作为“责任投资者”参与全球市场的重要投资工具，ESG指数能够积极引导社会投资流向绿色低碳领域，重点布局权益与固收领域，在权益市场中逐渐形成宽基、主题类、气候变化等具有丰富底层资产的指数。当前，ESG指数发展在我国处于一个相对早期的阶段，有关于ESG指数构建的实践操作文章较少，基于此，本文拟探索研究构建ESG评级主题指数,为我国指数编制和ESG投资实践提供借鉴。

一、ESG指数发展背景

ESG一词最早由联合国全球契约组织2004年发布的报告《Who Cares Wins》中提出，其主要由环境（Environmental），社会（Social），治理（Governance）三大因素构成，是一系列关注企业环境，社会，公司治理绩效而非财务绩效的投资理念和评价标准。基于ESG评价，投资者可以更好的甄别出那些值得长期投资的公司，评估了解企业再促进经济可持续发展与履行社会责任方面的贡献。随着人们观念的转变、政策导向等多方面因素的推动下，ESG变的越来越重要。近年来，伴随着可持续发展和责任投资理念逐渐成为全球共识，ESG理念呈现出主流化发展趋势，ESG指数也进入了高速发展的阶段。在全球金融市场上，与ESG理念相关金融产品被推出后，在金融市场上的表现普遍优于其他类型的金融产品，促使ESG产品获得资本市场的青睐。ESG表现好的公司在风险规避与投资回报上的长期价值开始受到重视。

二、ESG主题指数介绍

（一）国际ESG指数介绍

1990年，国际上首只ESG指数Domini Social 400 Index发布，但此时ESG投资理念发展处于一个相对迟滞的阶段。但是经过30多年的发展，21世纪的ESG投资理论框架逐步完善，ESG指数发布量快速增长。据IIA（Index Industry Association）报告统计，2022年全球ESG指数增长55%，全球ESG指数多达50000余个。固定收益ESG指数更是以创纪录的95.8%的速度增长，而权益类ESG指数增幅也是达到了24.2%。以现如今最大的指数供应商MSCI为例，该公司的业务覆盖了ESG指数，ESG评级和ESG投资工具等板块，目前该公司发展拥有超过1500只股票和固收类ESG指数。

境外权益类ESG指数主要分为三大类，分别是宽基类、ESG主题类、气候变化类。宽基类的ESG一般是通过正面筛选，负面筛选等筛选方法，经权重调整后得到的指数。该种类型的指数最大化突出ESG因子在指数编制过程中的占比和作用。宽基类根据具体的编制方法具体又可以细分为ESG整合和ESG价值。前者针对ESG评级结果进行筛选调整，而后者更加侧重于特定行业筛选。ESG主题类更加聚焦于细分领域，关注特定的ESG主题，通过此类环境热点议题获得相应收益，如清洁能源，循环经济。气候变化类指数通过衡量气候风险，在组建编制过程中考虑气候因素，采用优化方法实现气候目标与投资目标。

（二）国内ESG指数介绍

自ESG理念传入我国以来，ESG结合我国社会经济与企业现状发展迅速，并演变出本土化指标和内容。虽然境内ESG指数起步晚，但是国内各机构积极追赶，近年来ESG指数发展速度明显加快。其中，截止2022年底，中证指数公司已经累计发布122条相关指数，其中权益类指数92条，固收类29条，多资产类1条；并建立完善的指数体系，在ESG指数方面建立基准指数系列，领先指数系列，策略指数系列等三个系列。

表1.中证指数公司ESG指数系列

资料来源：中证指数

具体来看，基准系列指数主要为ESG类基金提供业绩标准，股票池范围宽，行业分布权重与母指数类似，选股主要采用剔除中证一级行业中ESG分数最低的20%的股票。而ESG领先指数系列则是引导市场关注优质ESG公司股票，分享优质ESG公司发展红利，衡量ESG评价高的公司股票的市场表现。其选股主要通过挑选样本空间中行业中ESG分数最高的1/3股票，最终构成样本股。ESG策略指数系列通过ESG+Smart Beta的方式，通过ESG降低组合风险，Smart Beta提升收益的方式，按照特定的因子标准，合适的股票作为样本股。

