信用债收益率是由无风险利率加上信用利差构成，后者是投资者投资信用债所要求的信用风险补偿。信用债的定价也多指对信用利差的研究判断。从海外相关研究来看，信用利差影响因素可以分为流动性溢价、预期损失和风险溢价等几个部分。

国内信用债市场有其自身的特点，除了上述一些共同的影响因素以外，还有一些中国市场特有的因素。总结来看共有5个，分别是1）违约风险及投资者对违约风险的预期；2）流动性补偿；3）杠杆操作便利性和息差空间；4）投资者特征及结构变化；5）供给压力。

从前述影响信用利差的因素来看，ESG因素主要是通过影响预期违约损失来影响信用利差的大小，即主要反映在对主体信用评级的影响。事实上，在传统的信用评级框架下，公司治理一直是一个很重要的影响因素。我们梳理了标普、中债和中诚信信用评级和ESG评级框架，发现两者在公司治理方面关注的维度相似度较高，但是在具体的指标选择方面可能存在一定差异。随着过去几年全球对ESG事项关注度的提升，E和S因素也逐步纳入信用评级体系。海外机构起步较早，体系相对较为完善。国内评级机构从2020年开始将ESG因素纳入信用评级体系，其中多数评级公司将其列为调整项。但在具体的影响方面，可能仅对某些特定行业评级有一定影响，且影响程度并不相同。另外从海外实践来看，国际三大评级机构穆迪、惠誉和标普都在传统的信用评级以外设立了ESG相关性/影响评级，来衡量ESG因素与信用评级的相关性以及影响程度。尽管最近几年两者在一定程度上有所融合，但是整体来看，信用评级和ESG评级仍是两个独立的体系，因为其评级框架、方法和目的仍存在本质的不同。

从海外ESG与信用利差的相关研究情况来看，早期研究多侧重于环境、社会等单项因素对信用利差的影响，后随着ESG评级体系逐渐完善成熟，更多研究侧重于研究ESG评级对信用利差的影响。从研究结论来看，ESG各分项及ESG评级多数时间与信用利差呈现出负相关关系，不过在不同时期时结论有一定变化，国家之间也存在一定差异。

中金信用和ESG评级：中金信用评级对非金融类公募债券发行人全覆盖。金融类发行人目前已覆盖租赁、担保、AMC和银行业。中金信用评级目前分为5大档，13小档。由于分档较多，每小档债券分布较为均匀，相较于外部评级辨识度更高。中金ESG评级体系以ESG财务重要性特征为核心，覆盖中证800和中证1000指数成分股，共1800家A股上市公司。评级指标具有包括3个一级维度、26个二级议题、约900个三级指标的三级ESG底层数据结构。

研究样本和数据处理：我们选取有中金信用评级和中金ESG评级的主体，作为研究样本。一共有361家，这些主体有如下特征：房地产和银行业占比相对较高；企业性质以民营企业和地方国有企业为主；中金评级集中在5和4大档；中金ESG评级集中在中位数5附近。量化模型使用数据我们也进行了一定的计量处理。

信用评级和ESG评级相关性：我们分别使用中金E、S、G的支柱评级得分以及ESG综合得分对公司主体的信用评级使用Spearman模型进行相关性分析。主要结论如下：1）ESG评级与信用评级总体呈现正相关性，其中治理（G）支柱的相关性最高。2）环境（E）支柱相关性最低，但在2020年“双碳”承诺后迅速上升。3）央国企ESG得分以及三项支柱得分与信用评级的相关性在近5年均呈现逐年稳步上升的趋势。而对于非央国企，近3年来，他们的ESG表现与信用评级的相关性系数也呈现逐年上升的趋势。4）ESG和信用评级的相关性存在较大的行业差异。

信用利差与ESG评级相关性研究：以信用债在二级市场的日度信用利差作为被解释变量，并使用公司的ESG得分对其进行多元线性回归分析。得到ESG的三大支柱得分和ESG综合得分均能显著解释债券的信用利差，表示ESG三大支柱得分和综合得分越高的公司，他们在二级市场的信用利差越小，也就是信用风险越小。

本文从信用利差的影响因素入手，分析了ESG因素主要是通过影响债券发行人的信用风险来影响信用利差的变化，也就是说可以反映在发行人的主体信用评级方面。接着着重分析了ESG因素与信用评级的关系的当前评级公司的发展与应用。在实证研究方面，我们首先梳理了海外ESG因素对信用利差/定价影响的相关研究，然后结合中金两大特色产品：中金信用评级和ESG评级，通过量化的方案对两者的相关性和ESG评级对信用利差的影响进行了分析。

