(本文係經台大會計系王泰昌教授審定)
李昌峻
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早在2014年，美國特許金融分析師協會（CFA Institute）就出現將 ESG （Environmental, Social, and Governance）因素納入投資決策及企業評價之討論；不過實務上如何將 ESG 的影響納入，時至今日仍在發展當中，投資人和企業評價師可以透過不同的方法來衡量 ESG 的影響，但該影響有可能無法被客觀地衡量。
過去文獻指出，新時代大企業如Google及Amazon者，相較於傳統大企業，其資產組成中有絕大部分來自無形資產，加上近年來各大企業活動所造成的外部性（External impacts）受到廣泛注意，使得企業社會責任（Corporate Social Responsibility，CSR）乃至於 ESG 成為主流議題，並且加強了企業管理階層維護利害關係人（Stakeholders）利益之動機。公司如有良好的 ESG 表現，實證研究上也大多支持可以增加公司的價值，因此在企業評價中進一步考量受評公司 ESG 或 CSR 的表現，是評價實務界持續在努力的方向。
國外研究指出，即便不計入政府機構和投資銀行，還是有許多公司提供 CSR 或 ESG 之相關評等，但各評等的衡量方法及考量面向有很大的差異，造成不易解釋並帶來使用者的困擾。有鑑於此，TEJ已於2022年3月31日發布「TESG永續發展指標」，可供國內使用者進行投資及授信之參考。回到評價領域，以 ESG 而言，目前探討其與企業評價關聯之實證文獻相當稀少，故本研究採用「TESG 永續發展指標」，初步探討其與市場常見之評價乘數（市價淨值比P/B及本益比P/E）之關聯。
本文首先簡述 ESG 與企業價值變化之關聯，接著簡介現行評價實務上如何納入 ESG 因素，再說明模型實證分析（包含樣本年度、涵蓋公司範圍、敘述統計量及迴歸模型說明）與結果，最後提出後續研究方向及建議。
基本上良好的 ESG 也伴隨著企業價值的增加，其理由可以先從成本及收益面討論，首先是企業營運的成本大幅降低。 ESG 不佳的公司通常在生產過程中耗費過多的能源及原物料，需花費較高的能源費用及相應的處理成本，比如過度包裝產品的包材費，或者需要大量成本進行碳權交易等。再者， ESG 不佳的公司可能面臨政府的法律制裁，例如罰金、銷售或廣告上的限制等；而 ESG 良好的公司除獲得政策支持外，還有可能有補助金的收入。另外，擁有良好 ESG 的企業可能將享有未來營收的高成長，例如有愈來愈多的消費者和企業開始注意產品的永續性，且傾向購買環境友善的綠色產品；或者有更多國家核准這些符合 ESG 規範之綠色產品進行販售，進而擴大了產品的潛在市場。
員工也是企業重要的利害關係人。 ESG 良好的公司通常擁有工作動機強盛的員工，員工滿意度也高，生產力和營運效率隨之提升，並藉著良好的聲譽吸引更多優秀人才的加入；相反的， ESG 不佳的企業除員工工作效率低落外，更面臨高離職率、無法招聘更多優秀的人才、罷工及員工抗爭等風險，惡性循環之下導致企業營運情形每下愈況。
最後，當管理階層致力於提升 ESG 的表現時，管理階層更傾向於購置更多節能環保或可再生利用的設備，而減少購置高耗能而不符合 ESG 規範的生產設備。例如生產一次性塑膠或者柴油車之設備，未來很可能被法規禁用，屆時針對這些資產公司帳上就必須認列高額減損損失。因生產設備須符合 ESG 規範，企業也必須在技術上跟進，技術的提升無形中減少了生產過程中資源的耗費，長期下來企業將更具成本優勢。例如假設公司發展材料回收再利用技術，可提升產品功能性並兼顧環境生態與資源永續性，藉此達到產品差異化，創造競爭優勢。
