ESG 기후 금융 시대의 기업 전략

기후 시나리오 대응이 기업의 미래다

326호 (2021년 08월 Issue 1)

Article at a Glance

기후변화에 대응하는 전략을 짜는 데 시나리오 분석은 필수적이다. 특히 국제에너지기구(IEA)의 1.5도 시나리오에 따르면 연료믹스(fuel mix), 기술 발전, 탄소 가격 등이 넷제로 달성에 중요한 변수가 될 것으로 전망된다. 화석연료의 비중이 20%로 줄어들고, 그만큼 재생에너지 사용이 늘어나고, 전기화가 진행될 것이라는 분석은 제조업 중심의 국내 산업 구조에 시사하는 바가 크다. 은행들도 대출 자산의 금융 배출량 감축 계획을 시기, 업종, 지역별로 구체적으로 마련하는 데 벤치마크 시나리오를 참조해야 한다.



시나리오 분석은 불확실한 미래의 상황 전개에 대한 시나리오를 가정하고 기업에 미치는 잠재적 영향을 분석하는 기법이다. 기후변화는 자연적인 요인 이외에도 복잡다단한 사회경제적 요인에 의해 초래된다. 그에 따른 영향도 중장기적으로 발생하고 그 시기와 규모가 매우 불확실하다. 그래서 기후변화의 영향을 예측(prediction)하는 것은 어려울 뿐만 아니라 무의미하게 여겨질 수도 있다. 하지만 현실성 있는 가정을 토대로 미래에 발생할 가능성이 높은 시나리오를 추정(projection)하고, 특정 기후 목표를 달성하기 위해 실현돼야 할 시나리오를 설계(design)하는 것은 가능할 뿐 아니라 반드시 필요한 일이다.

TCFD의 권고 사항 1 이 국제사회의 광범위한 지지 2 를 얻으면서 기후 시나리오 분석은 기후변화에 대한 기업 전략의 강건성을 테스트하는 유효한 수단으로 주목받고 있다. TCFD의 권고 이후 국제적 기관들은 기후변화에 따른 시나리오 설계 및 분석 방법론을 잇달아 제시했다. 이런 기후 시나리오의 종류와 그 기초를 이루는 가정들을 이해하면 기후 리스크에 효과적으로 대응할 수 있을 것이다. 국내에서도 탄소중립위원회가 10월 말까지 ‘2050 탄소중립 시나리오’를 마련할 계획이라고 발표했다. 본 글에서는 주요 국제기관에서 제시하는 기후 시나리오와 글로벌 은행의 대응 사례를 소개함으로써 시사점을 도출하고자 한다.

시나리오별로 본 기후변화

기후 시나리오 분석에 관한 가장 포괄적이고도 구체적인 방법론은 전 세계 중앙은행 및 감독 당국의 협의체인 NGFS 3 가 제시했다. NGFS는 기후 시나리오를 물리적 리스크(physical risk)4 와 이행 리스크(transition risk)5 에 미치는 영향의 정도에 따라 3개 범주 6개 종류로 구분했다. 첫째 범주인 ‘질서 있는 전환(orderly transition)’은 즉각적이고 적극적인 정책 대응을 통해 파리협약에 부합하도록 온실가스 감축이 이뤄지는 시나리오다. 이행 리스크와 물리적 리스크가 모두 낮아 가장 바람직한 시나리오다. 2100년 지구 온도 상승폭을 산업화 이전 대비 1.5도로 제한하는 ‘2050년 넷제로 시나리오(①)’와 ‘2도 이하 시나리오(②)’로 구분된다. 후자의 경우 넷제로는 2070년에 달성될 것으로 추정됐다.

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둘째, ‘무질서한 전환(disorderly transition)’은 기후 정책 대응이 지연되거나 국가별로 일관성 없게 전개돼 물리적 리스크는 낮으나 이행 리스크는 높은 시나리오다. 경제 부문별로 상이한 기후 정책이 적용돼 소비자 부담이 커지는 ‘비일관적 넷제로(③)’ 시나리오와 2030년까지 온실가스 감축이 진행되지 않다가 그 이후에 파리협약에 부합하도록 급격한 감축이 이뤄지는 ‘지연된 전환(④)’ 시나리오로 구분된다.

