탄소 프리미엄: 기후 위험이 시장을 재평가하는 방식

핵심 요약

많은 투자자들은 ESG 친화적 포트폴리오가 자동적으로 수익률을 희생한다고 가정하거나, 반대로 기후 위험이 이미 완전히 가격에 반영되었다고 믿습니다. 그러나 증거는 두 견해 모두 정확하지 않다는 것을 시사합니다. Bolton과 Kacperczyk (2021)는 연간 약 1-2%의 탄소 프리미엄을 문서화했습니다. 탄소 배출량이 높은 기업은 더 높은 주식 수익률을 얻으며, 이는 투자자들이 전환 위험 노출에 대한 보상을 요구하는 것과 일치합니다. 그러나 이 프리미엄은 심각한 측정 문제와 공존합니다. Berg, Koelbel, Rigobon (2022)은 서로 다른 제공업체의 ESG 평가가 극심하게 차이가 나서 기후 위험 대리 변수로 사용하기에는 신뢰성이 부족하다는 것을 보여줍니다. 한편 Hsu, Li, Tsou (2023)는 환경 규제 위험에 의해 구동되는 별도의 오염 프리미엄을 발견했습니다. 실무적 과제는 전환 위험, 물리적 위험, 규제 위험을 구별하는 것이며, 각각은 포트폴리오 구성에 다르게 영향을 미칩니다.

탄소 프리미엄: 전환 위험에 대한 보상

기후 금융의 핵심 질문은 투자자들이 탄소 집약적 기업에 더 높은 수익률을 요구하는지 여부입니다. 탄소 배출이 잠재적 규제, 탄소세, 또는 좌초 자산을 통해 금융 위험을 만들어낸다면, 합리적 투자자들은 그 위험을 부담하는 것에 대한 보상을 요구해야 합니다. Bolton과 Kacperczyk (2021)는 이 가설을 체계적으로 검증했습니다.

Bolton-Kacperczyk 프레임워크

CDP(구 탄소 정보공개 프로젝트)의 포괄적 배출 데이터를 미국 주식 수익률과 매칭하여, Bolton과 Kacperczyk는 표준 위험 팩터를 통제한 후에도 탄소 배출이 횡단면 주식 수익률을 예측하는지 검토했습니다. 그들은 배출을 세 가지 범주로 분해했습니다. Scope 1(자체 운영에서 직접 배출), Scope 2(구매 에너지에서 간접 배출), Scope 3(가치 사슬 전반의 기타 모든 간접 배출)입니다.

핵심 발견은 주목할 만합니다. 총 탄소 배출량이 높은 기업은 유의하게 더 높은 주식 수익률을 얻으며, 그 효과는 Scope 1(직접) 배출에 집중되어 있습니다. 탄소 프리미엄은 연간 약 1-2%이며, Fama-French 5요인 모형, 산업 고정 효과, 다수의 기업 수준 특성을 통제한 후에도 강건합니다.

Scope 1이 프리미엄을 주도하는 이유

프리미엄이 Scope 1 배출에 집중된 것은 경제적으로 직관적입니다. 직접 배출은 규제 당국에 가장 가시적이며 탄소 가격 메커니즘의 가장 유력한 대상입니다. 석탄 화력 발전소는 간접적 Scope 3 공급망 배출을 가진 소프트웨어 기업과는 다른 방식으로 배출 규제에 따른 좌초 자산 위험에 직면합니다. 시장은 이 차이를 올바르게 가격에 반영하는 것으로 보이며, 프리미엄은 가장 두드러지고 측정 가능한 형태의 기후 전환 위험에 대한 보상입니다.

프리미엄은 시간이 지남에 따라 커졌습니다

Bolton과 Kacperczyk는 탄소 프리미엄이 표본 기간 동안 강화되었다고 문서화했으며, 이는 기후 전환 위험에 대한 투자자 인식의 증가와 일치합니다. 기후 정책이 이론적 가능성에서 구체적 시행(EU 배출권거래제, 국가 탄소세, 파리 협정 프레임워크)으로 이동함에 따라, 시장은 탄소 집약적 비즈니스 모델이 직면하는 규제적 파괴 위험을 점점 더 가격에 반영해 왔습니다.

