Phương pháp luận Đánh giá ESG

Mục đích

Tài liệu này cung cấp thông tin chi tiết về cách VietESG xây dựng và vận hành hệ thống xếp hạng ESG (Môi trường, Xã hội, Quản trị) để đánh giá hiệu quả phát triển bền vững của các doanh nghiệp tại Việt Nam. Với vai trò là một tổ chức đánh giá ESG độc lập, VietESG cam kết thực hiện các đánh giá khách quan, minh bạch, và mang tinh thần hỗ trợ, giúp doanh nghiệp nhận diện điểm mạnh, điểm cần cải thiện, và đóng góp vào mục tiêu phát triển bền vững quốc gia.

Tài liệu này nhằm:

Minh bạch hóa quy trình đánh giá ESG, từ thu thập dữ liệu đến công bố kết quả.
Cung cấp thông tin rõ ràng về các nguyên tắc, giả định, và phương pháp được sử dụng.
Hỗ trợ các bên liên quan (doanh nghiệp, nhà đầu tư, công chúng) hiểu cách VietESG đánh giá và xếp hạng ESG.

Nguyên tắc xác định tầm quan trọng của các yếu tố ESG

VietESG xây dựng hệ thống xếp hạng ESG dựa trên ba trụ cột chính: Môi trường (E), Xã hội (S), và Quản trị (G), tuân thủ tiêu chuẩn quốc tế của Global Reporting Initiative (GRI) và các thông lệ tốt nhất từ TCFD (Task Force on Climate-related Financial Disclosures) và SASB (Sustainability Accounting Standards Board). Các yếu tố ESG trọng yếu (materiality) được xác định dựa trên:

Tiêu chí ngành: VietESG sử dụng bộ tiêu chí trọng yếu (VietESG Materiality Glossary) được xây dựng dựa trên phân tích các đặc thù ngành tại Việt Nam, tham khảo GRI, SASB, và các báo cáo ngành quốc tế (CDP, GRESB). Ví dụ:
- Ngành bất động sản dân cư: Giảm phát thải (10%), rủi ro khí hậu (8%), an toàn cư dân (15%).
- Ngành thực phẩm chuỗi khép kín: Giảm phát thải (14%), an toàn sản phẩm (15%), quản trị lao động (6%).
- Ngành ngân hàng: Quản lý rủi ro khí hậu (10%), bảo mật dữ liệu (10%), tài chính toàn diện (10%).
Tham vấn bên liên quan: VietESG tiến hành tham vấn với các chuyên gia ngành, hiệp hội doanh nghiệp (ví dụ: Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam – VCCI), và tổ chức bền vững trong nước để xác định các vấn đề trọng yếu. Các tham vấn được thực hiện định kỳ (hàng năm) để đảm bảo tính phù hợp với bối cảnh kinh tế và xã hội Việt Nam.
Trọng số theo ngành: Mỗi vấn đề trọng yếu được gán trọng số (%) dựa trên mức độ tác động đến phát triển bền vững của ngành, đảm bảo tổng trọng số cho mỗi trụ cột (E, S, G) đạt 100%. Ví dụ: Trong ngành thực phẩm, điểm Môi trường = (0.14 × Điểm Giảm phát thải) + (0.09 × Điểm Rủi ro khí hậu) + …
Điều chỉnh theo quy mô doanh nghiệp: VietESG xem xét quy mô và nguồn lực của doanh nghiệp (nhỏ, vừa, lớn) để đảm bảo tính công bằng trong đánh giá. Doanh nghiệp nhỏ có thể được đánh giá với kỳ vọng phù hợp hơn về báo cáo ESG, nhưng vẫn tuân thủ các tiêu chí GRI cơ bản.

Triết lý: VietESG cam kết đánh giá công chính, khách quan, và mang tinh thần hỗ trợ, lấy cảm hứng từ tinh thần đồng hành và hướng tới lợi ích chung, giúp doanh nghiệp cải tiến và đóng góp vào sự phát triển bền vững của Việt Nam.

Quy trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu

Nguồn dữ liệu

VietESG sử dụng các nguồn dữ liệu công khai và đáng tin cậy để đảm bảo tính khách quan và minh bạch:

Báo cáo doanh nghiệp: Báo cáo bền vững, báo cáo thường niên, báo cáo tài chính, và các tài liệu công khai trên website doanh nghiệp (ví dụ: báo cáo bền vững 2023 của Vinamilk, GreenFeed).
Nguồn bên thứ ba: Dữ liệu từ các tổ chức quốc tế (CDP, GRESB) và cơ quan quản lý Việt Nam (ví dụ: Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, Bộ Tài nguyên và Môi trường).
Thông tin công khai khác: Tin tức từ các nguồn uy tín (VnExpress, Cafef), website doanh nghiệp, và các báo cáo ngành.
Hạn chế: VietESG không sử dụng dữ liệu nội bộ hoặc thông tin không công khai trong các đánh giá không theo yêu cầu (unsolicited ratings).

