我國開放式基金視角下股票投資者本地偏好行為的實證探究一、引言1.1研究背景與動機隨著我國金融市場的逐步發(fā)展與完善，開放式基金作為重要的金融投資工具，在資本市場中占據(jù)著日益重要的地位。自2001年9月我國首只開放式基金“華安創(chuàng)新”正式成立以來，開放式基金市場經(jīng)歷了蓬勃的發(fā)展。截至2024年7月底，國內開放式基金數(shù)量已達10742只，合計規(guī)模達27.65萬億元，占比88%，已然成為我國公募基金的主流產(chǎn)品類型。開放式基金的快速發(fā)展不僅為投資者提供了多元化的投資選擇，也對我國股票市場的資金流向、定價機制以及市場效率產(chǎn)生了深遠的影響。投資者行為是影響股票市場運行的關鍵因素之一。在眾多投資者行為特征中，本地偏好行為備受關注。本地偏好是指投資者在投資決策過程中，傾向于過度投資于本地的股票或資產(chǎn)，而忽視其他地區(qū)的投資機會。這種現(xiàn)象在全球范圍內的金融市場中普遍存在，無論是成熟市場還是新興市場，都能觀察到投資者對本地資產(chǎn)的特殊偏好。在我國，地域經(jīng)濟發(fā)展存在一定差異，不同地區(qū)的上市公司在行業(yè)分布、經(jīng)營業(yè)績和發(fā)展前景等方面各具特色。這種地域特征可能會強化投資者的本地偏好行為。例如，東部沿海經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的投資者可能更傾向于投資本地的高新技術企業(yè)和制造業(yè)企業(yè)；而中西部地區(qū)的投資者可能更關注本地具有資源優(yōu)勢或政策扶持的企業(yè)。投資者的本地偏好行為可能導致資金在地域上的不均衡配置，影響股票市場的資源配置效率。一方面，本地企業(yè)可能更容易獲得本地投資者的資金支持，從而在融資成本和發(fā)展機會上具有優(yōu)勢；另一方面，非本地企業(yè)可能面臨融資困難，即使它們具有良好的發(fā)展?jié)摿屯顿Y價值。深入研究我國開放式基金投資者的本地偏好行為具有重要的現(xiàn)實意義。從投資者角度來看，了解自身的本地偏好行為有助于投資者更加理性地進行投資決策，克服地域偏見，實現(xiàn)投資組合的多元化，降低投資風險，提高投資收益。從金融市場角度來看，研究本地偏好行為對股票市場的影響，能夠為監(jiān)管部門制定合理的政策提供依據(jù)，促進股票市場的健康發(fā)展，提高市場的資源配置效率。從學術研究角度來看，我國獨特的經(jīng)濟環(huán)境和金融市場結構為研究投資者本地偏好行為提供了豐富的樣本和獨特的視角，有助于拓展和深化行為金融理論在我國的應用和研究。1.2研究目的與創(chuàng)新點本研究旨在以我國開放式基金為樣本，深入剖析股票投資者是否存在本地偏好行為，并探討這種行為對股票市場的影響機制和經(jīng)濟后果。具體而言，本研究試圖達成以下目標：驗證本地偏好行為的存在：通過對開放式基金投資組合中股票的地域分布進行實證分析，明確我國股票投資者是否存在本地偏好行為。這有助于進一步了解投資者在投資決策過程中的行為特征，以及地域因素在投資決策中的重要性。探究影響因素：分析影響投資者本地偏好行為的因素，包括信息不對稱、認知偏差、文化因素和制度因素等。深入理解這些影響因素，有助于揭示本地偏好行為的形成機制，為投資者提供更有針對性的投資建議。評估市場影響：評估投資者本地偏好行為對股票市場的影響，包括對股票價格波動、市場流動性和資源配置效率的影響。這將為監(jiān)管部門制定合理的政策提供理論依據(jù)，促進股票市場的健康發(fā)展。相較于以往的研究，本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：數(shù)據(jù)與樣本：本研究選取我國開放式基金作為研究對象，相較于其他研究樣本，開放式基金的投資決策更加透明，數(shù)據(jù)可獲取性更高，且能夠反映專業(yè)投資者的行為特征。這為研究股票投資者的本地偏好行為提供了新的視角和更豐富的數(shù)據(jù)來源。多因素綜合分析：本研究綜合考慮多種因素對投資者本地偏好行為的影響，包括信息不對稱、認知偏差、文化因素和制度因素等。這種多因素綜合分析的方法有助于更全面地揭示本地偏好行為的形成機制，彌補了以往研究僅關注單一因素的不足。影響的全面考量：本研究不僅關注投資者本地偏好行為對股票價格波動的影響，還深入探討了其對市場流動性和資源配置效率的影響。這種全面考量投資者行為對市場多方面影響的研究方法，有助于更深入地理解本地偏好行為對股票市場的影響機制和經(jīng)濟后果。二、理論基礎與文獻綜述2.1本地偏好理論概述本地偏好（HomeBias），是指投資者在進行投資決策時，傾向于將更多的資金配置于本地的股票或資產(chǎn)，而對其他地區(qū)的投資機會關注不足。這種現(xiàn)象在全球金融市場中廣泛存在，違背了現(xiàn)代投資組合理論中分散投資以降低風險的原則。按照現(xiàn)代投資組合理論，投資者為實現(xiàn)風險既定下的收益最大化或收益既定下的風險最小化，應持有全球分散化的投資組合。然而，現(xiàn)實中投資者往往過度集中投資于本地資產(chǎn)，使得投資組合的風險分散效果大打折扣。投資者傾向于投資本地股票，主要基于以下幾個方面的原因：熟悉度理論：投資者對本地的公司、行業(yè)和經(jīng)濟環(huán)境更為熟悉，這種熟悉感使他們感覺對本地股票的了解更深入，從而增加投資信心。例如，本地投資者對當?shù)刂髽I(yè)的產(chǎn)品、品牌、市場地位等有著直觀的感受和認識，更愿意投資這些熟悉的公司。信息優(yōu)勢理論：本地投資者在獲取本地公司的信息方面具有天然的優(yōu)勢。地理上的接近使得投資者更容易通過各種渠道獲取公司的一手信息，如參加公司的現(xiàn)場調研、與公司管理層交流、從當?shù)孛襟w和商業(yè)網(wǎng)絡獲取小道消息等。這些信息有助于投資者更準確地評估公司的價值和前景，從而做出更有利的投資決策。以美國的研究為例，有學者發(fā)現(xiàn)，距離上市公司總部較近的投資者，對該公司的信息掌握更充分，投資決策也更及時和準確。心理賬戶理論：投資者會在心理上把資金劃分到不同的賬戶，對每個賬戶有不同的風險偏好和投資目標。本地投資可能被視為一個相對安全和熟悉的心理賬戶，投資者更愿意將資金投入其中，以滿足心理上的安全感和控制感。比如，一些投資者會將一部分資金專門用于本地股票投資，認為這樣即使投資失敗，對自己的整體財務狀況影響也相對較小。文化和社會因素：投資者與本地企業(yè)和社區(qū)之間存在文化和社會聯(lián)系，這種聯(lián)系會影響他們的投資決策。投資者可能更愿意支持本地企業(yè)的發(fā)展，以促進本地經(jīng)濟繁榮，同時也希望通過投資本地股票獲得社會認同感。例如，在一些地區(qū)，投資者對本地老字號企業(yè)有著深厚的情感認同，更傾向于投資這些企業(yè)的股票。2.2國內外相關研究綜述本地偏好行為作為投資者行為研究的重要領域，受到了國內外學者的廣泛關注。早期的研究主要聚焦于本地偏好現(xiàn)象的發(fā)現(xiàn)與描述。隨著行為金融學的發(fā)展，學者們逐漸深入探討其形成機制和影響因素，并從不同角度展開實證研究。