Устойчивое инвестирование, технологии и данные
Глава 12ESG и искусственный интеллект«Красавица и чудовище» устойчивого инвестированияОмар Селим[76]
Рентген для финансов
В Вюрцбурге, небольшом городке на юге Германии, стоял холодный вечер 8 ноября 1895 г. Достаточно молодой еще физик, известный своими тщательно продуманными экспериментами и нелюбовью к совпадениям, столкнулся с тем, что, возможно, стало самым большим совпадением XIX в. В течение многих лет он изучал свойства электрических зарядов в вакуумной трубке, и, к его большому удивлению, прибор, над которым он работал, вызвал флуоресценцию на покрытом люминофором экране где-то на задворках лаборатории. Ученый провел несколько экспериментов, чтобы понять весь потенциал этого нового явления, и обнаружил, что оно позволяет получать изображения костей и внутренних органов, скрытых под кожей. Открытие профессора Рентгена, принесшее ему впоследствии первую в истории Нобелевскую премию в области физики, навсегда изменило медицину.
Сейчас финансы переживают собственное время открытия рентгеновских лучей. В основе каждого инвестиционного решения лежит стремление достичь наилучшего возможного результата путем отбора правильной информации, применения самых подходящих моделей и концепций портфеля при выбранном наборе ограничений. В прошлом инвесторы при принятии таких решений полагались в основном на финансовую информацию. Лишь недавно, благодаря серьезным технологическим достижениям в области больших данных и искусственного интеллекта (ИИ), нефинансовые данные стали использоваться в дополнение к финансовым. Фактически, подлинность, масштабируемость и качество этого нового измерения нефинансовых данных позволяет нам глядеть сквозь стены, «под кожу» компании. Распространение нефинансовой информации и возможность ее анализа становятся все более важными для понимания не только устойчивости компании, но и ее экономических показателей и конкурентоспособности.
Представление компаниями все большего числа показателей нефинансовой деятельности, таких как водопотребление, энергопотребление, выбросы CO2, социальное разнообразие и многое другое, позволяет интегрировать цели устойчивого развития в инвестиционный процесс. С помощью машинного обучения мы можем отфильтровать фоновый шум неструктурированной информации, включая качественные источники, такие как новости, веб-сайты и социальные сети, чтобы интегрировать данные в инвестиционный процесс.
Однако в инвестиционной отрасли, по сравнению, например, с отраслями, связанными с потребительскими товарами или электронной продукцией, инновации даются нелегко. Эта отрасль гордится обширным послужным списком хороших результатов, поскольку максимально долго делает одно и то же дело. Чтобы понять, как инвестиционные технологии могут быть сформированы этими двумя прорывными силами – устойчивостью и искусственным интеллектом, – заманчиво сравнить их с другой отраслью, а именно с транспортным сектором. Там, как и в финансовой сфере, отрасль сталкивается с двумя основными направлениями инноваций: электрическими или альтернативными двигателями и технологией автономного вождения. Первое развивается преимущественно по экологическим причинам, а второе – благодаря удобству и безопасности. Не так давно электромобили считались чем-то вроде чудачества: слишком медленные, с ограниченным запасом хода. Сегодня они не только по многим показателям составляют достойную конкуренцию обычным автомобилям, но и стали выбором стиля жизни. Несмотря на неизбежные проблемы, возникающие в отрасли в переходный период, нет никаких сомнений в том, что эти две тенденции изменили автомобильную промышленность и, возможно, даже дух времени завтрашнего дня.
Так же, как электромобили являются альтернативой автомобилям, работающим на ископаемом топливе, так устойчивое инвестирование – альтернативой традиционным финансам. По-прежнему оставаясь за стеной непрозрачных аббревиатур, не имея установленной нормативной базы, а иногда и оказываясь злонамеренно использованной в политических целях, оно неизбежно претерпевает широчайшие изменения. Оно способно изменить будущее финансовой индустрии. Исторически интеграция нефинансовых факторов ассоциировалась с низкой эффективностью. Это было связано с упрощенным подходом к исключению отраслей, который сокращал доступную инвестиционную совокупность и, следовательно, ожидаемые финансовые показатели, временно поддерживаемые благоприятным перевесом секторов. Интеграция ESG также воспринималась как включение в мировоззрение компании навязанных извне условий, а не как задействование внутреннего набора ценностей. Ограниченное качество и количество нефинансовых данных не позволило бы добиться большего, а дискреционный контекст портфеля привел бы к тому, что устойчивость выглядела бы как личное предпочтение, а не как прозрачный процесс выбора, который можно было бы интегрировать в анализ атрибуции результатов.
Сегодня можно многое сказать о проблемах качества нефинансовых данных, имеющего поразительное сходство с качеством финансовых данных до Великой депрессии. Инвестиционные решения основывались тогда на субъективных оценках финансовой информации, в основном неструктурированной, нерегулируемой, отложенной во времени и часто не прошедшей аудит, к тому же доступной только узкому кругу заинтересованных лиц.
