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［摘 要］本文运用了DEA法的Malmquist指数刻画了我国开放式基金业生产效率的动态变化，并对我国基金业业绩进行了整体评价。通过对全要素生产率的分解，本文得出全要素生产率动态变化的推动因素，指出技术效率对于中国基金业发展的重要作用。在此基础上，本文就适合中国基金业特点的系统的基金业绩评价体系的构建，提出了一些建议和意见。
我国证券投资基金行业在过去的几年中得到了蓬勃的发展，如何向投资者全面提供基金的运作信息，如何评定基金的业绩表现并在此基础上建立适应中国证券市场现状的基金业绩评价体系，已经是我国基金业发展中的一个重要问题。
一、文献综述
国外对证券投资基金的评价方法主要有基于资产组合理论与CAPM的评价方法、基于APT的评价方法。20世纪60年代之前，基金业绩一般是通过单位净资产与投资收益率来衡量的。随着马柯维茨的资产组合理论和夏普的资本资产定价模型的产生，从20世纪60年代开始，基金评价领域相继出现了Treynor比、Sharpe比和Jensen比三种新的评价指标。Jack.L.Treynor（1965）首次将风险量化理论引入到基金评价领域 [1]。William.E.Sharpe（1966）以有效市场假设为前提，提出以单位风险来衡量基金的超额收益[2]。Michael.C.Jensen（1968）根据资本资产定价模型和证券市场线，采用回归方程得出了Jensen比[3]。计算Jenson比的单因素基准组合的回归方程有着诸多的假设前提，因此模型的解释力相对较低。基金业绩的评价方法尽管得到了相当充分的发展，但这些方法中存在着不少缺陷，这就促发了一些学者对这些方法进行改进。
为对Jenson比的单因素基准组合回归模型进行改进， Lehman.B.N与Modest.D.M（1987）提出了基于APT的多因素基准组合回归方程。该模型中的多因素基准组合包括：市场平均指数收益、股票规模、公司的市净率、市盈率以及公司前期的销售增长等[4]。而Carhart.Mark.M（1997）在Fama和French的多因素理论的基础上[5]，增加了一个基金所持股票前期表现的因素[6]。Michael Stutzer（1997）针对Sharpe比中基金收益服从正态分布的假设和投资者厌恶收益波动风险的假设依据不足的问题，提出了一种避免这些问题的基金业绩评价指数[7]。Basso和Funari（2001）提出将数据包络分析法（DEA法）运用到基金业绩评价中来。DEA方法将非风险成本也纳入基金业绩的评价中[8]。
国内的有关研究一般是运用国外学者的理论，对中国基金的业绩进行实证研究。张文璋和陈向民（2002）通过敏感性分析发现，基金业绩对基金组合与基金评价方法高度敏感，而对无风险收益率则不太敏感[10]。在基金业绩评价方法方面，丁文恒、冯英浚、康宇虹（2002）首次在我国基金业绩评价中应用了数据包络分析法（DEA 法）[11]。不过，该研究仅考察了封闭式基金的数据，且其输入输出指标的选取中存在着一定的问题。
二、DEA法概述
1978年，A.Charnes,W.W.Cooper和E.Rhodes提出了评价相对有效性的数据包络分析方法（DEA法）[9] 。该方法是利用各决策单元的输入、输出数据，直接建立DEA模型，并利用线性规划的对偶理论和非阿基米德无穷小的技巧，通过计算判别决策单元的有效性。自第一种DEA模型C2R之后，相继出现了BC2、FG、ST等多种DEA模型，至今，DEA法已经形成一个完整的理论，在这一理论中包括了效率、生产可能集、生产前沿面等重要概念。鉴于各种DEA法各模型之间在相当程度上是类似的，本文仅对最早出现的C2R DEA模型进行分析。
C2R模型的初始模型是一个分式规划，该分式规划是将科学-工程效率的定义应用到多输入、多输出的系统相对效率的评价中。分式规划通过C2R变换，可以转换为一个与其等价的线性规划。根据线性规划的对偶理论，可以得到一个对偶规划，这一对偶规划是与生产可能集和相应的生产前沿面相联系的。判断一个决策单元是否有效，就是判断该决策单元是否落在生产可能集的生产前沿面上。如果以输入最小、输出最大为目标，那么生产前沿面就是以生产可能集作为约束集合的相应的线性多目标规划的Pareto面，亦即数据包络面的有效部分。在DEA模型中，DEA有效与多目标规划的Pareto解是等价的。
