論文

論文

東京株式市場におけるカーボンプレミアム
五 島 圭 一 CMA
八 木 厚 樹目
１．はじめに
２．GHG排出量データ
３．GHG排出量と株式リターン
４．カーボンプレミアムとリスクファクター

次
５．GHG排出量指標に基づくロング・ショート戦略
６．パリ協定採択の影響
７．まとめ

本稿では、東京株式市場における株式リターンとGHG排出量との関係を分析した。分析の結果、排出強度のスコープ１において負のプレミアムが観察されることが示された。そして、この負のプレミアムは他のリスクフ
ァクターを考慮しても存在することが示された。この結果は米国株式市場とは大きく異なるものであり、東京株
式市場ではカーボンプレミアムに対して異なる価格形成がなされている可能性を示唆している。なお、本稿は本文と補論で構成されており、詳細を補論で述べている部分については本文中に注が付されている。

り、パリ協定をはじめとする国際的な合意形成が１．はじめになされるとともに、先進国を中心に推進されてい気候変動対策は持続可能な開発目標（SDGs）

る。このような世界的な潮流の下、わが国においの17目標の一つに掲げられ、地球温暖化の主要ても2020年10月には2050年までにカーボンニュ

因とされる温室効果ガス（GHG）、とりわけ二酸ートラルを目指すことを政府が表明するなど、本化炭素（CO2 ）の削減は目下世界中の関心事であ邦企業に対してもGHG排出量削減に対する社会

五島

圭一（ごしまけいいち）

三菱UFJ銀行産業リサーチ＆プロデュース部 調査役。早稲田大学産業経営研究所 招聘研究員。2012年慶應義塾大学経済学部卒業。2017年東京工業大学大学院総合理工学研究科
知能システム科学専攻博士後期課程修了。博士（工学）。日本銀行金融研究所、早稲田大学商学部講師などを経て、2022年５月より現職。2015年度証券アナリストジャーナル賞
受賞。
八木

厚樹（やぎ

あつき）

アセットマネジメントOneソリューション戦略運用グループ クオンツ運用担当ファンドマネジャー。2014年一橋大学大学院修士課程修了。同年、DIAMアセットマネジメント（現・アセットマネジメントOne）入社。機関投資家営業企画部を経て、2017年４月より現職。2021年一橋ビジネススクール金融戦略・経営財務プログラム修了。

©日本証券アナリスト協会

2022

67

論文

的要請が一段と強まることが想定される。
そして、は少ない企業よりも、将来起こり得る移行リスク

こうした社会的な背景に呼応して、機関投資家をに直面しており、投資家からリスクプレミアムをはじめとする金融機関も脱炭素を推進する企業や要求されているのであれば、株式リターンは高く

プロジェクトに対して、積極的に投融資を行う動なることが想定される。

きが加速している。伝統的なESG投資の一環とし

米 国 株 式 市 場 を 分 析 し たBolton andての取り組みにとどまらず、グリーン投資として

Kacperczyk［2021a］では、GHG排出量および脱炭素をテーマとした金利優遇制度やファンドの排出量成長率が多い企業の株式リターンが高く、設立等が進展している。そして、2021年７月に市場からより多くのリスクプレミアムを要求されは日本銀行が気候変動対策に取り組む企業に投融て い る こ と を 報 告 し て い る。 さ ら に、Bolton

資しやすくするための新たな資金供給制度の導入

and Kacperczyk［2021b］では世界77カ国に分を表明した。このように、わが国の資本市場では析対象を拡張した場合においても、同様の結論が官民ともにGHG排出削減に向けて、様々な取り

導 か れ る こ と を 報 告 し て い る。Walkshäusl

組みを推進し始めている一方で、GHG排出削減［2021］では、GHG排出量成長率の高い企業群に関しては規範的な考えが先行しており、投資家

は低い群よりも、株式パフォーマンスが高いこと

にとって実際にどのような利害得失があるのかはを報告している。そして、パリ協定後にその差が十分に明らかにはなっていない。

拡大していることを報告している。

ESGスコア／ CSRスコアと株式リターンとの一方で、逆の関係を報告している研究もある。

関係を分析した実証研究や、ESGファンド／ SRI

Choi et al.［2020］では、世界74都市を分析対象

ファンドのパフォーマンスを分析した実証研究はとして、異常気象が多い年度・地域においては数多く報告されているものの、GHG排出に焦点

GHG排出量の多い企業の株式パフォーマンスはを当てた先行研究は少ない（注１）。GHG排出削減

低くなることを報告している。Cheema-Fox et al.

はESG推進の一部でもあることから、ESGに関す［2021］では、米国株式市場と欧州株式市場を分る研究が参考になる部分もある。例えば、ステー

析対象とし、脱炭素ファクターを構築しポートフ

クホルダーとの中長期的な関係向上を通じて、資ォリオを組むことで、超過収益が獲得できること

本コストの低下に寄与することは同様に考えられを示している。この他の観点だと、Ilhan et al.

得る。一方で、GHG排出に関して特有の観点も［2021］では、GHG排出量の多い企業／セクター

考えられる。例えば、企業にとってGHG排出削

ほどテールリスクが大きいことを示している。

減に投資することは、生産活動におけるエネルギ

このように先行研究においても結果が混在してーの利用効率を改善することにもつながることか

いる上、日本のみを分析対象とした研究は筆者らら、短期的にみても必ずしも単なる追加的な費用が知る限り報告されていない（注２）。株式リターとなるわけではない。この場合、GHG排出量がンに対するリスクファクターが各国で異なること多い企業ほど株式リターンが低くなることが想定は広く知られていることから、GHG排出量に対される。あるいは逆に、GHG排出量が多い企業するリスクプレミアムについて日本に焦点を当て（注１） 例えば、ESG投資のパフォーマンスについてはGillan et al.［2021］参照。

68

証券アナリストジャーナル

2022. 8

論文

ることは学術的にも金融実務的にも重要な意義が選定された500社をメインとして当該質問書の送あるといえる。そこで本稿では、東京株式市場に付が行われており、2020年は375社の回答を得おけるGHG排出量と株式リターンの関係を明らている（CDP Worldwide-Japan［2021］）。CDP

