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本文是针对论文《个人责任感与团队绩效：来自共有基金经理的证据（Individual Commitment and Team Performance: Evidence from Mutual Fund Managers）》的一篇解析。该论文于2020年6月发表在JFQA上，作者包括Jiang Luo和Zheng Qiao。第一位作者来自南洋理工大学，第二位作者来自厦门大学。
一、研究背景和问题提出
以团队为单位进行工作是一种十分常见的工作模式。多数人都认为，团队中成员的责任感对团队绩效有重要影响。心理学文献将责任感描述成员工对组织的心理依恋感和忠诚度，认为责任感能够缓解员工的搭便车问题，继而对团队绩效产生正向影响。金融学文献也提出了类似的观点。
在这篇论文中，作者利用共有基金的相关数据分析了个人责任感对团队绩效的影响。分析的结果与以往心理学文献的结论相呼应。
此外，作者还做了补充分析。第一，他们探讨了其它可能影响团队绩效的因素，并论证了这些因素不会动摇主体分析的结论。第二，作者讨论了低责任感团队的投资行为。第三，作者分析了，为什么低责任感的团队模式如此盛行，而这种模式恰恰会降低团队绩效。
二、文献综述
有关个人责任感的文献涵盖了很多领域。
心理学文献认为个人责任感能够缓解搭便车问题，从而正向地影响团队绩效。
这与这篇文章的结论相互印证。经济学理论认为，当团队中成员的行为不可观测时，搭便车问题就会产生。它们关注如何设计激励体制来缓解搭便车问题。然而，经济学理论一般会预先假设团队结构给定，因此无法解释团队结构如何对绩效产生影响。当然，有些经济和管理领域的期刊探讨了团队结构与绩效之间的关系。它们认为，团队中员工的多样性能够促进团队绩效，因为不同员工之间能够优势互补，而且团队中的知识转移都对团队绩效有正向影响。这与本篇文章的发现也相互呼应。
越来越多的有关共有基金的文献探究了团队与基金绩效和风险的关系。
Chen, Hong, Huang and Kubik(2004)发现，由团队所管理的基金的绩效要显著地低于由单个经理所管理的基金。Stein(2002)解释道，大型团队可能会官僚化，继而阻止了信息的获取与交流。Dass, Nanda and Wang(2013)研究了平衡型基金，并发现由团队所管理的基金的响应能力较低。他们将其归结于团队内较高的协调成本。但是他们也发现，单个经理所管理的基金与团队所管理的基金在总体绩效上没有显著差别。以上这些研究有个共同的特点，那就是将“是否是团队”设定为一个虚拟变量。与以往研究不同，这篇文章的作者深入分析了团队的结构，探讨了团队结构、责任感、激励和绩效等。
金融学文献也常常讨论，那些监管多家企业的董事会成员是否在监督高管上更加有效。
一方面，Fama(1980)和Fama and Jensen (1983)认为，努力提高声誉是激励董事会成员效率的因素之一。另一方面，这些监管多家企业的董事会成员可能太过忙碌，而不能很有效地履职。Fich and Shivdasani(2006)发现，当企业的多数董事会成员都身兼数职时，企业的市值与账面价值比率往往更低，盈利水平更低，同时CEO变更对企业绩效的敏感度也更低。这些都说明，忙碌的董事会成员往往不是有效的监管者。然而，Ferris, Jagannathan and Pritchard(2003)发现，董事会成员是否身兼数职与企业市值账面价值比率没有显著关系。Field, Lowry and Mkrtchyan(2013)指出，忙碌的董事会成员与企业绩效之间的负向关系在成熟企业中更加显著，因为成熟企业对监管的需求更大。但是他们的实证研究没有发现这一负向关系。这篇文章的作者将以共有基金经理为研究对象，探讨了个人责任感对团队绩效的影响。文章结论有助于为相关研究提供启示。
三、数据
作者从Morningstar Direct数据库中获得共有基金和基金经理的数据。这一数据库包含了所有正在运营和停止运营的基金数据，因此不存在幸存者偏差。这一数据库还提供了详细的基金经理信息，让作者能够了解某一基金是由团队管理，还是由单个基金经理所管理。
作者考虑了四种结构类型。第一，如果在给定的某月，某一团队中至少有一位基金经理只为该基金工作，那么称该团队为“Committed Team”（有责任感团队）。第二，如果在给定的时间内，某一团队中的所有基金经理都为多个基金工作，那么该团队为“Non-Committed Team”（无责任感团队）。第三，如果该团队中只有一位基金经理，且该经理只为该基金工作，那么称之为“Committed Solo”（有责任感个人）。第四，如果该团队中只有一位经理，但该经理为多个基金工作，那么称之为“Non-Committed Solo”（无责任感个人）。
作者聚焦于美国的国内共有基金，因为已有的资产定价文献已经发展出多种用于衡量该类基金绩效的方式。Morningstar按照投资类型将其分为：大市值增长型、大市值混合型、大市值价值型、中市值增长型、中市值混合型、中市值价值型、小市值增长型、小市值混合型和小市值价值型。当某一基金有多种投资类型，那么作者将用汇总后的值。对于每一基金，作者提出了初始运作的前12个月的数据，来避免孵化期偏误。
最终，作者得到了
4232个共有基金的数据
