这项研究由Gianluca Gucciardi、Elisa Ossola、Lucia Parisio和Matteo Pelagatti共同完成。四位作者均隶属于意大利米兰比可卡大学的经济、管理与统计系。其中，Gianluca Gucciardi同时任职于意大利Money & Finance Research (Mo.Fi.R.)研究所；Elisa Ossola还隶属于意大利欧洲研究中心 (CeFES) 和Rimini Centre for Economic Analysis (RCEA)；Lucia Parisio和Matteo Pelagatti也同时就职于意大利欧洲研究中心 (CeFES)。他们的研究成果以论文《Common factors behind companies’ environmental ratings》的形式，于2025年在学术期刊《International Review of Financial Analysis》上正式发表。

研究的学术背景与目标 本研究的核心科学领域是可持续金融与公司治理，具体聚焦于环境、社会和治理（ESG）评级，尤其是其中的环境支柱评分。近年来，全球范围内对可持续发展的关注度急剧上升，推动ESG投资规模显著增长。然而，一个长期存在的关键问题严重影响了ESG评分的可靠性与可比性：即不同ESG评级机构对同一家公司给出的评分经常存在显著差异甚至矛盾。

这种不一致性主要源于几个方面：首先，对于什么是ESG，缺乏统一的定义。其次，即使针对相同的ESG因素，不同评级机构可能采用不同的测量方法。最后，各机构在决定纳入哪些指标以及如何将这些指标加权聚合为总分时，都拥有各自独特的方法论。这种分歧给投资者、企业和政策制定者带来了巨大的困惑和挑战。

面对这一现状，现有文献大多侧重于分析和解释评级机构之间的分歧。然而，本研究采取了独特而新颖的视角：它转而关注分歧背后的共同点。研究团队认为，尽管存在方法论上的差异，但不同的评级机构在评估公司的环境表现时，很可能共享一些核心的评价维度或“共同因子”。识别这些共同因子，对于提升ESG评级的透明度、可比性和实际应用价值至关重要。

因此，本研究的核心目标是：通过实证分析，探究并识别出三家主流ESG评级机构（MSCI、Moody‘s、FactSet）在环境评分背后所共享的“共同因子”。研究特别聚焦于环境支柱，因为环境议题在国际政策目标（如《巴黎协定》、欧盟可持续金融分类方案）中享有更广泛的共识和明确的关注，且投资者对环境因素的投资偏好也更为突出。研究旨在回答：是否存在少数几个关键的、跨机构一致考量的环境指标？这些指标是什么？它们如何在不同机构的评估框架中发挥作用？

详细的研究流程 为了实现上述目标，研究团队设计并执行了一个严谨、多步骤的实证分析流程。

第一步：数据构建与准备。 研究首先构建了一个独特的面板数据集。数据来源于三家全球领先的ESG数据提供商：MSCI、Moody‘s ESG Solutions和FactSet Truvalue Labs。研究覆盖了2012年至2022年间全球超过5,000家上市公司的数据。由于三家机构的数据结构、指标命名和评分尺度（如MSCI为0-10分，Moody‘s和FactSet为0-100分）存在差异，研究团队参照了前人（Christensen et al., 2022）的方法，对这些异质数据进行了合并与对齐。核心工作是将三家机构的环境评分及其子分数（sub-scores）整合到一个统一的数据库中。他们确定了各机构数据层级中可比较的“第三级”指标作为分析的基础，以避免因数据颗粒度不一致导致的比较偏差。最终用于分析的变量包括：FactSet的6个环境子分数（温室气体排放、空气质量、能源管理、水与废弃物、有害废弃物、生态影响）、Moody‘s的3个环境子分数（企业环境战略、生产中的自然资源、产品使用的环境影响）以及MSCI的4个环境子分数（气候变化、自然资源、废弃物管理、环境机遇）。同时，他们也计算或获取了各家机构的总体环境（E）支柱评分。