Многие могут утверждать, что это очень похоже на сегодняшнее положение дел с нефинансовыми данными. Сегодняшний ландшафт данных ESG содержит запутанный спектр субъективных интерпретаций корпоративной устойчивости. Действительно, данные ESG по-прежнему собираются нечасто, оцениваются субъективно и в основном основываются на информации, которая оценивается или моделируется, а не представляет собой конкретные и поддающиеся проверке факты и цифры. И, что немаловажно, во многих случаях эти данные подгоняют под реальность, чтобы отразить преимущества ретроспективы, вместо того чтобы использовать систематический и прозрачный подход. Поиск существенности так же субъективен, как и выбор системы, без какого-либо значимого доступа к исходным данным, являющимся основой результатов деятельности компании в области устойчивого развития. Компании, подвергающиеся оценке, не выделяются ничем особенным: 13 000 в основном крупных корпораций, зарегистрированных на развитых рынках. Растет потребность в разработках такой же последовательности и того же качества данных ESG, которых мы требуем от финансовой информации. Даже самые блестящие отчеты о корпоративной и социальной ответственности (CSR) не могут изменить тот факт, что всем заинтересованным сторонам, включая инвестиционное сообщество, необходимо создать масштабируемую, динамичную и непредвзятую картину работы крупных и малых компаний по всему миру, отражающую статус-кво и выявляющую тенденции в результатах деятельности по нефинансовым показателям. Иными словами, нам нужен рентген для компаний – диагностический инструмент, позволяющий заглянуть в их сущность.
Статус-кво данных об устойчивом развитии: впереди еще долгий путь
С ростом отчетности и раскрытия данных об устойчивом развитии компаний мы стали свидетелями распространения нефинансовой информации. По сведениям Института управления и подотчетности (GAI), в 2016 г. более 82 % компаний из списка S&P 500 выпустили отчет об устойчивом развитии, тогда как в 2011 г. таких компаний было менее 20 % (D'Aquila, 2018). Действительно, исследования показывают, что к 2016 г. более 13 000 компаний подготовили свыше 80 000 отчетов об устойчивом развитии по всему миру[77]. Качество и объем данных ESG растут, что позволяет принимать более обоснованные инвестиционные решения. Эти тенденции свидетельствуют: отчетность в области устойчивого развития в настоящее время является общепринятой практикой для крупных компаний. Кроме того, более 72 % корпораций используют рейтинги ESG для обоснования своих решений. И все же большинство рейтингов устойчивости основываются на ненадежных данных третьих сторон: их источники непрозрачны и содержат значительные ошибки, затраты и ограничения, не связанные с компанией-эмитентом. Это сказывается на стоимости капитала и долгосрочной прибыльности корпорации: она не может повлиять на них напрямую.
Несмотря на взрывной рост объема нефинансовой информации, на пути к настоящему внедрению корпоративных данных об устойчивом развитии есть множество проблем. К ним относятся:
1. Отсутствие стандартизации и сопоставимости данных;
2. Конкурирующие системы отчетности и измерения;
3. Расхождения в оценках существенности;
4. Непоследовательные методы отчетности;
5. Непрозрачные методологии рейтингов ESG (подход «черного ящика»);
6. Высокая стоимость доступа к структурированным данным об устойчивом развитии.
Плохой охват, неизвестный масштаб ошибок и ограниченная прозрачность процесса получения информации порождают недоверие к данным об устойчивом развитии. В примечательной работе Школы менеджмента Слоуна Массачусетского технологического института отмечается возмутительное расхождение рейтингов и ранжирования ESG (Berg et al., 2019). Авторы приводят три основных источника расхождений, а именно: расхождение в масштабах, в измерениях и в весе, причем различия в измерениях вносят наибольший вклад (более 50 %) в уровень общего расхождения. Исследование также выявило «эффект учитывающего», когда на анализ влияет субъективность оценки. Это создает дополнительные проблемы для инвесторов, стремящихся эффективно учитывать нефинансовую информацию в своих решениях.
Особую проблему представляет процесс сбора исходных данных ESG, а также качество и охват самих данных об устойчивом развитии. В дополнение к использованию обычных методов поиска данных, раскрываемых непосредственно отчитывающейся компанией или иным образом становящихся общедоступными, поставщики данных об устойчивом развитии используют множество статистических моделей для получения оценок для нераскрытых сведений. Такие методы часто основаны на усредненных показателях и оценках, полученных на основе того, что поставщик данных считает компаниями-аналогами и отраслевыми эталонами. Это лишь один из примеров того, как инвесторы включают потенциально необъективную информацию в свои инвестиционные процессы.
Неопределенность, связанная с оценкой финансовой существенности, получением и оценкой данных, а также расхождения в подходах к их агрегации и взвешиванию должны быть преодолены, чтобы обеспечить равные условия для лиц, принимающих решения, и более широкого круга заинтересованных сторон, полагающихся на такую информацию в своих процессах. Эти несовершенства существующей системы препятствуют дальнейшей интеграции данных ESG, что, в свою очередь, способствовало бы продвижению корпоративной устойчивости.
Технологические решения, основанные на последних достижениях в области масштабируемой облачной инфраструктуры, машинного обучения и искусственного интеллекта, способны обеспечить столь необходимую в этой сфере эффективность. В перспективе это улучшит процесс получения и сбора данных, позволяя проводить множество фундаментальных аналитических исследований и делать выводы из новых структурированных наборов данных. Означенную конвергенцию больших данных и искусственного интеллекта журнал MIT Sloan Management Review назвал «единственным важнейшим событием, обрисовывающим будущее того, как компании будут извлекать прибыль из своих данных и аналитических возможностей» (Bean, 2017). Эта неудержимая волна технологических преобразований, позволяющая анализировать неструктурированные данные, превращая их в действенные идеи, и является темой следующего раздела.
