当失业率与纳斯达克背道而驰：股市还能代表经济吗？

1 引言：2020 年夏天那道刺眼的裂缝

2020 年的夏天，美国经济正被新冠疫情按在地上摩擦。失业率冲到了自 1948 年以来的最高位——上一次这么惨，还要追溯到二战刚结束、整个统计体系才刚刚建立的年代。可与此同时，纳斯达克和标普 500 却双双刷出了历史新高。

一边是排着长队领失业救济的普通人，一边是屡创新高的股指。这两条曲线如此刺眼地背道而驰，逼出了一个让政策制定者、媒体、乃至我们这些搞金融的人都无法回避的问题：股票市场，到底还能在多大程度上反映经济的健康？

这并不是一个新问题。早在 1953 年，通用汽车（GM）的总裁 Charles Wilson 在国会作证时就留下过一句名言——「多年来我一直认为，对国家有利的事，就对通用汽车有利，反之亦然。两者之间没有区别。」那一年，通用是全美市值最高的公司。问题是：当年那家「市值之王」对经济的代表性，会不会本来就比今天的「市值之王」要高得多？

Schlingemann 和 Stulz 这篇论文，正是要把这句感慨变成可以测量的东西。他们问的是一个非常具体的问题：一家上市公司的市值，在多大程度上反映了它「当期」对经济的贡献——对就业、对 GDP？而这种「反映程度」，又是如何随时间演变的？

2 一个公司的市值，到底在说什么？

要回答这个问题，得先想清楚一件容易被忽略的事：市值，本来就不是为「当期经济贡献」而生的。

按定义，一家公司的股权市值，是它未来所有归属股东的现金流的现值。论文把这一点写成了那个我们再熟悉不过的估值公式：

公式很朴素，但它藏着两层对全文至关重要的含义。

首先，市值衡量的是「未来」，而就业、增加值衡量的是「当下」。两家公司当期对经济的贡献完全一样（比如同样的当期股权现金流），但只要一家被预期会高速成长、另一家被预期会萎缩，前者的市值就能远高于后者。一家高市值的公司，可能眼下对经济贡献寥寥，市值反映的全是它「未来」的故事。

接着，一个自然的问题是：既然市值天然就该和「当期贡献」脱节，那它们之间到底还有没有稳定的关系？论文的回答很克制——这是一个经验问题。没有任何理论保证股市必须高度代表经济，反而有一大堆理由说它不该。最根本的一条叫选择效应（selection effect）：一家公司只有在「上市比不上市更划算」时才会上市。而哪些公司觉得上市划算，是随时间变的。

这就引出了全文真正的那根暗线。

3 识别策略：怎么把「不代表性」量出来

这篇论文不是一篇因果识别的 DiD 或 IV 论文，它是一篇测量（measurement）论文——而测量的精巧，恰恰是它最见功力的地方。作者用了三把尺子，从三个角度去量「市值与经济贡献的脱节」。

第一把尺子：不代表性（unrepresentativeness）。 这个构造借用了 Cremers 和 Petajisto (2009) 量化基金「主动份额（active share）」的思路。对每一家上市公司，比较它「市值占全市场市值的份额」与「就业占全部上市公司就业的份额」之差，再把所有公司的绝对差值加总：

$$\text{Unrep}_t \;\propto\; \sum_{i} \left| \frac{\text{MktCap}_{it}}{\sum_k \text{MktCap}_{kt}} \;-\; \frac{\text{Emp}_{it}}{\sum_k \text{Emp}_{kt}} \right|$$

直觉上，这个量度衡量的是「一个按市值加权的组合」与「一个按就业加权的组合」差多远。两者越像，市值就越能代表就业；两者越分道扬镳，不代表性越高。把就业换成增加值（value added），就得到针对 GDP 的版本。

