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〔摘 要〕如果一个基金对某个行业的信息比较了解，则往往倾向于集中持有某个行业的股票，利用信息获得超额利润。本文利用固定影响变截距模型，通过建立基金持股集中指数，对开放式基金的信息优势问题进行计量分析。通过研究发现，持股集中指数和基金的风险调整收益正相关，持股集中指数和基金经理选股能力和择时能力无关。说明部分开放式基金具备信息优势，但开放式基金整体没有体现出时机选择能力和选股能力。
〔关键词〕持股集中水平；基金业绩；panel data模型
中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1008-4096（2008）02-0008-04
一、引 言
从2001年9月首只开放式基金发行以来，到2007年第一季度为止，共发行开放式基金266只，发行数量合计8 980.474亿份，平均发行数量33.761亿份。2007年第一季度，开放式基金持有的股票市值接近61475131万元（来自Wind资讯数据库），按照2007年3月份境内上市公司A、B股流通市值为128 033.36亿元（来自证监会统计数据）计算，开放式基金持有股票市值接近流通股市值的16%。随着封闭式基金转换和开放式基金的进一步发行，开放式基金对股票市场的影响也会日益扩大。
经典的马科维茨投资组合理论认为，投资者应该进行分散化投资，以减小投资组合的个体风险。开放式基金作为金融资产的投资组合，采取什么样的投资策略，这关系到开放式基金对股票市场以及资本市场的作用。开放式基金投资策略的选择，影响到投资组合的构成，进而影响开放式基金的业绩。传统观点认为开放式基金具备专家投资、信息优势、规模收益等投资优势。
如果开放式基金具备信息优势，则意味着开放式基金在资本市场上将会获得超额收益，能够战胜市场。这会影响到资本市场的有效性，影响到资本市场作为资金配置市场的配置效率。开放式基金是否真正具备上述特点，对资本市场的监管体制、监管制度的建设都具有重要的影响。
二、基金持股集中指数理论和数据
如果一个基金对某个行业的信息比较了解，则往往倾向于集中持有某个行业的股票，从而利用信息获得超额利润。针对开放式基金是否具备信息优势的问题，Marcin，Sialm和Lu zheng(2005)提出使用基金持股集中指数来度量开放式基金的信息优势。[1]
根据我国股票市场的情况，定义我国开放式基金持股集中指数为
ICIt=∑13j=1(wj,t-j,t)2（1）
其中j表示行业分类，根据证监会的分类，我国股票市场的行业共分为13类。wj,t定义为在t时刻，开放式基金持有某一行业A股股票市值占其A股股票投资流通市值的百分比。j,t定义为在t时刻，整个市场中某一行业A股股票流通市值占总A股股票流通市值的百分比。如果开放式基金具有信息优势，则股票投资会集中于某些行业，从而和市场组合的偏差较大，表现为ICI指数很大。如果开放式基金不具有信息优势，则会分散投资于各个行业，从而和市场组合的偏差较小，表现为ICI指数很小。
为了保证本研究样本数据的充足性，选取2002年12月31日以前发行的15只股票型和混合型开放式基金作为研究对象（混合型2只，股票型13只），这15只开放式基金的情况见表1[1]。
为了研究开放式基金信息优势对投资组合结构的影响，我们首先研究基金集中持股集中指数的统计特征。从图1给出的持股集中指数的序列图可以发现，从横截面看，基金之间持股集中水平明显不同。尤其在2004年第3季度之前，差异比较大。而从时间序列方向看，大部分基金则保持了较低的持股集中水平，仅有4只基金的持股集中指数波动较大。
为了更为充分的认识这一点，
从均值变化图发现，2005年第4季度之前，平均持股集中指数保持在700-800左右波动，但2005年第4季度之后，平均持股集中水平开始下降。从方差的变化图发现，持股集中水平的方差震荡下降，并且具有趋向恒定的趋势，这表明开放式基金逐步转变了投资结构，投资理念趋于一致，投资组合的分散性开始加大。
如果开放式基金具有信息优势，则开放式基金投资组合和股票市场的变化不应该存在系统关系。开放式基金会利用掌握的信息优势来进行投资，而不会过多考虑股票市场的变化。为了验证上述说法，建立平均持股集中指数对中信综指的回归，估计结果如下：
