1. 投资者和分析师一直通过购买数据提供商提供的ESG数据，并对内部团队进行技能培训，加强对于ESG问题的了解。
2. 当数据不可用时，优秀的分析师和投资组合经理会基于个人判断制定投资策略，填补数据空白。
3. 未能分析ESG问题的投资者可能会错失产生阿尔法收益的机会，而进行ESG分析的投资者得益于更加全面广阔的分析视角，其长期表现将优于同行。
作者：Matt Orsagh
CFA协会资本市场总监
在过去的两年中，PRI和CFA协会为更好地了解ESG(环境、社会和治理因素)整合的当前形势，在全球组织了多场学术研讨会。会议共发表了四篇论文，旨在帮助投资者在投资过程中更好地整合ESG数据。所有的讨论都提出了一大关键议题：ESG数据问题——具体来说，是获取对决策有用的高质量数据的问题。许多投资者和金融分析师表示，尽管可用且可比较的ESG数据有所增长，但仍处于不足的水平。
如今，不论是访问彭博终端或是任何ESG数据库，我们会发现高质量且具有可比性的ESG数据越来越多。尽管差距仍然存在，但在过去10年中，可用于ESG指标的数据量呈指数增长，投资者可以找到有关发达市场大型跨国公司的丰富数据。
但是，如果查找中小型公司或新兴市场公司的ESG数据，则数据有可能不存在，或需要大量挖掘。
近年来，投资者和分析师通过购买数据提供商提供的ESG数据，以及对内部团队进行技能培训，加强对于ESG问题的了解。这样，即使他们无法获得所需的每一条数据，也能做出更加准确的判断。
在可用数据无法满足金融专业人士需求的当下，投资者和分析师在围绕ESG问题进行分析和决策时，有时将不得不更多地基于自身的判断。
这样的情况很糟糕吗？
并非如此 …
这实际就是分析
毕竟，作为金融专业人士，我们的本职工作就是分析。这意味着我们需要尽己所能开展调查和数据研究，以确保我们对投资或计划投资的公司做到尽可能足够、全面的了解。尽管我们无法获取所需的每条数据，但我们可以通过足够的线索做出明智的决策。在缺乏数据的情况下，有时我们不得不使用判断力。
一直以来，在金融市场中有关数据与判断孰轻孰重的讨论声不绝于耳。对此，宏利资产（Manulife）全球ESG研究与整合负责人Emily Chew做出以下分析：
“认为数据比判断更重要，是错误的二分法。投资始终都是两者的结合，这不止体现在ESG领域。在我们所处的主动管理领域，显然也需要两者结合使用。
事实上，在任何领域都无法证明数据比判断更重要，因为两者是相互补充和加强的。同时我认为，人们之所以过于关注ESG数据的质量，是因为他们想通过客观数据为其做出的主观预测和判断增添信心。他们会说服自己，‘我已经获得了所有可靠充分的数据，这些数据有助于我通过定性分析做出更好的判断。’”
加拿大皇家银行(Royal Bank of Canada)全球资产管理公司高级投资经理Habib Subjally表示：
“这不是‘数据问题’，而是‘判断力’问题。就管理而言，怎样的方案算是正确的激励方案？其实没有对错之分，这完全取决于公司、行业和国家。要依据公司盈利能力、公司所处行业、公司发展状况等条件做出与之相适应的判断。比如，气候和水对银行、广告业和化工厂的影响力和重要性会有所区别。我们需要改善数据，但同时我们还需要就如何能够最有效地利用数据，哪些数据与公司基础业务相关且会产生实质性影响做出判断。”
数据是障碍吗？
是也不是
短期来看可能是障碍，但长期来看，并非障碍。对于中小型公司来说可能是障碍，但对于大公司来说，并不是障碍。对于那些希望通过数据来驱动决策的人来说是障碍，但对于那些愿意在投资决策中运用判断力的人来说并非障碍。
瑞士资产管理公司(RobecoSAM)可持续投资研究主管Jacob Messina围绕数据和判断方面的挑战做了进一步解释：