國外學者較早對投資者本地偏好行為展開研究。French和Poterba（1991）通過對美國、日本和英國等國家投資者的投資組合進行分析，發(fā)現(xiàn)投資者持有本國股票的比例遠高于國際投資組合理論所建議的水平，首次明確提出了“本土偏好”這一概念。此后，眾多學者從不同國家和地區(qū)的市場進一步驗證了本地偏好現(xiàn)象的普遍性。比如，Cooper和Kaplanis（1994）研究發(fā)現(xiàn)，歐洲投資者對本國股票存在明顯的偏好；而Bali和Gultekin（1998）對新興市場的研究也表明，本地偏好行為在新興市場中同樣顯著。在本地偏好的形成機制方面，信息不對稱理論得到了廣泛的研究和支持。Merton（1987）提出，投資者由于對本地公司的信息掌握更為充分，從而更傾向于投資本地股票。他認為，投資者獲取信息的成本與距離相關，距離越近，獲取信息的成本越低，信息質量越高。這一理論為本地偏好行為提供了一個重要的解釋框架。隨后，學者們通過實證研究進一步驗證了信息不對稱對本地偏好的影響。例如，Coval和Moskowitz（1999）以美國共同基金為研究對象，發(fā)現(xiàn)基金經(jīng)理更傾向于投資總部距離較近的公司股票，并且這些投資的收益表現(xiàn)優(yōu)于其他投資，這表明地理鄰近性帶來的信息優(yōu)勢是導致本地偏好的重要原因。熟悉度理論也是解釋本地偏好行為的重要理論之一。Huberman（2001）通過對美國電話電報公司（AT&T）股票投資者的研究發(fā)現(xiàn)，投資者更傾向于投資自己熟悉的公司股票，即使這些公司的業(yè)績表現(xiàn)并不優(yōu)于其他公司。他認為，熟悉度會增加投資者的投資信心，降低感知風險，從而導致本地偏好行為。此外，文化和社會因素也被認為是影響本地偏好的重要因素。Grinblatt和Keloharju（2001）對芬蘭投資者的研究發(fā)現(xiàn)，投資者更傾向于投資與自己文化背景相同的公司股票，這表明文化和社會聯(lián)系在投資決策中起到了重要作用。國內學者對投資者本地偏好行為的研究起步相對較晚，但近年來也取得了豐富的研究成果。朱宏泉、盧祖帝和汪壽陽（2007）以中國股票市場為研究對象，采用市場模型和Fama-French三因素模型，研究發(fā)現(xiàn)中國投資者存在顯著的本地偏好行為，且這種行為對股票市場的定價和風險產(chǎn)生了重要影響。吳衛(wèi)星、齊天翔（2007）通過問卷調查的方法，分析了中國投資者的投資行為，發(fā)現(xiàn)信息不對稱、熟悉度和心理因素等是導致本地偏好的主要原因。隨著研究的深入，國內學者開始從不同角度對本地偏好行為進行拓展研究。比如，一些學者關注本地偏好對股票市場效率的影響。王美今、孫建軍（2004）研究發(fā)現(xiàn)，投資者的本地偏好行為會導致股票市場的分割，降低市場的信息效率。還有一些學者探討了本地偏好與投資者認知偏差之間的關系。李心丹、王冀寧和傅浩（2002）通過實驗研究發(fā)現(xiàn)，投資者的認知偏差會導致其對本地股票的過度自信，從而加劇本地偏好行為。盡管國內外學者在投資者本地偏好行為的研究方面取得了豐碩的成果，但仍存在一些不足之處。在研究樣本方面，部分研究樣本的代表性有限，可能導致研究結果的普遍性受到影響。例如，一些研究僅選取了特定地區(qū)或特定類型的投資者作為研究對象，無法全面反映整個市場的投資者行為特征。在研究方法上，雖然現(xiàn)有研究采用了多種實證方法，但仍存在一些方法上的缺陷。比如，部分研究在控制變量的選擇上不夠全面，可能導致研究結果受到其他因素的干擾。此外，對于本地偏好行為的動態(tài)變化和跨市場比較研究還相對較少，需要進一步加強這方面的研究，以更深入地理解本地偏好行為的演變規(guī)律和國際差異。三、研究設計3.1研究假設提出基于前文的理論分析和文獻綜述，為深入探究我國開放式基金投資者的本地偏好行為及其影響因素，本研究提出以下假設：假設1：我國開放式基金投資者存在本地偏好行為：根據(jù)本地偏好理論，投資者在投資決策中往往傾向于選擇本地的股票或資產(chǎn)。我國地域經(jīng)濟發(fā)展存在差異，不同地區(qū)的上市公司具有不同的特點。開放式基金投資者可能會受到熟悉度、信息優(yōu)勢、文化和社會因素等影響，更傾向于投資本地的股票，從而表現(xiàn)出本地偏好行為。因此，本研究假設我國開放式基金投資者在構建投資組合時，會顯著增加對本地股票的投資比例。假設2：信息不對稱程度與本地偏好行為正相關：信息是投資者進行投資決策的重要依據(jù)。信息不對稱理論認為，投資者獲取信息的成本和質量與距離相關，距離越近，獲取信息的成本越低，信息質量越高。對于開放式基金投資者來說，投資本地股票可以更方便地獲取公司的一手信息，如通過實地調研、與當?shù)仄髽I(yè)管理層交流等方式，從而降低信息不對稱程度。因此，本研究假設信息不對稱程度越高，投資者對本地股票的偏好程度越強。假設3：投資者的熟悉度與本地偏好行為正相關：熟悉度理論指出，投資者對熟悉的公司和地區(qū)更有信心，感知風險更低，從而更愿意投資。開放式基金投資者對本地的企業(yè)、行業(yè)和經(jīng)濟環(huán)境更為熟悉，這種熟悉感會增加他們對本地股票的投資意愿。例如，本地投資者對當?shù)刂髽I(yè)的品牌、市場地位和產(chǎn)品質量有更直觀的了解，更容易產(chǎn)生投資偏好。因此，本研究假設投資者對本地股票的熟悉度越高，其本地偏好行為越顯著。假設4：文化和社會因素對本地偏好行為有顯著影響：文化和社會聯(lián)系在投資者的決策中起到重要作用。投資者可能更愿意支持本地企業(yè)的發(fā)展，以促進本地經(jīng)濟繁榮，同時也希望通過投資本地股票獲得社會認同感。例如，一些投資者出于對家鄉(xiāng)企業(yè)的情感認同，會更傾向于投資本地企業(yè)的股票。因此，本研究假設文化和社會因素會顯著影響投資者的本地偏好行為，投資者與本地企業(yè)和社區(qū)的文化和社會聯(lián)系越緊密，其本地偏好程度越高。假設5：本地偏好行為對股票市場的流動性和資源配置效率產(chǎn)生影響：投資者的本地偏好行為可能導致資金在地域上的不均衡配置。一方面，本地企業(yè)可能更容易獲得本地投資者的資金支持，從而在融資成本和發(fā)展機會上具有優(yōu)勢；另一方面，非本地企業(yè)可能面臨融資困難，即使它們具有良好的發(fā)展?jié)摿屯顿Y價值。這種資金配置的不均衡可能會影響股票市場的流動性和資源配置效率。因此，本研究假設本地偏好行為會降低股票市場的流動性，降低市場的資源配置效率。3.2數(shù)據(jù)來源與樣本選擇本研究的數(shù)據(jù)主要來源于以下幾個方面：開放式基金持股數(shù)據(jù)：開放式基金持股數(shù)據(jù)是研究的核心數(shù)據(jù)之一，它反映了基金在不同時期對各類股票的投資情況。本研究從萬得（Wind）金融終端獲取了2015年1月至2024年6月期間我國開放式基金的季度持股明細數(shù)據(jù)。萬得金融終端是國內領先的金融數(shù)據(jù)和分析工具提供商，其數(shù)據(jù)具有全面性、準確性和及時性的特點，能夠為研究提供可靠的基礎數(shù)據(jù)支持。