一、引言

经济政策不确定性指的是经济主体无法准确预知政府是否、何时以及如何改变现行经济政策。后金融危机时代以来，为应对经济低迷，各国政府试图通过调整经济政策来刺激经济增长。这使得各国经济政策不确定性程度大幅攀升。政府制定、调整经济政策的目的是为了引导经济发展方向，从而推动经济转型升级。然而，在政策出台之前，经济主体难以准确预测政策的未来走向，即便是政策出台后，其执行强度与效果尚存在较多不确定性(Baker et al., 2016)。企业作为市场经济的重要组成单元，是经济政策的重要影响对象和实施中介，这决定了其行为决策必然会受到经济政策波动的影响(饶品贵等，2017)。就投资活动而言，由于信息不对称的存在，经济政策不确定性程度的上升会降低管理层获取信息的充分性和及时性，从而增大了管理层对未来发展趋势的判别难度，最终导致投资项目的不确定性增强(饶品贵等，2017；刘贯春等，2019)。为避免内外部风险叠加可能对企业造成的不利影响，企业纷纷减少投资活动的投入水平及创新活动的投入水平(饶品贵等，2017；顾夏铭等，2018)。相关研究还表明，企业还会通过调整商业信用供给(陈胜蓝、刘晓玲，2018)、现金持有水平(王红建等，2014)等策略来对冲外部风险。然而，目前较少有研究将企业间投资决策的模仿效应纳入宏观经济与微观企业投资行为间的互动关系的分析框架。换言之，当经济政策不确定性增强时，企业纷纷减少投资活动(饶品贵等，2017)的行为是否为非理性决策下投资趋同行为的表现呢？

在完美市场中，企业通常会根据自身特征和投资机会的匹配程度进行决策，即企业的投资行为应是独立决策的结果。但近年来的研究表明，企业投资决策并非完全取决于个体特征，还会显著受到同行业内其他企业决策的影响。由于信息不充分，投资存在不确定性是必然的(杨海生等，2020)。为降低投资的不确定性，企业会有意识地对同行业的投资决策信息进行关注(方军雄，2012；杨海生等，2020)。为此，出现了企业投资规模与可比企业一般水平相趋近的现象，即企业的投资趋同行为(张敦力、江新峰，2015)^①。尤其是在不确定性和模糊性的环境中，管理者更容易接受他人行动中隐含的信息，从而表现出更大程度的模仿性投资(Lieberman and Asaba, 2006)。那么，当经济政策不确定性上升时，企业管理者模仿同行投资决策的倾向是否会更加明显呢？投资趋同性又将对企业内部资源配置产生何种影响？实体投资是一国经济增长的主要推动力，将企业间投资决策的模仿效应纳入宏观经济与微观企业投资行为间互动关系的考虑范畴，不仅有助于理解经济政策不确定性环境下企业投资行为的特点，还能为经济转型期企业可持续发展与产业结构转型升级提供必要的微观基础。

①  此处指的是企业固定资产等长期资产投资决策的趋同性。本文主体部分主要检验的均是企业固定资产等长期资产投资趋同行为。由于后半部分经济后果检验中涉及到金融投资趋同效应，为便于区分，本文在后半部分也将此投资趋同行为称为实体投资趋同行为。

本文以2003年至2017年中国沪深两市A股非金融类上市公司季度数据为研究样本，系统考察经济政策不确定性对企业投资趋同行为的影响。研究发现：(1)经济政策不确定性上升会显著增强企业投资趋同行为；(2)横截面个体异质性特征检验表明，该现象在信息优势企业有所缓解，但在资产不可逆程度较高的企业中则明显增强；(3)行业异质性特征检验结果表明，经济政策不确定性对企业投资趋同行为的正向影响效应在管制性行业以及景气度较低行业中有所减弱；(4)进一步研究发现，经济政策不确定性环境下实体投资决策的相互模仿效应越严重，企业金融化行为传染效应越强，特别是在行业实体投资总体趋于放缓的情况下，企业金融化现象更加严重。这也从侧面反映出不确定性环境下实体投资决策的相互模仿很可能会导致金融风险被迅速放大和扩散，从而危及经济整体安全。

