MARKET INSIGHTS

ESG-進化を続ける企業の取り組み

米国株の ESG 格付け上昇に関する分析
2022 年 4 月

この日本語訳は参考として作成しています。英語版と日本語版の内容が異なる場合、英語版が優先します。

はじめにデータの出典環 境 （ Environment ） 、 社 会 （ Social ） 、 ガ バ ナ ン ス

MSCI Inc.（以下、MSCI）が提供する ESG 格付けフレーム（Governance）に配慮した投資（ESG 投資）に関して産ワークおよびラッセル 1000 指数を主に利用した。それらに業界と学術界が数多くの調査を行っているが、我々は基づき 、3 つ の主要 パラ メ ーター （① サンプ ル期 間 、1 つの非常に重要な問いにつき、さらに調査を行う価値があ② 属 性 分 析 を 実 施 し た ESG 各 項 目 の ピ ラ ー ス コ ア 、ると考えている。その問いとは、「企業は ESG に関する取③属性分析の調査対象とするラッセル 1000 指数の構成銘り組みを強化してきたのか?」ということである。

柄）を決定した。

ラッセル 1000 指数構成銘柄の ESG 格付け（加重平均）は、MSCI は 8,500 社超を評価対象として、0～10 の ESG近年確実に上昇している（図 1 参照）。しかしこれは、スコアを発表している。ESG 総合スコアを構成する環境企業による取り組みの変化を必ずしも示唆するものではな（ Environment ） 、 社 会 （ Social ） 、 ガ バ ナ ン ス

い。単にラッセル 1000 指数構成の変化の産物であるか、（Governance）の各ピラー項目に、複数のキーイシューがスコアルールの度重なる変更による「成績のかさ上げ」が設定されている。ESG 各項目のスコアは、それぞれのキー起きたにすぎない可能性がある。

イシューに付与されたスコアを加重平均して算出される。

そこで、ラッセル 1000 指数構成銘柄の属性分析を行い、3 つの構造的要因につき調整を行った結果、米国株の ESG

MSCI は、各企業の ESG 各項目のスコアを基に ESG 全体のスコアを算出し、AAA～CCC の格付けを付与する1。

格付けは確実に上昇していることが分かった。また、格付け

MSCI が ESG 項目のスコアに重大な影響を与える変更を変化の分布の偏りに関する分析と炭素排出量に関するケー2015 年 1 月 1 日付けで行ったため、また、それ以前の期間ススタディも紹介する。いずれも、全体的に格付けが上昇

については、特定時のデータ一式が入手不可であるため、した要因の少なくとも一部は、各企業による ESG に関する

我々は第 1 パラメーターであるサンプル期間の初日を取り組みの強化であることを示している。

2015 年 1 月 1 日とした。全データの最終日は 2021 年

こうした多面的分析の実施により、ESG スコアリング方法の進展と企業独自の取り組み強化の経緯について知見を提供できると確信している。

12 月 31 日である。
第 2 パラメーターである ESG 各項目のピラースコアに関して、我々は E（環境）と S（社会）の分析に焦点を置いた。
MSCI の G（ガバナンス）に関するスコアリング方法は、2015 年以降 2 回にわたり重大な変更があり、G の各キーイシュースコアと加重平均スコアに著しい影響を与えたからである。

20%

図1 ラッセル1000総合スコアの変化

10%

0%-10%
2015

2016

2017

2018
ESG

2019

2020

2021

E&S

出所：ロンドン証券取引所グループ、MSCI、D.E.ショー・グループ
1

MSCI は ESG、ピラー、キーイシュースコアの視覚的分類を次のリンク先にて公開している： https://www.msci.com/our-solutions/esg-investing/esgratings/esg-ratings-key-issue-framework

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1

柄の ESG スコアと E&S スコアの比較である。2018 年と構造的要因

2020 年に ESG スコアに急激な変化が見られる。これは属性分析により、E&S スコア（素点）の上昇幅のうち何%図 1 は、サンプル期間におけるラッセル 1000 指数構成銘G スコアに連続性がなくなったことを示している。これらが、スコアに加点／減点を加えたと考えられる構造的要因のスコアリング方法の変更を正確に調整することは不可能によるものだったかを予測した。要因ごとに逐次調整を行と判断し、我々の属性分析から G スコアを除外することにい、調整後の総合スコアを算出した。

