李學(xué)峰 李連文

（南開大學(xué)金融學(xué)院 天津市 300350）

一、引言

現(xiàn)有基金方面的研究通常建立在單基金管理模式的假設(shè)上，即認(rèn)為一位基金經(jīng)理只管理某一特定基金。但是隨著我國基金行業(yè)的跨越式發(fā)展，基金的整體數(shù)量不斷增加、種類日益豐富、規(guī)模逐漸擴大，基金經(jīng)理則陷入相對短缺的狀態(tài)，這導(dǎo)致在實際激烈競爭中市場的一位基金經(jīng)理同時管理多只基金的情況愈發(fā)普遍（Bryant和Liu，2011；彭文平等，2015）。根據(jù)CSMAR統(tǒng)計，截至2018年底，我國共有1947名基金經(jīng)理，其中參與多基金管理的基金經(jīng)理有1460人，他們管理著5266只公募基金中的5151只，基金數(shù)占比超過95%，可見多基金管理模式在證券市場中已普遍存在并已占據(jù)主導(dǎo)地位。

雖然多基金管理模式已普遍存在，但是對其進行的學(xué)術(shù)研究卻相對匱乏，且主要集中在多基金管理模式的治理結(jié)構(gòu)或新老基金的業(yè)績轉(zhuǎn)移上（Agarwal 和Ma，2013），以及對多基金管理模式和單基金管理模式下的業(yè)績差異進行探究（彭文平，2017），但這些研究都忽視了對業(yè)績產(chǎn)生重要影響的投資行為或非理性行為等方面的差異比較。

多基金管理模式和單基金管理模式的投資行為，尤其是在非理性行為方面存在什么差異？對這一問題的研究和回答不僅可以使我們從理論上深化對多基金管理模式與單基金管理模式差異的認(rèn)識，而且對于基金公司選擇、完善基金管理模式，以及更有針對性地治理非理性行為等都具有重要的實踐啟示。

本文以我國開放式股票型基金為研究對象，對多基金模式和單基金模式在羊群行為上的表現(xiàn)進行實證考察。本文的主要貢獻在于：一是多基金管理模式已普遍存在于證券市場中，但對其進行的理論研究卻相對匱乏，本文以此為實證方向，不僅能為現(xiàn)實市場中基金管理模式的完善提供理論指導(dǎo)，也能填補學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究不足；二是以往文獻對多基金模式的研究主要關(guān)注委托代理、業(yè)績差異等問題，本文首次引入行為金融學(xué)的羊群效應(yīng)，對多基金模式與單基金模式的投資行為差異進行研究，拓展了行為金融的研究視野；三是以往文獻大多關(guān)注基金經(jīng)理轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗷鹉Ｊ綍r對業(yè)績轉(zhuǎn)移的時點效應(yīng)Agarwal 和Ma（2013）、彭文平等（2015）都關(guān)注在基金經(jīng)理接手新基金這一時間點前后，新老基金之間的業(yè)績轉(zhuǎn)移問題。，但其實基金經(jīng)理同時管理多基金通常是持續(xù)性行為，故本文探究基金經(jīng)理管理多基金持續(xù)期內(nèi)的投資行為問題，以更加匹配多基金模式的市場現(xiàn)狀。

二、文獻綜述與假設(shè)的提出

國內(nèi)外關(guān)于多基金管理模式的研究尚處于起步階段，與其類似的研究方向最早可追溯到2006-2010 年期間對共同基金和對沖基金并行管理的研究，發(fā)現(xiàn)在并行管理共同基金和對沖基金時，由于兩者的激勵差異等原因，基金業(yè)績會發(fā)生偏移（Chen 和Chen，2009；Nohel 等，2010）。但這些研究主要從公司型基金的委托代理問題入手，其后研究則不再局限于共同基金和對沖基金的并行管理，而漸漸關(guān)注包括所有基金種類的多基金管理模式。