本文的贡献主要有以下三点：(1)不确定性信息环境是经济主体跟随大众行动进行决策的重要影响因素(Banerjee，1992；方军雄，2012)。现有研究主要从经济周期(赵懿清等，2016)、宏观经济波动(赵懿清、张悦，2017)以及环境不确定性(彭博等，2018)等视角探讨了不确定性信息环境下的企业投资趋同问题。本文以Baker et al.(2016)构建的由政府制定或调整经济政策而引发的经济政策不确定性为视角展开分析，明确了不确定性的具体来源(李凤羽、杨墨竹，2015)，有利于我们更好地理解和认识经济政策不确定性环境下的企业投资趋同行为动因。(2)经济政策不确定性会影响企业投资行为(饶品贵等，2017)。然而，这些研究大都将企业的投资行为视为独立决策的结果，并未将企业间投资决策的模仿效应纳入宏观经济与微观企业投资行为间的互动关系的分析框架。本文考察了经济政策不确定性对企业投资趋同行为的影响，并进一步考虑横截面个体异质性特征和行业异质性特征带来的影响，有助于我们更深入地了解宏观经济与微观企业投资行为间的互动关系。(3)本文拓展了经济政策不确定性环境下企业内部资源配置结构的研究。研究发现，不确定性环境下实体投资决策的相互模仿效应越严重，企业金融化行为传染效应越强。特别是在行业实体投资总体趋于放缓的情况下，企业金融化的现象更加严重。这为理解我国经济“脱实向虚”愈演愈烈背后的驱动原因提供了一个新的视角。有关政府部门应增强企业进行实体投资的信心，有效防范金融资产“储蓄”动机转化为“投机”动机，更好地发挥金融资产引导实体经济投资的作用。

本文余下部分的结构安排如下：第二部分是文献回顾；第三部分是理论分析与研究假设提出；第四部分是研究设计；第五部分是实证结果分析；第六部分是进一步研究及稳健性检验；最后是本文的结论。

二、文献回顾 (一) 经济政策不确定性对微观企业行为的影响

经济政策不确定性是指政府未明确政策变更的指向和强度所引致的不确定性(Gulen and Ion, 2016)。作为市场经济的重要组成单元，企业是经济政策的重要影响对象和实施中介，这决定了其行为会受到宏观经济政策波动的影响。由于信息的不对称性，微观企业作为经济政策的接受者难以准确判断未来政策的走向，从而影响其正常的生产与投资策略(罗党论等，2016)。研究表明，外部不确定性会提高企业产品未来需求的不确定性，从而加大自由现金流的不确定性(Bloom et al., 2007)。为避免内外部风险叠加给企业造成的不利影响，企业会通过减少商业信用供给(陈胜蓝、刘晓玲，2018)、增加现金持有水平(王红建等，2014)等策略来对冲外部风险。就企业投资活动而言，由于经济政策不确定性上升会显著降低信息获取的充分性和及时性，管理者难以对宏观经济政策的未来走向做出准确的评估与判断，从而减少了投资活动(饶品贵等，2017)。刘贯春等(2019)研究表明，经济政策不确定性上升会导致项目投资收益率方差的增大，从而减少企业固定资产投资水平。对投资不可逆程度较高的企业以及对政府支出依赖较高的企业而言，经济政策不确定性对投资的抑制作用会更为显著(Gulen and Ion, 2016)。此外，饶品贵等(2017)发现，经济政策不确定性不仅会对企业投资水平产生重要影响，还会进一步影响投资效率。由此可见，经济政策不确定性对微观企业投资决策的影响不容忽视。然而，这些研究大都将企业的投资行为视为独立决策的结果。但公司各项行为决策并非完全取决于企业个体特征，而是会受到同行业内其他企业决策的影响(杨海生等，2020)。

(二) 投资趋同行为的影响因素

企业投资趋同行为指的是企业在进行投资决策时忽略专有信息，跟随同行业内其他企业投资决策的行为。投资的本质决定了与投资项目有关的信息在决策中的重要作用(方军雄，2012)。管理者进行决策所使用的信息主要包括私有信息和公共信息。由于私有信息的搜集需要管理者付出极大的成本和努力，相较而言，其他公司同类项目投资状况等公共信息的获取成本较小。从成本收益角度看，管理者利用同行业内其他企业的决策所传递出来的公共信息进行投资决策往往更具优势(方军雄，2012)。因此，管理者会有意识地对同行业的投资决策信息进行关注与模仿(方军雄，2012)。近年来，学者们开始关注同行业企业的投资信息对企业投资决策行为的影响。相关研究表明，企业投资趋同行为不仅会受到内部因素的影响，还会受到外部因素的影响(宋常、赵懿清，2011；张敦力、江新峰，2015；赵懿清等，2016；江新峰、张敦力，2019)。企业是市场经济的微观基础，外部宏观环境必然会对企业各项行为决策产生重要影响。在经济扩张期，由于信息的充足性和及时性都得到大幅提升，此时企业投资趋同行为明显减弱；而在经济收缩期，由于信息的充足性和及时性大幅降低，管理者可获取的私有信息量明显减少，因此投资趋同行为会显著增强(赵懿清等，2016)。作为一国在一定时期内的政策导向，极具信息含量且获取成本较小的产业政策也会显著提高企业投资趋同性(江新峰、张敦力，2019)。而管理者获取私有信息的动力同样会影响投资趋同行为。研究表明，较低的地方政府公共治理水平会降低企业投资回报，进而削弱管理者搜集私有信息的动力，增大投资趋同水平(陈德球、陈运森，2013)。此外，相关研究表明，我国企业的投资决策不仅受到同行业内企业投资决策的影响(Chen and Ma, 2017；李佳宁、钟田丽，2019)，还会受到同地区内企业投资决策的影响(石桂峰，2015)。同地区内不同行业间所导致的知识和技术的溢出效应、消费的外部性、基础设施建设、抵押价值是同地区内企业投资趋同行为产生的重要影响因素(石桂峰，2015；Dougal et al., 2015)，但该影响程度要显著弱于同行业带来的影响(陈德球、陈运森，2013)。

