Pages Navigation Menu
Submit scientific paper, scientific publications, International Research Journal | Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ЭЛ № ФС 77 - 80772, 16+

DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.115.1.074

Download PDF ( ) Pages: 24-29 Issue: № 1 (115) Part 3 () Search in Google Scholar
Cite

Cite


Copy the reference manually or choose one of the links to import the data to Bibliography manager
Kanygin G.V. et al. "CONCEPTUAL MODELING OF ESG RATINGS: A NEW APPROACH TO COLLECTIVE DECISION-MAKING". Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal (International Research Journal) № 1 (115) Part 3, (2022): 24. Fri. 28. Jan. 2022.
Kanygin, G.V. & Khoreva, L.V. (2022). KONCEPTUALYNOE MODELIROVANIE ESG-REYTINGOV: NOVYY PODHOD K PRINYATIYU KOLLEKTIVNYH RESHENIY [CONCEPTUAL MODELING OF ESG RATINGS: A NEW APPROACH TO COLLECTIVE DECISION-MAKING]. Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal, № 1 (115) Part 3, 24-29. http://dx.doi.org/10.23670/IRJ.2022.115.1.074
Kanygin G. V. CONCEPTUAL MODELING OF ESG RATINGS: A NEW APPROACH TO COLLECTIVE DECISION-MAKING / G. V. Kanygin, L. V. Khoreva // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal. — 2022. — № 1 (115) Part 3. — С. 24—29. doi: 10.23670/IRJ.2022.115.1.074

Import


CONCEPTUAL MODELING OF ESG RATINGS: A NEW APPROACH TO COLLECTIVE DECISION-MAKING

КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ESG-РЕЙТИНГОВ: НОВЫЙ ПОДХОД
К ПРИНЯТИЮ КОЛЛЕКТИВНЫХ РЕШЕНИЙ

Научная статья

Каныгин Г.В.1, *, Хорева Л.В.2

1 Социологический институт Российской академии наук — филиал ФНИСЦ РАН, Санкт-Петербург, Россия;

2 Санкт-Петербургский государственный экономический университет, Санкт-Петербург, Россия

* Корреспондирующий автор (g.kanygin[at]gmail.com)

Аннотация

ESG-подход – это набор стандартов, используемых инвесторами при рассмотрении возможностей инвестирования. Получение таких стандартов является задачей, решаемой рейтинговыми агентствами. Сегодня эти организации используют различные методики вычисления ESG-рейтингов. Каждая методика представляет собой процедуру получения структурированного множества экспертных оценок, охватывающих экономическую деятельность предприятия. В работе предлагается организовывать методические процедуры оценивания на принципах «умных» технологий как коллективную концептуальную работу всех участников экономической деятельности предприятия, отражаемой в методике. В качестве инструмента такой организации предложено использовать визуальную онтологию специального вида. Достоинствами предлагаемого подхода являются: отражение всех этапов процедуры оценивания в едином обозримом виде и коллективное масштабирование положений рейтинговых методик, а также сбора и обработки основанных на них данных. Особенности построения визуальной онтологии пояснены на примерах.

Ключевые слова: EGS рейтинг, методика построения рейтинга, визуальная онтология.

CONCEPTUAL MODELING OF ESG RATINGS: A NEW APPROACH TO COLLECTIVE DECISION-MAKING

Research article

Kanygin G.V.1, *, Khoreva L.V.2

1 Sociological Institute of the RAS, branch of the Federal Center of Theoretical and Applied Sociology of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg, Russia;

2 Saint Petersburg University of Economics, Saint Petersburg, Russia

* Corresponding author (G.kanygin[at]gmail.com )

Abstract

The ESG approach is a set of standards used by investors when considering investment opportunities. Obtaining such standards is a task solved by rating agencies. Today, these organizations use various methods for calculating ESG ratings. Each methodology is a procedure for obtaining a structured set of expert assessments covering the economic activity of an enterprise. The paper proposes to organize methodological evaluation procedures based on the principles of smart technologies as a collective conceptual work of all participants in the economic activity of the enterprise reflected in the methodology. As a tool for such an organization, the study proposes to use a visual ontology of a special kind. The proposed approach has the following advantages: reflection of all stages of the evaluation procedure in a single visible form and collective scaling of the provisions of rating methods, as well as the collection and processing of data based on them. The features of building a visual ontology are explained through examples.

