Wiltshire Pension Fund, con sede en el Reino Unido, va aún más lejos, argumentando que la industria de la moda rápida «no es consistente con un futuro neto cero, debido a la forma en que monetiza el consumo excesivo». Solo tiene £ 20.8 millones invertidos en el sector de la moda, lo que representa el 0.64% de su cartera, pero se centra en el sector debido a sus impactos negativos en las personas y el planeta, dice Jennifer Devine, directora del Fondo de Pensiones de Wiltshire.
El fondo dice que, aunque la industria de la moda y sus cadenas de suministro fueron llevadas a la conciencia pública por el infame desastre del Rana Plaza hace diez años, las tragedias todavía han ocurrido en otros lugares y los riesgos para la salud y la seguridad, los derechos laborales y los problemas salariales de la industria permanecen. «Esta es una industria con márgenes ajustados, y los fabricantes sin una gestión adecuada de la cadena de suministro y estándares de fabricación pueden llevar a medidas de reducción de costos (o hacer la vista gorda) que conducen a estos trágicos incidentes», dice Devine.
Devine agrega que es importante que el tema no se convierta en algo «de lo que solo podemos hablar desde un punto de privilegio».
«Es necesario que haya un enfoque más amplio en la equidad dentro de la sociedad y en poner fin a la pobreza para todos, particularmente en el contexto actual de la crisis del costo de la vida que está poniendo a muchas personas en situaciones financieras difíciles, y no penalizando inadvertidamente a las personas haciendo que lo básico como la ropa sea inasequible. También tenemos que considerar a los trabajadores de la industria. Hay mucho por hacer y no hay una solución unidimensional», dice.
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La normalización necesaria para hacer frente a las calificaciones ESG divergentes
Este documento investiga la divergencia de las calificaciones ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) basadas en datos de seis agencias de calificación ESG prominentes: KLD, Sustainalytics, Moody’s ESG (Vigeo-Eiris), S&P Global (RobecoSAM), Refinitiv (Asset4) y MSCI. Documentamos la divergencia de calificación y mapeamos las diferentes metodologías en una taxonomía común de categorías. Usando esta taxonomía, descomponemos la divergencia en contribuciones de alcance, medición y peso. La medición aporta el 56% de la divergencia, el alcance el 38% y el peso el 6%. Analizando más a fondo las razones de la divergencia de medición, detectamos un efecto evaluador donde la visión general de un evaluador de una empresa influye en la medición de categorías específicas. Los resultados requieren una mayor atención a cómo se generan los datos subyacentes a las calificaciones ESG.