ICI = 719.7 - 265.87RETURNS
t =（26.5）* （-1.28）
注：括号中的数值表示统计量的值，*表示1%显著性水平下显著，**表示5%显著性水平下显著，***表示10%显著性水平下显著。
回归关系中的t统计量表明，中信综指收益和平均持股之间并不存在显著统计相关关系，表明开放式基金不会根据市场变化大幅度调整投资组合，表现出持股集中指数和市场收益统计不相关的特征。通过回归系数的符号，发现当市场收益率为正时，持股集中指数会上升；当市场收益率为负时，持股集中指数会下降。表明当股票市场表现不好时，基金整体会选择某些具有抵抗能力的行业进行投资，化解市场下跌的风险。当股票市场表现较好时，则基金会通过分散持股来获得稳定的收益。
三、文献综述
对于具有信息优势的开放式基金而言，基金业绩和集中持股水平应该正相关。但对于选股能力较差的基金管理者，为了获得超额收益的机会，会加大对风险较大股票的投资，此时基金业绩和基金持股集中水平负相关。Coval和Moskovitz(1999,2001)的研究表明，开放式基金更喜欢投资本地区的某些行业，利用信息优势获利。[2］［3]Nanda, Wang和Zheng(2004)实证研究表明开放式基金公司更愿意采用集中投资方式，从而有效利用信息优势。[4]Marcin , Sialm和Lu zheng(2005)对美国的开放式基金进行了研究，指出持股集中水平的提高，对基金收益有正的效应。[1]
国内学者尚未发现此方面的重要研究。本文将在充分借鉴国外学者研究的基础上，创新使用更符合数据特点的Panel data模型，系统研究持股集中指数和风险调整业绩、基金经理的时机选择能力以及选股能力的关系。
四、持股集中指数和风险调整收益关系的计量分析
基金经理人如果拥有某些行业的信息，那么会利用这些信息获利。当预期会有利好信息的时候，会提前买入股票。而预期某些行业有不利信息的时候，则会提前卖出该行业的股票。利用这种投资策略，该基金就会获得超额收益，持股集中指数和基金的风险调整的业绩应该具有较强的相关关系。
本文利用詹森指数作为开放式基金风险调整收益率的度量。詹森指数定义为
Jensenit=ERit-rf-βi(ERmt-rf) （2）
计算中采用中信综合指数作为市场基准3，一年期固定存款利率作为1.98%年无风险收益率。对于每只基金，每个季度都能获得超额收益率，从而构成包含2003年第1季度到2006年第3季度，共15只基金，变量为风险调整收益率和持股集中指数的Panel data。
1．模型设定
估计的基本方程为
Jensenit=αit+βitICIit+uit（3）
其中Jensen表示开放式基金的风险调整收益率，α为模型的截距项，β为斜率。u表示模型中没有给出的影响超额收益率的其他因素，例如基金经理的时机选择能力、股票选择能力，而这些因素也将影响到持股集中指数，导致估计出的β有偏，而固定影响模型能够消除遗漏变量带来的估计量的有偏问题。[5]
2．模型估计
我们利用固定影响变截距模型，考察横截面情况下不同基金的差异。估计的模型为
Jensenit=α+α*i+β•ICIit+uit（4）
表1给出了无序列相关修正和进行序列相关修正的固定影响变截距模型的估计结果。经过序列相关修正后，固定斜率系数显著，并且判决系数大幅提高，模型解释能力得到增强。自回归修正项的系数为负，则表明如果上一期风险调整收益率大于零时，本期风险调整收益率会下降，说明开放式基金业绩具有反转特征，这和大多数学者的研究结果是一致的。
于序列相关修正的固定影响变截距模型的截距差异,表示个体相对于总体平均水平的差异。给定持股集中水平，这种差异是基金风险调整收益的差异，也可以解释为持股集中水平调整后的风险收益差异。如果给定持股集中水平，在某一时期，某些基金利用信息优势选择了行业业绩优良的股票，而其他基金则选择了该行业业绩表现不好的股票，就体现为截距差异。如果给定某只股票，不恰当的时机选择，也是产生这种差异的原因之一。因此这种差异可以说明基金经理人选择股票能力的差异和选择时机能力，同时也说明了基金是否具有某些信息优势。表2给出了固定影响变截距模型估计结果。这种差异可以解释为给定持股集中水平，基金市场整体风险调整收益水平的时间差异。同时发现差异的符号和时间没有系统规律，说明虽然对于某个基金而言，具有信息优势，基金经理具有选股能力和择时能力，但从整体上看，基金经理并没有体现出选股能力和择时能力。其中固然受一些制度因素的影响，例如缺乏卖空机制，衍生产品市场还不完善，但更多的体现了基金市场的真实状态。尽管每个基金都采取积极的投资策略，但整体上看，基金市场的业绩并不能战胜整个市场。
