在编制过程中，如何收集和整理分散在企业各部门的 ESG 相关数据，确保数据的完整性和准确性？

一、建立数据收集框架

1. 明确数据需求：依据 ESG 报告框架与标准，如全球报告倡议组织（GRI）标准、可持续发展会计准则委员会（SASB）准则等，梳理出涵盖环境、社会、公司治理三方面的详细数据清单。例如，在环境方面，明确需收集能源消耗、温室气体排放、水资源利用等数据；社会层面，涵盖员工权益、社区参与、供应链责任数据；公司治理领域，涉及董事会结构、风险管理政策等数据。
2. 划分数据类别与来源：将数据按部门职能划分，明确各部门负责的数据范畴。如环境数据主要由环境管理部门提供，包括生产环节的污染物排放数据；人力资源部门负责提供员工相关数据，像员工培训时长、薪酬福利信息等；财务部门则提供与 ESG 相关的成本与收益数据。

二、搭建沟通与协作机制

1. 组建跨部门团队：成立由各相关部门代表组成的 ESG 数据收集小组，定期召开会议，沟通数据收集进展、问题及解决方案。例如，每月举行一次小组会议，各部门汇报数据收集情况，共同商讨解决数据不一致或缺失问题。
2. 设立数据协调专员：任命专人负责协调各部门数据收集工作，确保信息流通顺畅。数据协调专员需熟悉 ESG 数据要求，及时向各部门传达数据收集的最新标准与变化，督促各部门按时提交数据。

三、规范数据收集流程

1. 制定数据收集模板：为各部门设计统一的数据收集模板，明确数据格式、填写说明与提交要求。如设计能源消耗数据收集模板，规定需填写能源种类、消耗时间段、计量方式等信息，减少因格式不统一导致的数据整理困难。
2. 规定数据收集频率：根据数据性质与报告周期，设定合理的数据收集频率。对于稳定的结构性数据，如公司治理架构信息，可每年收集一次；而对于动态数据，像每月的能源消耗、污染物排放数据，需按月收集，确保数据及时性。

四、确保数据准确性

1. 数据审核机制：建立多层级的数据审核流程。部门内部先对收集的数据进行初审，确保数据真实、准确；然后由数据协调专员进行汇总审核，检查数据完整性与逻辑一致性；最后由专业的 ESG 分析师或外部顾问进行终审，从专业角度把关数据质量。
2. 数据验证与对比：对于关键数据，采用多种方式验证。如能耗数据，可与能源供应商提供的数据对比；员工人数等数据，可通过人力资源系统与 payroll 数据相互印证。发现差异及时查明原因并修正。

五、数据整理与存储

1. 数据标准化处理：收集的数据整合后，进行标准化处理。统一数据单位、编码规则等，如将不同部门提供的能源消耗数据统一换算为标准煤单位，便于分析与比较。
2. 建立数据存储系统：搭建专门的 ESG 数据存储系统或数据库，按数据类别、时间等维度分类存储，方便数据查询与调用。同时，定期备份数据，防止数据丢失。例如，采用关系型数据库，将环境、社会、治理数据分别建立数据表，并通过时间字段进行索引。

六、持续培训与反馈

1. 开展 ESG 数据培训：定期组织各部门人员参加 ESG 数据收集与管理培训，提升其对 ESG 理念、数据要求及收集方法的理解。培训内容可包括 ESG 报告标准解读、数据收集技巧、案例分析等。

2. 收集反馈并优化流程：鼓励各部门对数据收集流程提出反馈意见，根据实际情况不断优化数据收集与整理机制。例如，根据部门反馈，简化某些复杂的数据收集步骤，提高工作效率。

   
   

来源：碳云管理中心

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