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係整合平台上之國際 ESG 評級資料，與 TEJ IFRS Finance 以及股
價資料庫，選取模型所需之財務數據及月報酬率資料，並採用兩階段
方式建構 ESG 投資組合策略。首先，不同於機構投資人的主觀認定
方式，我們使用資料包絡分析法 (data envelopment analysis，簡稱
DEA) 中的 CCR 模型 (由 Charnes、Cooper 和 Rhodes 於 1978 年
提出的模型) 進行選股，透過將多個投入 (如企業的營運成本、勞動
及資本投入等) 與產出 (如財務指標及 ESG 評級) 的數據轉換成相
對效率值，客觀地評估公司整體效率。接著，我們使用 Markowitz 現
代投資組合理論模型 (mean-variance portfolio model，簡稱 Markowitz
模型) 及風險平價 (risk parity) 模型進行資產配置。我們使用整合了
ESG 評級、財務指標和營運成本的投資組合優化模型。最後再進行
2022 年績效回測，以評估該投資組合的表現，並將其與市場上五檔
ETF (包括國泰永續高股息、元大台灣 ESG 永續、富邦公司治理、永
豐台灣 ESG 及元大台灣 50) 進行績效比較。
研究結果顯示，透過 DEA 方法篩選出的標的所建構的投資組
合，在使用 Markowitz 模型且不允許放空策略下的資產配置報酬表
現最佳，優於風險平價模型配置下的報酬表現，並且優於其他五檔
ETF 之全年平均月報酬，甚至優於逕以 ESG 分數前 25 名所形成
之投資組合的績效。而以風險平價模型配置的投資組合，其報酬表現
除次於國泰永續高股息 ETF 外，仍優於其他檔 ETF 績效。以上結
果顯示，本研究採用兩階段方式建構 ESG 投資組合確實能帶來更好
的投資績效。此外，我們發現使用 DEA 方法中的 CCR 模型進行資
產選擇，能客觀地評估公司在 ESG、財務及經營方面之表現，成功選
出更具效率之標的，進而解決企業漂綠 (green washing) 現象帶來的
風險。另，經由 CCR 模型選出之投資組合標的更具多元性，且產業
分散性佳，解決了 Markowitz 模型存在傾向集中特定資產的缺點。最
後，根據本研究所得的投資組合與 ESG-ETF 績效回測結果，我們認
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