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知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，科技實(shí)力已經(jīng)成為一個(gè)公司短期盈利和長(zhǎng)期生存的重要因素。世界上的科技巨頭，如谷歌、蘋(píng)果、亞馬遜、特斯拉等公司，它們的行業(yè)和產(chǎn)品可能截然不同，但在科技層面卻有著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系。這些科技上的關(guān)聯(lián)超越了傳統(tǒng)的行業(yè)界限，卻通常不易從公司的財(cái)務(wù)報(bào)告中辨別出來(lái)。

北京大學(xué)光華管理學(xué)院張然老師與其合作者研究了公司之間的科技關(guān)聯(lián)（Technological Links）和公司股票未來(lái)預(yù)期收益之間的關(guān)系。其背后的邏輯是公司的科技創(chuàng)新并不是獨(dú)立的，一項(xiàng)科技進(jìn)步的溢出效應(yīng)會(huì)影響科技關(guān)聯(lián)度高的一系列公司，而這種影響將改變這些公司基本面，并最終（先后）反映到公司的股價(jià)中。

基于此，該文揭示了一個(gè)令人驚訝的實(shí)證關(guān)系，即目標(biāo)公司的股票收益率和與其科技關(guān)聯(lián)度相近的公司前期的收益率之間有一種滯后-領(lǐng)先關(guān)系。換句話說(shuō)，對(duì)于任何一個(gè)目標(biāo)公司，使用某種代理指標(biāo)來(lái)計(jì)算它和其他公司的科技關(guān)聯(lián)度，然后以該關(guān)聯(lián)度為權(quán)重和關(guān)聯(lián)公司的當(dāng)期收益率就可以計(jì)算出一個(gè)加權(quán)收益率，該收益率對(duì)目標(biāo)公司下一期的收益率有很強(qiáng)的預(yù)測(cè)性：使用科技關(guān)聯(lián)構(gòu)建的多空組合投資策略可以獲得月度1.17% 的超額收益（年化14%左右）。因此，以科技關(guān)聯(lián)度為權(quán)重的加權(quán)收益率是一個(gè)優(yōu)秀的 α 因子。這種領(lǐng)先-滯后關(guān)系也可以被稱作“科技動(dòng)量”。

該文于2018年9月獲得美國(guó)金融量化協(xié)會(huì) (The Institute for Quantitative Research in Finance，簡(jiǎn)稱Q Group) Roger F. Murray Prize 杰出研究一等獎(jiǎng)(2018 First Prize)。

如何計(jì)算公司之間的科技關(guān)聯(lián)度？

實(shí)施科技動(dòng)量策略，首先需要計(jì)算公司之間的科技關(guān)聯(lián)度。為此，作者使用谷歌專利數(shù)據(jù)庫(kù)提供的專利數(shù)據(jù)，將公司所有的授權(quán)專利對(duì)應(yīng)到美國(guó)專利與商標(biāo)局( United States Patent and Trademark Office, USPTO) 規(guī)定的427種專利分類中，確認(rèn)其所屬類別。在任一時(shí)點(diǎn)，通過(guò)計(jì)算兩家公司過(guò)去5年間所授權(quán)的專利在不同專利分類中的布局，進(jìn)而算出專利布局向量的相關(guān)系數(shù)，得到公司兩兩之間的科技相關(guān)度，最小為0，最大為1。兩家公司的專利布局越相似，其專利布局向量的相關(guān)系數(shù)越高，科技關(guān)聯(lián)程度越大。通過(guò)這樣的方法，就可以在任一時(shí)點(diǎn)，計(jì)算目標(biāo)公司與其他公司之間的科技關(guān)聯(lián)度。

圖1展示了兩家公司 Regeneron Pharmaceuticals 和 Illumina 在 2002 到 2006 年間專利布局的情況。Regeneron 是一家制藥公司，而 Illumina 生產(chǎn)生命科學(xué)檢測(cè)儀器并提供基因分析服務(wù)。這兩家公司處于完全不同的行業(yè)，且在供應(yīng)鏈方面也沒(méi)有什么聯(lián)系。但是科技關(guān)聯(lián)性從全新的角度揭示了它們之間的關(guān)聯(lián) —— 這兩家公司在 435 專利分類（分子生物學(xué)和微生物學(xué)）均有很多專利，它們之間的科技關(guān)聯(lián)度高達(dá) 0.71?？梢?jiàn)科技關(guān)聯(lián)度可以揭示被行業(yè)以及上下游產(chǎn)業(yè)鏈忽視的公司之間的關(guān)系，文章發(fā)現(xiàn)這種關(guān)聯(lián)在選股方面大有可為。

