証券経済研究第122号（2023.6）

サステナビリティ情報開示の拡充とESG 評価の不一致
浅

要

野

敬

志

旨

本稿では，2015年から2021年までの日本企業を対象に，サステナビリティ情報開示の拡充と ESG 評価機関間でみられる ESG 評価の不一致との関係について実証分析する。サステナビリティ情報開示の拡充の程度は，Bloomberg が様々な企
業情報開示をもとに独自算定している ESG 開示スコアを用いて確認し，ESG 評
価機関間でみられる ESG 評価の不一致の程度は，ESG 評価機関 2 社（MSCI，
FTSE）の各 ESG スコアの差（絶対値）を用いて確認する。
分析の結果，①時間とともに，日本企業のサステナビリティ情報開示が拡充
し，ESG 評価機関による評価が上がり，ESG 評価機関間の評価の差も狭まっていること，②全体でも環境，社会，ガバナンスといった分野別でも，各情報開示の拡充により，ESG 評価機関間の各評価の差が狭まっていること，③環境分野と社会分野における各評価の差が ESG 評価の差を広げており，ESG 評価の差を狭めるためには環境分野と社会分野における情報開示の拡充が有効であること，が明らかになった。②は Christensen et al.（2022）の結果と異なるが，近年において，MSCI と FTSE が年金積立金管理運用独立行政法人（GPIF）を含めた
ESG 評価の利用者と対話を重ね，ESG 評価手法の改善に向けた取り組みを進めていることなどが，結果に影響していると考えられる。
キーワード：サステナビリティ情報の拡充，ESG 評価機関，ESG 評価の不一致，
ESG 評価手法目

次

1 ．はじめに4.1 MSCI と FTSE の ESG 評価手法

2 ．ESG 評価機関

4.2 実証モデル

3 ．先行研究と仮説構築

4.3 サンプル

4 ．リサーチ・デザイン

4.4 記述統計

63

サステナビリティ情報開示の拡充と ESG 評価の不一致
5 ．分析結果

5.2 重回帰分析の結果

5.1 タイムトレンド分析の結果

6 ．おわりにが企業価値や財務情報と高い関連性（価値関連

1 ．はじめに性）を有するかについて，現状では作成者と読み手双方における共通理解が乏しく，また読み

本稿では，日本企業のサステナビリティ情報

手の間においても共通理解が十分に醸成されて開示に焦点を当て，ESG 評価機関間の ESG 評

いない状況にある。よく指摘される問題点とし価の不一致との関係について実証分析する。

て，ESG 評価機関間の ESG 評価の不一致が挙

財務情報は世界各国において会計諸制度が確げ ら れ る。ESG 投 資 の 資 産 残 高 が 拡 大 し，立しているのに対して，サステナビリティ情報

ESG 評価機関の評価次弟で多額の投資資金のはこれまで自主開示が一般的であり，その基準

行方が左右されるようになっており，こうした設定主体も民間で自然発生的に設立され，乱立指摘への注目度が高まっている。ESG 評価機状態にある。そのため，サステナビリティ情報

関は企業と投資家の情報仲介者であり，投資家の開示に積極的な企業は増加傾向にあるもの

が正しく ESG 投資の判断を行えるよう，資本の，十分な比較可能性が確保されていない，十市場に存在する情報の非対称性を緩和する役割

分な信頼性がないなどの問題点が指摘されていを 担 っ て い る。 し か し，ESG 評 価 機 関 間 でる（熊谷 2021, p.1）。

ESG 評価の不一致が続くようであれば，ESG

このような問題を緩和するため，世界的に統一されたサステナビリティ開示基準が作成され評価機関は期待される役割を果たしているとはいえない。

ようとしている。サステナビリティ開示基準の本稿では，ESG 評価機関の間で ESG 評価の作成は，企業による開示の取り組みレベルを一

不一致がみられるかどうかの真偽を確かめ，ま段引き上げるとともに，投資家等の利用者にたサステナビリティ情報開示がその不一致を狭とっても利用可能な情報の共通性，比較可能性

める効果があるのかどうかを確認するため，を高め，ひいては資本市場の効率性を高める大2015年から2021年までの日本企業を対象に実証きな意義がある。他方で，開示基準が過度に細分析を行う。

則的なものになれば，企業の創意工夫の余地が狭まり，開示が保守化や定型化（ボイラープ

2 ．ESG 評価機関

レート化）する懸念が生じる可能性も指摘されて い る（ 非 財 務 情報 の 開 示 指 針 研 究 会2021,

サステナブルファイナンス（持続可能な社会p.6）。企業は，開示情報の客観性や比較可能を実現するための金融）の急速な拡大を受け性の確保と，独自性の発揮とのバランスを取るて，企業のサステナビリティに関する取り組み

ための最適解を見出す努力が求められている。

状況やサステナビリティ関連の債券・融資の適ところで，どのようなサステナビリティ情報

格性等について情報を収集・集約し，評価を行64

証券経済研究第122号（2023.6）

う ESG 評価機関の影響力が大きくなっている

2020, p.5）。ESG 評価機関は，サステナビリ（金融庁 2022, p.1）。ESG 評価機関は企業と投ティに対する取り組みやその効果，情報開示状

資 家 の 情 報 仲 介 者 で あ り， 投 資 家 が 正 し く況といった様々なパフォーマンスの評価（以ESG 投資の判断を行えるよう，資本市場に存下，ESG 評価）を ESG スコアといった形で提在する情報の非対称性を緩和する役割を担って供 す る。ESG ス コ ア は 概 念 的 に は 非 財 務 パいる。

フォーマンスの要約指標であり，財務パフォー

図表 1 は，主要な ESG 評価機関の概要をま

マンスの要約指標である利益と類似している。

とめたものである。ESG 評価機関は世界で600

投資家は，ESG 投資の企業評価において，以上存在し，機関投資家が注目する代表的な企業から開示される統合報告書やサステナビリ

ESG 評価機関だけでも10近く存在する（吉川ティレポートと同様に，ESG スコアを重要な

図表 1
ESG 評価機関

特徴

約7,200社

0～5

・ESG について14の評価項目ごとに評価。個々の評価項目について20～30の調査項目の開示状況で評価し，セクターごとに重要性で重み付けし評価している・ 5 点満点中3.3点以上の評価でインデックスに組み込み（FTSE Blossom Japan 等の場合）

S&P Global

アンケート
約4,700社
公表情報

0 ～100・財務上のマテリアリティに重点。企業のサステナビリティに係る機会の認識，活用能力を毎年評価
・61の異なるセクター個別のメソドロジーも整備

Sustainalytics

公表情報約9,000社

0 ～100・企業の重大な ESG 課題へのエクスポージャーを評価
・ESG リスク管理能力に応じてスコアリング。なお，企業が直接管理できるリスクのみを考慮（例：石炭関連会社におけるスコープ 3 排出量は評価対象外）

MSCI

公表情報

約7,000社

AAA～CCC
（ 7 段階）・企業の ESG リスクと機会を 7 段階で評価。高評価を受けた企業はインデックスへ組み込み
・機関投資家向けにパフォーマンス調整済みに設計。毎年更新

