从碎片化到互操作性：语义模型如何改变环境、社会和治理（ESG）报告、知识以及可持续性治理

《Journal of Innovation & Knowledge》：From fragmentation to interoperability: How semantic models transform environmental, social, governance (ESG) reporting, knowledge, and sustainability governance

本文通过系统性文献回顾分析19项研究，发现ESG报告面临标准碎片化、指标不一致及与SDGs契合度不足等问题。研究提出融合本体技术与模糊多准则决策（MCDM）的混合框架，通过本体系统实现多标准映射与数据整合，结合MCDM方法量化评估ESG绩效，增强与SDGs的关联性，并利用知识图谱提升数据互操作性，最终形成可操作的ESG信息互通框架，促进可持续治理创新。

　　
本文围绕环境、社会与治理（ESG）报告中的语义技术应用展开系统性文献综述，旨在解决当前ESG报告面临的标准碎片化、数据不一致、与可持续发展目标（SDGs）对齐不足及用户端应用障碍等核心问题。研究通过整合19篇高影响力文献，提出一种结合语义技术与定量评估的混合框架，为ESG报告提供标准化、可扩展且易操作的解决方案。

### 一、ESG报告的核心挑战与语义技术的应对策略
1. **标准碎片化与术语冲突**
现有ESG报告框架（如GRI、SASB、TCFD、ESRS）存在大量术语定义和指标计算方式的不一致。例如，企业可能同时使用“CO?当量”和“温室气体排放量”两种表述，导致横向比较困难。语义技术通过构建本体（Ontology）实现概念标准化，如D’Alessio等（2012）开发的“碎片与重叠本体（GOO）”能自动识别欧盟WEEE、REACH等法规间的关联，减少人工对齐时间40%。这种本体建模方法通过定义类属关系（如owl:equivalentClass、rdfs:subClassOf）将异构标准映射到统一语义框架，解决术语冲突。

2. **数据碎片化与结构异构性**
ESG数据分散于结构化数据库（如XBRL）、半结构化文档（PDF报告）及非结构化文本（企业社会责任报告）中。语义技术通过知识图谱（Knowledge Graph）实现多源数据整合。例如，Fotopoulou等（2022）构建的SustainGraph将欧盟SDG指标与第三方数据源关联，支持跨领域查询（如“符合GRI 305和欧盟碳税标准的公司”）。Madlberger等（2013）通过SPARQL映射将世界银行开放数据与GRI标准对接，证明本体驱动的数据整合可消除格式差异带来的歧义。

3. **SDGs对齐表面化与量化不足**
企业常将ESG活动简单归类为SDG目标下的“表面关联”，缺乏量化验证。Davarpanah等（2023）提出通过扩展本体（如SDG接口本体）建立气候影响与SDG目标（如目标7、13）的显式连接。研究进一步发现，仅30%的ESG报告能清晰映射到SDGs（Rogers等，2022）。为此，混合框架引入ESG成熟度模型与模糊多准则决策（MCDM）方法，将语义映射的定性关系转化为可量化的绩效评分（如Vijaya等，2025）。

4. **用户端应用障碍**
复杂的技术架构导致非专业用户难以获取有效信息。语义技术通过可视化本体结构（如OntoGraf工具）和SPARQL查询接口降低使用门槛。Usmanova等（2024）采用GPT-4结合本体指导，实现从PDF报告自动提取ESG指标，使数据解读效率提升60%。

### 二、混合框架的技术架构与实施路径
1. **本体驱动的标准化层**
- **模块化设计**：根据Zhou等（2023）提出的OntoSustain框架，本体分为核心概念层（如环境、社会、治理子类）、标准映射层（GRI/SASB/ESRS）和计算规则层（单位换算、复合指标公式）。
- **动态更新机制**：通过模块化架构支持标准迭代（如ESRS年度更新），仅需调整本体映射关系而非重构整个系统。
- **语义验证功能**：集成SWRL规则引擎（如D’Alessio等，2012），自动检测标准适用性（如某产品是否符合REACH法规）。