表2和表4有一个共同特征，基金的持股集中水平对于基金的风险调整收益的贡献均为正，这意味着，只要具有信息优势，集中投资于这些具有信息优势的行业的股票，无论是时间上还是横截面上，都能够提高风险调整收益。
五、持股集中指数和基金经理选股能力的计量分析
从以上分析来看，我们得出一些基金确实具有信息优势，这为投资人进行投资决策提供了依据。如果基金经理具有选股能力，并且对某一行业具有信息优势，则会体现在持股集中指数和基金业绩正相关。如果基金对于某个行业具有信息优势，根据前面的分析，基金仍然会表现出较好的业绩，但可能不是由于基金经理具有选股能力得到的业绩。如果基金经理具有选股能力，则其管理的开放式基金具有分散化的投资风格，从而选股能力和集中指数负相关。反过来，如果基金经理掌握信息越多，则基金持股集中指数越高，其表现出来的基金选股能力越差。我们研究基金集中持股指数和基金经理的选股能力以及时机选择能力的关系，可以进一步了解基金业绩的来源是基金经理的选股能力、时机选择能力，还是仅仅利用了信息优势。
我们采用HM模型，即二次市场超额收益模型
R-Rf=α+β(Rm-Rf)+γ(Rm-Rr)2+ε（6）
来计算基金经理的选股能力和时机选择能力。其中R表示基金简单算术收益率，Rf为无风险收益率，[4]Rm为市场收益率。系数α表示选股能力，γ表示时机选择能力，β表示市场风险溢价。
根据上面的模型，我们可以得到基金经理的季度选股能力和时机选择能力指标。我们首先建立时间维度的固定影响变截距模型
yit=α+α*i+βICIit+uit（7）
其中yit表示选股能力和时机选择能力变量，ICIt为开放式基金持股集中指数。
表5的估计结果表明，从开放式基金的整体看，基金集中持股指数ICIt并不能解释选股能力，但对时机选择能力具有解释效力，这说明开放式基金整体可以根据资本市场的发展变化调整投资组合结构。从回归系数的符号看，集中持股指数和选股能力负相关，这和前面的理论分析一致，即基金经理选股能力越强，则表现出来的投资组合分散化越强，持股集中指数越低。
表3给出了在横截面情况下，固定影响变截距模型的估计。从估计结果看，尽管回归系数符号表明前面的分析是合理的，但对于每个基金的选股能力和时机选择能力，在统计上都不能证明他们和开放式基金集中持股指数有显著的相关性。结合前面对风险调整业绩的分析看，基金整体的业绩表现为行业信息持有量的差异，而非基金经理的选股能力的差异。基金集中持股指数ICIt对时机选择能力具有解释效力，则说明信息包含时间特性，而开放式基金经理具有利用信息获利的能力。
结合基金选股能力和风险调整业绩的分析，说明我国开放式基金面临着一个非常尴尬的局面，开放式基金尽管发展迅速，开放式基金也获得了广大投资者的青睐，但基金业绩差异来源于基金信息优势的差异，而没有反映出基金经理人应该具有的选股能力和时机选择能力。
六、结论和建议
从上面的分析研究可以看出，开放式基金的持股集中指数在下降，而且基金之间的持股集中指数差异较大，说明开放式基金在行业信息方面存在差异。从时间序列角度看，不同时期的持股集中指数也存在差异，说明不同基金在不同时期的信息优势存在很大差异，这种信息差异可能是导致投资组合结构差异的重要原因。
但从最近的发展来看，开放式基金开始转向分散化投资，这会对投资者的投资起到引导作用，股票市场的多极化操作，会有效避免股票市场投资的羊群效应出现，从而避免过热的炒作少数股票，造成局部投资泡沫的产生，这会对资源的有效配置，股票市场的稳定发展起到积极的作用。
