中概股遇“信任危机”，ESG投资能做什么？丨投资情报站

近期，多家中概股遭受质疑，在本就不平静的市场环境下，个股风险让大家更焦虑了。那么，危机爆发前究竟是否有预兆？我们可以从哪些维度进行监测？Miss摩邀请了擅长ESG领域研究的研究员陈修竹，来分享如何从ESG角度识别公司风险。

陈修竹

研究管理部研究员，擅长ESG领域研究

卡内基梅隆大学化学工程自动化硕士

曾任能源行业工程师、私募基金研究员

5年证券从业经历

上下滑动了解什么是“ESG”

ESG是Environment（环境）、Society（社会）、Governance（公司治理）的缩写。ESG投资考虑了环境、社会责任、公司治理三方面的非财务因素，并从中筛选表现较佳的企业。

目前 ESG已成为投资中重要的“排雷”工具，越来越多的国内外金融机构，将ESG投资理念融汇到投资决策中。对投资者而言，ESG投资理念有助于从多角度鉴别公司质地，降低投资组合的尾部风险。

ESG视角下的风险识别

近日浑水公司发布的一份研究报告直指某公司财务造假，导致当天该公司股价暴跌了将近80%，给投资人造成了沉重的打击。

陈修竹指出，如果从ESG的角度出发，该公司早在被“做空”之前，就已经显现出问题的端倪。

2018年该公司的财务报表审计结果显示，存在财务与内部控制的“重大缺陷”。主要的原因是其缺乏足够的会计和财务报告人员，但是该公司却没有在这方面采取优化措施。

另外，该公司管理层股权质押比例较高，这也是ESG体系下的关键负面信号之一。做空报告发布之后，该公司董事长超半数的股票质押遭到了强制平仓，导致股价进一步下跌，多家机构也因此遭受惨痛损失。

在A股市场，ESG理念也同样能够起到预先识别风险的效果。

以已经退市的长生生物为例，在“爆雷”前似乎是个不错的公司——业绩好、增长快。其实早在2018年7月长生生物就爆出了产品质量问题以及贪污贿赂的问题。但在看似“完美”的财务指标下，由于投资者缺少对公司全面的评估，忽略了ESG角度下的潜在风险，最后导致了惨痛的经济损失。

陈修竹表示，从ESG的视角来看，长生生物的销售费用、推广服务费占比过高，从企业的工商数据也可以看到涉及贪污贿赂类的案件高达20例，包括行贿地方医院、疾病防控防疫部门，通过贿赂方式、给予回扣来推销产品。

此外长生生物的产业链相关环节非常复杂，产品质量在生产、物流、销售各个环节的管理难度非常高，这都是ESG投资体系下供应链管理的风险敞口。如果能够提早发现和认知这些问题，就能更好地帮助投资人“排雷”，提升抗风险的能力。

ESG理念有助于提升组合抗风险能力

新冠疫情对很多企业来说是一次生存的考验，也可以说是一次全面的压力测试。陈修竹认为，在面临诸多不确定性的市场环境下，企业的抗风险能力应作为投资中的重要评估标准。

以摩根士丹利华鑫基金的ESG评级体系为例，在疫情影响期间A类（ESG最高评级，以大市值、抗风险能力强、质地较好的企业为主）股票的最大回撤显著优于同期上证指数。

在行业层面，公司ESG评级体系遵循十分严格的筛选标准。例如ESG评级下的 A类股票通常会避免选择石油等污染性行业，因为这些行业的生命周期会随着经济变化和市场环境波动而起落。在本次疫情冲击下，由于远期需求量下降以及地缘政治原因引起了石油价格的大幅波动，而采用ESG策略则能够降低这种风险。

陈修竹指出，通常而言，由于ESG策略的风险敞口相较大多数策略小，因此面临突发事件时表现出的抗风险能力也较强。

国内ESG投资发展现状

2017年以来，中国基金业协会组织开展了多项ESG专项研究，并积极推广ESG理念。目前ESG投资理念已经获得广泛认同，并促使资产管理人在投资过程中更为谨慎。

陈修竹介绍，ESG投资可以大致归纳为七种实现方式，包括黑名单机制、白名单机制、基准筛选、可持续性主题投资等。黑名单机制主要是基于剔除的原则，白名单和基准筛选主要是通过简单划定投资域来实践ESG投资理念。

除此之外，市场上也有很多可持续性主题性的投资，例如低碳、环保、节能、新能源等方向的ESG主题投资。

ESG的数据来源方面，目前国内主流机构的ESG数据主要来自于上市公司自主披露的年报、季报、社会责任报告，以及第三方的ESG评级机构。陈修竹强调，由于A股上市公司的ESG信息披露通常不够完整或不够及时，给ESG投资带来了很多挑战和难度。

为了解决上述问题，我们利用了大数据技术来推进ESG理念在A股市场的本土化应用。通过大数据的赋能，能够更精准地采集和更新数据，并减少过程中的人工干预，使投资流程更加高效。

ESG DataLAB——摩根士丹利华鑫基金自主研发的智能投研平台

ESG DataLAB是摩根士丹利华鑫基金自主研发的ESG投研支持平台。通过爬虫技术获取ESG三方面的传统和另类数据并进行数据清洗、处理，而后运用ESG评级模型进行ESG打分和评级。再融入传统量化投资和基本面分析方法对模型进一步优化，从而达到更好的选股和辅助投研的效果。

陈修竹介绍，ESG DataLAB首先通过爬虫工具爬取上万个原始数据点，并对数据进行筛选和清洗，构成基本的数据库；通过结构化的数据对A股所有上市公司进行打分，根据得分从高到低分为ABCDF五档。在投后管理方面，搭建了舆情的监控系统，全天候爬取个股的舆情，包括公司公告、权威财经媒体、政府官网和协会数据等。通过机器学习的方法对舆情进行分类和分析，能够提前对重大风险进行预警。

在给上市公司打分的过程中，给予符合环境治理标准，公司治理结构较好、违法违规较少、战略投资者较好的公司以更高评级。针对每家被评级的公司，系统自动生成智能AI图谱，标注公司潜在风险，并且智能化地提供相应的建议方案，为投研团队未来进行公司调研和与高管交流提供参考。

陈修竹强调，在投资方向上，ESG理念重点支持有利于环境改善、应对气候变化和资源高效利用的经济活动，并且充分考虑环境、社会责任和公司治理这三方面的非财务指标，以更好地鉴别优质公司，降低投资组合的风险，具体方向如新能源汽车、风电、光伏、节能环保、医疗健康及消费等板块，与企业一起分享可持续的价值创造。

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