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第二章 文獻探討與實驗假設

第三節 ESG 與機構投資人

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低的公司至少4%。然而,海嘯後的復甦期或其他市場較為穩定之期間,高 CSR 排名與低CSR 排名公司股價報酬並無顯著差異。除此之外,Kim, Li and Li (2014)

亦認為 CSR 表現好的公司較致力於財務資訊透明與正確揭露,不易隱惡揚善,

因此較能有效降低股價崩跌風險,以減少負面衝擊並對股價起到保護作用。本研

究認為 ESG 或許無助漲作用,但其抗跌能力不容忽視,未來可望做為有效的風

險控管指標之一。

綜合上述,公司 ESG 表現對股價報酬或風險確實存在影響,而此影響於牛

市或市場較為穩定時,相對較不明顯。然而於景氣蕭條、市場危機時,ESG 表現 之效益則顯而易見。因此,本研究延伸此論點,提出以下假說。

假說2 (a):總體經濟環境不佳時,ESG 表現愈好的公司,依舊能維持較佳 的財務績效表現。

然而,從企業經營角度而言,投入ESG 勢必有其成本,且效益並非短期即能 實現。經濟衰退、市場危機時期,大部分公司資金理應較為吃緊,在資源分配與 調度上往往傾向於救急缺口或短期即能獲益的計畫或專案。因此,本研究基於此 觀點,另外提出以下爭點。

假說2 (b):總體經濟環境不佳時,企業改善 ESG 表現,並無助於維持較佳 的財務績效表現。

第三節 ESG 與機構投資人

專業機構投資人係指如保險公司、資產管理公司、政府基金、退休基金等具 備一定程度資產規模之金融或投資機構 (法人)。機構投資人經常透過持股參與 標的公司之營運管理,甚至達一定持股數之大型機構投資人足以左右公司重大決

策。在機構投資人積極參與和監督下,可有效改善公司 ESG 政策品質,提升公

司 ESG 表現與價值。若為長期機構投資人,影響力與效益更能擴大且長久

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(Neubaum and Zahra, 2006)。Tops (2017) 也提到機構投資人會對公司投入 CSR 相 關成本支出進行監督,評估CSR 投入之成本效益並刪減無效率的 CSR 預算與花 費,進而改善公司財務績效。Dimson, Karakas and Li (2015) 研究 1999 – 2009 間

美國上市公司中,機構投資人對於公司 ESG 事務參與程度與成功與否是否會對

股價報酬產生影響。研究發現公司治理能力與社會責任意識較弱的公司,機構投 資人參與程度較高;且愈注重形象或執行力愈強之公司,機構投資人積極參與所

帶來的效益愈明顯。機構投資人成功參與並改善公司 ESG 表現後,公司價值亦

會隨之提升。另一方面,Kim et al. (2014) 認為長期機構投資人占比愈高的公司,

因受到更嚴謹的監督與管理,理應擁有較佳的公司治理能力。因此公司提升CSR

表現以降低股價崩跌風險的效果,則會變得較不顯著。

綜合以上,機構投資人可透過持股有效參與並影響公司經營管理政策,其中

亦包含 ESG 執行的監督與管理。參與過程與管理方式成功與否,將進而影響公

司股價或財務績效表現。因此,本研究根據上述觀察結果,提出以下假說。

假說 3:機構投資人對企業經營管理參與程度愈高時,ESG 表現愈好的公 司,更能有效提升公司財務績效表現。

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l C h engchi U ni ve rs it y 第三章 研究方法

第一節 樣本與資料來源

本研究樣本對象為西元2003 年至 2018 年美國上市公司,其中包含於此期間 曾上市但現今已下市之公司。樣本公司相關資料主要來自 Thomson Reuters Datastream (以下簡稱 Datastream) 與 Wharton Research Data Services (WRDS) 平 台上的Thomson Reuters’ Institutional Holdings (13F) Database (以下簡稱 13F)。本 研究迴歸分析所使用之變數資料中,機構投資人相關數據皆取自13F。13F 係以 美國上市公司中,機構投資人持股相關資料為主,例如持股數、持股比率、持股 集中程度等。13F 同時亦將大型機構投資人持股資料獨立呈現,以利使用者進行 比較與分析。

其餘如公司財務、總體經濟與 ESG 評分等數據,皆取自 Datastream。

Datastream 為一廣為人知且運用的線上資料庫,資料種類與來源相當多元,且其 使用媒介與Microsoft Excel 結合,操作上亦相對簡單與便利。其中 ESG 評分由 於自2002 年起建立並定期更新,因此資料期間較短亦相對匱乏。換言之,樣本 數與研究期間易受限於ESG 評分之資料量與完整性。

