2025年ESG投资框架与工具之风险篇：海纳百川，化险为机

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。

1.1 ESG 风险与机遇：助力长期财务表现，降低信息不对称

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。

1.2 ESG 相关的主要风险：相互影响，各有侧重

金融领域的许多重要风险概念与 ESG 风险交织杂糅，在环境、社会与治理三方面各有 侧重。气候风险，包括物理风险和转型风险。其中，物理风险是环境风险的显性载体，物理 风险的持续升级又催生出更复杂的转型风险，带来政策与法律、技术、市场、声誉等多方面 的潜在财务影响，与社会风险高度挂钩。国际上与国内都在为应对气候变化带来的转型风险 而积极完善政策制度，从而引发不同行业或企业所要面对的出口贸易风险与政策法规风险等。 漂绿风险，本质上是治理缺陷的制度性映射，是企业 ESG 承诺与实质性行动形成披露鸿沟 时反映出的法律体系与监管实质的缺位困境。操作风险，源于目标与实践执行的脱节，其内 生性特征要求企业构建全流程风控体系，需通过治理层监督、控制层赋能与执行层内化的实 现多级风险缓释。

1.2.1 气候风险：紧迫性与挑战性

气候风险是指极端天气、自然灾害、全球变暖等气候因素及社会向可持续发展转型对经 济金融活动带来的不确定性。人类社会发展和生态系统稳定都受到气候变化风险的影响和限 制，并亟需采取行动减缓和适应气候变化。同时，气候变化带来的不仅仅是风险，还为新的 商业战略创造了独特的机会，可以从资源效率、能源来源、产品和服务、市场和韧性等方面 对气候相关机遇及潜在财务影响进行识别。 在 TCFD 的框架下，气候风险主要体现为气候变化直接造成的物理影响相关风险和向 低碳经济转型相关风险，即物理风险和转型风险两大类。物理风险主要来自短期突发极端事 件或全球天气系统的长期变化，可以分为急性风险和慢性风险；转型风险主要来自经济低碳 转型所需的政策、法律、技术和市场变革，以及应对气候变化相关的缓释和适应性要求，这 些变革的本质、速度和关注点都会对企业和金融机构造成一系列财务与声誉风险。这两类风 险相互交织，形成了气候变化的整体影响。

监管机构越发重视金融机构的气候风险防范。目前，气候相关财务信息披露工作组 （TCFD）、二十国集团（G20）绿色金融研究小组（G20 GFSG 2017）、央行和监管机构绿 色金融网络（NGFS）等颇具影响力的组织已开展多项研究推动金融机构将气候因素纳入投 资决策和风险管理。多国央行还通过气候风险压力测试评估金融机构气候风险，提示相关机 构进行防范。2024 年 7 月，《金融监管蓝皮书：中国金融监管报告（2024）》建议从建立部 际协调联合气候金融风险监管体系、建立健全气候风险防范机制、加强金融机构信息披露与 建立信息披露标准、提高气候风险的有效评估方法和技术水平、鼓励金融机构加强金融工具 创新等方面加强气候金融风险监管。

a.物理风险

物理风险包括极端天气带来的急性风险和全球气候长期改变带来的慢性风险。急性物 理风险指极端天气造成的风险，包括洪水、龙卷风、飓风等，可能导致基础设施损坏、农作 物减产和人员伤亡。慢性物理风险指气候特征长期转变带来的影响，包括海平面上升、持续 高温高湿和热浪等，长期影响农业生产、水资源供应和人类健康。两者共同加剧社会经济压 力，增加适应和缓解成本。

全球气候持续转变，极端自然灾害发生频率居高不下。根据 NASA 和 NOAA 的统计数 据，1992-2024 年全球海平面平均上升 98.77mm，气温平均上升 0.87°C。根据《2023 年全球 自然灾害评估报告》，2023 年全球共发生 326 次较大的自然灾害，其中洪水灾害频次最高， 达 152 次，占 46.6%；风暴（台风、飓风）灾害 88 次，占 27.0%。

气候变化的物理风险具有七大特点，分别为上升性、空间性、不稳定性、非线性、系统 性、递减性和准备不足。上升性体现在全球气温持续攀升，极端天气强度和频率呈现长期增 长趋势；空间性表现为风险分布不均，沿海地区面临海平面上升威胁，内陆干旱带生态系统 加速退化。不稳定性源于气候系统复杂反馈机制，突发性热浪、暴雨等事件显著增加。非线 性意味着风险突破临界点后可能引发突变，如冻土融化释放巨量甲烷的连锁反应。系统性则 揭示气候变化对能源、农业、金融等多领域的复合冲击，形成“风险共振”。递减性凸显经 济脆弱群体的抗风险能力差异，发展中国家基础设施薄弱地区首当其冲。而准备不足暴露出 当前气候适应体系的根本缺陷，现有防灾标准难以匹配风险增速。这七大特性相互交织，要 求人类必须建立动态风险评估机制，通过科学规划、技术创新和全球协作构建韧性发展模式。

