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【028】乌合之众 or 群众的智慧:员工评价与股票收益

因子动物园管委会 因子动物园 2023-02-15


这是另类因子专题的第 001 篇文章,也是因子动物园的第 028 篇独立原创文章。
未经授权,严禁转载。】


30 秒速览员工评价是一项重要的因子,既与公司治理有关,也与投资者情绪有所关联。Green et al. (2019) 的研究表明,员工评价变化具有显著的选股能力,虽然其影响是短期的此外,Green et al. (2019) 还指出,在总部地区工作的员工的评价、现任员工的评价,以及更详尽的评价,有着更强的选股能力。总之,这是一项极具开创性的研究,值得进一步的挖掘。它也向我们指出,好的 idea 以及简洁清晰的实现,永远是最重要的,无论是发表在顶级期刊,还是做出好的策略



文章结构:
01. 群众的智慧
02. 员工评价数据
03. 员工评价与公司特征
04. 员工评价与选股
05. 其他影响因素
06. 其他有趣发现
07. 评论
08. 结语


01 群众的智慧

纵观历史,群众是真正的英雄,此言不虚。
回到选股的问题,普通股民大多是没有信息优势的吃瓜群众,那可能推动历史改变的群众在哪里呢?一个很自然的答案是公司员工。
【014】喜怒不定的市场先生,您想认识吗?一文指出,投资者情绪是反向指标,投资者情绪高涨,接下来市场表现往往弱于平均水平。那么,公司员工的看法也是反向指标吗?
从通常的认知来看,除了公司高管,公司的员工对公司的业务了解最为深入。更为特别地,作为一线业务参与者,他们对公司产品和业务的问题与前景,可能有着比公司高管更直观的认知。也因此,透过员工对公司的评价,也许可以更好地预测公司的业绩和股票表现。
事实上,员工(对公司的)评价这一因子与其他已知因子有着诸多关联。
它与公司管理层信息一样,都属于公司治理范畴,属于近年逐渐兴起的 ESG (环境,社会责任与公司治理)因子的一部分。而作为评价信息,它与投资者情绪、研报情绪等类似,从另一个角度反映着利益相关方对公司的看法。
因此,员工评价是否有助于预测股票未来收益,以及在什么样的条件下,其影响会更大,颇为引人注目。Green, Huang, Wen, and Zhou (2019) 这篇 JFE forthcoming 的文章,对此进行了探讨。


02 员工评价数据


Green et al. (2019) 依然以美国市场为研究对象。
对于另类因子,数据是最基础,往往也最难的一步。老实说,我们也曾经琢磨过员工评价的可能影响,但没找到可靠的数据,因此作罢。
幸运的是,Green et al. (2019) 找到了一个很棒的数据集—— Glassdoor 提供的员工评价数据——并以此为基础进行了研究。
具体而言,Glassdoor 提供了员工对公司的综合评价和 5 个子项(职业机会,薪酬福利,工作/生活平衡度,高层管理,企业文化与价值)的标准化评价,所有评价皆为 1 至 5 星。
此外,员工还可以输入任意文字说明自己眼中公司的优点和不足。最后,自 2012 年起,Glassdoor 还额外提供关于公司未来前景的调查数据。
总体而言,该数据集包含 2008 至 2016 年间,共 1238 家公司 16602 个公司-季度样本。表 1 展示了员工评价数据的描述性统计信息。

表 1 :员工评价数据的描述性统计.
数据来源:Green, Huang, Wen, and Zhou (2019).

Panel A 显示,各项评分的中位数都是 3 星,而除了高层管理项显著偏低之外,总体分布也较为接近。
Panel B 显示,总体评分与高层管理和企业文化与价值的评分相关性最高,与职业机会的相关性也较高。
Panel C 则显示,被评价的公司平均市值高达 238 亿,因此偏向大公司。它们也有着更高的 BM 、ROA 和动量。




03 员工评价与公司特征
Green et al. (2019) 进一步考察了公司特征是否有助于预测员工评价。
表 2 的 (1) 式显示,在只控制时间固定效应的情况下,BM,规模,换手率、非流动性指标和内部人交易等公司特征都有助于解释员工评价水平。
(2) 式则表明,进一步控制公司个体固定效应后,规模、非流动性等仍可用于解释员工评价水平,但其他大部分公司特征都不再显著。
而除了绝对水平,员工评价的变化,可能更加引人关注。毕竟,理论上,只有变化带来的新信息,才跟资产定价有着最密切的关系。
表 2 的 (3) 和 (4) 表明,几乎所有公司特征都无助于解释员工评价的季度变化,因此,员工评价的变化,应包含着一些新的信息。

表 2 :用公司特征预测员工评价的回归结果.
数据来源:Green, Huang, Wen, and Zhou (2019).

因此,自然地,我们要问,员工评价变化中的这些新信息,有助于选股吗?