CDP

ISS ESG

公表情報

カバレッジ

主要な ESG 評価機関の概要

尺度

FTSE

ソース

アンケート 約7,000社

・企業より提出されるアンケートに基づき，環境対応に関する透明性とサステナビリティ指標のパフォーマンスを評価。毎年実施・更新
A～D・気候変動，森林，水の安全という 3 つの主要なカテゴリを評価。スコ（ 8 段階）アリング方法はセクターごとに異なるが，共通カテゴリとしてガバナ
ンス，リスクと機会，目標とパフォーマンス，開示，排出方法を設定

公表情報約6,300社

・企業の開示慣行を測定し，特に環境および社会指標に焦点
・スコアは主に報告されるデータ量によって決定されるが，各種リスク
1 ～10
軽減のための対策およびリスクに対する将来的な責任へのコミットメ（10段階）
ントに対して強い重み付け
・GRI，SASB，TCFD の開示拡充は，ISS のランキング向上へ寄与

Vigeo Eiris

公表情報約4,500社

0 ～100

・国際枠組みに基づく38の基準を設定し，分析のためリスクファクター
により 6 つの領域に分類。さらに，各セクターと ESG 要素の関連性・重要性を鑑みて重み付けし，300超の指標を通じて評価
・ユーロネクストと共同で ESG インデックスを組成

Bloomberg

公表情報約11,500社

0 ～100・企業の環境データの Bloomberg 端末フィールドのカバー量を評価
・開示量のみにフォーカスし，パフォーマンスはスコアリングに考慮されない（出所） 吉川（2020）， 5 頁より筆者作成。

65

サステナビリティ情報開示の拡充と ESG 評価の不一致

情報源としている。世界の資産規模上位50の資評価機関が売りとする評価上の特色に起因する

産 運 用 会 社 に 関 す る 調 査 報 告（Hirai et al.,部分」による影響も大きい（松田・浅野 2023,2021）によると，50社のうち46社，割合にしてp.46）。このような評価手法の違いにより，複92％の資産運用会社が，少なくとも 1 社以上の数の評価機関が同一の企業に付した ESG スコ

ESG 評価機関を活用しているという。複数社

アに大きな差が生じるケースが散見されているを活用することも珍しくなく， 4 社以上を活用（湯山・白須・森平 2020, p.7；森・長谷部・している資産運用会社が50社中20社を占めてい石川 2021, p.4）。

る。資産運用会社による ESG 評価機関の活用

ESG 評価機関間の ESG 評価の不一致は，投は相当程度広まっているのが実態といえる（林資判断における ESG スコアの有用性を低下さ

2022, p.121）。

せる不確実性を反映している（Kimbrough et al.

企業も ESG スコアを活用しており，本来の2022）。 例えば，Gibson et al.（2021）は，ESG目的である株主や投資家に対するパフォーマン

評価の不一致と株式リターンとの間でみられるスの提示だけでなく，最新のサステナビリティ

正の相関を，環境評価の不一致を主因とするリのテーマやトレンドの把握など，マネジメント

スク・プレミアムで説明している。ESG 評価

ツールとしても活用している。また，ESG ス

機関の多様性を踏まえると，ESG 評価の不一

コアを役員報酬の KPI（評価指標）に採用する

致は必ずしも問題とはいえないものの，不一致

企業が日本にも現れ始めている。

を放置しておくことは問題であり，少なくともESG スコアの評価手法としては，ⅰ）評価担当者によって特段のばらつきがなく，組織横の対象とする環境・社会・ガバナンスなどの評

断的に質の高いサービスが提供されるよう，評価項目を更に詳細な調査項目にブレークダウン

価の基準や方法，要点等について，的確な指針

し，ⅱ）項目ごとに評価の視点を決め，ⅲ）そを定めて浸透させることが重要である（金融庁

れぞれの視点に沿って情報を集め，ⅳ）項目別

2022, p.19）。

に点数を付与したうえで，ⅴ）あらかじめ定め

3 ．先行研究と仮説構築た項目ごとのウエイトに応じて合計し，ⅵ）最終的な評価を決める，といった手順に沿う場合が一般的と言われている（荒尾・清水・小川
2020, p.12）。

ESG 評価機関間の ESG 評価の不一致は，ESG
評価機関の評価手法の違いに起因する部分と，企

ただし，評価・調査項目，評価の視点，使用業のサステナビリティ情報の質の低さに起因するする情報，項目ごとのウエイトなどが ESG 評

部分の 2 つで説明される場合が多い（GPIF 2022,

価機関間で異なっている。これは，
「評価の質

p.52）
。

的向上を目指すべき部分」と「企業情報開示に

ESG 評価機関間で ESG スコアの評価手法が起因する部分」による影響もあるが，各項目の異なることは前述したとおりである。Berg et

評価においてリスクや機会への影響をどう考慮

al.（2022）はその理由として，①評価・調査

するのか，リスクや機会への影響が発現するま項目要因（評価・調査項目が異なる），②測定

での時間軸をどう想定するのかといった「ESG

指標要因（同じ項目でも指標が異なる），③ウ

66

証券経済研究第122号（2023.6）

エイト要因（複数の項目の評価を統合する際の開示を拡充しても，ESG 評価機関の間で共通重み付け（ウエイト）が異なる）といった 3 つ

理解が高まるとは考えられず，むしろ ESG 評の要因を挙げている。そして，ESG 評価機関

価の不一致を広げることになるかもしれない。

６ 社の合計709個の指標を64個の項目に分類しこのように，ESG スコアの評価手法の違いた上で分析し，ESG 評価の不一致への影響度と企業のサステナビリティ情報の質の低さを前は，評価・調査項目要因が38％，測定指標要因

提とすれば，企業のサステナビリティ情報開示が56％，ウエイト要因が 6 ％であると示していの拡充は ESG 評価機関間の ESG 評価の不一致

る。測定指標要因の影響が半数を超えるというを広げると考えられる。例えば Christensen et

ことは，企業によるサステナビリティ情報開示

al.（2022）は，日本企業を含む世界中の企業の拡充は ESG 評価機関が使用する指標のバリにおいて，サステナビリティ情報開示の拡充に

1

エーションを増やし ，むしろ ESG 評価の不一

より ESG 評価の不一致が広がることを観察し致を広げる可能性があることを示唆している。

て い る。 た だ し，Christensen et al.（2022）

また，企業のサステナビリティ情報開示にの分析対象期間は2004年から2016年までと古は，国際財務報告基準（IFRS）のような高品

く，かつ ESG スコアの不一致に 3 社（MSCI，質の一組のグローバルスタンダードが存在せThomson Reuters，Sustainalytics） の ESG ス

ず，多くの開示基準や開示枠組み（以下，開示

コアを用いており，これらが結果に影響してい基準等）が乱立状態にある。その結果，それぞる可能性には注意が必要である。

れの開示基準等の中では一定の一貫性が確保さ

他方，企業のサステナビリティ情報開示の拡れているものの，異なる開示基準等の間では一充が ESG 評価機関間の ESG 評価の不一致を狭貫性と比較可能性が十分に確保されているとはめるという見方もある。一般的には，企業による