基于以上分析和结论，我们认为随着ESG因素在信用评级中应用的深入，其对信用利差的影响也会加大，一定程度上也会影响信用债的定价。展望未来，在信用分析中纳入ESG因素考量也会成为主流投资机构的选择，固定收益领域的ESG投资也会迎来高速发展阶段，为全球可持续发展有效助力。

样本代表性不足。

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ESG理念最早起源于欧洲，投资策略的应用多用于权益市场。不过近些年，随着ESG理念的推广拓展，在固收领域内应用也逐渐增多。除了传统的投资和评级以外，在资产端主题债券的扩容也拓宽了ESG在固收市场的应用范围。

国内来讲，随着“双碳”目标的发布，债券投资人对ESG在固收领域内的应用关注度不断提升。但是相关的问题也随之而来，比如ESG评级和信用评级的关系是怎样的，是否能够进行融合？ESG因素是如何影响信用评级？ESG因素或者评级会对信用债定价产生影响么？等等。

带着这些问题，本文从传统信用债定价影响因素开始，分析ESG因素主要是从哪些方面来影响定价。并梳理了目前ESG因素纳入信用评级和目前ESG评级的海内外实践。第三部分我们梳理了境外的ESG因素或评级对信用利差影响的相关研究文献。最后、结合中金研究部信用评级和ESG评级，通过量化实证的方式来验证两者的相关性和ESG评级对信用利差的影响。

我们希望通过本文可以让更多的固收研究投资者了解ESG因素与信用评级/信用定价的关系。在未来，也可以将ESG因素纳入信用研究和投资的分析框架。我们认为未来的两者的关系会不断加深，ESG因素对信用评级和定价的影响也会更加显著。

如下是本文结构脉络。

信用债收益率是由无风险利率加上信用利差构成，后者是投资者投资信用债所要求的风险补偿。信用债的定价也多指对信用利差的研究判断。按照国外信用利差理论和经验，我们可以把信用利差简单分为流动性溢价、预期损失和风险溢价等几个部分，分别来看：

► 预期违约损失：是指预期违约率和违约后损失率的乘积。成熟市场评级机构可以根据历史评级和违约数据计算出各评级的平均违约率，然后根据违约后可能的回收情况假设一个损失的比例，即可计算出预期损失。

► 流动性溢价：是指信用债由于交易便利性低于利率债需要付出的溢价，这部分也可以根据历史平均的交易成本计算出一个相对固定的数值。

► 风险溢价：扣除了上述可以明确计算出的部分外，其余无法明确解释的部分都可以归纳为风险溢价。这部分简单而言可以理解为投资者因为持有信用债券可能遭受各种风险而要求的额外补偿，也就是海外“信用利差之谜”中提到的实际观测的信用利差远大于预期违约损失的部分。可能影响这部分利差的因素包括但不限于供需关系变化、债券(组合)本身所承担的系统性风险和不可分散的非系统性风险、整个市场对信用风险的偏好和态度等。

国内信用债市场有其自身的特点，除了上述一些共同的影响因素以外，还有一些中国市场特有的因素。比如杠杆操作便利性和息差空间、投资者特征及结构变化和供给压力。分别来看，

► 违约风险方面来看，与违约风险相关的因素既影响预期违约损失，也影响风险溢价。其中前者主要是通过评级差异体现，后者主要是由投资者对违约风险预期的变化所决定。这点与海外经验一致。2016年以前国内违约较少，市场刚性兑付预期很强，违约风险显著影响信用利差的时期不多，并且每次影响时间均不长。但是18年开始随着违约增多，信用利差也逐渐开始反映投资者对信用债违约的预期，体现出评级间利差及个券利差的加大。

► 流动性补偿方面，对于单只债券来说，其发行规模、持有人结构、债券的年龄（新券还是老券）等因素共同影响其换手率（交易量与债券存量的比例），从而决定了该债券在二级市场上的流动性溢价大小。

► 杠杆操作和息差空间来看，由于我国对信用债进行杠杆操作相对比较容易也很常见，当信用债收益率与资金利率之间的息差空间较大、资金面比较稳定、质押回购较为便利时，投资者会加大杠杆操作力度，会使得信用利差有所压缩，反之就会走扩。

► 投资者结构和特征方面，信用债与利率债的区别在于存在违约风险，但票息较高，因此投资者的风险偏好会显著影响信用债需求。不同类型的投资群体有着不同的风险偏好特征，其债券配置资金量的相对变化会影响信用债需求，从而也会间接影响信用利差变化。

