倪 中 新， 孙 怡 沁， 巫 景 飞

(1. 上海大学 经济学院，上海 200444; 2. 上海大学 金融信息研究中心，上海 200444)

一、引言

基金经理作为具体的决策者，负责配置大类资产，选股择时，调整仓位，决定交易金额和数量，对基金业绩有重要影响。根据现代人力资本理论，基金经理的特质(Characteristics)是决定业绩的重要因素之一，如基金经理获取信息、学习能力、经验积累程度、精力充沛程度等[1]41会通过决策最终体现在基金的业绩上。

目前，关于基金治理或绩效研究的文献大多基于一种传统隐含的假定：基金管理人与基金产品通常是一对一的角色，即单人基金经理管理模式。在这种界定方式下，研究者通过量化基金经理个人特征，也能很好地将基金业绩与经理个人联系起来。但是这些研究往往忽视了基金行业中另一种并存的管理模式——基金经理团队管理模式。如果能像分析单人基金经理特征对基金业绩的作用一样，从单人特质出发，研究团队特质对基金业绩的作用，则可以为投资者的决策提供更加全面的帮助，同时为基金公司构建理想投资团队提供建议。

因此，已有少数学者关注到了团队的作用：如Chen、Bliss、Massa、Karagiannidis研究了团队基金管理模式，Bar、Dass、祖国鹏、代昀昊、李学峰等人通过群体决策理论，对比研究了单人管理和团队管理模式。这些研究发现：基金经理之间合作互补使得基金收益更加丰厚，风险更加可控。[2]359[3][4]57[5]73[6]48但是上述研究集中在公募基金(Mutual Funds)，并没有对私募基金领域(Hedge Funds)进行研究。

实际上，公募基金与私募基金在组织制度、激励机制、基金经理决策实现、信息披露、法律规制等方面存在差异，与公募基金相比，私募的众多特点使得基金业绩更能反映经理的特质，尤其是基金经理团队的特质。首先，私募基金的股东、基金经理、管理层往往是同一批人，基金收益与业绩直接挂钩，经理们与客户成为利益一致人，更能激励其发挥特质，获取高收益。其次，公募决策往往是由“投决会”这一介于董事会和经理之间的公司最高投资决策团队决定，公募投决会中不只有基金经理，所以并不能完全体现出基金经理的决策；然而私募投资决策过程大大简化，投资风格、主要决策一般直接由基金经理决定。最后，私募投资更能灵活体现基金经理的意愿。客户风险承受能力和对基金本身的忠诚度较高，客户赎回的冲动较小，使基金经理因赎回压力而被动调整仓位的压力较小，仍可灵活地按自己的风格与意愿进行投资运作。

公募基金与私募基金诸多的不同导致影响公募基金的机制未必能直接推导到私募基金领域上。首先，一些指标不能直接推用，比如公募基金的规模对其收益影响极大，私募基金的规模对收益没有显著影响；其次，相同或相似的指标做出的结论也与公募基金有不一致的地方。如有学者发现本科及以下学历的私募基金经理反而比硕士及以上学历的基金经理所管理的基金收益更好，[7]23而公募中大多数情况下学历对收益有正面影响。[8]因此，深入挖掘私募基金领域管理者的表现是有必要的。最后，国内公募基金决策团队(投决会)的特质不能直接用于研究私募团队，于瑾和侯伟相研究发现，业界多数(约占80%)投决会由总经理、各部门总监、基金经理构成，并且由总经理担任投决会主席。[9]研究投决会特质这种群体决策方式不完全能剥离出基金经理们的特质对基金的影响。反观私募基金治理结构，私募基金经理们所组成的团队往往是最高决策团队，业绩能更好地反映团队特质的影响。

据中国基金业协会数据显示，截至2018年2月，已登记私募证券投资基金超过8 600亿元，与已经发展了20年的公募基金等量齐观。同时，随着私募基金市场的蓬勃发展，私募行业单人基金经理和基金经理团队这两种模式并存。根据私募云通数据显示，截至2018年5月已成立的股票型私募基金中，有12.8%的股票型基金采取基金经理团队管理基金。基金经理团队已成为一股不可忽视的私募市场力量。

本文从群体决策理论中“多样化观点理论(Diversification of Opinions Theory)”和“群体转移理论(Group Shift Theory)”两个视角，基于Bar， Kempf和Ruenz对公募基金经理团队的研究基础，同时考虑体现私募基金的特性，设定私募基金经理团队特质指标，将私募基金经理团队特质对于基金业绩的影响进行理论分析和实证检验，探讨多样化观点、群体转移对绩效的影响效果。

