海歸基金經理能提高基金績效嗎？
——基于PSM 的實證分析

（寧波大學商學院，浙江寧波 315211）

一、引言

近年來，隨著中國經濟的發展，回國謀求發展的留學生和海外移民越來越多。大眾認知表明，擁有海外經歷的人通常被認為具有專業化的能力、創意化的思維和全球化的視野，其理應表現更佳。政府部門也頒布了一系列引才政策，希望海外人才能夠回國發展。在實施引才計劃后海歸人數增加不少，但引進的海歸是否能夠發揮實在的作用則是政策制定者更應該考慮的問題。那么，在證券市場上，海歸基金經理是否真的比本土基金經理略勝一籌呢？

無論是從理論分析上，還是基于已有的研究成果（李平和許家云，2011[1]；吳紹玉等，2016[2]），海歸從國外帶來了創新的想法與先進的知識并充當著跨境中介的角色幾乎是一個無須重新論證的觀點。但是海歸人士對微觀金融機構的績效有促進作用這一說法尚未被證實存在。我們認為，基金經理的海外背景這一特征是否對基金業績起到提高作用，關鍵是要選擇合理的評判基準，在最大程度上克服一般回歸分析所帶來的衡量偏誤和內生性問題。以基金經理個人特征與基金特征為依據，即篩選出與海歸基金經理“相仿”的未被海歸基金經理管理的基金，得出基金經理的海外經歷對基金績效發揮出的“凈”影響。

基于以上思考，本文運用傾向得分匹配模型（Propensity Score Matching，以下簡稱PSM），從基金業績、投資風險、選股擇時能力多角度出發，同時分為上漲和下跌兩個不同的階段，對基金經理的海外背景是否可以在改善基金業績方面發揮作用進行系統性檢驗。后文結構安排如下：第二部分為文獻回顧；第三部分為研究設計；第四部分為實證結果與分析；第五部分為結論與建議。

二、文獻回顧

國外從20 世紀90 年代便開始研究基金經理個人特征與基金產品業績的關系，并且兩者間關系的研究一直為學者所關注，具有實踐意義。

Chevalier&Ellison（1999）[3]研究發現如果基金經理是畢業學校排名較高，則他們所管理的基金績效更好。Gottesman 和Morey（2006）[4]在Chevalier&Ellison的基礎上研究發現，參加高質量MBA 項目會給基金經理的基金業績帶來顯著提高，同時還發現基金經理是否擁有CFA 證書和不是MBA 的碩士、博士學歷在總體上不會對績效產生影響。

與國外相比，國內基金行業發展的時間還不算長，只有極少數有價值的從個人特征的角度出發來探討基金經理與基金業績之間的關系。

申宇等（2016）[5]站在基金經理之間信息關聯網絡視角，研究發現基金經理之間的信息關聯即校友關系會對其基金業績帶來影響。其中無論是廣度還是深度都能提高基金業績，但是，只有當校友關系為直接關系時能夠對基金業績帶來影響，間接的校友關系能否對業績產生促進作用尚未被證實。吳栩和許林（2017）[6]的研究結果表明在平穩時期下基金業績會受到部分基金經理個人特征的影響，但在震蕩時期并未發現其特征對基金業績有顯著性影響。另外，對于基金經理海外背景與其所管理的基金業績之間關系的實證研究，我國學者尚沒有得出一致性結論。其中，在趙秀娟和汪壽陽（2010）[7]的研究中，海外背景與基金收益和經理的風險控制能力之間是無顯著關系的。但于靜（2013）[8]隨后發現海外經歷確實能提高基金經理的基金業績與其風險控制能力。同時在荊涵荻（2018）[9]的研究中確表明海歸經歷會對基金業績產生負向影響。

根據國內外學者的研究結果，本文認為現有文獻存在幾點不足之處：（1）之前的學者大部分都采用OLS 模型將基金經理個人特征與其業績直接進行回歸分析，這樣容易產生樣本選擇性偏差所帶來的內生性問題。（2）選擇的樣本期間較短或者在不同行情的定義上表現不夠客觀。

針對上述問題，本文所做的主要貢獻在于：（1）本文采用PSM 模型，在充分考慮基金經理個人特征與基金特質的基礎上，探究了海外背景這一影響因素對基金績效產生的“凈”影響，有效地規避了內生性問題。（2）我們將基金經理的選股與擇時能力也納入研究范疇。在擴充了樣本容量的同時，還依據更客觀的標準對市場行情性質進行劃分并對此類研究的經驗證據進行了補充。

三、研究設計

（一）傾向得分匹配法

本文采用傾向得分匹配的方法來研究基金經理的海外背景與基金業績的關系并進行實證分析。有海外背景的基金經理構成處理組（TREAT=1），而無海外背景的基金經理構成控制組（TREAT=0）。通過Rosenbaum 和Rubin（1983）的研究我們可知道傾向值的定義，本文中的傾向值設定為：在給定共變量Xp 的情況下，所要研究的樣本基金由海歸基金經理管理的概率值。本文選擇較為常見的Logit 回歸方法來計算傾向值。其公式表達如下：

