过去十多年间，美国市场中以 ETF 为代表的被动投资获得了非常巨大的发展。根据 Chinco and Sammon (2023) 的估计，被动投资的份额已高达 35%（参见被动投资的兴起与影响）。最近几年——尤其是随着年轻投资者的参与和国家队的大幅度买入——我们在中国市场也看到了类似甚至更为迅猛的发展速度。以最具代表性的华泰柏瑞沪深 300 ETF 为例，3 年前，其规模为 79 亿份；而截至 2024 年 9月底，其最新流通份额已高达 969 亿份之多，3 年间增长了 11 倍。而根据 Wind 的数据，全市场 ETF 最新规模，合计已高达 3.41 万亿元。相比之下，3 年前，全部 ETF 合计规模仅为 1.32 万亿元。
巨大的发展也使得 ETF 之间为争夺市场份额而展开了激烈的竞争。Ben-David et al. (2023) 指出，与标准的产品市场类似，在 ETF 市场中也存在价格竞争和质量竞争，其中，宽基 ETF 和跟踪经典因子的 smart beta，更多进行价格竞争；而行业 ETF 和主题 ETF，则侧重质量的竞争。相较于进行价格竞争的前者，围绕质量展开竞争的行业 ETF 和主题 ETF，平均而言，可以收取显著更高的费率，并为基金公司带来巨额的收入。
上述“价格 versus 质量”的区分，虽然非常精彩，但却并不能解释 ETF 市场中同样显著的另外一组典型事实，即对于某一给定的基准指数，往往存在多只跟踪该指数的 ETF，这些 ETF 可能有着不同的费率；尤为重要的是，那些费率较高的 ETF，不但没有消亡，反而占据着很大的市场份额（参见被动的“积极投资”：ETF 视角的第3小节）。
看到这里，您可能会想，这一典型事实主要存在于行业 ETF 和主题 ETF 中；但事实上却并非如此。美国市场中一个非常经典的例子是追踪最重要的宽基市场指数——S&P 500——的 ETF。有三只份额较大、最为出名的 ETF：道富（State Street）发行的 SPY，贝莱德（BlackRock）发行的 IVV，和先锋（Vanguard）发行的 VOO。其中，后两者收取年化 3bp（即 0.03%）的费率，而 SPY 的费率则高达年化 9.45bp，为 IVV 和 VOO 的 3 倍多。事实上，道富自身也发行了一只仅收取 3bp 费率的 ETF——SPLG。这些 ETF 都被动地跟踪 S&P 500 指数，在其投资策略上没有本质的区别。但其费率为何会如此不同呢？
简单来说，核心在于流动性的差异。而流动性上的差异之所以能有如此大的影响，则是因为投资者有着不同的偏好（即通常所说的 investor clientele），尤其是持仓周期：有些投资者偏好短期持仓、频繁交易，而另一些投资者则偏好长期持仓，以获取基准指数的长期回报。仍以前述跟踪 S&P 500 的 ETF 为例。SPY 的日均成交量约为其竞争对手的 14 倍，换手率也高达竞争对手的近 10 倍。优异的流动性使得 SPY 可以很好地吸引那些短期交易者。对于短期交易者而言，费率的差异远小于交易成本的差异，SPY 极佳的流动性使得其微小的费率劣势不足为提，从而吸引了大量短期交易者。而短期交易者的上述选择，这又进一步加剧了 SPY 的流动性优势和对短期交易者的吸引力，从而形成了正反馈循环。相比之下，IVV 和 VOO 则凭借费率优势更多吸引那些中长期投资者，他们更关注 S&P 500 指数的长期回报，而对短期流动性的需求较弱。
事实上，我国市场中一定程度上也有着类似的情况。以对标 S&P 500 的沪深 300 指数为例，跟踪该指数的 ETF 已超过 20 只，但其中最出名的一直是华泰柏瑞沪深 300 ETF 这只成立最早的 ETF。截至 2024 年 9月底，该 ETF 最新规模已高达 2118 亿元，在最近 1 年中的累计成交金额则更是超过了 8000 亿元。相应地，其管理费率为年化 0.50%、托管费率为年化 0.10%，均为同类 ETF 的最高水平。规模相对较为接近的 ETF 仅有易方达、华夏和南方基金的沪深 300 ETF，但无论规模还是成交额，仍远不及华泰柏瑞沪深 300 ETF。此外，这几只 ETF 中，除易方达此前响应降费号召将管理费率和托管费率分别下调至 0.15% 和 0.05% 的同类最低水平，其余 ETF 均保持 0.50% 和 0.10% 的年化费率。
