Borgschulte, Guenzel, Liu, Malmendier (2025): 두 판 사이의 차이

2026년 6월 18일 (목) 11:48 판

Borgschulte, Guenzel, Liu, Malmendier (2025)는 Mark Borgschulte, Marius Guenzel, Canyao Liu, Ulrike Malmendier가 "CEO Stress, Aging, and Death"'라는 제목으로 2025년 Journal of Finance에 발표한 논문이다.

개요

이 논문은 최고경영자(chief executive officer; CEO)의 직무 스트레스가 노화와 사망에 미치는 장기적 건강 비용을 추정한다. 이중차분법(difference-in-differences) 설계를 이용하여, 산업 전반의 고통 충격에 노출된 최고경영자가 그렇지 않은 최고경영자에 비하여 외관상 약 1년 더 늙어 보이며, 기대수명이 약 1.1년 단축됨을 확인한다. 반면, 적대적 인수 방어법(business combination law)에 의하여 시장 규율로부터 보호된 최고경영자의 기대수명은 약 2년 증가하는 것으로 나타난다.

연구 배경

경영자 보상, 성과, 유인에 관한 기존 연구는 대리인 문제를 주로 금전적 사익 추구의 관점에서 분석하였다. 그러나 최고경영자의 건강과 안녕이라는 또 다른 유형의 사적 비용은 상대적으로 주목받지 못하였다. 최고경영자는 장시간 근무, 고위험 의사결정(대규모 인력 감축, 공장 폐쇄 등), 위기 상황에서의 극심한 불확실성에 노출되며, 미디어와 시장의 면밀한 감시를 받는다. 이 논문에서는 직무 스트레스 수준의 변화가 최고경영자의 건강 궤적(외관상 노화 및 사망률)에 실제로 인과적 영향을 미치는지 확인한다.

연구 방법

이 논문은 두 개의 최고경영자 관련 표본과 두 가지 식별 전략(identification strategy)을 사용한다. 첫 번째 표본은 최고경영자 외관상 노화 표본으로, 2006년 포춘(Fortune) 1000 기업의 최고경영자 453명을 대상으로 수집한 3,002장의 얼굴 이미지로 구성된다. 이미지는 재임 기간 전후의 여러 시점에서 수집되었으며, 중위 이미지 촬영 연도는 2009년이다. 두 번째 표본은 최고경영자 사망률 표본으로, 1975년부터 1991년까지의 포브스(Forbes) 임원 보상 조사에 포함된 최고경영자 중 정확한 생몰 일자를 수집한 1,900명 규모의 표본이다. 중위 출생 연도는 1927년, 최고경영자 취임 연령의 중위값은 52세이며, 2017년 10월 1일 기준으로 66%가 사망한 것으로 확인되었다.

첫 번째 식별 전략은 2007–08년 금융위기에 따른 산업 전반의 충격이다. 해당 산업 중위 기업의 2년 주가 수익률이 –30% 미만인 경우를 고통 산업으로 정의한다. 전체 146개 산업 중 78개 산업이 위기 기간 중 고통 산업으로 분류되었다. 두 번째 식별 전략은 1985년부터 1997년 사이 미국 33개 주에서 단계적으로 도입된 기업결합법(business combination law)이다. 기업결합법은 대주주가 기업과 특정 거래를 수행하는 데 일반적으로 3~5년의 유예기간을 부과함으로써 적대적 인수를 어렵게 만들고 최고경영자를 시장 규율로부터 보호하였다.