かにする。特に、GHG排出量データに関して複にて報告される個別企業のGHG排出量はGHGプ数のデータソースを利用して比較分析すること

ロトコルの各基準に基づき収録されており、スコで、それらの関係について多面的な評価を行う。

ープ１（SCOPE 1）・スコープ２（SCOPE 2）・

本稿の構成は以下の通りである。第２章ではデースコープ３（SCOPE 3）の３カテゴリーに分割

タを、第３～６章では分析結果を示す。第７章はしてGHG排出量が報告されている。SCOPE 1は、まとめである。

企業自らによるGHGの直接排出を指し、企業自身が保有・管理する施設からの排出（ボイラー、２．GHG排出量データ

炉などの燃焼からの排出など）や保有する車両か
ら の 排 出 が 含 ま れ る。 一 方、SCOPE 2お よ び

本稿で用いる個別企業のGHG排出量データに

SCOPE 3はいずれも企業活動に伴うGHGの間接は、二つのデータソースを利用しており、どちら排出を示す。SCOPE 2は他社から供給される電もBloombergより取得した。なお、GHGには複気・熱および冷却・蒸気の使用に伴う排出のみを数の気体が含まれているが、すべてCO2 に換算し対象とするのに対し、SCOPE 3は企業のバリュた値である（注３）。

ーチェーンにおけるSCOPE 2以外の間接排出（購

一つ目のデータソースが、CDPが集計してい入した製品・サービスに係る排出、投資に係る排るデータである。CDPとは、企業の気候変動対

出、出張活動に係る排出、事業から出る廃棄物に策についての情報開⽰・評価の国際的イニシアチ

係る排出など）を包含する（WRI and WBCSD

ブの一つである。英国を本拠とするNGOとして［2004］）。さらにSCOPE 3は、排出源となる活

活動しており、機関投資家の代理として、企業の動別に15カテゴリーに細分化されている（WRI

気候変動に対する取り組みやGHG排出量の算定・and WBCSD［2013］）。

管理の状況について調査・評価およびその結果の二つ目のデータソースが、企業が年次報告書や開示を行っている（経済産業省［2018,2019］）。

CSR報告書などのディスクロージャーを通じて自企業に対する調査は年次で実施され、CDP気候

主的に開示しているGHGおよびCO2 排出量デー

変動質問書に対する回答を通して実施されていタである。GHG排出量については、CDPデータる。したがって、CDP公表のGHG排出量は、企と同様にSCOPE 1、SCOPE 2、SCOPE 3の３種

業自身が回答した値に基づいている。日本企業に類のカテゴリーが収録されており、いずれもCO2

対しては、FTSE Japan Indexに属する企業から換算後の値である。集計対象はGHG全般である（注２） このほか株式リターンではないが、Matsumura et al.［2014］はS&P500指数を構成する企業を対象としてCO2 排出量と株式時価総額の関係を分析し、両者が負の関係を示すことを報告している。有賀ほか［2021］では、日本の上場企業を分析対象とし、CO2 排出量が少ない企業ほど株主資本コストが低いことを報告している。
（注３） GHGには二酸化炭素、メタン、亜酸化窒素、ハイドロフルオロカーボン、パーフルオロカーボンおよび六フッ化硫黄が含まれる。

©日本証券アナリスト協会

2022

69

論文

ものの、CDPデータの基準と必ずしも合致してい量についてロケーション基準およびマーケット基ない可能性がある点に留意する必要がある（注４）。

準の２通りの算定方法を具体的に提示しており、

CO2 排出量については、直接排出量（DIRECT）、

排出量の開示に際しては両基準にて報告すること

間 接 排 出 量（INDIRECT） お よ び 総 排 出 量（注６）を求めている（WRI and WBCSD［2015］）。

（TOTAL）の３カテゴリーを分析対象としている。

次章以降の分析に用いるSCOPE 2の各排出量指集計対象はCO2 のみに限られるものの、DIRECT

標は、新ガイダンス導入以後については、ロケー

は前述のSCOPE 1、INDIRECTは同SCOPE 2にション基準にて計算されたもののみを用いる。まお お む ね 対 応 し て い る。TOTALはDIRECTとた、SCOPE 2の排出量成長率については、算出

INDIRECTの双方を含む各企業が排出するCO2 の基準の整合性を考慮し、新ガイダンス導入をまた総排出量である。

ぐ 期 間 の レ コ ー ド は 欠 損 扱 い と し た。 次 に、

本稿の分析では、SCOPE 1、SCOPE 2および

SCOPE 3については、15カテゴリーのうち、「購SCOPE 3を 個 別 に 取 り 扱 う。 さ ら に、Bolton

入した製品・サービスに係る排出」および「販売and Kacperczyk［2021a］に倣い、図表１に示した製品の使用に係る排出」の２カテゴリーに限

す通りに、SCOPEごとに排出量（AMOUNT）
・定し、その合算値を使用している。SCOPE 3全排 出 量 成 長 率（GROWTH_RATE）
・排出強度

体に対し、当２カテゴリーが大宗を占めると報告（INTENSITY）の３種類のGHG排出量指標を定されている（CDP Worldwide［2016］）。

義し、次章以降の分析を実施する（注５）。なお、

図表２にGHG排出量の基本統計量をまとめて

CDPデータについては、SCOPE 2およびSCOPE 3

おり、いずれも単位はCO2 換算メートルトンであに お い て 以 下 の 点 に 留 意 さ れ た い。 ま ず、る。 分 析 期 間 は2009 ～ 20年 で あ り、 こ れ は

SCOPE 2については、2015年にGHGプロトコル

GHG排出量データが取得可能な期間に準じていにおいて新たなガイダンスが導入された影響を考る。また、図表３には、分析対象である企業数を慮している。新ガイダンスでは、SCOPE 2排出

年度別に表示している。ただし、分析の際には排図表１

GHG排出量指標

変数

定義

排出量（AMOUNT）

企業が排出したGHG排出量の水準、自然対数値を使用

排出量成長率（GROWTH_RATE）

GHG排出量の年成長率

排出強度（INTENSITY）

単位売上高当たりのGHG排出量、GHG排出量／売上高（出所）筆者作成（以下、同じ）（注４） 特にSCOPE 3については、合算値のみの取得になるため、企業間・年度間においてばらつきが存在する可能性がある。
（注５） 後述の分析において、排出強度について売上高の代わりに総資産で除算した指標を用いた場合でも同様の分析結果が得られることを確認している。
（注６） ロケーション基準は、地理的地域および期間における平均的な発電排出係数を基に排出量を算定するものである。一方、マーケット基準は報告企業の電力購入契約内容を反映して算出するものであり、再生エ
ネルギー電力や低炭素電力メニューなど各企業のエネルギー選択を反映させることができる（WRI and
WBCSD［2015］）。

