一项针对1995年至2021年间美国主动管理股票共同基金的深入研究，揭示了资产管理行业一个关键的结构性变化：随着指数化投资的兴起，主动基金经理的传统能力正在经受严峻考验。研究指出，自2010年被动投资大规模普及以来，基金经理的选股能力出现了明显衰退，市场择时能力也未见起色。与此同时，基金规模对业绩的负面影响——即规模收益递减效应——在这一时期被显著放大，这主要归因于主动管理中选股与择时技能的双重弱化。
1. 引言
近年来，从主动投资转向被动投资无疑是资产管理行业最显著的趋势。这种转变代表了传统投资策略的重大偏离，越来越多的投资者开始青睐指数基金和交易所交易基金这类成本更低、操作更简单的工具。数据直观地显示了这一变革：被动基金的市场份额持续扩张，甚至在2019年后超越了主动管理基金。
随着被动投资成为市场主流，关于其如何影响市场动态、投资策略以及主动管理生存空间的讨论日益激烈。被动投资的增长带来了一系列复杂效应：一方面，它可能通过加剧大型公司的股价上涨来增强市场集中度；另一方面，它也改变了资本流动的“粘性”，从而影响企业的风险承担意愿。在此背景下，深入探究被动投资浪潮与主动基金业绩表现之间的因果关系，显得尤为重要。
本研究旨在系统性地考察这一关系。我们将研究焦点放在1995年至2021年的美国国内主动股票共同基金上，并将2010年视为被动投资加速普及的关键分水岭。我们的研究思路受到一项重要理论的启发，该理论认为：向指数化的转变会导致指数价格效率下降，但同时提高了成分股之间的相对价格效率。这种效率的“一降一升”意味着，主动管理者的“选股”策略会变得更难盈利，而“择时”策略则可能变得更有价值。
那么，在指数化日益盛行的现实环境中，主动管理基金的这些能力究竟表现如何？本研究试图回答的核心问题正是：基金经理的选股技巧、市场择时能力，以及基金规模与业绩的负相关关系，是否都受到了被动投资浪潮的显著影响？基于此，我们提出了核心假设：随着指数化的普及，基金规模的负面效应（规模收益递减）会变得更加显著，而这与选股和择时能力的净贡献下降直接相关。
2. 数据与描述性统计
2.1 共同基金数据
我们的数据来源于CRSP美国共同基金数据库，覆盖1995年1月至2021年12月。为了尽可能减少生存偏差的影响，分析中同时纳入了存续和已经清盘的基金。样本主要分为两类：主动管理的美国国内股票基金和被动管理的指数基金。
经过筛选，最终的主动基金样本包含了4，419只独特基金的近70万个月度观测值。我们采用了严谨的方法来识别被动基金，并通过设定最低资产规模和存续时间门槛，来消除可能的数据偏差。
2.2 趋势与关键截点
通过观察被动管理基金总资产的年度变化，我们可以清晰地看到两个阶段。第一阶段（1995-2009年）增长相对平缓；第二阶段（2010年及以后）则迎来了爆发式增长，被动基金的总资产规模在此后增长了四倍。值得注意的是，2009年是最后一个出现负增长的年份。因此，本研究将2010年确定为关键的时间截点，将整个样本划分为两个子时期进行分析：子样本1（1995-2009，主动投资主导时期）和子样本2（2010-2021，被动投资盛行时期），以便进行对比。
3. 研究方法论
3.1 选股与市场择时模型
为了分离并量化基金经理的选股与择时能力，我们采用了两个经典的因子模型：Treynor和Mazuy（1966）提出的二次项模型，以及Henriksson和Merton（1981）提出的非对称模型。
Treynor-Mazuy（TM）模型的回归方程设定如下：
$$R_{i, t} = \alpha_i + \beta_i R_{m, t} + \gamma_i R_{m, t}^2 + \epsilon_{i, t}$$
Henriksson-Merton（HM）模型的回归方程设定如下：
$$R_{i, t} = \alpha_i + \beta_i R_{m, t} + \gamma_i \max(R_{m, t}, 0) + \epsilon_{i, t}$$
