基于學(xué)習(xí)行為的資本結(jié)構(gòu)同伴效應(yīng)實(shí)證研究

張?zhí)煊?，鐘田?/p>

東北大學(xué) 工商管理學(xué)院，沈陽(yáng) 110169

引言

資本結(jié)構(gòu)決策是企業(yè)財(cái)務(wù)理論的核心問題，自M&M理論后，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了權(quán)衡理論、委托代理理論和融資優(yōu)序等多種理論。但是這些傳統(tǒng)財(cái)務(wù)學(xué)觀點(diǎn)大多遵循M&M理論的邏輯框架，從企業(yè)自身尋找資本結(jié)構(gòu)決策的影響因素，認(rèn)為稅盾收益、破產(chǎn)成本和代理成本等企業(yè)個(gè)體因素足以解釋最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)決策，忽略了同伴企業(yè)行為決策。但GRAHAM et al.[1]通過對(duì)392名CFO調(diào)查發(fā)現(xiàn)，財(cái)務(wù)經(jīng)理進(jìn)行財(cái)務(wù)決策時(shí)很大程度上參考和借鑒其他相似企業(yè)的決策行為。國(guó)外學(xué)者也利用企業(yè)數(shù)據(jù)，為同伴效應(yīng)存在提供了實(shí)證證據(jù)。

導(dǎo)致同伴效應(yīng)的一個(gè)重要理論機(jī)制是對(duì)于同伴企業(yè)的學(xué)習(xí)行為。隨著中國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈，企業(yè)決策時(shí)僅從自身歷史經(jīng)驗(yàn)中自學(xué)習(xí)已不能應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)帶來的生存壓力[2]。學(xué)習(xí)對(duì)象包括競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和戰(zhàn)略合作伙伴等同伴企業(yè)暢銷的產(chǎn)品、先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和高效的管理模式等，能夠幫助企業(yè)以較少的成本和較短的時(shí)間得到相對(duì)較優(yōu)的決策[3]。向同伴的學(xué)習(xí)使企業(yè)之間決策相互依賴程度越來越高，從而導(dǎo)致同伴效應(yīng)。但是，已有國(guó)內(nèi)外對(duì)于學(xué)習(xí)機(jī)制是否產(chǎn)生同伴效應(yīng)的實(shí)證證據(jù)較少。

鑒于此，本研究采用中國(guó)上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)中國(guó)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策是否存在同伴效應(yīng)，并進(jìn)一步針對(duì)已有國(guó)外研究對(duì)資本結(jié)構(gòu)決策同伴效應(yīng)產(chǎn)生機(jī)制研究較缺乏這一現(xiàn)狀，借鑒社會(huì)學(xué)習(xí)理論模型[4-5]，通過檢驗(yàn)同伴效應(yīng)異質(zhì)性，檢驗(yàn)上述資本結(jié)構(gòu)決策同伴效應(yīng)是否由學(xué)習(xí)行為導(dǎo)致。

1 相關(guān)研究評(píng)述

1.1 同伴效應(yīng)

同伴效應(yīng)是指某一個(gè)體(又稱焦點(diǎn)企業(yè))的決策受到包含該個(gè)體的參照組內(nèi)其他成員(同伴)行為的影響[6]，是個(gè)體主動(dòng)采取行動(dòng)的內(nèi)生過程。同伴效應(yīng)不僅從企業(yè)微觀層面彌補(bǔ)現(xiàn)有資本結(jié)構(gòu)影響因素理論研究的不足，還從宏觀上提出了乘數(shù)效應(yīng)概念[7]。由于乘數(shù)效應(yīng)，個(gè)體企業(yè)負(fù)債的波動(dòng)加倍向外擴(kuò)散，從而導(dǎo)致參照組層面(行業(yè)、市場(chǎng))負(fù)債的劇烈波動(dòng)。

同伴效應(yīng)一詞最初產(chǎn)生于社會(huì)學(xué)領(lǐng)域。EISENSTADT[8]認(rèn)為，社會(huì)參照組對(duì)位于其中個(gè)體的行為、態(tài)度和信念都會(huì)產(chǎn)生重要影響。早期同伴效應(yīng)的實(shí)證研究主要在教育學(xué)領(lǐng)域內(nèi)展開，HOXBY[9]以自然形成班級(jí)中的學(xué)生成績(jī)?yōu)檠芯繉?duì)象，利用工具變量法發(fā)現(xiàn)同伴成績(jī)與個(gè)體成績(jī)之間存在顯著正相關(guān)；SACERDOTE[10]利用隨機(jī)分配寢室控制自選擇問題，用結(jié)構(gòu)方程模型得到相同結(jié)論。乘數(shù)效應(yīng)的概念由GLAESER et al.[7]首次提出，其實(shí)質(zhì)是個(gè)體微小的行動(dòng)變化在同伴效應(yīng)的作用下被擴(kuò)大，導(dǎo)致群體劇烈變化。除了教育學(xué)，社會(huì)學(xué)家試圖用同伴效應(yīng)解釋一些社會(huì)問題，如青少年吸毒、酗酒[11-12]和懷孕行為[13]等。近幾年，中國(guó)學(xué)者也開始關(guān)注社會(huì)學(xué)領(lǐng)域的同伴效應(yīng)研究，楊釙[14]利用“小升初”電腦隨機(jī)派位構(gòu)建自然實(shí)驗(yàn)，研究同伴能力對(duì)個(gè)體成績(jī)的影響，發(fā)現(xiàn)中國(guó)初中生的學(xué)習(xí)成績(jī)并不存在顯著同伴效應(yīng)。隨后，同伴效應(yīng)如何影響社會(huì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)學(xué)生的成績(jī)[15]、農(nóng)村青少年體重[16]和參與股市行為[17]等問題的實(shí)證研究也陸續(xù)展開。

財(cái)務(wù)學(xué)領(lǐng)域開展企業(yè)財(cái)務(wù)決策行為同伴效應(yīng)的實(shí)證研究始于近幾年，且主要集中于驗(yàn)證同伴效應(yīng)是否存在。KAUSTIA et al.[18]利用工具變量法發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)觀察到同伴企業(yè)進(jìn)行股票拆分決策獲得一定收益時(shí)，也同樣選擇進(jìn)行股票拆分，即表現(xiàn)出同伴效應(yīng)，但該行為并不能帶來期望的收益；FAULKENDER et al.[19]證實(shí)企業(yè)經(jīng)理人薪酬決策中存在與其他相似同行企業(yè)進(jìn)行同伴對(duì)標(biāo)的現(xiàn)象；AMORE[20]以同地區(qū)其他企業(yè)作為同伴企業(yè)，發(fā)現(xiàn)意大利家族企業(yè)任用非家族企業(yè)董事的決策受到鄰近企業(yè)的影響，但是該影響隨空間距離的增加而降低。中國(guó)關(guān)于企業(yè)決策同伴效應(yīng)(或稱同群效應(yīng))的研究剛剛起步，趙穎[21]利用中國(guó)上市企業(yè)數(shù)據(jù)，采用傾向得分匹配法識(shí)別同伴企業(yè)，實(shí)證發(fā)現(xiàn)中國(guó)企業(yè)之間的高管薪酬存在顯著同伴效應(yīng)，且該同伴效應(yīng)具有異質(zhì)性，有助于企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值；傅超等[22]研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)并購(gòu)商譽(yù)溢價(jià)的決定因素之一就是同伴效應(yīng)，并研究同伴效應(yīng)的異質(zhì)性；石桂峰[23]以地區(qū)為參照組，發(fā)現(xiàn)企業(yè)新增投資受到同一地區(qū)不同行業(yè)企業(yè)平均新增投資的影響。

