基金越难脱手，它手里的债券越「抖」

[2022 JFE] Does Mutual Fund Illiquidity Introduce Fragility into Asset Prices? Evidence from the Corporate Bond Market
Hao Jiang, Yi Li, Zheng Sun, Ashley Wang
Jun He June 01, 2026
公司债 共同基金 流动性 金融脆弱性
Note

本文读的是 Jiang, Li, Sun & Wang (2022, Journal of Financial Economics)：开放式公司债基金一边持有难以脱手的债券，一边向投资者承诺「每天都能赎回」。作者把这种期限错配落到了单只债券头上——一只债券若主要被「难卖」的基金持有，它就背着更高的「潜在脆弱性 (latent fragility)」。结果是，脆弱性高的债券在随后一个季度波动更大（Amihud 口径下，脆弱性每升高一个标准差，年化波动率多出 1.15%，约为中位数的 16%），在新冠冲击里跌得更狠、反弹也更猛。

1 引言：一个「期限错配」的老问题，搬了个家

先讲一个金融学里最古老的故事。

银行的资产是长期的、难以变现的贷款，负债却是随时可以取走的存款。平日里相安无事，可一旦风吹草动，谁先跑谁就能拿到全额，落在后面的人只能分剩下的——于是「不跑白不跑」。这就是 Diamond and Dybvig (1983) 笔下的银行挤兑：脆弱性并不来自资产本身有多坏，而来自「液体的负债」与「固体的资产」之间那道结构性的裂缝。后来人们发现，货币市场基金也有同样的毛病（Kacperczyk and Schnabl, 2013; Schmidt et al., 2016）。

那么，开放式公司债基金呢？

它简直是这套逻辑的完美翻版，甚至更夸张。它的资产是公司债——一种在场外市场里以天为单位、靠交易商一笔一笔撮合出来的、出了名难卖的东西；它的负债却是基金份额——投资者每个交易日收盘都能按净值赎回。这中间的「流动性转换 (liquidity transformation)」，正是这类基金最迷人、也最危险的地方。

而它偏偏又长大得飞快。2010 到 2019 这十年，开放式债券基金净流入了 $2.2 trillion，握着约 11% 的美国固定收益市场；在公司债这一块，它的分量更重——2019 年共同基金持有 $1.89 trillion 的公司债，占当时 $9.60 trillion 存量的约 20%；而在高收益债里，国际货币基金组织估计有超过 40% 被共同基金拿在手里。一个体量如此庞大、又天生背着期限错配的玩家，会不会把自己的脆弱「传染」给整个公司债市场？

这正是这篇论文要回答的问题。

2 核心想法：把基金的「跑得快」算到债券头上

过去这条文献，落脚点几乎都在基金层面：Chen et al. (2010) 用支付互补性 (payoff complementarities) 说明持有非流动资产的基金更容易遭遇放大的赎回；Goldstein et al. (2017) 进一步发现，公司债基金的资金流对业绩呈现「跌时跑得更快」的凹形 (concave) 反应；Zeng (2017) 则给出了一个基金挤兑与流动性管理的动态理论。一句话——大家都在说：基金本身是脆弱的。

但这篇文章想问一个更深的问题：脆弱性会不会顺着持仓的链条，渗到单只债券里去？

接着，一个自然的难题冒了出来：脆弱性是个「潜在 (latent)」的东西，平时看不见，只在冲击来临时才暴露。你怎么在风平浪静的时候，就给每一只债券标出它的脆弱程度？

作者的答案很巧。它不去看债券本身有多不流动，而去看「谁在持有它」：

Tip

如果一只债券，主要被那些「整个组合都很难脱手」的基金持有，那么一旦市场出事、这些基金遭遇赎回、被迫抛售，这只债券就会成为首当其冲被甩卖的对象——它的脆弱性，是从它的持有人那里「继承」来的。

