2023年策略专题研究 ESG投资、指数及基金分析

1ESG投资现状分析

全球 ESG 基金在 2022 年资金流入逐季边际减弱，较传统基金仍有显著优势。据《中国 ESG 发展创新白皮书》披露的数据，截至 2022 年三季度，全球可持续基金资产规模超 2.7 万亿美元，存续基金近 6800 只。无论是海外欧洲的《可持续金融披露条例》（SFDR），日本内阁会议通过的“绿色转型脱碳化电源法案”，还是国内深圳市发布的《深圳经济特区绿色金融条例》，都加快了可持续投资的发展、增进了 ESG 相关信息的覆盖度和透明度。在 2022 年全球资产价格大幅回撤，美国“股债双杀”的前提下，全球传统基金面临资金净流出，且流出体量逐季加大，可持续基金虽然流入量边际减弱但仍然保持净流入状态。

国际备受认可的可持续投资体系——联合国“负责任投资原则（UNPRI）”可以作为衡量广义 ESG 资产管理标准的范本。截至 2023 年一季度末，全球共计5381家机构、121.3 万亿的资产管理规模纳入到 PRI 的投资框架中。中国已经有131家投资机构签署了 PRI 框架，较一年前增加 35 家成员。在“双碳”远景目标的政策红利释放过程中，ESG 投资理念在国内资管机构中深入人心并形成共识。

本文以 2023 年 4 月底万得收录的 ESG 公募基金为样本，通过合并同一基金的不同份额（主要是 A 份额和 C 份额），保留规模大于 3 千万的基金，最终得到416个样本，总规模共计 5526 亿。 ESG 公募基金中，主要以混合型基金和股票型基金为主。混合型基金的数量占比和规模占比最高，为 56%，其次是股票型基金，数量占比和规模占比为36%。这两类基金累计数量和规模占比达到 92%。

股票型 ESG 基金中，主要以普通股票型基金和被动指数型基金为主。普通股票型基金的的数量占比 30%，规模占比 51%；被动指数型基金的数量占比为68%，是普通股票型基金数量的 2 倍多；但规模占比为 48%，不及普通股票型基金；被动指数型基金的平均规模为 9.5 亿，不及普通股票型基金的平均规模的1/2。

混合型 ESG 基金中，主要以偏股混合型基金为主。偏股混合型基金的的数量占比和规模占比为 71%；其次是灵活配置型基金，数量占比19%，规模占比为22%，其平均规模为 15.8 亿，略大于偏股混合型基金的平均规模。

按类型来分，ESG 公募基金以环境保护基金和 ESG 策略基金为主。其中环境保护基金的数量占比 44%，规模占比 54%；ESG 策略基金的数量占比27%，规模占比26%；这 2 类基金的数量累计占比 71%，规模累计占比 80%。

由于本报告主要考虑 ESG 类型的以股票投资为主的基金，因此这里进一步对纯ESG基金、ESG 策略基金在 3 类股票型基金和 2 类混合型基金（偏股混合型和灵活配置型）分布进行相关统计。 纯 ESG 基金主要以被动指数型、偏股混合型为主。纯ESG 基金中被动指数型股票基金的数量占比最高，为 45.6%，高于偏股混合型 36.8%的数量占比。偏股混合型的规模占比最高，为 49.8%，高于被动指数型 27.6%的规模占比。

ESG 策略基金主要以偏股混合型为主。ESG 策略基金中偏股混合型基金数量占比和规模占比都远高于其他类型，其中数量占比为 51.4%，规模占比为62.1%。从不同类型基金中纯 ESG 和 ESG 策略基金的占比来看，普通股票型、被动指数型和灵活配置性中，纯 ESG 和 ESG 策略基金都算不上主流。不过ESG 策略基金在偏股混合型基金中成为主流，其数量占比为 34.5%，规模占比为40.5%。

2代表性ESG指数分析

2.1代表性ESG指数样本选择

这里以上述投资主题为纯 ESG 或 ESG 策略的股票型和部分混合型公募基金的跟踪指数作为代表性指数。实际上，上述样本中有跟踪指数的样本并不多，其中普通股票型基金和混合型基金并没有跟踪指数。ESG 策略基金中也只有1 个基金有跟踪指数数据，而跟踪的指数还是中证 100 这种与 ESG 并不相关的宽基指数；可作为代表性 ESG 指数的主要是股票型纯 ESG 基金的跟踪指数，其中以被动指数型为主，增强指数型基金的跟踪指数只有 500 ESG 和中证ESG 100 这2 个指数。这里考虑到数据的可获得性，剔除了明晟的 ESG 相关指数。

上述表中代表性 ESG 指数是按照其挂钩的基金产品的总规模由高到低排序的，SEEE 碳中和指数的挂钩基金产品的总规模最大，为61.2 亿，有7 个基金产品以该指数为基准。其次是长江保护指数，虽然仅 1 只基金产品与之挂钩，但该基金规模就有 16.8 亿，大于有 4-5 只基金产品挂钩的国企“一带一路”、300ESG指数。

