ESG数据收集五步法

适用场景

• 启动年度ESG数据收集工作
• 设计或优化ESG数据填报模板
• 建立/梳理数据收集流程和责任体系
• 解决数据口径不统一、部门不配合等执行问题
• 建立ESG数据归档与可追溯体系

执行流程总览

第一步：明确数据清单
第二步：设计收集模板
第三步：标准化收集流程
第四步：执行数据收集
第五步：数据管理归档

第一步：明确数据清单

目标： 确定本年度需要收集哪些ESG指标。

执行要点：

1. 依据重要性评估结果，列出核心议题指标
2. 对照监管要求（交易所指引、ISSB、GRI等）补充强制披露指标
3. 形成完整数据清单（一般50-100个指标）

每个指标必须明确6要素：

详见 references/indicator-list.md

第二步：设计数据收集模板

目标： 为每个指标制作标准化填报表格。

模板设计原则：简单易懂、口径统一、便于校验、留痕可追溯

每个模板包含：

• 填报说明（口径解释、单位、填报示例）
• 数据血缘字段（原始数据来自哪个系统/文件）
• 数据校验规则（逻辑检查、范围检查）
• 填报人/审核人/日期签署栏

> ⚠️ 实操建议：先选1-2个部门试点，收集反馈后优化，再全面推广

详见 references/template-design.md

第三步：建立标准化收集流程

目标： 固化数据收集的标准流程与SLA节点。

标准流程：

ESG部门发布通知（D+0）
    ↓
各部门数据填报（D+0 ~ D+3）
    ↓
部门负责人审核（D+4）
    ↓
ESG部门汇总校验（D+5 ~ D+6）
    ↓
问题反馈修正（D+7）
    ↓
最终数据定稿（D+8）

关键保障：

• 争取公司层面正式文件支持（明确各部门ESG数据责任）
• 在飞书/企微中建立数据收集群，实现进度透明化

第四步：执行数据收集

目标： 高质量完成本轮数据采集。

执行清单：

• [ ] 提前1周与各部门负责人一对一沟通，说明数据用途与重要性
• [ ] 组织填报培训（重点讲解口径定义和系统操作）
• [ ] 发送正式收集通知，附模板和说明文档
• [ ] 建立进度跟踪表，每日更新各部门完成情况
• [ ] 对异常数据进行质量核查（逻辑核查、历史对比、交叉验证）
• [ ] 问题数据反馈给部门，完成修正确认

第五步：数据管理归档

目标： 建立可追溯、可验证的ESG数据库。

归档要求：

• 按年度/议题/指标分类存储
• 每条数据记录：数据值、单位、填报人、审核人、填报时间、原始来源
• 定期备份，防止数据丢失

工具选择：

五大常见坑与解法

参考资源

• references/indicator-list.md — 常见ESG指标清单模板（环境/社会/治理分类）
• references/template-design.md — 数据收集模板设计规范
• references/quality-checklist.md — 数据质量校验清单