셋째, ‘뜨거운 지구(hot house world)’는 글로벌 정책 대응이 지구온난화를 방지하기에 불충분해 이행 리스크는 낮으나 물리적 리스크는 높은 시나리오다. ‘국가온실가스 감축 목표(NDCs) 시나리오(⑤)’는 국가별로 느슨하고 비일관적인 기후 목표로 인해 지구온난화가 최고 2.5도까지 상승하는 시나리오이며 ‘현행 정책(⑥)’은 기후 정책 부재로 지구온난화가 3도까지 상승하는 시나리오다.

기업은 이상과 같은 기후 시나리오의 특성을 이해하고 분석 목적에 맞는 시나리오를 선택할 수 있다. 예컨대 지구온난화가 물리적 리스크에 미치는 영향을 분석하기 위해서는 지금의 배출량 추세가 지속되는 ‘현행 정책(⑥)’ 시나리오가 적합하다. 국가 온실가스 정책이 이행 리스크에 미치는 영향 분석을 위해서는 ‘NDCs 시나리오(⑤)’를 활용할 수 있다.

1.5도 시나리오에 따른 기후 대응

최근에는 2050 탄소중립이 국제사회의 화두가 되면서 1.5도 시나리오 사용(①)이 늘어나는 추세다. NGFS 보고서와 국제에너지기구(IEA)가 2021년 5월 발표한 ‘넷제로 보고서’ 6 를 토대로 1.5도 시나리오의 주요 내용과 그 기초를 이루는 주요 전제 조건들을 살펴보자.

1. 시기, 부문별 탄소배출 감축 시나리오

2020년 인간 활동으로 인한 전 세계 이산화탄소 배출량은 전년 대비 약 5% 감소한 400억 톤으로 추정되고 있다.7 이 중 에너지 관련 및 산업 부문의 탄소배출량이 339억 톤으로 전체의 약 85%를 차지하며 나머지 60억 톤(전체의 15%)은 농업•숲•토지 이용(AFOLU) 부문이 배출하는 탄소량이다.

시기별 배출량 감축 시나리오를 보면 NGFS는 2030년까지 탄소배출량을 200억 톤 감축하고, 이후 20년 동안 나머지 200억 톤(탄소제거량을 차감한 총배출량은 140억 톤, REMIND 모델 기준)을 감축하는 시나리오를 제시했다. IEA도 에너지 관련 및 산업 부문 탄소배출량을 2030년까지 38%(128억 톤) 감축하는 시나리오를 제시했다. 두 기관 모두 처음 10년 동안에 더 빠른 속도로 배출량을 감축하는 시나리오를 제시한 점이 눈에 띈다. 이는 2050 탄소중립 달성을 위해서는 2030년까지 탄소배출량을 2010년 대비 최소 45% 이상 감축해야 한다는 IPCC 보고서의 분석을 반영한 것이다.

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경제 부문별 감축 시나리오(IEA 보고서)를 보면 탄소배출량 감축이 가장 빠른 속도로 이뤄지는 부문이 전력 생산(power)이다. 전 세계 전기 수요는 2030년까지 40%, 2050년에는 2.5배로 증가할 것으로 예상되지만 전력 생산에 따른 탄소배출량은 선진국은 2035년, 전 세계는 2040년경 넷제로에 도달할 것으로 추정했다. 이런 급격한 전환은 재생에너지가 확대됨으로써 가능하다. 이 시나리오는 전력 생산에서 태양광, 풍력 등 재생에너지의 비중은 현재 29%에서 2030년 60%로, 2050년에는 90% 수준으로 상승할 것으로 전제했다.