Искусственный интеллект в финансировании
Лицам, принимающим финансовые решения, необходим быстрый и надежный доступ к информации. Компании, принадлежащие к финансовой отрасли, всегда были готовы использовать новые технологии, чтобы получить конкурентное преимущество. Однако, согласно отчету CFA за 2019 г., если говорить об искусственном интеллекте (ИИ), то эту технологию приняли относительно немногие профессиональные инвесторы – менее 10 % (Cao, 2019). И это несмотря на их прогноз о том, что в будущем победителями станут фирмы, стратегически инвестирующие в ИИ уже сейчас.
Преимущества ИИ обусловлены его способностью обрабатывать обширные и разрозненные массивы данных, реализацией деятельности с помощью самых современных вычислительных методов, а также строгим научным и исследовательским подходом. Такие приложения ИИ требуют более производительных вычислительных мощностей и хранилищ данных, которые стали доступны лишь недавно. В 2016–2018 гг. число фондов, работающих на основе ИИ, выросло на 77 %, и за последние три года они опередили традиционные фонды в среднем на 3 %. Однако, как показал отчет CFA, лишь немногие пионеры напрямую внедрили ИИ в свои инвестиционные процессы, а большинство включили лишь ограниченное количество технологий ИИ в инвестиционные решения и стратегии. Основными препятствиями для успешного внедрения ИИ и больших данных в процесс принятия инвестиционных решений являются высокие затраты, потребность в талантах, технологиях, современный подход к видению руководства и нехватка времени.
В последние несколько лет наблюдается экспоненциальный рост объемов генерируемых данных. При этом глобальное интернет-население достигло 4,39 млрд человек, что почти на 50 % больше, чем пять лет назад, и ежедневно создается более 2,5 млрд Гб данных (DOMO, 2019; прогноз на 2025 г. представлен на рис. 12.1).
Такие технологии, как искусственный интеллект и машинное обучение, позволяют оценить огромные, сложные массивы данных для выявления закономерностей, чтобы обеспечить бóльшую прозрачность и поддержать принятие эффективных инвестиционных решений. Эти технологии помогают собирать отчетные, а также новостные данные с большей частотой, чтобы решить проблемы, связанные с нерегулярным появлением и скудностью данных об устойчивом развитии. Исследование показало, что 90 % негативных инцидентов в сфере ESG не были отражены в отчетах компаний (Doyle, 2018). ИИ и большие данные могут помочь в этих случаях и обеспечить конкурентное преимущество. Целевая группа по раскрытию финансовой информации, связанной с климатом (TCFD), сетует на то, что широкий спектр отчетов ESG пока не обладает качеством, необходимым рынку для инвестирования в устойчивые решения, возможности и бизнес-модели.
Рис. 12.1. Глобальная информационная сфера к 2025 г.
В настоящее время наиболее перспективными являются два направления развития ИИ: обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение, а также глубокое обучение и аналитика больших данных. NLP – это метод, позволяющий записывать, анализировать и оценивать текстовые и языковые данные. Исходные данные могут быть представлены в виде отчетов, сообщений, статей или стенограмм. Это позволяет компаниям проверять опубликованные или выявлять недостающие показатели. Работа NLP занимает небольшую часть того времени, которое потребовалось бы аналитику для проведения такого же анализа. Новейшие языковые модели постоянно совершенствуются и улучшаются (например, языковая модель BERT от Google превосходит человеческие показатели в тестах на понимание текста). Другие алгоритмы ИИ могут обрабатывать огромные объемы структурированных данных, будь то финансовые данные, цены на акции или отчеты 10-K, и находить в них замысловатые взаимосвязи. Нелинейные модели, такие как нейронные сети, все более активно используются в медицине, технологиях распознавания лиц и изображений. Эти сети могут объективным образом, избегая скрытых человеческих предубеждений, на основе миллионов единиц данных изучать такие взаимосвязи, которые часто выходят за рамки человеческого восприятия.
Рис. 12.2. Существенность оценки Arabesque S-Ray на основе данных с помощью машинного обучения
Высококачественные маркированные наборы обучающих данных обычно трудно получить или произвести из-за большого количества времени и усилий, необходимых для их разметки и аннотирования. К сожалению, в финансовом секторе существует несколько однотипных проблем с данными и наборами данных, такие как доступность и предвзятость, препятствующие прогрессу машинного обучения в этой области. В таких случаях, возможно, можно рассмотреть альтернативные, доступные и нетрадиционные источники данных. Например, авторы одного исследования извлекали заголовки из финансовых новостей для прогнозирования фондового индекса S & P 500 и его отдельных акций и сообщили, что им удалось добиться почти 6 %-го улучшения по сравнению с современными базовыми методами (Ding et al., 2015).
Возможности технологий, создающих более глубокие знания для инвесторов, безграничны. Расшифровка, голосовые и графические файлы, спутниковые данные, социальные сети и цифровой новостной контент – все это показатели эффективности деятельности компании: их можно измерить, выйдя за рамки корпоративных данных, о которых компания отчитывается сама. Такая цифровизация, в свою очередь, создает улучшенное профилирование рисков и способствует эффективному распределению капитала.
Как правильно заметил Анджело Кальвелло из Rosetta Analytics:
«ИИ не только кардинально меняет инвестиционный процесс и инвестиционное мировоззрение управляющего, но и радикально трансформирует весь бизнес – он требует новых талантов, новых данных, другого процесса исследований и разработок, новой структуры управления, нового бренда и, возможно, самое главное – новых средств для оплаты этой многомиллионной деятельности».