其中，Wp為虛擬變量，當基金經理有海外背景時取1，說明樣本處于處理狀態，否則取0。b 為回歸參數。Xp為基金經理與基金公司各維度的特征。由此我們可以獲得各基金的傾向值。而依據傾向得分值，海外背景對基金業績的潛在影響可以依據“被處理單位的平均處理效應”（ATT）來估計，以夏普比率（Sharpe）為例，一般情況下ATT 可以表示成：

ATT=E（Sharpe1p-Sharpe0p|Wp）=E（Sharpe1p|Wp)-E（Sharpe0p|Wp）

式中，Sharpe1p和Sharpe0p分別表示基金p 在有海外背景和無背景情況下的夏普比率。

（二）樣本選取與數據來源

本文所使用的數據主要從WIND 數據庫和CSMAR 數據庫及手工整理獲得，其中從CSMAR 數據庫獲得有關基金經理個人特征這一部分的數據，從WIND 數據庫中獲取了有關基金收益、基金特征、基金公司特征與歷任基金經理這部分數據，另外在基金公司網站查找并進行整理獲得部分基金經理個人特征數據。本文將開放式股票型管理基金和混合偏股型基金作為研究對象，研究區間定為2014 年7 月1 日至2017 年12 月31 日。選擇這一期間，第一點是因為近年來擁有海外背景的基金經理人數越來越多，可用于研究的樣本數量增加；第二點是這一期間將2015 年牛市和在此之后的低谷時期都包含在內，可以將由于不同行情波動造成的基金業績系統性差異考慮在內。選擇開放式基金的原因在于其相較于指數型等基金，它在市場中的影響力和比重較大，同時基金經理的影響在主動型基金中更能被體現出來。

本文將市場分為上漲行情和下降行情。其中上漲階段為：2014 年7 月1 日至2015 年6 月30 日，下降階段為：2015 年7 月1 日至2017 年12 月31日。每個樣本期的基金都在樣本期間內正常運作時間至少滿一年，以確保績效的穩定性與可比性。

由于使用傾向值匹配法時需要滿足條件獨立假設與共同支撐假設，本文在處理數據時首先去掉數據不全和存在異常數據的樣本，刪去研究期間前后不是由同一位基金經理管理的這部分基金，且將由多位基金經理共同管理的基金刪去。經過以上處理之后，本文共得到928 只開放式基金，其中股票型基金314 只，混合型基金614 只。

（三）變量定義

1.基金業績變量

本文為全方面評價衡量基金經理海外背景對基金業績的影響，使用了應用較為廣泛的多種業績衡量指標。

（1）年化收益率（Return）

（2）年化夏普比率（Sharpe）

根據Sharpe（1966）所提出的關于夏普比率的定義：

其中，EE（Rp）指基金的年化收益率，Rf指的是市場上的無風險利率，σp為期間年化標準差。夏普比率代表單位總風險投資者可以獲得的投資回報率。

2.投資風險變量

年化收益率標準差（Total risk）。如下：

其中，rpt為基金期間收益率序列，為基金區間平均收益率，N 表示一年中有N 個計算周期。此指標指基金收益率相對于平均收益率的偏差幅度的大小，用來度量基金風險大小。

3.投資能力變量

本文使用Treynor 和Mazuy（1966）在資本定價模型基礎上提出的TM 模型來對基金經理的選股能力α 和擇時能力γ 進行衡量。TM 模型如下：

Rpt-Rft=α+β（Rmt-Rft）+γ（Rmt-Rft）2+εpt

其中，Rpt為t 時間段內基金的收益率，Rft為無風險收益率，β 為基金所承擔的系統性風險，Rmt為市場組合的收益率，εp為隨機誤差項。通過該模型回歸后得到的α 代表了基金經理的選股能力，γ 代表擇時能力，刻畫了基金經理對市場時機的把握能力。如果計算出的兩個指標都大于零則說明基金經理具有正的選股擇時能力，數值越大其能力越強。

4.匹配變量的選擇

根據已有文獻，本文匹配變量包括基金經理學歷、性別、證券從業時間、任職時間、基金規模、基金管理費率、基金成立年限等，具體如表1 所示。

表1 匹配變量說明

（四）描述性統計

本文對篩選后上漲階段和下降階段的樣本中有海外背景的基金經理與無海外背景的基金經理的個人特征和所在基金的特征進行了統計分析與對比，由于兩階段描述性統計結果相似，限于篇幅本文僅以上漲階段結果為例，具體結果如表2 所示。從匹配變量來看，有海外背景的基金經理（處理組）所管理的基金成立年限和基金規模相對較小，但所在基金公司的規模相對較大。從基金經理個人特征的角度來看，處理組的女性相對更多，受教育程度相對較高。從結果變量來看，處理組的收益率標準差與控制組幾乎無差異。最后，處理組捕獲市場時機的能力較強。年化夏普指數與年化收益率也相對較高。但是，海外背景是否真的對基金經理所管理的基金經理績效起到作用以及在多大程度上發揮作用還需要進行下一步的實證研究。

