中国经济高质量发展系列研究：数字经济赋能ESG：全方位助力ESG可持续发展

　　数字技术在ESG 生态环境优化中扮演关键角色。 数字技术为碳核算与碳监管提供新路径， 提高了数据的真实性和可追溯性， 促进市场碳信息互联互通； 同时广泛应用于缓解和适应气候变化。 数字技术通过在线教育解决教育资源不平衡问题、 远程医疗服务便利居民就医、 为创业创新提供广阔平台等方式改善社会福利。 数字技术通过数字化决策、 自动化公共服务、 合理配置政府职能以及协助内部管理等途径提升政府治理效率。

　　数字技术助推工业企业脱碳， 以其强大的数据处理能力和智能化分析手段， 为企业提供了全新的碳管理平台， 提高企业 ESG 风险防范和社会责任践行能力。 我国工业领域积极利用数字技术助推企业脱碳，通过建设数字化、 绿色化智能工厂显著减少碳排放。 根据数字技术碳减排潜力评估模型测算， 到 2035 年钢铁行业、 石化化工行业、 水泥行业现有的数字技术对行业的碳减排潜力将分别达到 2.3 亿吨、 7800万吨、 6000 万吨。 物联网、 大数据等技术的应用， 使企业能够精准追踪供应链各环节的碳足迹， 为减排策略提供数据支持。 数字化供应链碳管理平台则进一步推动各环节协同减排， 确保数据采集、 处理和核算的一致性， 实现更高效的碳排放控制。 此外， 数字技术还可提高企业 ESG 风险防范能力、 社会责任践行能力和员工满意度。

　　数字技术在评级机构开发、 更新、 处理、 分析企业 ESG 相关信息和底层数据时发挥着至关重要的作用。 ESG 评级底层数据来源复杂， 缺乏统一标准， 且以定性信息居多， ESG 数据存在开发难度大、 实时性反馈困难、 处理技术要求高的挑战， 而数字技术在评级机构开发、 更新、 处理、 分析企业 ESG 相关信息和数据时发挥着至关重要的作用。 AI 算法和 NLP 算法对各种来源、 形式各异的 ESG 数据进行整合和标准化， 实现底层数据有效开发， 丰富 ESG 实质性议题； 爬虫技术、 传感器和 RFID（ 射频识别）、 5G 技术、 数字孪生技术可以有效解决当前 ESG 数据实时反馈困难的问题， 提高 ESG 评级更新频率；大数据、 NLP 算法、 机器学习对大体量的、 文本类为主的数据集进行高效清洗和处理， 实现智能分析。

　　 数字经济发展过程中伴随着 ESG 挑战， 如高能耗、 数据安全以及监管问题等， 但也为可再生能源行业带来发展机遇。 数字基础设施运行依赖大量电能； 随着数据量的急剧膨胀和应用领域的广泛扩展， 数据安全风险随之增加， 传统的监管体系在应对数字经济的发展时面临巨大挑战。 数字行业的能源密集型特征， 为可再生能源带来发展机遇。数据的爆炸性增长和数字化进程加速导致了用电量和温室气体排放的增加， 在碳中和目标约束下， 数字技术类公司成为全球可再生能源的大买家， 其中信息和通信技术（ ICT） 行业已是全球最大的可再生能源购买者， 2021 年 ICT 行业签订可再生能源购买协议数量约占全球的 60%。