物理风险主要通过金融机构资产负债表、银行信贷供求和市场流动性渠道影响金融稳定， 核心是保险与银行两大部门。短期巨灾损失或长期频发的自然灾害，一方面会直接冲击保险 公司的偿付能力，损害其持续经营能力和资产负债表稳健性，另一方面导致保险公司可能出 现紧急抛售国债、公司债等流动性资产情况，从而向银行体系转移风险，并引发金融市场连 锁反应。抵押物系统性贬值，以及灾前保费过高与灾后保险不足则会直接损害银行信贷供需 双向收缩，出现风险敞口的多维度暴露。此外，通过冲击家庭和企业的实体经济的流动性需 求更会从深层次全面地影响宏观经济与金融稳定。

b.转型风险

转型风险源于低碳转型所需的政策和法律、技术和市场变革，以及应对气候变化相关的 缓释和适应性要求，并伴随一系列声誉与财务风险。政策和法律风险指限制或减缓气候变迁 冲击而出台的政策或法律所造成的影响，包括增加温室气体排放价格、加强排放披露义务、 对现有产品服务的规定与监管、诉讼风险暴露等；技术风险指支持低碳转型的相关技术改良 或创新的影响，包括用低排放方案替代现有产品和服务、对新技术的投资不成功、向低排放 技术过渡的成本等；市场风险指供需结构改变的影响，包括客户行为的变化、市场信号的不 确定性、原材料成本增加等；声誉风险指企业因绿色品牌形象或环境友好型与否所造成的好 坏影响，包括消费者偏好的转变、行业声誉下降、利益相关者的担忧或负面反馈。

低碳转型的加速加剧了转型风险，使得我国应对转型风险更为紧迫。物理风险和转型风 险往往相互关联、相互影响。相较于发达国家，我国面临的转型风险更为严重，主要原因是 我国“富煤、缺油、少气”的资源禀赋使得经济发展具有高碳性，同时我国从碳达峰到碳中 和的时间仅有 30 年，经济绿色低碳转型的进度加快在一定程度加大了转型风险的发生。碳 中和背景下相继或将要出台的各种低碳转型政策和应对气候变化措施给金融机构带来的转 型风险相较于物理风险显得更为紧迫和重要。相对于物理风险，随着碳达峰和碳中和工作的 推进，目前转型风险对金融机构的挑战也更大。 转型风险主要通过搁浅资产、政策节奏和可信度等渠道影响金融稳定。资产方面，搁浅 资产是指与气候风险相关的人为因素导致的意外或过早减值、贬值或转换为负债的资产，转 型风险通过资产搁浅的方式进一步引发市场风险和信用风险，从而传导并影响金融稳定。碳 密集行业产生的搁浅资产不仅影响其产业链上下游，还将辐射至与其资产有关的企业，搁浅 资产的市场价值重估将影响金融机构的资产负债表，进一步影响碳密集行业从金融系统获得 融资的能力，且由于金融机构和碳密集行业存在交叉持股和相互投资，通过“循环反馈”式 传导路径放大风险，形成“气候明斯基时刻”，引发系统性金融风险。政策方面，无序的低 碳转型政策节奏，将加剧气候风险从实体经济向金融市场的传导。而有序的政策节奏则有助 于形成稳定的市场预期，按照可预期的路线实现低碳转型，将气候政策对金融稳定的影响降 至最低。

c.转型风险向下的出口贸易风险：碳关税、电池护照

欧盟碳边境调节机制（CBAM）

欧盟碳边境调节机制（CBAM，又称“碳关税”）法案在通过欧洲议会以及欧洲理事会 的投票表决和正式批准后，于 2023 年 5 月 16 日正式由《欧盟官方公报》发布，正式成为欧 盟法律，并计划于 2026 年正式实施。

适用于钢铁、铝、化肥、水泥、电力、氢等六大类产品。不同产品碳含量的计算边界不 同，对钢铁、铝和氢只须计算其直接碳排放量，对水泥、化肥和电力须计算其直接碳排放量 和间接碳排放量。为避免双重征税，欧盟允许企业在计算碳关税时进行两种扣除：一是在原 产国已缴纳的碳税或在 ETS 制度下支付的碳成本可以进行扣除；二是欧盟同类产品在欧盟 ETS 下享受的免费配额可以进行扣除。计算碳关税时，允许扣除的不是用我国特定产品的平 均碳排放强度减去欧盟同类产品的平均碳排放强度，而是欧盟同类产品在 ETS 下适用的免 费配额。免费配额根据基准法确定，为欧盟以及欧洲经济区和欧洲自由贸易联盟成员前 10% 性能最佳的特定产品生产设施的平均碳排放强度，其数值低于欧盟平均碳排放强度，因此会 使得我国产品在欧盟要承担碳配额高于国内。

除了进出口企业的基本信息以外，CBAM 报告需要包括货物、碳排放、碳价三方面关 键信息。CBAM 的生效法案和过渡期实施细则是以欧盟内进口商或授权申报人为其管辖主 体，以间接的方式影响第三国出口商及经营者的经营决策及合规方式，通过供应链将 CBAM 的要求和影响传导于商品生产的各个环节。报告义务主体是欧盟企业或授权申报人，但信息 是由出口企业准备。

