KOREA ENERGY ECONOMICS INSTITUTE
울산광역시 중구 종가로 405-11 TEL I 052. 714. 2114 ZIP I 44543
ISBN 978-89-5504-727-1
7,000원
탄소효율성과 기업성과 간 관계 분석: 국내 기업의 사례 분석
2 0 1 9
수시
19-04
KOREA ENERGY ECONOMICS INSTITUTE
탄소효율성과 기업성과 간 관계 분석:
국내 기업의 사례 분석
수시 연구 보고서
19-04
www.keei.re.kr
신 동 현
참여연구진
연구책임자 : 연 구 위 원 신동현
요약 i
<요 약>
1. 연구배경
한국은 기업의 온실가스 감축을 유도하기 위해 2009년 ‘온실가스 목표 관리제’를 시행하였다. 하지만 ‘온실가스 목표관리제’는 정부의 감축 목표치 설정의 어려움과 기업의 비용부담 등 한계가 존재하여 2015년 부터 ‘배출권거래제’로 전환하였다. 배출권거래제가 시행되면서 기업은 본인의 감축여력에 따라 온실가스 감축 또는 외부 배출권 구입 등을 선택할 수 있어 온실가스 감축 비용을 절감할 수 있다.
기업의 생산 활동에는 에너지가 소비되고, 에너지 소비 과정에서 필연적으로 탄소가 배출되기 때문에 배출권거래제는 기업의 전반적인 성과에 주요한 영향을 미치게 된다. 이는 비단 에너지 소비량이 많은 발전, 석유화학, 철강 등 중공업에 국한되는 문제가 아니다. 섬유, 음식료품 등의 경공업 역시 탄소배출권제도 참여 대상으로 지정되었으며 배출권 거래제도에 참여하는 기업 수는 2015년 524개에서 2017년 기준 602개로 확대되었다. 배출권거래제의 확대에 따라 기업들의 탄소효율성을 개선 하는 것이 중요해지며, 탄소효율성 개선이 기업 성과에 미치는 영향을 분석하는 과정 역시 중요하다.
배출권거래제 1차 계획기간 동안 기업들은 무상으로 배출권을 지급 받았으며, 이로 인해 추가적인 비용 없이 탄소배출을 할 수 있는 틀을 마련하였다. 1차 계획기간이 종료되고 2차 계획기간이 시작되는 시점 에서 배출권 무상 배분에 따른 영향을 살펴보고 향후 배출권제도의
정착을 위해 어떠한 정책을 수립하는 것이 중요한지를 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 이러한 관점에서 지난 1차 배출권거래제 계획기간 동안 국내 기업의 탄소효율성 변화와 탄소효율성과 기업성과 사이의 관계를 분석하였다.
2. 주요 연구결과
제2장에서는 탄소효율성과 기업성과 사이의 관계를 분석한 국내 외 선행연구를 검토하였다. 탄소효율성이 기업성과에 긍정적 효과를 준다는 연구는 탄소 저감에 따라 기업의 경쟁력이 높아져 기업성과가 개선될 수 있다고 지적하였다. 반면, 탄소배출량이 많은 기업의 경우 탄소위험에 노출된 정도가 커서 더 높은 수익률이 요구되기 때문에 환경성과와 기업성과 사이의 역관계가 존재한다는 주장이다.
제3장에서는 국가온실가스 종합관리시스템을 통해 2012~2018년까지 362개의 기업별 탄소배출량 및 에너지소비량 자료를 확보한 후, 유가증권 시장에 상장된 기업을 대상으로 국내 기업의 탄소효율성 현황을 분석 하였다. 업종별 탄소배출량 및 에너지소비량의 연간변화 양상을 확인한 결과, 두 지표 모두 2015년 전후를 기점으로 급락하는 모습이 발견되 었다. 이에 따라 제3장에서는 패널회귀분석을 통해 실제로 2015년을
요약 iii
제4장에서는 포트폴리오 분석을 적용하여 탄소비효율성과 기업성과 사이의 관계를 분석하는 방법론을 설명하였다. 포트폴리오 분석방법은 CAPM 및 다요인모형이 대표적이며, CAPM으로 설명되지 않는 시장 이상현상을 설명하기 위해 다요인모형이 제시되었다. 본 연구에서는 Ostreich and Tsiakas(2015) 연구에 기반 하여 IME(inefficient minus efficient) 요인을 추가로 반영하였다. 본 연구에서는 총 4단계의 분석을 통해 탄소비효율성이 포트폴리오 수익률에 미치는 영향을 분석하였다.
첫 단계에서는 탄소비효율성 수준에 따라 포트폴리오를 구축하고 수익률의 차이를 비교하였다. 두 번째 단계에서는 CAPM 및 다요인 모형을 통해 시장 를 도출하고, 이를 비교하였다. 세 번째 단계에서는 Fama-MacBeth 추정을 통해 탄소비효율성 요인이 통계적으로 유의한 효과를 미치는지 검증하였다. 마지막 네 번째 단계에서는 탄소비효율성 요인의 효과를 검증하기 위해 CAPM, FF-3요인, FF-5요인 모형에 탄소비효율성 요인을 추가하여 확인하였다. 또한 GRS 검정을 통해 탄소비효율성 요인의 효과를 관찰하였다.
제5장에서는 포트폴리오 분석방법에 따라 국내 기업의 탄소효율성과 기업성과 간 관계를 분석한 결과를 제시하였다. 4단계에 따라 탄소비 효율성 지표가 기업성과에 영향을 미치는지 검토한 결과에 따르면, 첫 번째 단계에서 탄소비효율성에 따른 포트폴리오의 수익률을 비교 시 매출액 대비 CO
2
배출량에 따라 포트폴리오를 구축했을 때 탄소비 효율성이 높아질수록 평균 수익률이 증가하는 현상이 발견되었다.두 번째 단계에서 시장 의 크기를 비교해본 결과, CAPM 및 다요인모형에 탄소비효율성 요인을 추가할 경우 시장 의 크기가 작아졌으며, 변동성 역시 감소하는 모습이 나타났다. 세 번째 단계에서 Fama-MacBeth 분석을 수행한 결과, CAPM 모형에 IME 요인을 추가한 경우에는
IME가 통계적 유의성을 가졌으나, 그 이외의 FF-3요인, FF-5요인 모 형에서는 통계적 유의성이 없었다. 다만, SMB 요인을 제외한 모형에 서는 IME 요인이 양의 방향으로 통계적 유의성을 확보할 수 있었다.
이는 IME 요인이 초과수익률 중 일부를 설명하고 있음을 의미한다.
마지막 단계에서는 CAPM 및 다요인모형을 구축하여 시장 및 모형의 설명력이 바뀌는 모습을 관찰하였다. 분석결과 대부분의 모형에서 IME 요인을 추가함에 따라 시장 의 크기가 감소하였으며, 모형의 설명력도 개선되었다.
3. 정책 시사점
본 연구에서 배출권거래제를 기점으로 기업들의 탄소배출량은 유의적 으로 감소하였음을 확인할 수 있었다. 하지만 배출권을 무상 배분하는 상황에서 배출권거래제의 효과는 제한적일 수밖에 없다. 제5장의 실증 분석결과에서 확인할 수 있듯이 매출액 대비 탄소배출량이 많은 기업의 경우 배출권 무상 배분의 효과로 인해 수익률이 상승하는 현상이 발견 되었다. 특히 배출권거래제 시행 후 이러한 경향성이 더 크게 나타났다.
이는 배출권 무상 배분이 탄소효율성을 개선하는 방향으로 기업을 자극하는 것이 아니라, 오염물질을 많이 배출하는 기업에 불로소득을
요약 v
업체도 454개이며 총량도 3,701만 톤에 달할 만큼 배출권을 과도하게 배분한 것으로 판단되고 있다. 이렇듯 과도한 무상 배분으로 인하여 지난 1차 계획기간동안 기업들은 배출권거래제 도입으로 인해 부담을 느끼기 보다는 실제적인 불로소득을 얻을 수 있었다.
