为了克服当前 ESG 投资研究面临的主要问题，本报告采用秩鼎公司提供的 ESG 底层指标，从区分企业不同利益相关者的角度，重新搭建上市公司的社会责任评价指标体系，以尽可能简单和客观的方式构建更可靠的社会责任因子，并以此设计选股策略，为推动 ESG 定量投资的透明化进行了有益的尝试。本报告主要结论如下：
-
我国推动 ESG 信息披露的政策整体分为
萌芽探索
、
发展成长
和
深入强化
三个阶段，随着相关政策不断出台落实，我国上市公司 ESG 信息披露水平正逐渐提高；
-
根据不同企业利益相关者，
社会责任
可分为
股东责任
、
员工责任
、
上下游责任
、
政府与公众责任
和
企业发展转型责任
等五个细分因子，
各因子之间存在相关性普遍不高，且与常见大类因子的相关性也普遍较低
；
-
社会责任的细分因子和综合因子的选股能力在不同股票池有一定差异，
在中证500、中证1000和全A股票里的IC值能基本保持统计显著，分位数组合测试结果亦呈现较强单调性，与因子逻辑基本相符
；
-
通过对社会责任综合评价较高的上市公司进行基本面特征分析，结果发现，高社会责任评价公司具有
高盈利
、
高成长
、
低估值
、
违规概率低
、
市场关注度高
、
新闻情绪积极等六大特征
；
-
通过对社会责任综合因子的超额收益进行回归检验，结果表明，
从横截面角度， 在控制住经典定价因子后，高社会责任的公司具有更高且显著的超额收益
；
从时间序列角度，根据社会责任综合因子构建的多头组合能够获得经典定价模型所无法解释且显著的超额收益
；
-
以社会责任综合因子为核心，我们设计了两类不同类型的选股策略：
社会责任优选策略
和
行业约束下的选股策略
；回测结果显示：（1）两类组合在中证500指数成分中的年化超额收益率分别为
5.86%
和
6.76%
；（2）两类组合在中证1000指数成分中的年化超额收益率分别为
7.05%
和
6.13%
。可见
无论在中证500指数成分还是在中证1000指数成分中，两类策略组合均可获得较可观的超额收益
。
自 2020 年 5 月以来，招商证券量化研究团队围绕 ESG 投资研究主题先后发布了多篇报告，涉及
ESG 评价方法及产品梳理
、
ESG 内部传导机制
、
ESG 量化选股与选债
、
ESG 行业轮动
、
基金 ESG 特征分析
及 FOF 组合构建
、
碳风险选股及组合优化
等多个不同方向，受到了市场的广泛关注。在过去的研究中，为避免单一数据源可能造成的偶然性，我们先后对包括秩鼎、嘉实、妙盈、万得在内多家机构的 ESG 评分结果进行了测试。结果表明，不同来源的 ESG 评分结果均具有一定的股票筛选能力，以此构建的选股策略能够产生一定的 Alpha 收益。然而，不可否认的是，由于在数据来源、打分规则、指标合成等方面存在区别，不同机构对同只股票的 ESG 评价结果通常会有所差异，从而导致选股效果不尽相同。这也是目前 ESG 研究过程中容易引起争议的地方。我们认为，相比使用经过加工的第三方 ESG 最终评分，
直接采用上市公司通过年报、环境报告、社会责任报告、可持续发展报告、ESG 报告等披露的原始指标进行 ESG 投资策略研究可能会具有更高透明度和自由度
。
因此，在本篇报告中，我们将采用更原始的 ESG 底层指标，对 ESG 投资进行更进一步的挖掘。此外，区别于对环境、社会责任、治理三大主题进行宽泛的研究，本篇报告
聚焦于社会责任投资这一细分领域，对大量未经过加工的底层指标进行分类、清洗、映射，以尽可能简单和客观的合成方式构建五个与社会责任主题相关的量化因子，并对其选股能力进行详尽测试
，为推动 ESG 定量投资的透明化进行了有益的尝试。
近年来，投资者对公司 ESG 信息披露的需求急剧上升，但出于：
（1）大部分上市公司的质量仍然不足以支撑详细的 ESG 信息披露；
（2）国内对于 ESG 信息披露的标准仍不统一这两大原因，目前沪深北交易所尚未强制要求所有上市公司披露与 ESG 相关的信息。
