AI+時代背景下，中國新興行業ESG評級與獲得國資金融機構融資的研究

張斯琪

（江西財經職業學院，江西 九江 332000）

毋庸置疑，擁有更多資源的企業會有更大的發展空間。相反，一個有前景的項目會因為缺乏資金以及資源被擱淺。融資對于企業的生存與發展具有重大意義。金融機構是國家經濟建設籌集和分配資金的重要部門，是再生產順利進行的關鍵紐帶，是企業最主要的融資渠道。但是融資評價體系不合理性影響了其作用的發揮。眾所周知，企業的財務結構、償債能力、現金流量、經營能力、經營效益是企業能否取得銀行融資的決定性因素。

首先，普通金融機構更偏愛給予成熟的傳統行業的大企業融資，因為他們認為傳統大企業信譽好，并且資本原始積累多，抗風險能力強，其貸款風險也低。而這種偏好會導致一種悖論，或者說是死循環：新興行業由于缺少一定的原始積累以及連續年度的可觀的利潤等原因而難以取得貸款，他們只有發展成為大企業，并且擁有成熟市場后才有可能取得貸款；而新興行業一般要通過幾輪融資之后才能成長為一個成熟的大企業。許多有潛力的新興行業企業，由于得不到融資，也就失去了成為大企業的機會。這種悖論在一定程度上遏制了企業的成長，真正需要銀行融資的企業反而得不到貸款。這導致了新興行業融資難的問題。其次，經營能力等指標對金融機構的投資與放貸行為起決定性作用，金融機構偏愛融資給經營效益優異的企業。但是事實證明這種偏好不一定能規避不良貸款或投資失敗風險。某些利潤可觀的企業暗藏著更大的信用風險或者投資風險。一些所謂的非財務風險因素最終都會演變成財務風險。真正有價值的企業可能在短期的利潤表現并不是優秀的，但這樣的企業應該被投資者所看見。

因此，為了全方位的評價被融資企業的信用風險，環境社會等非利潤指標需要被納入金融機構的風險評估體系。通過這種方式，一方面辨別出潛在的以犧牲公眾利益賺取利潤的高風險企業。另一方面篩選和挖掘出有潛力的企業，這樣的由于企業在短期的利潤表現欠佳通常不被看好。ESG的運用正好滿足了投資者的這種需求。ESG是環境、社會和治理的縮寫，是一種關注企業環境、社會、治理績效的投資理念和企業評價標準。通過ESG績效，能評估企業在促進經濟可持續發展、履行社會責任方面的貢獻。

但是有些專家和學者也表達了他們的擔心：ESG要求更高的環境責任和社會責任，這是否意味著犧牲企業效益以及股東利益？但是事實恰恰相反，根據MSCI日前發布2021年ESG趨勢展望報告顯示，金融機構把ESG評價納入風控體系，投資收益不僅沒有減少反而有一定程度的增長。周方召（2020）認為企業的ESG表現能夠更好地降低負面沖擊的影響，并帶來較好的股票市場表現。這一點在新興市場體現尤為突出。首先，從宏觀層面上講，國家推廣ESG評級能幫助環境責任和社會責任表現良好的企業發展，這有助于綠色發展理念融入經濟、社會、文化全過程。ESG投資是順應可持續發展的一種投資策略。其次，從微觀層面上來講，對企業而言，如果ESG評級有一定的政策導向，那么符合政策方向的投資，也能帶來長期超額收益。此外ESG表現好的公司并不等于運營和財務表現不佳。相反，這樣的企業能夠預期未來的來自環境和社會方面的機會和風險，關注產品和工藝流程創新，重視環境保護、節能減排，這有利于其自身可持續發展和長期利益的獲得。對于投資者而言，采用ESG評級能在一定程度上有效避免黑天鵝事件帶來的投資與信用風險。

一、ESG作為金融機構對企業價值評估的依據的研究

關于ESG的研究可以追溯到20世紀70年代，并且ESG的合理性已經被國外很多專家學者證實。Indahl（2020）認為ESG的應用不僅能夠幫助企業維持核心競爭力還能提升企業對政策和規定變更帶來的風險的抵御能力。Antoncic（2020）表示在ESG上有良好表現和高水平完成企業財務目標并不矛盾。Braune（2019）在他的研究中證實了ESG等級與超額收益之間呈正相關關系：在金融市場處于不穩定和蕭條期時，他證明了社會績效表現好的公司股票能讓投資者獲得更大的利益。而有關中國ESG的研究很少把社會責任環境和公司治理的總評作為一個整體因素來分析問題，大多數是單獨研究單一的元素，如社會責任的履行對企業價值的提升的作用，或者環境責任的履行對企業價值的提升的作用。在很多情況下社會責任環境責任公司治理這三個方面分別完成度高，并不能不代表ESG水平高。

相比某些國家已經普遍認同ESG投資能帶來更豐厚的回報，許多國內金融機構與企業對ESG的理解僅僅停留在宏觀層面，即政策層面，而在微觀層面的理解不深。這導致了ESG在中國的應用程度不高。這是由于許多中國投資人的觀點比較務實-投資的意義在于獲得高額的回報，而esg框架的目標是引導企業對社會產生正面的影響。因此國內的投資者對ESG仍處于觀望態度。在許多中國投資者眼中，ESG是個“舶來品”。雖然在很多國家ESG的優越性和合理性已經被大量的研究所證實，但是初入中國ESG難免會水土不服。關于ESG也不乏一些反對的聲音。例如楊皖蘇和楊善林（2016）認為中小型企業在社會責任的履行和效益是呈負向關系的。朱乃平等（2014）在研究2009-2011年中國高新企業時發現，而就短期而言，企業履行社會責任有利于提升企業公眾形象，并不能有效提高企業的盈利能力。要打消這些疑慮，需要把ESG因地制宜融入中國國情進行研究。初入中國的ESG要證明其價值還有很長的一段路要走。