(Calvello, 2020)
Более того, подъем BigTech (например, таких компаний, как GAFA – Google, Amazon, Apple) и их проникновение в сферу финансовых услуг и платежей – это важное явление, которое станет определяющим для будущего финансов. Рост цифровых транзакций в Apple Pay и Google Pay, не говоря уже о таких суперприложениях, как китайский WeChat, где пользователям не нужно покидать приложение, чтобы получить доступ к финансовым услугам, заказать еду или записаться на прием к врачу, – все это иллюстрирует масштабные изменения, происходящие сегодня в финансовой отрасли. Эти примеры наглядно показывают, что конкурентные преимущества компаний в значительной степени связаны с качеством, количеством и доступностью данных. Мировые мегатехнологические гиганты ежедневно обрабатывают немыслимые объемы информации и способны «получать» новые и новые «знания» о поведении пользователей.
Данные становятся валютой будущего. Способность синтезировать большие массивы данных и получать действенные выводы и аналитику представляет собой сложнейшую задачу, но также и широчайшие возможности, которые определят завтрашних победителей.
Восходящая тенденция: рост финансирования устойчивого развития
Закономерно возникает вопрос: зачем нам вообще нужен доступ к высококачественной, актуальной и действенной информации об устойчивом развитии? Основная причина растущей актуальности таких данных связана с их растущей ролью в принятии основных инвестиционных решений. Действительно, за последние несколько лет глобальный ландшафт устойчивого инвестирования претерпел изменения. Всего за два года активы устойчивого инвестирования в мире выросли на 34 %, достигнув $30,7 трлн в 2018 г. Примечательно, что почти половина активов социально ответственного инвестирования (SRI) сосредоточена на европейском рынке – около $14 трлн. Более того, в Японии наблюдался самый большой рост стратегий ответственного инвестирования: в настоящее время они составляют 18 % профессионально управляемых активов (по сравнению с 3 % в 2017 г.). Кроме того, по данным Глобальной сети инвестиций социального воздействия (GIIN), сегодня рынок инвестиций, ориентированных на воздействие, оценивается в $502 млрд, которыми управляют более 1340 активных организаций, занимающихся инвестициями, ориентированными на воздействие, по всему миру.
Эта тенденция к устойчивому инвестированию в значительной степени обусловлена растущими нормативными требованиями, осознанием необходимости интеграции устойчивого развития в процесс принятия решений, укреплением связи между ESG-метриками и финансовыми показателями, а также масштабной сменой поколений, в результате которой $68 трлн будут унаследованы миллениалами (в возрасте от 18 до 37 лет) в течение следующих 30 лет. Недавнее исследование показало, что 59 % миллениалов учитывают факторы устойчивости при выборе инвестиционного продукта. По данным исследования, проведенного компанией Schroders в 2017 г., 78 % респондентов заявили, что устойчивое инвестирование для них сейчас важнее, чем пять лет назад (Schroders, 2017).
Устойчивое инвестирование может способствовать долгосрочным финансовым достижениям и улучшению управления рисками. Более 2200 научных исследований, проведенных за последние 40 лет, изучали взаимосвязь между факторами ESG и финансовыми показателями компаний. Более 90 % из них выявили, что факторы ESG оказывают положительное или нейтральное влияние на доходность. При сравнении показателей индекса S&P 500 с его устойчивым аналогом, индексом S&P 500 ESG, получены убедительные доказательства того, что интеграция ESG в финансовые продукты не ухудшает показатели, приводит к снижению уровня ошибки отслеживания и волатильности[78]. Это свидетельствует о том, что действительно можно «оставаться с прибылью, делая добро», и добиваться долгосрочного финансового успеха, будучи ответственным инвестором.
Регуляторный ландшафт ESG
Все более тщательное изучение корпоративного поведения регулирующими органами и фондовыми биржами проливает свет на деловую практику компаний в отношении их нефинансовых показателей, при этом все большее внимание уделяется экологическим, социальным и управленческим показателям. Регулирование ESG в глобальном масштабе резко возросло: от почти полного отсутствия в 1950-х гг. до примерно 400 политических инструментов, связанных с ESG, во всем мире в 2016 г. По состоянию на 2016 г. 14 членов G20 и 32 из 50 крупнейших стран мира имели как минимум один нормативный акт, охватывающий тот или иной аспект раскрытия информации об экологических, социальных и управленческих аспектах.
Эти события свидетельствуют о том, что последние три-пять лет стали временем значительного развития нормативно-правового регулирования как в глобальном масштабе, так и в регионах. «План действий Европейской комиссии по финансированию устойчивого роста» в точности повторяет исторический политический прогресс в этой области[79]. Амбициозная программа опирается на климатические цели Парижского соглашения и более широкие обязательства, взятые международными политическими лидерами по достижению SDGs к 2030 г. Прогресс и инициативы, разрабатываемые ЕС, ЕК, Группой экспертов высокого уровня (HLEG) и Технической экспертной группой (TEG), поддерживают План действий по устойчивому финансированию. В нем изложена комплексная стратегия по дальнейшей увязке финансов с устойчивым развитием. Его основные действия включают:
• создание четкой и подробной системы классификации ЕС – или таксономии – для устойчивой деятельности;
• создание маркировки ЕС для «зеленых» финансовых продуктов – это поможет инвесторам легко идентифицировать продукты, соответствующие критериям «зеленого» или низкоуглеродного развития;
• введение мер по уточнению обязанностей управляющих активами и институциональных инвесторов в отношении устойчивого развития;
• повышение прозрачности компаний в отношении их экологической, социальной и управленческой политики (ESG);
• введение «зеленого фактора поддержки» в пруденциальные правила ЕС для банков и страховых компаний.