DEA法不仅能发现效率不佳的基金，而且能确定无效的程度并得出提高无效基金效率的途径。当产出单元非DEA有效，那么通过计算求解，可以对原有的投入产量和产出向量进行调整，使其达到DEA有效。在DEA方法的求解过程中，使用单纯形法不仅能得到最优解，还可以利用原规划和对偶规划得到很多具备经济含义的信息，进而可以获得关于决策单元提高效率的指导。
三、基于DEA模型的实证分析
（一）指标的确定与评价对象的选择
在对以下开放式证券投资基金进行的实证分析中，所确定的指标与评价对象的选择如下：
1．输入指标。非风险投入包括：单位托管费用（input1），单位管理费用（input2），单位其他费用（input3，排除托管费用和管理费后的单位其他费用），单位交易佣金（input4）；风险投入包括：基金周转收益率标准差（input5），其中基金收益率采用对数形式。
2．输出指标。按照行为金融学理论，本文在选择输出指标时将分红和净值增长分别作为两个输出指标看待。其中，分红（output1）指基金在评价期间内的累计分红，净值增长（output2）指基金在评价期内的净值增长。
3．评价对象的选择。本文在进行实证分析中，没有按基金投资风格进行分类评价，其原因在于尽管现行基金契约中对于投资风格的表述种类繁多，但实际上目前国内公募基金在投资风格上存在趋同性。此外，国外成熟的基金评级机构对运作时间低于36个月的基金一般是不予评价的，这是因为选择短期运作的基金，其业绩评价难以得出稳定和全面的评价结果。因此，在评价对象选择上，本研究也根据这一原则，选择于2005年12月31日已成立期满36个月的12家开放式股票投资基金作为研究对象（见表1）。在进行DEA有效性分析时采用这些基金3年合计或3年平均的数据，在进行Malmquist分析时采用各基金分年度的数据。
本文采用软件MS-EXCEL和DEAP（Version2.1）进行计算，数据来自Wind资讯。
（二）DEA法的相对有效性分析及其解释
DEA模型的相对有效性分析结果见表2：
表2中的数据分析结果显示：华安创新、南方稳健成长、华夏成长、易方达平稳成长、长盛成长价值、宝盈鸿利收益、华安MSCI中国A股、大成价值增长同为相对有效（DEA有效值等于1），即以上基金的投入产出水平在DEA前沿面亦即生产函数曲线上。而国泰金鹰增长、富国动态平衡、融通新蓝筹、银华优势企业则相对无效，即以上基金的投入产出水平在生产可能性区域内但不在DEA前沿面上。就基金的规模效应来看，相对有效的8家基金处在规模收益不变的阶段，而相对无效的四家基金均处在规模收益递减的阶段。根据这些基金的剩余变量和松弛变量的分布和大小，还可以得出影响基金业绩结果的主要因素（见表3）。
表3显示，在剩余变量的统计中，分红的剩余变量均为零，说明分红不是影响基金业绩是否为DEA有效的重要因素。而基金国泰金鹰增长和基金富国动态平衡的净值增长指标存在较大的剩余变量,说明净值增长是影响基金业绩是否为DEA有效的一个重要因素。
表3还显示，周收益率的标准差松弛变量均为零，单位管理费中有富国动态平衡、融通新蓝筹股等4只基金存在松弛变量，但其中三个数值都很小。说明单位托管费、周收益率的标准差和单位管理费一般不是影响基金业绩的主要因素。而单位其他费和单位佣金均有3家基金存在较大的松弛变量，说明这两个输入指标是影响基金业绩的重要因素。
对于相对无效的基金，可以根据DEA的“投影”理论和该基金的松弛变量值以及剩余变量值，指出他们改进业绩的途径、改进的幅度，并获得达到相对有效时他们各输入和输出指标的有效理论值。各无效基金改进的途径和幅度见表4；达到相对有效时各基金的输入和输出指标的有效值见表5及表6。
（三）基于DEA法的Malmquist指数分析