目前階段，ESG要在中國發展必須滿足兩個條件：首先，中國ESG有一定政策支持，使其具有ESG外在驅動力；其次，ESG能使得企業和投資公司獲得更多利益，這是它內在驅動力的表現。而國資投融資機構投融資動機就包含了這兩個層面：一方面這些國資金融機構由于其持有的公共資本，需要承擔起政策表率作用，它在政策層面的表現較為明顯，例如提供政策融資。另一方面，融資機構也具有企業的性質，它具有規避風險獲得更高投資收益動機，因此具有ESG內在驅動力。例如為響應政府促進低碳、循環經濟的發展及實現碳中和的號召，六大國有銀行將ESG納入授信全流程，開始提供多樣化的低碳金融產品。2021年，他們對ESG進行披露并增加了應對氣候變化風險相關信息。其中三個銀行還對應對氣候變化風險議題設置了獨立的章節。

綜上所述，把國資金融機構的投融資行為作為研究中國ESG的切入點具有典型意義。原因有二：首先，ESG應用在中國尚處于發展初期階段，難免水土不服，現階段需要政策支持。國有資產的融資機構是政策的首要執行機構，成了ESG在中國發展的首要陣地。其次，結合中國國情和中國ESG的現狀，為研究ESG投資評級在中國的發展道路，研究對象需要具備內在驅動力同時具有典型的政策驅動特征，而國資金融機構具備這兩種驅動力。

但是ESG如果要在中國獲得突破性的發展，除了要解決理論與內在驅動力方面的問題，還要解決應用層面的問題。根據中基協2018年統計，中國資產管理者公司的ESG整合情況顯示，58.5%的投融資機構已在投資過程中考慮ESG，在企業層面制定ESG策略的企業只有1.2%。從以上數據看來，已經有一部分金融擊鼓有了ESG投資的意識，但是其應用仍然存在更大問題。原因是缺乏數據的智能分析與整合平臺。ESG投資一直面臨著信息采集和深度加工的難題。道富全球顧問公司在2019年的調查顯示：44%的受訪者認為ESG相關信息的現有狀態是阻礙他們開展ESG投資的因素。體現在以下幾個方面：第一，由于是非財務指標，其本質決定了信息量大并且來源眾多，籌集成本高效率低。第二，大部分信息來源企業的自愿披露，并且不排除有洗白行為，真實性堪憂。第三，種類繁雜且籠統，難以判斷相關信息與重要的信息。第四，由于很多企業一年才披露一次信息，ESG信息來源滯后。

二、AI在ESG評級中的應用

為了形成一套完整的對企業價值評估的體系，越來越多金融機構開始應用人工智能技術提升ESG相關信息的獲取效果。因為在實際工作中，依賴企業自主披露的信息存在著極大的隱患，如滯后性，信息造假，隨機性。因此利用AI完成大數據抓取，以及對信息進行智能篩選辨別與分析顯得尤為重要。并且通過人工智能技術可以分析包含非結構化數據在內的大量數據，包括很多以前人工無法處理的信息。例如，Bollen通過分析2008年十個月間的推特數據，統計了用戶使用快樂，悲傷等表情包的頻率，發現這些數據與次日估價的漲落趨勢有關聯。這對研究使用AI進行輿情分析的合理性提供了理論基礎。唐飛泉（2019）指出，在中國，商業銀行作為金融機構的重要組成部分，在風險控制方面已經大范圍利用AI技術提高大數據處理能力提高風險識別能力。關于AI的應用，金希恩（2018）提出，非財務信息納入金融企業投資決策的必要性毋庸置疑，ESG在中國企業經濟中發揮最佳狀態，必須要AI技術支持。

這已經不是信息技術第一次與金融業務結合，早在很多年前金融機構就開始利用信息技術手段提升和改造金融產品和服務，最終達到 提升效率并有效降低運營成本的目的——這就是金融科技。現在，一些平臺以及金融機構開始借鑒金融科技在投資與金融監管方面的成功經驗，融入AI技術自主研發出ESG評價系統。AI的加入能實現ESG信息的高精度高效率采集，實時監測，深度加工，智能化分析。例如監管公告和輿情報道可以相對真實地反映企業ESG情況。這類數據分布面廣來源復雜，事件的識別和分類比較困難。而AI中的自然語言處理（NLP）技術可以高效地獲取并且自動識別事件主體，以監管處罰的結果輕重判斷事件嚴重性，對影響程度進行等級分類，自動分析輿情關聯事件，甚至還可以運用圖譜分析跟蹤事件的后續發展情況。

AI技術能極大地推動數據獲取和數據驅動的進程，是因為信息技術與金融有著天然的互惠共生關系：信息產業創新艱巨而漫長，從研發到產業化的整個過程充滿不確定性，其發展需要巨大的金融供給與支持；在信息技術在引領世界經濟發展的同時，金融業也需要通過運用信息技術提升競爭力，通過提供專業的金融服務分享信息產業發展的成果。因此，在信息時代的浪潮下，金融系統業務最終必然以信息技術作為依托，脫離了AI背景支撐的ESG數據體系終將過時，并且研究金融行業行為離不開探討AI的應用。