本文的研究有如下边际贡献：第一，本文首次从私募基金行业视角切入，通过私募云通数据库、朝阳永续等网站收集整理了2015年1月至2018年3月的股票型私募基金业绩及基金经理相关数据，实证分析基金经理团队特质对基金业绩的影响。第二，采用的私募数据对比现有的研究数据量更多，时间上更新，避免了特定企业组织文化的启动效应。第三，研究同时丰富了群体决策理论在实际管理领域中的指标体现以及实证检验。

二、文献综述与提出假设

总体上看，在过去20年关于基金的研究中，已经有丰富的实证文献帮助我们理解私募基金的风险回报特性。尽管如此，关于基金管理人特征(Managerial Characteristics)与绩效关系(Performance)的研究却往往被忽视，直到近年才发展起来。[10]

(一)单人管理模式下经理特质对基金业绩的影响

现有的关于基金治理或绩效的研究文献大多基于一种假定：基金管理人与基金产品通常是一对一的(称为单人基金经理管理模式)。近年来，两个及以上基金经理共同管理一只基金的团队管理模式越来越普遍，基金团队模式已占开放式股票型基金的23.6%，[6]48研究基金经理团队特质对基金业绩影响已成亟须解决的问题。

团队是由个体组合而成，研究基金团队特质需要从单个基金经理特质出发。Golec发现共同基金经理的年龄、任期、学历对基金的业绩产生影响。[11]Gottesman发现具有MBA学历的共同基金经理在基金业绩表现中更好。[12]高鹤、李旻文和高峰、史金艳和陈婷婷发现女性公募基金经理投资组合的风险承受能力强，业绩表现较强。[13][14]李豫湘、程剑和彭聪发现投资经验丰富的基金经理业绩较好。[15]艾洪德和刘聪、肖继辉和彭文平发现教育背景对业绩有影响，拥有资格证书和名校背景、海外背景的基金经理业绩较好。[16][1]40对于私募基金相关的研究中，Boyson发现从业时长会影响收益和对风险的承受能力。[17]Aggarwal和Jorion、Li，Zhan和Zhao、胡晓燕、刘永文等人研究发现，教育背景如来自名校、理工科背景、海外背景的经理管理的基金有更高的收益和更低的风险。[18][19][20][21]严武和熊航以及牛华伟等分别考察基金经理的从业背景是否会对基金业绩产生影响，其研究分别发现，具有公募背景的私募基金经理业绩较好，具有券商背景的基金经理能取得更好的业绩。[22]45 [7]23石兴乐、孙珺超等发现年龄、任期年限和参与管理基金的数目对私募基金经理业绩的影响在分位数两端显著。[23][24]

(二)团队管理模式下经理特质对基金业绩的影响

通过上述文献我们发现,单个基金经理特质会影响绩效，那么，我们不由地思考如下问题：团队是由不同的基金经理组成，那团队的某些特性是否会影响团队管理的基金绩效？如果有影响，影响的传导机制是什么？

有关团队管理的现有研究文献主要可以分成两个竞争性理论假说。一种是群体转移理论(Group Shift Theory)。Moscovici、Zacalloni和Kerr认为，团队人员的意见会倾向于同意该团队中最具主导地位的人，团队管理可能更容易做出极端性的决策，体现的是团队的“非理性”行为。[25]125 [26]64如Chen、Massa、李学峰和朱虹的实证发现，我国开放式基金团队决策模式符合“群体转移理论”。[27]1276 [28]400 [6]57反对意见如Nemeth、Sah和Stglitz，他们采用多样化观点理论(Diversification of Opinions Theory)，认为团队的意见是经过互相退让和妥协之后得到的，[29][30]所以团队做出极端决策的可能性较低。Lazear拓展了多样化观点理论，阐明了作用机制。他的研究发现，团队业绩取决于团队中由于多样化程度而产生的“信息增益”与“沟通成本”两者的平衡(trade-off)。[31]多样化程度对绩效的积极影响取决于以下三个因素：(1)团队成员信息来源和技能不重复，总信息集随着团队成员的增加而增加；(2)信息与解决的任务相关；(3)沟通成本必须小。Timmerman、Bar、Bliss、Karagiannidis、祖国鹏、代昀昊等人分别对美国共同基金、中国开放式基金进行了验证。[32][2]359[33][34]153[4]57[5]73此外，Adams、Nishikawa和Rao研究了美国开放式基金团队模式，发现该模式除了带来生产力的提高和更好的决策，还能通过强大的董事会外在监督解决团队内成员“搭便车”带来的负面成本问题。[35]358