我们发现基金暴露出过多依赖信息进行投资，而没有体现出基金经理应该具有的选股能力和时机选择能力，这会加剧开放式基金股票投资的短期行为，产生不利于开放式基金发展和股票市场稳定的行为。导致这种现象的原因可能是制度性的，即股票市场的卖空限制，以及股票指数衍生产品的缺乏。这种制度可能导致作为股票投资组合的开放式基金在股票市场下跌时，无法采取更好的卖空手段来获利，也无法利用指数衍生产品来抵御市场风险。而当股票市场繁荣时，不具有信息优势、不具备选股能力和时机选择能力的开放式基金，无法利用股票指数衍生产品获得更好的利润。因此对于开放式基金经理来说，利用信息可能是获得利润的较好手段。
对于没有信息优势的基金来说，积极投资策略并不是最优选择。适时推出股票指数等衍生产品，将为基金提供很好的投资机会，有效提高资金的利用效率，促进资本市场的运作效率，保证资本市场的健康发展。
参考文献：
［1］ Marcin Kacperczyk,Clemens Sialm, and Lu zheng .On the industry concentration of actively managed equity mutual funds［J］. Journal of Finance.2005，60：1983-2011.
［2］ Coval，Joshua D., and Tobias J.Moskovitz .Home bias at home: Local equity preference in domestic portfolios［J］.Journal of Finance,1999，54： 2045-2074.
［3］ Coval，Joshua D., and Tobias J.Moskovitz .The geography of investment: Informed trading and asset prices［J］.Journal of Political Economy 2001，109(4)： 811-841.
［4］ Nanda,Vikram, Zhi Wang and Lu Zheng .Family values and the star phenomenon［J］.Review of Financial Studies 2004，17(3)：667-698.
［5］ Cheng Hsiao .Analysis of panel data ［M］. 北京：北京大学出版社，2005.
［6］ 汪光成.基金市场时机把握能力研究［J］.经济研究，2002，(1)：48-55.
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。
〔关键词〕持股集中水平；基金业绩；panel data模型
中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1008-4096（2008）02-0008-04
一、引 言
从2001年9月首只开放式基金发行以来，到2007年第一季度为止，共发行开放式基金266只，发行数量合计8 980.474亿份，平均发行数量33.761亿份。2007年第一季度，开放式基金持有的股票市值接近61475131万元（来自Wind资讯数据库），按照2007年3月份境内上市公司A、B股流通市值为128 033.36亿元（来自证监会统计数据）计算，开放式基金持有股票市值接近流通股市值的16%。随着封闭式基金转换和开放式基金的进一步发行，开放式基金对股票市场的影响也会日益扩大。
经典的马科维茨投资组合理论认为，投资者应该进行分散化投资，以减小投资组合的个体风险。开放式基金作为金融资产的投资组合，采取什么样的投资策略，这关系到开放式基金对股票市场以及资本市场的作用。开放式基金投资策略的选择，影响到投资组合的构成，进而影响开放式基金的业绩。传统观点认为开放式基金具备专家投资、信息优势、规模收益等投资优势。
如果开放式基金具备信息优势，则意味着开放式基金在资本市场上将会获得超额收益，能够战胜市场。这会影响到资本市场的有效性，影响到资本市场作为资金配置市场的配置效率。开放式基金是否真正具备上述特点，对资本市场的监管体制、监管制度的建设都具有重要的影响。
二、基金持股集中指数理论和数据
如果一个基金对某个行业的信息比较了解，则往往倾向于集中持有某个行业的股票，从而利用信息获得超额利润。针对开放式基金是否具备信息优势的问题，Marcin，Sialm和Lu zheng(2005)提出使用基金持股集中指数来度量开放式基金的信息优势。[1]
