TESG 永续发展指标深入分析!与评价乘数有关联?

 

前言

早在 2014 年,美国特许金融分析师协会(CFA Institute)就出现将 ESG (Environmental, Social, and Governance)因素纳入投资决策及企业评价之讨论;不过实务上如何将 ESG 的影响纳入,时至今日仍在发展当中,投资人和企业评价师可以透过不同的方法来衡量 ESG 的影响,但该影响有可能无法被客观地衡量。

过去文献指出,新时代大企业如 Google 及 Amazon 者,相较于传统大企业,其资产组成中有绝大部分来自无形资产,加上近年来各大企业活动所造成的外部性(External impacts)受到广泛注意,使得企业社会责任(Corporate Social Responsibility,CSR)乃至于 ESG 成为主流议题,并且加强了企业管理阶层维护利害关系人(Stakeholders)利益之动机。公司如有良好的ESG表现,实证研究上也大多支持可以增加公司的价值,因此在企业评价中进一步考量受评公司 ESG 或 CSR 的表现,是评价实务界持续在努力的方向。

国外研究指出,即便不计入政府机构和投资银行,还是有许多公司提供 CSR 或 ESG 之相关评等,但各评等的衡量方法及考量面向有很大的差异,造成不易解释并带来使用者的困扰。有鉴于此,TEJ 已于 2022 年 3 月 31 日发布「TESG 永续发展指标」,可供国内使用者进行投资及授信之参考。回到评价领域,以 ESG 而言,目前探讨其与企业评价关联之实证文献相当稀少,故本研究采用「TESG 永续发展指标」,初步探讨其与市场常见之评价乘数(市价净值比 P/B 及本益比 P/E)之关联。

本文首先简述 ESG 与企业价值变化之关联,接著简介现行评价实务上如何纳入 ESG 因素,再说明模型实证分析(包含样本年度、涵盖公司范围、叙述统计量及回归模型说明)与结果,最后提出后续研究方向及建议。

重点概要

ESG 如何提升企业价值
在企业评价中纳入 ESG 因素
模型实证分析
结论与建议

ESG 如何提升企业价值

基本上良好的 ESG 也伴随著企业价值的增加,其理由可以先从成本及收益面讨论,首先是企业营运的成本大幅降低。ESG 不佳的公司通常在生产过程中耗费过多的能源及原物料,需花费较高的能源费用及相应的处理成本,比如过度包装产品的包材费,或者需要大量成本进行碳权交易等。

再者,ESG 不佳的公司可能面临政府的法律制裁,例如罚金、销售或广告上的限制等;而 ESG 良好的公司除获得政策支持外,还有可能有补助金的收入。另外,拥有良好 ESG 的企业可能将享有未来营收的高成长,例如有愈来愈多的消费者和企业开始注意产品的永续性,且倾向购买环境友善的绿色产品;或者有更多国家核准这些符合 ESG 规范之绿色产品进行贩售,进而扩大了产品的潜在市场。

员工也是企业重要的利害关系人。ESG 良好的公司通常拥有工作动机强盛的员工,员工满意度也高,生产力和营运效率随之提升,并藉著良好的声誉吸引更多优秀人才的加入;相反的,ESG 不佳的企业除员工工作效率低落外,更面临高离职率、无法招聘更多优秀的人才、罢工及员工抗争等风险,恶性循环之下导致企业营运情形每下愈况。

最后,当管理阶层致力于提升 ESG 的表现时,管理阶层更倾向于购置更多节能环保或可再生利用的设备,而减少购置高耗能而不符合 ESG 规范的生产设备。例如生产一次性塑胶或者柴油车之设备,未来很可能被法规禁用,届时针对这些资产公司帐上就必须认列高额减损损失。因生产设备须符合 ESG 规范,企业也必须在技术上跟进,技术的提升无形中减少了生产过程中资源的耗费,长期下来企业将更具成本优势。例如假设公司发展材料回收再利用技术,可提升产品功能性并兼顾环境生态与资源永续性,借此达到产品差异化,创造竞争优势。

