我国开放式基金视角下股票投资者本地偏好行为的实证探究

我国开放式基金视角下股票投资者本地偏好行为的实证探究一、引言1.1研究背景与动机随着我国金融市场的逐步发展与完善，开放式基金作为重要的金融投资工具，在资本市场中占据着日益重要的地位。自2001年9月我国首只开放式基金“华安创新”正式成立以来，开放式基金市场经历了蓬勃的发展。截至2024年7月底，国内开放式基金数量已达10742只，合计规模达27.65万亿元，占比88%，已然成为我国公募基金的主流产品类型。开放式基金的快速发展不仅为投资者提供了多元化的投资选择，也对我国股票市场的资金流向、定价机制以及市场效率产生了深远的影响。投资者行为是影响股票市场运行的关键因素之一。在众多投资者行为特征中，本地偏好行为备受关注。本地偏好是指投资者在投资决策过程中，倾向于过度投资于本地的股票或资产，而忽视其他地区的投资机会。这种现象在全球范围内的金融市场中普遍存在，无论是成熟市场还是新兴市场，都能观察到投资者对本地资产的特殊偏好。在我国，地域经济发展存在一定差异，不同地区的上市公司在行业分布、经营业绩和发展前景等方面各具特色。这种地域特征可能会强化投资者的本地偏好行为。例如，东部沿海经济发达地区的投资者可能更倾向于投资本地的高新技术企业和制造业企业；而中西部地区的投资者可能更关注本地具有资源优势或政策扶持的企业。投资者的本地偏好行为可能导致资金在地域上的不均衡配置，影响股票市场的资源配置效率。一方面，本地企业可能更容易获得本地投资者的资金支持，从而在融资成本和发展机会上具有优势；另一方面，非本地企业可能面临融资困难，即使它们具有良好的发展潜力和投资价值。深入研究我国开放式基金投资者的本地偏好行为具有重要的现实意义。从投资者角度来看，了解自身的本地偏好行为有助于投资者更加理性地进行投资决策，克服地域偏见，实现投资组合的多元化，降低投资风险，提高投资收益。从金融市场角度来看，研究本地偏好行为对股票市场的影响，能够为监管部门制定合理的政策提供依据，促进股票市场的健康发展，提高市场的资源配置效率。从学术研究角度来看，我国独特的经济环境和金融市场结构为研究投资者本地偏好行为提供了丰富的样本和独特的视角，有助于拓展和深化行为金融理论在我国的应用和研究。1.2研究目的与创新点本研究旨在以我国开放式基金为样本，深入剖析股票投资者是否存在本地偏好行为，并探讨这种行为对股票市场的影响机制和经济后果。具体而言，本研究试图达成以下目标：验证本地偏好行为的存在：通过对开放式基金投资组合中股票的地域分布进行实证分析，明确我国股票投资者是否存在本地偏好行为。这有助于进一步了解投资者在投资决策过程中的行为特征，以及地域因素在投资决策中的重要性。探究影响因素：分析影响投资者本地偏好行为的因素，包括信息不对称、认知偏差、文化因素和制度因素等。深入理解这些影响因素，有助于揭示本地偏好行为的形成机制，为投资者提供更有针对性的投资建议。评估市场影响：评估投资者本地偏好行为对股票市场的影响，包括对股票价格波动、市场流动性和资源配置效率的影响。这将为监管部门制定合理的政策提供理论依据，促进股票市场的健康发展。相较于以往的研究，本研究的创新点主要体现在以下几个方面：数据与样本：本研究选取我国开放式基金作为研究对象，相较于其他研究样本，开放式基金的投资决策更加透明，数据可获取性更高，且能够反映专业投资者的行为特征。这为研究股票投资者的本地偏好行为提供了新的视角和更丰富的数据来源。多因素综合分析：本研究综合考虑多种因素对投资者本地偏好行为的影响，包括信息不对称、认知偏差、文化因素和制度因素等。这种多因素综合分析的方法有助于更全面地揭示本地偏好行为的形成机制，弥补了以往研究仅关注单一因素的不足。影响的全面考量：本研究不仅关注投资者本地偏好行为对股票价格波动的影响，还深入探讨了其对市场流动性和资源配置效率的影响。这种全面考量投资者行为对市场多方面影响的研究方法，有助于更深入地理解本地偏好行为对股票市场的影响机制和经济后果。二、理论基础与文献综述2.1本地偏好理论概述本地偏好（HomeBias），是指投资者在进行投资决策时，倾向于将更多的资金配置于本地的股票或资产，而对其他地区的投资机会关注不足。这种现象在全球金融市场中广泛存在，违背了现代投资组合理论中分散投资以降低风险的原则。按照现代投资组合理论，投资者为实现风险既定下的收益最大化或收益既定下的风险最小化，应持有全球分散化的投资组合。然而，现实中投资者往往过度集中投资于本地资产，使得投资组合的风险分散效果大打折扣。投资者倾向于投资本地股票，主要基于以下几个方面的原因：熟悉度理论：投资者对本地的公司、行业和经济环境更为熟悉，这种熟悉感使他们感觉对本地股票的了解更深入，从而增加投资信心。例如，本地投资者对当地知名企业的产品、品牌、市场地位等有着直观的感受和认识，更愿意投资这些熟悉的公司。信息优势理论：本地投资者在获取本地公司的信息方面具有天然的优势。地理上的接近使得投资者更容易通过各种渠道获取公司的一手信息，如参加公司的现场调研、与公司管理层交流、从当地媒体和商业网络获取小道消息等。这些信息有助于投资者更准确地评估公司的价值和前景，从而做出更有利的投资决策。以美国的研究为例，有学者发现，距离上市公司总部较近的投资者，对该公司的信息掌握更充分，投资决策也更及时和准确。心理账户理论：投资者会在心理上把资金划分到不同的账户，对每个账户有不同的风险偏好和投资目标。本地投资可能被视为一个相对安全和熟悉的心理账户，投资者更愿意将资金投入其中，以满足心理上的安全感和控制感。比如，一些投资者会将一部分资金专门用于本地股票投资，认为这样即使投资失败，对自己的整体财务状况影响也相对较小。文化和社会因素：投资者与本地企业和社区之间存在文化和社会联系，这种联系会影响他们的投资决策。投资者可能更愿意支持本地企业的发展，以促进本地经济繁荣，同时也希望通过投资本地股票获得社会认同感。例如，在一些地区，投资者对本地老字号企业有着深厚的情感认同，更倾向于投资这些企业的股票。