（一）描述性统计

表7.1统计了样本区间内每个季度的基金数目情况，可以发现股票型基金数量在6年内高速增长，从181只基金增长到734只，最后一期的基金数量接近第一期的4倍，我国基金行业呈现蓬勃发展的态势。与此同时，基金家族的数量也翻了一倍，增长到63家。国内学者早期的研究统计显示，我国基金家族在2005年时旗下股票型基金平均仅为2只，但在本研究的窗口期内基金家族内的股票型基金的数量已经从平均5.08只增至11.65只，可见基金家族化发展之快。

通过明星基金数量与明星基金家族数量的对比可以发现，在样本期前段明星基金与明星家族的数量较为接近，这说明我国股票型明星基金的分散程度较高，未出现明星基金聚集于某一家族的现象。出现这一现象的原因一方面是基金市场还在发展阶段，竞争激烈，尚未出现一家独大的情况；另一方面也是因为家族内基金数量较少，出现多个明星基金的概率也相应较小。2016年后随着家族规模的不断扩大，明星家族内有可能出现两只或以上的明星基金，明星基金出现了聚集。同时，我们发现明星家族与垃圾家族的数量较为接近，说明明星基金与垃圾基金的聚集情况相似。随着基金数量的迅速增加，基金经理管理的基金数也在以一个较大的幅度增加。在2012年第一季度，明星基金的经理只管理着1只股票型开放式基金，但到了2017年第四季度，与明星基金同经理的基金达到了73只，明星基金经理平均管理着3只开放式股票型基金。由于本章研究的仅为股票型基金，而实际的“一拖多”现象更为突出。

从基金上一期的收益情况统计可以发现，相比于同期的上证指数收益，基金在总体上起到了分散风险的功能。在大盘下跌时，基金的跌幅通常小于大盘，有时甚至能在大盘下跌时保持盈利；但在大盘上涨的行情中，基金表现则不如指数。

在基金表现优异的时期，基金家族的平均资金净流入率也为正。在2014年第三季度前，股票型基金受到股票市场的影响，整体表现不佳，基金家族的平均资金流动增长率多为负。可能是由于股票市场的行情不佳，导致投资者对股票型基金也兴趣不高。但当股票市场回暖时，出现了一波基金热，股票型基金也产生了净资金流入。基金家族整体资金流动的均值季节性浮动较大，2017年第一季度基金家族的平均资金流入率高达15.28%，2015年第三季度为资金流出最多的季度，平均流出13.60%。

表7.1　基金基本信息季度统计

本章所设计的回归模型中还包含着代表基金家族与个体特征的控制变量，描述性统计如表7.2所示。从基金家族的描述性统计中可以发现，家族的平均收益为每季度2.67%，最高的收益为55.51%，最多的亏损为35%。最大的基金家族最高时拥有42只基金，最小的仅有2只基金。基金家族内的收益标准差的偏度峰度较大，说明基金间该指标的差距较大。基金的规模数据经过处理后数值较为合理，适合进行回归分析。基金家族团队型稳定指标的均值为0.048 0。从基金个体的描述性统计中可以发现，单只基金收益均值与家族整体接近，为2.57%。基金经理性别均值为0.865 6，说明我国基金业男性基金经理占比较高。基金经理的平均学历达到了研究生以上，仅有个别为本科或以下学历。基金经理的平均证券从业时间的对数为2.31，约为10年，总体经验较为丰富。

表7.2　基金特征变量描述性统计

（二）明星基金对基金家族整体的溢出效应

1.平稳性检验

在面板数据回归前，我们需要对数据进行平稳性检验。一些不平稳的经济序列通常会表现出相同的变化趋势，而这些序列之间实际上并不一定有真正的关联，如果不加处理地对这些数据直接进行回归，尽管回归方程可能具有较高的拟合优度，但其结果是没有任何实际意义的，即出现了伪回归。

通常研究均采用单位根检验以确定数据的平稳性。面板数据单位根检验的方法通常有两种：相同根单位根检验（assumes common unit root process），如Levin，Lin＆Chut（LLC）检验；不同根单位根检验（assumes individual unit root process），如ADF检验和PP检验。如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设，则说明此序列是平稳的，反之则不平稳。我们先根据数据的图像观察序列是否存在变化趋势，是否存在非零的均值，从而确定在单位根检验时是否需要勾选趋势项或截距项。

根据表7.3所显示的检验结果，除了FundSizef，t－1的ADF检验在10%的水平下拒绝原假设，Numf，t－1的ADF检验在5%的水平下拒绝原假设，但其LLC检验均在1%水平下平稳之外，其余变量均在1%的水平下拒绝存在单位根的假设。因此，可以确定回归所涉及的数据序列为平稳序列。