關(guān)于資本結(jié)構(gòu)決策同伴效應(yīng)，僅有LEARY et al.[24]利用工具變量法，實(shí)證發(fā)現(xiàn)美國(guó)上市企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)決策受到同行業(yè)同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策的影響，且檢驗(yàn)了該同伴效應(yīng)的異質(zhì)性特征。中國(guó)尚未開展對(duì)該問題的研究。

1.2 同伴效應(yīng)產(chǎn)生機(jī)制

一些學(xué)者通過實(shí)驗(yàn)或準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法，通過對(duì)隨機(jī)創(chuàng)造的實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組施加控制研究投資決策同伴效應(yīng)的產(chǎn)生機(jī)制。BURSZTYN et al.[25]通過限制社會(huì)學(xué)習(xí)行為或社會(huì)影響機(jī)制，發(fā)現(xiàn)兩種機(jī)制都導(dǎo)致同伴效應(yīng)；進(jìn)一步將全樣本分成老練的投資者和市場(chǎng)新手兩個(gè)子樣本，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)老練投資者的同伴效應(yīng)較弱，市場(chǎng)新手的同伴效應(yīng)較強(qiáng)，說明同伴效應(yīng)可能由學(xué)習(xí)行為產(chǎn)生。DUPAS[5]采用二階段隨機(jī)田野實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)行為和收入效應(yīng)能夠解釋個(gè)體購(gòu)買決策中存在的同伴影響。

還有學(xué)者利用自然生成的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，采用參照組內(nèi)均值模型、空間模型和工具變量法等實(shí)證計(jì)量方法識(shí)別和測(cè)量同伴效應(yīng)。BROWN et al.[26]在實(shí)證檢驗(yàn)社區(qū)個(gè)體參與股票市場(chǎng)決策中存在同伴效應(yīng)的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)在社會(huì)交流更為密切的社區(qū)中，同伴效應(yīng)更強(qiáng)，以此推斷同伴效應(yīng)很可能源于學(xué)習(xí)行為；FOUCAULT et al.[27]明確提出基于學(xué)習(xí)行為的投資決策同伴效應(yīng)理論模型和研究假設(shè)，并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果表明由于學(xué)習(xí)行為，企業(yè)投資決策是相互聯(lián)系的。因此，對(duì)同伴的學(xué)習(xí)可能是導(dǎo)致企業(yè)股票拆分決策同伴效應(yīng)的一個(gè)重要原因。DAHL et al.[28]通過分樣本方法，發(fā)現(xiàn)當(dāng)同伴是高級(jí)管理人員(具有更多有效信息)以及當(dāng)工作環(huán)境失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較大(收集信息更為重要)時(shí)，同伴效應(yīng)更強(qiáng)，據(jù)此他們推測(cè)參與項(xiàng)目成本和收益信息在個(gè)體決策者中的傳遞最終導(dǎo)致同伴效應(yīng)。

綜上，已有國(guó)外同伴效應(yīng)的相關(guān)實(shí)證研究多集中于個(gè)體(企業(yè))決策的同伴效應(yīng)是否存在。雖然有學(xué)者借用經(jīng)濟(jì)學(xué)概念和模型，從理論上提出用學(xué)習(xí)行為模型和動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)模型等解釋同伴效應(yīng)的產(chǎn)生機(jī)制，但尚未發(fā)現(xiàn)專門研究資本結(jié)構(gòu)同伴效應(yīng)產(chǎn)生機(jī)制的相關(guān)研究。中國(guó)關(guān)于資本結(jié)構(gòu)同伴效應(yīng)是否存在以及影響渠道的研究尚未開展。

本研究思路和框架為，借鑒LEARY et al.[24]的研究，以股票收益波動(dòng)作為工具變量，以學(xué)習(xí)行為假說、動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)假說和企業(yè)聲譽(yù)假說為理論依據(jù)，采用中國(guó)滬深兩市非金融上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)中國(guó)上市企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策是否存在同伴效應(yīng)；以MORETTI[4]的社會(huì)學(xué)習(xí)模型為依據(jù)，對(duì)資本結(jié)構(gòu)同伴效應(yīng)的學(xué)習(xí)行為產(chǎn)生機(jī)制進(jìn)行理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)。

2 資本結(jié)構(gòu)決策同伴效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)

2.1 研究假設(shè)

關(guān)于企業(yè)決策為何受到同伴企業(yè)決策的影響，即為什么存在同伴效應(yīng)，已有經(jīng)濟(jì)學(xué)模型提供了3種可能的理論解釋。

學(xué)習(xí)行為假說。本研究中界定的學(xué)習(xí)行為是基于社會(huì)學(xué)習(xí)理論的觀察學(xué)習(xí)，當(dāng)某個(gè)體通過觀察同伴行為理性地獲取信息，且該信息改變了其自身決策，即稱發(fā)生了學(xué)習(xí)行為[29]。學(xué)習(xí)行為假說本質(zhì)上即MANSKI[30]提出的期望互動(dòng)機(jī)制，在傳統(tǒng)認(rèn)知學(xué)習(xí)模型先驗(yàn)信息和私有信息的基礎(chǔ)上，該假說引入同伴信息，認(rèn)為同伴行為及其背后的信息可通過改變個(gè)體決策者對(duì)某事件的期望進(jìn)而改變其決策，即決策者對(duì)于決策收益的預(yù)期是依據(jù)其所有可獲信息的最佳預(yù)測(cè)。除了先驗(yàn)信息外，決策者還能夠觀察外部環(huán)境信息并解讀同伴行為，從而獲取同伴信息。決策者一般是在先驗(yàn)信息基礎(chǔ)上，權(quán)衡各類信息的精度后，更新舊信息，形成后驗(yàn)概率，并依據(jù)后驗(yàn)信息做出決策。當(dāng)決策者認(rèn)為私有信息質(zhì)量較差或信息收集成本較高時(shí)，則依賴同伴信息，從而產(chǎn)生某個(gè)體決策者行為與其同伴行為的互動(dòng)效應(yīng)。

動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)假說。企業(yè)的主要目標(biāo)是在競(jìng)爭(zhēng)中盈利。動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)模型認(rèn)為，企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)是焦點(diǎn)企業(yè)與同伴企業(yè)(尤其是競(jìng)爭(zhēng)者)之間長(zhǎng)期和動(dòng)態(tài)的攻擊與反擊行為的交替過程[31]。資本結(jié)構(gòu)決策作為一種重要決策，一方面具有戰(zhàn)略承諾作用，另一方面也為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略提供必要的財(cái)務(wù)支持，因此資本結(jié)構(gòu)的互動(dòng)可能是一種企業(yè)之間競(jìng)爭(zhēng)互動(dòng)的結(jié)果[32]。與學(xué)習(xí)行為中同伴行為僅提供資本結(jié)構(gòu)決策信息不同，動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制中競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整直接改變焦點(diǎn)企業(yè)的收益，從而改變其決策。