2

いい難い 。また，将来情報を含むサステナビ

情報開示は情報利用者間の見解の相違を狭める

リティ情報には企業の独自性（自由演技）が求と考えられる。企業の情報開示によってアナリ

められ，現時点では第三者による保証も強制さストの間で予想利益のばらつき（分散）が小されていないことから，開示項目，開示時期，情くな ること（Lang and Lundholm 1996, Hope

報の質（信頼性）などにおいて裁量余地が大き

2003），企業の不透明性（情報開示不足）によっい。環境への取り組みを誇張してアピールするて格付機関間で格付のばらつきが大きくなるこ

ような情報開示（グリーンウォッシュ）もみらと（Morgan 2002），読みやすい開示情報によっ

れ，このような状況下でサステナビリティ情報て格付機関間で格付のばらつきが小さくなるこ

1 例えば，職場の安全性について，企業が休業災害度数率のみ開示している場合，すべての ESG 評価機関がこの指標を用いて安全パフォーマンスを評価することになるが，企業が追加情報（例えば，全災害件数，傷病休業日数など）を開示している場
合，ESG 評価機関によって使用する指標が異なることになると考えられる。
2 比較可能性（Comparability）とは，項目間の類似点と相違点を主な利用者（投資家等）が識別し理解することを可能にする質的特性である。企業が過去に提供した情報と比較できたり，他の企業（特に類似の活動を行う企業や同じ産業内で事業を行う企業）が提供した情報と比較できたりすると，情報はより有用になる。一貫性（Consistency）とは，同じサステナビリティ
関連のリスクと機会について，報告企業とその他の企業の両方が，期間ごとに同じアプローチまたは方法を用いて開示することを指す。一貫性は比較可能性と関連するが，同じではなく，比較可能性が目標で，一貫性はその目標を達成するのに役立つものとされている。

67

サステナビリティ情報開示の拡充と ESG 評価の不一致と（Bonsall and Miller 2017）などが実証研究に つ い て も， 気 候 関 連 財 務 情 報 開 示 タ ス ク

により明らかにされている。これらの結果は，フォース（TCFD）のフレームワークに沿った情報開示が充実していたり，開示情報が読みや開示が増えるなど，企業の情報開示に前向きなすかったりすると，アナリストや格付機関の間変化がみられる。ESG 評価機関も ESG 評価改で見解の相違が狭まることを示唆している。こ

善に向けた取り組みを進めており，ESG 評価のように，一般的な情報開示効果を前提とすれ

手法の変更を検討する際には，資産運用会社やば，企業のサステナビリティ情報開示が拡充す

年金基金など機関投資家の意見聴取をする機会

ると ESG 評価の不一致が狭まると考えられる。

を設けている。例えば，世界的な ESG 評価機関

また，企業のサステナビリティ情報開示に課である Morgan Stanley Capital International（以題があるとはいえ，サステナビリティ情報の自下，MSCI）と FTSE Russell（ 以 下，FTSE）は

主開示が資本コストの低減，機関投資家の増

GPIF と対話を重ね，評価手法の改善に向けた取り加，企業をカバーするアナリスト数の増加，ア組みを進めている（GPIF 2022, p.29）。

ナリストの予測精度の向上や予測分散の低下な

財務情報に基づく企業評価でもアナリストのどにつながることを示す研究も多い（Dhaliwal

判断が分かれるなかで，非財務情報（サステナet al. 2011など）。これらの結果は，企業のサ

ビ リ テ ィ 情 報 ） に 基 づ く ESG 評 価 に お い てステナビリティ情報は質・量の両面で課題が残ESG 評価機関間の不一致を狭めることは容易されているとはいえ，投資家やアナリストにではない。しかし，GPIF が指摘するように，とって有用であることを示している。これらの日本において企業のサステナビリティ情報開示

結果と整合するように，Kimbrough et al.（2022）が拡充し，ESG 評価機関の ESG 評価手法につは2006年から2016年までの米国企業を対象に，いても改善に向けた取り組みが進められている

サステナビリティレポートの自主開示が ESGのであれば，少なくとも近年の MSCI と FTSE

評価機関間の ESG 評価の不一致を狭めることの ESG 評価の不一致は狭まっていると考えらを明らかにしている。

れる。そこで本稿では，以下の仮説を立て，企

日本で ESG 評価の不一致を論じる際には，運用資産額が200兆円近い年金積立金管理運用

業のサステナビリティ情報の拡充と ESG 評価の不一致の関係を観察する。

独立行政法人（Government Pension Investment
Fund：以下，GPIF）の存在を無視できない。

仮説：サ ス テ ナ ビ リ テ ィ 情 報 開 示 の 拡 充 は

GPIF は2017年 7 月 に 国 内 株 式 の ESG 指 数 を

ESG 評価機関間の ESG 評価の不一致を選定した際のプレスリリースで ESG 評価の不狭める一致について言及し，ESG 評価の精度向上の4 ．リサーチ・デザイン

ためには，企業によるサステナビリティ情報開示の促進と ESG 評価機関による ESG 評価手法の改善が必要であると指摘した。それ以降，大手企業を中心に統合報告書やサステナビリティ
レポートの開示が増え，気候変動リスク・機会

68

4.1

MSCI と FTSE の ESG 評価手法

世界には数多くの ESG 評価機関が存在する

証券経済研究第122号（2023.6）

が，本 稿 で は MSCI と FTSE の 2 社 に 注 目す

会にさらされている程度とそれらを管理している。理由は 3 つある。 1 つ目は，GPIF が毎年る程度の視点から評価しているのに対して，ガ公表する「ESG 活動報告」において，MSCI とバナンスに属する項目については，ガバナンス

FTSE の ESG スコアを比較検討しているため，の程度に応じて評価している。FTSE は環境，

2 つ 目 は，MSCI，FTSE，S&P Global と い っ社会，ガバナンスに属する項目を，ESG のリ

た ESG 評価機関の中で，日本企業は MSCI お

スクにさらされている程度とそれに対する取り

よび FTSE と比較的頻繁に対話をしているた組みの視点から評価している。ESG の機会を3

め ， 3 つ 目 は，MSCI と FTSE は GPIF を 含考慮しない点と，ガバナンスに属する項目につめた ESG 評価の利用者と対話を重ね，評価手

いてもリスクにさらされている程度と取り組み

法の改善に向けた取り組みを進めているためでの視点から評価している点が MSCI と異なっある。MSCI と FTSE の評価プロセスは概ねている。

似ているものの（白須・湯山 2021, p.70），評そして，使用する情報について，MSCI は企

価・調査項目，評価の視点，使用する情報，項

業の開示資料やマクロ経済データに加えて，目ごとのウエイトの点で異なるため，これらのニュース，その他メディアからの情報，NGO点を以下で確認する。

発行のレポート，その他ステークホルダーからまず，評価・調査項目について，MSCI は10

情報を収集している4。FTSE は，調査項目に個の評価項目（環境が 4 個，社会が 4 個，ガバ

関連する公開資料（統合報告書，サステナビリ

ナンスが 2 個）とその下に 2 ～ 6 個の調査項目

ティレポート，CSR 報告書，コーポレートガを設定し，FTSE は14個の評価項目（環境が 5

バナンス報告書，有価証券報告書，議決権行使

個，社会が 5 個，ガバナンスが 4 個）とその下結果，アニュアルレポート，ウェブサイト全般に20～30個の調査項目を設定している。評価項など）から情報を収集している。公表情報を用