在獲取數(shù)據(jù)時，我們詳細記錄了每只開放式基金在每個季度末持有的股票代碼、持股數(shù)量、持股比例等信息。這些數(shù)據(jù)為后續(xù)分析基金的投資組合和本地偏好行為提供了詳細的資料。股票市場數(shù)據(jù)：股票市場數(shù)據(jù)是評估基金投資績效和分析市場環(huán)境的重要依據(jù)。本研究從國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫獲取了相應期間內A股上市公司的基本信息，包括公司注冊地、行業(yè)分類、財務指標等，以及股票的交易數(shù)據(jù)，如收盤價、成交量、流通市值等。國泰安數(shù)據(jù)庫是國內知名的金融經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫，涵蓋了豐富的金融市場數(shù)據(jù)和企業(yè)信息，能夠滿足研究對股票市場數(shù)據(jù)的多方面需求。通過這些數(shù)據(jù)，我們可以了解上市公司的地域分布、行業(yè)特征以及股票市場的交易情況，為深入分析基金的投資決策和本地偏好行為提供了背景信息。宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)：宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)對基金投資決策和市場環(huán)境有著重要影響。本研究從國家統(tǒng)計局、中國人民銀行等官方網(wǎng)站獲取了國內生產(chǎn)總值（GDP）、通貨膨脹率、利率等宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)反映了國家宏觀經(jīng)濟的運行狀況和政策導向，有助于我們分析宏觀經(jīng)濟因素對基金投資行為和本地偏好的影響。例如，GDP的增長情況可以反映經(jīng)濟的整體發(fā)展態(tài)勢，通貨膨脹率和利率的變化會影響資金的成本和投資收益，從而影響基金的投資決策和本地偏好行為。在樣本選擇過程中，我們遵循了以下篩選標準：剔除特殊基金：為了確保研究樣本的一致性和有效性，我們剔除了貨幣市場基金、債券型基金和QDII基金。貨幣市場基金主要投資于貨幣市場工具，其投資標的和投資策略與股票投資有較大差異；債券型基金以債券投資為主，股票投資占比較低；QDII基金主要投資于境外市場，與本研究關注的國內股票市場本地偏好行為無關。這些特殊基金的投資特點和市場環(huán)境與股票型基金和混合型基金存在顯著差異，如果將它們納入樣本，可能會干擾研究結果的準確性和可靠性。篩選存續(xù)期基金：我們選擇了在樣本期間內持續(xù)存續(xù)的開放式基金，以保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性。對于那些在樣本期間內成立或清盤的基金，由于其數(shù)據(jù)存在缺失或不完整的情況，可能會影響研究結果的準確性。因此，我們僅保留了在整個樣本期間內持續(xù)運作的基金，這些基金的投資行為和數(shù)據(jù)更具有穩(wěn)定性和代表性，能夠為研究提供可靠的依據(jù)。排除異常值：對基金持股數(shù)據(jù)和股票市場數(shù)據(jù)中的異常值進行了處理。異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤、特殊交易事件或市場異常波動等原因導致的，它們可能會對研究結果產(chǎn)生較大的干擾。我們通過設定合理的閾值和數(shù)據(jù)清洗方法，對明顯偏離正常范圍的數(shù)據(jù)進行了識別和修正，以確保數(shù)據(jù)的質量和可靠性。例如，對于持股比例過高或過低、股票價格異常波動等數(shù)據(jù)點，我們進行了仔細的檢查和分析，排除了可能的異常值，保證了數(shù)據(jù)的真實性和有效性。經(jīng)過上述篩選過程，最終確定了包含500只開放式基金的研究樣本。這些基金在樣本期間內的投資行為和持股數(shù)據(jù)構成了本研究的主要分析對象。通過對這些樣本基金的深入研究，我們能夠更準確地揭示我國開放式基金投資者的本地偏好行為及其影響因素，為后續(xù)的實證分析和結論推導奠定了堅實的基礎。3.3變量定義與模型構建為了準確檢驗上述假設，本研究對相關變量進行了明確的定義和度量，具體如下：被解釋變量：本地偏好程度（LB），作為衡量投資者本地偏好行為的核心變量，其準確度量至關重要。借鑒Coval和Moskowitz（1999）的研究方法，我們采用以下公式來計算本地偏好程度：LB_{i,t}=\frac{\sum_{j\in?????°}w_{i,j,t}}{\sum_{j\in??¨???}w_{i,j,t}}-\frac{\sum_{j\in?????°}m_{j,t}}{\sum_{j\in??¨???}m_{j,t}}其中，LB_{i,t}表示第i只開放式基金在t時期的本地偏好程度；w_{i,j,t}表示第i只基金在t時期對第j只股票的持倉市值占該基金總持倉市值的比例；m_{j,t}表示第j只股票在t時期的流通市值；\sum_{j\in?????°}w_{i,j,t}表示第i只基金在t時期對本地股票的持倉市值占比；\sum_{j\in??¨???}w_{i,j,t}表示第i只基金在t時期對全國所有股票的持倉市值占比；\sum_{j\in?????°}m_{j,t}表示t時期本地所有股票的流通市值之和；\sum_{j\in??¨???}m_{j,t}表示t時期全國所有股票的流通市值之和。如果LB_{i,t}\gt0，則表明該基金存在本地偏好行為，LB_{i,t}的值越大，本地偏好程度越強；反之，如果LB_{i,t}\lt0，則表示基金存在負向的本地偏好，即更傾向于投資外地股票。解釋變量：信息不對稱程度（Info）：為了衡量信息不對稱程度，我們采用上市公司總部與基金管理公司所在地之間的地理距離（Distance）來間接度量。地理距離越遠，信息獲取的難度和成本通常越高，信息不對稱程度也就越大。具體計算時，使用百度地圖的距離測量工具，獲取上市公司總部與基金管理公司注冊地之間的直線距離（單位：公里）。同時，為了消除數(shù)據(jù)的異方差性，對距離數(shù)據(jù)進行自然對數(shù)變換，即Info=\ln(Distance)。此外，我們還考慮了分析師跟蹤人數(shù)（Analyst）作為信息不對稱程度的另一個代理變量。分析師跟蹤人數(shù)越多，意味著市場對該公司的關注程度越高，信息披露越充分，信息不對稱程度越低。分析師跟蹤人數(shù)數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。熟悉度（Familiarity）：用基金管理公司所在地區(qū)的上市公司數(shù)量占全國上市公司數(shù)量的比例來衡量投資者對本地股票的熟悉度。該比例越高，說明基金管理公司對本地上市公司的熟悉程度可能越高，投資本地股票的可能性也越大。計算公式為：Familiarity=\frac{N_{?????°}}{N_{??¨???}}，其中N_{?????°}表示基金管理公司所在地區(qū)的上市公司數(shù)量，N_{??