综合已有研究，我们发现，信息不充分是企业产生投资趋同行为的主要原因。随着经济政策不确定性的上升，经济主体获取信息的充分性和及时性也会显著下降。那么，经济政策不确定性是否会增强企业的投资趋同性呢？投资趋同性在不同企业和不同行业间有何差异？投资趋同性是否也同样存在金融资产投资活动中，最终对企业内部资源配置结构产生影响？这是本文试图解答的问题。

三、理论分析及研究假设提出

经济政策不确定性源于宏观经济政策的频繁变动和政策实施过程中的变数(Gulen and Ion, 2016)。后金融危机时代以来，各国经济政策不确定性程度均大幅攀升。由于当前中国经济仍处于向市场经济转型的阶段，因此企业各项经营决策对政府政策的依赖程度相对更高，导致企业对经济政策波动的反应较为敏感(饶品贵等，2017；张慧等，2018)。由于信息不对称的存在，在经济政策不确定性较高的情况下，微观企业作为经济政策的接受者难以及时、准确地解读出经济政策何时变动、变动的方向及变动的后果，由此大幅降低与投资项目有关信息的充分性与及时性。在这种情况下，管理者为获取投资项目所需信息需要投入更多的成本和努力。相较之下，同行业内其他公司的项目投资状况等公共信息获取成本较小。当管理者对成本与收益进行权衡后，观察同行业内其他企业的决策并进行模仿便成了管理者的“最佳选择”。相关研究指出，在不确定性和模糊性的环境中，管理者更容易接受他人行动中隐含的信息，从而表现出更大程度的模仿性投资(Lieberman and Asaba, 2006)。此外，由于投资退出成本和维持成本都将在未来发生，企业投资不仅与当期现金流相关，在很大程度上更与未来的现金流相关。Bloom et al.(2007)的研究就表明，外部不确定性会提高企业产品未来需求的不确定性，增加自有现金流的不确定性。在这种情况下，企业管理层对涉及未来现金流的预判更有可能出现偏差，从而增大投资项目收益率的方差，提高项目失败的可能性(刘贯春等，2019)。此时特立独行的投资决策导致的投资失败会使得管理者遭受更大的声誉损失。出于维护个人声誉的考虑，管理者更可能选择跟随同行内其他企业的投资决策，以便在投资失败时，有利于将原因归结于宏观环境的变化、行业政策的不利变化等外部不可控因素。基于以上分析，本文认为，经济政策不确定性会显著增加企业投资趋同行为。据此，本文提出以下研究假设1：

H1：在其他条件不变时，经济政策不确定性上升会显著增加企业投资趋同行为。

信息驱动视角认为私有信息匮乏是企业投资趋同行为产生的重要原因。当管理者获取私有信息需要付出的成本和努力较小时，其搜集私有信息的动力就会增强。进一步地，私有信息量的增加能有效降低投资失败的概率。这种情况下，企业投资会表现出较低的趋同性。当企业拥有较为充足的投资经验时，有利于企业了解外部市场。这不仅能有效降低企业投资的搜寻成本(方军雄，2012)，还能降低企业投资失败的概率，从而为企业投资形成强有力的信息资源支撑。因此，这类企业通常较少采取投资趋同策略。另外，对于学习能力较强的企业而言，其对自身的经营环境和企业质量往往更为了解，能更为准确地根据未来政策的趋势对企业经营现金流的不确定性做出评估，从而有效抵御外部风险及冲击(Moyen and Platikanov, 2013)。因此在经济政策不确定性上升的情况下，学习能力较强的企业投资行为会表现出较低的趋同性。综上，本文预测，经济政策不确定性对企业投资趋同行为的正向影响效应在投资经验较为充足的企业以及学习能力较强的企业(即信息优势企业)中有所减弱。据此，提出本文的研究假设2：

H2：相较于信息劣势企业而言，经济政策不确定性对企业投资趋同行为的正向影响在信息优势企业中有所缓解。

声誉机制认为企业模仿同行业内其他企业的投资决策是为了降低决策失败带来的负面效应。投资决策失误带来的损失主要体现为处置所投资的资产时，已有投资的沉没成本及承担资产的处置费用(Pindyck，1991)。因此，资产不可逆程度较高的企业投资决策失误带来的损失往往更大，其对经济波动也更为敏感(刘贯春等，2019)。换言之，若投资完全可逆，企业投资决策则基本不受不确定性的影响(Gulen and Ion, 2016；刘贯春等，2019)。对于资产不可逆程度较高的企业而言，其通过模仿同行其他企业的投资决策来降低投资决策失误所造成的负面效应的需求更大。因此，本文预测，经济政策不确定性对企业投资趋同行为的正向影响效应在资产不可逆程度较高的企业会明显增强。据此，提出本文的研究假设3：