随着 ESG 概念的热度迅速提升，并逐渐成为评估企业投资价值的重要关键词之一，国内与 ESG 相关的信息披露政策在近二十多年来也在不断更新迭代，披露要求不断加强，披露标准亦呈统一化的趋势。
回顾历史，我国推动 ESG 信息披露的政策整体分为
萌芽探索
、
发展成长
和
深入强化
三个阶段：
(1)在萌芽阶段中
，国内建立了基础的社会责任与环境保护制度，鼓励上市公司积极制作年度社会责任报告以及年度环境报告，披露社会责任与环境保护相关信息，仅要求列入名单的重污染行业的企业必须公开环境信息相关信息；
(2)在发展成长阶段中
，我国在 ESG 信息披露领域已打下坚实的根基。在此期间，香港交易所对第二版《环境、社会及管治报告指引》进行修订，将部分建议以及 ESG 报告的披露上升至半强制披露层面，同时将部分指标分阶段提升至“不遵守就解释”。
(3)2018 年以来，我国逐渐进入 ESG 信息披露的深入强化阶段
。2018 年 9 月，证监会发布了修订后的《上市公司治理准则》，确立了环境、社会责任和公司治理（ESG）信息披露的基本框架。2020 年 7 月，港交所修订的第三版《环境、社会及管治报告指引》正式生效。与沪深交易所不同，港交所对于上市公司的 ESG 信息披露做出了更多的强制性要求，并将社会关键绩效指标披露要求提升为“不披露就解释”。与 ESG 信息披露相关的重要文件梳理见
表 1
。
近年来，随着上市公司 ESG 信息披露要求日趋严格，与环境、社会责任、公司治理相关的另类指标日趋丰富。与现有的股票财务指标体系不同，
ESG 指标并非反映上市公司的基本面状况，而是从非基本面的角度反映上市公司将 ESG 理念纳入到公司经营实践中的积极性
。这类反映公司经营理念的指标体系与现有的基本面指标体系具有较低的相关性，是因子投资领域中一片新的蓝海，有望成为 A 股市场新的 Alpha 来源。
自 2020 年 5 月以来，招商证券量化研究团队围绕 ESG 投资研究主题先后发布了多篇深度报告，对包括秩鼎、嘉实、万得在内多家机构的 ESG 评分结果进行了深入的探究，但也碰到了一些问题，主要有以下几点：
-
研究面过于广泛。
现有对于 ESG 的定量研究大多面向整个 ESG 投资领域进行探索，然而 ESG 领域中包含了三大主题，十余个细分议题以及上百个底层指标，面向整个 ESG 领域进行研究往往容易深陷于片面的数据测试中，难以深入分析各细分主题的投资逻辑。
-
议题分类缺乏统一标准。
以社会责任主题为例，部分数据提供商将社会责任主题分为人力资本、健康与安全、产品责任、业务创新和社会资本五大议题，同时也有其他数据商将其分为人力资本、产品和服务质量、社区建设和贡献三大议题。
在当前尚缺少统一分类标准的环境下，使用现有的评分评级指标可能容易导致与单一标准绑定而丧失了灵活性。
-
评价方法不同容易导致评价结果存在差异。
尽管各机构的 ESG 评分底层指标主要来自上市公司披露的环境报告、社会责任报告、可持续发展报告以及公司年报，底层数据来源较为一致，但不同评价机构使用的评价方法不尽相同，从而导致评价结果存在差异，并容易引起疑惑。
以从事养殖业的某上市公司为例，截止 2022 年 8 月 8 日，该公司的万得 ESG 评级、华证评级、社投盟评级、商道融绿评级分别为 A 级、CC 级、AA-级和 B 级。
-
权重设置的透明度不高。
在评价指标合成过程中，行业权重与议题权重的设置往往不会公开，外界对评价指标是否能够客观反映 ESG 经营理念可能会存在疑虑。
针对上述存在的问题，本篇报告将逐一进行优化。
在秩鼎的数据支持下，我们团队以大量未经
加工的 ESG 底层指标为核心，根据尽可能透明与客观的方式构建选股因子，为推动 ESG 定量投资的透明化进行了有益的尝试。
对于研究面过于广泛的问题，本篇报告
聚焦于社会责任投资这一细分领域，对大量未经过加工的底层指标进行分类、清洗和映射，以尽可能简单和客观的方式构建了社会责任综合评价指标