70

証券アナリストジャーナル

2022. 8

論文

図表２

GHG排出量データの基本統計量（CO2 換算メートルトン）

データ
ソース
CDP

カテゴリー
GHG

GHG
ディスク
ロージャー
CO2

平均値

最小値

第1四分位

中央値

第3四分位

最大値

標準偏差
7,524,551

SCOPE 1

1,965,686

0

15,000101,000

408,000

63,800,000

SCOPE 2

521,7290

52,000188,000

585,000

5,788,000

895,680

SCOPE 3

19,799,234

0

714,000

2,728,000

12,160,000

385,600,000

51,649,506

SCOPE 1

1,575,339

0

16,558133,440

377,426

82,008,000

6,834,408

SCOPE 2

656,377

50

59,900205,392

700,000

7,000,000

1,107,050

SCOPE 314,080,229

746

89,394

1,100,330

5,960,000

357,490,000

45,245,441

DIRECT

1,236,945

0

5,033

27,882

147,28182,008,000

7,435,127

INDIRECT

422,568664

15,891

88,692311,000

7,500,000

995,471

TOTAL

1,588,443

442

24,436

89,111

398,900

61,405,000

6,922,357

図表３

各年度の分析対象企業数
（社）

データ
ソース
CDP

カテゴリー
GHG

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 （年）SCOPE 1

193

205

213

222

230

253

263

293

318

356

389

325

SCOPE 2

192

205

208

218

228

251

249

236

261

293

326

273

119

146

193

209

188

160
139

SCOPE 3
GHG
ディスク
ロージャー
CO2

SCOPE 1

51

64

79

101

124

134

151

SCOPE 2

51

64

79

100

123

133

149

138

SCOPE 3

103

141

162

188

218

237

254

248
177

DIRECT

63

63

60

72

71

91

107

136

159

176

190

INDIRECT

58

62

60

72

70

89

103

135

157

172

184

170

TOTAL

523

530

541

546

546

546

537

553

547

541

534

491

出量成長率については算出の関係で12カ月分少12カ月以上データの更新がない場合は、11カ月

ない期間となっている。CDPデータのサンプル

までのデータは過去直近値で利用しているが、企業数が相対的に多く、それを上回るサンプルサ

12カ月以降のデータは欠損扱いとしている。

イズを持つものはCO2 のTOTALに限られる。
GHG排出量は年次データであるため、後続の月次ベースの分析では12カ月のレコードを直近

３．GHG排出量と株式リターンの年次レコードの値にて補間することで月次デー

はじめに、Bolton and Kacperczyk［2021a］をタに変換している（注７）。いずれのデータベース

参考に、⑴式に基づく重回帰分析を通じてGHGも基本的に年次での更新となっており、CDPデ

排出量と株式リターンの関係を明らかにする。

ータはCDP報告年最終日、ディスクロージャー
は各企業の会計年度最終日をデータ更新日としてRETi, t = b0 + b1GHG_Emissionsi, t + b2 Controli, t-1 + εi, t ⑴使用している。データ更新日に該当しない月のデ

ここで、添え字 t と i はそれぞれ月と企業を表し

ータについては過去直近値を使用している。
また、ており、RETは株式のトータルリターン、GHG_（注７） なお、第３章以降の分析において年次ベースでの分析も行ったところ、同様の分析結果が得られることを確認している。

©日本証券アナリスト協会

2022

71

論文

EmissionsはGHG排出量指標、Controlはコントロ

ものの、CO2ではDIRECT、INDIRECT、TOTAL

ール変数、ε は誤差項である。コントロール変数のすべてで有意に負の値をとっており、負のプレには、Bolton and Kacperczyk［2021a］にて用ミアムが存在する可能性がある。排出量成長率にいられた変数を採用しており、各変数の定義はおいては、GHGのSCOPE 2以外は有意な値をと

図表４に示す通りである（注８）。推計の際には、っておらず、総じてプレミアムが観察されなかっ

外れ値の影響を考慮し、各変数に対して上下0.5%た。排出強度においては、どのデータソースを用

水準にてウィンソライズを施している。トータル

いた場合でも、SCOPE 1に対する回帰係数は有リターンについては、100%を上回るものは異常

意に負の値をとっており、負のプレミアムが存在

値として欠損扱いとした。また、⑴式を推定するすることを示唆している。一方で、GHGとCO2際には、産業・年度・月の固定効果を考慮しておではSCOPE 2に関して有意に正の値をとっており、産業分類については東証業種分類（大分類）

り、正のプレミアムが存在している可能性を示唆を用いている（注９）。ここで重要なのはb であり、している。また、CO2 のTOTALにおいても有意b1が有意に正の値をとるのであればGHG排出量に負の値をとっているものの、DIRECTと比較す指標に対して正のプレミアム、逆に負の値をとる

る とb1 は 小 さ い も の と な っ て い る。 こ れ は、のであれば負のプレミアムが存在することとな

TOTALはDIRECTとINDIRECTの 合 計 値 で あ るる。

ため、プレミアムが相殺されている可能性がある。

1

図表５が、⑴式を推定した結果をまとめたもの

米 国 株 式 市 場 を 分 析 し たBolton andである。括弧内は、企業と年についてのクラスタ

Kacperczyk［2021a］では、排出量と排出量成

ロバスト標準誤差を表す。図表５をみると、排出長率では正のプレミアム、排出強度ではプレミア

量においては、CDPとディスクロージャーのいず

ムが観察されないことを報告しており（注10）、本れもGHGでは回帰係数は有意な値にはならない

稿では全く異なる分析結果が導かれた。また、

図表４

各企業属性変数の定義

変数

定義

RET

株式の月次トータルリターン

LOGSIZE

時価総額、自然対数値を使用

B／M

簿価時価比率、純資産額／時価総額

ROE

株主資本利益率、普通株主割当純利益／普通株主資本（平残）LEVERAGE

レバレッジ比率、短期・長期債務／総資産

INVESTMENT ／ ASSET

資本的支出／総資産

HHI

セグメント売上比率にて計算されるハーフィンダール指数

LOGPPE

有形固定資産（純額、減価償却累計額控除後）、自然対数値を使用

MOM

直近１年における株式のトータルリターン

BETA

直近１年におけるマーケットリターンに対するベータVOL

直近１年における株式トータルリターンのボラティリティ（年率）

SALESGR（当年度売上高－前年度売上高）／前月時価総額

EPSGR（当年度１株当たり利益－前年度１株当たり利益）／株価（注８） 各変数の基本統計量に関しては補論参照。
（注９） 世界産業分類基準を利用した場合においても同様の分析結果が得られることを確認している。

