中金ESG评级体系简介与特色 [page::0][page::2][page::3][page::4]

• 评级体系V2.0于2023年10月发布，结合财务重要性特征与行业研究深度，采用定量方法丰富底层指标体系。

- 三大特色：国际ESG准则融合国内特色指标（例如监管处罚、排放量核定比、公益项目）、行业研究协同、采用新闻文本情感打分模型强化另类数据应用。

样本覆盖及行业分布特征 [page::5][page::6]

• 2024Q4期共评2833家A股和421家港股上市公司。A股以工业、信息技术、材料行业为主，市值较集中于金融、信息技术、工业行业；港股以可选消费、医疗保健、房地产数量多，市值集中在可选消费、通讯服务和金融行业。

ESG得分分布及行业内分布特点 [page::6][page::7][page::8][page::9][page::26]

• A股ESG总得分呈近似右偏分布，集中在1.5-8分区间，港股得分呈多峰双峰分布，集中于4-9分。

- 三个维度中，E与S得分倾向右偏，G得分呈双峰分布。

• 评级体系基于GICS二级行业分类，各行业得分分布与标准差存在差异，影响跨行业可比性。

成分股与市值分布的相关性分析 [page::10][page::11][page::13][page::14][page::15]

• 沪深300和中证800成分股在ESG得分均值和中位数上优于中证500和中证1000。

- 市值规模与ESG评分总体呈正相关，最大市值组(Group 5)ESG总分及S、G得分显著高于其他组。

• 近三年趋势维持此相关性，体现市值较大企业ESG表现稳定较佳。

盈利及估值特征与ESG得分关系 [page::16][page::17][page::18][page::19][page::20]

• ROE与ESG得分相关性较低，2024Q3数据及近三年时间序列表明单调性不明显。

- 估值指标PE与ESG总分和G得分呈负相关，PE较低的公司取得较高ESG评级得分。

股价风险特征与ESG得分的正相关性 [page::21][page::22][page::23][page::24][page::25]

• 使用最大回撤率和95%置信区间VaR衡量股价风险，风险指标较好的公司ESG总分及G得分偏高。

- 2024Q4单期数据及近三年时间序列均反映风险表现良好组ESG得分位于领先水平。

行业内ESG领先者特征与排名稳定性 [page::26][page::27][page::28]

• 行业内ESG领先公司市值占比较高，能源、电信、食品饮料烟草行业领先者市值规模效应尤为显著。

- 日常消费品经销与零售、保险、消费者服务行业ESG领先公司排名稳定性最高，整体行业ESG排名稳定且波动较小。

评级体系及数据风险提示 [page::29]

• 评级数据依赖第三方数据供应商，存在数据准确性、全面性偏差风险。

- 评级模型设置特定目标函数，存在应用场景和模型偏差限制。

• 数据更新频率为季度，存在时间滞后性，重要ESG事件反映有延迟。

中金ESG评级2024Q4数据更新报告详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题: 中金ESG评级2024Q4数据更新

- 作者与机构: 潘海怡、刘均伟等，中金公司研究部及中金研究院

• 发布日期: 2025年1月20日

- 研究主题: 涉及A股及港股上市公司ESG（环境、社会和公司治理）综合评级体系及其2024年第四季度的最新数据更新

• 核心信息与结论:

- 中金ESG评级基于财务重要性特征构建，融合行业研究团队的专业洞察及碳中和等前沿问题的研究，2023年10月升级至2.0版本。
- 报告详细展现了2024Q4季度A股与港股上市公司ESG得分分布，行业差异，成分股与市值关联，基本面特征表现，以及多维度指标体系整合的评估结果。
- 评级结果显示，A股得分呈右偏，港股则为双峰分布，中金特别强调评级结果的行业内标准化和跨行业可比性的限制。
- 报告对ESG得分与股票回撤、风险指标存在正相关性，而ESG得分与盈利（ROE）相关较弱、与估值（PE）呈负相关性做了系统分析。
- 同时披露了各二级行业内ESG领先者市值特征及排名稳定性。
- 报告风险提示具体到数据准确性、模型偏差及数据时滞性，为评级结果的谨慎使用提供依据。

整体而言，报告目的是更新和深化投资者对A股和港股公司ESG表现的理解，强化ESG数据的可用性及分析深度，同时体现中金ESG评级的科学严谨与本土适应特征。[page::0,1,29,30]