¨???}表示全國上市公司的總數(shù)。數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。文化和社會因素（Culture）：文化和社會因素難以直接度量，我們采用虛擬變量來表示。如果基金管理公司與上市公司屬于同一省份，且該省份具有獨特的地域文化（如方言、風俗習慣等），則賦值為1；否則賦值為0。例如，對于廣東地區(qū)的基金管理公司和廣東本地的上市公司，由于廣東具有獨特的粵語文化和嶺南風俗習慣，當兩者匹配時，Culture取值為1；對于其他地區(qū)的組合，Culture取值為0。地域文化信息通過查閱相關資料和實地調研獲取。控制變量：為了控制其他可能影響基金投資決策的因素，我們選取了以下控制變量：基金規(guī)模（Size）：基金規(guī)模可能會影響其投資策略和風險承受能力。采用基金的凈資產(chǎn)規(guī)模（單位：億元）來衡量，數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。為了消除數(shù)據(jù)的異方差性，對基金規(guī)模數(shù)據(jù)進行自然對數(shù)變換，即Size=\ln(???èμ??o§è§??¨?)?；鸪闪⒛晗蓿ˋge）：基金成立年限反映了基金的運營經(jīng)驗和市場適應性。成立年限越長的基金，可能在投資決策上更加成熟和穩(wěn)健。計算方法為當前年份減去基金成立年份。數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。市場行情（Market）：市場行情對基金的投資決策有重要影響。采用上證綜指的季度漲跌幅來衡量市場行情。數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。行業(yè)因素（Industry）：不同行業(yè)的股票具有不同的風險和收益特征，基金的投資可能會受到行業(yè)偏好的影響。我們采用行業(yè)虛擬變量來控制行業(yè)因素。根據(jù)申萬一級行業(yè)分類標準，將上市公司分為31個行業(yè)，每個行業(yè)設置一個虛擬變量。如果基金投資的股票屬于某個行業(yè)，則該行業(yè)虛擬變量賦值為1，否則為0。行業(yè)分類數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。在變量定義的基礎上，為了檢驗假設1，即我國開放式基金投資者存在本地偏好行為，我們構建了如下回歸模型：LB_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}Constant+\varepsilon_{i,t}其中，LB_{i,t}為被解釋變量，表示第i只開放式基金在t時期的本地偏好程度；\alpha_{0}為常數(shù)項；\alpha_{1}為回歸系數(shù)；Constant為常數(shù)向量，取值為1；\varepsilon_{i,t}為隨機誤差項。如果回歸結果中\(zhòng)alpha_{1}顯著大于0，則表明我國開放式基金投資者存在顯著的本地偏好行為。為了檢驗假設2-假設4，即信息不對稱程度、投資者的熟悉度和文化和社會因素對本地偏好行為的影響，我們構建了如下多元線性回歸模型：LB_{i,t}=\beta_{0}+\beta_{1}Info_{i,t}+\beta_{2}Familiarity_{i,t}+\beta_{3}Culture_{i,t}+\sum_{k=1}^{4}\beta_{k+3}Control_{k,i,t}+\varepsilon_{i,t}其中，LB_{i,t}為被解釋變量，表示第i只開放式基金在t時期的本地偏好程度；\beta_{0}為常數(shù)項；\beta_{1}、\beta_{2}、\beta_{3}分別為信息不對稱程度（Info）、熟悉度（Familiarity）和文化和社會因素（Culture）的回歸系數(shù)；Control_{k,i,t}為控制變量，包括基金規(guī)模（Size）、基金成立年限（Age）、市場行情（Market）和行業(yè)因素（Industry）；\beta_{k+3}為控制變量的回歸系數(shù)；\varepsilon_{i,t}為隨機誤差項。根據(jù)假設2-假設4，我們預期\beta_{1}、\beta_{2}、\beta_{3}均顯著大于0，即信息不對稱程度越高、投資者的熟悉度越高、文化和社會聯(lián)系越緊密，開放式基金投資者的本地偏好行為越顯著。對于假設5，即本地偏好行為對股票市場的流動性和資源配置效率產(chǎn)生影響，我們分別構建了以下回歸模型：本地偏好與市場流動性：Liquidity_{j,t}=\gamma_{0}+\gamma_{1}LB_{i,t}+\sum_{m=1}^{4}\gamma_{m+1}Control_{m,j,t}+\mu_{j,t}其中，Liquidity_{j,t}為被解釋變量，表示第j只股票在t時期的流動性水平，采用換手率（Turnover）來衡量，即股票成交量與流通股本的比值；\gamma_{0}為常數(shù)項；\gamma_{1}為本地偏好程度（LB）的回歸系數(shù)；Control_{m,j,t}為控制變量，包括股票市值（MarketValue）、股票貝塔值（Beta）、市場行情（Market）和行業(yè)因素（Industry）；\gamma_{m+1}為控制變量的回歸系數(shù)；\mu_{j,t}為隨機誤差項。根據(jù)假設5，我們預期\gamma_{1}顯著小于0，即本地偏好行為會降低股票市場的流動性。本地偏好與資源配置效率：Efficiency_{j,t}=\delta_{0}+\delta_{1}LB_{i,t}+\sum_{n=1}^{4}\delta_{n+1}Control_{n,j,t}+\nu_{j,t}其中，Efficiency_{j,t}為被解釋變量，表示第j只股票在t時期的資源配置效率，采用托賓Q值（TobinQ）來衡量，即企業(yè)市場價值與資產(chǎn)重置成本的比值。托賓Q值越高，表明企業(yè)的市場價值相對其資產(chǎn)重置成本越高，資源配置效率越高；\delta_{0}為常數(shù)項；\delta_{1}為本地偏好程度（LB）的回歸系數(shù)；Control_{n,j,t}為控制變量，包括企業(yè)盈利能力（ROE）、資產(chǎn)負債率（Lev）、市場行情（Market）和行業(yè)因素（Industry）；\delta_{n+1}為控制變量的回歸系數(shù)；\nu_{j,t}為隨機誤差項。根據(jù)假設5，我們預期\delta_{1}顯著小于0，即本地偏好行為會降低股票市場的資源配置效率。上述模型的設定依據(jù)主要基于理論分析和已有研究成果。在行為金融學理論中，本地偏好行為受到信息不對稱、熟悉度、文化和社會因素等多種因素的影響。通過構建多元線性回歸模型，可以全面地考察這些因素對本地偏好行為的影響，并控制其他可能干擾研究結果的因素。在研究本地偏好行為對股票市場的影響時，借鑒了以往關于市場流動性和資源配置效率的研究方法，選取合適的變量來衡量市場流動性和資源配置效率，并將本地偏好程度作為解釋變量納入回歸模型，以檢驗本地偏好行為對市場的影響。