当周简评
本周共有297只A股的有机数ESG综合风险评级被调升，282只A股的评级被下调。ESG综合风险评级为A级（含）以上的个股占比降至60.41，B级（含）以下的占比微升至7.15%。A股总体评级中枢值下降到78.1。
A股两周有机数ESG综合风险评级升降动态
2025/07/27~2025/08/10
本周能源、通讯业务等行业没有公司被调降至CCC级以下。有机数ESG一级分类中治理支柱与混合类的风险得分上升，环境、社会支柱风险风险下降。GICS一级行业中大多数风险得分上升，唯能源、房地产、医疗保健板块的整体风险得分下降。信息技术的虐待动物、公用事业的办公安全与健康、日常消费品的客户隐私等问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27家，比上周多7家，分布在14个省区中，其中北京5家、上海、广东各3家。ESG风险问题突出的公司包括：
贝因美（002570，ESG风险评级从CCC下调到CC,本周下跌-5.63%）
控股股东小贝大美控股因债务危机申请预重整，所持12.28%股份中98.85%被质押或冻结，可能导致公司控制权变动。控股股东与公司管理层存在交叉，资金问题曾影响上市公司。同时还需解决管理层频繁变动导致的战略连贯性问题。
*ST高鸿（000851，ESG风险评级从CCC下调到CC, 本周上涨 4.25%）
因连续多年财务造假被证监会重罚，拟罚没超1.6亿元，可能面临强制退市。经查，2015～2023年公司通过虚假贸易虚增营收198亿元、利润7620万元，2020年非公开发行股票构成欺诈。董事长付景林等多名责任人被警告并罚款，其中付景林、江庆被禁入市场10年。公司内控失效，中介机构未尽责，近年诉讼缠身、亏损超42亿元。
明志科技（688355，ESG风险评级从AAA下调到CCC, 本周上涨4.39%）
公司起诉ST云动拖欠货款3096.55万元，要求支付合计3537.97万元（含逾期损失）。双方2016年签订供货协议，明志科技完成保供任务务，但ST云动长期未付款。明志科技已计提坏账准备1243.32万元，诉讼结果对利润影响尚不确定。ST云动近期因财报虚假记载被实施风险警示，正进行整改。案件已立案未开庭。
南卫股份（603880，ESG风险评级从BB下调到CCC, 本周上涨7.9%）
控股股东李平因内幕交易被罚没4700万元。2023年1～4月，公司因资金占用问题被审计机构出具否定意见，股票被实施风险警示。期间，李平作为内幕信息知情人，通过减持股票避损1177万元，被江苏证监局认定违规。此外，公司上半年预亏1200～1600万元，南卫股份须从治理和业务双管齐下，方能实现可持续发展。
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当周全球新发行ESG基金
共同基金4只
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1 |
AmundiIncomeOpportunitiesUSD |
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2 |
AssetPlusGlobalFocusEquity |
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3 |
KyoboAXAShort-TermHigh-QualityBondESGA |
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4 |
ODDOBHFGlobalTarget2031DRw-EUR |
ETF基金4只
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1 |
Capital0-5YearESGInvstGradeCorporateBdETF |
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2 |
PerpetualDiversifiedIncomeActiveETF |
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3 |
XtrackersMSCIEuropeSmallCapESGUCITSETF1C |
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4 |
XtrackersMSCIWorldSmallCapESGUCITSETF1C |
保险基金1只
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1 |
PRULinkStrategicInvestIncome(Distribution) |
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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