随着绿色可持续发展成为全球共识，ESG投资和相关实践也成为我国诸多机构高度关注的主题之一。近期由清华大学五道口金融学院《清华金融评论》等机构主办的2023全球大资管与量化投资论坛（深圳）上，景顺长城量化及指数投资部基金经理周春泉分享了景顺长城在ESG领域的实战经验。周春泉表示，ESG投资在中国处于迅速发展阶段，但目前面临投资逻辑、数据收集等方面的挑战，而量化投资方法则可较好解决以上难题，通过大数据、自然语言处理等技术，整合并生成高质量底层数据，可以更好地提高投资收益，并严格控制风险。

　　近些年，ESG投资得到迅猛发展，据权威机构预计，到2025年，全球ESG资产总规模将达到53万亿美元，占全球在管投资总量的三分之一。从国内来看，在“双碳”目标的推动下，我国的ESG投资也在快速扩容，《中国上市公司ESG行动报告（2022-2023）》显示，截至2022年底，我国共有624只ESG公募基金，总规模合计约5182亿元。

　　在周春泉看来， ESG着眼于中长期，因此ESG选股因子与现有的基本面因子或价量因子相关性较低，有望带来增量的投资收益，并且能更好地控制风险。但作为新兴的投资维度，ESG投资在迅速发展的过程中也面临诸多挑战，首先是ESG投资逻辑与仅依靠财务绩效的投资逻辑有所不同，要求企业管理者更好地平衡利益相关方的权益；同时，目前国内对于ESG的理念和评判标准没有相对一致的认知和体系。ESG投资的第二个挑战则是底层数据的整合有难度，原因在于ESG的数据具有来源繁杂、覆盖度低、碎片化、非结构化和行业特征明显等特点。

　　针对以上挑战，周春泉认为，量化投资框架可以解决ESG信息的获取和处理难题，通过定量分析方法，构建有逻辑且有底层数据支持的ESG选股因子，可以帮助投资者更好评估股票的未来收益。他表示，未来还需要通过监管、上市公司以及所有中介机构的努力，不断提高ESG基础设施建设。

（文章来源：上海证券报·中国证券网）