中金 | ESG行业深度系列(4):银行业

中金量化及ESG
84508-30 14:28

作者:中金量化及ESG

题图:中金量化及ESG微信公众号


中金研究

本篇报告作为ESG行业深度系列报告的第四篇,聚焦银行业。银行业金融机构作为我国金融经济的重要组成部分,对助力实体经济高质量发展、维持金融稳定和促进社会经济转型具有重要影响。我们将对银行业的ESG特征进行判断,结合财务重要性原则分析ESG对银行财务绩效的影响。

摘要

从银行业发展趋势看行业ESG特征

助力经济社会低碳转型,做好绿色金融大文章:银行作为国内绿色金融体系的重要参与方,在金融产品和服务上持续创新,逐渐发展出以绿色信贷和绿色债券为主、产品谱系日益丰富、业务规模不断扩大的绿色金融实践模式。

关注气候变化,探索投资组合碳核算和碳风险管理模式:央行与监管机构绿色金融网络(NGFS)揭示了气候风险对银行业资产、市场流动性和信贷的影响。为应对气候物理风险与转型风险,银行业积极开展碳核算,完善气候风险计量工具,开展气候风险压力测试,并将其纳入全面风险管理体系,推动业务领域绿色转型。

依托金融科技赋能,支持普惠信贷发展:银行发展普惠金融,其理念与可持续金融有共同的出发点,为广泛的普惠群体提供精准有效的金融服务。普惠信贷发展过程中,金融科技的赋能不可或缺。

我们认为在银行业发展趋势中应重点关注绿色金融、普惠金融结合金融科技的市场机遇,以及碳核算、压力测试等对气候风险管理的改善作用。在中金ESG评级框架中,与以上趋势相关的ESG关键议题(包括“绿色技术、产品与服务”“可持续投资”“气候变化”“ESG治理”)权重均是第一档,权重合计达到22.06%。

ESG因素如何影响银行业基本面

将ESG议题整合至行业分析框架的重要前提是基于ESG的财务重要性特征。我们选取“业务规模”“盈利能力”“资产质量”“风险管理”作为银行业基本面的衡量维度,对ESG重要性议题影响银行基本面的路径进行总结。

可持续投资议题影响:以ESG授信管理为例,银行可以在业务授信管理的不同阶段整合ESG因素。兴业银行ESG授信政策与赤道原则相结合,将ESG相关风险评估体系全面运用到企业金融、零售金融、同业金融三大业务条线的授信流程中,促进不良贷款率降低和绿色金融业务发展。

气候变化议题影响:以气候风险压力测试为例,银行业气候风险压力测试的流程包括确定测试目标和风险因素、设置压力情景与压力指标、构建气候与环境传导模型、实施压力测试、结果分析与应对措施等步骤。上海农商银行2023年进行气候风险压力测试,测试结果为高碳排放行业客户信用评级在压力情景下均会出现一定程度下迁,但由于气候风险敞口占比较低,对该行资本充足率影响有限,风险整体可控。

上市银行ESG评级分域特征与投资策略构建

我们使用中金ESG评级数据来分析国内42家上市银行ESG评级的分域特征,观察到上市银行ESG评级与资产质量和盈利状况存在正相关性,但与估值相关性不明显。

同时我们构建了基于中金ESG评级数据的负面筛选策略,在不同筛选比例下测试剔除ESG评级较差成分股的组合方案,以申万银行业指数为比较基准。我们将策略回测的起点设置为从2019年开始,在总体回测区间内,10%ESG负面筛选策略的年化超额收益为1.4%,20%ESG负面筛选策略的年化超额收益为1.5%。2019年至2023年回测区间内,策略相较于申万银行业指数的年化超额收益率逐渐增加,从2022年起年化超额收益率均为正值,近两年收益表现突出。

风险提示

1)绿色金融政策落地不及预期,银行业绿色金融业务发展不及预期,绿色金融业务存在“漂绿”现象。2)使用中金ESG评级构建ESG投资策略,其有效性可能受到数据准确性偏差、评级模型偏差、数据更新滞后等因素影响。


