非金融企业金融化的同群效应驱动因素研究

奥鹏网院作业

非金融企业金融化的同群效应驱动因素研究
刘喜和1 沈晶晶2 周妙雯1
(1.上海大学 经济学院，上海 201900；2.温州大学 瓯江学院，浙江 温州 325000)
摘 要： 非金融企业的金融化现象是当前实体企业投资“脱实向虚”的主要表现形式，是宏观经济调控治理的问题之一。选取沪深两市2010—2018年间非金融上市公司为样本，以公司间的实际空间距离为有效群组的划分标准，实证分析非金融企业金融化的同群效应驱动因素，结果发现：国内的非金融企业金融化现象存在同群效应；且随着企业间距离的增加，受到同群企业的影响程度会减弱；企业规模或知名度等自身特征的增强，有助于提升企业可见度，从而增强同群效应影响程度。进一步的研究表明，非金融企业金融化现象服从“逻辑模仿律”和“先内后外律”，即当同群企业金融资产配置相关行为的效果越好时，同群效应影响程度越高；当公司之间具有更高的同质性时，同群效应的影响程度也会随之提升。
关键词： 企业金融化； 同群效应； 企业金融投资
一、引言
“布雷顿森林体系”崩溃以后，非金融企业呈现金融化倾向的研究样本首先来自美国1970年开始的金融自由化改革背景之中。金融自由化推动了资本市场的发展，使宏观经济运行体系出现了虚拟经济和实体经济共存的二元结构。实体企业留存收益的积累日益依靠金融投资而不是传统的生产和贸易，各种经济行为的核心从生产部门和一些外延的服务部门变为金融部门，非金融企业呈现出显著的金融化趋势[1,2]。20世纪90年代初，阿根廷、墨西哥和土耳其三个新兴市场国家亦出现了同样的趋势及相关问题[3]。中国非金融企业出现显著的金融化倾向始于2009年，其典型特征是大量上市公司利用留存收益或股票增发募集的资金投资理财产品[4]。截止2018年12月，国内3 560家上市企业中，有过购买理财产品记录的非金融企业数量达到2 204家，占比全部上市企业的61%，认购规模超过1.3万亿。非金融企业的金融化现象是否是各国普遍存在的问题尚存在一定的争议，但该现象对宏观经济可持续发展带来的各种冲击及其内在驱动逻辑正成为金融学领域研究的前瞻性主题。尤其是当前中国经济进入新旧动能转换和防范系统性金融风险的关键阶段，明晰非金融企业金融化的动力结构可以为制定前瞻性的宏观经济调控政策提供科学依据。
现有非金融企业金融化的研究文献，将其内部动力归结为外部环境因素和企业内部特质因素。外部环境因素强调了经济环境的变化是实体企业金融化的主要动力[5-7]，特别是经济运行的周期性及经济政策的不确定性与企业金融投资规模和投资效率之间的关系[8,9]。此外，还有一些研究分别从金融危机、货币的流动性和资本市场变动等角度对非金融企业金融化的影响展开了讨论。此类文献无法解释相同环境下企业金融化存在的差异性。强调内部特质因素的文献从企业高管的从军经历、财务经历、金融经历、贫困经历、企业的社会责任和产权性质等方面进行了补充论证[10-13]。以上文献无论是基于外部环境因素视角抑或企业内部特质视角都暗含着企业独立决策假说，即认为企业在进行财务决策时往往是内部独立完成，都忽视了非金融企业金融化现象会通过社会网络关系以及个体间的“示范观察学习效应”而产生“同群效应”(peer effects)。
关于企业决策的同群效应研究文献多从“行业”和“地区”视角作为同群的界定，以此讨论同群效应的逻辑结构。例如，Gabaix和Landier(2008)[14]关于高管薪酬的研究发现，群体高管的薪酬作为高管自身评估薪酬的参考值，能促使整体高管薪酬的不断上涨。Liu和Wu(2016)[15]针对 2 万家公司社会责任履行状况的研究发现，同群企业的社会责任履行将会显著影响对象企业的社会责任履行。Leary和Roberts(2014)[16]的研究则发现了企业的融资行为和资本结构会受到同行业的特征和融资行为的影响，呈现出显著的非独立决策性。针对中国企业同群效应问题，万良勇等(2016)[17]发现，公司并购决策存在行业同群效应；陆蓉和常维(2018)[18]发现企业资本结构也存在同群效应；石桂峰(2015)[19]发现企业增加投资时，同地区不同行业的企业也会增加投资。其它学者也提供了企业之间在财务杠杆安排、并购甚至违规操作等行为上表现出的同群效应证据[20]。此类研究都未涉及非金融企业金融化的同群效应问题。
为弥补现有研究文献的不足，本文选取沪深两市2010—2018年间除金融业以外的A股上市公司样本，以公司间的实际空间距离为有效群组的划分标准，实证检验了中国非金融企业金融化的同群效应及内在驱动机理。实证分析发现：中国的非金融企业金融化现象存在同群效应；随着企业间距离的增加，受到同群企业的影响程度会减弱；企业规模或知名度等自身特征的增强有助于提升企业可见度从而增强同群效应影响程度。进一步的研究表明，非金融企业金融化现象服从“逻辑模仿律”和“先内后外律”。即当同群企业金融资产配置相关行为的效果越好时，同群效应影响程度越高；当公司之间具有更高的同质性时，同群效应的影响程度也会随之提升。
二、理论分析与研究假设
(一)非金融企业金融化的同群效应存在性
