为何ESG评级差异如此之大——投资者该如何解读?——《华尔街日报》
Florian Berg
随着基于环境、社会和治理(ESG)因素的投资持续增长,投资者面临一个两难选择:他们该相信哪家机构的ESG评级?毕竟投资者自身无法判断哪些公司真正符合ESG标准,必须依赖外部评级来决定投资方向。
然而不同评级机构给出的ESS评级差异巨大——同一家公司可能在A评级机构获得高分,却在B机构得到极低评分。我与同事研究的六家评级机构数据显示,其ESG评级相关性系数介于0.38至0.71之间(-1代表完全相悖,1代表完全一致)。换言之,六家机构从未对某家公司的ESG评级达成共识,多数情况下分歧显著。
这意味着当同一家企业获得截然不同的ESG评级时,投资者必须深入剖析各评级机构的方法论差异。
为探究ESG评级分歧的根源,我与Julian Kölbel、Roberto Rigobon共同分析了六家评级机构的ESG评级差异,发现分歧主要来自三大因素:评级指标选取的差异、各指标权重分配的差异,以及衡量方式的差异。这三个维度共同构成了每家评级机构的独特方法论体系。
以下是我们发现的情况——以及解决ESG评级分歧的潜在方法,使其成为投资者更有效的工具。
数据不同,权重各异
要了解不同评级机构底层数据的差异程度,请看这个例子:在我们选取的六家评级机构样本中,构成最终ESG评分的指标数量从某家公司的38项到另一家的282项不等。这表明ESG评级机构对重要性的理解存在显著差异。
当评级公司对各类议题的相对重要性持不同观点时,就会产生权重分歧。例如,职业健康与安全通常通过工厂工伤率来衡量。某些评级机构可能更看重企业在这方面的表现,而非企业的游说行为。但其他机构认为游说行为更为重要,因为企业可能在减少工厂事故的同时,却游说旨在提升全行业工厂安全性的法规——这可能导致全国范围内工伤事故总量增加。
投资者需要确认这些权重设置是否符合其个人关注点。比如对许多人(及许多评级机构)而言,多元化和气候变化近年来越发重要,但各评级机构赋予它们的权重仍存在重大差异。
衡量标准不一
评级分歧最棘手的原因之一,是当评级机构面对相同数据(或数据缺失)时采用了不同测算方法。例如,仅有少数公司披露供应链的二氧化碳数据。对于未提供此类数据的企业,ESG评级机构通常会估算其供应链碳排放量。每家机构都有独特的估算方法,因此得出的结论也各不相同。
我们还发现,评级者对公司的整体看法似乎会影响具体指标的评估。也就是说,某公司若在某项指标上获得高分,同一评级者更可能在其他所有指标上也给予高分。想象一个高中生有五门课由同一位老师授课:其中四门她表现优异,但最后一门毫无兴趣。老师可能会出于善意(或许是潜意识里),因她在其他课程的表现而提高这门课的成绩。
这就是我们所说的"评级者效应"。这表明ESG评估如同任何评价体系,都可能受到各种人为偏见影响。此外,部分评级机构在评估中使用人工智能技术,这些模型同样可能存在偏见,从而加剧评分差异。
探索解决方案
我们分析了评分差异的每个成因,发现测量方法差异导致了56%的ESG评分分歧,指标选择差异占38%,权重分配占6%。
改进评估的一个方法是出台法规,要求所有企业强制披露特定ESG相关数据——因为企业披露信息是评级数据的主要来源。目前部分企业遵循全球报告倡议组织(GRI)或可持续发展会计准则委员会(SASB)的标准进行披露,但这属于自愿行为。若监管机构强制要求企业按照统一标准披露,所有公司的ESG数据表现将更易于衡量。
如果监管机构希望更进一步,他们可以强制要求对ESG数据进行审计,使企业的披露信息像财务披露一样经过审计机构的核准。这将为ESG评级机构提供可靠的数据来源,用于各项指标的评估。
然而,即便企业采用统一数据集进行报告能减少ESG评级差异,不同评级方法仍会导致某些分歧。采用不同方法的评级公司之间加强竞争,可以推动创新,持续完善评级体系,从而更全面地反映企业在ESG方面的努力,而不仅限于强制披露的数据范畴。
例如,若工伤事故成为劳动实践的强制性衡量指标,企业可能通过施压医生淡化事故严重性来操纵数据。在竞争性市场中,ESG评级公司可以超越强制数据要求,探索其他评估劳动实践的方法。
监管能有效促进此类创新。例如,监管机构可强制要求ESG评级机构提高方法论透明度。这将增强市场竞争,因为投资者能据此更明智地选择评级参考。此外,学术界、非政府组织、媒体和被评级企业也能以建设性方式监督评级机构的实践。
目前,ESG评级的分歧并不意味着衡量ESG表现是徒劳的。这显然比没有衡量要好。但它凸显了一个现实:至少可以说,衡量ESG表现对评级机构以及依赖它们的投资者来说是一项挑战。在这些评级减少差异之前,关心ESG表现的投资者将不得不深入挖掘,以确保他们的资金投向与他们的理念一致的地方。
伯格博士是麻省理工学院斯隆管理学院的研究员。可以通过[email protected]与他联系。