目を環境，社会，ガバナンスに分けて設定するいる点は共通しているものの，公表情報の範囲

点は同じだが，評価・調査項目の数や内容に違は若干異なっている。

いがみられる。

最後に，項目ごとのウエイトについて，MSCI

次に，評価の視点について，MSCI は環境とは調査項目のウエイトをその重要度に応じて設社会に属する項目を，ESG のリスクおよび機定している。例えば，環境や社会に与える影響

3 GPIF が日本企業を対象に行ったアンケート調査「第 6 回機関投資家のスチュワードシップ活動に関する上場企業向けアン
ケート集計結果」（2021年 5 月公表）によると，ESG 評価機関と対話や問い合わせを行った割合は，MSCI が24.0％，FTSE が24.6％，S&P が6.3％であった。S&P の対話企業数が限られている背景には，同社の環境指数の評価項目が炭素効率等に絞られているためと考えられる。また，GPIF の「2021年度 ESG 活動報告」によると，ESG 評価の過程で ESG 評価会社にコンタクトを取る日本企業は年々増加しており，MSCI のデータによれば，世界の主要国・地域の中で，日本は ESG 評価の過程で MSCIとコンタクトを持った企業の割合が最も高い国・地域の一つとなっている。
4 S&P Global のように，独自に作成した質問票（アンケート）調査による企業からの回答を用いる評価機関もある。しかし，足元では ESG 評価のための質問票調査の有用性は低下傾向にあるという。なぜなら，企業によるサステナビリティ情報開示が拡大傾向にあるため，質問票調査でしか入手できない情報は相対的に低下しているためである。同時に，サステナビリティ情
報は財務情報に関連し，投資判断に重要であるという認識の拡大とフェア・ディスクロージャーへの意識の高まりによって，質問票調査への回答という形で特定の評価者のみに対して重要なサステナビリティ情報を提供する行為は憚られるようになってきていると考えられている（林 2022, p.129）。

69

サステナビリティ情報開示の拡充と ESG 評価の不一致が大きく，そのリスクや機会が実現するまでのビリティ情報開示に対して Bloomberg から受時間軸が短いと判断される項目は，影響が小さ

けた ESG 開示スコアである。このスコアは，

く時間軸が長いと判断される項目の 3 倍のウエサステナビリティレポート，アニュアルレポー

イトを持つように設定している。FTSE は評価

ト，企業ウェブサイトなど，企業が開示する項目のウエイトを，リスクにさらされている程様々な情報開示をもとに Bloomberg が独自算度に基づき設定している。例えば，ある評価項定したスコアであり， 0 から100まである5。よ目においてリスクに対する取り組みがベストプ

り多くのサステナビリティ情報を開示する企業

ラクティスだったとしても，リスクにさらされほど ESG 開示スコアは高くなり，もし仮説が支ている程度が低い場合には，ウエイトを低く設持されると ESG_D_Scoreit の係数は負（β1＜定している。このように，どの項目にどのよう0 ）になる。

なウエイトを設定するのかについて両社で異

年 の ESG パ フ ォ ー マ ン ス に 対 し て MSCI となっている。

4.2

コントロール変数（Controlit）は，企業 i が t
FTSE の 2 社から受けた ESG スコアの平均値

実証モデル，企業規模（Firm Sizeit），企業業（ESG_Avgit）

サステナビリティ情報開示の拡充と ESG 評， 成 長 機 会（BTMit），資本構造
績（ROAit）

価機関間でみられる ESG 評価の不一致との関（Leverageit）から構成されている。また，産業6係を確認するため，以下の OLS（Ordinary Leastと年の固定効果もモデルに加えている。すべて

Squares）回帰モデルを用いる。

の変数において，年度ごとに第 1 および第99

ESG_Diffit＝β0＋β1ESG_D_Scoreit＋ΣβkControlsit＋εit

パーセンタイルでウィンザー化し，標準誤差は⑴

ESG_Diff it は，企業 i が t 年の ESG パフォー
マンスに対して ESG 評価機関から受けた ESG ス
コアの差である。本稿では，MSCI と FTSE の企業ごとにクラスタリングしている。

4.3

サンプル

本稿は，仮説の検証にあたり，以下の条件を2 社から ESG スコアを入手した。MSCI の ESG

満たす企業を分析対象とする。

ス コ ア は 0 か ら10で あ る の に 対 し，FTSE の⑴ 日本の証券取引所に上場している企業であ

ESG スコアは 0 から 5 である。両社の ESG スコる。

アを 比 較 可 能 に するた め，Christensen et al.

⑵ 東証業種分類で，銀行業，証券・先物取引（2022）や白須・湯山（2021）に倣い，FTSE の業，保険業，その他金融業以外の業種である。

スコアを 2 倍にし，両スコアの差の絶 対 値を

⑶ 事業年の決算月数が12ヶ月である。

ESG 評価の不一致の程度とする。

⑷ MSCI と FTSE の ESG スコア（環境，社会，ESG_D_Scoreit は，企業 i が t 年のサステナ

ガバナンス分野の各スコアを含む）が入手可

5 集約したスコアは各項目の重要度に応じて加重される。例えば，温室効果ガス排出量は，他の項目よりも大きな比重（ウエイト）がかけられる。各セクターや各地域で共通したテーマ，項目，比重が適用される。なお，ESG 開示スコアは企業が開示する ESG 情報量を評価したものであり，各項目におけるパフォーマンスを評価したものではない。
6 産業分類について，FTSE は ICB 分類，MSCI は GICS 分類，Bloomberg では Bloomberg 業種分類（BICS）が用いられている。本稿では，白須・湯山（2021）に倣い，産業分類として MSCI の業種分類（GICS 分類）を用いる。

70

証券経済研究

能である。

第122号（2023.6）

スコアを公表している場合，t＋1期中の最後に⑸ Bloomberg の ESG 開示スコア（環境，社

公表されたスコアを用いている。本稿では，白会，ガバナンス分野の各開示スコアを含む）

須・湯山（2021）に倣い，t 期の ESG パフォーが入手可能である。

マンスに対して t＋1期の12月時点で観察され⑹ 日 経 Financial Quest か ら 連 結 財 務 諸 表

る ESG スコアを用いる。例えば，2021年 3 月

データと株価データが入手可能である。

期の財務データと同じ期間でセットする ESG

分析対象期間は，2015年から2021年までの 7

スコアは2021年12月のデータとする。このよう年間であり，最終サンプルは2,803企業・年度にデータセットすることで，サステナビリティ

7である 。ESG 評価機関の ESG スコアを企業の情報開示がその後の ESG 評価の不一致にどう

財務数値および Bloomberg の ESG 開示スコア

影響するのかを捉えることができる。

とリンクさせ，企業・年のデータセットを構築する関係上， 3 月決算の企業を分析対象とす

4.4

記述統計

る。例えば，2020年度の 3 月決算企業を例に説

図表 2 は，各変数の記述統計量を示したもの

明すると，2021年 3 月期の財務データと2021年

で あ る。MSCI と FTSE の ESG ス コ ア（ESG_

3 月時点の Bloomberg の ESG 開示スコアを同

Scoreit）の平均値は 5 点前後であり，MSCI よりじ期間でセットする。理由は，Bloomberg のも FTSE の方がやや低い。また，環境，社会，ESG 開示スコアは年次更新であり，2021年 3