现有关于同群效应的形成机制研究发现除了个体经过长时间的相处磨合导致的彼此间的思想和行为，例如幸福感、信任感、风险厌恶水平等会趋于相似外[21,22]，学习与模仿在同群效应的形成过程中发挥了非常重要的作用。在社会认知理论看来，示范观察学习是传递价值、态度、思想和行为模式的最有效手段之一。先行者对后行者会起到榜样的示范效应，使后行者原本不具备的思想模式或行为模式，通过观察，也能形成同样的思维和行为[23]。这种“示范观察学习效应”在相似行业、相似企业或者具有其他相似特征的企业群体中，就产生了个体间互动行为的交叉影响，即企业的决策不仅受到自身特质因素的影响，也会受到处在同一群组中的其他企业相关行为的影响。恰如在财务杠杆安排、并购和违规行为等决策上表现出的“同群效应”一样。企业管理层之所以会通过示范观察学习帮助进行决策，一方面是有助于对自己的能力能否完成被示范行为、或者对如果自己也从事类似活动会导致相似结果或是不同结果作出准确判断，从而降低自身面临的不确定性；另一方面通过示范观察学习作出的行为决策即使失误，会存在“一荣俱荣，一焚俱焚”效应，这意味着依据“同群效应”的决策具有“尽职免责”功能[24]。基于以上分析，本文提出假设1。
H1 非金融企业金融化存在同群效应。
(二)空间距离、企业规模与同群效应
行为金融学的研究发现，个人投资者对于市场信息的注意力是一种稀缺资源。在同一时空下的信息量增加时，个人投资者对市场信息的注意力将被分散，无法兼顾全部信息[25]。因此，基于个人的有限注意力，企业的管理者更容易关注到与自己距离更近的其他企业的行为，有助于它仔细且精确地判断被示范对象的信息真实度和基础变量的近似性，提升自身的学习效率和水平，从而产生更强的同群效应；相反的，企业更不容易关注到与自己距离非常远的那些企业的行为表现，因此他们之间的同群效应更弱。另外，从一般意义上看，区域内知名度较高或者处于行业领先的企业最容易引起其它企业的关注，从而成为其它企业示范观察学习的对象，换言之企业规模也是影响非金融企业金融化同群效应的因素之一。因此，本文提出假设2、3。
H2 距离的增加会减弱实体企业金融化同群效应的影响程度。
H3 规模越大的企业受同群效应的影响越小，规模越小的企业受同群效应的影响越大。
(三)企业业绩、产权性质与同群效应
基于组织间的“替代学习”理论，组织间的模仿行为基本服从“逻辑模仿律”和“先内后外律”[26]。其中，逻辑模仿律是指模仿者会倾向于选择效率高、绩效好的对象进行模仿，且实际取得的效果也更好。在“替代学习”语境下，组织内的企业在决定自己是否采用组织的实践和结构时，会前置地通过可观察的结果反馈出的时间或者结构效果来做出过滤。非金融企业根据逻辑模仿律做出金融资产配置决策时，并不是一味的模仿同群企业的行为，而是会有倾向性地选择金融资产配置更合理，投资回报更高的企业进行模仿。相反的，如果一个企业在进行大量金融资产配置后影响了主营业务的发展，或者是带来了业绩下降、投资亏损，则其他企业对其的模仿意愿也会大打折扣。
基于组织间的“替代学习理论，组织间的模仿行为一般服从“从先内后外律”，即模仿者会倾向于选择与自身条件相似的被模仿者进行模仿，且实际达成情况也更高。对于具有结构等价性的企业，社会规范赋予它的要求也是一致的，该压力使得具有结构等价性的企业在行为上表现出一致性[27]。根据“先内后外律”，实体企业在做出金融资产配置决策时，会首先考虑那些和自己具有一定的相似性的企业，而对于那些和自己的性质相差很大的企业则会降低模仿的意愿。具体到国有企业，其考核机制、高管的任免、社会责任、决策机制和政策性限制等等因素与其它性质的企业相比有本质上的差异。因此，在国有企业内群体之间的模仿程度会更高。据此，提出假设4、5。
H4 同区域内企业业绩提升越高，则企业金融化同群效应越显著。
H5 同区域企业内，拥有相同产权性质企业间的同群效应更显著。
三、变量选择与模型设计
(一)样本选择与数据来源
本文实证检验的样本为2010年至2018年间沪深两市的A股上市公司，数据来源于wind数据库和国泰安数据库。为了保证数据的相关性，在实证检验前，对数据作出如下处理：(1)剔除属于风险警示的、财务数据出现异常的ST、*ST公司；(2)剔除中国证监会2012年修订的上市公司行业分类指引所划分的J类(金融业)上市公司；(3)剔除数据存在缺失值的观测值；(4)由于本文研究对象的特殊性(限于有效群组)，剔除了在研究期间内公司主要办公场所发生变更的上市公司。为了避免极端值对结论产生较大影响，对于所有连续变量进行上下1%的winsorize处理。
(二)主要变量定义
1.企业金融化
本文主要关注上市公司的投资政策及其整体的盈利结构，所涉及到的被解释变量为非金融企业金融化。参考杨筝等(2019)[28]的处理方法，采取类金融资产占总资产的比值来定义实体企业金融化的程度，其中类金融资产的定义是买入返售金融资产、交易性金融资产、可供出售金融资产、发放贷款及垫款和持有至到期资产之和。
非金融企业金融化1=类金融资产/总资产
(1)
考虑近年来大量产业资本通过各种渠道流入房地产领域，呈现出与企业金融化相一致的现象。因此，本文在衡量非金融企业金融化时，也考虑了投资性房地产的相关影响，构造了非金融企业金融化变量2。
非金融企业金融化2=(类金融资产+投资性房地产)/总资产
(2)
2.同群效应
本文主要解释变量为有效群组间的同群效应(Peer_Fin_Ratio)，代表了剔除公司本身外同群企业的金融化程度。现有研究同群效应的文献都采用行政区划作为有效群组的的识别方式。这种处理方法无法解决同一行政区划内各种经济政策对企业带来的外生冲击，也无法处理企业虽然分属不同的行政区划，但存在相互影响的可能。因此，本文采用度量公司间的实际距离作为划分有效群组的方法。
以企业主要办公场所所在地为圆心，一定的距离为半径，在这个圆a的范围内的公司作为本文定义的有效群组，群体内之外其他企业的金融化程度即为实体企业金融化的同群效应度量值。其中。为圆心公司i的金融化程度，a为以i为园心，半径为固定值的圆，n为圆a范围内的所有的上市公司的数量

