证券
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
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”在互联网上对公司的评价构建了“虚拟员工”满意度
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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%。
张若海
首席数据科技分析
师
▍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欧亿·体育（中国）有限公司为主的
195家公司，时间上覆盖了2014年第二季度至今。
S1010516090001
▍“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