群体转移和多样性观点两大理论是对立的。群体转移作用下的极端结果或多样化观点下的协调观点，都会使决策的理性程度与单一经理管理模式存在差异。多样性观点和群体转移哪股力量更强大，具体反映在哪些指标上，这是现有文献没有回答的，存在着研究空间。我们需要通过实证研究来讨论私募团队情况下哪种观点更合理。

此外，现有的文献多集中在研究公募基金领域单人基金经理管理模式下基金经理特质对基金绩效的影响，对私募领域的相关研究相对较少。一方面，其主要原因是私募基金数据的可获得性问题。私募基金在我国的发展只有将近10年的时间，私募数据相比公募数据少，团队管理的私募基金形成时间较晚，数量也相对公募同类较少，中国基金团队模式已占开放式股票型基金的23.6%，[6]57而私募基金团队占私募股票型基金12.8%。美国2011年基金团队模式比例在开放式基金中已达71%，[35]359国外私募基金团队占比还无研究数据。另一方面是私募基金公司披露时间、频率不一致导致数据可获得性差。幸而随着晨星、理柏、朝阳永续、私募云通、私募排排等公司对私募数据库的建立，使得学者对私募基金团队进行量化研究成为可能。

在公募行业中，基金团队对基金绩效有着显著的影响，那么对于和公募有着很多差别(见表1)同时更加直接倚靠基金经理能力的私募基金行业说来，团队中成员多样化程度越高，如学历多样化程度不同，从业背景不同，其管理的基金应该能取得更高的收益。因此提出假设1：

假设1a：私募基金经理团队的决策符合多样化观点理论，即多样化程度能提高该团队管理的基金的收益。

而Moscovici、Kerr、Massa等人认为，当群体中一种观点获得最大程度认可时，这种信息会对其他成员造成影响，使某些群体成员被说服，从而改变他们的观点，转向支持这种有说服力的观点。[25]128 [26]68 [28]408但是很难保证这种是完全正确的，往往会出现差错，如羊群效应。因此，

假设1b：私募基金经理团队的决策符合群体转移观点理论，即多样化程度不能提高该团队管理的基金的收益。

多样化观点认为，团队决策是一个妥协的过程，团队的多样化会减少团队做出极端决策的可能。Dass，Nanda和Wang对此在公募基金领域进行了实证检验。此外，Sharpe、Barry等人的研究认为,投资组合管理行业中的团队实现了多样化的风格和判断，从而降低了投资组合风险。[36][37]因此，来源于不同行业背景、不同学习经历、从业经验的基金经理组成的团队，做出极端冒险行为的可能性较低，因此提出假设2：

表1 公募、私募基金差异及其结果对比

①即《私募投资基金信息披露管理办法》和《证券期货投资者适当性管理办法》。

假设2a：私募基金经理团队的决策符合多样化观点理论，即多样化程度能降低该团队管理的基金的风险。

但是如Chen(2004)等认为,通过信息作用,当群体中一种观点(不一定正确，有可能是过度自信得出的观点[6]57)获得最大程度认可的时候，这种信息会对其他成员造成影响，使某些群体成员被说服，从而改变他们的观点，转向支持这种有说服力的观点，从而使一种观点在群体中偏移。[27]1278群体决策也许会更保守，但多数情况会更冒险，即放大群体最初的观点，向着更极端的方向偏移。同时，通过群体讨论，人们会与别人比较他们的观点，比较的结果一般是他们会转变自己的观点，最终使其观点看上去和其他成员的观点一样极端。因此，

假设2b：私募基金经理团队的决策符合群体转移观点理论，即多样化程度不能降低该团队管理的基金的风险。

以上所列的众多差异导致基金团队的构建特性对两种基金的影响是不一样的，可以反映到不同的多样性指标上，具体可见研究设计，从而也将上述假设进一步细化。

综上所述，国内外已有的研究公募基金(共同基金)团队多样化程度对基金业绩的影响，还没有得出一致的结论。同时，由于私募基金数据不易获得，目前还没有把研究拓展到私募基金经理团队。

三、研究设计

(一)样本选取

本文私募基金的净值数据来自私募云通数据库CHFDB和Wind，经理个人信息的数据源来自私募云通数据库CHFDB和朝阳永续，并通过手工整理得到。本文选取的团队样本为能查到有2名及2名以上基金经理管理的股票型私募证券投资基金。排除FOF(Fund of Funds)基金和MOM(Manager of Managers)基金。其中，股票型基金分类标准参考私募云通数据库CHFDB的分类标准。净值数据时间从2015年1月至2018年3月。时间频率为月度。

