衡量企业影响力既耗时又耗资源。直到最近，我还在联合国责任投资委员会工作，亲眼目睹了投资者、员工和客户在寻找可信赖的可比数据来评估公司净影响力方面面临的巨大挑战。
特许金融分析师协会研究与政策中心的《投资过程中的气候数据》指出，不一致和不可靠的数据是利益相关者（包括有兴趣评估和管理气候变化带来的金融风险和机遇的投资专业人士）面临的主要挑战。
Upright Project是一家芬兰影响力数据公司，它极大地影响了我对数据建模的看法，我四个月前加入了这家公司。Upright 的方法将所有科学证据以有组织的方式组织起来，并创建了一个独特的数据集，可以从外向内的角度对全球公司进行比较。
Upright 的净影响模型对超过 150,000 种产品和服务进行了分类。此分类用于定义其数据库中每家公司的商业模式。该模型利用超过 2.5 亿篇学术文章来确定每种产品和服务的科学影响。数据在公司和投资组合层面汇总，以量化投资的总体实质性影响。值得注意的是，这些数据的很大一部分是公开可访问的：其平台上有超过 10,000 个公司影响数据资料，使用免费使用政策。
凭借我的学术背景，我受到了一种解决方案的启发，该解决方案不仅利用科学证据，而且还为投资从业者和投资者提供实际应用。
应用正在展开
在 Upright，我们从投资者那里学到了很多东西，但这些数据的潜在应用仍在不断展开。由于建模方法是由外而内的，私募股权和风险资本投资者是这些数据的早期采用者。此外，该模型的透明度和客观性使其对资产管理者和资产所有者非常有用——尤其是出于披露目的——无论是出于基金层面的要求还是为了展示其投资的整体影响。
细粒度数据：挑战与机遇
这些数据的全部潜力尚不清楚。数据的精细性使投资者能够准确指出公司的哪些业务部门会带来积极或消极的财务和非财务重大影响。这为风险评估和管理创造了机会。此外，该模型适用于私营和上市公司，可以比较投资者持有的所有资产类别。这有助于识别特定影响类别的高风险敞口。虽然许多投资者都在寻求更详细的信息，但这种理解和评估公司的新整体方法的用例仍在涌现。
由于 Upright 的建模方法对大多数投资者来说都是新鲜事物，因此我将说明如何使用该平台来评估公司的影响力。
步骤 1：使用基于产品和服务的方法评估公司的商业模式。
我们以西门子为例。根据 Upright 模型的最新公开版本，西门子销售超过 165 种产品和服务。该公司的总收入为 777.69 亿欧元，拥有 320,000 名员工。其总收入的约 28% 来自数字行业内的产品和服务，包括电动机控制设备、燃气轮机、发电机、电动执行器、线性电机等。完整产品组合的详细信息可在 Upright 平台上查看。
西门子数字工业产品
来源：西门子在 Upright 平台上的产品和服务列表。
第 2 步：选择您感兴趣的影响类别。
Upright 模型目前涵盖四个主要影响类别：社会、知识、健康和环境。每个类别都有子类别。例如，在健康下，存在身体疾病、精神疾病、营养、关系以及意义和快乐。影响类别可以是消极的，也可以是积极的。在西门子的案例中，我们可以看到他们的产品和服务在身体疾病子类别中既产生了消极影响，也产生了积极影响。
西门子的健康影响
西门子在 Upright 平台上的公共网络影响概况。
步骤 3：选择您对上游、内部还是下游影响感兴趣。
产品和服务并不是孤立存在的。通常，一种产品需要制造另一种产品，或者用户需要使用产品产生影响。Upright 模型已将所有产品和服务映射到价值链的哪个位置，以便您可以评估相关影响发生的位置。以西门子为例，其产品和服务对身体疾病或生命年限延长产生的积极影响有 94% 发生在公司下游。
西门子对下游的影响
来源：直立平台。
步骤 4：检查与您选择的影响类别相关的产品和服务。
就西门子而言，对身体健康产生积极影响最大的产品和服务是放射治疗机、心脏再同步治疗设备、私人肿瘤诊断服务、超声波机器和乳房 X 线摄影机。这五种产品加起来对西门子的积极影响贡献最大，因为它们占公司收入的很大一部分，而且最新的科学共识表明这些产品和服务与身体健康之间存在 高度正向因果关系。
Upright 的贝叶斯推理机器学习模型通过对超过 2.5 亿篇科学文章以及其他来源的文章进行分类和翻译，发现因果关系。这些见解构成了定义公司销售的产品和服务是否产生负面或正面实质结果的基础，这些见解共同为投资者提供了对其公司和投资组合影响的全面了解。
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