换句话说，债券的脆弱性 = 它的持有人有多「跑得快」的加权平均。这就是全文的那一个核心，后面所有的检验，都是围着它转。

3 怎么造这把尺子：两步走的「脆弱性」

整个测度分两步搭起来，逻辑清清楚楚。

第一步，给每只基金打一个「不流动评分 (illiquidity score)」。 一只基金有多「难卖」，取决于它组合里的债券平均有多不流动，用持仓票面金额加权：

$$Fund\ illiquidity_{j,t}^{type} = \frac{\sum_{i=1}^{I} Holding\ amount_{j,i,t} \times Bond\ illiquidity_{i,t}^{type}}{\sum_{i=1}^{I} Holding\ amount_{j,i,t}}$$

这里 \(type\) 取三种主流的债券流动性口径：Amihud 测度（衡量给定交易规模下的价格冲击）、IRC（imputed round-trip cost，往返交易成本），以及 Spread（同日同券的有效买卖价差，沿用 Hong and Warga, 2000）。作者顺手验证了这个评分的合理性：评分越高（越不流动）的基金，净收益更高、换手更低、费率更高、未来两年的收益波动也更大——这正是「靠承担流动性风险吃溢价」的画像。

第二步，把基金的评分「倒灌」回债券。 一只债券的脆弱性，等于持有它的所有基金的不流动评分、按各基金在该债券上的持仓加权：

$$Fragility_{i,t}^{type} = \frac{\sum_{j=1}^{J} Holding\ amount_{j,i,t} \times Fund\ illiquidity_{j,t}^{type}}{\sum_{j=1}^{J} Holding\ amount_{j,i,t}}$$

这第二个方程，就是全文的心脏。把它拆开来看：

$$ Fragility_{i,t}^{type} = \frac{\sum_{j=1}^{J} \cssId{a1}{Holding\,amount_{j,i,t}} \times \cssId{a2}{Fund\,illiquidity_{j,t}^{type}}}{\cssId{a3}{\sum_{j=1}^{J} Holding\,amount_{j,i,t}}} $$

请注意这把尺子的一个微妙之处：它刻意不直接用债券自身的流动性。债券 \(i\) 本身流不流动，是 \(a1\) 这个权重里间接含着的信息；而 \(a2\) 衡量的，是它「室友们」的整体处境。一只本身还算好卖的债券，如果不幸和一堆烂资产挤在同一批难卖的基金里，它也会被打上高脆弱性的标签——因为冲击来时，基金不会只卖烂的，它会卖得动的先卖。这一点，恰恰是后面识别「抛售压力」而非「信息不对称」的关键。

4 数据：四条线索拼出一只债券的「持有人画像」

要把这把尺子造出来，需要把四个数据库缝在一起，样本期 2006 年 1 月到 2020 年 3 月（新冠分析延到 4 月）：

最后按八位 CUSIP 把 TRACE/FISD 并到持仓上，约 75% 的持仓能匹配到债券数据。样本里一只「平均」的公司债：存量 $570 million、剩余期限约 8.6 年、票息 6%、评级 BBB、季度换手 16%。

Table 1

Table 1

值得一提的背景趋势是：共同基金持有美国公司债的比例，从 2006 年的 8% 一路升到 2019 年的 20%——这个玩家不光大，而且越来越大，越来越活跃（Cai et al., 2019 指出它是公司债市场里最活跃的交易者）。

5 主要结果：脆弱性，预言了下一季度的「抖」

铺垫到这里，真正关键的一步来了：脆弱性能不能预测债券未来的波动？

基准回归把债券下一季度的收益波动率，对当期脆弱性做回归。结论干净有力：脆弱性越高的债券，下一季度波动越大。以 Amihud 口径为例——脆弱性每上升一个标准差，债券年化收益波动率多出约 1.15%，相当于波动率中位数的约 16%。这不只是统计上显著，量级上也相当可观。

而且它顽强。作者依次塞进一串控制变量：信用评级、期限、债券自身的流动性、共同基金持股比例——脆弱性的系数依然站得住；再控制当期波动率（即只看「增量」预测力），甚至直接放进债券固定效应、把所有不随时间变的横截面差异全吸掉，结论仍然成立。这一步很重要：它说明脆弱性预测的，不是「某些债券天生就抖」这种固定属性，而是随持有人结构变化的、动态的风险。

