댓글
신의 시점에서
바라보는 ESG
2023 SUMMER
BEN FILEWOD · MURRAY COLLINS
SIMON DIKAU · ALEXIS MOYER · LUCA TASCHINI
Summary. 위성 기술은 ESG 리포팅을 혁신할 수 있지만, 공간금융 혁명에는 업계와 정부의 지원이 필수적이다.
상공에서 지구를 실시간으로 관찰하고, 분석가가 패턴을 식별해 내는 기술을 상상해 보자. 이러한 판옵틱 기술이 글로벌 금융 부문에 어떤 영향을 미칠까?
새롭고 다양한 금융 상품이 등장하고, 상대적으로 기술에 대한 접근성이 좋은 사람들은 비교 우위를 가질 것이다. 하지만 충분한 수의 사람들이 접근할 수 있다면, 시장은 이전에 볼 수 없었던 경제 활동의 부정적인 효과(외부효과)를 인식하고, 시장가격은 생산과 소비의 실제 가치를 포착하는 사회적 회계에 더 가깝게 만들 수 있을 것이다. 이러한 비용 발견은 지속 가능성과 형평성에 대한 선호가 증가함에 따라 자본을 재분배하고, 이로써 더 나은 재무정보를 변혁적 경제 변화의 지렛대로 삼을 수 있다.
우리가 설명한 기술은 환상이 아니다. 실제로 빠르게 현실로 다가오고 있다. 광학 이미지는 현재 0.30m 공간 해상도로 상업적으로 이용할 수 있으며, 정찰 위성은 0.1m 미만으로 작동할 가능성이 있다. 정지 궤도의 기상 위성들은 30초마다 동일한 지역의 이미지를 전송할 수 있지만, 금융 어플리케이션에 가장 적합한 고해상도 장비는 동일한 지역의 이미지를 5~16일에 한 번씩만 촬영한다. 공간 해상도가 높을수록 일반적으로 시야각이 좁아지고 재방문 시간도 길어지지만, 비용 하락이 많은 수의 소형 위성fleet of microsatellites이 만들어질 수 있게 했고, 이러한 단점을 극복하고 매일 고해상도 이미지를 상업적으로 이용할 수 있게 되었다.
하지만 판옵틱 시각으로도 한계는 있다. 광학 기기는 특히 구름이 가리면서 경제 활동을 관찰할 수 없는 시공간적 공백이 상당히 발생한다. 그리고 투자자가 관심을 두는 경제적 외부효과 중 상당수는 물리적 현상이 아니다. 소득 불평등과 같은 사회적 결과는 우주에서 관측될 수 없지만, 간접적인 측정이 가능한 물리적 흔적을 남길 수 있다. 중요한 것은 비물질적 현상이 경제 활동을 영위하는 사람들 간의 관계(예: 토지 소유 및 거래 약정 등)를 포함한다는 점이다. 이러한 관계 파악 없이 단순히 외부효과를 관찰하는 것만으로는 실제 활용할 수 있는 정보를 얻을 수 없다. 압도적인 데이터 흐름을 어떻게 요약해 재무 의사결정자에게 제시할지도 결과에 큰 영향을 미친다.
공간 금융의 잠재력을 실현하려면 우주에서 지구를 모니터링하는 급진적인 역량 변화가 글로벌 금융 시스템 전반에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 이해해야 한다. 기술 발전으로 지구 관측Earth Observation, EO 데이터를 활용하여 외부효과를 파악하는 수준이 향상되고 있지만, 금융 분야에서의 적용은 이제 시작 단계에 있다. 외부성에 대한 데이터가 금융 주체에게 유용한 정보가 되려면 해당 데이터가 공급망 내 어디에서 발생했는지를 추적할 수 있어야 하며, 의사소통에 적합한 형태로 요약되어야 한다. ESG 지표 산업이 성장하면서 이러한 요구를 충족하고자 노력하고 있지만, 기존 ESG 프레임워크 내에서 EO 데이터를 활용하려면 더 많은 작업이 필요하다.