2018년부터 배출권거래제 2차 계획기간이 시작되어 유상할당 비중이 3%로 확대되었고, 기존 무상할당 업체들에도 벤치마크 할당 방식 등 탄소효율성 개선을 위한 다양한 정책이 시행되고 있다. 다만 EU 등과 비교했을 때 여전히 무상할당의 비중이 높은 편이며, 이로 인해 기업 들의 실질적인 탄소효율성 개선을 기대하기 어려운 현실이다. 기업의 비용을 수반하지 않는 무상할당 방식은 오히려 기업들로 하여금 불로 소득을 누려 탄소효율성 개선을 더디게 할 수 있으므로, 배출권거래제 정책의 보다 정밀한 조정이 필요하다.
Abstract i
ABSTRACT
1. Research Background
Korea launched the 'Greenhouse Gas Target Management System(GHG TMS)' in 2009 to encourage companies to reduce greenhouse gases.
However, the GHG TMS has been changed to the 'Emission Trading Scheme(ETS)' since 2015 due to limitations such as the government's difficulty in setting reduction targets and the company’s cost burden. As the emission trading system is implemented, companies can choose to reduce GHG emissions or purchase external permits according to their own ability to reduce greenhouse gas reduction costs.
During the first phase of ETS, firms were given free credits, which provided a framework for carbon emissions at no additional cost. At the end of the first planning period and at the beginning of the second planning period, it is very important to examine the impact of the free allocation of allowances and to identify what policy is important for the establishment of future allowances. In this regard, this study analyzes the relationship between carbon efficiency and corporate performance of Korean companies during the first ETS plan.
2. Summary
In empirical analysis, panel regression analysis was conducted to verify
that carbon efficiency has improved after 2015. As a result, CO
2
emissions were significantly reduced. However, in terms of carbon efficiency considering energy consumption, it did not change significantly after 2015. This can be interpreted as a lack of incentives for companies to improve carbon efficiency because a large number of credits have been allocated free of charge.The relationship between carbon efficiency and corporate performance of Korean was analyzed through the portfolio analysis method.
Specifically, we examined whether the carbon inefficiency index had an effect on corporate performance. The first step was to compare portfolio returns based on carbon inefficiency and build a portfolio based on CO
2
emissions for sales. According to the analysis results, the average return rate increases as carbon inefficiency increases. As a result of comparing the size of the market- in the second stage, adding carbon inefficiency factors to the CAPM and multifactorial models led to a smaller market- size and reduced volatility. In the third step, Fama-MacBeth analysis was performed. According to the analysis results, IME was statistically significant when the IME factor was added to the CAPM model. On the other hand, there was no statistical significance in the FF-3 and FF-5
Abstract iii
the market- size was reduced and the explanatory power of the model was improved by adding IME factor.
In this study, it was confirmed that after ETS, the carbon emissions of companies decreased significantly. However, the effect of ETS is limited in the situation of distributing the allowance without charge. As can be seen from the empirical analysis, the rate of return was found to be higher due to the effect of free allocation of carbon credits for companies with a large amount of carbon emissions compared to sales.
In particular, this tendency was larger after ETS. This means that free allocation of credits does not provoke companies to improve carbon efficiency, but provides windfall profit to companies that emit more pollutants.
In fact, the total emissions emitted by companies from the total of 1,685 million tons allocated during the first planning period, was 1,669 million tons. As a result, 402 of the 592 companies that were subject to ETS had margin allowances, and only 190 companies purchased credits. There are 454 companies that have carried forward their allowances to the second plan period, and the amount of carryover credits was 37 million tons. In other words, it means that the credits are over-distributed. Due to this excessive free allocation, companies were able to earn actual windfall profit over the last planning period, rather than feeling a load by the introduction of the ETS.
Since 2018, the second phase of ETS began, the share of paid-in allocation increased to 3%, and various policies for improving carbon
efficiency, such as benchmark allocation method, have been implemented in the existing free allocation companies. However, the share of free allocation is still high compared to the EU, which makes it difficult for companies to expect substantial improvement in carbon efficiency. Free allocation, which does not involve company costs, would rather slow companies to improve their carbon efficiency due to windfall profit, and thus more precise adjustments to emissions trading schemes are needed.
차례 i
제목 차례
제1장 서론 ··· 1
1. 연구의 배경과 목적 ··· 1
2. 국내 탄소배출권 거래제도 도입배경 및 현황 ··· 3
3. 연구의 가설 ··· 5
제2장 탄소효율성과 기업성과 간 관계에 대한 선행연구 ··· 7
1. 탄소효율성과 기업성과 간 관계에 따른 분류 ··· 7
2. 분석방법에 따른 분류 ··· 8
3. 탄소효율성 측정 ··· 13
4. 소결 ··· 14
제3장 국내 기업의 탄소효율성 현황 ··· 17
1. 분석자료 구축 ··· 17
2. 국내 기업의 탄소효율성 관련 변화 ··· 22
3. 소결 ··· 29
제4장 탄소비효율성과 기업성과 간 관계 분석방법 ··· 31
1. 포트폴리오 분석방법 ··· 31
2. 소결 ··· 38
제5장 탄소비효율성과 기업성과 간 관계 분석결과 ··· 39
1. 포트폴리오 분석결과 ··· 39
2. 소결 ··· 61
제6장 결론 ··· 63
1. 요약 및 정책 시사점 ··· 63
2. 연구의 개선방향 ··· 66
참고문헌 ··· 69
차례 iii
표 차례
<표 3-1> 참여기업의 상장시장 구분 ··· 18
<표 3-2> 상장시장별 업종(한국표준산업분류 기준) 비율 ··· 20
<표 3-3> 주요 데이터 설명 ··· 21
<표 3-4> 산업업종별 에너지소비량 중위 기업의 연간 에너지소비량 ···· 23
<표 3-5> 산업업종별 CO
2
배출 중위 기업의 평균 연간 CO2
배출량 ···· 26<표 3-6> 배출권거래제 시행 여부에 따른 탄소배출량 변화 ··· 28
<표 5-1> CO
2
배출량/매출액 기준 포트폴리오 월평균수익률 1 ··· 39<표 5-2> CO
2
배출량/매출액 기준 포트폴리오 월평균수익률 2 ··· 41<표 5-3> Fama-MacBeth 추정 결과 1 ··· 46
<표 5-4> Fama-MacBeth 추정 결과 2 ··· 47
<표 5-5> Fama-MacBeth 추정 결과 3 ··· 48
<표 5-6> Fama-MacBeth 추정 결과 4 ··· 48
<표 5-7> Fama-MacBeth 추정 결과 5 ··· 49
<표 5-8> Fama-MacBeth 추정 결과 6 ··· 50
<표 5-9> 규모-가치 포트폴리오의 α값 분포 1 ··· 52
<표 5-10> 규모-가치 포트폴리오의 α값 분포 2 ··· 53
<표 5-11> 규모-가치 포트폴리오의 α값 분포 3 ··· 54
<표 5-12> 규모-가치 포트폴리오의 α값 분포 4 ··· 54
<표 5-13> 규모-가치 포트폴리오의 α값 분포 5 ··· 55
<표 5-14> 규모-가치 포트폴리오의 α값 분포 6 ··· 56
<표 5-15> 규모-가치 포트폴리오의 α값 분포 7 ··· 57
<표 5-16> 규모-가치 포트폴리오의 α값 분포 8 ··· 57
<표 5-17> 규모-가치 포트폴리오의 α값 분포 9 ··· 58
<표 5-18> 규모-가치 포트폴리오의 α값 분포 10 ··· 59
<표 5-19> 규모-가치 포트폴리오의 α값 분포 11 ··· 60
<표 5-20> 규모-가치 포트폴리오의 α값 분포 12 ··· 60
차례 v
그림 차례
[그림 3-1] 산업업종별 에너지소비량 중위 기업의 연간 에너지소비량 ···· 22 [그림 3-2] 전기발전업 중위기업의 에너지소비패턴 변화 ··· 24 [그림 3-3] 산업업종별 CO
2
배출 중위 기업의 평균 연간 CO2
배출량 ···· 25[그림 5-1] CAPM 및 CAPM & IME에 따른 시장 α 비교 ··· 43 [그림 5-2] FF-3요인 및 FF-3요인 & IME에 따른 시장 α 비교 ··· 44 [그림 5-3] FF-5요인 및 FF-5요인 & IME에 따른 시장 α 비교 ··· 45
제1장 서론 1
제1장 서 론
1. 연구의 배경과 목적
산업화 이후 경제성장에 따라 에너지 사용량이 증가하며 온실가스 농도 또한 높아졌다. 2014년 세계 대기 중 온실가스 농도는 산업화 이 전에 비해 42% 상승했으며, 온실가스 배출량 중 75%가 에너지부문 및 산업공정 과정에서 배출되었다(에너지경제연구원, 2012). IPCC 역 시 2013년에 발간한 제5차 평가보고서에서 20세기 중반 이후의 기후 변화가 인간의 활동에 의한 결과물일 확률이 매우 높다(extremely likely)고 밝힌바 있다(IPCC, 2013). 이에 따라 기업 부문을 비롯하여 국가 전체 부문에서 온실가스를 감축해야한다는 세계적 합의가 형성되 었다.