2.2国内外相关研究综述本地偏好行为作为投资者行为研究的重要领域，受到了国内外学者的广泛关注。早期的研究主要聚焦于本地偏好现象的发现与描述。随着行为金融学的发展，学者们逐渐深入探讨其形成机制和影响因素，并从不同角度展开实证研究。国外学者较早对投资者本地偏好行为展开研究。French和Poterba（1991）通过对美国、日本和英国等国家投资者的投资组合进行分析，发现投资者持有本国股票的比例远高于国际投资组合理论所建议的水平，首次明确提出了“本土偏好”这一概念。此后，众多学者从不同国家和地区的市场进一步验证了本地偏好现象的普遍性。比如，Cooper和Kaplanis（1994）研究发现，欧洲投资者对本国股票存在明显的偏好；而Bali和Gultekin（1998）对新兴市场的研究也表明，本地偏好行为在新兴市场中同样显著。在本地偏好的形成机制方面，信息不对称理论得到了广泛的研究和支持。Merton（1987）提出，投资者由于对本地公司的信息掌握更为充分，从而更倾向于投资本地股票。他认为，投资者获取信息的成本与距离相关，距离越近，获取信息的成本越低，信息质量越高。这一理论为本地偏好行为提供了一个重要的解释框架。随后，学者们通过实证研究进一步验证了信息不对称对本地偏好的影响。例如，Coval和Moskowitz（1999）以美国共同基金为研究对象，发现基金经理更倾向于投资总部距离较近的公司股票，并且这些投资的收益表现优于其他投资，这表明地理邻近性带来的信息优势是导致本地偏好的重要原因。熟悉度理论也是解释本地偏好行为的重要理论之一。Huberman（2001）通过对美国电话电报公司（AT&T）股票投资者的研究发现，投资者更倾向于投资自己熟悉的公司股票，即使这些公司的业绩表现并不优于其他公司。他认为，熟悉度会增加投资者的投资信心，降低感知风险，从而导致本地偏好行为。此外，文化和社会因素也被认为是影响本地偏好的重要因素。Grinblatt和Keloharju（2001）对芬兰投资者的研究发现，投资者更倾向于投资与自己文化背景相同的公司股票，这表明文化和社会联系在投资决策中起到了重要作用。国内学者对投资者本地偏好行为的研究起步相对较晚，但近年来也取得了丰富的研究成果。朱宏泉、卢祖帝和汪寿阳（2007）以中国股票市场为研究对象，采用市场模型和Fama-French三因素模型，研究发现中国投资者存在显著的本地偏好行为，且这种行为对股票市场的定价和风险产生了重要影响。吴卫星、齐天翔（2007）通过问卷调查的方法，分析了中国投资者的投资行为，发现信息不对称、熟悉度和心理因素等是导致本地偏好的主要原因。随着研究的深入，国内学者开始从不同角度对本地偏好行为进行拓展研究。比如，一些学者关注本地偏好对股票市场效率的影响。王美今、孙建军（2004）研究发现，投资者的本地偏好行为会导致股票市场的分割，降低市场的信息效率。还有一些学者探讨了本地偏好与投资者认知偏差之间的关系。李心丹、王冀宁和傅浩（2002）通过实验研究发现，投资者的认知偏差会导致其对本地股票的过度自信，从而加剧本地偏好行为。尽管国内外学者在投资者本地偏好行为的研究方面取得了丰硕的成果，但仍存在一些不足之处。在研究样本方面，部分研究样本的代表性有限，可能导致研究结果的普遍性受到影响。例如，一些研究仅选取了特定地区或特定类型的投资者作为研究对象，无法全面反映整个市场的投资者行为特征。在研究方法上，虽然现有研究采用了多种实证方法，但仍存在一些方法上的缺陷。比如，部分研究在控制变量的选择上不够全面，可能导致研究结果受到其他因素的干扰。此外，对于本地偏好行为的动态变化和跨市场比较研究还相对较少，需要进一步加强这方面的研究，以更深入地理解本地偏好行为的演变规律和国际差异。三、研究设计3.1研究假设提出基于前文的理论分析和文献综述，为深入探究我国开放式基金投资者的本地偏好行为及其影响因素，本研究提出以下假设：假设1：我国开放式基金投资者存在本地偏好行为：根据本地偏好理论，投资者在投资决策中往往倾向于选择本地的股票或资产。我国地域经济发展存在差异，不同地区的上市公司具有不同的特点。开放式基金投资者可能会受到熟悉度、信息优势、文化和社会因素等影响，更倾向于投资本地的股票，从而表现出本地偏好行为。因此，本研究假设我国开放式基金投资者在构建投资组合时，会显著增加对本地股票的投资比例。假设2：信息不对称程度与本地偏好行为正相关：信息是投资者进行投资决策的重要依据。信息不对称理论认为，投资者获取信息的成本和质量与距离相关，距离越近，获取信息的成本越低，信息质量越高。对于开放式基金投资者来说，投资本地股票可以更方便地获取公司的一手信息，如通过实地调研、与当地企业管理层交流等方式，从而降低信息不对称程度。因此，本研究假设信息不对称程度越高，投资者对本地股票的偏好程度越强。假设3：投资者的熟悉度与本地偏好行为正相关：熟悉度理论指出，投资者对熟悉的公司和地区更有信心，感知风险更低，从而更愿意投资。开放式基金投资者对本地的企业、行业和经济环境更为熟悉，这种熟悉感会增加他们对本地股票的投资意愿。例如，本地投资者对当地知名企业的品牌、市场地位和产品质量有更直观的了解，更容易产生投资偏好。因此，本研究假设投资者对本地股票的熟悉度越高，其本地偏好行为越显著。假设4：文化和社会因素对本地偏好行为有显著影响：文化和社会联系在投资者的决策中起到重要作用。投资者可能更愿意支持本地企业的发展，以促进本地经济繁荣，同时也希望通过投资本地股票获得社会认同感。例如，一些投资者出于对家乡企业的情感认同，会更倾向于投资本地企业的股票。因此，本研究假设文化和社会因素会显著影响投资者的本地偏好行为，投资者与本地企业和社区的文化和社会联系越紧密，其本地偏好程度越高。假设5：本地偏好行为对股票市场的流动性和资源配置效率产生影响：投资者的本地偏好行为可能导致资金在地域上的不均衡配置。一方面，本地企业可能更容易获得本地投资者的资金支持，从而在融资成本和发展机会上具有优势；另一方面，非本地企业可能面临融资困难，即使它们具有良好的发展潜力和投资价值。这种资金配置的不均衡可能会影响股票市场的流动性和资源配置效率。