來源：新浪財經
文/意見領袖專欄作家 施懿宸、林益燃、羅文堯
在經濟衰退與資本市場動蕩的壓力之下，ESG投資仍然保持著迅猛的發展勢頭，既體現出ESG投資的發展韌性，又意味著ESG投資理念與策略的逐漸普及與流行。
在遭受新冠肺炎疫情影響的背景下，2020年全球面臨來自地緣政治局勢動蕩、經濟衰退、極端天氣增加、種族主義抬頭等多種挑戰與風險，「黑天鵝」事件頻發，資本市場呈現出較大的波動性，世界經濟醞釀著新一輪洗牌，投資領域也正在經歷新的變革。在剛剛過去的第二季度，美國繼續錄得可持續基金淨流量的大幅增加，ESG投資理念與策略被全球越來越多的投資者所重視與運用，ESG整合策略在此背景下迅速崛起。本文從可持續投資的現狀與表現出發，結合ESG投資策略的發展變化，對ESG整合策略進行詳細的介紹，並利用市場實例展示其優勢與特點。
1 2020年ESG投資增長加速且表現良好
1.1 2020年上半年美國可持續基金流量保持高增速
根據晨星投資實驗室數據，2020年第二季度美國可持續基金淨流量大約為104億美元，與一季度的105億美元流量接近，使得2020年上半年的總流量達到209億，與2019年全年214億美元的淨流量僅差一步之遙，其規模達到2018年的近四倍。[1]作為可持續投資領域的領先者，美國在可持續投資領域的高速增長很大程度上反映了全球的趨勢。在經濟衰退與資本市場動蕩的壓力之下，ESG投資仍然保持著迅猛的發展勢頭，既體現出ESG投資的發展韌性，又意味著ESG投資理念與策略的逐漸普及與流行。
1.2 新冠肺炎疫情期間ESG指數的表現優於基準
圖表 1美國ESG指數與基準指數對比
數據來源：MSCI官網，2020.7.31，中央財經大學綠色金融國際研究院整理
從經驗上看，似乎越來越多的證據表明，ESG投資可以為投資組合提供緩衝，以減緩股市下跌和波動的影響。我們以MSCI USA指數作為基準，選擇了MSCI公司富有代表性的ESG指數進行對比，發現在遭受新冠肺炎疫情影響的2020年，美國ESG指數比基準指數具有更高的收益率和更小的風險。Alessandrini和Jondeau（2019）在他們的文章當中證明，在過去十年中，根據基於環境、社會和公司治理（ESG）標準的篩選進行投資，投資者可以在不惡化其財務業績的情況下顯著提高其投資組合的 ESG 質量。[2]
2 ESG投資策略分析
2.1 ESG投資策略歸納
雖然策略與定義不斷發展變化，但現階段國外的ESG投資策略基本上可以歸納為以下五種：基於價值標準的投資、可持續主題與影響力投資、股東倡導與參與策略、負面篩選/排除法和ESG整合。
2.1.1 基於價值標準的投資（values-based investing）
根據是否符合國際價值標準來選擇投資標的，例如：基於環境保護，人權，勞工等指標的規則標準和反腐敗工作進行選股。
2.1.2 可持續主題與影響力投資（thematic and impact investing）
投資者直接投資於與可持續發展有關的問題或資產的投資，投資決策基於對社會與環境的影響為目的，從而獲得相對應的回報。
2.1.3 股東倡導與參與（Shareholder and Bondholder Advocacy and Engagement）
股東倡導與參與策略是指股東（或債券持有人）通過直接投資公司參與ESG領域，提交股東建議和代理投票來影響公司在ESG領域的行為的方法。股東倡導與參與策略通常與其它策略配合使用。
2.1.4負面篩選/排除法（negative screening/exclusions）
基於特定的道德、宗教、社會、環境準則或偏好將公司或某些行業從投資組合中排除。負面篩選策略的傳統示例包括：避免對完全或部分從事化石燃料、賭博、性、酒精、菸草和槍枝的相關活動的公司的投資。
2.1.5 ESG整合（ESG integration）
ESG整合涉及對被認為對公司績效具有重大影響的ESG問題的分析，然後通過在交易決策或倉位權重中通過定量模型或定性分析系統地考慮這些問題，以提高風險調整後的收益或減少投資組合的波動性。通常ESG整合策略當中也會結合運用負面篩選策略。[3]
2.2近十年美國可持續投資策略的發展變化
Sustainable Investing網站根據晨星研究院提供的資料，[4][5]對美國市場排名前20位的基金公司所提供的共同基金/ETF產品的招募說明書進行統計，得出2010年末、2019年6月30日、2020年6月30日的基金產品採用的ESG投資策略分布情況。圖表2的三個餅狀圖直觀地表現了ESG整合策略的崛起和負面篩選策略的衰落。
圖表 2美國基金市場可持續投資策略發展
數據來源：Sustainable Investing，2020.6，中央財經大學綠色金融國際研究院整理