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二、逐节深度解读

2.1 报告摘要与评级体系概览

• 评级体系形成与演进：

- 中金ESG评级体系自2022年底推出首个版本（V1.0），持续迭代至2023年10月V2.0版本，体现体系成熟与方法论优化。
- 评级由中金研究部与研究院联合构建，核心依据财务重要性，兼顾ESG热点议题，体现多维度框架融合和数据驱动评估。

• 评级结果示范：

- A股ESG得分集中于1.5-8分，分布右偏，显示多数企业处于中等及以上表现。
- 港股得分呈双峰，集中在4-9分，反映出较高集中度与差异化。

• 评级特色明确为三点：国际准则对接+体现本土ESG特点、多研究协同以及定量赋能指标体系集成。[page::0,1]

2.2 评级方法论及三大特色

• 接轨国际准则并体现国内特色（图表2、3）

- 结合国际ESG标准与中国政策（如双碳、乡村振兴），加入多个本土特色指标：证监会等监管处罚次数、社区投资、污染物排放浓度相对比、公益项目等。
- 对企业ESG绩效的判定融入了国家法律法规的合规要求，确保评级不仅是国际化，也紧贴本土实践。

• 多维度研究能力全面融合（图表3）

- 报告展示行业团队的架构及与研究院涉及碳中和、社会模型及大产业链等主题的深度研究衔接。
- ESG和行业研究交叉互动，确保ESG指标既反映行业本质风险，也结合热点政策和市场动态。

• 定量赋能数据资源整合（图表4）

- 结合多家数据源，底层原始数据超过1000个，时间序列回溯至2018年，数据丰富详实。
- 通过量化模型处理新闻事件型另类数据，建立情感因子、时间窗口和事件计数体系，实现新闻文本信息向量化，并转化为ESG评分指标。
- 该创新体现了对非传统数据的有效利用，提升了评级的动态和精细度。[page::2,3,4]

2.3 2024Q4全样本评级结果与行业结构

• 样本覆盖：

- A股被评上市公司2833家，行业分布以工业、信息技术、材料行业企业数量居多，金融、信息技术与工业行业市值占比较大。
- 港股被评企业421家，数量上以可选消费、医疗保健及房地产行业为主，市值则由可选消费、通讯服务和金融行业占优。

• ESG得分分布：

- A股 总得分为右偏分布，集中于1.5-8分，均值4.02，中位数3.63。E（环境）得分和S（社会）得分也表现为右偏，G（治理）得分却呈现双峰，说明治理维度表现分布较为分散。
- 港股 ESG总得分呈双峰，集中于4-9分，均值和中位数分别为6.27和6.53。港股E、S、G得分均体现多峰分布，说明港股不同维度ESG表现较具分层性质。
- 需注意ESG得分为行业内标准化结果，A股与港股的评分序列独立，跨市场不可直接比较。

• 图表7至14及8-9页多个分布图全面展示不同市场、不同维度的评分分布差异，反映出评级细致多元。

- 评级样本行业分布、得分分布绘图表述清晰，同时强调分布背后评级制度与行业差异对结果的影响。[page::5,6,7,8,9]

2.4 评级分域特征分析

• 成分股分析 （图表15、16及12、13页多个具体行业表）

- 主流指数成分股（沪深300、中证500、800、1000）中，沪深300和中证800成分股表现出ESG得分优势，尤其是在精准细分的二级行业内。
- 部分行业如运输、软件与服务行业，中证500成分股反而得分中位数高于沪深300及中证800。
- 以二级行业维度细致统计，展示了成分股间ESG得分差异和具体维度分数，G得分优势尤为明显，反映大盘股治理水平普遍较高。

• 市值特征（图表19-23）

- A股被评公司按市值分5组，从小到大。数据显示，市值较大组（Group5）不仅ESG总得分明显高于低市值组，S和G得分相关亦更强。
- 近三年数据动态亦呈类似趋势，验证了市值与ESG表现正相关的结论。

• 基本面特征（图表25-28）

- 盈利指标ROE与ESG总得分相关性较弱，且缺乏强单调性，但近年来ROE与E得分的关联度有所提升，暗示环境绩效和盈利能力可能逐渐趋于相关。

• 估值指标PE（图表29-33）

- 2024Q4季度数据未显示PE与ESG得分单调关系，然而近三年时序显示ESG与PE负相关，即低估值市值企业往往ESG表现好，特别是G得分。

• 风险指标（图表34-43）

- 以最大回撤率和VaR（95%置信区间）计量股价风险表现，发现股价风险良好（回撤和VaR值较小）公司ESG得分较高，尤其表现为G得分优势。
- time series动态分析同样显示风险表现优异的分组具有更高且逐渐提升的ESG得分。