영향력 귀속
EO 데이터를 비즈니스 인텔리전스(기업의 합리적 의사결정을 돕는 기술 분야)로 제공하는 산업은 이미 자리를 잡았지만, 기업의 ESG 성과 측정 분야에서 현세대 센서가 가진 잠재력은 아직 상당 부분 실현되지 않았다. 전부는 아니지만 대부분의 환경적 가치는 EO 데이터에서 직접 관찰할 수 있는 물리적 신호를 생성하는 반면, 사회적 및 거버넌스 가치는 그렇지 않은 경우가 많다. 그러나 생물 다양성이나 생태계 복원력과 같은 새로운 환경적 가치는 간접적으로만 모니터링할 수 있으며, 필요한 이미지 해석과 모델 구축에는 큰 비용이 들고 측정 정확도에도 제약이 있다. 그리고 현재 기술로는 지구 표면의 복사 특성이나 공간 구성을 변경하지 않는 다른 환경적 영향(예: 심해 해양 서식지)은 관찰할 수 없다.
공간 기반 센서가 사회 및 거버넌스 가치를 식별하는 능력은 더 제한적이다. 일부 사회적 가치는 물리적 신호를 가지고 있어 대리 측정이 가능하며(예: 지붕 재료 분류를 통해 가정의 경제적 형편 측정), 또 다른 사회적 가치는 데이터 레이어를 결합하여 추론할 수 있다(예: 소득 계층별로 주택과 환경오염 물질 방출원의 근접성). 기업의 약속과 활동을 EO 데이터 기록과 비교해 보면, 거버넌스의 특성을 추론할 수 있는 근거를 확보할 수 있다.
확인된 외부효과가 가격에 영향을 미치는 경우는 해당 활동이 글로벌 금융 활동의 일환이어야 한다. 예를 들어, 금융 부문이 환경에 유해한 활동에 자금을 지원하거나 이와 관련한 전환 위험(역자주: 금융시장이나 기업의 운영 방식의 전환 기간에 발생할 수 있는 위험)에 노출되는 경우, 또는 지속 가능성에 투자하는 것처럼 복잡한 연결고리를 추적해야 한다면 기존 데이터 세금이나 관세 기록처럼 전통적인 기존 데이터 소스를 대체하는 기술은 없다. 자발적 기업 공시로도 이러한 공백을 메울 수 없는데, 높은 성과를 내는 기업은 공시를 통해 경쟁사와 차별화되는 이점을 누릴 수 있지만, 성과 하위 기업은 그렇지 못하기 때문이다. 블록체인은 신뢰할 수 있는 공급망 기록을 남겨 악의적 기업을 적발하는 데는 용이하나, 이것 역시 공시로 인한 인센티브 문제를 해결하지는 못한다. 기계학습을 활용해 EO 데이터 기록에서 농장이나 인프라와 같은 물리적 자산을 매핑할 수 있지만, 이러한 자산을 금융기관(예: 투자 포트폴리오)에 연결하려면 여전히 전통적인 데이터가 필요하다. 전산 자원은 여러 데이터 스트림을 조정하는 데 도움이 될 수 있지만, 성공 여부는 궁극적으로 데이터 가용성, 즉 전통적인 관계 구축과 데이터 검색에 달려있다.
EO 데이터의 영향력을 최대로 끌어내려면 기업이 자체 보고를 하도록 강제해야 한다. 지속가능성 보고에 대한 국제 프레임워크와 표준은 아직 대부분 자발적 수준에 머물러 있지만, 이 원칙은 바뀔 수 있다. 2021년 주요 7개국(G7) 재무장관과 중앙은행 총재는 ‘기후 관련 재무 정보 공개를 의무화’를 약속했으며, 유럽연합은 EU 내에서 사업을 영위하는 상장기업 집단을 대상으로 ESG 영향을 공개하도록 기업 지속가능성 보고 지침을 채택할 예정이다.