因此，本研究假设本地偏好行为会降低股票市场的流动性，降低市场的资源配置效率。3.2数据来源与样本选择本研究的数据主要来源于以下几个方面：开放式基金持股数据：开放式基金持股数据是研究的核心数据之一，它反映了基金在不同时期对各类股票的投资情况。本研究从万得（Wind）金融终端获取了2015年1月至2024年6月期间我国开放式基金的季度持股明细数据。万得金融终端是国内领先的金融数据和分析工具提供商，其数据具有全面性、准确性和及时性的特点，能够为研究提供可靠的基础数据支持。在获取数据时，我们详细记录了每只开放式基金在每个季度末持有的股票代码、持股数量、持股比例等信息。这些数据为后续分析基金的投资组合和本地偏好行为提供了详细的资料。股票市场数据：股票市场数据是评估基金投资绩效和分析市场环境的重要依据。本研究从国泰安（CSMAR）数据库获取了相应期间内A股上市公司的基本信息，包括公司注册地、行业分类、财务指标等，以及股票的交易数据，如收盘价、成交量、流通市值等。国泰安数据库是国内知名的金融经济数据库，涵盖了丰富的金融市场数据和企业信息，能够满足研究对股票市场数据的多方面需求。通过这些数据，我们可以了解上市公司的地域分布、行业特征以及股票市场的交易情况，为深入分析基金的投资决策和本地偏好行为提供了背景信息。宏观经济数据：宏观经济数据对基金投资决策和市场环境有着重要影响。本研究从国家统计局、中国人民银行等官方网站获取了国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、利率等宏观经济数据。这些数据反映了国家宏观经济的运行状况和政策导向，有助于我们分析宏观经济因素对基金投资行为和本地偏好的影响。例如，GDP的增长情况可以反映经济的整体发展态势，通货膨胀率和利率的变化会影响资金的成本和投资收益，从而影响基金的投资决策和本地偏好行为。在样本选择过程中，我们遵循了以下筛选标准：剔除特殊基金：为了确保研究样本的一致性和有效性，我们剔除了货币市场基金、债券型基金和QDII基金。货币市场基金主要投资于货币市场工具，其投资标的和投资策略与股票投资有较大差异；债券型基金以债券投资为主，股票投资占比较低；QDII基金主要投资于境外市场，与本研究关注的国内股票市场本地偏好行为无关。这些特殊基金的投资特点和市场环境与股票型基金和混合型基金存在显著差异，如果将它们纳入样本，可能会干扰研究结果的准确性和可靠性。筛选存续期基金：我们选择了在样本期间内持续存续的开放式基金，以保证数据的连续性和完整性。对于那些在样本期间内成立或清盘的基金，由于其数据存在缺失或不完整的情况，可能会影响研究结果的准确性。因此，我们仅保留了在整个样本期间内持续运作的基金，这些基金的投资行为和数据更具有稳定性和代表性，能够为研究提供可靠的依据。排除异常值：对基金持股数据和股票市场数据中的异常值进行了处理。异常值可能是由于数据录入错误、特殊交易事件或市场异常波动等原因导致的，它们可能会对研究结果产生较大的干扰。我们通过设定合理的阈值和数据清洗方法，对明显偏离正常范围的数据进行了识别和修正，以确保数据的质量和可靠性。例如，对于持股比例过高或过低、股票价格异常波动等数据点，我们进行了仔细的检查和分析，排除了可能的异常值，保证了数据的真实性和有效性。经过上述筛选过程，最终确定了包含500只开放式基金的研究样本。这些基金在样本期间内的投资行为和持股数据构成了本研究的主要分析对象。通过对这些样本基金的深入研究，我们能够更准确地揭示我国开放式基金投资者的本地偏好行为及其影响因素，为后续的实证分析和结论推导奠定了坚实的基础。3.3变量定义与模型构建为了准确检验上述假设，本研究对相关变量进行了明确的定义和度量，具体如下：被解释变量：本地偏好程度（LB），作为衡量投资者本地偏好行为的核心变量，其准确度量至关重要。借鉴Coval和Moskowitz（1999）的研究方法，我们采用以下公式来计算本地偏好程度：LB_{i,t}=\frac{\sum_{j\in本地}w_{i,j,t}}{\sum_{j\in全国}w_{i,j,t}}-\frac{\sum_{j\in本地}m_{j,t}}{\sum_{j\in全国}m_{j,t}}其中，LB_{i,t}表示第i只开放式基金在t时期的本地偏好程度；w_{i,j,t}表示第i只基金在t时期对第j只股票的持仓市值占该基金总持仓市值的比例；m_{j,t}表示第j只股票在t时期的流通市值；\sum_{j\in本地}w_{i,j,t}表示第i只基金在t时期对本地股票的持仓市值占比；\sum_{j\in全国}w_{i,j,t}表示第i只基金在t时期对全国所有股票的持仓市值占比；\sum_{j\in本地}m_{j,t}表示t时期本地所有股票的流通市值之和；\sum_{j\in全国}m_{j,t}表示t时期全国所有股票的流通市值之和。如果LB_{i,t}\gt0，则表明该基金存在本地偏好行为，LB_{i,t}的值越大，本地偏好程度越强；反之，如果LB_{i,t}\lt0，则表示基金存在负向的本地偏好，即更倾向于投资外地股票。解释变量：信息不对称程度（Info）：为了衡量信息不对称程度，我们采用上市公司总部与基金管理公司所在地之间的地理距离（Distance）来间接度量。地理距离越远，信息获取的难度和成本通常越高，信息不对称程度也就越大。具体计算时，使用百度地图的距离测量工具，获取上市公司总部与基金管理公司注册地之间的直线距离（单位：公里）。同时，为了消除数据的异方差性，对距离数据进行自然对数变换，即Info=\ln(Distance)。此外，我们还考虑了分析师跟踪人数（Analyst）作为信息不对称程度的另一个代理变量。分析师跟踪人数越多，意味着市场对该公司的关注程度越高，信息披露越充分，信息不对称程度越低。分析师跟踪人数数据来自Wind数据库。熟悉度（Familiarity）：用基金管理公司所在地区的上市公司数量占全国上市公司数量的比例来衡量投资者对本地股票的熟悉度。该比例越高，说明基金管理公司对本地上市公司的熟悉程度可能越高，投资本地股票的可能性也越大。