Quy trình thu thập dữ liệu

Tần suất: Dữ liệu được thu thập hàng năm, hoặc khi doanh nghiệp công bố báo cáo mới (ví dụ: báo cáo thường niên, báo cáo bền vững). Trong trường hợp có sự kiện quan trọng (ví dụ: vi phạm môi trường được báo chí công khai), dữ liệu bổ sung sẽ được thu thập ngay lập tức.
Phương pháp: Kết hợp thu thập thủ công (bởi đội ngũ phân tích của VietESG) và công cụ tự động hóa sử dụng GenAI (ví dụ: xử lý ngôn ngữ tự nhiên – NLP – để trích xuất dữ liệu từ báo cáo công khai). Dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu nội bộ, đảm bảo truy xuất nguồn gốc.

Chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu

Chuẩn hóa: Dữ liệu thô được chuyển đổi về định dạng thống nhất để đảm bảo so sánh công bằng. Ví dụ:
- Phát thải CO2 được quy đổi về đơn vị tấn CO2e theo tiêu chuẩn GHG Protocol.
- Dữ liệu tài chính được chuẩn hóa theo chuẩn mực kế toán Việt Nam (VAS) hoặc IFRS (nếu áp dụng).
Làm sạch: Dữ liệu không đồng nhất, lỗi thời, hoặc không đáng tin cậy được loại bỏ hoặc ghi nhận hạn chế. GenAI hỗ trợ phát hiện các bất thường (ví dụ: giá trị phát thải không hợp lý), nhưng mọi quyết định cuối cùng được kiểm chứng bởi chuyên gia.
Công cụ: Sử dụng Microsoft Excel, phần mềm quản lý dữ liệu, và GenAI để chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu. Đội ngũ phân tích kiểm tra thủ công để đảm bảo tính chính xác.

Phân tích dữ liệu

Mô hình phân tích:
- Định lượng: Tính điểm ESG dựa trên thang điểm 0-10, sử dụng trọng số từ VietESG Materiality Glossary. Công thức:
  - Điểm ESG = Σ (Điểm từng vấn đề × Tỷ trọng). Ví dụ: Điểm Môi trường ngành thực phẩm = (0.14 × Điểm Giảm phát thải) + (0.09 × Điểm Rủi ro khí hậu) + …
  - Định tính: Đánh giá các yếu tố như chính sách quản trị, sáng kiến xã hội, hoặc cam kết môi trường dựa trên tiêu chuẩn GRI, TCFD, SASB, với hỗ trợ từ GenAI để phân tích văn bản (ví dụ: trích xuất cam kết Net Zero từ báo cáo).
- So sánh ngành: Điểm số của doanh nghiệp được so sánh với trung bình ngành (dựa trên GRESB, CDP) để đảm bảo tính ngữ cảnh.
Công cụ phân tích:
- Sử dụng Microsoft Excel và phần mềm quản lý dữ liệu để tính điểm định lượng.
- GenAI được sử dụng để hỗ trợ phân tích định tính (ví dụ: NLP để trích xuất và phân loại nội dung báo cáo bền vững), kết hợp với đánh giá của chuyên gia ESG.
- VietESG không sử dụng mô hình thống kê phức tạp, nhưng GenAI tăng hiệu quả xử lý dữ liệu lớn.

Giả định chính liên quan đến đánh giá

VietESG áp dụng các giả định sau để đảm bảo tính nhất quán và công bằng:

Tính đúng đắn của dữ liệu công khai: Dữ liệu từ báo cáo doanh nghiệp và nguồn công khai được coi là chính xác, trừ khi có bằng chứng ngược lại (ví dụ: báo cáo vi phạm từ cơ quan quản lý).
Hạn chế báo cáo của doanh nghiệp nhỏ: Doanh nghiệp nhỏ có thể thiếu báo cáo ESG đầy đủ, dẫn đến điểm số thấp hơn, nhưng VietESG điều chỉnh kỳ vọng dựa trên quy mô và nguồn lực.
Phương pháp cẩn trọng: Khi thiếu bằng chứng về hành động ESG (ví dụ: không công bố dữ liệu phát thải), doanh nghiệp được coi là chưa thực hiện, đảm bảo tính khách quan theo ISO 17021 và ISO 19011.
Tính đại diện của dữ liệu ngành: Khi dữ liệu doanh nghiệp không đầy đủ, VietESG có thể sử dụng trung bình ngành (dựa trên CDP, GRESB) làm tham chiếu, nhưng ghi rõ hạn chế này trong báo cáo.