表7.3　回归涉及变量的单位根检验结果

2.模型的确定

为研究明星基金对家族整体是否能产生溢出效应，本研究构建了如下模型：

若明星家族StarFamilyf，t－1的系数显著为正，则说明有溢出效应存在，明星家族相比于非明星家族能获得更多的资金流入。同理，垃圾基金也可能带来反方向的溢出效应，即导致家族整体产生资金的流出。同时，前期的业绩、家族基金间标准差、家族规模、家族年龄、基金数量、团队稳定性等因素也可能会对基金家族的资金流动产生影响。

在具体进行回归分析之前，需要确定模型的具体形式。非均衡面板数据的回归模型通常有两种，即固定效应模型和随机效应模型。表7.4为模型（7.15）的Hausman检验结果，我们可以发现统计量为28.65，伴随概率为0.00，拒绝采用随机效应的原假设。所以，在后续的实证分析中，我们采用固定效应模型。

表7.4　Hausman检验结果

3.实证结果分析

根据Hausman检验结果，本研究采用固定效应模型研究业绩出众的明星基金能否对家族整体产生溢出效应。具体的回归结果如表7.5所示。

表7.5　家族层面溢出效应回归结果

注：***表示在1%的显著性水平下显著；**表示在5%的显著性水平下显著；*表示在10%的显著性水平下显著。

回归方程中F检验值为3.87，相对应的p值为0.00，说明该方程总体回归关系具有显著性。

在关于溢出效应的研究中，我们最关心的是虚拟变量StarFamilyf，t－1，其回归系数在5%的显著性水平下为正，说明明星基金确实存在溢出效应，基金家族在上一期是否存在明星基金会对家族整体的资金流产生显著影响，明星基金家族的资金净流入明显高于非明星家族。基金的投资者在选择基金时更倾向于选择明星基金所在的家族，认为投资明星基金家族能获得超额的收益，导致基金家族整体的资金流有正的流入。

但同时我们也可以发现基金排名垫底的垃圾基金家族虽然整体有资金流出，但是系数不显著，说明基金家族在上一期是否存在垃圾基金不会对家族整体的资金流产生影响。明星基金能产生溢出效应为家族带来资金净流入，但垃圾基金不会导致资金的流出，不存在反向的溢出，溢出效应呈现出非对称的现象。

造成溢出效应非对称性的原因可能有以下几点：首先，关注度的差异导致了资金流的差异。明星基金家族会以明星基金的突出业绩为焦点对其家族进行宣传，引发投资者的高度关注。由于锚定效应和代表性启发，投资者会追逐明星家族，产生正向的溢出效应。而垃圾基金家族则不会提及其垫底的业绩。同时，相关网站以及评论更多地会将重点聚焦于明星基金而非垃圾基金，所以对于垃圾基金的关注度会低于明星基金，导致溢出效应的非对称性。其次，基金申购赎回费用的存在也会导致溢出效应的非对称性。一方面，部分基金为保护长期投资者利益，会根据证监会的规定对持有期较短的投资者收取一定的赎回费用，垃圾基金家族的持有者可能会因为申购赎回费用而选择继续观望，等待触底反弹的机会；另一方面，由于申购新基金、赎回原有基金均可能产生一定费用，为了避免成本增加，垃圾基金的持有者可能会选择基金转换，这不会对家族的资金流动产生影响。最后，新进入市场的投资者在选择基金时通常会关注业绩的正向排序，选择排名靠前的基金及其家族，而不是将业绩倒序，将垃圾基金家族剔除出投资组合。

此外，我们关注到基金家族的历史收益对家族整体的资金流动有显著的正向影响，投资者青睐于上期平均收益较高的基金家族。家族收益整体提高1%，便会带来0.42%的超额资金流入。一般而言，业绩作为衡量基金公司管理水平的重要依据，是投资者选择基金的重要标准之一。不同于基金业绩的其他指标需要通过复杂的计算，基金及其家族的整体业绩是一目了然的。前期收益情况好的基金家族有更大的可能吸引资金流入，这也体现出基金如股票市场一样，存在着追涨杀跌的现象。