表7列出了12只开放式证券投资基金2003-2005年Malmquist生产率指数及其分解数据。从中可以看出分解后EC（effch,技术效率变化）和TC（techch,技术变化，生产前沿面的移动）的状况。EC还可进一步分解为纯效率变化（pech）与规模效率变化（sech）。
12只基金的平均值的全要素生产率值（tfpch）为0.923，即评价范围内的基金在2004-2005期间全要素生产效率出现了下降，出现下降的原因在于生产前沿面出现了较大幅度的下移，技术变化TC值为0.919，而技术效率EC值只是小幅上涨，为1.005。对于生产前沿面向下移动的原因，笔者认为其首要因素是2004-2005期间整个证券市场的不景气。证券市场的上证A股指数从2004年2月开始直到2005年12月都处于下滑的过程。生产前沿面向下移动的另一个原因在于基金规模扩大与市场投资空间之间的矛盾。2004、2005年基金市场快速扩容，基金规模高速增长，但由于我国资本市场上具有良好投资价值的上市公司资源有限，在这种因素影响下，基金投资操作手法高度趋同，投资风格同质化倾向十分突出。由于基金投资风格的同质化，基金持股的成本上涨，进而带来了收益率的下降。
评价范围内，基金EC有小幅提高，说明基金业绩在2004-2005期间存在一定的追赶效应，其原因可归结为基金行业竞争的结果。从EC分解可以看出，EC的增长主要来自纯粹技术效率的提高（pech值为1.009），而投入规模在同期是下降的（sech值为0.996）。这说明基金家数的快速增加促使相对无效率的基金自身进行了调整，使其减少要素投入并增加产出规模以使自身的经营更加接近行业的生产前沿面。
从Malmquist指数及其分解指数的分年度比较来看，2005年相对2004年存在一个比较明显的全要素生产率的提高。笔者认为这是由QFII带来的竞争水平的提高以及技术的“溢出效应”。自从第一批QFII自2003年5月通过资格批准以来，迫使国内基金业改进生产效率以应对竞争，并使国内基金业学习了QFII的投资策略等，从而获得技术溢出效应。
（四）研究结论
综上所述，在上述评价对象中，大多数基金的业绩表现出了DEA有效，少部分为非DEA有效。DEA有效的基金均处于规模收益不变阶段，而非DEA有效的基金均处于规模收益递减的阶段。影响基金绩效业绩的主要因素为：单位其他费用，单位佣金以及净值增长。而单位托管费用、单位管理费、周收益率标准差和分红对基金业绩不具影响。非DEA有效的基金均处于规模收益递减的阶段，说明非DEA有效的基金应着重降低投入规模。虽然基金业绩的相对有效性对于单位托管费、单位管理费并不敏感，但并不意味着这两类费用无益于提高绝对经营业绩。
对于相对无效的基金，可以根据DEA的“投影”理论和该基金的松弛变量值以及剩余变量值指出改进他们业绩的途径、改进的幅度，并获得达到相对有效时它们各输入和输出指标的有效值。
基于DEA模型的Malmquist指数分析表明，就评价期间来讲，基金生产率出现了下降，主要原因在于生产前沿面下降了，生产前沿面下移的原因在于:其一，评价期间证券市场的不景气，缺乏做空机制；其二，过多的资金追逐过少的优质上市公司。通过Malmquist分析也可以发现，评价期间内基金行业存在一定的追赶效应；行业竞争程度的加深以及QFII的溢出效应在一定程度上提高了基金的全要素生产率，技术效率的提高对于中国基金业发展有重要作用。
四、构建我国基金评价体系的建议
（一）构建基于DEA法的全面基金业绩评价体系
我国的基金由于系统风险较大，基金业绩很不稳定，风险收益指标通常只反映基金的历史表现而不能保证基金的未来业绩，因此，基准面分析、基金管理能力指标、基金资产流动性指标在基金评价中有不可忽视的作用。而基于DEA方法的基金业绩评价体系则可以满足这些指标的评价要求。
DEA法在多输入、多输出评价方面表现出了良好的兼容性，并且分析时可以囊括上述的各项指标。DEA法的另一个较大的优势在于可以根据评价结果指出改进他们绩效的途径、改进的幅度，并获得达到相对有效时他们各自的输入和输出指标的有效值，为基金改善经营业绩提供了指导。此外，DEA法可以通过对全要素生产效率的分解，得出推动全要素生产效率动态变化的因素，这对于监管当局来说也是极具指导意义的。
