ESG数据覆盖和得分演变概览 [page::1][page::2]

• ESG评分覆盖率（按公司数量和市值）在欧美及新兴市场均超过90%以上。

- 欧洲地区ESG平均得分最高（约6.8），新兴市场最低。

• 环境得分趋于上升，社会和治理得分表现波动[page::1][page::2]

ESG筛选对投资组合表现的影响及跨地区稳定性 [page::3][page::4][page::5]

• 排除低ESG得分股票提升了投资组合的ESG平均分，且不会导致风险调整后收益下降，年化收益保持7%左右。

- ESG筛选在全球范围内提升20%-40%的得分水平，尤其新兴市场提升幅度最大。

• ESG筛选资本分布向得分高的欧洲和太平洋地区倾斜，降低了美国和新兴市场权重。

- 新兴市场因跟踪误差较大体现出较高的风险敞口[page::3][page::4][page::5]

ESG筛选带来的行业偏差分析 [page::6]

• 财务与能源行业权重下降，科技和工业行业权重上升，行业调整有助于纠正偏差但不足以完全消除。

- 仅基于环境标准筛选时，金融行业权重相对超配，能源行业权重被低配[page::6]

标准筛选法与“同类最优”法投资组合的绩效差异及行业暴露 [page::7]

• 基于单独ESG标准剔除低分股票显著改善平均收益率和夏普比，尤其是环境和社会标准；治理标准剔除效果较弱甚至负面。

- ESG单项指标筛选存在较为明显的行业偏差，尤其能源行业在环境和治理筛选中低配明显[page::7]

ESG因子暴露及风险调整Alpha分析 [page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]

• ESG筛选导致投资组合在规模（SMB）因子有显著负向暴露，大型股权重增加。

- ESG筛选使得高价股（HML）配置下降，体现购买更昂贵股票的倾向。

• 质量（RMW）因子暴露与治理标准相关性最高。

- 基于行业调整后的综合ESG得分和环境及社会标准获得正的年化Alpha，治理标准Alpha偏负。

• 五因子模型加入盈利能力和投资因素后，Alpha整体下降，表明ESG效果部分重合于质量因子[page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]

Smart Beta策略中应用ESG筛选的影响 [page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18]

• 通过排除ESG最低分的股票，smart beta策略的平均ESG得分大幅提升。

- 规模策略得分提升显著，且随排除比例增加，年化夏普比提高、波动率降低，且部分区域收益率提升。

• 动量策略表现稳健，夏普比率增加20%-40％，波动率降低。

- 低贝塔、高股息率、质量策略得分和绩效均获得改善。

• ESG筛选不会逆转smart beta策略原有的风险因子暴露，但会使目标因子的加载程度有所下降，策略依然保持其特征[page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18]

结论总结 [page::19]

• ESG筛选能够在不降低风险调整收益率条件下提升投资组合ESG表现。

- ESG筛选引入区域(欧洲偏好)和行业(科技超配，金融能源低配)倾斜。

• ESG筛选加剧了规模和质量因子的风险暴露。

- Smart Beta策略普遍获益于ESG筛选，夏普比率提高，目标因子变化有限。

• ESG整合可能促进资金流向高ESG得分公司，提升其市场价值。

- 未来可通过算法优化ESG和风险敞口平衡，实现更优投资组合[page::19]

《ESG投资 从罪恶股到Smart Beta》深度分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：ESG投资 从罪恶股到Smart Beta

- 作者：吴先兴

• 发布机构：天风证券股份有限公司，金融工程部

- 发布时间：2020年7月15日

• 主题：环境、社会及治理（ESG）投资策略的演进及其在被动和Smart Beta投资中的应用影响。

- 核心论点：
1. ESG投资起源于“罪恶股”排除，逐渐过渡到基于ESG评分的更细致筛选，数据覆盖和质量显著提升。
2. 通过基于ESG评分的排除法，投资组合的ESG得分显著提高，而风险调整后的业绩表现并未受损，相反可能有所改善。
3. ESG筛选存在区域及行业上的重要偏倚，具体表现为欧洲和太平洋地区加权较高，金融和能源行业权重受到压制。
4. Smart Beta策略纳入ESG档案筛选后，涌现出更高的ESG得分及稳定的风险调整表现，显示ESG整合并无损Smart Beta的因子效率。
5. ESG筛选会引发风格风险偏好，尤其对市值规模与盈利因子影响显著。