Keywords: EGS rating, rating calculation methodology, visual ontology.

Введение

Актуальной тенденцией развития современной экономики является «умный» подход к разработке информационной-коммуникационных технологий (ИКТ), способствующих устойчивому развитию экономических и социальных процессов [1]. Одним из принципов «умного» подхода служит вовлечение акторов социальных процессов в процедуры принятия решений [2]. Цель такого вовлечения состоит в решении проблемы сложности социальной системы за счет распараллеливания процесса сбора и обработки информации.

Оценка успешности производственной деятельности промышленной и сервисных компанией является актуальным инструментом принятия решений для экономического и социального развития регионов. Современным методом такой оценки является построение рейтингов ESG, охватывающих широкий спектр экономической деятельности предприятий [3].

В общем случае ESG-подход – это использование набора стандартов, на которые инвесторы опираются при принятии решений об инвестировании [4]. ESG-подход предполагает оценку показателей активности компании по трем основным направлениям (группам рейтингов): экологическое («E» – environmental), социальное («S» – social), по вопросам корпоративного управления («G» – governance) [5]. ESG-подход прежде всего применяется при принятии инвестиционных решений, однако становится и фактором, определяющим успешность взаимодействия с иными стейкхолдерами компании, не только финансовой направленности, но и работниками компании, местным сообществом, поставщиками, потребителями, то есть фактически со всеми группами стейкхолдеров, которые включены в корпоративные программы социально ответственных компаний. В России практика включения ESG-подходов в стратегические приоритеты компаний только формируется (отметим, что этот процесс идёт стремительными темпами), далеко не все инвестиционные решения принимается с учетом ESG-стандартов. Сложившаяся ситуация предопределяется высоким уровнем непрозрачности функционирования компаний в части экологической, социальной и управленческой информации [6, С. 293]. Одним из инструментов, способствующих повышению прозрачности принятия решений является построение и использование ESG-рейтингов. По оценкам экспертов сегодня в мире действует примерно 400 рейтинговых компаний, которые включены в систему ESG-оценивания. При этом показатели, по которым проводится оценивание каждого из направлений ESG, у различных агентств различаются, что вызывает определённые сложности с сопоставлением результатов.

Методы и принципы исследования

При разработке рейтингов ESG исследователи сталкиваются с необходимостью учесть многообразие социальных связей, составляющих экологическую политику, ответственность бизнеса, социальную защищенность, профессиональное развитие сотрудников и другие, которые опутывают производственную деятельность промышленной компании, подлежащей оценке. Мы предлагаем расчет рейтингов ESG на основе «умного» подхода в виде концептуальной модели, описывающей все стадии расчета как процесс коллективного решения социальной задачи. Инструментально отличие наших методических решений от существующих методик заключается в новой технике обеспечения непрерывности рейтинговой оценки деятельности предприятий [3, С. 3]. Наш подход предполагает, что рейтинговое агентство является одним из социальных акторов, который организует весь процесс оценивания. Наряду с ним в задачу включены: работники предприятий, промышленные эксперты, заинтересованные исследователи, управляющие органы и другие участники социальных процессов, затрагиваемых оценкой, которых далее мы называем акторами.

Наши предложения состоят, во-первых, в переводе информации, получаемой из разных источников [7], [8] в единую онтологию, объединяющую смысловой нарратив источников в единое знание, описывающее производственную деятельность группы предприятий, для которых проводится рейтинговая оценка. Сегодня такое знание разрознено существует в «головах» людей, участвующих в решении задачи. При его инструментальном выражении носители знания используют разные форматы данных, созданные на формальных основаниях – таблицы, гипертекст, текст, диаграммы и т.д. Такой способ не дает единой и оперативной картины того, как меняются рейтинговые оценки.

