基金业绩、营销投入与资金流量之关系研究

钱淑芳¹，许林²

（1.广州大学  经济与统计学院，广东  广州 510006；2.华南理工大学  经济与贸易学院，广东  广州 510006）

摘要：基金投资者一般会根据基金过往业绩来选择基金产品，历史业绩好的基金会吸引投资者追加资金流入，但国内外学者鲜有从营销投入角度来研究基金业绩与资金流动之间的关系。在互联网营销时代，基金的营销投入又是影响投资者选择基金产品的重要因素。不同于已有研究，本文通过引入营销投入及其与基金业绩的交互项，对我国180只开放式基金样本的基金业绩、营销投入与资金流量之间的关系进行实证检验，结果发现：基金业绩与营销投入均会对基金资金流入产生抑制作用，且营销投入存在一定的时滞效应，但两者的交互作用会增强对基金的资金流入，同时营销投入并非越多越好，基金公司应避免过度营销问题；进一步还发现基金资金流量跟股市行情有很大的关系，当股市行情较好时，资金流量更易受到基金业绩与营销投入的影响。最后，根据研究结论针对性提出完善基金信息披露制度，做好营销宣传、大力发展机构投资者的对策。

关键词：营销投入；基金业绩；资金流量；时滞效应

一、引 言

恰逢我国基金业发展20周年，我国基金管理公司的数量不断扩大，基金种类逐渐丰富、产品数量和资产规模快速增长。特别是我国开放式基金的发展异常迅速，截至2018年7月底，我国116家基金公司发行基金产品数量达5325只，基金规模已达到13.42万亿，其中开放式基金数量4705只，占比88.4%，基金数量呈爆炸式增长，基金市场无疑已成为证券市场的重要组成部分之一。2018年4月，资管新规的正式出台，资管行业重新洗牌，监管套利减少，刚性兑付被打破，各金融机构将面临更严格的监管政策，直接对基金业的结构发展和基金公司的业务布局产生重要影响。投资者需要进行投资观念的转变，要有风险共担意识，理性选择基金产品进行投资。在竞争日益激烈与基金品种丰富的大资管时代，营销策略成为了基金夺取基金市场份额的法宝之一。

在开放式基金现有的销售方式下，我国基金公司的收入主要来源于管理费、手续费和销售服务费。管理费又可分为固定费率管理费收入和业绩报酬管理费收入。在固定费率基本保持不变的情况，基金规模的扩大和投资业绩的提高成为影响基金管理费收入的重要因素。新产品发行、上线时没有太多的谈判能力，需要加大营销投入雇佣更多的营销人员对基民做充分的产品推介工作，随着大量基金产品的销售发行，各种互联网营销渠道呈现给投资者面前。为此，产品营销对于市场份额至关重要，基金公司，特别是小基金公司往往会投入一定量的客户维护费来开辟新营销渠道，以达到顺利发行基金产品和扩大基金市场份额的目的。在互联网营销时代背景下，基金公司应主动加大营销投入，为此，本文旨在研究营销投入对基金资金流量的影响关系，并综合考虑基金业绩与营销投入的交互效应对资金流量的作用。

二、相关文献综述

近年来，基金资金流量的影响因素颇受国内外学者的普遍关注，进行了大量的理论与实证研究，以探讨各种可能存在的对基金资金流量产生影响的因素。下面从“基金业绩—资金流量关系”或“基金营销—资金流动”这两个方面展开文献综述。

（一）基金业绩对资金流量的影响

国外学者大多文献研究得出基金业绩与资金净流量之间存在着正向关系，但是前期与中后期的文献研究结果却有所差异。早期学者的研究得出基金业绩与资金净流量之间存在着正的线性相关关系，代表性的文献有：Spitz(1970)美国20只共同基金作为样本，研究结果发现基金过去的业绩会对当期的资金流产生影响，历史业绩越好，基金资金的净流入则越大^[1]。Patel et al. (1991)实证研究发现：基金滞后一期的收益率和当期的收益率均与当期的净值增长额之间存在明显的线性正相关关系^[2]。除此以外，国外学者还提出PFR(Performance-Flow Relation)理论来对基金业绩与资金流量之间的关系进行深入解释。