，收集日期为1992年1月至2012年12月。图1刻画了不同基金结构的数量（Panel A）和百分比（Panel B）。可以看出，”Non-Committed Team”类型的基金的数量增长十分迅速。而其它类型基金的数量并无显著增长，甚至在21世纪早期还出现了下滑。
表1展示了全体样本的统计数据。NTC, CT, NCS和CS是表示团队结构类型的虚拟变量。TNA是基金的总净资产价值。FUND_AGE是基金的运营年数。EXPENSE_RATIO和TURNOVER_RATIO是费用比率和流转比率。FLOW表示某月中某基金的资金流动量。MANAGER_COUNT是基金经理的数目。对于只有一个经理的基金来说，MANAGER_EXPERIENCE是该经理的工作年数，EXPERIENCE_DIVERSITY为0。对于有多个经理的基金来说，MANAGER_EXPERIENCE是所有经理的工作年数的平均数。EXPERIENCE_DIVERSITY则是所有经理的工作年数的变异系数。
表1的Panel A给出了这些变量的均值。可以看出，Non-Committed Team是最主要的团队结构类型。33.2%的基金使用了这种结构。而Committed Team占19.6%，Non-Committed Solo占30%, Committed Solo占17.2%。这与图1的结论一致。表1的Panel B给出了这些变量之间的相关系数。各种结构类型间的相关性均为负。NCT和CT与多数变量间的相关系数都较低。作者还比较了Non-Committed和Committed基金经理的特征，发现Non-committed的经理往往有更长的工作年数。
四、基金绩效
A.组合分析
作者构建了四个组合，即“Committed Team”、“Non-Committed Team”、“Committed Solo”和“Non-Committed Solo”。每个组合的月度绩效则通过加权平均组合内所有基金得到。作者使用五种方式来衡量绩效。第一种是超额收益。后四种分别是以CAPM为基础的异常收益、Fama-French(1993)3因素模型、Carhart(1997)四因素模型和Pastor-Stambaugh(2003)五因素模型。
表2报告了各组合的税前基金绩效。可以看出，每月平均来说，Non-Committed Team管理下基金的绩效比Committed Team低3.8个基点（5%的显著性水平）。这一结果在不同的绩效模型下均稳健。与之对比的是，Non-Committed Solo和Committed-Solo管理的基金绩效没有显著差别。
表3报告了税后基金绩效。可以看出，无论在何种绩效模型下，Non-Committed Team管理下基金的绩效依然比Committed Team低。但是，低的幅度要小于税前。一个可能的解释是Non Committed Team收取的费用较低。
B.子样本分析
作者接着利用子样本分析了Non-Committed Team和Committed Team管理下的基金。表4展示了分析结果。为了简洁起见，作者只报告了用Carhart超额收益衡量绩效时的结果。表4的Panel A和B分别考虑了按大小盘和按账面市值比分类的基金子样本。可以看出，Non-Committed Team表现不如Committed Team的程度在小盘基金、价值型基金和混合基金中更为明显。在5%的置信度水平下，Non-Committed Team表现不如Committed Team的程度在大盘基金中也显著，只是程度不及在小盘基金中的程度。这一结果表明基金经理的个人责任感在投资小盘股票和价值型股票的基金中更为重要。一个可能的解释是小盘股票有着更高的信息不对称性，价值型股票有着更高的破产风险，更高的杠杆率，更低的收益和更多的未来收益不确定性。投资这些股票要求基金经理花更多的经理去搜集信息。
表4的Panel C考虑了按基金规模分类的基金子样本，而Panel D则考虑了按基金系规模进行分类的子样本。两个基金被认为同属于一个系，如果它们被同一家基金公司所管理。作者延续Fama and French(1993)的做法，将基金规模和基金系规模的临界值设定在30%和70%。Panel C和Panel B的结果均表明，Non-Committed Team表现不如Committed Team的程度在小型基金和小型基金系中更为明显。一个可能的解释是小型基金或小型基金系很难激励基金经理。
C. 回归分析
在进行回归分析时，作者使用Carhart(1994)四因素模型来衡量基金绩效。表5给出了回归结果。作者使用的是面板数据回归方法。从表5可以看出，NCT前的系数为-0.021，且在1%的显著性水平下显著。这表明Non-Committed Team管理下的基金绩效比其它类型下的基金绩效低2.1个百分比。作者用F检验分析了CT, NCS和CS三种结构类型下基金的绩效差异，发现这三种结构下的基金绩效没有显著差异。
作者还发现，基金绩效与TNA和TURNOVER_RATIO呈负相关的关系，与FAMILY_TNA、FLOW和EXPERIENCE_DIVERSITY呈正相关的关系。
D. 其它分析
作者进一步完成了两项分析来说明，尽管其它因素可能可以解释Non-Committed Team管理下基金的绩效表现较差，但均不能完全对其解释。
1.匹配基金