Кроме того, рабочими группами и научными комитетами был опубликован ряд отчетов о фактической реализации Плана действий ЕС. К таким отчетам относятся:
• Таксономия устойчивого финансирования: предложение по регламенту о создании структуры для содействия устойчивому инвестированию. Этот регламент устанавливает условия и рамки для постепенного создания единой системы классификации («таксономии») того, что можно считать экологически устойчивой экономической деятельностью. Это первый и важный шаг по направлению инвестиций в устойчивую деятельность.
• Европейская директива по нефинансовой отчетности: предложение по регламенту о раскрытии информации, касающейся устойчивых инвестиций и рисков устойчивости, и внесение изменений в Директиву (EU)2016/2341. Это положение вводит обязательства по раскрытию информации о том, как институциональные инвесторы и управляющие активами интегрируют факторы ESG в свои процессы управления рисками. Далее требования по интеграции факторов ESG в инвестиционные решения будут уточняться, что является частью обязанностей институциональных инвесторов и управляющих активами по отношению к инвесторам и бенефициарам.
• Низкоуглеродные ориентиры: в 2019 г. ЕС ввел два низкоуглеродных ориентира – ориентир для переходного периода и специализированный ориентир, приводящий инвестиционные портфели в соответствие с целью Парижского соглашения по ограничению глобального повышения температуры на 1,5 ℃ выше доиндустриального уровня (European Commission, 2019). Это вытекает из предложения о внесении поправок в Положение об эталонных показателях. Предлагаемая поправка создаст новую категорию эталонных показателей, включающую низкоуглеродные и положительно влияющие на выбросы эталоны: они предоставят инвесторам более полную информацию об углеродном следе их инвестиций. Новая категория эталонных показателей поможет инвесторам сравнить углеродный след их инвестиций в рамках усилий по продвижению устойчивого финансирования.
Кроме того, предлагаемое законодательство по продвижению устойчивости на рынках капитала ЕС потребует от фирм выявлять предпочтения своих клиентов, чтобы их консультации и принятые инвестиционные решения отражали финансовые цели и предпочтения клиентов в сфере ESG. Европейский план действий по устойчивому финансированию, а также Европейская директива по нефинансовой отчетности, предписывающая раскрытие корпоративной информации об устойчивом развитии и прозрачность в отношении целей устойчивого финансирования, прокладывают путь к более последовательной и основанной на правилах системе подотчетности и измерения.
Правительства также уделяют больше внимания климатическим рискам. Например, в Великобритании Управление по финансовому регулированию и надзору (FCA) в октябре 2018 г. выпустило документ по вопросам изменения климата и «зеленого» финансирования, отметив, что «FCA должно рассматривать все основные риски, оказывающие влияние на регулируемые нами рынки и институты, включая риски, связанные с изменением климата» (Financial Conduct Authority, 2018). Особенно примечательно, что за последние десять лет на региональном и глобальном уровнях количество нормативных актов, связанных с раскрытием информации об изменении климата, увеличилось на 90 %. Регуляция ESG в Азии также набирает обороты, демонстрируя, что это не изолированное или специфическое для одного региона явление, ограниченное только развитыми рынками. С 2019 г. компании, зарегистрированные на бирже в Гонконге, должны в обязательном порядке раскрывать информацию о политике компании и о том, как они намерены справляться с операционными рисками, имеющими последствия для окружающей среды и общества в целом. Стандарты нефинансового учета также находятся на подъеме, как показано на рисунке 12.3.
Рис. 12.3. Рост количества нормативных актов, регулирующих изменение климата и выбросы парниковых газов
Кроме того, в 2009 г. Конференция ООН по торговле и развитию (UNCTAD), Глобальный договор ООН, Финансовая инициатива Программы ООН по окружающей среде (UNEP FI) и Принципы ответственного инвестирования (PRI) запустили Инициативу устойчивых фондовых бирж (SSE)[80]. По состоянию на апрель 2019 г. насчитывалось 86 бирж-партнеров SSE, представляющих более 50 000 глобально зарегистрированных компаний с рыночной стоимостью почти $86 трлн. Азиатские фондовые биржи, включая биржи Индии, Шри-Ланки, Малайзии, Южной Кореи, Вьетнама и Таиланда, в настоящее время являются членами поддерживаемой ООН Инициативы устойчивых фондовых бирж (International Organization of Securities Commissions, 2019). 17 фондовых бирж во всем мире требуют предоставления отчетности по ESG в качестве правила листинга, охватывая более 15 000 зарегистрированных компаний с капитализацией внутреннего рынка в объеме, превышающем $16 млрд. Кроме того, 42 биржи предлагают письменное руководство по отчетности в области устойчивого развития, а у 35 есть индексы, связанные с устойчивым развитием[81].
