개인사업자의 대출의사결정에 미치는 조세변수의 영향
전병욱
1)‧ 박수진
2) 요약 본 연구는 급속하게 증가하면서 국민경제의 잠재적 위험이 될 수 있는 반면 체계적인 관리나 연 구가 거의 이루어지지 않은 개인사업자의 대출을 대상으로 한국조세재정연구원의 재정패널조사 에서 수집한 조세특성을 중심으로 한 세부적인 가구별 미시자료를 바탕으로 분석적 연구를 진행 하였다. 개인사업자 대출액의 증감에 대한 설명변수들의 영향을 분석하면 대상가구 및 사업소득금액 기 준의 설정과 무관하게 가구주의 한계세율이 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타나서 개인 사업자의 대출이 사업자금이 아니라 투자수익율과 무관하게 부족한 생활자금을 긴급하게 조달하 기 위해 발생했거나 사업자금을 조달하기 위해 발생했더라도 세금부담이 부차적인 문제로 취급 되어서 대출 의사결정에 영향을 미치지 않는 것을 확인할 수 있다. 추가적으로, 연구모형에 개인사업자 가구의 한계세율의 수준과 함께 대출액 상환의 어려움 여부를 포함시킬 경우에는 대상가구 및 사업소득금액 기준의 설정과 무관하게 대출액의 증감에 이러한 어려움이 유의적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나서 경제적 어려움을 겪고 있는 개인사 업자 가구의 경우에는 부족한 생활자금을 조달하기 위한 긴급한 필요성이 매우 커서 한계세율의 증가와는 무관하게 대출액이 커지는 것을 확인할 수 있다. 주요용어 : 개인사업자, 대출, 상환, 한계세율, 재정패널조사1. 서론
최근 우리나라의 경제에서 가장 중요한 문제 중의 하나로 논의되는 것이 가계부채 인데, 은행의 가계대출로 범위를 한정하더라도 2014년말의 가계대출의 잔액은 2013년 말에 비해 80조5,062억원이 증가한 560조9,406억원에 이르고, 은행의 가계대출 잔액이 우리나라의 가계 총처분가능소득(net disposable income)에서 차지하는 비율도 2013년 을 기준으로 59.5%에 이르고 있다. 순수한 가계부채와 별도로 “제2의 가계부채”로 통하는 개인사업자의 대출 역시 2014년말의 잔액이 209조3,000억원에 이르렀고, 최근 5년간의 연평균 증가비율(8.5%) 이 가계부채(6.5%)에 비해 훨씬 높아서 매우 빠르게 증가하는 추세임을 확인할 수 있 다3). 1) 주저자: 서울특별시 동대문구 서울시립대로 163, 서울시립대학교 세무전문대학원, 부교수. E-mail: bwjun@uos.ac.kr 2) 교신저자. 세종특별자치시 한누리대로 1924, 한국조세재정연구원, 서울시립대학교 세무학박사, 공인회계사. E-mail: duksu90@hanmail.net 3) 연도별로 연간 가계 총처분가능소득, 연도말 은행의 가계대출 잔액 및 개인사업자 대출 잔액을 대응해서 정리하면 아래와 같다.개인사업자의 대출은 자영업자의 가계대출과 비교할 때 명목상 용도는 다를 수 있 지만 실제 용도는 생활자금과 사업자금 간의 구분이 불확실하고 상환책임도 결국 자 영업자 개인에게 귀속되는 점에서 가계부채의 성격이 강하지만, 은행 실무에서는 자 영업자에 대한 중소기업 대출로 구분하면서 각종 공식통계에서도 기업대출로 집계되 고 있다. 이로 인해 그 성격상 가계대출 또는 기업대출로 볼 수도 있는 자영업자의 대출액은 정확한 통계도 확인하기 어려운 실정이다. 개인사업자의 대출이 이와 같이 빠르게 증가하는 이유는 베이비부머 세대의 자영 업 진출이 지속되는4) 가운데 은행들도 정부의 요구에 맞춰서 중소기업 지원실적을 제 고할 필요가 있기 때문인데5), 이러한 개인사업자 대출은 가계부채와의 경계가 명확하 지 않아서 가계부채의 부실이 문제가 될 경우에는 동시에 부실화될 수 있는 문제점이 있다고 할 수 있다6). 가계부채에 대한 대부분의 선행연구는 거시적 관점을 바탕으로 가계부채의 동향, 상환의무 불이행의 추이, 거시경제에 미치는 가계부채 증가의 영향 등을 분석하였다7). 그러나, 거시자료를 이용한 총량 개념의 채무상환능력 평가는 가구의 상이한 특성을 고려하지 못하는 한계가 있기 때문에 가구의 유형별로 이를 평가하는 것이 어렵고 현 실에 부합하지 않는 정보를 제공할 위험도 있다. <연도말 은행의 가계대출 잔액 및 연간 가계 총처분가능 소득> (단위: 십억원) 2009년 2010년 2011년 2012년 2013년 2014년 연간 가계 총처분가능소득(①) 661,393 701,026 741,722 770,296 807,832 연도말 은행의 가계대출 잔액(②) 408,614 430,436 454,997 466,524 480,434 560,941 비율(①÷②) 61.8% 61.4% 61.3% 60.6% 59.5% 연도말 은행의 개인사업자 대출 잔액 139,500 145,400 158,400 173,400 190,500 209,300 자료: 2015.1.14.자 한국은행 보도자료(2014년 12월중 금융시장 동향) 및 한국은행 경제통계시스템 (ecos.bok.or.kr) 4) 현대경제연구원(2015)이 통계청의 자료를 분석한 결과에 의하면 경제협력개발기구(OECD)의 기 준에 의한 전체 자영업자(무급종사자 포함)의 수는 2007년의 758만명에서 2014년의 711만명으로 금융위기 이후에 감소하는 추세이지만, 베이비부머 세대(1955년-1963년생)의 은퇴가 본격화하면 서 50세 이상 장년층 자영업자는 2007년의 360만명에서 2014년에 409만명으로 오히려 증가한 것을 확인할 수 있다. 5) 2015.1.21.자 연합뉴스 기사(‘제2가계부채’ 개인사업자 대출 증가폭 7년 만에 최대)에서 인용하였 다. 6) 이와 관련해 한국은행은 2013년 10월 “금융안정보고서”에서 자영업자의 소득이 경기 부진으로 감소하면서 채무부담 능력이 훼손될 가능성이 있기 때문에 자영업자 대출이 신용리스크로 부각 될 잠재위험이 있다고 경고했는데, 이것은 자영업자의 가구당 가처분소득(4,561만원)은 상용 근 로자(4,839만원)에 미치지 못하는 반면 대출액의 규모(6,693만원)는 상용 근로자(4,388만원)에 비 해 오히려 상대적으로 크면서 만기 일시상환인 대출의 비중(40.5%)도 상용 근로자(35.4%)에 비 해 높은 점 등으로 인해 구조적으로 취약하기 때문이라고 하였다. 동(同)보고서에서 분석한 통 계청의 가계금융복지조사의 내용에 의하면 2012년 3월 현재 가구주가 자영업자인 가구의 연간 원리금상환액은 1인당 평균 937만원으로 가처분소득의 23.1%이었는데, 2013년 3월에는 연간 원 리금상환액이 1인당 평균 1,227만원으로 증가하면서 가처분소득의 26.9%를 차지해서 가계부채의 상환부담이 오히려 커진 것을 확인할 수 있다. 또한, 자영업자 가구의 이러한 원리금상환액 비 율은 상용근로자의 19.5%와 일용근로자의 18.4%에 비해서도 매우 높은 것을 확인할 수 있다. 7) Mustafa and Rahman(1999), 한국금융연구원(2004), 삼성경제연구소(2009) 및 김현정과 김우영