► 供给方面，在需求变化不大的情况下，如果信用债整体发行增多，就会使得信用债收益率出现上行，信用利差也会走扩，反之，信用利差则会收窄。由于供给变动通常是缓慢长期的，因此对于信用利差的短期较大冲击很少。

从前述影响信用利差的因素来看，ESG因素主要是通过影响预期违约损失来影响信用利差的大小，即主要反映在对主体信用评级的影响。事实上，在传统的信用评级框架下，公司治理一直是一个很重要的影响因素，与ESG评级的G的维度相似度较高，但是在具体的指标选择方面可能存在一定差异。随着过去几年全球对ESG事项关注度的提升，E和S因素也逐步纳入信用评级体系，但可能仅对某些特定行业评级有一定影响，且影响程度并不相同。不过整体来看，信用评级和ESG评级仍是两个独立的体系，其评级框架、方法和目的仍存在本质的不同。

无论是海外还是国内评级公司，在其信用评级框架中对公司治理都十分关注。虽然多数评级框架中将公司治理放在评级调整项，但是其对信用评级的影响较大。尤其是随着2017年国内民营企业开始违约以来，投资者对公司治理的关注度也出现明显提升。信用评级中公司治理关注的因素与ESG评级中有较多相似之处，但是也存在一定的差异。下面我们分别选取标普、中债和中诚信，通过对比他们的信用评级和ESG评级的框架，来具体分析G的关注因素的异同。

► 标普：根据标普的工商企业评级方法论，公司治理项是在评级调整大项中的“管理与治理”分项中，其中治理方面需要参考的因素有：董事会效能，股权结构，管理层文化，监管、税务、法律，内部控制，财务报告与透明度。ESG评级方面，主要关注架构和监督、准则与价值观、透明度和报告、财务和经营风险等几个方面。两者在董事会、高管薪酬激励、透明度、内部控制等方面关注点较为类似。差异方面，标普ESG评级还关注关于道德和价值观、ESG指标的披露水平和质量、网络安全和灾难修复等方面的议题。

► 中债：我们对比了中债资信的信用评级框架和中债估值中心的ESG评级框架，发现在评价维度方面，两者都关注股东、董监高的独立性和有效性、信息披露的透明度与质量、激励机制等方面。但是在更细分的指标方面可能也会有不同的侧重点，比如在股东维度，中债ESG评级更关注的是股东权益保护机制和股东的决策效率，而中债资信则更关注企业控制权的稳定性，关联交易以及是否存在股东恶意掏空企业的行为等。对于中债资信来讲，细分的指标关注点更为具体，更聚焦在企业偿债能力判断。

► 中诚信：中诚信信用评级和中诚信绿金ESG评级框架对比来看，两者评价维度均包含发展战略、管理制度、管理人员和法人治理结构等方面。ESG评级在大的维度下面细分指标同样与信用评级有一定差异，两者部分的侧重点也有所不同（以上对比的具体内容可以参见下图）。

传统信用评级中E（环境）和S（社会）因素考量较少，但随着全球对ESG因素关注度提升，评级机构也将对信用风险有显著影响的E和S方面因素纳入到了信用评级之中。海外机构起步较早，体系相对较为完善。国内评级机构从2020年开始将ESG因素纳入信用评级体系，其中多数评级公司将其列为调整项。具体来看，

► 中诚信：2022年8月将ESG因素纳入信用评级的调整项。中诚信评级文件中明确“这里的ESG因素主要考察与信用风险相关的环境、社会、治理因素对受评企业抗风险能力的影响。”同时“ESG因素对于信用风险的影响往往是负面的而非正面的，因此对于在ESG方面表现极差或者表现较差的企业向下调整其信用级别”。具体环境因素包括资源利用、碳排放、排放物、突发污染事件和环保政策，社会因素包含员工发展、安全生产、产品责任、社会趋势和公平竞争，治理因素包含法人治理结构及组织架构、管理团队素质及稳定性、集团管控能力、管理制度建设及执行情况、信息披露情况。

► 联合资信：2022年8月份将ESG相关因素、发展韧性等可持续发展能力因素纳入调整项。其相关的评级要素体现在企业基础素质中的股东及股权情况、社会责任与环境责任以及企业管理里面的企业法人治理结构和管理水平分析。“社会责任具体考察企业在就业、税收、员工福利与薪酬、产业链上下游的履约能力、安全设施配备及管理等方面对社会的贡献程度。环境责任主要考察企业活动中对气候的影响、对自然资源的保护、对能源的利用效率以及对废物的处理方式等相关内容。”