在 CBAM 覆盖产品中，对中国出口的影响主要集中在钢铁行业。中国对欧盟没有氢能 和电力出口，而 2024 年水泥所属的章/项目（盐；硫磺；土及石料；石灰及水泥等）仅占出 口欧盟总额的 0.06%，肥料则仅占 0.03%。2024 年，中国出口欧盟的钢铁及其制品金额总和 为 1118.45 亿元，占出口欧盟总额的 3.04%；铝及其制品金额总和为 311.75 亿元，占出口欧 盟总额的 0.85%。2021 年后中国出口欧盟的钢铁及其制品规模快速提升，从 2015-2020 年月 度均值 66.25 亿元增长至 2021-2024 年月度均值 92.56 亿元，这主要是因为欧盟经济恢复带 动钢铁需求持续复苏，价格普遍上涨，使得我国出口价格优势阶段性显现。

短期风险主要在于碳成本内部化、产品竞争力降低。我国钢铁各类工艺碳排放强度普遍 高于欧盟。目前我国使用长流程工艺（转炉）、短流程工艺（电炉）生产的粗钢比例分别为 89.4%、10.6%，前者的平均碳排放强度为 2.1tCO2e（吨二氧化碳当量），后者为 0.61tCO2e。 欧盟使用长流程工艺（转炉）、短流程工艺（电炉）生产的粗钢比例分别为 56.4%、43.6%， 前者的平均碳排放强度为 1.9tCO2e，后者为 0.4tCO2e。可见，我国使用长流程工艺生产粗钢 的占比远高于欧盟，而且无论哪种工艺生产的粗钢其平均碳排放强度均远高于欧盟。因此， 在欧盟 CBAM 实施之后，我国企业出口到欧盟的粗钢必须按规定缴纳碳关税，这将导致出 口成本增加、产品竞争力下滑，进而影响市场份额。 钢铁行业碳排放量的变化趋势与钢铁产品产量的变化趋势基本一致。2021 年，我国钢 铁行业所在的黑色金属冶炼和压延加工业门类的二氧化碳排放量约为 1850.88 百万吨，占总排放量的 17.87%。2021 年碳排放量出现了显著下降，较 2020 年下降 3.42%，且占比下降较 为明显，而产品产量与 2020 年基本持平。减排初显成效，但仍存在进一步的技术优化空间。

此外，还有合规成本增加的财务风险与技术升级压力的转型风险。企业必须确保所提供 数据的准确性和完整性，覆盖原材料采购、生产、运输以及最终产品形成的整个碳排放链。 这要求企业建立和完善自己的碳排放数据收集与管理机制，确保数据的透明度和可靠性，从 而增加合规成本。CBAM 的实施要求企业进行技术升级，以降低碳排放。这可能涉及采用更 环保的生产技术、提高能源效率以及使用低碳原材料等。技术升级不仅需要大量的资金投入， 还可能需要企业进行生产流程的重组和优化。钢铁行业倒逼加速技术革新，如氢能直接还原 炼钢、短流程电炉钢技术的应用比例提升，结合废钢再利用、碳捕集与封存试点项目，降低 吨钢碳排放强度。

中长期风险主要在于核算边界、覆盖范围以及碳价上涨预期等。 1）可能覆盖特定产品的间接碳排放。CBAM 覆盖的六大类产品中，铝的间接碳排放占 总碳排放的比重高达 75%-90%，其平均间接碳排放强度为 20tCO2e，远高于欧盟的铝的平均 间接碳排放强度 6.8tCO2e。根据《税务研究》的文章分析，如果未来欧盟对间接碳排放征税， 其须缴纳的税额会超过直接碳排放须缴纳的税额；如果未来铝的间接碳排放纳入适用范围， 铝出口须负担的碳关税或将大幅增加。 2）行业与产品覆盖范围有可能扩大，其他发达国家有可能会跟进。我国出口欧盟的优 势产品主要为机械器具、车辆等钢铁和铝的下游产品，若 CBAM 的范围扩大至这些产品， 我国受 CBAM 的影响将会更大。如果未来其他发达国家也出台类似 CBAM 的边境碳调整 （BCA）措施，对我国相关出口企业的影响将会更大。此外，大部分发展中国家的经济发展 呈现出高碳特征，CBAM 还将对我国企业在发展中国家的境外投资产生进一步的影响。 3）欧盟碳排放配额交易价格上涨与免费配额缩减的市场风险。从历史趋势看，尽管欧 盟碳排放市场交易价格有波动，但整体呈现上升趋势，从 2005 年 4 月 22 日的 16.85 欧元提 高至 2025 年 2 月 27 日的 71.32 欧元，在 2022 年 8 月最高达到 97.67 欧元的水平。为了实 现 2050 年气候中和的目标，欧盟推出多项措施，包括在未来不断缩减 ETS 免费配额比例的 计划。因此，可以预计未来欧盟碳价还会进一步提高。相应地，我国出口产品须负担的碳关 税可能会相应增加。2025 年 2 月 13 日，欧盟碳排放权市场的碳价比中国全国碳排放权市场 的碳价高出 451.09 元人民币。