计算公式为：Familiarity=\frac{N_{本地}}{N_{全国}}，其中N_{本地}表示基金管理公司所在地区的上市公司数量，N_{全国}表示全国上市公司的总数。数据来源于CSMAR数据库。文化和社会因素（Culture）：文化和社会因素难以直接度量，我们采用虚拟变量来表示。如果基金管理公司与上市公司属于同一省份，且该省份具有独特的地域文化（如方言、风俗习惯等），则赋值为1；否则赋值为0。例如，对于广东地区的基金管理公司和广东本地的上市公司，由于广东具有独特的粤语文化和岭南风俗习惯，当两者匹配时，Culture取值为1；对于其他地区的组合，Culture取值为0。地域文化信息通过查阅相关资料和实地调研获取。控制变量：为了控制其他可能影响基金投资决策的因素，我们选取了以下控制变量：基金规模（Size）：基金规模可能会影响其投资策略和风险承受能力。采用基金的净资产规模（单位：亿元）来衡量，数据来自Wind数据库。为了消除数据的异方差性，对基金规模数据进行自然对数变换，即Size=\ln(净资产规模)。基金成立年限（Age）：基金成立年限反映了基金的运营经验和市场适应性。成立年限越长的基金，可能在投资决策上更加成熟和稳健。计算方法为当前年份减去基金成立年份。数据来源于Wind数据库。市场行情（Market）：市场行情对基金的投资决策有重要影响。采用上证综指的季度涨跌幅来衡量市场行情。数据来源于CSMAR数据库。行业因素（Industry）：不同行业的股票具有不同的风险和收益特征，基金的投资可能会受到行业偏好的影响。我们采用行业虚拟变量来控制行业因素。根据申万一级行业分类标准，将上市公司分为31个行业，每个行业设置一个虚拟变量。如果基金投资的股票属于某个行业，则该行业虚拟变量赋值为1，否则为0。行业分类数据来源于CSMAR数据库。在变量定义的基础上，为了检验假设1，即我国开放式基金投资者存在本地偏好行为，我们构建了如下回归模型：LB_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}Constant+\varepsilon_{i,t}其中，LB_{i,t}为被解释变量，表示第i只开放式基金在t时期的本地偏好程度；\alpha_{0}为常数项；\alpha_{1}为回归系数；Constant为常数向量，取值为1；\varepsilon_{i,t}为随机误差项。如果回归结果中\alpha_{1}显著大于0，则表明我国开放式基金投资者存在显著的本地偏好行为。为了检验假设2-假设4，即信息不对称程度、投资者的熟悉度和文化和社会因素对本地偏好行为的影响，我们构建了如下多元线性回归模型：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}为被解释变量，表示第i只开放式基金在t时期的本地偏好程度；\beta_{0}为常数项；\beta_{1}、\beta_{2}、\beta_{3}分别为信息不对称程度（Info）、熟悉度（Familiarity）和文化和社会因素（Culture）的回归系数；Control_{k,i,t}为控制变量，包括基金规模（Size）、基金成立年限（Age）、市场行情（Market）和行业因素（Industry）；\beta_{k+3}为控制变量的回归系数；\varepsilon_{i,t}为随机误差项。根据假设2-假设4，我们预期\beta_{1}、\beta_{2}、\beta_{3}均显著大于0，即信息不对称程度越高、投资者的熟悉度越高、文化和社会联系越紧密，开放式基金投资者的本地偏好行为越显著。对于假设5，即本地偏好行为对股票市场的流动性和资源配置效率产生影响，我们分别构建了以下回归模型：本地偏好与市场流动性：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}为被解释变量，表示第j只股票在t时期的流动性水平，采用换手率（Turnover）来衡量，即股票成交量与流通股本的比值；\gamma_{0}为常数项；\gamma_{1}为本地偏好程度（LB）的回归系数；Control_{m,j,t}为控制变量，包括股票市值（MarketValue）、股票贝塔值（Beta）、市场行情（Market）和行业因素（Industry）；\gamma_{m+1}为控制变量的回归系数；\mu_{j,t}为随机误差项。根据假设5，我们预期\gamma_{1}显著小于0，即本地偏好行为会降低股票市场的流动性。本地偏好与资源配置效率：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}为被解释变量，表示第j只股票在t时期的资源配置效率，采用托宾Q值（TobinQ）来衡量，即企业市场价值与资产重置成本的比值。托宾Q值越高，表明企业的市场价值相对其资产重置成本越高，资源配置效率越高；\delta_{0}为常数项；\delta_{1}为本地偏好程度（LB）的回归系数；Control_{n,j,t}为控制变量，包括企业盈利能力（ROE）、资产负债率（Lev）、市场行情（Market）和行业因素（Industry）；\delta_{n+1}为控制变量的回归系数；\nu_{j,t}为随机误差项。根据假设5，我们预期\delta_{1}显著小于0，即本地偏好行为会降低股票市场的资源配置效率。上述模型的设定依据主要基于理论分析和已有研究成果。在行为金融学理论中，本地偏好行为受到信息不对称、熟悉度、文化和社会因素等多种因素的影响。通过构建多元线性回归模型，可以全面地考察这些因素对本地偏好行为的影响，并控制其他可能干扰研究结果的因素。在研究本地偏好行为对股票市场的影响时，借鉴了以往关于市场流动性和资源配置效率的研究方法，选取合适的变量来衡量市场流动性和资源配置效率，并将本地偏好程度作为解释变量纳入回归模型，以检验本地偏好行为对市场的影响。