其中，\( R{i, t} \) 表示基金 \( i \) 在 \( t \) 月的超额收益，\( R{m, t} \) 为市场超额收益。模型中的 \( \alpha_i \)（截距项）衡量的是基金经理的选股能力。系数 \( \gamma_i \) 则捕捉了基金的择时能力：在TM模型中，显著为正的 \( \gamma_i \) 表明基金经理能在市场上涨时增加风险敞口；在HM模型中，它衡量了基金经理识别市场上行机会的能力。
为了更全面地控制风险，这些基础模型被进一步扩展，纳入了Fama-French三因子和Carhart四因子，形成一般风险因子模型：
$$R_{i, t} = \alpha_i + \sum_{k=1}^K \beta_{i,k} F_{k, t} + \gamma_i G(R_{m, t}) + \epsilon_{i, t}$$
其中，\( K \) 代表因子数量，函数 \( G(\cdot) \) 在TM模型中为 \( R_{m, t}^2 \)，在HM模型中为市场上涨时的指示函数。
3.2 规模收益递减（DRS）的测度
检验基金规模与业绩的负相关关系（即规模收益递减）时，面临内生性问题的挑战。传统方法如混合OLS或固定效应模型各有缺陷：OLS可能高估技能，而固定效应模型在规模与当期收益相关时会产生偏差。
为了解决这个问题，我们采用了Zhu（2018）提出的递归去均值估计量。这是一种增强的工具变量估计方法，能够更准确地识别出基金规模对未来业绩的因果影响。其估计方程如下：
$$\hat{\theta}_{RD2} = - \frac{ \sum_{i=1}^N \sum_{t=1}^{T_i-1} \tilde{q}_{i,t} (R_{i,t+1} - \bar{R}_{i,t+1}^F) }{ \sum_{i=1}^N \sum_{t=1}^{T_i-1} \tilde{q}_{i,t} (\text{Size}_{i,t} - \overline{\text{Size}}_{i,t}) }$$
通过这种严谨的计量方法，我们能更可靠地剥离出规模效应。
4. 基金业绩深度实证分析
4.1 个体基金层面的选股与择时能力
首先，我们在单只基金的层面考察了选股（Alpha）和市场择时能力的演变。对比1995-2009年与2010-2021年两个子样本，可以观察到显著的结构性变化。
在被动投资兴起之前（1995-2009年），在3592只基金中，分别有约13.4%（TM模型）和8.83%（HM模型）的基金展现出统计上显著为正的选股能力。市场择时方面，具备显著正向择时能力的基金比例约为5.3%-5.5%。
然而，进入被动投资盛行时期（2010-2021年），情况急转直下。在3197只基金中，仅有不到7%的基金能产生显著为正的选股Alpha。更糟糕的是，市场择时能力的衰退更为严重，具备显著正向择时能力的基金比例骤降至3.2%-3.7%。
这一鲜明对比强有力地表明，在2010年之后，主动基金经理要展现出过人的选股或择时技巧，可能性已大大降低。这与“指数化程度越高，基金经理技能越强”的猜想背道而驰。从经济学逻辑上看，这与相关理论预测一致：指数化降低了投资成本，吸引更多资金涌入被动产品，从而提高了成分股之间的相对定价效率，主动管理者通过选股获取超额收益的机会自然就被压缩了。这种深度的实证分析，正是我们理解当前市场格局的关键。如果你想深入探讨更多量化投资领域的前沿模型与方法，可以在技术社区找到丰富的讨论资源。
4.2 聚合层面的选股与择时能力
为了从行业整体角度评估指数化的影响，我们构建了等权重和按规模加权的基金投资组合，并采用引入时间虚拟变量的交互模型进行回归。
在聚合层面，选股能力在2010年后经历了断崖式下滑。以规模加权投资组合为例，在CAPM模型下，2010年之前的年化Alpha约为1.63%，而2010年之后的净Alpha几乎为零。这进一步证实，随着被动投资的增加，主动基金作为一个整体，其创造Alpha的能力已被严重侵蚀。
关于市场择时，实证结果并未支持“被动投资增加会利好市场择时”的理论预测。数据显示，2010年前基金经理的择时系数普遍为负，表明存在择时缺陷。而2010年后，交互项系数进一步为负，说明择时能力不仅没有改善，反而恶化了。这可能反映了共同基金经理面临的现实制度约束——受限于投资契约，他们往往无法灵活地大幅调整仓位来捕捉市场时机。
4.3 稳健性检验