72

証券アナリストジャーナル

2022. 8

論文

図表５CO2排出量と株式リターン（a）
CDP：GHG
変数

SCOPE 1 SCOPE 2 SCOPE 3 SCOPE 1 SCOPE 2 SCOPE 3 SCOPE 1 SCOPE 2 SCOPE 3-0.024-0.017
0.034
AMOUNT（0.020） （0.045） （0.027）
0.114-0.362
0.049
GROWTH_RATE（0.275） （0.308） （0.317）-0.039**
0.073
0.005
INTENSITY（0.016） （0.129） （0.016）
0.438**
0.466**
0.619
0.432*
0.471**
0.669*
0.401*
0.460**
0.693
LOGSIZE（0.214） （0.227） （0.418） （0.227） （0.199） （0.403） （0.214） （0.228） （0.438）
0.833
1.001*
1.092**
0.760*
0.607
0.276
0.881
1.052*
1.230***
B／M（0.518） （0.528） （0.505） （0.430） （0.438） （0.700） （0.540） （0.561） （0.398）
0.236
0.272
0.902
-0.213
0.038
0.182
0.400
0.357
0.639
LEVERAGE（0.423） （0.513） （0.809） （0.550） （0.579） （0.637） （0.423） （0.518） （0.830）-2.697** -2.854*** -0.914-2.689** -2.728** -1.488-2.734*** -2.898*** -1.055
MOM（1.048） （0.980） （1.962） （1.134） （1.064） （2.099） （1.018） （0.944） （1.928）-1.463-1.779-5.250-4.818-3.215-8.124-2.550-2.185-4.270INVESTMENT ／ ASSET（3.738） （3.990） （7.096） （4.442） （5.532） （8.738） （3.619） （4.465） （7.800）
2.802
3.299*
1.883
2.767*
3.014-3.233
3.139
3.413*
2.131
ROE（1.731） （1.782） （2.594） （1.467） （2.002） （3.308） （1.915） （1.942） （2.401）-0.489-0.450-0.767-0.642-0.515-1.132-0.461-0.396-0.706HHI（0.403） （0.449） （0.515） （0.412） （0.462） （0.749） （0.400） （0.438） （0.673）-0.360** -0.402** -0.544** -0.433*** -0.435*** -0.389*-0.358*** -0.429** -0.584**
LOGPPE（0.140） （0.167） （0.275） （0.154） （0.154） （0.225） （0.138） （0.171） （0.291）-1.456-1.448-1.683-1.512-1.227-1.728-1.456-1.453-1.668BETA（1.526） （1.597） （2.220） （1.543） （1.651） （1.919） （1.508） （1.600） （2.325）
11.28511.35613.892
11.8969.854
17.15011.637
11.59714.071VOL（8.007） （8.285）（12.653） （8.511） （9.728）（13.897） （7.952） （8.290）（13.044）-0.815** -0.783** -0.402-0.571-0.455-1.524*** -0.803** -0.738*-0.345SALESGR（0.375） （0.398） （0.383） （0.467） （0.570） （0.392） （0.397） （0.413） （0.353）-0.201-0.4320.369-0.2300.324-0.909-0.310-0.3540.868
EPSGR（1.856） （1.890） （2.499） （1.260） （1.646） （3.534） （1.916） （2.004） （2.146）
Year ／ Month Fixed Effect
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Industry Fixed Effect
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
サンプルサイズ33,30029,214
9,018
24,72019,298
5,818
31,981
28,104
8,566
Adjusted R2
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.02
0.01

（b）
ディスクロージャー：GHG
変数
AMOUNTGROWTH_RATE
INTENSITYLOGSIZE
B／M
LEVERAGE
MOM
INVESTMENT ／ ASSETSCOPE 1 SCOPE 2 SCOPE 3 SCOPE 1 SCOPE 2 SCOPE 3 SCOPE 1 SCOPE 2 SCOPE 3-0.037-0.068-0.019（0.095） （0.071） （0.028）-0.028-2.181*** -0.173（0.430） （0.298） （0.231）-0.056**0.208** -0.001（0.028） （0.098） （0.008）
0.496
0.534
0.535*
0.525
0.521
0.493
0.452
0.563*
0.518*（0.351） （0.348） （0.283） （0.345） （0.360） （0.357） （0.358） （0.328） （0.282）
0.623
0.658*
0.724**
0.631*
0.657*
0.659*
0.625*
0.639*
0.735**（0.379） （0.382） （0.362） （0.356） （0.351） （0.362） （0.378） （0.369） （0.354）-0.613-0.724-0.322-0.136-0.105-0.524-0.531-0.697-0.386（0.692） （0.658） （0.530） （0.555） （0.641） （0.467） （0.702） （0.656） （0.556）-2.758** -2.769** -1.704-2.267*-2.317*-1.483-2.728** -2.869** -1.689（1.238） （1.252） （1.379） （1.183） （1.213） （1.676） （1.239） （1.238） （1.383）
0.540
0.254
2.292
-1.716-1.8813.329
0.207-1.1462.519（7.599） （8.431） （5.579） （8.391） （8.733） （6.049） （8.370） （8.718） （5.663）©日本証券アナリスト協会

2022

73

論文
1.240
1.339
1.114
1.966
2.440
2.124
1.297
1.125
1.145
（1.550） （1.558） （1.081） （1.863） （1.878） （1.365） （1.557） （1.538） （1.047）
0.011-0.094-0.9230.396
0.327-1.016*0.055
0.045-0.940HHI（0.474） （0.452） （0.636） （0.476） （0.488） （0.616） （0.469） （0.483） （0.668）-0.238-0.253-0.371**-0.269-0.269-0.308-0.237-0.358*-0.380**LOGPPE（0.254） （0.190） （0.182） （0.223） （0.234） （0.249） （0.212） （0.199） （0.186）-0.440-0.394-1.965-0.209-0.102-2.251-0.436-0.422-2.006BETA（1.885） （1.832） （1.460） （2.135） （2.125） （1.506） （1.844） （1.807） （1.475）
11.83712.05613.45414.98514.96015.043*11.88911.66513.592VOL（10.646）（10.394） （8.772）（11.151）（11.138） （9.042）（10.365）（10.452） （8.835）-0.174-0.169-0.840*-0.178-0.279-1.140*** -0.247-0.252-0.840**SALESGR（0.468） （0.464） （0.431） （0.545） （0.646） （0.406） （0.453） （0.472） （0.427）
1.337
1.267
0.250
0.920
0.954
-0.009
1.384
1.363
0.242
EPSGR
（1.651） （1.602） （0.822） （2.028） （1.950） （0.474） （1.762） （1.628） （0.820）
Year/Month Fixed Effect
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Industry Fixed Effect
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
サンプルサイズ
8,090
8,042
15,0196,035
6,119
11,204
8,090
8,042
14,971
Adjusted R2
0.01
0.01
0.01
0.02
0.02
0.01
0.01
0.01
0.01