ガバナンス分野別に各スコアを確認すると，環境

月期のサステナビリティ情報がすべて開示されスコア（E_Scoreit）と社会スコア（S_Scoreit）はるまで，担当のアナリストは ESG 開示スコア

同様の傾向がみられるものの，ガバナンススコアを更新しないからである。具体的には， 4 月に

（G_Scoreit）は FTSE の方が高い。ESG 評価に

2020年度のサステナビリティレポートが開示さ際して，FTSE は MSCI よりも情報開示を重視れたとしても，毎年 9 月に2020年度の統合報告する傾向にあること（白須・須山 2021, p.74），

8

書が開示されている場合 ，その年の後半まで

および Bloomberg のガバナンス開示スコア（G_ESG 開示スコアは公表されない。

D_Scoreit）が他の開示スコアより高いことか

他方，ESG 評価機関は企業のサステナビリ

ら，FTSE のガバナンス評価はガバナンス情報

ティ情報などを用いて ESG 評価を行う。FTSE

開示の影響を強く受けていると考えられる。まは t 期の ESG パフォーマンスに対する評価を年た，ガバナンススコアの標準偏差は他のスコア

1 回行い，ESG スコアを t＋1期中の 6 月またはのものよりも小さく，上場企業のガバナンスに

12月 に 公 表 す る。Christensen et al.（2022）

ついて法令で法定されているものが多いことがは，ESG 評価機関が t＋1期中に複数回の ESG

影響していると考えられる（白須・湯山 2021,

7 2015年以降とした理由は，ESG 投資が特に注目され始めたのが，コーポレートガバナンス・コード策定や GPIF による取り
組みを踏まえた後であること，FTSE については2014年以降のデータしか取得できないこと，MSCI は2013年以前になると対象企業がかなり絞られてくることや2015年に評価モデルの見直しをしていること，などによるものであり，白須・湯山（2021）に倣っている。
8 3 月決算の企業が統合報告書を開示する時期は 7 月末から 8 月末が多く， 9 月末までにはおおよそ出揃う。英文版は和文版の 1 ヶ月遅れとなることも多い。 9 月末までにおおよそ出揃う理由は，第 2 四半期決算（ 7 月～ 9 月）後の海外 IR や日経の統合報告書アワード（締め切り時期は10月から11月）にタイミングを合わせたいといった理由による。

71

サステナビリティ情報開示の拡充と ESG 評価の不一致
図表 2

各変数の記述統計量

変数

観測値数

MSCI
ESG_Score it
E_Score it
S_Score it
G_Score it

2803
2803
2803
2803

5.01
5.19
5.12
3.90

2.00
1.93
1.54
1.09

0
0.8
0.4
0.5

3.5
3.9
4.2
3.3

5
5.2
5.2
3.9

6.6
6.4
6.1
4.6

9.8
10
9.2
6.9

2803
2803
2803

4.39
4.28
3.73

1.90
2.62
2.33

0.8
0
0

2.8
2
1.8

4.2
4.4
3.4

5.8
6.4
5.6

8.4
10
9

2803

5.48

1.67

1.6

4

5.6

6.6

10

Bloomberg
ESG_D_Score it
E_D_Score it
S_D_Score it
G_D_Score it

2803
2803
2803
2803

38.91
31.08
16.85
68.67

10.83
21.02
7.35
9.46

18.42
0
0
48.77

30.32
15.95
11.46
61.02

38.62
31.47
15.27
66.92

46.88
47.60
20.50
73.81

67.51
74.09
45.10
96.12

Bloomberg（対数変換後）
Ln_ESG_D_Score it
Ln_E_D_Score it
Ln_S_D_Score it
Ln_G_D_Score it

2803
2637
2799
2803

3.62
3.05
2.74
4.22

0.29
1.28
0.41
0.13

2.91
－1.10
1.68
3.89

3.41
2.82
2.44
4.11

3.65
3.51
2.73
4.20

3.85
3.88
3.02
4.30

4.21
4.31
3.81
4.57

ESG_Diff it
E_Diff it
S_Diff it
G_Diff it

2803
2803
2803
2803

1.77
2.34
2.47
1.96

1.32
1.83
1.65
1.36

0
0
0
0

0.7
0.9
1.1
0.8

1.5
1.9
2.3
1.7

2.6
3.4
3.7
2.8

6.1
8.4
7
6.3

ESG_Avg it
E_Avg it
S_Avg it
G_Avg it

2803
2803
2803
2803

4.70
4.73
4.43
4.69

1.63
1.80
1.47
1.09

1.325
0.55
1
1.75

3.4
3.45
3.3
3.9

4.7
4.75
4.35
4.7

5.95
6
5.5
5.5

8.7
9.6
7.95
7.5

Firm Size it
ROA it
BTM itLeverage it

2803
2803
2803
2803

5.76
0.07
0.84
0.47

0.55
0.05
0.50
0.18

4.31
－0.10
0.05
0.10

5.38
0.04
0.47
0.33

5.70
0.06
0.76
0.47

6.13
0.09
1.09
0.62

7.32
0.35
3.43
0.89

FTSE
ESG_Score it
E_Score it
S_Score it
G_Score it

平均値 標準偏差p.72）。
次に，MSCI と FTSE のスコア差については，
ガバナンススコア差（G_Diffit）の平均値が環境

最小値

第 1 四分位 中央値 第 3 四分位 最大値

tensen et al. 2022, p.149），ESG 評価機関間のガバナンス評価の差が小さく，企業間のばらつ
きも小さいと考えられる。

スコア差（E_Diffit）と社会スコア差（S_Diffit）

最後に，
Bloomberg の ESG 開示スコア（ESG_のものよりも小さく，標準偏差も小さい。ガバ

D_Scoreit）については，平均値が38.91であり，ナンスは環境と社会に比べて議論されてきた期

社会開示スコア（S_D_Scoreit）ほど低くなく，間が長く，何が優れたパフォーマンスを構成す

ガバナンス開示スコア（G_D_Scoreit）ほど高くるかについての共 通 理 解 が 多いため（Chris-

なく，環境開示スコア（E_D_Scoreit）と同程度

72

証券経済研究第122号（2023.6）である。社会開示スコアが最も低く，ガバナン

5 ．分析結果

ス開示スコアが最も高いのは，コーポレートガ
バナンス・コードの制定以降，ガバナンス情報の開示が進んでいる一方，人的資本など社会分
野の情報開示はまだまだ少ない9という一般的