한국 역시 기업의 온실가스 감축을 유도하기 위해 2009년 ‘온실가스 목표관리제’를 시행하여 기업의 온실가스 배출 저감을 유도하였다.
‘온실가스 목표관리제’하에서 정부는 해당 기업의 과거 3년간 배출 실적을 바탕으로 경제 상황, 생산량 예상, 온실가스 감축 계수 등을 종합적으로 고려하여 기업의 감축 목표치를 설정하고 기업의 감축이행 의무를 부여하였다. 기업은 연말까지 감축목표를 달성해야 하며, 달성 하지 못한 경우 과태료를 지불해야 했다.
하지만 ‘온실가스 목표관리제’는 정부의 감축목표치 설정의 어려움과 기업의 비용부담 등 한계가 존재했다(에너지경제연구원, 2012). 이로 인해 한국 정부는 2015년부터 ‘배출권거래제’를 도입하였다. 배출권거래
제도란 기업에게 온실가스 배출권을 할당하고, 할당 범위 내에서 자유 롭게 여분 및 부족분의 기업 간 거래를 허용하여 온실가스를 감축하는 방식이다. 이 경우 기업은 스스로의 감축여력에 따라 온실가스 감축 또는 외부 배출권 구입 등을 선택할 수 있어, 온실가스 감축 비용을 절 감할 수 있다(기획재정부, 2017).
기업의 생산 활동에는 에너지가 소비되고, 에너지 소비 과정에서 필연적으로 탄소가 배출되기 때문에 배출권거래제는 기업의 전반적인 성과에 주요한 영향을 미치게 된다. 이는 비단 에너지 소비량이 많은 발전, 석유화학, 철강 등 에너지다소비업종에 국한되는 문제가 아니다.
섬유, 음식료품 등의 경공업 역시 탄소배출권제도 참여 대상으로 지정 되었으며 배출권거래제에 참여하는 기업 수는 2015년 525개에서 2017년 기준 602개로 확대되었다(온실가스종합정보센터, 2019). 배출권거래제 의 확대에 따라 기업들의 탄소효율성을 개선하는 것이 중요해지며, 탄소효율성 개선이 기업 성과에 미치는 영향을 분석하는 과정 역시 중요하다.
배출권거래제 1차 계획기간 동안 기업들은 무상으로 배출권을 지급 받았으며, 이로 인해 추가적인 비용 없이 탄소배출을 할 수 있다. 1차 계획기간이 종료된 시점에서, 배출권 무상 배분에 따른 영향을 살펴보고 향후 배출권제도의 정착을 위해 어떠한 정책을 수립하는 것이 중요한 지를 파악하는 것은 매우 중요하다.
제1장 서론 3
2. 국내 탄소배출권 거래제도 도입배경 및 현황
한국은 교토의정서 하에서는 온실가스 감축 의무가 없었으나, 사전 적 대응력을 기르기 위해 배출권거래제 시행을 검토하였다. 2010년 한 국 정부는 ‘저탄소녹색성장 기본법’을 제정하여 배출권거래제 시행의 근간을 정리하였다. 2012년 ‘온실가스 배출권의 할당 및 거래에 관한 법률’이 제정되며 법적 근거를 마련하였으며, 2015년 1월부터 배출권 거래제를 정식 시행하였다.
배출권거래제 하에서 정부는 배출권거래제 대상 경제 주체들에 배출 허용총량(cap)을 부여하고, 대상 주체들은 정해진 배출허용량 내에서만 온실가스를 배출할 수 있다. 이때 효율적으로 온실가스를 감축할 수 있는 기업들과 비효율적인 기업들의 감축비용이 차이가 나기 때문에 기업들 사이의 배출권 거래(trade)가 발생하게 된다. 감축비용이 낮은 기 업들은 추가적으로 온실가스를 감축하여 잉여 배출권을 감축이 필요한 기업들에 판매할 수 있으며, 이를 통해 추가 수익을 얻을 수 있다. 반 대로 감축비용이 높은 기업들은 스스로 감축하는 것에 비해 배출권을 구 입하는 편이 비용 부담이 적기 때문에 배출권을 구입하여 비용을 절감 할 수 있다.
정부는 배출권거래제를 3차 기간으로 구분하여 점진적으로 확대하는 계획을 수립하였으며, 현재 1차 계획기간이 마무리된 상태이다. 1차 계획기간은 2015년부터 2017년까지의 3년간으로, 시범 운영의 성격이 짙다. 정부는 기업들의 부담 경감을 위해 배출권 전부를 무상으로 할 당하였으며, 23개 업종 중 20개 업종에 과거배출량 기반 할당방식 (Grandfathering, GF) 방식을, 나머지 3개 업종에는 과거활동자료량기반 할당방식(Benchmark, BM)을 진행하였다(환경부, 2017). 과거배출량
기반 할당방식(이하 GF방식)이란 기업별 과거 온실가스 배출실적을 기준으로 배출권을 할당하는 방식이다(공성용 외, 2015). 이 경우 기업은 과거 배출실적과 유사한 배출권을 할당받기 때문에 비용 부담이 적고, 정부 차원에서도 적정 배출수준에 대한 정보가 부족한 상황에서 적용이 용이하다(관계부처합동, 2017).
다만 이러한 방식의 무상 배분은 과거에 탄소를 많이 배출했던 기업 에게 더 많은 양의 배출권을 무상으로 지급하기 때문에 역진적인 성격이 존재한다. 특히 잉여 배출권은 시장에 판매하여 수익을 얻을 수 있기 때문에, 오히려 과거에 탄소를 많이 배출했던 기업이 추가수익을 얻을 수 있는 기회(windfall profit)를 제공하는 역할을 하게 된다.
2차 계획기간에는 1차 계획기간 23개 업종 중 3개 업종에만 시행했던 과거활동자료량 기반 할당방식(이하 벤치마크방식)을 확대하고 있다.