ROE

（c）
ディスクロージャー：CO2
変数
AMOUNTGROWTH_RATEDIRECT INDIRECT TOTAL-0.123** -0.147** -0.161**（0.055） （0.065） （0.066）

DIRECT

INDIRECTTOTAL

DIRECT

INDIRECTTOTAL-0.302-0.463-0.496（0.450） （0.699） （0.410）-0.152*** 0.015*** -0.030**（0.043） （0.000） （0.015）
0.274
0.197
0.367**
0.303
0.190
0.260*
0.273
0.181
0.360**LOGSIZE（0.226） （0.233） （0.170） （0.248） （0.243） （0.142） （0.235） （0.233） （0.169）
0.965**
0.760**
0.846***
0.786**
0.597**
0.529***
0.980**
0.747*
0.836***
B／M（0.408） （0.388） （0.296） （0.308） （0.283） （0.137） （0.412） （0.396） （0.297）-0.230-0.3650.381-0.448-0.645-0.059-0.075-0.292
0.379
LEVERAGE（0.605） （0.642） （0.440） （0.591） （0.540） （0.329） （0.604） （0.641） （0.439）-2.593** -2.315*-2.679*** -2.090-1.732-2.044** -2.592** -2.283*-2.667***MOM（1.296） （1.334） （0.994） （1.383） （1.376） （0.954） （1.300） （1.338） （0.990）
7.321
6.072
3.610
7.500
4.529
-0.335
7.690
5.318
2.791
INVESTMENT ／ ASSET（4.859） （3.961） （4.360） （5.799） （5.262） （3.824） （4.918） （4.142） （4.301）
4.223*** 5.612*** 2.260*
4.276**
5.179**
1.234
4.388*** 5.743*** 2.330*
ROE（1.494） （1.782） （1.241） （1.715） （2.063） （0.975） （1.558） （1.782） （1.266）-0.510-0.755*-0.333-0.596-0.820*-0.245-0.499-0.715*-0.282HHI（0.422） （0.427） （0.243） （0.403） （0.426） （0.239） （0.410） （0.423） （0.237）
0.015
0.045
-0.096-0.144-0.108-0.186*-0.101-0.095-0.256*LOGPPE（0.183） （0.185） （0.138） （0.219） （0.199） （0.105） （0.186） （0.180） （0.139）-1.378-1.153-0.656-1.188-0.797-0.600-1.438-1.188-0.654BETA（1.268） （1.214） （0.845） （1.220） （1.202） （0.865） （1.281） （1.225） （0.846）
11.638*9.526
6.821*
11.582
8.342
5.520
11.823*9.531
6.787*
VOL（6.517） （6.506） （4.030） （7.209） （7.140） （4.321） （6.620） （6.521） （4.031）-0.543*** -0.394-0.460**-0.622** -0.446-0.426*-0.554*** -0.404*-0.457**SALESGR（0.186） （0.240） （0.179） （0.314） （0.331） （0.247） （0.191） （0.242） （0.179）-1.472-3.208-0.927-2.267-4.592-0.923-1.627-3.240-0.967
EPSGR（1.172） （2.206） （1.233） （1.697） （3.240） （1.612） （1.171） （2.200） （1.245）
Year ／ Month Fixed Effect
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Industry Fixed Effect
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
サンプルサイズ14,046
13,715
73,107
11,135
10,98264,341
14,043
13,71273,092Adjusted R2
0.02
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.02
0.01
0.01
INTENSITY（図表注）***、**、*はそれぞれ、両側確率１％、５％、10％で回帰係数が有意であることを示している。以下、図表６～８とも同じ。

74

証券アナリストジャーナル

2022. 8

論文

Bolton and Kacperczyk［2021a］とは異なり、

れらファクター・リターンデータは金融データソ

本稿ではSCOPE 1、SCOPE 2、SCOPE 3で一貫

リューションズが提供しているものを使用していした結果とならなかった。これらの結果は、米国る。ここで重要なのは定数項c0 であり、有意な値

株式市場の先行研究とは大きく異なるものであをとるのであれば、他のリスクファクターを考慮

り、東京株式市場ではカーボンプレミアムについしても、カーボンプレミアムが存在することを意て異なる資産価格形成メカニズムである可能性を味する。
図表６は、⑵式を推定した結果である。括弧内

示唆している。

はラグ12のNewey-West標準誤差を表している。

４．カーボンプレミアムとリスクファクター

前章において、負のプレミアムが観測されたCO2
排出量に対するプレミアムについて、DIRECTでは 残 ら な い も の の、INDIRECTとTOTALで はc0

第３章において、一部のGHG排出量指標に対は有意に負の値をとっており、プレミアムが存在してカーボンプレミアムが存在する可能性が示さしている可能性がある。ただし依然として、排出れた。次に、これらのカーボンプレミアムが他の量についてはデータソース間で一貫した結果とな

リスクファクターで説明されるものかを⑵式のらなかった上、この結果の違いはサンプルの違い

Fama-MacBethのクロスセクション回帰分析をに起因している可能性もあり、より詳細な分析は通じて検証する（注11）。

今後の課題である。排出量成長率に対するプレミ⑵

b1, t = c0 + cFt + εt

アムは、前章に引き続きプレミアムが一貫して観測されなかった。排出強度のSCOPE 1について、

ここで、b1, t は⑴式によって月ごとに算出される

c0 は有意に負の値をとっており、他のリスクファカーボンプレミアムである。 F には先行研究で広クターでは説明されないものであることが分かく用いられる七つのリスクファクター・リターンる。これはどのデータソースにおいても一貫したを採用する。具体的には、マーケット・ファクター

結果であることから、頑健性の高い結果であるこ（MKT-RF）、サイズ・ファクター（SMB）、バリュとが示された。一方で、排出強度のSCOPE 2にー・ファクター（HML）、モメンタム・ファクタ

