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1、在风险收益特征(zheng)方(fang)面(mian)，两类ETF有所差异：绿色债券ETF因其债(zhai)券(quan)用途限定，多集中于公用事业、清洁能源等行(xing)业及高信用等级主体，组合总体信用质量较高但行业集中度可能较高，这可(ke)能导致(zhi)收(shou)益略低于同期限(xian)一般债券——市场上观察到某些(xie)高等级绿色债券存在“绿色(se)溢价”（Greenium），即投资者因为认可其绿色价值而接受(shou)较低收益率。例如，2024年，在可(ke)找到可比债券[43]的287只绿色债券（不包含绿色资产支(zhi)持证券）中，有约69%的(de)绿色(se)债券的发行利率低于可比债券的平均发(fa)行利(li)率(lv)，且平均低33个bp。总的来说，高信用等级的绿色债券可能牺牲(sheng)少许收益换(huan)取绿色效益，而整体风险（违约率）因筹资用(yong)途(tu)透明(ming)、**支(zhi)持而偏低，其价格对政策变化较敏感。相比之下，ESG评分型(xing)债券ETF涵盖(gai)面更广，行业分(fen)布更接(jie)近市(shi)场平均(jun)，收益特征接近传统债券指数。由于筛除了部分高风险发行人，组合平均信用(yong)质量可能略有(you)提升，但同时剔除高息行业（如烟草、采掘等）也会略微降(jiang)低组(zu)合收益。因此，其预期回报与(yu)基准指数非常接近，主要差别体现(xian)在波动性和(he)回撤上的改善。例如，前述SUSC基金的目标就(jiu)是(shi)在获得(de)稳定收(shou)益的同时，实现与(yu)传统指数几乎相同的风险/收益表现。实际(ji)运行中，该ETF与母指数(shu)业绩(ji)差距很小：如2022年SUSC总回报为-16.11%，与同期(qi)彭博美国(guo)公司债指数的-15.79%基本一致[44]。这说明ESG评分策略并未明(ming)显牺牲收益，而是以更优的ESG质量和风险控制来(lai)换取与市场相当的回报。

2、上完第一节课后👗，沈杨觉得，《AI与历史学》课程未能达到他的预期🍄，也不能将责任归咎于老师。“老师在课堂上也非常坦率地表示👡，人工智能对他来说是‘一个完全陌生的领域’。”在老师上课的PPT里😠，课程老师列出了先修要求🥻😻💓💞，建议学生同时具备历史学研究方法和计算机科学基础🥻，尤其是编程和数据分析的基本技能。