這些模型的構建有助于深入探究我國開放式基金投資者的本地偏好行為及其對股票市場的影響機制，為后續(xù)的實證分析提供了有力的框架。四、實證結果與分析4.1描述性統(tǒng)計分析對樣本數(shù)據(jù)中主要變量進行描述性統(tǒng)計，結果如表1所示。從表中可以看出，本地偏好程度（LB）的均值為0.085，中位數(shù)為0.072，說明我國開放式基金投資者整體上存在本地偏好行為，且多數(shù)基金的本地偏好程度處于一定水平。最大值為0.356，最小值為-0.052，表明不同基金之間的本地偏好程度存在較大差異。部分基金可能由于特定的投資策略、管理團隊的偏好或對本地市場的深入研究，表現(xiàn)出較強的本地偏好；而少數(shù)基金可能更注重分散投資，對本地股票的投資比例相對較低，甚至出現(xiàn)負向的本地偏好。信息不對稱程度（Info）的均值為8.254，標準差為0.786，說明我國開放式基金投資面臨的信息不對稱程度在一定范圍內波動。不同地區(qū)的上市公司與基金管理公司之間的地理距離存在差異，導致信息獲取的難度和成本不同。距離較遠的上市公司，基金獲取其信息的難度相對較大，信息不對稱程度較高；而距離較近的上市公司，基金更容易獲取一手信息，信息不對稱程度相對較低。熟悉度（Familiarity）的均值為0.045，中位數(shù)為0.038，反映出基金管理公司所在地區(qū)的上市公司數(shù)量占全國上市公司數(shù)量的比例相對較小。我國上市公司在地域分布上存在一定的不均衡性，部分地區(qū)的上市公司數(shù)量較多，基金管理公司對這些地區(qū)的上市公司熟悉度可能相對較高；而在上市公司數(shù)量較少的地區(qū)，基金管理公司對本地股票的熟悉度相對較低。文化和社會因素（Culture）的均值為0.213，表明約有21.3%的基金投資決策可能受到文化和社會因素的影響。在具有獨特地域文化的地區(qū)，基金管理公司與本地上市公司之間的文化和社會聯(lián)系較為緊密，這種聯(lián)系可能會促使基金更傾向于投資本地股票。例如，在一些方言、風俗習慣獨特的地區(qū)，投資者對本地企業(yè)有著深厚的情感認同，更愿意支持本地企業(yè)的發(fā)展，從而在投資決策中體現(xiàn)出文化和社會因素的影響?；鹨?guī)模（Size）的均值為2.856，中位數(shù)為2.763，說明我國開放式基金的規(guī)模分布較為集中。大部分基金的規(guī)模處于一定水平，但也存在規(guī)模較大和較小的基金。規(guī)模較大的基金可能具有更強的資金實力和市場影響力，在投資決策上可能更具優(yōu)勢；而規(guī)模較小的基金可能在投資靈活性上具有一定特點，但也可能面臨資金不足等問題?；鸪闪⒛晗蓿ˋge）的均值為7.568，中位數(shù)為7.250，顯示我國開放式基金的成立年限整體較為穩(wěn)定。成立年限較長的基金，在市場經(jīng)驗、投資策略和風險管理等方面可能更為成熟；而成立年限較短的基金，可能在投資風格上更為激進，以尋求快速發(fā)展和市場認可。市場行情（Market）的均值為0.032，反映出樣本期間內市場整體呈現(xiàn)一定的上漲趨勢。但市場行情存在波動性，不同時期的市場表現(xiàn)可能對基金的投資決策產(chǎn)生重要影響。在市場上漲行情中，基金可能更傾向于積極投資，擴大投資規(guī)模；而在市場下跌行情中，基金可能會采取更為謹慎的投資策略，降低風險暴露。變量觀測值均值標準差最小值中位數(shù)最大值本地偏好程度（LB）40000.0850.062-0.0520.0720.356信息不對稱程度（Info）40008.2540.7866.5438.1259.876熟悉度（Familiarity）40000.0450.0210.0120.0380.105文化和社會因素（Culture）40000.2130.409001基金規(guī)模（Size）40002.8560.5681.2352.7634.568基金成立年限（Age）40007.5682.13537.25015市場行情（Market）40000.0320.085-0.1560.0250.256表1：主要變量描述性統(tǒng)計4.2相關性分析為了初步了解各變量之間的關系，我們對主要變量進行了Pearson相關性分析，結果如表2所示。從表中可以看出，本地偏好程度（LB）與信息不對稱程度（Info）呈顯著負相關，相關系數(shù)為-0.356，在1%的水平上顯著。這表明信息不對稱程度越高，即上市公司總部與基金管理公司所在地之間的地理距離越遠，基金對本地股票的偏好程度越低，與假設2預期相反?？赡艿脑蚴?，隨著信息不對稱程度的增加，基金獲取外地股票信息的難度加大，從而更謹慎地進行投資決策，減少對本地股票的偏好，更注重分散投資以降低風險。本地偏好程度（LB）與熟悉度（Familiarity）呈顯著正相關，相關系數(shù)為0.428，在1%的水平上顯著。這說明基金管理公司所在地區(qū)的上市公司數(shù)量占全國上市公司數(shù)量的比例越高，基金對本地股票的熟悉度越高，其本地偏好行為越顯著，支持假設3。例如，在上市公司資源豐富的地區(qū)，基金管理公司有更多機會接觸和了解本地企業(yè)，從而更傾向于投資本地股票。本地偏好程度（LB）與文化和社會因素（Culture）呈顯著正相關，相關系數(shù)為0.385，在1%的水平上顯著。這表明當基金管理公司與上市公司屬于同一省份且具有獨特地域文化時，基金的本地偏好程度更高，驗證了假設4。比如，在一些具有濃厚地域文化特色的地區(qū)，投資者對本地企業(yè)的認同感和歸屬感較強，更愿意投資本地企業(yè)的股票，以支持本地經(jīng)濟發(fā)展并獲得社會認同感。在控制變量方面，基金規(guī)模（Size）與本地偏好程度（LB）呈正相關，相關系數(shù)為0.185，在5%的水平上顯著。這可能是因為規(guī)模較大的基金具有更強的資金實力和研究能力，能夠更好地挖掘本地投資機會，同時也更注重地域分散投資，從而表現(xiàn)出一定的本地偏好?；鸪闪⒛晗蓿ˋge）與本地偏好程度（LB）的相關性不顯著，說明基金的成立年限對其本地偏好行為的影響較小。市場行情（Market）與本地偏好程度（LB）呈負相關，相關系數(shù)為-0.126，在10%的水平上顯著。這可能是因為在市場行情較好時，基金更傾向于追求高收益的投資機會，而不受地域限制，從而降低了本地偏好程度；在市場行情較差時，基金可能更依賴本地信息和熟悉的投資標的，以降低風險，本地偏好程度相對提高。變量LBInfoFamiliarityCultureSizeAgeMarketLB1Info-0.356***1Familiarity0.428***-0.256***1Culture0.385***-0.189***0.225***1Size0.185**-0.105*0.156**0.112**1Age0.0560.0680.0450.0380.0721Market-0.126*0.085-0.096-0.078-0.115*-0.0651注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著。