H3：相较于资产不可逆程度较低的企业而言，经济政策不确定性对企业投资趋同行为的正向影响在资产不可逆程度较高的企业中会明显增强。

四、研究设计 (一) 样本选择与数据来源

本文以2003-2017年中国沪深两市A股上市公司季度数据为原始样本，并在此基础上剔除金融类公司、ST类公司、关键数据缺失公司、资产负债率小于0或大于1的样本公司^①。最终获取的样本观测值是95920个公司—季度样本。为避免异常值对结果的影响，本文对连续型变量进行上下1%的缩尾处理。

①  考虑到行业投资变量的计算方法，剔除当季度样本量小于4的样本公司，下同。

本文的经济政策不确定性指标来源于Baker et al.(2016)开发编制的中国经济政策不确定性指数，其他数据均来源于国泰安数据库。

(二) 模型构建

为验证本文的研究假设1，本文参考方军雄(2012)的研究方法，构造如下回归模型(1)进行检验：

$ Ib{s_{i, t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}Ind\_Ib{s_{i, j, t}} + {\alpha _2}EP{U_{t-1}} \\+ {\alpha _3}Ind\_Ib{s_{i, j, t}}*EP{U_{t-1}} + \sum Controls + {\varepsilon _{i, t}} $

(1)

模型(1)中，被解释变量Ibs_{i, t}表示i公司t期的投资水平，Ibs_{i, t} =[固定资产净额(t期)+在建工程净额(t期)+无形资产净额(t期)-固定资产净额(t-1期)-在建工程净额(t-1期)-无形资产净额(t-1期)] / 期末总资产(t-1期)。EPU为中国季度经济政策不确定性程度。由于Baker et al.(2016)构建的经济政策不确定性指数是月度指数，而本文的被解释变量是季度层面的数据。因此，本文使用算术平均值法和几何平均值法将月度经济政策不确定性指数转化为季度经济政策不确定性指数(AEPU和GEPU)，并作滞后一期处理。Ind_Ibs_{i, j, t}为行业投资水平，参考方军雄(2012)的做法，以除目标企业外该行业内其他企业投资水平的中位数表示。根据动态竞争理论，同行业内不同企业之间由于竞争互动关系会形成社会网络，个体的企业投资决策会受到其他企业投资的影响。而企业投资趋同效应的测度可以表示为企业投资相对于行业投资的敏感性程度。就模型(1)而言，企业投资对行业投资的敏感程度被表征为α₁。相关研究表明，企业投资存在一定程度的趋同效应。因此，系数α₁应显著为正。若经济政策不确定性能够强化企业的投资趋同行为，则系数α₃同样应当显著为正。此时，企业投资对行业投资的敏感程度表征为α₁+α₃×EPU。

参照以往研究企业投资趋同行为影响因素的文献(方军雄，2012；张敦力、江新峰，2015；江新峰、张敦力，2019)，本文还在回归模型(1)中加入了一系列控制变量。具体变量定义如表 1所示。

五、实证结果分析 (一) 描述性统计

为了更直观地看出企业投资趋同程度在不同时间段的分布特征，本文对不同时间段的企业投资趋同程度进行描述性统计。本文的样本区间范围为2003年第一季度至2017年第四季度，跨度较大。因此，本文对企业的年度投资趋同程度进行描述性统计。具体如表 2所示。借鉴江新峰、张敦力(2019)的做法，企业投资趋同程度用企业投资水平减去行业投资水平之差的绝对值来衡量，即PE=ABS(Ibs-Ind_Ibs)。PE值越大，说明企业投资与行业投资之间的差异越大，企业投资趋同效应越不明显。由表 2的结果可以看出，企业投资趋同程度在各年度间的波动幅度相对较大。

为了更直观地说明经济政策不确定性与企业投资趋同行为的关系，我们在图 1中绘制了经济政策不确定性与企业投资趋同行为之间的关系。企业投资趋同程度用企业投资水平减去行业投资水平之差的绝对值来衡量，即PE=ABS(Ibs-Ind_Ibs)。由图 1可以看出，经济政策不确定性指数越大，企业投资趋同程度效应越明显(PE值越小)。这初步验证了本文的研究假设1。

表 3报告了本文主要变量的描述性统计结果。由表 3可知，企业投资水平Ibs的均值为0. 0110。行业投资水平Ind_Ibs的均值为0.0042，最小值为-0.0037，最大值为0.0232，这说明行业间的投资支出差异较大。经济政策不确定性指数EPU的均值为1.7889，标准差为1.1617，最小值为0.5020，最大值为5.6423，表明中国经济政策不确定性程度的波动幅度较大。

