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1、刘(liu)德辉表示，这些关联并(bing)不能说明AI的问题使用(yong)导致了青少年心理健康问题，相反，在引入“社会焦虑”的变量(liang)之后，上述相关性减弱，这表明AI问题使用可能(neng)在社(she)会焦虑与(yu)更深层次心理问题之间扮演(yan)着中介角色，与很(hen)多其他成(cheng)瘾问题一样，是“果”非“因”。

2、ESG评分型债(zhai)券ETF则基于ESG评分/评级筛选债券或发行人，目前市场产品以后者为主。其指数从广(guang)义债券(quan)池中剔除ESG表现差或(huo)涉及严(yan)重争议的发行主体，倾斜配置ESG评分(fen)较高(gao)的公司债券，以(yi)期改善组合的ESG质量。这是一种综合筛选法：既(ji)关注债券的信用等级、久(jiu)期等传统指标，也综合(he)考虑发(fa)行人(ren)的ESG评级。典型(xing)案例是BlackRock的iShares ESG Aware美元公司债ETF （SUSC）[42]，该ETF跟(gen)踪彭博巴克莱MSCI美国公司债ESG聚焦指数，在投资级美元公司债的基准上(shang)对发行人进行ESG评分加权，同时(shi)剔除烟草、民(min)用枪支、争议武(wu)器、煤炭开采等不符合责任投资原则的公司债券。其投资逻辑是在维持市场Beta敞口的(de)前提下提升(sheng)投资组合的ESG水平。SUSC基金即宣(xuan)称(cheng)目标是取得与彭博美国公司债综合指数相近的风险和收益特征，但偏向ESG表现良好(hao)的发行人。因此，ESG评分(fen)型债券ETF更强调风险整合：通过ESG筛选来规避潜在风险（如环保违规、公司治理丑闻），从而降低违约可能性或信用利差波动，对长期回(hui)报进行微(wei)调。