从发布日期来看，ESG 300 指数和中证 ESG 100 指数的发布日期较早，分别为2010年 9 月 20 日和 2012 年 10 月 16 日，其他 ESG 指数的发布日期都在2018 年及其之后，这与近些年国内才关注到 ESG 投资有关。 从成分个数来看，上述 11 个代表性 ESG 指数中，8 个指数的成份股个数一般是固定的，其中 5 个指数的成份股固定为 100 个。300 ESG、180 ESG 和500 ESG指数的成份股则可能有细微的变动，这主要是其编制过程是仅剔除样本空间内中证一级行业内 ESG 分数最低的 20%证券或 ESG 评分最后20%的证券，剩余证券作为指数样本。

2.2代表性ESG指数构建方法简介

SEEE 碳中和：全称为中证上海环交所碳中和指数，样本空间同中证全指，指数样本为 100 只；该指数筛选过去一年日均成交金额排名位于样本空间前90%，其选样方法为负向剔除，采用碳中和相关指标筛选，在各中证一级行业内剔除中证ESG得分位于后 10%的证券；调仓频率为每半年调整一次。长江保护：全称为中证长江保护主题指数，样本空间含沪深市场和中国香港市场，沪深市场的样本空间同中证全指，中国香港市场的样本空间同中证港股通综合指数；

在沪深市场中筛选过去一年日均成交金额位于样本空间内沪深市场证券的前80%的样本，在中国香港市场中筛选过去一年日均成交金额不低于3000 万港元的证券；其选样方法是负向剔除，符合产业结构调整方向的长江流域的上市公司，剔除排污不达标或基于中证 ESG 评价体系中 E 项（环境）得分后20%的上市公司；指数样本为 100 只，对满足长江保护主题的样本，按照过去一年日均总市值从高到低排序筛选；调仓频率为每半年调整一次。由于长江保护指数仅利用ESG评价体系中的环境得分项，其投资主题更应该归类为环境保护，而非纯ESG。

国企“一带一路”：全称中证国企“一带一路”指数，样本空间同中证全指。该指数剔除样本空间内过去一年日均成交金额排名在后20%的样本，在剩余样本中，以全部国有企业上市公司股票为待选样本，并剔除金融地产行业的股票；其选样方法是因子整合，对待选样本的市值规模、“一带一路”业务参与程度、盈利质量及股东回报、社会责任情况进行评估打分，并对这四个方面得分分别进行标准化处理，最后将四个标准化值以一定权数进行相加，记为待选样本的综合得分。该指数样本为 100 只，选取综合得分最高的 100 只待选样本作为指数样本股，调仓频率为每半年调整一次。

300 ESG：全称沪深 300 ESG 基准指数，样本空间为沪深300 指数样本。该指数选样方法是负向剔除，剔除中证一级行业内 ESG 分数最低的20%证券，剩余证券作为指数样本；同时样本采用经 ESG 倾斜因子调整后的自由流通市值加权，并对行业权重、单一证券权重等设限；调仓频率为每半年调整一次。ESG 300：全称国证 ESG 300 指数，样本空间同国证1000。该指数选样方法是负向剔除+正向筛选，剔除样本空间内 ESG 风险评估在前10%的证券，在国证二级行业内，选取 ESG 评分在行业排名前 50%的证券。该指数样本为300 只，按照ESG评分由高到低排序筛选，调仓频率为每半年调整一次。

ESG 120 策略：全称中证 ESG 120 策略指数，样本空间同沪深300，选样方法是负向剔除——剔除样本空间中 ESG 分数最低的 20%的证券，剩余证券作为待选样本；指数样本为 120 只，计算样本空间中证券的估值、股息、质量与市场四个因子分数的综合得分，在待选样本中对各中证二级行业内证券按照综合得分由高到低排名，选取行业内综合得分排名靠前的证券作为指数样本；该指数调仓频率为每半年调整一次。 中证 ESG 100：全称为中证财通中国可持续发展 100（ECPI ESG）指数，样本空间同沪深 300；指数选样方法为正向筛选，对样本空间内股票采用国际先进的ECPI可持续发展评级体系，运用 ESG 方法从环境、社会和治理三方面进行评级，依据评级结果选取评级靠前的 100 只股票构成指数样本股，如果评级相同，则优先选取过去一年日均总市值较高的股票；指数调仓频率为每半年调整一次。

华证 ESG 领先：样本空间为 A 股上市公司中剔除（1）上市不满一年的股票；（2）ST、*ST 股票；（3）暂停上市及长期停牌的股票。选样方法是负向剔除+因子整合，剔除 ESG 综合评级在 BB 级以下，且 E、S、G 任一指标存在明显尾部风险的股票；按照 ESG、质量因子、低波动因子综合得分自上而下排序，在各一级行业中选择得分靠前的合计 300 股票构成指数样本；指数调仓频率为每季度调整一次。180 ESG：全称为中证 180 ESG 指数，样本空间同上证180 指数，选样方法是负向剔除——对样本空间内证券，根据中国工商银行 ESG 绿色评级体系计算环境、社会和公司治理等方面的 ESG 综合评级得分，按照 ESG 综合评级得分由高到低排名，剔除 ESG 综合评级得分排名后 20%的证券，剩余证券作为指数样本；调仓频率为每半年调整一次。

持续发展：全称为中证可持续发展 100 指数，样本空间同沪深300，对样本空间内证券从产业政策、特殊行业、财务问题、负面事件、违法违规以及特殊处理等六个方面剔除不符合资质的证券；指数选样方法为因子整合，对样本空间内剩余证券从企业目标（包括价值驱动、战略驱动、业务驱动）、企业创新（包括技术创新、模式创新、管理创新）和企业效益（包括经济贡献、社会贡献、环境贡献）三个维度进行可持续发展评估，并选取评分最高的100 只证券作为指数样本；调仓频率为每半年调整一次。