Table 3

Table 3

6 机制：从赎回，到抛售，到价格的「过冲与回弹」

光有相关性还不够。作者反复追问的那个核心是：这股预测力，到底从哪儿来？

如果脆弱性的故事是对的，那它的传导链条应该是这样的——脆弱性高 → 冲击来时基金遭遇更大赎回 → 基金被迫抛售持仓 → 价格因非基本面原因被打下去 → 事后再慢慢弹回来。于是作者沿着这条链，一环一环去验。

第一环，脆弱性是否预测「资金流驱动的抛售」？ 借用 Coval and Stafford (2007) 那套度量基金被迫卖出的方法，作者发现：脆弱性更高的债券，下一季度确实有更多「由赎回逼出来的抛售 (outflows-induced selling)」。

第二环，这种抛售是否伴随价格的过冲？ 是的——抛售发生的当季，价格下跌；随后的几个季度里，价格又逐步反转 (gradual reversal) 回去。先被砸下去，再爬回来，这正是「非基本面的卖压」该有的指纹：如果跌是因为基本面变坏，价格不该系统性地弹回来。

两环扣上，链条就闭合了：脆弱性 → 卖压 → 价格波动。卖压，是连接脆弱性与波动的那条主管道。

7 COVID-19：一场上天给的天然实验

理论说得再漂亮，也需要一次真刀真枪的压力测试。2020 年 3 月，机会来了。

新冠冲击下，公司债市场被打得措手不及，债券基金遭遇巨额赎回。作者做了一件很「干净」的事：用2019 年底（危机爆发前）测出的脆弱性，把债券分成三档（terciles），然后看它们在 2020 年初的表现。

结果几乎是教科书式的。1 月和 2 月，高脆弱与低脆弱债券的走势几乎贴在一起；可大流行一来，分化骤然出现——高脆弱档的跌幅是低脆弱档的两倍，在 3 月 23 日美联储宣布二级市场公司信贷便利 (SMCCF) 之前，一度跌到约 -10%。而 SMCCF 一出，价格迅速反弹，且高脆弱档弹得更猛。用收益率利差 (yield spread) 看，是同一个故事的另一面。

注意这里的逻辑闭环：跌得更深、弹得更猛，恰恰是「卖压驱动的过度反应」——基本面没那么糟，价格却被赎回潮砸出了坑，等流动性（这次是美联储兜底）一回来，坑就被填平。一个在危机前就能算出来的指标，竟precisely预言了危机中哪些债券会「塌」得最厉害，这是相当强的样本外证据。

作者还把视野从这一次危机，推广到整个样本期里所有的「承压时刻」：当 VIX 高企、当资金涌向避险资产 (flight to safety)、当经济下行时，脆弱性对未来波动的预测力都更强。脆弱性，是一个专在坏天气里发作的风险。

（关于公司债基金在加息周期里的脆弱与流动性管理，可参见《加息前夜的悄然撤离：当「算不准的净值」反而成了基金的减震器》。）

8 反转之前，先堵住两条「后门」

一个聪明的读者读到这里，一定会皱眉：会不会有别的东西，同时推高了「脆弱性」和「波动率」，制造出一个虚假的因果？作者预判了这两条最致命的后门，并逐一堵死。

后门一：流动性共动 (liquidity commonality)。 公司债的流动性是高度共动的（Bao et al., 2011）。会不会是这样——一只债券的投资基金里别的债券流动性，本身就含着这只债券未来流动性与波动的信息，而脆弱性只是这个共动的「影子」？作者先用滚动窗口回归，给每只债券估出一个对市场流动性的暴露，即流动性 beta；如果共动是真凶，控制了流动性 beta 之后，脆弱性的预测力就该被削弱。然而无论在新冠场景还是全样本里，脆弱性依旧显著。这条后门，关上了。

后门二：信息不对称 (information asymmetry)。 也许某些基金信息收集能力强，专挑信息不对称程度高的债券持有，而这类债券本就更不流动、也更波动。怎么区分？作者用了一个漂亮的「指纹检验」——看脆弱性如何影响债券收益的序列相关性：