时间选取依据：(1)从2007年《信托公司集合资金信托计划管理办法》颁布算起，私募在我国发展只有将近10年的时间，中金公司2018年初发布的《中国财富管理市场产品白皮书2007-2017》指出，2014年2月7日后私募基金实行备案制度，私募机构至此得到法律认可，2014年的牛市，迎来公募经理奔私，股票私募爆发性增长始于2014年后(见图1、图2),所以选取时间段为2015年；(2)时间段从2015年到2018年,包括了牛熊市、熔断期以及震荡期，比较能体现基金经理团队的管理水平；(3)私募证券投资基金存续期(包括封闭期)限往往为两年及以上，所以选取数据应多于两年。同时私募基金存续时间远远没有公募时间长，往往超过3年的就是十分优秀的，本文选取的时间段是研究样本相对较多的时间段。

图1 2007-2017年中国证券私募行业规模和数量

图2 2015年前股票型私募基金团队数量折线图

为保证数据有效性并消除异常样本对研究结论的影响，剔除缺失值和对1%异常值进行缩尾处理。在此期间内有完整净值数据的共158只基金，包括158组基金经理团队，6 162个复权累计单位净值数据。

(二)变量选取

本文用夏普指数和詹森指数衡量风险调整后收益，用卡玛指数进行稳健性检验。同时,我们也单独考察风险与团队特质的关系，用标准差衡量总风险，贝塔系数衡量系统风险，并用下行风险和最大回撤进行稳健性检验。

1. 夏普指数(sharpe_a):

(1)

SRi为基金区间年化夏普比；Ri为基金在统计期间的年化收益率；Rf为基金一年期国债收益率，Si为年化标准差。

2. 詹森指数(jensen_a):

Jαi=(1+αi)N-1

(2)

其中αi由CAPM模型计算得出，Jαi为基金年化詹森指数。本文选取沪深300指数作为基准(benchmark)。

3. 年化标准差(stdev)

(3)

Si为基金区间年化标准差；si为基金区间标准差。年化标准差也成为年化波动率。把不同周期的波动率/标准差(月波动率) 换算成年化标准差，更具有可比性。

4. 贝塔系数(beta)

(4)

ri为基金收益率序列；rm为基准指数收益率，基准为沪深300指数。

团队决策受每一个个体特征影响，决策结果是参与决策所有人的风格和风险偏好的集合，折衷、融合了不同意见和不同特质。所以研究团队需要从基金经理个体开始，团队特质指标也是基于个人指标进行构造。

根据前文中给出的多样性理论基础，基金团队管理的“信息增益”主要表现在基金经理的学历差异上，能提升基金业绩；而团队管理的“沟通成本”主要表现在性别差异，会降低基金业绩。[5]74除此之外，参考私募单人基金经理的研究，私募行业集结了各行各业的优秀人才，所以还需要考虑从业背景的不同、团队成员专业的不同。同时，在实际操盘中，为了培养新基金经理，扩大规模，私募团队往往有“老手带新手”的传统，体现在团队中从业时间的差距以及基金经理个人同时管理的基金数量差异上。

参考Lazear的模型，Bar，Kempf和Ruenzi采取的衡量开放式基金团队的指标，根据私募基金的特性，构造团队特质指标：(1)团队中基金经理从业背景多样化程度；(2)学历多样化程度；(3)复合学科背景；(4)成员性别指标；(5)从业年限差距；(6)每位经理管理的基金数量差异指标；(7)私募团队中是否有来自公募的基金经理，也是学界和业界一直想要探讨的热点话题。不同的特质指标可能会不同程度地反应“多样性观点”或者是“群体转移理论”。指标(5)是以往私募基金经理研究中没有考量的，指标(6)是以往公募基金团队研究中没有考量的，但是目前私募业界中存在较多的“老手带新手”模式，所以有一定的研究空间。因此我们将指标(5)(6)(7)作为特殊现象一起探讨。

计算方法：(1)(2)(3)指标采用teachmanT系数[39]构造：

div=-∑ipi×ln(pi)

(5)

其中div表示多样化程度，pi为属于该类别的团队成员的比例。数值越大，多样性程度越高。

从业年限差距、每位经理管理的基金数量差异指标采用标准差进行衡量。考虑到私募基金行业女性经理较少，成员性别特征指标采用虚拟变量衡量，团队中有女性则为1，否则为0。同时，因为私募基金历史较短，在考虑构建团队时往往会考虑有基金操盘经验的公募派基金经理，以往文献和业界极为关注有公募背景的基金经理的业绩水平，所以文章构建公募背景这一虚拟变量指标来描述团队中是否有基金经理来自公募基金。

