ESG风险概念、分类、研究价值、处理策略和工具分析

助力长期财务表现，降低信息不对称。

1.ESG 风险概述

ESG 风险，又称可持续风险，指企业在环境（Environmental）、社会（Social）和治理 （Governance）三个领域可能面临的风险。在一定意义上，ESG 风险是非财务风险中极为 核心的风险概念之一，同时又与财务风险高度关联，相互影响，ESG 议题管理不善可能会引 发声誉风险甚至演变成企业财务风险。欧洲银行管理局在 2025 年《ESG 风险管理的最终准 则》中叙述“ESG 风险是所有传统风险类别的驱动因素，主要考虑信用风险、市场风险、流 动性和融资风险、运营和声誉风险以及集中风险”，强调了金融机构将 ESG 风险纳入现有 风险管理框架的重要性。 根据 ESG 相关因素的分类，ESG 风险可进一步划分为环境风险、社会风险与治理风险： 环境风险涉及气候变化、资源枯竭、污染和生物多样性丧失等，可能表现为因不符合环境标 准而受到监管处罚、因资源稀缺而导致运营成本增加，或因洪水或飓风等气候相关事件而造 成混乱；社会风险涉及公司如何处理与员工、社区和消费者的关系，恶劣的劳动条件、侵犯 劳动者权益或忽视员工的健康和安全都可能导致罢工、法律诉讼和声誉受损；治理风险源于 不适当的公司治理做法，包括腐败、缺乏透明度、决策失误、流程缺陷等，往往会导致法律 诉讼、财务管理不善和利益相关者信心受损。

虽然在本文研究框架中将气候风险作为 ESG 风险的一个子集，但实际上气候风险是与 ESG 风险同样重要的核心概念，并且近年来愈发受到投资者关注。MSCI 在《2025 年可持 续与气候趋势展望》中指出，2024 年的极端天气事件凸显了对气候风险的考虑，并强调了 投资者需要在其投资组合中优先考虑健康和护理。彭博 2022 年的调查显示，目前 85%的金 融机构已经开始评估气候风险，成为金融机构的优先考虑事项。此外，本文在气候转型风险概念中重点详细论述了欧盟碳关税、电池护照等造成的出口贸易风险以及国内碳市场扩容产 生的政策法规风险。

ESG 风险越来越受到投资人的广泛关注并纳入决策框架。自 2006 年以来，联合国 PRI 签署方的数量持续增长，其原则一便是将把 ESG 问题纳入投资分析和决策过程，提供资源 与工具帮助于识别和减轻传统财务分析可能无法发现的 ESG 风险；MSCI ESG 评级框架引 入了 ESG 风险敞口的概念，根据企业 ESG 风险暴露程度，以及相对于同行的风险管理水平， 来确定行业的领先者和落后者；贝莱德逐渐将 ESG 风险纳入所有主动投资组合，并开发了 阿拉丁气候平台，用于风险分析和投资组合管理。

1）ESG 风险对公司财务稳定性与长期表现具有重要影响。ESG 风险暴露的危害是多 方面的，通过运营、合规、声誉等多个层面间接或是直接影响财务经营，对企业的长期发 展和市场竞争力构成威胁。因此，重视 ESG 风险管理的企业可以减少潜在的负面影响，推 动财务长期成长与可持续发展。对于投资人而言，将 ESG 风险纳入决策框架，不仅有助于 规避潜在风险，实现财务目标，还能回应社会对可持续发展的期待，推动资本向更具可持 续性领域流动。

2）ESG 风险管理通过提供多维度的非财务信息，显著降低了市场中的信息不对称。 传统财务报告主要反映企业的短期经营成果，但 ESG 信息揭示了企业在环境影响、社会责 任和治理结构等非财务领域的长期表现和潜在风险，从而以更全面地评估企业真实价值。 随着全球各地区统一的 ESG 披露标准不断完善，投资者可通过可比指标横向分析企业表 现，减少因数据碎片化或口径差异导致的信息不对称，降低因隐藏风险导致的信息盲区， 同时发现在绿色技术、社会责任创新等领域的长期价值增长机会。制度层面加强 ESG 信息 披露与监管，也在推动全市场资本向更具可持续性方向配置，提高整体资源配置效率。

