The choice of probability mapping in ESG questionnaire scoring: a structural risk-metric perspective for venture-capital and private-equity due diligence, with a dynamical-systems foundation
본 논문은 ESG 점수 산정 시 확률 매핑의 선택이 기술적인 사후 고려 사항이 아니라 결정적인 구조적 리스크 결정임을 논하며, 서로 다른 매핑 방식이 등급 결과를 어떻게 극적으로 변화시킬 수 있는지를 입증하고, 벤처 캐피털 및 사모펀드의 실사 과정에서 방어 가능하고 비교 가능한 ESG 평가를 보장하기 위한 검증 가능한 역동성 기반의 기준을 제안한다.
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고위험 금융의 세계에서 투자자들은 종종 어려운 난제에 직면한다. 바로 역사가 없는 기업의 성격을 어떻게 측정할 것인가 하는 문제다. 벤처 캐피털리스트와 사모펀드가 신생 스타트업에 투자하려 할 때, 그들은 과거의 신용 점수나 수십 년간의 재무 보고서에 의존할 수 없다. 대신 그들은 구조화된 설문지, 즉 기업이 환경, 노동자, 그리고 자체 거버넌스를 어떻게 대하는지에 대한 예/아니오 질문의 연속에 의존해야 한다. 답변들은 하나의 숫자로 합산되며, 이 점수는 기업이 윤리적 기준과 얼마나 부합하는지를 나타내기 위한 것이다. 그러나 가공되지 않은 숫자 그 자체는 해석하기 어렵다. 이를 유용하게 만들기 위해 분석가들은 그 점수를 확률, 즉 해당 기업이 좋은 투자처가 될 확률 혹은 반대로 실패할 위험성을 나타내는 백분율로 변환해야 한다. 이 변환 단계는 모든 등급 뒤에 숨겨진 보이지 않는 엔진이지만, 지금까지 이 변환이 어떻게 이루어지는지를 규정하는 규칙은 깊은 추론보다는 편의를 위해 선택된 사소한 기술적 세부 사항으로 취급되어 왔다.
연구자 프란체스코 유세피(Francesco Eusepi)의 새로운 연구는 이러한 안일한 접근 방식에 이의를 제기하며, 설문지 점수를 확률로 변환하는 데 사용되는 방법이 단순한 수학적 선호도가 아니라 투자의 결과를 근본적으로 바꾸는 결정이라고 주장한다. 이 논문은 서로 다르지만 똑같이 타당한 두 가지 수학적 방법이 동일한 답변 세트를 가지고도 동일한 기업에 대해 완전히 다른 등급을 산출할 수 있음을 보여준다. 한 시나리오에서 어떤 기업은 즉각적인 개선이 필요한 고위험 투자처로 분류될 수 있지만, 다른 (하지만 여전히 방어 가능한) 방법을 사용하면 동일한 기업이 최상위 수준의 저위험 기회로 평가될 수 있다. 이 연구는 이 변환을 위한 엄격하고 합의된 규칙이 없다면, 윤리적 투자의 전체 시스템이 일관성을 잃게 되어 기업들을 공정하게 비교하거나 여러 기업이 제공하는 등급을 신뢰하는 것이 불가능해진다고 시사한다.
문제의 핵심은 변환을 수행하는 곡선의 형태에 있다. 0에서 시작하여 1까지 상승하며 완전한 위험에서 완전한 안전으로의 변화를 나타내는 선을 상상해 보라. 이 연구는 이 선의 두 가지 특정 형태를 비교한다. 하나는 꾸준하고 매끄럽게 상승하는 형태이고, 다른 하나는 초반에 매우 빠르게 치솟았다가 평탄해지는 형태이다. 연구진이 이 두 가지 형태를 동일한 가상의 기업들에 적용했을 때, 결과는 놀라웠다. 매끄럽고 꾸준한 곡선을 사용했을 경우, 가능한 최대치 중 50점을 받은 중간 점수의 기업은 안전하다고 간주되기 전 상당한 작업이 필요한 결함이 있는 투자처로 평가되었다. 그러나 동일한 점수를 초반에 급격히 상승하는 곡선에 통과시켰을 때, 그 똑같은 기업은 최상위 수준의 안전한 투자처로 평가되었다. 이는 단순한 미세한 조정이 아니라, 10단계 등급 척도에서 7단계나 차이 나는 변화였다. 즉, 두 명의 분석가가 동일한 데이터를 보고 두 가지 모두 논리적 테스트를 통과하는 방법을 사용하더라도, 투자 여부에 대해 정반대의 결론에 도달할 수 있다는 것을 의미한다.