• 结论：ESG投资策略在被动和Smart Beta框架下均能以较低跟踪误差和风险调整收益维持或提升组合的ESG得分，推动责任投资的发展而不牺牲投资表现。[page::0][page::3][page::19]

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二、逐节深度解读

1. 背景简介

报告指出，社会责任投资（SRI）因结合环境（E）、社会（S）和治理（G）因素，在资产管理行业中迅速崛起。受监管压力及资金流入推动，ESG意识提升正发生于被动投资和Smart Beta策略兴起的结构性变革中。ESG整合引发关注是否增加跟踪误差及降低因子效率，尤其在被动资产及Smart Beta多因子投资背景下[page::0]。

2. 数据及初步分析

以MSCI ESG数据库为核心数据源，样本覆盖2007-2017年，包含环境（气候等）、社会（人力资本等）、治理（治理结构等）三个维度，使用0至10的评分体系（10为最高）。为消除行业偏差，采取行业调整平均分。样本公司数从1700家增长至7000多家，聚焦MSCI ACWI指数涵盖的发达及新兴市场。

• 覆盖度趋势（图1&2）：截至2017年，欧美地区公司ESG覆盖率近95%，新兴市场亦达到90%以上，显示ESG数据广泛性和持续完善。

- ESG评分演变（图3-8）：
- 地区差距明显，欧洲最高，太平洋次之，美国和新兴市场较低。
- 环境得分逐步提升，社会和治理分数略有下降波动。
- 信息技术和通信行业ESG得分领先，能源和金融行业较低。

• 意义：ESG评分存在显著区域及行业结构性差异，后续构建高ESG评分投资组合仍有拓展空间，但需关注潜在偏倚带来的影响[page::1][page::2].

3. 实证结果

3.1 跨地区稳定性

基于不同排除幅度（从不排除到排除前50%ESG得分最低公司），在全球及各地区构建投资组合并分析业绩：

• 随着排除比例提升，投资组合行业调整后的ESG平均分显著提高，例如新兴市场提升近40%，欧洲约20%。

- 同时，风险调整收益未见恶化。全球组合年化收益率稳定于7%左右，波动略降，夏普比未受影响。

• ESG筛选导致组合地区权重变化：欧洲、太平洋地区权重上升，美国和新兴市场权重下降，反映得分和行业差异。新兴市场跟踪误差较大，表明区域分布带来风险差异。

- 结论：增强ESG表现的同时，组合整体风险收益表现稳健，且跟踪误差可控[page::3][page::4][page::5].

3.2 跨行业稳定性

ESG筛选引发特定行业权重偏移：

• 排除低ESG得分股票后，金融和能源行业权重相对降低，金融行业下调约3%，能源约2%；相比之下，工业和信息技术行业权重增加。

- 基于环境标准筛选导致能源行业权重进一步下降且金融行业超配，强化行业偏好。

• 行业偏好对投资组合风险收益影响显著，反映ESG整合不仅影响个股选择，还改变行业配置特征[page::5][page::6].