（三）当前主流ESG投资策略

在构建ESG指数的过程中，通常需要通过一些特定的方法筛选出符合指数ESG要求的样本股，然后进行指数的编制。这种方法，就是ESG投资策略。本文在构建的过程中也将用到相应的ESG投资策略进行样本股的筛选。ESG投资策略主要可以分为三类，第一类是筛选类，即通过一定的标准对投资标的进行选择；第二类为整合类，将ESG理念与传统投资框架相结合；第三类为参与类，通过推动公司采取行动，推动良好的社会环境形成。

1.筛选类策略

负面筛选（Negative Screening）：

负面筛选策略又叫排除筛选，通常是指找出那些ESG表现得分低于一定标准的公司，并在构建投资组合的时候避开这些公司。常见的筛选条件可以是行业类别（如军工，化学），也可以是一些公司特定的与环境相关的重大事件（如高排放，环境诉讼等）。例如上证180 ESG基准指数就是通过剔除中证一级行业内中证ESG评价结果最低的20%的上市公司证券，挑选剩下的编制而成。

正面筛选（Positive Screening）：

正面筛选指的是基于一定的ESG标准下，在同一类别里进行比较筛选，通常是挑选ESG表现最好的一家或多家公司。例如，MSCI编制的ESG领先指数就采用正面与负面策略相结合的方法，挑选出评级在BB以上，并且争议分数在3分以上的公司，同时去除武器，烟草等公司。

标准筛选（Norms-based Screening）

标准筛选又称国际惯例筛选，是根据国际公认的规范和发行人惯例进行筛选。具体来说,它使用的筛选标准是现有的国际框架,如联合国全球契约、经合组织跨国企业准则等在环境保护、人权、反腐败等方面有确立规范的框架。通过评估公司是否遵循这些国际惯例,可以筛选出符合最低商业标准的投资标的。即使一个公司ESG评级较高,如果不符合国际劳工组织或联合国人权宣言的基本要求,在标准筛选中也会被剔除在外。符合相关国际规范和惯例的公司,才能进入后续的ESG策略选择，构建ESG指数。标准筛选的筛选原则不同于简单的正面筛选或负面筛选,它基于全球范围内公认的底线要求,对公司责任履行情况进行评判。

2.整合策略

ESG整合策略可以分为个股公司研究和投资组合分析两部分工作。在个股研究中,主要收集上市公司的财务和ESG数据,识别对公司业绩有重大影响的财务和ESG因素。而在组合分析中,要评估各因素对整体投资组合的影响,并据此优化调整组合内股票的持仓比例。在进行ESG整合时,可以采用定性分析或定量分析。早期更多采用定性分析,但随着ESG数据披露量大增,可以进行更多量化分析。全球可持续投资联盟（GSIA）的数据显示,2016-2020年,ESG整合策略规模增速迅速,已超过负面筛选成为最大ESG策略,2020年达到25.195万亿美元。ESG整合策略通过考量公司业绩的驱动因素,进行定量或定性分析,优化投资组合的配置,以实现兼顾财务回报和社会责任。基于此，本文将重点采用该策略构建指数。

图1.投资策略分布表 图片来源：GSIA相关报告

3.参与类策略

参与类策略主要有企业参与和股东行动（Corporate Engagement& Shareholder Action）。通过投资人来影响企业行为，逐步实现ESG目标。投资人通过提出要求，支持ESG决议等形式要求企业承担社会责任，推行ESG理念。如企业未能按照期望开展相关活动，投资者可以向公司提出撤资。