ESG 공개 대상이 아닌 금융 포트폴리오 요소의 외부효과가 어디에 귀속되어 있는지 파악하려면 국가 간 무역 통계, 생산 분배, 또는 전력 조합 등의 총체적 집계를 고려해야 한다. 이렇게 귀속 추정의 범위가 넓어지면, 고해상도 식별력도 무용지물이 되고 왜곡된 결과를 초래할 수 있다. 글로벌 투자자는 ESG 측면에서 발생할 수 있는 부정적인 영향을 쉽게 최소화할 수 있지만, 개발도상국과 같이 평균적으로 저성장 지역에 있는 우수한 기업은 지속 가능한 발전을 촉진할 수 있는 가치주도 금융의 핵심에 접근하지 못할 수 있다.
재무 의사결정자에게 전달되는 정보는 이들의 행동을 바꾸며, 이에 따라 가격도 변화한다. 포트폴리오 전반에 걸친 경제 활동과 관련된 방대한 양의 데이터에서 어떤 정보를 어떻게 전달하느냐는 선택에 막대한 영향을 미칠 수밖에 없다. ESG 평가기관은 이러한 중요한 커뮤니케이션 역할을 수행하지만, 평가 자체가 금융 업계가 지속 가능한 활동의 우선순위를 정하고, 영향의 정도를 평가하는 데 필요한 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 독점적 측정 지표의 차이로 인해 보고된 지속가능성은 실제와 현저한 차이가 나고, 과학적 엄밀성을 따르기보단 참여를 극대화할 수 있는 지표가 선택된다. 실제로 지표는 현장에서의 ESG 영향보다는 공시와 같은 기업 운영 프로세스를 평가하는 경우가 많다. 이 밖에도 집계, 오차 전파, 선택 편향과 같은 요소는 더 복잡한 문제를 야기한다.
정책 우선 순위
EO 데이터는 비용을 할당하고, 가격을 조정하며 자본을 재배분해 경제적 지속 가능성을 높이는 금융 수단을 강화할 수 있지만, 이러한 영향력을 극대화하려면 두 가지 이상의 접근 방식이 필요하다. 예를 들어보자. 시중 은행에는 기업의 가치 정렬을 나타내는 신뢰성과 확장성을 가진 ESG 지표가 필요하지만, 투자 은행은 더 광범위하고 전문적인 EO 기반 상품을 도입할 수 있다. 중앙은행의 경우에는 탄소 저장량이나 생물 다양성 감소와 같은 가치를 포함해 거시경제 모델링과 금융 리스크 및 안정성 평가를 위한 경제 전반의 데이터 레이어가 필수적이다. 이러한 필요를 충족하기 위해 EO 데이터를 활용한다면 위험 식별, 투자 방향 재조정, 자본 비용 변경(예: 채권 발생 조건)을 비롯해 지속가능성 과제에 자본을 투입하는 새로운 금융 상품(예: 성과 연계 상품)이 지원이 가능해진다.
공간 금융이 가진 잠재력을 실현하기 위해 다음과 같은 권고 사항을 제안한다. 첫째, ESG 보고 프레임워크 내 EO 데이터의 활용이 제한적이라는 점은 금융과 원격 센싱 간 학제적 연결을 강화해야 함을 드러낸다. 기존의 자발적 및 의무적 규제 프레임워크는 글로벌 자산 식별 및 모니터링과 같은 새로운 EO 데이터 흐름과 호환되도록 개정(또는 새로운 프레임워크 구축)되어야 한다. 그리고 향후 호환성을 더욱 보장하려면 모든 자산에 대한 지리 공간 좌표와 기계 가독성 요소를 공시 프레임워크에 포함해야 할 것이다. EU의 기업 지속가능성 보고 지침과 같은 선도적인 시도도 이제는 이러한 요건을 반영해야 한다.
정책 결정자에게는 협력을 위한 여건을 조성하는 것이 중요하다. 영국의 ‘국가 우주 전략National Space Strategy’과 같은 구상은 학제 간 교류를 촉진하는 데 중요한 역할을 하는 사례이다. 공유된 이해와 지식을 구축하면 발전을 가속화할 수 있다. 예를 들어, 과학자는 지속가능성 관련 금융 상품에 있어 EO 데이터 품질이 중요하다는 것을 인식하고 있지만, 금융 분야에서 데이터 갱신 빈도 증가가 어떤 역할을 하는지 거의 알지 못한다. 반대로, 금융업계의 EO 데이터 상품 사용자는 일반적으로 공간 해상도의 중요성을 과대평가하는 경향이 있다. 이렇듯, 역량을 공유하면 데이터가 가진 제약사항을 간과하는 실수를 방지하는 데 도움이 된다.
