환경 기후 위험 주의 및 비선형 주식 시장 대응: 신흥 시장의 증거
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기후 위험 주의 및 비선형 주식 시장 대응: 신흥 시장의 증거
키워드
기후 주의
비선형 주식 수익률
신흥 시장
중국
텍스트 분석
개발도상국
지속 가능한 금융
1. 서론
기후 변화는 기업과 금융 시장에 체계적 위험을 초래하는데, 특히 제도적 역량, 정보 공개 규범, 투자자의 전문성이 여전히 미개발된 중소·중견·중견국(LMIC)에서 그렇다( Bartram et al., 2022 ; Zhai et al., 2024 ). 물리적 위험, 전환 위험, 기회 위험 중에서 규제 불확실성, 기술 혁신, 시장 기대 변화와 관련된 전환 위험은 투자 결정과 자산 가격 결정에서 특히 두드러지게 나타났다( Sautner et al., 2023 ; Zhu et al., 2023 ). 중국과 같은 신흥 경제권에서는 정책 프레임워크가 단편화되고 텍스트 기반 정보 공개가 지배적이어서 기후 관련 정보의 해석이 더욱 복잡해진다( Ouyang et al., 2025 ; Wu et al., 2022 ).
본 연구는 기업 단위의 기후 정보 공개가 이러한 새로운 환경에서 시장 반응에 어떤 영향을 미치는지 조사합니다. 기존 연구에서는 자연어 처리(NLP) 기법을 적용하여 실적 발표 및 규제 기관 보고서에서 기후 관심 지수를 추출했습니다( Ilhan et al., 2023 ; Kolbel et al., 2022 ). 중국에서는 기후 관련 언어가 투자자 심리와 시장 붕괴 위험에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다( Q. Li et al., 2024 ; Lin & Wu, 2023 ). 최근 연구에서는 전환기적 위험과 물리적 위험에 대한 시장의 반응이 어떻게 다른지 조명합니다( Bua et al., 2024 ; Chen et al., 2024 ).
그러나 대부분의 기존 연구는 선형 가정에 의존합니다. 점점 더 많은 증거가 임계 효과, 포화 또는 과잉 반응을 포함하여 기후 정보 공개에 대한 비선형 투자자 반응을 지적합니다( An et al., 2022 ; Faccini et al., 2023 ; Xu et al., 2025 ). 이러한 역학은 규제의 모호성과 그린워싱 의심으로 인해 해석이 달라질 수 있는 전환 위험과 특히 관련이 있습니다( Pankratz et al., 2023 ; Wang et al., 2024 ). 중국에서 Chen et al.(2023)은 기후 정책 불확실성에 대한 비단조 변동성 반응을 문서화했습니다. 소유권 유형, 탄소 노출 및 지리적 위치에 따른 투자자 이질성은 복잡성을 더욱 가중시킵니다( Y. Li et al., 2024 ; Ma et al., 2025 ).
이러한 관찰은 두 가지 혁신을 촉진합니다. (i) 위험 유형별 차이를 포착하기 위해 의미적으로 정확한 텍스트 주의 지수를 구축하고, (ii) 유연한 계량경제학 도구를 활용하여 비선형 시장 반응을 파악하는 것입니다. 본 연구는 세 가지 핵심 목표를 가지고 있습니다.
첫째, 117,000건 이상의 중국어 실적 발표 및 브로커 보고서를 기반으로 총체적 위험, 물리적 위험, 전환 위험, 기후 기회 등 네 가지 기업 수준의 기후 관심 지수를 구축합니다. 이 지수들은 지도식 키워드 탐색 및 도메인별 의미 필터링을 통해 생성됩니다. 둘째, Huber 로버스트 회귀 분석을 적용하여 여러 이벤트 기간에 걸쳐 이러한 지수가 CAR에 미치는 (비선형) 영향을 평가합니다. 셋째, 소유 구조, 산업 탄소 집약도, 지역 정책 노출, 그리고 국가 기후 정책 체제 전반에 걸친 이질성을 탐구합니다.
우리는 전환 위험에 대한 주의가 가장 강력하고 지속적인 효과를 낳는다는 것을 발견했으며, 기후 주의와 수익 간의 관계는 특히 중장기적 관점에서 강력한 역U자 모양을 따른다는 것을 발견했습니다.
본 연구는 중저소득 국가(LMIC)의 새로운 미시적 증거를 제시하여 신흥 시장 투자자들이 복잡한 기후 정보 공개에 어떻게 반응하는지 보여줍니다. 본 연구는 탄소 집약 경제에서 정보 공개 기준 및 규제 체계를 개선하는 데 필요한 지침을 제공합니다.
2. 데이터 및 방법론
저희는 CNINFO(2013~2023년)에서 수집한 117,000건 이상의 중국어 실적 발표 및 브로커 보고서를 분석하여 A주 상장 기업 전체를 포괄합니다. 이 기간은 표준화된 공시 형식과 주요 국가 정책 전환 이후 심화되는 기후 담론을 반영합니다. 기업별 재무 및 수익 데이터는 Wind 데이터베이스에서 얻었으며, CSI 300 지수를 시장 벤치마크로 사용했습니다.
본 연구에서는 기업 수준의 기후 관심 지수 네 가지, 즉 종합( CI ), 물리적 위험( CI phy ), 전환 위험( CI tran ), 기회( CI opp ) 를 구축했습니다 . Sautner 외 연구진(2023)의 연구를 바탕으로 , 권위 있는 용어집(예: IPCC)과 Word2Vec 임베딩 및 전문가 검증을 결합하여 중국어 텍스트에 최적화된 키워드 탐색 방법을 개발했습니다. 기후 관심 지수는 중국어 처리의 일관성을 유지하기 위해 단어가 아닌 기후 관련 문자의 표준화된 빈도로 측정했습니다. 자세한 키워드 집합 및 분류 절차는 부록 C.1–C.3을 참조하십시오 .
하위 지수 간의 의미적 구별성을 확보하기 위해 주제별 필터링과 반복적인 수동 정제 작업을 수행합니다. 개념적 명확성과 지수 구분성을 높이기 위해 중복되는 용어를 제거합니다( 부록 C.3 참조 ). Germanwatch 기후 위험 지수 및 정책 불확실성 기후 위험 지수와 같은 공개 지수와의 벤치마킹은 부록 C.4를 참조하십시오 .
실적 발표 시점을 중심으로 (0,1)부터 (0,240)까지의 6개 이벤트 윈도우에 걸쳐 CAR을 계산합니다. 이상치와 이분산성에 대한 복원력이 뛰어난 Huber 로버스트 회귀 분석을 사용하여 비선형 관계를 추정합니다. 경험적 모형은 다음과 같이 정의됩니다.(1)어디 는 이벤트 윈도우(τ 1 ,τ 2 ) 내 기업 i 의 누적 비정상 수익률을 나타냅니다 . CI 는 기후 주의 지표를 나타내며, 이는 위의 네 가지 차원 중 하나를 나타냅니다. 제곱 항은
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