随着 ESG 政策体系逐步完善，《上市公司可持续发展报告指引》《上市公司信息披露管理办法》 等政策相继落地，各行业 ESG 报告披露率持续上升，推动不同公司、不同行业间 ESG 底层指标的 可比性显著增强，ESG 风险识别价值也随之凸显。截至 2025 年 10 月 31 日，国内多数省份上市公 司的 ESG 报告披露占比已超五成，高碳行业披露率也在逐年上升。在此背景下，依托 ESG 指标、 ESG 底层议题或经清洗的原始数据构建的 ESG 整合量化策略，其落地实践逐步具备可行性。
（一）ESG 报告披露情况
央国企 ESG 信息披露增速远高于非国有企业。分所有制来看，国有企业披露率显著高于非国有 企业。截止 2025 年 10 月 30 日上市公司已发的 ESG 报告来看，国有企业披露 ESG 报告家数占所 有国有企业比例为 77.82%，非国有企业披露 ESG 报告家数占所有国有企业比例为 34.86%，2020- 2024 年期间，国有企业披露率从 39.42%上升到 77.82%，非国有企业披露率从 14.38%到 34.86%。
从上市公司家数大于 100 的样本中，北京、上海、福建 2024 年 ESG 报告披露率较高，均在 56%左右。分省份来看，各省市整体的披露情况正在逐年上升，所在地在江苏省的上市公司披露 ESG 报告家数增加最多，增加了 55 家，截止 2024 年江苏省披露率为 36.34%；由于政策监管趋严、投 资者对 ESG 关注度提升、企业自身治理意识增强等因素，从 2020 到 2024 年，各省市上市公司 ESG 报告披露比例整体呈上升趋势。
从 2020 年到 2024 年，各行业上市公司 ESG 报告披露率整体呈上升态势。其中银行行业披露 率表现突出，2021 年起达到 100.00%。钢铁、煤炭等传统高耗能行业受 ESG 监管压力推动披露率 增长显著。
2020-2024 年，大型上市公司 ESG 报告披露率从 26.61%持续提升至 54.93%，中型、小型 公司披露率虽逐年上升但整体偏低。ESG 信息披露目前以大型公司披露为主，通过产业链上下游影 响中小企业。
（二）风险管理逐步融合 ESG 评级体系
ESG 评级体系能够通过非财务数据评估企业可持续发展能力。由于 ESG 聚焦于环境、社会、公 司治理三大主题，关注企业的可持续发展，因此相较于传统的财务分析，可以从不同视角对比公司 的横向差异。通过分析公司间的 ESG 数据，在环境角度，可以识别不同公司与所处自然环境的交互 效果，体现企业对于能源使用、环保投入等可持续发展指标的关注；在社会角度，可以识别不同公 司与所处的社会环境的交互效果，体现企业对于公司员工、消费者、供应商、社区等利益相关方的 合作态度；在公司治理角度，可以识别不同公司对于自身的管理模式，体现企业对于公司运作、管 理系统、公司政策等方面的管理理念。 ESG 评级体系能够对 ESG 风险较大的股票进行警示。随着 ESG 理念在中国的快速发展，ESG 的长期价值逐渐被社会群体接纳，人们更加关注企业的长期发展价值。对于 ESG 评分较低的企业而 言，较低的 ESG 评分会增强投资者对公司长期发展的消极看法，从而降低企业的融资规模与机会， 这会迫使企业反思自身 ESG 经营管理的负面行为，从而在 ESG 发展模式上做出改进，以期获得投 资市场的良好表现。 ESG 评级具备一定的长期预测功能。企业的 ESG 评级优良在一定程度上体现了企业对社会责 任的践行程度。ESG 评分较高的企业，意味着其与利益相关者搭建了良好的合作关系，更受消费者 的长期喜爱，也能够有效建立供应链管理监督体系、产品质量控制体系，拥有更强的危机应对能力， 在自身的公司治理方面也保持着合理的公司架构及人才培养体系等，在长期更易有稳健、良性的表 现。 在 ESG 评级体系内，包含了日频、周频、月频、季度频以及年度频等多样化的数据类型。这些 不同频率的数据相互交织、相互作用，形成了一个复杂的数据网络。为了能够更加精确地剖析 ESG 评级，我们有针对性地将高频数据从整个数据体系中分离出来。