第二把尺子：横截面 R²。 用就业（或增加值）做自变量、市值做因变量，逐年跑横截面回归，看就业到底能解释多少市值的变异。

第三把尺子：与估值水平的关系。 把不代表性对 Shiller 的 CAPE 比率（Shiller, 2000）及其平方做回归，看「市场被定得越高，是不是镜子就照得越歪」。

三把尺子，指向同一个核心：市值这面镜子，照经济照得越来越模糊了吗？

4 数据

样本横跨 1950–2019（少数序列）与主体的 1973–2019。就业是这篇论文的「定盘星」——作者反复强调，就业数据由联邦政府统一采集，不依赖会计准则，无论公司上市与否都有，因而是衡量经济状态最可靠的基准。总量用的是非农就业（nonfarm payroll employment）。

但这里有一个绕不开的坑：上市公司一般只披露全球雇员，不披露国内雇员。对跨国企业（MNE）来说，全球就业只是它对美国国内就业贡献的一个上界。作者用美国经济分析局（BEA）自 1984 年起发布的 MNE 国内/海外雇员分布数据，反推出上市跨国公司的国内就业估计。这一步看似技术，却是后面最惊人那个数字的来源。

行业层面则用美国劳工统计局（BLS）的「超级行业（super-sectors）」分类——这把后面的「机制」拼图补齐了。

5 主要结果：镜子是怎么一点点模糊的

先看总量。 1973 年，上市公司的全球雇员占非农就业的 41.43%；到 2019 年，这个数字掉到了 29.06%。如果只看 1984–2018，工业类（全部）上市公司的全球就业从 32.47%（34.41%）降到 27.07%（29.66%）——看起来只是温和下滑。

但真正关键的一步在于国内就业。 一旦把海外雇员剔除，工业类（全部）上市公司的国内就业份额从 29.15%（30.96%）跌到 20.89%（23.17%）。落差在 2000 年代尤其陡峭：2000 年以来，工业类上市公司的全球就业占非农就业只下降了 12.39%，而国内就业份额却暴跌了 31.92%。也就是说，上市公司不是不再雇人了，而是把越来越多的岗位搬到了海外。

于是反转出现在「市值还能不能告诉你就业」这个问题上。 逐年横截面回归显示：在 1970 年代和 1980 年代初的多数年份，公司就业能解释市值变异的 50% 以上；而在样本最后四年里，除一年外，就业能解释的部分都不到 20%。2019 年，就业对市值的解释力降到了整个样本期的最低点。一句话——市值越来越不知道这家公司雇了多少人。

Figure 7: Evolution of R -squared statistics. The graphs plot R -squared statistics from yearly cross-sectional regressions of the firm’s market capit

有意思的是，增加值（GDP 贡献）那一侧并没有出现同样的单调坍塌。市值对就业的代表性在 2010 年代确实远不如 1970 年代，但对增加值的代表性却没有系统性变差——样本末期的解释力虽不及 1970 年代末和 1980 年代初的高点，却比 1988 年（工业类是 1991 年）到 2003 年那段还要好。这是一个容易被忽略、却很重要的非对称：问题主要出在「就业」这条腿上，而不是「增加值」。

而那个不代表性量度，无论是就业版还是增加值版，都呈现出一个漂亮的 w 形：在 1980 和 1990 年代最低，在 1970 年代、2000 年前后、以及最近这几年最高。把它对 CAPE 回归，作者发现不代表性随 CAPE 的平方上升——也就是说，当市场估值极高或极低时，市值与经济贡献的脱节最严重。 这并不奇怪：极端的估值水平会对某些行业的冲击远大于另一些行业，从而扭曲市值相对于当期就业的关系。回到引言那道裂缝——2020 年夏天股指新高、失业飙升，恰恰是这条「估值越极端、镜子越歪」曲线的一个生动注脚。

Figure 6: Relation between unrepresentativeness and CAPE. Each graph plots the relation between yearly CAPE (CAPE on the left and CAPE on the right)