500 ESG：全称为中证 500 ESG 基准指数，样本空间同中证500 指数，选样方法是负向剔除——剔除中证一级行业内 ESG 分数最低的20%证券，剩余证券作为指数样本；同时样本采用经 ESG 倾斜因子调整后的自由流通市值加权，并对行业权重、单一证券权重等设限（与 300 ESG 相同）；指数调仓频率为每半年调整一次。

2.3代表性ESG指数编制方法对比

从初始样本的对比来看，11 个代表性 ESG 指数，SEEE 碳中和、长江保护、国企“一带一路”和华证 ESG 领先这 4 个指数的初始样本空间为全市场，500 ESG指数的初始样本空间为中盘股，ESG 300 的初始样本空间为大中盘股，其他5 个指数的初始样本空间为大盘股，主要以沪深 300 指数为主。从样本空间初步筛选的对比来看，初始样本空间为全市场的4 个指数中，有3个指数都采用了过去一年日均成交金额进行了筛选。其他指数则没有类似的初筛，主要是其初始样本空间就用日均成交金额进行过筛选，比如中证500 指数就对其样本空间内剩余证券按照过去一年日均成交金额由高到低排名，剔除排名后20%的证券。

从 ESG 方法的对比来看，负向剔除占主流，6 个指数仅采用负向剔除，1 个指数（中证 ESG 100）仅采用正向筛选，2 个指数（国企“一带一路”、持续发展）仅采用因子整合，1 个指数（ESG 300）采用负向剔除和正向筛选，还有1 个指数（华证ESG 领先）采用负向剔除和因子整合。 仅采用负向剔除方法的指数中，有 3 个指数（300 ESG、180 ESG、500 ESG）的负向剔除方法也可以看成是正向筛选方法，其指数成分股就是负向剔除样本区间内ESG 评分最低的 20%后的剩余样本，相当于正向筛选样本区间内ESG 评分前80%的样本。其他 3 个指数（SEEE 碳中和、长江保护、ESG 120 策略）则分别采用碳中和相关指标、过去一年日均总市值、因子的综合得分（估值、股息、质量与市场）最优的前 N 个样本。

2 个指数采用了正向筛选，其中，中证 ESG 100 指数直接根据评级结果选取评级靠前的证券，而 ESG 300 指数则先负向剔除 ESG 风险评估在前10%的证券后再采用正向筛选，在国证二级行业内选取 ESG 评分在行业排名前50%的证券，最后按照 ESG 评分筛选最终成分股。 3 个指数采用了因子整合，其中华证 ESG 领先指数先采用了负向剔除，剔除ESG综合评级在 BB 级以下且 E、S、G 任一指标存在明显尾部风险的股票。其他2个指数（国企“一带一路”、持续发展）在初步筛选后，根据ESG 指标与其他指标的综合得分筛选得分靠前 N 个样本。

华证 ESG 领先指数的调整实施时间为每年 3、6、9、12 月的第六个交易日。除华证 ESG 领先指数是每季度调仓外，其他 10 个指数的调仓频率都是每半年，其中9个指数的样本调整实施时间分别为每年 6 月和 12 月的第二个星期五的下一交易日，与沪深 300 指数等相同；只有中证 ESG 100 指数的样本股调整实施时间是每年 1 月和 7 月的第二个星期五的下一交易日。

2.4代表性ESG指数成分股行业权重

以中证全指或 A 股上市公司为初始样本空间是 SEEE 碳中和、长江保护、国企“一带一路”和华证 ESG 领先这 4 个指数。目前（2023 年4 月）中证全指权重大于5%的申万一级行业依次为医药生物、电力设备、电子、食品饮料、非银金融、银行、计算机，权重排名已发生较大变化。 SEEE 碳中和指数的行业分布非常集中，权重第一行业为电力设备，权重占比为37.7%，比中证全指高出 28.9%；其次是有色金融和公用事业。这与其采用碳中和相关指标筛选出最后 100 只样本股有关。 长江保护指数也是行业分布非常集中，环保行业为第一权重行业，占比27.7%，较中证全指高出 26.8%；

其次是建筑装饰等行业。这与其筛选长江保护主题标的相关，该指数选取三类涉及及长江保护相关业务的上市公司，其中一类就是长江流域环保设备、环保服务和环保工程相关上市公司，而且这类公司的样本数量占比有 40%。 国企“一带一路”的行业集中度则相对平衡，最大权重行业为建筑装饰，占比为13.9%，比中证全指高 11.5%，远低于碳中和指数和长江保护指数的第一权重股的行业超额权重。国企“一带一路”采用的是 ESG 因子整合方法。华证 ESG 领先的行业集中度与国企“一带一路”相当，第一大权重行业为食品饮料，占比 20.8%，比中证全指高 13.4%；其次是银行，占比16.7%。该指数的ESG方法也是因子整合，可见因子整合方法倾向于某些特定行业。