► 大公国际：2021年11月发布的评级文件中将公司治理及管理水平和绿色因素放入可比性调整里面。公司治理主要关注的内容有“股权结构是否清晰、所有者和经营者间制衡和监督机制是否完善、公司管理是否能按照所制定的制度规范操作、高层人员变动是否频繁并对导致公司治理出现风险、经营管理层、控股股东及实际控制人的自身风险。”绿色因素主要关注“经营活动所产生的绿色效益和社会效益程度。”

► 东方金诚：2022年8月发布的评级文件中指出“ESG因素会纳入信用评级的调整因素”。其明确了在E、S、G三方面的具体考察维度，分别为“在环境方面，综合考虑碳转型、污染物排放及环保处罚、环保体系建设等；在社会方面，综合考察安全生产及处罚、产品质量及处罚、员工发展等；在治理方面，综合考察战略规划、公司制度与组织架构、财务信息质量、违法违规事件等。”

除了将ESG因素纳入信用评级框架之外，海外评级机构也开始评估ESG因素和信用评级的相关性和影响程度，形成了新的体系。

► 惠誉：惠誉于2019年11月宣布推出整合了ESG因素的信用评级系统ESG Relevance Scores，为全球固定收益指数中80%以上的债券提供评级服务。ESG评级相关性评分即对公司的14个ESG风险因素（5个E因素，5个S因素，4个G因素）进行评分，每个要素的评分结果为“1”到“5”，反映每个要素与信用评级决策的相关性和重要性，评分越高表示该ESG风险因素与信用评级的相关性和重要性越高，评分为“4”和“5”表示该ESG因素对当前的信用评级有影响，评分为“4”表示该ESG风险因素与其他因素一起，对信用评级有影响，可能会在评审委员会中讨论ESG问题和/或在已发布的评级报告中提及，评分为“5”表示该ESG风险因素与信用评级高度相关。评分过程分为两步：第一步，先在行业层面对ESG风险进行识别，得出50个独特的ESG评级相关性评分模板，与信用评级划分的50个行业一致；第二步，根据行业ESG评级相关性评分模板，对行业内的各个实体进行具体评分。

► 穆迪：2019年4月，穆迪收购ESG研究、数据和评估领域的全球领导者Vigeo Eiris的多数股权，将ESG因素纳入了其企业信用评级方法。将ESG因素纳入公司信用评级的流程大致分为三步：一是进行信用分析，评估ESG因素在产品需求，公司名誉，生产成本和财务实力等方面的潜在影响。二是根据平衡记分卡，评估ESG对企业利润、财务杠杆、现金流、业务概况、财务政策以及规模等指标产生的实质性影响。企业利润等财务指标在不同行业会有不同的子要素。三是评估ESG对在平衡记分卡中未包括的其他考虑因素的重要影响。

► 标普：2021年10月，标普发布了将ESG credit indicators应用于评级企业的报告，其同样也是反映ESG相关因素对信用评级影响的重要程度。从评级符号来看，E、S、G三个方面都会有一个1-5分的评级。以E方面为例，影响正面的评级为E-1级，中性为E-2级，较为负面为E-3级，负面为E-4级，非常负面为E-5级。S和G也分别对应着5个级别。值得注意的是，这五个级别并不是完全对称的，主要原因是标普认为ESG因素对信用评级的影响更多的是负面而非正面的。而且E-2中性的影响级别也并不是说ESG因素与信用评级不相关，此级别只是说目前处于一个中性的综合考虑。但其中的具体指标的影响也可能存在差异。

评级框架方面，虽然近几年不少评级公司将ESG因素纳入信用评级之中，但是信用评级和ESG评级的整体框架仍然不同。信用分析更多的还是分析企业自身经营和财务风险，前者包括宏观、行业、企业竞争力等方面，后者包含盈利、现金流以及资本结构等方面。在信用评级中纳入ESG因素，也多是分析相关的ESG因素可能对企业经营和财务所带来的影响。除了企业自身的经营和财务风险以外，外部支持也是信用评级关注的重要议题。而ESG评级则是更关注E、S、G这三个大的议题下面各项目企业的表现。

评级目的方面，信用评级最终是对企业的偿债能力作出判断，评价的是企业债务的违约风险；而ESG评级则是评估企业在环境、社会责任和公司治理方面所做的努力以及未来公司在这三方面可能面临的风险。

评级方法方面，信用评级更多的是以定性和定量的方式结合，而ESG评级则更多的是打分量化的模式。对于信用评级来讲，如果没有定性分析和对财务数据和指标理解，就盲目通过打分量化的形式来进行评级，往往很难得出有意义的结论，甚至可能忽略真正的风险点。所以定性分析对信用评级十分重要，尤其是对于某些行业（比如城投）来讲，定性分析因素权重能占多数。即信用评级是更依赖于人的经验，而不是数据的打分。ESG评级则是完全通过底层指标层层加分加权而来。

