文章来源：财联社
财联社 11 月 2 日讯 （记者 夏淑媛）10 月 30 日，由上海报业集团指导，财联社主办，财联社政经研究院承办的第五届财联社金融 ESG 论坛在京圆满举办。本次活动汇聚了来自政府部门、学术界、上市公司以及金融机构的众多代表，各方围绕 ESG 发展深入交流，分享了一系列前沿解决方案与成功实践，为业界提供了宝贵的参考与启示。
清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任，贵州省人民政府原副秘书长、金融办主任周道许在发表主旨演讲时表示，ESG 数据资产化是一场风险与价值的动态平衡，我们既要看到它驱动决策升级、重塑企业估值，以及催生金融创新的巨大机遇，同时也应看到，数据孤岛、数字鸿沟、隐私泄露等现实挑战，尤其要警惕算法漂绿。
在他看来，当前我国 ESG 数据资产化正在从理念倡导迈向制度实践的深水区。ESG 数据资产化不只是一个技术工程，更是国家战略工程。
针对 ESG 数据资产化面临的挑战，周道许提出破局之道在于构建 「三位一体」 的治理框架，从政府主导推动标准统一与监管穿透，以行业自律建立行业规范与人才体系，以企业内控实现数据治理与战略融合，尤其要特别善于利用隐私计算等区块链可信技术，实现数据可用不可见，让安全与共享不再对立，打通安全和共享的壁垒，才能为新质生产力的发展作出更大的贡献。
没有高质量 ESG 数据资产，新质生产力易偏离绿色航道
ESG 数据资产化，是企业把在环境 （E）、社会 （S） 和公司治理 （G） 维度的行为、绩效与影响，通过标准化流程与技术手段，转化为数据。
以企业在节能减排为例，周道许从行为、绩效与影响的数据化、核心数字资产转化，以及战略过程体现介绍了数据资产化的三大维度。
在他看来，ESG 数据资产化的意义在于与国家战略的协同。
一是与 「新质生产力」 的协同。新质生产力强调全要素生产率的提升，「数据」 是新要素。ESG 数据资产化激活 「数据」 要素，将其与 「绿色」 发展底色融合。所以，通过企业环境绩效数据化，为技术创新提供靶点，增厚新质生产力的 「绿色成色」。
二是对 「新质生产力」 的推动。「ESG 数据资产化为产业转型提供导航，将可持续发展基因内嵌于新质生产力。」 周道许表示，没有高质量 ESG 数据资产，新质生产力易偏离绿色航道。
三是与 「绿色金融」 的协同。绿色金融面临信息不对称等瓶颈，高质量 ESG 数据资产为其提供解决方案。ESG 数据资产化为金融机构提供风险定价依据，催生绿色金融产品创新，使绿色金融从宏观倡议走向精准滴灌。
ESG 数据资产化使企业决策从 「经验驱动」 转向 「数据驱动」
在驱动决策质量跃升方面，周道许介绍，ESG 数据资产化最大的优势，是使企业决策从经验驱动全面转向数据驱动。过去依赖管理层经验和直觉的决策方式，如今将被基于数据的科学决策所取代。
在精准量化风险方面，通过对气候相关数据的资产化管理，企业能精准量化不同升温情境下的物理风险和转型风险。同时，ESG 数据资产化还能提前预警风险，提升决策的前瞻性与科学性。
在催生可持续创新动能方面，ESG 数据资产为企业提供持续改进的 「仪表盘」 和 「导航图」，让企业清晰看到自身在关键指标上与行业标杆的差距，基于数据对标产生的压力和动力，将原本被视为 「合规成本」 的 ESG 投入，转化为构筑长期竞争优势的 「战略投资」。ESG 数据资产化还将激发企业在节能降耗技术、绿色产品研发、循环经济模式等方面的全面创新。
在重塑企业估值逻辑方面，资本市场衡量企业价值的逻辑从 「历史财务」 转向 「未来价值」，优秀的 ESG 报告成为衡量企业长期韧性、管理质量和价值创造能力的关键先行指标。此外，拥有优质 ESG 数据资产的企业，往往能够获得更低的融资成本，吸引更广泛的长期主义投资者。