隨著資本市場競爭的愈演愈烈，基金數(shù)量的空前增長和基金經(jīng)理的相對短缺形成鮮明對比，業(yè)績表現(xiàn)良好的基金經(jīng)理往往被安排接管新的基金，多基金管理模式正是在這樣的歷史環(huán)境下誕生并逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位（Agarwal 和Ma，2013）。多基金管理模式對基金公司存在兩方面的激勵，即不僅能增加基金公司資產(chǎn)管理的規(guī)模，還有助于解決基金經(jīng)理短缺問題。但其缺陷是給投資者的利益帶來了風(fēng)險和沖突（Bryant 和Liu，2011），產(chǎn)生偏袒甚至合謀等風(fēng)險（葉飛騰和陳文韜，2014），以及當(dāng)基金經(jīng)理接手新基金時，業(yè)績也會從原有基金向新基金進行轉(zhuǎn)移，從而損害投資者的利益（Agarwal 和Ma，2013；彭文平等，2015）。進一步，學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究方向開始轉(zhuǎn)向?qū)Χ嗷鸸芾砟Ｊ胶蛦位鸸芾砟Ｊ较碌臉I(yè)績差異進行探究，并得出多基金模式的選股業(yè)績普遍差于單基金模式的結(jié)論（彭文平，2017），但其僅限于對業(yè)績差異進行研究，忽視了對投資行為等方面的差異比較，而正如Choi 等（2016）所發(fā)現(xiàn)的，多基金模式會使投資者產(chǎn)生非理性行為Choi 等（2016）發(fā)現(xiàn)當(dāng)多基金經(jīng)理其中一只基金突出，其他基金的資金流入會增加，但是當(dāng)業(yè)績下降時，投資者并不會及時撤出投資于其他基金的資金。并損害其利益，這就啟示我們對多基金管理模式下的投資行為，尤其是非理性行為的研究不僅有助于理解兩種管理模式的差異，更可以為避免證券市場中投資者的利益損失尋找解決途徑。

此外，相比于一個基金經(jīng)理管理兩個以上基金的多基金管理模式，目前對團隊管理即多個基金經(jīng)理管理一只基金的模式研究較為豐富，Bar 等（2011）和Karagiannidis（2012）都認(rèn)為團隊管理模式下基金業(yè)績偏低而持倉風(fēng)險偏小，李學(xué)峰和朱虹（2018）發(fā)現(xiàn)團隊管理模式的過度自信偏差比單經(jīng)理模式更高。由此可見，不同的基金管理模式之間，無論是其基金業(yè)績、持倉風(fēng)險還是投資行為都有顯著的差異（駱盈盈和任颋，2015），那么多基金管理模式和單基金管理模式的投資行為，尤其是非理性行為是否也存在差異表現(xiàn)呢？為了豐富對多基金管理模式與單基金管理模式差異的認(rèn)識，本文試圖從最典型的非理性行為——羊群行為的角度出發(fā)，對多基金管理模式和單基金管理模式在投資行為上的差異進行探究，并據(jù)此提出針對性的對策與建議。

所謂羊群效應(yīng)，即投資基金跟隨其他投資者，對機構(gòu)投資者過去行為的模仿趨勢參見Jiang 和Verardo（2018）的定義。。羊群行為的經(jīng)典理論模型分析的是激勵問題和基金經(jīng)理在觀察其他基金前期所做的投資決策之后選擇的策略安排（Banerjee，1992）。在此基礎(chǔ)上，以往文獻分別從市場收益率高低、流通股本大小、不同行業(yè)、境內(nèi)外投資者、投資經(jīng)驗高低等不同角度比較了羊群行為的差異（宋軍和吳沖鋒，2001；伍旭川和何鵬，2005；劉成彥等，2007；李學(xué)峰和李佳明，2011），但尚未有研究對不同基金管理模式下的羊群行為進行比較分析。

由現(xiàn)有文獻可以推測，投資者的注意力是有限并且稀缺的，當(dāng)其處理多任務(wù)時注意力必然被分配到不同任務(wù)中（Holmstorm 和Milgrom，1991；Chevalier 和Ellison，1999）。進一步，根據(jù)Agarwal 和Ma提出的多基金管理模式中基金表現(xiàn)的三種假說Agarwal 和Ma（2013）提出多基金管理模式下基金表現(xiàn)的三種假說：即精力分散假說、業(yè)績轉(zhuǎn)移假說和協(xié)同創(chuàng)造假說。以往文獻主要證明在基金經(jīng)理接手新基金時業(yè)績轉(zhuǎn)移假說的成立，而忽略對精力分散假說的證明。，我們認(rèn)為在多基金管理模式下，同時管理多只基金會分散基金經(jīng)理的注意力，進而影響其投資行為，即精力分散假說成立。同時研究發(fā)現(xiàn)，投資者注意力的分散往往會導(dǎo)致其對信息反應(yīng)不準(zhǔn)或不足（Corwin 和Coughenour，2008），進而引發(fā)行為金融學(xué)中非理性行為的發(fā)生，而對信息反應(yīng)不足恰恰是羊群行為產(chǎn)生的重要原因之一（Banerjee，1992）。鑒于此，我們有理由假設(shè)，在多基金管理模式下基金經(jīng)理的注意力被多任務(wù)所分散，注意力的不足導(dǎo)致其更加傾向于模仿市場的投資行為，即羊群行為。據(jù)此，提出假設(shè)1。

