高度结构化的ESG数据是开展ESG投资的重要基础设施，但是目前国内ESG数据质量较差，整体信息披露率较低，部分关键指标更是严重缺失，例如碳排放披露率不足5%，同时由于ESG评分结果需要具备可解释性，使得ESG数据治理工作难度较大。围绕ESG数据治理，我们通过实战案例对数据获取、体系搭建与资产沉淀等不同环节进行介绍与探讨，并对中信证券ESG通用评级体系的39个指标进行了数据治理剖析。
　　▍ ESG数据披露标准不一，完善程度有待提升，数据治理扮演重要角色。上市公司CSR报告是ESG评分最重要的数据源之一，报告在信披维度上直接受到ESG信披标准影响。国际信披体系发展成熟，多项标准互为补充；国内强调本土国情，但在规范与执行层面均有较大提升空间。2021年，仅有约30%的A股上市公司披露了CSR报告。数据缺失、透明度低等现状容易导致ESG理念难以量化与指标失真等问题，因此在完善的披露体系与标准化披露落地形成之前，数据治理将持续扮演重要角色。
　　▍ ESG数据治理方法：因“数”制宜，强调“逻辑”与“理念”的双重可解释性。本质是在披露体系与数据质量不完善的基础上，为了得到更准确结果的处理手段。与其他应用数据治理方法相比，ESG数据治理更加突出强调可解释性，具体包括但不限于以下维度：底层数据处理逻辑可解释、指标处理流程对ESG理念可解释、指标处理结果与公司实际情况可解释、行业间可比的处理逻辑可解释以及最终结果对应用方向可解释。
　　▍ ESG框架搭建中数据治理难点在于，对数据与行业的理解缺一不可。ESG原始数据来源多、形式广，另类数据占比可45%，需要专业的数据团队或供应商提供有效的数据获取支持；数据标准化难度高，单纯依赖人工处理数据的成本高昂，需要借助机器学习等金融科技手段提升数据处理效率；ESG框架的可解释性与数据处理的每个环节息息相关，需要研究团队具备足够的ESG概念理解、行业理解和数据理解，才能自下而上保证流程的合理性和结果的科学性。
　　▍中信证券ESG评分体系数据治理方法:贴近国情、聚焦实战。本文结合A股ESG数据现状，分析了中信证券以实战需求为导向的ESG评分体系下39个指标对应的数据治理框架。在数据上我们新引入了第三方数据源，并对指标进行合理调整。在量化方法上，我们对指标按属性进行分类，并依据自身特点选择合适的缺失值补充方案和量化方案。最后以“安全生产处罚”指标的详细过程为例，凸显ESG数据处理的可解释性。
　　▍ ESG数据治理过程中的资产沉淀，可以为不同场景引入新数据、新指标。ESG框架搭建可以分为多个环节，每个环节的数据处理流程都会产生不同维度的数据结果。通过将这些中间数据资产化，可以对ESG体系形成可以解释性，也可以对基本面与量化研究形成不同维度的支持。数据治理不同环节的输出，可以通过标准化数据库存储的方式形成结构化的数据资产。
　　▍风险因素：ESG相关政策落地不及预期；ESG数据供应商竞争格局剧变。
　　

研究报告全文：ESG数据治理改善披露不足并重逻辑与理念机器学习系列数据治理专题二20221219中信证券研究部核心观点高度结构化的ESG数据是开展ESG投资的重要基础设施但是目前国内ESG数据质量较差整体信息披露率较低部分关键指标更是严重缺失例如碳排放披露率不足5同时由于ESG评分结果需要具备可解释性使得ESG数据治理工作难度较大围绕ESG数据治理我们通过实战案例对数据获取体系搭建与资产沉淀等不同环节进行介绍与探讨并对中信证券ESG通用评级体系的39个指标进行了数据治理剖析张若海数据科技首席ESG数据披露标准不一完善程度有待提升数据治理扮演重要角色上分析师市公司CSR报告是ESG评分最重要的数据源之一报告在信披维度上直S1010516090001接受到ESG信披标准影响国际信披体系发展成熟多项标准互为补充国内强调本土国情但在规范与执行层面均有较大提升空间2021年仅有约30的A股上市公司披露了CSR报告数据缺失透明度低等现状容易导致ESG理念难以量化与指标失真等问题因此在完善的披露体系与标准化披露落地形成之前数据治理将持续扮演重要角色ESG数据治理方法因数制宜强调逻辑与理念的双重可解伍家豪释性本质是在披露体系与数据质量不完善的基础上为了得到更准确结数据科技分析师S1010522090002果的处理手段与其他应用数据治理方法相比ESG数据治理更加突出强调可解释性具体包括但不限于以下维度底层数据处理逻辑可解释指标处理流程对ESG理念可解释指标处理结果与公司实际情况可解释行业间可比的处理逻辑可解释以及最终结果对应用方向可解释ESG框架搭建中数据治理难点在于对数据与行业的理解缺一不可ESG原始数据来源多形式广另类数据占比可45需要专业的数据团队或宋广超供应商提供有效的数据获取支持数据标准化难度高单纯依赖人工处理数据科技分析师数据的成本高昂需要借助机器学习等金融科技手段提升数据处理效率S1010522090005ESG框架的可解释性与数据处理的每个环节息息相关需要研究团队具备足够的ESG概念理解行业理解和数据理解才能自下而上保证流程的合理性和结果的科学性中信证券ESG评分体系数据治理方法贴近国情聚焦实战本文结合A股ESG数据现状分析了中信证券以实战需求为导向的ESG评分体系下39个指标对应的数据治理框架在数据上我们新引入了第三方数据源并对指标进行合理调整在量化方法上我们对指标按属性进行分类并依据自身特点选择合适的缺失值补充方案和量化方案最后以安全生产处罚指标的详细过程为例凸显ESG数据处理的可解释性ESG数据治理过程中的资产沉淀可以为不同场景引入新数据新指标ESG框架搭建可以分为多个环节每个环节的数据处理流程都会产生不同维度的数据结果通过将这些中间数据资产化可以对ESG体系形成可以解释性也可以对基本面与量化研究形成不同维度的支持数据治理不同环节的输出可以通过标准化数据库存储的方式形成结构化的数据资产风险因素ESG相关政策落地不及预期ESG数据供应商竞争格局剧变证券研究报告请务必阅读正文之后第27页起的免责条款和声明机器学习系列数据治理专题二20221219目录ESG数据披露标准有待完善数据治理扮演重要角色4国际ESG数据披露体系成熟互为补充4国内ESG数据披露强调中国特色规范标准化与执行力度有待加强9数据缺失与透明度低导致流程差异化或使ESG指标失真11ESG数据治理因数制宜强调逻辑与理念的双重可解释性12ESG数据治理流程以应用场景为导向自下而上环环相扣12ESG数据治理的鲜明特征强调可解释性13ESG数据治理的难点对数据与行业的理解缺一不可14不同视角下的ESG数据治理案例14ESG体系构建中的数据治理贴近国情聚焦实战14数据获取流程中的数据治理秩鼎技术先进技术与高效流程赋能夯实数据基础19数据获取流程中的数据治理恒生聚源人机结合打造行业级ESG多维数据体系20数据治理流程中的资产沉淀大浪淘沙层层细化22数据的存储与调用标准化工具降低维护成本提升数据资产复用性22原始指标数据库格式23数值型指标数据库格式24ESG评分数据库格式25风险因素26插图目录图1纳斯达克证券交易所ESG报告指南20确定的30个关键绩效指标7图2数据披露角度看国际ESG从理念迈入投资大事记与未来预判8图3A股上市公司ESG报告披露历年变化10图4各行业上市公司2021年ESG报告披露情况10图5ESG数据治理流程示意图12图6中信证券ESG数据治理流程示意图15图7安全生产处罚指标数据处理流程17图8安全生产处罚指标处理流程中的影响等级逻辑示意图18图9秩鼎技术ESG数据生产流程19图10秩鼎ESG指标和评价模块20图11恒生聚源ESG数据治理示意图21图12恒生聚源ESG量化数据21图13恒生聚源产品示意图22图14利用python语言集成SQL语句实现数据查询23图15事件型指标数据表23图16政策文本数据结构示意图24图17重污染天气限供限产风险数据表24图18数值型指标数据表25图19ESG评分数据表25请务必阅读正文之后的免责条款和声明2机器学习系列数据治理专题二20221219表格目录表1国际组织发布的ESG信息披露标准指引6表2截至2022年11月30日A股上市公司披露率较低的指标10表3各机构间ESG评价结果相关系数11表4中信证券通用ESG评价体系指标15表5安全生产处罚事件元素映射量化表17请务必阅读正文之后的免责条款和声明3机器学习系列数据治理专题二20221219ESG数据披露标准有待完善数据治理扮演重要角色获取ESG数据是构建ESG评价体系的第一步良好的数据质量是客观评价上市公司ESG表现的基础目前常见的ESG底层数据来源包括1企业自行披露的数据例如企业社会责任报告CorporateSocialResponsibilityCSR企业年报半年报企业官网信息等2政府监管部门披露的数据3第三方披露的数据例如非政府组织学术机构数据库等4其他数据例如新闻媒体报道问卷调查等其中第1为基础数据来源是上市公司按证券监管部门证券交易所和其他监管组织的要求自行披露结构化程度较高23和4为另类数据具有更强的时效性多元性是基础数据来源披露不完善时的重要补充能够有效弥补公司主动披露数据的不足并进行交叉验证根据MSCI的统计这些另类数据在该机构用以ESG评分的全部底层数据中占比约为45除上述公开数据外问卷调查反馈也是国际评级机构使用的主流数据获取方式之一例如标普全球每年邀请所有参评企业填写可持续发展评估问卷CorporateSustainabilityAssessmentCSA参评企业最终的ESG得分将基于该问卷填写情况以及标普所收集到的来自媒体及利益相关方的相关信息而评出未填写问卷的受邀企业则由标普直接获取公司的年度报告可持续发展企业社会责任报告等公开信息进行整理和评分作为使用最广泛的数据来源之一CSR报告等企业自行发布的信息在披露维度和数据质量上直接受到当地政府部门和交易所所制订的ESG信息披露政策及标准影响目前国内外针对ESG数据披露均制订了一定的政策及规范其中国外起步较早目前已形成较为完备的披露体系而国内近两年在信披体系建设方面也得到加速国际ESG数据披露体系成熟互为补充ESG投资理念最早可以追溯到1920年代的伦理道德投资到20世纪60-70年代由于欧美的公众环保运动逐渐兴起国际社会开始关注企业对环境和资源的过度破坏因此逐步形成了责任投资的概念最终在2004年联合国正式提出了ESG理念2006年联合国责任投资原则组织提出了负责任投资原则PrinciplesofResponsibleInvestmentsPRI该原则将社会责任公司治理与环境保护相结合旨在帮助投资者理解环境社会和公司治理等要素对投资价值的影响并支持各签署机构将这些要素融入投资战略决策及积极所有权中以降低风险提高投资价值并创造长期收益最终实现全社会的可持续性发展伴随着ESG理念的兴起国际组织在数据披露标准或指引建设方面也从空白逐步迈向成熟从关键时间节点看对于环境问题的共识认知方面1972年联合国首次发表了请务必阅读正文之后的免责条款和声明4机器学习系列数据治理专题二20221219与环保相关的人类环境宣言会议为环境保护共同方案的出台铺平了道路明确了环境污染问题气候问题关乎的是人类社会的可持续发展问题为后30年的碳中和相关合作铺平了道路而对于社会责任与公司治理的问题在20世纪80-90年代在发达经济体中政策自上而下的不断探索与阔过企业的不断配合下经合组织1976年制定的跨国公司指南与联合国1982年制订的跨国公司行为守则草案为数据披露边界打下了坚实的基础经过国际组织数十年的不断摸索多项ESG数据披露规范相继发布例如社会责任国际组织发布的SA8000标准国际标准化组织发布的ISO26000社会责任指引气候披露标准委员会ClimateDisclosureStandardsBoardCDSB发布的环境和气候变化信息报告框架以下简称CDSB框架气候变化相关财务信息披露工作组TaskForceonClimate-RelatedFinancialDisclosuresTCFD发布的气候变化相关财务披露事件指引以下简称TCFD标准全球报告倡议组织GlobalReportingInitiativeGRI的可持续发展报告指引以下简称GRI标准联合国责任投资原则协定以及可持续会计准则委员会theSustainabilityAccountingStandardsBoardSASB发布的可持续发展会计准则以下简称SASB准则等SA8000标准重点关注劳动者基本权益内容包括童工强迫性劳工健康与安全工作时间工资等是全球首个道德规范国际标准ISO26000社会责任指引强调