我國上市公司投資決策的異質同行效應研究

歐陽雨露

摘?要：上市公司的投資決策顯著地受到同行公司的影響，這一現象稱為投資決策的同行效應。文章選擇2007—2019年A股上市公司為研究樣本，通過文本相似度對業內公司的關聯程度進行劃分，對異質性同行與同質性同行做出區分。在此基礎上，文章對上市公司投資決策的同行效應及其競爭模式進行了檢驗。研究結果顯示：第一，我國上市公司的投資決策存在顯著的異質性同行效應；第二，與同質性同行的競爭性假定相反，異質性同行產生互補性的同行效應；第三，基于異質性同行的互補性同行效應存在較為顯著的逐底競爭模式。

關鍵詞：同行效應;公司投資;文本相似度

中圖分類號：F276.6?文獻標識碼：A?文章編號：1005-6432（2023）16-0060-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2023.16.060

1?引言

“形成強大國內市場、構建新發展格局”是黨的十九屆五中全會在“十四五”時期規劃的一項重大任務，會議要求以“深化供給側改革”作為發展主線，提升生產供應效率，合理配置存量資源，提高優質增量供給比例。有效需求不足、結構性錯配等需求側方面存在的典型問題，印證了供給側結構性問題依然是當前經濟運行的主要矛盾所在（黃群慧和陳創練，2021）。

中國資本市場尚處于蓬勃的發展階段，市場上大量的投資者在進行投資決策時容易跟風，對下一個具有發展前景的產業容易產生共識，從而導致大量投資人對于同一產業一擁而上，進而出現“潮涌現象”，并伴隨此現象出現產能過剩和伴生的一系列問題（林毅夫，2007和2010）。

對于投資機會的識別，現有研究已經對上市公司股票信息、財務數據等能夠影響企業的投資決策達成共識，對上市公司非財務信息對投資人、經理人和分析師的行為影響也開展了一定研究，但鮮少有文獻關注非財務信息也可能通過“同行效應”導致企業的投資活動和決策理念對同行的參考和模仿（Foucault和Fresard，2014）。

鑒于此，文章以2007—2019年我國上市公司財務數據和年報文本為樣本，在驗證我國企業投資決策存在同行效應的基礎上，通過文本相似度對同行企業做出同質性與異質性區分，研究結果發現異質性同行對本企業投資決策產生互補性同行效應，在此基礎上通過對同行企業的分類發現了企業間逐底競爭的消極行為，并根據現有研究結論對政府引導企業進行有效投資決策提出建設性意見。

文章的主要貢獻集中體現在如下幾個方面：

第一，在證監會2012版行業分類的基礎上，文章采用文本相似度分析，對業內同行的關聯性進行區分。相比于現有文獻按等權均值對公司同行數據進行刻畫，該分類方法保證了篩選出的同行信息質量好，基于公司自行產出的文本更為精細地刻畫了業內關系。

第二，文章基于同質性同行和異質性同行對企業進行劃分，基于異質性對投資決策的特征指標進行考察，為同行效應中的異質性競爭效應提供實證依據。

后文的安排如下：第二部分對現有文獻進行回顧梳理并提出假設，第三部分介紹基于文本分析的同行效應的測度方法，第四部分展示投資決策同行效應數據來源、樣本和基本模型，第五部分是結論與政策性建議。

2?文獻綜述

2.1?公司投資決策存在同行效應

已有研究表明，上市公司在投資決策時存在一定的同行效應。Leary和Roberts（2014）對于同行效應給出一個明確的定義，具體而言即一種個體的行為可能會直接受到這一群體特征的影響，它實際上就是一種相互模仿性效應。“同行效應”體現了群體中的個體受到所屬同一群體中具有效率優勢和處于領先地位的“領頭羊”的行為影響，歸根結底，這源于市場的信息不對稱——個體需要依靠對同行行為的觀察來歸納已有信息和規劃未來發展方向，一定程度上也被視為“搭便車”行為。

近年來，許多學者從企業財務數據的角度研究公司同行效應對投資決策的影響。Foucault和Fresard（2014）發現，企業會根據同一行業公司的股價等特征來調整其投資決策。楊海生等（2020）也發現企業新的投資行為與同行投資存在著顯著正相關關系，甚至接收同行公司財務數據和資本結構傳遞的信號來改進自己的投資策略。遺憾的是，現有文獻對公司同行的判斷往往局限于已有的同行分類標準，對于業內公司的業務相似性和投資關聯程度無法進行有效的甄別，并深化同行關聯程度與企業投資決策的關系。