值得注意的是,过去文献也提到当 ESG 被过分强调或定义太模糊时,管理阶层可能为符合 ESG 规范或追求较佳的 ESG 评等而做出损害企业价值的决策。以 ESG 中的 S(社会责任)其中一个面向「多样化(Diversity)」为例,若多样化被定义为「企业应雇用并晋升最有效率及生产力的员工,且不因员工个人特质而产生差别待遇」,公司未来的利益流量将因此增加,带来企业价值的提升。反之,若多样化被定义为公司需召募特定个人特质的员工以满足某一定「百分比」,则管理阶层可能为满足该比例,放弃雇用或晋升最佳的员工,反而损害了企业价值。

综合上述,研究文献多支持 ESG 对企业价值的增加有正面助益,而随ESG评等逐渐普遍,ESG 评等良好的公司由于风险较低,有机会获得银行较优惠的融资利率,故企业整体的资金成本下降,但在传统的股权评价中,并未考虑 ESG 差异所造成的风险。

在企业评价中纳入 ESG 因素

随著 ESG 逐年受到重视,一般大众有更多管道取得公司的 ESG 资讯,评价师也可以把这些资料纳入评价之考量。此处为读者简介将 ESG 因素纳入企业评价的实务做法:

(1) 市场法

因可类比公司为上市、柜公司,须符合监理机关之法规要求,资讯掲露也较为透明,评价师得以按公开资讯来衡量各可类比公司 ESG 之优劣,或直接采用各大机构所出的 ESG 评等为依据。市场法的调整相当直觉,只要透过调增 ESG 良好的可类比公司之乘数、调减 ESG 不佳的可类比公司之乘数即可;也可比较受评公司与可类比公司 ESG 表现之差异,调整最终采取的乘数统计量、或者将 ESG 优劣列入筛选可类比公司之准则。然此方法的最大缺点是过于主观,尤其是乘数调增、调减的幅度大小,需有进一步说明以免导致争议。

但若可类比公司之产业属于对 ESG 高度重视的产业,比如汽车、食品或化学工业等产业,这些产业的公司之股价可能已反映 ESG 之差异,评价师无须再额外调整市场乘数,否则将造成 double counting 的失误,导致价值结论偏误。

(2) 收益法-资金成本

在收益法中,我们可以透过两种途径把 ESG 因素纳入企业评价,首先是调整权益资金成本而改变收益法模型中的折现率。 ESG 表现不佳的公司相对于 ESG 良好的公司具有较高的风险,因属于非系统性风险,需透过调增 MCAPM 模型中的 Alpha 值来提高权益资金成本;在堆叠法中也是采类似做法,可以新加入一项跟 ESG 相关的溢酬。权益资金成本调高后,若是使用归属全公司的自由现金流量(FCFF)为利益流量亦可,因为加权平均资金成本也会跟著提高。

此做法和市场法调整乘数具有相同缺点,存在过于主观、且调整幅度大小不易说明的问题。另外,可类比公司的 Beta 值(MCAPM 模型中)及堆叠法中使用的产业 Beta 值都有可能是市场已反映 ESG 风险后的结果(尤其在高度重视 ESG 的产业中),因此再去调整折现率就会犯了 double counting 的失误。

(3) 收益法-利益流量

上述两种做法都有明显的缺点,故目前实务界及学术界皆较推荐由收益法的利益流量来反映 ESG 的影响。因为相对于调整市场乘数及折现率,公司受到 ESG 不佳影响而减少的营收、成本的增加及罚金等损失较容易具体估计。管理当局及评价师可以考量公司本身及所属产业之不同,评估各个 ESG 面相之重大性,辅以情境分析(Scenario Analysis),可部分减少在评估 ESG 影响时,因人为过于主观之因素造成价值结论偏误之疑虑。以下简单透过表一说明:

表一、调整自由现金流量以反映 ESG 影响之范例
▲ 表一、调整自由现金流量以反映 ESG 影响之范例

表一中,管理当局共列出三个可能影响公司现金流量之重大 ESG 面向及其金额,包含一个 S(社会责任)与两个 E(环境保护),且考虑 ESG 之影响后其自由现金流量为 220。经评价师及管理当局讨论后,认为仅有「考量气候暖化情境下购置节能设备」之发生可能性较高,若如此,其考量 ESG 后之自由现金流量将增加至 590。再经专业判断发生机率后,其中考量 ESG 后之自由现金流量为 220 之情境发生机率为 20%、为 590 之情境则有 80% 之发生机率,计算可得经加权平均后之自由现金流量为 516。将在收益法中使用此数字(图二)。

图二、情境分析结果
▲ 图二、情境分析结果

由上述范例可知,透过调整利益流量来明确列示各 ESG 面向之影响幅度,主观程度相较低,也增进预测合理性之评估空间。评价师可参考各机构 ESG 评等之考量面向或社群媒体报导,研究各产业中市场及投资人所关注之重大 ESG 面向。

模型实证分析

本文利用新发布之「TESG 永续发展指标」,实证「TESG 等级」是否影响公司的市价净值比 P/B 及本益比 P/E。若有显著关系,评价师在执行评价案件时,须注意是否有调整参数之必要性。

(1) 分析年度及涵盖公司范围

本文主要采用「TESG 永续发展指标」进行实证,故与该资料库相同。但因「TESG 永续发展指标」自 2019 年起才加入资讯掲露度衡量变数,考量有其重要性,故本研究之分析年度为 2019 至 2020 年;且因需要公司在公开市场进行交易,进一步排除兴柜公司样本。市场乘数资料来源为本公司股价资料库。

(2) 研究方法

依台湾「上市公司编制与申报永续报告书作业办法」第五条第二项,除例外情形,公司应于每年 6 月 30 日前申报永续报告书。另外,根据 SASB 准则,各产业皆有其专属之 ESG 相关掲露项目,金管会于「公司治理 3.0-永续发展蓝图」中要求永续报告书须增列采 SASB 准则掲露相关资讯,故不同产业间之 ESG 评等不宜相互比较,本研究也依照 SASB 主产业别(共 11 组)对样本作分组。

结合实务上使用方便,本研究以截止日 6 月 30 日为基准日,以 6 月 30 日过后一日、一周、一个月及半年之交易日之收盘价,依照 SASB 主产业别不同,计算各个 TESG 等级公司之市场乘数(P/B 及 P/E)平均数。除 TESG 等级外,本研究也探讨等级相对意涵及原始量化分数是否对结果造成影响。本文预期良好的 ESG 对公司价值有正面影响,故市场给予之乘数应较高。

(3) 叙述统计结果

结果发现,不论是采用基准日过后多久之股价、也不论采用 TESG 等级相对意涵或等级为依据,在 SASB 主产业别为金融、食品与饮料、消费品及运输这四个主产业时,明显可观察 ESG 优劣与 P/B 乘数平均值呈现正相关(请参考表三及表四),但其他 SASB 主产业别则无明显差异;而 P/E 乘数平均值的效果较差,仅在金融及运输这两个主产业观察到 ESG 优劣与 P/E 乘数平均值呈现正相关。

表三、以 SASB 主产业别、TESG 相对等级意涵分组之 P/B 乘数平均数
▲ 表三、以 SASB 主产业别、TESG 相对等级意涵分组之 P/B 乘数平均数
表四、以 SASB 主产业别、TESG 等级分组之 P/B 乘数平均数
▲ 表四、以 SASB 主产业别、TESG 等级分组之 P/B 乘数平均数