正文

从银行业发展趋势看行业ESG特征

银行业金融机构作为我国金融经济的重要组成部分,对助力实体经济高质量发展、维持金融稳定和促进社会经济转型具有重要影响。随着我国双碳目标的提出,我国银行业大力发展绿色金融,引导金融资源支持绿色发展领域,关注气候变化,探索投资组合碳核算和碳风险管理模式;同时依托金融科技,推动金融服务普惠化——这些趋势有助于我们对银行业的ESG特征进行判断,结合财务重要性原则分析ESG对银行财务绩效的影响。

助力经济社会低碳转型,做好绿色金融大文章

银行业是我国发展绿色金融的重要抓手。近年来在监管引导下,我国绿色金融体系在政策支持、标准制定、产品创新和评价制度等方面逐步完善。

人民银行《银行业金融机构绿色金融评价方案》中列举了银行业的绿色金融业务范围——“包括且不限于绿色贷款、绿色证券、绿色股权投资、绿色租赁、绿色信托、绿色理财等”[1]。银行作为国内绿色金融体系的重要参与方,在金融产品和服务上持续创新,逐渐发展出以绿色信贷和绿色债券为主、产品谱系日益丰富、业务规模不断扩大的绿色金融实践模式。

图表1:国内银行业绿色金融产品谱系与实践案例

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资料来源:各银行官方网站及ESG报告,中金公司研究部

关注气候变化,探索投资组合碳核算和碳风险管理模式

气候风险纳入全面风险管理体系是我国银行业在治理领域发展的趋势。纳入气候风险可以帮助银行更好地进行长期规划,确保其业务模型的持续性和韧性。结合央行指导意见[2]与气候风险管理方法论[3]等,我们认为银行可以通过以下路径健全气候风险管理体系:

将气候风险管理纳入中长期发展规划,评估气候风险对自身业务的中长期潜在影响;

将气候风险纳入风险偏好和风险管理政策,明确气候风险管理定性要求和定量目标;

将气候风险纳入信贷业务的全流程管理,在授信政策、客户评级、审查批准、放款管理、贷后管理各环节充分考虑气候风险及其影响;

将气候风险及其评估结果作为客户、供应商、信贷及非信贷资产绿色分类的重要标准,以及建立相应准入资格的重要依据;

利用信息科技手段,将气候风险管理的标准和要求嵌入业务流程和信息披露,实现气候风险管理的标准化和自动化。

综上,面对气候风险传导,银行业可以积极开展碳核算,完善气候风险计量工具,开展气候风险压力测试,并将其纳入全面风险管理体系,推动业务领域绿色转型,带动长期可持续发展。

依托金融科技赋能,支持普惠信贷发展

根据国务院印发的《推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》,普惠金融是指立足机会平等要求和商业可持续原则,以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务[4],其理念与可持续金融有共同的出发点。

银行业金融机构作为我国金融体系的重要组成部分,为广泛的普惠群体提供精准有效的金融服务,助力多层次普惠金融机构组织体系的建设。今年3月,国家金融监督管理总局发布《关于做好2024年普惠信贷工作的通知》[5],是2023年10月国务院《关于推进普惠金融高质量发展的实施意见》[6]发布以来首次提出“普惠信贷”概念的相关文件,提出2024年普惠信贷总体目标为“保量、稳价、优结构”。今年5月国家金融监督管理总局提出关于银行业保险业做好金融“五篇大文章”的指导意见,普惠金融作为“五篇大文章”之一,行业未来五年发展目标包括巩固完善普惠信贷体系[7]。

从银行业趋势到行业ESG评级框架

对行业趋势的梳理和理解有助于识别可持续风险和机遇,并应用于该行业 ESG 重要性议题的筛选和判断。具体到银行业的重要性议题判断,我们认为在银行业发展趋势中应重点关注绿色金融、普惠金融结合金融科技的市场机遇,以及碳核算、压力测试等对气候风险管理的改善作用。