• 整体解释了ESG评级与公司规模及风险控制能力相关，但与盈利和估值的联系较为复杂；这提示ESG可能更多体现为一种风险管理维度而非直接反映盈利能力的指标体系。[page::10-25]

2.5 行业视角分析

• 不同行业在ESG评分指标设计和权重侧重点不同，评级结果跨行业可比性有限。

- 展示了2024Q4各GICS二级行业内的ESG得分分布情况与分布离散度（标准差），部分行业如金融、能源和医药表现均值较高且波动范围较大。

• 对A股行业ESG领先者特征剖析表明，能源、电信服务、食品饮料烟草等行业中，ESG领先企业普遍市值规模较大，表现出显著的市值规模效应。

- 反之，日常消费品经销、保险、消费者服务等行业内ESG领先企业的市值规模偏中小，表现出多样化的ESG路径。

• 企业排名稳定性分析（保留系数和秩相关系数）显示，日常消费品零售、保险、消费者服务等行业ESG领先企业排名较为稳定，而能源、金融服务和家庭用品行业整体排名稳定度高，但高ESG个股排名变动率相对较低，反映行业内ESG实践的连续性和行业差异性。[page::26-28]

2.6 个股视角及风险提示

• ESG总分及E、S、G评分均以行业内标准化排名形式输出，得分反映企业在行业中的相对绩效。

- 数据覆盖A股2018年以来中证800及1000成分股和港股恒生综合指数成分股及港股通标的名单。

• 报告提醒，横向ESG得分跨行业的可比性有限，企业得分时间序列受同行变动影响，建议结合行业百分位数动态综合判断企业ESG表现。

- 风险提示:
- 数据准确性潜在偏差来自第三方数据搜集披露方式差异、公开披露不充分等。
- 评级模型受限于研究团队设定的权重和目标函数，有可能存在模型适用场景限制。
- 数据更新存在季度时滞，难以即时反映最新ESG事件。多数公司年报披露也存在时滞。
- 用户应理性参考，结合专业建议使用评级结果。[page::29-30]