值得注意的是，過去文獻也提到當 ESG 被過分強調或定義太模糊時，管理階層可能為符合 ESG 規範或追求較佳的 ESG 評等而做出損害企業價值的決策。以 ESG 中的S（社會責任）其中一個面向「多樣化（Diversity）」為例，若多樣化被定義為「企業應雇用並晉升最有效率及生產力的員工，且不因員工個人特質而產生差別待遇」，公司未來的利益流量將因此增加，帶來企業價值的提升。反之，若多樣化被定義為公司需召募特定個人特質的員工以滿足某一定「百分比」，則管理階層可能為滿足該比例，放棄雇用或晉升最佳的員工，反而損害了企業價值。
綜合上述，研究文獻多支持 ESG 對企業價值的增加有正面助益，而隨 ESG 評等逐漸普遍， ESG 評等良好的公司由於風險較低，有機會獲得銀行較優惠的融資利率，故企業整體的資金成本下降，但在傳統的股權評價中，並未考慮 ESG 差異所造成的風險。
隨著 ESG 逐年受到重視，一般大眾有更多管道取得公司的 ESG 資訊，評價師也可以把這些資料納入評價之考量。此處為讀者簡介將 ESG 因素納入企業評價的實務做法：
因可類比公司為上市、櫃公司，須符合監理機關之法規要求，資訊掲露也較為透明，評價師得以按公開資訊來衡量各可類比公司 ESG 之優劣，或直接採用各大機構所出的 ESG 評等為依據。市場法的調整相當直覺，只要透過調增 ESG 良好的可類比公司之乘數、調減 ESG 不佳的可類比公司之乘數即可；也可比較受評公司與可類比公司 ESG 表現之差異，調整最終採取的乘數統計量、或者將 ESG 優劣列入篩選可類比公司之準則。然此方法的最大缺點是過於主觀，尤其是乘數調增、調減的幅度大小，需有進一步說明以免導致爭議。
但若可類比公司之產業屬於對 ESG 高度重視的產業，比如汽車、食品或化學工業等產業，這些產業的公司之股價可能已反映 ESG 之差異，評價師無須再額外調整市場乘數，否則將造成double counting的失誤，導致價值結論偏誤。
在收益法中，我們可以透過兩種途徑把 ESG 因素納入企業評價，首先是調整權益資金成本而改變收益法模型中的折現率。 ESG 表現不佳的公司相對於 ESG 良好的公司具有較高的風險，因屬於非系統性風險，需透過調增MCAPM模型中的Alpha值來提高權益資金成本；在堆疊法中也是採類似做法，可以新加入一項跟 ESG 相關的溢酬。權益資金成本調高後，若是使用歸屬全公司的自由現金流量（FCFF）為利益流量亦可，因為加權平均資金成本也會跟著提高。
此做法和市場法調整乘數具有相同缺點，存在過於主觀、且調整幅度大小不易說明的問題。另外，可類比公司的Beta值（MCAPM模型中）及堆疊法中使用的產業Beta值都有可能是市場已反映 ESG 風險後的結果（尤其在高度重視 ESG 的產業中），因此再去調整折現率就會犯了double counting的失誤。
上述兩種做法都有明顯的缺點，故目前實務界及學術界皆較推薦由收益法的利益流量來反映 ESG 的影響。因為相對於調整市場乘數及折現率，公司受到 ESG 不佳影響而減少的營收、成本的增加及罰金等損失較容易具體估計。管理當局及評價師可以考量公司本身及所屬產業之不同，評估各個 ESG 面相之重大性，輔以情境分析（Scenario Analysis），可部分減少在評估 ESG 影響時，因人為過於主觀之因素造成價值結論偏誤之疑慮。以下簡單透過表一說明：
| 現金流量項目 | 金額 | ESG 面向 | 調整說明 |
| 營業收入 | 1,200 | – | – |
| 調整營業收入 | (400) | S（社會責任） | 因供應商原料產地問題，受到消費者抵制之損失 |
| 調整後營業收入 | 800 | – | – |
| 營業成本及費用 | (250) | – | – |
| 所得稅費用 | (110) | – | – |
| 調整所得稅 | (50) | E（環境保護） | 因商品造成二氧化碳排放，被課徵碳稅（Carbon Tax） |
| 調整後淨利 | 390 | – | – |
| 折舊及攤提 | 100 | – | – |
| 淨營運資金變動 | 60 | – | – |
