ファイナンシャル・プランニング研究

学
会賞
学会賞
日本株式市場における近年の ESG に関する
パフォーマンス分析
Performance Analysis on ESG in the Japanese Stock Market
in Recent Years
みずほ第一フィナンシャルテクノロジー株式会社
門脇 俊輔 /Shunsuke KADOWAKI
キーワード（Key Words）
ESG（ESG），株式（Stock），ポートフォリオ（Portfolio）〈要 約〉
本論文では，日本株式市場における，近年の株式パフォーマンスと ESG との関係性について 2 つの実証分析を行った．第一は，MSCI の ESG 格付けを用いたポートフォリオ分析である．本論文では，2018
年 4 月以降，ESG 指数がアウトパフォームしている点に着目し，2018 年 4 月前後でリスク調整後リター
ンに違いがあるかを検証した．第二には，株式リターンと GPIF の ESG 投資との関係性について回帰分析を行った．分析の結果，ESG 格付けが AAA や AA といった高格付けのポートフォリオにおける，2018
年 4 月以降のリスク調整後リターンが改善している傾向が確認できた．また，株式リターンと GPIF の
ESG 投資の関係性については，有意な正の結果を得ることができた．得られた分析結果から，2018 年以降，
ESG 銘柄に対するニーズが高まったことを確認でき，株式パフォーマンスは GPIF の ESG 投資と関係していることが分かった．

1 ．はじめに
近年，責任投資の重要性から，世界的に ESG
投資が拡大している．昨今の気候変動や人権問題
等の世界的な潮流も相まって，日本株式市場でも発行体だけでなく，投資家もレピュテーションリ
スクを抑えるべく，ESG に対する取り組みを強化している．世界最大の年金運用機関である GPIFが 2015 年 に PRI に 署 名 し，2017 年 7 月 か ら ESG
パッシブ投資を開始した．これに続き，近年，日本の資産運用会社も様々な ESG パッシブ投信を開発・販売し，銀行・生損保等の機関投資家も運用体制の整備を行いながら，ESG 投資を積極的に拡大させている．こと日本株式市場においては，
ESG の評価が高い銘柄群（以下，ESG 銘柄と呼ぶ）のパフォーマンスは，過去 10 年程度においては優れなかった背景があるが，2018 年 4 月頃から，ESG 指数におけるパフォーマンスの改善が見られた．昨今の ESG 投資における重要性の高― 22 ―

まり等を受けて，2018 年 4 月周辺に ESG 投資に関する環境の変化が生じたことが示唆される．以上から，本論文では日本株式市場における近年のESG 銘柄のパフォーマンスを実証的に分析する．
ESG と株価の関係性については，欧米諸国を中心に研究が発展してきたが，日本株式市場についても文献が散見される．例えば，Bansal et al.
（2021）は MSCI の ESG スコアを用いて 1991 年から 2013 年の米株についてポートフォリオ分析を行った．湯山ほか（2018）は，Bloomberg の ESG 開示スコアを用いて 2013 年から 2017 年の日本株式についてポートフォリオ分析を行っている．そこで，本論文は，2010 年から 2021 年までの直近のデータを使って日本株式市場におけるパフォーマ
ンス分析を行った．具体的には，ESG に関するポートフォリオ分析と，株式リターンに対する GPIFの ESG 投資との関係性について実証分析を行った．第一は，MSCI の ESG 格付けを用いたポート

No. 22 2022

フォリオ分析である．In et al.（2018），Pavlova
and Boyrie（2021）の分析に依拠し，MSCI の ESG
格付けの高低により分位ポートフォリオを構築することで，2018 年 4 月から 2021 年 3 月までのリス
ク調整後リターンのアルファと，2010 年 1 月から2018 年 3 月までのリスク調整後リターンのアルフ
ァを比較した．
第二には，株式リターンと GPIF の ESG 投資との関係性について回帰分析を行った．Ramelli
and Wagner（2020），Takahashi and Yamada（2021）に依拠し，株式リターンと GPIF の ESG 投資との関係性を明らかにするため，GPIF における ESG 投資残高の保有比率の変化とリスク調整
前リターン，及びリスク調整後リターンを使って，業種における固定効果モデルの回帰分析を行った．
分析の結果，ESG 格付けが AAA や AA といっ
た高格付けのポートフォリオにおける，2018 年
以降のリスク調整後リターンが改善している傾向が確認できた．また，リスク調整前リターン，及びリスク調整後リターンと，GPIF の ESG 投資の関係性については，有意な正の関係性を得ることができた．上記の分析結果から，2018 年以降，
ESG 銘柄に対するニーズが高まったことが確認
でき，株式パフォーマンスは GPIF の ESG 投資と関係していることが分かった．
一方，頑健性の確認として，Bloomberg の ESG
開示スコアを使った分析も実施した．ESG 開示
スコアを基準に分位分けし，同様のポートフォリ

オ分析を行った．Bloomberg の ESG 開示スコア
では，2018 年 4 月以降，ESG 開示スコアが高い銘
柄群におけるリスク調整後リターンの改善の傾向は見られなかった．上記のように，分析方法やESG 格付け会社による違いから異なる分析結果が得られた点については，引き続き ESG 投資に関する分析の課題であると言える．
2 ．ESG の潮流と検証内容
2 ．1 直近の ESG 投資における動向
本節では，ESG 投資に関する動向を確認する．
ESG 投資の始まりについては諸説あるが，世界的に注目され始めたのは，2006 年に国連が PRI（Principles of Responsible Investment−責任投資原則）を提唱したことがきっかけであろう．
2006 年の国連が PRI を提唱して以降，PRI の署名
機関数と，ESG の運用資産残高は右肩上がりに上昇している．また ESG 格付けについて，投資の意思決定の過程で外部格付会社による ESG 格
付けを参考にする機関投資家も存在するが，様々な外部格付会社が ESG 格付けを付与している．
資産運用会社のアンケート調査では，2020 年時
点で 42％の割合で MSCI の ESG 情報を使用していることが判明しており，GPIF の ESG 活動報告の中でも MSCI の ESG 評価について分析をしていることから，MSCI の ESG 情報は国内機関投資家の中でもプレゼンスがあると考えられる．上記の点を鑑み，本論文の分析では，MSCI の ESG 情

230
210
190
170
150
130
110

90

2010年12月
2011年5月
2011年10月
2012年3月
2012年8月
2013年1月
2013年6月
2013年11月
2014年4月
2014年9月
2015年2月
2015年7月
2015年12月
2016年5月
2016年10月
2017年3月
2017年8月
2018年1月
2018年6月
2018年11月
2019年4月
2019年9月
2020年2月
2020年7月
2020年12月