1. 研究假设
上述现象表明，ETF 的流动性确实有着非常重要的价值。那么，ETF 的流动性价值究竟体现在哪些方面？其背后的驱动因素又是什么？
Khomyn, Putniņs̆ and Zoican (2024)（KPZ）通过一个简洁的理论模型对此进行了分析。在这个模型中，包含 4 类主体：
先后成立的跟踪同一基准指数的两只 ETF； 一系列基于对基准指数的流动性需求而交易 ETF 的风险中性的投资者； 不少于 2 个风险中性的做市商； 能在做市商之前抢先对信息做出反应的快速套利交易者（fast arbitrageur）。
经过相对简明的推导（如果您对模型的具体设定和推导感兴趣，请查阅原文），KPN 提出了一系列可检验的实证假说：
假说 1：相比于低费率 ETF，高费率 ETF 可以吸引更多短期交易者。 假说 2：相比于低费率 ETF，高费率 ETF 的流动性更高，表现为其买卖价差更小。 假说 3：相比于低费率 ETF，高费率 ETF 有更高的二级市场交易强度，表现为其成交量更大、换手率更高。 假说 4（异质性）：当高换手率投资者占比更高时，高费率 ETF 与低费率 ETF 的费率差异和买卖价差的差异也更大。 假说 5（机制）：ETF 市场存在先发优势，即相比于后发成立的 ETF，先发成立的 ETF 有更高的流动性和交易强度，并收取更高的费率。 假说 6（市场结构）：当且仅当高换手率投资者的占比足够高时，市场中才会存在两只费率不同的 ETF。
前 5 个假说非常直观，而第 6 个假说则表明，当市场中存在足够多的高换手率投资者时，市场中才会出现两只费率不同的 ETF（即存在竞争）。换言之，当市场中高换手率投资者的占比非常低时，市场中只会有一只 ETF，且该 ETF 会设定一个较低的费率，以吸引所有投资者。
2. 数据与实证
为了验证上述假说，KPZ 基于 ETF Global 提供的美国市场数据进行了实证分析。由于 ETF Global 从 2016 年开始才有比较完整的数据，因此，KPZ 的样本区间为 2016 至 2020 年。幸运的是，ETF 正好在最近这些年经历了爆发式增长，因此，KPZ 的样本区间内 ETF 的数量、规模、成交量等数据都较为丰富，仍然可以较好地支持实证分析。
特比地，KPN 要求 ETF 为纯被动型 ETF，且有至少 2.5 年的历史；而为了紧密跟踪其理论模型和实证假说，对于每一个基准指数，KPZ 仅保留了规模最大的 2 只 ETF。最终其样本包含 105 只不同的 ETF。这些 ETF 的合计规模高达 1.71 万亿美元，而其合计日均成交量也高达 450 亿美元。
3. 结语
Ben-David, Itzhak, Francesco Franzoni, Byungwook Kim, and Rabih Moussawi. "Competition for Attention in the ETF Space." Review of Financial Studies 36.3 (2023): 987-1042. Bushee, Brian J. "The influence of institutional investors on myopic R&D investment behavior." Accounting Review 73.3 (1998): 305-333. Chinco, Alex, and Marco Sammon. "The passive ownership share is double what you think it is." Journal of Financial Economics 157 (2024): 103860. Khomyn, Marta, Tālis Putniņs̆, and Marius Zoican. "The value of ETF liquidity." Review of Financial Studies 37.10 (2024): 3092-3148.
