本文介绍的研究《“绿”而不“红”：中国股票市场ESG投资异象》由何枫、杜寒玉与郝晶共同完成。何枫的研究机构为首都经济贸易大学金融学院及中国ESG研究院，杜寒玉来自南开大学商学院，通讯作者郝晶则来自首都经济贸易大学会计学院。该研究发表于2025年7月的《管理科学学报》第28卷第7期，属于金融学、特别是行为资产定价与企业社会责任（Corporate Social Responsibility, CSR）交叉领域的实证研究。
一、研究的学术背景与目的 近年来，环境、社会和治理（Environmental, Social and Governance, ESG）投资理念在全球范围内日益盛行，成为引导资本流向、促进可持续发展的重要策略。然而，企业优秀的ESG表现（“绿色”）是否必然转化为优异的股票市场回报（“红色”）？国内外学术界对此尚无定论。一方面，根据风险补偿假说，ESG表现差的公司信息不对称程度高、经营风险大，投资者会要求更高的风险溢价，从而导致其股票收益率更高；而ESG表现好的公司风险较低，预期收益率反而更低。另一方面，也有研究支持“绿色溢价”，即ESG表现好的公司能获得更高的市场回报，这可能源于市场对可持续发展主题的关注度持续上升。
在中国资本市场，散户投资者占比较高，其交易行为可能更加关注短期股价波动。企业履行ESG责任短期内可能增加成本、影响利润，导致股价被低估，从而产生因投资者反应不足引发的“错误定价”。此前虽有研究（如史永东和王淏淼，2023）基于中证ESG评级发现了风险补偿机制，但其样本局限于沪深300和中证500成分股，且数据区间较短，可能存在偏差。因此，中国股市中ESG表现与股票横截面收益的真实关系亟待更全面、长期的证据进行厘清。
基于此，本研究旨在基于行为资产定价理论，以2010—2021年全部A股上市公司为样本，系统探讨以下核心问题：中国股票市场是否存在ESG投资异象？即ESG评分与股票未来收益率是否存在系统性关联？如果存在，该异象是源于风险补偿还是错误定价？其具体的影响机制和存在条件是什么？研究试图揭示企业社会责任承担在资产定价层面的经济后果，为理解中国特色的ESG投资表现提供新的经验证据。
二、详细研究流程与方法 本研究包含一个系统而严谨的实证分析流程，主要包括样本选择与数据处理、描述性统计分析、投资组合构建与异象检验、多因子模型调整、交叉分组分析以及机制检验等步骤。
第一步：样本选择与数据准备 研究选取2010年1月至2021年12月中国沪深两市A股上市公司作为初始样本。数据处理遵循标准做法：剔除非A股、ST/PT类、金融类公司样本，并剔除IPO后六个月的股票数据以减少上市初期噪音。核心变量数据来源如下：公司财务数据、股票收益率及市场因子数据来自CSMAR数据库；企业ESG评分数据来源于和讯网发布的中国上市公司社会责任报告评分。该评分体系涵盖股东、员工、供应商客户消费者、环境及社会责任五个维度，共计13个二级指标和37个三级指标，评分越高代表ESG表现越好。选择2010年为起点是因为和讯网数据自此年开始披露。最终，研究基于t年的ESG评分，对t+1年的股票收益率进行分析，以检验ESG的预测能力。
第二步：描述性统计与初步观察 研究首先描绘了样本期内ESG评分的分布情况，发现评分近似以20分为对称轴的正态分布，高分部分（>40分）呈现厚尾特征。基于此分布，研究采用了两种分组方式进行初步的单变量分析：一是按年度ESG评分的分位数（20%分位）分为五组；二是按具体得分区间分组（≤10分， 11–20分， 21–30分， 31–40分， >40分）。通过计算各分组在次年的月度超额收益率（股票收益率减无风险利率）均值，研究发现了一个清晰的趋势：无论是按分位数还是按得分区间分组，低ESG组的平均超额收益率在大多数年份都显著高于高ESG组。这初步暗示了“ESG评分越高，股票收益率越低”的负相关关系。
