为什么总是质疑ESG到底有没有用？

嘉实基金韩晓燕：基金经理、投资人员为什么总是质疑ESG到底有没有用，因为ESG入股对基本面产生影响是非常难以量化的，这其实就是ESG的本质，ESG大多都是财务信息之外的一些比较定性以及比较无形的一些因素，也常常与其他因素相互作用，本身很难量化和被剥离出来，但是不能否认的是ESG因素肯定对投资标的的内涵价值有影响，只是这个被影响的内涵价值难以被量化，所以也很难反映在估值模型中。如果反映在估值模型中，有可能往往是一票否决的，是能投还是不能投，而非合理定价是什么的问题。通俗一点说，就是可能不到很极端的程度，很难用比如调整未来收入增长的预期或者调整资本收益率这些来去衡量，因为具体调整多大幅度是很难确定的，现在我本人看到这么做的机构都是靠拍脑袋的方式，比较粗暴。虽然在投资领域具像化ESG因子是非常难的，但是我认为还有很多是可以做到的。市面上很多数据提供商，我们的研究评级，都已经在这个方向上有了很好的进展。在这个基础之上我们意识到了另类数据，尤其是利用金融科技，或者更具体一点，用人工智能技术处理的或者收集的另类数据，尤其是新闻类的数据，能够补充一些公司披露的滞后性、有偏和低频的问题。我们的研究中已经看到外部数据，比如监管公告、环境处罚、行业协会的一些外部数据质量可靠性是更强的。这些能摆脱公司的披露，并且从外部验证的角度提供的数据，对我们嘉实的内部ESG评级模型和基本面研究来说也是一个很好的补充。

我们嘉实的人工智能团队在用文本挖掘的方式处理ESG新闻数据，比如监管数据和公司公告，我们通过验证数据的有效性，看到这些数据对投资的影响性是比较高的，处理难度相对新闻数据来说比较低。下一步我们会扩展到新闻文本数据，主要是跟舆情相关。很多新闻和舆情的冲击是很短期的，但是我认为ESG对新闻数据的应用场景和目标应该是跳出短期的冲击，去挖掘历史的记录。基于这些新闻和历史记录的挖掘，在比较长的时间内，综合出对公司整体的管理质量和ESG质量的评估。

社会责任报告只听公司一面之词，报喜不报忧，只说我特别强项的地方，看起来什么都有，框架制度都不错，但真实的效果怎么样，执行层面到底达到什么样的效果未可知。我们需要用新闻或第外部事件数据的方式去验证，希望外部数据能够帮助我们进行分析，刻画公司真实的绩效。我们看到在将金融科技应用到投资分析和舆情监控方面已经有一些成果出来了，但投资和风控这个场景其实是很大的，金融科技的应用想要达到一个很好的效果其实比较困难。如果将这个应用场景限定到ESG风险监控，相当于给出了很好的界定，我认为它是一个非常好的智能投研的应用场景，范围不大也不小，未来可以做一些好的应用产品出来。我们内部的NLP ESG开发项目也期待年底有一定的成果出来。