欧盟《新电池法》与电池护照

2023 年 8 月 17 日，经过近三年的立法流程，《电池与废电池法规》（即《新电池法》） 正式生效，所有在欧盟市场上投入使用的电池将受到全生命周期的管理，以促进欧盟电池产 业可持续、可循环发展。管控对象为便携式电池、启动、汽车用蓄电池（SLI 电池）、轻型 运输工具（LMT）电池、动力电池和工业电池五类电池，监管内容主要包括碳足迹、再生金 属使用比例、电池标签与电池护照、废旧电池及电池材料的回收、化学性能与耐久性及供应 链尽职调查等方面。

电池护照计划囊括整个供应价值链的 ESG 数据信息。2019 年，全球电池联盟（GBA） 发布 2030 愿景报告并提出“电池护照”概念。电池护照建立了物理电池的数字孪生，传递 有关可持续性和生命周期要求的信息，并突出其有效的跨国流动性。《新电池法》规定从 2026 年 8 月起，所有电池贴有包含一般信息的电池标签；从 2027 年 2 月起，容量超过 2kWh 的 可充电工业电池、LMT 电池和 EV 电池出口到欧洲必须持有符合要求的“电池护照”。

欧盟是中国电池产业链重要的出口市场，出口贸易风险在相关行业内影响较大。2024 年 前三季度中国出口至欧洲 182 亿美元，其中欧盟 163.4 亿美元，占出口全球总额的 34.0%， 出口欧盟规模较 2023 年同比下降 14.3%。在欧洲市场内，中国动力电池企业的份额持续提 升，电池装机规模占比从 2019 年的 11.8%增长至 2022 年的 34%。

对我国电池以及新能源汽车行业的出口贸易风险，主要在于合规成本、减排成本、市场 竞争与信息泄露风险。 1）绿色壁垒抬高合规成本。当前欧盟电池法案于国内之间存在较为显著的差异，导致 了双方在电池认证标准上的不一致，欧洲市场的专业鉴定机构运作方式也与国内机构存在较 大差异，例如在认证流程、技术标准和市场准入要求等方面。当前，我国电池产品碳足迹水 平整体暂不具备国际竞争优势，再生金属使用认证机制缺失，大部分动力电池及新能源汽车 企业尚未针对其矿产资源供应商开展尽职调查。因此，供应商需要准确收集、整理并上传如 碳足迹、供应链尽职调查等相关数据，以展示产品的可持续性，满足市场和法规需求，大量 增加了企业在出口过程中的合规成本。 2）部分企业需要在可持续与减排增加投入。法案对碳足迹、电池回收、回收材料使用 以及尽职调查等可持续发展议题提出了明确且严格的要求。这些要求使得可持续发展的表现 从企业的加分项转变为否决项，即企业在这些方面的表现直接影响其产品能否进入欧洲市场。 为了降低成本而在欧洲设立生产和回收企业，也会对当地企业的环保提出了较高要求，包括 在生产过程中减少碳排放、提高资源回收利用率以及确保生产活动符合当地的环保标准。 3）再生资源市场竞争加剧。受限于再生利用高昂的处置成本和环境成本，欧盟在再生 利用市场方面起步较晚，本土生产的再生金属不足以满足法案的管控要求。而中国作为当前 再生金属最大的供应国，较其他国家有明显优势，再生利用企业产品出口量及收益将明显增 加，但资源外流风险也同步加大。 4）存在关键信息泄露风险。电池护照要求获取的电池产业链相关信息众多，信息的公 开性较强，包括碳足迹、电池材料和成分、循环和资源效率以及性能和耐久性等。这些信息 的强制性披露意味着企业需要将一些最核心的供应链信息进行公开，增加产业链核心技术的 泄露风险。 “电池护照”对于中国电池企业也伴随发展机遇。推动中国版电池护照的落地可行性， 并将国内电池体系与国际标准接轨，持续完善对电池生命周期的溯源管理。构建电池回收体 系，一方面可以解决作为电池回收主体回收电池的难点，另一方面可以确保回收料的来源。 这有助于企业降低回收成本，提高资源利用效率。实现产业链的数据共享，企业可以更好地 管理供应链，提高透明度，为消费者提供更详细的产品信息。

以欣旺达为例。其积极参与 GBA 全球电池联盟框架下的相关标准和制定工作，与西门 子携手合作、利用自身数字化能力打造“欣旺达电池护照数字化平台”，为新能源电池供应 链上下游提供一套全生命周期数据采集软件及大数据平台，可生成符合要求的证书及可供合 规查询的电子记录，进而实现供应链上下游企业协同可持续发展。

d.转型风险向下的政策法规风险：碳市场扩容

国内碳排放权市场持续推进国际接轨，水泥、钢铁、电解铝行业企业面临转型风险。 2024 年 9 月 9 日，生态环境部发布《全国碳排放权交易市场覆盖水泥、钢铁、电解铝行业 工作方案（征求意见稿）》，提出按照“边实施、边完善”的工作思路，分两个阶段做好水 泥、钢铁、电解铝行业纳入全国碳排放权交易市场相关工作。在启动实施阶段（2024 年— 2026 年），将 2024 年作为水泥、钢铁、电解铝行业首个管控年度，2025 年底前完成首次履 约工作。采用碳排放强度控制的思路实施配额免费分配，企业所获得的配额数量与产品产量 （产出）挂钩，不设置配额总量上限，将企业配额盈缺率控制在较小范围内；在深化完善阶 段（2027 年以后），实现碳排放数据质量全面改善，数据准确性、完整性全面加强；配额分 配方法更为科学精准，建立预期明确、公开透明的配额逐步适度收紧机制。