04


 员工评价与选股


首先仍然来看分组组合的表现。由于评价数据总量较少,因此,Green et al. (2019) 采用了季度换仓,而非常见的月度换仓。特别地,为了保证评价可靠,他们要求公司在最近两个季度至少各有 15 条评价记录。
在此基础上,Green et al. (2019) 依据员工评价变化将股票分为 5 组。理论上,员工评价变高,意味着经济环境及公司前景很可能在变好,在其他条件相同的情况下,公司应有更好的表现。
表 3 展示了分层组合及价差组合的表现。

表 3 :员工评价变化分层组合表现.
数据来源:Green, Huang, Wen, and Zhou (2019).

结果显示,最近一个季度员工评价上升的公司,确实有着更好的表现,无论是等权还是市值加权组合,价差组合都有着显著的超额收益和四因子 alpha 。
此外,高低评价变化组合的主要公司特征(beta、规模和 BM)基本一致,动量也非常接近,而员工评价变化平均相差超过 1 星。这显示组合表现的差异,很可能不能由其他因素所解释。
表 4 的 Fama-MacBeth 回归分析进一步支持了这一点。表 4 的 (1) 至 (3) 式表明,无论是单变量回归,还是控制了不同的公司特征后,员工评价变化都有显著的风险溢价。
表 4 的 (4) 至 (6) 式则表明,员工评价变化的影响主要是短期效应,因其对 2/3/4 个月后的当月收益没有显著影响。


表 4 :Fama-MacBeth 回归分析.
数据来源:Green, Huang, Wen, and Zhou (2019).




05其他影响因素


我们已经知道员工评价的变化对股票短期未来收益有显著影响。那么,在什么情况下,它的影响会更大呢?有这么几个猜想:
  • 现任员工的评价比已离任员工的影响更大,因现任员工对公司现状和未来前景更了解;
  • 总部所在地区工作的员工的评价,比在其他地方工作的员工的评价影响更大,因前者可以更及时地获取信息;
  • 详细的评价比简略的评价影响更大,因前者需要更多的思考,投入更多的精力。
  • 较早的评价比较晚的评价影响更大,因前者需要更多分析以支持其判断;
  • 小市值、高特质波动、低机构持股及低分析师覆盖的股票中表现更好,因这些股票中的信息传递往往更没有效率,存在更多套利机会。
表 5 的详尽分析给出了支持这些猜想的证据。

表 5 :不同特征下员工评价变化因子表现对比.
数据来源:Green, Huang, Wen, and Zhou (2019).




06 其他有趣发现 


Green et al. (2019) 还有一些其他的有趣发现。

首先,他们发现,从分项评价指标来看,只有高层管理和职业机会这两项的评分变化具有显著的选股能力,这显示员工总体而言是高度理性的,在工作中就专心关注跟工作前景有关的事项,且能形成合理的预期和评价。特别地,高层管理评分的变化的选股能力最为显著,这从侧面表明,公司治理的确是非常重要的问题。

其次,他们发现员工评价变化有助于预测公司前景,包括 ROA 的变化、销售增长率这样的经营绩效指标,以及分析师预测误差和盈余公告收益等盈余惊喜指标。

07 评论


Green et al. (2019) 这篇文章无疑是非常具有开创性的。Idea 本身并不是原创的,很多人都想到过,真正难得是,找到合适的工具和恰当的方法实施。
但这篇文章也有一些潜在的不足。虽然这些不足并非作者本身的问题。
最为重要的是,这篇文章的样本只覆盖 2008 至 2016 年,尚不足 10 年。如此短暂的样本,使得所有分析结果的可靠性都将打折扣。此外,后金融危机期间,金融市场的诸多特征与其长期历史表现也并不一致,这可能进一步加剧结果的稳健性风险。



08结语


员工评价是一项重要的因子,既与公司治理有关,也与投资者情绪有所关联。Green et al. (2019) 的研究表明,员工评价变化具有显著的选股能力,虽然其影响是短期的。
Green et al. (2019) 还进一步指出,在总部地区工作的员工的评价,现任员工的评价,更详尽的评价,有着更强的选股能力。此外,员工变化评价因子在信息传播效率较低的股票中表现更为显著。
因此,公司员工透过其评价,体现着群众的智慧,这正应了本文开头毛主席的名言——“群众是真正的英雄”。
总体看,虽然受制于样本,该研究的效力相对有限,但无论如何,这是一项极具开创性的研究,值得进一步的挖掘。它也向我们指出,好的 idea 以及简洁清晰的实现,永远是最重要的,无论是发表在顶级期刊,还是做出好的策略


若您也对因子研究感兴趣,不妨关注我们哦!



参考文献:
  • Bali, Turan G., Robert F. Engle, and Scott Murray. “Empirical Asset Pricing: The Cross Section of Stock Returns.” John Wiley & Sons, 2016.
  • Green, T. Clifton, Ruoyan Huang, Quan Wen, and Dexin Zhou. “Crowdsourced Employer Reviews and Stock Returns.” Journal of Financial Economics, 2019, forthcoming, https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2019.03.012.
题图:People Throwing Paper Lantern by Abby Kihano, from www.pexels.com.

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