1.1 2022 年以来，A 股主动管理型基金面临挑战
2022 年以来，主动股基指数的绝对收益出现持续回撤的现象。与此同时，与沪深300 指数相比，该指数的超额收益也呈现出下滑的趋势。长期以来，公募基金适应高景气、高成长的方法论并做到知行合一，景气投资指数的走势与主动股基的表现相一致。近年来，随着行业景气度的持续下行，主动股基面临着持续性回撤的困境。
相较于主动股基，指数增强基金近年来表现稳健，具有一定韧性，受到更多市场投资者关注。2021 年以来，市场指数整体下行，指数增强型基金受其拖累，绝对收益有一定回落，但是超额收益一直稳定在较高水平，表现稳健。从历年情况来看，主动股基和指增基金表现各有千秋，但是近年来，主动股基出现大幅回撤，而指增基金表现更加稳健，反超主动股基。
1.2 历史上主观多头策略与私募量化策略各有胜负
主观多头策略在 2017、2019 和 2020 年表现优于量化；而2018、2021、2022、2023、2024 年的表现则相反。将主观多头策略的收益拆解成沪深300 的收益和策略与沪深 300 基准之差，私募量化策略的收益拆解成中证500 的收益和策略与中证500基准之差。2019、2020 年主观多头策略表现之所以优于量化，主要原因有两个，一是沪深 300 跑赢中证 500，大盘相对于小盘有更好表现（即主观相对于量化有风格优势）；二是主观相对于沪深 300 的显著超额收益，远高于私募相对于中证500 的超额收益。之后 2021 年主观跑输量化，主要是因为沪深300 大幅跑输中证500，主观的大盘风格敞口形成拖累。而 2022 年以来，主观大幅跑输量化的原因则主要来源于主观超额收益的拖累 1。 2025 年开年权益类主动基金整体承压。根据国信金工2025 年01 月13 日发布的《央行连续两月增持黄金储备》报告数据，2025 年开年另类基金业绩表现最优，中位数收益为 1.81%，主动权益型、灵活配置型和平衡混合型基金的中位数收益分别为-3.85%、-3.09%、-2.53%。2025 年以来指数增强型基金的收益率中位数为0.4%，量化对冲型基金本年收益中位数为-0.07%。
2.1 全球市场来看，主动管理收益难以战胜被动投资
从过去 10 年视角看全球市场,90%的主动股票管理人无法战胜基准指数收益；81%的主动债券管理人无法战胜基准指数收益。
2.1.1 跟踪小盘股的主动基金相对跑输比例和数量更少
复盘美国市场，发现除了小盘股外，被动化投资的收益表现好于共同基金。如果和标准普尔 500 指数对比，共同基金存在一些深挖小盘股的机会，但如果和罗素2000 指数相比，共同基金收益依旧无法战胜基于罗素2000 的被动投资。
被动投资时代要提升对头部企业估值的容忍度，被动投资的“资金抱团”推高头部企业的估值，股市上涨带来的财富效应吸引被动投资者进一步参与市场，进而推高股价并形成一个正反馈系统。主动管理型基金可以在小市值公司中深挖个股，自下而上寻找“被忽视”的机会。
2.1.2 被动基金能够在长期实现更高收益，股市的绝大多数涨幅由少数公司贡献
个股超额收益在缩窄，且指数更好抓住了权重股抱团的红利。一方面，美国、日本市场中个股跑赢指数的占比在下降；另一方面，近二十年大市值个股的涨幅贡献在增加，这为指数带来了更高的收益，而主动型基金在一系列止盈、调仓操作中会损失权重股上行的红利，这里不仅包括持有人遇到市场冲击时的资金赎回，也包括投资人主动决定抛售并造成二次冲击，因此被动型产品对市场的冲击往往更小。随着市场有效性的提升，市场中的超额机会也在减少。有效市场假说指出，在市场由弱式有效向强式有效发展的过程中，市场反应的信息越来越充分，超额收益的机会也越来越少，直至所有的超额收益失效，此时指数投资就是最有效的方法。在过去三十多年中，美国、日本市场的有效性不断上升。机构投资者的增加，削弱了主动管理基金和个股的信息优势。近年来，随着机构投资者比例的不断增加，其通过调研或沟通获取不对称信息的能力在减弱，这在一定程度上降低了主动基金的信息优势。被动投资的兴起在短期内加剧了被动投资战胜主动投资这一趋势。随着被动型基金逐步主导市场，资金抱团现象更加集中在指数层面，股市面临系统性风险的概率变小，但波动性可能增加。被动型基金对持仓头寸的调整依赖于指数权重，调仓空间较小。随着被动基金占比的不断上升，资金抱团开始变得更加稳固，难以打破。长期来看，大规模的资金抱团可能导致市场对某些板块或个股的过度依赖。一旦外部环境变化或内部逻辑动摇，资金抱团的破灭将引发更为剧烈的市场调整。据彭博数据统计，美国上市公司的财富创造集中，占美股市场不到0.5 个百分点的公司创造了美股市场近一半的财富。从 1990 年到2018 年，57.4%的股票对总财富创造产生了负面影响，38.5%的股票抵消了上述负面影响，仅有4.1%的股票推动了净财富的增长，但是增长幅度高达 28.8 万亿美元。如果能提前发现这4.1%的股票，并进行长期稳定的重仓布局，是能够获得比指数更好的表现的。从2014年至 2023 年，罗素 3000 指数的年化收益为 11.5%，只有少数美国公司的收益率能够超越这一水平，罗素 3000 成分股的收益率中位数、平均数、分组划分之后的众数都无法超越指数本身的收益，间接说明指数收益是由一小部分成分股贡献的。
海外资金大量赎回通常会导致市场流动性下降、资产价格波动加剧以及市场情绪恶化，进一步引发股市下跌和汇率波动，并带动其他投资者跟风抛售。然而，由于指数投资通过分散风险、跟踪市场整体表现，更能抵御短期波动。特别是以蓝筹股为主的指数基金，通常在外资赎回潮中表现较为稳健，能更好地适应市场调整并抓住回调后的投资机会，其持有者中处置效应较明显。
2.1.3 高景气和高成长向低估值与泛红利的转变也是促成主动产品优势降低的原因
理论上讲，这正是深挖基本面，自下而上选股的主动型基金的优势，然而拉长时间维度，很难有产品能够长期稳定跑赢指数基金。原因之一在于基金管理人无法在行情发生变化时转换思维。2012 至 2014 年智能手机和移动互联网的发展给科技股带来持续的超额收益，但 2000 年至 2006 年扩张的主动权益却依赖“价值投资”理念，无法完全适应高估值、低分红、高资本开支、高增长的新兴高科技产业，仍然选择重仓金融等低估值行业，这也是基金回报不佳，份额收缩负反馈的原因之一。 在 A 股市场也上演着同样的叙事逻辑，政策引导呵护，鼓励投资正本清源。主动基金管理人频繁的业绩考核驱使其更加关注股价在短期内的业绩表现，忽视公司发展的长期逻辑。另一方面，管理人往往偏好某一类型的投资策略，这会使其在市场风格切换时无法转变路径依赖进而跑输市场。“困境反转”策略以及深挖“景气度”的投资人无法注意到 A 股投资范式的转变，对于港股央国企高股息存在无法接受的投资逻辑，特别是在近 2 年，A 股投资获取稳定回报需要转变过去高估值高增长的投资范式，接受低估值“价值投资”时代的来临。从2024 年新“国九条”发布再到 2025 年初的中长期资金入市、指数化高质量发展都是促成上述范式转变的契机，引导市场走向光明未来。 对于股市而言，少数几个关键的交易日贡献了一年中大部分的收益。对沪深300指数过去 20 年的测算显示，如果错过涨幅最高的10 个交易日，年复合收益率将从 7.13%下降到 3.01%。如果进一步，去掉涨幅最高的前20 天，年复合收益率将接近于 0。如果去掉涨幅最高的 30 天，收益率将由正转负。与沪深300 类似，如果去掉涨幅最高的 30 天，标普 500 的年化收益率将从正的7.16%转为负的1.72%。市场在短期内极速上攻增加了主动基金跑赢指数的难度，能否在少数几个关键的交易日提前布局成为关键。股市是经济的“晴雨表”，某种程度是产业数据的领先指标，而采用景气投资的“择时策略”更多是一种事后验证，是一种“滞后指标”。很难做到左侧布局，导致基金在市场回暖时的“踏空”拖累全年收益率表现。
2.2 国内市场来看，公募基金无法稳定跑赢指数
2.2.1 2014 年至今，主动管理基金共有六年跑赢沪深300 指数
A 股市场表现出和海外市场相似的特征。2014 年至今，从主动管理型基金收益率角度来看，共有 6 年主动管理型基金跑赢沪深 300 指数，分别为2015 年以及2018年至 2022 年。从跑赢沪深 300 指数的比例来看，结果不变。
主动管理型基金秉持三大投资理念：深入进行自下而上的个股研究、秉持长期投资理念、高度重视综合定性分析。2014 年和 2024 年牛市都是上而下开启的，是从宽货币向宽信用传导过程中的流动性溢出催化的，由流动性和风险溢价贡献的牛市中主动基金的基本面研究失效是其跑输指数的根本原因。
2.2.2 在 2024 年牛市期间国内公募股基跑输指数
2024 年，主动管理型基金算术平均收益为跑输沪深300 指数、中证500 指数、中证 800 指数，仅仅小幅跑赢中证 1000 指数 2.58%个百分点。其中跑赢沪深300的主动管理基金 181 只，平均收益 22.07%。跑输沪深300 的主动管理基金746只，平均收益-0.66%。 可以观察到，越是类似于沪深 300 这样的核心资产，主动基金跑输的比例越高的现象。全年来看，2024 年主线是大盘和微盘好于中盘和小盘，价值好于成长，亏损股全年收益不弱。
主动管理型基金大幅跑输基准指数的原因在于景气投资的失效。2024 年主动管理型基金低配金融板块，从而错过了银行业全年累计34.39%的涨幅。在申万31个一级行业中，银行业累计涨幅排名全年第一。银行业表现突出的原因在于2024年 ETF 规模跨越式发展为大盘股提供增量资金，以及央国企高股息风格的占优。战胜指数的主动管理型基金主要集中在数字经济、宏利转型、金融和科技相关领域。我们将主动型基金的核心价值拆解成选股能力、择时能力和行业轮动配置能力,发现主动型基金跑输指数的原因在于择时能力与仓位管理能力的欠缺。
2.2.3 2024 年主动管理型基金收益表现阶段划分
复盘显示，2024 年一季度，A 股市场探底回升，整体呈现V 型走势。2024年伊始，从内部看，国内景气度从荣枯线之下逐步向上修复，内需疲软拖累风险情绪上修；从外部看，美国拟限制中国生物医药和芯片行业以及海外联储放鹰等利空消息重挫市场信心。在避险情绪推动下，大盘持续下行，特别是中小盘指数的大幅下跌导致雪球等高杠杆产品的风险集中释放，进一步加剧了指数的跌幅。2 月开始，以旧换新等利好政策频出，全国两会提出的产业支持计划进一步强化了市场信心，外资也同时加快流入 A 股市场，大盘超跌探底后快速反弹。进入到二季度，市场关注点转向上市公司的基本面，“春季躁动”行情逐渐平息，A 股市场进入了一段波动期。4 月 12 日，新“国九条”发布，标志着资本市场定位发生历史性转变，建设投资者为本的资本市场成为当前政策的主基调，通过政策的引导和市场的自我调节。5 月地方房地产调控政策密集出台，在短期内有力地提振了市场预期，地产板块的强劲表现带动整体股市上涨。而同期公布的经济数据偏弱，加之海外地缘政治冲突带来的不确定性影响，以及地产行业复苏需要持续的销售数据验证，大盘随后震荡回落。 进入到三季度后，一系列以旧换新政策陆续落地，货币政策维持宽松，资本市场也暂停了转融券等做空机制，尽管如此，市场交易活跃度依然不高，情绪持续低迷。房地产价格未能企稳，量价齐跌，全 A 上市公司中报业绩承压，分子端压力进一步导致市场持续走低。股市的转折出现在季度末，9 月24 日后，宽货币、稳楼市、提内需等多重利好政策密集落地，重振市场信心，股票市场也摆脱了之前低迷状态，9 月 26 日，中共中央政治局会议指出，要努力提振资本市场，大力引导中长期资金入市，打通社保、保险、理财等资金入市堵点。市场情绪就此被彻底点燃，股市量价齐升，迅速上涨，甚至创下 A 股过往行情演绎中的诸多记录。其中，9 月 30 日，沪深两市成交额创历史新高，达到2.59 亿元，两市超700股涨停，超 3000 股涨幅超 9%，近 40 只行业 ETF 涨停。
四季度市场整体震荡波动，十一假期港股表现强劲，带动节后第一天A 股大幅高开，市场热情到达顶峰。后续交投情绪开始走弱，市场表现受到海内外多重因素影响，10 月 8 日至 17 日市场快速调整，从 3674 点跌至3169 点后开启中短期反弹。11 月以来，美国大选结果引发外部不确定性，国内稳增长政策持续加码，人大常委会建议增加 6 万亿元地方政府债务限额置换存量隐性债务，2024年末地方政府专项债务限额将由 29.52 万亿元增加到35.52 万亿元，国内政策定力对冲海外扰动下市场整体偏震荡，12 月中旬开始市场有所调整，风格从前期的小微盘强势、主题持续演进切换到“大盘占优、低估为盾、稳扎稳打”的防守型风格 2。总结来看，年初市场快速下跌中，主动权益大幅跑输市场指数，2024年2月 6 日至 3 月 20 日，以旧换新政策和产业支持计划强化市场信心。对消费顺周期的博弈使得主动基金大幅跑赢市场指数，3 月底到9 月下旬市场阴跌，主动权益持续跑输市场指数，2024 年 9 月 24 日政治局会议稳地产、宽货币、宽财政政策刺激下，市场快速反弹，在此期间主动型基金低配券商导致其跑输市场指数。
2.2.4 2024 年国内股基跑输的原因在于低配银行等大盘红利资产