5.1

タイムトレンド分析の結果な理解と整合する。また，環境開示スコアの標

まず，主要仮説の検証に入る前に，前節で確準偏差は他の開示スコアのものよりも大きく，認した MSCI と FTSE の各スコア差や Bloom-

企業間でばらつきが大きいことがわかる。な

berg の各開示スコアなどが時間とともにどうお，Bloomberg の開示スコアは標準偏差が比変化しているのかを，タイムトレンド分析によ較的大きいため，対数変換後の数値も合わせてり確認する。ESG 評価機関はカバレッジ（評掲載している。

価対象企業）を年々増やしているため，時の経続いて，図表 3 の Panel A は MSCI と FTSE

過に伴うサンプル構成の変化が推定を混乱させの各スコア差の推移を示したものである。ESG ス

ないよう，企業固定効果をモデルに加えていコア差（ESG_Diff it）と社会スコア差（S_Diff it）

る。また，標準誤差は企業ごとにクラスタリン

は年々狭まっているものの，環境スコア差（E_グしている。

Diffit）とガバナンススコア差（G_Diffit）は年々

図表 4 は，各指標のタイムトレンド分析の結広まっている。また，Panel B は Bloomberg の果である。Panel A の左側は ESG スコア差に各開示スコアの推移を示したものであり，ESG

ついての結果であり，Time10の係数は負かつ開示スコア，社会開示スコア，ガバナンス開示

有意である。この結果は，企業の ESG パフォー

スコアは年々上がっているものの，環境開示ス

マンスに対する MSCI と FTSE の評価の不一

コアは年々下がっている。Panel A と Panel B

致が時間とともに狭まっていることを示唆すを見比べてみると，全体的に，各開示スコアとる。次に，この傾向がサステナビリティ情報開

各スコア差の間には負の相関がありそうであ示や ESG 評価とどう関係するのかを確認するる。一方，これらはデータの特徴を視覚的に確ため，従属変数を ESG_D_Scoreit と ESG_Avgit

認した記述統計にすぎず，以下では統計手法をにそれぞれ置き換えたところ，Time の係数は用いて，サステナビリティ情報開示と ESG 評

いずれも正かつ有意であり，時間とともに，サ

価機関間の ESG 評価の不一致の関係について

ステナビリティ情報開示が拡充し，ESG 評価確認する。

機関による評価が上がっていると解釈できる。
以上より，時間とともに，日本企業のサステナ
ビリティ情報開示が拡充し，ESG 評価機関による評価が上がり，ESG 評価機関間の評価の9 ディスクロージャー＆ IR 総合研究所は「統合レポート分析レポート 人的資本に関する開示状況」（2021年11月10日）において，日経225に採用され，かつ統合報告書を開示している136社を対象に，人的資本に関する開示状況の調査結果を公表している。そこでは，女性管理職比率は 8 割以上の企業が開示している一方，研修体系，従業員満足度調査，人事担当役員メッセー
ジ等の開示は 3 割程度，経営人材の育成の開示は 1 割強であり，人的資本に関する開示が少ない現状が示されている。
10 Time は，特定の会計年度（例：2021）からサンプル初年度（2015）を差し引いて求めている。

73

サステナビリティ情報開示の拡充と ESG 評価の不一致
図表 3

MSCI と FTSE の各スコア差と Bloomberg の各開示スコアの推移
Panel A：MSCI と FTSE の各スコア差の推移

3.0
2.43

2.45

2.5

2.20

2.0

1.61

1.5
1.0
0.5
0.0

ESG_Diﬀ

E_Diﬀ

2015

2016

S_Diﬀ

2017

2018

2019

G_Diﬀ
2020

2021

Panel B：Bloomberg の各開示スコアの推移
80

72.31

70
60
50
40

38.94
27.15

30

17.22

20
10
0

ESG_D_Score
2015

E_D_Score
2016

2017

不一致も狭まっていることがわかる。

S_D_Score
2018

2019

2020

G_D_Score2021の不一致が時間とともに狭まっているのに対しPanel B は，ESG スコア差を環境，社会，ガて，ガバナンス分野では逆に広がっており，図バナンス分野別に分割した場合の結果である。

表 3 で視覚的に確認した結果と整合している。

社会スコア差について，Time の係数は負かつPanel C は，ESG 開示スコアを環境，社会，有意であるのに対して，ガバナンススコア差にガバナンス分野別に分割した場合の結果であついては，Time の係数は正かつ有意である。

り，どの開示スコアについても Time の係数は

つまり，社会分野では ESG 評価機関間の評価

正かつ有意である。つまり，環境，社会，ガバ

74

証券経済研究第122号（2023.6）

図表 4 タイムトレンド分析
Panel A：ESG スコアの不一致，ESG 開示スコア，ESG スコア
ESG_Diff it

Time
Intercept it
Firm F.E.
Adj.R2F-stat.
観測値数

ESG_D_Score it

ESG_Avg it

Coef.

t-stat.

Coef.

t-stat.

Coef.

t-stat.

－0.0391
1.9215
Yes
0.52155.54***
2607－2.35**
33.02***

1.813633.1304
Yes
0.9218722.45***2607

26.88***
140.14***0.20194.0900Yes
0.8689298.77***2607

17.28***
99.92***

Panel B：環境スコア，社会スコア，ガバナンススコアの各不一致
E_Diff it

Time
Intercept it
Firm F.E.
Adj.R2F-stat.
観測値数

S_Diff it

G_Diff it

Coef.

t-stat.

Coef.

t-stat.

Coef.

t-stat.

0.01282.2863
Yes
0.5981
0.35
2607

0.59
30.27***－0.1006
2.7894
Yes
0.554622.67***
2607－4.76***
37.70***

0.14591.4353
Yes
0.364864.43***
2607

8.03***
22.53***

Panel C：環境開示スコア，社会開示スコア，ガバナンス開示スコア
E_D_Score it

TimeIntercept it
Firm F.E.
Adj.R2F-stat.
観測値数

S_D_Score it

G_D_Score it

Coef.

t-stat.

Coef.

t-stat.

Coef.

t-stat.

1.611326.6987
Yes
0.9145143.14***2607

11.96***
56.58***

1.1471
13.1117Yes
0.8282276.71***2607

16.63***
54.27***

2.687059.4047
Yes
0.81411020.49***2607

31.95***
201.58***Panel D：環境スコア，社会スコア，ガバナンススコア
E_Avg itTime
Intercept it
Firm F.E.
Adj.R2F-stat.
観測値数

S_Avg it

G_Avg itCoef.

t-stat.

Coef.

t-stat.

Coef.

t-stat.

