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绿色金融背景下上市公司ESG评价体系研究

引言

近年来，全球极端气候事件频发，推动环境治理与气候行动已成为国际社会的共同议程。作为连接资本市场与绿色产业的关键桥梁，绿色金融在推动低碳转型中发挥着日益突出的作用。在此背景下，我国将“双碳”目标纳入顶层设计，中央金融工作会议提出做好金融“五篇大文章”，政府及监管机构出台一系列政策制度、法律法规，引导企业践行可持续发展，证券公司亟待构建与国际接轨、符合我国国情的环境、社会及公司治理（简称“ESG”）评价体系，引导上市公司践行可持续发展理念，全面提升ESG管理水平。本文通过梳理分析国际领先实践，设计契合我国绿色金融理念的上市公司ESG评价指标，聚焦“双碳”战略与ESG全球化趋势的双重驱动下可持续金融内涵及关注方向，打造“机制-工具-业务-生态”四位一体的全行业穿透式ESG评价体系。该体系以政策合规为根基、数据智能为引擎、全链嵌入为抓手、行业共建为目标，系统性探索解决ESG信息不对称、气候风险传导复杂、业务落地缺乏标准等痛点，形成覆盖事前评估、事中管控、事后优化的闭环管理机制，以期通过“研究输出-标准制定-平台共享”推动行业生态协同。

一、国内外ESG评价体系比较分析

通过梳理全球主要市场ESG监管发展脉络，总结我国ESG发展现状，对比分析国内外11家主要评级机构的ESG评价与评级方法论、框架、指标、权重等，本文研究发现：国内现有的ESG评级体系指标多参考国外，未结合中国经济发展大局，未充分考虑本土特征、底层数据基础等众多因素；目前国内市场尚未形成客观的、透明的、一致认可的ESG评价体系；受限于ESG相关信息披露不充分、不规范，ESG评价体系建设仍面临一定挑战。

二、上市公司ESG评价体系构建

借鉴国外多样化的评级实践设计跨行业基准框架，紧跟政策要求，体现中国特色，融合“自上而下”与“自下而上”的研究视角，定量手段赋能，构建上市公司ESG评价体系方法论（参见图1）。一是从“自上而下”角度分析主流ESG评级机构模型构建方法论，识别评价维度、因素、指标的重要性。二是从“自下而上”角度以政策导向性、行业适配性、数据驱动性和动态调整性为原则，基于中国市场发展阶段，充分考虑各行业生产经营特征和国有企业治理特色，兼顾国内信息披露情况，科学设置量化参数。三是设计科学、有效的ESG量化模型量化方法，选择实用有效的模型开发工具。

 图 1 ESG评价体系框架

聚焦创新驱动，深化数智赋能，本文从指标构建、数据采集、量化分析、变量筛选、权重设定、模型验证全流程出发，建立“通用指标 行业特色 动态迭代”的三层ESG评价指标体系。聚焦“双碳”战略及绿色金融双重驱动下ESG的关注方向，整合数据资源，新增强度值、环比值、比率、文字型指标计数处理等不同形式的衍生数据，丰富底层指标，提高单项指标对ESG的刻画精度，设计了包含3个一级指标、16个二级指标（关键议题）、98个三级指标的全行业通用及特色指标相结合的ESG指标体系（参见表1），综合评估上市公司可持续发展能力。除了企业披露的财务数据外，本文广泛采用了ESG报告数据、社会责任报告数据、证券预警信息、司法数据、舆情数据、知识产权数据、空气治理数据、水污染数据、审计师资质数据、环保处罚数据等各类文本和非结构化数据。借助自然语言处理（NLP）等智能化技术手段，捕捉上述动态、非结构化信息，以解决ESG类信息披露的不规范、不及时、信息载体分散等困难，着力实现ESG指标计量和数据处理的标准化、规范化、体系化。

 表 1 ESG指标体系统计表

本文以化工行业为例，从指标构建、数据采集、量化分析、变量筛选、权重设定、模型验证全流程出发，利用多元线性回归、随机森林、深度学习三种算法，平行构建三组ESG量化评分模型，并引入多种代表性验证指标，从静态区分度和动态区分度、局部区分度和全局区分度等多种角度出发，使用样本外数据对模型进行了全面、客观和立体的验证和比较分析，尝试深入探讨和剖析各类模型的优缺点、适用性，根据不同ESG建设阶段的潜在资源约束和应用需求，提出算法选择与模型量化建议。结果表明，三组模型都具有较好的区分度，其中多元线性回归模型表现较理想且可分析性强，随机森林算法结果稳健平衡但参数相对复杂，深度学习表现优越但指标及权重不透明。由此，本文建议短期运用多元线性回归方法构建量化模型，中期启用随机森林算法提升ESG模型效果，远期叠加深度学习等前沿技术进一步优化ESG模型表现。

