3 เทรนด์ ESG ปี 2569 ที่ต้องจับตา จากคำสัญญา สู่การลงมือทำและวัดผลจริง

3 เทรนด์ ESG ปี 2569 ที่ต้องจับตา จากคำสัญญา สู่การลงมือทำและวัดผลจริง

AI เป็นทั้งเครื่องมือและความท้าทายต่อ ESG: AI จะถูกนำมาใช้ช่วยวิเคราะห์และจัดทำข้อมูล ESG อย่างแพร่หลาย เช่น การตรวจจับการตัดไม้ทำลายป่า แต่ในขณะเดียวกันก็สร้างความท้าทายจากการใช้ทรัพยากรพลังงานและน้ำจำนวนมาก รวมถึงประเด็นด้านธรรมาภิบาลที่อาจเกิดความลำเอียงจากข้อมูล

KEY

POINTS

  • มาตรฐานการรายงานข้อมูลและกฎระเบียบด้านความยั่งยืนที่เข้มข้นขึ้น: การเปิดเผยข้อมูล ESG จะเปลี่ยนจากภาคสมัครใจเป็นภาคบังคับมากขึ้น โดยใช้มาตรฐานสากลอย่าง ISSB, SASB และ ESRS รวมถึงกฎระเบียบที่เข้มงวดขึ้นอย่าง EU Taxonomy และ CBAM เพื่อป้องกันการฟอกเขียว (Greenwashing)
  • ธุรกิจที่ยืดหยุ่นและรับมือความเสี่ยงสภาพภูมิอากาศ (Climate Resilience) มาแรง: ธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับการป้องกันและปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ เช่น พลังงานสะอาด การบริหารจัดการน้ำ และโครงสร้างพื้นฐานป้องกันความเสี่ยง จะมีความน่าสนใจลงทุนมากขึ้น เนื่องจากความเสี่ยงทางกายภาพถูกนำมาประเมินมูลค่าสินทรัพย์อย่างจริงจัง
  • AI เป็นทั้งเครื่องมือและความท้าทายต่อ ESG: AI จะถูกนำมาใช้ช่วยวิเคราะห์และจัดทำข้อมูล ESG อย่างแพร่หลาย เช่น การตรวจจับการตัดไม้ทำลายป่า แต่ในขณะเดียวกันก็สร้างความท้าทายจากการใช้ทรัพยากรพลังงานและน้ำจำนวนมาก รวมถึงประเด็นด้านธรรมาภิบาลที่อาจเกิดความลำเอียงจากข้อมูล

ในปี 2569 นี้ มี 3 แนวโน้ม หรือ เทรนด์ ESG ที่นักลงทุนควรจับตา เนื่องจากเป็นเทรนด์ที่จะส่งผลกระทบต่อสินทรัพย์ต่างๆ ที่ลงทุนอยู่ และยังช่วยให้นักลงทุนสามารถมองหาโอกาสสร้างผลตอบแทนส่วนเพิ่ม (Alpha) จากการลงทุนในธุรกิจที่สอดรับกับเทรนด์ ดังนี้

1 .มาตรฐานการรายงานข้อมูลและกฎระเบียบด้านความยั่งยืนที่เข้มข้นขึ้น โดยในปีนี้ การเปิดเผยข้อมูลความยั่งยืน ขยับจากสมัครใจสู่ภาคบังคับมากขึ้น โดยมาตรฐานระดับโลก ด้านการรายงานข้อมูลความยั่งยืน ที่มีความเชื่อมโยงกับข้อมูลด้านการเงิน จะกลายเป็นมาตรฐานกลางที่หลายประเทศใช้ ได้แก่ ISSB มาตรฐานสากลที่ให้ข้อมูล ESG ซึ่งประเมินให้เห็นผลกระทบที่มีต่องบการเงินบริษัท

SASB มาตรฐานที่เน้นเผยข้อมูล ESG ที่มีผลกระทบต่อผลประกอบการของบริษัท ลงลึกข้อมูลรายอุตสาหกรรม และ ESRS มาตรฐานตามกฎหมายที่ยุโรปบังคับให้บริษัทขนาดใหญ่และบริษัทจดทะเบียนต้องรายงานข้อมูล ESG เป็นต้น ขณะที่ กฎระเบียบและกฎหมายด้านความยั่งยืนจะถูกบังคับใช้เข้มข้นขึ้น เช่น EU Taxonomy ที่เกี่ยวข้องกับการจัดหมวดหมู่ธุรกิจสีเขียว และมาตรการ CBAM ซึ่งเรียกเก็บค่าธรรมเนียมคาร์บอนจากสินค้านำเข้าที่มีการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสูงในการผลิต เป็นต้น ซึ่งกฎที่เข้มข้นขึ้น จะนำไปสู่อวสานของการฟอกเขียว (Greenwashing) หรือการอ้างว่าเป็นผลิตภัณฑ์รักษ์โลกทั้งที่ไม่ใช่ ยิ่งไปกว่านั้นการรายงานข้อมูลเท็จ นอกจากมีความเสี่ยงต่อชื่อเสียงสูง ยังมีความเสี่ยงด้านกฎหมายอีกด้วย