둘째, 귀속 데이터의 활용성이 제한되면서 EO 데이터가 금융 시스템 내에서 가격 조정 역할을 하는데 병목 현상이 발생하고 있다. 많은 경제 주체가 정보 공개의 확대로 인한 혜택을 누리지 못하기 때문에 민간 부문만으로는 이 문제를 해결할 수 없다. 금융 규제 및 감독 당국을 거쳐 공시를 의무화하려는 노력은 중요한 진전이지만, 일부 지역에서만 시행되고 있을 뿐 아직 비상장 기업이나 중소기업에는 적용되지 않고 있다. 수십 년 동안 우주 기반 관측과 기계 학습 기반의 패턴 인식이 급속도로 발전했지만, 전통적인 경제 데이터의 품질과 가용성은 책임성 중심의 금융혁신을 제한하는 요인이 되었다.
귀속 문제를 해결하는 것은 쉽지 않지만, 기업 및 금융의 지속 가능성과 관련된 주목할 만한 이니셔티브의 집중적인 관심이 해결에 도움이 될 수 있다. UN이 소집한 ‘탄소중립 자산 소유자 연합Net-Zero Asset Owner Alliance’ 또는 금융 시스템 녹색화를 위한 네트워크Network for Greening the Financial System, NGFS를 사례로 들 수 있다. 기본적인 경제 통계자료에 접근하기 어려운 경우, 비즈니스 리더는 투명성과 공시 규범을 만들어 글로벌 공급망을 공개하는 노력을 기울여야 한다. 최빈국의 국가 통계 기관에 자금을 지원하고 교육하여 국가별 생산지의 매핑을 실현하는 것도 중요한 진전이 될 것이며, 앞서가는 기업을 가치 중심의 자금 출처에 연결하여 자발적인 공개를 유도하도록 더 큰 노력도 필요하다.
마지막으로, 형평성과 개인정보 보호와 관련된 정책 문제가 있다. 데이터를 실질적인 정보로 전환하는 역량은 고르게 분배되어 있지 않으며, 글로벌 금융 시스템 내 모니터링과 평가를 목적으로 EO 데이터를 더 많이 활용하는 것이 합법적이라고 당연시하면 안 된다. 개발자는 선제적으로 영향을 예측하고, 소외된 경제주체(예: 토지 이용 변화가 삼림 벌채 없는 공급망 약속의 대상이 되는 소규모 농민)의 참여를 유도해야 한다. 우주 분야에서 민간 부문의 주도권이 커지는 상황에서 이러한 노력은 시급하다.
글로벌 시장 경제에서 더 나은 정보는 더 효율적인 결과를 만들어낼 것이다. 적절한 여건이 조성된다면, 우주에서 지구상의 경제 활동을 모니터링하는 지속적인 혁신을 통해 투자자는 우리가 원하는 더 친환경적이고, 더 깨끗하며, 더 공정한 세상을 만들 수 있다. 외부효과를 귀속할 수 있고 EO 데이터가 가진 잠재력이 최대한 실현될 수 있다면, 공간 금융은 경제 부문의 책임성을 획기적으로 높여 글로벌 지속 가능성을 높일 수 있는 잠재력이 있다.
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BEN FILEWOD
벤 파일우드는 런던 정경대학의 조교수 연구 펠로우이다.
MURRAY COLLINS
머레이 콜린스는 스페이스 인텔리전스의 CEO이자 공동 창업자이다.
SIMON DIKAU
사이먼 디카우 생물다양성과 금융 안정성에 관한 NGFS-INSPIRE 연구 그룹의 리서치 책임자이자 글로벌 매니저이다.
ALEXIS MOYER
알렉시스 모이어는 스페이스 인텔리전스의 ESG 및 공간 금융 책임자이다.
LUCA TASCHINI
루카 타스키니는 에든버러 대학교 경영대학원의 기후변화 금융 분야 교수겸 의장이다.
