本文是一篇金融论文，本文在构建指标体系的过程中，融入了ESG相关因素，并通过全变量Logistic模型、逐步回归模型与组合模型Lasso-logistic模型三者进行对比，并对样本数据进行了有效性验证，最终选择出最优模型。
第一章绪论
1.1研究背景及研究意义
1.1.1研究背景
从全球能源革命的视角来看，世界能源革命一般指三次。第一次能源革命是人类使用的主要能源从木柴到煤炭的转变，蒸汽机发明引起的化石能源革命，从而引发了第一次工业革命。第二次工业革命虽然已经开始使用电力，但从能源的角度来看，主要能源是煤炭向石油转变，汽车的发明拉动了石油的繁荣。现在我们面临着第三次能源革命，为了摆脱对化石能源的依赖，是从化石能源到可再生能源的转型，也可以称之为绿色化转型。由于工业化进程加速，自然资源剧烈消耗导致全球范围内的环境问题日趋严峻，因此，第三次能源革命的方向是绿色化和低碳化，能源动力系统包括各种电池，比如储能电池、光伏电池、燃料电池等，通过清洁能源的发展能够构建高效、清洁、低碳、循环的绿色制造体系。正如第二次工业革命中的火车和汽车一样，第三次能源革命的引领性的产品是电动车辆。
就燃油车的油耗和尾气排放造成的资源浪费和环境污染而言，新能源汽车由于其节约能源、低碳减排的特性在能源革命中的引领地位举足轻重。汽车动力系统由燃油转变为电能的过程引发了重大技术变革并具有广阔前景，2010年10月，确定新能源汽车产业为国家战略性新兴产业；2016年11月，在发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，强调要发展壮大新能源汽车产业；在2020年11月国务院发布的《节能与新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》中，肯定了新能源汽车产业发展取得的巨大成就，成为世界汽车产业发展转型的重要力量之一，是应对气候变化、推动绿色发展的战略举措。据中国汽车工业协会统计分析，2021全年我国新能源汽车产量超过300万台，销量接近300万台，其中新能源乘用车市场渗透率达到19.5%。2022年全年新能源汽车产量705.8万台，销量688.7万台，市场渗透率达到27.6%。
1.2研究内容与方法
1.2.1研究内容
本文研究内容主要分为以下六部分：
第一部分为绪论。通过介绍选题的研究背景来阐述其研究意义，并说明文章的主要研究内容和研究方法明，最后通过技术路线图直观地说明研究框架，阐明本文可能存在的创新点。
第二部分为相关概念与文献综述。本部分首先解释说明关键词的定义，其次分别阐述关于ESG、新能源汽车企业、信用风险相关指标体系和模型的研究现状，并进行文献述评。
第三部分为新能源汽车行业的发展情况及信用风险分析。该章节旨在介绍行业的发展历程、现状并对该行业出现过的典型信用风险案例进行总结，分析其背后的原因。
第四部分为信用风险评价相关理论。以便对本文的研究理论进行系统梳理和论述，主要包括变量筛选理论、模型基本思想、模型的有效性检验等内容。
第五部分为新能源汽车行业信用风险模型比较的实证分析。本部分逻辑为：首先介绍了本文的样本选择和数据来源；其次，分别构建不包含ESG要素的财务指标体系和包含ESG要素的指标体系，对被解释变量、解释变量的选取理由和来源进行解释说明，并进行数据处理，通过比较两个指标体系的对企业信用风险预测准确度的高低来论证ESG要素融入进指标体系的有效性，最后变量筛选、实证分析和对比分析，并对模型的精确度进行有效性检验。
第六部分为研究结论与建议。针对实证分析的结果总结结论、并提出政策建议，最后总结文章中的不足之处并提出未来的改进方向。
第二章文献综述与理论分析
2.1 ESG治理相关研究
近年来，各国政府、监管机构对ESG治理愈发关注，具备可持续发展特点的企业逐渐成为广大投资者的偏好选择。因此，国际上已逐步形成相对完整的信息披露和评价体系。本文将从ESG评价体系的发展、ESG对企业价值的影响和ESG对信用风险的影响这几个方面对ESG做文献综述。
2.1.1关于ESG的量化方法
ESG治理不能停留于概念，而是需要对其内涵进行量化分析，因此，需要将环境、社会责任和治理的内涵进行具体全面的分析和量化。本节旨在梳理目前学者量化ESG的方法，以便更加系统地理解ESG评价体系的发展过程。目前，学术界关于ESG的量化方法主要分为两类，一是直接采用已经颁布的ESG框架体系，二是基于已颁布的ESG框架体系进行优化和改进。
在直接采用已颁布的ESG框架体系的研究中，学者们主要采用明晟（MSCI）（Shanaev S.et al.,2022;Plastun A.et al.,2022）、汤森路透（Thomson Reuters）（Eliwa Y.et al.,2021;Das Gupta R,2022;Duque E.,2021）等机构的ESG框架体系进行研究。也有学者结合研究内容的背景，在现有框架的基础上对部分指标作了一定的调整（高杰英等，2021;Yoon et al.,2018）。总的来说，学者们量化ESG体系的方法主要是将各影响因素按照其特点分类成不同的议题，再根据重要性进行赋分，按照不同的权重计算得分（袁蓉丽等，2022）。