3）ESG 风险管理伴随着重要的 ESG 机遇。ESG 机遇作为风险的另一面，对企业发展 和投资成长都是重要的增长点。投资者对重视 ESG 投资价值可降低企业融资成本；消费者 对绿色产品的偏好可提升产品市场价值；监管机构的绿色产业政策可为企业带来增长点。 在国内“双碳”战略和企业高质量发展背景下，能源升级、创新发展和治理提升是关键的 ESG 机遇。具体到气候风险，节能材料应用、电动车使用和工业循环系统等等带来资源利 用效率与经济效益提升；清洁能源对于传统化石能源的替代带来的行业转型与发展机遇； 其他机遇还包括注重碳足迹追踪的新型产品服务，绿色债券发行市场活跃等。

2.ESG 风险处理策略和工具

ESG 风险影响力日渐深入，带来重构风险处理体系的需要。对企业主体而言，企业 ESG 表现不仅影响着其声誉和市场定位，还可能直接影响其财务绩效和长期可持续性。对资管机 构而言，不仅需要识别企业主体 ESG 风险、应对投资组合中的 ESG 风险，更要在绿色转型 的浪潮中扮演关键角色，履行负责任投资的社会职能。但 ESG 风险的复杂性和多维性意味 着传统的风险管理方法可能不再完全适用。因此，资管机构不仅面临着重新评估和整合其风 险模型的挑战，还需要在其业务模式、投资决策中融入对 ESG 因素的深入考虑。 本文加下来探讨如何从企业个体进行 ESG 风险识别、如何进行风险的量化和评估、以 及如何在投资端进一步管理风险。

2.1 ESG 风险识别：企业主体视角

对企业而言，识别自身的 ESG 风险，优化风险管控、公司战略等治理措施，是面对 ESG 风险和机遇的基础。而对投资人而言，ESG 风险的管控也从识别每一个投资组合中对应企业 主体的 ESG 风险开始。 企业 ESG 风险识别首先需确定利益相关方。美国学者爱德华・弗里曼（Edward Freeman） 在其著作《战略管理：利益相关者方法》中对利益相关者进行了较为系统的定义：“利益相 关者是能够影响一个组织目标的实现，或者受到一个组织实现其目标过程影响的所有个体和 群体”。简言之，ESG 风险因素的关注点不仅局限于公司和公司股东的利益，而是聚焦于公 司行为可能产生影响的所有群体，一般包括政府、供应商、消费者、员工、股东等。从多元 利益相关方的视角，才能系统分析公司可能的 ESG 风险和机遇。 确定实质性议题是企业风险识别的重要一步。识别实质性议题一般有两大步骤。一是确 定实质性议题范围。在这一步中，企业可以通过各类标准及其附带的重要性地图确定本企业 实质性议题范围。实践中，可以参照 GRI、UNSDGs、SASB 等国际标准作为搜集议题的基 础，划定本企业的实质性议题范围。例如 SASB 提供了涵盖 77 个行业的实质性议题重要性 地图，列举了 77 个行业各自所涉及的实质性议题，在此基础上，企业可以建立自己的实质 性议题库。其次，企业也可以结合自身业务情况进行内部和外部评估。内部评估主要是企业 从自身业务出发，结合宏观政策、行业情况、企业治理等维度进行综合分析。外部评估主要 是通过各种渠道与利益相关方进行沟通，帮助重要性议题的选择。

确立实质性议题范围后，还需确立实质性议题重要性。并根据其实质性程度编制重要性 图表。实质性议题的重要程度需要根据双重重要性影响程度、发生可能概率等因素综合考虑。 我们以上交所《可持续发展报告编制指南》中的议题重要性分析步骤为例进行介绍。上交所 建议从从“影响重要性”和“财务重要性”两个方面（即双重重要性）识别分析议题的重要 程度。“财务重要性”指议题是否预期在短期、中期和长期内对公司商业模式、业务运营、 发展战略、财务状况、经营成果、现金流、融资方式及成本等产生重大影响，而“财务重要 性”指企业在相应议题的表现是否会对经济、社会和环境产生实际或者潜在重大影响。 对影响重要性的评估，上交所指南给出了 4 大参考因素。负面影响的重要性取决于影响 的规模、范围、不可补救性和发生的可能性四大要素。正面影响的重要性取决于影响的规模、 范围和发生的可能性三大要素。对这些因素，公司可根据自身情况设置打分表，对不同的程 度进行评估。