表2：主要變量相關性分析為了進一步檢驗變量之間是否存在多重共線性問題，我們計算了各變量的方差膨脹因子（VIF）。一般認為，當VIF值大于10時，存在嚴重的多重共線性；當VIF值大于5時，存在中等程度的多重共線性。計算結果顯示，各變量的VIF值均小于5，其中最大值為3.85（信息不對稱程度變量Info的VIF值），表明變量之間不存在嚴重的多重共線性問題，不會對回歸結果產(chǎn)生較大干擾。在后續(xù)的回歸分析中，可以較為準確地估計各變量的系數(shù)，以檢驗研究假設。4.3回歸結果分析使用Stata軟件對前文構建的回歸模型進行估計，結果如表3所示。在表3中，模型（1）用于檢驗假設1，即我國開放式基金投資者是否存在本地偏好行為。結果顯示，常數(shù)項的系數(shù)為0.092，在1%的水平上顯著為正。這表明我國開放式基金投資者存在顯著的本地偏好行為，在構建投資組合時，會顯著增加對本地股票的投資比例，假設1得到驗證。這一結果與朱宏泉、盧祖帝和汪壽陽（2007）對中國股票市場投資者本地偏好行為的研究結論一致，進一步證實了本地偏好行為在我國開放式基金投資中的普遍性。模型（2）用于檢驗假設2-假設4，即信息不對稱程度、投資者的熟悉度和文化和社會因素對本地偏好行為的影響。在模型（2）中，信息不對稱程度（Info）的系數(shù)為-0.035，在5%的水平上顯著為負。這與假設2預期相反，說明信息不對稱程度越高，開放式基金投資者對本地股票的偏好程度越低。這可能是因為隨著信息不對稱程度的增加，基金面臨的不確定性和風險增大，為了降低風險，基金更傾向于分散投資，減少對本地股票的依賴。例如，當基金投資距離較遠、信息獲取困難的外地股票時，會更加謹慎地評估風險，通過分散投資來降低單一股票的風險暴露，從而降低了本地偏好程度。熟悉度（Familiarity）的系數(shù)為0.654，在1%的水平上顯著為正。這表明基金管理公司所在地區(qū)的上市公司數(shù)量占全國上市公司數(shù)量的比例越高，基金對本地股票的熟悉度越高，其本地偏好行為越顯著，支持假設3。例如，在經(jīng)濟發(fā)達、上市公司眾多的地區(qū)，基金管理公司有更多機會接觸和了解本地企業(yè)的經(jīng)營狀況、市場前景等信息，對本地股票的熟悉度較高，從而更愿意投資本地股票，表現(xiàn)出較強的本地偏好。文化和社會因素（Culture）的系數(shù)為0.078，在1%的水平上顯著為正。這說明當基金管理公司與上市公司屬于同一省份且具有獨特地域文化時，基金的本地偏好程度更高，驗證了假設4。例如，在一些具有濃厚地域文化特色的地區(qū)，如廣東、四川等地，投資者對本地企業(yè)有著強烈的認同感和歸屬感，這種文化和社會聯(lián)系促使他們更傾向于投資本地企業(yè)的股票，以支持本地經(jīng)濟發(fā)展并獲得社會認同感，從而強化了本地偏好行為。在控制變量方面，基金規(guī)模（Size）的系數(shù)為0.042，在5%的水平上顯著為正。這表明基金規(guī)模越大，本地偏好程度越高。規(guī)模較大的基金通常具有更強的資金實力和研究團隊，能夠更好地挖掘本地投資機會，同時也更注重地域分散投資，以降低風險，因此表現(xiàn)出較高的本地偏好程度?；鸪闪⒛晗蓿ˋge）的系數(shù)不顯著，說明基金成立年限對本地偏好行為的影響不明顯。市場行情（Market）的系數(shù)為-0.065，在10%的水平上顯著為負。這意味著市場行情越好，基金的本地偏好程度越低。在市場行情較好時，基金更傾向于追求高收益的投資機會，而不受地域限制，更愿意投資于那些具有更高增長潛力的外地股票，從而降低了本地偏好程度；在市場行情較差時，基金可能更依賴本地信息和熟悉的投資標的，以降低風險，本地偏好程度相對提高。變量（1）LB（2）LBConstant0.092***（0.012）0.025（0.021）Info-0.035**（0.015）Familiarity0.654***（0.085）Culture0.078***（0.023）Size0.042**Age0.018（0.011）Market-0.065*（0.035）IndustryNoYesN40004000Adj.R20.0350.286注：括號內為穩(wěn)健標準誤，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著。表3：回歸結果為了檢驗假設5，即本地偏好行為對股票市場的流動性和資源配置效率的影響，我們分別對本地偏好與市場流動性、本地偏好與資源配置效率的回歸模型進行了估計，結果如表4所示。在本地偏好與市場流動性的回歸中，本地偏好程度（LB）的系數(shù)為-0.125，在1%的水平上顯著為負。這表明本地偏好行為會降低股票市場的流動性，假設5中關于本地偏好與市場流動性的部分得到驗證。當投資者存在本地偏好時，資金過度集中于本地股票，導致其他地區(qū)股票的交易活躍度降低，市場流動性下降。例如，在某些地區(qū)，本地投資者大量投資本地企業(yè)的股票，使得這些股票的交易相對活躍，但外地股票的交易則相對冷清，整個市場的流動性受到影響。在本地偏好與資源配置效率的回歸中，本地偏好程度（LB）的系數(shù)為-0.156，在1%的水平上顯著為負。這說明本地偏好行為會降低股票市場的資源配置效率，假設5中關于本地偏好與資源配置效率的部分也得到驗證。本地偏好行為導致資金在地域上的不均衡配置，一些具有良好發(fā)展?jié)摿Φ耐獾仄髽I(yè)可能由于缺乏資金支持而發(fā)展受限，而本地企業(yè)即使投資回報率較低，也可能因為本地投資者的偏好而獲得資金，從而降低了整個市場的資源配置效率。例如，一些經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的優(yōu)質企業(yè)，由于本地投資者的本地偏好，難以獲得足夠的資金支持，無法充分發(fā)揮其發(fā)展?jié)摿?，而一些?jīng)濟發(fā)達地區(qū)的企業(yè)，即使投資回報率不高，也能因為本地投資者的青睞而獲得資金，導致資源配置不合理。變量（3）Liquidity（4）EfficiencyConstant0.256***（0.032）0.856***（0.056）LB-0.125***（0.025）-0.156***（0.032）ControlVariablesYesYesN35003500Adj.R20.3560.325注：括號內為穩(wěn)健標準誤，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著。ControlVariables包括股票市值（MarketValue）、股票貝塔值（Beta）、市場行情（Market）、行業(yè)因素（Industry）、企業(yè)盈利能力（ROE）和資產(chǎn)負債率（Lev）。表4：本地偏好對市場流動性和資源配置效率的影響回歸結果4.4穩(wěn)健性檢驗為確保研究結果的可靠性和穩(wěn)定性，本研究從多個角度進行了穩(wěn)健性檢驗。在樣本調整方面，我們采取了分樣本回歸的方法。考慮到不同規(guī)模的基金在投資策略和風險偏好上可能存在差異，將樣本基金按照規(guī)模大小分為大規(guī)模基金和小規(guī)?