ついてディスクロージャーのうちGHGは他のリー（MOM）、プロフィタビリティ・ファクター

スクファクターを考慮後も正のプレミアムが有意（RWM）、インベストメント・ファクター（CMA）、に残るが、CO2 のINDIRECTでは消えており、一流動性ファクター（LIQ）を採用した（Jegadeesh

貫した結果とはならなかった。このほか、CO2 のand Titman［1993］、Pástor and Stambaugh

TOTALでは引き続き有意な値をとっており、プ［2003］、Fama and French［2015］）（注12）。こ

レミアムが観測されるものの、DIRECTと比較す（注10） さらに、Bolton and Kacperczyk［2021b］では、中国株式市場においても米国株式市場と同様、排出量と排出量成長率で正のプレミアムが存在することを報告している。
（注11） 具体的には、１段階目に、サンプルを月ごとに分割し、⑴式に基づくクロスセクション回帰を行うことで b の時系列データを算出する。２段階目に、月ごとに推定された b を用いて、⑵式に基づく時系列回
帰を行っている。
（注12） いずれのファクターについても、金融銘柄をユニバースに含めて算出されたものを使用している。

©日本証券アナリスト協会

2022

75

論文

図表６

カーボンプレミアムとリスクファクター（a）
排出量
CDP：GHG
定数項 c 0

MKT-RF
HML
SMB
RMW
CMA
MOM
LIQ

ディスクロージャー：GHG

ディスクローシャー：CO2

SCOPE 1 SCOPE 2 SCOPE 3 SCOPE 1 SCOPE 2 SCOPE 3

DIRECT

INDIRECT

TOTAL-0.020-0.062-0.127*-0.089**0.001

0.100*-0.0130.157*-0.010（0.021） （0.029） （0.057） （0.055） （0.083） （0.019） （0.042） （0.074） （0.039）-0.003-0.0130.010**

0.020-0.001-0.002

0.004

0.030

-0.010（0.004） （0.010） （0.005） （0.012） （0.028） （0.006） （0.009） （0.022） （0.008）
0.005

0.066**-0.009-0.0290.040

0.031***

0.027

0.021

0.088***（0.011） （0.030） （0.016） （0.028） （0.044） （0.011） （0.021） （0.044） （0.016）-0.009-0.014-0.018-0.030

0.002

0.001

-0.018-0.095***-0.033**（0.007） （0.017） （0.016） （0.019） （0.034） （0.010） （0.020） （0.032） （0.013）-0.0090.024-0.009-0.125**

0.028

0.009

0.039

0.029

0.013

（0.013） （0.020） （0.031） （0.050） （0.077） （0.023） （0.031） （0.081） （0.026）
0.010

0.005

-0.034-0.0430.105-0.021

0.023

0.062

0.001

（0.014） （0.031） （0.025） （0.040） （0.071） （0.015） （0.034） （0.076） （0.025）
0.000

0.008

0.009

0.038

-0.035

0.012

0.000

-0.0340.002（0.004） （0.010） （0.010） （0.026） （0.028） （0.008） （0.016） （0.025） （0.010）-0.0080.021-0.011-0.0190.071**-0.007-0.021-0.068**-0.038***（0.007） （0.013） （0.014） （0.016） （0.032） （0.007） （0.014） （0.026） （0.014）

サンプルサイズ

144

144

60

84

84

84

144

144

144

Adjusted R2

0.01

0.08

-0.03

0.01

0.05

-0.02

-0.03

0.05

0.25

（b）
排出量成長率CDP：GHG
定数項 c 0

MKT-RF
HML
SMB
RMW
CMA
MOM
LIQ

ディスクロージャー：GHG

ディスクローシャー：CO2

SCOPE 1 SCOPE 2 SCOPE 3 SCOPE 1 SCOPE 2 SCOPE 3

DIRECT

INDIRECTTOTAL-0.231-0.387-0.011-0.088

0.111

0.004

-0.154-0.624-0.178（0.189） （0.156） （0.276） （0.879） （0.900） （0.164） （0.350） （0.577） （0.170）
0.070-0.060-0.0440.124

0.461***

0.031-0.082-0.170-0.094**（0.066） （0.037） （0.070） （0.167） （0.163） （0.038） （0.112） （0.182） （0.046）
0.079

0.034

-0.413-0.834**0.719**-0.148

0.158

0.101

0.035

（0.121） （0.090） （0.310） （0.364） （0.296） （0.158） （0.238） （0.340） （0.101）
0.064

0.026

-0.116-0.080

0.230

0.095

-0.168

0.081

0.048

（0.087） （0.088） （0.104） （0.282） （0.366） （0.098） （0.168） （0.247） （0.081）
0.000-0.047-0.187-1.346**

1.223*-0.116-0.323-0.339-0.255（0.176） （0.130） （0.209） （0.656） （0.632） （0.263） （0.370） （0.538） （0.156）-0.024-0.0060.286-0.441

0.239

0.036

-0.760**0.282-0.218（0.146） （0.152） （0.202） （0.532） （0.611） （0.164） （0.327） （0.380） （0.137）
0.102-0.005-0.164-0.0600.626**-0.0620.017

0.386*

0.002（0.108） （0.057） （0.244） （0.409） （0.252） （0.073） （0.174） （0.223） （0.086）-0.184***-0.108*0.248-0.122-1.004**0.163-0.226*-0.0160.030（0.065） （0.062） （0.154） （0.192） （0.383） （0.137） （0.122） （0.187） （0.074）

サンプルサイズ

132

120

48

72

72

72

132

132

132

Adjusted R2

0.03

-0.01

0.00

-0.03

0.02

-0.04

0.01

0.00

-0.01

76

証券アナリストジャーナル

2022. 8

論文
（c）
排出強度
CDP：GHG
定数項 c 0

MKT-RF

ディスクローシャー：CO2
DIRECT

INDIRECT

TOTAL-0.018*-0.227***0.001-0.021**

0.104

0.011

-0.082***0.290**-0.002（0.010） （0.121） （0.013） （0.028） （0.124） （0.007） （0.075） （0.068） （0.008）
0.003*-0.0130.003

0.025***-0.0120.000-0.004

0.001

0.002

（0.002） （0.025） （0.003） （0.008） （0.037） （0.002） （0.016） （0.023） （0.002）
0.007

HML

ディスクロージャー：GHG

SCOPE 1 SCOPE 2 SCOPE 3 SCOPE 1 SCOPE 2 SCOPE 3

0.088***-0.002-0.0280.007

0.007**

0.069**

0.016

0.017***（0.005） （0.033） （0.005） （0.018） （0.039） （0.003） （0.035） （0.048） （0.004）
0.003