6 为什么：制造业退场，服务业不上市

数字摆在这了，可接着，一个更自然的问题是：到底为什么会这样？

论文给的答案干净得近乎朴素：一张交易所的上市资格，对制造业公司远比对服务业公司值钱。

制造业要建厂、买设备，必须募集大量资本，单靠债务会让杠杆高得吓人，所以得发股权、得上市。而服务业公司呢？它们投在厂房设备上的资金需求很小，更要命的是——它们最重要的资产，是每天下班就走出大门的员工。律所的核心资产是律师，而律师随时可以跳槽，property rights 难以界定，所以律所几乎从不上市。Fama 和 Jensen (1983) 早就指出，所有权与控制权分离带来的代理成本因行业而异，这直接影响了各行业公司的上市倾向。

于是行业结构的变迁，就成了这一切的总开关。1973 年，制造业是美国就业人数最多的超级行业；到 2019 年，它的雇员数下降了 30% 以上——而同期整个经济体却在大幅扩张。增长最猛的超级行业是教育与健康服务：1973 年它的劳动力只有制造业的 27%，到 2019 年却是制造业的 2.4 倍。

关键的反差在这里：制造业里，上市公司的全球雇员相当于该行业国内雇员的 79.6%；而在教育与健康服务里，上市公司的全球雇员只占该行业国内雇员的 3.6%。换句话说，那个雇人最多、增长最快的行业，几乎整个游离在股市之外。论文甚至做了一个反事实——如果教育与健康服务业的上市覆盖率能跟制造业一样高，那么 2019 年上市公司的国内就业份额反而会比 1970 年代更高。

正因如此，各超级行业里「上市公司的就业」与「全行业的就业」越来越对不上号。作者逐年算了二者的相关系数，它从 1970 年代的 80% 以上，一路滑到 2010 年代的 50% 以下。

Figure 4: Evolution of the correlation of employment shares. The graph plots the annual Pearson correlation coefficient between the share of employmen

7 超级明星：被高估的「越来越重要」

最后，论文还顺手戳破了一个流行叙事。

关于「超级明星企业（superstar firms）」，常见的说法是它们在经济中越来越举足轻重（Manyika et al., 2018；Autor et al., 2020）。但也有反对者——Gutiérrez 和 Philippon (2019) 就认为超级明星并没有变得更大、更高产、对增长更重要。

Schlingemann 和 Stulz 站在了后者一边，而且给出的证据很直接：按市值排名的头部上市公司，其市值占全市场的份额，在 1980 年以前一直高得多；头部市值公司的全球雇员占美国国内就业的比例，1970 年代高于 2010 年代；它们的全球增加值占美国 GDP 的比例，2000 年代也低于 1980 年以前。结论是——就连交易所里的超级明星，对经济的贡献也变得不如从前重要了。

这一点和「市场组合其实只是一小撮巨头」的讨论遥相呼应（关于市值高度集中如何让「市场」失真，可参见《两种市场收益的故事：当「市场组合」其实只是一小撮巨头》；而 AI 时代超级明星公司怎样被「喂大」，则见《把「人」当成望远镜》）。

8 文献脉络

这篇论文坐落在好几条研究河流的交汇处。

第一条，是「股市能否预测经济增长」这条老河。Samuelson 那句广为流传的玩笑——「股市预测了过去五次衰退中的九次」——可算源头。Fischer 和 Merton (1984) 主张「股市其实是商业周期的好预测器」，Harvey (1989) 却发现债市数据比股市数据更有用，Levine 和 Zervos (1998) 找到股市市值能预测长期增长的证据，而 Stock 和 Watson (2003) 系统回顾后得出「资产价格与产出的关系并不稳定」的结论。本文的贡献是给这条河添了一块新石头：如果上市公司对经济的贡献本身在下降，那股市作为经济活动水平的代理变量，自然也就越来越不灵了。