将 2024 年行情划分成 4 个阶段，可以发现主观跑输指数的重要原因在于市场下跌的时候仓位较重，市场上涨的时候左侧布局力度有限。2024 年国内股基跑输指数的根源在于主动型股票基金没有抓住全年的红利和科技双轮驱动的主线，低配银行等大盘红利资产。2024 年四季度为例，北上资金增持非银金融和传媒，对食品饮料、医药等大幅减持。在此期间，公募基金主动加仓TMT 和红利。相比之下，本来公募是顺景气交易，而外资是逆向投资交易。所有的持仓都是特定类型的行业和风格的暴露，不管是主观还是量化，也无论是指数还是指增，任何的持仓都可以拆解成持仓暴露行业的行业收益率和个券相对于其所属行业的收益率。
总体来看，主动基金抓住了 2 月份顺周期消费主线，但却在9 月流动性预期推动的风险偏好改善的“普涨”行情中跑输市场。在年初市场快速下跌和2 月至9月的阴跌中，主动基金均因仓位过重而跑输市场。 主动管理型基金低配银行是其全年跑输最主要原因。2024 年银行板块涨幅在31个申万一级行业中排名第一，根源在于 A 股定价范式的转变。长端信用债利率下跌是估值提振之“矛”，央国企市值管理是平滑市场波动之“盾”。2024年地方政府债务的化解为银行业提供新的估值范式。在政策托底稳定不发生系统性风险的预期下，银行板块的股票股息和银行二永债的息票收益之差可以看作是银行的股权风险溢价。2024 年“资产荒”叠加化债政策托底压低信用债风险溢价，再通过银行股权和二永债的“比价效益”传导到银行股权风险溢价，ERP 大幅下降推升银行股全年表现。由于担心红利资产弹性较弱叠加对银行资产质量的担忧，主动基金经理低配银行股。长期以来，权益基金管理人更重视“分子端”的景气度指标，忽略了中特估背景下银行的股权结构与海外存在差异，银行板块尤其是国有大行更多表现出一种“类债”属性。如果简单用2024 年的30 年期限AA级信用债全年走势类比，不难发现银行股全年表现源于“分母端”逻辑。景气投资的有效性是主动权益能否战胜指数的关键，一个常见的悖论在于牛市期间主动型基金表现更好。如果我们将牛市定义为上证指数全年上涨超过20%，那么 2024 年并不是标准意义上的牛市，全年收益来源于在2 月和9 月的两波急促的反攻。沪深 300 指数全年收涨 14.68%，并不能算是标准意义上的牛市。主动权益能否战胜指数的关键在于景气投资是否有效。绩优股相比于亏损股占优时期往往是主动型股票基金跑赢指数时期，而 21 年以来，亏损股跑赢绩优股，对应了主动权益基金的跑输。进一步，我们认为绩优股和亏损股风格的切换在于信用周期。信用周期下行叠加流动性宽松时期亏损股占优，信用周期上行时盈利驱动的绩优股占优。地产周期是信用派生的驱动力，这也是为什么地产周期的转变与绩优股与亏损股风格切换高度重合。
2.2.5 2024 年全年国内公募债基跑输债基指数
在股票领域主动权益无法长期稳定跑赢指数，在债券投资领域，近年来主动基金依旧很难战胜指数。2023 年底 2024 年初，大多数投资者都坚信2024 年是中国债券市场的牛市，布局久期和信用下沉就是 2024 年债券投资增厚收益的一致路径。从最终结果来看，在十年期和三十年期利率快速下行期间，拉长久期、信用下沉、分散区域等手段很难抵得上押注中长期活跃券利率单边下行。
2020 年至 2024 年，被动债基平均回报率分别为 4.95%、3.06%、2.43%、4.18%、2.53%。短债由于久期相较于中长债更低，无法获得一个期限溢价来对利率变动的不确定性进行风险补偿，过去五年中长债基收益率的算数平均数比短债基金收益率的算数平均数高 0.65%，而过去五年中长债基收益率的中位数比短债基金收益率的中位数高 0.58%。如果用中长债基和债基指数的回报相比，过去五年中长债基收益率的算数平均数比债基指数收益率的算数平均数高0.04%，而过去五年中长债基收益率的中位数比债券指数收益率的中位数高0.11%。说明长期来看，债基主要采取的“久期策略”、“信用下沉策略”、“骑乘策略”等能够产生明显的超额回报。 过去 5 年中，有三年中长债基没有跑赢债基指数，分别为2021 年、2022 年和2024年。24 年中长债基平均收益相对债基指数跑输 0.32%。市场上债券二级市场参与者主要是公募和理财子，公募债基跑输指数可以理财子的跑赢，公募债基的“交易性资金”跑输银行理财子的“配置型”资金。公募债基无法跑赢理财子是很反常的现象，从税收优惠制度上讲公募基金的渠道要都更占优势。
2.2.6 海外债基跑输指数原因之一在于资金使用范围受限
前文提到，全球来看，海外债基也无法跑赢指数，核心原因在于大多数债市资金适用范围受到限制。William F.Sharpe 在其 1991 年的开创性论文《主动管理的算术》中指出，如果被动管理者持有市场投资组合，那么主动管理者的集体也必然持有市场投资投资组合，因为他们共同构成了整个市场。因此，两组在扣除费用前将产生相同的回报。然而，由于主动管理比被动管理产生的费用更高，平均而言，主动管理者在扣除费用后的表现应该不如被动管理者。但这种观点可能并不适用于固定收益投资，因为大约一半的活跃债券投资者是受限制的投资者，他们的投资目标不仅仅是优化风险和回报之间的权衡。例如，央行通过交易债券来影响利率、货币、经济增长和资产价格，而商业银行和保险公司由于会计规则、法规或对可预测、低周转率投资组合的偏好，往往将账面收益置于总回报之上。
在过去十年中，55%的主动固定收益共同基金和 ETF 在扣除费用后的表现优于被动固定收益产品的中位数。在两个最大的固定收益类别中，69%的主动基金和ETF在中级核心和高收益方面的表现优于其被动基金的中位数。与此形成鲜明对比的是，在过去 10 年中，只有 34%的主动股票共同基金和ETF 在扣除费用后的表现优于被动基金的中位数。在同一时期晨星最大的两个股票类别中，只有20%的主动基金和 ETF 在大增长和大混合中的表现优于其被动基金的中位数。
在稳定收益的基础上，无论传统共同基金还是 ETF，被动型费率均远低于主动型。截至 2023 年底，被动型 ETF 平均费率为 0.15%，被动型共同基金更是低至0.05%。根据 ICI 调查结果，美国基民显著更关注于基金费率，其中48%的受调人认为基金的费用与成本非常重要。因此海外经验显示，是否要选择主动型基金的关键因素也在于基金经理创造的 alpha 能否覆盖公募基金的管理费。
3.1 美国市场指数和指数化投资发展
3.1.1 美国指数化投资的兴起与发展
指数化投资起源于美国，并在此逐渐发展壮大。1971 年，首个指数化投资组合诞生，这是专为美国养老基金设计的。1975 年，全球首只指数基金——“第一指数投资信托”获得批准并开始募集，该基金以标普 500 指数成分股作为跟踪对象。由于指数化投资与传统主动投资理念差距较大，一开始并不为投资者接受，直到20 世纪 80 年代后期，指数化投资才逐渐受到一些养老基金的青睐。在 20 世纪 80 至 90 年代，美国股市的持续繁荣为指数化投资带来了快速发展的契机。1983 年至 1989 年，仅有 33%的主动型基金的平均收益能够超越标普500指数；而在 1994 年至 1998 年，这一比例更是下降到了 19%。这种出色的业绩表现，为指数化投资的崛起奠定了坚实的基础，并推动了指数化产品的不断创新。指数增强型基金就是在这一时期应运而生的一种新型指数化产品。这类基金在按照基准指数的权重配置大部分资产的同时，还会对成份股进行一定程度的增持或减持，甚至增持非成份股，从而在被动跟踪指数的基础上，加入主动投资策略，以期在控制风险的同时，获取更为积极的市场收益。
1993 年，美国市场推出了交易型开放式指数基金，简称ETF。ETF 是一种特殊的开放式基金，它的基金份额可以在交易所上市交易，并且基金份额的数量是可变的，也常被称为场内基金。与之对应是场外基金，主要区别在于它们的交易场所和交易方式。场内基金的交易类似于股票，投资者之间可以在交易所内直接进行买卖。相反，场外基金并不在交易所内进行交易，投资者是通过直接向基金公司申购或赎回基金份额来进行交易的，普通投资者可以用场外资金购买ETF联接基金，ETF 联接基金属于场外基金的组成部分。 进入 21 世纪后，指数化投资迎来了快速增长的时期，特别是在2000 年至2007年间，ETF 产品经历了爆发式的增长。2007 年末，ETF 总净资产金额达到7967亿美元，是 1999 年末的 19.11 倍。2008 年金融危机后ETF 增速有所放缓，进入平稳发展阶段。经过多年的快速发展，美国指数化投资已经发展成为一个规模巨大、种类繁多的投资产品体系。
3.1.2 美国指数化投资产品的发展现状
美国市场指数型产品主要包括指数共同基金、ETF、指数衍生品、指数存托凭证、指数债券、指数存款等，其中指数共同基金和 ETF 应用最为广泛。指数共同基金最早在 20 世纪 70 年代推出，指数 ETF 在20 世纪90 年代推出。2004年至 2023 年，指数共同基金从 321 只增长至 516 只，资产规模从4550 亿美元增长至 5.86 万亿美元，复合年化增长率分别为 2.40%和13.6%；ETF 从119只增长至 3108 只，资产规模从 1510 亿美元增长至 8.09 万亿美元，复合年化增长率分别为 17.7%和 22.0%，远高于指数共同基金的增长。
2004 年至 2023 年，美国指数共同基金和 ETF 在共同基金资产规模中的占比都大幅提升。其中指数共同基金占比从 6.15%提升至 22.9%，ETF 占比从2.04%提升至31.7%，超过指数共同基金。截至 2023 年，指数共同基金和ETF 占比合计54.6%，已超过主动管理基金。
美国指数共同基金的增长主要集中在股票基金。2003 年至2018 年，在指数共同基金的流入资金中，每年流向国内外股票指数基金均大于流向债券和混合指数基金，流向股票指数基金的资金累计 1.01 万亿，占比高达67.9%，其中流入国内股票指数基金资金为 5894 亿美元，占比 39.5%。不过在2019 年至2023 年，股票指数基金的资金流出 1430 亿，而流入债券和混合指数基金的资金为2950 亿美元，流向股票指数基金的资金仅在 2022 年大于流向债券和混合指数基金。
除少数年份外，美国 ETF 资产规模在 2004 年至 2024 年10 月总体保持增长态势，是世界上最大的市场。ETF 数量的全球占比的平均值为37.0%，但资产规模占比高达 70.6%。虽然近些年来 ETF 数量占比有所下滑，2018 年至2024 年10月的ETF数量占比的平均值为 31.0%，这主要是由于其他国家ETF 数量的增长更高所致，但同期 ETF 资产净值占比的平均值仍然高达 70.1%。截至2024 年10 月，美国ETF市场拥有 3724 只基金和 9.97 万亿美元的资产规模，ETF 数量占比32.7%，但ETF的资产规模占比高达 69.9%。 从产品类型看，美国 ETF 投资产品以国内权益类产品为主，2013 年至2023年，国内权益类产品资产净值占比平均为 60.6%，其中宽基平均占比49.0%，行业平均占比 11.6%。国际权益类产品和债券类产品相差不大，资产净值占比的平均值分别为 20.2%和 17.3%。其他类型产品占比较小，平均占比1.90%。近些年来国内权益类产品的占比变化略有提升，在 2021 年至 2023 年的平均占比为62.3%，大于2013 年至 2020 年 59.9%的占比，其中宽基产品有所提升明显，从47.5%的平均占比提升至 53.0%。国际权益产品近些年来下降明显，从2017 年的23.3%下降至2023年的 16.3%，2022 年和 2023 年的占比已低于债券产品。
3.2 欧洲市场指数与指数化投资
3.2.1 欧洲指数化投资的兴起与发展
2000 年 4 月，欧洲首次推出了两只 ETF 产品，它们分别跟踪的是道琼斯欧洲股票50 指数与道琼斯股票 50 指数。2001 年 1 月 9 日，欧洲市场创立新板块NextTrack用来交易 ETF。在 Next Track 中，ETF 的正式名称是Tracker，开设之初只有7只 ETF 挂牌交易。 从 2002 年开始，ETF 在欧洲经历了迅猛的增长。美国9·11 恐怖袭击事件以及安然等大公司丑闻的发生，使机构投资者深刻意识到分散单一企业风险的重要性。在综合考虑成本和投资组合分散性的基础上，欧洲的机构投资者开始广泛采用ETF，以便更便捷、高效且经济地进行资产配置。
3.2.2 欧洲指数化投资产品的发展现状
欧洲市场指数型产品类型与美国相似，ETF 应用最为广泛。除少数年份外，欧洲市场 ETF 资产规模在 2004 年至 2024 年 10 月总体呈增长趋势。ETF 数量从105只增长至 2175 只，资产规模从 200 亿美元增长至 2.11 万亿美元，复合年化增长率分别为 15.7%和 25.0%，与同期美国 17.8%和 22.3%的增长率相差不大。
欧洲 ETF 数量和资产规模在全球的占比平均为 16.2%和32.6%。在2004 年至2010年，欧洲 ETF 数量和资产规模占比整体呈增长趋势，数量占比从36.1%提升至43.6%，资产规模占比从 9.43%提升至 21.4%。自 2011 年开始，数量和资产规模占比则呈长期下降趋势，分别下降至 14.8%，19.1%。
3.3 境外市场指数化投资产品的发展趋势
3.3.1 境外指数化投资规模持续增长
以 ETF 市场为例，2004 年至 2024 年 10 月，全球 ETF 市场产品数量从291至增长至 11387 只，资产规模从 2120 亿美元增长至 14.26 万亿美元，复合年化增长率分别为 19.2%和 22.4%。