(二) 回归结果及分析

1.经济政策不确定性与企业投资趋同行为

表 4报告了本文模型(1)的回归结果。第(1)列的解释变量是采用算术平均值法计算得到的经济政策不确定性指数(AEPU)，第(2)列的解释变量是采用几何平均值法计算得到的经济政策不确定性指数(GEPU)。由表 4的回归结果可知，无论是采用算术平均值法计算得到的经济政策不确定性(AEPU)还是采用几何平均值法计算得到的经济政策不确定性(GEPU)，行业投资水平(Ind_Ibs)与经济政策不确定性(EPU)的交乘项(Ind_Ibs*EPU)的回归系数均为正，并通过显著性检验。这表明，随着经济政策不确定性的提高，企业投资趋同行为增多。回归结果验证了本文的研究假设1。同时我们也可以看到，行业投资水平(Ind_Ibs)的回归系数也显著为正。这意味着企业在做投资决策时的确存在跟随同行内其他企业投资决策的现象。这与方军雄(2012)及张敦力、江新峰(2012)的研究结论一致。另外，经济政策不确定性(EPU)的回归系数显著为负，表明经济政策不确定性显著抑制了企业投资活动。这与现有的研究发现相一致(方军雄，2012；谭小芬、张文婧，2017)。

2.经济政策不确定性、信息优劣方与企业投资趋同行为

在此部分，本文将进一步考察经济政策不确定性影响企业投资趋同行为的具体作用条件，即检验二者关系在信息获取量的横截面差异，从而为加强本文基本问题的逻辑关系提供经验证据。因此，本文以企业投资经验和企业学习能力作为代理变量来区分“信息优势群体”与“信息劣势群体”。

(1) 企业投资经验。

由于大公司通常投资经验充足，能够为企业投资形成强有力的信息资源支撑，因此这类企业通常较少采取投资趋同策略(方军雄，2012)。借鉴方军雄(2012)的做法，本文使用企业规模作为代理变量来区分“信息优势群体”与“信息劣势群体”。将其按照中值进行赋值，当企业规模高于行业中位数时，企业投资经验Experience取值为1，否则为0。回归结果如表 5的第(1)列和第(2)列所示。第(1)列和第(2)列中的H代表企业投资经验变量(Experience)。由第(1)列和第(2)列的回归结果可以看出，H*Ind_Ibs*EPU的回归系数均显著为负。这表明，相较于小规模企业而言，大规模企业充足的投资经验能有效缓解经济政策不确定性对企业投资趋同行为的正向影响效应。

(2) 企业学习能力。

Moyen and Platikanov(2013)的研究表明，企业学习能力能够对不确定性环境下企业投资决策产生重要影响。随着时间的推移，企业会逐渐了解自身的经营环境和企业质量，其在经济政策不确定性较高的时期，能够对企业未来经营现金流做出较为准确的评估。因此，学习能力较强的企业投资决策受到外部随机冲击的影响程度也会降低。借鉴Moyen and Platikanov(2013)及李凤羽、杨墨竹(2015)的做法，本文以企业上市年限作为企业学习能力的代理变量来区分“信息优势群体”与“信息劣势群体”。将其按照中值进行赋值，当企业上市年限高于行业中位数时，企业学习能力Lea_ability取值为1，否则为0。回归结果如表 5的第(3)列和第(4)所示，第(3)列和第(4)列中的H代表企业学习能力变量(Lea_ability)。由第(3)列和第(4)的回归结果可知，H*Ind_Ibs*EPU的回归系数均显著为负。这表明较强的企业学习能力可以有效缓解经济政策不确定性对企业投资趋同行为的正向影响效应。总体而言，表 5的回归结果验证了本文的研究假设2。

3.经济政策不确定性、资产不可逆程度与企业投资趋同行为

谭小芬、张文婧(2017)的研究表明，固定资产占总资产的比重能较好地反映企业资产处置成本。该指标越大，表明资产不可逆程度越高。因此，借鉴谭小芬、张文婧(2017)的做法，本文用固定资产净额占上期期末总资产的比重(Rev)来衡量资产不可逆程度，并将其按照中值进行赋值。当资产不可逆程度(Rev)高于五十分位数时，Rev取值为1，否则为0。

回归结果如表 6所示。由表 6的回归结果可知，Rev*Ind_Ibs*EPU的回归系数均显著为正。由于资产不可逆程度较高的企业投资决策失误带来的损失往往更大(刘贯春等，2019)，因此，对于资产不可逆程度较高的企业而言，其通过模仿同行其他企业的投资决策来降低投资决策失误所造成的负面效应的需求增强。表 6的回归结果支持了本文的研究假设3，即资产不可逆程度越高，经济政策不确定性对企业投资趋同行为的正向影响效应显著增强。