。进一步，我们将对各因子的底层逻辑进行梳理，测试其是否具备良好的选股能力，并以此为核心构建基于社会责任主题的量化选股策略。
关于议题分类不一的问题，国内 A 股市场目前尚未正式出台针对 ESG 信息强制披露的法律法规，当前上交所和深交所正对《上市公司环境、社会责任和公司治理信息披露指引》广泛征求意见，有望在不久的将来实现议题分类的标准化。为了构建适用于 A 股市场且具备一定权威性的社会责任指标体系，我们参考借鉴国外学者的研究成果以及中国证券投资基金业协会于 2018 年 11 月发布的《中国上市公司 ESG 评价体系研究报告》，
根据上市公司的不同利益相关者进行划分，将责任对象分为股东、员工、上下游、政府和公众以及企业自身
，并对应构建了五类主体的社会责任因子，包括
股东责任因子
、
员工责任因子
、
上下游责任因子
、
政府和公众责任因子
和
企业发展转型因子
。
对于指标的合成模型不一的问题，具体的原因较难进行挖掘。目前较多观点认为，部分 ESG 评价指标在构建的过程中纳入了上市公司的基本面信息。尽管将 ESG 与公司基本面相结合使用是未来的重要方向之一，但合成后的指标往往不能客观反映上市公司对于 ESG 经营理念的积极性。为了构建更为真实的 ESG 评价指标，
我们在评价指标的合成过程中除 ESG 底层指标外，不再加入任何外部信息，有助于向投资者展示 ESG 投资理念在选股上的独特优势
。
最后，在权重的设置上，当前较为普遍的做法是通过主观投研的方式，对各底层指标以及行业的重要性进行量化，并以此计算指标的权重。在本篇报告中，
为了保证高度的客观性，便于投资者了解社会责任因子的综合选股能力，我们在所有环节中均采用等权的方式进行指标的合成
。
本报告将采用来自秩鼎公司的社会责任底层数据为样本进行社会责任评价指标体系的构建。秩鼎公司是国内领先的分析服务商，其核心团队来自全球领先的金融信息服务商 Thomson Reuters，是中国保险资产管理业协会成员、联合国责任投资原则 UN PRI 成员、Bloomberg 中国境内的首家另类数据提供商、ICE 洲际交易所合作伙伴。当前市面上供应链数据来源广泛，但大多指标合成构建的方式并不清晰，对于大多数投资者而言，透明度是评价数据优劣的核心标准之一。秩鼎通过人工智能技术从公司公告（定期报告、社会责任报告、临时公告等）、政府监管公告（生态环境部、银保监会、市场监管局等）以及第三方披露信息中获取社会责任信息及数据。同时，为保证数据质量及可溯性，所有数据均经过人工复核，并提供原始披露网页 URL 备查。截至目前，秩鼎社会责任数据样本已覆盖 4,000 余家 A 股上市公司，丰富多样的数据来源有助于更全面挖掘企业的社会责任信息，为社会责任投资策略的实现打下坚实基础。
社会范畴指标内容相对广泛，涵盖了社会范畴的众多因素。
当前对于社会责任的分类，仍存在分类标准不统一、划分依据不清晰的问题
。为了便于投资者了解社会责任投资的实际效用，在本文中我们尝试不直接使用已有的分类方式，而是重新构建了一套划分逻辑更为简洁的分类体系。通过翻阅大量的文献，我们借鉴 Frederick （1988）考虑企业利益相关者的思路，
以直接与企业发生市场交易关系的利益相关者作为社会责任下的二级分类
，主要包括
股东
、
员工
、
上下游
、
政府和公众
以及
企业自身
五类。基于上述的分类标准，社会指标内容的设定能够充分体现利益相关方的利益诉求，通过合理约束，达成各利益相关方和股东价值平衡后的利益最大化，进而体现企业的社会责任。
最终，
本篇报告所构建的社会责任评价指标体系包括综合评价指标 1 个、二级指标 5 个，三级指标 76 个，数据覆盖全 A 股上市公司，于每月月初进行更新
，具体分类如
图 2