本研究於完整迴歸分析中,樣本納入美國上市公司2,446 家,年有效樣本數 總計13,516 筆。圖 3-1 為歷年有效樣本總數之橫條圖。可清楚發現有效樣本總數 逐年增加,由原先2003 年 308 筆,至 2012 年時已超過 850 筆。近期更有飛躍性 的成長,於2016 年達到 1,326 筆,2018 年時已來到 1,985 筆。年有效樣本總數 不但即將突破2,000,更是 2002 年的 6 倍之多。圖 3-2 為產業類別有效樣本總數 之橫條圖。本研究以 2-Digit SIC Code 做為產業分類之依據,依照美國 SEC (Securities and Exchange Commission) 官網所提供之 SIC Code 說明與歸類資訊,

並參照附註網址歸納性質接近之產業1,分為圖 3-2 中所列幾大類:Agriculture,

1 McKimmon Center for Extension & Continuing Education: https://tinyurl.com/yczlnf25。

Forestry, Fishing、Mining、Construction、Manufacturing、Transportation, Public Utilities、Wholesale Trade、Retail Trade、Finance, Insurance, Real Estate、Services、

與 NA (無分類)。(表 A-2) 其中有效樣本數前三大產業類別為 Manufacturing、

Services 與 Transportation, Public Utilities,樣本數與百分比分別為 5,817 (43.04%)、

2,292 (16.96%) 與 1,970 (14.58%),總計約 75% 樣本集中於此三項產業類別。

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000

2003

Agriculture, Forestry, Fishing Mining Construction Manufacturing Transportation, Public Utilities Wholesale Trade Retail Trade Finance, Insurance, Real Estate Services NA

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

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第二節 變數設定 一、 應變數

(一) 公司財務績效 (Corporate Financial Performance, CFP)

許多研究以資產報酬率 (ROA),作為衡量公司財務績效之指標 (Galant and Cadez, 2017)。本研究於初期時,將 ROA、權益報酬率 (ROE) 與 Tobin’s Q 分別 作為公司財務績效指標 (應變數),並分析其與 ESG 表現 (自變數) 之相關性。

分析結果顯示ROA 相較 ROE 與 Tobin’s 明顯具備較高之相關性,與文獻所提及 之情形相符。Tops (2017) 指出 ROA 相較於 ROE 或銷售淨利率 (ROS) 與公司 CSR 表現間存在更高之相關性,因此本研究應變數最終以 ROA 代表公司財務績 效指標。計算方式為稅前息前淨利 (EBIT) 除以平均總資產,EBIT 與總資產數 據皆直接取自Datastream,資料代碼分別為 WC18191 與 WC02999。為了準確反 映公司於會計上之營運績效與獲益能力,分子採用 EBIT 而非淨收入 (Net Income),分母則以年初年末總資產之平均,以避免過多雜訊干擾。

二、 自變數

(一) ESG 表現

本研究以ESG 分數評估公司於 ESG 參與投入、資訊揭露與執行成效等面向 之綜合表現。ESG 分數取自 Datastream,資料期間為 2002 – 2017。根據 Thomson Reuters 發布之 ESG 評分說明書,其評分依據之資料蒐集主要來自公司會計年度

之公開資訊、新聞報導或第三方資訊,如NGO 等諸多管道,再經由自身設計的

方法進行運算與分析。式3-1 為分數計算公式,詳細分數計算邏輯與過程如下:

分數 = 較目標公司分數低之公司數 + 與目標公司同分之公司數 (含目標公司) 2

具該評分指標資料之總公司數

(式 3-1)

Pillar Category Indicators in Rating Weights

Environmental

Product Responsibility 12 7%

Governance

Management 34 19%

Shareholders 12 7%

CSR Strategy 8 4.5%

Total 178 100%

Datastream 中包含三種 ESG 評分,分別為原始分數 (ESG Score, ESGS)、爭 議分數 (ESG Controversies Score, ESGCCS) 與綜合分數 (ESG Combined Score, ESGCS),分數範圍皆為 0 至 100。ESGS 是分別透過環境 (Environmental)、社會 (Social) 與公司治理 (Governance) 三個面向,共 10 項類別 (Category)、178 項

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評分指標 (Indicator),對各目標公司進行評估分析後所得之初步分數。再透過同 樣10 項類別中所定義出之 23 項爭議項目指標,對各目標公司進行分析,所得之 分數即為ESGCCS。最後藉由一套比較機制,決定最終 ESGCS 數值。

Thomson Reuters 透過自行設計之評分流程,分別計算出 ESGS、ESGCCS 與 ESGCS,以下本研究將其評分機制與方法,簡化為數個步驟進行介紹。