따라서, 보다 세부적인 가구별 미시자료를 바탕으로 가계부채에 대한 분석적 연구 가 이루어질 필요성이 제기되었고, 최근에는 관련 연구도 다양하게 이루어지고 있다. 즉, 미시적 관점의 가계부채 연구들은 대개 가구의 인구 및 사회학적 특성을 바탕으 로 가계부채의 발생원인을 분석하거나8) 미시자료를 이용해서 부채가구의 특성을 파악 하는데9) 중점을 두고 있다10). 그러나, 이러한 미시적 관점의 가계부채 연구들도 가구의 자산 및 부채 구성 등과 관련한 비교적 한정된 자료를 이용해서 대부분 일부 취약가구를 대상으로 이루어진 것이므로 연구결과의 적용범위가 비교적 제한적인 한계가 있는 실정이다. 이와 함께 분석대상도 순수한 가계부채에 국한되었고, 전술한 바와 같이 정확한 현황 파악이 어 렵고 부실위험은 오히려 더욱 크다고 할 수 있는 개인사업자 대출에 대해서는 별도로 분석하지 않은 연구범위의 한계가 있다. 특히, 기존의 연구에서는 자료수집의 한계 때문에 가구의 경제적 의사결정에서 매 우 중요한 세금 부담에 대해서는 전혀 고려하지 않았기 때문에 현실에 대한 설명력이 충분하지 못한 문제점이 있다고 할 수 있다. 예컨대, 개인사업자가 대출을 통해 조달한 투자금액을 바탕으로 얻는 이익에 대하여 가구별로 상이한 최대 5단계의 적용세율로 인해 세금 부담에 차이가 있는 경우에는 세전 투자수익율이 동일하더라도 세후 투자수익율에 차이가 발생하게 되는데, 이로 인해 상대적으로 세후 투자수익율이 낮은 가구(적용세율이 높은 가구)는 신규 대출
8) Bridges and Disney(2004)는 영국의 저소득 계층을 대상으로 가계대출의 양상이 혼인 및 자녀 보유 여부와 함께 자가 보유 여부에 따라 차이가 나는지를 분석하였다. 김준경(2008)은 2000년 의 가구소비실태조사와 2006년의 가계자산조사를 비교한 결과 소득 또는 자산 여력이 있는 가 구를 중심으로 가계부채가 크게 늘어났다는 결과를 제시하였다. 김현정과 김우영(2009)은 2000 년-2007년의 한국노동패널자료를 이용해서 소비함수를 추정한 결과 가계신용 확대 등 전반적인 유동성 제약 완화가 소비 증가에 기여했다고 분석하였다. 9) 최필선과 민인식(2009)은 노동패널조사 자료를 이용해서 소득 최하위 20% 계층이 차상위 20% 보다 더 많은 부채를 가지고 있고, 잔여 평생소득이 많지 않은 고연령층이 비교적 많은 부채를 보유하고 있다고 분석하였다. 김현정 등(2009)은 2000년-2007년의 노동패널조사 자료를 이용해 서 분석한 결과 소득 및 자산대비 부채수준이 높고 가계수지도 적자인 취약가구의 경우 총자산 기준으로는 부동산 가격 상승에 힘입어 부채 비중이 감소했지만 금융자산 기준으로는 크게 증 가했다는 결과를 제시하였다. 10) 미시적 관점의 가계부채 연구는 경제학에 비해 소비자학 분야에서 먼저 이루어졌는데, 이들 분야의 연구는 부채보유 가구 또는 연체 가구의 인구 및 사회학적 특성을 분석하고 가계의 부 채관리방안을 제시하는데 중점을 두고 있다. 즉, 이러한 연구는 연체 및 파산 가구 등과 같이 사회적으로 문제가 되는 일부 계층의 부채 부담에 중점을 두고 이들 계층의 연체 및 파산의 원 인 등에 대한 분석을 바탕으로 바람직한 부채관리 방안을 제시하거나 금융교육에 대한 시사점 을 얻고자 하였다. 구체적으로, Sullivan and Worden(1986)은 신용시장의 규제완화가 가처분소 득 대비 부채 증가를 설명할 수 있고, 맞벌이 가구의 증가가 가계부채를 증가에 유의한 영향을 미친다는 결과를 제시하였다. 이은영과 허은정(2005)은 2003년 가계금융행태조사를 이용해서 맞 벌이 가계와 자영업 가계의 경우 가계의 크기가 클수록, 총자산 대비 부채부담이 높을수록, 주 관적 부채부담이 높고 연체불가태도가 낮을수록 연체를 경험할 가능성이 높다는 결과를 제시하 였다. 성영애(2006)는 노동패널자료를 이용해서 2000년과 2003년을 대상으로 분석한 결과 혼인 상태의 변동, 취업지위의 변동, 가계소득 변동액, 주택소유 여부 변동, 이사 여부, 가구주 연령, 교육수준, 주거지역, 가구원수, 가계소득규모 및 금융자산규모가 가계부채 보유 여부의 변동에 영향을 미친 반면 가구원수의 변동과 자녀부담은 영향을 미치지 않았다는 결과를 제시하였다.
대신 기존 대출을 상환하려고 할 것인 반면 세후 투자수익율이 충분히 높은 가구(적 용세율이 낮은 가구)는 기존 대출을 유지하거나 오히려 추가적인 신규대출을 얻으려 고 할 것으로 예상할 수 있다. 그러나, 이와 반대로 개인사업자의 대출이 사업자금이 아니라 투자수익율과는 무 관하게 부족한 생활자금을 긴급하게 조달하기 위해 발생한 경우에는 세금부담이 대출 의사결정에 큰 영향을 미치지 않을 것으로 예상할 수 있다. 또한, 개인사업자의 대출 용도가 사업자금인 경우에 세후 투자수익율을 고려하더라도 투자이익을 최대화하는 경우에는 세후이익도 역시 최대화되는 것으로 보고 세금부담을 부차적인 문제가 취급 하면 역시 동(同)의사결정에 영향을 미치지 않거나 오히려 일반적인 예상과 반대로 적용세율이 높은 가구가 기존 대출을 유지하거나 추가적인 신규대출을 얻는 것으로 예상할 수 있을 것이다. 본 연구는 이와 같이 체계적인 연구가 거의 이루어지지 않은 개인사업자의 대출을 대상으로 동(同)대출액에 영향을 미칠 수 있는 가구별 조세특성에 대한 연구의 필요 성을 바탕으로 한국조세재정연구원이 발표하는 재정패널조사 자료를 이용해서 이러한 미시적 의사결정을 분석하였다. 즉, 다른 패널조사 자료나 거시자료를 통해서는 가구별 조세특성을 확인할 수 없 는 반면 재정패널조사 자료에서는 이를 별도로 확인할 수 있고, 소득, 재산 및 가구특 성 등과 같은 다른 조사항목들과 연계해서 분석할 수 있기 때문에 이러한 추가적 연 구가 가능한 것이다. 조세특성을 고려한 본 연구의 분석은 국민경제의 잠재적 위험이 될 수 있는 개인 사업자의 대출 문제를 정확하게 이해하고 이에 대응하기 위한 적절한 대응방안을 마 련하는데 공헌할 수 있는 유용한 정책적 시사점을 제공하고자 한다.