H1：多基金管理模式下基金經(jīng)理相對于單基金管理模式更加傾向于羊群行為。

進一步，正如前面分析指出的，在多基金管理模式下基金經(jīng)理的注意力被多任務(wù)所分散，注意力的不足導(dǎo)致其更加傾向于采取羊群行為。而且，根據(jù)精力分散假說，我們推斷當(dāng)多基金經(jīng)理管理的基金數(shù)量增加、投資標(biāo)的分散時，其不得不將注意力分配到每一個涉及的任務(wù)中，導(dǎo)致其注意力分散程度擴大，使其更難進行獨立的投資分析，從而對市場趨勢的模仿程度加深，更加傾向于羊群行為。據(jù)此提出假設(shè)2。

H2：多基金管理模式下各基金差異程度越大，基金經(jīng)理投資行為越傾向于羊群效應(yīng)。

三、研究設(shè)計

（一）羊群行為

羊群行為是一個對機構(gòu)投資者前期投資行為的動態(tài)模仿過程，然而早期文獻所選用的羊群效應(yīng)衡量指標(biāo)大多只能衡量整個市場的羊群效應(yīng)，盡管之后最廣泛使用的機構(gòu)投資者羊群行為衡量指標(biāo) LSV（Lakonishok 等，1992）克服了這一缺陷，但其只能衡量股票維度而不是投資者維度的羊群效應(yīng)，并且無法反映羊群行為的動態(tài)模仿趨勢之后很多文獻對LSV 模型進行了改進，比如李學(xué)峰等（2008）基于LSV 和PCM 模型建立了動態(tài)衡量指標(biāo)體系；李學(xué)峰和李佳明（2011）進一步基于LSV 和CH 更深入地完善了模型。。Jiang 和Verardo（2018）通過回歸建立了全新的機構(gòu)投資者羊群效應(yīng)動態(tài)指標(biāo)FH（Fund Herding）。故本文選取Jiang 和Verardo（2018）建立的最新指標(biāo)FH，其構(gòu)建過程如下。

首先，我們對每個基金j 每個季度t 進行一次基金交易量對上季度機構(gòu)總交易量的橫截面回歸，其模型如公式（1）：

通過公式（1）我們可以得到每個基金每季度的β值，反映在排除了影響股票交易的其他因素后，基金模仿上一期機構(gòu)投資者投資趨勢的行為。進一步我們運用逆向加權(quán)方法構(gòu)建羊群行為的動態(tài)指標(biāo)FH如公式（2）：

在公式（2）中我們對于每個基金j 在每個季度t，從其基金成立到季度t 的存續(xù)期內(nèi)，根據(jù)到當(dāng)前季度t 的時間長度建立逆向權(quán)重這種類型的逆向加權(quán)方法在文獻中經(jīng)常使用，例如Chen 和Jiang（2006）將逆向權(quán)重法應(yīng)用于計算從發(fā)布到給定日期中分析師預(yù)測的共識指標(biāo)，并將更高的權(quán)重分配給包含更多、更新信息的更近期的預(yù)測。。通過給越新的β值賦予更大的權(quán)重的方法，F(xiàn)H指標(biāo)可以更強地反映投資基金最新的投資決策，因此更符合證券市場中的實際情況。