三、打造全行业穿透式ESG评价体系

（一）健全完善组织架构，为落实ESG风险管理提供保障

中泰证券坚持不懈完善可持续发展治理体系，构建了层级清晰、权责分明、协调统一的“决策层—管理层—执行层”可持续发展治理架构，主动将可持续发展理念融入公司发展战略、重大决策与生产经营，制定《公司董事会战略与ESG（环境、社会及治理）委员会工作细则》，完善可持续发展信息沟通与报告机制，将识别出的可持续发展相关影响、风险和机遇纳入公司治理决策考虑中。

（二）丰富ESG风险量化工具箱，科学追踪ESG风险脉络

设计跨行业基准框架，针对ESG信息披露分散、不及时、量化工具缺失等行业瓶颈，持续优化“通用指标 行业特色 动态迭代”的多层级的指标体系。融合“自上而下”与“自下而上”的研究视角，根据不同ESG建设阶段的潜在资源约束和应用需求进行行业差异化建模，从指标构建、数据采集、量化分析、变量筛选、权重设定、模型验证全流程出发，采用随机森林算法开发27个主要行业（几乎覆盖所有上市公司行业）的ESG量化评级模型。

贯通全生命周期业务管理链条，推动ESG风险管理融合

将ESG风险要素植入“项目筛选-发行定价-存续监控”业务流程。在投行项目内核阶段，实施自研ESG指标评价体系作为项目审核的依据。在存续期管理阶段，依据自研ESG评级模型，对受环境影响程度较高的34家股权类、28家债权类发行人进行评分，其中警示类2家，关注类7家，持续关注发行人ESG风险，防范债券发生兑付风险。

（四）引领行业标准化进程，促进ESG风险治理生态共建

通过“研究输出-标准制定-平台共享”推动行业生态协同，持续推动ESG风险管理创新研究与标准制定研究，多项研究课题、成果荣获省部级奖项。主导完成《基于ESG评估体系的上市公司信息披露标准》，从ESG管理、ESG合规以及ESG转型三个维度建立优先级矩阵，明确环境、社会责任、公司治理三大类别下34项核心一级披露指标、37项其他一级披露指标和27项二级披露指标，供监管机构参考采纳。

四、对策与建议

（一）监管机构建立健全绿色金融政策制度框架

监管机构作为ESG的倡导者，应赋予绿色金融明确的制度约束与战略导向，建立健全ESG政策框架，明确绿色债券、绿色基金等金融工具操作指引，丰富绿色金融产品的种类与层次；统一绿色金融标准及ESG信息披露标准，提升绿色金融市场的透明度与可比性，减少信息不对称带来的风险；完善绿色金融激励机制，通过税收优惠、财政补贴、风险补偿等多种方式，为绿色金融产品提供正向激励，降低其融资成本与风险。

（二）证券公司打造全行业穿透式ESG评价体系

证券公司作为ESG的投资者，需打造全行业穿透式ESG评价体系，引导企业可持续发展、践行绿色转型。从指标体系、数据治理、模型开发、评分应用等四个维度出发，设计跨行业基准框架，短期建体系、中期提质量、长期智能化三步走，构建合理的ESG管理方法、工具和模型，强化ESG信息共享。

（三）中介机构完善ESG数据服务与信息共享

中介机构作为ESG的服务者，应建立全面的ESG信息数据库，收集、整理和分析各类ESG数据，优化数据服务质量和效率；拓展ESG评级的覆盖率，为投资者提供更加多元化的投资选择；提升第三方ESG评级可靠性和ESG鉴证能力；强化信息共享与交流合作机制，实现ESG数据的互联互通。

（四）上市公司拓展团队识别ESG风险与机遇

企业作为ESG的实践者，亟待建立专业的ESG团队，识别、评估并应对潜在的ESG风险与机遇，保障企业的稳健运营；设立ESG管理部门或委员会，实现ESG管理与企业管理的深度融合，提升ESG合规与信息披露能力，增强企业的透明度和公信力。

结论

本文探索打造全行业穿透式的ESG评价体系，通过技术赋能打破传统风控的信息壁垒与效率瓶颈，为证券行业提供了可复制的ESG风险管理框架，提升风险管理的前瞻性、有效性，使ESG风险管理能够更精准地融入业务流程的风控决策中。将持续通过同业调研、业务培训等方式推广宣导ESG风险管理框架，助力形成“监管引导—机构实践—市场响应”的良性互动机制，提升金融体系对社会可持续发展目标的支撑作用，共同应对ESG风险机遇与挑战，带动行业ESG风险治理体系协同创新发展。