2. 연구설계
2.1 개인사업자의 사업소득의 과세문제 대출을 통해 조달한 개인사업자의 투자금액으로부터 얻는 이익은 크게 금융소득, 사업소득 및 자본이득으로 구분할 수 있다. 그러나, 이들 중 금융소득과 자본이득의 경우에는 사업활동을 통해 얻은 이익을 다시 금융자산이나 실물자산에 투자해서 얻는 이익이라고 볼 수 있고, 대출액을 직접 투자해서 얻는 이익으로는 보기 어렵기 때문 에 개인사업자의 대출 의사결정에 영향을 미치는 조세 요인은 과세대상 사업소득의 특성과 이에 따른 세율 수준의 차이라고 할 수 있을 것이다. 개인의 소득에 대해 과세하는 소득세법은 소득원천설에 따라 과세대상 소득을 이 자소득, 배당소득, 사업소득, 근로소득, 연금소득, 기타소득, 퇴직소득 및 양도소득으로 구분한 후에 이들 소득을 합산해서 누진세율을 적용하되(종합과세), 퇴직소득과 양도 소득은 결집효과를 방지하기 위한 정책적 목적 등을 고려해서 별도로 구분해서 세금 부담액을 계산하고 있다(분류과세).이들 소득 중에서 개인사업체를 운영해서 발생하는 사업소득은 사업활동 관련 총 수입금액에서 필요경비를 차감해서 과세대상인 사업소득금액을 계산하게 된다11)12). 사업소득금액과 함께 종합과세의 대상인 나머지 소득의 개별 소득금액을 합산한 종 합소득금액을 바탕으로 <표 2.1>의 세액계산구조에 따라 개인사업자의 최종적인 연간 세금부담액(종합소득결정세액)을 계산하고, 여기서 적용되는 기본세율은 <표 2.2>와 같 이 과세표준의 증가에 따라 5단계의 체증적 한계세율이 적용되는 누진세율 구조이다. <표 2.1> 종합소득세의 세액계산구조 종합소득금액 = 이자소득금액 + 배당소득금액 + 근로소득금액 + 사업소득금액 + 연금소득금액 + 기타소득금액 종합소득과세표준 = 종합소득금액‒종합소득공제 종합소득산출세액 = 종합소득과세표준×기본세율 종합소득결정세액 = 종합소득산출세액‒세액감면․세액공제 <표 2.2> 연도별 소득세 기본세율 과세표준 2007년 과세표준 2008년 2009년 2010-2011년 2012년--1,000만원 8% -1,200만원 8% 6% 6% 6% 1,000만원 -4,000만원 17% -4,600만원1,200만원 17% 16% 15% 15% 4,000만원 -8,000만원 26% -8,800만원4,600만원 26% 25% 24% 24% 8,000만원- 35% -1억5,000만원8,800만원 35% 35% 35% 35% 1억5,000만원- 35% 35% 35% 38% 11) 단, 일부 업종(농업 중 작물재배업, 연구개발업(계약 등에 따라 그 대가를 받고 연구․개발용 역을 제공하는 사업은 제외), 유치원, 초․중등학교 및 대학교와 이와 유사한 교육기관이 제공하 는 교육서비스업, 보건 및 사회복지사업 중 사회복지사업 및 장기요양사업)은 과세대상 사업의 범위에서 제외하고, 일부 소득(논밭 임대소득, 제한적인 주택 임대소득, 농가부업소득, 전통주 제 조소득 및 산림소득)은 별도의 비과세 사업소득으로 규정하고 있다. 12) 단, 주택임대업을 운영하는 개인사업자의 경우에는 아래와 같이 소유주택 수에 따라 일반적인 임대소득과 함께 간주임대료가 사업소득에 해당하게 되어서 세금부담이 발생하게 되는데, 여기 서 3주택 이상을 소유한 개인사업자의 사업소득 총수입금액에 포함되는 간주임대료는 "[{(보증 금 등―3억원)의 적수×60%}÷365일×정기예금이자율]―금융수익”으로 계산한다(단, 소득금액을 추계신고․추계조사결정하는 경우에는 금융수익을 차감하지 않는다.). 주택 외의 부동산임대업을 운영하는 개인사업자의 경우에는 위와 같은 별도의 구분 없이 일반 적인 임대소득과 함께 간주임대료가 전부 사업소득에 해당하게 되어서 세금부담이 발생하게 되 는데, 여기서 사업소득 총수입금액에 포함되는 간주임대료는 “{(보증금 등의 적수―건설비상당 액 적수)÷365일×정기예금이자율}―금융수익” 으로 계산한다(단, 소득금액을 추계신고․추계조사 결정하는 경우에는 건설비상당액과 함께 금융수익을 차감하지 않는다.). <주택 임대소득의 과세구분> 소유주택수 임대료 간주임대료 1주택 비과세 사업소득*2 미열거 2주택 과세 미열거 3주택 이상*1 과세 과세 주1: 소형주택(주거전용면적이 1호 또는 1세대당 85m2 이하인 주택으로서 해당 과세기간의 기준 시가 3억원 이하인 주택)은 소유주택수에 포함하지 않음. 주2: 고가주택(과세가간의 종료일 또는 동(同)주택의 양도일 현재 기준시가가 9억원을 초과하는 주택)은 과세
2.2 연구가설의 구성 앞선 절에서 살펴본 사업소득의 과세문제를 바탕으로 이를 고려한 개인사업자의 대출 의사결정을 분석하기 위한 연구가설을 귀무가설의 형태로 제시하면 아래와 같 다. <가설 1> 개인사업자인 가구주의 한계세율 수준은 해당 가구의 대출액 증감에 유의적 영향 을 미치지 않을 것이다. <가설 1>은 개인사업자의 대출을 통한 잠재적인 투자이익인 사업소득을 고려했을 경우에 가구주의 한계세율 수준이 투자이익에 대한 과세문제를 통해 대출액의 변동에 미치는 영향을 확인하기 위한 것이다. 즉, 이들 간에 유의적인 영향이 없다면 사업소 득이 있는 경우에 대출 의사결정과 한계세율의 수준이 비교적 무관한 것으로 볼 수 있기 때문에 개인사업자의 대출이 사업자금이 아니라 투자수익율과는 무관하게 부족 한 생활자금을 긴급하게 조달하기 위해 발생했거나 사업자금을 조달하기 위해 발생했 더라도 세금부담이 부차적인 문제로 취급되어서 동(同)의사결정에 영향을 미치지 않 는 것으로 확인할 수 있을 것이다. 만약 가구주의 한계세율 수준이 대출액의 변동에 음(-)의 유의적 영향을 미친다면 개인사업자의 대출이 사업자금을 조달하기 위해 발생했고, 세후수익율에 미치는 세금 부담을 고려해서 한계세율의 수준이 높을수록 개인사업자 대출을 감소시키는 효과가 있는 것을 확인할 수 있을 것이다. 이와 반대로 가구주의 한계세율 수준이 대출액의 변동에 양(+)의 유의적 영향을 미친다면 사업소득에 대한 세금부담에도 불구하고 충분한 투자이익을 얻어서 한계세 율의 증가에도 불구하고 추가적인 개인사업자 대출이 발생한 것을 확인할 수 있을 것 이다. <가설 2> 대출액 상환에 어려움을 겪는 개인사업자의 경우에 가구주의 한계세율은 대출액 증감에 유의적 영향을 미치지 않을 것이다. <가설 2>는 이상의 분석과는 무관하게 개인사업자의 대출액 상환에 어려움을 겪 을 정도로 자금 조달에 어려움이 있는 가구의 경우에는 세금부담이 대출액 관리에 중 요한 영향을 미치지 않을 것이라는 일반적인 예상을 확인하기 위한 것이다. 그러나, 이러한 예상에도 불구하고 양(+)이나 음(-)의 영향이 있다면 이들 가구에서 부족한 생 활자금을 조달하기 위해 추가적인 개인사업자 대출액이 발생했거나 이러한 어려움에 도 불구하고 적극적인 사업용자산의 처분 등을 통해 기존 대출액을 상환한 것으로 확 인할 수 있을 것이다.
2.3 재정패널조사 자료13) 본 연구는 한국조세재정연구원의 재정패널조사 자료를 이용해서 분석한 것이다. 재정패널조사는 2007년 1월에 개정된 국가재정법에 따라 조세제도 개편에 따른 정책 효과를 분석하기 위한 자료를 구축하기 위해 2008년(1차년도)부터 가구와 가구원에 대하여 이루어지고 있고, 2009년부터 매년 전년도의 조사자료가 발표되고 있다. 단, 전체 조사대상연도 중에서 본 연구의 대상인 개인사업자의 대출액 관련 자료는 3차연 도부터 완전하게 수집할 수 있기 때문에 본 연구의 조사대상연도는 2009년(3차년도) 부터 2012년(6차년도)까지이다. 구체적인 재정패널조사의 목적은 조세정책과 복지정책이 가계에 미치는 영향의 분 석, 조세에 대한 부담과 복지 수혜 간의 연계성 분석, 조세 모의실험 운용을 위한 패 널 데이터베이스 구축 등이고, 조사방법은 조사원에 의한 면접(face-to-face interview)을 기본원칙으로 하면서 종이 설문지를 사용하였다. 재정패널조사의 차수별 응답가구 및 가구원을 정리하면 <표 2.3>과 같은데, 조사 내용이 대개 전년도의 연간 자료이거나 전년도말 당시의 상태 및 특성 자료이기 때문 에 조사대상연도, 조사연도 및 발표연도 간에는 1년씩의 시차가 존재하게 된다. <표 2.3> 재정패널 차수별 응답가구 및 가구원 수 구분 1차연도 2차연도 3차연도 4차연도 5차연도 6차연도 조사대상연도 2007년 2008년 2009년 2010년 2011년 2012년 조사연도 2008년 2009년 2010년 2011년 2012년 2013년 발표연도 2009년 2010년 2011년 2012년 2013년 2014년 응답가구수 5,014 5,039 4,830 4,778 4,740 4,756 총가구원수 14,904 15,421 14,780 14,526 14,242 14,116 응답가구원수 7,071 7,134 7,086 7,876 7,314 7,394 <표 2.3>에서 응답가구의 전체 가구원 대신 일부 가구원만을 대상으로 가구원 조 사를 한 것은, 소득세의 신고 대상인 소득이 있는 가구원만을 대상으로 가구원 조사 가 이루어지기 때문이다. 단, 본 연구는 기본적으로는 가구 단위의 특성변수를 중심으로 연구모형을 구성했 고, 별도의 신고 대상 소득이 없는 가구원의 기본적인 인구통계학적 및 경제적 특성 도 가구 조사에 포함해서 이루어지기 때문에 이러한 제한적인 가구원 조사가 특별한 연구의 한계가 되지는 않았다. 13) 이번 절의 내용은 한국조세재정연구원의 재정패널 홈페이지(panel.kipf.re.kr)와 “재정패널조사 1-6차년도 조사자료 사용자 안내서”를 참고하였다.