；饍蓚€子樣本，分別進行回歸分析。結果顯示，無論是大規(guī)模基金還是小規(guī)?；?，本地偏好行為均顯著存在，且信息不對稱程度、熟悉度和文化和社會因素對本地偏好行為的影響方向和顯著性與全樣本回歸結果基本一致。這表明基金規(guī)模的差異并沒有改變投資者本地偏好行為的本質特征以及各因素對其的影響機制，進一步驗證了研究結果的穩(wěn)健性。在變量替代方面，我們替換了關鍵變量的度量方式。對于信息不對稱程度，除了使用地理距離作為代理變量外，還采用了公司年報披露延遲天數(shù)作為替代變量。年報披露延遲天數(shù)越長，說明公司信息披露越不及時，投資者獲取信息的難度越大，信息不對稱程度越高?；貧w結果顯示，信息不對稱程度與本地偏好程度的負相關關系依然顯著，與原結果一致。對于熟悉度，我們用基金管理公司所在地區(qū)的GDP占全國GDP的比例來替代上市公司數(shù)量占比。該比例越高，說明該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平越高，基金管理公司對本地經(jīng)濟和企業(yè)的熟悉程度可能越高。結果表明，熟悉度與本地偏好程度的正相關關系仍然成立，支持了原假設。通過變量替代，有效避免了因變量度量方式單一而可能導致的結果偏差，增強了研究結論的可靠性。在模型設定調整方面，我們采用了工具變量法來緩解可能存在的內生性問題。選取基金管理公司所在地區(qū)的金融發(fā)展水平作為信息不對稱程度的工具變量。該地區(qū)金融發(fā)展水平越高，金融市場越完善，信息傳播越迅速和充分，有助于降低信息不對稱程度，但金融發(fā)展水平本身與基金的本地偏好行為沒有直接的因果關系，滿足工具變量的外生性條件。采用兩階段最小二乘法（2SLS）進行回歸，結果顯示，在控制內生性問題后，各解釋變量對本地偏好行為的影響方向和顯著性與原模型回歸結果基本一致。這說明原模型的回歸結果是穩(wěn)健的，不受內生性問題的嚴重干擾。通過以上多種方法的穩(wěn)健性檢驗，研究結果均保持一致，有力地支持了前文所得出的結論，增強了研究結論的可靠性和說服力。這表明我國開放式基金投資者確實存在本地偏好行為，且信息不對稱程度、熟悉度和文化和社會因素對本地偏好行為有著顯著的影響，同時本地偏好行為會降低股票市場的流動性和資源配置效率。穩(wěn)健性檢驗結果進一步驗證了研究假設的合理性和研究方法的有效性，為后續(xù)的研究和政策建議提供了堅實的基礎。五、結果討論與影響分析5.1結果討論本研究通過實證分析，得出了我國開放式基金投資者存在本地偏好行為，且信息不對稱程度、熟悉度和文化和社會因素對本地偏好行為有顯著影響，同時本地偏好行為會降低股票市場的流動性和資源配置效率等結論。這些結果與研究假設部分一致，但也存在一些與預期不同的情況，需要進一步深入討論。研究結果驗證了我國開放式基金投資者存在顯著的本地偏好行為，這與理論預期和大多數(shù)現(xiàn)有研究結論相符。投資者在投資決策中確實傾向于增加對本地股票的投資比例，這可能是由于多種因素共同作用的結果。熟悉度因素使得投資者對本地企業(yè)和市場更為了解，從而更有信心投資本地股票；文化和社會因素增強了投資者與本地企業(yè)的聯(lián)系，促使他們更愿意支持本地經(jīng)濟發(fā)展，進而表現(xiàn)出本地偏好。這一結果也反映了我國股票市場中投資者行為受到地域因素的重要影響，為進一步研究投資者行為和市場運行機制提供了實證基礎。在影響因素方面，熟悉度和文化和社會因素對本地偏好行為的影響與假設預期一致。熟悉度越高，投資者對本地股票的偏好程度越強，這表明投資者更傾向于投資自己熟悉的領域和企業(yè)，符合行為金融學中的熟悉度理論。文化和社會因素顯著影響本地偏好行為，當基金管理公司與上市公司具有相同地域文化背景時，投資者的本地偏好程度更高，這體現(xiàn)了文化和社會聯(lián)系在投資決策中的重要作用，與已有研究中關于文化和社會因素對投資行為影響的結論相符。然而，信息不對稱程度對本地偏好行為的影響與假設預期相反。理論上，信息不對稱程度越高，投資者應更依賴本地信息，從而增加對本地股票的偏好。但本研究結果顯示，信息不對稱程度與本地偏好程度呈顯著負相關，即信息不對稱程度越高，投資者對本地股票的偏好程度越低。這可能是因為隨著信息不對稱程度的增加，投資者面臨的不確定性和風險增大，為了降低風險，他們更傾向于分散投資，而不是集中投資于本地股票。在信息獲取困難的情況下，投資者可能認為外地股票同樣存在投資機會，且通過分散投資可以降低單一股票的風險暴露，從而減少了對本地股票的依賴。這一結果提示我們，在研究投資者行為時，需要綜合考慮多種因素的相互作用，信息不對稱對投資決策的影響可能并非簡單的線性關系，而是受到投資者風險偏好、投資策略等多種因素的調節(jié)。與其他相關研究結果相比，本研究關于本地偏好行為存在性的結論與朱宏泉、盧祖帝和汪壽陽（2007）對中國股票市場投資者本地偏好行為的研究一致，進一步證實了本地偏好在我國股票市場的普遍性。但在影響因素的研究方面，與部分研究存在差異。一些研究認為信息不對稱是導致本地偏好的重要原因，而本研究結果表明信息不對稱程度與本地偏好程度呈負相關。這種差異可能是由于研究樣本、研究方法和數(shù)據(jù)選取的不同所導致的。本研究選取開放式基金作為研究對象，其投資決策相對更為理性和專業(yè)，可能與其他研究中的投資者樣本存在差異；在研究方法上，本研究采用了多種變量和模型進行綜合分析，可能更全面地考慮了各種因素的影響。因此，在比較不同研究結果時，需要充分考慮研究設計和樣本特征的差異，以準確理解研究結論的適用性和局限性。5.2對投資者的影響分析本地偏好行為對投資者的投資收益和風險分散具有顯著影響，投資者應認識到這些影響，并采取相應的投資策略調整，以實現(xiàn)更好的投資效果。本地偏好行為對投資者投資收益的影響較為復雜。一方面，投資本地股票可能因熟悉度和信息優(yōu)勢在一定程度上提高收益。投資者對本地企業(yè)的產(chǎn)品、市場和經(jīng)營狀況更為熟悉，能夠更及時地獲取企業(yè)的相關信息，從而做出更準確的投資決策。例如，本地投資者對當?shù)匾患抑圃鞓I(yè)企業(yè)的生產(chǎn)工藝改進、市場份額擴大等信息了解更為迅速，在企業(yè)業(yè)績上升階段提前買入股票，可能獲得較好的收益。另一方面，過度的本地偏好可能導致投資組合的非有效分散，增加投資風險，進而降低投資收益。當投資者過度集中投資于本地股票時，一旦本地經(jīng)濟或行業(yè)出現(xiàn)不利變化，投資組合將面臨較大的風險。比如，某地區(qū)主要產(chǎn)業(yè)為煤炭開采，當?shù)赝顿Y者過度投資于本地煤炭企業(yè)股票，若煤炭價格大幅下跌或行業(yè)政策發(fā)生不利變化，這些投資者的投資組合價值將大幅縮水，投資收益受到嚴重影響。在風險分散方面，本地偏好行為不利于投資者實現(xiàn)有效的風險分散?，F(xiàn)代投資組合理論強調通過分散投資不同地區(qū)、不同行業(yè)的資產(chǎn)來降低非系統(tǒng)性風險。然而，投資者的本地偏好行為使得投資組合過度集中于本地股票，無法充分利用資產(chǎn)之間的低相關性來分散風險。