외관상 노화 분석에서는 이중차분법 회귀 모형을 사용한다. 최고경영자 고정효과와 연도 고정효과를 포함하며, 이미지의 선명도를 가중치로 사용한다. 13개 이미지 특성 변수(표정, 기분, 자신감, 스타일 등)를 통제하여 이미지 차이로 인한 혼재를 완화한다. 표준 오차는 산업 수준(3자리 SIC 코드)에서 군집화(clustering)한다. 사망률 분석에서는 층화 콕스(Cox) 비례위험 모형(stratified proportional hazards model)을 사용한다. 최고경영자가 취임하는 시점부터 사망 또는 2017년 10월 1일까지의 기간을 분석한다. 역연령(chronological age), 시간 추세(또는 연도 고정효과), 본사 소재지 고정효과를 통제한다. 고통 산업 분석에서는 표준 오차를 산업 수준에서, BC법 분석에서는 설립지 주 수준에서 군집화한다.

주요 결과

산업 고통 충격에 노출된 최고경영자는 노출되지 않은 최고경영자에 비하여 약 0.8년 더 늙어 보인다. 이 효과는 시간이 지남에 따라 커지며, 2012년 이후 촬영된 이미지에서는 약 1.18년으로 증가한다. 또한 산업 고통 충격은 최고경영자의 사망 위험률(mortality hazard)을 평균 약 15% 높이는 것으로 추정한다. 이를 역연령 효과와 비교하면 산업 고통 노출의 효과는 역연령 약 1.1년의 증가에 해당하는 기대수명 단축 효과를 가진다. 이는 30세까지 흡연할 경우의 기대수명 단축(약 1년)보다 약간 큰 규모이다.

기업결합법의 보호를 받은 최고경영자는 그렇지 않은 최고경영자에 비하여 사망 위험률이 유의미하게 낮다. 1년의 추가 노출이 사망 위험률을 약 4% 낮춘다. 기대수명 증가 효과는 약 2년이다. 한편, 기업결합법의 유무가 뚜렷한 보상적 임금 격차로 나타나지는 않았다.

시사점

이 논문의 핵심 기여는 직무 스트레스가 건강에 미치는 인과적 경로를 식별하였다는 점이다. 또한, 이 논문은 주주 이익 보호와 기업가치 제고를 위한 엄격한 감시 체계가 최고경영자에게는 상당한 개인 건강 비용을 초래할 수 있다는 점을 시사한다. 그러나 이는 뚜렷한 보상적 임금 격차로 나타나지는 않아, 노동시장에서 직무 환경의 건강 비용이 계약에 완전히 반영하지 못할 수 있음 또한 시사한다.

참고자료

Borgschulte, M., M. Guenzel, C. Liu, U. Malmendier, 2025, "CEO Stress, Aging, and Death", Journal of Finance 80(6), pp. 3401–3442. DOI: 10.1111/jofi.13497