六、进一步研究及稳健性检验 (一) 行业特征

在中国现行的制度背景下，行业特征因素对企业投资决策产生的影响不容小觑(陈信元等，2013)。由于不同行业间的信息效应、要素密集度、经营风险和行业发展状况等均有所不同，因此不同行业在趋同效应上的表现可能存在差异。为了从整体上把握投资趋同效应在行业层面的差异性，本文将进一步考察行业特征对经济政策不确定性与企业投资趋同行为二者关系带来的调节效应。

1.经济政策不确定性、管制性行业与企业投资趋同行为

在中国现行的经济体制下，行业管制性是较为重要的行业特征。这种特征会对企业投资决策产生重要影响。一方面，由于管制性行业关系到国民经济命脉，其通常与政府有着较为密切的政治关联，进而可能影响企业获取信息的能力。研究表明，拥有政治关联的民营企业能够更为及时准确地获取相关政策信息(唐建新、罗文涛，2016)。因此，相对而言，管制性行业可获取的相关政策信息会更多，从而有效地缓解了经济政策不确定性对这类企业投资趋同行为的影响效应。另一方面，作为国家政策的受益者(田存志、余欢欢，2016)，管制性行业即便投资失败仍可获得国家给予的相关财政补贴(李延喜等，2013)。因此，其通过模仿行业内其他企业投资决策来降低投资决策失误所造成的负面效应的需求下降。为此，本文推测，经济政策不确定性对企业投资趋同行为的正向影响效应在管制性行业中会减弱。

借鉴罗党论等(2016)的做法，本文将涉及国家安全、自然垄断、提供公共服务的行业及高新技术产业定义为管制性行业。当企业属于管制性行业时，Regulated取值为1，否则取值为0^①。表 7列示了相关的回归结果，可以看出，交乘项(Regulated*Ind_Ibs*EPU)的回归系数均显著为负。这表明，相较于非管制性行业，经济政策不确定性对企业投资趋同行为的正向影响效应在管制性行业中减弱。回归结果验证了本文的推测。

①  根据证监会2012年颁布的《上市公司行业分类指引》，本文将采矿业(B)、石油、化学、塑胶、塑料(C25、C26、C28、C29)、金融、非金融(C30-C33)、电力、热力、燃气及水生产和供应(D)、交通运输、仓储和邮政业(G)、信息技术(I、C39)、房产地(K)、文化、体育和娱乐业(R)定义为管制性行业。

2.经济政策不确定性、行业景气度与企业投资趋同行为

由于企业投资决策大多数是基于行业发展前景做出的，因此，行业景气度也是企业投资决策的重要影响因素之一(朱松等，2013；王晓君，2019)。一方面，当行业景气度较低时，市场会出现需求萎靡，生产力过剩等现象。此时行业景气度较低的企业往往会向政府寻求政策援助，如通过申请财政补贴来降低投资成本(王晓君，2019)。相对而言，这类企业投资决策失误所带来的损失相对较低。因此，这类企业通过模仿行业内其他企业投资决策来降低投资决策失误所造成的负面效应的需求降低。另一方面，当行业景气度较低时，行业整体处于发展的下行通道，为充分调动高管的积极性，企业通常会通过提高薪酬业绩敏感性来激励高管为业绩提升付出更多努力(刘建勇、王欣然，2017)。此时，为有更好的业绩提升，管理者模仿同行其他企业的投资决策的动机会有所减弱。为此，本文推测，经济政策不确定性对企业投资趋同行为的正向影响效应在景气度较低的行业中会减弱。

本文借鉴薛爽(2008)的方法来衡量行业景气度。第一步，先计算每一期每个行业ROA的中值，将其命名为MROA；第二步，计算每一期整体行业MROA的中值，将其命名为MMROA；第三步，比较MROA和MMROA的大小，若MROA低于MMROA，将其划分为行业景气度较低组，此时Pro取值为1，否则Pro取值为0。回归结果如表 8所示。由表 8的回归结果可以看出，交乘项(Pro*Ind_Ibs*EPU)的回归系数均显著为负，回归结果验证了本文的推测，即经济政策不确定性对投资趋同行为的正向影响效应在景气度较低的行业中会减弱。

(二) 金融化行为传染效应

Lieberman and Asaba(2006)指出，企业在不确定性环境下相互模仿意味着它们对未来下了相同的押注，这会在很大程度上放大行为的正面或负面社会后果。近年来，我国实体经济持续疲软，而金融资产部门却持续膨胀，我国经济呈现出了明显的“脱实向虚”的趋势。国内外学者均发现，经济政策不确定性上升显著抑制了企业实体经济投资活动(饶品贵等，2017；刘贯春等，2019)。那么，不确定性环境下实体投资决策的相互模仿是驱动经济整体“脱实向虚”愈演愈烈的重要力量之一吗？考虑到实体企业“脱实向虚”对中国经济和金融体系具有潜在的威胁，探讨不确定性环境下实体投资决策的相互模仿是否会对企业金融资产投资决策产生影响具有重要的理论和现实意义。为此，本文构建回归模型(2)进行检验：

