大数据为ESG如虎添翼,打造双底线投资保障

大数据为ESG如虎添翼,打造双底线投资保障
2021年06月03日 20:33 新浪财经综合

  来源:贝莱德BlackRock

  ESG(环境、社会、公司治理)理念、可持续发展投资正受到全球资管行业的普遍关注,越来越多的投资者及市场参与者开始研究哪些ESG数据能有助于引导正确的投资决策,ESG数据如何预测公司业绩等问题。在中国力争实现“碳达峰、碳中和”战略目标的大背景下,ESG的重要性也不断攀升。上周发布的《关于加快推进上海全球资产管理中心建设的若干意见》,其中就明确提出要加大绿色领域投资力度,鼓励资产管理机构开展ESG信息披露,加强ESG产品研发。

  为此,我们邀请了贝莱德系统化主动投资团队(SAE)的Anna Hawley和沈宇青(Jeff Shen),来为大家解析ESG与盈利情况紧密联系的原因,以及大数据如何帮助投资者甄别能从长线竞争中获胜的企业。

  大数据为ESG投资带来重大转折点

  目前还没有统一的ESG分析框架和披露标准,因此投资者往往只能依赖少数研究机构的ESG“评分”体系进行笼统分析。然而,研究机构的评分标准各异,也没有任何评分能验证环境(E)、社会(S)和公司治理(G)因素与企业业绩之间的关系。为了更深入、全面地理解ESG相关因素如何驱动超额回报,投资者纷纷利用大数据和AI科技收集和分析ESG信息。如果说ESG评分提供了一种静态视图,那么大数据则为其补充提供了更多维度的洞察。科技和创新正在成为可持续投资成功的关键。

  可持续发展的相关分析能够在不依赖传统数据的情况下,帮助我们预测企业的基本面,进而制定投资决策。ESG相关数据还提供了一种非常独特的方式,帮助我们了解向低碳经济转型的过程中,不同行业的企业如何通过创新适应新趋势并实现蓬勃发展,而这只是通过分析ESG数据获取超额收益的机会之一。

  目前,ESG迎来了重要转折点。

  作为系统化投资者,我们通过严谨的研究流程、科学的研究方法,测试并验证我们的投资观点,这也有助于对过去未经证实的环境友好度和ESG评级进行更深入的分析。最关键的是,这一科学方法要求研究结果基于完善的经济理论,而且每一项投资决策都是对投资组合的补充。

  ESG棱镜的四大关键要素

  ESG的目标不仅仅是投资那些在环境、社会和公司治理方面表现最好的企业,而是以ESG作为棱镜多维度地进行投资分析,为投资者提供更为全面的分析框架,帮助投资者确定哪些企业具备长期盈利能力,从而获取超额收益。

  风险缓释:相关洞察能帮助投资者识别并规避陷阱企业,相关数据包括但不限于争议信息、新闻流量、网络防御数据和税收透明度。

  人力资本:这类洞察反映出员工所获得的利益对员工参与度及生产力产生哪些影响,相关数据包括但不限于员工信心、组织多元性以及员工福利等。

  社会影响:相关洞察集中于同时具备经济效益的社会改善情况。相关数据包括但不限于政策和ESG披露等。

  转型进程:相关发现能帮助我们定位企业如何为转型后的经济发展做准备。相关数据包括但不限于碳和水的使用率、联邦紧急事务管理局(FEMA)研究报告以及环境创新信息等。

  ESG数据的实际应用

  以ESG中的“环境(E)”为例。尽管不一定总是那么明显,但在转型后的经济环境下,施行高标准的环境政策将为企业的盈亏平衡点带来长期效益。当然,其实还存在另一种完全相反的假设,即无视环境政策的企业,其运营成本较低,但这也从反面印证了ESG与盈利能力之间密不可分的联系,我们的数据和分析均证实了这一明显相关性。

  能源与环境设计先锋(LEED)的相关数据便提供了一个有力例证:拥有LEED建筑认证的企业往往用电较少,使用可再生材料,并在建筑中采用更好的施工方法。整体能效的提升使运营成本显著降低。

  注:1. 建筑物和施工排放占城市能源排放量的40%。来源:REN21《可再生能源2019—全球现状报告》

  2. 来源:美国绿色建筑委员会(USGBC)、美国能源信息署(EIA)、贝莱德系统研究

  追求LEED认证的企业也往往拥有更高的运营效率。环保与节能理念已经渗透到这些企业的方方面面,而LEED数据可以帮助我们认识企业的高效能行为以及对盈利的作用。

  识别变革者和未来赢家

  ESG数据分析的一大重要特征在于致力寻找相对差异——从每个行业中挑选出在ESG方面表现好于同行的企业。ESG整合并不意味着石油和其他对环境有影响的企业将被完全抛弃,到2050年,石油公司仍将存在,但未来的业务发展需要与ESG理念相契合。尽管无法预知这类企业在未来20或30年后的情况,但我们可以利用现有数据判断哪些公司最有可能长期繁荣发展。

  毕竟,可持续发展能力和财务盈利能力密不可分,而ESG数据分析的目的就在于预测哪些企业能成为长期赢家,这也是超额收益的根本来源。

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责任编辑:樊文佳

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