（二）多基金模式與單基金模式在羊群行為上的差異

為檢驗假設(shè)1，本文構(gòu)建多基金虛擬變量Multi，即當(dāng)基金j 的基金經(jīng)理在t 季度管理多只基金時，Multi=1，當(dāng)其基金經(jīng)理只管理一只基金時，Multi=0。同時本文從基金經(jīng)理管理每個基金的第二個季度開始為正式管理期，以降低剛管理基金時建倉、調(diào)倉的影響，同時避免接手新基金時由于職務(wù)變動等其他因素帶來的注意力分散。

上述多基金虛擬變量的具體處理步驟如下：根據(jù)所有基金的基金經(jīng)理任職時間和離職時間進行判定，任職時間所在季度的下一季度定義為管理正式開始的時間，統(tǒng)計每個季度每個經(jīng)理所管理的基金數(shù)量以判斷其在某季度是否為多基金經(jīng)理，并將該季度所有多基金經(jīng)理管理的基金的多基金虛擬變量（Multi）標(biāo)記為1，其余則標(biāo)記為0。

本部分主要采用面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型，以最小二乘虛擬變量模型（LSDV）來進行模型檢驗，構(gòu)建多基金管理模式對羊群行為指標(biāo)的影響模型，其具體公式如下：

公式（3）中因變量為通過模型（2）算出的基金j 在t 季度的羊群效應(yīng)指標(biāo)，自變量為多基金虛擬變量。本文進一步引入控制變量：團隊成員數(shù)量Team，因為目前證券市場中存在的大量基金由多個基金經(jīng)理管理，而團隊管理模式必然會對注意力的分配存在影響（黃金鑫等，2016），故本文選取基金j在季度t 的團隊成員數(shù)量作為控制變量在多數(shù)文獻中，例如葉飛騰和陳文韜（2014）認(rèn)為團隊管理模式無法反映單個經(jīng)理的業(yè)績，故剔除團隊管理基金而只研究個人管理基金。。總市值Size，參考Jiang 和Verardo（2018）選取基金j 在季度t 的總市值的自然對數(shù)作為基金層面控制變量。收益率Return，因為基金經(jīng)理在業(yè)績落后時更加傾向于羊群行為（曹興等，2011），故本文選取基金j 在季度t-1 期的收益率作為控制變量。成立年限Age，因為成立時間越長的基金越傾向于羊群行為（Jiang 和Verardo，2018），故選取基金j 在季度t 距其成立時間的年限。管理費率Expense，因為管理費率反映對基金經(jīng)理的工資激勵，激勵不同必然導(dǎo)致精力分配的不同（Holmstorm 和Milgrom，1991），故選取基金j 在季度t 的管理費率。換手率Turnover，參 考Jiang 和Verardo（2018）用基金每年證券投資買入量和賣出量中較小者，除以基金平均凈資產(chǎn)，以衡量基金投資組合變化的頻率。年份虛擬變量Year。

公式（3）中α表示在多基金模式下羊群效應(yīng)程度的變化，若α顯著為正，則表明多基金模式下基金經(jīng)理的羊群效應(yīng)顯著高于單基金模式，假設(shè)1 成立。

（三）基金差異程度

為檢驗假設(shè)2，首先需要構(gòu)建衡量基金差異程度的指標(biāo)。本文構(gòu)建兩種基金差異程度指標(biāo)，在基金經(jīng)理層面上反映其所管理的多只基金之間的差異程度。

首先，構(gòu)建雷同程度指標(biāo)（Similarity），其反映兩個基金“股票倉位”的差異，其中“股票倉位” 指股票持倉市值占基金凈資產(chǎn)的比重。由于基金經(jīng)理所管理的基金種類繁多，這必然影響有限注意力的分配，股票型、混合型、債券型、貨幣型等基金彼此之間“股票倉位”差別較大，因此混合管理加大了基金經(jīng)理的注意力分散程度，故引入雷同程度指標(biāo)對基金差異進行檢驗。

進一步，借鑒Cremers 和Petajisto（2009）提出的活躍份額指標(biāo)Cremers 和Petajisto（2009）提出的活躍份額指標(biāo)建立在基金和指數(shù)投資組合的差異上，此為在其基礎(chǔ)上進行改進的指標(biāo)。（ActiveShare），反映基金經(jīng)理管理基金的投資組合差異。計算方法如公式（4）：

