투자자들이 ESG 데이터를 사용하게 되는 동기는 무엇인가요?

UN-PRI는 ESG 개념을 처음 제시한 대규모 기관 중 하나이며, 2005년부터 이 개념은 전 세계적으로 주목을 받기 시작했습니다. 그 이후로 점점 더 많은 기관이 이 개념에 동참하여 2020년까지 UN PRI에 서명한 기관은 100개에서 3,000개 이상으로 늘어났으며, 총 관리 자산은 약 104조 달러에 달했습니다.

출처: UN PRI

Morgan Stanley(2016)의 보고서에 따르면 자산 운용사들이 지속 가능한 투자 관행을 채택하게 된 주요 동인은 다음과 같습니다:

• 클라이언트 수요(29%)
• 재무적 수익 잠재력(15%)
• 리더십의 개인적 가치(10%)

2018년 옥스퍼드 대학교의 한 교수가 실시한 투자자 설문조사에 따르면 투자자들은 ESG 정보가 투자 성과에 재정적으로 중요하기 때문에 이를 활용한다고 답했습니다. 또한 유럽 투자자들은 미국 투자자보다 기업 참여가 ESG 이슈를 해결하기 위해 기업 부문에 변화를 가져올 수 있다고 더 강하게 믿고 있습니다.

투자 동기로는 고객 수요 증가와 같은 전략적 재무적 이유나 유사 기업과의 차별화를 꼽은 비율이 소규모 기업 응답자보다 대기업 응답자 비율이 훨씬 높았습니다. Amundi의 글로벌 주식 책임자 니콜라스 멜후이쉬는 "우리는 기업을 볼 때 단지 ESG를 잘하고 있기 때문에 그 기업을 보는 것이 아니라, 잠재적인 두 회사가 있는데 한 회사는 모범적인 지배구조를 가지고 있고 다른 회사는 그렇지 않은데 둘 다 비슷한 업사이드가 있다면 당연히 지배구조가 더 좋은 회사를 선호할 것입니다."라고 말합니다. 반면, 개인 투자자들은 투자 결정 시 ESG 정보를 고려하는 것을 윤리적 책임으로 여길 가능성이 더 높습니다.

투자자에게 ESG 요소를 무시하는 것은 수익자에게 제공되는 수익에 중대한 영향을 미치는 위험과 기회를 무시하는 것입니다. ESG 원칙은 매수 측 투자 의사 결정 과정의 거의 모든 측면을 뒷받침합니다.

투자 결정 과정에서 ESG 데이터 활용의 장벽

스테이트 스트리트 글로벌 어드바이저가 글로벌 기관 투자자 300명을 대상으로 설문조사를 실시한 결과, ESG 기준을 투자 프로세스에 통합하는 데 있어 재무적으로 중요한 데이터를 찾는 것이 가장 중요한 과제인 것으로 나타났습니다. 현재 매수 측에서는 투자 전략과 윤리적 책임을 조화시키는 방법에 대해 아직 합의하지 못하고 있습니다.

또 다른 과제는 투자 프로세스에 더 쉽게 도입할 수 있도록 정량적으로 측정하는 방법입니다. ESG 성과를 측정하는 것은 투자자에게 중요하지만 투자자에게는 매우 어려운 일이기도 합니다. 특히 투자자가 소규모 및 마이크로캡 기업에 투자하는 경우, 이러한 기업 중 상당수는 대규모 IR(투자자 관계) 부서가 없기 때문에 원활한 투자 의사 결정 과정에 도움이 될 수 있는 문서 준비에 착수하지 않은 경우가 많습니다.

중국은 또한 기업과 투자자들 사이에서 ESG 관행을 통합하는 데 있어 많은 어려움에 직면해 있습니다. "중국은 국제적인 ESG 평가 프레임워크와 표준을 현지에 적용하는 데 있어 성숙한 경험이 없습니다." 하베스트 펀드 매니지먼트의 ESG 리서치 책임자 캐서린 한은 이렇게 말합니다. "중국 시장은 현재 시장 상황, 정보 공개, 데이터 가용성, 데이터 품질, 투자자의 투자 철학을 개선해야 합니다."

하베스트 펀드와 같은 자산 운용사가 ESG 데이터를 사용하는 방식에 대한 개요

하베스트 펀드 매니지먼트는 중국에 본사를 둔 자산 관리 기관으로, 자체 ESG 평가 및 투자 프레임워크를 구축한 최초의 기업 중 하나입니다. 3개의 주요 기둥, 8개의 하위 범주, 23개의 지표, 110개 이상의 지표를 통해 하베스트는 ESG 등급 시스템을 사용하여 중국 상장 기업이 직면한 ESG 위험 노출과 기회를 평가합니다.

하베스트는 7명의 애널리스트로 구성된 팀을 통해 ESG 리서치를 수행합니다. 시장의 ESG 데이터 품질이 충분하지 않기 때문에 사내 연구, ESG 데이터 과학자 및 투자 분석가를 통해 이를 보완하고자 합니다.

Harvest의 투자팀은 ESG 연구 및 통합 프로그램을 감독합니다. ESG 애널리스트는 Harvest의 ESG 모델에 정보를 입력하여 ESG 연구에 기여합니다. 이 모델의 결과물에는 섹터 애널리스트와 포트폴리오 매니저가 투자 결정에 활용하는 ESG 점수와 인사이트가 포함됩니다. ESG 점수 프레임워크는 기업이 속한 산업이 직면한 재무적으로 중요한 ESG 이슈와 관련하여 기업의 운영 및 거버넌스의 성과를 측정합니다. 또한 Harvest는 포트폴리오 관점에서 ESG 성과를 분석하고, 이 데이터를 바탕으로 중요한 후발주자에 대한 비중 축소 또는 투자 철회를 고려합니다.

Harvest는 또한 프로세스에 인공 지능(AI)을 사용한다고 주장합니다. AI는 데이터 품질과 세분성을 개선하기 위해 다양한 공개 소스에서 수집한 비정형 데이터를 추출하고 처리하는 데 사용됩니다. 특히 자연어 처리(NLP)를 사용하여 ESG 주제를 모니터링하고 분류합니다.

참조:

아미르 아멜-자데, 조지 세라핌. 투자자가 ESG 정보를 사용하는 이유와 방법: 글로벌 설문조사에서 얻은 증거. 2018, 74(3):87-103.

라스 카이저. ESG 통합: 가치, 성장, 모멘텀. 2020, 21(1):32-51.

https://www.tradersmagazine.com/am/esg-on-the-buy-side/

https://www.mbachina.com/html/zx/202008/249212.html

http://www.pinlue.com/article/2019/09/2013/589646107908.html

https://news.hexun.com/2019-05-15/197199464.html

https://www.marketsmedia.com/buy-side-eyes-mandated-esg-disclosures/

https://www.bloomberg.com/professional/blog/buy-side-view-esg/

http://www.securitieslendingtimes.com/editorspicks/editorspicks.php?editors_picks_id=176

https://www8.gsb.columbia.edu/healthcare/publication/6748/esg-and-public-funds-risks-and-opportunities-for-investors

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