基金家族的收益标准差反映的是家族内基金收益的差距。管理投资能力较弱的家族会有相对较大的标准差。此外若基金家族采用了某些“造星”策略，如交叉补贴、资源倾斜分配等方式提高某一只或几只基金的收益，也会带来较大的标准差。同时，管理能力差的基金经理选股择时的能力较差，能在股票上涨期间跟随大盘获利，但是在整体行情不理想的时期则缺乏调整能力，也可能带来较大的收益标准差。回归结果显示，基金家族内的收益标准差系数虽为负，但不具有显著性，表明部分投资者会赎回业绩标准差大的基金公司旗下基金，选择管理能力强、业绩差距小的基金公司。但总体而言，我国基金市场的投资者对基金间业绩标准差的关注度不够，风险意识还有待提高。

基金公司规模的回归系数为正，说明在其他条件不变的情况下，规模大的基金家族相对于中小规模家族会有更多的资金流入。对于基金家族而言，一方面是规模大的家族容易实现规模经济，基金间可以共享整体行情信息，降低单个基金的研究成本；另一方面，规模大的基金会有更为专业的人员配置，且总的研究投入明显高于小规模基金。所以在一定程度上，基金家族的规模代表了其实力。投资者选择相信大基金家族，认为其成员会有相对更为出色的表现。

基金家族年龄对整体的资金流动有显著的负向影响。虽然与预期不符，但宋伟（2012）也得出了类似的结论。究其原因可能是投资者认为年轻的基金公司没有固化的投资方式，能够更灵活地管理资产。且新成立的基金公司会在营销中投入大量资源，能迅速吸引投资者的关注。此外，资金流入比率是一个相对量，新家族的扩张速度可能大于成立更久的家族。最后，虽然家族年龄在一定程度上反映了家族的投资经验，但投资者可能更看重的是基金经理的投资管理经验，而非基金家族。

家族成员数量对家族资金流起到了一个较小的反向作用，这与预期假设相反。导致这一现象的原因可能是投资者认为基金家族成员过多，基金投资的方向过于分散，无法集中资源进行研究。此外，基金数量的增加靠的是发行新的基金。彭文平、王叶玲（2016）发现新基金的发行会引发同类型老基金资金的流出，并不能使基金公司的资产规模得以扩大，只不过是一场“拆东墙补西墙”的游戏。基金的数量与规模之间没有必然关系，在选择基金家族时投资者更关注的是家族规模而不是基金数量。

基金家族稳定性越高，整体资金净流入率越大，投资青睐团队更为稳定的家族。投资者担心基金经理团队频繁更换会导致业绩的不确定性，从而赎回基金，使收益落袋为安。

通过上述实证，我们确认了明星基金会对家族整体带来资金的净流入，相比于普通基金家族，明星基金家族可以获得5%的超额资金净流入，但垃圾基金家族不会有超额的资金净流出。但以上发现的资金流入仅仅是因明星基金存在明星效应，为自身带来了大量的资金流入，还是明星基金的光环效应溢出到家族内其他成员，使其获得了超额的资金流入，还需进一步进行实证检验。(www.daowen.com)

（三）明星基金对基金家族成员的溢出效应

1.平稳性检验

数据平稳性检验的方式已在前文进行了详细介绍，此处不再赘述。表7.6为回归模型所涉及的变量单位根检验结果，所有变量均通过了LLC检验和ADF检验，说明各变量均为平稳序列，能进行进一步的回归分析。

表7.6　回归涉及变量的单位根检验结果

2.模型的确定

为了进一步研究明星基金是否有助于家族其他基金成员吸引资金流入，本研究在基金个体层面构建了3个模型。模型Ⅰ（7.16）进一步验证了溢出效应的存在性，检验明星基金是否能为自身和家族其他成员带来资金流入。模型Ⅱ（7.17）在模型Ⅰ（7.16）的基础上加入了基金经理特征变量，考查经理特征对资金流的影响。模型Ⅲ（7.18）则考察了溢出效应的溢出方向，及与明星基金同经理的基金是否能获得更高的资金溢出。具体模型如下：

若StarFundi，t－1的系数为正，则说明明星基金存在明星效应，能为自身带来一定的资金流入，若系数为负，则说明产生了赎回异象。目前我国学者并未对该问题产生统一的结论，还需通过进一步的实证分析才能知晓答案。对于排名靠后的垃圾基金来说可能会产生资金的流出，DogFundi，t－1的系数可能为负，投资者会用脚投票赎回基金。

若StarMemberi，t－1的系数为正，则说明明星基金确实存在溢出效应，能使家族内其他成员获得明星的辐射，从而获得超额的资金净流入。在前文的实证分析中，我们得出了溢出效应具有非对称性。若该特征也存在于个体层面，则DogMemberi，t－1的系数将为负且不显著。