(3)
在上述非金融企业金融化同群效应的计算中，最重要的一个参数就是两个公司之间距离的估计。本文的研究方法如下：(1)调用百度API，将研究样本企业的主要办公场所地址转化成经纬度信息；(2)利用Haversine公式计算两组经纬度之间的距离，具体公式展开如下
(4)
其中，d为圆a范围内的两家公司的距离，φ1和φ2分别代表公司1和公司2的纬度，λ1和λ2分别表示公司1和公司2的经度，r为球体的半径，本文选取其为地球的半径6 371.393千米。
3.控制变量
参考以往的相关研究，在考察非金融企业金融化时，本文引入以下可能会影响公司投资政策的因素：产权性质(state)、高管持股比例(Mo)、企业成长机会(Tobin_q)、企业负债情况(Lev)、企业规模(Size)、企业盈利能力(Roa)。
另外，同群效应的计量难点在于个体与群体间行为互动的作用机制可能来自于多个方面，但实际只有个体受群体的影响才是同群效应所关注的行为互动机制。因此，本文构造前述控制变量的有效群组平均值，具体的计算方式与计算实体企业金融化同群效应相同，以控制群体其他行为表现对关键变量的影响。为了保证研究期内样本因受到共同的外部冲击从而表征出地区间群体内的行为一致性，本文引入了地区(pro_dummy)、行业(Ind_dummy)和年份虚拟变量(Year_dummy)，以降低外部共同冲击造成的群体变化对研究带来的识别问题。各变量的定义见表1。
(三)模型设计
为验证非金融企业金融化是否存在同群效应，本文设计了如下模型对其进行实证检验
Year_dummy
(5)
其中，Xi为控制变量，包含产权性质、高管持股比例、公司规模、成长机会和负债情况等，为上述控制变量在有效群组间的同群值，α1的大小及其显著性为假设1重点关注的对象，若其显著为正，表示实体企业金融化存在同群效应。
表1 主要变量定义及其说明

