当周简评
本周共有294只A股的有机数ESG综合风险评级被调升，258只A股的评级被下调。ESG综合风险评级为A级（含）以上的个股占比稳定在59.25%，B级（含）以下的占比升至7.02%。总体A股评级中枢值微跌至 77.7。
A股两周有机数ESG综合风险评级升降动态
2025/09/14~2025/09/28
本周通讯业务、能源、公用事业等三个行业没有公司被调降至CCC级以下。有机数ESG所有支柱与混合分类风险得分均有所上升。GICS一级行业中仅公用事业、能源两个行业的整体风险得分下降，其它9个行业的风险上升。原材料的盈利可持续性、金融的员工福利、房地产与通讯业务的办公安全与健康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15家，比上周少了 3家，分布在10个省区中，其湖北3家、上海、山东、黑龙江各2家。ESG风险问题突出的公司包括：
ST复华（600624，ESG风险评级从CCC下调到CC, 本周下跌 -18.52%）
9月19日，公司收到上海证监局《行政处罚事先告知书》，因2019年、2020年及2023年年度报告存在财务虚假记载，被实施其他风险警示，股票简称由“复旦复华”变更为“ST复华”。具体问题涉及子公司“复华文苑”项目，三年累计虚增利润超8000万元。上海证监局拟对公司处以警告及400万元罚款，并对包括三任董事长在内的多名高管处以50万至100万元不等的罚款。
ST绝味（603517，ESG风险评级从CCC下调到CC, 本周下跌 -12.46%）
绝味食品因信息披露违规被处罚，2017至2021年间未确认加盟门店装修收入，累计少计营收7.24亿元。时任财务总监彭才刚安排员工以个人账户接收装修款，形成“体外资金循环”，时任董事长戴文军知情但未履职。公司被罚400万元，相关高管合计罚款450万元，股票简称变更为“ST绝味”。该事件不同于传统虚增收入，而是隐匿收入，可能意图平滑业绩，但缺乏现实支撑。公司未按新收入准则调整会计处理，导致收入成本错配，被认定为财务信息失实。从ESG角度看，公司严重违反信息披露真实性原则，屡次因信披问题被处罚，暴露内部治理缺陷，损害投资者权益与公司诚信形象。
美晨科技（300237，ESG风险评级从CCC下调到CC, 本周下跌 -3.59%）
公司将于9月30日起被实施其他风险警示，股票简称变更为“ST美晨”。停牌一天后复牌，涨跌幅限制仍为20%。其被ST的原因是2014年至2018年年度报告存在虚假记载，累计虚增收入14.38亿元、利润6.58亿元，但未触及重大违法强制退市。
上一期周报中重点提及的*ST思科瑞，本周股价下跌9.46%。
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当周全球新发行ESG基金
共同基金7只
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1 |
AB (HK) American Multi-Asset Portfolio A USD |
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2 |
AB (HK) RMB Income Plus Portfolio AA RMB |
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3 |
AFS Buy&Watch Hi Inc Bd Opps 09/2030 A EUR C |
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4 |
Asteria Funds – 2029 IG Corporate Bond IH EUR Acc |
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5 |
JPM Consumer Long-Short A perf Acc EUR |
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6 |
JPM Global Equity Absolute Alpha A perf Acc EUR |
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7 |
Raiffeisen PAC Obiettivo Attivo 70 (R) VTA |
ETF基金1只
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1 |
Invesco Gl Active Defensive ESG Eq UCITS ETF Dist |
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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