当周简评
本周共有277只A股的有机数ESG综合风险评级被调升，168只A股的评级被下调。ESG综合风险评级为A级（含）以上的个股占比升至60.18%，B级（含）以下的占比降至7.65%。但A股总体评级中枢值上升到78.2。
A股两周有机数ESG综合风险评级升降动态
2025/05/25~2025/06/08
本周能源、房地产、公用事业、通讯服务行业没有ESG风险评级被下调至CCC级以下的公司。有机数ESG一级分类中E、S、G支柱的风险得分都下降，仅混合分类风险得分小幅上升。11个GICS一级行业中也只有两个消费品行业的风险得分小幅上升，市场整体风险下降。信息技术的强制劳动、金融的盈利可持续性、日常消费品的偷税漏税、通讯业务的办公安全与健康、非日常生活消费品的社区影响等题是本周二级风险突出的议题。
当周有风险项目评级被调降至CCC以下的公司有23家，比上周少了1家，分布在12个省区中，其中广东6家，江苏、北京各有3家。ESG风险问题突出的公司包括：
华熙生物（688363，ESG风险评级从CCC下调到CC, 本周上涨 7.67%）
华熙生物声援郝宇质疑巨子生物产品胶原蛋白含量并威胁公布第三方检测结果。巨子生物公布检测机构道歉函并追究造谣责任。该争议暴露行业无统一检测标准。巨子生物强调现有标准支持产品，华熙生物呼吁警惕“标准漏洞”。国家药监局已启动标准制定，企业应对质疑成国产美妆行业规范化重要课题。
比亚迪（002594，ESG风险评级从CCC下调到CC, 本周上涨 2.17%）
公司高管李云飞回应”车圈恒大论”，称相关言论系恶意中伤。长城汽车董事长魏建军此前预警行业存在”高杠杆扩张+财务造假”风险，虽未点名但被指针对比亚迪。李云飞通过数据反驳，指出比亚迪2024年资产负债率74.64%（一季度降至70.71%），强调其应付账款占营收比例（31%）低于同行，现金储备1549亿元可覆盖短期负债。他表示中国主流车企不存在”车圈恒大”，已向有关部门举报恶意造谣者。
亚钾国际（000893，ESG风险评级从BBB下调到CCC, 本周上涨4.45%）
亚钾国际监事彭志云因涉嫌内幕交易被证监会立案调查。公司公告称，彭志云已申请辞职，未持有公司股份。他曾任上海劲邦高管，目前该机构为亚钾第三大股东（持股8.36%）。今年1月董事长郭柏春已被宁夏监察委留置。
瑞贝卡（600439，ESG风险评级从BBB下调到CCC, 本周下跌 -2.98%）
公司因信披违规被河南证监局警示。瑞贝卡未及时披露2024年业绩预告，且2024年净亏损1.18亿元。董事长郑文青等高管被追责并记入诚信档案。此前，公司已因关联交易未披露、存货减值计提不足等五项违规被责令整改，目前称已完成整改。
关注有机数公众号，并输入关键词“250609”，获取CERS当周含风险项目评级被调降至CCC以下的个股
当周全球新发行ESG基金
共同基金6只
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1 |
DEVK SmartSelect Aktien Nachhaltig |
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2 |
IP
Fonds – IP Glb Multi Asset T EUR C |
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3 |
M&G (Lux) Emerging Markets LC Bond USD C
Acc |
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4 |
Quoniam Funds Sel SICAV – European Small Cap I
Acc |
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5 |
SANTANDER TARGET MATURITY EURO V AD
EUR |
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6 |
Sparinvest INDEX Europa Forsvar |
ETF基金1只
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1 |
JPM Global Government Bond Active UCITS ETF USD
A |
有机数中国ESG风险评分
与评级(CERS)说明
有机数CERS是一套基于专有算法的ESG评分和评级，动态量化了中国企业面临的ESG风险。CERS的算法从10000多个精心选择的新闻和社交媒体中过滤出25个突出的ESG问题信息；经过清洗、分析、标准化打分，归类到环境(E)、社会(S)和治理(G)三个类别。对于同时涉及多个ESG分类的问题，会被分配到混合(M)类别。最后通过汇总E、S、G、M分类得分来计算总体ESG得分，以提供主体的分类和整体ESG风险度量。
此外，CERS根据公司风险评分发布对应的ESG风险评级。该ESG风险评级具有传统信用评级的特征，可以应用在与信用评级类似的场景中。
CERS风险评分范围从0到100。值越大，则ESG风险敞口越大。
CERS目前覆盖了A股和港股99%以上的上市公司，及精选的高知名度ADR；99%以上发债主体，超过40万家未上市公司，每周更新。历史可追溯到2015年。
有机数ESG基本面模型是一套全面的ESG评级体系，对标多个国际和地区标准，包括GRI标准、香港联交所披露规则及中国企业环境信息依法披露管理办法等。通过深入的ESG议题分析、严谨的指标可得性评估以及专业的人工智能技术，全面获取当前市场上最重要的ESG底层数据，并将其转化为可量化的评级结果。
模型充分考虑行业差异，依据不同行业的关键议题设置指标权重，并通过评估各指标的影响程度和时间，确定其对整体评级的贡献。此外，模型结合有机数CERS评级作为修正因子，对近期出现重大负面舆情事件的公司进行评级下调。这使得有机数ESG基本面模型在全面性和预测性上具备更大优势，能够更准确地反映企业的真实ESG表现。
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