（二）构建我国基金业绩评价体系需要着重考虑基金投资组合的流动性
流动性是指投资者根据市场的基本供给和需求状况，以合理的价格迅速交易一定数量资产的能力。基金的流动性越高，进行即时交易的成本就越低。流动性实际上包含了三个方面：速度（交易时间）、价格（交易成本）和交易数量。在衡量基金流动性时，一般从以下四个方面考虑：宽度，如买卖价差；深度，如交易量；速度，指证券交易的即时性；弹性，指当较大数量的交易在较短时间内得到执行，从而造成价格的较大变化，价格立即返回均衡水平。
我国的基金业虽然发展历史尚短，但是发展速度很快，因此产生了对基金评级的迫切需求。在这种情况下，借鉴美国等成熟市场发展的经验，尽快建立符合我国实际情况的基金评级体系，发展权威的基金评级机构，全面考察基金的长期可持续发展能力，将有助于引导社会资源更多地流向拥有成熟、理性投资理念的基金管理人。然而我国股票市场内存在着股权割裂、不能做空等先天缺陷，直接导致了基金投资组合变现存在重大的问题。因此，在构建合理的基金评价体系过程中，需要充分体现基金投资组合的流动性对基金业绩的影响。
（三）使用基金评价体系时需了解我国证券市场的缺陷性
在金融市场发达的欧美国家，由于信息效率较高，大多数影响基金绩效的因素都可以通过基金净值反应出来，因此成熟市场的基金评级一般集中于分析基金净值收益的变化来确定各种绩效评价指标。中国证券市场由于效率远低于成熟市场，仅仅依赖净值的高低排名得出的评级结果可能会给投资者带来巨大的风险。因此，进行基金业绩评价时需要充分考虑我国证券市场的缺陷，选择适合我国证券市场的基金绩效评级体系。
参考文献
[1]Treynor J. How to rate management of investment funds. Harvard business review,1995.
[2]Sharpe W F. Mutual fund performance.Journal of business,1996.
[3]Jensen M C.The performance of mutual funds in the period 1945-1964.Journal of Finance,1968.
[4]Lehman B N,ModestD M.Mutual Fund Perfourmance Evaluation: A Comparison of Benchmarks and Benchmark Comparisons. Journal of Finance,1987.
[5]Fama E F, French K R.Multifactor Explanations of Asset Pricing Anomalies. Jourmal of Finance,1996.
[6]Carhart M M.On Persistence in Mutual Fund Performance. Journal of Finance,1997.
[7]Franco Modigliani, Leah Modigliani.Risk-Adjusted Performance. The Journal of Portfolio Management,1997.
[8]Michael Stutzer.A portfolio performance index.Financial Analysis Journal, 2000.
[9]A Basso, S. Funari.A data envelopment analysis approach to measure the mutual fund performance. European Journal of Operational Research, 2001.
[10]Charnes W, Cooper W. A Guide to DEAP Version 2.1: A data Envelopment Analysis (Computer) Program. CEPA Working Paper, 1978.