3. 개인사업자 대출의 영향
이번 장에서는 재정패널조사 자료의 분석을 바탕으로 다양한 측면에서 본 연구의 분석대상인 개인사업자 대출의 현황을 정리하였다. 3.1 개인사업자 대출액의 분포 현황 먼저, 본 연구의 조사대상연도인 2009년부터 2012년에 걸쳐서 개인사업자 가구를 소득수준 및 자산규모별로 5분위로 구분한 후에 각 분위별 개인사업자 대출(금융기관 대출 및 금융기관 주택담보 대출14))의 비율을 계산하고, 가구주의 연령과 가구원의 수 에 따라서도 5개의 집단으로 구분한 후에 각 집단별로 동(同)비율을 정리해서 계산하 면 <표 3.1>과 같다. <표 3.1> 개인사업자 대출액의 상대적 분포 <패널 A> 소득수준별 분포 종류 1분위 2분위 3분위 4분위 5분위 금융기관 대출 8.5% 10.2% 18.5% 24.1% 38.7% 금융기관 주택담보 대출 10.5% 12.8% 14.5% 18.3% 43.8% 합계 9.8% 11.8% 16.0% 20.5% 41.9% <패널 B> 자산규모별 분포 종류 1분위 2분위 3분위 4분위 5분위 금융기관 대출 12.7% 10.6% 17.7% 17.7% 41.3% 금융기관 주택담보 대출 1.4% 3.5% 11.5% 24.7% 58.9% 합계 5.7% 6.2% 13.9% 22.1% 52.2% <패널 C> 가구주의 연령별 분포 종류 20대 이하 30대 40대 50대 60대 이상 금융기관 대출 1.6% 17.1% 39.3% 24.0% 18.0% 금융기관 주택담보 대출 0.4% 13.5% 41.2% 28.1% 16.8% 합계 0.9% 14.9% 40.5% 26.5% 17.3% 14) 재정패널조사 자료에서는 가계부채를 금융기관 대출 및 금융기관 주택담보 대출 외에 정부지 원 주택자금 대출, 신용카드 관련 대출, 학자금 대출 및 기타(개인적으로 빌린 돈(사채)이나 이 미 탄 계)로 구분하지만, 후자의 항목들은 본 연구에서 분석하는 개인사업자의 사업자금 이용 목적의 대출액과는 성격이 다르고, 상대적 비중도 매우 작기 때문에 본 연구에서는 개인사업자 대출의 범위에 포함시키지 않았다. 개별 가계부채의 종류별로 연도말 잔액의 합계 기준으로 계 산한 상대적 비중은 아래와 같다. <개별 가계부채 종류별 상대적 비중> 종류 금융기관 대출 금융기관 주택담보 대출 정부지원 주택자금 대출 신용카드 관련 대출 학자금 대출 기타 합계 비중 48.3% 39.8% 7.1% 0.3% 1.3% 3.2% 100.0%<패널 D> 가구원 수별 분포 종류 1명 2명 3명 4명 5명 이상 금융기관 대출 2.5% 17.5% 23.5% 40.1% 16.3% 금융기관 주택담보 대출 1.6% 15.5% 26.2% 39.7% 17.1% 합계 1.9% 16.3% 25.2% 39.8% 16.8% 먼저, 개인사업자 가구의 소득수준별로 5분위로 구분한 후에 각 분위별 가계 대출 액의 보유비율을 정리하면 상위 20%의 가구에 전체 가계 대출액의 40% 이상이 집중 되어서 상대적으로 부담능력이 크다고 할 수 있는 고소득계층의 가계 대출액 구성비 율이 큰 것을 확인할 수 있다. 또한, 대출액의 종류에 관계없이 전체적으로 개인사업 자 가구의 소득수준의 증가에 따라 가계 대출액의 상대적 분포도 커지는 것을 확인할 수 있다. 다음으로, 개인사업자 가구의 자산규모별로 5분위로 구분한 후에 각 분위별 가계 대출액의 보유비율을 정리하면 소득수준별 분포와 유사하게 상위 20%의 가구에 전체 가계 대출액의 절반 이상이 집중되어서 상대적으로 부담능력이 크다고 할 수 있는 자 산보유 상위계층의 가계 대출액 구성비율이 큰 것을 확인할 수 있다. 또한, 역시 소득 수준별 분포와 유사하게 전체적으로 개인사업자 가구의 자산규모의 증가에 따라 가계 대출액의 상대적 분포가 커지지만, 금융기관 대출의 경우에는 예외적으로 2분위 가구 에 비해 1분위 가구의 상대적 비중이 더 큰 것을 확인할 수 있다. 다음으로, 개인사업자 가구주의 연령에 따라 가계 대출액의 보유비율을 정리하면 대출액의 종류에 관계없이 가구주가 중년 계층인 40대와 50대에 해당하는 가구의 상 대적 비중이 큰 반면 저연령 및 고연령 계층인 가구일수록 그 비중이 작아져서 역U 자형의 생애주기 추세를 보이는 것을 확인할 수 있다. 마지막으로, 개인사업자 가구의 가구원의 수에 따라 가계 대출액의 보유비율을 정 리하면 대출액의 종류에 관계없이 가구원이 4명인 가구까지는 가구원 수의 증가에 따 라 가계 대출액의 상대적 비중이 커지는 반면 5명 이상인 가구에서는 감소하는 것을 확인할 수 있다. 3.2 개인사업자 대출액의 상환 현황 3.2.1 대출액 상환의 어려움 및 연체 현황 이번 절의 분석을 위해 먼저 재정패널조사 자료의 최종 조사대상연도인 2012년말 을 기준으로 해당 연도의 신규대출 여부, 상환 여부 및 기말 대출액의 존재 여부에 따라 개인사업자 가구를 8개의 그룹으로 구분하였다. <표 3.2>에 따르면 전체 개인사 업자 가구(1,547가구) 중에서 28.8%(445가구)가 대출액을 보유하고 있고, 33.3%(515가 구)가 해당 연도에 신규대출액이 발생했으며, 27.4%(424가구)가 해당 연도에 대출액의 일부 또는 전부를 상환한 것으로 나타났다. 또한, 전체 개인사업자 가구 중에서 24.0%(371가구)가 해당 연도에 신규대출액과 대출상환액이 동시에 발생하면서 연도말 에 대출액을 보유한 것으로 나타났다.