2.ธุรกิจที่ยืดหยุ่น ทั้งด้านการป้องกัน และรับมือความเสี่ยงสภาพภูมิอากาศ (Climate Adaptation/Resilience) มาแรง โดยรายงาน ดัชนีความเสี่ยงสภาพภูมิอากาศ (Climate Risk Index หรือ CRI) ปี 2569 ชี้ให้เห็นว่า การไม่ดำเนินการใดๆ จะเพิ่มต้นทุนอย่างมาก และสะท้อนถึงความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศที่ก่อให้เกิดผลกระทบทางกายภาพและความสูญเสียทางเศรษฐกิจอย่างชัดเจน โดยในช่วงปี 2538-2567 มีเหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้วมากกว่า 9,700 ครั้ง ส่งผลให้มีผู้เสียชีวิตทั่วโลกมากกว่า 832,000 คน สร้างความสูญเสียทางเศรษฐกิจโดยตรง ซึ่งปรับมูลค่าตามอัตราเงินเฟ้อแล้ว เกือบ 4.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ทั้งนี้ความเสี่ยงสภาพภูมิอากาศที่ส่งผลกระทบทางกายภาพ ถูกนำมาใช้ในการประเมินมูลค่าสินทรัพย์ (Repricing) อย่างจริงจังมากขึ้น ตามมาตรฐานรายงานข้อมูลต่างๆ ทำให้ธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับการป้องกันความเสี่ยงทางกายภาพ และการปรับตัวเพื่อรับมือสภาพภูมิอากาศเปลี่ยนแปลงมีความน่าสนใจลงทุน โดยในด้านการป้องกัน ได้แก่ การสร้างเขื่อน สร้างระบบระบายน้ำ ส่วนที่เกี่ยวข้องกับการปรับตัว เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากร การใช้พลังงานสะอาดทดแทนพลังงานฟอสซิล เพื่อมีส่วนร่วมลดผลกระทบสภาพภูมิอากาศ การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน การสร้างมูลค่าเพิ่มจากของเสีย การบริหารจัดการน้ำ และธุรกิจในห่วงโซ่อุปทานพลังงานสะอาด เป็นต้น

3. AI เป็นทั้งเครื่องมือสนับสนุนและความท้าทายต่อการปฏิบัติตามแนวทาง ESG โดย AI จะถูกใช้เป็นในการช่วยจัดทำข้อมูลด้าน ESG เช่น การวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อตรวจจับการตัดไม้ทำลายป่า การคำนวณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกของภาคธุรกิจ การตรวจสอบย้อนกลับวัตถุดิบในห่วงโซ่อุปทาน การทำนายโอกาสเกิดอุบัติเหตุในเขตก่อสร้างเพื่อป้องกันการสูญเสีย และวิเคราะห์กฎหมาย ESG ที่ซับซ้อน เพื่อให้บริษัทนำมาปฏิบัติได้ง่ายขึ้น แต่ในเวลาเดียวกัน AI เป็นความท้าทายต่อ ESG เพราะการพัฒนาเทคโนโลยีนี้ต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมาก ทั้งพลังงานไฟฟ้าที่สนับสนุนการทำงาน และน้ำสำหรับระบายความร้อนใน Data Center ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญของ AI นอกจากนี้ ในมุมธรรมาภิบาล หาก AI ถูกสอนมาบนพื้นฐานข้อมูลที่มีความลำเอียง ก็อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรม สร้างผลกระทบในเชิงสังคม และธรรมาภิบาลได้ เป็นต้น

สำหรับประเด็นสำคัญที่นำมาซึ่ง 3 เทรนด์นี้ คือ เมื่อปลายปี 2568 ในการประชุม COP30 หรือ การประชุมสหประชาชาติว่าด้วยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ได้มีการประเมินพัฒนาการ การมุ่งสู่เป้าหมาย Net Zero ทั้งในจุด Check-point ปี 2573 และปลายทางปี 2593 พบว่า “ยังห่างไกล” อยู่มาก  

ตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงพัฒนาการที่ห่างไกลเป้าหมาย Net Zero ได้แก่ การปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ (CO₂) ทั่วโลก ในปี 2567 ยังเพิ่มขึ้น 0.9% แตะระดับ 38.2 กิกะตัน (Gt) ส่วนความต้องการพลังงาน และความต้องการไฟฟ้าเพิ่มขึ้น 2% และ 4% ตามลำดับ สะท้อนว่า ตัวแปรในการผลักดันให้การปล่อยก๊าซ CO₂ เพิ่มขึ้น ยังคงไม่ได้ลดลง ส่วนในฝั่งตัวแปรที่จะช่วยลดการปล่อยก๊าซ CO₂ ได้แก่ การติดตั้งกำลังการผลิตไฟฟ้าที่เป็นพลังงานสะอาดนั้น แม้ว่า ในปี 2568 กำลังการผลิตไฟฟ้าใหม่ที่เป็นพลังงานสะอาดจะสูงถึง 92% โดยการลงทุนในพลังงานสะอาดแตะระดับ 2.2 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ส่วนการลงทุนพลังงานฟอสซิลลดลง แต่ความท้าทายสำคัญ ก็คือ การลงทุนยังกระจุกตัว โดย 90% ของเงินลงทุน ยังอยู่ในประเทศพัฒนาแล้วและจีน ส่วนตลาดเกิดใหม่ยังคงมีสัดส่วนที่น้อย นอกจากนี้ การตั้งเป้าหมายระดับชาติในด้านกำลังการผลิตพลังงานสะอาด เพื่อมุ่งสู่ Net Zero ในปี 2573 ของแต่ละประเทศ ยังมีเป้าหมายรวมกันเพียง 7.4 เทราวัตต์ (Tw) ซึ่งห่างไกล จากเป้าหมายรวมที่ต้องมีที่ 11 Tw อยู่มาก

สำนักงานพลังงานระหว่างประเทศ (IEA) คาดการณ์ว่า หากยังอยู่ภายใต้รูปแบบนโยบายปัจจุบัน (Current Policies Scenario: CPS) การปล่อยก๊าซ CO₂ จะยังอยู่ใกล้เคียงระดับ 38 กิกะตัน จนถึงปี 2578 และต่อให้นานาประเทศบรรลุเป้าหมายตามนโยบายที่มี ไม่ว่าจะมีการบังคับใช้แล้วหรือไม่ (stated policies scenario: STEPS) ก็จะลดการปล่อยก๊าซ CO₂ ได้แค่ 1% ต่อปี ไปจนถึงปี 2593 ซึ่งห่างไกลจากเป้าหมาย Net Zero ค่อนข้างมาก และปี 2568 ยังมีความท้าทายเพิ่มเติม จากนโยบายการค้าและภาษี ที่ทำให้ต้นทุนการผลิตสูงขึ้น ส่งผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทาน และจากการเติบโตของกระแสปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Data Center ที่มีแนวโน้มผลักดันความต้องการใช้ไฟฟ้าทั่วโลกเติบโตเกือบ 10% ภายในปี 2573 

ปัจจัยเหล่านี้ ทำให้ ปี 2569 เป็นปีแห่งการเร่งเครื่องเพื่อให้เข้าใกล้เป้าหมายการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสุทธิเป็นศูนย์ (Net Zero) ที่ตั้งไว้ในจุด Check-point หรือจุดวัดใจแรกซึ่งอยู่ในปี 2573 เพื่อให้มีโอกาสถึงเป้าหมาย Net Zero ในปี 2593 ได้ และนำมาสู่ 3 เทรนด์ ที่กล่าวไป ขณะที่ เมื่อพิจารณาโอกาสการลงทุน จากทั้ง 3 เทรนด์นี้ เรามองว่า จะอยู่ในธุรกิจที่มีระบบการเก็บและประมวลผลข้อมูล ESG ที่แข็งแกร่ง ครอบคลุม สามารถสะท้อนออกมาเป็นข้อมูลทางการเงินได้ชัดเจน เพราะจะมีความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามมาตรฐาน กฎเกณฑ์ และกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับ ESG น้อยกว่าคู่แข่ง ธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานเพื่อปรับตัวต่อสภาพภูมิอากาศ เช่น ธุรกิจในห่วงโซ่อุปทานพลังงานสะอาด และระบบจัดการน้ำ รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับ AI และ Data Center ที่เติบโต เป็นต้น