[11]张文璋，陈向民. 方法决定结果吗：基金业绩实证起点.金融研究，2002 (12): 38-48.
[12]丁文恒，冯英浚，康宇虹. 基于DEA的投资基金业绩评估. 数量经济技术经济研究，2002(3): 98-101.
（作者单位：上海财经大学公共经济与管理学院）
我国证券投资基金行业在过去的几年中得到了蓬勃的发展，如何向投资者全面提供基金的运作信息，如何评定基金的业绩表现并在此基础上建立适应中国证券市场现状的基金业绩评价体系，已经是我国基金业发展中的一个重要问题。
一、文献综述
国外对证券投资基金的评价方法主要有基于资产组合理论与CAPM的评价方法、基于APT的评价方法。20世纪60年代之前，基金业绩一般是通过单位净资产与投资收益率来衡量的。随着马柯维茨的资产组合理论和夏普的资本资产定价模型的产生，从20世纪60年代开始，基金评价领域相继出现了Treynor比、Sharpe比和Jensen比三种新的评价指标。Jack.L.Treynor（1965）首次将风险量化理论引入到基金评价领域 [1]。William.E.Sharpe（1966）以有效市场假设为前提，提出以单位风险来衡量基金的超额收益[2]。Michael.C.Jensen（1968）根据资本资产定价模型和证券市场线，采用回归方程得出了Jensen比[3]。计算Jenson比的单因素基准组合的回归方程有着诸多的假设前提，因此模型的解释力相对较低。基金业绩的评价方法尽管得到了相当充分的发展，但这些方法中存在着不少缺陷，这就促发了一些学者对这些方法进行改进。
为对Jenson比的单因素基准组合回归模型进行改进， Lehman.B.N与Modest.D.M（1987）提出了基于APT的多因素基准组合回归方程。该模型中的多因素基准组合包括：市场平均指数收益、股票规模、公司的市净率、市盈率以及公司前期的销售增长等[4]。而Carhart.Mark.M（1997）在Fama和French的多因素理论的基础上[5]，增加了一个基金所持股票前期表现的因素[6]。Michael Stutzer（1997）针对Sharpe比中基金收益服从正态分布的假设和投资者厌恶收益波动风险的假设依据不足的问题，提出了一种避免这些问题的基金业绩评价指数[7]。Basso和Funari（2001）提出将数据包络分析法（DEA法）运用到基金业绩评价中来。DEA方法将非风险成本也纳入基金业绩的评价中[8]。
国内的有关研究一般是运用国外学者的理论，对中国基金的业绩进行实证研究。张文璋和陈向民（2002）通过敏感性分析发现，基金业绩对基金组合与基金评价方法高度敏感，而对无风险收益率则不太敏感[10]。在基金业绩评价方法方面，丁文恒、冯英浚、康宇虹（2002）首次在我国基金业绩评价中应用了数据包络分析法（DEA 法）[11]。不过，该研究仅考察了封闭式基金的数据，且其输入输出指标的选取中存在着一定的问题。
二、DEA法概述
1978年，A.Charnes,W.W.Cooper和E.Rhodes提出了评价相对有效性的数据包络分析方法（DEA法）[9] 。该方法是利用各决策单元的输入、输出数据，直接建立DEA模型，并利用线性规划的对偶理论和非阿基米德无穷小的技巧，通过计算判别决策单元的有效性。自第一种DEA模型C2R之后，相继出现了BC2、FG、ST等多种DEA模型，至今，DEA法已经形成一个完整的理论，在这一理论中包括了效率、生产可能集、生产前沿面等重要概念。鉴于各种DEA法各模型之间在相当程度上是类似的，本文仅对最早出现的C2R DEA模型进行分析。
C2R模型的初始模型是一个分式规划，该分式规划是将科学-工程效率的定义应用到多输入、多输出的系统相对效率的评价中。分式规划通过C2R变换，可以转换为一个与其等价的线性规划。根据线性规划的对偶理论，可以得到一个对偶规划，这一对偶规划是与生产可能集和相应的生产前沿面相联系的。判断一个决策单元是否有效，就是判断该决策单元是否落在生产可能集的生产前沿面上。如果以输入最小、输出最大为目标，那么生产前沿面就是以生产可能集作为约束集合的相应的线性多目标规划的Pareto面，亦即数据包络面的有效部分。在DEA模型中，DEA有效与多目标规划的Pareto解是等价的。