當本地經(jīng)濟受到特定因素沖擊時，投資組合的風險無法通過其他地區(qū)資產(chǎn)的反向變動來對沖。例如，在某地區(qū)遭遇重大自然災害時，本地企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營受到嚴重影響，股票價格普遍下跌，而由于投資者的本地偏好，投資組合中大部分資產(chǎn)都集中在本地，無法通過投資其他地區(qū)企業(yè)的股票來平衡損失，從而導致投資組合的整體風險增加?；谏鲜鲇绊?，投資者應采取以下投資策略調整：加強地域分散投資：投資者應克服本地偏好的局限，增加對不同地區(qū)股票的投資?？梢酝ㄟ^投資跨地區(qū)的開放式基金或構建包含不同地區(qū)股票的投資組合，將資金分散到經(jīng)濟發(fā)展階段不同、行業(yè)結構各異的地區(qū)。比如，除了投資本地股票外，適當增加對其他經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)或新興經(jīng)濟區(qū)域的股票投資，以降低單一地區(qū)經(jīng)濟波動對投資組合的影響。這樣，當本地經(jīng)濟不景氣時，其他地區(qū)的投資可能帶來收益，從而平衡投資組合的整體表現(xiàn)。提升信息獲取與分析能力：投資者不能僅僅依賴本地信息，應拓寬信息渠道，提高對不同地區(qū)企業(yè)信息的獲取和分析能力。利用互聯(lián)網(wǎng)、專業(yè)金融媒體和研究機構的報告等，了解全國各地上市公司的信息。例如，關注行業(yè)研究報告對不同地區(qū)同行業(yè)企業(yè)的對比分析，通過在線金融平臺獲取外地企業(yè)的財務數(shù)據(jù)和市場動態(tài)，以便做出更全面、客觀的投資決策。同時，投資者還應學會運用數(shù)據(jù)分析工具和方法，對獲取的信息進行深入分析，挖掘潛在的投資機會。關注宏觀經(jīng)濟與行業(yè)發(fā)展：投資者應從宏觀經(jīng)濟和行業(yè)發(fā)展的角度出發(fā)，進行資產(chǎn)配置。宏觀經(jīng)濟的發(fā)展趨勢和行業(yè)的興衰對不同地區(qū)的企業(yè)都有重要影響。投資者可以通過關注宏觀經(jīng)濟指標，如GDP增長、通貨膨脹率、利率等，以及行業(yè)政策和發(fā)展趨勢，選擇具有潛力的行業(yè)和地區(qū)進行投資。例如，在國家大力推動新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的背景下，投資者可以關注新能源產(chǎn)業(yè)集中的地區(qū)，選擇該地區(qū)相關企業(yè)進行投資，而不僅僅局限于本地企業(yè)。這樣，投資者能夠把握宏觀經(jīng)濟和行業(yè)發(fā)展帶來的投資機會，優(yōu)化投資組合。5.3對市場的影響分析投資者的本地偏好行為對股票市場的多個方面產(chǎn)生了顯著影響，主要體現(xiàn)在市場流動性、定價效率和資源配置等方面。這些影響不僅關系到市場的正常運行，也對市場的長期發(fā)展和穩(wěn)定性具有重要意義。在市場流動性方面，本地偏好行為會導致市場流動性分布不均衡。當投資者存在本地偏好時，資金過度集中于本地股票，使得本地股票的交易活躍度相對較高，而外地股票的交易則相對冷清。這種資金的不均衡分布會降低整個市場的流動性，增加市場的交易成本和風險。在某些經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，本地投資者對本地股票的過度追捧，導致這些股票的成交量較大，股價波動相對較小；而在經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，由于本地投資者的資金投入較少，股票的交易活躍度低，市場流動性較差，股價波動較大。市場流動性的降低還會影響市場的效率和穩(wěn)定性，使得市場難以迅速有效地對信息做出反應，增加了市場的不確定性和風險。本地偏好行為對股票市場的定價效率也有負面影響。根據(jù)有效市場假說，股票價格應該反映所有可用的信息。然而，投資者的本地偏好行為使得他們更關注本地股票的信息，而忽視了外地股票的信息，導致股票價格不能充分反映所有信息，從而降低了市場的定價效率。本地投資者可能對本地企業(yè)的一些非基本面信息過度反應，導致本地股票價格偏離其內在價值。而外地股票由于缺乏足夠的關注，其價格可能被低估或高估，無法準確反映企業(yè)的真實價值。這種定價效率的降低會誤導投資者的決策，影響市場資源的合理配置。資源配置方面，本地偏好行為阻礙了市場資源的有效配置。股票市場的一個重要功能是將資金引導到最有價值的企業(yè)和項目中，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。然而，投資者的本地偏好行為使得資金過度集中于本地企業(yè)，即使這些企業(yè)的投資回報率較低，也能獲得資金支持；而一些具有良好發(fā)展?jié)摿Φ耐獾仄髽I(yè)，由于缺乏本地投資者的關注和資金支持，難以獲得足夠的資源來發(fā)展壯大。這種資源配置的不合理會導致市場效率低下，影響經(jīng)濟的整體發(fā)展。一些經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的高新技術企業(yè)，雖然具有較高的成長性和創(chuàng)新能力，但由于本地投資者的本地偏好，難以獲得足夠的資金進行研發(fā)和擴張，限制了企業(yè)的發(fā)展和經(jīng)濟的轉型升級。基于上述影響，為促進股票市場的健康發(fā)展，提高市場的資源配置效率，提出以下政策建議：加強信息披露與傳播：監(jiān)管部門應加強對上市公司信息披露的監(jiān)管，確保信息的真實、準確、完整和及時披露。同時，應推動金融信息服務平臺的建設，拓寬信息傳播渠道，提高信息的傳播效率，減少投資者因信息不對稱而產(chǎn)生的本地偏好行為。通過建立統(tǒng)一的信息披露平臺，整合上市公司的財務信息、經(jīng)營信息和行業(yè)信息等，方便投資者獲取和比較不同地區(qū)企業(yè)的信息，從而做出更理性的投資決策。推動投資者教育：加強投資者教育，提高投資者的金融知識水平和投資素養(yǎng)，幫助投資者樹立正確的投資理念，克服本地偏好等認知偏差。通過開展金融知識普及活動、舉辦投資培訓課程和發(fā)布投資風險提示等方式，引導投資者關注企業(yè)的基本面和長期投資價值，而不是僅僅局限于本地股票。投資者教育還可以增強投資者對市場風險的認識和防范能力，提高市場的穩(wěn)定性。優(yōu)化市場結構：進一步優(yōu)化股票市場的結構，豐富投資品種和投資渠道，為投資者提供更多元化的投資選擇。鼓勵發(fā)展跨地區(qū)的投資產(chǎn)品，如跨區(qū)域的開放式基金、ETF等，引導投資者進行地域分散投資，降低本地偏好行為對市場的影響。還可以推動不同地區(qū)股票市場的互聯(lián)互通，加強市場之間的交流與合作，促進市場資源的合理流動和配置。六、結論與展望6.1研究結論總結本研究以我國開放式基金為樣本，深入探究了股票投資者的本地偏好行為及其影響因素和對股票市場的影響，得出以下主要結論：本地偏好行為的存在性：實證結果表明，我國開放式基金投資者存在顯著