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-'''Borgschulte, Guenzel, Liu, Malmendier (2025)'''는 Mark Borgschulte, Marius Guenzel, Canyao Liu, Ulrike Malmendier가 ''CEO Stress, Aging, and Death''라는 제목으로 2025년 ''The Journal of Finance''에 발표한 재무학 논문이다.
+'''Borgschulte, Guenzel, Liu, Malmendier (2025)'''는 Mark Borgschulte, Marius Guenzel, Canyao Liu, Ulrike Malmendier가 "CEO Stress, Aging, and Death"'라는 제목으로 2025년 ''Journal of Finance''에 발표한 논문이다.
 == 개요 ==
-이 논문은 [[최고경영자]]의 직무 스트레스가 노화와 사망에 미치는 장기적 건강 비용을 준실험적 방법론으로 추정한다. 이중차분법(difference-in-differences) 설계를 이용하여, 산업 전반의 고통 충격에 노출된 최고경영자가 그렇지 않은 최고경영자에 비하여 외관상 약 1년 더 늙어 보이며, 기대수명이 약 1.1년 단축됨을 추정한다. 또한 적대적 인수 방어법(business combination law)에 의하여 시장 규율로부터 보호된 최고경영자의 기대수명은 약 2년 증가하는 것으로 추정한다. 저자들은 이 건강 비용이 절대적 규모와 여타 건강 위험 요인과의 비교 모두에서 상당하다고 평가한다.
+이 논문은 [[최고경영자]](chief executive officer; CEO)의 직무 스트레스가 노화와 사망에 미치는 장기적 건강 비용을 추정한다. [[이중차분법]](difference-in-differences) 설계를 이용하여, 산업 전반의 고통 충격에 노출된 최고경영자가 그렇지 않은 최고경영자에 비하여 외관상 약 1년 더 늙어 보이며, 기대수명이 약 1.1년 단축됨을 확인한다. 반면, 적대적 인수 방어법(business combination law)에 의하여 시장 규율로부터 보호된 최고경영자의 기대수명은 약 2년 증가하는 것으로 나타난다.
-== 연구 배경과 질문 ==
+== 연구 배경 ==
-경영자 보상, 성과, 유인에 관한 기존 연구는 대리인 문제를 주로 금전적 사익 추구의 관점에서 분석하였다. 그러나 최고경영자의 건강과 안녕이라는 또 다른 유형의 사적 비용은 상대적으로 주목받지 못하였다. 최고경영자는 장시간 근무, 고위험 의사결정(대규모 인력 감축, 공장 폐쇄 등), 위기 상황에서의 극심한 불확실성에 노출되며, 미디어와 시장의 면밀한 감시를 받는다.
+경영자 보상, 성과, 유인에 관한 기존 연구는 대리인 문제를 주로 금전적 사익 추구의 관점에서 분석하였다. 그러나 최고경영자의 건강과 안녕이라는 또 다른 유형의 사적 비용은 상대적으로 주목받지 못하였다. 최고경영자는 장시간 근무, 고위험 의사결정(대규모 인력 감축, 공장 폐쇄 등), 위기 상황에서의 극심한 불확실성에 노출되며, 미디어와 시장의 면밀한 감시를 받는다. 이 논문에서는 직무 스트레스 수준의 변화가 최고경영자의 건강 궤적(외관상 노화 및 사망률)에 실제로 인과적 영향을 미치는지 확인한다.
-일반 노동자 표본에서는 직무 스트레스의 건강 효과가 실직, 소득 상실, 의료 보험 상실 등의 재정적 경로와 혼재되어 인과 추정이 어렵다. 이 논문은 부유하여 재정적 타격을 받을 가능성이 낮은 대규모 공개 기업의 최고경영자를 대상으로 삼음으로써 이 식별 문제를 우회한다. 연구 질문은 직무 스트레스 수준의 변화가 최고경영자의 건강 궤적(외관상 노화 및 사망률)에 실제로 인과적 영향을 미치는가이다.
