质量至关重要：转变ESG数据以优化决策

转型ESG数据以实现更好的决策制定。 目录 ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................346888991011111112131416191920212122脚注..........................................................................................................................................................................Introduction背景ESG数据——如何获取？源于公司数据报告的问题完全缺乏报告会导致数据集出现偏差。缺乏对特定KPI的报道不一致的计算方法误解报告要求以非用户友好格式呈现数据源于数据提供者的相关问题数据可用性延迟数据提取方法导致错误缺乏质量检查且未更新历史数据数据粒度不足结构性问题结论附录：如何识别数据质量问题的建议根据数据类型进行区分——原始数据、计算数据或评分/排名谨慎选择数据提供商。识别主要和辅助数据提供者对数据质量进行全面的逻辑分析得出质量测试结论缺乏中央存储库............................................................................................................................................ 14国家主管部门缺乏认证..................................................................................................................... 14温室气体报告范围与财务报告范围的不一致........................................................................................ 15 引言 在一个环境、社会与治理（ESG）考量日益成为商业战略与决策不可或缺组成部分的时代，ESG数据的可靠性与可用性变得至关重要。然而，在确保这种关键数据的质量、一致性及可获取性方面仍存在重大挑战。公司、监管机构、数据提供者、投资者、审计师、学者及其他用户均面临困境。 这份报告基于我们商业联盟（WMBC）的经验和观察，旨在与这些关键利益相关者进行建设性对话。为了聚焦于更广泛的系统性改进而非具体事件，我们选择不披露所调查的数据提供者名称、已明确报告数据错误的公司，或已公开发布而显然未能考虑数据质量问题的分析报告。我们的目的是阐明系统性问题，并促进具有意义、协作性的解决方案。 我们已识别出源自三个主要来源的关键问题：公司、数据提供者以及结构性因素。针对每个类别，我们描述了问题，强调了已知的即将进行的补救措施，并提出了进一步应对挑战的行动方案。我们针对需要做出的改变提供了具体建议： •公司：确定所需的关键绩效指标（KPIs），建立内部控制机制，并采用有效的报告格式。•：数据提供方/投资者平台：执行质量检查，识别所需的详细程度，并确保为零售投资者提供ESG数据。•数据使用者：当数据无法“对齐”时，请提出关键问题。•系统性变革：强制执行ESG报告、鉴证和XBRL标签；建立更多XBRL存储库；改善教育（包括对国家商业机构的培训）；以及协调财务和ESG数据边界。 我们的目标在于提升对这些问题的认知，并倡导建立纠正措施，以确保ESG数据既可靠可用于分析，又有效可用于决策。通过解决ESG数据质量和可用性问题，并提供实用解决方案，我们旨在弥补报告中的差距，提升数据质量和粒度，并确保ESG数据生态系统的完整性。 此外，在附录中，我们为投资者、银行、记者、学者以及数据验证者（如数据提供者、监管机构和审计师）提供了关于在处理ESG数据时识别和解决数据质量问题的实用建议。我们希望这些利益相关者能够从我们分享的经验和方法中受益，并且，也许更重要的是，在此基础上进一步发展和完善。 通过这项工作，我们不仅致力于突出挑战，还鼓励积极参与改进数据收集和验证流程。最终，我们的目标是培育一种ESG数据文化，支持明智和有效的决策。携手共进，我们可以确保ESG数据成为公司分析、可持续商业实践和投资战略的可靠基石。 背景 WMBC一直是多个关键气候承诺的推动力量和创始实体之一，包括基于科学的减排目标倡议（SBTi）、气候承诺（TCP）和小型企业气候中心（SMECH），等等。这些倡议基于我们的变革理论，该理论认为，如果企业承诺减少排放，则更有可能履行承诺并实现减排目标。 然而，我们承认目前缺乏确凿证据来支持这一理论。为了解决这个问题，我们试图调查那些做出此类承诺的公司是否比那些未做出承诺的公司更显著地和/或更快地减少排放。我们的目标是探讨相关性——即做出承诺的公司是否排放更快——以及因果关系，即承诺是否是减排的主要驱动因素，而不是其他变量。 为进行此项分析，我们需要一个稳健的时间序列数据集，该数据集需追踪公司在承诺前后碳排放的变化，同时也要能与其他未做出此类承诺的类似公司进行比较。这便是我们遇到的重大挑战——并非由于缺乏对顶级数据提供方的访问权限（因为我们已具备），而是因为这些来源提供的历史碳排放数据质量低下。 我们已建立了一个包含18,000多家公司（这些做出一项或多项承诺的公司，我们称之为WMBC公司）的全面数据库。该数据库进一步补充了来自全球两家最大数据提供者的财务和非财务数据