DEA法不仅能发现效率不佳的基金，而且能确定无效的程度并得出提高无效基金效率的途径。当产出单元非DEA有效，那么通过计算求解，可以对原有的投入产量和产出向量进行调整，使其达到DEA有效。在DEA方法的求解过程中，使用单纯形法不仅能得到最优解，还可以利用原规划和对偶规划得到很多具备经济含义的信息，进而可以获得关于决策单元提高效率的指导。
三、基于DEA模型的实证分析
（一）指标的确定与评价对象的选择
在对以下开放式证券投资基金进行的实证分析中，所确定的指标与评价对象的选择如下：
1．输入指标。非风险投入包括：单位托管费用（input1），单位管理费用（input2），单位其他费用（input3，排除托管费用和管理费后的单位其他费用），单位交易佣金（input4）；风险投入包括：基金周转收益率标准差（input5），其中基金收益率采用对数形式。
2．输出指标。按照行为金融学理论，本文在选择输出指标时将分红和净值增长分别作为两个输出指标看待。其中，分红（output1）指基金在评价期间内的累计分红，净值增长（output2）指基金在评价期内的净值增长。
3．评价对象的选择。本文在进行实证分析中，没有按基金投资风格进行分类评价，其原因在于尽管现行基金契约中对于投资风格的表述种类繁多，但实际上目前国内公募基金在投资风格上存在趋同性。此外，国外成熟的基金评级机构对运作时间低于36个月的基金一般是不予评价的，这是因为选择短期运作的基金，其业绩评价难以得出稳定和全面的评价结果。因此，在评价对象选择上，本研究也根据这一原则，选择于2005年12月31日已成立期满36个月的12家开放式股票投资基金作为研究对象（见表1）。在进行DEA有效性分析时采用这些基金3年合计或3年平均的数据，在进行Malmquist分析时采用各基金分年度的数据。
本文采用软件MS-EXCEL和DEAP（Version2.1）进行计算，数据来自Wind资讯。
（二）DEA法的相对有效性分析及其解释
DEA模型的相对有效性分析结果见表2：
表2中的数据分析结果显示：华安创新、南方稳健成长、华夏成长、易方达平稳成长、长盛成长价值、宝盈鸿利收益、华安MSCI中国A股、大成价值增长同为相对有效（DEA有效值等于1），即以上基金的投入产出水平在DEA前沿面亦即生产函数曲线上。而国泰金鹰增长、富国动态平衡、融通新蓝筹、银华优势企业则相对无效，即以上基金的投入产出水平在生产可能性区域内但不在DEA前沿面上。就基金的规模效应来看，相对有效的8家基金处在规模收益不变的阶段，而相对无效的四家基金均处在规模收益递减的阶段。根据这些基金的剩余变量和松弛变量的分布和大小，还可以得出影响基金业绩结果的主要因素（见表3）。
表3显示，在剩余变量的统计中，分红的剩余变量均为零，说明分红不是影响基金业绩是否为DEA有效的重要因素。而基金国泰金鹰增长和基金富国动态平衡的净值增长指标存在较大的剩余变量,说明净值增长是影响基金业绩是否为DEA有效的一个重要因素。
表3还显示，周收益率的标准差松弛变量均为零，单位管理费中有富国动态平衡、融通新蓝筹股等4只基金存在松弛变量，但其中三个数值都很小。说明单位托管费、周收益率的标准差和单位管理费一般不是影响基金业绩的主要因素。而单位其他费和单位佣金均有3家基金存在较大的松弛变量，说明这两个输入指标是影响基金业绩的重要因素。
对于相对无效的基金，可以根据DEA的“投影”理论和该基金的松弛变量值以及剩余变量值，指出他们改进业绩的途径、改进的幅度，并获得达到相对有效时他们各输入和输出指标的有效理论值。各无效基金改进的途径和幅度见表4；达到相对有效时各基金的输入和输出指标的有效值见表5及表6。
（三）基于DEA法的Malmquist指数分析