以沪深 300 为初始样本空间是 300 ESG、ESG 120 策略、中证ESG 100 和持续发展这 4 个指数。截至 2023 年 4 月，沪深 300 权重大于5%的申万一级行业与中证权重相同，但排序有所不同，依次为食品饮料、银行、电力设备、非银金融、电子、医药生物、计算机。 300 ESG 指数的行业权重与沪深 300 的权重相差不大，权重行业与沪深300相同，高配最多的是食品饮料行业，仅比基准高 2.1%;低配最多的是非银金融，比基准少 4.1%。300 ESG 指数采用负向筛选，剔除中证一级行业内ESG 分数最低的20%的证券，再采用经 ESG 倾斜因子调整后的自由流通市值加权，因此该指数与基准指数行业权重相差不大。

ESG 120 策略指数的行业权重与沪深 300 的各行业权重相差更少，最高相差不到1%，这主要是由于该指数是依据沪深 300 指数样本在中证二级行业数量分布来确定其各中证二级行业的样本数量，因此其行业权重与沪深300 是基本匹配的。中证 ESG 100 指数的权重行业与沪深 300 有所不同，权重大于5%的行业增加了建筑装饰和交通运输，建筑装饰是高配最多的行业，比基准指数行业权重多5.2%，该行业权重排名升至第 4 位，排在银行、电力设备、非银金融之后；交通运输是高配次多的行业，比基准高配 2.8%。

食品饮料作为沪深300 第一权重行业，在中证 ESG 100 指数中被低配 6.3%，导致其权重排名在第8 位；其他低配行业的权重最多也只比基准少 1.7%。该指数采用的是正向筛选，其行业集中度比基准指数低，其主要在权重行业低配，而在非权重行业高配，同时高配的行业的权重也没有超过原有的数个权重行业。 可持续发展指数的主要高配行业为食品饮料和电力设备，配置权重比基准分别高7.4%和 5.8%，低配行业主要是电子和基础化工，配置权重分别比基准低4.1%和2.2%。持续发展指数采用因子整合方法，与华证 ESG 领先指数类似，在权重行业上高配，行业集中度比基准指数有明显提高，其食品饮料和电力设备行业的权重分别高达 19.1%和 16.5%。

ESG 300 指数的行业分布相对于基准指数国证 1000 更为集中，其主要高配行业和低配行业都在权重行业中，其中食品饮料行业的权重相对基准提高了6.1%,达到15.5%，超过电力设备，成为第一权重行业。该指数采用的是正向筛选，与中证ESG 100 指数类似，不过后者的行业配置的集中度相对于基准是下降的。可见采用正向筛选在改变行业集中度方面与初始样本空间有关，在行业集中度更高的沪深 300 指数成分股中使用正向筛选可能降低行业集中度，但在行业集中度相对更低的国证 1000 指数成分股中则相反。

180 ESG、500 ESG 指数与 300 ESG 指数的 ESG 方法类似，都是负向剔除，剔除基准指数成分股样本区间内 ESG 评分最低的 20%后的剩余样本，因此其行业权重配置与基准指数变化不大，权重行业及其排序都没有发生变化，180 ESG 的前三大权重行业依次是银行、食品饮料、非银金融，医药生物依然是500 ESG 的第一大权重行业。180 ESG 指数与上证 180 指数的权重之差在-0.96%至1.3%之间，而500ESG 指数与中证 500 指数的权重之差在-2.0%至 1.4%之间。

2.5代表性ESG指数表现

考虑到上述 11 个样本 ESG 指数中有 4 个指数（SEEE 碳中和、300 ESG、ESG120策略、500 ESG）的历史表现最早仅追溯到 2017 年7 月，因此这里分析上述代表性 ESG 指数对应的全收益率指数在 2017 年 7 月到 2023 年5 月26 日的收益表现。

这里按照上述时间区间内历史累计收益率大小列出了代表性ESG 指数及其基准指数的的年化日均收益率、波动率、Sharpe 比例和最大回撤。SEEE 碳中和指数除最大回撤外，历史累计收益率、年化日均收益率、波动率和Sharpe 比例都是最高的。近 6 年的累计收益率为 85%，远高于其他指数。长江保护指数的累计收益率为负，是最低的，也低于其基准指数中证全指的收益率。持续发展指数的历史累计收益率为 16%，也低于其基准指数沪深 300 的历史累计收益率（18%）。其他ESG指数的累计收益率均高于基准。

年化日均收益率、Sharpe 比例的排序与历史累计收益率基本是一致的。需要注意到，虽然长江保护指数的历史累计收益率为负，但其年化日均收益率仍为正，这主要是波动造成的，日均收益率相同但波动越大的指数，其累计收益率越低，比如在年化日均收益率指标上，ESG 300>华证 ESG 领先>中证ESG 100，但在波动率指标上也有 ESG 300>华证 ESG 领先>中证 ESG 100，因此导致在历史累计收益率指标上，中证 ESG 100>华证 ESG 领先>ESG 300。

在年化日均波动率上，SEEE 碳中和因为其行业集中度较高，且有高达38%的权重在波动率较高的电力设备行业，因此其日均波动率也最高。虽然长江保护指数的行业集中度也较高，但主要（27%）集中在波动率较低的环保行业，因此其波动率相对更低。日均波动率最低的是上证 180 指数，为18.4%。最大回撤方面，中证 500 指数是最高的，高达 39.4%，主要是因为其股票样本为中盘股，而其他指数的股票样本则主要大盘股；国企“一带一路”指数的波动最低，为 27.4%，除股票样本为大盘股外，还有就是其行业分布相对更为均衡；中证 ESG 100 的行业集中度也相对较低，因此其最大回撤也仅次于国企“一带一路”。