ESG 评级出现高频变化的主要原因，在于公司在环境、公司治理以及社会责任这三大领域所发 生的新闻事件、受到的处罚，以及涉及的法律诉讼等情况。需要着重指出的是，这类事件一旦发生， 往往会对公司的整体经营产生广泛而深刻的影响，其影响周期通常较为漫长。 从数据来源层面来看，ESG 评分可清晰划分为两个类别。一类是频率相对较低的 ESG 基础分 值，其底层指标的构建大多基于季度频率或年度频率的定性指标，这些指标从宏观层面为 ESG 评级 奠定了基础框架。另一类则是频率较高的 ESG 风险监管数值，其底层指标构建主要来源于日频、周 频、月频的定期或不定期的新闻报道、处罚通报以及法律诉讼等事件。由于这类数据紧密关联着上 市公司的实时动态，因此能够更为敏锐地反映出上市公司的舆情状况，成为评估上市公司 ESG 表现 的重要即时性依据。
（三）国际主流 7 种 ESG 策略
ESG 投资策略，就是在进行投资时将 ESG 纳入考虑的具体方式与方法。全球可持续投资联盟 （GlobalSustainableInvestmentAlliance）将 ESG 投资策略共分成七种类型，包括正面筛选、负 面筛选、规范筛选、ESG 整合、可持续发展主题投资、影响力与社区投资和企业参与及股东行动， 也是目前在全球范围内认可度最高的 ESG 投资策略分类标准。 我们将以上七种 ESG 投资策略进一步归为三大类：第一大类是筛选类 ESG 投资策略，即在投 资过程中基于一定的环境、社会和公司治理标准对投资标的进行排除和选择，主要包括正面筛选、 负面筛选、国际惯例筛选、可持续主题投资四种投资策略；第二大类是整合类 ESG 投资策略，即通 过定性或定量的方法，将 ESG 因子与传统的财务因子结合，对企业进行更加全面的评估，主要包括 ESG 整合投资策略；第三大类是参与类 ESG 投资策略，即投资者通过参与公司治理等，推动公司采 取行为从而实现积极的社会影响以及环境影响，主要包括影响力与社区投资、企业参与及股东行动 两种投资策略。值得注意的是，负面筛选策略在国际上发展最早，应用较为广泛，将 ESG 因素系统 且明确地纳入投资组合的 ESG 整合策略，目前已成为国际最主流的 ESG 投资方法。
（1）正面筛选策略
正面筛选所采取的原则类似于“同类最优”，即基于 ESG 的评价标准，根据投资标的的 ESG 表 现情况，在同一个行业或领域内进行对比和筛选，最终选出 ESG 表现较好的投资标的进行投资，或 者对于 ESG 的得分设置一个门槛值，只有高于此门槛值的投资标的才会纳入投资范围。正面筛选策 略通常应用在 ESG 指数编制方面。
（2）负面筛选策略
负面筛选即排除筛选，是指寻找在 ESG 方面表现低于同行的公司，然后在构建投资组合时尽量 回避 ESG 表现不佳的公司标的。负面筛选的条件相对多元化，可以是产品类别，例如烟草、化工燃 料、竣工等行业的公司会在负面筛选中被排除；也可以是公司行为，例如涉及环境诉讼、贪污腐败、 高碳足迹的公司同样会在负面筛选中被排除；还可以是 ESG 得分最低标准，即在构建投资组合时筛 选排除掉 ESG 得分排名较低的一定比例内的公司。
（3）国际惯例筛选
国际惯例筛选即标准筛选，是指根据国际规范，筛选出符合最低商业标准或发行人惯例的投资， 比如剔除不符合国际劳工组织最低标准的公司。与正面筛选、负面筛选两种策略所不同的是，国际 惯例的“标准”通常是现有权威框架，包括联合国、经合组织、国际劳工组织等机构发布的关于环 境保护、人权、反腐败方面的契约、倡议，例如《联合国全球契约》、《联合国人权宣言》、经合 组织的《跨国企业准则》、国际劳工组织的《关于多国企业和社会政策的三方原则宣言》等。