Во-вторых, использование онтологии, построенной на принципах смысловой реконструкции экспертного знания (более подробно, см. [9]) вместо разноформатных документов, позволяет рассчитывать на получение нового уровня масштабирования (постоянного концептуального уточнения) положений методики. Неизбежность смысловых усовершенствований рейтинговой методики при ее практическом применении обусловлена перманентными изменениями в экономической деятельности предприятий. Масштабирование в данном случае – это постоянный учет происходящих изменений производственной деятельности акторами, чья коммуникация поддерживает такую деятельность. Предлагаемая концептуальная модель и методики ее построения – это распараллеливание процедуры рейтинговой оценки по акторам, задействованным в создании оценки, и этапам такого создания [3].

Разработка концептуальной модели преследует стратегическую цель. Фактически наши предложения направлены на построение человеко-машинной компьютерной среды, предназначенной для описания необходимых аспектов всей производственной деятельности группы предприятий, для которых проводится рейтинговая оценка. Сверхзадача разработки такой среды – получить при прочих равных условиях возможности собирать большие объемы информации и модифицировать ее более оперативно по сравнению с сегодняшним днем.

Основные результаты

В данной работе мы предлагаем концептуальную модель EGS-рейтинга, построенную графовыми контекстно-ориентированными онтологическими методами [7]. Поясним особенности концептуальной модели с помощью двух рисунков. Граф рис. 1 выражает собой общее представление о том, что входит в EGS-рейтинг [3]. Принципиально важно, что граф, хотя и воспринимается читателем как диаграмма, нарисованная вручную для иллюстрации рассуждений о рейтинге, но является результатом функционирования значительно более мощной инструментальной процедуры. Граф 1 – это визуальный образ знания, скомпилированного алгоритмами контекстно-ориентированной онтологии [7] из словесных описаний либо отдельного человека, либо группы лиц, взаимодействующих посредством речи.

m_merged154

Рис. 1 – Общая структура EGS-рейтинга

 

В данном случае, это – способ выражения и согласования экспертного знания коллективно работающих акторов, описывающих рейтинг в разных его аспектах. Онтология, лежащая в основе графа 1, дает возможность строить такого сорта визуальные образы по любой части процедуры рейтинговой оценки. Делая тем самым значительно нагляднее для всех заинтересованных лиц каждый из этапов концептуальных действий экспертов и информантов. В их числе: определения понятий, сбор данных, постановка задачи, вычисление рейтинга, написание отчета.

Одна из основных возможностей нашего подхода состоит в том, что визуальная онтология позволяет коллективу акторов, совместно создающих знание с помощью речи, эффективно его масштабировать на основе принципов управления знаниями [10]. На рис. 2 показан еще один структурный образ той же онтологии, полученный в результате концептуального масштабирования (концептуального уточнения) двух составляющих, влияющих на состояние окружающей среды – экологической политики и влияния деятельности предприятия на атмосферу.

 

m_merged256

Рис. 2 – Масштабирование (концептуальное уточнение), что такое экологическая политика и влияние
на атмосферу в рамках разработки процедуры EGS рейтинга

 

Для разработки процедур EGS рейтинга и его оценки характерно участие большого числа акторов, которые различаются своими компетентностями. Так, в процедуру рейтинга могут оказаться включенными более ста предприятий [11].

Как показывают практические разработки, информация, собираемая о предприятиях, предполагает участие десятков специалистов для своего анализа [3]. Другими словами, методики EGS-ранжирования характеризуются привлечением специалистов разных специальностей без ограничения их числа, которые создают исследовательский нарратив [8] заранее неизвестного объема. В этих условиях принципиально важно обеспечить эффективную командную работу специалистов разных компетенций.

В отличие от традиционных техник составления рейтингов, привлекающих разные подходы к их составлению на фазах сбора данных, описания исследовательских задач, составления профилей производственной деятельности предприятий, анализа нормативной документации и других мы предлагаем методику, которая представляет всю концептуальную работу в виде единой системы знания. Как показывают графы на рисунках 1 и 2, такая система знания является разветвленной структурой смысловых связей, построенной специалистами из различных областей знания посредством естественного языка. Такой универсальный инструмент построения знания позволяет привлекать к участию в разработке процедур EGS рейтинга как специалистов, так и рядовых работников предприятий. Тем самым, создавая новые возможности сбора информации, например, при сборе данных об организации процесс анкетирования ее членов может быть проведен в виде компьютерного интервьюирования, выполненного в актуальных терминах онтологии.