公式（4）中N 表示基金i 和基金j 中持有的所有不重復(fù)股票的總數(shù)目，ω表示基金j在t 季度末持有股票i 占其總資產(chǎn)的比例，ω則表示基金j在t 季度末持有股票i 占其總資產(chǎn)的比例，進一步計算兩只基金所有持倉股票的投資比例差異的絕對值，加總得到活躍份額指標(biāo)。

由于多基金模式下基金經(jīng)理可能會管理不止兩只基金，因此本文取同一基金經(jīng)理管理的所有基金兩兩之間的指標(biāo)平均值反映基金經(jīng)理的基金差異程度，并在團隊管理基金中進一步使用其所有經(jīng)理的基金差異程度平均值○B(yǎng)ryant 和Liu（2011）選取的風(fēng)格分散程度為多個基金之中的最大值，本文則將其改進為平均值，以更好地反映多只基金之間的雷同程度和活躍份額。。

本部分繼續(xù)采用最小二乘虛擬變量模型（LSDV）來檢驗假設(shè)2，在公式（3）的基礎(chǔ)上保留控制變量，構(gòu)建模型（5）（6）：

模型（5）（6）中的α表示在多基金管理模式下羊群行為隨基金經(jīng)理基金差異程度的變化。若α顯著為正，則表明基金經(jīng)理管理的多只基金類型差異越大、彼此之間的投資組合差異越大，其投資行為越傾向于羊群行為，假設(shè)2 成立。

四、實證結(jié)果及分析

（一）樣本選取和數(shù)據(jù)介紹

參考Jiang 和Verardo（2018）的樣本處理方法，排除指數(shù)型、平衡型、債券型、貨幣型基金、QDII 和QFII，本文研究對象最終選取為我國證券市場所有開放式股票型基金，樣本區(qū)間選擇為2014 年1 季度到2018 年2季度，按季度最終劃分為18 個子觀察區(qū)間。其中基金經(jīng)理任職數(shù)據(jù)、基金財務(wù)數(shù)據(jù)和股票持倉數(shù)據(jù)等均來自于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR），基金換手率數(shù)據(jù)爬取自天天基金網(wǎng)，基金成立年限等數(shù)據(jù)為作者編程處理得到。同時，本文對原始數(shù)據(jù)進行如下處理：為解決孕育偏差（Incubation Bias）問題（Evans，2010），剔除成立日期之前的基金和凈資產(chǎn)低于100 萬的開放式股票型基金；對于只有月度數(shù)據(jù)的指標(biāo)通過編程計算獲取季度數(shù)據(jù)；剔除財務(wù)數(shù)據(jù)、持倉數(shù)據(jù)等缺失的基金；同一基金經(jīng)理管理的、按申購費率劃分的A、B、C 類等基金按同一只基金計算；在季度中公布的報告數(shù)據(jù)按季度末計算；剔除信息重復(fù)、錯誤的數(shù)據(jù)。最終觀測樣本取樣為882只開放式股票型基金的各項數(shù)據(jù)共8021條，其中7351 條為多基金數(shù)據(jù)，670 條為單基金數(shù)據(jù)。

（二）面板數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

表1 提供了本文面板數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計，由其可知所有變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值和最小值均在可接受的范圍內(nèi)。其顯示羊群行為指標(biāo)在單基金模式下的平均值為-1.338，而在多基金模式下的平均值為-0.047，明顯高于單基金模式下的羊群行為指標(biāo)平均值，反映了多基金模式下羊群行為指標(biāo)的普遍上升，在很大程度上佐證了多基金經(jīng)理相對于單基金經(jīng)理更加傾向于羊群行為的命題，初步支持假設(shè)1 的成立。同時雷同程度最小值為0，最大值為49.703，活躍份額最小值為0，最大值為93.27，表明同一基金經(jīng)理所管理的不同基金可能涵蓋了多種類型的基金，且其投資風(fēng)格可能相似也可能存在較大差異。團隊人數(shù)均值為1.206，表明我國開放式股票型基金普遍存在團隊管理行為。

表1 面板數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

（三）面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗和相關(guān)性檢驗

由表2 可得，面板數(shù)據(jù)中所有變量均通過了ADF 檢驗，在1%顯著性水平下呈平穩(wěn)性態(tài)勢，因此可進一步對其進行回歸分析。同時，對面板數(shù)據(jù)的各變量之間進行相關(guān)系數(shù)檢驗，得到相關(guān)系數(shù)矩陣表如表3，其顯示所有數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)均在可接受范圍內(nèi)，故可減少多重共線性等問題對回歸結(jié)果的影響，以保證模型的準(zhǔn)確性和嚴(yán)謹(jǐn)性。