企業(yè)聲譽(yù)假說。SCHARFSTEIN et al.[33]較早提出聲譽(yù)模型。與上述假說不同，聲譽(yù)模型著眼于經(jīng)理人與股東之間的代理問題。經(jīng)理人，尤其是低能力的經(jīng)理人，出于對(duì)其在勞動(dòng)力市場(chǎng)上聲譽(yù)的考慮，主動(dòng)選擇放棄自己的信念而跟隨同伴(其他類似企業(yè)的經(jīng)理人)的決策，以躲避被人發(fā)現(xiàn)其能力較低而被解雇的風(fēng)險(xiǎn)。資本結(jié)構(gòu)決策直接關(guān)系到企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)值，也與經(jīng)理人的聲譽(yù)直接掛鉤，因此企業(yè)管理層的聲譽(yù)模型也是導(dǎo)致資本結(jié)構(gòu)同伴效應(yīng)的可能途徑。

綜上，本研究提出研究假設(shè)：中國(guó)上市企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策可能存在同伴效應(yīng)，即焦點(diǎn)企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)決策與同行業(yè)其他同伴企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)決策存在顯著關(guān)聯(lián)性。

2.2 實(shí)證設(shè)計(jì)

2.2.1 樣本和變量選擇

本研究樣本包含2001年至2014年滬深兩市除金融企業(yè)外所有上市企業(yè)的非平衡面板數(shù)據(jù)，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中利用可獲得的更新數(shù)據(jù)重新檢驗(yàn)，并不改變實(shí)證結(jié)果，數(shù)據(jù)量可保證結(jié)論穩(wěn)健性。企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、股價(jià)信息和高管信息等均來自國(guó)泰安金融數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)。按照慣例剔除數(shù)據(jù)不全的上市企業(yè)數(shù)據(jù)，考慮到異常值會(huì)造成統(tǒng)計(jì)結(jié)果偏差，對(duì)所有變量進(jìn)行winsorize縮尾處理，去除最大1%和最小1%的樣本。在樣本觀察期內(nèi)，按行業(yè)劃分，逐一以1個(gè)企業(yè)作為焦點(diǎn)企業(yè)、以其他企業(yè)作為同伴企業(yè)，以焦點(diǎn)企業(yè)的各項(xiàng)指標(biāo)值與同伴企業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)的平均值構(gòu)成一個(gè)企業(yè)-年觀察值，最終得到10 167個(gè)企業(yè)-年觀察值，每個(gè)觀察值都有對(duì)應(yīng)工具變量；在差分變量作為因變量時(shí)，為8 609個(gè)企業(yè)-年觀察值。

(1)由于市價(jià)能夠更好地測(cè)量企業(yè)真實(shí)價(jià)值，本研究以市場(chǎng)價(jià)值計(jì)算的資本結(jié)構(gòu)與其差分(t期減(t-2)期)作為因變量，計(jì)算方法為負(fù)債賬面價(jià)值與資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值的比率，資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值為當(dāng)年收盤價(jià)×流通股股數(shù)+負(fù)債賬面價(jià)值。

(2)本研究選取企業(yè)規(guī)模、成長(zhǎng)性、盈利能力和流動(dòng)比率等企業(yè)特征作為控制變量。企業(yè)規(guī)模既體現(xiàn)企業(yè)的綜合實(shí)力，也描述企業(yè)借款的擔(dān)保價(jià)值，與負(fù)債水平呈正相關(guān)，本研究用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)測(cè)量企業(yè)規(guī)模。根據(jù)生命周期理論，處于不同階段的企業(yè)，其負(fù)債行為具有階段性特征，如新生企業(yè)的負(fù)債往往較低，而成熟的大型企業(yè)的負(fù)債水平較高，本研究用每股盈余增長(zhǎng)率描述企業(yè)成長(zhǎng)性。根據(jù)融資優(yōu)序理論，企業(yè)盈利能力直接關(guān)系到企業(yè)負(fù)債水平，企業(yè)一般先利用成本較低的內(nèi)源融資，如未分配利潤(rùn)等，本研究用企業(yè)息稅折舊及攤銷前利潤(rùn)除以總資產(chǎn)測(cè)量盈利能力，該指標(biāo)應(yīng)與負(fù)債負(fù)相關(guān)。流動(dòng)比率即流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比率，測(cè)量企業(yè)短期償債能力，該比率作為企業(yè)短期財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，直接影響企業(yè)貸款可獲性。為了控制內(nèi)生性問題，本研究所有解釋變量(包括后文中分樣本采用的指標(biāo))均滯后1期。

2.2.2 實(shí)證模型和工具變量

根據(jù)MANSKI[6]提出的參照組內(nèi)均值線性模型，有

∑uConj,i,t+∑zFirFEj+εj,i,t

(1)

(2)

其中，Di,t為在i行業(yè)內(nèi)t年的全部企業(yè)數(shù)量，Indi為行業(yè)，g為包含在i行業(yè)內(nèi)的同伴企業(yè)。(2)式中的“g∈Indi,g≠j”等同于“g∈-j”，為體現(xiàn)本研究的參照組為行業(yè)，所以采用此表達(dá)形式。資本結(jié)構(gòu)同伴效應(yīng)主要體現(xiàn)在(1)式中的估計(jì)系數(shù)J上。如果J顯著不為0，說明焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策受到同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的影響；若J不顯著，則不存在同伴效應(yīng)。

對(duì)J參數(shù)的估計(jì)存在兩種內(nèi)生性問題。一個(gè)是MANSKI[6]提出的反映問題，即j焦點(diǎn)企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)決策是除j以外同伴企業(yè)的函數(shù)；同樣，同伴企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)也是j的函數(shù)。這種互為因果帶來了明顯的內(nèi)生性問題，因此需要利用合適的工具變量予以控制。另一個(gè)潛在的內(nèi)生性問題是關(guān)聯(lián)效應(yīng)[6]或潮涌現(xiàn)象[34]，即某些外部不可觀測(cè)的制度、環(huán)境和特征是個(gè)體行為決策的重要影響因素，將其遺漏在殘差項(xiàng)中而導(dǎo)致同伴企業(yè)與焦點(diǎn)企業(yè)行為表現(xiàn)出偽相關(guān)關(guān)系的內(nèi)生性問題。由于資本結(jié)構(gòu)決策存在行業(yè)特征[35]，因此同行業(yè)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策表現(xiàn)出一定的趨同現(xiàn)象。本研究利用固定效應(yīng)工具變量法和面板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行差分處理，剔除不隨時(shí)間變化不可觀察的行業(yè)特征，從而部分控制資本結(jié)構(gòu)決策行業(yè)特征導(dǎo)致的關(guān)聯(lián)效應(yīng)。

根據(jù)國(guó)內(nèi)外已有研究[24]，股票收益波動(dòng)能夠較好地解釋資本結(jié)構(gòu)決策的波動(dòng)且具有外生性，滿足工具變量與內(nèi)生變量相關(guān)但與殘差項(xiàng)無關(guān)的要求。本研究采用擴(kuò)展的CAPM模型計(jì)算同伴企業(yè)股票收益波動(dòng)，即

(3)

2.2.3 描述性統(tǒng)計(jì)

