政策敏感性视角下新能源行业ESG投资组合优化研究

王炳德

浙江外国语学院 国际商学院，浙江杭州，310023；

摘要：新能源行业具有政策依赖度高、技术迭代快和ESG信息披露差异较大的特点，传统ESG评价框架在该领域的适配性相对不足。基于此，本文以中国A股新能源上市公司为样本，在传统ESG评价基础上引入政策敏感性因素，构建面向新能源行业的政策敏感型ESG投资组合优化框架。研究中，一方面对新能源相关政策文本进行量化处理，提取政策信号；另一方面结合碳减排绩效、绿色专利等行业特化指标，对企业ESG评价进行修正，并利用机器学习方法实现投资组合动态配置。实证结果表明：政策变化会显著影响新能源行业ESG因子权重，其中环境维度受政策影响最为明显；技术成熟度对政策作用效果具有调节作用；与传统ESG策略和新能源指数策略相比，政策敏感型ESG投资组合在年化收益率、夏普比率、最大回撤等指标上表现更优，且在政策调整和补贴退坡等情境下具有更强鲁棒性。研究表明，在新能源行业中，将政策信息纳入ESG评价与资产配置，有助于提高投资决策的有效性，也为行业ESG评价优化提供了参考。

关键词：新能源行业；ESG投资；政策敏感性；机器学习；投资组合优化

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