表2 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗

表3 面板數(shù)據(jù)的相關(guān)性檢驗

（四）回歸結(jié)果分析

實證檢驗的回歸結(jié)果如表4 所示。模型1 中Multi的回歸系數(shù)為2.833，且在1%水平下顯著，表明相較于單基金模式，基金經(jīng)理在多基金模式下的投資行為更加趨向于羊群效應(yīng)，假設(shè)1 成立。同時團隊成員數(shù)量指標(biāo)的回歸系數(shù)為1.394，且同樣在1%水平下顯著，意味著隨著團隊成員的增加，基金的羊群效應(yīng)更加明顯，其原因可能是隨著團隊成員的增加，基金經(jīng)理認(rèn)為其自身可以將更多注意力分配到單獨管理的基金，而分配給團隊管理的基金更少的注意力便可以達到同樣的管理效果，所以導(dǎo)致了羊群行為的進一步加深。由表4 可以發(fā)現(xiàn)成立年限的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，這印證了成立時間越久的基金更加傾向于羊群行為（Jiang 和Verardo，2018）。而管理費率的回歸系數(shù)在1%水平下顯著為負，表明隨管理費率的提升，基金經(jīng)理愈發(fā)不傾向于羊群行為，這主要是因為管理費率的提高意味著對基金經(jīng)理提供更大的激勵，因此基金經(jīng)理有理由投入更多的注意力到高管理費率的基金中（Holmstorm 和Milgrom，1991）。同時觀察到換手率越大的基金越傾向于羊群行為，其原因可能是高換手率意味著高頻的操作，而這必然影響基金經(jīng)理的理性分析。

表4 實證回歸結(jié)果

模型2 和模型3 中主要自變量回歸系數(shù)分別為0.007 和0.013，且分別在5%水平下和1%水平下顯著，表明在多基金模式下，基金經(jīng)理所管理的基金種類和股票持倉的差異越大，則其越傾向于羊群行為，支持了假設(shè)2 的成立。同時在模型2 和3 中團隊成員數(shù)量、基金成立年限、管理費率和換手率的回歸系數(shù)依然顯著，可見其對基金經(jīng)理羊群行為的影響是相對穩(wěn)定的。

五、穩(wěn)健性檢驗

為了驗證關(guān)于假設(shè)2 結(jié)論的可靠性，我們引入工具變量來代替活躍份額指標(biāo)（ActiveShare）以反映基金經(jīng)理的注意力程度，進而運用兩階段最小二乘法（2SLS）檢驗假設(shè)2 是否成立，建立模型（7）如下：

模型（7）中因變量為活躍份額指標(biāo)，用于對其進行2SLS 第一階段回歸的指標(biāo)選取為：①多基金虛擬變量，Multi。②管理基金平均個數(shù)，F(xiàn)unds，選取j 基金的基金經(jīng)理在t 季度管理基金的個數(shù)，若j 基金為團隊管理則計算其基金經(jīng)理管理基金的平均個數(shù)。③文化程度○Chevalier 和Ellison（1999）曾使用SAT 成績作為對文化程度反映的指標(biāo)，但是由于國內(nèi)同等級考試分?jǐn)?shù)的數(shù)據(jù)難以獲得，故本文選取是否獲得碩士學(xué)歷作為虛擬變量。，Education，反映j 基金在t 季度的基金經(jīng)理文化水平的虛擬變量，當(dāng)存在基金經(jīng)理為碩士以上學(xué)歷時Education=1，其余情況為Education=0。

表5 為模型7 的回歸結(jié)果，其顯示所有變量的回歸結(jié)果均在1%水平下顯著。同時，管理基金平均個數(shù)指標(biāo)的回歸結(jié)果顯著為正，表明多基金管理模式下基金經(jīng)理管理的基金越多，則基金之間的差異可能越大，基金經(jīng)理的注意力分散程度則相應(yīng)地提高。而文化程度回歸結(jié)果顯著為負意味著當(dāng)基金經(jīng)理的文化程度越高時，其擁有更豐富的技巧管理手下的投資基金，從而減輕其基金差異程度帶來的負面影響。