这里进一步考虑代表性 ESG 指数相对于基准指数（样本空间）的收益表现。考虑到时间跨度有近 6 年，我们按照每半年重新平衡对冲组合，平衡实施时间与沪深300 指数等相同，为每年 6 月和 12 月的第二个星期五。上述代表性 ESG 指数与对应基准指数构造的对冲组合，除SEEE 碳中和指数外，其他指数的对冲组合都没有显著的超额收益。SEEE 碳中和指数的超额累计收益率高达 72%，远超过其他 ESG 指数。

若对冲组合不进行平衡，ESG 指数的超额累计收益率为负的指数，也就是 ESG 指数累计收益率低于基准指数累计收益率的指数，为持续发展指数和长江保护指数；而对冲组合再平衡下，国企“一带一路”的超额累计收益率也为负，而对冲组合未平衡时，该指数的超额累计收益率为5%，在近6 年的时间区间内，两者相差有 6%。可见衡量超额收益，特别是较长的历史事件区间内，需要采用再平衡对冲组合的方法来测算，否则结果可能存在较大差别。

从年化日均波动率来看，SEEE 碳中和的超额收益仍然是最高的，不过最低的是180ESG、300 ESG 与 500 ESG 指数的超额收益，虽然 500 ESG 本身的波动率仅次于500指数和 SEEE 碳中和指数，但由于其与基准指数差异不大，因此超额收益波动极低。从最大回撤来看，波动率最低的 180 ESG、300 ESG 与500 ESG 指数的超额收益的回撤也非常小；以中证全指为样本空间的 4 个指数的回撤是最大的，这些指数在行业分布上与基准指数就存在较大差别。 t 统计量是用来检验 ESG 指数的日收益率序列是否显著大于0。只有SEEE碳中和在 5%水平下显著，其次是 180 ESG 和 500 ESG 指数的超额收益在10%水平下显著。其他指数的超额收益率均不显著异于 0，也就是其平均收益并没有明显高于或低于基准指数。

最后，我们对 ESG 指数的收益率进行归因分析，分析其在规模因子和价值因子的暴露以及剔除规模和价值因素后的超额收益是否显著异于0。这里三因子模型中，市场因子采用中证全指收益率，规模因子为国证 2000 与国证1000 的对冲组合，价值因子为国证价值与国证成长的对冲组合，对冲组合每半年进行再平衡。在 2017 年 7 月至 2023 年 5 月的时间区间内，市场因子收益率为正，年化日均收益率为 3.64%，而规模因子和价值因子的收益率均为负，年化日均收益率分别为-1.15%和-1.00%，这表明在样本区间内，国证 2000 跑输国证1000，国证价值跑输国证成长指数，大市值规模股票、成长型股票的走势相对更好。

不过从年化日均收益率的幅度和 t 统计量的大小可以看出，大规模股票、成长型股票的相对优势并不显著，这些类型的股票在样本时间区间内都没有显著的风险溢价。从因子收益率的波动来看，规模因子和价值因子收益率的波动率并不低，达到市场因子收益率波动的 67%和 82%。虽然规模因子和价值因子的波动率不及市场因子，但规模因子和价值因子的回撤均明显大于市场因子收益率，分别是市场因子收益率的最大回撤的 1.4 倍和 1.5 倍。

这里给出了 ESG 指数收益率对市场因子、规模因子和价值因子收益率回归的结果，从三因子模型的超额收益的估计值和 t 统计量可以看出，SEEE 碳中和指数在考虑规模和价值效应后，超额收益率的估计值仍然打到年化9.23%，而且非常显著；而其他 ESG 指数收益率在剔除了市场、规模和价值效应后均没有显著的超额收益。从市场因子的暴露β来看，ESG 指数的β的估计值均在1 附近。ESG 指数的β的t 统计量检验的β是否等于 1，从检验结果可以看出，有5 个ESG 指数的β显著小于1，特别是长江保护指数，其β的估计值也最低，只有0.91，t 统计量为-7.17，是最显著的。

从规模因子暴露的估计值来看，除 500 ESG 的规模因子暴露为正外，其他ESG指数的规模因子暴露都为负。这就是说，500 ESG 指数倾向于投资小规模股票，而其他指数则倾向于投资大规模股票，这与 500 ESG 为中盘股是一致的。从规模因子暴露的 t 统计量来看，除长江保护指数外，其他指数ESG 的规模因子暴露都是显著的。也就是说，长江保护的股票标的在大小市值规模股票上的分布较为均衡，没有明显偏好。而其他指数在股票市值规模上的分布则明显表现出倾向于大盘股，特别是估计值、t 统计量的绝对值比较大的指数，比如持续发展、300 ESG、华证 ESG 领先和 180 ESG，其中 300 ESG 和180 ESG 分别是从沪深300和上证 180 里选取股票样本，而这些股票本身就是大市值规模的。

