投資家がESGデータを利用する動機とは？

国連PRIは、ESGの概念を打ち出した初期の大規模組織の一つであり、2005年以降、この考え方は世界的に支持されるようになった。それ以来、この考え方に賛同する機関は増え続け、2020年までに国連PRIの署名機関数は100から3,000を超え、運用資産総額は約1,040億ドルに達した。

ソース 国連 PRI

モルガン・スタンレーの報告書（2016年）によると、資産運用会社が持続可能な投資慣行を採用する主な要因は以下の通りである：

• 顧客需要 (29%)
• 財務リターンの可能性(15%)
• リーダーシップの個人的価値 (10%)

オックスフォード大学の教授が2018年に実施した投資家調査によると、投資家がESG情報を利用するのは、それが投資パフォーマンスにとって財務的に重要だからである。さらに、欧州の投資家は米国の投資家よりも、企業とのエンゲージメントがESG問題に取り組む企業セクターに変化をもたらすと強く信じている。

その動機の中で、大企業の回答者は中小企業の回答者よりも、クライアントの需要の高まりや類似企業を見る際の差別化要因など、戦略的な財務的理由を挙げる割合が有意に高かった。アムンディのグローバル・エクイティ・ヘッドであるニコラス・メルイッシュは、「ある企業を見るとき、ESGが優れているからという理由だけで見るわけではありません。しかし、投資を考えている可能性のある企業が2社あったとして、1社が模範的なガバナンスを持ち、もう1社がそうでなく、両者に同じようなアップサイドがある場合、当然、ガバナンスが優れている企業を常に優先します」と述べている。対照的に、個人投資家は投資判断におけるESG情報の考慮を倫理的責任と考える傾向が強い。

投資家にとって、ESG要素を無視することは、受益者に提供されるリターンに重大な影響を与えるリスクや機会を無視することである。ESG原則は、バイサイドの投資意思決定プロセスのほぼ全ての側面を支えている。

投資決定プロセスにおけるESGデータ活用の障壁

ステート・ストリート・グローバル・アドバイザーズが世界の機関投資家300社を対象に行った世論調査では、ESG基準を投資プロセスに組み込む場合、財務的に重要なデータを見つけることが最も大きな課題であることが明らかになった。現在、バイサイドは、投資戦略と倫理的責任をどのように調和させるかについて、まだ合意していない。

もう一つの課題は、それをいかに定量的に行うかであり、これによって投資プロセスへの導入が容易になる可能性がある。ESGパフォーマンスを測定することは投資家にとって重要ですが、投資家にとって非常に難しいことでもあります。特に、投資家が小規模・零細企業に投資する場合、それらの企業の多くは大規模なIR（投資家向け広報）部門を持たないため、投資の意思決定プロセスを円滑にするような文書の作成に着手していない。

中国はまた、企業や投資家の間でESGの実践を統合する上で多くの課題に直面している。「中国には、国際的なESG評価の枠組みや基準を現地で適用する成熟した経験がない」。ハーベスト・ファンド・マネジメントのESGリサーチ責任者、キャサリン・ハン氏は言う。「中国市場は、現在の市場環境、情報開示、データの入手可能性、データの質、投資家の投資哲学を改善すべきである。

ハーベストファンドのような資産運用会社がESGデータをどのように利用しているかの概要

ハーベスト・ファンド・マネジメントは中国を拠点とする資産運用機関であり、独自のESG格付けと投資の枠組みを構築した最初の動きの一つである。3つの主要柱、8つのサブカテゴリー、23の指標、110以上の評価基準により、ハーベストはESG評価システムを使って、中国の上場企業が直面するESGリスク・エクスポージャーと投資機会を評価している。

ハーベスト社は、7名のアナリスト・チームでESGリサーチを行っている。市場のESGデータの質が十分でないため、同社は社内リサーチ、ESGデータ・サイエンティスト、投資アナリストを通じてこれを補完しようとしている。

ハーベストでは、投資チームがESGリサーチと統合プログラムを監督しています。ESGアナリストは、ハーベストのESGモデルへのインプットを通じてESGリサーチに貢献しています。このモデルのアウトプットには、セクター・アナリストやポートフォリオ・マネジャーが投資判断に活用するESGスコアや洞察が含まれます。ESGスコアリング・フレームワークは、企業の業界が直面する財務上重要なESG課題に関連する企業の経営とガバナンスのパフォーマンスを測定します。また、ハーベストはポートフォリオの観点からESGパフォーマンスを分析し、データに基づき、大幅な遅れをとっている企業のアンダーウェイトまたは売却を検討します。

ハーベストはまた、そのプロセスに人工知能（AI）を使用していると主張している。AIは、同社が様々な公的情報源から入手する非構造化データを抽出・処理し、データの質と粒度を向上させるために使用される。特に、自然言語処理（NLP）を使ってESGトピックを監視・分類している。

参考:

アミール・アメル＝ザデ、ジョージ・セラフェイム投資家がESG情報を利用する理由と方法：Evidence from a GlobalSurvey.2018, 74(3):87-103.

ラース・カイザーESGの統合：価値、成長、勢い。2020, 21(1):32-51.

https://www.tradersmagazine.com/am/esg-on-the-buy-side/

https://www.mbachina.com/html/zx/202008/249212.html

http://www.pinlue.com/article/2019/09/2013/589646107908.html

https://news.hexun.com/2019-05-15/197199464.html

https://www.marketsmedia.com/buy-side-eyes-mandated-esg-disclosures/

https://www.bloomberg.com/professional/blog/buy-side-view-esg/

http://www.securitieslendingtimes.com/editorspicks/editorspicks.php?editors_picks_id=176

https://www8.gsb.columbia.edu/healthcare/publication/6748/esg-and-public-funds-risks-and-opportunities-for-investors

[sibwp_form id=3].