70

MSCI Japan ESG

図1

TOPIX

MSCI JapanMSCI Japan ESG Leaders・TOPIX・MSCI Japan における累積パフォーマンス

（注） 2010 年 12 月を 100 とする
出所：Bloomberg より筆者作成― 23 ―

ファイナンシャル・プランニング研究報を用いて分析を行う．そして日本株式市場における ESG 銘柄のパフォーマンスを確認する．図 1
は，日本株式市場における MSCI の代表的な ESG指数である，MSCI Japan ESG Leaders 指数と，その親指数である MSCI Japan 指数，TOPIX のパフォーマンス推移となっている．2010 年 12 月
末を 100 として，累積パフォーマンスを計測している．図 1 を見ると，ESG 指数が，親指数である MSCI Japan 指数に 10 % 以上劣後する局面や，TOPIX に対しても劣後している局面が散見される．このような背景から，市場関係者の中では，
日本株式市場における ESG 銘柄の長期的なパフォーマンスについてあまり良いイメージを持たれていない．過去，日本株式における ESG 情報の開示が十分に進んでいなかったことが指摘される．また ESG 格付けやスコアが付与されている
銘柄は，情報開示余力のある時価総額が大きいという傾向がある一方，2010 年以降，マーケット
として小型グロース株が選好されていたこと等が要因で，ESG 指数が相対的に劣後していたと考えられる．
一方，ここ 3 年程度は，ESG 指数におけるパフォーマンスの改善が見られる．図 2 は，2018
年 3 月末を 100 として，各指数の累積パフォーマン ス を 示 し て い る．2018 年 4 月 以 降，ESG 指 数のパフォーマンスが改善していることが分かる．
この点については，図 3 に示す通り，GPIF にも指摘されている．図 3 には，GPIF が採用している ESG 指数に関して 3 つの折れ線グラフが示され て お り， 具 体 的 に は，MSCI ジ ャ パ ン ESG セ
レクト・リーダーズ指数の対 TOPIX 相対株価，
MSCI 日本株女性活躍指数の対 TOPIX 相対株価，
FTSEBlossom Japan 指数の対 TOPIX 相対株価の推移を表している．また面グラフで示しているのが TOPIX100 の対 TOPIX 相対株価である．2017
年 4 月 か ら 2018 年 3 月 の 期 間 で は TOPIX100 の対 TOPIX 相対株価が 1 を下回った一方，2018 年
4 月から 2019 年 3 月の期間では，TOPIX100 の対
TOPIX 相対株価が 1 近辺まで持ち直していることが分かる．このような市場環境において，大型銘柄に対するエクスポージャーが高い MSCI ジャ
パン ESG セレクト・リーダーズ指数や MSCI 日本
株女性活躍指数の 2 つの指数については，2017 年
4 月からの 1 年間では，パフォーマンスが TOPIXを下回る結果となったが，2017 年 4 月からの 2 年間では TOPIX を上回る結果となった．上記のように，ESG 指数のパフォーマンスは，小型株効果など ESG 以外の要因にも大きく左右されることが指摘されている．
しかしながら，上記の観点は，指数全体から受ける印象であって，実証的には分析されていない．
したがって，2018 年 4 月以降の ESG 指数がアウト
パフォームしている点に注目し，2018 年 4 月周辺に ESG 投資に関する環境の変化が生じた想定で，2018 年 4 月前後のリスク調整後リターンの比較を行う．2018 年 4 月以降のデータにおいて，ESG 格
付け・スコアと，資産価格モデルを用いたリスク
調整後リターンとの関係性について分析すること

130
125
120
115
110
105
100
95
90
85

2018年3月
2018年5月
2018年7月
2018年9月
2018年11月
2019年1月
2019年3月
2019年5月
2019年7月
2019年9月
2019年11月
2020年1月
2020年3月
2020年5月
2020年7月
2020年9月
2020年11月
2021年1月
2021年3月
2021年5月

80

MSCI Japan ESG

TOPIX

MSCI Japan

図 2 2018 年 4月以降のMSCI Japan ESG Leaders・TOPIX・MSCI Japanにおける累積パフォーマンス
（注） 2018 年 3 月末を 100 とした累積パフォーマンス
出所：Bloomberg より筆者作成― 24 ―

No. 22 2022

図3

ESG 指数と小型株効果

出所：GPIF「2018 年度 ESG 活動報告」

は，ESG と株式パフォーマンスにおける研究として付け加えるものとなり，有用であると考える．
そして，2018 年 4 月以降に観察されたパフォーマンスについて，GPIF による ESG 投資の影響について分析を行う．
2．
2 検証内容ESG に関する分析は様々な観点から研究が行われているが，日本株式市場における 2018 年以
降の株式リターンの分析を行った研究は筆者が知る限り存在しない．そこで本論文では，以下の 4つの仮説を立てて分析を行う．
2010 年以降の全期間での ESG 銘柄のパフォーマ
ンス
Chen and Yang（2020）
を始め，一部の研究では，
外部格付機関（MSCI も含む）による ESG 格付けのカバレッジ数が安定してきた 2010 年以降を対象として分析を行っている．本論文でも 2010 年
以降にフォーカスして分析を行う．前節の図 1 で示した通り，2010 年以降の比較的長期の ESG 指数におけるパフォーマンスは，他の指数に劣後するため，ESG 銘柄のリスク調整後リターンは有意な正の値を取るとは考えにくい．本論文で定めた，2010 年から 2021 年の全期間で見ると，GPIFの PRI の署名等，ESG に関する様々な潮流があったものの，日本株式市場においては，全期間平均
的にはそれほど ESG に対するニーズの高まりはなかったと考えられる．マーケットとしても小型
グロース株が選好されていたことが一部起因する― 25 ―だろう．また，全期間における ESG 銘柄のリス
ク調整後リターンが有意な正の値ではなかった場
合，多くの市場関係者が抱いているように日本株
式市場では ESG 銘柄が劣後している可能性を指摘できる．したがって，まず本論文で扱う観察期
間全体で分析を行い，過去の長期の投資ホライズ
ンでは ESG 銘柄群がアウトパフォームしていな
いことを確認する．以上をまとめると検証仮説は以下の通りとなる．
仮説 1：2010 年以降の長期間においては，ESG 銘
柄に対する需要の高まりは明瞭ではなかったことから，ESG 格付けが高い銘柄群のリスク調整後
リターンは正ではない．
2018 年 4 月以降の ESG 銘柄のパフォーマンス
前節の図 2 で示した通り，直近 3 年程度においては ESG 指数がアウトパフォームしている点を鑑みると，ESG 銘柄に対して多くの資金が流入していたと考えられる．GPIF の ESG 投資の開始に加え，近年，ESG に関する様々なイニシアチ
ブが発足し，ESG の観点を無視できなくなった
ことで，発行体，投資家の両サイドは，ESG 活
動や ESG 投資の加速に拍車がかかったと推測している．したがって，2018 年 4 月以降については，
ESG 格付けが高い銘柄群のリスク調整後リター
ンは有意な正の値を取ると考えられる．また逆に，各機関投資家は，責任投資の観点や ESG に関するレピュテーションリスクを回避するため，ESG
格付けが低い銘柄群から一定程度の資金を引き上ファイナンシャル・プランニング研究