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三、图表深度解读

3.1 评级体系结构与特色（图2-4）

• 图2展示评级特色、方法及Output路径：评级重点财务重要性、行业覆盖、中金自有研究、底层指标体系科学设定，季度频率更新。

- 图3具体列举国内特色性核心指标，如行政处罚、社区投资、污染物排放浓度比、乡村振兴公益项目等，展示本土化ESG财务风险管理特色。

• 图4详细刻画新闻事件型另类指标的构建流程，包含情感因子计算、时间窗口设定、事件计数调整，体现高维度动态指标构建方法，增强评级前瞻性与动态适应性。

3.2 样本行业分布与市值结构（图5-6）

• A股图(5)显示工业、信息技术和材料行业企业数目居多，但金融与信息技术市值占优，反映行业分布与市值权重不一致。

- 港股图(6)则表现可选消费市值和数量领先，医疗保健数量多但市值结构较分散。分割的柱状和折线清楚区分数量与市值关系。

3.3 ESG总分及E、S、G分布（图7-14）

• A股（图7-10）中，ESG和E、S得分呈现右偏分布，中位数集中于3-4附近，但G维度表现双峰（部分公司治理极优，部分较弱），说明治理议题分化较明显。

- 港股（图11-14）总体向右偏且多峰，均值显著高于A股，体现港股样本体量较少但质量相对更优或披露更成熟。各维度得分内的多峰分布体现结构复杂。

3.4 成分股与市值分组的得分情况（图15-23）

• 图15-16显示沪深300与中证800成分股普遍ESG得分高于其它指数成分股。

- 12、13页为详细的行业分解表，清楚列示ESG及E、S、G得分在成分股内的具体表现，有助分析行业与规模层面的ESG差异。

• 市值分组对比（图19-23）明确展示市值越大，ESG及单项得分尤其治理分支的优势越明显，动态趋势与当期均值相契合。

3.5 基本面指标ROE和估值PE的时序表现（图24-33）

• ROE组别划分呈现ESG得分较弱的相关性，得分其与盈利无明显线性关系。

- PE分布的时间序列揭示殷勤的负相关趋势，特别是治理得分与估值存在反向关系，暗示高ESG得分公司更多被市场低估。

3.6 风险指标关联性分析（图34-43）

• ESG得分与股价最大回撤及VaR指标呈正相关，表明治理良好公司能够更好地控制下行风险。

- 图34展示不同股价风险组的ESG及维度得分平均值，显示股价风险较低组得分显著更高。

• 图35-43动态曲线图形象展示三个年来股价风险指标与ESG评估关联的时间趋势。

3.7 行业内ESG差异及领先者特征（图44-48）

• 行业内评级分布图（图44、45）显示不同GICS二级行业内ESG分布的差异及变异系数，突出行业差异。

- top20% ESG公司市值占比（图46）强调部分行业大盘公司集中度高。

• 留存系数（图47）与秩相关系数（图48）全面衡量排名及分数的稳定性，反映ESG表现的持续性和行业内竞争态势。

- 图表展示数据详实，结构紧凑直观，充分支撑报告论断。

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四、估值分析

报告未包含传统估值模型如DCF、市盈率等具体估值目标价，仅提及估值指标PE与ESG得分的统计相关性分析，具体结论为PE与ESG（尤其G得分）呈负相关。
这表明中金ESG评级更侧重于风险管理和财务表现关联分析，而非直接用于估值估算。
模型隐含的定量权重和评分方法虽未详述，但基于行业内标准化评级，反映相对绩效评估而非绝对价值计算。[page::18,19]

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五、风险因素评估

• 数据准确性偏差: 来源多样导致数据披露不同、缺失及异质性，影响横向对比准确性。

- 评级模型偏差: 评级依据团队判断配置权重，不同用户背景下适用性受限。

• 数据更新滞后: 季度更新存在信息时滞，最新ESG事件难立刻反映。ESG报告时间点差异大加剧滞后。

- 评级应用应结合用户实际投资策略和风险偏好进行适当调整。

• 报告附安全披露与免责声明，保障信息透明与使用规范。[page::29,30]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告强调多维数据融合、定量赋能，方法论较为完善，但尚未公开具体权重结构和评分细节，不利于评级透明度和复现性。

- ESG得分跨行业不可比较，但评级结果在金融实务中跨行业比较仍具诱惑，用户应谨慎解读。

• 新闻事件类另类数据利用反映创新，但受文本情感模型和事件标签准确性限制，可能存在误判风险。

- ROI因模型量化和行业适应性不同，模型稳定性需进一步观察。

• 风险因子分析显示ESG与股价风险正相关，但因果关系未明，可能受行业结构等因素影响。

- 基本面指标ROE相关性弱，提示ESG与盈利尚待进一步整合。

• PE负相关的观察虽有趣，但缺乏因果验证，应为初步洞见。

- 行业内领先者市值规模效应明显且排名稳定，显示大型公司主导ESG实践，但小型高ESG表现公司存在，行业多样性未被完全覆盖。[page::内容综合]

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七、结论性综合

中金ESG评级2024Q4数据更新报告通过融合丰富的底层数据、多维度研究团队深度分析及创新的另类数据应用，完整展现了A股与港股ESG绩效的最新结构与动态。评级体系已发展至V2.0版本，进一步贴合中国市场与政策环境，兼顾国际标准。

报告中的核心发现包括：

• A股ESG得分偏低、分布偏右，港股表现更优，且得分分布呈多峰，反映两个市场ESG表现和信息披露成熟度差异。

- 市值规模与ESG得分呈显著正相关，尤其治理维度表现明显更好，提示大公司更注重公司治理与ESG合规。

• ESG与股价下行风险指标（最大回撤率及VaR）正相关，显示ESG评级有效捕捉风险管理能力。

- 盈利能力指标ROE与ESG得分弱相关，估值PE与ESG呈负相关，反映ESG与传统财务指标间的复杂关系，需进一步研究。

• 行业内ESG领先者市值占比较高，尤其能源、电信服务和食品饮料烟草行业，且排名长期稳定，显示行业内少数公司引领ESG实践。

- 报告的风险提示诚实对待数据和模型局限，强调评级结果需理性看待，结合多方信息。

报告的图表丰富详实，涵盖不同市场、行业、公司规模及财务特征，数据维度宽广，展现出ESG评级在风险管理及投资研究中的潜力。

总体上，中金ESG评级体系为中国市场构建了一套科学、定量、兼具前瞻性和本土特色的ESG评价框架，既适用于投资者、监管机构，也为企业提升ESG绩效提供参考。但评级结果在跨行业可比性及某些财务维度关联方面仍存在限制与待完善空间。建议用户结合报告提供的风险提示及行业百分位数动态作综合判断，避免对结果的误解和盲目信赖。

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