3.3.2 境外指数化投资产品创新明显
近几年来，以 ETF 为代表的指数型产品创新主要有以下特点：一是ESG 类投资策略逐渐多样化。随着美国重新加入巴黎协定、欧洲可持续金融披露规定（SFDR）实施以及中国“双碳”政策的推动，各地监管部门相继制定政策要求投资机构将ESG 因素纳入投资策略，全球投资者对 ESG 及可持续投资理念的认可和关注度不断升温，投资 ESG 指数型产品成为一种高收益的投资方式。据ETFGI 数据显示，截至 2021 年末，全球 ESG ETF 资产规模高达 4030 亿美元，同比增长90.09%，延续了 2020 年来的快速增长态势。为提升投资组合业绩，美国市场ESG ETF策略逐渐多样化，“低波+ESG”、“红利+ESG”等 ESG 多因子策略ETF 相继推出，进一步丰富了 ESG ETF 的产品供给。 二是主题投资呈现加速发展。主题 ETF 为投资者提供了投资于特定主题资产的风险敞口，满足了部分投资者投资于特定类型证券的投资需求。2020 年以来，主题投资呈现出加速发展趋势，市场环境更有利于基于结构性趋势下的行业投资，行业、主题 ETF 发展迅速，不同行业、板块二级市场价格表现分化，相关性变低，从而为投资某些细分市场、把握行业表现或长期趋势提供了机会。据ETFGI数据显示，截至 2023 年末，科技类主题 ETF 备受投资者青睐，如ARKK 等专注于颠覆性科技领域主题基金，推出之后广获市场认可。中国互联网ETF 页曾吸引了大量资金净流入，在 2022 年上半年超越 ARKK 成为美国市场规模最大的主题ETF。三是 SmartBeta ETF 走向成熟。Smart Beta ETF 是一项结合主动策略与被动执行的 ETF 产品，保留了一般 ETF 透明度高、交易成本低的特点，但同时又能通过SmartBeta 进行主动选股，让投资者有机会获得超额收益，代表了一种基于指数建立投资组合的更加复杂的方式，能够有效调整组合风险敞口并降低成本。自2005 年诞生至今，在海外市场广受欢迎，根据 Bloomberg 统计，截至2020年末，全球 Smart Beta ETF 产品数量达到 929 只，美国市场规模首次突破万亿美元，2021年底，美国 Smart Beta ETF 资产规模达到 1.53 万亿美元，同比增长31.91%[28]。
在此背景下，Smart Beta 策略创新不断，特定市场风险管理策略持续涌现，以满足投资者在不同市场环境下的风险管理需求。2022 年以来，防御型因子策略广受欢迎，价值和红利等 Smart Beta 因子策略类 ETF 获得大量资金净流入。
3.4 境内外市场指数化投资发展的比较
3.4.1 境内外市场指数化投资增速的比较
2004 年至 2023 年，中国指数基金的增速远高于美国。美国指数型共同基金的数量仅从 321 只增长至 516 只，复合年化增长率仅为2.40%，而中国境内指数基金的数量从 8 只增长至 2162 只，年化增速高达 32.3%。考虑到中国指数基金的统计中包含 ETF，我们剔除 ETF，年化增速也仍然高达 28.8%。由于期初中国境内指数基金的数量较小，高增速可能是由于基数太小所致。因此这里进一步考虑 2016 年至 2023 年的中美指数基金的增速，期初的2015年，中美指数基金的数量已相差不大。在这段时间样本区间，美国指数型共同基金数量的复合年化增长率也仅为 2.85%，变化不大。而中国指数基金数量的增速仍然高达20.9%和 17.6%（不包含 ETF），仍远远高于美国。
在指数基金的资产规模方面，美国指数型共同基金在2004 年至2023 年的复合年化增长率为 13.6%，而中国的增速为 29.6%和 22.7%（不含ETF）。在2017年至2023 年的近期样本区间中，美国的增速为 12.0%，中国的增速仍高达29.4%和34.9%，远远超过美国。
指数基金资产净值占比不仅能反映指数基金在整个基金市场中的规模和重要性，而且它的变动能反映出指数基金资产净值相对于其他类型基金的增长。当指数基金资产净值占比提高时，表明在这个时间区间，指数基金资产净值的增长要高于其他类型的基金。
2003 年至 2023 年，美国指数基金的资产净值占比整体呈增长趋势，从6.15%提升至 22.9%，仅在 2007 年至 2008 年出现小幅下降，从7.44%降至6.44%。而中国指数基金（不含 ETF）的资产净值占比整体则呈震荡态势，2010 年至2017 年出现较长时间段的下降走势，从 10.8%下降至历史最低的1.20%。截至2023 年，美国指数基金的资产净值占比已高达 22.9%，而中国指数基金的占比仅3.76%，即使算上ETF，整体占比也才 11.3%，远低于美国。 自 2009 年以来，除 2016 年至 2017 年境内 ETF 资产净值出现下跌外，ETF的数量和资产净值整体呈增长态势。2009 年至 2024 年 3 季度的复合年化增长率分别为37.6%和 31.2%。其中 ETF 数量在 2010 年至 2013 年和2019 年至2021 年这2个时期增长较快，复合年化增长率分别为 76.3%和 47.9%。而ETF 资产净值则是在2012年至2015年和2018年至2024年增长较快，复合年化增长率分别为58.2%和40.4%。
中国境内 ETF 的数量和资产净值的增速均明显大于其他主要国家和地区，其中ETF数量增速的差异更大。2010 年至 2024 年 3 季度，中国境内ETF 数量的的复合年化增长率为 37.6%，而同期亚太地区的增速为 23.5%，全球、美国和日本市场的增速则仅为 12.6%、11.1%、10.5%，远远低于中国境内市场。中国境内ETF数量的增速比亚太地区高出 14 个百分点，比全球、美国和日本市场高出25 个百分点以上。 在 ETF 资产净值方面，中国的复合年化增长率为 31.2%，亚太地区和日本为25.4%和 23.6%，而全球和美国市场则只有 19.3%和 19.5%。中国的增速比亚太地区和日本市场高出 6-8 个百分点，比全球和美国市场高出12 个百分点。
近些年（2018 年至 2024 年）中国境内 ETF 的增速仍明显大于其他主要国家和地区，其中在数量方面的增速差距有所缩小，但在资产净值方面的差距有所扩大。具体而言，中国境内 ETF 数量的增速为 30.0%，比亚太地区高出12 个百分点，比全球、美国和日本市场高出 18-21 个百分点。而中国境内ETF 资产净值的增速高达 40.4%，比亚太地区高出 8 个百分点，比全球、美国和日本市场高出23-29个百分点。 从 ETF 资产净值的占比来看，2009 年至 2023 年，美国ETF 的资产净值占比每年都在增长，从 6.99%提升至 31.7%。而中国 ETF 资产净值占比整体也是呈震荡态势。2010 年至 2015 年，ETF 占比从 2.39%提升至 5.96%；随后2 年出现下跌，至3.07%；之后呈缓慢增长态势，提升至 7.52%的历史高点，但仍远远低于美国31.7%的水平。
3.4.2 境内外市场指数化投资的产品结构比较
为了保证可比性，这里仅选择股票型基金、国外股票型基金和债券型基金这3种类型的产品进行比较，其中美国市场这 3 种类型产品中的指数基金的资产净值占比达到所有指数基金的 99.5%，中国市场这一比例也是高达99.7%。截至2024年3季度，上述3个市场中，美国的指数化投资占比分别为60.2%、46.1%、36.9%，中国的指数化投资占比则分别为 85.8%、82.5%、9.87%。中国在股票型基金、国外股票型基金的指数化投资占比要明显高于美国，但在债券型基金的指数化投资占比要明显低于美国。将上述 3 个市场作为一个整体来看，美国的指数化投资占比为 52.6%，明显高于中国 32.7%的指数化投资水平。
造成上述原因的主要原因在于中美市场结构存在显著差异。在美国，股票型基金的资产净值占比高达 61.4%，远高于中国 26.7%的占比，同时美国国际股票型基金占比为 15.8%，也明显高于中国 3.55%的占比。这 2 个市场的指数化投资占比是要明显高于债券市场的。而在指数化投资程度较低的债券市场，中国这一占比高达69.8%。因此整体来看，中国指数化投资占比要明显低于美国。从产品结构分布来看，中美在指数化投资方面较为类似，股票型指数基金在全部指数基金的占比均高达 7 成。其次是债券型指数基金的占比，中国这一占比为21.1%，高于美国的 16.0%。国际股票型指数基金的占比都是最低的，分别为8.96%和 13.8%。 在主动管理型基金方面，中美的产品结构分布则存在较大差异，美国的股票主动管理型基金占比最高，为 51.6%，债券和国际股票的占比分别为30.5%和17.9%。而中国占比最高的是债券主动管理型基金，占比高达93.4%，股票占比仅5.63%，国际股票占比不足 1%。
从全球范围来看，自 2012 年起，资金持续从主动管理基金流向被动投资。美国作为 ETF 规模最大的国家，也经历了被动基金对主动管理基金的挤压。
4.1 美国 ETF 产品不断创新
回顾美国 ETF 过往 30 年的发展历史，可以将其归纳为“产品创新”、“份额扩张”、“重要性提升”三点。第一支 ETF 是 1993 年道富环球投资公司发行的标准普尔 500 指数基金。2008 年第一只主动型 ETF Current Yield Fund 问世，同年，美国次贷危机爆发，美国证券交易委员会 SEC 开始对使用衍生工具和复杂策略的ETF 严格审查。2021 年，SEC 批准比特币期货 ETF 上市。目前全球最大的 ETF 是全球领先的资产管理公司道富环球旗下的一揽子ETF基金组合 SPDR。ETF 场内交易采用连续竞价的方式，日内参考价格每15 秒更新一次，从而方便通过一二级市场的套利来减少 SPDR 场内外价差。
4.2 美国 ETF 份额逐步提升
2010 年至今，美国 ETF 规模持续攀升。纵向对比来看，相比2010 年，美国上市ETF 基金数量及资金管理规模均有较大提升。如果按成交量划分，基金中型化趋势明显。2010 年和 2015 年 3 个月日均成交量小于5 万的基金数量最多，分别达到 425 和 688 支，占当年基金总数量的 54%和 53%。2010 年及2015 年，3个月日均成交量大于 100 万的基金资产管理规模合计占总基金规模的67%和63%。
2023 年底，美国被动型基金规模超过主动管理基金。晨星数据显示，截至2023年底，美国被动型基金的规模首次超过主动管理型基金，这一变化标志着被动化投资趋势的进一步深化。根据历史数据，美国主动管理基金往往在市场走弱时表现不佳，遭遇赎回，净申购规模会下降。过去 15 年，在美国资金从主动权益基金单边流出，并且持续流入被动型权益基金。
4.3 美国 ETF 重要性增强，被动 ETF 投资成为时代主旋律
根据 EPFR 数据显示，2024 年，美国主动管理型股票基金流出4500 亿美元的资金，超过了 2023 年 4130 亿美元的历史高点。而另一边，ETF 出现17000 亿美元的资金流入。被动投资和 ETF 正在蚕食曾经主导市场的主动型基金。根据晨星的数据，将主动型基金收取的费用考虑进去后，主动管理的核心美国大型公司策略在过去一年和五年的年化回报率分别为20%和13%。相比之下，类似的被动基金回报率分别为 23%和 14%。需要注意的是，主动基金的年度费用率为0.45个百分点，是跟踪基准指数基金 0.05 个百分点的 9 倍。以主动管理产品见长的TRowe Price、Franklin Templeton、Schroders 和Capital Group 在2024年遭受了史上最大资金外流 3。
5.1 日本 ETF 起源于泡沫破裂时的政府救市
首先我们回顾下日本 ETF 市场发展历程：1995 年 5 月，野村资产管理公司的“日经 300 股票指数交易所交易基金（日经 300 基金）”（TSE 1319）成立并上市。这是一只追踪日经 300 指数的 ETF，也是日本历史最悠久的ETF。当时正是日本泡沫破灭后市场陷入低迷的时期,TSE 1319 是作为振兴市场的措施而推出的，但总量和交易量都低迷，没有受到广泛欢迎。当时日本银行是日本股票的主要持有者。泡沫经济破灭后，银行不良贷款不断增加，股市暴跌导致股票估值损失不断加大，为了维护银行系统稳定性，2001 年，日本政府决定成立“日本银行股权收购公司”，收购银行持有的股票，并以 ETF 的形式一点一点地出售到市场上。在上述背景下，日本新一批ETF在2001 年 7 月份同时亮相，分别是大和证券资管（Daiwa）推出的Daiwa ETF-TOPIX、Daiwa ETF-Nikkei 225，野村资管（Nomura）推出的 TOPIX ETF、Nikkei 225 ExchangeTraded Index Fund，以及日兴资管（Nikko）推出的 Nikko Exchange TradedIndexFund 225 4。此后又增加了按行业划分的日本股票价格指数，但只能创建追踪日本股票指数的 ETF。2007 年 12 月 21 日，日本金融厅在其“金融和资本市场竞争力增强计划”中建议 ETF 的多元化，这为创建跟踪外国股票、债券、大宗商品等价格和指数的ETF打开了大门。除了传统的日本股票 ETF 外，金价、中国A 股、日本REITs 等新型ETF也开始出现。2009 年，日本引入了现金创造/现金赎回（Cash-creation andCash-redemption）ETF 机制，为 ETF 创设创造了更加便捷的环境。随着该机制的推出，全球债券、全球发达国家股票、新兴国家股票的 ETF 也相继出现，日本市场ETF产品的多元化进展迅速。2011 年，日本央行开始通过购买ETF 向市场提供资金。2012年 4 月 5 日，由 Simplex 资产管理公司创建的两只新型ETF 发行上市，这是日本首批杠杆 ETF 和反向 ETF。日本上市的 ETF 的资产管理规模在2014 年12 月超过10 万亿日元，2016 年 12 月，超过 20 万亿日元，2017 年12 月超过30 万亿日元。截至 2024 年 9 月，日本 ETF 资产管理规模为 85.9 万亿元。