이 방법론은 제품 생산 시 설비의 효율성을 고려하여 배출권을 할당하 는 방식으로, 업체별 설비 효율성을 반영할 벤치마크계수를 설정하여 배출권을 할당하는 방식이다. 여기서 벤치마크계수란, 제품의 생산량 당 온실가스 배출량을 국내외 동종시설과 비교하여 효율적인 설비를 벤치마크로 삼아 이에 맞게 온실가스 배출량을 줄이도록 조정하는 계 수이다. 벤치마크 방식 하에서는 탄소대량배출기업의 불로소득을 일정 부분 제한할 수 있을 것으로 예상된다.
제1장 서론 5
3. 연구의 가설
본 연구는 다음 가설을 검증해보고자 한다.
• 가설 1: 배출권거래제 참여에 따라 기업들의 탄소배출량은 감소하였으나, 탄소효율성 개선 폭은 크지 않다.
지난 1차 배출권거래제 계획기간동안 대부분의 기업들은 탄소배출 권을 무상으로 배분 받았다. 이로 인해 기업들은 추가적인 비용부담을 크게 느끼지 않았으며, 탄소효율성 개선의 필요성 또한 크지 않았다.
이로 인해 기업의 탄소효율성은 추가적인 비용부담이 발생하지 않을 정도로만 개선될 뿐, 추가적인 개선폭은 크지 않을 것으로 예상된다.
• 가설 2: 배출권 무상배분으로 인해 기업은 불로소득(windfall profit)을 얻었다.
환경성과(environmental performance)와 재무성과(financial performance) 사이의 관계에 대해 상반되는 선행연구가 존재한다. 탄소효율성의 경우에도 기업 수익률에 혼재된 영향을 미칠 것으로 예상된다. 그러나 1차 계획기간과 같이 무상으로 배출권을 할당할 경우, 오히려 탄소를 많이 배출하는 것이 배 출권을 많이 확보하여 기업에 불로소득(windfall profit)을 제공할 수 있다.
이상의 2개의 주요 가설을 분석하기 위해서 포트폴리오 분석방법을 적용한다. 이를 통해서 탄소효율성과 기업성과 사이의 관계를 국내 기 업의 사례를 이용하여 실증분석하고 시사점을 도출하고자 한다.
본 연구의 구성은 다음과 같다. 제2장은 탄소효율성이 기업성과에 미치는 효과와 관련된 국내 외 선행연구를 검토하고 제3장은 국내 기
업의 탄소효율성, CO
2
배출량 및 에너지소비 현황 등을 다룬다. 제4장 은 포트폴리오 분석방법을 적용하여 탄소효율성과 기업성과 사이의 관 계를 분석하는 방법을 설명한다. 제5장에서는 국내 기업의 자료를 이 용하여 탄소효율성과 기업성과 간 관계를 실증분석하고 마지막으로 제 6장에서는 결론 및 시사점을 정리한다.제2장 탄소효율성과 기업성과 간 관계에 대한 선행연구 7
제2장 탄소효율성과 기업성과 간 관계에 대한 선행연구
1. 탄소효율성과 기업성과 간 관계에 따른 분류
선행연구들은 탄소배출량과 기업 성과 사이의 관계에 대해 크게 2가 지 측면의 주장이 존재한다.
첫 번째는 탄소 저감에 따른 기업의 경쟁력(competitiveness)을 개선 하여 기업 성과를 높일 수 있다는 주장이다(Schmidheiny and Timberlake, 1992; Porter and Linde, 1995). 탄소 저감에 따라 배출권거래제도 하 에서 발생하는 추가적인 비용을 절감할 수 있고, 기후변화 과정에서 기업의 경쟁력을 개선하는 역할을 하게 된다. 이로 인해 탄소 저감 기 업의 성과가 더 높아질 수 있다. In et al. (2019)은 미국 주식시장을 대상으로 탄소효율성이 기업 수익률에 영향을 미치는 주요한 요인임을 밝혔다.
두 번째는 오히려 반대 입장으로, 탄소배출량 증가가 기업성과에 긍 정적인 영향을 미친다는 연구이다. 일부 연구는 탄소위험(carbon risk) 측면에서 접근하여, 탄소배출량이 많은 기업의 경우 기업성과가 개선 될 수 있다고 주장한다. 탄소위험이란, 배출권거래제도 하에서 탄소 배출권의 가격이 불안정하기 때문에 기업의 미래 현금흐름에 영향을 미칠 수 있으며, 탄소배출에 따른 비용이 증가함에 따라 온실가스 배출량이 많은 업종에서 생산비용이 상승할 위험을 의미한다(Weitzman, 2009; Litterman, 2013). 이로 인해 탄소배출량이 많은 기업들은 탄소를 적게 배출하는 기업에 비해 더 높은 수익률이 요구된다.
일부 연구는 배출권거래제에 집중하여, 배출권 할당 방식에 따른 기 업 성과를 분석하기도 하였다. Oestreich and Tsiakas (2015)는 유럽 배출권시장을 토대로 무상으로 배출권을 할당하는 정책이 기업 주식 수익률에 양의 영향을 미침을 보였다. 무상으로 배출권이 배분되기 때 문에 잉여 배출권을 갖게 되는 다배출기업의 경우 불로소득(windfall profit)을 얻게 되고, 수익률이 개선될 수 있다는 주장이다.
2. 분석방법에 따른 분류
탄소효율성 등의 환경 관련 변수가 기업성과에 미치는 효과에 관한 연구 는 분석방법에 따라 크게 3가지로 구분되며 다음과 같다.
가. 패널분석
패널분석은 환경관련변수가 기업성과에 미치는 효과를 추정하는 가장 대 표적인 방법으로, 기업패널자료를 구축한 후 정태 또는 동태패널분석을 진 행하여 분석을 수행한다.
Oberndorfer(2009)는 패널모형을 이용하여, 유럽의 발전사업체의 주 가수익률이 탄소배출권가격에 양의 영향을 받는지를 분석하였다. 또한 GARCH 모형을 이용하여, 배출권가격의 변동성이 발전사업체 수익률
제2장 탄소효율성과 기업성과 간 관계에 대한 선행연구 9
소포집기술 때문이며, 장기적으로 설비개선정책을 취한 기업에서는 기 업성과가 개선됨을 확인하였다.
Horváthová(2012)는 체코의 기업데이터를 바탕으로 패널모형을 이 용하여 EP(environmental performance)가 FP(financial performance)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 단기적으로는 EP가 FP에 부정 적인 영향을 미치나, 장기적으로는 EP가 FP에 긍정적인 영향을 미침 을 확인하였다.
Konar and Cohen(2001)은 토빈의 q(tobin’s q) 및 무형자산(intangible asset)에 EP가 영향을 주는지 확인하기 위해 횡단면분석을 실시하였다.
분석 결과 독성화학물질(toxic chemical)의 배출량과 무형자산이 음의 관계로 나타났다. 즉, 오염물질의 배출을 줄이면 무형자산이 증가하여, 기업의 시장가치 역시 증가할 수 있음을 보였다.
Moreno and da Silva(2016)는 EUA가격이 스페인 오염배출업종의 수 익률에 영향을 미치는지를 분석하였다. 2008년 1월~2015년 9월(계획기 간 2차~3차 일부) 기간의 일별 자료를 이용하여, EUA가격의 효과를 분 석해본 결과, 2차 계획기간에는 양의 영향이, 3차 계획기간에는 음의 영 향이 나타났다. 이는 3차 계획기간에서 배출권 배분방식이 옥션으로 바 뀌었기 때문이다. 또한, EUA가격은 업종에 따라 다른 효과를 미치는 것으로 나타났다.