财务重要性评估可以从对资源和关系的依赖角度入手分析。“资源和关系”包括水资源、 矿产等自然资源，员工等人力资源，投资者、上游供应商、下游客户等社会关系等等。例如， 在评估“水资源利用”议题时，可考虑未来水资源可用供给、价格对公司产品定价和利润的 影响程度；在评估“产品和服务安全与质量”议题时，可考虑与客户的关系中，产品和服务 安全与质量问题对于品牌声誉、产品销量、收入等的影响程度。在分析了关系的影响程度后， 公司可进一步从定性或定量角度考虑 ESG 因素对公司财务报表具体科目有哪些影响，上交 所也提供了分析指标设置相关示例。

在评估了重要性后，公司可以对结果进行汇总分析。上交所建议从财务重要性和影响重 要性两方面综合整合公司的重要性议题。重要性议题评估了公司对不同 ESG 因素的暴露的 相对大小，有利于公司明确 ESG 风险管理重点，合理分配短、中、长期的战略资源，进行 有针对性的 ESG 风险管理。

2.2 ESG 风险测量与评估

在金融风险管理体系中，我们往往使用方差、在险价值 VaR、期望损失、久期和凸性等 指标测度金融风险。但 ESG 风险场景更加多元化，维度更加复杂化，也需要更多的数据、 模型和技术手段进行风险的测量和评估。

2.2.1 起点：ESG 风险分析数据

ESG 数据可大致分为常规数据和另类数据两种。常规 ESG 数据是指通过传统渠道收集 的结构化数据，通常来自企业公开披露的信息、监管文件、第三方评级机构等。这些数据具 有较高的透明度和一致性，是 ESG 分析的基础。而另类数据来源广泛，是常规数据的有效 补充。 常规数据来源于公开信息，并需要进行标准化处理。常规来源包括企业的披露信息，如 年报、可持续发展报告和 ESG 报告，监管机构报告，以及第三方评级机构提供的评级和数 据。这些数据的收集方式包括手动从企业报告和监管文件中提取，使用网络数据采集和 API 自动收集，或通过订阅第三方评级机构的数据服务获取结构化数据。处理这些数据时，需要 进行数据清洗以去除重复、错误和不一致的数据，确保数据质量，然后进行标准化处理，将 不同来源的数据转换为统一的格式和标准，最后将清洗和标准化后的数据整合到统一的数据 库中，供进一步分析使用。 另类数据的来源较为广泛。一种是网络中的非结构化数据，如新闻媒体和社交媒体上的 新闻报道、社交媒体帖子、博客文章等，可以作为 ESG 评级中争议事件等内容的分析数据。 另一种是非常用的风险数据，如卫星图像和地理空间数据，气候风险数据等。

另类数据的收集方式也更为多样化。包括使用网络数据采集从新闻网站、社交媒体平台 等抓取数据，通过卫星图像处理软件提取环境相关数据，以及使用自然语言处理（NLP）技 术从文本数据中提取信息等。处理另类数据时，同样需要进行数据清洗以去除噪声、无关信 息和重复数据，确保数据质量。在数据分析时，也会使用 NLP 技术从非结构化文本中提取 有用信息，使用图像识别和处理技术从卫星图像中提取环境数据。最后将不同来源的数据整 合到统一的平台中，进行综合分析和可视化。 常规数据提供基础和一致的信息，而另类数据提供广泛和实时的洞察。结合使用这两种 数据类型，可以更全面地评估企业的 ESG 表现，支持更有效的投资决策和风险管理。

ESG 另类数据应用实例：巴西淡水河谷因尾矿坝坍塌事故中的卫星数据应用

淡水河谷是世界三大铁矿石供应商之一。该公司分别在 2015 年和 2019 年发生因尾矿 坝坍塌事故而导致严重的环境影响和大量人员死亡的事故。在 2019 年事故的当天，拥有事 发尾矿坝的企业巴西淡水河谷公司股票股价下跌 24%，造成了严重的投资风险。但常规数据 提供的信息较为有限：事故发生前，淡水河谷的可持续报告显示，其 100%的尾矿结构均在 物理和液压方面处于稳定状态。但通过另类数据可以解决上述问题。MSCI 使用地理空间分 析及卫星图像识别，发现两处尾矿坝事故发生地距离非常近，且在 2015 年事发地 100 英里 的范围内存在大量淡水河谷的矿产地，这些产地提供了公司 2017 年三分之一的产量。产地 相似的地理情况带来相同的风险。

