4. 社会与关系资本：衡量品牌声誉、客户关系及生态网络健康度。包括：客户净推荐值（NPS）、生态伙伴满意度、重大负面舆情次数、社会价值项目受益人次等。

5. 制造资本（在“智伞”语境下演化为“技术与数据资本”）：衡量核心技术与数据资产的厚度与质量。包括：平台可用性、数据资产规模与独特性、技术债务比率等。

6. 自然资本：衡量经营活动对环境的影响。虽然目前占比小，但作为未来项，包括：单位收入碳排放、服务器能耗效率等。

三、 量化挑战：将“软实力”转化为“硬数据”

最困难的部分，是如何为那些“软性”的价值维度找到可量化、可验证的衡量指标。

例如，如何量化“智力资本”？项目组最终设定了几个代理指标：知识库中一篇核心文档被引用的次数；员工通过能力认证后，在其岗位上关键绩效指标（KPIs）的提升幅度；公司参与制定的行业标准被官方采纳的数量。

对于“社会与关系资本”，他们引入了更复杂的测量方法。例如，聘请第三方机构进行匿名的伙伴满意度调研；通过舆情监测系统量化品牌声量的正面/负面比例；甚至尝试与高校合作，评估“星光计划”对受助微小个体经营状况的长期改善程度。

这些指标虽然不尽完美，但至少提供了一种观察和讨论的标尺，使得管理层的决策不再仅仅依赖于冰冷的财务数字。

四、 应用于决策：改变资源配置的逻辑

当第一份季度“综合价值报表”草稿摆上管理层会议时，它立刻引发了激烈的讨论和决策逻辑的改变。

关于那个偏远地区的社区项目，尽管财务维度评分很低，但其在“社会与关系资本”（政府关系、品牌声誉）和“智力资本”（模式创新、知识沉淀）维度上潜力巨大。最终，委员会决定在控制风险的前提下批准该项目，并将其明确定位为“战略投资”而非“盈利项目”，其考核指标也相应调整。

在年度预算评审中，技术中台申请的一大笔用于重构底层架构的预算，在传统财务视角下因其“短期内不直接产生收入”而容易被削减。但在综合价值报表中，这项投入对“技术与数据资本”（降低技术债务、提升平台稳定性）和“智力资本”（积累核心技术）的贡献被清晰展示，使其获得了通过。