녹색금융이 탄소배출 강도에 미치는 비선형·상호작용 효과: 베이지안 회귀트리 분석

초록

본 연구는 2000‑2022년 기간 동안 30개 중국 지방의 패널 데이터를 활용해 베이지안 가법 회귀트리(BART)와 SHAP 해석을 적용, 녹색금융지수(GFI)가 탄소배출 강도(CEI)에 역U형(인버티드 U) 효과를 나타내며 지역별 이질성이 존재함을 확인한다. 기후 물리적 위험지수(CPRI)는 CEI에 유의한 영향을 미치지 않았으며, 에너지 소비가 높은 지역에서는 녹색금융이 CEI 감소에 더 큰 기여를 하는 것으로 드러났다.

상세 분석

이 논문은 기존 선형 회귀와 패널 고정효과 모델이 포착하기 어려운 비선형 및 고차 상호작용을 탐색하기 위해 BART 모델을 선택했다. BART는 트리 기반 앙상블로, 각 트리가 약한 예측기를 제공하고 이를 베이지안 방식으로 가중합함으로써 복잡한 함수 형태를 유연하게 추정한다. 모델 학습 과정에서 5‑fold 교차검증을 통해 과적합을 방지하고, 사후 예측 분포를 통해 불확실성을 정량화하였다. SHAP 값을 이용해 변수별 평균 기여도와 개별 관측치에 대한 부분 효과를 시각화했으며, 특히 GFI의 부분 의존 플롯(PDP)에서 초기 구간에서는 CEI를 상승시키다 일정 수준을 초과하면 다시 감소하는 역U형 곡선을 확인했다. 이는 녹색금융이 초기 단계에서는 자본 배분 효율성 향상보다 행정·제도 비용이 더 크게 작용할 수 있음을 시사한다.

지역 이질성 분석에서는 동·중·서부 3개 구역을 더미 변수로 포함했으며, 상호작용 항목을 BART가 자동으로 탐색하도록 허용했다. 결과적으로 서부 지역에서는 GFI의 부정적(CEI 감소) 효과가 가장 강했으며, 동부에서는 효과가 약하거나 비선형 구간이 더 넓었다. 이는 지역별 산업구조(에너지 집약도)와 정책 환경 차이가 녹색금융의 효율성을 조절한다는 기존 문헌과 일치한다.

CPRI는 기후 물리적 위험을 4가지 지표(극저온·극고온·극심 강우·극심 가뭄)로 정량화했지만, SHAP 분석에서 평균 기여도가 거의 0에 가까워 통계적 유의성을 보이지 않았다. 이는 2000‑2022년 기간 동안 중국 지방정부가 기후 위험에 대한 대응을 비교적 일관되게 수행했거나, 위험 지표가 CEI에 직접적인 영향을 미치기보다 중간 매개변수(예: 투자 회피)로 작용했을 가능성을 제시한다.

에너지 소비(TEC)와 GFI의 상호작용 효과는 고에너지 소비 상황에서 GFI가 CEI를 현저히 낮추는 방향으로 작용함을 보여준다. 이는 BART가 자동으로 탐색한 고차 상호작용이며, 정책 입안자는 에너지 집약도가 높은 산업군에 녹색금융을 집중 투입함으로써 탄소 효율성을 극대화할 수 있음을 의미한다.

전반적으로 이 연구는 (1) 녹색금융의 효과가 단순 선형 감소가 아니라 역U형이며, (2) 지역·산업 특성에 따라 효과 크기가 크게 달라진다, (3) 기후 물리적 위험은 현재 CEI 모델링에서 직접적인 설명력이 부족하다, (4) 고에너지 소비 환경에서 녹색금융이 탄소 감축에 가장 큰 잠재력을 가진다, 라는 네 가지 핵심 인사이트를 제공한다.