이 시간적 패턴은 탄소 프리미엄을 허위 상관관계와 구별합니다. 프리미엄이 기후와 무관한 누락된 위험 팩터를 반영했다면, 기후 정책의 중요성이 커짐에 따라 프리미엄이 증가할 이유가 없었을 것입니다.

물리적 위험 대 전환 위험

Giglio, Kelly, Stroebel (2021)은 기후 변화가 자산 가격에 영향을 미치는 두 가지 경로 사이의 중요한 구분을 제시합니다.

전환 위험은 저탄소 경제로의 이행에 필요한 정책 및 기술 전환에서 발생합니다. 탄소세, 배출 규제, 소비자 선호 변화, 화석연료 산업의 기술적 파괴가 모두 전환 위험을 만들어냅니다. 이것이 Bolton과 Kacperczyk가 주로 측정한 위험입니다.

물리적 위험은 기후 변화의 직접적 결과에서 발생합니다. 해수면 상승, 극단적 기상 현상, 수자원 부족, 생태계 파괴가 이에 해당합니다. 물리적 위험은 더 긴 시간 지평에서 작용하며, 물리적 자본의 손상, 공급망 교란, 농업 생산성 변화를 통해 자산 가치에 영향을 미칩니다.

이 구분은 포트폴리오 구성에 중요합니다. 두 위험이 서로 다른 지리적, 섹터별, 시간적 프로파일을 가지기 때문입니다. 플로리다 해안에 집중된 부동산 포트폴리오가 직면하는 물리적 위험은 유럽 유틸리티 기업이 직면하는 전환 위험과 거의 겹치지 않습니다. 하나를 헤지한다고 다른 하나가 헤지되는 것은 아닙니다.

Giglio, Kelly, Stroebel은 물리적 위험이 특히 가격을 매기기 어렵다고 지적합니다. 관련 시간 지평(수십 년에서 수세기)이 일반적 투자 기간을 초과하고, 기후 결과의 확률 분포가 계량화 가능한 위험이 아닌 깊은 불확실성을 수반하기 때문입니다. 이는 물리적 위험이 체계적으로 과소 가격될 가능성을 만들어내며, 이는 장기 투자자에게 우려스러운 함의를 가집니다.

오염 프리미엄: 규제 위험의 실행

Hsu, Li, Tsou (2023)는 관련되지만 별개의 프리미엄을 식별합니다. EPA의 유독물질 배출 목록으로 측정된 더 높은 독성 배출을 가진 기업은 더 높은 주식 수익률을 얻으며, 이 오염 프리미엄은 환경 규제가 더 엄격한 주에 소재한 기업에 집중되어 있습니다.

메커니즘: 규제 노출

Hsu-Li-Tsou의 발견은 오염 프리미엄이 환경 영향에 대한 광범위한 사회적 우려가 아닌 규제 위험에 의해 구동된다는 것을 시사합니다. 규제가 심한 주에 소재한 기업은 더 높은 준수 비용, 더 큰 소송 위험, 규제 집행으로 인한 운영 중단 가능성이 더 높습니다. 투자자들은 이러한 구체적인 금융 위험에 대한 보상을 요구합니다.

오염 프리미엄은 Bolton-Kacperczyk 탄소 프리미엄과 두 가지 중요한 면에서 다릅니다. 첫째, 온실가스 배출이 아닌 독성 배출(화학물질, 중금속)에 의해 구동됩니다. 둘째, 글로벌 기후 정책이 아닌 지역 규제 환경에 의해 조절됩니다. 이 구분은 환경 위험 프리미엄이 단일적이지 않다는 것을 시사합니다. 서로 다른 유형의 환경 노출이 서로 다른 유형의 금융 위험을 만들어냅니다.

규제 채널이 예측 가능성을 만들어냅니다

Hsu, Li, Tsou는 환경 규제의 변화가 오염 프리미엄의 변화를 예측한다는 것을 보여줍니다. 주가 환경 기준을 강화하면, 해당 주의 기업에 대한 오염 프리미엄이 증가합니다. 이 규제적 예측 가능성은 환경 정책의 방향을 예측할 수 있는 투자자에게 잠재적 우위를 제공합니다.

ESG 평가: 측정 문제

기후 위험을 인식하는 포트폴리오를 구성하려는 모든 시도는 근본적인 측정 문제에 직면합니다. Berg, Koelbel, Rigobon (2022)은 6개 주요 제공업체(MSCI, Sustainalytics, Moody's, S&P Global, Refinitiv, KLD)의 ESG 평가가 0.38에서 0.71까지 낮은 상관관계를 보인다고 문서화했습니다. 이에 비해 Moody's와 S&P의 신용 평가는 약 99%의 시간 동안 일치합니다.

