北京林业大学QLab暑期实践团于7月10日至8月20日期间，聚焦“双碳”战略背景下的企业责任评估，成功开展了主题为“基于ESG数据的企业可持续表现量化分析”的线上实践活动。该团队旨在运用数据科学与量化建模技术，破解企业ESG（环境、社会、治理）信息分散、评价标准不一的难题，为公众提供更客观、透明的企业可持续发展认知工具。
为高效推进项目，团队成员划分为项目管理与统筹、数据采集与处理、模型开发与分析、传播调研与文案四个部门协同工作。实践伊始，团队通过深入研讨明确了研究目标与范围，并创新性地引入XAI（可解释人工智能）和Gemini等先进工具，生成了企业ESG报告的全景地图，有效指导后续数据采集方向。团队成员克服了公开数据获取的困难，定向采集了30至50家上市公司在2021年至2024年间发布的官方网站报告、碳排放数据等关键资料，为项目奠定了坚实的原始数据基础。
（图为QLab实践团成员在线讨论项目进程。实践团队宣传员 赵雨萌 供图）
经过数周的集中攻关，团队已顺利完成核心数据处理工作，并成功搭建起一套ESG量化评分模型。该模型通过多因子分析方法，能够对选定企业的环境责任、社会责任和公司治理表现进行量化评分与横向对比，初步揭示了行业内的ESG表现差异。同时，团队积极面向公众开展ESG认知调研，已设计并发布问卷，旨在了解社会对企业可持续发展的关注点与信息需求，为后续成果的应用与推广提供依据。此外，团队还同步制作并发布了8篇实践过程推送，有效记录了实践进展并进行了初步科普宣传。
（图为团队成员协作制作项目宣传推送内容。实践团队宣传员 赵雨萌 供图）
（图为团队构建的ESG量化模型数学化实现核心流程图。实践团队模型开发组负责人 霍玮放 供图）
（图为团队构建的ESG模型数据处理流程图。实践团队模型开发组负责人 霍玮放 供图）
本次实践不仅完成了核心模型构建与数据积累，更锻炼了团队成员在数据处理、跨学科协作、模型开发及社会调研等方面的综合能力。 QLab实践团通过数据驱动的方式，探索了评估企业长期价值与绿色责任的新路径，其成果为提升公众ESG认知、推动企业绿色发展实践提供了有价值的参考。团队表示将继续完善模型分析，并致力于成果的科普化传播。