0.09754.5219Yes
0.811739.78***
2607

6.31***
83.48***

0.21543.7455Yes
0.7594218.65***2607

14.79***
73.38***

0.17784.0696
Yes
0.5627167.87***2607

12.96***
84.64****** 1 ％水準で有意，** 5 ％水準で有意（両側検定）

ナンス分野のいずれにおいても，各情報開示がる。環境開示スコア以外は，図表 3 で視覚的に時間とともに順調に拡充していることがわか確認した結果と整合している。

75

サステナビリティ情報開示の拡充と ESG 評価の不一致

Panel D は，ESG スコアを環境，社会，ガバ

差が大きく，対数変換をしてデータ分布を正規

ナンス分野別に分割した場合の結果であり，ど分布に近似させたうえで分析したところ（右のスコアについても Time の係数は正かつ有意列），ESG 開示スコア（Ln_ESG_D_Scoreit）のである。つまり，環境，社会，ガバナンス分野

係数は負かつ有意（ 5 ％水準）になった。これにおける ESG 評価機関の各評価は時間ととも

らの結果は，サステナビリティ情報開示の拡充に上がっており，日本企業のサステナビリティ

が ESG 評価機関間の ESG 評価の不一致を狭めに対する取り組みが順調に進んでいることがわ

ることを示唆するものであり，仮説を支持すかる。

る。
次に，ESG スコア（ESG_Avgit）の係数は正5.2

重回帰分析の結果

5.2.1

サステナビリティ情報開示と ESG 評

かつ有意であることから，ESG 評価機関による ESG 評価が高いほど，ESG 評価機関の間で価の不一致

ESG 評価の不一致が広がると解釈できる。コ

次に，サステナビリティ情報開示の拡充がン ト ロ ー ル 変 数 に つ い て は， 企 業 規 模

ESG 評価機関間の ESG 評価の不一致にどう影（FirmSizeit）の係数が負かつ有意であり，収益響しているかといった主要仮説を検証する。分性（ROAit）と成長性（BTMit）の係数は負か

析にあたり，産業と年の固定効果をモデルに加つ有意傾向（10％水準）にあることから，企業

え，標準誤差は企業ごとにクラスタリングしての規模が小さく，収益性が低く，成長性が高いいる。

ほど，ESG 評価機関の間で ESG 評価の不一致が広がると解釈できる。

図表 5 （左列）によると，ESG 開示スコア（ESG_D_Scoreit） の 係 数 は 負 か つ 有 意 傾 向

得られた結果は，情報開示が情報仲介者間の（10％水準）にある。ESG 開示スコアは標準偏見解の相違を狭めるという一般的な情報開示効図表 5

サステナビリティ情報開示と ESG 評価の不一致
ESG_Diff it

ESG_D_Score it
Ln_ESG_D_Score it
ESG_Avg it
Firm Size it
ROA it
BTM itLeverage it
Intercept it
Year F.E.
Industry F.E.
Adj.R2F-stat.
観測値数

ESG_Diff it

Coef.

t-stat.

－0.0115－1.92*

0.1478－0.2915－1.4272－0.16500.25953.3101
Yes
Yes
0.2071
4.97***
2803

4.49***－3.24***－1.63－1.80*
1.13
6.94****** 1 ％水準で有意，** 5 ％水準で有意，*10％水準で有意傾向（両側検定）

76

Coef.

t-stat.

－0.4467
0.1500－0.2974－1.4691－0.1649
0.26624.5049Yes
Yes
0.2072
5.12***
2803－2.04**
4.63***－3.32***－1.67*－1.80*
1.16
5.92***

証券経済研究第122号（2023.6）

果と整合するものの，サステナビリティ情報開と FTSE は GPIF を含めた ESG 評 価の利用者示の拡充が ESG 評価の不一致を広げるとすると対話を重ね，ESG 評価手法の改善に向けた取Christensen et al.（2022）の結果とは異なる。

り組みを進めている。本稿はこのような行動変

その理由は 2 つ考えられる。 1 つ目は，分析対容の可能性がある ESG 評価機関を分析対象と象期間の違いである。Christensen et al.（2022）

し，Christensen et al.（2022）は分析対象としは2004年から2016年までを分析対象とし，本稿ていないことから，異なる結果が得られたと考は2016年から2021年までを分析対象としていえられる。

る。例えば，GPIF は2017年 7 月に国内株式のESG 指数を選定した際のプレスリリースで，
ESG 評価機関間の ESG スコアに大きなばらつ

分野別における各情報開示と各評価の

5.2.2

不一致

きがあると指摘し，それ以降，MSCI と FTSE

次に，環境，社会，ガバナンス分野別におけの ESG スコアの相関を毎年モニタリングしてる評価の不一致のうち，ESG 評価の不一致にいる。また，欧州共同体（EC）が2018年 8 月

影響するものについて確認する。分析にあたに「サステナブル・ファイナンスのためのアクり，5.2.1と同様，産業と年の固定効果をモデ

ションプラン」の一環として ESG レーティン

ルに加え，標準誤差は企業ごとにクラスタリン

グ市場を調査すると発表して以来，ESG 評価

グしている。

の質の向上に向けた議論が世界中で行われてい図表 6 によると，環境スコア差（E_Diffit）と

11。これらのことを前る（IOSCO 2021, p.15）

社会スコア差（S_Diffit）の係数は正かつ有意提とすれば，近年において ESG 評価機関の行であり，ガバナンススコア差（G_Diffit）の係動が変容している可能性は十分にある。本稿は数は負かつ有意でない。これらの結果は，環境

このような行動変容の可能性がある期間を分析

分野と社会分野における ESG 評価機関間の各対 象 に 含 み，Christensen et al.（2022） は 含

評価の差が ESG 評価の差を広げる一方，ガバ

まないことから，異なる結果が得られたと考え

ナンス分野の評価差は ESG 評価の差に影響しられる。

ないことを示唆するものであり，これらの結果

2 つ目は，分析対象とした ESG 評価機関の違を前提とすれば，ESG 評価機関間の ESG 評価いである。Christensen et al.（2022）は MSCI，の不一致を狭めるには，環境分野と社会分野のThomson Reuters，Sustainalytics といった 3 社

各評価の不一致を狭めることがまず求められるの ESG スコアを用いており，本稿は MSCI とといえる。

FTSE の ESG スコアを用いている。前述のよ続いて，環境，社会，ガバナンス分野別に，

う に，GPIF は MSCI と FTSE の ESG ス コ ア

各情報開示が各評価の不一致にどう影響するのの相関を毎年モニタリングしているし，MSCIかを確認する。これまでと同様に，産業と年の11 証券監督者国際機構（IOSCO）は報告書「ESG 格付け及びデータ提供者」を2021年11月に公表し，ESG 評価・データ提供機
関，これを利用する投資家，ESG 評価・データの対象となる企業に対して期待される行動を提言としてまとめている。また，
英国，欧州，インドなどにおいても，ESG 評価・データ提供機関に係る規制の導入の可能性も含め，評価の質の向上に向けた議論が行われている。日本においても，金融庁が2022年12月に「ESG 評価・データ提供機関に係る行動規範」を公表し，ESG
評価・データ提供機関に期待される具体的な行動を行動規範としてまとめている。具体的には，金融庁（2022）を参照のこと。

77

サステナビリティ情報開示の拡充と ESG 評価の不一致
図表 6

分野別評価の不一致と ESG 評価の不一致
ESG_Diff it

E_Diff it
S_Diff it
G_Diff it
ESG_Avg it
Firm Size it
ROA it
BTM itLeverage it
Intercept it
Year F.E.
Industry F.E.
Adj.R2F-stat.
観測値数

Coef.

t-stat.