2.2?財務報告文本相似度與信息披露

上市公司披露的文本是信息使用者了解該公司經營狀況的重要參考，財報信息披露的完整性可以消弭公司內外部信息掌握與使用不對稱的溝壑（Kryzanowski等，2013），并且能夠更靈活地隨著時間的推移更新本公司的定位和公司競爭對手的身份。隨著計算機自然語言的處理能力的提升和更多針對中文語境和詞匯處理的程序的開發和普及，加之市場對上市公司監管的規范性，財務報告的格式和內容越發規范和專業化，財務報告文本的特點讓財務報告展示可獲取信息、進行處理和解釋變得可行，在公司日常經營與資本市場的投資等相關決策以及分析師的數據獲取和預測過程中發揮著重要作用（Hoberg和Phillips，2010和2016；林樂和謝德仁，2017）。財務報告文本分析的方法已應用于政策分析、文本分類、違規處罰概率預測等領域，但是現有文獻對于上市公司年報的主營業務、公司基本情況簡介等板塊的內容挖掘研究較少，以公司披露的主營業務為基礎判斷公司業務的關聯程度這一研究方法具有極大的發展潛力。

3?基于文本分析的同行效應測度

3.1?研究設計

3.1.1?數據預處理

（1）數據清洗。數據預處理的前提是確定研究所需要的數據集。文章在觀察年報基本結構后，提取出“主營業務范圍”等17個關鍵詞作為主營業務模塊的截取指標。

（2）分詞、停用詞、詞典。文章對抓取文本進行分詞、去停用詞等預處理操作，將文本非結構化數據轉換為可分析處理的基本格式。文章采用精確模式對提取的文本進行分詞，引入停用詞典去除與主要內容無關的干擾詞，構建企業專屬主營業務詞典并記錄詞頻。

3.1.2?模型構建

（1）詞向量與余弦相似度。n維樣本點X（x11，?x12，?…，?x1n）和Y（y21，?y22，?…，?y2n）的夾角余弦定義為：

cosθ=∑ni=1（xi·yi）?∑ni=1（x）2·?∑ni=1（y）2（1）

在文章的研究中，X和Y代表同行中的不同企業的主營業務詞典，（x11，?x12，?…，?x1n）和（y21，?y22，?…，?y2n）分別表示詞典中的詞向量及其在詞典中所占的權重。當兩個詞典完全不相同，即兩公司的主營業務完全不重合時，cosθ=0，將從本公司的細分同行中剔除。

（2）構建相似度權重矩陣。在同一行業內，文章通過文本相似度模型判斷兩個公司業務相似度。將上市公司證券代碼以bn替代，兩公司余弦相似度以wij替代，文章進一步構造以下對稱矩陣：b1?b2?…?bn-1bn

b1b2bn-1bn

0w12…w1（n－1）w1n

w210…w2（n－1）w2n

w（n－1）1w（n－1）2…0w（n－1）n

wn1wn2…wn（n－1）0（2）

其中，w12=w21，?wn（n－1）=w（n－1）n，以此類推。經過標準化，文章可以得到公司余弦相似度構造的權重矩陣Wyear：

Wyear=0w12∑w1n…

w1（n－1）∑w1nw1n∑w1n

w21∑w2n0…w2（n－1）∑w2nw2n∑w2n

w（n－1）1∑w（n－1）nw（n－1）2∑w（n－1）n…0w（n－1）n∑w（n－1）n

wn1∑wnnwn2∑wnn…wn（n－1）∑wnn0（3）

根據加權矩陣，按年份對角化排列得到整體權重矩陣W0?。將同行業公司權重矩陣與財務指標矩陣點乘，則可以得到經過文本相似度分析法加權得到的同行數據。

3.2?投資決策同行效應的實證分析

3.2.1?模型與變量

文章選擇2007—2019年A股上市公司為研究樣本，數據來源為國泰君安數據庫。文章對初始樣本進行如下操作：①刪除源自金融和公共事業行業的上市公司；②刪除ST公司和存在特征數據缺失的公司觀測值；③對所有變量進行1%的縮尾處理。為了控制行業特征和時間因素的影響，模型中同時控制行業和年份固定效應。文章的基本投資公式如式（4）所示：