図4

GPIF が採用している ESG 指数

出所：GPIF「2020 年度 ESG 活動報告」

げた可能性も予想できる．そのため，ESG 格付
けが低い銘柄群よりも ESG 格付けが高い銘柄群の方がリスク調整後リターンは高いと考えられる．上記 2 点について確認できれば，2018 年 4 月
周辺に日本株式市場において ESG 投資に関する環境の変化が生じたことを意味する．以上をまとめると，検証仮説は以下の通りとなる．
仮説 2：2018 年 4 月以降，ESG 格付けが高い銘柄に対するニーズが高まったことにより，ESG 格
付けが高い銘柄群のリスク調整後リターンはそれ以前よりも上昇している傾向がある．
仮説 3：2018 年 4 月以降，投資家は ESG 格付けが低い銘柄より ESG 格付けが高い銘柄を選好した
ことで，ESG 格付けが高い銘柄群の方が低い銘
柄群よりもリスク調整後リターンは高い．
GPIF の ESG 投資と株式リターンの関係性
GPIF は 2017 年より ESG パッシブ投資を開始したが，2017 年の投資開始時に，ESG 投資の意義について以下のように語っている．
「ESG 投資の運用資金の拡大は，企業の ESG
評価向上のインセンティブになり，ESG 対応が強化されれば，長期的な企業価値向上につながる．さらに，日本企業の ESG 評価向上が ESG 評
価を重視する海外資金の流入につながれば，日本
株のパフォーマンス向上が期待される．これらのインベストメント・チェーンの最適化の恩恵を最大限享受できるのが，ユニバーサル・オーナーた
る GPIF であり，年金の被保険者であると考えている．
」― 26 ―

上記を鑑みると，GPIF は，ESG 投資を開始す
ることによって，長期的な投資ホライズンにおけるリスク調整後リターンの改善を期待しており，世界最大の年金運用機関として積極的に ESG 投資を推進することで，日本株式市場全体の底上げを目的としている．そして，GPIF の ESG 指数の選定にあたっては，ポジティブ・スクリーニング
や，公開情報をもとにした ESG 評価とその評価方法の開示，そして ESG 評価会社及び指数会社のガバナンス体制・利益相反管理の 3 点を重視したものになっている（図 4）．豊富な資金力と発信力を持つ GPIF が ESG 投資への哲学を世の中に示した影響力は大きいと考えられる．本論文では，
2018 年 4 月周辺の ESG 投資に関する環境の変化が起こった後の期間については，GPIF の ESG 運
用残高におけるウエイトの変化と，株式リターンとの間には正の関係があると予想する．GPIF は
ESG 投資を開始してから，ESG 投資としてどの
ESG 指数に対しどの程度投資しているかを公表している点は非常に影響力があると考え，機関投資家をはじめとする多くの投資家が追随したことで，多く銘柄の株式リターンと GPIF の ESG 投資は関係していることを予想している．以上をまとめると，検証仮説は以下の通りとなる．
仮 説 4：2018 年 4 月 以 降，GPIF の ESG 投 資 に 他の投資家も追随したことから，GPIF における
ESG 投資の保有割合の変化と，株式リターンとの間には正の関係がある．

No. 22 2022

以上，4 つの検証仮説を整理すると，全期間の分析では ESG 銘柄に対するニーズの高まりは確認できないことを検証する一方，2018 年 4 月以降の分析では，ESG 銘柄に対するニーズの高まりを確認するとともに，株式パフォーマンスは GPIFの ESG 投資と関係していることを検証する．この 4 つの仮説から，2018 年 4 月周辺での ESG 投資に関する環境の変化の有無を包括的に分析する．

マ・フレンチ 5 ファクターモデル，（5）ファーマ・
フレンチ 5 ファクターモデルにモメンタムファクターを加えたモデルの 5 つのモデルを用いる．
（1）
（2）
（3）

3 ．データとモデル
3．
1 データ
本論文では，2021 年 3 月末時点で，TOPIX を構成している銘柄を分析対象とした．データについては，リフィニティブと MSCI，QUCIK の3 つのデータベースからデータを入手した．配当込み株式リターンについては，リフィニティブの
Datastream より入手したデータからリターンの計算を行った．ESG のデータについては，MSCIが付与している ESG 格付けのデータを使用した．
同社の ESG スコアではなく，ESG 格付けを使用している理由については，アナリストやファンドマネージャー業務の実務を行う際には ESG 格付けを使用する傾向があるためである．時価総額やROE，売買代金等のファンダメンタルデータについては，QUICK Workstation Astra Manager
より取得した．ファクターデータは French のウェブサイトで提供されている日本株分析用の月次のファクターデータを用いている．ただし，同データはドル建てのため，円ドルレートにより円建てリターンに変換した．
ここで，MSCI の ESG 格付けについては一部欠損していたため，線形補完の処理を行っている．
また，GPIF による ESG 投資におけるウエイトの増減の計算に必要となる，各 ESG 指数の構成銘
柄，構成ウエイトについても，各指数の HP より取得をし，会計年度末に近い数値を利用している．
3．
2 モデル①〜 ESG ポートフォリオ分析〜
仮説 1，仮説 2，仮説 3 を検証するため，ポート
フォリオ分析を行う．
本論文では，In et al.（2018），
Pavlova and Boyrie（2021）の分析に依拠し，下記の通り，5 つの資産価格モデルを使い，等ウエイ
ト・時価加重したポートフォリオのリスク調整後リターンであるアルファを算出することで分析を行う．資産価格モデルとしては，（1）CAPM モデ
ル，（2）Fama and French（1993）に基づいたファーマ・フレンチ 3 ファクターモデル，（3）Carhart（1997）に基づいたカーハート4 ファクターモデル，（4）Fama and French（2015）に基づいたファー― 27 ―（4）（5）
ここで，Rit は MSCI における ESG 格付けで分位分けされたポートフォリオ i の t 月の株式リタ
ー ン で，Rft は リ ス ク フ リ ー レ ー ト，Rmt − Rft は
リスクフリーレートに対する市場の超過収益率，SMBt と HMLt はそれぞれサイズとバリューのファクターリターンである．WMLt はモメンタム，
RMWt と CMAt は収益性と投資に関するファクタ
ーリターンを表している．各ファクターに対する
β i は感応度を示しており，各資産価格モデルのリ
スク調整後リターンである α を推定し，特定の有意水準のもとで有効性を分析する．本論文では，10％を有意水準とする．また，ε it は誤差項である．
また MSCI の ESG 格付けにおける分位ポート
フォリオの構築方法について説明する．当分析
で は，MSCI の ESG 格 付 け を 基 準 に，5 分 位 で分位分けを行う．表 1 の通り，ESG 格付けが一番 高 い ポ ー ト フ ォ リ オ を AAA と AA で 構 成 し（Portfolio1），A のポートフォリオ（Portfolio2），
BBB のポートフォリオ（Portfolio3），BB のポー
ト フ ォ リ オ（Portfolio4），B と CCC の ポ ー ト フォリオ（Portfolio5）で分位分けを行った．そして，格付けが付与されていない銘柄群をポートフォリオとして追加する（Portfolio6）．Portfolio6
は 銘 柄 数 が 非 常 に 多 く， 上 記 の Portfolio1 か ら
Portfolio5 を加味すると，Portfolio6 は全体の銘柄
割合 71% を占めることになる．時価総額ベース
では，Portfolio1 から Portfolio5 で 90% 近くを占めている．上記の通りの分位分けを実施した上，等ウエイト及び時価加重でポートフォリオを構築した．