2.2.2 方法：ESG 风险评估方案

面对 ESG 风险的不同场景，已经有不同的方案和框架进行风险评估。本文梳理了情景 分析与压力测试、Climate-VaR 和巨灾模型 3 中常见的风险评估方案。

情景分析与压力测试：气候风险的宏观评估方案

情景分析和压力测试是基于多种气候情景下的一种气候风险管理的量化手段。主要通 过设置不同的气候情景（甚至极端情景），评估未来气候变化可能对经济、金融系统或企业 产生的影响，并进而研究国家或企业的风险应对能力和可能的应对措施。 情景分析通过创建多种假设性情景，反映未来不同的可能性。多数情景中的首要假设是 全球气温目标，还有一些附加的叙述性假设，可能包括碳定价的逐步发展、辐射强制价值或 排放路径、能源需求和结构、生活方式改变等需求驱动因素、资源可及性和相对技术成本等。 以 NGFS 气候风险情景分析框架为例。该框架以不同气候转型情景下，不同的气温目标为核心假设。并根据以下两个因素设置情景：第一，气候目标；第二，转型进行的有序性，即行 动是否顺利且具有可预见性。

根据上述两种条件，NGFS 结合当前各国的根据物理风险和过度风险值设定了 7 种压力 情景。并根据这 7 种情景，提供了涵盖不同类别的测量数据。投资者可以通过这些数据，进 一步量化衡量在不同情况下，转型风险的各种细节影响。

除了 NGFS 外，IPCC 和 IEA 提出的气候风险情景也广泛应用于实践中。政府间气候 变化专门委员会（IPCC）在 2014 年提出系列 RCP（温室气体排放代表性浓度）情景，主要 分为四种，RCP 2.6 情景为截至 2100 年气温上升 1.0℃；RCP 4.5 情景指截至 2100 年气温上 升 1.8℃；RCP 6.0 情景指截至 2100 年温度上升 2.2℃；RCP 8.5 情景指截至 2100 年时气温 上升 4℃。国际能源署（IEA）的气候情景旨在评估能源和气候政策发展对未来能源需求、 价格以及排放的影响，主要情景包括：既定政策情景（STEPS）、承诺目标情景（APS）、 可持续发展情景（SDS）和 2050 净零排放情景（NZE2050）。

Climate-VaR：气候风险对资产价格影响的量化分析模型

气候在险价值（Climate-VaR，以下简称 CVaR）是一种数据驱动方法。该方法设定了 多种情景，通过衡量不同气候情景下气候相关的风险和机遇，并进一步计算风险和机遇对企 业财务以及股票/债券价值的影响。 CVaR 方法通过综合考量转型风险和机遇以及物理风险和机遇，全面衡量气候变化对金 融资产和经济体系的影响。其中，转型风险包括政策风险和技术机遇两部分，政策风险包括 碳排放成本增加、电力转型成本上升及价值链影响，技术机遇包含清洁技术收入和低碳专利 带来的增长机会。物理风险涵盖了极端高温和低温、大量降水和降雪、暴雨和洪水、热带气 旋和台风、干旱及野火等极端气候对基础设施、农业、供应链及保险行业造成冲击。CVaR 评估工具同时整合了 NGFS 和 IPCC 提供的 11 种物理场景用于分析。最终，通过整合转型 与物理风险的评估，CVaR 方法能够精准测算整体气候在险价值，帮助金融机构和企业制定 应对策略，实现可持续发展。

整体来说，气候在险价值（CVaR）评估模型通过三步方法衡量企业因气候风险带来的 潜在损失：第一步，计算公司未贴现净气候成本，即根据气候在险价值评估的内容，输出相 关数据，并评估公司在不同时间点面临的气候风险敞口。第二步，计算公司气候成本现值， 将公司预期气候成本进行贴现求和，同时考虑货币时间价值对气候风险敞口的影响。第三步， 重新估计公司价值，依据未来净气候成本的总现值调整公司估值，并计算 CVaR，即某一情 景下公司因气候风险而贬值的百分比。

巨灾模型：物理风险损失的量化评估手段

巨灾模型评估极端灾害造成的损失。巨灾模型是通过计算机辅助，利用过 3S 技术（GIS， GPS，RS）实现可视化生成客户定制的灾害风险报告以及风险地图，并估算因诸如暴雨、台 风、地震、森林火灾或流行病毒等极端灾害风险性事件而可能在资产上承受损失的过程。在 过去，巨灾模型主要运用在保险行业的核保、理赔、风控、再保全过程。随着极端气候事件 呈多发、频发态势，极端灾害的物理风险损失影响范围越来越广，物理风险逐步被更多企业 纳入风险评估范围，应用场景也从保险扩展到投资决策、企业风险管理等等。

