저자:
(1) Aarav Patel, Amity 지역 고등학교 – 이메일: [email protected];
(2) Peter Gloor, MIT 집단지성센터, 교신저자 – 이메일: [email protected].
환경사회거버넌스(ESG)는 기업 관행의 지속가능성을 측정하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 현재 ESG는 기업이 인위적으로 긍정적인 시각으로 자신을 표현할 수 있도록 하는 자체 보고 기업 서류를 사용하여 결정됩니다. 결과적으로 ESG 평가는 평가자 간에 주관적이고 일관성이 없기 때문에 경영진에게 무엇을 개선해야 할지에 대한 엇갈린 신호를 제공합니다. 본 프로젝트는 사회적 정서를 반영하여 보다 나은 지침과 보다 체계화된 점수를 제공할 수 있는 데이터 중심의 ESG 평가 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 사회적 정서는 여론을 직접적으로 강조하는 보다 균형 잡힌 관점을 가능하게 하여 기업이 보다 집중적이고 영향력 있는 이니셔티브를 만들 수 있도록 돕습니다. 이를 구축하기 위해 S&P 500 기업을 위해 Wikipedia, Twitter, LinkedIn 및 Google News에서 데이터를 수집하는 Python 웹 스크레이퍼가 개발되었습니다. 그런 다음 데이터를 정리하고 NLP 알고리즘을 통해 전달하여 ESG 하위 범주에 대한 감정 점수를 얻었습니다. 이러한 기능을 사용하여 기계 학습 알고리즘을 훈련하고 S&P Global ESG 등급에 맞게 보정하여 예측 기능을 테스트했습니다. Random-Forest 모델은 평균절대오차 13.4%, 상관관계 26.1%(p-value 0.0372)로 가장 강력한 모델로 좋은 결과를 보여주었다. 전반적으로 하위 범주 전반에 걸쳐 ESG 사회적 감정을 측정하면 경영진이 사람들이 가장 관심을 갖는 영역에 노력을 집중하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 이 데이터 기반 방법론은 적용 범위가 없는 기업에 등급을 제공하여 사회적으로 책임 있는 기업이 더 많이 성장할 수 있도록 해줍니다.
키워드 : 환경사회거버넌스, 머신러닝, 소셜 네트워크 분석, 기업의 사회적 책임, 자연어 처리, 지속가능성, 온라인 소셜 미디어
많은 사람들은 기업이 사회적 책임을 더 강조해야 한다고 생각합니다. 예를 들어, 1998년 이후 100개 기업이 전 세계 온실가스 배출량의 71%를 담당했습니다(주요 탄소 데이터베이스[1]). 많은 비즈니스 리더들이 지속 가능성 조치를 통합하는 데 동참하고 있다고 공개적으로 밝혔습니다. 2016년 UN 조사에 따르면 CEO 응답자의 78%는 기업의 노력이 UN 표준 개발 목표에 기여해야 한다고 믿고 있는 것으로 나타났습니다. UN 표준 개발 목표는 UN이 빈곤 종식과 지구 보호를 위한 보편적인 행동 촉구로 채택한 목표입니다(UN, 2016 ). 그러나 많은 경영진이 이러한 우려 사항에 더 중점을 두겠다고 약속했지만 눈에 띄는 실질적인 조치를 취한 경영진은 소수에 불과했습니다. 최근 2019년 UN 설문조사에서는 응답한 CEO 중 최대 20%만이 기업이 전세계 지속가능성 의제에 변화를 가져오고 있다고 느꼈습니다(UN, 2019). 이 설문조사는 지속가능성 목표와 지속가능성 활동 사이의 단절을 강조합니다. 그들은 또한 많은 사람들이 사회적 책임에 대한 충분한 진전을 이루지 못하고 있다고 느끼기 때문에 현재 집행 활동의 비효율성을 강조합니다.
ESG(Environmental Social Governance)는 기업 관행의 지속 가능성과 사회적 영향을 결정하는 데 일반적으로 사용되는 측정 기준입니다. MSCI(Morgan Stanley Capital International), S&P Global, FTSE(Financial Times Stock Exchange)와 같은 ESG 평가자는 오염, 다양성, 인권, 지역사회 영향 등과 같은 하위 범주를 측정하여 이를 수행합니다(그림 1). 이러한 우려 사항을 측정하는 것은 기업이 나쁜 관행을 바로잡도록 장려하기 때문에 필요합니다. 이는 ESG 등급이 투자자 자본, 대중 인식, 신용 등급 등과 같은 요소에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 또한 ESG 등급은 기업에 개선해야 할 핵심 영역에 대한 구체적인 정보를 제공하여 기업의 이니셔티브를 더 잘 안내하는 데 도움이 될 수 있습니다.
현재 ESG는 자체 보고 회사 서류를 사용하여 평가 기관에 의해 평가됩니다. 결과적으로 기업은 자신을 인위적으로 긍정적인 시각으로 표현하는 경우가 많습니다. 이러한 편향된 보고서는 동일한 것을 측정하려고 노력함에도 불구하고 다양한 ESG 평가 기관 간의 주관적이고 일관성 없는 분석으로 이어졌습니다(Kotsanonis et al., 2019). 예를 들어, 6개 주요 ESG 평가 기관 간의 상관관계는 0.54입니다. 이에 비해 주류 신용등급은 0.99의 더 강한 상관관계를 가지고 있습니다(Berg et al., 2019). 결과적으로 많은 사람들은 ESG 등급과 기업의 진정한 사회적 책임 사이에 괴리가 있다고 생각합니다. 이는 자기 보고의 주관적인 평가와 제한된 데이터 투명성이 어떻게 일관되지 않은 평가를 생성할 수 있는지를 강조합니다.
보다 일관되고 정확한 ESG 평가를 받는 것이 중요합니다. ESG 등급의 차이와 부정확성은 경영진에게 무엇을 변경해야 하는지에 대한 엇갈린 신호를 제공하기 때문에 기업의 개선 동기를 방해합니다(Stackpole, 2021). 결과적으로 더 나은 목표를 가진 지속 가능성 이니셔티브를 만드는 것이 어려워집니다. 또한, 자체 보고를 통해 더 많은 자원을 보유한 기업이 자신을 더 잘 표현할 수 있습니다. 이것이 바로 회사 규모, 가용 자원, ESG 점수 사이에 유의미한 양의 상관관계가 있는 이유입니다(Drempetic et al., 2019). 이러한 문제는 기업이 지속 가능한 관행을 실천하도록 동기를 부여하지 못함으로써 궁극적으로 ESG의 목적을 무너뜨립니다. 이는 기업의 사회적 책임을 보다 정확하게 측정할 수 있는 ESG 평가에 대한 보다 총체적이고 체계화된 접근 방식의 필요성을 제기합니다. 보다 대표적인 실측 정보를 확립함으로써 기업의 사회적 책임을 향한 이니셔티브를 더 잘 안내할 수 있으며, 따라서 ESG의 영향력을 높일 수 있습니다.
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