在ESG投資發展的早期階段，由於ESG概念的普及程度較低、ESG相關數據服務不成熟、ESG信息的獲取難度較高等原因，基金公司主要利用排除法對從事酒精、菸草、武器、賭博等相關行業的公司進行負面篩選，這一時期簡單易操作、組合風險較穩定的負面篩選策略在美國基金市場的可持續投資策略當中佔據了絕對主導地位。隨著ESG相關數據服務的豐富與完善，相比消極的負面篩選策略，更加主動的ESG整合策略體現了其平衡了ESG風險與機遇的優點，ESG整合策略得到了迅猛的發展，從2010年底4%的佔比提升到2019年6月的40.02%，且在過去一年增長了72.4%，在2020年6月的統計中達到69%，相比之下，負面篩選策略的佔比則在近十年間由94.4%下滑到4.5%。過去兩年可持續投資資金規模的近乎爆發式的快速增長，伴隨著ESG投資主體和產品的多樣化，對ESG投資策略的發展也提出了更高的要求，這很大程度上也是ESG整合策略發展如此迅速的原因。
3 優化的負面篩選策略——ESG整合
3.1傳統的負面篩選策略的缺陷
儘管Alessandrini和Jondeau（2019）發現，將負面篩選策略運用於被動投資組合可在提高投資組合ESG得分的同時保持收益率不變或提高Sharpe比率，但他們在報告當中也證實，這種傳統的運用負面篩選策略構建的投資組合，可能會產生不受投資者歡迎的區域、行業、風險因素敞口。[6]
3.1.1區域傾斜
在全球性投資組合中，ESG負面篩選導致了實質性的區域傾斜，由於歐洲企業的ESG得分較高，因此基於ESG得分調整後的投資組合相較基準指數大幅超配了歐洲企業而減配美國企業，[6]然而在過去十年，歐洲市場的表現大幅低於美國市場，導致ESG全球投資組合財務表現不如美國。
圖表 3 MSCI歐美與世界指數市場表現對比
數據來源：MSCI官網，2020.8.26，中央財經大學綠色金融國際研究院整理
如圖表3所示，在過去一年當中，MSCI歐洲指數的市場表現明顯弱於MSCI世界指數，大幅跑輸MSCI美國指數。
3.1.2行業傾斜
傳統的的負面篩選策略還無意導致了ESG投資組合與基準指數出現較大的行業偏差，表現於在全球市場中，ESG投資組合傾向於超配信息技術行業與醫療保健行業的公司，嚴重減配能源行業的公司，在歐洲和新興國家市場，電信行業的公司獲得超配，而在美國市場卻被減配。從經驗上看，那些被篩選掉與減配的行業，隨著時間推移往往表現的更好。Luo和Balvers（2017）在其文章當中提供了經驗證據，提出「罪惡股票」，即從事社會或道德上令人反感的活動的公司發行的股票，具有相當大的異常正收益。儘管「罪惡股票」被認為具有較大的訴訟風險、流動性風險和較低的市場關注度，但是從歷史數據進行分析，「罪惡股票」具有比常規股更好的優越表現。ESG投資者實際上過度抵制了其ESG投資組合當中的抵制資產，這意味著ESG投資組合需要額外的風險補償。[7]
3.1.3傳統的風險因素敞口
ESG負面篩選策略放大了對傳統風險因素的敞口。例如規模較大的公司和市值較大的公司通常能在ESG評價當中獲得更高的分數，因此運用負面篩選策略的ESG投資組合傾向於投資規模更大的企業與市值更高的企業，這種傾向降低了ESG投資組合的規模與價值因素敞口。
3.2負面篩選策略的進化
傳統的負面篩選策略儘管簡單易操作，但它也暴露了上述的諸多缺陷。經過優化的負面篩選策略，通過定量模型與定性分析，設置一個負面篩選的「優化器」，在將ESG投資組合的ESG得分最大化的同時，控制投資組合的權重接近基準指數的權重（低跟蹤誤差），使周轉率儘可能低（低交易成本），並將區域、行業、風險因素敞口控制在一定範圍內。經Alessandrini和Jondeau（2020）證實，使用優化的負面篩選策略構建投資組合能在不降低投資組合風險調整後的財務業績的情況下，提高投資組合的ESG質量。這種方法能充分利用所有可用的信息，並將其納入公司的ESG得分和風險屬性評價中，從而獲得一個最佳的投資組合。根據Hayat和Orsagh（2015）的定義，這屬於ESG投資策略當中的ESG整合策略。[6]
4 ESG整合策略的實際運用與表現
根據上文敘述，在近十年的ESG投資策略發展當中，ESG整合策略逐漸成為主流且在過去一年發展迅猛。在這一部分我們將選擇美國基金市場上兩隻具有代表性的運用了ESG整合策略的ETF基金以及一隻典型的運用傳統的負面篩選策略的ETF基金與基準指數進行對比，從它們實際的特點和市場表現當中來體現ESG整合策略的優勢。我們選擇的基金如下：
iShares MSCI USA ESG Select（SUSA），該基金跟蹤MSCI USA Extended ESG Select指數，使用「優化器」來構建投資組合， 例如將行業傾斜限制在市值加權的MSCI USA指數的3個百分點以內，將對該指數的估計追蹤誤差保持在1.8%以下，將單個股票權重保持在 5%以下，並限制基金的周轉率。該基金採用的負面篩選規則更少，僅明確排除了菸草公司，對於其他行業公司則通過其對ESG評級的關注進行評估。[8]
iShares ESG MSCI USA ETF（ESGU），跟蹤MSCI USA Extended ESG Focus指數，該基金同樣使用了「優化器」對各項指標進行限制，使投資組合的構成和業績接近大盤，並有助於相對於集中度更高的投資組合分散其風險敞口。由於限制了股票和行業權重偏離大市場權重的程度。這些限制可能會導致投資組合持有一些有社會意識的投資者可能會反感的行業，比如能源。
