부정적 ESG 뉴스 보도와 기업 가치 변동: 생성형 AI 활용 뉴스 빅데이터 분석을 중심으로

초록

ESG 경영의 중요성에도 불구하고 산업 분야와 기업체별 부정적인 ESG 보도의 영향력을 입체적으로 분석한 연구를 찾기란 쉽지 않다. 이 연구는 국내 상장 기업의 ESG 관련 부정적 뉴스 보도량이기업 가치(Market to Book Ratio, MTB: 시장가치 대비 장부 가치 비율)에 미치는 영향을 실증 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 웹 스크래핑 기법과 ChatGPT 4.0 API를 활용하여 2019년 1월1일부터 2022년 12월까지 코스피와 코스닥 상장기업 1,845개사와 관련한 부정적인 ESG 뉴스30,098건을 분석한 결과, 상장기업의 재무적 특성, 산업 및 연도, 고정 효과를 통제하고서도 부정적 ESG 뉴스 보도량은 MTB에 통계적으로 유의한 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 아울러이러한 효과는 환경(E)이나 사회(S) 요인이 아닌 지배 구조(G) 이슈에 의해 주도되는 것을 알 수 있었다. 산업 분야별 분석에서는 의료 의약품, 화학, 금융 산업에서 ESG 뉴스의 부정적 영향이 두드러졌다. 이 연구는 기업의 부정적인 지배 구조 관련 뉴스 쟁점이 기업 가치에 상대적으로 더 큰 영향을 미치고 있음을 실증적으로 보여주며, 특정 산업에 더 큰 충격을 주는 것을 밝힘으로써 가업별혹은 산업별 맞춤형 ESG 경영 관리에 필요한 실무적 시사점을 제공한다.

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