表7列出了12只开放式证券投资基金2003-2005年Malmquist生产率指数及其分解数据。从中可以看出分解后EC（effch,技术效率变化）和TC（techch,技术变化，生产前沿面的移动）的状况。EC还可进一步分解为纯效率变化（pech）与规模效率变化（sech）。
12只基金的平均值的全要素生产率值（tfpch）为0.923，即评价范围内的基金在2004-2005期间全要素生产效率出现了下降，出现下降的原因在于生产前沿面出现了较大幅度的下移，技术变化TC值为0.919，而技术效率EC值只是小幅上涨，为1.005。对于生产前沿面向下移动的原因，笔者认为其首要因素是2004-2005期间整个证券市场的不景气。证券市场的上证A股指数从2004年2月开始直到2005年12月都处于下滑的过程。生产前沿面向下移动的另一个原因在于基金规模扩大与市场投资空间之间的矛盾。2004、2005年基金市场快速扩容，基金规模高速增长，但由于我国资本市场上具有良好投资价值的上市公司资源有限，在这种因素影响下，基金投资操作手法高度趋同，投资风格同质化倾向十分突出。由于基金投资风格的同质化，基金持股的成本上涨，进而带来了收益率的下降。
评价范围内，基金EC有小幅提高，说明基金业绩在2004-2005期间存在一定的追赶效应，其原因可归结为基金行业竞争的结果。从EC分解可以看出，EC的增长主要来自纯粹技术效率的提高（pech值为1.009），而投入规模在同期是下降的（sech值为0.996）。这说明基金家数的快速增加促使相对无效率的基金自身进行了调整，使其减少要素投入并增加产出规模以使自身的经营更加接近行业的生产前沿面。
从Malmquist指数及其分解指数的分年度比较来看，2005年相对2004年存在一个比较明显的全要素生产率的提高。笔者认为这是由QFII带来的竞争水平的提高以及技术的“溢出效应”。自从第一批QFII自2003年5月通过资格批准以来，迫使国内基金业改进生产效率以应对竞争，并使国内基金业学习了QFII的投资策略等，从而获得技术溢出效应。
（四）研究结论
综上所述，在上述评价对象中，大多数基金的业绩表现出了DEA有效，少部分为非DEA有效。DEA有效的基金均处于规模收益不变阶段，而非DEA有效的基金均处于规模收益递减的阶段。影响基金绩效业绩的主要因素为：单位其他费用，单位佣金以及净值增长。而单位托管费用、单位管理费、周收益率标准差和分红对基金业绩不具影响。非DEA有效的基金均处于规模收益递减的阶段，说明非DEA有效的基金应着重降低投入规模。虽然基金业绩的相对有效性对于单位托管费、单位管理费并不敏感，但并不意味着这两类费用无益于提高绝对经营业绩。
对于相对无效的基金，可以根据DEA的“投影”理论和该基金的松弛变量值以及剩余变量值指出改进他们业绩的途径、改进的幅度，并获得达到相对有效时它们各输入和输出指标的有效值。
基于DEA模型的Malmquist指数分析表明，就评价期间来讲，基金生产率出现了下降，主要原因在于生产前沿面下降了，生产前沿面下移的原因在于:其一，评价期间证券市场的不景气，缺乏做空机制；其二，过多的资金追逐过少的优质上市公司。通过Malmquist分析也可以发现，评价期间内基金行业存在一定的追赶效应；行业竞争程度的加深以及QFII的溢出效应在一定程度上提高了基金的全要素生产率，技术效率的提高对于中国基金业发展有重要作用。
四、构建我国基金评价体系的建议
（一）构建基于DEA法的全面基金业绩评价体系
我国的基金由于系统风险较大，基金业绩很不稳定，风险收益指标通常只反映基金的历史表现而不能保证基金的未来业绩，因此，基准面分析、基金管理能力指标、基金资产流动性指标在基金评价中有不可忽视的作用。而基于DEA方法的基金业绩评价体系则可以满足这些指标的评价要求。
DEA法在多输入、多输出评价方面表现出了良好的兼容性，并且分析时可以囊括上述的各项指标。DEA法的另一个较大的优势在于可以根据评价结果指出改进他们绩效的途径、改进的幅度，并获得达到相对有效时他们各自的输入和输出指标的有效值，为基金改善经营业绩提供了指导。此外，DEA法可以通过对全要素生产效率的分解，得出推动全要素生产效率动态变化的因素，这对于监管当局来说也是极具指导意义的。