2. **定量评估的集成层**
- **ESG成熟度模型**：采用Brown等（2018）的成熟度五级体系（未实施→初步→整合→优化→卓越），结合行业特性调整评估维度。
- **模糊MCDM方法**：针对ESG数据的不确定性（如主观评分、缺失数据），Din?er等（2024）提出基于模糊TOPSIS的权重分配，有效处理非对称信息。例如，某制造业企业在环境（权重0.4）、社会（0.3）、治理（0.3）维度得分差异时，模糊逻辑可识别关键改进领域（如碳排放管理）。

3. **用户交互与决策支持层**
- **可视化仪表盘**：基于知识图谱的图表示意（如DreamsKG系统），直观展示企业ESG表现与SDGs的关联路径。
- **智能查询接口**：支持自然语言查询（如“高碳排放行业的社会责任评分排名”），通过SPARQL解析生成结构化数据。
- **自动化报告生成**：结合LLMs（如Usmanova等，2024）实现从非结构化文本到结构化数据的自动提取，并依据本体规则生成合规报告。

### 三、实践价值与未来研究方向
1. **现有解决方案的局限性**
- **技术复杂性**：80%的现有本体项目仅完成概念建模（Fotopoulou等，2022），缺乏与成熟度模型的集成。
- **动态适应性不足**：多数框架依赖静态本体（如Kumazawa等，2009），难以快速响应标准变化（如欧盟CSRD）。
- **可扩展性瓶颈**：知识图谱在实时查询千级数据量时响应延迟超过2秒（Lu等，2021），影响企业决策效率。

2. **混合框架的创新性**
通过本体标准化（解决术语冲突）与MCDM量化（解决评分不统一）的协同，实现：
- **跨标准比较**：企业A的“水资源消耗（立方米/年）”与B的“水足迹（kg H2O）”可通过本体单位标准化后统一评分。
- **SDG贡献度量化**：将ESG成熟度评分（如0-5级）与SDG指标关联，计算企业对SDG 6（清洁水）的年均贡献值（如“单位产品节水率”×产量）。
- **动态合规监控**：本体规则库自动更新（如ESRS 2025版新增的“生物多样性指标”），触发成熟度模型重新评估。

3. **未来优化方向**
- **增强实时数据处理**：引入流式计算框架（如Apache Kafka）处理企业实时上报的ESG数据，将知识图谱查询响应时间压缩至500ms内。
- **跨语言本体构建**：通过多语言语义映射（如中文GRI标准与英文SASB的自动转换），解决全球企业数据孤岛问题。
- **产学研协同验证**：联合企业（如巴斯夫、宁德时代）开展试点，验证框架在供应链管理、碳核算等场景的实用性。

### 四、典型案例与实施效果
1. **欧洲制造业企业试点**
采用混合框架的企业通过本体映射发现：其“能源效率”指标（原SASB标准）与SDG 7（清洁能源）的关联度仅为0.32（基于OWL推理），经MCDM量化后显示改进空间。实施后，ESG报告生成效率提升70%，合规审计成本降低45%。

2. **东南亚农业供应链应用**
Santos等（2024）开发的CarbOnto本体整合了农田温室气体排放（N2O、CH4）与SDG 13（气候行动）的关联规则。通过模糊DEMATEL分析，识别出“农业废弃物处理”与“SDG 15（陆地生态）”的强因果链，推动企业投资生物降解包装。

### 五、结论与启示
本研究证实，语义技术与定量评估的融合能有效解决ESG报告的核心痛点：
1. **标准化**：本体建模使GRI、ESRS等8种标准的关键指标对齐率从32%提升至89%。
2. **数据整合**：知识图谱可聚合分散在12类数据源（如EPA数据库、企业年报）的ESG信息，完整度达95%。
3. **决策支持**：模糊MCDM结合本体推理，使ESG评分误差率从±30%降至±8%。

建议实施路径：
- **短期（1年内）**：建立行业本体联盟（如ESGOnt开源社区），制定《ESG语义映射实施指南》。
- **中期（2-3年）**：开发低代码本体编辑工具，降低企业技术门槛。
- **长期（5年）**：推动监管机构将本体合规性纳入CSRD审计要求，形成强制标准。

该框架已在欧洲和东南亚多个企业验证，未来需重点关注数据隐私（如GDPR合规）、算法可解释性（如SHAP值分析）及多利益相关方协同机制设计，以实现真正的ESG治理创新。