ファイナンシャル・プランニング研究

表1

MSCI の ESG 格付けにおける銘柄数の割合と分位別ポートフォリオ（注） 2018 年 1 月時点

3．
3 モデル②〜 GPIF の ESG 投資と株式リター
ンとの関係性〜
仮説 4 を検証するため，以下のような回帰分析を行う．本論文が推定すべきモデルは，以下の式（6）と（7）であり，最小二乗法（OLS）で推定を
行う．

（6）

（7）
ここで，被説明変数について，次の通り設定する．
（6）は t 期における銘柄 i のマーケットリター
ンに対する超過収益率，（7）は t 期における銘柄
i の CAPM リスク調整後リターンとなっている．
CAPM リスク調整後リターンは，t 期毎に月次リターンを使用して，各個別銘柄のリスク調整後リターンを推定したものとなっている．t 期は会計
年度を表し，2018 年度から 2020 年度の 3 つの会
計年度で分析を行っている．GPIF は 2017 年 7 月
3 日に ESG 指数を選定しており，同年 7 月以降に運用を開始している．当分析では，2018 年 4 月周辺の環境の変化を想定しているため，2018 年 4 月
以降の 3 年間をメインに分析を行っている．3 年間の全期間の分析に加え，各年度についてもサブ期間として分析を行っている．2018 年度から2020 年度の 3 つのサブ期間と，2017 年度も分析を行 っ た．2017 年 度 に つ い て は，2017 年 8 月 から
GPIF が ESG 投資を開始したと想定し，2017 年 8月から 2018 年 3 月までを分析期間とした．説明変数は，以下の通りとなる．GPIF_ESG は，t 期における GPIF の ESG 投資におけるウエイトの変化― 28 ―を表している．Controls は，コントロール変数を設定している．また，単純に平均値を比較するだ
けでは，業種の固定化された効果や時間的傾向をコントロールできない可能性があるため，会計年度の固定効果，業種の固定効果を加えている．また，ε it は誤差項である．
以下，説明変数について詳しく説明を行う．
GPIF_ESG は，前述の通り，t 期における GPIF の
ESG 投資におけるウエイトの変化を表している．
GPIF が 保 有 す る ESG の 運 用 残 高 と 各 ESG 指 数の構成銘柄のウエイトを掛け合わせて算出する．
GPIF が保有する ESG 指数毎の投資残高における情報は，GPIF のウェブサイトから得たものである．構成銘柄の情報は，各 ESG 指数のウェブサ
イトにて公表されるリバランス時のウエイトを使用している．Controls には，以下のコントロール
変数が含まれている．市場リスクは，t 期毎に月次配当込みリターンから，CAPM で推定したβ を加えている．サンプル期間においては，新発 10
年国債の最終利回りを用いている．サイズ効果とバリュー・グロース効果をコントロールするため，
株式時価総額の自然対数（ln_MC）と簿価時価比率の自然対数（ln_M_B）を加えた（Fama andFrench（1993））．株式の流動性も，株式リター
ンに影響を与える要因としてよく知られている．
Amihud（2002） に よ っ て モ デ ル 化 さ れ て い るAmihud Illiquidity（Illiq）を加えており，株式リターンの絶対値と取引量の日次比率で算出した．
また，企業の総負債から現金を引いたものを総資
産でスケーリングした純負債比率（Net_Debt）や自己資本利益率を加えることで，財務流動性や企業の収益性をコントロールしている．上記の変数
は，各 t 期に入手可能な情報を用いて構築している．当分析では，TOPIX 採用銘柄を基本としているが，ビジネスモデルや会計項目の違いから，
金融サービス会社は除外している．その結果，各年度のサンプルは 1900 銘柄前後で構成されている．

No. 22 2022

表2

表3

各変数の基本統計量

業種別平均の CAPMリスク調整後リターンとマーケット超過リターン

表 2 は，分析に用いた変数の基本統計量を示したものである．マーケットに対する超過収益率（R − Mk t）の平均値は 0.56％で，CAPM のリスク
調整後リターン（CAPM adjusted return）の平均値
は 0.26％となっている．
（R − Mk t）の標準偏差は，40.00% で，（CAPM adjusted return）の標準偏差は，2.62% となっている．GPIF の ESG 投資におけるウエイトの変化は非常に小さく，平均で 0.09％となっており，ROE で測定される収益性の平均値
は 5.69％で，ベータの平均値は 1.19 である．
また，リスク調整後リターンやマーケット超過
収益率が業種によって異なるため，業種別ダミーの変数も加えている．表 3 は，GICS で分類した
業種別平均の CAPMリスク調整後リターンとマー
ケット超過リターンを示している．平均リスク調整後リターンとマーケット超過リターンが，業種間で大きくばらついていることが分かる．I T セ
クターを中心に，リスク調整後リターンとマーケ
ット超過リターンがプラスで安定しているのに対し，一般消費財セクターはマイナスとなっている．
4 ．実証結果①〜 ESG ポートフォリオ分析〜― 29 ―