した。

（1）指数の構成

第 3 パラメーターである企業選択に関しては、一貫性を持結果に上振れが生じた 1 つ目の要因は、ラッセル 1000 指たせるためにサンプル期間の全期間を通じてラッセル 1000数の構成銘柄だと思われる。サンプル期間中、ラッセル指数の構成銘柄であり、必要な ESG データが入手可能であ1000 指数銘柄のウェイトが変更されたため（一部は大きくる企業を調査対象とした2。母数の少ない属性サンプル対象変更）、指数の E&S 総合スコアが大きな影響を受けた。例

企業については、サンプル期間における E&S スコアの上昇

えば、サンプル期間を通じて、一貫して高い ESG スコアを幅が 18%であり、図 1 の青線が示すラッセル 1000 指数

MSCI から受けていた Microsoft Corp.の指数ウェイトは全構成銘柄の上昇幅 17%よりも高かった。

1.8%から 5.7%と大幅に上昇した。一方、ESG スコアによる格付け下位企業の 1 つである General Electric Co.の指数ウェイトは、1.1%から 0.2%に低下した。
上記を考慮に入れて、ウェイト変更が指数の E&S 総合スコアに与える影響を数値化しようと試みた。改訂版 Brinson

分析3の結果、同期間における E&S スコア上昇のうち約 5%が、指数のウェイト変更に起因するものであることが分かった（図 2 参照）。

図2 ラッセル1000属性サンプルのE&Sスコア変化：
指数構成と調整後効果
20%

15%

10%

5%

0%-5%
2015

2016

2017

指標構成

調整後効果

2018

2019

2020

2021

ラッセル1000属性サンプルのE＆Sスコア全体の変化

出所：ロンドン証券取引所グループ、MSCI、D.E.ショー・グループ

2

我々が採用した属性サンプルは 437 社で、ラッセル 1000 指数のウェイトに占める割合は 2015 年 1 月 1 日時点で約 63%、2021 年 12 月 31 日時点で約67%であった。サンプルと指数全銘柄のスコア変化の推移は類似しているというのが我々の考えだ。ラッセル 1000 指数全銘柄と我々の属性サンプルとの比較については、付録の図 11 を参照のこと。

3Brinson 属性モデルの改訂版を利用。次の文献に説明が記載されている：Gary P. Brinson and Nimrod Fachler “Measuring Non-US. Equity PortfolioPerformance”, The Journal of Portfolio Management (1985 Spring), Vol. 11, No. 3: 73-76。図 2 における「調整後効果」は、指標におけるウェイトを一定に保った場合の E&S スコアを表す。

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（2）キーイシューのスコア

このような上振れを把握するために我々は 2 回目の Brinson分析を行った（図 4 参照）。図 2 同様にラッセル 1000

E&S 総合スコアの上昇に上振れが生じた２つ目の要因は、指数のウェイト変更なしとした時の E＆S スコアの上昇幅

MSCI の ESG 各項目を構成するキーイシューに付与されるは、キーイシュースコアに付与したウェイトにも変更がウェイトの変更に関連すると思われる。図 3 は、ラッセル

なかった場合、4%高くなっていたであろうことが明らかに1000 指数の属性サンプル企業において、サンプル期間にウなった。図 4 の「キーイシュースコアのウェイト配分効果」

ェイトが最も上昇／低下した E&S キーイシューをそれぞれは、この構造的要因による上振れを示している。

3 つ示している。指数ウェイトの場合と同様に、サンプル期間におけるこうした変更の一部は明らかに重要な意味を持つ。一例として、MSCI はキーイシューの 1 つ（エネルギー効率）を完全に削除した。キーイシュースコアのウェイト変更により、ピラースコア総計と各ピラーのウェイトが大幅に変更される可能性がある。