从海外ESG与信用利差的相关研究情况来看，早期研究多侧重于环境、社会等单项因素对信用利差的影响，后随着ESG评级体系逐渐完善成熟，更多研究侧重于研究ESG评级对信用利差的影响。从研究结论来看，ESG各分项及ESG评级多数时间与信用利差呈现出负相关关系，不过在不同时期时结论有一定变化，国家之间也存在一定差异。

环境方面，2010年Rob Bauer和Daniel Hann利用美国发债公司在1995年-2006年的一级发行溢价数据，发现公司环境管理指标与一级发行溢价存在负相关关系，这一现象在纸制品行业中更为明显，并且通过比较1995-2001年和2002-2006年阶段的表现，可观测到环境管理指标与信用风险的相关性随着时间的推移而增加。2011年Thomas E. Schneide通过分析美国造纸、化工行业公司的债券交易数据和其有毒物质排放情况，也得出企业的环境绩效会反映在债券定价中。

社会方面，2010年Klaus-Michael Menz通过分析欧洲发债公司是否被评为社会责任公司和其发行债券相对国债的利差发现，总体而言社会责任因素对信用利差影响不大。2014年Ioannis Oikonomou等通过分析美国公司债数据和发行人的包括社区事项、多样性事项、雇员关系、环境事项、生产质量及安全性在内的社会表现，发现社会表现较好的公司利差更低。2015年Feng Jui Hsu Yu-Cheng Chen通过T检验发现企业社会责任与债券利差之间呈现负相关关系。

欧美市场方面，2016年SIMON POLBENNIKOV等通过分析MSCI的ESG评级对美国公司债相对国债的超额收益发现，ESG评级可以提高公司债的超额收益，且G分项的作用强于E、S分项。同年Riley Clubb等则对罗素1000指数的成分债在2005-2015年间表现进行分析，发现彭博ESG评级更高的公司的利差水平通常稳定在低位，且在2007-2011年间较高的E评级会降低OAS，但在其余时间这一关系并不显著。2021年Rohit Mendiratta等以MSCI投资级美元公司债指数、MSCI高收益美元公司债指数、MSCI投资级欧元公司债指数、MSCI高收益欧元公司债指数中有MSCI ESG评级的成分券为样本，研究发现相比于分项，高MSCI ESG评级更可能降低债券利差。2022年Peter Diep等利用美欧高收益及投资级的由发达市场公司发行的债券样本与MSCI ESG评级，得出信用利差与ESG指标只有微小的关联。2022年Hami Amiraslani以2006-2019年的公司债表现和其Thomson Reuters ESG评级为研究对象，发现2006-2019年期间，公司E、S分项表现和债券利差之间没有关系，但在2008-2009年间，E、S分项表现较好的公司债券利差相对更低，而G分项与利差关系不大。

其他市场方面，2020年Ga-Young Jang等以韩国公司债为研究样本，发现韩国企业治理服务机构（Korea Corporate Governance Service，KCGS）ESG评级能反映企业的下行风险，该关系在小公司样本中更为显著，且高环境评级将降低小公司的融资成本。2021年OKIMOTO, Tatsuyoshi等利用日本公司债信用利差和Thomson Reuters发布的ESG评级，得出ESG评级与信用利差存在负相关关系，且环境分项对低评级公司的信用利差影响最大。

在特定品种中，2020年Jerome Mans分析了Eikon数据库中的ESG评级与REITs发行的公司债券利差关系，发现ESG评级与债券的一/二级市场利差均呈负相关。2021年Luis Hoffmeister以欧洲的10家系统重要性银行为样本，分析了ESG评级与CDS利差之间的关系，发现在西班牙和法国，ESG评分与CDS利差之间存在显著的正相关关系；在德国，ESG评分与CDS利差之间存在弱负相关关系。

企业的ESG表现从理论上如何影响企业的信用风险？我们假设，企业在生产经营活动过程中，需要承担相应的环境、社会成本，并且与企业本身的ESG表现相关。因此，我们通过拓展Leland(1994)的动态资本结构模型，在理论模型中，我们进一步考虑了企业在承担环境、社会成本前提下去选择某一个水平的资本结构，以实现利润最大化（详细推导见附录）。[1]

基于模型的结论，我们首先对其均衡状态的条件进行比较静态分析。如下表所示结果，在均衡状态下，发债企业的ESG表现越高，其承担的单位产量下的环境、社会成本越低，债券的违约概率越低，发行债券所需要承担的票面利率也越低。