（四）ESG评价体系

ESG评级作为一个定性信息，在国内国外不同的机构均有不同的评级标准。以国际知名机构MSCI为例，MSCI以3个大类，10个主题，33个关键议题中依据公司行业等特点选取两到七个关键议题，采用扣分制评分模型的方式，评估公司在ESG方面的风险与机遇，并针对行业分，使用AAA到CCC7个等级。

在本文中，我们将采取中财大绿金院ESG评估体系的评级结果作为筛选样本股的标准之一。中财大绿金院ESG评级从A+到D-分为12个等级，A+ESG表现最好，D-表现最差。该评估体系在参考国际上通用的评价标准之后，还充分考虑本土化特征，形成了双重评价的方法，解决了国际ESG评价体系不能完全满足中国市场的问题，适宜本文的研究环境。

三、因子构建与检验

ESG主流策略一直不断变化发展，但最为主流的可以分为筛选、参与、整合三大类。在市场发展演变下，整合类策略在2020年成为了最核心的策略，而本文也将借鉴国内外相应的投资研究，通过采用ESG正面筛选与传统财务指标相结合的ESG整合策略去实证研究编制构建的指数的有效性与合理性。同时，作为对比，在回测过程中本文也将选取中证ESG40（000970.CSI）作为比较对象。中证ESG40通过ECPI ESG评级方法，从上证180（000010.SH）选取ESG评级较高公司股票的选出样本股。而本文也将通过从上证180中，使用中财大绿金院的ESG评级方法，结合传统多因子选股策略选取样本股并编制成指数，最后从多角度策略进行对比回测。

（一）传统财务因子构建

1. 财务指标选取

对于衡量一家公司的财务状况，本文将通过构建盈利能力，运营能力，偿还能力，成长能力四个维度来体现公司的财务质量。对于构建这四个维度的具体指标如下表所示。

表2.财务因子选取

盈利能力ROEROA销售利润率营业利润率TTM营业成本率运营能力总资产周转率TTM流动资产周转率TTM存货周转率TTM应收账款周转率TTM偿还能力速动比率MRQ流动比率MRQ产权比率MRQ成长能力基本每股收益(增长率)归属母公司股东的净利润-扣除非经常损益(增长率)营业收入(增长率)经营活动产生的现金流量净额(增长率)资产收益率(摊薄)(增长率)

本文采用同花顺量化平台Supermind获取这17个指标数据近5年的数据，数据的质量高低是构建优质多因子选股策略的前提，并在接下来进行数据预处理。

2.数据预处理

数据方向性处理：

在现实生活中，部分财务指标与公司财务质量成反比关系，因此，本文首先将所有指标调整成一致方向，例如按照实际意义，通常营业成本率数值越低越好，但是，这17个指标中部分指标数值是越大代表越好。因此，我们先将产权比率，营业成本率取到数处理，均调整为数值越大越好的方向

数据缺失值处理：

在因子数据获取的过程中，难免会出现一些股票因为数据缺失的问题。如果直接对缺失的数据值进行填充，会使研究结果的准确性大打折扣，因此，在本文中，若一只股票相应的因子指标数据缺失数量占其因子总数量的15%以上，则弃用该股票的全部因子数据，不将该股票纳入研究当中；如果一只股票的因子数据缺失数量小于15%，则考虑将其纳入研究，使研究更加贴近实际情况。

极端值处理：

因子数据中，存在部分自身数值与整体偏离较大的情况。极端值作为异常值，如果不进行处理会使整个研究结果与实际出现极大偏差，因此本文将主要采用MAD法去除极值。该方法具体分为一下步骤：

（1）找出因子中位数；

（2）通过计算所有因子值与中位数差值的绝对值的中位数，确定偏差范围，本文经过计算确定范围为3；

（3）将极端值通过如下公式进行处理：

其中，通过计算每一个因子值与的差值的绝对值之后取中位数得到，是经极端值处理后的值

由于各个因子所代表的实际意义各不相同，因此有的因子数值很大有的却很小。如果直接用于研究会导致本身数值大的因子对于结果影响过大，而数值小的因子可能无法对研究产生有效的影响。因此，本文采用Z-score法将有量纲转化为无量纲，得到标准化后的数据。标准化公式如下所示：