5.2 日本股票 ETF 居首，2000 年后债券ETF 份额不断压缩
在 ETF 中，债券 ETF、商品 ETF 的规模远比不上股票 ETF。进一步，我们发现在股票型基金中，2021 年后 ETF 占比超过 60%。ETF 占比高是由于日本股市中以被动投资为主导，2015 年后被动投资占比超过 80%。
从 1989 年末至 1997 年末，日本股票价格指数下跌 59.2%，股基规模下跌超75%，价格与股基规模非对称下跌反映了市场调整过程中股基存在一定的主动赎回压力。个人股东和金融机构持股比例下降，外资占比被动上升。从 90 年到98 年，债基超越股基，2001 年迎来债基高光时刻后，随着日本股市的回暖和 QQE 政策的推行，股基规模逐步修复。
日本股市从 2014 年以来走出 10 年慢牛，在此期间，共同基金和ETF 规模均有所提升，其中 ETF 规模提升更快，2020 年 ETF 份额占比达峰后窄幅波动。日本央行于2020年停止增持 ETF 后 ETF 在市场中占比有所下滑。日本 ETF 投资规模上升得益于ETF的灵活性，相比共同基金，投资者申赎 ETF 会对收益产生更小的“滑点”，因此在日元套息交易中深受海外投资者的青睐。
2002 年 11 月，中国迎来了境内首只指数基金——“华安MSCI 中国A 股指数增强”，这是中国指数基金发展的起点。紧接着，在 2003 年1 月，首只被动指数型基金“万家上证 180 指数基金”面世，标志着完全意义的指数基金正式登陆中国。到2005年 2 月，首只 ETF 产品“华夏上证 50ETF”开始上市交易，自此，ETF 产品逐渐进入了广大投资者的关注范围。
6.1 中国指数基金在全部公募基金中的份额和资产净值占比长期处于较低状态
指数基金份额占全部公募基金的比例也是长期处于较低的水平。在2003年至2024年 3 季度的这近 22 年的时间里，指数基金的份额占比的平均值为9.43%，其中有12 年的份额占比不超过 10%，2010 年至 2012 年这3 年的份额占比最高，在16%左右。截至 2024 年 3 季度，份额占比为 13.7%。指数基金份额占比的时序变化特征也较为明显。2004 年至 2006 年，指数基金份额占比由10.2%下降至4.52%，2007年至 2011 年提升至 16.0%，2012 年至 2017 年又下降至3.67%，为历史最低水平，2018 年至 2024 年 3 季度又提升至 13.7%。
指数基金资产净值占全部公募基金的比例也是长期处于较低的水平。资产净值占比的平均值为 9.13%，在这近 22 年的时间里，有 13 年的资产净值占比不超过10%，2009 年至 2012 年这 4 年的份额占比较高，都在 13%以上。2024 年3 季度的资产净值占比最高，为 15.3%。指数基金资产净值占比的时序变化特征与其份额占比的特征类似。虽然市场涨跌幅对资产净值的涨跌影响比较大，但对指数基金资产净值占全部公募基金的比例这一指标影响较小，因为主动型投资基金的资产净值也同样受到市场涨跌幅的影响。指数基金资产净值占比先是由2003 年的10.1%下降至 2006 年的 5.26%，接着 2007 年至 2012 年又提升至13.78%，然后2013年至2017 年又下降至 4.26%，最后 2018 年至 2024 年 3 季度又逐年提升至15.3%，超过前期 13.8%的高点。
6.2 中国 ETF 起步较晚，但发展速度较快
中国 ETF 种类逐渐增多
相比于美国和日本，中国 ETF 起步较晚，但发展速度更快。自2004 年上证50ETF推出以来，中国 ETF 市场已走过 20 年的发展历程。在起步阶段，上证50ETF的诞生标志着中国 ETF 市场的正式形成，随后在 2005-2006 年间，深证100ETF、上证180ETF 和中小 100ETF 等产品的陆续推出，为市场增添了多样性。
2012 年，跨市场 ETF 的出现，特别是沪深 300ETF 的上市，开启了ETF 市场的新篇章。紧接着在 2013 年，首只债券 ETF 和黄金 ETF 的成立，进一步丰富了ETF的产品线。进入高速发展阶段，2015 年首只 ETF 期权的上市，体现了ETF市场工具的创新和多样化。在这 20 年的发展过程中，中国ETF 市场不断成长，产品种类日益丰富，市场规模持续扩大，为投资者提供了更多的投资选择。
指数基金的数量长期保持增长
指数基金的数量长期保持增长态势，复合增长率为31.8%。2009 年前低基数的情况下，指数基金的数量增速不高，仅由 2003 年的 8 只增长至2008 年的24只，这5 年的复合年化增长率为 24.6%。2009 年，指数基金的数量暴增至53 只，增速高达 121%。随后增速快速下降，2010 年至 2012 年的增速分别为81.1%、59.4%、42.5%。自 2012 年开始，增速维持在 10%至 44%范围内波动，截至2024 年3 季度，指数基金的数量为 2477 只，这近 13 年的复合年化增长率为23.8%。
与主动型投资基金的数量变化相比，指数基金的数量在2004 年至2008 年增长相对缓慢。同期主动型投资基金的数量则由 2003 年的102 只增长至2008年的415只，复合年化增长率为 32.4%，远高于指数基金数量的24.6%的复合年化增长率。2009 年至 2012 年，指数基金数量在基数较低情况下增长较快，各年增长率均高于主动型投资基金。在这 4 年里，指数基金的数量从2008 年的24 只增长至2012年的 218 只，复合年化增长率为 73.6%。而同期主动型投资基金的数量则仅由2003年的 415 只增长至 2012 年的 956 只，复合年化增长率仅为23.2%。2013 年至 2017 年，指数基金数量的增长率明显低于主动型投资基金。在这5年里，指数基金的数量由 218 只增长至 611 只，复合年化增长率为22.9%。而主动型投资基金的数量则由 956 只增长至 4081 只，复合年化增长率高达33.7%。2018 年至 2024 年 3 季度，指数基金数量的增长率明显超过主动型投资基金。在这近 7 年的时间里，指数基金的数量由 611 只增长至2477 只，复合年化增长率为23.0%。而主动型投资基金的数量则由 4081 只增长至9692 只，复合年化增长率仅为 13.7%。
指数基金份额整体保持持续增长态势
指数基金的份额整体保持着持续增长态势。2004 年至2024 年3 季度，指数基金份额由 166 亿增长至 4.00 万亿，复合年化增长率为30.2%，与指数基金数量31.8%的复合年化增长率相近。与指数基金数量每年都维持着正增长不同，指数基金的份额在 2006 年、2013 年、2015 年和 2017 年都出现下跌，下跌幅度都不大，分别为 13.0%、15.1%、3.42%、16.6%。 指数基金份额的增长主要集中在2个子时间区间，分别是2007年至2012年和2018年至 2024 年 3 季度，前 1 个子区间的份额由 281 亿增长至4952 亿，复合年化增长率为 61.3%；后 1 个子区间的份额由 4051 亿增长至4.00 万亿，复合年化增长率为 36.5%；其中 2007 年的份额出现暴涨，由 281 亿增长至1350 亿，增长幅度高达 380%。其他时间段指数基金的份额则有所下降，比如在2013 至2017年，指数基金份额由 4952 亿下降至 4051 亿，复合年化增长率为-3.93%。
与主动型投资基金的份额变化相比，指数基金的份额在2004 年至2006 年增长相对缓慢，份额从 166 亿增长至 281 亿，复合年化增长率为19.2%。而同期主动型投资基金的份额则由 2003 年的 1466 亿增长至 5939 亿，复合年化增长率为59.4%，远高于指数基金份额的增长。 2007 年至 2011 年，指数基金的份额增长均高于主动型投资基金。在这5年里，指数基金的份额从 281 亿增长至 4248 亿，复合年化增长率为72.1%。而同期主动型投资基金的份额则从 5939 亿增长至 2.23 万亿，复合年化增长率仅为30.2%，远低于指数基金份额的增长。 2012 年至 2017 年，指数基金份额的增长率明显低于主动型投资基金。在这5年里，指数基金的份额由 4248 亿下跌至 4051 亿，复合年化增长率为-0.79%。而主动型投资基金的份额由 2.23 万亿增长至 10.6 万亿，复合年化增长率高达29.8%，远超指数基金。 2018 年至 2024 年 3 季度，指数基金份额的增长率又反超主动型投资基金。在这近 7 年的时间里，指数基金的份额由 4051 亿增长至4.00 万亿，复合年化增长率为 36.5%。而主动型投资基金的份额由 10.6 万亿增长至25.3 万亿，复合年化增长率仅为 13.5%，远低于指数基金的增长。
指数基金资产净值持续增长
宽基指数角度，指数基金的资产净值整体保持着持续增长态势。2004 年至2024年 3 季度，指数基金资产净值 173 亿增长至 4.82 万亿，复合年化增长率为31.2%，与指数基金份额 30.2%、指数基金数量 31.8%的复合年化增长率相近。指数基金的资产净值增长并非一帆风顺的，其在少数年份也出现下跌，比如2008 年，资产净值下跌了 53.6%，下跌幅度比较大，这主要是由于资产净值易受到市场指数涨跌的影响，2008 年股票市场大幅下跌，中证全指下跌了64.1%。不过除了2008外，其他各年指数基金资产净值出现下跌时，下跌幅度则相对较小，比如在2011年年，中证全指分别下跌了 28.0%，指数基金的资产净值仅下跌13.1%。另外，在某些股票市场大幅下跌的年份，资产净值还可能出现上涨，比如2018 年，中证全指下跌了 29.9%，但指数基金的资产净值还上涨了 10.6%。
指数基金的资产净值在 2004 年至 2009 年和 2018 年至2024 年3 季度增长显著。在 2004 年至 2009 年，指数基金的资产净值由 173 亿增长至3519 亿，复合年化增长率为 65.3%；2018 年至 2024 年 3 季度，资产净值由4925 亿增长至4.82万亿，复合年化增长率为 40.2%；而在 2010 年至 2017 年，指数基金的资产净值增速缓慢，复合年化增长率仅为 4.29%。2007 年和 2009 年，由于股票市场暴涨，中证全指在这 2 年分别上涨 171%和 106%，导致这 2 年指数基金的资产净值的增速分别高达 422%和 222%。不过在 2006 年股票市场大涨（中证全指上涨112%）的过程中，指数基金的资产净值仅增长了 58.2%，份额还下跌了13.0%。与主动型投资基金的资产净值变化相比，指数基金的资产净值在2004 年至2006年增长相对缓慢，资产净值从 173 亿增长至 451 亿，复合年化增长率为37.7%。而同期主动型投资基金的资产净值则由 2003 年的 1543 亿增长至8114 亿，复合年化增长率为 73.9%，远高于指数基金资产净值的增长。2007 年至 2012 年，指数基金资产净值的增长远高于主动型投资基金。在这6年里，指数基金的资产净值从 451 亿增长至 3855 亿，复合年化增长率为43.0%。而同期主动型投资基金的份额则从 8114 亿增长至 2.41 万亿，复合年化增长率仅为19.9%，远低于指数基金份额的增长。2013 年至 2017 年，指数基金资产净值的增长率远低于主动型投资基金。在这 5 年里，指数基金的资产净值由3855 亿增长至4925 亿，复合年化增长率为 5.02%。而主动型投资基金的资产净值由2.41万亿增长至 11.1 万亿，复合年化增长率高达 35.6%，远超指数基金。2018 年至2024年3 季度，指数基金份额的增长率又反超主动型投资基金。在这近7 年的时间里，指数基金的资产净值由 4925 亿增长至 4.82 万亿，复合年化增长率为40.2%。而主动型投资基金的资产净值则由 11.1 万亿增长至26.8 万亿，复合年化增长率仅为 14.0%，远低于指数基金的增长。
2024 年三季度，被动基金总规模以及被动投资规模超越主动偏股型产品
到 2024 年三季度，国内被动基金总规模居于主动偏股型产品之上。近年来，我国的主动偏股基金规模高位回落，而被动权益基金总规模快速提升，至2024年3季度，规模超过主动偏股基金，在第四季度差距进一步扩大。
