Climate Risk and Corporate Financial Asset Allocation: An Analysis Based on Double Machine Learning

기후 변화는 더 이상 단순히 기온 상승이나 빙하가 녹는 것에 관한 이야기가 아닙니다. 그것은 전 세계 기업들의 재무제표를 직접적으로 형성하는 힘이 되고 있습니다. 극단적인 날씨가 닥치면, 이는 단순히 농작물에 피해를 주거나 공장을 침수시키는 것에 그치지 않고, 기업들이 돈을 생각하는 방식 자체를 바꿉니다. 기업들은 자원을 기계나 건물 같은 물리적 자산에 계속 묶어둘 것인지, 아니면 빠르게 매각할 수 있는 현금, 채권, 주식과 같은 금융 자산으로 옮길 것인지를 결정해야 합니다. 이러한 변화를 '금융화(financialization)'라고 합니다. 수십 년 동안 경제학자들은 미래가 불확실해질 때 기업들이 안전장치로서 유동성 자금을 축적하는 경향이 있다는 것을 알고 있었습니다. 하지만 기후 리스크가 더 빈번하고 심각해짐에 따라 새로운 질문이 등장했습니다. 구체적인 물리적 기후 피해의 위협이 실제로 기업들로 하여금 실물 운영에서 금융 계좌로 자금을 이동하게 만드는가 하는 점입니다. 그리고 만약 그렇다면, 모든 기업이 똑같이 반응하는가, 아니면 어떤 기업들이 다른 기업보다 더 변화하기 쉬운가 하는 문제입니다.

한 연구자는 이 질문들에 답하기 위해 13년 동안 중국 내 수천 개 기업의 행동을 조사하며 연구를 시작했습니다. 연구자는 현지 날씨의 변동성, 구체적으로 일일 강수량이 매일 어떻게 변하는지가 기업의 자본 배분 방식을 어떻게 바꾸는지 이해하고자 했습니다. 단순한 평균값에 의존하면 기업 간의 중요한 차이를 놓칠 수 있기 때문에, 연구자는 경제 이론, 컴퓨터 시뮬레이션, 그리고 고급 머신러닝을 결합한 정교한 접근 방식을 사용했습니다. 연구자의 목표는 기업의 의사결정 과정을 층층이 파헤쳐서, 기후 리스크가 정말로 중요한지뿐만 아니라, 그것이 어떻게 작용하는지, 누구에게 가장 큰 영향을 미치는지, 그리고 우리가 보는 패턴이 실제인지 아니면 단순한 통계적 착시인지 확인하는 것이었습니다.

연구자는 먼저 전형적인 기업이 위험한 기후에 직면했을 때 어떻게 생각하는지를 상상하는 이론적 모델을 구축했습니다. 연구자는 날씨가 예측 불가능해질 때 기업이 왜 더 많은 금융 자산을 보유하기로 결정하는지에 대해 세 가지 뚜렷한 이유를 식별했습니다. 첫째, 대체 효과(substitution effect)입니다. 극단적인 폭우나 가뭄이 공장의 수익성을 떨어뜨리면, 기업은 자연스럽게 물리적 자산에 대한 투자를 중단하고 자금을 다른 곳으로 옮깁니다. 둘째, 예비적 동기(precautionary motive)입니다. 현금 흐름의 중단 위험이 커짐에 따라, 기업은 마치 가계가 비상시를 대비해 서랍에 여분의 현금을 보관하는 것처럼 완충 장치로서 더 많은 유동 자산을 보유합니다. 셋째, 실물 옵션 효과(real-options effect)입니다. 공장을 짓거나 무거운 기계를 구입하는 것은 흔히 되돌릴 수 없는 일방통행과 같기 때문에, 기업은 미래가 불안정해 보일 때 이러한 투자에 뛰어드는 것을 주저하게 됩니다. 대신, 그들은 자원을 더 유연한 형태로 보유하며 기다립니다. 이 모델은 세 가지 힘이 모두 함께 작용하여 기업을 금융 자산 쪽으로 밀어붙이지만, 그 반응의 강도는 기업이 자금을 움직일 수 있는 자유도가 얼마나 높은지에 따라 크게 달라질 것이라고 시사했습니다.

이 이론이 현실 세계에서도 통하는지 테스트하기 위해, 연구자는 2006년부터 2019년 사이 중국 증시에 상장된 3,415개의 비금융 기업 데이터를 수집했습니다. 연구자는 각 기업의 재무 기록을 가장 가까운 기상 관측소의 현지 날씨 데이터와 매칭시켰으며, 일일 강수량의 변동성을 기후 물리적 리스크의 척도로 사용했습니다. 결과의 견고함을 확보하기 위해 연구자는 일련의 고급 머신러닝 도구를 활용했습니다. 이 도구들은 결과를 미리 정해진 경직된 형태에 억지로 끼워 맞추지 않고도 데이터 내의 복잡한 패턴을 찾아내도록 설계되었습니다. 이를 통해 연구자는 날씨 리스크와 금융 행동 사이의 관계가 직선인지 곡선인지, 그리고 어떤 특정 유형의 기업들이 결과를 주도하고 있는지를 확인할 수 있었습니다.

