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Refinitiv ESG Scores|ESG评分数据集|金融分析数据集
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Refinitiv ESG Scores数据集包含了全球上市公司的环境、社会和治理（ESG）评分。这些评分基于公司的ESG表现，旨在帮助投资者和分析师评估公司的可持续性和社会责任。数据集包括公司的ESG总评分以及各个子类别的评分，如环境管理、社会贡献和公司治理等。
提供机构：
www.refinitiv.com
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Refinitiv ESG Scores数据集的构建基于Refinitiv（原汤森路透金融与风险业务部门）的广泛数据收集和分析能力。该数据集整合了全球超过10,000家上市公司的环境、社会和治理（ESG）相关数据，通过多源数据融合和复杂的算法模型，对企业的ESG表现进行量化评分。构建过程中，数据科学家和领域专家共同参与，确保评分的科学性和准确性。
特点
Refinitiv ESG Scores数据集以其全面性和权威性著称。该数据集不仅涵盖了环境、社会和治理三个核心维度，还细分了多个子指标，如碳排放、员工福利、公司治理结构等，提供了详尽的企业ESG表现评估。此外，数据集的更新频率高，能够及时反映企业ESG表现的动态变化，为投资者和研究者提供了实时且可靠的参考依据。
使用方法
Refinitiv ESG Scores数据集适用于多种应用场景，包括但不限于投资决策、企业风险评估和学术研究。投资者可以利用该数据集筛选具有良好ESG表现的企业，以优化投资组合。企业管理者则可以通过对比自身与行业平均水平的ESG评分，识别改进空间。学术研究者可以利用该数据集进行相关领域的深入分析，探索ESG表现与企业绩效之间的关联。
背景与挑战
背景概述
在可持续发展与企业社会责任日益受到全球关注的背景下，Refinitiv ESG Scores数据集应运而生。该数据集由Refinitiv（原汤森路透金融与风险业务部门）开发，旨在为投资者、企业和研究机构提供一个全面的环境、社会和治理（ESG）评分系统。自2019年发布以来，Refinitiv ESG Scores已成为全球范围内衡量企业ESG表现的重要工具，其影响力不仅限于金融领域，还扩展至政策制定、学术研究和公众意识提升等多个层面。
当前挑战
Refinitiv ESG Scores数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，ESG评分的标准化问题，不同行业和地区的ESG实践差异巨大，如何制定统一的评分标准是一大难题。其次，数据的可获得性和准确性，许多企业的ESG数据披露不完整或不透明，导致评分结果可能存在偏差。此外，随着全球气候变化和可持续发展目标的不断演进，ESG评分的动态调整和更新也是一个持续的挑战。
发展历史
创建时间与更新
Refinitiv ESG Scores数据集由Refinitiv公司创建，首次发布于2019年，旨在提供全球企业的环境、社会和治理（ESG）评分。该数据集定期更新，以反映最新的ESG表现和市场动态。
重要里程碑
Refinitiv ESG Scores数据集的重要里程碑包括其在2020年推出的ESG风险评级系统，该系统通过整合多种数据源，为投资者提供更全面的ESG风险评估工具。此外，2021年，该数据集引入了气候相关财务信息披露（TCFD）框架的支持，进一步增强了其在气候风险管理领域的应用价值。这些创新举措显著提升了数据集在金融和投资领域的实用性和影响力。
当前发展情况
当前，Refinitiv ESG Scores数据集已成为全球金融市场中ESG分析的重要参考。它不仅为投资者提供了详尽的ESG评分和风险评估，还促进了企业对ESG实践的透明度和责任感。随着全球对可持续投资需求的增加，该数据集在推动绿色金融和可持续发展目标方面发挥了关键作用。未来，预计Refinitiv将继续扩展其数据集的功能和覆盖范围，以满足不断变化的金融市场和监管要求。
发展历程
- Refinitiv（当时为Thomson Reuters）首次发布ESG（环境、社会和治理）评分，标志着ESG评分的初步形成。
- Refinitiv对ESG评分系统进行重大升级，引入了更多的数据源和指标，提升了评分的全面性和准确性。
- Refinitiv开始在全球范围内推广ESG评分，并将其应用于多个金融产品和服务中，显著提升了ESG评分的应用广度。
- Refinitiv被Blackstone收购，成为独立的金融数据提供商，进一步强化了其在ESG数据领域的领导地位。
- Refinitiv推出新一代ESG评分系统，引入了人工智能和机器学习技术，大幅提升了数据处理和分析能力。
常用场景
经典使用场景
在环境、社会和治理（ESG）领域，Refinitiv ESG Scores数据集被广泛用于评估和比较全球企业的可持续发展表现。该数据集通过量化企业的ESG绩效，帮助投资者、分析师和政策制定者识别潜在的风险和机会。其经典使用场景包括构建ESG投资组合、进行企业社会责任（CSR）评级以及制定可持续发展战略。
实际应用
在实际应用中，Refinitiv ESG Scores数据集被金融机构、投资公司和跨国企业广泛采用。金融机构利用该数据集进行ESG投资决策，投资公司通过分析ESG评分优化投资组合，而跨国企业则借助这些评分来提升自身的可持续发展战略。此外，政府和监管机构也利用这些数据来制定和评估相关政策，确保市场的可持续性和透明度。
衍生相关工作
Refinitiv ESG Scores数据集的发布催生了大量相关的经典工作。研究者们基于该数据集开展了关于ESG因素与企业绩效关系的深入研究，提出了多种ESG投资策略和模型。此外，该数据集还促进了ESG评级方法的创新，推动了ESG信息披露标准的制定和完善。这些衍生工作不仅丰富了ESG领域的理论体系，也为实践提供了有力的支持。
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中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
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