3.3 “同类最优”法VS排除法

• 排除法单纯删除得分较低股票，行业不调整。环境、社会维度下，剔除影响表现积极，平均收益增长、波动率降低，夏普率提高。例如美国剔除50%得分最低环境标准股票，收益率从9%增至9.6%，标准差小幅降低。

- 治理维度表现相对较差，剔除低分股票导致收益降低、风险上升，主要受欧洲金融行业权重变化影响。

• 不同ESG维度导致行业暴露差异，且容易产生冲突，如能源行业在环保及治理维度是低配，社会维度则相反，说明单维度筛选增加行业波动性，且偏差更明显。[page::7]

3.4 因子暴露

ESG筛选引发风险因子暴露调整：

• 大多数组合对SMB（市值因子）显著负暴露，因权重向大型高ESG公司倾斜。HML（价值因子）暴露在严格排除后减少，表明股价更贵股票被偏好。动量因子暴露无显著趋势。

- 在五因子模型（含RMW盈利、CMA投资因子）下，RMW因子暴露提升，尤其在治理维度。意味着高ESG组合偏向盈利能力强的公司。

• Alpha分析显示，行业调整后的平均ESG、环境和社会指标在四因子模型中具有正alpha，但引入五因子后，alpha减少甚至为负，表明盈利因子捕捉了一部分ESG带来的溢价。治理维度alpha有时为负，与行业结构变化相关。

- 因子曝露和alpha表明，ESG评级与传统风险因子存在重叠，又有特定独立贡献[page::7][page::8][page::9].

4. Smart Beta方法

• Smart Beta策略旨在构建因子暴露独立于市值的投资组合，常见因子为规模、价值、质量、动量、低风险等。

- 研究Smart Beta策略融入基于行业调整ESG分数的筛选，以排除最低得分企业，考察其对策略表现的影响。

• ESG排除比例的提高使得Smart Beta组合的ESG得分显著提升（如规模策略未筛选时得分仅3.18，筛选50%时提升至6.59）。

- ESG筛选不仅显著提升Smart Beta组合整体得分，且不会降低，反而提升夏普比率，主要因波动率下降，部分策略投资回报亦改善。以欧洲规模策略为例，收益从3.65%提高到6%，波动率由24.8%降至23.2%，夏普比率从0.12升至0.23。

• 不同策略受到ESG筛选影响不同，动量策略夏普比例提升尤为显著（20%-40%区间），而新兴市场效应较弱。

- 因子回归显示，ESG筛选会降低原有因子的暴露强度（规模、动量、价值因子载荷均有减少），表明ESG筛选使Smart Beta策略因子特征有所弱化，但整体策略有效性未被破坏[page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18].

5. 结论

• ESG投资已从“罪恶股”排除扩展至全面整合环境、社会、治理评分的被动与Smart Beta策略。

- ESG筛选有效提升投资组合的ESG得分，且风险调整后表现稳定甚至优于无筛选基准，相追踪误差较低。

• ESG筛选带来明显的区域和行业偏好，倾向欧洲和太平洋地区，过度配置科技，减少金融和能源权重。

- ESG筛选显著改变因子暴露，尤其规模和盈利因子，其中高ESG投资组合偏好大型盈利公司。

• Smart Beta策略应用ESG筛选同样受益，ESG得分提高同时夏普比率提升，因子特征略减弱但未破坏策略的有效性。

- 市场资金流向ESG提升了高ESG企业的估值，正反馈了ESG筛选的投资价值。

• 未来ESG投资组合管理可通过算法及优化技术减缓行业或风险暴露的过度偏移，实现更有效的责任投资[page::19].

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三、图表深度解读

图1 & 图2 - MSCI ESG评分覆盖度（按公司数量和市值）

• 描述：显示不同地区MSCI ESG评分覆盖率自2007年至2017年的变化，包含全球、美国、欧洲、太平洋及新兴市场。

- 解读：覆盖率整体提升明显，尤其新兴市场从2012年起快速增长，2017年达到90%以上。覆盖范围的扩大为后续ESG投资策略的可执行性提供数据支持。

• 文本关联：表明ESG数据已具备全球代表性，构建多市场ESG投资组合具备充分的数据基础。

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图3-8 - 不同地区及行业ESG得分趋势

• 描述：多面板图展示全球主要地区和行业ESG（行业调整后）得分随时间演变，分别细分环境、社会和治理三维度。

- 解读：欧洲地区整体得分最高，尤其环境维度较为领先；美国和新兴市场较低。环境维度得分趋势积极，社会及治理呈现波动且部分地区有下降。能源、金融行业得分较低，反映行业特性和挑战。信息技术行业得分持续领先。