为了验证距离的增加是否会减弱实体企业金融化同群效应，本文改变式(4)中对同群效应的企业距离的限制，分别将d取值为50km、100km、150km、200km为半径圆内的企业作为同群企业，替代式(5)中的同群效应变量。同样地，主要对α1的大小及其显著性进行评估。
首先，检验规模对企业同群效应的影响程度。将所得数据按照企业资产分为高低两组，若企业总资产的对数高于平均企业资产规模的对数值，则被分为高资产规模组，反之则被分为低资产规模组。沿用式(5)，对两组数据的α1的大小及其显著性进行评估。若高资产规模组的α1小于低资产规模组的α1，则假设3得到证实。
其次，验证同区域企业业绩提升越高，企业金融化同群效应是否越显著。在式(5)引入代表同群企业业绩的两个虚拟变量：P_return和N_return，具体为将两个虚拟变量与企业金融化同群效应的交互项引入式(6)。当样本企业i的同群企业在t-1年度存在金融资产配置情况，且业绩(Return)提升时，P_return取值为1，N_return取值为0；当样本企业i的同群企业在t-1年度存在金融资产配置情况，且业绩(Return)下降时，P_return取值为0，N_return取值为1；当样本企业i的同群企业在t-1年度未配置金融资产时，上述两变量都取值为0。如果能观测到P_return的系数要显著高于N_return的回归系数，意味着同群企业的业绩越好时同群效应越明显，即H4得到证实。具体模型参考式(6)。
Year_dummy
(6)
最后是验证拥有相同产权性质的企业间同群效应影响程度是否更高。将样本数据按照企业产权性质的不同分为不同的组别(国有、民营、外资以及其他)。沿用式(6)，若不同组别计算所得的α1大于在验证H1得到的α1时，则H5得到证实。
四、实证分析
(一)描述性统计
表2报告了本文相关变量的描述性统计结果，主要展示了相关变量名、观测样本数、均值、标准差等统计特征。从表2可以看到，度量非金融企业金融化程度的变量Fin_Ratio1和Fin_Ratio2的均值分别为0.019和0.033，表示类金融资产占实体企业总资产的比例平均为1.9%，而加上投资性房地产项目，金融化的影响程度则变成3.3%，符合当前产业资本大量进入地产领域的现实。两者的标准差分别为0.056和0.076，说明企业之间的金融资产配置规模差异较大。限于篇幅，其他同群企业相关变量的基本统计量不再一一赘述。
表2 主要变量的描述性统计