Gallego-Álvarez et al.(2015)은 21개 국가의 89개 기업의 연별자료 를 바탕으로 자기자본이익률(ROE: return on equity) 및 총자산순이익 률(ROA: return on assets)이 온실가스배출량에 영향을 받는지 분석하 였다. 제조업을 대상으로 패널분석을 진행한 결과, 온실가스배출량 감 축이 FP에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Lee et al.(2015)은 총 362개 기업의 2003~2010년까지 패널자료를 이
용하여 CO
2
배출량 및 친환경 R&D가 기업성과에 미치는 영향을 분석 하였다. 정태패널모형을 이용하여 분석해본 결과, CO2
배출량은 FP와 음의 관계, Eco R&D는 FP와 양의 관계로 나타나, 탄소저감 및 관련 R&D 지출 증가가 기업성과 개선으로 이어짐을 확인했다.Alexopoulos et al.(2018)은 그리스 제조업을 대상으로 ROE와 FP 사 이의 양방향 인과관계가 존재하는지를 분석하였다. 분석결과, EP가 FP 에 미치는 영향은 없었으나, FP가 오히려 EP에 양의 영향을 미쳤다. 즉, EP와 FP 사이의 선순환(virtuous circle)은 발견되지 않았다.
da Silva et al.(2016)은 EUA가격과 발전 산업의 주식수익률 사이의 장단기 관계를 살펴보는 연구로, 2008년 1월~2014년 7월의 자료를 바 탕으로 VECM(vector error correction model) 및 패널분석을 진행하였 다. 분석 결과 2차 계획기간 동안 EUA 가격이 발전부문의 수익률에 양 의 장기적인 영향을 미치는 것으로 발견되었으며, 이러한 효과는 비대 칭적이었다. 하지만 옥션으로 배분된 3차 계획기간에서는 유의하지 않 았다.
Ferrel et al.(2016) 연구는 기업의 사회적 책임(CSR: corporate social responsibility)과 수익률 사이의 관계를 분석하였다. CSR이 내생적으로 결정될 수 있기 때문에, 이를 반영한 도구변수 추정을 실시하였다. 분석 결과, CSR과 수익률이 양의 영향관계를 주고받고 있음을 확인하였다.
제2장 탄소효율성과 기업성과 간 관계에 대한 선행연구 11
의미한 영향을 미치는지를 분석하였다. 요인 모형을 이용하였으며, 특히 DMC(Dirty Minus Clean)를 새로운 요인으로 제시하였다. 실제로 탄소 프리미엄(carbon premium)이 존재하며, 오염다배출포트폴리오의 탄소 프리미엄이 더 크게 나타났다.
Derwall et al.(2005)은 CAPM(capital asset pricing model) 및 다요인 모형(multi-factor model)을 이용하여 친환경효율성 지수(eco-efficiency index)가 높은 기업들의 수익률이 낮은 기업에 비해 높은지를 확인하였 다. 탄소효율성과 관련한 새로운 요인을 만든 것은 아니며, 기존 선행연 구의 요인 모형을 이용하여, 친환경효율성에 따른 alpha를 비교하는 연 구였다. 분석 결과 친환경적인 포트폴리오의 alpha가 더 높게 나타났다.
Puopolo et al.(2015)은 미국을 대상으로 CAPM 및 FF-3factor 모형에 따른 alpha값이 녹색행동(green-factor) 수준에 따라 다른지를 비교하였 다. 산포도 등을 통해 분석해본 결과 green-factor가 높다고 유의적으로 alpha가 높지는 않았다. 즉, 녹색행동에 따른 수익률상의 추가적인 이익 이 없었다. 이 연구에서는 친환경 규제가 최근에 도입되었기에 효과가 낮다고 설명하고 있다.
In et al.(2019, WP)은 미국 736개 기업의 2005년 1월부터 2015년 12 월까지 자료를 이용하여, 포트폴리오 분석을 통해 EMI(Efficient- Minus- Inefficient)가 새로운 factor로서의 역할을 할 수 있는지를 비교분석하였 다. 분석 결과 EMI는 다른 factor(size, B/M, momentum)로 설명되지 않 는 요인이며, long efficient & short inefficient 전략을 취할 경우 매년 약 3.5~5.4%의 추가이익을 얻을 수 있음을 밝히고 있다.
Cohen et al.(1997) 연구는 high polluter와 low polluter 포트폴리오를 구성하여, 포트폴리오 분석을 실시하였다. low polluter의 수익률이 high polluter 및 시장수익률에 비해 높게 나타났다.
다. 기타 연구
이외의 연구들에서는 사례분석(event study), VAR(vector autoregressive model)분석, 메타분석, 일반균형모형(general equilibrium model) 분석 등 다양한 방법론을 이용하여 환경관련변수가 기업성과에 미치는 영향을 분석 하였다. Goulder et al.(2010) 연구는 일반균형모형을 이용하여, 미국경제를 모형화한 후 배출권거래제를 모형 내에 반영하여 거래제 시행에 따른 미국 경제의 반응을 분석하였다.
Ji et al.(2018)은 탄소배출권 가격의 결정요인 분석 및 관련한 선행연 구를 정리한 연구이다. Koch et al.(2014), Narayan and Sharma(2015) 역시 배출권가격의 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 가격 전망을 실시 한 연구이다.
Kumar et al.(2012)은 청정에너지 주가, 하이테크기업의 주가, 원유가 격, 탄소가격, 이자율을 포함하는 5변량 VAR를 이용하여 탄소가격이 청정에너지기업 및 하이테크기업의 주가에 어떠한 영향을 미치는지 분 석하였다. 청정기업의 주식은 과거 유가, 하이테크기업의 주가 및 이자 율에 영향을 받았다. 다만 탄소가격은 청정에너지기업의 주가에 유의적 인 영향을 미치지 못했다
Ramiah et al.(2013)에서는 사례분석을 통해 녹색정책 발표가 호주 주 식시장에 미치는 효과를 분석하였다. 또한, 강건성(robustness)을 확인하
제2장 탄소효율성과 기업성과 간 관계에 대한 선행연구 13
자주 발견되었으나, 다중회귀분석 등을 진행할 경우 관계가 유의하지 않은 경우가 많았다. 또한 양의 관계가 나타나는 연구에서는 EP가 FP로 전파되 기 위한 충분한 시간(appropriate time coverage)이 필요함을 알 수 있었다.
da Silva et al.(2016) 연구는 EUA 가격과 발전사업체의 주가 관계를 보기 위해 VECM 모형을 이용하였다. 이때는 13개 발전사업체의 수익 률을 가중평균하여 발전사업체의 수익률, 시장수익률, EUA 가격, 원유, 전력, 가스, 석탄 가격, 장기이자율 변수를 바탕으로 8변수 VECM 모형을 구축하였다.
3. 탄소효율성 측정
선행연구에서는 친환경지수를 측정하는 지표로 다양한 변수를 이용 하였다. Puopolo et al.(2015)은 Newsweek Green Ranking에서 추출한 green-factor 지수를 활용하였고, 일부 연구에서는 친환경지수를 직접 생성하여 이용하였다(Ramiah et al., 2013; Cohen et al., 1995; Horváthová, 2012).
탄소효율성지표로 국한할 경우, CO
2
배출량을 이용한 지표들이 자주 이용되었다. 유럽 및 선진국들의 경우 기업의 탄소배출량을 발표하고 있기 때문에, 이를 활용할 경우 보다 정확한 분석이 가능하다.이에 따라 일부 연구에서는 CO
2
배출량 자체를 탄소효율성으로 간 주하여 이용하였다(Gallego-Álvarez et al., 2015; Lee et al., 2015). 탄 소배출량 자체를 지표로 이용할 경우, 탄소효율성 계산이 용이하다는 장점은 있으나, 기업특성 및 기업의 수익성과 별개로 효율성이 측정된 다는 문제점이 존재한다. 대체로 탄소배출은 기업의 생산활동 과정에 서 발생하기 때문에, 기업의 생산이 활발해질 경우 탄소배출량이 증가하고, 기업의 성장세가 둔화될 경우 탄소배출량이 감소한다. 즉, 해당 기업의 노력여하와 별개로 탄소효율성이 계산되는 문제가 발생한다.