（4）可持续主题投资
可持续主题投资策略指的是对有助于社会整体可持续发展主题的投资标的进行投资，例如可持 续农业、绿色建筑、智慧城市、绿色能源等主题。该投资策略十分注重预测长期社会绿色可持续的 发展趋势，围绕可持续主题进行投资，但不对特定公司或行业进行 ESG 评价。该策略主要强调投资 者的责任和机会，通过支持符合可持续发展原则的公司和项目，促进社会福祉和环境保护事业的不 断发展。
（5）ESG 整合策略
根据 PRI 的《股权投资 ESG 整合实践指南》，ESG 整合策略的定义为“系统性地将重大 ESG 因素明确纳入投资分析及决策中”，并且共分为以下 4 个阶段。第一个阶段是定性分析，即投资人 从多项来源（包括但不限于公司报表和第三方投资研究）搜集相关信息，并识别出影响公司的实质 性因素；第二阶段是定量分析，即投资人将评估重大财务指标对投资组合中股票的影响，以及对投 资范围的影响，并适当调整其财务预测或估值模型。第三个阶段是投资决策，即在前两个阶段的基 础上，进行买入、持有或卖出等操作；第四阶段是积极所有权评估，即重大财务指标的识别、投资 分析和投资决策后能够启动或支持与公司沟通和指导投票，后续掌握的额外信息、沟通的结果以及 投票活动将会反映在未来的投资分析中，从而对后续投资决策产生影响。ESG 整合技巧目前在基本 面策略、量化策略、SmartBeta 策略、被动策略以及强化被动策略中均有所涉及。
（6）影响力投资与社区投资
社区投资是指为具有明确社会或环境目的的企业提供资金，其下一个子类别为 ESG 影响力投 资，指的是通过投资以实现积极的社会和环境影响，其投资目的是在获得经济收益之外产生有益于 社会的积极成果，帮助减少商业活动造成的负面影响，因此影响力投资有时也会被认为是回馈社会 和慈善事业的延伸，常见于一些慈善基金会中。
（7）企业参与及股东行动
企业参与和股东行动指的是投资人发挥利用股东权利来影响企业治理行为，从而实现 ESG 投资 目标。主要有四种形式：其一，投资人主动要求 ESG 相关信息披露；其二，直接改变被投资公司的 行为并提出明确的要求；其三，股东投票支持 ESG 相关决议；其四，如果投资者未能成功开展上述 企业参与活动，可以向公司提出撤资请求。总体而言，企业参与及股东行动投资策略即 ESG 投资者 通过积极参与公司治理和股东行动，协助与督促所投资企业推行 ESG 理念，完成 ESG 发展目标。
（四）ESG 整合策略逐步成为主流
自 2025 年以来，国内 ESG 投资市场呈现显著的结构化增长，其中 ESG 策略基金规模迎来爆发 式攀升，截至目前已突破 5000 亿元占据全市场 ESG 概念基金总规模的近五成，意味着 ESG 投资逻 辑引入传统分析框架的策略产品成为市场主流。这一趋势的背后，核心支撑是 ESG 数据披露质量的 显著提升。随着 ESG 相关政策落地，数据的完整性、可比性、可验证性显著增强。这直接解决了此 前 ESG 量化策略面临的“数据荒”问题，使得基金管理人能够基于标准化数据构建量化模型，通过 ESG 风险预警模型，提前识别标的企业的潜在 ESG 风险，为 ESG 量化策略的落地提供了坚实的数 据基础，也推动更多被动型 ESG 量化产品进入市场。