산업과 운송 부문은 탄소배출량이 각각 2030년까지는 20%, 2050년까지 90% 감축될 것으로 분석했다. 두 부문 모두 초기에는 기존 시스템의 효율 개선으로 배출량 감축이 더디게 진행되다 이후 신기술 도입에 의해 감축이 확대될 것으로 내다봤다. 산업 부문은 2030년 이후 신기술이 등장하면서 신설 공장의 탄소배출량이 제로에 근접할 것으로 내다봤다. 운송 부문에서는 2030년까지 전기차 판매 비중이 60%로 확대되고 2035년 이후에는 전기차가 전 세계 신차 판매의 대부분을 차지할 것으로 전제했다.8

건물은 2030년까지 40%, 2050년에는 95% 이상 탄소배출량이 감축될 것으로 분석했다. 2025년부터 화석연료 보일러의 사용이 금지되고, 2030년 이후 신축 건물은 탄소제로 기준(zero-carbon-ready standard)을 충족해야 하며, 2050년까지 건물에 사용되는 에너지의 66%(2020년에는 33%)를 전기로 공급하는 것으로 전제했다.

그 밖에 농업•숲•토지 이용(AFOLU) 부문의 경우 NGFS는 2030년, IEA는 2040년에 탄소배출량이 제로가 될 것으로 전제했다. 또 탄소 제거 기술을 이용한 2050년 탄소 제거량은 NGFS는 60억 톤(REMIND 모델 기준)으로 추정했는데 IEA의 추정치인 76억 톤과 IPCC 1.5도 특별보고서의 추정치인 150억 톤(중앙값)에 비해서는 작은 수치다.

2. 넷제로 과제 달성을 위한 전제 조건

기후 시나리오를 설계할 때 인구, GDP, 도시화율 등 탄소배출량에 큰 영향을 미치는 사회경제 구조에 대한 가정이 중요하다. 이와 관련해 NGFS는 ‘공통사회경제경로(SSP, Shared Socioeconomic Pathways)’ 중 ‘중도성장경로(SSP2: middle of the road)’ 9 를 가정했다. 이에 따르면 인구는 현재 70억 명에서 2050년 92억 명으로 22억 명이 증가하고, 전 세계 GDP(2020년 101조 달러)도 2배 이상10 늘어날 것으로 전망한다. 이러한 전망치는 IEA 보고서의 전망치와 크게 다르지 않다. 이처럼 국제사회는 인구와 경제 규모가 증가하는 가운데 탄소배출량을 줄여야 하는 어려운 과제에 직면하고 있다.

넷제로 과제를 달성하는 데 기초가 되는 전제 조건은 크게 세 가지로 정리할 수 있다.

첫째, 화석연료(석유•가스•석탄) 수요와 공급이 대폭 축소되는 것이다. 보고서는 2050년까지 세계 석탄 수요의 90%, 석유 수요의 75%, 천연가스 수요의 55%가 줄어들어 세계 에너지 공급에 있어 화석연료의 비중이 현재 80%에서 2050년 20%로 축소될 것으로 전제했다. 그리고 이를 위해 대형 석유회사의 화석연료 신규 개발 프로젝트가 즉각 중단돼야 한다고 경고했다. 이러한 시나리오는 대다수 석유회사가 예상해온 감소폭을 크게 넘어서는 것으로 1974년 설립 이래 ‘친화석연료(pro-fossil)’ 성향을 보여온 IEA 정책에 “깜짝 놀랄 거대한 전환”으로 받아들여지고 있다.11 화석연료의 사용이 줄어든 만큼 수력, 태양광, 풍력을 포함하는 재생에너지와 원자력의 사용이 늘어나고, 산업, 건물, 수송 등 모든 부문에서 최종 에너지 소비를 화석연료에서 전기로 대체하는 전기화(electrification)가 필요하다고 봤다.

둘째, 혁신적인 청정에너지 기술의 개발 및 보급이다. 보고서는 2030년까지는 현존하는 청정 기술(태양광•풍력•에너지효율 등)을 최대한 활용하고, 그 이후에는 차세대 배터리, 탄소 포집 및 저장(CCUS), 수소 전해조 등 3대 기술의 상용화로 탄소배출량이 감소할 것으로 전제했다. IEA는 2050 넷제로 달성을 위한 탄소배출량 감축분의 약 절반이 개발의 초기 단계로 아직 상용화되지 않은 기술에 의해 이뤄질 것이라고 분석했다. 그리고 포집된 탄소의 이동을 위한 파이프라인과 수소 이동을 위한 시스템 등 대규모 인프라 건설이 필요함을 주장했다. 이러한 기술 개발 및 인프라 건설을 위해 에너지 분야의 연간 신규 투자액이 현재 전 세계 GDP의 2.5%(2조2000억 달러)에서 2030년에는 4.5%(5조 달러)까지 증가할 것으로 내다봤다. IEA는 IMF와 공동 연구를 통해 이러한 신규 투자액 증가가 글로벌 GDP 성장률을 0.4%p 추가 상승시킬 것으로 분석했다.