SMB

-0.0730.000-0.031***-0.030

0.003

0.003

0.000

-0.006**（0.005） （0.046） （0.005） （0.011） （0.069） （0.003） （0.029） （0.037） （0.003）-0.007RMW

0.043-0.010-0.043

0.047

0.003

0.063

0.017

0.005

（0.007） （0.057） （0.011） （0.039） （0.076） （0.005） （0.060） （0.057） （0.007）-0.012**

CMA-0.051

0.002

0.041

0.212**

0.003

0.007

0.023

0.000

（0.006） （0.049） （0.006） （0.041） （0.081） （0.005） （0.059） （0.083） （0.005）-0.001

MOM

0.032

0.001

0.044**-0.027

0.002

0.006

-0.0100.003（0.004） （0.037） （0.002） （0.019） （0.051） （0.003） （0.022） （0.023） （0.002）-0.001

LIQ

0.004-0.002-0.0230.067-0.002-0.047**-0.057-0.006**（0.004） （0.029） （0.002） （0.015） （0.046） （0.002） （0.022） （0.040） （0.003）

サンプルサイズ

144

144

60

84

84

84

144

144

144

Adjusted R2

0.01

-0.02

-0.06

0.08

0.02

-0.03

-0.01

-0.03

0.13

るとc0 は小さいものとなっている。

ート戦略を構築し、そのポートフォリオのリスク

これらの結果から、東京株式市場においては排調整後リターンを評価することで、カーボンプレ

出強度のSCOPE 1とTOTALについて、他のリス

ミアムの考察を行う。ここでは、業種の偏りを考クファクターを考慮後も負のプレミアムが存在し慮するため、最もサンプル企業が多い製造業のみていることを示している。また、このほか部分的を利用し、また、長期的に十分なサンプル企業がにプレミアムが残っている指標もあったものの、確保できるCDPのGHGとディスクロージャーのデータソース間や前章の結果と一貫しておらず、CO2 を 用 い て ロ ン グ・ シ ョ ー ト 戦 略 を 構 築 す

頑健性は低い結果である。

る（注13）。具体的な構築手順としては、以下の通り で あ る。 ま ず、 排 出 強 度 のSCOPE 1お よ び

５．GHG排出量指標に基づくロング・
ショート戦略TOTALそれぞれについて降順に企業をソートし、上位50%の企業群と下位50%の企業に分割する。
次に、上位50％企業群と下位50％企業群につい第４章までの結果より、排出強度のSCOPE 1て別々にポートフォリオを考える（以下では、前とTOTALに負のプレミアムが存在する可能性が者を上位ポートフォリオ、後者を下位ポートフォ示された。そこで、同指標に基づきロング・ショ

リオとする）。上位ポートフォリオについては、（注13） より細分化した産業分類を採用した方が望ましい面もある一方で、各業種に属す企業数を十分にとることができなければ、ポートフォリオにおける企業の固有リスクの影響が大きくなる。そのため、本稿では業種の影響と固有リスクの影響の双方を制御することを企図し、東証業種分類（大分類） を採用している。

©日本証券アナリスト協会

2022

77

論文

群内企業に対して排出強度について昇順に改めて

図表７

順位を振り、その順位加重にて各企業のウエイトを決定する。同様に、下位ポートフォリオについラグては、群内企業に対して排出強度について降順に１カ月前

順位を振り、その順位加重にて各企業のウエイトを決定する。したがって、上位ポートフォリオでは排出強度が大きい企業ほどウエイトが大きくな

２カ月前
３カ月前

り、下位ポートフォリオでは排出強度が小さい企

４カ月前

業ほどウエイトが大きくなる。最終的なポートフ

５カ月前

ォリオは、上で計算した上位ポートフォリオを６カ月前

100%ショートし下位ポートフォリオを100%ロ

GHG排出量指標に基づくロング・ショート
戦略のα
CDP：GHGSCOPE 10.357**（0.146）0.350**（0.151）
0.338**（0.143）0.339**（0.140）0.340**（0.146）
0.351**（0.146）

ディスクローシャー：CO2
TOTAL
0.303**（0.151）0.303**（0.152）0.286*（0.153）0.268*（0.153）0.289*（0.149）0.276*（0.148）

ングすることで構成する。したがって、ポートフ
ォリオ全体のネットポジションは０%（ロングサを用いたロング・ショート戦略はリスク調整後リ

イドの合計金額とショートサイドの合計金額は同ターンが有意に正であり、さらにデータ入手まで一金額）となる。前述の構築プロセスを月次で繰のラグを考慮しても有意に正であることが分かり返すことで、ポートフォリオのリバランスを実る。この結果は、GHG排出量に対して負のプレ施する。なお、参照する排出量指標については、ミアムが存在することを意味しており、前章までデータ入手までのラグを勘案し、ポートフォリオの結果と整合的である（注14）。

構築時の１～６カ月前のものを用いる。そして、得られたポートフォリオのリターンに対し、⑶式の時系列回帰を行うことで考察を行う。
Rt = α + βFt + εt⑶

６．パリ協定採択の影響
最後に、本稿の分析期間におけるGHG排出量に対するリスクプレミアムの変化について考察を

ここで、R はポートフォリオのトータルリターン、行う。2015年のパリ協定採択によって世界的に

F は第４章と同じリスクファクターである。 α が大きく気候変動リスクが意識されることとなっ

有意に正の値であればリスク調整後リターンがプた。 パ リ 協 定 採 択 と い う イ ベ ン ト を 通 じ て、ラスであり、既存のリスクファクターでは説明さ

GHG排出量に対するリスクプレミアムが変化しれないことを意味する。図表７は、⑶式によってた可能性があり、その影響について分析する。こ推定した α をGHG排出量データの参照ラグごと

こでは、⑷式のように⑴式に交差項を追加した重に ま と め た も の で あ る。 括 弧 内 は ラ グ12の回帰分析を行う。

Newey-West標準誤差を表している。図表７より、GHG（CO2 ）の排出強度のSCOPE 1（TOTAL）（注14） 紙幅の都合上記載していないが、排出強度以外の排出量指標を用いた場合においても、 α が有意に正になるケースもみられた。これは、排出量指標間の順位相関が高いものもあり、２分位ポートフォリオでは結果として類似した銘柄をロング・ショートしていることが要因として考えられる。

78

証券アナリストジャーナル

2022. 8

論文

RETi, t = d 0+d1GHG_Emissionsi, t + d2 (Dummy_PostCOP21t
× GHG_Emissionsi, t ) + d3Controli, t-1 + εi, t⑷