1. ESGS (原始分數)

(1) 各項評分指標各別依照原始數值進行排序,優劣順序取決於該評分指標 之特性。若為正向指標,如綠色能源使用比例,數值愈高之公司排序愈 高。相反地,若為反向指標,如碳排放量,數值愈高則排序愈低。

(2) 排序依上述式 3-1 轉換為百分比分數,即為該公司該指標分數。

(3) 各項類別下所有評分指標依照等比例加權換算,即為類別分數。2 (4) 各類別分數依照其於該面向下之相對權重進行加權,而權重高低取決於

指標數量多寡,例如:Resource Use 於環境面向下之權重為 11/(11+12+11)

= 32.35%,即換算出面向分數。

(5) ESG 原始分數 (ESGS) 則依照原權重將所有類別分數進行加權。

2. ESGCCS (爭議分數)

Thomson Reuters 於相同 10 項類別中,定義出 23 項爭議指標,3並將此23 項 指標整合為單一 (爭議) 類別,且爭議指標資料同樣以產業進行分類比較。根據 各項爭議指標,蒐集公司於期間內之爭議事件數,並透過以下流程計算分數。

(1) 加總各目標公司所有爭議指標事件數作為原始數值,並由低至高排序。

(因爭議類別屬於反向指標,故數值愈低愈好。)

(2) 將原始數值以表 3-2 之準則進行調整,原因係認為大公司若發生負面事 件,曝光度較高,因此須以表3-2 之比率進行轉換,以消除市值偏誤。

2 ESG 各項類別分數定義可參照附錄表 B-1。

3 各項爭議分數類別定義可參照附錄表 B-2。

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表3-2 ESGCCS (爭議分數) 市值調整準則表 Global Benchmark Cap Class Severity Rate

≥ 10 billion Large 0.33

≥ 2 billion Mid 0.67

< 2 billion Small 1

(3) 同上述式 3-1 轉換為百分比分數,該百分比分數即為爭議分數。

3. ESGCS (綜合分數)

ESGCS 係透過以下準則,比較 ESGS 與 ESGCCS 後得出。4

圖3-3 ESGCS (綜合分數) 計算準則

由於 ESGCS 同時考量原始分數與爭議分數,能更全面地反映公司 ESG 表 現,相較ESGS 與 ESGCCS 更具代表性,因此本研究最終將 ESGCS 列為 ESG 表 現之評估指標。若假說1 成立,可預期 ESGCS 愈高,愈有助於提升 ROA。

(二) 總體經濟

現今國際間經濟活動環環相扣,區域性乃至全球性之經濟變化對企業營運表 現存在一定程度影響。Issah and Antwi (2017) 研究英國企業財務績效與總體經濟 間之關係,發現Real GDP、Unemployment Rate 與 Exchange Rate (to USD) 皆對 公司ROA 有顯著影響,且影響綜合交錯並非個別單一。另一方面,Egbunike and Okerekeoti (2018) 則聚焦於開發中國家 – 奈及利亞。針對消費品產業,探討總

ESGCCS

< 50

ESGCCS < ESGS ESGCS =ESGS + ESGCCS 2

ESGCCS > ESGS ESGCS = ESGS

≥ 50 ESGCS = ESGS

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體經濟變數Interest Rate、Inflation Rate、Exchange Rate 與 GDP Growth Rate 是否 會對公司ROA 產生影響。實證結果發現 Inflation Rate、GDP Growth Rate 與 ROA 分別存在顯著負向與正向關係,而Interest Rate 與 Exchange Rate 影響皆為負向,

但效果並不顯著。參考部分文獻後,本研究最終設定三項總體經濟變數,分別為 Inflation、Exchange 與 Unemployment,數據皆取自 Datastream。

Inflation 為美國通貨膨脹率,資料代碼 USCPANNL。透過計算每月由美國勞 動部勞動統計局 (Bureau of Labor Statistics, U.S. Department of Labor) 所發布之 消費者物價指數 (Consumer Price Index, CPI) 變動而得,而 CPI 官方定義為一籃 子的大眾日常消費商品或服務項目之平均價格變動。由於CPI 為月資料,因此本

Inflation 為美國通貨膨脹率,資料代碼 USCPANNL。透過計算每月由美國勞 動部勞動統計局 (Bureau of Labor Statistics, U.S. Department of Labor) 所發布之 消費者物價指數 (Consumer Price Index, CPI) 變動而得,而 CPI 官方定義為一籃 子的大眾日常消費商品或服務項目之平均價格變動。由於CPI 為月資料,因此本

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