数据分析和结果

本研究采用了统计分析软件SPSS对收集的数据进行分析，并对提出的理论假设进行验证。

4.4.1 样本基本情况描述

在验证理论假设之前，本研究首先采用频率分析对样本数据的分布情况进行了检验。这给整个捐赠基金样本提供了一个总体轮廓。此外，正常概率图被用来评估样本数据的正常分布性。表4- 1对一些关键变量进行了描述性总结。

表4-1 描述性统计数据

（续表）

表4-1显示，捐赠基金样本中最小的基金规模为930万美元，最大规模为350亿美元，平均为1.4亿美元。夏普比率最低为0.59，最高为1.31。支出比率最低为4%，最高为5%，平均为4.39%。捐赠基金支出占大学年度运营预算的比例最低为3%，最高为22%，平均为11.3%。关于资产配置，基金最低配置12%到国内股票资产类别，最高配置为48%，平均配置为28.5%。基金最低配置12%到海外股票资产，最高配置为25%，平均配置为19%。固定收益资产最低配置为7%，最高为28%，平均为16%。另类资产最低配置为8%，最高配置为58%，平均为30%。现金和等价物最低配置为1%，最高为14%，平均为6%。关于全职投资人员，最低配置为0.2，最高配置为22，平均为2.5。公立大学44所，私立大学50所。采用内部投资管理的大学有50所，采用外包管理的有44所。有77所大学捐赠基金雇佣了外部投资顾问，17所大学没有用外部顾问。大学SAT录取平均分数为588分，最高为745分，最低为501分。

4.4.2 理论假设测试

本书通过设定的理论假设来实证研究有哪些要素和大学捐赠基金回报有潜在联系。我们主要运用多元回归分析（Multiple Regression Analysis）对这些假设进行测试。多元回归分析允许两个或多个自变量对单一因变量的影响进行调查（Zikmund，1997）。此外，本书研究问题的性质也意味着多元回归分析是最合适的统计研究方法。

本研究采用SPSS统计软件进行多元回归分析推导。一共12个自变量被放到普通最小二乘模型（Ordinary Least Square）中来调查影响捐赠基金业绩的主要因素。表4-2示出了这些变量。

表4-2 多元回归模型变量

以下方程式代表用来测试理论假设的多元回归模型:

夏普比率=β0+β1ln（基金规模）+β2支出比例+β3CEO支出占大学运营预算的比例+β4国内股票+β5海外股票+β6固定收益+β7另类投资+β8现金等价物+β9管理模式（内部或外包）+β10投资顾问的使用+β11全职投资人员+β12SAT分数+∈.

在模型中，β0是常数，βi（i=1，…，12）是要估计的回归系数，∈代表“随机性扰动”。管理模式和投资顾问的使用，用虚拟变量来代表。多元回归分析假设数据大致正态分布，特别是对因变量而言。为确保数据正态分布，并克服潜在异方差性问题（heteroscedasticity:残差非恒定方差），我们对基金规模变量进行了对数转换。在以下各节中，我们将对统计模型得出的结果进行讨论（见表4-3）。

表4-3 多元回归模型结果

（续表）

根据表4-3的结果，最终的多元回归模型如下:

夏普比率=0.753+0.324×ln基金规模+0.231×另类资产配置+0.124×全职投资人员+0.236×SAT分数-.012×投资管理外包+0.341

如上结果表明5个显著变量能够共同解释捐赠基金业绩区别的55.2%。由于我们采用的是标准化回归系数，这些系数可以表明影响捐赠基金回报的因素的相对重要性。我们的分析显示，最重要的因素是捐赠基金规模，第二重要的因素是SAT招生分数（大学品牌），其次是资产配置策略、全职投资人员和投资管理外包。其中投资管理外包和捐赠基金夏普比率成负相关的关系。

该研究假设捐赠基金规模和夏普比率是正相关的关系。结果表明，规模大的捐赠基金能够给基金带来更高的回报（显著水平=0.005＜0.05）。在其他变量不变的情况下，捐赠基金规模每增加1%，基金回报增加0.32个百分点。分析显示，基金规模是影响基金夏普比率的最重要因素。因此，结果支持假设1。

该研究假设捐赠基金支出政策和基金夏普比率没有直接关系。结果显示两个支出政策变量——支出比例和支出占大学运营预算的百分比，均与夏普比率没有直接显著关系（显著水平＞0.05）。换句话说，支出政策并不能直接影响捐赠基金回报。因此，结果支持假设2。

该研究假设基金投资组合管理和夏普比率正相关。分析结果表明:投资组合管理的5个量化变量中，只有一个变量——另类投资策略和夏普比率成正相关（显著水平＜0.05）。其他变量——国内股票配置、海外股票配置、固定收益、现金等价物和夏普比率没有关联（显著水平＞0.05）。在其他变量不变的情况下，另类资产投资每增加1%，基金回报增加0.23个百分点。因此，结果部分支持假设3。

该研究假设捐赠基金治理结构和夏普比率是正相关。结果显示治理结构的3个量化变量和夏普比率的关联是显著的（显著水平＜0.05）。其中全职投资人员与夏普比率是正相关，外包和夏普比率是负相关，投资顾问的使用与夏普比率的关联是不显著的（显著水平＞0.05）。在其他变量不变的情况下，全职投资人员每增加1%，基金回报就增加0.12个百分点。相比而言，外包每增加1%，基金回报就下降0.012个百分点。这意味着采用内部投资人员进行管理的捐赠基金比外包给第三方投资机构进行管理的捐赠基金获取的回报要更高。因此，结果部分支持假设4。

该研究的最后一个假设是大学品牌和基金夏普比率正相关。统计结果（见表4-4）表明，代表大学品牌的SAT分数和夏普比率的关联是显著的（显著水平＜0.05）。在其他变量不变的情况下，SAT分数每增加一个百分点，夏普比率就会增加0.236个百分点。因此，结果支持假设5。

表4-4 理论假设和多元回归模型结果