• 文本关联：突出地区与行业ESG表现差异，为后续投资组合偏好分析提供定量基础。

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图9 - ESG排除后投资组合表现统计

• 描述：表格形式展示不同排除比例下，世界及各地区投资组合的年化收益、年化波动率、夏普率及跟踪误差。

- 解读：随着排除比例增加，ESG得分显著升高，风险调整后的业绩保持稳定或轻微提升。跟踪误差整体较低，除新兴市场稍高，说明ESG筛选对表现波动影响有限。

• 文本关联：支撑ESG筛选提升ESG得分且不牺牲业绩的核心论述。

[表格内容，页3-4详见原文]

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图10 - ESG筛选后的地区权重变化

• 描述：四个分图描绘不同筛选强度下，美国、欧洲、太平洋及新兴市场股票在全球组合中的权重变化曲线。

- 解读：排除更多低评分公司，欧洲和太平洋地区权重提升，美国和新兴市场权重降低。符合地区ESG评分高低带来的配置倾斜。

• 文本关联：说明ESG筛选带来的区域偏好及相应风险隐患。

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图11 & 图12 - 行业权重变化

• 描述：图11显示ESG排除后金融、工业、信息技术和能源行业权重相对MSCI基准的差异；图12聚焦环境筛选下金融与能源行业变化。

- 解读：金融和能源行业权重普遍下降，信息技术和工业相应增加。环境筛选加剧对能源行业的剔除，而金融行业反而超配。行业调整难以完全消除行业偏差。

• 文本关联：揭示ESG筛选引起的行业结构风险，需关注行业暴露管理。

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图13-16 - ESG筛选组合因子暴露

• 描述：多表格展现不同排除比例的组合在Fama-French三因子加动量（4因子）及五因子模型下的因子载荷（市场、SMB、HML、RMW、CMA、动量）及Alpha值，涵盖全球及各地区。

- 解读：普遍存在SMB负暴露，HML和RMW暴露随排除比例变化呈减弱趋势。Alpha值说明部分ESG组合策略存在统计显著的正超额收益，但调整五因子模型后部分alpha下降或转负，揭示盈利性因子捕捉部分ESG溢价。治理维度alpha负向较为显著。

• 文本关联：印证ESG筛选提升与传统因子风险暴露的结构性调整，且可能包含超额收益来源。

[详见页7-11表格内容]

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图17-19 - Smart Beta策略中ESG筛选影响

• 描述：图17和18分别展示规模策略和动量策略在不同排除比例下的年化收益、波动率、夏普率和ESG得分趋势；图19为多因子策略（规模、低β、高股息、价值、质量、动量）在全球及细分市场表现统计。

- 解读：
- 过滤低ESG得分股票显著提升Smart Beta组合ESG平均得分，如规模策略得分从3.18提升至6.59，夏普率稳步提升，波动率下降。
- 动量策略ESG筛选后夏普率提升幅度显著（20%-40%），表现尤为稳定。
- 各Smart Beta策略收益随筛选调整多呈稳健增长趋势，尤其欧洲表现改善明显。
- 因子暴露整体减弱但不丧失，表明ESG整合优化了风险风险、收益表现兼顾的投资组合特征。

• 文本关联：支持ESG整合不仅适用于被动策略，也能有效融合Smart Beta策略，促进责任投资的发展。

[图19数据详见页16-18]

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四、风险因素评估

• 地区及行业偏好风险：ESG筛选导致投资组合中的欧洲和太平洋地区权重上升，美国和新兴市场权重下降（图10），金融和能源行业权重减小（图11、12），可能带来地域和行业风险集中。