Эволюция и согласование стандартов отчетности ESG
В дополнение к развивающейся глобальной нормативной среде ESG, за последние несколько лет мы также стали свидетелями растущей формализации и эволюции стандартов устойчивого развития, а также тенденции к согласованию этих стандартов. Хотя можно утверждать, что текущее состояние отчетности в области устойчивого развития отражает состояние финансовой отчетности до введения соответствующих Международных стандартов (МСФО)[82], растет число нефинансовых рамочных стандартов и стандартов сертификации, направленных на внедрение более структурированного и последовательного подхода для компаний при оценке их деятельности в области устойчивого развития. К самым известным и широко применяемым системам относятся:
• Глобальная инициатива по отчетности (GRI);
• Совет по стандартам бухгалтерского учета в области устойчивого развития (SASB);
• Совет по стандартам раскрытия информации о климате (CDSB);
• Целевая группа по раскрытию финансовой информации, связанной с климатом (TCFD);
• Проект по раскрытию информации о выбросах углекислого газа (CDP).
Распространение различных стандартов и рамок отчетности в области ESG, возможно, усугубляет несогласованность и разброс данных по корпоративной устойчивости. Учитывая, что подавляющее большинство отчетов в области устойчивого развития все еще ведется на добровольной основе, компании вольны сами определять, какой системе следовать, какие темы наиболее существенны для их бизнеса и какой формат раскрытия нефинансовых показателей им принять. Поэтому заслуживает одобрения тот факт, что в последние годы появился ряд инициатив, направленных на согласование и гармонизацию существующих стандартов в области устойчивого развития, изобилующих аббревиатурами и жаргоном. Среди этих инициатив – Международный совет по интегрированной отчетности (IIRC), а также Better Alignment Project.
Учитывая высокий уровень дублирования между системами и растущее бремя отчетности для корпораций, связанное с необходимостью соответствовать запросам на раскрытие информации об устойчивом развитии, можно только приветствовать тот факт, что такие организации работают над повышением эффективности процесса представления данных. Разработка систематической методологии, позволяющей отобразить дублирующие друг друга показатели и дать возможность компаниям представлять отчетность более рациональным образом, имеет большое значение для подлинного учета текущего состояния данных об устойчивом развитии и предоставления заинтересованным сторонам возможности извлекать практические выводы из информации о ESG.
От негативного скрининга к позитивному воздействию: пирамида устойчивого финансирования
Хотя негативный ESG-скрининг (то есть отсеивание инвестиций в спорные виды деятельности, такие как ископаемое топливо, оружие, табак и т. д.) остается самой распространенной стратегией, мы наблюдаем рост более позитивных подходов к интеграции устойчивого развития в инвестиционные решения. Рисунок 12.4 наглядно иллюстрирует пирамиду стратегий устойчивого инвестирования, развивающуюся от подхода, основанного на интеграции факторов ESG в традиционные инвестиционные стратегии, к подходу, основанному на отсеивании активов в соответствии с предпочтениями инвесторов, и, наконец, к методу, ориентированному на воздействие, определяющему инвестиционные стратегии, способные привести к положительным устойчивым результатам (импакт-инвестирование).
Рис. 12.4. Пирамида устойчивого инвестирования
Действительно, глобальная повестка дня в области устойчивого развития, воплощенная в SDGs ООН, требует привлечения огромного капитала для достижения поставленных целей, таких как борьба с бедностью, всеобщий доступ к образованию и здравоохранению, борьба с изменением климата и создание достойных рабочих мест. По оценкам Конференции ООН по торговле и развитию (UNCTAD), для достижения SDGs в период с 2015 по 2030 г. потребуется от $5 трлн до $7 трлн инвестиций ежегодно (PRI, 2017). Этот инвестиционный пробел должен быть восполнен за счет как государственных, так и частных источников капитала, а также за счет заключения государственно-частных партнерств между государственными органами и частным сектором. Действительно, сотрудничество заинтересованных сторон является важнейшим элементом в высвобождении капитала развития, необходимого для реализации Глобальных целей ООН. Доводы в пользу устойчивого бизнеса очевидны: по оценкам, бренды, которые делают свои показатели устойчивости более прозрачными, могут получить €966 млрд (Unilever, 2017).
Корпорации все чаще приводят свой бизнес и инвестиции в соответствие с климатическими обязательствами – например, инициатива Climate Action 100+ (включающая 100 «системно важных загрязнителей», на долю которых приходится две трети ежегодных глобальных промышленных выбросов[83]) и Глобальное заявление инвесторов об изменении климата (эту инициативу подписали более 300 инвесторов с активами под управлением более $33 трлн[84]). Почти 400 инвесторов, представляющих $32 трлн активов под управлением (AUM), подписали Повестку дня инвесторов[85], чтобы ускорить и расширить действия, имеющие критическое значение для решения проблемы изменения климата.
Тем не менее определение соответствующих механизмов измерения и количественных показателей, по которым можно было бы оценить вклад компаний в достижение SDGs, остается сложной задачей. В основе достижения этой трансформации будет лежать стремление к большему раскрытию корпоративных данных и прозрачности.
Заключение: новое лицо корпоративной гражданской позиции
Надлежащее корпоративное управление становится все более важным для создания долгосрочной стоимости: области первоочередного улучшения – прозрачность, адекватные схемы вознаграждения руководителей, поощряющие долгосрочные и ориентированные на устойчивое развитие цели, а также решение проблем разнообразия в корпорациях. Действительно, в настоящее время мы наблюдаем переход от капитализма акционеров к капитализму заинтересованных сторон, поскольку поведение компаний оценивается на основе более широкой повестки дня. Это стремление к «сознательному капитализму» подталкивает бизнес к тому, чтобы улучшить свою корпоративную гражданскую позицию и внедрить подход тройного критерия, учитывающий влияние не только на краткосрочную прибыльность, но и на такие группы заинтересованных сторон, как сотрудники, клиенты, поставщики, местные сообщества и окружающая среда.
