数据超融合系列：ESG研究专题，聚焦“S”元素框架优化，提升社会责任评级有效性

证券 证券研究报告 请务必阅读正文之后的免责条款 ESG 研究专题——聚焦“S”元素框架优化，提升社会责任评级有效性 数据超融合系列｜2020.10.29 ▍ 中信证券研究部 ▍ 核心观点 张若海 首席数据科技分析师 S1010516090001 当前，ESG 中的社会责任评级的底层数据客观性不足、同质化严重且更新频率低。对此，我们基于“虚拟员工”1在互联网上对公司的评价构建了“虚拟员工”满意度指标，发现该指标可以作为分析公司基本面正向补充因素。我们选出 T 季度满意度前 25%的组合用于 T+1 季度投资并以季度换仓，在 2014~2020 年期间该策略相对沪深 300 的累计超额收益率为 152%，相对指标涉及的全部股票池的累计超额收益率为59%。 ▍ 多维度挖掘“虚拟员工”社区评价数据，探索提升社会责任评级有效性。经过近四个月的整理，我们将大街网、看准、智联招聘及职友集这些在线社区网站的匿名注册虚拟员工评价进行收集、融合，形成了近 3 万条量级的数据集，并定义为虚拟员工数据集合。基于在线社区对应公司的匿名虚拟员工集合，以及其对相应公司的多维评价数据，我们重新构建了指向上市公司方向的虚拟员工满意度指标。对于 A 股上市公司，该指标涉及了以计算机及金融行业为主的195 家公司，时间上覆盖了 2014 年第二季度至今。 ▍ “虚拟员工”满意度指标能有效区分股票收益，头部组合历史超额收益显著。使用虚拟员工满意度进行分层测试，即 T 季度根据虚拟员工满意度将公司分为头部 25%、前 25%-50%、前 50%-75%及尾部 25%四个组合并在 T+1 季度进行投资，以季度换仓，我们发现满意度越高的策略可以取得越高的累计收益率。满意度头部 25%的策略在 2014~2020 年期间实现在累计收益率上比指标涉及的全部股票池高 59%，比沪深 300 高 152%。 ▍ “虚拟员工”满意度指标可作为分析公司基本面的正向补充因素。我们将每年虚拟员工满意度前 25%的公司作为组合，比较该组合与指标涉及的全部股票池在基本面方面的相关指标。从人均薪酬角度看，满意度头部 25%组合在2014-2019 年六年间均高于指标涉及的全部股票池，侧面反映了我们构建的虚拟员工满意度的合理性。 ▍ 应用探索 1：提升 S 因素主动选股能力可能。将指标涉及的全部股票池根据市值分为大、小市值两个股票池。在 T 季度时我们分别对两个股票池选出满意度前 25%的组合在 T+1 季度进行投资，以季度换仓。我们发现对于大市值投资前 25%的策略没有显著跑赢大市值股票池，而小市值前 25%组合相对小市值股票池有明显的超额收益。因而，我们认为对于小公司，虚拟员工满意度适用于主动选股。 ▍ 应用探索 2：为公司提供员工管理方面的补充优化提示。在使用虚拟员工满意度主动选股时，我们发现对于大市值公司，虚拟员工满意度前 25%的公司组合与大市值股票池累计收益率区别不大。因此，我们进一步探索了对于大市值公司各层满意度组合的累计收益率，我们发现对于尾部 25%的组合，其累计收益率持续、显著低于股票池。因而我们认为虚拟员工满意度数据可以为大公司进行员工管理提供及时、有效的补充提示。 ▍ 风险因素与应用局限性：虚拟员工无法代表真实员工；虚拟员工无法准确反应相关公司真实情况；评价的虚拟员工相对有偏，无法反映虚拟员工总体情况；数据范围的局限性；数据时间跨度的局限性；数据源整体间断风险。 1 本报告中虚拟员工以在线社区网站中用户信息外在显示的公司为准，不代表属于相关公司的真实员工。 数据超融合系列｜2020.10.29 请务必阅读正文之后的免责条款部分 1 目录 ESG 之社会责任现况——客观性不足、同质化严重且更新频率低 ................................... 3 针对员工管理，创新使用互联网上的虚拟员工评价数据集群 ........................................... 4 有效的基本面正向因素，增强 S 因素主动选股能力 ......................................................... 5 虚拟员工评价有效区分股票收益，主动选股跑赢标的池 ................................................... 6 虚拟员工评价可作为评估企业基本面的有效正向因素 ....................................................... 7 虚拟员工满意度指标实测效果显著，具有丰富应用场景 ................................................. 10 虚拟员工满意度作为信号在 T+1 季度效用最强 ............................................................... 10 虚拟员工评价主动选股更适用于小市值公司 ................................................................... 11 虚拟员工评价可为大市值公司提供及时、有效的虚拟员工管理改善提示 ........................ 12 融合数据多维指标，增强选股收益 ................................................................................. 14 探索通过点赞数进行数据增强 ......................................................................................... 14 探索通过虚拟员工工龄进行数据增强 .............................................................................. 15 风险因素与应用局限性 .................................................................................................... 16 虚拟员工虚拟员工虚拟员工虚拟员工虚拟员工虚拟员工虚拟员工虚拟员工虚拟员工虚拟员工 插图目录 图 1：数据集覆盖的公司的各行业占比 ............................................................................. 5 图 2：评论数量分布情况 ................................................................................................... 5 图 3：使用虚拟员工满意