在中金ESG评级框架中[8],我们将与银行业上述趋势相关性较高的部分议题,如“绿色技术、产品与服务”、“可持续投资”、“气候变化”、“ESG治理”判定为H(高度重要性)[9]。再综合考虑行业影响、企业特征、公司治理重要性等其他因素后,将“客户信息保护”等5个社会议题以及“董监高制度”等6个公司治理议题也标记为高度重要性。通过上述流程,银行业的重要发展趋势分解和落实到ESG评级框架当中。从图表2中,我们可以看到,与银行业三大趋势相关的关键议题,权重均是第一档,权重合计达到22.06%。

图表2:中金ESG评级框架下银行业ESG议题权重分布

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资料来源:中金公司研究部

ESG因素如何影响银行业基本面

将ESG议题整合至行业分析框架的重要前提是基于ESG的财务重要性特征。根据ISSB准则的定义,“对于可持续相关财务信息披露,如果省略、错报或掩盖信息,可合理预期会影响通用目的财务报告主要使用者基于这些报告(包括财务报表和可持续相关财务信息披露,并提供特定报告主体的信息)作出的决策,该信息就是重要的”[10]。我们将依照以上定义,结合中金ESG评级框架,总结ESG重要性议题对银行基本面的影响路径,并选取其中重要程度较高的议题进行具体案例分析。

银行业ESG重要性议题对企业基本面的影响分析

银行业分析的基本框架围绕宏观环境、经营环境和监管政策等因素展开。研究银行需要关注其战略定位、市场进入策略、业务发展重点以及与宏观经济周期的契合度,高股息投资策略会综合考虑资本充足率、资产质量、盈利增速等多方面指标[11]。

结合银行基本面分析框架,我们选取中金ESG评级框架中环境(E)、社会(S)维度下的高度重要性议题,以及公司治理(G)进行分析。其中,环境(E)维度的高度重要性议题有 “气候变化”、“绿色技术产品与服务”共2个;社会(S)维度的高度重要性议题包括“劳动关系管理”、“员工发展与培训”、“员工多元化”、“可持续投资”、“客户信息保护”共5个;公司治理(G)维度作为整体因素进行考量。同时我们选取“业务规模”“盈利能力”“资产质量”“风险管理”作为银行业基本面的衡量维度。

图表3:银行业ESG重要性议题对企业基本面的影响路径

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资料来源:潘敏等(2023年)《极端气候对商业银行风险承担的影响——来自中国地方性商业银行的经验证据》,包婕、何文斌(2024年)《银行业气候风险管理和监管浅析》,人民网《中国绿色贷款余额超30万亿元》(2024年1月发布),葛敏(2023年)《绿色信贷规模上升趋势明显》(刊登于《中国银行保险报》),麦肯锡(2016年)《中国银行业白皮书:核心人才战略——引领银行转型、创新、国际化》,陈国进等(2023年)《气候转型风险对企业违约率的影响》,《银监会关于印发银行业金融机构从业人员行为管理指引的通知》(2018年),澎湃新闻《关注银行业劳动争议 法官建议应强化证据意识理性维权 | 观察》(2020年5月9日),郭定方《公司治理视角下的银行高质量发展》(《中国金融》2023年第4期),中金公司研究部

结合以ESG重要性议题为核心对银行机构基本面的影响路径,我们将以“可持续投资”和“气候变化”两个具有重要影响的ESG议题为例展开分析。“可持续投资”议题下,我们重点选取银行授信管理政策对ESG因素的整合,讨论如何在重点行业领域应用ESG授信管理制度,以提升信贷业务的环境与社会风险管理质效。在“气候变化”议题下,我们将重点评估气候压力测试在银行业气候风险管理流程中的应用。虽然我国银行业气候风险压力测试还处于早期探索阶段,目前涉及的测试情景和行业范围较为单一。然而我们预计,随着测试机制的逐渐完善和数据质量的不断提升,气候风险压力测试将被更多的银行实践应用,未来的测试范围也或将进一步扩大至全行业。