根据我国股票市场的情况，定义我国开放式基金持股集中指数为
ICIt=∑13j=1(wj,t-j,t)2（1）
其中j表示行业分类，根据证监会的分类，我国股票市场的行业共分为13类。wj,t定义为在t时刻，开放式基金持有某一行业A股股票市值占其A股股票投资流通市值的百分比。j,t定义为在t时刻，整个市场中某一行业A股股票流通市值占总A股股票流通市值的百分比。如果开放式基金具有信息优势，则股票投资会集中于某些行业，从而和市场组合的偏差较大，表现为ICI指数很大。如果开放式基金不具有信息优势，则会分散投资于各个行业，从而和市场组合的偏差较小，表现为ICI指数很小。
为了保证本研究样本数据的充足性，选取2002年12月31日以前发行的15只股票型和混合型开放式基金作为研究对象（混合型2只，股票型13只），这15只开放式基金的情况见表1[1]。
为了研究开放式基金信息优势对投资组合结构的影响，我们首先研究基金集中持股集中指数的统计特征。从图1给出的持股集中指数的序列图可以发现，从横截面看，基金之间持股集中水平明显不同。尤其在2004年第3季度之前，差异比较大。而从时间序列方向看，大部分基金则保持了较低的持股集中水平，仅有4只基金的持股集中指数波动较大。
为了更为充分的认识这一点，
从均值变化图发现，2005年第4季度之前，平均持股集中指数保持在700-800左右波动，但2005年第4季度之后，平均持股集中水平开始下降。从方差的变化图发现，持股集中水平的方差震荡下降，并且具有趋向恒定的趋势，这表明开放式基金逐步转变了投资结构，投资理念趋于一致，投资组合的分散性开始加大。
如果开放式基金具有信息优势，则开放式基金投资组合和股票市场的变化不应该存在系统关系。开放式基金会利用掌握的信息优势来进行投资，而不会过多考虑股票市场的变化。为了验证上述说法，建立平均持股集中指数对中信综指的回归，估计结果如下：
ICI = 719.7 - 265.87RETURNS
t =（26.5）* （-1.28）
注：括号中的数值表示统计量的值，*表示1%显著性水平下显著，**表示5%显著性水平下显著，***表示10%显著性水平下显著。
回归关系中的t统计量表明，中信综指收益和平均持股之间并不存在显著统计相关关系，表明开放式基金不会根据市场变化大幅度调整投资组合，表现出持股集中指数和市场收益统计不相关的特征。通过回归系数的符号，发现当市场收益率为正时，持股集中指数会上升；当市场收益率为负时，持股集中指数会下降。表明当股票市场表现不好时，基金整体会选择某些具有抵抗能力的行业进行投资，化解市场下跌的风险。当股票市场表现较好时，则基金会通过分散持股来获得稳定的收益。
三、文献综述
对于具有信息优势的开放式基金而言，基金业绩和集中持股水平应该正相关。但对于选股能力较差的基金管理者，为了获得超额收益的机会，会加大对风险较大股票的投资，此时基金业绩和基金持股集中水平负相关。Coval和Moskovitz(1999,2001)的研究表明，开放式基金更喜欢投资本地区的某些行业，利用信息优势获利。[2］［3]Nanda, Wang和Zheng(2004)实证研究表明开放式基金公司更愿意采用集中投资方式，从而有效利用信息优势。[4]Marcin , Sialm和Lu zheng(2005)对美国的开放式基金进行了研究，指出持股集中水平的提高，对基金收益有正的效应。[1]
国内学者尚未发现此方面的重要研究。本文将在充分借鉴国外学者研究的基础上，创新使用更符合数据特点的Panel data模型，系统研究持股集中指数和风险调整业绩、基金经理的时机选择能力以及选股能力的关系。
四、持股集中指数和风险调整收益关系的计量分析
基金经理人如果拥有某些行业的信息，那么会利用这些信息获利。当预期会有利好信息的时候，会提前买入股票。而预期某些行业有不利信息的时候，则会提前卖出该行业的股票。利用这种投资策略，该基金就会获得超额收益，持股集中指数和基金的风险调整的业绩应该具有较强的相关关系。
本文利用詹森指数作为开放式基金风险调整收益率的度量。詹森指数定义为
Jensenit=ERit-rf-βi(ERmt-rf) （2）