0.13680.2240－0.03420.1805－0.2865－1.1172－0.11880.28071.8068Yes
Yes
0.297518.98***
2803

6.09***
9.85***－1.28
6.07***－2.82***
－1.28
－1.16
1.14
3.19****** 1 ％水準で有意，** 5 ％水準で有意（両側検定）

固定効果をモデルに加え，標準誤差は企業ごと低い（図表 2 を参照）。日本企業は2023年 3 月にクラスタリングしている。

期から，女性管理職比率，男性の育児休業取得

図表 7 の Panel A は開示スコアを，Panel B

率，男女間賃金格差を有価証券報告書に記載すは対数変換後の開示スコアを用いた結果であることが求められているが，このような比較可る。いずれの場合も，環境開示スコア（E_D_

能な情報の強制開示に加え，例えば人的資本な，社会開示スコア（S_Scoreit ，Ln_E_D_Scoreit）

どに関する独自性ある情報の自主開示が期待さ，ガバナンス開示ス
D_Scoreit ，Ln_S_D_Scoreit）

れる。また，環境開示スコアの標準偏差は他のコア（G_D_Scoreit ，Ln_G_D_Scoreit）の係数は

開示スコアのものよりも大きく，環境分野の情負かつ有意である。これらの結果は，環境，社

報開示は企業間でばらつきが大きい（図表 2 を会，ガバナンス分野の各情報開示の拡充が各評参照）。2022年 4 月以降，プライム市場の上場

価の不一致を狭めることを示唆するものであり，企業は TCFD 提言に沿った気候変動関連の情仮説を支持する。

報開示が義務付けられているが，それ以外の企

以上より，ESG 評価機関間の ESG 評価の不業についても，例えば環境負荷低減の取り組み

一致を狭めるには環境分野と社会分野におけるなどに関する情報の自主開示が期待される。

各評価の不一致を狭める必要があり，そのためには，環境分野と社会分野における各情報開示

6 ．おわりにの拡充が有効であることが明らかになった。日
本企業の環境開示スコアと社会開示スコアは共

本稿では，ESG 評価機関間で ESG 評価の不に低く，特に社会開示スコアは，本サンプルに一致がみられるかどうかの真偽を確かめ，またおいて100点満点中16.85点（平均点）と極端にサステナビリティ情報開示がその不一致を狭め

78

証券経済研究第122号（2023.6）

図表 7 分野別における各情報開示と各評価の不一致
Panel A：開示スコア（対数変換前）を用いた場合
E_Diff it

E_D_Score it
S_D_Score it
G_D_Score it
E_Avg it
S_Avg it
G_Avg itFirm Size it
ROA it
BTM itLeverage it
Intercept it
Year F.E.
Industry F.E.
Adj.R2F-stat.
観測値数

S_Diff it

Coef.

t-stat.

－0.0116－3.34***－0.0651

0.0753－1.0092－0.1008－0.33202.8844
Yes
Yes
0.3818
6.19***
2803

G_Diff it

Coef.

t-stat.

－0.0186－2.41**

Coef.

t-stat.

－0.0096－2.09**

0.47300.1939－2.0860
0.1874－0.2961－0.6023
Yes
Yes
0.207235.17***
2803

12.25***
2.01**－2.65***
1.99**
－1.1
－1.2

－1.25

0.56
－0.89
－0.94
－1.02
4.43***－0.2175－5.42***－0.2426－1.1987－0.1059－0.03175.3218Yes
Yes
0.228413.28***
2803－1.86*
－1.09
－0.94
－0.09
7.53***

Panel B：開示スコア（対数変換後）を用いた場合
E_Diff it

Ln_E_D_Score it
Ln_S_D_Score it
Ln_G_D_Score it
E_Avg it
S_Avg it
G_Avg itFirm Size it
ROA it
BTM itLeverage it
Intercept it
Year F.E.
Industry F.E.
Adj.R2F-stat.
観測値数

S_Diff it

Coef.

t-stat.

－0.2326－5.17***－0.0523

0.0726－0.6321－0.0792－0.2924
3.0373
Yes
Yes
0.345310.13***
2637

G_Diff it

Coef.

t-stat.

－0.5577－4.46***

Coef.

t-stat.

－0.7012－2.34**

0.47400.1938－2.09610.1875－0.2935
1.6933
Yes
Yes
0.207441.30***
2803

13.59***
2.25**－2.80***
2.18**
－1.25
1.53

－1.13

0.60
－0.53
－0.78
－1.00
5.27***－0.1908－5.35***－0.1902－1.2504－0.1196－0.1196
6.1191
Yes
Yes
0.234020.57***
2799

－1.64
－1.19
－1.16
－1.16
9.93****** 1 ％水準で有意，** 5 ％水準で有意，*10％水準で有意傾向（両側検定）る効果があるのかどうかを確認するため，2015

な企業情報開示をもとに独自算定している年から2021年までの日本企業を対象に実証分析

ESG 開示スコアを用いて，サステナビリティを行った。分析にあたり，Bloomberg が様々

情報開示の拡充の程度を確認した。また，ESG

79

サステナビリティ情報開示の拡充と ESG 評価の不一致

評価機関 2 社（MSCI，FTSE）の各 ESG スコ

済産業省などの国内行政機関によるサポートがアの差（絶対値）を用いて，ESG 評価機関間欠かせないと考えている。

の ESG 評価の不一致の程度を確認した。
まず，タイムトレンド分析では，時間ととも本研究は，東京都および TMU サステナに，日本企業のサステナビリティ情報開示が拡

ブル研究推進機構の助成を受けたものであ

充し，ESG 評価機関による評価が上がり，ESGる。論文執筆に当たり，北川哲雄・青山学

評価機関間の評価の不一致が狭まっていること

院大学名誉教授・東京都立大学特任教授とが確認された。また，全体および環境，社会，松田千恵子・東京都立大学教授から有益なガバナンスといった分野別に，各情報開示が各示唆を得た。また，日本経済会計学会第 3

評価の不一致に及ぼす影響を重回帰分析により回秋季大会（2022年12月）では阪智香・関確認したところ，いずれの場合においても，各

西学院大学教授から有益なコメントを頂戴

情報開示の拡充が各評価の不一致を狭めているした。心よりお礼申し上げる。

ことが確認された。さらに，環境分野と社会分
野における各評価の不一致が ESG 評価の不一
致を広げることも確認され，ESG 評価の不一

参致を狭めるためには，環境分野と社会分野における情報開示の拡充が有効であることも判明した。 2 つ目の結果は Christensen et al.（2022）の 結 果 と異 なるが，近 年 に お い て，MSCI とFTSE が GPIF を含めた ESG 評価の利用者と対話を重ね，ESG 評価手法の改善に向けた取り組みを進めていることなどが，結果に影響していると考えられる。

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（慶応義塾大学商学部教授）

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