表1給出焦點(diǎn)企業(yè)和同伴企業(yè)所有變量的當(dāng)期水平和差分的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)均值為0.402，基本處于合理區(qū)間，且由差分變量的均值、中值、標(biāo)準(zhǔn)差3個(gè)指標(biāo)可知波動(dòng)不大，較為平穩(wěn)。企業(yè)規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)，成長(zhǎng)性和盈利能力逐年緩慢降低，流動(dòng)比率較為穩(wěn)定。為了減小變量間的共線性問題以及方便解釋，本研究對(duì)所有自變量進(jìn)行中心化處理。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 1 Results for Descriptive Statistics

2.3 實(shí)證結(jié)果

本研究采用固定效應(yīng)工具變量法，以同伴企業(yè)股票收益波動(dòng)作為工具變量控制同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策。該方法與普通固定效應(yīng)模型類似，可以控制企業(yè)個(gè)體的固定效應(yīng)，使回歸系數(shù)J能夠更好地描述各個(gè)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策間的互動(dòng)作用，而非企業(yè)個(gè)體的一些不可見特征。工具變量模型實(shí)證結(jié)果見表2，第2列和第4列為不包含同伴企業(yè)特征的回歸結(jié)果，第3列和第5列為加入同伴企業(yè)特征的回歸結(jié)果。表2中的弱工具變量檢驗(yàn)Cragg-Donald統(tǒng)計(jì)量主要考察工具變量是否為弱工具變量，本研究中，采用所有內(nèi)生變量估計(jì)值中最大Wald統(tǒng)計(jì)量計(jì)算Stock-Yogo弱工具變量臨界值，10%水平對(duì)應(yīng)臨界值為16.380。由表2可知，第2列～第5列中的統(tǒng)計(jì)量值均大于Stock-Yogo臨界值16.380，意味著在10%水平上，可以認(rèn)定以同伴企業(yè)股票收益波動(dòng)作為工具變量是合理的。中心R2為在10%水平上顯著，下同；固定效應(yīng)工具變量模型不估計(jì)截距項(xiàng)；自變量均滯后1期；控制行業(yè)和時(shí)間固定效應(yīng)的二階段工具變量法所得結(jié)果與表中結(jié)果基本一致。

表2 資本結(jié)構(gòu)決策同伴效應(yīng)的回歸結(jié)果Table 2 Regression Results for Peer Effect of Capital Structure Decision

注：表中括號(hào)內(nèi)數(shù)據(jù)為經(jīng)聚類處理后的標(biāo)準(zhǔn)差；***為在1%水平上顯著，**為在5%水平上顯著，*

表明模型設(shè)定和變量選擇合理。由于進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，模型設(shè)定中企業(yè)個(gè)體變量的方差膨脹因子VIF值均小于10，總體VIF值也僅為2.500，可認(rèn)為不存在多重共線性問題。

在表2的回歸結(jié)果中，本研究關(guān)注的是被工具變量控制后的同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)。由表2第2列可知，當(dāng)變量為水平變量時(shí)，同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)為0.249，在10%水平上顯著，說明同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)顯著影響焦點(diǎn)企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)。第4列中利用差分變量去除行業(yè)固定效應(yīng)，以部分控制關(guān)聯(lián)效應(yīng)，同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)為0.384，在1%水平上顯著。在控制關(guān)聯(lián)效應(yīng)的基礎(chǔ)上，同行業(yè)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)間的顯著相關(guān)性即意味著存在同伴效應(yīng)。第3列和第5列中加入同伴企業(yè)的其他特征變量并沒有改變上述結(jié)果，同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)分別為0.289和0.418，且均通過顯著性檢驗(yàn)，說明上述同伴效應(yīng)并不是外部行業(yè)某些可觀察特征導(dǎo)致的。除第2列和第3列中焦點(diǎn)企業(yè)盈利能力外，同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)回歸系數(shù)絕對(duì)值大于企業(yè)規(guī)模、成長(zhǎng)性、盈利能力和流動(dòng)比率等傳統(tǒng)資本結(jié)構(gòu)影響因素的回歸系數(shù)絕對(duì)值，說明同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策是焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策的一個(gè)重要影響因素。在未報(bào)告的實(shí)證檢驗(yàn)中，本研究發(fā)現(xiàn)資本結(jié)構(gòu)決策存在乘數(shù)效應(yīng)，而乘數(shù)效應(yīng)是同伴效應(yīng)所特有的屬性。

綜上實(shí)證結(jié)果，中國(guó)滬深兩市上市企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策存在顯著同伴效應(yīng)。

3 基于學(xué)習(xí)行為的資本結(jié)構(gòu)同伴效應(yīng)實(shí)證研究

在實(shí)證檢驗(yàn)了中國(guó)上市企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策存在同伴效應(yīng)的基礎(chǔ)上，考慮到在中國(guó)經(jīng)濟(jì)下行壓力不斷增加的大背景下，企業(yè)間相互學(xué)習(xí)變得越來越重要，本研究以學(xué)習(xí)機(jī)制作為切入點(diǎn)，進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)資本結(jié)構(gòu)決策同伴效應(yīng)是否由學(xué)習(xí)機(jī)制產(chǎn)生。本研究的檢驗(yàn)思路如下。

其次，由于實(shí)證研究中無法獲取企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整究竟是哪一種信息所致，即先驗(yàn)信息、私有信息抑或觀察同伴企業(yè)決策獲得的同伴信息。因此，本研究思路為：先找到影響學(xué)習(xí)強(qiáng)度的異質(zhì)性因素，然后借助理論模型，推導(dǎo)異質(zhì)性因素如何影響同伴效應(yīng)強(qiáng)弱(即同伴信息權(quán)重大小)的理論假設(shè)，并采用分樣本[26,28]進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。若基于學(xué)習(xí)模型的異質(zhì)性假設(shè)得到數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，說明學(xué)習(xí)行為至少能夠部分解釋同伴效應(yīng)，反之則說明同伴效應(yīng)的本質(zhì)并非學(xué)習(xí)行為。

本研究依據(jù)社會(huì)學(xué)習(xí)理論中的學(xué)習(xí)過程，尋找影響學(xué)習(xí)強(qiáng)度的異質(zhì)性因素。社會(huì)學(xué)習(xí)理論認(rèn)為學(xué)習(xí)按照信息流角度主要包含學(xué)習(xí)需求、關(guān)注以及信息處理與行為3個(gè)主要環(huán)節(jié)[36]。在學(xué)習(xí)需求階段，企業(yè)能力強(qiáng)弱等企業(yè)自身特征和決策環(huán)境不確定性等外部環(huán)境特征決定其學(xué)習(xí)意愿；而根據(jù)BANDURA[36]的研究，在關(guān)注階段，信息吸收的效率受到信息接收方焦點(diǎn)企業(yè)的特征(如企業(yè)對(duì)信息的吸收和整合能力)和信息釋放方同伴企業(yè)的特征(如同伴企業(yè)所公布信息的真實(shí)性和可靠性)的影響；最后是各類信息在貝葉斯法則指導(dǎo)下形成對(duì)決策行為預(yù)期收益和成本的判斷，從而指導(dǎo)行為的理性過程。由于本研究對(duì)象為資本結(jié)構(gòu)決策，信息處理與行為階段異質(zhì)性因素主要體現(xiàn)在調(diào)整資本結(jié)構(gòu)預(yù)期收益和預(yù)期成本的個(gè)體差異性，而兩者缺少實(shí)證數(shù)據(jù)和測(cè)量方法。根據(jù)本研究學(xué)習(xí)理論模型，考慮數(shù)據(jù)可獲性，最終選擇焦點(diǎn)企業(yè)的經(jīng)理人能力、外部環(huán)境不確定性、同伴信息質(zhì)量和團(tuán)隊(duì)信息交流程度等4個(gè)因素。