<표 3.2> 조사대상 개인사업자 가구의 신규대출 및 상환 여부와 기말 대출 존재 여부에 따른 구분(2012년) 구분 신규대출 여부 상환 여부 기말 대출 존재 여부 가구수 ①그룹 가구 ○ ○ ○ 371 ②그룹 가구 ○ ○ × 52 ③그룹 가구 ○ × ○ 73 ④그룹 가구 ○ × × 19 ⑤그룹 가구 × ○ ○ 1 ⑥그룹 가구 × ○ × 0 ⑦그룹 가구 × × ○ 0 ⑧그룹 가구 × × × 1,031 계 515 424 445 1,547 33.3% 27.4% 28.8% 100.0% <표 3.2>의 구분에 따라 2012년말에 대출액을 보유하거나(①․③․⑤․⑦그룹) 대 출액을 보유하지 않더라도 해당 연도에 신규대출액과 대출상환액이 동시에 발생한(② 그룹) 개인사업자 가구를 대상으로 대출액 상환에 어려움을 겪었는지에 대해 조사한 결과 <표 3.3>과 같이 전체 응답가구(497가구) 중에서 22.5%(112가구)가 어려움을 경 험한 것으로 나타났다. 또한, 이러한 개인사업자 가구의 비율은 그룹별 유형에 관계없 이 비교적 유사하게 나타났다. <표 3.3> 개인사업자 가구 그룹별 대출 상환에 어려움을 겪은 경험의 유무 비율(2012년) 구분 가구수 대출 상환 어려움 경험 가구 비율 ①그룹 가구 371 86 23.2% ②그룹 가구 52 13 25.0% ③그룹 가구 73 13 17.8% ⑤그룹 가구 1 0 0.0% 계 497 112 22.5% 다음으로, 대출액 상환에 어려움을 겪은 개인사업자 가구를 대상으로 상환의 연체 여부를 조사한 결과 <표 3.4>와 같이 전체 응답가구(112가구) 중에서 13.4%(15가구) 가 대출액 상환의 연체를 경험했고, 평균적인 연체기간은 5.7월로 나타났다. <표 3.4> 개인사업자 가구 그룹별 최장 대출 상환 연체월수(2012년) 구분 가구수 답변 가구수 1월 2월 3월 6월 12월 평균 ①그룹 가구 86 10 11.6% 3 1 2 1 3 5.3 ②그룹 가구 13 2 15.4% 0 0 0 0 2 12.0 ③그룹 가구 13 3 23.1% 0 1 2 0 0 2.7 계 112 15 13.4% 3 2 4 1 5 5.7
3.2.2 대출액 상환을 위한 희망 지원내용 현황 다음으로, 대출액 상환에 어려움을 겪은 개인사업자 가구를 대상으로 대출액 상환 을 위해 필요한 직접적 도움 또는 간접적 도움에 대해 조사한 결과는 <표 3.5> 및 <표 3.6>과 같다. 먼저, 대출액 상환을 위해 필요한 직접적 도움으로는 전체 응답가구(112가구) 중에 서 64.3%(72가구)가 고정금리 전환 및 상환기간연장 등의 대출형태의 변경으로 답변 하고, 15.2%(17가구)가 채무 탕감 비율 조정 등을 포함한 신용회복제도의 대상자 확대 로 답변해서 안정적인 조건으로 대출액을 이용하면서 상환조건을 유리하게 변경하도 록 희망하는 개인사업자 가구가 대부분을 차지하는 것으로 나타났다. <표 3.5> 개인사업자 가구 그룹별 대출액 상환을 위한 직접적 도움 설문 분포(2012년)(2012년) 구분 가구수 ① ② ③ ④ ⑤ ①그룹 가구 86 9 59 14 3 1 ②그룹 가구 13 6 5 0 1 1 ③그룹 가구 13 2 8 2 1 0 계 112 17 72 16 5 2 100.0% 15.2% 64.3% 14.3% 4.5% 1.8% 주: 설문내용 ① 신용회복제도의 대상자 확대(채무 탕감 비율 조정 등 포함) ② 대출 형태의 변경(고정금리 전환, 상환기간연장) ③ 추가 대출을 위한 금융기관의 심사자격 완화 ④ 채권-채무자간 부담 배분관련 제도 확대(신탁 후 임대, 보유주택지분매각제도 등 ⑤ 기타 다음으로, 대출액 상환을 위해 필요한 간접적 도움으로는 전체 응답가구(112가구) 중에서 32.1%(36가구)가 양육비, 교육비, 의료비 등의 생계지원 확대로 답변하고, 29.5%(33가구)가 자산 처분을 위한 양도소득세 및 취득세 감면 등의 세제 지원으로 답변해서 상환재원을 원활하게 확보하기 위한 경제적 지원을 희망하는 개인사업자 가 구의 비중이 큰 것을 확인할 수 있다. <표 3.6> 개인사업자 가구 그룹별 대출액 상환을 위한 간접적 도움 설문 분포(2012년)(2012년) 구분 가구수 ① ② ③ ④ ⑤ ①그룹 가구 86 25 21 11 27 2 ②그룹 가구 13 4 1 3 3 2 ③그룹 가구 13 4 0 3 6 0 계 112 33 22 17 36 4 100.0% 29.5% 19.6% 15.2% 32.1% 3.6%
주: 설문내용 ① 자산 처분을 위한 세제 지원(양도세, 취득세 감면 등) ② 정부의 규제 완화(DTI, LTV, 투기지역지정, 부동산 경기부양책 등) ③ 일자리 지원 ④ 생계지원 확대(양육비, 교육비, 의료비 등) ⑤ 기타
4. 실증분석 결과
4.1 주요변수의 기술통계 및 상관관계 분석 4.1.1 기술통계량 변수의 기술통계량은 <표 4.1>과 같다. <표 4.1> 변수의 기술통계 변수 n 평균 표준편차 최소값 1사분위수 중위수 3사분위수 최대값 BOR 6,224 3,435.44 9,996.19 0 0 0 2,600 200,000 FBOR 6,224 1,302.02 6,021.53 0 0 0 0 180,000 FHBOR 6,224 2,133.42 8,041.93 0 0 0 0 200,000 △BOR 6,224 118.55 9,637.39 -200,000 0 0 0 200,000 △FBOR 6,224 -426.67 7,855.10 -200,000 0 0 0 180,000 △FHBOR 6,224 545.22 8,351.41 -200,000 0 0 0 200,000 DY 6,224 2,773.75 4,969.08 5 749 2,000 3,600 300,000 FASSET 6,224 3,667.56 8,940.10 0 250 1,100 3,500 210,000 RASSET 6,224 28,545.28 49,427.94 0 3,500 14,000 31,750 800,000 AGE 6,224 54.25 12.67 23 44 53 64 93 FNUM 6,224 3.08 1.29 1 2 3 4 8 MTR 6,224 0.14 0.07 0.06 0.06 0.15 0.16 0.38 BUSINC 6,224 2,487.99 4,856.65 3 547 1,669 3,200 300,000 REPAYD 497 0.23 0.42 0 0 0 0 1 주1: MTR 및 REPAYD를 제외한 모든 변수의 단위는 만원임. 주2: 변수 설명BOR: 연도말 대출액(=FBOR+FHBOR) FBOR: 연도말 금융기관 대출 FHBOR: 연도말 금융기관 주택담보 대출
△BOR, △FBOR, △FHBOR: BOR, FBOR, FHBOR의 당해 연도 증가금액(당해 연도말 금액-직전 연도말 금액) DY: 가계소득15) FASSET: 연도말 가계 금융자산16) RASSET: 연도말 가계 실물자산17) 15) 사업소득과 함께 다른 모든 소득을 필요경비를 차감하기 전의 단계에서 합산한 것으로 가구 단위의 전반적인 경제적 여력을 나타낸 것이다. 16) 예적금, 펀드 가입 금액, 채권 보유 금액, 주식 보유 금액, 저축성 보험, 연금성 보험, 빌려둔 돈 및 기타 금융자산(은행신탁, 타지 않은 계 등)을 의미한다. 17) 주택, 토지, 건물, 보유 회원권, 농기계, 가축, 선박, 건설중장비, 귀금속 및 기타 실물자산(장신 구가 아닌 보유 골동품, 예술품 등 귀중품의 평가액)을 의미한다.
AGE: 가구주의 연령 FNUM: 가구원의 수 MTR: 가구주의 한계세율 BUSINC: 가계의 과세대상 사업소득 REPAYD: 대출액 상환에 어려움을 겪은 경우에는 1, 아니면 0 <표 4.1>과 같이 연구대상 기간인 2007년부터 2012년까지 재정패널조사의 대상인 개인사업자 가구들은 평균적으로 3,435만원의 대출액을 보유했고, 이들 중 금융기관 주택담보 대출(2,133만원)의 비중이 금융기관 대출(1,302만원)에 비해 상대적으로 큰 것을 확인할 수 있다. 특히, 개인사업자 가구의 대출액 분포는 개별 대출액의 3사분위 수가 모두 0일 정도로 고액대출가구로의 쏠림현상이 현저한 것을 확인할 수 있다. 대출액의 증감액을 분석하면 대상가구들은 신규대출의 발생과 기존대출의 상환을 통해 대출액의 잔액이 매년 평균적으로 119만원 증가했는데, 금융기관 대출이 매년 평균적으로 427만원 감소한 반면 금융기관 주택담보 대출은 매년 545만원 증가해서 상반된 증감 형태를 나타냈고, 점차 후자의 비중이 커지는 것을 확인할 수 있다. 또 한, 개인사업자 가구 대출액의 증가액에서도 연말 잔액의 분포와 같이 개별 대출액의 3사분위수가 모두 0일 정도로 일부 가구로의 쏠림현상이 현저한 것을 확인할 수 있 다. 그 밖에 가계소득, 금융자산 및 실물자산의 평균은 각각 2,774만원, 3,668만원 및 2 억8,545만원으로 중위수(2,000만원, 1,100만원 및 1억4,000만원)보다 크기 때문에 오른 쪽으로 치우친 분포(right-skewed distribution)를 나타냈다. 또한, 가구주의 평균 연령과 평균적인 가구원 수는 54세와 3명이고, 사업소득금액 의 평균은 2,488만원인 것으로 나타났다. 이 밖에 대출액 상환에 어려움을 겪었는지의 여부는 연구대상 기간의 마지막 해인 2012년에만 연도말에 대출을 보유한 가구 등을 대상으로 조사한 것인데, <표 3.3>과 같이 전체 응답가구 중에서 23%가 어려움을 경험한 것으로 나타났다. 본 연구의 주된 관심변수인 가구주의 한계세율은 중위수가 15%이고, 3사분위수가 16%로 나타나서 <표 2.2>의 연도별 기본세율 중에서 비교적 낮은 한계세율에 해당하 는 가구가 상대적으로 큰 비중을 차지하는 것을 확인할 수 있다. 4.1.2 상관계수 변수들 간의 Pearson 상관계수는 <표 4.2>에서 제시하였다. 일부 변수들 간의 상 관관계가 실증분석에 미칠 수 있는 영향을 고려해서 후술하는 연구모형에서 해당변수 들 중 하나씩을 제거한 후 같은 분석을 했지만 그 결과는 제시하는 회귀분석 결과와 거의 같았다18). 18) 이후의 회귀분석에서 설명변수들 간의 유의한 상관관계가 회귀모형에 영향을 미치는지 여부를 확인하기 위해 회귀분석의 결과에서 각각의 설명변수의 VIF(variance inflation factor)를 확인했 지만, VIF가 10보다 큰 설명변수는 없기 때문에 다중공선성(multicollinearity)의 문제는 없다고 판단하였다.