国内被动投资的规模于 2024 年三季度反超了主动。与资产规模情况相似，2024年第三季度，被动基金的股票投资规模也超过了主动基金。2015 年至2020年三月，主动基金投资股票规模和被动基金投资股票规模基本保持同步，2020年至2022 年，“核心资产”上涨推动主动权益基金大幅跑赢市场指数，主动基金投资规模快速上涨。2022 年后，随着“景气投资”的失效，主动基金跑输市场指数，主动基金投资股票规模从高位快速回落。
2024 年基金四季报显示国内被动指数基金规模首次超越主动权益类基金。公募基金 2024 年四季报已披露完毕。根据天相投顾的统计数据，截至2024 年底，被动权益类指数基金的规模为 3.96 万亿元，主动权益类基金规模为3.44 万亿元。这是被动指数基金规模首次超越主动权益类基金 5。
相比美国，国内指数基金数量、资产规模增速快，资产净值占比呈现震荡态势
2004 年至 2023 年，中国指数基金的增速远高于美国。美国指数型共同基金的数量仅从 321 只增长至 516 只，复合年化增长率仅为2.40%，而中国境内指数基金的数量从 8 只增长至 2162 只，年化增速高达 32.3%。考虑到中国指数基金的统计中包含 ETF，我们剔除 ETF，场外指数基金的年化增速也仍然高达28.8%。由于期初中国境内指数基金的数量较小，高增速也有部分原因是前期基数太小所致。因此这里进一步考虑 2016 年至 2023 年的中美指数基金的增速，期初的2015年，中美指数基金的数量已相差不大。在这段时间样本区间，美国指数型共同基金数量的复合年化增长率也仅为 2.85%，变化不大。而中国指数基金和场外指数基金数量的增速仍然高达 20.9%和 17.6%，仍远远高于美国。
在指数基金的资产规模方面，美国指数型共同基金在2004 年至2023 年的复合年化增长率为 13.6%，而中国的增速为 29.6%和 22.7%（场外）。在2017 年至2023年的近期样本区间中，美国的增速为 12.0%，中国的增速仍高达29.4%和34.9%。
2003 年至 2023 年，美国指数基金的资产净值占比整体呈增长趋势，从6.15%提升至 22.9%，仅在 2007 年至 2008 年出现小幅下降，从7.44%降至6.44%。而中国场外指数基金的资产净值占比整体则呈震荡态势，2010 年至2017 年出现较长时间段的下降走势，从 10.8%下降至历史最低的 1.20%。截至2023 年，美国指数基金的资产净值占比已高达 22.9%，而中国指数基金的占比仅3.76%，即使算上ETF，全部指数基金的占比也才 11.3%，远低于美国。
与境外相比，我国 ETF 的数量、资产增速增速更快
境内ETF 的数量和资产净值的增速均明显大于其他主要国家和地区，其中ETF数量增速的差异更大。2010 年至 2024 年 3 季度，中国境内ETF 数量的的复合年化增长率为 37.6%，而同期亚太地区的增速为 23.5%，全球、美国和日本市场的增速则仅为 12.6%、11.1%、10.5%，远远低于中国境内市场。中国境内ETF 数量的增速比亚太地区高出 14 个百分点，比全球、美国和日本市场高出25 个百分点以上。在 ETF 资产净值方面，中国的复合年化增长率为 31.2%，亚太地区和日本为25.4%和 23.6%，而全球和美国市场则只有 19.3%和 19.5%。中国的增速比亚太地区和日本市场高出 6-8 个百分点，比全球和美国市场高出12 个百分点。
近些年（2018 年至 2024 年）中国境内 ETF 的增速仍明显大于其他主要国家和地区，其中在数量方面的增速差距有所缩小，但在资产净值方面的差距有所扩大。具体而言，中国境内 ETF 数量的增速为 30.0%，比亚太地区高出12 个百分点，比全球、美国和日本市场高出 18-21 个百分点。而中国境内ETF 资产净值的增速高达 40.4%，比亚太地区高出 8 个百分点，比全球、美国和日本市场高出23-29个百分点。
从 ETF 资产净值的占比来看，2009 年至 2023 年，美国ETF 的资产净值占比每年都在增长，从 6.99%提升至 31.7%。而中国 ETF 资产净值占比整体也是呈震荡态势。2010 年至 2015 年，ETF 占比从 2.39%提升至 5.96%；随后2 年出现下跌，至3.07%；之后呈缓慢增长态势，提升至 7.52%的历史高点，但仍远远低于美国31.7%的水平。
6.3从 2003 年伊始，中国市场股票型基金占比持续下跌，股票型 ETF 逆势上涨
中国股票型基金净值占比略有回落，债基和货基净值占比波动上升
2003 年，中国股票型基金、混合型基金、债券型基金和货币市场型基金净值占比分别为 54.7%、35.7%、7.2%、2.5%。到了 2024 年，这一比例变成了12.4%、11.1%、32.5%、41.2%。20 余年间，债券型基金和货币市场型基金份额占比波动中上升，逐渐挤压股票型基金的市场份额。 2017 年资管新规和理财净值化导致“存款搬家”，债基和货基份额被动提升。股基和混合型基金的占比下降并非由风险偏好收缩引起的，而是由于中国资本市场的逐步完善。
根据 2024 年第二季度基金披露的半年报显示，普通股票型基金资产合计5094亿元，被动指数型基金资产合计 21262 亿元，指数增强型基金资产合计近2000亿。过往明星基金经理加高渠道激励的模式被打破，市场朝向被动化趋势发展。3年维度来看，基金规模的增量看点为指数增强型 ETF，指增ETF 规模能否迎来爆发的核心在于指增是否具有长期稳定的业绩来覆盖渠道推广的费用和更高的管理费。5 年维度来看，债基和货基份额向被动 ETF 的转移。
股票型指数基金的数量持续增长
2004 年至 2024 年 3 季度，股票型指数基金的数量呈持续增长态势，从7只增长至 1972 只，复合年化增长率为 31.2%。2007 年和2016 年增速最慢，只有5.26%和 6.44%。2009 年以前，年化增速为 25.7%。2009 年至2011 年增速最快，年化增速高达 87.1%。随后的近 13 年里，年化增速为 22.8%。
2003 年至 2024 年 3 季度，指数基金数量占全部股票型基金比例的平均值为44.7%。2003 年至 2008 年，指数基金数量占比变化不大，在11%~16%之间波动。2009年至 2014 年，指数基金数量占比开始逐渐增加，从 2008 年的11.8%增长至39.8%，提高了 27.9 个百分点。2015 年，指数基金数量占比飙升至73.8%，提高了34.0个百分点，表明 2015 年指数基金的数量增速远超普通股票型基金。不过随后的2016 年至 2018 年，指数基金的数量占比略微下降至66.0%。最近几年又开始逐渐增长，截至 2024 年 3 季度，指数基金的数量占比提升至77.7%，超过2015年时的水平。
股票型指数基金的份额保持持续增长态势
股票市场指数基金的份额整体保持着持续增长态势。2004 年至2024 年3季度，指数基金份额由 160 亿增长至 2.64 万亿，复合年化增长率为27.9%，与指数基金数量 31.2%的复合年化增长率相近。与指数基金数量每年都维持着正增长不同，指数基金的份额在近 21 年里有 4 年是下跌的，分别是2006 年、2013 年、2015年和 2017 年，与所有市场中指数基金的份额下跌的年份一致，不过下跌幅度都不大，2017 年的下跌幅度最大，也只有 16.8%。 指数基金份额的增长主要集中在2个子时间区间，分别是2007年至2012年和2018年至 2024 年 3 季度，复合年化增长率分别为 60.9%和31.9%，其中2007 年的份额出现暴涨，增长幅度高达 380%。2013 至 2017 年，指数基金的份额有所下降，复合年化增长率为-6.17%。
指数基金份额占全部股票型基金的比例自 2007年以来处于持续增长态势。在2003年至2024年3季度的这近 22年的时间里，指数基金的份额占比的平均值为46.7%，2006 年的份额占比最低，为 9.36%。至 2014 年，逐步增长至39.6%。2015年出现跳跃式增长，份额占比提升至 64.0%，提高了 24.4 个百分点。随后各年震荡上行，截至 2024 年 3 季度，份额占比为 86.7%，为历史最高水平。
股票型指数基金的资产净值整体持续增长
股票市场指数基金的资产净值也是整体保持着持续增长态势。2004 年至2024年3 季度，指数基金资产净值 166 亿增长至 3.36 万亿，复合年化增长率为29.2%，与指数基金份额、指数基金数量的复合年化增长率相近。与指数基金份额类似，指数基金的资产净值在少数年份也出现下跌，比如2008 年，资产净值下跌了53.9%，下跌幅度远大于同期份额的最大下跌幅度，这主要是2008 年股票市场大幅下跌。
除了 2008 外，其他各年指数基金资产净值出现下跌时，下跌幅度则相对较小，比如 2011 年。另外，在某些股票市场大幅下跌的年份，资产净值也可能出现上涨，比如 2018 年，中证全指下跌了 29.9%，而指数基金的资产净值还上涨了26.9%。指数基金的资产净值在 2004 年至 2009 年和 2018 年至2024 年3 季度增长显著。这 2 个时间段的复合年化增长率分别为 66.2%和 35.5%；而在2010 年至2017年，复合年化增长率仅为 3.75%。2007 年和 2009 年，指数基金的资产净值增速分别高达 422%和 226%，这主要是由于股票市场暴涨所致，这2 年中证全指分别上涨171%和 106%。 指数基金资产净值占全部股票型基金的比例的走势与指数基金的份额占比类似，也是自 2007 年以来处于持续增长态势。在 2003 年至2024 年3 季度的这近22年的时间里，指数基金的资产净值占比的平均值为 44.8%，2006 年的资产净值占比最低，为 9.96%。2015 年出现跳跃式增长，资产净值占比从40.0%提升至65.1%，提高了 25.1 个百分点。随后资产净值震荡上行，截至2024 年3 季度，份额占比为 85.9%，达到历史最高水平。
ETF 中股票型 ETF 份额居首，债券型和货币型ETF 份额占比提升，QDII发展较快
截至 2025 年 1 月 7 日，全市场 ETF 共有 1048 只，资产净值合计达到3.63万亿元，其中股票 ETF 的占比在八成左右。跨境 ETF 占比 11.52%，债券、货币ETF占比不到 5%，商品 ETF 占比仅有 2%。按照规模权重计算平均费率，股票ETF 加权平均费率为 0.25%，债券 ETF 为 0.17%，QDII 为 0.54%，货币ETF 为0.32%，商品ETF为0.49%，增强指数 ETF 为 0.58% 6。跨境 ETF 主要是受到额度限制，认购情绪火热。债券 ETF 发展较慢是受到银行理财和公募债基的冲击，因为后两者给渠道的激励更丰富，且客观上主动债基净值曲线表现不弱。货币ETF 则是因为收益过度被基金管理费侵蚀，导致超额收益不具有优势，商品 ETF 主要是体量太小，并且部分个人投资者对商品认知不够充分。
整体来看，中国股票基金和混合基金的份额逐渐被债基和货基压缩。股票基金内部，ETF 压缩主动管理型基金份额。在ETF 领域，股票型ETF占据主导地位，债基 ETF 并不是债券投资的主流选择，而货基和混合基金几乎不存在指数化投资。 2023 年以来，国家外汇管理局扩展 QDII 投资额度，一些未进行汇率套期保值的合格境内投资者 ETF 认购火热，规模快速增长。受益于债券资本利得，债基ETF绝对规模涨幅次之。
股票型 ETF 内部，宽基 ETF 占比最高，行业 ETF 占比次之
行业 ETF 的增量与行业涨跌幅强相关。ETF 的存量与过去5 年行业涨跌幅有较强关联。按 ETF 规模划分，行业 ETF 规模从大到小分别为科技、金融、医药、制造、消费、周期、基础设施。2019 年开始，哑铃型投资策略被广泛采纳，科技ETF和金融 ETF 稳居行业 ETF 前两位，分别对应哑铃型的两端。受制于医药集采和医保规模的下降，医药 ETF 在 2024 年继续大幅跑输基准，但行业筹码尚未完全出清。在消费和制造领域，我们认为个股估值和业绩分化较大，主动型基金存在跑赢行业指数的机会，消费 ETF 和制造 ETF规模表现相对平庸。
行业 ETF 主要是国企改革，策略 ETF 以红利为主
主题 ETF 层面，以央国企市值管理和并购重组为核心卖点的国企改革主题ETF规模位列第一，投资者看好供给侧出清带来的行业竞争格局改善的机会，如近年来的船舶（中国重工）、化工（中化集团）、煤炭（中国神华）。碳中和主题在2021年风电、光伏板块走弱后份额持续下跌，ESG 主题ETF 有望打通公司治理的堵点，在政策催化下有望快速扩容。 2021 年以来，价值总体上跑赢成长，红利策略 ETF 快速扩容。拉长时间来看，每一轮大级别机会却都是由成长股贡献的。红利策略和长债利率相关性较高，25年红利策略 ETF 更多是一种高胜率低赔率的品种，只要利率方向不变，红利策略的机会往往会大于风险。
6.4 债券 ETF：质押回购及融券卖出推动债券ETF 发展