+== 연구 방법 ==
-== 데이터와 식별 전략 ==
+이 논문은 두 개의 최고경영자 관련 표본과 두 가지 식별 전략(identification strategy)을 사용한다. 첫 번째 표본은 최고경영자 외관상 노화 표본으로, 2006년 포춘(Fortune) 1000 기업의 최고경영자 453명을 대상으로 수집한 3,002장의 얼굴 이미지로 구성된다. 이미지는 재임 기간 전후의 여러 시점에서 수집되었으며, 중위 이미지 촬영 연도는 2009년이다. 두 번째 표본은 최고경영자 사망률 표본으로, 1975년부터 1991년까지의 포브스(Forbes) 임원 보상 조사에 포함된 최고경영자 중 정확한 생몰 일자를 수집한 1,900명 규모의 표본이다. 중위 출생 연도는 1927년, 최고경영자 취임 연령의 중위값은 52세이며, 2017년 10월 1일 기준으로 66%가 사망한 것으로 확인되었다.
-이 논문은 두 개의 CEO 데이터 셋과 두 가지 식별 전략을 사용한다.
+첫 번째 식별 전략은 [[세계금융위기|2007–08년 금융위기]]에 따른 산업 전반의 충격이다. 해당 산업 중위 기업의 2년 주가 수익률이 –30% 미만인 경우를 고통 산업으로 정의한다. 전체 146개 산업 중 78개 산업이 위기 기간 중 고통 산업으로 분류되었다. 두 번째 식별 전략은 1985년부터 1997년 사이 미국 33개 주에서 단계적으로 도입된 기업결합법(business combination law)이다. 기업결합법은 대주주가 기업과 특정 거래를 수행하는 데 일반적으로 3~5년의 유예기간을 부과함으로써 적대적 인수를 어렵게 만들고 최고경영자를 시장 규율로부터 보호하였다.
-첫 번째 데이터 셋은 CEO 외관상 노화 데이터 셋(CEO Apparent Aging Data Set)으로, 2006년 포춘(Fortune) 1000 기업의 최고경영자 453명을 대상으로 수집한 3,002장의 얼굴 이미지로 구성된다. 이미지는 재임 기간 전후의 여러 시점에서 수집되었으며, 중위 이미지 촬영 연도는 2009년이다.
+외관상 노화 분석에서는 이중차분법 회귀 모형을 사용한다. 최고경영자 고정효과와 연도 고정효과를 포함하며, 이미지의 선명도를 가중치로 사용한다. 13개 이미지 특성 변수(표정, 기분, 자신감, 스타일 등)를 통제하여 이미지 차이로 인한 혼재를 완화한다. 표준 오차는 산업 수준(3자리 SIC 코드)에서 군집화(clustering)한다. 사망률 분석에서는 층화 콕스(Cox) 비례위험 모형(stratified proportional hazards model)을 사용한다. 최고경영자가 취임하는 시점부터 사망 또는 2017년 10월 1일까지의 기간을 분석한다. 역연령(chronological age), 시간 추세(또는 연도 고정효과), 본사 소재지 고정효과를 통제한다. 고통 산업 분석에서는 표준 오차를 산업 수준에서, BC법 분석에서는 설립지 주 수준에서 군집화한다.
-두 번째 데이터 셋은 CEO 사망률 데이터 셋(CEO Mortality Data Set)으로, 1975년부터 1991년까지의 포브스(Forbes) 임원 보상 조사에 포함된 최고경영자를 원천으로 하여 정확한 생몰 일자를 수집한 1,900명 규모의 데이터 셋이다. 중위 출생 연도는 1927년, 최고경영자 취임 연령의 중위값은 52세이며, 2017년 10월 1일 기준으로 66%가 사망한 것으로 확인되었다.
-첫 번째 식별 전략은 2007–08년 금융위기를 통한 산업 전반의 고통 충격이다. 해당 산업의 중위 기업 2년 주가 수익률이 –30% 미만인 경우를 산업 고통으로 정의한다. 2006년 코호트 분석에서는 전체 146개 산업 중 78개 산업이 위기 기간 중 고통 산업으로 분류되었다.
