20211206-华安证券-_学海拾珠_系列之七十一_企业员工流动对股票收益的影响_21页_2mb

企业员工流动对股票收益的影响总结

核心内容

本报告探讨了企业员工流动与股票收益之间的关系，提出员工流动可能包含可用于预测股票价格的宝贵信息，并通过事件时间和日历时间投资组合分析提供了实证支持。研究发现，员工流动能够显著预测未来的股票回报，且这种预测能力在不同的因子模型和投资组合权重下均表现稳健。

主要观点

• 员工流动能够预测未来的股票回报。
• 做空（做多）净劳动力流出高（低）公司的交易策略会产生显著的正异常股票回报。
• 员工流动所包含的信息未被投资者完全纳入价格，因此可能带来超额收益。
• 员工的类型和流动的异质性对股票回报的预测具有重要意义。

关键信息

1. 劳动力流动与股票收益的关系

• 事件时间分析：在公司首次发行公共股票后，净劳动力流出较少的公司实现了显著的异常收益。
• 日历时间分析：基于公司劳动力流动的月度交易策略在不同因子模型下均能产生显著的正 alpha。
• 实证结果：
  • 5年时间范围内的异常回报在不同市场基准中表现稳健。
  • 做空高净劳动力流出公司、做多低净劳动力流出公司可获得显著正收益。

2. 员工流动所反映的信息

• 与收入的关系：净劳动力流出与公司未来运营费用和研发费用的增加有关，但与销售额无显著相关性。
• 与分析师预期的关系：分析师对经历高劳动力净流出的公司收益预期普遍高于实际收益，而对低劳动力净流出的公司则低估了其收益。
• 员工异质性：特定类型的员工流动（如科学家、工程师和中层管理人员）对股票回报预测更为有效，而其他类型的员工流动（如财务人员、办公室管理员和顾问）则影响较小。

3. 数据来源与构建

• 数据来源于一个大型在线专业网络平台，包含员工的简历和就业历史。
• 作者通过三种抽样步骤收集数据：高技能技术员工、管理人员和低技能员工。
• 数据覆盖了1995年至2016年在美国公司中受雇的个体员工的就业历史。
• 数据存在测量误差，因为无法涵盖所有员工，特别是不使用该平台的员工。

4. 样本描述性统计

• 员工特征：
  • 工程师、科学家和中层管理人员占比最高。
  • 超过一半的员工拥有学士学位。
• 公司特征：
  • 典型公司的平均市值略高于10亿美元。
  • 样本中公司主要集中在规模分布的左尾部分。
  • 公司的行业分布与美国服务业公司一致。

5. 投资组合构建与测试

• 作者构建了基于不同时间窗口（3个月和6个月）的等权重和市值加权投资组合。
• 使用Fama-French三、四和五因子模型进行实证分析。
• 结果表明，不同时间窗口和投资组合权重下，净劳动力流出与股票收益之间存在显著关系。

风险提示

• 本文结论基于历史数据与海外文献，不构成投资建议。
• 数据可能存在测量误差，影响结果的准确性。
• 员工流动信息的预测能力可能受限于样本的代表性。

结论

• 企业普通员工流动反映了可用于预测股票收益的重要信息。
• 忽略员工流动可能导致股票估值的偏差。
• 员工流动在不同职业和教育背景下的预测能力存在异质性。
• 员工流动可以作为选股模型中的一个因子或事件，提供额外的收益来源。

图表说明

• 图表1：个体员工的就业历史示例。
• 图表2：样本员工和劳动力流动的描述性统计。
• 图表3：样本公司描述性统计。
• 图表4：事件时间投资组合分析的结果。
• 图表5：日历时间投资组合构建。
• 图表6：日历时间投资组合分析的结果。
• 图表7：劳动力流动与企业收益的关系。
• 图表8：预期外盈余的测量。
• 图表9：劳动力流动与预期外盈余的关系。
• 图表10：员工日历时间结果的异质性。