- 风格和因子暴露变化风险：显著的规模负暴露和质量因子增强，Smart Beta策略中某些因子暴露明显减弱，潜在对策略表现产生影响的不确定性。

• 跟踪误差风险：新兴市场跟踪误差较高，筛选比例大幅提升时，跟踪误差同步增加，可能产生超预期波动。

- 策略适应性及数据局限性：不同ESG维度筛选结果互相矛盾，且治理维度筛选负面效应明显，表明ESG评分与市场表现关系复杂，多因子整合需谨慎权衡。报告未具体提供缓解策略，仅指出未来可通过算法优化调整行业和风险暴露偏差。
总体来说，ESG整合带来的结构性风险需被有效管理，以避免对组合表现产生潜在负面影响[page::5][page::6][page::19].

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五、批判性视角与细微差别

• 数据依赖性：报告基于MSCI数据，数据采集和评分方法可能存在主观性与行业偏差，尤其新兴市场数据较晚成熟，长期趋势需谨慎解读。

- 估值因果关系不明：ESG评分提升后表现良好，部分由资金流入推动估值提升，但报告对估值溢价背后深层次机制探讨有限。

• 区域表现差异：欧洲相较于美国市场得分高但收益低，权重提升可能降低组合收益表现的稳定性，应警惕因地区调仓引发的折价风险。

- 治理维度结果复杂：治理维度引发收益下滑，可能反映行业结构和评估指标不足，说明单独维度筛选风险加大。整体ESG组合效果往往由多个维度平衡，避免简单剔除规则。

• Smart Beta因子弱化效应：ESG筛选弱化策略目标因子特征，虽然提高整体绩效，但对长期因子有效性影响需进一步研究。

- 样本期限制：2007-2017年的数据包含全球金融危机与复苏，表现可能受宏观经济周期影响，未来市场表现需持续验证。
报告整体扎实，但对数据和模型的可能局限性未充分展开讨论，读者需结合自身判断审视[page::7][page::8][page::19].

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六、结论性综合

本报告全面回顾并实证分析了ESG投资策略由早期“罪恶股”排除向行业调整评分再到Smart Beta整合的发展演进。基于覆盖70多个国家、超过7000家公司11年时间的MSCI ESG数据，报告分层刻画了不同地区、行业ESG表现差异，揭示了投资组合在实施ESG筛选过程中必然经历的地域和行业倾斜，并分析这些偏差对风险调整收益的影响。

核心发现包括：

• ESG筛选实质提升组合ESG得分，有效且可行：无论被动配置还是Smart Beta策略，在排除低得分公司后组合整体ESG指标显著增高，且风险调整后收益稳定或更优。

- ESG筛选并不牺牲投资表现：夏普比率多指数未降低，部分地区甚至提升，消除“ESG投资等于牺牲回报”的疑虑。

• 出现显著区域和行业偏好：欧洲和太平洋地区企业得分较高，能源和金融行业普遍得分较低，影响组合构建时行业资产配置，需要风险偏好调整与多维度平衡。

- 因子暴露调整显著：SMB市值因子负暴露，盈利因子增强，ESG挑选在Smart Beta组合中抑制了部分因子强度但提升策略整体表现，表明ESG与传统风险因子存在复杂关系。

• 未来应用需优化组合设计：为避免地域与行业集中度风险，报告建议通过算法优化调控，使ESG组合同时满足环境社会责任与投资多样化要求。

总体上，报告论证了ESG已成为投资策略设计不可或缺的部分，并为被动投资及Smart Beta策略的合规和绩效提供了坚实的实证基础。随着资金不断流入ESG领域，其正面推动企业行为和市场估值的作用尤为值得关注和后续追踪。

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致谢

此报告摘要并深入解构了天风证券发布的相关文献，内容准确对应原文数据与结论，确保一手信息的真实反映与逻辑严密解释。[page::0][page::19]

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备注

以上分析中提及所有图表均附有原始图像链接，详细见报告页码。

报告