第二条，是「股市的非基本面波动是否影响实体」。Morck、Shleifer 和 Vishny (1990) 几乎找不到股市对基本面的独立影响，Baker、Stein 和 Wurgler (2003) 则发现非基本面的股价波动会影响那些「股权依赖型」公司的投资。顺着这条逻辑，上市公司对经济的贡献越小，股市层面的非基本面波动对实体的冲击也就越弱。

第三条，是「股市构成与增长」。Bae、Bailey 和 Kang (2021) 研究了股市集中度——头部公司占市值的比重——发现集中度越高，增长越慢。本文则补充：在美国，头部市值公司占全市场市值的份额，在样本末期反而低于样本初期。

还有一条绕不开的支流，是「上市缺口（listing gap）」。Doidge et al. (2017) 记录了美国上市数量在 1996 年见顶、此后远低于跨国回归的预测值；Kahle 和 Stulz (2017) 发现 1997 年后上市公司数量在减、单家规模在增。但作者特意澄清：上市缺口本身，并不直接意味着上市公司对经济的贡献会下降——那是本文要单独回答的另一个问题。

测量工具上，论文还站在 Cremers 和 Petajisto (2009) 的「主动份额」肩上，把估值水平用 Shiller (2000) 的 CAPE 来刻画；估算增加值则沿用了 Belo et al. (2019) 等人的近似方法。

9 评论与延伸（Q&A + 研究方向）

(a) 几个可能的疑问

Q：这不就是「上市公司变少了」（listing gap）的另一种说法吗？

不是，而且作者特意把两者切开。上市缺口讲的是「数量」——公司变少、单家变大。但单家变大、贡献未必下降。本文衡量的是上市公司在总量上对就业和 GDP 的贡献份额，并把下滑主要归因于行业结构（制造业退场、服务业不上市）和生产外移，而非单纯的上市家数减少。

Q：用「全球就业」来衡量对「美国经济」的贡献，靠谱吗？

这恰恰是论文最较真的地方。全球就业只是国内贡献的上界。作者用 BEA 的 MNE 海外/国内雇员分布数据反推出国内就业估计，结果发现：2000 年以来工业类上市公司的全球就业只跌了 12.39%，而国内就业份额暴跌 31.92%。如果只盯着全球数字，会严重低估「上市公司离美国本土经济越来越远」这件事。

Q：为什么市值对「就业」的代表性崩了，对「增加值」却没崩？

因为两条腿的驱动机制不同。就业份额的下滑被制造业雇员锐减、岗位外移、以及高就业行业（教育健康）几乎不上市三重力量推着走；而增加值还包含资本回报与高附加值产出，头部科技公司在这条腿上贡献巨大，所以市值对增加值的解释力没有出现单调坍塌。这个非对称是全文一个被低估的亮点。

Q：那个 w 形和 CAPE 的关系，会不会只是机械的同义反复——估值高时市值份额自然偏离？

有这个味道，但作者的论证更进一层：不代表性随 CAPE 的平方上升，意味着估值无论极高还是极低都会拉高脱节度。机制是极端估值对不同行业的冲击不均，从而扭曲了市值相对当期就业的结构。这不是纯机械关系，而是「估值极端期，行业间被差别定价」的体现——但坦白说，这里因果与相关的边界确实模糊。

Q：这对「买指数 = 买经济」的投资逻辑意味着什么？

意味着这个等式越来越不成立。Bae、Elkamhi 和 Simutin (2019) 已指出，在很多发展中国家，上市公司只占经济一小块，用股市去获取该国经济敞口是低效的。本文的推论是：如果美国上市公司也越来越不能代表本土经济，那么用美股去「买美国经济」同样在变得低效。

Q：这是一篇能讲因果的论文吗？

严格说，不是。它是一篇高质量的描述与测量论文，强项在于构造了可比、稳健的「不代表性」量度并刻画其长期演变。它不主张「上市下降导致增长放缓」之类的因果链，因果留给了它所衔接的那些文献。读它时要把期待放在「事实是什么」，而非「谁导致了谁」。

