BERTと因果抽出を用いた気候変動ナラティブの可視化/指数化

気候変動問題は，グローバルな課題として国内外で積極的に議論されている．たとえば，地球温暖化に伴う異常気象や自然災害の激甚化は，企業の経済活動に損失を生じさせ得る（物理的リスク）．また，環境規制強化といった政府の気候変動政策の推進は，企業や金融機関の経営リスクや投資リスクになり得る（移行リスク）．企業，金融機関などの様々な経済主体は，気候変動リスクへの対応を始めており，投資行動の変化や業績パフォーマンスへの影響が生じ始めているとの見方がある．テキスト分析から，気候変動ニュースの報道数，主要トピックの移り変わり，トピック間のつながりを把握することは，政府，企業，市場などが気候変動をめぐる議論や環境規制強化をどのように受容し，対応を進めてきたかを理解することにつながる．本節では，関連研究を紹介し，本研究の位置付けを説明する．1.1関連研究近年，気候変動がマクロ経済・物価・市場に与える影響についての経済ファイナンス研究が盛んに行われてきている．一つのアプローチとして，気候変動ニュースのテキスト分析が用いられており，現時点では，伝統的な自然言語処理手法が主流となっている．例えば，新聞記事データを用いて，コサイン類似度やLDAを用いて，マクロの気候変動ニュース指数を作成し，気候変動に関する報道の増加（市場の気候変動リスクの認識変化）と，米国や日本の株式リターンとの関係を実証する研究がみられている（Engleetal.[1]，Kanedaetal.[2]）．また，Fuekietal.[3]は，気候変動ニュースの増加は，将来の不確実性の高まりを示しており，CO2排出量の多いブラウン企業の設備投資を減少させる可能性を示した．足もとでは，BERTといった深層学習ベースの言語モデルの利用がみられ始めており，企業決算や特許情報といった大容量のテキストデータの分析に活用されている．BERTを用いて，企業の気候変動リスクに関する開示文書を分析した研究としては，例えば，Bingleretal.[4]は，企業の気候変動リスクへの対応状況を情報抽出し，スコア評価している．K¨olbeletal.[5]は，企業の物理的リスク・移行リスクをそれぞれ指数化し，個社のCDSスプレッドとの関係を実証している．1.2本研究の位置付け本研究は，2000年1月から2021年11月までの日本経済新聞（朝刊，平日）における気候変動ニュース（約1万7千記事）を用いて，企業関連ほか，国際会議，国内政策，金融機関などの様々な気候変動関連トピックを分析対象としている．本研究の新規性は，BERTおよび因果抽出により得られた二つの分析結果を組み合わせることで，異なるトピック間の因果（原因＝結果のつながり）を抽出している点にある．テキストに含まれる因果は，人々の将来予想や認識変化を捉えており，経済ファイナンスに関する新たな知見が得られる可能性がある．本研究は，Shiller[6]の主張（人々の物語が経済を動かす）における経済ナラティブを具体化する一つの手法になり.得ると考えられ,本稿では，得られた因果を「経済ナラティブ」と呼称し，気候変動に関する経済ナラティブ（気候変動ナラティブ）の抽出を試みている．