结果是：脆弱性加剧了收益的负自相关。反转，而非延续。这就把天平稳稳压向了「卖压」一侧，而不是「信息不对称」。

最后，作者还描了一笔边际证据：基金持有的现金、政府债等流动资产能缓解脆弱性对波动的冲击；而更高的公司债配置比例、以及持有更多不可交易公司债，则会放大这种冲击。脆弱性不是宿命——基金自身的流动性缓冲，能拨动它的强弱。

9 文献脉络

把这篇论文放回它所在的河道里，脉络其实非常清晰。

源头是 Diamond and Dybvig (1983) 的银行挤兑——脆弱性源于「液体负债 + 固体资产」的结构。这条逻辑后来被搬到资产管理业：Chen et al. (2010) 用基金赎回的支付互补性把它实证化，Zeng (2017) 给出动态理论，而 Goldstein et al. (2017) 则把战场明确锁定在公司债基金，发现其资金流对业绩的凹形敏感——坏消息引发的赎回，远比好消息引发的申购猛烈。

另一条支流，是公司债市场自身的「非流动与超额波动」研究：Bao, Pan and Wang (2011) 量化了公司债的不流动性，Bao and Pan (2013) 揭示了其超出基本面的「超额波动」。再加上 Coval and Stafford (2007) 关于「资产甩卖 (fire sales)」的经典框架，和 Grossman and Miller (1988) 的即时性定价。

文献脉络时间线
文献脉络时间线（按发表年份排布；红色为本文）

这篇论文，恰好站在两条河的交汇处：它把「基金部门的脆弱性」与「公司债的超额波动」缝在了一起，并且——这是它最大的贡献——造出了一个债券层面、事前可观测的脆弱性测度，让「期限错配会渗到单只资产里」这件事，第一次变得可度量、可预测、可在危机里检验。它也顺带丰富了「机构投资者构成如何影响公司债」这条小而新的支流（Mahanti et al., 2008; Anand et al., 2021）。

（关于「谁持有债券决定其定价」，可对照《谁在持有这张债券，决定了它的价格》；关于公司债流动性测度本身的进展，可参见《把「成交价」从「成交量」里解放出来》。）

评论与延伸（Q&A + 研究方向）

(a) 几个可能的疑问

Q：这个「脆弱性」和债券自身的不流动性，到底有什么本质区别？

关键区别在于「视角」。债券自身的 Amihud/IRC/Spread 衡量的是「这只债券好不好卖」；而脆弱性衡量的是「持有它的人有多想跑、且跑起来会不会被迫连它一起甩」。两者高度相关，但作者在回归里同时控制了债券自身的流动性，脆弱性依然显著——说明持有人结构带来了增量信息。一只本身流动性尚可的债券，也可能因为挤在一群难卖的基金里而很脆弱。

Q：用 2019 年底脆弱性预测 2020 年 3 月，会不会只是「高收益/高 beta 债券在危机里本就跌得多」的换皮？

这是最该担心的混淆。作者的防线是多层控制（评级、期限、流动性、持股比例）外加债券固定效应；而最有说服力的，是那个收益反转的指纹——跌完之后系统性地弹回来。纯粹的「高风险债券跌得多」不该带来这种过冲—回弹的形态，它更像非基本面卖压留下的痕迹。

Q：脆弱性高的债券波动更大，那它是不是也该有更高的预期收益？

是的，作者确实发现脆弱性与未来债券收益正相关、与当期收益率利差正相关。换句话说，市场似乎为「承担脆弱性」要了一份补偿。这把它从「纯粹的风险度量」升级成了一个定价因子的候选。

Q：这套测度依赖季度末的 eMAXX 持仓快照，会不会太「慢」、太粗？

这是数据的硬约束。持仓是季频的，意味着脆弱性也只能季度更新，无法捕捉季内的快速换仓；而且 eMAXX 只覆盖部分机构（约 75% 的持仓能匹配到债券）。好在作者的检验大多是季度或更长的预测，慢变量配慢检验，问题不算致命，但精细到日内的传导就看不清了。