第三步：ESG投资异象的存在性检验 为正式检验异象是否存在并排除其他已知风险因子的影响，研究进行了深入的投资组合分析。主要方法如下： 1. 构建投资组合：采用前述按ESG得分区间（≤10分至>40分）的分组方法，每月末根据最新ESG评分将股票分入五组，构建等权重投资组合，并计算其月度收益率序列。 2. 计算风险调整后收益（Alpha）：将各投资组合的超额收益率时间序列分别对经典的资产定价模型进行时间序列回归，包括CAPM模型、Fama-French三因子模型（市场、规模、价值）、Carhart四因子模型（增加动量因子）以及Fama-French五因子模型（增加盈利与投资因子）。回归模型的截距项（Alpha）即代表无法被这些风险因子所解释的超额收益，若Alpha显著不为零，则表明存在异象。 3. 构建多空组合（LMH）：通过做多最低ESG组（Low）股票并做空最高ESG组（High）股票，构建一个多空对冲组合（LMH）。检验该组合的超额收益及其Alpha是否显著，是验证异象存在性的更强证据。
第四步：稳健性检验——双变量交叉分组 为了确保ESG异象不是由其他已知的市场异象（如规模、价值、盈利、动量等）所驱动，并探究异象存在的边界条件，研究进行了细致的双变量独立排序交叉分组分析。具体流程是：首先，按ESG得分将股票分为5组；其次，再分别按公司规模（市值）、账面市值比（BM）、收益价格比（EP）、盈利能力（ROA）、换手率、异常换手率、总应计利润、总资产增长率等其他变量，在同期按20%分位数分为5组；最后，将ESG分组与每一个其他变量分组进行交叉，形成5x5=25个投资组合，计算每个组合的等权重收益率。通过观察在控制另一个变量后，ESG分组内的收益率梯度是否依然存在，来判断ESG异象的独立性和稳健性。
第五步：异象产生机制的探究 这是研究的核心深化部分，旨在区分“风险补偿”与“错误定价”两种竞争性假说。研究主要通过以下方式进行分析： 1. 聚焦小市值公司：基于交叉分组结果，发现ESG异象主要集中在市值最小的公司组合中。由于小市值公司通常套利成本高、分析师关注少，投资者认知偏差导致的错误定价更可能持续存在。这一发现初步支持了错误定价假说。 2. 深入检验错误定价：研究进一步从投资者反应不足和套利限制的角度切入。如果异象源于错误定价，那么对于套利限制更严重的股票（如小市值、低流动性、高特质波动率股票），异象应该更显著。研究通过构建套利限制指标，并检验其在ESG异象中的调节作用，来为错误定价机制提供间接证据。
三、主要研究结果及其逻辑关联 研究通过上述流程，得出了一系列相互印证、逻辑连贯的实证结果。
结果1：确认中国股市存在显著的ESG负溢价异象。 单变量分组结果显示，按ESG得分区间分组，最低分组（≤10分）的月度平均超额收益为1.7564%，而最高分组（>40分）仅为0.3595%，两者之差为1.3969%，且在1%水平上统计显著。更重要的是，在控制了Fama-French三因子、五因子及Carhart四因子后，这种收益差异依然存在。低ESG组的Alpha显著为正，高ESG组的Alpha显著为负，两者之差（Low-High组合的Alpha）在1%水平上显著为正。这表明，做多低ESG股票、做空高ESG股票的套利策略能够产生显著的超额收益，且该收益无法被现有的主流风险因子模型所解释，从而正式确认了中国A股市场的“ESG投资异象”——ESG表现越好，未来股票横截面收益率反而越低。
结果2：异象的稳健性与特异性——主要存在于小市值公司。 交叉分组分析提供了更细致的图景。研究发现，当与规模（市值）交叉分组时，ESG负溢价现象几乎完全集中在市值最小的那一组公司中。在小市值组合内，低ESG组与高ESG组的超额收益之差高达1.4630%，且在5%水平上显著。而在其他规模较大的组合中，这一差异则变得不显著。这一结果至关重要，因为它将异象的存在范围进行了精准定位。与此同时，在与账面市值比、盈利能力、换手率等其他变量交叉时，ESG异象在不同子组中大多依然稳健存在，说明ESG溢价是一个相对独立的异象，并非其他已知异象的简单镜像。