全国碳排放权市场仅纳入电力行业，覆盖行业和排放量占比较为有限。根据工作方案， 水泥、钢铁、电解铝行业中年度直接排放达到 2.6 万吨二氧化碳当量的企业纳入全国碳排放 权交易市场管理，新增重点排放单位约 1500 家，纳入标准高于各地方碳交易市场。水泥、 钢铁、电解铝行业管控化石燃料燃烧、工业过程等产生的直接排放。水泥、钢铁行业管控温 室气体种类为二氧化碳，电解铝行业管控温室气体种类为二氧化碳、四氟化碳（CF4）和六 氟化二碳（C2F6）。届时随着水泥、钢铁、电解铝行业的优先纳入，全国碳排放权交易市场 覆盖排放量新增加约 30 亿吨，全国市场占总量的比例或将达到约 60%。

目前，各地方碳排放权交易市场中，水泥（建材）行业已经纳入北京、广东、天津、湖 北、重庆、福建交易所的覆盖行业，钢铁行业已经纳入广东、天津、湖北、重庆和福建交易 所的覆盖行业，电解铝（有色）已经纳入了天津、湖北、重庆、福建交易所的覆盖行业，对 于已经纳入地区的企业来说影响有限。

市场活跃度有待提升，市场机制作用尚未充分发挥。2024 年全国碳市场交易价格走势 整体呈现上升趋势。从年初到 4 月底价格持续上升，均价一度突破了 100 元/吨大关；5-8 月 小幅回调后，9 月再次上涨，至年末收盘于 97.49 元/吨，较 2023 年末的收盘价 79.42 元/吨 上涨 22.75%。总体相对平稳，基本在 90-100 元/吨的价格区间内波动。2024 年全国碳市场 成交量合计 3718.35 万吨，同比增长 5.19%。在政策制度不断推进的当下，市场交易活跃度 有待进一步提升。

需求下行是行业周期与碳市场扩容风险共振的可预期结果。水泥所在非金属矿物制品 和钢铁所在黑色金属冶炼和压延加工 2021 年国内碳排放量占比分别达到了 11.0%和 17.9%， 是除了电力以外碳排放量最大的两个行业板块。我国水泥、钢铁行业本身在城市化放缓和建 筑业周期的大环境下，需求量持续减少，2024 年分别同比下降 11.44%、2.19%，碳市场扩容 或将使得这一趋势进一步加剧，区域型中小企业面临生存危机与淘汰风险。

能源替代与技术升级带来投资不确定与过渡成本，且易受周期波动和政策风险影响。 对于水泥行业，将面临技术升级的压力，需要采用更环保的生产技术和设备，以降低碳 排放。例如，推广燃料替代（如生物质能）和低碳熟料技术。目前水泥厂替代燃料制备过程 中亟待解决的痛点问题主要集中在技术、成本、政策、设备和市场等多个方面。使用替代材 料会影响水泥的长期强度，需要注意各种原料的配比以及对后续工艺流程做出调整，进一步 加大研发和示范力度，摸索出成熟稳定的技术方案。当地工业副产品市场和替代原料水泥生 产许可条件也是阻碍替代原料技术在水泥工业中广泛应用的障碍，国家标准与替代原料生产 的水泥性质之间仍然不相容，还需要配套开展生产许可和标准制定或修订等工作。这些问题 不仅影响了替代燃料的推广和应用效果，也制约了水泥行业绿色转型的步伐。 对于钢铁行业，通过加速技术革新，如氢能直接还原炼钢、短流程电炉钢技术的应用比 例提升，结合废钢再利用、碳捕集与封存试点项目，以降低吨钢碳排放强度。据国际能源署 估计，绿色钢材的额外生产成本在 10%-50%之间，成本增加会严重削减生产商的利润率。 考虑到技术路径、巨大的潜在成本，以及无碳炼钢工艺路线所需投资，炼钢工艺领域仍存在 表现在财务、技术、政策、市场等层面的转型风险。尽管已经有相当一部分项目正处于中试 阶段，但氢气和 CCS 技术的使用还涉及诸多不确定性。为了实现绿色转型，钢铁生产商将 需要政府层面的直接投资和监管框架的调整。并且，钢铁行业是周期性的，企业的现金流在 经济周期中会有很大波动，需要融资以平滑过渡技术投入的资本开支阶段，又带来相关财务 费用与信用风险。