进一步使用数值模拟来刻画上述理论模型的结果，显示企业ESG得分排名越高，其发行债券均衡状态下的信用利差越低。

中金信用评级

中金信用评级对非金融类公募债券发行人全覆盖。中金信用评级覆盖非金融类信用债市场全部有公募债发行历史的发行人和92%的存量债券，相对于外部评级市场，评级体系和标准更全面更统一。截至目前累计覆盖发行人5576家，其中目前有存量债券存续的发行人共3618家，涉及公、私募债券金额23.11万亿元，占非金融类信用债市场存量债券的91.52%。金融类发行人目前已覆盖租赁、担保、AMC和银行业，我们未来将拓展至券商等金融机构，实现有公募债发行人全覆盖。

中金信用评级自创立以来，秉承独立、客观、及时原则，对所有公募债发行人在债券发行、外部评级调整、重大事件发生及行业、区域基本面发生重大变化时予以跟踪分析。由于不对发行人收费，能够最大程度地保证独立性。

中金信用评级目前分为5大档，13小档，并且明确区分投资级和投机级。中金信用评级目前暂分为1到5档，1档表示信用状况最好、相对风险最低，5档表示信用状况最差、相对风险最高。我们认为评级在 1-3档的发行人对持续的经济和环境的不利变化承受能力较强，短期违约风险较低，属于“投资级”；而4-5档的发行人对不利环境的承受能力相对较差，短期违约风险较高，属于“投机级”。

由于分档较多，每小档债券分布较为均匀，即使是分布较为集中的4-和5+，每档债券余额占比也未达到13%，中间档的占比多在8-10%。相较于外部评级过于集中于AA及以上评级，尤其集中于AAA评级的情况，评级辨识度更高。

中金ESG评级

在《中金ESG评级：总览》报告中，我们推出了中金ESG评级体系，重点介绍了中金ESG评级体系的三大特色及搭建方法，并从评级指标特征、评级分域特征等角度对中金ESG评级进行了分析。中金ESG评级体系以ESG财务重要性特征为核心，覆盖中证800和中证1000指数成分股，共1800家A股上市公司。

我们搭建的中金ESG评级指标具有包括3个一级维度、26个二级议题、约900个三级指标的三级ESG底层数据结构。其中3个一级维度分别为环境、社会与公司治理；二级议题分为9个环境二级议题，9个社会二级议题和8个公司治理二级议题。一级维度与二级议题的具体明细可参考下表。

我们选取有中金信用评级和中金ESG评级的主体，作为研究样本。一共有361家，这些主体有如下特征：

► 行业集中在房地产和银行：361家样本企业中仅房地产占比均超过10%，达到14%，家数51家。绝对家数超过15家的行业有基建设施（25家）、银行（24家）、电力（23家）、机械设备（23家）、医药（23家）、电子通信（22家）和化工（18家）。其余行业家数在15家以下，占比也在4%及以下。

► 民营企业占比较高：企业性质方面，民营企业有131家，占比最高，达到36%。地方国企其次，共有116家，占比在32%；公众企业和中央国有企业家数和占比分别为61家、17%和39家、11%，外资和集体企业数量较少，分别有8家和4家。

► 中金评级以5大档为主：从中金评级分布来看，样本整体信用资质偏弱。其中中金5大档的占比在50%，5+、5和5-的家数分布为51家、59家和74家，其中5-的主要是一些此前已经出现违约的民营企业。其余占比相对较高的为4档，占比在33%，其中4+、4、和4-的家数分布为22家、35家和63家。

► 中金ESG评级在5分左右：从中金ESG评级分布来看，集中在中位数5分左右，其中5-5.5分和4.5-5分区间占比最高，家数分别有145家和132家，占比在40%和37%。4-4.5分和5.5-6分占比在12%和6%。4分以下家数有9家，6分以上的有10家，占比均较小。

在实证研究阶段，我们重点关注企业的ESG评级、信用评级以及信用利差之间的统计关系。为了更好地统计、分析，我们将三个来源的数据集进行整合、清洗和预处理，具体步骤如下：

► 数据对齐与填充：我们将中金信用评级历史调整数据（混频）、中金ESG评级数据（季频）以及Wind底层提供的信用债中债估值、国开债期限结构数据（日频）进行日期对齐，并根据实际情况进行日度填充。

► 为了更好地刻画信用债的“价格”，我们以日度频率，计算信用债的信用利差，我们使用信用债的到期收益率（YTM）减去当日相应到期期限国开债的到期收益率作为信用利差，考虑到中债估值发布的国开债收益率曲线精度较低，我们将国开债的到期收益曲线以0.0001年的到期期限为精度进行线性拟合，使用拟合后的国开债收益率作为信用利差计算的被减数；