| 必要資本支出 | (240) | – | – |
| 調整資本支出 | (90) | E（環境保護） | 考量氣候暖化情境下需購置節能設備，以減少水資源浪費 |
| 考量 ESG 後之自由現金流量 | 220 | – | – |
表一中，管理當局共列出三個可能影響公司現金流量之重大 ESG 面向及其金額，包含一個S（社會責任）與兩個E（環境保護），且考慮 ESG 之影響後其自由現金流量為220。經評價師及管理當局討論後，認為僅有「考量氣候暖化情境下購置節能設備」之發生可能性較高，若如此，其考量 ESG 後之自由現金流量將增加至590。再經專業判斷發生機率後，其中考量 ESG 後之自由現金流量為220之情境發生機率為20%、為590之情境則有80%之發生機率，計算可得經加權平均後之自由現金流量為516。將在收益法中使用此數字（圖二）。
由上述範例可知，透過調整利益流量來明確列示各 ESG 面向之影響幅度，主觀程度相較低，也增進預測合理性之評估空間。評價師可參考各機構 ESG 評等之考量面向或社群媒體報導，研究各產業中市場及投資人所關注之重大 ESG 面向。
本文利用新發布之「TESG永續發展指標」，實證「TESG等級」是否影響公司的市價淨值比P/B及本益比P/E。若有顯著關係，評價師在執行評價案件時，須注意是否有調整參數之必要性（調整方法請詳前文）。
本文主要採用「TESG永續發展指標」進行實證，故與該資料庫相同。但因「TESG永續發展指標」自2019年起才加入資訊掲露度衡量變數，考量有其重要性，故本研究之分析年度為2019至2020年；且因需要公司在公開市場進行交易，進一步排除興櫃公司樣本。市場乘數資料來源為本公司股價資料庫。
依台灣「上市公司編製與申報永續報告書作業辦法」第五條第二項，除例外情形，公司應於每年6月30日前申報永續報告書。另外，根據SASB準則，各產業皆有其專屬之 ESG 相關掲露項目，金管會於「公司治理3.0-永續發展藍圖」中要求永續報告書須增列採SASB準則掲露相關資訊，故不同產業間之 ESG 評等不宜相互比較，本研究也依照SASB主產業別（共11組）對樣本作分組。
結合實務上使用方便，本研究以截止日6月30日為基準日，以6月30日過後一日、一週、一個月及半年之交易日之收盤價，依照SASB主產業別不同，計算各個TESG等級公司之市場乘數（P/B及P/E）平均數。除TESG等級外，本研究也探討等級相對意涵及原始量化分數是否對結果造成影響。本文預期良好的 ESG 對公司價值有正面影響，故市場給予之乘數應較高。
結果發現，不論是採用基準日過後多久之股價、也不論採用TESG等級相對意涵或等級為依據，在SASB主產業別為金融、食品與飲料、消費品及運輸這四個主產業時，明顯可觀察 ESG 優劣與P/B乘數平均值呈現正相關（請參考表三及表四），但其他SASB主產業別則無明顯差異；而P/E乘數平均值的效果較差，僅在金融及運輸這兩個主產業觀察到 ESG 優劣與P/E乘數平均值呈現正相關。
| SASB 主產業 | 金融 | 食品與飲料 | 消費品 | 運輸 | ||||||||||||
| 期間 / 等級意涵 | 日 | 週 | 月 | 半年 | 日 | 週 | 月 | 半年 | 日 | 週 | 月 | 半年 | 日 | 週 | 月 | 半年 |
| 領先組 | 1.09 | 1.10 | 1.08 | 1.03 | 3.59 | 3.62 | 3.58 | 3.64 | 2.63 | 2.65 | 2.59 | 2.59 | 2.63 | 2.65 | 2.59 | 2.70 |
| 平均組 | 1.05 | 1.06 | 1.05 | 1.03 | 2.15 | 2.16 | 2.10 | 2.14 | 1.89 | 1.90 | 1.86 | 1.90 | 1.89 | 1.90 | 1.86 | 1.90 |