所示。至此，自上而下的社会责任三级评价指标体系已基本形成。但即便完成了评价指标的分类，在利用底层指标正式向上合成适用于选股的 Alpha 因子之前，也依然有大量的数据清洗工作。错误的原始数据，异常值和缺失值的存在均会对模型的结果造成较大的影响。因此接下来，我们将会对底层数据预处理及合成的方方面面进行详尽的介绍。
本篇报告意在使用尽可能透明的方式向投资者展示使用底层指标合成社会责任评价指标及应用的过程，因此指标的构建过程将严格遵循客观、透明、简单三大原则。具体的指标构建分为以下几步：
-
底层指标归类：
由于不同行业上市公司之间的披露偏好存在一定差异，例如制造业相比于金融行业对于“重大安全事件发生次数”具有更高的披露要求。因此，我们将各行业中披露数量低于一定比例的底层指标剔除，在各行业内
仅保留披露率较高的底层指标作为样本
。如此一来既能保留各行业独有的特征，亦能够保证较高的样本覆盖率，确保合成后指标具备可靠性。
-
缺失值处理：
要求所有因子在横截面上对股票的覆盖度都达到 100%是不太可能的，如何妥善处理数据的缺失值是特征工程中必须面对的问题。由于同行业内公司披露的数据往往存在更高的相似性，因此本文采用样本统计量填充法，以各
行业中位数
对缺失值进行填充处理。
-
异常值处理：
大数据中的异常值往往来自数据本身的错漏或者由一些小概率事件所引起，在完成数据正误比对的基础上，我们会考虑对数据中由小概率事件引起的异常值进行处理。本文采用基于均值方差法改进后的
MAD 法
对异常值进行处理，并将超出界限的异常值替换为临界值。
图 4
中展示了 MAD 法下对“人均职工福利费”指标进行一次异常值处理前后的数据分布情况。可以发现经过处理后，数据的异常值问题明显得到了改善。
-
数据标准化：
在完成了原始数据的正误比对以及异常值处理后，我们需要对所考察的数据进行标准化处理。实践中，我们所面对的大多数金融数据的分布往往会呈现出尖峰厚尾以及明显的不对称性，与理论模型所要求的正态分布往往相去甚远。为了使得目标数据接近正态分布，
Box-Cox 变换
是一个常用的手段。这里我们给出 Box-Cox 变换的一个具体样例，由
图 5
和
图 6
可见，通过对“人均职工福利费”指标进行对数变换，因子截面分布的正态性有了较大的改善。
-
合成社会责任因子：
在完成了上述数据清洗工作后，各底层指标将具有较合理的分布。因此，将各指标放缩至百分制后，我们以
简单算术平均
的方式将各底层指标合成为
股东责任
、
员工责任
、
上下游责任
、
政府与公众责任
、
企业发展转型责任
五个社会责任评价因子。
为探究社会责任因子与常见风格因子之间的相关性，我们计算了各指标之间的截面 Spearman 秩相关系数均值，具体结果如
表 2
所示。该表显示：(1) 股东责任、员工责任、上下游责任、政府与公众责任、企业发展转型责任之间的相关性普遍在 0.2 以下，表明这五个指标之间的信息重合度较低；(2)员工责任与企业发展转型责任、上下游责任和政府与公众责任之间的相关性相对更高，相关系数分别达到 0.304 和 0.240；(3)
五类社会责任因子与常见大类因子之间相关性较低
，相关系数普遍在 0.2 以下，其中，各因子与市值因子之间相关性相对更高。
结果表明，由于社会责任因子主要反映的是上市公司在社会责任方面的经营理念，与基本面相关性较低，因此其选股能力并不能被常见大类因子所解释，因子的独特性较高
。
至此，底层指标的清洗以及社会责任因子构建工作皆已基本完成。根据上文的结果我们得知，二级指标与除市值因子以外的大类因子之间的相关性较低，而与市值因子具有一定的相关性。可见，社会责任因子与上市公司流通市值之间具有一定的信息重合度。因此，在后续的因子测试中，我们将
对各因子进行行业市值中性化处理
，剔除行业市值因素的影响，以确保因子仅反映上市公司对社会责任经营理念的重视程度。