本章通过Hausman检验来确定模型的具体形式，检验结果如表7.7所示。统计量值分别为309、318和317，对应的概率值均为0，所以拒绝原假设，即采用固定效应模型进行回归分析。

表7.7　Hausman检验结果

3.实证结果分析

表7.8为采用固定效应模型回归的结果。StarFundi，t－1的系数虽为正但不显著，说明部分投资者会追逐业绩排名前5%的基金，但总体而言，明星效应在我国基金市场不显著。但StarMemberi，t－1的系数显著为正，再一次证实了明星基金溢出效应的存在性。明星家族的成员相比于普通基金获得了更多的资金流入，明星基金的光环辐射到其家族内的其他基金，对其产生了溢出效应。造成以上现象的原因可能有三个：其一是投资者积累了一定的市场经验，认为明星基金业绩可能存在“过山车”现象，所以并未对其表现出过多的热情。但同时，明星基金的代表性启发让投资者认为明星家族内的基金也有成为明星的潜力，从而进行投资。其二是部分投资者偏爱低净值基金，认为存在较大的上涨空间，就如股市投资者追逐低价股一样。前期表现突出的基金往往有较高的净值，投资者会选择落袋为安，赎回基金或将其转化为家族内的其他基金。其三是部分明星基金会人为造势，让明星基金暂停申购。华夏基金公司旗下的华夏大盘基金曾有长达六年的暂停申购期。由于明星基金无法申购，所以无法获得资金流入，而投资者则转投明星基金家族内的其他基金，最终导致明星效应不显著但溢出效应显著的现象。

表7.8　固定效应回归结果

注：***表示在1%的显著性水平下显著；**表示在5%的显著性水平下显著；*表示在10%的显著性水平下显著。括号中为T值。

垃圾基金虚拟变量有较小的正系数，可能是投资者有抄底投机的想法，在基金出现较大跌幅时进入市场。垃圾家族成员也存在较小的资金流出，投资者对垃圾基金的关注度并不如明星基金，所以造成的资金流出数值较小。但是，我们发现DogFundi，t－1与DogMemberi，t－1的系数均不显著，这和上文家族层面的研究结果一致。基金上一期净值增长率排名倒数并不会对自身以及同基金家族中其他基金的资金净流入产生显著影响，溢出效应具有非对称性。

基金在上一期的收益系数也显著为正值，说明业绩表现优异的基金会获得资金的流入，基金的业绩仍然是投资者关注的重要因素，这与国外大多数研究的结果一致。因此，基金家族若想获得更多的资金流入，提升资产管理能力，获得较高的收益是关键。在基金家族层面的研究中，我们发现规模越大的家族获得的资金净流入越多，但是在个体层面的研究中，基金规模FundSizei，t－1与资金的流入呈现出负向的关系，这与朱臻（2014）、宋伟（2012）的研究结论一致。但也有部分学者得出了完全相反的结论，如杨坤等（2013）以及林树等（2009）分别通过半参数模型与OLS估计，发现基金净资金流与基金规模呈现出正向的关系。本研究认为导致这一现象的原因主要有两个：首先，规模过大的基金在管理上有一定难度，较难在行情发生变化时进行投资结构调整，投资者认为这可能会影响其后期的业绩表现。其次，规模小的基金对资金流更为敏感，同样的资金流对规模小的基金净资金流入增长率的影响程度更大。在前文家族层面的研究中，我们发现投资者偏向于选择家族规模大的基金，这与对基金个体规模的厌恶并不矛盾。投资者选择规模大的家族更重要的原因是其人员配置、研究投入会更大，相应地有更强的实力。

通过模型Ⅱ基金经理特征变量的回归结果我们可以发现，基金经理的性别与资金净流入率关联不大，但经理的从业经验与其学历对资金流产生了显著的影响。在其他条件不变的情况下，投资者倾向于选择高学历且拥有丰富从业经验的经理所管理的基金。虽然基金经理的学历并不等同于其资产管理能力，基金的管理需要大量的实践经验，但投资者对高学历经理的信赖高于普通基金经理。

通过模型ⅢStarManageri，t－1的回归系数我们可以发现，明星经理基金这一虚拟变量对基金的资金流具有显著影响，且与明星基金同经理的家族成员相比于其他成员获得了更多的资金流入。明星基金溢出效应带来的资金流入更多地流向了明星基金经理所管理的基金。这说明我国基金投资者在追逐基金家族的同时，更看重的是基金经理，明星基金经理的存在会为家族带来更大的收益。