Quy trình kiểm soát chất lượng dữ liệu

Phương pháp kiểm tra:
- Kiểm tra chéo: So sánh dữ liệu từ nhiều nguồn (báo cáo doanh nghiệp, CDP, tin tức công khai) để xác minh tính chính xác.
- Xác minh ngẫu nhiên: Đội ngũ phân tích thực hiện kiểm tra ngẫu nhiên trên 10% dữ liệu thu thập mỗi quý để phát hiện sai sót.
- Đối chiếu tiêu chuẩn: Dữ liệu được đối chiếu với các quy định pháp luật Việt Nam (Luật Bảo vệ Môi trường 2020, Bộ luật Lao động 2019) và tiêu chuẩn quốc tế (GRI, TCFD, SASB).
Tần suất: Kiểm soát chất lượng được thực hiện hàng quý, hoặc ngay lập tức khi phát hiện vấn đề qua phản hồi từ doanh nghiệp/công chúng.
Quy trình khắc phục lỗi:
- Sai sót được ghi nhận và sửa chữa trong vòng 30 ngày, với thông báo cập nhật trên website VietESG (nếu ảnh hưởng đến xếp hạng).
- Nếu lỗi nghiêm trọng, báo cáo sẽ được sửa đổi và công bố lại, kèm giải thích rõ ràng.

Biện pháp giải quyết hạn chế của nguồn dữ liệu

VietESG nhận thức rằng dữ liệu ESG công khai tại Việt Nam có thể gặp các hạn chế như thiếu thông tin, không đồng nhất, hoặc thiếu minh bạch. Các biện pháp giải quyết bao gồm:

Ghi nhận hạn chế: Mọi giới hạn về dữ liệu (ví dụ: thiếu báo cáo phát thải) được ghi rõ trong Báo cáo kết quả nghiên cứu thực trạng triển khai ESG, kèm khuyến nghị cải thiện báo cáo cho doanh nghiệp.
Dữ liệu proxy: Sử dụng trung bình ngành (từ CDP, GRESB) hoặc dữ liệu từ doanh nghiệp tương tự trong cùng ngành để nội suy, với ghi chú rõ ràng.
Khuyến nghị cải thiện: Đề xuất doanh nghiệp áp dụng các tiêu chuẩn báo cáo như GRI, SASB để nâng cao chất lượng dữ liệu. VietESG cung cấp tài liệu hướng dẫn miễn phí (trong các hội thảo hoặc trên website).
Phương pháp cẩn trọng: Nếu dữ liệu không đủ, doanh nghiệp được đánh giá điểm thấp (0-2) cho các chỉ số liên quan, đảm bảo tính khách quan.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI)

VietESG sử dụng Generative AI (GenAI) để hỗ trợ trong quá trình thu thập và phân tích dữ liệu ESG, nhằm tăng hiệu quả xử lý dữ liệu lớn và đảm bảo tính chính xác. Các ứng dụng cụ thể bao gồm:

Mô hình AI và vai trò:
- VietESG sử dụng các mô hình GenAI dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để trích xuất thông tin từ các báo cáo công khai (ví dụ: báo cáo bền vững, báo cáo thường niên). Ví dụ: GenAI có thể nhận diện và phân loại các cam kết môi trường (như mục tiêu Net Zero) hoặc các chỉ số xã hội (như tỷ lệ an toàn lao động).
- GenAI hỗ trợ phân tích định tính bằng cách tóm tắt và phân loại nội dung văn bản, giúp đội ngũ phân tích tập trung vào đánh giá chuyên sâu.
- GenAI cũng được sử dụng để phát hiện bất thường trong dữ liệu (ví dụ: giá trị phát thải không hợp lý so với quy mô doanh nghiệp).
Biện pháp giảm thiểu sai lệch:
- Kiểm chứng bởi chuyên gia: Mọi đầu ra từ GenAI (ví dụ: dữ liệu trích xuất, tóm tắt văn bản) đều được đội ngũ phân tích ESG của VietESG kiểm tra thủ công để đảm bảo tính chính xác và phù hợp với tiêu chuẩn GRI, TCFD, SASB.
- Đào tạo mô hình: Mô hình GenAI được huấn luyện trên dữ liệu ESG đa dạng từ các nguồn công khai (báo cáo GRI, CDP), với trọng tâm là bối cảnh Việt Nam để giảm sai lệch văn hóa hoặc ngành.
- Giới hạn vai trò AI: GenAI chỉ đóng vai trò hỗ trợ, không thay thế quyết định cuối cùng của chuyên gia. Ví dụ: Điểm số ESG luôn được chuyên gia phê duyệt sau khi xem xét dữ liệu từ GenAI.
Minh bạch thuật toán:
- VietESG sử dụng các mô hình GenAI từ các nhà cung cấp uy tín (ví dụ: nền tảng NLP mã nguồn mở hoặc dịch vụ AI thương mại), với tài liệu kỹ thuật được lưu trữ nội bộ.
- Thông tin về mô hình (như loại thuật toán, dữ liệu huấn luyện) được công khai trong báo cáo phương pháp luận này, nhưng chi tiết kỹ thuật (như mã nguồn) không được tiết lộ để bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ.
- VietESG cam kết cập nhật thông tin về GenAI trong các phiên bản sau của báo cáo phương pháp luận nếu có thay đổi trong mô hình hoặc ứng dụng.