| 落後組 | 0.72 | 0.74 | 0.80 | 0.70 | 2.03 | 2.08 | 2.12 | 2.09 | 1.47 | 1.47 | 1.43 | 1.53 | 1.47 | 1.47 | 1.43 | 1.53 |
| 觀察值n | 93 | 92 | 381 | 164 | ||||||||||||
資料來源：TEJ資料庫，作者整理。期間係指採用基準日過後一段時間之股價計算。所有觀察值為3,348筆。
| SASB 主產業 | 金融 | 食品與飲料 | 消費品 | 運輸 | ||||||||||||
| 期間 / TESG等級 | 日 | 週 | 月 | 半年 | 日 | 週 | 月 | 半年 | 日 | 週 | 月 | 半年 | 日 | 週 | 月 | 半年 |
| A+ | 1.08 | 1.08 | 1.08 | 1.02 | 4.06 | 4.06 | 3.95 | 3.85 | 3.13 | 3.21 | 3.14 | 3.26 | 2.10 | 2.13 | 2.00 | 2.07 |
| A | 1.09 | 1.11 | 1.08 | 1.03 | 3.41 | 3.45 | 3.44 | 3.55 | 2.43 | 2.42 | 2.37 | 2.46 | 1.50 | 1.52 | 1.50 | 1.61 |
| B+ | 1.13 | 1.13 | 1.13 | 1.09 | 2.10 | 2.11 | 2.04 | 2.06 | 2.17 | 2.22 | 2.16 | 2.24 | 1.62 | 1.64 | 1.62 | 1.68 |
| B | 1.02 | 1.02 | 1.02 | 1.01 | 1.97 | 1.98 | 1.93 | 1.97 | 1.74 | 1.76 | 1.72 | 1.83 | 1.62 | 1.65 | 1.63 | 1.79 |
| B- | 0.80 | 0.82 | 0.81 | 0.78 | 2.65 | 2.65 | 2.63 | 2.72 | 1.80 | 1.76 | 1.71 | 1.62 | 1.57 | 1.57 | 1.53 | 1.73 |
| C | 0.97 | 0.99 | 0.93 | 0.92 | 1.50 | 1.58 | 1.62 | 1.67 | 1.52 | 1.53 | 1.50 | 1.60 | 1.38 | 1.39 | 1.36 | 1.41 |
| C- | 0.60 | 0.61 | 0.74 | 0.60 | 2.35 | 2.38 | 2.43 | 2.34 | 1.28 | 1.22 | 1.11 | 1.22 | 1.33 | 1.34 | 1.33 | 1.44 |
| 觀察值n | 93 | 92 | 381 | 164 | ||||||||||||
(資料來源：TEJ資料庫，作者整理。期間係指採用基準日過後一段時間之股價計算。所有觀察值為3,348筆。)
從表四的結果發現，雖然隨 ESG 等級由優（A+）至劣（C-），P/B乘數之平均值並非都是嚴格遞減，但大致上來說高TESG等級的組別之P/B乘數平均值較高，此狀況在表三中改以等級意涵分組時更加明顯。至於無論採用何時之股價計算，都對結果沒有明顯影響，可待後續研究再深入著墨。
為更直接探討TESG評等與乘數之關聯性，本研究接續進行迴歸分析。首先以四種期間之P/B乘數為應變數Y、量化等級（或等級意涵、原始分數）及本期量化等級變化為自變數X，分別對金融、食品與飲料、消費品及運輸這四個SASB主產業別執行迴歸。相關結果請參考表五與次頁說明：
| SASB 主產業 | 金融 | 食品與飲料 | 消費品 | 運輸 | ||||||||||||
| 期間 / 自變數別 | 日 | 週 | 月 | 半年 | 日 | 週 | 月 | 半年 | 日 | 週 | 月 | 半年 | 日 | 週 | 月 | 半年 |
