隨著綠色可持續(xù)發(fā)展成為全球共識，ESG投資和相關實踐也成為我國諸多機構高度關注的主題之一。近期由清華大學五道口金融學院《清華金融評論》等機構主辦的2023全球大資管與量化投資論壇（深圳）上，景順長城量化及指數投資部基金經理周春泉分享了景順長城在ESG領域的實戰(zhàn)經驗。周春泉表示，ESG投資在中國處于迅速發(fā)展階段，但目前面臨投資邏輯、數據收集等方面的挑戰(zhàn)，而量化投資方法則可較好解決以上難題，通過大數據、自然語言處理等技術，整合并生成高質量底層數據，可以更好地提高投資收益，并嚴格控制風險。

　　近些年，ESG投資得到迅猛發(fā)展，據權威機構預計，到2025年，全球ESG資產總規(guī)模將達到53萬億美元，占全球在管投資總量的三分之一。從國內來看，在“雙碳”目標的推動下，我國的ESG投資也在快速擴容，《中國上市公司ESG行動報告（2022-2023）》顯示，截至2022年底，我國共有624只ESG公募基金，總規(guī)模合計約5182億元。

　　在周春泉看來， ESG著眼于中長期，因此ESG選股因子與現(xiàn)有的基本面因子或價量因子相關性較低，有望帶來增量的投資收益，并且能更好地控制風險。但作為新興的投資維度，ESG投資在迅速發(fā)展的過程中也面臨諸多挑戰(zhàn)，首先是ESG投資邏輯與僅依靠財務績效的投資邏輯有所不同，要求企業(yè)管理者更好地平衡利益相關方的權益；同時，目前國內對于ESG的理念和評判標準沒有相對一致的認知和體系。ESG投資的第二個挑戰(zhàn)則是底層數據的整合有難度，原因在于ESG的數據具有來源繁雜、覆蓋度低、碎片化、非結構化和行業(yè)特征明顯等特點。

　　針對以上挑戰(zhàn)，周春泉認為，量化投資框架可以解決ESG信息的獲取和處理難題，通過定量分析方法，構建有邏輯且有底層數據支持的ESG選股因子，可以幫助投資者更好評估股票的未來收益。他表示，未來還需要通過監(jiān)管、上市公司以及所有中介機構的努力，不斷提高ESG基礎設施建設。