-두 번째 식별 전략은 1985년부터 1997년 사이 미국 33개 주에서 단계적으로 도입된 기업결합법(business combination law, BC법)이다. BC법은 대주주가 기업과 특정 거래를 수행하는 데 일반적으로 3~5년의 유예기간을 부과함으로써 적대적 인수를 어렵게 만들고 최고경영자를 시장 규율로부터 보호하였다. BC법은 기업의 설립지(state of incorporation) 기준으로 적용되므로 본사 소재지와 독립적인 식별 변동이 확보된다.
-외관상 연령(apparent age)의 측정에는 25만 장 이상의 이미지로 훈련되고 2016년 ChaLearn Looking At People 외관상 연령 추정 경진대회에서 우승한 신경망 기반 머신러닝 알고리즘(Antipov 외(2016))을 활용하였다. 이 소프트웨어는 겉으로 보이는 연령, 즉 실제 역연령(chronological age)이 아니라 사람들이 얼마나 늙어 보이는지를 추정하도록 설계되었다. 외관상 연령과 역연령의 차이(apparent-age gap)가 주요 종속변수이다.
-== 방법론 ==
-외관상 노화 분석에서는 이중차분법 회귀 모형을 사용한다. 최고경영자 고정효과(CEO fixed effects)와 연도 고정효과를 포함하며, 이미지의 선명도를 가중치로 사용한다. 13개 이미지 특성 변수(표정, 기분, 자신감, 스타일 등)를 통제하여 이미지 맥락 차이로 인한 혼재를 완화한다. 표준 오차는 산업 수준(3자리 SIC 코드)에서 군집화한다.
-사망률 분석에서는 층화 콕스(Cox) 비례위험 모형(stratified proportional hazards model)을 사용한다. 최고경영자가 취임하는 시점부터 분석에 진입하며, 사망 또는 2017년 10월 1일 중단 일자에서 퇴장한다. 역연령, 시간 추세(또는 연도 고정효과), 본사 소재지 고정효과를 통제한다. 산업 고통 분석에서는 표준 오차를 산업 수준에서, BC법 분석에서는 설립지 주 수준에서 군집화한다.
 == 주요 결과 ==
-외관상 노화 분석에서, 이중차분법 추정 결과 산업 고통 충격에 노출된 최고경영자는 노출되지 않은 최고경영자에 비하여 약 0.8년 더 늙어 보이는 것으로 추정한다(2006년 이후 전체 기간 기준). 이 효과는 시간이 지남에 따라 커지며, 2012년 이후 촬영된 이미지에서는 약 1.18년으로 증가한다고 보고한다.
+산업 고통 충격에 노출된 최고경영자는 노출되지 않은 최고경영자에 비하여 약 0.8년 더 늙어 보인다. 이 효과는 시간이 지남에 따라 커지며, 2012년 이후 촬영된 이미지에서는 약 1.18년으로 증가한다. 또한 산업 고통 충격은 최고경영자의 사망 위험률(mortality hazard)을 평균 약 15% 높이는 것으로 추정한다. 이를 역연령 효과와 비교하면 산업 고통 노출의 효과는 역연령 약 1.1년의 증가에 해당하는 기대수명 단축 효과를 가진다. 이는 30세까지 흡연할 경우의 기대수명 단축(약 1년)보다 약간 큰 규모이다.
-사망률 분석에서, 산업 고통 충격은 최고경영자의 사망 위험률(mortality hazard)을 평균 약 15% 높이는 것으로 추정한다. 이를 역연령 효과와 비교하면, 산업 고통 노출의 효과는 역연령 약 1.1년의 증가에 해당하는 기대수명 단축 효과를 가진다고 보고한다. 이는 30세까지 흡연할 경우의 기대수명 단축(약 1년)보다 약간 큰 규모이다.
-BC법에 의한 기업지배구조 분석에서, BC법 보호를 받은 최고경영자는 그렇지 않은 최고경영자에 비하여 사망 위험률이 유의미하게 낮은 것으로 추정한다. BC법 노출 지시변수(indicator) 기준으로 위험률 감소에 해당하는 기대수명 증가 효과는 약 2년으로 추정한다. 연속 노출 기간 측정치 기준으로는 1년의 추가 노출이 사망 위험률을 약 4% 낮추는 것으로 추정한다. 이 효과가 산업 고통 효과보다 다소 큰 것은 BC법에 의한 직무 환경 변화가 더 항구적인 성격을 가지기 때문일 수 있다고 저자들은 해석한다.
