유럽 지속가능성 보고 기준을 통한 유엔 지속가능발전
ESG
Humanities & Social Sciences Communications
인문사회과학 커뮤니케이션
Assessing contributions to the UN Sustainable Development Goals through the European Sustainability Reporting Standards: comprehensive mapping and digital integration
유럽 지속가능성 보고 기준을 통한 유엔 지속가능발전목표 기여도 평가: 종합적인 매핑 및 디지털 통합
1) 연구 목적과 문제의식
EU의 CSRD(기업지속가능성보고지침)와 ESRS(유럽 지속가능성보고기준)가 기업의 UN SDGs(지속가능발전목표) 기여를 “정량지표 기반으로” 평가하는 데 어떻게 활용될 수 있는지 다룹니다.
특히 ESRS의 정량 데이터포인트를 출발점으로 ESRS GRI SDG로 이어지는 “3단 매핑(triple-way matching)”을 구축하고, 여기에 EU Taxonomy 지표(매출·CapEx·OpEx 등 비율, 금융의 GAR 등)까지 연결하는 도구를 제시합니다. 
기존 SDG 보고는 “목표를 인용”하는 수준에서 정량근거가 약해 SDG-washing(표면적·상징적 보고) 위험이 크다는 점을 문제로 보고, 이를 줄이기 위해 “하드 데이터(정량·검증 가능한 지표)” 중심으로 SDG 기여를 추정하려는 것이 핵심입니다. 
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2) 연구 공백(Research gap)과 연구질문(RQ)
저자들은 다음 공백을 제시합니다.
• ESRS가 비교적 최신 체계라 ESRS 정량지표와 SDGs의 체계적 연결(매핑)이 학술·실무 문헌에서 충분히 다뤄지지 않았음
• ESRS가 복잡(정량지표가 매우 많음)해 기업의 SDG 기여를 “포괄적·신뢰성 있게” 평가하는 완성형 도구가 부족함 
이를 바탕으로 연구질문은 3가지입니다.
• RQ1: 어떤 ESRS 정량지표 및 EU Taxonomy 지표가 SDG 및 세부 타깃에 매핑되는가? 
• RQ2: 그 기여는 긍정/부정(또는 판단불가) 중 무엇인가? 
• RQ3: 기업·분석가가 소프트웨어를 통해 ESRS/Taxonomy 지표로 SDG 기여를 어떻게 평가할 수 있는가? 
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3) 연구 방법: ESRSGRISDG 3단 매핑 + 기여방향(±) 판정
(1) 데이터포인트 선정
• EFRAG가 제공한 ESRS Datapoints(2024년 5월 완성본을 기반으로 함)에서 정량형 데이터 타입만 필터링합니다. 
• 초기 1,184개(정성+정량 포함)에서 필터링 후, 최종 297개 정량지표를 분석대상으로 확정합니다. 
(2) 매핑 절차(핵심)
1. ESRS 지표를 GRI 지표로 연결: “GRI-ESRS Interoperability Index(가이드)”를 활용합니다. 
2. GRI 지표를 SDG 타깃으로 연결: “Linking the SDGs and the GRI Standards” 가이드를 사용합니다. 
3. 위 경로로 커버되지 않는 ESRS 지표는 저자들이 SDG 타깃과 직접 매핑(키워드·내용 해석 기반)합니다. 예시로 “핵에너지 비중” 지표를 SDG 7·13 관련 타깃에 직접 연결합니다. 
4. EU Taxonomy 지표는 환경 ESRS(E1~E5)에 배치한 뒤 SDG 타깃과 직접 연결합니다. 
(3) ‘기여 방향(긍정/부정/판단불가)’ 판정
• 각 지표가 SDGs에 주는 영향을 정성적으로 긍정/부정/판단불가(n/d)로 분류합니다.
• 기본 규칙 예:
• 온실가스 배출량 증가는 부정, 배출감축은 긍정
• 오염물질 배출 증가는 부정
• 재활용 사용량 증가는 긍정, 폐기물 총량 증가는 부정
• 성별다양성·교육훈련·단체교섭 적용 확대는 긍정, 산업재해·차별사건 증가는 부정 
• 주관성 완화를 위해 저자 5인이 패널로 합의(consensus)하고, 합의 실패 시 n/d로 둡니다. 
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4) 도구 개발 및 실증(검증): MS Access 기반 SDG 기여 평가 툴
저자들은 매핑을 “실무에서 바로 쓸 수 있게” Microsoft Access 애플리케이션으로 구현합니다. 이 DB에는 회사, ESRS 지표, 지표값, 기여방향(±/n/d), SDG 연결관계가 들어갑니다. 
• 기업은 FY2022와 FY2023 두 해의 지표값을 입력하고, 시스템이 연도 간 변화(증감)와 “이론적 기여방향”을 결합해 해당 연도 실제 SDG 기여(+, -, n/d)를 자동 산출합니다. 
• 산정 규칙(요지):
• “좋은 지표(긍정 기여 지표)”가 개선되면 실제 기여는 긍정
• “나쁜 지표(부정 기여 지표)”가 증가하면 실제 기여는 부정
• 판단불가 지표는 추세와 무관하게 n/d 
실증 샘플
EU 시가총액 상위 100에서 추출 후, ESG 점수 기준 상위 10개와 하위 10개(총 20개 기업)의 2023년 공시보고서를 내려받아 지표를 수집·입력하여 툴을 시험합니다. 