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소셜임팩트 · 측정과 평가
신의 시점에서
바라보는 ESG
2023 SUMMER
BEN FILEWOD · MURRAY COLLINS
SIMON DIKAU · ALEXIS MOYER · LUCA TASCHINI
Summary. 위성 기술은 ESG 리포팅을 혁신할 수 있지만, 공간금융 혁명에는 업계와 정부의 지원이 필수적이다.
상공에서 지구를 실시간으로 관찰하고, 분석가가 패턴을 식별해 내는 기술을 상상해 보자. 이러한 판옵틱 기술이 글로벌 금융 부문에 어떤 영향을 미칠까?
새롭고 다양한 금융 상품이 등장하고, 상대적으로 기술에 대한 접근성이 좋은 사람들은 비교 우위를 가질 것이다. 하지만 충분한 수의 사람들이 접근할 수 있다면, 시장은 이전에 볼 수 없었던 경제 활동의 부정적인 효과(외부효과)를 인식하고, 시장가격은 생산과 소비의 실제 가치를 포착하는 사회적 회계에 더 가깝게 만들 수 있을 것이다. 이러한 비용 발견은 지속 가능성과 형평성에 대한 선호가 증가함에 따라 자본을 재분배하고, 이로써 더 나은 재무정보를 변혁적 경제 변화의 지렛대로 삼을 수 있다.
우리가 설명한 기술은 환상이 아니다. 실제로 빠르게 현실로 다가오고 있다. 광학 이미지는 현재 0.30m 공간 해상도로 상업적으로 이용할 수 있으며, 정찰 위성은 0.1m 미만으로 작동할 가능성이 있다. 정지 궤도의 기상 위성들은 30초마다 동일한 지역의 이미지를 전송할 수 있지만, 금융 어플리케이션에 가장 적합한 고해상도 장비는 동일한 지역의 이미지를 5~16일에 한 번씩만 촬영한다. 공간 해상도가 높을수록 일반적으로 시야각이 좁아지고 재방문 시간도 길어지지만, 비용 하락이 많은 수의 소형 위성fleet of microsatellites이 만들어질 수 있게 했고, 이러한 단점을 극복하고 매일 고해상도 이미지를 상업적으로 이용할 수 있게 되었다.
하지만 판옵틱 시각으로도 한계는 있다. 광학 기기는 특히 구름이 가리면서 경제 활동을 관찰할 수 없는 시공간적 공백이 상당히 발생한다. 그리고 투자자가 관심을 두는 경제적 외부효과 중 상당수는 물리적 현상이 아니다. 소득 불평등과 같은 사회적 결과는 우주에서 관측될 수 없지만, 간접적인 측정이 가능한 물리적 흔적을 남길 수 있다. 중요한 것은 비물질적 현상이 경제 활동을 영위하는 사람들 간의 관계(예: 토지 소유 및 거래 약정 등)를 포함한다는 점이다. 이러한 관계 파악 없이 단순히 외부효과를 관찰하는 것만으로는 실제 활용할 수 있는 정보를 얻을 수 없다. 압도적인 데이터 흐름을 어떻게 요약해 재무 의사결정자에게 제시할지도 결과에 큰 영향을 미친다.
공간 금융의 잠재력을 실현하려면 우주에서 지구를 모니터링하는 급진적인 역량 변화가 글로벌 금융 시스템 전반에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 이해해야 한다. 기술 발전으로 지구 관측Earth Observation, EO 데이터를 활용하여 외부효과를 파악하는 수준이 향상되고 있지만, 금융 분야에서의 적용은 이제 시작 단계에 있다. 외부성에 대한 데이터가 금융 주체에게 유용한 정보가 되려면 해당 데이터가 공급망 내 어디에서 발생했는지를 추적할 수 있어야 하며, 의사소통에 적합한 형태로 요약되어야 한다. ESG 지표 산업이 성장하면서 이러한 요구를 충족하고자 노력하고 있지만, 기존 ESG 프레임워크 내에서 EO 데이터를 활용하려면 더 많은 작업이 필요하다.