3.1 基于信息的企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策基礎(chǔ)模型

3.1.1 基于先驗(yàn)信息和外部私有信息的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整決策模型

根據(jù)MORRIS et al.[37]的條件期望計(jì)算方法，得出企業(yè)基于先驗(yàn)信息和私有信息的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整決策的條件期望收益，即

(4)

3.1.2 基于包括同伴信息(社會(huì)學(xué)習(xí))的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整決策模型

假設(shè)企業(yè)能夠通過財(cái)務(wù)報(bào)表等觀察同伴企業(yè)是否進(jìn)行了資本結(jié)構(gòu)調(diào)整，并且能夠追蹤其調(diào)整資本結(jié)構(gòu)后的表現(xiàn)，以推測(cè)其調(diào)整的收益。根據(jù)MORETTI[4]的社會(huì)學(xué)習(xí)模型中同伴信息的最優(yōu)估計(jì)參數(shù)，結(jié)合j焦點(diǎn)企業(yè)觀察的i行業(yè)內(nèi)選擇進(jìn)行資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的同伴企業(yè)數(shù)量、收益和l決策者能觀察到所有同伴企業(yè)的數(shù)量，可得最大似然估計(jì)方程。當(dāng)該似然方程的一階導(dǎo)數(shù)為0時(shí)，可計(jì)算得到最優(yōu)的同伴信息，與先驗(yàn)信息和私有信息相似，最優(yōu)的同伴信息提供關(guān)于資本結(jié)構(gòu)調(diào)整平均收益和方差的信息。根據(jù)Fisher信息集，可估算得到同伴信息的質(zhì)量，即

(5)

基于全部信息的焦點(diǎn)企業(yè)調(diào)整資本結(jié)構(gòu)期望收益為

(6)

其中，Peej,l為同伴信息，ωj1為j焦點(diǎn)企業(yè)先驗(yàn)信息的權(quán)重，ωj2為j焦點(diǎn)企業(yè)私有信息的權(quán)重，ωj3為j焦點(diǎn)企業(yè)同伴信息的權(quán)重。權(quán)重確定方法與(4)式中相同。

理論上，可以通過ωj3判斷企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整是否是基于同伴信息的學(xué)習(xí)行為產(chǎn)生。當(dāng)該權(quán)重較大時(shí)，表示基于學(xué)習(xí)的同伴信息對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策的影響較大，先驗(yàn)信息和私有信息的權(quán)重相應(yīng)降低(ωj>ωj1；1-ωj>ωj2)。但是在實(shí)證研究中，一般無法獲取企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整究竟是由哪一種信息所致，因而也無法計(jì)算同伴信息的權(quán)重。

如上文所述，本研究選擇經(jīng)理人能力、外部環(huán)境不確定性、同伴信息質(zhì)量和團(tuán)隊(duì)信息交流程度作為影響學(xué)習(xí)強(qiáng)度的主要影響因素。本研究推導(dǎo)上述4個(gè)因素如何影響同伴效應(yīng)強(qiáng)弱(信息權(quán)重大小)，并分別建立研究假設(shè)，對(duì)此進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，以判斷焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整是否由向同伴學(xué)習(xí)產(chǎn)生。

3.2 理論分析和研究假設(shè)

3.2.1 經(jīng)理人能力與同伴效應(yīng)

H1若經(jīng)理人能力較強(qiáng)，會(huì)選擇根據(jù)私有信息進(jìn)行資本結(jié)構(gòu)決策，同伴信息的權(quán)重較小，同伴效應(yīng)較弱；反之，若經(jīng)理人能力較弱，其更加依賴同伴信息做出決策，同伴效應(yīng)較強(qiáng)。

3.2.2 外部環(huán)境不確定性與同伴效應(yīng)

由于同伴信息權(quán)重是一個(gè)復(fù)雜函數(shù)，很難通過求導(dǎo)直接進(jìn)行分析。因此，關(guān)于外部環(huán)境不確定性如何影響企業(yè)同伴信息權(quán)重，本研究?jī)H考慮外部環(huán)境不確定性為0和外部環(huán)境不確定性無窮大兩種特殊情況，通過比較兩種情況下同伴信息權(quán)重的大小判斷外部環(huán)境不確定性對(duì)同伴信息的影響。

根據(jù)zj,l的表達(dá)式，同伴信息質(zhì)量的表達(dá)式中只有c是m的函數(shù)((5)式中的c是ωj的函數(shù)，由(4)式可知，ωj是h和kj,l的函數(shù)，而h是m的函數(shù))。因此，比較的關(guān)鍵在于比較兩種情況下的參數(shù)c。

H2在一定條件下，當(dāng)外部環(huán)境不確定性較大時(shí)，企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整決策愿意借鑒學(xué)習(xí)同伴企業(yè)行為，同伴信息的權(quán)重和影響較大，同伴效應(yīng)也較強(qiáng)；當(dāng)外部環(huán)境不確定性小時(shí)，同伴信息對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)影響較弱。

3.2.3 同伴信息質(zhì)量與同伴效應(yīng)

除經(jīng)理人能力和外部環(huán)境不確定性外，同伴信息質(zhì)量也會(huì)影響同伴信息權(quán)重。在(6)式基礎(chǔ)上加入信息質(zhì)量參數(shù)，得到考慮信息質(zhì)量時(shí)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策的拓展模型，即

(7)

H3當(dāng)同伴企業(yè)信息質(zhì)量高時(shí)，同伴信息在全部信息中的權(quán)重就越高，同伴企業(yè)對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策的影響越強(qiáng)；反之則較弱。

3.2.4 團(tuán)隊(duì)信息交流程度與同伴效應(yīng)

上述模型僅是個(gè)人學(xué)習(xí)決策模型，在現(xiàn)實(shí)情況下，高管團(tuán)隊(duì)之間的信息交流也會(huì)影響上述3種信息中的同伴信息權(quán)重。在其他參數(shù)不變的情況下，當(dāng)團(tuán)隊(duì)之間的信息交流程度越高時(shí)，焦點(diǎn)企業(yè)能夠觀察到的同伴企業(yè)的數(shù)量也越多。根據(jù)(5)式，Ni,j,l獨(dú)立于h和kj,l，Ni,j,l的增加直接提高了同伴信息的質(zhì)量，從而提高了同伴信息的權(quán)重；當(dāng)高管團(tuán)隊(duì)信息溝通程度低時(shí)，能夠觀察到的同伴企業(yè)數(shù)并未顯著增加，因此同伴信息質(zhì)量的增加并不明顯，同伴信息的權(quán)重也相對(duì)較低。因此，本研究提出假設(shè)。