为了确保结论的可靠性，我们采用了子样本分割法以及不同的时间截点进行稳健性检验。无论采用2008、2009、2011还是2012年作为分界点，结果都是一致的：2010年之后的选股Alpha始终低于之前，市场择时能力也表现更差。这确认了我们的核心发现是可靠的：指数化时代的到来，与主动管理技能的广泛衰退紧密相关。
4.4 基金规模与业绩关系（规模收益递减效应）
4.4.1 基金层面的规模收益
利用严谨的RD2估计量，我们在全样本期（1995-2021）内发现了显著的负向规模-业绩关系。关键的发现来自于分时段对比：在1995-2009年期间，规模负效应系数为-0.0008；而在2010-2021年期间，该系数显著增强至-0.0025。统计检验表明这一差异高度显著。
这意味着，随着指数化的普及，基金层面的规模不经济效应被显著放大了。 在后指数化时代，基金规模翻倍导致的业绩损耗，从早期的约5.5个基点急剧增加到约17个基点。这种加剧的规模惩罚，主要与选股和市场择时能力的净效应恶化有关。
4.4.2 风格与规模的分组分析
进一步的分类分析揭示了更细微的图景：
- 按规模分类：大型基金在两个时期都表现出规模不经济，但其效应在后期有所减弱，暗示大型基金可能找到了某些缓解规模压力的方法。相反，中型基金在2010年后遭受了更强烈的打击。
- 按风格分类：价值型基金面临的挑战最为严峻。在后期，它们表现出了剧烈的负向规模-业绩关系。这可能反映了过去十年市场由成长股和动量主导，传统的价值型策略在适应新环境时遇到了巨大困难。
4.4.3 基于规模十分位数的异质性分析
我们将基金按平均资产规模分为十组进行回归，发现了非线性模式：当基金规模超过1亿美元后，规模进一步增长的边际伤害反而减小；但对于小型基金（规模小于1亿美元），它们在成长过程中承受的业绩压力会随着规模增大而增加。这强调了规模收益递减效应在不同规模的基金间存在显著差异。
4.5 定性分析：连接技能衰退与规模效应
如何理解这些实证发现？被动投资的兴起导致了指数成分股之间“同涨同跌”的现象增加，这是因为指数基金机械地买入所有成分股。根据理论，这种共运动提高了个股间的相对价格效率，使得主动交易者通过深度研究进行“特质性”选股变得极其困难，从而解释了Alpha的下降。
尽管理论预测市场择时可能因指数价格效率降低而受益，但共同基金实证上并未利用这一点。一个合理的解释是，共同基金（区别于对冲基金）受到严格的流动性、杠杆和监管约束，例如通常必须保持较高的股票仓位，这限制了它们根据市场信号大幅调整风险敞口的能力。
选股和择时能力的双重衰退，直接恶化了规模与业绩的关系。在被动投资主导的环境下，主动基金创造超额收益的“发动机”功率下降，使得规模扩大所带来的交易成本、市场冲击等“摩擦阻力”影响更加凸显，从而加剧了规模不经济效应。
5. 结论
本研究首次系统性地实证调查了指数化浪潮如何重塑主动基金的管理格局。通过对长达27年的美国主动股票基金进行深入数据分析，我们得出以下核心结论：
第一，选股能力显著衰退。无论是从单只基金还是整体行业来看，2010年后主动基金的选股Alpha均大幅下降。这印证了市场微观结构的理论预测：指数化压缩了主动选股的获利空间。
第二，市场择时能力并未改善。尽管存在理论上的可能性，但实证证据表明主动基金经理未能有效利用被动投资带来的择时机会，其择时能力甚至出现恶化，这主要受制于其自身的制度性约束。
第三，规模收益递减效应加剧。随着被动投资普及，基金规模对业绩的负面影响显著增强。中型基金和价值型基金承受了更严重的规模惩罚，不过超大型基金似乎发展出一定的缓冲机制。
总而言之，从主动到被动的范式转移，远不止是资金流向的改变。它深刻地改变了市场的定价机制和主动管理的生存土壤。实证结果表明，在指数化时代，主动基金经理正面临“选股更难、择时无效、规模制约更强”的三重挑战。这对资产管理者提出了迫切要求：必须进行深刻的战略反思与重新定位，努力适应由被动投资主导的新市场生态，寻找能够真正创造持续价值的差异化策略。
对于关注行业趋势的从业者和研究者而言，深入理解这些基于长期数据的实证发现，对于把握资产管理行业的未来方向至关重要。技术社区和论坛是交流这类深度分析、碰撞思想的好去处。
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