이러한 판단은 본 연구의 실증분석에 적용한 설계행렬(design matrix)의 조건수(conditional number, Belseley et al.(1980), 이하 “CN”)가 후술하는 <표 4.4> 내지 <표 4.9>의 회귀분석 결
<표 4.2> 변수들 간의 상관계수
구분 △FBOR △FHBOR DY FASSET RASSET
△BOR 0.486*** 0.755*** 0.037*** 0.002 0.085*** △FBOR -0.284*** -0.046*** -0.040*** -0.022* △FHBOR 0.089*** 0.022* 0.106***
DY 0.285*** 0.192***
FASSET 0.283***
구분 AGE FNUM MTR BUSINC REPAYD
△BOR -0.017 0.006 0.032** 0.036** 0.111*** △FBOR 0.006 -0.043*** 0.000 -0.041*** 0.071* △FHBOR -0.029* 0.037*** 0.034*** 0.080*** 0.054 DY -0.204*** 0.185*** 0.558*** 0.969*** -0.041 FASSET -0.016 0.057*** 0.216*** 0.235*** -0.135*** RASSET 0.044*** 0.092*** 0.246*** 0.163*** -0.066 AGE -0.458*** -0.392*** -0.188*** -0.060 FNUM 0.327*** 0.169*** 0.002 MTR 0.522*** -0.085** BUSINC -0.036 주: ***, ** 및 *는 각각 1%, 5% 및 10%의 유의수준을 의미함. 4.2 단일변량분석 <표 4.3>에서는 재정패널조사의 대상 개인사업자 가구들을 <표 2.2>의 연도별 기 본세율에 따라 가구주의 한계세율이 세 번째 과세표준 구간 이상의(즉, 한계세율이 24% 이상의) 상대적 고세율에 해당하는지의 여부에 따른 대출액의 증감의 차이를 분 석했다. 분석 결과 상대적 고세율 가구에서 대출액 총액과 함께 개별 대출액의 증가액이 더 컸지만, 저세율 가구와의 차이가 유의적이지는 않는 것으로 나타났다. 그러나, <표 4.3>의 결과는 상대적 고세율의 해당 여부에 따라 개별 대출액의 증 감액이 서로 독립적이라는 제한적인 가정하의 분석이고, 종속변수에 미치는 다양한 과에서 각각 30 이하로 비교적 작은 것을 통해서도 확인할 수 있다. 즉, y=Xβ+u (y, X, β 및 u 는 각각 n×1, n×k, k×1 및 n×1 행렬이고 Var(u)～σ2I)의 회귀모형에서 회귀계수의 추정치를 라고 하면 Var()=σ2(X΄X)-1=σ2DΛ-1D΄ 로 분해할 수 있다(D는 각각의 열이 X΄X 행렬의 고유 벡터(eigenvector)로 구성된 k×k 직교행렬(orthogonal matrix), Λ=diag(λ1, λ2, …, λk) 이고 여 기서 λi는 정규화된(normalized) X΄X에서 계산한 i번째 고유치(eigenvalue)). 여기서 Belseley et al.(1980)은 CN=
m in
m ax
(λmax와 λmin은 λi의 값 중에서 최대값과 최소값) 으로 정의했는데, 완전다중공선성(perfect multicollinearity)의 경우에는 rank(X΄X)=k-1 이므로 λmin=0 이 되어서 CN=∞가 되고, 다중공선성의 문제가 전혀 없는 경우에는 λmax=λmin=1 이 되어서 CN=1이 된 다. 즉, 모든 설명변수들간의 관계를 동시에 고려해서 1≦CN<∞ 으로 계산되고 CN의 값이 커 질수록 다중공선성(설명변수들간의 상호의존성)의 정도가 큰 것으로 해석하는데, 대개 CN이 30 보다 크거나 100보다 크면 각각 설명변수들간의 약한 상호의존성(weak dependency)과 강한 상 호의존성(strong dependency)이 있는 것으로 본다.
통제변수들의 효과를 고려하지 않은 것이므로 정확한 분석이라고는 할 수 없다. 따라 서, 개인사업자 가구의 조세특성이라고 할 수 있는 가구주의 한계세율이 대출액의 증 감에 미치는 영향을 종합적으로 확인하기 위해서는 다음 절의 다변량분석(회귀분석) 에서 각각의 연구모형의 회귀계수들을 관찰해야 할 것이다.
<표 4.3> 한계세율의 상대적 크기에 따른 차이 분석
변수 △BOR △FBOR △FHBOR
n 평균 표준편차 n 평균 표준편차 n 평균 표준편차 고세율 787 734.80 18,377.20 980 -373.10 12,241.40 980 1,037.60 16,654.00 저세율 3,995 -35.55 6,679.90 5,244 -436.70 6,727.10 5,244 453.20 5,562.30 Z값-p값 1.16 0.246 0.16 0.874 1.09 0.277 주: 상대적 고세율 가구는 가구주의 한계세율이 24% 이상인 경우이고, 상대적 저세율 가구는 가구주의 한계세율이 17% 이하인 경우임. 4.3 회귀분석의 결과 4.3.1 <가설 1>의 분석 앞선 장에서 제시한 연구가설과 대출액의 현황에서 고려한 변수들을 포함한 회귀모 형에 대하여 먼저 <가설 1>을 검정하기 위한 회귀분석의 결과는 <표 4.4>와 같다19). <표 4.4> 회귀분석의 결과(전체 개인사업자 가구 대상)
종속변수 △BOR △FBOR △FHBOR
상수항 1073.45 0.046 372.17 0.224 1346.98 0.001 DY 0.05 -0.09 0.17 0.206 0.004 0.000 FASSET -0.03 0.100 -0.03 0.113 -0.02 0.059 RASSET 0.02 0.00 0.02 0.030 0.419 <.0001 AGE -19.95 -4.91 -19.71 0.003 0.208 <.0001 FNUM -115.98 -311.76 100.09 0.126 0.001 0.060 MTR -674.02 6031.77 -6834.90 0.418 0.005 0.001 R2 0.009 0.006 0.019 n 6,224 6,224 6,224 19) <표 4.4> 이후의 설명은 주된 종속변수인 △BOR을 기준으로 기술한 것이다. 전술한 바와 같이 FBOR과 FHBOR은 공통적으로 개인사업자의 사업자금 이용 목적 대출액으로 볼 수 있어서 구분 된 명칭에도 불구하고 사실상 동일한 성격으로 볼 수 있기 때문에 △FBOR과 △FHBOR이 종속 변수인 경우의 회귀분석 결과는 참고 목적으로만 제시했고 본문에서는 별도로 기술하지 않았다.