控制变量的选取如下：团队规模、基金地理位置、金融证书、MBA学历、海外背景指标都是根据以往公募基金文献中所出现的变量，也作为控制变量放入模型中进行考量。用虚拟变量进行描述。Karagiannidis曾指出,团队规模和团队多样性是经常被研究的混合结果，[34]154同时也不是本文最重要的关注点，因此设定为控制变量。Patel和Sarkissian研究发现,美国大城市的共同基金经理通过社交网络、知识转移获得私人信息从而获得更高的业绩，体现了学习和信息溢出效应。[40]我国一线大城市(北京、上海、深圳)的私募基金团队获取信息能力可能会更强。此外Liang、Agarwal等人的研究发现，基金规模、基金年龄会影响基金的业绩。[41][42]因此，本文选取管理费用、基金规模、基金成立年限为控制变量，这些变量反映了基金本身的特质，排除了团队可能会选择具有与单一管理基金不同的特定特征的基金从而影响到基金业绩的可能性。表 2报告了本文主要变量的定义及其说明。

(三)模型设定

本文根据多样性观点理论，归纳出表2解释变量中显示多样性程度指标，先建立业绩归因模型，再进行稳健性、内生性检验，形式如下：

performancei,t=α+β1genderi,t-1

+β2bacgi,t-1+β3divbacgi,t-1+β4divedci,t-1

+β5compeduci,t-1+β6divtenurei,t-1

+β7divmanumfi,t-1+βnXi+εi,t

(6)

表2 变量定义及其说明

①由于公募经理更换、跳槽频繁，所以以往文献如Karagiannidis(2012)采用基金经理们共同开始管理基金的时间跨度多为任期变量以及是否所有成员是同时创业(starttogether)两个指标进行描述。

本文用模型(1)、模型(2)来考察团队特质对基金收益的影响。模型(1)等式左侧performancei,t为夏普指数(sharpe_a)；模型(2)等式左侧performancei,t为詹森指数(Jensen_a)。本文用模型(3)、模型(4)来考察团队特质对基金风险的影响。模型(3)等式左侧为标准差(stdev)，模型(4)等式左侧为贝塔系数(beta)。Xi为控制变量，即基金规模(size)、基金所在地(place)、金融证书(certif)、MBA学历(mba)、海外背景(oversea)、管理费用(mgtfee)、基金规模(asset_scale)、基金成立年限(age)。对被解释变量、解释变量和主要控制变量进行单位根检验，p值均<0.05，数据平稳。

四、实证分析

(一)描述性统计分析

表3的描述统计表明:私募基金经理团队的人数大多在2人，最多由4人组成，团队的私募基金一半以上分布在北京、上海、深圳等一线城市，因为私募基金目标客户多为高净值客户，潜在客户往往聚集在一线城市，一线城市存在巨大的理财需求；同时私募发展时间短，目前主要集中在金融中心等经济发达地区，这些地区在资金、创新、配套服务等方面都为私募发展提供了便利。私募行业女性基金经理数量相比男性要少很多。私募基金经理团队背景中出身公募的人数占到了将近3成，获得MBA、金融相关证书基金经理团队比重较低，不到两成。有海外经历的基金经理团队占到了将近3成，说明私募行业吸引了众多海归人才。团队中专业不同且具有复合学位的比例将近3成，私募吸引了各行各业优秀的人才。团队中不同基金经理管理的基金数量差距较大，说明基金经理经验和精力上的差距，这种团队极有可能为“老手带新手”团队。为了下文更好地研究，根据团队人数分布情况，本文分别选取从业年限差距(divtenure)和管理的基金数差异(divmanumf)变量的样本均值作为界定“老手带新手的团队”的临界值，即某只基金的从业年限差距值大于样本均值，或某只基金的从业年限差距值大于样本均值，从这两个维度上看，该团队极有可能为“老手带新手”团队。

(二)相关性分析

一般情况下，相关系数r∈[0，0.09]为没有相关性，r∈[0.1，0.3]为弱相关，r∈[0.3，0.5]为中等相关。除了mba与海外经历有中等相关外，其余为不相关或弱相关。为了更为清晰地观察因子之间的相关性，本文计算各个因子的方差膨胀因子(VIF)再进行判断。VIF越大，显示共线性越严重。

经验判断方法表明当0

(三)对风险调整后收益的回归分析

分别对被解释变量夏普指数、詹森指数建立模型1、模型2。Hausman检验中夏普指数模型的p-value = 0.2>0.05，选择随机效应模型。詹森指数的p-value =2.2e-16<0.05，选择固定效应模型，再检验年份差异，p-value = 1>0.05。p值很大，说明不存在时间效应，选择固定个体效应模型。

