近日，中国证监会印发《促进资本市场指数化投资高质量发展行动方案》。主要目标是，推动资本市场指数化投资规模和比例明显提升，加快构建公募基金行业主动投资与被动投资协同发展、互促共进的新发展格局；强化指数基金资产配置功能，稳步提升投资者长期回报，为中长期资金入市提供更加便利的渠道，助力构建资本市场“长钱长投”生态，壮大理性成熟的中长期投资力量。
全球成熟市场发展规律来看，被动投资长期收益更胜一筹。结构上看，跟踪小盘股的主动基金相对跑输比例和数量更少，说明小市值公司存在一些深挖alpha的机会。主动思路跑输的原因在于股市中的财富是由少部分公司创造的，主动管理很难集中化重仓极少量的公司。2014年至今，主动管理基金共有六年跑赢沪深300指数，但近两年却遭遇连续滑铁卢。2024年国内股基跑输指数的根源在于主动型产品在高景气的思路下，一定程度忽视了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。以往“景气投资”逐渐失效，催化市场接受“分红为王，估值为盾”的价值投资新理念。2024年全年国内公募债基跑输债基指数，原因在于拉久期、加杠杆、下沉信用、分散化投资等策略难抵长端利率单边下行。长周期视角，债券领域主动投资强于被动投资。海外部分固收基金跑输指数是因为投资范围的限制，不同的会计计量方法及差异化考核标准使得收益并非债券投资唯一的考量因素。
全球ETF规模呈现共振向上的格局。1993年美国第一支ETF问世以来，ETF产品不断创新、份额持续提升、在市场中的重要性增强。日本ETF起源于泡沫破裂时的政府救市，全部ETF中以股票ETF为主，2000年后债券ETF份额不断压缩。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，2003年至今，中国市场股票型基金占比持续下跌，股票型ETF逆势上涨。
ETF的长期配置价值来源于盈利和分红，此外，ETF还可以用作满足某些特定需求的载体。展望未来，SmartBeta或成为ETF新的增长点。2025年1月10日，国内首批自由现金流ETF正式获批，填补SmartBeta的空白。多元资产配置成为抵御风险、增厚收益的必然选择。在中美两国进行资产的静态配置能够获得更佳的风险收益权衡，而动态资产配置能显著增厚收益。由浅入深，我们在实战系列构建三大动态宏观配置方案，首先是立足股市、基于各类宽基改进后ERP和等权指数框架的配置实践。加入商品后，构建综合评判体系和模型进一步提升收益率曲线。最后，引入QDII-ETF进行全球股票资产配置进一步分散风险，实现风险分摊和增厚收益。
风险提示：历史复盘对于未来指导有限；不同市场环境下，国外经验对国内借鉴意义受限等；文中出现的个股/指数/产品等仅作为历史梳理，不构成投投资推荐的依据。
六、中国ETF市场发展状况
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
6.2.1 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。
6.2.2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%。
6.2.3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。
6.2.4 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。
6.2.5 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。
6.2.6 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。
6.2.7 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
6.3.1 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。
6.3.2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。
6.3.3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。
6.3.4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。
6.3.5 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%。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。
6.3.6 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。
6.3.7 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合采用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。
七、ETF投资的长期收益来源
7.1 ETF具有长期配置价值
7.1.1 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
接下来对各行业的长期收益进行拆分，得到结果为：
（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。
7.1.2 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，反映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。
对比日经225指数和沪深300指数，发现短期估值是最重要的影响因素，长期来看盈利和分红影响最大。2010年后日本债基和货基的规模逐渐压缩，一些配置型资金转向对于股票ETF的配置。2025年年初，10年国债收益率多次突破1.6%关口，SFISF的推出也标志着中国实质意义上具有“质化宽松”的可能性，A股核心宽基ETF的长期稳定盈利能力和分红能力将吸引国内长期配置型资金。
7.1.3 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，市净率指标反映净资产创造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。
拉长时间维度来看，盈利均是股市最重要的收益来源，而估值则取决于无风险利率和风险溢价。风险溢价的压平有赖于通过加强信息披露和投资者关系实现投资者的“预期管理”。
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。
分析师：陈 锐 SAC执业资格证书编码：
S0980516110001
分析师：王 开 SAC执业资格证书编码：
S0980521030001