报告核心观点 - ESG数据资产化是将分散、非结构化的ESG相关数据转化为产权明确、价值可量化、可流通交易数字资产的过程 [1] - 该过程是数字经济与绿色金融深度融合的必然产物，旨在释放数据要素价值，赋能实体经济可持续发展 [1][3] - 其核心经济意义在于提升资产定价效率、吸引长期资本、催生绿色金融创新、赋能供应链管理及服务政府监管 [1] 宏观逻辑与时代背景 - 数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，是驱动经济增长和提升全球竞争力的关键引擎 [23] - 中国“双碳”目标引领绿色金融新范式，要求金融体系具备识别和管理环境气候风险的能力，高质量ESG数据是基础 [24] - ESG从合规要求转变为价值创造引擎，例如ESG评级较高的企业债券发行利率平均可降低16.8个基点 [25] - ESG数据资产化可提升资产定价效率、增加投资者信心、创新金融产品、赋能供应链管理并服务政府监管 [28][29] 政策环境与国际趋势 - 国内ESG信息披露政策已完成从自愿指引到强制规范的转型，例如证监会要求特定上市公司强制披露ESG信息 [33] - 国际层面形成欧盟CSRD（双重实质性）、美国SEC气候规则（单一实质性）和ISSB准则（全球基准）三大框架并存的格局 [34] - 全球政策趋势呈现从分散到统一、从定性描述到定量呈现、从末端总结到全流程融合的特点 [2][35] - 中国需构建既与国际标准接轨又能展现中国特色的ESG披露与数据治理体系，例如纳入“双碳”目标落实等指标 [36] 技术架构与实现路径 - ESG数据资产化全生命周期涵盖数据源汇集、采集预处理、治理质控、分析建模、服务应用五个阶段 [38][39] - 隐私计算、区块链、人工智能是关键技术支撑，分别实现“数据可用不可见”、可信存证与追溯、海量数据处理与价值挖掘 [2][40] - 可构建分层解耦的“可信数据流通平台”，通过可信数据空间促进多方参与者在数据安全下的共享与协作 [41][44][47] 风险识别与评估体系 - ESG数据资产化风险可归纳为数据质量风险、技术与安全风险、合规与法律风险、市场与应用风险四大类 [49][50] - 数据质量风险是高频核心风险，主要包括数据漂绿（企业选择性披露或伪造ESG信息）等 [51]

全球ESG指数与指数化投资发展概况 - 全球ESG指数发布数量快速增长，已成为全球指数创新发展的重要趋势，2022年全球ESG指数数量已超5万条，同比增长高达55.1% [1] - 境外ESG指数化投资规模持续扩张，截至2024年年末，境外ESG权益ETF规模合计达到5579亿美元，同比增长达17.50% [1] 中国境内ESG指数发展情况 - 早期境内ESG指数布局多集中于公司治理、社会责任等细分主题 [2] - 近年来在政策推动下，境内指数机构多维度加快布局ESG指数体系，发布节奏明显加快，底层资产类别日益丰富，涵盖权益类、固定收益类和多资产类ESG指数 [4] - 以权益类ESG指数为例，2021年至2023年每年新发数量都超过100条，2024年境内新发布权益类ESG指数68条，占同期全部新发权益类指数的6.19% [4] 中国境内ESG指数化投资发展情况 - 截至2024年年底，境内存续ESG指数基金产品数量和规模分别达到148只、3717亿元人民币，占全部指数型基金（不包括联接基金）数量和规模的8.13%、7.86% [6] - 从投资主题看，发展重心向纯ESG主题集中，2023年纯ESG主题产品仅16只，规模为32.37亿元，占ESG指数产品的1.85%；到2024年年底，纯ESG主题产品数量、规模分别达到69只、1811亿元，在所有ESG指数产品中占比分别为46.62%、48.72% [8] - ESG指数化投资融合了ESG投资和指数化投资的特点，以长期价值投资为导向，同时具备透明度高、投资成本低廉、便于理解等优势，为ESG因素的应用提供了便捷途径 [8]