We beginnen bij de beleggingsportefeuilles van verschillende pensioenfondsen. We hebben gekozen voor de tien pensioenfondsen met de meeste actieve deelnemers en ontvangers. Omdat we zelf bij de media werken hebben we PNO Media daar ook bij gepakt.

Beleggingsportefeuilles verzamelen

Pensioenfondsen beleggen in aandelen en obligaties van duizenden bedrijven. Het zijn lijsten met bedrijfsnaam en de marktwaarde van de beleggingen daarin. Op de meeste websites van de fondsen is zo'n lijst vrij makkelijk te vinden. Maar geen één website biedt een machine-leesbaar spreadsheetbestand aan zoals 'csv' of 'Excel'. Vaak zitten de lijsten besloten in tekstdocumenten zoals pdf's. Deze moeten we vervolgens in een spreadsheet vangen om te kunnen analyseren.

Sommige pensioenfondsen die niets op de website publiceren moesten we nabellen waarop zij soms Excel-bestanden toestuurden. Bij andere fondsen konden we aan de achterkant van de website via de server (API) het hele beleggingsbestand vinden.

Sommige pensioenfondsen publiceren alleen aan het einde van het jaar een stand van de portefeuille. Anderen elk kwartaal of eens per half jaar. Het kan ook voorkomen dat een pensioenfonds alleen de bedrijfsnamen of helemaal geen beleggingscijfers publiceert. Er is zoveel mogelijk nagebeld bij pensioenfondsen om de cijfers toch te krijgen. PNO en Vervoer hebben beleid dat zij geen marktwaardes publiceren, STiPP pensioen voor personeelsdiensten publiceert helemaal niets en reageert lang niet op ons verzoek. Pas een week voor publicatie krijgen we ineens de hele portefeuille te zien, te laat om nog op tijd mee te nemen in de producties.

Kijkje in de keuken van fossiele bedrijven

Uiteindelijk maken we een lijst met alle bedrijfsbeleggingen van tien grote pensioenfondsen (StiPP dus niet). Maar hoe komen we er vervolgens achter welke bedrijven in de fossiele industrie thuishoren? In onze zoektocht komen we de Global Coal Exit List (GCEL) en de Global Oil & Gas Exit List (GOGEL) tegen, samengesteld door een groep NGO's met het Duitse Urgewald dat de leiding neemt. Het Nederlandse Profundo heeft hier ook aan meegewerkt.

De 'Exit List' is naar eigen zeggen "een instrument dat speciaal is ontwikkeld voor klimaatactie in de financiële sector. De op bedrijfsgegevens gebaseerde openbare database verschaft financiële instellingen de informatie die zij nodig hebben om een doeltreffend beleid inzake uitsluiting van olie en gas te ontwikkelen en uit te voeren." De twee Exit Lists worden door veel gerenommeerde financiële instellingen (1, 2) gebruikt om precies die redenen.

In deze Exit Lists worden de fossiele activiteiten van bedrijven belicht. Er is berekend welk deel van de bedrijfsomzet afkomstig is uit de winning, transport of verbranding van fossiele brandstoffen, met welke extra vervuilende methodes zij fossiele brandstoffen winnen, in welke mate bedrijven op zoek zijn naar nieuwe olievelden en nog veel meer statistieken. Deze Exit Lists zijn voor ons zeer waardevol omdat er weinig tot geen open en transparante data beschikbaar is over de precieze activiteiten van bedrijven. De bedrijfsinformatie komt uit documenten van de bedrijven zelf, zoals (financiele) jaarverslagen en bedrijfspresentaties.

Voor een uitgebreide methodologie, bezoek vooral de eigen websites: GOGEL en GCEL.

'This is where the magic happens'

Zoals bij veel van het data-onderzoek dat we bij Pointer doen begint het pas echt interessant te worden als je twee of meer datasets met elkaar combineert. Als we kijken naar de bedrijfsnamen in de pensioenportefeuilles en die 'matchen' met de bedrijfsnamen in de 'Exit Lists' dan houden we alleen de bedrijven over die zowel in de portefeuilles als in de 'Exit Lists' staan met alle bijbehorende interessante informatie over de activiteiten van die fossiele bedrijven.

Maar we zijn er nog niet, er zijn nog wat hordes te lopen. Niet alle bedrijfsnamen in de portefeuilles worden op dezelfde manier gespeld als in de Exit Lists. Sommige pensioenfondsen zetten het exacte aandeelnummer erachter, een datum, een beurscode, wel of geen afkortingen van de bedrijfsstructuur (sa, ltd, co, corp etc.). Als je een directe koppeling zou doen zal je zien dat je heel veel bedrijven mist. Daarom gebruiken we een techniek die 'fuzzy matching' heet.

Fuzzy matching

Fuzzy matching is een programmaatje dat kijkt naar alle losse woorden en tekens in (ons geval) een bedrijfsnaam en zoekt de beste matches tussen de twee bedrijfsnaamkolommen. De matches krijgen dan een score, met 100 als exacte match en de score 0 met totaal geen match.

Als voorbeeld nemen we het bedrijf "tian di science & technolo-a", zo staat dit bedrijf gespeld in de portefeuille van PFZW. Als we die 'fuzzy matchen' met de bedrijfsnamen uit de Exit List komt "tiandi science & technology co ltd" ernaast te staan met een score van 81. Het heeft namelijk en spatie teveel, het woord "technology" wordt niet afgemaakt en gevolgd door een "-a". We checken door te Googlen of het om dezelfde bedrijven gaat, en in dit geval klopt dat.

Als we de 'match-scores' van hoog naar laag sorteren checken we handmatig of het om dezelfde bedrijven gaat of om een ander bedrijf. We zien geen juiste matches met scores lager dan 75.

In de 'Exit Lists' zien we per bedrijf of zij bijvoorbeeld uitbreidingsplannen hebben in extreem vervuilende bronnen zoals de productie van steenkool, oliewinning uit teerzand, winning van schaliegas, of boren naar olie in de noordpool. Doordat de datasets nu gekoppeld zijn zien we welke pensioenfondsen in de bedrijven investeren die aan dit soort uitbreidingen doen.

Journalistieke toepassing

We kunnen nu berekenen hoeveel pensioenfondsen in steenkool-, olie- en gas-bedrijven beleggen. Als we per pensioenfonds alle actieve deelnemers en ontvangers bij elkaar optellen kunnen we het aantal fossiele euro's per deelnemer en ontvanger berekenen.

Ook hebben we gekeken welk beleid pensioenfondsen hanteren in het uitsluiten van bijvoorbeeld steenkoolbedrijven. Steeds meer pensioenfondsen zien de noodzaak om met hun vermogen duurzame bedrijven te steunen en beleggingen in fossiele bedrijven die geen stappen zetten naar een duurzame transitie, te verkopen.

Zo kwamen we er bijvoorbeeld achter dat PME een relatief sterke groene ambitie toont en steenkoolproducenten belooft uit te sluiten. Maar als we de beleggingsportefeuille van PME controleren op de aanwezigheid van steenkoolbedrijven of bedrijven die olie en gas winnen blijkt PME daar nog steeds voor miljoenen in te zitten. Geconfronteerd met deze bevindingen besluit PME haar beleggingen in 23 steenkoolbedrijven uit te sluiten en te verkopen. Deze beleggingen vertegenwoordigen samen een waarde van 230 miljoen euro.

We hebben alle vervuilende bedrijven per pensioenfonds op een rijtje gezet. Elk pensioenfonds is op de hoogte gesteld van de door ons gevonden beleggingen.