计算中采用中信综合指数作为市场基准3，一年期固定存款利率作为1.98%年无风险收益率。对于每只基金，每个季度都能获得超额收益率，从而构成包含2003年第1季度到2006年第3季度，共15只基金，变量为风险调整收益率和持股集中指数的Panel data。
1．模型设定
估计的基本方程为
Jensenit=αit+βitICIit+uit（3）
其中Jensen表示开放式基金的风险调整收益率，α为模型的截距项，β为斜率。u表示模型中没有给出的影响超额收益率的其他因素，例如基金经理的时机选择能力、股票选择能力，而这些因素也将影响到持股集中指数，导致估计出的β有偏，而固定影响模型能够消除遗漏变量带来的估计量的有偏问题。[5]
2．模型估计
我们利用固定影响变截距模型，考察横截面情况下不同基金的差异。估计的模型为
Jensenit=α+α*i+β•ICIit+uit（4）
表1给出了无序列相关修正和进行序列相关修正的固定影响变截距模型的估计结果。经过序列相关修正后，固定斜率系数显著，并且判决系数大幅提高，模型解释能力得到增强。自回归修正项的系数为负，则表明如果上一期风险调整收益率大于零时，本期风险调整收益率会下降，说明开放式基金业绩具有反转特征，这和大多数学者的研究结果是一致的。
于序列相关修正的固定影响变截距模型的截距差异,表示个体相对于总体平均水平的差异。给定持股集中水平，这种差异是基金风险调整收益的差异，也可以解释为持股集中水平调整后的风险收益差异。如果给定持股集中水平，在某一时期，某些基金利用信息优势选择了行业业绩优良的股票，而其他基金则选择了该行业业绩表现不好的股票，就体现为截距差异。如果给定某只股票，不恰当的时机选择，也是产生这种差异的原因之一。因此这种差异可以说明基金经理人选择股票能力的差异和选择时机能力，同时也说明了基金是否具有某些信息优势。表2给出了固定影响变截距模型估计结果。这种差异可以解释为给定持股集中水平，基金市场整体风险调整收益水平的时间差异。同时发现差异的符号和时间没有系统规律，说明虽然对于某个基金而言，具有信息优势，基金经理具有选股能力和择时能力，但从整体上看，基金经理并没有体现出选股能力和择时能力。其中固然受一些制度因素的影响，例如缺乏卖空机制，衍生产品市场还不完善，但更多的体现了基金市场的真实状态。尽管每个基金都采取积极的投资策略，但整体上看，基金市场的业绩并不能战胜整个市场。
表2和表4有一个共同特征，基金的持股集中水平对于基金的风险调整收益的贡献均为正，这意味着，只要具有信息优势，集中投资于这些具有信息优势的行业的股票，无论是时间上还是横截面上，都能够提高风险调整收益。
五、持股集中指数和基金经理选股能力的计量分析
从以上分析来看，我们得出一些基金确实具有信息优势，这为投资人进行投资决策提供了依据。如果基金经理具有选股能力，并且对某一行业具有信息优势，则会体现在持股集中指数和基金业绩正相关。如果基金对于某个行业具有信息优势，根据前面的分析，基金仍然会表现出较好的业绩，但可能不是由于基金经理具有选股能力得到的业绩。如果基金经理具有选股能力，则其管理的开放式基金具有分散化的投资风格，从而选股能力和集中指数负相关。反过来，如果基金经理掌握信息越多，则基金持股集中指数越高，其表现出来的基金选股能力越差。我们研究基金集中持股指数和基金经理的选股能力以及时机选择能力的关系，可以进一步了解基金业绩的来源是基金经理的选股能力、时机选择能力，还是仅仅利用了信息优势。
我们采用HM模型，即二次市场超额收益模型
R-Rf=α+β(Rm-Rf)+γ(Rm-Rr)2+ε（6）
来计算基金经理的选股能力和时机选择能力。其中R表示基金简单算术收益率，Rf为无风险收益率，[4]Rm为市场收益率。系数α表示选股能力，γ表示时机选择能力，β表示市场风险溢价。
根据上面的模型，我们可以得到基金经理的季度选股能力和时机选择能力指标。我们首先建立时间维度的固定影响变截距模型
yit=α+α*i+βICIit+uit（7）
其中yit表示选股能力和时机选择能力变量，ICIt为开放式基金持股集中指数。
表5的估计结果表明，从开放式基金的整体看，基金集中持股指数ICIt并不能解释选股能力，但对时机选择能力具有解释效力，这说明开放式基金整体可以根据资本市场的发展变化调整投资组合结构。从回归系数的符号看，集中持股指数和选股能力负相关，这和前面的理论分析一致，即基金经理选股能力越强，则表现出来的投资组合分散化越强，持股集中指数越低。
