3년 동안 축적된 데이터...신뢰도·차별성 제고 모색 필요

[한스경제=박종훈 기자] 올해로 세 번째를 맞는 ESG행복경제연구소의 국내 기업 대상 ESG(환경, 사회, 거버넌스) 평가 자문위원으로 참여하고 있는 김부열 서울대 환경대학 교수는 매년 표본확대 등 외연을 키워오고 있는 점에 대해 높이 평가하며, 추후 심도 깊은 분석이나 연구, 공신력 있는 지표로 활용되기 위해 조사의 질을 강화하는 방식에 대한 고민이 필요하다고 제언했다.

ESG행복경제연구소는 2021년 국내 언론사 최초로 ESG 평가 자문단 회의를 거쳐 시총 50대 기업의 ESG 평가지수를 발표한 바 있다. 2022년에는 시총 100대 기업, 2023년에는 시총 200대 기업으로 대상을 확대해 조사 결과 등을 발표한다.

올해에도 역시 자문위원으로 참여한 김 교수는 "매년 조사 대상기업을 확대하는 측면은 대단히 의미 깊다"며 "그러나 변화하는 상황이나, 조사 기준의 업그레이드에 따라 이와 관련한 내용도 함께 공개된다면 패널데이터로서 중요성을 찾을 수 있을 것이다"라고 말했다.

패널데이터란 대상의 현상과 특성을 시간 순으로 기록한 시계열데이터와, 특정 시점에서 여러 대상의 현상과 특성을 수집한 횡단면데이터의 양쪽 속성을 모두 갖고 있다. 즉 ESG행복경제연구소의 조사처럼 여러 개체들의 지표를 연차별로 수집해 비교·분석이 가능한 것이다. 

시총 100대 기업에서 200대 기업으로 조사표본을 확대한 것 역시 지난해 김 교수의 제안에 따른 것이다. 3년 동안 축적된 데이터가 좀 더 값지게 활용될 수 있도록 내실을 기하자는 조언이다.

특히 조사 대상 기업이 매년 반복해 물망에 오를 수밖에 없는 현실을 감안하면, ESG행복경제연구소의 노력이 "보다 심도 깊은 분석도 패널데이터 구축 수준에 따라 가능할 거라 생각한다"고 말했다. 이는 단순히 순위 공표를 넘어서 환경, 사회, 지배구조 등 ESG 전 영역에 걸친 다양한 분야에서 심층 연구를 위한 자료로 활용될 수 있는 가능성을 이야기하는 것이다.

이는 곧 조사·입수할 수 있는 데이터의 질적향상을 의미하기도 하는데, 결국 분석 결과의 편향성을 줄일 수 있기 때문이다. 이에 대해 김 교수는 "데이터 처리와 데이터 입수 기법 등에 있어서 기업별로 원칙과 기준 등 역시 공개할 수 있다면, 앞서 언급처럼 신뢰성 있는 패널데이터로 자리잡는 데 유의미할 것이다"라고 덧붙였다. 조사 대상 기업의 수가 매년 늘어나며 공시된 자료를 일일히 수집하는 방식으로 조사가 점차 한계에 달할 수 있음을 지적한 것이다. 데이터 크롤링 기술 등을 활용해 필요한 부분의 자동화를 진행하고, 분석의 기술 역시 이를 활용하면 더 효율적으로 데이터를 축적할 수 있을 뿐만 아니라, 보다 치밀한 자료의 검토가 가능해 분석의 질을 높일 수 있다는 의미다.

아울러 연도별로 조사에 착수해 검토와 정리를 거쳐 발표하는 시점에 대해서는 조사 대상이 되는 기업들의 주요 자료 공시 시점 등을 감안해 유연하게 변동하는 방안도 실무적으로 고려해 볼 수 있다고 말하기도 했다. 

이는 곧 해가 바뀌고 연초에 결과를 발표하고 있는 현재 관행에서 볼 때, 2년 전 기준의 지표에 대한 분석이기에 보다 다양한 활용도 측면에서 아쉬운 점이 남을 수 있다는 지적이다.