第二步：识别“共同因子候选集”。 在此步骤中，研究团队并未预设共同因子，而是通过三种互补的实证方法来探测和筛选潜在的共同因子候选指标。 1. 相关性分析：计算所有环境子分数之间的两两皮尔逊相关系数。目的是初步探查不同机构子分数之间是否存在统计上显著的正相关关系。结果显示，大多数跨机构指标间的相关性很弱（<0.25）或为负值。仅有约15%的组合表现出中等程度的相关性（0.25-0.50），且主要局限于MSCI和Moody‘s的指标之间，例如与自然资源、气候变化相关的指标。 2. **主成分分析**：对合并了所有环境子分数的数据集进行主成分分析，这是一种降维技术，旨在找出能够解释原始数据大部分方差的一组相互独立的主成分。研究分别对全样本、MSCI与Moody‘s组合、MSCI与FactSet组合、Moody‘s与FactSet组合进行了PCA分析。他们根据凯泽准则（特征值>1）和累计解释方差（约70%）确定了主成分数量。分析发现，第一主成分通常与“气候变化”（MSCI）、“自然资源”（MSCI）、“生产中的自然资源”（Moody‘s）等变量呈强正相关。第二、三主成分则与其他一些变量（如空气质量、水废弃物）相关。PCA的结果暗示，与自然资源管理相关的定量指标可能构成了一个潜在的共同成分。 3. 面板数据回归分析：利用数据的面板结构，研究者进行了一系列OLS固定效应回归。他们以某一家机构的环境支柱总评分作为因变量，同时引入三家机构的环境子分数作为自变量进行回归。例如，用MSCI的环境总评分对MSCI、Moody‘s、FactSet的所有环境子分数进行回归，并控制公司个体固定效应。通过观察哪些“其他机构”的子分数系数显著为正，可以识别出可能影响目标机构总评分的“外部”共同因素。他们共进行了15组这样的回归实验。结果显示，当同时控制本机构的子分数时，来自其他机构的子分数大多不再显著。但有几个例外值得注意：MSCI的“环境机遇”、MSCI的“气候变化”、Moody’s的“生产中的自然资源”以及FactSet的“水与废弃物”在个别回归中仍显示出显著影响。这些指标大多与可量化的环境绩效相关。

综合以上三种方法的结果，研究团队筛选出了一个“共同因子候选集”。这些候选指标主要围绕可量化的环境绩效特征，特别是与自然资源管理和排放相关的指标。

第三步：识别“实际共同因子”。 第二步筛选出的候选指标之间也可能存在关联。为了确定其中最核心的、能够作为跨机构桥梁的“实际共同因子”，研究团队进行了更深层次的回归分析。他们以候选集中的每一个指标作为因变量，以其他候选指标（包括来自不同机构的）作为自变量，构建了22个不同的面板固定效应回归模型。通过系统性地检验这些变量之间相互解释的能力和稳定性，来确认真正的共同因子。

第四步：稳健性检验。 为了确保研究发现不是由特定国家或行业的样本所驱动，研究团队进行了大量的稳健性测试。他们采用“留一法”，依次从样本中剔除单个国家（共70个国家）或单个行业（基于NACE分类，共82个行业），然后在每个剔除后的子样本上重复第二步的“共同因子候选集”识别流程（包括相关性分析、PCA和回归）。总计进行了760次实验（350次国家剔除 + 410次行业剔除），以检验基准结果的稳健性。

第五步：异质性分析——聚焦环境可持续行业。 研究还探讨了共同因子模式在不同类型公司中是否存在差异。他们特别关注那些处于“环境可持续行业”（根据欧盟分类方案定义）的公司。假设是，对于这些“绿色”公司，评级机构可能会更依赖客观、可量化的指标进行评估，从而可能在这些公司样本中观察到更强或不同的共同因子模式。研究团队将样本限制在这些行业，重复了主要的分析流程，以比较结果与全样本的异同。

主要研究结果 研究的主要发现可以从以下几个层面来阐述：

首先，在识别共同因子方面，实证分析揭示，尽管三家评级机构的环境总评分之间存在已知的差异，但确实存在一个有限的、共享的核心因子集。这个共同因子主要围绕自然资源管理这一主题。具体而言，通过第三阶段的回归分析，研究确定了多个具有稳健且显著正相关关系的变量对。核心的“实际共同因子”包括：MSCI的“自然资源”和“气候变化”评分，以及Moody‘s的“生产中的自然资源”和“企业环境战略”评分。例如，分析显示，MSCI的“自然资源”评分能够显著且正面地解释Moody‘s的“生产中的自然资源”和“企业环境战略”评分，同时也与FactSet的“生态影响”评分相关。