이에 따라 일부 연구들에서는 매출액 대비 CO
2
배출량을 이용하였다 (Alexopoulos et al., 2018; In et al., 2019). 이 경우, 생산량 변화로 인한 CO2
배출량이 조정되기 때문에 해당 기업의 실질적인 탄소효율성을 측정할 수 있다.4. 소결
제2장에서는 탄소효율성과 같은 환경성과와 기업성과와 관련된 선 행연구를 크게 2가지 관점에서 살펴보았다. 첫 번째 관점은 환경성과 와 기업성과의 관계에 대한 연구로, 두 가지 상반된 주장이 존재하였 다. 환경성과에 대해 긍정적인 주장은 탄소 저감에 따라 기업의 경쟁 력이 개선되어 기업성과가 개선된다는 주장이며, 반대 주장은 탄소위 험에 집중하여 탄소배출량이 많은 기업의 경우 탄소 위험에 노출된 정 도가 커서 더 높은 수익률이 요구되기 때문에 환경성과와 기업성과 사 이의 역관계가 존재한다는 주장이다.
분석방법 측면에서 환경성과가 기업성과에 주는 효과에 대한 연구는 패널분석, 포트폴리오분석, 기타분석으로 구분할 수 있다. 상당수의 연
제2장 탄소효율성과 기업성과 간 관계에 대한 선행연구 15
VAR분석 등의 기법을 이용하여 환경성과와 기업성과의 관계를 분석 하였다.
탄소효율성을 측정하는 방법에 대해서도 여러 연구가 존재하였다.
선행적으로 정립된 지표를 사용하는 연구가 존재하였으며, 탄소배출량 을 이용하여 새로운 지표를 만드는 연구도 존재했다. 특히 매출액 대 비 탄소배출량을 이용할 경우, 기업의 생산량 변화에 따른 탄소배출량 변화를 측정할 수 있기 때문에 보다 정밀한 탄소효율성 지표를 도출할 수 있다.
제3장 국내 기업의 탄소효율성 현황 17
제3장 국내 기업의 탄소효율성 현황
1. 분석자료 구축
가. 기업별 탄소배출량 및 탄소효율성 지표
선행연구를 통해 살펴보았듯이, 탄소효율성을 측정하기 위해서는 기 업의 탄소배출량 자료 확보가 필수적이다. 우리나라에서는 국가온실가 스 종합관리시스템(NGMS)을 통해 매년 말 배출권거래제 및 온실가스 목표관리제 참여기업의 에너지소비량 및 CO
2
배출량 자료를 제공 한다. 배출권거래제 관련 논의가 본격적으로 시작된 2011년부터의 연별 자료 형태로 제공되며, 현재 2018년 자료까지 NGMS로부터 얻을 수 있다.앞서 2장의 선행연구에서 살펴보았듯이 탄소효율성을 측정하는 다 양한 지표가 존재한다. 새로운 환경지표를 생성하는 방법은 상당한 시 간 소요가 필요하고, 엄밀성이 떨어지는 한계가 존재한다. CO
2
배출량 자체를 이용하는 방식의 경우, 해당 기업의 규모를 반영할 수 없기 때 문에 규모가 큰 기업이 탄소효율성이 낮은 것으로 판별되어 분석의 정 확성이 떨어진다.본 연구에서는 선행연구를 따라 매출액 대비 탄소배출량을 탄소효율 성 지표로 선정하였다. 즉, 매출액 대비 탄소배출량이 증가하면, 탄소 비효율성이 커지는 경우이다.
1)
이 경우 기업의 규모를 반영하여 탄소1) 매출액 관련 세부 사항은 ‘다. 이외의 데이터’ 부분에 기재하였다.
효율성을 측정할 수 있으며, 실제 기업 데이터만을 이용하기 때문에 객관성도 확보할 수 있다는 장점이 존재한다.
나. 분석대상기업 및 분석기간 선정
본 연구에서는 탄소효율성의 효과를 보는데 초점을 두었기 때문에, 탄소배출량자료를 확보할 수 있는 기업 중 유가증권시장에 상장된 기 업만을 분석대상으로 선정하였다.
2)
NGMS에서 기업별 탄소배출량은 2011년부터 2018년까지 확인할 수 있으므로, 본 연구의 분석기간 역시 2011년부터 2018년까지로 한정하 였다. 이 기간 동안 NGMS에 탄소배출량이 보고된 기업은 총 1,127개 기업이며, 이 중 363개 기업이 KOSPI 및 KOSDAQ 시장에 상장되어 있었다. 상장기업 중 대부분은 KOSPI 상장기업이며, 79개 기업만이 KOSDAQ 상장기업이다. 다음 <표 3-1>은 분석대상기업을 상장시장에 따라 구분하여 정리한 표이다.
기업 수 비중(%)
미상장 754 66.90
<표 3-1> 참여기업의 상장시장 구분
제3장 국내 기업의 탄소효율성 현황 19
본 연구의 분석대상은 어디까지나 NGMS에 탄소배출량이 보고된 기업이기 때문에 제조업 업종의 비중이 상당히 높다. 다음 <표 3-2>는 앞서 소개한 363개 기업을 세부업종별로 구분하여 비율을 비교한 표 이다. NGMS 상의 업종구분과 한국표준산업분류의 기준이 정확하게 일치하지 않기 때문에, NGMS의 업종구분을 일부 조정하여 한국표준 산업분류의 기준에 맞게 재조정하였다.
3)
KOSPI 상장기업의 경우 석유화학 및 1차 금속 업종의 기업비중이 각각 21.5%, 13%로 가장 높았다. 반면 KOSDAQ의 경우, 전자업종이 27.8%, 1차 금속 업종이 15.2%로 가장 높았다.
3) 한국표준산업분류는 대분류 기준 21개 및 중분류 55개로 구성된다. 명세서상의 업종은 대부분 제조업 업종이기 때문에, 한국표준산업분류의 대분류로 매칭할 경우, 각 업종의 특징이 사라질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 제조업의 경우 중분류 기준을 고려하여 매칭작업을 진행하였다. 세부 매칭 방식에 대해서는 부록에 기재 하였다.
업종 KOSPI KOSDAQ
광업 0.0 (0) 1.3 (1)
음식료품 7.0 (20) 8.9 (7)
섬유 4.6 (13) 1.3 (1)
목재 0.7 (2) 1.3 (1)
제지 6.7 (19) 7.6 (6)
정유 0.4 (1) 0.0 (0)
석유화학 21.5 (61) 8.9 (7)
비금속 6.3 (18) 3.8 (3)
1차 금속 13.0 (37) 15.2 (12)
전자 9.2 (26) 27.8 (22)
기계 5.3 (15) 8.9 (7)
자동차 6.0 (17) 6.3 (5)
조선 2.5 (7) 1.3 (1)
전기발전 2.5 (7) 0.0 (0)
수도 및 폐기물 0.0 (0) 2.5 (2)
건설 6.0 (17) 0.0 (0)
<표 3-2> 상장시장별 업종(한국표준산업분류 기준) 비율 (2015년 기준)
(단위: %, 괄호 안의 값은 기업의 수)
제3장 국내 기업의 탄소효율성 현황 21
다. 이외의 데이터
본 연구에서는 Fama-French(2015)에 근거하여 FF-5요인모형 등을 이용하기 때문에, CAPM 및 시장 이상현상(market anomaly)을 설명하 기 위해 추가적인 데이터를 확보하였다. 본 연구에서 활용한 데이터를 정리하면 다음 <표 3-3>과 같다.