表5中第二列模型1显示以夏普指数为风险调整后的业绩指标与团队特质的关系。第三列模型2显示以詹森指数为风险调整后的业绩指标与团队特质的关系。

1.观察模型(1)(2)结果，从两个风险调整后的收益来看，三个指标：从业背景多样化程度(divbacg)、学历多样化程度(divedc)、性别特征(gender)这些多样性特质对收益有着正影响， 因此这部分指标能支持假设1a。从业背景多样化程度对风险调整后的收益有着正影响。说明团队背景多样化带来更多不同维度的信息、人脉、禀赋和经验，如团队中有来自券商和公募基金的基金经理，很大程度上能得到卖方和买方不同角度的信息，券商的行业研究经历和公募的操盘经历一定程度上会形成不可替代的优势互补。同时,因为私募基金一般由基金经理们直接决策，因此信息能被更好地运用。

表3 主要变量的描述性统计

表4 解释变量相关矩阵

表5 变量方差膨胀因子表

2.复合学位(compedc)对风险调整后的收益有负影响，支持假设1b，即体现了群体转移情况，这与以往研究公募基金团队的文献结论不一致。可能的原因是私募与公募团队决策存在差异：公募基金团队的决策需要通过总经理、各部门总监、基金经理组合的投资决策委员会决定，其观点会被更好地融合和更体现出多样性。但是私募基金一般直接由基金经理们决定，私募经理团队的学科背景不同，部分非数理强项的基金经理可能更加谨慎考量，更能信任和接受具有数理背景的经理的建议，这也是导致私募会出现“个人主义”、观点飘移的原因。但是投资不完全是只依赖数学分析，还需要市场敏锐度、宏观大局判断水平、管理艺术等，所以团队做出的决策可能偏离市场方向。

3.以往公募基金团队研究中没有考量的从业年限差距(divtenure)、基金经理管理基金数量差异(divmanumf)对风险调整后的收益有负影响，即“老手带新手”团队的收益并不十分优秀。本文调研发现，私募基金业界存在“老手带新手”这种行业内规则，描述统计中也体现出了团队的内部经验不平衡状况。不同于公募，私募培养新手主要是可以减少私募公司经营风险，以打出新手的名声、锻炼出新手的技能为主要目标。私募条件下出现较多的“老带新”的负面影响的可能原因是，组内水平经验相差越大，团队内年轻基金经理更容易被资历老的基金经理说服，从而听从老手观点。但是很难保证资历老道的基金经理的观点完全正确，在中国这个千变万化的股市中过分依赖过去的经验会出现差错，导致收益不理想。

4.公募背景(bacg)对风险调整后收益有着负影响，与严武、熊航[22]45的研究结果和业界评价不一致。来自公募的基金经理在风险调整后收益的表现上并不理想。本文认为主要有三个可能的解释：(1)利益诉求不一致：公募基金追求相对收益，而私募基金即使在熊市也要取得绝对收益，因此要控制好回撤、保住本金；(2)资金、客户来源、压力来源不一致，公募有大的平台支撑，而进入私募后，在决策、投资研究、管理、运营各个方面完全得要靠自己，更容易分心；(3)投资组合构建不一致，资产规模和投资限制不一致，习惯操作大资金的经理可能无法适应。

因此，学历、从业背景、性别差异通过多样化观点的作用对风险调整后的收益有着正影响，复合学位通过群体转移作用对风险调整后的收益有着负影响，团队特征对风险调整后的收益主要可以通过多样化观点解释。除此之外，“老手带新手”团队、公募转私募的基金经理并不一定能带来理想的收益。

(四)对风险的回归分析

分别对被解释变量标准差、beta系数建立模型(3)、模型(4)。表5第四列模型3和第五列模型4分别展示了总风险、系统风险和团队特质之间关系的实证结果。

1.观察模型(3)(4)的实证结果，性别特征(gender)对风险有负影响，支持假设2a。性别特征(gender)的影响显著为负，有女性的团队比没有女性的团队控制风险能力更强，结论与以往研究公募基金团队的文献结论一致。

2.从业年限差距(divtenure)、基金经理管理基金数量差异(divmanumf)对风险有负影响，说明“老手带新手”的团队风控能力较强。基金公司为了培养新人经理，通过老手把控好风险，使得新人管理的基金能存活下去，达到“求稳”的目标。同时,因为老手从业时间相对长,管理基金数相对多，经验和教训积累较多，对风险有着较强的应对能力，投资风格更为稳健。组内水平经验相差越大时，新手也更愿意听取老手的指导。