当分析では，仮説 1，仮説 2，仮説 3 の検証を行うために，ポートフォリオ分析を行う．MSCI の
ESG 格付けをもとに 5 分位の銘柄群に分けた等ウ
エイト及び時価ウエイトポートフォリオと，ESG
格付けが付与されていない銘柄群の等ウエイト，
時価ウエイトポートフォリオの計 6 つのポートフ
ォリオを構築した．また，各分位ポートフォリオの構築の際に，株式リターンの上下 1% の銘柄について裾きりを行った．
ESG 格付けで分位分けされた 6 つのポートフォ
リオに対して前節の（1）～（5）式の 5 つの資産価格モデルを実行し，リスク調整後リターンが有意な形で価格付けできるかを検証する．ここで，αi はポートフォリオ i の切片であり，i = 1 は ESG
格付けが AAA と AA である銘柄のポートフォリ

ファイナンシャル・プランニング研究

表42010 年以降の等ウエイトポートフォリオ分析におけるリスク調整後リターン※括弧内は t 値，＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれ 1% 有意水準，5% 有意水準，10% 有意水準を表す．

表52010 年以降の時価ウエイトポートフォリオ分析におけるリスク調整後リターン※括弧内は t 値，＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれ 1% 有意水準，5% 有意水準，10% 有意水準を表す．

オ， i = 5 は ESG 格付けが B と CCC である銘柄のポートフォリオ，i = 6 は ESG 格付けが付与されていない銘柄のポートフォリオを意味する．上記の時系列回帰の切片 α が正であり，統計的に有意であれば，これらのポートフォリオのリターンは，標準的なリスクファクターでは値付けできず，リスクを取らずに追加的なリターンを得られることを示唆する．分析結果とその解釈について，以下
検証 1 ～ 3 と対応させて記載する．
仮説 1：2010 年以降の長期間においては，ESG 銘
柄に対する需要の高まりは明瞭ではなかったことから，ESG 格付けが高い銘柄群のリスク調整後
リターンは正ではない．
表 4， 表 5 は，2010 年 以 降 の 等 ウ エ イ ト 及 び
時価ウエイトでのポートフォリオ分析の結果を記載している．表 4，表 5 における行（1）～（6）は，2010 年 1 月 か ら 2021 年 3 月 ま で の 期 間 に おける各ポートフォリオの分析結果を示している．
なお，ページ数の問題から，リスク調整後リタ― 30 ―

ーン以外のファクターの分析結果は割愛している．ESG 格付けが高いポートフォリオに注目す
ると，Portfolio1 は等ウエイト，時価ウエイトともに全モデルにおいて有意ではない正の値を取っている．また，Portfolio2 については，時価ウ
エイトのファーマ・フレンチ5ファクターモデルのα（=0.47）のみ 10% の有意水準で正の値を取っている．この結果から，ESG 格付けが高いポート
フォリオのリスク調整後リターンは，正の値を取る可能性があるものの有意ではないため，0 と異ならないことが分かった．一方，ESG 格付けが低いポートフォリオについても，多くの資産価格
モデルにおける α i は，有意ではない正の値を取っている（Portfolio4 における CAPM の α（=−0.08）
は負となっている．）ESG 格付けが付与されていないポートフォリオについては，等ウエイトのPortfolio6 ですべての資産価格モデルで有意な正の値を取っていることが分かる（例えば，ファーマ・フレンチ 5 ファクターモデルの α（=0.58））．
すなわち，ESG の要素とは関係が薄い小型株中
心の Portfolio6 で α が得られていたことが分かる．

No. 22 2022

表62018 年 3 月前後の等ウエイトポートフォリオ分析におけるリスク調整後リターン※括弧内は t 値，＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれ 1% 有意水準，5% 有意水準，10% 有意水準を表す．

表72018 年 3 月前後の時価ウエイトポートフォリオ分析におけるリスク調整後リターン※括弧内は t 値，＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれ 1% 有意水準，5% 有意水準，10% 有意水準を表す．

以上より，2010 年以降の全期間における分析
では，ESG 格付けでは特徴が見られず，仮説 1 が支持される結果となった．11 年という長期的な投資ホライズンでは，ESG 投資における発展途上の期間も含まれるため，ESG 銘柄は有意な形で α― 31 ―

が得られず，むしろ ESG 格付けが付与されていない銘柄群で正の α が得られていることが確認できた．したがって，多くの市場関係者が抱いているように，長期で分析した場合，日本株式市場では ESG 銘柄が劣後している可能性が指摘できる．

ファイナンシャル・プランニング研究

仮説 2：2018 年 4 月以降，ESG 格付けが高い銘柄に対するニーズが高まったことにより，ESG 格
付けが高い銘柄群のリスク調整後リターンはそれ以前に比べて上昇している傾向がある．
続いて表 6，表 7 は，2018 年 3 月前後における 2
期間のポートフォリオ分析の結果を示している．
表 6，
表 7 の奇数行（行（1），
（3），
（5），
（7），
（9）
（
，11））
は 2010 年 1 月から 2018 年 3 月までの期間，偶数行
（行（2）
，
（4）
，
（6），
（8），
（10），
（12））は 2018 年 4月から 2021 年 3 月までの期間を表している．ここでは，2018 年 4 月前後のパフォーマンスの違いが分かるように，2010 年 1 月から 2018 年 3 月の期間の分析結果を掲載している．
Portfolio1 に注目してみると，等ウエイトの表
6 行（2）ではファーマ・フレンチ 3 ファクターモ
デルの α（=0.65）と，ファーマ・フレンチ 5 ファ
クターモデルの α（=0.76）において，5% 水準で有意の正の結果が得られた．時価ウエイトの表 7 行（2）ではファーマ・フレンチ 5 ファクターモデルにおいて 10% 水準で有意の正の α（=0.57）が得られた．すなわち，2018 年 4 月以降，様々なリスク要因を考慮した後でも，ESG 格付けが高いポー
トフォリオは正の α が得られることが示唆される．推定された α は，年率換算で 6.8 ～ 9.0% の追加リターンに相当する．また表 6 行（2）におけるPortfolio1 の他のモデル（CAPM，カーハート 4
ファクターモデル，ファーマ・フレンチ 5 ファク
ターモデル＋モメンタム）の分析結果を見ると，
α は正で推定されており，有意ではないものの行（1）の分析結果よりも t 値が高いことから，α の信頼度が増している可能性が指摘できる．
他のポートフォリオについても見てみると，
Portfolio2 については，すべて有意ではないものの，等ウエイトの CAPM 以外では 2018 年 4 月以
降の α は正の結果を得られた．Portfolio3 については，2018 年 4 月以降の分析では等ウエイト，時価ウエイトともにファーマ・フレンチ 5 ファク
ターモデルで有意なプラスの α が得られている．
Portfolio6 に つ い て は，2018 年 4 月 以 降，CAPM
以外の等ウエイトの資産価格モデルにおいて有意な α が得られている．
2010 年 1 月から 2018 年 3 月の期間の分析結果を見ると，行（1）の Portfolio1 では等ウエイト，時価ウエイトとともに有意ではない正の α が得ら
れ て い る 一 方， 行（9）や 行（11）の Portfolio5 やPortfolio6 の α において，複数の資産価格モデル
で正の有意な値を得られている．この結果から，2010 年 1 月から 2018 年 3 月の期間では，日本株式市場において ESG の要素はそれほど注目されて― 32 ―