-== 해석과 시사점 ==
-이 논문의 핵심 기여는 직무 스트레스가 건강에 미치는 인과적 경로를 대규모 공개 기업 최고경영자라는 고소득 집단에서 식별하였다는 점이다. 재정적 경로를 통제한 환경에서도 직무 스트레스가 건강에 실질적인 장기 비용을 부과함을 보여 준다.
-이 결과는 기업지배구조 설계의 트레이드오프를 부각시킨다. 주주 이익 보호와 기업가치 제고를 위한 엄격한 감시 체계가 최고경영자에게는 상당한 개인 건강 비용을 초래할 수 있다. 저자들은 BC법 보호와 보상(pay) 사이의 관계도 검토하였으나, 이론적으로 예측되는 보상적 임금 격차가 데이터에서 뚜렷하게 나타나지 않음을 발견한다. 이는 노동시장의 행위자들이 직무 환경의 건강 비용을 계약에 완전히 반영하지 못할 수 있음을 시사한다.
-이 연구는 최고경영자 선발과 유지, 보상 설계, 기업 성과의 상호작용에 대한 후속 연구의 필요성을 제기한다.
+기업결합법의 보호를 받은 최고경영자는 그렇지 않은 최고경영자에 비하여 사망 위험률이 유의미하게 낮다. 1년의 추가 노출이 사망 위험률을 약 4% 낮춘다. 기대수명 증가 효과는 약 2년이다. 한편, 기업결합법의 유무가 뚜렷한 보상적 임금 격차로 나타나지는 않았다.
-== 한계 ==
+== 시사점 ==
-이 논문의 주요 한계로는 다음과 같은 사항들이 있다. 첫째, 외관상 연령 측정이 이미지 기반 머신러닝 알고리즘에 의존하므로, 이미지 맥락(표정, 조명, 구도 등)의 체계적 차이가 추정에 영향을 줄 가능성을 완전히 배제할 수 없다. 저자들은 13개 이미지 특성 변수와 다양한 견고성 검증을 통해 이 우려를 완화하였으나 이미지 기반 측정의 본질적 한계는 남는다. 둘째, 외부 타당성의 한계로, 분석 대상이 대규모 공개 기업의 남성 최고경영자에 집중되어 있어 다른 직군, 위계 수준, 또는 일반 노동자 집단에 대한 일반화에는 주의가 필요하다. 셋째, 식별 가정의 한계로, 이중차분법이 전제하는 평행 추세 가정과 BC법의 외생성이 완전히 검증되지 않을 수 있으며, 일부 기업이 BC법 도입을 위해 로비하였다는 점이 외생성에 대한 잠재적 우려로 남는다. 넷째, 스트레스의 직접적인 생물의학적 측정치(코르티솔, 혈압 등)가 없어 직무 스트레스를 메커니즘으로 인과적으로 확립하는 데 한계가 있으며, 사망 원인 데이터가 일부 개체에 대해서만 이용 가능하여 특정 사망 경로를 명확히 규명하기 어렵다.
+이 논문의 핵심 기여는 직무 스트레스가 건강에 미치는 인과적 경로를 식별하였다는 점이다. 또한, 이 논문은 주주 이익 보호와 기업가치 제고를 위한 엄격한 감시 체계가 최고경영자에게는 상당한 개인 건강 비용을 초래할 수 있다는 점을 시사한다. 그러나 이는 뚜렷한 보상적 임금 격차로 나타나지는 않아, 노동시장에서 직무 환경의 건강 비용이 계약에 완전히 반영하지 못할 수 있음 또한 시사한다.
-== 서지정보 ==
+== 참고자료 ==
-Mark Borgschulte, Marius Guenzel, Canyao Liu, Ulrike Malmendier, "CEO Stress, Aging, and Death", ''The Journal of Finance'' 80(6), 2025, pp. 3401–3442. [https://doi.org/10.1111/jofi.13497 DOI:10.1111/jofi.13497]
+Borgschulte, M., M. Guenzel, C. Liu, U. Malmendier, 2025, "CEO Stress, Aging, and Death", ''Journal of Finance'' 80(6), pp. 3401–3442. DOI: [https://doi.org/10.1111/jofi.13497 10.1111/jofi.13497]
 [[분류:기업재무]]