气候风险巨灾模型较传统模型考虑变量更多。以瑞士再保险公司为例，公司的传统模型 一般从发生频率和破坏程度来审视气候灾害风险。但考虑气候变化因素，就需要引入两个新变量：时间尺度和置信障碍。时间尺度聚焦在气候变化发生的时间长短，如果发生时间较长， 则在未来可能会采取政策来延缓气候变化发生的时间。置信障碍则考虑公众对气候变化情景 的认知水平，如果公众认知水平较低，则采取措施应对长期气候变化的可能性就会降低。

2.2.3 金融科技在 ESG 风险中的运用

金融科技（FinTech）作为技术创新与金融服务融合的产物，为 ESG 风险监测提供了更 精准、高效和智能化的解决方案。近年来，大数据分析、人工智能（AI）、区块链和等技术 在 ESG 监测领域的应用日益深化，为金融风险管理提供了强有力的支持。根据 Capital Group 的调查，当前资管机构在主要运用金融科技方法进行 ESG 数据收集、自动生成 ESG 报告、 ESG 数据质量评估等方面。

金融科技可以提升数据分析的广度和深度。在环境、社会和公司治理方法中采用 AI 解 决方案，能够颠覆评估可持续和负责任的商业实践的方式。Morningstar Sustainalytics 通过以 下方式利用 AI 更准确地评估 ESG 风险和影响。首先，AI 使 Morningstar Sustainalytics 能够 分析来自不同来源的大量数据，从而全面、及时地了解公司的 ESG 表现。其次，除了增加 横向覆盖面（广度）外，基于 AI 的自动化还能帮助最大限度地提高粒度（深度），例如， 利用地理位置信息增强资产数据以评估自然气候风险，或将以前基于子行业的风险评估转变 为业务活动组合。

金融科技与 ESG 的融合可以提升风险研判的科学性。金融科技可以通过机器学习、时 间序列等方法，将环境压力、ESG 评估、信用风险回归量化，通过最小化模型均方根误差等 方法实现高精度预测。举例来看，金融机构可以将时间序列中人工神经网络模型运用于 ESG 风控模型体系建设。通过对企业环境信用评级、碳排放管理水平、员工权益保障、安全生产、 公司治理、经营管理、财务指标等重要变量赋予权重并纳入模型计算违约概率，实现可持续 投资的风险与质量预测，有效帮助金融业提升对项目客户履约能力的预判，以更可控、更安 全、更具风险收益比的方式为长尾市场中的中小客户提供资金支持。

2.3 ESG 风险管理与控制：投资组合视角

投资者在投资实践中，也会从投资组合的视角，监测、管理 ESG 风险，并根据自身设 定的 ESG 目标调整投资组合。

2.3.1 ESG 监控与提示：跟踪 ESG 风险的基本手段

ESG 监控分为定期监控和大事监控。定期监控指资管机构定期汇报投资组合中的 ESG 风险情况。例如，J.P. Morgan Asset Management 会在季度投资审查会议中定量和定性地监控 ESG 表现，并且尤其重视和可持续风险相关、以及对财务表现有重大影响的 ESG 指标。公 司的投资总监团队在股票、全球固定收益、货币和商品以及多资产多个部门都进行分资产类 别的监督，以保证能够按照合规需求和客户指南保证 ESG 表现。南方基金则在投资组合日 常风险监控环节加入 ESG 风险预警，推动 ESG 负面信息与风控体系的融合，以有效降低投 资组合面临的风险敞口。 对于重大 ESG 事件，资管机构会采用事件驱动的监控机制，及时发现并处理潜在风险。 例如，Pantheon 通过第三方数据平台 RepRisk 监控投资组合中的 ESG 事件，确保能够及时 发现并处理重大 ESG 问题。在国内，Wind 等第三方数据商也会根据舆情数据实时抓去争议 事件信息，以供投资者规避风险。

2.3.2 ESG 因子业绩归因：评估 ESG 收益风险影响的量化工具

ESG 业绩归因是评估投资组合中 ESG 因素对收益贡献的重要工具。ESG 业绩归因旨 在量化 ESG 因素对投资组合收益的贡献。与传统业绩归因类似，ESG 归因需要将 ESG 因素作为独立的风险因子或因子溢价纳入分析框架。其核心目标是验证 ESG 是否为投资组合带 来了超额收益或风险调整后的收益优化。 多因子模型回归分析为业绩归因的主要手段。多因子模型是 ESG 业绩归因的常用方法， 通过将 ESG 因素与其他传统因子（如市值、估值、动量等）结合，分析其对组合收益的贡 献。具体步骤如下：