В ноябре 2019 г., в год своего 50-летия, Всемирный экономический форум обнародовал «Давосский манифест 2020», провозглашающий, что «цель компании – вовлечь все заинтересованные стороны в совместное и устойчивое создание стоимости» (World Economic Forum, 2020). Действительно, всего за несколько лет мы увидели, как такие вопросы, как изменение климата, переместились из кулуаров корпоративных собраний в центр внимания. Верным признаком внедрения устойчивого развития в бизнес является признание того, что проблемы ESG перешли из сферы компетенции отделов маркетинга или КСО в сферу компетенции высшего руководства и финансового директора. Фактически, во втором квартале 2019 г. число компаний из списка S&P 500, упоминающих ESG в своих отчетах, удвоилось по сравнению с первым кварталом (Factset, 2019).
Настоящее внедрение устойчивого развития в ДНК компаний будет достигнуто, когда данные ESG станут просто «данными», широко доступными и сопоставимыми в разных секторах и юрисдикциях. Это создает необходимость в технологическом инструменте нового поколения и базовой масштабируемой инфраструктуре, которые расширяют возможности компаний и позволяют им придерживаться лучшей корпоративной гражданской позиции, делясь своей практикой устойчивого развития и демонстрируя прозрачность. С повышением качества, охвата и последовательности информации об устойчивом развитии заинтересованные стороны получают больше возможностей пролить свет на неустойчивую деловую практику, потребовать практических изменений на местах и принимать более обоснованные решения об инвестициях и закупках, что, в свою очередь, влияет на поведение компаний. Устойчивое развитие не выживает в темноте[86], поэтому давайте убедимся, что мы проливаем свет на эти важнейшие вопросы, которые будут определять облик XXI в. и последующих лет.
Источники
Bank of International Settlements (BIS). (2019). Big Tech in Finance: Opportunities and Risks. Available at: https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2019e3.pdf (Accessed: 4 February 2020).
Bean, R. (2017). How Big Data is Empowering AI and Machine Learning at Scale (MIT Sloan Management Review Online). Available at: https://sloanreview.mit.edu/article/how-big-data-is-empowering-ai-and-machine-learning-at-scale/ (Accessed: 4 February 2020).
Berg, F., Koelbel, J. F., and Rigobon, R. (2019). Aggregate Confusion: The Divergence of ESG Ratings (MIT Sloan School Working Paper 5822–19). Cambridge, MA: MIT.
Calvello, A. (2020). Fund managers must embrace AI disruption (Financial Times). Available at: https://www.ft.com/content/e58a767a-fbe8–4461–8cdf-cfc0f8a80de9 (Accessed: 4 February 2020).
Cao, L. (2019). AI Pioneers in Investment Management (CFA Institute, Research Reports). Available at: https://www.cfainstitute.org/-/media/documents/survey/AI-Pioneers-in-Investment-Management.ashx (Accessed: 4 February 2020).
Chasan, E. (2019). Global sustainable investments rise 34 % to 30.7 trillion (Bloomberg). Available at: https://www.bloomberg.com/news/articles/2019–04–01/global-sustainable-investments-rise-34-per-cent-to-30–7-trillion (Accessed: 4 February 2020).
Clark, G. L., Feiner, A., and Viehs, M. (2015). From the Stockholder to the Stakeholder: How Sustainability Can Drive Financial Outperformance. Oxford: University of Oxford and Arabesque Partners.
D'Aquila, J. M. (2018). The Current State of Sustainability Reporting: A Work in Progress. The CPA Journal. Available at: https://www.cpajournal.com/2018/07/30/the-current-state-of-sustainability-reporting/ (Accessed: 4 February 2020).
Deutsche Bank Research. (2018). Big Data Shakes Up ESG Investing (konzept). Available at: https://www.dbresearch.com/PROD/RPS_EN-PROD/PROD0000000000478852/Big_data_shakes_up_ESG_investing.PDF (Accessed: 4 February 2020).
Ding, X., Zhang, Y., Liu, T., and Duan, J. (2015). Deep learning for event-driven stock prediction Xiao. Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp. 2327–2333.
DOMO. (2019). Data Never Sleeps: How Much Data is Generated Every Minute? Available at: https://web-assets.domo.com/blog/wp-content/uploads/2019/07/data-never-sleeps-7–896kb.jpg (Accessed: 4 February 2020).
Doyle, T. M. (2018). Ratings that Don't Rate: The Subjective World of ESG Rating Agencies. Available at: https://accfcorpgov.org/wp-content/uploads/2018/07/ACCF_RatingsESGReport.pdf (Accessed: 4 February 2020).
European Commission. (2019). Sustainable finance: Commission welcomes agreement on a new generation of low-carbon benchmarks. Available at: https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_19_1418 (Accessed: 4 February 2020).
European Securities and Markets Authority. (2018). ESMA consults on measures to promote sustainability in EU capital markets. Available at: https://www.esma.europa.eu/press-news/esma-news/esma-consults-measures-promote-sustainability-in-eu-capital-markets (Accessed: 4 February 2020).
Factset. (2019). 100 % increase in S&P 500 companies citing "ESG" on earnings calls in Q2 vs. Q1. Available at: https://insight.factset.com/100-increase-in-sp-500-companies-citing-esg-on-earnings-calls-in-q2-vs.-q1 (Accessed: 4 February 2020).