“在过去五年中，ESG数据的质量和可用性都已大大提高，但仍然存在诸多不足，因此需要我们通过判断，确定自己是否在用正确的方式使用数据。如果是管理定量策略，则必须了解数据，并且不得不接受其中存在的一些缺陷和不足。如果是制定一项基本策略，那么在这一过程中显然要做出很多判断。”
中小型公司
随着可持续会计准则委员会（SASB）和气候相关财务披露工作组（TFCD）等ESG披露标准受到越来越多投资者和发行人的关注，ESG相关数据将会愈发完善。中小型公司和新兴市场中的公司将能够更轻松地收集和披露ESG信息，并能够专注于与其业务密切相关的少数ESG指标，而不必担心其他数百个ESG数据点。
当前，由于投资者要求的ESG关键绩效指标（KPI）数量太多，相关从业人员不清楚究竟要选择哪些指标——数据报告的标准化有助于解决这一困惑。ESG整合要求我们了解ESG问题并选择其中会产生实质性影响的指标。若将每个KPI都纳入分析中，将导致各个KPI的权重过小，以至于最相关的KPI被稀释。
在报告ESG数据方面，大公司比小公司更具优势。投资者很难从小公司那里获得可比较的数据和重要的数据历史记录。相比较而言，鉴于大公司有更充足的人力资本和预算，他们能够投入更多资金用于ESG营销，投入更多时间与投资者建立联系，并投入更多资源来追踪ESG数据。
判断vs数据
ESG整合是很好的分析过程，通过这一分析，投资者能够意识和察觉到更多风险和机会，包括通过ESG整合技术识别出未知的风险和机会。未把ESG问题纳入投资决策的投资者可能会错失产生阿尔法效益（alpha）的机会，而分析了ESG问题的投资者则因其分析角度更全面更彻底，长远来看其表现将优于同行。
但是，投资者并非总能获得第一手的、完备的和可比较的ESG数据，因此判断过程必不可少。对于分析师或投资组合经理来说，这意味着他们必须全面、深入地了解所投资公司。正如法国亢简（Comgest）资产管理公司的投资组合经理Sebastien Thevoux-Chabuel所指出的：
“如果您想占据优势地位，则需要在所持数据的基础上，通过分析形成个人判断，从而产生洞察力。洞察力能够帮助您从整体和全局的角度看待某一公司，抓取真正有价值的信息。”
在缺乏完整或标准化数据（ESG分析通常就是这样）的情况下，分析师和投资组合经理也能够获得收益。基于对所投资行业的了解以及所投资公司的分析，优秀的分析师和投资组合经理能够做出判断，弥补数据的空白。MFS投资管理公司的研究分析师Rob Wilson解释说：
“即使您拥有优质、可比较且连贯一致的数据，作为投资者，您仍然需要了解该公司的行业背景，该行业未来五年的发展状况，以及该公司有哪些独特方面可能会影响您对数据的解读。”
然而，判断和数据是并行的。正如英国大学养老金计划（USS）投资管理公司高级负责任投资分析师Patrick O'Hara所指出的：
“如果缺乏可靠的数据，就相当于失去了判断的依据。数据不可靠也会影响和损害您的判断力。同样的，原始数据几乎无法提供洞察力，除非将其情景化并对其进行判断。”他说。
优秀的分析师如果未能从公司文件中获得所需数据，会自己追踪数据。分析师可以进行渠道检查，查看公司供应链是否有疏漏，或者对可能未包括在公司文件中的监管数据（例如市场的健康和安全数据）进行深入研究。
过去两年间，我们在全球各地举办的研讨会上遇到不少投资者，他们承认ESG数据需要改进，但并不急于看到ESG数据的标准化发展。这些投资者将自身对ESG问题的判断力视为一种竞争优势，认为一旦这些数据被标准化，他们的优势或将被削弱或剥夺。
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