Ii，?t=β0+β1Qi，?t－1+β2CFi，?t－1+β3Sizei，?t－1+ρ1Q－i，?t－1+ρ2CF－i，?t－1+ρ3Size－i，?t－1+αj+δt+εi，?t（4）

式中，下標i和t表示公司i及年份t，被解釋變量投資（Ii，?t）表示當年資本支出的比率，即企業構建固定資產、無形資產和其他長期資產所支付的現金除以固定資產凈額的期初余額，由滯后的固定資產來衡量。表1中定義了除相似度計算以外的所有變量。

3.2.2?同行效應檢驗

（1）基準模型。采用同質性同行數據的回歸結果如表2（1）（2）所示。企業的投資與本公司與同行的托賓Q值、現金流呈顯著正相關關系，但隨著企業與同行公司規模的擴大，投資會相應地減少，這些發現與Foucault和Fresard?（2014）的研究基本一致。

采用異質性同行數據的回歸結果如表2（3）（4）所示。首先，對比同質性和異質性同行的回歸結果，存在顯著性強，但相關性相反的情況。這一結果說明，企業投資決策具有同行效應，但呈現為負相關。這說明企業的投資決策存在一定的互補性投資行為，即避免與自身競爭性較強的企業在相同領域競爭。

其次，在使用文本相似度定義的同行數據進行回歸時，除卻相關性符號，Q－i的回歸系數較同質性同行減小。托賓Q值反映了企業未來的投資機會和投資敏感性，企業投資決策對托賓Q值的回歸反映了企業的投資效率，回歸系數的減小說明企業在與異質性同行競爭中投資機會和投資效率的減少。

（2）企業競爭態勢：“力爭上游”還是“得過且過”？基于同質性同行的企業競爭態勢回歸結果如表3（1）（2）所示。如果將所有同行視為無差異的，那么企業的投資風格呈“力爭上游”的積極態勢。而下游企業的同行效應相比中上游企業更為強烈，說明下游企業的生存競爭更加殘酷，企業間對于生存和發展機會的識別更加敏感。

基于異質性同行的中上游企業競爭態勢的回歸結果如表3（3）所示。可以看到，行業地位領先企業的同行效應與本公司回歸符號相反，呈負相關，但顯著性并不明顯。這一結果印證了文章假設：即使已經是行業中上游企業，多數企業仍在競爭中存在極大的不確定性，投資決策仍然趨于謹慎。當同行有所行動時，企業的應對多數以“自保”為出發點，并趨向于發展與競爭對手不同的領域，驗證了企業競爭“逐底競爭”的趨向。表3（4）顯示，中下游企業在面對投資機會的逐底競爭較中上游企業更為強烈，投資效率更為低下。

通過對同質性與異質性同行進行區分得到的負相關實證結果，進一步說明企業對于同行的識別應當更加精準，異質性同行間競爭的“逐底”也側面印證了諸如產能過剩、潮涌效應等投資亂象的存在。

4?結論與政策性建議

文章對A股非金融、公共事業行業上市公司投資決策的同行效應進行實證研究。首先，文章驗證了同行效應存在于A股上市公司中，并對其顯著性進行衡量；其次，文章提出衡量同行企業間相似程度的文本分析方法，用年報主營業務模塊的文本相似度作為企業間緊密與否的指標，并以此構造行業文本相似度的權重矩陣；最后，文章在驗證同行企業的投資決策具有同行效應的基礎上，創新性地提出了異質性和同質性同行互補性和競爭性同行效應。

基于以上結論，文章嘗試提出以下政策性建議：

第一，企業的投資決策存在同行效應，這啟發政府采取系統性的策略對投資領域產生的問題進行政策治理。

第二，企業針對異質性和同質性同行采取不同的競爭策略，這啟示政府在進行政策治理時應當采取差異性的策略精準施政，對癥下藥，避免系統性風險。

第三，中國資本市場的體量逐步加大，但是多數企業的投資態度仍然趨向保守，企業為自保的投資策略也偏向“逐底競爭”。這啟示政府應當給予企業更多的策略保障和激勵，在培育健康的資本市場環境的同時引導企業積極擴張公司規模，向行業上游邁進。

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