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1、在风险收益特征方面🤬🥻，两类ETF有所差异：绿色债券ETF因其债券用途限定🍑🍍🩱😈，多集中于公用事业👡、清洁能源等行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，这可能导致收益略低于同期限一般债券——市场上观察到某些高等级绿色债券存在“绿色溢价”（Greenium）😻💋💕，即投资者因为认可其绿色价值而接受较低收益率👚💞👗。例如👜🥬🥥，2024年，在可找到可比债券[43]的287只绿色债券（不包含绿色资产支持证券）中🩰，有约69%的绿色债券的发行利率低于可比债券的平均发行利率🌽👜，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少许收益换取绿色效益，而整体风险（违约率）因筹资用途透明、**支持而偏低，其价格对政策变化较敏感💋💞💖。相比之下💖🍇👅🍈🍋，ESG评分型债券ETF涵盖面更广🍓💖👘，行业分布更接近市场平均🩲，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🩲，组合平均信用质量可能略有提升，但同时剔除高息行业（如烟草、采掘等）也会略微降低组合收益。因此👅，其预期回报与基准指数非常接近👅💝，主要差别体现在波动性和回撤上的改善👠🧡😈。例如😻🍊🍉🍇，前述SUSC基金的目标就是在获得稳定收益的同时，实现与传统指数几乎相同的风险/收益表现。实际运行中🥥🍄，该ETF与母指数业绩差距很小：如2022年SUSC总回报为-16.11%💔🍎，与同期彭博美国公司债指数的-15.79%基本一致[44]。这说明ESG评分策略并未明显牺牲收益，而是以更优的ESG质量和风险控制来换取与市场相当的回报。

2、例如，近三年发生的两起“AI文生图”案例：一例是2023年(nian)，北京互联网法(fa)院对全国首(shou)例“AI文(wen)生图(tu)”著作权(quan)侵权(quan)案作出(chu)判决认定，该人工智能生成的内容具有作品属性；另一(yi)例是今年4月，江苏(su)省苏州市中级人民(min)法院针对一起“AI文生图(tu)”著作权纠纷作出(chu)裁定认为，“简单提示词+AI生成”不构成作品。