Принципиально важным достоинством концептуальной модели является возможность ее дальнейшего коллективного масштабирования разными заинтересованными лицами (работниками предприятий, экспертами, разработчиками методики, проверяющими лицами и т.п.), координирующими свою деятельность в рамках совместно решаемой задачи. Таким образом в онтологию могут быть включены как все концептуальные разработки, приведшие к ее появлению, так и описания социальных контекстов, в которых используются методики EGS рейтингов (постановления о принятии, описание предпосылок, отдаленные последствия внедрения методики и т.п.).

Заключение

В работе проиллюстрированы два существенных аспекта концептуальной работы по разработке методик создания EGS-рейтингов в виде единой онтологии, позволяющей наглядно демонстрировать каждый из концептуальных этапов, начиная от постановки задачи и определения основных понятий до выводов и опубликования результатов. Во-первых, командная работа по созданию и поддержанию в актуальном состоянии процедуры рейтинга как на фазе его разработки, так и на фазе прикладного применения. Во-вторых, постоянное масштабирование методики сообразно меняющейся деятельности предприятий, описываемых методикой.

Наш подход не позволяет автоматическим сосчитать рейтинги до тех пор, пока все этапы такого счета, описываемые сейчас с помощью текста, иллюстрирующих таблиц и диаграмм, не окажутся представленными в концептуальной модели. Такое представление потребует от разработчиков методики заметных интеллектуальных усилий. Однако в результате построения концептуальной модели акторы получают возможность, во-первых, значительно меньше времени тратить на поддержание рейтинговых оценок в актуальном состоянии. Во-вторых, по-новому решать известные задачи, в их числе: обеспечение актуальности данных, вычисление значений оценок, структурные сравнения, генерация отчетов и другие.

Конфликт интересов

Не указан.

Conflict of Interest

None declared.

Список литературы / References

  1. Kanygin G. Expression of Tacit Knowledge by Actors of Smart Technologies / G. Kanygin, O. Kononova // Proceedings of the 22nd Conference on Scientific Services & Internet (SSI-2020). – 2021. – P. 98-112. [Electronic resource]. URL: http://ceur-ws.org/Vol-2784/rpaper09.pdf (accessed: 20.10.2021).
  2. Dragicevic N. A conceptual model of knowledge dynamics in the industry 4.0 smart grid scenario / N. Dragicevic, A. Ullrich, E. Tsui, N. Gronau // Knowledge Management Research & Practice. – 2020. – No. 18 (2). – P. 199–213.
  3. Методология присвоения рейтингов ESG агентства Expert. [Электронный ресурс]. URL: https://www.raexpert.ru/docbank//16c/706/616/ bdf57ce53dae218a19bc658.pdf (дата обращения: 20.10.2021).
  4. Chen J. What Are Environmental, Social, and Governance (ESG) Criteria? / J.Chen, G.Scott // Investopedia. – 2021. – V. 5. [Electronic resource]. URL: https://www.investopedia.com/terms/e/environmental-social-and-governance-esg-criteria.asp (accessed: 23.08.2021).
  5. Международный опыт применения стандартов ESG («Environmental, Social, Governance») и возможности его использования в России / Аналитический доклад Российско-Британская рабочая группа по корпоративному управлению 2020г. [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/amTQC (дата обращения: 09.08.2021).
  6. Петренко Л.Д. Корпоративное управление ESG в условиях устойчивого развития / Л.Д. Петренко // Актуальные вопросы развития финансовой сферы. – Махачкала: ООО «АЛЕФ», 2021. – С. 290-295.
  7. Каныгин Г.В. Контекстно-ориентированные онтологические методы в социологии / Г.В. Каныгин, М.С. Полтинникова // Труды СПИИРАН. – 2016. – №5(48). – С. 107-124.
  8. Berger R.J. Storytelling Sociology: Narrative as Social Inquiry / R.J. Berger, R. Quinney. Lynne Rienner Publishers. 2004.
  9. Kanygin G. Conceptual Approach to Express Tacit Knowledge by Human–Machine Interactions / G. Kanygin, O. Kononova // Digital Transformation and New Challenges. Lecture Notes in Information Systems and Organisation. Zaramenskikh E., Fedorova A. (eds). – 2021. – V. 45. – P. 53-66. [Electronic resource].URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-71397-3_5 (accessed: 09.11.2021).
  10. Каныгин Г.В. Инновационный взгляд на сферу услуг: онтологии сервиса / Г.В.Каныгин, Л.В. Хорева // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2016. – № 5 (101). – С. 78-85.
  11. ESG рэнкинг российских компаний RAEX-Europe (по состоянию на 15.07.2021). [Электронный ресурс]. URL: https://raex-a.ru/rankingtable/ESG_ranking_companies/15/07/2021 (дата обращения: 10.11.2021).