四、實證結果與分析

（一）樣本匹配效果檢驗

要使得匹配結果的質量盡可能高且結果準確則需要滿足“數據平衡”的條件。進行數據的平衡性檢驗即為對匹配變量在匹配前后的標準偏差進行考查，匹配后得到的偏差越小越好。目前文獻中尚未對偏差的臨界值規范統一標準，根據Rosenbaum 和Rubin 等（1985），若匹配后標準偏差絕對值小于20%則視為匹配變量匹配合格。

表3 為上漲階段匹配變量進行核匹配平衡性檢驗的結果。可以看出，匹配后各變量的標準偏差均小于20%，且通過t 值可知匹配后的處理組和控制組變量均值已不存在顯著性差異，匹配效果較好。采用半徑匹配與最近鄰匹配法對上漲階段與下降階段進行匹配所得的結果相似，在此不再贅述。

表2 上漲階段主要變量描述性統計

表3 上漲階段平衡性檢驗結果

（二）上漲階段海外背景對基金業績影響的效果分析

在估計上漲樣本總體ATT 時，本文采用PSM的核匹配（Kernel Matching）為例來展示檢驗分析結果，使用其他匹配方法時獲得的結果類似，不再詳述。結果如表4 所示：對于業績變量，年化收益率和夏普指數匹配后的ATT 分別為0.081 和0.117 且都在10%顯著性水平上顯著，說明有海外背景的基金經理在業績方面表現更好。對于投資風險變量，基金經理有無海外背景對其影響較小，且變量結果不顯著。對于投資能力變量，選股和擇時能力的ATT 都分別大于零，但根據t 值看出海外背景與基金經理的選股擇時能力并不存在顯著的影響。

表4 上漲階段樣本估計結果（Kernal Matching）

（三）下降階段海外背景對基金業績影響的效果分析

從表5 中可以看出：對于業績變量，本土基金經理管理的基金年化收益率略優于海歸基金經理，但由于t 值較小，說明這種差距是很不顯著的。對于以夏普比率衡量的基金業績，海歸基金經理業績在10%顯著性水平上優于本土基金經理。對于風險投資變量，收益率標準差對應的ATT 在此并不顯著。對于投資能力變量，從表中可以看出無論是選股還是擇時兩個變量都體現出海外背景對其無顯著影響。

表5 下降階段樣本估計結果（Kernal Matching）

（四）穩健性檢驗

為盡可能確保實證結果的可靠性，本文接下來對實驗結果進行穩健性檢驗。核匹配法中的兩個重要設置分別為核函數與帶寬。前文使用的是默認核函數即二次核形式與默認帶寬0.06，在分別固定默認核函數與固定默認帶寬的情況下，使用三種常用核函數：uniform、tricube 和biweight；三種帶寬：0.02、0.04、0.08。限于篇幅，本文僅匯報上漲階段的驗證結果。

從表6 中可以看出，修改帶寬和核函數后所得的結果相似，并都支持在上漲階段基金經理的海外背景能給其所管理的基金業績帶來正向影響但在風險控制與選股擇時能力上無顯著性差異的結論，說明核匹配法是比較穩健的。

表6 核匹配法的檢驗結果

五、結論與建議

本文以開放式基金為樣本，運用PSM 模型分析了基金經理的海外經歷對其所管理基金績效的影響，并考慮了在不同金融市場發展階段海外經歷對基金績效的影響。研究表明：（1）海外經歷對上漲與下降行情內的基金產品業績皆有著正向作用但影響都較小，在上漲階段的影響更為顯著。（2）海外經歷對無論是上漲還是下降階段以標準差衡量的基金風險變量與選股擇時能力都不存在顯著影響。

基于上述研究結論，本文政策建議如下：

（一）對于投資者

投資者可以選擇關注有海外經歷的基金經理。但基金經理是否具有海外經歷不是評判基金績效的唯一標準，投資者不需將海歸基金經理視為“王”，要將目光放在基金經理的近期表現與從業經歷等同樣重要的因素上。

（二）對于基金公司

基金公司通常需要花費大量時間和精力來培養一名基金經理，同時也面臨著人才流失的問題。而對于在海外成熟的金融市場打拼過的基金經理，基金公司更愿意招募這一類人才來進行投資和運營。但考慮到海歸基金經理的表現，基金公司在招募基金經理時可以考慮不用額外加薪聘請。但公司同時可以開展針對性的系列培訓來學習海外先進投資理念。

（三）對于基金監管及政府部門

監管部門可以在風險監管方面加強信息披露制度，合理配置資源。建立完善基金經理個人信息是有必要的，對其進行科學化管理盡可能從微觀層面防范金融風險，有助于中國金融市場的健康發展。

另外，盡管海歸基金經理在國內基金市場中沒有想象中的優秀，但不能否認其優秀的實力。人才具有自然示范與產業聚集作用，因此，采取適當政策鼓勵人才歸國對我國經濟發展同樣起到至關重要的作用。