当周简评
本周共有455只A股的有机数ESG综合风险评级被调升,198只A股的评级被下调。ESG综合风险评级为A级(含)以上的个股占比提升至63.22%,B级(含)以下的占比降低至 5.19%。总体A股评级中枢值继续升至79.6。
A股两周有机数ESG综合风险评级升降动态
2025/10/19~2025/11/02


本周能源、公用事业、房地产、通讯业务、非日常生活消费品五个行业没有公司被调降至CCC级以下。有机数ESG中环境、治理、社会支柱与混合分类风险得分均下降。除房地产外,所有GICS一级行业的整体风险得分均下降。日常消费品的盈利可持续性、房地产的供应链问题、原材料的虐待动物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11家,比上周增加2家,分布在7个省区中,其中上海、山东、江苏、浙江各2家。ESG风险问题突出的公司包括:
清越科技(688496,ESG风险评级从BBB下调到CCC, 本周上涨 0.79%)
清越科技因涉嫌财务数据造假被证监会立案调查,面临强制退市风险。该公司在2023年亏损1.18亿元后,2024年虽亏损收窄至6949万元,但2025年第三季度营收再度下滑13.64%,净亏损4335万元。此前,公司曾因税务问题补缴约4442万元税款,独立董事对财务真实性提出质疑。尽管公司声称经营正常,但研发投入连续三年下降,业绩持续承压。
东尼电子(603595,ESG风险评级从BB下调到CCC, 本周下跌 -3.56%)
东尼电子因信息披露违规被浙江证监局处罚。公司存在重大合同进展披露不及时及年报虚假记载两项违法事实:2023年与广东天域签订的6.75亿元碳化硅衬底采购合同仅完成6.74%交付,却未及时披露无法按期履行;2022年年报和2023年半年报通过虚增存货、少计费用等方式累计虚增利润1.11亿元。公司被处以警告及700万元罚款,6名时任高管合计罚款870万元,总计1570万元。公司股票于10月31日起被实施其他风险警示,简称变更为“ST东尼”。
汇洲智能(002122,ESG风险评级从BB下调到CCC, 本周下跌 -2.45%)
汇洲智能因信息披露违规被浙江证监局行政处罚。其子公司热热文化、中科华世在2019至2020年间虚构业务,累计虚增收入1.57亿元、利润3193万元,导致公司年报存在虚假记载。公司及相关责任人被警告并罚款,其中公司被罚500万元,姜学谦、武剑飞各罚250万元,陈莹莹、武宁各罚150万元。公司股票将于2025年10月31日起被实施其他风险警示,简称变更为“ST汇洲”。
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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 |
BNPP FLEXI I Icrmt Gbl Mgtrnds 2029 Clsc C |
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2 |
Colchester Global Unconstrained Alpha I |
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3 |
Indosuez Funds – Chronos 2030 EUR P Acc |
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4 |
Janus Henderson Global Smaller Companies |
ETF基金2只
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1
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ChinaAMC CSI Photovoltaic Industry Index ETF |
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2
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Global X US Natural Gas ETF |
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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