为检验社会责任因子与股票未来一个月收益率之间的相关性，我们在沪深 300、中证 500、中证 1000 指数成分股以及全 A 样本中对股东责任因子、员工责任因子、上下游责任因子、政府与公众责任因子、企业发展转型责任因子、社会责任综合因子等进行了 IC 测试。同时，为了测试因子的实际选股能力，我们在各股票池中进行了分位数测试。限于篇幅，本文仅对全 A 股票池的分位数测试结果作展示，对社会责任因子在宽基指数中分位数测试效果感兴趣的读者欢迎与我们联系。
3.1 股东责任因子
对于股东而言，企业发展的核心责任围绕“创造利润、分配红利、提升信心”展开，企业应当以利润最大化为目标，创造利润并按时支付股利。在基本面指标中，人们通常使用每股盈利、净利润率、净利润增速、ROE 等盈利成长指标考察上市公司是否具有创造利润回馈股东的能力，这也是大部分传统选股因子的构建依据。相比之下，考察社会责任经营理念的股东责任因子关注的重点在于非基本面信息。具体而言，
我们从公司支付股利的积极性，以及增持、减持和股权结构变化的角度侧面考察股东的满意度，以此衡量上市公司是否积极履行了对公司股东的责任，维护公司股东的投资信心。
股东责任因子由股利支付率、股东增持次数、股权集中度变化等 7 项底层指标构成，反映了上市公司对股东回报的重视程度以及股东信心的变化，具体如
表 3
所示。
我们对股东责任因子进行了 IC 测试。从 IC 测试的结果我们可以看到：（1）股东责任因子在中证 500、中证 1000 成分股以及全 A 样本中，与股票下月收益率之间的相关性均显著为正，表明股东责任因子对股票下期收益率的预测能力较强，且胜率较高；（2）股东责任因子在沪深 300 成分股中的选股效果相对较弱，IC 均值仅为 0.016，统计显著性略低于其它股票池；（3）相比之下，
股东责任因子在全 A 样本中表现最优
，t 统计量为
4.273
，IC 胜率高达
69.84%
，与下期收益率之间呈现出较高的相关性。
图 7
、
图 8
分别为全 A 股票池中分位数测试的净值曲线以及年化超额收益。可以得知在全 A 股票池中：（1）在等权方式下，各组合的整体区分度较好，Top 组合的净值曲线始终位于最上方，Bottom 组合的净值曲线始终位于最下方；（2）从分组年化收益看，
从 Bottom 到 Top 组合，年化超额收益呈现严格的递增趋势
。
3.2 员工责任因子
员工对企业来说是一项重要的资本和资源：一方面，在劳动关系管理中，企业应依法保障员工基本权益，按时足额发放工资，并依法保障员工的相关保险与福利；另一方面，员工的人力资本是企业发展的一项重要财富资源，企业通过提升对雇员培训的广度和深度储备人力资本，形成与同行的差异化竞争优势，提升企业自身可持续发展的能力。此外，员工的健康与安全也是公司对员工应负的重要责任之一，工作性质存在安全风险的企业应当主动为员工购置安全保险，并保障员工免受职业性危害。过去对个股的研究往往较难从员工角度展开，主要原因在于与员工相关的常见数据除员工数量与员工学历以外再无其它定量指标。基于这一客观缺陷，
秩鼎公司从公司官网、社会责任报告等公开渠道中采集了与员工相关的定量指标，其中涵盖了福利津贴、员工教育、员工安全三大板块
。进一步，我们尝试将上市公司对其员工的责任用量化的语言进行表达，并考察其与公司股价变动之间是否存在联系。
员工责任因子由工资、津贴、保险费用等 22 项底层指标构成，具体如表 6 所示。在各类底层指标中：（1）
奖金、津贴与福利费用
反映上市公司对公司员工的回报；（2）
教育经费等
反映上市公司对公司员工的培训情况，提升公司人力资本；（3）
各类保险费用
体现上市公司为保护员工安全制定的制度与措施，衡量上市公司对员工的安全责任，同时亦反映了上市公司雇佣政策的健全程度。
我们对员工责任因子进行了 IC 测试。从 IC 测试的结果我们可以看到：（1）员工责任因子在中证 500、中证 1000 成分股以及全 A 样本中，与股票下月收益率之间的相关性均显著为正，表明员工责任因子对股票下期收益率的预测能力较强，且胜率较高；（2）员工责任因子在沪深 300 成分股中几乎没有选股效果，IC 测试效果显著低于其它股票池；（3）相比之下，