可持续投资议题影响:以ESG授信管理为例

ESG授信管理是指将ESG指标引入银行业务全流程,在银行对外授信和投资管理的过程中,对客户进行ESG尽职调查,充分识别ESG风险程度,确定合理的定价范围、授信额度、投资权限等[12]。我们认为,银行业实行ESG授信管理,一方面有利于对全量企业客户进行“财务+ESG”的双轨评价;另一方面有利于加强对绿色产业的识别和支持,对绿色信贷和投资组合白名单的客户施行差别化利率管理政策,全方位推动绿色业务的发展。

银行授信管理如何整合ESG因素

银行业通过将ESG纳入信贷风险管理体系,有助于推动其投资组合提升环境、社会、治理绩效,引导金融资源支持具有良好环境社会效应的产业与项目,促进企业的长期可持续发展。银行授信管理可以在业务授信前、授信中、协议内与授信后四个阶段整合并融入ESG因素。

对重点行业及领域设置ESG信贷政策是银行业将ESG纳入信贷体系的重要环节,我们整理了多家银行在农业、电力、煤炭、石化、采矿冶金和生物多样性领域的信贷政策,分为“重点支持”类别和“限制或退出”类别。

图表4:重点行业与领域ESG信贷政策

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资料来源:各银行ESG报告,中金公司研究部

气候变化议题影响:以气候风险压力测试为例

气候风险压力测试是银行业应对气候变化风险的重要工具,目前全球已有超30家央行或监管机构开展或计划开展气候风险压力测试[13]。现阶段气候压力测试以评估银行的资本充足率为核心,度量金融机构潜在的气候变化风险敞口,以提高金融机构对气候风险的监管意识。

以气候转型风险为例,气候转型风险的具体影响之一是在市场机制或政策规定下企业碳排放成本增加,或使公司财务状况和信用程度发生变化,因此银行需要根据气候风险压力情景下企业违约概率的变化情况梳理其对资本充足率的影响。

图表5:企业碳排放成本对银行资本充足率的影响路径

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资料来源:中国人民银行货币政策分析小组《中国货币政策执行报告(2021年第四季度)》,中金公司研究部

► (一)确定测试目标和风险因素:银行可以选择特定的业务类型和范围开展气候风险压力测试,并设置测试目标和相关风险因素。

► (二)设置压力情景与压力指标:银行可以选择不同的气候情景模型和压力指标,模拟和评估未来气候变化的影响。常见的情景设置有四种。

► (三)构建气候与环境风险传导模型:银行可以使用环境/气候和经济模型用以定量分析环境和气候相关风险对客户公司财务的影响。进一步,在上一环节输出得到的受影响的企业财务指标基础上,通过金融风险模型进一步量化分析其对信贷风险、资产质量等的影响。

► (四)实施压力测试:银行可以着手收集相应的测试数据,基于第三步构建的风险传导模型实施压力测试,并输出压力测试结果。

► (五)结果分析与应对措施:基于第四步输出的压力测试结果,银行可以进一步分析本次测试的气候与环境风险因素对银行的业务的影响,并给出相应的应对措施。

上市银行ESG评级分域特征与投资策略构建

ESG评级反映的是某段时期内公司ESG整体绩效情况。我们使用中金ESG评级数据来分析国内上市银行ESG评级的分域特征,并探索银行业ESG指数构建策略与效果,从数据层面检验ESG因素对银行机构财务表现的影响情况。中金ESG评级共覆盖42家A股上市银行的季度评级数据,从2018Q2时点开始持续更新。

上市银行ESG评级分域下的资产质量、盈利与估值特征

结合银行业研究框架,我们选取了上市银行资产质量、盈利和估值表现作为观察维度,分析不同ESG评级分域下国内上市银行的财务绩效和经营特征。

资产质量:上市银行ESG评级与资产质量存在正相关性

我们对比了中金ESG评级分组下上市银行不良贷款率、关注类贷款占比和拨备覆盖率的情况。由于资产质量最新数据为2024Q1时点,我们重点讨论2022Q2至2024Q1近八个季度的情况。