(b) 几个可能的研究问题与提案

1. 把「不代表性」搬到公司债市场。

【经济故事】股票市值代表股东的未来现金流，那债券价格代表的是什么？信用利差更贴近「当期偿付能力」，理论上可能比股价更贴合企业当期的经济贡献。若能构造一个「信用市场不代表性」量度，与股票版对照，或许能揭示债市是不是一面更清晰的「经济镜子」。 【可行性】中。需要 TRACE 债券交易数据 + Compustat 就业/增加值。识别上仍是描述性的，难点在于非上市发债人的覆盖与就业数据匹配。

2. 外资持有人是否放大了「市值—国内就业」的脱节？

【经济故事】本文把脱节的关键归于生产外移。一个自然延伸：当一家公司的股东越来越是外国投资者时，它的市值更多反映全球（而非美国）的现金流预期，市值与美国国内就业的关系会不会进一步松动？ 【可行性】中。需要 13F / FactSet 的持股国别 + BEA 的海外雇员数据。识别可借助纳入指数、税收协定变化等准外生冲击；难在国内就业仍是估计量。

3. 上市公司退场后，谁接住了那些岗位？

【经济故事】上市公司国内就业份额暴跌，这些岗位是流向了私有企业、PE 持股企业，还是干脆消失/外移了？把「岗位的去向」拆开，能直接检验「上市贡献下降是否等于经济贡献下降」。 【可行性】中高。Census 的 LBD（Longitudinal Business Database）+ 上市状态匹配可做。这是一个实打实 doable 的实证题，难点是数据可及性与保密审批。

4. 流动性视角：上市覆盖率低的行业，其债券/股票流动性是否更差？

【经济故事】若一个行业（如服务业）大量游离于公开市场之外，留在市场里的少数公司可能缺少同业可比、研究覆盖稀薄，从而流动性更差。把「行业上市覆盖率」当解释变量，去解释横截面流动性，能把本文的「代表性」叙事接到微观结构上。 【可行性】高。BLS 超级行业覆盖率 + CRSP/TRACE 流动性指标，纯横截面回归即可起步，识别可用行业层面的外生上市成本变化。

5. 「市值—增加值非对称」的国际比较。

【经济故事】本文发现美国市值对增加值的代表性没崩、对就业的崩了。这是美国特有，还是制造业外移国家的通病？拿一组发达经济体做对照，能检验「服务业化 + 生产外移」是否就是那个总开关。 【可行性】中。需各国的上市公司数据 + 国民账户的行业增加值/就业，跨国可比性是最大障碍，识别仍偏描述。

我的判断

这篇论文的贡献，不在于某个石破天惊的因果发现，而在于它把一句人人都有模糊感受的话——「股市越来越不像经济了」——拆成了可测、可比、可争论的事实，并且诚实地区分了「就业」和「增加值」两条腿的不同命运。尤其是那个反事实：如果教育与健康服务业的上市覆盖率跟制造业一样高，上市就业份额反而会上升——一句话就把「行业结构 + 不上市」这个机制钉死了，干净利落。

要说对识别的担忧，最大的一处仍在国内就业那个估计量：它依赖 BEA 在 MNE 层面（而非上市/非上市层面）的海外雇员分布，再做分摊推断。31.92% 这个触目惊心的数字，本质上是建立在一系列分摊假设之上的，论文虽声称结果对近似不敏感，但读者心里要清楚这是「估计」而非「观测」。其次，w 形与 CAPE 平方的关系，相关与因果的边界确实没有划清。

接下来我最想看到的，是把这套「代表性」框架从股票延伸到信用市场，并接上外资持有人这条线——如果债券价格、外资占比能提供与股价不同的「经济镜子」，那么「股市不代表经济」这件事，或许只是更大图景里的一块拼图。

参考文献

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