员工责任因子在中证 1000 样本中表现更优
，t 统计量为
3.485
，IC 胜率高达
65.08%
，与下期收益率之间呈现出较高的相关性。
图 9
、
图 10
分别为
员工责任因子
在全 A 股票池中分位数测试的净值曲线以及年化超额收益。可以得知在全 A 股票池中：（1）在等权方式下，各组合的整体区分度较好，Top 组合的净值曲线始终位于最上方，Bottom 组合的净值曲线始终位于最下方；（2）从分组年化收益看，
从 Bottom 到 Top 组合，年化超额收益呈现严格的递增趋势
。
3.3 上下游责任因子
上下游责任包括对上游供应商与下游客户的责任评估，涉及供应链管理的相关内容。供应链是指上市公司和向上市公司提供或取得产品和服务的利益相关方构成的链式整体，在我们过去的报告
《“蓝海启航”系列研究之五：基于供应链动量溢出效应的选股策略》
中，我们曾对供应链成员企业之间的股价关联进行了详尽的分析，研究结果表明：同一供应链下的成员在经营状况、公司基本面上往往存在较高的相关性，进而导致成员之间存在显著的价格联动效应。我们认为，
上市公司的社会责任经营理念能产生传递并影响其客户，同时约束供应商的经营行为，有利于控制交易中可能发生的风险，促进供应链上下游的可持续发展
。
因此，本文使用来自社会责任报告中与公司供应链上下游相关的定量信息，包括质量管理体系认证、信息安全管理认证、客户满意度和主要供应商 ESG 平均得分等 6 项底层指标，具体内容如
表 9
所示。指标涵盖了客户责任与供应商约束两大领域：（1）
质量管理体系认证
、
信息安全管理认证
两项指标从主动的角度反映了上市公司对其客户的产品服务质量保证以及信息安全保证；（2）
客户满意度
和
客户投诉
根据结果导向，考察客户对公司提供的产品与服务的整体评价水平；（3）
主要供应商 ESG 评价得分
由上市公司主动披露的主要供应商及其 ESG 评分加权计算而得，反映了上市公司对供应商经营行为的约束以及对高质量供应商的主动选择。
我们对上下游责任因子进行了 IC 测试。从 IC 测试的结果我们可以看到：（1）上下游责任因子在中证 500 和全 A 样本中，与股票下月收益率之间的相关性均显著为正，表明上下游责任因子对股票下期收益率的预测能力较强，且胜率较高；（2）上下游责任因子在沪深 300、中证 1000 成分股中选股效果相对较弱，IC 测试效果略微低于其它股票池；（3）相比之下，
上下游
责任因子在全 A 样本和中证 500 成分股中表现较佳
，IC 均值的 t 统计量分别为 1.87 和 1.90。
图 11
、
图 12
分别为
上下游责任因子
在全 A 股票池中分位数测试的净值曲线以及年化超额收益。可以得知在全 A 股票池中：（1）在等权方式下，使用上下游责任因子区分的分位数组合区分度不明显；（2）但整体而言，上下游责任因子仍表现出较好的股票优选能力，Top 组合的净值曲线在大部分时候均位于最上方；
3.4 政府与公众责任因子
政府与公众责任涉及的层面较广，我们可以简单将其理解为公司对社会公共利益所负有的责任。若责任对象为政府，那么对公共利益的负责表现为对法律规章与监管条例的遵守，即对政府与监管机构负责；若责任对象为社会公众，那么对公共利益的负责更多地表现为社会道德以及对公共安全的负责。
我们以法律与监管、社会道德以及公共安全三个主题为核心，采用了如对外捐赠金额、涉诉次数、重大安全事件发生次数等 27 项底层指标，具体如
表 12
所示。在各类底层指标中：（1）对外捐赠、扶贫资金支持等指标反映上市公司的公益与扶贫的投入和效果，表现为上市公司社会道德层面的积极性；（2）涉诉次数、诉讼次数、监管处罚次数等指标反映上市公司遵守法律与监管、合规经营的责任；（3）安全生产事件发生次数、职业健康安全管理认证、安全生产成本等反映上市公司对公共安全以及社会生产安全的责任。