圖1: Illumina和Regeneron的專利布局情況(2002-2006)

基于科技關(guān)聯(lián)的投資策略

找到科技關(guān)聯(lián)的公司之后，就可以利用科技關(guān)聯(lián)公司過(guò)去的股票收益，預(yù)測(cè)目標(biāo)公司未來(lái)的股票收益，也就是所謂的“科技動(dòng)量”。作者構(gòu)建了如下投資策略：在第t月末，對(duì)于每個(gè)目標(biāo)公司，首先找到科技關(guān)聯(lián)的所有公司，再計(jì)算根據(jù)科技相似度加權(quán)的科技關(guān)聯(lián)公司第t月股票收益，即科技關(guān)聯(lián)收益（TechRet），最后利用該指標(biāo)選擇目標(biāo)公司——買入第t月科技關(guān)聯(lián)收益處于前10%的目標(biāo)公司，賣空處于后10%的目標(biāo)公司。據(jù)此構(gòu)建的等權(quán)投資組合在第t+1月可以獲得1.17%的超額收益，并在控制行業(yè)、供應(yīng)鏈等公司間動(dòng)量效應(yīng)，以及其他常見(jiàn)的市場(chǎng)異象后仍然穩(wěn)健存在。作者發(fā)現(xiàn)，買入并持有一個(gè)月的策略收益最好。隨著投資組合持有期的逐漸增加，超額收益也逐漸減少，并在未來(lái)沒(méi)有出現(xiàn)反轉(zhuǎn)——這表明科技動(dòng)量是一個(gè)價(jià)格發(fā)現(xiàn)的過(guò)程，隨著投資者逐漸意識(shí)到科技關(guān)聯(lián)公司的新信息，股價(jià)也隨之逐漸反應(yīng)完全。

圖2：基于科技關(guān)聯(lián)的套利組合收益

科技動(dòng)量策略的邏輯

前文的結(jié)果說(shuō)明TechRet因子在選股方面確實(shí)有效，而且它獲得的超額收益不能被市場(chǎng)中常見(jiàn)的其他因子解釋。那么該因子為什么有效？其內(nèi)在邏輯是什么？對(duì)于超額收益，學(xué)術(shù)界和業(yè)界主流的兩種解釋是錯(cuò)誤定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。搞清楚策略背后的機(jī)制至關(guān)重要：錯(cuò)誤定價(jià)意味著投資者可以通過(guò)合理的策略獲得潛在的超額收益；而風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償則意味著投資者獲得的收益是以承擔(dān)額外風(fēng)險(xiǎn)為代價(jià)的。

為了區(qū)分這兩種解釋，文章首先驗(yàn)證錯(cuò)誤定價(jià)，并研究了以下三個(gè)方面：

1. 科技相關(guān)信息（innovation-related information）的性質(zhì)；

2. 投資者對(duì)這類新息的有限注意力（limited attention）；

3. 投資者的套利成本。

第一方面，實(shí)證結(jié)果表明，TechRet因子的強(qiáng)度和目標(biāo)公司的科技強(qiáng)度（technology intensity）和專度（technology specificity）有關(guān)。舉例來(lái)說(shuō)，在強(qiáng)度方面，R&D 開(kāi)銷大的公司獲得的TechRet因子收益更高；在專度方面（科技專度高指公司的專利可用行業(yè)較集中），作者發(fā)現(xiàn)專度高的公司獲得的TechRet因子收益更高，也就是說(shuō)，科技專度高的公司其科技信息更難被投資者理解。

第二方面，為了檢驗(yàn)投資者的有限注意力，作者發(fā)現(xiàn)投資者關(guān)注度低的公司 ——市值小、分析師跟隨少、機(jī)構(gòu)投資者占比低、媒體報(bào)道少—— 獲得更高的TechRet因子收益率。

最后一方面，使用特異性波動(dòng)率以及業(yè)績(jī)虧損作為套利成本的代理指標(biāo)，作者發(fā)現(xiàn)套利成本高的公司能夠獲得更高的TechRet因子收益率。

上述結(jié)果從科技信息性質(zhì)、投資者的有限注意力以及套利成本方面，證實(shí)了價(jià)格對(duì)與科技類基本面消息的吸收是緩慢的，從而造成了錯(cuò)誤定價(jià)。

除了錯(cuò)誤定價(jià)這種解釋外，另一種常見(jiàn)的解釋是從風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)慕嵌龋匆蜃又垣@得超額收益是因?yàn)樗┞队谀撤N未知的風(fēng)險(xiǎn)。然而文章的分析說(shuō)明，這種解釋并不成立。作者從另外四個(gè)角度來(lái)分析風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償說(shuō)。這里著重介紹其中的兩個(gè)。