（四）溢出效应产生的影响

1.溢出效应对基金家族的影响

通过上述实证分析我们证实了明星基金确实存在溢出效应，明星基金会为其家族内的其他成员带来资金的流入。这一效应的存在能够激励基金家族通过自身努力经营出真正的明星，但也可能为家族的“造星”策略提供动力。

在健康有序的基金市场中，溢出效应的存在是对明星家族的一种激励，会带来良性循环。基金家族凭借自身的研究能力以及对投资时机的把握，经营出真正意义上能取得较高超额收益的优质明星基金。明星基金会为家族带来更多的资金净流入，使基金家族的规模不断扩大，基金管理公司可获得更高的管理费收入。基金公司再将增加的收入投入于提高研究能力、激励基金管理人，维持基金的优异表现，形成良性循环。

但是，由于基金市场发展并不完善，真正依靠家族投资能力来经营明星基金有一定难度。这不仅需要家族具有强大的研究能力与丰富的经验积累，还需要有出色的有天赋的基金经理，并非所有家族都有能经营出明星基金的实力。所以，部分基金家族会为了溢出效应的好处而人为打造所谓的明星基金。

最常用的方法便是集中优势打造一支明星基金。一方面，基金家族会给予某一只基金资源分配以倾斜，例如更多的IPO资源、优秀的基金经理、额外研究资源的分配等；另一方面，基金家族可能会通过交叉持股、共同持股等方式进行提高基金收益的操作，基金的公共股票池也为这一操作提供了便利。王叶玲、彭文平（2013）发现，基金家族中规模小、历史业绩优异、费率高的基金更容易得到IPO资源。虽然证监会的《证券投资基金管理公司公平交易制度指导意见》规定基金公司在不同基金之间的同向交易必须遵守“无价差原则”，且严格控制不同基金在同日内进行反向交易——此规定出台后，部分基金为某一基金抬轿、多只基金为明星基金拉升重仓股股价，人为做高收益、提高基金排名的利益输送状况在一定程度上有所缓解，但由于基金家族产品种类众多，在监管上还是有一定难度的，无法做到完全杜绝。集中家族优势资源后，单个基金的业绩会大幅提高，成为所谓的明星基金，进而为家族带来资金的流入。

此外，基金家族还会采用暂停申购明星基金的方式利用溢出效应。明星基金暂停申购会向投资者传递一个积极的信号，也会为家族带来更多的关注。最重要的是使得投资者无法购买明星基金，让资金更多地流入家族内非明星基金。刘白兰、朱臻（2015）对华夏基金管理公司的暂停申购行为进行分析，提供了华夏家族通过“造星”以及暂停申购利用溢出效应获取资金的证据。

2.溢出效应对投资者的影响

溢出效应意味着投资者会追逐明星家族，但根据前文的分析，我们发现投资者追逐的可能是人为打造的明星基金家族。所以，在这一部分我们将讨论投资者的这种行为会对其收益产生何种影响。

本研究参照Nanda等（2004）的方法，采用T检验来检验投资明星家族在下一期的收益与所有家族收益的均值、明星家族成员与所有基金的收益均值是否有显著的差距，投资者投资明星的行为是否会对其收益产生影响。具体结果如表7.9所示。

表7.9　家族层面T检验结果

从表7.9中我们可以发现，明星家族在下一期的收益均值略小于所有家族的收益均值，均值的单样本T检验统计量为－0.101，对应的T值为0.92，大于0.05，所以拒绝明星家族整体收益均值与所有家族收益均值之间存在显著差异的原假设。这说明投资明星家族并不能在下一期获得超额收益。

表7.10　个体层面T检验结果

在对明星家族内基金收益情况进行进一步分析后，我们发现明星基金在后一期收益与所有基金收益的均值之间存在一定的差距，且在10%的显著水平下显著。这说明在我国基金市场中，明星基金的出色收益并不具备延续性，市场时常发生明星基金“变脸”的现象，这也对明星效应不显著给出了一定的解释。明星家族内的其他基金收益情况与所有基金的收益均值相比也没有显著差异，收益均值略小于所有基金家族的成员，T检验统计量为－0.577，对应的T值为0.8。这说明投资明星家族的成员不能为投资者带来超额收益（参考表7.10）。

所以，对于投资者而言，作为一种外部性，溢出效应并非是理性投资者所做的选择，目前我国基金市场中的历史业绩并不能预测未来的业绩。我国的基金业常常出现明星基金业绩陨落的现象，前期排名靠前的基金业绩并没有持续性，业绩大起大落，追涨并不能获得超额收益。同样，明星基金的历史业绩也不能说明其家族其他基金在未来也有会有好的业绩。