我们对政府与公众责任因子进行了 IC 测试。从 IC 测试的结果我们可以得知：（1）政府与公众责任因子在中证 500 和中证 1000 成分股中，与股票下月收益率之间的相关性均显著为正，同时在全 A 样本中亦为弱有效。表明政府与公众责任因子对股票下期收益率的预测能力较强，且胜率较高；（2）政府与公众责任因子在沪深 300 成分股中选股效果较差，IC 测试效果显著低于其它股票池；（3）相比之下，
政府与公众责任因子在中证 1000 样本中表现最佳
， t 统计量为
2.763
，IC 胜率高达
65.08%
，与下期收益率之间呈现出较高的相关性。
图 13
、
图 14
分别为
政府与公众责任因子
在全 A 股票池中分位数测试的净值曲线以及年化超额收益。可以得知在全 A 股票池中：（1）政府与公众责任因子对股票具有一定的区分度，在等权方式下，Top 组合表现最佳，Bottom 组合表现最差。（2）相比之下，政府与公众责任因子的负面剔除能力较为明显，Bottom 组合的年化收益显著低于其它股票组合；
3.5 企业发展转型责任因子
上述四个角度皆为上市公司和其重要利益相关者相关的社会责任联系，但实际上，对于企业自身发展转型的责任亦是社会责任的重要组成部分之一。以能源企业为例，传统能源龙头企业借助渠道和市场份额上的优势，能够获得丰厚的利润。但随着“双碳”目标的逐渐明确，有的传统能源企业仍固步自封，而有的企业紧跟时代变化，积极提高研发能力进行发展转型，在提升公司可持续发展能力的同时为碳中和目标作出贡献。除了能源企业以外，企业发展转型的重要性同样体现在大部分成熟期与衰退期的行业中。
从基本面角度，国内外不少研究以研发投入与研发强度作为核心指标，分析了企业发展转型对于企业成长与盈利的影响，其研究结论也较为一致，皆证明了研发创新对企业的成长与发展具有显著的正向作用。
本文除了研发投入相关指标以外，还采用了与公司发明专利相关的指标，包括发明专利数、发明专利成长率等，与研发投入相结合构建了企业发展转型责任因子（简称转型责任因子）
。
具体而言，企业发展转型责任因子由发明专利数、专利成长率、研发投入等 7 项底层指标构成，
反映了上市公司的研发投入以及对创新发展的重视程度，代表其对未来经济高质量发展的责任以及企业发展转型的责任
，具体如
表 15
所示。
我们对企业发展转型责任因子进行了 IC 测试。从 IC 测试的结果我们可以看到：（1）企业发展转型责任因子在中证 500、中证 1000 成分股以及全 A 样本中，与股票下月收益率之间的相关性均显著为正，表明企业发展转型责任因子对股票下期收益率的预测能力较强，且胜率较高；（2）企业发展转型责任因子在沪深 300 成分股中的选股效果相对较弱，IC 均值为 0.008，统计显著性低于其它股票池；（3）相比之下，
企业发展转型责任因子在全 A 样本中表现最优
，t 统计量为
2.81
，IC 胜率高达
63.49%
，与下期收益率之间呈现出较高的相关性。
图 15
、
图 16
分别为全 A 股票池中分位数测试的净值曲线以及年化超额收益。可以得知在全 A 股票池中：（1）在等权方式下，各组合的整体区分度较高，Top 组合的净值曲线始终位于最上方，Bottom 组合的净值曲线始终位于最下方；（2）从分组年化收益看，
从 Bottom 到 Top 组合，年化超额收益呈现严格的递增趋势
。
3.6 社会责任综合因子
从本章前五节的结果可以发现：五类社会责任因子分别从不同的角度解释了上市公司的社会责任经营理念，并且均或多或少地具备对股票的筛选能力。因此
通过等权的方式，我们将上市公司对五类对象的社会责任得分合成为社会责任综合因子
，以反映上市公司的综合社会责任水平。
从 IC 测试的结果看，
社会责任综合因子在中证 500、中证 1000 成分股以及全 A 样本中，与股票下月收益率之间的相关性均显著为正，对股票下月收益率具有较强的预测能力
。
图 17
、
图 18