组织遵纪守法尊重人权关心员工保护消费者热心社会公益关爱环境为社会经济和环境的可持续发展作贡献等此外该指引还指出各组织实体在实践时应充分考虑不同经济环境的差异性CDSB框架的目标是为投资者提供清晰简洁和一致的信息并将企业的环境绩效与其整体战略绩效和前景联系起来TCFD标准则重点关注了与气候相关的风险机遇和公司财务之间的相互关系所包含的议题包括治理战略风险管理指引和目标相比前述标准或框架最新的GRI标准由通用标准行业标准和具体议题标准三部分构成其中通用标准由GRI1报告原则2021GRI2一般披露2021GRI3实质性议题2021组成是使用GRI标准的基本原则和要求适用于所有企业行业标准则是从行业角度对需要披露的实质性议题及细化指标进一步明确目前已发布首个行业标准GRI11石油和天然气行业标准2021版未来计划将覆盖范围扩大到诸如农业渔业等40个行业中具体议题包含了覆盖经济环境社会三个系列的共计30个细分议题是对实质性议题披露标准的进一步延伸和细化GRI是目前世界范围内使用最广泛的报告标准根据毕马威2022年可持续发展报告调查全球有超过68的N100公司在某国家或地区前100的企业和78的G250公司全球前250的企业使用GRI标准发布可持续发展报告相较2020年分别增加1和5除GRI外SASB标准亦被多个国家广泛采用比如美国加拿大等与GRI不同SASB准则侧重于构建对财务绩效有实质影响的ESG信息披露指标体系并按行业进行了细致的分类首先SASB根据企业的业务类型资源强度可持续影响力和可持续创新潜力依据可持续行业分类体系SustainableIndustryClassificationSystemSICS将企业分到涵盖11个部门的77个行业中其次SASB准则确定了五大可持续发展的维度环境社会资本人力资本商业模式与创新领导力与治理和26个一般主题这些主题是行业通用的以便投资人可以跨行业地比较不同企业的ESG表现最后SASB对各个行业的公司需要披露哪些内容进行明确包括确定披露主题和披露指标请务必阅读正文之后的免责条款和声明5机器学习系列数据治理专题二20221219值得注意的是虽然上述准则存在一定差异但可以相互补充以GRI与SASB为例GRI标准包含通用行业及议题三类标准来支持企业进行广泛而全面的披露侧重其生产经营对经济环境和社会的影响可供所有利益相关方参考使用而SASB标准是以行业视角帮助企业识别与可持续性相关的风险和机遇这些风险和机遇可能会对公司的财务状况经营业绩产生重大影响更侧重于供投资者使用2020年7月GRI与SASB宣布了一项合作性的工作计划进行GRI-SASB联合项目的研发与推广2021年4月该项研究公开发布了使用GRI与SASB标准进行可持续报告的实用指南APracticalGuidetoSustainabilityReportingUsingGRIandSASBStandards阐明了两个标准的互补性关系并在总结全球130多家企业披露经验基础上为企业结合两项标准进行可持续信息披露提供参考表1国际组织发布的ESG信息披露标准指引组织年份标准框架核心议题行业性目标使用者社会责任国际组织1997SA8000标准劳工权益行业通用所有利益相关方国际标准化组织2010ISO26000环境和社会责任等信息行业通用所有利益相关方环境和气候变化信息报告CDSB2015与环境相关的财务信息行业通用投资者框架气候变化相关财务信息披气候变化相关的治理战略TCFD2017有行业补充信息投资者露实施指引风险管理指引和目标通用标准行业标准和具体GRI1997经济环境社会可持续发展新增行业标准所有利益相关方议题77个行业标准SASB2011可持续发展的财务影响区分行业投资者SASB标准应用指南资料来源社会责任国际组织国际标准化组织气候披露标准委员会气候变化相关财务信息披露工作组全球报告倡议组织可持续会计准则委员会官方网站中信证券研究部除国际组织外以欧美国家为代表的资本市场的政府部门和主要交易所也在全面加速助推ESG数据披露的标准化与公平化并加速投资应用的有效落地以美国和欧盟地区为例早在1934年美国证券法中就明文规定对环境有较大的影响上市公司需要在定期报告中讨论国家的环境政策对公司财务绩效会有什么样的影响1993年美国证券交易委员会SecuritiesExchangeCommissionSEC通过颁布第92号专职会计公报SAB92强制要求上市公司披露现存或潜在的环境信息和环境责任并且对于不遵守披露规则或披露虚假信息的上市公司给予处罚2002年美国国会发布的萨班斯奥克斯利法案围绕公司治理对上市公司提出了披露要求2010年SEC发布了SEC关于气候变化信息披露指南该指南对上市公司气候披露方面提供了更清晰的指引从而帮助上市公司更好地识别气候环境以及相关法律对公司业务的影响程度由于这些法律或规范主要针对环境社会责任或公司管理单个维度2015年起美国开始对ESG信披规范进行整合美国劳工部于当年发布了解释公告IB2015-01向公众表明鼓励ESG投资立场2016年又发布了解释公告IB2016-01强调受托者和资产管理者应按要求披露ESG信息2017年NASDAQ纳斯达克证券交易所发布了第一版ESG数据报告指南并在NASDAQ的北欧市场进行试点2019年NASDAQ发布ESG报告指南20指南就ESG是什么进行了定义并阐述了披露ESG报告的六大好处该报告指南还确定了30个关键绩效指标并给出了各个关键绩效指标的定义及披露方法为进一步加强对上市公司披露ESG信息的约束力2021年美国众议院通过了2019ESG信息披露简化法案该法案强制要求符合条件的上市公司在向股东和监管机构提供的书面材料请务必阅读正文之后的免责条款和声明6机器学习系列数据治理专题二20221219中披露ESG相关信息如若法案最终落地将大幅提升美国交易市场上市公司ESG信披水平图1纳斯达克证券交易所ESG报告指南20确定的30个关键绩效指标资料来源纳斯达克证券交易所官网相较美国自下而上的ESG政策构建方法欧盟遵循了自上而下的监管路线即由欧盟委员会牵头推动欧盟ESG发展2014年欧盟委员会发布欧盟非财务信息披露指令Non-FinancialReportingDirectiveNFRD要求各成员国必须在两年内制定对应法律进一步细化对