H4在團(tuán)隊(duì)信息交流程度越高的高管團(tuán)隊(duì)中，成員之間信息分享度越高，同伴信息對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策的影響越大；反之，則同伴信息的影響越弱。

3.3 實(shí)證結(jié)果和分析

在全樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，本研究采用分樣本方法驗(yàn)證上述研究假設(shè)。在進(jìn)行每個(gè)異質(zhì)性分樣本檢驗(yàn)時(shí)，由于分樣本調(diào)節(jié)變量數(shù)據(jù)的缺失，導(dǎo)致分樣本數(shù)據(jù)量的不同。分樣本是根據(jù)假設(shè)驗(yàn)證需要而構(gòu)建，分樣本之間不存在關(guān)聯(lián)性，關(guān)鍵在于對(duì)比不同分樣本中所得同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)。

若分類指標(biāo)是連續(xù)變量時(shí)進(jìn)行分組處理。以高管平均學(xué)歷為例，首先將所有企業(yè)的高管平均學(xué)歷按照行業(yè)和年份進(jìn)行排序。將所有樣本分為3組，并將平均學(xué)歷排前三分之一的樣本定義為低學(xué)歷組，將平均學(xué)歷排后三分之一的樣本定義為高學(xué)歷組。為了突出學(xué)歷的影響，本研究?jī)H對(duì)高、低學(xué)歷樣本組進(jìn)行實(shí)證分析。若分類指標(biāo)是0-1啞變量時(shí)，則將全樣本分為有和無兩類。并且，將所有分類指標(biāo)滯后1期，以降低人為分樣本帶來的潛在內(nèi)生性問題。

3.3.1 H1的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

參考衛(wèi)旭華等[38]的研究，本研究界定的高管主要包括董事長(zhǎng)、總經(jīng)理、副總經(jīng)理、財(cái)務(wù)總監(jiān)、董事會(huì)秘書以及其他各部門的負(fù)責(zé)人等。采用企業(yè)高管團(tuán)隊(duì)的平均學(xué)歷以及會(huì)計(jì)學(xué)和金融學(xué)等學(xué)科的專業(yè)背景兩類指標(biāo)測(cè)量經(jīng)理人的能力。當(dāng)學(xué)歷為中專及以下時(shí)取值為1，學(xué)歷為大專時(shí)取值為2，學(xué)歷為本科時(shí)取值為3，學(xué)歷為碩士研究生時(shí)取值為4，學(xué)歷為博士研究生時(shí)取值為5；高管團(tuán)隊(duì)中至少有1位高管具有專業(yè)背景，該啞變量取值為1，否則取值為0。在此基礎(chǔ)上，采用固定效應(yīng)工具變量模型，分別對(duì)平均學(xué)歷低子樣本和平均學(xué)歷高子樣本以及高管無專業(yè)背景子樣本和高管有專業(yè)背景子樣本進(jìn)行實(shí)證分析，以檢驗(yàn)H1，實(shí)證結(jié)果見表3。表3中，平均學(xué)歷低子樣本量為1 291，平均學(xué)歷高子樣本量為899，高管無專業(yè)背景子樣本量為6 930，高管有專業(yè)背景子樣本量為1 523。需要指出的是，分樣本是在某行業(yè)、某年內(nèi)對(duì)平均學(xué)歷水平滯后1期值排序的基礎(chǔ)上得到的。上述過程中行業(yè)三級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的選擇和數(shù)據(jù)缺失等導(dǎo)致分樣本數(shù)據(jù)量并不是完全平均三等分。

表3 H1的回歸結(jié)果Table 3 Regression Results for H1

注：考慮到差分法能夠去除行業(yè)固定效應(yīng)，從而控制關(guān)聯(lián)效應(yīng)，表3中的變量均為差分，下同；為節(jié)省篇幅，后文僅報(bào)告同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的回歸值。

根據(jù)表3的回歸結(jié)果，在高管平均學(xué)歷低的子樣本中，同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)變量的回歸系數(shù)為0.734，且在5%水平上顯著，同時(shí)該系數(shù)估計(jì)值大于其他傳統(tǒng)資本結(jié)構(gòu)解釋變量的估計(jì)系數(shù)，說明在平均學(xué)歷低的焦點(diǎn)企業(yè)樣本中，同伴企業(yè)對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策的影響較強(qiáng)。但當(dāng)高管平均學(xué)歷較高時(shí)，焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)不僅與同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)關(guān)系較弱(-0.057)，與同伴企業(yè)其他特征變量(如規(guī)模、盈利能力等)也未表現(xiàn)出顯著相關(guān)性，焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)僅是自身盈利能力和規(guī)模等的函數(shù)。

同樣地，在沒有專業(yè)背景的子樣本中，焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)為0.446，在1%水平上顯著，意味著正向同伴效應(yīng)顯著存在，說明焦點(diǎn)企業(yè)在資本結(jié)構(gòu)決策時(shí)表現(xiàn)出對(duì)同伴信息較強(qiáng)的依賴。而在具有專業(yè)背景的子樣本中，同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)為0.137，說明其在資本結(jié)構(gòu)決策時(shí)表現(xiàn)出較強(qiáng)的獨(dú)立性，向同伴學(xué)習(xí)所產(chǎn)生的影響較弱。H1得到驗(yàn)證。

3.3.2 H2的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

將外部環(huán)境不確定性分為中觀行業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和宏觀系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)方面。對(duì)于中觀的行業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，先將行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)的稅息折舊及攤銷前利潤(rùn)(Ebi)進(jìn)行加總，然后根據(jù)前4年行業(yè)Ebi的標(biāo)準(zhǔn)差和均值計(jì)算變異系數(shù)，并將其作為測(cè)量指標(biāo)，所得行業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)低和高子樣本量分別為2 649和2 453；對(duì)于宏觀的金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，本研究參考王貞潔等[39]的研究，將金融危機(jī)期間設(shè)定為2008年至2010年。考慮到中國(guó)上市企業(yè)中出口企業(yè)直接受到金融危機(jī)的影響強(qiáng)于非出口企業(yè)所受到的影響，引入萬(wàn)德數(shù)據(jù)庫(kù)中的出口數(shù)據(jù)庫(kù)，將金融危機(jī)期間全樣本分為出口企業(yè)和非出口企業(yè)兩個(gè)子樣本，出口企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入部分來源于國(guó)外市場(chǎng)，非出口企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入來自中國(guó)市場(chǎng)的非出口企業(yè)子樣本，金融危機(jī)期間全樣本的樣本量為2 295，出口企業(yè)子樣本量為1 359，非出口企業(yè)子樣本量為936。對(duì)各分樣本采用固定效應(yīng)工具變量模型檢驗(yàn)H2，回歸結(jié)果見表4。

表4第2列和3列結(jié)果表明，行業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)高的樣本中，同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)為0.571，在5%水平上顯著，說明資本結(jié)構(gòu)決策受同伴信息的影響；在行業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)低的樣本中，同伴企業(yè)的決策并沒有顯著影響焦點(diǎn)企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)決策，回歸系數(shù)為0.176且不顯著；在金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)方面，如第4列所示，對(duì)于2008年至2010年間全樣本而言，同伴效應(yīng)估計(jì)參數(shù)并不顯著(p值為0.172)。但當(dāng)將樣本進(jìn)一步分為出口企業(yè)和非出口企業(yè)子樣本，并對(duì)子樣本分別檢驗(yàn)時(shí)，卻得到了差異化的結(jié)果。受到金融危機(jī)不確定性影響大的出口焦點(diǎn)企業(yè)樣本表現(xiàn)出顯著的同伴效應(yīng)，回歸系數(shù)為0.417，在10%水平上顯著；而受到金融危機(jī)不確定性影響較弱的非出口焦點(diǎn)企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)決策與同伴決策關(guān)系則不顯著，回歸系數(shù)為-0.246。H2基本得到驗(yàn)證。