► 符号数量化：如下图表所示，我们将原始的中金信用评级符号（从高到底分别为1、2+、2、2－、3+、3、3－、4+、4、4－、5+、5、5－）转化成数字类型：

1）评级符号为纯数字的，我们直接转换成数字类型，带有“+”后缀的（例如：2+），在符号中原始数字的基础上减去0.25（“2+”转换成1.75），带有“－”后缀的，则在原始数字的基础上加上0.25（“2－”转换成2.25）。

2）为了在统计分析过程中体现直观性，我们用10减去中金信用评级符号转换后的数字值，以便数量化后的“信用分数”的绝对值遵循信用状况从高到低的排序规则

► 统计分析：基于预处理后的数据，我们根据数据统计分析的需求，分别使用相关性分析和多元线性回归分析。

我们分别使用中金E、S、G的支柱评级得分以及ESG综合得分对公司主体的信用评级进行相关性分析，考虑到信用评级的数据由评级符号转化而来，属于离散变量，因此我们选择使用Spearman模型进行相关性分析，结果显示：

► ESG评级与信用评级总体呈现正相关性，其中治理（G）支柱的相关性最高。如下图所示，总体样本治理（G）得分与信用评级的秩相关系数高达38.78%。如果分年度来看，2019~2022年间，治理（G）得分与信用评级的秩相关系数始终高于环境（E）、社会（S）。由此可见，公司治理良好的企业能够保持较低的信用风险；

► 环境（E）支柱相关性最低，但在2020年“双碳”承诺后迅速上升。总体样本环境（E）得分与信用评级的秩相关系数为1.34%。在2018~2020年间，环境（E）得分与信用评级的秩相关系数为负数，而在2020年末，我国宣布“碳达峰、碳中和”承诺之后，2021和2022年，环境（E）得分与信用评级的秩相关系数显著上升，2022年环境（E）得分与信用评级的秩相关系数高达22.76%，为历年来最高水平。

分企业属性分析

我们使用Wind的企业属性标签将企业分为央国企和非央国企两类进行统计分析。如下图，对比分析两类企业的ESG评级与信用评级的相关性系数年度差异，我们可以发现，央国企ESG得分以及三项支柱得分与信用评级的相关性在近5年均呈现逐年稳步上升的趋势，ESG逐渐成为可以前瞻性评价央国企信用质量的一个代理指标。而对于非央国企，近3年来，他们的ESG表现与信用评级的相关性系数也呈现逐年上升的趋势。

分行业分析

分行业来看，下表展示了中金行业中有不少于5家公司样本的数据进行相关性分析，总体来看，ESG和信用评级的相关性存在较大的行业差异，其中：

► 有色金属、电子通信、汽车和机械设备行业的ESG综合得分与信用评级存在较高的相关性。其中，有色金属的环境（E）支柱、社会（S）支柱得分与信用评级均呈现较高的相关性，而电子通讯和汽车行业的社会（S）支柱、治理（G）支柱与信用评级呈现较高的相关性；

► 环境（E）支柱得分与信用评级相关性较高的行业均与气候目标的实现有关联。有色金属、公用事业（包括环保、供水等）行业的生产、经营活动的改善，对气候的影响程度较高，其环境（E）支柱与信用评级较高的相关性系数说明我国绿色金融体系已经出现了一定的环境激励作用，环境表现较好的企业逐渐展现出较好的信用资质；

► 社会（S）支柱得分与信用评级相关性较高的行业多数与劳动者、消费者息息相关。例如，相关性较高的电子通讯、房地产、汽车行业、纺织服装与其社会议题的产品责任的承担有关，高速公路、基建设施、综合投资行业通常承担城市的建设，与社会议题的社区影响有关，而建筑建材、有色金属、钢铁则是劳动密集型行业，与其社会议题的劳动力管理有关。

为了更市场化地评价ESG评级对公司信用风险的解释、预测能力并且控制住行业、公司属性等效应，我们引入公司信用债在二级市场的日度信用利差（credit spread）作为被解释变量，并使用公司的ESG得分对其进行多元线性回归分析。

我们在多元回归的过程中，控制了企业属性（如果企业为国央企，则值为1，否则为0）、债券特性（私募债、永续债）以及到期期限（将信用债的到期期限四舍五入到整数年份，生成一系列的虚拟变量）、年份效应（按年份生成一系列虚拟变量）和行业特征（按行业生成一系列虚拟变量），检验发债主体的ESG的三大支柱得分和ESG综合得分对信用利差的解释力度。