一定规模以上企业披露非财务信息和多元化信息的规定这是欧盟首次系统地将ESG三要素列入法规条例NFRD的适用对象为员工超过500人的大型公共利益公司largepublic-interestcompanies包括上市公司银行保险公司以及其他被国家主管部门指定为公共利益实体public-interestentities的公司共涵盖了欧盟约11700家公司2017年欧盟委员会修订了股东权指令文件明确指出股东应当参与上市公司的ESG议题此外机构投资者应对外披露参与被投资上市公司ESG议题与事项的具体方式政策结果与影响2021年4月21日欧盟委员会在对相关指令的审查中确定了NFRD的有效性问题欧盟委员会认为欧盟需要一个强大且可负担的报告框架辅之以有效的审计以确保数据的可靠性并避免漂绿和重复计算故而提出并通过了企业可持续发展报告指令的提议CorporateSustainabilityReportingDirectiveCSRD以修订和加强NFRD现有内容2021年6月23日欧盟委员会的CSRD提案提交至欧洲议会2021年12月16日CSRD提交至欧洲议会法律事务委员会JURIJURI与经济和货币事务委员会ECON环境公共卫生和食品安全委员会ENVI就业和社会事务委员会EMPL以及外交事务委员会AFET协商和讨论该提案的内容2022年2月24日欧盟理事会一致通过了关于拟议的企业可持续发展报告指令的一般方法3月15日欧洲议会JURI以22票赞成1票反对的结果通过其对CSRD的立场2022年11月9日欧洲议会就CSRD展开辩论11月10日欧洲议会以525票赞成60票反对28票弃权的结果在一读阶段通过CSRD11月28日欧盟理事会以27票赞成0票反对0票弃权的结果在一读阶段通过CSRD至此CSRD走完全部立法程序相较NFRDCSRD的适用对象扩大至所有大公司和所有上市公司将包含大约49000请务必阅读正文之后的免责条款和声明7机器学习系列数据治理专题二20221219家公司占所有有限责任公司营业额的75大大超出NFRD的覆盖范围占所有有限责任公司营业额的47对于具体披露内容CSRD要求作为公共利益实体的带型企业和中小型企业微型企业除外在管理报告中披露可持续发展相关问题对公司的影响包括如何影响公司的发展绩效和地位此外CSRD还着重强调了3个要点1描述公司的商业模式和战略包括公司商业模式和战略在可持续发展相关风险方面的弹性以及公司如何实施其在可持续发展方面的战略2描述公司设定的与可持续发展相关的有时限的目标包括在适当情况下至少到2030年和2050年的绝对温室气体减排目标描述企业在实现这些目标方面取得的进展以及该公司与环境因素相关的目标是否基于确凿的科学证据3对企业与可持续发展事务相关的主要风险的描述包括企业对这些事务的依赖性以及企业如何管理这些风险此外根据CSRD第53条欧盟机构注意到NFRD不要求对第三方机构对企业非财务信息进行鉴证的弊端欧盟委员会承诺于2028年10月1日之前通过关于可持续发展报告合理保证ReasonableAssurance的标准在这之前企业可以另第三方机构出具有限保证LimitedAssurance有限保证业务的结论通常以否定的表达形式提供声明执业人员没有确定任何事项以得出主题事项有重大错误陈述的结论合理的保证业务的工作需要广泛的程序包括考虑报告业务的内部控制和实质性测试因此可靠性大大高于有限的保证业务另外CSRD规定企业采用ESRS标准进行相关披露同时遵循双重重要性原则可以肯定CSRD推动了欧盟企业ESG报告的规范化在覆盖范围报告可靠性报告可比性上具有明显的推进作用CSRD的落实将使欧盟走在全球ESG治理的前列同时也会借助欧盟的经济地位产生ESG治理能力的外溢效应带动全球ESG治理升级图2数据披露角度看国际ESG从理念迈入投资大事记与未来预判资料来源联合国经济合作与发展组织美国环保署美国证券交易委员会美国劳工部纳斯达克证券交易所美国金融服务委员会美国国会欧盟委员会官网社投盟研究院中信证券研究部综合来看从最早群众树立起环境和生态保护意识为契机以西方发达国家为主的国际社会积极将环境保护社会责任和公司治理与国民经济发展相结合同时利用法律规则制度等手段推进上市公司ESG信息披露得益于信披程度高以MSCI标普路孚特等第三方评级机构利用所获取的信息能够给予上市公司客观的ESG评价可直接或间接得影响上市公司的市场表现使得上市公司主动披露ESG信息的意愿得到进一步激励ESG投资生态体系形成正反馈请务必阅读正文之后的免责条款和声明8机器学习系列数据治理专题二20221219国内ESG数据披露强调中国特色规范标准化与执行力度有待加强相较西方发达经济体我国在ESG投资方面起步较晚但随着双碳等目标的设立ESG理念近两年在我国得到加速普及相较国外较为成熟的披露体系国内在ESG信息披露方面突出了符合中国本土特色的指标数据例如扶贫普惠金融等议题受到上市公司监管部门评级机构等多个角色的重视另一方面国内上市公司ESG相关信息多依据证监会和交易所要求披露2006年深圳证券交易所发布上市公司社会责任指引鼓励上市公司自愿披露CSR报告对于深证100指数的成分股上市公司则要求必须披露CSR报告2008年12月上海证券交易所发布了关于做好上市公司2008年年度报告工作的通知要求上证公司治理板块的样本公司发行国际上市外资股的公司以及金融公司必须披露CSR报告同时鼓励其他有条件的公司自愿披露通知发布次年上交所发布了2008年年报工作备忘录第一号提供了CSR报告的格式文本2016年证监会发布的上市企业年报及半年报内容与格式准则中提到属于环境保护部门公布的重点排污单位的公司及子公司应根据相关法律要求强制公布有关环境信息2018年9月中国证监会发布了上市公司治理准则其中第六章第八十六条明确提到上市公司应当依照法律法规和有关部门的要求披露环境信息以及履行扶贫等社会责任相关情况修订后的准则强化了上市公司在环境保护社会责任方面的引领作用初步确立了环境社会责任和公司治理ESG信息披露的基本框架2021年6月证监会发布了年度报告的内容与格式2021年修订和半年度报告的内容与格式2021年修订进一步明确了上市企业ESG信息披露标准和格式在政策强制性上目前由我国政府部门或交易所出台的ESG相关政策主要采取以引导鼓励