从价值因子暴露的估计值来看，SEEE 碳中和指数的价值因子暴露为负，表明其倾向于投资成长股。而其他指数的价值因子暴露为正，则他们主要倾向于投资价值股。从估计值的大小和 t 统计量的显著性来看，500 ESG、中证ESG 100、ESG300和长江保护投资价值股的倾向性相对较弱。 从拟合优度来看，三因子模型对大多数 ESG 指数收益率的解释能力都非常高。其中 SEEE 碳中和指数的拟合优度最低，不到 80%；其次是国企“一带一路”和长江保护指数，拟合优度不到 90%；其他指数的拟合优度都在95%以上。这说明我们构建的三因子模型是非常合适的。 综上，SEEE 碳中和指数在考虑规模和价值效应后，其超额收益也仅从9.89%下降至 9.23%，规模和价值因素无法解释其超额收益，可见其超额收益主要来源于其碳中和指标的行业选择能力和选股能力。

3代表性ESG基金分析

这里以上述投资主题为纯 ESG 或 ESG 策略的股票型和部分混合型（偏股混合型、灵活配置型）公募基金为样本，同时要求其成立日期在2022 年5 月之前，已确保基金有足够净值数据进行绩效分析，最终得到 91 个样本，其中1 个增强指数型股票基金、15 个被动指数型股票基金、6 个普通股票型基金、64 个偏股混合型基金和 5 个灵活配置型基金。

3.1增强指数型ESG基金表现

本报告增强指数型股票基金样本只有 1 只，跟踪指数为中证ESG 100 指数，样本时间区间为 2017 年 7 月至 2023 年 5 月。 该增强指数型 ESG 基金在有效跟踪目标指数的前提下，能实现收益增强和风险控制。该基金累计收益 44%，年化日均收益率为 7.34%，明显高于基准指数24%的累计收益和 5.32%的年化日均收益率。同时，其超额收益（对冲组合的收益）的年化日均超额收益率为 2.71%,而波动仅为 4.15%，最大回撤也只有6.04%。

该增强指数型 ESG 基金倾向高配成长股，超额收益经市场、规模、价值三因子调整后能取得显著正收益。这里采用三因子模型对对冲组合的收益率进行检验，发现该基金相对于跟踪指数来说，在规模因子上没有额外暴露，但在价值因子有显著的负向暴露显著，但暴露程度（暴露的估计值的绝对值）不高，表明该基金相对高配了些成长股。虽然高配成长股在其样本时间区间内能取得超额收益，但其超额收益在经过三因子模型调整后，更为显著，其超额收益的t 统计量由1.52提高到 2.19。

3.2被动指数型ESG基金表现

由于我们的最长时间样本区间为 2017 年 7 月至 2023 年5 月，那么对于成立日期在 2017 年 7 月以后的被动指数型基金，考虑到股票型基金一般有6 个月的建仓期，同时被动型指数基金的目标是紧密跟踪基准指数、追求跟踪偏离度和跟踪误差的最小化，因此我们通过比较基金净值的增长率与跟踪指数涨跌幅的差异来确定基金合适完成建仓，并基于此剔除其建仓期的数据后再进行分析。我们按超额收益大小对这 15 个被动指数型股票基金样本进行编号。被动指数型 ESG 基金的收益与整个市场走势息息相关。基金1-6 因为是在2020年 7 月 1 日及其之前就建仓完毕的，均获得了正的累计收益率；而基金7-15则是在 2021 年 7 月及其之后完成建仓的，其累计收益率均为负。这主要是因为建仓时间早的基金的建仓点都处于市场价格低位。

虽然这 15 个基金样本的统计时间段不尽相同，但日均波动率与最大回撤均相差不大，其中建仓完成日期在 2022 年 3 月的基金的最大回撤明显更低，主要是因为他们的建仓位置更低，同时也不像建仓早的基金要经历市场大涨大跌的过程。

被动指数型 ESG 基金都是紧密跟踪基准指数。从被动指数型ESG 基金的对冲组合的收益波动和回撤来看，全部 15 个样本基金的年化日均波动率和最大回撤都非常低，年化日均波动率最高为 2.65%，回撤最大为 5.89%。大部分被动指数型 ESG 基金都没有明显的超额收益。从对冲组合的收益表现来看，大部分基金的年化日均收益率的绝对值都不大，但也有部分基金有非常显著的正的超额收益，比如跟踪持续发展指数的基金 1 和跟踪国企“一带一路”的基金2，其日收益率的 t 统计量分别高达 5.66 和 4.62。另外，跟踪300 ESG 的基金14的负超额收益也比较显著，t 统计量达到-2.51。

部分被动指数型 ESG 基金也存在超配规模、价值因子的情况。从因子暴露来看，基金 10-15 在规模因子和/或价值因子上的 t 统计量比较显著。不过因子暴露值都非常低，比如年化日均超额收益为-2.94%的编号 15 的基金，其规模因子和价值因子的暴露最大，也分别只有 7.13%和-2.39%,前者略高于增强指数型ESG 基金在价值因子上的暴露。 存在显著超额收益率的被动指数型 ESG 基金，其超额收益无法用三因子模型来解释。基金 1 和 2 的超额收益在三因子模型调整后仍然非常显著，三因子模型基本无法起到解释作用，调整的 R 2分别只有 1.27%和 3.85%。