其中，是因子数据的标准差，是因子数据的均值。

综上述步骤，我们就能得到处理完成后如下图所展示的部分数据：

表3.股票财务指标数据表

3.打分处理

按照传统因子构建步骤，还应当进行因子IC检验。但是本文篇幅所限，且已有大量研究证明过各类传统因子的有效性，本文不再此处重复叙述，仅在后文当中对于ESG这个新型因子进行检验。因此，本文在传统因子处理方面直接跳过检验到打分步骤。在本步骤中，本文将每一个因子都拟合到上述四个维度当中，例如，将ROE，ROA等属于盈利能力下的所有因子的值求均值，并将所有因子权重设置为1，最后可以得到每只股票每个维度的值，做成如下表所示：

表4.股票财务数据表

（部分数据展示）

将这些值通过下述公式转换为100分制下的分数：最后将每只股票下近五年间的同一财务维度下的分数求均值，得到该股票在这个财务维度下的真正分数，最后将四个维度按照等权重法的方式求均值得到公司财务质量的分数。部分数据展示如下表所示：

表5.股票财务打分表

根据财务质量分数，就能对传统财务进行排名，根据排名，选取排名分数高的样本股编制成传统方法下的指数。

（二）ESG因子检验

1.相关性检验

ESG作为一种风格因子，近几年来受到市场的追捧，将其纳入选股策略当中。从逻辑上来讲，ESG评级的主要参考依据来源于企业发布的ESG报告等，不涉及企业财务方面，与传统因子理论上相关性较弱。但出于严谨考虑，加之市面上对ESG评级因子的定量分析展开研究的文章较少，本文将ESG因子结合前文拟合后的四个维度进行相关性检验。

现如今的相关性检验中主要采用的有两种方法，分别是皮尔逊相关系数法与Spearman秩相关系数法。通常来说，Spearman相关系数法可以处理非线性关系，适用于非正态分布的数据，受异常值，极端值影响较小。因此，本文主要采用Spearman秩相关系数法，其具体公式如下：

其中，表示相关系数，表述截面当中ESG评级的个数，表示两组数据中每个数据点的秩次（）之差的平方，具体通过如下公式获得：

首先将ESG评级同样量化成0-100以内的分数，其中，D-为最低分8.33，A+为最高分99.96，每个评级分差约为8.33。再将量化成分数后的ESG评级引入上述公式，我们便可以获得ESG评级与盈利，成长，偿还，运营能力之间的相关系数矩阵，具体结果如下表所示：

表6.相关性检验结果

从上表可以看出，ESG评级与剩下的传统因子之间相关系数的绝对值最大为0.25722，说明ESG评级与公司偿还能力的相关性相对于别的维度较强，但仍然属于弱相关的范畴；最小为0.08638，说明，ESG评级与成长能力之间几乎不相关。从总体数据来看，ESG评级于传统因子之间均没有超过0.3的，与传统因子之间相关性弱，说明ESG评级所蕴含的传统信息与传统因子差异化较大，能够相互补充，将ESG评级引入传统的选股模型中具有一定的合理性。

2.IC检验

IC（Information Coefficient）检验被广泛运用于评估因子有效性研究，通过计算股票在一段时间内因子的暴露度与下一期收益的相关系数，得到IC值，IC值越大，越可以说明因子与股票超额收益之间存在显著关系，因子也就越有效。本文采取RankIC法对因子进行评估分析。其中代表股票在t+1期的收益率，代表量化后的第t期的因子值。由此可以得到IC值序列，并得到IC均值，标准差，以及ICIR。ICIR通过IC均值除以标准差计算得来，用于衡量IC值的稳定性。经过整理，我们得到如下结果：