因子选择：选择与 ESG 相关的因子，如环境绩效、社会影响和公司治理质量。同 时选择常见其他风格因子。

数据处理：收集投资组合和基准的 ESG 数据，确保数据的准确性和一致性。

回归分析：通过时间序列回归，将组合的超额收益分解为 ESG 因子、其他风格因 子收益。

因子贡献计算：计算各因子的暴露程度（beta）及其对组合收益的贡献。 实证结果显示 ESG 因子表现较优。国证选取了包括国证 ESG 因子在内的十类风格因 子，通过结构化多因子模型，对深沪 A 股收益进行因子归因，从收益情况来看，截至 2021 年底，国证 ESG 因子近 4 年的累计收益超 46%，仅次于成长、盈利与 beta 因子，整体表现 良好。从稳定性来看，2018-2021 年国证 ESG 因子的 5 日收益情况在大部分情况下为正，具 备收益稳定性。

基于业绩归因可以进行更深层次的研究。除了业绩归因本身的结果外，业绩归因结果也 可以运用于更广泛的场景。首先是不同层次 ESG 资产的回报计量。南方基金计算自定义时 间内高、中、低 ESG 评分资产的涨跌幅差距。并呈现基金经理调整 ESG 因子暴露、选择不同类型 ESG 证券对组合最终业绩的影响，其次是因子相关度衡量。ESG 因子可能与某些传 统因子有一定相关度，可以进行相关性分析，进一步将 ESG 因子与传统因子的特色进行综 合研究。

2.3.3 投资组合碳核算：碳风险的投资组合管理方案

投融资碳核算是温室气体核算的重要组成部分。碳核算一般是指实体按照监测计划对 碳排放相关参数实施数据收集、统计、记录，并将所有排放相关数据进行计算、累加的一系 列活动。对企业而言，弹核算可以帮助识别其主要碳排放源，找出潜在的减排环节和方式， 是企业主体规划结合低碳转型战略，进行减排的重要基础。根据世界资源研究所（WRI）和 世界可持续发展工商理事会（WBCSD）发布的温室气体核算体系，温室气体排放划分为 3 个范围，分别为直接排放（范围一）、间接排放（范围二）和供应链排放（范围三）。投融 资活动主要被归类为范围三。

股票、债券投融资对范围三排放核算覆盖行业逐步增多。PCAF《金融业指南》根据投 融资主体不同，将核算对象划分为七类金融资产，即股票和债券、非上市企业商业贷款和股 权、项目融资、商业地产、抵押贷款、车贷、主权债，同时，PCAF 分别设定了每类金融资 产的归因因子和碳排放量的计算方法，底层计算逻辑均为金融机构投融资碳排放量等于归因 因子与投融资对象碳排量的乘积。针对投融资主体的碳排量，PCAF 不仅要求将范围 1 和范 围 2 的碳排放纳入核算范围，还针对不同行业要求将范围 3 的碳排放“分步”在不同的起始 时间纳入碳核算范围，例如 2021 年已经开始对能源和采矿进行范围 3 核算，2024 年将对运 输、建筑、材料和工业活动进行范围 3 核算，从 2026 年以后将对其他行业进行范围 3 核算。 PACF 对上市企业和非上市企业制定了差异化的组合碳测算方法。投资组合碳排放不是 融资方碳排放的简单加总，而是根据投资方在融资企业中的碳排放占比，即归因因子，来计 算归属于投资方的碳排放。从具体的组合核算方法论来看，PACF 结合上市和非上市企业的 不同特点推荐了差异化的归因因子。对上市企业，分子选用基于市场价值的未偿金额，分母 选用包括现金在内的企业价值（EVIC），核算融资方碳排放量。对投向非上市企业的公司债 券，分子选用基于账面价值的未偿金额，分母选用企业权益与负债之和核算融资方碳排放量。

基于投资组合碳排放可以设定不同的组合调整策略。一方面，为了防止气候变化，资管 机构纷纷设置减碳目标，以减少投资组合中的碳排放，并争取在设定的时间内完成投资组端 的净零排放。另一方面，可以在保障收益的前提下优化投资组合，降低组合碳排放，以减少 投资组合中所面临的转型风险。