量指標を利用することで、それらの関係について多面的な評価を行った。分析の結果、総じて排出強度のSCOPE 1において負のプレミアムが観察

ここで、Dummy_PostCOP21t はパリ協定採択後のされ得ることが示された。そして、この負のプレ期間であれば１、そうでなければ０をとるダミー

ミアムは他のリスクファクターを考慮しても存在変数である。そして、注目すべき係数はd2 であり、することが示された。これらの結果は、米国株式

有意な値をとるのであれば、GHG排出量に対す市場を対象とした先行研究とは大きく異なるもの

るリスクプレミアムが変化した可能性がある。こであり、東京株式市場ではカーボンプレミアムにこでは、前章までの結果から、リスクプレミアム

対して、米国株式市場とは大きく異なる価格形成が観測された排出強度のSCOPE 1とTOTALのみがなされている可能性を示唆している。日本は、を分析対象とする。

米国と比較するとGHG排出量が少ない上、2012

図表８は、⑷式を推定したd1 およびd2 をまとめ

年には地球温暖化対策税が導入されており、すでたものである。d1 は依然として有意に負の値をとにGHG排出抑制対策がなされている。そのため、るため、一貫して負のプレミアムが存在するのは日本企業の移行リスクは相対的に低く見積もられ同様である。一方で、ばらつきはみられるもののている可能性がある。より発展的な分析は、今後

一部のd2 は有意に正の値をとっている。この結果の課題である。このほか、必ずしもデータソース

はパリ協定採択というイベントを通じて投資家行間では一貫した結果にはならないことが示され動が変化し、リスクプレミアムが変化した可能性た。用いるデータソースが異なると、異なる結論がある。パリ協定採択によってGHG排出量が多が導かれ得ることを示唆している。ただし、本稿い企業の移行リスクが意識され、負のプレミアムの結果はGHG排出量データが取得できる範囲でが縮小した可能性がある。より発展的な分析は今の分析結果であるため、セレクションバイアスが後の課題である。

存在する可能性があり、得られる含意には一定の留意が必要である。
本稿の結果は、わが国における脱炭素に係る政７．まとめ

策や投融資などの意思決定に対して、重要な知見

本稿では、東京株式市場における株式リターンをもたらすものである。特に、米国株式市場と大とGHG排出量との関係を分析した。特に、GHG

きく異なる結果であることは興味深いものであ

排出量データに関して複数のデータソースや排出り、脱炭素を考える上では、本邦のデータを用い

図表８

INTENSITY

Dummy_PostCOP21©日本証券アナリスト協会

カーボンプレミアムに対するパリ協定採択の影響

CDP：GHGSCOPE 1-0.047**（0.021）0.020（0.017）2022

ディスクロージャー：GHG
SCOPE 1-0.197**（0.081）0.150**（0.072）

ディスクロージャー：CO2
DIRECT
TOTAL-0.323***-0.035**（0.089）（0.016）
0.189**
0.014（0.083）（0.023）79

論文て分析する必要があることを示している。このほ
か、GHG排出量のデータソースについて、慎重に選定する必要があることを示唆している。

and Social Responsibility: A Review of ESG andCSR Research in Corporate Finance,” Journal of
Corporate Finance 66, 101889.
Ilhan, E., Z. Sautner and G. Vilkov［2021］“Carbon〔参考文献〕
有賀涼・五島圭一・千葉貴司［2021］「CO2 排出量と企業パフォーマンス：Double Machine Learning
を用いた日本の実証研究」、日本銀行金融研究所ディスカッションペーパーシリーズ2021-J-11.
経済産業省産業技術環境局環境経済室［2018,2019］『我が国企業による国際的なイニシアティブへの対応に関する研究会』.
https://www.meti.go.jp/shingikai/energy_
environment/international_initiative/index.html
CDP Worldwide-Japan［2021］『CDP気候変動レポ
ート2020

Economics 116（1）, pp.1–22.
Gillan, S. L., A Koch and L. T. Starks［2021］“Firms日本版』.

https://japan.cdp.net/
Bolton, P., and M. Kacperczyk［2021a］“DoInvestors Care about Carbon Risk?” Journal of
Financial Economics 142（2）, pp.517–549.

Tail Risk,” Review of Financial Studies 34（3）,pp.1540–1571.
Jegadeesh, N. and S. Titman［1993］“Returns to
Buying Winners and Selling Losers: Implicationsfor Stock Market Efficiency,” Journal of Finance48（1）, pp.65–91.
Matsumura, E. M., R. Prakash and S. C. VeraMuñoz［2014］“Firm-Value Effects of Carbon
Emissions and Carbon Disclosures,” Accounting
Review 89（2）, pp.695–724.
Pástor, L. and R. F. Stambaugh［2003］“Liquidity
Risk and Expected Stock Returns,” Journal of
Political Economy 111（3）, pp.642–685.
Walkshäusl, C.［2021］“Carbon Momentum,”
Journal of Impact & ESG Investing 2（1）, pp.33–46.

─ ［2021b］“Global Pricing of Carbon-

World Resources Institute and World BusinessTransition Risk,” NBER Working Paper 28510.
CDP Worldwide［2016］“Out of the starting

WBCSD）［2004］“A Corporate Accounting andblocks - Tracking progress on corporate climate
action”.
https://www.cdp.net/en/research/globalreports/tracking-climate-progress-2016.
Cheema-Fox, A., B. R. LaPerla, G. Serafeim, D.
Turkington and H. Wang［2021］“Decarbonization Factors,” Journal of Impact &ESG Investing 2（1）, pp. 47–73.
Choi, D., Z. Gao and W. Jiang［2020］“Attention

Council for Sustainable Development（WRI and
Reporting Standard REVISED EDITION”.
https://ghgprotocol.org/corporate-standard
─［2013］“Technical Guidance for Calculating
SCOPE 3 Emissions（version 1.0）”.
https://ghgprotocol.org/scope-3-technicalcalculation-guidance─［2015］“GHG Protocol SCOPE 2 Guidance”.
https://ghgprotocol.org/scope_2_guidance

to Global Warming,” Review of Financial Studies 33（この論文は投稿論稿を採用したものです。）（3）, pp.1112–1145.

※この論文には補論があり、協会ウェブサイトで

Fama, E. F. and K. R. French［2015］“A Five-

閲覧できます。

Factor Asset Pricing Model,” Journal of Financial

80

証券アナリストジャーナル

2022. 8