我国首只债券 ETF 自 2013 年诞生以来，市场经历了初期五年的稳步成长期。在这一阶段，国债 ETF 作为主导产品，市场规模虽有所增长，但始终未能突破100亿大关。然而，自 2018 年起，伴随着债券市场的逐步回暖，债券ETF 的发行数量开始增多，产品类型也逐渐多样化，市场规模得以显著提升，至2021 年已达到300 亿。进入 2022 年，现金申赎政金债 ETF 的获批标志着我国债券ETF 市场迈入了新的发展阶段。到了 2023 年，得益于广谱利率的下行和银行理财规模的扩大，债券 ETF 市场迎来了前所未有的跨越式增长。债券ETF 因其具备T+0 回转交易的便利性，以及部分产品可实现质押回购或纳入融券卖出资金可投范围，使得资金使用效率大幅提升。这些优势使得近年来债券 ETF 的交易量迅速攀升。截至2025年 1 月 7 日，我国债券 ETF 市场已涵盖 21 只产品，其中包括2 只可转债ETF、3只信用债 ETF 和 16 只利率债 ETF。在这些产品中，有5 只规模超过100 亿，分别是可转债 ETF、政金债券 ETF、短融 ETF、城投债 ETF 和公司债ETF。2024 年以来，债券 ETF 的月度平均换手率保持高位，基本都在20%以上，而股票型 ETF 则都在 5%以下，高换手率来源于债券 ETF 的质押便利性。目前，我国市场上的债券 ETF 已全面支持纳入债券质押式协议回购交易的范围，但开展通用质押式回购交易的权利仅限于部分债券 ETF。在过去，要将债券ETF 纳入回购质押库，其底层资产必须在交易所满足特定的质押条件，这就导致了只有单市场国债ETF和地方债 ETF 能够符合这一标准。然而，在 2022 年10 月，中国证券登记结算有限公司（中登）针对现金申赎债券 ETF 实施了一项重要改革，即放宽了底层资产必须在交易所上市交易的要求。这一举措意味着现金申赎债券ETF 现在也可以被纳入回购质押库，从而扩大了可参与质押式回购交易的债券ETF 种类。截至目前，国债 ETF、地方债 ETF、以及政金债 ETF 均已顺利纳入回购质押库。质押式回购交易机制的引入，不仅显著提高了债券 ETF 投资者的资金使用效率，而且大大增强了债券 ETF 产品的整体吸引力。
6.5 2024 年极致的行情中存在指数基金结构跑输指数的情况
2024 年 9 月 24 日至 10 月 8 日，共有 61 支指数基金跑输指数10%以上。其中大部分都是跟踪北证 50、创业板系列指数、科创板系列指数等中小盘成长风格。跟踪上证 50、沪深 300、深证 50 的基金只有 4 支跑输指数10%以上。规模较小的指数基金不适和采用 ETF 架构，因为 ETF 要支付相对固定的做市费用来保证 ETF 的流动性，以防造成 ETF 成交量和价格负反馈的现象。因此，采用共同基金的形式是一种让渡，共同基金的设计机制潜藏着申赎过程中的流动性风险。中小盘成长风格的指数基金结构性大幅跑输指数的原因有二：一是中小盘容易封涨停，导致买入建仓的速度赶不上资金流入的速度。二是指数基金的T+2的交易机制。即客户在 T 日盘中申购，T 日收盘后确认，申购的资金却在T+2 日才能用来购买成分股。在极致的上涨行情中，申购的确认到资金建仓过程中的时滞会导致指数共同基金跑输指数；在极致的下跌行情中，赎回的确认到资金清仓过程中的时滞也会导致指数基金跑输指数。
6.6 公募基金针对 ETF 的价格战趋缓，行业加速出清
2024 年中国第三代指数产品中证 A500 发行，挑战了传统沪深300、上证50等核心宽基指数的份额，基金公司发起新一轮竞合，CR5 占比下滑。不同于传统指数“简易式”按照市值划分，中证 A500 指数兼具市场代表性与行业均衡性。中证A500 指数采用行业均衡选样方法，从各行业选取 500 只市值较大证券作为指数样本，反映各行业最具代表性上市公司证券的整体表现。中证 A500 指数在构建时充分考虑了 ESG 因素，通过剔除ESG 评级较低的公司以降低潜在负面风险，更贴合国际标准；其选样范围限定于沪股通或深股通证券，满足了互联互通标准，为境内外中长期资金提供了适宜的投资标的；在筛选成分股时，指数深入至中证三级行业层面，优先吸纳新兴领域中的领军企业，提高了对新质生产力的捕捉和代表性；同时，指数还实施了权重限制，确保单个样本权重不超过 10%，前五大样本权重合计不超过 40%，从而降低了组合对单一个股的依赖度。
展望未来，可以预见货币政策有望持续维持稳健宽松以降低风险溢价。随着债券票息承受压力，预计将引发国内资金的新一轮再配置，不同类型的基金格局将面临重大调整，资金的流动和分配将再次成为市场的焦点。参考欧洲和日本等发达市场经验，预计险资等绝对收益资产配置的债基和货基将逐步向股票ETF进行部分转移。
7.1 ETF 具有长期配置价值
A 股长期对数化收益率的拆解
在国信策略团队此前发布的《A 股总股东回报的来源解析》一文中，我们提出将市场指数的整个样本时间区间拆分为若干个成分股及其权重相对稳定的非常小的区间，然后在每个小区间里将市场指数拆分成股息、盈利、估值和残差4部分，最后再将各个小区间的相同拆分项进行时序加总，即可得到整个样本区间的各拆分项。具体拆分过程如下：先将全收益率指数和对应价格指数对数化，求得各个小区间内对数全收益率与对数收益率之差，作为对数股息率。然后根据成分股及其权重，计算各个小区间对数盈利变化和对数估值变化，即期末对数盈利-期初对数盈利、期末对数估值-期初对数估值；最后计算残差项，为对数收益率与对数盈利变化、对数估值变化之差。由于采用对数形式，具有时间序列可加性，使得各个小区间相同拆分项的加总即可作为整个样本时间区间的拆分项。
指数的对数总回报 ln(1+Rt)=ln(1+Dt+1/Pt+1)+ln(Et+1/Et)+ln[(Pt+1/Et+1)/(Pt/Et)]。其中 ln(1+Rt)为对数总回报率，即为全收益率指数在这段区间的对数收益率；ln(1+Dt+1/Pt+1)为对数股息率，即全收益率指数的对数收益率减去对应价格指数的对数收益率。ln(Et+1/Et)为对数盈利增长率，是按照成份股在指数中的权重加权的
总盈利的对数增长率，与直接加总成份股的盈利不同。成份股参与加总的盈利只是其盈利的一部分。这个部分的比例有多大，取决于价格指数是如何加权。以沪深 300 为例，其价格指数是按照经分级靠档后的自由流通股本占A 股股本比例来加权的，那么这个比例为上述调整后的自由流通股本占全部股本的比例，即上述比例×A 股股本占总股本的比例。这里需要注意到有部分企业的股本并不全在A股市场。ln[(Pt+1/Et+1)/(Pt/Et)]为对数估值增长率，是成份股按照指数权重加权的市盈率的对数增长率，权重算法与对数盈利增长率、价格指数相同。
（1）全时间段中证全指的对数化收益拆解
考虑到指数的成分股数量每半年调整一次、万得提供的自由流通股本等数据可能与中证公司的自由流通股本存在一定差距、没有对单个样本的权重设置上限这三个因素，上述拆解方法会产生一个残差项。本报告发现，残差项在每一期都是负数，主要因为报告期股票的增发会提升市值，在盈利不变的情况下大幅抬升股票的估值。根据“残差项=对数收益率-对数盈利提升-对数估值提升”的公式，对数估值提升明显的情况下，残差项就显著为负了。若将残差项与对数估值提升合并来看，将其视为调整的对数估值提升水平。那么从2011 年下半年至2024年下半年，中证全指调整后的对数估值提升累计为-6.62%，贡献度为-11.9%。
在整个时间样本区间里，中证全指的总回报率主要来自于盈利提升，占到约3/4；其次是估值与分红的贡献，都接近 40%；残差项则是负的贡献，接近-1/2，超过估值正向提升的水平。若用残差项对估值贡献进行调整，那么调整后的估值贡献为负。 从各期的绝对水平来看，对数股息率平均为 0.75%，残差项平均为1.03%，对数盈利提升为 5.11%，对数估值提升则高达 14.1%。这表明，单期来看，估值贡献是主要因素，这与长期来看盈利贡献是主要因素不同。从涨跌幅较大的几期来看，基本都是估值的贡献，比如2015 年6 月那一期，中证全指全收益率为 66.8%，而对数估值提升也高达 66.3%。2024 年12 月的最近1期也是如此，全收益率为 18.2%，而对数估值提升高达19.1%，超过全收益率，而同期盈利贡献为负。 在大幅下跌的 2015 年 12 月那一期，中证全指全收益率为-39.7%，而对数估值提升为-42.6%，超过全收益率的绝对水平。第 1 期中证全指也是大幅下跌，全收益率为-28.3%，而对数估值提升为-37.2%，明显超过全收益率指数，同期对数盈利提升为 9.77%。单期对数盈利提升的绝对水平超过估值提升水平只在市场涨跌幅较小的情形下才会出现，而且这种概率也比较小，只占7/27。这7 期的中证全指的全收益率在-4.90%至 7.35%之间。
（2）全时间段中证全指中各行业的对数化收益拆解
（3）分时段中证全指中各行业的对数化收益拆解
接下来，本文将 2011 年 7 月至 2024 年 12 月划分为5 个时间区间，并对中证全指及各行业收益率进行拆分。 在整个时间样本区间，中证全指的对数全收益率为55.7%，其中对数盈利变化、对数估值变化、对数股息率和残差项的贡献占比分别为74.2%、38.0%、37.7%和-49.9%，每一项贡献占比的绝对值都不超过 100%，即各拆分项的绝对值不会超过全收益率。而在各行业中，则是对数盈利变化或对数估值变化的绝对值要超过对应行业指数全收益率的绝对值。 具体而言，对数盈利变化和对数估值变化项的绝对值都超过全收益率的行业有能源、材料、信息和通信，其中只有能源行业的对数盈利项的绝对值大于对数估值变化项，而材料、信息和通信行业的对数估值变化项占优。仅对数盈利变化项的绝对值超过全收益率的行业有主要消费、医药、金融地产和公用事业。而工业、可选消费行业则是仅对数估值变化项的绝对值超过全收益率。横向对比各拆分收益率，能源和金融地产行业的对数股息率最高，信息技术的对数股息率最低；公用事业、主要消费和金融地产的对数盈利变化项最高，对数估值变化项最低；材料、通信和信息技术的对数盈利变化项最低，对数估值变化项最高；能源的残差项最高，公用事业的残差项最低。
在第 1 个子区间（2011.07 至 2015.06），中证全指的对数全收益率为88.2%，其中对数估值变化、对数盈利变化、对数股息率和残差项的贡献占比分别为72.6%、33.9%、6.37%和-13.0%，各拆分项的绝对值都没有超过全收益率。在行业层面，除了能源、材料和工业行业外，大部分行业亦是如此。具体而言，能源和材料行业的对数估值变化项>对数盈利变化项的绝对值>全收益率，而工业行业仅对数估值变化项>全收益率。其他各行业的这2 项都小于全收益率，其中公用事业行业、金融地产的对数盈利变化项更大，主要消费行业的对数盈利变化项与对数估值变化项相差不大，余下行业则是对数估值变化项占主导。横向对比各拆分收益率，依旧是能源和金融地产行业的对数股息率最高，信息技术的对数股息率最低；材料、工业和能源行业的对数估值变化项最高，对数盈利变化项最低；公用事业和金融地产的对数盈利变化项最高，对数估值变化项最低；通信的残差项最高，公用事业的残差项最低。
在第 2 个子区间（2015.06 至 2018.12），中证全指的对数全收益率为-75.0%，其中对数估值变化为-102%，其绝对值超过全收益率的跌幅水平，因此这段区间，中证全指指数跌幅可认为全部来自估值的下跌。在行业层面，除材料、通信和公用事业外，其他行业亦是如此，行业指数跌幅均来自于估值下跌。材料和通信行业的对数盈利下跌幅度要明显大于行业指数的下跌，导致其对数估值变化为正；而公用事业行业则是对数盈利变化项和对数估值变化项的贡献占比相差不大，为47%-48%。
横向对比各拆分收益率，依旧是金融地产和能源行业的对数股息率最高，信息技术和通信行业的对数股息率最低；医药、信息和主要消费行业的对数盈利变化项最高，材料、通信和公用事业的对数盈利变化项最低，这3 个行业的对数估值变化项最高，信息、工业和可选消费行业的对数估值变化项最低；金融地产的残差项最高，材料行业的残差项最低。在第 3 个子区间（2018.12 至2021.12），中证全指的对数全收益率为 56.1%，其中对数估值变化为54.5%，贡献占比为97.1%，因此这段区间，中证全指指数的涨幅几乎来自估值的上涨。在行业层面，除能源和金融地产行业外，其他行业亦是如此。材料、医药和公用事业行业的对数估值变化项小于其全收益率，贡献占比分别为 77.7%、77.9%和71.1%，在100%以内。而工业、可选消费、主要消费、信息技术和通信行业的对数估值变化项要大于全收益率，其中可选消费、信息技术和通信行业的对数盈利下跌幅度较大，也超过全收益率。能源和金融地产行业则是对数盈利变化项占主导，贡献占比分别为68.2%和 81.5%，其次是对数股息率，对数估值变化项的为反向贡献。
横向对比各拆分收益率，金融地产、能源行业和公用事业的对数股息率最高，信息技术和通信行业的对数股息率最低；能源和材料行业的对数盈利变化项最高，信息、可选消费和通信行业的对数盈利变化项最低，这3 个行业的对数估值变化项最高，能源和金融地产行业的对数估值变化项最低；能源的残差项最高，通信行业的残差项最低。在第 4 个子区间，中证全指的对数全收益率为-31.8%，其中对数盈利变化和对数估值变化的贡献占比分别为 58.3%和47.0%，对数盈利变化和对数估值变化项的下跌幅度均小于对数全收益率，贡献占比在100%以内。在行业层面，仅能源和医药行业与之类似，不过能源行业是上涨，这2 项的贡献占比分别为 33.1%和 48.6%；医药行业则是下跌，这 2 项的贡献占比分别为56.3%和48.3%。其他行业则是某一项的变化幅度大于对数全收益率的跌幅。对数盈利变化项占主导的有材料、金融地产、信息技术、通信和公用事业行业，其中公用事业为上涨；工业、可选消费、主要消费则是对数估值变化项占主导。