还有一部分学者以现有的ESG框架体系为基础，将各具特色的指标融入其中。Pedersen等（2021）在环境议题中加入低碳强度的指标，Sardanelli D等（2022）将金融供应链指标融入社会责任议题内，也有学者将公司治理议题分为正面和负面的两种情况加以分析（Crifo P et al.,2021）。尽管国内对于环境等信息的披露不够彻底（陈宁、孙飞，2019），但是学者们结合各行业的特点设计了特色指标体系（唐谷文等，2019；孟斌等，2019；苏畅等，2022）。综上，国内外对环境、社会责任和治理三个方面的指标选择各有侧重，国外虽然研究更为丰富，但是对这三个维度暂无统一的指标选择，而国内的研究侧重于选择三个维度中的某一维度，缺乏全面研究。
2.2新能源汽车产业相关风险研究
新能源汽车产业是战略性新兴产业，目前已有的相关文献主要集中在我国新能源汽车行业的发展状况，技术，政策，银行信用风险等方面。目前国内对于新能源汽车产业相关风险的研究角度基本集中在三个视角：一是该行业本身的内部与外部风险；二是基于供应链金融视角下融资风险；三是基于相关补贴政策的产业风险。国内外文献中直接对该行业信贷风险管理的研究较少，但这些文献中对新能源汽车产业研究分析的切入角度对本文具有借鉴意义。
从对新能源汽车产业本身的风险进行研究。新能源汽车行业面临的风险划分为内部和外部两类。内、外部的风险，主要是指公司自身的产品结构、营销网络、基本管理等，以及技术创新、经济周期波动、市场竞争、政策变化等，因此新能源汽车具有较高的风险性（林金枫，2015）。
从供应链金融的角度探索其融资风险。Tuhin Poddar（2019）和Lu（2019）认为，随着新能源汽车产业的迅猛发展，该公司的供应链融资将受到空前的冲击；Luo等（2022）基于新能源电动汽车行业上市公司的财务数据和供应链数据，构建了供应链财务信用风险评估指标体系，得到具有良好性能的集成模型。杨光（2016）基于新能源汽车供应链融资的多种方式，综合考量每一种方式所带来的风险，为供应链中的中小型企业寻求一条高效的解决资金问题的路径。周雷等（2022）从整车制造行业的供应链角度出发，测度供应链金融的信用风险；徐璐（2022）认为我国新能源汽车处于发展初级阶段，存在融资难的问题，同时在供应链金融业务的具体运行过程中，供应链上的新能源汽车企业在进行交易时会产生一定的信用风险。
第三章 新能源汽车行业发展情况及信用风险分析 ................... 19
3.1 新能源汽车行业发展情况 ................................ 19
3.2 新能源汽车行业存在的信用风险 ......................... 24
第四章 新能源汽车行业信用风险研究设计 ............................. 29
4.1 新能源汽车行业信用风险指标体系选取 .......................... 29
4.1.1 财务要素的选取 .................................. 29
4.1.2 环境风险要素的选取 .............................. 31
第五章 新能源汽车行业信用风险实证研究 ........................ 41
5.1 样本选取与数据来源说明 ............................. 41
5.2 数据准备与处理 .................................... 41
5.3 ESG因素的有效性验证 ........................ 43
第五章新能源汽车行业信用风险实证研究
5.1样本选取与数据来源说明
本文选取2020—2021年沪深A股主营业务为新能源汽车整车、核心零部件及充电桩的相关企业（章激扬等，2022）作为初始样本，将前一年（t-1）期各项指标对t期的信用违约风险进行分析，选取二分类变量样本数据来构建模型，即正常公司和非正常公司，其中正常公司为非“ST”公司，非正常公司为“ST”公司，在剔除缺失值较多的样本后，获得正常公司有效样本115个，非正常公司样本62个，为了获得具有对称性和平衡性的样本，从数量较多的非“ST”公司样本中随机抽取相同数量的62个样本作为正常公司样本，随机抽取样本的70%作为训练集，30%作为测试集，在实证分析过程中，目的是对模型的准确率进行检验。本文利用R语