从20世纪90年代中后期开始，国外学者进一步研究发现基金业绩与资金流量之间存在着非对称性的非线性关系：即业绩好的基金所吸引的资金净流入量远大于业绩差的基金所带来的资金净流出量。Ippolito(1992)以基金超额回报率作为基金业绩的衡量指标，研究发现基金业绩与其资金净流入之间存在非对称性的正相关关系^[3]。Sirri&Tufano(1998)同样研究发现基金滞后一年的序数收益率与资金流量之间存在非对称的正相关关系。业绩靠前的基金会吸引大量的资金净流入，而排名靠后的基金并不会因为业绩落后而引起巨额赎回现象^[4]。Huang et al.(2007)研究认为资金流量与基金业绩之间的敏感性会受到投资者在购买基金时所付的成本和基金存续期的长短所影响。存续期越短的基金，其业绩与资金流量的相关性反而越明显^[5]。Zia-Ur-Rehman Rao(2016)研究中国开放股票型基金时发现基金业绩与资金流量之间存在正相关关系，且投资者对基金业绩的反应存在不对称性^[6]。Zia-Ur-Rehman Rao(2017)进一步研究发现中国开放式基金的业绩不存在持续性，即上一期业绩排名靠前的基金在下一期的业绩表现不一定好^[7]。

我国学者大多研究发现我国基金业绩与资金流量之间存在负相关关系，即表现为投资者更多地投资于“绩劣基金”，存在“赎回异象”。基金业绩的增长，不仅不会吸引资金的流入，反而会加大基金的赎回率。李曜(2004)对我国17只开放式基金进行实证研究，结果发现基金的赎回率会随其净值增长率的提高而上升^[8]。陆蓉和陈百助(2007)研究发现我国基金市场与国外成熟市场存在较大差异，业绩表现越好的开放式基金，越容易遭到赎回，即存在“赎回异象”^[9]。肖骏和石劲(2011)以我国2005-2009年的开放式基金作为样本，实证研究发现我国基金业绩对资金流量存在正向影响^[10]。冯旭南和李心愉(2013)对我国2005-2011年的开放式股票型基金进行实证，研究结果发现投资者倾向于业绩较好的基金，业绩较差的基金容易遭受巨大的赎回压力，即不存在“赎回异象”^[11]。这说明我国投资者急功近利，更为关注基金过去短期的历史业绩。彭文平和陈延(2015)研究发现在基金业绩表现相同的情况下，新基金更容易吸引投资者进行申购^[12]。

与国外文献相比，国内研究在基金业绩与资金流量方面所得的结论有所差异。主要原因可能在于我国基金市场发展历史较短，基金数据比较少，且我国股票市场处于新兴+转轨时期，较容易发生大的异常波动，因此导致研究结果存在一定的偏差。

（二）营销投入对资金流动的影响

国外学者Barber et al.(2005)研究发现广告费投入得越多，开放式基金也会得到更多的资金流入^[13]。Wahal et al.(2011)研究发现基金公司会通过降低管理费率和提高折扣率等方式来吸引投资者加大基金的资金流入^[14]。近年来，随着我国基金业的蓬勃发展，基金业界不断在理财通等网络营销渠道通过红包的形式来吸引投资者买入基金产品，学者们也对基金营销与资金流量之间的关系进行了大量探讨。吴磊(2006)研究发现与美国基金相比，我国开放式基金仍需继续拓宽销售渠道的广度和深度^[15]。山立威和申宇(2013)以我国2005-2010年324只开放式股票型和混合型基金为样本，实证研究发现：基金的营销机构、网点以及营销人员数量的增加对资金的净流入具有一定的促进作用^[16]。李志生和徐谦(2013)研究发现营销投入的增加会显著提高基金的资金净流入，然而却在一定程度上降低了基金业绩^[17]。黄孝武和王雄军(2016)对我国开放式基金进行实证研究，结果发现渠道营销能有效促进资金的流入，但不利于基金业绩的提高^[18]。韩燕等(2015)研究发现对于业绩不同的基金，应采用不同的营销投入比例，业绩好的基金应以较低的营销费率来吸引理性投资者，而业绩表现不佳的基金应进行更多的营销投入来吸引非理性投资者^[19]。吴先红和刘文雯(2015)研究发现基金公司对渠道营销的努力程度越高，基金资金的净流入量就会越多^[20]。而且对于不同类别的开放式基金，渠道营销的影响程度也会不同。