영향력 귀속
EO 데이터를 비즈니스 인텔리전스(기업의 합리적 의사결정을 돕는 기술 분야)로 제공하는 산업은 이미 자리를 잡았지만, 기업의 ESG 성과 측정 분야에서 현세대 센서가 가진 잠재력은 아직 상당 부분 실현되지 않았다. 전부는 아니지만 대부분의 환경적 가치는 EO 데이터에서 직접 관찰할 수 있는 물리적 신호를 생성하는 반면, 사회적 및 거버넌스 가치는 그렇지 않은 경우가 많다. 그러나 생물 다양성이나 생태계 복원력과 같은 새로운 환경적 가치는 간접적으로만 모니터링할 수 있으며, 필요한 이미지 해석과 모델 구축에는 큰 비용이 들고 측정 정확도에도 제약이 있다. 그리고 현재 기술로는 지구 표면의 복사 특성이나 공간 구성을 변경하지 않는 다른 환경적 영향(예: 심해 해양 서식지)은 관찰할 수 없다.
공간 기반 센서가 사회 및 거버넌스 가치를 식별하는 능력은 더 제한적이다. 일부 사회적 가치는 물리적 신호를 가지고 있어 대리 측정이 가능하며(예: 지붕 재료 분류를 통해 가정의 경제적 형편 측정), 또 다른 사회적 가치는 데이터 레이어를 결합하여 추론할 수 있다(예: 소득 계층별로 주택과 환경오염 물질 방출원의 근접성). 기업의 약속과 활동을 EO 데이터 기록과 비교해 보면, 거버넌스의 특성을 추론할 수 있는 근거를 확보할 수 있다.
확인된 외부효과가 가격에 영향을 미치는 경우는 해당 활동이 글로벌 금융 활동의 일환이어야 한다. 예를 들어, 금융 부문이 환경에 유해한 활동에 자금을 지원하거나 이와 관련한 전환 위험(역자주: 금융시장이나 기업의 운영 방식의 전환 기간에 발생할 수 있는 위험)에 노출되는 경우, 또는 지속 가능성에 투자하는 것처럼 복잡한 연결고리를 추적해야 한다면 기존 데이터 세금이나 관세 기록처럼 전통적인 기존 데이터 소스를 대체하는 기술은 없다. 자발적 기업 공시로도 이러한 공백을 메울 수 없는데, 높은 성과를 내는 기업은 공시를 통해 경쟁사와 차별화되는 이점을 누릴 수 있지만, 성과 하위 기업은 그렇지 못하기 때문이다. 블록체인은 신뢰할 수 있는 공급망 기록을 남겨 악의적 기업을 적발하는 데는 용이하나, 이것 역시 공시로 인한 인센티브 문제를 해결하지는 못한다. 기계학습을 활용해 EO 데이터 기록에서 농장이나 인프라와 같은 물리적 자산을 매핑할 수 있지만, 이러한 자산을 금융기관(예: 투자 포트폴리오)에 연결하려면 여전히 전통적인 데이터가 필요하다. 전산 자원은 여러 데이터 스트림을 조정하는 데 도움이 될 수 있지만, 성공 여부는 궁극적으로 데이터 가용성, 즉 전통적인 관계 구축과 데이터 검색에 달려있다.
EO 데이터의 영향력을 최대로 끌어내려면 기업이 자체 보고를 하도록 강제해야 한다. 지속가능성 보고에 대한 국제 프레임워크와 표준은 아직 대부분 자발적 수준에 머물러 있지만, 이 원칙은 바뀔 수 있다. 2021년 주요 7개국(G7) 재무장관과 중앙은행 총재는 ‘기후 관련 재무 정보 공개를 의무화’를 약속했으며, 유럽연합은 EU 내에서 사업을 영위하는 상장기업 집단을 대상으로 ESG 영향을 공개하도록 기업 지속가능성 보고 지침을 채택할 예정이다.