図3 ラッセル1000属性サンプルにおけるMSCIのE&Sキーイシュースコアウェイト：
プラスとマイナスの最も大きな動き
12%
10%

プライバシーとデータセキュリティー

8%

人材開発

6%
4%

クリーンテックノロジーにおけるビジネスチャンス

2%

健康と安全

0%

有毒物質の排出と廃棄-2%

エネルギー効率-4%-6%

キーイシュースコア「エネルギー効率」は2017年に打切り

-8%
2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

出所：MSCI、D.E.ショー・グループ

図4 ラッセル1000属性サンプルE&Sスコアの変化：
キーイシュースコア配分とスコアの変遷
20%
その他のプラス要因

15%

資金調達環境の影響
有毒物質の排出と廃棄

10%

プライバシーとデータセキュリティー

5%

その他のマイナス要因
キーイシュースコアのウィイト配分効果0%

ラッセル1000属性サンプルE＆Sスコア
全体の変化（指標ウェイト構成調整後）

-5%
-10%
2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

出所：ロンドン証券取引所グループ、MSCI、D.E.ショー・グループ

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（3）開示の影響

1000 指数構成銘柄のうち、サンプル期間に初めて炭素排出特に近年は、株主の ESG 重視の姿勢が強まっているため、企業は ESG 基準の報告を増やしている。例えば、ラッセル
1000 指数構成銘柄のうち、2015 年初頭に炭素排出量のデータを報告していたのは 346 社であったが、2021 年末量の報告をした企業は、同期間に炭素排出量の報告について方針を変更しなかった企業、あるいは報告を完全に中止した企業よりも E スコアが上昇する傾向が顕著であった（図 5 参照）。には 507 社にまで増加した。今回の分析対象 437 社のうち、E&S スコアの上昇と開示増加の全体的な連動性を予測する

サンプル期間開始時点で炭素排出量のデータを報告してために、各対象企業について、Bloomberg Finance L.P.

いた企業は 193 社であったが、終了日には 294 社にまで（Bloomberg）の ESG 開示スコアの変化と（キーイシュー増加した。

スコアのウェイト変更を調整後の） E&S スコアの変化に関

この炭素排出量の例に的を絞り、データの開示と MSCI の Eする回帰分析を実施した4。

スコアとの関係が、サンプル期間に指数の E&S 総合スコアを上昇させた要因であるか否か評価を試みた。ラッセル

図5 Eスコア方向性の前年比変化の分布：
ラッセル1000内での炭素排出量初回報告者とその他の報告者（2015～2021年）

その他の報告企業

初回報告企業

13%
29%
39%
26%

62%

32%

スコア上昇

スコア減少

スコア変化なし

出所：ロンドン証券取引所グループ、MSCI、D.E.ショー・グループ

4

MSCI が ESG 開示スコアや類似指標の報告を行っていないため、Bloomberg の ESG 開示スコアデータを利用。Bloomberg はスコアを 0～100 点で報告しているが、我々は、MSCI の ESG スコアと比べて説明しやすいよう 0～10 点のスコアに読み替えて利用した。また、両社の報告期間を合わせるために、この開示データの期間を調整した。

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図 6 は回帰分析の結果であり、E&S スコアと開示には統計象企業の当該ベータと Bloomberg の開示スコア加重平均変的に重要な関係（t=5.3）があることが示されている。

化率の積は 5%、つまり、MSCI の ESG スコアに関連する開示効果により、E&S 総合スコアの上昇率は、最大 5%高

サンプル期間に Bloomberg の開示スコアが 1 ポイント上昇く算出されている可能性がある。

するごとに、企業の E&S スコアが 0.3 ポイント上昇する傾向があった（すなわち、ベータは 0.3 であった）。属性分析対

図6 調整済みE&Sスコア（Y軸）の変化とBloomberg ESG開示スコア（換算点）（X軸）の変化との関係（2015～2021年）

6

5

43

2

10-1-2-3-3-2-10

12345

出所：Bloomberg、ロンドン証券取引所グループ、MSCI、D.E.ショー・グループ

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5E&S 総合スコアの変化を逐次調整調整後、E&S スコアの上昇幅は約 12%となった。上記 3 つ以外の構造的要因が調整後 E&S スコアにプラスマイナスいずれかの影響をもたらしている可能性はあるが、残る約12%の上昇原因は、企業独自の取り組み強化であると思わ前述の通り、属性分析対象企業の調整前 E＆S 総合スコアれる。（後述の炭素排出量のケーススタディにおいて詳細は、7 年間で約 18%上昇している。これに関し、3 つの構に検討する。）