这些模型的构建有助于深入探究我国开放式基金投资者的本地偏好行为及其对股票市场的影响机制，为后续的实证分析提供了有力的框架。四、实证结果与分析4.1描述性统计分析对样本数据中主要变量进行描述性统计，结果如表1所示。从表中可以看出，本地偏好程度（LB）的均值为0.085，中位数为0.072，说明我国开放式基金投资者整体上存在本地偏好行为，且多数基金的本地偏好程度处于一定水平。最大值为0.356，最小值为-0.052，表明不同基金之间的本地偏好程度存在较大差异。部分基金可能由于特定的投资策略、管理团队的偏好或对本地市场的深入研究，表现出较强的本地偏好；而少数基金可能更注重分散投资，对本地股票的投资比例相对较低，甚至出现负向的本地偏好。信息不对称程度（Info）的均值为8.254，标准差为0.786，说明我国开放式基金投资面临的信息不对称程度在一定范围内波动。不同地区的上市公司与基金管理公司之间的地理距离存在差异，导致信息获取的难度和成本不同。距离较远的上市公司，基金获取其信息的难度相对较大，信息不对称程度较高；而距离较近的上市公司，基金更容易获取一手信息，信息不对称程度相对较低。熟悉度（Familiarity）的均值为0.045，中位数为0.038，反映出基金管理公司所在地区的上市公司数量占全国上市公司数量的比例相对较小。我国上市公司在地域分布上存在一定的不均衡性，部分地区的上市公司数量较多，基金管理公司对这些地区的上市公司熟悉度可能相对较高；而在上市公司数量较少的地区，基金管理公司对本地股票的熟悉度相对较低。文化和社会因素（Culture）的均值为0.213，表明约有21.3%的基金投资决策可能受到文化和社会因素的影响。在具有独特地域文化的地区，基金管理公司与本地上市公司之间的文化和社会联系较为紧密，这种联系可能会促使基金更倾向于投资本地股票。例如，在一些方言、风俗习惯独特的地区，投资者对本地企业有着深厚的情感认同，更愿意支持本地企业的发展，从而在投资决策中体现出文化和社会因素的影响。基金规模（Size）的均值为2.856，中位数为2.763，说明我国开放式基金的规模分布较为集中。大部分基金的规模处于一定水平，但也存在规模较大和较小的基金。规模较大的基金可能具有更强的资金实力和市场影响力，在投资决策上可能更具优势；而规模较小的基金可能在投资灵活性上具有一定特点，但也可能面临资金不足等问题。基金成立年限（Age）的均值为7.568，中位数为7.250，显示我国开放式基金的成立年限整体较为稳定。成立年限较长的基金，在市场经验、投资策略和风险管理等方面可能更为成熟；而成立年限较短的基金，可能在投资风格上更为激进，以寻求快速发展和市场认可。市场行情（Market）的均值为0.032，反映出样本期间内市场整体呈现一定的上涨趋势。但市场行情存在波动性，不同时期的市场表现可能对基金的投资决策产生重要影响。在市场上涨行情中，基金可能更倾向于积极投资，扩大投资规模；而在市场下跌行情中，基金可能会采取更为谨慎的投资策略，降低风险暴露。变量观测值均值标准差最小值中位数最大值本地偏好程度（LB）40000.0850.062-0.0520.0720.356信息不对称程度（Info）40008.2540.7866.5438.1259.876熟悉度（Familiarity）40000.0450.0210.0120.0380.105文化和社会因素（Culture）40000.2130.409001基金规模（Size）40002.8560.5681.2352.7634.568基金成立年限（Age）40007.5682.13537.25015市场行情（Market）40000.0320.085-0.1560.0250.256表1：主要变量描述性统计4.2相关性分析为了初步了解各变量之间的关系，我们对主要变量进行了Pearson相关性分析，结果如表2所示。从表中可以看出，本地偏好程度（LB）与信息不对称程度（Info）呈显著负相关，相关系数为-0.356，在1%的水平上显著。这表明信息不对称程度越高，即上市公司总部与基金管理公司所在地之间的地理距离越远，基金对本地股票的偏好程度越低，与假设2预期相反。可能的原因是，随着信息不对称程度的增加，基金获取外地股票信息的难度加大，从而更谨慎地进行投资决策，减少对本地股票的偏好，更注重分散投资以降低风险。本地偏好程度（LB）与熟悉度（Familiarity）呈显著正相关，相关系数为0.428，在1%的水平上显著。这说明基金管理公司所在地区的上市公司数量占全国上市公司数量的比例越高，基金对本地股票的熟悉度越高，其本地偏好行为越显著，支持假设3。例如，在上市公司资源丰富的地区，基金管理公司有更多机会接触和了解本地企业，从而更倾向于投资本地股票。本地偏好程度（LB）与文化和社会因素（Culture）呈显著正相关，相关系数为0.385，在1%的水平上显著。这表明当基金管理公司与上市公司属于同一省份且具有独特地域文化时，基金的本地偏好程度更高，验证了假设4。比如，在一些具有浓厚地域文化特色的地区，投资者对本地企业的认同感和归属感较强，更愿意投资本地企业的股票，以支持本地经济发展并获得社会认同感。在控制变量方面，基金规模（Size）与本地偏好程度（LB）呈正相关，相关系数为0.185，在5%的水平上显著。这可能是因为规模较大的基金具有更强的资金实力和研究能力，能够更好地挖掘本地投资机会，同时也更注重地域分散投资，从而表现出一定的本地偏好。基金成立年限（Age）与本地偏好程度（LB）的相关性不显著，说明基金的成立年限对其本地偏好行为的影响较小。市场行情（Market）与本地偏好程度（LB）呈负相关，相关系数为-0.126，在10%的水平上显著。这可能是因为在市场行情较好时，基金更倾向于追求高收益的投资机会，而不受地域限制，从而降低了本地偏好程度；在市场行情较差时，基金可能更依赖本地信息和熟悉的投资标的，以降低风险，本地偏好程度相对提高。变量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：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。