주: 개별 독립변수에 대한 회귀계수와 단측검정의 p값을 표의 위와 아래 칸에 기재했고, p값을 계산하기 위한 표준오차는 Petersen(2009)의 Clustered Regression 모형에 따라 동일 가구 별로 기간별 표준오차를 clustering한 것임20)(이하의 회귀분석의 결과에서도 마찬가지임). <표 4.4>와 같이 전체 개인사업자 가구를 대상으로 한 분석에서 가구주의 한계세 율(MTR)이 대출액의 증감에 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타나서 개인사 업자의 대출이 사업자금이 아니라 투자수익율과는 무관하게 부족한 생활자금을 긴급 하게 조달하기 위해 발생했거나 사업자금을 조달하기 위해 발생했더라도 세금부담이 부차적인 문제로 취급되어서 대출 의사결정에 영향을 미치지 않는 것으로 확인할 수 있다21). 이러한 두 가지의 가능한 해석 중에서 어느 것이 타당한지는 한계세율의 변 동성까지 고려한 다음 절의 분석을 통해 판단하기로 한다. 통제변수들 중에서는 먼저, 가계소득과 금융자산은 대출액의 증감에 유의적인 영 향을 미치지 않지만, 부동산 등의 실물자산은 이와 반대로 대출액의 증감에 유의적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 개인사업자가 부동산을 취 득하기 위해 발생한 대출액이나 보유 중인 부동산을 담보로 발생한 대출액의 비율이 매우 높은 점을 나타낸 것이라고 할 수 있다. 다음으로, 가구주의 연령은 대출액의 증감에 유의적인 음(-)의 영향을 미치는 것으 로 나타나서 주택 취득과 자녀 양육 등을 위해 청장년층인 개인사업자 가구가 보유한 대출액의 상대적 비율이 높은 것을 확인할 수 있다. <표 4.4>의 회귀분석의 결과는 재정패널조사의 대상인 전체 개인사업자 가구를 대상으로 한 것인데, 여기에는 <표 3.2>의 구분과 같이 대출 의사결정과는 비교적 무 관한 가구(<표 3.2>의 ⑧그룹 가구)가 상당수 포함되어 있기 때문에 이들을 제외한 가구를 대상으로 한 별도의 회귀분석의 결과는 <표 4.5>와 같다. 즉, <표 4.5>는 당 해 연도에 신규대출액 또는 상환액이 있거나 당해 연도말에 대출액을 보유한 개인사 업자 가구를 대상으로 한 회귀분석의 결과로 대출에 대한 보다 직접적인 의사결정만 을 분석한 것이다. 20) 표준오차의 클러스터링은 본 연구와 같이 패널자료를 이용한 회귀분석에서 시계열적 상관관계 (serial correlation)를 반영하기 위해 일반적인 최소자승법(OLS, ordinary least square)에서 계산 된 표준오차를 수정해서 의사결정에 필요한 t값(=회귀계수÷표준오차)을 수정하는 방법입니다. 즉, OLS를 적용하기 위한 표준적 가정(standard assumption) 중에서 자기상관성(autocorrelation) 이 없어야 한다는 가정을 만족하지 못하는 경우에 이를 해결하기 위한 연구방법론입니다. 21) 개별 대출의 증감액이 종속변수인 경우에는 가구주의 한계세율이 상반된 유의적 효과를 나타 내서 대출액의 종류에 따라 한계세율이 사업자금 조달을 위한 대출의사결정에 차별화된 영향을 미치는 것으로 해석할 수도 있지만, 이러한 해석은 다소 부자연스럽고 종속변수의 세분화에 따 른 표준오차의 부정확한 계산이 영향을 미쳤을 수 있기 때문에 별도로 고려하지는 않기로 한다. 이하의 분석에서도 마찬가지이다.
종속변수 △BOR △FBOR △FHBOR 상수항 1129.06 735.00 1021.24 0.042 0.057 0.011 DY 0.05 -0.10 0.18 0.211 0.000 0.000 <표 4.5> 회귀분석의 결과(대출액 증감 및 보유 개인사업자 가구 대상)
종속변수 △BOR △FBOR △FHBOR
상수항 2971.93 3000.30 1308.75 0.019 0.017 0.096 DY 0.04 -0.11 0.17 0.291 <.0001 0.004 FASSET -0.06 0.217 -0.09 0.097 0.395 0.01 RASSET 0.04 0.00 0.04 0.003 0.445 <.0001 AGE -55.22 -41.41 -22.84 0.004 0.018 0.049 FNUM -222.17 -660.24 218.20 0.184 0.003 0.085 MTR 11390.79 12296.35 -2365.15 0.076 0.006 0.290 R2 0.046 0.012 0.055 n 2,322 2,322 2,322 <표 4.5>와 같이 분석대상을 한정해서 대출에 대한 직접적인 의사결정만을 분석 하더라도 전체 개인사업자 가구를 대상으로 한 <표 4.4>와 유사한 회귀분석의 결과 가 나타나는 것을 확인할 수 있다. 즉, 분석대상을 한정하더라도 가구주의 한계세율은 대출액의 증감에 유의적인 영 향을 미치지 않아서 개인사업자 대출의 사업 비관련성 또는 세금문제의 상대적 비중 요성을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 다른 통제변수들의 경우에도 실물자산은 대출액의 증감에 유의적인 양(+)의 영향 을 미치는 것으로 나타났고, 가구주의 연령은 유의적인 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나서 <표 4.4>와 유사한 회귀분석의 결과를 확인할 수 있다. <표 4.4>에서는 <가설 1>을 검정하기 위해 기본적으로 개인사업자인 가구를 대상 으로 한계세율이 대출액의 증감에 미치는 영향을 분석하였다. 그러나, 개인사업자인 경우에도 사업소득의 규모가 비교적 작은 경우에는 이러한 영향이 비유의적일 수 있 기 때문에 <표 4.6>에서는 이러한 추가적인 영향의 분석대상 가구를 <표 4.1>과 같 이 전체 가구에 대한 상위 25%인 3,200만원을 기준으로 사업소득이 동(同)금액 이상 인 가구에 대하여 한계세율이 대출액의 증감에 미치는 추가적 영향을 분석하였다. 즉, <표 4.6>의 분석을 위한 회귀모형에서는 사업소득금액이 3,200만원 이상인 개인사업 자 가구에 대해 BUSINCD을 1로 정의한 것이다. <표 4.6> 회귀분석의 결과(전체 개인사업자 가구 대상 및 사업소득 기준금액 강화)
종속변수 △BOR △FBOR △FHBOR FASSET -0.03 -0.03 -0.02 0.098 0.108 0.064 RASSET 0.02 0.00 0.02 0.030 0.412 <.0001 AGE -20.01 -5.24 -19.42 0.003 0.191 <.0001 FNUM -117.37 -318.18 105.86 0.125 0.001 0.051 MTR -1216.19 2386.23 -3562.11 0.356 0.167 0.078 MTR*BUSINCD 543.46 3814.01 -3424.04 0.396 0.011 0.017 R2 0.009 0.007 0.020 n 6,224 6,224 6,224
종속변수 △BOR △FBOR △FHBOR
상수항 3727.62 3774.70 1174.82 0.009 0.003 0.144 DY 0.03 -0.12 0.17 0.308 <.0001 0.004 FASSET -0.06 -0.10 0.01 0.199 0.089 0.391 RASSET 0.04 0.00 0.04 0.003 0.456 <.0001 AGE -53.76 -39.28 -23.20 0.005 0.025 0.045 FNUM -247.03 -675.05 220.76 0.165 0.003 0.084 MTR 3223.43 3257.58 -801.98 0.326 0.305 0.442 <표 4.6>과 같이 한계세율이 대출 의사결정에 미치는 추가적인 영향을 검정하기 위해 사업소득이 있는 가구의 범위를 보다 엄격하게 적용할 경우에는 다른 설명변수 들의 회귀분석의 결과는 <표 4.4>와 유사한 반면 상대적으로 사업소득금액이 큰 가 구의 추가적인 한계세율(MTR*BUSINCD)이 대출액의 증감에 유의적인 영향을 미치 지 않는 것으로 나타났다. 이러한 회귀분석의 결과는 사업소득의 규모가 충분히 커서 이를 통한 추가적인 세금부담을 비교적 명확하게 인식할 수 있는 경우로 한정하더라 도 역시 개인사업자 대출의 사업 비관련성 또는 세금문제의 상대적 비중요성이 계속 유지되는 것을 나타낸다고 할 수 있다. <표 4.6>의 분석에서 다시 범위를 한정해서 <표 4.5>와 같이 당해 연도에 신규대 출액 또는 상환액이 있거나 당해 연도말에 대출액을 보유한 가구를 대상으로 한 회귀 분석의 결과는 <표 4.7>과 같다. <표 4.7> 회귀분석의 결과(대출액 증감 및 보유 개인사업자 가구 대상 및 사업소득 기준금액 강화)
종속변수 △BOR △FBOR △FHBOR MTR*BUSINCD 7362.70 8288.61 -1433.44 0.065 0.016 0.345 R2 0.047 0.014 0.055 n 2,322 2,322 2,322 대상가구 전체 가구 증감․보유 가구 전체 가구 증감․보유 가구 사업소득금액 기준 (+)인 경우 (+)인 경우 상위 25% (3,200만원) 상위 25% (3,200만원) 상수항 3600.91 6420.28 4144.24 7056.34 0.187 0.070 0.154 0.052 DY 0.00 -0.01 -0.01 -0.01 0.444 0.356 0.424 0.336 FASSET 0.01 0.03 0.01 0.02 0.468 0.434 0.486 0.453 <표 4.7>과 같이 분석대상을 한정하는 것과 함께 한계세율이 대출 의사결정에 미 치는 추가적인 영향을 검정하기 위해 사업소득이 있는 가구의 범위를 보다 엄격하게 적용하더라도 회귀분석의 결과는 <표 4.5>와 유사한 것으로 나타났다. 또한, 상대적으로 사업소득금액이 큰 가구의 추가적인 한계세율(MTR*BUSINCD) 은 <표 4.6>과 같이 대출액의 증감에 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타나서 대상 가구와 함께 사업소득의 규모로 한정하더라도 역시 개인사업자 대출의 사업 비 관련성 또는 세금문제의 상대적 비중요성이 계속 유지되는 것을 확인할 수 있다. 이와 함께 <표 4.4>부터 <표 4.7>까지에 걸쳐서 연도말 가계 실물자산(RASSET) 이 종속변수인 대출 증감액(△BOR)을 유의적으로 증가시키는 결과가 일관되게 나타 나는 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 가계 실물자산이 대부분 부동산으로 구성 되는데, 부동산 가격의 상승으로 인해 담보가치가 증가할 경우에는 금융기관 주택담 보 대출을 증가시켜서22) 이로 인해 대출 증감액도 증가시키게 되는 것으로 해석할 수 있는 것이다. 4.3.2 <가설 2>의 분석 <가설 2>를 검정하기 위해 <표 4.4> 내지 <표 4.7>의 연구모형에 대출액 상환의 어려움(REPAYD)을 설명변수에 추가했을 경우의 회귀분석의 결과는 <표 4.8>과 같 다. 단, 대출액 상환의 어려움은 전술한 바와 같이 연구대상 기간의 마지막 연도인 2012년만을 대상으로 조사했기 때문에 분석대상 표본의 개수는 <표 4.4> 내지 <표 4.7>에 비해 감소하였다. <표 4.8> 회귀분석의 결과(대출액 상환의 어려움 고려) 22) 종속변수를 금융기관 주택담보 대출 증감액(△FHBOR)으로 한정하더라도 역시 <표 4.4>부터 <표 4.7>까지에 걸쳐서 실물자산(RASSET)이 유의적인 양(+)의 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다.