불일치의 원인

Berg, Koelbel, Rigobon은 불일치를 세 가지 구성 요소로 분해합니다. 범위 차이는 서로 다른 평가 기관이 평가에 서로 다른 ESG 범주를 포함하는 것에서 비롯됩니다. 측정 차이는 기관들이 동일한 개념을 측정하기 위해 서로 다른 지표를 사용하는 데서 발생합니다. 가중치 차이는 공통 범주에 부여하는 서로 다른 가중치를 반영합니다.

측정 차이가 불일치의 지배적 원인이며, 총 평가 스프레드의 절반 이상을 차지합니다. 이는 평가 기관들이 동일한 ESG 차원을 볼 때에도 해당 차원에서 기업의 성과에 대해 서로 다른 결론에 도달한다는 것을 의미합니다.

기후 위험에 대한 함의

측정 문제는 기후 위험에 있어 특히 심각합니다. 가장 객관적이고 정량화 가능한 환경 지표인 탄소 배출은 전체 ESG 점수의 극히 작은 부분만을 차지하기 때문입니다. ESG 점수를 기후 위험 대리 변수로 사용하는 투자자는 기후 노출과 거의 관련이 없는 거버넌스 품질, 노동 관행 및 기타 차원의 주관적 평가로 심하게 오염된 신호에 의존하는 것입니다.

이것이 ESG 점수에 기반한 단순한 롱-그린/숏-브라운 전략이 불안정한 수익률을 산출하는 이유를 설명합니다. 신호 대 잡음 비율이 일관된 알파를 생성하기에는 너무 낮으며, 제공업체 간의 불일치는 동일한 전략의 서로 다른 구현이 모순된 결과를 산출할 수 있다는 것을 의미합니다.

NGFS 시나리오 프레임워크

중앙은행과 금융 감독기관의 컨소시엄인 녹색 금융 시스템 네트워크(NGFS)는 금융 스트레스 테스트와 장기 위험 평가에 점점 더 많이 사용되는 표준화된 기후 시나리오 세트를 개발했습니다.

NGFS 시나리오는 세 가지 넓은 경로에 걸쳐 있습니다. 질서 있는 전환 시나리오는 기후 정책이 일찍 도입되고 점진적으로 강화되어 저탄소 경제로의 원활한 전환을 허용한다고 가정합니다. 무질서한 전환 시나리오는 정책 조치의 지연 후 급격한 강화를 가정하여 급격한 조정 비용을 만들어냅니다. 온실 세계 시나리오는 제한적이거나 없는 정책 조치를 가정하여 완화되지 않은 기후 변화로 인한 심각한 물리적 위험을 초래합니다.

각 경로는 자산 가격에 대해 뚜렷한 함의를 생성합니다. 질서 있는 전환은 점진적으로 적응할 수 있는 기업을 선호하고 경직된 탄소 집약적 비즈니스 모델을 가진 기업에 불이익을 줍니다. 무질서한 전환은 탄소 집약적 기업(갑작스러운 정책 충격을 통해)과 청정 에너지 기업(수요 변동성을 통해) 모두에 꼬리 위험을 만들어냅니다. 온실 세계 시나리오는 주로 취약 지역의 부동산, 농업, 인프라를 포함하여 물리적 위험에 노출된 자산에 영향을 미칩니다.

금융 기관은 NGFS 시나리오를 사용하여 기후 스트레스 테스트를 수행하도록 점점 더 요구되고 있습니다. ECB는 2022년에 첫 번째 경제 전반 기후 스트레스 테스트를 완료했으며, 영란은행과 연방준비제도이사회도 자체 테스트를 시행했습니다. 이러한 규제적 스트레스 테스트는 기후 시나리오를 구체적인 자본 요건으로 전환하여 기후 위험이 자산 가치에 영향을 미치는 새로운 채널을 만들어내고 있습니다.

탄소 헤지 포트폴리오 구성

연구 문헌은 탄소 노출을 체계적으로 관리하고자 하는 투자자를 위한 몇 가지 실용적 접근법을 제시합니다.