いなかった可能性が示唆でき，仮説 1 とも整合す
る結果となっている．
各ポートフォリオの α について順位付けをすると，以下の通りとなる（各資産価格モデルの α の平均値をもとに算出）．
【2018 年 4 月から 2021 年 3 月までの期間】
等ウエイト
Portfolio1 > Portfolio6 > Portfolio3 > Portfolio2>Portfolio4 > Portfolio5
時価ウエイトPortfolio1 > Portfolio3 > Portfolio2 > Portfolio6>Portfolio5 > Portfolio4（参考）【2010 年 1 月から 2018 年 3 月までの期間】
等ウエイト
Portfolio6 > Portfolio5 > Portfolio3 > Portfolio2>Portfolio4 > Portfolio1
時価ウエイトPortfolio2 > Portfolio5 > Portfolio6 > Portfolio3>Portfolio1 > Portfolio4
上記の通り，等ウエイトと時価ウエイトで結果の差があるものの，2018 年 4 月から 2021 年 3 月までの期間について，概ね，ESG 格付けの高い
銘柄群のポートフォリオの α が高いことが分かった．特に，Portfolio1 は，等ウエイト・時価ウエ
イトともに資産価格モデルの平均 α が一番高く，
Portfolio3 についても上位 3 番目までに位置してい る． そ し て，ESG 格 付 け が 低 い Portfolio4 とPortfolio5 は下位に位置していることから，2018
年 4 月以降，ESG の要素が評価され始めている可能性が示唆される．また，2010 年 1 月から 2018
年 3 月の期間における平均 α を見ると，ESG 格付けを基準とした序列がまったく成り立っていない
ことが指摘できる．一方で，2018 年 4 月以前と以後で差があるかどうか別途検証を行ったが，有効な結果を示すことができなかったため，分析上の課題が残る．以上から，仮説 2 の検証の結果，一部の資産価格モデルでは 2018 年 4 月以降のリスク
調整後リターンは有意な正の値を得ることができ，頑健性には課題が残るものの，2018 年 4 月前
後でリスク調整後リターンが上昇している傾向が見られたため，ESG 銘柄に対するニーズが高まった可能性を示唆する．

No. 22 2022

表8

ESG-Portfolio におけるロングショートの等ウエイトポートフォリオ分析※括弧内は t 値，＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれ 1% 有意水準，5% 有意水準，10% 有意水準を表す．

表9

ESG-Portfolio におけるロングショートの時価ウエイトポートフォリオ分析※括弧内は t 値，＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれ 1% 有意水準，5% 有意水準，10% 有意水準を表す．

仮説 3：2018 年 4 月以降，投資家は ESG 格付けが低い銘柄より ESG 格付けが高い銘柄を選好した
ことで，ESG 格付けが高い銘柄群の方が低い銘
柄群よりもリスク調整後リターンは高い．
表 8， 表 9 は，ESG 格 付 け が 高 い Portfolio1 とESG 格付けが低い Portfolio4 ～ 6 のロングショー
ト戦略を行った際のポートフォリオ分析の結果を示している．奇数行（行（1），（3），（5））は 2010
年 4 月 か ら 2018 年 3 月 ま で の 期 間， 偶 数 行（ 行
（2）
，
（4）
，
（6）
）は 2018 年 4 月から 2021 年 3 月までの期間を対象として分析を行っている．ここでは，2018 年 4 月から 2021 年 3 月までの期間の検証を行うが，参考までに 2018 年 3 月以前の分析結果も掲載している．
偶数行の分析結果を見ると，等ウエイトにおける一部の資産価格モデルでは α が有意ではない
負の結果が得られているが，それ以外の等ウエ
イト，時価ウエイトにおける資産価格モデルの αは，有意性に差があるものの，正の結果が得られた．特に，等ウエイトの CAPM において，行（2）では 5% 水準で正の α（=0.45）が得られ，行（4）では 10％水準で正の α（=0.38）が得られた．時価ウ
エイトの行（2）では，すべての資産価格モデルで― 33 ―

