Rz. 2
Durch die CSRD und die dazugehörigen ESRS sind berichtspflichtige Unternehmen aufgefordert, zahlreiche Informationen nach Maßgaben der Wesentlichkeit offenzulegen. Dazu gehören verschiedene Arten der Informationen – von qualitativen Aussagen bis zu zahlreichen quantitativen Angaben. Während es bislang Kernaufgabe war, eine Balance zwischen wenigen definierten KPIs und vielen weiteren Kennzahlen, die durch freiwillige Standards wie GRI, SASB etc. (§ 8) für das Unternehmen notwendig erschienen, zu erreichen, ist durch die ESRS für die meisten Unternehmen ein umfangreicher "Pflichtkatalog" an zu veröffentlichenden Informationen vorgegeben (§ 9A).
Die ESRS sind äußerst umfangreich, nachzulesen auf ca. 250 Seiten in deutscher Sprache. Durch die Wesentlichkeitsanalyse (§ 10C) werden die Pflichtangaben auf einen für das jeweilige Unternehmen passgenauen Umfang reduziert. Zumeist bleibt allerdings ein erheblicher Anteil an offenzulegenden Daten bestehen.
Die CSRD/ESRS geben einige Elemente als verpflichtend an, viele Angabepflichten unterliegen einer durchzuführenden doppelten Wesentlichkeitsanalyse. Die Gliederung der Berichtsanforderungen erfolgt über verschiedene Schritte. Nach Ermittlung der wesentlichen Auswirkungen, Risiken und Chancen (Impacts, Risks and Opportunities, IROs) müssen die dazugehörigen Offenlegungsanforderungen (Disclosure Requirements, DRs) in den ESRS identifiziert werden. Sind zu den IROs keine Offenlegungsanforderungen in den ESRS formuliert, müssen sog. unternehmensspezifische Offenlegungen erfolgen. I. R. d. sog. Wesentlichkeit der Informationen werden auf Ebene der DRs und der einzelnen Datenpunkte die relevanten Informationen für das jeweilige Unternehmen bestimmt. Die Datenpunkte können narrativ, semi-narrativ oder numerisch sein.
Rz. 3
Tab. 1 bietet eine Aufschlüsselung der "Soll"- und "Kann"-Datenpunkte für jeden ESRS gem. der Anwendungs- und Offenlegungsanforderungen. Die Anzahl der "Soll"-Datenpunkte ist in 2 Kategorien unterteilt: (i) Datenpunkte, die unabhängig von der Wesentlichkeitsbewertung gemeldet werden müssen (wie ESRS 2 und Datenpunkte, die sich auf IRO-1 in jedem thematischen Standard beziehen), und (ii) Datenpunkte, die der Wesentlichkeitsbewertung unterliegen.
Rz. 4
Noch häufig erfassen Unternehmen Nachhaltigkeitsdaten mithilfe von Excel/manuellen Systemen. ESG-Daten sind oft in verschiedenen Systemen enthalten, müssen manuell ergänzt werden oder werden noch nicht erhoben. In den seltensten Fällen sind die Daten in entsprechender Qualität und mit der erforderlichen Abdeckung in einem (Kern-)System enthalten. Mit Blick auf die Qualitätssicherung der Daten sowie zur Auditierbarkeit der Angaben ist von Anfang an mitzudenken, wie Belege für eingegebene Daten – auf kleinstmöglicher Ebene – dokumentiert werden können. Für die tatsächliche Erhebung ist es ratsam, technische Unterstützung, die über Excel-Listen hinausgeht, einzuführen.
Rz. 5
Die Vollständigkeit der Daten und deren Qualität werden mit der Zeit zunehmen. Die ESRS erwarten eine vollumfängliche Berichterstattung, d. h. eine Abdeckung derselben Inhalte wie in der finanziellen Berichterstattung bzw. mit Blick auf die Wertschöpfungskette darüber hinaus. Unternehmen können sich bei der Datenbeschaffung teilw. auf dem Markt für die Erfassung von Nachhaltigkeitsdaten in Unternehmen bedienen. Hier ist es möglich, langjährig etablierte Anbieter, Start-ups oder Künstliche Intelligenz (KI) zu nutzen sowie sich ständig weiterentwickelnde Systeme und Plattformen. Es ist davon auszugehen, dass sich die Quantität und Qualität der Informationen zu Akteuren in der Wertschöpfungskette im Lauf der Zeit verbessern wird. Bis dahin können z. B. Branchendaten oder ähnliche Quellen ein guter Ausgangspunkt sein. Die Verwendung geeigneter Schätzungen oder Näherungswerte ist entscheidend für die Qualität der berichteten Informationen. Die Herkunft der Daten kann die Qualität der in der Nachhaltigkeitsberichterstattung enthaltenen Informationen beeinflussen. Daher ist eine transparente Offenlegung und Erläuterung der Verwendung von Schätzungen bedeutend. Der Aufwand zur Datenerhebung kann durch technische Unterstützung reduziert werden; dennoch gilt zumeist, dass Kennzahlen eingegeben werden müssen (nur die wenigsten Größen sind technisch automatisiert). Immer wird die Schulung von Dateneingebern und Datennutzern eine Rolle für die Datenqualität spielen.
Rz. 6
Eine gute Governance klärt die unterschiedlichen Rollen bei der Dateneingabe und die Verantwortlichkeiten für Ergebnisse und Gegenmaßnahmen, wenn nötig. Am Ort des Geschehens wird der korrekte Wert der Kennzahl festgestellt und erhoben. Teilw. erfolgt eine Aggregation der Einzeldaten auf lokaler Ebene, bevor ein weiterer Plausibilitätscheck in den zentralen Fachabteilungen erfolgt. Unstimmigkeiten müssen im Austausch mit den Verantwortlichen in den Regionen oder vor Ort geklärt werden. Die Fachabteilung leitet dann plausibilisierte Zahlen und Belege in aggregierter Form an ...