3.3.3 H3的實(shí)證檢驗(yàn)

根據(jù)SHROPSHIRE[40]和韓潔等[41]的研究，以關(guān)聯(lián)董事為媒介的口頭傳播同樣是獲取同伴企業(yè)高質(zhì)量信息的一種重要途徑，促進(jìn)了企業(yè)間的決策學(xué)習(xí)模仿。因此，本研究采用財(cái)務(wù)信息披露質(zhì)量指數(shù)、審計(jì)意見類型和是否具有關(guān)聯(lián)董事作為測(cè)量同伴企業(yè)信息質(zhì)量的指標(biāo)。深圳證券交易所將在深圳股票市場(chǎng)中的所有上市企業(yè)財(cái)務(wù)信息披露質(zhì)量劃分為優(yōu)秀、良好、合格和不合格(A～D)4個(gè)等級(jí)。依據(jù)(2)式可計(jì)算同伴企業(yè)的披露質(zhì)量指數(shù)指標(biāo)，由此得到同伴企業(yè)披露質(zhì)量低和高的子樣本，對(duì)應(yīng)的樣本量分別為1 626和1 796。由審計(jì)意見的描述性統(tǒng)計(jì)可知，絕大部分企業(yè)都得到了標(biāo)準(zhǔn)無保留意見，僅8.840%的樣本值對(duì)應(yīng)的企業(yè)得到了非標(biāo)審計(jì)意見。為此本研究定義僅當(dāng)所有同伴企業(yè)的審計(jì)意見都為標(biāo)準(zhǔn)意見時(shí)，將同伴企業(yè)審計(jì)意見視為無保留，否則視為非無保留，無保留子樣本量為4 654，非無保留子樣本量為3 656。最后利用固定效應(yīng)工具變量法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，對(duì)H3進(jìn)行驗(yàn)證，回歸結(jié)果見表5。表5的第6列和第7列中回歸系數(shù)的計(jì)算分別采用沒有關(guān)聯(lián)董事和有關(guān)聯(lián)董事的焦點(diǎn)企業(yè)子樣本，樣本量為4 979和3 353。

表4 H2的回歸結(jié)果Table 4 Regression Results for H2

表5 H3的回歸結(jié)果Table 5 Regression Results for H3

表5回歸結(jié)果表明，①在同伴企業(yè)信息披露質(zhì)量較高的子樣本中，同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)為0.455，在10%水平上顯著，說明焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策受同伴企業(yè)信息的影響較強(qiáng)。而在同伴企業(yè)信息披露質(zhì)量較低的樣本中，同伴企業(yè)決策并沒有顯著影響焦點(diǎn)企業(yè)的決策，回歸系數(shù)為0.220；②第4列和第5列結(jié)果加強(qiáng)了上述結(jié)論，即當(dāng)審計(jì)機(jī)構(gòu)給同伴企業(yè)出具了標(biāo)準(zhǔn)無保留意見，焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)與同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)在1%水平上顯著相關(guān)，回歸系數(shù)為0.504；而當(dāng)審計(jì)機(jī)構(gòu)給同伴企業(yè)出具非無保留審計(jì)意見時(shí)，并不存在顯著相關(guān)性，回歸系數(shù)為0.135；③在具有關(guān)聯(lián)董事的焦點(diǎn)企業(yè)子樣本中，回歸系數(shù)為0.587，在1%水平上顯著，說明同伴信息的影響顯著。而在不具有關(guān)聯(lián)董事的焦點(diǎn)企業(yè)子樣本中，回歸系數(shù)為0.197，同伴影響不顯著。H3得到驗(yàn)證。

3.3.4 H4的實(shí)證檢驗(yàn)

參考李維安等[42]的研究，本研究采用兩個(gè)指標(biāo)測(cè)量高管團(tuán)隊(duì)的信息交流程度，一是高管團(tuán)隊(duì)的平均任期，平均任期越長(zhǎng)，團(tuán)隊(duì)凝聚力和信息分享程度越高；二是團(tuán)隊(duì)成員之間任期的差異性(任期異質(zhì)性)，即任期標(biāo)準(zhǔn)差除以任期均值。成員之間任期差異性越大，團(tuán)隊(duì)成員信息互補(bǔ)，交流程度越高；如果成員之間任期越趨于一致，則會(huì)產(chǎn)生“自滿”和“僵化”，從而阻礙了信息的有效交流。

將全樣本分為平均任期短(樣本量為1 969)和平均任期長(zhǎng)(樣本量為3 033)、任期異質(zhì)性小(樣本量為2 916)和任期異質(zhì)性大(樣本量為2 052)子樣本，利用工具變量法對(duì)H4進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表6。

表6 H4的回歸結(jié)果Table 6 Regression Results for H4

表6第2列和第3列的結(jié)果表明，對(duì)高管團(tuán)隊(duì)成員平均任期較長(zhǎng)的子樣本，焦點(diǎn)企業(yè)表現(xiàn)出顯著的同伴效應(yīng)，同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)為0.339；反之，高管團(tuán)隊(duì)平均任期較短的子樣本，同伴效應(yīng)則并不顯著，回歸系數(shù)為0.236。同時(shí)，任期變異系數(shù)的大小也顯著影響同伴信息的強(qiáng)弱，第4列結(jié)果表明，由不同任期成員組成的高管團(tuán)隊(duì)樣本企業(yè)表現(xiàn)出的同伴效應(yīng)在10%水平上顯著，回歸系數(shù)為0.431；而第5列，該結(jié)果在任期異質(zhì)性較小的樣本中并不存在，回歸系數(shù)為0.284。H4得到驗(yàn)證。

綜上，本研究采用固定效應(yīng)工具變量模型，根據(jù)理論假設(shè)，對(duì)中國(guó)滬深兩市上市企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分樣本檢驗(yàn)，實(shí)證結(jié)果表明，經(jīng)理人能力、外部環(huán)境不確定性、同伴企業(yè)信息質(zhì)量和高管團(tuán)隊(duì)信息交流程度4個(gè)因素影響同伴企業(yè)對(duì)焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策影響的強(qiáng)弱，結(jié)論符合理論模型推斷的上述4個(gè)因素影響同伴信息權(quán)重大小的研究假設(shè)。據(jù)此可以得到，焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整決策是由向同伴企業(yè)學(xué)習(xí)產(chǎn)生，是一種基于學(xué)習(xí)行為產(chǎn)生的資本結(jié)構(gòu)同伴效應(yīng)。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，考慮到其他遺漏變量可能導(dǎo)致內(nèi)生性問題，從而使統(tǒng)計(jì)結(jié)果有偏，本研究在模型設(shè)定中加入焦點(diǎn)企業(yè)和同伴企業(yè)的其他指標(biāo)，如資產(chǎn)有型性、托賓Q值等。上述結(jié)果并無本質(zhì)變化。