造的要因（指数構成の変化、キーイシュースコアのウェイト変更、スコア上昇と開示の連動性）ごとに素点を逐次調整した結果を図 7 に示す。

図 7 ラッセル 1000 属性サンプル E&S スコア変化に段階的調整を加えたもの（2015～2021 年）
上昇減少

合計

20%

18%

Weighted Average E&S Score Change

16%

14%

12%

10%

8%

一定の指標ウェイトに一定のキーイシュー

よるマイナス 5％の調

スコアウェイトによる整

プラス 4％の調整

情報開示の影響による
マイナス 5%の調整

6%4%2%0%
一定の指標ウェイト
調整前 E＆S スコア

情報開示の影響
一定のキーイシュースコアウェイ

調整済 E＆S スコア

出所：Bloomberg、ロンドン証券取引所グループ、MSCI、D.E.ショー・グループ

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格付け下位企業へのスコア上昇の偏り

間終了時に算出した結果、スコアの上昇は、当初格付けが低かった企業に偏っている。
スコアの上昇が当初 E&S スコアの低かった企業に偏ってい3 つ の 構 造 的 要 因 を 調 整 し た こ と に よ り 、 調 整後 E&S
スコアの上昇が対象企業全体に及んでいるかを調査することが可能となった。サンプル期間開始時に E&S スコアが比ることが明らかになり、次に当初の E&S スコアとスコア上昇幅との関係を調査するため、属性分析対象企業を当初のスコアに応じて 0～10 に分類した。前セクションに記載さ較的低かった企業の方が、スコアが上昇した傾向がある。

れている調整を行った後、スコアの変化をそれぞれ加重平

サ ン プ ル 期 間 開 始 時 に 、 属 性 分 析 の 各 対 象 企 業 を E&S

や高スコア企業（8～10）よりもスコアが大幅に上昇してス コ ア に 基 づ き 5 段 階 （ AAA ～ AA 、 A 、 BBB 、 BB 、B～CCC）で格付した（図 8 参照）。格付け上昇／低下した企業の割合および格付け維持した企業の割合をサンプル期均した。低スコア企業（1～3）は、中スコア企業（4～7）
いる（図 9 参照）。高スコア企業（当初スコアが最も高い企業群）は平均するとスコアが低下しているが、ウエイトを加味した低下幅は、低スコア企業の上昇幅よりも小さい。

図 8 ラッセル 1000 属性サンプルの E&S スコア遷移（2015～2021 年）
3%

AAA–AAA9%

AAA–AA

26%

A

43%

BBB

20%

BB

11%

BBB

43%

BB

34%

8%

B–CCC

1%

B–CCC

出所：Bloomberg、ロンドン証券取引所グループ、MSCI、D.E.ショー・グループ

図9 ラッセル1000属性サンプルのE&Sスコア変化（当初スコア別（1～10））4（2015～2021年）

20-2-4123456

78910

当初スコア別（1〜10）
出所：Bloomberg、ロンドン証券取引所グループ、MSCI、D.E.ショー・グループ

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ケーススタディ：炭素排出量

結論

前述の属性分析において、3 つの構造的要因に基づき E&S

本レポートにおいては、2015 年以降の ESG 総合スコアの総合スコアを調整した。しかし、我々の分析では判明しな上昇を解明するために、統計的技法を採用した。逐次調整かった構造的要因により E&S スコアが上昇している可能性の結果、属性分析の対象企業では、調整前 E&S 総合スコアは十分にある。企業による取り組み強化が本当にスコアをの上昇幅約 18%のうち前述の構造的要因を差し引いた 12%上昇させたのか評価するために、炭素排出量に関するケーが実質的な上昇幅となった。さらに、スコアの上昇は、ススタディを実施した。

サンプル期間開始時に E&S スコアが比較的低かった企業に炭素排出原単位（売上高百万米ドルあたりの MSCI が定める Scope1+2 の排出5量（トン））およびカーボンフットプ集中していた。つまり、低スコアの企業がスコアの上昇を牽引したということが示唆されている。