| 量化等級 | ** | ** | – | * | ** | ** | ** | ** | *** | *** | *** | *** | * | ** | * | – |
| 等級意涵 | – | – | – | – | *** | *** | ** | *** | *** | *** | *** | *** | * | * | * | – |
| 原始分數 | ** | ** | ** | * | ** | ** | ** | ** | *** | *** | *** | *** | ** | ** | ** | * |
| 觀察值n | 93 | 92 | 381 | 164 | ||||||||||||
(資料來源：作者整理。期間係指採用基準日過後一段時間之股價計算。*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。)
以運輸業為例：以基準日後一個月之P/B為應變數Y、量化等級及本期量化等級變化為自變數X執行迴歸分析，得到量化等級之迴歸係數p值<0.1；若把量化等級替換成原始分數執行迴歸分析，得到原始分數之迴歸係數p值<0.05。
表五中，所有顯著之自變數其迴歸係數皆為正數，代表自變數與P/B乘數呈現顯著正相關。故可知當TESG評等愈佳，屬於這些SASB主產業之公司P/B乘數也愈高、市場的評價愈好，符合本研究預期。其中以消費品及食品與飲料產業之效果最顯著、金融與運輸產業在某些特定條件下則效果不明顯。
延續上述模型，本研究接著把自變數替換為P/E乘數，分別對金融及運輸這兩個SASB主產業別執行迴歸（表六）。以金融業為例：以基準日後一週之P/E為應變數Y、量化等級及本期量化等級變化為自變數X執行迴歸分析，得到量化等級之迴歸係數p值<0.05。
| SASB 主產業 | 金融 | 運輸 | ||||||
| 期間 / 自變數別 | 日 | 週 | 月 | 半年 | 日 | 週 | 月 | 半年 |
| 量化等級 | ** | ** | * | – | – | – | – | – |
| 等級意涵 | – | – | – | – | – | – | – | – |
| 原始分數 | ** | ** | * | – | – | – | – | – |
| 觀察值n | 87 | 121 | ||||||
資料來源：作者整理。期間係指採用基準日過後一段時間之股價計算。*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。
表六中，所有顯著之自變數其迴歸係數皆為正數，代表自變數與P/E乘數呈現顯著正相關。結果發現，若以基準日過後一天、一週或一個月之股價計算，當金融業公司之TESG評等愈佳，P/E乘數也愈高；但運輸業則效果不明顯。
在台灣評價實務界，納入 ESG 因素之概念雖可被廣泛接受，但實際運用案例仍較稀少，尚在發展初期。若有調整必要，在收益法中調整現金流量之作法因有分析依據而相較客觀，推薦優先使用。
另外，本文利用TEJ近期推出的TESG評等進行實證研究，發現SASB產業為食品與飲料業、消費品業及運輸業之公司，P/B乘數和其 ESG 評等表現有顯著正相關；若為金融業之公司，則P/B乘數及P/E乘數皆和其 ESG 評等表現有顯著正相關。推測金融業及食品業因受到主管機關規範，自2014年起就必須要編製及申報CSR報告書，市場投資人相對重視CSR議題，並將其納入投資決策，影響股價之高低。
本文是初步探討 ESG 和企業評價乘數之關係，仍有許多待精進與後續討論之空間，例如考慮在迴歸模型中加入其他控制變數（公司獲利能力、營收成長率等）及取得更長的樣本年度。或許市場投資人對 ESG 議題之重視仍在萌芽階段，本研究發現TESG評等與P/B乘數及之P/E乘數關聯侷限在特定產業，但以P/B乘數較顯著，原因尚待釐清；另外，關於其他評價乘數（EV/REV、EV/EBIT、EV/EBITA等）之結果為何，也有賴後續研究揭曉。