논문은 은행이 기업의 파산 위험을 평가하는 방식과 평행 이론을 끌어온다. 이 분야에서 전문가들은 기업이 재무적 실패로부터 얼마나 떨어져 있는지를 측정하는 '디폴트 거리(distance to default)'라는 개념을 사용한다. 그런 다음 그 거리를 파산 확률로 바꾸기 위해 특정한 수학적 도구를 사용한다. 연구는 ESG 설문지가 이와 같은 방식으로 작동한다고 주장한다. 즉, 점수는 '거리'이고 확률 지도는 '도구'라는 것이다. 은행이 파산 위험을 측정하는 도구를 바꿀 때 전체 시스템을 재조정하지 않고 임의로 바꾸지 않듯이, ESG 평가 기관들도 그 결과를 이해하지 못한 채 확률 지도를 바꾸어서는 안 된다. 연구는 도구의 선택이 점수 축 상에서 '위험 구역'과 '안전 구역'이 어디에 위치하는지를 결정한다고 보여준다. 한 방법은 가능한 전체 범위에 걸쳐 등급을 고르게 분산시켜 기업 간의 미세한 차이를 구분할 수 있게 한다. 반면, 수학적으로는 타당하지만 다른 한 방법은 거의 모든 등급을 점수 범위의 아주 작은 조각으로 압축하여, 점수가 거의 완벽해지기 전까지는 좋은 기업과 훌륭한 기업의 차이를 구별하는 것을 거의 불가능하게 만든다.
이 연구는 투자자들이 겪는 즉각적인 혼란을 넘어, 신뢰와 거버넌스에 관한 더 깊은 문제를 강조한다. 만약 이러한 등급을 계산하는 데 사용되는 방법이 명시적으로 밝혀지고 정당화되지 않는다면, 그 결과로 나오는 숫자들은 진정으로 비교 가능하지 않다. 한 기업의 등급이 다른 기업의 등급과 전혀 다른 의미를 가질 수 있는데, 이는 단순히 그들이 수학을 처리하기 위해 서로 다른 곡선을 사용했기 때문이다. 논문은 어떤 방법이든 공정하고 일관성을 유지하기 위해 따라야 할 엄격한 규칙, 즉 공리(axioms)를 제안한다. 연구는 가장 신뢰할 수 있는 방법은 기업의 점수가 조금씩 개선될 때마다 등급도 비례하여 개선되는, 꾸준하고 예측 가능한 힘처럼 작동하는 방식이라고 제안한다. 로지스틱 시그모이드(logistic sigmoid)라고 알려진 이 접근 방식은, 대부분의 데이터를 무시하는 대신 성능의 전체 스펙트럼에 걸쳐 등급 시스템이 민감하게 반응하도록 보장한다.
이 결과는 금융계에 경고를 보낸다. 윤리적 책임을 측정하는 데 사용되는 도구는 이익을 측정하는 데 사용되는 재무 모델만큼이나 엄격하게 선택되어야 한다는 것이다. 이 연구는 새로운 자연 법칙을 발견했다고 주장하는 것이 아니라, 확정된 것으로 간주되었던 시스템 속의 숨겨진 변수를 드러냈을 뿐이다. 확률 지도의 선택이 기업을 낙제점에서 합격점으로 옮길 수 있음을 보여줌으로써, 이 연구는 실사(due diligence)가 어떻게 수행되어야 하는지에 대한 재평가를 촉구한다. 연구는 시스템이 방어 가능하고, 감사 가능하며, 진정으로 유용해지기 위해서는 변환 방법이 공개되고 표준화되어야 한다고 주장한다. 이러한 명확성이 없다면, 수십억 달러의 투자 결정에 영향을 미치는 등급은 모델러의 임의적인 선택에 취약한 상태로 남아, 진정으로 자격을 갖춘 기업으로부터 자본을 잘못 유도할 위험이 있다.
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