一个关键的发现是，这些共同因子虽然在主题上聚焦于相似的量化环境议题（如资源使用、气候变化），但在不同机构的评估框架中被赋予了不同的视角和权重。例如，MSCI可能从“风险与机遇管理”的角度评估自然资源问题，Moody‘s可能侧重于“企业战略整合”，而FactSet可能更关注“运营影响管理”。这意味着，尽管评级机构最终都考量了类似的核心环境绩效方面，但它们构建评分的方法论和侧重点各不相同，这解释了为何总体评分存在分歧，但底层却存在共同的“基因”。

其次，稳健性检验结果有力地支持了上述发现。在进行的760次“留一法”实验中，有753次（约99%）的结果与基准分析完全一致，即剔除特定国家或行业后，识别出的共同因子候选集没有发生实质性改变。仅在7次实验中出现了微小的偏差（例如，剔除瑞典或台湾时，“温室气体排放”与Moody‘s的一些指标关系变得显著），但这些偏差并未改变关于自然资源管理作为核心共同因子的主要结论。这证明研究的发现具有高度的稳健性，并非由个别国家或行业的特殊性所驱动。

最后，关于环境可持续行业的异质性分析提供了进一步的洞见。当研究样本仅限于被欧盟分类定义为环境可持续的行业时，共同因子的数量与全样本大致相当。然而，一个显著的变化是，这些共同因子之间的关系变得更加稳定和显著，尤其是在涉及定量指标（如自然资源使用、环境影响）的关联中。这表明，在评估那些本就以环境可持续为核心业务的公司时，评级机构倾向于更多地依赖那些更客观、更不易被“洗绿”的量化数据，从而使得跨机构评分在这些核心量化维度上表现出更高的一致性。

研究结论与价值 本研究得出结论：跨越MSCI、Moody‘s和FactSet三家主流ESG评级机构，存在一个有限但明确的共同环境因子集合，其核心是公司的自然资源管理绩效。这一发现具有重要的理论与实践价值。

科学价值：本研究为ESG评级分歧的学术讨论提供了一个全新的、建设性的视角。它超越了单纯描述分歧，转而探寻并证实了分歧之下的深层共性。这有助于更全面地理解ESG评分的构成，并将研究焦点从“为何不同”部分转向“何处相同”，为未来构建更一致、更可比的ESG评估体系奠定了实证基础。

应用价值： 1. 对公司的启示：公司可以战略性地关注这些被广泛认可的共同环境因子（尤其是量化指标），通过提升在这些方面的表现，更有效地在多家评级机构中同时获得更高的环境评分，从而增强对可持续投资的吸引力，并降低“洗绿”嫌疑。 2. 对金融机构的启示：投资者和银行在整合ESG信息进行决策时，可以优先关注这些共同因子。这有助于简化复杂的多源ESG信息处理流程，并更精准地识别那些在环境可持续性上具备“一致高表现”的公司，优化投资组合和风险敞口管理。 3. 对政策制定者的启示：研究结果表明，推动ESG评级标准化存在可行的基础。政策制定者（如欧盟）在继续推动ESG评级监管框架（如《ESG评级提供商条例》）时，可以鼓励评级机构在方法论披露中更清晰地阐明对这些共同核心因素的考量，从而在不强行统一方法的前提下，增强评级的透明度和可比性，促进全球可持续金融市场的健康发展。

研究亮点 1. 视角新颖：首次系统性地从“寻求共同点”而非“分析差异点”的角度，研究ESG评级不一致性问题，填补了现有文献的空白。 2. 方法严谨：采用了三管齐下的实证策略（相关性分析、主成分分析、面板回归），并辅以大量的稳健性检验和异质性分析，确保了研究发现的可靠性和普适性。 3. 数据独特：构建了一个合并三家顶级ESG数据提供商信息的独特面板数据集，为深入分析提供了坚实的数据基础。 4. 结论具有实践指导性：识别出的共同因子（尤其是量化自然资源管理指标）为各市场参与者（公司、投资者、监管机构）提供了清晰、可操作的着力点，有助于在复杂的ESG生态中做出更明智的决策。 5. 连接政策与实践：研究特别关注了与欧盟分类方案一致的环境可持续行业，揭示了政策框架下企业评估的特殊性，使研究发现与当前最重要的可持续金融政策动向紧密相连。