대상가구 전체 가구 증감․보유 가구 전체 가구 증감․보유 가구 사업소득금액 기준 (+)인 경우 (+)인 경우 상위 25% (3,200만원) 상위 25% (3,200만원) RASSET 0.01 0.01 0.01 0.01 0.307 0.319 0.312 0.324 AGE -17.34 -46.11 -15.42 -43.68 0.326 0.121 0.344 0.133 FNUM -692.83 -1010.01 -706.60 -1021.65 0.136 0.078 0.134 0.076 MTR 3983.05 6468.40 -2520.26 -1406.49 0.405 0.355 0.428 0.463 MTR*BUSINCD 5959.88 7108.16 0.214 0.182 REPAYD 3565.95 3807.01 3583.87 3812.87 0.024 0.032 0.024 0.032 R2 0.020 0.024 0.021 0.026 n 497 437 497 437 <표 4.8>의 회귀분석 결과에서는 특징적으로 <표 4.4>내지 <표 4.7>의 분석에서 대출액의 증감에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타난 부동산 등의 실물자산과 개 인사업자인 가구주의 연령이 다른 설명변수들과 마찬가지로 비유의적인 것으로 나타 났다. 이를 대신해서 새롭게 추가한 대출액 상환의 어려움(REPAYD)은 대상가구와 사업 소득금액 기준의 설정과 무관하게 대출액의 증감에 유의적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나서 이러한 경제적 어려움을 겪고 있는 개인사업자 가구들의 경우에는 세금부담의 증가에 따른 가처분소득 및 현금흐름의 변동에도 불구하고 부족한 생활자 금을 조달하기 위한 긴급한 필요성이 매우 커서 한계세율의 증가와는 무관하게 대출 액의 증감액이 커지는 것을 확인할 수 있다. 즉, 대출액 상환의 어려움을 별도의 설명변수로 고려할 경우에는 개인사업자 가구 의 기본적인 조세특성인 한계세율은 계속해서 대출액의 증감에 유의적인 영향을 미치 지 않는 반면 이러한 어려움이 가장 중요한 의사결정의 기준이 되어서 세금부담이 중 요한 고려사항이 아닌 것을 확인할 수 있다.
5. 결론
본 연구는 급속하게 증가하면서 국민경제의 잠재적 위험이 될 수 있는 반면 체계 적인 관리나 연구가 거의 이루어지지 않은 개인사업자의 대출을 대상으로 한국조세재 정연구원의 재정패널조사에서 수집한 조세특성을 중심으로 한 세부적인 가구별 미시 자료를 바탕으로 분석적 연구를 진행하였다. 먼저, 재정패널조사 자료를 이용해서 개인사업자 대출액의 현황을 정리하면 고소 득계층의 대출액 구성비율이 큰 것과 함께 자산보유 상위계층의 대출액 구성비율도큰 것을 확인할 수 있다. 또한, 가구주가 중년 계층인 개인사업자 가구의 상대적 비중 이 크고, 가구원이 4명인 가구까지는 가구원 수의 증가에 따라 대출액의 상대적 분포 가 커지는 것을 확인할 수 있다. 이 밖에 개인사업자 가구 중에서 20% 이상이 대출액 상환에 어려움을 겪고, 대출 액 상환을 위한 지원내용으로는 안정적인 조건으로 대출을 이용하면서 상환조건을 유 리하게 변경하는 것 등을 희망하는 것으로 나타났다. 회귀분석을 통해 개인사업자 대출액의 증감에 대한 설명변수들의 영향을 분석하면 대상가구 및 사업소득금액 기준의 설정과 무관하게 가구주의 한계세율이 유의적인 영 향을 미치지 않는 것으로 나타나서 개인사업자의 대출이 사업자금이 아니라 투자수익 율과 무관하게 부족한 생활자금을 긴급하게 조달하기 위해 발생했거나 사업자금을 조 달하기 위해 발생했더라도 세금부담이 부차적인 문제로 취급되어서 대출 의사결정에 영향을 미치지 않는 것을 확인할 수 있다. 연구모형에 개인사업자 가구의 한계세율의 수준과 함께 대출액 상환의 어려움 여 부를 포함시킬 경우에는 대상가구 및 사업소득금액 기준의 설정과 무관하게 대출액의 증감에 이러한 어려움이 유의적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나서 경제적 어 려움을 겪고 있는 개인사업자 가구의 경우에는 부족한 생활자금을 조달하기 위한 긴 급한 필요성이 매우 커서 한계세율의 증가와는 무관하게 대출액이 커지는 것을 확인 할 수 있다. 본 연구는 이상의 분석을 통해 조세변수를 명시적으로 고려함으로써 개인사업자의 대출 의사결정 문제를 보다 정확하게 이해하고 이에 대응하기 위한 적절한 정책적 대 응방안을 마련하는데 공헌할 것으로 기대할 수 있을 것이다. 즉, 본 연구의 결과와 같 이 세금부담이 개인사업자의 대출 의사결정에서 부차적인 문제로 취급되는 반면 대출 액 상환의 어려움이 매우 중요한 요인인 점을 고려해서 개인사업자들에 대한 과세를 강화하되, 이를 통해 증가한 세수를 이용해서 원리금의 일부를 경감하거나 만기를 연 장시키는 방식으로 대출 상환 부담을 경감시키는 정책방안 등을 고려할 수 있을 것이 다. 단, 이러한 공헌점에도 불구하고 본 연구는 세금부담에 중점을 두고 분석하기 위 해 금융 관련 자료에 특화되지 않은 재정패널조사 자료를 이용한 결과 개인사업자의 대출의사결정에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인들이 충분히 반영되지 못한 한계점 이 있는데, 이러한 한계점은 조사 항목이 매년 증가하고 있는 재정패널조사의 제도적 개선을 통해 보완되어야 할 것이다. (2015년 9월 11일 접수, 2015년 10월 28일 수정, 2015년 11월 24일 채택)
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How Tax Variables Affect Borrowing Decision Making of
Sole Proprietors?
Byung Wook Jun
1)‧ Soo Jean Park
2)Abstract
Based on the Finance Panel Survey data of the Korea Institute of Public Finance, this study investigates how tax variables - level and volatility of marginal tax rate (“MTR” hereafter) - affect borrowing decision making of sole proprietors.
Results of regression analysis shows that MTR itself is hardly relevent to the change in sole proprietors’ borrowings, implying that those borrowings are made for urgent money for living, not for business investment, or that tax burdens are regarded as peripheral not to affect the decision making.
However, when the difficulty in repaying borrowing is included in the regression model, only the difficulty significantly affects the change, suggesting that urgent need for money for living seeks for borrowing ignoring concerns on tax burdens.
Key words : Sole Proprietors, Borrowing, Repayment, Marginal Tax Rate, Finance Panel Survey
1) (First author) Associate Professor, Graduate School of Science in Taxation, University of Seoul, 163 Seoulsiripdaero, Dongdaemun-gu, Seoul 02504, Korea. E-mail: bwjun@uos.ac.kr 2) (Corresponding author) Korea Institute of Public Finance; Ph. D in Taxation, University of
Seoul; Certified Public Accountant, 1924 Hannuridaero, Sejong 30147, Korea. E-mail: duksu90 @hanmail.net