Stein(2002)指出，大的团队容易官僚化，进而阻碍信息的获取与沟通。所以，有人可能会认为，Non-Committed Team管理下基金的绩效低是因为团队较大，而不是因为缺乏责任感。为了对此加以检验，对于Non-Committed Team管理下的每一基金，作者都先根据团队规模和投资类型找到匹配基金，然后根据TNA值找到最相近的匹配基金。表6给出了分析结果。从表6可以看出，在控制了风险和类型差异前，Non-Committed Team和Committed Team管理下基金的绩效相似。然而，在控制了风险和类型差异后，Non-Committed Team管理下基金的绩效便显著较差。所以，作者总结道，团队规模不是造成Non-Committed Team绩效差的唯一原因。
2.动态分析
有人可能认为，资产管理公司故意使用Non-Committed Team管理那些绩效本身就差的基金。那么，无论使用何种团队结构，那么基金绩效都会差。作者运用事件分析的方法对此加以说明。作者识别出了2789次由其它结构转换到Non-Committed Team的过程，和5039次由Non-Committed Team转换到其它结构的过程。然后，作者比较了转换前后的基金绩效。结果见表7。
从表7可以看出，当管理基金的团队结构从其它结构转换成Non-Committed Team时，基金绩效下降了4.6个基点，且在1%的显著性水平下显著。当管理基金的团队结构从Non-Committed Team转换成其它结构时，基金绩效上升了3.9个基点，且在1%的显著性水平下显著。图2绘制出了这种变化，其分析结果与表7一致。
五、投资行为
作者进一步检验了Non-Committed Team和其它结构下团队的投资行为。这有助于理解责任感是如何激励团队获取内部消息的。结果见表8。
A.产业集中度
作者根据Kacperczyk et al. (2005)的方法来计算产业集中度。从表8可以看出，Non-Committed Team基金有着较低的产业集中度。表8的Panel A的第一行显示，Non-Committed Team基金的行业集中度比其它团队结构管理下的基金的集中度小0.008.且在1%的显著性水平下显著。Kacperczyk et al. (2005)认为，在能够获取到内部消息的情况下，基金经理倾向于集中投资某些产业。因此，Non-Committed Team管理下基金的产业集中度低，基金经理没有很大动力去搜集内部信息。
B. 本地持有股份
作者根据Chen et al. (2004)的方法计算了基金中的本地持有股份。基金所投资的股份可以分为本地股份和外地股份。如果被投资企业的总部和基金公司的总部在同一个普查地区，那么就认为这一股份是本地股份。否则为外地股份。从表8可以看出，Non-Committed Team管理下的基金中的本地持有股份较少。从表8的Panel A的第二行可以看出，Non-Committed Team管理下的基金中本地股份比其它类型少1.3%，且在1%的显著性水平下显著。Coval and Moskowitz(1999), (2000)解释道，在能够获取到内部消息的情况下，基金经理倾向于投资本地股份。因此，Non-Committed Team管理下基金的本地股份较低，基金经理也没有动力去搜集内部信息。
C. 能动投资
作者根据Amihud and Goyenko(2013)的方法，用Carhart(1997)四因素模型得到的“1-R方”衡量能动投资。从表8可以看出，Non-Committed Team基金的能动投资相对较少。从表8的Panel A的第三行可以具体得到，Non-Committed Team管理下基金的能动投资比其它管理结构下基金的能动投资少1.4%，且在1%的显著性水平下显著。由于Non-Committed Team的基金经理多数依赖于公开信息来做投资决策，因此大部分的基金绩效都只能用系统因素（R方）来解释，因而能动投资（1-R方）较少。
六、为什么仍然使用Non-Committed Team？
作者在前文的分析中得到，Non-Committed Team管理下的基金绩效较差。但是，根据图1和表1，在现实情况下，仍然有越来越多的资产管理公司使用Non-Committed Team这种团队结构。在这一节中，作者对此加以解释。
A.费用
有人可能认为，资产管理公司使用Non-Committed Team是因为它更节省成本。为了对此加以检验，作者原本想直接比较NCT,CT,NCS和CS的报酬，但缺乏相关数据。因此，作者比较了各团队结构下基金的费用，因为如果资产管理公司不用付给基金经理很高报酬的情况下，基金的费用应该也会较低。表9的第一行给出了分析结果。可以看出，Non-Committed Team管理下的基金有着更低的EXPENSE_RATIO，也就是费用。Non-Committed Team下的基金费用比其它结构下的基金费用要低10.5个基点，且在1%的显著性水平下显著。然而，Non-Committed Team基金的低费用并不能完全抵消它的低绩效。因此，买这些基金的投资者并没有很强的商业洞察力。
B. 客户群体和资金流对绩效的敏感度
Morningstar数据库还标明了某一基金是否收到了来自养老金计划的投资。表9的第二行给出了结果。从中可以看出，在Non-Committed Team管理的基金中，养老金投资占了27.1%；而在其它团队管理的基金中，仅占21.3%。且这一差异在1%的显著性水平上显著。这一结论与以往文献一致。他们认为，持养老金的退休投资者可能有高的惰性，因此也很难有强的商业洞察力。
