《表2 ESG相关风险评估的数据来源示例》

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《企业风险管理框架用于解决环境、社会和治理(ESG)相关风险的指南(五)》

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一是数据集。风险严重程度评估依赖于数据的可用性和质量。为ESG相关评估寻找高质量的数据集，特别是对首次量化ESG相关风险的实体来说，可能存在挑战。发布财务信息往往有严格的内部审查程序，但发布ESG相关信息并不需要受到此类严格的审查。表2为管理层确定可用于风险评估的原始和二手数据提供了一个起点。每个数据源或选择都有潜在假设。在进行预测或估值时，从业人员需理解嵌入到所选数据中的潜在假设以及所有限制。比如，排放系数（Emissions Factors）可能是基于能源来源和国家来选择的，这对于计算特定城市内运营的温室气体排放可能不那么准确；水资源短缺风险可能不是基于当前的降雨量和流域测量数据；欧洲的人口增长是基于当前的出生率，但可能未考虑移民；用于计算福祉的代理数据可能基于特定地区、人口群体或社会经济阶层。了解数据中嵌入的假设也有助于在需要更新风险评估时提供信息。比如，每年需要更新许多温室气体排放系数，而这又需要重新计算风险的严重程度。在确定使用哪种ESG数据时，需要重点考虑数据的质量和可靠性（特别是新出现的问题或风险数据）。要谨慎使用“现成”数据或模型。在评估数据质量时，管理层应提出以下问题来选择高质量的数据源:数据质量是否足以产生可靠的结果?内部收集的数据是否有适当的控制措施?收集的数据是否经过时间或行业标准的检验?二手数据是开源的或能否经受住考验?元数据是否可用于在使用数据之前执行分析?模型或数据中的关键假设是什么?模型或方法中是否使用了专家判断?当管理层关注数据质量时，验证数据就是必要的。为评估其合理性，验证方法包括基于元数据的测试数据（如汇总统计）、执行内部控制、验证数据子集或执行分析。