ESG 공개 대상이 아닌 금융 포트폴리오 요소의 외부효과가 어디에 귀속되어 있는지 파악하려면 국가 간 무역 통계, 생산 분배, 또는 전력 조합 등의 총체적 집계를 고려해야 한다. 이렇게 귀속 추정의 범위가 넓어지면, 고해상도 식별력도 무용지물이 되고 왜곡된 결과를 초래할 수 있다. 글로벌 투자자는 ESG 측면에서 발생할 수 있는 부정적인 영향을 쉽게 최소화할 수 있지만, 개발도상국과 같이 평균적으로 저성장 지역에 있는 우수한 기업은 지속 가능한 발전을 촉진할 수 있는 가치주도 금융의 핵심에 접근하지 못할 수 있다.
재무 의사결정자에게 전달되는 정보는 이들의 행동을 바꾸며, 이에 따라 가격도 변화한다. 포트폴리오 전반에 걸친 경제 활동과 관련된 방대한 양의 데이터에서 어떤 정보를 어떻게 전달하느냐는 선택에 막대한 영향을 미칠 수밖에 없다. ESG 평가기관은 이러한 중요한 커뮤니케이션 역할을 수행하지만, 평가 자체가 금융 업계가 지속 가능한 활동의 우선순위를 정하고, 영향의 정도를 평가하는 데 필요한 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 독점적 측정 지표의 차이로 인해 보고된 지속가능성은 실제와 현저한 차이가 나고, 과학적 엄밀성을 따르기보단 참여를 극대화할 수 있는 지표가 선택된다. 실제로 지표는 현장에서의 ESG 영향보다는 공시와 같은 기업 운영 프로세스를 평가하는 경우가 많다. 이 밖에도 집계, 오차 전파, 선택 편향과 같은 요소는 더 복잡한 문제를 야기한다.
정책 우선 순위
EO 데이터는 비용을 할당하고, 가격을 조정하며 자본을 재배분해 경제적 지속 가능성을 높이는 금융 수단을 강화할 수 있지만, 이러한 영향력을 극대화하려면 두 가지 이상의 접근 방식이 필요하다. 예를 들어보자. 시중 은행에는 기업의 가치 정렬을 나타내는 신뢰성과 확장성을 가진 ESG 지표가 필요하지만, 투자 은행은 더 광범위하고 전문적인 EO 기반 상품을 도입할 수 있다. 중앙은행의 경우에는 탄소 저장량이나 생물 다양성 감소와 같은 가치를 포함해 거시경제 모델링과 금융 리스크 및 안정성 평가를 위한 경제 전반의 데이터 레이어가 필수적이다. 이러한 필요를 충족하기 위해 EO 데이터를 활용한다면 위험 식별, 투자 방향 재조정, 자본 비용 변경(예: 채권 발생 조건)을 비롯해 지속가능성 과제에 자본을 투입하는 새로운 금융 상품(예: 성과 연계 상품)이 지원이 가능해진다.
공간 금융이 가진 잠재력을 실현하기 위해 다음과 같은 권고 사항을 제안한다. 첫째, ESG 보고 프레임워크 내 EO 데이터의 활용이 제한적이라는 점은 금융과 원격 센싱 간 학제적 연결을 강화해야 함을 드러낸다. 기존의 자발적 및 의무적 규제 프레임워크는 글로벌 자산 식별 및 모니터링과 같은 새로운 EO 데이터 흐름과 호환되도록 개정(또는 새로운 프레임워크 구축)되어야 한다. 그리고 향후 호환성을 더욱 보장하려면 모든 자산에 대한 지리 공간 좌표와 기계 가독성 요소를 공시 프레임워크에 포함해야 할 것이다. EU의 기업 지속가능성 보고 지침과 같은 선도적인 시도도 이제는 이러한 요건을 반영해야 한다.
정책 결정자에게는 협력을 위한 여건을 조성하는 것이 중요하다. 영국의 ‘국가 우주 전략National Space Strategy’과 같은 구상은 학제 간 교류를 촉진하는 데 중요한 역할을 하는 사례이다. 공유된 이해와 지식을 구축하면 발전을 가속화할 수 있다. 예를 들어, 과학자는 지속가능성 관련 금융 상품에 있어 EO 데이터 품질이 중요하다는 것을 인식하고 있지만, 금융 분야에서 데이터 갱신 빈도 증가가 어떤 역할을 하는지 거의 알지 못한다. 반대로, 금융업계의 EO 데이터 상품 사용자는 일반적으로 공간 해상도의 중요성을 과대평가하는 경향이 있다. 이렇듯, 역량을 공유하면 데이터가 가진 제약사항을 간과하는 실수를 방지하는 데 도움이 된다.