탄소 팩터: 롱-숏 구성

Bolton과 Kacperczyk의 논리에 따라, 탄소 팩터는 롱-숏 포트폴리오로 구성할 수 있습니다. 탄소 배출이 높은 주식을 매수(탄소 프리미엄을 얻는)하고 탄소 배출이 낮은 주식을 매도하는 것입니다. 이 팩터는 자산 가격 결정의 다른 체계적 위험 팩터와 유사하게 행동합니다. 평균적으로 양의 프리미엄을 얻지만 기후 정책 전개와 연결된 변동성을 도입합니다.

탄소 프리미엄을 수확하고자 하는 투자자는 전환 위험을 수용하면서 고배출 주식으로 기울일 것입니다. 탄소 위험을 헤지하고자 하는 투자자는 반대 포지션을 취하여, 규제 충격에 대한 보호를 위해 더 낮은 기대 수익률을 수용할 것입니다.

탄소 집약도 대 절대 배출량

포트폴리오 구성에는 절대 배출량(CO2 총 톤수)과 탄소 집약도(매출 또는 시가총액 단위당 배출량) 사이의 선택이 필요합니다. Bolton과 Kacperczyk는 두 측정치 모두 수익률을 예측한다고 밝혔지만, 탄소 집약도가 크기 중립적이기 때문에 포트폴리오 구성에 더 유용합니다. 절대 배출량은 높지만 매출 달러당 탄소 집약도가 낮은 대기업은 절대 배출량은 낮지만 집약도가 높은 소규모 기업보다 전환 위험이 더 적을 수 있습니다.

헤지의 과제

Engle, Giglio, Kelly, Lee, Stroebel (2020)은 기후 뉴스의 텍스트 분석을 사용하여 기후 변화 위험을 헤지하는 방법을 개발했습니다. 그들은 미디어 보도에서 기후 뉴스 지수를 구성하고 이 지수의 혁신에 대해 헤지하는 포트폴리오를 구축했습니다. 그들의 접근법은 핵심적인 과제를 예시합니다. 기후 위험이 수십 년에 걸쳐 전개되기 때문에 전통적인 단기 헤지 도구는 기후 노출에 적합하지 않습니다. 기후 회복력 있는 자산에 대한 직접 투자와 전략적 섹터 배분을 포함한 장기적 접근법이 포트폴리오 기후 위험 관리에 파생상품 기반 헤지보다 더 효과적일 수 있습니다.

아직 해결되지 않은 것

몇 가지 중요한 질문이 미해결로 남아 있습니다. 첫째, 기후 위험이 더 널리 인식되고 가격에 반영됨에 따라 탄소 프리미엄이 지속될 것인지의 문제입니다. 위험 팩터 가격 결정의 논리는 기본 위험이 실재하는 한 그렇다고 시사합니다. 그러나 탄소 집약적 산업이 축소되고 전환 위험이 완전히 가격에 반영되면 프리미엄은 감소하거나 역전될 수 있습니다.

둘째, 투자자들은 물리적 위험과 전환 위험을 어떻게 가중해야 하는지의 문제입니다. 현재 가격 결정은 물리적 위험보다 전환 위험을 훨씬 더 많이 반영하는 것으로 보이며, 이는 충분히 긴 투자 기간을 가진 투자자에게 장기적 가격 오류 기회를 만들어낼 수 있습니다.

셋째, ESG 평가가 신뢰할 수 있는 기후 신호를 제공하도록 개혁될 수 있는지의 문제입니다. Berg-Koelbel-Rigobon의 발견은 현재의 ESG 평가 인프라가 기후 위험 측정 도구로서 적합하지 않다는 것을 시사합니다. 전향적 시나리오 분석과 결합된 직접 배출 데이터가 기후 인식 투자를 위한 더 신뢰할 수 있는 기반을 제공할 수 있습니다.

이 논문들의 증거는 기후 위험이 실재하고, 가격에 반영되며, 중요성이 커지고 있지만 이를 측정하고 관리하는 데 사용할 수 있는 도구가 아직 불완전하다는 것을 시사합니다. 전환 위험, 물리적 위험, 규제 위험의 구별을 이해하고 복합 ESG 점수보다 직접 배출 데이터에 의존하는 투자자가 기후 변화의 가격 결정이 아직 초기 단계에 있는 금융 시스템을 더 잘 탐색할 수 있는 위치에 있습니다.