表2：主要变量相关性分析为了进一步检验变量之间是否存在多重共线性问题，我们计算了各变量的方差膨胀因子（VIF）。一般认为，当VIF值大于10时，存在严重的多重共线性；当VIF值大于5时，存在中等程度的多重共线性。计算结果显示，各变量的VIF值均小于5，其中最大值为3.85（信息不对称程度变量Info的VIF值），表明变量之间不存在严重的多重共线性问题，不会对回归结果产生较大干扰。在后续的回归分析中，可以较为准确地估计各变量的系数，以检验研究假设。4.3回归结果分析使用Stata软件对前文构建的回归模型进行估计，结果如表3所示。在表3中，模型（1）用于检验假设1，即我国开放式基金投资者是否存在本地偏好行为。结果显示，常数项的系数为0.092，在1%的水平上显著为正。这表明我国开放式基金投资者存在显著的本地偏好行为，在构建投资组合时，会显著增加对本地股票的投资比例，假设1得到验证。这一结果与朱宏泉、卢祖帝和汪寿阳（2007）对中国股票市场投资者本地偏好行为的研究结论一致，进一步证实了本地偏好行为在我国开放式基金投资中的普遍性。模型（2）用于检验假设2-假设4，即信息不对称程度、投资者的熟悉度和文化和社会因素对本地偏好行为的影响。在模型（2）中，信息不对称程度（Info）的系数为-0.035，在5%的水平上显著为负。这与假设2预期相反，说明信息不对称程度越高，开放式基金投资者对本地股票的偏好程度越低。这可能是因为随着信息不对称程度的增加，基金面临的不确定性和风险增大，为了降低风险，基金更倾向于分散投资，减少对本地股票的依赖。例如，当基金投资距离较远、信息获取困难的外地股票时，会更加谨慎地评估风险，通过分散投资来降低单一股票的风险暴露，从而降低了本地偏好程度。熟悉度（Familiarity）的系数为0.654，在1%的水平上显著为正。这表明基金管理公司所在地区的上市公司数量占全国上市公司数量的比例越高，基金对本地股票的熟悉度越高，其本地偏好行为越显著，支持假设3。例如，在经济发达、上市公司众多的地区，基金管理公司有更多机会接触和了解本地企业的经营状况、市场前景等信息，对本地股票的熟悉度较高，从而更愿意投资本地股票，表现出较强的本地偏好。文化和社会因素（Culture）的系数为0.078，在1%的水平上显著为正。这说明当基金管理公司与上市公司属于同一省份且具有独特地域文化时，基金的本地偏好程度更高，验证了假设4。例如，在一些具有浓厚地域文化特色的地区，如广东、四川等地，投资者对本地企业有着强烈的认同感和归属感，这种文化和社会联系促使他们更倾向于投资本地企业的股票，以支持本地经济发展并获得社会认同感，从而强化了本地偏好行为。在控制变量方面，基金规模（Size）的系数为0.042，在5%的水平上显著为正。这表明基金规模越大，本地偏好程度越高。规模较大的基金通常具有更强的资金实力和研究团队，能够更好地挖掘本地投资机会，同时也更注重地域分散投资，以降低风险，因此表现出较高的本地偏好程度。基金成立年限（Age）的系数不显著，说明基金成立年限对本地偏好行为的影响不明显。市场行情（Market）的系数为-0.065，在10%的水平上显著为负。这意味着市场行情越好，基金的本地偏好程度越低。在市场行情较好时，基金更倾向于追求高收益的投资机会，而不受地域限制，更愿意投资于那些具有更高增长潜力的外地股票，从而降低了本地偏好程度；在市场行情较差时，基金可能更依赖本地信息和熟悉的投资标的，以降低风险，本地偏好程度相对提高。变量（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：括号内为稳健标准误，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。表3：回归结果为了检验假设5，即本地偏好行为对股票市场的流动性和资源配置效率的影响，我们分别对本地偏好与市场流动性、本地偏好与资源配置效率的回归模型进行了估计，结果如表4所示。在本地偏好与市场流动性的回归中，本地偏好程度（LB）的系数为-0.125，在1%的水平上显著为负。这表明本地偏好行为会降低股票市场的流动性，假设5中关于本地偏好与市场流动性的部分得到验证。当投资者存在本地偏好时，资金过度集中于本地股票，导致其他地区股票的交易活跃度降低，市场流动性下降。例如，在某些地区，本地投资者大量投资本地企业的股票，使得这些股票的交易相对活跃，但外地股票的交易则相对冷清，整个市场的流动性受到影响。在本地偏好与资源配置效率的回归中，本地偏好程度（LB）的系数为-0.156，在1%的水平上显著为负。这说明本地偏好行为会降低股票市场的资源配置效率，假设5中关于本地偏好与资源配置效率的部分也得到验证。本地偏好行为导致资金在地域上的不均衡配置，一些具有良好发展潜力的外地企业可能由于缺乏资金支持而发展受限，而本地企业即使投资回报率较低，也可能因为本地投资者的偏好而获得资金，从而降低了整个市场的资源配置效率。例如，一些经济欠发达地区的优质企业，由于本地投资者的本地偏好，难以获得足够的资金支持，无法充分发挥其发展潜力，而一些经济发达地区的企业，即使投资回报率不高，也能因为本地投资者的青睐而获得资金，导致资源配置不合理。变量（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：括号内为稳健标准误，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。ControlVariables包括股票市值（MarketValue）、股票贝塔值（Beta）、市场行情（Market）、行业因素（Industry）、企业盈利能力（ROE）和资产负债率（Lev）。表4：本地偏好对市场流动性和资源配置效率的影响回归结果4.4稳健性检验为确保研究结果的可靠性和稳定性，本研究从多个角度进行了稳健性检验。在样本调整方面，我们采取了分样本回归的方法。