表7.IC检验结果

ESG因子IC检验指标值IC均值0.188IC标准差0.205IC最大值0.585IC最小值-0.239ICIR0.918T统计量11.617

检验结果表明，ESG因子的IC均值大于0，对股票收益率具有预测性。ICIR在0.9左右，稳定性较好，标准差较小，且t统计量远大于2，说明该因子与股票收益率存在显著关系，ESG因子具有有效性。

四、策略构建与回测检验

（一）投资评价策略指标

1. 风险评价指标

（1）年化波动率

年化波动率主要反映收益在一年之内波动情况，年化波动率越高,表示资产价格变动越剧烈,风险越大。年化波动率能够直观地反映了资产的风险水平和价格变动幅度,是量化交易和风险管理中一个非常重要的指标。

（2）最大回撤

最大回撤是评价投资组合风险的关键指标之一。它体现了组合净值在观察期内相对于历史最高点下降的最大幅度。直观上,最大回撤描述了“最艰难的时刻”对投资组合的冲击。它反映了组合在面临极端行情时的承压能力。最大回撤越低,则表示组合在高风险低迷阶段仍能保持稳健,有效控制损失。

2.收益评价指标

（1）年化收益率

年化收益率是用来反映投资组合在一年内的平均收益的指标。年化收益率越高,表示投资的收益表现越优异。

（2）夏普比率

在现代投资组合理论的框架内,夏普比率被广泛应用于衡量投资策略的风险调整后收益。夏普比率的计算公式如下：

其中，为年化收益率，为无风险利率，为超额收益的标准差。直观上,夏普比率综合考虑了收益和风险两个维度。其中的分母标准差,体现了收益的波动性和投资风险。而分子则反映了投资能力带来的附加价值。因此，夏普比率越高,表示在相同风险水平下，投资可以产生更优的风险调整后收益。这通常意味着投资策略越为成功。

（二）样本股选取

在进行因子有效性验证之后，便可以进行样本股的选取工作。在前文财务质量排名得分出来的情况下我们采用正面筛选策略，挑选出ESG评级在A以上，排名前30的样本股编制成指数。在编制方法上，本文采用等权重法。同时，作为该整合策略的对照，我们还采用与上述相同的整合策略，但是在ESG评级的选取上选取评级在C以下的30只样本股。另外出于严谨起见，额外再选取仅通过ESG筛选的样本股，以及仅进行财务质量筛选的样本股分别与中证ESG40和基准上证180做对比。

（三）策略回测

本文采用Python对所选样本股编制成指数后进行回测，回测区间为2022年1月1日至2022年12月31日。经过多轮对比回测后，我们得到如下结果：

1.财务筛选有效性回测

虽然已有大量文章证明过传统财务筛选具有一定的有效性，但本文出于实验严谨性性仍然从实践角度验证财务本身具有一定的选股能力。因此，我们将仅通过财务筛选出来的30只样本股编制成指数后进行回测。最终结果如下：

表8.财务筛选回测表

图2.财务筛选回测净值曲线

其中，FINACE_GOOD（图中红色曲线）代表仅在财务筛选中选出最好的30只样本股所编制的指数，benckmark（图中蓝色曲线）为基准，alpha（图中紫色曲线）为超额收益。由回测结果可以很清晰的发现，传统的财务选股模型就具有一定的优势，带来较高的超额收益，但是同样的，传统财务模型打分选股也会加剧年化波动率，提升风险。

2.仅ESG筛选策略有效性回测

在ESG筛选过程中，本文采用的是中财大绿金院的ESG评级标准。这一评级标准在实践研究中应用较少，相关文献不多。为了验证这一评级标准，也验证ESG本身作为选股因子的有效性，本文通过回测检验了根据中财大绿金院ESG正面筛选方法构建的指数的表现，回测表现结果如下：