Financial Conduct Authority. (2018). Climate change and green finance (Discussion Paper DP18/8). Available at: https://www.fca.org.uk/publication/discussion/dp18–08.pdf (Accessed: 4 February 2020).
Financial Stability Board (FSB). (2019). BigTech in finance: market developments and potential financial stability implications. Available at: https://www.fsb.org/wp-content/uploads/P091219–1.pdf (Accessed: 4 February 2020).
Friede, G., Busch, T., and Bassen, A. (2015). ESG and financial performance: aggregated evidence from more than 2000 empirical studies. Journal of Sustainable Finance and Investment, 5(4), pp. 210–233.
Friedman, B. (2019). The Rise of the Machines: AI Funds are Outperforming the Hedge Fund Benchmark. Available at: https://www.preqin.com/insights/blogs/the-rise-of-the-machines-ai-funds-are-outperforming-the-hedge-fund-benchmark/26411 (Accessed: 4 February 2020).
Global Sustainable Investment Alliance (GSIA). (2018). 2018 Global Sustainable Investment Review. Available at: https://www.gsi-alliance.org/wp-content/uploads/2019/03/GSIR_Review2018.3.28.pdf (Accessed: 5 February 2020).
International Organization of Securities Commissions. (2019). Sustainable finance in emerging markets and the role of securities regulators. Available at: https://www.iosco.org/library/pubdocs/pdf/IOSCOPD621.pdf (Accessed: 5 February 2020).
Leale-Green, B. (2019). Which performs better, the S&P500 or the S&P500 ESG index? Available at: https://www.evidenceinvestor.com/which-performs-better-the-sp-500-or-the-sp-500-esg-index/ (Accessed: 5 February 2020).
Mudaliar, A. and Dithrich, H. (2019). Sizing the Impact Investing Market (Global Impact Investing Network). Available at: https://thegiin.org/research/publication/impinv-market-size (Accessed: 5 February 2020).
Ng, E. (2016). ESG is the new buzzword for listed firms, investors in HK, Asia as regulations tighten. Available at: https://www.scmp.com/business/companies/article/1971837/esg-new-buzzword-listed-fims-investors-hk-asia-regulations (Accessed: 4 February 2020).
Pavlus, J. (2019). Machines beat humans on a reading test: but do they understand? Available at: https://www.quantamagazine.org/machines-beat-humans-on-a-reading-test-but-do-they-understand-20191017/ (Accessed: 4 February 2020).
Principles for Responsible Investment (PIR). (2017). The SDGs investment case. Available at: https://www.unpri.org/download?ac=5909 (Accessed: 4 February 2020).
Principles for Responsible Investment (PRI) and Morgan Stanley Capital International (MSCI). (2016). Global guide to responsible investment regulation. Available at: https://www.msci.com/documents/1296102/0/PRI_MSCI_Global-Guide-to-Responsible-Investment-Regulation.pdf/ac76bbbd-1e0a-416e-9e83–9416910a4a4b (Accessed: 4 February 2020).
Rotonti, J. and Lomax, A. (2019). Does ESG investing produce better stock returns? Available at: https://www.fool.com/investing/2019/05/22/does-esg-investing-produce-better-stock-returns.aspx (Accessed: 4 February 2020).
Schroders. (2017). Schroders global investor study 2017: sustainable investing on the rise. Available at: https://www.schroders.com/en/media-relations/newsroom/all_news_releases/schroders-global-investor-study-2017-sustainable-investing-on-the-rise/ (Accessed: 4 February 2020).
Sigalos, M. (2018). $68 trillion is About to Change Hands in the US (CNBC). Available at: https://www.cnbc.com/2018/11/20/great-wealth-transfer-is-passing-from-baby-boomers-to-gen-x-millennials.html (Accessed: 4 February 2020).
State Street Global Advisors. (2019). The ESG Data Challenge (March 2019). Available at: https://www.ssga.com/investment-topics/environmental-social-governance/2019/03/esg-data-challenge.pdf (Accessed: 4 February 2020).
SustainAbility. (2019). Rate the Raters 2019: Expert Views on ESG. Available at: https://sustainability.com/wp-content/uploads/2019/02/SA-RateTheRaters-2019–1.pdf#page=26 (Accessed: 4 February 2020).
Sustainable Stock Exchange Initiative. (2016). 2016 Progress Report. Available at: https://unctad.org/en/PublicationsLibrary/unctad_sse_2016d1.pdf (Accessed: 4 February 2020).
Task Force on Climate-Related Financial Disclosures (TCFD). (2019). TCFD 2019 Status Report. Available at: https://www.fsb-tcfd.org/wp-content/uploads/2019/06/2019-TCFD-Status-Report-FINAL-053119.pdf (Accessed: 6 January 2020).
Unilever. (2017). Reports shows a third of consumers prefer sustainable brands. Available at: https://www.unilever.com/news/press-releases/2017/report-shows-a-third-of-consumers-prefer-sustainable-brands.html (Accessed: 4 February 2020).
Volkman, S. (2019). Six trends that will shape sustainability transparency in 2020 and beyond. Available at: https://sustainability.com/our-work/insights/trends-sustainability-transparency-2020/ (Accessed: 4 February 2020).
World Economic Forum (WEF). (2020). The Davos manifesto. Available at: https://www.weforum.org/the-davos-manifesto (Accessed: 4 February 2020).