셋째, 탄소중립 달성을 위한 중요한 조건 중 하나는 탄소가격제(carbon pricing)의 도입이다. 탄소가격제란 가격 메커니즘을 활용해 탄소 저감 장치에 대한 투자를 촉진함과 아울러 기업의 탄소배출량 축소를 유도하는 것으로 크게 탄소세(carbon tax)와 배출권거래제도(Emission Trading System)로 구분된다. 탄소가격제는 탄소배출량을 줄이는 데 가장 효과적인 수단으로 간주되고 있으며 최근 국제적으로 이 제도의 유효성에 대한 인식이 높아지고 있다. 12 세계은행은 최근 보고서 13 에서 현재 전 세계적으로 64개의 탄소 가격 제도가 운용되고 있으며 EU 등 일부를 제외한 대부분 국가에서 탄소 가격이 파리협약의 2도 시나리오 실현을 위한 적정 탄소 가격인 톤당 40∼80달러에 크게 못 미치는 수준이라고 평가했다. IEA는 1.5도 시나리오를 위해 탄소가격제가 모든 선진국에서 가까운 시일 내에 도입되고, 주요 선진국에서 2030년에는 CO2 톤당 130달러, 2050년에는 250달러까지 상승할 것으로 전제했다. NGFS는 2030년 탄소 가격을 이보다 다소 높은 톤당 160달러로 전제했다.

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글로벌 은행, 기후 시나리오를 전략에 반영

글로벌 은행들은 발 빠르게 기후 시나리오를 주요 전략에 반영하고 있다. JP모건은 탄소배출량 감축 목표 설정을 위해, ING는 대출 자산의 파리협약 부합성 평가를 위해 기후 시나리오를 활용했다. 두 은행은 IEA가 발표한 2020년 10월 기준 ‘지속가능 개발 시나리오(SDS, Sustainable Development Scenario)’를 벤치마킹했다. SDS는 지구온난화를 1.65도로 제한한다는 점에서 1.5도 시나리오에 비해서는 다소 완화됐다. IEA가 올해 5월에 ‘넷제로 보고서’를 통해 1.5도 시나리오를 공개한 만큼 향후 두 은행은 이를 감안해 감축 목표 또는 파리협약 부합성을 수정할 것으로 예상된다.

1. JP모건: 탄소배출량 감축 목표 설정

2020년 10월 ‘2050 탄소중립’을 선언한 바 있는 JP모건은 2021년 5월 이를 위한 구체적인 방법론(Carbon Compass SM)과 2030년까지의 금융배출량(financed emissions)14 감축 목표를 공개했다. JP모건은 우선적으로 석유&가스, 전력 생산, 자동차 제조 등 3개 부문에 대한 감축 목표를 공개했다.15 이는 이들 3개 부문의 경우 온실가스 배출량이 많고, 충분한 데이터가 축적되고 있으며, 무엇보다 국제적 연구기관들에 의해 ‘파리협약 시나리오에 부합하는 감축 경로(이하, 벤치마크 감축경로)’가 제시돼 있음을 감안한 것이다. 금융회사나 기업은 이런 벤치마크 감축 경로를 참고해 자신의 감축 목표를 설정할 수 있다. 금융배출량의 측정은 탄소회계금융협회(PCAF)가 제시한 자산 유형별 탄소배출량 측정 방법론을 따랐다.