表5 2SLS 第一階段回歸結(jié)果

根據(jù)回歸結(jié)果計算每一期新的基金差異程度指標(biāo)Difference，得到公式如下Difference=4.095+22.843Multi+0.574Funds-2.244Education。并建立模型（8）以進行第二階段回歸檢驗，其公式如下：

2SLS 第二階段檢驗的回歸結(jié)果如表6所示，結(jié)果顯示基金差異程度指標(biāo)的回歸結(jié)果為0.048 且在1%水平下顯著，可見回歸結(jié)果與模型（6）的結(jié)果相比并未有任何實質(zhì)性的改變，表明在多基金模式下，基金經(jīng)理所管理基金的股票持倉差異越大，則基金經(jīng)理越傾向于羊群行為，從而進一步確定假設(shè)2的成立。

表6 2SLS 第二階段回歸結(jié)果

六、結(jié)論和分析

隨著我國基金行業(yè)的不斷發(fā)展，多基金管理模式已在證券市場中占據(jù)主導(dǎo)地位，但同時也給投資者帶來了擔(dān)憂和顧慮。已有文獻表明多基金管理模式的基金業(yè)績普遍低于單基金管理模式，本文在對文獻進行理論梳理的基礎(chǔ)上，以最小二乘虛擬變量模型為主要回歸模型，以2014-2018 年我國證券市場中所有基金經(jīng)理和開放式股票型基金為研究對象，基于羊群行為的視角，考察了多基金管理模式和單基金管理模式下投資行為的差異，主要得到以下結(jié)論：

一是相比于傳統(tǒng)的單基金管理模式，在多基金管理模式下，基金經(jīng)理更加傾向于模仿市場的投資組合，即羊群行為。同時團隊管理模式對羊群行為的趨勢進一步產(chǎn)生影響，隨著管理同一只基金的經(jīng)理數(shù)量的增加，其羊群行為便愈可能發(fā)生。而管理費率為基金經(jīng)理提供了非常大的激勵，因此基金經(jīng)理會在管理費率高的基金中投入更多的精力，導(dǎo)致管理費率偏低的基金轉(zhuǎn)向羊群行為。同時換手率越高意味著基金經(jīng)理的操作越多，進而導(dǎo)致基金更加傾向于羊群行為。

二是在多基金管理模式下，當(dāng)基金經(jīng)理管理的多只基金種類差別較大、股票持倉差異較大時，其注意力會進一步受限，從而導(dǎo)致基金經(jīng)理更加明顯的羊群行為。同時基金經(jīng)理的學(xué)歷水平越高，其所具有的投資技巧越優(yōu)異，進而受到的影響便越小。

總之，本文的研究表明，多基金管理模式的基金經(jīng)理比單基金管理模式下更加傾向于羊群行為，主要源自于處理多基金時的注意力分配受限；且管理的基金之間差異程度越大，羊群行為越明顯。在已有文獻所揭示的多基金模式和單基金模式存在業(yè)績差異的基礎(chǔ)上，本文進一步基于羊群行為的視角探究出兩者在投資行為上的差異，為明確多基金管理模式的改進方向、減輕多基金管理下的業(yè)績損害以及完善監(jiān)管部門的審查體系提供了如下政策啟示：

一是相關(guān)監(jiān)管部門應(yīng)注意對基金公司內(nèi)部管理模式的引導(dǎo)，設(shè)置一定的閾值以防止一個基金經(jīng)理同時管理過多基金，從而更好地保障基金持有人和基金公司雙方的利益。

二是對基金公司來說，如果能讓基金經(jīng)理在處理多基金任務(wù)時合理地分配其注意力，那么多基金模式不僅不會過多損害投資者的利益，還會為基金公司解決人員短缺等問題。因此基金公司應(yīng)盡可能任命高學(xué)歷、具有出色投資能力的基金經(jīng)理管理多只基金，并盡可能使其管理的多只基金相似程度較高，具體體現(xiàn)在投資標(biāo)的和持倉相近，如此能減輕其構(gòu)建投資組合時的羊群行為，減少基金業(yè)績損失。

三是投資者在投資基金時，應(yīng)關(guān)注其基金經(jīng)理管理基金的數(shù)量和相似程度，以便做出更好的投資決策。