$ Fi{n_{i, t}} = {\beta _0} + {\beta _1}Ind\_Fi{n_{i, j, t}} + {\beta _2}EP{U_{t - 1}} + {\beta _3}Comov{e_{j, t}} + {\beta _4}Ind\_Fi{n_{i, j, t}}\\*EP{U_{t - 1}} + {\beta _5}Comov{e_{j, t}}*Ind\_Fi{n_{i, j, t}} + {\beta _6}Comov{e_{j, t}}*EP{U_{t-1}} \\+ {\beta _7}Ind\_Fi{n_{i, j, t}}*EP{U_{t-1}}*Comov{e_{j, t}} + \sum Controls + {\varepsilon _{i, t}} $

(2)

在模型(2)中，被解释变量Fin为企业金融化程度。本文借鉴彭俞超等(2018)的做法，将交易性金融资产、买入返售金融资产净额、发放贷款及垫款净额、可供出售金融资产净额以及持有至到期投资净额界定为金融资产，并以上期期末总资产进行标准化，该指标越大，表明企业金融资产投资水平越高，金融化程度越严重。解释变量Comove为行业投资趋同程度，借鉴方军雄(2012)的做法，通过估算每一季度同一行业内投资增减方向相同的企业比例来刻画该行业投资趋同程度(Comove)。具体计算公式为：Comove=Max(I_inc，I_dec)/N。其中，I_inc代表投资增加的公司数量，I_dec代表投资减少的公司数量，N为行业内公司总数量。根据该指标的设计，该值越大，表明该行业投资趋同程度越严重。Ind_Fin为行业金融投资水平，以除目标企业外该行业内其他企业金融化水平的中位数表示。企业金融投资传染效应的测度可以表示为企业金融投资相对于行业金融投资的敏感性程度。就模型(2)而言，企业金融投资对行业金融投资的敏感程度被表征为β₁。相关研究表明，企业金融投资在同行业间存在一定程度的传染效应(李秋梅、梁权熙，2020)。因此，系数β₁应显著为正。本文关注的主要系数是β₇，若该系数显著为正，表明不确定性环境下实体投资决策的相互模仿越严重，企业金融化行为传染效应越强。即不确定性环境下实体投资决策的相互模仿会放大行为的负面效应。

表 9列示了相关的回归结果。由回归结果可以看出，交乘项(Comove*Ind_Fin*EPU)的回归系数均显著为正，回归结果验证了本文的预期。

(三) 内部资本结构配置

研究表明，企业在学习同行的决策时，会对未来投资机会作进一步的分析预判(杨海生等，2020)。那么，在经济政策不确定性不断攀升的背景下，企业在模仿同行实体投资决策的过程中，是如何根据未来的投资机会对内部资源配置结构进行调整的呢？根据预防性储蓄理论，由于金融资产具有较强的变现能力、较低的调整成本等特征，企业会配置相应的金融资产，以便在需要增加实体投资时，能够通过出售变现能力较强的金融资产及时获取资金，从而有效地缓解投资不足的问题(Theurillat et al., 2010)。然而，委托代理观指出，由于实体投资通常具有周期长、结果不确定性大等特征，出于投机的目的，企业管理者更可能将资本投资到短期收益较高的金融领域以便获取短期收益。由于有效的资源配置是企业保持竞争优势的关键因素，探讨经济政策不确定性环境下企业在学习和模仿同行实体投资决策时，如何根据未来的投资机会对内部资源配置结构进行调整这一问题具有重要的理论和现实意义。为此，本文构建模型(3)进行检验。由于不同的行业实体投资总体方向可能会带来异质性影响，本文对行业实体投资进行分方向检验。具体地，回归模型(3)为：

$ Fi{n_{i, t}} = {\mu _0} + {\mu _1}EP{U_{t - 1}} + {\mu _2}Comov{e_{j, t}} + {\mu _3}Comov{e_{j, t}}*EP{U_{t - 1}} \\+ \sum Controls + {\varepsilon _{i, t}} $

(3)

模型(3)中，被解释变量Fin为企业金融资产投资水平。解释变量Comove为行业投资趋同程度。本文借鉴方军雄(2012)的做法，若行业内实体投资增加的公司数量大于实体投资减少的公司数量时，则意味着行业实体投资总体方向为增资，此时Herd取值为1, 否则Herd取值为0，即行业实体投资总体方向为减资，然后对回归模型(3)进行分组检验。系数μ₃是本文主要关注的系数。