首先，作者考察因子在盈余公告期的收益情況，這是一種被學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)可的方法。它背后的邏輯是，如果某個(gè)α因子和錯(cuò)誤定價(jià)有關(guān)，則該因子在盈余公告期內(nèi)應(yīng)該比其他時(shí)間內(nèi)獲得更高的收益，這是因?yàn)樽钚碌挠鄨?bào)告有助于修正投資者之前對(duì)該股票的錯(cuò)誤定價(jià)。而反過(guò)來(lái)，如果該因子是源自風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，我們將不會(huì)觀察到上述現(xiàn)象。回歸結(jié)果表明，在考慮了一系列必要的控制變量后，盈余公告期內(nèi)TechRet因子能夠獲得非盈余公告期內(nèi) 4 倍以上的收益率，這是風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償說(shuō)完全無(wú)法解釋的。

第二個(gè)角度則是考察公司未來(lái)的未預(yù)期盈余（standardized unexpected earnings，SUE），這是一個(gè)非常重要的公司業(yè)績(jī)指標(biāo)，同時(shí)，它也是一個(gè)非收益率指標(biāo)，因此不會(huì)被對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制不足所影響。作者發(fā)現(xiàn)當(dāng)前季度的TechRet因子對(duì)未來(lái)三個(gè)季度的 SUE 都有顯著的預(yù)測(cè)性，且這種預(yù)測(cè)性在逐步減弱。這一結(jié)果有力的佐證了該因子可能來(lái)源于錯(cuò)誤定價(jià)，而非風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。

張然老師指出，該研究的啟示在于：在當(dāng)今科技驅(qū)動(dòng)的環(huán)境中，投資者尚未及時(shí)充分地理解關(guān)聯(lián)公司科技信息的價(jià)值含量。

因此：

1. 對(duì)投資者而言，解決問(wèn)題最好的方法就是利用科技關(guān)聯(lián)構(gòu)建投資策略組合，在獲取超額收益的同時(shí)提升市場(chǎng)定價(jià)效率；

2. 對(duì)于科技公司的高管而言，通過(guò)加強(qiáng)投資者教育，例如借助媒體或主動(dòng)披露公司的科技能力，則能夠減少信息不對(duì)稱，促進(jìn)公司股票合理定價(jià)。

本期“學(xué)術(shù)光華”介紹了以下研究

由張然老師合著的論文 Technological Links and Predictable Returns, 在 Journal of Financial Economics發(fā)表?！督鹑诮?jīng)濟(jì)學(xué)期刊》（Journal of Financial Economics）是金融學(xué)領(lǐng)域頂級(jí)國(guó)際學(xué)術(shù)期刊，刊登過(guò)眾多對(duì)金融學(xué)領(lǐng)域有著重大貢獻(xiàn)的研究成果。

該文于2018年9月獲得美國(guó)金融量化協(xié)會(huì)（Q Group） Roger F. Murray Prize 杰出研究一等獎(jiǎng)（2018 First Prize）。該獎(jiǎng)項(xiàng)每年評(píng)選一次，獎(jiǎng)勵(lì)金融量化領(lǐng)域杰出的研究成果。在該獎(jiǎng)項(xiàng)的評(píng)選歷史中，芝加哥大學(xué)布斯商學(xué)院的尤金·法瑪教授（Eugene F. Fama）是首位獲得First Prize的學(xué)者，歷次獲獎(jiǎng)?wù)甙ㄖゼ痈绱髮W(xué)理查德·席勒教授（Richard Thaler），哥倫比亞大學(xué)商學(xué)院教授Stephen H. Penman等在金融會(huì)計(jì)領(lǐng)域擁有極高聲譽(yù)和貢獻(xiàn)的學(xué)者。

張然，現(xiàn)任北京大學(xué)光華管理學(xué)院會(huì)計(jì)系副教授，博士生導(dǎo)師。她長(zhǎng)期致力于基本面量化投資方面的研究，其研究工作發(fā)表于諸多國(guó)內(nèi)外頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊，如Journal of Financial Economics, The Accounting Review, Journal of International Business Studies等。研究成果曾六次獲得國(guó)際知名學(xué)術(shù)會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)，并獲得國(guó)家自然基金結(jié)題項(xiàng)目“特優(yōu)”評(píng)價(jià)、北京大學(xué)人文社科研究?jī)?yōu)秀成果一等獎(jiǎng)、曹鳳岐金融發(fā)展基金“青年科研優(yōu)秀獎(jiǎng)”等。教學(xué)方面，曾多次獲得北京大學(xué)和光華管理學(xué)院教學(xué)優(yōu)秀獎(jiǎng)。

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