以上的文献研究表明，投资者在选择基金产品时，容易关注基金的历史业绩。基金历史业绩越好，投资者可能会认为基金未来业绩将继续保持好的预期，因此加大基金的申购行为，从而导致更多的基金资金净流入。同时，由于基金公司有采取积极营销策略以扩大基金市场份额，从而达到提高管理费收入的目的。因此，在基金营销投入不足时，基金公司会增加营销投入，比如市场上各种理财通红包，投资者往往会受营销宣传的影响，加大对基金的投资。现有文献鲜有从营销投入视角来研究基金业绩与资金流量的关系问题，为此，本文旨在通过引入营销投入来研究其对基金资金流量的影响，并综合考虑基金业绩与营销投入的交互效应对资金流量的作用。

三、模型构建与指标选择

（一）样本选择

为了提高样本的代表性，本文剔除了基金净值数据和客户维护数据少于2个会计年度的基金样本，最终选取了我国2012-2017年180只开放式股票型基金的数据为样本进行实证分析，数据来源于Wind数据库，数据分析与处理均采用Stata14.0软件。

（二）模型构建

1、基金业绩与营销投入对资金流量的影响

1 

2 

本文在参考Sirri&Tufano(1998)^[4]和肖峻(2011)^[10]等研究基础上，基于上面的文献分析，建立如下非平衡面板回归模型来实证检验基金业绩与营销投入对资金流量的影响作用：

     (1)

其中，是误差项；Netflow表示资金净流入量；Sharpe为夏普比率，Fee表示客户维护费率；Controls表示其它影响资金流动的控制变量，主要包括基金规模(ln(TNA))、基金风险(Std)、基金家族规模(ln(FTNA))、基金年龄(ln(Age))等，具体变量定义如表1所示。

2、基金业绩与营销投入的交互项对资金流量的影响

本文将在模型(1)基础上加入基金业绩与营销投入的交互项来检验基金业绩与营销投入的交互作用。模型构建如下：

    (2)

其中，Sharpe*Fee为客户维护费率与基金业绩的交互项；Netflow、Sharpe、Controls和含义与模型(1)相同。

3、考虑股市行情的虚拟变量

考虑到我国股市在2015年发生较大的异常波动，且该时间段恰好在样本研究区间内，为减小由于市场环境的剧烈变化对回归结果所造成的影响，本文以2015年为界，将样本数据划分为两组数据，并引入Bull和Bear虚拟变量来对模型(1)与模型(2)进行进一步细化。模型构建如下：

   (3)

 (4)

其中，Bull表示牛市，Bear表示熊市。Sharpe*Bull、Sharpe*Bear为基金业绩与牛市、熊市的交互项，Fee*Bull、Fee*Bear为客户维护费率与牛市、熊市的交互项；Sharpe*Fee*Bull、Sharpe*Fee*Bear表示客户维护费率、基金业绩与牛市、熊市的交互项；其它变量定义与前文一致。

4、考虑营销投入“客户维护费率”的平方项

随着营销投入的增加，基金公司每多增加一单位的营销投入所带来的边际效益是递减的。当边际效益转为负值时，表明营销推广力度的加大并不能有效增加资金流量，反而会提高基金的赎回率。因此，本文在模型(1)基础上引入客户维护费率的平方项，以考察对我国开放式股票型基金在产品推广时是否存在过度营销问题。模型构建如下：

           (5)                        

其中，Fee²为基金客户维护费率的平方项；其它变量定义与前文一致。

（三）主要变量

1、被解释变量：基金净申购率（Netflow）

考虑到基金分红以及红利再投资对基金份额和投资者申购赎回行为的影响，本文参考Barber(2005)^[13]、李志生(2013)^[17]等学者的研究成果，采用资金变动所定义的基金净申购率作为被解释变量，并假定投资者的申购赎回行为均发生在每半年度末，且基金分红全部进行再投资。基金净申购率的计算公式如下：