1.2.2 漂绿风险：隐蔽性与制度性

2024 年，欧洲银行管理局（EBA）发布最终版本银行业漂绿报告，将“漂绿”定义为 “可持续相关声明、行动和沟通无法清晰和准确地反映实体、金融产品或者金融服务的可持 续特征，并可能对消费者、投资者和其他市场参与者造成误导的现象”。漂绿行为的“七宗 罪”包括：含糊不清、隐瞒实情、举证不足、无关痛痒、说谎欺骗、避重就轻、崇拜认证等； “十大漂绿表现”包括：公然欺骗、故意隐瞒、双重标准、空头支票、前紧后松、政策干扰、 本末倒置、声东击西、模糊视线、适得其反等没有实际取得绿色环保及可持续发展效果的行 为。漂绿风险，即是漂绿行为发生的潜在可能性与衍生后果。 漂绿行为可以分为有意（主动）与无意（被动）。有意的漂绿，一类是积极漂绿行为， 体现在企业的宣传与报告中，如企业在官方网页、广告中对其产品或服务的环保主张存在虚 假宣传，或是作出不切实际的节能减排承诺，但却缺乏相应的证据支撑等；另一类是以选择 性披露或遗漏披露为形式的消极漂绿行为，刻意隐瞒在碳排放、环境领域中的超标数据或违 法问题，以使得监管机关、消费者、投资者、社会公众误认为其达到合规标准的现象。无意 的漂绿，主要来自企业在环保宣传中无意间出现误导性信息，可能是由于对环保标准的理解 不足或信息披露不准确。

漂绿风险本质上是治理缺陷的制度性映射。当企业 ESG 承诺与实质性行动形成“披露 鸿沟”时，监管框架的碎片化与鉴证机制的滞后性将进一步放大市场信息不对称。虽然本质 上并非新增了环境或社会风险，但会在一定程度上助长对相关风险的忽视和缺位，扩大本应 受到限制的风险因素。治理机制不透明导致 ESG 数据造假，例如董事会缺乏监督、内部控 制失效，或利用模糊披露标准误导利益相关方。表现在环境方面，企业夸大或虚构环保成果， 如虚假宣传减排成果，或掩盖实际污染行为，如隐瞒碳排放数据、转移高污染环节至监管宽 松地区；表现在社会方面，虚假承诺社会责任履行，如虚报劳工权益保障、社区贡献数据， 或利用公益项目掩盖社会负面影响。 全球公司漂绿风险暴露有所减缓，但高风险事件出现较大幅度的攀升。尽管 2024 年漂 绿事件总体下降了 12%，但高风险事件在 2023-2024 年期间激增了 30%以上。2022-2023 年 期间与漂绿有关的公司中，近 30%在 2024 年再次违规。在欧盟的银行和金融服务行业，与 气候相关的漂绿事件在 2024 年下降了 20%，可能是受到更严格监管的结果。2024 年，分行 业占比前三（不含其他）分别为石油和天然气（14.24%）、食品和饮料（12.55%）、银行和 金融服务（9.85%）；分环境诱因占比前三分别为气候变化、温室气体排放和全球污染 （49.10%）、对景观、生态系统和生物多样性的影响（28.83%）、局部污染（14.86%）。

除了企业层面的传统漂绿，投资层面也存在漂绿风险。 权益产品领域的漂绿，是一种典型的 ESG 风格漂移。金融机构尤其是 ESG 基金，为彰 显其致力于生态文明建设和生态环境保护的绿色形象，存在如夸大绿色金融的环保绩效、提 升绿色金融产品收益率、以及未用于绿色项目、未实现绿色目标等漂绿行为和伴随的漂绿风 险。监管方面，2024 年 5 月，中国央行与生态环境部、国家金融监管总局、中国证监会联合 召开的绿色金融服务美丽中国建设工作座谈会强调，各金融机构要切实提高绿色金融投向精 准度，提升信息披露和碳核算水平，防范“洗绿”“漂绿”“假转型”。2025 年 1 月，证监 会在发布会上强调要进一步强化对基金投资交易行为的引导和约束，坚决纠治“风格漂移” 等过度投机行为，严厉打击基金投资中的各类违法违规，加强基金公司信息披露的社会监督。 固收产品领域的漂绿风险，是绿色债券独特的信用风险来源，表现在募集资金是否真正 用于绿色项目（资金挪用）、绿色项目是否能产生预期的绿色效益等。由于外部信息使用者 无法准确获取公司内部的财务信息和绿色项目进展情况，因而会产生信息不对称的问题，容 易造成发行人的漂绿风险。募集资金投向的绿色项目所产生的绿色效益大小，会影响绿色债 券的信用风险大小，会影响那些愿意为环境效益支付溢价的绿色投资者的投资热情。投资者 有权知晓绿色项目使用资金的过程和产生的环境效益，这与信息披露机制的健全程度、相关 机构的监管力度、绿色项目的公开透明程度密切相关。 漂绿风险会导致资产管理者进一步面临三种风险：法律风险、声誉风险和财务风险：1） 合规和监管的法律风险：资产管理者未能遵守与 ESG 投资相关的法律、法规和监管要求的 风险，ESG 风格漂移或绿债资金挪用等会导致监管机构的罚款、诉讼或其他法律后果。2） 声誉风险：如果投资公司未能妥善管理其漂绿风险，并因做出误导性声明而被曝光，投资者 可能会看到其投资价值受到负面影响。曝光公司的声誉将受到损害，投资者信心可能受损而 转向更具透明度和市场信誉的管理方。3）财务风险：漂绿行为被曝光，将可能会面临与辩 护公司相关的财务处罚、法律成本和机会成本，以及声誉受损造成的资金流出。