둘째, 귀속 데이터의 활용성이 제한되면서 EO 데이터가 금융 시스템 내에서 가격 조정 역할을 하는데 병목 현상이 발생하고 있다. 많은 경제 주체가 정보 공개의 확대로 인한 혜택을 누리지 못하기 때문에 민간 부문만으로는 이 문제를 해결할 수 없다. 금융 규제 및 감독 당국을 거쳐 공시를 의무화하려는 노력은 중요한 진전이지만, 일부 지역에서만 시행되고 있을 뿐 아직 비상장 기업이나 중소기업에는 적용되지 않고 있다. 수십 년 동안 우주 기반 관측과 기계 학습 기반의 패턴 인식이 급속도로 발전했지만, 전통적인 경제 데이터의 품질과 가용성은 책임성 중심의 금융혁신을 제한하는 요인이 되었다.
귀속 문제를 해결하는 것은 쉽지 않지만, 기업 및 금융의 지속 가능성과 관련된 주목할 만한 이니셔티브의 집중적인 관심이 해결에 도움이 될 수 있다. UN이 소집한 ‘탄소중립 자산 소유자 연합Net-Zero Asset Owner Alliance’ 또는 금융 시스템 녹색화를 위한 네트워크Network for Greening the Financial System, NGFS를 사례로 들 수 있다. 기본적인 경제 통계자료에 접근하기 어려운 경우, 비즈니스 리더는 투명성과 공시 규범을 만들어 글로벌 공급망을 공개하는 노력을 기울여야 한다. 최빈국의 국가 통계 기관에 자금을 지원하고 교육하여 국가별 생산지의 매핑을 실현하는 것도 중요한 진전이 될 것이며, 앞서가는 기업을 가치 중심의 자금 출처에 연결하여 자발적인 공개를 유도하도록 더 큰 노력도 필요하다.
마지막으로, 형평성과 개인정보 보호와 관련된 정책 문제가 있다. 데이터를 실질적인 정보로 전환하는 역량은 고르게 분배되어 있지 않으며, 글로벌 금융 시스템 내 모니터링과 평가를 목적으로 EO 데이터를 더 많이 활용하는 것이 합법적이라고 당연시하면 안 된다. 개발자는 선제적으로 영향을 예측하고, 소외된 경제주체(예: 토지 이용 변화가 삼림 벌채 없는 공급망 약속의 대상이 되는 소규모 농민)의 참여를 유도해야 한다. 우주 분야에서 민간 부문의 주도권이 커지는 상황에서 이러한 노력은 시급하다.
글로벌 시장 경제에서 더 나은 정보는 더 효율적인 결과를 만들어낼 것이다. 적절한 여건이 조성된다면, 우주에서 지구상의 경제 활동을 모니터링하는 지속적인 혁신을 통해 투자자는 우리가 원하는 더 친환경적이고, 더 깨끗하며, 더 공정한 세상을 만들 수 있다. 외부효과를 귀속할 수 있고 EO 데이터가 가진 잠재력이 최대한 실현될 수 있다면, 공간 금융은 경제 부문의 책임성을 획기적으로 높여 글로벌 지속 가능성을 높일 수 있는 잠재력이 있다.
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BEN FILEWOD
벤 파일우드는 런던 정경대학의 조교수 연구 펠로우이다.
MURRAY COLLINS
머레이 콜린스는 스페이스 인텔리전스의 CEO이자 공동 창업자이다.
SIMON DIKAU
사이먼 디카우 생물다양성과 금융 안정성에 관한 NGFS-INSPIRE 연구 그룹의 리서치 책임자이자 글로벌 매니저이다.
ALEXIS MOYER
알렉시스 모이어는 스페이스 인텔리전스의 ESG 및 공간 금융 책임자이다.
LUCA TASCHINI
루카 타스키니는 에든버러 대학교 경영대학원의 기후변화 금융 분야 교수겸 의장이다.