为主的方式在强制程度上国内政策针对公司管理G层面的信披要求程度最高且覆盖范围包括全部上市公司针对环境E层面的强制性程度其次目标对象多为高污染企业且强制披露的信息范围较窄针对社会责任S层面的强制性要求最低多为鼓励公司自行披露而在要求形式上大部分政策文件纳入的指标多为定性指标对ESG投资应用的指导性和可操作性尚有待提升在这种情况下我国上市公司在信息披露方面主要存在如下几个问题1整体ESG披露率不足截止2022年5月发布2021年CSR报告的A股上市企业数量为1400家占整体的30虽然较2020年增加330家增速明显提升但披露比例仍然较低2行业之间披露率差异大根据我们对公司公开发布信息进行的统计2021年银行业公司均已发布CSR报告非银行金融披露比例也达到了89该现象或与央行持续推动绿色金融体系建设相关也受金融业自身注重合规信息安全等行业属性影响钢铁交通运输煤炭石油石化电力及公共事业房地产传媒7个行业的披露比例超过40而消费者服务机械行业披露比例则不足203定量指标披露率低于定性指标按照数据性质的不同ESG披露数据可以划分为定量数据与定性数据定量数据包含具体数值更为客观和具体同时可以参加数学运算请务必阅读正文之后的免责条款和声明9机器学习系列数据治理专题二20221219有助于数据间对比但获取难度较大定性数据以文字描述为主能够增加信息的丰富程度但不同主体间数据可比性较低根据PRI发布的中国的ESG数据披露关键ESG指标建议沪深300成份股公司在2018年对环境指标的平均披露率为404环境管理指标的披露率为446而环境数据的披露率为352表明定性披露的比例高于定量披露图3A股上市公司ESG报告披露历年变化单位家图4各行业上市公司2021年ESG报告披露情况左轴单位家A股披露社会责任报告企业数量首次披露社会责任报告企业数量右轴16001400300140011402501200260958101810008852007558188006897111501226001004006367736020044502200201320142015201620172018201920202021资料来源秩鼎技术中信证券研究部资料来源秩鼎技术中信证券研究部4披露维度和数据质量不足落实到具体指标方面上市公司主动披露鼓励性指标意愿有待进一步激励例如SCOPE3温室气体排放量方面截至2022年11月30日仅有1的A股上市公司主动披露而在信息正负性方面上市公司多对负面指标采取回避态度而只倾向于披露对企业起到正面影响的数据或难以验证的描述性信息呈现报喜不报忧的现状表2截至2022年11月30日A股上市公司披露率较低的指标A股上市公司披露议题指标名称强制要求披露率数量单位家社会责任客户投诉数量香港联交所强制性要求指标2856公司治理公司或员工受到贪污腐败诉讼的案件数香港联交所强制性要求指标2796环境是否制定碳减排或碳中和目标2545上交所鼓励性指标环境废弃物产生总量生态环境部企业环境信息依法披露管理办2385法强制性要求指标社会责任每股社会贡献值上交所鼓励性指标2355社会责任因工伤损失工作日数香港联交所欧盟SFDR强制性要求指标2234证监会鼓励性指标环境单位营收温室气体排放量1603香港联交所欧盟SFDR强制性要求指标社会责任因产品质量或安全问题召回的产品比例香港联交所强制性要求指标1493环境废弃物综合利用率上交所鼓励性指标531证监会鼓励性指标环境SCOPE3温室气体排放量391欧盟SFDR强制性要求指标资料来源恒生聚源中信证券研究部令人欣慰的是2022年以来ESG信披标准建设受到了国内多方面的关注当前上市公司信息披露问题有望得到改善例如2022年4月16日我国首部企业ESG信息披露标准企业ESG披露指南TCERDS2-2022团体标准隆重发布并将于今年6月1请务必阅读正文之后的免责条款和声明10机器学习系列数据治理专题二20221219日起正式实施5月国务院国资委制定印发提高央企控股上市公司质量工作方案要求中央企业集团公司要统筹推动上市公司完整探索建立健全ESG体系推动更多央企控股上市公司披露ESG专项报告力争到2023年相关专项报告披露全覆盖在资本市场发挥带头作用2022年7月国务院国资委研究中心主办中央企业控股上市公司ESG信息披露指引研究开题会召开中央企业控股上市公司ESG信息披露指引即将出台有望进一步构建具有本土化考量和差异化建设的中国ESG披露体系提升我国在国际ESG信息披露标准整合趋势下的话语权数据缺失与透明度低导致流程差异化或使ESG指标失真截至2022年8月国内ESG评价体系数量由2019年的8家激增到19家且机构属性更趋多元化这些机构除秩鼎技术wind恒生聚源等金融及专业数据服务商还包括如中证指数公司华证指数公司等多家指数公司中诚信绿金润灵环球RKS等专业评级机构和多家资管机构学术机构咨询服务公司公益性社会团体等然而目前投资机构在ESG投资方面面临的痛点之一是各评价体系间评价结果差异显著造成其难以判断企业ESG风险与机遇例如根据我们计算在路孚特标普富时罗素秩鼎嘉实基金中信证券和华证8个ESG评价体系之间评价绝对值相关系数最高仅为0628表3各机构间ESG评价结果相关系数路孚特标普富时罗素秩鼎嘉实ESGWIND中信证券华证路孚特10000523055905130233057102830364标普1000065004350138049502610218富时罗素100004800242062802900273秩鼎10000469048105390441嘉实ESG1000033304030444WIND100003570284中信证券10000359华证1000资料来源嘉实远见秩鼎技术路孚特wind标普富时罗素华证官网中信证券研究部评分结果的差异化实质上体现出评价机构属性价值观的差异化因此形成了对ESG理念的不同解构体现在指标设置缺失值处理权重设置等评分体系的细节中然而对于国内市场由于数据积累和技术起步较晚目前国内评分机构所依赖的数据大部分来自于企业自行披露的内容缺乏第三方数据进行参照和比对由于信披体系的不成熟A股上市公司在ESG信息披露存在的数据缺失透明度低等问题容易导致数据失真此外由于ESG数据为非标准财务数据不恰当的数据处理方法亦会加剧此问题从而使得评级机构