏差”，激勵管理者主動挖掘有價值的投資信息。因此從成本收益均衡的角度，國有股權對企業投資趨同行為的監管會適當放松。而在經濟波動較低的時期，企業投資趨同行為發生的概率隨之增多，從而國有股權的治理效應的優勢顯現出來，它會代替經濟

其中，comov表示在同一年份和行業中，增加投資的公司數量（Nincrease）與減少投資的公司數量（Ndecrease）中最大值與同一年份同一行業中公司總數量（N）的比值。當在某一行業投資增加和減少的公司數量分別為50%時，則comov=0.5，表示該行業中不存在投資趨同；而如果投資增加或減少的公司數量任一方較多時，則comov＞0.5，而且該投資協同效應指數越高，代表著該行業公司之間投資趨同的傾向越大，由此可得comov的值域為［0.5，1.0］。為了區分投資趨同行為中企業投資增加或投資減少的影響因素的區別，分別定義增加投資的趨同行為（incov=Nincrease/ N）和減少投資的趨同行為（decov=Ndecrease/N）。

由于行業中企業的投資行為可能是隨機的，所以只有當增資和減資的企業數存在顯著差異時才可波動引起的自發的抑制力。而且國有企業中國資委的監督職能、集體決策的糾偏力度以及信息系統的收集能力，都能夠提升企業專有信息的可靠性和管理者對專有信息的依賴程度。不僅如此，國資委通過法定程序對企業負責人進行任免、考核，管理者為避免根據經營業績進行獎懲受到不利評價，會更謹慎地應對經濟波動可能會存在潛在風險，因此也會更加勤勉和努力地尋找信息，提升信息決策的合理性和必要性，從而減少了企業投資趨同行為的發生。當經濟波動較高的時期，政府將優化投資決策的任務更多地交給市場機制，通過自由競爭與自由交換來實現資源的配置，優化企業投資行為。而當經濟波動較低的時期，由于市場機制的退出，國有股權的治理作用開始顯現，會發現國有股權代替宏觀經濟波動發揮代理。在企業微觀主體中，隨著外部經濟環境的改善與繁榮，企業投資趨同行為通過市場機制的調節會自發地減少，在權衡成本收益的基礎上政府控制對這種行為的監管和治理效應也會自然地適當放松。基于此，提出基本假設3。

H3：國有股權的治理效應能夠替代宏觀經濟波動對企業投資趨同行為的影響。

三、研究設計

（一）研究變量

1.企業投資趨同行為變量

企業投資趨同行為變量用兩個指標來計量。一個指標是參考文獻［3，28］的研究來構建的，如式（1）所示。能存在趨同趨勢，因此另一個投資趨同行為指標參考方軍雄（2012）［2］構造的二項分布檢驗模型來構建，如式（2）所示。

式（2）中，對增加投資的公司數量（Nincrease）與減少投資的公司數量（Ndecrease）進行二項分布檢驗，如果在10%的顯著水平上拒絕原假設，則數據分布非隨機，因此Herd(I)取值為1，否則為0。Herd指標可以直接反應每一年每一行業的投資趨同行為狀況。在本文中行業劃分依據中國證監會2012年頒布的中國上市公司行業分類標準，而且在制造業中根據前兩位代碼進行細分。

2.宏觀經濟波動變量

關于宏觀經濟波動替代指標的計算，條件方差是較好的度量指標［29］。由于條件方差包含了歷史信息集，在研究經濟波動時，運用廣義自回歸條件異方差模型（GARCH）度量宏觀經濟變量變化的條件方差［30-34］。通過GARCH模型的冪指趨勢估計該月度經濟變量序列的離差，以年進行平均，然后被用作年度宏觀經濟波動指標。宏觀經濟波動的估計模型GARCH（1，1）如式（3）所示。

其中，ΔIPt為規模以上工業企業增加值當月同比實際增速，et為誤差項，ht為通過GARCH估計得到的誤差項的條件方差。由于國內生產總值（GDP）只有季度數據，在使用GARCH模型的條件方差計算年度值存在較大誤差。使用月度經濟變量會大幅降低誤差，因此本文選擇規模以上工業企業增加值當月同比實際增速。現在越來越多的研究宏觀經濟波動的文章都使用工業企業增加值實際增速［35-36］。