其中，TNA表示基金资产净值，r_i,t表示考虑红利再投资的收益率。

2、解释变量

（1）基金业绩—夏普比率（Sharpe）

夏普比率衡量的是单位总风险所带来的超额回报。夏普比率为正，说明该基金构建的投资组合收益超过无风险资产的收益。夏普比率越高，说明基金经理的主动管理能力越好，投资者申购该基金能获得更高的收益。

（2）营销投入—客户维护费率（Fee）

由于近年来互联网营销的发展，基金公司的直销渠道、第三方基金代销机构快速发展，使得以往以银行为主的代销格局得以打破，山立威(2013)^[16]采用基金代销机构、代销网点和代销人员作为衡量基金营销的衡量指标的方法已无法作为全面衡量基金营销投入的指标。李志生等(2013)^[17]采用销售服务费来衡量基金的营销费用，然而至2016年，股票型基金的平均销售服务费已接近于0，说明基金的销售服务费已无法作为衡量基金营销投入的指标。参照黄孝武(2016)^[18]做法，本文采用基金的客户维护费率作为衡量营销投入的指标。客户维护费是指基金销售机构支付客户服务及销售过程中产生的费用，从属于管理费，其比例由基金管理人和销售机构进行协商确定，具有较强的灵活性。

客户维护费率=当期客户维护费/当期基金管理费

客户维护费率越高，表示基金管理者在渠道营销上的投入越大，对渠道营销越重视。

（3）控制变量

1）基金规模—

Nanda et al.(2004)^[21]研究发现基金规模的大小往往会影响投资者的选择行为。Sirri et al.(1998)^[4]等人发现基金规模的扩大不利于资金的流入。因此，本文将基金上一期期末的净值取自然对数作为控制变量，以降低基金规模对研究结论所产生的影响。

2）基金风险—Std

传统金融学理论认为高收益伴随着高风险，不同的投资者具有不同的风险偏好，基金的整体风险大小影响投资者的行为。为控制投资者风险偏好对基金资金流量的影响，本文参照Sirri et al.(1998)^[4]，将基金过去12个月收益率的年化标准差Std纳入模型控制变量。

其中，是月度收益率标准差。

3）基金家族规模—FTNA

基金家族规模的大小可能会影响投资者对基金的关注和信任程度。相比小基金公司的基金产品，大基金公司旗下的基金会更容易受到投资者的关注。

4）基金年龄—Age

Bergstresser et al.(2002)^[22]实证发现基金年龄和资金净流量之间存在显著关系。为控制基金年龄对资金净流量的影响，本文参考于江宁和朱启贵(2015)^[23]的方法，将基金上一期期末的年龄取自然对数放入回归模型中。

表1  变量与变量定义

四、实证分析

（一）描述性统计与相关性分析

从表2的变量描述性统计结果可以看出，开放式股票型基金总体上呈现出基金净赎回的趋势，平均净赎回率高达11%，中位数为-9%，说明样本中超过一半的开放式股票型基金呈现资金净流出的状态。夏普比率的均值为0.42，表明我国开放式股票型基金的收益率整体上是高于无风险收益率的，但不同基金间的收益差异明显，最大值可达4.89，最小值达-3.93，表明我国基金经理个体间的能力差异较大。而基金收益的均值和标准差均较小，表明开放式股票型基金的风险与过去相比并无太大差异，基金个体间的变化趋势也较为相同。从客户维护费率来看，单只基金的客户维护费平均占到管理费的25%，最小值仅有0.02%，最大值可高达84%，说明不同基金公司对基金营销的重视程度不同。从平均值来看，大部分公司仍比较重视基金的营销推广工作。

表2  主要变量描述性统计

在进行多元线性回归之前，首先分析变量之间的相关性，结果见表3所示。

表3  样本数据相关性分析

	Netflow	Sharpe	Fee	Fee0	Lage	LStd0	LTNA0	LFTNA0
Netflow	1.0000	—	—	—	—	—	—	—
Sharpe	-0.0298	1.0000	—	—	—	—	—	—
Fee	-0.0122	-0.0078	1.0000	—	—	—	—	—
Fee0	0.0417	0.0261	0.8315	1.0000	—	—	—	—
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