难以对上市公司ESG表现给出客观准确的评估结果根据香港中文大学深圳高等金融研究院发布的2021年度中国资管行业ESG投资发展研究报告在内地被调查的机构中有63的机构认为ESG投资最大的障碍是上市公司相关信息难以获取信息不完整或可信度不高综上所述结合国内ESG信披体系现状设计符合中国国情的ESG评价体系和数据治理方法使评分结果能够准确地反映出上市公司在ESG方面的表现具有重要的意义请务必阅读正文之后的免责条款和声明11机器学习系列数据治理专题二20221219ESG数据治理因数制宜强调逻辑与理念的双重可解释性ESG数据治理流程以应用场景为导向自下而上环环相扣ESG数据治理最初的对象是上市公司CSR报告舆情数据等ESG原始数据源这些数据来源分散因此ESG数据治理的第一步是收集ESG数据需求并根据需求选定数据源之后对相关原始数据进行采集采集的ESG数据除企业年报外多数数据缺乏标准组织格式尤其是舆情等另类数据因此ESG数据治理第二步是利用AI人工的手段从数据源中将核心数据进行精炼并经过复核流程确保数据与原始文件的匹配复核后的底层数据已经由形式多样的数据源规整为具有多个属性的数据项因此这一步骤成为数据结构化数据治理的第三步是对底层数据通过算法逻辑计算得到原始指标对于ESG评价体系来说部分指标可能涉及多项底层数据这些底层数据将通过关联计算得到相应原始指标此时的原始指标具有标准化的组织结构因此该过程称为数据标准化标准化后的数据虽然在组织结构一致但数值类型并非均为数值型例如是否单独披露CSR报告的指标项可视为布尔型变量这些非数值型变量无法直接参与数学模型的计算此外即使是数值型的变量也需要经过进一步加工才能与ESG应用需求匹配因此数据治理的第四步即数据归一化即依据指标的含义及类型采取适当的策略将其归一化为一定区间如0-100分的数值型指标这些指标将量化出上市公司在ESG多个方面的表现并具备全市场或行业内可比性最后评级机构按照特定的方法将多个数值型指标聚合为上市公司的ESG评分供用户使用值得注意的是聚合过程中指标选择和指标权重会根据不同的ESG应用场景而有所差异图5ESG数据治理流程示意图资料来源中信证券研究部请务必阅读正文之后的免责条款和声明12机器学习系列数据治理专题二20221219ESG数据治理的鲜明特征强调可解释性与其他领域的数据治理方法相比ESG数据治理更加强调可解释性分别可以从以下五个维度进行理解1底层数据处理逻辑可解释由于我国A股市场信披体系尚未成熟部分上市公司披露的数据质量较低评级机构在开展ESG数据治理时普遍要面对的问题之一是数据缺失在数据清洗过程中处理低质量数据的逻辑需要具备可解释性同时这些逻辑依据指标含义的不同可能存在差异例如对于企业政策量化得分我们可以采取行业均值填充该指标缺失值这是因为政策的发布与施行对象通常是行业而非公司而对于管理层平均任期我们则倾向用同行业同属性公司的指标均值填充这是因为国有企业和非国有企业在此项指标方面通常存在较大差异2指标处理流程对ESG理念可解释ESG数据治理是以需求为导向其在处理过程中应始终与ESG理念相匹配例如能够反映企业供应链稳定性的供应链集中度指标其在量化处理时需要对上市公司头部供应商数量做认真调研调研所需考量的方向包括要覆盖一定数量的头部供应商以客观反映集中度水平同时还需要考虑经过计算后的指标能够在同行业的公司间形成分化以此提升该指标应用价值3指标处理结果与公司实际情况可解释经过数据治理后的数值指标项除量化应用外还要面向主动权益应用因此归一化后的指标一方面能够通过数值大小客观反映出上市公司在该方面表现的优劣还应具备向底层信息穿透的能力以解释公司的实际情况例如若上市公司在交易所证监会监管与处罚一项得分为满分则意味着该上市公司在过去一定时间内未受到相应处罚依据此特性若多数指标项与专家经验或行业认知不符说明所使用的数据或处理逻辑存在较大缺陷4行业间可比的处理逻辑可解释评级机构的ESG得分是覆盖市场多个行业的多家上市公司在应用方面可能需要在部分指标上对不同行业公司进行对比因此归一化范畴的设定同样需要可解释的处理逻辑例如体现企业污染排放水平的相关指标上第三产业在整体上相比第一第二产业具有天然的优势因此需要在行业内做归一化如此得到的结果消除了因行业特性带来的影响可视为当前上市公司在行业内的相对表现而对于管理层增减持比例这一指标由于其含义与行业特性关联较小因此采用的是全市场范围归一化5最终结果对应用方向可解释融入投资于研究体系是ESG理念间接影响产业的重要应用方向之一目前国内外均存在ESG主题相关的公募基金银行理财等产品在该背景下ESG的长期价值可解释性与投资有效性成为检验全流程数据治理质量的最核心维度之一综上所述可解释性是贯穿ESG数据治理过程中的核心特点其覆盖的多个维度亦可成为衡量数据治理优劣的依据请务必阅读正文之后的免责条款和声明13机器学习系列数据治理专题二20221219ESG数据治理的难点对数据与行业的理解缺一不可从外部数据上ESG数据来源多这些数据除企业披露的年报外缺乏严格的组织范式形式多样从数量上新闻舆情属于典型的另类数据具有体量大更新时间快等典型的大数据特征而且多个数据源间还可能存在信息重叠的问题需要从海量数据中对数据进行提炼从对象上为了提升ESG评分的投资有效性评级体系的覆盖的上市公司应尽可能全面在这种情况下依靠纯人工开展ESG数据治理势必需要付出巨大的时间成本难以满足及时性等实际应用需求因此势必要借助金融科技的手段提升工作效率典型的场景包括利用自然语言处理NLP对原始数据源的跟踪与分析而NLP作为一种机器学习技术在模型设计与训练方面存在较高的技术门槛例如专业的人才强大的算力充足的训练数据等另一方面机器学习虽然能够极大缓解人工作业强度但受技术水平限制机器学习在数据提炼时仍然可能会引入额外的噪声因此需要一定量的人力进行数据校验尤其是在模型尚未成熟的阶段ESG数据治理还要求研究团队具备行业的理解和对数据理解能够自上而下的设计驱动数据治理的过程一方面团队需要基于国内企业生产经营实际的外部环境调整指标选取量化与权重从而设计能够有效真实客观地反馈企业在该理念下表现情况的评分体系另一方面团队也需要清楚这些指标背后的数据点分布即如何从海量数据中挖掘指标因子此外ESG概念在行业间存在较大差异每个行业均具备一定的实质性议