Vanguard ESG US Stock ETF（ESGV）跟蹤FTSE US All Cap Choice指數，該基金採用傳統的負面篩選策略，嚴格排除了所有通過化石燃料銷售獲得大部分收入的公司以及涉及酒精、槍枝、賭博、菸草等生產和分銷的公司。儘管它覆蓋了70%-80%的美國市場，但嚴格的負面篩選策略使其最終具備較大的行業傾斜的特點，譬如減配能源行業，超配信息技術行業。
圖表 4投資行業比重
數據來源：FactSet，2020.8.24，中央財經大學綠色金融國際研究院整理
我們從圖表4中三隻ESG指數基金與基準指數關於投資行業比重的對比發現，採用傳統的負面篩選策略的ESGV在信息技術、醫療保健、周期性消費品行業的超配比例最大，對能源行業的配置比例極小，這與上文我們對傳統的負面篩選策略的缺陷分析完全吻合。
圖表 5 ESG指數基金績效對比——以MSCI USA IMI指數為基準
數據來源：FactSet，2020.8.24，中央財經大學綠色金融國際研究院整理
如圖表5所示，採用了優化的負面篩選投資策略的SUSA基金在觀察期內取得了最好的財務業績表現，具備更高的估值水平和最高的ESG質量評價。儘管ESGU基金在財務業績表現與估值水平上略遜於ESGV，但其投資組合的ESG得分大幅領先ESGV。採用傳統的負面篩選策略的ESGV在觀察期內取得了最低的ESG得分和相對於基準指數最高的市場波動性。
5總結
時代的變革往往孕育著新思維、新事物，資本市場如是。近兩年，在各國政府的推動支持下，ESG信息披露的相關法律法規與監管措施越來越完善，大數據與人工智慧的快速普及應用促進相關數據配套服務的ESG評級與ESG指數服務機構也迅速發展，ESG投資在面臨社會環境惡化、經濟下行、氣候極端化等多重壓力的當今被越來越多資金所認可與運用。ESG整合策略在此背景下的興起與流行不是偶然，資金淨流量的快速增長必然帶動ESG投資策略的變革與改進，傳統的負面篩選策略因對信息的利用不充分、行業與區域傾斜風險高等缺陷已經滿足不了大數據時代下的投資需求，ESG整合策略在實踐當中展現了更全面的投資組合質量控制和更優秀的財務業績表現。如果說ESG投資策略的上一個十年是負面篩選策略的時代，那麼屬於ESG整合策略的舞臺序幕，才剛剛拉開。
參考文獻：
Bryan， A． （2020， July 6）． Sustainable funds continue to rake in assets during the second quarter． Morningstar， Inc． https：//www.morningstar.com/articles/994219/sustainable-funds-continue-to-rake-in-assets-during-the-second-quarterAlessandrini， F．， & Jondeau， E． （2019， March）． ESG Investing： From Sin Stocks to Smart Beta．Shilling， H． （2016）． The ABCs of sustainable investing- ESG investing and portfolio． Sustainable Investing． https：//www.sustainableinvest.com/101-sustainable-investing/Shilling， H． （2020， January）． A decade of sustainable funds investing： 10 years/10 charts． Sustainable Investing． https：//www.sustainableinvest.com/sustainable-investing-decade/Shilling， H． （2020， July）． Sustainable funds cash flows summary： June 2020． Sustainable Investing． https：//www.sustainableinvest.com/sustainable-funds-cash-flows-summary-june-2020/Alessandrini， F．， & Jondeau， E． （2020， April）． Optimal Strategies for ESG Portfolios． Swiss Finance Institute Research Paper Series， 1-25．Luo， H． A．， & Balvers， R． J． （2017， February）． Social Screens and Systematic Investor Boycott Risk． JOURNAL OF FINANCIAL AND QUANTITATIVE ANALYSIS， 25（1）， 365–399．Bryan， A． （2016， July 6）． Unintended biases in ESG index funds． Morningstar， Inc． https：//www.morningstar.com/articles/758837/unintended-biases-in-esg-index-funds