변수명 비고 빈도 출처 기간
에너지소비량 연간 에너지 총소비량(TJ) 연별 NGMS
2011~
2018 CO
2
배출량 연간 CO2
총배출량(tCO2
) 연별 NGMS수익률 월간 수익률(%) 월별 DataGuide
시가총액 월말 시가총액 (백만원) 월별 DataGuide
자본총액 연간 자본총액 (백만원) 연별 DataGuide
우선주자본금 연간 우선주자본금 (백만원) 연별 DataGuide
영업이익 연간 영업이익 (백만원) 연별 DataGuide
총자산 분기별 총자산 (백만원) 분기별 DataGuide
매출액 분기별 매출액 (백만원) 분기별 DataGuide
시장 수익률 KOSPI200지수 월별 수익률(%) 월별 DataGuide 무위험 금리 국고채 3년물 월별 수익률(%) 월별 DataGuide
<표 3-3> 주요 데이터 설명
주: 데이터 출처 세부 설명
NGMS: 2011~18년도 명세서배출량통계 (https://ngms.gir.go.kr)
DataGuide: 데이터 가이드 내에서 해당 데이터명 검색 (검색일시: 2019.08.09.)
2. 국내 기업의 탄소효율성 관련 변화
가. 업종별 연간 에너지소비량
본 연구에서는 업종별 연간에너지소비량의 움직임을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서 활용되는 기업들을 대상으로 업종별 연간 에너지소비량 중위값(median)을 그려보면 다음과 같다.
4)
각 업종별로 샘플수가 적기 때 문에, 일부 업종에서는 특정 연도에 에너지소비량이 매우 많거나, 매우 적 은 기업이 포함 여부에 따라 소비량 변동이 매우 클 수 있다.300 400 500 600 700 800
1 2 3 4 5 6 7 8
C1
400 800 1,200 1,600 2,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C2
500 1,000 1,500 2,000 2,500
1 2 3 4 5 6 7 8
C3
800 900 1,000 1,100 1,200 1,300
1 2 3 4 5 6 7 8
C4
1,200 1,400 1,600 1,800 2,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C5
75,000 80,000 85,000 90,000 95,000 100,000 105,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C6
1,000 1,250 1,500 1,750 2,000 2,250 2,500
1 2 3 4 5 6 7 8
C7
600 800 1,000 1,200 1,400
1 2 3 4 5 6 7 8
C8
400 800 1,200 1,600 2,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C9
400 800 1,200 1,600 2,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C10
400 500 600 700 800 900
1 2 3 4 5 6 7 8
C11
400 800 1,200 1,600 2,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C12
0 1,000 2,000 3,000 4,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C13
5,000 10,000 15,000 20,000 25,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C14
400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600
1 2 3 4 5 6 7 8
C15
[그림 3-1] 산업업종별 에너지소비량 중위 기업의 연간 에너지소비량 (2011~2018)
(단위: TJ)
제3장 국내 기업의 탄소효율성 현황 23 업종 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
광업 777 741 777 399 387 393 362 368
음식료품 1873 1482 1480 753 771 745 827 711
섬유 2449 2297 1428 558 535 837 793 739
목재 1272 1288 1250 1195 1246 1140 814 1071 제지 1600 1819 1729 1287 1283 1496 1493 1502 정유 88078 76442 89787 82009 101487 84813 80216 77118 석유화학 2485 2076 1803 1126 1510 1523 1457 1409
비금속 1331 951 920 720 719 673 647 637
1차 금속 1934 1801 1732 730 668 636 647 633
전자 1807 1709 1609 818 794 809 852 893
기계 863 736 776 546 492 496 492 473
자동차 1646 947 624 564 586 598 566 511
조선 3296 3013 2728 1672 1948 1235 778 394 전기발전 12122 10791 9247 5658 13507 15869 15668 21206 수도 및 폐기물 1480 1329 835 586 517 545 595 576
건설 1063 835 765 624 597 648 710 662
운수 2949 2528 2430 1149 1147 925 613 482
통신 7943 3537 5494 594 698 604 811 937
산업 - - 1495 1003 1057 544 1020 743
산업 단지 9337 11441 11566 7992 8165 8201 8000 8285
<표 3-4> 산업업종별 에너지소비량 중위 기업의 연간 에너지소비량 (단위: TJ)
주: 1) 업종 명칭은 온실가스 명세서에 기재되어 있는 업종명을 기준으로 설정 2) 데이터 출처: NGMS의 2011~18년도 명세서배출량통계 (https://ngms.gir.go.kr)
대부분의 업종에서 연간 에너지소비량이 감소하는 추세가 발견되었으며, 2015년을 기점으로 에너지소비량 수준이 안정적으로 유지되는 업종이 많았다. 예를 들어, 전자 업종의 경우 2011년 연간 1,800TJ 정도를 이용 하였으나, 2018년에는 900TJ 이내의 소비량을 보이고 있다.
다만 정유업종의 경우 2015~2016년까지 상승하다 최근에 급증하는 추세를 보였으며, 전기발전업종의 경우 2014년 이후 지속적으로 에너지 소비량이 상승하는 추세를 보였다.
에너지소비량을 기준으로 볼 때, 정유의 소비량이 8만TJ 수준으로 다른 업종에 비해 압도적으로 높았다. 또한 정유업종의 에너지소비량은 다른 업종과는 달리 2015~2016년까지 상승하는 추세였으나 최근에 급격하게 감소하는 모습을 보였다.
독특한 패턴을 보였던 전기발전업을 보다 자세히 살펴본 결과는 다음 [그림 3-2]와 같다. 전기발전업의 경우 총 7개 기업이 본 연구의 분석대상으로 선정되었다. 이 중 한국전력공사(F182), 한국지역난방공사 (F285)의 에너지소비량이 급증하는 모습이 발견되었다.