在近八个季度内,ESG评级排名处于行业内前25%的上市银行的不良贷款率与关注类贷款占比平均低于ESG评级后25%的银行,体现上市银行ESG评级与资产质量存在正相关性,并且从季度趋势看两者正相关性逐渐增强。我们认为,在主营业务管理中融入ESG因素是银行业ESG实践的重要体现,ESG绩效较好的银行对日常经营中的财务风险及非财务风险有较强的管理能力。以信贷业务为例,将ESG整合至授信管理流程的银行对于项目的可持续风险有较强的识别管理能力,筛选优质资产的能力较高,因此其资产质量表现较好。

María Cantero-Saiz等(2024年)在研究银行ESG绩效与资产质量的关系时同样得到了两者存在正相关性的结论,ESG绩效通过减少信用风险提高银行的资产质量,该相关性在盈利能力一般的银行中较明显[14]。

图表6:中金ESG评级与上市银行不良贷款率相关性

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资料来源:iFinD,中金公司研究部

图表7:中金ESG评级与上市银行关注类贷款占比相关性

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资料来源:iFinD,中金公司研究部

拨备覆盖率维度下,从2023Q2开始,ESG评级前25%的上市银行拨备覆盖率平均高于ESG评级后25%银行。拨备覆盖率主要反映银行对贷款损失的弥补能力和对贷款风险的防范能力,体现银行审慎经营程度。我们认为,该现象或因为2023年后银行利润受挤压的情形下,ESG绩效良好的上市银行由于对资产信用风险有更严格的管理流程,由此显现出更高的平均拨备覆盖率。

图表8:中金ESG评级与上市银行拨备覆盖率相关性

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资料来源:iFinD,中金公司研究部

盈利特征:上市银行ESG评级与盈利状况存在正相关性

我们对比了中金ESG评级分组下上市银行ROE(TTM)和非利息收入占比的情况。由于最新盈利相关数据为2024Q1时点,我们重点讨论2022Q2至2024Q1近八个季度的情况。

在近八个季度内,ESG评级排名处于行业内前25%的上市银行的ROE(TTM)和非利息收入占比平均高于ESG评级后25%的银行,体现上市银行ESG评级与盈利状况存在正相关性。

我们认为,在中金ESG评级框架下,评级结果主要体现银行机构在绿色金融业务、气候风险管理、可持续投资、劳动管理、公司治理等维度的可持续发展综合绩效,以上ESG议题的管理提升有助于银行稳健经营、开展多元化业务和助推经济低碳转型,对银行资产质量和利润增长有积极影响,反映在企业利润表上。

图表9:中金ESG评级与上市银行ROE TTM相关性

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资料来源:iFinD,中金公司研究部

图表10:中金ESG评级与上市银行非利息收入占比相关性

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资料来源:iFinD,中金公司研究部

估值特征:上市银行ESG评级与PB相关性不明显

我们对比了中金ESG评级分组下上市银行PB(TTM)的情况。由于最新估值数据为2024Q2时点,我们重点讨论2022Q3至2024Q2近八个季度的情况。

在近八个季度内,ESG评级排名处于行业内前25%的上市银行PB(TTM)与ESG评级后25%的银行之间差别不大。虽然2023Q3后ESG评级较高的银行平均估值表现略高,但两者相关性不明显。我们认为,虽然银行PB与ROE存在一定程度正相关性,但是银行估值同时受到宏观经济、资本市场景气程度、互联网金融行业竞争等外部环境影响,综合因素影响下导致现阶段ESG评级与上市银行PB相关性不明显。

图表11:中金ESG评级与上市银行PB TTM相关性

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资料来源:iFinD,中金公司研究部

基于中金ESG评级应用ESG负面筛选投资策略

ESG负面筛选法是GSIA(全球可持续投资联盟)所定义的七大ESG投资策略之一,是指基于一定ESG标准,从投资组合中剔除特定行业或公司[15]。我们在《ESG投资系列(4):ESG策略变迁与产品发展》[16]和《筛选与整合策略下的ESG指数:基于中金ESG评级》[17]中进行多项测试,发现应用ESG负面筛选策略、剔除ESG得分排名靠后的股票可以稳定提高组合的长期收益水平。

我们使用中金ESG评级数据对上市银行进行负面筛选,在不同筛选比例下,分别测试了剔除ESG指标表现较差成分股的组合方案,比较基准为申万银行业指数,以此观察ESG投资策略对构建银行业投资组合的影响。