分别为社会责任综合因子在全 A 股票池中的分位数测试的净值曲线以及年化超额收益。可以得知在全 A 股票池中：（1）各组合的整体区分度较高，Top 组合的净值曲线始终位于最上方，Bottom 组合的净值曲线始终位于最下方；（2）从分组年化收益看，
从 Bottom 到 Top 组合，年化超额收益呈现严格的递增趋势
。
进一步看，
社会责任综合因子与常见大类因子之间相关性较低
，即使与市值因子与价值因子的相关性相对略高，但相关系数也没有超过 0.3。可见，社会责任因子较强的选股能力并不能被常见大类因子所解释，因子能够在常见的定价因子以外获得额外的超额收益，独特性较高。
尽管国内关于上市公司社会责任的研究仍在发展初期，但国外对于社会责任较高的上市公司具有哪些基本面与非基本面特征这个问题已有较多的积累。Griffin and Mahon（1997）统计了 1972—1997 年共 51 篇研究上市公司社会责任与财务绩效的论文，其中 33 篇论文认为上市公司社会责任与
财务绩效
呈显著的正相关关系。同时，一家公司投入较多的资源用于承担社会责任，反映该公司具备良好的企业文化和较高的道德标准(Graafland 和 Bert，2006)，这种“抑制效应”使得社会责任较高的企业能够降低
违规事件
发生的可能性。此外，还有部分的研究从
关注度与舆情
的角度出发，认为大部分上市公司当前正处于建立社会责任机制的发展阶段，率先提高社会责任水平的公司往往能够得到更广泛的社会关注以及更积极的评价。
因此在本章中，
我们以上述五项社会责任评价指标的算数平均作为上市公司社会责任综合因子
，并从
盈利水平
、
成长能力
、
估值
、
公司违规
、
市场关注度
、
新闻情绪
六个角度探究了高社会责任公司的特征，向投资者们展示社会责任因子的投资价值所在。
首先，从财务绩效的角度，我们统计了不同社会责任水平的上市公司在净资产收益率 TTM（ROE_TTM）和归母净利润增速上的差异。如
图 20
和
图 21
所示，
Top 组（高社会责任组）
的盈利能力和成长性在过去 5 年中稳定位于最上方，
Bottom 组（低社会责任组）
的盈利能力和成长性显著位于最下方。可见，尽管我国上市公司的社会责任评价机制发展起步较晚，但近年来快速增长的非基本面数据已具备评价上市公司价值的能力。从近 5 年的统计结果看，
承担社会责任越多的企业，其财务绩效亦相对较高
。
由于不同行业的 PE 及 PB 难以直接横向比较，我们参考国内外研究的做法，以托宾 Q 值（Tobin Q）衡量上市公司的估值水平高低。根据统计，
Top 组（高社会责任组）相比
Bottom 组具有更低的相对估值，价格相对更加低廉，同时具有更高的上升空间
（见
图 22
）。
此外，与国内外学者的研究结论相一致，
高社会责任公司在大部分的时间里拥有较低的违规次数
，而低社会责任公司则截然相反（见
图 23
）。公司社会责任水平可以折射出公司治理文化的价值体系，而这种道德文化会通过支配人的心理和行为，直接或间接影响公司欺诈违规行为的出现。
最后，我们认为公司的社会责任水平会影响其市场关注度，并有助于获得更积极的社会舆论。例如，2021 年 7 月，河南郑州发生特大暴雨灾害，某从事生产运动服饰的企业迅速捐赠大额物资，经过网络广泛传播，该企业获得急剧上升的社会关注度，受到各界的普遍赞誉，并刺激了产品销量大幅增加。我们对不同社会责任水平的上市公司进行分组统计，结果发现，
高社会责任的公司获得了更高的社会关注度，同时与该公司相关的新闻情绪更偏向积极，有助于降低上市公司的特质性风险
，具体如
图 24
和
图 25
所示。
除了具有鲜明的公司特征外，社会责任综合因子亦具有显著的超额收益特征。首先，我们使用社会责任综合因子对 A 股上市公司的月度收益率进行了截面回归检验，目的是为了
在控制一系列常见变量后考察社会责任综合因子对于股票截面收益差异的解释程度
，实证检验结果见
表 21
。
