The choice of probability mapping in ESG questionnaire scoring: a structural risk-metric perspective for venture-capital and private-equity due diligence, with a dynamical-systems foundation
本論文は、ESGスコアリングにおける確率マッピングの選択は、技術的な後付けではなく決定的な構造的リスクに関する意思決定であることを論じ、異なるマッピングがいかに格付けの結果を劇的に変え得るかを実証した上で、ベンチャーキャピタルおよびプライベートエクイティのデューデリジェンスにおいて、防御可能かつ比較可能なESG評価を確保するための、反証可能な動態ベースの基準を提案するものである。
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ハイステークスな金融の世界において、投資家はしばしば困難なパズルに直面する。それは、歴史を持たない企業の「性格」をいかにして測定するかという問題である。ベンチャーキャピタリストやプライベート・エクイティ・ファンドが新しいスタートアップへの投資を検討する際、過去の信用スコアや数十年にわたる財務報告書に頼ることはできない。その代わりに、彼らは構造化されたアンケート、すなわち、その企業が環境や労働者、そして自らのガバナンスをどのように扱っているかについての「はい」か「いいえ」で答える一連の質問に頼らざるを得ない。回答は集計され、その企業の倫理基準への適合性を表す一つの数値、すなわちスコアとなる。しかし、生の数値だけでは解釈が難しい。この数値を有用なものにするために、アナリストはそのスコアを「確率」――その企業が優れた投資対象であるか、あるいは逆に失敗のリスクがあるかを示すパーセンテージ――へと変換しなければならない。この変換ステップこそが、あらゆる格付けの背後にある見えないエンジンであるが、これまで、その変換がどのように行われるかを規定するルールは、深い論理的根拠に基づいて選ばれるというよりは、利便性のために選ばれる些細な技術的詳細として扱われてきた。
研究者フランチェスコ・エウセピによる新しい研究は、この無頓着なアプローチに異議を唱え、アンケートのスコアを確率へと変換するために用いられる手法は、単なる数学的な好みではなく、投資の結果を根本的に変えてしまう決定であると主張している。この論文は、全く異なる、それでいて等しく妥当な二つの数学的手法が、全く同じ一連の回答を用いて、同じ企業に対して完全に異なる格付けを生み出す可能性があることを実証している。あるシナリオでは、ある企業は即時の改善を必要とする高リスクの投資先としてフラグを立てられる。しかし別のシナリオでは、異なるが正当な手法を用いることで、同じ企業がトップクラスの低リスクの機会として格付けされることもある。研究は、この変換に関する厳格で合意されたルールがなければ、倫理的投資のシステム全体が一貫性を失い、企業を公平に比較したり、異なる企業が提供する格付けを信頼したりすることが不可能になると示唆している。
問題の核心は、変換を行うために使用される「曲線の形状」にある。ゼロから始まり、完全なリスクから完全な安全性へと上昇する一本の線を想像してほしい。研究では、この線の二つの特定の形状を比較している。一つは、着実に、かつ滑らかに上昇するもの。もう一つは、最初は非常に急激に上昇し、その後平坦になるものである。研究者がこれらの二つの形状を同じ仮想的な企業群に適用したところ、結果は驚くしいものだった。滑らかで安定した曲線を用いた場合、最大値のうち50という中程度のスコアを持つ企業は、安全と見なされる前に大幅な改善が必要な、妥協した投資先と判定された。しかし、同じスコアを、最初は急激に上昇する曲線に通したところ、その全く同じ企業がトップクラスの安全な投資先として格付けされたのである。この差は小さな調整ではなく、10段階の格付けスケールにおける7段階のシフトであった。これは、同じデータを見て、かつ両方の手法が論理的な基本テストに合格しているとしても、二人のアナリストが、その企業に投資すべきか否かについて正反対の結論に達する可能性があることを意味している。
この論文は、銀行が企業の倒産リスクをどのように評価するかという点との類似性を引き合いに出している。その分野では、専門家は「デフォルトまでの距離（distance to default）」という概念を用い、企業が財務的な失敗からどれほど離れているかを測定する。そして、その距離を失敗の確率へと変換するために、特定の数学的ツールを使用する。研究は、ESGアンケートも同様に機能すると主張している。すなわち、スコアは「距離」であり、確率マップは「ツール」である。銀行が倒産リスクを測定するためのツールを、システム全体の再調整なしに恣意的に切り替えることがないのと同様に、ESG格付け機関も、その結果を理解せずに確率マップを切り替えるべきではない。研究によれば、ツールの選択は、スコア軸上のどこに「危険地帯」と「安全地帯」が位置するかを変えてしまう。一方の手法は、格付けを可能な全範囲にわたって均等に分散させ、企業間の微細な違いを可能にする。もう一方の手法は、数学的には妥当ではあるものの、格付けのほとんどをスコア範囲内の極めて狭い領域に圧縮してしまうため、スコアが完璧に近づくまで、優れた企業と非常に優れた企業の違いを見分けることがほぼ不可能になる。
投資家が直面する混乱以上に、この研究は信頼とガバナンスに関するより深い問題を浮き彫りにしている。これらの格付けを算出するために使用される手法が明示され、正当化されていないのであれば、得られる数値は真に比較可能ではない。ある企業が用いた曲線によって、ある企業からの格付けが、別の企業のものとは全く異なる意味を持つ可能性があるからである。論文は、公平性と一貫性を確保するために、いかなる許容可能な手法も従うべき厳格なルール、すなわち「公理」のセットを提案している。最も信頼できる手法は、ロジスティック・シグモイド関数として知られる、企業のスコアのわずかな改善が格付けの比例的な改善につながる、安定的で予測可能な力として振る舞う手法である。このアプローチは、格付けシステムがパフォーマンスの全スペクトラムにわたって変化に対して敏感であり続け、ほとんどのデータを無視することのないようにする。
これらの知見は、倫理的責任を測定するために用いられるツールは、利益を測定するために用いられる財務モデルと同じ厳密さを持って選ばれなければならないという、金融業界への警告となっている。この研究は、自然界の新しい法則を発見したと主張しているのではなく、むしろ、解決済みであると多くの人が思い込んでいたシステムの中に、隠れた変数を見出したのである。確率マップの選択が、企業を「不合格」から「合格」へと動かし得ることを示すことで、本研究はデューデリジェンスの実施方法の再評価を迫っている。システムが防御可能で、監査可能であり、真に有用であるためには、変換の方法が開示され、標準化されなければならないと論文は結論づけている。この明確さがなければ、数十億ドルの投資決定を導く格付けは、モデラーの恣意的な選択に対して脆弱なままであり、真にふさわしい企業から資本を誤って遠ざけてしまう可能性がある。
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