（来源：SFI可持续金融学院）
2025年的ESG市场迎来一次“冷却”。一季度，全球可持续基金遭遇历史最大净流出，约86亿美元。欧洲市场也首次出现明显资金外流，美国则受“反ESG”政治争议影响更大。但二季度资金开始回流，流入规模约49亿美元，说明市场并非彻底抛弃ESG，而是把资金重新投向那些规则清晰、可验证、能长期持有的策略。这意味着ESG正在从“政治正确”向“投资可行性”转型。资金不再为口号买单，而是为透明度和可执行性付费。
指数透明化：从口号到规则
规则的回归首先体现在指数命名和方法论上。标普把“S&P 500 ESG”更名为“S&P 500 Scored & Screened”，一针见血：它依靠“打分+剔除”，并保持与母指数接近的行业权重，以便成为一个真正的核心替代仓位。
MSCI则将“ESG Leaders”统一更名为Selection，并更新文件，把争议处理、指标权重的逻辑公开化。这些变化让ESG指数更接近“可供投委会审查”的正式金融工具，而不再是模糊的叙事。
表现分化：核心稳健，边际弹性来自新兴市场
今年以来，因众所周知的原因，美股的SUSL（追踪 MSCI USA Selection）录得约9.63%的回报，与标普500指数10.44%的涨幅基本相当。相对而言，新兴市场的LDEM指数上涨则超过24%，背后既有能源转型带来的结构红利，也与AI硬件链条需求扩张相关。
这揭示了ESG的真正属性：它不是保证超额收益的“魔法因子”，而是提升长期风险调整后回报的机制。ESG更像是风险管理的框架，而非短期投机的利器。
数据与技术：AI的隐性作用
与过去相比，ESG指数和评级的核心变化之一，是数据质量和处理速度的提升。在这里，AI的作用不再是单独的议题，而是作为底层引擎自然嵌入。评级商借助自然语言处理与算法识别，把年报、舆情、事件信息转化为更高频的数据流，使得ESG分数更接近“准实时”。当一家企业发生争议，系统能迅速调低权重，市场风险因此更快被价格化。
与此同时，AI自身也成为数据的一部分。企业在披露时越来越需要说明AI与自身业务的创新协同，以及数据中心能耗、绿电使用、用水足迹。在可持续创新加速和能源紧张的背景下，这类指标正在被纳入ESG考核，投资人把它们看作企业是否具备长期韧性的证据。AI因此既是工具，也是变量，被自然地纳入ESG叙事。
监管格局：欧盟加速，美国倒退，中国搭建底座
监管的不对称进一步推动市场重估。欧盟的AI法自2024年起实施，并在2025年对通用AI提出强制义务。这与气候披露、可持续金融体系共同形成一套高标准的规则网。反观美国，SEC 的气候披露规则在2024年被叫停，金融机构退出气候联盟，折射出政治压力下的退却。
中国的做法则更像是“搭建数据底座”。2024年底，财政部发布《企业可持续披露准则——基本准则（试行）》，对齐ISSB框架。2025年，沪深北三所陆续推出披露应用指南，把气候、能源、水等指标拆解为可执行的算式与案例。与此同时，中证指数已累计发布155条绿色与ESG相关指数，形成完整的本土生态。
对于企业来说，这意味着“用标准化数据换资本”的时代已经来临。
企业策略：把披露变成资本语言
在新周期下，中国企业需要的不是更多口号，而是把ESG的行动和数据变成资本市场能理解的语言。这至少包括三步：
第一，对齐口径。按照财政部准则和交易所指南，把碳、水、安健、供应链风险纳入财报同级的内控体系，保证可鉴证。
第二，对表方法论。无论是MSCI的Selection，还是本土的中证ESG指数，都需要逐项准备证据链，以提升可纳入性与权重。
第三，把目标写进融资条款。绿色债、转型债的KPI应与减排和能效绑定，让投资人看到企业的路径可兑现。
当企业在指数方法下的可见性提升，资金流入自然会跟随。
投资人策略：核心—倾斜—卫星—约束(Core - Tilt - Satellite - Constraints)
投资人的最佳实践，是构建一个多层组合：
核心仓：以S&P 500 Scored & Screened、MSCI Selection、中证ESG基准/领先等低偏离的ESG指数作为核心仓(Core Allocation)；
倾斜层：在其上叠加ESG Tilt等方法，做适度权重优化；
卫星层：配置新能源、循环经济等围绕“核心”运转的“卫星(Satellite)”主题，但保持估值纪律；
约束层：设置硬约束，对碳强度和争议事件设红线；
衍生品保护：在波动期，通过备兑或保护性期权，稳定回报曲线。
这种框架比“追逐主题热点”更能在三到五年周期内实现稳定的超额收益。
数据透明度是新的护城河
ESG正在经历一场去伪存真的再定价。资金回流表明市场并未抛弃它，而是在等待更可信的版本。当ESG指数和评级更透明、数据更可证、披露更可比，ESG就从叙事变成了纪律。
对于中国企业与投资人，关键在于：以本土特色和标准为基、以国际规则和实践为尺，把AI当作数据引擎与创新工具，借助指数化的语言赢得权重与资本。只有这样，“可持续”才会真正转化为“可投资”，甚至成为长期超额收益的来源。
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