题因此在数据治理过程中亦需要团队在相关行业具备丰富的经验和知识储备不同视角下的ESG数据治理案例ESG体系构建中的数据治理贴近国情聚焦实战数据治理是围绕ESG评分体系构建而展开的而ESG评分体系指标设计也需要根据当前信披情况因地制宜按照自上而下的设计逻辑我们首先认为中信证券ESG评分体系需要结合我国客观的经济基础与经济结构应当在评分核心理念与国际共识标准一致的前提下求同存异在这种背景下我们在数据治理方面的考量有如下要点我国ESG理念数据的披露制度与投资整体处于起步阶段尤其体现在企业信息披露情况上部分国际准则下的指标存在严重数据缺失或数据失真难以形成对企业的有效评价因此需要扩充第三方数据源或对指标进行合理调整例如在环境议题方面我们关注到伴随着人们环保意识逐步增强和监管力度逐步趋严环境友好型企业具有更大的发展机遇但由于当前阶段下企业自主信息披露数据维度有限可靠性低我们没有采用一般的环保投入清洁生产改造费用等指标而是使用单位收入的污染物排放量环境能源管理体系认证和工信部颁发的绿色制造认证等指标以更客观真实地反映企业的污染排放水平气候问题重视程度而在企业碳排放量方面以2020年为例中证800企业年自主披露数据中包含企业碳排放量的仅为24在这种背景下我们从定量转为定性以企业是否披露其碳排放数据作为其气候问题的代表性指标据此评判企业在气候问题的信息披露上是否投入了更多的成本经过精心设计中信证券ESG通用评分体系包含39项指标数据来源包括企业自主请务必阅读正文之后的免责条款和声明14机器学习系列数据治理专题二20221219披露CSR报告年报Wind秩鼎技术等服务商提供的数据和全国企业环境违法处罚数据各省份环境信用评价数据工信部绿色制造公示等另类特色专业数据部分非标准的数据由机器学习技术定位抽取并加工为指标原始数据例如在企业的政策量化得分一项在指标计算中为了排除人为主观的先验判断我们以中共中央国务院部分国家部委发布的相关政策为原始数据关联财经新闻中对政策的提及和解读自动化量化出每个政策相关新闻对公司或主题的正负情绪最后以公司维度对量化得到的公司或主题支持程度进行归一化聚合图6中信证券ESG数据治理流程示意图资料来源中信证券研究部表4中信证券通用ESG评价体系指标指标缺失值填充议题指标数值类型指标量化方法满分100分环境单位收入颗粒物排放连续型行业均值负向行业内环境单位收入Nox排放连续型行业均值负向行业内环境单位收入SO2排放连续型行业均值负向行业内环境单位收入氨氮排放连续型行业均值负向行业内环境单位收入COD排放连续型行业均值负向行业内环境排污许可执行报告披露比例连续型行业均值正向行业内环境重污染天气限工限产风险连续型100负向行业内环境环境行政处罚事件型100-环境环境管理体制认证离散型60-环境工信部绿色生产认证离散型60-环境能源管理体制认证离散型60-环境是否披露碳排放离散型60-社会责任安全生产认证离散型60-社会责任安全生产处罚事件型100-社会责任职工人均薪酬连续型行业均值正向行业内请务必阅读正文之后的免责条款和声明15机器学习系列数据治理专题二20221219指标缺失值填充议题指标数值类型指标量化方法满分100分社会责任职工人均社会保险费连续型行业均值正向行业内社会责任企业的政策量化得分连续型行业均值正向全市场社会责任质量管理体系认证离散型60-社会责任市场监管机构处罚事件型100-社会责任信息安全管理体系离散型60-社会责任企业供应链CR5集中度连续型行业均值中位数行业内社会责任企业应付账期水平连续型行业均值中位数行业内社会责任企业应收账期水平连续型行业均值中位数行业内公司治理刑事诉讼事件型100-公司治理纪委监委调查事件型100-公司治理单独披露CSR报告离散型60-公司治理CSR报告进行第三方审计离散型80-公司治理交易所证监会监管与处罚事件型100-公司治理交易所企业信息披露等级评价离散型行业均值-公司治理财报审计意见结果离散型100-公司治理内控审计意见结果离散型100-公司治理股权激励方案离散型30-公司治理管理层总薪酬连续型行业属性均值正向行业内公司治理管理层薪酬平均薪酬连续型行业属性均值中位数行业内公司治理管理层薪酬营业收入连续型行业属性均值中位数行业内公司治理管理层平均任期连续型行业属性均值中位数行业内公司治理管理层平均年龄连续型行业属性均值中位数行业内公司治理管理层增减持比例连续型行业均值正向全市场公司治理管理层增减持数值连续型行业均值正向全市场资料来源中信证券研究部在指标量化方法的设计上我们依据指标自身特点在以下维度对指标进行分类并最终综合指标特点选择合适的缺失值补充方案和量化打分方法1依据指标反映公司状况的正负向分为正向指标负向指标和中位数向指标例如单位收入颗粒物排放是负向指标说明该项指标数值越小则得分越高又比如企业供应链方面我们认为企业应该适度的应用自身在供应链体系中的地位不可过分压榨供应商也不应当放弃自身议价能力因此我们以行业内中位数为最优标准对供应链进行评价2依据指标的更新频率可分为区间型指标年度半年度定期报告更新事件型指标高频事件监控更新对于诸如安全生产处罚等事件型指标在量化时需要综合考虑事件影响程度包括处罚力度和事件发生时间3依据指标实际数值分布情况可分为离散型与连续性4依据指标在企业间的可比性分为行业可比自身可比与全市场可比例如衡量管理层稳定性的管理层增持比例是全市场可比而污染物排放方面受行业特性影响为行业内可比量化后的指标将根据全市场行业内通过Min-Max处理方式归一化为0-100分的数值型指标这些数值型指标将按照一定权重整合为上市公司最终的ESG评价得分下面我们以安全生产处罚为代表细致阐述其处理流程请务必阅读正文之后的免责条款和声明16机器学习系列数据治理专题二20221219下面我们结合中信证券ESG数据治理流程以安全生产处罚为代表细致阐述其处理流程同时凸显ESG数据治理的可解释特性上市公司在安全生产处罚指标的得分满分为100分若在统计周期内未发生安全生产处罚事件则上市公司在此项指标的表现为满分反之若上市公司曾发生过安全生产处罚事件则我们会根据事件的发生时间和影响等级进行扣分其中事件发生时间决定扣分项权重而影响等级决定扣分项数值安全生产处罚事件数据源包括各省市信用网站应急管理厅网站等官方数据上市公司招股说