3.政府控制變量

本文中根據最終控制人是否為國有股，定義國有股權的啞變量（state），然后進一步研究國有股控股比例（prob）與企業投資趨同行為的關系。

（二）研究模型

本文所使用的模型如式（4）所示。

其中，nationit表示政府控制，分別帶入國有股權啞變量（state），和國有股控股比例變量（prob）；economyt-2表示宏觀經濟波動，從經濟意義上經濟因素的影響會有較長的滯后性，因此模型⑴中使用滯后兩期的經濟波動指標，是由于投資計劃都是預先決定的，管理者會根據歷史數據做出估計從而形成投資決策。nationit×economyt-2為股權性質與經濟波動變量的交乘項。預計系數β1顯著為負，表明宏觀經濟波動與企業投資趨同行為負相關，支持假設1；系數β2顯著為負，表明與非國有企業相比，國有企業更有利于抑制企業投資趨同行為；系數β3顯著為正，表明國有股權可以削弱經濟波動對投資趨同的影響。模型（1）主要使用的控制變量（control）有滯后一期的投資規模（linv）、資產負債率（lev）、公司規模（size）和投資風險（risk），主要變量的定義見表1所列。

（三）研究樣本

本文研究的時間范圍為2003-2014年，以滬深兩市A股上市公司為研究樣本。經濟波動數據來自中國統計年鑒，財務報表數據來自國泰安（CSMAR）數據庫數據。對數據做了如下處理：剔除缺失數據的樣本。剔除金融行業的公司（行業代碼為J）；對變量進行winsorize處理（小于1%分位數與大于99%分位數的變量，令其值分別等于1%分位數和99%分位數）；最后獲得16 475個樣本年數據。另外，剔除后的樣本與2003-2014年上市公司的行業分布、規模分布（以十分位點確定樣本的分布情況）和收益分布基本一致，最終樣本不存在由于處理不當而導致的偏差。

（四）描述性統計分析

對變量進行描述性統計結果見表2所列。

表1 變量描述

表2 描述性統計分析

從表2可以看出，企業投資趨同行為變量的comov的均值為0.637，herd的均值為0.535，而經濟波動的均值12.633。變量的相關矩陣如表3所列，解釋變量與被解釋變量均具有相關性較強，有一些解釋變量與控制變量也存在一定的相關性，因此對后文要驗證的模型進行共線性檢驗，VIF值均低于3，不存在多重共線性。

表3 相關矩陣

續表3

四、實證研究結果

（一）宏觀經濟波動、產權性質與企業投資趨同行為關系研究

根據模型（1）研究國有股權與宏觀經濟波動對行業投資協同的影響，對非平衡面板數據進行固定效應面板回歸分析。為了避免內生性，模型（1）右側均使用滯后一期的變量。在對模型（1）進行擬合之前，根據Huasman檢驗對面板回歸模型進行選擇（Huasman檢驗結果如表4所示），最終選擇了固定效應模型。而且面板數據固定效應模型在一定程度上也可以極大地緩解遺漏變量所導致的內生性問題，回歸結果如表4所示。使用stata13.0軟件對模型（1）進行面板回歸分析，解釋變量分別為Knyazeva et al.（2009）［3］模型（herd）和方軍雄（2012）［2］的模型（comov）求得的投資趨同行為的替代變量，結果如表4所列。

由表4可見，上述模型的組間R2高于組內，模型具有一定的解釋力。而且Wald Chi2均顯著，表示模型設定合理。從回歸模型（1）和（2）中可以看出，經濟波動（economy）與投資趨同行為（comov和herd）均具有顯著的負相關關系，支持假設1。國有控股（state）與投資趨同行為（comov和herd）顯著負相關，支持假設2。國有股權與經濟波動的交互項(stateit× economyt-2)的系數顯著為正，支持了假設3。回歸模型⑶和⑷的國有控股（state）與投資趨同行為（comov和herd）系數β2均顯著為負，支持假設2。對跨模型系數進行Chow檢驗，統計量chi2（1）=19.68，在1%的顯著水平上顯著，表示在兩個子樣本中系數β2存在顯著差異。在經濟波動較高的子樣本（high）中系數β2為-0.009，在經濟波動較低的子樣本（low）中系數β2為-0.038，所以，在經濟波動較低的時期，國有股權與企業投資趨同行為的相關關系越強。也就是經濟波動較高時，企業會自發減少投資趨同行為；而當經濟波動較低時，國有股權的治理效應會發揮作用，抑制企業投資趨同行為，支持假設3。回歸模型（5）和（6）的國有控股（state）與投資趨同行為（comov和herd）系數β2均顯著為負，支持假設2。對跨模型系數進行Chow檢驗，統計量chi2（1）=10.43，在1%的顯著水平上顯著，表示在兩個子樣本中系數β2存在顯著差異。在經濟波動較高的子樣本（high）中系數β2為-0.022，在經濟波動較低的子樣本（low）中系數β2為-0.135，所以，在經濟波動較低期，國有股權發揮更大的治理效應，支持假設3。進一步驗證國有股權持股比例與企業投資趨同行為的關系，如表5的回歸模型（7）和（8）所列。

