科学评级的关键在底层数据的分析能力｜解码中国评级

企业ESG表现之所以难以评价，主要因为相比财务评价，ESG体系过于庞杂、碎片化，评价内容涉及长期、短期，有正面、有负面，不少指标看起来不太相关，有些甚至相互矛盾。这给ESG更接地气、更清晰地被理解、接纳和实践带来阻碍，也增加了人们判别企业ESG水平的难度。

如何从庞杂的数据中梳理出条理和逻辑，作为预测或判定企业成长性、风险性表现的依据，是每个ESG评价机构需要面对的核心挑战。

南方周末发布的《中国ESG评级机构观察报告》，调研了16家机构，100%都提到使用数字化系统对企业ESG数据进行采集和评价，其中60%的机构表示，利用了人工智能手段，识别、抓取和清洗数据，利用算法模型 人工打分的方式，提升评价的有效性和准确性。

作为以数字技术起家为金融机构提供另类数据的妙盈科技来说，用大数据手段分析ESG数据中的风险和市场机会，是水到渠成的事情。2016年公司成立时，即开始挖掘各种各样ESG数据对市场的影响，形成专题数据产品。随着市场对ESG信息需求逐渐旺盛，妙盈开始更专注于ESG数据产品和服务的开发。

妙盈科技认为，人工智能的应用可以提升ESG评价的准确性，通过机器学习算法和自然语言处理，筛选大量非结构化数据，构建数据分析逻辑和模型，能够更高效地在海量数据中提取关键洞察。

利用人工智能构建ESG评价图谱

南方周末：

妙盈科技如何看待自身开展ESG评级的目的和优势？

妙盈科技：

我们最初成立是为了服务金融机构和资本市场，因此开展评级的首要目的是帮助资本市场合理评估可持续发展风险，帮助金融机构更好地开展责任投资。虽然不能将ESG评级理解为开展ESG投资的唯一工具，但评级可以给予对被投标的可持续发展管理情况的整体性印象，给投资者提供进一步分析决策的依据。其次，ESG评价涉及内容较为广泛，是联结政府监管、行业、企业的工具，我们ESG评级的订阅对象除了金融机构，还有学术机构、行业协会等，通过相关研究合作，可以促进资本市场可持续生态的良性运转。其三，通过ESG评级，可以帮助被评企业对标国内外优秀同行和最佳实践，取长补短，企业以ESG指标和数据为抓手，可更好地提升自身的可持续发展管理能力。

相比国内外的评级机构，我们的一大优势是数据技术利用的深度，我们在人工智能、底层数据处理工具方面的研发和投入，形成了大量数据分析模型，可以将看似不相关的信息组成信息图谱，在数据和评级中充分利用这些底层数据，帮助投资者深入剖析企业面临的可持续发展风险与机遇，更好地进行投资决策，也为企业可持续管理赋能。其次是在分析和评价的视角方面，充分兼容国际趋势和国家政策，这也是本土ESG评级机构的共同目标，妙盈的特点是从资本市场的角度出发，去分析双碳、乡村振兴、气候风险、公司治理风险等对于企业长期可持续发展的影响，帮助国际资本市场理解中国的可持续发展实践方式，帮助国内资本市场和企业对标国际领先标准，考察相关问题对企业带来的风险和机遇。

在评价方法上，妙盈科技的主要特色是什么？

一是评级模型的细致度

。实质性分析是ESG评价当中最重要的一环，妙盈的模型对每家被评企业都会开展完整的实质性分析，拆解企业在不同行业的营业收入占比，并分析每项业务在地理位置、监管要求等方面是否存在公司特定问题，以确定评价议题、评价指标和权重分配。二是底层数据的完整性

。评价模型能够成立的前提是，有足够支撑分析的数据，我们对ESG数据之外的企业基本数据也投入足够的关注度，如企业收入来源和占比、企业控股参股信息、供应链信息、销售渠道、地理位置等，通过将这些信息与ESG数据整合分析，形成多维度的评价依据。三是指标设计的可用性