表9.ESG筛选回测表

图3.ESG筛选回测净值曲线

其中，ESG_idx（图中紫色曲线）代表中证ESG40。根据表中数据可知，不论是中证ESG40还是中财大绿金院ESG正面筛选编制的指数，最大回撤与基准相比都得到了不同程度的下降，夏普比率也均大于基准。可以看出，通过ESG评级筛选不仅能够降低指数相应风险，甚至还能在一定程度上带来超额收益。此外，同样是在上证180中选择样本股，采取中财大绿金院ESG评级方法进行正面筛选出的样本股收益率远高于中证ECPI评级方法所筛选出来的样本股，并且回撤也更小，夏普比率更大，这也从侧面说明本文采取中财大绿金院ESG评级可能更加贴合实际市场，以及其作为ESG策略筛选标准的更为合理。

3.整合策略回测

经过前文的回测之后，再将本文中所采用的传统财务打分筛选策略与ESG正面筛选的整合策略选取排名靠前的样本股编制指数，加入回测当中。另外作为对照，额外再通过该整合策略选取排名倒数的相同数量的样本股也编制成指数进行回测，最终回测结果如下：

表10.整合策略筛选回测表

图4.整合策略回测净值曲线

其中ESG_FILTER_FINACE_GOOD（图中红色曲线）为整合策略中筛选的排名靠前的样本股编制的指数，ESG_FILTER_FINACE_BAD（图中黄色曲线）为整合策略中筛选的排名倒数的样本股编制的指数。从结果来看，整合策略筛选较好的样本股的策略收益率最高，与同样该策略筛选出较差的样本股曲线分层较为明显，说明该策略与收益率有明显的正相关特性。在整合策略收益维持最高的同时，它的回撤与年化波动率维持在一个相对较低的水平，风险略高于仅用ESG评级筛选样本股所得到的指数。因此，该策略的夏普比率也是所有策略当中最高的。

（四）总结

综上回测结果，可以发现，纳入ESG评级筛选的多因子选股策略是最为合适且较为科学的。具体而言，传统财务打分选股虽然能大幅提升指数收益率，但同时也会加剧风险，而ESG筛选的股票可以降低相应风险。当两者相结合时便可以在良好的控制风险的前提下，获取一定的超额收益。因此，整合策略可以在以较低的风险提升为代价的前提下换取更高的超额收益，是最具“性价比”的指数编制策略。

五、国内ESG指数构建及发展建议

（一）鼓励机构投资者参与ESG主题指数建设

机构投资者可根据自身优势,参与ESG主题指数的设计和构建。一方面,机构投资者可利用自身的研究能力,识别具有ESG投资价值的标的;另一方面,可依托强大的资金实力,积极投资ESG主题指数中的成分股,从而带动更多社会资本关注ESG理念。因此,鼓励机构投资者积极参与,将有助于ESG主题指数的健康发展。

（二）完善ESG信息披露质量考核机制

ESG信息披露报告会极大的影响其ESG评级，建立完善的ESG信息披露质量考核机制,督促上市公司真实、全面地披露ESG数据有利于评级更加准确，有利于指数构建更加合理。具体而言，一方面,监管部门可制定ESG信息披露质量评价标准;另一方面,第三方评级机构可对上市公司ESG信息披露质量进行考核打分。考核结果可纳入上市公司年报等信息披露考评。这将有助于提升上市公司ESG数据质量,为ESG投资决策提供支持。

（三）建立ESG与公司绩效挂钩的激励机制

相关部门可建立ESG表现与公司业绩、高管薪酬等挂钩的机制,通过奖惩手段激励上市公司重视ESG建设。如ESG评级较高的公司,可在绿色金融、政府采购等方面给予优先支持。同时,ESG目标可纳入高管薪酬考核,以确保公司重视ESG工作。这将形成强大激励,推动企业更好地践行ESG理念。

作者：

包婕 中央财经大学绿色金融国际研究院ESG中心联合主任

黄振庭 中央财经大学绿色金融国际研究院科研助理

施懿宸 中财绿指(北京) 信息咨询有限公司首席经济学家