(二)回归结果分析
1.同群效应的存在性检验
式(5)的回归结果如表3所示。因为模型所涉及到的变量较多，所以在估计结果表中均省略了各年度、省份及行业大类虚拟变量的系数估计结果。其中，列(1)和列(2)分别为以Fin_Ratio1和Fin_Ratio2作为被解释变量，且未引入相关同群企业控制变量指标作为外生效应变量的回归结果；列(3)和列(4)则引入相关同群企业控制变量指标作为外生效应变量的回归结果。列(1)显示，非金融企业金融化同群效应变量(Peer_Fin_Ratio1)前的系数为0.074 6，t值为3.753，显著性水平在1%以上。表明若同群企业金融资产配置比例增加1%，则对象实体企业金融化程度会相应增加0.074 6%。列(2)、(3)及列(4)的估计系数(t值)分别为0.084 4(t=3.568)、0.063 7(t=3.158)以及0.074 4(t=3.111)，相关估计系数均为正，且均在1%的水平上显著，证实了同群企业金融资产配置活动与公司金融化行为的正相关关系。控制变量中的企业规模(Size)、产权结构(Equity)、企业成长性(Tobin_Q)对企业金融化有正向影响，负债情况(Lev)以及高管持股比例(Mo)对企业金融化具有负向影响。这些结论与现有文献的结论基本一致。
2.空间距离与同群效应的回归分析
为了验证假设2，本文改变同群企业识别中的距离设定，采用d=50km，d=100km，d=150km和d=200km作为具体的识别距离，回归结果展示如表4所示。
列(1)、列(2)、列(3)和列(4)表示d分别为50km、100km、150k和200km时，企业金融化同群效应变量(Peer_Fin_Ratio1和Peer_Fin_Ratio2)的回归结果。表4的结果表明，当设定半径为50公里时，非金融企业金融化的估计系数为0.0847，表示同群企业金融资产配置比例增加1%，则非金融企业金融化程度会相应增加0.084 7%(以Fin_Ratio1为例)。随着同群企业识别的圆半径增加至100公里、150公里和200公里时，非金融企业金融化程度的估计系数逐渐降低为0.063 7、0.039 7和0.012 6，且当同群企业的识别距离增加至200公里时，估计系数不显著。进一步验证了假设2的推论。
表3 同群效应存在性的检验结果

注：***，**，*分别表示在1%，5%和10%水平上显著。下同。
表4 空间距离与同群效应的检验结果

3.企业规模与同群效应的回归分析
为检验本文的研究假设3，本文将样本企业按照企业规模(Size)进行分组，然后分别对两组进行回归。回归结果如表5所示。列(1)和列(3)分别报告了企业规模大于中位数样本的企业金融化同群效应变量Peer_Fin_Ratio1和Peer_Fin_Ratio2的回归结果，列(2)(4)分别报告了企业规模小于中位数样本的企业金融化同群效应变量的回归结果。限于篇幅，表中只展示了主要解释变量的估计结果，省略了控制变量的相关估计结果。可以看出，在规模较小的企业样本中，同群效应变量前的估计系数显著为正，而在规模较大的企业样本中，同群效应前的估计系数为负且不显著，因此证实了本文提出的假设3，即规模小的企业更容易受到同群效应的影响。
表5 企业规模与同群效应的检验结果

4.企业业绩与同群效应
对式(6)进行回归的结果如表6所示，列(1)(2)展示了Fin_Ratio1下的回归结果，列(3)(4)展示了Fin_Ratio2下的回归结果。可以看到在不同的金融化项下，P-return与金融化的交互项前的估计系数0.163(0.185)均显著大于N-return与金融化交互项前的估计系数0.036 7(0.011 1)。
表6 企业业绩与同群效应的检验结果

表7 产权性质与同群效应的检验结果

5.产权性质与同群效应
为验证企业间同群效应行为是否服从“先内后外律”，即企业在决策金融资产配置时，是否会有倾向地选择与自身条件相似的企业进行模仿。本文根据企业产权性质分组分别进行回归，回归结果展示如表7所示。列(1)、列(2)、列(3)、列(4)分别展示了国有企业、民营企业、外资企业以及其他类型企业的金融化同群效应变量(Peer_Fin_Ratio)的回归结果。可以看到，国有企业的金融化同群效应程度最大，达到0.232(0.180)，表明国有企业最易受到同群企业金融资产配置行为的影响。其他类型企业的金融化同群效应不显著，主要原因推测是样本数偏少带来的统计误差。另外，除其它类型企业外，分组回归的企业金融化程度α1的估计系数均大于前文基础模型的估计结果，证实了研究假设H5。
表8 稳健性检验结果