结果3：异象的产生机制源于“错误定价”，而非“风险补偿”。 基于“异象主要存在于小市值公司”这一关键发现，研究对产生机制进行了深入推断与检验。小市值公司通常面临更严重的信息不对称和更高的套利成本。如果ESG负溢价源于对低ESG公司高风险的风险补偿，那么这种补偿应该在不同规模的公司中普遍存在。然而，事实是异象仅在小市值公司中显著。这更符合“错误定价”的解释逻辑：投资者（尤其是占主导的散户）可能过于关注企业履行ESG责任带来的短期财务成本，而低估其长期价值（如声誉提升、风险缓释等），从而对低ESG评分但短期业绩压力较小的公司反应不足，导致其股价被系统性低估。由于小市值公司套利限制严重，这种错误定价难以被理性套利者迅速纠正，从而形成了可观测的异象。研究通过进一步分析（文中提及但未在摘要中详述）支持了这一判断，认为超额收益源于投资者对企业社会责任信息的反应不足，而非对经营不确定性的风险溢价。
四、研究结论与价值 本研究的核心结论是：在中国A股市场，存在显著的ESG投资异象，表现为低ESG评分公司的股票未来收益率显著高于高ESG评分公司，产生了约1.40%的月度超额收益。这一异象具有“双重绿色”效应——企业行为环保（绿色），但其股价却未上涨（不“红”）。更重要的是，该异象主要集中于小市值上市公司，其产生根源是投资者对企业社会责任长期价值认知不足导致的“错误定价”，而非基于风险的“补偿”。
研究的价值体现在多个层面： 1. 学术贡献：首先，丰富了行为资产定价理论在中国新兴市场的应用，提供了ESG因素影响资产横截面收益的新证据，补充了企业社会责任经济后果的研究谱系。其次，修正和深化了针对中国市场的已有认知。与史永东和王淏淼（2023）基于特定样本得出“风险补偿”结论不同，本研究通过更长的样本期（2010-2021年）、更全面的样本（全A股）以及更精细的分组（聚焦小市值），发现了“错误定价”这一更具行为金融学色彩的形成机制，揭示了投资者结构（散户主导）对ESG定价的重要影响。 2. 实践意义：为不同市场参与者提供了清晰指引。对于投资者而言，研究揭示了一种潜在的投资策略（做多低ESG小盘股），但也警示需注意其背后的错误定价本质及套利风险。对于上市公司，研究结果表明，尽管积极履行ESG责任具有长期战略价值，但在短期内可能无法立即获得资本市场“溢价”回报，甚至可能因市场误读而承受估值压力，这有助于管理层更理性地看待ESG投入与市场反应的关系。对于监管机构，研究强调了加强ESG信息披露质量、引导长期价值投资理念、改善投资者结构的重要性，以促进资本市场更有效地识别和奖励真正的可持续发展价值。
五、研究亮点与特色 本研究的亮点突出体现在以下几个方面： 1. 重要的发现：清晰揭示并证实了中国股市独特的“ESG负溢价”异象，并精准定位其存在于小市值板块，这一发现对理解和实践中国ESG投资至关重要。 2. 机制探索的深度：没有停留在现象描述层面，而是深入区分并论证了“错误定价”相对于“风险补偿”假说的主导性，从投资者非理性行为角度提供了更贴合中国市场现实（散户主导）的解释。 3. 研究设计的严谨与改进：相较于同类研究，使用了时间跨度更长（12年）、覆盖范围更广（全A股）的样本，避免了样本选择偏差；采用资产定价领域标准的月度频率和投资组合分析法，降低了日度数据的噪音干扰，增强了结论的可靠性。 4. 鲜明的现实关怀：研究标题“绿而不红”形象地抓住了ESG实践中理想与现实的矛盾，研究结论对于正处在ESG投资热潮中的中国资本市场是一剂及时的“清醒剂”，引导各方更辩证、深入地思考ESG的价值实现路径。