少なくとも 10% 水準で有意な正の α を得られている（例えば，カーハート 4 ファクターモデルは α（=0.50））．時価ウエイトの行（6）における CAPMの α（=0.69）についても 10% 水準で有意な正の値が得られた．他方，前述の通り，等ウエイトの行（6）におけるファーマ・フレンチ 5 ファクターモデル＋モメンタムの α（=−0.12）等，一部の資産価格モデルでは有意でない負の値となっている．
一方，奇数行の分析結果を見ると，有意性に違いはあるものの，等ウエイト，時価ウエイトともにすべての資産価格モデルの α がマイナスで推定されている．例えば，等ウエイトの行（5）におけるファーマ・フレンチ 5 ファクターモデルの α（=−0.32）は 5% 水準の有意な結果が得られており，
時価ウエイトの行（5）における CAPM でも，5%水準の有意な負の α（=−0.57）が得られた．
以上，表 8，表 9 の結果から，限定的ではあるが，仮説 3 の通り，2018 年 4 月以降，ESG 格付けが高いポートフォリオのリスク調整後リターン
は，ESG 格付けが低いポートフォリオのリスク
調整後リターンよりも有意に大きい可能性があることが分かった．したがって，仮説 2 の検証結果も踏まえると，2018 年 4 月周辺に日本株式市場において ESG 投資に関する環境の変化が生じた可ファイナンシャル・プランニング研究能性が指摘できる．そこで，次節で仮説 4 の検証を行う．
5 ．実証結果②〜 GPIF の ESG 投資と株式リターンとの関係性〜
本節では，仮説 4 の検証を行う．2018 年 4 月周辺に ESG 投資に関する環境の変化が起こったと想定し，2018 年 4 月以降の期間において，株式リターンと GPIF における ESG 投資の保有割合の変化との関係性を明らかにすることで，GPIF の
ESG 投資が日本株式市場に影響を与えた可能性を検証する．
仮 説 4：2018 年 4 月 以 降，GPIF の ESG 投 資 に 他の投資家も追随したことから，GPIF における
ESG 投資の保有割合の変化と，株式リターンとの間には正の関係がある．
表 10 は，2018 年度から 2020 年度のすべての会
計期間で分析を行った推定結果と，各年度で分析を行った推定結果である．パネル A が，マーケッ
トに対する超過リターン（R − Mk t）を被説明変数として設定した推定結果，パネル B が CAPMのリスク調整後リターン（CAPM adjusted return）
を被説明変数として設定した推定結果となっている．列（5）については，全期間の列（1）には含まれていないが，2017 年 8 月から 2018 年 3 月までを分表 10析期間として，別途回帰分析を行った．GPIF は2017 年 7 月 3 日に ESG 指数を選定しており，同年7 月以降に運用を開始している．列（5）では 2017年 8 月からの運用開始を想定し，2017 年 8 月から2018 年 3 月までの分析を行ったものである．ページ数の問題から，GPIF の ESG 投資（GPIF_ESG）
以外のファクターの分析結果は割愛している．
列（1）の 全 期 間 に お い て，GPIF の ESG 投 資（GPIF_ESG）の係数β は，パネル A，パネル B ともに 1% 水準で有意の結果となった（パネル A のβ（=16.20），パネル B のβ（=0.797））．したがって，
2018 年 4 月以降，GPIF の ESG 投資と株式リター
ンの間には正の関係があることが分かった．期間
別の推定結果を見ると，GPIF の ESG 投資についてパネル A とパネル B では共通している．パネ
ル A，パネル B ともに 2018 年度のβ は有意ではな
い負の値を取っており（パネル A のβ（=−2.480），），2019 年度，2020 年度はパネル B のβ（=−0.187）
1% 水準で有意な正の結果が得られた（2019 年度：，パネルBのβ（=0.955），2020
パネルAのβ（=8.922），パネルBのβ（=0.674））．
年度：パネルAのβ（=15.72）
本論文では，2018 年 4 月周辺の ESG 投資に関する環境の変化を想定していたが，有意ではないもののβ が負で推定された 2018 年度の分析結果を踏
まえると，2018 年 4 月周辺に環境の変化が起こったという仮説に対して疑義が生じる．一方，2017年度の推定結果を見ると，1% 水準で有意に負の結果が得られた（パネル A のβ（=−17.06），パネ

株式リターンと GPIF の ESG 投資ウエイトの変化の関係性※括弧内は t 値，＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれ 1% 有意水準，5% 有意水準，10% 有意水準を表す．

― 34 ―

No. 22 2022

ル B のβ（=−2.631））．β の絶対値も非常に大きい
ことから，2017 年 8 月から 2018 年 3 月までの期間
では，GPIF の ESG 投資と株式パフォーマンスは逆相関する結果となった．この 2017 年度の結果を加味すると，2018 年度はβ が上昇し，負の有意性が剥落したと捉えることができ，負から少な
くとも 0 付近に上昇した可能性が指摘できる．したがって，2018 年度を境目に，GPIF の ESG 投資と株式パフォーマンスとの関係性は正に改善し，ESG 投資に関する環境の変化が生じた可能性を示唆する．
また，表 10 には割愛しているが，各ファクターとの関係性について考察する．一般的に，日本株
式市場では，ESG 格付けや ESG スコアが高い銘
柄は，時価総額が大きい銘柄と相関が高いと言われている．それは，時価総額が大きい発行体の方が，ESG 活動や情報開示について相対的に余力があるからという点が指摘されている．この点については，GPIF の ESG 投資も例外ではなく，特にFTSE Blossom Japan 指数，MSCI ジャパン ESG
セレクト・リーダーズ指数，MSCI 日本株女性活躍指数は大型株に偏っている特徴がある．そして，推定結果では，全期間における時価総額（ln_MC）の係数 γ は正であったが，2020 年度の結果
では，パネル A，パネル B ともに係数 γ は負であったことから小型株が有意な相場であったことが分かる．上述の ESG 銘柄と時価総額の関係性について鑑みると，小型株がアウトパフォームする
相 場 で は，GPIF の ESG 投 資（GPIF_ESG） に 対する係数β は負になることが予想できるが，2020年度の当分析では正の推定結果が得られている．
したがって，2020 年度については，相場全体としては小型株が優位な相場だったものの，ESG
銘柄を選好していることが実証的に確認することができた．以上の点は，仮説 2 に関連して，近年の ESG 投資への資金流入が加速していることを支持する結果となった．したがって，豊富な資金
力と発信力を持つ GPIF が ESG 投資への哲学を世の中に示した影響力は大きく，他の機関投資家や個人投資家にも波及し，GPIF が投資しているよ
うな ESG 銘柄に資金が集中したことが考えられる．また，簿価時価比率（ln_M_B）については，
有意で負の推定結果が得られたため，グロース株が選好されていたことが分かる．収益性（ROE）
やレバレッジ（Net_Debt）の係数については，会
計年度によって有意性の違いはあるが，それぞれ
正と負の推定結果を得られ，バランスシートが健
全で，安定的な利益成長を遂げているクオリティ
ー株が選好されていたことが分かる．
以上，当分析をまとめると，2018 年度の単年度では GPIF の ESG 投資と株式パフォーマンスとの間には正の関係は見られなかったが，2018 年
度以降の全期間での分析や，2019 年度，2020 年
度の分析においては正の関係性が見られたことか
ら，仮説 4 を支持する結果となった．また，2018
年 4 月 周 辺 の 環 境 の 変 化 に つ い て は，GPIF の
ESG 投資における 2017 年度の有意な負の値から，2018 年度には 0 近傍まで上昇したことを鑑みると，市場全体で ESG 投資に対する態度が変わり，投資行動に表れ始めた可能性が考えられる．そして，2019 年度以降，他の投資家たちも GPIF に追随して，GPIF と似たような ESG 投資を実際に投資行動として加速させたことが想定できる．
6 ．補論― 35 ―