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JP모건은 탄소집약도 지표(carbon intensity metric)를 이용해 감축 목표를 설정했다. 이에 따르면 2030년까지 석유가스 부문은 메가줄(MJ)당 배출량을 35%(Scope 1, 2 온실가스 기준) 또는 15%(Scope 3 탄소 기준) 감축할 계획이다. 또 전력 생산 부문은 메가와트시(MWh)당 탄소배출량(Scope 1 기준)을 69% 감축하고, 자동차 제조 부문은 킬로미터(km)당 탄소배출량(Scope 1, 2, 3 기준)을 41% 감축하는 목표를 설정했다. 이런 감축 목표는 IEA SDS 시나리오에 따른 벤치마크 감축 경로와 대체로 부합한다. 다만 석유가스 부문은 JP모건의 대출 자산 특성을 고려해 벤치마크보다 약간 낮게 설정했다고 밝혔다. 한편 여기에서 금융배출량의 포괄 범위(Scope 1, 2, 3)는 부문별 특성을 감안해 달리 설정했다. 예컨대 전력 생산의 경우 Scope 2, 3가 차지하는 비중이 매우 낮아 Scope 1 배출량만을 포함했다.

2. ING: 대출 자산의 파리협약 부합성 평가

기후변화에 가장 선구적으로 대응하고 있는 글로벌 은행 중 하나인 ING는 일련의 글로벌 은행들(일명 카토비체 은행)과 공동으로 2018년 대출 자산을 파리협약의 목표에 부합하도록 조정하는 방법론을 개발할 방침을 공개적으로 선언했다. 16 이어 2019년에 구체적인 방법론(Terra Approach)과 진행 상황을 공개했으며 2020년 11월에 이를 업데이트한 보고서 17 를 발표했다. ING의 방법론은 크게 감축 목표 설정과 파리협약 부합성 평가의 두 부분으로 구성되는데 전자는 과학 기반 목표 이니셔티브(SBTi, Science-Based Targets initiative)의 방법론, 후자는 PACTA(Paris Alignment Capital Transition Assessment) 방법론을 사용하고 있다. 전자에 대해서는 이전에 소개18 한 적이 있으므로 여기에서는 후자에 대해 간단히 살펴본다.

PACTA는 당초 주식 및 채권 자산이 파리협약에 부합하는지 여부를 평가하기 위해 2도연구소(2° Investing Initiative)가 개발해 2018년에 공개한 오픈 소스 방법론이다. 현재까지 감독 당국과 중앙은행을 포함해 1500개 이상의 금융기관이 이용하고 있다. ING 등 글로벌 은행들(17개)은 2도연구소와 함께 PACTA를 은행 부문에 적용할 방법론을 개발해 2020년 9월에 발표했다. 19 동 방법론은 부합성 평가 지표로서 기술믹스(technology mix) 20 , 생산량 경로(production volume), 탄소집약도(emission) 등 3개 지표를 사용한다. 이들 지표는 개별 대출 자산, 즉 차주별로 계산되며 이를 대출 비중으로 가중 평균해 업종별 평가지표를 산출한다. 예컨대, 전력 생산 업종에 대한 평가지표를 수식으로 표현하면 다음과 같다.

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이를 토대로 전력 생산 업종에 대한 대출 자산의 파리협약 부합성은 다음과 같이 계산된다.

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여기에서 개별 대출 자산(financial assets)을 차주의 실물 자산(physical assets)과 매핑(mapping)하는 것이 매우 중요한 절차이며, 이를 위해 PACTA는 법인식별기호(LEI)를 포함한 광범위한 데이터베이스를 활용한다. 각 산업 부문 및 거래 차주의 기술 발전 경로를 중요하게 취급하는 이러한 방법론은 거래 차주의 금융배출량을 산출하는 PACF의 방법론과는 구별되는 것이다.