目前我国 ESG 信息披露的监督体系处于从鼓励转向强制的时期，多部门协同与科技赋 能共同推动标准统一化，但整体上仍存在体系较为分散、内容以倡导性为主等问题。生态环 境部、证监会、央行等多部门联合推进，覆盖上市公司、金融机构、工业企业，形成全链条 监督。部分政策已经开始要求数据接入国家统一的平台，利用大数据监测企业环境表现与披 露一致性。体系构建方面，现行规范体系以政策引导性文件为主，系统性与协调性仍具优化 空间，对于激发市场活力、提升市场成熟度的牵引作用还可以进一步强化；制度内容方面，现有规范中价值倡导型条款占比偏大，部分条文存在一定的同质化现象，不同规范间的逻辑 衔接和协同效应有待进一步完善。

ESG 数据缺失有待弥合、界定标准有待统一，风格漂移识别力度较为有限。数据分析 是开展公募基金产品评估的必要步骤，而目前全市场 ESG 数据的缺失情况将极大程度影响 机构投资者的投资决策，以及公募基金产品 ESG 风格漂移水平的识别有效性。当前国内对 绿色信贷、绿色债券、绿色保险及绿色基金等领域的分类标准存在一定的模糊空间，可能造 成企业 ESG 数据透明度的无形屏障，进而在一定程度上影响金融机构的投资承诺落实。此 外，“ESG 风格漂移”评测是一定时间区间内，针对公募基金产品的全维度 ESG 绩效评估， 对于数据可比性要求较高。金融机构难以直接采用市场公开可获取信息作为公募基金产品 ESG 评估的底层数据，而标的资产结构化数据的获取与清洗又进一步提高了整体评估难度。 我国对债券募集资金投入绿色项目的比例限制较为宽松，整体监管体系有待完善与成 熟。国际绿色债券规则要求至少将募集资金的 95%投入绿色项目，我国监管规则对这一比例 的限制则大打折扣，绿色公司募集资金的 70%投入绿色项目即可，这一比例在绿色企业债监管规则中更是低至 50%。从绿色债券实践层面看，绿色债券负面新闻频出，市场参与者也表 达了对绿色债券募集资金使用情况的不信任。部分绿色债券的募集资金流向频繁变更，支持 项目相关内容屡遭环境处罚，极大地削弱了投资者对资金使用合规的信任程度；更有甚者直 接挪作他用，或投入其他项目、或转借他人、或投资理财、或补充运营资金。 绿债资金挪用的风险管控与监督制度正在积极布局落实中。2025 年 2 月，中国财政部 发布了《中华人民共和国绿色主权债券框架》，其中募集资金由财政部统一管理，详细记录 资金分配、使用情况和未分配余额。通过统一的资金管理体系，确保资金从发行到最终投放 在绿色支出上的全过程都符合规定。并且，规定未分配的募集资金将按财政部库款统筹使用， 并明确禁止将未分配资金用于化石燃料或高污染、高能耗项目。这种设计保证了资金始终流 向绿色领域，防止“资金挪用”或“漂绿”现象。

近年来全球范围内曝出漂绿风险事件在一定程度上削弱了 ESG 投资的可信度。通过虚 假宣传、数据造假或选择性披露误导公众与投资者。例如，2018 年，德意志银行旗下资管子 公司 DWS 基金以 ESG 投资作为卖点，吸引了大量新增资金。然而在 2021 年，德国联邦金 融监管局与 SEC 均启动对 DWS 歪曲和夸大 ESG 投资能力的漂绿行为调查，导致 DWS 披 露的 2021 年 ESG 资管规模同比下降 75%。2022 年又因涉嫌夸大 ESG 投资策略的使用情 况，德国市场监管机构和联邦刑事警察局对 DWS 进行了突击检查。这些事件不仅引发环境 破坏、社会信任崩塌等直接风险，还导致企业面临法律诉讼、股价下跌、融资成本上升等连 锁反应，倒逼投资者重新审视 ESG 评级真实性，并加速监管趋严。漂绿行为已从个体道德 问题演变为系统性金融风险，迫使市场从“口号合规”转向“数据可验”的新阶段。