Список литературы на английском языке / References in English

  1. Kanygin G. Expression of Tacit Knowledge by Actors of Smart Technologies / G. Kanygin, O. Kononova // Proceedings of the 22nd Conference on Scientific Services & Internet (SSI-2020). – 2021. – P. 98-112. [Electronic resource]. URL: http://ceur-ws.org/Vol-2784/rpaper09.pdf (accessed: 20.10.2021).
  2. Dragicevic N. A conceptual model of knowledge dynamics in the industry 4.0 smart grid scenario / N. Dragicevic, A. Ullrich, E. Tsui, N. Gronau // Knowledge Management Research & Practice. – 2020. – No. 18 (2). – P. 199–213.
  3. Metodologiya prisvoeniya rejtingov ESG agentstva Expert [Expert rating ESG methodology]. [Electronic resource]. URL: https://www.raexpert.ru/docbank//16c/706/616/ bdf57ce53dae218a19bc658.pdf (accessed: 20.10.2021) [in Russian].
  4. Chen J. What Are Environmental, Social, and Governance (ESG) Criteria? / J.Chen, G.Scott // Investopedia. – 2021. – V. 5. [Electronic resource]. URL: https://www.investopedia.com/terms/e/environmental-social-and-governance-esg-criteria.asp (accessed: 23.08.2021).
  5. Mezhdunarodnyj opyt primeneniya standartov ESG («Environmental, Social, Governance») i vozmozhnosti ego ispol’zovaniya v Rossii [International experience in the application of ESG (“Environmental, Social, Governance”) standards and the possibility of its use in Russia] / Analiticheskij doklad Rossijsko-Britanskaya rabochaya gruppa po korporativnomu upravleniyu 2020 g. [Electronic resource]. URL: https://mfc-moscow.com/assets/files/analytics/doklad_ESG_june_2020.pdf (accessed: 09.08.2021) [in Russian].
  6. Petrenko L.D. Korporativnoe upravlenie ESG v usloviyah ustojchivogo razvitiya [ESG corporate governance in a sustainable environment] / L.D. Petrenko // Aktual’nye voprosy razvitiya finansovoj sfery. – Mahachkala: OOO «ALEF», 2021. – P. 290-295. [in Russian].
  7. Kanygin G.V. Kontekstno-orientirovannye ontologicheskie metody v sociologii [Context-oriented ontological methods in sociology] / G.V. Kanygin, M.S. Poltinnikova // Trudy SPIIRAN.. – 2016. – №5(48). – P. 107-124. [in Russian].
  8. Berger R.J. Storytelling Sociology: Narrative as Social Inquiry / R.J. Berger, R. Quinney. Lynne Rienner Publishers. 2004.
  9. Kanygin G. Conceptual Approach to Express Tacit Knowledge by Human–Machine Interactions / G. Kanygin, O. Kononova // Digital Transformation and New Challenges. Lecture Notes in Information Systems and Organisation. Zaramenskikh E., Fedorova A. (eds). – 2021. – V. 45. – P. 53-66. [Electronic resource]. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-71397-3_5 (accessed: 09.11.2021).
  10. Kanygin G.V. Innovacionnyj vzglyad na sferu uslug: ontologii servisa [An innovative view of the service industry: service ontologies] / G.V. Kanygin, L.V. Horeva // Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta. – 2016. – № 5 (101). – С. 78-85. [in Russian].
  11. ESG renking rossijskih kompanij RAEX-Europe [ESG ranking of Russian companies RAEX-Europe] (po sostoyaniyu na 15.07.2021). [Electronic resource]. URL: https://raex-a.ru/rankingtable/ESG_ranking_companies/15/07/2021 (accessed: 10.11.2021). [in Russian].

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.