基金负超额收益比较显著的的基金 14，在考虑三因子模型后仍然具有比较显著的负的超额收益。另外，我们发现跟踪 180 ESG 的编号 12 的基金，在考虑三因子模型后，超额收益变得显著为负了。该基金的超额收益能被三因子模型较好的解释，调整的R 2高达66.5%，其超配了小规模市值股票，调整这部分风险收益后，其负超额收益就更显著了。由于被动指数型基金的目标是紧密跟踪标的指数，追求跟踪偏离度和跟踪误差的最小化。因此部分样本基金存在的显著的超基准收益，可能是由于其申购赎回及其相关交易操作导致的净值变化的结果。

3.3普通指数型ESG基金表现

普通股票型 ESG 基金总共 6 个样本，我们同样按照其超越基准的年化日均收益率给他们编号。与其他股票型基金类似，普通股票型ESG 基金的收益很大程度上受市场影响。成立时间较早或者较晚的基金，因为其建仓位置较低，通常能取得正的收益，反之亦然。比如基金 1，2019 年 11 月完成建仓，其累计收益为47%，年化日均收益率有 13.96%；而在 2021 年 8 月 20 日完成建仓的编号6 的基金，其累计收益为-41%，年化日均收益率也低至-28%。从最大回撤来看，完成建仓时间较晚的基金 2，由于没有市场的大涨大跌，其回撤明显小于其他基金。

收益高的基金并非因为其比较基准收益高，而收益低的基金也并非因为其比较基准表现差。比如基金 1，其累计收益为 47%，而其超额累计收益为52%，也就是说其比较基准的收益是下跌，但仍能获取客观的超额收益；而编号为6 的基金，其累计收益是-41%，超额累计收益是-30%，虽然比较基准的收益是下跌的，但其超额收益的下跌是比较基准下跌幅度的 3 倍左右。 另外，从波动率来看，普通股票型基金其超额收益的波动率要远高于其他股票型基金。在追求超越业绩比较基准的投资回报时，大部分普通股票型ESG 基金难以控制其相对风险。

普通股票型 ESG 基金在规模、价值因子的超配程度远高于其他股票型基金。从因子暴露来看，基金 1 在规模因子上的暴露值为-45%，t 统计量为-9.26，基金6在价值因子上的暴露值为-59%，t 统计量为-14.7，远超过暴露值在10%以内的其他股票型基金。 普通股票型 ESG 基金的显著超额收益同样无法用三因子模型来完全解释。

比如基金 1 配置了更多的大盘股和成长股，同时三因子模型对其超额收益的拟合优度也有 31%，但其超额收益仍然显著，规模和价值因子不是其超额收益的主要来源。普通股票型 ESG 基金倾向于高配成长股。除了基金2 外，其他基金都高配成长股。基金 6 表现差的一部分原因可能就是高配成长股，其年化日均超额收益为-18.8%，而经过风险模型调整后，其年化日均超额收益的估计值为-12%，可见因子模型能够解释其部分超额收益，其超额收益的 t 统计值由-1.67 变为-1.38，不显著了。

3.4偏股混合型ESG基金表现

偏股混合型 ESG 基金有 64 个样本，我们选择样本期末规模最大的14 个基金作为偏股混合型 ESG 基金的代表进行分析，并根据规模大小对基金进行编号。同样的，偏股混合型基金的收益与建仓时点密切相关。除了在2017 年7 月初完成建仓的基金 3 取得正收益外，其他基金均取得负收益，他们完成建仓的时间在2020年 9 月底至 2022 年 7 月初，都是指数处于相对高位的时间点。少数偏股混合型基金具有明显更强的风险控制能力。

基金2 和基金3 的年化日均波动率明显更低，而且他们的回撤也明显更低，与基金9 拥有最低的回撤不同，基金 2 和基金 3 都经历过一个更长时间、更大幅度的市场下跌过程，而基金9的建仓期较晚，经历的市场整体下行的幅度相对较小。另外，基金2 和3 的最大回撤大约只有其他基金回撤的最大值的一半，这与偏股型基金股票配置的下限最低为 50%相符，这些风险控制能力强的基金在市场大幅下跌时可能将股票仓位调整至其极限值。

大部分偏股混合型基金难以获取超越比较基准的收益。14 只代表性基金中仅2只基金取得了正的超额收益。其中，基金 3 有高达 6.69%的年化日均超额收益率，与其 8.1%的年化日均收益率相比，超额收益占绝大部分，可见基金3 的高收益率并不是主要来自于比较基准的收益率。基金 10 也获取了正的超额收益，不过年化日均超额收益仅 1.72%，导致其年化日均收益仍然低至-10.6%。其他基金的年化日均超额收益均为负，最低至-12%。

偏股混合型 ESG 基金在规模、价值因子的超配程度与普通股票型ESG 基金类似，而且也同样倾向于配置成长股。从因子暴露来看，偏股混合型ESG 基金在规模因子上的暴露值从-56.6%到 36.1%，而在价值因子上的暴露均为负，能达到-49.9%。三因子模型难以解释偏股混合型 ESG 基金的显著的超额收益。基金3 的年化日均超额收益为 6.69%，t 统计量为 1.86，虽然三因子模型对基金3 的超额收益绿的拟合度高达 45.7%，但超额收益经三因子模型调整后的估计值提高到7.72%，t统计量也提高到 3.03，更为显著了。基金 8 显著的负超额收益亦是如此。