リ ン ト （ 時 価 総 額 百 万 米 ド ル あ た り の MSCI が 定 め る

多面的な属性分析は、ESG スコアの全体的傾向の評価のみ

Scope1+2 の排出量（トン））の 2 つを炭素排出量の測定ならず、スコアと企業の ESG に配慮した取り組みとの関係指標として採用した。この 2 つの測定指標を 2015～2021を評価する上でも有益であると考える。ESG 投資は今後も年の期間の炭素排出量データが入手可能なラッセル 1000 指拡大が予測されるので、投資決定に係る情報の入手だけで6数のサンプル企業に適用したところ 、指数ウェイトの変更はなく、ESG 格付けと企業における ESG に配慮した取り組の有無にかかわらず、両測定指標とも加重平均ベースでみとの関係を理解するためにも、投資家とアナリストが低下した（図 10 参照）。つまり、少なくとも炭素排出量にESG データ、トレンドおよび見解に対して厳格なアプロー関しては、企業の取り組み強化が E&S 総合スコアの上昇にチを取ることが非常に重要である。

影響を与えていることが分かった。ESG スコアを構成する全てのキーイシューには当てはまらないかもしれないが、スコアが少なくとも ESG に関する実際の取り組み変化をある程度反映していることが分かった。

図10 ラッセル1000ケーススタディの炭素排出原単位とカーボンフットプリント

売上高または時価総額100万ドルあたりの炭素排出量（トン）250
ラッセル1000ケーススタディサ
ンプルの炭素排出原単位（一定の200

指標ウェイト）ラッセル1000ケーススタディサ

150

ンプルの炭素排出原単位100

ラッセル1000ケーススタディサ
ンプルのカーボンフットプリント（一定の指標ウェイト）50

ラッセル1000ケーススタディサ
ンプルのカーボンフットプリント

0
2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

出所：MSCI、ロイターデータスコープ、D.E.ショー・グループ
5

Scope 1 排出は、企業の所有物あるいは管理物からの直接排出を指す。Scope 2 排出は、企業のエネルギー消費からの間接排出を指す（購入した電気など）。

6
データの入手可否により、本ケーススタディのサンプルである 581 社は属性サンプルに含まれる企業と同一ではない。付録の図 12 が示唆するように、本ケーススタディのサンプルは、ラッセル 1000 指数全銘柄を代表する集団となっていると我々は確信している。

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8

付録

加率が属性サンプルにおいてわずかに高いということは、今回の分析では様々な部分について、ラッセル 1000 指数構響を与えたという可能性を示唆していることに留意するこ上昇要因が全指数銘柄よりも属性サンプルに幾分大きな影成銘柄の一部を取り出したグループ（サブセット）に基づいて行った。これは、対象期間中のサンプルを一定に保ちたいという方法論的な理由と、データの入手可能性という理由によるものである。下の 2 つの図に見られるように、このサブセットに関する関連数値の動きはラッセル 1000
指数全構成銘柄の推移と概ね一致しており、我々の結論がラッセル 1000 指数自体に適用できる可能性が非常に高いことを示している。とが重要である。
図 12 は、炭素排出ケーススタディのサンプルとラッセル
1000 指数全構成銘柄の炭素排出原単位（CI）とカーボンフットプリント（CF）の加重平均を表すもので、これら 2 系列のデータが密接な関係にあることを示している。全銘
柄・サンプルいずれの炭素指標も時間とともに差が縮まり、月次変化率はそれぞれ約 0.87（CI）及び 0.98（CF）の相関を示している。炭素排出量の減少は、サンプルよりも

図 11 に見られるように、我々の属性サンプル E&S 総合スコアの合計が約 18%上昇したのに対し、インデックスの上昇幅は 17％であった。これら 2 つのデータ系列の差はどの時点においても 1.9％以下にとどまり、月次スコア変化はラッセル 1000 指数全構成銘柄において若干大きくなっており、このことは、前者よりも後者における企業取り組みの変化の方が炭素排出量の削減により大きな影響を与えた可能性を示唆している。

0.92 の相関を示している。とはいえ、加重平均スコアの増
図11 E&Sスコアの変化（指標サンプル別）

20%
15%

ラッセル1000

10%

ラッセル1000属性
サンプル

5%
0%
-5%
2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

出所：ロンドン証券取引所グループ、MSCI、D.E.ショー・グループ

図12 炭素排出原単位（CI）とカーボンフットプリント（CF）（指標サンプル別）
250
ラッセル1000CI

200

ラッセル1000ケース

150

スタディサンプルCI
ラッセル1000CF

100
50

ラッセル1000ケース
スタディCF

0
2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

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