近一个月，ESG 整合策略在大中小盘成份股指数中回测均存在超额收益，ESG 整合策略（中证 1000）最多，超额收益为 5%，其次是 ESG 整合策略（中证 500）超额收益为 3%，ESG 整合策 略（沪深 300）为 2%。在不同市值和规模的上市公司中，对 ESG 信息披露的重视程度不一样，使 得 ESG 底层数据质量上存在着差异，因而进行策略回测的时候，对大盘股、中盘股和小盘股样本股 分别进行回测。大盘股、中盘股和小盘股分别选取沪深 300、中证 500、中证 1000 指数成份股作为 样本股进行回测。 时间区间为 2023 年 1 月 1 日到 2025 年 10 月 30 日，其中构建方法为对不同指数成分股剔除 ST 股票，每月对样本股进行 ESG 整合策略调仓选股，选中的股票进行流通市值加权。具体选股方 式参考我们在 2025 年 2 月 28 日发布的《穿越市场周期变幻：ESG 舆情整合策略新径》报告中呈现 的 ESG 舆情整合策略。策略构建的详细内容可参考原报告。
（一）沪深 300ESG 整合：长期收益稳健，回撤较小，具有防御属性
ESG 舆情整合策略（沪深 300）：截止 2025 年 10 月 30 日，ESG 舆情整合策略（沪深 300） 总回报达 121%，年化平均回报 33%，且近期总回报、年化平均回报等指标也呈现较好收益；从风 险收益比来看，Sharpe 比率成立以来为 1.92，体现出不错的风险调整后收益。从长期来看，ESG 整合策略（沪深 300）长期收益表现亮眼，回撤较小具有一定的防御属性。
（二）中证 500ESG 整合：长期总回报略低，近期超额显著
ESG 舆情整合策略（中证 500）：截止 2025 年 10 月 30 日，ESG 舆情整合策略（中证 500） 在近期总回报、年化平均回报及超额回报表现亮眼，今年以来总回报 15%。成立以来总回报 46%， 年化平均回报 15%，Sharpe 比率 0.80，整体来看短期收益表现突出，不过长期收益及风险调整后 收益相较于沪深 300 的 ESG 整合策略存在差距，且不同时间区间收益稳定性有所波动。
（三）中证 1000ESG 整合：长期收益适中，近期超额收益较多
ESG 舆情整合策略（中证 1000）：截止 2025 年 10 月 30 日，ESG 舆情整合策略（中证 1000） 短期总回报、年化平均回报及超额回报表现极为突出，今年以来总回报 25%，最近 1 年总回报 30%； 成立以来总回报 59%，但年化平均回报 18%，Sharpe 比率 0.93，显示长期收益及风险调整后收益 表现不如短期亮眼，且不同时间区间相对总回报、超额回报存在波动，整体呈现短期收益强劲但长 期收益稳定性有待提升的特点。
由于 ESG 投资实践在不同地区可能存在差异，为了对 ESG 整合策略地区适用性进行研究，将 全部 A 股按照上市公司所在地区划分成不同的样本分别为北京、上海、内蒙古、福建、湖北、海南、 云南、宁夏、河北、辽宁、江苏、江西、湖南、重庆市、西藏、青海、天津市、吉林、浙江、山东、 广东、新疆、陕西、四川、山西、黑龙江共 31 个样本。 由于部分地区上市公司数量较少，样本回测数据存在偏差，选取上市公司数量大于 80 家的省 市。其中包括广东、浙江、江苏、北京、上海、山东、安徽、四川、福建、湖北、湖南、河南、江 西、河北、辽宁、陕西共 12 个省市样本。 时间区间为 2023 年 1 月 1 日到 2025 年 10 月 30 日，其中构建方法为对所在地区的样本股剔 除 ST 股票，每月对样本股进行 ESG 整合策略调仓选股，选中的股票进行流通市值加权。具体选股 方式参考我们在 2025 年 2 月 28 日发布的《穿越市场周期变幻：ESG 舆情整合策略新径》报告中呈 现的 ESG 舆情整合策略。策略构建的详细内容可参考原报告。 ESG 整合策略在广东、福建、北京、湖南、江西、河北这 6 个地区应用年化收益率均大于 20%。 该策略在这 6 个地区具有较多的超额收益，其他地区累计收益率均为正数，说明 ESG 整合策略在 不同地区均有一定的适用性。具体来看，家数大于 80 家的省份应用 ESG 整合策略累计收益率均为 正，最高累计收益率为 115%为 ESG 整合策略（福建），夏普比率大于 1 的省份为广东省、福建省、 北京、湖南省、江西省、河北省，年化收益率均大于 20%，最大回撤控制在 20%以内。