3.5灵活配置型ESG基金表现

灵活配置型基金的收益也与建仓时点密切相关。建仓完成日期早的基金1-3都获得了可观的累计收益，特别是建仓完成时点为 2019 年2 月1 日的基金1，累计收益高达 201.2%，年化日均收益高达 27.7%，这与其建仓时市场点位远低于基金2和基金 3 有很大关系。 灵活配置型基金的风险控制能力相对于偏股混合型基金更强。首先，偏股型基金的股票仓位下限最低为 50%，而灵活配置型基金的股票仓位可以更低。其次，从控制住收益波动和最大回撤的基金比例来看，14 只偏股混合型基金，只有3只基金的风险控制较强，其中 1 只建仓时间较晚；而 5 只灵活配置型基金，也有3只基金的风险控制较强，其中 1 只建仓时间较晚；能控制住风险的灵活配置型基金的比例更高。

大部分灵活配置型基金可以获取超越比较基准的收益。5 只基金中有4 只基金取得了正的超额收益。其中，基金 1 有高达 24.1%的年化日均超额收益率，与其27.7%的年化日均收益率相比，超额收益占绝大部分，基金2 和3 的超额收益也占到整个收益的大部分。基金 4 也获取了正的超额收益，虽然较低，但也抵消了其比较基准的负收益率，其累计净值基本持平。灵活配置型 ESG 基金在规模、价值因子的超配程度与普通股票型、偏股混合型ESG基金类似，除了同样倾向于配置成长股外，还更倾向于配置大盘股。

从因子暴露上看，5 只灵活配置型 ESG 基金中有 3 只基金在规模因子上的暴露值较高且非常显著，同时有有 4 只基金在规模因子上的暴露值较高且显著。三因子模型同样难以解释灵活配置型 ESG 基金的显著的超额收益。基金1和基金3 的超额收益的 t 统计量分别为 3.05 和 1.76，而经过三因子模型调整后，t统计量仍然有 2.74 和 2.22。

4总结与分析

本报告主要是对目前 A 股市场上 ESG 指数和 ESG 基金进行比较研究，从广义ESG投资的现状来看，ESG 公募基金中，主要以混合型基金和股票型基金为主。前者数量和规模占比为 56%，后者为 36%。股票型 ESG 基金中，主要以普通股票型基金和被动指数型基金为主。前者数量占比 30%，规模占比51%，后者数量占比为68%，规模占比为 48%。混合型 ESG 基金中，主要以偏股混合型基金为主。偏股混合型基金的的数量占比和规模占比为 71%；其次是灵活配置型基金，数量占比19%，规模占比为 22%。按类型来分，ESG 公募基金以环境保护基金和ESG 策略基金为主。其中前者数量占比 44%，规模占比 54%；后者数量占比27%，规模占比26%。

从狭义 ESG 投资（类型为纯 ESG 和 ESG 策略）的现状来看，纯ESG 基金主要以被动指数型、偏股混合型为主。前者数量占比 45.6%,规模占比27.6%,后者数量占比36.8%，规模占比 49.8%。ESG 策略基金主要以偏股混合型为主。偏股混合型基金数量占比 51.4%，规模占比 62.1%。另外，普通股票型、被动指数型和灵活配置性中，纯 ESG 和 ESG 策略基金都算不上主流。不过 ESG 策略基金在偏股混合型基金中是主流，其数量占比 34.5%，规模占比 40.5%。

本报告筛选出 11 只代表性 ESG 指数，其中 SEEE 碳中和指数的挂钩基金产品总规模最大（61.2 亿元），挂钩产品数量也最多（7 只）。ESG 指数大都以沪深300指数或中证全指（全市场）作为初始样本空间，其中负向剔除方法占主流，调仓频率以每半年为主。除 SEEE 碳中和指数的重仓电力设备（37.7%）、长江保护指数重仓环保行业（27.7%）外，其他指数的行业配置行业配置相对分散，以中证全指为初始样本空间的指数的行业配置与中证全指存在明显差异，而其他指数与对应指数的行业配置差距不大。 在 2017 年 7 月-2023 年 5 月的样本时间区间内，SEEE 碳中和指数有显著的超额收益，即使经过市场、规模、价值因子收益调整后，该指数的超额收益仍然显著。而其他指数的超额收益都较低甚至为负，但都且不显著。另外，指数在投资风格上大都倾向于大盘股和价值股。

样本中增强指数型 ESG 基金在有效跟踪目标指数的前提下，能实现收益增强和风险控制。他倾向于高配成长股，其超额收益经市场、规模、价值三因子调整后仍然显著。样本中被动指数型 ESG 基金都紧密跟踪基准指数，因此大部分基金都没有明显的超额收益，部分被动指数型 ESG 基金也存在略微高配小盘股、成长股的情况。普通股票型基金、偏股混合型基金和灵活配置型基金在规模、价值因子的超配程度非常明显，且大都倾向于高配成长股，灵活配置型基金还倾向于高配大盘股。

大部分普通股票型 ESG 基金难以控制其相对风险，少数偏股混合型基金具有较强的风险控制能力，灵活配置型基金的风险控制能力更强。大部分偏股混合型基金难以获取超越比较基准的收益，而大部分灵活配置型基金可以。样本中具有显著的超额收益率的基金，其超额收益均难以用规模、价值因子来解释，用三因子模型对其超额收益率进行风险调整后，仍然显著。

编辑：ABC旺旺旺