1.2.3 操作风险：内生性与多样性

ESG 相关的操作风险，是指企业在践行 ESG 目标或管理相关事务时，因内部流程缺陷、 人为操作失误、技术系统故障或外部事件冲击等因素导致的潜在损失或负面影响，可能直接 影响企业的财务、声誉、合规性及长期可持续发展。传统操作风险在 ESG 语境下衍生出新 形态，其本质上源于 ESG 管理架构与业务执行的脱节。操作风险的内生性特征要求企业构 建全流程风控体系，需通过治理层监督（设立董事会 ESG 专业委员会）、控制层赋能（搭 建 ESG 数字化监控平台）与执行层内化（员工伦理培训常态化）的三级防御体系实现风险 缓释。

在金融机构的操作风险，被巴塞尔委员会（BCBS）定义为：由于内部程序、人员和系 统的不完备或失效，或由于外部事件造成损失的风险。广义上，指代信用风险和市场风险之 外的所有风险。操作风险与其他风险相比具有多样性和内生性的特点，其产生的根源主要是 内部员工、操作程序、科技信息系统等在可控范围内的内生风险。其新规采用了单一的标准 法，由业务规模参数（BIC）和内部损失乘数（ILM）两大部分构成其框架。

1.3 有效性：ESG 风险通过何种渠道影响资产价值

ESG 相应风险会通过多种渠道传导到资产价值端。宏观层面，气候风险会通过实体经 济传导至金融体系（参见前文表 4、图 7、图 8）。在当前金融环境下，气候转型风险对金融 机构的财务影响日益显著。随着全球向低碳经济转型，政策法规的调整与技术革新促使企业 面临新的挑战与机遇。气候转型风险通过影响企业财务状况，进而传导至金融机构。企业为 适应转型，需投入大量资金用于环保改造与技术创新，导致成本上升，盈利能力可能下降， 偿债能力随之减弱。这使金融机构面临的信用风险上升，资产质量承压。同时，市场对绿色 资产的偏好增强，传统高碳资产价值可能下降，金融机构的市场风险亦随之增加。

对于具体行业或企业而言，物理风险主要通过生产要素投入、运营产出、资管维护等方 面方面影响资产价值。生产要素投入：极端天气会威胁员工生命安全，为保障员工健康，企 业需要调整工作时间和工作环境，这对劳动力管理和规划产生不利影响；极端天气对基础设 施的破坏，沿海地区需要建设更高标准的防洪堤、防潮闸等基础设施，重建和修复这些基础 设施需要大量资金。运营与产出：企业需要投入资金进行设施修复、设备更换等，以恢复生 产运营，营运成本提高；海平面上升可能淹没沿海地区的工厂和仓库，长期酷热可能影响设 备的正常运行；生产中断和运输困难使得产品产出减少，市场上货物供应不足，销量随之降 低，企业收入下降。资产管理与保费：高风险地区遭遇极端天气，财产和资产极易受到损害， 现有资产冲销和提前报废；位于高风险地区的资产难以投保，保险公司考虑到实体风险对资 产的长期损害和高赔付风险，会提高高风险地区的保费，使得资产投保难度增加。 转型风险从政策与法规、技术、市场、声誉等多个方面均会对企业的财务回报产生影响。 政策法规：通过强制减排法规、碳税及环境信息披露要求迫使企业投资低碳技术、购买碳配 额或支付额外成本，同时面临资产冲销、罚款及保费上涨风险，直接冲击资产负债表并可能 引发债务违约。技术革新：低碳技术颠覆导致传统资产贬值或退役，技术迭代缩短资产生命 周期，企业需增加研发投入以应对竞争，同时承担员工技能重塑、管理体系重构等成本，传 统产品需求受挤压进一步加剧收入压力。市场偏好：消费者低碳偏好转变和政策导向削弱高 碳产品需求，能源价格与碳价波动、供应链成本上升及资源稀缺性推高运营负担，收入结构 向低碳业务倾斜但新市场开拓存在不确定性，资产估值随市场信号动态调整。声誉风险：品 牌价值因环保声誉受损而折损，产能受监管或社区阻力制约，供应链伙伴撤离与劳动力管理 难度增加，叠加投资者撤资及融资成本上升，导致企业综合竞争力下降。这些风险渠道相互 叠加，可能引发财务报表中的成本激增、收入锐减和资本结构恶化，倒逼企业加速低碳技术 布局并重构风险管理体系。

漂绿风险存在融资—法律—声誉的价值折损的资本连锁效应。绿色债券发行主体若被 认定漂绿，信用评级下调，债务融资利差扩大，融资成本上升。监管机构或第三方评级揭露 漂绿行为，企业声誉折价导致投资者信心崩塌，资本快速撤离导致股价下跌。ESG 投资基金或主动剔除漂绿企业，导致流动性下降加剧股价波动。股东集体诉讼、消费者维权以及监管 机构处罚当增加潜在负债，风险溢价抬升压低估值。 操作风险存在多重的资产价值隐性损耗。数字化进程中网络安全事件、技术系统漏洞等 带来的数据泄露风险损害客户信任，增加补救成本。人为操作失误或违规引发合规失效，导 致公司面临罚款及诉讼等，直接侵蚀利润。董事会 ESG 监督缺位导致战略误判，碳减排策 略安排不当，从而引发内部治理失效，资本配置效率下降，拖累长期回报。

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。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）