Thang điểm ESG

Thang điểm 0-10:
- 0: Vi phạm nghiêm trọng, không công bố, không hành động (ví dụ: xả thải độc hại ra môi trường, không khắc phục).
- 1: Vi phạm nghiêm trọng, công bố mang tính đối phó, không hành động.
- 2: Vi phạm nghiêm trọng, có hành động nhưng thiếu minh bạch.
- 3: Vi phạm/rủi ro, có hành động và công bố đầy đủ.
- 4: Quản lý rủi ro ESG có hệ thống, công bố định kỳ.
- 5: Thực hành ESG cơ bản, cần cải thiện minh bạch.
- 6: Tuân thủ pháp lý và thông lệ ngành, công bố định kỳ.
- 7: Thực hành ESG chủ động, có sáng kiến nội bộ.
- 8: Tích hợp ESG vào chiến lược, có tác động rõ ràng.
- 9: Thực hành ESG đạt chuẩn quốc tế (GRI, TCFD, SASB).
- 10: Tiên phong đổi mới ESG, dẫn đầu ngành, tạo ảnh hưởng lớn.
Xếp hạng tổng quan (0-100):
- Điểm tổng ESG (0-10) được quy đổi thành thang 0-100 và xếp hạng từ C (0-9) đến S (91-100) để so sánh quốc tế.
Tính điểm:
- Điểm từng trụ cột (E, S, G) = Σ (Điểm từng vấn đề × Tỷ trọng) dựa trên VietESG Materiality Glossary.
- Điểm tổng ESG = (Điểm E + Điểm S + Điểm G) / 3, làm tròn đến một chữ số thập phân.

Cam kết của VietESG

VietESG cam kết:

Thực hiện đánh giá khách quan, dựa trên bằng chứng (evidence-based) theo tiêu chuẩn ISO 17021 và ISO 19011.
Minh bạch hóa quy trình thông qua công bố báo cáo phương pháp luận và mời phản hồi từ các bên liên quan.
Hỗ trợ doanh nghiệp cải thiện thông qua khuyến nghị, hội thảo, và tài liệu hướng dẫn, hướng tới sự phát triển bền vững.

Định dạng và tần suất cập nhật

Định dạng: Tài liệu này được công bố dưới dạng PDF trên website VietESG (www.vietesg.vn) và có sẵn bằng tiếng Việt và tiếng Anh để đảm bảo khả năng tiếp cận cho nhà đầu tư quốc tế. Định dạng HTML thân thiện cũng được cung cấp, tuân thủ tiêu chuẩn tiếp cận (accessibility).
Tần suất cập nhật: Báo cáo được cập nhật hàng năm hoặc khi có thay đổi lớn trong phương pháp luận (ví dụ: cập nhật VietESG Materiality Glossary, thay đổi mô hình GenAI).

Kênh phản hồi

VietESG hoan nghênh phản hồi từ doanh nghiệp, nhà đầu tư, và công chúng qua email (contact@vietesg.vn) hoặc biểu mẫu liên hệ trên website. Mọi phản hồi sẽ được xem xét trong vòng 7 ngày làm việc để cải tiến quy trình đánh giá.

“VietESG đồng hành cùng doanh nghiệp, gieo hạt giống cho sự phát triển bền vững, hướng tới một tương lai thịnh vượng và trách nhiệm tại Việt Nam.”