3.从业背景多样化程度(divbacg)、学历多样化程度(divedc)、复合学历(compedc)风险有着正影响，这三个多样性指标能支持假设2b，这与以往研究公募基金团队的文献结论不一致。私募还是比较推崇“个人英雄主义”, 在学历、学科背景、从业背景多样时，会有一位“领头人”，这位往往可能是资历老、学历高的基金经理，他的观点虽不一定正确，有可能过度自信，[6]48却也使某些群体成员被说服，从而使一种观点在群体中偏移，群体决策偏向更冒险，即放大群体最初的观点，向着更极端的方向偏移。同时也有可能是团队各成员的经验、学科知识角度相差太大，群体的风险决策无法最终得到妥协，风控能力没有想象中好。

注：括号内为系数t值，obs为观测值数，Adj为调整后的，F-test为F统计量对应的p值。“.”、“*”、“**”、“***”分别表示在10%，5%，1%和0.1%的显著性水平下显著。

4.公募背景(bacg)对风险起正影响，可能的解释可以从激励机制、投资期限出发：公募基金追求相对于大盘的收益，只要基金资产没有下降到一定程度，能保证基金资产具有一定的收益或损失不大，就不会清盘。阶段性大幅回撤和业绩排名差不会影响薪资收入、职业生涯、产品存续和公司经营，所以敢于冒险。而私募基金追求绝对收益，有严格的预警平仓线，一旦产生大幅回撤，会引起投资人大量赎回，产品受到流动性冲击，职业生涯、产品存续和公司的生存立刻面临巨大压力，所以任何时候都想要控制好回撤,保住本金，规避风险。

因此，背景、学历、复合学位通过群体转移作用对风险有正影响;性别差异通过多样化观点对风险有负影响;团队特征对风险主要可以通过群体转移解释。除此之外，“老手带新手”团队能较好地控制风险，公募转私募的基金经理并不一定能把控好风险。

五、稳健性与进一步检验

(一)稳健性检验

1.不同的多样化程度指标构建方式下的模型稳健性

多样化程度的衡量方式有许多，上述实证中主要通过TeachmanT系数构造多样性指标，本节我们采用标准差和赫芬达尔指数(HHI)构造学历多样性、从业背景多样性，重新衡量多样化程度。结果如下：

(1)表7中模型5和模型6采用标准差指标(divedc1)代替T系数指标。

(2)表7中模型10、模型11、模型12、模型13采用HHI指标代替T系数指标。特别地，HHI集中度指标与TeachmanT系数都可以衡量分散程度，但是不同于T系数，集中程度HHI指标越小，说明多样化程度高，体现在结果(2)与模型1、模型2、模型3、模型4的显著性系数符号相反，但仍显著。结果(1)与模型1、模型3对比显著性不变，显著性系数符号也相同。处理之后，检验结果依旧支持本文主要结论。因此，本文可以认为原模型具有较为稳健的结果。

2.不同收益、风险指标构建下的模型稳健性

除了上述实证中所采用的衡量收益和风险的方式，还有许多衡量收益和风险的指标。这里我们也考虑采用下行标准差(dd)和最大回撤(retrace)做风险指标：

(7)

DDj为基金j在区间内的年化下行标准差；rjt为基金j收益率序列，rft是评估期间的一年期国债利率。该指标计算传统波动率的向下波动部分，该指标越小越好。MDDj为最大回撤率：

(8)

FIj,s为基金j在统计区间内时刻s的值，FIj,s为基金j在时刻t的值。指标MDD反映了管理者守住收益的能力，该指标越小越好。

选择卡玛比率(calmar_a)做风险调整后收益率指标：

表7 模型稳健性检验

注：括号内为系数t值，obs为观测值数，Adj R2为调整后的R2，F-test为F统计量对应的p值。“.”、“*”、“**”、“***”分别表示在10%，5%，1%和0.1%的显著性水平下显著。

表8 内生性检验

括号内为系数t值，obs为观测值数，Adj R2为调整后的R2，F-test为F统计量对应的p值。“.”、“*”、“**”、“***”分别表示在10%，5%，1%和0.1%的显著性水平下显著。

(9)

CRj为基金j的年化卡玛比率，Rj为年化收益，MDDi为最大回撤。该指标描述统计区间内年化收益和最大回撤之间的关系，该指标越大越好。

基于上述3个指标的回归结果为表6中模型7、模型8、模型9所示，模型7用卡玛比率(calmar_a)代替模型1中夏普比率作为风险调整后的收益指标。模型8、模型9分别用下行标准差(dd)和最大回撤(retrace)替代模型3、模型4中标准差、贝塔系数作为风险指标。对比新旧模型，结果的显著性、系数正负值均不受影响。处理之后，检验结果依旧支持本文主要结论。因此，本文可以认为原模型具有较为稳健的结果。