考虑到不同规模的基金在投资策略和风险偏好上可能存在差异，将样本基金按照规模大小分为大规模基金和小规模基金两个子样本，分别进行回归分析。结果显示，无论是大规模基金还是小规模基金，本地偏好行为均显著存在，且信息不对称程度、熟悉度和文化和社会因素对本地偏好行为的影响方向和显著性与全样本回归结果基本一致。这表明基金规模的差异并没有改变投资者本地偏好行为的本质特征以及各因素对其的影响机制，进一步验证了研究结果的稳健性。在变量替代方面，我们替换了关键变量的度量方式。对于信息不对称程度，除了使用地理距离作为代理变量外，还采用了公司年报披露延迟天数作为替代变量。年报披露延迟天数越长，说明公司信息披露越不及时，投资者获取信息的难度越大，信息不对称程度越高。回归结果显示，信息不对称程度与本地偏好程度的负相关关系依然显著，与原结果一致。对于熟悉度，我们用基金管理公司所在地区的GDP占全国GDP的比例来替代上市公司数量占比。该比例越高，说明该地区的经济发展水平越高，基金管理公司对本地经济和企业的熟悉程度可能越高。结果表明，熟悉度与本地偏好程度的正相关关系仍然成立，支持了原假设。通过变量替代，有效避免了因变量度量方式单一而可能导致的结果偏差，增强了研究结论的可靠性。在模型设定调整方面，我们采用了工具变量法来缓解可能存在的内生性问题。选取基金管理公司所在地区的金融发展水平作为信息不对称程度的工具变量。该地区金融发展水平越高，金融市场越完善，信息传播越迅速和充分，有助于降低信息不对称程度，但金融发展水平本身与基金的本地偏好行为没有直接的因果关系，满足工具变量的外生性条件。采用两阶段最小二乘法（2SLS）进行回归，结果显示，在控制内生性问题后，各解释变量对本地偏好行为的影响方向和显著性与原模型回归结果基本一致。这说明原模型的回归结果是稳健的，不受内生性问题的严重干扰。通过以上多种方法的稳健性检验，研究结果均保持一致，有力地支持了前文所得出的结论，增强了研究结论的可靠性和说服力。这表明我国开放式基金投资者确实存在本地偏好行为，且信息不对称程度、熟悉度和文化和社会因素对本地偏好行为有着显著的影响，同时本地偏好行为会降低股票市场的流动性和资源配置效率。稳健性检验结果进一步验证了研究假设的合理性和研究方法的有效性，为后续的研究和政策建议提供了坚实的基础。五、结果讨论与影响分析5.1结果讨论本研究通过实证分析，得出了我国开放式基金投资者存在本地偏好行为，且信息不对称程度、熟悉度和文化和社会因素对本地偏好行为有显著影响，同时本地偏好行为会降低股票市场的流动性和资源配置效率等结论。这些结果与研究假设部分一致，但也存在一些与预期不同的情况，需要进一步深入讨论。研究结果验证了我国开放式基金投资者存在显著的本地偏好行为，这与理论预期和大多数现有研究结论相符。投资者在投资决策中确实倾向于增加对本地股票的投资比例，这可能是由于多种因素共同作用的结果。熟悉度因素使得投资者对本地企业和市场更为了解，从而更有信心投资本地股票；文化和社会因素增强了投资者与本地企业的联系，促使他们更愿意支持本地经济发展，进而表现出本地偏好。这一结果也反映了我国股票市场中投资者行为受到地域因素的重要影响，为进一步研究投资者行为和市场运行机制提供了实证基础。在影响因素方面，熟悉度和文化和社会因素对本地偏好行为的影响与假设预期一致。熟悉度越高，投资者对本地股票的偏好程度越强，这表明投资者更倾向于投资自己熟悉的领域和企业，符合行为金融学中的熟悉度理论。文化和社会因素显著影响本地偏好行为，当基金管理公司与上市公司具有相同地域文化背景时，投资者的本地偏好程度更高，这体现了文化和社会联系在投资决策中的重要作用，与已有研究中关于文化和社会因素对投资行为影响的结论相符。然而，信息不对称程度对本地偏好行为的影响与假设预期相反。理论上，信息不对称程度越高，投资者应更依赖本地信息，从而增加对本地股票的偏好。但本研究结果显示，信息不对称程度与本地偏好程度呈显著负相关，即信息不对称程度越高，投资者对本地股票的偏好程度越低。这可能是因为随着信息不对称程度的增加，投资者面临的不确定性和风险增大，为了降低风险，他们更倾向于分散投资，而不是集中投资于本地股票。在信息获取困难的情况下，投资者可能认为外地股票同样存在投资机会，且通过分散投资可以降低单一股票的风险暴露，从而减少了对本地股票的依赖。这一结果提示我们，在研究投资者行为时，需要综合考虑多种因素的相互作用，信息不对称对投资决策的影响可能并非简单的线性关系，而是受到投资者风险偏好、投资策略等多种因素的调节。与其他相关研究结果相比，本研究关于本地偏好行为存在性的结论与朱宏泉、卢祖帝和汪寿阳（2007）对中国股票市场投资者本地偏好行为的研究一致，进一步证实了本地偏好在我国股票市场的普遍性。但在影响因素的研究方面，与部分研究存在差异。一些研究认为信息不对称是导致本地偏好的重要原因，而本研究结果表明信息不对称程度与本地偏好程度呈负相关。这种差异可能是由于研究样本、研究方法和数据选取的不同所导致的。本研究选取开放式基金作为研究对象，其投资决策相对更为理性和专业，可能与其他研究中的投资者样本存在差异；在研究方法上，本研究采用了多种变量和模型进行综合分析，可能更全面地考虑了各种因素的影响。因此，在比较不同研究结果时，需要充分考虑研究设计和样本特征的差异，以准确理解研究结论的适用性和局限性。5.2对投资者的影响分析本地偏好行为对投资者的投资收益和风险分散具有显著影响，投资者应认识到这些影响，并采取相应的投资策略调整，以实现更好的投资效果。本地偏好行为对投资者投资收益的影响较为复杂。一方面，投资本地股票可能因熟悉度和信息优势在一定程度上提高收益。投资者对本地企业的产品、市场和经营状况更为熟悉，能够更及时地获取企业的相关信息，从而做出更准确的投资决策。例如，本地投资者对当地一家知名制造业企业的生产工艺改进、市场份额扩大等信息了解更为迅速，在企业业绩上升阶段提前买入股票，可能获得较好的收益。另一方面，过度的本地偏好可能导致投资组合的非有效分散，增加投资风险，进而降低投资收益。