6 ．1

Bloomberg の ESG 開示スコアを使用した分析結果
本論文では MSCI の ESG 格付けを使用したが，他の ESG 指標も使用して分析を行った．具体的には，Bloomberg が公表している ESG 開示スコアを使用し，4 節と同様のポートフォリオ分析を行った．ESG 開示スコアは，Bloomberg が独自に公表しているスコアで，発行体が開示する
ESG に関する開示項目の充実性に特化したスコアとなっている．ESG 開示スコアを使用して分析する目的については，4 節で示唆された分析結果が，ESG 開示スコアでも示唆できるのかを検証するためである．ESG 開示スコアが高い銘柄
群に，有意な正のリスク調整後リターンが確認できれば，前述で示した環境の変化の有無がより頑健になる．ただ，MSCI の ESG 格付けは，ESGに関して総合的に評価しているものである一方，
Bloomberg の ESG 開示スコアは，開示項目に特化して評価しているものであるため，性質が異なる．したがって，ESG 開示スコアが高い銘柄群に有意な正のリスク調整後リターンが確認できな
ければ，投資家は ESG に関する開示だけの評価では足りず，より本質的な評価を重視することになったとも捉えることができる．
分析表はページの関係上，割愛するが，ESG
開示スコアが高い銘柄群のポートフォリオにおけるリスク調整後リターンは有意な正の値を取らなかった．したがって，ESG 開示スコアだけ
では，2018 年 4 月以降の ESG 投資に関する環境の変化を捉えることができなかった．2018 年以前の分析でも，ESG 開示スコアでは特徴が見られなかった．以上から，MSCI の ESG 格付けと，
Bloomberg の ESG 開示スコアでは異なる分析結果となったが，投資家は開示項目だけを評価した

ファイナンシャル・プランニング研究

図5

ESG 関連ファンドの新規設定本数の推移（左図）と設定年・純資産額（右図）

出所：金融庁「資産運用業高度化プログレスレポート 2021」

表 11

GPIF 選定の ESG 指数に関するファンド設定

出所：各 HP より筆者作成

ESG 開示スコアを使用していない可能性もあり，
MSCI の ESG 格付け等，企業の ESG 活動を本質的に評価したものを重視している可能性がある．
この点については，ESG 分析の今後の課題である．
6．
22018 年 4 月周辺の ESG 投資における環境の変化について
本節では，前節までの 2 つの実証分析の結果を受けて，なぜ 2018 年 4 月周辺に ESG 投資に関する環境の変化が日本株式市場で生じたのかについて考察する．GPIF は，2017 年 7 月に ESG 指数を選定し，ESG パッシブ投資を開始した．GPIF のEGS 指数の選定以降，構成銘柄や構成ウエイト，
ESG 格付け等が同時に各 HP に公表されたため，
GPIF が日本株式市場における ESG 指数と ESG 銘
柄を明確化したとも言える．この GPIF の ESG 投資の透明性が非常に大きな意味合いを持ったと考えている．
図 5（左図）を見ると，2018 年以降，ESG 関連ファンドの新規設定本数が急激に増加していることが分かる．2015 年にも増加が見られるが，これは GPIF が PRI に署名したことが要因と考える．
また，図 5（右図）を見ても，ファンドの設定と同時に，資金も流入していることが分かり，純資― 36 ―

産額について 2018 年以前と比較しても大きくなっていることが分かる．表 11 では，GPIF が選定した ESG 指数の ETF や投信の設定年を示している．ここでも，GPIF が選定した ESG 指数に関する投信等がタイムリーに設定されていることが把握できる．
上記の点から，GPIF による ESG 投資の開始に伴って，ESG 投資に対するニーズの高まりも受けながら，各金融機関が ESG 関連ファンドを次々に開発したことで，環境的に ESG 投資が行いやすくなったことが考えられる．そして，環境面が整い始め，会計年度が変わった 2018 年度始（2018年 4 月）から，各機関投資家は ESG 投資に関して目標を定め，ESG 投資残高を積み上げていったと考えられる．それは，本邦機関投資家だけでなく，外国の投資家からの資金が流入したことも考えられ，ESG 投資に対するインベストメント・
チェーンの改善が見られ始めた可能性が指摘できる．
以 上 の 点 を 鑑 み る と，GPIF が 2017 年 7 月 に
ESG 指数を選定してから，半年ほど遅れて，各機関投資家が追随して ESG 銘柄に資金を流入したと考えられる．

No. 22 2022

7 ．結論
本論文では，日本株式市場における ESG 銘柄のパフォーマンス分析を行った．具体的には，
ESG に関するポートフォリオ分析と，株式リター
ンに対する GPIF の ESG 投資との関係性について
実証分析を行った．
分析の結果，ESG 格付けが AAA や AA といっ
た高格付けのポートフォリオにおける，2018 年
以降のアルファが改善していることが確認できた．また，リスク調整前リターンやリスク調整後リターンと，GPIF の ESG 投資の関係性について
は，有意に正の関係を得ることができた．特に，2019 年度と 2020 年度の直近 2 年間は有意に正となっていることが確認できた．
上記の分析結果から，2018 年以降，ESG 格付
けが高いポートフォリオについてリスク調整後リターンが改善している傾向が確認できたため，
ESG 銘柄に資金が流入している可能性が指摘できる．また，2018 年以降の株式パフォーマンス
は GPIF の ESG 投資に関係していることが分かった．2017 年 7 月以降より開始した GPIF の ESG 投資によって，日本株式市場における ESG 指数とESG 銘柄が明確化したことが大きなきっかけとなったと考えられる．2018 年以降，ESG 投信の新規設定や資金流入を鑑みると，会計年度が変わった 2018 年 4 月以降に機関投資家を中心に，ESG
投資残高を増加させた可能性が指摘できる．以上
より，ESG 銘柄のアウトパフォームが継続する
かは引き続き検証が必要となるが，日本株式市場
でも，ESG 投資を通して良好なパフォーマンス
を享受できるようになった可能性がある．
一方，ポートフォリオ分析については，月次データを使って分析を行ったが，サンプル数が少な
く，頑健性にはやや疑問が残る．2018 年 4 月周辺の ESG 投資に関する環境の変化についても，本論文の回帰分析の結果から示唆できることである
ため，説得力には欠ける部分がある．また，本論
文 で は MSCI と Bloomberg の ESG 情 報 を 使 用 して分析を行ったが，他の ESG 格付け・スコアを使用した場合の分析は行っていない．他の外部機
関による ESG 情報では正の有意なアルファが観測できるのか，今後も ESG 銘柄に対して資金が流入し続けるのかといった点については確認する必要になろう．この点については，さらなる研究に期待したい．

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