明书事故说明书等自行披露文件和企查查等第三方数据库通过事件搜索引擎获取相应事件后首先对文本数据做格式化处理提取关键要素包括处罚文书号处罚类别处罚日期处罚内容罚款金额处罚机关违法行为内容违法事实等之后按照依据处罚文书去除不同数据源披露的重复事件图7安全生产处罚指标数据处理流程资料来源秩鼎技术中信证券研究部现在介绍如何确定安全生产处罚事件的影响等级影响该等级的因素包括处罚类型等级被处罚企业股权关联度处罚金额级别事故等级首先利用从底层数据提取出各数据要素将每个处罚事件加工为包含处罚类型等级被处罚企业股权关联度处罚金额级别事故等级四个维度的向量对于罚款金额高处罚等级严厉被罚企业是上市公司主体的事件其影响等级无疑会提升因此为量化事故等级我们首先对上述4个维度进行赋值其数值根据安全生产处罚事件元素映射量化表得到例如处罚类别将映射处罚等级并赋值c若处罚为没收责令吊销撤销拘留或关闭则cc1若处罚为警告罚款cc2表5安全生产处罚事件元素映射量化表事件元素量化赋值c1没收责令吊销撤销拘留或关闭等处罚类型等级cc2警告罚款l1一级子公司且年报披露l2二级子公司且年报披露被处罚企业股权关联度ll3控股子公司但年报未披露l4非控股子公司且年报未披露f1大于t1处罚金额级别ff2大于t2小于t1f3大于t3小于t2请务必阅读正文之后的免责条款和声明17机器学习系列数据治理专题二20221219事件元素量化赋值f4大于t4小于t3f5小于t4a1特别重大事故a2重大事故事故等级aa3较大事故a4一般事故资料来源秩鼎技术中信证券研究部新的事件向量将作为函数的输入映射为当前安全生产处罚事件的影响等级该等级表示事件对上市公司或发债主体的影响程度取值为数值141为影响最大4位影响最小例如cc1ll1ff4aa4则影响等级为3级在获取事件影响等级后我们依据等级高低设定相应的扣分项p具体为等级1-60等级2-40等级3-20等级4-10图8安全生产处罚指标处理流程中的影响等级逻辑示意图资料来源中信证券研究部得到安全生产处罚事件扣分值后我们根据事件发生日期采取线形策略确定事件权重具体而言我们首先依据违法事实确定事件发生日期只有违法事件发生日期和处罚日期事件披露日期均在统计周期内的事件才会被纳入考量之后我们根据时间发生日期与统计时间节点间的月份差做线形衰减即间隔越长的事件权重越低这也突出了事件时效性对评估的影响9010010011例如若统计周期为2021年5月1日至2022年4月30日则发生日在2022年4月1日的安全生产处罚事件权重为10发生日在2021年5月25日的事件权重为01至此单项处罚事件对安全生产处罚指标的扣分值为rp若上市公司存在多个处罚事件则上市公司在该项的得分为max0100请务必阅读正文之后的免责条款和声明18机器学习系列数据治理专题二20221219数据获取流程中的数据治理秩鼎技术先进技术与高效流程赋能夯实数据基础金融数据供应商在ESG数据治理方面扮演着重要的角色秩鼎技术在ESG数据层面的目标包括符合国际标准和投资市场来源广泛内容合规历史完整覆盖全面和可溯源其数据治理过程主要分为三个模块数据采集数据校验和指标评价模块其中数据采集包括借助数据管理工具和内容提取引擎等手段从外部数据源自动抓取并解析数据在此过程中公司使用了大量人工智能技术尤其是自然语言处理技术来进行表格解析数据字段解析公司名称匹配等工作从而避免人工处理数据时信息阅读不全拷贝数字错误公司名称录入错误等问题而对于CSR报告由于上市公司披露格式不统一因此秩鼎技术采用了人工提取的方法对报告信息做精炼数据质量是数据商竞争力的核心之一为了夯实数据基础秩鼎技术对解析后的ESG数据增加人工检查和录入该项工作由数十位具有ESG数据治理经验的成员人工完成检查对象覆盖100的自动提取数据此外公司还借助辅助性检查文件提高人工复核的效率和准确性经过检查录入的数据将作为底层数据送入指标评价模块图9秩鼎技术ESG数据生产流程资料来源秩鼎技术官网指标评价模块由数据的自动化的计算引擎驱动以此减少人为干预从而保证数据结构的稳定性微观上该模块由2部分构成1指标计算根据原始的披露数据如上市公司披露的环境污染情况人均薪资等计算出月度和年度指标其中年度指标计算是将公司主动披露的年度数据与其他数据源的年度数据合并起来并进行标准化处理比如将外汇数字结合汇率历史转为人民币数字将能耗数字根据单位转换为标准煤之后再使用企业人数等数据进行人均同比等类型指标请务必阅读正文之后的免责条款和声明19机器学习系列数据治理专题二20221219的计算月度指标计算是根据比较实时的数据源计算出月度指标底层数据包括ESG舆情事件专利排污高管变动等指标包括近12个月的处罚情况当月的污染物排放量当期末持有的专利数量等图10秩鼎ESG指标和评价模块资料来源秩鼎技术2评价计算根据上市公司的不同行业在行业内部根据ESG指标计算评价结果该模块具备主体覆盖全面行业特点突出可追溯时间长的特点具体来说该模块覆盖全部A股上市公司和国内发债主体并将其下属企业的数据也都汇聚到这些主体上其次指标设计上充分考虑了行业特点比如设置了汽车召回药品抽检等特定行业指标最后所有指标均从2013年开始充分满足历史追溯要求总结来说秩鼎技术的ESG数据治理凭借多种先进的金融科技技术配合高效且以自动化为主的数据处理流程保证了数据的精准和稳定数据获取流程中的数据治理恒生聚源人机结合打造行业级ESG多维数据体系针对ESG数据相较于传统的金融数据具有非结构化缺少统一的标准数据连续性及可比性差的问题聚源ESG数据治理的目标是为用户提供结构化连续性可比的ESG数据供客户进行分析此外由于不同行业的ESG特性表现出较大的差异对于行业ESG特色数据的研究挖掘也是聚源ESG数据治理的重要目标聚源深刻得认识到数据管理流程对于保障数据的有效性和质量具有重要意义因此自上而下得建立了从研究规划到生产到稽核到维护使用的数据管理流程以及相应的团队规划环节由研究团队负责主要工作包括业务调研梳理ESG指标体系搭建规则定义明确最终进行生产方案提交验证和发布此外基于通用和行业特色ESG数据由策略研究员进行策略研究并进行有效性分析在该阶段将形成一系列的业务规范包括ESG指标体系及分行业指标体系ESG指标说明手册ESG数据库规划文档请务必阅读正文之后的免责条款和声明20