当投资者过度集中投资于本地股票时，一旦本地经济或行业出现不利变化，投资组合将面临较大的风险。比如，某地区主要产业为煤炭开采，当地投资者过度投资于本地煤炭企业股票，若煤炭价格大幅下跌或行业政策发生不利变化，这些投资者的投资组合价值将大幅缩水，投资收益受到严重影响。在风险分散方面，本地偏好行为不利于投资者实现有效的风险分散。现代投资组合理论强调通过分散投资不同地区、不同行业的资产来降低非系统性风险。然而，投资者的本地偏好行为使得投资组合过度集中于本地股票，无法充分利用资产之间的低相关性来分散风险。当本地经济受到特定因素冲击时，投资组合的风险无法通过其他地区资产的反向变动来对冲。例如，在某地区遭遇重大自然灾害时，本地企业的生产经营受到严重影响，股票价格普遍下跌，而由于投资者的本地偏好，投资组合中大部分资产都集中在本地，无法通过投资其他地区企业的股票来平衡损失，从而导致投资组合的整体风险增加。基于上述影响，投资者应采取以下投资策略调整：加强地域分散投资：投资者应克服本地偏好的局限，增加对不同地区股票的投资。可以通过投资跨地区的开放式基金或构建包含不同地区股票的投资组合，将资金分散到经济发展阶段不同、行业结构各异的地区。比如，除了投资本地股票外，适当增加对其他经济发达地区或新兴经济区域的股票投资，以降低单一地区经济波动对投资组合的影响。这样，当本地经济不景气时，其他地区的投资可能带来收益，从而平衡投资组合的整体表现。提升信息获取与分析能力：投资者不能仅仅依赖本地信息，应拓宽信息渠道，提高对不同地区企业信息的获取和分析能力。利用互联网、专业金融媒体和研究机构的报告等，了解全国各地上市公司的信息。例如，关注行业研究报告对不同地区同行业企业的对比分析，通过在线金融平台获取外地企业的财务数据和市场动态，以便做出更全面、客观的投资决策。同时，投资者还应学会运用数据分析工具和方法，对获取的信息进行深入分析，挖掘潜在的投资机会。关注宏观经济与行业发展：投资者应从宏观经济和行业发展的角度出发，进行资产配置。宏观经济的发展趋势和行业的兴衰对不同地区的企业都有重要影响。投资者可以通过关注宏观经济指标，如GDP增长、通货膨胀率、利率等，以及行业政策和发展趋势，选择具有潜力的行业和地区进行投资。例如，在国家大力推动新能源产业发展的背景下，投资者可以关注新能源产业集中的地区，选择该地区相关企业进行投资，而不仅仅局限于本地企业。这样，投资者能够把握宏观经济和行业发展带来的投资机会，优化投资组合。5.3对市场的影响分析投资者的本地偏好行为对股票市场的多个方面产生了显著影响，主要体现在市场流动性、定价效率和资源配置等方面。这些影响不仅关系到市场的正常运行，也对市场的长期发展和稳定性具有重要意义。在市场流动性方面，本地偏好行为会导致市场流动性分布不均衡。当投资者存在本地偏好时，资金过度集中于本地股票，使得本地股票的交易活跃度相对较高，而外地股票的交易则相对冷清。这种资金的不均衡分布会降低整个市场的流动性，增加市场的交易成本和风险。在某些经济发达地区，本地投资者对本地股票的过度追捧，导致这些股票的成交量较大，股价波动相对较小；而在经济欠发达地区，由于本地投资者的资金投入较少，股票的交易活跃度低，市场流动性较差，股价波动较大。市场流动性的降低还会影响市场的效率和稳定性，使得市场难以迅速有效地对信息做出反应，增加了市场的不确定性和风险。本地偏好行为对股票市场的定价效率也有负面影响。根据有效市场假说，股票价格应该反映所有可用的信息。然而，投资者的本地偏好行为使得他们更关注本地股票的信息，而忽视了外地股票的信息，导致股票价格不能充分反映所有信息，从而降低了市场的定价效率。本地投资者可能对本地企业的一些非基本面信息过度反应，导致本地股票价格偏离其内在价值。而外地股票由于缺乏足够的关注，其价格可能被低估或高估，无法准确反映企业的真实价值。这种定价效率的降低会误导投资者的决策，影响市场资源的合理配置。资源配置方面，本地偏好行为阻碍了市场资源的有效配置。股票市场的一个重要功能是将资金引导到最有价值的企业和项目中，实现资源的优化配置。然而，投资者的本地偏好行为使得资金过度集中于本地企业，即使这些企业的投资回报率较低，也能获得资金支持；而一些具有良好发展潜力的外地企业，由于缺乏本地投资者的关注和资金支持，难以获得足够的资源来发展壮大。这种资源配置的不合理会导致市场效率低下，影响经济的整体发展。一些经济欠发达地区的高新技术企业，虽然具有较高的成长性和创新能力，但由于本地投资者的本地偏好，难以获得足够的资金进行研发和扩张，限制了企业的发展和经济的转型升级。基于上述影响，为促进股票市场的健康发展，提高市场的资源配置效率，提出以下政策建议：加强信息披露与传播：监管部门应加强对上市公司信息披露的监管，确保信息的真实、准确、完整和及时披露。同时，应推动金融信息服务平台的建设，拓宽信息传播渠道，提高信息的传播效率，减少投资者因信息不对称而产生的本地偏好行为。通过建立统一的信息披露平台，整合上市公司的财务信息、经营信息和行业信息等，方便投资者获取和比较不同地区企业的信息，从而做出更理性的投资决策。推动投资者教育：加强投资者教育，提高投资者的金融知识水平和投资素养，帮助投资者树立正确的投资理念，克服本地偏好等认知偏差。通过开展金融知识普及活动、举办投资培训课程和发布投资风险提示等方式，引导投资者关注企业的基本面和长期投资价值，而不是仅仅局限于本地股票。投资者教育还可以增强投资者对市场风险的认识和防范能力，提高市场的稳定性。优化市场结构：进一步优化股票市场的结构，丰富投资品种和投资渠道，为投资者提供更多元化的投资选择。鼓励发展跨地区的投资产品，如跨区域的开放式基金、ETF等，引导投资者进行地域分散投资，降低本地偏好行为对市场的影响。还可以推动不同地区股票市场的互联互通，加强市场之间的交流与合作，促进市场资源的合理流动和配置。六、结论与展望6.1研究结论总结本研究以我国开放式基金为样本，深入探究了股票投资者的本地偏好行为及其影响因素和对股票市场的影响，得出以下主要结论：本地偏好行为的存在性：实证结果表明，我国开放式基金投资者存在显著