（二）构建我国基金业绩评价体系需要着重考虑基金投资组合的流动性
流动性是指投资者根据市场的基本供给和需求状况，以合理的价格迅速交易一定数量资产的能力。基金的流动性越高，进行即时交易的成本就越低。流动性实际上包含了三个方面：速度（交易时间）、价格（交易成本）和交易数量。在衡量基金流动性时，一般从以下四个方面考虑：宽度，如买卖价差；深度，如交易量；速度，指证券交易的即时性；弹性，指当较大数量的交易在较短时间内得到执行，从而造成价格的较大变化，价格立即返回均衡水平。
我国的基金业虽然发展历史尚短，但是发展速度很快，因此产生了对基金评级的迫切需求。在这种情况下，借鉴美国等成熟市场发展的经验，尽快建立符合我国实际情况的基金评级体系，发展权威的基金评级机构，全面考察基金的长期可持续发展能力，将有助于引导社会资源更多地流向拥有成熟、理性投资理念的基金管理人。然而我国股票市场内存在着股权割裂、不能做空等先天缺陷，直接导致了基金投资组合变现存在重大的问题。因此，在构建合理的基金评价体系过程中，需要充分体现基金投资组合的流动性对基金业绩的影响。
（三）使用基金评价体系时需了解我国证券市场的缺陷性
在金融市场发达的欧美国家，由于信息效率较高，大多数影响基金绩效的因素都可以通过基金净值反应出来，因此成熟市场的基金评级一般集中于分析基金净值收益的变化来确定各种绩效评价指标。中国证券市场由于效率远低于成熟市场，仅仅依赖净值的高低排名得出的评级结果可能会给投资者带来巨大的风险。因此，进行基金业绩评价时需要充分考虑我国证券市场的缺陷，选择适合我国证券市场的基金绩效评级体系。
参考文献
[1]Treynor J. How to rate management of investment funds. Harvard business review,1995.
[2]Sharpe W F. Mutual fund performance.Journal of business,1996.
[3]Jensen M C.The performance of mutual funds in the period 1945-1964.Journal of Finance,1968.
[4]Lehman B N,ModestD M.Mutual Fund Perfourmance Evaluation: A Comparison of Benchmarks and Benchmark Comparisons. Journal of Finance,1987.
[5]Fama E F, French K R.Multifactor Explanations of Asset Pricing Anomalies. Jourmal of Finance,1996.
[6]Carhart M M.On Persistence in Mutual Fund Performance. Journal of Finance,1997.
[7]Franco Modigliani, Leah Modigliani.Risk-Adjusted Performance. The Journal of Portfolio Management,1997.
[8]Michael Stutzer.A portfolio performance index.Financial Analysis Journal, 2000.
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[10]Charnes W, Cooper W. A Guide to DEAP Version 2.1: A data Envelopment Analysis (Computer) Program. CEPA Working Paper, 1978.
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（作者单位：上海财经大学公共经济与管理学院）