横向对比各拆分收益率，金融地产和能源行业的对数股息率最高，信息技术的对数股息率最低；公用事业、主要消费和能源行业的对数盈利变化项最高，信息技术、材料行业的对数盈利变化项最低，这 2 个行业和能源行业的对数估值变化项最高，主要消费、工业和公用事业行业的对数估值变化项最低；医药的残差项最高，公用事业的残差项最低。 在第 5 个子区间，中证全指的对数全收益率为 18.2%，其中对数估值变化为19.1%，超过对数全收益率的涨幅，可以认为，这段时间区间，中证全指指数涨幅全部来自估值的提升。与之类似的行业较多，对数盈利变化为负且对数全收益率为正的材料、工业、医药、通信行业都是这种情况。另外，对数盈利变化略微为正的可选消费的对数估值变化项也类似，贡献占比高达 95.7%。金融地产行业和信息技术行业的对数估值变化项的贡献占比分别高达74.2%和60.4%，属于对数估值变化项占主导的行业。公用事业行业也算是估值变化项占主导的行业，不过是行业下跌主要来自于估值的下跌。下跌的能源行业，则主要是来自盈利的下跌。主要消费行业的上涨也是主要来自对数盈利变化项，不过其对数估值变化项则显著为负。横向对比各拆分收益率，能源和金融地产行业的对数股息率最高，信息技术的对数股息率最低；主要消费和信息技术行业的对数盈利变化项最高，工业行业的对数盈利变化项最低，工业和通信行业的对数估值变化项最高，主要消费和公用事业行业的对数估值变化项最低；主要消费的残差项最高，公用事业的残差项最低。
各国股市长期收益率的简易式拆解
如果我们采用一种简化的方法对各国股市的长期驱动力进行拆分，将全收益率指数的累计涨跌幅减去对应价格指数的累计涨跌幅作为分红的贡献部分；然后计算期初和期末的指数估值，将区间内的估值变动作为估值的贡献；最后再将价格指数的累计涨跌幅减去估值变动作为盈利的贡献部分。美国标普500 和道琼斯指数过去 25 年主要靠盈利贡献和分红贡献，SPX 的累计盈利高于道琼斯，道琼斯的分红贡献高于标准普尔 500 指数。纳斯达克与明晟印度则主要由盈利贡献，估值和分红贡献均较小，反应出具有成长性的股票盈利占主导。东证指数主要由盈利和分红贡献，胡志明 30 指数主要由盈利贡献，估值对收益的影响呈现出周期性的扰动，分红贡献高于明晟印度指数，主要原因是胡志明30 指数中金融板块占比较大。
中美股市长期收益率的“利率锚”式拆解
在简易版收益拆分中，估值的变动采用的是 PB 估值的变化，市净率指标反应净资产创造 EPS 的能力。由于这种方法中的盈利贡献是用价格指数的累计涨跌幅减去估值变动得到的，这里的盈利不是当期盈利，也不是过往的累计盈利，而是交易出来的“隐含长期盈利预期”。 所以我们有必要再换一种收益的拆分思路，假设不考虑万得全A 和美股的除权除息对于价格变化的影响。把股市的盈利更直接的拆解成分子端的盈利和分母端的估值，而无需去考虑公司的“盈利潜力”究竟是转换成了当期的盈利还是远期的“预期盈利”，也无需考虑“当期的盈利”究竟是分配给了股东还是当作留存收益来进一步的促进公司的长期增长。总之这里拆解出的盈利就是我们常说的“分子端”。在分母端，我们借鉴 ERP 拆解的思路将分母端的“估值”贡献拆解为无风险利率以及风险溢价，其中无风险利率借助和股票同久期同流动性的债券的收益率来衡量。
7.2 ETF 可以用作满足某些特定需求的载体
ETF 可以用作产品填补空白。如加拿大股票约占全球股票市场的5%，但跟踪热门的 MSCIEAFE 的 ETF 持仓中没有对于加拿大股票的持仓。这时加拿大主线的指数基金则可以填补此项空白。ETF 可以在 A 股市场，战投和大股东在股票锁定期内会面临巨大的行业风险暴露，这是可以通过卖空对应行业来减少行业风险暴露。ETF 也可以用来锁汇，如用来锁定美元兑欧元的汇率。
8.1 主动型 ETF 问世
主动 ETF 结合了主动管理基金和 ETF 的双重优势，在采取主动投资策略为投资者争取超额收益的同时，融入了 ETF 产品的低费率、组合透明、交易便捷的优势，也意味着投资者可以借助 ETF 实现更多元的策略配置。机构数据显示，从2013年到 2024 年，全球主动型 ETF 的规模正以每年 50%的速度增长，在2024年的最新规模已逼近 1 万亿美元。快速崭露头角的主动型ETF，对全球ETF 市场资金流入和头部资管机构的规模发展同样均做出了不容小觑的贡献7。尽管主动管理型 ETF 发展较快，但在主动管理型基金领域，共同基金仍然是绝对的王者。截至 2024Q3，美国主动管理规模总计 14.7 万亿美元，其中主动管理型ETF0.9 万亿，主动管理型共同基金 13，8 万亿。原因在于，ETF 相比于共同基金存在一部分信息披露成本，且由于主动管理型产品持仓情况经常发生变化，导致其在基金发起和基金份额的申购赎回时摩擦成本更高。此外，美国养老金等机构投资者更加偏好共同基金。截至 2023 年底，美国养老金中IRA 计划和固定缴款计划退休账户中的 49.4%由共同基金管理，占权益共同基金规模超过56.7%。
8.2 杠杆 ETF：两倍杠杆 ETF 的收益测算
2006 年，ProShares 公司推出了第一批杠杆 ETF 和反向ETF，提供市场指数两倍或负两倍的日回报率。目前 A 股市场的杠杆 ETF 还处于探索阶段早期，投资者只能自己通过两融的渠道给被动投资加杠杆，目前，交易所对于质押比例的规定是ETF 折算率不超过 90%。LOF 折算率不超过 80%。而在海外，杠杆ETF、反向ETF、策略 ETF、行业 ETF、宽基指数 ETF 百花齐放。此处对两倍杠杆水平的ETF收益进行测算。 情形 1：若预期指数每天上涨 10%，则 10 天后指数收益率为158%，杠杆ETF收益率为 519%。 情形 2：若预期指数每天下跌 10%，则 10 天后指数收益率为-65%，杠杆ETF收益率为-89%。 情形 3：若预期指数先下跌 10%，再上涨 10%，依次循环，则10 天后指数收益率为-5%，杠杆 ETF 收益率为-8%。
8.3 反向投资 ETF 的兴起和弊端
90 年代，日股普遍表现不佳，95 年反向投资 ETF 开始出现，但事后回看，在股市这种有长期分红且能长期跑赢通胀的市场反向做空并不是一个明智的选择。一个简单的逻辑在于既然股市的长期价值来源于其盈利和分红，正向ETF 具有配置价值，那反向 ETF 整体上会有一个负 beta 的收益。反向ETF 只能用来做为对冲手段，而不能用来进行配置。
8.4 SmartBeta 或成为 ETF 新的增长点
传统市值加权 ETF 存在编制“缺陷”
被动投资指的是指数化投资，即完全复制某一指数从而获得某种意义上的平均收益，指数的构造方式对于投资组合的收益率是有影响的。不同的指数采用不同的加权方式。
一种最受市场接受的指数构造方式是按照权重股的市值加权，即大市值的公司权重更高，反之亦然。这种构造方式下“总市值”即为指数的因子，如果考虑到流通股和非流通股在流动性上的差异，一种对于总市值加权改进的方法是利用自由流通市值加权。 市值加权的理念在于市场的有效性，采用市值加权的指数调整较少，但市值加权的最大的问题在于“追涨杀跌”，涨的越多的股票市值越大，市值大的股票在指数中占比上升，从而推动指数基金的进一步买入，不符合价值投资的理念，寒武纪纳入上证 50 引发舆情正是与此有关。
等权法编制的指数收益更高
一种改进思路是借鉴道琼斯工业指数设立评选委员会。道琼斯的委员会由金融领域的专家组成，他们根据一系列标准，包括公司的市值、声誉、行业代表性和财务健康状况等，来选择和定期评审指数的成分股。这个非量化的选股过程允许委员会灵活地应对市场变化，确保指数能够反映美国股市的核心趋势。委员会的决策不受固定频率的约束，可以根据市场发展和企业行为随时进行成分股的调整，剔除中长期存在风险的个股，以维持指数的准确性和代表性。这类方法的好处是可以剔除未来很长一段时间有瑕疵的权重票对宽基指数的拖累，但坏处是面临评选委员会的道德风险。 另一种改进思路是采用等权法编制指数，采用等权法编制指数与价值投资理念契合。同时，采用等权重法编制指数有助于减少对单一资产或行业的依赖，从而降低投资组合的非系统性风险。值得注意的是，采用等权重方法进行个股配置并不是一个在所有情况下都占优的策略，等权重法只是平衡收益和风险的一种手段，通过等权重法获取更高收益是以承担风险的增加为代价，等权重法是一个有价值的投资工具，但实现的只是风险替换而非消除，相当于把表现低迷的重要标的拖累风险转置为中小成长板块分摊结果的风险。实践结果发现等权法编制指数的全A 等权和 300 等权比按市值加权的万得全 A 和沪深300 表现更好。采用等权法编制指数，会在股票价格低迷时买入，在价格高涨时卖出，从而实现高抛低吸的投资策略，与价值投资理念高度契合。采用等权法编制指数能够更有效地捕捉市场中的投资机会，为投资者带来更为稳健的回报。2008 年至今，全A等权指数持续跑赢万得全 A 指数，超额收益更是达到了197%。
等权重指数化投资策略更加相信不同板块和个股之间存在周期性和轮动性，在行业轮动加速以及市场风格偏向中小盘时更容易获得超额收益。采用等权重法编制指数有助于减少对单一资产或行业的依赖，从而降低投资组合的非系统性风险。但是等权重并非绝对占优策略，以 SPX 指数为例，等权重法赋予了小盘股较大权重，同时整体风格也由成长风格向价值风格转变，2008 年至今，SPX 等权指数的累计收益率始终大于 SPX 指数的累计收益率，但是近一年来二者之间差值开始不断缩小，两者累计回报率趋同，同时，2008 年至今等权重指数仅在50% 的时间里表现占优，并且在占优年份，等权指数夏普比率大部分情况下小于市值加权指数的夏普比率，说明通过等权指数获取更高收益是以损失风险收益回报比为代价。
行业分层等权重法编制的指数进一步增厚沪深300 收益
第三种改进思路是采用行业分层等权重法编制指数指导投资。等权重指数在实践中的应用也存在一些弊端，主要包括交易成本较高、流动性受限等，在实际投资中，可能导致风险集中、管理难度增加、对小市值股票价格影响较大以及再平衡可能导致逆市场趋势操作的风险，这些因素都可能对投资组合的整体收益产生负面影响，事实亦是如此，目前大部分等权 ETF 产品均未能跑赢对应的普通ETF产品。为了克服这些问题，行业分层等权重法提供了一种改进方案，通过权重设置，行业分层等权重法可以使不同行业间实现等权重，以反映行业分层等权的市场表现。这种方法不仅具备等权指数的优势，而且通过减少调仓频率，有效降低了交易成本。同时，行业分层等权重法还能够在一定程度上缓解因个股权重调整带来的流动性压力，从而为投资者提供一个更为稳健和成本效益较高的投资选择。
8.5 布局新质生产力：科创 ETF 的产品扩容
科创板自 2019 年 7 月开市以来，整体运行平稳，充分发挥科创板改革“试验田”功能，持续打造培育新质生产力的“主阵地”。截至2024 年底，科创板上市公司数量已达 581 家，总市值规模超 6.34 万亿元。随着上市公司数量稳步提升，投资者对表征科创板上市公司整体运行情况的指数需求与日俱增，在此背景下，上海证券交易所和中证指数有限公司研究推出上证科创板综合指数，为科创板市场提供更丰富、更全面的表征工具 8。 科创综指是科创板的重要核心指数，与科创 50 各有侧重、互为补充，从不同角度表征科创板运行情况。从指数定位看，科创综指定位于综合指数，市值覆盖度接近 97%，主要发挥对科创板市场整体表征功能，兼具一定的投资功能；而科创50指数定位于成份指数，从科创板选取代表性证券，市值覆盖度45%，主要发挥投资功能。从市值分布来看，科创综指覆盖大、中、小盘证券，样本市值平均数和中位数分别为 113 亿元和 51 亿元，与科创板全市场基本一致；而科创50指数主要为科创板大市值证券，市值平均数和中位数分别为674 亿元、370 亿元。从行业分布来看，科创综指的行业分布较为均衡，半导体、电力设备、机械制造和医药等行业占比较高；而科创 50 指数行业分布更为聚焦，半导体行业权重占比达62% 9。 按照科创综合指数样本中 500 余家上市公司，2020-2024 年各年度总成交金额分别为 6.53、10.4、11.9、15.6、16.5 万亿元，呈现出稳步上升趋势。年内日均成交额分别为 558、635、621、693、684 亿元，近四年来均维持在600 亿元以上。
科创成长指数相对中小成长指数权重更为集中，科创100 是科创成长指数中最均衡配置的品种。我们以科创 100、科创 50、双创 50 作为科创成长代表性指数，以中证 2000、国证 2000 作为中小成长的代表性指数。从两者的对比上看，科创成长指数权重排名前 15 的二级行业占比总和接近或超过90%，而中证2000、国证2000 指数权重排名前 15 的二级行业权重占比总和仅在50%以下。科创成长类指数权重分布更为集中，在成长风格相对占优时更适合做一篮子配置。科创综指相对科创 50，在半导体的布局敞口相对降低，避免风险集中暴露在特定行业里。