(三)稳健性检验
本文在研究设计中通过同群企业相关变量的平均值以及年份、省份和行业虚拟变量控制了外生效应和混淆问题。但事实上，个体行为对群体行为的反射效应也难以避免，同期的解释变量和被解释变量常常因为同时具有正向作用机制和逆向反射机制而带来内生性问题。因此，本文在模型中加入核心解释变量的滞后项，通过稳健性检验着重解决以上问题。
引入实体企业金融化同群效应的滞后一期项，并将其代入式(5)。回归结果如表8所示。其中，列(1)(2)分别为以Fin_Ratio1和Fin_Ratio2作为被解释变量，且未引入相关同群企业控制变量指标作为外生效应变量的回归结果；列(3)(4)分别为引入相关同群企业控制变量指标作为外生效应变量的回归结果。可以看到四列中的同群效应滞后项的估计系数仍显著为正，表明本文的主要结论不变。
五、结论与政策建议
(一)结论
基于心理学、传统经济学以及行为经济学的相关研究，本文放宽了企业决策的独立性假说，将同群效应引入到企业金融资产配置决策中。选取沪深两市2010—2018年间除金融业以外的A股上市公司样本，以公司间的实际空间距离为有效群组的划分标准，实证检验了中国非金融企业金融化的同群效应及内在驱动机理。本文的主要研究结论如下。
第一，非金融企业金融化确实存在着距离上的同群效应，企业管理者行为决策具有空间上的溢出效应。具体表现为主要办公场所距离相近企业间金融投资行为存在的一致性，即研究对象非金融企业的金融化程度受到主要办公场所相邻的其他企业的正向影响。
第二，随着距离的增加，同群效应会呈现边际递减现象。而企业自身特征的强化可以提升企业可见度从而放大在有效群组中的识别度，增加成为被关注对象的可能性，企业间距离扩大时，识别度和关注度下降，于是同群效应也随之下降。
第三，基于组织间模仿律的理论分析表明，同群企业间的模仿行为服从“逻辑模仿律”和“先内后外律”。由于管理者的注意力是稀缺资源，所以，企业选择社会学习对象时会有倾向地选择那些与自己有更高相似性，行为表现效果更好的企业，例如，产权性质、业绩表现等。即当同群企业相关金融资产配置行为的效果越好、同群企业之间的同质性越高时，同群效应的影响程度也会随之提升。
(二)政策建议
本文的研究揭示了上市非金融企业金融化的一种可能被忽视的影响特征，即企业间的行为互动现象，呈现出主要办公场所相邻的企业之间的同群效应。鉴于以上研究结论，本文主要就非金融企业金融化同群效应提出以下几方面的建议。
第一，对于政策制定机构而言，需要重点关注非金融企业大量产业资本聚集于金融领域的系统性风险，尽快制定出合理的政策引导该类型企业有限度地配置金融资产，防止负面行为的集聚，从而得以集中资源优势保障主营业务的长期发展，加快实体企业转型升级的脚步。
第二，对于企业而言需要建立更为科学合理的内部治理机制，防止管理者模仿其他企业行为而选择背离股东价值最大化的次优决策。当前的企业内部治理机制对于如何防范企业管理者受同群效应影响而采取次优决策仍有缺失。鉴于同群效应的普遍性，企业所有者应当查漏补缺，尽快完善内部治理机制，以防范此类风险的发生。
第三，对个人投资者而言，要清醒地认识到企业管理者并非完全理性经济人，会受到认知偏差的影响做出偏离最优的决策。因此，个人投资者需要以更审慎的态度进行投资决策，以防止同群效应带来的企业负向连锁反应给自己带来经济上的损失。
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The Peer Effect of Non-Financial Enterprises’ Financialization
LIU Xi-he1, SHEN Jing-jing2, ZHOU Miao-wen1
(1.School of Economics, Shanghai University, Shanghai 201900, China; 2.Oujiang College, Wenzhou University, Wenzhou 325000, China)
Abstract：The financialization of non-financial enterprises is the main form of being distracted from their intended purpose, and also one of the problems of macroeconomic regulation and control. This paper selects the non-financial enterprises listed companies in Shanghai and Shenzhen stock markets from 2010 to 2017 as samples, takes the actual spatial distance between companies as the classification standard of peer groups, and empirically analyzes the driving factors of the peer effect of non-financial enterprises’ financialization. The results show that, the peer effect does exist in the domestic non-financial enterprises’ financialization phenomenon; and with the increase of the distance between enterprises, impact of the peer enterprises is weakened. Also, the enhancement of enterprise scale, popularity or other characteristics can help enterprise to improve the visibility, and thus enhance the impact of the peer effect. Further research shows that the financialization of non-financial enterprises obeys the law of “logical imitation” and “internal first and external second”, that is, when the effect of financial asset allocation related behavior of the peer enterprise is better, the influence degree of the peer effect is higher; when there is higher homogeneity between companies, the influence degree of the peer effect also increases.
Key words：financialization; peer effect; financial investment