（一）北京地区 ESG 整合：超额收益稳健，近期有所波动
ESG 舆情整合策略（北京）：成立以来总回报 74%，年化平均回报 22%，长期 Sharpe 比率 1.28，收益表现较为稳健；最近 1 个月总回报 3%，年化平均回报 62%，Sharpe 比率 7.41，短期收 益能力突出，但最近 3 个月、1 年及今年以来的相对总回报、年化平均超额回报不太稳定。
（二）上海地区 ESG 整合：超额收益不稳定有所回撤
ESG 舆情整合策略（上海）：成立以来总回报 34%，年化平均回报 11%，长期收益表现一般； 最近 1 个月总回报 4%，年化平均回报 77%，Sharpe 比率 7.89，短期收益能力突出，但最近 3 个 月、6 个月及今年以来的相对总回报、年化平均超额回报多为负值，Sharpe 比率在最近 3 个月为0.80，短期收益不太稳定。
（三）广东地区 ESG 整合：长期超额稳健，近期有所提升
ESG 舆情整合策略（广东）：成立以来总回报 82%，年化平均回报 24%，Sharpe 比率 1.37， 长期收益表现稳健；最近 1 个月总回报 7%，年化平均回报 162%，Sharpe 比率 13.43，短期收益 能力极为强劲，但最近 3 个月年化平均超额回报为负，短期存在波动。
（四）福建地区 ESG 整合：年化收益 31%，近期超额有所提升
ESG 舆情整合策略（福建）：成立以来总回报达 115%，年化平均回报 31%，长期 Sharpe 比 率 1.42，体现出较好的长期收益能力；但近期（最近 1 个月、3 个月、6 个月、1 年）总回报、年化 平均回报及超额回报多为负值，Sharpe 比率在最近 1 个月为-0.58，短期收益表现不佳。
（五）河北地区 ESG 整合：长期超额稳健，短期超额提升较多
ESG 舆情整合策略（河北）：河北的 ESG 整合策略在各时间区间均表现出色，最近 1 个月、3 个月、6 个月、1 年及今年以来的总回报（8%、27%、44%、44%、39%）、年化平均回报（242%、 167%、108%、44%、50%）等指标大幅领先，Sharpe 比率在最近 1 个月高达 13.34，体现出极强 的收益能力；成立以来总回报 83%，虽年化平均回报 24%相对短期有所回落，但整体无论短期还是 长期，收益表现都十分亮眼，且相对总回报、超额回报等指标也保持较高水平，展现出该策略在河 北区域的强劲且持续的投资价值。
（六）江苏地区 ESG 整合：长期超额稳健，短期超额有所增加
ESG 舆情整合策略（江苏）：最近 1 个月、3 个月、6 个月及今年以来的总回报（4%、6%、 17%、15%）、年化平均回报（87%、27%、38%、18%）等短期指标表现较好，Sharpe 比率在最 近 1 个月达 6.63，短期表现不错。
（七）浙江地区 ESG 整合：长期超额稳健，短期超额有所增加
ESG 舆情整合策略（浙江）：最近 1 个月、6 个月及今年以来总回报（5%、19%、18%）、年 化平均回报（105%、41%、23%）等短期指标表现亮眼，Sharpe 比率在最近 1 个月达 7.95，体现 出强劲的短期收益能力；但最近 3 个月、1 年及成立以来的相对总回报、年化平均超额回报存在负 值，且长期 Sharpe 比率（0.60）较低。
（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。）