A 股市场战略性新兴产业总市值达到 36 万亿元。截至2024 年底，战略性新兴产业相关上市公司的数量超过 2070 家，占 A 股上市公司数量的比例为39%；总市值达到 36 万亿元，占整个 A 股总市值的比例为 38%。从具体行业分布来看，上市公司数量最多的六大行业是医药生物、电子、计算机、机械设备、电力设备、基础化工，大部分属于新质生产力相关领域。从板块分布来看，目前战略性新兴产业相关上市公司主要分布在主板、创业板、科创板。其中，创业板占比为30%，科创板占比为 25%，北证占比 7%，三者合计占比高达62%。科创板综指的行业分布：按照市值分布，截至 2024 年底，科创综指中一级行业主要分布在信息技术（58%）、工业（18%）、医疗保健（16%）、材料（6%）和可选消费（2%），二级行业主要分布在半导体（39%）、医药生物（11%）、硬件设备（11%）、电气设备（10%）、软件服务（8%）；按照公司数量分布一级行业主要分布在信息技术（42%）、工业（25%）、医疗保健（20%）、材料（11%）、可选消费（2%），二级行业主要分布在半导体（18%）、硬件设备（14%）、医药生物（14%）、软件服务（10%）、机械（10%）。
截至 2025 年 1 月中旬，从收益率的角度看，科创综指近一月、近三月、近六月、近一年收益率分别为-7.73%、-3.13%、28.21%、6.61%，跑输科创50 但跑赢科创100 和科创 200。波动率方面，近一个月和一年以上维度看，科创综指整体波动率略大于科创 50，但小于科创 100、科创 200；近三个月、近六个月科创综指日波动率最低；最大回撤方面，科创综指近一个月、近三个月、近六个月、近一年、近三年、近五年最大回撤分别为 11.58%、15.29%、16.11%、25.63%、51.47%、57.93%，其中近一年及更短的维度回撤大于科创 50，但小于科创100、科创200；一年以上的维度科创综指回撤控制在各科创指数中表现最好。
9.1 ETF 流动性构成
ETF 的流动性是指其在市场上的交易活跃度和投资者买卖的便捷程度，它受整个市场环境、单个 ETF 的日均成交量、标的资产的流通性以及相关衍生品和更广泛ETP 产品的存在共同影响，一个高流动性的 ETF 能够确保投资者在较低的交易成本下快速执行交易，有效管理投资组合。
ETF 的全称是交易型开放式指数基金，顾名思义，交易型指的是可以在二级市场场内进行交易，开放式指的是可以在一级市场进行申购和赎回，其份额在存续期内是发生变化的，顾名思义，其流动性也是由这两部分构成。国内ETF 如沪深300、上证 50 等折溢价率在多数时间以 0 为均值窄幅波动，说明在一级市场进行申购和赎回与二级市场进行买入卖出的价格是十分接近的，套利机制使得国内ETF折溢价率维持在一个合理水平，这种“公平”的交易机制提高了投资者的参与度，投资者的参与使换手率不会过分的低，从而为市场提供了必要的流动性。然而值得注意的是，在交易型开放式指数基金的申购和赎回时，如果遇到某些成分股因为停牌、达到涨跌停板限制或其他市场原因无法直接用实物股票进行交换时，投资者可以采用现金替代的方式处理这些特定股票。即，在申购或赎回ETF 份额时，使用现金来代替那些暂时不可获得的股票。基金管理人收到这笔替代现金后，并不会立即完成整个 ETF 篮子的构建，而是会在后续的交易日里，利用收到的现金按照既定策略购入相应的成分股，这个过程被称为补券。通过补券，基金管理人确保 ETF 的投资组合能够准确反映其追踪的指数构成，同时维持基金的正常运作和净值计算。ETF 的补券操作实际上将某些市场波动带来的风险转移给了基金管理公司。例如，当某只成分股连续涨停时，基金公司可能无法立即使用投资者提供的现金以合理的价格购入该股票。如果在涨停解除后，股价已经上涨到更高的水平，那么基金公司将不得不以较高的价格买入这只股票。
9.2 ETF 相比共同基金费率更低、税收更加优惠、交易更灵活
海外成熟市场的经验显示，ETF 相比于指数基金更加灵活。ETF 支持在盘中买入，而不像共同基金那样只能在每日收盘计算出基金净值（NAV）时才能一次性买入卖出。更灵活的交易方式意味着投资者可以避免股市在单日上涨时的踏空以及在股市遭受系统性风险时过晚的卖出而“被踩踏”。 ETF 税收更加优惠。ETF 仅在卖出所持有的基金份额时缴纳资本利得税。而共同基金分配的股息和资本利得要在分配年度纳税。ETF 客观上形成了一种税收递延。ETF 透明性强。投资者可以随时看到开放式指数基金的持仓情况，而共同基金则仅在每年年报和半年报中披露两次。 此外，ETF 在进行融资融券业务时，充抵保证金的折算率相对股票较高，目前，ETF 折算率不超过 90%。LOF 折算率不超过 80%。SFISF 目前没有对ETF 和LOF的折算率进行细化。 此外，相比共同基金，ETF 允许日内交易及卖空，天然吸引一些偏好交易的资金，但过度的频繁交易会增加买卖过程中的佣金，进而降低长期组合的收益。此外，ETF 和股票类似，既可以挂市价,也可以挂限单价，还可以设置止损单，更好帮助投资者控制风险。
然而，成熟市场如美国，共同基金的存在仍然具有合理性和必然性，部分共同基金无需像 ETF 那样在买卖时缴纳佣金。比如，采用平均成本投资法可以降低投资者的持仓成本，但对于 ETF 来说，采用定投模式投资的交易成本远高于共同基金。
9.3 ETF 链接基金具有比拟一般指数基金的优势，适合没有场内账户的尾部投资者
美国市场上跟踪指数的基金主要有 ETF 基金、ETF 链接基金和一般指数基金（美国的共同基金）。三者最主要的差别在于渠道和交收方式的差异。三者的目标客户画像存在差异，一般指数基金适合频繁调仓的日线级别波段操作的投资者，ETF适合长期持有的投资者以及分钟级别操作的投资者,ETF 链接基金适合长尾客户，对没有股票账户的投资者友好。相比共同基金，ETF 链接基金的优势在于管理费低于一般指数基金。相比 ETF 链接基金和一般指数基金，货币基金类 ETF、跨境类ETF、债券类ETF和商品类 ETF 可以实现 T+0 交易，而股票型 ETF 则实行T+1 交易，即当日买入的股票在第二天才能够卖出。我国的 ETF 实行 T+1 的结算制度，即公司根据T日净额清算结果，于 T+1 日对结算参与人的结算账户进行簿记处理。
9.4 投资 ETF 历史上收益不及主动型股票基金
2005 年至 2007 年是股权分置改革时期，大股东拥有限制流通权股票，一般是国有股和法人股，中小股东拥有自由流通权的股票，一般是社会公众股。流通股可以在二级市场买卖，却没有参与公司决策的投票权。这导致大股东不关心二级市场的股价，并可能通过定向增发等损害中小股东利益。为平衡两者的利益，股权分置改革要求大股东对于拥有高溢价的流通股股权进行补偿。2005 年6 月10号，三一重工每 10 股送 3.5 股派 8 元现金的股改方案，以93.44％的高赞成率顺利通过，为中国股权分置改革的成功打响了第一枪，这样在指数成分不变的情况下，净值原地飚升将近 40%。在股改的背景下，2005 年至2007 年股改期间公募基金的收益数据极大程度的失真了。 随后 2008 年全球主要市场是单边熊市，2009 年上半年单边牛市，期间异常事件也很多，不适合纳入研究，所以本文选择以 2009 年12 月21 日为时间起点，由于2020 年以前上证全收益指数数据的缺失，本文采用沪深300 指数为业绩比较基准。普通股票型基金配置股票的资金占比是 80%到 95%，偏股混合型基金配置股票的资金占比是 60%到 95%，两者配置股票资产的比例上限是相同的。按照万得的定义，2010 年初只有 5 支普通股票型基金，而偏股混合型基金却有191 支。普通股票型基金容易受到样本数量太小的影响，偏股混合型基金的代表性更强。从 2009 年 12 月 21 日至 2025 年 1 月 20 日，沪深 300 指数涨幅12%，沪深300全收益指数涨幅 54%，主动偏股型基金涨幅收益 125%，普通股票型基金涨幅158%，均远超沪深 300 价格指数以及全收益指数。在此期间，沪深300 价格指数最大跌幅为 38.56%，沪深 300 全收益指数最大跌幅为 35.12%，普通股票型基金的最大跌幅为 25.04%，偏股混合型基金的最大跌幅为 21.72%。普通股票型基金跑赢偏股混合型基金无法说明基金经理的择时能力存疑——原因在于基金经理并非总是以收益最大化为目标，控制最大回撤和为赎回保留一定的预防性资金敞口，也是基金关注和考核的重要指标之一。
除了上文叙述的内容外，以往主动基金跑赢指数期间的另一个背景在于A股的机制红利，A 股的“机制红利”主要体现在网上打新、网下打新和定向增发三个方面。对于小市值账户而言，网上打新因其灵活性而显得尤为重要；相比之下，公募基金从网上打新获得的收益则较为有限。网下打新给予机构投资者，包括公募基金，优先获取新股的机会，每年可为其业绩增厚。定向增发作为A 股市场的特色，不仅允许上市公司以折价向特定对象发行新股，还可能每年产生浮盈，尽管大部分利益归于大股东和私募股权基金，但公募基金也能通过参与定增实现年度业绩提升。此外，公募基金还能通过投资债券、回购协议、参与可转债配售与摇号以及涉足港股和新三板等方式进一步优化其资产配置，这些活动共同为公募基金带来了额外年化收益。总体来说，这些机制红利有助于不同类型投资者在A股市场中寻求多样化和增值的投资机会。而随着市场成熟化不断提升，这类机制红利的影响在逐步降低。回顾历史发现，上一轮主动基金跑赢和公募大幅扩容的2019-2021 年间，随着资管新规的实施，一部分资金开始寻求新的投资途径，从传统的银行存款等间接投资转向包括股票市场在内的直接投资形式。净值化改革的影响主要集中在那些风险承受能力较高的投资者身上，这部分人群的资金量较高，对股市提供了充足流动性。这些流入股票市场的资金多数选择了公募基金作为其投资渠道，保险产品以及私募基金吸纳的资金相对较小。权益类公募基金中又以主动型基金为主，主要原因有三点，第一是公募基金对渠道的激励机制相比其他资金是最完善的，公募基金通过与银行、券商的合作推广其拳头产品和旗舰基金经理，第二是资金属性，从银行理财中流出的资金更加关注公司的基本面情况，天然偏好高景气度的白酒医药新能源等“核心资产”，与公募基金景气投资、价值投资的投资理念更加契合。第三是上证指数此前经历多次“3000 点保卫战”，投资者对于被动投资信心不足。
9.5 未来若新一轮牛市来临，是否会回归主动型产品为王
按照欧美等成熟市场经验规律，主动型基金的持仓相比指数beta 更大，主动选股的 alpha 收益无法覆盖一个更大的 beta 引发的下跌，体现为熊市期间主动型基金跑输的更多。 为了验证小票相对于大票是否有更大的 beta，本文首先选取过去10 年的交易数据，以沪深 300 指数作为全市场的充分分散的投资组合，利用公式法计算上证50、中证 500 和市场组合的 beta 值，发现三者分别是0.93、1.0008，验证了小票的beta 值大于大票的观点。随后，本文定义一个“信号”，若中证500 当年的收益高于沪深 300，则信号为“1”，否则为“0”。这一信号可以解释为是否有beta行情或者小票能否跑赢大票。
我们用普通股票型基金收益率中位数能否超过沪深300 当年涨跌幅作为主动型基金能否跑赢指数的衡量标准。发现主动能否跑赢指数与我们的“信号”指示高度一致，在过往的 11 年中有 7 年两者一致。这一现象验证了近年来主动无法跑赢被动的原因在于主动基金的 alpha 被一个更大的负 beta 拖累。
ETF扩容降费极大丰富了资产配置的工具库。在全球配置开篇报告中，我们借助QDII基金出海策略，帮助投资者进行跨国对冲；落地到国内主要的股、债、商，也可以通过多元化 ETF 配置的思路来对冲风险，获取更加稳定的回报表现。
10.1 多元资产配置成为抵御风险、增厚收益的必然选择
过去 20 余年长期经验表明，资产分散化组合的表现往往优于押注于单一资产。2009 年至今，股票基金、ETF 基金和混合基金在年化收益率、年化波动率、夏普比和最大回撤的表现均优于沪深 300；债券基金在收益率上超过了中债综合指数，但夏普比和最大回撤略显逊色。如果将资产范围扩大，货币基金拥有更低的波动率和确定性的增长趋势，但年化收益率表现较低；QDII 基金主要投资海外资产，也能在国内股债双杀和资产荒时，帮助投资者实现收益和风险的平衡。从年度收益率看，几乎没有资产可以长期稳定跑赢其他资产，所以重仓单一资产意味着要放弃其他资产带来的更高收益。2009 年至今，沪深300 跑输其他资产的次数最多，有 5 次跑赢的经验；债券走势较为稳定，其跑赢其他资产往往是在经济衰退时期；商品中黄金属于安全类资产，具备稳定性和一定胜率，很少大幅跑赢或跑输其他资产；而原油价格受供给端牵制明显，往往在国际局势动荡期间跑赢，在经济下行期跑输。
10.2 静态大类资产配置策略
美国市场静态大类资产配置实践
在美国市场，假如现金、债券和权益的投资比例为30%，20%和50%。在权益投资中，标准普尔 500 指数占比 40%，REITs 占比 40%，小盘价值型股票占比20%。
组合最大回撤情况为-11.2%，远低于 REIT 共同基金的-21.8%和标普500 的-44.8%以及罗素 2000 价值型指数的-33.3%。组合在遇到市场尾部风险时体现出较好的“抗跌”属性。
从 1980 年到 2006 年，单一决策投资组合及其组成部分的风险调整收益高于股票指数、债券指数和 REITs。
中国市场静态大类资产配置实践
投资组合中股票与债券的比例分配是影响其长期业绩的关键因素。因此，投资者在固定收益资产与股票资产之间做出恰当的分配决策，是他们必须做出的最关键选择。资产配置有效的本质是分散掉投资组合中的非系统性风险，只承担被市场定价的“系统风险”。假设股市的长期回报为 8.2%，债市的长期回报为5.2%。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