Q：既然开放式结构这么脆弱，为什么市场不普遍改用封闭式基金？

这正是 Stein (2005) 处理过的老问题。开放式之所以盛行，是因为「可随时赎回」本身是一种约束管理人、向投资者发信号能力的治理装置；在竞争与信息不对称下，均衡里会涌现「过多」的开放式基金，哪怕封闭式在缓解资本市场低效上可能更优。脆弱性，是这种组织形式的代价。

(b) 几个可能的研究问题与提案

1. 把脆弱性「日频化」：用监管持仓或 ETF 申赎数据提速。 【经济故事】季频脆弱性看不清危机中那几天的传导。若能用更高频的持仓代理（如债券 ETF 的申赎篮子、做市商库存）重建脆弱性，就能检验它在日内对价格冲击的预测力。 【可行性】中。ETF 申赎篮子是每日公开的，TRACE 是逐笔的；难点在于把基金层面的不流动评分映射到高频。识别上可借助单只债券进出 ETF 篮子的「准随机」变动。

2. 脆弱性的「外溢网络」：一只债券的卖压如何溅到「室友」身上。 【经济故事】既然脆弱性来自共同持有，那么基金为满足赎回而抛售 A 债时，必然连带压低同组合里 B 债的价格。这是一张「共同持有人网络」上的传染。 【可行性】高。eMAXX 持仓天然就是二部图 (bipartite graph)，可构造债券间的「共同持有人重叠度」，用 Falato et al. (2019) 的甩卖外溢框架做识别。公司债 + 持有人网络，数据现成。

3. 外资持有人是「稳定器」还是「放大器」？ 【经济故事】本文测度只看「基金有多难卖」，没区分持有人的类型。外国机构、保险公司与本土共同基金的赎回行为截然不同——保险资金往往是「黏性」的长期资金（Chen et al., 2020 已发现偏好流动性弱的保险持有人压低了流动性溢价）。把持有人按国别/类型拆开，脆弱性的符号可能反转。 【可行性】中。eMAXX 含机构类型与部分国别信息，可构造「外资份额加权的脆弱性」。识别难点在于外资持有可能内生于债券质量，需要外生的资金流冲击（如指数纳入、汇率事件）。

4. SMCCF 这类「最后做市商」干预，是否永久改写了脆弱性的定价？ 【经济故事】2020 年美联储下场兜底后，市场可能开始 price-in「危机时会被救」的预期，从而压低脆弱性溢价——一种道德风险的资产定价印记。 【可行性】中。可用 SMCCF 合格/不合格债券的边界做断点回归 (RDD) 或 DiD，比较干预前后脆弱性对收益与波动的定价系数是否系统性收窄。边界规则清晰，是个干净的实验。

我的判断

这篇论文最漂亮的地方，是把一个抽象的宏观脆弱性概念，降维成了一个可以贴在每一只债券上的、事前可观测的标签——并且用新冠这场实打实的危机给了它一次近乎完美的样本外检验。「跌得更深、弹得更猛」的反转证据，加上对流动性共动与信息不对称两条后门的封堵，使得「卖压渠道」的故事相当扎实。它给「基金挤兑」这条文献补上了缺失的微观地基：我们终于知道，脆弱性不止停在基金，它会顺着持仓渗进资产价格。

要说对识别的担忧，我有两点。其一，脆弱性终究是个相关性测度而非外生冲击——持有人结构本身可能内生于债券的某些未被观测的属性，债券固定效应能吸掉固定差异，却管不住随时间变化的遗漏变量；真正的金标准，是找到一个让脆弱性外生变动的工具（比如某只基金因无关原因被迫清盘，引发持有人结构的准随机重洗）。其二，季频持仓的粗粒度，让它对危机中最关键的那几天力不从心。

后续我最想看到的，是把持有人类型拆开——尤其是外资与保险这类「慢钱」是否真的能熨平脆弱性，以及美联储兜底之后，这个溢价是被永久地「定价掉」了，还是只是暂时被压住。这些，恰恰是信用市场结构研究里最值得继续挖的方向。

参考文献