분석 결과, 명확하고 일관된 패턴이 나타났습니다. 현지의 강수량 변동성이 증가함에 따라 기업들은 실제로 금융 자산 보유량을 늘렸습니다. 이 효과는 꾸준하고 선형적이었습니다. 즉, 날씨가 예측 불가능해질수록 기업이 보유한 금융 자산은 급격한 변화가 일어나는 임계점 없이 일정하게 증가했습니다. 평균적으로 그 효과는 완만했지만 통계적으로 유의미했습니다. 그러나 가장 놀라운 발견은 이러한 반응이 비즈니스 세계 전반에 고르게 퍼져 있지 않다는 점이었습니다. 금융 자산으로의 이동은 거의 전적으로 특정 그룹, 즉 '재무적 유연성'을 가진 기업들에 집중되어 있었습니다. 이들은 강력한 재무 상태를 갖추고 자본을 빠르게 이동시킬 수 있는 능력을 가진 기업들입니다. 이 기업들의 경우, 금융 자산의 증가는 상당했습니다. 반면, 부채가 많거나 투자 계획을 변경할 능력이 제한적인 '재무적 경직성'을 가진 기업들은 동일한 날씨 리스크에 직면했을 때조차 행동 변화가 거의 없었습니다.

연구자는 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 세 가지 이론적 경로가 이 변화에 각각 얼마나 기여했는지 세부적으로 분석했습니다. 연구자는 유연한 기업들의 경우, 자금을 이동시키는 결정이 주로 '선택'에 의한 것임을 발견했습니다. 즉, 그들은 수익성이 낮은 물리적 투자로부터 적극적으로 자금을 대체하고 예비적 현금 완충 장치를 구축했습니다. 그러나 경직된 기업들의 경우, 이 변화는 더 '수동적'이었습니다. 즉, 불확실성 때문에 새로운 물리적 프로젝트에 자금을 투입하기를 두려워하며 정체 상태에 머물게 된 것입니다. 이러한 구분은 매우 중요한데, 이는 동일한 외부 위협이라도 기업의 재무 건전성에 따라 매우 다른 내부적 반응을 유발할 수 있음을 보여주기 때문입니다.

이 연구의 가장 중요한 교훈은 아마도 이러한 발견을 어떻게 해석하느냐에 관한 것일 것입니다. 연구자는 기후 리스크가 기업 행동의 변화를 일으킨다는 점을 입증할 수 있었지만, 이 리스크가 기업이 미래에 무엇을 할지를 예측하는 데 있어서는 매우 형편없는 예측 변수라는 점도 발견했습니다. 만약 기후 노출도만을 보고 어떤 기업이 더 많은 금융 자산을 보유할지 추측하려 한다면, 대부분의 경우 틀릴 것입니다. 기업의 기존 재무 구조, 즉 부채가 얼마나 있는지, 현금을 얼마나 보유하고 있는지, 그리고 얼마나 유연한지가 날씨 그 자체보다 훨씬 더 중요하기 때문입니다. 이는 기후 리스크가 기업 의사결정의 실제 동력이기는 하지만, 규제 기관이나 투자자들이 어떤 기업이 어려움에 처해 있는지 포착하려고 할 때 신뢰할 수 있는 조기 경보 신호는 아니라는 것을 의미합니다.

연구는 기후 변화가 기업 금융에 미치는 영향은 실재하지만, 매우 불균등하다고 결론짓습니다. 기후 변화는 모든 기업에 똑같이 타격을 주는 것이 아니라, 대응할 수 있는 재무적 유연성을 가진 기업들에게 그 효과를 집중시킵니다. 정책 입안자와 규제 기관들에게 이는 기후 리스크를 관리하려는 노력이 모든 기업을 동일하게 취급하기보다는, 이러한 특정 유연한 기업들에 집중해야 함을 시사합니다. 또한 본 연구는 우리가 현재 경제를 모니터링하는 방식의 한계를 강조합니다. 단순히 기업들이 얼마나 많은 금융 자산을 보유하고 있는지를 지켜보는 것만으로는 그들이 얼마나 많은 기후 스트레스를 느끼고 있는지 알 수 없습니다. 그 신호는 너무 약하며, 기업 자체의 재무 전략에 의해 너무 쉽게 가려지기 때문입니다. 경제 이론과 현대 데이터 과학을 결합함으로써, 연구자는 물리적 세계인 날씨가 어떻게 비즈니스의 금융 세계를 재편하고 있는지에 대한 더 명확하고 미묘한 지도를 제공하였으며, 기후 리스크의 이야기가 단지 날씨에 관한 것이 아니라, 그에 대응할 수 있는 '누가 힘을 가졌는가'에 관한 것임을 보여주었습니다.