表4 國有股權與企業投資趨同行為的回歸結果

從表5的回歸模型（7）和（8）可以看出，上述模型的組間R2高于組內，模型具有一定的解釋力。而且Wald Chi2均顯著，表示模型設定合理。在國有企業中，經濟波動（economy）與投資趨同行為（comov和herd）顯著負相關，進一步佐證了假設1。持股比例（prob）與投資趨同行為（comov和herd）顯著負相關，進一步證明了假設2。在國有企業中，持股比例與經濟波動的交互項（probit×economyt-2）的系數顯著為正，支持了假設3。為進一步區分經濟波動下國有股權對不同趨同行為的抑制作用，特將Knyazeva et al。（2009）【2］模型下的趨同行為變量comov拆分為增加投資的趨同行為（incov=Nincrease/N）和減少投資的趨同行為（decov=Ndecrease/N）分別進行回歸分析，回歸結果如表5模型（9）和（10）所示。

表5 國有股權持股比例與企業投資趨同行為回歸結果

從表5的回歸模型（9）和（10）可以看出，上述模型的組間R2高于組內，模型具有一定的解釋力。而且Wald Chi2均顯著，表示模型設定合理。經濟波動越高，企業投資增加的趨同行為（incov）越少（系數β1為-0.007，在1%顯著水平上顯著）；國有控股的企業投資增加的趨同行為更少（系數β2為-0.056，在1%顯著水平上顯著）；國有股權能夠抵消宏觀經濟波動對企業投資增加的趨同行為的作用（系數β3為0.003，在1%顯著水平上顯著）。而對于企業投資減少的趨同行為（decov）的系數符號剛好相反，這可能是由于經濟波動較高時，管理者對投資機會的把握也存在較高不確定性，出于對不確定性情況的擔憂，管理者可能會做出縮減投資的決策。行業中這種向同一個方向縮減投資的決策不是由于信息論產生的趨同行為，而是自發產生的趨同。這種行為在國有企業更為明顯，其管理者更為謹慎，具有較強的風險規避意識，所以在國有企業中這種自發形成的投資趨同行為會增加。但在不確定較高的經濟環境中，國有企業的監管機制、集體決策機制和信息收集機制能夠使信息明朗化，從而抵消自發的投資趨同行為。因此，將宏觀經濟波動引入微觀主體的行為研究中，能夠發掘企業行為的周期性和自發性等特征。

（二）穩健性檢驗

為保證研究結構的穩健，本文還進行了一系列的穩健性分析：本文的研究期間為2003-2014年。由于時間跨度較長，期間有兩次大的會計準則變動（2001/2007年），所以為防止數據的一致性受損，將其劃分為兩個時間段分別進行分析；2008年金融危機對宏觀經濟產生很大沖擊。因此本文以2008年為啞變量作為宏觀經濟波動的替代變量進行事件研究，研究結果加強本文的研究結論；上文采用非平衡面板進行分析，將其整理為平衡面板進行數據分析，共有230家公司，分析結果一致；用現金流量表中“購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金”作為投資的替代變量，計算新的投資趨同行為變量。上述四項穩健性分析均發現結果穩健，受篇幅所限不在正文中報告，充分支持了研究假設。

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MacroeconomicFluctuations,PropertyRightsandCorporateInvestmentComovement

ZHAO Yi-qing1,ZHANG Yue2
(1.Accounting Department,Capital University of Economics and Business,Beijing 100070,China; 2.Guanghua School of Management,Peking University,Beijing 100871,China)

This paper based on the macroeconomic fluctuations,the ownership and the corporate investment comovement behavior is stud?ied.The outcomes of this paper are as follow:the corporate investment comovement is the outcome of self-adjusted on the economic fluctu?ation;To some extents,state-owned corporations have less the corporate investment comovement behavior.The state-owned corporations have the different elastic effect and their interaction is complementary relationship.The state-owned corporations could enhance the effect of macroeconomic fluctuation on corporate investment comovement.

macroeconomic fluctuations;property right;corporate investment comovement

F271.2；F275.6

A

1007-5097（2017）03-0117-07

［責任編輯：張 青］

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.03.016

2016-11-07

國家社會科學基金青年項目（12CGL037）；教育部人文社會科學研究一般項目（12YJC630315）

趙懿清（1982-），女，山西大同人，講師，管理學博士，研究方向：公司治理，投資理論；

張悅（1985-），男，北京人，博士后，研究方向：企業投資，無形資產。