(二)进一步检验

1.在原文的预测回归实证中，我们使用的当期收益(或风险)与过去滞后一期的特质(解释变量)回归，内生性的问题不是特别大。再采用因变量滞后一期构造模型14、模型15、模型16、模型17，显示系数绝对值略低于基准模型(模型1、模型2、模型3、模型4)，小数位四舍五入保留三位与基准模型符号、显著性都一致，检验结果依旧支持本文主要结论(见表8)。

同时，众多研究类似主题的文献更加注重稳健性检验，尚无展示内生性检验，从侧面反映出内生性不是研究的重点，但是本文本着严谨的态度继续分析内生性。

2.除此之外也可能由于遗漏变量导致内生性。但文章涉及的解释变量与控制变量已经达到15个，基本覆盖了以往相关研究文献的主要指标。

3.可能存在内生性的变量是背景指标中的“公募基金转私募基金”指标，但是这个指标不是研究的主要指标，是背景多样性的一个特殊表现，也是关注热点，所以单独说明。

学界和业界目前也尚无定论是否是因为在公募业绩好才转到私募，因为也同时存在市场环境、[43]3008激励制度等其他因素的影响。[38]42可以匹配出在研究时间段内与样本基金业绩表现相似的但是没有转私募的公募基金经理所管理的基金作为对照组，两者之后的差距，可以衡量公转私募带来的效果，剔除掉“并不是公转私导致的业绩好”的可能性，从而推导出是基金经理的能力导致业绩好。这步需要建立公募的数据池，因此可以在之后的公私募对比研究中再详细叙述。联系Deuskar、严武和熊航等学者研究公转私前后的业绩关系可发现，公募时业绩好并不一定能保证转私募后业绩好，公私募业绩存在不连续，[43]3019择股能力与转投前相比略有下降的状况。[22]45本文也可以选择采用公转私基金经理以往业绩作为工具变量，也极有可能与公转私有关，也极有可能与私募时业绩无关。

公转私的相关研究目前停留在前后数据对比、案例分析，尚无模型实证。因此，本文先阐述检验思路，后续可以深入开展公转私研究。另一方面，私募基金组团时把公募经理收入囊中也不完全是看中业绩，更可能是看中过去的经验(包括失败经验)、资源。甚至还可能因为私募市场新生发展壮大导致出现“赶热闹、抢先机”的公募经理流入私募，新兴私募公司为扩大规模被动选择这些市场上新出现的人才。综上三点所述内生性的情况不是特别严重。

六、结论与启示

在基金业团队模式日益盛行的背景下，本文首次从私募基金经理团队视角切入，研究团队特质对基金业绩的影响，探讨多样化观点、群体转移对绩效的影响效果。本文手动收集和整理了私募云通、朝阳永续数据库中2015年1月至2018年3月的股票型私募证券投资基金及基金经理相关数据，在单个基金经理指标基础上参考团队模式下指标的构建方法，加入私募基金的特性，构建私募基金经理团队特质指标，实证研究团队特质与私募基金业绩的关系。研究发现：(1)多样性观点并不能完全解释私募团队决策影响，多样性更多地能体现对收益的影响，群体转移则更多地能解释对风险的影响。(2)团队规模大、有女性的团队、从业背景多样化、学历多样化程度越高的管理团队收益越高，“老手带新手”的团队收益较差。(3)“老手带新手”的团队或有海外经历的团队风控能力较强。(4)有公募背景的基金经理团队收益较差，风控能力较差。

本文的研究结论有一定的实践启示，可以运用于投资者通过基金经理团队特质筛选绩优基金，基金公司、金融机构可以据此构建投资团队。

1.投资者应当重视基金经理价值，需要认识到私募与公募的不同，通过分析基金管理公司目前的人力资源分配状况，如团队规模大小、学历背景、从业背景多样化程度、是否“老手带新手”，来选择最有潜力的基金管理团队进行投资。银行、券商在尽职调查中可详细分析基金团队的特质，选取有潜能的基金公司发行MOM基金或通过种子基金培育私募公司。具体到在考察风险时，关注“老手带新手”或是性别特质指标；考察收益可以关注团队学历背景、从业背景多样的指标。特别地考察来自公募基金的经理，不仅要关注其在公募时的业绩，也要注意其在私募时的业绩。

2.私募基金公司在未来的发展过程中，应更加关注自身经理团队的构建工作，可以根据上述结论调整其人员分配，使得团队能优势互补，基金业绩满足不同投资者的偏好。特别对于来自公募基金的基金经理可先让其模拟操盘，提前适应私募基金的投资方式，同时可以配置其他背景的经理，实现优势互补。

3.对监管机构来说，可以通过考察基金经理团队的特质及其人员变动，推测判断基金的风险情况及其变化，有利于及时进行监管和调控基金市场，促进私募基金市场的健康发展。