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5) 주요 결과: 어떤 SDGs가 많이/적게 커버되는가?
(1) 전체적으로: SDG 8·12·13 중심 편중
• ESRS 기반 SDG 기여(지표 빈도)는 SDG 8(양질의 일자리·경제성장), SDG 12(책임소비·생산), SDG 13(기후행동)에 가장 많이 연결되는 경향을 보입니다. 
• 반대로 SDG 2·4·11·17은 상대적으로 덜 커버됩니다. 저자들은 그 이유로 (i) SDG 2는 기업 범용 공시범위 밖인 경우가 많고, (ii) SDG 4는 S1의 교육·훈련 관련 일부 지표 정도만 있어 빈약하며, (iii) SDG 11은 S3에서 정량지표가 부족하고, (iv) SDG 17은 특정 주제(취약 공급업체 지급 등)에 제한된다고 설명합니다. 
(2) “부정 외부효과 측정”에 더 강한 체계
전체적으로 ESRS 정량지표는 긍정보다 부정 외부효과(리스크·피해) 측정에 더 강점이 있으며, 지속가능성 공시기준이 “좋은 영향”보다 “나쁜 영향” 정량화에 더 적합하다는 해석을 제시합니다. 
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6) ESRS 표준별 SDG 연결 특징(요약)
ESRS 2(일반공시)
• 긍정 기여 예: 이사회 성별 다양성, 직원 수 등(예: 이사회 성별다양성 비율은 SDG 5·8·16에 긍정).
• 부정 기여 예: 화석연료·담배 기반 제품 매출 등.
• Taxonomy 지표(GAR 등)는 전반적으로 긍정 기여로 처리됩니다. 
ESRS E1(기후변화)
• 지표가 매우 많고(온실가스, 에너지, 기후리스크 자산, 기후계획 재원 등), SDG 13으로의 매핑이 압도적입니다.
• 배출량·화석연료 관련은 부정, 감축·재생에너지 관련은 긍정으로 분류되는 구조입니다. 
ESRS E2(오염)
• 대기·수질·토양 오염물질 배출 등은 지표 증가 자체가 ‘해로운 영향’이므로 대부분 부정 기여로 평가됩니다.
• SDG 14·15로의 연결이 많고, SDG 3·6·9·12·14·15에 기여한다고 정리합니다. 
ESRS E3(물·해양자원)
• 물 사용·취수량 등은 대체로 부정, 물 재활용·재이용은 긍정 기여로 제시됩니다. 
ESRS E4(생물다양성·생태계)
• 보호구역 인근 토지, 봉인면적(sealed area), 침입외래종 등 지표가 SDG 6·14·15 등에 연결됩니다.
• 일부 지표는 표현이 중립적이라 n/d로 남고, “자연지향 면적” 같은 지표는 SDG 15에 긍정 가능성이 제시됩니다. 
ESRS E5(자원순환·폐기물)
• 재활용 소재 사용 등은 긍정, 유해폐기물 총량 등은 부정. 주로 SDG 12에 집중됩니다. 
ESRS S1(자체 근로자)
• 산재·이직·성별임금격차·인권침해 등은 부정, 사회보장·노조·단체교섭 적용 등은 긍정.
• 연령/국가/성별 분포표처럼 영향 해석이 어려운 표형 지표는 n/d가 많이 발생하며, 저자들은 이런 n/d 지표가 “비교가능성과 신뢰성을 약화”시킨다고 비판합니다. 
ESRS S4(소비자·최종사용자)
• 정량지표가 사실상 1개(민원/불만 건수) 수준이며 SDG 16·17에 매핑되고 부정 기여로 평가됩니다. 
ESRS G1(기업행동)
• 반부패·뇌물·정치기부·공급업체 지급 등 지표가 SDG 16 중심으로 연결되며, 위반 건수 증가 등은 부정 기여로 해석됩니다. 
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7) 전체 분포(정량지표 기준)와 시사점
• 전체 DB에서 SDG 기여 연결(Contribution) 총합이 901건이며, 긍정 40.84%, 부정 47.06%, n/d 12.10%로 요약됩니다. 
• SDG 3·12는 부정 기여로 연결되는 지표 수가 특히 많다고 언급되며, 이는 ESRS가 “리스크·부정영향 관리” 중심으로 설계된 결과로 해석됩니다. 
• 표준설정자(EFRAG) 관점의 함의: SDG 2·4·11·17 등 저대표 SDGs를 더 잘 측정할 수 있도록(특히 사회 영역) 정량지표를 보강할 여지가 크다고 제안합니다. 
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실증(20개 기업)에서의 관찰(요지)
저자들은 도구를 실제 기업 데이터에 적용했을 때, 이론적 분포와 실증 분포가 대체로 “정합적(compatible)”이라고 보고하며, 특히 샘플에서 SDG 8 중심 경향과 SDG 17의 낮은 빈도 등이 반복된다고 정리합니다. 
또한 상·하위 기업 비교에서, 하위권 기업은 “기여를 판정하기 어려운(n/d) 지표 비중이 크다”는 관찰을 제시하며, 이는 정량지표의 표현·구성·연속성(2개년 데이터) 확보가 실제 평가에서 중요함을 시사합니다. 
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