基于中金ESG评级应用ESG负面筛选投资策略的步骤如下:

► 合并数据:整合申万银行业指数内42只股票的ESG评级、市值与股价数据;

► 确定筛选比例:以10%和20%分别作为筛选比例,根据中金ESG评级季度数据剔除不符合要求的公司,形成筛选后的股票池;

► 构建新的组合:对筛选后的股票池中的公司,依据其流通市值进行加权,市值越大的公司权重越高。计算每家公司的市值占比,形成加权后的权重形成流通市值加权后的投资组合。

图表12:ESG负面筛选策略参数设置

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资料来源:中金公司研究部

图表13至图表16展示了2019年以来基于中金ESG评级的10%和20%ESG负面筛选的策略表现。我们将策略回测的起点设置为从2019年开始,主要考虑是我国ESG生态体系起步较晚,国内资本市场以及企业进行ESG实践的时期较短。

在总体回测区间内,10%ESG负面筛选策略的年化超额收益为1.4%,20%ESG负面筛选策略的年化超额收益为1.5%。2019年至2023年回测区间内,策略相较于申万银行业指数的年化超额收益率逐渐增加,从2022年起年化超额收益率均为正值,近两年收益表现突出。我们认为,银行业对ESG管理的认知程度和实践程度逐步加深,良好的ESG绩效促进银行资产质量提升和稳健经营,因此ESG负面筛选策略有助于剔除有潜在经营风险的银行个股并贡献较好的收益。

图表13:上市银行10%ESG负面筛选策略历年收益统计

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注:2024年数据截至2024-08-22

资料来源:iFinD,中金公司研究部

图表14:上市银行10%ESG负面筛选策略净值表现

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资料来源:iFinD,中金公司研究部

图表15:上市银行20%ESG负面筛选策略历年收益统计

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注:2024年数据截至2024-08-22

资料来源:iFinD,中金公司研究部

图表16:上市银行20%ESG负面筛选策略净值表现

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资料来源:iFinD,中金公司研究部

风险提示

绿色金融政策落地不及预期,银行业绿色金融业务发展不及预期,绿色金融业务存在“漂绿”现象。

使用中金ESG评级构建ESG投资策略,其有效性可能受到数据准确性偏差、评级模型偏差、数据更新滞后等因素影响。

[1]https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-06/11/5616962/files/ad23a21fbf414d2facb1dfdb623f560d.pdf

[2]https://m.cnr.cn/finance/20220218/t20220218_525744213.html

[3]http://www.pbc.gov.cn/yanjiuju/124427/133100/3982993/4027256/2020052216072629562.pdf

[4]https://www.gov.cn/zhengce/content/2016-01/15/content_10602.htm

[5]https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202403/content_6942238.htm

[6]https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202310/content_6908500.htm

[7]https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202405/content_6950223.htm

[8]中金ESG评级体系请参考《中金ESG评级体系说明》:https://www.research.cicc.com/zh_CN/report?id=335593

[9]议题的ESG重要性判断结果共分为四种程度,标记为H(高度重要性)、M(中度重要性)、L(低度重要性)和N(无显著影响),标记结果分别代表8:4:2:0的议题权重比例。

[10]https://www.ifrs.org/content/dam/ifrs/publications/pdf-standards-issb/chinese/2023/issued/part-a/zh-issb-2023-a-ifrs-s1-general-requirements-for-disclosure-of-sustainability-related-financial-information.pdf?bypass=on

[11]https://www.research.cicc.com/zh_CN/report?id=1157226

[12]www.junhe.com/legal-updates/2084

[13]https://www.shibor.org/magazine/hwsj20232/20230228/2561265.html

[14]https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0275531924000138/pdfft?md5=c748a89b04b2fec52a279dd692be35b1&pid=1-s2.0-S0275531924000138-main.pdf

[15]https://www.gsi-alliance.org/members-resources/gsir2022/

[16]https://www.research.cicc.com/zh_CN/report?id=246170

[17]https://www.research.cicc.com/zh_CN/report?id=306691


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