Maatschappelijk verantwoord beleggen is een steeds belangrijker thema voor beleggers. Vrijwel alle institutionele beleggers hebben hier inmiddels een eigen beleid voor geformuleerd. In de beleggingscyclus zien we echter vaak dat er bij het opstellen van het ESG-beleid minder aandacht is voor de implementatie daarvan.
Hierbij vormt ESG-data de schakel tussen het beleid en de feitelijke portefeuille, omdat het invulling geeft aan de vraag hoe het ESG-beleid wordt geïntegreerd in de portefeuille. De ESG-score van specifieke bedrijven bepaalt daarmee in hoge mate de uiteindelijke portefeuille en daarmee ook de mate waarin de portefeuille bijdraagt aan een duurzame en sociale wereld.
De meeste partijen maken hun keuze voor een ESG-dataleverancier tot op heden erg pragmatisch: ze sluiten aan bij de dataleverancier van hun (fiduciair) vermogensbeheerder, of gebruiken de dataleverancier die zij ook voor andere doeleinden gebruiken, zoals portefeuillemanagement, performancemeting en –attributie.
Berg, Koelbel en Rigobon (2019) laten echter zien dat er grote verschillen bestaan in hoe diverse dataleveranciers dezelfde bedrijven scoren op het gebied van ESG: de gemiddelde correlatie tussen ESG-dataleveranciers ligt rond 0.5, met uitschieters die zelfs onder nul liggen. Een hoge correlatie tussen dataleveranciers impliceert dat dataleveranciers bedrijven vergelijkbaar scoren, terwijl scores rond de nul willekeur impliceren en negatieve correlaties zelfs tegenstrijdigheden.
Berg et al. (2019) geven drie verklaringen voor de verschillen in ESG-scores. De voornaamste reden is de reikwijdte van wat er wordt gemeten waardoor scores gebaseerd zijn op verschillende attributen. De ene dataleverancier kan bijvoorbeeld biodiversiteit wel meenemen, terwijl een andere partij dit niet doet.
De tweede verklaring is dat ESG-dataleveranciers dezelfde onderwerpen meten via verschillende indicatoren. Bijvoorbeeld het meten van arbeidsomstandigheden door het jaarlijkse medewerker verloop in kaart te brengen of het aantal arbeidsrechtelijke rechtszaken tegen een onderneming. De derde reden is het verschillende gewicht en dus importantie die ESG-dataleveranciers aan de diverse onderwerpen geven.
Aanvullend hierop heeft onderzoek van Ortec Finance een drietal aanvullende verklaringen voor verschillen gevonden:
• Databronnen: data wordt door sommige ESG dataleveranciers verzameld op basis van publieke beschikbare informatie. Andere partijen maken gebruik van jaarlijkse vragenlijsten aan bedrijven.
• Sectorclassificatie: ESG-dataleveranciers stellen dat ondernemingen die in dezelfde sector opereren worden blootgesteld aan dezelfde ESG risico’s, maar dat deze risico’s per sector kunnen verschillen. Daarom is het erg belangrijk welke sectorclassificatie wordt gebruikt. Naar mate er meer differentiatie in sectorclassificaties is kan er nauwkeuriger worden bepaald welke ESG-onderwerpen (financieel) materieel zijn binnen deze sector. De sectorclassificatie is ook van belang, omdat sommige dataleveranciers de uiteindelijke ESG-score van een onderneming afzetten tegen hoe ondernemingen binnen de sector scoren, een relatieve score. Andere dataproviders maken geen gebruik van dergelijke peer groups en bekijken de score daarmee in absolute zin.
• Ontbrekende data: ontbrekende data wordt op verschillende manieren verwerkt in ESG-scores van dataleveranciers. Hierbij wordt er bij ontbrekende data door sommige partijen gebruik gemaakt van het industrie gemiddelde terwijl andere partijen hierbij een score van 0 (laagst mogelijke score) geven.
Bovenstaande verschillen in methodologie en daaruit volgende verschillen in ESG-scores maken dat een zorgvuldige keuze van een ESG-dataleverancier gewenst is.
Voor een goede vertaling van het eigen ESG-beleid naar de feitelijke portefeuille is het belangrijk dat de methodologie van de ESG-dataprovider (of indexleverancier) aansluit bij de doelstellingen van het ESG-beleid van de belegger.
Zo kan voor een beleid dat een best-in-class benadering binnen sectoren voorstaat, de ene leverancier het beste passen, terwijl een beleid dat zich met name richt op het uitsluiten van slecht-scorende bedrijven of een specifiek thema (b.v. kinderarbeid in de keten) beter af zijn bij een andere dataleverancier. Bij de keuze voor een dataleverancier, dient naast de methodologie uiteraard ook altijd gekeken te worden naar onderdelen als de reikwijdte van de scoring (hoeveel relevante bedrijven beschikbaar) en onafhankelijkheid van de leverancier.
Conclusie is dus dat ESG-dataleveranciers verschillende methoden hanteren om bedrijven te scoren, waardoor ook de scores van hetzelfde bedrijf flink kunnen verschillen per leverancier. Omdat de scoring een grote impact heeft op de uiteindelijke portefeuille van de belegger, is het belangrijk om bij het opstellen van het ESG-beleid ook goed te bepalen welke dataleverancier het beste past bij uw beleid, zodat beleid en uitvoering goed op elkaar aansluiten en de ESG-ambities van de belegger ook echt gerealiseerd worden.
Edwin Massie is senior consultant Pensions & Insurance en Niels Blitterswijk is investment consultant bij Ortec Finance, een wereldwijde leverancier van technologie en oplossingen voor het nemen van investeringsbeslissingen. Ortec Finance is één van de kennispartners van Fondsnieuws en schrijft maandelijks een bijdrage over uiteenlopende thema’s.