从表四的结果发现,虽然随 ESG 等级由优(A+)至劣(C-),P/B乘数之平均值并非都是严格递减,但大致上来说高 TESG 等级的组别之 P/B 乘数平均值较高,此状况在表三中改以等级意涵分组时更加明显。至于无论采用何时之股价计算,都对结果没有明显影响,可待后续研究再深入著墨。

 

(4) 回归分析

为更直接探讨 TESG 评等与乘数之关联性,本研究接续进行回归分析。首先以四种期间之 P/B 乘数为应变数 Y、量化等级(或等级意涵、原始分数)及本期量化等级变化为自变数 X,分别对金融、食品与饮料、消费品及运输这四个 SASB 主产业别执行回归。相关结果请参考表五与次页说明:

表五、回归分析结果汇总:自变数回归系数之 p 值显著程度 (P/B)
▲ 表五、回归分析结果汇总:自变数回归系数之 p 值显著程度 (P/B)

以运输业为例:以基准日后一个月之 P/B 为应变数 Y、量化等级及本期量化等级变化为自变数 X 执行回归分析,得到量化等级之回归系数 p 值 < 0.1;若把量化等级替换成原始分数执行回归分析,得到原始分数之回归系数 p 值 < 0.05。

表五中,所有显著之自变数其回归系数皆为正数,代表自变数与 P/B 乘数呈现显著正相关。故可知当 TESG 评等愈佳,属于这些 SASB 主产业之公司 P/B 乘数也愈高、市场的评价愈好,符合本研究预期。其中以消费品及食品与饮料产业之效果最显著、金融与运输产业在某些特定条件下则效果不明显。

延续上述模型,本研究接著把自变数替换为 P/E 乘数,分别对金融及运输这两个 SASB 主产业别执行回归(表六)。以金融业为例:以基准日后一周之 P/E 为应变数 Y、量化等级及本期量化等级变化为自变数 X 执行回归分析,得到量化等级之回归系数 p 值 < 0.05。

表六、回归分析结果汇总:自变数回归系数之 p 值显著程度 (P/E)
▲ 表六、回归分析结果汇总:自变数回归系数之 p 值显著程度 (P/E)

表六中,所有显著之自变数其回归系数皆为正数,代表自变数与 P/E 乘数呈现显著正相关。结果发现,若以基准日过后一天、一周或一个月之股价计算,当金融业公司之 TESG 评等愈佳,P/E 乘数也愈高;但运输业则效果不明显。

结论与建议

在台湾评价实务界,纳入 ESG 因素之概念虽可被广泛接受,但实际运用案例仍较稀少,尚在发展初期。若有调整必要,在收益法中调整现金流量之作法因有分析依据而相较客观,推荐优先使用。

另外,本文利用 TEJ 近期推出的 TESG 评等进行实证研究,发现 SASB 产业为食品与饮料业、消费品业及运输业之公司,P/B 乘数和其 ESG 评等表现有显著正相关;若为金融业之公司,则 P/B 乘数及 P/E 乘数皆和其 ESG 评等表现有显著正相关。推测金融业及食品业因受到主管机关规范,自 2014 年起就必须要编制及申报 CSR 报告书,市场投资人相对重视 CSR 议题,并将其纳入投资决策,影响股价之高低。

本文是初步探讨 ESG 和企业评价乘数之关系,仍有许多待精进与后续讨论之空间,例如考虑在回归模型中加入其他控制变数(公司获利能力、营收成长率等)及取得更长的样本年度。或许市场投资人对 ESG 议题之重视仍在萌芽阶段,本研究发现 TESG 评等与 P/B 乘数及之 P/E 乘数关联局限在特定产业,但以 P/B 乘数较显著,原因尚待厘清;另外,关于其他评价乘数(EV/REV、EV/EBIT、EV/EBITA等)之结果为何,也有赖后续研究揭晓。

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初探 TESG 永续发展指标及评价乘数之关联
资料来源:TEJ 资料库

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