。我们通过整理企业披露惯例、全球趋势、监管要求、行业动态，形成超过1300个指标的大框架，在此基础上，考虑数据的可获得性、评价的可操作性。如果有的指标，披露范围过小，或暂不具备良好的可评价性，我们会设计成观察指标，暂时不参与评价。最终通过将ESG披露数据、另类数据、财务数据等相互关联分析，构建逻辑映射关系，开展更有针对性的评价和预测。

从数据逻辑入手验证评价可靠性

ESG评价的一项难点是如何把非结构化的、碎片化、定性的信息，变成具有清晰参考价值的信息，比如评估企业应对气候变化的风险和能力，妙盈是如何解决上述问题的？

我们的方法一直都围绕着对实质性议题表现水平的评估——先确定要评估的议题，再寻找足够且合适的数据来支撑对议题的评价。对于气候变化议题来说，在评估框架的设计上，我们与最受认可的标准保持一致，从最早的TCFD，到现在的IFRSS2。由于当前市场上企业的相关量化信息还不充分，我们会着重从企业整体的管理战略、管理措施、目标设置、风险与机遇的识别和应对等方面对企业开展定性分析与评价，这些内容可以反映企业应对气候变化的积极程度，判断企业是否针对气候变化问题做出了合理的评估和管理，从而影响它接下来的表现

。此外，另类数据也可以帮助我们辅助分析，比如企业工厂地理位置、供应商分布区域等，通过将相关数据与我们的十多类实体风险评估模型结合，综合判断企业所面临的气候风险水平。待企业披露的相关量化信息逐步完善以后，我们会对评价模型进行适当调整，进一步提升复杂议题分析、对比的科学性。

评级过程中，如何避免漂绿问题？

评级中存在漂绿的一个原因是对信息解读或分析不够充分，只要企业披露相关信息或案例，就认为企业做到了相应的管理，实际上并非如此。要在评级中避免企业的漂绿问题，重点在于分析标准的严谨性，以及验证数据的真实性。妙盈在数据采集标准和评价规则的设置上，优先基于企业当地的官方监管标准和国际通用的指引对数据进行分析采集，并设定严格的定性定量规范，确保数据评价标准一致。在数据质量控制上，我们在数据管道中设有1000多道数据校验规则，根据数据之间的勾稽关系（如温室气体与能耗的关系）和数据变动趋势分析（如与历史数据对比的增减幅）等方式，让系统动态校验所获数据的合理性，对于存在疑点的数据，会由分析师做二次核验，并视情况与企业直接沟通。

ESG数据需求会随着投资实践更精细

开展ESG评级至今，妙盈对于中国ESG发展有哪些观察？

一是虽然中国的ESG起步相对较晚，但发展非常迅速，头部的金融机构已经在系统化、规范化地开展负责任投资，积极与国际上的最佳实践接轨；二是负责任投资的监管框架仍在逐步发展，如ESG基金的命名规范、信息披露要求等，当下还没有明确的定义，给了市场较大的探索空间；三是国内外针对企业端的可持续发展监管日益升级，企业（尤其是出海企业）面临较大的压力，如政策解读和落地、跨部门协作的难题、相关数据工具的缺乏等，这需要行业合作共同帮助企业解决问题

；四是从企业信息披露、评级到投资，目前仍有待一套系统性的框架将其串联。

相信随着中国资本市场的发展，当企业ESG信息披露足够充分、ESG投资实践经验足够丰富，相关的规范会逐步出台，促进市场良性发展。

如何看待中国ESG评级市场未来发展？

一是评级结果的差异性会逐步缩小。随着信息披露的充分、研究的深化、行业共识的增强、相关自律准则的出台，不同评级机构的ESG评级结果差异性预期将会逐步缩小，且评级流程、评价标准等都将更为规范。二是对ESG数据的使用会持续强化。随着金融机构负责任投资工作的深化，为了相关产品的创新、尽责管理工作的逐步拓展，以及投研需求的持续增长，科学评级的关键在底层数据的分析能力｜解码中国评级金融机构对ESG评级之外的各类ESG数据的需求将会逐渐增加，ESG评级和相关的数据产品也将进一步响应市场的使用目的不断演进。

（本文受访人：妙盈科技ESG评级总监黄乔龙；妙盈科技生态合作总监李礼）

南方周末研究员康华

责编孙孝文