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이상과 같은 방법론을 토대로 ING는 전력 생산, 화석연료, 상업용 부동산, 주거용 부동산, 시멘트, 철강, 자동차, 항공, 해운 등 9개 부문의 대출 자산에 대해 파리협약 부합성 정도를 평가했다. [그림 2]는 부합성 평가 결과와 감축 목표, 감축 경로 등을 대시보드(dash board)로 표시한 것이다. 벤치마크 경로와 부합하거나 더 나은 성과를 보이면 녹색, 벤치마크 경로로부터 이탈 정도가 5% 이내이면 황색, 그 이상 이탈한 경우에는 적색으로 표시했다. 예컨대 전력 생산의 경우 2019년 중 메가와트시(MWh)당 이산화탄소 환산량(CO2e㎏)이 벤치마크인 IEA SDS 시나리오(OECD)에 비해 14.9% 작아 녹색으로 표시했다. 이는 ING가 석탄화력발전소에 대한 익스포져를 축소하고 재생에너지에 대한 자금 지원을 늘려온 결과다. 주거용 부동산의 경우 벤치마크(B2DS Scenario EU)에 비해 제곱미터당 이산화탄소 배출량이 조금 더 많아 황색으로 표시했다.

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시사점

기후 시나리오는 기후변화의 영향을 분석하고 대응 방안을 마련하는 데 핵심적인 요소다. 이 시나리오는 분석 목적에 따라 다양하게 설계될 수 있는데 최근 2050 탄소중립이 국제사회의 주류적 흐름으로 확산되면서 1.5도 시나리오를 활용하는 사례가 늘어나는 추세다.

IEA 등 국제적 연구기관들이 제시하는 1.5도 시나리오는 향후 30년까지의 사회경제 구조와 기술 발전에 대한 하나의 미래상을 제시하고 있다. 특히 기업은 IEA 시나리오에서 연료믹스(fuel mix), 기술 발전, 탄소가격 등이 넷제로 달성에 중요한 변수가 될 것으로 전망하고 있는 점에 주목할 필요가 있다. 예컨대 화석연료의 비중이 20%로 줄어들고, 그만큼 재생에너지 사용이 늘어나고 전기화가 진행될 것이라는 분석은 제조업 중심의 국내 산업 구조에 시사하는 바가 크다. 은행들도 대출 자산의 금융 배출량 감축 계획을 시기, 업종, 지역별로 구체적으로 마련하는 데 벤치마크 시나리오를 참조할 수 있다.

물론 이 글에서 소개한 IEA의 1.5도 시나리오는 미래에 전개될 수 있는 여러 시나리오 중 하나일 뿐이다. 탄소 감축 경로는 시기, 지역, 산업, 기술 등에 따라 다양하게 설계될 수 있다. 현재 IIASA(SSP 시나리오), IEA(SDS 시나리오), NGFS(3개 모델), 2도연구소 등을 포함해 다수의 국제적 연구기관이 기후 시나리오와 데이터베이스, 분석 툴을 제공하고 있다. 기업이나 은행들은 이들 시나리오 중에서 자신의 분석 목적이나 자산 구성 등을 감안해 적절한 것을 벤치마크 시나리오로 선택해 사용할 수 있다.

국내에서는 2020년 10월 정부의 ‘2050 넷제로 선언’에 이어 신한금융(2020년 10월), KB금융(2021년 6월), SK이노베이션(7월) 등 산업•금융계에서 탄소중립 선언이 이어지고 있다. 또 2021년 5월 대통령 직속 ‘2050 탄소중립위원회’가 출범했으며 10월 말까지 ‘2050 탄소중립 시나리오’를 마련할 계획임을 발표한 것은 국내 산업•금융계에 시사하는 바가 크다. 글로벌 벤치마크 시나리오와 정합성을 가지면서도 국내 실정에 맞는 시나리오가 개발돼 국내 기업들과 금융회사들이 국제적 경쟁력을 유지하면서도 질서 있는 탈탄소 경영 전략을 수립•추진하는 데 활발하게 이용하기를 기대한다.


정신동 KB저축은행 상임감사 jeungshi@hanmail.net
필자는 서울대 경제학과에서 학사와 석사를 마치고 미국 미시간주립대에서 은행이론으로 경제학 박사를 받았다. 금융감독원에서 27년을 재직하며 보험감독국•기획조정국•금융상황분석실에서 팀장으로 근무했으며 워싱턴사무소장, 거시건전성감독국장을 지냈다. 저서로 『바젤3와 글로벌 금융 규제의 개혁(2011년)』 『도드프랭크 금융규제개혁과 그 이후(2018년)』가 있다.
동아비즈니스리뷰 345호 Fake Data for AI 2022년 05월 Issue 2 목차보기