表3给出了在横截面情况下，固定影响变截距模型的估计。从估计结果看，尽管回归系数符号表明前面的分析是合理的，但对于每个基金的选股能力和时机选择能力，在统计上都不能证明他们和开放式基金集中持股指数有显著的相关性。结合前面对风险调整业绩的分析看，基金整体的业绩表现为行业信息持有量的差异，而非基金经理的选股能力的差异。基金集中持股指数ICIt对时机选择能力具有解释效力，则说明信息包含时间特性，而开放式基金经理具有利用信息获利的能力。
结合基金选股能力和风险调整业绩的分析，说明我国开放式基金面临着一个非常尴尬的局面，开放式基金尽管发展迅速，开放式基金也获得了广大投资者的青睐，但基金业绩差异来源于基金信息优势的差异，而没有反映出基金经理人应该具有的选股能力和时机选择能力。
六、结论和建议
从上面的分析研究可以看出，开放式基金的持股集中指数在下降，而且基金之间的持股集中指数差异较大，说明开放式基金在行业信息方面存在差异。从时间序列角度看，不同时期的持股集中指数也存在差异，说明不同基金在不同时期的信息优势存在很大差异，这种信息差异可能是导致投资组合结构差异的重要原因。
但从最近的发展来看，开放式基金开始转向分散化投资，这会对投资者的投资起到引导作用，股票市场的多极化操作，会有效避免股票市场投资的羊群效应出现，从而避免过热的炒作少数股票，造成局部投资泡沫的产生，这会对资源的有效配置，股票市场的稳定发展起到积极的作用。
我们发现基金暴露出过多依赖信息进行投资，而没有体现出基金经理应该具有的选股能力和时机选择能力，这会加剧开放式基金股票投资的短期行为，产生不利于开放式基金发展和股票市场稳定的行为。导致这种现象的原因可能是制度性的，即股票市场的卖空限制，以及股票指数衍生产品的缺乏。这种制度可能导致作为股票投资组合的开放式基金在股票市场下跌时，无法采取更好的卖空手段来获利，也无法利用指数衍生产品来抵御市场风险。而当股票市场繁荣时，不具有信息优势、不具备选股能力和时机选择能力的开放式基金，无法利用股票指数衍生产品获得更好的利润。因此对于开放式基金经理来说，利用信息可能是获得利润的较好手段。
对于没有信息优势的基金来说，积极投资策略并不是最优选择。适时推出股票指数等衍生产品，将为基金提供很好的投资机会，有效提高资金的利用效率，促进资本市场的运作效率，保证资本市场的健康发展。
参考文献：
［1］ Marcin Kacperczyk,Clemens Sialm, and Lu zheng .On the industry concentration of actively managed equity mutual funds［J］. Journal of Finance.2005，60：1983-2011.
［2］ Coval，Joshua D., and Tobias J.Moskovitz .Home bias at home: Local equity preference in domestic portfolios［J］.Journal of Finance,1999，54： 2045-2074.
［3］ Coval，Joshua D., and Tobias J.Moskovitz .The geography of investment: Informed trading and asset prices［J］.Journal of Political Economy 2001，109(4)： 811-841.
［4］ Nanda,Vikram, Zhi Wang and Lu Zheng .Family values and the star phenomenon［J］.Review of Financial Studies 2004，17(3)：667-698.
［5］ Cheng Hsiao .Analysis of panel data ［M］. 北京：北京大学出版社，2005.
［6］ 汪光成.基金市场时机把握能力研究［J］.经济研究，2002，(1)：48-55.
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。