「所以，ESG 不仅是一个政策理念，它给企业带来实实在在的好处，降低融资成本，能够提高企业的估值，吸引更多的投资者。」 周道许说。
「报喜不报忧」 的选择性披露和美化数据的 「漂绿」 行为普遍存在
值得注意的是，尽管 ESG 数据资产化优势显著，然而其发展之路并非坦途。周道许指出，当前 ESG 数据资产化主要存在三大困境。
一是数据标准困境。目前，全球存在多个主流的 ESG 信息披露标准；从国内来看，不同监管部门和行业协会的指引也存在差异，这使得企业披露的数据可比性差，形成了大量的 「数据孤岛」。
二是数据质量存在短板。目前，A 股市场的 ESG 报告仍以自愿披露为主，且经过第三方独立鉴证的比例不高，「报喜不报忧」 的 「选择性披露」 和美化数据的 「漂绿」 行为普遍存在。此外，许多报告中充斥着定性的描述和愿景式的口号，而真正能够用于模型分析的硬核定量数据却严重缺乏；ESG 数据大多以内嵌于年报的形式按年发布，这种 「后视镜」 式的数据，难以满足金融机构和企业自身进行实时风险预警和动态决策的需求。
三是技术难度巨大、成本门槛过高。对许多企业而言，要将分散、老旧的生产、人力、财务、供应链等 「烟囱式」 系统打通，构建一个能够自动采集、清洗、整合 ESG 数据的先进中台，技术难度巨大。而引入人工智能、物联网等先进技术，需要高昂的前期 IT 投入和持续的运营成本，这对广大中小企业来说尤其构成了一个难以逾越的门槛。
四是专业人才短缺。ESG 数据资产化是一个高度交叉的领域，市场极度稀缺能够横跨环境科学、社会学、公司治理、数据科学、人工智能和金融学这六大领域的复合型人才，正是人才的 「认知瓶颈」 与结构性短缺，从根本上制约了企业将数据转化为洞察、将洞察转化为价值的能力。
纵有三大困境当前，却难掩 ESG 数据资产化方兴未艾之势。周道许表示，ESG 数据资产化正迎来战略机遇期。
政策层面，中央金融工作会议将 「绿色金融」 列为 「五篇大文章」，「新国九条」 强调加强上市公司监管、引导提升投资价值，发展高质量、可信赖的 ESG 体系成为国家战略的明确指向。
在顶层设计明确指向的同时，监管规则也在加速落地。去年沪深北三大交易所发布 《上市公司可持续发展报告指引》，A 股开启从 「自愿」 到 「强制与半强制并存」 披露的跨越；财政部发布 《企业可持续披露准则——基本准则 （征求意见稿）》，为构建中国国家统一的可持续披露准则体系迈出关键一步。
此外，技术门槛也在逐步降低。人工智能与大数据应用颠覆传统数据采集与分析模式，能实时抓取和分析海量非结构化数据，如新闻舆情、社交媒体等，提高 ESG 数据覆盖率、时效性和穿透力，还能预警 「漂绿」 行为。同时，区块链技术以不可篡改和可追溯特性，为解决 ESG 数据信任问题提供革命性工具，可追溯供应链碳足迹、为绿色资产权益确权，构建 「可信」 数据资产。
构建 「穿透式」 数字监管能力，在董事会下设立可持续发展委员会
挑战固然严峻，却非无解之题。针对 ESG 数据资产化面临的困境，周道许给出四个方面的治理对策。
政府监管行动方面，周道许提出加速标准统一与国际接轨，构建 「穿透式」 数字监管能力，设立 「监管沙盒」 鼓励创新，以及夯实公共数据基础设施。
在行业自律举措上，周道许建议推动各行业协会研究制定符合行业特点、有实质性影响的 ESG 关键绩效指标清单和披露指南，更具实践指导意义。
在企业内控上，上市公司在董事会下设立可持续发展委员会，由独立董事领导，将核心 ESG 指标纳入高管薪酬考核，确保战略自上而下贯穿。此外，企业建立权责明确的 ESG 数据治理体系，明确数据所有权等，建立全流程数据质量控制标准，转化数据为可信资产。
技术赋能方向，统一 「工具理性」 与 「价值理性」。企业从业务痛点出发，精准定义技术应用场景，确保技术创新真实、可衡量的可持续价值。