表 10列示了相关的回归结果。其中，第(1)列和第(2)列是行业实体投资总体方向为增资的情况(Herd=1)；第(3)列和第(4)列是行业实体投资总体方向为减资的情况(Herd=0)^①。第(1)列和第(2)列的回归结果显示，交乘项(Comove*EPU)的回归系数显著为负，表明当行业实体投资总体趋向于增加时，经济政策不确定性的上升降低了企业的金融资产配置水平。第(3)列和第(4)列的回归结果显示，交乘项(Comove*EPU)的回归系数显著为正，意味当行业实体投资总体趋于放缓时，随着经济政策不确定性的上升，金融资产投资收益空间也随之增大(徐光伟等，2020)，从而刺激了企业虚拟投资活动的开展，引发实体经济的“脱实向虚”行为。表 10的结果在一定程度上反映出，随着实体投资机会的减少，企业对未来投资缺乏信心，出于“逐利”的目的，企业更倾向于配置更多的金融资产以获取短期收益。因此，政府有关部门应当通过出台相关政策，引导企业加大实体投资，有效防范“投机”性金融资产投资，更好地发挥金融资产引导实体经济投资的作用。

①  考虑到我国于2007年才开始实施新的会计准则，自此金融资产的数据才得以获取。因此，在金融资产这一部分的检验中，样本区间的开始年份为2007年，故此处样本量有所减少。

(四) 稳健性检验^①

① 感谢审稿人的意见，我们进一步对投资“潮涌现象”这一竞争性假说进行排除。由于企业投资与行业投资正相关也可能源自中国市场产业升级中的“潮涌现象”(林毅夫等, 2010)，借鉴方军雄(2012)的做法，本文对企业当期投资与行业滞后一期投资的关系进行检验(限于篇幅未列示)。回归结果显示，经济政策不确定性对企业投资趋同行为的影响仍然显著为正。这在一定程度上表明，经济政策不确定性导致的投资趋同行为更可能为羊群效应。

1.内生性问题的讨论

由于经济政策属于国家层面的宏观政策，微观企业个体行为很难对全部宏观政策产生影响(顾夏铭等，2018)，所以企业投资活动与经济政策不确定性之间几乎不存在反向因果关系。尽管本文采用解释变量滞后一期的做法能在一定程度上避免可能存在的反向因果关系，但出于实证结果稳健性考虑，本文还借鉴了顾夏铭等(2018)的做法，以美国经济政策不确定性指标作为工具变量对本文的主假设进行回归检验。回归结果表明经济政策不确定性对企业投资趋同行为的影响仍显著。

2.控制滞后一期的被解释变量

为消除被解释变量前后期相关可能带来的影响，本文借鉴顾夏铭等(2018)和Fang et al.(2017)的做法，将滞后一期的被解释变量加入回归模型中进行稳健性检验，回归结果基本保持不变。

3.经济政策不确定性指标重新测算

由于Baker et al.(2016)构建的经济政策不确定性指数是月度数据，而本文使用的被解释变量是季度数据，因此需要将月度指数转化为季度指数。本文除了在实证部分使用算术平均值法和几何平均值法得到季度经济政策不确定性指数外，还借鉴了顾夏铭等(2018)的衡量方法，以中位值衡量经济政策不确定性进行稳健性检验。回归结果基本保持不变。

七、结论

本文以2003-2017年中国沪深两市A股非金融类上市公司为研究样本，实证检验了经济政策不确定性对企业投资趋同行为的影响。研究发现：(1)经济政策不确定性上升会显著增强企业的投资趋同行为；(2)该影响效应在信息优势企业中有所缓解，但在资产不可逆程度较高的企业中会明显增强；(3)分行业来看，在管制性行业和景气度较低行业中，经济政策不确定性对投资趋同行为的正向影响效应会减弱；(4)进一步研究发现，经济政策不确定性环境下实体投资决策的相互模仿越严重，企业金融化行为传染效应越强，特别是在行业实体投资总体趋于放缓的情况下，企业金融化现象更加严重。这也从侧面反映出不确定性环境下实体投资决策的相互模仿很可能会导致金融风险被迅速放大和扩散，从而危及经济整体安全。本研究为理解我国经济“脱实向虚”的驱动原因提供了一个新的视角。

长期的投资趋同行为会使企业忽略自身专有信息，错过适合于自身发展的机会，不利于企业的长期健康发展，更不利于行业整体发展。因此，投资趋回策略不应成为推崇的投资策略。对于微观企业而言，企业应增强自身对经济政策不确定性的适应性和把控力。在制定决策时，不应盲目跟从，而是要根据企业自身生产经营状况进行合理的资金安排，提高资源配置效率以实现长期可持续性发展。政府应加强与市场行为主体间的沟通，尽可能地增强经济政策的透明度和可预期性，有效降低不确定性情形下企业投资决策对行业决策的依赖性，让市场更好地在资源配置中起决定性作用。同时，应重视不同行业间的异质性，积极引导不同行业内企业进行科学合理的投资决策，从而推动产业结构优化升级。此外，监管部门还应有效防范金融资产“储蓄”动机转化为“投机”动机的情况，正确引导企业进行实体投资，增强企业实体投资的信心，更好地发挥金融资产引导实体经济投资的作用，全面盘活实体经济。