实证结果显示，ESG的三大支柱得分和ESG综合得分均能显著解释债券的信用利差，即在控制了债券的信用评分后，E、S、G和ESG综合得分的系数显著为负，p值皆小于0.001，表示ESG三大支柱得分和综合得分越高的公司，他们在二级市场的信用利差越小，也就是信用风险越小。

实证结果对比

根据报告的实证结果与学者Polbennikov, et al.（2016）[2]所做的结果对比（如下图）可以发现：

► 中金ESG评级对信用利差的影响程度相较于海外更高。从回归系数的绝对值来看，本文的回归系数绝对值均大于Polbennikov, et al.（2016）的结果，说明中金ESG评级对债券的信用利差的影响相对更大；

► 社会议题的回归结果存在方向的差异。本文的回归结果显示，社会评级的系数为负值，而Polbennikov, et al.（2016）的结果为正值，说明海内外发债主体的社会得分对于其信用利差的影响机制存在差异。

影响机制分析

我们在《ESG整合在基本面估值分析中的应用》介绍了ESG财务重要性应用于权益类资产的评估和分析方法，企业在部分ESG议题层面的表现高低会导致相应的财务风险。ESG整合方法同样适用于从机制上解读ESG水平对发债主体信用风险的影响：基于对企业主体的ESG财务重要性影响，ESG议题会影响企业的未来现金流，根据Leland（1994）的模型揭示，ESG风险对企业现金流的负面影响将会提升企业潜在的违约概率，从而体现信用风险。

本文从信用利差的传统分析框架入手，结合中国特色的信用利差影响因素，得出ESG因素主要是通过影响债券发行人的信用风险来影响信用利差的变化，也就是说可以反映在发行人的主体信用评级方面。第二部分则着重分析了ESG因素与信用评级的关系的当前评级公司的发展与应用，主要体现在以下三个方面：1）传统信用评级框架中的重要分析因素公司治理与ESG因素中的G的关注维度有诸多相似之处，但具体指标可能存在一定差异；2）近几年随着全球对ESG关注度提升，信用评级框架也在逐步演进，境内外评级机构将ESG因素逐步纳入到传统的信用评级框架体系之下，但是具体影响存在行业和公司差异；3）境外评级公司根据ESG因素对信用评级结果影响程度及大小，开创了ESG信用相关度评级。虽然ESG因素近几年逐步与信用评级有所融合，但是ESG评级本身和信用评级仍是两套体系，其评级的目的、框架和方法存在本质不同。

在实证研究方面，我们首先梳理了海外ESG因素对信用利差/定价影响的相关研究，然后结合中金两大特色产品：中金信用评级和ESG评级，通过量化的方案对两者的相关性和ESG评级对信用利差的影响进行了分析。得出了以下结论：1）ESG评级与信用评级总体呈现正相关性，其中治理（G）支柱的相关性最高。环境（E）支柱相关性最低，但在2020年“双碳”承诺后迅速上升。2）ESG的三大支柱得分和ESG综合得分均能显著解释债券的信用利差。

基于以上结论，我们认为随着ESG因素在信用评级中应用的深入，其对信用利差的影响也会加大，一定程度上也会影响信用债的定价。展望未来，在信用分析中纳入ESG因素考量也会成为主流投资机构的选择，固定收益领域的ESG投资也会迎来高速发展阶段，为全球可持续发展有效助力。

后续中金信用研究团队和ESG研究团队也会在各金融机构将ESG纳入研究和投资框架的实践、分行业的债券ESG研究推出更多的产品。

[1]Leland H E, 1994. Corporate Debt Value, Bond Covenants, and Optimal Capital Structure[J]. The Journal of Finance, 49(4): 1213–1252.

[2]Polbennikov, Simon, et al. “ESG Ratings and Performance of Corporate Bonds.” The Journal of Fixed Income, vol. 26, no. 1, 2016, pp. 21–41.

本文摘自：2023年6月5日已经发布的《ESG因素如何影响信用评级和定价》

王海波 分析员 固定收益 SAC 执证编号：S0080517040002 SFC CE Ref：BPC512

金成 联系人 量化及ESG SAC 执证编号：S0080122030152

万筱越 分析员 固定收益 SAC 执证编号：S0080522070004

周萧潇 分析员 量化及ESG SAC 执证编号：S0080521010006 SFC CE Ref：BRA090

许艳 分析员 固定收益 SAC 执证编号：S0080511030007 SFC CE Ref：BBP876

刘均伟 分析员 量化及ESG SAC 执证编号：S0080520120002 SFC CE Ref：BQR365

陈健恒  分析员 固定收益 SAC 执证编号：S0080511030011 SFC CE Ref：BBM220