200 400 600 800 1,000 1,200 1,400
11 12 13 14 15 16 17 18
F81
5,000 5,500 6,000 6,500 7,000
11 12 13 14 15 16 17 18
F182
370 380 390 400 410 420
11 12 13 14 15 16 17 18
F192
500 510 520
F221
13,000 14,000 15,000
F240
100,000 110,000 120,000
F285 ENG
[그림 3-2] 전기발전업 중위기업의 에너지소비패턴 변화(2011~2018) (단위: TJ)
제3장 국내 기업의 탄소효율성 현황 25
나. 업종별 연간 CO
2
배출량다음으로 업종별 연간 CO
2
배출량을 비교하였다. 대부분의 산업이 에너지 소비량과 유사하게 CO2
배출량이 감소하는 추세가 나타났다.다만, 에너지소비량은 감소하지만 CO
2
배출량은 증가하는 업종이 일부 존재하였다. 광업(1), 정유(6), 전기발전(14) 등의 업종에서 최근에 탄소 배출량이 증가하는 모습이 나타났다.110,000 120,000 130,000 140,000 150,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C1
20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C2
20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C3
30,000 35,000 40,000 45,000 50,000 55,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C4
105,000 110,000 115,000 120,000 125,000 130,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C5
7,100,000 7,200,000 7,300,000 7,400,000 7,500,000 7,600,000 7,700,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C6
80,000 100,000 120,000 140,000 160,000 180,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C7
40,000 60,000 80,000 100,000 120,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C8
20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C9
40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C10
20,000 30,000 40,000 50,000 60,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C11
20,000 40,000 60,000 80,000 100,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C12
0 50,000 100,000 150,000 200,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C13
200,000 400,000 600,000 800,000 1,000,000 1,200,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C14
120,000 140,000 160,000 180,000 200,000 220,000 240,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C15
20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C16
0 40,000 80,000 120,000 160,000 200,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C17
0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C18
20,000 40,000 60,000 80,000 100,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C19
700,000 800,000 900,000 1,000,000
1 2 3 4 5 6 7 8
C20
[그림 3-3] 산업업종별 CO
2
배출 중위 기업의 평균 연간 CO2
배출량 (단위: tCO2
)주: 데이터 출처: NGMS의 2011~18년도 명세서배출량통계 (https://ngms.gir.go.kr)
세부 지표를 통해 업종별 CO
2
배출량을 관찰한 결과는 다음 <표 3-5>와 같다. 대부분의 산업 업종에서 연간 CO2
배출량이 감소하는 추 세임을 확인할 수 있다.업종 2011년 2012년 2013년 2014년 2015년 2016년 2017년 2018년 광업 128902 118677 117059 149100 141536 133817 140407 146692 음식료품 101204 75246 74805 34546 38707 38319 40250 35277
섬유 125153 115398 70852 30555 28778 36833 40690 36777 목재 48733 46575 45350 36838 34512 34216 31335 53899 제지 117519 127021 122671 108077 106812 111944 110500 112956 정유 7434220 7259968 7165855 7438789 7396169 7641045 7530132 7408913 석유화학 175449 143969 124095 96961 88741 102993 88320 99396
비금속 116825 84513 83668 62600 56901 72487 67717 56591 1차 금속 107621 100702 99000 37886 33571 32730 35353 33479 전자 120184 87404 78570 41241 43946 42601 43546 43794 기계 52024 38504 38930 27000 26165 25144 23935 23980 자동차 91916 52526 31104 28669 29026 29557 27776 25408 조선 198231 170961 155429 94879 109016 69114 43057 22238 전기발전 1034433 650968 466865 290600 878738 983277 912111 1099117 수도 및 폐기물 221425 199251 148261 132993 134465 133925 132481 125732
건설 64889 41006 37587 31541 29862 30643 34937 32776
<표 3-5> 산업업종별 CO
2
배출 중위 기업의 평균 연간 CO2
배출량 (단위: tCO2
)제3장 국내 기업의 탄소효율성 현황 27
다. 배출권거래제 시행 전후의 변화
배출권거래제가 시행된 이후 탄소배출량이 어떻게 변하였는지를 관 찰하기 위해 전체 기업을 대상으로 패널분석을 진행하였다. 탄소배출 량의 경우 지속성을 갖는 경우가 많기 때문에 동태패널모형을 이용하 였으며, 배출권거래제 시행 여부는 배출권거래제가 시행된 2015년 이 후 1의 값을 갖는 가변수로 이용하였다. 또한, 2차 계획기간의 특수한 효과를 확인하기 위하여 2018년 이후 1의 값을 갖는 가변수를 추가로 반영하였다. 이를 통해 1차 혹은 2차 배출권거래제 계획기간이 기업의 탄소배출량을 유의적으로 감소시키는지 확인하고자 하였다.
본 연구에서 활용한 회귀식은 다음과 같다.
ln
ln
ln
(1)
ln
ln
ln
ln
(2)
여기서,
는 i기업의 t시점 CO2
배출량,
는 15년 이후 1의 값을 갖는 가변수,
는 18년 이후 1의 값을 갖는 가변수,
는 i기업이 상장된 시장 종류 관련 가변수(0: 미상장, 1: KOSPI, 2: KOSDAQ),
는 i기업이 소속된 산업업종의 실질 부가가치, 는 i기업 의 t시점 에너지소비량이다.본 연구에서는 i기업의 CO
2
배출량이 해당 업종의 호황 및 불황 등 과 무관하고 상장된 시장의 성과와는 관계없이 배출권거래제 전후로 바뀌었는지를 분석하고자 하였다. 특히 해당 업종의 실질 부가가치는 제곱항을 추가하여 비선형적인 관계가 존재하는지를 검토하였다.식(1)과 식(2)의 차이는 기업별 에너지소비량을 포함 여부에 따라 다 르다. CO
2
배출량과 에너지소비량의 상관계수가 0.95로 매우 높으며, 실제로 기업별 CO2
배출량을 산정할 때 에너지소비량을 바탕으로 계 산하기 때문에 강건성 확인을 위해 에너지소비량을 제외한 수식과 포 함한 수식을 구성하여 비교하였다.설명변수 고정효과모형
식(1) 식(2)
상수항 20.661*** 32.904***
-0.300*** 0.012
-0.026 -0.004
0.748*** -0.042***
-0.487*** -0.137***
0.981***
-1.505*** -5.254***<표 3-6> 배출권거래제 시행 여부에 따른 탄소배출량 변화
제3장 국내 기업의 탄소효율성 현황 29
추정 결과, 에너지소비량을 포함하지 않은 식(1)에서 배출권거래제 시행 가변수가 음의 값으로 통계적 유의성을 확보했다. 배출권거래제 시행에 따라 참여기업을 중심으로 탄소배출량의 감소가 나타났음을 확 인할 수 있다. 다만 2차 배출권거래제도 기간 동안의 유의적인 온실가 스 감축은 나타나지 않았다.
3. 소결
본 장에서는 연구에 활용된 분석자료를 소개하고 국내 기업의 에너 지소비 및 CO
2
배출 현황을 배출권거래제 기간 전후를 중심으로 정리 하였다. 본 연구에서는 NGMS를 통해 탄소배출량 및 에너지소비량의 기업별 자료를 확보하였으며, 유가증권시장에 상장된 기업을 대상으로 분석을 진행하였다. 이에 따라 총 363개 기업의 2011~2018년 기간에 대해 분석하였다.업종별 탄소배출량 및 에너지소비량의 연간 변화를 확인한 결과, 두 지표 모두 2015년 전후를 기점으로 급락하는 모습이 발견되었다. 이에 따라 본 장에서는 패널회귀분석을 통해 실제로 2015년을 기점으로 탄 소효율성이 개선되었는지를 검증하였다. 분석결과에 따르면 2015년을 기점으로 CO
2
배출량은 유의적으로 감소하였다. 하지만 에너지소비량 을 고려한 탄소효율성 관점에서 보면 2015년을 기점으로 유의적으로 변하지 않았다. 이는 상당수의 배출권이 무상으로 배분되었기 때문에 기업들로 하여금 탄소효율성을 개선할 유인이 부족했기 때문으로 해석 할 수 있다.제4장 탄소비효율성과 기업성과 간 관계 분석방법 31
제4장 탄소비효율성과 기업성과 간 관계 분석방법
1. 포트폴리오 분석방법
CAPM 및 다요인모형은 증권의 기대 수익률을 설명하는 이론들로, 모든 증권들의 기대수익률이 하나의 모형을 통해 설명될 수 있다는 이 론에 기인한다.
포트폴리오 분석 중 처음 제시된 CAPM 이론은 모든 증권의 수익률 은 해당 기업의 고유 위험(firm-specific risk)과 체계적 위험(systematic risk)에 영향을 받으며, 고유 위험을 제외할 경우 체계적 위험 노출 정도에 의해 수익률이 결정된다는 이론이다. 이에 따라 CAPM은 다음 식(3)과 같이 표현할 수 있다.
(3)즉, 증권의 기대수익률은 무위험이자율과 시장위험에 노출된 정도 (
)에 따른 위험 프리미엄(
)으로 결정된다. 이러한 CAPM 이론은 포트폴리오 관점에서도 성립되어, 포트폴리오의 기대수 익률 역시 시장위험에 노출된 정도에 따른 위험프리미엄으로서 결정된 다는 이론이다.하지만 실제 주식시장을 관찰해보면 CAPM만으로는 설명되지 않는 이상현상(anomalies)이 존재한다. 예를 들어 시장가치(market value) 대 비 장부가치(book value)가 높은 설비산업 기업들의 평균적인 수익률이