其次，上文中均采用除焦點(diǎn)企業(yè)外同伴企業(yè)的各指標(biāo)均值作為同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策和其他特征的測(cè)量指標(biāo)。根據(jù)MANSKI[6]的研究，也可用中值測(cè)量同伴特征。因此，本研究計(jì)算同伴企業(yè)各變量中值，替換上文中的均值指標(biāo)。中值的具體計(jì)算方法為：先將各變量從小到大進(jìn)行排序。若某一年，某一行業(yè)除去j焦點(diǎn)企業(yè)后的同伴企業(yè)數(shù)為奇數(shù)，則取“中間”企業(yè)的值作為同伴企業(yè)的值；若總數(shù)為偶數(shù)，則取中間兩家企業(yè)變量的平均數(shù)作為中值。弱工具變量檢驗(yàn)Cragg-Donald統(tǒng)計(jì)量表明，同伴企業(yè)股票收益波動(dòng)仍是較強(qiáng)的工具變量。以中值指標(biāo)所得的實(shí)證結(jié)果與上文所述結(jié)果基本一致。

最后，本研究從兩方面對(duì)文中分樣本處理方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一方面，對(duì)各子樣本的各變量進(jìn)行t檢驗(yàn)，結(jié)果并不存在顯著差異；另一方面，采用交互項(xiàng)的方法重新進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。具體做法為：按照各相關(guān)變量進(jìn)行排序，生成對(duì)應(yīng)的分類變量。以該分類變量與同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的乘積作為內(nèi)生變量，并用該分類變量與工具變量(同伴企業(yè)股票收益波動(dòng))的乘積予以控制。采用交互項(xiàng)所得結(jié)果與本研究上述結(jié)果基本吻合，但加入交互項(xiàng)之后，弱工具變量檢驗(yàn)Cragg-Donald統(tǒng)計(jì)量下降。

4 結(jié)論

本研究以中國(guó)上市企業(yè)數(shù)據(jù)，利用參照組內(nèi)均值線性模型，以同伴企業(yè)股票收益波動(dòng)作為工具變量，實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，中國(guó)上市企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策顯著受同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策影響，即存在同伴效應(yīng)。

本研究進(jìn)一步研究學(xué)習(xí)行為能否解釋上述同伴效應(yīng)。為此，將同伴企業(yè)決策行為以同伴信息的形式引入企業(yè)期望函數(shù)中，構(gòu)建考慮同伴學(xué)習(xí)的決策模型，并推導(dǎo)了焦點(diǎn)企業(yè)經(jīng)理人能力、外部環(huán)境不確定性、同伴企業(yè)信息質(zhì)量和高管團(tuán)隊(duì)信息交流程度4種因素如何影響同伴效應(yīng)強(qiáng)弱，并分樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，所得結(jié)果如下。

(1)以高管平均學(xué)歷和專業(yè)背景作為經(jīng)理人能力測(cè)量指標(biāo)的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，若經(jīng)理人能力較低，向同伴企業(yè)學(xué)習(xí)的欲望則較強(qiáng)，同伴企業(yè)信息對(duì)其資本結(jié)構(gòu)決策影響的程度也較強(qiáng)；反之同伴影響則較弱。

(2)以行業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)作為外部環(huán)境不確定性測(cè)量指標(biāo)的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，面臨外部環(huán)境不確定性較大的企業(yè)，易受同伴信息的影響，由于學(xué)習(xí)行為，其資本結(jié)構(gòu)決策與同伴決策的相關(guān)性也較強(qiáng)；反之兩者相關(guān)性則較弱。

(3)以財(cái)務(wù)信息披露質(zhì)量指數(shù)、審計(jì)意見類型和是否具有關(guān)聯(lián)董事作為同伴企業(yè)信息質(zhì)量測(cè)量指標(biāo)的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)焦點(diǎn)企業(yè)能夠獲得較高質(zhì)量的同伴信息時(shí)，焦點(diǎn)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策對(duì)學(xué)習(xí)產(chǎn)生的同伴信息依賴程度越高，同伴效應(yīng)也越強(qiáng)；反之則較弱。

(4)以高管團(tuán)隊(duì)平均任期和任期異質(zhì)性作為其信息交流程度測(cè)量指標(biāo)的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，焦點(diǎn)企業(yè)高管團(tuán)隊(duì)交流程度越高，學(xué)習(xí)所獲同伴信息越多，基于學(xué)習(xí)行為的同伴效應(yīng)則越強(qiáng)；而當(dāng)團(tuán)隊(duì)交流程度弱時(shí)，同伴信息不足以支撐資本結(jié)構(gòu)決策的學(xué)習(xí)行為，從而導(dǎo)致同伴效應(yīng)較弱。

上述結(jié)論表明，中國(guó)上市企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策同伴效應(yīng)存在異質(zhì)性，即焦點(diǎn)企業(yè)對(duì)同伴企業(yè)的反應(yīng)是兩者自身特點(diǎn)的函數(shù)，這也說明內(nèi)生同伴效應(yīng)并不同于外部行業(yè)特征等導(dǎo)致的關(guān)聯(lián)效應(yīng)[6]，是一種復(fù)雜的自發(fā)行為。更重要的是上述同伴效應(yīng)的異質(zhì)性滿足基于信息的社會(huì)學(xué)習(xí)模型提出的研究假設(shè)，據(jù)此可以推斷同伴企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策間的顯著關(guān)聯(lián)關(guān)系本質(zhì)上可能是一種學(xué)習(xí)行為。

本研究對(duì)解釋中國(guó)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策具有重要意義，本研究發(fā)現(xiàn)資本結(jié)構(gòu)的制定并不僅僅依賴企業(yè)自身的特征，還與同行業(yè)內(nèi)的同伴企業(yè)決策息息相關(guān)，并且該關(guān)聯(lián)關(guān)系可能是通過觀察學(xué)習(xí)等方式得以實(shí)現(xiàn)的。本研究結(jié)果對(duì)監(jiān)管上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具有一定指導(dǎo)意義，由于內(nèi)生的同伴效應(yīng)具有乘數(shù)效應(yīng)，即可能將個(gè)體行動(dòng)擴(kuò)散至行業(yè)，甚至市場(chǎng)中的其他企業(yè)，從而引發(fā)系統(tǒng)性波動(dòng)。本研究對(duì)企業(yè)其他財(cái)務(wù)決策，如投資、股利分配決策同伴效應(yīng)的研究具有借鑒意義。

本研究存在以下局限性，①本研究采用企業(yè)層面數(shù)據(jù)，但企業(yè)數(shù)據(jù)的影響因素較多，噪音也較多，存在ANGRIST[43]提出的測(cè)量誤差問題。在今后研究中可以采用調(diào)查問卷或者準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)等方法，利用決策者個(gè)體層面的數(shù)據(jù)更直接地探究決策制定過程中的學(xué)習(xí)行為；②本研究?jī)H探索同伴效應(yīng)是否存在及其理論機(jī)制，但由于受到方法的限制，并未考察學(xué)習(xí)行為的效率，即該學(xué)習(xí)行為對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效和經(jīng)營(yíng)效率產(chǎn)生何種影響。